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인공지능 모델 최적화 개념​

• AI 모델의 성능, 효율성, 확장성을 극대화하기 위한 다양한 방법론
• DeepSeek 등 최신 LLM의 등장으로, 대규모 언어 모델의 학습 비용과 리소스 사용량 문제를 해결하기 위한 최적화 기법이 활성화
• 핵심 목표
  • 성능 개선: 복잡한 문제 해결을 위해 모델의 학습 능력과 추론 능력을 강화.
  • 효율성 향상: 대규모 모델의 리소스 사용량을 줄이고 운영 비용 절감.
  • 확장성 보장: 다양한 환경(클라우드, 엣지, 온디바이스)에서 유연하게 적용 가능한 모델 설계
• 필요성
  • LLM의 한계: 대규모 모델은 높은 정확도를 제공하지만, 학습/추론 비용이 매우 높음
  • 최적화 필요성: 실시간 처리가 필요한 모바일, IoT, 엣지 디바이스 등에서도 고품질 AI 서비스 제공을 위해 경량화된 모델 설계가 필수적

GRPO, Group Relative Policy Optimization​

구분	내용
개념	여러 정책 그룹을 생성하고, 각 그룹의 상대적인 성능을 비교하여 최적의 정책을 도출하는 PPO의 변형 기법
특징	그룹 기반 학습: 데이터를 서브 그룹으로 분할하여 독립적 학습 후 통합
	상대적 평가: 각 그룹의 성능을 비교하여 최적 정책 선택
	Critic 모델 없이 그룹 점수 사용: 메모리 효율성 향상
예시	DeepSeek 수학적 추론 성능 향상, 게임 AI, 로봇 제어

MoE, 전문가 기반 혼합​

Mixture of Experts

구분	내용
개념	하나의 모델이 아닌, 여러 전문가 모델을 혼합하여 특정 작업에 적합한 전문가를 선택하는 기법
특징	확장성: 새로운 전문가 모델 추가로 시스템 확장 용이
	비용 효율성: 전체 모델보다 적은 리소스로 특정 작업 처리 가능
	분산 처리: 각 전문가 모델이 독립적으로 학습 및 실행
	동적 라우팅: 입력 데이터에 따라 적합한 전문가 선택으로 추론 속도 향상
예시	LLM에서 의학/법률 특화 전문가 모델 사용, 이미지 분류시 카테고리 별 전문가 모델

Distillation, 지식 증류​

구분	내용
개념	성능이 우수한 대형 모델(Teacher)에서 학습한 지식을 소형 모델(Student)로 전이하여 성능 저하 없이 경량화된 모델을 만드는 기법
특징	모델 경량화: 대형 모델의 크기를 줄여 리소스 사용량 감소
	실시간 추론 지원: 엣지 디바이스에서도 빠른 응답 시간 제공
	성능 유지: 소형 모델에서도 높은 정확도 유지
	학습/운영 효율성: 학습 시간 단축 및 운영 비용 절감
예시	엣지컴퓨팅, 온디바이스AI, sLLM

CoT, Chain of Thought​

구분	내용
개념	복잡한 문제를 논리적 단계로 분해하여 중간 결과를 생성하고, 이를 통해 최종 답변을 도출하는 기법
특징	해석 가능성: 단계별 사고로 문제 해결 과정을 명확화
	단계적 접근: 문제를 작은 단계로 나누어 해결
	복잡한 문제 해결: 다단계 문제 해결 능력 향상
예시	수학, 논리 문제, 질의 응답 시스템

인공지능 모델 최적화 기법 비교, 사례​

인공지능 모델 최적화 기법 비교​

구분	GRPO	MoE	지식 증류	CoT
목적	정책 최적화	전문가 혼합	모델 압축	논리적 추론
적용 영역	강화학습	대규모 데이터 처리	리소스 제약 환경	복잡 문제 해결
특징	그룹별 상대적 평가	전문가 모델 혼합	대형 → 소형 모델 전환	단계적 추론
예시	다중 작업, 게임 AI, 로봇 제어	전문영역 언어모델, 이미지 처리	모바일 AI, 엣지 컴퓨팅	수학 문제, 질의응답 시스템
장점	정책 다양성 확보	작업별 전문성 발휘	경량화 및 효율성	명확한 추론 과정 제공
한계	계산 비용 증가 가능성	모델 관리 복잡성 증가	성능 저하 가능성	단순 문제에서는 비효율적

