정보통신 랩

DGPS(차분 GPS) : 기준국 보정으로 위치 오차를 줄이는 기술

sidefill — Sun, 18 Oct 2026 09:39:57 +0900

DGPS(Differential GPS)는 위치를 알고 있는 기준국에서 GPS 신호의 PN 코드로 측정한 의사거리 오차를 구해 보정함으로써 더 높은 위치 정확도를 제공하는 시스템입니다. 이 글에서는 DGPS의 구성요소와 특징, Network RTK와의 차이를 정리합니다.

1. 주제

DGPS(Differential Global Positioning System, 차분 GPS)

2. 개요

DGPS는 기준국에서 측정한 위성항법 오차를 보정정보로 만들어 이용자에게 전달하는 방식으로, GPS의 위치 정확도를 높이는 기술입니다. GPS는 위성 궤도 오차, 위성 시계 오차, 대기권(전리층·대류권) 전파 지연 등의 영향을 받아 단독 측위만으로는 정확도에 한계가 있습니다.

이런 오차는 가까운 지역에서는 시간과 공간에 걸쳐 비슷하게 나타납니다. DGPS는 이 상관성을 이용해, 위치를 정확히 아는 기준국이 오차를 측정하고 이동국이 이를 반영해 위치를 보정하며 정확도를 1~3m 수준으로 높입니다. 이때 거리 측정은 반송파 위상이 아니라 GPS 신호에 실린 PN(Pseudo Random Noise, 의사 잡음) 코드로 구한 의사거리를 이용하는 코드 방식이며, 이 점이 반송파 위상을 이용하는 RTK와 구분됩니다.

3. 개념

위치를 알고 있는 기준국에서 GPS 신호의 PN 코드로 측정한 의사거리 오차를 구해 보정함으로써 더 높은 위치 정확도를 제공하는 시스템임

4. 개념도

5. 구성요소

구성요소	설명
기준국	GPS 신호를 수신해 알려진 자기 위치와 비교하고 오차 정보를 생성함
중앙사무소	여러 기준국의 오차 정보를 통합·보정해 송신국으로 전달함
송신국	통합된 보정 데이터를 이동국에 전송함
이동국	수신한 보정 데이터를 이용해 GPS 위치를 보정 계산함

6. 주요 특징

특징	설명
측정 방식	GPS 신호의 PN 코드로 측정한 의사거리를 보정하는 코드 방식으로, 위성 궤도·시계·대기 오차의 공통 성분을 줄여 정확도를 1~3m 수준으로 향상함
보정 방식	위치 오차를 그대로 보정하는 위치영역 보정과 위성별 거리 오차를 보정하는 거리기반 보정이 있으며, 거리기반 방식이 일반적임
보정정보 전송	기준국에서 만든 보정값을 중앙사무소가 통합하고, 송신국이 이동국에 방송하면 이동국이 이를 받아 자기 위치를 보정함
활용	선박 항법, 항공, 차량 항법 등 GPS 정확도 향상이 필요한 분야에 활용됨

7. DGPS와 Network RTK 비교

구분	DGPS	Network RTK
측정 방식	PN 코드(의사거리) 기반 코드 방식	반송파 위상 기반 방식(정수 모호성 해결 필요)
정확도	1~3m 수준	cm 수준
보정정보 전달	송신국의 방송	주로 인터넷 등 통신망
기준국	단일 기준국 중심	다수 기준국(네트워크)
주요 활용	선박 항법, 항공, 차량	드론, 측량

8. 기술 동향·개선 사항·활용

해양·항공 분야에서는 DGPS가 널리 쓰였으나 SBAS와 Network RTK로 대체·보완되는 추세임
기준국과 이동국이 가까울수록 오차 상관성이 커서 보정 효과가 좋고, 거리가 멀어지면 정확도가 떨어지는 한계가 있음

참고 출처

한국정보통신학회/한국과학기술정보연구원 KoreaScience 게재 DGPS 보정 방식 관련 논문 (koreascience.or.kr/article/JAKO201414753676742)
Wikipedia, “Real-time kinematic positioning”
SBG Systems, "Differential corrections: from DGPS to PPK" (sbg-systems.com)

KPS(한국형 위성항법시스템) : 한반도 맞춤 지역항법 체계

sidefill — Sun, 18 Oct 2026 09:39:00 +0900

KPS(Korea Positioning System)는 정지궤도 위성과 경사지구동기궤도(IGSO) 위성을 결합해 한반도 상공에 맞춰 구성하는 한국의 독자적 지역 위성항법시스템입니다. 이 글에서는 KPS의 구성 기술과 특징, GPS와의 차이를 정리합니다.

1. 주제

KPS(Korea Positioning System, 한국형 위성항법시스템)

2. 개요

KPS는 외국의 위성항법시스템(GNSS)에 의존하던 위치·항법·시각(PNT) 정보를 우리나라가 독자적으로 확보하기 위한 한국형 위성항법시스템입니다. GPS 같은 외국 시스템은 해당 국가의 정책이나 신호 장애에 따라 영향을 받을 수 있어, 독자 체계가 필요하다는 인식에서 사업이 시작되었습니다.

