XI 개념​

• AI 모델의 의사결정 과정을 사람에게 이해할 수 있는 형태로 설명하는 기술
• AI 결과에 대한 신뢰성, 투명성 향상 / 금융,의료,법률 등 고위험 분야에서의 설명가능성 확보 / GDPR 규제 준수

XAI 개념도, 핵심요소, 적용방안​

XAI 개념도​

XAI 핵심요소​

구분	설명	비고
모델 내부 접근법	모델 자체가 해석 가능한 구조로 설계	선형 회귀, 의사결정 나무, 희소오토인코더
모델 외부 접근법	블랙박스 모델의 결과를 설명하기 위한 별도의 분석 기법	LIME, SHAP
설명 시각화 도구	기술적 설명을 직관적으로 전달하기 위한 그래프 및 히트맵	진단 시각화

XAI 적용방안​

구분	내용	적용 방안
성능과 설명성 균형	딥러닝 모델의 높은 성능 유지와 동시에 해석 가능성을 확보하기 어려움	하이브리드 접근법으로 간단한 서브 모델과 복잡한 메인 모델 결합
다양한 데이터 유형	특정 데이터 유형(예: 텍스트, 이미지)에만 효과적인 XAI 기법 한계	다중 도메인 적용 가능한 범용 XAI 알고리즘 개발
보안 및 프라이버시	설명 가능성이 높아질수록 민감 데이터 노출 위험 증가	민감데이터 익명화 및 필터링 기술 도입
표준화 부족	XAI의 구현 방식과 평가 기준이 명확하지 않음	IEEE 및 ISO 표준화 기구의 가이드라인 개발 참여

XAI 추가적인 고려사항​

• 설명 시각화 도구와 직관적 인터페이스를 개발하여 사용자 이해도 향상 및 AI의 사회적 수용성 증대

디지털 지속가능성 개념​

• 디지털 기술과 인프라를 활용하여 환경, 사회, 경제적 지속 가능성을 동시에 추구하는 개념
• 필요성
  • 환경적 필요성: 데이터 센터 및 ICT 인프라의 에너지 소비 증가에 따른 탄소 배출 저감 필요
  • 사회적 필요성: 디지털 격차 해소를 통한 포용적 성장 및 전 세계적 접근성 확보
  • 경제적 필요성: 디지털 기술을 통한 생산성 향상과 자원 최적화로 지속 가능한 성장 촉진

디지털 지속가능성 개념도, 핵심요소, 실현방안​

디지털 지속가능성 개념도​

디지털 지속가능성 핵심요소​

핵심 요소	설명	적용 사례
환경적 지속 가능성	디지털 기술로 에너지 소비 절감 및 탄소 배출 최소화	Microsoft의 100% 재생 가능 에너지 데이터 센터
사회적 지속 가능성	디지털 접근성을 높여 소외 계층의 기술 혜택 보장	Google의 Project Loon, 농촌 지역 인터넷 연결
경제적 지속 가능성	디지털 기술을 활용한 생산성 향상 및 비용 절감	스마트 팩토리 도입을 통한 제조 비용 절감

디지털 지속가능성 실현방안​

실현 방안	내용	기대 효과
그린 데이터 센터 구축	에너지 효율적인 서버 및 재생 가능 에너지 도입	운영 비용 절감 및 탄소 배출 저감
디지털 탄소 발자국 감소	클라우드 및 엣지 컴퓨팅 활용으로 에너지 소비 최적화	IT 인프라의 지속 가능성 향상
순환 경제 지원	IT 장비 재활용 및 부품 업사이클링 강화	전자 폐기물 감축 및 자원 재활용 증가
디지털 포용성 강화	저개발국 및 농촌 지역 인터넷 접근성 확대	글로벌 디지털 격차 해소
정부/기업 협력 강화	디지털 지속 가능성을 위한 정책 및 규제 마련	장기적인 지속 가능성 확보

디지털 지속가능성 발전방향​

구분	세부 내용	발전 방향
기술적	고성능 컴퓨팅의 에너지 소모 문제	양자컴퓨팅 및 AI 기반 자원 최적화 기술 도입
정책적	디지털 지속 가능성을 보장하는 국제적 표준과 규제 부재	ISO 및 ITU를 통한 글로벌 표준화 작업 가속화
사회적 과제	저소득 국가와 지역 간 디지털 격차	공공과 민간 협력을 통한 인프라 투자 확대

