JD Tech Now

(직접 써본 후기 + 가성비 쇼핑 가이드)

셀프 세차, 한 번 빠지면 벗어나기 힘든 무한 세차의 세계!
세차장만 가면 장비 부자들이 넘쳐나고, 처음 시작하려는 입장에선 "도대체 뭘 사야 하지?" 싶을 때가 많죠.

그래서 제가 직접 써보고, 실제 후기 기반으로 2025년 기준 셀프 세차 입문자를 위한 필수템을 총정리해봤습니다.

👉 초보가 꼭 알아야 할 용도별 핵심 아이템부터 시작해서
👉 알리에서 더 저렴한 제품은 알리 링크, 쿠팡이 더 나은 제품은 쿠팡 링크로 정리했습니다.
👉 싼 게 무조건 좋은 게 아니라는 주의사항까지 꼼꼼히 체크했으니 믿고 참고해주세요!

✅ 셀프세차 입문자를 위한 필수 장비 요약

🪣 1. 버킷 세트 – 진정한 세차의 시작

이건 말 그대로 에르메스급 버킷이에요.
솔직히 세차는 물 떠서 붓는 거니까 아무 양동이 써도 되지만, 버킷은 세차의 얼굴입니다. 😎

• 고강도 내구성
• 그릿가드 포함: 바닥 모래 침전 → 기스 방지

다이소에도 싸고 좋은 버킷 많지만... 전 이건 평생 쓴다 생각하고 투자했어요.
한 번 사면 두 번은 안 사는 제품이라면 멋지고 좋은 거 추천드립니다.
해당 버킷 나오면 셀프세차장 사람들 우르르 몰립니다.

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🛞 1-1. 디테일링 폴딩 롤러 (선택사항)

버킷 바닥에 놓고 이리저리 끌고 다닐 수 있는 디테일링 필수템이에요.
버킷 들고 다닐 필요 없이 굴리면 끝!
필수는 아니지만 있으면 진짜 편합니다. 전 쓰고 나서 절대 못 놔요.

특히 앉아서 타이어 관리할때 이거 없으면 허리가 너무 아파서요!!

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🧼2. 드라잉 타월 – 물자국 없는 마무리

세차 후 물기를 닦을 때 차에 직접 닿는 도구, 신중히 골라야 합니다.
그래서 제가 이 제품을 고른 이유:

• 리뷰 다 뒤졌습니다. (싼 중국제품 썻다가 기스났다고 하나라도 있으면 탈락)
• 저가형 중에 미세모 기스 유발 이슈 많아서 탈락
• 해당 제품은 극세사, 흡수력 우수, 검증 완료!

물자국 없이 말끔하게 닦이고 차에 손상도 없어요. 리뷰 꼭 읽고 타월 때문에 소중한 차량에 기스 내지 마시고 안심하고 쓰세요!

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✨ 3. 버핑 타월 – 왁스나 디테일러 마무리용

왁스 바르고 남은 잔사 닦을 때 쓰는 타월이에요.
두툼하고 부드러운 극세사로 차체 표면 광택 살리는 데 최적화돼있어요.

• 버핑 전용이라 부드럽고 털 날림 적음
• 알리에서 저렴하게 구입 가능 💸

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🧽 4. 다용도 타월 – 내부, 유리, 마무리 전용

• 유리 닦기, 내부 플라스틱 청소, 휠 닦기 등 멀티용
• 여러 장 있으면 용도별로 구분해서 위생적으로 사용 가능

소모품이니까 쓰고 버리고 다음번에 새로 쓸수 있는 제품으로 구매하세요!

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🧤5. 워싱 미트 – 차체 본세척용

스펀지 NO! 극세사 미트가 필수입니다.
왜냐하면 기스 방지 + 오염물 흡수력이 탁월하니까요.
폼거품 샴푸 묻혀서 살살 문질러주세요.

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🧴 6. 카샴푸 – 세차 거품용

물에 희석하거나 폼건에 넣어서 사용해요.
중성 샴푸라 도장면 손상 없이 사용 가능!

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🧼 7. 실내 세정제 – 대시보드, 도어 내부 등

• 먼지 + 오염 제거
• 항균 효과도 있어 위생까지 챙기기

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💦 8. 퀵 디테일러(물왁스) – 가볍게 광 내기용

• 물 세차만 하고 광 안 낼 수 없죠?
• 뿌리고 버핑하면 고급 광택 + 발수 코팅 완료!

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🛞 9. 타이어 광택제 – 타이어는 눈썹이다

• 타이어에 광택 주면 진짜 깔끔해 보여요
• 수분막 + 코팅 효과로 지속력도 괜찮음

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🧴 10. 어플리케이터 – 도포 전용 스펀지

• 왁스, 타이어 광택제, 가죽 코팅제 등을 균일하게 바르기 위한 필수 소모품

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⚡️ 11. 무선 전동 폼 분무기 – 손목 보호용

폼건 있으면 거품작업이 10배 빠르고 편해집니다.
무선이라 자유롭고 압력도 충분! 입문자에게 진짜 강추!

이미 여러 유투버들이게 검증된 일명 팽귄 전동 폼건입니다.

혹시 다른 저렴한 폼건 생각하시고 있다면 유튜브에 팽귄 폼건 검색해서 리뷰 보고 오시면 마음이 바뀌실거에요!

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🧴 12. 가죽 코팅제 – 실내 보호용 최종템

가죽 코팅제는 우리 몸에 닿는거에요 가죽의 손상 및 관리 측면도있지만, 내 몸의 건강을 생각해서 무조건 메이저로 갑니다.

폼포나치 + 가죽코팅 이건 더 설명이 필요없죠!

한 번 사면 2년 이상 씁니다.
시트 오염 방지 + 유분 코팅까지 완료!

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🧽 차싹 베이직 롱롱 휠 브러쉬

✅ 제품 특징

• 긴 손잡이(약 48cm): 휠 안쪽 깊은 곳까지 손쉽게 도달할 수 있어, 세척이 어려운 부분까지 깨끗하게 청소할 수 있습니다. 
• 부드러운 브러쉬: 휠 표면에 손상을 주지 않으면서도 오염물질을 효과적으로 제거합니다. 
• 인체공학적 디자인: 손에 편안하게 잡히는 그립감으로 장시간 사용에도 피로감이 적습니다. 

