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'아키텍처'통합검색 결과 입니다. (23건)

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ETRI, 6G 지연 해결 "통신로직 신경 끄세요"

국내 연구진이 6G 통신 지연 문제를 해결했다. 네트워크 기능 개발자에 '보다 나은' 6G 모바일 서비스 개발 환경을 제공하게 됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 지난 주 핀란드 오울루에서 열린 '6G 심포지엄 스프링 2024' 전시회에서 '서비스 메시' 기술을 공개했다고 18일 밝혔다. 이 기술은 클라우드 환경의 가상화된 모바일 네트워크에서 발생하는 복잡한 통신 문제를 해결할 수 있는 6G 핵심 기술이다. 새로운 서비스 메시 구조 설계로 기존 네트워킹 절차를 80% 이상 줄여 통신 지연 문제를 대폭 개선했다. 왕복 24회 경유하던 네트워킹 스택 수를 4회로 줄였다. 6G 모바일 네트워크 "클라우드 네이티브 아키텍처로 진화" 6G 모바일 네트워크가 기존 4G 및 5G 전용 하드웨어 장비 구조에서 탈피 중이다. 모바일 네트워크 기능을 소프트웨어 형태의 서비스로 가상화해 클라우드 환경에서 개발, 배포, 실행, 관리하는 클라우드 네이티브 아키텍처로 발전하고 있는 것. 이에 따라, 다양한 언어와 환경에서 개발된 마이크로서비스 형태의 네트워크 기능을 클라우드 상에 배포해 운영된다. 사용자에게 모바일 서비스를 원활하게 제공하려면 이러한 마이크로 서비스들이 복잡한 제어신호를 빠른 속도로 주고받아야 한다. 그러나 기존 구조에서는 비효율적 통신 방식으로 인해 통신 지연이 불가피했다. 이 문제를 ETRI가 새로운 서비스 메시 구조 설계로 해결했다. 연구진은 기존 네트워크 기능 내에 혼재해 있던 비즈니스 로직과 통신 로직을 완전히 분리했다. 오픈 소스 원격 프로시저 호출 시스템(gRPC) 등 고속 통신 방식을 선택적으로 사용할 수 있도록 에이전트 구조를 채택했다. 이를 통해 모바일 코어네트워크 신호처리 성능을 80%가량 개선하는데 성공했다. 연구진은 "네트워크 기능 개발자가 모바일 서비스 핵심 기능 개발에만 집중할 수 있는 6G 개발 환경을 제공하게 됐다"며 "이 기술 개발로 개발자들이 네트워크 서비스 등록, 탐색, 연결, 인증과 같은 중복적이고 부가적인 통신 로직에 더 이상 신경을 쓰지 않아도 된다"고 설명했다. 모바일코어네트워크연구실 고남석 연구실장은 “ETRI의 서비스 메시 기술은 클라우드 네이티브 6G 모바일 네트워크 핵심 기술로 채택될 것으로 기대한다"고 말했다. 고 실장은 또 "과학기술정보통신부 차세대 통신 산업기술개발 사업을 통해 이 기술을 더 확장시켜 상용화해 나갈 계획"이라고 덧붙였다. 이 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원이 예산을 지원하는 '6G 네트워크 아키텍처 및 핵심 요소기술 국제 협력 연구'의 일환으로 수행됐다.

