비기술 창업자를 위한 기술 유행어 해독

기술이 전 세계적으로 산업을 재편하고 파괴함에 따라 비기술 창업자는 소프트웨어 개발 및 기술 산업과 관련된 필수 개념을 이해하기 위해 수많은 기술 유행어를 탐색해야 합니다. 이 포괄적인 가이드는 이러한 용어를 명확히 하고 기술 환경에서 가장 중요한 개념에 대한 확실한 이해를 제공하는 것을 목표로 합니다. 기술 전문 용어를 이해하는 데 도움이 되고 비즈니스의 기술 전략에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

소프트웨어 애플리케이션 개발 이해

소프트웨어 애플리케이션 개발은 특정 작업에 사용되는 애플리케이션을 생성, 설계, 테스트, 배포 및 유지 관리하는 프로세스를 말합니다. 데스크톱, 웹 및 모바일 장치와 같은 다양한 플랫폼용 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 소프트웨어 개발에는 일반적으로 프로젝트 관리, 요구 사항 분석, 디자인, 프로그래밍, 테스트 및 배포가 포함됩니다. Waterfall, Agile 및 DevOps 와 같은 소프트웨어 개발 프로세스를 관리하는 몇 가지 방법론이 있습니다.

프로그래밍 언어는 소프트웨어 개발에 매우 ​​중요합니다. 개발자가 응용 프로그램을 만들 수 있는 기반을 제공합니다. 널리 사용되는 프로그래밍 언어로는 Java, Python , JavaScript, C++ 및 C#이 있습니다. 서로 다른 언어는 종종 다양한 작업과 기술에 적합합니다.

프레임워크는 특정 프로그래밍 언어에 대해 재사용 가능한 구성 요소를 제공하여 개발 프로세스를 단순화하는 코드 라이브러리 및 도구 모음입니다. 중복 코드의 양을 줄이고 개발 프로세스를 가속화합니다. 일부 인기 있는 프레임워크는 Angular, React, Django 및 Ruby on Rails입니다.

데이터베이스는 애플리케이션의 모든 데이터를 저장, 관리 및 구성합니다. 이들은 종종 테이블을 사용하여 구조화된 형식으로 데이터를 저장하는 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 키-값 쌍, 문서 또는 그래프와 같은 다양한 데이터 구성 구조를 사용하는 NoSQL 데이터베이스로 분류됩니다. 널리 사용되는 데이터베이스의 예로는 MySQL, PostgreSQL , MongoDB 및 Redis가 있습니다.

No-Code 및 로우코드 플랫폼

노코드 및 로우코드 플랫폼은 기술 지식이 없는 사용자가 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있도록 하는 시각적 인터페이스와 템플릿을 제공하는 기존 소프트웨어 개발의 새로운 대안입니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스, 내장 코드 생성 및 액세스 가능한 라이브러리를 특징으로 하여 빠른 프로토타이핑, 개발자에 대한 의존도 감소, 비용 절감 및 기술 부채 최소화를 가능하게 합니다.

No-code 플랫폼은 사전 프로그래밍 지식이 없는 사람들을 위해 특별히 설계되었습니다. 기술 지식이 없는 사용자도 시각적 개발 환경을 사용하여 완전한 기능을 갖춘 응용 프로그램을 만들 수 있습니다. 플랫폼은 기본 코드를 자동으로 처리합니다. no-code 플랫폼의 예로는 AppMaster , Bubble 및 Adalo 가 있습니다.

코드 없는 플랫폼의 좋은 예는 사용자가 코딩 요구 사항 없이 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 만들 수 있도록 지원하는 강력한 no-code 도구인 AppMaster.io 입니다. AppMaster 시각적인 BP 디자이너와 drag-and-drop UI 모듈을 사용하여 뛰어난 확장성과 다양한 기능을 제공합니다. 결과적으로 플랫폼은 애플리케이션 개발 프로세스를 간소화하여 모든 사용자가 보다 쉽게 ​​액세스하고 비용 효율적으로 사용할 수 있도록 합니다.