🛠 사용 방법

1. 휠에 물을 충분히 뿌려 오염물질을 불립니다. 
2. 브러쉬에 휠 전용 세정제를 묻혀 휠 표면과 내부를 부드럽게 문질러 세척합니다. 
3. 세척 후 깨끗한 물로 휠을 헹구고, 마른 타월로 물기를 제거합니다. 

⚠️ 주의사항

• 브러쉬 사용 후에는 깨끗이 세척하여 건조시킨 후 보관하세요. 
• 휠 표면에 스크래치가 생기지 않도록 과도한 압력을 피하세요. 
• 브러쉬는 휠 전용으로 사용하고, 다른 부위에는 사용을 자제하세요.

👉휠 브러쉬 바로가기(쿠팡)

📌 마무리 꿀팁 + 주의사항

• 극세사 타월은 용도별로 분리해서 사용해야 합니다. (예: 드라잉용 ↔ 유리용 ↔ 타이어용)
• 싸다고 무조건 구매 X → 차량에 닿는 제품, 몸에 닿는 제품은 반드시 리뷰 확인 필수
• 물왁스 + 타이어 광택제는 미끄러짐 방지를 위해 바닥에는 사용 금지!

셀프 세차는 장비빨!
한 번 갖춰두면 오랜 시간 쓰는 만큼, 초기에는 검증된 제품으로 제대로 갖추는 걸 추천드립니다.
궁금한 점은 댓글로 남겨주세요. 직접 사용한 후기도 계속 공유하겠습니다! 🚗💦

다음 글은 셀프 세차 어떻게 해야하는지 순서부터 마무리까지 알려드리도록 하겠습니다.

"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다."

"이 포스팅은 알리 어필리에이트 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받을 수 있습니다."

🎉 테슬라 모델Y 주니퍼 출고 축하드립니다! 🎉
(구형 모델Y 사용자도 반가워요.
호환 가능한 추천템도 가득합니다.)
 
드디어 기다리고 기다리던 테슬라 신형 모델Y,
주니퍼 모델을 계약하셨거나,
곧 출고 앞두고 계신 분들 많으시죠?
먼저 진심으로 축하드립니다! 🎊
어드바이저 연락 빨리 와서 하루라도 빨리 테슬라를 손에 넣으시길 바랄게요. 🚗💨
출고 받고 나면 악세사리 지름신이 오는 건 테슬라 유저 공통증상...😅
그래서 제가 알리에서 최대한 가성비 좋은 걸로만 골라봤어요.
테슬라 모델Y 주니퍼 용품 중 모델Y 신형 호환 제품 추천!
신형 모델Y에 찰떡인 아이템들이지만 대부분 구형 모델Y에도 호환되니 참고하세요!
알리익스프레스 테슬라 악세사리 시작합니다!

1️⃣ 요크핸들 – 테슬라 감성의 완성 (진정한 테슬람의 상징✨)

테슬라 타는 맛은 뭡니까? 맞습니다. 요크핸들이죠!
아직은 FSD가 아니지만 오토파일럿만 있어도 시야 개방감 난리나고 진정한 테슬라 느낌 제대로 납니다.
신형 주니퍼뿐 아니라 구형 모델Y에도 장착 가능하니, "나도 테슬람이다!" 외치고 싶은 분들은 꼭 장착해보세요. 😎
가격도 알리답게 미쳤습니다. 할인 들어간 가격이면 더 말해 뭐해요.
아 맞다 열선도 됩니다~
👉 요크핸들 바로가기

 
2️⃣ 핸들 혼커버 (요크 핸들 달 사람 주목👀)

깔끔하고 미끄럼 방지까지! 요크핸들 예정자 분들에게 추천하는 필수템입니다.
손에 닿는 촉감도 좋고, 디자인도 테슬라 인테리어랑 찰떡이라 고급감까지 챙길 수 있어요.
요크 달 거면 꼭 핸들커버도 구매해서 완성해봅시다! ✋
구매할때는 꼭 레터링 혹은 로고 색상 등 선택해서 취향에 맞게 구매하기!
👉 핸들 혼커버 바로가기

3️⃣ 바닥매트 + 트렁크 + 프렁크 매트 세트

테슬라 탈 거면 매트는 정말 진짜 필수템이에요.
특히 비 오는 날, 눈 오는 날 매트 없으면 바닥 난리 납니다.
프렁크, 트렁크까지 싹 맞춤으로 나오니까 한번에 구매해서 깔끔하게 세팅해보세요.
신형 모델Y 주니퍼 전용이지만 구형 모델Y에도 사이즈 맞습니다.👌
👉 매트 풀세트 바로가기

4️⃣ 머드가드 (비, 눈 많은 날 보호템☔️❄️)

차체 하단에 흙, 물 튐 방지를 위한 필수 아이템.
단돈 몇천 원으로 차체 보호 + 청소 스트레스 감소, 이건 무조건 가는 거 맞죠? 💸
👉 머드가드 바로가기

5️⃣ 알루미늄 패달 세트 (이건 필수템🔥)

운전석 발밑도 무심한 듯 신경 써야 테슬람.
기존 고무 패달보다 훨~씬 스포티하고 깔끔한 느낌 줍니다.
디자인 하나 바꿨을 뿐인데 내부 분위기가 확 살아나요.
단순 디자인 때문이 아니라 미끄러짐 방지와 안전을 위해서라도 이거는 필수로 사야죠!
👉 패달 세트 바로가기

6️⃣ 트렁크 사이드 스토리지 (수납공간 부족한 분들 주목📦)

트렁크 좌우 사이 남는 공간에 쏙!
차량용 청소도구, 하이패스 등 같은 자잘한 짐 보관하기 딱 좋아요.
고정력도 좋고 뚜껑으로 덮어서 깔끔하게 숨길 수 있어 강추!
이건 테슬라에서 필수로 사라고 일부러 저기 비워둔것같아요..
👉 사이드 스토리지 바로가기

7️⃣ 흡입구 보호 커버 (먼지 차단의 시작은 여기서!)

