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에이전틱 AI 개념​

• 특정 목표를 달성하기 위해 독립적으로 결정을 내리고 작업을 수행하는 자율적 소프트웨어
• 명시적 입력 없이 지침을 받고, 계획을 만들고, 도구를 사용하여 작업을 완료함

에이전틱 AI 구성도, 핵심요소, 활용분야​

에이전틱 AI 구성도​

에이전틱 AI 핵심요소​

구분	핵심요소	설명
데이터 처리	메모리	과거 데이터를 저장하고 활용하여 의사결정 품질 향상
계획 및 실행	계획	목표를 달성하기 위한 작업 순서를 정의
	안전 지침	규제 및 윤리적 가이드라인 준수
환경 인식 및 활용	환경 감지	주변 환경의 상태를 모니터링하고 분석
	도구 활용	필요한 외부 리소스나 장치와의 상호작용

에이전틱 AI 활용사례​

분야	사례	기대 효과
인공지능 에이전시	조직은 자동화 가능한 작업과 워크플로를 확대	업무 효율성 향상 및 운영 비용 절감
	기존 AI 코딩 어시스턴트를 고도화하여 개발자 역할 일부 대체	소프트웨어 개발 속도 향상 및 생산성 증가
기술 프로젝트 관리	자연어를 통해 소규모 자동화와 복잡한 기술 프로젝트 개발 및 관리	프로젝트 효율성 개선 및 자원 최적화
데이터 분석 및 예측	더 빠른 데이터 분석과 예측 인텔리전스를 통해 조직의 의사결정 개선	상황 인식 향상 및 전략적 의사결정 지원

AI 에이전트와 에이전틱 AI 비교​

구분	AI Agent	Agentic AI
개념	특정 작업을 수행하거나 문제를 해결하기 위해 사용자가 명령을 전달하는 도구적 AI	자율적으로 목표를 설정하고 독립적으로 작업을 수행하는 지능형 AI
작동 방식	명시적인 사용자 입력(프롬프트)에 의해 작동	목표와 환경 데이터를 기반으로 스스로 계획 및 실행
의사결정 범위	제한된 영역에서 사용자 정의 작업 수행	복잡한 환경에서 다목적 목표 달성을 위한 동적 의사결정
필요 기술	규칙 기반 처리, 간단한 환경 감지	메모리, 계획, 감지, 학습, 적응적 행동
활용 사례	챗봇, FAQ 자동화, 고객 지원	자율적 프로젝트 관리, 기업 운영 최적화, 상황 대응
제한사항	명령 기반, 높은 사용자 개입 필요	거버넌스 부족, 예측 불가능한 결과로 인한 위험

에이전틱 AI 도입 위한 고려사항​

구분	문제점	해결방안
거버넌스 부족	추적 가능한 관리 체계 미흡	엄격한 거버넌스와 보호 장치 도입
데이터 품질	저품질 데이터에 의존	데이터 정제 및 검증 시스템 구축
신뢰성 문제	신뢰할 수 없는 의사결정	지속적 모니터링 및 성능 평가 도입
보안 위협	스마트 맬웨어 가능성	보안 강화 및 악의적 에이전트 탐지 기술 개발

• 에이전트 AI는 단순한 작업 자동화를 넘어 목표 지향적 자율성을 통해 기업과 사회 전반에 변혁을 일으킬 가능성을 지니기에 AI 거버넌스 플랫폼을 구축하여 윤리 준수 필요

AI 거버넌스 플랫폼 개념​

• AI 시스템이 책임감 있고 윤리적으로 사용되도록 관리하고 제어하는 데 사용되며, AI의 신뢰성, 투명성, 공정성, 책임성을 확보하기 위한 프레임워크
• 편향, 개인정보 침해, 사회적 영향 증가 / 조직 내 AI 사용시 내부가치와 사회적 기대 부합 필요 / 모델 수명주기 관리, 규정 준수, 책임성 확보

AI 거버넌스 플랫폼 구성도, 구성요소, 활용사례​

AI 거버넌스 플랫폼 구성도​

• AI 거버넌스 플랫폼을 통해 조직의 AI 윤리 감독 및 관리 자동화

AI 거버넌스 플랫폼 구성요소​

구분	구성 요소	설명
윤리 (Ethics)	윤리 원칙	AI 개발 및 배포를 위한 도덕적 지침과 가이드라인 제공
정책 (Policies)	책임 있는 AI 정책	AI 관리, 감독, 배포를 위한 프레임워크 및 프로세스
기술 (Technology)	AI 기술	거버넌스 표준과 일치하는 기술적 역량 및 시스템 기능
플랫폼 속성	투명성 (Transparency)	AI의 의사결정 과정과 성능이 이해 가능하도록 명확히 제공
	책임성 (Accountability)	AI 시스템에서 발생하는 결과에 대한 책임 구조 마련
	공정성 (Fairness)	데이터 편향을 방지하고 공정한 결과를 보장
	개인정보보호 (Privacy)	데이터의 무결성과 보호를 위한 정책 및 기술 적용

