[
  "LLM(Large Language Model)은 대규모 텍스트 데이터로 학습된 언어 모델로, GPT, Claude, Gemini 등이 있습니다.",
  "RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 외부 지식을 검색하여 LLM 응답의 정확도를 높이는 기술입니다.",
  "MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 도구/데이터에 접근하는 표준 프로토콜입니다.",
  "Transformer는 Self-Attention 메커니즘 기반 신경망으로, 현대 AI의 핵심 아키텍처입니다.",
  "프롬프트 엔지니어링은 AI에게 최적의 결과를 얻기 위해 입력을 설계하는 기술입니다.",
  "Fine-tuning은 사전학습된 모델을 특정 도메인 데이터로 추가 학습시키는 과정입니다.",
  "토큰(Token)은 LLM이 텍스트를 처리하는 최소 단위로, 한국어 한 글자는 보통 2~3토큰입니다.",
  "컨텍스트 윈도우(Context Window)는 AI 모델이 한 번에 처리할 수 있는 최대 토큰 수입니다.",
  "Zero-shot은 예시 없이 지시만으로 작업을 수행하는 AI 능력입니다.",
  "Few-shot은 소수의 예시를 제공하여 AI의 답변 품질을 높이는 기법입니다.",
  "Chain-of-Thought(CoT)는 AI가 단계적으로 추론하도록 유도하여 복잡한 문제를 해결하는 프롬프트 기법입니다.",
  "Hallucination은 AI가 사실이 아닌 내용을 확신 있게 생성하는 현상입니다.",
  "Grounding은 AI 응답을 실제 데이터에 기반하게 하여 환각을 줄이는 기법입니다.",
  "RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)는 인간 피드백으로 AI를 정렬하는 학습 방법입니다.",
  "Embedding은 텍스트를 고차원 벡터로 변환하여 의미적 유사도를 계산하는 기술입니다.",
  "벡터 DB(Vector Database)는 임베딩 벡터를 저장하고 유사도 검색하는 특화된 데이터베이스입니다.",
  "Attention 메커니즘은 입력 시퀀스에서 관련 있는 부분에 집중하도록 가중치를 부여합니다.",
  "Self-Attention은 시퀀스 내 모든 위치 간 관계를 병렬로 계산하는 메커니즘입니다.",
  "Multi-Head Attention은 여러 Attention 헤드가 서로 다른 표현 공간에서 정보를 추출합니다.",
  "Positional Encoding은 Transformer에 단어 순서 정보를 주입하는 방법입니다.",
  "BERT는 양방향 컨텍스트를 이해하는 인코더 모델로, 분류·검색 등에 활용됩니다.",
  "GPT는 다음 토큰을 예측하는 디코더 모델로, 텍스트 생성에 특화되어 있습니다.",
  "Diffusion Model은 노이즈를 단계적으로 제거하여 이미지를 생성하는 모델입니다.",
  "Stable Diffusion은 오픈소스 이미지 생성 AI로, Latent Space에서 디퓨전을 수행합니다.",
  "GAN(Generative Adversarial Network)은 생성자와 판별자가 경쟁하며 학습하는 생성 모델입니다.",
  "VAE(Variational Autoencoder)는 데이터의 잠재 분포를 학습하는 생성 모델입니다.",
  "LoRA(Low-Rank Adaptation)는 소수의 파라미터만 학습하여 효율적으로 모델을 미세조정합니다.",
  "QLoRA는 양자화된 모델에 LoRA를 적용하여 메모리 사용을 극적으로 줄이는 기법입니다.",
  "PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)는 전체 파라미터 중 일부만 조정하는 효율적 학습 방법입니다.",
  "양자화(Quantization)는 모델 가중치를 낮은 비트로 표현하여 추론 속도를 높이고 메모리를 줄입니다.",
  "KV Cache는 이전 토큰의 Key/Value를 저장하여 자기회귀 생성 속도를 높이는 최적화입니다.",
  "Speculative Decoding은 작은 모델이 초안을 생성하고 큰 모델이 검증하여 추론을 가속합니다.",
  "Flash Attention은 메모리 효율적인 Attention 구현으로, GPU 메모리를 크게 절약합니다.",
  "Mixture of Experts(MoE)는 입력에 따라 일부 전문가 네트워크만 활성화하는 효율적 아키텍처입니다.",
  "Mamba는 선택적 상태 공간 모델(SSM)로, Transformer의 대안으로 연구되고 있습니다.",
  "RWKV는 RNN과 Transformer의 장점을 결합한 선형 복잡도 언어 모델입니다.",
  "Constitutional AI는 AI에게 원칙을 부여하고 자기 비판으로 정렬하는 Anthropic의 방법론입니다.",
  "RLHF 대안으로 DPO(Direct Preference Optimization)가 인간 선호도를 직접 학습합니다.",
  "Reinforcement Learning은 보상 신호를 통해 최적 행동 정책을 학습하는 머신러닝 방법입니다.",
  "Transfer Learning은 한 도메인에서 학습한 지식을 다른 도메인에 적용하는 기법입니다.",
  "Multi-modal AI는 텍스트, 이미지, 오디오 등 여러 형태의 데이터를 통합 처리합니다.",
  "Vision-Language Model(VLM)은 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 멀티모달 모델입니다.",
  "OCR(Optical Character Recognition)은 이미지에서 텍스트를 인식하여 디지털화하는 기술입니다.",
  "TTS(Text-to-Speech)는 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환하는 AI 기술입니다.",
  "STT(Speech-to-Text)는 음성을 텍스트로 변환하는 AI 기술로, Whisper가 대표적입니다.",
  "Whisper는 OpenAI의 다국어 음성 인식 모델로, 한국어도 높은 정확도를 보입니다.",
  "AI Agent는 목표를 설정하고 도구를 사용하여 자율적으로 작업을 수행하는 AI 시스템입니다.",
  "Function Calling은 LLM이 외부 함수를 호출하여 실제 작업을 수행하는 인터페이스입니다.",
  "Tool Use는 AI가 검색, 계산, API 호출 등의 도구를 사용하여 답변 품질을 높이는 방식입니다.",
  "ReAct(Reasoning + Acting)는 AI가 추론과 행동을 번갈아 수행하는 에이전트 프레임워크입니다.",
  "Plan-and-Execute는 먼저 계획을 세우고 순차적으로 실행하는 에이전트 전략입니다.",
  "Self-Reflection은 AI가 자신의 출력을 평가하고 개선하는 반성적 추론 기법입니다.",
  "Tree-of-Thought는 여러 추론 경로를 탐색하여 최적 해를 찾는 고급 프롬프트 기법입니다.",
  "AutoGPT는 목표를 주면 자율적으로 하위 작업을 생성하고 실행하는 초기 AI 에이전트입니다.",
  "CrewAI는 여러 AI 에이전트가 역할을 분담하여 협력하는 멀티에이전트 프레임워크입니다.",
  "LangChain은 LLM 애플리케이션 개발을 위한 인기 프레임워크로, 체인·에이전트·도구를 제공합니다.",
