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가치사슬

· 약 2분

가치사슬 개념

value-chain

  • 고객에게 가치를 제공함에 있어 마진을 극대화하기 위한 일련의 활동, 기능, 프로세스

구성

주요활동

  • 운영
  • 물류
  • 마케팅
  • 서비스
구분ERPMESSCMCRM
목적전사지원생산관리물류/공급망관리고객관리
대상전사활동공정유통고객
활동전사자원통합통합 생산공급망 최적화마케팅, 서비스
가치사슬주요+보조주요주요주요
신기술DX디지털트윈빅데이터O2O

보조활동

  • 기업 인프라
  • 인적 자원 관리
  • 기술 개발
  • 조달

분석 단계

  • 가치사슬 활동 분류, 분석
  • 가치 파악 및 비용 정의
  • 경쟁사 가치사슬 벤치마킹
  • 경쟁 우위 확보 및 기회 파악

고려사항

  • ESG 목표 지원
  • 효율화, 자동화

참조

ISMS-P

· 약 2분

ISMS-P 개요

정보보호 및 개인정보보호를 위한 일련의 조치와 활동이 인증기준에 적합한지 인증하는 제도

법적 근거

  • 정보통신망법 제 47조
  • 개인정보 보호법 제 32조 2

인증 체계

  • 정책기관: 과기정통부, 개인정보보호위원회
  • 인증기관: 한국인터넷진흥원(KISA), 금융보안원(FSI)
  • 심사기관: 한국정보통신진흥협회(KAIT), 한국정보통신기술협회(TTA), 개인정보보호협회(OPA), 차세대정보보안인증원(NISC)

인증 기준

1. 관리체계 수립 및 운영

  • 관리체계 기반마련
  • 위험관리
  • 관리체계 점검 및 개선
  • 관리체계 운영

2. 보호대책 요구사항

  • 정책, 조직, 자산관리
  • 인적보안
  • 외부자보안
  • 물리보안
  • 인증 및 권한관리
  • 접근통제
  • 암호화
  • 정보시스템 도입 및 개발 보안
  • 시스템 및 서비스 운영 관리
  • 시스템 및 서비스 보안 관리
  • 사고 예방 및 대응
  • 재해복구

3. 개인정보 처리단계별 요구사항

  • 개인정보 수집 시 보호 조치
  • 개인정보 보유 및 이용 시 보호조치
  • 개인정보 제공 시 보호조치
  • 개인정보 파기 시 보호조치
  • 정보주체 권리 보호

참조

가트너 10대 전략 기술 트렌드 2024

· 약 4분

가트너 10대 전략기술 개요

트리즘, 위협관리, 지속가능 기술 플랫폼엔지니어링, AI증강개발, 산업클라우드 지능형앱, 생성형AI 보편화, 증강-연결인력 기계고객

1. AI TRiSM

  • AI Trust, Risk and Security Management
  • AI 모델 거버넌스, 신뢰성, 공정성, 견고성, 효능 및 데이터 보호 정책과 도구들을 준비한 상태에서 운영

2. 지속적인 위협 노출 관리

  • CTEM: Continuous Threat Exposure Management
  • 기업의 보안 위협을 지속적으로 평가하고 관리
  • 선제적 정보보안 대책

3. 지속가능한 기술

  • Sustainable Technology
  • ESG, 생태 균형, 인권 존중
  • 재생에너지, 추적성, 효율성

4. 플랫폼 엔지니어링

  • Platform Engineering
  • SW 제공, 수명주기 관리 위한 내부고객용 플랫폼 구축 및 운영

5. AI 증강 개발

  • AI-Augmented Development
  • 개발, 테스트시 생셩형 AI, 머신러닝과 같은 AI 적용 개발 도구 활용

6. 산업 클라우드 플랫폼

  • ICP: Industry Cloud Platform
  • 특정 산업 분야에 맞춤형 솔루션을 제공하는 전문 클라우드 플랫폼

7. 지능형 애플리케이션

  • Intelligent applications
  • AI를 기반으로 사람과 기계에 자율적으로 반응할 수 있는 프로그램

8. 보편화된 생성형 AI

  • Democratized Generative AI
  • 사전 학습모델, 클라우드 컴퓨팅, 오픈소스의 결합으로 생성형 AI가 보편화되면서 전 세계 사람들이 모델에 접근 가능

9. 증강-연결된 인력

  • Augmented-Connected Workforce
  • 회사로부터 디지털 도구로 모니터링 및 업무를 하는 노동자

10. 기계 고객

  • Machine Customers, Custobot
  • 기계가 인간을 대신해서 자율적으로 제품이나 서비스 주문 및 결제

AI TRiSM

1-1. 설명 가능성, 모델 모니터링

  • xAI, Explainability / Model Monitoring
  • AI 알고리즘의 설명 가능성 확보하고 신뢰할 수 있게 하는 것
  • AI 모델 성능 모니터링으로 프로세스 효율적 개선 가능