Low-code 플랫폼은 프로그래밍 경험이 있는 사용자에게 더 적합하며 no-code 편의성과 필요할 때 코드를 사용자 지정할 수 있는 유연성의 균형을 맞춥니다. 이러한 플랫폼은 시각적 인터페이스를 제공하지만 사용자 지정 코드 통합을 허용하여 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 응용 프로그램을 조정할 수도 있습니다. low-code 플랫폼의 예로는 OutSystems, Mendix 및 Microsoft Power Apps가 있습니다.

no-code 플랫폼과 low-code 플랫폼 중에서 선택하는 것은 프로젝트의 복잡성, 기술적 배경, 예산 제약 및 원하는 사용자 지정 수준에 따라 다릅니다. 두 가지 옵션 모두 개발 프로세스를 간소화하고 비용을 절감하며 제품 출시 기간을 단축하는 데 도움이 됩니다.

SaaS, PaaS 및 IaaS

SaaS(Software as a Service) , PaaS(Platform as a Service) 및 IaaS(Infrastructure as a Service) 간의 차이점을 이해하는 것은 이러한 개념이 많은 최신 소프트웨어 솔루션의 중추를 형성하기 때문에 비기술 창업자에게 매우 중요합니다.

서비스형 소프트웨어(SaaS)

SaaS는 애플리케이션이 개별 컴퓨터에 설치되지 않고 인터넷을 통해 제공되는 소프트웨어 라이선스 및 제공 모델을 말합니다. SaaS 공급자는 인프라, 유지 관리 및 소프트웨어 업데이트를 관리하여 고객이 웹 브라우저를 통해 소프트웨어에 액세스하고 사용할 수 있도록 합니다. 따라서 사용자는 하드웨어 및 소프트웨어 설치 및 관리에 대해 걱정할 필요가 없습니다. SaaS 플랫폼의 예로는 고객 관계 관리를 위한 Salesforce, 비즈니스 생산성 제품군인 Google Workspace 및 팀 협업을 위한 Slack이 있습니다.

서비스형 플랫폼(PaaS)

PaaS는 개발자가 소프트웨어 애플리케이션을 구축, 배포 및 관리할 수 있는 클라우드 기반 환경입니다. 개발 프로세스를 단순화하고 서버, 데이터베이스 및 네트워킹을 프로비저닝하고 관리하는 데 시간이 많이 걸리는 작업을 제거하는 도구 및 서비스를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 인프라 관리에 대한 걱정 없이 코드 작성 및 기능 설계에 집중할 수 있습니다. PaaS는 사내 IT 팀을 위한 리소스가 제한된 신생 기업과 중소기업(SMB) 사이에서 특히 인기가 있습니다. PaaS의 예로는 고객이 프로그래밍 전문 지식 없이도 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 만들 수 있는 no-code 플랫폼 인 AppMaster 가 있습니다.

서비스형 인프라(IaaS)

IaaS는 인터넷을 통해 스토리지, 서버 및 네트워킹 구성 요소와 같은 가상 컴퓨팅 리소스를 제공합니다. 이 모델을 통해 기업은 물리적 하드웨어에 투자할 필요 없이 수요에 따라 리소스를 확장하거나 축소할 수 있습니다. IaaS는 특히 비즈니스 환경의 변화에 ​​신속하게 적응할 수 있는 능력이 필요한 신생 기업 및 중소기업에 향상된 유연성과 비용 효율성을 제공합니다. IaaS 공급자의 예로는 AWS(Amazon Web Services) , Microsoft Azure 및 Google Cloud Platform이 있습니다.

인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝

인공 지능(AI), 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝(DL)은 기술 산업과 애플리케이션 설계 및 구축 방식을 변화시키는 상호 연관된 세 가지 개념입니다.

인공 지능(AI)

AI는 시각적 인식, 음성 인식, 의사 결정 및 자연어 이해와 같이 전통적으로 인간 지능을 필요로 하는 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 개발을 말합니다. AI는 두 가지 범주로 분류할 수 있습니다.

1. Narrow AI : 체스나 질병 진단과 같은 특정 작업에 탁월하지만 도메인 전반에 걸쳐 일반화할 수 있는 기능이 부족한 특수화된 시스템입니다.
2. 일반 AI : 광범위한 영역에서 인간이 할 수 있는 지적 작업을 수행할 수 있는 가상 시스템입니다.