  "LangGraph는 LangChain의 상태 기반 에이전트 프레임워크로, 복잡한 워크플로우를 지원합니다.",
  "LlamaIndex는 데이터와 LLM을 연결하는 프레임워크로, RAG 구축에 특화되어 있습니다.",
  "Semantic Kernel은 Microsoft의 AI 오케스트레이션 SDK로, .NET과 통합이 강점입니다.",
  "Hugging Face는 AI 모델, 데이터셋, 학습 도구를 공유하는 오픈소스 플랫폼입니다.",
  "Ollama는 로컬에서 LLM을 실행하는 도구로, 사내 AI 구축에 활용됩니다.",
  "vLLM은 고성능 LLM 추론 엔진으로, PagedAttention으로 처리량을 극대화합니다.",
  "TensorRT-LLM은 NVIDIA의 LLM 추론 최적화 라이브러리입니다.",
  "ONNX Runtime은 다양한 프레임워크의 모델을 범용으로 실행하는 추론 엔진입니다.",
  "MLOps는 머신러닝 모델의 개발·배포·운영을 체계적으로 관리하는 방법론입니다.",
  "ML Pipeline은 데이터 수집→전처리→학습→평가→배포를 자동화하는 워크플로우입니다.",
  "Feature Store는 ML에 사용되는 특성 데이터를 중앙에서 관리·공유하는 저장소입니다.",
  "데이터 레이블링은 AI 학습에 필요한 주석(Annotation)을 데이터에 부여하는 작업입니다.",
  "Active Learning은 모델이 불확실한 데이터를 선별하여 효율적으로 레이블링하는 방법입니다.",
  "Federated Learning은 데이터를 중앙에 모으지 않고 분산된 장치에서 학습하는 기법입니다.",
  "Edge AI는 클라우드 없이 엣지 디바이스(스마트폰, IoT)에서 AI를 실행하는 기술입니다.",
  "On-Device AI는 기기 내에서 직접 AI 추론을 수행하여 지연시간과 프라이버시를 개선합니다.",
  "NPU(Neural Processing Unit)는 AI 연산에 특화된 프로세서입니다.",
  "GPU는 병렬 연산에 강점이 있어 딥러닝 학습과 추론의 핵심 하드웨어입니다.",
  "TPU(Tensor Processing Unit)는 Google이 설계한 텐서 연산 특화 AI 칩입니다.",
  "CUDA는 NVIDIA GPU에서 범용 병렬 컴퓨팅을 수행하는 플랫폼입니다.",
  "PyTorch는 동적 계산 그래프를 지원하는 딥러닝 프레임워크로, 연구 분야에서 가장 인기 있습니다.",
  "TensorFlow는 Google의 딥러닝 프레임워크로, 프로덕션 배포에 강점이 있습니다.",
  "JAX는 Google의 고성능 수치 연산 라이브러리로, 자동 미분과 XLA 컴파일을 지원합니다.",
  "Jupyter Notebook은 코드, 시각화, 설명을 한 문서에서 작성하는 대화형 개발 환경입니다.",
  "Docker는 애플리케이션을 컨테이너로 패키징하여 환경 차이 없이 배포하는 기술입니다.",
  "Kubernetes(K8s)는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼으로, 자동 스케일링과 배포를 관리합니다.",
  "CI/CD는 코드 변경을 자동으로 빌드·테스트·배포하는 지속적 통합/배포 파이프라인입니다.",
  "GitHub Actions는 워크플로우를 자동화하는 CI/CD 도구로, YAML로 정의합니다.",
  "Git은 분산 버전 관리 시스템으로, 코드 이력 추적과 협업의 핵심 도구입니다.",
  "GitHub Copilot은 AI 페어 프로그래밍 도구로, 코드 자동 완성과 제안을 제공합니다.",
  "Claude Code는 Anthropic의 터미널 기반 AI 코딩 에이전트로, SWE-bench에서 높은 성능을 보입니다.",
  "Cursor는 AI 기반 코드 편집기로, 멀티에이전트 구조와 코드 이해 능력이 강점입니다.",
  "OpenCode는 오픈소스 AI 코딩 에이전트로, Go 언어로 작성되어 있습니다.",
  "VS Code는 Microsoft의 경량 코드 편집기로, 풍부한 확장 생태계를 보유합니다.",
  "LSP(Language Server Protocol)는 에디터와 언어 서버 간 통신 표준 프로토콜입니다.",
  "REST API는 HTTP 기반의 웹 서비스 인터페이스로, 리소스 중심 설계를 따릅니다.",
  "GraphQL은 클라이언트가 필요한 데이터만 정확히 요청할 수 있는 쿼리 언어입니다.",
  "gRPC는 Google의 고성능 RPC 프레임워크로, Protocol Buffers를 사용합니다.",
  "WebSocket은 서버-클라이언트 간 양방향 실시간 통신을 지원하는 프로토콜입니다.",
  "SSE(Server-Sent Events)는 서버에서 클라이언트로 단방향 실시간 데이터를 스트리밍합니다.",
  "OAuth 2.0은 제3자 애플리케이션에 안전하게 권한을 위임하는 인증 프레임워크입니다.",
  "JWT(JSON Web Token)은 당사자 간 정보를 안전하게 전달하는 컴팩트한 토큰입니다.",
  "마이크로서비스는 애플리케이션을 독립적인 서비스 단위로 분리하여 개발·배포하는 아키텍처입니다.",
  "서버리스(Serverless)는 서버 관리 없이 함수 단위로 코드를 실행하는 클라우드 컴퓨팅 모델입니다.",
  "AWS Lambda는 이벤트 기반 서버리스 컴퓨팅 서비스입니다.",
  "Azure Functions는 Microsoft의 서버리스 컴퓨팅 플랫폼입니다.",
  "Cloud Native는 클라우드 환경에 최적화된 애플리케이션 설계·개발 방법론입니다.",
  "IaC(Infrastructure as Code)는 인프라를 코드로 정의하고 관리하는 방식입니다.",
  "Terraform은 HashiCorp의 IaC 도구로, 멀티 클라우드 인프라를 선언적으로 관리합니다.",
  "Ansible은 에이전트 없이 서버를 자동화 구성하는 IT 자동화 도구입니다.",
  "DevOps는 개발과 운영의 협업을 강화하여 소프트웨어 배포 속도와 품질을 높이는 문화입니다.",
  "SRE(Site Reliability Engineering)는 Google이 정립한 운영 엔지니어링 방법론입니다.",
  "Observability는 로그·메트릭·트레이스로 시스템 내부 상태를 파악하는 능력입니다.",
  "Prometheus는 시계열 메트릭 수집·쿼리를 위한 오픈소스 모니터링 시스템입니다.",
  "Grafana는 다양한 데이터 소스의 메트릭을 시각화하는 대시보드 도구입니다.",
  "ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana)은 로그 수집·검색·시각화 플랫폼입니다.",
  "Redis는 인메모리 키-값 저장소로, 캐시·세션·메시지 브로커에 활용됩니다.",
  "Kafka는 대규모 실시간 데이터 스트리밍을 위한 분산 이벤트 플랫폼입니다.",
  "RabbitMQ는 AMQP 기반 메시지 브로커로, 비동기 작업 처리에 활용됩니다.",
  "PostgreSQL은 확장성 높은 오픈소스 관계형 데이터베이스로, JSON 지원이 강점입니다.",
  "MongoDB는 문서(Document) 기반 NoSQL 데이터베이스로, 유연한 스키마가 특징입니다.",
  "Apache Spark는 대규모 데이터 처리를 위한 인메모리 분산 컴퓨팅 프레임워크입니다.",