1-2. 모델옵스

  • ModelOps
  • AI 모델의 재조정, 재학습, 재구축 지원
  • AI 기반 시스템 개발, 운영, 유지보수의 무중단 프로세스
  • AI 거버넌스와 라이프사이클 관리

1-3. AI 어플리케이션 보안

  • AI Application Security
  • AI 적대적 공격 방어 및 위협 탐지, 안정적 프로세스 보장

1-4. 개인정보보호

  • Privacy
  • 데이터 보호, GDPR 준수
  • 개인정보 비식별화를 넘어 합성 데이터, 허위 데이터 사용

참조

개인정보 보호법 2차 시행령 개정사항

· 약 4분

법적 근거

개인정보 보호법 및 시행령 2차 개정사항 안내서 및 현장설명회 자료

주요 변경사항

보호수준평가, CPO 자격요건, 손해배상책임 대상, 국외 개인정보 처리방침

구분기존내용변경내용
공공기관 개인정보 보호수준 평가진단 결과의 법적 근거 미비, 평가 절차와 대상 선정 기준 부재평가 절차와 기준 명확화, 법적 근거 신설, 결과 공개 및 연간 평가 실시
개인정보 보호책임자 제도 개선CPO 자격 요건과 협의회 부재CPO 자격 요건 강화, CPO 협의회 신설로 협력 강화
완전자동화 결정에 대한 정보주체의 권리AI 결정에 대한 정보주체 권리 미규정AI 결정에 대해 설명 요구 및 권리 거부 가능 근거 마련
손해배상책임 보장 의무대상 확대손해배상책임 이행 의무 대상 제한적의무 대상을 모든 개인정보처리자로 확대, 매출액 및 보유량 기준 정비
고유식별정보의 관리실태 정기조사불규칙적 조사로 관리 미흡관리실태 정기조사 주기 3년으로 명확화, 관리 강화
국외 수집·이전 개인정보 처리방침 공개국외 이전 개인정보 처리방침 비공개국외에서 수집하거나 이전하는 개인정보 처리방침 공개 의무화

CPO

실무4년, 박사2년, 개인정보 거버넌스

구분기존 요건개정 요건
자격 요건명확히 정의되지 않음개인정보보호, 정보보호, 정보기술 경력 합쳐 총 4년 이상,
개인정보보호 경력은 최소 2년 이상 필요
학위 인정학위 취득에 따른 경력 인정 규정 없음- 박사학위: 개인정보보호 경력 2년 인정
- 석사학위: 개인정보보호 경력 1년 인정
- 학사학위: 개인정보보호 경력 6개월 인정
업무 범위일반적인 개인정보 보호 업무- 개인정보 보호 계획 수립 및 시행
- 개인정보 처리 실태 조사 및 개선
- 불만 처리 및 피해 구제
- 내부 통제 시스템 구축
- 개인정보 보호 교육 계획 수립 및 시행
독립성 보장독립성 보장에 대한 명확한 규정 없음개인정보처리자는 CPO가 업무를 독립적으로 수행할 수 있도록 지원, 업무 수행 중 불이익 주지 않아야 함

리먼(Lehman)의 소프트웨어 진화 법칙

· 약 3분

I. 개요

가. 개념

  • 대부분의 소프트웨어가 존재하는 동안 변경이 일반적이며, 지속적으로 유지되기 위해 준수해야하는 법칙

나. 필요성

  • SW 변화의 특성을 이해하여 유지보수, 변경관리, 형산관리, 품질 통제의 중요 모델로 반영할 수 있으므로 효과적인 유지보수 및 변화관리 가능.

II. 핵심요소, 적용방안

가. 핵심요소

구분법칙내용
완전유지관리조직적 안전성평균 유효한 글로벌 작업률은 제품 수명 기간동안 변하지 않음
완전유지관리지속적인 성장사용자를 만족시키기 위해 기능적 성장 필요
적응유지관리지속적인 변화SW는 지속적으로 적응하고 변화해야함
적응유지관리자기 규제시스템 진화는 제품의 배포와 프로세스 측정으로 자체 조절됨
적응유지관리피드백 시스템진화 프로세스는 다중 레벨, 다중 에이전프 피드백 시스템이여야함
수리유지관리품질 저하변경이 엄격하게 유지 관리되고 적응하지 않으면 품질 감소
예방유지관리증가하는 복잡성시스템이 발전할 때 관리하지 않으면 복잡성 증가
예방유지관리친숙도 보존사용자는 만족스러운 진화가 될 수 있게 내용과 행동을 숙달해야함

기출

  • 129/2/4

웹 3.0

· 약 2분

웹 3.0의 개요

개념

웹 2.0웹 3.0
참여소유
공유융합
개방개인화

시멘틱 웹 기반으로 웹 페이지의 내용을 이해하고, 개인 맞춤 정보를 제공하는 웹 기술

배경

  • 웹2.0의 글로벌 플랫폼 기업들에 데이터가 집중됨
  • 중앙집중화된 플랫폼이 멈출 시 일상 마비

핵심요소

요소기술비고
컨텐츠 소유권NFT디지털켄텐츠 소유권 주장 가능
탈중앙화블록체인중앙기관 없는 분산 원장
개인화서비스AI사용자 맞춤형 데이터 제공
확장된 미디어 인터페이스메타버스현실-가상 융합 공간 제공

