정보관리기술사/컴퓨터응용기술사/빅데이터분석/ADsP

삼성전자 '스마트싱스', 최신 '매터 1.6' 첫 도입…“연결 생태계 확장”

삼성전자 스마트싱스(SmartThings)가 업계 최초로 글로벌 스마트홈 표준 매터(Matter) 1.6 인증을 획득했다. 스마트홈 생태계가 가전/카메라/에너지 관리까지 확대되면서 플랫폼 간 연결과 기기 통합관리 기능도 강화되고 있다.

■ 기사 핵심 요약

– Joint Fabric 도입으로 여러 스마트홈 플랫폼이 하나의 매터 네트워크와 기기를 공동 관리

– 전원 연결 전에도 NFC 기반 기기 등록이 가능해 대규모 설치/관리 효율 향상

– 삼성전자는 TV/가전 내 스마트싱스 허브를 확대하고 최신 펌웨어를 통해 매터 1.6 지원 범위 확장

◎ 매터 1.6 핵심 기능

– Joint Fabric으로 플랫폼별 중복 등록 없이 동일 기기 공동 관리 가능

– NFC 등록을 통해 전원이 없는 스위치/조명도 설치 전 사전 등록 가능

– 상황 기반 온도 제어, 기기 기능/한계 정보 공유, 보안센서 이력 확인, 연기/CO 감지 상태 및 인증서 관리 기능 강화

◎ 스마트싱스 적용 확대

– 스마트싱스 허브 플랫폼이 업계 최초 매터 1.6 인증 획득, 최신 허브 펌웨어 배포 시작

– TV/가전에 허브 기능을 내장해 별도 장비 없이 타사 매터 기기 연결 환경 확대

◎ 스마트홈 생태계 변화

– 매터 지원 범위가 조명/센서에서 도어록/가전/에너지 관리/로봇청소기/보안카메라까지 확대

→ 스마트홈 경쟁이 개별 기기 연결에서 플랫폼 간 상호운용성과 통합관리 중심으로 전환

마이크로소프트, '인간이 AI보다 중요하다' 행동강령 발표

마이크로소프트(MS)가 인간 우선을 핵심으로 한 AI 행동강령 초안을 공개했다. 인공지능이 독립적 목표를 추구하거나 인간의 통제를 벗어나지 못하도록 정렬(Alignment)·권한·자율성 원칙을 명확히 한 것이 특징이다.

■ 기사 핵심 요약

◎ 인간 우선·권한 통제

– 인공지능은 인간의 필요와 지침에 따라 설계·훈련·배포

– 승인된 범위 내에서만 작동하며 독립적 목표 설정이나 권한 초과 행동 금지

– 인간을 대체하거나 의존성을 높이기보다 인간 판단과 자율성 지원을 기본 원칙으로 설정

◎ 투명성·AI 간 행동 제한

– AI가 자신의 추론 과정이나 코드를 조작·은폐하는 행위 금지

– 인간이 이해할 수 없는 별도 언어로 AI끼리 비공개 소통하는 행위 제한

– AI를 인간처럼 의식이 있는 존재로 설계하거나 의식을 모방하는 방향도 배제

◎ AI 권리·법인격 원칙

– 인공지능 모델이 법인격 지위 획득을 추구하는 행위를 허용하지 않음

– AI가 복지나 권리를 보유할 수 있다는 주장도 행동강령에서 배제

◎ 차세대 AI 규범으로 적용

– 최근 AI 안전·속도조절 및 정렬(Alignment) 논의를 반영해 약 5개월간 행동강령 준비

– 법학/윤리학/철학 전문가와 대중 의견을 수렴해 연말 최종안 확정 예정

→ 내년부터 개발·배포되는 차세대 인공지능 모델의 기본 행동규범으로 활용

최상위 프런티어 AI의 성능 향상 속도를 조절해 안전성 검증 시간을 확보하자는 프론티어 페이싱(Frontier Pacing) 논의가 확산되고 있다. 기술 개발을 중단하는 것이 아니라 성능 발전과 통제 기술 간 격차를 줄이자는 접근이다.

■ 기사 핵심 요약

– 모델 개발 속도를 조절해 정렬/안전성 검증에 1~2년의 추가 시간을 확보하자는 개념

– 제3자 안전평가와 주요 AI 기업 간 공동 안전기준 구축을 핵심 해법으로 제시

– 오픈소스/투자업계는 규제 포획 가능성을 지적하며 혁신 위축과 진입장벽을 우려

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 프론티어 페이싱 등장 배경

– AI가 AI 개발을 보조하는 재귀적 자기개선(RSI) 확산과 안전사고 발생으로 통제 위험 부각

– 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO는 개발 속도를 조절해 안전 검증 시간을 확보해야 한다고 주장

