Just Do It

AI 시대 반도체보다 전기가 중요한 이유

everything0325 — Mon, 9 Feb 2026 20:48:53 +0900

AI와 전기의 연결고리,
그리고 우리가 준비해야 할 미래에 대해 이야기 하고 싶어서 오늘도 글을 작성해 보려고 합니다.

우주

요즘 하루가 다르게 발전하는 AI 기술을 보면, 그야말로 기술 혁신의 폭발기 속에 우리가 살고 있다는 생각이 듭니다.

며칠 전, 사무실에서 동료와 이런 이야기를 나눴습니다.

"요즘은 웬만한 건 검색도 안 하고 그냥 AI한테 물어보지 않아?" 이젠 간단한 궁금증도 포털보다는 챗봇에게 묻는 시대가 되었습니다. AI는 이제 단순한 도우미가 아닌, 콘텐츠를 만들고 판단을 내리며 실제 산업과 삶의 구조를 바꾸고 있습니다.

실제로 유튜브 쇼츠, 인스타그램 릴스 같은 짧은 영상도 이제는 AI가 자동으로 생성해주는 시대입니다.

영상의 대본, 편집, 썸네일까지 모두 인공지능이 처리해주니, 그저 클릭만 하면 콘텐츠가 쏟아져 나오는 것이죠.

이렇게 AI의 활용이 보편화되면서 자연스럽게 관련 기업들의 주가도 크게 오르고 있습니다.

NVIDIA, AMD, INTEL과 같은 반도체 회사들은 상한가를 기록하며 한동안 ‘제품이 없어서 못 판다’는 말이 나올 정도였습니다.

그 흐름은 삼성전자에도 이어져, 요즘 주식시장에서는 반도체가 다시 뜨거운 키워드로 부상하고 있죠.

전기 없이 AI는 존재할 수 없다

이쯤 되면 궁금해집니다. 그럼 AI와 전기의 관계는 뭘까요?

우리가 사용하는 AI는 물리적으로는 수많은 반도체 칩과 연산 장치들 위에서 돌아갑니다.

이 모든 걸 움직이는 건 다름 아닌 ‘전기’입니다. 쉽게 말해, 전기 없이는 AI도 없다는 말입니다. AI 기술이 아무리 뛰어나도 그것을 구현할 하드웨어가 없다면, 혹은 그것을 작동시킬 전력이 없다면 말짱 도루묵이라는 얘기죠.

실제로 요즘 데이터센터 업계에서는 "앞으로 2~3년 안에 전기를 확보한 자가 AI를 선점할 수 있다"는 말이 자주 등장합니다.

AI가 모든 산업의 근간으로 들어오면서, 엄청난 전력을 소모하는 서버와 GPU 클러스터들을 운영할 수 있어야만 진짜 경쟁력이 생기기 때문입니다. 한 기사에 따르면, 어떤 글로벌 AI기업은 하나의 AI 학습 모델을 훈련시키기 위해 사용하는 전력이 중소도시 하루 소비량과 맞먹는다고 하더군요.

전기라는 자원이 단순한 에너지 공급이 아닌, 미래 산업을 움직이는 핵심 자산이 되어가고 있다는 것을 체감할 수 있습니다.

일론 머스크가 달에 로켓을 쏘아 올릴려고하는 진짜 이유

이쯤에서 일론 머스크 이야기를 빼놓을 수 없습니다.

그는 테슬라로 전기차 산업을 바꿨고, 스페이스X로는 우주 산업에 도전장을 던졌습니다.

그런데 최근 그가 AI 관련 장비를 우주로 보내기 위해 준비중이라는 뉴스를 접하고 의문이 들었습니다.

왜 굳이 달까지 AI 장비를 보내야 할까요?

그 배경에는 전기에 대한 고민이 있었습니다. 지구에서의 전력은 제한적입니다.

특히 AI처럼 고전력을 요구하는 기술이 늘어날수록, 이 한정된 전기를 여러 기업과 국가가 나눠써야 하는 문제에 직면하게 됩니다. 하지만 우주, 특히 태양에너지 자원이 풍부한 환경에서는 이야기가 달라집니다.

무한에 가까운 태양광 에너지를 활용해 AI 시스템을 무제한 가동할 수 있다면,

지구라는 한계를 벗어난 AI 활용이 가능해지는 것입니다.

이러한 시도는 단지 기술적 도전이 아니라, 미래를 준비하는 새로운 시각이라고 생각합니다.

그렇다면 우리는 지금 무엇을 해야 할까?

이런 세계적인 변화 앞에서 우리는 어떤 준비를 해야 할까요? 개인적으로는 다음 세 가지 방향에서 생각을 해보게 됩니다.

첫째, 전기와 에너지에 대한 새로운 시각을 가져야 합니다.
단순히 전기요금, 아끼는 소비 차원이 아니라, 전력 인프라가 곧 데이터와 AI 경쟁력이라는 관점에서 바라볼 필요가 있습니다.

둘째, AI와 관련된 기술의 원리를 이해하려는 노력이 필요합니다.
꼭 개발자가 아니더라도, AI가 어떻게 학습하고, 어떤 인프라 위에서 작동하는지에 대한 기본 지식을 갖추면 비즈니스와 기획, 전략 수립 등 다양한 분야에서 AI를 보다 효과적으로 활용할 수 있습니다.

셋째, 에너지와 AI의 융합산업에 관심을 가져야 합니다.
AI 데이터센터, 친환경 전력 솔루션, 분산형 전원, 에너지 저장장치 등 이 두 산업이 만나는 지점에서 새로운 시장과 기회가 생겨날 것입니다.

마무리하며

AI는 더 이상 먼 미래의 기술이 아닙니다.

지금 이 순간에도 우리의 삶 곳곳에서 작동하고 있고, 그 기반에는 ‘전기’라는 실체적 자원이 필요합니다. 그리고 전기를 둘러싼 글로벌 경쟁은 이미 시작되었습니다. 지금 우리가 해야 할 일은, 이 흐름을 피하지 말고 이해하고 준비하는 것입니다.

이 글을 통해 저와 비슷한 고민을 가진 누군가가 “그래, 이제는 나도 공부를 시작해봐야겠다”고 생각할 수 있다면, 그걸로 충분하다고 느낍니다. 앞으로도 이런 주제들을 꾸준히 고민하고, 또 나누어 보겠습니다.

DDoS 분산서비스거부 공격

everything0325 — Sun, 8 Feb 2026 14:06:45 +0900

해커

정보보안 관련 자료를 정리하던 중에 예전에 연구했었던 주제인 DDoS 공격이라는 논문을 찾아 봤다. 예전에는 단순한 해킹 기법 중 하나라고 생각했지만, 실제 사례와 구조를 하나씩 살펴보니 생각보다 훨씬 현실적이고 위협적인 공격 방식이라는 느낌을 받았다. 물론 요즘에는 여러 공격기법들이 종합적으로 발생하고 있고 트렌트도 개인정보유출 이나 내부정보 유출 등 이런 주제들 이지만, 공격기법에서 가장 영향력있는게 DDoS가 아닐까 생각하며 이 글에서는 DDoS 공격의 개념부터 유형, 그리고 개인적으로 공부하며 느꼈던 점까지 함께 정리해 보려고 한다.

DDoS 개념도

DoS와 DDoS의 차이, 개념부터 차분히 정리해보면

DDoS 이야기를 하기 전에 먼저 DoS부터 짚고 가는 것이 이해에 도움이 된다.

DoS는 Denial of Service, 즉 서비스 거부 공격이다. 특정 서버나 시스템이 처리할 수 있는 한계를 넘는 요청을 의도적으로 보내 정상 사용자가 서비스를 이용하지 못하게 만드는 공격이다.

사실 인터넷 초기의 공격이고 이론적 공격이라고 봐도 무방하다. 이 공격의 특징은 공격자가 비교적 명확하다는 점이다.

한 지점에서 트래픽이 몰리기 때문에 로그 분석이나 네트워크 추적을 통해 원인을 찾아낼 수 있는 경우가 많다.

반면 DDoS는 Distributed Denial of Service, 말 그대로 공격 주체가 분산되어 있다. 여러 대의 감염된 PC나 서버가 동시에 공격에 가담하면서 하나의 서비스에 과부하를 일으킨다. 이 과정에서 공격자는 직접 모습을 드러내지 않고, 마치 정상 사용자처럼 보이는 수많은 요청 뒤에 숨어버린다.

예매 시스템 예시로 이해해 본 DDoS 공격 구조

개념 설명만으로는 와닿지 않아 예시를 떠올려 봤다.

만약 인기 가수의 공연 예매 사이트가 있고, 동시에 다섯 명만 접속할 수 있는 구조라고 가정해 보자.

나는 여섯 번째 대기자다. 정상적인 상황이라면 앞사람들이 결제를 마치고 나가면 곧바로 순서가 돌아올 것이다. 하지만 시간이 지나도 자리가 비지 않는다. 알고 보니 누군가가 다섯 자리를 계속 점유하고 있다. 이 경우가 DoS 공격과 비슷하다.

문제는 DDoS다. 다섯 자리를 차지하고 있는 주체가 한 명이 아니라 수백, 수천 명이라면 이야기가 달라진다. 이들이 여러 지역에서 동시에 접속한다면 관리자는 대응하기 어려워진다.

DDoS 공격 유형과 실제로 사용되는 방식들

웹 검색과 보안 문서를 찾아보니 DDoS 공격은 생각보다 다양한 형태로 나타난다.

전산 자원을 소진시키는 방식, 네트워크 대역폭을 점유하는 방식, 상태 정보를 교란하는 방식 등이 대표적이다.

일부 공격은 악성 코드를 활용해 운영체제 자체를 불안정하게 만들기도 한다. 단순히 서비스를 느리게 만드는 수준을 넘어, 시스템 전체를 마비시키는 공격이라는 점에서 위험성이 크다.

최근 장애 뉴스와 보안 사고 사례를 조사하면서 DDoS 공격이 결코 남의 일이 아니라는 생각이 들었다.

DDoS공격과 IT 장애를 유발시켜 기업의 개인정보를 유출 할 수 있는 충분가능성이 있기 때문에

각각의 단일 공격만 포커싱해서 관리하지 않아야 겠다.

이번 글도 누군가에게 도움이 되길바라며,,,

개인정보 암호화 기술

everything0325 — Sat, 7 Feb 2026 21:18:31 +0900

개인정보 보호의 핵심, ‘암호화’ 기술에 대해 이야기 해보고 합니다.

어제에 이어 오늘도 정보보안, 그 중에서도 개인정보에 대해 이야기 하려고 합니다. 특히 ‘개인정보를 안전하게 보호하는 기술’ 중 하나인 암호화에 대해 이야기해보겠습니다.

최근 몇 년 동안 우리나라에서 개인정보 유출 사고는 끊이지 않고 발생하고 있습니다. 뉴스를 통해 통신사, 쇼핑몰, 금융사 등 우리가 일상적으로 이용하는 기업들에서 고객의 정보가 유출되었다는 소식을 접할 때마다,

그저 남의 일 같지 않은 불안감이 생깁니다.

그중에서도 가장 걱정되는 건 사고가 터졌음에도 불구하고, 근본적인 해결책을 제대로 준비하는 기업이 많지 않다는 점입니다.

여전히 “보안은 비용”이라는 인식이 남아 있어서인지, 당장의 보상에는 민감하면서도 보안 인력 확충이나 시스템 개선에는 미온적인 태도를 보이는 기업들이 많습니다.

암호화란 무엇일까요?

암호화(Encryption)는 간단히 말해서, 누군가가 데이터를 가져가더라도 아무런 의미를 알 수 없게 만드는 기술입니다.

예를 들어 설명드려 보겠습니다.

여러분의 집에 아주 소중한 현금이나 보석이 있다고 생각해 보세요. 그걸 아무런 잠금장치도 없이 식탁 위에 그냥 둔다면, 누가 들고 가더라도 쉽게 가져갈 수 있을 것입니다.

하지만 금고에 넣은 이걸 나 아닌 다른 사람이 가지고 가서 열어 보면 그냥 쓰래기가 되어 버리는 그 마법 같은 기술이 바로 암호화입니다. 즉, 정보를 ‘나만 알고 사용할 수 있게 만드는것, 좀 더 직관적으로 예전 그리스 시대때를 생각해 보겠습니다.

그리스 시대 때 전쟁이 많이 발생했습니다. 그래서 적의 기밀 정보는 우리 군대에게 아주 중요한 정보가 되는데

그 기밀 정보는 왕과 적 군의 지휘관만이 사용할 수 있는 언어로 작성되어 그 기밀이 유출 되어도 아무도 확인을 못했다고 합니다.

이제 조금 감이 오시죠?

나만 확인하고 사용할 수 있는 것 남이 내껄 가져가도 사용할 수 없는 정보 인거죠

주민등록번호 ‘901010-1234567’이라는 정보가 있다면, 이걸 암호화하면 ‘a12x9#@91b3d’ 같은 무의미한 문자열로 바뀌게 됩니다. 이 상태로는 누가 봐도 그게 어떤 정보인지 알 수 없습니다. 복호화 키를 가진 사람만이 이 정보를 다시 원래대로 되돌릴 수 있습니다.

그렇다면 암호화가 중요한 이유는 무엇일까요?

개인정보 유출 사고가 발생할 때 가장 큰 문제가 되는 것은 유출된 정보가 해커나 악의적인 사용자에게 바로 활용될 수 있는 형태로 저장돼 있었다는 점입니다. 즉, 암호화가 되어 있지 않아서 발생한 문제라는 것입니다.

2014년 대한민국 카드3사 개인정보 유출 사건, 그 후로도 매년 SKT, KT, LG 등 작년에도 통신사의 대규모 고객정보 유출 사건이 발생했던 기억이 납니다. 그때 해당 기업은 변명으로 이렇게 말하곤 했었습니다. “일부 정보는 암호화되어 있지 않았다”고 해명했는데, 그 말 자체가 고객에게는 엄청난 실망을 안겼습니다.

지금도 마찬가지입니다. 기업들은 고객의 신뢰를 기반으로 비즈니스를 운영하고 있음에도 불구하고, 그 신뢰를 지키기 위한 가장 기본적인 조치인 암호화조차 하지 않는 경우가 많습니다.

왜 암호화를 하지 않을까요?

“그렇게 중요한 기술이라면 왜 하지 않았을까?”라고 물어보시는 분들도 계실 것입니다.

사실 암호화 자체는 기술적으로 그렇게 어려운 일이 아닙니다.

이미 많은 공개된 알고리즘이 있고, 소프트웨어적으로 구현도 어렵지 않습니다.

그렇다면 왜 안 했을까요? 저는 ‘관리와 조직의 문제’라고 생각합니다.

누군가는 필요하다고 이야기했을 것이고, 누군가는 “예산이 부족하다” 혹은 “시급한 건 아니다”라며 넘겼을 수도 있습니다.

이 과정에서 암호화는 우선순위에서 밀려나고, 결국 아무도 책임지지 않는 상황이 되었을 가능성이 큽니다.

실제로 제가 몸담았던 조직에서도 비슷한 경험이 있었습니다.

업무의 우선순위라는 명목 아래 보안 관련 업무는 늘 미뤄졌고, 막상 문제가 생긴 이후에야 대책 마련에 나서는 경우가 많았습니다.

보안은 ‘비용’이 아니라 ‘신뢰’입니다

지금까지 많은 기업들이 보안을 비용으로만 바라보는 경향이 있습니다.

하지만 암호화와 같은 기술은 단순한 비용이 아니라, 기업이 고객에게 약속한 신뢰를 지키기 위한 가장 기본적인 수단입니다.

예를 들어, 병원에서 환자의 진료기록을 외부에 유출하면 어떻게 될까요? 이건 단순한 정보 유출이 아니라, 한 사람의 인생을 바꾸는 일입니다. 그만큼 보안은 단지 IT의 영역이 아니라 사람의 권리를 지키는 기술이라고 생각합니다.

마무리하며, 정리해 보겠습니다.

암호화는 어렵고 복잡한 기술이 아닙니다. 하지만 그것을 조직 내에서 중요하게 인식하고, 우선순위로 두느냐가 진짜 문제입니다. 사고는 언제든지 발생할 수 있습니다. 그러나 그 피해를 줄이기 위한 준비는 지금 당장 할 수 있습니다.

저는 오늘도, 이 글을 통해 누군가가 암호화의 중요성을 다시 생각해 보고, 우리 조직의 데이터는 과연 안전하게 보호되고 있는지 자문하는 계기가 되었으면 합니다. 개인정보 보호는 누구나의 책임이며, 우리가 함께 만들어야 할 문화라고 생각합니다.

그렇다면 어떻게? 이론은 나도 알고 있으니 어떻게 해야 하냐? 라고 물어보 실 수도 있는데...

제 답은 사람! 이라고 말씀드리겠습니다.

리더의 사상과 역량과 기술능력의 종합적 판단이 해당 조직의 정보보안 수준을 가늠한다고 할 수 있습니다.

보안의 역량이 없는 리더가 있는 조직은 멀지 않아 사고가 꼭 발생 하는걸 보면 알 수 있습니다.

가명정보 그 것이 궁굼하다~!

everything0325 — Fri, 6 Feb 2026 22:28:44 +0900

얼마 전, 다시 한 번 개인정보 유출 이슈가 뉴스에 등장했다.
사실 이쯤 되면 ‘또야?’ 싶기도 하다.
작년부터 이어진 기업들의 정보보안 사고는 어느덧 일상이 되어버렸고,
사람들의 반응도 무덤덤해진 것 같다는 느낌이 든다.

SKT에서 고객 정보 유출 사태가 터졌을 때도 그랬다.
보상책이라고 내놓은 것이 베이커리 쿠폰, 커피, 아이스크림…
마치 무언의 “너희 정보는 디저트 한 조각이면 충분하지?”라는 말처럼 들렸다.

심지어 정보보안 인력 확충이나 시스템 개선에 대한 발표는 거의 없었다.
KT, LG U+도 비슷한 상황이었다.

그리고 쿠팡.
말하지 않아도 많은 분들이 이미 느끼셨을 것이다.
당연히 사과가 먼저일 줄 알았는데, 고객 불편이 안타깝다는 정도의 멘트로 끝난 (김범석과 아이들)그들의 태도는

정말 아쉽기 그지없었다.

이런 상황 속에서 나는 문득 ‘가명정보’라는 개념을 다시 들여다보게 되었다.
개인정보를 보호하면서도 동시에 데이터를 활용할 수 있게 만든다는 이 제도, 기술, 용어, 단어
말은 그럴듯하지만 과연 실질적인 의미가 있는 것일지 한번 이야기를 나눠볼까?

가명정보란 무엇인가? 법의 언어를 사람의 언어로 풀어보자

가명정보는 법적으로 이렇게 정의된다.
“개인정보를 가명처리함으로써, 원래 상태로 복원하기 위한 추가 정보 없이는 특정 개인을 알아볼 수 없는 정보.”
(개인정보 보호법 제2조 1항의 2)

쉽게 말하면, 이름, 주민번호 등 직관적인 식별자를 제거하거나 대체해 개인을 특정할 수 없게 만든 정보다.
예를 들어, “홍길동, 950101-1234567, 서울시 강남구”라는 데이터에서 이름과 주민번호를 암호화하거나 무작위 값으로 바꾸는 식이다.
이렇게 처리된 정보는 개인 식별이 어렵기 때문에, 통계나 연구 목적에는 활용할 수 있게 된다.

실제로 정부도 ‘데이터 3법’을 통해 가명정보 활용을 적극 장려하고 있다.
AI 개발, 공공 정책 수립, 맞춤형 의료 등 다양한 분야에서 데이터 분석의 기반으로 삼고 싶어 하는 것이다.

현실은? 제도와 현장의 간극이 크다

하지만 현실은 다르다.
가명처리를 한다고 해도 기업 내부에서 추가 정보(복호화 정보)를 관리하는 시스템이 허술하면,
언제든지 특정 개인을 알아볼 수 있게 된다.

실제 사건 중 하나는, 가명처리된 데이터셋과 다른 부서에 흩어진 고객 데이터를 단순히 엑셀로 조합해
개인을 식별해 낸 사례였다.

그걸 가능하게 한 건 기술이 아니라, 관리 부실이었다.

또한 일부 기업은 가명정보라는 명목 하에 사실상 ‘편법적 데이터 재활용’을 하는 경우도 있다.
“이건 가명정보라서 괜찮다”라는 구실로, 고객 동의 없이 데이터를 AI 학습에 활용하거나
광고 타겟팅에 쓰는 식이다.
뉴스에서는 이런 문제가 잘 다뤄지지 않지만, 현장에선 슬금슬금 일어나고 있는 현실이다.

가명처리, 실제로는 어떻게 해야 할까?

‘가명처리’라고 하면 단순히 이름을 000으로 바꾸는 수준이라고 생각할 수 있지만, 실제로는 훨씬 복잡하다.
기술적으로는 암호화, 해시 처리, 데이터 마스킹, 범주화 등의 방식이 사용되며,
무작위 처리(randomization)나 일반화(generalization)를 통해 정보의 정밀도를 떨어뜨려야 한다.

또한 추가 정보(키값, 매핑 정보 등)는 별도로 분리 보관해야 하며,
가명정보와 함께 존재하지 않도록 설계되어야 한다.

더 나아가, 가명정보가 포함된 시스템은 접근 제어, 로깅, 정기적 점검 등의 관리체계도 함께 마련되어야 진짜 의미가 있다.

기업 입장에서 이런 조치는 비용이 들고, 절차도 복잡하다.
그래서 ‘형식만 갖춘 가명처리’가 많아진다.
겉으로는 보안이 강화된 듯 보이지만, 실상은 허술한 방패를 들고 있는 셈이다.

나는 이런 생각을 하게 됐다

정보보안은 ‘지금 문제가 없으니까 괜찮은 거지’라고 생각하면 안 된다고 느낀다.
한 번 사고가 터지면 고객 신뢰는 무너지고, 기업의 평판은 회복하기 어렵다.
무엇보다 고객 입장에서 개인정보는 그 사람의 삶이기도 하다.

나 역시 한 번, 비밀번호 유출 사고로 인해 3년 전의 계정이 해킹당한 적이 있다.
그 이메일로 가입된 사이트가 수십 개였다는 걸 그제야 깨달았다.
그 이후론 보안에 대한 감각이 완전히 달라졌다.

