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AI 소프트웨어 시스템 아키텍처

리처드 D 아빌라;저자 : 임란 아마드;역자 : 김영진;역자 : 김우석;역자 : 구재형;역자 : 조규형;역자 : 장기식;

에이콘출판(주) · 2026-09-23 서점 등재 확인 중

ISBN 9791175640030 · 총류

정가 24,000원 · 전자책

서점 등재 확인 중전자책국립중앙도서관 ISBN 서지정보 등록

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책 소개

AI 프로젝트의 성패는 아키텍처가 결정한다

복잡성과 리스크를 통제하는 설계 전략

이 책은 AI 기반 시스템 구축을 위한 체계적인 지침서로, 최신 AI 기술의 역량과 전통적인 소프트웨어 아키텍처 설계 원칙 사이의 조화를 심도 있게 다룬다.

AI 기술이 산업 전반에 확산되면서 애플리케이션의 핵심 요소로 자리를 잡아가고 있는 현시점에, 아키텍트와 개발자가 기술 경쟁력을 확보하는 데 필요한 필수 지식을 제공한다. 특히 AI 도입 과정에서 발생하는 복잡한 난제들을 효과적으로 해결할 수 있도록 구조화된 설계 방법론을 제시한다. 확장성과 견고함을 두루 갖춘 AI 시스템을 구축하는 데 필요한 핵심 개념과 프로세스를 상세히 설명하고, 시스템 개발 및 유지 보수 과정에서 발생할 수 있는 잠재적 위험을 최소화하는 데 초점을 맞췄다.

독자들은 실제 구축 사례와 실무형 과제를 통해 단계별로 학습을 진행하며, 가상의 AI 기반 시스템 아키텍처를 설계 도구로 활용한다. 각 장의 연습 문제를 통해 학습 내용을 심화하고 실전 감각을 익힐 수 있으며, 시스템의 근간이 되는 핵심 아키텍처 산출물을 직접 도출해 보는 실전 경험을 쌓게 될 것이다.

AI 기반 시스템 개발의 복잡성을 극복하고 프로젝트의 불확실성을 통제하고자 하는 모든 아키텍트를 위한 필독서로, 이 책을 마치고 나면 다양한 산업 분야를 아우르는 AI 시스템을 설계하고 구축하는 데 필요한 핵심 패턴과 전략, 그리고 필수적인 설계 개념들을 완벽히 습득하게 될 것이다.

출처: 국립중앙도서관 출판예정도서 등록 정보(출판사 제출)

