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https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-sg-scdf-fire-code	싱가포르 건축물 화재 예방 실무 기준(Fire Code 2023)	operator	운영 기관	https://119-ai-studio.kr/kg/organizations.txt#operator-singapore-civil-defence-force	Singapore Civil Defence Force	data	null
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https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-uk-nog	영국 국가 소방 운영 지침(National Operational Guidance)	operator	운영 기관	https://119-ai-studio.kr/kg/organizations.txt#operator-national-fire-chiefs-council	National Fire Chiefs Council	data	null
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https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-uk-fire-statistics	영국 정부 화재 통계(잉글랜드)	operator	운영 기관	https://119-ai-studio.kr/kg/organizations.txt#operator-ministry-of-housing-communities-and-local-government	Ministry of Housing, Communities and Local Government	data	null
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https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-uk-fire-standards-board	잉글랜드 소방 표준위원회(Fire Standards Board)	operator	운영 기관	https://119-ai-studio.kr/kg/organizations.txt#operator-fire-standards-board	Fire Standards Board	data	null
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https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-uk-hmicfrs	영국 경찰·소방 감찰청(HMICFRS)	operator	운영 기관	https://119-ai-studio.kr/kg/organizations.txt#operator-hm-inspectorate-of-constabulary-and-fire-rescue-services	HM Inspectorate of Constabulary and Fire & Rescue Services	data	null
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https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-uk-lfb	런던 소방본부(London Fire Brigade)	operator	운영 기관	https://119-ai-studio.kr/kg/organizations.txt#operator-london-fire-commissioner	London Fire Commissioner	data	null
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https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-fr-bspp	파리 소방여단(BSPP)	operator	운영 기관	https://119-ai-studio.kr/kg/organizations.txt#operator-arm-e-de-terre-minist-re-des-arm-es	Armée de Terre, ministère des Armées	data	null
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https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-ca-statcan-nfid	캐나다 통계청 국가화재정보데이터베이스(NFID)	operator	운영 기관	https://119-ai-studio.kr/kg/organizations.txt#operator-statistics-canada	Statistics Canada	data	null
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https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-erg-kfi-ecocar	한국소방산업기술원 친환경차 긴급대응	operator	운영 기관	https://119-ai-studio.kr/kg/organizations.txt#operator-한국소방산업기술원	한국소방산업기술원	data	null
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https://119-ai-studio.kr/practice.html#res-busan-apartment-ev-fire-manual	공동주택 전기자동차 화재대응 매뉴얼 및 행동요령	site	발행 사이트	https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-hq-busan	부산소방재난본부	data	null
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https://119-ai-studio.kr/practice.html#res-nfsa-archive-524	[방호] LPG 충전소 사고와 위험성	site	발행 사이트	https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-academy-national	중앙소방학교	data	null
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https://119-ai-studio.kr/practice.html#res-nfsa-archive-532	[방호] 발화건물내의 연기의 이동과 제연(사례중심)	site	발행 사이트	https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-academy-national	중앙소방학교	data	null
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https://119-ai-studio.kr/practice.html#res-nfsa-archive-558	[방호] 고층건물에 있어서의 합동소방훈련	site	발행 사이트	https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-academy-national	중앙소방학교	data	null
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https://119-ai-studio.kr/practice.html#res-nfsa-archive-581	[방호] 보다 신속하며, 보다 실효성 있게, 보다 유연한 위기관리체제를 목표로 (일어권 번역자료)	site	발행 사이트	https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-academy-national	중앙소방학교	data	null
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https://119-ai-studio.kr/practice.html#res-nfsa-archive-652	[2007년 GHS] 31회 TDG 분과위원회 보고서	site	발행 사이트	https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-academy-national	중앙소방학교	data	null
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https://119-ai-studio.kr/practice.html#res-nfsa-archive-655	[2007년 일본 동경] 전기화재 누전	site	발행 사이트	https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-academy-national	중앙소방학교	data	null
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https://119-ai-studio.kr/practice.html#res-nfsa-archive-515	[소방공학] 호기가스를 사용한 일산화탄소 측정의 시도	site	발행 사이트	https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-academy-national	중앙소방학교	data	null
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https://119-ai-studio.kr/practice.html#res-nfsa-archive-554	[소방공학] 건물 화재시 화재실로 부터 복도 및 각 실별 연소가스 농도 변화	site	발행 사이트	https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-academy-national	중앙소방학교	data	null
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https://119-ai-studio.kr/practice.html#res-nfsa-archive-562	[예방] 위험물과 오염제거 훈련에 관한 최신 기술과 혁신	site	발행 사이트	https://119-ai-studio.kr/practice-agencies.html#org-academy-national	중앙소방학교	data	null
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https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-high-impact-ai	고영향 인공지능	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html	AI 관계법령	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-automated-decision	자동화된 결정	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-human-review	사람 검토	data	{"type":"related","evidence_state":"legacy_unchecked","reason":null,"origin":{"commit":"daab5a032b02aa582687166ff7b7ab70703261e9","file":"data/glossary.yml","from":"automated-decision","to":"human-review"},"basis":[]}
