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개요Digital Governance OS는 조직의 기술, 데이터, AI, 보안, 정책 등의 디지털 자산과 의사결정 과정을 투명하고 통합적으로 관리하기 위한 운영체계(Operating System) 개념이다. 빠르게 변화하는 디지털 환경 속에서 분산된 시스템과 역할을 구조화하고, 거버넌스를 ‘실행 가능한 정책과 시스템 구성’으로 전환함으로써 민첩하면서도 책임 있는 디지털 조직 운영을 가능케 한다.1. 개념 및 정의Digital Governance OS는 디지털 조직 내 다양한 자산, 규칙, 책임, 워크플로우를 소프트웨어적 운영체계로 모델링하여, 지속 가능한 거버넌스 환경을 제공하는 시스템이다.목적: 혼란 없이 디지털 전략을 실행 가능한 정책 체계로 전환기반 요소: GitOps, Policy-as-Code..

개요Sovereign AI는 특정 국가, 공동체 또는 기관이 자율적으로 통제, 운영, 학습 가능한 인공지능 시스템을 구축하여 디지털 주권을 강화하려는 개념이다. 글로벌 빅테크에 의존하지 않고, 자체 데이터와 인프라, 정책을 기반으로 한 독립형 AI 개발을 지향한다. 국가 안보, 개인정보 보호, 산업 경쟁력 확보 측면에서 주요 전략 기술로 떠오르고 있다.1. 개념 및 정의Sovereign AI는 ‘주권적 인공지능’으로, AI 시스템의 개발·운영·거버넌스에 있어 외부 개입 없이 자국 또는 자단체의 독립성과 통제를 유지하는 인공지능 프레임워크를 의미한다.목적: AI 거버넌스 주체의 독립성 확보 및 디지털 자율권 구현필요성: 글로벌 플랫폼 기업에 의존할 경우 정보 주권, 경제 주권 침해 가능성 발생주요 특징: ..

개요ModelOps(Model + Operations)는 AI 및 머신러닝(ML) 모델의 운영과 배포를 최적화하는 접근 방식입니다. 이는 모델 개발에서 배포, 모니터링, 유지보수까지의 라이프사이클을 자동화하여 AI 모델의 성능과 신뢰성을 지속적으로 유지하는 것을 목표로 합니다. 본 글에서는 ModelOps의 개념, 핵심 원칙, 주요 도구, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. ModelOps란 무엇인가?ModelOps는 머신러닝 및 AI 모델을 운영 환경에서 효과적으로 관리하기 위한 프로세스를 의미합니다. DevOps, MLOps와 유사하게 모델의 지속적 통합 및 배포(CI/CD), 성능 모니터링, 규제 준수를 포함한 모델 운영 자동화를 지원합니다.1.1 기존 AI/ML 운영 방식과 ..

개요AI 윤리(AI Ethics)는 인공지능 기술이 인간 사회에 미치는 영향을 고려하여 공정하고 책임감 있는 AI 개발과 활용을 보장하기 위한 원칙과 가이드라인을 의미합니다. AI가 점점 더 인간의 삶과 의사결정에 영향을 미치는 만큼, AI의 투명성, 공정성, 신뢰성, 개인정보 보호, 책임성 등의 윤리적 기준을 마련하는 것이 필수적입니다.1. AI 윤리란?AI 윤리는 인공지능 시스템이 사회적, 법적, 도덕적 원칙을 준수하며 인간의 이익을 보호하는 방향으로 개발되고 운영되도록 하는 개념입니다. 이는 알고리즘 편향, 개인정보 보호, AI 책임성 등의 이슈를 다룹니다.1.1 AI 윤리의 필요성AI의 자율성과 인간 통제권 문제 해결AI의 편향(Bias) 제거 및 공정성 확보개인정보 보호 및 보안 강화AI 의사결..