이런 일이 더 이상 생기지 않도록, 기업은 ‘보안은 비용이 아니라 신뢰’라는 관점으로 접근해야 한다고 생각한다.
가명정보도 단순히 법적 요건을 만족시키는 수단이 아니라,
진짜 고객의 권리를 보호하면서 데이터도 유익하게 쓸 수 있는 방법으로 다뤄야 한다.

제도가 아닌 문화로 자리잡기를 바란다.

가명정보는 잘만 활용하면 분명 유용한 개념이다.
하지만 그 기반은 ‘투명한 관리’와 ‘신뢰 기반의 데이터 문화’가 되어야 한다.

지금처럼 ‘보여주기식 가명처리’가 아닌,
진심으로 보안과 개인정보 보호를 고민하는 기업들이 늘어나길 바란다.

정보는 곧 사람이다.
그 정보가 유출되고, 가볍게 다뤄질 때마다 그 사람의 신뢰, 삶, 기회가 위협받는다는 걸 우리는 잊지 말아야 한다.

그리고 마지막으로 정보보안을 하는 분들은 자부심을 가지셔도 된다. 꼭!!

언젠간 정보보안 인력이 정말 귀한 존재가 되길 희망하면서....

오늘도 이 글이 누군가에게 도움이 되기를 바란다.

OSI 7Layers 이야기

everything0325 — Thu, 5 Feb 2026 21:04:51 +0900

어제 점심시간, 평소보다 조금 긴 Tea-Time을 가졌습니다.
같이 일하는 후배들이랑 이런저런 이야기를 나누다가, 후배K가 문득 이렇게 묻더군요.
“선배, 우리가 쓰는 인터넷은 어떻게 작동하는 거예요? 진짜 물리적으로 뭐가 오가고 있는 거예요?”

질문 자체는 막연해 보일 수도 있지만, 사실 저도 처음 IT를 접했을 때 같은 궁금증이 있었습니다.
우리는 유튜브를 보고, 채팅을 하고, 파일을 보내며 살아가지만,
그 정보가 어떤 과정을 거쳐 우리의 눈앞에 ‘보이게’ 되는지를 이해하는 사람은 많지 않습니다.
그래서 그 자리에서 자연스럽게 나왔던 주제가 바로 ‘OSI 7계층 모델’이었습니다.

OSI 7계층이란? 그냥 외워야 하는 게 아니더라...

학생때는 무작정 외웠던 그 개념....

‘OSI 7계층’은 IT를 공부할 때 거의 처음 접하게 되는 내용입니다.
딱딱한 이론 같아 보이지만, 사실 이걸 알고 있으면 네트워크 문제를 추적하거나, 오류 원인을 찾을 때 굉장한 무기가 됩니다.
제가 처음 이 개념을 배웠을 때는 그냥 “시험에 나오니까 외워야지”였는데,
업무에서 실제 문제를 겪고 나서야 ‘이래서 필요한 거였구나’ 하는 느낌이 오더군요.

OSI 7계층은 쉽게 말하면,
인터넷에서 정보가 흐르는 과정을 7단계로 나눠 구조화한 모델입니다.
각 계층마다 역할이 다르고, 서로 협력하면서 우리가 원하는 정보를 ‘보이게’ 만듭니다.

각 계층은 어떤 역할을 하는 걸까? – 실무에서 느낀 예시로 설명

7. 물리 계층 (Physical Layer) – 실제 신호가 흐르는 층

LAN 케이블, 광케이블, 리피터 등 전기적 신호나 빛이 흐르는 가장 하단의 계층입니다.
예전에 서버실에서 스위치를 교체한 적이 있었는데, 케이블 하나를 잘못 꽂은 바람에 접속이 안 되더군요.
그때 처음으로 ‘물리 계층’이라는 게 이렇게 실질적인 것임을 체감했습니다.

6. 데이터 링크 계층 (Data Link) – 프레임 단위, 오류 제어

MAC 주소 기반으로 장치 간 통신을 담당합니다.
스위치나 브릿지 등이 여기에 해당되며, 프레임 단위로 데이터를 처리하죠.
와이파이 공유기 문제로 접속이 끊겼던 적이 있었는데,
해결 방법을 찾다 이 계층의 동작 원리를 이해하게 됐습니다.

5. 네트워크 계층 (Network) – IP 주소, 라우팅

가장 많이 들어봤을 IP 주소가 이 계층에 속합니다.
패킷 단위로 데이터를 전달하며, 라우터가 핵심 장비입니다.
서로 다른 네트워크 간 데이터를 어떻게 보낼지를 결정하니,
사내 VPN이 안 될 때 자주 확인하게 되는 계층이기도 하죠.

4. 전송 계층 (Transport) – TCP, UDP, 포트

데이터가 ‘안전하게’ 도착하도록 제어하는 계층입니다.
웹서핑(HTTP)은 TCP를 사용하고, 실시간 스트리밍(예: Zoom)은 UDP를 쓰죠.
제가 예전에 영상 통화를 구현하는 기능을 맡았을 때,
버퍼링을 줄이기 위해 UDP 기반 스트리밍을 선택했던 기억이 납니다.

3. 세션 계층 (Session) – 연결 유지와 종료

연결을 만들고 유지하고 종료하는 역할을 합니다.
RPC(Remote Procedure Call) 등이 여기에 해당되며,
웹 서비스에서 로그인 상태 유지 같은 기능과 밀접합니다.

2. 표현 계층 (Presentation) – 암호화, 압축

데이터를 사람이 볼 수 있게 해석하거나, 반대로 압축하거나 암호화합니다.
SSL 인증서, MPEG, JPEG 등의 포맷 처리가 이 영역입니다.
업무에서 클라이언트에 전달되는 영상 스트림의 압축률 문제를 해결하면서,
이 계층의 중요성을 알게 되었죠.

1. 응용 계층 (Application) – 우리가 사용하는 실제 서비스

HTTP, FTP, Telnet, SMTP 등 사용자가 직접적으로 접하는 프로토콜이 이 계층입니다.
웹 브라우저, 메일 클라이언트, 스트리밍 앱 등은 모두 응용 계층에서 작동합니다.

정보를 계층적으로 본다는 것의 의미

이 모델의 가장 큰 장점은, 문제가 어디서 발생했는지를 계층별로 분리해서 추적할 수 있다는 점입니다.
어떤 클라이언트가 접속이 안 된다고 할 때,
물리 계층부터 응용 계층까지 하나씩 점검하다 보면 어느 지점에서 문제가 생겼는지 알 수 있습니다.

실제로 제가 담당했던 프로젝트 중 하나에서, 영상 스트림이 특정 환경에서만 깨지는 문제가 있었는데,
결국 데이터 링크 계층에서 MTU(Maximum Transmission Unit) 설정이 잘못된 게 원인이었습니다.
그때 느꼈습니다. 이론이 아니라, 실제로 계층별 구조를 이해하는 게 얼마나 중요한지를요.

하고싶은 말!! – 인터넷 세상에서 '보이지 않는 흐름'을 읽는 힘

OSI 7계층은 단순히 외워야 하는 지식이 아닙니다.
우리가 매일같이 사용하는 인터넷이라는 세계가,
얼마나 세밀하고 정교하게 구성되어 있는지를 보여주는 일종의 ‘지도’입니다.

요즘은 클라우드, AI, IoT처럼 더 복잡하고 추상적인 개념들이 많지만,
그 어떤 기술도 결국은 이 OSI 계층 위에서 움직이고 있다는 사실은 변하지 않아요.

누군가가 인터넷이 느리다고 말할 때,
어디서부터 문제가 생긴 건지 떠올릴 수 있는 힘.
그게 바로 OSI 7계층이 우리에게 주는 실질적인 통찰이라고 생각합니다.

오늘도~~!!

이 글이 여러분의 IT 지식에 작게나마 도움이 되었기를 바랍니다. 좋은밤 되시길.

N/W 속도의 품질을 높이는 기술 QOS.

everything0325 — Wed, 4 Feb 2026 21:51:55 +0900

지금이야 인터넷 속도가 워낙 빠르고 안정적이다 보니,

대부분의 사람들은 ‘느린 인터넷’이라는 말을 잘 체감하지 못할지도 모르겠습니다.

하지만 저처럼 2000년대 초반부터 PC통신, ADSL, VDSL을 겪어온 사람들은 '인터넷 속도'에 대해 좀 예민합니다.

제가 대학생이던 시절, 가장 짜증났던 순간 중 하나가 수강신청 첫날 오전 9시였습니다.

접속자가 몰리면 페이지가 아예 열리지 않거나, 접속은 됐는데 마지막에 '서버 오류'라는 문구가 뜨는… error 404

한 번은 그렇게 원하던 강의가 마감돼서 학기 내내 후회한 기억도 납니다.

최근에는 BTS 콘서트 티켓팅을 시도했는데,

그 몇 초가 정말 전쟁 같더군요. 마우스 클릭은 했는데 다음 화면이 안 넘어가고 멈춘 그 3초. 그때 제가 외친 말, “이게 인터넷 강국이라는 나라의 속도냐고~!” ㅎㅎㅎ지금 생각하면 좀 웃깁니다.

하지만 당시엔 정말 절박했고, 그런 경험을 하다 보니 자연스럽게 제가 공부하고 있는 ‘QoS’에 대해 정리가 필요하다고 생각했습니다.

QoS란 무엇인가 – 인터넷 속도의 숨은 조력자

QoS는 Quality of Service,

즉 ‘서비스 품질 보장 기술’을 뜻합니다. 정확히 말하자면, 네트워크 상에서 데이터가 얼마나 안정적이고 빠르게 전달될 수 있도록 관리하느냐를 다루는 기술이죠.

우리가 아무리 빠른 인터넷 회선을 쓰고 있다고 해도, 인터넷에는 수많은 사용자와 서비스, 데이터가 동시에 흐르고 있기 때문에, 이 트래픽을 효율적으로 관리하지 않으면 병목현상이 생기기 쉽습니다.

QoS는 이런 상황에서 우선순위 기반, 트래픽 분산, 속도 조절, 혼잡 회피 등 다양한 기법으로 네트워크 품질을 유지해줍니다.

일종의 '교통 정리'를 해주는 시스템이라고 보면 이해가 쉬워요.

실제 기술은 이렇게 구성됩니다

제가 최근 업무 관련 프로젝트에서 정리했던 내용을 바탕으로 간단히 소개하면, QoS는 다음 네 가지 기술군으로 나뉩니다.

1. Queue 관리 (대기열 관리)

가장 기본적인 기술입니다.
FIFO(선입선출), PQ(우선순위 큐), WFQ(가중치 공정 큐잉) 등 다양한 방식으로 트래픽을 정리합니다.
예를 들면, 게임 트래픽은 빠르게 처리하고, 이메일은 조금 늦게 처리해도 무방하다는 식이죠.

2. 트래픽 셰이핑(Shaping)

트래픽 유입 자체를 조절하는 기술입니다.
Leaky Bucket, Token Bucket 방식이 대표적인데, 말 그대로 ‘데이터를 흘려보내는 속도를 제어’하는 방식입니다.
일종의 수돗꼭지를 조절한다고 보시면 됩니다.

3. 혼잡 회피 기술

RED(Random Early Detection), Tail Drop 같은 방식으로 미리 패킷을 버려서 혼잡을 막는 기술입니다.
듣기엔 무섭지만, 오히려 전체적인 품질을 위해 필수적인 과정입니다.

4. QoS 보장 메커니즘

IntServ, DiffServ, MPLS 같은 이름이 붙은 모델들로 구성됩니다.
‘어떤 서비스에는 어느 정도 품질을 반드시 보장해줘야 한다’는 계약 기반 QoS 기술입니다.

각각의 기술은 모두 다르게 적용되고, 환경에 따라 조합되기도 합니다. 저도 처음엔 이 용어들이 너무 복잡했는데, 실제로 망 설계나 트래픽 최적화 프로젝트를 하다 보니 점점 익숙해졌습니다.

요즘은 '느려짐'보다 '최적화'의 관점으로

지금은 예전처럼 인터넷이 자주 끊기거나 느려지지는 않습니다.

하지만 최근 들어 ‘속도’보다 더 중요한 건 어떤 서비스에 어느 정도 리소스를 배분할 것인가에 대한 전략입니다.

예를 들어, 한 회사의 영상회의 트래픽은 실시간성이 중요하니 QoS 우선순위를 높여야 하고,

반면에 백업 서버는 야간에 천천히 돌려도 되니 우선순위를 낮춰도 됩니다. 이렇게 업무의 목적과 중요도에 따라 네트워크 자원을 분배하는 것이 요즘 QoS의 핵심이죠.

최근 기사 중 하나에서는, 클라우드 환경에서 QoS를 어떻게 보장하느냐가 기업 경쟁력에 직결된다는 내용도 있었습니다.

실제로 AWS나 Azure 같은 클라우드 제공 업체들도 다양한 QoS 옵션을 제공하고 있고,

5G나 AI와 접목되면서 점점 더 정교한 기술로 발전하고 있다는 걸 느낍니다.

글을 마치며 – 기술은 결국 '느낌'에서 시작된다

‘QoS’라는 단어만 보면 굉장히 기술적인 용어 같지만,

사실 이건 우리가 인터넷을 쓰면서 느꼈던 작고 소소한 불편함에서 출발한 기술입니다.

저도 처음에는 단순히 "왜 이렇게 느려?"라는 불만에서 시작했지만, 그 불만을 해결하는 기술을 알게 되니,

기술을 바라보는 시선도 조금은 달라졌습니다.

지금 이 글을 읽는 분들 중에서도, 인터넷이 잠깐 느려졌던 경험이 있다면, 그 뒤에서 묵묵히 일하고 있는 QoS라는 기술을 한 번쯤 떠올려 보셔도 좋을 것 같아요.

아참! 불변의 진리 Tip 나갑니다. 인터넷이 느려졌을 경우 모뎀을 껏다가 켭니다.(정말 이건 불변의 원리 입니다.ㅎㅎㅎ)

XR, VR, MR 가상현실에 대해서..

everything0325 — Tue, 3 Feb 2026 20:53:10 +0900

지난주, 홍대 근처에서 친구들과 약속이 있어 오랜만에 번화가를 걸었습니다.

그런데 지나가던 길에 눈에 띄는 공간 하나. ‘VR 플레이존’이라는 이름이었죠. 평소 같으면 그냥 지나쳤을 텐데,

그날은 왠지 모르게 끌리더라고요. “가상현실 기반 게임이라니, 한번 체험해보자!”는 마음으로 들어갔습니다.

처음 접한 XR 공간에서 저는 절벽을 오르고, 미로를 헤매고, 댄스배틀도 해봤습니다.

무거운 장비 없이, 눈앞의 세상이 바뀌고 내 움직임에 따라 반응하는 그 감각은 생각보다 몰입감이 강했습니다.

특히, ‘고양이 구조 게임’은 현실에서는 절대 할 수 없는 상황을 안전하게 체험할 수 있다는 점에서 굉장히 흥미로웠습니다.

이 경험을 계기로, ‘XR이라는 게 대체 뭐길래 이렇게 현실 같지?’라는 호기심이 생겼고, 실제로 퇴근 후 웹 검색과 뉴스 아카이브를 통해 자료를 찾아보게 됐습니다.

인터넷에는 XR이 앞으로 산업 현장, 의료, 교육, 군사훈련 등에서 어떻게 활용될 수 있을지에 대한 수많은 예측과 분석이 있었는데, 그 중에서도 특히 ‘현실과 가상의 경계를 흐리게 한다’는 표현이 가장 인상 깊었습니다.

XR이란 무엇인가 – 기술보다 먼저 느껴야 이해되는 개념

XR은 ‘확장현실(Extended Reality)’이라는 뜻으로, 우리가 자주 들어온 AR(증강현실), VR(가상현실), MR(혼합현실)을 모두 포함하는 포괄적인 개념입니다.

정의만 보면 굉장히 기술적이고 추상적이죠. 하지만 제가 느낀 XR은 딱 한마디로 정리됩니다.

“가상과 현실이 동시에 존재하고, 그 두 세계가 서로 영향을 주는 감각.”

사전적으로는 다음과 같이 구분된다고 합니다.

AR (Augmented Reality): 현실 위에 가상의 정보를 덧입히는 기술. 대표적으로는 ‘포켓몬고’, ‘구글 글래스’처럼 실생활 환경에서 보이는 정보에 디지털 요소가 덧붙는 형태입니다.
VR (Virtual Reality): 완전히 가상의 공간에 들어가는 기술. VR게임이나 시뮬레이션 훈련처럼, 현실은 차단되고 100% 가상공간에서 이루어지는 체험이죠.
MR (Mixed Reality): 현실 객체와 가상 객체가 실시간으로 상호작용하는 혼합 기술. 예를 들면, 실제 책상 위에 3D 홀로그램을 띄우고, 손으로 조작할 수 있는 형태입니다.

이 모든 기술이 통합된 개념이 바로 XR이고, 앞으로는 단일 기술보다 XR처럼 융합된 형태가 더 빠르게 확장될 것 같다는 생각이 들었습니다.

기술적 정의보다 중요한 건 '어떻게 쓰느냐'는 질문

찾아본 바에 따르면, XR은 다음과 같은 기술 요소들로 구성된다고 합니다.

데이터 수집: 좌표 마커, 트래킹, 센서 등
표현 기술: 렌더링, 3D 그래픽, 디스플레이
오감 기술: 진동, 사운드, 향기 등 감각 자극
인터랙션: HCI(Human-Computer Interaction), 자연어 처리, 동작 인식 등

그런데 솔직히 말해 이런 기술 스펙보다, “이게 실생활에서 어떻게 활용될 수 있을까?”라는 질문이 더 중요하게 다가왔습니다.

최근 뉴스에 따르면, 일본에선 이미 수술 훈련에 XR 기술을 도입해서 의대생들이 가상 공간에서 장기를 만져보고 절개까지 해보는 훈련을 하고 있고, 국내 대기업 몇 곳은 디지털 트윈 기술과 XR을 결합해 건설현장의 리스크를 줄이고 있다고 합니다.

이런 정보를 접하면서 느낀 건, 단순한 엔터테인먼트 기술이 아니라, 현실을 개선하는 도구로서의 잠재력이 훨씬 크다는 점이었어요.

체험을 통해 얻은 가장 큰 변화 – 기술을 무서워하지 않게 됐다

불과 몇 년 전만 해도 저는 ‘가상현실’이라는 말을 들으면, 게임 좋아하는 사람들이나, 영화 속 이야기처럼 느껴졌습니다.

그런데 실제로 한 번 경험하고 나니, 전혀 다르게 느껴지더군요. 오히려 “이걸 회사 업무에 적용하면 어떤 식으로 활용할 수 있을까?”라는 상상이 먼저 들었습니다.

예를 들어,

교육 담당자라면 – 실습이 어려운 과정도 XR로 안전하게 시연 가능
마케터라면 – 제품 출시 전 소비자 반응을 가상 공간에서 시뮬레이션 가능
개발자라면 – 인터페이스를 입체적으로 구성하고 테스트할 수 있음

이런 식으로 생각이 확장되기 시작했고, 기술이 두렵지 않다는 감각을 얻은 것이 제게는 이번 체험에서 얻은 가장 큰 수확이었습니다.

마무리!! XR은 체험할 때 진짜가 된다

글로 배우는 것도 물론 중요합니다.

하지만 XR처럼 감각적인 기술은, 책이나 유튜브보다 직접 체험해보는 게 가장 빠른 학습이라는 걸 이번에 절실히 느꼈습니다.

현실과 가상의 경계를 넘나드는 기술. 어렵게만 느껴졌던 XR은 사실, “한 번 써보고, 직접 느껴보면, 누구나 이해할 수 있는 기술”이었습니다.

지금 이 글을 읽고 있다면,

주말에 가까운 XR 체험존을 한번 방문해보시는 건 어떨까요?

그 한 번의 경험이, 기술에 대한 여러분의 인식과 변화의 시각을 완전히 바꿔놓을지도 모릅니다.

오늘도 이글이 누군가에게 도움이 되었기를...

AI 활용을 위한 프롬프트 사용방법

everything0325 — Mon, 2 Feb 2026 21:06:24 +0900

GPT, Copilot, Gemini 같은 AI를 사용하는 일이 이제는 특별한 기술이 자연스럽게 일상의 일부가 되었습니다. 마치 넷플릭스처럼? ㅎㅎ 특히 이러한 AI Tool들은 문서 작성, 보고서 요약, 코드 리뷰 등 다양한 업무에 활용되며 생산성 도구로 자리잡았죠.

덤으로 단순반복 업무에서 해방 시켜주기도 했습니다. 서프라이즈~~!

그런데......“같은 GPT를 쓰는데, 왜 어떤 사람은 유용하게 잘 쓰고, 나는 평범한 결과밖에 못 받는 걸까?” 이거 차별인가??

답은 ‘질문의 방식’, 즉 프롬프트(prompt)에 있었습니다.

질문을 어떻게 하느냐에 따라, AI가 제공하는 정보의 깊이와 질이 완전히 달라지더군요.

지니의 마법의 램프처럼, 주인이 누구냐에 따라 소원의 퀄리티가 달라지는 거죠.

욕심많은 악당에게는 악당같은 답변을~ 선한 사람에게는 선한 답변을~

이후 저는 프롬프트 쓰는 법을 바꾸기 시작했고, 업무는 물론 개인 공부에도 훨씬 유용한 답변을 얻을 수 있게 되었습니다.

그 경험을 오늘은 공유해보려 합니다.

1. AI에게 ‘역할’을 부여하자

많은 분들이 AI에게 단순히 “이거 뭐야?”, “이거 알려줘”처럼 묻는 경우가 많습니다.

하지만 그런 질문에는 단순하고 표면적인 답변이 따라올 수밖에 없습니다.

제가 가장 먼저 바꿔본 건 AI에게 역할을 부여하는 방법입니다. 예를 들어, 단순히 “우리나라 한글을 만든 왕은 누구야?” 라고 묻는 대신,

“너는 초등학생도 이해할 수 있게 설명하는 역사 선생님이야. 대한민국의 한글을 만든 왕이 누구고, 그 업적을 연도별로 알려줘. 당시 주변 국가들과의 문화적 흐름도 비교해서 설명해줘.”

이렇게 전제를 먼저 깔고, 상황과 역할을 설정해 주면, AI는 훨씬 더 풍부하고 설득력 있는 답변을 해줍니다.

마치 진짜 사람이 문맥을 읽고 생각해서 말하듯이 답변을 해줍니다.

