칼럼/기고

칼럼 | ‘요청 절반 이상이 비밀번호 재설정’··· IT 헬프데스크의 숨은 비용

대다수 직원은 문제가 발생하기 전까지는 IT 헬프데스크에 대해 별다른 생각을 갖지 않는다. 안타깝게도 기업은 사소한 IT 문제로 인해 발생하는 숨은 비용을 간과할 수 있다. ⓒ Getty Images Bank 직원이 업무 중단을 경험하면 불만은 높아지고 생산성은 떨어진다. 다운타임은 개인의 워크플로우와 IT 상담원의 효율성을 방해한다. 또한 잦은 잠근, 비밀번호 재설정 및 재인증으로 인해 잠재적인 보안 취약점이 발생할 수 있다. 지연과 중단은 결과적으로 매출 손실로 이어질 수 있다. 비용은 어디에서 발생하는가? 스태티스타(Statista)에 따르면 직원의 56%는 매달 최소 한 번 이상 비밀번호를 재설정한다. 그 결과 전체 지원 티켓의 절반이 비밀번호 재설정을 위해 사용된다. 여기에 다단계 인증(MFA) 재설정을 추가하면 그 수치는 훨씬 더 높아질 수 있다. 대규모의 계정 잠금은 시간이 지남에 따라 상당한 비용을 초래하기도 한다. 긴 인증 프로세스도 또 다른 요인이다. 포레스터 연구에 따르면 기업은 비밀번호 재설정에 건당 87달러(2024년 물가 상승률에 따라 조정)를 지출하는데, 연간으로 환산하면 1인당 795달러에 달한다. 여기에 관리자의 개입이 필요하거나 MFA 재설정을 위해 시각적 인증이 필요한 경우 상황은 더 악화된다. 한 번의 시각적 인증에 162달러 이상의 비용이 들며, 해결에도 몇 시간이 소요될 수 있다. 이런 비용에는 직원이 다시 액세스하기 위해 기다리는 동안의 업무 시간 손실과, 관리자가 직원 확인을 위해 정규 업무에서 시간을 할애하는 것까지 고려해야 한다. 그리고 잠금과 재인증이 많을수록 위협 행위자가 이 기회를 악용할 가능성도 커진다. 대부분의 인증 방법은 실제로 매우 쉽게 우회할 수 있으며, 보안 요소가 제대로 고안되지 않는 경우도 많다. 이런 방법은 태생적으로 유연하지 않기 때문에 쓸모없게 되거나 악용될 수 있다. 조직의 헬프데스크에서 아래 방법 중 하나를 사용해 사람을 인증하고 있다면 리스크에 노출돼 있는 것이다. • 보안 질문: 이 시점에서 소셜미디어(반려동물의 이름), 공공 기록(어머니의 생일), 이전 데이터 유출(SSN 마지막 네 자리)을 통해 답변을 쉽게 얻을 수 있는 보안 질문은 이미 위협 행위자의 손에 들어가 있다고 가정해야 한다. • 문자 메시지나 이메일을 통해 전송되는 일회용 비밀번호: 이 방법은 보안 부담을 다른 계정에 떠넘길 뿐이다. 문자 메시지는 SMS 트로이 목마, SIM 스와핑, OTP 가로채기 봇 등의 멀웨어를 통해 유출될 수 있다. 이메일 비밀번호와 링크는 기존의 MFA 요소가 작용하거나 사용자 이름 및 비밀번호로만 보호되는 사용자 이메일 주소에 누군가 액세스할 수 있는 경우(이전 침해로 인해 유출됐을 가능성) 도용될 수 있다. 또한 휴대폰을 분실했거나 계정이 잠겨 헬프데스크에 연락하는 경우 문자나 이메일을 받을 수 없을 가능성이 높다. • 인증 앱으로 전송되는 푸시 알림: 이 방법은 2022년경에 등장한 푸시 피로(push fatigue) 공격에 취약하다. 푸시 피로 공격은 사용자가 고의 또는 실수로 ‘승인’을 클릭하고 위협 행위자를 허용할 정도로 ‘피로’가 쌓일 때까지 사용자의 휴대폰에 MFA 푸시 요청을 쏟아붓는 방식이다. 사기범은 반복된 MFA 푸시 요청 후 사용자에게 전화를 걸어 IT 직원으로 가장해 수락하도록 유도할 수 있다. 2022년에 마이크로소프트는 38만 2,000건 이상의 MFA 피로 공격을 보고했다. 