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https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-license	라이선스	backgroundReading	배경 학습	https://119-ai-studio.kr/learn/git/17_포크와오픈소스기여.html	Git 완전 정복 · 17. 포크(Fork)와 오픈소스 기여	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-license	라이선스	guide	관련 안내서	https://119-ai-studio.kr/public-data-map.html	소방 업무에 쓸 공공데이터 고르는 법	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-gpu	GPU	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-vram	VRAM	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"GPU의 계산 장치와 그 장치가 사용하는 전용 메모리는 서로 다른 자원이다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-gpu","mode":"editorial","id":"new-gpu","title":"NVIDIA CUDA Programming Guide — Introduction","href":"https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-programming-guide/01-introduction/introduction.html","section":"1.1.1 The Graphics Processing Unit","checked_on":"2026-10-24","supports":"GPU의 그래픽 처리 기원과 병렬 연산 용도. 특정 제품의 속도 우열이나 사양은 지지하지 않는다."},{"source_id":"new-memory","mode":"editorial","id":"new-memory","title":"AI 컴퓨팅·시스템 기초 — RAM, VRAM, cache, bandwidth","href":"https://119-ai-studio.kr/learn/ai-computing/06_메모리_계층.html#s2","section":"정확한 정의: 하드웨어 메모리 계층","checked_on":"2026-10-24","supports":"독립형 GPU의 전용 메모리와 시스템 RAM의 구분. 이어지는 캐시·런타임 메모리 절은 가중치 외 KV 캐시·활성값·버퍼가 메모리를 차지함을 설명한다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-gpu	GPU	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/learn/ai-computing/04_CPU_GPU_NPU.html	AI 컴퓨팅·시스템 기초 · 04. CPU, GPU, NPU	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-vram	VRAM	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-kv-cache	KV 캐시	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"GPU에서 KV 캐시를 저장하는 구성에서는 가중치와 KV 상태가 같은 유한한 메모리 공간을 사용한다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-memory","mode":"explicit","id":"new-memory","title":"AI 컴퓨팅·시스템 기초 — RAM, VRAM, cache, bandwidth","href":"https://119-ai-studio.kr/learn/ai-computing/06_메모리_계층.html#s2","section":"정확한 정의: 하드웨어 메모리 계층","checked_on":"2026-10-24","supports":"독립형 GPU의 전용 메모리와 시스템 RAM의 구분. 이어지는 캐시·런타임 메모리 절은 가중치 외 KV 캐시·활성값·버퍼가 메모리를 차지함을 설명한다."},{"source_id":"new-inference","mode":"explicit","id":"new-inference","title":"NVIDIA — Mastering LLM Techniques: Inference Optimization","href":"https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-inference-optimization/","section":"LLM inference / Batching / Key-value caching / Quantization","checked_on":"2026-10-24","supports":"자기회귀 LLM의 프리필·디코드, KV 상태 재사용, 요청 배칭과 양자화의 기본 개념. 제품별 성능 수치는 사용하지 않는다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-vram	VRAM	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/learn/ai-computing/06_메모리_계층.html	AI 컴퓨팅·시스템 기초 · 06. RAM, VRAM, cache, bandwidth	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-quantization	양자화	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-numeric-precision	수치 정밀도	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"양자화는 수치를 제한된 값으로 표현하는 방법이므로 어떤 수치 형식과 정밀도를 쓰는지 함께 이해한다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-numeric","mode":"explicit","id":"new-numeric","title":"NVIDIA — Train With Mixed Precision","href":"https://docs.nvidia.com/deeplearning/performance/mixed-precision-training/index.html","section":"2 Mixed Precision Training / 2.1 Half Precision Format","checked_on":"2026-10-24","supports":"수치 형식의 비트 배분, 유효숫자 정밀도와 표현 범위, 낮은 비트 표현의 메모리 효과. 분류 평가의 precision과는 다른 개념이다."},{"source_id":"new-quantization","mode":"explicit","id":"new-quantization","title":"LLM 추론 시스템의 원리 — 양자화의 절충","href":"https://119-ai-studio.kr/learn/llm-inference/11_양자화의_절충.html#s1","section":"먼저: 양자화(quantization)가 뭔가요? / 세 갈래","checked_on":"2026-10-24","supports":"가중치·활성값·KV 캐시 양자화의 구분과 품질·메모리·지원 커널에 따른 절충."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-quantization	양자화	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/learn/llm-inference/11_양자화의_절충.html	LLM 추론 시스템의 원리 · 11. 양자화의 절충	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-numeric-precision	수치 정밀도	compare	함께 비교	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-precision	정밀도	data	{"type":"compare","evidence_state":"source_checked","reason":"같은 precision이라는 영문 이름을 쓰지만 수치 표현의 정밀도와 양성 예측의 정답 비율은 다른 개념이다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-numeric","mode":"editorial","id":"new-numeric","title":"NVIDIA — Train With Mixed Precision","href":"https://docs.nvidia.com/deeplearning/performance/mixed-precision-training/index.html","section":"2 Mixed Precision Training / 2.1 Half Precision Format","checked_on":"2026-10-24","supports":"수치 형식의 비트 배분, 유효숫자 정밀도와 표현 범위, 낮은 비트 표현의 메모리 효과. 분류 평가의 precision과는 다른 개념이다."},{"source_id":"new-detection-metrics","mode":"editorial","id":"new-detection-metrics","title":"Ultralytics — Performance Metrics Deep Dive","href":"https://docs.ultralytics.com/guides/yolo-performance-metrics","section":"Object Detection Metrics / Class-wise Metrics","checked_on":"2026-10-24","supports":"PR 곡선을 요약한 AP를 클래스별로 평균하는 mAP와 mAP50·mAP50-95의 서로 다른 IoU 기준."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-numeric-precision	수치 정밀도	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/learn/ai-computing/03_정밀도.html	AI 컴퓨팅·시스템 기초 · 03. FP32, FP16, BF16, INT8, INT4	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-kv-cache	KV 캐시	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-attention	어텐션	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"자기회귀 트랜스포머에서 KV 캐시는 어텐션에 쓰는 앞 토큰의 key·value를 재사용한다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-inference","mode":"explicit","id":"new-inference","title":"NVIDIA — Mastering LLM Techniques: Inference Optimization","href":"https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-inference-optimization/","section":"LLM inference / Batching / Key-value caching / Quantization","checked_on":"2026-10-24","supports":"자기회귀 LLM의 프리필·디코드, KV 상태 재사용, 요청 배칭과 양자화의 기본 개념. 