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기술정보

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2025년 주목해야 할 기술 트렌드 7가지– 변화를 이끄는 기술, 살아남는 기업이 주목해야 할 것들 기술은 세상을 바꾸지 않는다, 사용하는 사람이 바꾼다2025년을 살아가는 우리는 기술의 급속한 발전과 함께 매일 변화하는 일상을 마주하고 있습니다. 생성형 AI, 디지털 헬스케어, 지속가능한 IT, 블록체인 기반의 투명한 시스템까지. 몇 년 전만 해도 연구실 안에 머물던 기술들이 지금은 우리의 손끝에서 당연하게 사용되고 있죠. 그렇다면 2025년 현재, 가장 주목해야 할 기술 트렌드는 무엇일까요? 단순히 “요즘 뜨는 기술”을 넘어서, 삶과 산업, 환경과 정책 전반에 영향을 줄 기술들을 선정했습니다. 이 글에서는 지금부터 향후 3년을 지배할 핵심 기술 7가지를 소개하고, 각 기술이 가져올 변화를 함께 살펴보겠습니다.1. 생성형 AI의 진화 – GPT를 넘어서 AGI로?2023~2024년을 뜨겁게 달군 생성..
SaaS란 무엇인가? 기업들이 SaaS를 선택하는 이유 설치할 필요도, 유지보수도 없는 소프트웨어가 있다면?예전에는 기업이 새로운 소프트웨어를 도입한다는 건 큰 일이었습니다. 고가의 라이선스를 구매하고, 사내 서버에 설치하고, IT 부서가 시스템을 설정하고 사용자 교육까지 진행해야 했습니다. 업데이트라도 하려면 다시 비용과 시간이 들어갔죠. 이 과정은 단순히 번거로운 것을 넘어, 디지털 전환의 속도를 크게 늦추는 요인이 되었습니다. 하지만 지금은 달라졌습니다. 복잡한 설치 없이, 별도 서버 없이, 웹사이트에 접속해 로그인만 하면 바로 사용할 수 있는 소프트웨어가 대부분입니다. 비용도 한 번에 수백만 원을 지불하는 것이 아니라 월 1만 원부터 시작할 수 있는 구독형입니다.바로 이러한 방식이 SaaS(Software as a Service)입니다. SaaS는 단..
지속가능한 IT – 디지털 시대의 탄소중립 전략 보이지 않는 탄소, 디지털 시대의 또 다른 배출원우리는 매일같이 디지털 기술을 사용합니다. 출근길에 스마트폰으로 뉴스를 보고, 업무 중엔 클라우드 문서를 편집하고, 저녁엔 OTT 플랫폼으로 드라마를 봅니다. 이처럼 디지털은 무형의 편리함을 제공하지만, 그 이면에는 엄청난 전력 소비와 탄소 배출이 존재합니다. 전 세계적으로 디지털 기술이 탄소중립을 가능케 할 열쇠로 주목받고 있지만, 역설적이게도 IT 산업 자체가 환경 문제의 또 다른 주범이 될 수 있다는 경고도 나오고 있습니다.한 보고서에 따르면, 현재 전 세계 전력 소비량 중 약 3% 이상이 데이터센터에서 발생하고 있으며, 2030년에는 전체 온실가스 배출의 8%를 차지할 가능성도 제기되고 있습니다. 이제는 기술 그 자체를 재설계해야 할 시점입니다. 단..
제로에너지건물(ZEB)은 어떻게 가능할까? – 건축과 기후테크의 만남 전 세계가 탄소중립을 선언하면서 건축 분야에도 거대한 변화가 시작되고 있습니다.그 중심에 선 것이 바로 ‘제로에너지건물(ZEB : Zero Energy Building)’입니다.한때는 미래의 기술처럼 들렸던 제로에너지건물은 이제 공공기관을 중심으로 하나둘씩 실제 건축물로 등장하고 있으며, 머지않아 우리가 일하고 생활하는 대부분의 공간이 에너지를 소비하지 않는, 아니 오히려 생산하는 방향으로 재편될 것입니다. 하지만 “건물이 어떻게 에너지를 소비하지 않고 자립할 수 있을까?”라는 질문은 여전히 많은 이들에게 생소하게 들립니다.여기엔 건축 설계, 단열 기술, 에너지 시스템, 그리고 무엇보다 기후테크의 눈부신 진보가 숨어 있습니다. 오늘은 건물의 에너지 자립을 가능하게 하는 기술들, 그리고 실제 우리 삶에 어..