KPS는 한반도와 그 인근 지역에 초정밀 위치·항법·시각 정보를 제공하는 지역항법시스템(RNSS, Regional Navigation Satellite System)입니다. 보도에 따르면 사업은 2022년부터 14년간 총 3조 7,234억 5천만원 규모로 추진되며, 1호기는 2029년 9월 발사 예정이고 2035년까지 8기 배치를 목표로 합니다.

3. 개념

정지궤도 위성과 경사지구동기궤도(IGSO) 위성을 결합해 한반도 상공에 맞춰 구성하는 한국의 독자적 지역 위성항법시스템임

4. 개념도

5. 주요 기술

기술	설명
위성 체계	정지궤도(GEO)와 경사지구동기궤도(IGSO) 항법위성으로 한반도 상공에서 위성이 높은 고도각으로 잘 보이도록 구성함
항법탑재체·주파수	위성에 실리는 항법신호 송신 장치(항법탑재체) 개발과 항법용 주파수 확보가 사업 내용에 포함됨
보강 체계(SBAS)	정지궤도 위성으로 보정정보를 방송해 오차를 줄이는 SBAS가 별도의 보강 서비스로 추진되었으며 오차 1m 이내를 목표로 했음

6. 주요 특징

특징	설명
국가 PNT 자립	독자 항법 시스템을 갖추어 외국 위성항법 장애에도 위치·시각 서비스를 이어갈 수 있는 기반이 됨
한반도 중심 지역항법	전 세계가 아니라 한반도와 인근에 초점을 맞춘 지역 시스템으로, 일본 QZSS나 인도 IRNSS와 같은 유형임
산업 활용	위치기반서비스(LBS)와 사물인터넷(IoT) 융합 등 정밀 위치정보가 필요한 산업에 활용됨

7. KPS 와 GPS 비교

구분	KPS	GPS
운영국	대한민국	미국
유형	지역항법시스템(RNSS)	전 지구 위성항법시스템(GNSS)
서비스 지역	한반도와 인근	전 세계
위성 구성	정지궤도와 경사지구동기궤도 위성 조합	전 지구 커버를 위한 다수 위성군
목표	국가 독자 PNT 확보	전 지구 범용 항법 서비스

8. 기술 동향·개선 사항·활용

2018년 과기정통부 자료는 2034년 시스템 완료, 2035년 서비스를 목표로 했고, 보도 기준으로 1호기 발사는 항법탑재체 설계·검증 지연으로 2029년 9월로 늦춰졌음(최종 8기 배치 목표)
구축이 끝나면 위치기반서비스, 사물인터넷 융합 정밀 측위 등에 활용될 수 있음

참고 출처

과학기술정보통신부, 한국형 위성항법시스템(KPS) 개발 추진계획 자료(2018.2, korea.kr)
SBS Biz, “한국형 GPS 첫 위성 2029년 9월 발사…마지막 설계 점검”

eLoran : GNSS 장애에 대비하는 지상파 항법 백업 시스템

sidefill — Sun, 18 Oct 2026 09:36:29 +0900

eLoran은 100kHz 펄스의 도착 시간차로 위치를 구하고, 펄스 위치 변조(PPM) 데이터 채널로 보정신호와 UTC 시각 정보를 전달해 GNSS를 대체·보완하는 지상파 백업 항법 시스템입니다. 이 글에서는 eLoran의 구성 기술과 특징, GNSS와의 차이를 정리합니다.

1. 주제

eLoran(enhanced Loran, 향상된 로란)

2. 개요

eLoran은 위성항법(GNSS, Global Navigation Satellite System) 신호가 방해받을 때 위치·항법·시각(PNT) 정보를 계속 제공하기 위한 지상파 항법 시스템입니다. GNSS 신호는 먼 위성에서 내려오는 약한 신호여서 재밍(고의 전파 방해)에 취약합니다. 실제로 2010년 8월부터 북한발 GPS 재밍이 이어졌고, 2012년에는 16일 동안 항공기 1,016대와 선박 254척이 GPS 장애를 겪었다고 보도되었습니다.

기존 Loran-C는 100kHz 지상파로 넓은 지역을 덮을 수 있었지만 정확도와 운용 면에서 한계가 있어 퇴조했습니다. eLoran은 이 전파 특성을 유지하면서 UTC 시각 동기, 데이터 채널, 전파 지연 보정(ASF)을 더해 항만 진입·접근 수준(20m, 95%)의 정확도를 목표로 합니다.

3. 개념

100kHz 펄스의 도착 시간차로 위치를 구하고, 펄스 위치 변조(PPM) 데이터 채널로 보정신호와 UTC 시각 정보를 전달해 GNSS를 대체·보완하는 지상파 백업 항법 시스템임

4. 개념도

5. 구성요소

구성요소	역할
중앙 제어국	각 송신국의 송신 시각을 UTC에 동기시키고, 지상 기준국의 보정 정보를 모아 송신국에 전달함
지상 기준국	항만·공항 부근에서 오차를 측정하고 ASF 보정값을 만들어 중앙 제어국에 보냄
송신국(주국·종국)	주국 1개와 종국 여러 개가 체인을 이뤄 시분할로 100kHz 펄스 그룹을 송출하고, PPM 데이터 채널로 보정 정보를 실어 보냄
수신기	송신국별 펄스 도착 시간차를 측정해 쌍곡선 교점으로 위치를 구하고, 수신한 ASF 보정값과 UTC 시각 정보를 반영함