SD-WAN 개념​

• 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 기술을 활용하여 기업의 WAN(Wide Area Network)을 중앙에서 효율적으로 관리하고, 클라우드 및 분산 환경에 최적화된 네트워크를 제공하는 아키텍처
• 네트워크 비용 절감: 기존 MPLS 기반 WAN보다 저렴한 인터넷 회선을 활용하여 운영 비용을 절감 / 클라우드 최적화: 클라우드 애플리케이션과의 연결 성능을 향상 / 보안 강화, 중앙 집중 관리

SD-WAN 동작 매커니즘, 핵심요소, 보안 과제​

SD-WAN 동작 매커니즘​

• 인증 및 접근 제어 문제, 중간자 공격, 클라우드 연결 취약점 존재

SD-WAN 보안 핵심요소​

핵심 요소	설명	적용 사례
End-to-End 암호화	IPsec 및 TLS 기반의 암호화 기술을 통해 데이터 전송 시 보안 강화.	Cisco SD-WAN의 모든 트래픽 IPsec 암호화 적용
제로 트러스트 네트워크 액세스 (ZTNA)	사용자 및 디바이스의 신원을 검증하고 최소 권한 원칙을 적용.	Palo Alto Networks의 ZTNA 기반 네트워크 접근 제어
Secure Access Service Edge (SASE)	SD-WAN과 보안을 통합하여 클라우드 및 분산 환경 보호.	VMware의 SD-WAN SASE 모델 적용

SD-WAN 보안 과제​

보안 과제	내용	해결방안
데이터 유출	분산된 네트워크에서 데이터가 노출될 위험	End-to-End IPsec/TLS 암호화 적용
DDoS 공격	클라우드 연결에서 발생할 수 있는 DDoS 공격	가상 방화벽 및 DDoS 방어 솔루션 도입
정책 불일치	각 지사별로 보안 정책이 일관되지 않아 취약점 발생	SASE 모델 도입으로 통합 정책 관리
인증 및 접근제어	분산 네트워크에서 사용자와 디바이스의 신원 확인 어려움	AI 기반 위협 탐지와 응답

SD-WAN 도입을 위한 고려사항​

고려사항	설명	해결 방안
확장성	네트워크 확장 시 보안 유지 및 트래픽 증가에 대응.	클라우드 기반 보안 솔루션 및 동적 정책 적용
운영 효율성	복잡한 네트워크 환경에서 보안 운영을 최적화.	통합 보안 프레임워크 및 자동화 도구 활용
규제 준수	금융, 의료 등 특정 산업의 보안 규제 준수 필요.	GDPR, HIPAA 등 국제 규정에 맞춘 보안 정책 도입

쇼어 알고리즘 개념​

• 양자컴퓨터에서 소인수분해 문제를 다항 시간(polynomial time)에 해결하는 알고리즘으로, RSA, ECC 등 기존 암호화 체계를 위협하는 대표적 기술

쇼어 알고리즘 개념도, 동작 원리, 활용가능성​

쇼어 알고리즘 개념도​

• 양자컴퓨팅의 병렬 연산과 양자 중첩(superposition), 얽힘(entanglement)을 활용하여 다항 시간 내에 소인수분해 수행

쇼어 알고리즘 동작 원리​

단계	설명	주요 기법
1. 입력 처리	소인수분해할 숫자 N을 입력값으로 설정	정수론 기반 수학
2. 양자 상태 초기화	양자 비트를 활용해 병렬 연산 준비	양자 중첩
3. 양자 푸리에 변환(QFT) 수행	주기성을 찾아 소인수 결정	양자 푸리에 변환
4. 주기 찾기	확률적으로 반복 연산 후 정확한 주기 탐색	양자 얽힘 활용
5. 소인수 계산 및 검증	고전 컴퓨터를 이용해 소인수 계산	확률적 연산 최적화

쇼어 알고리즘 활용가능성​

분야	내용	사례
RSA 암호 해독	RSA 암호는 소인수분해의 난해함을 기반으로 보안 유지	2048비트 RSA 암호를 수 분 내 해독 가능
암호화 알고리즘 대체	양자내성암호화(PQC) 연구 가속화	NIST, 양자 내성 암호 표준화 작업 진행
금융·군사 데이터 보안 위협	금융·국방 분야의 암호화 데이터 보안 취약	국가적 차원의 대체 암호 알고리즘 필요

