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Comkevin's IT 전문지식 창고65

[IT-개념정리] Physical AI란 무엇인가? 현실 세계를 이해하고 움직이는 인공지능의 등장 Physical AI란 무엇인가? 현실 세계를 이해하고 행동하는 인공지능의 등장인공지능(AI)은 오랫동안 디지털 세계에서 발전해 왔습니다. 텍스트를 이해하고, 이미지를 분류하며, 데이터를 분석하는 것이 주된 역할이었습니다.그러나 최근 AI는 단순히 “생각하는 존재”를 넘어, 현실 세계(Physical World)를 인식하고 직접 행동하는 단계로 진입하고 있습니다.이러한 흐름 속에서 등장한 핵심 개념이 바로 Physical AI입니다.Physical AI는 로봇, 자율주행, 스마트 팩토리, 물류 자동화, 의료 장비 등 현실 공간에서 실제 물리적 결과를 만들어내는 AI를 포괄합니다. 이 글에서는 Physical AI를 처음 접하는 독자도 이해할 수 있도록, 개념·구조·차별점·활용 분야·한계까지 기초 관점에서.. 2026. 1. 23.
[IT-개념정리] JSON이란 무엇인가? 구조·예제·왜 표준이 되었을까 JSON이란 무엇인가? 구조·문법·검증·스키마까지 기술적으로 정리JSON(JavaScript Object Notation)은 경량(Lightweight) 데이터 교환 형식으로, 웹/모바일 API 통신부터 설정 파일, 로그, 데이터 파이프라인, 그리고 최근의 AI·LLM/RAG 시스템까지 사실상 표준 포맷으로 사용됩니다.다만 JSON은 “그냥 키-값 형태”로 끝나지 않습니다. 실무에서는 타입 안정성, 유효성 검증(Validation), 스키마(Schema), 버전 호환성까지 함께 다뤄야 운영 품질이 올라갑니다.이 글은 JSON을 기초부터 시작해, 개발/운영에서 자주 부딪히는 기술 포인트를 “실무 기준”으로 정리합니다.이 글에서 얻을 수 있는 것1) JSON의 구조(Object/Array)와 타입(문자열/숫.. 2026. 1. 22.
[IT-컴플라이언스] EU AI Act 타임라인 한 장 요약 (2025~2027): 무엇이 언제 적용되나 EU AI Act 타임라인 한 장 요약 (2025~2027): 무엇이 언제 적용되나EU AI Act는 “AI를 쓰는 기업”과 “AI를 만드는 기업” 모두에게 단계적으로 의무를 부과하는 규제 프레임워크입니다.특히 금지(Prohibition)·투명성·거버넌스·고위험(High-risk) 준수가 핵심이며, 준비가 늦으면 감사/조사 대응, 계약 리스크, 서비스 중단 같은 운영 이슈로 이어질 수 있습니다.이 글은 2025~2027 핵심 적용 일정을 “실무 관점 체크리스트”로 정리해, 오늘 바로 내부 준비에 쓸 수 있게 구성했습니다.이 글에서 얻을 수 있는 것1) 2025~2027 단계별 적용 일정(핵심 날짜) 한 번에 정리2) 조직(법무/보안/개발/데이터)별 준비 항목을 체크리스트로 확보3) GPAI(범용 AI)·.. 2026. 1. 21.
[IT-LLM] LLM 완전 정리: 개념·유형·RAG·파인튜닝(SFT·PEFT·LoRA·QLoRA·RLHF)·리스크까지 LLM 완전 정리: 개념·모델유형/패밀리·RAG·파인튜닝·운영 리스크까지 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)은 검색·요약·문서작성·코드 보조 등 “언어 기반 업무” 전반에 빠르게 도입되고 있습니다.하지만 실무에서 체감 성능은 모델 이름만으로 결정되지 않습니다. 근거가 없으면 그럴듯한 오답을 만들어내는 할루시네이션(Hallucination, 환각)이 발생할 수 있고, 내부 정책/업무 규칙이 반영되지 않으면 결과가 들쭉날쭉해집니다.그래서 운영 환경에서는 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)로 “근거 기반 응답”을 만들고, 파인튜닝(Fine-tuning)으로 “형식·문체·규칙”을 고정하는 전략을 함께 고려합니다.이 글에서 얻을 수 있는.. 2026. 1. 20.
[IT-실무가이드] AI 데이터 품질관리 가이드: 9대 품질특성부터 실무 검증 체계까지추천 이유 AI 데이터 품질관리 가이드: 9대 품질특성·지표·검사 설계(실무 적용)AI 프로젝트에서 모델 성능은 결국 데이터 품질의 결과입니다. 라벨 오류, 편향(분포 불균형), 중복/누락, 포맷 불일치 같은 문제는 학습 단계에서 한꺼번에 드러나며, 이때 수정하면 비용이 가장 큽니다. 따라서 데이터 품질관리는 “라벨 검수” 수준이 아니라, 수집→정제→가공(라벨링)→학습→운영 전 과정을 지표·산출물·검증 루프로 묶는 체계로 접근해야 합니다.이 글에서 얻는 것(3가지)1) 9대 품질특성을 “현장 언어”로 해석하는 방법2) 단계별(수집/정제/라벨링/학습/운영) 체크포인트 + 산출물 템플릿3) 전수검사 vs 샘플링, 다양성(편향) 검사 설계, Fail 시 재작업 최소화 전략 목 차왜 AI 데이터 품질관리가 “필수”가 되었.. 2026. 1. 20.
[IT-보안랭킹] OWASP Top 10 for LLM Applications 2025 완전 정리 – AI·RAG·운영 환경 보안 가이드 OWASP Top 10 for LLM Applications 2025란?대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 이제 단순한 챗봇을 넘어 업무 자동화, 의사결정 지원, 검색증강 생성(RAG), API 연동 서비스 등 실제 운영 환경의 핵심 인프라로 자리 잡았습니다.이에 따라 기존 웹 애플리케이션 보안 관점만으로는 LLM 기반 시스템의 위험을 충분히 설명할 수 없게 되었고, OWASP(Open Worldwide Application Security Project)는 「OWASP Top 10 for LLM Applications 2025」를 통해 AI 애플리케이션 특화 보안 위협을 공식적으로 정리했습니다.본 글은 2025년 최신 기준 LLM01~LLM10 목록을 정확히 반영하여, .. 2026. 1. 19.

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