4편의 한국어 분석 — 최신순으로 정렬했어요
자율 의사결정 능력을 갖춘 인공지능(AI) 에이전트가 비즈니스 프로세스와 경영 의사결정 구조를 혁신하고 있지만, 관련 연구는 파편화되어 비즈니스 맥락에서 에이전트 AI가 어떻게 개념화되고 적용되며 관리되는지에 대한 통합적 이해가 부족합니다. 본 연구는 이러한 간극을 해소하고자 2020년부터 2025년까지 발표된 문헌을 대상으로 체계적인 스코핑 리뷰를 수행했습니다. 주요 학술 데이터베이스에서 총 875편의 연구를 수집하여 정량적 매핑 및 주제 분석에 활용했으며, 이 중 대표적인 일부를 선정하여 심층적인 질적 합성을 진행했습니다. 이…
대규모 언어 모델(LLM)은 인공지능 응용 분야를 혁신했지만, 실제 시스템 통합 과정에서 프롬프트 주입 공격이라는 심각한 보안 취약점을 드러냈습니다. 본 연구는 2023년부터 2025년까지의 연구 45건, 산업 보안 보고서, 실제 공격 사례를 종합적으로 분석하여 이 문제를 다룹니다. 직접적인 탈옥(jailbreaking)과 외부 콘텐츠를 통한 간접 주입을 포함한 프롬프트 주입 기술의 분류 체계를 검토했습니다. AI 에이전트 시스템과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 등장은 공격 표면을 크게 확장하여 도구 오염 및 자격 증명 탈취와…
생성형 AI 시대의 정보 융합은 AI 에이전트와 에이전틱 AI를 명확히 구분해야 할 필요가 있습니다. 본 연구는 이 두 개념의 설계 철학과 역량 차이를 규명하기 위해 구조화된 개념 분류 체계, 응용 분야 매핑, 그리고 기회와 도전 과제 분석을 제시합니다. 특히, AI 에이전트는 LLM과 LIM을 기반으로 특정 작업을 자동화하는 모듈형 시스템으로 정의하며, 생성형 AI를 그 기반으로 봅니다. 연구는 검색 전략과 기본 정의를 시작으로, AI 에이전트가 도구 통합, 프롬프트 엔지니어링, 추론 강화를 통해 발전함을 설명합니다. 반면, 에…
본 연구는 AI 에이전트와 에이전트형 AI 간의 차이를 명확히 하고, 이들의 상이한 설계 철학 및 역량을 규명하기 위해 개념적 분류 체계, 응용 분야 매핑, 그리고 기회 및 과제 분석을 제시한다. AI 에이전트는 LLM 및 LIM에 의해 구동되는 모듈형 시스템으로, 특정 작업을 자동화하는 데 중점을 둔다. 이는 도구 통합, 프롬프트 엔지니어링, 추론 강화를 통해 발전한다. 반면, 에이전트형 AI 시스템은 다중 에이전트 협업, 동적 작업 분해, 영구 메모리, 그리고 조정된 자율성을 특징으로 하는 패러다임 전환을 나타낸다. 본 연구는…
