컴퓨팅 패러다임

컴활 1급 필기 마지막 단원. IoT·빅데이터·클라우드·AI·블록체인·메타버스 6 대 신기술과 컴퓨팅 패러다임 (엣지·그리드·유틸리티), 5G, USB-C/PD 까지 한 번에 정리.

매년 2~3문제 단골이고, AI ⊃ ML ⊃ DL 포함 관계, 클라우드 3 계층 (IaaS·PaaS·SaaS), 빅데이터 3V, VR vs AR vs MR vs XR 매칭이 핵심임.

ICT 6 대 신기술 -- IoT·빅데이터·클라우드·AI·블록체인·메타버스

매년 시험에 6 신기술 중 2~3 개 가 보기로 나옴. 각각의 핵심 1줄 과 대표 사례 매칭.

ICT 6 신기술 카드 - IoT·빅데이터·클라우드·AI·블록체인·메타버스

IoT ★

영문 Internet of Things

핵심 사물에 센서·통신 부착

사례 스마트홈·웨어러블·스마트팩토리

빅데이터 ★

영문 Big Data

핵심 3V: Volume·Velocity·Variety

사례 추천 시스템·트렌드 분석

클라우드 ★

영문 Cloud Computing

핵심 서버를 임대 (인터넷으로)

사례 AWS·Azure·구글 클라우드

AI ★

영문 Artificial Intelligence

핵심 기계가 학습·판단

사례 챗봇·자율주행·생성AI

블록체인 ★

영문 Blockchain

핵심 분산 원장 (위·변조 X)

사례 비트코인·NFT·CBDC

메타버스 ★

영문 Metaverse

핵심 3D 가상 공간 (VR/AR/MR)

사례 제페토·로블록스·VRChat

빅데이터 3V (시험 단골):

Volume (양): 페타바이트 이상 방대한 데이터
Velocity (속도): 실시간·고속으로 생성·처리
Variety (다양성): 텍스트·이미지·영상 등 비정형 포함

클라우드 3 계층 (시험 단골):

IaaS (Infrastructure as a Service): 서버·스토리지 임대 (AWS EC2·S3)
PaaS (Platform as a Service): 개발 환경 제공 (Heroku·Google App Engine)
SaaS (Software as a Service): 완성된 SW 사용 (Gmail·구글 문서)

AI ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝 (포함 관계 — 시험 단골):

AI: 인간의 지능을 기계로 구현하는 가장 큰 개념
머신러닝(ML): AI의 부분 집합 — 데이터로 학습하는 방법
딥러닝(DL): ML의 부분 집합 — 신경망 (Neural Net) 기반 학습

함정 1: "딥러닝 > 머신러닝 > AI" → 틀림. 반대 — AI ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝. AI가 가장 큰 개념.

함정 2: "빅데이터 3V 는 Volume·Velocity·Visualization" → 틀림. Volume·Velocity·Variety (양·속도·다양성).

일부 4V·5V 로 확장하기도 (+ Veracity 정확성, + Value 가치).

함정 3: "IaaS 는 완성된 SW 를 제공" → 틀림. 서버·인프라 임대. 완성된 SW 는 SaaS (Gmail 등).

함정 4: "블록체인은 중앙 서버에 저장" → 틀림. 분산 원장 — 여러 노드가 동일 데이터를 분산 저장. 위·변조 어려움.

메타버스 4 종 -- VR·AR·MR·XR

메타버스 안에서도 현실과 가상의 비율에 따라 4 종으로 분류. 매년 1문제 단골.

VR ★

영문 Virtual Reality

비율 100% 가상

사례 Oculus Quest · PSVR

AR ★

영문 Augmented Reality

비율 현실 + 가상 정보 덧붙임

사례 포켓몬 GO · 카메라 필터

MR ★

영문 Mixed Reality

비율 현실 ↔ 가상 상호작용

사례 HoloLens · Magic Leap

XR ★

영문 Extended Reality

비율 VR + AR + MR 통합 개념

사례 메타버스 전체

핵심 매칭:

VR = 완전히 가상 세계 (현실 차단)
AR = 현실에 정보를 얹음 (단방향)
MR = 가상 객체와 상호작용 가능 (양방향)
XR = 위 3 종 모두 포괄하는 상위 개념

함정 1: "AR 은 현실을 완전히 차단" → 틀림. 현실에 가상 정보를 덧붙임. 완전 차단은 VR.

함정 2: "MR = VR" → 틀림. MR 은 가상 객체와 상호작용 가능 (현실의 책상에 가상 컵 올리고 만지는 식). VR 은 100% 가상.

함정 3: "XR 은 VR 의 다음 세대" → 틀림. XR 은 VR·AR·MR 을 모두 포괄하는 상위 개념. 세대 차이가 아님.

컴퓨팅 패러다임 + 5G + USB-C -- 시리즈 마지막

전통적 클라우드 컴퓨팅 외에 새로운 컴퓨팅 패러다임 3 종, 그리고 통신·연결 표준 2 가지를 추가로 외워야 함.