차량 내부로 들어오는 먼지와 이물질을 1차 차단해주는 커버입니다.
비싼 차 오래 깨끗하게 타려면 이런 세세한 보호템은 미리미리 장착하는 게 진리죠.
👉 흡입구 커버 바로가기

8️⃣ 비상 탈출 로프 (혹시 모르니 꼭 준비하세요🚨)

혹시 모를 상황을 대비한 비상 로프입니다.
테슬라는 전기차라서 문을 물리적으로 열 수 있는 장치를 해놨어요!!
그런데 그 장치를 뒷문 저 아래 숨겨놨어요 !!
위험해 쳐해서 고립됐을 때, 혹은 누군가를 구조해야 할 때 급하게 꺼내서 땡기기는 너무 불안하죠!
해당 고리를 이 로프에 걸어서 언제든 빠르게 당겨 문을 열 수 있게 셋팅해보세요!
생명을 지킬 수 있는 아이템은 가격을 따지면 안 되죠. 차에 하나쯤은 꼭 두는걸 추천합니다.
(이건 구형 신형 모든 모델 상관없이 달 수 있어요!)
👉 비상 탈출 로프 바로가기

 
 
9️⃣ 하단 공기 배출구 필터 (보이지 않는 곳까지 깔끔하게)

테슬라 하단 배출구는 생각보다 크고 뻥 뚫려있어서 먼지, 흙에 쉽게 노출됩니다.
이 필터 하나면 먼지 유입 차단 + 수명 연장까지!
몇 천원으로 관리하는 스마트함, 이게 진짜 프로 차주의 자세죠.
👉 공기 배출구 필터 바로가기

🔟 비상 망치 (탈출용 + 시큐리티 강화🪓)

차량 유리에 갇혔을 때를 대비해 망치와 커터가 결합된 멀티툴입니다.
테슬라는 전기차여서 비상용품을 항상 차에 구비해두는걸 추천드려요
안전벨트 커터 기능도 있어 사고 시 빠른 탈출에 큰 도움 됩니다.
작고 가볍지만 필수 아이템이죠. 하나쯤은 꼭!
👉 비상 망치 바로가기

🚗 마무리하면서…
테슬라를 타는 순간부터 차는 단순한 탈것이 아니라 라이프스타일이 됩니다.
주니퍼 모델Y, 또는 구형 모델Y 모두 만족도 높은 드라이빙을 위해
가성비 좋은 추천템들로 스마트하게 꾸며보세요.
궁금한 거 있으면 댓글로 남겨주세요!
 
🔗 알리 제품은 가격이 수시로 변동되니, 마음에 드는 게 있다면 미루지 말고 장바구니에서 바로 구매!
감사합니다 😄

"이 포스팅은 알리 어필리에이트 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받을 수 있습니다."

이번 글에서는 딥러닝이 실제로 어떤 방식으로 작동하는지,
그리고 왜 AI 전용 하드웨어인 NPU가 필요하게 되었는지까지를
하나의 흐름으로 이해하고 싶은 분들을 위한 정리글입니다.

https://jdcyber.tistory.com/93

https://jdcyber.tistory.com/97

이제는 뉴럴 네트워크가 실제로 어떤 방식으로 입력 데이터를 받아 예측을 하고,

학습하며 스스로 개선되는지를 자세히 알아보고,

마지막으로 왜 이 모든 과정이 엄청난 연산량을 유발하는지,

그리고 그 연산을 어떻게 처리해야 하는지(NPU)까지 짚어보겠습니다.

순전파(Forward Propagation): 예측의 시작

순전파란?

입력값이 뉴럴 네트워크를 ‘앞으로’ 통과하며 출력값을 생성하는 과정입니다.
예를 들어, 이미지 데이터를 입력하면
→ 신경망이 여러 층을 거치며
→ “이건 고양이다”와 같은 예측을 만들어냅니다.

구체적인 계산 흐름

각 뉴런에서 이루어지는 계산은 다음과 같습니다:

출력값 = (입력값 × 가중치) + 편향 → 활성화 함수 통과

예시:

• 입력값: [0.6, 0.2, 0.9]
• 가중치: [0.8, 0.1, 0.3]
• 편향: 0.2

이 값은 활성화 함수를 거쳐 다음 층으로 전달됩니다.

• ReLU: 음수면 0, 양수면 그대로
• Sigmoid: 값을 0~1 사이로 압축 (확률로 해석 가능)

👉 활성화 함수가 궁금하다면?

https://jdcyber.tistory.com/98

2. 데이터를 층을 따라 전달하며 ‘특징’을 학습한다

딥러닝 신경망은 다음처럼 구성됩니다:

입력층 → 은닉층1 → 은닉층2 → ... → 출력층

• 첫 층: 선, 모서리 등 단순 특징 인식
• 중간 층: 윤곽, 형태 등 중간 패턴 추출
• 마지막 층: ‘고양이냐 강아지냐’ 같은 복잡한 판단

역전파(Backpropagation): 틀린 걸 바로잡는 방식

손실 함수(Loss Function)

먼저 정답과 예측값의 차이를 수치로 계산해야 하겠죠?
이 차이를 계산하는 게 바로 손실 함수입니다.

• 예시: 정답이 1, 예측이 0.7 → 손실은 0.3
• 대표 손실 함수:

👉 손실 함수에 대해 더 알고 싶다면?

https://jdcyber.tistory.com/99

기울기(Gradient) 계산

오차를 줄이기 위해 가중치를 얼마나 바꿔야 할지 계산합니다.
이때 쓰이는 개념이 기울기(Gradient)입니다.
딥러닝 프레임워크는 자동 미분(Autograd)으로 이 계산을 자동 처리합니다.

• 기울기는 쉽게 말해 오차를 줄이기 위해 가중치를 얼마나 바꿔야 하는지 알려주는 방향과 크기입니다.
• 이 과정을 '미분'을 통해 수행하는데, 자동 미분(Autograd) 같은 기술로 프레임워크가 자동 계산합니다.

경사 하강법(Gradient Descent): 조금씩 내려가기

가중치를 한 번에 바꾸는 게 아니라,
조금씩 조금씩 오차가 줄어드는 방향으로 조정합니다.
이게 바로 경사 하강법입니다.

• 학습률(Learning Rate): 얼마나 바꿀지 결정하는 조정값
• ‘경사’를 따라 아래로 내려간다 = 오차가 점점 줄어드는 방향

4. 순전파 + 역전파 = 딥러닝의 핵심 루프

1. 데이터를 넣는다 → 순전파
2. 결과가 틀리다 → 손실 계산
3. 어떻게 고칠까? → 역전파 + 기울기 계산
4. 가중치 조정 → 학습
5. 다시 순전파... 반복!

이 과정을 수백 번, 수천 번 반복하면서 모델은 점점 더 정확해지는 것입니다.

5. 왜 이 모든 연산이 NPU와 연결되는가?

연산량이 엄청나다

• 수천~수만 개 뉴런 × 레이어 × 반복 연산
• 활성화 함수, 기울기, 가중치 업데이트 수백만 번
  → 수억 번의 계산이 순식간에 일어납니다.

