최술사의 모두의 ICT 기술 통섭

１。 개요TWT(Target Wake Time)는 Wi-Fi 6(802.11ax)부터 도입된 저전력 통신 스케줄링 핵심 기술AP와 단말이 통신 시점(웨이크 타임)을 예약, 불필요한 대기·경합 소모를 대폭 줄여 IoT·배터리 기기 운영 효율 극대화2. 와이파이 저전력 통신 스케줄링 기술 TWT(Target Wake Time) 동작원리 및 구성가。 개념· TWT는 클라이언트와 AP가 데이터 송수신 일정을 사전에 협상해, 필요 시점에만 깨어나 통신, 나머지 시간은 절전 상태를 유지· 주기/비주기·단체/개별 통신에 유연하게 적용, 슬립주기 극대화로 배터리 수명 연장나。 개념도－ 다수의 IoT/센서 단말 동시운용 환경에서, TWT 없는 경우 대비 대기시간·경합 전력 소모 최소화다。주요 기술구분기능목적적용 사례예약..

1. 개요Wi-Fi 기반 저전력통신 기술은 IoT·스마트홈 등에서 배터리 소모를 최소화하고 장거리까지 안정적 연결을 제공하는 최신 무선 기술기존 Wi-Fi의 한계를 극복하기 위해 IEEE 802.11ah(와이파이 할로우), 슬립모드 제어 등 저전력 특화 기술이 적용 2. 계층별 저전력 와이파이 기술가. 개념· 저전력 와이파이 통신은 데이터 소비량을 최적화하고, 주기적 슬립/웨이크업 설계로 배터리 교체 없는 장기 운용 실현· 대표 표준은 802.11ah(Wi-Fi HaLow) 및 최신 저전력 신기술 등나. 개념도- AP와 단말 모두 슬립모드 관리/저속 데이터로 전력 절감, 1km 이상 도달거리 확보다. 기술적 특징기술/표준주요특징적용사례장점Wi-Fi HaLow( IEEE 802.11ah）광범위·저전력IoT..

개요ㅇ 국가 망 보안체계(N2SF)는 데이터 중요도에 따라 망을 기밀(C), 민감(S), 공개(O)로 분류하고 차등 보안을 적용하는 체계임ㅇ 기존 물리적 망분리의 비효율성을 해소하고 AI·클라우드 등 신기술 도입을 유연하게 지원하기 위한 논리적 망분리 기반의 보안 프레임워크임N2SF 가. 국가 망 보안체계(N2SF)의 개념 ㅇ 획일적 망분리에서 벗어나 데이터 중요도(Data Centric) 기반으로 보안 등급(C/S/O)을 분류하고, 논리적 망분리(VDI/DaaS)와 제로트러스트 기술을 융합한 차세대 국가 보안 체계 ​나.N2SF 다층 보안 참조 모델ㅇ 기존 경계 보안의 한계를 극복하고, 클라우드/AI 활용을 위한 유연한 보안 환경 제공3. N2SF와 기존 망분리 체계 비교구분 물리적 망분리N2SF분..

1. 개요○ 네트워크 고가용성 확보는 TCP/IP 4계층(네트워크 접속, 인터넷, 전송, 응용)별 대응책으로 설계하는 것이 필수○ 각 계층별 이중화, 페일오버, 장애예방 및 신뢰성 강화 등이 핵심 전략2. TCP/IP 계층별 고가용성 확보 방안가. 개념○ TCP/IP 계층별로 장애 허용 구조 및 신뢰성 보강 요소를 적용○ 각 계층별 고장점 차단, 자동전환, 이중화 설계 등 실무적 강화책 필요나. 개념도○ 각 계층은 이중화·장애탐지·자동복구 기능 탑재 다. 계층별 고가용성 기술계층고가용성 기술목적적용예설명ApplicationLB, Session Replica서비스 중단 방지Web/App 서버집중 트래픽 분산TransportTCP Keepalive, SCTP연결 안정·복구DB, 통신모듈연결 장애 시 셀프복..