사용자가 인증 앱에 액세스할 수 없다면 어떻게 될까? 새 휴대폰으로 업그레이드할 때 실망스러운 점 중 하나는 해당 디바이스에 연결된 모든 계정이 잠길 가능성이 있다는 것이다. 인증 앱에 액세스할 수 없는 경우 이를 복구할 유일한 방법은 헬프데스크에 전화해 사용자의 신원을 수동으로 확인하는 것이다. 이 과정에서 헬프데스크 상담원은 조작에 취약해질 수 있다. 여기엔 사용자가 잠긴 적이 없더라도 악의적인 공격자가 계정 복구 프로세스를 악용해 사용자를 사칭하고, 상담원을 속여 계정을 재설정하고 민감한 정보에 무단으로 액세스할 수 있는 리스크가 내재돼 있다. • 소셜 엔지니어링과 딥페이크: IT 헬프데스크의 주요 취약점인 소셜 엔지니어링은 사기꾼이 IT 지원팀을 속여 사용자 계정을 재설정하도록 유도해 MFA를 우회하는 방식이다. 지난해 MGM 리조트 인터내셔널에서도 발생했을 만큼 매우 심각하기 때문에 최근 미국 보건부는 이 위협에 대한 경보를 발령했다. 해커 그룹인 스캐터드 스파이더는 MGM의 고위급 직원을 사칭해 헬프데스크 직원에게 비밀번호와 MFA 코드를 재설정하도록 유도했다. 해커들은 MGM 직원의 소셜미디어와 옥타(OKTA) 계정에 액세스해 디지털 클라우드를 손상시키고 며칠 동안 회사 시스템을 마비시켰다. 딥페이크 영상 통화도 최근 문제가 되고 있다. 지난 2월 홍콩의 한 기업에서는 직원이 CEO의 모습을 재현한 딥페이크에 속아 25만 달러를 보냈으며, 영국의 다국적 기업은 50만 달러 이상의 손해를 봤다. 비용을 줄이는 방법 첫 번째 단계는 사용자 인증과 같이 헬프데스크 운영이 중단되는 노출 지점을 파악하는 것이다. 보안 리스크로 인해 헬프데스크는 점점 더 많은 영상 인증 통화를 요구하고, 때로는 관리자의 도움을 받아야 하며, 작업을 완료하는 데 몇 시간을 할애한다. 마찬가지로 비밀번호 및 MFA 토큰 재설정은 헬프데스크 상담원이 수행하는 고도의 수작업 과정이기 때문에 완료하는 데 몇 분이 걸린다. 이는 위협 행위자가 소셜 엔지니어링을 사용해 합법적인 사용자를 사칭하는 데 악용될 수 있다. 노출 지점이 발견되면 조직은 더 강력하고 빠른 인증 요소를 도입해야 한다. 보안 질문, 푸시 알림, 일회용 비밀번호는 유연성이 떨어지고 위협 행위자가 악용하기 쉽기 때문에 시각적 인증이 유행하고 있지만, 30초 이내에 실시간으로 개인의 정부 발급 신분증 사진과 실시간 셀카를 교차 검증하는 더 나은 유형의 인증도 있다. 안면 생체인식, 모바일 암호화, AI를 포함한 다각적 접근 방식을 통해 이 작업을 즉시 수행하는 제품도 출시돼 있다. 이런 제품은 헬프데스크 상담원이 모든 유형의 신원 확인 요청을 전송, 관리 및 검토할 수 있는 통합 콘솔을 제공한다. 셀프서비스 솔루션도 하나의 옵션이 될 수 있다. 새로운 유형의 셀프서비스 계정 복구(SSAR)를 사용하면 헬프데스크의 개입이나 리스크 증가 없이 직원이 직접 비밀번호와 MFA 토큰을 재설정할 수 있다. 이런 솔루션이 가능한 이유는 신원 확인 기업들이 마침내 MFA 재설정과 같은 초고위험도 기능에 필요한 수준의 보안을 제공하는 기술을 개발하고 있기 때문이다. 기업이 점점 더 첨단 기술에 의존하고 투자함에 따라 딥페이크 같은 기술도 진화할 것이며, IT 헬프데스크의 중요성은 더욱 커질 수 있다. 딥페이크 공격을 차단하는 특수 목적의 고급 기술은 헬프데스크 비용을 절감하고 직원을 불만을 줄이며 고객과 회사의 자산을 보호하는 데 도움이 될 수 있다. * Aaron Painter는 딥페이크 전문가이자 딥페이크 신원 확인 플랫폼 기업 네임택(Nametag)의 CEO다. ciokr@idg.co.kr

