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뉴스2026년 8월 30일2026-08-30

GPU 증설 전 확인할 클러스터 병목

GPU 이용률 저하가 연산 부족인지 통신·혼잡·배치 문제인지 구분해 AI 인프라 투자 우선순위를 판단하는 기준을 제시한다.

출처2026년 8월 29일2026-08-29

ANTShapes는 난이도 통제 벤치마크다

ANTShapes를 저전력 엣지 AI 성과가 아니라 Unity 기반 절차 생성으로 조건별 SNN 분류 취약성을 확인하는 벤치마크로 해석해야 하는 이유를 정리한다.

출처2026년 8월 28일2026-08-28

MoganBert-TR가 주는 검색 신호

터키어 검색·임베딩 제품에서 MoganBert-TR의 CLM-to-MLM 사전학습 결과를 어떻게 해석하고, 어떤 결론은 좁게 제한해야 하는지 정리합니다.

출처2026년 8월 26일2026-08-26

ICVD로 보는 NICU 비디오 AI 검증

ICVD가 NICU 기록 자동화 제품의 성능 근거라기보다, 12개 시뮬레이션 처치 인식 가능성을 현장 검증하기 위한 벤치마크에 가깝다는 점을 정리한다.

출처2026년 8월 25일2026-08-25

Agent-G²와 힌트 깊이 선택 기준

LLM 기반 장기 과제 강화학습에서 전문가 궤적 prefix 길이를 고정 스케줄로 둘지, Agent-G²처럼 과제별 분포로 조정할지 판단하는 기준을 정리한다.

출처2026년 8월 24일2026-08-24

코드 에이전트 평가의 기능과 보안

저장소 규모 코드 에이전트를 도입할 때 기능 테스트, PoC exploit 검증, 신규 취약점 탐지를 함께 봐야 하는 이유와 실무 평가 기준을 정리합니다.

출처2026년 8월 23일2026-08-23

장기 자율 에이전트 하네스 평가법

AVO 사례를 바탕으로 장기 자율 에이전트 도입 시 단일 모델 성능보다 상태 보존, 실패 복구, 실행 루프, 감독 구조를 먼저 검증해야 하는 이유와 평가 질문을 정리한다.

공식/신뢰2026년 8월 22일2026-08-22

항공 진단 AI의 병목 제거 관점

Panasonic Avionics의 AWS 기반 IFEC 진단 사례를 바탕으로, 항공 분야 에이전트형 AI를 안전 운항 판단 대체가 아니라 장애 원인 탐색과 진단 워크플로 단축 도구로 평가하는 기준을 제시합니다.

출처2026년 8월 21일2026-08-21

MLREF로 보상 모듈을 재사용하는 법

LLM 기반 보상 함수 생성에서 MLREF가 보상 함수를 통째로 고치지 않고 모듈 풀을 재사용해 반복 실험의 손실을 줄이는 방식을 이해하고, 어떤 로보틱스 RL 환경에서 A/B 실험할 가치가 있는지 판단할 수 있다.

출처2026년 8월 20일2026-08-20

저자원 언어 안전과 LSR 앵커링

영어 안전 평가만으로 다국어 모델 배포를 판단하기 어려운 이유와 LSR Anchoring을 재학습 없는 완화책으로 검토할 때 확인해야 할 과잉 거부 비용, 평가 조건, 적용 한계를 정리합니다.

출처2026년 8월 15일2026-08-15

CAS 도입 전 확인할 인과 식별 조건

CAS를 SHAP 대체재가 아니라 개입 효과를 귀속하는 감사 도구로 판단하는 기준을 정리하고, 적용 전 필요한 그래프·데이터·식별 가정을 확인할 수 있게 한다.

출처2026년 8월 14일2026-08-14

HyperANFIS 도입 전 확인할 점

HyperANFIS가 기존 ANFIS보다 나은 성능을 보인 범위와, IF-THEN 규칙이 곧 인간에게 이해 가능한 설명을 뜻하지 않는 이유를 구분해 도입 판단 기준을 제시합니다.

