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개요TRADES는 딥러닝 모델의 일반화 성능과 적대적 견고성(robustness) 사이의 균형을 수학적으로 정립하고 이를 기반으로 훈련 전략을 구성한 방어 알고리즘입니다. 기존 Adversarial Training이 모델 정확도를 희생하며 견고성을 추구했던 반면, TRADES는 이 둘 사이의 트레이드오프를 명시적으로 고려하여 효과적인 방어를 구현합니다.1. 개념 및 정의TRADES(TRadeoff-inspired Adversarial DEfense via Surrogate-loss)는 정규화된 손실 함수를 통해 모델이 clean data(정상 입력)와 adversarial data(적대 입력) 모두에 대해 견고하게 작동하도록 학습시키는 방법입니다.목적: 모델의 일반화 능력과 적대 견고성 간의 균형 유지핵..

개요PGD(Projected Gradient Descent)는 딥러닝 모델에 대한 적대적 공격 기법 중 가장 강력하고 일반적인 방법으로, 반복적인 그래디언트 업데이트와 투영 과정을 통해 최적의 적대적 예제를 생성합니다. 본 글에서는 PGD의 이론적 원리와 수식, 주요 특징, 구현 방법, 실제 적용 사례 및 방어 전략 등을 포괄적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의PGD는 입력 공간에서 손실 함수를 최대화하는 방향으로 여러 번 그래디언트를 계산하고, 그 결과를 원래 입력 범위로 투영하여 적대적 예제를 생성하는 공격 방식입니다. FGSM의 확장된 반복형으로도 간주됩니다.목적: 모델의 예측 취약성을 극대화하기 위한 고강도 테스트필요성: 실제 환경에서 AI 시스템의 보안성과 견고성 검증기반 원리: 경사하강법을 반..

개요FGSM(Fast Gradient Sign Method)은 적대적 예제를 생성하는 대표적인 공격 알고리즘으로, 딥러닝 모델의 입력에 미세한 노이즈를 추가해 잘못된 예측을 유도합니다. 이 글에서는 FGSM의 개념과 작동 원리, 수학적 정의, 적용 사례, 그리고 이를 방어하는 방법 등을 포괄적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의FGSM은 입력 이미지에 작은 노이즈를 추가하여 딥러닝 모델이 잘못된 출력을 내도록 유도하는 적대적 공격 기법입니다. 이 노이즈는 손실 함수의 그래디언트를 활용하여 계산되며, 빠른 계산 속도와 단순한 구조가 특징입니다.목적: 딥러닝 모델의 취약점 식별 및 테스트기반 이론: 그래디언트 방향을 활용한 손실 함수 최대화주요 분야: 보안 테스트, 모델 검증, XAI 연구 등2. 특징 항목 ..

개요Adversarial Training은 악의적으로 조작된 입력(적대적 예제, Adversarial Example)에도 견딜 수 있도록 딥러닝 모델을 훈련시키는 보안 중심의 학습 기법입니다. 본 글에서는 Adversarial Training의 원리와 작동 방식, 적용 기술, 장단점, 실제 활용 사례를 다루며, 보안이 중요한 AI 환경에서 이 기술의 필요성과 효과성을 설명합니다.1. 개념 및 정의Adversarial Training은 학습 과정에 적대적 예제를 포함시켜 모델이 이러한 입력에도 강인한 예측 성능을 유지하도록 만드는 기술입니다. 이는 모델을 단순히 일반적인 데이터가 아니라, 공격받을 가능성이 있는 환경에서도 작동하도록 강화합니다.목적: 딥러닝 모델의 취약점을 줄이고 보안성을 높이기 위함필요성..

개요Integrated Gradients는 복잡한 딥러닝 모델의 예측 결과에 대한 신뢰할 수 있는 설명을 제공하는 기법입니다. 본 글에서는 이 기법의 개념, 수학적 기반, 주요 특징과 적용 사례를 중심으로 설명하며, XAI(Explainable AI)의 핵심 도구로서 Integrated Gradients가 왜 중요한지를 탐구합니다.1. 개념 및 정의Integrated Gradients는 입력의 각 피처가 모델의 출력에 미치는 영향을 정량적으로 계산하는 기법입니다. 기존의 그래디언트 기반 방법과 달리, 입력 값과 기준 값(baseline) 사이의 적분을 통해 더 안정적이고 해석 가능한 결과를 제공합니다.목적: 입력 피처의 중요도를 수치로 평가하여 모델의 판단 근거를 설명필요성: 딥러닝 모델의 블랙박스 문제..