칼럼 | 테라폼 아류와 IaC 선구자 사이··· ‘오픈토푸’에 주목하자

인프라 오케스트레이션 분야에서 오픈소스는 어떤 의미를 가질까? IBM의 하시코프 인수로 테라폼이 사라지고 오픈토푸가 데브옵스를 위한 주요 클라우드 리소스 관리자로 부상할 수 있을까? ⓒ Getty Images Bank 최근 몇 년간 코드형 인프라(IaC)와 데브옵스의 결합으로 클라우드 환경이 완전히 재편됐다. IaC는 지속적 배포의 핵심 요소이자 데브옵스 영역에서 중요한 기술이다. IaC로 데브옵스팀은 클라우드 인프라의 상태를 설명하는 코드를 작성하고, 이를 버전 관리 시스템에 저장하여 필요할 때마다 일관되게 재현할 수 있다. 이런 방법을 기반으로 클라우드 환경 내 토폴로지, 네트워크, 가상 머신, 서버를 정의하고 배포할 수 있다. 궁극적으로 개발자는 통합 도구와 최적의 프로세스를 활용해 빠르게 확장 가능한 애플리케이션을 제공할 수 있는 지원 인프라를 형성할 수 있다. 코드가 실행될 때 항상 동일한 출력을 제공하듯, IaC 모델은 구현될 때마다 일정한 환경을 배포한다. IaC를 통해 개발팀과 운영팀은 일관된 CI/CD 주기에 따라 배포를 구성하고 자동화할 수 있다. 두 가지 사건이 발생하기 전까지 이 모든 것이 순조로웠다. 정확히는 이 두 사건이 개발팀과 운영팀을 방해했다기보다, 데브옵스팀이 인프라 오케스트레이션과 프로비저닝을 바라보고 접근하는 방식을 변화시켰다. 인프라 자동화 업계의 지각변동 사태의 시작은 2023년 8월, 가장 널리 사용되는 IaC 프레임워크인 테라폼의 관리자 하시코프가 라이선스를 모질라 공개 라이선스(MPL)에서 비즈니스 소스 라이선스(BSL)로 전환한다고 발표하면서부터다. 이 결정은 테라폼이 오픈소스 라이선스를 유지하고 커뮤니티에 의해 제품이 형성되기를 원했던 이들로부터 강한 반발을 불러일으켰다. 그러나 하시코프는 몇 달 후 일어날 일을 예상했는지 이러한 외침에 귀를 기울이거나 응답하지 않았다. 커뮤니티는 반격에 나섰다. 라이선스 변경 발표 후 일주일도 채 지나지 않아, 오픈소스 기반의 커뮤니티 주도로 테라폼을 대체하기 위한 오픈토푸(당시 OpenTF)가 등장했다. 테라폼을 포크, 즉 복제해서 만들어 공개한 것이었다. 6개월 만에 오픈토푸는 크로스플레인(Crossplane)에 이어 두 번째로 높은 성장 잠재력을 가진 IaC 도구가 됐다. 클라우드솔루션 기업 파이어플라이가 발표한 IaC 현황 보고서에 따르면, 향후 테라폼을 사용하겠다고 응답한 비율보다 오픈토푸를 선택하겠다고 밝힌 비율이 3배 높았다. 그리고 올해 4월 IBM이 하시코프를 인수하면서 또 다른 지각변동이 일어났다. IBM은 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경을 자동화할 수 있는 광범위한 인프라 수명주기 관리 및 보안 수명주기 관리 역량을 확보하기 위해 하시코프를 인수한다고 밝혔다. 하시코프 인수 후 3개월이 지났지만, IBM은 테라폼의 라이선스나 오픈소스 정책에 관한 구체적인 변화 계획을 내놓지 않고 있다. 더욱이 IBM은 이미 테라폼과 경쟁 관계에 있는 오픈소스 IaC 도구인 앤서블을 보유하고 있어, 상황을 더욱 복잡하게 만들고 있다. 테라폼의 미래에 대한 이러한 모든 복잡성과 불확실성은 ‘진정한 오픈소스’라 불리는 오픈토푸를 사용해 볼 충분한 이유를 제공한다. 오픈토푸가 급성장한 이유 그렇다면 테라폼의 단순한 포크 프로젝트인 오픈토푸는 어떻게 그렇게 짧은 시간에 많은 성과를 거둘 수 있었을까? 