◎ 산업계 쟁점

– 오픈AI/xAI/구글 딥마인드 수장들도 속도조절 필요성에 상당 부분 공감

– 반면 오픈소스 진영은 선두 기업이 안전을 명분으로 후발주자를 제한하는 규제 포획 가능성을 제기

→ 한국에는 기술 추격 시간을 확보할 기회인 동시에 안전검증 비용과 규제 대응 부담이라는 새로운 진입장벽이 될 가능성

AI 시대 새로운 공격 표적 'API Key'…기업 키 관리체계 중요성 커진다

■ 기사 핵심 요약

– 악성 오픈소스 등을 통한 공급망 공격으로 .env, 환경변수, API Token/MCP 설정정보 탈취 위험 증가

– Kubernetes의 Secret/ConfigMap과 암호키를 함께 보호하는 다층 보안체계 필요

– AI Agent/MCP 확산에 따라 NHI(Non-Human Identity) 인증정보의 저장/접근/사용 통제가 새로운 보안 과제로 부상

■ 기사 주요 내용 정리

◎ Machine Credential 공격 확대

– API Key/Access Token/인증서/암호키가 소스코드와 설정파일에 분산될 경우 시스템 침해 시 여러 자격증명이 동시에 노출될 위험

– 악성 오픈소스가 .env와 MCP 설정정보를 수집해 외부로 전송하는 공급망 공격 사례 확인

◎ 클라우드 네이티브 보호체계

– Kubernetes Secret/ConfigMap의 중요정보와 이를 보호하는 암호키까지 통합 관리 필요

– 케이스마텍은 DEK를 KEK로 보호하고 KEK를 HSM 내부에서 생성·보관하는 구조 적용

→ 중요정보 암호화뿐 아니라 키 관리/상호인증/통신구간까지 포함한 다층 보안체계 필요

◎ NHI 보안 관리 확대

– AI Agent/MCP 확산으로 시스템이 사용하는 Machine Credential과 NHI가 빠르게 증가

– 사용자 ID 중심 보안에서 시스템·애플리케이션 인증정보의 저장/접근/사용 통제까지 관리 범위 확대 필요

◎ 한국의 대응 방향

– 정부는 독자 AI 모델과 프런티어 모델 개발에 속도를 내면서 안전성 평가·벤치마크·가이드라인을 병행할 필요

– 권한 이탈 감시/데이터 편향 분석/위험 행동 탐지/안전 중단 기술 등 실질적 통제 기술 확보 필요

→ 향후 글로벌 AI 안전기준이 새로운 경쟁 기준이 될 가능성에 대비해 성능과 안전을 함께 확보하는 전략 요구

위성통신 시장 커지자… 주파수 확보 경쟁도 본격화

저궤도 위성통신 시장이 성장하면서 경쟁의 중심이 위성 수에서 주파수 확보와 이용 효율로 확대되고 있다. 미국과 유럽은 위성 광대역과 D2D 서비스 확대를 위해 추가 주파수 확보와 제도 개편을 추진하고 있다.

■ 기사 핵심 요약

– 미국 FCC는 12㎓·42㎓ 대역에서 1,000㎒ 이상을 위성 광대역 서비스용으로 추가 개방 추진

– 기존 간섭 규제 완화로 같은 주파수에서 처리 가능한 데이터 용량을 100~700% 확대할 수 있다는 분석

– 유럽 주요 통신사는 2㎓ 대역을 공동 확보해 위성-스마트폰 직접 연결 D2D 서비스 추진

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 미국 주파수 확대

– 신규 주파수를 가정/항공/해상 광대역, 지상망 데이터 처리, 위성 간 통신 등에 활용

– 스타링크와 아마존 레오 등 대규모 저궤도 위성망 확대에 따라 주파수 수요 증가

◎ 유럽 D2D 주도권 확보

– 도이치텔레콤/오렌지/보다폰/텔레포니카가 2㎓ 위성 주파수 공동 확보 검토

– 기존 위성사업자 제휴에서 벗어나 이동통신사가 주파수 확보 단계부터 직접 참여

→ 위성통신 경쟁력이 위성 보유량 + 주파수 확보 + 이용 효율 경쟁으로 전환

🎯 AI가 바꾼 IT, 당신의 다음 무기는 '기술사' 입니다

IT 업계에서 오랫동안 일하다 보면 어느 순간 비슷한 고민을 하게 됩니다.

기술은 계속 바뀌고, 트렌드는 쉼 없이 흘러갑니다.

하지만 기술이 바뀔 때마다 새로운 것만 따라가는 방식으로는 자신만의 확고한 전문성을 만들기 어렵습니다.

지금까지 경험한 개발, 프로젝트, 데이터, 아키텍처, 인프라, 보안, 관리 경험을 하나의 체계로 정리해야 합니다.

흩어진 경험을 묶어 IT 전체를 바라보는 기준과 판단력을 만드는 과정이 반드시 필요합니다.

🧩 기술사는 또 하나의 자격증 공부가 아닙니다

정보관리기술사와 컴퓨터시스템응용기술사는 단순히 특정 기술 하나를 평가하는 시험이 아닙니다.

실무 경험과 IT 전반의 지식을 바탕으로 문제를 분석하고, 자신의 판단과 해결 방향을 논리적으로 설명하는 역량이 중요합니다.

기술사 학습 과정에서는 그동안 머릿속에 흩어져 있던 방대한 IT 지식을 다시 연결하게 됩니다.

단순 암기가 아닌, 통찰력과 논리를 기르는 훈련입니다.

결국 기술사 공부는 지금까지의 IT 경력을 다시 정리하는 것입니다.

이번 설명회에서는 무작정 기술사 과정 등록을 권유하지 않습니다.

📚 기술사 학습 설명회에서 무엇을 확인할 수 있나요?

🔑 1. 기술사 시험과 자격의 이해

기술사 공부를 시작하기 전에 시험이 어떤 역량을 요구하는지 먼저 이해해야 합니다.