컴퓨팅 패러다임 3 종 (클라우드 외):

엣지 컴퓨팅 (Edge): 데이터 발생 지점 근처에서 처리 → 지연 ↓ (자율주행·IoT)
그리드 컴퓨팅 (Grid): 여러 컴퓨터의 유휴 자원을 묶어 슈퍼컴퓨터처럼 사용 (SETI@home)
유틸리티 컴퓨팅 (Utility): 전기·수도처럼 컴퓨팅 자원을 쓴 만큼 과금 (클라우드의 과금 모델)

5G 통신:

5세대 이동통신
4G LTE 대비 최고 20배 빠른 속도
초저지연 (1ms): 자율주행·원격 수술·IoT
초고속 (20Gbps): 8K 영상 스트리밍
초연결 (1km² 당 100만 기기): IoT 확대

USB-C / USB PD:

USB-C: 양면 어느 쪽으로도 꽂히는 대칭 단자 (Type-C)
USB PD (Power Delivery): 최대 240W 까지 충전 가능 → 노트북·모니터까지 1선으로
Thunderbolt 4: USB-C 와 같은 모양이지만 40Gbps 속도

함정 1: "엣지 컴퓨팅 = 클라우드" → 틀림. 반대 개념. 클라우드는 중앙 서버, 엣지는 데이터 발생 지점 근처. 자율주행처럼 지연을 줄여야 하는 곳에 엣지 필수.

함정 2: "5G 는 5GHz 와이파이" → 틀림. 5세대 이동통신. 와이파이의 5GHz 대역과는 다름.

함정 3: "USB-C 와 USB 3.0 는 같다" → 틀림. USB-C 는 단자 모양, USB 3.0 은 속도 표준. USB-C 단자에 USB 2.0·3.0·3.1·3.2·4.0 등 다양한 속도 가 들어갈 수 있음.

함정 4: "유틸리티 컴퓨팅은 무료다" → 틀림. 쓴 만큼 과금 (전기·수도 모델). 클라우드의 종량제 가 유틸리티 컴퓨팅의 실현.

⚠️ 이 챕터 함정 BEST 7

AI ⊃ ML ⊃ DL — AI 가 가장 큰 개념. 거꾸로 외우면 안 됨.
빅데이터 3V — Volume·Velocity·Variety (Visualization 아님).
클라우드 3 계층 — IaaS(서버) · PaaS(개발 환경) · SaaS(완성 SW).
VR vs AR vs MR — VR(100% 가상) · AR(덧붙임) · MR(상호작용) · XR(포괄).
엣지 ≠ 클라우드 — 엣지는 근처에서 처리, 클라우드는 중앙 서버.
5G ≠ 와이파이 5GHz — 이동통신 5세대.
USB-C ≠ USB 3.0 — USB-C 는 단자 모양, 3.0 은 속도 표준.

✅ 셀프 체크 7

[ ] ICT 6 신기술 (IoT·빅데이터·클라우드·AI·블록체인·메타버스) 한 줄 정의?
[ ] 빅데이터 3V 와 각각의 의미?
[ ] 클라우드 3 계층 (IaaS·PaaS·SaaS) 의 제공 범위 매칭?
[ ] AI·머신러닝·딥러닝의 포함 관계?
[ ] VR·AR·MR·XR 4 종의 차이?
[ ] 엣지·그리드·유틸리티 컴퓨팅의 핵심 1줄?
[ ] 5G 의 3 대 특징 (초고속·초저지연·초연결)?

한눈에 정리

📝 기출 변형 5선

5개년 컴활 1급 필기 기출 패턴 기반. 각 문제 카드 아래 정답 확인 펼쳐 보기.

문 1. AI · ML · DL 관계

1번 정답 확인

정답: ②

AI ⊃ ML ⊃ DL — AI 가 가장 큰 개념. 머신러닝(ML) 은 AI 의 한 분야로 데이터로 학습하는 방법, 딥러닝(DL) 은 ML 의 한 분야로 신경망(Neural Network) 기반. 거꾸로 외우는 함정이 매년 출제됨.

문 2. 클라우드 3 계층

2번 정답 확인

정답: ④

BaaS (Backend as a Service) 는 백엔드 기능 (인증·DB·푸시 등) 만 제공하는 모델로, 통합 제공이 아님. 시험 표준은 IaaS · PaaS · SaaS 3 계층 이 핵심. ①·②·③ 은 모두 옳음.

문 3. 빅데이터 3V

3번 정답 확인

정답: ④

빅데이터 3V = Volume · Velocity · Variety (양·속도·다양성). Visualization 은 3V 에 포함되지 않음. 확장된 4V·5V 모델에 Veracity (정확성)·Value (가치) 가 추가되지만 시각화는 별개 개념. 매년 단골 함정.

문 4. VR · AR · MR

4번 정답 확인

정답: ③

MR (Mixed Reality) 은 현실과 가상이 상호작용 가능한 기술. 가상 객체를 현실에 얹는 것 (AR) 을 넘어 조작·상호작용이 가능. ① VR 은 100% 가상 (현실 차단). ② AR 은 정보를 덧붙이기만 함. ④ XR 은 VR·AR·MR 을 모두 포괄하는 상위 개념.

문 5. 엣지 컴퓨팅

5번 정답 확인