출처2026년 8월 13일2026-08-13

에이전트 안전을 위한 런타임 계약

파일 변경, 코드 실행, 메시지 전송, 데이터베이스 수정처럼 외부 상태를 바꾸는 에이전트에 왜 모델 정렬만으로 부족한지 설명하고, 도구 허용 목록·권한 분리·실행 전 검증·인간 승인·감사 로그를 제품 출시 기준으로 삼는 방법을 제시한다.

공식/신뢰2026년 8월 12일2026-08-12

AMIE 화상상담 평가 기준

AMIE 화상상담 연구를 실제 도입 신호가 아니라 실시간 상담형 의료 AI의 검증 기준을 재설계해야 한다는 근거로 읽는 방법을 정리합니다.

출처2026년 8월 11일2026-08-11

EEG 감정인식 다중시간 모델 기준

EEG 감정인식에서 단일 시간 창과 다중시간 융합 모델을 선택할 때 고려할 조건, 혼합 감정 라벨의 신뢰성, 임상 적용의 한계를 구분해 판단할 수 있다.

뉴스2026년 8월 10일2026-08-10

AI 에이전트 평가는 운영 보안 문제다

AI 에이전트 안전평가가 실제 시스템 권한과 연결될 때 필요한 권한 최소화, 도구 호출 기록, 중단 조건, 샌드박스 설계 기준을 정리한다.

출처2026년 8월 8일2026-08-08

산업 LLM 아키텍처 선택 기준

폐수처리 시뮬레이터 기반 비교 실험을 바탕으로 라이브 오라클, 구조화 파라미터 주입, 검색 기반 방식의 정확도·지연시간·이식성 차이를 정리해 산업 LLM 도입 시 판단 기준을 제시한다.

출처2026년 8월 7일2026-08-07

개인화 LLM, 개인별 모델보다 컨텍스트 조정

사용자별 어댑터나 보상모델보다 컨텍스트 기반 조정을 먼저 검토해야 하는 이유와, 데이터 희소성·콜드스타트·일반화 관점의 제품 판단 기준을 정리한다.

출처2026년 8월 6일2026-08-06

IRT 안전 평가의 실무적 한계

IRT가 안전 벤치마크 중복, 높은 상관, 평가 감지 문제를 어떻게 줄이는지와 이를 최종 판정이 아닌 보조 평가 계층으로 써야 하는 이유를 정리한다.

공식/신뢰2026년 8월 5일2026-08-05

외부 AI 평가의 숨은 공격면

고위험 AI 모델을 외부 레드팀·보안평가 기관에 맡길 때 확인해야 할 격리, 인터넷 접근, 샌드박스, 로그, 사고 대응 조건을 실무 기준으로 정리한다.

출처2026년 8월 4일2026-08-04

KC-Agent로 보는 드리프트 대응

프로덕션 ML에서 드리프트 이후 재학습만 반복할지, 과거 수정 전략 재사용과 증분 검증을 자동화할지 판단하는 기준을 제시한다.

출처2026년 8월 3일2026-08-03

IR-VLM 배포 전 QR-STT 점검 기준

열 센서 입력을 쓰는 IR-VLM 배포팀이 QR-STT류 구조화 열 패턴 공격을 어떻게 해석하고, 분류·캡셔닝·VQA 출력 안정성을 어떤 기준으로 점검해야 하는지 정리한다.

출처2026년 8월 2일2026-08-02

LLM 가격 인하와 실현 단가 계산

LLM 가격 인하를 사용자 수 신호가 아니라 워크로드별 실현 단가 변화로 판단하는 방법을 제시하고, 폐쇄형 API·오픈소스·자체 호스팅 선택 기준을 정리합니다.

공식/신뢰2026년 8월 1일2026-08-01

LLM 사기 대응의 핵심 운영 패턴

프롬프트 문구만 차단하는 방식의 한계를 짚고, 다국어 댓글 생성·반복 번역·계정 클러스터·외부 플랫폼 반응을 함께 보는 사기 대응 기준을 정리합니다.