신기술 동향은 "용어 설명 → 이름 쓰기"
이 과목은 최신 IT 트렌드의 용어와 약자를 묻는 단답형이 주력입니다. 코드나 계산은 없고, 각 용어가 뭐고 왜 쓰는지만 명확히 알면 됩니다.
출제 비중은 1–2문제 정도지만, 키워드 몇 개를 확실히 외워두면 다른 암기 과목보다 점수 확보가 쉬운 편이에요.
인공지능과 머신러닝
AI · ML · DL 관계
AI (인공지능)
└── ML (머신러닝)
└── DL (딥러닝)
- AI : 인간의 지능을 모방한 시스템 전반
- ML : 데이터로 스스로 학습하는 알고리즘의 집합
- DL : 신경망(특히 심층 신경망)을 이용한 ML의 하위 분야
학습 방식
| 방식 | 특징 | 예시 |
|---|
| 지도학습 | 정답 레이블이 있는 데이터로 학습 | 분류, 회귀 |
| 비지도학습 | 레이블 없이 패턴 스스로 찾기 | 군집화, 차원 축소 |
| 강화학습 | 행동에 대한 보상을 통해 학습 | 게임 AI, 로봇 제어 |
단답으로 "지도학습과 비지도학습의 차이는?"이 나옵니다. 핵심은 레이블(정답) 유무.
신경망 종류
| 모델 | 주 용도 |
|---|
| CNN (Convolutional Neural Network) | 이미지 인식 |
| RNN (Recurrent Neural Network) | 시계열, 자연어 |
| LSTM | RNN 개선, 장기 의존성 학습 |
| Transformer | 자연어 처리의 현재 주류 (GPT, BERT) |
| GAN (Generative Adversarial Network) | 이미지·데이터 생성 |
클라우드 서비스 모델
| 모델 | 제공 범위 | 대표 예 |
|---|
| IaaS | 인프라(서버·스토리지·네트워크) | AWS EC2, Azure VM |
| PaaS | 플랫폼(런타임·DB 포함) | AWS Elastic Beanstalk, Heroku |
| SaaS | 완성된 애플리케이션 | Gmail, Google Workspace, Notion |
관리 책임의 범위가 작아지는 순서 : IaaS → PaaS → SaaS. IaaS는 직접 OS부터 관리, SaaS는 그냥 쓰기만 하면 됩니다.
배포 모델
| 종류 | 특징 |
|---|
| 퍼블릭 클라우드 | 누구나 사용 (AWS·Azure·GCP) |
| 프라이빗 클라우드 | 특정 조직 전용 |
| 하이브리드 클라우드 | 퍼블릭 + 프라이빗 결합 |
| 멀티 클라우드 | 복수 퍼블릭 클라우드 병용 |
컨테이너와 오케스트레이션
가상 머신 vs 컨테이너
| 구분 | 가상 머신 | 컨테이너 |
|---|
| 격리 단위 | OS 전체 | 프로세스 |
| 게스트 OS | 필요 | 불필요 (호스트 OS 커널 공유) |
| 부팅 시간 | 수십 초~분 | 초 단위 |
| 이미지 크기 | GB 단위 | MB 단위 |
컨테이너가 가벼운 이유는 게스트 OS를 포함하지 않고 호스트의 커널을 공유하기 때문입니다.
Docker와 Kubernetes
- Docker : 컨테이너를 만들고 실행하는 플랫폼
- Kubernetes(K8s) : 컨테이너 여러 개를 묶어 배포·스케일·관리하는 오케스트레이션 도구
용어 구분이 자주 나와요. "컨테이너 오케스트레이션 도구는?" → Kubernetes.
마이크로서비스 아키텍처 (MSA)
하나의 큰 애플리케이션(모놀리식)을 작은 독립 서비스로 쪼개는 구조.
| 구분 | 모놀리식 | 마이크로서비스 |
|---|
| 구조 | 하나의 거대한 애플리케이션 | 독립적 서비스 여러 개 |
| 배포 | 전체를 함께 배포 | 서비스 단위 개별 배포 |
| 장점 | 초기 개발 간단 | 독립적 확장, 장애 격리 |
| 단점 | 변경이 전체에 영향 | 분산 시스템 복잡성 |
MSA는 컨테이너·Kubernetes·CI/CD와 묶여 자주 출제됩니다.
