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### 출처 이력
- 별칭: Provenance · 데이터 계보 · 근원 정보
- 설명: 데이터·문서·모델 출력의 기원과 수집·변환·검토·버전 과정을 추적할 수 있게 하는 정보.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-provenance
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-5f08938b28160594ec82.txt

### 컨텍스트
- 별칭: Context · 맥락 · 문맥
- 설명: 시스템 지시·대화 기록·제공 자료·도구 결과·현재 질문을 포함해 모델이 한 요청에서 볼 수 있는 정보.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-context
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-7d416ea74bc810b8e0ae.txt

### 컨텍스트 압축
- 별칭: Compaction · 컴팩션 · 대화 압축
- 설명: 긴 대화나 도구 결과를 요약·선별해 더 작은 컨텍스트로 바꾸는 과정.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-compaction
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-a80bbd8c9f534b69b8a3.txt

### 컨텍스트 엔지니어링
- 별칭: Context Engineering · 문맥 설계
- 설명: 모델이 과업을 수행하도록 지시·자료·기억·도구 결과의 선택과 구조를 설계하는 접근.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-context-engineering
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-48c1cb6ae4dd611d01cd.txt

### 컨텍스트 윈도우
- 별칭: Context Window · 문맥 창 · 컨텍스트 길이
- 설명: 모델이 한 요청에서 처리할 수 있는 입력과 출력 토큰의 최대 범위. 큰 용량이 모든 내용을 고르게 활용한다는 뜻은 아니다.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-context-window
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-859d601408460ff629c0.txt

### 컴퓨터 비전
- 별칭: Computer Vision · 영상 인식 · 이미지 AI
- 설명: 이미지와 영상에서 분류·탐지·분할·추적 등의 정보를 추출하는 인공지능 분야.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-computer-vision
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-69bce81ae05ce7b8b809.txt

### 키워드 검색
- 별칭: Keyword Search · 문자열 검색
- 설명: 질의의 단어·형태와 문서의 일치 정도를 이용해 관련 결과를 찾는 방식.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-keyword-search
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-8fd325cf99e9c3f51f76.txt

### 탈옥 공격
- 별칭: Jailbreak · 제한 우회
- 설명: 모델이나 서비스의 안전 제한을 우회해 허용되지 않은 출력이나 행동을 유도하는 입력 전략.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-jailbreak
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-e27fa1c6c9fb53973f9c.txt

### 토크나이저
- 별칭: Tokenizer · 토큰화기
- 설명: 텍스트를 토큰 ID의 열로 인코딩하고 다시 텍스트로 디코딩하는 규칙과 구성요소.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-tokenizer
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-02726c6ceacf429df6e9.txt

### 토큰
- 별칭: Token · 텍스트 토큰
- 설명: 토크나이저가 텍스트를 변환한 처리 단위. 단어 전체일 수도 있고 단어 일부·문장부호일 수도 있다.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-token
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-20be1455390ff6aa10d6.txt

### 토큰화
- 별칭: Tokenization · 텍스트 분절
- 설명: 텍스트를 토큰 열로 변환하는 처리. 방식은 사용하는 토크나이저와 모델에 따라 달라진다.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-tokenization
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-5c6131079a7ece674a60.txt

### 트랜스포머
- 별칭: Transformer · Transformer Architecture
- 설명: 어텐션을 중심으로 토큰 간 관계를 계산하는 신경망 구조로 현대 LLM의 주요 기반이다.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-transformer
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-331c4d175d09dcdfd56b.txt

### 파라미터
- 별칭: Parameter · 모델 파라미터 · 가중치
- 설명: 학습 과정에서 갱신되며 모델의 입력 변환 방식을 결정하는 수치 값. 실행 때 사용자가 주는 설정값과 구분된다.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-parameter
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-dab7984841b17f6a481e.txt

### 파인튜닝 미세조정
- 별칭: Fine-tuning · 미세조정 · 추가 학습
- 설명: 사전학습 모델의 일부 또는 전체 파라미터를 추가 데이터로 갱신해 특정 작업이나 행동에 맞추는 학습 방식.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-fine-tuning
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-f6aed379310e7f133415.txt

