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IOU(Intersection over Union)

개요IOU(Intersection over Union)는 컴퓨터 비전 분야에서 객체 탐지(Object Detection) 및 이미지 분할(Segmentation) 모델의 성능을 정량적으로 평가하는 대표적인 지표입니다. 예측한 영역과 실제 정답(ground truth) 영역이 얼마나 잘 겹치는지를 수치로 나타내며, 0에서 1 사이의 값을 가집니다. 이 지표는 딥러닝 기반의 객체 인식, 자율주행, 의료영상 분석 등 다양한 응용 분야에서 정밀도를 판단하는 기본 기준으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의IOU는 다음과 같이 계산됩니다:IOU = (예측 영역 ∩ 실제 영역) / (예측 영역 ∪ 실제 영역)교집합(∩): 예측한 박스와 실제 박스가 겹치는 부분의 면적합집합(∪): 예측한 박스와 실제 박스를 합친 전체 면..

인공지능 모델 활용별 대표적 성능 지표

개요인공지능(AI) 모델의 성능을 정확히 측정하고 해석하는 것은 모델의 실용성, 정확성, 신뢰성을 확보하기 위한 핵심 절차입니다. 그러나 모델의 목적(분류, 회귀, 생성 등)에 따라 사용해야 할 성능 지표는 서로 다르며, 하나의 숫자만으로 AI 성능을 단정할 수 없습니다. 따라서 다양한 활용 목적별로 적절한 지표를 이해하고 활용하는 것이 매우 중요합니다.1. 분류(Classification) 모델 지표 지표 설명 보완 관계 정확도(Accuracy)전체 중 맞게 예측한 비율불균형 데이터에선 왜곡 위험정밀도(Precision)양성 예측 중 실제 양성 비율FP 감소 중시할 때 사용재현율(Recall)실제 양성 중 맞게 예측한 비율FN 감소가 중요할 때 유리F1-score정밀도와 재현율의 조화 평균불균형 문..

인공지능 학습용 데이터 품질관리 체계

개요인공지능(AI)의 성능과 신뢰성은 학습용 데이터의 품질에 결정적으로 의존합니다. 이에 따라, AI 개발에 활용되는 데이터의 정확성, 다양성, 적시성, 일관성을 체계적으로 확보하고 검증하기 위한 데이터 품질관리 체계가 필수적으로 요구되고 있습니다. 특히 국가적 차원에서는 AI 학습용 데이터 구축사업의 품질 기준을 정립하고, 민간에서는 데이터 거버넌스를 통해 AI 모델의 안전성과 윤리성 확보를 지원하고 있습니다.1. 개념 및 정의AI 학습용 데이터 품질관리 체계란 AI 모델 학습에 사용되는 데이터셋의 전체 생애주기에서 품질을 확보·관리하기 위한 정책, 프로세스, 도구, 평가 기준 등의 총체적 시스템을 의미합니다. 이는 단순한 데이터 정제 작업을 넘어서, 데이터 확보 → 전처리 → 검수 → 평가 → 모니터..

필터 버블(Filter Bubble)

개요필터 버블(Filter Bubble)은 검색 엔진, 소셜 미디어, 뉴스 피드 등 온라인 플랫폼이 사용자의 취향과 행동 데이터를 바탕으로 맞춤형 콘텐츠만 제공하면서, 다양한 정보와 관점을 차단하는 현상을 의미합니다. 이 용어는 인터넷 활동의 개인화(personalization)가 오히려 사용자를 고립시키고 정보 편향을 강화할 수 있다는 우려에서 등장했으며, 2011년 엘리 파리저(Eli Pariser)의 저서 《The Filter Bubble》을 통해 널리 알려졌습니다.1. 개념 및 정의필터 버블은 다음과 같은 구조로 형성됩니다:사용자의 클릭, 검색, 좋아요 등 온라인 활동 수집알고리즘이 사용자의 선호를 학습해 맞춤형 콘텐츠 추천반대 견해, 새로운 주제 등 비선호 콘텐츠는 점차 배제이러한 순환은 정보 ..

유니버설 디자인(Universal Design)의 7가지 원칙

개요유니버설 디자인(Universal Design)은 장애 여부, 연령, 성별, 문화, 언어와 관계없이 가능한 한 모든 사람이 접근하고 사용할 수 있도록 제품, 환경, 시스템을 설계하는 접근 방식입니다. '모두를 위한 디자인(Design for All)'으로도 불리며, 단순한 편의성을 넘어서 형평성과 접근성을 기반으로 한 보편적 사용성을 지향합니다. 이 개념은 1997년 미국 노스캐롤라이나 주립대학의 로널드 메이스(Ronald Mace) 교수에 의해 체계화되었으며, 7가지 원칙을 중심으로 다양한 분야에서 적용되고 있습니다.1. 공평한 사용(Equitable Use)누구나 동등하게 사용할 수 있는 디자인이어야 한다.장애인과 비장애인이 동일한 방식으로 접근할 수 있도록 설계낙인 효과나 차별 요소 없이 포용성..