쇼어 알고리즘 한계 및 해결방안​

구분	설명	해결 방안
양자컴퓨터의 물리적 제약	안정적인 수백만 개의 큐비트 필요	양자 오류 정정 기술(QEC) 연구 진행
양자 오류 정정의 복잡성	환경 변화로 인해 큐비트 유지가 어려움	토폴로지컬 오류 정정 기술 도입
연산 자원의 과도한 요구	고속 연산을 위한 대규모 병렬 연산 필요	고성능 양자 프로세서 개발 필요
현재의 제한된 응용 범위	특정 암호 해독에는 강력하지만 범용성 부족	응용 분야 확장을 위한 연구 지속

합의 알고리즘 개념​

• 네트워크 내 노드들이 신뢰 기반으로 데이터의 유효성을 검증하고 합의에 도달하는 방식
• PoW(Proof of Work), PoS(Proof of Stake) 방식의 높은 에너지 소비, 확장성 문제, 속도 저하 / 확장성과 효율성을 극대화하면서도 탈중앙성을 유지 / 대중화와 다양한 산업 응용

합의 알고리즘 개념도, 차세대 합의 알고리즘 특징, 주요사례​

합의 알고리즘 개념도​

차세대 합의 알고리즘 특징​

구분	내용	비고
에너지 효율성	PoS, DPoS 등을 활용하여 기존 PoW 대비 전력 소비 절감	저전력 합의 방식, 이더리움
확장성 강화	네트워크 처리량 증가를 목표로 설계되어 대규모 트랜잭션을 지원	샤딩, DAG, 질리카
탈중앙성 유지	중앙 집중화 문제를 해결하고, 네트워크 내에서 신뢰를 유지	Pure PoS, 알고랜드
하이브리드 설계	여러 합의 알고리즘의 장점을 결합한 방식	PoS, PBFT, 텐더민트

차세대 합의 알고리즘 주요사례​

알고리즘	특징	사례
Proof of History (PoH)	시간 기반 트랜잭션 순서 기록	솔라나, 65,000 TPS 지원
Directed Acyclic Graph (DAG)	블록 대신 그래프 구조 활용	아이오타, IoT 최적화
Proof of Authority (PoA)	신뢰할 수 있는 검증자 선정	비체인, 비즈니스 친화적 블록체인
Hybrid PoW/PoS	PoW + PoS 결합으로 보안과 효율성 동시 제공	디크레드, 보안성과 탈중앙성 유지

차세대 합의 알고리즘 발전방향​

도전 과제	문제점	해결 방안
복잡성 증가	새로운 합의 알고리즘 설계와 구현이 복잡	오픈소스 프레임워크 및 개발자 도구 제공
보안 강화 필요	새로운 알고리즘에서 보안 취약점 발생 가능	지속적인 보안 테스트 및 업그레이드
산업 표준화 부족	알고리즘 간 표준화 부족으로 상호 운용성 저하	국제 표준화 기구(ISO)의 블록체인 표준 참여

가속화된 GPU 분산 처리 개념​

• GPU의 대규모 병렬 연산 능력을 활용하여 빅데이터, 딥러닝, 과학적 시뮬레이션 등의 고속 처리를 지원하는 기술
• 데이터 분석, 인공지능(AI), 금융 연산 등 다양한 분야에서 실시간 처리 및 고성능 컴퓨팅(HPC, High Performance Computing)을 가능

가속화된 GPU 분산 처리 개념도, 구성요소, 활용사례​

가속화된 GPU 분산 처리 개념도​

가속화된 GPU 분산 처리 구성요소​

구성 요소	설명	관련 기술
GPU 클러스터	다수의 GPU 노드를 연결하여 병렬 연산 수행	NVIDIA DGX, AMD Instinct
연산 프레임워크	GPU 병렬 연산을 지원하는 API 및 프레임워크	CUDA, OpenCL, Vulkan
분산 처리 시스템	GPU를 클러스터 환경에서 활용하는 플랫폼	Apache Spark, Ray, TensorFlow
고속 네트워크	GPU 간 빠른 데이터 전송을 위한 네트워크	NVLink, InfiniBand
메모리 최적화	GPU 메모리와 호스트 메모리 간 데이터 전송 최적화	Unified Memory, Zero-Copy

가속화된 GPU 분산 처리 활용사례​

분야	사례	설명
딥러닝 모델 학습	OpenAI GPT 모델	수천 개의 GPU를 활용한 신경망 모델 학습
빅데이터 분석	NVIDIA RAPIDS	Apache Spark와 GPU 결합으로 데이터 처리 속도 20배 향상
과학적 시뮬레이션	CERN 물리학 연구	GPU 기반 입자 충돌 시뮬레이션 수행
의료 영상 처리	GE Healthcare	GPU 활용하여 MRI, CT 영상 처리 시간 90% 단축

