지능정보기술 감리 (AI 시스템 감리)

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답안.

Ⅰ. 개요

배경: AI 시스템 도입 증가 → 기존 감리 체계로 부족 NIA '지능정보기술 감리 가이드라인 (2022)' 일반 감리: 기능 요구사항 충족 여부 검토

Ⅱ. 핵심 구성요소

배경: AI 시스템 도입 증가 → 기존 감리 체계로 부족
     NIA '지능정보기술 감리 가이드라인 (2022)'

[AI 감리 특이점 vs 일반 감리]
일반 감리: 기능 요구사항 충족 여부 검토
AI 감리:  모델 성능, 공정성, 설명가능성, 데이터 품질

[데이터 품질]
- 학습 데이터 대표성 (편향 없는 샘플)
- 레이블 정확도, 결측치 처리
- 개인정보 가명처리 확인
- 데이터 계보(Lineage) 추적 가능

[모델 성능]
- 정확도/정밀도/재현율/F1 측정
- 과적합 검증 (Train vs Test 성능 차이)
- 드리프트 모니터링 계획

[공정성 & 윤리]
- 보호 속성(성별·인종) 기반 편향 검사
- 공정성 지표: 인구통계학적 동등성
- 고영향 AI 여부 판단 (AI기본법)

[설명가능성 (XAI)]
- SHAP, LIME 등 설명 기법 적용 여부
- 블랙박스 → 이해 가능한 설명 제공

[보안]


해당 키워드의 기술적 구성요소와 동작 원리를 서술한다.

### Ⅲ. 특징 및 비교

핵심 기술의 장단점과 유사 기술과의 차이를 분석한다.

### Ⅳ. 적용 사례

실무 환경에서의 적용 사례와 기대효과를 제시한다.

### Ⅴ. 전망

최신 기술 동향과 향후 발전 방향을 서술한다.