### 판정 임계값
- 별칭: Decision Threshold, Classification Threshold · 분류 임계값 · 판정 문턱값 · 신뢰도 임계값
- 설명: 모델의 점수나 확률을 어느 클래스 또는 처리 대상으로 판정할지 가르는 기준값. 같은 모델이라도 임계값에 따라 오탐과 미탐의 수가 달라진다.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-decision-threshold
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-2c4fdd16aad90b4ba358.txt

### 패키지
- 별칭: Package, Distribution Package · 소프트웨어 패키지 · 배포 패키지
- 설명: 프로그램이나 라이브러리를 설치·배포할 수 있게 묶은 단위. 사용하는 도구에 따라 코드·자원·버전·의존성 정보 등을 함께 관리한다.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-package
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-14e638ffa303320fbb63.txt

### 편향
- 별칭: Bias · AI 편향
- 설명: 데이터·설계·측정·운영 과정의 치우침 때문에 시스템 오류나 영향이 특정 집단·상황에 체계적으로 달라지는 현상.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-bias
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-9751508c90184e331f14.txt

### 평가
- 별칭: Evaluation · AI 평가 · 모델 평가
- 설명: 모델이나 AI 시스템의 출력이 목적·품질·안전 기준을 얼마나 충족하는지 자료와 절차를 정해 측정하는 과정.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-evaluation
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-bad674bdde342bce563e.txt

### 평가셋
- 별칭: Evaluation Set · 평가 데이터셋 · 테스트 사례 모음
- 설명: 모델이나 시스템의 품질을 반복해서 비교할 수 있도록 입력·기대 결과·판정 기준을 함께 관리하는 사례 집합.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-evaluation-set
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-83fcdfadc5254fba9749.txt

### 평가지표
- 별칭: Metric · 측정 지표 · 평가 척도
- 설명: 시스템의 특정 품질을 일관된 방식으로 수치화하거나 등급화하기 위해 정의한 측정 기준.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-metric
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-c58cdbab91f09d627e19.txt

### 퓨샷 예시
- 별칭: Few-shot · 소수 예시 · 예시 학습
- 설명: 소수의 입력·출력 예시를 컨텍스트에 넣어 모델의 형식과 과업 수행 패턴을 유도하는 기법.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-few-shot
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-64c0f24fc9bbbaec09ec.txt

### 프롬프트
- 별칭: Prompt · 지시문 · 모델 입력
- 설명: 모델에 전달되는 지시·질문·맥락·예시·데이터의 입력. 좁게는 이번 지시문만 뜻하기도 한다.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-prompt
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-d6605418e885cc633bb8.txt

### 프롬프트 인젝션
- 별칭: Prompt Injection · 지시 주입 · 프롬프트인젝션
- 설명: 모델이 처리하는 외부 입력에 악의적 지시를 넣어 기존 지시를 무시하거나 정보 노출·원치 않는 도구 실행을 유도하는 공격 방식.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-prompt-injection
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-81319d151722d4cc9232.txt

### 프롬프트 체이닝
- 별칭: Prompt Chaining · 단계 연결
- 설명: 여러 모델 호출을 순서대로 연결해 각 호출이 한 가지 하위 과업을 맡도록 구성하는 패턴.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-prompt-chaining
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-6d94d37597187b683ad5.txt

### 프리필
- 별칭: Prefill · 프롬프트 처리 · 입력 처리 단계
- 설명: 주어진 입력 토큰을 처리해 다음 토큰 예측과 이후 생성에 필요한 중간 상태를 계산하는 단계. 여러 입력 토큰을 병렬로 처리할 수 있으며 캐시를 쓰는 모델에서는 K…
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-prefill
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-8a711041661f4e895c51.txt

### 하이브리드 검색
- 별칭: Hybrid Search · 혼합 검색 · 키워드·벡터 결합 검색
- 설명: 정확한 단어나 표기를 찾는 키워드 검색과 의미가 비슷한 내용을 찾는 벡터 검색의 결과를 결합하는 방식. 결합 점수와 순위 계산 방법은 구현마다 다르다.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-hybrid-search
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-a1a3d150de9d08eeb885.txt