개요SHAP(Shapley Additive Explanations)는 머신러닝 모델의 예측 결과에 대한 각 피처(feature)의 기여도를 정량적으로 설명해주는 XAI(설명 가능한 AI) 기법입니다. 게임 이론의 샤플리 값(Shapley Value)을 기반으로 하며, 모델의 복잡도와 관계없이 일관된 특성 중요도 평가를 가능하게 하여, 실무에서 모델 신뢰성 검증 및 규제 대응 수단으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의모델 예측 결과에 대해 각 피처가 기여한 정도를 정량적으로 계산하는 기법Shapley Value + Additive Model목적모델의 의사결정 과정을 설명 가능하게 함규제 대응 및 실무 신뢰성 확보적용 모델트리, 선형, 딥러닝 등 대부분의 모델모델-불가지론(모델-비의존적..

개요AI의 결정은 때로 **“왜 이 결정을 내렸는가?”**보다 **“어떻게 했으면 결과가 달라졌는가?”**에 대한 질문으로 귀결됩니다. 이러한 사용자 중심의 설명 요구를 충족시키는 것이 바로 **Counterfactual Explanation(반사실 설명)**입니다. 특히 고신뢰 의사결정이 필요한 금융, 의료, 법률 등에서는 Counterfactual Explainer를 통해 AI의 판단을 투명하게 이해하고, 사용자 피드백 기반 개선까지 이어지는 **설명 가능한 AI(XAI)**의 핵심 도구로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Counterfactual Explainer는 현재 입력값(input)이 아닌, 결과(label)를 변화시키는 가장 최소한의 입력 변경을 제시하여 모델의 결정 경계를 설명하는 기..

개요의사결정 인텔리전스(Decision Intelligence)는 데이터, 분석, AI를 통합하여 조직의 의사결정 과정을 체계적으로 개선하는 프레임워크이다. 기존의 직관 중심 결정 방식에서 벗어나, 데이터를 기반으로 더 정확하고 빠르게 판단할 수 있는 역량을 제공한다. 오늘날 디지털 전환과 AI 도입이 가속화됨에 따라, 의사결정 인텔리전스는 전략적 비즈니스 경쟁력의 핵심으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Decision Intelligence는 머신러닝, 시뮬레이션, 최적화 등의 기술을 기반으로 다양한 의사결정 시나리오를 정량적으로 분석하고, 그 결과를 토대로 인간이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 지능형 프레임워크이다.목적: 복잡한 의사결정 과정을 구조화하고 성과 중심으로 전환필요성: 데이터..

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 ..

개요AI TRiSM(AI Trust, Risk and Security Management)은 인공지능(AI) 시스템의 신뢰성, 투명성, 보안성을 확보하기 위한 프레임워크이자 전략입니다. 이는 AI 기술의 대중화와 함께 발생하는 윤리적 문제, 의사결정 책임, 데이터 편향, 보안 위협 등의 리스크를 체계적으로 관리하고, 규제에 대응하며, 사용자와 조직의 신뢰를 확보하기 위한 기술적·운영적 접근을 포함합니다. Gartner는 2025 전략 기술 트렌드 중 하나로 AI TRiSM을 선정하며, AI의 지속가능성과 비즈니스 실효성을 위한 핵심 요소로 강조했습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의AI 시스템의 신뢰 확보를 위한 투명성, 보안, 규제 준수, 리스크 통제를 포괄하는 관리 전략구성 요소신뢰성(Trust..

개요Explainable AI(XAI, 설명 가능한 인공지능)는 AI 모델이 내린 결정의 이유를 사람에게 이해할 수 있도록 설명하는 기술입니다. 최근 AI의 활용이 확대됨에 따라, AI의 신뢰성과 투명성을 확보하는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. XAI는 의료, 금융, 법률, 자율주행 등 다양한 분야에서 AI 의사결정의 해석 가능성을 높이고, 윤리적 문제를 해결하는 데 기여합니다.1. Explainable AI(XAI)란?XAI는 AI 시스템이 작동하는 방식과 모델이 내린 결정을 사람이 이해할 수 있도록 설명하는 기술입니다. 이를 통해 AI의 신뢰성을 향상시키고, AI 모델이 오작동할 경우 원인을 파악하는 데 도움을 줍니다.1.1 XAI의 주요 원칙해석 가능성(Interpretability): 모..