제품별 성능 수치는 사용하지 않는다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-kv-cache	KV 캐시	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/learn/llm-inference/05_KV캐시.html	LLM 추론 시스템의 원리 · 05. KV 캐시	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-prefill	프리필	compare	함께 비교	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-decode	디코드	data	{"type":"compare","evidence_state":"source_checked","reason":"자기회귀 LLM의 입력 토큰 처리 단계와 뒤이은 토큰 생성 단계를 구분한다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-inference","mode":"explicit","id":"new-inference","title":"NVIDIA — Mastering LLM Techniques: Inference Optimization","href":"https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-inference-optimization/","section":"LLM inference / Batching / Key-value caching / Quantization","checked_on":"2026-10-24","supports":"자기회귀 LLM의 프리필·디코드, KV 상태 재사용, 요청 배칭과 양자화의 기본 개념. 제품별 성능 수치는 사용하지 않는다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-prefill	프리필	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/learn/llm-inference/02_tokenization_prefill_decode.html	LLM 추론 시스템의 원리 · 02. tokenization, prefill, decode	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-decode	디코드	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-next-token-prediction	다음 토큰 예측	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"기본 자기회귀 디코드에서는 이미 생성한 토큰을 조건으로 다음 토큰을 반복해서 선택한다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-inference","mode":"explicit","id":"new-inference","title":"NVIDIA — Mastering LLM Techniques: Inference Optimization","href":"https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-inference-optimization/","section":"LLM inference / Batching / Key-value caching / Quantization","checked_on":"2026-10-24","supports":"자기회귀 LLM의 프리필·디코드, KV 상태 재사용, 요청 배칭과 양자화의 기본 개념. 제품별 성능 수치는 사용하지 않는다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-decode	디코드	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/learn/llm-inference/02_tokenization_prefill_decode.html	LLM 추론 시스템의 원리 · 02. tokenization, prefill, decode	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-ttft	TTFT	broader	상위 개념	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-latency	지연시간	data	{"type":"broader","evidence_state":"source_checked","reason":"TTFT는 요청부터 첫 토큰 수신까지라는 특정 구간의 지연시간이다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-metrics","mode":"explicit","id":"new-metrics","title":"NVIDIA NIM Benchmarking — Metrics","href":"https://docs.nvidia.com/nim/benchmarking/llm/metrics","section":"Time to First Token / Tokens Per Second","checked_on":"2026-10-24","supports":"요청 제출부터 첫 토큰 수신까지의 TTFT와 여러 동시 요청의 출력 토큰 처리량. 측정 시작·종료 이벤트가 같아야 비교할 수 있다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-ttft	TTFT	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/learn/llm-inference/14_추론_지표.html	LLM 추론 시스템의 원리 · 14. 추론 지표	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-throughput	처리량	compare	함께 비교	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-latency	지연시간	data	{"type":"compare","evidence_state":"source_checked","reason":"단위 시간당 완료량과 개별 요청이 기다린 시간은 다른 성능 축이므로 한쪽의 개선으로 다른 쪽을 단정하지 않는다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-metrics","mode":"editorial","id":"new-metrics","title":"NVIDIA NIM Benchmarking — Metrics","href":"https://docs.nvidia.com/nim/benchmarking/llm/metrics","section":"Time to First Token / Tokens Per Second","checked_on":"2026-10-24","supports":"요청 제출부터 첫 토큰 수신까지의 TTFT와 여러 동시 요청의 출력 토큰 처리량. 측정 시작·종료 이벤트가 같아야 비교할 수 있다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-throughput	처리량	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/learn/llm-inference/14_추론_지표.html	LLM 추론 시스템의 원리 · 14. 추론 지표	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-batching	배칭	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-throughput	처리량	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"여러 요청의 계산을 묶으면 처리량이 늘 수 있지만 메모리 한계와 포화점 때문에 항상 늘어나는 것은 아니다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-inference","mode":"explicit","id":"new-inference","title":"NVIDIA — Mastering LLM Techniques: Inference Optimization","href":"https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-inference-optimization/","section":"LLM inference / Batching / Key-value caching / Quantization","checked_on":"2026-10-24","supports":"자기회귀 LLM의 프리필·디코드, KV 상태 재사용, 요청 배칭과 양자화의 기본 개념. 제품별 성능 수치는 사용하지 않는다."},{"source_id":"new-metrics","mode":"explicit","id":"new-metrics","title":"NVIDIA NIM Benchmarking — Metrics","href":"https://docs.nvidia.com/nim/benchmarking/llm/metrics","section":"Time to First Token / Tokens Per Second","checked_on":"2026-10-24","supports":"요청 제출부터 첫 토큰 수신까지의 TTFT와 여러 동시 요청의 출력 토큰 처리량. 측정 시작·종료 이벤트가 같아야 비교할 수 있다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-batching	배칭	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/learn/llm-inference/07_batch_효율.html	LLM 추론 시스템의 원리 · 07. batch 효율	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-ocr	OCR 광학 문자 인식	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-preprocessing	전처리	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"스캔 이미지를 검색용 문서로 준비하는 경우 OCR은 후속 청킹·검색에 앞선 텍스트 준비 단계가 될 수 있다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-ocr","mode":"editorial","id":"new-ocr","title":"Microsoft Learn — OCR: Optical Character Recognition","href":"https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/computer-vision/overview-ocr","section":"OCR (Read) editions — OCR 정의 문단","checked_on":"2026-10-24","supports":"이미지·스캔 문서의 인쇄체 및 손글씨를 디지털 텍스트로 추출하는 문자 인식의 뜻. 