AI Stat Lab

아래 절차는 IP 거래 목적 AI 가치평가 모델이 실제 계약·회계 보고서·담보 심사 등에 쓰일 때 “신뢰할 만하다”는 것을 증명하는 전사(全社)적 검증 프레임워크입니다. 국제 밸류에이션 표준(IVS 2024), ISO 10668(브랜드), IFRS 13(공정가치), 美 연준 SR 11-7(Model Risk Management) 등의 요구사항을 모두 교차 반영했습니다. (ivsc.org, Brand Finance, IFRS Foundation, Home)1. 거버넌스 - “세 줄 방어선” 구축Line 책임 주체 핵심 역할1차 (개발)데이터·모델 엔지니어설계·코딩, 자기검증, 문서화2차 (독립 검증)모델리스크 전담 조직·외부 감정평가사개념·코드·성능 검증, 승인/거절 권한3차 (감사)내부감사·외부 감사법인..

다음 절차는 “거래 목적”으로 특허·상표·저작권 등 IP(지식재산권)의 금전적 가치를 정량화-예측하는 AI 기반 가치평가 모델을 처음 설계‧구축‧운용할 때 필요한 전 과정을 단계별로 정리한 청사진입니다.(예시는 특허·상표 위주로 설명하지만, 저작권·영업비밀에도 동일한 프레임을 응용할 수 있습니다.)1️⃣ 목표·출력 정의항목 설명평가 대상특허(단일·포트폴리오), 상표, 저작권, 복합 IP 번들거래 시나리오• 일시 양도/매각 • 라이선스(고정∙로열티) • 담보(담보대출·수권)출력 포맷(a) 범위 ±신뢰구간을 갖는 FMV(Fair Market Value) 추정치 (b) 거래유형별 권장 로열티율/가격 밴드 (c) 설명가능성 지표(기여도 TOP-K feature)업데이트 주기최소 분기 1회 데이터 보강·재학습 →..

1. 대학 교육의 본래 목적부터 다시 보기지식 창출과 전수: 대학은 단순 직업훈련소가 아니라, 새로운 지식을 탐구하고 비판적으로 성찰할 수 있는 ‘지적 인프라’를 유지‧확산하는 데 핵심 역할을 합니다.장기적 적응력: 산업 현장은 3–5년마다 기술 스택이 뒤바뀝니다. 이런 환경에서 진짜 경쟁력은 ‘현재 기술’이 아니라 추상화·원리·문제 해결 능력을 익힌 사람에게 생깁니다.시민·전문가·연구자 세 가지 트랙: 교수법과 커리큘럼은 이 세 역량을 균형 있게 키우도록 설계돼야 합니다.2. 실용 기술만 가르칠 때 얻는 이득과 위험 장점잠재적 위험즉시 전력화졸업 후 곧바로 기업에서 투입 가능툴·프레임워크 수명주기에 종속업계 적합성채용 시 ‘가르칠 비용’ ↓특정 기업·플랫폼에 과도하게 종속학습 동기 부여학생이 결과를 빨..

오픈소스 LLM 환각 방지 및 완화 기술 제안사용자 질문에 신뢰할 수 있는 답변을 생성하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)의 환각(hallucination) 현상을 줄이는 다양한 기술들을 종합적으로 검토하였습니다. 환각이란 LLM이 그럴듯하지만 사실과 맞지 않는 정보를 만들어내는 현상을 말하며, 이는 AI 솔루션의 신뢰성을 떨어뜨리는 큰 요인입니다. 아래에서는 오픈소스 LLM을 활용하면서도 사실에 기반한 응답을 보장하기 위한 현재까지 제안된 핵심 기법들과 사례를 분야별로 정리하고, 각 접근법의 실용적인 고려사항을 함께 제안합니다.LLM 환각 방지 및 완화를 위한 주요 기술 동향지식 검색 결합 (Retrieval-Augmented Generation, RAG): 외부 지식베이스나 검색 엔진을 통합하여 모델..

1단계 — 지식 기반(코퍼스) 설계 & 데이터 파이프라인구성 요소 설계 포인트 이유다층 지식 저장소· 기성 대규모 텍스트(웹+도서+학술)· 도메인별 레퍼런스(논문·코드·법령 등)· 동적 웹 검색 커넥터· 원천 문서에 고유 ID·메타데이터 부여· chunk ↔ citation 양방향 매핑 테이블 구축“출처 태그”가 살아있어야 후단(메타인지·사실 검증)에서 근거를 확인·인용 가능 (ACM 통신)데이터 품질 루프· 다단계 필터: 저품질·중복·허위 제거· 검증 실패 사례를 주기적으로 추가 학습데이터 노이즈가 “학습-->믿음(=망상)”으로 굳는 것을 차단 (arXiv)2단계 — 기본 언어모델(Encoder-Decoder) & “빠른 사고” 회로모델 크기·토크나이저: 7B~34B 토큰 단위로 실험 → 도메인 특화일..

1. 입력 단계: 정보가 뇌에 들어올 때부터 왜곡이 시작된다메커니즘 핵심 내용 주요 한계감각 수용 & 주의(Attention)시각·청각 자극이 1초당 수천 비트 이상 유입 → 주의 체계(시상, 전두엽)에서 극히 일부만 선택외부 잡음·선입견·정서 상태가 ‘무슨 사실을 봤다/들었다’ 자체를 달리 필터링부호화(Encoding)선택된 정보가 해마-피질 경로를 따라 장기기억으로 변환이미 가진 스키마(지식 틀)에 맞춰 재구성되며, “사실＋추론”이 섞여 저장⇒ 초기 저장부터 ‘순수 사실’과 ‘해석’이 분리되지 않는다.2. 저장 단계: 기억은 찍어둔 사진이 아닌 ‘살아있는 시나리오’통합적 재구성: 수면 중 재재생(replay) 과정에서 해마–대뇌피질 연결이 강화되지만, 동시에 비슷한 경험과 섞이며 내용이 압축·보정됨망..