변화

  • 탈중앙 자율조직 DAO 출현
  • 블록체인과 AI로 웹 구조 혁신
  • 웹 활동으로 코인, 토큰 보상

기출

  • 130/4/5

참조

음성 데이터 마이닝

· 약 2분

I. 마이데이터의 개요

가. 개념

개인정보 전송요구권을 통해 내 데이터를 능동적으로 관리하고 활용하는 서비스

나. 목적

마이데이터 사업자의 수익창출, 고객 락킹, 빅데이터 수집 및 맞춤형 추천 서비스 제공을 위해 필요.

II. 제공범위 및 활성화 방안

가. 제공 범위

산업제공범위
은행거래내역, 대출내역 등
보험주계약, 보험료 납입내역 등
금융투자주식 보유수량 등
카드결제내역, 포인트 등
통신통신료 납부, 소액 결제내역 등
공공세금 납입 증명 등

나. 활성화 방안

구분내용비고
제도적산업 확대 가이드 구성
마이데이터 사업자 지원 확대
-
기술적데이터 전산화, 표준화
보안 기술 연구 지원
-
관리적데이터 주권 홍보 강화
기존 사업자들의 개선 사항반영
-

사업자 불신, 정보제공 거부감, 사용자 인식부족 등을 저해요인을 없애기 위해 서비스 신뢰성 확보 및 홍보 필요.

기출

  • 128/2/4

대체 불가능 토큰

· 약 2분

I. NFT 개요

  • 개념

    • 블록체인을 활용해 디지털 콘텐츠를 포함한 자산의 원본성을 보장하고 소유권을 주장할 수 있게 하는 가상 토큰
  • 배경

    • 온라인 및 메타버스 내에서 생성된 컨텐츠를 위한 저작권 증명을 위해 필요.

II. NFT 구성

구분구성요소비고
표준 프로토콜ERC-721NFT
표준 프로토콜ERC-1155다중 토큰
기술요소NFT Contract스마트 계약
기술요소NFT Metadata컨텐츠 태그
기술요소NFT MintNFT 발행
기술요소IPFSNFT 미디어 데이터 저장

III. NFT 비교

구분FTNFT
토큰 정보토큰 이름 및 약어고유 정보
상호 교환성OX
분할성OX
활용송금, 물품 구매자산 소유권

기출

  • 130/4/1

퍼블릭, 프라이빗, 하이브리드 블록체인

· 약 2분

I. 블록체인 개요

  • 개념
    • 탈중앙화된 P2P 네트워크를 기반에 합의알고리즘을 통해 무결성을 제공하는 분산 원장 기술
  • 배경
도입기발전기확산기정착기
디지털자산스마트 계약프로토콜암호화폐/결제
거래 결제지분증명인터페이스블록체인 기반 서비스 확대
비트코인 탄생이더리움 탄생알트코인 탄생-
PublicPrivateHybrid융복합

II. 구성

III. 적용방안

구분적용효과적용방안
공공투명성 확보토지대장, 투표, 전자시민권 등
금융거래비용 절감환전, 송금, 증권, 지급 등
민간가시성 확보물류, 유통, 공급망관리 등
민간지적재산보호개인 컨텐츠, 음악, 영상 등

기출

  • 126/2/5

음성 데이터 마이닝

· 약 2분

I. 음성 데이터 마이닝의 개요

가. 음성 데이터 마이닝의 개념

음성 신호나 데이터를 기계적으로 처리하여 화자의 의견, 감정에 대한 정보를 도출하는 과정

나. 음성 데이터 마이닝 배경

HMI (Human Machine Interface)가 기존의 텍스트에서 음성으로 변화하고 있고, 톤과 인토네이션의 차이로 같은 문장이라도 화자의 감정을 파악이 가능해짐.

II. 구조, 핵심요소, 적용방안

가. 구조 (구성도, 개념도)

음성/영상 --> 음성인식(STT) --> 데이터전처리 --> 토큰화 --> 특징 추출 --> 데이터 분석

나. 핵심요소

구분내용비고
처리기술STT, Media Codec, ADC-
분석기술데이터 분석 인프라
시계열 분석 알고리즘
감정 분석 알고리즘
상황인지 컴퓨팅
-

III. 적용 방안

구분내용비고
공공대국민 소통 채널 확대
디지털 취약계층 배려 환경 구성
-
기업회의록 생성 자동화
무인화 고객센터
AI 경쟁력 강화
-
민간실시간 번역 제공
비대면 원격 진료 기반 마련
IoT 기기 제어
-

IV. 성공 포인트

  • 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 온디맨드 방식의 데이터 분석/처리로 비용 절감

기출

  • 130/4/1