탄소를 없애는 기술? CCUS가 뭔데 이렇게 중요해졌을까? 탄소중립. 이제 더 이상 생소한 단어가 아닙니다.국가도 기업도, 심지어 우리 일상에서도 ‘탄소배출’이라는 단어가 익숙해졌습니다.하지만, 이 탄소를 “줄이는 것”만으로 충분할까요? 이미 대기 중에 쌓여 있는 이산화탄소(CO₂)는 매년 지구를 더욱 뜨겁게 만들고 있고, 산업혁명 이후 배출된 탄소의 누적량은 현재의 이상기후를 설명하는 가장 직접적인 원인입니다.이제는 탄소를 줄이는 것에서 한 걸음 더 나아가 ‘직접 제거하는 기술’, 즉 CCUS가 절실히 필요한 시대가 되었습니다. “탄소를 잡아서, 활용하거나, 땅속에 묻는다.”이 간단한 설명 뒤에는 매우 복잡하고도 혁신적인 기술이 숨어 있습니다.오늘은 탄소중립 시대의 키워드, CCUS(Carbon Capture, Utilization and Storage, 탄소..
“왜 데이터는 중앙이 아니라 ‘가장자리’에서 처리되는가?” – 엣지 컴퓨팅 쉽게 이해하기 AI, 자율주행, 스마트팩토리, IoT… 요즘 기술 뉴스나 트렌드 리포트를 보면 이 단어들이 빠지지 않고 등장합니다. 그런데 이 기술들이 원활하게 작동하기 위해 반드시 필요한 것이 하나 있습니다.바로 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)입니다. 예전에는 ‘모든 데이터를 클라우드로 올려서 처리하고, 다시 내려받는 방식’이 일반적이었지만, 지금은 그 방식이 점점 한계에 다다르고 있습니다. 정보가 너무 많고, 실시간으로 반응해야 하며, 데이터 전송 자체가 시간이 걸리기 때문이죠. 이때 대안으로 등장한 것이 바로 ‘가장자리(edge)’에서 데이터를 실시간으로 처리하는 방식, 엣지 컴퓨팅입니다. 이 기술은 단순한 하드웨어 전략이 아니라, 데이터 흐름의 패러다임 자체를 바꾸고 있는 핵심 인프라 기술입니다. 오늘..
RAG, 멀티모달, 파운데이션 모델…요즘 뜨는 AI 용어 정리 요즘 뉴스나 블로그, 유튜브에서 인공지능 관련 콘텐츠를 보다 보면 어렵고 생소한 AI 용어들이 쏟아지듯 등장합니다. “RAG가 뭐지?”, “파운데이션 모델?”, “멀티모달이 뭔데 다들 난리야?” 하고 스크롤을 내리다 보면 결국 ‘그냥 ChatGPT나 쓰자’는 생각이 들곤 하죠. 하지만 잠깐만 멈추고 생각해 보면, 지금 등장하는 AI 용어들은 단순한 유행어가 아니라 미래 기술의 방향성을 결정짓는 핵심 키워드입니다. ChatGPT도, Google의 Gemini도, MS의 Copilot도 결국 이 기술들 위에서 만들어졌습니다. 그래서 오늘은 요즘 자주 등장하는 AI 용어들을 쉽게, 그리고 직관적으로 정리해드리려 합니다. IT 전공자가 아니어도, 개발자가 아니어도 충분히 이해할 수 있도록 차근차근 풀어보겠습니다..
딥러닝과 머신러닝, 뭐가 다를까? – 헷갈리는 개념을 쉽게 풀어드립니다 요즘 AI 이야기를 듣다 보면 꼭 나오는 두 단어가 있습니다. 바로 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)입니다.둘 다 ‘기계가 스스로 학습한다’는 이야기 같은데, 어떤 뉴스에서는 “머신러닝 기반 AI”라고 하고, 어떤 곳에서는 “딥러닝 기술로 사람보다 더 정확한 분석이 가능해졌다”라고 합니다. 둘이 같은 걸까요? 다른 걸까요? 어느 순간부터 인공지능 기술은 우리의 일상 깊숙이 들어왔고, 용어들도 쏟아져 나오기 시작했습니다. 하지만 사람들에게 ‘AI란 무엇인가’보다 더 헷갈리는 건, AI 기술 내부에서 사용하는 용어들이죠. 그중에서도 머신러닝과 딥러닝은 비슷해 보여도 중요한 개념적 차이를 가지고 있습니다. 이 글에서는 복잡한 설명 대신, 일상적인 예시와 비유를 통해 ..

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