최술사의 모두의 ICT 기술 통섭

생성형AI 등장 이후 AI Literacy(문해력)을 중심으로 요구를 했으나 AI 기술 발전에 따라모든 분야를 대상으로 AI Fluency(인공지능 활용 역량) 방향으로 수요가 늘어나고 있음.시대 변화에 맞추어서 저 뿐만 아니라 여러분의 역량을 강화가 필요가 있음아래 이미지 정리된 필요 역량과 능력을 갖추어야 함 AI Fluency는 McKinsey Global Institute가 최근 발표한 보고서 「Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI」조사한 결과임.

삼정KPMG에서 발간한 CES-2026 미래산업 트렌드 자료 입니다.- CES 2026 10대 트렌드파일 용량이 커서 업로드가 안되어서 세부 내용은 "삼정 KPMG CES-2026 미래산업 트렌드" 검색후 참고 해주세요.

1. 개요저궤도 위성통신(LEO)은 초저지연·초연결 6G 인프라로 각광받으며, 다양한 주파수 자원 재사용 및 간섭관리 기술이 효율적 활용의 핵심임 ​주파수 효율화 위해 빔포밍, 주파수 재사용, RIS(재구성 가능한 지능형 표면) 및 동적 분배 등 최신 기술 도입 중 ​2. 저궤도 위성통신 효율적인 주파수 자원 활용 방안가. 개념- 저궤도 위성통신(LEO)은 500~2,000km 고도에서 빠른 공전, 군집 운용, 초저지연 특화로 주파수 동시 재사용이 필수 ​- 주파수 자원 효율화는 군집위성 동시 운용, 빔 간 간섭 최소화, 네트워크 통합 간 신호 품질 보장에 집중 ​- RIS·동적 자원 할당·빔포밍·지능형 간섭예측 등 첨단 기술 적용이 필수적임 나. 개념도다. 주파수 자원 활용 향상을 위한 주요 기술주요 ..

1. 개요WiFi-7은 IEEE 802.11be 기반의 차세대 무선랜 표준으로, 320MHz 초광대역폭 채널, 16스트림 다중입출력(MU-MIMO), 4096-QAM 변조, 멀티링크(MLO) 등 최신기술을 통해 40~46Gbps급 초고속, 초저지연, 고신뢰 통신 제공이 특징임 ​ 2. WiFi-7 가. 개념· WiFi-7(IEEE 802.11be)은 2.4/5/6GHz를 활용하고, 320MHz 대역폭, 16x16 다중공간(MIMO), 4K-QAM, 멀티링크(MLO), 프리앰블 펑쳐링 등 기술을 통한 트래픽 분산과 지연 최소화 실현함 ​· 고밀도, 초저지연, 초고속(최대 46Gbps)·고효율 네트워크 구성으로, AR/VR·클라우드·실시간 게임 등 신산업 본격 지원 ​나. 개념도다. 주요 기술주요 기술주요 ..

1. 개요 ㅇ 비전-언어 모델(VLM)을 기반으로 시각(Vision)과 언어(Language)를 이해하고, 물리적 행동(Action)까지 직접 생성하는 통합 인공지능 모델ㅇ 로봇 제어 신호를 언어 토큰처럼 취급하여 인터넷 규모의 데이터로 학습된 추론 능력을 로봇 제어에 전이, 기존 파이프라인 방식의 한계를 극복하고 범용성을 확보함​2. VLA 모델의 개념 및 구성 가. 개념 ㅇ Action as Tokens, 로봇의 행동을 텍스트와 동일한 토큰으로 변환하여 End-to-End 학습 시각/언어 데이터와 로봇 궤적 데이터를 Co-Fine-tuning 하여, 보이지 않는 물체나 명령에 대해서도 Semantic Reasoning(의미론적 추론)을 수행함나. 구성도다. 구성요소구분기능설명인식Semantic Gro..

