방사선치료라고 하면 여전히 치료기간이 길고 정상조직에 손상이 가는 힘든 치료라고 생각하는 경우가 많다. 하지만 방사선치료 기술은 지속해서 발전하며 치료의 안정성과 환자 편의성을 높여왔다.
온라인 도박사이트 등을 대상으로 이뤄지던 일명 ‘통장협박’ 범죄가 합법적인 상품권·쿠폰 판매업체 등 일반 전자상거래 업체로까지 번지고 있다. 정상적인 거래를 보이스피싱 피해로 꾸며 사업자 계좌를 묶은 뒤 합의금을 요구하는 수법이다.
“도서관만큼 시대 변화 흐름에 민감하게 반응하고 발맞춰 빠르게 진화하는 시설도 별로 없다고 생각합니다. 지금보다 더 많은 사람에게 삶에 좋은 영감을 주고 사랑받는 장소가 될 수 있도록 노력하겠습니다.
4주전
보이스피싱이 고도화되고 있다. 단순 계좌이체 요구에서 벗어나 현금·상품권·금·가상자산은 물론 개인정보와 대출까지 범행 대상이 확대됐다. AI 음성복제와 가족·기관 사칭, 심리조종까지 동원되며 피해가 급증하고 있다. 국내외에서 다양한 유형이 확인되는 가운데, 피해를 줄이기 위한 대응책 마련이 절실하다. 이번 기획은 진화하는 보이스피싱 수법과 예방 방안을 5회에 걸쳐 짚는다.1부 — 보이스피싱, 돈보다 먼저 ‘신뢰’를 훔친다2부 — 돈은 계좌에서 끝나지 않는다3부 — 돈을 보내지 않았는데 빚이 생겼다4부 — 이제 목소리도 믿을 수 없다
“2000년대 가상화, 2010년대 클라우드와 SaaS, 2020년대 AI 네이티브 환경 진입, 그리고 2030년대 양자 컴퓨팅 시대 개화. 21세기 들어 인프라 환경의 거대한 기술 전환이 10년 주기로 발생하고 있다. 이러한 환경은 그동안 안전하다고 믿어온 보안 기술을 무력화하기 때문에 새로운 보안 체계가 필요하다.기존 투자를 보호하면서 빠르게 진화하는 기술 환경을 보호하기 위해 오버레이 방식의 보안 전략을 추진해왔지만, 이 때문에 복잡성이 높아지고 성능이 지연되며 가시성이 약화되고 비용이 폭증한다.박
4주전
보이스피싱이 고도화되고 있다. 단순 계좌이체 요구에서 벗어나 현금·상품권·금·가상자산은 물론 개인정보와 대출까지 범행 대상이 확대됐다. AI 음성복제와 가족·기관 사칭, 심리조종까지 동원되며 피해가 급증하고 있다. 국내외에서 다양한 유형이 확인되는 가운데, 피해를 줄이기 위한 대응책 마련이 절실하다. 이번 기획은 진화하는 보이스피싱 수법과 예방 방안을 5회에 걸쳐 짚는다.1부 — 보이스피싱, 돈보다 먼저 ‘신뢰’를 훔친다2부 — 돈은 계좌에서 끝나지 않는다3부 — 돈을 보내지 않았는데 빚이 생겼다4부 — 이제 목소리도 믿을 수 없다
AI가 사이버 공격의 새로운 도구로 활용되면서 기업·기관의 보안 전략에도 변화가 요구되고 있다. 공격자가 방어자와 동일한 AI 기술을 활용하는 것은 물론, AI가 직접 외부 시스템을 공격하는 사례까지 등장하면서 기존의 탐지·대응 중심 보안만으로는 빠르게 진화하는 위협에 효과적으로 대응하기 어려워지고 있다.AI 확산은 기업의 공격표면도 확대하고 있다. AI 서비스와 애플리케이션, 클라우드 인프라, 데이터, API, AI 에이전트 등 새로운 기술 환경이 보안 관리 대상에 포함되면서 취약점과 공격 경로가 더욱 다양해지고 있다
AI의 기업 도입이 확산되면서 비용 관리의 기준도 달라지고 있다. 기존에는 유휴 자원을 줄이고 인프라 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다면, 이제는 GPU·LLM API·데이터 처리 등 복잡한 AI 비용을 통합 관리하고 투자 대비 성과까지 따져야 한다. 기술 투자 성과 관리로 진화하는 AI 시대 핀옵스의 변화와 주요 기업 전략을 살펴본다. AI 비용 최적화도 설계 단계부터서비스가 운영된 뒤 청구서를 분석하는 것만으로 AI 비용을 최적화할 수 없다. AI 애플리케이션의 비용은 모델 가격뿐 아니라 데이터 연결 방식과
AI의 기업 도입이 확산되면서 비용 관리의 기준도 달라지고 있다. 기존에는 유휴 자원을 줄이고 인프라 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다면, 이제는 GPU·LLM API·데이터 처리 등 복잡한 AI 비용을 통합 관리하고 투자 대비 성과까지 따져야 한다. 기술 투자 성과 관리로 진화하는 AI 시대 핀옵스의 변화와 주요 기업 전략을 살펴본다. AI가 기업 업무에 광범위하게 사용되면서 비용 관리가 새로운 과제로 떠오르고 있다. AI는 도입하는 데서 비용이 끝나는 것이 아니라 실제 업무에 활용하는 과정에서 모델 호출과 데
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