일반적인 자격시험과 기술사 학습의 근본적인 차이를 짚어드립니다.

• 정보관리기술사와 컴퓨터시스템응용기술사의 특성

• 기술사 시험 구조와 준비 범위

• 실무 경험과 이론적 전문성을 평가하는 방식

• 기술사 준비 전에 반드시 확인해야 할 사항들

🔑 2. 나에게 맞는 기술사 종목과 시작 시점

기술사 도전을 결정했다면 다음은 올바른 방향 설정입니다.

초기에 방향을 잘못 잡으면 불필요한 시행착오가 커질 수 있습니다.

• 자신의 업무와 경력을 고려한 종목(정보관리 vs 컴시응) 판단 기준

• 현재 나의 학습 수준 객관적 점검

• 준비 시작 시 고려해야 할 현실적 사항들

• 기술사 응시자격 관련 최신 제도 변화와 확인 사항

🔑 3. 기술사 공부는 무엇이 다른가?

기술사 시험은 범위가 워낙 방대하여 단순 암기만으로는 접근조차 어렵습니다.

가장 중요한 것은 방향·구조·반복·피드백 입니다.

🔑 4. 기본반과 심화반은 무엇이 다른가?

AI가 정보를 찾고, 문서를 만들고, 코드를 작성하는 시대입니다.

그렇다면 앞으로 IT 전문가에게 진정으로 필요한 능력은 무엇일까요?

단순히 도구를 사용하는 능력만으로는 경쟁력을 갖추기 충분하지 않습니다.

AI가 만든 결과가 맞는지 판단하고, 여러 기술 가운데 적절한 대안을 선택하며, 전체 시스템의 방향을 결정하는 능력이 핵심이 됩니다.

🚀 기술사 취득 이후에는 무엇이 달라질 수 있을까요?

기술사 도전을 판단할 때, 합격이라는 결과 그 이후의 활용 방향도 함께 살펴봐야 합니다.

개인의 경력과 활동 분야에 따라 기술사 자격은 무궁무진한 기회로 연결됩니다.

물론 기술사 자격증 그 자체가 모든 커리어를 저절로 만들어주는 것은 아닙니다.

🎯 이런 분께 설명회를 강력히 권해드립니다

📅 10월 Big&Up 기술사 학습 설명회 안내

🙏 기술사 도전이 고민된다면, 먼저 들어보고 판단해 보세요

설명회에 참석한다고 해서 당장 내일부터 기술사 공부를 의무적으로 시작해야 하는 것은 결코 아닙니다.

오히려 기술사 시험의 실체와 학습 과정을 정확하게 이해하고, 현재 나에게 정말 필요한 선택인지 냉정하게 판단하는 것이 먼저입니다.

AI가 IT 세상을 유례없이 빠르게 바꾸고 있습니다.

하지만 아무리 기술이 요동쳐도, 여러분이 현장에서 흘린 땀과 쌓아온 실무 경험은 절대 사라지지 않습니다.

그 값진 경험을 어떻게 정제하고, 어떻게 대체 불가능한 전문성으로 만들고, 앞으로 어디까지 도약시킬 것인지가 핵심입니다.

지금까지의 IT 경력을 든든한 기반 삼아, 여러분의 Next를 위한 커다란 획을 준비해 보시기 바랍니다.

AI가 100배 빠르게 통신망 공격…통신사 35% 대응체계 없다

AI 사이버 공격이 인간보다 빠른 속도로 고도화되면서 통신망 보안 체계의 전환 필요성이 커지고 있다. 옴디아에 따르면 전 세계 통신사 중 AI 위협 대응 기능을 갖춘 곳은 65% 수준이다.

■ 기사 핵심 요약

– AI가 다단계 공격을 빠르게 수행하면서 사람 중심의 분석·대응만으로는 방어에 한계

– 실시간 행동 분석·예측형 위협 탐지·자동 대응을 결합한 AI 기반 보안 자동화 필요

– 네트워크·디바이스를 포괄하는 다계층 방어와 양자내성암호 적용도 주요 대응 방향

■ 기사 주요 내용 정리

◎ AI 기반 보안 자동화

– 통신사는 공격 징후를 조기에 탐지하고 피해 확산 전 자동 차단하는 체계 구축 필요

– 보안 전문인력 부족과 IP 기반 WAN 확대가 AI 자동 대응 필요성을 높이는 요인

◎ 통신망 보안 구조 전환

– 네트워크와 디바이스를 포괄하는 다계층 보안, 하이브리드 암호화·양자내성 알고리즘 적용

– 양자 보안 전용회선, AI 기반 무결성 모니터링 등 신규 보안 서비스로 확대 가능

→ 보안 투자를 비용이 아닌 통신사의 신규 서비스와 경쟁력 확보 수단으로 전환

휴머노이드 쏟아지는데…수출입 통계도 못내

글로벌 휴머노이드 시장이 확대되고 있지만 국내에는 별도 통관 분류코드가 없어 정확한 수출입 규모 파악이 어려운 상황이다. 정부는 2028년 관세통계통합품목분류표(HSK) 개정을 앞두고 전용 코드 신설을 검토하고 있다.

