용어 사전 / Glossary

AI 용어 사전

ppaliAI 본문에 등장하는 AI 핵심 용어를 한국어 표기·영문·정의와 함께 정리합니다. 시드 사전 30개에 글에서 정의된 37개가 자동으로 추가되어 총 67개입니다. 새 글이 발행될 때마다 자동 확장됩니다.

모델 / model

챗GPT(ChatGPT)· 챗지피티 · ChatGPT: OpenAI가 2022년 11월 공개한 대화형 AI 챗봇. GPT 모델 계열 위에서 사용자 메시지에 답하도록 튜닝됨.
클로드(Claude)· Claude: Anthropic이 개발한 대화형·코딩·에이전트용 AI 모델 계열. Haiku, Sonnet, Opus 세 티어로 제공.
제미나이(Gemini)· 제미니 · Gemini: Google이 만든 멀티모달 AI 모델 계열. Pro / Flash / Ultra 등으로 세분화.
대규모 언어 모델(LLM)· 거대 언어 모델 · LLM · 대형 언어 모델: 수십억~수천억 파라미터를 가진 신경망 언어 모델. 텍스트 생성·이해·추론 등 범용 자연어 작업에 사용.
파운데이션 모델(Foundation Model)· 기반 모델: 다양한 downstream 작업으로 파생 가능한 대규모 범용 사전학습 모델.
오픈웨이트 모델(Open-weights LLM)· 오픈소스 LLM: 가중치가 공개돼 자체 인프라에서 추론·파인튜닝 가능한 LLM. Llama, Mistral, DeepSeek 등.