  "Apache Airflow는 데이터 파이프라인을 DAG로 정의하고 스케줄링하는 워크플로우 관리 도구입니다.",
  "dbt(data build tool)는 SQL 기반 데이터 변환 도구로, 분석 엔지니어링의 핵심입니다.",
  "Snowflake는 클라우드 네이티브 데이터 웨어하우스로, 스토리지와 컴퓨팅을 분리합니다.",
  "Apache Iceberg는 대규모 분석 테이블을 위한 오픈소스 테이블 포맷입니다.",
  "Data Lakehouse는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합한 아키텍처입니다.",
  "ETL(Extract, Transform, Load)은 데이터를 추출·변환·적재하는 데이터 통합 프로세스입니다.",
  "Pandas는 Python의 데이터 분석 라이브러리로, DataFrame으로 구조화 데이터를 처리합니다.",
  "NumPy는 Python의 고성능 수치 연산 라이브러리로, 다차원 배열을 지원합니다.",
  "scikit-learn은 Python의 머신러닝 라이브러리로, 분류·회귀·클러스터링 등을 제공합니다.",
  "XGBoost는 그래디언트 부스팅 알고리즘으로, 정형 데이터 분류·회귀에서 높은 성능을 보입니다.",
  "AutoML은 머신러닝 파이프라인을 자동으로 설계하고 최적화하는 기술입니다.",
  "NLP(Natural Language Processing)는 컴퓨터가 인간 언어를 이해·생성하는 AI 분야입니다.",
  "NER(Named Entity Recognition)은 텍스트에서 인명·지명·기관명 등을 식별하는 NLP 작업입니다.",
  "감정 분석(Sentiment Analysis)은 텍스트의 긍정·부정·중립 감정을 판별하는 NLP 기술입니다.",
  "요약(Summarization)은 긴 텍스트의 핵심 내용을 짧게 추출하는 NLP 기술입니다.",
  "기계 번역(Machine Translation)은 AI가 한 언어를 다른 언어로 번역하는 기술입니다.",
  "Computer Vision은 컴퓨터가 이미지·영상을 분석하고 이해하는 AI 분야입니다.",
  "Object Detection은 이미지에서 객체의 위치와 종류를 식별하는 컴퓨터 비전 기술입니다.",
  "YOLO(You Only Look Once)는 실시간 객체 탐지를 위한 딥러닝 모델입니다.",
  "Semantic Segmentation은 이미지의 각 픽셀에 클래스 라벨을 부여하는 기술입니다.",
  "ViT(Vision Transformer)는 Transformer 아키텍처를 이미지 분류에 적용한 모델입니다.",
  "CLIP은 이미지와 텍스트를 동일한 임베딩 공간에 매핑하는 OpenAI의 멀티모달 모델입니다.",
  "Zero Trust는 '아무것도 신뢰하지 않는다'는 원칙의 보안 아키텍처입니다.",
  "SASE(Secure Access Service Edge)는 네트워크 보안과 WAN을 클라우드에서 통합합니다.",
  "FIDO2는 비밀번호 없이 생체 인증·보안 키로 로그인하는 웹 인증 표준입니다.",
  "Passkey는 FIDO2 기반의 비밀번호 대체 인증 방식으로, 피싱에 강합니다.",
  "SSL/TLS는 인터넷 통신을 암호화하여 보안을 보장하는 프로토콜입니다.",
  "AES-256은 256비트 키를 사용하는 대칭 암호화 표준으로, 매우 강력한 보안을 제공합니다.",
  "SHA-256은 256비트 해시를 생성하는 암호학적 해시 함수입니다.",
  "Blockchain은 거래 내역을 분산 원장에 체인 형태로 기록하는 기술입니다.",
  "Smart Contract는 블록체인 위에서 자동 실행되는 프로그래밍 가능한 계약입니다.",
  "Web3는 블록체인 기반의 탈중앙화된 인터넷 패러다임입니다.",
  "NFT(Non-Fungible Token)는 디지털 자산의 고유성과 소유권을 증명하는 토큰입니다.",
  "DeFi(Decentralized Finance)는 블록체인 기반 탈중앙화 금융 시스템입니다.",
  "메타버스(Metaverse)는 3D 가상 공간에서 사회·경제 활동을 하는 디지털 세계입니다.",
  "XR(Extended Reality)은 VR, AR, MR을 포괄하는 확장 현실 기술입니다.",
  "AR(Augmented Reality)은 현실 세계에 가상 정보를 겹쳐 보여주는 기술입니다.",
  "VR(Virtual Reality)은 완전한 가상 환경을 체험하는 몰입형 기술입니다.",
  "Digital Twin은 물리적 자산을 디지털로 복제하여 시뮬레이션·예측하는 기술입니다.",
  "IoT(Internet of Things)는 사물에 센서와 통신을 부여하여 인터넷에 연결하는 기술입니다.",
  "MQTT는 IoT에서 경량 메시지를 교환하는 발행-구독 프로토콜입니다.",
  "5G는 초고속(최대 20Gbps), 초저지연(1ms), 초연결(㎢당 100만 기기)을 지원하는 이동통신입니다.",
  "Wi-Fi 7(802.11be)은 최대 46Gbps, 320MHz 대역폭을 지원하는 차세대 무선 통신입니다.",
  "RPA(Robotic Process Automation)는 반복적 업무를 소프트웨어 로봇으로 자동화하는 기술입니다.",
  "로우코드/노코드(Low-Code/No-Code)는 최소한의 코딩으로 앱을 개발하는 플랫폼입니다.",
  "SaaS(Software as a Service)는 소프트웨어를 클라우드에서 구독 형태로 제공하는 모델입니다.",
  "PaaS(Platform as a Service)는 애플리케이션 개발 플랫폼을 클라우드로 제공합니다.",
  "IaaS(Infrastructure as a Service)는 서버·스토리지 등 IT 인프라를 클라우드로 제공합니다.",
  "CDN(Content Delivery Network)은 콘텐츠를 전 세계 엣지 서버에 분산하여 빠르게 전달합니다.",
  "DNS(Domain Name System)는 도메인 이름을 IP 주소로 변환하는 인터넷의 주소록입니다.",
  "API Gateway는 API 요청을 라우팅하고, 인증·속도 제한·모니터링을 담당합니다.",
  "Service Mesh는 마이크로서비스 간 통신을 관리하는 인프라 계층입니다.",
  "Istio는 쿠버네티스 환경의 서비스 메시를 관리하는 오픈소스 플랫폼입니다.",
  "Helm은 쿠버네티스 패키지 매니저로, 앱 배포를 차트(Chart)로 관리합니다.",
  "ArgoCD는 쿠버네티스에 GitOps 방식으로 애플리케이션을 배포하는 도구입니다.",
  "GitOps는 Git을 단일 진실의 원천으로 삼아 인프라와 앱을 관리하는 방법론입니다.",
  "Trunk-Based Development는 하나의 메인 브랜치에서 지속적으로 통합하는 Git 전략입니다.",
  "Feature Flag는 코드 배포와 기능 출시를 분리하여 점진적으로 기능을 활성화합니다.",
  "A/B Testing은 두 버전을 비교하여 어떤 것이 더 효과적인지 실험하는 방법입니다.",
  "Canary Deployment는 새 버전을 소수 사용자에게 먼저 배포하여 위험을 줄이는 전략입니다.",
  "Blue-Green Deployment는 두 환경을 번갈아 사용하여 무중단 배포를 구현합니다.",
  "Chaos Engineering은 의도적으로 시스템 장애를 유발하여 복원력을 검증하는 방법론입니다.",