특정 API의 권장 여부나 사용법은 수록하지 않는다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-ocr	OCR 광학 문자 인식	backgroundReading	배경 학습	https://119-ai-studio.kr/sop-law-rag.html	소방 법령·SOP, RAG로 근거 있게 답하기	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-hybrid-search	하이브리드 검색	broader	상위 개념	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-retrieval	검색	data	{"type":"broader","evidence_state":"source_checked","reason":"이 문맥의 하이브리드 검색은 키워드와 벡터 검색 결과를 결합하는 검색 방식이다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-hybrid","mode":"explicit","id":"new-hybrid","title":"Microsoft Learn — Hybrid search overview","href":"https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/hybrid-search-overview","section":"Why use hybrid search? / How does hybrid search work?","checked_on":"2026-10-24","supports":"키워드 검색과 벡터 검색 결과를 결합하는 하이브리드 검색. RRF는 이 제품의 결합 방식 사례이며 모든 구현의 필수 요건으로 일반화하지 않는다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-hybrid-search	하이브리드 검색	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/learn/terminal/03_터미널과_친해지기.html	컴퓨터·개발 기초 입문 · 3부 · 터미널과 친해지기	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-reranking	리랭킹	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-retrieval	검색	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"리랭킹은 초기 검색이 반환한 후보의 관련성을 다시 평가하는 후속 단계다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-reranking","mode":"explicit","id":"new-reranking","title":"Microsoft Learn — RAG information-retrieval phase","href":"https://learn.microsoft.com/azure/architecture/ai-ml/guide/rag/rag-information-retrieval","section":"Reranking / Semantic ranking","checked_on":"2026-10-24","supports":"초기 검색으로 얻은 후보를 다시 평가해 순서를 정하는 후속 단계와 추가 지연 비용. 모든 RAG가 리랭킹을 해야 한다는 주장은 지지하지 않는다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-reranking	리랭킹	backgroundReading	배경 학습	https://119-ai-studio.kr/learn/prompt/26_검색과_도구_결합.html	프롬프트·컨텍스트 엔지니어링 · 26. 검색·도구와 결합하기 (RAG·도구 사용)	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-knowledge-graph	지식그래프	compare	함께 비교	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-ontology	온톨로지	data	{"type":"compare","evidence_state":"source_checked","reason":"지식그래프는 대상·관계에 관한 지식을 연결하고 온톨로지는 용어·관계의 의미를 명시하는 데 초점을 둔다. 두 범위는 함께 쓰이거나 일부 겹칠 수 있다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-knowledge-graph","mode":"editorial","id":"new-knowledge-graph","title":"Hogan et al. — Knowledge Graphs","href":"https://arxiv.org/html/2003.02320v6","section":"1 Introduction — Knowledge graph","checked_on":"2026-10-24","supports":"저자들이 채택한 포괄적 정의: 대상은 노드, 대상 사이 관계는 연결인 데이터 그래프로 지식을 표현한다. RDF 외 여러 그래프 모델이 가능하며 온톨로지는 모든 지식그래프의 필수 요건이라고 단정하지 않는다."},{"source_id":"new-rdf","mode":"editorial","id":"new-rdf","title":"W3C — RDF 1.1 Primer","href":"https://www.w3.org/TR/rdf11-primer/#section-triple","section":"2 Why Use RDF? / 3.1 Triples","checked_on":"2026-10-24","supports":"대상과 관계를 그래프로 표현하고 같은 대상의 식별자를 통해 여러 문장을 연결·질의하는 방식. RDF는 지식그래프 표현의 한 방식이며 모든 지식그래프가 RDF여야 한다는 뜻은 아니다."},{"source_id":"new-ontology","mode":"editorial","id":"new-ontology","title":"W3C — OWL 2 Web Ontology Language Primer","href":"https://www.w3.org/TR/owl2-primer/#What_is_OWL_2.3F","section":"2 What is OWL 2?","checked_on":"2026-10-24","supports":"관심 영역에 관한 정확한 서술, 용어의 의미와 용어 사이 관계를 명시하는 온톨로지. 개별 대상에 관한 서술도 포함할 수 있다는 범위를 보존한다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-knowledge-graph	지식그래프	backgroundReading	배경 학습	https://119-ai-studio.kr/learn/sql/03_관계와_외래키.html	SQL 데이터베이스 입문 · 2부 · 데이터를 담는 그릇 (2) 관계와 외래키	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-ontology	온톨로지	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-schema	스키마	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"둘 다 구조와 관계를 명시할 수 있으나 온톨로지는 분야 용어의 의미를 표현하는 지식 명세라는 범위를 갖는다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-ontology","mode":"editorial","id":"new-ontology","title":"W3C — OWL 2 Web Ontology Language Primer","href":"https://www.w3.org/TR/owl2-primer/#What_is_OWL_2.3F","section":"2 What is OWL 2?","checked_on":"2026-10-24","supports":"관심 영역에 관한 정확한 서술, 용어의 의미와 용어 사이 관계를 명시하는 온톨로지. 개별 대상에 관한 서술도 포함할 수 있다는 범위를 보존한다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-ontology	온톨로지	backgroundReading	배경 학습	https://119-ai-studio.kr/learn/sql/02_테이블과_데이터타입.html	SQL 데이터베이스 입문 · 2부 · 데이터를 담는 그릇 (1) 테이블과 데이터 타입	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-graphrag	GraphRAG	broader	상위 개념	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-rag	검색증강생성 RAG	data	{"type":"broader","evidence_state":"source_checked","reason":"Microsoft GraphRAG는 지식그래프와 커뮤니티 요약 구조를 활용하는 RAG 접근이다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-graphrag","mode":"explicit","id":"new-graphrag","title":"Microsoft — GraphRAG documentation","href":"https://microsoft.github.io/graphrag/","section":"Welcome to GraphRAG / The GraphRAG Process","checked_on":"2026-10-24","supports":"Microsoft GraphRAG의 지식그래프 추출, 커뮤니티 구성·요약, 구조를 활용한 RAG 과정. 일반적인 그래프 기반 RAG 전체와 제품 이름을 구분한다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-graphrag	GraphRAG	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-knowledge-graph	지식그래프	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"Microsoft GraphRAG의 대표 처리 과정은 문서에서 추출한 대상·관계의 지식그래프를 활용한다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-graphrag","mode":"explicit","id":"new-graphrag","title":"Microsoft — GraphRAG documentation","href":"https://microsoft.github.io/graphrag/","section":"Welcome to GraphRAG / The GraphRAG Process","checked_on":"2026-10-24","supports":"Microsoft GraphRAG의 지식그래프 추출, 커뮤니티 구성·요약, 구조를 활용한 RAG 과정. 