본문으로 건너뛰기【G검정 대책】 음성 처리의 중요 용어를 「AI 처리 플로우」로 체계적으로 정리하기
G검정 대비를 위해 음성 처리의 핵심 용어를 AI 처리 플로우에 따라 체계적으로 정리한 가이드입니다. 태스크 정의부터 신호 처리, 특징량 추출, 모델링까지의 5단계 과정을 설명합니다.
AI Token이란 무엇인가: 분할, 추론, 비용까지 AI가 문자를 처리하는 메커니즘
AI 모델이 텍스트를 처리하는 기본 단위인 토큰(Token)의 개념과 작동 원리를 설명합니다. 토크나이저를 통한 문자 분할, 토큰 ID 변환 과정, 그리고 모델별 어휘표(Vocabulary) 차이에 따른 토큰 수의 변화를 다룹니다.
AI에 입력하기 전에 Excel과 Python으로 지정 어구를 로컬 치환하는 방법
생성 AI에 데이터를 입력하기 전, 보안과 효율성을 위해 Excel과 Python을 활용하여 민감한 어구를 로컬에서 치환하는 방법을 소개합니다. 치환 규칙을 Excel로 관리하여 코드 수정 없이 유연하게 대응하며, 치환 후 사람이 직접 검토하는 프로세스를 강조합니다.
직원이 개인용 AI 도구를 Google Workspace 계정과 OAuth로 연동할 때 발생하는 보안 리스크와 관리 방안을 다룹니다. 컨슈머 버전 AI 사용 시 조직 데이터가 관리 범위를 벗어나 처리될 수 있는 '섀도우 AI' 문제를 경고합니다.
Google DeepMind가 공개한 AI Control Roadmap은 에이전트의 유능함보다 제어와 안전한 권한 관리에 집중합니다. 에이전트가 실무 환경에서 도구와 데이터에 접근할 때 발생할 수 있는 리스크를 방지하기 위한 다층적 제어 체계를 제안합니다.
생성 AI가 코드를 대량으로 생성하는 시대에, AI가 생성한 코드가 도메인 규칙을 준수하도록 Rust의 타입 시스템을 활용하는 설계 방법을 소개합니다. 프리미티브 타입부터 Newtype, 상태 전이 모델링까지 단계별로 컴파일러를 가드레일로 사용하는 과정을 다룹니다.
바이브 코딩(Vibe Coding)이 'RPA 문제'를 재연하고 있다: 개인 의존·중복·블랙박스 방지를 위한 최소 거버넌스 설계
Claude Code 등 AI 도구로 인한 '바이브 코딩'이 개인 의존성, 중복 개발, 블랙박스화 문제를 야기하고 있습니다. 과거 RPA 도입기의 혼란을 교훈 삼아, 최소한의 카탈로그와 거버넌스를 통해 개발 결과물을 관리해야 한다고 제언합니다.
등록되면 클릭 수가 2배가 되는 Google의 '우선 소스(Preferred Sources)'가 AI 주변에도 전개되어 여전히 무료!
Google이 사용자가 직접 웹사이트를 '우선 소스'로 등록할 수 있는 기능을 도입했습니다. 등록 시 Google News와 AI Overview 등에서 인용 및 노출 빈도가 높아져 클릭 수가 약 2배 증가할 수 있습니다.
Agentic RAG의 핵심 개념인 '정보의 충분성 판단'에 대해 다룹니다. 단순 검색을 넘어, 검색된 정보가 답변에 충분한지 스스로 평가하고 부족할 경우 추가 조사를 수행하는 에이전트 중심의 RAG 워크플로우를 설명합니다.
헤드라인
모델을 교체해도 AI의 동작이 무너지지 않는 운영 설계 — 컨텍스트 합성(Context Synthesis)과 가드레일(Guardrails)
모델 교체 시에도 AI의 일관된 동작을 유지하기 위한 운영 설계 방안을 제시합니다. 컨텍스트 합성, 거절 기억, 가드레일의 3단계 계층 구조를 통해 모델의 성능 변화에 휘둘리지 않는 시스템 구축 방법을 TypeScript 코드로 설명합니다.
AI 에이전트에게 '이상적인 코드'를 생성하게 하기 위한 프론트엔드 규칙 설계 비망록
AI 에이전트가 프론트엔드 개발 시 일관된 품질의 코드를 생성할 수 있도록 돕는 규칙 설계 가이드를 제시합니다. 하드 코딩 금지, 컴포넌트화 기준 설정, 시맨틱 스타일 적용 등 구체적인 제약 사항을 통해 개발 효율을 높이는 방법을 다룹니다.
AI 에이전트와 함께 개발하기: Codex, Claude Code, Claude Cowork 실전 가이드
AI 코딩 에이전트(Codex, Claude Code, Claude Cowork)를 활용하여 개발 루프를 자동화하는 실전 가이드를 제공합니다. 단순 채팅을 넘어 실제 리포지토리를 조작하는 에이전트 시대에 엔지니어가 갖춰야 할 새로운 역할과 운영 규율을 다룹니다.
대화만으로 영상을 만들 수 있다 ── 지역을 소개하는 「가면 데카 이세도」를 만들고 있는 이야기
Claude Code와 Gemini를 활용하여 대화만으로 나레이션과 자막이 포함된 영상을 제작하는 과정을 소개합니다. 복잡한 환경 설정부터 이미지 생성, 대본 작성까지 AI가 수행하여 초보자도 쉽게 지역 소개 콘텐츠를 만들 수 있습니다.
Python과 Claude를 활용하여 '젊은 세대의 소비 이탈'이라는 통설을 실제 가계조사 데이터로 검증한 사례입니다. 데이터 분석 결과, 단순한 소비 감소보다 식료비 상승이나 소비 항목의 분류 차이가 더 큰 변수임을 확인했습니다.
헤드라인
연재: AI 시대의 SE·프로그래머를 위한 AI 벽치기(Wall-hitting) 실전 입문 제3회 - 구현 전 AI와 설계 리뷰를 위한 벽치기
AI를 단순 정답 생성기가 아닌 설계 파트너로 활용하는 '벽치기(Wall-hitting)' 기법을 소개합니다. 설계 단계에서 AI와 다양한 선택지를 비교하고, 과잉 설계를 방지하며, 결정 근거를 ADR로 기록하는 실전 패턴을 다룹니다.
헤드라인
AI 에이전트가 멋대로 회계 데이터를 바꿔버린 날 —— 가드레일, 정책 엔진, 승인 워크플로우 설계론
AI 에이전트가 시스템에 직접 액세스할 때 발생할 수 있는 오작동을 방지하기 위한 3가지 제어 레이어와 5가지 설계 포인트를 다룹니다. 단순 출력 필터링을 넘어 의도 확인, 데이터 접근 제어, 실행 제어 등을 포함한 통합적인 가드레일 설계의 중요성을 강조합니다.
화자가 다듬고 청자가 망설임 없이 받아들일 수 있는 AI Agent로 만드는 공통 전달 형식
단순한 슬라이드 생성을 넘어, 사용자의 메시지를 논리적으로 다듬어 의사결정을 돕는 AI Agent 앱을 소개합니다. 과제, 근거, 결론, 요구사항이라는 4가지 판단 프로토콜을 통해 화자와 청자 사이의 커뮤니케이션 비용을 최소화하는 데 집중합니다.