2024.04.18 09:57박희범

클라우데라, AI 시대 데이터 아키텍처 전략 발표

클라우데라는 'AI 시대의 데이터 아키텍처와 전략' 설문조사 결과를 1일 발표했다. 클라우데라의 의뢰로 파운드리에서 실시한 이 설문조사는 600명 이상의 데이터 분야 리더와 IT 의사결정권자를 대상으로 최신 데이터 아키텍처 현황과 함께 인공지능(AI)의 부상이 데이터 전략에 미치는 영향을 조사했다. 조사 결과에 따르면 IT 리더의 90%가 분석과 AI를 위해선 단일 플랫폼에서 데이터 라이프사이클을 통합하는 것이 매우 중요하다고 답했다. 생성형 AI가 점차 대중화됨에 따라 신뢰할 수 있는 데이터 확보도 중요해지고 있다. AI 인사이트는 훈련한 데이터에 의해 결정되기 때문이다. 설문조사에 따르면 응답자들은 데이터의 품질과 가용성(36%), 확장성과 구축(36%), 기존 시스템과의 통합(35%), 변경사항 관리(34%), 모델 투명성(34%)으로 인해 AI 여정에 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 많은 기업이 AI에 투자하고 있지만 해결해야 할 근본적인 문제는 여전히 존재하는 것을 유추할 수 있다. 아바스 리키 클라우데라 최고 전략 책임자(CSO)는 “비즈니스 혁신과 고객 지향 디지털, AI 지원 솔루션을 구축하려는 기업이 늘어나면서 하이브리드와 멀티클라우드 전략 채택이 늘어나고 있다”며 “이로 인해 LOB, 기능 단위, 비즈니스 애플리케이션, 실무자 팀 전반에 걸쳐 데이터가 무질서하게 축적되는 '데이터 스프롤', 설계 한계를 뛰어넘는 '아키텍처 오버런'이 발생한다”고 설명했다. 그는 “AI를 효과적으로 활용하기 위해 기업은 표준화된 사용 사례 중심의 데이터 아키텍처와 플랫폼을 설계, 구축해 서로 다른 팀들이 데이터의 위치에 관계없이 '모든 데이터'를 활용해야 한다”고 밝혔다. 설문조사에 의하면 효과적인 AI를 구축하고자 하는 기업이 기본적으로 갖춰야 할 세 가지 필수 요소는 ▲비즈니스 전략에 기반한 최신 데이터 아키텍처 ▲데이터 통합 관리 ▲다양한 기능을 가진 안전한 데이터 플랫폼이다. 첫번째 필수 요소는 비즈니스 전략에 기반한 최신 데이터 아키텍처다. 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 모두에서 원활하게 작동하는 단일 데이터 플랫폼은 이 요소의 핵심이다. 최신 데이터 아키텍처의 이점에 대해 응답자가 가장 많았던 답변은 데이터, 분석 프로세스 간소화(40%)였고 두번째로 많았던 답변은 모든 유형의 데이터를 유연하게 처리할 수 있는 유연성 확보(38%)다. 두번째 필수 요소는 데이터 통합 관리다. 오늘날의 기업은 유연하고 확장 가능한 클라우드 관리 기술을 요구한다. 이러한 기술은 정보를 인사이트로 전환할 수 있는 툴을 제공한다. AI 모델 개발에 필요한 종단간 데이터 관리를 방해하는 요소로 응답자들은 데이터의 양과 복잡성(62%), 데이터 보안(56%), 거버넌스 및 규정 준수(52%)라고 답했다. 마지막 필수 요소는 다양한 기능을 가진 안전한 데이터 플랫폼이다. 데이터, 분석 전략으로는 온프레미스와 퍼블릭 클라우드 환경 모두 관리할 수 있는 하이브리드 데이터 관리 방식이 주로 쓰인다. 응답자의 93%는 '데이터, 분석을 위한 멀티클라우드/하이브리드 기능은 기업이 변화에 적응하기 위한 필수 요소'라고 답했다. 리키 CSO는 “기업은 비용 효율적 데이터 전략을 통해 최고의 성과를 달성하고 AI 이니셔티브를 강화하길 원한다”며, “데이터를 최대로 활용하고자 하는 기업은 최신 플랫폼과 AI 아키텍처를 신속하게 구축해야 한다”고 밝혔다. 그는 “클라우데라는 하이브리드 멀티클라우드 데이터 플랫폼으로 고객이 어디서나 데이터를 사용할 수 있도록 한다"며 "이로써 데이터와 AI 관련 문제를 해결할 수 있다”고 강조했다.

2024.04.01 08:50김우용

스테이블디퓨전3 미리보기 공개

텍스트-이미지 모델 '스테이블 디퓨전'의 세번째 버전이 초기 미리보기로 공개됐다. 품질 및 철자 기능 향상, 다중 주제 프롬프트 등이 특징이다. 22일(현지시간) 스태빌리티AI는 차세대 텍스트-이미지 모델 '스테이블디퓨전 3' 초기 미리보기를 발표했다. 사용을 원하는 경우 미리보기 대기자명단에 등록해 이용할 수 있다. 접근권한을 얻게 되면 디스코드 서버 초대 메일을 받게 된다. 스테이블디퓨전은 2022년 2.0 버전 공개로 이미지 생성 AI 모델의 획기적 진보를 보여줬다. 세번째 버전은 기존 아키텍처와 달리 디퓨전 트랜스포머 아키텍처와 플로우 매칭을 결합했다. 디퓨전 트랜스포머 아키텍처는 일반적으로 사용되는 U-Net 백본을 트랜스포머로 대체해 이미지 디퓨전 모델을 훈련한다. 이 방식은 효율적으로 확장하고 더 높은 품질의 이미지를 생성할 수 있다. 플로우 매칭은 랜덤 노이즈에서 구조화된 이미지로 원환하게 전환하는 방법을 학습해 이미지를 생성하는 AI 모델을 만드는 기술이다. 스테이블디퓨전3는 이전 모델보다 더 나은 성능과 품질로 이미지를 만들어낸다. 한 프롬프트에 여러 주제를 넣을 수 있다. 철자 생성의 정확도도 더 높아졌다. 스테이블디퓨전3의 크기는 다양하다. 8억에서 80억개의 매개변수를 제공한다. 스테이블디퓨전은 기본적으로 오픈소스 라이선스를 따른다. 모델의 소스코드에 접근할 수 있고 미세조정이 가능하다. 현재 스테이블디퓨전3의 소스코드와 기술문서는 공개돼 있지 않다. 회사측은 미리보기 단계에서 성능과 안정성을 개선할 것이라고 밝혔다.

2024.02.23 10:43김우용

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