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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 Evaluation은 대규모 언어모델(LLM)의 성능, 정확성, 안정성, 안전성 등을 체계적으로 측정하고 검증하는 방법론이다. 생성형 AI가 다양한 산업에 적용되면서 단순 정확도 평가를 넘어, 환각(Hallucination), 편향(Bias), 안전성(Safety), 사용자 경험(UX)까지 포함한 다차원 평가가 중요해지고 있다. 최근에는 자동화 평가와 인간 평가를 결합한 하이브리드 방식이 표준으로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의LLM Evaluation은 언어모델이 생성한 결과의 품질과 신뢰성을 다양한 지표와 테스트를 통해 정량적·정성적으로 평가하는 체계이다.2. 특징구분설명비교/차별점다차원 평가정확도, 안전성, 편향 포함단일 지표 대비 종합적자동+수동 결합모델 기반 + 인간 평가자동 평가 ..

개요AI 환각(Hallucination)은 인공지능 모델이 실제 사실과 다른 정보나 존재하지 않는 내용을 그럴듯하게 생성하는 현상을 의미한다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI의 발전과 함께 중요한 이슈로 부각되고 있으며, 신뢰성과 안전성 측면에서 핵심적인 연구 주제로 다뤄지고 있다. 기업과 공공기관에서 AI 도입이 확대됨에 따라 환각 문제는 실질적인 리스크로 인식되고 있다.1. 개념 및 정의AI 환각은 모델이 학습 데이터의 패턴을 기반으로 확률적으로 텍스트를 생성하는 과정에서 사실 검증 없이 잘못된 정보를 생성하는 현상이다. 이는 모델이 "이해"가 아닌 "확률적 생성"을 수행하기 때문에 발생한다.환각은 완전히 허구의 정보를 만들어내는 경우뿐 아니라, 실제 정보를 왜곡하거나 부분적으로 틀린 ..

개요Grammar 기반 생성은 대규모 언어모델(LLM)의 출력이 특정 형식 언어(Formal Language) 규칙을 따르도록 강제하는 제약 디코딩(Constrained Decoding) 기법이다. 단순한 프롬프트 지시를 넘어, 토큰 생성 단계에서 문맥 자유 문법(CFG), 정규식(Regex), PEG(Parser Expression Grammar) 등 형식 문법을 적용하여 출력 구조를 통제한다.최근 생성형 AI가 API 응답, 코드 생성, 데이터 추출, 에이전트 툴 호출 등 구조화된 출력을 요구하는 환경에 통합되면서 Grammar 기반 제어는 JSON-Constrained Decoding, Structured Output, Function Calling과 함께 핵심 기술로 부상하고 있다.1. 개념 및 ..

개요JSON-Constrained Decoding은 대규모 언어모델(LLM)이 자유 텍스트 대신 사전에 정의된 JSON 스키마 구조에 맞춰 출력을 생성하도록 강제하는 디코딩 기법이다. 기존 프롬프트 기반 JSON 출력은 형식 오류, 중괄호 누락, 타입 불일치 등의 문제가 빈번했으며, 이는 프로덕션 환경에서 파싱 오류와 시스템 장애로 이어질 수 있다.이에 따라 Structured Output, Function Calling, Grammar-based Decoding, Schema-aware Decoding 등 다양한 방식이 등장했으며, JSON-Constrained Decoding은 토큰 생성 단계에서 문법·스키마 제약을 적용하여 구조적 유효성을 보장하는 접근 방식이다.1. 개념 및 정의JSON-Const..

개요인공지능(AI)의 활용이 확대되면서, 윤리적 문제, 안전성, 보안, 책임성에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이에 따라 국제표준화기구(ISO)와 국제전기기술위원회(IEC)는 AI 위험 관리에 관한 국제 표준인 ISO/IEC 23894를 제정했습니다. 이 표준은 AI 시스템의 개발과 운영 전 주기에 걸쳐 위험을 체계적으로 관리하기 위한 가이드라인을 제공합니다.1. 개념 및 정의ISO/IEC 23894는 인공지능 시스템과 관련된 위험을 식별, 평가, 모니터링 및 완화하기 위한 프레임워크를 정의하는 국제 표준입니다.주요 목적은 AI 기술의 신뢰성 확보, 안전한 활용, 규제 준수 지원입니다.2. 특징특징기존 AI 개발ISO/IEC 23894 적용위험 관리부분적·비공식적표준화된 프로세스 적용적용 범위기술적 요소..