  "CQRS(Command Query Responsibility Segregation)는 읽기와 쓰기를 분리하는 아키텍처입니다.",
  "Event Sourcing은 상태 변경을 이벤트로 기록하여 모든 이력을 추적하는 패턴입니다.",
  "Domain-Driven Design(DDD)는 비즈니스 도메인 중심으로 소프트웨어를 설계하는 방법론입니다.",
  "Clean Architecture는 의존성 방향을 안쪽으로 향하게 하여 유지보수성을 높이는 아키텍처입니다.",
  "Hexagonal Architecture(포트와 어댑터)는 애플리케이션 핵심을 외부로부터 분리합니다.",
  "SOLID는 객체지향 설계의 5대 원칙(SRP, OCP, LSP, ISP, DIP)입니다.",
  "단일 책임 원칙(SRP)은 클래스는 하나의 변경 이유만 가져야 한다는 원칙입니다.",
  "개방-폐쇄 원칙(OCP)은 확장에는 열려 있고 수정에는 닫혀 있어야 한다는 원칙입니다.",
  "의존성 역전 원칙(DIP)은 고수준 모듈이 저수준 모듈에 의존하지 않아야 한다는 원칙입니다.",
  "TDD(Test-Driven Development)는 테스트를 먼저 작성하고 코드를 구현하는 개발 방법입니다.",
  "BDD(Behavior-Driven Development)는 비즈니스 행동 시나리오로 테스트를 작성합니다.",
  "단위 테스트(Unit Test)는 함수/메서드 단위로 동작을 검증하는 테스트입니다.",
  "통합 테스트(Integration Test)는 여러 컴포넌트가 함께 동작하는지 검증합니다.",
  "E2E 테스트(End-to-End Test)는 사용자 관점에서 전체 시스템을 검증합니다.",
  "코드 커버리지는 테스트가 코드의 몇 퍼센트를 실행하는지 측정하는 지표입니다.",
  "정적 분석(Static Analysis)은 코드를 실행하지 않고 잠재적 버그와 취약점을 찾습니다.",
  "린트(Lint)는 코드 스타일과 잠재적 오류를 자동으로 검사하는 도구입니다.",
  "코드 리뷰(Code Review)는 다른 개발자가 코드 변경을 검토하여 품질을 높이는 프로세스입니다.",
  "리팩터링(Refactoring)은 기능 변경 없이 코드 구조를 개선하는 작업입니다.",
  "기술 부채(Technical Debt)는 빠른 개발을 위해 희생한 코드 품질이 누적된 비용입니다.",
  "아키텍처 결정 기록(ADR)은 중요한 설계 결정과 그 이유를 문서화합니다.",
  "API First Design은 API 명세를 먼저 정의하고 구현하는 개발 방법입니다.",
  "OpenAPI(Swagger)는 REST API를 문서화하는 표준 명세입니다.",
  "Protobuf(Protocol Buffers)는 Google의 효율적인 바이너리 직렬화 형식입니다.",
  "JSON은 웹에서 가장 널리 사용되는 텍스트 기반 데이터 교환 형식입니다.",
  "YAML은 사람이 읽기 쉬운 데이터 직렬화 형식으로, 설정 파일에 많이 사용됩니다.",
  "TOML은 설정 파일을 위한 직관적인 형식으로, Rust의 Cargo.toml에서 유명합니다.",
  "Markdown은 경량 마크업 언어로, 문서 작성과 README에 널리 사용됩니다.",
  "LaTeX는 학술 논문과 수식 작성에 특화된 조판 시스템입니다.",
  "Unicode는 전 세계 모든 문자를 단일 체계로 표현하는 국제 문자 인코딩 표준입니다.",
  "UTF-8은 유니코드를 가변 길이로 인코딩하는 방식으로, 웹의 96% 이상이 사용합니다.",
  "Base64는 바이너리 데이터를 ASCII 문자로 인코딩하는 방식으로, 이메일과 웹에서 사용됩니다.",
  "정규표현식(Regex)은 문자열 패턴을 정의하여 검색·치환하는 강력한 도구입니다.",
  "빅오 표기법(Big-O)은 알고리즘의 시간·공간 복잡도를 표현하는 수학적 표기법입니다.",
  "해시 테이블은 키-값 쌍을 O(1)에 검색하는 자료구조입니다.",
  "이진 탐색(Binary Search)은 정렬된 배열에서 O(log n)에 원소를 찾는 알고리즘입니다.",
  "그래프 알고리즘(BFS/DFS)은 노드와 간선으로 구성된 자료구조를 탐색합니다.",
  "동적 프로그래밍(DP)은 하위 문제를 저장하여 중복 계산을 방지하는 알고리즘 기법입니다.",
  "Rust는 메모리 안전성을 보장하는 시스템 프로그래밍 언어로, C++의 대안으로 부상 중입니다.",
  "Go(Golang)는 Google이 만든 간결한 언어로, 동시성 지원과 빠른 컴파일이 특징입니다.",
  "TypeScript는 JavaScript에 정적 타입을 추가한 언어로, 대규모 프로젝트에서 선호됩니다.",
  "Kotlin은 JVM 기반 언어로, Android 공식 개발 언어이며 Java와 100% 호환됩니다.",
  "Swift는 Apple 생태계의 주력 언어로, 안전성과 성능이 뛰어납니다.",
  "Python은 배우기 쉽고 생태계가 풍부한 범용 프로그래밍 언어로, AI/데이터 분야 1위입니다.",
  "C#은 Microsoft의 .NET 플랫폼 언어로, 엔터프라이즈 애플리케이션과 게임 개발에 사용됩니다.",
  "Java는 플랫폼 독립적인 객체지향 언어로, 엔터프라이즈 시스템의 표준입니다.",
  "React는 Facebook의 UI 라이브러리로, 컴포넌트 기반 프론트엔드 개발의 표준입니다.",
  "Vue.js는 점진적 JavaScript 프레임워크로, 학습이 쉽고 유연한 것이 특징입니다.",
  "Next.js는 React 기반 풀스택 프레임워크로, SSR과 ISR을 지원합니다.",
  "Nuxt는 Vue.js 기반 풀스택 프레임워크로, SSR, SSG, ISR을 모두 지원합니다.",
  "Svelte는 컴파일러 기반 프레임워크로, 가상 DOM 없이 빠른 UI를 구현합니다.",
  "Tailwind CSS는 유틸리티 퍼스트 CSS 프레임워크로, 클래스 조합으로 디자인합니다.",
  "WebAssembly(Wasm)는 브라우저에서 네이티브에 가까운 성능으로 코드를 실행합니다.",
  "Progressive Web App(PWA)은 웹 기술로 네이티브 앱 수준의 경험을 제공합니다.",
  "Electron은 웹 기술(HTML/CSS/JS)로 데스크톱 앱을 만드는 프레임워크입니다.",
  "Tauri는 Rust 기반 경량 데스크톱 앱 프레임워크로, Electron의 대안입니다.",
  "Flutter는 Google의 크로스플랫폼 UI 프레임워크로, Dart 언어를 사용합니다.",
  "React Native는 React로 iOS/Android 네이티브 앱을 개발하는 프레임워크입니다.",
  ".NET MAUI는 Microsoft의 크로스플랫폼 앱 프레임워크로, .NET으로 개발합니다.",
  "WPF(Windows Presentation Foundation)는 .NET 기반 Windows 데스크톱 UI 프레임워크입니다.",
  "Blazor는 C#으로 웹 UI를 개발하는 .NET 프레임워크입니다.",
  "Spring Boot는 Java 엔터프라이즈 애플리케이션을 빠르게 개발하는 프레임워크입니다.",
  "FastAPI는 Python의 고성능 비동기 웹 프레임워크로, 자동 문서화가 강점입니다.",
  "Django는 Python의 풀스택 웹 프레임워크로, '배터리 포함' 철학을 따릅니다.",