일반적인 그래프 기반 RAG 전체와 제품 이름을 구분한다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-graphrag	GraphRAG	backgroundReading	배경 학습	https://119-ai-studio.kr/sop-law-rag.html	소방 법령·SOP, RAG로 근거 있게 답하기	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-speaker-diarization	화자 분리	compare	함께 비교	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-speech-recognition	음성 인식	data	{"type":"compare","evidence_state":"source_checked","reason":"화자별 시간 구간을 구분하는 일과 발화 내용을 텍스트로 인식하는 일은 서로 다른 평가 대상이다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-diarization","mode":"editorial","id":"new-diarization","title":"pyannote.audio — Project README","href":"https://github.com/pyannote/pyannote-audio","section":"Neural building blocks for speaker diarization / Community-1 usage output","checked_on":"2026-10-24","supports":"화자 분리 결과가 시작·종료 시각과 SPEAKER 번호로 표현됨을 확인한다. 번호는 실명이나 통화 역할 인증이 아니다."},{"source_id":"new-cer","mode":"editorial","id":"new-cer","title":"Hugging Face Evaluate — CER metric card","href":"https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/cer/blob/main/README.md","section":"Metric description / Output values","checked_on":"2026-10-24","supports":"문자 단위 치환·삭제·삽입 오류 합을 정답 문자 수로 나누는 CER와 삽입이 많으면 1을 넘을 수 있다는 성질."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-speaker-diarization	화자 분리	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/call-transcription-quality.html	신고 전사 심화, 화자 결합과 품질 관리	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-cer	CER 문자 오류율	compare	함께 비교	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-wer	WER 단어 오류율	data	{"type":"compare","evidence_state":"source_checked","reason":"같은 정답 전사를 대조하더라도 CER는 문자, WER는 단어를 기준으로 오류를 센다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-cer","mode":"explicit","id":"new-cer","title":"Hugging Face Evaluate — CER metric card","href":"https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/cer/blob/main/README.md","section":"Metric description / Output values","checked_on":"2026-10-24","supports":"문자 단위 치환·삭제·삽입 오류 합을 정답 문자 수로 나누는 CER와 삽입이 많으면 1을 넘을 수 있다는 성질."},{"source_id":"new-wer","mode":"explicit","id":"new-wer","title":"Hugging Face Evaluate — WER metric card","href":"https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/wer/blob/main/README.md","section":"Metric description / Output values","checked_on":"2026-10-24","supports":"정답·예측 단어열을 정렬한 뒤 치환·삭제·삽입 오류 합을 정답 단어 수로 나누는 WER."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-cer	CER 문자 오류율	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/call-transcription-quality.html	신고 전사 심화, 화자 결합과 품질 관리	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-wer	WER 단어 오류율	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-ground-truth	정답 기준	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"WER를 계산하려면 정답 단어열과 단어 분할 규칙이 필요하다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-wer","mode":"explicit","id":"new-wer","title":"Hugging Face Evaluate — WER metric card","href":"https://huggingface.co/spaces/evaluate-metric/wer/blob/main/README.md","section":"Metric description / Output values","checked_on":"2026-10-24","supports":"정답·예측 단어열을 정렬한 뒤 치환·삭제·삽입 오류 합을 정답 단어 수로 나누는 WER."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-wer	WER 단어 오류율	backgroundReading	배경 학습	https://119-ai-studio.kr/call-transcription-quality.html	신고 전사 심화, 화자 결합과 품질 관리	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-object-detection	객체 탐지	broader	상위 개념	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-computer-vision	컴퓨터 비전	data	{"type":"broader","evidence_state":"source_checked","reason":"객체 탐지는 영상에서 대상의 위치와 종류를 찾는 컴퓨터 비전 과업으로 분류한다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-detection","mode":"editorial","id":"new-detection","title":"Ultralytics — Object Detection","href":"https://docs.ultralytics.com/tasks/detect","section":"Object Detection — introduction","checked_on":"2026-10-24","supports":"이미지·영상 속 대상의 위치와 종류를 찾으며 상자·클래스·점수를 출력하는 객체 탐지 과업."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-object-detection	객체 탐지	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html	화재 영상에서 화염·연기 탐지하기	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-iou	IoU 교집합 대 합집합 비율	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-ground-truth	정답 기준	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"객체 탐지 평가에서는 예측 영역과 정답 라벨 영역의 겹침을 IoU로 비교할 수 있다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-iou","mode":"explicit","id":"new-iou","title":"Ultralytics — Intersection over Union","href":"https://www.ultralytics.com/glossary/intersection-over-union-iou","section":"Intersection over Union — definition","checked_on":"2026-10-24","supports":"두 영역의 교집합 면적을 합집합 면적으로 나누는 IoU와 0~1 범위."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-iou	IoU 교집합 대 합집합 비율	backgroundReading	배경 학습	https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html	훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-map	mAP	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-iou	IoU 교집합 대 합집합 비율	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"탐지 mAP는 정답으로 인정하는 IoU 조건에 영향을 받으므로 그 기준을 함께 표시해야 한다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-detection-metrics","mode":"explicit","id":"new-detection-metrics","title":"Ultralytics — Performance Metrics Deep Dive","href":"https://docs.ultralytics.com/guides/yolo-performance-metrics","section":"Object Detection Metrics / Class-wise Metrics","checked_on":"2026-10-24","supports":"PR 곡선을 요약한 AP를 클래스별로 평균하는 mAP와 mAP50·mAP50-95의 서로 다른 IoU 기준."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-map	mAP	backgroundReading	배경 학습	https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html	화재 영상에서 화염·연기 탐지하기	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-sql	SQL	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-database	데이터베이스	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"SQL은 데이터베이스에서 구조·조회·변경을 요청하는 언어다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-sql","mode":"explicit","id":"new-sql","title":"SQL 데이터베이스 입문 — 왜 데이터베이스인가","href":"https://119-ai-studio.kr/learn/sql/01_왜_데이터베이스인가.html#s2","section":"1.2 데이터베이스와 SQL, 한 줄 정의","checked_on":"2026-10-24","supports":"SQL을 데이터베이스의 구조·저장·질의를 요청하는 언어로 설명한다. 