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개요AI Supply Chain Security는 데이터, 모델, 코드, 인프라 등 AI 시스템을 구성하는 전체 공급망에서 발생할 수 있는 보안 위협을 식별하고 보호하는 전략이다. 기존 소프트웨어 공급망 보안(SBOM) 개념이 AI로 확장되면서, 학습 데이터 오염(Data Poisoning), 모델 변조(Model Tampering), 악성 코드 삽입 등의 위험이 증가하고 있다. 이에 따라 AI BOM, Secure MLOps, Zero Trust 기반 접근이 핵심 보안 전략으로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의AI Supply Chain Security는 AI 시스템의 개발, 배포, 운영 전 과정에서 데이터·모델·코드의 무결성과 신뢰성을 보장하기 위한 보안 체계이다.2. 특징구분설명비교/차별점전체 라이..

개요LLM Fine-Tuning은 사전 학습된 대규모 언어모델(LLM)을 특정 도메인이나 목적에 맞게 추가 학습시켜 성능을 향상시키는 기술이다. 기본 모델은 범용적인 지식을 갖고 있지만, 실제 서비스에서는 특정 산업(금융, 의료, 법률 등)에 맞는 정밀한 응답이 요구되므로 Fine-Tuning이 필수적으로 활용된다. 최근에는 비용과 효율을 고려한 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 방식이 주목받고 있다.1. 개념 및 정의LLM Fine-Tuning은 사전 학습된 언어모델을 특정 데이터셋으로 추가 학습시켜, 원하는 작업이나 도메인에 최적화하는 과정이다.2. 특징구분설명비교/차별점도메인 특화특정 분야 최적화범용 모델 대비 정확도 향상성능 개선응답 품질 향상프롬프트만 활용 대비..

개요AI for Science는 인공지능(AI)을 활용하여 물리학, 화학, 생명과학, 기후과학 등 다양한 과학 분야의 연구를 혁신적으로 가속화하는 접근 방식이다. 대규모 데이터 분석, 시뮬레이션, 패턴 발견, 신약 개발 등 기존 연구 방식으로는 수십 년이 걸릴 문제를 단축할 수 있으며, 최근 AlphaFold, Materials Discovery AI 등 사례를 통해 그 효과가 입증되고 있다.1. 개념 및 정의AI for Science는 과학적 문제 해결을 위해 머신러닝, 딥러닝, 시뮬레이션 AI 등을 활용하여 새로운 지식 발견과 연구 효율을 극대화하는 기술 및 방법론이다.2. 특징구분설명비교/차별점데이터 기반 연구대규모 데이터 분석실험 중심 연구 대비 속도 향상예측 능력미래 결과 예측단순 분석 대비 활..