개념 / concept

프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)· 프롬프트 설계: LLM에 입력하는 지시문을 구조화·반복 개선해 출력 품질을 끌어올리는 작업.
컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)· 맥락 엔지니어링: 프롬프트뿐 아니라 도구·메모리·검색 결과까지 LLM 입력 컨텍스트 전체를 설계하는 상위 개념.
토큰(Token): LLM이 텍스트를 처리할 때 다루는 최소 단위. 영어 1단어 ≈ 1.3 토큰, 한국어 1글자 ≈ 1.5~3 토큰.
토크나이저(Tokenizer)· 토큰화기: 텍스트를 토큰 시퀀스로 변환하는 컴포넌트. 모델별로 다르며 한국어 효율 차이가 큼.
생성형 AI(Generative AI)· 생성 AI · 제너레이티브 AI: 기존 데이터로부터 새 텍스트·이미지·코드 등을 생성하는 AI 분야의 총칭.
리즈닝(Reasoning)· 추론 (사고형) · 추론 모델: 답을 내기 전 내부 사고 단계를 길게 거치도록 학습된 모델 동작. o1·Claude 3.5 Sonnet Thinking 등.
사고의 사슬(Chain-of-Thought)· CoT · 체인 오브 쏘트: LLM이 단계별 사고 과정을 명시적으로 출력하도록 유도해 정답률을 높이는 프롬프팅 기법.
바이브 코딩(Vibe Coding): 코드를 직접 쓰기보다 LLM에게 의도를 자연어로 전달해 결과물을 받아내는 개발 스타일.
가드레일(Guardrail)· 안전 장치: LLM이 위험하거나 부적절한 출력을 내지 않도록 입출력 단계에 둔 검증·필터링 장치.
컨텍스트 윈도우→ Cursor vs Claude Code, 무엇을 언…: LLM이 한 번에 처리할 수 있는 최대 토큰 수. 모델별·도구별로 실제 가용 한계가 다르다.
SWE-bench→ Anthropic, Claude Opus 4.7 출…: 실제 깃허브 이슈를 코드 패치로 해결하는 능력을 측정하는 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크.
sovereign AI→ Upstage, 5,600억 원 국가 AI 펀딩 —…: 한 국가가 자국 데이터·인프라·인재로 자체 LLM을 보유하는 정책. 데이터 주권·국가 안보·언어 보존을 명분으로 한다.
Solaseado→ Upstage, 5,600억 원 국가 AI 펀딩 —…: 전라남도 해남에 조성 중인 AI 컴퓨트 단지. 정부와 민간이 공동 투자해 LLM 훈련용 GPU 인프라를 집적한다.
KMMLU→ Upstage, 5,600억 원 국가 AI 펀딩 —…: Korean MMLU. 1,995 샘플, 11개 카테고리(역사·지리·법·정치·사회·전통·경제·대중문화·문법 등)로 한국 문화·언어 지식을 평가하는 벤치마크.
멀티모달 AI→ 메타 AI 한국 출시 — 5월 13일 앱·웹 제공,…: 텍스트뿐 아니라 이미지·문서·음성 등 여러 입력 형식을 함께 이해하거나 생성하는 AI 시스템.
폐쇄형 모델→ 메타 AI 한국 출시 — 5월 13일 앱·웹 제공,…: 모델 가중치나 설계·코드가 공개되지 않고 서비스 또는 제한된 API 형태로 제공되는 AI 모델.
벤치마크→ Qwen-Image-2.0 기술 보고서 공개 — 1…: 모델 성능을 정해진 과제와 지표로 비교하기 위한 평가 절차와 데이터셋이다.
플래드→ OpenAI, ChatGPT 개인 금융 프리뷰 공개…: 금융 앱과 은행·카드·투자 계좌를 사용자의 동의로 연결해 거래, 잔액, 투자, 부채 데이터를 제공하는 금융 데이터 네트워크.
오픈 파이낸스→ OpenAI, ChatGPT 개인 금융 프리뷰 공개…: 사용자 동의를 바탕으로 여러 금융 서비스가 계좌·거래 데이터를 안전하게 연결하고 활용하는 금융 데이터 생태계.
금융 메모리→ OpenAI, ChatGPT 개인 금융 프리뷰 공개…: 사용자가 공유한 재무 목표, 의무, 생활 맥락을 향후 금융 대화에 반영하기 위해 저장하는 전용 기억 기능.
온디바이스 AI→ 래블업 MLXcel 공개 — M1~M4 맥을 로컬 …: 데이터를 외부 서버로 보내지 않고 노트북·스마트폰·엣지 장비 내부에서 AI 추론을 수행하는 방식이다.
애플 실리콘→ 래블업 MLXcel 공개 — M1~M4 맥을 로컬 …: 애플이 맥과 아이패드 등에 탑재하는 자체 설계 Arm 기반 시스템온칩 계열로, M1·M2·M3·M4 세대가 포함된다.
신경망처리장치→ 삼성SDS 컨소시엄, 2.5조원 국가AI컴퓨팅센터 …: AI 모델의 행렬 연산과 추론 작업을 효율적으로 처리하도록 설계된 전용 반도체다.
대화형 AI→ 놀유니버스, AI 숙소채팅 도입 — 모텔 단순 문의…: 사용자 질문을 자연어로 이해하고 대화 흐름 안에서 답변·추천·업무 처리를 수행하는 AI 시스템.