실제로 이 방식을 업무 보고서 초안에 적용했을 때, 팀장님께 “직접 쓴 거야? 구성 잘됐다”는 피드백을 받았던 기억이 납니다.

이건 AI의 능력이라기보다, 제가 어떻게 질문했느냐에서 나온 결과였다고 생각해요.

그러니 제가 쓴거죠.

2. 질문의 맥락과 목적을 설명하자

두 번째로 효과적인 팁은 질문의 목적을 명확히 설명해주는 것입니다. 질문하는 의도, 글의 길이, 작성 방식 등 맥락을 더해주면 AI는 그에 맞춰 최적화된 답변을 줍니다.

예시:
“우리나라 한글을 만든 왕에 대한 업적과 당시 주변 국가의 상황에 대해 보고서를 1000자 내외로 작성해야 해. 그리고 마지막엔 뉴스 헤드라인처럼 100자 요약도 넣어줘.”

이렇게 하면 AI는 단순히 정보를 나열하는 게 아니라, 실제 보고서 스타일에 맞는 구성과 흐름으로 답을 줍니다.

특히 글을 써야 할 때, 이런 식으로 AI에게 글의 목적·분량·형식을 알려주면, 시간은 절약되고, 결과물의 품질은 오히려 높아지는 경험을 자주 했습니다.

3. 원하는 출력 형식을 명확히 지정하자

세 번째는 출력 형식을 직접 지시하는 방법입니다. AI는 일반적으로 텍스트로 답하지만, 표, 리스트, 에세이, 기사체 등 다양한 형식으로도 응답이 가능합니다. 다만, 우리가 요청하지 않으면 AI는 ‘자기 식대로’ 답을 하죠.

그래서 저는 프롬프트 마지막에 이렇게 덧붙입니다.
“답변은 표나 리스트, 에세이 또는 신문 기사 형식으로 작성해줘.”

이 간단한 지시 하나로, 같은 내용이라도 더 보기 편하고, 더 정돈된 형식으로 결과를 받을 수 있습니다.

이건 특히 자료 비교, 기능 정리, 요약 정리에 매우 유용했습니다. 리스트와 표는 회의 자료로 바로 복사해 쓸 수 있을 정도로 깔끔했어요.

AI를 잘 쓰려면 ‘질문을 잘하자’

우리는 흔히 “좋은 답을 들으려면, 좋은 질문을 해야 한다”고 말합니다. AI도 똑같습니다. 아무리 똑똑한 AI라도 질문이 막연하거나 방향이 없으면, 결과도 그만큼 평이할 수밖에 없죠.

제가 지금까지 경험한 프롬프트 활용법의 핵심은 딱 세 가지입니다.

AI에게 역할을 지정하고
맥락과 목적을 설명하고
형식까지 구체적으로 요청하는 것

이 세 가지를 조금만 의식해서 사용해 보면, 같은 AI 도구로도 훨씬 높은 수준의 답변과 자료를 얻을 수 있습니다.

누군가는 AI가 대단하다고 말하지만, 저는 이렇게 생각합니다.
“AI의 진짜 성능은, 결국 사용하는 사람의 질문이 끌어낸다.”

오늘도 이 글이 누군가에게 작은 도움이 되기를 바라며 마칩니다.

감사합니다.

거짓말 하는 AI(환각증상)에 대하여...

everything0325 — Sun, 1 Feb 2026 13:18:37 +0900

요즘 들어 AI를 쓰는 일이 잦아지면서, 이전에는 몰랐던 문제 하나가 점점 크게 다가옵니다.

바로 “아는 척하는 AI”, 이른바 환각(hallucination) 현상입니다.

한마디로, AI가 마치 진짜 사실인 것처럼 틀린 정보를 말하는 상황을 말합니다.

처음엔 AI가 정말 똑똑한 비서이고 선생님이고 조언을 주는 고마운 존재라고 인식되었지만,,,,,

어느 순간 아닌거 같은데?...내가 잘 못 알고 있나?.. 이런 생각을 하게 되고,,, “설마” 했는데,

이걸 실제로 경험해보니 제가 믿었던 그 AI를 다시 생각해 보게 되었습니다.

최근 뉴스에서 한 노무법인이 AI를 통해 작성한 판례 인용 답변서를 제출했다가, 존재하지도 않는 판례를 언급한 사실이 드러나

논란이 된 사건이 있었습니다.

실제로 그런 사례가 반복되다 보니, 법률계 내부에서도 AI 도입에 신중한 목소리가 커지고 있다고 합니다.

이 사례를 보면서 저는 “아, 이건 남의 일이 아니라, 누구나 겪을 수 있는 위험이구나” 하고 느꼈습니다.

‘모르는 걸 안다고 말하는’ AI, 그게 가장 위험하다

저도 GPT를 업무에 자주 활용합니다.

특히 자료 요약이나 아이디어 정리처럼 시간이 오래 걸리는 작업을 맡길 때 큰 도움이 되는데요,

문제는 사실을 확인하지 않은 채 신뢰하고 그대로 보고서에 반영했을 때 발생합니다.

예전에 한 번, 산업안전 관련 법규를 GPT에게 요약해달라고 했는데,

조목조목 그럴듯하게 설명을 하길래 아무 의심 없이 정리해 뒀습니다. 그런데 이상하게 뭔가 애매해서 직접 법률 고시를 확인해

보니, 내용이 일부 잘못된 요약이었습니다. 출처도 없고, 관련 조항 번호도 틀렸더군요.

그 이후부터는 저는 프롬프트에 꼭 이렇게 씁니다.
“사실에 기반해서 답변하고, 모르는 것은 모른다고 하고, 근거를 명시해줘.”
이 간단한 문장을 쓰는 것만으로도 AI가 무책임하게 상상하는 걸 어느 정도 줄일 수 있다는 걸 체감했습니다.

환각(Hallucination), 단순 오류가 아니다

AI의 ‘환각’ 현상은 단순한 기술적 미흡이 아니라, 딥러닝 언어모델의 구조적인 한계에서 비롯됩니다.

GPT나 Claude, Gemini 같은 모델들은 본질적으로 확률적 예측에 따라 문장을 생성합니다.

즉, “이 문장 뒤에는 어떤 단어가 올 가능성이 높을까”를 계산하는 방식이죠. 그러다 보니, 마치 지식이 있는 것처럼 보이지만, 실제로는 그럴싸한 거짓말이 섞일 수 있는 구조입니다.

특히 정답이 명확히 정해져 있는 법률, 의학, 기술 분야에서는 이 문제가 더 크게 다가옵니다.

2024년 말에 국내 언론사에서도 GPT의 환각 문제를 다룬 특집 기사가 있었는데요,

실제 사례들을 수집한 결과 사용자의 신뢰가 높을수록 잘못된 정보도 쉽게 받아들인다는 경향이 나타났다고 합니다.
(한겨레신문, 2024년 11월 “AI의 환각, 어디까지 믿어야 하나?”)

이런 점을 감안할 때, 우리는 AI의 능력을 신뢰하되 그 한계를 반드시 인식하고 있어야 합니다.

결국, AI를 ‘지혜롭게 쓰는 능력’이 중요하다

지금도 많은 사람들이 AI를 업무에 활용하고 있습니다.

저처럼 기획 업무를 하는 사람뿐 아니라, 개발자, 마케터, 심지어 인사팀까지도 AI 도구를 써서 작업 효율을 높이고 있습니다.

하지만 그 편리함에만 의존하다 보면, 중요한 건 놓치기 쉽습니다.
“AI는 도구일 뿐이지, 판단은 사람이 한다.”
이 단순한 원칙을 잊지 않는 것이, 아는 척하는 AI로부터 자신을 지키는 첫걸음이 아닐까 싶습니다.

학교에서 레포트를 쓸 때도, 연구 논문을 준비할 때도, 심지어 일상 대화 속에서조차 “이게 진짜일까?” 하고 한 번 더 점검하는 습관이 필요합니다.

AI가 전해주는 정보에 ‘근거’를 요구하고, ‘출처’를 확인하는 자세는 앞으로 AI 시대를 살아가는 우리 모두에게 반드시 필요한 역량이 될 것입니다.

AI는 ‘정답 기계’가 아니다

아는 척하는 AI, 환각 증상. 이제 이 단어들은 우리 일상에서도 익숙한 개념이 되어가고 있습니다.

그렇다고 AI를 무조건 불신하거나, 사용하지 말아야 한다고 생각하진 않습니다.

오히려 저는 더 똑똑하게, 더 경계심을 갖고 활용해야 한다고 믿습니다.

정보를 그대로 믿지 말고, 질문을 던지며, 확인하며, 때로는 AI의 답을 거부할 줄도 아는 것. 그게 앞으로의 시대를 살아갈 우리에게 필요한 ‘AI 리터러시’가 아닐까요.

그리고 저처럼 AI를 쓰며 실수도 해보고,

시행착오를 겪어본 사람들이 이런 경험을 공유함으로써, 다른 이들의 실수를 줄일 수 있다면 그 또한 AI와 함께 일하는 시대에 꼭 필요한 협업 방식이 될 것 같습니다.

AI를 알아야 AI를 사용할 수 있습니다.

예전, 로봇에게 지배당하는 영화 많이들 보셨죠? 매트릭스도 그중 하나였죠,

내가 누구고, 내가 AI를 어떻게 사용해야 하는지? 알아야, 배워야 지배당하지 않고 사용할 수 있을 것 입니다.

오늘도 누군가에게 이 글이 도움이 되길 바라면서...

감사합니다.

2026.01.31 - [분류 전체보기] - GPT, Copilot, Gemini, Claude을 비교해 보았습니다.

GPT, Copilot, Gemini, Claude을 비교해 보았습니다.

everything0325 — Sat, 31 Jan 2026 17:31:22 +0900

요즘 회사에서 AI를 쓰는 건 ‘선택’이 아니라 ‘당연한 도구’가 되어가는 것 같습니다. 몇 년 전만 해도 AI라는 말은 먼 미래처럼 들렸는데, 지금은 팀 회의 중에도 “Copilot에 물어보자”거나 “GPT로 요약해봐”라는 말이 자연스럽게 오갑니다.

AI 덕분에 분명 효율은 높아졌지만, 그 반작용도 체감하게 됩니다.

신문에는 나오지 않지만, 많은 기업이 조용히 구조조정을 하고 있다는 건 업계 사람이라면 다 아는 이야기죠.

이럴 때일수록 중요한 건, ‘AI를 두려워하지 않고 정확히 이해하는 것’이라고 생각합니다.

(사실 제가 있는 회사에서도 희망퇴직이 진행중입니다. ㅜㅜ 참 슬픈 일이죠.)

ChatGPT – 더 이상 설명이 필요 없는 대표 AI

출시일: 2022년 11월
개발사: OpenAI
특징: 자연어 이해 및 생성에 특화. 풍부한 맥락 이해 능력.
가격: 무료(GPT-3.5), 유료(GPT-4 Turbo – $20/월)

Microsoft Copilot – 오피스에 스며든 AI 비서

출시일: 2023년 말
개발사: Microsoft
특징: Word, Excel, Outlook 등에 통합. 반복업무 자동화에 강점.
가격: 기업용 $30/월부터

Google Gemini – 검색 기반 AI의 강자

출시일: 2023년 12월
개발사: Google DeepMind
특징: 실시간 정보 반영에 강함. Gmail, Docs 등과의 연동 탁월.
가격: 일부 무료 / 유료는 Google One Premium 포함

Claude – 조용히 강한, 윤리 중심 AI

출시일: 2023년
개발사: Anthropic
특징: 긴 글, 논리적인 문서 생성에 강점. 정제된 답변, 윤리성 강조.
가격: 무료 / Pro 플랜 $20/월

AI는 도구이지만, 책임은 여전히 사람에게 있다

AI를 잘 이해하고, 잘 활용하는 사람에게는 새로운 기회가 될 수도 있다는 믿음이 있습니다.

결국 도구는 도구일 뿐. 중요한 건 그 도구를 어떻게 쓰느냐입니다.

그래서 저는 오늘 이 글을 쓰면서 다시 한번 스스로에게 묻습니다.

“나는 지금 AI와 함께 일할 준비가 되어 있는가?”

길은 분명히 있습니다.

이글을 보시는 분들 모두 길을 찾으시길 바래봅니다.

화이팅!

2026.02.01 - [IT 기술을 배워보자] - 거짓말 하는 AI(환각증상)에 대하여...

개발 방법론을 알아야 하는 이유

everything0325 — Fri, 30 Jan 2026 20:56:41 +0900

IT 업계에서 일을 하다 보면, 개발자도 ‘두 부류’로 나뉘는 걸 자주 느낍니다. 하나는 “개발방법론이 왜 중요한지 이해하고, 그에 따라 일하려는 사람.” 다른 하나는 “그냥 시키는 대로만 하다 퇴근하는 사람.”

처음엔 저도 개발방법론이 뭔지도 모르고 그냥 주어진 일을 처리하는 데 급급했어요. 그런데 프로젝트를 여러 번 반복하고, 팀원들과 충돌도 겪고, 일정이 꼬여 밤샘까지 해보다 보니 문득 이런 생각이 들더군요. “어떻게 해야할까?”, "그만둬야 하나"

하지만, 뛰어난 PM들 개발자들이 모두 그렇게 떠나갔다면 지금의 IT세상은 오지 않았을 거에요.

결국 좀 더 효율적으로 일을 할 수 있게 배워야 한다는 것을 느겼습니다.

개발방법론, 결국은 ‘소통의 언어’다

‘개발 방법론’이라는 단어 자체는 굉장히 무겁고, 학술적인 느낌을 줍니다.

하지만 본질은 굉장히 실용적입니다. 혼자 코딩할 때는 몰라도 팀 프로젝트에서는 반드시 필요한 도구라는 이야기죠.

예를 들어 캡슐화는 외부에서 객체의 내부를 무작정 건드리지 못하게 막아주는 개념입니다.

실무에서는 주로 private, public 키워드로 표현되죠. 추상화 역시 마찬가지입니다. 공통 기능을 묶어 추상화하고, 하위 클래스가 그걸 구현하게 만드는 구조입니다.

캡슐화

디자인 원칙을 알면, 코드에 대한 생각이 달라진다

개발자라면 꼭 한 번쯤 들어봤을 ‘SOLID 원칙’도 그 중심에 있죠. 한 프로젝트에서 제가 맡은 클래스가 무려 1,000줄이 넘은 적이 있습니다. 그 안에 데이터 처리부터 UI 로직, 예외처리, 네트워크 호출까지 모두 들어 있었습니다.

그 당시에는 잘 돌아가니 그냥 넘어갔는데, 몇 달 뒤 기능 추가하면서 지옥을 맛봤습니다.

지금 내가 짜는 코드가, 몇 개월 뒤, 혹은 몇 년 뒤의 나에게 어떤 짐으로 돌아올지 생각해 보는 것.

그게 개발 방법론을 배우는 이유고, 또 우리가 이 원칙들을 공부해야 하는 이유라고 저는 생각합니다.

오늘 내가 걸어간 길은 훗날 누군가의 이정표가 될 지어다...

꼭 기억해 주시고,

이론적인 내용도 전달 드리겠습니다.

개발방법론이란?
소프트웨어를 생산하는 데에 필요한 프로그래밍 개발 과정들을 정리하고
표준화하여 프로그래머들이 프로그래밍 개발과정에서 각개인이 개발과정에서의
일관성을 유지하고 프로그래머들간의 효과적인 협업이 이루어질수 있도록 돕기 위한
방법론이다.

우선 주변 지식부터 알아보자.
캡술화(encapsulation)와 추상화(Abstraction)의 차이점
[캡슐화의 정의]
객체의 속성(Data Fields)과 행위(메소드, Methods)를 하나로 묶고, 실제 구현 내용 일부를 일부에 감추어 은닉하는

객체지향의 특성
[캡슐화의특징]
-클래스와 메소드 기준으로: public, private
-정보은닉의 확장

[추상화의정의]
공통 성질을 추출하여 슈퍼클래스를 설정하는 특성
[추상화의 유형]
- 기능 추상화: 클래스 내 메소드
- 데이터 추상화: 객체 테이터 타입
- 제어 추상화: 제어명령

알아본 김에 다형성(Polymorphism)까지도 알아보자.
[다형성의 정의]
같은 함수(Method) 이름으로, 여러 개의 메서드를 만들 수 있는 기법
[다형성의 특징]
동적 바인딩, 확장성, 재사용성
[다향성의 기법]
오버로딩(Overloading): 파라미터
오버라이딩(Overriding, 수직): 재정의

다형성

[책체지향 설계의 원리]
1. 단일책임의 원칙(SRP: Single Response Principle )
- 모듈화: 결합도 응집도
- 객체는 하나의 책임만, 기능한개만
- 클래스 메소드 분리 구성도
2. 개방 폐쇄(OCP: Open Closed Principle)
- Side Effect 제거
- 확장에는 열림 수정에는 닫힘
- 클래스 상속 구성도 정도만
3. 리스코프 치환(LSP:Liskov Substitution P)
- 부모 클래스 > 자식클래스 대체 되도 이상 없음
- 정사각형 extends 사각형
> 정사각형 에서 높이 너비를 동일하게 셋팅 오류
- 메소드 접근제어, 상속관계 재확인
4. 인터페이스 분리(ISP: Interface Segregation P)
- 하나의 일반인터페이스 > 구체 인터페이스
- 영향최소화, 결합도 낮추기
- 반대: Facade 패턴
5. 의존성 역전의 원칙(DIP: Dependency Inversion P)
- 구체클래스 말고 추상클래스에 의존
- 알람클래스(추상), 시계 타이머 등에 의존하면 안됌
- 느슨한 결합도

그럼 오늘도 나의 경험이 조금이라도 누군가에게 도움이 되었길 바래본다.

클라우드 보안인증(CSAP)

everything0325 — Thu, 29 Jan 2026 20:44:59 +0900

오늘 이야기할 IT주제는 클라우드보안인증제도입니다.

어제 클라우드에 대해 소개해 드렸는데, 우리가 사용하는 클라우드를 제공하는 업체의 정보를 보면 보안인증을 받았다는

표시를 보신분이 있을 것 같다. 못 보셨다면... 자세히 정보를 확인 해 보시는걸 추천드립니다.

이게 왜 중요하냐면 요즘 하도 보안사고가 많이 발생하는데 최소한의 방어막 이라고 해야 할 듯 싶다.

물론 보안인증을 받았다는 사실만으로 그 회사의 보안 수준이 높다. 안전하다.

라고 말 할 수 있다면 좋겠지만 사실 그렇지 않다. 보안 인증은 최소한의 그 조직이 보안체계를 잡아 갈 수 있도록

만들어 둔 체계라고 할 수 있다. 전쟁터에 나가는 병사에게 칼과 방패하나 쥐어준 모습이라고 할 수 있다.

하지만 전쟁에서 이기려면, 칼과 방패만 있으면 부족하다. 먼저 전쟁에서 이기기 위한 전략도 배워야 하고,

병법도 배우고, 훈련하고, 시험보고, 갑옷도 입고, 말도타고 때로는 칼 말고 창도 사용하는 법도 배우고 활도 쓸 줄 알아야 하고

병사들을 통솔할 수 있는 리더십도 배워야 하고 이기기 위한 준비는 수도 없이 많을 것이다.

이런 의미에서 여러 보안인증이 있다고 이해하면 좋을 것 같다. 잠시 옆길로 이야기 해보면 ISMS-P인증...

이건 참 말이 많은 인증이다.

초반에 인기가 없을때는 인증심사원 자격을 무료 배포하듯이 거의 무료로 배포하더니 심사가 돈이된다.

노후보장 자격증이다 라는 소문이 돌고 2~3년간 부터 KISA에서 합격자 수를 줄이기 시작해서 작년 25년에는 정말 찍

는 사람이 붙고 공부 많이 하신분들은 떨어지는 사태가 발생했다. 그럼 이러한 경쟁력있는 인증심사원분들이 현장에서

심사를 한 기업에서 왜 그리 사고 많이 발생하고 있을까? 심사가서 놀고, 점심 얻어 먹고 오신건 아닌지 모르겠다.

물론 이건 일부 심사원들의 이야기이고, 대부분은 그 바닥에서 정말 인정 받으시는 분들임은 틀림없는 사실이다.

그런데...왜 ISMS-P인증을 받았는데 그것도 한두 군데도 아니고, 왜 반복해서 보안 사고가 발생할까? 이건 내 생각이지만

인증체계 자체가 문제가 있다고 본다. 체크리스트는 줄이고, 현장을 바라보는 시각에서의 현장을 알고 있는

사람이 그 시야로 바라보는 정보유츨, 개인정보 관리 점검을 해야 한다.

체크리스트를 달달외운 문과식 점검이 아닌 공대식 점검이 필요하다고 생각한다.

(문과를 비하하는 표현은 절대 아닙니다. 단지 요즘 문과나오신 분들에게 치여서ㅎㅎ 뭐 제 홈페이지인데 뭘 못하겠습니까?ㅎ)

많이 옆길로 갔다왔지만

클라우드 보안인증제도의 정의는 클라우드 제공 서비스 대해 클라우드컴퓨팅법의 기준에 따라서 한국인터넷진흥원(KISA)이

평가/인증 제도 입니다.

클라우드 컴퓨팅 인증제도의 체계

해당 법적근거는 클라우드컴퓨팅법률 제23조 2항과 클라우드컴퓨팅법 제5조에 따른다.

클라우드보안인증제도의 체계를 알아보자

1) 이용자: 공공기관포함

2) 신청기관: 클라우드서비스 제공자

3) 인증위원회-평가/인증기관: 한국인터넷진흥원

4) 공공부문 기술자문기관: 국가보안기술연구소

5) 정책기관: 과기부

클라우드보안인증도의 평가및 인증 요약

1) 최초평가 -(1년)- 사후평가(4회, 년1회) -(1년)- 갱신평가

2) 표준은 사후 4회, 간편은 사후 2회

개편된 사항으로는

1) KISA > KISA 및 복수평가기관

2) 무료 > 유료

3) 평가기관 > 사업자 자체수행 후 평가

4) 전 과정 신규평가 > 변경사항 중점평가

평가절차는

클라우드 보안인증 평가 절차

인증대상은

클라우드서비스(IaaS, PaaS, SaaS 등) 제공사업자, 국가·공공기관 등의 업무를 위하여 클라우드서비스를 제공하려는자

IaaS(Infra as a Service) : 서버, 스토리지 등 IT 인프라를 서비스 제공

SaaS(Software as a Service) : 응용SW를 서비스로 제공

DaaS(Desktop as a Service) : 데스크탑(PC)을 서비스로 제공 추가정보가 필요하다면 kISA홈페이지를 방문하기 바랍니다. https://www.kisa.or.kr

클라우드(Cloud) 어디까지 알아보셨나요?

everything0325 — Wed, 28 Jan 2026 21:12:36 +0900

요즘엔 기업 IT 환경 이야기를 하면서 ‘클라우드’라는 단어가 안 나오는 경우가 드뭅니다. 오히려 클라우드를 도입하지 않은 조직을 보면 의아하게 여겨질 정도죠. 하지만 기억해보면 불과 10년 전만 해도 “이건 클라우드로 구축한 시스템입니다”라는 말 한마디에 사람들의 시선이 쏠리던 시절이 있었습니다. 마치 지금의 AX, AI, DX 이런 트렌디한 기술인거죠.