목차

1부 - 아키텍처 설계 기초

1장 AI 시스템 아키텍처의 기초

__AI 시스템이란 무엇인가?

__AI 인프라의 광범위한 영향력: 산업 전반에 걸친 지능형 혁신을 가속화하다

__AI 시스템 아키텍처의 핵심 컴포넌트

__마이크로서비스 아키텍처: 복잡한 AI 시스템 구축을 위한 모듈형 접근 방식

____AI 시스템에서 마이크로서비스가 갖는 이점

____마이크로서비스 아키텍처 도입 시 고려 사항

____실무 사례: 대화형 AI 마이크로서비스 아키텍처 구현

__AI 시스템 설계 시 고려 사항

____확장성: 증가하는 데이터 및 모델 복잡도 처리

____성능: 최적화 기법

____신뢰성: 장애 허용, 예외 처리, 다중화

____보안: 데이터 프라이버시 및 모델 강건성

____데이터 모델링: 데이터 카탈로그와 온톨로지

__최신 AI 배포 패러다임

____클라우드 네이티브 AI 아키텍처

__AI 아키텍처의 핵심 기반: 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스

____데이터 레이크: 가공되지 않은 방대한 원시 데이터 저장소

____데이터 웨어하우스: 분석과 의사결정을 위한 구조화된 데이터 저장소

____데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 시너지 효과

__클라우드 AI 컴퓨팅: AI 혁신의 전환점

____클라우드 기반 AI의 장점

____주요 클라우드 AI 플랫폼: 통합 AI 생태계가 주도하는 기술 혁신

____주요 클라우드 AI 플랫폼

__요약

__참고 문헌

2장 아키텍처의 필요성

__아키텍처 부재가 초래하는 치명적인 결과

__아키텍처 설계의 기원

__아키텍트의 역할

____AI 아키텍처에서 비전과 정밀함 사이의 균형

__AI 시스템과 아키텍처 역할

__기술적 지향점인 비전을 정의하고 고수하는 아키텍트

__아키텍처 순환 설계 프로세스

____아키텍트 사고법: 거시적 통찰과 미시적 정밀함의 교차점

____시스템 지향점 관리 및 아키텍처 비전 유지

__현대 시스템 아키텍처 설계의 발전

____AI 아키텍처 의사결정 프레임워크

____비즈니스 요건에 따른 최적의 AI 접근 방식 선정

____AI 아키텍처 설계를 위한 다차원 의사결정 프레임워크

__AI 시스템의 거버넌스 및 컴플라이언스 고려 사항

____AI 아키텍처 신뢰성 설계: 거버넌스 프레임워크

____AI 아키텍처 신뢰성 설계: 설명 가능성 및 규제 대응

____AI 아키텍처 신뢰성 설계: 규제 컴플라이언스 통합

____AI 거버넌스 구현: 신뢰할 수 있는 시스템 가동을 위한 전략

__모델링 및 시뮬레이션

____소프트웨어 시스템 모델링: 시스템의 실체를 가시화하는 다차원적 설계 자산

____AI/ML 시스템에서 모델링과 시뮬레이션의 역할

__아키텍처와 인터페이스

____인터페이스의 본질: 시스템 응집력을 완성하는 데이터 통로

____인터페이스의 영향: 인터페이스를 통한 모델 통합 실현

__요약

__참고 문헌

3장 소프트웨어 공학과 아키텍처

__AI 시스템에서 소프트웨어 복잡성 관리

____시스템 통합의 난이도: 이기종 환경에서의 의존성 관리

____기능 구현의 난이도: 자율적 판단의 신뢰성과 통제권 확보

____기술 구현의 난이도: 연산 자원 관리와 실시간성 확보

____검증 구현의 난이도: 비결정론적 환경에서 신뢰성 확보

____사용자 인터페이스 구현의 난이도: 사람과 AI의 협업과 통제

__아키텍처링 실무와 조직 구성

__소프트웨어 복잡성 완화를 위한 아키텍처 접근 방식

____아키텍처 설계 구체화: 전략적 문서화 및 다차원적 모델링

____시스템 통합과 응집성: 시스템 일관성과 품질 확보를 위한 아키텍처 전략

__프로젝트 관리에서의 아키텍트의 역할

____프로젝트 착수 단계

____프로젝트 계획 수립 단계

____프로젝트 실행 단계

____프로젝트 모니터링 및 통제 단계

____프로젝트 종료 단계

__요약

__연습 문제

__참고 문헌

2부 - AI 시스템 설계 실무

4장 AI 시스템 개념 설계