프로세스 마이닝(Process Mining)

개요프로세스 마이닝(Process Mining)은 정보 시스템에서 생성된 이벤트 로그(event log)를 분석하여 조직의 실제 업무 프로세스를 시각화하고, 병목, 반복, 비효율을 진단·개선하는 분석 기법입니다. 이는 전통적인 인터뷰 기반의 업무 분석을 뛰어넘어, 데이터 기반으로 프로세스의 'As-Is' 상태를 그대로 재현할 수 있는 디지털 전환(DX)의 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의프로세스 마이닝은 **비즈니스 프로세스 관리(BPM)**와 데이터 과학의 융합 영역으로, 다음 세 가지 분석 유형으로 구성됩니다:프로세스 디스커버리(Process Discovery): 이벤트 로그를 기반으로 실제 프로세스 모델 자동 생성컨포먼스 체크(Conformance Checking): 실제 수행된 프..

증강 분석(Augmented Analytics)

개요증강 분석(Augmented Analytics)은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술을 활용하여 데이터 준비, 분석, 인사이트 도출, 시각화를 자동화하는 차세대 데이터 분석 방식입니다. 전통적인 분석이 분석가의 수작업에 의존한 반면, 증강 분석은 자동화와 지능화를 통해 비전문가도 고급 분석이 가능하게 만드는 기술로, 데이터 민주화를 가속화하고 있습니다.1. 개념 및 정의증강 분석은 Gartner가 2017년 처음 제시한 개념으로, 다음의 세 가지 핵심 기능으로 정의됩니다:증강 데이터 준비(Augmented Data Preparation)자동화된 데이터 분석 및 통계 모델링NLQ(자연어 질의)를 통한 데이터 탐색과 설명 가능 분석이를 통해 조직 내 누구나 AI의 도움을 받아 데이터 기반 의사결정을 ..

엔클레이브(Enclave)

개요엔클레이브(Enclave)는 CPU 내부에 구성된 격리된 메모리 공간에서 실행되는 보안 영역으로, 외부의 접근을 철저히 차단하여 민감한 코드 및 데이터를 안전하게 보호할 수 있도록 설계된 하드웨어 기반 신뢰 실행 환경(Trusted Execution Environment, TEE) 기술입니다. 특히 클라우드 환경에서 데이터 보안 위협이 증가함에 따라, 암호 키 저장, 보안 분석, 프라이버시 연산 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의엔클레이브는 일반 운영체제나 관리자(root) 권한을 가진 공격자조차도 접근할 수 없는 하드웨어 수준의 격리 환경을 의미합니다. 대표적으로 Intel SGX(Software Guard Extensions), AMD SEV(Secure Encr..

다자간 컴퓨팅(Secure Multi-Party Computation, SMPC)

개요다자간 컴퓨팅(Secure Multi-Party Computation, SMPC)은 서로 신뢰하지 않는 여러 참여자가 자신의 데이터를 공개하지 않고도 협력하여 연산 결과를 정확하게 도출할 수 있게 하는 암호화 기반의 계산 기술입니다. 의료, 금융, 정부 기관 등 민감한 데이터를 보유한 여러 기관이 데이터를 공유하지 않으면서도 분석 협력을 가능케 하여, 프라이버시 보존형 데이터 분석의 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의SMPC는 1980년대 Yao의 Millionaire Problem에서 시작된 기술로, 핵심 개념은 다음과 같습니다:"N명의 참여자가 각자의 비밀 입력을 가지고 있을 때, 그 입력을 공개하지 않고도 특정 계산의 결과를 정확하게 도출한다."이 기술은 비밀 분산(secret s..

연합학습(Federated Learning)

개요연합학습(Federated Learning)은 개별 데이터 소유자가 원본 데이터를 공유하지 않고도 인공지능(AI) 모델을 공동 학습할 수 있도록 하는 분산형 머신러닝 기술입니다. 중앙 서버에 데이터를 업로드하지 않고 로컬 장치에서 모델을 학습한 후, 학습된 파라미터만을 서버로 전송하여 집계하는 방식으로, 개인정보 보호와 데이터 보안이 중요한 분야에서 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의연합학습은 2016년 Google이 모바일 단말기에서의 AI 학습 문제를 해결하기 위해 처음 제안한 개념으로, 기본 원리는 다음과 같습니다:중앙 서버가 초기 모델을 각 클라이언트(기기, 기관 등)에 배포각 클라이언트는 로컬 데이터로 모델을 학습학습된 파라미터(모델 가중치)를 중앙 서버에 전송서버는 이를 집계하여 새로운 ..

차분 프라이버시(Differential Privacy)

개요차분 프라이버시(Differential Privacy)는 개인 데이터를 포함한 데이터셋에 대한 분석 결과에서, 특정 개인의 포함 여부가 결과에 거의 영향을 주지 않도록 수학적으로 보장하는 프라이버시 보호 기법입니다. 구글, 애플, 마이크로소프트 등 글로벌 기업뿐만 아니라 통계청과 같은 공공기관에서도 활용되는 현대 데이터 거버넌스의 핵심 기술로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의차분 프라이버시는 2006년 Cynthia Dwork 등의 연구진이 제안한 이론으로, 다음 조건을 만족하는 시스템을 말합니다:"두 데이터셋 D와 D'가 단 하나의 레코드만 차이 날 경우, 어떤 분석 쿼리의 결과 분포가 거의 동일하다면 해당 시스템은 ε-차분 프라이버시를 만족한다."이 말은, 어떤 개인이 포함되거나 빠졌더라도 분..

