1. AI의 디지털 세계 상호작용, 컴퓨터 사용형 에이전트 개요 (1) 컴퓨터 사용형 에이전트(CUA, Computer-Using Agent)의 개념 개념 AI 모델이 사람과 같은 디지털 기반 상호작용을 위해 멀티모달과 CoT, 강화 학습을 통해 컴퓨터 및 브라우저를 조작하는 AI Agent 특징 픽셀 기반 화면 인식 – 화면의 픽셀 데이터를 분석하여 현재 상태를 정확히 파악 멀티모달 이해 – 텍스트, 이미지,
1. 다중공선성 (Multicollinearity)의 개념 및 문제점 개념 통계학의 회귀분석에서 여러 독립변수 간 강한 상관관계가 나타나는 현상 문제점 상관관계가 높은 독립변수들의 회귀계수 표본오차 증가, 추정성능 저하 공선성은 독립변수들 간 정확한 선형관계가 존재하는 완전공선성과 독립변수 간 높은 선형관계가 존재하는 다중공선성으로 구분 2. 공선성의 유형 및 문제 발생여부 진단 기법 (1) 공선성의 유형 유형 영향도 완전공선성 – 두 독립변수가
1. 차원의 저주(Curse of Dimensionality)의 개념 개념도 ① 데이터 차원 증가 시 같은 데이터 밀도를 유지하기 위해 필요한 데이터 양 증가 ② 필요한 데이터 양 미충족 시 데이터 밀도 감소로 인한 데이터 분석/처리 문제 발생 일반적인 차원의 저주 데이터의 차원이 증가함에 따라 데이터의 밀도가 낮아져서 데이터 분석의 효율성과 정확도가 감소하는 현상 인공지능 분야 차원의 저주
1. 컨텍스트 엔지니어링 (Context Engineering)의 개요 (1) 컨텍스트 엔지니어링의 개념 및 필요성 개념 AI 모델이 주어진 상황과 사용자에 최적화된 질의 응답 및 도구를 사용하도록 장/단기 기억, 프롬프트, RAG, MCP, 상태 관리 등 문맥(Context)을 관리하는 기술 필요성 상황을 이해 – 상황 기반 사용자의 요구를 이해 신뢰성 확보 – 일관적이고 오차 없는 결과를 도출 복잡한 과업 처리
1. 버티컬 AI (Vertical AI)의 개념 및 필요성 개념 특정 분야 전문가 수준의 문제 해결을 위해 전문 지식 기반 자동화, 법/규정 준수 등 해당 산업이나 업무 분야에 특화된 인공지능 필요성 ChatGPT와 같은 범용 AI가 여러 분야에 걸쳐 일반적인 문제 해결을 목표로 한다면, 버티컬 AI는 특정 산업의 고유한 도전과제 해결이나 자동화에 초점을 맞추어 해당 분야에 가장
1. 바이브 코딩의 개요 (1) 바이브 코딩이 소프트웨어 개발에 미치는 영향 (2) 바이브 코딩의 개념 원하는 기능을 자연어로 입력하여 생성형 AI를 통해 코드를 자동으로 생성, 개선 및 디버깅하는 인공지능 기반 소프트웨어 개발 방식 (3) 바이브 코딩의 특징 SW 개발 접근성 향상 – 로우 코딩, 노 코딩과 유사하게 소프트웨어 개발의 진입 장벽을 낮추고 비개발자의 소프트웨어 개발
1. Agent2Agent (A2A)의 개요 (1) Agent2Agent (A2A)의 개념 및 필요성 개념 멀티 에이전트형 시스템 구현을 위해 AI 에이전트 간 JSON-RPC, SSE 표준 기반 상호작용하며 작업을 조율하는 개방형 프로토콜 필요성 (2) Agent2Agent (A2A)의 특징 에이전트에 유용한 도구와 컨텍스트를 제공하는 MCP(Model Context Protocol) 보완 대규모 멀티 에이전트형 시스템을 배포하는 과정에서 식별된 문제를 해결 다양한 공급자의 에이전트를 결합할
1. 동적 계획법 (Dynamic Programming)의 개념 및 특징 개념 복잡한 문제 해결 위해 하위 문제로 나누어 점화식을 도출하고 초기 해와 점진적 해를 계산하는 상향식 문제해결 접근 전략 특징 상향식 문제 해결 (Bottom-Up Approach) – 문제를 하위 문제로 분할하고 하위 문제 해결 후 결과 재사용 최적성의 원리 적용 – 주어진 문제 최적해가 분할된 부분 문제에 대한
1. MCP (Model Context Protocol)의 개요 (1) MCP의 부각배경 (2) MCP의 개념 및 특징 개념 복잡한 AI 워크플로우 구축을 위해 생성형 AI 등 인공지능 모델에 문맥 정보를 제공하여 외부 데이터 소스 및 도구를 연결하는 개방형 프로토콜 특징 JSON-RPC 기반 통신 – 표준 JSON-RPC 2.0 메시지 포맷 사용 – 상태 기반 연결 관리, 서버와 클라이언트 간
1. 시간 복잡도와 공간 복잡도의 개요 (1) 시간 복잡도와 공간 복잡도의 개념 시간 복잡도 (Time Complexity) 알고리즘의 효율성 측정을 위해 필요한 입력 데이터 대비 연산 시 수행 시간을 나타내는 척도 공간 복잡도 (Space Complexity) 알고리즘의 효율성 측정 위해 프로그램 수행 시 사용되는 메모리 공간의 크기를 나타내는 척도 (2) 효율적 알고리즘을 위한 요소 시간 효율성 주어진