저도 처음 클라우드 관련 용어를 접했을 때는 그게 뭐 구름인가? 하고 생각했었습니다.

저 멀리 구름처럼 왠지 손에 잡히지 않고, 추상적이고, 복잡해 보였죠.ㅎㅎ 특히 온프레미스 환경에서 업무를 해왔던 저로서는 “이 모든 시스템을 ‘어딘가 보이지 않는 곳’에 올린다고?”라는 생각이 선뜻 받아들여지지 않았던 것도 사실입니다.

그렇게 올렸다가 없어지면? 누가 책임지나? 뭐 이런 황당한 생각? ㅎㅎ

클라우드 구축 개념도

클라우드의 ‘당연함’ 뒤에 숨겨진 복잡한 구조들

클라우드를 단순히 ‘인터넷 기반 저장소’쯤으로 오해하는 사람들도 많지만, 그 내부를 들여다보면 생각보다 꽤 복잡한 구조와 논리가 있습니다. 기본 개념은 단순합니다. On-Demand(원하는 즉시), Pay-Per-Use(사용한 만큼 과금) — 이 두 가지가 클라우드 컴퓨팅의 핵심이죠.

하지만 실제로 이 모델이 작동하기 위해서는 인터페이스부터 프로비저닝, 모니터링, 시스템 관리까지 다양한 구성요소가 맞물려 있어야 합니다. 요즘 클라우드 환경에서 가장 많이 언급되는 기술 키워드만 봐도, 서버 가상화, CDN, 분산스토리지, 병렬처리 등 굉장히 다양한 분야가 통합적으로 얽혀 있다는 걸 알 수 있습니다.

직접 구축은 못 했지만, 충분히 느껴온 변화들

클라우드 인프라를 직접 구축해본 경험은 없지만 클라우드 기반 시스템을 운영하고, 사용하는 입장에서는 꽤 많은 경험을 쌓았습니다. AWS를 통해 서비스 배포 자동화 작업을 했던 일도 있었고, Azure 기반의 파일 백업과 복구 정책을 설정하면서 새롭게 배우는 것도 많았습니다.

그런데 이처럼 편리해진 만큼, 보안의 관점에서는 더 세밀한 관리가 요구됩니다.

실제로 클라우드 환경에서 보안 체계를 허술하게 설정해 정보 유출 사고로 이어진 사례들을 종종 접했습니다. 그 일을 계기로 저는 “클라우드로의 전환은 기술적인 혁신일 뿐 아니라, 보안 관념의 전환이 함께 이뤄져야 한다”는 걸 깊이 느끼게 됐습니다.

퍼블릭, 프라이빗, 그리고 그 사이 어딘가의 하이브리드

현재 클라우드는 운영 방식에 따라 여러 가지 유형으로 나뉩니다. 가장 일반적인 건 퍼블릭 클라우드입니다. 반면, 보안에 민감한 조직들은 여전히 프라이빗 클라우드를 선호합니다. 최근에는 하이브리드 클라우드에 대한 관심도 커지고 있습니다.

커뮤니티 클라우드 역시 흥미로운 구조입니다. 비슷한 보안 요구나 규제 조건을 갖는 기관들이 공동으로 인프라를 운영하는 모델인데, 예를 들어 국방, 의료, 정부기관 등에서 활용 가능성이 높습니다.

클라우드, 결국은 '기술'이 아닌 '환경'이었다

이렇게 되돌아보면, 클라우드는 단지 하나의 기술이나 트렌드가 아니라 일하는 환경 자체의 변화를 상징하는 단어인 것 같습니다. 기술이 변할 때, 그것에 맞춰 ‘사람’도 함께 변해야 진정한 혁신이 시작된다는 점.

이건 클라우드 시대를 살아가는 우리가 모두 기억해야 할 이야기일지도 모르겠습니다. 하드웨어는 최신인데 소프트웨어가 100년 전 아라면 뭔가 불편해지는 이같은 느낌 이라고 할 수 있겠죠.

마지막 이론 정리

클라우드 컴퓨팅의 구성요소는 다음 6개로 구분되어 집니다.
1) 유저 인터랙션 I/F: 사용자와 인터페이스
2) 서비스 카탈로그: 사용할 서비스 리스트
3) System Management: 사용리소스관리
4) 프로비저닝: 자원할당
5) 모니터링툴: 모너티링, 자원사용량, 비용
6) 서버: 관리되는 가상 또는 물리서버

클라우드 컴퓨팅의 6대 핵심 기술 다음과 같습니다.
1) 서버가상화, 2) 대용량클라우드, 3)가상서버관리, 4)CDN, 5)분산스토리지, 6)병렬처리

클라우드 컴퓨팅의 구축방법은
1) BaseLine: 환경분석, 현황분석, 방향수립
2) 사업 타당성조사: 벤치마킹, 법제도
3) 구축 전략수립: 아키텍쳐, 컨설팅
4) 구축 전략실행: DC구축, 상용화준비
5) 사업운용: 서비스확대, 고도화

클라우드의 운영별 분류는 다음과 같다.
[Public Cloud]
-일반 사용자를 대상으로 제공되는 서비스
-Pay Per Use, 공중인프라, 누구나접속, 초기비용없음
-AWS, AZure

[Private Cloud]
-기업내의 내부 사용자를 대상으로 제공되는 서비스
-대기업, 보안성, IT인프라투자, 인프라전체통제
-기업자체 운영 IDC

[Hybrid Cloud]
-사설 클라우드에서 공공 클라우드를 활용하는 방식.
-비즈니스분리, 보안(Private), 공유(공공)
-SaleForce

[커뮤니티 클라우드]
-보안, 컴플라이언스 관심 바탕으로 커뮤니티 Infrastructure를 구성
-보안 및 컴플라이언스, 공통임무 기관 구성 및 접근
-보안커뮤니티, PMO커뮤니티

이번글도 누구가에게 도움이 되었으면 좋겠습니다.

애자일(Agile) 너는 누구냐?

everything0325 — Tue, 27 Jan 2026 20:17:13 +0900

애자일(Agile).

한번쯤 들어봤지만 이건 뭔가? 라고 생각해 보신분들이 있을거에요. 저처럼요,ㅎ

처음 이 단어를 들었을 때는 조금 낯설었습니다. “요즘 잘 나가는 IT기업은 다 애자일로 일한다더라.” “애자일 하면 민첩하고 유연하게 일하는 거 아니야?” 솔직히 그렇게만 들었을 때는 그저 하나의 유행처럼 느껴졌습니다.

그리고 실무에서 이 방법을 직접 적용해보며 느꼈습니다. 생각보다 단순한 개념은 아니지만, 잘만 활용하면 정말 사람 중심의 협업 방식이 가능해진다는 것. 무엇보다 ‘절차’가 아닌 ‘사람’에 초점을 맞춘 방식이라는 점에서 저는 큰 매력을 느꼈습니다.

선언문 4줄, 그런데도 꽤 깊은 이야기

4가지 원칙 설명

처음 애자일 선언문 4줄을 봤을 땐 솔직히 이렇게 생각했어요. “이렇게 짧은 문장이 뭐 그리 대단하다고…” 하지만 이 선언문 안에는 소프트웨어 개발의 철학이 담겨 있었습니다.

공정과 도구보다 개인과 상호작용, 포괄적인 문서보다 작동하는 소프트웨어, 계약 협상보다 고객과의 협력, 계획을 따르기보다 변화에 대응. 이 네 가지 원칙은 단순히 문서상의 문장이 아니라, 실제 프로젝트의 흐름을 바꿔놓는 기준이 됩니다.

실무에서 만나본 ‘12가지 원칙’ 중 진짜 와닿았던 것들

애자일의 12가지 원칙도 이론으로만 보면 막연하게 느껴질 수 있습니다.

하지만 저는 몇 가지 원칙이 실무에 깊이 연결되어 있다는 걸 직접 체감했습니다.

예를 들어, “작동하는 소프트웨어가 진척의 주된 척도다.” 이 문장은 정말 동감합니다. 또 “자발적인 조직팀이 최고의 결과를 낸다.” 이 원칙은 실제로 프로젝트 구조를 바꾸는 계기가 되었습니다.

최근 국내 대기업들도 애자일을 적극 도입 중입니다. 삼성전자, LG CNS 등은 소규모 셀 단위 조직을 구성해 고객 중심 개발 방식을 도입하고 있다는 보도도 있었죠. ([디지털데일리 2025년 10월])

1. 자발적 조직팀 구성(최고의 아키텍처, 요구사항, 설계는 자기 조직적인 팀에서 창발)
2. 동기 부여된 개인들 중심으로 프로젝트 구성
3. 업무 담당자와 개발자가 매일 함께 업무
4. 팀은 효과적 방안을 정기 검토
5. 기술적 탁월성과 좋은 설계에 대한 지속적 관심이 기민함을 높인다.
6. 당사자간 직접적 대화(면대면 대화)
7. 가치 있는 소프트웨어로 고객 만족
8. 작동하는 소프트웨어가 진척의 주된 척도
9. 작동하는 소프트웨어를 자주(2~4주) 전달
10. 단순성이 필수적이다. (안 하는 일의 양을 최대화하는 기술이 필수적이다.)
11. 지속 가능한 개발을 장려
12. 요구사항 변경 환영

변화에 대한 ‘진짜’ 대응, 그건 사람에서부터 시작되더라

애자일은 단순히 ‘빠르게 일하자’는 구호가 아닙니다.

변화에 대응하는 문화, 사람 중심의 대화, 유연한 일정 운영이 뒷받침되어야만 가능한 구조입니다. 그래서인지 가장 힘들었던 건 도구가 아니라 사람들의 인식 변화였습니다.

애자일은 도구가 아니라 사람을 바꾸는 언어다

앞으로도 모든 프로젝트에서 애자일을 무조건 써야 한다고 생각하지는 않습니다. 다만, 복잡하고 불확실성이 높은 환경에서 애자일은 확실히 유연한 답이 될 수 있다는 믿음은 확고합니다.

혹시 아직도 애자일이 낯설거나, 그저 유행처럼 느껴진다면 이렇게 말하고 싶습니다. 직접 한번 작은 단위로 실험해보세요.

그리고 그 결과를 팀과 공유하고, 피드백을 받아보세요. 그 작은 시도가 생각보다 큰 변화를 만들어냅니다. 저도 그랬으니까요.

마지막으로 이제부터 애자일 합시다~ 한다고 애자일이 되는게 아닌거 아시죠?

IT 프로젝트 관리 방법론 '동기부여이론"

everything0325 — Mon, 26 Jan 2026 21:53:48 +0900

IT 프로젝트를 이끌어가다 보면 늘 고민하게 되는 문제가 있습니다.

"어떻게 하면 팀원들이 자발적으로 움직이게 할 수 있을까?" 기술적인 난관은 어찌 보면 문제도 아닙니다.

오히려 사람을 움직이고 협력하게 만드는 일이 가장 어렵고도 중요한 과제죠.

저는 프로젝트 리더로서 여러 차례 이 난제를 겪으며 ‘동기부여’의 본질에 대해 고민하게 되었습니다.

대학교때 어렴풋이 들어본것도 같은 그 동기부여,,, 저 역시 동기부여가 안되고 있긴하지만 (^^;

실제로 작년에 경험한 일입니다. 프로젝트에서 일정이 지연되고 품질도 만족스럽지 않은 상황이 반복됐습니다.

원인을 찾다 보니, 팀원 한 명이 유독 성과가 낮았던 게 문제였어요.

하지만 그 친구가 무능한 게 아니었습니다. 동기 부여가 전혀 안 돼 있었던 거죠. 당시 저는 "이 프로젝트를 마치면 성과 평가에 반영하고, 일정 수준 이상의 기여도에는 금전적인 보상도 주겠다"고 약속했습니다.

처음에는 반신반의했지만, 놀랍게도 이 친구는 프로젝트 후반부에 엄청난 집중력을 보여줬고,

결국 예상보다 빠르게 시스템을 안정화시키는 데 큰 역할을 했습니다. 그때 느꼈죠. 사람은 '왜 해야 하는가'를 이해하고, 거기에 대한 보상이 명확할 때 완전히 달라진다는 것을 확인할 수 있었죠,

동기부여 이론, 실무에 적용할 수 있을까?

동기부여 이론은 경영학이나 조직 심리학 시간에 많이 다루지만, 사실 이걸 현장에 실제로 적용해보기란 쉽지 않습니다.

저도 과거에는 단순히 “열심히 하면 좋은 결과가 따를 거야”라는 막연한 믿음만 있었어요.

하지만 현장에서 팀원들과 마주하며 느낀 건, 그들이 원하는 건 단순히 ‘성과’가 아니라 ‘이해받는 감정’과 ‘미래에 대한 명확한

그림’이라는 거였습니다.

전문 서적을 찾아보았습니다.

저희 집에는 PM관련된 책들이 많이 있습니다. 제목은 ' The Art of Project Management', 저자 'Scott Berkun'. 이 책을 보면 매슬로우의 욕구 5단계 이론, 허즈버그의 2요인 이론, 맥클리랜드의 성취 동기 이론, 맥그리거의 XY이론 등이 가장 많이 소개되어 있습니다. 최근 기사에서도 ‘밀레니얼 세대와 Z세대는 자율성과 인정에 의해 동기부여된다’는 연구 결과가 있었습니다.

([참고: 중앙일보 2025년 11월 기사])

실제로 저희 팀의 MZ세대 팀원들은 ‘성과금’보다도 "이 프로젝트에서 내가 어떤 의미 있는 일을 했는지"를 더 중요하게 여기더군요. 그래서 회의 때마다 기여도를 칭찬하고, 문서에 이름을 명확히 기록하는 방식으로 보상을 전환해보기도 했습니다.

결과는 기대 이상이었습니다. 보이지 않는 심리적 보상이 이들에게는 훨씬 큰 동기였던 거죠.

동기부여 이론, 하나하나 다시 보게 되다

매슬로우의 욕구 5단계는 이제는 고전처럼 여겨지지만, 여전히 기본 원칙을 짚는 데는 큰 도움이 됩니다.

특히 IT 프로젝트에서 '안전욕구'와 '존경욕구'가 매우 중요한데, 팀원들이 안정적으로 일할 수 있는 환경, 그리고 인정받을 수 있는 구조를 갖추는 것이 핵심입니다.

허즈버그의 2요인 이론도 실무에서 자주 떠올리게 되는 모델입니다. 급여나 복지, 장비 등은 위생 요인으로 부족하면 불만이 생기고, 책임감 부여나 도전적인 과업은 동기 요인으로 팀원들의 만족을 이끌어냅니다.

맥클리랜드의 성취 동기 이론에서는 '성취', '결연', '권력'의 세 가지 동기를 설명합니다. 특히 IT처럼 명확한 결과물이 있는 산업에서는 '성취욕구'가 강한 팀원이 큰 성과를 내는 경우가 많습니다.

동기부여이론의 분류

실무에서 쓰는 동기부여 방식, 작지만 큰 변화

물론 이론을 공부하는 것만으로는 부족합니다.

그래서 저는 프로젝트마다 팀원들과 1:1 면담을 하며, 그들이 현재 원하는 것이 무엇인지, 어떤 방식의 보상이 가장 적합할지 묻고 기록합니다. 누군가는 워라밸을 중요하게 여기고, 또 누군가는 새로운 기술을 배우는 걸 중요하게 생각합니다. 이처럼 사람마다 다른 동기 구조를 이해하고 맞춰줄 수 있어야 진짜 리더라고 생각해요.

또 하나 실험해본 건 자율출퇴근제와 기술 세미나 참여 장려였습니다.

특히 자율성은 Y이론(맥그리거)의 관점에서 중요한 포인트입니다. 소극적인 X이론형 인재도 환경을 바꾸면 능동적인 Y이론형으로 변화할 수 있다는 믿음으로 시행했죠. 결과적으로 프로젝트 진행 속도는 비슷했지만, 스트레스 지수가 낮아지고 팀 내 만족도는 높아졌습니다.

IT 프로젝트에서 동기부여는 단순한 보상 체계를 넘어섭니다. 사

람에 대한 이해, 심리적 보상, 자율성, 그리고 ‘일 자체에 대한 의미 부여’가 중요합니다. 이론은 이론일 뿐이라는 말도 있지만,

실무에 맞춰 창의적으로 적용하면 충분히 실질적인 변화로 이어질 수 있습니다.

프로젝트를 진행하시는 이 글을 보고 계시는 분들을 포함 모든 조직에서 일을하고 계시는 분들,, 우리가 하는 모든 업무는 작은 프로젝트가 계속되고 중첩되어 진행되는 거라 생각합니다. 그래서 조직을 사는 우리들은 팀원들의 '욕구'를 이해하고 존중 해야 합니다. 그것이 최고의 성과로 나와 우리의 성과로 돌아오는 길 이니깐요,

요즘 많이 기업들이 힘든 상황이라는 이야기를 많이 듣습니다.

모두 힘 내시길 바라겠습니다.

프로젝트 진행을 위한 설계도 WBS

everything0325 — Sun, 25 Jan 2026 16:09:45 +0900

어릴 적을 떠올려보면, 시험기간이 되면 우리는 자연스럽게 계획표를 만들었다.
국어는 월요일, 수학은 화요일, 그리고 영어는 하루 전에 몰아서 ㅋㅋ(?)…
그 계획이 얼마나 지켜졌는지는 모르겠지만, 그 시도만큼은 늘 진지했다.

또, 방학이 시작되면 어김없이 나왔던 '방학 계획표'도 있다.
아침 7시 기상, 8시 독서, 9시 수학 문제집 풀기…
물론 그 표는 3일을 넘기지 못하고 책상 한쪽으로 밀려났지만,
지금 생각해보면 그 계획표들이 나름대로 '프로젝트 관리'였던 셈이다.

회사의 프로젝트도 본질은 크게 다르지 않다.
다만, 그 규모와 이해관계자, 금액이 다를 뿐이다.
수천만 원에서 수십억 원의 예산이 투입되고, 수십 명의 인력이 달라붙는 IT 프로젝트에서는
무작정 시작하면 반드시 실패한다. 그래서 꼭 필요한 것이 바로 WBS다.

WBS 작성절차

WBS란 무엇인가?

WBS는 Work Breakdown Structure의 약자로,
프로젝트의 전체 범위를 체계적으로 쪼개어 나누는 작업 구조도라고 이해하면 된다.

“프로젝트의 인도물과 전체 업무 범위를 작고 관리 가능한 최소 단위로 분할한 계층 구조.”

실무에서는 이렇게 이해할 수 있다.
“나중에 ‘이건 누가 하기로 했었지?’라고 말하지 않게 하기 위한 설계도”

실제로 경험한 WBS, 그리고 그것이 왜 중요한지 느낀 순간

나는 몇 년 전, 지방 지자체에서 발주한 중규모 IT 인프라 구축 프로젝트에 참여했었다.
그 프로젝트는 예산만 약 20억 원, 수행 기간은 1년이 넘는 장기 프로젝트였다.

초반에 작성된 WBS는 약 3주 동안 수십 명이 붙어서 만든 문서였다.
그때는 '너무 디테일하게 쪼개는 거 아닌가?' 싶었지만,
3개월이 지나고, 요청사항이 바뀌면서 생각이 완전히 달라졌다.

WBS는 단순한 문서가 아니라, 프로젝트의 ‘기억’이었다.

WBS 작성에는 원칙이 있다 — 단순히 나누기만 하는 것이 아니다

Two-Week 원칙: 각 작업 단위는 2주 이내로 완결되도록 쪼갠다
One-Week 원칙: 1주 미만 작업은 통합하여 하나의 작업 단위로 묶는다
Six-Month 원칙: 6개월 이후 작업은 요약 수준에서 정의
장기계획 원칙: 미래 일정은 Phase 단위로 유연하게 계획

구성요소와 100% Rule — WBS는 수치보다 ‘논리’의 언어

Work Package: 실제 실행 가능한 작업 단위
WBS Dictionary: 각 작업에 대한 설명과 정의
Code of Account: 식별 번호
Control Account: 여러 작업을 묶는 관리 단위
RAM: 담당자 및 역할 정의

WBS의 100% Rule:

모든 작업량과 예산은 상위 계층의 100%를 구성해야 한다
상위 작업은 하위 작업의 총합이어야 한다
중복 없이, 빠짐 없이 나눠야 한다 (MECE 원칙)

마무리하며

WBS는 한 번 작성하면 끝나는 문서가 아니다.
프로젝트가 끝날 때까지 함께 진화하고, 관리되고, 공유되어야 하는 살아 있는 문서다.

내가 느낀 WBS의 가장 큰 가치는,
‘완벽한 계획’을 세우기 위한 도구가 아니라
‘예상하지 못한 상황에 대처할 수 있는 체계’를 만드는 데 있다는 것이다.

아직 WBS를 그저 ‘형식적인 문서’라고 생각하고 있다면, 다음 프로젝트부터는 진짜로 그 위에 의미를 담아보자.
분명 프로젝트는 훨씬 덜 흔들릴 것이다. WBS에 관심을 가지고 전체 그림을 볼 수 있다면 프로젝트를 진행하는데 있어서 한결

마음에 편해질 것 이다. 아니 더 불안해 질 수도 있나? ㅎㅎ

ESG 좋은건 알겠는데 이게 뭔가요?

everything0325 — Sat, 24 Jan 2026 13:09:44 +0900

ESG, 단어로만 알고 있다면? 대략 난감.ㅎ

며칠 전, 사내 ESG 담당부서로부터 메일 한 통이 도착했다.
내용은 간단했다.
“ESG 관련 사내 교육, 인식 제고 활동 내용 제출 요청의 건”

솔직히 말하면 처음엔 살짝 당황했다.
‘ESG라는 말은 뉴스에서 자주 봤지만, 우리 회사가 실질적으로 어떻게 대응하고 있는지,
내 업무와는 어떤 연결점이 있는지 정확히 이해하고 있지는 못했다.’