DevOps와 CI/CD
| 용어 | 의미 |
|---|
| DevOps | 개발(Dev) + 운영(Ops) 통합 문화·실천법 |
| CI (Continuous Integration) | 코드 변경이 생길 때마다 빌드·테스트 자동화 |
| CD (Continuous Delivery) | 자동 빌드·테스트 후 언제든 배포 가능한 상태 유지 |
| CD (Continuous Deployment) | 통과 시 자동 배포 |
CI/CD의 CD는 Delivery와 Deployment 두 가지 해석이 있지만, 시험에서는 CI/CD 합쳐 "지속적 통합/배포"로 나옵니다.
블록체인과 분산 원장
핵심 개념
- 분산 원장 : 중앙 기관 없이 여러 노드가 동일한 장부를 공유
- 블록 체인 : 트랜잭션을 블록에 묶고 시간순으로 연결
- 합의 알고리즘 : 블록을 누가 추가할지 정하는 규칙
합의 방식
| 방식 | 특징 |
|---|
| PoW (Proof of Work) | 계산력 경쟁 (비트코인) |
| PoS (Proof of Stake) | 지분에 비례해 선정 (이더리움 2.0) |
| DPoS | 대표자를 선출해 합의 |
| PBFT | 허가형에서 쓰임 |
스마트 컨트랙트
조건이 충족되면 자동으로 실행되는 코드를 블록체인에 기록한 것. 이더리움이 대표적입니다.
빅데이터 5V
| V | 의미 |
|---|
| Volume | 규모 — 방대한 양 |
| Velocity | 속도 — 실시간 생성·처리 |
| Variety | 다양성 — 정형·반정형·비정형 |
| Veracity | 정확성 — 데이터 신뢰도 |
| Value | 가치 — 분석을 통한 의미 |
원래는 3V(Volume, Velocity, Variety)였고 Veracity와 Value가 추가되어 5V가 됐습니다. 시험에서는 3V 또는 5V로 출제됩니다.
관련 기술
| 기술 | 역할 |
|---|
| Hadoop | 분산 저장·처리 프레임워크 |
| HDFS | 하둡 분산 파일 시스템 |
| MapReduce | 분산 처리 프로그래밍 모델 |
| Spark | 인메모리 분산 처리 엔진 |
IoT와 관련 기술
| 용어 | 설명 |
|---|
| IoT | 사물에 센서·네트워크를 연결해 데이터 수집·제어 |
| 엣지 컴퓨팅 | 데이터를 발생 지점 근처에서 처리해 지연 최소화 |
| 디지털 트윈 | 현실 객체를 디지털로 복제해 시뮬레이션 |
| 5G | 초저지연·초고속·초연결 통신 |
엣지 컴퓨팅은 클라우드의 대안이 아니라 보완으로 등장했습니다. IoT 기기 데이터를 전부 클라우드로 보내면 지연·대역폭 문제가 생겨서, 일부는 가까운 곳에서 처리하는 거예요.
기타 빈출 용어
| 용어 | 한 줄 설명 |
|---|
| SDN (Software Defined Network) | 네트워크 제어부를 소프트웨어로 분리 |
| NFV (Network Function Virtualization) | 네트워크 기능을 가상화 |
| Serverless | 서버 인프라를 의식하지 않고 함수 단위 실행 (AWS Lambda) |
| Zero Trust | "아무것도 믿지 않는다" — 매 요청마다 검증 |
| MLOps | 머신러닝 모델의 배포·운영 자동화 (DevOps + ML) |
자주 틀리는 포인트
| 함정 | 정답 |
|---|
| IaaS vs PaaS | 인프라만(IaaS) vs 플랫폼 포함(PaaS) |
| Docker vs Kubernetes | 컨테이너 런타임 vs 오케스트레이션 |
| 지도 vs 비지도 | 레이블 유무 |
| 빅데이터 V | 3V 기본 + Veracity, Value로 확장 |
| 블록체인 PoW | 계산 경쟁 (비트코인) |
| 컨테이너 OS | 게스트 OS 없음 (커널 공유) |
정리
신기술 동향은 약어와 한 줄 설명의 매칭만 정확히 되면 단답은 거의 다 풀립니다. AI/ML/DL 관계, 클라우드 3모델, 컨테이너·K8s, 블록체인 기본, 빅데이터 5V — 이 다섯 덩어리만 정리해두면 시험장에서 낯선 용어가 나와도 비슷한 개념에 맞춰 답을 쓸 수 있어요.
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