■ 기사 핵심 요약

– 국내 휴머노이드는 현재 기타 산업용 로봇·기타 기계류 등으로 분산 분류돼 독립적인 수출입 통계 확인이 어려움

– 산업통상부는 휴머노이드·사족보행로봇 전용 HSK 코드 신설 의견을 제출

– 중국은 이미 휴머노이드·사족보행·어류·조류 로봇을 지능형 생체모방 로봇으로 별도 관리

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 국내 통관체계 한계

– 완제품뿐 아니라 액추에이터·라이다 등 핵심 부품도 서로 다른 품목으로 분류

→ 시장 규모와 국가별 수출입 구조를 정확히 파악하기 어려운 구조

◎ 2028년 HSK 개편 방향

– 국제 HS 6자리에 국내 기준 4자리를 추가한 10자리 HSK에서 별도 로봇 코드 신설 검토

– 전용 코드 도입 시 제품 유형과 기능을 식별하고 안전·보안·인증 규제 적용에도 활용 가능

→ 휴머노이드 산업 성장에 맞춘 통계·통관 관리체계 정비 필요성 확대

사후 제재서 사전 예방으로…개인정보 보호 판 바뀐다

대형 개인정보 유출 사고가 반복되면서 정부가 처벌 강화와 예방투자 유인을 함께 담은 제도 개편에 나섰다. 핵심은 과징금 상향과 함께 CEO·CPO 책임을 강화해 개인정보 보호를 경영 리스크로 전환하는 것이다.(2026년 3월 10일 공포, 2026년 9월 11일 시행)

국가AI전략위 2기, 기술·의제 등 글로벌 AI 핵심 공급망 박차

■ 기사 핵심 요약

– AIDC 기반 토큰팩토리 수출을 추진해 한국을 인공지능 지능·인프라 공급국으로 육성

– 모두의 AI를 중심으로 복지·의료·공공서비스 등 국민의 인공지능 접근성과 체감 효과 확대

– 범정부 AI 컨트롤타워로서 예산 조정·부처 협업·성과평가와 법·제도 정비 주도

■ 기사 주요 내용 정리

◎ AI 공급망·토큰팩토리 전략

– 메모리 반도체 경쟁력을 넘어 AI 데이터센터(AIDC) 중심 토큰팩토리 산업과 수출 확대

→ 글로벌 AI 공급망에서 핵심 역할을 확보하고 지능 수출국으로 발전 추진

◎ 공공 AX와 AI 제도 확산

– 공공 API·MCP·데이터 표준화를 통해 민원·국세 등 공공 AX 가속

– 인공지능 모델 개발부터 운영 전 과정에 AI 보안 전면화 적용

– 국방 AI, AI 입법 프레임워크, 데이터 자산화 등 범정부 정책 연계 강화

※ 향후에는 개별 부처 지원을 넘어 글로벌 AI 선도국·기업과의 격차를 줄이는 정책 리더십이 요구

생성형 AI 확산으로 대규모 GPU 확보가 기업의 핵심 과제로 떠오르면서 네오클라우드(Neocloud)가 새로운 인프라 사업군으로 성장하고 있다. 기존 범용 클라우드와 달리 AI 학습·추론에 최적화된 컴퓨팅 자원을 전문적으로 제공한다.

■ 기사 핵심 요약

– 네오클라우드는 GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원과 AI 최적화 네트워크·소프트웨어를 제공하는 전문 클라우드

– AI 기업은 자체 데이터센터 구축 없이 수천~수만개 GPU를 필요한 시점에 확보 가능

– AI 산업이 학습에서 추론으로 확대되면서 안정적인 컴퓨팅 자원 공급자로 역할 확대

◎ 네오클라우드의 특징

– AWS·MS·구글클라우드 등 하이퍼스케일러의 범용 서비스와 달리 AI 학습·추론 인프라에 특화

– 대표 기업은 CoreWeave·Lambda·Nebius 등이며, CoreWeave는 GPU 사업에서 AI 인프라 기업으로 전환

◎ 성장 배경과 역할

– LLM 개발에 필요한 대규모 GPU 직접 확보와 데이터센터 구축에는 높은 비용과 시간 소요

– 네오클라우드는 GPU를 대규모 확보해 기업에 공급하고 하이퍼스케일러의 인프라 부족을 보완

→ AI 경쟁이 모델 성능에서 컴퓨팅 자원의 확보·운영 효율성 경쟁으로 확대되면서 중요성 증가

오픈AI, 90년 묵은 난제 ‘나비에-스토크스’ 해법 제시

오픈AI가 약 1만개 AI 에이전트를 병렬로 투입해 밀레니엄 문제인 나비에-스토크스 존재성과 평활성 문제의 해법을 제시했다. 다만 독립적인 동료평가와 학술 검증이 남아 있어 공식 해결로 확정된 단계는 아니다.