CPU만으로는 부족하다

NPU는 딥러닝 연산에 꼭 필요한 구조만 남기고 최적화되어 있어서
→ 전력 효율도 좋고 속도도 훨씬 빠릅니다.

6. 핵심 요약 정리표

마무리하며

지금까지 딥러닝의 기본 작동 원리부터
‘왜 NPU가 필요한지’까지 한 흐름으로 정리해봤습니다.

이 글이 딥러닝 학습 흐름을 이해하는 데 도움이 되었다면,
이후에는 실제로 NPU가 어떻게 생겼고 어떤 구조로 돌아가는지 배워보도록 합시다.

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딥러닝 모델은 데이터를 입력받아 어떤 결과를 예측합니다.

그런데 이 예측이 정답과 얼마나 차이 나는지는 어떻게 판단할까요?

바로 손실 함수(Loss Function)가 그 역할을 합니다.

손실 함수는 모델의 예측이 얼마나 틀렸는지를 수치로 계산해주고,
이를 통해 딥러닝 모델은 스스로 가중치를 조정하며 똑똑해집니다.

이번 글에서는 가장 대표적인 손실 함수인 MSE(평균 제곱 오차)와 Cross-Entropy(교차 엔트로피)를 중심으로,

언제 어떤 상황에서 사용해야 하는지 쉽게 설명하겠습니다.

들어가기 앞서 아래 2개 글을 순서대로 읽어보고 오시는걸 추천합니다.

https://jdcyber.tistory.com/97

https://jdcyber.tistory.com/98

1. 손실 함수란 무엇인가?

💡 정의

• 예측값과 실제값 사이의 오차(차이)를 수치로 표현한 것
• 이 오차 값을 최소화하는 방향으로 모델을 학습하게 됨

🔁 작동 흐름

1. 입력 데이터를 순전파 → 예측 결과 생성
2. 정답과 비교해 손실 함수로 오차 계산
3. 역전파로 가중치 조정 → 더 나은 예측 만들기

👉 손실 함수는 모델 학습의 ‘나침반’이라고 할 수 있어요.

2. MSE (Mean Squared Error, 평균 제곱 오차)

3. Cross-Entropy (교차 엔트로피)

4. 언제 어떤 손실 함수를 써야 할까?

5. 실제 비교 예시

정답(y) = 1, 예측값(ŷ) = 0.7일 때

🔎 Cross-Entropy는 확률이 떨어질수록 손실이 훨씬 커지기 때문에, 모델에게 더 큰 경고를 줍니다.

6. 손실 함수 선택 시 유의점

• 손실 함수는 문제 유형 + 출력층 활성화 함수와 함께 고려해야 함
  예:
• 일부 손실 함수는 클래스 불균형이나 이상치에 민감할 수 있으므로 데이터 특성에 따라 조정 필요

7. 핵심 용어 요약 정리표

마무리 정리

• 손실 함수는 딥러닝 학습의 방향을 결정하는 핵심 요소입니다.
• 단순히 오차를 측정하는 것이 아니라,
  "어떤 오차를 더 크게 패널티 줄 것인가?", "어떻게 학습을 유도할 것인가?"를 결정합니다.

💡 MSE는 회귀에, Cross-Entropy는 분류에!
이 두 가지만 확실히 구분해도, 모델 설계의 절반은 성공입니다.

https://jdcyber.tistory.com/100

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감사합니다!

딥러닝을 공부하다 보면 반드시 마주치는 개념 중 하나가 바로 "활성화 함수(Activation Function)"입니다.
입력값에 가중치를 곱하고, 편향을 더한 후, 그냥 바로 다음 층으로 전달하면 되는 것 아닌가?

그렇지 않습니다.

딥러닝이 단순 선형 계산을 넘어서 복잡한 문제를 해결할 수 있게 만드는 비결이 바로 활성화 함수에 있습니다.

이번 글에서는 대표적인 활성화 함수인 Sigmoid, Tanh, ReLU를 중심으로,

각각의 차이점, 장단점, 선택 기준을 자세히 정리해보겠습니다.

1. 활성화 함수란 무엇인가?

🧠 활성화 함수는 뉴럴 네트워크 안에서 뉴런의 출력값을 결정해주는 함수입니다.

• 뉴런의 출력 결정자: 입력값 × 가중치 + 편향 → 활성화 함수 통과 → 출력값 생성

• 비선형성 도입: 이 함수 덕분에 신경망은 단순한 계산기에서 벗어나 복잡한 문제를 해결하는 뇌처럼 작동할 수 있습니다.

즉 입력값 × 가중치 + 편향 계산이 끝난 뒤, 이 결과를 그대로 다음 뉴런으로 보내는 것이 아니라, 활성화 함수를 거쳐 비선형성(non-linearity)을 부여한 뒤 전달합니다.

2. 왜 비선형성이 중요한가?

3. 대표적인 활성화 함수 종류

Sigmoid 함수

Tanh 함수 (Hyperbolic Tangent)

사용 예시: RNN(순환 신경망), 시간 기반 데이터

ReLU 함수 (Rectified Linear Unit)

사용 예시: CNN, DNN 대부분의 심층 네트워크

Softmax 함수

사용 예시: “고양이 / 개 / 토끼”처럼 3개 이상 클래스 분류 문제

4. 활성화 함수 선택 기준

5. 실제 사용 사례로 이해해 보기

📷 이미지 인식 (CNN)
→ ReLU 함수가 기본적으로 사용됨. 빠르고 연산량이 많아도 효율적

🌀 순환 신경망 (RNN)
→ Tanh 함수가 시간 흐름을 잘 표현하고, 상태 유지에 적합

📊 고양이 vs 강아지 이진 분류
→ 출력층에 Sigmoid 함수로 확률 계산

📚 다중 클래스 텍스트 분류
→ Softmax로 각 분류별 확률 계산

6. 핵심 용어 정리표

마무리 정리

• 활성화 함수는 뉴럴 네트워크의 ‘지능’에 해당하는 핵심 구성 요소입니다.
• 단순 선형 모델이 아닌, 복잡하고 다양한 문제를 해결할 수 있게 만들어줍니다.
• 학습 속도, 안정성, 문제 유형에 따라 적절한 함수를 선택하는 것이 중요합니다.
• 꼭 외우기보다는 직관과 예시를 통해 감을 잡아두면, 추후 모델 설계나 튜닝에서 매우 큰 도움이 됩니다.