거기다 IaC 업계에서는 풀루미, Arm/Bicep, 클라우드포메이션, 앤서블 등 경쟁 기술이 이미 많이 나온 상태였다. 오픈토푸가 앞서나간 데에는 몇 가지 확실한 이유가 있다. 오픈토푸는 비교적 설립 초기부터 리눅스 재단의 후원을 받았다. 덕분에 신뢰도는 높아지고 프로젝트를 오픈소스로 계속 유지하겠다는 의지를 커뮤니티에 보일 수 있었다. 오픈토푸 커뮤니티에 따르면, 오픈토푸 기술을 앞으로도 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있고, 모든 개발은 영리 기업의 통제를 받지 않고 완전히 투명하고 커뮤니티 주도로 이루어질 것이다. 오픈토푸는 빛의 속도로(아니, 정확히 개발 속도로) 테라폼과 동등한 기능을 구현했다. 최신 프로덕션 버전인 1.7.0에는 데브옵스 및 데브섹옵스 실무자에게 테라폼이 제공하는 모든 기능이 포함되어 있다. 그리고 테라폼의 단순한 복제 또는 포크 그 이상이 되겠다는 전략에 따라 커뮤니티에서 테라폼과 다른 새로운 기능을 도입하고 있다. 오픈소스로 시작한 덕에 오픈토푸는 오픈소스 데브옵스 커뮤니티의 전폭적인 지지를 받으며 성장하고 있다. 이미 많은 사람들이 참여하고 있다. Env0, 그런트워크(Gruntwork), 하네스(Harness)를 포함한 150개 이상의 기업과 800명에 가까운 개인 개발자가 지원을 약속했다. 자연스럽게 많은 클라우드 서비스 제공업체와 도구 개발 업체가 오픈토푸에 대한 지원을 추가하고 있다. 이런 상황은 기업 내 오픈토푸 채택을 가속화하고 전체 생태계를 키우는 데 도움을 주고 있다. 물론 모든 과정이 순탄했던 것만은 아니다. 파이어플라이의 IaC 현황 보고서에 따르면 테라폼은 여전히 가장 널리 채택된 IaC 프레임워크로, 전체 IaC 실무자의 80%가 사용하고 있다. 오픈토푸가 공개된 직후 실시된 레딧 커뮤니티 설문조사에 따르면 응답자의 대다수가 테라폼에서 마이그레이션하는 것에 대해 망설이고 있는 것으로 나타났다. 지난 몇 달 사이에 상황이 달라졌을 수도 있지만, 이를 증명할 수 있는 업데이트된 데이터나 통계는 아직 없다. 오픈토푸가 IaC의 업계 선구자가 되기까지는 아직 몇 가지 중요한 장애물이 남아 있다. 첫째, 기업의 신뢰를 얻기가 어렵다. 많은 기업이 RUM(Resources Under Management) 기반 가격이 부담스럽더라도 이미 검증된 테라폼을 선호할 수 있다. 수백만 달러 규모의 기업은 가격 때문에 미션 크리티컬 인프라를 새로운 관리 환경으로 옮기지 않는다. 이러한 많은 고객들에게 오픈토푸는 단순히 테라폼의 오픈소스 대안이라는 것 이상의 가치 제안을 명확하게 설명할 필요가 있다. 둘째, 테라폼은 성숙하고 매우 활발한 생태계를 가지고 있다. 오픈토푸는 매우 짧은 시간에 훌륭한 커뮤니티 기반을 구축했지만 플러그인, 모듈 및 서드파티 통합 측면에서 아직 따라잡아야 할 부분이 많다. 오픈토푸가 클라우드 리소스 관리에서 오픈소스 운동의 선구자로서 입지를 다졌다는 것은 의심할 여지가 없다. 빠른 성장과 커뮤니티 지원을 지속할 수 있다면 개발자와 조직 모두에게 인프라 배포 및 오케스트레이션의 미래에 영향을 미칠 수 있는 역량을 제공할 수 있을 것이다. 궁극적으로 오픈토푸와 테라폼 간의 경쟁은 결국 IaC의 혁신을 주도할 수 있는 역량을 강화함으로써 더 광범위한 데브옵스 커뮤니티에 도움이 될 것이다. *필자 Dipti Parmar는 마케팅 및 기술 컨설턴트로, 현재 스타트업, 이커머스 브랜드, B2B SaaS 기업을 돕는 마케팅 에이전시 99stairs를 운영하고 있다. ciokr@idg.co.kr