신호와 측위 원리

신호·측위 기술

기술	설명
펄스 신호 구조	100kHz 반송파의 펄스(약 250µs, 에너지 99%가 90~110kHz)를 송신국마다 8개씩 1ms 간격으로 묶어 GRI(Group Repetition Interval, 그룹 반복 주기)마다 송출함. 주국 1개와 종국 여러 개로 된 3~5개국 체인이 시분할로 송신함
측위 방식(시간차 측위)	두 송신국 펄스의 도착 시간차(TD)가 쌍곡선 하나를 정하고, 세 번째 국과의 시간차가 만드는 다른 쌍곡선과의 교점으로 위치를 구함. 수신기가 정확한 시각을 알면 도착시간(TOA)으로도 측위함
데이터 채널 변조(PPM)	펄스 위치 변조(PPM)로 펄스를 ±1~2µs 정도 앞당기거나 늦춰 데이터를 실음. Eurofix는 마지막 6개 펄스를 −1·0·+1µs로 변조하고, 9번째 펄스 방식은 데이터 전용 펄스를 8번째 펄스 1ms 뒤에 추가해 5진 PPM으로 약 50bit/s를 전송함
ASF 보정·UTC 동기	기준국이 ASF(Additional Secondary Factor, 육지 경로로 생기는 추가 전파 지연) 보정값을 만들어 데이터 채널로 전달함. 송신 시각을 UTC에 직접 동기해 시각 정보도 제공함

ASF(Additional Secondary Factor) : 전파가 바다가 아닌 육지 경로를 지날 때 생기는 추가 전파 지연으로, 위치 오차의 원인이 되어 보정이 필요함
UTC(Coordinated Universal Time) : 세계 표준 시각인 협정세계시로, eLoran은 송신 시각을 UTC에 동기해 시각 기준도 함께 제공함

6. 주요 특징

특징	설명
GNSS 백업	GNSS와 독립된 신호이므로 위성 장애·재밍 상황에서도 항법 기능을 이어갈 수 있음
지상 항법 시스템	100kHz 저주파 지상파를 사용해 송신국 수가 적어도 넓은 지역에 서비스할 수 있음. 국내 계획은 5개 송신국이었음
측위 정확도	ASF 보정값으로 육지 경로의 전파 지연을 반영해 시간차 측위 오차를 줄임
시각 제공	UTC 동기 송신으로 시각 기준(UTC ±50ns 수준 요구)도 함께 제공함

7. 유사 기술과의 비교

구분	GNSS	eLoran
기반	위성(우주 기반)	지상 송신국
주파수	L밴드(L1·L2·L5)	100kHz 대역(90~110kHz)
정확도	eLoran보다 일반적으로 높음	항만 진입·접근 20m(95%) 요구
재밍 영향	신호가 약해 재밍에 취약	GNSS와 독립, GNSS 재밍과 무관
커버리지	전 세계	송신국 커버리지 범위

8. 기술 동향·개선 사항·활용

eLoran은 정확도는 GNSS보다 낮지만 강한 지상파 신호로 GNSS 백업 역할을 맡는 방향으로 논의되며, 국내에서도 포항·광주 기지국 전환과 울릉·강화·제주 신설을 포함한 5개 송신국 구축 계획이 2013년 보도에 소개되었음
GNSS 장애 시 해상 항만 진입, 항공 비정밀 접근, 통신망 시각 동기 등에 활용될 수 있음

참고 출처

Univ. of Rhode Island, “An evaluation of eLoran as a backup to GPS” (digitalcommons.uri.edu/ele_facpubs/1063)
UrsaNav, “ILA-40 eLoran System Definition & Signal Specification Tutorial”
Inside GNSS, “North Korea’s GPS Jamming Prompts South Korea to Endorse Nationwide eLoran System” (2013)
Stanford GPS Lab, Sherman Lo, IEEE AES Tutorial (Loran-C 및 Modernized Loran 해설, Lo_IEEEAES_Tutorial_2007)

SDV(소프트웨어 정의 차량) : OTA로 기능이 진화하는 자동차

sidefill — Sat, 17 Oct 2026 21:06:17 +0900

SDV(Software-Defined Vehicle, 소프트웨어 정의 차량)는 소프트웨어로 차량의 기능을 제어하고 업데이트하며 개선하는 자동차입니다. 이 글에서는 SDV의 구성 기술과 특징, 기존 차량과의 차이를 정리합니다.

1. 주제

소프트웨어 정의 차량(SDV, Software-Defined Vehicle)

2. 개요

통신기술이 발전하면서 차량 내부와 외부 사이에서 실시간으로 데이터를 주고받을 수 있게 되었습니다. 기존 차량은 기능마다 전용 ECU(Electronic Control Unit, 전자제어장치)가 따로 있어 일부 차량에는 100개가 넘는 ECU가 들어 있었고, 소프트웨어가 각 ECU의 하드웨어에 묶여 있었습니다. SDV는 이런 구조를 소프트웨어 중심으로 바꾼 차량입니다.