가속화된 GPU 고려사항​

도전 과제	문제점	해결 방안
데이터 전송 병목	GPU 간 데이터 이동 시 전송 비용이 높은 문제	NVLink, InfiniBand와 같은 고속 네트워크 기술 활용
전력 소비 증가	GPU 클러스터의 대규모 전력 소비로 운영 비용 상승	에너지 효율이 높은 GPU 아키텍처 도입 (NVIDIA Hopper)
확장성 한계	클러스터 크기가 커질수록 네트워크 병목 및 관리 복잡성 증가	Kubernetes 기반 컨테이너 오케스트레이션 도입
개발 및 운영 복잡성	GPU 프로그래밍이 어렵고, 병렬 처리 최적화가 필요	TensorFlow, PyTorch와 같은 고수준 API 활용

eBPF 개념​

• 전통적인 커널 모듈 대신 동적으로 로드되는 방식으로 작동하여 커널 수준에서 안전한 코드를 실행할 수 있도록 설계된 고성능 기술
• 네트워크 모니터링, 보안, 침입탐지, 성능 최적화

eBPF 개념도, 핵심요소, 활용사례​

eBPF 개념도​

• 커널과 사용자 공간 간 컨텍스트 스위칭을 줄여 성능 최적화 및 코드 실행을 동적으로 업데이트할 수 있어 변화하는 요구에 신속히 대응 가능

eBPF 핵심요소​

기능	설명	비고
커널 내 코드 실행 환경	커널 공간에서 사용자 정의 코드 실행	유연성, 고성능
검증기(Verifier) 활용	무한 루프 방지 및 메모리 접근 검증	안정성 확보
네트워크 패킷 분석	트래픽 모니터링 및 패킷 필터링	DDoS 탐지
시스템 이벤트 후킹	시스템 호출, 커널 이벤트 후킹	침입 탐지(IDS)

eBPF 활용사례​

구분	활용 사례	설명
네트워크 보안	DDoS 공격 방지	악성 트래픽을 실시간 탐지 및 차단
침입 탐지	Falco 기반 침입 탐지	컨테이너 내 이상 행위 탐지
랜섬웨어 방지	파일 접근 패턴 모니터링	랜섬웨어 암호화 탐지 및 차단
애플리케이션 보안	특정 애플리케이션 트래픽 필터링	악성 앱 탐지 및 방어

eBPF 도입시 고려사항​

도전 과제	문제점	해결 방안
개발 복잡성	eBPF 프로그램 작성 및 디버깅이 어렵고 전문 기술 요구	eBPF 전용 개발 도구 및 문서화 강화
운영체제 의존성	최신 Linux 커널에서만 활용 가능, 타 OS 지원 부족	eBPF를 지원하는 OS 확장 연구 진행
보안 검증 의존성	검증기(Verifier)의 성능이 보안성 좌우	Verifier 강화 및 정적 분석 도구 활용

IoB 개념​

• IoT에서 생성되는 데이터를 기반으로 인간의 행동과 심리를 분석하는 기술적 접근 방식
• 개인화된 경험 제공, 행동 예측, 소비자 행동 모델링 / 프라이버시 침해, 데이터 편향 문제 등의 윤리적 논란

IoB 개념도, 동작원리, 주요 영향​

IoB 개념도​

IoB 동작원리​

구분	주요 과정	설명
데이터 수집	IoT 장치에서 데이터 획득	스마트워치, 스마트홈 기기 등에서 사용자 행동 데이터 수집
데이터 처리 및 분석	머신러닝 기반 분석	행동 패턴과 심리적 동기를 ML/DL로 분석
행동 변화 유도	개인 맞춤형 피드백 제공	분석 결과를 바탕으로 행동을 개선하는 피드백 전달

IoB가 데이터 분석에 미치는 주요 영향​

구분	주요 영향	설명
개인화된 데이터 분석	맞춤형 분석 가능	개별 사용자의 행동과 환경을 고려한 서비스 제공
행동 예측 및 의사결정 지원	미래 행동 예측	소비 패턴 분석을 통해 맞춤형 혜택 제공
고객 여정 최적화	구매 과정 개선	고객의 클릭 및 구매 데이터를 활용한 추천 알고리즘 적용
사회적 가치 창출	공공 데이터 활용	스마트 시티, 교통 시스템, 에너지 절약 등의 공공 문제 해결