다음 시간에는 손실함수에 대해 알아보겠습니다.

https://jdcyber.tistory.com/99

https://jdcyber.tistory.com/100

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감사합니다!

뉴럴 네트워크란 무엇인가?

뉴럴 네트워크(Neural Network)는 인간의 뇌 구조에서 아이디어를 얻은 인공지능 모델입니다.
쉽게 말해,

인간의 뇌가 수많은 뉴런(신경 세포)들이 서로 연결되어 정보를 처리하듯이,

컴퓨터도 비슷한 구조로 데이터를 처리할 수 있도록 설계한 것이죠.

🧠 사람의 뇌 vs 인공 신경망

• 사람 뇌: 뉴런(신경 세포)들이 전기 신호를 주고받으며 사고, 판단, 기억을 합니다.
• 인공 신경망: 가상의 뉴런(노드)들이 수학적인 연산을 통해 입력 데이터를 처리하고, 결과를 만들어냅니다.

뉴럴 네트워크의 기본 구성 요소

1. 입력층 (Input Layer)

외부에서 들어온 데이터를 처음 받아들이는 층입니다.
예를 들어, 이미지라면 픽셀 정보가 이 층으로 들어오고, 음성이라면 음파의 수치값이 입력됩니다.

2. 은닉층 (Hidden Layer)

가장 중요한 계산이 이뤄지는 층입니다.

• ‘은닉층’이라는 이름은 눈에 보이지 않지만 내부에서 중요한 처리를 담당한다는 의미입니다.
• 이 안에서 수많은 ‘뉴런’들이 입력값에 가중치를 곱하고, 편향을 더한 후 활성화 함수를 통과시켜 다음 층으로 전달합니다.

3. 출력층 (Output Layer)

최종 결과가 나오는 층입니다.

• 예를 들어, 고양이 vs 강아지 이미지를 분류한다면
  → 출력층은 “고양이일 확률: 80%, 강아지일 확률: 20%”처럼 결과를 내보냅니다.

뉴런(Neuron)은 무엇을 하나요?

각 뉴런은 다음과 같은 과정을 수행합니다:

1. 입력값을 받아
2. 각 입력에 가중치(weight)를 곱하고
3. 편향(bias)을 더한 뒤
4. 활성화 함수(activation function)를 거쳐
5. 그 결과를 다음 뉴런으로 전달합니다.

💡 예를 들어 뉴런 하나에 [0.5, 0.8]이 들어오고, 가중치가 [1.2, 0.3], 편향이 0.1이라면:

• 계산: (0.5×1.2) + (0.8×0.3) + 0.1 = 약 0.98
• 여기에 ReLU 같은 활성화 함수 적용 → 다음 층으로 결과 전달

이러한 계산이 수천 개의 뉴런, 수백 개의 레이어에서 동시에 일어난다고 상상해보세요!

💡 전체 정리 (한 줄로 다시)

입력값에 각 가중치를 곱하고, 편향을 더해,

활성화 함수를 통과시킨 후 그 결과를 다음 뉴런에 전달하는 것 —
이게 바로 뉴럴 네트워크에서 한 뉴런이 하는 일입니다.

이 단순한 과정을 수천, 수만 개의 뉴런이 동시에 처리하니까 어마어마한 연산량이 필요하고,

그래서 우리가 NPU 같은 연산 가속기를 쓰게 되는 것이죠

뉴럴 네트워크는 어떻게 학습할까요?

초기에는 랜덤한 가중치를 사용하지만, 학습을 반복하면서 정답과의 오차를 줄이기 위해 가중치를 조금씩 수정해나갑니다.

이 과정을 역전파(Backpropagation)라고 부릅니다.

1. 순전파(Forward): 입력 → 예측값 도출
2. 오차 계산: 예측값 vs 실제값 차이
3. 역전파(Backward): 오차를 따라 가중치를 업데이트
4. 반복 학습: 예측이 점점 더 정확해짐

이걸 수백 번, 수천 번 반복하면 모델이 점점 ‘똑똑해진다’고 볼 수 있는 것이죠.

https://jdcyber.tistory.com/98

뉴럴 네트워크의 강점

• 데이터를 넣으면 자동으로 특징을 뽑아내고,
• 복잡한 패턴을 스스로 학습할 수 있으며,
• 음성, 이미지, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 처리할 수 있습니다.

예를 들어, 이전에는 사람이 “고양이는 귀가 뾰족하고 눈이 크다”는 규칙을 일일이 만들어줘야 했다면, 이제는 데이터를 충분히 보여주기만 해도 뉴럴 네트워크가 스스로 그런 특징을 찾아냅니다.

마무리 정리

뉴럴 네트워크란?

이러한 신경망 구조가 바로 딥러닝(Deep Learning)의 핵심이며,

오늘날 음성 인식, 이미지 분류, 자율주행, 챗봇까지 수많은 AI 기술의 기반이 됩니다.

https://jdcyber.tistory.com/93

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NPU 정복을 위한 로드맵 이후 두번째 글입니다.

https://jdcyber.tistory.com/92

안녕하세요! 이번 시리즈에서는 NPU(Neural Processing Unit)라는 AI 가속기 기술을 이해하고 활용하기 위해,

가장 기초적인 AI(인공지능) 지식부터 차근차근 다루는 ‘NPU 기초 입문편’입니다.

이번 글에서는 “인공지능(AI), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)”이 무엇이고,

어떻게 발전해 왔는지, 그리고 이 셋이 서로 어떤 관계에 있는지 자세히 정리해보겠습니다.

많은 분들이 용어가 비슷하다 보니 헷갈려하기도 하고, “AI=딥러닝인가?”라고 잘못 오해하는 경우도 있습니다.

이 글을 통해 용어 정리를 깔끔히 하고, 이후 NPU의 필요성을 이해하는 데 필요한 기초 지식을 탄탄히 쌓아봅시다.

1. 인공지능(AI)이란 무엇인가?

정의: 인간처럼 학습하고 사고하는 ‘지능’을 컴퓨터로 구현하려는 광범위한 학문/기술 영역입니다.
과거에는 사람이 직접 만든 규칙(“만약 X라면 Y를 해라”)을 기계에 입력하는 ‘전문가 시스템’이 많았어요.
'규칙 기반 전문가 시스템’처럼 사람이 일일이 규칙을 설계하는 방식도 포함했지만 요즘은 규칙 대신 데이터를 통해 패턴을 자동으로 찾는 쪽(머신러닝, 딥러닝)이 주류가 되었으며 음성 인식, 자율주행, 로봇 제어, 의료 분석 등 다양한 영역에서 현재도 빠르게 발전 중입니다.