1. 개요Polar Code는 2009년 Arikan 교수가 제안한 채널 코딩 기술로, 이론적으로 Shannon Limit에 도달 가능한 첫 번째 오류정정 부호5G NR 제어채널(eMBB 시나리오)에 채택되어 낮은 지연과 높은 신뢰성 제공2. Polar Code의 구성 및 동작원리 가. 개념Channel Polarization 현상을 활용하여 채널을 완전히 신뢰할 수 있는 채널과 완전히 신뢰할 수 없는 채널로 분극화신뢰도가 높은 비트 위치에 정보 비트 배치, 낮은 위치에 Frozen 비트(고정값 0) 배치하여 오류정정 성능 극대화나. 구성도재귀적 구조로 인코딩 복잡도 O(N log N) 달성, 하드웨어 구현 효율성 우수다. 구성요소구성요소기능특징Channel Polarization채널 분극화 통해 비트별..

1. 개요프롬프트 체이닝: 복잡한 작업을 여러 단계 프롬프트로 분해·연결하여 고품질 결과를 도출하는 LLM 활용 기법단계별 역할 분리(분석→설계→생성→검토)를 통해 오류를 줄이고, 재사용 가능한 프레임워크로 자동화·표준화를 실현하는 것이 핵심2. 프롬프트 체이닝 개념·구성·기능 가. 개념정의: 하나의 거대 프롬프트 대신, 서로 연결된 다수의 프롬프트를 순차·분기 구조로 실행하는 워크플로우 설계 기법특징: 단계별 입력·출력을 명확히 정의하여 추론 깊이 확보, 디버깅 용이, 도메인 지식 재사용이 가능 나. 구성도① 입력 단계: [사용자 요구] → 프롬프트1(문제 분석) → 출력A(요구사항 리스트)② 설계 단계: 출력A → 프롬프트2(구조 설계) → 출력B(목차·항목 구조)③ 생성 단계: 출력B → 프롬프트3..

1. 개요멀티모달 AI: 텍스트·이미지·음성·영상 등 복수 모달 데이터를 결합·이해·생성하는 AI로, 모달별 특화 모델을 결합·융합해 성능과 문맥 이해를 향상시키는 기술 옴니모달 AI: 초기부터 모든 모달(시각·청각·촉각 등)을 단일 통합 표현공간에서 학습하여, 인간 지각에 가까운 일관된 세계 모델과 실시간 상호작용 능력을 지향하는 차세대 통합 AI 패러다임 2. 멀티모달 / 옴니모달 개념 가. 멀티모달 개념· 정의: 서로 다른 유형의 데이..

1. 개요ㅇ 멀티 모델 체이닝 : 서로 다른 AI/ML 모델·에이전트를 연쇄적으로 연결하여, 이전 단계 출력물을 다음 단계 입력으로 사용함으로써 복합·고난도 업무를 단계별로 해결하는 오케스트레이션 기술 ㅇ 특징 : 목적별 특화 모델(텍스트 LLM, 비전 모델, 검색·도구 에이전트 등)을 조합하여 정확도 향상, 비용·지연 최소화, 장애 시 폴백 등 운영 효율을 극대화하는 엔터프라이즈 지향 아키텍처 2. 멀티 모델 체이닝 가. 개념정의 : 하나의 요청을 여러 단계로 분해하고, 각 단계에 최적화된 상이한 모델 또는 에이전트를 순차·병렬로 호출하여 최종 결과를 생성하는 체인형 LLM·ML 파이프라인 구조 목적 : 단일 LLM이 처리하기 어려운 장기 추론, 복합 툴 호출, 멀티모달 인지(텍스트+이미지+음성) 등..

1. 개요ㅇ 서브워드 모델 : 단어를 의미 단위(Subword)로 분해하여 학습하는 토큰 기반 언어 모델 기법으로 BPE, WordPiece, SentencePiece 등이 대표적임 ㅇ 바이트 모델 : UTF-8 바이트(0~255) 단위로 직접 문자를 처리하여 토크나이저와 어휘 사전을 제거하고, 어떠한 언어·기호도 동일한 방식으로 처리하는 언어 모델 구조임 2. 서브워드/바이트 모델 개념·구성·기능 가. 개념ㅇ 서브워드 모델 : 단어를 자주 등장하는 부분 단위로 분리해 단어 수준 의미와 문자 수준 일반화를 동시에 확보하는 중간 수준 토큰화 방식임 ㅇ 바이트 모델 : 텍스트를 UTF-8 바이트 시퀀스로 직접 입력받아 256개 기본 토큰을 사용하는 토크나이저-프리(tokenizer-free) 언어 모델로,..