관계형 DB가 표를 연결해 자료를 관리함을 다루되 DB와 DBMS의 엄밀한 구분은 외부 원문으로 보완한다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-sql	SQL	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/learn/sql/01_왜_데이터베이스인가.html	SQL 데이터베이스 입문 · 1부 · 왜 데이터베이스이고, 왜 SQL인가	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-database	데이터베이스	compare	함께 비교	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-dataframe	데이터프레임	data	{"type":"compare","evidence_state":"source_checked","reason":"관계형 데이터베이스의 표와 DataFrame은 모두 행·열을 쓰지만 저장·관리 체계와 분석 자료구조라는 역할이 다르다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-database","mode":"editorial","id":"new-database","title":"PostgreSQL — Tutorial: Concepts","href":"https://www.postgresql.org/docs/current/tutorial-concepts.html","section":"2.2 Concepts","checked_on":"2026-10-24","supports":"관계형 데이터베이스의 행·열·표 구조와 이를 관리하는 RDBMS를 구분하며, 표 이외의 데이터베이스 구조도 있음을 설명한다."},{"source_id":"new-pandas","mode":"editorial","id":"new-pandas","title":"pandas — What kind of data does pandas handle?","href":"https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/intro_tutorials/01_table_oriented.html","section":"pandas data table representation","checked_on":"2026-10-24","supports":"행·열을 갖고 열마다 다른 자료형을 담을 수 있는 2차원 DataFrame 구조."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-database	데이터베이스	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/learn/sql/01_왜_데이터베이스인가.html	SQL 데이터베이스 입문 · 1부 · 왜 데이터베이스이고, 왜 SQL인가	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-dataframe	데이터프레임	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-preprocessing	전처리	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"표 데이터를 다루는 분석에서는 DataFrame의 열과 자료형을 사용해 전처리 결과를 확인할 수 있다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-pandas","mode":"editorial","id":"new-pandas","title":"pandas — What kind of data does pandas handle?","href":"https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/intro_tutorials/01_table_oriented.html","section":"pandas data table representation","checked_on":"2026-10-24","supports":"행·열을 갖고 열마다 다른 자료형을 담을 수 있는 2차원 DataFrame 구조."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-dataframe	데이터프레임	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/learn/pandas/10_dataframe_intro.html	pandas 데이터 분석 입문 · 10. 데이터프레임이란 무엇인가	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-etl	ETL 추출·변환·적재	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-preprocessing	전처리	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"ETL의 변환 단계에는 목적 저장소와 분석에 맞춘 데이터 정리·변환이 포함될 수 있다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-etl","mode":"explicit","id":"new-etl","title":"AWS — What is ETL?","href":"https://aws.amazon.com/what-is/etl/","section":"What is ETL? / What is data transformation? / What is ELT?","checked_on":"2026-10-24","supports":"여러 원천에서 추출한 데이터를 변환해 목적 저장소에 적재하는 과정과 적재를 먼저 하는 ELT와의 순서 차이."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-etl	ETL 추출·변환·적재	backgroundReading	배경 학습	https://119-ai-studio.kr/learn/sql/12_다음_단계.html	SQL 데이터베이스 입문 · 7부 · 코드와 실전으로 넓히기 (2) 다음 단계	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-cli	CLI 명령줄 인터페이스	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-tool-use	도구 사용	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"에이전트가 셸 명령을 실행하는 구성에서는 CLI 프로그램이 도구 실행 대상이 될 수 있다. 모든 도구가 CLI인 것은 아니다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-cli","mode":"editorial","id":"new-cli","title":"Ubuntu — The Linux command line for beginners","href":"https://ubuntu.com/tutorials/command-line-for-beginners","section":"1 Overview / 2 A brief history lesson","checked_on":"2026-10-24","supports":"명령줄이 컴퓨터와 텍스트로 상호작용하는 인터페이스라는 개념. 특정 명령어나 설치 과정은 수록하지 않는다."},{"source_id":"new-sandbox","mode":"editorial","id":"new-sandbox","title":"Claude Code — Configure the sandboxed Bash tool","href":"https://code.claude.com/docs/en/sandboxing","section":"What the sandbox restricts / How sandboxing relates to permissions","checked_on":"2026-10-24","supports":"OS가 실행 중인 프로세스의 파일·네트워크 접근 경계를 강제하는 샌드박싱의 사례와 명령 승인과의 구분. 제품의 격리 적용 범위를 전체 에이전트로 일반화하지 않는다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-cli	CLI 명령줄 인터페이스	backgroundReading	배경 학습	https://119-ai-studio.kr/learn/terminal/03_터미널과_친해지기.html	컴퓨터·개발 기초 입문 · 3부 · 터미널과 친해지기	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-cli	CLI 명령줄 인터페이스	readAlso	함께 볼 자료	https://119-ai-studio.kr/setup.html#term-terminal	터미널	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-environment-variable	환경 변수	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-cli	CLI 명령줄 인터페이스	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"명령줄에서 실행한 프로그램도 자신의 프로세스 환경으로 전달된 설정을 읽을 수 있다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-environment","mode":"editorial","id":"new-environment","title":"Python — os: Process Parameters","href":"https://docs.python.org/3/library/os.html#os.environ","section":"os.environ / process environment inheritance","checked_on":"2026-10-24","supports":"프로세스 환경을 문자열 이름과 값의 대응으로 표현하며 자식 프로세스가 환경을 상속하거나 별도 환경을 받을 수 있음."},{"source_id":"new-cli","mode":"editorial","id":"new-cli","title":"Ubuntu — The Linux command line for beginners","href":"https://ubuntu.com/tutorials/command-line-for-beginners","section":"1 Overview / 2 A brief history lesson","checked_on":"2026-10-24","supports":"명령줄이 컴퓨터와 텍스트로 상호작용하는 인터페이스라는 개념. 