ㅁ 신형 칩/플랫폼 ㅇ 정의: 최신 AI 컴퓨팅을 위해 설계된 하드웨어 칩과 플랫폼으로, 높은 병렬처리 성능과 효율성을 제공. ㅇ 특징: – 대규모 데이터 처리 및 머신러닝 모델 학습에 최적화됨. – 전력 소모를 줄이면서 성능을 극대화하도록 설계됨. – GPU, TPU, ASIC 등 다양한 기술이 포함될 수 있음. ㅇ 적합한 경우: – 딥러닝 모델의 대규모 훈련이 필요한
ㅁ 신형 칩/플랫폼 ㅇ 정의: 최신 AI 기술을 지원하기 위해 설계된 하드웨어 칩 및 플랫폼으로, 고성능 연산과 효율적인 에너지 소비를 목표로 함. ㅇ 특징: 높은 병렬 처리 능력, 딥러닝 모델 최적화, 전력 효율성 개선, 다양한 AI 프레임워크와의 호환성. ㅇ 적합한 경우: 대규모 데이터 처리, 실시간 AI 애플리케이션, 클라우드 기반 AI 서비스. ㅇ 시험 함정: 신형
ㅁ 운영 자동화 ㅇ 정의: AI를 활용하여 IT 운영을 자동화하고 최적화하는 기술로, 시스템의 가용성을 보장하고 운영 효율성을 극대화하는 것을 목표로 한다. ㅇ 특징: AI 모델을 통해 운영 데이터를 분석하고, 이상 징후를 감지하거나 적절한 조치를 자동으로 수행한다. 주로 대규모 클라우드 환경에서 활용된다. ㅇ 적합한 경우: 복잡한 IT 시스템을 운영하는 환경에서, 수작업으로 해결하기 어려운 문제를 자동화하고자 할
ㅁ 운영 자동화 ㅇ 정의: 운영 자동화는 시스템 운영 및 관리를 자동화하여 효율성을 높이고, 오류를 최소화하는 기술 및 프로세스를 의미한다. ㅇ 특징: 반복적인 작업을 자동화하여 시간 절약, 오류 감소, 운영 효율성 증대. 머신러닝 기반 분석 및 예측을 통해 운영 최적화 가능. ㅇ 적합한 경우: 대규모 IT 인프라를 운영하거나, 반복적이고 표준화된 작업이 빈번한 경우. ㅇ 시험
ㅁ 운영 자동화 ㅇ 정의: 운영 자동화는 IT 시스템 및 프로세스의 효율성을 높이기 위해 반복적인 작업을 자동으로 수행하도록 설계된 기술과 방법론을 의미한다. ㅇ 특징: – 반복 작업 감소로 운영 효율성 향상 – 오류 발생률 감소 – 실시간 대응 능력 강화 – 초기 설정 및 유지 관리에 높은 비용 소요 ㅇ 적합한 경우: – 대규모 IT
ㅁ 운영 자동화 ㅇ 정의: 운영 자동화는 IT 시스템 및 애플리케이션의 운영 작업을 자동화하여 효율성을 높이고 오류를 줄이는 기술입니다. ㅇ 특징: – 반복적인 작업을 자동화하여 시간과 비용 절감 – 실시간 모니터링과 대응 가능 – 데이터 기반 의사결정 지원 ㅇ 적합한 경우: – 대규모 IT 인프라를 운영하는 경우 – 빠른 장애 대응이 필요한 환경 – 운영
ㅁ 신뢰/위험 ㅇ 정의: AI 시스템의 신뢰성을 확보하고, 위험 요소를 최소화하기 위해 보안 및 프라이버시를 고려한 설계와 운영 방식을 연구하는 분야. ㅇ 특징: – AI 모델의 예측 신뢰성을 높이고, 외부 공격에 대한 방어 체계를 마련. – 데이터 프라이버시와 시스템 안전성을 동시에 고려. – 동적이고 복잡한 위협 환경에 적응 가능한 기술 필요. ㅇ 적합한 경우: –
ㅁ 신뢰/위험 ㅇ 정의: AI 시스템의 신뢰성을 평가하고 잠재적인 위험을 식별하기 위한 프로세스. ㅇ 특징: – 공격 시나리오를 통해 시스템의 취약점을 테스트함. – 다양한 이해관계자(개발자, 보안 전문가 등)가 참여. – 사전 예방적 보안 대책 수립에 기여. ㅇ 적합한 경우: – AI 시스템이 금융, 의료 등 민감한 데이터를 처리하는 경우. – 시스템 출시 전에 보안 취약점을
ㅁ 신뢰/위험 ㅇ 정의: AI 시스템의 신뢰성과 잠재적 위험을 평가하고 관리하는 과정으로, 시스템의 안전성과 윤리적 사용을 보장하기 위한 방법론. ㅇ 특징: – 데이터 및 모델의 무결성 보장. – 위험 요소를 사전에 식별하고 완화. – 법적 및 윤리적 요구사항 준수. ㅇ 적합한 경우: – 고도로 민감한 데이터가 사용되는 경우. – AI 시스템의 공공 신뢰가 중요한 경우.
ㅁ 신뢰/위험 ㅇ 정의: AI 모델에서 사용자 입력을 조작하여 의도치 않은 동작을 유발하거나 데이터를 유출시키는 공격을 탐지하고 방지하는 기법. ㅇ 특징: 입력 데이터에 대한 검증 및 필터링을 통해 악의적인 명령어 실행을 방지함. 모델의 취약점을 악용하려는 시도를 식별하는 데 초점. ㅇ 적합한 경우: 사용자 입력이 모델 동작에 직접적으로 영향을 미치는 애플리케이션(예: 챗봇, 자동화된 고객 서비스). ㅇ