  "Flask는 Python의 경량 웹 프레임워크로, 마이크로 프레임워크 철학을 따릅니다.",
  "NestJS는 TypeScript 기반 Node.js 백엔드 프레임워크로, Angular 스타일의 모듈 구조입니다.",
  "Express.js는 Node.js의 최소한의 웹 프레임워크로, 가장 널리 사용됩니다.",
  "Deno는 Node.js 창시자가 만든 보안 우선 JavaScript/TypeScript 런타임입니다.",
  "Bun은 초고속 JavaScript 런타임으로, 번들러·패키지 매니저·테스트 러너를 내장합니다.",
  "npm은 Node.js의 기본 패키지 매니저로, 세계 최대 소프트웨어 레지스트리입니다.",
  "pnpm은 디스크 공간 효율적인 Node.js 패키지 매니저로, 하드링크를 활용합니다.",
  "Conda는 Python의 환경·패키지 관리 도구로, 과학 계산 분야에서 널리 사용됩니다.",
  "pip는 Python의 표준 패키지 설치 도구입니다.",
  "Poetry는 Python 프로젝트 의존성과 빌드를 관리하는 도구로, pyproject.toml을 사용합니다.",
  "NuGet은 .NET의 패키지 관리자로, 라이브러리를 검색·설치·관리합니다.",
  "Maven은 Java 프로젝트 빌드·의존성 관리 도구로, pom.xml을 사용합니다.",
  "Gradle은 JVM 프로젝트 빌드 도구로, Groovy/Kotlin DSL로 빌드 스크립트를 작성합니다.",
  "CMake는 C/C++ 프로젝트의 크로스플랫폼 빌드 시스템 생성기입니다.",
  "MSBuild는 .NET 프로젝트를 빌드하는 Microsoft의 빌드 엔진입니다.",
  "Bazel은 Google의 대규모 프로젝트를 위한 빌드·테스트 시스템입니다.",
  "Agile은 짧은 반복 주기로 소프트웨어를 개발하는 방법론입니다.",
  "Scrum은 스프린트 단위로 작업을 관리하는 Agile 프레임워크입니다.",
  "Kanban은 작업 흐름을 시각화하고 WIP를 제한하여 효율을 높이는 관리 방법입니다.",
  "Sprint은 Scrum에서 1~4주 단위의 개발 반복 주기입니다.",
  "Stand-up Meeting은 매일 짧게 진행하는 팀 상태 공유 회의입니다.",
  "OKR(Objectives and Key Results)은 목표와 핵심 결과를 설정하는 성과 관리 프레임워크입니다.",
  "SWE-bench는 AI 코딩 에이전트의 소프트웨어 엔지니어링 능력을 벤치마킹합니다.",
  "HumanEval은 LLM의 코드 생성 능력을 측정하는 OpenAI의 벤치마크입니다.",
  "MMLU는 다양한 학문 분야의 이해도를 측정하는 AI 벤치마크입니다.",
  "Perplexity는 언어 모델의 예측 불확실성을 측정하는 지표입니다.",
  "BLEU는 기계 번역 품질을 평가하는 자동 메트릭입니다.",
  "ROUGE는 요약 품질을 평가하는 메트릭으로, 정답과의 겹침을 측정합니다.",
  "Synthetic Data는 실제 데이터의 통계적 특성을 모방하여 인공적으로 생성한 데이터입니다.",
  "Data Augmentation은 기존 데이터를 변환하여 학습 데이터를 확장하는 기법입니다.",
  "Knowledge Distillation은 큰 모델의 지식을 작은 모델에 전이하는 모델 압축 기법입니다.",
  "Pruning은 신경망에서 중요도가 낮은 연결을 제거하여 모델을 경량화합니다.",
  "Batch Normalization은 학습 중 각 층의 입력을 정규화하여 학습을 안정화합니다.",
  "Dropout은 학습 시 일부 뉴런을 무작위로 비활성화하여 과적합을 방지합니다.",
  "Learning Rate Scheduling은 학습률을 동적으로 조절하여 최적화를 개선합니다.",
  "Adam Optimizer는 적응형 학습률을 사용하는 효율적인 경사 하강 최적화 알고리즘입니다.",
  "Gradient Descent는 손실 함수를 최소화하기 위해 파라미터를 반복적으로 조정합니다.",
  "Backpropagation은 신경망에서 그래디언트를 역전파하여 가중치를 업데이트합니다.",
  "Cross-Entropy Loss는 분류 문제에서 예측과 실제 분포의 차이를 측정합니다.",
  "Softmax는 출력값을 확률 분포로 변환하는 활성화 함수입니다.",
  "ReLU(Rectified Linear Unit)는 음수를 0으로 만드는 가장 널리 사용되는 활성화 함수입니다.",
  "GeLU는 Gaussian Error Linear Unit으로, Transformer에서 주로 사용되는 활성화 함수입니다.",
  "Convolution Neural Network(CNN)은 이미지 처리에 특화된 신경망 아키텍처입니다.",
  "Recurrent Neural Network(RNN)은 시퀀스 데이터 처리를 위한 순환 신경망입니다.",
  "LSTM(Long Short-Term Memory)은 장기 의존성을 학습하는 RNN 변형입니다.",
  "GRU(Gated Recurrent Unit)는 LSTM보다 단순한 게이트 구조의 RNN 변형입니다.",
  "Autoencoder는 입력을 압축(인코딩)했다가 복원(디코딩)하며 표현을 학습합니다.",
  "Contrastive Learning은 유사한 쌍은 가깝게, 다른 쌍은 멀게 학습하는 자기지도 학습입니다.",
  "Self-Supervised Learning은 레이블 없이 데이터 자체에서 학습 신호를 생성합니다.",
  "Few-Shot Learning은 소수의 예시만으로 새로운 클래스를 학습하는 기법입니다.",
  "Meta-Learning은 '학습하는 방법을 학습'하여 새로운 작업에 빠르게 적응합니다.",
  "Prompt Tuning은 모델 파라미터를 고정하고 프롬프트만 학습하는 효율적 방법입니다.",
  "Instruction Tuning은 지시-응답 쌍으로 학습하여 모델의 지시 따르기 능력을 향상시킵니다.",
  "GGUF는 양자화된 LLM 모델의 파일 포맷으로, Ollama와 llama.cpp에서 사용됩니다.",
  "Safetensors는 Hugging Face의 안전한 모델 직렬화 형식으로, pickle보다 보안이 강합니다.",
  "Tokenizer는 텍스트를 토큰으로 분할하는 도구로, BPE/WordPiece/SentencePiece 등이 있습니다.",
  "BPE(Byte Pair Encoding)는 빈번한 바이트 쌍을 반복적으로 병합하는 토크나이저입니다.",
  "Temperature는 LLM 출력의 무작위성을 조절하는 파라미터입니다 (높을수록 창의적).",
  "Top-p(Nucleus Sampling)는 누적 확률이 p 이하인 토큰만 샘플링합니다.",
  "Top-k Sampling은 확률이 높은 상위 k개 토큰에서만 샘플링합니다.",
  "Beam Search는 여러 후보 시퀀스를 동시에 탐색하여 최적 출력을 생성합니다.",
  "Structured Output은 LLM이 JSON 등 정해진 형식으로 응답을 생성하게 합니다.",
  "System Prompt는 AI의 역할과 행동 규칙을 정의하는 초기 지시문입니다.",
  "Context Window Scaling은 더 긴 문맥을 처리하기 위해 위치 인코딩을 확장하는 기술입니다.",
  "RoPE(Rotary Position Embedding)는 회전 변환으로 위치 정보를 인코딩합니다.",