특정 명령어나 설치 과정은 수록하지 않는다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-environment-variable	환경 변수	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/learn/terminal/04_프로그램은_어떻게_도는가.html	컴퓨터·개발 기초 입문 · 4부 · 프로그램은 어떻게 도는가	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-environment-variable	환경 변수	readAlso	함께 볼 자료	https://119-ai-studio.kr/setup.html#term-path	PATH	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-package	패키지	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-virtual-environment	가상환경	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"Python 가상환경은 프로젝트가 설치할 패키지 구성을 분리해 관리한다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-package","mode":"explicit","id":"new-package","title":"PyPA — Distribution package vs. import package","href":"https://packaging.python.org/en/latest/discussions/distribution-package-vs-import-package/","section":"What is a distribution package? / What is an import package?","checked_on":"2026-10-24","supports":"설치하는 배포 패키지와 코드에서 불러오는 import 패키지의 차이. 설치 이름과 import 이름이 다를 수 있음."},{"source_id":"new-venv","mode":"explicit","id":"new-venv","title":"Python — venv: Creation of virtual environments","href":"https://docs.python.org/3/library/venv.html","section":"venv — introduction","checked_on":"2026-10-24","supports":"프로젝트별 Python 인터프리터와 설치 패키지를 분리하는 가상환경. 기본 패키지 격리의 범위이지 OS 보안 경계는 아니다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-package	패키지	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/learn/terminal/05_개발_도구_세팅.html	컴퓨터·개발 기초 입문 · 5부 · 개발 도구 세팅	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-package	패키지	readAlso	함께 볼 자료	https://119-ai-studio.kr/setup.html#term-npm	npm	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-virtual-environment	가상환경	compare	함께 비교	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-sandbox	샌드박스	data	{"type":"compare","evidence_state":"source_checked","reason":"패키지 의존성의 분리와 실행 코드의 파일·네트워크 접근 제한은 별개 경계다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-venv","mode":"editorial","id":"new-venv","title":"Python — venv: Creation of virtual environments","href":"https://docs.python.org/3/library/venv.html","section":"venv — introduction","checked_on":"2026-10-24","supports":"프로젝트별 Python 인터프리터와 설치 패키지를 분리하는 가상환경. 기본 패키지 격리의 범위이지 OS 보안 경계는 아니다."},{"source_id":"new-sandbox","mode":"editorial","id":"new-sandbox","title":"Claude Code — Configure the sandboxed Bash tool","href":"https://code.claude.com/docs/en/sandboxing","section":"What the sandbox restricts / How sandboxing relates to permissions","checked_on":"2026-10-24","supports":"OS가 실행 중인 프로세스의 파일·네트워크 접근 경계를 강제하는 샌드박싱의 사례와 명령 승인과의 구분. 제품의 격리 적용 범위를 전체 에이전트로 일반화하지 않는다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-virtual-environment	가상환경	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/learn/terminal/05_개발_도구_세팅.html	컴퓨터·개발 기초 입문 · 5부 · 개발 도구 세팅	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-train-validation-test-split	학습·검증·테스트 분할	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-evaluation-set	평가셋	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"검증용·테스트용 데이터는 평가에 쓰되 모델 선택과 최종 평가의 역할을 나누어 관리한다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-split","mode":"explicit","id":"new-split","title":"Google ML Crash Course — Dividing the original dataset","href":"https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/overfitting/dividing-datasets","section":"Training, validation, and test sets","checked_on":"2026-10-24","supports":"학습·개발 중 검증·최종 테스트의 역할 구분과 반복적인 평가 데이터 사용이 독립성을 약화시키는 문제."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-train-validation-test-split	학습·검증·테스트 분할	backgroundReading	배경 학습	https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html	훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-overfitting	과적합	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-train-validation-test-split	학습·검증·테스트 분할	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"학습에 사용하지 않은 자료로 평가해야 학습 자료에만 잘 맞는 과적합을 점검할 수 있다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-overfit","mode":"explicit","id":"new-overfit","title":"scikit-learn — Cross-validation: evaluating estimator performance","href":"https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html","section":"3.1 introduction / Cross-validation iterators for grouped data","checked_on":"2026-10-24","supports":"학습 사례에만 잘 맞고 처음 보는 자료에서 일반화하지 못하는 과적합과 평가용 자료를 분리하는 이유."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-overfitting	과적합	backgroundReading	배경 학습	https://119-ai-studio.kr/risk-prediction.html	지역별 화재 위험도 예측 모델 구축	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-training-data-leakage	학습·평가 데이터 누수	compare	함께 비교	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-data-leakage	데이터 유출	data	{"type":"compare","evidence_state":"source_checked","reason":"학습·평가 누수는 평가의 독립성을 오염시키는 정보 사용이며 기존 데이터 유출은 보호 정보 노출의 의미다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-leakage","mode":"editorial","id":"new-leakage","title":"scikit-learn — Common pitfalls and recommended practices","href":"https://scikit-learn.org/stable/common_pitfalls.html#data-leakage","section":"12.2 Data leakage","checked_on":"2026-10-24","supports":"예측 시점에 얻을 수 없는 정보가 모델 구성에 들어가 성능 평가가 낙관적으로 치우치는 누수. 전처리에서 평가 자료를 학습하는 누수도 포함한다."},{"source_id":"new-information-exposure","mode":"editorial","id":"new-information-exposure","title":"개인정보, AI에 넣기 전에 점검하기","href":"https://119-ai-studio.kr/pii-guard.html#s3","section":"내보내기 전에 거르는 이유","checked_on":"2026-10-26","supports":"기존 data-leakage가 가리키는 외부 전송·공유를 통한 보호 정보 노출 맥락. 