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IT 정보/용어126

워터폴 모델이란? 전통적인 소프트웨어 개발 방식의 이해 오늘날 DevOps 같은 통합 개발 방법론이나, 애자일(Agile)과 같은 유연한 개발 방법론이 주목받고 있지만, 그 이전까지는 워터폴(Waterfall) 모델이 소프트웨어 개발의 대표적인 표준 방식이었다.워터폴 모델은 체계적인 계획과 문서화에 기반한 순차적 개발 방법론으로, 지금도 일부 대규모 프로젝트나 규제가 엄격한 산업에서 널리 사용된다.워터폴 모델의 정의, 개발 단계, 장단점, 활용 사례, 애자일과의 비교 등을 정리한다. 워터폴(Waterfall) 모델이란?워터폴 모델은 1970년대 미국의 소프트웨어 엔지니어 윈스턴 W. 로이스(Winston W. Royce)가 제안한 개발 방식이다. 이름처럼 개발 단계가 폭포수처럼 순차적으로 아래로 흘러내리는 구조를 가지며, 각 단계가 완료된 후에 다음 단계로 .. 2025. 6. 16.
애자일 방법론이란? 유연하고 협력적인 소프트웨어 개발 전략 빠르게 변화하는 시장과 고객의 요구에 유연하게 대응하고, 팀의 협업과 생산성을 극대화하는 개발 방식이 있다. 바로 애자일(Agile) 방법론이다. 단순히 개발 속도를 높이는 것이 아니라, 가치를 빠르게 전달하고 지속적으로 개선하는 방식으로 소프트웨어 개발에 큰 변화를 가져왔다.애자일 방법론의 정의, 핵심 가치, 주요 프레임워크, 전통적 방식과의 차이점, 도입 시 고려사항 등을 정리해보자. 애자일(Agile) 방법론이란?애자일은 2001년 발표된 '애자일 선언문(Agile Manifesto)'에서 시작된 소프트웨어 개발 방법론으로, 유연성, 반복적 개발, 고객과의 협업을 핵심으로 한다. 초기 요구사항이 불완전하거나 자주 변경될 수 있는 상황에서 효과적인 접근 방식으로, 작은 단위의 기능을 빠르게 개발하고 .. 2025. 6. 15.
DevOps란? 개발과 운영의 경계를 허무는 협업 문화와 자동화 전략 과거에는 개발(Development) 팀과 운영(Operations) 팀이 별도로 존재하며, 소프트웨어 개발과 배포 과정에서 협업의 단절이 자주 발생하곤 했다. 이런 문제를 해결하고자 등장한 접근 방식이 바로 DevOps이다.DevOps는 단순한 도구나 기술을 넘어, 문화적 변화와 자동화 중심의 개발/운영 통합 전략이라 할 수 있다.DevOps의 정의, 핵심 원칙, 주요 도구, 도입 효과 등을 자세히 살펴보자. DevOps란?DevOps는 Development(개발)와 Operations(운영)의 합성어로, 두 영역의 협업을 강화하여 소프트웨어를 더 빠르고 안정적으로 개발하고 배포하기 위한 방법론이다. 자동화, 지속적 통합(CI), 지속적 배포(CD), 모니터링, 협업 문화 등이 핵심이다. DevOps.. 2025. 6. 14.
CI-CD 파이프라인이란? 자동화로 완성하는 현대 개발의 핵심 빠르게 변화하는 소프트웨어 환경에서 개발과 배포의 속도와 안정성을 동시에 확보하려면, CI/CD 파이프라인은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었다.코드 변경이 있을 때마다 자동으로 테스트하고, 안정성이 검증된 코드를 자동으로 배포하는 이 구조는 DevOps의 핵심을 이룬다.CI/CD 파이프라인의 개념, 구성 요소, 장단점, 주요 도구, 실무 적용 시 주의사항 등을 체계적으로 정리해 보자. CI/CD란?CI/CD 파이프라인이 뭘까? CI/CD가 뭔지부터 알아보자.CI (Continuous Integration, 지속적 통합) : 개발자가 자주, 하루에도 여러 번 변경된 코드를 중앙 저장소에 통합하는 프로세스다. 자동 빌드와 테스트를 통해 코드 품질을 유지하며, 문제를 조기에 발견하고 해결할 수 있다.CD (.. 2025. 6. 13.