인공지능 모델 최적화 기법 사례​

구분	내용	비고
국내	네이버 클로바: 지식 증류 기법으로 경량화된 AI 모델 개발	모바일 서비스 적용
	삼성전자: CoT 기반 다단계 추론 모델 개발	스마트 가전 제품 적용
국외	Google: MoE 기반 대형 언어 모델(PaLM)	전문가 혼합 기술 활용
	OpenAI: 지식 증류 기법으로 GPT 모델 경량화	모바일 및 웹 서비스 적용
	DeepMind: GRPO 기반 강화학습 모델	게임 AI 및 로봇 제어
	Meta: CoT 기반 다단계 추론 모델(LLaMA)	논리적 사고 강화
	DeepSeek: GRPO, MoE, 지식 증류, CoT 통합 활용	최신 AI 최적화 기법 적용

Grover 알고리즘 개념​

• 양자 중첩과 확률 진폭 증폭을 활용하여 비구조적 데이터베이스에서 특정 항목을 검색하는 데 사용되는 검색 알고리즘
• $O(\sqrt{N})$ 로 검색속도 향상 / 암호화된 키 공간 효율적 탐색 / 양자 병렬성 활용 고전 검색 알고리즘 한계 극복

Grover 알고리즘 동작 매커니즘, 동작 원리​

Grover 알고리즘 동작 매커니즘​

Grover 알고리즘 동작 원리​

단계	설명	예시
양자 상태 중첩	모든 가능한 상태를 동시에 표현	N개의 데이터 → $2^n$개의 상태
양자 오라클	목표 데이터를 식별하는 함수	특정 항목에 해당하는 상태 마킹
진폭 증폭	목표 상태의 확률 진폭을 강화	검색 성공 확률 증가

Grover 알고리즘 효율성 비교, 적용 사례​

Grover 알고리즘 효율성 비교​

특징	고전적 검색 알고리즘	Grover 알고리즘
시간 복잡도	$O(N)$	$O(\sqrt{N})$
병렬 처리	불가능	가능
대규모 데이터 처리	비효율적	효율적
암호학적 응용	느림	빠름 (예: AES 키 공간 검색)

Grover 알고리즘 적용 사례​

적용 분야	활용 사례	기대 효과
대규모 데이터 검색	비정형 데이터베이스에서 특정 값 검색	검색 속도 획기적 향상
암호 해독	AES 및 대칭키 암호에서 키 검색 속도 단축	기존 보안 체계의 취약점 발생 가능
최적화 문제 해결	금융, 물류, 헬스케어 등에서 최적 경로 탐색	계산 속도 향상 및 비용 절감

Grover 알고리즘 고려사항​

한계점	설명	해결 방안
실제 하드웨어 제약	현재 양자컴퓨터의 에러율과 결어긋남 문제	양자 오류 정정 기술 발전 필요
데이터 구조 고려 부족	구조화된 데이터 검색에는 비효율적	특정 문제에 맞는 최적화 필요
양자컴퓨터의 상용화 지연	실용화된 양자 하드웨어가 부족	클라우드 기반 양자컴퓨팅 서비스 활용

다익스트라 알고리즘 개념​

• 가중치가 양수인 그래프에서 한 노드에서 다른 모든 노드로의 최단 경로를 찾는 알고리즘
• 탐욕 접근 기반으로 최단 경로 탐색, 네트워크 최적화, 실시간 경로 계산에 적합

다익스트라 알고리즘 동작원리, 수행절차, 활용사례​

다익스트라 알고리즘 동작원리​

• 우선순위 큐 사용시 $O((V+E) log V)$의 시간복잡도로 거리 탐색 가능

다익스트라 알고리즘 수행절차​

구분	설명	예시
초기화	시작 노드의 거리를 0으로 설정하고 나머지 노드의 거리를 무한대로 초기화	시작 노드 A: 0, 나머지 노드: $\infty$
노드 선택	방문하지 않은 노드 중 가장 작은 거리 값을 가진 노드 선택	현재 노드 A → 인접 노드 B, C
거리 갱신	선택된 노드와 인접한 노드들의 거리 값을 갱신	노드 B 거리: 5, 노드 C 거리: 3

