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(연구) LLM 기반 데이터와 서비스간 정보보호 Matrix 및 프레임워크

LLM 기반 데이터와 서비스간 정보보호 Matrix 및 프레임워크1. 개요대규모 언어 모델(LLM)의 발전과 확산에 따라 데이터 프라이버시 보호는 핵심적인 연구 과제로 부상하고 있습니다. LLM은 방대한 데이터를 학습하고 처리하는 과정에서 개인식별정보(PII), 민감정보, 기업 기밀 등의 노출 위험이 존재하며, 이는 학습 단계부터 추론, 서비스 제공에 이르는 전 생명주기에 걸쳐 발생합니다.[1][2][3][4][5]본 연구에서는 LLM의 데이터 활용 범위를 6개 주요 영역으로 분류하고, 각 영역별 정보보호 요소, 위협 요인, 그리고 최신 연구에서 제시된 개선 방안을 체계적으로 정리합니다.2. LLM 데이터 활용 영역별 정보보호 프레임워크2.1 데이터의 프라이버시 보호정보보호 요소데이터 최소화(Data M..

(연구) LLM(대형 언어모델)과 데이터의 AI 서비스 연계에서 정보보호

(연구) LLM(대형 언어모델)과 데이터의 AI 서비스 연계에서 정보보호개요LLM(대형 언어모델)과 데이터·서비스 연계에서의 정보보호(프라이버시) 관점을 체계화한 정책·매트릭스 초안이다. 각 절차(수집·저장·학습·검색·응답·에이전트·MCP 서비스)별로 보호 요소, 문헌에서 지적된 주요 문제점, 그리고 적용 가능한 개선 권고를 정리했다.비교 매트릭스 (요약)영역핵심 보호 요소문헌상 주요 문제점권고(개선방향)데이터 프라이버시 보호수집 최소화; 익명화; 접근통제; 암호화; 감사로그과다수집·익명화 불충분·권한관리 미흡DPIA; 목적기반 수집; 강한 암호화·KMS; 역할기반 접근제어학습데이터 프라이버시DP/미분프라이버시; 합성데이터; 샤딩; 데이터 거버넌스모델이 개인데이터를 역추출; 레이블·메타데이터 누출DP 적..

디자인 과학 연구 방법론(Design Science Research Methodology, DSRM)실무적 문제 해결을 위한 유용한 인공물(artifact)의 창출을 목표로 하는 체계적 방법론으로 정보시스템 분야에서 주로 활용되고 있다(Hevner et al., 2004; March & Smith, 1995).DSRM은 문제 식별 및 동기 부여(ProblemIdentification and Motivation), 해결책에 대한 목표 정의(Define the Objectives for a Solution), 인공물 설계 및 개발(Design and Development), 시연(Demonstration), 평가(Evaluation), 커뮤니케이션(Communication)의 6단계로 구성된다.DSRM 개념..

(논문) 사회과학 논문에 자주 등장하는 영어 감정 및 평가 관련 영어 단어만족감: satisfaction, contentment, gratificationkskjit.tistory+2​성취도: achievement, accomplishment, attainment, fulfillmentonebro​유용성: usefulness, utility, applicability, practicalitywordvice​행복감: happiness, joy, delight, bliss, elationkskjit.tistory​성공감: success, triumph, victorykskjit.tistory​유의성/의미: significance, relevance, validitywordvice​신뢰도: reliabil..

딥러닝 (DL, Deep Learning)과 대규모언어모델(LLM, Large Language Model)의 관계딥러닝은 인공신경망을 사용하여 복잡한 데이터 패턴을 자동으로 학습하는 머신러닝의 하위 분야이며, 대규모 언어 모델(LLM)은 이런 딥러닝 기반의 자연어처리(NLP) 기술을 활용해 방대한 텍스트 데이터를 학습하고 인간처럼 언어를 이해·생성하는 모델입니다.관련하여 논문의.참조 문헌 인용을 추가해서 정리해줘딥러닝과 대규모 언어 모델의 관계딥러닝(Deep Learning)은 다층 신경망을 활용하여 데이터의 복잡한 패턴을 자동으로 학습하는 머신러닝의 핵심 분야로, 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 딥러닝 기술을 기반으로 구축된 자연어처리(NLP) 모델입니다. 딥러닝의 ..