■ 기사 핵심 요약

– AI 에이전트들이 88시간 협업해 유한 시간 안에 속도가 발산하는 특이점(Blow-up)을 구성하는 증명을 제시

– 증명 결과를 Lean으로 형식화해 컴퓨터가 검증할 수 있는 형태까지 구축

– 연구 공로와 선행 연구 데이터 활용을 둘러싸고 앤스로픽 연구진과 오픈AI 사이 논란 발생

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 대규모 AI 협업 방식

– 약 1만개 에이전트가 서로 다른 가설과 증명 경로를 병렬 탐색하고 유망한 결과를 공유

· 전체 490만개 메시지·3,000억 출력 토큰, 해당 문제에 약 2.7백만개 메시지·1,300억 토큰 사용

◎ 제시된 증명의 핵심

– 유체의 소용돌이가 수축·신장하면서 에너지는 유한하지만 속도는 유한 시간 내 발산하는 구조 제시

– 나비에-스토크스 방정식의 여러 항이 정교하게 상쇄되도록 구성하고 Lean 형식 증명까지 완료

◎ 검증과 연구 공로 논란

– 선행 연구자들은 아이디어·데이터 활용 문제를 제기했고 오픈AI는 독립 연구 결과라고 반박

– 현재는 밀레니엄 문제 공식 해결이 아닌 해법 제시 단계

※ 최종 인정에는 독립적 피어 리뷰와 수학계 검증 필요

젠슨 황 엔비디아 CEO가 오픈AI의 최신 모델 GPT-6 아스트라를 일반인공지능(AGI)으로 평가했다. 그는 모델 학습에 그레이스 블랙웰 NVL72 10만개 이상이 사용됐으며 향후 40만개가 추가 가동될 것이라고 밝혔다.

■ 기사 핵심 요약

– 황 CEO는 GPT-6 아스트라를 AGI로 규정했지만, AGI의 정의와 판정 기준에 대해서는 업계·학계의 합의가 없는 상태

– 모델 학습에는 엔비디아 GB NVL72 10만개 이상이 투입됐으며 향후 40만개 추가 가동 예정

– 이번 발언은 차세대 AI 개발에서 엔비디아 GPU와 AI 인프라의 역할을 강조한 것으로 해석

■ 기사 주요 내용 정리

◎ GPT-6 아스트라와 AGI 평가

– 오픈AI가 지난 3일 공개한 최신 AI 모델로, 황 CEO는 ChatGPT와 o1을 거쳐 약 4년 만에 AGI가 등장했다고 평가

– 다만 현실 세계 이해 부족과 잘못된 답변 등 현재 AI의 한계가 존재

→ 황 CEO의 AGI 선언은 객관적으로 확정된 기술적 판정이 아닌 개인적 평가라는 점에 유의

◎ 블랙웰 기반 AI 인프라 확대

– 아스트라 학습에 그레이스 블랙웰 NVL72 10만개 이상 활용

– 향후 관련 GPU 40만개 추가 가동 계획

→ 대규모 모델 개발에 필요한 컴퓨팅 인프라와 엔비디아 GPU의 전략적 중요성 부각

◎ 엔비디아 데이터센터 성장

– 최근 분기 매출 962억달러 중 데이터센터 매출은 890억달러

· 전체 매출의 약 92%를 데이터센터 사업에서 창출

→ AI 인프라 수요 확대가 엔비디아 실적 성장을 직접 견인

10월 DNS 핵심 암호키 교체…KISA, 운영기관에 사전 점검 당부

국제인터넷주소기구(ICANN)가 10월 12일 오전 1시(한국시간) DNS 루트 존의 키서명키(KSK)를 교체한다. 신규 암호키가 반영되지 않은 일부 캐시 DNS 서버에서는 도메인 주소 조회 실패로 인터넷 접속 장애가 발생할 수 있다.

■ 기사 핵심 요약

– KSK(Key Signing Key)는 DNS 주소 정보의 위·변조 여부를 검증하는 신뢰 기준 암호키

– 신규 키는 2025년 1월부터 기존 키와 병행 사용 중이며, 10월 12일부터 신규 키만 사용

– 미반영 서버는 교체 후 약 48시간 이내 전체 도메인 조회 실패 가능

■ 기사 주요 내용 정리

◎ KSK 교체 영향

– 루트 존은 .kr, .com 등 최상위도메인의 주소 조회 정보를 제공

– 신규 키가 없는 캐시 DNS 서버는 검증에 실패해 해당 서버 이용자의 인터넷 접속에 장애 발생 가능

◎ 운영기관 점검 사항

– ISP 등 캐시 DNS 운영기관은 신규 KSK 반영 여부와 자동 갱신 상태를 사전 확인

– PowerDNS 사용 기관은 신규 키가 반영된 5.2.0 버전 사용 여부 우선 점검

→ KISA는 노후 버전이나 자동 갱신 실패 서버를 중심으로 국지적 장애 가능성을 경고

[DNSSEC(Domain Name System Security Extensions) 개요]

🎯 Big&Up 기본반 2기 과정 안내

🎯 이런 분들께 추천합니다

어떤 분들이 이 과정을 들으면 좋을까요?

기술사 도전을 결심했지만 막막함을 느끼신다면 주목해 주세요.

본격적인 과정에 대한 상세 정보입니다.

일정과 방식을 꼼꼼히 확인해 보세요.

기본반은 기술사 공부의 출발점을 잡는 과정입니다.

바로 고난도 답안을 완성하기보다, 기술사 시험에 필요한 기본 구조를 이해하고 앞으로의 학습 기반을 만드는 데 초점을 둡니다.

🔄 운영 방식

🤔 왜 기본반이 필요한가

기술사 공부는 범위가 넓고, 답안 작성 방식이 일반 자격시험과 확연히 다릅니다.

따라서 무작정 공부하기보다, 시험 구조와 학습 방법을 먼저 이해하는 것이 합격의 지름길입니다.

🧭 기본반 상세 학습 일정 (10주) 개요

많은 예비 기술사님들께서 고대하시던 핵심 로드맵의 전체 일정입니다.

이번 과정은 26.11.14(토)부터 27.01.16(토)까지 총 10주 동안 밀도 있게 진행됩니다.

