ㅁ 도메인 특화

ㅇ 정의:
특정 산업이나 분야(도메인)에 특화된 AI 모델로, 해당 분야의 데이터와 지식을 활용하여 높은 정확도와 효율성을 제공하는 AI.

ㅇ 특징:
– 범용 AI보다 해당 분야의 전문 용어, 규제, 업무 프로세스에 최적화됨
– 학습 데이터가 도메인 한정으로 구성되어 있어 오탐률 감소
– 법률, 의료, 금융 등 규제와 정확성이 중요한 분야에서 주로 활용

ㅇ 적합한 경우:
– 특정 산업의 전문 지식이 필요한 경우
– 규제 준수와 데이터 보안이 중요한 경우
– 범용 모델이 제공하지 못하는 고정밀 응답이 필요한 경우

ㅇ 시험 함정:
– 범용 AI와의 차이점 혼동
– 도메인 특화 모델이 항상 범용 모델보다 우수하다고 오해
– 특화 모델도 데이터 품질과 양에 따라 성능이 제한됨

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “법률 문서 분석에 특화된 AI는 해당 도메인 데이터로 학습된다.”
X: “도메인 특화 AI는 모든 분야에서 범용 AI보다 성능이 높다.”

================================

1. LawAI

ㅇ 정의:
법률 분야에 특화된 AI로, 판례 검색, 계약서 검토, 법률 문서 요약 등 법률 업무를 지원.

ㅇ 특징:
– 법률 용어와 판례 데이터셋 기반 학습
– 법률 규정 변경에 따른 지속적 업데이트 필요
– 자연어 처리(NLP) 기술을 활용한 문서 이해 능력 강화

ㅇ 적합한 경우:
– 변호사, 법무팀의 문서 검토 업무 자동화
– 대량의 판례 검색 및 분석

ㅇ 시험 함정:
– 법률 해석의 최종 판단은 AI가 아닌 전문가가 해야 함
– 법률 체계가 다른 국가 간 적용 시 성능 저하 가능

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “LawAI는 판례 검색과 계약서 검토에 활용된다.”
X: “LawAI는 법률 자문을 최종적으로 대체할 수 있다.”

================================

2. HealthAI

ㅇ 정의:
의료 분야에 특화된 AI로, 진단 보조, 영상 판독, 환자 데이터 분석 등을 수행.

ㅇ 특징:
– 의료 영상 데이터와 전자의무기록(EMR) 기반 학습
– 질병별 특화 모델 개발 가능
– 규제기관(예: FDA) 승인 필요 가능성

ㅇ 적합한 경우:
– 방대한 의료 영상 판독
– 환자 맞춤형 치료 계획 수립

ㅇ 시험 함정:
– AI 진단 결과를 절대적 판단 기준으로 오해
– 개인정보 보호법 위반 가능성 간과

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “HealthAI는 영상 판독 속도를 높일 수 있다.”
X: “HealthAI는 의사의 역할을 완전히 대체할 수 있다.”

================================

3. 금융AI

ㅇ 정의:
금융 산업에 특화된 AI로, 신용평가, 이상거래 탐지, 투자 분석 등을 수행.

ㅇ 특징:
– 금융 데이터(거래 내역, 시장 데이터) 기반 학습
– 실시간 데이터 처리와 위험 분석 기능
– 금융 규제 준수 필수

ㅇ 적합한 경우:
– 실시간 부정거래 탐지
– 개인 맞춤형 금융 상품 추천

ㅇ 시험 함정:
– AI 모델이 시장의 모든 변동성을 예측할 수 있다고 오해
– 데이터 편향이 신용평가에 미치는 영향 간과

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “금융AI는 이상거래 탐지에 활용된다.”
X: “금융AI는 모든 투자에서 손실을 방지한다.”

================================

4. 맞춤형 LLM

ㅇ 정의:
특정 기업이나 조직의 요구에 맞춰 대규모 언어모델(LLM)을 커스터마이징한 AI.

ㅇ 특징:
– 사내 데이터와 도메인 지식을 반영한 파인튜닝
– 사내 보안 정책과 규제 준수 반영 가능
– 범용 LLM 대비 응답의 정확성과 관련성 향상

ㅇ 적합한 경우:
– 내부 문서 검색 및 업무 자동화
– 고객 상담 챗봇의 품질 향상

ㅇ 시험 함정:
– 파인튜닝만으로 모든 편향과 오류를 제거할 수 있다고 오해
– 데이터 보안 관리 소홀 시 정보 유출 가능

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “맞춤형 LLM은 기업 내부 데이터로 파인튜닝할 수 있다.”
X: “맞춤형 LLM은 범용 LLM보다 항상 더 빠르게 동작한다.”

ㅁ 추가 학습 내용

[학습 정리]
도메인 특화 AI의 성능은 데이터 품질, 최신성, 규제 준수 여부에 크게 좌우되며, 시험에서는 “항상 우수하다”와 같은 절대적 표현은 피해야 한다.
LawAI, HealthAI, 금융AI 등 모든 도메인 특화 AI에서 설명가능성(Explainability)과 투명성은 핵심 요소이며, 이를 위해 XAI(설명 가능한 AI) 기법이 함께 사용될 수 있다.
맞춤형 LLM 최적화 방법은 파인튜닝뿐 아니라 프롬프트 엔지니어링, 랭킹 모델 결합, 온톨로지 기반 지식 삽입 등 다양한 접근이 가능하다.
시험에서는 도메인 특화 모델과 범용 모델의 장단점 비교, 규제 승인 절차, 데이터 프라이버시 이슈, 모델 유지보수(지속적 학습 및 업데이트)의 중요성이 출제될 가능성이 높다.

[시험 대비 체크리스트]
1. 도메인 특화 AI 성능 요인: 데이터 품질, 최신성, 규제 준수 여부
2. 절대적 표현(항상, 무조건 등) 사용 시 주의 필요성
3. LawAI, HealthAI, 금융AI의 공통 핵심 가치: 설명가능성, 투명성
4. XAI(설명 가능한 AI) 개념과 활용 목적
5. 맞춤형 LLM 최적화 방법:
– 파인튜닝
– 프롬프트 엔지니어링
– 랭킹 모델 결합
– 온톨로지 기반 지식 삽입
6. 도메인 특화 모델 vs 범용 모델의 장단점 비교
7. 규제 승인 절차의 개념 및 필요성
8. 데이터 프라이버시 이슈와 관련 법규 이해
9. 모델 유지보수: 지속적 학습과 업데이트의 중요성