기계 학습(ML)

ML은 데이터에서 학습하는 방법을 기계에 가르치기 위해 통계 기술 및 알고리즘을 사용하는 AI의 하위 집합입니다. ML 모델은 패턴을 인식하고 예측하며 더 많은 데이터와 교육에 노출되어 자동으로 성능을 개선할 수 있습니다. 본질적으로 ML을 사용하면 컴퓨터가 작업을 수행하도록 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 작업을 수행할 수 있습니다. 기계 학습에는 지도 학습(레이블이 지정된 데이터에 대해 모델이 훈련됨), 비지도 학습(레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴 발견) 및 강화 학습(시행착오를 기반으로 최적의 조치 학습)과 같은 여러 유형이 있습니다.

딥 러닝(DL)

DL은 인공 신경망, 특히 심층 신경망에 초점을 맞춘 ML의 하위 분야입니다. 이러한 네트워크는 인간의 두뇌에서 영감을 얻었으며 대량의 데이터를 처리하여 매우 복잡한 결정을 내릴 수 있으므로 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리 및 자율 주행 시스템과 같은 작업에 특히 적합한 딥 러닝이 가능합니다. 딥 러닝에는 방대한 양의 교육 데이터와 계산 능력이 필요하지만 딥 러닝의 발전으로 수많은 혁신적인 애플리케이션과 AI 기능의 혁명이 이루어졌습니다.

API 및 마이크로서비스

기술적 지식이 없는 창업자는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 와 마이크로서비스의 개념을 알고 있어야 합니다. 둘 다 최신 소프트웨어 개발과 다양한 기술 플랫폼의 통합에서 중요한 역할을 하기 때문입니다.

애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)

API는 서로 다른 소프트웨어 애플리케이션이 데이터를 통신하고 공유할 수 있도록 하는 규칙 및 프로토콜 세트입니다. API는 시스템, 소프트웨어 구성 요소 및 서비스 간의 브리지 역할을 하므로 개발자가 처음부터 다시 만들지 않고도 외부 데이터 및 기능에 액세스하고 상호 작용할 수 있습니다. API는 코드 재사용을 촉진하고 플랫폼 독립성을 보장하며 다양한 소프트웨어 시스템 및 서비스 통합 프로세스를 간소화합니다.

마이크로서비스

마이크로서비스는 소프트웨어 시스템이 느슨하게 결합되고 독립적으로 배포 가능한 여러 개의 작은 구성 요소로 분할되는 아키텍처 스타일입니다. 각 마이크로서비스는 애플리케이션 내의 특정 기능 또는 도메인을 담당하고 독립적으로 작동하며 잘 정의된 인터페이스를 통해 다른 서비스와 통신합니다. 이 접근 방식은 모놀리식 아키텍처에 비해 다음과 같은 몇 가지 이점을 제공합니다.

• 각 마이크로 서비스를 독립적으로 개발, 배포 및 확장할 수 있으므로 유연성이 향상됩니다 .
• 문제가 종종 특정 구성 요소로 격리되므로 유지 관리 및 문제 해결이 더 쉬워집니다 .
• 하나의 마이크로 서비스에 장애가 발생해도 반드시 전체 시스템이 중단되는 것은 아니므로 복원력이 향상됩니다 .
• 소규모 팀이 특정 마이크로서비스에 집중할 수 있으므로 개발 및 배포 주기가 빨라집니다 . 마이크로서비스는 상당한 이점을 제공할 수 있지만 조정, 관리 및 모니터링 측면에서 복잡성을 유발할 수도 있습니다.

그럼에도 불구하고 끊임없이 변화하는 소프트웨어 개발 산업을 성공적으로 탐색하려는 비기술 창업자에게는 API 및 마이크로서비스의 개념을 이해하는 것이 필수적입니다.

애자일 및 DevOps

오늘날의 급변하는 디지털 트랜스포메이션 세계에서 기업은 고객 요구 사항을 효과적으로 충족하는 솔루션을 신속하게 채택하고 제공해야 합니다. 이를 달성하기 위해 그들은 개발 팀과 운영 팀 간의 지속적인 개선, 유연성 및 협업을 강조하는 Agile 및 DevOps와 같은 개발 방법론으로 전환합니다.

민첩한 방법론

Agile은 유연성, 협업 및 고객 만족을 중시하는 프로젝트 관리 및 제품 개발 접근 방식입니다. 광범위한 계획과 미리 정의된 프로젝트 단계를 엄격히 준수해야 하는 기존의 폭포수 방법론에 대한 대안으로 등장했습니다. Agile의 주요 목표는 작업 기능을 자주 제공하고 고객 피드백과 변화하는 요구 사항을 기반으로 프로젝트 계획을 조정하는 데 중점을 둔 점진적이고 반복적인 개발입니다.

