속성 기반 접근 제어(ABAC)란? AI 권한을 조건으로 나누는 방법
속성 기반 접근 제어는 사용자·자원·행동·환경의 속성을 정책과 비교해 접근을 결정하는 인가 방식입니다. RBAC와의 차이부터 AI 에이전트·RAG 적용법과 주의점을 쉽게 설명합니다.
텐서 코어(Tensor Core)란? AI 행렬 계산을 빠르게 하는 GPU 연산 장치
텐서 코어는 NVIDIA GPU 안에서 행렬 곱셈과 누적 연산을 빠르게 처리하도록 설계된 전용 연산 장치입니다. CUDA 코어·텐서·TF32·혼합 정밀도와 차이, 성능과 정확도 주의점을 쉽게 설명합니다.
단어 오류율(WER)이란? 음성 AI의 받아쓰기 정확도를 재는 방법
단어 오류율은 음성 AI의 받아쓰기 결과를 사람이 만든 정답 전사와 비교해 대체·삽입·삭제 오류가 얼마나 생겼는지 나타내는 지표입니다. 계산법, CER·정확도와 차이, 실무 평가 주의점을 쉽게 설명합니다.
드롭아웃(Dropout)이란? AI 신경망의 과적합을 줄이는 학습 방법
드롭아웃은 신경망을 학습할 때 일부 유닛의 출력을 무작위로 0으로 만들어 특정 연결에 지나치게 의존하지 않도록 돕는 정규화 방법입니다. 작동 원리, 학습과 추론의 차이, 과적합·조기 종료·배치 정규화와 차이를 설명합니다.
KV 캐시(Key-Value Cache)란? LLM이 앞선 토큰 계산을 다시 쓰는 방법
KV 캐시는 LLM이 앞서 처리한 토큰의 어텐션 Key와 Value를 저장해 다음 토큰 생성 때 다시 쓰는 추론용 메모리입니다. 생성 속도와 메모리의 관계, 프롬프트 캐싱·시맨틱 캐시와 차이를 쉽게 설명합니다.
객체 추적(Object Tracking)이란? AI가 영상 속 같은 대상을 따라가는 방법
객체 추적은 영상의 여러 프레임에서 같은 대상을 이어 찾아 위치와 이동 경로를 기록하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 객체 탐지·이미지 분할·재식별과 차이, 추적 ID와 가림 현상 주의점을 쉽게 설명합니다.
이벤트 기반 아키텍처(Event-Driven Architecture)란? AI 자동화가 사건에 반응하는 구조
이벤트 기반 아키텍처는 파일 업로드나 AI 작업 완료 같은 사건이 생기면 필요한 서비스가 비동기로 반응하는 설계 방식입니다. 생산자·채널·소비자 구조, 웹훅·메시지 큐·워크플로와 차이, 중복 처리와 보안 주의점을 쉽게 설명합니다.
데이터 품질(Data Quality)이란? AI 결과를 좌우하는 데이터의 기준
데이터 품질은 데이터가 정한 AI 목적에 맞고 믿을 만한지를 나타내는 기준입니다. 정확성·완전성·일관성·최신성 점검, 데이터 정제·드리프트와 차이, 실무 확인 순서를 쉽게 설명합니다.
생성적 적대 신경망(GAN)이란? 생성자와 판별자가 경쟁하는 AI 모델
생성적 적대 신경망은 데이터를 만드는 생성자와 진짜·가짜를 구분하는 판별자를 경쟁시키며 학습하는 생성 모델입니다. 쉬운 예시, 확산 모델·적대적 예제와 차이, 활용법과 모드 붕괴 주의점을 설명합니다.
시계열 예측(Time Series Forecasting)이란? 과거 데이터로 미래 값을 내다보는 방법
시계열 예측은 시간 순서대로 쌓인 과거 데이터를 분석해 앞으로의 값을 추정하는 작업입니다. 판매량 예시와 회귀·이상 탐지·자기회귀 모델의 차이, 예측 기간과 데이터 누수 주의점을 쉽게 설명합니다.