1. 개요ㅇ 프롬프트 인젝션은 OWASP LLM TOP 10의 1위 위협으로, 악의적 입력을 통해 LLM의 출력을 조작하는 공격 기법ㅇ 공격자가 정교하게 설계된 프롬프트를 삽입하여 AI 시스템의 의도된 동작을 우회하고, 민감정보 유출, 권한 상승, 부적절한 콘텐츠 생성 등을 유발2. 프롬프트 인젝션의 개념 및 유형가. 개념LLM 기반 시스템에서 사용자 입력에 악의적 명령을 삽입하여 모델의 원래 지시사항을 무시하게 만드는 보안 취약점SQL Injection과 유사한 메커니즘으로 작동하나, 자연어 처리 특성상 탐지가 더 어려움시스템 프롬프트와 사용자 입력 간 경계가 모호하여 발생하는 근본적 취약점나. 개념도다. 공격 유형직접 주입: 사용자가 직접 대화창에 "이전 지시 무시하고..." 등의 명령 입력간접 주입..

1. 개요○ 제로 트러스트는 네트워크 내외부를 불문하고 어느 누구도 신뢰하지 않는 보안 모델○ 모든 접근 요청에 대해 지속적 인증과 권한 검증으로 무단 접근 및 침해를 방지하는 현대 보안 전략 2. 제로 트러스트 개념가. 개념○ 기존 경계 기반 보안 모델의 한계에서 출발, 내부자나 공격자가 네트워크에 침투했다고 가정하고 ‘절대 신뢰하지 않고 항상 검증’하는 보안 원칙을 따름○ 모든 사용자와 기기는 접속시마다 인증·허가를 받아야 하며 지속적인 모니터링과 검증이 필수적인 모델임나. 구성도다. 구성요소구성요소기능세부 역할 및 특징PDP정책 결정PE(엔진)와 PA(관리자)로 구성, 접근 허용 여부 최종 판단ㅠ​PEP정책 시행사용자-리소스 간 ..

1. 개요LLM은 대규모 데이터 학습을 통해 인간 언어를 처리, 이해, 생성하는 AI 모델로, Transformer 기반 신경망을 활용하여 다양한 산업에서 활용됨2. LLM의 개념 및 구조 가. 개념LLM 정의: 대규모 데이터셋을 학습하여 인간 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델 ​기술 기반: Transformer 신경망 구조를 사용하며, 수억~수십억 개의 파라미터를 포함 ​나. 개념도Transformer 모델의 Encoder와 Decoder 구조. Encoder는 입력 텍스트를 분석하고, Decoder는 이를 바탕으로 출력 텍스트를 생성Self-Attention은 문맥을 고려한 관계 분석을 가능하게 하며, 병렬 처리로 속도를 향상시킴​다. LLM 주요 기능 구분주요 내용텍스트 생성사용자 요청에 맞는 자..

개요트랜스포머는 Self-Attention과 포지셔널 인코딩을 사용하는 시퀀스 모델로, RNN·CNN을 대체하며 LLM·ViT의 기본 구조로 활용되는 아키텍처임 디퓨전 모델은 점진적 노이즈 주입·제거 과정을 학습하여 고품질 이미지를 생성하는 확률적 생성 모델로, U-Net/ViT 백본과 노이즈 스케줄러로 구성됨 2. 트랜스포머 아키텍처가. 트랜스포머 기본 구조인코더–디코더 스택 기반으로, 각 블록은 멀티헤드 Self-Attention과 위치별(feed-forward) 네트워크, 잔차 연결과 정규화로 구성됨 ㅇ 개념 - 트랜스포머는 입력 토큰을 임베딩 후 포지셔널 인코딩을 더해 순서 정보를 부여하고, Self-Attention으로 전체 시퀀스의 관계를 한 번에 계산하는 구조임 - 인코더는 입력 표현을 추..

기술사 자격 종목마다 조금씩 다른 부분이 있지만 기술사 자격 취득은 "연금 복권"보다 큰 경제적 가치를 제공 해주고, 가장 큰 장점은 정년과 상관없이 건강이 허락하는 한도 범위내에서 일을 지속적으로 할 수 있음그리고 기술사 자격 자체가 면허라 취득 즉시 개인 또는 법인 사업자로 사업을 할수 있습니다.여건이 되고, 도전 할수만 있다면 무조건 기술사 자격 취득을 강추 드립니다.

[한국기술사회 참조]