AI 거버넌스 플랫폼 활용사례​

구분	사례	효과
위험 평가	AI 시스템이 초래할 수 있는 편향, 개인정보 침해 및 부정적 사회적 영향을 평가	잠재적 위험 감소와 AI의 윤리적 활용 보장
모델 수명 주기 관리	모델 거버넌스 프로세스를 통해 적절한 게이트와 제어를 적용하여 모델 수명 주기를 관리	AI 모델의 윤리적 설계 및 배포를 보장
시스템 모니터링 및 감사	AI 시스템 사용 현황을 추적하고 성능을 모니터링하며, 의사결정 과정을 감사하여 거버넌스 기준에 부합	지속적 규정 준수와 신뢰성 확보

AI 거버넌스 플랫폼 수립시 고려사항​

• 국가적 데이터 주권과 글로벌 규제 준수를 동시에 달성하는 소버린 AI 거버넌스 플랫폼으로의 테일러링 고려

LLM 모델 성능 개요​

• LLM 기술은 언어 이해, 번역, 생성에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 인간 전문가 수준의 문제 해결 능력을 가짐
• 논리적 추론 능력, 정보 정확성 부족, 모델의 단일 작업 최적화의 한계점 존재

LLM 모델 성능 향상 방안​

LLM 논리적 사고 능력 향상 방안​

접근 방식	설명	주요 기술/모델
CoT (Chain of Thought)	LLM이 복잡한 문제를 단계별로 풀이하도록 유도하여 논리적 추론을 강화하는 방법	GPT-4, PaLM
	수학 문제, 법적 논증 등 단계적 사고가 필요한 작업에서 성능 대폭 개선
ToT (Tree of Thought)	문제를 계층적으로 분해하고 각 경로의 결과를 비교해 최적의 답을 찾는 기법	Anthropic Claude
	다양한 결과를 시뮬레이션하여 복잡한 의사결정 문제를 해결할 때 유리
Meta-Reasoning	LLM이 자신의 추론 과정을 평가하고 잘못된 부분을 스스로 교정하는 기법	Self-Reflection, ReAct
	자기반성과 재구성(ReAct)을 통해 고난도 문제에서 정밀도 향상
Mutual Reasoning	두 개 이상의 모델이 협력하여 상호 검증과 보완을 통해 오류를 줄이는 방식	rStar
	각 모델이 상대방의 결과를 비판적으로 평가함으로써 신뢰성을 강화

LLM 정확도 향상 방안​

접근 방식	설명	주요 기술
RAG (Retrieval-Augmented Generation)	모델이 외부 데이터베이스에서 정보를 검색한 후 해당 데이터를 응답 생성에 통합하는 기법	Bing GPT, OpenAI ChatGPT
	고정된 훈련 데이터의 한계를 극복하며 최신성과 신뢰성을 강화
RIG (Retrieval-Integrated Generation)	모델이 실시간으로 검색 엔진과 통합되어 정보를 검색한 후 이를 즉시 응답에 반영하는 기술	Google Gemini
	최신 정보 활용이 필요한 실시간 데이터 환경에 적합
맥락 검색 (Context Retrieval)	문서와 질문 간의 연관성을 높이기 위해 추가적인 맥락 정보 제공	Anthropic Contextual BM25
	유사도 기반 검색과 고정밀 검색 알고리즘을 결합하여 정확도 극대화

LLM 기능 확장 방안​

접근 방식	설명	주요 기술
모델 병합 (Model Merging)	서로 다른 LLM을 결합하여 다양한 작업을 동시에 수행할 수 있도록 하는 방법	DARE, Evolutionary Merging
	하나의 모델은 자연어 처리에, 다른 모델은 이미지 분석에 최적화
모델 결합 (Model Combination)	LLM과 다른 파운데이션 모델(예: 이미지, 음성 모델)을 통합하여 멀티모달 작업을 지원	Whisper+GPT, SeamlessM4T
	음성 텍스트 변환(Whisper)과 자연어 응답(GPT)을 결합하여 음성 비서, 다중언어 번역 등에 활용
어댑터 기반 결합	모델이 다양한 작업과 모달리티를 지원할 수 있도록 가볍고 모듈화된 어댑터를 추가하는 방식	Conv-based 어댑터
	어댑터를 통해 특정 작업에 맞춘 빠른 조정이 가능하며, 대규모 재훈련 불필요