그날 저녁, 관련 뉴스를 몇 편 찾아 읽고, 과거에 사내 교육자료로 공유됐던 문서들을 다시 들춰봤다.
그리고 느꼈다.
“ESG는 결국 숫자가 아닌 사람과 문화의 문제다.”

ESG는 무엇인가? 이제는 개념이 아닌 실천의 문제

많은 사람들이 ESG를 이렇게 정의한다.

“환경(Environment), 사회(Social), 지배구조(Governance)의 약자로,
기업이 재무 성과 외에 사회적 책임과 지속 가능성을 얼마나 잘 수행하고 있는지를 나타내는 비재무 지표.”

내가 실제로 ESG 실무 작업을 해보면서 느낀 정의는 좀 더 현실적이다.

“기업이 문제 생기기 전에 미리 점검하고,
이해관계자들 눈치를 보며 책임지는 체계를 구축하는 일.”

지금의 ESG는 단순한 트렌드가 아니다.
국내외 투자자들이 기업을 평가할 때 반드시 참고하는 기준이고,
실제로 ESG 점수가 낮다고 해서 입찰에 제한을 받는 사례도 늘고 있다.

ESG는 어떤 항목들을 측정하는가?

이번에 실무를 담당하면서 가장 먼저 해야 했던 일은
우리 회사가 어떤 영역에서 점수를 받고, 어떤 영역이 부족한지를 파악하는 일이었다.

환경(Environment): 온실가스 배출량, 에너지 절감, 폐기물 관리
사회(Social): 근로조건, 고객정보 보호, 지역사회와의 상생
지배구조(Governance): 이사회 구조, 투명한 의사결정, 내부 통제 시스템

특히 정보보호 측면에서는 다음과 같은 항목들이 평가에 포함된다.

CISO 선임 여부
보안 인증 획득 현황
연 1회 이상 모의해킹 실시 여부
사고 발생 시 보험 가입 여부
정보보호 공시 유무

내부적으로는 해당 항목별로 정량 평가를 받고,
감점 사유가 없는 경우 최대 100점까지 부여되는 구조였다.

ESG의 주요 지표

현실 속 ESG 실무, 생각보다 복잡하고 ‘사람’이 중요하다

내가 담당한 영역은 사내 인식 제고 활동 및 교육 결과 제출이었다.
단순히 "교육 몇 번 했습니다"로 끝나는 일이 아니었다.

몇 명이 수강했는지, 누락자는 없는지, 교육 후 만족도는 어땠는지,
반복 교육 여부, 교육자료 품질, 참여율, 성숙도 분석 결과 등을 모두 정리해야 했다.

이 과정에서 느꼈다.
"ESG는 결국 시스템보다는 사람이 움직여야 작동한다."

ESG는 이미 우리 곁에 와 있다 – 실질적인 국내외 사례들

네이버: 소상공인을 위한 상생 플랫폼 구축
카카오: 인권, 환경, 사회 공헌 중심의 CSR 전략 발표
엔비디아: 저전력 고효율 컴퓨팅 기술 개발로 환경 기여
마이크로소프트: 공급망 전반에 ESG 기준 도입, 인권 침해 차단

우리 회사도 각 부서에서 ESG 담당자를 지정하고,
ESG 시스템에 수기로 내용을 입력한다.
그 데이터는 정기 보고서나 공시 자료에 포함돼 외부 이해관계자에게 제공된다.

마지막으로,

ESG는 어느 한 부서만의 일이 아니라,
모든 부서가 조금씩 고민하고 움직여야 하는 ‘문화’의 문제라는 것을 이번에 새삼 느꼈다.

혹시 이 글을 읽고 있는 여러분이 회사에서 ESG 업무를 맡게 되었다면
절대 가볍게 여기지 말고, 작더라도 진심을 담아 시작해보시길 권한다.
그게 진짜 ESG다.

OLAP, 숫자 속에서 비즈니스를 읽는 기술

everything0325 — Fri, 23 Jan 2026 21:43:43 +0900

요즘은 누구나 데이터 분석을 쉽게 말한다. GTP, 제미나이 등의 AI Tool이 알아서 분석해주고,

사용자의 행동까지 반영해서 적절한 결과를 제시하기 때문에 그런것 같다.
하지만 불과 몇 년 전까지만 해도, 데이터 분석은 그렇게 ‘마법’ 같지 않았다.

회사에서 어떤 일이 잘됐는지, 어떤 매출이 올랐는지를 알아보려면 누군가는
수많은 엑셀 파일을 열고, 숫자를 비교하고, 그래프를 그려야 했다.

바로 그 시대, OLAP은 데이터 분석의 중심에 있었다.
그리고 지금도 많은 기업들이 여전히 이 구조 위에서
비즈니스를 분석하고, 전략을 세우고, 방향을 결정하고 있다.

OLAP이란 무엇일까?

OLAP는 "Online Analytical Processing"의 약자다.
정의는 이렇게 나와 있다.

“최종 사용자가 다차원 정보에 직접 접근하여
대화식으로 정보를 분석하고 의사결정에 활용하는 과정 및 도구.”

처음 이 문장을 읽으면, 사실 뭔가 굉장히 복잡하고 거창하게 느껴진다.
하지만 내가 실제로 OLAP을 다뤄봤을 때 느낀 건 이렇다.

“숫자를 보는 눈을 갖게 해주는 시스템.”

단순한 엑셀 분석과는 다르다.
OLAP은 다차원 데이터를 활용한다. ‘시간’, ‘지역’, ‘상품’, ‘고객’ 등
다양한 관점에서 데이터를 동시에 바라볼 수 있도록 도와주는 기술이다.

경험에서 배운 OLAP의 ‘진짜 힘’

예전에 OO지역 유통업체의 IT 분석 시스템을 구축했던 적이 있다.
그때까지만 해도 나는 매출 데이터는 단순한 ‘숫자 덩어리’로만 봤다.
슈퍼에서 콜라가 팔리면 “아, 오늘 콜라가 팔렸구나” 정도로 생각했던 것이다.

하지만 OLAP 시스템을 적용하면서 관점이 완전히 바뀌었다.

- 20대 고객 A는 7~9월 사이, 점심 무렵이면 시원한 콜라를 두 캔씩 A매장에서 구매하고
- 30대 고객 B는 비 오는 저녁, 막걸리를 찾아 들어오고
- 10대 고객 C는 토요일 아침 영화관에서 양파맛 팝콘을 사 먹는다

이런 데이터는 단순히 ‘무엇이 팔렸다’가 아니라
‘누가, 언제, 왜, 어디서, 무엇을 샀는가’를 말해주는 구조다.
이 구조가 바로 OLAP의 다차원 분석이다.

그 정보를 기반으로 회사는 7~9월 서울 지역에 콜라를 더 발주하고,
영화관에는 주말 아침마다 팝콘 원재료를 미리 공급하는 계획을 세울 수 있다.
이런 일련의 데이터 기반 결정이, 전략 그 자체가 되는 것이다.

OLAP의 구조와 기술은 생각보다 복잡하다

OLAP은 단순한 데이터베이스가 아니다.
그 구조는 꽤 체계적이다.

ODS: 운영계 시스템에서 실시간 데이터를 모은다
ETL/ETT: 데이터를 추출, 정제, 적재한다
Data Warehouse(DW): 본격적인 분석을 위한 저장소
Metadata, Data Mart: 의미를 담아주고, 분석 단위를 쪼갠다
Reporting Tool: 사용자에게 분석 결과를 시각화해준다

여기서 OLAP 엔진은 그 안에 있는 데이터를 ‘셀(Cell)’, ‘차원(Dimension)’ 등으로 나눠서
Slice, Dice, Drill down/up 등 다양한 방식으로 분석을 가능하게 한다.
내가 처음 접했을 때, 이 구조가 너무 방대해서 ‘이걸 사람이 만든다고?’ 싶었지만
결국은 그 모든 설계의 목적이 ‘의사결정을 위한 데이터 제공’이라는 사실을 깨달았다.

OLAP 체계도

시대가 바뀌고 있지만, OLAP은 여전히 강력하다

최근 검색해보니, 많은 기업들이 OLAP에서 AI 기반 BI 시스템으로 전환하고 있었다.
Tableau, Power BI, Qlik 같은 도구들이 OLAP 개념을 그대로 가져오면서
좀 더 시각화와 자동화를 강화한 형태로 진화하고 있다.

그러나 핵심은 변하지 않는다.
좋은 분석이란, 데이터를 어떻게 바라보는가에 달려 있다.

OLAP은 지금도 그 철학을 유지하고 있다.
단지 방식이 조금 더 유연해지고, 실시간 반응성이 강화되었을 뿐이다.

OLAP, 숫자 너머 ‘행동’을 읽는 도구

OLAP을 한마디로 정리하자면
숫자 너머 사람의 행동을 이해하게 해주는 기술이라고 말하고 싶다.

내가 분석 업무를 하면서 가장 기억에 남았던 순간은,
단순히 ‘무슨 제품이 팔렸는가’가 아니라
‘왜 그 제품이 팔렸는가’를 데이터가 알려줬을 때였다.

그때, 데이터는 숫자가 아니라 사람의 이야기가 된것이 아니였을까? 그리고 여기에 사람들의 경험과 가치를 제공해 준다면 비즈니스 무기로 사용하기에 너무나 좋을 것이다.

MECE와 LISS, 전략적 분석방법을 소개합니다.

everything0325 — Thu, 22 Jan 2026 23:19:16 +0900

MECE와 LISS, 전략적 분석의 뼈대를 세우는 두 가지 사고법

“일을 한다는 건 결국 '생각하는 일'이다.”

아무리 자동화와 AI가 발달했어도, 인간은 여전히 전략을 세우고, 방향을 잡고, 결정을 내려야 한다.
그리고 그 ‘생각하는 일’을 잘 하려면, 문제를 어떻게 나누고, 어디에 집중할지 결정하는 능력이 필요하다.

나는 회사에서 분석 업무나 보고서 작성, 프로젝트 방향 설정을 할 때마다
자연스럽게 머릿속에 두 가지 질문을 던진다.

지금 내가 이 일을 MECE하게 분해하고 있는가?
불필요한 것을 과감히 걷어낸 LISS 구조로 정리했는가?

이 두 가지 개념은 나에게 업무 효율을 높여주는 도구이자,
혼란 속에서 중심을 잡아주는 ‘사고의 틀’이다.

MECE, 문제를 정리하는 힘

MECE(Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive)는 간단히 말하면 이렇다.
‘겹치지 않게, 빠뜨리지 않게’ 문제를 쪼개는 방법이다.

예를 들어 시장 분석을 할 때 고객을 나이로도 나누고, 소비 성향으로도 나누고, 지역으로도 나누려다 보면
겹치는 부분이 생기기 마련이다. 이럴 때 MECE 원칙을 적용하면 기준이 겹치지 않도록 정리할 수 있고,
분석 대상도 누락 없이 체크할 수 있다.

내가 특히 유용하게 사용했던 건 보고서를 작성할 때다.
처음 기획안을 만들면 내용이 중복되거나 빠진 부분이 많은데,
MECE 구조로 다시 배열하면 논리적인 흐름이 생기고, 핵심이 드러나기 시작한다.

MECE

LISS, 중요한 것만 남기는 기술

LISS는 수학에서 유래된 개념이지만, 전략적 사고에도 적용된다.
각각의 분석 대상이 선형적으로 독립(Linearly Independent)되어 있어야 한다는 것이다.
즉, ‘같은 말 반복하지 말고, 핵심만 남겨라’는 뜻에 가깝다.

나는 이 개념을 알기 전까지, 회의 자료를 만들면 항상 "이 내용도 넣어야 하나?" 하는 불안감에
자료가 계속 불어나기만 했다.

그런데 LISS를 적용하면서 생각이 바뀌었다.
‘중요한 건 꼭 남기고, 애매한 건 과감히 버려도 된다.’
보고 받던 임원이 한마디 했다. “딱 필요한 것만 담겼네. 보기 좋다.”

LISS

MECE와 LISS, 함께 사용할 수 있을까?

MECE와 LISS는 서로 다른 사고법이다.
하지만 실제 업무에서는 이 두 가지를 함께 적용할 수 있을 때 진짜 힘을 발휘한다.

나는 MECE를 사용해 분석 구조를 만들고,
LISS를 통해 그 구조 안의 불필요한 요소들을 덜어낸다.
MECE로 나눈 뒤 LISS로 정리하는 것이다.

실무에서 이렇게 활용했다

주간보고 업무가 대표적인 예다.
MECE 구조로 항목을 나누고 (성과, 이슈, 리스크 등), LISS를 적용해 각 항목에서 핵심 메시지만 담는다.

그 결과, 보고서 작성 시간이 절반 이하로 줄었고, 상위 보고자도 내용을 쉽게 이해할 수 있게 되었다.

마무리하며

전략은 거창한 이론서에만 있는 게 아니다.
우리가 매일 하는 업무, 분석, 기획, 회의, 보고 — 모든 일은 '생각을 잘 정리하는 기술'에서 출발한다.

MECE는 놓치지 않는 분해법,
LISS는 집중을 위한 정제법이다.

이 글을 읽는 여러분들도 MECE와 LISS를 업무에 조금씩 적용해보길 추천한다.

BCM, 조직을 살아있게 만드는 기술

everything0325 — Thu, 22 Jan 2026 20:48:13 +0900

“회사의 업무가 잘 돌아가고 있는 이유는
보이지 않는 곳에서 누군가가 ‘계획된 대혼란’을 미리 대비해 놓았기 때문이다.”

회사에서 장애가 발생하는 일은 생각보다 흔하다. 물론 외부에 알려지는 일은 거의 없다.
그렇다고 문제가 없는 건 아니다.
단 몇 분의 장애로도 고객 불만이 폭주하고, 시스템이 마비되며, 담당자들은 밤을 새운다.

이 경험을 하면서, 나는 깨달았다.
진짜 위기는 ‘사고 그 자체’보다도, 그것에 준비되지 않은 상태에서 맞이하는 것이다.

작년에 우리 회사는 Business Continuity Management, 줄여서 BCM 체계를 처음 수립하고 운영했다.
그 프로젝트에 내가 실무 담당자로 투입되었고, 예상대로? 아니 예상보다 훨씬 더 복잡하고 지난한 여정이 펼쳐졌다.

하지만, 그 과정을 통해 나는 모르는 걸 또하나 더 배우게 되었다. 그만큼 성장했고 말할 수 있다.

BCM이란 무엇이고, 왜 기업에 꼭 필요한지. 그리고 그것이 단순한 매뉴얼 그 이상의 전략이라는 것을.

BCM 체계도

BCM이란 무엇인가? 책 정의보다 더 현실적인 해석이 필요하다

교과서적으로 BCM은 이렇게 정의된다.

“기업이 위기상황에서도 핵심업무와 기능을 계획된 수준으로 지속할 수 있도록
전사적인 정책 및 절차를 수립하여 이행하는 총제적인 관리 시스템.”

하지만 이건 너무 딱딱하다.
내가 체감한 BCM은 이렇다.
‘조직 전체의 숨은 혈관을 하나하나 정리하고, 피가 막히지 않도록 하는 준비행위’였다.

서버 하나 멈춰도, 그 서버가 어떤 업무를 담당하고 있는지,
누가 그것에 의존하고 있고, 복구 시간은 어느 정도가 되어야 하는지 등
수많은 의사결정이 뒤따른다.

이때 필요한 것이 바로 업무영향분석(BIA)이고, 복구 목표시간(RTO), 복구 시점 목표(RPO) 같은 지표들이다.

실제로 경험한 BCM 구축, 가장 힘들었던 건 ‘사람’이었다

BCM은 기술이나 서류가 아니다. 결국 ‘사람의 이해’와 ‘조직의 합의’가 가장 중요한 부분이다.

당시 나는 각 부서 실무자들을 수십 명 만나며, 업무를 하나하나 쪼개어 묻고 정리했다.
그 과정에서 놀라운 사실을 발견했다.
본인의 핵심업무가 무엇인지 정확히 설명 못하는 경우가 의외로 많았다.

한 분은 말끝마다 "이건 그냥 매일 하는 거예요"라고 말씀하셨는데,
그게 시스템 장애 시에는 가장 먼저 복구돼야 할 중요한 절차였다는 것을 확인하고 본인도 깜짝 놀라셨다.

우리는 함께 그 업무의 복구 우선순위를 조정했고, 단순 매뉴얼이 아니라 ‘현실적인 복구 시나리오’를 짜게 되었다.

뉴스와 외부 정보도 중요하다. 인터넷에는 이렇게 정리되어 있다.

최근 검색해 보니 금융권, 통신사 중심으로 BCM의 중요성을 재조명하는 흐름이 있었다.
특히 지난해 몇몇 대기업에서 장애로 인해 전산망이 중단되었던 사건 이후,
‘BCM 부재’ 혹은 ‘무늬만 매뉴얼’ 문제를 지적하는 기사들이 보였다.

인터넷에서는 BCM을 ‘DR(재해복구)’와 혼동하거나,
단순히 문서 작업 정도로만 이해하는 경우가 많았지만,
실제로는 모의훈련, 시나리오 테스트, 전사적 의사결정 시뮬레이션 등
지속적인 실전 대비가 필수라는 점이 강조되고 있었다.

복잡한 구성은 어떻게 이뤄지는가?

프로젝트를 하며 경험한 BCM의 구성 단계는 대략 이렇다.

분석 및 계획: 업무영향분석(BIA), 위험평가, RPO/RTO 산정 등
설계 및 개발: 복구 전략 수립, DR 인프라 검토, 프로세스별 복구절차, 조직 훈련
유지보수: 점검, 내부감사, DR 테스트, 개선 활동

그리고 마지막으로 반드시 확인해야 할 것은,
이 체계가 '유효성, 적절성, 품질'을 갖추고 실제로 작동하는가이다.

결론을 앞에 두고 말하자면

BCM은 회사를 지키는 ‘무대 뒤 주연’이다.

조직이 장애를 겪을 때, 겉보기에는 평온해 보일 수 있다.
그러나 그 이면에서는 누군가가 미리 짜놓은 BCM 체계가,
하나하나 조용히 작동하고 있는 것이다.

그 작업에 내가 참여했다는 건,
실무자로서 정말 값진 경험이었고,
앞으로 어떤 위기 상황에서도 흔들리지 않을 조직을 위해
꼭 필요한 일이라고 느꼈다.

혹시 이 글을 읽는 분들 중,
조직의 안정성, 연속성, 위기 대응력을 고민하고 있다면
BCM이라는 프레임을 꼭 한번 검토해보시길 바란다.

실제 적용은 쉽지 않지만, 그 효과는 사고가 ‘벌어지지 않도록’ 막아주는 든든한 백 그란운드 되어줄 것이다.

CVE와 CWE, 보안의 기초이자 본질

everything0325 — Wed, 21 Jan 2026 23:20:59 +0900

오늘 이야기할 주제는 "CVE와 CWE"로 정해 봤다. 작년부터 유독 보안 사고가 끊이지 않았다.

쿠팡, SKT, KT, LG유플러스, 롯데카드 등 이름만 들어도 알 만한 기업들이 줄줄이 사고를 겪었고, 그 여파는 고스란히 고객들에게 전해졌다. 그 많은 고객 정보, 결제 정보, 위치 정보들이 유출되었다는 뉴스가 나올 때마다, 보안 담당자로서 한숨이 먼저 나왔다.

이런 사고를 겪은 기업들 그 기업들은 보고 있던 우리들,

이러한 사고를 보면서 동종업계에 '기업들과 정부에서는 지금쯤 어떤 보안 체계를 새롭게 정비하고 있을까?'

실제 취약점들을 찾아보고, 개선하고, '재발 되지 않도록 체계를 유지하고 있을까?' '그럴 할 수 있는 인력은 보유하고 있을까?'

'뽑을 계획은?' '예산은?' 이런 업무를 승인할 CISO는 독립적으로 의사결정을 할 수는 있을까? 조직이 그러한가? 하는 물음에서

이런 질문이 머릿속을 맴돌다가, 결국 지금 이 글을 쓰게 되었다.

글을 쓰게되는 그 시작은 창대 하였지만, 끝은 잘 마루리가 될지 모르겠다.

‘이상적’과 ‘현실’ 사이의 간극, 내가 본 보안 현장

내가 근무하고 있는 기업은 대기업이다. 시가총액 Top5 내 대기업.
하지만 내부를 들여다보면, 엄청난 금액을 사용함에도 보안 측면에서 이상적인 체계를 갖췄다고 보긴 어렵다.
보안 점검을 체계적으로 수행하고, 스스로 취약점을 찾아 개선하는 시스템은 여전히 미흡하다.

단도직입적으로 말하자면, 보안 예산은 매년 축소되고 정작 사용될 곳에 예산을 사용할 수도 없는 상황이다.

시스템 구축만 하고 관리할 사람과 체계가 부족하니 그많은 예산을 사용하고도 사고가 나는건 어찌보면 당연하다.

그 예산을 요구할 인력도 턱없이 부족하고, 설사 문제의식을 가지고 보고서를 써서 올려도, 위에서 '사업적 가치'가 부족하다고 판단되면 승인조차 떨어지지 않는다. 사업적 가치란 투자, 법률에서 정한 가이드 준수, 고도화 이런류가 해당한다.

보안은 지속적으로 쳬계가 관리되고 운영되는 살아 숨쉬는 생명체가 아닐까? 한다.

전쟁터에 나가는데 비싼옷, 명품옷 입었다고 안전하게 보호되는 것이아니다. 전쟁에 맞는 가죽옷, 철갑옷 입고 때되면 수선하고 때되면 가죽관리, 철관리에 대한 교육듣고, 이런 습한 기후에는 A재질의 가죽이 좋고 건조한 지역에 전투할 때는 B재질의 가죽옷이 전투하기 좋고, 이도저도 아닌 이상한 기후에서 전쟁할때는 A,B,C재질을 섞어서 만든 D재질의 가죽옷이 좋다면 가죽옷을 Mix해서 적용도 해보고 전쟁을 승리로 이끌 수 있는 그런 전략적인 CISO가 필요하지 않을까?..

