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[IT용어] Model Context Protocol(MCP)

○ Model Context Protocol(MCP)이란 무엇인가?AI 생태계가 빠르게 확장되면서 모델과 외부 시스템 간의 연결 방식이 점점 더 복잡해지고 있습니다. 이러한 상황에서 Model Context Protocol(MCP)은 다양한 모델, 툴, 서버, 데이터 소스 등을 표준화된 방법으로 연결하기 위해 만들어진 프로토콜입니다. 쉽게 말하면, AI 모델이 외부 도구나 데이터와 상호작용하기 위한 통합 인터페이스 규격이라고 볼 수 있습니다. ○ MCP의 정의Model Context Protocol(MCP)은 AI 모델이 외부 기능(예: 데이터베이스, API, 파일 시스템, 서버 등)에 접근할 수 있도록 해주는 표준 프로토콜입니다.특정 벤더나 플랫폼에 종속되지 않는 것이 핵심 특징으로,다양한 AI 모델..

[IT 용어] HITL(Human In The Loop)

○ HITL(Human In The Loop)란?AI가 발전하면서 완전 자동화된 시스템만으로는 해결하기 어려운 문제들이 늘어나고 있습니다. 특히 높은 정확도와 신뢰성이 필요한 영역에서는 인간의 개입이 필수적입니다. **HITL(Human In The Loop)**은 바로 이러한 필요성에서 등장한 개념으로, 인공지능 또는 자동화 프로세스가 수행하는 작업 과정 중 일부 단계에 사람이 직접 개입하여 판단·검증·수정하는 시스템 구조를 의미합니다. ○ HITL의 정의HITL(Human In The Loop)은AI 또는 자동화된 시스템의 의사결정 과정에 인간이 지속적으로 개입하여 보정하거나 승인하는 운영 방식을 의미합니다.대표적으로 다음과 같은 상황에서 사용됩니다.AI가 확신도가 낮을 때 인간이 판단자동화 작업..

[IT 용어] 골든 데이터셋(Golden Dataset)

○ 골든 데이터셋(Golden Dataset)이란?데이터 기반 개발이 점점 고도화되면서, 모델의 성능을 정확하게 측정하고 비교할 수 있는 기준 데이터가 필요해지고 있습니다. 이러한 기준 역할을 하는 것이 바로 골든 데이터셋(Golden Dataset)입니다. 이번 글에서는 골든 데이터셋의 개념, 필요성, 특징, 그리고 실무 활용 시 주의할 점 등을 정리해 보겠습니다. ○ 골든 데이터셋의 정의골든 데이터셋(Golden Dataset)은 정확하고 신뢰할 수 있는 정답(레이블)을 포함한 검증용 데이터셋을 의미합니다.주로 모델의 성능 평가·검증·테스트를 위해 사용되며, 그 자체가 품질의 기준(golden standard) 역할을 합니다.핵심 정의를 정리하면 다음과 같습니다.도메인 전문가 또는 다수의 라벨러가..

○ TnS(Trust and Safety) 란?온라인 플랫폼이 성장하고 사용자 활동이 늘어날수록, 그만큼 사기·악성 행동·유해 콘텐츠 같은 위험도 함께 증가합니다. TnS(Trust & Safety)는 이러한 위험으로부터 사용자와 서비스를 보호하기 위한 체계이자 전문 조직입니다. 이 글에서는 TnS의 개념, 역할, 관련 직무, 함께 알아야 하는 핵심 개념까지 한 번에 정리합니다. ○ TnS(Trust & Safety)란 무엇인가?TnS(Trust & Safety)는 플랫폼 안에서 발생할 수 있는 각종 위험 요소(유해 콘텐츠, 사기, 보안 리스크 등)를 관리하여 사용자 신뢰(Trust)와 서비스 안전(Safety)을 확보하는 역할을 의미합니다. 다른 말로 표현하면, “플랫폼이 건강하게 운영되도록 문제를 ..

○ 서론이 책은 혼란스런 AI 시대에 콘텐츠의 안전을 책임지는 TnS(Trust and Safety) 직업과 일에 대해 이야기하고 있다. AI 시대를 살아가면서 어색한 개념이지만 알게 모르게 우리가 경험하고 우리에게 꼭 필요했던 직업을 소개해준다. 나도 처음에는 낯설었지만 나도 흔하게 접하고 있었으며, 필요성을 느끼고 있는 일이었다. 다양한 플랫폼들이 어떤 방식으로 우리가 생산하고 접하는 미디어 콘텐츠들을 안전하게 접하게 돕는지 알 수 있었다. ○ 내용 요약[ Intro ]이 책은 4부 9장으로 구성되어있다. 1부는 대혼돈의 터뷸런스에 빠진 콘텐츠 생태계를 표현하고 있으며, 2부는 이러한 시대에 혼돈 속에서 질서를 세우는 TnS(Trust and Safety) 전문가들의 이야기를 담고 있다. [ 1장 ..

