AI-Ready 데이터
지방정부 AI 서비스 가이드 분석, 30개 서비스와 데이터 준비 과제
한국지역정보개발원 지방정부 AI 서비스 가이드를 분석해 30개 서비스 중 21개에 담긴 데이터 준비 과제와 사업 전에 확인할 데이터 상태를 정리합니다.
학습 허브
AI-Ready 데이터에 관한 아티클과 용어를 AI 도입 단계별로 묶었습니다.
Syntitan · Ready for Raw Data
우리 데이터, AI에 쓸 수 있는 상태일까?
정제된 데이터가 곧 AI-Ready 데이터는 아닙니다. 준비됐다는 게 무슨 뜻인지, 우리 데이터는 어디쯤인지부터 확인하세요.
Syntitan · Ready for Model · Agent
이 업무의 기준을 데이터가 채울까?
일반 점수로는 이 업무에 맞는지 알 수 없습니다. 모델·에이전트와 평가 기준을 정한 뒤 준비 전후를 비교합니다.
Syntitan · AI 데이터 추적·재사용Track and reuse
운영에서 결과가 왜 달라졌을까?
운영 중 결과가 달라지면, 실행에 쓴 데이터 버전과 이후 바뀐 점부터 확인합니다.
LLM Capsule
원본을 그대로 못 보내는 데이터, AI 업무에 쓸 수 있을까?
민감한 값을 그대로 보낼 수 없을 때, 치환해서 AI가 일하게 하고 결과는 내부 매핑으로 되돌립니다.
DTS
사례가 부족하거나 쓸 수 없는 데이터라면?
AI 업무에 필요한 데이터를 DTS로 보강합니다. 증강·보정·합성 가운데 맞는 방법을 고르고, 쓸 만한지 검증합니다.
비교
이미 쓰는 도구와 비교하고 있다면
- Syntitan 데이터 카탈로그 Operating Control vs Data Catalog: Discovery vs ReproducibilityEN 비교 읽기
- Syntitan 범용 MLOps Operating Control vs Generic MLOps: Versioning the Data StateEN 비교 읽기
- Syntitan AI 모니터링 Operating Control vs AI Monitoring Tools: Detect vs ReproduceEN 비교 읽기
- LLM Capsule AI DLP LLM Capsule vs AI DLP: Block the Data or Finish the WorkEN 비교 읽기
- DTS 익명화 · 차등 프라이버시 DTS vs Data Anonymization vs Differential Privacy: How to ChooseEN 비교 읽기
- LLM Capsule 합성데이터 I Came for Synthetic Data. Do I Actually Need LLM Capsule?EN 비교 읽기
AI-Ready 데이터
데이터 전처리, 한 번 해 두면 모든 AI 업무에 쓸 수 있을까? 업무별 AI-Ready Data 준비
같은 고객 데이터도 AI 업무마다 데이터 전처리에서 정할 내용이 다릅니다. 업무별 여섯 가지 결정과 데이터 누수를 막는 순서를 정리했습니다.
AI-Ready 데이터
RAG와 파인튜닝, 무엇을 선택할까? 먼저 확인할 실패 원인과 AI-Ready Data
RAG와 파인튜닝 중 무엇을 쓸지 정하기 전에 AI 답이 틀린 원인부터 가려야 합니다. 문서 직접 입력까지 세 방법의 차이와 비교…
AI-Ready 데이터
K-익명화(K-anonymity)란? 민감한 데이터를 AI-Ready Data로 활용하는 방법
K-익명화는 데이터 속 한 사람이 최소 K명 중 한 명으로만 보이게 하는 기술입니다. 원리와 적용 순서, 집계표 연구, K값과 한계를…
AI-Ready 데이터
AI 기본법 대비, AI 사용 규정만 만들면 끝일까? 증빙과 운영까지 준비하는 법
AI 기본법 대비는 사용 규정만으로 끝나지 않습니다. 규정을 지켰다는 증빙과 업무 데이터로 AI를 쓰는 운영 경로를 점검 질문과 함께 정리했습니다.
AI-Ready 데이터
공공데이터 AI 친화 가이드라인, 무엇부터 준비할까?
행정안전부와 NIA가 2026년 7월 낸 공공데이터 AI 친화 가이드라인 v1.1의 요구를 관리 원칙 15개, 품질 지표 6개, 데이터 카드 38개…
최신
아티클 · AI-Ready 데이터
AI 모델 평가란? 우리 데이터로 모델을 평가하는 방법과 AI-Ready Data
AI 모델 평가는 학습하지 않은 데이터로 특정 업무 성능을 측정하는 과정입니다. 평가 6단계와 보고할 지표, 결과를 잘못 읽게 되는 이유를 정리했습니다.
아티클 · AI-Ready 데이터
에이전틱 AI 도입 전 확인할 AI-Ready Data: 가트너 40% 이상 중단 전망
가트너는 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 2027년 말까지 중단될 것으로 전망했습니다. 전망의 대상과 세 가지 중단 이유를 짚고, 예외 사례, 같은 조건의 전후 비교, 실행 기록 등 운영 전환에 필요한 데이터 점검 기준을 정리합니다.
아티클 · AI-Ready 데이터
지방정부 AI 가이드의 제조 AI 연합학습 사례와 데이터 준비
지방정부 AI 가이드에 실린 충북, 경남, 구미의 제조 AI 연합학습 사례와 예산을 비교하고, 참여 기업의 공정 데이터에서 확인할 기록 기준과 품질을 정리합니다.
AI-Ready Data
병든 나무 탐지 F1 0.11→0.77, UCI Wilt AI-Ready Data 실험
UCI Wilt 데이터셋에서 Syntitan으로 데이터를 준비하자 로지스틱 회귀의 병든 나무 탐지 F1이 0.11에서 0.77로 올랐고, 오탐도 함께 늘었습니다.…
AI-Ready Data
경매 부정 입찰 탐지 F1 0.91→0.96, UCI Shill Bidding AI-Ready Data 실험
UCI Shill Bidding 데이터셋에서 Syntitan으로 데이터를 준비하자 로지스틱 회귀의 경매 부정 입찰 탐지 F1이 0.91에서 0.96으로 올랐습니다. 네…
AI-Ready Data
기업 파산 예측 F1 0.41→0.61, UCI Polish Companies Bankruptcy AI-Ready Data 실험
UCI Polish Companies Bankruptcy 데이터셋에서 Syntitan으로 데이터를 준비하자 Random Forest의 기업 파산 예측 F1이 0.41에서 0.61로 올랐습니다. 네…
AI-Ready Data
고객 이탈 예측 F1 0.56→0.72, UCI Iranian Churn AI-Ready Data 실험
UCI Iranian Churn 데이터셋에서 Syntitan으로 데이터를 준비하자 로지스틱 회귀의 통신사 고객 이탈 예측 F1이 0.56에서 0.72로 올랐고, 잘못…
AI-Ready Data
정기예금 가입 예측 F1 0.45→0.61, UCI Bank Marketing AI-Ready Data 실험
UCI Bank Marketing 데이터셋에서 Syntitan으로 학습 데이터를 준비하자 Random Forest의 정기예금 가입 예측 F1과 재현율은 올랐지만 오탐도 함께…
AI-Ready Data
AI 에이전트 거버넌스, 무엇을 남겨야 할까? 실행 기록과 AI-Ready Data로 운영하는 방법
AI 에이전트 거버넌스는 정책 문서만으로 끝나지 않습니다. 실행마다 남길 근거와 다시 점검할 계기, AI-Ready Data로 운영하는 방법을 정리했습니다.