Agile 방법론의 몇 가지 핵심 원칙은 다음과 같습니다.

• 계약 협상보다 고객 협업 강조
• 포괄적인 문서보다 작업 솔루션의 가치 평가
• 고정된 계획을 맹목적으로 따르기보다 변화에 반응
• 작업 기능을 통해 빈번한 반복 제공 및 진행 상황 평가

Scrum, Kanban, Extreme Programming(XP) 등과 같은 수많은 Agile 프레임워크와 방법론이 있습니다. 구현에는 차이가 있을 수 있지만 모두 Agile Manifesto 에서 제공하는 동일한 지침 원칙을 따릅니다.

데브옵스

DevOps는 개발(Dev)과 IT 운영(Ops) 간의 격차를 해소하는 일련의 관행이자 소프트웨어 개발의 문화적 변화입니다. DevOps의 주요 목표는 개발 팀과 운영 팀 간의 커뮤니케이션, 협업 및 통합을 강화하여 팀이 새로운 기능, 수정 사항 및 업데이트를 빠르고 안정적으로 릴리스할 수 있는 환경을 만드는 것입니다.

DevOps의 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 개발 주기 단축 및 출시 기간 단축
• 팀 간의 협업 및 커뮤니케이션 개선
• 테스트 및 배포와 같은 일상적인 작업의 자동화 향상
• 변화하는 요구 사항 및 고객 요구 사항에 대한 적응력 향상
• 소프트웨어 애플리케이션의 안정성, 보안 및 성능 향상

DevOps에는 지속적인 통합, 지속적인 제공, 코드형 인프라, 모니터링 및 로깅과 같은 다양한 도구, 관행 및 철학이 포함됩니다. 이러한 구성 요소는 SDLC(소프트웨어 개발 수명 주기)를 간소화하여 안정적이고 신속한 애플리케이션 릴리스를 촉진합니다.

Agile과 DevOps 모두 현대 소프트웨어 개발에서 중요한 역할을 합니다. Agile이 고객 중심의 유연하고 반복적인 개발에 중점을 둔다면 DevOps는 개발 주기를 단축하고 효율성을 개선하기 위해 개발 팀과 운영 팀 간의 원활한 협업을 강조합니다. Agile과 DevOps를 함께 사용하면 기업은 고객 요구 사항을 충족하는 고품질 솔루션을 신속하게 제공할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅 및 에지 컴퓨팅

컴퓨팅 리소스에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 비즈니스는 확장 가능하고 비용 효율적이며 안정적인 솔루션을 점점 더 찾고 있습니다. 이러한 요구를 해결하기 위해 등장한 두 가지 핵심 기술은 클라우드 컴퓨팅 과 에지 컴퓨팅이며, 각각 현대 컴퓨팅 영역의 다양한 측면을 충족합니다.

클라우드 컴퓨팅

클라우드 컴퓨팅은 스토리지, 처리 능력, 데이터베이스, 네트워킹 등과 같은 컴퓨팅 리소스를 인터넷을 통해 제공하는 것을 말합니다. 이러한 리소스는 주문형으로 제공되므로 사용자는 물리적 하드웨어나 데이터 센터를 유지 관리할 필요 없이 요구 사항에 따라 사용량을 확장할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 비용 절감, 확장성, 안정성, 고급 기술 및 도구에 대한 손쉬운 액세스 등 여러 이점을 제공합니다.

에지 컴퓨팅

에지 컴퓨팅은 중앙 집중식 데이터 센터에만 의존하지 않고 데이터 소스에 더 가깝게 데이터를 처리하고 저장하는 컴퓨팅 모델입니다. 그렇게 함으로써 에지 컴퓨팅은 대기 시간을 줄이고 대역폭 사용량을 줄이며 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 향상시킬 수 있습니다. 이는 최적의 성능을 위해 짧은 대기 시간과 실시간 데이터 처리가 필수적인 실시간 애플리케이션, 사물 인터넷(IoT) 장치 및 기타 대기 시간에 민감한 시스템에 특히 중요합니다.