하지만 보안이라는 건 '예산이 있어야 한다'고 말하며 손 놓고 있을 수 있는 일이 아니다.

그리고 난 그럴힘도 없는 한 없이 작은 직원이기 때문에 나는 최소한의 자체적 대비를 해보기로 했다.

내가 할 수 있는 만큼, 내가 책임질 수 있는 범위 안에서...

CVE와 CWE, 비슷하지만 분명히 다른

처음엔 나도 CVE와 CWE가 헷갈렸다. 비슷한 이름에, 둘 다 보안과 관련된 용어이고, 자주 함께 언급되니 구분이 쉽지 않았다.
하지만 매일 로그를 들여다보고, 취약점 보고서를 분석하면서 점차 차이를 명확히 체감하게 됐다.

CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)는,
특정 소프트웨어나 시스템에서 이미 ‘발견된 취약점’을 정리한 공개 데이터베이스다.
예를 들어 ‘Apache의 XX 버전에서 인증 우회가 가능한 취약점이 발견됐다’는 식으로, “무엇이 문제인가”를 알려주는 목록이다.

반면 CWE(Common Weakness Enumeration)는,
그런 취약점이 왜 생기는지를 설명하는 보안 약점 분류 체계다.
즉 ‘입력 검증을 안 해서 생긴 문제’라면 그것은 CWE에서 'Improper Input Validation'으로 정리된다.

간단히 말해,

CVE는 "무엇(What)"이 문제였는가
CWE는 "왜(Why)" 또는 "어떻게(How)" 이런 문제가 발생했는가

내가 실무에서 적용하고 있는 작은 루틴

나만의 루틴이 있다.
매일 아침, 커피를 내리고 자리 앞에 앉으면 먼저 KISA(한국인터넷진흥원)와 관제서비스에서 올라온 경고 메일을 확인한다.
그 다음은 MITRE의 CVE 목록(cve.mitre.org)과 CWE 목록(cwe.mitre.org)을 훑는다.
심각도가 높거나, 내가 관리하는 시스템과 연관된 항목은 미국 NVD(nvd.nist.gov)를 통해 상세 정보를 추가로 확인한다.

그중 내가 직접 조치할 수 있는 부분은 바로 패치하거나, 구성 변경을 요청한다.
그리고 그 모든 과정은 하나의 문서로 정리해 상위자에게 보고하고, 유사한 상황에서 사용할 수 있도록 가이드를 만들어 놓는다.

물론 이 모든 과정을 혼자서 하려면 시간도, 체력도 많이 든다.
가끔은 ‘내가 이렇게까지 해야 하나’ 싶은 생각도 들지만,
또 한편으로는 ‘내가 아니면 누가 하겠나’ 싶은 책임감도 있다.

왜 이 이야기를 하는가

이 글을 보고 있는 당신이 보안 담당자라면,
아직 CVE와 CWE를 모르고 있다면, 혹은 업무에 적극 반영하지 않고 있다면,
그리고 외부 컨설턴트나 협력사에 전적으로 의존하고 있다면,

지금부터라도 작은 것부터 직접 해보길 권하고 싶다.

CVE와 CWE를 활용한 대응은 거창할 필요도, 복잡할 이유도 없다.
중요한 건 ‘알고 있는가, 그리고 그것을 나의 실무에 반영하고 있는가’이다.

결론은 결국, 사람이다

요즘 들어 느끼는 건 이렇다.
보안이라는 건 결국 기술의 문제가 아니라 사람의 문제라는 것.
취약점을 찾고, 분석하고, 개선하는 시스템도 중요하지만
그 모든 일의 시작점은 결국 ‘이 일을 해야 한다고 믿는 사람’에서 출발한다.

CVE와 CWE는 그 믿음을 실천에 옮길 수 있게 도와주는 아주 좋은 기준이자 도구다.
당신의 업무가 어느 위치에 있든, CVE와 CWE는 반드시 알고 있어야 할 보안의 언어다.

이 글이, 현장의 어느 한 명에게라도 작지만 실질적인 도움이 되었으면 좋겠다.

프로세스 마이닝, 자동화 시대의 길잡이

everything0325 — Wed, 21 Jan 2026 21:22:36 +0900

얼마 전부터 회사에서 새로운 프로젝트에 참여하게 되었다.

이름하여 ‘프로세스 마이닝(Process Mining) 기반의 자동화 체계 구축’ 프로젝트. 처음 이 용어를 들었을 때 솔직히 ‘뭔가 거창하긴 한데, 대체 정확히 뭐지?’라는 생각부터 들었다. 그래서 틈날 때마다 인터넷도 찾아보고, 관련 뉴스도 읽고, 전문가들의 블로그 글도 살펴봤다. 흥미로운 점은 프로세스 마이닝이라는 개념 자체가 기술이라기보다는 ‘시각’의 문제라는 것이었다.

기존에 우리가 ‘업무 흐름’을 본다고 하면 대부분 사람이 문서화한 보고서나 매뉴얼, 혹은 일회성 회의를 통해 이해했다.

하지만 프로세스 마이닝은 ERP, CRM 등 각종 시스템에 남겨진 '이벤트 로그'를 분석해, 실제로 사람들이 ‘어떻게 일하고 있는가’를 시각적으로 보여주는 기술이다. 즉, 표면적인 업무 프로세스가 아니라 숨겨진 실체를 캐내는 것, 마치 데이터 속에 묻혀 있는 진짜 흐름을 채굴하는 느낌이랄까.

그 과정에서 흥미로운 사실을 하나 발견했다. 국내 대기업 중 상당수가 이미 이 기술을 도입했거나, 일부 부서 단위로 시범 적용하고 있다는 것이다. 특히 금융, 제조, 공공기관 중심으로 빠르게 확산되고 있었고, 해외에서는 독일, 네덜란드 등에서 이미 성숙 단계에 접어들었다는 기사도 볼 수 있었다.

내 업무에 직접 적용해본 경험, 그리고 깨달음

개인적으로는, 사내에서 수십 개의 데이터베이스(DB)에 접근 요청이 발생하는 상황이 반복되며 문제가 된 일이 있었다.

예를 들어 DB 접근 요청이 있을 때마다 담당자가 수동으로 승인해야 하고, 승인 전에 요청 내용을 일일이 확인해야 하니 업무의 흐름이 자주 끊기고, 결정적으로 본래 수행해야 할 일에 집중할 수 없었다. 단순 승인 업무가 사람 한 명분의 리소스를 갉아먹고 있었던 셈이다.

이 문제를 해결하고자 프로세스 마이닝을 적용해봤다. 로그 데이터를 기반으로 누가, 언제, 어떤 경로로 접근을 요청했는지를 분석하고, 비정상 접근 패턴을 식별해낸 뒤, 자동 승인 조건과 예외 경로를 설정했다.

그 결과는 놀라웠다. 과거에는 ‘뭐가 문제인지 감’조차 오지 않았던 업무 흐름이 이제는 데이터로 ‘보이기’ 시작했다. 그

리고 불과 몇 주 만에 단순 반복 업무가 절반 이상 줄어든 것은 물론, DB 승인 업무 담당자 한 명이 다른 핵심 프로젝트에 투입될 수 있을 정도로 여유가 생겼다.

더 깊이 이해하기 위한 이론적 기반

프로세스 마이닝은 일반적으로 다음과 같은 목적을 가진다.

1) 프로세스 식별 2) 업무 흐름의 가시화 3) 지속적인 개선

대표적인 구성 요소는 다음과 같다.

- 프로세스 모델링: BPR, BPM, CRM 등의 개념을 기반으로 실제 업무 흐름을 문서화

- 프로세스 분석 기법: 이벤트 로그를 통해 성과를 측정하고, 조직의 프로세스 모델을 도출

- 프로세스 자원: 로그 데이터뿐만 아니라 조직 내 인력, 사용 중인 시스템, 자동화 도구 등이 해당

- 프로세스 모니터링: 현실 세계에서 일어나는 업무 흐름을 기반으로 실시간 개선을 위한 의사결정에 활용

대표적 기법적은 다음과 같다.

- 발견(Discovery): 새로운 프로세스를 자동으로 모델링

- 순응도 검사(Conformance): 실제 로그가 설계된 프로세스와 얼마나 일치하는지 비교

- 확장(Enhancement): 기존 프로세스에 새로운 정보나 조건을 추가하여 개선

프로세스마이닝 개념도

마무리하며, 내게 프로세스 마이닝이란?

프로세스 마이닝은 일종의 현미경 같다.

우리가 일상적으로 지나치고 있던 작은 흐름들을 확대해 보여주고, 그 속에서 패턴을 발견하게 해준다.

아직도 많은 기업들이 이 기술을 ‘도입하면 뭔가 있어 보일 것 같아서’ 시작하지만, 정작 제대로 활용하지 못하고 있는 경우도 많다.

하지만 나는 단언할 수 있다. 정확한 목표 설정, 명확한 문제 인식, 실질적인 데이터 분석 역량만 갖춘다면, 프로세스 마이닝은 단순한 자동화 도구를 넘어 조직의 운영 방식 자체를 혁신할 수 있는 열쇠가 될 수 있다는 것을.

그래서 이 글을 보는 여러분께 제안하고 싶다.

당장의 도입보다 먼저 ‘내 업무에서 반복되는 패턴이 있는가?’를 생각해보라.

그리고 그것이 데이터화될 수 있는가? 그 질문에 ‘예’라고 답할 수 있다면, 지금이 바로 프로세스 마이닝을 고민해볼 타이밍이다.

한번 해보고 싶지 않으신가?

SLA와 SLM으로 알아본 IT 실무

everything0325 — Tue, 20 Jan 2026 23:03:07 +0900

지난번 글에서 IT 아웃소싱에 대해 이야기 해 드렸고, 이제는 그 용어가 익숙해졌다고 생각 되지만,

그 안을 들여다보면 생각보다 조금 더 복잡한 구조와 또다른 IT 용어가 숨어 있다.

단순히 외주를 준다고 끝나는 게 아니라, '무엇을, 어떻게, 어느 수준으로 맡길 것인가'가 중요하다. 조금 헷갈릴 수도 있는데,

그 기준이 바로 SLA(Service Level Agreement), 그리고 그것을 지속적으로 평가하고 개선하는 SLM(Service Level Management)이다. 이번 글을 통해서 내가 직접 겪은 아웃소싱 사례를 바탕으로, SLA와 SLM이 왜 중요한지 왜 알아야 하는지 이야기해 보려 한다.

문제는 ‘맡겼다’가 아니라, ‘어떻게 맡겼느냐’였다

지금도 기억에 남는다. 몇 달 전, 우리 회사의 한 핵심 서비스가 갑자기 정지됐다.

아무도 예상하지 못했던 순간이었다. 당황스러운 마음으로 로그를 뒤지고 장애 원인을 파악하던 중, 의외의 사실이 드러났다.

외부 OO사에 위탁한 서버 헬스체크 업무에서, 1주일 넘게 메모리 사용량이 100%에 근접하는 이상 현상이 감지되었음에도 불구하고 보고가 누락된 것이었다. 보고서에는 매주 "이상 없음"이라고만 써 있었고, 우리는 그걸 믿고 있었던 것이다.

이때 내가 가장 먼저 꺼낸 문서는 SLA 계약서였다.

해당 서비스에 대해 우리가 어떤 수준의 서비스를 요구했고, 그들이 어떤 의무를 지기로 했는지 하나하나 확인했다.

그리고 그 기준에 따라 SLA 미이행에 대한 책임을 명확히 요구했고, 결국 업체 측 영업이사와 협의를 통해 보상과 재발 방지 계획을 받아낼 수 있었다. 정말~ 아찔했던 기억이었다. 휴~~

SLA, 단순한 계약이 아닌 ‘기준점’

SLA는 말 그대로 서비스 수준 협약서다. ‘이 서비스를 어떤 수준으로 제공해야 한다’는 것을 정량적으로 명시한 문서다. 단순히 ‘잘 해주세요’가 아니라, ‘월 가동률 99.9% 이상’, ‘SR 처리 지연율 1% 이하’ 등 측정 가능한 지표로 관리된다.

실무에서 SLA를 작성하다 보면 꼭 포함되는 항목들이 있다. 대표적으로는 다음과 같다.

기본 계약서: 계약 전반을 포괄
SoW(Statement of Work): 상세한 업무 기술서
서비스 카탈로그: 어떤 서비스를 어떤 범위로 제공할 것인지
서비스 수준 Metrics: 장애율, 가동률 등 정량 지표
서비스 목표치(Objectives): 기준선과 목표 수치
측정 기준: 어떻게, 어떤 주기로 측정할 것인가
보고 방식: 어떤 형식으로 보고하며, 누가 보고를 받을 것인가

나는 이중에서도 특히 SoW와 서비스 수준 Metrics를 꼼꼼하게 본다.

SLA를 체결할 때 이 두 항목이 모호하게 작성되면, 나중에 문제가 생겼을 때 책임 소재를 따지기 어렵기 때문이다.

SLA와 SLM의 연관표

SLM, 계약 이후의 ‘진짜 운영’

SLA가 계약이라면, SLM은 그 계약을 지속적으로 운영하고 개선해가는 체계다. SLM(Service Level Management)은 단순 평가가 아니다. '잘하고 있나?'를 확인하고, '더 잘하려면 어떻게 해야 하나?'를 고민하는 과정이다.

SLM의 프로세스는 다음과 같이 진행된다.

SLA 계획 수립
SLA 설계 및 체결
운영 및 모니터링
정기 평가 및 개선

그리고 이 과정에서 활용되는 문서들이 바로 서비스 카탈로그, 운영협약서(OLA), 서비스 품질 계획서, 서비스 리포트 등이다.

실제 현업에서는 이 SLM 단계를 분기별로 리뷰 미팅을 통해 진행한다. 특히 SLA 성과를 KPI로 관리할 때는, Penalty와 Incentive 체계를 함께 설정하는 것이 중요하다. 성과가 미달되면 감점, 목표를 초과하면 보상. 이 단순한 원칙이 서비스 품질을 유지하는 데 가장 효과적이라는 걸 여러 차례 경험을 통해 배웠다.

결론은 명확하다. 기준 없이 위탁하지 말자, 그리고 꼭 확인하자!

많은 조직이 아웃소싱을 하면서도, 정작 SLA나 SLM을 제대로 작성하지 않거나 관리하지 않는 경우가 있다. 그러다 문제가 생기면, "왜 이런 일이 생겼지?"라는 질문만 반복한다. 하지만 분명한 건, 기준이 없다면 책임도 없다는 점이다.

나는 지금도 신규 아웃소싱 계약이 생길 때마다 SLA 작성을 단순히 계약부서에 맡기지 않고, 실무자로서 하나하나 검토한다. ‘이 기준이 현실적인가?’, ‘측정이 가능한가?’, ‘문제가 생기면 우리가 이걸 근거로 대응할 수 있는가?’를 따져보는 것이다.

그리고 무엇보다, SLA는 문서가 아니라 소통의 도구라고 생각한다.

서로의 기대치를 명확히 하고, 불필요한 오해를 줄이고, 더 나은 서비스를 만드는 출발점. SLM은 그 출발점을 운영으로 연결해주는 다리다. 그 다리가 튼튼하지 않으면, 아무리 좋은 서비스도 언젠가는 무너진다.

실무자의 시선으로 알아본 'IT 아웃소싱(IT Outsourcing)'

everything0325 — Tue, 20 Jan 2026 21:05:04 +0900

‘아웃소싱(IT Outsourcing)’이란 단어는 낯설지 않다.

하지만 막상 실제로 경험해 보면 그 단어에 담긴 의미는 생각보다 복잡하고 여러 이해관계가 함께 있는 복합적 의미를 갖는다.

회사에서 다양한 IT 서비스를 운영하다 보면, 모든 일을 내부 인력으로 처리하는 건 사실상 불가능하다.

그래서 우리는 외부의 도움, 즉 IT 아웃소싱이라는 선택지를 마주하게 된다. 오늘은 내가 현업에서 직접 경험한 아웃소싱의 현실과, 그 과정을 통해 다시 생각하게 된 것들을 공유하고자 한다.

‘아웃소싱’이란 말을 처음 실감했던 순간

솔직히, 처음엔 이 말이 그다지 실감나지 않았다. 대학에서 IT 전공을 하고, 첫 직장에서 개발 업무를 맡았을 땐 “왜 이런 걸 외부에 맡기지?”라는 생각도 들었었다. 내가 할 수 있는데, 왜 비싸게 돈을 주고 일을 다른 회사에게 시키지? 하는 생각.

하지만 회사를 옮기고, 시스템 운영을 총괄하는 부서에서 일하면서는 생각이 완전히 달라졌다.

우리 조직만 해도 담당해야 하는 영역이 정말 광범위하다.

회계, 재무, 법무, 네트워크(N/W), 방화벽(F/W), 데이터베이스(DB), 쿼리 튜닝, SAP, SCM, 내부 일반 서비스 운영, 포렌식, PC 유지보수… 정말 이걸 다 2~3명의 내부 인력이 감당한다는 건, 비현실적인 이야기다. 일 하다가 죽을수도...

물론 몇몇 영역은 우리가 직접 책임지고 관리해야 한다.

하지만 그 외의 비전략적인 영역들에 대해서는 오히려 전문성을 가진 외부 기업에 맡기는 것이 훨씬 효율적이라는 걸 시간이 갈수록 절실히 알게 되었다.

PMP Bible에서 IT아웃소싱 정의를 찾아보니, 다음과 같이 정리되어 있었다.

“기업의 Value Chain 상의 활동 중 경쟁우위가 있는 일부 활동만 내부에서 수행하고, 비전략적 부분을 해당 분야의 전문가로부터 조달(Procurement)하는 정보기술 위탁서비스.”

굳이 해석하지 않아도, 실무에 있다 보면 이 정의가 왜 중요한지를 몸으로 느낀다. 한 번은 내부 자산관리 시스템의 유지보수를 외부 업체에 맡기기로 결정한 적이 있었는데, 결과적으로 더 적은 비용으로 더 높은 품질의 유지보수가 가능해졌다.

그 당시엔 팀 내부에서도 찬반이 갈렸지만, 지금 돌아보면 그 결정이 매우 전략적이었다고 생각한다.

“모두를 직접 할 수 없다면, 어떻게 맡길 것인가”

아웃소싱의 필요성을 공감한다고 해서, 그 과정이 단순하진 않다. 프로세스는 꽤 복잡하고, 여러 이해관계자들의 조율이 필요하다.

일반적으로 IT 아웃소싱의 절차는 다음과 같다.
1) 사전준비,
2) TFT(Task Force Team) 조직 구성,
3) 업체 선정,
4) 협상 및 계약,
5) 이행,
6) 계약관리

이게 문서로 보면 참 간단한 것 같지만, 실제로는 각 단계마다 수많은 회의와 검토가 필요하다. 특히 업체 선정 단계에서는 RFQ(견적 요청서)와 RFP(제안 요청서)를 통해 여러 벤더로부터 제안서를 받고, 그것을 기술적/재무적으로 평가한다. 이때 내가 느낀 건, ‘제안서의 화려함’보다 중요한 건 실제 수행력과 커뮤니케이션 능력이라는 점이었다.

유형에 따른 전략은 달라야 한다

아웃소싱도 그 유형에 따라 전략이 달라진다. 요약하자면 다음과 같다.

Total Outsourcing (전체 위탁): 특정 기능뿐 아니라 전체 IT 시스템 운영을 외부에 맡기는 방식
Selective Outsourcing (선택적 위탁): 핵심 외 기능만 위탁
IT 자회사 Outsourcing: IT 전담 자회사를 설립해 운영
Co-sourcing: 총괄은 내부, 실행은 외부에서 병행하는 방식

우리 조직의 경우는 대부분 선택적 아웃소싱 형태다. 예를 들어, 네트워크 장애 대응은 내부에서 하지만, 회선 유지보수나 백업은 외부에 맡긴다. 또한 최근에는 포렌식 대응과 같은 고도화된 보안 기능도 전문 업체와 협력하는 쪽으로 방향을 잡고 있다.

뉴스를 찾아보니, 실제로 대기업들도 DRS(재해복구시스템), BCP(업무연속성계획) 분야에선 외부 전문 업체와의 협업을 강화하고 있다는 기사도 있었다. IT 환경의 복잡성과 속도를 감안하면, 아웃소싱은 선택이 아니라 ‘전략’이라는 생각이 든다.

내가 직접 겪은 ‘운영자’로서의 현실

내가 IT 담당자로서 느낀 가장 큰 교훈 중 하나는 이거다. "IT 서비스는 혼자 만드는 게 아니라, 함께 운영하는 것이다."

최근에도 ERP 운영 업무 중 한 파트를 외주화하면서 내부 시스템 담당자와 외부 아웃소싱 인력 간의 갈등이 발생했다. 서로 책임을 미루기보다는, 공통의 목표를 이해하고, 업무를 문서화하고, 기준을 맞추는 것이 결국 가장 효율적인 해결책이었다.

물론 아직도 아웃소싱을 꺼리는 조직이 많다. 하지만 나는 오히려 적절한 아웃소싱은 기업의 체력을 보존하는 좋은 전략이라고 생각한다.

그리고 이런 흐름 속에서, PMP(Project Management Professional) 같은 프로젝트 관리 역량을 함께 갖춘다면 ‘내가 맡은 일’뿐 아니라, ‘전체를 조율하는 힘’도 가질 수 있을 거라 믿는다. 지난 글에서도 PMP를 이야기 했는데 또 PMP로 이어지는 것 같다.^^

그럼 다음글에서 또 이야기 해보자~

IT 프로젝트 실무에서 마주한 RFI, RFQ, RFP

everything0325 — Mon, 19 Jan 2026 23:12:38 +0900

기업과 정부 조직이 새로운 IT 시스템을 도입하려고 할 때, 그 시작점은 대부분 문서다.

낯설게 느껴질 수 있는 RFI, RFQ, RFP 같은 용어는 단순한 서류를 넘어 프로젝트의 운명을 좌우하는 핵심 단계이기도 하다.

나 역시 IT 담당자로 일하면서 이런 문서들을 작성하고 검토하며 수많은 고민과 작성과 수정하며 많은 것을 배울수 있었다.

오늘은 이 세 가지 개념과 함께, 실제 프로젝트에서의 경험을 풀어보고자 한다.

