전체 글37 에이전트 AI 설명성 (궤적 분석, 루브릭 평가, 인과성 검증) 인공지능이 단순히 예측을 내놓는 시대를 넘어, 이제는 다단계 작업을 수행하는 에이전트 시스템으로 진화하고 있습니다. 기존의 설명 가능한 AI(XAI) 방법론은 주로 정적인 입력-출력 관계를 설명하는 데 초점을 맞췄지만, 도구를 사용하고 상태를 업데이트하며 환경과 상호작용하는 에이전트의 행동을 설명하기에는 한계가 명확합니다. 이 연구는 전통적인 특징 귀속(attribution) 방법과 궤적 기반 진단을 비교하며, 에이전트 AI 시대에 필요한 새로운 설명성 프레임워크를 제시합니다.정적 예측과 에이전트 시스템의 설명성 차이전통적인 XAI 방법론은 고정된 매핑 함수 y=f(x)를 가정하고, SHAP(SHapley Additive exPlanations)이나 LIME(Local Interpretable Model.. 2026. 2. 11. AI 에이전트 과신 문제 (자기평가, 캘리브레이션, 적대적 프롬프팅) AI 에이전트가 복잡한 작업을 수행하는 시대가 도래하면서, 에이전트 스스로 자신의 성공 가능성을 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지가 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 최근 연구에 따르면 AI 에이전트들은 자신의 성공 확률을 심각하게 과대평가하는 경향을 보입니다. 실제로 22%의 성공률을 기록한 에이전트가 77%의 성공 가능성을 예측하는 등, 체계적인 과신 현상이 관찰되었습니다. 이러한 문제는 에이전트를 실무에 배치할 때 신뢰성과 안전성에 직접적인 영향을 미치므로, 자기평가 능력의 한계와 개선 방안에 대한 깊이 있는 이해가 필요합니다.AI 에이전트의 자기평가 능력과 한계AI 에이전트의 자기평가 능력은 P(IS), 즉 'Probability that I Succeed'라는 개념으로 측정됩니다. 이는 기존의 .. 2026. 2. 10. 머신러닝 알고리즘 비교 (의사결정 트리, 서포트 벡터 머신, 신경망) 인공지능(AI)은 단순한 규칙 기반 시스템에서 데이터로부터 스스로 학습하는 머신러닝(ML) 시대로 진화했습니다. 특히 의사결정 트리, 서포트 벡터 머신, 신경망과 같은 핵심 알고리즘들은 각각 고유한 강점과 한계를 지니며 다양한 문제 해결에 활용되고 있습니다. 하지만 '만능' 알고리즘은 존재하지 않습니다. 문제의 특성, 데이터의 형태, 해석 필요성, 계산 자원 등을 종합적으로 고려한 알고리즘 선택이 프로젝트 성공의 핵심입니다. 이 글에서는 주요 머신러닝 알고리즘의 작동 원리와 실전 활용 전략을 체계적으로 분석합니다.의사결정 트리: 해석 가능성의 강점과 과적합의 딜레마의사결정 트리(Decision Tree)는 데이터를 특정 규칙에 따라 반복적으로 분할하여 트리 구조로 표현하는 지도 학습 알고리즘입니다. 루트.. 2026. 2. 9. AI 학교 안전 시스템 (오탐 검증, 교실 감시, 얼굴 인식) 학교 안전사고가 빈번히 발생하면서 전통적인 보안 방식의 한계가 명확해졌습니다. 이에 인공지능(AI) 기반 학교 안전 시스템이 선제적 위협 탐지와 신속한 대응을 가능하게 하는 솔루션으로 주목받고 있습니다. 특히 컴퓨터 비전, 음향 분석, 이상 감지 알고리즘 등 핵심 AI 기술들이 교실 내부와 학교 외부 환경 전반에 걸쳐 적용되고 있습니다. 그러나 기술적 가능성만큼이나 오탐 비용, 프라이버시 침해, 학생 인권 보호 등 현실적 과제들도 함께 검토되어야 합니다. 본 글에서는 AI 학교 안전 시스템의 기술적 구현 방안과 함께 실제 도입 시 직면하게 될 운영 현실과 윤리적 쟁점을 균형 있게 살펴봅니다.오탐 검증: 무기 탐지와 행동 분석의 현실적 한계AI 기반 무기 탐지, 행동 분석, 배회 감지 시스템은 학교 안전 .. 2026. 2. 9. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 10 다음