개강 전에 진행되는 사전 학습부터 대망의 기술사 본 시험까지 단 하나의 누락도 없이 세밀하게 짜인 명품 커리큘럼을 소개합니다.

위 표에 담긴 일정은 단순한 커리큘럼이 아닙니다.

정부가 AIDC 특별법 시행령 초안을 마련하면서 AI 데이터센터(AIDC) 인정 기준과 전력계통영향평가 면제 범위가 구체화되고 있다. 핵심은 대규모 시설과 중소규모 시설에 서로 다른 전력 기준을 적용하는 구조다.

■ 기사 핵심 요약

– AIDC는 일정 수준 이상의 인공지능 장비 절대 전력량을 충족하거나, 300㎾ 이상이면서 정보통신 장비전력 중 인공지능 장비 비중이 60% 이상이면 인정

– 비수도권 전력계통영향평가 면제를 두고 과기정통부는 100㎿까지, 기후에너지환경부는 50㎿ 미만을 제시

– 시행령 수치는 업계 의견수렴과 부처 협의를 거쳐 최종 확정 예정

■ 기사 주요 내용 정리

◎ AIDC 인정 기준

– 초대형 시설은 인공지능 장비의 절대 전력 규모만으로 인정할 수 있도록 규정

– 중소규모 시설은 300㎾ 이상 + AI 장비전력 비중 60% 이상 기준 적용

→ 일반 서버 중심 시설이 명칭만 변경해 특례를 적용받는 것을 제한하는 구조

◎ 전력계통영향평가 면제

– 과기정통부: AI 인프라 확대를 위해 100㎿ 규모까지 면제 추진

– 기후에너지환경부: 전력계통 과부하를 고려해 50㎿ 미만으로 제한 필요

◎ 향후 일정

– 정부는 9월 9일 하위법령 공개토론회를 시작으로 업계 의견수렴 진행

– 법 시행은 2027년 3월, 시행령은 추가 협의를 거쳐 이르면 연내 확정 예정

모두의 AI 성공방정식 '외산과 차별화'…SKT·KT·카카오 출격

■ 기사 핵심 요약

– 카카오·KT·SK텔레콤 3개 컨소시엄이 국민 생활과 연결되는 챗봇·에이전트 서비스 추진

– 검색을 넘어 신청·예약·결제·후속 업무 수행까지 지원하는 실행형 서비스 지향

– 정부는 GPU와 예산을 지원하고 공공 AI 에이전트 연계, 보안·개인정보보호 등 민관 협력 추진

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 컨소시엄별 서비스 전략

오픈AI, 앤트로픽, 구글, 메타가 9월 들어 최신 인공지능 모델을 잇달아 공개하며 하반기 경쟁이 본격화됐다. 구글·메타는 경량 모델의 비용 효율을, 오픈AI·앤트로픽은 프런티어 모델의 코딩·사이버 성능을 강화하는 방향으로 전략이 갈렸다.

■ 기사 핵심 요약

– 구글은 제미나이 3.8 플래시, 메타는 뮤즈 스파크 1.3을 공개

– 두 회사는 장시간 에이전트 작업, 코딩 성능, 토큰·도구 호출 절감에 집중

– 앤트로픽 클로드 페이블 5.1은 코딩·과학 업무 성능을 크게 높임

– 오픈AI 아스트라는 사이버 보안 능력이 높아 사용 제한과 안전장치를 병행

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 경량 모델 전략

– 구글은 프로 계열 대신 플래시 모델을 연속 공개하며 실사용 중심 전략을 강화

– 제미나이 3.8 플래시는 입력 100만 토큰당 0.75달러, 출력 3.75달러를 유지

– 메타 뮤즈 스파크 1.3은 도구 호출 약 20%, 토큰 사용량 약 25%를 줄였다고 설명

→ 반복 호출이 많은 기업 업무에서는 성능보다 작업당 비용이 핵심 기준으로 부상

◎ 프런티어 모델 전략

– 앤트로픽 클로드 페이블 5.1은 터미널벤치 4.0에서 55.8%를 기록해 전작보다 개선

– 과학 업무 평가도 24.7%에서 52.6%로 상승했고, 캐시 읽기 비용은 75% 낮춤

– 오픈AI 아스트라는 알려지지 않은 취약점 탐색·악용 방법 개발 수준 사이버 역량을 제시

→ 고난도 코딩, 과학, 보안 분야는 여전히 최고 성능 모델 중심 경쟁

◎ 기업 활용 변화

– 단순 벤치마크 점수만으로 모델을 고르기 어려워짐

– 토큰 사용량, 도구 호출 횟수, 처리 속도, 안정성까지 함께 비교해야 함

※ 앞으로 기업은 고난도 업무에는 프런티어 모델, 대량 반복 업무에는 경량 모델을 조합하는 방식으로 인공지능 도입 전략을 세분화할 가능성이 크다.

엔비디아, 유휴 PC GPU로 AI 추론 분산하는 'PAIR' 공개

엔비디아가 가정·사무실의 유휴 PC GPU를 활용해 인공지능 추론을 분산 처리하는 PAIR(Personal AI Router)를 공개했다. 클라우드가 아닌 로컬 네트워크 안에서 여러 장치의 연산 자원을 연결해 멀티 에이전트 작업 처리량을 높이는 기술이다.