“이 시스템은 누가, 어떻게 만들 것인가?” – 입찰의 시작점

기업이든 정부든, 새로운 IT 시스템이 필요하다고 판단되면 가장 먼저 움직이는 건 ‘입찰’이다. 정부는 '나라장터'라는 공공 조달 플랫폼을 통해 입찰 공고를 띄우고, 일반 기업은 자사 홈페이지나 협력사 전용 포털을 통해 공고를 진행한다.

내가 있는 회사에서도 마찬가지였다. 얼마 전 기존에 사용하던 ERP 시스템을 전면 교체하기로 결정했었는데, 인사, 재무, 회계, 구매까지 모든 부서를 하나로 통합 관리하는 시스템이니만큼 신중할 수밖에 없었다.

이때 가장 먼저 내가 했던 일은 내부의 요구사항을 정리하고, 그것을 문서화하는 일이었다. 물론 요구사항을 여러 이해관계들을 만나 서로 협의하고 체계를 다시 그리고 하는 그 과정은 고통의 연속임은 틀림없다.ㅡㅡ.

이런 과정에서 가장 처음 활용되는 문서가 바로 RFI이다. RFI(Request For Information) – 말 그대로 정보 요청서다.

“요즘 시장에 어떤 솔루션이 있나요?” “이런 기능은 구현 가능할까요?” 하는, 공급업체들에 대한 탐색 단계라고 보면 된다.

RFI를 보내면, 여러 업체들이 자신들의 기술력과 제품에 대한 정보를 간단히 요약해서 회신해 온다.

이 정보들을 바탕으로 우리는 “어느 정도 수준의 시스템이 가능한지”, “예산은 어느 정도가 현실적인지” 등을 판단할 수 있었다.

사실 이 단계에서 가장 중요한 건, 우리 쪽이 얼마나 구체적이고도 현실적인 요구사항을 정리해 주느냐에 달려 있다. 물론 해당 PM의 역량의 문제일수도 있고, 현업 담당자의 실력 일수도 있다. 현장에는 늘 100% 정해진 완벽한 해답은 없다는 걸 추가로 알려주고 싶다. 모호하거나 이상적인 요구사항만 잔뜩 나열하면, 업체들도 적절한 답변을 주지 못한다.

이건 실제 프로젝트에서 많이 겪는 일인데, 한 번은 담당자 중 한 명이 “우리 회사는 미래 지향적이고 혁신적인 시스템이 필요해요”라고만 적어놓은 문서를 RFI로 제출한 적이 있었다.

결국 모든 업체로부터 “구체적인 내용이 부족하다”는 피드백만 돌아왔던 기억이 있다.

RFQ, 그리고 RFP – 현실로 들어온 제안의 무게감

RFI가 탐색이라면,

다음 단계인 RFQ(Request For Quotation)는 견적 요청서다. 이제 구체적으로 “이런 기능, 이런 조건의 시스템을 이 정도 규모로 만들고 싶은데, 얼마에 해주실 수 있나요?” 하고 묻는 단계다.

여기서 중요한 건, 수량과 스펙이 명확해야 한다는 것이다.

예를 들어 “서버 2대, 백업 장비 1대, 클라우드 계정 30개, 구축 기간 3개월” 등 아주 구체적으로 정리해야만 현실적인 견적이 나온다. 실제로 우리는 ERP 교체 프로젝트에서 RFQ를 통해 약 4개의 업체로부터 견적을 받았다.

그런데 놀랍게도 가격 차이는 최저가와 최고가가 2배 이상 차이가 났다. 기술 스펙은 비슷해 보여도, 유지보수 조건이나 확장성, 클라우드 라이선스 포함 여부 등에 따라 총액이 크게 달라졌다.

이쯤 되면 슬슬 피로가 엄청나게 몰려온다. 마치 쓰나미 처럼...

선택지가 너무 많아지면 선택이 어려워지는 법이다. 그래서 최종 결정 단계에서 등장하는 문서가 바로 RFP(Request For Proposal)이다. 제안 요청서, 즉 “우리 요구사항에 맞춰 구체적인 솔루션과 계획을 제안해 주세요”라는 의미다.

이 단계에서는 단순 견적이 아니라, 프로젝트 일정표, 인력 구성안, 상세 기술 제안서, 유지보수 계획서 등 ‘실행 가능한 계획 전체’를 제출받는다. 나는 이 과정에서 업체들의 PT 발표를 수차례 들어야 했고, 때로는 기술력보다는 설득력 있는 설명과 태도가 더 인상 깊을 때도 많았다.

업계에서는 “RFP는 회사의 철학까지 담겨야 한다”고 말한다.

단순히 “이거 만들어 주세요”가 아니라, “왜 이걸 해야 하고, 우리는 어떤 목적을 가지고 있는가”까지 드러나야 한다는 뜻이다. 나 역시 그 점을 절감했다.

프로젝트 관리의 기본, PMP를 고민하다

한참 프로젝트를 진행하다 보면 문득 그런 생각이 든다. “왜 어떤 프로젝트는 잘 되고, 어떤 프로젝트는 엉망이 될까?”

여기에 대한 답을 찾기 위해 나는 최근 PMP(Project Management Professional) 자격증을 준비하기 시작했다. 이 자격은 미국 PMI(Project Management Institute)에서 주관하는 국제 인증으로, 전 세계적으로 인정받는 프로젝트 관리 전문 자격이다.

PMP는 단순히 계획을 짜는 법을 가르치지 않는다.

범위, 일정, 비용, 품질, 위험, 인적 자원, 조달, 커뮤니케이션, 이해관계자 관리 등 총 10가지 영역에서 ‘프로젝트를 어떻게 리드할 것인가’를 다룬다.

이걸 공부하면서 가장 놀라웠던 건, 우리가 일상적으로 겪는 수많은 ‘혼란’들이 사실은 체계가 없어서가 아니라, ‘모두 다르게 이해하고 있어서’ 생긴다는 점이었다.

예를 들어 일정 지연이 발생하면 보통 “왜 늦었냐”는 질책이 오간다. 하지만 PMP에선 먼저 리스크 식별을 했는지, 우선순위 관리가 되었는지, 커뮤니케이션 경로는 명확했는지를 점검한다. 그 차이가 결과를 바꾼다.

문서가 아닌, 목적과 흐름을 보는 눈이 중요하다

IT 프로젝트는 결국 사람이 한다. 문서는 중요하지만, 그 문서가 만들어진 맥락과 의도를 이해하는 게 더 중요하다. RFI, RFQ, RFP라는 용어는 그 자체보다도 “우리는 왜 이 프로젝트를 하려는가”를 먼저 고민하게 만든다.

그리고 그 고민을 제대로 구조화하는 것이, 바로 프로젝트 관리(PMP)의 본질이 아닐까 싶다.

지금 어떤 프로젝트에 참여하고 있든, 혹은 앞으로 어떤 일을 하게 되든, RFI를 쓰기 전에 ‘왜’라는 질문을, RFP를 받기 전에 ‘무엇을 기대하는가’를 먼저 생각할 수 있다면, 이미 반은 성공한 것이라고 생각한다.

IT를 통해 밥을 먹고 있다면 PMP를 꼭 취득하길 추천 한다.

전기차 테슬라 '캐즘'에 대해 알아보자

everything0325 — Mon, 19 Jan 2026 21:24:43 +0900

우리는 새로운 기술을 매일 접하지만, 그 기술이 모두 대중의 일상으로 바로 하루 아침에 흡수되는 것은 아니다.

오늘은 여의도 테슬라 매장에서 경험한 시승기와 함께, 그 속에 숨어 있는 IT 기술 용어 ‘캐즘(Chasm)’에 대해 이야기해보려 한다. 요즘 전기차 시장의 변화가 심상치 않은데, 어쩌면 지금이 그 ‘캐즘’의 기간을 넘어서고 있는지도 모른다는 생각을 하게 되었다.

캐즘, 기술과 대중 사이의 간극

‘캐즘’이라는 단어를 처음 들었을 때는, 그저 또 하나의 IT 용어겠거니 싶었다.

하지만 이 개념을 곱씹어보면 꽤 의미심장하다. 캐즘(Chasm)이란, 기술 제품이 얼리어답터의 손에서 일반 대중에게 넘어가는 그 ‘틈’을 뜻한다. 생각해보면, 한 3년 전쯤엔 주변에서 전기차를 산다는 이야기가 부쩍 많아졌다.

하지만 그 흐름은 어느 순간부터 느려지기 시작했다. 인터넷을 조금 더 찾아보니, 글로벌 시장에서도 전기차 수요가 잠시 정체 상태를 보였고, 보조금 축소 등의 이유로 소비자들이 ‘관망’으로 돌아섰다는 분석이 많았다.
이것이 바로 전형적인 '캐즘 현상'이다. 그 때는 뭐~ 충전시설도 없다. 충전하려면 저 멀리 가야 한다고 했었는데 이제는

우리집 아파트에도 전기차 충전시설이 100대 이상도 가능하다.하지만, 2026년 1월 들어 시장 분위기는 또다시 꿈틀대고 있다.

여의도 테슬라 매장에서 느낀 변화의 조짐

며칠 전, 여의도에 있는 테슬라 매장에 다녀왔다. 비교적 짧은 대기 후 시승을 할 수 있었는데, 그 체험은 단순한 '자동차 시승'이 아니었다.

아이폰 박스를 처음 열었을 때의 설렘.

그 감정을 떠올리게 하는 경험이었다. 더 놀랐던 건, 미국산 모델Y가 3천만 원 후반대 가격에, 자율주행 기능을 포함한 채 국내에 출시될 가능성이 높다는 소식이었다.

그 순간, 머릿속에 다시 떠올랐다. “아, 전기차가 다시 한번 대중화의 문턱을 넘으려는구나.”

현대자동차는 긴장을 해야 할 것 같다. 이제 여름이 지나면 전기자동차에 판도가 바뀔 것이라고 생각한다.

공유경제와 함께 움직이는 자동차의 미래

전기차와 함께 떠오른 또 하나의 키워드는 공유경제다.

서울 도심에선 전기차 기반의 카셰어링이 흔해졌고, 내 차를 남에게 빌려주는 플랫폼도 실제로 운영되고 있다.

또한, CES 2026에선 전기차 플랫폼 간 통합 API 기술과 차량 데이터 공유 기술이 주요 화두로 떠올랐다는 뉴스를 접했다.

전기차는 더 이상 단순한 탈 것이 아니다. 연결되고, 공유되고, 진화하는 존재다.

정말 흥미로운 건, 이런 변화들이 한순간에, 조용히 일어난다는 것이다. 이럴때 나는 정말 변화하는 속도가 무섭게 느껴진다.

내 일자리는 어떻게 될지가 가장 큰 고민이다.

IT를 하고 있기에 나는 운 좋게 그 흐름의 한가운데에서 작은 예감을 느꼈고, 이제는 확신한다. 우리는 이미 캐즘을 넘어서고 있다.

이런 변화를 알아채고 누군가는 공부를 할 거고, 누군가는 주식을 살 수도 누군가는 어떤 무엇을 할 수도 있을 것 같다.

이번글도 누군가에게 선한 영향을 미첬으면 좋겠다.

정부 IT 시스템 사고와 RTO·RPO 개념, 그리고 내가 느낀 점

everything0325 — Sun, 18 Jan 2026 15:51:46 +0900

2025.9월 발생한 '대전 국가정보자원관리원 화재 사고'는 단순한 뉴스가 아니었다.

여러 원인이 있었는데, 베터리를 납입한 LG에너지솔루션의 제품 문제, BMS 관리 솔루션을 납입한 LG CNS, 그리고 제품 변경 기한이 지났음에도 제품을 교체하지 않은 정부 관계자,,, 안전불감증 일까? 아니면 지식이 부족해서 였을까? 아니면 인력이 부족했던 것일까? 이 일로 나를 포함한 대한민국 대부분의 국민들은 불편함을 겪었고, 한 때 IT 강자라 불렸던 대한민국에서 이런일이 발생했다는 사실이 나를 놀라게 했다.

그날을 잊을 수 없었다. 대한민국에서 이렇게 빠른 인터넷 속도를 보장 받는 전 세계 유일한 대한민국에서 이러한 어의 없는 IT 사고가 발생생했었다. 나는 집 등기 서류를 기다리다 정말 많은 불편을 겪었고(집 계약과 등기는 몇억이 왔다갔다 하는 정말 큰 사건 이었다. 이 일은 다음번에 작성하기로 하고 이번은 IT관점으로 작성해 본다.)

IT 관련 일을 하다 보니 머릿속에 바로 'BCP', 'RTO', 'RPO' 같은 용어가 떠올랐다. 누군가, 무언가, 어떤 큰 사건이 발생했다는 것을 느낌으로 알 수 있었다.

이번 글에서는 이 사고를 계기로 내가 다시 공부하게 된 IT 재해 복구 개념과, 현장에서 느끼는 현실적인 문제점들에 대해 이야기해보려 한다.

등기 서류가 안 온 이유를 뉴스를 보고 알게 되었을 때

하필이면 그날, 대전 정부청사에 화재가 난 그다음날 갑자기 우편물 도착이 지연되고, 동사무소에선 행정업무 처리가 안 된다는 이야기를 듣게 되었다. 나도 마침 급하게 받고 처리해야 할 집 등기 서류가 있어서 매일 우체통을 들여다보던 중이었다.

너무 궁금해서 동사무소에 전화했더니 담당자도 모르겠다는 말뿐이었다. 그러다 네이버 뉴스에서 본 제목 하나. ‘국가정보자원관리원 화재, 정부 민원 시스템 마비’ 그제서야 모든 퍼즐이 맞춰졌다. 내 서류가 도착하지 않은 이유, 동사무소가 먹통인 이유.

놀랍게도 우리나라의 주요 정부 시스템이 모여 있는 국가정보자원관리원에 화재가 났고, 이중화 시스템도 제대로 준비되어 있지 않아 전국적으로 행정이 마비되었던 것이다.

잠시 아래 그림으로 장애가 발생되는 흐름을 이해해 보자.

RTO, RPO, BCP... 용어 뒤에 숨어 있는 진짜 의미들

웹에서 개념을 찾아보면 다음과 같다.

- RTO(Recovery Time Objective): "복구까지 걸리는 최대 허용 시간" 이건 책에 나오는 정의라 많이 딱딱하다. 조금더 풀어서 이해해 보자. "재해로 인하여 서비스가 중단되었을 때, 서비스를 복구하는 데까지 필요한 최대 허용 시간, 예) 장애 발생 후 5시간 까지 복구 해야 해~ RTO는 5시간

- RPO(Recovery Point Objective): "복구 시점 기준의 데이터 손실 허용 범위" 좀더 풀어서 설명해 보면 "재해로 인하여 중단된 서비스를 복구하였을 때, 유실을 감내할 수 있는 데이터의 손실 허용 시점"

즉 어떤 시스템이 멈췄을 때 얼마나 빨리 다시 돌아올 수 있는가(RTO), 그리고 얼마 전의 상태까지 되돌릴 수 있는가(RPO)를 이야기 하는 IT 용어이다.

그리고 이 두 개념을 포함하는 BCP(Business Continuity Plan)는 말 그대로 '사업 연속성 계획'이다.

우리가 24시간 행정업무를 볼 수 있는 그 시스템(요즘은 인터넷으로 기본적 행정 서류는 언제든 확인 다능하다. 영화관, 쇼핑도 마찬가지 언제든 어디서든 무엇이든 가능한 IT 세계, 이것을 가능하게 해 주는 BCP 체계인 것인다.)

내가 일하는 OO회사에서는 해마다 실제 상황을 가정한 BCP 훈련을 한다. 예를 들어, "A라는 서비스가 사이버 공격으로 마비된다면 어떻게 대처할 것인가?"라는 시나리오 아래, DR센터(Disaster Recovery Center)에 있는 백업 시스템으로 전환하고, 실제 운영자들이 각자의 역할을 제대로 수행할 수 있는지를 테스트한다.

이런 현실을 알기에, 그 당시 정부의 화재 사고를 보고서도 나는 "어느 정도 예견된 사고가 아니었을까?" 라는 생각을 하게 되었다.

정부 시스템도 이제는 ‘실전처럼’ 준비되어야 한다

기업들도 현실적인 제약 때문에 훈련을 형식적으로 하는 경우가 많다.

그런데 정부 기관이라면 이야기가 달라야 하지 않을까? 대국민 서비스를 다루는 만큼, 시스템이 몇 시간 멈추는 것만으로도 국민의 불편과 불신은 걷잡을 수 없다. 정부가 디지털 전환을 외치고 클라우드 도입을 확대한다고는 하지만, 정작 중요한 건 시스템을 도입하는 것보다 ‘운영’하고 ‘복구’하는 능력이다.

기술보다 더 중요한 건 대응이다. 이런 상황을 보며, 나는 또 한 가지 개인적인 바람을 갖게 됐다.

민간 전문가들에게 더 많은 기회가 생겼으면 좋겠다는 것!!. 기업에서 실전 경험을 쌓은 사람이라면, 형식적인 시나리오보다 실질적인 리스크 대응 전략이 뭔지 잘 알고 있다. 정부 조직에 실무형 민간 전문가들이 들어가 시스템을 점검하고, 위기 대응을 함께 한다면 분명 지금보다는 더 나아질 수 있을 것이다.

‘위기를 가정한 준비’가 결국 우리 일상을 지키는 최선의 방법이라는 것, 이번 경험을 통해 깊이 새기게 되었다.

벌써 시간이 일어난지 6개월 정도가 지났는데 아직 정부의 이렇다할 행동은 없는 것 같다.

그러는 사이 SKT, KT, LG 유플러스의 통신사 보안사고 발생과 쿠팡의 Data유출을 보며 내가 어떤 걸 할 수 있을지에 대해 많은 생각을 하게 되었다. 생각이 많아지는 요즘이다.

CES 2026에서 본 미래 로봇 아틀라스, 그리고 나의 이야기

everything0325 — Sun, 18 Jan 2026 12:18:49 +0900

2026년 1월, 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2026에서는 상상 속에만 있던 미래가 점점 현실로 다가오고 있다는 걸 실감할 수 있었다. 특히 현대자동차가 선보인 인간형 로봇 ‘아틀라스’는 어린 시절 로봇을 꿈꾸던 나의 기억을 다시 불러일으켰다.

이번 글에서는 CES 2026의 주요 기술, 현대의 로봇 기술, 그리고 개인적인 경험과 감정을 바탕으로 미래 기술에 대해 이야기해보고자 한다.

어릴 적 꿈꾸던 ‘로봇’이 현실이 된 순간

사실 나는 어릴 적 ‘로봇트 태권V’와 ‘마징가Z’를 정말 좋아했었다. 매주 TV 앞에 앉아 주인공들이 로봇에 타고 악당을 물리치는 장면을 보며, "나도 커서 로봇을 만들고 싶다"는 생각을 수없이 했었다.

어쩌면 그것이 내가 지금까지 IT기술 분야에 종사하게 된 계기일지도 모르겠다. 2026년 1월, 우연히 본 유튜브 쇼츠 영상(아틀라스 영상 보기)에서 현대자동차가 공개한 ‘아틀라스’라는 로봇은 내 어린 시절의 꿈을 다시 꺼내놓았다. 예전만 해도 로봇 기술은 일본이나 미국의 전유물이라고 생각했었는데, 이제는 우리나라 기업이 당당히 세계 무대에서 인간형 로봇을 선보이고 있다니 감회가 남달랐다. 현대차는 2021년 보스턴 다이내믹스를 인수한 후, 로봇 기술 개발에 박차를 가해왔다.

이번 CES에서는 사람처럼 걷고, 뛰고, 균형을 잡으며 심지어 복잡한 작업도 수행할 수 있는 수준에 도달한 아틀라스를 공개했다. 나는 영상을 몇 번이고 반복해서 보며 단순한 놀라움을 넘어, 아쉬움과 기쁨, 그리고 희망이라는 복합적인 감정을 느꼈다.

내가 그토록 만들고 싶던 로봇이 현실이 된 것이다. 단지 내가 만든 것이 아닐 뿐....

CES 2026, 상상 이상의 기술들이 쏟아지다

이번 CES 2026은 단연코 "로봇의 해"라고 불릴 만큼 로봇 기술이 중심이 되었다. 뉴스 기사들을 찾아보니, 현대차의 아틀라스를 비롯해 삼성전자, LG전자도 각각 물류 자동화 로봇과 AI 서비스봇 등을 공개하며 전시장을 뜨겁게 달궜다.

현장에서 공개된 주요 기술을 보면, 단순히 기술적 진보를 넘어 ‘인간 중심의 기술’이라는 방향성이 느껴졌다. 예를 들어 아틀라스는 인간과 협업이 가능한 수준으로 설계되어, 위험한 작업 환경이나 반복적이고 고된 업무를 대신 수행할 수 있게끔 만들어졌다.

개인적으로는 IT 보안 분야에서 일하고 있다 보니, 로봇에 내장된 시스템의 안전성과 관련된 이슈도 눈여겨보게 된다.

로봇이 더 똑똑해지고 자율화될수록 해킹 등의 사이버 위협도 커질 수밖에 없기 때문이다. 로봇의 작동 알고리즘, 네트워크 연결 상태, 데이터 수집 방식 등은 모두 보안적으로 민감한 영역이다.

이런 부분들을 고려한 로봇 설계가 이루어지고 있다는 점이 매우 인상 깊었다. 뉴스를 검색해보니, CES 2026에선 AI+로봇 결합 트렌드가 뚜렷했다고 한다. ‘인텔리전트 모빌리티’, ‘디지털 휴먼’, ‘웨어러블 AI’ 등의 키워드가 주요 기술 흐름이었다. 단순히 기계가 아닌, ‘사람처럼 생각하고 움직이는’ 존재들이 우리 곁에 다가오고 있는 것이다.

나의 기술, 그리고 로봇에 담긴 미래

로봇 하나가 걷고 점프하고 균형을 잡는 그 단순한 동작 하나에도 수십 개의 센서와 수많은 알고리즘이 들어간다는 걸 이 글을 보는 여러분들도 알고 있으리라 생각한다. 요즘 내가 맡고 있는 프로젝트에서 센서 데이터를 수집하고, 그걸 분석해서 위험 상황을 예측하는 AI 모델을 개발하고 있는데, 로봇에도 그런 기술이 녹아들어 있다는 걸 생각하면 왠지 모를 동질감이 느껴진다.

나도 이런 로봇을 만들고 싶다는 생각도 하고, 나중에는 하늘을 날 수 있는 로봇이 나올 수 있다는 꿈을 다시 꿔 보기도 했다.

