하반기 시행 앞둔 '국가망보안체계'…클라우드 업계·공공기관 혼란 지속요약하반기 시행될 ‘N²SF(국가망보안체계)’가 기존 클라우드 보안 인증(CSAP)과 충돌하거나 중복된다는 우려로 업계와 공공기관 모두 혼란에 빠져 있다. 제도 간 조율과 명확한 기준 정비가 시급하다.1️⃣ 제도 배경: N²SF란 무엇인가?국가정보원(국정원)이 주도하는 보안 정책N²SF = Next National Security Framework의 약자공공부문에서 생성형 AI·클라우드 등 신기술을 활용할 수 있도록 보안 체계를 정비하려는 시도2025년 7월 정식 가이드라인 배포 및 본격 시행 예정✅ N²SF 핵심 변화20여 년간 유지된 ‘물리적 망분리’ 규제를 완화기존: 인터넷망과 업무망을 완전히 분리 (USB 사용 금지, 인터넷 사용..
1. 🇺🇸 트럼프 관세 압박 속 ‘클라우드보안인증제(CSAP)’ 도마 위… 韓 공공 클라우드 개방 가속 우려1. 미국 ‘상호관세’ 발표 예고… CSAP, 무역장벽으로 지목2025년 4월 2일(현지시간), 도널드 트럼프 전 미국 대통령이 다시 집권한 상황에서 ‘상호관세(Mirrored Tariff)’ 정책을 전격 발표할 예정이다. 이 정책은 각국이 미국에 부과한 관세 및 비관세장벽을 기준으로, 동등한 수준의 관세를 미국이 부과하겠다는 조치다.즉, 한국이 자국 시장에 미국 기업에 불리한 무역 장벽을 설치하고 있다면, 미국도 한국 제품에 똑같은 관세 및 규제를 적용하겠다는 뜻이다. 이 조치가 즉시 발효되기 때문에, 한국 역시 트럼프 정부의 압박 대상이 될 경우 즉각적인 제도 변화가 불가피해질 가능성이 높다..
1. 컴공보다 경쟁률 4배 높지만…취업시장선 '찬밥'최근 국내 대학에서 인공지능(AI) 학과가 높은 인기를 끌고 있음에도 불구하고, 산업계에서는 이러한 신생 학과 출신 졸업생에 대한 신뢰도가 낮아 취업에 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 현상은 AI 학과의 교육 내용과 졸업생의 실무 역량에 대한 검증 부족, 그리고 산업계에서 요구하는 전문성 수준과의 괴리에서 비롯된 것으로 보입니다.🎓 AI 학과의 인기와 현실높은 경쟁률: 서강대학교의 'AI기반자유전공학부'는 2025학년도 정시모집에서 36명 모집에 815명이 지원하여 22.61:1의 경쟁률을 기록했습니다. 이는 같은 대학의 경영학과(4.49:1)와 컴퓨터공학부(5.69:1)보다 훨씬 높은 수치입니다.산업계의 신뢰 부족: 한 반도체 기업 관계자는 "신입 ..
1. 리눅스를 윈도우로 바꿔보자!🧩 배경: 왜 이런 주장이 나왔는가?오늘날 데스크탑 운영체제는 주로 Windows, macOS, 그리고 Linux로 구성됩니다. 이 중에서:Windows는 20년 된 프로그램도 실행될 정도로 강력한 이진(바이너리) 호환성을 제공합니다.macOS는 점차 폐쇄적이 되어가며, 사용자 자유도에 제한을 걸고 있습니다.Linux는 오픈소스이지만, 디스트리뷰션마다 호환성과 사용자 경험이 달라 복잡성이 존재합니다.이런 배경에서 나온 주장이 바로 다음입니다:“Windows 바이너리를 기본으로 실행할 수 있는 Linux 배포판을 만들자. 그래야 사용자 자유도와 호환성을 동시에 지킬 수 있다.”용어정리이진(바이너리) 파일 : 사람이 읽는 소스코드를 컴파일해서 만든 실행 파일 (.exe, ...
1. Revenge of the junior developer(주니어 개발자의 역습)AI가 코드를 대신 써주는 시대가 빠르게 도래 중포스트 작성자는 이를 “Vibe Coding”이라 부르며, 사람이 직접 코드를 쓰는 행위는 점차 사라질 것이라 주장이 글은 코딩 방식의 진화, 미래 개발자 역할, 그리고 주니어 개발자의 반격에 대한 예고편이다.1️⃣ 여섯 개의 코딩 물결시기 물결 설명2022전통적 코딩직접 코딩2023코드 자동완성Copilot, Intellisense 등2024채팅형 코딩GPT 등 LLM과의 대화로 코드 생성2025 상반기코드 에이전트AI가 스스로 작업 수행2025 하반기에이전트 클러스터병렬로 여러 에이전트 운용2026에이전트 플릿(함대)AI가 AI를 관리하는 시스템🌊 이후로 갈수록 개발자..
1. RAG 필요 없이 LLM이 '자율 검색'하는 추론 기술 등장일리노이대학교 어바나-샴페인과 UMass 애머스트 연구진이 ‘SEARCH-R1’이라는 새로운 LLM 추론 구조를 제안하였다.이 모델은 기존의 RAG나 프롬프트 방식 없이, LLM이 직접 검색 쿼리를 생성하고 검색 결과를 추론에 통합했다고 한다. 기존 LLM의 한계점 RAG: 유연성 부족, 대량의 지도 학습 필요.프롬프트 기반 검색 유도: 검색 도구 사용법을 LLM이 스스로 학습하지 못함.도구 기반 멀티턴 검색: LLM이 능동적으로 활용하기 어려움.SEARCH-R1의 특징 단계적 추론 구조 (Chain-of-Thought 기반):Think → Search → Information → Answer 구조로 동작.자체적으로 검색 쿼리를 생성하고 실..
지금까지 학습중이나 정리한 내용들을 노션 개인페이지에 정리하고, 그걸 블로그에 옮기는 작업을 수행하려고 했지만 너무 오래걸린다는걸 꺠달았다. 제대로 알지도 못하는 내용을 포스트하고 싶지 않기도 하고.. 그래서 일단 IT관련 뉴스레터를 구독하고 IT 이슈/기술에 대해 읽어보고 필자 나름대로 궁금했던 내용들을 정리하는 것을 시작해보기로 했다. 현재 목표는 주에 한번씩 올리는 것이고, 그 주에 나온 이슈가 아니더라도 그 주에 필자가 읽은 내용이라면 쓰일 수 있다. 이러한 루틴이 이어지면서 장기적으로는 자신의 성장으로 이어지도록, 하나의 습관이 되도록 하는것이 목표이다.열심히 해봅시다!