참조​

• IITP: 주간기술동향 2159호

딥러닝 기반 음성 합성기술 개념​

• TTS, 보이스 컨버전, 딥러닝 기술을 활용하여 사람의 음성을 자연스럽고 정교하게 합성하는 기술
• 최근 Transformer 기반의 음성 합성 기술로 고품질 음성 합성이 가능해져 부정적 활용 사례 증가

딥페이크 음성 탐지기술 개념도, 핵심요소, 악용사례​

딥페이크 음성 탐지기술 개념도​

• 입력 음성을 주파수 기반으로 분석 후, 딥페이크 탐지 모델로 학습하여 진짜/가짜 여부를 분류

딥페이크 음성 탐지기술 핵심요소​

구분	핵심요소	내용
데이터 처리	특징 추출	Mel-frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Spectrogram, Wav2Vec 기반
탐지 모델	AASIST	주파수-시간 특징 결합, 그래프 어텐션 네트워크를 적용하여 정밀 탐지
백엔드 분석	Conformer	전역적/지역적 특징 동시 학습, 긴 문맥 내 정보 포착으로 탐지 성능 강화

음성 딥페이크 악용사례​

사례	내용	대응방안
보이스피싱	가족, 직장 상사 등 신뢰도 높은 화자의 목소리를 변조해 금전 요구	음성 인증 및 추가적인 신원 확인 절차 강화
가짜 뉴스	정치인 음성을 변조해 거짓 정보를 전파 (예: 젤렌스키의 항복 선언)	딥페이크 탐지 시스템 도입 및 음성 출처 검증
선거 조작	선거 직전 딥페이크 음성으로 유권자를 현혹하는 음성 유포	미디어 모니터링 및 딥페이크 탐지 기술 활용
투자 사기	유명인의 변조 음성을 사용해 신뢰도를 조작, 투자 유도	투자 플랫폼의 음성 데이터 검증 및 사용자 인식 제고

음성 딥페이크 탐지기술의 추가적인 고려사항​

구분	고려사항	내용
제도적	법적 규제 및 표준화 필요	AI 음성 기술 활용 가이드라인 마련, 음성 합성과 탐지 기술의 국제 표준화 작업 강화 기술적 측면
	법안 제정 및 책임 부여	EU 초대형 플랫폼 규제 정책, 미국 딥페이크 책임법안 사례 참조
사회적	사용자 인식 제고	딥페이크 음성의 위험성을 알리고 개인 정보 보호를 강화하는 캠페인 및 교육 필요
	대중 참여형 탐지 시스템 개발	일반 사용자가 탐지 기술에 쉽게 접근할 수 있도록 대중 참여형 탐지 도구 및 플랫폼 제공

참조​

• IITP: 주간기술동향 2159호

생성형 AI 개념​

• 인간의 창의성을 모방하여 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성하는 혁신적 기술
• 파운데이션 모델로 전반적 AI 제공, 모델 사전 훈련 통한 학흡 능력 향상, 다양한 문제 해결 능력, 애플리케이션 개발 용이성, 속도 향상

생성형 AI 기술스택, 비지니스 모델, 한계점​

생성형 AI 기술스택​

• 생성형 인공지능 모델을 활용하여 최종 사용자를 위한 기능과 서비스 구현

생성형 AI 비지니스 모델​

구분	내용	비고
API 플랫폼 제공	고성능 AI 챗봇 API를 개발자에게 제공하여 다양한 서비스 개발을 지원	ChatGPT API
맞춤형 AI 솔루션 구축	기업 요구에 맞는 맞춤형 생성형 AI 솔루션 개발	TabNine
콘텐츠 제작 및 큐레이션	텍스트, 이미지, 음악 등 콘텐츠를 생성하고 이를 큐레이션하여 제공	DeepAI, Luminovo
데이터 레이블링 및 정제	AI 학습용 데이터를 레이블링하고 정제하는 서비스 제공	SageMaker
AI 기반 교육 및 컨설팅	AI 기술을 효과적으로 적용하기 위한 교육 및 컨설팅 서비스 제공	AI디지털교과서

생성형 AI 한계점​

구분	내용	대응 방안
기술적 한계	할루시네이션 (잘못된 정보 제공)	데이터 검증 강화, 품질 높은 학습 데이터 사용
	방대한 컴퓨팅 자원과 높은 비용 요구	효율적인 모델 설계, 비용 절감 기술 개발
	심각한 에너지 소비와 온실가스 배출	친환경 AI 기술 개발, 에너지 최적화 노력
윤리/사회적 한계	가짜뉴스, 딥페이크, 저작권 침해	윤리 가이드라인 수립, 법적 규제 강화
	일자리 감소와 노동시장 변화 가속화	재교육 프로그램 도입, 새로운 일자리 창출 정책 개발