에지 컴퓨팅의 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 실시간 애플리케이션의 대기 시간 감소 및 응답 시간 개선
• 로컬에서 데이터를 처리하여 네트워크 정체 및 대역폭 사용 감소
• 로컬 데이터 저장 및 처리를 통해 데이터 보안 및 개인 정보 보호 강화
• 분산 컴퓨팅 리소스를 통한 안정성 및 중복성 향상

클라우드 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅은 경쟁 기술처럼 보일 수 있지만 실제로는 많은 사용 사례에서 서로를 보완할 수 있습니다. 기업은 광범위한 처리 능력과 스토리지 기능이 필요한 작업에 클라우드 컴퓨팅을 사용하고 실시간 처리 및 대기 시간에 민감한 애플리케이션에 에지 컴퓨팅을 사용하여 두 접근 방식의 이점을 활용할 수 있습니다.

빅 데이터 및 데이터 과학

기업, 개인 및 장치에서 생성되는 데이터의 양과 복잡성이 전례 없는 속도로 증가함에 따라 이 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하는 것이 조직의 성공을 위한 중요한 요소가 되었습니다. 빅 데이터와 데이터 과학은 방대한 데이터 세트를 실행 가능한 인텔리전스로 변환하여 이 문제를 해결하는 데 중점을 둔 두 가지 관련 분야입니다.

빅 데이터

빅 데이터는 기존의 데이터 관리 도구 및 방법론을 사용하여 처리, 저장, 분석 및 시각화하기 어려운 크고 다양하며 복잡한 데이터 세트를 말합니다. 이러한 데이터 세트는 트랜잭션 데이터베이스 및 스프레드시트와 같은 정형 데이터에서 텍스트, 이미지 및 비디오와 같은 비정형 데이터에 이르기까지 다양합니다. 빅데이터는 일반적으로 볼륨 (데이터의 크기), 속도 (데이터 생성 속도), 다양성 (다양한 유형의 데이터)의 세 가지 V로 특징지어집니다.

빅 데이터 분석의 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 데이터 기반 인사이트 및 예측을 통해 향상된 의사 결정
• 프로세스 최적화를 통한 효율성 향상 및 비용 절감
• 개인화 및 타겟 마케팅을 통한 향상된 고객 경험
• 다양한 산업 분야에서 가속화된 발견 및 혁신

데이터 과학

데이터 사이언스는 빅데이터에서 통찰력과 지식을 추출하기 위해 통계, 컴퓨터 과학, 도메인 지식 및 기타 다양한 분야를 결합한 학제 간 분야입니다. 데이터 과학자는 분석, 통계 및 프로그래밍 기술의 조합을 사용하여 복잡한 데이터 세트 내에서 숨겨진 패턴, 추세 및 관계를 발견하여 조직이 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리고 미래 결과를 예측하며 이전에 알려지지 않은 기회를 발견하도록 돕습니다.

데이터 과학에 사용되는 몇 가지 주요 기술은 다음과 같습니다.

• 예측 모델링 및 패턴 인식을 위한 기계 학습 알고리즘
• 텍스트 분석 및 감정 감지를 위한 자연어 처리(NLP)
• 관계 및 네트워크 분석을 위한 그래프 분석
• 추세 예측 및 이상 감지를 위한 시계열 분석
• 복잡한 데이터를 이해할 수 있는 형식으로 표현하기 위한 데이터 시각화 기술

결론적으로 빅 데이터와 데이터 과학은 현대 조직의 데이터 전략의 필수 구성 요소입니다. 빅 데이터의 힘을 활용하고 고급 데이터 과학 기술을 채택함으로써 기업은 귀중한 통찰력을 얻고 의사 결정을 개선하며 혁신을 주도할 수 있습니다. 이는 데이터 자산의 가치를 극대화하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 점점 더 데이터 중심적인 세상에서 경쟁 우위를 제공합니다.

사물인터넷과 스마트시티

사물 인터넷(IoT)은 인터넷을 통해 다른 장치 및 시스템과 통신하고 데이터를 교환하기 위한 센서, 소프트웨어 및 기타 기술이 내장된 물리적 개체 또는 "사물"의 네트워크입니다. IoT 장치는 스마트 온도 조절 장치 및 가전 제품과 같은 일상적인 가정 용품에서 산업용 기계 및 차량에 이르기까지 다양합니다. IoT의 주요 목표는 보다 상호 연결된 세상을 만들고 프로세스, 시스템 및 서비스의 전반적인 효율성을 개선하는 것입니다.