  "ALiBi(Attention with Linear Biases)는 학습 없이 컨텍스트 길이를 확장합니다.",
  "Sliding Window Attention은 지역 컨텍스트에만 어텐션을 제한하여 효율을 높입니다.",
  "Sparse Attention은 일부 위치에만 선택적으로 어텐션을 적용합니다.",
  "Retrieval-Augmented LLM은 검색 결과를 컨텍스트에 추가하여 답변 품질을 높입니다.",
  "Knowledge Graph는 엔티티와 관계를 그래프로 표현하여 구조화된 지식을 저장합니다.",
  "Agentic RAG는 에이전트가 필요한 정보를 능동적으로 검색하는 고급 RAG 기법입니다.",
  "GraphRAG는 지식 그래프와 RAG를 결합하여 복잡한 추론을 지원합니다.",
  "Multi-Agent System은 여러 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 작업을 수행합니다.",
  "Orchestration은 여러 AI 모델과 도구를 조율하여 워크플로우를 실행합니다.",
  "AI Gateway는 여러 AI 서비스를 통합 관리하는 프록시 계층입니다.",
  "Model Registry는 학습된 모델의 버전, 메타데이터, 배포 상태를 관리합니다.",
  "A/B Testing for Models는 여러 AI 모델의 성능을 실제 트래픽으로 비교 실험합니다.",
  "Canary Release for AI는 새 모델을 소수 사용자에게 먼저 배포하여 검증합니다.",
  "Shadow Mode는 새 모델을 실제 서비스와 병행 실행하되 응답은 기존 모델만 반환합니다.",
  "AI Safety는 AI 시스템이 의도대로 동작하고 해를 끼치지 않도록 보장하는 분야입니다.",
  "AI Alignment은 AI의 행동을 인간의 가치와 의도에 맞게 정렬하는 연구입니다.",
  "Explainable AI(XAI)는 AI의 결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명합니다.",
  "Responsible AI는 공정성, 투명성, 프라이버시를 고려한 AI 개발 원칙입니다.",
  "AI Ethics는 AI 기술의 사회적 영향과 윤리적 사용에 관한 규범입니다.",
  "Bias in AI는 학습 데이터의 편향이 AI 결정에 반영되는 문제입니다.",
  "Fairness in AI는 AI 시스템이 모든 그룹에게 공정하게 작동하도록 보장합니다.",
  "AI Regulation은 AI 기술의 안전한 사용을 위한 법적·제도적 규제입니다.",
  "EU AI Act는 AI 시스템을 위험 등급별로 규제하는 유럽연합의 법률입니다.",
  "AGI(Artificial General Intelligence)는 인간 수준의 범용 지능을 가진 AI 개념입니다.",
  "ASI(Artificial Superintelligence)는 인간 지능을 초월하는 AI 개념입니다.",
  "Narrow AI는 특정 작업에 특화된 현재의 AI 시스템입니다.",
  "AI Governance는 조직 내에서 AI를 안전하고 책임감 있게 운영하기 위한 체계입니다.",
  "Prompt Injection은 악의적 프롬프트로 AI의 안전장치를 우회하려는 공격입니다.",
  "Jailbreaking은 AI 모델의 제한사항을 우회하여 금지된 출력을 유도하려는 시도입니다.",
  "Red Teaming은 AI 시스템의 취약점을 발견하기 위해 의도적으로 공격하는 테스트입니다.",
  "Guardrails은 AI 출력이 안전하고 적절한 범위 내에 있도록 제한하는 메커니즘입니다.",
  "Content Filtering은 AI가 생성한 유해 콘텐츠를 탐지하고 차단합니다.",
  "Watermarking은 AI가 생성한 콘텐츠에 보이지 않는 식별자를 삽입합니다.",
  "Deepfake는 AI로 생성한 가짜 영상·음성으로, 탐지 기술이 함께 발전 중입니다.",
  "AI-generated Content Detection은 텍스트가 AI에 의해 생성되었는지 판별합니다.",
  "Copilot Pattern은 AI가 인간의 작업을 보조하는 협력적 인터페이스 패턴입니다.",
  "AI-native Application은 AI를 핵심 기능으로 설계된 차세대 소프트웨어입니다.",
  "OpenTelemetry는 분산 추적·메트릭·로그를 표준화하는 오픈소스 관측 프레임워크입니다.",
  "eBPF는 리눅스 커널에서 안전하게 프로그램을 실행하는 기술로, 네트워크·보안·관측에 활용됩니다.",
  "WebGPU는 브라우저에서 GPU 컴퓨팅을 수행하는 차세대 웹 그래픽스 API입니다.",
  "HTMX는 HTML 속성으로 AJAX 요청을 처리하는 경량 라이브러리입니다.",
  "Edge Computing은 데이터를 발생 지점 근처에서 처리하여 지연시간을 줄입니다.",
  "Quantum Computing은 양자역학 원리로 특정 문제를 기존 컴퓨터보다 빠르게 풉니다.",
  "Post-Quantum Cryptography는 양자 컴퓨터에도 안전한 암호화 알고리즘입니다.",
  "Homomorphic Encryption은 암호화된 상태에서 연산을 수행하는 기술입니다.",
  "Confidential Computing은 사용 중인 데이터도 암호화하여 보호합니다.",
  "FinOps는 클라우드 비용을 최적화하기 위한 재무 운영 방법론입니다.",
  "GreenOps는 IT 운영의 탄소 배출을 줄이는 환경 친화적 운영 방법입니다.",
  "Sustainable AI는 AI 학습과 추론의 에너지 소비를 줄이기 위한 연구입니다.",
  "Carbon-aware Computing은 탄소 배출이 낮은 시간과 지역에서 워크로드를 실행합니다.",
  "AIOps는 AI로 IT 운영을 자동화하여 장애를 예측·진단·해결합니다.",
  "Platform Engineering은 개발자 경험을 위한 내부 플랫폼을 구축하는 방법론입니다.",
  "Internal Developer Platform(IDP)은 개발팀에게 셀프서비스 인프라를 제공합니다.",
  "Developer Experience(DX)는 개발자가 도구와 프로세스를 사용하는 경험의 질입니다.",
  "Documentation as Code는 문서를 코드와 동일하게 버전 관리하는 방법입니다.",
  "API-first Company는 API를 핵심 제품으로 삼는 비즈니스 모델입니다.",
  "Composable Architecture는 독립적인 비즈니스 기능을 조합하여 앱을 구성합니다.",
  "Event-Driven Architecture는 이벤트를 중심으로 시스템을 설계하는 아키텍처입니다.",
  "CNCF(Cloud Native Computing Foundation)는 클라우드 네이티브 오픈소스를 관리하는 재단입니다.",
  "OpenAI는 GPT 시리즈를 개발한 AI 연구소로, ChatGPT를 출시했습니다.",
  "Anthropic은 Claude를 개발한 AI 안전 연구소로, Constitutional AI가 핵심입니다.",
  "Google DeepMind는 AlphaFold, Gemini 등을 개발한 AI 연구소입니다.",
  "Meta AI는 LLaMA 오픈소스 모델을 공개하여 AI 민주화에 기여하고 있습니다.",