생성형 AI 비지니스 고려사항​

구분	내용	비고
정부	윤리적 가이드라인 마련 및 법적 규제 강화	가짜뉴스 및 저작권 문제 예방
	기술 연구개발 지원 및 인재 양성 프로그램 추진	친환경 AI 기술 개발 지원
	국제 협력을 통한 AI 정책 조율	글로벌 표준화 노력
기업	혁신적인 비즈니스 모델 구축	기존 서비스 개선, 신규 사업 기회 창출
	AI 기술 활용을 위한 조직 혁신	변화하는 시장에 적응
	지속 가능성을 위한 기술 투자	에너지 효율 및 비용 절감 기술 개발
개인	AI 기술 활용 능력과 창의적 문제 해결 역량 강화	재교육 및 학습 기회 활용
	윤리적 AI 사용에 대한 인식 제고	정보 검증 능력 배양
	사회 변화에 능동적 대응	변화에 적응할 준비

참조​

• IITP: 주간기술동향 2145호

설비 예지정비 개념​

• 설비의 상태 데이터를 분석하여 고장 가능성을 사전에 예측하고, 필요한 유지보수를 미리 수행함으로써 비계획적인 가동 중단을 방지하고 설비 수명을 연장하는 기술
• 장비 신뢰성 향상, 운영 효율성 극대화, 유지보수 비용 절감, 안전성 강화, 생산성 증대, 데이터 활용 극대화

LangChain 프레임워크, LLM​

LangChain 프레임워크 개념​

• 대규모 언어모델을 활용한 서비스 개발 시 여러 언어모델과의 통합을 간소화하도록 설계된 애플리케이션 개발 프레임워크

LLM 개념​

• 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 언어 이해 및 생성 능력을 갖춘 초거대 언어 AI 모델

LangChain을 이용한 설비 예지정비​

LangChain을 이용한 설비 예지정비 매커니즘​

LangChai을 이용한 설비 예지정비 기능​

구분	기능	상세 설명
데이터 수집	IoT 및 센서 통합	실시간 제조설비 데이터 수집 및 저장
데이터 분석	LLM 기반 패턴 분석	이상 징후 탐지, 고장 원인 규명, 상관분석 수행
프로세스 마이닝	핵심 프로세스 분석	빅데이터 기반으로 설비 운영 프로세스 최적화
진단/관리/정비	이상 진단 및 사전 경고	고장 예측 및 사전 경고 시스템 구축
사용자 인터페이스	직관적 시각화	대시보드 형태로 실시간 상태 모니터링 제공

TF-IDF 개념​

• 정보검색과 텍스트마이닝에서 여러 문서 내 어떤 단어가 문서 내에서 얼마나 중요한 것인지를 나타내는 통계적 가중치

TF-IDF 구성, 산출방법, 활용분야​

TF-IDF 구성​

구분	내용	비고
TF	특정 단어가 문서 내에서 얼마나 자주 등장하는지 나타내는 값	Boolean 빈도, 로그 스케일빈도, 증가 빈도
DF	특정 단어가 문서 집합 전체에서 나타나는 빈도	높을시 흔한 단어
IDF	전체 문서 수를 해당 단어를 포함한 문서 수로 나눈 후 로그 처리	높을시 중요 단어
TF-IDF	특정 문서 내에서 단어 빈도가, 전체 문서 중 그 단어를 포함한 문서가 적을 수록 높아짐	$TF*IDF$

TF-IDF 산출 방법​

단어	문서1	문서2	TF	DF	IDF
엔진	15	10	25	2	0
모터	3	0	3	1	0.301
타이어	2	3	5	2	0

• 통상적으로 분모에 1을 더하여 로그를 취함
• 엔진: 0, 모터: 0.903, 타이어: 0
• 식별결과 '모터'가 가장 중요한 단어로 판단

TF-IDF 활용분야​

구분	설명	예시
검색 엔진	사용자가 입력한 키워드와 가장 관련성 높은 문서 검색	검색 순위 결정
문서 분류 및 클러스터링	문서를 주제별로 분류하거나 유사한 문서를 그룹화	뉴스 기사 자동 분류
텍스트 요약 및 키워드 추출	중요한 키워드를 추출하여 텍스트를 요약	논문 초록 생성