스마트 도시는 IoT 기술을 활용하여 데이터를 수집하고 이를 도시 인프라에 통합하여 도시를 보다 효율적이고 지속 가능하며 데이터 중심으로 만듭니다. 이것은 센서와 통신 기술을 교통, 유틸리티, 공공 서비스, 심지어 시민의 일상 생활을 포함한 도시 환경의 다양한 측면에 내장함으로써 달성됩니다. 이러한 장치는 데이터를 수집하고 중앙 시스템으로 전송하여 정보를 분석하고 데이터 기반 결정을 내리고 명령을 다시 장치로 보내 도시의 전체 시스템과 프로세스를 보다 효율적으로 만들고 거주자의 요구에 응답합니다.

스마트 시티의 IoT 응용 사례는 다음과 같습니다.

• 교통 흐름을 최적화하고 혼잡을 최소화하는 지능형 교통 시스템.
• 실시간 수요에 따라 전력을 효율적으로 분배하고 관리하는 스마트 에너지 그리드.
• 수거 경로, 일정 및 비용을 최적화하는 폐기물 관리 솔루션.
• 최적화된 에너지 사용과 입주자의 편안함을 위해 환경 조건을 모니터링하고 조정하는 스마트 빌딩 시스템입니다.
• 고급 감시 및 탐지 기술을 활용하여 도시 전체의 보안을 강화하는 공공 안전 시스템입니다.

그러나 IoT 기술에 문제가 없는 것은 아닙니다. 보안, 개인 정보 보호 및 데이터 관리는 연결된 장치의 수가 기하급수적으로 증가함에 따라 해결해야 하는 주요 관심사입니다. 또한 IoT 시스템을 배포, 통합 및 관리하는 비용과 복잡성으로 인해 도시 예산과 리소스에 부담이 될 수 있습니다. 이러한 어려움에도 불구하고 IoT 기술은 우리가 알고 있는 스마트 도시 개발과 도시 생활의 변화에 ​​계속해서 중요한 역할을 할 것입니다.

증강 현실, 가상 현실 및 혼합 현실

증강 현실(AR) , 가상 현실(VR) 및 혼합 현실(MR)은 우리가 디지털 정보 및 물리적 세계를 인식하고 상호 작용하는 방식을 변경하는 밀접하지만 별개의 세 가지 기술입니다. 그들은 몰입감 있고 매력적인 경험을 제공함으로써 게임, 교육, 의료 및 소매를 포함한 산업을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

증강 현실(AR)은 이미지, 텍스트 또는 3D 모델과 같은 디지털 콘텐츠를 사용자의 현실 세계에 중첩시킵니다. 이는 스마트폰, 태블릿 또는 Microsoft HoloLens와 같은 AR 전용 헤드셋을 사용하여 달성할 수 있습니다. AR 애플리케이션은 지도의 내비게이션 지침이나 소매점의 제품 세부 정보와 같은 추가 정보를 제공하고 게임 또는 디자인 시각화와 같은 더 많은 대화형 경험을 가능하게 합니다.

가상 현실(VR)은 사용자를 완전한 디지털 환경에 몰입시켜 물리적 세계와의 연결을 차단합니다. Oculus Rift 또는 HTC Vive와 같은 VR 헤드셋은 센서와 위치 추적을 사용하여 사용자 움직임을 감지하고 존재감을 전달하며 가상 공간 내에서 자연스러운 상호 작용을 허용합니다. VR은 교육 시뮬레이션, 가상 투어, 엔터테인먼트 및 사회적 상호 작용에 사용할 수 있습니다.

혼합 현실(Mixed Reality, MR)은 AR과 VR의 장점을 결합하여 디지털 콘텐츠와 현실 세계가 서로 상호 작용하는 혼합 경험을 만듭니다. Magic Leap One과 같은 MR 장치를 사용하면 사용자가 물리적 환경에서 홀로그램 콘텐츠를 보고 조작할 수 있으므로 보다 자연스러운 상호 작용과 몰입형 경험을 위한 가능성이 열립니다. 원격 협업, 의료 교육, 제품 디자인 등 다양한 시나리오에 MR을 적용할 수 있습니다.

AR, VR 및 MR 기술이 계속 발전하고 접근성이 높아짐에 따라 우리가 기술 및 주변 세계와 상호 작용하는 방식을 재구성할 수 있는 잠재력이 있습니다. 또한 AppMaster 와 같은 no-code 플랫폼은 AR, VR 및 MR 애플리케이션의 개발을 잠재적으로 촉진하고 가속화하여 이러한 몰입형 경험을 개발자와 최종 사용자 모두에게 보다 쉽게 ​​접근할 수 있도록 합니다.