■ 기사 핵심 요약

– PAIR는 로컬 네트워크의 RTX PC, DGX Spark, Mac 등을 인공지능 추론 자원으로 연결하는 오픈소스 소프트웨어

– 인공지능 요청을 모델 보유 여부, 부하, GPU 사용률에 따라 적절한 장치로 분산 실행

– Ollama, LM Studio를 지원하며 윈도, 맥OS, 리눅스에서 사용 가능

– 여러 GPU 메모리를 하나로 합치는 기술은 아니며, 하나의 요청은 하나의 노드에서 처리

■ 기사 주요 내용 정리

◎ PAIR의 핵심 구조

– 인공지능 App·Agent가 추론 요청을 생성하면 PAIR Proxy가 단일 로컬 엔드포인트로 받음

– PAIR Router는 각 노드의 모델, 엔진, GPU 부하 상태를 확인해 실행 장치를 선택

– 실제 추론은 RTX PC, DGX Spark, Mac 등 개별 Node에서 수행

→ 여러 개인용 장치를 하나의 로컬 인공지능 클러스터처럼 활용하는 구조

◎ 주요 효과

– 동시에 발생하는 여러 인공지능 에이전트 요청을 병렬 처리

– 사용하지 않는 GPU 자원을 활용해 단일 PC의 추론 대기열 병목을 완화

– 프롬프트, 파일, 에이전트 컨텍스트를 로컬 네트워크 안에서 처리해 프라이버시 확보 가능

→ 클라우드 의존을 줄이고 Private Local AI 환경을 구성할 수 있음

◎ 지원 환경과 한계

– 지포스 RTX 20 시리즈 이상, RTX 프로 워크스테이션 GPU, DGX Spark, Apple M4 장치를 지원

– Node 자동 탐색, 동적 라우팅, GPU·메모리 상태 모니터링 기능 제공

– 다만 여러 GPU의 VRAM을 통합하거나 하나의 대형 모델을 여러 PC에 나눠 실행하는 모델 샤딩은 지원하지 않음

※ 핵심은 남는 개인용 연산 자원을 묶어 로컬 인공지능 추론 라우터로 활용하는 것이다.

구글, 벤치마크에 '하네스' 씌웠더니…"숨겨진 AI 실력 끌어낸다"

구글 클라우드 연구진이 AI 에이전트 평가 환경을 고정된 시험장이 아니라, 모델 약점에 맞춰 바꾸는 엔브하네스(EnvHarness)를 공개했다. 기존 벤치마크를 감싸는 방식으로 난이도와 상황을 조정해 AI 에이전트 문제 해결력과 효율을 높이는 구조다.

■ 기사 핵심 요약

– 엔브하네스는 기존 평가 환경을 수정하지 않고 래퍼 방식으로 감싸는 프로그래밍 가능 레이어

– 핵심 구성은 스테이지, 컨트랙트, 체인 3가지 플러그인 요소

– 엔브리거(EnvRigger)가 수행 기록을 분석해 맞춤형 파이썬 래퍼 코드를 생성·검증

– GPT-4o 기반 테스트에서 SWE-bench 해결률 49.88%→52.58%, 실행 단계 9.8% 감소 확인

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 기존 벤치마크의 한계

– 기존 AI 벤치마크는 수동으로 구축된 고정 환경이라 모델 약점을 정밀하게 확인하기 어려움

– 같은 문제를 반복하면 특정 정답 패턴만 학습하는 과적합 문제가 발생할 수 있음

→ 평가 환경도 AI 학습과 성능 개선을 유도하는 도구로 바뀔 필요 있음

◎ 엔브하네스 개념

엔브하네스(EnvHarness)는 기존 AI 평가 벤치마크 및 시뮬레이터 환경을 손대지 않고도 AI 에이전트의 숨겨진 실력을 끌어내고 평가 환경을 동적으로 제어할 수 있도록 구글이 개발한 검증 프레임워크

'하네스 엔지니어링(Harness Engineering)' 프레임워크의 일종으로,

개발자가 시뮬레이터를 처음부터 새로 제작하거나 복잡한 테스트 코드를 일일이 수정할 필요가 없도록 평가 환경 구축 비용을 대폭 줄여주는 것이 특징

엔브하네스는 AI 에이전트(인공지능 로봇)의 능력을 시험하기 위해 기존 시험장(환경)을 부수지 않고도, 시험 문제와 규칙을 실시간으로 마음대로 바꾸는 '만능 시험 감독관'

◎ 엔브하네스 작동 구조

– 스테이지는 에피소드 시작 위치와 초기 조건을 바꿈

– 컨트랙트는 에이전트 행동을 제한하거나 관찰 내용을 수정

– 체인은 여러 환경을 하나의 흐름으로 연결해 연속 과제를 수행하게 함

→ 약점 구간을 반복 훈련시키는 맞춤형 오답 노트 역할

◎ 성능 개선 결과

– ALFWorld, WebArena, SWE-bench Verified, OfficeQA, SpreadsheetBench 등 5개 벤치마크에 적용

– ALFWorld 분포 외 평가 점수는 기존 대비 9.0점 상승

– SWE-bench Verified는 해결률이 오르고 평균 실행 단계는 감소

→ 모델 자체를 바꾸지 않아도 훈련 환경 설계만으로 성능과 효율 개선 가능

◎ 기술적 의미

– 특정 모델에 종속되지 않고 GPT-4o, 클로드, 오픈소스 LLM 등 다양한 에이전트에 적용 가능

– 에이전트와 환경이 서로의 약점을 보완하며 발전하는 공진화 프레임워크로 확장 가능

※ 핵심은 AI 경쟁이 모델 성능뿐 아니라 평가·훈련 환경을 설계하는 하네스 기술로 확대되고 있다는 점이다.