개요AI 기술의 급속한 확산은 사회, 경제, 윤리 전반에 걸쳐 긍정적 가능성과 동시에 심각한 위험을 내포합니다. 이에 따라 기술 도입 시점에서부터 AI의 사회적 책임과 위험성을 체계적으로 평가하는 “Responsible AI Impact Assessment(RAIIA)”의 중요성이 부각되고 있습니다. RAIIA는 알고리즘의 편향, 개인정보 침해, 투명성 부족, 사회적 불평등 등을 사전에 진단하고 개선 방안을 마련하기 위한 프레임워크로, AI 프로젝트 전 주기에 걸쳐 지속적으로 적용됩니다. 본 글에서는 RAIIA의 개념, 주요 구성요소, 적용 사례, 기술적 도구와 실행 전략 등을 심층적으로 다룹니다.1. 개념 및 정의Responsible AI Impact Assessment(RAIIA)는 인공지능 시스템이..

개요AI 학습용 데이터 품질관리 가이드 v2.0은 인공지능 학습에 사용되는 데이터의 정확성, 정합성, 다양성, 무결성, 최신성 등을 확보하기 위한 품질관리 기준과 절차를 체계화한 지침서입니다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 공동 발간하며, 특히 공공·민간 AI 데이터 구축 사업, 데이터 가공기관, 모델 개발자 등 전 주체를 위한 실무 기준으로 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의AI 학습용 데이터의 품질 확보를 위해 수집·가공·검수 전 과정에서 수행해야 하는 관리 절차와 평가 기준데이터 품질 7대 항목 정의목적학습데이터 오류를 최소화하고 알고리즘 성능 향상 지원AI 서비스 신뢰도 확보 기반적용 대상데이터 구축기관, 가공·검수 업체, AI 개발자 등공공 프로젝트 의무..

개요AI 윤리기준 실천 가이드는 인공지능 기술의 개발·활용 과정에서 사람 중심의 책임 있는 AI 구현을 위해 지켜야 할 윤리 원칙과 실천 방안을 제시하는 가이드라인입니다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 제정하였으며, 투명성, 책임성, 공정성, 안전성, 프라이버시 보호 등 주요 원칙을 기반으로 기술자, 정책입안자, 기업이 함께 적용할 수 있는 실천적 기준을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 AI 윤리인공지능이 인간의 권리, 가치, 사회 규범을 침해하지 않도록 운영하는 원칙과 행위 기준국제표준(UNESCO, OECD 등) 연계 기준 포함목적인공지능의 신뢰성 확보와 사회적 수용성 증진개발자·운영자·이용자 전 과정 고려적용 대상공공기관, 민간 기업, 연구기관, AI 개발자 ..

개요Model Cards는 AI 및 머신러닝 모델의 기능, 한계, 윤리적 고려사항, 사용 권장 시나리오 등을 정형화된 형식으로 문서화한 정보 카드다. Google AI의 연구진이 제안한 이 개념은 AI 모델의 신뢰성, 투명성, 공정성, 안전성 등을 확보하기 위한 표준적 접근 방식으로, 모델 배포 및 활용 과정에서 발생할 수 있는 오해, 남용, 리스크를 사전에 방지하고자 한다.1. 개념 및 정의Model Cards는 AI/ML 모델의 메타데이터를 중심으로 모델 개발자, 사용자, 이해관계자에게 모델의 특성과 의도를 명확히 전달하는 문서이다. 주로 JSON, Markdown, PDF 형식으로 제공되며, 각 모델에 대한 사양, 훈련 데이터 정보, 성능 지표, 한계, 윤리적 고려사항, 사용 권장/비권장 사례 등이..

개요ISO/IEC 24028은 인공지능(AI) 시스템의 신뢰성(Trustworthiness)을 확보하기 위한 리스크 기반 접근과 설계 원칙을 제시하는 국제 표준 가이드라인이다. AI의 투명성, 공정성, 보안성, 안정성 등을 체계적으로 평가하고 설계 단계에서부터 이를 고려하도록 하는 것이 핵심이다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의인공지능 시스템의 신뢰성을 확보하기 위한 품질 속성 및 리스크 요소를 정의한 ISO/IEC 가이드라인제정기관ISO/IEC JTC 1/SC 42 (AI 국제 표준 기술위원회)적용 대상정부, 기업, AI 개발 조직, 평가기관 등ISO/IEC 24028은 'AI 시스템이 얼마나 안전하고 예측 가능하며 책임 있는 방식으로 동작하는가'에 대한 판단 기준을 제공한다.2. 특징특징설명기존 ..

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..