정철환 칼럼 | 기업의 인공지능 활용 티핑포인트가 도래한다

티핑포인트(Tipping Point)는 어떤 현상이나 사건의 작은 변화나 축적이 어느 순간을 넘어서면서 급격하게 확산되거나 뚜렷한 변화를 일으키는 것을 말한다. 이 용어는 원래 물리학에서 사용되었지만, 사회과학, 경제학, 마케팅, 환경과학 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 또한 IT 분야에서 신기술이 등장한 후 본격적으로 활용되기 시작하는 임계점을 이야기하기도 한다. 인공지능은 최근 몇 년 동안 많은 기대를 모으고 있는 분야다. 2022년 11월에 대중에게 챗GPT가 공개된 후 대형 언어 모델이 세상을 놀라게 했다. 미래의 활용 가능성에 기대를 자아냈으며 특히 기업 환경에서 중요한 역할을 할 것이라는 전망이 있었다. 하지만 기업에서의 성공적인 활용 사례가 바로 등장하지는 않았다. 그런데 채 2년이 지나지 않은 지금 기업에서의 생성형 인공지능 활용이 임계점을 넘어 티핑포인트로 진입했다는 생각이다. 생성형 인공지능, 특히 대형 언어 모델(LLM), 작은 언어 모델(sLLM), 정보 증강 생성(RAG), 그리고 MLOps(기계 학습 운영) 기술의 등장으로 이들의 장점들을 적절히 통합하여 활용하는 사례가 기업의 다양한 정보시스템 분야에서 빠르게 증가하고 있기 때문이다. 얼마전 창사 이후 처음으로 신 솔루션 발표회는 성대하게 개최했던 국산 ERP 분야의 대표기업인 D사 발표회에서 생성형 인공지능과 기업내 관련 데이터를 연계, 통합한 인공지능 적용 기능의 시연이 핵심이었다. 뿐만 아니라 국내 그룹웨어 분야 1위 업체인 C사의 경우에도 야심차게 준비하고 있는 신버전의 핵심 역시 생성형 인공지능과 이를 보완하는 데이터 모텔의 통합 솔루션을 기반으로 하고 있다. 그 외에 사업의 발주 및 제안과 관련된 분야에도 유사한 기술을 활용하여 업무 효율을 높이는 사례도 등장했다. 가장 유명한 기술인 대형 언어 모델의 경우 고객의 질문에 즉각적으로 답변하고, 다양한 언어와 복잡한 문의에 대해 사람과 유사한 대응을 할 수 있는 능력이 있다. 이를 통해 빠르고 효율적인 고객 응대, 양질의 콘텐츠 생성으로 시간과 리소스 절약 등이 가능하다. 그러나 이미 우리가 알고 있는 바와 같이 대형 언어 모델의 경우 오류 가능성과 잘못된 정보 제공, 언어와 문화적 맥락을 재현하는 것의 어려움, 기업의 개별적 환경을 기반으로 한 대응이나 정보의 보안 측면에서 기업에서 활용하기에는 한계를 가지고 있다. 이에 대한 하나의 대안으로 등장한 작은 언어 모델(sLLM)은 기업 내에 독립적으로 구축되어 특정 산업에 맞춘 작은 모델을 구현하여 법률 상담 또는 금융 서비스 분야에서 고객에게 맞춤형 정보를 제공하는 서비스 등의 분야에서 활발하게 활용되고 있다. 이 기술은 특정 도메인에 최적화되어 더 높은 정확성과 신뢰성 제공하며 자원 소모가 적고 빨리 배치 가능하다는 장점을 가지고 있으나 큰 범위의 데이터를 처리하지 못할 수도 있으며 지속적인 학습 필요하다는 단점이 있다. 