다익스트라 알고리즘 활용사례​

활용분야	내용	사례
네트워크 라우팅	OSPF 프로토콜에서 최적의 데이터 경로 탐색	Cisco 및 Juniper 네트워크 장비
지도 탐색 서비스	도로 네트워크의 가중치를 기반으로 최단 경로 제공	Google Maps, Waze, 네이버 지도
공장 물류 자동화	물류 로봇 및 AGV(Automated Guided Vehicle)의 이동 경로 최적화	Amazon 물류 창고 로봇

다익스트라 알고리즘 개선방안​

한계점	설명	개선 방안
음수 가중치 미지원	음수 가중치가 있는 그래프에서는 올바른 결과를 보장하지 못함	벨만-포드 알고리즘 활용
대규모 그래프에서 성능 저하	많은 노드와 간선을 포함하는 그래프에서 높은 계산 비용 발생	휴리스틱 기반 A* 알고리즘 적용
복잡한 환경	동적인 환경에서 즉각적인 경로 변경 어려움	AI 기반 실시간 경로 재계산 기술 도입

XI 개념​

• AI 모델의 의사결정 과정을 사람에게 이해할 수 있는 형태로 설명하는 기술
• AI 결과에 대한 신뢰성, 투명성 향상 / 금융,의료,법률 등 고위험 분야에서의 설명가능성 확보 / GDPR 규제 준수

XAI 개념도, 핵심요소, 적용방안​

XAI 개념도​

XAI 핵심요소​

구분	설명	비고
모델 내부 접근법	모델 자체가 해석 가능한 구조로 설계	선형 회귀, 의사결정 나무, 희소오토인코더
모델 외부 접근법	블랙박스 모델의 결과를 설명하기 위한 별도의 분석 기법	LIME, SHAP
설명 시각화 도구	기술적 설명을 직관적으로 전달하기 위한 그래프 및 히트맵	진단 시각화

XAI 적용방안​

구분	내용	적용 방안
성능과 설명성 균형	딥러닝 모델의 높은 성능 유지와 동시에 해석 가능성을 확보하기 어려움	하이브리드 접근법으로 간단한 서브 모델과 복잡한 메인 모델 결합
다양한 데이터 유형	특정 데이터 유형(예: 텍스트, 이미지)에만 효과적인 XAI 기법 한계	다중 도메인 적용 가능한 범용 XAI 알고리즘 개발
보안 및 프라이버시	설명 가능성이 높아질수록 민감 데이터 노출 위험 증가	민감데이터 익명화 및 필터링 기술 도입
표준화 부족	XAI의 구현 방식과 평가 기준이 명확하지 않음	IEEE 및 ISO 표준화 기구의 가이드라인 개발 참여

XAI 추가적인 고려사항​

• 설명 시각화 도구와 직관적 인터페이스를 개발하여 사용자 이해도 향상 및 AI의 사회적 수용성 증대

쇼어 알고리즘 개념​

• 양자컴퓨터에서 소인수분해 문제를 다항 시간(polynomial time)에 해결하는 알고리즘으로, RSA, ECC 등 기존 암호화 체계를 위협하는 대표적 기술

쇼어 알고리즘 개념도, 동작 원리, 활용가능성​

쇼어 알고리즘 개념도​

• 양자컴퓨팅의 병렬 연산과 양자 중첩(superposition), 얽힘(entanglement)을 활용하여 다항 시간 내에 소인수분해 수행

쇼어 알고리즘 동작 원리​

단계	설명	주요 기법
1. 입력 처리	소인수분해할 숫자 N을 입력값으로 설정	정수론 기반 수학
2. 양자 상태 초기화	양자 비트를 활용해 병렬 연산 준비	양자 중첩
3. 양자 푸리에 변환(QFT) 수행	주기성을 찾아 소인수 결정	양자 푸리에 변환
4. 주기 찾기	확률적으로 반복 연산 후 정확한 주기 탐색	양자 얽힘 활용
5. 소인수 계산 및 검증	고전 컴퓨터를 이용해 소인수 계산	확률적 연산 최적화