IoB 도입시 고려사항​

구분	고려사항	해결 방안
프라이버시 침해 우려	데이터 수집 과정에서 개인정보 유출 가능	데이터 익명화 및 동의 기반 데이터 수집 방식 적용
데이터 편향 문제	특정 집단에 편향된 데이터로 분석 공정성 저하	다양한 출처의 데이터를 통합하여 편향 최소화
윤리적 책임	행동 유도가 특정 결과를 강제할 가능성	AI 윤리 기준을 기반으로 투명한 데이터 처리 및 피드백 제공

AIOps 개념​

• IT 운영 데이터를 분석하고, AI 기반으로 문제를 예측, 탐지, 해결하는 자동화 기술
• IT 운영의 효율성 제고, 서비스 중단 최소화, IT 인프라의 안정성 강화

AIOps 구성도, 구성요소, 활용방안​

AIOps 구성도​

AIOps 구성요소​

구분	내용	비고
데이터 수집 및 통합	IT 인프라 데이터를 중앙 집중화하여 실시간 분석 가능	로그, 이벤트, 메트릭 수집
머신러닝 및 AI 분석	머신러닝과 딥러닝을 활용하여 비정상 패턴을 식별	이상 탐지, 원인 분석
자동화 및 오케스트레이션	장애 발생 시 자동 복구 및 자원 최적화	자동 대응 조치 수행
가시성 및 대시보드	Grafana, Kibana 등을 활용한 IT 운영 상태 시각화	실시간 모니터링
자율 운영(Self-Healing)	시스템 오류 발생 시 AI가 원인 분석 후 자동 복구 수행	AI 기반 자동 복구

AIOps 활용방안​

구분	설명	활용 사례
이상 탐지 및 사전 경고	AI 기반 성능 및 보안 모니터링	AWS GuardDuty를 활용한 비정상 네트워크 패턴 탐지
IT 서비스 관리(ITSM) 최적화	AI 기반 티켓 자동 분류	ServiceNow AIOps를 활용한 장애 대응 프로세스 최적화
애플리케이션 성능 관리(APM)	AI 기반 성능 최적화	Dynatrace를 활용한 실시간 애플리케이션 트랜잭션 분석
하이브리드 클라우드 관리	클라우드 및 온프레미스 자원 관리	IBM Watson AIOps를 통한 IT 인프라 운영 최적화
보안 운영 자동화	AI 기반 보안 이벤트 분석	Splunk AIOps를 활용한 실시간 보안 로그 모니터링

연합학습 개념​

• 분산된 개별 장치에서 로컬 학습을 수행한 후 모델 업데이트만 공유하여 글로벌 모델을 생성하는 기법
• 데이터 송수신 및 모델 업데이트 공유 과정에서 보안 위협 발생 존재, 이를 보완하기 위한 보안 강화 기법 필요

연합학습 데이터 보안 위협 및 강화 기법​

연합학습 데이터 보안 위협 개념도​

연합학습 데이터 보안 위협​

구분	보안 위협	설명
중간자 공격	모델 업데이트 도난	공격자가 모델 업데이트를 탈취하여 민감한 데이터를 역추적하거나 모델 성능 저하 유발
노드 공격	중독 공격	공격자가 잘못된 데이터를 삽입하여 글로벌 모델 왜곡
데이터 편향	차별적 성능 문제	일부 참여자의 데이터가 학습되지 않아 특정 그룹의 예측 성능 저하
	개인정보 학습	개인정보, 민감정보를 그대로 학습하여 글로벌 모델 업데이트

연합학습 데이터 보안 강화 기법​

구분	보안 기법	내용
개인정보 보호	차분 프라이버시	모델 업데이트에 노이즈를 추가하여 민감 정보 보호
암호화 보안	TLS 및 동형 암호화	TLS를 통한 데이터 전송 보안, 동형 암호화를 활용한 암호화 상태 학습
실행 환경 보안	신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE)	CPU 내 격리된 공간에서 학습 수행하여 외부 접근 차단
모델 무결성 보장	Byzantine Fault Tolerance(BFT)	악의적 업데이트를 탐지 및 배제하여 글로벌 모델 품질 유지
노드 신뢰성 확보	AI 기반 참여 노드 검증	K-평균 클러스터링을 활용하여 비정상적 업데이트 탐지