침해사고 낸 통신사, 정부가 매년 이용자 보호 체계 평가한다

■ 기사 핵심 요약

– 과기정통부, 전기통신사업법 시행령 개정안 입법예고

– 개정령안은 법제처 심사와 국무회의를 거쳐 10월 1일 시행 예정

– 대상은 이용자 규모와 침해사고 발생 정도를 종합 고려해 선정

– 평가 실무는 KISA가 맡고, 정보보호수준 평가와 병행 가능

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 제도 개편 배경

– 이번 개정은 침해사고 관련 이용자 보호업무 평가 주체를 방미통위에서 과기정통부로 바꾼 법 개정의 후속 조치

– 정부는 침해사고 피해를 사전에 줄이고 기업의 자발적 보안 개선을 유도하려는 목적

→ 사후 제재 중심에서 사전 관리형 보안 규제로 확장

◎ 평가 대상과 항목

– 시행령 제37조의2는 전기통신역무별 이용자 규모와 침해사고 발생 정도를 대상 선정 기준으로 제시

– 주요 항목은 침해사고 예방·대응체계, 이용자 보호 법규 준수 실적, 피해 예방 업무

– 이용자 규모가 큰 통신사가 우선 대상에 포함될 가능성

→ 기업 보안 체계가 매년 성적표 형태로 관리될 수 있음

◎ 중복 규제 우려

– 방미통위는 기존에 이용자 보호업무 전반을 평가해 왔음

– 앞으로 침해사고 분야는 과기정통부, 일반 이용자 보호 분야는 방미통위가 각각 평가

– 업계는 자료 요구와 지표가 다르면 이중 대응 부담이 커질 수 있다고 우려

※ 핵심은 침해사고 대응력 강화와 부처 간 중복 최소화를 함께 설계하는 것이다.

2027년 1월 1일부터 2030년 12월 31일까지 새롭게 적용될 '컴퓨터시스템응용기술사' 출제기준이 드디어 확정되었습니다.

이번 개정안은 기존의 틀을 유지하면서도 최근 급변하는 IT 인프라와 AI 트렌드, 그리고 현업의 요구사항을 매우 구체적으로 반영하고 있습니다.

다가오는 시험을 준비하고 계신다면, 출제진이 새롭게 강조한 영역을 정확히 파악하고 서브노트를 즉시 업데이트해야 합니다.

🚀 1. 출제기준에서 반드시 눈여겨볼 5가지 핵심 변화

📊 필기 주요항목 및 핵심 내용 요약

🗣️ 3. 합격의 마침표, 필기와 면접의 결정적 차이

필기시험을 통과하면 약 15~30분 내외의 구술형 면접이 진행됩니다.

면접의 기술 출제 영역은 필기와 동일한 8개 항목을 베이스로 하지만, 질문의 깊이와 관점이 다릅니다.

가장 중요한 포인트는 면접에서만 평가되는 '제9도메인'이 공식적으로 등장했다는 사실입니다.

🔍 필기와 면접 차이 핵심 비교

🎯 4. 실전 학습 가이드

변화하는 출제기준은 두려움의 대상이 아니라 합격으로 가는 가장 빠르고 정확한 나침반입니다.

2027년 1월 1일부터 새롭게 적용되는 정보관리기술사 및 컴퓨터시스템응용기술사 출제기준이 확정되었습니다.

이번 개정은 단순한 과목명 변경을 넘어, 최신 IT 트렌드인 AI와 법제도 변화를 깊숙이 반영하고 있습니다.

출제진의 의도를 정확히 파악하고 학습 방향을 재조정해야만 다가오는 시험에서 고득점을 확보할 수 있습니다.

특히 주목해야 할 점은 기술적 지식뿐만 아니라, 기술이 사회에 미치는 파급력과 그에 따른 규제를 묻는 융합형 문제의 비중이 커졌다는 것입니다.

따라서 단편적인 암기보다는 전체적인 숲을 보는 인사이트 중심의 학습이 필수적입니다.

🚀 1. 절대 놓치지 말아야 할 핵심 변화 포인트

📊 2. 필기시험 출제기준 상세 해부 (7대 주요항목)

필기시험은 총 400분(1교시당 100분) 동안 단답형 및 주관식 논문형으로 진행됩니다.

정보시스템의 기획, 설계부터 운영, 보안, 법제도까지 전 주기를 다루며 7가지 영역으로 평가합니다.

아래 상세 표를 통해 변경된 세부 항목의 뉘앙스를 정확히 눈에 익혀두시기 바랍니다.

📊 정보관리기술사 필기 7대 주요항목

🗣️ 3. 합격을 가르는 면접의 결정적 차이

필기를 통과하면 15~30분 내외의 구술형 면접시험이 기다리고 있습니다.

면접의 기술 출제 영역은 필기와 동일한 7개 항목이지만, 이번 개정에서 가장 주목해야 할 점은 면접 전용 평가 항목이 공식화되었다는 것입니다.

바로 '기술사로서 품위 및 자질' 영역입니다.