🌟 구글 Gemini Academy 후기지난 10월 30일(목), 배재대학교에서 열린 Google Gemini Academy에 참여했습니다.AI의 사용 방법과 취업 준비를 동시에 배울 수 있는 특별한 강의였습니다.단 하루의 프로그램이었지만 실제로 AI를 활용하는 감각을 체득하기에 충분한 시간이었습니다. 💡 Gemini Academy란?Gemini Academy는 Google이 주관하는 AI 활용 프로그램으로,구글의 AI 어시스턴트, ‘Gemini 활용법'을 통해 시장조사 및 리포트 작성부터 나만의 맞춤형 취업 전략 수립까지 효율적으로 끝내는 방법을 배우는 2시간 실전 AI 역량 강화 워크숍 입니다. 🗓️ 진행 일정 및 구성저는 대전 배재대학교에서 열린 세션에 참여했지만,이번 아카데미는 전국 여러..

○ 개요train_test_split은 데이터를 학습용(train)과 평가용(test)으로 무작위 분할하는 scikit-learn의 핵심 함수입니다. 지도학습에서 과적합을 방지하고, 모델의 일반화 성능을 공정하게 추정하기 위한 가장 기본 단계예요. ○ 핵심 정의위치: sklearn.model_selection.train_test_split역할: 전달받은 하나 이상의 배열/시퀀스(예: X, y)를 동일한 인덱스 기준으로 무작위 분할하여 (X_train, X_test, y_train, y_test, ...) 형태로 반환합니다. ○ 반환 순서인자로 들어온 배열의 순서를 그대로 유지하여 train 먼저, test 다음 순서로 각 배열이 한 쌍씩 반환됩니다.예) train_test_split(X, y) → (..

○ 개요pandas의 fillna()는 결측값(NA, NaN, None 등)을 사용자가 지정한 값이나 방법으로 채우는 메서드예요. Series.fillna(), DataFrame.fillna() 형태로 쓰며, 데이터 전처리에서 가장 자주 쓰이는 기본기입니다. ○ 핵심 정의결측값을 “값(value)” 또는 “방식(method: ffill/bfill)”으로 대체합니다.원본을 바꿀지(inplace) 새 객체를 반환할지 선택할 수 있습니다.스칼라, 딕셔너리/매핑, 시리즈/데이터프레임(정렬되는 경우)을 활용해 컬럼별로 다르게 채울 수 있습니다. ○ 언제 쓰나모델 입력 전 결측 제거 없이 안전하게 치환하고 싶을 때시계열에서 바로 이전/다음 관측치로 결측을 보간할 때범주형·수치형 컬럼마다 다른 기본값을 채울 때 ..

○ ROI란 무엇인가 ROI는 투자로부터 얻은 이익이 투입한 비용 대비 얼마나 효율적인지를 나타내는 지표다. 즉, “쓴 돈 대비 얼마나 벌었는가”를 한눈에 보여 주는 간단하고 직관적인 비율이다. 의사결정에서 투자 우선순위를 정하거나, 캠페인·프로젝트의 효과를 비교할 때 널리 사용된다. ○ 기본 계산식과 해석기본식: ROI(%) = (이익 ÷ 투자비용) × 100이익 = 수익 − 비용(변동비·고정비 등 포함 범위를 명확히 정의)예시: 1,000만원을 투자해 1,300만원 매출, 비용이 0원이라면 이익 300만원 → ROI = (300 ÷ 1,000) × 100 = 30%해석 팁: ROI가 높을수록 효율이 좋다. 다만 절대 규모(투자금의 크기)와 기간을 함께 봐야 한다. ○ 기간과 변형 공식연환산 RO..

○ KPI란 무엇인가 KPI(Key Performance Indicator)는 조직이나 개인이 설정한 목표 달성 여부를 측정하기 위해 사용하는 핵심 성과 지표를 의미한다. 단순히 수치를 보는 것이 아니라, 전략적 목표와 연결된 ‘중요한 성과’를 확인하는 데 중점을 둔다. ○ KPI의 특징과 중요성 KPI는 측정 가능한 수치로 표현되며, 조직의 전략적 방향성과 반드시 연계되어야 한다. 이를 통해 목표 진행 상황을 빠르게 파악하고, 개선이 필요한 영역을 찾아낼 수 있다. KPI는 단순한 숫자가 아니라 의사결정의 근거가 되며, 성과를 객관적으로 비교·분석하는 기준점 역할을 한다. ○ KPI와 관련 개념OKR(Objectives and Key Results): 목표(Objectives)와 그 달성 여부를..