딥러닝 (DL, Deep Learning)과 대규모언모델(LLM, Large Language Model)의 관계 딥러닝은 인공신경망을 사용하여 복잡한 데이터 패턴을 자동으로 학습하는 머신러닝의 하위 분야이며, 대규모 언어 모델(LLM)은 이런 딥러닝 기반의 자연어처리(NLP) 기술을 활용해 방대한 텍스트 데이터를 학습하고 인간처럼 언어를 이해·생성하는 모델입니다[1][8]. 딥러닝의 개념딥러닝은 인공신경망 구조를 이용해 특징 추출, 패턴 인식, 예측 등 복잡한 작업을 자동으로 수행하며[8], 다양한 층(layer)으로 구성된 신경망이 대규모 데이터를 분석해 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.딥러닝은 인공신경망을 기반으로 복잡한 데이터의 패턴을 학습하는 머신러닝의 한 ..

미국 전력연구소(Electric Power Research Institute, EPRI)EPRI 의 중장비 관리 이론 및 개념예방정비 기반 관리(Preventive Maintenance, PM) 이론 EPRI는 예방정비의 체계적 접근법으로 PM Basis Database(PMBD)를 제시하며, 이는 설비별 고장 모드(Failure Modes)와 영향, 정비 주기, 작업 범위를 체계적으로 분류하고 최적화하는 데 활용됩니다. 이를 통해 중장비 신뢰성 향상과 고장률 저감을 목표로 합니다.dbpia+1​신뢰성 중심 유지관리(Reliability Centered Maintenance, RCM) 중장비의 신뢰성 확보를 위해 고장 가능성과 영향에 따라 우선순위를 매기고, 중요 장비에 대해 예방정비 및 예측정비를 수행..

스마트 모니터링 기반 예방정비의 핵심 경제지표 정리 방법스마트 모니터링(Smart Monitoring) 기반 예방정비(Predictive Maintenance, PdM)의 경제적 효과를 정량적으로 측정하기 위해서는 비용 절감률·효율성·신뢰도 향상 등을 반영하는 핵심 경제지표(KPI, Economic Indicators)를 체계적으로 설정·분석해야 합니다.다음은 주요 연구와 산업 가이드라인[1][2][3][4][5]을 기반으로 한 표준화된 지표 구성 및 정리 방법입니다.1. 스마트 모니터링 기반 예방정비의 평가 프레임워크PdM의 경제 분석은 재무(비용/ROI), 운영(가동률/OEE), 기술(예측 정확도), 품질(고장 감소율)의 네 축으로 구성됩니다.이 프레임워크는 ROI·NPV와 같은 재무성과를 중심으로,..

중장비 예방정비의 비용편익 분석 모델 관련 조사예방정비(Preventive Maintenance, PM)의 비용편익 분석(Cost-Benefit Analysis, CBA) 모델은 정비투자비용 대비 고장예방으로 인한 경제적 절감 효과를 평가하는 정량적 도구로,ROI(투자수익률), NPV(순현재가치), MTBF/MTTR 변화 등의 지표를 통합적으로 이용합니다[1][2][3][4].예방정비 비용편익 분석 기본 모델1. CBA 프레임워크 단계[1][2]비용요인 정의 (Identify Cost Drivers) 인건비, 부품비, 장비가동 중단비용, 관리 소프트웨어 도입비, 교육비 등 직접비·간접비를 설정 편익요인 정량화 (Quantify Benefits) 다운타임 절감효과, 장비수명 연장, 생산성 향상, 에너..

[4차산업혁명] 중장비 예방정비를 통한 수명과 가동율 개선 효과예방정비가 경제적 미치는 영향에 대한 구체적인 분석예방정비(Preventive Maintenance)는 중장비 및 산업 장비의 경제적 효율성을 향상시키는 가장 효과적인 관리 전략 중 하나로, 수명 연장, 갑작스러운 다운타임 최소화, 자산 가치를 보존하는 핵심 역할을 합니다[1][2][3][4][5].예방정비의 경제적 효과 요약구분세부 내용경제적 효과출처고장 예방 비용 절감예방정비는 비예정 고장 수리를 최대 9배까지 절감수리비 절감 (평균 2~5배)[1][3]장비 수명 연장장비의 운용수명 20~40% 연장 가능교체비용 30~40% 절감[1][3]운영 중단 최소화비예정 다운타임 비율 50%까지 감소생산성 손실 최소화[6][3]연료비 및 운영 효율..