3. 개념

소프트웨어를 기반으로 OTA(Over-the-Air, 무선 업데이트), 제어, 자율주행 등의 기능을 구현하고 개선하는 차량임

4. 개념도

5. 주요 기술

기술	설명
차량 중앙 컴퓨팅	기능별로 흩어진 ECU를 고성능 중앙 컴퓨터와 존 컨트롤러로 통합해 센서 처리와 AI 주행을 맡김
통신 네트워크	저속 제어에는 CAN·LIN을 쓰고, 카메라·레이더 같은 대용량 데이터에는 10Mbit/s~10Gbit/s 자동차 이더넷을 씀
운영체제(OS)	QNX, Linux, FreeRTOS, Android Automotive 등을 용도에 따라 나누어 씀
서비스 앱	내비게이션, OTA 업데이트, 원격 제어, 자율주행 기능을 소프트웨어로 제공함

6. 주요 특징

특징	설명
소프트웨어 기반	기능 구현이 하드웨어가 아니라 소프트웨어로 정의됨
OTA	정비소에 가지 않고 새 기능과 오류·안전 개선을 무선으로 받음
하드웨어·소프트웨어 분리	소프트웨어 개발과 운영이 하드웨어 제약에서 벗어남

7. SDV와 레거시 차량 비교

구분	SDV	레거시 차량
정의	소프트웨어가 기능을 정의함	하드웨어가 기능을 정의함
제어 구조	고성능 중앙 컴퓨터와 존 컨트롤러 중심	기능별 ECU 분산형
업데이트	OTA(무선)	정비소 방문
기능 확장	소프트웨어로 기능 추가	하드웨어 교체
유지보수	정비소 방문 없이 원격으로 오류·안전 개선	정비소 방문 정비

8. 기술 동향·개선 사항·활용

EU는 Regulation (EU) 2015/758에 따라 2018년 3월 31일 이후 제작되는 신규 형식 승인 승용차·경상용차에 112 기반 eCall(긴급 자동 호출) 시스템을 갖추도록 했으며, 연결형 차량에서 응급 상황 대처가 중요해지고 있음 (기준일 2026-10-17)
중앙화 정도는 기능별로 달라 도메인·존 컨트롤러가 함께 쓰이고, 카메라 데이터가 커지면서 2.5·5·10Gbit/s급 이더넷으로 옮겨가는 추세임

참고 출처

삼일PwC, "소프트웨어 정의 차량(SDV)" Industry Focus (2025.1., 2026-10-17 확인)
IBM, "What is a software-defined vehicle?" (2026-10-17 확인)
BlackBerry QNX, "Evolution of SDV and Ecosystem Changes" (2026-10-17 확인)
All About Industries, "Ethernet Accelerates the Transition to Software-Defined Vehicles" (2026.6.1., 2026-10-17 확인)
Regulation (EU) 2015/758, 112 기반 eCall 형식승인 요건 (2026-10-17 확인)

A2A(Agent-to-Agent) : AI 에이전트 간 협력 프로토콜

sidefill — Sat, 17 Oct 2026 21:03:46 +0900

A2A(Agent-to-Agent)는 서로 다른 회사와 플랫폼에서 만든 AI 에이전트가 표준화된 방식으로 협력할 수 있게 하는 프로토콜입니다. 이 글에서는 A2A의 구성 요소와 특징, MCP와의 차이를 정리합니다.

1. 주제

A2A(Agent-to-Agent)

2. 개요

AI 에이전트가 늘면서 사람이 중간에서 전달해 주지 않아도 시스템 사이에서 자동으로 협력할 수 있는 에이전트 간 통신의 필요성이 커졌습니다. 에이전트마다 만든 벤더와 플랫폼, 프레임워크가 달라 서로 소통할 공통 방식이 없었기 때문에, 에이전트가 서로를 찾고 작업을 맡기고 데이터를 주고받는 공개 명세로 A2A가 만들어졌습니다.

3. 개념

서로 다른 벤더·플랫폼·프레임워크에서 개발된 AI 에이전트들이 표준화된 방식으로 협력할 수 있게 하는 프로토콜임

4. 개념도

5. 주요 기술

기술	설명
Agent Card	에이전트의 이름, 기능, 인증 방식, 접속 주소 등을 담은 공개 JSON 문서로, 정해진 주소(/.well-known/agent-card.json)에서 제공함
Task	에이전트가 맡은 작업 단위로, 제출됨·진행 중·완료 등의 상태로 바뀌며 진행됨
전송 방식	HTTPS 위에서 JSON-RPC 2.0을 쓰는 방식이 가장 흔하며, gRPC와 HTTP+JSON(REST)도 쓸 수 있음
스트리밍·알림	서버가 SSE(Server-Sent Events)로 작업 상태를 실시간으로 보내고, 웹훅(Webhook)으로 비동기 알림을 전달함

6. 주요 특징

특징	설명
협력 상호작용	에이전트가 데이터를 공유하며 협력함
분산 처리	각 에이전트가 자신의 전문성에 맞게 작업을 나누어 맡음
실시간 통신	SSE 스트리밍과 웹훅으로 작업 진행 상황과 결과를 전달함
확장성	새로운 전문 에이전트를 같은 방식으로 연결해 통합함