그리고 이야기 하고 싶었던 아틀라스의 동작 중 특히 인상 깊었던 건 장면. '넘어지려다 다시 중심을 잡고 일어서는' 순간이었다.

로봇이 스스로 자세를 조정하고 무게 중심을 바꾸는 모습은 마치 인간을 보는 듯했다.

이런 기능이 가능하려면 관절의 유연성과 모터 제어, 실시간 판단이 가능한 AI까지 복합적인 기술이 들어가야 한다. 현대차는 아틀라스에 자체 개발한 '로보틱스 AI 플랫폼'을 적용했다고 한다. 로봇이 환경을 인식하고, 학습하며, 주어진 상황에 최적화된 판단을 내릴 수 있도록 한 것이다. 언뜻 보면 단순한 기계처럼 보일 수 있지만, 사실상 ‘움직이는 컴퓨터’ 혹은 ‘인공지능 생명체’에 가까운 수준으로 발전하고 있는 셈이다.

우리는 지금, 과거 우리가 상상했던 미래를 살아가고 있다. CES 2026에서 본 아틀라스 로봇은 단순한 기술 전시물이 아니었다. 그것은 꿈이 현실이 되는 순간을 목격하는 감동이었고, 나아가 앞으로의 삶에 대해 다시 생각해보게 하는 계기가 되었다. 만약 이 글을 읽는 여러분도 과거의 꿈이 있다면, 지금 이 순간을 계기로 다시 한번 꺼내보는 건 어떨까. 미래는 이미 우리 곁에 와 있다.

단지 우리가 그것을 얼마나 받아들이고 준비하느냐의 문제일 뿐이다.

PS : 이렇게나 기술이 빠르게 변화하고 발전하는데 앞으로 우리 자녀들은 어떤 공부를 해야 먹고 살 수 있을지, 심각하게 고민도 같이 하게 되었다.

40대 정보보안기사 자격증 한번에 합격한 이야기

everything0325 — Sat, 17 Jan 2026 20:06:32 +0900

정보보안기사 자격증은 흔히들 ‘국가공인 정보보안 전문가의 첫 관문’이라고 불린다.

관련 분야로 취업을 준비하거나, 기존 IT 업계 종사자라면 한 번쯤은 고민해보게 되는 자격증이다.

나 역시 그랬다. 이미 IT 업계에서 일하고 있었지만, 내 커리어를 돌아보면 막연한 경력만 쌓여 있을 뿐, 이 분야에서 내가 무엇을 할 수 있는 사람인지 명확하게 보여줄 수 있는 무언가가 부족하다는 생각이 들었다.

그래서 자연스럽게 국가공인 자격증에 눈이 갔고, 그중에서도 정보보안기사를 선택하게 되었으니.......ㅎㅎ

처음에는 ‘그래도 IT 쪽에서 일했으니 조금은 수월하지 않을까’라고 생각했지만 이 생각은 공부를 시작한 지 얼마 지나지 않아 완전히 깨졌다. 요즘 신입사원들도 하나씩 기본으로 들고 온다는 그 자격증이라길래 정보처리기사보다 조금 더 어렵겠지~ 하는 생각을 했지만 정보보안기사는 단순히 기술 몇 개를 아는 수준으로 접근할 수 있는 시험이 아니었다.

네트워크, 시스템, 암호학, 법규까지 폭넓게 이해해야 했고, 각 영역이 서로 유기적으로 연결되어 있었다.

너와 내가 생각했던 것 보다 훨씬 까다로운 시험

정보보안기사는 국가기술자격증으로 과학기술정보통신부에서 주관하고 한국방송통신전파진흥원(KCA)에서 시행하는 국가자격 시험 및 그 자격증을 의미하며 보다 정확한 정보는 KCA 국가기술자격검정 사이트(https://www.cq.or.kr/qh_quagm01_020.do)에서 확인할 수 있다.

시험 과목이나 응시 요건만 보면 그리 복잡해 보이지 않지만, 실제 난이도는 결코 만만하지 않다.

공부를 시작하면서 웹 검색도 많이 해보고, 뉴스나 커뮤니티 글들도 찾아봤다.

인터넷에는 “정보보안기사는 합격률이 정말 낮다”, “기사 중에서도 상위권 난이도다”라는 이야기가 많았다.

실제로 최근 몇 년간 합격률을 찾아보니 평균적으로 10~20% 수준에 머무는 경우가 많았다.

숫자로 보니 괜히 겁이 나기도 했다.

나는 전자공학과를 졸업했고, IT 업계에서 꽤 오랜 시간을 보냈다. 그럼에도 불구하고 이 시험은 전공자라고 해서 쉽게 이해되는 시험은 아니었다. 특히 보안이라는 영역 자체가 이론과 실무가 다소 괴리가 있는 분야라, 개념을 제대로 이해하지 않으면 문제를 풀 수 없다는 느낌을 강하게 받았다.

게다가 40대가 넘어가면서 기억력이 예전 같지 않다는 것도 체감하게 됐다. 예전에는 한 번 보면 머릿속에 남던 내용이, 이제는 몇 번을 봐도 금방 잊혀졌다.

나만의 첫번째 노하우 또는 가이드는 결국 '반복'이었다

그래서 공부 방법을 바꿨다.

요령을 찾기보다는, 조금 무식해 보이더라도 확실한 방법을 택하기로 했다. 내가 세운 기준은 단순했다.

이론서를 최소 9번은 보자는 것이었다. 그런데 이쯤에서 왜 10번이 아닐까? 하는 생각을 할 수 도 있는데 실은 시험기간까지 10번을 다 볼 수 없었다. ^__^, 아무튼 다시 돌아가서 처음부터 끝까지 빠르게 훑는 1회독, 전체 구조를 이해하려는 2~3회독,

그리고 본격적으로 내용을 파고드는 4회독 이후의 과정까지 단계별로 접근했다.

이론서를 반복해서 보다 보니 신기하게도, 어느 순간부터는 책을 펼치지 않아도 특정 개념이 어느 페이지쯤 있었는지 떠오르기 시작했다. 문제집도 마찬가지였다. 모든 문제를 한 번씩 푸는 데서 그치지 않고, 이해가 안 되는 문제는 따로 표시해 두고 계속 반복해서 봤다. 정답을 외우는 것이 아니라, ‘왜 이 답이 나오는지’를 설명할 수 있을 때까지 붙잡고 늘어졌다.

아 그리고 문제집, 이론서는 어느것을 봐도 큰 차이는 없어 보이지만 조OO, 정OO 교수님이 쓰신 책으로 공부 했다.

강의는 너무 비싸서 따로 듣지는 못했지만 책만으로도 충분 했다고 생각한다.

물론 강의 까지 들을 수 있었다면 더 좋았을 수도 있었겠다는 생각을 했지만, 그래도 난 합격을 했으니 미련은 없다.

보안 분야가 이론적으로 학습한다고 모든 영역을 커버 할 수도 없고 나머지 부족한 부분은 따로 학습을 할 생각이다.

하지만 내가 한 공부 방법이 솔직히....효율적인 방법은 아니었을지도 모른다는 생각이 들었다.

요즘은 요약 노트, 인강, 단기 합격 전략 등 좋은 자료가 넘쳐난다. 하지만 내 나이와 상황에서는 이 방식이 가장 현실적이라고 느꼈다. 나에게는 빠르게 끝내는 공부보다, 천천히라도 확실하게 이해하는 공부가 필요했다.

두번째 노하우는 '산업기사는 꼭 함께 보기'를 권한다

공부를 하다 보면 “나는 기사만 볼 거야, 산업기사는 필요 없어”라고 말하는 사람들을 종종 보게 된다.

나 역시 처음에는 그렇게 생각했다. 하지만 기출문제를 풀다 보니 생각이 달라졌다. 요즘 정보보안기사와 산업기사는 문제 유형이 완전히 분리되어 있다기보다는, 산업기사 문제를 기반으로 기사 문제가 더 깊게 나오는 구조에 가깝다는 느낌을 받았다.

그래서 나는 정보보안산업기사도 함께 접수해서 시험을 봤다. 결과적으로 이 선택은 꽤 도움이 됐다.

산업기사 문제를 풀면서 기본 개념을 한 번 더 정리할 수 있었고, 기사 시험에서는 훨씬 덜 긴장한 상태로 문제를 풀 수 있었다. 일정과 체력에 여유가 있다면, 두 시험을 함께 준비해보는 것도 충분히 고려해볼 만하다고 생각한다.

세번째 노하우 기출문제와 참고 자료는 이렇게 활용했다

기출문제는 큐넷에서 제공하는 공식 자료를 기준으로 보고 여러 블로그와 카페를 찾아보며(블로그는 온계절님, 까페는 정일영님 주로 참고), 다른 수험생들이 정리해 둔 기출 분석 글들을 참고했다.

물론 모든 자료를 그대로 믿기보다는, 여러 글을 비교해보며 공통적으로 언급되는 부분 위주로 정리했다.

또 하나 도움이 됐던 것은 보안 관련 뉴스였다.(네이버에 보안뉴스라고 치면 처음 나오는 바로 그 사이트)

랜섬웨어, 개인정보 유출, 해킹 사고 같은 기사들을 그냥 넘기지 않고, ‘이게 시험과 어떤 부분에서 연결될 수 있을까’를 생각해보며 읽었다. 이런 과정이 이론을 이해하는 데 은근히 도움이 됐다.

돌아보면 정보보안기사 준비 과정은 단순히 자격증 하나를 따기 위한 시간이 아니었다.

보안이라는 분야를 다시 한 번 정리하고, 내가 어떤 부분이 부족한지를 솔직하게 마주하는 시간이기도 했다.

쉽지 않은 과정이었지만, 한 번에 합격했을 때의 만족감은 꽤 컸다.

지금 이 글을 읽고 있는 여러분... 정보보안기사 시험을 고민하고 있다면, 단기간에 끝내겠다는 생각보다는 자신에게 맞는 공부 방식을 찾는 데 조금 더 시간을 써보라고 말해주고 싶다.

그 방법이 나에게는 반복이 답이었고, 그 반복이 결국 합격으로 이어졌다.

마지막으로 이 시험은 포기하지 않으면 누구나 합격할 수 있는 시험이라는걸 꼭 기억하시기를 바란다.

필기시험

과목	주요 출제 내용	공부 시 참고 포인트
시스템 보안	운영체제 보안, 서버·클라이언트 보안 시스템 해킹(버퍼 오버플로우, 레이스 컨디션, 포맷 스트링, 기초 리버싱) 유닉스/리눅스 보안 설정(setuid, setgid, sticky bit) 패스워드 크래킹(john the ripper) 윈도우 보안 설정 악성코드 종류 및 특징 인공지능 보안	리눅스 권한 개념과 해킹 유형은 반복 출제 용어 정의 + 공격 흐름 이해 중요
네트워크 보안	네트워크 기본 이론 네트워크 기반 공격(스푸핑, 스니핑 등) 네트워크 방어 기술 IDS, IPS, ESM 등 보안 장비	공격 ↔ 방어 구조로 묶어서 이해 장비 역할 구분 필수
애플리케이션 보안	웹 보안, 전자상거래 보안 웹 공격 및 방어(XSS, SQL Injection, CSRF, SSRF) DNS 및 DB 공격/방어 소프트웨어 개발 보안	웹 취약점은 실기와 연계됨 공격 원인과 대응 방법 함께 정리
정보보안 일반	암호학 전반(대칭키, 공개키, 해시, 전자서명 등)	필기 과락의 핵심 구간 이해 위주로 최소 40점 확보 전략 추천
정보보안관리 및 법규	개인정보보호법 정보통신망법 전자서명법 신용정보법 등 정보보안 관련 법규	기사 전용 과목 실기 대비 시 조항 암기 필수

실기시험

구분	내용
시험 형태	단답형 12문제 × 3점 서술형 4문제 × 12점 실무형 2문제 중 1문제 선택 × 16점 총 17문제 / 100점
시험 시간	150분 (60점 이상 합격)
주요 출제 영역	시스템 해킹 및 윈도우·리눅스 보안 설정 네트워크 해킹 및 네트워크 보안 암호학 및 암호 기술 애플리케이션 보안, 웹 해킹, 아파치 웹 서버 보안 설정 주요정보통신기반시설 취약점 점검 및 보호대책 수립 침해사고 대응 및 분석(iptables, snort) 기초 악성코드 분석, 포렌식 정보보호계획 수립 및 위험분석 정보통신망법, 개인정보보호법, ISMS 인증심사 관련 법·고시·시행령 국내외 주요 보안 이슈
공부 전략	필기 개념을 실무에 적용하는 능력 중요 서술형 대비 손글씨 연습 필수 법규는 문장 단위 암기 필요

내가 블로그를 하게된 이유

everything0325 — Sat, 17 Jan 2026 16:56:04 +0900

내가 블로그를 시작하게 된 이유에 대해....
예전에도 짧게나마 몇 번 시도해본 적은 있었지만, 늘 바쁜 일상에 치이다 보면 자연스레 멀어지곤 했던 것 같다.

그러다 최근, 어느 늦은 밤 문득 이런 생각이 들었다. “나는 왜 기록하지 않을까?”

하루하루 업무를 하며 배우는 것들 내가 지금것 바쁘다고 지나치기만 하고 따로 정리하지 않았던 유용한 정보들이 분명히

있는데, 그 순간은 ‘이건 나중에 꼭 정리해둬야지’ 하고 넘기지만, 결국 다시 필요할 때면 기억은 흐릿하고 자료는 찾기 힘들었다.

이런 일을 몇 번 겪고 나니, ‘아, 이건 그냥 내가 글로 정리해서 남겨두자. 그리고 그 글이 혹시 누군가에게도 도움이 된다면 더할 나위 없겠다’는 생각이 들었다. 내가 언제나 필요한 정보가 있으면 인터넷을 검색 했던것 처럼...

나는 전자공학과를 나와 현재 IT 업계에서 일을 하고 있다.

이 분야는 정말 변화가 빠르다. 새로운 기술, 바뀌는 트렌드, 쏟아지는 정보들 사이에서 매일같이 배우고 적응하지 않으면

금세 뒤처질 수 있다는 긴장감이 있다. 그래서일까, 업무 외에도 꾸준히 기술 블로그나 해외 개발자 포럼, 관련 커뮤니티를 자주 찾아보게 된다.

이렇게 누군가 정성스럽게 정리해놓은 글들을 보며 참 많이 배웠다.

어떤 글은 내가 막혔던 기술적인 문제의 실마리를 주었고, 어떤 글은 진로에 대한 방향성을 제시해주기도 했다.

나도 언젠가는 이런 ‘도움이 되는 글’을 쓰고 싶다는 막연한 생각을 했던 것 같다.

그러다 최근, 정보보안기사 시험에 도전했고 다행히 합격할 수 있었다.

공부하면서 느낀 점이 정말 많았다. 단순히 기술적인 지식 외에도, 이 시험을 준비하면서 필요한 공부 전략, 시간 분배, 그리고 실제 필드와 어떤 차이가 있는지 등 실제적인 경험들이 많았다.

이건 꼭 정리해서 나중에 누군가에게 공유해야겠다고 마음먹었다. 그리고 그게 바로, 지금 이 글을 쓰게 된 계기가 되었다.

인터넷을 검색해보면 정보보안기사에 대한 자료는 많다.

커뮤니티에는 예상 문제, 기출 분석, 공부 팁 등도 정말 풍부하게 공유되어 있다. 하지만 막상 읽어보면 시험을 한 번이라도 치러본 사람이 쓴 글인지, 아니면 단순히 자료를 짜깁기한 것인지 알 수 없는 경우도 많다.

그래서 나만의 경험과 실제 느낀 점들을 중심으로, ‘한 사람의 진짜 이야기’를 전해보는 게 의미 있을 거라고 생각했다.

블로그는 나에게 있어 단순한 정보 공유의 공간이 아니라, 하나의 기록이다.

내가 어떤 길을 걸어왔고, 지금 어떤 생각을 하고 있으며, 앞으로 어떤 방향으로 가고 싶은지 스스로 확인해볼 수 있는 창이다.

가끔은 과거의 내가 써놓은 글을 다시 읽으며, ‘아 그때는 이런 생각을 했었구나’ 하고 웃게 되기도 한다.

이번에는 좀 다르게 해보려고 한다.

단순히 정보를 나열하는 것이 아니라, 내가 느낀 것, 고민했던 부분, 시행착오 등을 함께 담아보려 한다.

그게 오히려 더 진짜 ‘사람의 글’ 같고, 나답기도 하니까.

앞으로 정보보안기사 시험 후기를 비롯해, 내가 공부하고 있는 IT 분야의 여러 주제들을 하나하나 정리해서 남겨볼 생각이다.

때로는 개발 중 만난 오류 해결법, 때로는 커리어에 대한 고민, 또는 어떤 강의를 듣고 나서의 리뷰까지. 형식에 얽매이지 않고,

내가 쓰고 싶은 이야기를 꾸준히 써보려 한다.

이 글을 읽는 누군가가 있다면,

그리고 그 누군가가 IT에 관심이 있거나, 나처럼 공부 중이거나, 혹은 단순히 비슷한 고민을 하고 있다면,

내 글이 아주 작은 도움이라도 되었으면 좋겠다.
그리고 무엇보다, 나 자신에게도 도움이 되는 글이었으면 한다.

내가 걸어온 발자취가 고스란히 남겨진 블로그로 남기를 바라면서, 어제보다 오늘은 더 나은 내가 되기를 바라며 첫번째 글을 작성해 본다.

Just Do It

AI 시대 반도체보다 전기가 중요한 이유

AI와 전기의 연결고리, 그리고 우리가 준비해야 할 미래에 대해 이야기 하고 싶어서 오늘도 글을 작성해 보려고 합니다.

전기 없이 AI는 존재할 수 없다

일론 머스크가 달에 로켓을 쏘아 올릴려고하는 진짜 이유

그렇다면 우리는 지금 무엇을 해야 할까?

마무리하며

DDoS 분산서비스거부 공격

DoS와 DDoS의 차이, 개념부터 차분히 정리해보면

예매 시스템 예시로 이해해 본 DDoS 공격 구조

DDoS 공격 유형과 실제로 사용되는 방식들

개인정보 암호화 기술

개인정보 보호의 핵심, ‘암호화’ 기술에 대해 이야기 해보고 합니다.

암호화란 무엇일까요?

그렇다면 암호화가 중요한 이유는 무엇일까요?

왜 암호화를 하지 않을까요?

보안은 ‘비용’이 아니라 ‘신뢰’입니다

마무리하며, 정리해 보겠습니다.

가명정보 그 것이 궁굼하다~!

가명정보란 무엇인가? 법의 언어를 사람의 언어로 풀어보자

현실은? 제도와 현장의 간극이 크다

가명처리, 실제로는 어떻게 해야 할까?

나는 이런 생각을 하게 됐다

제도가 아닌 문화로 자리잡기를 바란다.

OSI 7Layers 이야기

OSI 7계층이란? 그냥 외워야 하는 게 아니더라...

각 계층은 어떤 역할을 하는 걸까? – 실무에서 느낀 예시로 설명

7. 물리 계층 (Physical Layer) – 실제 신호가 흐르는 층

6. 데이터 링크 계층 (Data Link) – 프레임 단위, 오류 제어

5. 네트워크 계층 (Network) – IP 주소, 라우팅

4. 전송 계층 (Transport) – TCP, UDP, 포트

3. 세션 계층 (Session) – 연결 유지와 종료

2. 표현 계층 (Presentation) – 암호화, 압축

1. 응용 계층 (Application) – 우리가 사용하는 실제 서비스

정보를 계층적으로 본다는 것의 의미

하고싶은 말!! – 인터넷 세상에서 '보이지 않는 흐름'을 읽는 힘

N/W 속도의 품질을 높이는 기술 QOS.

QoS란 무엇인가 – 인터넷 속도의 숨은 조력자

실제 기술은 이렇게 구성됩니다

1. Queue 관리 (대기열 관리)

2. 트래픽 셰이핑(Shaping)

3. 혼잡 회피 기술

4. QoS 보장 메커니즘

요즘은 '느려짐'보다 '최적화'의 관점으로

글을 마치며 – 기술은 결국 '느낌'에서 시작된다

XR, VR, MR 가상현실에 대해서..

XR이란 무엇인가 – 기술보다 먼저 느껴야 이해되는 개념

기술적 정의보다 중요한 건 '어떻게 쓰느냐'는 질문

체험을 통해 얻은 가장 큰 변화 – 기술을 무서워하지 않게 됐다

마무리!! XR은 체험할 때 진짜가 된다

AI 활용을 위한 프롬프트 사용방법

1. AI에게 ‘역할’을 부여하자

2. 질문의 맥락과 목적을 설명하자

3. 원하는 출력 형식을 명확히 지정하자

AI를 잘 쓰려면 ‘질문을 잘하자’

거짓말 하는 AI(환각증상)에 대하여...

‘모르는 걸 안다고 말하는’ AI, 그게 가장 위험하다

환각(Hallucination), 단순 오류가 아니다

결국, AI를 ‘지혜롭게 쓰는 능력’이 중요하다

AI는 ‘정답 기계’가 아니다

GPT, Copilot, Gemini, Claude을 비교해 보았습니다.

ChatGPT – 더 이상 설명이 필요 없는 대표 AI

Microsoft Copilot – 오피스에 스며든 AI 비서

Google Gemini – 검색 기반 AI의 강자

Claude – 조용히 강한, 윤리 중심 AI

AI는 도구이지만, 책임은 여전히 사람에게 있다

개발 방법론을 알아야 하는 이유

개발방법론, 결국은 ‘소통의 언어’다

디자인 원칙을 알면, 코드에 대한 생각이 달라진다

클라우드 보안인증(CSAP)

클라우드보안인증도의 평가및 인증 요약

개편된 사항으로는

평가절차는

인증대상은

클라우드(Cloud) 어디까지 알아보셨나요?

클라우드의 ‘당연함’ 뒤에 숨겨진 복잡한 구조들

직접 구축은 못 했지만, 충분히 느껴온 변화들

퍼블릭, 프라이빗, 그리고 그 사이 어딘가의 하이브리드

클라우드, 결국은 '기술'이 아닌 '환경'이었다

마지막 이론 정리

AI와 전기의 연결고리,
그리고 우리가 준비해야 할 미래에 대해 이야기 하고 싶어서 오늘도 글을 작성해 보려고 합니다.