챗봇→ 놀유니버스, AI 숙소채팅 도입 — 모텔 단순 문의…: 채팅 인터페이스에서 사용자의 질문에 자동 응답하는 소프트웨어.
Claude→ Anthropic·KPMG, 27.6만 명에 Cla…: Anthropic이 개발한 대화형·코딩·에이전트용 AI 모델 계열. Haiku, Sonnet, Opus 세 티어로 제공된다.
관리형 에이전트→ Anthropic·KPMG, 27.6만 명에 Cla…: 기업 플랫폼 안에서 권한, 데이터 접근, 실행 환경, 승인 절차를 통제하며 특정 업무를 수행하도록 배포되는 AI 에이전트.
디지털 게이트웨이→ Anthropic·KPMG, 27.6만 명에 Cla…: KPMG의 세무 전문성, 독자 도구, 고객 데이터를 한 환경에 모아 고객 업무와 AI 도구 구축에 쓰는 글로벌 기술 플랫폼.
데이터 레지던시→ UiPath 오토메이션 클라우드 한국 출시 — 67…: 데이터가 저장·처리되는 물리적 또는 법적 지역을 특정 국가나 리전에 맞춰 제한하는 클라우드 운영 요건.
에이전틱 자동화→ UiPath 오토메이션 클라우드 한국 출시 — 67…: AI 에이전트가 업무 목표를 해석하고 여러 도구와 시스템을 호출해 사람 개입을 줄이며 프로세스를 수행하는 자동화 방식.
LLM 처리 리전→ UiPath 오토메이션 클라우드 한국 출시 — 67…: 대규모 언어 모델이 실제 추론 요청을 처리하는 클라우드 지역으로, 조직·테넌트 데이터 저장 리전과 다를 수 있다.
Vera-MH→ The Path, 1430만 달러 조달 — AI 상…: 정신건강 대화에서 안전성과 유해 반응 가능성을 평가하기 위해 쓰이는 멘탈헬스 특화 AI 벤치마크 명칭.
반-검증 편향 아키텍처→ The Path, 1430만 달러 조달 — AI 상…: 사용자 말을 무조건 확인·강화하지 않고 왜곡된 생각을 도전 질문과 구조화 피드백으로 재정렬하도록 설계한 대화 방식.
지속 메모리→ The Path, 1430만 달러 조달 — AI 상…: 이전 상담 세션의 맥락과 사용자 패턴을 보관해 다음 상호작용에 반영하는 장기 문맥 기능.
distribution-first marketing→ Clouted, 700만 달러 조달 — AI 마케팅…: 콘텐츠를 만든 뒤 감으로 뿌리는 방식이 아니라, 포맷·오디언스·채널 조합을 반복 실험해 배포 성과를 누적 최적화하는 마케팅 접근이다.
clipping→ Clouted, 700만 달러 조달 — AI 마케팅…: 긴 영상·팟캐스트·음원·영화 등에서 소셜 플랫폼에 맞는 30~90초 분량의 짧은 클립을 골라 편집하고 배포하는 작업이다.
social media algorithm penetration testing→ Clouted, 700만 달러 조달 — AI 마케팅…: 보안 침투 테스트처럼 여러 콘텐츠 조합을 체계적으로 시도해 어떤 요소가 플랫폼 알고리즘에서 확산을 일으키는지 찾는 접근이다.
조율된 취약점 공개→ Anthropic Glasswing 업데이트: Cl…: 취약점 발견 뒤 공격 악용을 막기 위해 검증·패치·사용자 업데이트 시간을 두고 공개하는 절차.
고위험/치명적 취약점→ Anthropic Glasswing 업데이트: Cl…: 권한 상승, 데이터 유출, 시스템 침해 등 중대한 피해로 이어질 가능성이 커 우선 패치해야 하는 보안 결함.
익스플로잇 체인→ Anthropic Glasswing 업데이트: Cl…: 여러 취약점이나 공격 원시 기능을 연결해 실제 침투나 권한 장악으로 이어지게 만드는 공격 단계 묶음.
진짜 양성→ Anthropic Glasswing 업데이트: Cl…: 모델이나 도구가 취약점이라고 보고한 항목이 검증 결과 실제 취약점으로 확인된 경우.
사이버 레인지→ Anthropic Glasswing 업데이트: Cl…: 보안팀이나 모델의 공격·방어 능력을 시험하기 위해 만든 격리된 모의 네트워크와 시스템 환경.
목적 기반 권한 부여→ Clawvisor, AI 에이전트 권한을 OAuth…: 사용자나 에이전트가 하려는 작업 목적을 먼저 선언하고, 각 요청이 그 목적과 맞는지 실행 시점마다 검사하는 권한 부여 방식.
자격 증명 볼트→ Clawvisor, AI 에이전트 권한을 OAuth…: API 키와 OAuth 토큰 같은 민감한 자격 증명을 에이전트가 직접 보지 못하도록 별도 인프라에 암호화해 보관하는 저장소.
의도 검증→ Clawvisor, AI 에이전트 권한을 OAuth…: 도구 호출의 파라미터와 행동이 사용자가 승인한 작업 목적에 부합하는지 확인하는 절차.
감사 추적 기록→ Clawvisor, AI 에이전트 권한을 OAuth…: 누가 어떤 요청을 언제 승인·차단·실행했는지 사후 검토할 수 있게 남기는 연속 로그.

