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거버넌스10

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AI 리터러시 실행 로드맵: 문제정의→프롬프트→검증→운영 “기본 → 개념 → 배경 → 흐름 → 실전 → 보안/윤리 → 실행 계획”AI 리터러시는 AI를 이해하고(개념), 일에 쓰고(활용), 결과를 검증하며(비판적 사고), 책임 있게 운영(보안·윤리·거버넌스)하는 전체 능력입니다. “왜/무엇/어떻게”를 체계적 로드맵으로 정리해 바로 적용할 수 있게 돕습니다.왜 지금 AI 리터러시인가?업무 생산성의 기본기: 문서 작성, 요약, 번역, 데이터 분석, 코드 리뷰까지 모두 AI로 가속.위험 관리의 필수기: 환각(hallucination), 저작권/개인정보, 프롬프트 유출, 자동화 실수.조직 경쟁력의 분기점: “개인이 잘 쓰는 수준”을 넘어 팀/조직 표준 운영이 성패를 가릅니다.핵심 정의(기본/개념)AI 리터러시 =① 이해(Understanding): AI의 원리·한계 .. 2025. 11. 2.
정보보호 거버넌스 중심의 ESG 경영관리 평가체계 및 보안 평가항목 가이드 ESG(환경(Environment)·사회(Social)·지배구조(Governance)) 경영관리에서 평가항목은 표준화된 틀은 없지만, 주요 ESG 평가 기관 및 국내 가이드라인들을 참고하면 공통적으로 사용되는 핵심 항목들이 있습니다. 아래에 ESG 경영관리에서 자주 쓰이는 평가축과 세부항목들을 개념, 점검 포인트, 활용 사례입니다.ESG 평가체계의 기본 구조 및 배경ESG는 비재무 요소를 기업의 지속가능성과 리스크 관리 관점에서 점검하는 틀입니다.다양한 ESG 평가 기관(예: MSCI, Sustainalytics, 국내 한국기업평가, KCGS 등)의 모델이 있으나, 각 기관마다 가중치, 세부지표, 정성평가 방식 등이 다릅니다.국내에서는 K-ESG 자가진단 가이드라인 등도 제시되어 있으며, 27개 사회가치.. 2025. 10. 20.
IDE 속의 AI 코딩 에이전트: Cursor·Cline·Copilot 비교와 권장 조합 안녕하세요! 요청하신 글을 바탕으로, 최신 동향과 실사용 관찰을 합쳐 추천·도입 가이드를 체계적으로 정리했습니다.한눈에 보는 선택 가이드 (TL;DR)깃허브 중심·자동 PR 루프→ GitHub Copilot Coding Agent (이슈 할당→VM 구성→드래프트 PR→인간 승인)AWS 스택·IDE 안에서 /doc·/test·/review→ Amazon Q Developer (에이전트: /dev, /doc, /test, /review, /transform)VS Code에서 ‘사람-승인-루프’가 확실한 오픈소스→ Cline (터미널 실행·파일 편집·브라우저 구동·MCP 툴 확장)VS Code 포크형 통합 IDE + 에이전트→ Cursor (에이전트/매뉴얼/백그라운드 등 모드, 대규모 코드 편집에 강점) — .. 2025. 10. 3.
생성형 AI 개발·활용 위한 생애주기별 개인정보 보호 가이드라인 마련 1️⃣ 인공지능 프라이버시 리스크 진단 및 인증 방안✔️ 목적AI 모델이 초래할 수 있는 프라이버시 리스크의 체계적 진단·평가 기준 수립기존 ‘AI 프라이버시 리스크 관리 모델’(2023년 12월 발표)의 후속 작업✔️ 제언 주요 내용 (김병필 카이스트 교수 발표)산업계·학계 중심의 진단 기술 및 사례 분석진단 프레임워크 설계 방안: AI 시스템의 리스크를 구체적으로 측정하고 인증할 수 있는 체계 구축 필요기술 발전과 개인정보 보호의 균형을 위한 사전적‧예방적 관리 체계 마련2️⃣ 생성형 인공지능 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서(안)✔️ 발표 배경생성형 AI 기술의 급속한 확산에 따라, 개인정보 처리 법적 불확실성과 기술적 리스크 증가기존 법체계로는 복잡한 데이터 흐름, 처리 방식 대응에 한계 발.. 2025. 8. 9.
AI 기반 데이터 감시와 개인 프라이버시 종합적 분석과 균형 방안 I. 서론: AI 시대의 감시와 프라이버시 딜레마인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 데이터 감시의 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 과거에는 상상할 수 없었던 규모와 정밀도의 감시가 가능해지면서, 공공안전과 효율성이라는 이익과 개인의 프라이버시 보호라는 기본권 사이의 긴장이 더욱 첨예해지고 있습니다.II. AI 기반 데이터 감시의 작동 메커니즘과 특징1. 기술적 작동 원리데이터 수집 단계다중 소스 통합: IoT 기기, 스마트폰, CCTV, 온라인 활동, 생체정보 등실시간 스트리밍: 끊임없는 데이터 유입과 즉각적 처리메타데이터 분석: 직접적 정보뿐만 아니라 행동 패턴, 연결 관계 등 파악AI 처리 과정패턴 인식: 머신러닝을 통한 행동 패턴 학습과 예측프로파일링: 개인별 특성과 성향을 종합적으로 .. 2025. 7. 20.
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