  "Mistral AI는 프랑스의 AI 스타트업으로, 효율적인 오픈 모델을 제공합니다.",
  "Cohere는 기업용 LLM과 RAG 솔루션을 제공하는 AI 기업입니다.",
  "Perplexity AI는 AI 기반 검색 엔진으로, 출처를 명시하는 답변을 제공합니다.",
  "Midjourney는 텍스트로부터 고품질 이미지를 생성하는 AI 서비스입니다.",
  "Runway는 AI 기반 동영상 생성·편집 도구입니다.",
  "Sora는 OpenAI의 텍스트-투-비디오 생성 AI 모델입니다.",
  "Kling은 중국 Kuaishou의 텍스트-투-비디오 AI 모델입니다.",
  "NotebookLM은 Google의 AI 노트북으로, 문서를 업로드하면 AI가 분석·요약합니다.",
  "Artifacts는 Claude의 코드·문서·다이어그램 생성 기능입니다.",
  "Computer Use는 AI가 실제 컴퓨터 화면을 보고 마우스·키보드를 조작하는 기술입니다.",
  "Model Card는 AI 모델의 성능, 제한사항, 용도를 문서화한 표준 양식입니다.",
  "Datasheet for Datasets는 데이터셋의 수집 방법, 편향, 용도를 기록합니다.",
  "Evaluation Harness는 LLM 벤치마크를 체계적으로 실행하는 프레임워크입니다.",
  "LLM Leaderboard는 다양한 벤치마크에서 LLM 성능을 비교하는 순위표입니다.",
  "Chatbot Arena는 사용자 투표로 LLM 성능을 비교하는 커뮤니티 벤치마크입니다.",
  "ELO Rating은 체스에서 유래한 상대적 실력 평가 시스템으로, LLM 비교에 활용됩니다.",
  "Scaling Law는 모델·데이터·컴퓨팅 규모와 성능의 관계를 설명하는 법칙입니다.",
  "Chinchilla Scaling은 모델 크기와 데이터 양의 최적 비율을 제시합니다.",
  "Inference Scaling은 추론 시 컴퓨팅을 더 투입하여 성능을 높이는 접근입니다.",
  "Test-Time Compute는 추론 시점에 추가 연산으로 답변 품질을 향상시킵니다.",
  "o1/o3 Reasoning은 OpenAI의 추론 특화 모델로, 단계적 사고를 수행합니다.",
  "Extended Thinking은 Claude의 심층 추론 모드로, 복잡한 문제에서 정확도가 높습니다.",
  "Streaming은 LLM 응답을 토큰 단위로 실시간 전송하여 체감 지연을 줄입니다.",
  "Batch Processing은 여러 요청을 모아 한 번에 처리하여 처리량을 높입니다.",
  "Caching은 반복 요청의 결과를 저장하여 재사용하는 성능 최적화 기법입니다.",
  "Semantic Caching은 의미적으로 유사한 쿼리의 캐시를 재사용합니다.",
  "Prefix Caching은 공통 프롬프트 접두사의 KV Cache를 재사용합니다.",
  "Model Merging은 여러 Fine-tuned 모델의 가중치를 병합하여 새로운 능력을 조합합니다.",
  "DPO(Direct Preference Optimization)는 RLHF 없이 인간 선호도를 직접 학습합니다.",
  "ORPO(Odds Ratio Preference Optimization)는 참조 모델 없이 선호도를 학습합니다.",
  "SimPO(Simple Preference Optimization)는 길이 보정 없이 간결하게 선호도를 최적화합니다.",
  "Continuous Pre-training은 기존 모델에 새로운 도메인 데이터를 추가로 사전학습합니다.",
  "Curriculum Learning은 쉬운 데이터부터 어려운 데이터 순으로 학습하여 효율을 높입니다.",
  "Reward Hacking은 AI가 보상 함수의 허점을 이용하여 비정상적 행동을 보이는 현상입니다.",
  "Alignment Tax는 AI 안전 정렬이 모델 성능을 일부 희생시키는 비용입니다.",
  "Capability Control은 AI의 능력을 의도적으로 제한하여 안전성을 확보합니다.",
  "Corrigibility는 AI가 인간의 수정 명령에 순응하는 특성입니다.",
  "Inner Alignment은 학습 목표와 AI의 실제 목표가 일치하는지 확인하는 연구입니다.",
  "Outer Alignment은 인간이 설정한 목표가 인간의 진정한 의도를 반영하는지 확인합니다.",
  "Interpretability는 AI 모델의 내부 작동 원리를 이해하는 연구 분야입니다.",
  "Mechanistic Interpretability는 신경망 내부 회로를 역공학하여 동작을 이해합니다.",
  "Sparse Autoencoder(SAE)는 신경망 활성화를 해석 가능한 특성으로 분해합니다.",
  "Circuit Discovery는 Transformer 내부에서 특정 기능을 수행하는 회로를 찾습니다.",
  "Attention Pattern Analysis는 모델이 어떤 토큰에 주목하는지 시각화합니다.",
  "Probing은 모델의 중간 표현에서 특정 정보를 추출하는 분석 기법입니다.",
  "SHAP(SHapley Additive exPlanations)은 각 특성의 기여도를 계산하는 XAI 기법입니다.",
  "LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)은 개별 예측을 설명합니다.",
  "GradCAM은 CNN의 판단 근거를 히트맵으로 시각화하는 기법입니다.",
  "AI Observability는 AI 시스템의 입출력·성능·이상을 모니터링하는 체계입니다.",
  "LLMOps는 LLM의 개발·배포·운영을 체계적으로 관리하는 방법론입니다.",
  "Prompt Management는 프롬프트의 버전 관리, 테스트, A/B 실험을 체계화합니다.",
  "AI Pipeline Orchestration은 데이터→학습→평가→배포 파이프라인을 자동화합니다.",
  "Model Serving은 학습된 모델을 API로 배포하여 추론 요청을 처리합니다.",
  "Triton Inference Server는 NVIDIA의 다중 모델 추론 서빙 플랫폼입니다.",
  "BentoML은 ML 모델을 API로 배포하는 오픈소스 프레임워크입니다.",
  "MLflow는 ML 실험 추적, 모델 관리, 배포를 통합하는 오픈소스 플랫폼입니다.",
  "Weights & Biases(W&B)는 ML 실험 추적과 시각화를 위한 플랫폼입니다.",
  "ClearML은 ML 파이프라인 자동화와 실험 관리를 위한 오픈소스 플랫폼입니다.",
  "Label Studio는 데이터 레이블링을 위한 오픈소스 도구입니다.",
  "Roboflow는 컴퓨터 비전 데이터셋 관리와 학습을 위한 플랫폼입니다.",
  "Haystack은 RAG 시스템 구축을 위한 오픈소스 프레임워크입니다.",
  "Chroma는 AI 애플리케이션을 위한 오픈소스 임베딩 데이터베이스입니다.",
  "Weaviate는 벡터 검색과 하이브리드 검색을 지원하는 벡터 데이터베이스입니다.",
  "Pinecone은 관리형 벡터 데이터베이스 서비스로, 대규모 유사도 검색을 지원합니다.",
  "Milvus는 대규모 벡터 데이터를 위한 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다.",
  "FAISS(Facebook AI Similarity Search)는 고속 벡터 유사도 검색 라이브러리입니다.",