선형 자료구조 개념​

스택 입출력 원리, 활용 예시​

스택 입출력 원리​

• 개념도

구분		내용
입출력 원리		LIFO 원칙으로 가장 마지막에 삽입된 데이터가 가장 먼저 나오는 자료구조
구성	PUSH	스택의 맨 위에 데이터 추가
	POP	스택의 맨 위에 잇는 데이터 제거하고 반환
	TOP	스택에서 삽입, 삭제가 일어나는 리스트의 끝

스택 활용 예시​

• 괄호의 짝 검사
• 함수 호출, 복귀 순서 관리
• 웹 브라우저 히스토리
• 실행취소

큐 입출력 원리, 활용 예시​

큐 입출력 원리​

• 개념도

구분		내용
입출력 원리		선형리스트 한 쪽에서는 삽입이 일어나고, 다른 한 쪽에서는 삭제만 이뤄지도록하여 먼저 들어온 데이터가 먼저 나가는 자료구조
구성	Front	리스트 맨 앞 출력부
	Rear	리스트 맨 뒤 입력부
	Enqueue	Rear에 데이터를 삽입하는 작업
	Dequeue	Front에서 데이터를 삭제하는 작업

큐 활용 예시​

• 대기열에 사용: 서로 다른 쓰레드 사이, 프로세스 사이, 네트워크 데이터 전송
• 웹 서버 요청
• 너비 우선 탐색

리스트 입출력 원리, 활용 예시​

리스트 입출력 원리​

• 개념도

구분		내용
입출력 원리		순서를 가진 데이터의 집합으로, 배열 기반 또는 링크드 리스트 기반으로 데이터 저장하는 자료구조
구성	Insert	리스트의 특정 위치에 데이터 삽입
	Delete	리스트 특정 위치의 데이터 제거

리스트 활용 예시​

• 트리, 그래프 등 계층 구조 구현
• 커널 모드 프로그래밍

추론통계 개념​

• 샘플데이터를 기반으로 모집단의 특성을 추론하거나 가설을 검증하는 통계방법
• 표본추출
  • 랜덤추출
  • 계통추출
  • 집락추출
  • 층화추출
• 기술통계
  • 평균
  • 분산
  • 표준편차
• 추론
  • 점추정
  • 구간추정
• 가설검정
  • 모수검정
  • 비모수검정

중심극한정리 개념 및 특징​

중심극한정리 개념도​

• 모집단으로부터 추출된 표본의 크기가 충분히 커지면 모집단 표본 분포와 상관없이 표본들의 평균분포가 표준정규분포를 따른다는 법칙
• 이미지출처

중심극한정리 특징​

구분	특징	내용
통계적 추론	정규분포 근사화	표본 평균을 정규분포에 근사화하여 통계적 추론을 간편하게 만들어줌
	추론 강화	적은 표본에도 모집단 추론 가능
표본과 모집단	표본 크기 영향	표본 크기 중에서 중심극한정리 적용 용이
	모집단 분포 독립적	모집단 데이터 분포에 상관없이 평균분포 근사값 제공

• 모집단의 분포가 정규분포가 아니여도 중심극한정리에 의해 정규분포로 가정 후 통계분석 가능

T검정, Z검정 비교​

T검정, Z검정 관계도​

T검정, Z검정 상세비교​

구분	T검정	Z검정
모집단 정보	표준편차 모를 때 사용	표준편차 알 때 사용
표본 크기	소규모	대규모
유연성	표본 크기가 작아도 정확한 추론	표본 크기 작으면 부정확
분포 사용	T분포	Z분포
예시	학생성적 비교, 소규모 실험 전/후 비교	공장 생산품질 비교, 대규모 설문조사 분석

다중공선성 개념​

• 다중회귀분석에서 일부 독립변수들 간 높은 상관관계가 존재해 데이터 분석시 부정적인 영향을 미치는 현상
• 독립 변수 간 상관관계, 예측 신뢰도 저하, 모델 해석의 어려움

다중공선성 개념도, 상세설명​

다중공선성 개념도​

• 독립변수 간 상관관계가 강하여 결정계수 값이 높아 과적합 발생

다중공선성 상세설명​

구분	항목	내용
판단기준	상관계수	독립변수 간 상관계수가 0.7 이상인 경우 의심
	분산팽창요인	VIF 값이 10을 넘는 경우 다중공선성 존재 판단
	결정계수	$R^2$는 높지만 p-value도 높은 경우 의심
해결방법	변수제거	상관 관계를 가진 변수를 제거하여 공선성 완화
	변수변환	로그변환, 정규화 통한 변수 관계 조정
	PCA	고차 데이터를 선형독립적인 주성분으로 변환하여 공선성 제거