AI는 기계가 “어떻게 학습”하고 “어떻게 의사결정”을 할 수 있을지에 대한 다양한 시도들의 집합입니다.

• 효율성: 반복적이거나 복잡한 일을 기계가 대신해주면 사람은 더 창의적인 일에 집중 가능
• 확장성: 데이터가 늘어날수록 새로운 가능성을 만들어내기 쉬움

2. 머신러닝(ML): AI를 실현하는 핵심 방법

정의: 머신러닝(ML)은 AI의 하위 분야로, 데이터를 통해 패턴을 학습하고 이를 토대로 예측이나 분류를 수행하는 알고리즘을 연구하는 분야입니다.
과거에는 프로그래머가 모든 규칙을 코딩해야 했습니다(“만약 입력이 A라면 B를 출력하라” 식).
그러나 머신러닝에서는 시스템이 스스로 데이터에서 규칙이나 패턴을 찾아내기 때문에, 복잡한 문제도 비교적 쉽게 해결할 수 있습니다.

머신러닝의 대표 알고리즘

• 선형 회귀(Linear Regression): x와 y의 관계를 직선 혹은 평면 등으로 모델링해 예측
• 의사결정트리(Decision Tree): 트리 구조를 따라 분기하며 데이터를 분류 or 예측
• 서포트벡터머신(SVM): 고차원 공간에서 데이터를 분리할 최적의 경계면(마진)을 찾음
• 랜덤 포레스트(Random Forest): 여러 개의 의사결정트리를 앙상블해 성능을 높임

이 외에도 추천 시스템, 강화학습(알파고 같은 에이전트 학습) 등 다양한 기법들이 존재하며, 특정 문제 성격이나 데이터 형태에 따라 맞춤형으로 알고리즘을 선택할 수 있습니다.

위 내용에 대해 조금 더 자세히 알고싶으시다면 아래 링크를 클릭해주세요

(작성 예정)

이렇듯 머신러닝은 데이터를 통해 학습해 자동화 수준을 높이지만, 데이터 전처리나 특징 추출(feature engineering) 과정을 사람이 직접 설정해야 하는 경우가 많았습니다.
즉, 모델에 들어가기 전에 어떤 특징(예: 이미지에서 가장자리, 색상 분포 등)을 추출해줄지 사람이 설계해야 했죠.
이러한 한계를 극복하고, 복잡한 특징까지 모델이 스스로 학습하도록 한 것이 바로 딥러닝입니다.

3. 딥러닝(DL): 머신러닝의 진화

정의: 딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝 중에서도 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 활용한 분야입니다.
여러 ‘은닉층(Hidden Layer)’이 깊게 연결된 구조(Deep Neural Network)를 통해, 기존 머신러닝이 다루기 어려웠던 복잡한 패턴도 스스로 학습할 수 있도록 했습니다.

인공신경망(ANN)의 핵심

• 뉴런(Neuron): 생물학적 뉴런에서 착안해, 입력신호 × 가중치 + 편향 → 활성화 함수 과정을 통해 신호를 전달
• 계층적 구조: 입력층(Input) → 은닉층(Hidden) → 출력층(Output)으로 이루어지며, 층이 많을수록(깊을수록) 더욱 복잡한 패턴을 학습할 수 있음
• 학습(Training): 예측 오차를 역전파(Backpropagation)로 전달해, 가중치와 편향을 조금씩 업데이트(Gradient Descent 등)

위 내용에 대해 조금 더 자세히 알고싶으시다면 아래 링크를 클릭해주세요

(작성 예정)

이러한 딥러닝을 통해 우리는 빅데이터(방대한 양의 데이터 활용), GPU,TPU,NPU 등을 통한 대규모 연산, 새로운 알고리즘 발전 등을 이루어냈으며, 딥러닝 기술을 통해 이미지 분류, 음성 인식, 자연어 처리 등 여러 분야에서 획기적인 성능 향상이 나타났습니다.

인공지능 머신러닝 딥러닝의 관계 AI > ML > DL

계층 구조 (AI > ML > DL)
인공지능(AI): 가장 상위 개념. 규칙 기반에서부터 자율주행, 로보틱스 등 다양한 접근을 모두 포함하는 광범위한 학문.
머신러닝(ML): AI를 구현하는 하나의 방법론. 데이터 기반 학습 알고리즘이 핵심.
딥러닝(DL): 머신러닝의 하위 분야 중에서도 인공신경망에 특화된 영역. 대규모 데이터, 복잡한 패턴까지 자동으로 학습 가능.

일반적으로 “딥러닝 모델 = AI”라고 말하는 건 완전히 틀린 말은 아니지만,

정확히 말하면 딥러닝은 AI의 한 분야라는 점을 기억하면 좋겠습니다.

마무리

오늘은 AI, 머신러닝, 딥러닝이 각각 무엇인지, 그리고 이들이 서로 어떻게 연결되어 있는지 알아보았습니다. 간단히 정리하자면,

1. AI(인공지능): 인간처럼 사고하고 학습하는 시스템을 구현하려는 광범위한 분야
2. ML(머신러닝): 데이터를 기반으로 패턴을 찾아 학습해 문제 해결을 시도하는 AI 하위 분야
3. DL(딥러닝): 머신러닝 중 인공신경망을 기반으로, 대규모 복잡한 문제를 해결할 수 있는 기법

다음 글에서는 본격적으로 뉴럴 네트워크(Neural Network)에 대하여 깊이 파고들 예정입니다.

특히 뉴럴 네트워크의 내부 구조(가중치, 활성화 함수, 역전파 등)를 이해해야, 왜 딥러닝이 계산량이 많고 따라서 NPU와 같은 하드웨어 가속기가 중요한지 명확히 알 수 있을 것 입니다.

https://jdcyber.tistory.com/97

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“NPU(Neural Processing Unit)를 공부하고 이해하고자 비전공자의 NPU 무작정 파헤치기 3개월 로드맵에 따라 기초부터 FuriosaAI 실습까지 체계적으로 공부하고, 블로그에 정리하며 시행착를 기록해보겠습니다!”

인공지능이 Ai가 난리인 이 시점에 모델 개발보다 이에 산출된 데이터를 어떻게 잘 활용할 수 있는지가 중요하다고 생각했고, 빅데이터 분석 및 온톨로지 방법에 대하여 흥미가 생겼습니다.