7. A2A와 MCP 비교

구분	A2A	MCP
정의	에이전트 사이의 협력 프로토콜임	에이전트가 도구와 데이터를 쓰기 위한 프로토콜임
만든 곳	Google	Anthropic
목적	에이전트 간 협업과 작업 조율	에이전트의 외부 도구·데이터 활용
연결 대상	에이전트와 에이전트	에이전트와 도구·데이터
주요 기능	작업 위임, 목표와 맥락 공유	도구·데이터 통합, 맥락 제공

8. 기술 동향·개선 사항·활용

복잡한 작업을 세부 태스크로 나누고 각 에이전트가 전문성에 따라 처리하는 구조가 고도화되고 있으며, A2A는 2025년 6월부터 Linux Foundation이 호스팅하는 벤더 중립 표준임 (기준일 2026-10-17)
산업 자동화에서는 센서 에이전트와 제어 에이전트가, 고객 서비스에서는 여러 챗봇 에이전트가 협력하는 방식으로 활용할 수 있으며, MCP와는 경쟁이 아니라 함께 쓰는 관계로 설명됨

참고 출처

Tyk, "A2A protocol: Architecture and technical specification" (2026-10-17 확인)
Analytics Vidhya, "What is the Difference Between A2A and MCP?" (2025.5.13., 2026-10-17 확인)

확산 기반 언어모델(DLM) : 노이즈에서 문장을 복원하는 생성 방식

sidefill — Sat, 17 Oct 2026 21:01:47 +0900

확산 기반 언어모델(DLM, Diffusion-based Language Model)은 문장에 노이즈를 넣고 그것을 복원하도록 배운 뒤, 노이즈 상태에서 문장을 단계적으로 만들어 내는 언어모델입니다. 이 글에서는 DLM의 작동 원리와 기존 LLM과의 차이를 정리합니다.

1. 주제

확산 기반 언어모델(DLM, Diffusion-based Language Model)

2. 개요

확산 기반 학습은 데이터에 노이즈를 넣고 그것을 복원하도록 배우는 방식으로, 이미지 생성에서 먼저 성공한 뒤 텍스트 생성에도 적용되기 시작했습니다. 기존 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 단어를 앞에서부터 하나씩 순서대로 만드는 자기회귀 방식이라, 속도에 한계가 있고 앞에서 생긴 오류가 뒤로 이어지는 문제가 있습니다.

3. 개념

노이즈 상태에서 출발해 전체 문장 구조를 한꺼번에 고려하면서 문장을 단계적으로 복원해 생성하는 언어모델임

4. 개념도

5. 주요 기술

기술	설명
확산(정방향)	문장에 노이즈를 넣어 문장을 오염시키며, 예를 들어 단어를 일정 확률로 가림
학습	노이즈가 섞인 문장으로 원래 문장을 복원하도록 학습함
생성(역방향)	학습된 모델이 노이즈 상태에서 여러 단계에 걸쳐 문장을 복원함
병렬 복원	한 번에 단어 하나가 아니라 여러 단어를 동시에 고쳐 나감

6. 주요 특징

특징	설명
빠른 속도	Mercury 논문은 속도 중심 최신 모델보다 최대 10배 빠르다고 보고함 (코딩 작업 기준)
병렬적 복원	전체 문장 구조를 동시에 고려해 문장을 생성함
부분 수정	반복해서 다듬는 구조라 생성된 문장의 일부를 고치기 쉬움

7. DLM과 LLM 비교

구분	DLM	LLM(자기회귀)
생성 방식	노이즈를 걷어내며 병렬로 생성함	앞 단어에 따라 한 단어씩 예측함
처리 속도	최대 10배 빠르다는 보고가 있음	기준이 되는 속도임
처리 방식	문장 전체를 동시에 처리함	순차적으로 처리함
학습 구조	학습이 복잡하고 비용이 큼	상대적으로 단순함
주요 과제	매우 큰 모델로의 확장성 연구가 필요함	앞에서 생긴 오류가 뒤로 이어짐

8. 기술 동향·개선 사항·활용

DLM은 텍스트와 이미지의 상호작용을 함께 고려할 수 있어 멀티모달 모델로 확장되고 있으며, MMaDA는 텍스트 추론·멀티모달 이해·텍스트-이미지 생성을 하나의 확산 기반 모델로 처리함 (기준일 2026-10-17)
속도 수치는 특정 실험 조건에서의 최대치이고 학습 비용과 확장성은 아직 과제여서, 실제 성능은 모델과 작업에 따라 달라질 수 있음

참고 출처

Inception Labs, Mercury 논문, arXiv:2506.17298 (2025.6.17., 2026-10-17 확인)
MMaDA 논문, arXiv:2505.15809 (2025.5.21., 2026-10-17 확인)
Punku.ai, "What are Diffusion LLMs" (2026-10-17 확인)

에이전틱(Agentic) AI : 스스로 목표를 세우고 실행하는 인공지능

sidefill — Sat, 17 Oct 2026 20:59:39 +0900

에이전틱 AI(Agentic AI)는 사람이 일일이 지시하지 않아도 스스로 목표를 세우고 계획해 실행까지 수행하는 인공지능입니다. 이 글에서는 에이전틱 AI의 개념과 구성 기술, 기존 AI와의 차이를 정리합니다.