__운용 개념 정의서

____AI 중심 시스템을 위한 운용 개념 정의서

____현행 시스템에 대한 이해

____데이터 중심 관점의 AI 시스템 분석

____AI 시스템의 비기능 요구 사항

____AI 시스템의 비즈니스 사례

____AI 기술이 비즈니스 운영에 미치는 영향

____조직적 통합 및 인적 영향 분석

__AI 시스템 운용 시나리오 수립

____효과적인 시나리오 작성 방안

____AI 기술 활용 시나리오

____성공 기준 지표와 기술적 제약 조건 정의

__개발 가이드라인 수립을 위한 계층적 유스케이스 설계

____유스케이스 명세화: 엔지니어링 정밀도 확보를 위한 표준 구조

____사용자 계층 명세화: AI 협업 구조 설계를 위한 상호 작용 정의

__AI 시스템의 운영 모드

____설정 모드: AI 시스템 초기화 및 실행 준비를 위한 구성 단계

____시작 모드: AI 컴포넌트 검증 및 실행 준비 확인 단계

____실행 모드: 안정적 서비스 제공을 위한 실시간 성능 모니터링 단계

____유지 보수 모드: 성능 저하 대응과 모델 생애 주기 관리 단계

____복구 모드: 비즈니스 연속성 보장을 위한 장애 대응 및 시스템 복원력 확보 단계

____종료 모드: 안전한 시스템 정지를 위한 상태 보존 및 자원 해제 단계

__시스템 무결성 확보를 위한 개념 설계 기반 위험 완화 전략

____시스템 신뢰성 확보를 위한 데이터 품질 위험 관리 방안

____시스템 수용성 확보를 위한 이해관계자 기대치 관리 방안

____시스템 연계 안정성 확보를 위한 통합 리스크 관리 방안

__사례 연구: 비즈니스 가치 극대화를 위한 이커머스 추천 시스템 고도화

____운용 개념 정의: 추천 시스템 인프라 통합 및 비즈니스 성과 지표 수립

____비즈니스 케이스 정의: 데이터 기반의 정량적 성과 기대 효과 수립

____운용 시나리오 및 유스케이스 정의: 운용 상황별 요구 사항 도출

____운용 모드 정의: 고가용성 및 성능 최적화를 위한 상태 관리

____고도화 프로젝트의 주요 교훈: 설계 수정 및 이해관계자 조율의 중요성

__요약

__연습 문제

__참고 문헌

5장 AI 파이프라인 요구 사항과 아키텍처

__모듈화 기반 AI 개발 파이프라인

__무결성 기반 AI 데이터 저장소 설계 원칙

____데이터 양과 유입 속도 설계: 확장성 및 부하 대응을 위한 전략

____데이터 형식 및 처리 방식: 범용성과 처리 효율을 위한 아키텍처 전략

____적시성 및 기술 선정: 비즈니스 서비스 수준에 기반한 저장소 아키텍처 전략

____비기능 요구 사항 및 거버넌스: 비즈니스 연속성과 규제 대응을 위한 인프라 전략

____지원 운용 및 특화 저장소: 선제적 운영 관리와 목적 기반 저장소 도입 전략

__데이터 중심 AI 개발 구성 요소

출처: 국립중앙도서관 ISBN 서지정보(출판사 제출)

서지 풀이

부가기호 95000: 독자 대상 전문 · 발행 형태 전자출판물 · 내용 분류 총류.

출처: 국립중앙도서관 ISBN 서지정보 · 부가기호 뜻은 국립중앙도서관 ISBN 안내 기준

서점에서 확인

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자주 묻는 질문

『AI 소프트웨어 시스템 아키텍처』의 출간일은 언제인가요?

에이콘출판(주)에서 2026-09-23 출간 예정으로 국립중앙도서관 ISBN 서지정보에 출간예정으로 등록됐던 도서입니다. 실제 출간·판매 여부는 서점에서 ISBN 9791175640030으로 확인할 수 있습니다.

『AI 소프트웨어 시스템 아키텍처』의 저자와 출판사는?

리처드 D 아빌라;저자 : 임란 아마드;역자 : 김영진;역자 : 김우석;역자 : 구재형;역자 : 조규형;역자 : 장기식; / 에이콘출판(주). 출간 후 상세 정보가 갱신됩니다.

『AI 소프트웨어 시스템 아키텍처』은 전자책·오디오북으로도 나오나요?

전자책으로 출간 예정입니다. 정가는 24,000원입니다. (국립중앙도서관 출판예정도서 등록 기준이며, 별도 판형이 추가될 수 있습니다.)

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이 책은 국립중앙도서관 ISBN 서지정보에 출간예정으로 등록된 도서입니다. 서점 등재 전 단계의 공식 서지 정보이며, 출간 후 소개·표지 등 상세 정보가 자동으로 갱신됩니다.

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