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
ㅁ 서비스 플랫폼 ㅇ 정의: AI 기술을 활용한 서비스를 제공하는 플랫폼으로, 사용자와 개발자 간의 상호작용을 지원. ㅇ 특징: 서비스 확장성과 유연성을 제공하며, 다양한 API를 통해 통합이 용이함. ㅇ 적합한 경우: 여러 애플리케이션과의 연동이 필요한 경우, 다양한 사용자 요구를 충족해야 하는 경우. ㅇ 시험 함정: 서비스 플랫폼의 구성 요소와 API 연동 방식에 대한 개념을 혼동할 수
ㅁ 서비스 플랫폼 ㅇ 정의: AI 서비스를 제공하거나 운영하기 위한 기술적, 비즈니스적 기반을 제공하는 구조 또는 환경. ㅇ 특징: – AI 모델과 데이터를 효율적으로 관리 및 배포 가능. – 사용자 경험 중심 설계로 다양한 고객층 접근 가능. – 확장성과 유연성을 고려하여 설계됨. ㅇ 적합한 경우: – AI 서비스를 다양한 사용자에게 제공하려는 경우. – 다수의 AI
ㅁ 멀티에이전트 협업 ㅇ 정의: 다수의 AI 에이전트가 협력하여 특정 목표를 달성하기 위해 상호작용하는 시스템. ㅇ 특징: – 각 에이전트가 독립적으로 동작하며, 특정 역할을 수행. – 협업을 통해 개별 에이전트가 해결하기 어려운 문제를 해결 가능. – 의사소통 및 작업 분담이 중요. ㅇ 적합한 경우: – 복잡한 문제를 분해하여 해결해야 하는 경우. – 다양한 전문성을 가진
ㅁ 멀티에이전트 협업 ㅇ 정의: 다수의 에이전트가 협력하여 특정 목표를 달성하는 AI 기술. ㅇ 특징: – 각 에이전트는 독립적이지만 상호작용을 통해 공동의 목표를 달성. – 분산 시스템 구조로 유연성과 확장성이 높음. – 자율성과 협업 능력이 중요한 요소. ㅇ 적합한 경우: – 로봇 군집 제어. – 대규모 데이터 분석. – 분산 환경에서의 문제 해결. ㅇ 시험
ㅁ 멀티에이전트 협업 ㅇ 정의: 여러 에이전트가 협력하여 복잡한 문제를 해결하거나 목표를 달성하는 시스템. ㅇ 특징: 에이전트 간의 통신 및 역할 분담이 중요하며, 분산된 구조로 인해 확장성이 높음. ㅇ 적합한 경우: 복잡한 작업을 병렬로 처리하거나, 개별 에이전트가 독립적으로 작동해야 하는 상황. ㅇ 시험 함정: 에이전트 간의 충돌 방지를 위한 조율 메커니즘을 간과하거나, 중앙 집중식 관리와
ㅁ 멀티에이전트 협업 ㅇ 정의: 다수의 에이전트가 협력하여 특정 목표를 달성하는 시스템 설계 기법. ㅇ 특징: – 각 에이전트는 독립적으로 동작하며, 특정 역할을 수행함. – 협업을 통해 개별 에이전트의 한계를 극복하고 전체 성능 향상을 도모. – 의사소통 및 자원 공유가 핵심. ㅇ 적합한 경우: – 복잡한 문제를 분할하여 해결해야 하는 경우. – 다수의 데이터 소스가
ㅁ 검색/추천 ㅇ 정의: – 검색/추천은 사용자의 의도에 맞는 정보나 아이템을 제공하는 기술로, 주로 대규모 데이터셋에서 관련성을 기반으로 최적의 결과를 도출하는 데 초점을 둔다. ㅇ 특징: – 검색은 사용자의 질의에 대한 정확한 결과를 반환하는 데 중점을 두며, 추천은 사용자 선호도 및 행동 데이터를 분석하여 적합한 아이템을 제안한다. ㅇ 적합한 경우: – 대규모 데이터셋에서 사용자 맞춤형