1. 주제

에이전틱 AI(Agentic AI)

2. 개요

기존 생성형 AI는 사용자가 입력한 질문(프롬프트)에 답하는 데 머물러, 작업을 끝내려면 사람이 계속 지시해야 했습니다. 이 한계를 넘어 사람의 개입 없이도 문제를 해결할 수 있는 AI의 필요성이 커지면서 에이전틱 AI가 주목받고 있습니다.

3. 개념

스스로 목표를 설정하고 계획을 수립하며 실행까지 수행하는 자율적 인공지능 시스템임

4. 개념도

5. 주요 기술

기술	설명
LLM 기반	대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 입력을 이해하고 판단하며, 이 모델은 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 쓰는 트랜스포머 구조에 기반함
도구 활용	API나 MCP(Model Context Protocol, AI를 외부 데이터·도구와 연결하는 개방형 표준)로 다양한 외부 도구를 호출함
피드백 루프	실행 결과를 다시 입력으로 받아 다음 작업에 반영하고 성능을 개선함
계획 및 추론	사용자의 목표를 이해하고 달성 방법과 단계를 스스로 정함

6. 주요 특징

특징	설명
자율성	LLM을 바탕으로 스스로 판단하고 의사결정을 내림
메모리	과거 대화와 실행 기록 등을 저장해 다음 작업에 활용함
통제 장치	고위험 작업에는 사람이 검토·승인하는 절차를 두고 권한 관리와 실행 이력 기록으로 통제함

7. 에이전틱 AI와 기존 AI 비교

구분	에이전틱 AI	기존 AI
작동 방식	자율적으로 목표를 설정하고 실행함	명령을 받아 실행함
학습 방식	환경에 적응하며 학습함	정해진 데이터로 학습함
의사결정	독립적으로 판단함	사용자 지시에 따름
반응 방식	목표 달성을 위해 직접 실행함	질의에 응답함
외부 도구	다양한 도구를 호출함	제한적으로 사용함

8. 기술 동향·개선 사항·활용

기업들이 에이전틱 AI를 도입해 업무 효율을 높이고 있으며, 삼성SDS 보고서에는 회의록 작성 시간이 75% 줄었다는 사례가 소개되어 있음 (기업 발표 수치, 기준일 2026-10-17)
고위험 업무에서는 사람의 검토와 승인, 권한 관리, 실행 이력 기록 같은 통제 체계를 함께 갖추는 것이 필요함

참고 출처

Oracle, "에이전틱 AI란 무엇인가요?" (2026-10-17 확인)
삼성SDS, "Agentic AI란 무엇인가?" (2025.6.30., 2026-10-17 확인)
Vaswani 외, "Attention Is All You Need", arXiv:1706.03762 (2017, 2026-10-17 확인)
Arize, "Model Context Protocol" (2025.3., 2026-10-17 확인)

SCADA와 ICT 융합 : 설비 감시제어를 지능형 시설물 관리로 확장

sidefill — Sat, 17 Oct 2026 09:49:00 +0900

SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition, 감시제어 및 데이터 수집)는 흩어진 설비의 상태를 중앙에서 모아 감시하고 제어하는 시스템입니다. 최근에는 IoT·클라우드·AI와 결합해 시설물을 예측 정비하는 방향으로 확장되고 있어, SCADA와 ICT 융합 구조를 정리했습니다.

1. SCADA와 ICT 융합(SCADA·ICT Convergence)

2. 개요

SCADA는 발전·수처리·산업공정·건물설비 등 여러 곳에 분산된 설비의 상태 정보를 수집하여 중앙에서 감시·제어하는 중앙집중식 시스템입니다. 초기에는 독립된 환경에서 전용 통신으로 동작하였으나, 개방형 프로토콜과 IP 네트워크를 도입하면서 점차 외부 시스템과 연결되는 구조로 발전하였습니다.

최근에는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷), 빅데이터, 클라우드, AI/ML(Machine Learning, 기계학습)을 접목하여 고장 예측과 원격 운영이 가능한 지능형 관리체계로 진화하고 있습니다. 다만 연결이 늘어날수록 사이버 공격 대상도 넓어지므로 OT(Operational Technology, 운영기술) 보안이 함께 요구됩니다.

3. 개념

분산된 설비의 상태정보를 수집하여 중앙에서 감시·제어하는 시스템에 IoT·클라우드·AI 등 ICT를 융합하여 지능형 시설물 관리를 구현하는 기술임

4. 개념도

5. 주요기술

계층	구성	기술·설명
필드 계층	센서, 액추에이터	온도·압력 등 물리량을 전기신호로 변환하며 RTU·PLC에 연결됨
제어장치 계층	PLC, RTU, IED	현장 장비를 제어하고 데이터를 수집함. Modbus, DNP3, IEC 60870-5 등 프로토콜 사용
중앙감시 계층	SCADA 호스트, HMI, DB 서버	데이터 처리, 경보, 시각화, 운전자 제어를 수행하며 이력 데이터를 저장함
경영·정보 계층	MES, ERP	생산·작업 관리와 전사 자원 관리 시스템과 연계됨

6. 주요특징

세대	구분	특징
1·2세대	독립형·분산형	독점 하드웨어·프로토콜 중심이며 단일 장애점에 취약함. 2세대는 LAN으로 처리를 분산함
3세대	네트워크형	개방형 프로토콜과 IP 기반 WAN을 사용하므로 확장성이 높으나 보안 취약점이 증가함
4세대	IoT·클라우드 융합	IoT, 클라우드, 빅데이터, AI 기반으로 예지보전과 운영 최적화를 지향함

