근거 없음
출처가 없거나 시점이 다른데도 자연스러운 문장으로 완성됩니다.
AI학당 / COURSE 06기관 맞춤 제안 과정 · 개설 협의 중
THE PROBLEM
실패는 오류 메시지가 아니라
정상처럼 보일 때 시작됩니다.
검토 없음
한 에이전트의 판단이 독립 검증 없이 최종 결과로 승격됩니다.
복구 없음
도구 하나가 실패하면 전체 흐름을 처음부터 다시 돌리거나 오염된 결과를 남깁니다.
CORE MODEL
답을 만드는 흐름에서,
결정을 증명하는 흐름으로.
대표 프로젝트는 Research Evidence Promotion Pipeline입니다. 수집된 연구 근거가 검증 게이트를 통과할 때만 다음 단계로 승격되는 작은 운영 시스템을 직접 완성합니다.
01
INPUT
→02
EVIDENCE
→03
VERIFY
→04
DECIDE
→05
RELEASE
YOU WILL LEAVE WITH
검증 가능한 산출물
주장과 근거를 분리하고, 누락과 충돌을 탐지하는 검증 규칙을 만듭니다.
승격 의사결정
PROMOTE · HOLD · STOP 기준을 명시하고 자동화와 사람 검토의 경계를 정합니다.
실패 격리와 복구
도구 오류와 근거 부재가 전체 흐름을 오염시키지 않도록 회로 차단과 재개 지점을 설계합니다.
재현 가능한 운영
실행 로그, 버전, 평가 결과를 묶어 다른 팀이 다시 검증할 수 있는 패키지로 남깁니다.
TWO-DAY ROADMAP
14시간의 운영 설계 스튜디오
설명보다 제작 시간이 깁니다. 각 모듈은 곧바로 팀 산출물과 검증 기록으로 이어집니다.
DAY 01 · 2H
1. Baseline — 실패를 보이게 만들기
정상처럼 보이는 실패를 재현하고, 현재 시스템의 증거·검토·승격 경로를 한 장으로 그립니다.
DAY 01 · 3H
2. Promotion Gates — 멈출 조건 설계
입력, 근거, 형식, 독립 검토 게이트를 정의하고 PROMOTE · HOLD · STOP 규칙으로 바꿉니다.
DAY 01 · 2H
3. Evaluation Harness — 판단을 시험하기
정답 하나가 아닌 합격 조건을 테스트합니다. 사람 검토가 필요한 지점에는 명시적인 일시정지를 둡니다.
DAY 02 · 3H
4. Failure Isolation — 오염을 격리하기
타임아웃, 재시도, 서킷 브레이커, 체크포인트를 조합해 실패가 연쇄 전파되지 않게 합니다.
DAY 02 · 4H
5. Release Decision — 운영 가능한 파일럿
고장 주입 시험과 동료의 적대 검토를 통과한 뒤, 최종 승격 여부와 후속 조치를 결정합니다.
CURRICULUM · 12 LESSONS
차시별로 무엇을 다루는가
열두 차시가 모두 산출물 하나로 끝납니다. 각 차시의 결과물이 다음 차시의 입력이 됩니다.
L01
45분
45분 안에 만드는 첫 승격 판정
동일 입력을 기준선과 3단 게이트에 통과시켜 PROMOTE · HOLD · STOP을 비교합니다.
L02
45분
의도된 사용과 오류 비용
사용자, 결정, 금지 사용, 오류 비용을 한 쪽에 정의합니다.
L03
30분
기준선과 V&V
Naive RAG 기준선을 세우고 검증과 타당성 질문을 분리합니다.
L04
90분
신호 분류와 증거 계보
결정론·통계·모델 판단·인간 판단 신호를 분류하고 추적 계약을 작성합니다.
L05
90분
승격 계층과 최소 통과선
필수 게이트, 가중 점수, HOLD · STOP 규칙을 설계합니다.
L06
60분
평가 Harness 판별력
정상·경계·적대 사례와 기대 판정을 작성합니다.
L07
60분
HITL 중단·승인·재개
중단 시점, 승인 화면, 상태 보존, 재개 조건을 설계합니다.
L08
90분
실패 주입과 격리
근거 상충, 도구 시간 초과, 반복 실행, 프롬프트 오염을 직접 주입합니다.
L09
90분
회로차단·멱등성·카나리
재시도 예산, 멱등성 키, 카나리 집단, 롤백을 설계합니다.
L10
120분
파일럿 통합
라우터 → 검색 → 검증 → 합성 → 사람 승인을 하나로 연결합니다.
L11
60분
동료 적대 검토
다른 팀이 반례 두 건과 잘못된 승격 한 건을 시험합니다.
L12
60분
데모와 릴리스 판정
정상·실패·복구 세 경로를 시연하고 최종 판정을 내립니다.
INSTRUCTOR
연구 경험과 현장 교육 경험을
하나의 운영 규칙으로 연결합니다
신치훈 박사
명성심재AI 대표
前 ETRI 선임연구원UST 컴퓨터공학 박사AI 교육·AX 현장 프로젝트 설계·운영
에이전트를 많이 연결하는 방법보다, 근거를 확인하고 실패를 격리하며 사람이 최종 판단할 수 있는 운영 규칙을 함께 만듭니다. 강사의 역할은 정답을 전달하는 것이 아니라, 학습자가 자기 업무에서 검증 가능한 작은 성공을 만들도록 돕는 것입니다.
ASSESSMENT
80/100
통과 기준. 단, 하드 패스 7개는 모두 충족해야 합니다.
점수보다 먼저 보는 일곱 가지
01출처와 주장의 연결
02독립 검증 기록
03실패 격리 동작
04사람 검토 지점
05재실행 가능한 설정
06승격 기준의 명시
07민감정보·권한 점검
GraphRAG·온톨로지 활용은 확장 선택지이며 기본 합격 조건이 아닙니다.
LECTURE SAMPLES
시작, 전환, 복구를 먼저 봅니다.
실제 과정의 첫 장면, 중간 핵심 개념, 운영 시범을 짧은 샘플 영상으로 구성했습니다.
FIRST LECTURE
첫 강의 · 왜 멈출 줄 알아야 하는가
그럴듯한 결과가 잘못 승격되는 45초 실패 체인과 PROMOTE · HOLD · STOP의 첫 판단을 보여줍니다.
MID-COURSE
중간 강의 · 하네스와 사람 검토
평가 하네스가 증거 부족을 감지하고 사람에게 판단을 넘긴 뒤, 조건부로 다시 실행되는 과정을 설명합니다.
LIVE DEMO
시범강의 · 실패 주입과 복구
도구 장애를 일부러 주입하고, 회로 차단·체크포인트·재개가 전체 산출물을 지키는 장면을 시연합니다.
WHO IT IS FOR
에이전트를 만드는 사람보다
운영을 책임지는 팀을 위한 과정
- — 생성형 AI 파일럿을 실제 업무로 넘겨야 하는 연구·개발·기획 담당자
- — 멀티 에이전트 산출물의 품질과 책임 경계를 정해야 하는 프로젝트 리더
- — 평가, 감사, 재현성, 보안 요구를 운영 흐름에 넣어야 하는 실무 팀
WHAT YOU NEED
현업 사례 하나와
판단 기준을 고칠 권한
- — AI 도구를 사용해 본 경험. Python 코딩은 필수가 아닙니다.
- — 팀에서 검증하고 싶은 실제 또는 비식별화된 업무 사례 1개
- — 기관 AI 환경, 폐쇄망, 데이터 반출 정책에 대한 사전 확인
READY TO DESIGN THE OPERATING RULES?