블록체인과 암호화폐

블록체인은 트랜잭션을 기록하는 데 사용되는 분산되고 투명하며 조작이 불가능한 디지털 원장입니다. 이는 각각 트랜잭션 세트를 포함하는 증가하는 데이터 블록 목록으로 구성됩니다. 이러한 블록은 암호화를 사용하여 연결되므로 원장에 대한 모든 새로운 추가 또는 수정에는 네트워크 참가자 간의 합의가 필요합니다. 이로 인해 블록체인은 매우 안전하고 사기 및 사이버 공격에 강합니다.

블록체인 기술의 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 투명성, 추적성 및 효율성을 개선하기 위한 공급망 관리.
• 사전 정의된 조건에 따라 거래를 자동으로 시행, 확인 및 촉진하는 스마트 계약.
• 안전하고 투명하며 변조 방지 투표 프로세스를 보장하는 투표 시스템.
• 디지털 플랫폼 내에서 안전한 인증 및 승인을 위한 ID 관리 시스템.

암호 화폐는 안전한 거래와 새로운 단위 생성 제어를 위해 암호화를 사용하는 디지털 또는 가상 통화입니다. 가장 잘 알려진 암호화폐는 블록체인 기술을 최초로 사용한 비트코인입니다. Cryptocurrencies는 중앙 집중식 디지털 통화 및 중앙 은행 시스템과 달리 분산 제어를 사용하므로 기존 금융 시스템의 대안이 됩니다. 그들은 사용자가 은행이나 금융 기관과 같은 중개자 없이 직접 자금을 보내고 받을 수 있는 P2P 네트워크에 의존합니다.

블록체인 기술과 암호화폐의 잠재적 이점에도 불구하고 규제 불확실성, 확장성 및 성능 문제, 보안 문제, 사용자 인식 및 신뢰 부족과 같은 여러 요인으로 인해 채택이 여전히 방해받고 있습니다. 그러나 기술이 성숙하고 점점 더 많은 산업과 조직이 그 잠재력을 인식함에 따라 블록체인과 암호 화폐가 우리가 비즈니스 및 금융 거래를 수행하는 방식에 더 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

no-code 및 low-code 플랫폼의 맥락에서 블록체인 통합은 이러한 플랫폼을 사용하여 개발된 애플리케이션의 보안과 신뢰성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 AppMaster 사용자가 블록체인 기술을 애플리케이션과 통합할 수 있는 기능을 잠재적으로 도입하여 안전하고 투명하며 분산된 앱을 만들 수 있는 새로운 가능성의 세계를 열 수 있습니다.

결론

비기술 창업자로서 다양한 기술 유행어와 그 의미를 이해하는 것이 어려워 보일 수 있습니다. 그러나 이러한 개념에 익숙해지는 것은 비즈니스에 대한 정보에 입각한 결정을 내리고 기술 팀과 효과적으로 커뮤니케이션하는 데 중요합니다.

이 가이드에 설명된 아이디어를 배우고 이해하면 복잡한 기술 산업을 더 잘 탐색할 수 있습니다. AppMaster 와 같은 no-code 및 low-code 플랫폼은 비기술 기업가가 아이디어와 구현 사이의 격차를 해소하고 개발 속도를 높이고 비용을 줄이는 데 도움이 되는 강력한 도구라는 점을 기억하세요.

AI, 빅 데이터, IoT 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 새로운 기술과 트렌드를 수용하면 혁신을 주도하고 디지털 시대에 비즈니스의 경쟁력과 탄력성을 높일 수 있습니다. 이러한 영역을 탐색할 때 빠르게 진화하는 분야에서 민첩성을 유지하려면 업계 뉴스 및 지속적인 개발에 대한 최신 정보를 유지하는 것이 중요합니다.

기술 유행어 및 관련 개념을 해독하는 것은 비기술적 창업자가 업계를 더 잘 탐색하고, 팀과 협력하고, 비즈니스에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 하는 귀중한 기술입니다. 기술 영역에 대한 이해를 지속적으로 발전시킴으로써 변화에 적응하는 능력을 향상시키고 벤처의 장기적인 성공을 보장할 수 있습니다.