### 학습
- 별칭: Training · 모델 학습 · 훈련
- 설명: 학습 데이터에 대한 손실을 줄이도록 모델 파라미터를 반복 갱신하는 과정.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-training
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-67edcce9c8c30dcbf14b.txt

### 학습 데이터
- 별칭: Training Data · 훈련 데이터
- 설명: 모델 파라미터를 갱신하는 학습 과정에 사용되는 입력과 정답·목표 데이터.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-training-data
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-bc59e501c46ec5c42f2d.txt

### 학습·검증·테스트 분할
- 별칭: Train–Validation–Test Split · 데이터 분할 · 학습 검증 테스트 분리
- 설명: 데이터를 모델 학습용, 개발 중 설정을 비교할 검증용, 선택을 마친 모델을 평가할 테스트용으로 나누는 절차. 최종 평가 자료를 모델 선택에 반복 사용하면 독립적인…
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-train-validation-test-split
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-fb16deeaf123e6bf4040.txt

### 학습·평가 데이터 누수
- 별칭: Data Leakage in Machine Learning · 평가 데이터 누수 · 데이터 누수 · Data Leakage · 학습 누수
- 설명: 실제 예측 시점에는 알 수 없는 정보나 독립적으로 남겨야 할 평가 정보가 학습·전처리·모델 선택에 들어가는 문제. 평가 점수를 실제 일반화 성능보다 좋게 보이게 …
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-training-data-leakage
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-d3f358dff315ae93cace.txt

### 함수 호출
- 별칭: Function Calling · 기능 호출
- 설명: 모델이 제공된 함수나 도구 스키마에 맞춰 구조화된 호출 인자를 생성하는 메커니즘.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-function-calling
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-13c966cb62f0eebb9581.txt

### 합성 데이터
- 별칭: Synthetic Data · 가상 데이터
- 설명: 현실 데이터의 형식이나 통계적 특징을 모사해 인공적으로 생성한 데이터. 실제 개인 기록과 같은 것이 아니다.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-synthetic-data
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-b700b05c7c58ea69c0aa.txt

### 혼동행렬
- 별칭: Confusion Matrix · 혼동 행렬 · 오차 행렬
- 설명: 정답 클래스와 모델이 예측한 클래스를 교차해 각 조합의 사례 수를 나타낸 표. 이진 분류에서는 맞춘 양성·맞춘 음성·오탐·미탐을 나누어 볼 수 있다.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-confusion-matrix
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-d4c0e915d605904f97fc.txt

### 화자 분리
- 별칭: Speaker Diarization · 화자 구분 · 다이어리제이션
- 설명: 음성 구간들을 화자별로 묶어 언제 어느 화자가 말했는지 표시하는 처리. 결과의 화자 번호만으로 그 사람의 실명이나 역할을 알아낸 것은 아니다.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-speaker-diarization
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-f66d90405210467c5bca.txt

### 확률 보정
- 별칭: Probability Calibration · 확률 캘리브레이션 · 예측 확률 보정
- 설명: 비슷한 확률을 받은 사례들에서 실제 발생 비율이 그 확률과 맞도록 예측 확률을 평가하고 조정하는 과정. 잘 보정된 모델에서 0.8 부근의 예측을 받은 집단은 충분…
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-probability-calibration
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-6f957d372a3ebc1c159e.txt

### 환각 할루시네이션
- 별칭: Hallucination · 환각 · 할루시네이션 · 그럴듯한 오류
- 설명: 생성형 AI가 사실이 아니거나 근거로 확인되지 않는 내용을 확신하는 표현으로 만들어 내는 현상.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-hallucination
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-50752895c4fec1e647f8.txt

### 환경 변수
- 별칭: Environment Variable · 환경변수 · env var
- 설명: 프로세스의 실행 환경에 이름과 문자열 값으로 전달되는 설정. 프로그램은 이를 읽어 경로·실행 모드 등 외부에서 정한 조건을 사용할 수 있다.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-environment-variable
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-c024062fb5a20a2e0cca.txt

### 회귀 테스트
- 별칭: Regression Test · 재발 방지 시험
- 설명: 모델·프롬프트·데이터·코드를 변경한 뒤 기존에 통과하던 사례가 다시 실패하지 않는지 반복 확인하는 시험.
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-regression-test
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-cbbd6b71df644ff5a943.txt