쇼어 알고리즘 활용가능성​

분야	내용	사례
RSA 암호 해독	RSA 암호는 소인수분해의 난해함을 기반으로 보안 유지	2048비트 RSA 암호를 수 분 내 해독 가능
암호화 알고리즘 대체	양자내성암호화(PQC) 연구 가속화	NIST, 양자 내성 암호 표준화 작업 진행
금융·군사 데이터 보안 위협	금융·국방 분야의 암호화 데이터 보안 취약	국가적 차원의 대체 암호 알고리즘 필요

쇼어 알고리즘 한계 및 해결방안​

구분	설명	해결 방안
양자컴퓨터의 물리적 제약	안정적인 수백만 개의 큐비트 필요	양자 오류 정정 기술(QEC) 연구 진행
양자 오류 정정의 복잡성	환경 변화로 인해 큐비트 유지가 어려움	토폴로지컬 오류 정정 기술 도입
연산 자원의 과도한 요구	고속 연산을 위한 대규모 병렬 연산 필요	고성능 양자 프로세서 개발 필요
현재의 제한된 응용 범위	특정 암호 해독에는 강력하지만 범용성 부족	응용 분야 확장을 위한 연구 지속

SAM 개념​

• 사용자 프롬프트(점, 박스, 마스크 등) 에 따라 정확한 객체 분할을 수행하는 딥러닝 기반 실시간 객체 분할 모델
• Transformer 아키텍처와 메모리 메커니즘을 활용하여 이미지 및 비디오에서 객체를 빠르고 정확하게 분할, Zero-shot 세그멘테이션 가능

SAM 개념도, 동작 절차, 활용 사례​

SAM 개념도​

SAM 동작 절차​

절차	내용	비고
특징 추출	입력된 이미지/비디오에서 고수준 특징을 추출	Vision Transformer 활용
프롬프트 인코딩	사용자의 입력(점, 바운딩 박스, 마스크 등)을 인코딩하여 분할 수행	Zero-shot 학습 가능
메모리 메커니즘	이전 프레임의 정보를 활용하여 연속된 객체 추적	비디오 객체 분할 지원
마스크 디코딩	객체 분할 마스크를 생성하여 최종 결과 출력	실시간 처리 가능

SAM 활용사례​

구분	사례	설명
비디오 편집	특정 객체 분리	영상에서 특정 객체를 분리하여 편집 효과를 적용
증강 현실 (AR)	실시간 객체 추적	실제 환경에서 가상 객체와의 인터랙션을 강화
의료 영상 분석	의료 영상에서 관심 영역 탐지	MRI, CT 스캔에서 특정 병변을 자동 분할
자율 주행	도로 객체 실시간 인식	차량, 보행자, 도로 표지판 등의 분할 및 인식
보안 및 감시	움직이는 물체 실시간 탐지	CCTV에서 이상 행동 감지 및 객체 식별

YOLO, SAM 비교​

구분	YOLO (You Only Look Once)	SAM 2 (Segment Anything Model 2)
목적	객체 감지 (Object Detection)	객체 분할 (Segmentation)
주요 기능	바운딩 박스로 객체 위치 예측	픽셀 단위 객체 분할
입력 데이터	이미지, 비디오	이미지, 비디오
출력 결과	객체의 바운딩 박스 + 클래스 라벨	객체의 분할 마스크
처리 방식	단일 패스로 CNN 기반 객체 감지	Transformer 기반 프롬프트 분할
프레임워크	CNN 기반 YOLO 아키텍처	Vision Transformer 기반 모델
사용자 프롬프트	없음 (자동 탐지)	점, 바운딩 박스, 마스크 입력 가능
비디오 지원	가능 (Frame-by-Frame 감지)	가능 (Frame-to-Frame 추적)
활용 분야	자율주행, 감시 시스템, 드론, 스마트시티	영상 편집, 의료 분석, AR/VR, 보안
장점	실시간 감지, 속도 최적화	정밀한 객체 분할, Zero-shot 세그멘테이션
단점	객체 분할 불가능, 픽셀 수준 정보 부족	감지 불가능, 바운딩 박스 제공 안됨