에이전트 / agent

AI 에이전트(AI Agent)· 인공지능 에이전트 · 에이전트: 사용자 목표를 받아 도구 호출·웹 탐색·코드 실행 등으로 작업을 자율 수행하는 LLM 기반 시스템.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)· MCP · Model Context Protocol: Anthropic이 제안한 LLM↔외부 도구 호출 표준. 모든 도구를 같은 인터페이스로 노출.
멀티 에이전트(Multi-agent)· 다중 에이전트: 여러 LLM 에이전트가 역할을 나누어 협업하는 패턴. 큐레이터·작가·편집자 등으로 분업.
코딩 에이전트(Coding Agent)· 코드 에이전트: 코드 작성·수정·테스트·디버깅을 자율 수행하는 AI 에이전트. Claude Code, Cursor Composer 등.

인프라 / infra

검색 증강 생성(RAG)· RAG · 알에이지: LLM 답변 전에 외부 문서를 검색해 컨텍스트로 주입하는 패턴. 환각 감소와 최신 정보 반영에 사용.
파인튜닝(Fine-tuning)· 미세 조정 · 파인 튜닝: 사전 학습된 모델을 특정 도메인 데이터로 추가 학습시켜 성능을 도메인에 맞추는 기법.
임베딩(Embedding)· 벡터 임베딩: 단어·문장·이미지를 의미적으로 유사하면 가까운 벡터로 사상하는 표현 방식. 검색·분류에 사용.
벡터 데이터베이스(Vector Database)· 벡터 DB: 임베딩 벡터를 저장하고 유사도 기반으로 빠르게 검색하는 데이터베이스. RAG 인프라의 핵심 부품.
추론(Inference)· 인퍼런스: 학습이 끝난 모델이 실제 입력에 답을 생성하는 단계. 학습보다 훨씬 자주 일어남.
사전 학습(Pretraining)· 프리트레이닝: 대규모 일반 데이터로 LLM의 기본 언어 능력을 갖추게 하는 단계. 비용·시간 부담이 가장 큼.
강화 학습 (RLHF)(RLHF)· 강화학습 · 사람 피드백 강화학습: 사람이 매긴 선호 점수로 LLM 출력을 보상해 정렬하는 학습 방식. ChatGPT 이후 표준화.
트랜스포머(Transformer): 2017년 구글 논문에서 제안된 어텐션 기반 신경망 구조. 현대 LLM의 거의 모든 아키텍처 기반.
어텐션(Attention)· 주의 메커니즘: 입력 토큰 사이 관계를 가중치로 계산해 중요한 부분에 집중하는 메커니즘.

평가 / evaluation

환각(Hallucination)· 환각 현상 · 할루시네이션: LLM이 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 만들어내는 현상. 학습 데이터 부족·추론 오류 등으로 발생.

마케팅·검색 / marketing

생성형 엔진 최적화(GEO)· GEO · AEO: ChatGPT·Claude·Perplexity 등 생성형 AI의 답변에 자신의 콘텐츠가 인용되도록 최적화하는 전략.

이 사전은 두 source의 자동 통합입니다 — 핵심 definitions-seed.ts 30개 + 글마다 frontmatter definitions 필드 37개. 표기 제안·정정은 /corrections/ 또는 편집부 이메일.