251208 전자신문

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AI로 공동주택 에너지 관리	- 국가기술표준원, 홈에너지전자시스템(HEES) 표준화 추진, 개별 가전제품 단위의 인공지능 기반 에너지 관리를 집 전체로 확대하고 공동주택 전체 에너지 사용까지 능동적으로 관리할 수 있는 기반 마련 - HEES 표준 핵심은 통신 프로토콜과 데이터 형식 일원화, 현재 가전, IoT 기기, 조명, 월패드 등 스마트홈 기기 제조사와 건설사가 각기 다른 데이터 형식을 사용하고 있어 에너지 사용 정보 연동 한계, 전력, 온도, 습도, 가스 등 다양한 에너지 관련 데이터를 동일한 형식으로 교환할 수 있는 표준이 갖춰지면 각 기업의 역량에 따라 차별화한 에너지 관리 서비스 제공 가능
플랫폼 기업, 정보보안 추가 투자	- 여신티켓, 서비스 운영 과정에서 필수인 최소 정보만 수집, 모든 중요 정보는 강력한 암호화 알고리즘으로 저장, 데이터유출방지(DLP) 시스템을 통해 민감 정보의 USB·웹하드·이메일 등 외부 전송 사전 차단 - 직방, 민감 고유정보 미수집, 모든 개인정보는 저장 즉시 암호화해 관리, 비밀번호는 복호화가 불가능한 단방향 해시 방식으로 처리, 이중 보안 방어선 구축 추진, AI 기반 보안운영통합(SecOps) 관제를 도입해 사람이 놓칠 수 있는 미세한 이상 징후까지 실시간으로 분석·탐지 체계 마련
AI 안정성 평가 'AISC'	- AISC는 네덜란드 국제 인증기관 Kiwa, AI·SW 전문 검증기관이자 KOLAS 국제공인시험기관 AIWORKX, 한국정보산업연합회 FKI 등 3개 기관이 공동으로 추진하는 세계 최초 AI·SW 안전성 인증 제도 - AISC는 기본적으로 ISO 5469, ISO/IEC 42001, ISO/IEC 25023 등을 근거로 기업이 개발·운영하는 AI와 SW의 기능적 안전성을 정량적으로 검증, 안정성수준(AISL), 성능수준(AIPL), 공정성수준(AIFL)을 종합적으로 평가할 수 있도록 국제표준 및 검증 가이드를 기반으로 6종의 AI·SW 안전성 인증 제공, AI 산업에서 '신뢰 표준' 제시
구글 TPU가 주목받는 이유	- GPU는 컴퓨터 모니터에 그래픽을 그리기 위해 개발된 제품, 모니터 화면은 수백만개의 픽셀이라는 광원으로 이루어져있고, 각 픽셀의 색·채도·밝기를 계산해서 화면 구성, GPU의 핵심은 단순 계산을 수행하는 프로세싱 코어를 대량으로 배치한 구조, 수천개의 코어로 각 픽셀의 색·밝기·채도를 동시에 계산 - TPU가 주목받는 이유는 AI 학습과 추론 과정에서 자주 등장하는 '여러 단계의 계산이 서로 이어지는 구조'에 최적화, GPU는 설계 방식상 앞 단계에서 나온 결과를 메모리에 저장하고 다시 불러오는 과정을 거쳐야해서 메모리 입출력의 문제, TPU는 폰 노이만 구조의 한계인 메모리 병목을 해결, 한 코어의 계싼 결과를 다음 코어가 사용할 대 메모리에 기록하지 않고 곧바로 넘겨주는 구조를 사용 → 시스톨릭 구조

 

홈에너지전자시스템(HEES) 구성 요소

 

플랫폼 기업, 정보보안

 

AISC 인증제도

 

AI 10대 안전 가이드라인