머신러닝 평가 오염과의 비교에만 사용한다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-training-data-leakage	학습·평가 데이터 누수	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/risk-prediction.html	지역별 화재 위험도 예측 모델 구축	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-confusion-matrix	혼동행렬	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-accuracy	정확도	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"혼동행렬의 맞춘 양성·맞춘 음성·오탐·미탐 수를 이용해 분류 결과의 정확도와 오류 구성을 살펴볼 수 있다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-classification","mode":"editorial","id":"new-classification","title":"Google ML Crash Course — Thresholds and the confusion matrix","href":"https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/thresholding","section":"Classification threshold / Confusion matrix","checked_on":"2026-10-24","supports":"점수를 분류 결과로 바꾸는 임계값, 정답과 예측의 교차표, 임계값 변화에 따른 오탐·미탐 변화."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-confusion-matrix	혼동행렬	backgroundReading	배경 학습	https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html	화재 영상에서 화염·연기 탐지하기	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-decision-threshold	판정 임계값	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-confusion-matrix	혼동행렬	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"같은 예측 점수도 판정 임계값이 바뀌면 혼동행렬의 오탐·미탐 집계가 달라진다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-classification","mode":"explicit","id":"new-classification","title":"Google ML Crash Course — Thresholds and the confusion matrix","href":"https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/thresholding","section":"Classification threshold / Confusion matrix","checked_on":"2026-10-24","supports":"점수를 분류 결과로 바꾸는 임계값, 정답과 예측의 교차표, 임계값 변화에 따른 오탐·미탐 변화."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-decision-threshold	판정 임계값	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html	화재 영상에서 화염·연기 탐지하기	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-probability-calibration	확률 보정	compare	함께 비교	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-decision-threshold	판정 임계값	data	{"type":"compare","evidence_state":"source_checked","reason":"확률이 실제 집단별 빈도와 맞는지 조정하는 과정과 점수를 분류 결과로 바꾸는 기준 선택은 다르다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-calibration","mode":"editorial","id":"new-calibration","title":"scikit-learn — Probability calibration","href":"https://scikit-learn.org/stable/modules/calibration.html","section":"1.16 Probability calibration / Calibration curves","checked_on":"2026-10-24","supports":"예측 확률별 집단의 실제 양성 비율을 대조하는 확률 보정의 의미. 보정과 분류 정확도·임계값 선택은 별개의 평가 축이다."},{"source_id":"new-classification","mode":"editorial","id":"new-classification","title":"Google ML Crash Course — Thresholds and the confusion matrix","href":"https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/thresholding","section":"Classification threshold / Confusion matrix","checked_on":"2026-10-24","supports":"점수를 분류 결과로 바꾸는 임계값, 정답과 예측의 교차표, 임계값 변화에 따른 오탐·미탐 변화."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-probability-calibration	확률 보정	backgroundReading	배경 학습	https://119-ai-studio.kr/risk-prediction.html	지역별 화재 위험도 예측 모델 구축	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-robustness	강건성	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-evaluation	평가	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"강건성을 평가하려면 유지해야 할 성능과 변화시킬 입력·환경 조건의 범위를 정해야 한다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-robustness","mode":"editorial","id":"new-robustness","title":"NIST AI RMF 1.0 — AI Risks and Trustworthiness","href":"https://airc.nist.gov/airmf-resources/airmf/3-sec-characteristics/","section":"3.1 Valid and Reliable","checked_on":"2026-10-24","supports":"다양한 조건·상황에서 성능을 유지하는 강건성. 이는 하나의 평균 점수나 모든 환경의 안전 보증을 뜻하지 않는다."}]}
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-robustness	강건성	backgroundReading	배경 학습	https://119-ai-studio.kr/call-transcription-quality.html	신고 전사 심화, 화자 결합과 품질 관리	data	null
https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-multi-agent	멀티 에이전트	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-agent	에이전트	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"여러 에이전트가 역할과 결과를 주고받는 구성으로서 개별 에이전트의 기능과 협업 구조를 함께 이해한다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-multiagent","mode":"editorial","id":"new-multiagent","title":"에이전틱 AI 엔지니어링 — 멀티 에이전트 팀 만들기","href":"https://119-ai-studio.kr/learn/agentic-ai/08_multi-agent-teams.html#s3","section":"패턴 1: 에이전트를 도구로 / 패턴 1 vs 핸드오프","checked_on":"2026-10-24","supports":"여러 전문 에이전트의 작업을 매니저가 조정하거나 실행 주도권을 넘기는 협업 구성을 설명한다."},{"source_id":"new-orchestration","mode":"editorial","id":"new-orchestration","title":"Anthropic — Building effective agents","href":"https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents","section":"Workflow: Orchestrator-workers","checked_on":"2026-10-24","supports":"중앙 LLM이 작업을 나누고 작업자에게 위임해 결과를 종합하는 협업 패턴. 모든 멀티 에이전트가 이 중앙 구조를 요구하는 것은 아니다."}]}
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https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-sandbox	샌드박스	term	관련 용어	https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-least-privilege	최소 권한	data	{"type":"related","evidence_state":"source_checked","reason":"실행 환경을 격리할 때 작업에 필요한 자원만 허용하는 경계를 정할 수 있다. 샌드박스라는 이름만으로 최소 권한이 달성되지는 않는다.","origin":null,"basis":[{"source_id":"new-sandbox","mode":"editorial","id":"new-sandbox","title":"Claude Code — Configure the sandboxed Bash tool","href":"https://code.claude.com/docs/en/sandboxing","section":"What the sandbox restricts / How sandboxing relates to permissions","checked_on":"2026-10-24","supports":"OS가 실행 중인 프로세스의 파일·네트워크 접근 경계를 강제하는 샌드박싱의 사례와 명령 승인과의 구분. 제품의 격리 적용 범위를 전체 에이전트로 일반화하지 않는다."}]}
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https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-agent-skill	에이전트 스킬	learnFrom	정의 설명 학습 자료	https://119-ai-studio.kr/learn/claude-code/12_skills.html	Claude Code 안내서 · 12. Skills(에이전트 스킬)	data	null
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