7. 유사기술 비교 (SCADA와 MES)

구분	SCADA	MES(Manufacturing Execution System, 제조실행시스템)
영역 계층	OT 기반 영역	IT 기반 영역
역할	실시간 감시·제어	제조 실행·생산 관리
주요 기능	데이터 수집, 제어, 경보	작업지시, 실적 추적, 품질 관리
통신 대상	PLC, RTU, 센서 등	SCADA, ERP 등
시스템 성격	감시·제어 시스템	생산관리 시스템

8. 기술동향·개선사항·활용

동향·개선사항 : 클라우드 환경으로 SCADA를 이전하는 사례가 늘며 영국 NCSC는 2024년 3월 클라우드 SCADA 보안 지침을 제시하였고, OT 보안 측면에서 망분리·접근통제·암호화가 필수임 (기준일 2026-10-17)
활용 : 스마트시티, 스마트팩토리 등에서 원격 감시와 예지보전에 활용되며 해당 산업에는 정보통신기술자의 유지보수 관리 적용이 필요함

참고 출처 (2026-10-17 확인) : Architecture and Security of SCADA Systems: A Review (arXiv 2001.02925), Kai Waehner, Cloud-native SCADA system for Industrial IoT (2022), TechRadar, UK government releases new cloud SCADA security guidance for OT (2024-03)

디지털서비스 전문계약제도 : 공공 클라우드 도입을 빠르게 하는 계약

sidefill — Sat, 17 Oct 2026 09:45:57 +0900

디지털서비스 전문계약제도는 공공기관이 클라우드 같은 디지털서비스를 일반 입찰보다 빠르게 도입할 수 있도록 만든 계약 제도입니다. 이 글에서는 제도의 개념과 이용 절차, 일반경쟁 입찰과의 차이를 정리합니다.

1. 주제

디지털서비스 전문계약제도(Digital Service Specialized Contract System)

근거 : 법 - 클라우드컴퓨팅법, 국가계약법, 조달사업법의 시행령 개정(2020.10.1. 시행)

2. 개요

기존 일반경쟁 입찰은 구매 요청, 규격 사전공개, 입찰 공고, 입찰, 낙찰, 계약의 순서로 진행되어 시간이 오래 걸려, 공공기관이 민간 클라우드 같은 서비스를 도입할 때 지연이 생기기 쉬웠습니다.

이를 개선하려고 클라우드컴퓨팅법, 국가계약법, 조달사업법의 시행령이 개정되어 2020년 10월 1일부터 디지털서비스 전문계약제도가 시행되었습니다.

3. 개념

공공기관이 클라우드 서비스나 이를 활용한 디지털서비스를 수의계약이나 카탈로그 계약으로 쉽게 도입하도록 만든 계약 체계임

4. 개념도

5. 이용 절차

단계	내용
사전 심사·선정	공급기업이 신청하면 과기정통부, 기재부, 행안부, 조달청 공무원과 민간 전문가로 구성된 디지털서비스 심사위원회가 경영상태, 부정당업자 제재 여부, 보안성, 운영 안정성, 지원체계를 심사함
등록	선정된 서비스는 디지털서비스 등록·관리 시스템에 등록되고, 조달청 디지털서비스몰에서도 구매할 수 있음
간편 구매	수요기관이 서비스를 검색해 선정하고 협상한 뒤 자체 조달(수의계약)하거나 조달청 중앙조달(카탈로그 계약)으로 계약함

6. 주요 특징

구분	내용
신속성	등록된 서비스를 대상으로 협상 후 계약하므로 입찰 절차를 줄일 수 있음
유연성	카탈로그 계약은 수요기관이 계약 기간과 조건을 필요에 맞게 바꿀 수 있음
안전성	심사 단계에서 보안성과 운영 안정성을 확인하며, 클라우드 서비스는 CSAP(Cloud Security Assurance Program, 클라우드 보안인증) 인증을 받은 서비스가 대상으로 소개됨

7. 디지털서비스 전문계약제도와 일반경쟁 입찰 비교

구분	디지털서비스 전문계약제도	일반경쟁 입찰
도입 목적	디지털서비스를 신속하게 도입	공정한 경쟁을 통한 계약
계약 방식	수의계약 또는 카탈로그 계약	구매 요청, 규격 사전공개, 입찰 공고, 입찰, 낙찰, 계약
소요 기간	선정된 서비스는 2주 내외로 단축된다고 설명됨 (2024년 보도)	수개월 이상 걸릴 수 있음
대상	클라우드, 지원서비스, 융합서비스 등 심사를 통과한 디지털서비스	물품·공사·용역 등 일반 조달 전반
플랫폼	디지털서비스 등록·관리 시스템과 조달청 디지털서비스몰	나라장터

8. 기술동향·개선사항·활용

2024년 10월 보도에 따르면 선정된 디지털서비스는 제도 초기 1년 106개에서 517개로, 이용계약 기관은 113개에서 579개로 늘었고 누적 계약은 1,504건 약 5,000억 원이며 SaaS 비중이 커지는 추세임 (기준일 2026-10-17, 수치와 절차는 바뀔 수 있음)
수요기관은 계약 정보와 민감 정보를 보호하기 위한 접근 통제 등을 계약 전에 꼼꼼히 확인하는 것이 필요함