• YOLO는 "어디에 무엇이 있는가?"(객체 감지) 를 해결하는 반면, SAM 2는 "정확한 경계를 찾아라"(객체 분할) 에 집중

YOLO 개념​

• 실시간 객채 탐지를 위한 CV 알고리즘으로 이미지를 한 번만 보고 객체의 위치와 분류를 동시에 예측하는 기술

YOLO 개념도, 동작 절차, 활용사례​

YOLO 개념도​

• 빠른 객체 인식 속도로 사용 증가, 현재 V8 버전 모델까지 활용 가능

YOLO 동작 절차​

절차	내용	비고
그리드 분할	이미지를 SxS 크기의 격자로 나눔	각 셀에서 객체의 존재 여부를 예측
바운딩박스생성	각 셀에서 객체가 존재할 가능성이 높은 바운딩 박스를 생성	중심 좌표(x, y), 너비(w), 높이(h), 신뢰도 포함
클래스 확률 맵 구성	각 바운딩 박스에 대해 클래스별 확률 계산	다중 클래스 분류 수행
객체 참지	신경망을 통해 가장 가능성이 높은 바운딩 박스를 선택	NMS(Non-Maximum Suppression) 기법 활용 중복 제거

YOLO 활용사례​

구분	사례	설명
전자상거래	제품 검색 및 자동 태깅	온라인 쇼핑몰에서 제품 이미지를 분석하여 카테고리 분류 및 추천 시스템 활용
신분확인	생체 인식 및 보안 시스템	얼굴 인식 기반 출입 통제 시스템, CCTV 영상 분석을 통한 신원 확인
엔터테인먼트	게임 및 증강 현실(AR) 기술	AR 게임 및 가상현실(VR)에서 객체 추적 및 인터랙티브 콘텐츠 생성
의료	의료 영상 분석	X-ray, CT 스캔 이미지에서 질병 탐지 및 의료 진단 지원
자율주행	도로 객체 탐지	차량, 보행자, 신호등 등을 실시간으로 탐지하여 자율주행 시스템에 적용

RIG 개념​

• LLM이 답변을 생성하는 과정에서 실시간으로 외부 데이터베이스에서 검색하여 답변하는 기술
• 환각현상 완화, 실시간 정보 활용, 복잡한 응답 처리

RIG 구성도, 작동방식, 적용방안​

RIG 구성도​

RIG 작동방식​

단계	내용	특징
질의 분석	사용자의 입력을 분석하여 필요한 정보를 파악	자연어 처리 기술 활용
실시간 검색	분석된 정보를 바탕으로 외부 데이터베이스에 질의 수행	실시간 데이터 반영
응답 생성	검색된 데이터를 모델의 학습된 지식과 결합하여 최종 응답 생성	검색과 생성을 통합하여 정확도 향상

RIG 적용방안​

구분	적용 사례	효과
의료	최신 의료 연구 및 논문 데이터를 검색해 진단 및 치료법 제공	신뢰할 수 있는 근거 기반 진료
법률	판례나 법률 텍스트를 검색하여 법적 의견 제시	정확한 법적 해석 제공
고객 서비스	제품 매뉴얼, FAQ 데이터베이스를 기반으로 고객 질문에 답변	고객 만족도와 문제 해결 속도 향상
금융 분석	실시간 시장 데이터를 활용한 투자 전략 제안	의사결정 지원 및 위험 관리

RIG와 RAG 비교​

구분	RAG	RIG
개념	외부 데이터를 미리 검색하여 프롬프트에 추가 후 응답 생성	응답 생성 도중 필요한 데이터를 실시간으로 검색하고 통합
작동 방식	검색 → 프롬프트 보강 → 응답 생성	질의 분석 → 실시간 검색 → 응답 생성
장점	대규모 데이터 활용 가능, 사전 준비된 정보로 효율적 처리	최신 데이터 반영, 실시간 정보로 동적이고 정확한 응답 제공
단점	오래된 데이터 사용 가능성, 프롬프트 길이 증가	쿼리 작성 및 추가 학습 필요, 처리 속도 저하 가능
적용 분야	일반 Q&A 시스템, 대규모 문서 기반 분석	실시간 정보가 중요한 대화형 AI, 복잡한 문제 해결

RIG 적용시 주요 고려사항​

• 외부 데이터베이스 품질 관리: 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 확보하고 정기적으로 갱신
• 보안 및 프라이버시: 민감한 정보가 외부로 노출되지 않도록 암호화 및 접근 제어 시스템 적용
• 처리 속도 최적화: 실시간 검색 과정에서 발생할 수 있는 지연 문제를 해결하기 위한 최적화, 캐싱

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