한편, 기업 내에서 인공지능 시스템을 구축하고 운영하기 위해 필요한 요건을 갖추기 위해 MLOps를 기반으로 언어 모델의 개발, 배포, 관리, 모니터링, 유지보수를 위한 일련의 방법론과 도구들을 제공받을 수 있게 되었다. MLOps는 소프트웨어 개발 분야의 DevOps의 개념을 머신러닝에 적용한 것으로, 모델의 품질을 유지하고 지속적으로 개선하기 위해 필요한 모든 작업을 자동화하고 최적화하는 것을 목표로 한다. 마지막으로 검색 증강 생성(RAG)은 기존 언어 모델이 가지는 문제점들을 개선하여 언어 모델의 성능을 향상시키기 위해 정보 검색 기술을 결합하는 기술이다. 검색 증강 생성의 핵심은 언어 모델이 생성한 텍스트가 더 정확하고 신뢰할 수 있도록, 기업의 정보시스템에 포함되어 있는 대규모 데이터베이스나 문서 저장소에서 관련 정보를 검색하여 이를 언어 생성 과정에 통합하는 것이다. 이를 통해 마치 해당 업무에 숙련된 실무자가 생성하는 것과 유사한 답변을 만들어낼 수 있다. 대형 언어 모델, 작은 언어 모델과 검색 증강 생성 기술은 상호 보완적인 관계를 통해 생성형 인공지능 응용 분야에서 더 높은 성능과 정확성을 제공하게 되었다. 언어 모델은 텍스트 생성과 문맥 이해에 강점을 가지며, 검색 증강 생성은 검색된 정보를 활용하여 언어 모델의 한계를 보완하고, 기업의 실무 업무에 활용 가능하도록 응답의 신뢰성과 분야별 전문성 및 유용성을 높인다. 이러한 관련 기술들의 결합을 통해 다양한 산업 분야에서 혁신적인 애플리케이션 분야들이 탄생하고 있는 것이다. 1980년대 초반 관계형 데이터베이스 기술이 등장하고 이를 기반으로 한 DBMS 제품이 출시되어 기업의 데이터 관리 및 활용 분야에 널리 확산되었듯 상기 기술들이 본격적으로 기업의 데이터 기반 인공지능 활용 시대를 본격적으로 여는 시점이 2024년이 될 것으로 생각된다. 아마 머지않은 미래에 기업의 정보시스템 환경은 지금과 크게 달라질 것이다. 또한 이를 활용하는 업무 수행환경 역시 공상과학영화에서 보았을 법한 모습으로 변모할 지도 모르겠다. 이는 곧 엄청난 규모의 새로운 기업 정보 시스템 신규 사업의 발주가 있을 것을 의미한다. 메인프레임 기반에서 클라이언트/서버 시스템으로 전환 시 있었던 IT 호황기를 기억한다. 그리고 다시 웹 기반 환경으로 전환되던 시기의 호황기도 있었다. 모바일 열풍은 아쉽게도 기업 IT 시장에 그러한 규모의 호황기를 가져오지는 못했지만 인공지능은 아마도 앞선 사례와 같이 IT 시스템 환경의 근본적인 패러다임 변화를 의미하는 수준의 기회를 가져올 것 같다. IT 분야에서 사업을 하고 있는 입장에서 벌써 설레는 기분이다... * 정철환 상무는 삼성SDS, 한양대학교 겸임교수를 거쳐 현재 그룹 IT 계열사의 사업부를 이끌고 있다. 저서로는 <SI 프로젝트 전문가로 가는 길>과 <알아두면 쓸모 있는 IT 상식>이 있으며, 삼성SDS 사보에 1년 동안 원고를 쓴 경력이 있다. 한국IDG가 주관하는 CIO 어워드 2012에서 올해의 CIO로 선정됐다. ciokr@idg.co.kr