또한 이러한 데이터 정제 과정도 결국 인공지능이 사람보다 잘 할 수 있다고 생각이 들었고, 이를 처리하는 NPU가 너무 흥미롭게 다가왔습니다.

아래 로드맵은 인공지능을 이용하여 만들었으며 NPU시장에서 매력적인 퓨리오사Ai라는 매력적인 회사를 알게되어 예시나 실습은 퓨리오사Ai의 NPU 제품으로 최대한 해달라는 프롬프트를 넣어서 작성했습니다.

아직 아무것도 알아보지 않았지만, NPU의 기술력을 공공연하게 적어놓지 않았을 것으로 예상되고 인공지능은 어떻게든 대답을 해내기 때문에 만들어서라도 저에게 교육을 해줄 것으로 보여집니다.

이 또한 잘못된 지식이라도 재미있게 공부해보고 추후 전문가에게 컨펌을 받아 바로잡아 복습해보는 즐거움도 있을 것 같습니다.

그럼 지금부터 해당 로드맵을 따라가면서 웹사이트 및 시중에 나와있는 자료로 무작정 공부를 시작해보겠습니다.

1. 로드맵 개요

• 학습 기간: 총 12주 (3개월)
• 목표
  1. NPU의 개념 및 필요성 이해
  2. CPU, GPU와 비교하여 NPU가 제공하는 장점 및 아키텍처적 차이 학습
  3. 간단한 딥러닝 모델을 예시로 NPU 가속 경험하기
  4. FuriosaAI NPU를 활용한 간단한 실습 진행
  5. 블로그를 통해 학습 과정 및 예제 공유

아래는 12주 동안 어떤 식으로 공부를 진행하면 좋을지, 각 주차별로 나눈 로드맵입니다.

2. 단계별 로드맵

Week 1~2: 기초 다지기 (NPU의 배경 지식)

1. AI/딥러닝 기초 개념 학습
   • 뉴럴 네트워크가 무엇이며 왜 빠른 연산이 필요한지 이해
   • 머신러닝과 딥러닝의 차이, 신경망(Neural Network) 기본 동작 원리
   • CPU, GPU의 역할 비교
2. 하드웨어 가속의 필요성
   • 빅데이터 시대에서 늘어나는 연산량 이해
   • GPU가 딥러닝 가속에 도움을 주는 방식 (SIMD, 병렬 연산)
   • NPU가 등장하게 된 배경(전력 효율, 높은 병렬 처리 효율 등)

Week 3~4: NPU 기본 구조 이해

1. NPU란 무엇인가
   • 일반적인 NPU 아키텍처 소개
   • 메모리 구조(온칩 메모리, 캐시, DMA 등)와 연산 방식
   • NPU가 네트워크 연산(Conv, Pooling, Fully Connected)을 처리하는 큰 흐름
2. CPU, GPU, NPU 비교
   • 하드웨어적 특징(코어 구조, 메모리 대역폭, 병렬 연산 처리 방식)
   • 장단점 비교(에너지 효율, 연산속도, 개발 난이도 등)
3. 예시: FuriosaAI NPU 간단 소개
   • FuriosaAI가 제공하는 NPU(Warboy, Burr 등)의 주요 특징
   • 대략적인 성능 지표(OPS, 전력 소모 등)

Week 5~6: 딥러닝 모델 & NPU 활용 흐름 알기

1. 딥러닝 모델의 NPU 탑재 과정
   • 모델 학습(주로 GPU/CPU) → 모델 압축/최적화 → NPU에 올려서 추론
   • 모델 최적화 기법(양자화, 프루닝, Fuse 연산 등) 개념 간단 이해
2. 온디바이스 AI와 에지 컴퓨팅 개념
   • 클라우드 추론과 엣지 추론의 차이
   • 전력, Latency, 보안 측면에서 NPU의 이점
3. FuriosaAI SDK 또는 관련 툴 살펴보기
   • FuriosaAI가 공개한 SDK / 개발자 문서가 있다면, 설치 방법, 예제 코드
   • 파이썬 기반으로 작성된 예제가 있으면 따라 해보기

Week 7~8: FuriosaAI NPU 실습 준비

1. 개발 환경 세팅
   • FuriosaAI NPU 사용을 위한 개발 환경(드라이버, SDK 설치 등)
   • TensorFlow, PyTorch 등 주요 프레임워크에서 NPU 지원 여부 확인
   • FuriosaAI가 지원하는 ONNX 모델 변환 프로세스 등
2. 간단 예제 모델 변환
   • MNIST, CIFAR-10, 혹은 간단한 Image Classification 모델(ResNet-18 등)을 ONNX로 변환
   • FuriosaAI에서 제공하는 변환 툴(예: furiosa-compiler 등)이 있다면 사용해보기
   • 변환 시 주의 사항(양자화, 연산 호환성 등)
3. 테스트 & 벤치마크
   • 로컬 환경에서 추론 속도, 정확도 측정 방법
   • GPU vs NPU 처리 속도 비교(가능하다면)

Week 9~10: FuriosaAI NPU 심화 실습

1. 실습 모델 변경
   • 좀 더 복잡한 네트워크(예: MobileNet, YOLO 등)
   • 실제 예제 데이터셋(작은 규모)으로 추론 실험
2. 최적화 시도
   • 양자화(Quantization)나 기타 최적화 기법을 적용해보기
   • FuriosaAI NPU에서 지원하는 최적화 옵션 살펴보기
3. 성능 분석
   • Latency, Throughput, Power Consumption(가능하다면) 등 다양한 지표 측정
   • 측정 결과를 블로그에 표나 그래프로 정리해볼 것

Week 11~12: 정리 및 확장

1. 학습 내용 정리 & 블로그 연재 마무리
   • 지금까지 배운 내용 정리(아키텍처, 개발 환경, 최적화, 실습 결과)
   • 에러나 시행착오 사례, 해결 방법 아카이빙
2. 응용 분야 & 추가 학습 방향
   • NPU가 적용될 수 있는 다양한 산업(자율주행, 로보틱스, IoT 등)
   • AI 액셀러레이터 시장 동향(CPU, GPU, FPGA, ASIC 등)
   • FuriosaAI NPU의 미래 로드맵(가능하다면 공식 자료 참조)
3. 향후 스터디 or 프로젝트 아이디어
   • 에지 디바이스에서 실시간 추론(카메라 영상 인퍼런스) 프로젝트
   • 모델 경량화 기술 연구(QAT, Pruning 등)
   • 다른 NPU(Acorn, Habana, EdgeTPU 등)와 성능 비교해보기

