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오픈소스와 AI 시대 : 혁신과 협력의 새로운 패러다임
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제38권 제1호 2025.03 p.8
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제38권 제1호 2025.03 pp.9-15
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오픈소스는 오픈과 소스의 합성어이다. 즉 소스를 오픈하는 모든 과정을 오픈소스라고 할 수 있다. 최근 딥시크를 중심으 로 AI 분야에서 오픈소스 논의가 한창이다. 과거에는 오픈소 스의 소스가 주로 소프트웨어를 의미했지만 현재는 AI 뿐만 아니라 반도체, 하드웨어 등 범위가 넓어지고 있다. ICT 기술 분야에서 오픈소스는 단순히 소스를 오픈하는 과정을 넘어 그 이상의 의미와 가치가 있다. 본 고에서는 최근 오픈소스의 영 역이 늘어나는 배경과 이유를 살펴보고 주요 기술 분야에서 오픈소스를 둘러싼 기업들간의 패권 전쟁 사례와 시사점을 살펴본다.
Khronos Group의 표준 동향 – 인공지능과 메타버스를 중심으로 –
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제38권 제1호 2025.03 pp.16-19
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Khronos Group은 2000년에 설립된 산업체 컨소시엄으로서 개방형 표준을 제정하고 있다. OpenGL을 비롯한 3차원 그래 픽스 표준을 포함하여 GPU를 포함하는 이종 컴퓨팅을 위한 프로그래밍 언어 표준, 3차원 어셋 파일 포맷 표준을 제정하고 있으며, 산업계에서 폭넓게 활용되고 있다. 최근에는 GPU가 중심이 되어 활용되는 인공지능과 메타버스 분야에서 요구되 는 표준화에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 논문에서는 인공 지능과 메타버스를 중심으로 하여 관련된 Khronos Group의 표준화 활동에 대해 살펴보고 그 전망에 대해서 고찰해 본다.
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제38권 제1호 2025.03 pp.20-30
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인공지능(AI) 에이전트의 급속한 발전은 소프트웨어 개발 전 반에 근본적인 변화를 예고한다. 특히, 월 500달러 수준의 소프트웨어 엔지니어 AI 에이전트를 제공한 Devin(2024) [1], 중급 엔지니어 업무가 AI로 대체될 가능성을 언급한 Meta(2025)[2], 신규 코드의 25% 이상이 이미 AI에 의해 작 성된다는 Google(2024)[3], AI 도입 후 엔지니어링 생산성 이 30%나 향상된 Salesforce(2024)[4], 그리고 월 최대 2만 달러의 전문 AI 에이전트를 준비 중인 OpenAI(2025)[5] 등 의 사례는 이러한 혁신이 현실화되고 있음을 방증한다. 본 논 문은 이처럼 부상하는 AI 에이전트 기술이 오픈소스 생태계의 거버넌스, 비즈니스 모델, 커뮤니티 협력 방식 등에 미칠 영향 과 새로운 가능성을 심층적으로 분석한다. 나아가 실제 오픈 소스 커뮤니티에서의 기여 사례를 검토함으로써, 인간 개발자 와 AI가 협력하여 문제를 해결하는 미래의 오픈소스 개발 모 델을 제안한다. 이를 통해 소프트웨어 개발자와 AI 엔지니어 가 맞이할 새로운 기회와 도전 과제를 명확히 파악하고, 오픈 소스의 미래를 준비하는 데 유용한 통찰을 제공하고자 한다.
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제38권 제1호 2025.03 pp.31-37
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최근 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) 기반의 고성능 AI 모델 활용이 확산됨에 따라 편향(Bias), 유 해 콘텐츠(Toxicity), 허위 정보(Misinformation), 개인정보 보호(Privacy), 악의적 활용(Malicious Use) 등의 위험 요소 가 주요한 사회적 문제로 대두되고 있다. 이러한 위험 및 안전 성을 평가하기 위해 다양한 AI 안전성 평가 프레임워크가 개 발되고 있으며, 대표적인 오픈소스 프레임워크로 Inspect, Moonshot, Dioptra, Garak 등이 있다. 본 논문에서는 특히 LLM 모델의 위험 및 안전성 벤치 마크에 특화된 Inspect와 Moonshot을 비교 분석하고, Moonshot을 활용한 LLM 안전성 평가 방법과 실제 수행 예 제를 제공하였다. 특히, MLCommons의 Ailuminate 등의 공개 데이터셋을 활용하여 프라이버시 침해, 악의적 활용 등 의 위험 평가를 수행한 예제를 제시하고, JSON 포맷으로 제 공되는 평가 결과의 분석 방안을 논의하였다. 마지막으로, AI 안전성 평가의 표준화 가능성을 검토하고, AI 위험 요소의 분류, 평가 데이터셋, AI 안전 평가의 자동화 등 국제 표준화된 평가 체계 구축의 필요성을 제안한다.
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제38권 제1호 2025.03 pp.38-45
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오소리 프로젝트는 국내 주요 기업 오픈소스 담당 실무자들의 자발적인 기여와 협력으로 만들어진 프로젝트이다. 각 기업이 오랜 기간 오픈소스 검증을 수행하며 축적된 데이터를 통합하 여 공개하고 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 함으로써 보다 투 명하고 신뢰성 있는 오픈소스 생태계 구축을 목적으로 한다. 본고에서는 오소리 프로젝트를 소개하고, 오픈소스 및 라이선 스 데이터를 통합하는 과정에서 효율적이고 확장 가능하며, 표준화된 방식을 적용하기 위해 수행한 주요 작업을 분석한 다. 특히, 데이터 구조 설계, 라이선스 의무사항 및 제약사항 의 유형화, 그리고 REST API 기반의 데이터 활용 방안을 중 점적으로 다루고, 오소리 프로젝트의 기여자와 사용자 확대를 위한 앞으로의 계획을 제시한다. 오소리 프로젝트는 기업뿐만 아니라 기관 및 개인 개발자들도 쉽게 접근할 수 있도록 오픈소스 데이터를 제공함으로써 오 픈소스 검증의 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 오소리 프 로젝트가 오픈소스 라이선스 검증 및 관리의 사실상 표준으로 자리 잡을 수 있기를 기대한다.
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제38권 제1호 2025.03 pp.46-52
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양자 네트워크 실험 환경을 구성하기 위해서는 고가의 양자 네트워크 장비 구입 및 극저온/진공과 같은 실험 환경을 유지 해야하는 문제가 발생한다. 그러나 오픈소스 기반의 시뮬레이 션을 활용하면 실제 실험 없이 다양한 조건에서 양자 네트워크 의 성능을 분석하고 실험할 수 있다. 그리고 오픈소스 기반의 시뮬레이션을 활용하면 양자 중계기 배치 최적화, 노이즈 분석, 신호 감쇠 예측 등이 가능하고, 양자 키 분배(QKD) 같은 보안 프로토콜의 성능을 검증, 새로운 양자 라우팅 및 네트워크 최적 화 기법을 연구할 수 있다. 그래서 본 논문에서는 오픈소스 기 반의 양자 네트워크 시뮬레이터 기술 동향을 살펴보고자 한다.
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