특성 중요도(Feature Importance)란? AI가 어떤 정보를 많이 봤는지 이해하는 방법
특성 중요도는 AI 모델이 예측할 때 어떤 입력 정보가 얼마나 영향을 주었는지 살펴보는 방법입니다. 전체 모델 기준과 한 건의 예측 기준 차이, SHAP과의 관계, 해석할 때의 주의점을 쉽게 정리합니다.
AI 인용(Citation)이란? 답변의 근거 위치를 알려 주는 표식
AI 인용은 생성형 AI 답변의 어느 문장이 어떤 웹페이지나 문서를 근거로 했는지 연결해 주는 표식입니다. 출처 링크, 그라운딩, RAG와의 차이와 답변을 안전하게 검토하는 방법을 초보자 눈높이로 정리합니다.
제로 트러스트(Zero Trust)란? AI 도구 접근을 매번 확인하는 보안 원칙
제로 트러스트는 사내망이나 로그인 상태라는 이유만으로 신뢰하지 않고, AI 도구와 데이터에 접근할 때마다 신원·권한·상황을 확인하는 보안 원칙입니다. AI 에이전트와 자동화에 왜 필요한지, 최소 권한·다중 인증·가드레일과의 차이를 쉽게 정리합니다.
데이터 드리프트(Data Drift)란? AI 입력값이 달라졌다는 신호
데이터 드리프트는 AI가 실제 서비스에서 받는 입력 데이터의 분포가 학습 때와 달라지는 현상입니다. 모델 드리프트·예측 드리프트·데이터 품질 문제와의 차이, 점검 순서와 주의점을 쉽게 정리합니다.
지식 그래프(Knowledge Graph)란? AI가 정보의 관계를 이해하게 하는 지도
지식 그래프는 사람·상품·문서·개념 같은 정보와 그 관계를 노드와 연결선으로 정리한 구조입니다. RAG, 벡터 검색, 그래프 데이터베이스와의 차이까지 초보자 기준으로 설명합니다.
데이터 분류(Data Classification)란? AI에 넣기 전 자료의 민감도를 나누는 방법
데이터 분류는 문서와 데이터가 얼마나 민감한지 정하고, 그 등급에 맞춰 저장·공유·AI 입력 규칙을 정하는 작업입니다. PII, 데이터 최소화, 민감도 레이블과의 차이와 AI 업무에서 바로 쓰는 예시를 정리합니다.
카나리 배포(Canary Deployment)란? AI 기능을 일부 사용자에게 먼저 공개하는 방법
카나리 배포는 새 AI 기능을 전체에 한꺼번에 공개하지 않고 일부 사용자나 트래픽에 먼저 적용해 확인하는 배포 방식입니다. 롤링 배포와 블루-그린 배포의 차이, AI 서비스에서 볼 지표와 중단 기준을 쉽게 정리합니다.
모델 캘리브레이션(Model Calibration)이란? AI의 확신 점수를 믿을 수 있게 만드는 방법
모델 캘리브레이션은 AI가 말하는 확률이나 확신 점수가 실제 결과와 얼마나 잘 맞는지 확인하고 조정하는 과정입니다. 80%라는 숫자가 무엇을 뜻하는지, 정확도·분류 임계값과의 차이, 실무에서 주의할 점을 쉽게 설명합니다.
프롬프트 버전 관리(Prompt Versioning)란? AI 지시문 변경을 안전하게 기록하는 방법
프롬프트 버전 관리는 AI에 보내는 지시문과 모델 설정의 변경 이력을 남기고, 검증한 버전을 골라 서비스에 적용하는 방식입니다. 프롬프트 템플릿과의 차이, 쉬운 예시, 실제 운영 시 주의점을 정리합니다.
AI 에이전트 하네스란? 코딩 에이전트를 안정적으로 움직이는 운영 구조
AI 에이전트 하네스의 뜻과 모델·오케스트레이션·샌드박스의 차이, 도구·권한·검증·복구로 구성되는 운영 구조를 쉽게 설명합니다.