  "Annoy(Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah)는 근사 최근접 이웃 검색 라이브러리입니다.",
  "HNSW(Hierarchical Navigable Small World)는 고성능 근사 최근접 이웃 알고리즘입니다.",
  "Hybrid Search는 키워드 검색(BM25)과 벡터 검색을 결합하여 정확도를 높입니다.",
  "Cross-Encoder는 두 텍스트를 직접 비교하여 유사도를 정밀하게 계산합니다.",
  "Bi-Encoder는 각 텍스트를 독립적으로 인코딩하여 빠른 유사도 검색을 지원합니다.",
  "Re-ranking은 초기 검색 결과를 정밀 모델로 재정렬하여 품질을 높입니다.",
  "Chunking은 긴 문서를 적절한 크기로 분할하여 RAG 검색 효율을 높입니다.",
  "Semantic Chunking은 의미적 경계를 기준으로 문서를 분할합니다.",
  "Agentic Chunking은 AI가 문서 구조를 이해하고 최적의 청크를 결정합니다.",
  "Document Parsing은 PDF, DOCX, HTML 등 다양한 형식의 문서에서 텍스트를 추출합니다.",
  "Layout Analysis는 문서의 시각적 구조(표, 이미지, 단)를 분석합니다.",
  "Table Extraction은 문서에서 테이블을 구조적으로 추출하는 기술입니다.",
  "Vision Document Understanding은 멀티모달 AI로 문서를 이미지로 처리합니다.",
  "Code Generation은 자연어 설명으로부터 프로그래밍 코드를 자동 생성합니다.",
  "Code Review AI는 코드 변경 사항을 자동으로 리뷰하고 개선점을 제안합니다.",
  "Code Completion은 작성 중인 코드의 다음 내용을 예측하여 자동 완성합니다.",
  "Code Explanation은 코드의 동작을 자연어로 설명합니다.",
  "Code Translation은 한 프로그래밍 언어의 코드를 다른 언어로 변환합니다.",
  "Bug Detection은 AI가 코드에서 잠재적 버그와 취약점을 자동으로 발견합니다.",
  "Test Generation은 AI가 코드에 대한 단위 테스트를 자동으로 생성합니다.",
  "Documentation Generation은 코드로부터 API 문서를 자동 생성합니다.",
  "Commit Message Generation은 코드 변경 사항으로부터 커밋 메시지를 자동 작성합니다.",
  "Fill-in-the-Middle(FIM)은 앞뒤 컨텍스트를 보고 중간 코드를 채우는 기법입니다.",
  "Repository-level Understanding은 전체 코드베이스를 이해하여 맥락 있는 코드를 생성합니다.",
  "Dependency Analysis는 코드 모듈 간 의존 관계를 분석합니다.",
  "Call Graph는 함수 호출 관계를 그래프로 표현하여 코드 흐름을 이해합니다.",
  "AST(Abstract Syntax Tree)는 소스 코드의 구문 구조를 트리로 표현합니다.",
  "Code Smell은 잠재적 설계 문제를 나타내는 코드 패턴입니다.",
  "Dead Code는 실행되지 않는 불필요한 코드로, 정리 대상입니다.",
  "Cyclomatic Complexity는 코드의 복잡도를 측정하는 소프트웨어 메트릭입니다.",
  "Cognitive Complexity는 코드를 이해하는 인지적 어려움을 측정합니다.",
  "SonarQube는 코드 품질과 보안을 지속적으로 검사하는 정적 분석 플랫폼입니다.",
  "ESLint는 JavaScript/TypeScript 코드의 문제를 찾고 수정하는 린트 도구입니다.",
  "Prettier는 코드를 일관된 스타일로 자동 포매팅하는 도구입니다.",
  "Black은 Python 코드를 일관된 스타일로 포매팅하는 'Uncompromising' 포매터입니다.",
  "Ruff는 Rust로 작성된 초고속 Python 린터+포매터입니다.",
  "mypy는 Python의 정적 타입 검사 도구로, 타입 힌트를 검증합니다.",
  "Pyright는 Microsoft의 Python 타입 검사기로, VS Code와 통합됩니다.",
  "clang-tidy는 C++ 코드의 스타일 문제와 버그를 검사하는 린트 도구입니다.",
  "RustAnalyzer는 Rust의 공식 LSP 서버로, IDE에서 실시간 분석을 제공합니다.",
  "Copilot Workspace는 GitHub의 AI 기반 개발 환경으로, 이슈에서 코드까지 자동화합니다.",
  "Devin은 Cognition의 AI 소프트웨어 엔지니어로, 자율적 코딩 에이전트입니다.",
  "SWE-agent는 LLM이 실제 소프트웨어 엔지니어링 작업을 수행하는 오픈소스 에이전트입니다.",
  "Aider는 터미널 기반 AI 페어 프로그래밍 도구로, Git과 긴밀히 통합됩니다.",
  "Continue는 VS Code/JetBrains용 오픈소스 AI 코드 어시스턴트입니다.",
  "Cody는 Sourcegraph의 AI 코딩 어시스턴트로, 코드베이스 전체를 이해합니다.",
  "TabNine는 AI 코드 자동 완성 도구로, 로컬 모델을 지원합니다.",
  "Amazon Q는 AWS의 AI 어시스턴트로, 코드 변환과 보안 스캔을 제공합니다.",
  "CodeWhisperer는 Amazon의 AI 코드 생성 도구로, 보안 취약점 검사를 포함합니다.",
  "Gemini Code Assist는 Google의 AI 코딩 도구로, Gemini 모델을 활용합니다.",
  "Windsurf는 Codeium의 AI 코드 편집기로, Cascade 에이전트가 특징입니다.",
  "Bolt.new는 브라우저에서 AI가 풀스택 앱을 즉시 생성하는 플랫폼입니다.",
  "v0는 Vercel의 AI UI 생성기로, 프롬프트로 React 컴포넌트를 만듭니다.",
  "Replit Agent는 Replit의 AI 코딩 에이전트로, 앱을 자동으로 빌드합니다.",
  "Lovable은 AI가 프로덕션 수준의 앱을 생성하는 풀스택 빌더입니다.",
  "Manus는 범용 AI 에이전트로, 웹 브라우징과 코딩을 자율적으로 수행합니다.",
  "Claude Agent SDK는 Anthropic의 에이전트 개발 도구로, 도구 사용과 오케스트레이션을 지원합니다.",
  "OpenAI Agents SDK는 에이전트 간 핸드오프와 가드레일을 지원하는 Python 프레임워크입니다.",
  "Google ADK(Agent Development Kit)는 멀티에이전트 시스템을 구축하는 프레임워크입니다.",
  "A2A(Agent-to-Agent)는 Google이 제안한 에이전트 간 통신 표준 프로토콜입니다.",
  "AG2(AutoGen)는 Microsoft의 멀티에이전트 대화 프레임워크입니다.",
  "Pydantic AI는 FastAPI 스타일의 타입 안전 AI 에이전트 프레임워크입니다.",
  "Instructor는 LLM 출력을 Pydantic 모델로 구조화하는 라이브러리입니다.",
  "Marvin은 AI 함수를 Python 함수처럼 사용하는 라이브러리입니다."
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