데이터 관리(Data Management)는 데이터를 효율적이고 안전하게 수집, 구성, 저장, 보호, 활용하여 비즈니스 및 운영 목적에 맞게 사용할 수 있도록 하는 관리 체계입니다. 데이터의 생성과 수집부터 보관, 분석, 폐기에 이르기까지 전체 데이터 생애주기를 아우르며, 데이터의 무결성과 규정 준수를 유지하는 데 초점을...

데이터 거버넌스(Data Governance)는 조직 내 데이터를 효율적이고 안전하며 윤리적으로 관리하기 위한 정책, 프로세스, 실천 체계를 의미합니다.데이터의 수집, 저장, 접근, 활용 방식을 정의하여 데이터 관리가 비즈니스 목표, 규제 요건, 조직 표준과 일치하도록 합니다.   주요 구성 요소:   • 정책 및...

데이터 증강(Data Augmentation)은 기존 데이터를 변형하거나 수정하여 인위적으로 데이터셋의 크기와 다양성을 확장하는 머신러닝 기법입니다.이러한 증강을 통해 모델이 현실 세계의 다양한 변형을 시뮬레이션하고, 과적합(overfitting)을 줄이며, 일반화 성능을 개선할 수 있습니다.   일반적인 데이터 증강 기법:   • 이미지 데이터(Image Data Augmentation):...

데이터 어노테이션(Data Annotation)은 머신러닝 및 인공지능 모델이 데이터를 이해하고 학습할 수 있도록 원시 데이터에 의미 있는 라벨을 붙이는 작업입니다.라벨링된 데이터는 AI 시스템이 패턴을 인식하고, 관계성을 학습하며, 정확한 예측을 수행할 수 있도록 돕습니다.   데이터 어노테이션의 유형:   • 텍스트 어노테이션(Text...

DALL·E는 OpenAI에서 개발한 생성형 AI 모델로, 자연어 프롬프트를 이미지로 변환하는 기능을 제공합니다.2021년에 처음 공개되어, 추상적이거나 독특한 설명으로부터 상상력 넘치는 이미지를 만들어내며 주목받았습니다.DALL·E는 언어 이해와 이미지 생성을 결합한 멀티모달 AI의 중요한 진전을 보여준 모델입니다. 주요 특징: • 텍스트 기반 이미지 생성(Text-to-Image...

크라우드소싱(Crowdsourcing)은 대규모 인원으로부터 아이디어, 작업, 서비스를 수집하는 협업 방식으로, 주로 온라인 플랫폼을 통해 이루어집니다. AI 및 기술 분야에서는 대량의 데이터를 수집하거나 주석 작업을 수행하고, 문제 해결이나 혁신적인 아이디어를 얻기 위해 분산된 참여자들의 집단 지성을 활용하는 데 자주 사용됩니다.   주요...

컨텍스트 윈도우(Context Window)란, 한 번에 AI 모델이 처리하고 고려할 수 있는 입력 데이터(텍스트, 토큰, 단어)의 범위를 의미합니다.모델이 응답이나 예측을 생성할 때 참고할 수 있는 이전 정보의 양과 한계를 결정하는 요소로, 출력의 일관성과 관련성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.   주요...

AI에서의 컨패뷸레이션(Confabulation)은 그럴듯하게 들리지만 부정확하거나 완전히 허구인 답변을 생성하는 현상을 말합니다. 기억 왜곡이나 작화증이라고 표현하기도 합니다.작화증은 AI 모델이 사실의 정확성보다는 문맥에 맞고 일관성 있는 문장 생성을 우선시하기 때문에 발생합니다.   왜 발생하는가:   •이해보다는 패턴 학습(Pattern Matching Over Understanding): 대형...

합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)은 이미지나 영상처럼 격자 형태로 구성된 데이터를 처리하도록 설계된 딥러닝 모델입니다. 인간 시각 피질의 정보를 처리하는 방식을 모방하여 이미지 인식, 객체 탐지, 컴퓨터 비전 분야에서 탁월한 성능을 발휘합니다.   작동 원리:   • 합성곱 층(Convolution Layers):...

클라우드 AI(Cloud AI)는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 통해 인공지능 서비스를 제공하는 방식입니다. 이를 통해 기업들은 자체 인프라를 구축하거나 유지할 필요 없이, 머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 강력한 AI 기능을 인터넷을 통해 손쉽게 이용할 수 있습니다. 이로써 지능형 시스템 도입의 진입...