해시(Hash)란? 데이터 보안과 효율을 위한 핵심 알고리즘 이해하기 비밀번호 저장, 블록체인, 파일 무결성 검증, 데이터베이스 색인까지, 오늘날의 IT 시스템 곳곳에서 등장하는 기술이 있다. 바로 해시(Hash)이다.해시는 간단하면서도 강력한 데이터 처리 방식으로, 보안과 성능 모두를 책임지는 핵심 도구다.해시의 개념, 작동 원리, 주요 알고리즘, 활용 사례 등을 쉽게 알아보자. 해시(Hash)란?해시는 임의의 입력값(문자열, 파일 등)을 고정된 길이의 출력값으로 변환하는 해시 함수(Hash Function)를 이용한 기술이다.이 출력값을 해시값(hash value) 또는 다이제스트(digest)라고 부르며, 원래 데이터를 식별하거나 비교하는 데 사용된다. 해시 함수의 작동 원리해시 함수는 어떤 원리로 동작하는지 알아보자.입력 데이터를 일정한 방식으로 처리한다.내부적으로.. 2025. 6. 12.
패리티(Parity)란? 오류 검출의 가장 기본적인 원리 이해하기 컴퓨터나 통신 장비에서 데이터를 주고받을 때, 데이터가 손상되지 않았는지를 확인하는 기초적인 방법이 있다.바로 패리티(Parity)이다.매우 간단한 방식이지만, 지금도 하드웨어 수준에서 널리 사용되는 데이터 오류 검출 방식이다. 패리티의 개념, 종류, 작동 방식, 실무 활용 사례 등을 정리해 보자. 패리티(parity)란?패리티란 디지털 데이터를 전송할 때, 데이터의 오류 유무를 확인하기 위해 추가로 붙이는 비트(Parity Bit)를 의미한다. 이는 데이터를 구성하는 비트들의 홀수/짝수 개수를 확인하여, 전송 도중 1비트 오류를 감지할 수 있도록 설계된 간단한 오류 검출 방식이다. 패리티(Parity)라는 단어는 라틴어 paritas에서 유래했으며, '동등함(equality)' 또는 '균형(balanc.. 2025. 6. 11.
체크섬이란? 데이터 무결성을 지키는 기초 보안 기술 파일을 다운로드할 때, "SHA-256 체크섬을 비교하세요."라는 문구를 본 적이 있을 것이다.체크섬은 단순한 숫자 조합처럼 보이지만, 실제로는 데이터가 손상되지 않았는지를 확인하는 데 매우 중요한 기술이다.체크섬의 개념, 작동 원리, 주요 알고리즘, 활용 예시까지 알아보자. 체크섬(Checksum)이란?체크섬(Checksum)은 데이터를 전송하거나 저장할 때 오류 발생 여부를 확인하기 위해 추가로 계산되는 값이다. 특정한 수학적 연산을 통해 데이터를 요약한 숫자를 생성하고, 이 숫자를 통해 데이터가 전송 중 손상되었는지를 검증할 수 있다. 이름이 체크섬(Checksum)인 이유는 이진수의 자릿수를 더해서 검사(check)하는 형식이기 때문이라고 이해하면 된다. 체크섬의 필요성디지털 데이터는 저장이나 전.. 2025. 6. 10.
머신러닝과 딥러닝이란? 인공지능 시대의 핵심 기술 정리 4차 산업혁명과 함께 급부상한 기술 중 하나가 바로 인공지능(AI)이다.그 중심에는 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)이라는 기술이 자리 잡고 있다.머신러닝과 딥러닝의 개념, 차이점, 실제 활용 분야, 학습 방식 등을 알아보자.(먼저, 우리가 배우는 거 말고 머신러닝, 딥러닝이 어떻게 학습하는지를 알아보자.) 머신러닝(Mearchine Learning)이란?머신러닝은 사람이 일일이 프로그래밍하지 않아도, 데이터로부터 패턴을 학습해 예측이나 판단을 수행하는 기술이다.즉, 컴퓨터가 데이터에서 스스로 규칙을 찾아내고 그 규칙을 기반으로 미래의 데이터를 예측하는 것이다.예를 들어, 고객의 구매 데이터를 학습하여 어떤 고객이 특정 상품을 구매할 가능성이 높은 지를 예측하는.. 2025. 6. 9.