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2024.07.17

칼럼 | MS 리콜 논란으로 재조명된 IT 부서의 핵심 역할

2024.07.17

칼럼 | 생성형 AI, 어쩌면 너무 협소하게 생각하고 있을지 모른다

AI는 데이터 현대화 및 준비 작업을 철저히 수행한 이들에게만 높은 가치를 줄 가능성이 높다. 현재 생성형 AI의 모습은 마치 관광용 티셔츠 같아 보인다. “AI 인프라에 1조 달러를 썼는데 얻는 것은 보잘것없는 학교 과제뿐”이라고 적...

AI 투자 ai 현황 머신러닝 rag 검색증강생성

2024.07.16

칼럼 | 생성형 AI, 어쩌면 너무 협소하게 생각하고 있을지 모른다

2024.07.16

칼럼 | 생성형 AI가 클라우드 마이그레이션 문제를 해결할 수 없는 이유

생성형 AI가 모든 클라우드 마이그레이션 문제를 해결할 수 있다는 이야기를 들어본 적이 있을 것이다. 하지만 그렇게 간단하지 않다. 생성형 AI는 오히려 문제를 더 어렵고 비싸게 만들 수 있다. 주식회사 XYZ가 최첨단 생성형 AI 도구를 사용해 광...

생성형AI 클라우드마이그레이션 맞춤형 레거시시스템 툴체인

2024.07.16

칼럼 | 생성형 AI가 클라우드 마이그레이션 문제를 해결할 수 없는 이유

2024.07.16

강은성의 보안 아키텍트ㅣ개인정보 보호책임자(CPO)의 역할 정의-개인정보 보호인가, 활용인가?

요즘 기업에서는 ‘문제 해결 능력’을 중시한다. 개발, 영업, 마케팅, 보안 등 기업의 활동에서 기업의 목표를 달성하기 위해서는 해결해야 할 문제(또는 목표)가 많이 생기기 때문이다. 문제 해결의 첫걸음은 문제를 정의하는 것이다. 대학에서도 마찬가지다...

강은성의 보안 아키텍트 개인정보 보호책임자 CPO 법령

2024.07.15

강은성의 보안 아키텍트ㅣ개인정보 보호책임자(CPO)의 역할 정의-개인정보 보호인가, 활용인가?

2024.07.15

가트너 기고 | 공공 서비스에의 생성형 AI 도입, 위험 요소 파악이 먼저다

생성형 AI 기술과 이에 따른 기회 및 위험에 대한 정부의 관심이 증가함에 따라 챗GPT 등의 생성형 AI 애플리케이션이 공공 영역에서도 화두에 올랐다. 생성형 AI 애플리케이션은 광범위한 정부의 공공 서비스에서 가치를 창출하는 데 사용될 수 있다....

가트너 박동배 생성형 AI 공공 기밀

2024.07.15

가트너 기고 | 공공 서비스에의 생성형 AI 도입, 위험 요소 파악이 먼저다

2024.07.15

블로그 | 애플, 유럽에서 애플 페이 개방… 합의 준수 여부도 모니터링

계속되는 규제의 파도에 직면한 애플이 유럽에서 애플 페이를 개발한다. 이제 경쟁 결제 서비스가 아이폰 내부의 NFC 칩에 액세스해 원클릭 결제를 수행할 수 있다. 애플 페이 개방을 강제하는 명분은 모바일 결제 분야의 경쟁 촉진이다. 애플은 경...

애플페이 유럽연합 반독점 NFC 모바일월렛

2024.07.15

블로그 | 애플, 유럽에서 애플 페이 개방… 합의 준수 여부도 모니터링

2024.07.15

칼럼 | ‘조용한 해고’와 ‘고요한 감축’ 유감

2024년 현재까지 기업들이 해고한 직원은 10만 명에 조금 못 미친다. 고용 상황 추적 플랫폼 레이오프(layoffs.fyi)에 따르면, 2023년에 감원된 일자리는 총 26만 개가 넘었던 바 있다. 올해 해고 추세가 조금 둔화됐다고 할 수 있지만 ...

조용한 해고 고요한 감축 비공개 조건 RTO 사무실 복귀 구조조정

2024.07.11

칼럼 | ‘조용한 해고’와 ‘고요한 감축’ 유감

2024.07.11

블로그 | '크롬' 버리고 '비발디'에서 광명 찾다

솔직히 말해 파이어폭스를 사용하다가 크롬으로 전환한 것이 언제 적 일인지 생각나지 않는다. 한동안 파이어폭스의 심층적인 개인화 기능과 확장 기능에 푹 빠져 있었기 때문에 구글이 2008년 크롬을 출시한 이후 1~2년 동안은 새로운 브라우저를 거들떠보지...

비발디 크롬 브라우저

2024.07.11

블로그 | '크롬' 버리고 '비발디'에서 광명 찾다

2024.07.11

칼럼 | '환각이 교묘해질 때'··· 오픈AI의 '크리틱GPT'의 재앙 가능성

통계 분석 수업에서 학생들에게 신뢰도가 매우 낮은 요소를 주고 신뢰도가 낮은 다른 요소와 짝을 이루라고 하면 데이터 결과값이 잘못될 위험 즉, 오류율이 더 높아진다는 사실을 알 것이다. 오류율은 ‘꽤 많이’ 높아질 것이다. ...

크리틱GPT AI 모니터링

2024.07.11

칼럼 | '환각이 교묘해질 때'··· 오픈AI의 '크리틱GPT'의 재앙 가능성

2024.07.11

블로그 | 코파일럿+ AI PC에 대한 망설임 없는 대답 'No'

이 새로운 디바이스가 윈도우 대중에게 AI 도구의 도래를 알릴 것이라는 기대가 있었다. 하지만 지금까지는 아니다. AI에 대한 과대 광고가 계속되고 있다. 최근의 소식은 인공지능(AI)을 염두에 두고 특별히 설계된 완전히 새로운 윈도우...