참고 출처

아주경제, "뻣뻣했던 공공의 민간클라우드 계약절차 유연해진다…수의계약·조건변경 허용" (2020.9.22, 2026-10-17 확인)
디지털데일리, "디지털 전문계약제 시행, 네이버클라우드 첫 수주" (2020.12.14, 2026-10-17 확인)
아주경제, "공공기관용 민간클라우드 간편계약 규모 3300억 돌파" (2023.3.11, 2026-10-17 확인)
바이라인네트워크, "디지털서비스몰 출범 1년…분주한 엔터프라이즈 업계" (2023.4.27, 2026-10-17 확인)
공공부문 디지털서비스 전문계약 관련 2024.10.2 보도, 경북매일 (2026-10-17 확인)

방송통신기자재 적합성평가

sidefill — Sat, 17 Oct 2026 09:38:57 +0900

방송통신기자재 적합성평가는 방송통신기자재를 제조·판매·수입하기 전에 정해진 기준에 맞는지 확인받는 제도입니다. 이 글에서는 전파법 제58조의2를 중심으로 적합인증, 적합등록, 자기적합확인, 잠정인증의 차이를 정리합니다.

1. 주제

방송통신기자재 적합성평가(Conformity Assessment of Broadcasting and Communications Equipment)

근거 : 법 - 전파법 제58조의2(방송통신기자재등의 적합성평가) 제2항·제4항

2. 개요

방송통신기자재와 전자파장해를 주거나 전자파의 영향을 받는 기자재는 전파환경과 방송통신망에 영향을 줄 수 있어, 제조·판매·수입하려는 자가 먼저 적합성을 확인받도록 하고 있습니다.

근거는 전파법 제58조의2이며, 기자재가 끼칠 수 있는 위해의 정도에 따라 적합인증, 적합등록, 자기적합확인, 잠정인증으로 평가 방식이 나뉩니다.

3. 개념

전파환경·방송통신망에 영향을 줄 수 있는 기자재가 적합성평가기준에 맞는지 제조·판매·수입 전에 확인하는 제도임

4. 개념도

5. 적합성평가의 종류

구분	내용
적합인증	전파환경이나 방송통신망에 위해를 줄 우려가 있거나 중대한 전자파장해를 주는 기자재가 대상이며, 지정시험기관의 시험을 거쳐 인증을 받아야 함 (제58조의2 제2항)
적합등록	적합인증 대상이 아닌 기자재가 대상이며, 지정시험기관의 시험으로 적합을 확인한 뒤 등록함 (제3항)
자기적합확인	위해 우려가 낮은 기자재로 대통령령이 정한 것이 대상이며, 스스로 시험하거나 지정기관의 시험으로 적합을 확인함 (제4항)
잠정인증	적합성평가기준이 없거나 평가가 곤란할 때 지역·유효기간 등의 조건을 붙여 허용하며, 기한 내 정식 평가를 받지 않으면 효력이 소멸함 (제9항~제11항)

6. 제조·판매·수입자의 주요 의무

구분	내용
서류 보관	적합등록 또는 자기적합확인을 한 자는 적합성을 증명하는 서류를 보관해야 함
변경 신고	적합성평가를 받은 사항을 바꾸려면 신고해야 하고, 기준과 관련된 사항이 바뀌면 다시 평가를 받아야 함
표시	판매, 대여, 진열(인터넷 게시 포함), 보관, 운송, 설치할 때 적합성평가표시를 해야 하며 자기적합확인 대상은 자기적합확인표시도 해야 함

7. 적합인증·적합등록·잠정인증 비교

구분	적합인증	적합등록	잠정인증
근거 조항	전파법 제58조의2 제2항	제3항	제9항
대상	위해 우려가 있거나 중대한 전자파장해를 주는 기자재	적합인증 대상이 아닌 방송통신기자재	평가기준이 없거나 평가가 곤란한 기자재
시험·평가	지정시험기관의 시험	지정시험기관의 시험	국내외 표준·규격·기술기준에 따라 평가
신청 절차	국립전파연구원장에게 전자민원으로 신청	국립전파연구원장에게 전자민원으로 등록하며 기준 부합 확인서를 첨부	조건을 붙여 제조·수입·판매를 허용
효력 조건	인증을 받은 기자재만 유통 가능	등록을 마친 기자재만 유통 가능	지역·유효기간·인증조건이 붙고 기한 내 정식 평가가 필요

8. 기술동향·개선사항·활용

방송통신기자재 적합성평가는 위해 우려가 큰 기자재는 인증, 낮은 기자재는 자기적합확인으로 구분하는 체계이며, 조문과 하위 규정은 개정될 수 있어 국가법령정보센터에서 현행 내용을 확인하는 것이 바람직함 (기준일 2026-10-17)
공사에 방송통신기자재를 반입할 때는 적합성평가표시와 인증·등록 여부를 확인하는 것이 필요함

참고 출처

전파법 제58조의2(방송통신기자재등의 적합성평가) 조문 요약, 네플라 위키 (2026-10-17 확인)
엘리먼트코리아, "방송통신기자재 적합성평가" 안내 (2026-10-17 확인)