3. 블로그 작성 팁

1. 정의 및 배경 지식 강조
   • 처음 듣는 용어가 많으므로, 용어 설명과 함께 블로그 글을 쓰면 독자 이해도가 높아집니다.
   • 글 서두에 핵심 개념(예: 양자화, 가속기, ONNX 등)을 간단히 요약해두면 좋습니다.
2. 이미지/도식 활용
   • NPU 구조나 데이터 흐름을 시각적으로 표현하면 이해가 쉬워집니다.
   • 그림이나 다이어그램을 간단히 첨부해 설명해 보세요.
3. 실습 위주 접근
   • FuriosaAI NPU로 모델 추론하는 과정(스크린샷, 코드 snippet 등)을 자세히 올리면 독자가 따라하기 쉽습니다.
4. 시행착오와 해결책 기록
   • 설치 과정이나 모델 변환 과정에서 발생한 에러는 어떻게 해결했는지 꼼꼼히 기록하세요.
   • 초보자들이 같은 에러를 만났을 때 큰 도움이 됩니다.

4. 마무리

위 로드맵은 전공 지식이 전혀 없는 초보자에게도 NPU 개념부터 FuriosaAI 실습까지 차근차근 학습해나갈 수 있도록 구성한 예시입니다. 실제로 공부하다 보면 본인의 이해도나 시간 여건에 따라 각 단계에 더 오랜 시간을 할애하거나, 과감히 생략할 부분이 생길 수도 있습니다. 중요한 것은 **“왜 NPU가 필요한지, 그리고 실제로 어떻게 사용할 수 있는지”**에 대한 큰 그림을 그리는 것입니다.

3개월 정도 꾸준히 진행하면서 블로그에 정리한다면, “처음 AI 하드웨어 가속 개념을 접했을 때의 막막함”을 느낄 다른 사람들에게도 큰 도움이 될 것입니다. 부담 가지지 말고, 한 번에 모든 걸 마스터하려 하기보다 “기본 개념 → 작은 예제 실습 → 조금 더 심화된 실습”으로 확장해 가며 기록해보세요.

자 그럼 지금부터 비전공자 30대의 NPU 여행 시작하겠습니다.

다음글

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2023년 6월, 사이버 범죄 조직인 클롭(Clop) 랜섬웨어 그룹은 MOVEit 파일 전송 소프트웨어의 취약점을 악용하여 다수의 기업과 기관을 공격했습니다.

이들은 SQL 인젝션을 통해 악성 파일을 업로드하고, 이를 실행하여 데이터를 암호화하거나 탈취했습니다.

이러한 공격에 대응하기 위해서는 소프트웨어의 최신 보안 패치 적용, 웹 애플리케이션 방화벽 도입, 파일 업로드 제한 및 검사, 로그 모니터링, 네트워크 세그멘테이션 등의 기술적 방안이 필요합니다.

클롭(Clop) 랜섬웨어 그룹은 2019년부터 활동을 시작한 사이버 범죄 조직으로, 주로 대규모 기업과 기관을 대상으로 랜섬웨어 공격을 수행해 왔습니다. 이들은 단순한 데이터 암호화에 그치지 않고, 탈취한 데이터를 공개하겠다고 협박하여 피해자에게 이중의 압박을 가하는 것으로 알려져 있습니다.

이번 공격에서 클롭 그룹은 MOVEit 파일 전송 소프트웨어의 SQL 인젝션 취약점을 악용했습니다.

SQL 인젝션은 웹 애플리케이션의 입력값을 통해 악의적인 SQL 코드를 주입함으로써 데이터베이스를 조작하거나 민감한 정보를 탈취하는 공격 기법입니다.​

공격 과정은 다음과 같습니다:​

1. 취약점 탐색: 클롭 그룹은 MOVEit 소프트웨어의 특정 버전에 존재하는 SQL 인젝션 취약점을 식별했습니다.​
2. 악성 파일 업로드: 이 취약점을 통해 human2.aspx라는 이름의 악성 ASPX 파일을 서버에 업로드했습니다. 이 파일은 원격에서 공격자가 명령을 실행할 수 있도록 설계되었습니다.​
3. 원격 코드 실행: 업로드된 악성 파일을 통해 서버에서 명령을 실행하여 데이터를 암호화하거나 탈취했습니다.

이 공격으로 인해 다수의 기업과 기관이 데이터 유출 및 서비스 중단과 같은 심각한 피해를 입었습니다.

특히, 민감한 정보가 외부로 유출되어 기업의 신뢰도 하락과 금전적 손실을 초래했습니다.

공격이 발생한 후, 피해 기업들은 다음과 같은 대응 조치를 취했습니다:​

1. 긴급 패치 적용: MOVEit 소프트웨어의 제조사는 즉각적으로 취약점을 수정한 보안 패치를 배포하였으며, 기업들은 이를 신속하게 적용했습니다.​
2. 시스템 점검 및 복구: 침해된 시스템을 격리하고, 백업 데이터를 활용하여 시스템을 복구했습니다.​
3. 보안 강화: 향후 유사한 공격을 방지하기 위해 웹 애플리케이션 방화벽을 도입하고, 파일 업로드에 대한 보안 정책을 강화했습니다.

예방을 위한 기술적 방안:

이러한 공격을 예방하기 위해서는 다음과 같은 기술적 조치가 필요합니다:​

1. 정기적인 보안 패치 적용: 소프트웨어와 시스템의 최신 보안 패치를 주기적으로 적용하여 알려진 취약점을 제거해야 합니다.​
2. 웹 애플리케이션 방화벽(WAF) 도입: SQL 인젝션과 같은 웹 공격을 탐지하고 차단할 수 있는 WAF를 구축하여 공격을 사전에 방지해야 합니다.​
3. 파일 업로드 보안 강화: 서버에 업로드되는 파일의 유형과 크기를 제한하고, 업로드된 파일에 대한 정밀 검사를 수행하여 악성 파일의 실행을 방지해야 합니다.​
4. 실시간 로그 모니터링: 서버 로그를 실시간으로 모니터링하고, 비정상적인 접근이나 파일 업로드 시도를 탐지하여 신속하게 대응할 수 있도록 해야 합니다.​
5. 네트워크 세그멘테이션: 중요 시스템과 일반 시스템을 분리하여 공격 발생 시 피해 범위를 최소화해야 합니다.