코파일럿+ AI PC 마이크로소프트 노트북

2024.07.10

블로그 | 코파일럿+ AI PC에 대한 망설임 없는 대답 'No'

2024.07.10

EVP

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인터뷰 | 인텔코리아 나승주 상무가 말하는 ‘엔터프라이즈 AI의 미래와 최신 제온 프로세서의 의의’

거대 클라우드 기업들이 이미 돈을 쏟아붓고 있다. 여타 다수의 IT 서비스 기업들도 다른 의미의 골드러시라는 표현이 어울릴 정도로 지출하고 있다. 바로 AI, 특히 생성형 AI를 위한 서버나 장비에 대해서다. 가트너에 따르면 올해 전 세계 데이터센터 시스템에 대한 지출 규모는 10%에 이르는 성장이 예상되며, 이 중 대부분은 생성형 AI로 인해 발생할 전망이다. 가트너는 “생성형 AI와 관련해 스토리, 계획, 실행의 주기가 나타나고 있다. 2...

EVP

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인터뷰 | “‘친환경+AI’ 앞세워 데이터센터 새바람 이끌 것”··· 엠피리온 디지털 최고전략책임자 최용석

B2B 영역이 으레 그러하겠지만 데이터센터 시장은 특히 신규 기업이 진출하기 쉽지 않은 분야다. 막대한 자본, 탄탄한 기술력이 필요한 것은 물론이고 센터 건물 자체가 완공되기까지 통상 2년 이상 걸리기 때문이다. 2021년 만들어진 신생 데이터센터 기업 엠피리온 디지털(구 엠피리온 DC)에 눈길이 가는 이유다. 이 싱가포르 기업은 한국을 아시아 시장의 주요 거점지로 삼고 있기도 하다. 엠피리온 디지털의 기술 전략은 최용석 최고 전략...

EVP

3/5

일문일답 | “AI 기반 옵저버빌리티, IT 넘어 기업 전반에서 중요해질 것” 다이나트레이스 이효은 지사장

많은 기업이 클라우드 컴퓨팅 아키텍처로 이동하면서 성장, 민첩성, 혁신을 확실하게 경험했다. 하지만 클라우드 복잡성과 폭발적인 데이터 증가로 인해 클라우드 환경을 효과적으로 관리하지 못하는 문제도 함께 나타난 것이 사실이다. 클라우드 옵저버빌리티에 대해 관심이 증가한 배경이다. IT 환경 내에서 클라우드 복잡성을 억제하고 애플리케이션, 인프라 및 데이터에 대한 관리 효율성을 높이려면 시스템에서 생성되는 데이터를 기반으로 시스템의 현...

EVP

4/5

인터뷰 | “위기에서 기회를 보다’ 아이브릭스 채종현 대표가 전하는 ‘비즈니스 AI’ 이야기

“이제 우리는 어떡하나 싶은 당혹감이 들었습니다. 1년 내에 저 정도 수준의 서비스를 만들어낼 방법이 솔직히 보이지 않았습니다. 지난 1년 여의 기간은 그에 대한 해법을 찾는 시기였습니다. 마침내 나름의 활로를 찾았다고 봅니다.“ 2022년 11월 등장한 챗GPT는 업계와 사용자로부터 순식간에 갈채를 이끌어냈다. 나선형 발전 중에서도 ‘비약’, ‘도약’에 해당하는 진전이라고 평하기에 부족함이 없었다. 그러나 인공지능 전문 기업 아이브릭스의 채...

EVP

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인터뷰 | 빠른 대용량 편집기 ‘엠에디터’를 아시나요? ··· 40년 경력의 개발자 에무라 유타카 대표

개인용 컴퓨터를 다루는 사람이라면 이른바 ‘취향’이 있기 마련이다. 수십 년 동안 컴퓨터로 만져온 이라면 더욱 그렇다. 간단하게는 워드 프로세서나 스프레드 시트와 같은 오피스 소프트웨어부터 이미지 편집, 메신저, 인터넷 브라우저, 일정 관리나 협업 도구에 이르기까지 개인적으로 선호하는 소프트웨어가 있고, 저마다의 설정 값이 존재한다. 사람에 따라서는 소프트웨어를 넘어 키보드나 마우스, 모니터의 배치와 설정 등에 정성을 쏟는 이들도 흔하다. 이...

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