클라우드 컴퓨팅이란? IT 인프라의 패러다임을 바꾼 기술 혁명 현대의 디지털 환경은 더 이상 물리적인 서버나 저장 장치에 국한되지 않는다.기업과 개인은 이제 클라우드라는 가상 환경에서 유연하게 데이터를 저장하고, 애플리케이션을 실행하며, 컴퓨팅 자원을 확장하고 있다.이러한 변화의 중심에는 바로 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)이 있다.클라우드 컴퓨팅의 개념, 장점, 서비스 유형, 활용 분야, 주요 플랫폼 등을 체계적으로 살펴보자. 클라우드 컴퓨팅이란?클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 인터넷을 통해 서버, 스토리지, 데이터베이스, 네트워킹, 소프트웨어 등 다양한 IT 자원을 필요한 만큼, 원하는 시간에 제공하는 기술이다. 사용자는 물리적 장비를 직접 소유하거나 관리하지 않아도 되고, 웹 브라우저 하나만으로 모든 서비스를 이용할 수 있다. 마.. 2025. 6. 8.
빅데이터란? 데이터로 가치를 만드는 시대의 핵심 기술 오늘날 기업, 정부, 개인 모두가 데이터의 힘에 주목하고 있다. 특히 우리가 일상 속에서 생성하는 수많은 디지털 기록은 이전에는 상상할 수 없던 규모로 축적되고 있다.이렇게 방대한 양의 데이터를 분석하고 활용하는 기술, 바로 그것이 빅데이터(Big Data)이다. 빅데이터의 정의, 특징, 활용 분야, 관련 기술 등을 정리하여 이해를 돕고자 한다. 빅데이터(Big Data)란?빅데이터는 전통적인 데이터 처리 방식으로는 저장, 분석, 관리가 어려운 초대형 데이터 집합을 의미한다.단순히 데이터 양이 많다는 것을 넘어서, 속도, 다양성, 정확성, 가치 등 여러 특성을 동시에 지닌 데이터를 포괄한다. 빅데이터의 특징, 5V빅데이터는 다섯 개의 V로 시작하는 특징을 가진다. 이론을 만드는 사람도, 라임(?)을 좀 .. 2025. 6. 7.
자료구조란? 데이터를 효율적으로 다루는 개발자의 핵심 도구 프로그래밍을 시작하면 누구나 마주치게 되는 중요한 개념이 있다.바로 자료구조(Data Structure)다. 자료구조는 단순히 데이터를 저장하는 방법이 아니라, 어떻게 데이터를 구조화하고, 효율적으로 접근하고, 처리할 것인가에 대한 체계적인 설계 방식이다.자료구조의 정의부터 종류, 왜 중요한지, 실무에서 어떻게 활용되는지까지 쉽게 정리해 본다. 자료구조(Data Structure)란?자료구조(Data Structure)란 데이터를 컴퓨터 메모리에 저장하고 관리하는 형식적이고 논리적인 방식이다.단순한 배열부터 시작해 연결 리스트, 트리, 그래프 등 다양한 형태가 존재하며, 각 구조는 특정한 문제 해결에 적합한 성질을 갖고 있다. 쉽게 말해, 자료구조는 데이터를 어떤 모양으로, 어떤 방식으로 담을지 정하는 .. 2025. 6. 6.
알고리즘이란? 컴퓨터 사고의 핵심 개념을 쉽게 이해하기 많은 사람들이 알고리즘이라는 단어를 처음 들으면 막연하고 어렵게 느낀다.하지만 알고리즘은 우리가 일상생활에서도 자주 사용하는 개념이며, 컴퓨터 과학과 소프트웨어 개발의 기초가 되는 핵심 요소이다.알고리즘이 무엇인지, 왜 중요한지, 실제로 어떻게 쓰이는지를 알기 쉽게 정리해보자. 알고리즘(Algorithm)이란?알고리즘(Algorithm)이란, 어떤 문제를 해결하기 위한 명확하고 구체적인 절차나 방법을 의미한다.쉽게 말해, "문제를 풀기 위한 레시피"라고 생각하면 된다.예를 들어, 라면 끓이기 과정을 생각해보자.물을 끓인다.스프를 넣는다.면을 넣고 3분간 끓인다.불을 끄고 먹는다.이와 같이 순서대로 따라 하면 누구나 같은 결과를 얻을 수 있는 일련의 절차가 바로 알고리즘이다.(라면 끓이는 순서는, 레시피(.. 2025. 6. 5.
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