프라이버시 보존 데이터 분석 기술

개요프라이버시 보존 데이터 분석(Privacy-Preserving Data Analysis, PPDA)은 개인정보를 유출하지 않으면서 데이터 분석을 가능하게 하는 기술 집합입니다. 이는 개인정보 보호 법령(예: GDPR, 개인정보보호법 등)과 데이터 활용 수요 간의 균형을 맞추기 위한 핵심 기술로, 데이터를 안전하게 분석, 공유, 학습하기 위한 알고리즘 및 시스템 아키텍처로 구성됩니다.1. 개념 및 정의프라이버시 보존 데이터 분석은 민감한 정보(예: 의료, 금융, 위치 정보 등)를 포함한 데이터에 대해 개인 식별을 방지하거나 정보 노출을 최소화한 상태에서 분석 가능한 형태로 처리하는 기술을 의미합니다. 주요 기술적 접근 방식에는 암호학 기반 기술, 통계적 기법, 분산 처리 기술이 포함됩니다.2. 특징 특..

PEC 기술 (PEC: Photoelectrochemical Cell)

개요PEC(Photoelectrochemical Cell) 기술은 태양광 에너지를 직접 활용하여 물을 분해하고 수소를 생산하는 친환경 수소 생산 기술입니다. 태양전지와 전기화학 기술이 융합된 형태로, 별도의 전기 없이도 빛 에너지만으로 물(H₂O)을 수소(H₂)와 산소(O₂)로 분해할 수 있어, 탄소중립 시대의 핵심 에너지 기술 중 하나로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의PEC는 태양빛이 특정 광전극(Photoelectrode)에 조사되면 전자-정공 쌍이 생성되고, 이 전하가 물 분해 반응을 유도하는 시스템입니다. 기존 수소 생산 방식인 전기분해 대비 직접 광에너지를 사용함으로써 공정 단순화, 에너지 효율 증대, 온실가스 저감이 가능합니다.PEC 시스템은 일반적으로 **광양극(photoanode), ..

OCL (Object Constraint Language)

개요OCL(Object Constraint Language)은 UML(Unified Modeling Language)의 확장 언어로, 모델 요소에 대한 정형화된 제약 조건을 명시하기 위해 사용되는 선언형 모델링 언어입니다. 자연어보다 명확하며, 프로그래밍 언어보다 단순한 문법을 갖춘 OCL은 클래스 다이어그램의 속성, 연관관계, 불변식, 선행 조건, 후행 조건 등을 정확하게 정의할 수 있도록 지원합니다.1. 개념 및 정의OCL은 UML 모델의 요소(예: 클래스, 속성, 연관 등)에 대한 명세적 제약 조건을 선언적으로 기술하는 데 사용되는 언어입니다. 수학적 논리(1차 논리)를 기반으로 하며, 실행이 아닌 명세 목적에 최적화되어 있습니다.예: context Person inv: self.age >= 0 →..

OMG 4계층 아키텍처

개요OMG(Object Management Group) 4계층 아키텍처는 모델 중심(Model-Driven)의 소프트웨어 및 시스템 개발을 위한 표준적인 구조로, 모델링 언어의 정의부터 실제 인스턴스 데이터에 이르기까지 4단계로 추상화된 계층을 제공합니다. 이 구조는 MDA(Model-Driven Architecture) 및 **UML(Unified Modeling Language)**의 이론적 기반으로 사용되며, 소프트웨어 설계의 일관성과 재사용성, 자동화된 도구 연계를 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의OMG 4계층 구조는 모델, 메타모델, 메타-메타모델을 포함하는 계층적 메타모델링 프레임워크입니다. 각 계층은 아래와 같이 구분됩니다:M0 (Data layer): 실제 인스턴스 데이터 (예: 실행 중..

Goedel’s Incompleteness Theorems

개요괴델의 불완전성 정리(Goedel’s Incompleteness Theorems)는 오스트리아 수학자 쿠르트 괴델(Kurt Goedel) 이 1931년에 발표한 논문에서 제시된 이론으로, 형식화된 수학 체계는 완전하지도 않고 자기 일관성도 증명할 수 없다는 것을 보여줍니다. 이 정리는 현대 수학, 컴퓨터 과학, 철학에 지대한 영향을 끼친 20세기 수리논리학의 혁명적 성과로 평가받습니다.1. 개념 및 정의괴델의 불완전성 정리는 두 개의 핵심 정리로 구성됩니다:제1 불완전성 정리 (First Incompleteness Theorem):임의의 일관된 공리적 체계(예: 페아노 산술) 내에서는, 그 체계 내에서 참이지만 증명할 수 없는 명제가 반드시 존재한다.제2 불완전성 정리 (Second Incomplet..