AI·IT 용어사전 — 낯선 용어도 한눈에

 

AI와 IT 뉴스를 보다 보면 낯선 용어 때문에 내용이 잘 안 들어올 때가 많습니다. 이 글은 AI·IT 분야에서 자주 등장하는 용어 100개 이상을 분야별로 표로 정리한 사전입니다. 필요할 때마다 검색해서 찾아보시고, 새로운 용어가 뜨면 계속 추가해나갈 예정입니다.

1. 기초 AI 용어

용어	설명
인공지능(AI)	인간의 학습·추론·판단 능력을 컴퓨터로 구현한 기술의 총칭
머신러닝	데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 패턴을 학습하는 방식
딥러닝	여러 층의 인공신경망으로 학습하는 머신러닝의 한 분야
신경망	뇌의 뉴런 구조를 본떠 데이터를 층층이 처리하는 계산 구조
알고리즘	문제 해결을 위한 절차나 규칙의 집합
파라미터	모델이 학습으로 조정하는 내부 수치
토큰	AI가 문장을 처리할 때 나누는 최소 단위
학습 데이터	모델을 훈련시키는 데 쓰이는 원본 자료
검증 데이터	학습이 끝난 모델의 성능을 확인하는 데이터
테스트 데이터	최종 성능을 평가하기 위해 따로 떼어둔 데이터
과적합(오버피팅)	학습 데이터에만 맞춰져 새 데이터 성능이 떨어지는 현상
과소적합(언더피팅)	패턴을 충분히 학습하지 못해 성능이 낮은 상태
지도학습	정답이 있는 데이터로 입출력 관계를 학습하는 방식
비지도학습	정답 없이 데이터의 구조나 패턴을 스스로 찾는 방식
강화학습	시행착오로 보상을 최대화하는 방향을 학습하는 방식
손실함수	모델의 예측이 정답과 얼마나 다른지 계산하는 함수
경사하강법	손실을 줄이는 방향으로 파라미터를 조금씩 조정하는 최적화 기법
앙상블 학습	여러 모델을 결합해 예측 성능을 높이는 방법

2. 생성형 AI·LLM 용어

용어	설명
생성형 AI	텍스트·이미지·음성 등을 스스로 만들어내는 AI
LLM(거대언어모델)	방대한 텍스트로 학습한 대규모 언어 모델
파운데이션 모델	다양한 작업에 두루 쓰이도록 대규모로 사전학습된 기반 모델
트랜스포머	단어 간 관계에 집중해 처리하는 LLM의 핵심 신경망 구조
프롬프트	AI에게 입력하는 질문이나 지시문
프롬프트 엔지니어링	원하는 답을 이끌어내기 위해 프롬프트를 설계하는 기술
시스템 프롬프트	대화 전에 AI의 역할과 규칙을 지정하는 지시문
컨텍스트 윈도우	AI가 한 번에 기억하는 텍스트의 최대 범위
할루시네이션	사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 답하는 현상
파인튜닝	학습된 모델을 특정 목적에 맞게 추가 재훈련하는 과정
제로샷 학습	예시 없이 지시문만으로 작업을 수행하는 능력
퓨샷 학습	몇 개의 예시만으로 새 작업 패턴을 파악하는 능력
멀티모달	텍스트·이미지·음성 등 여러 형태를 함께 처리하는 방식
AI 에이전트	스스로 계획을 세우고 작업을 실행하는 자율적 AI 시스템
RAG(검색증강생성)	외부 문서를 검색해 답변의 근거로 활용하는 방식
임베딩	텍스트·이미지의 의미를 숫자 벡터로 바꾸는 과정
벡터DB	임베딩 벡터를 저장하고 유사도로 검색하는 데이터베이스
MCP	AI가 외부 도구·서비스와 표준화된 방식으로 연결하는 프로토콜
함수 호출(Function Calling)	AI가 특정 함수·API를 직접 호출해 기능을 실행하는 기술
토크나이저	문장을 토큰 단위로 쪼개는 도구
sLLM(경량언어모델)	크기를 줄여 특정 환경에 최적화한 언어 모델
멀티 에이전트	여러 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 구조

3. AI 기술·원리 용어

용어	설명
AGI(인공일반지능)	특정 분야에 국한되지 않고 인간 수준의 범용 지능을 갖춘 AI
딥페이크	AI로 만든 매우 사실적인 가짜 영상·이미지
STT	음성을 텍스트로 변환하는 기술
TTS	텍스트를 음성으로 변환하는 기술
컴퓨터 비전	이미지·영상을 이해하고 분석하는 AI 기술
자연어처리(NLP)	인간 언어를 컴퓨터가 이해·분석·생성하는 기술 분야
오토ML	모델 설계 과정을 자동화하는 기술
전이학습	한 작업에서 학습한 지식을 다른 작업에 활용하는 방식
배치 사이즈	한 번의 학습 단계에 사용하는 데이터 묶음 크기
에폭	전체 학습 데이터를 한 번 다 학습하는 주기
하이퍼파라미터	학습 전에 사람이 직접 설정하는 값
추론(인퍼런스)	학습된 모델로 실제 결과를 예측하는 과정
양자화	모델 크기를 줄이기 위해 연산 정밀도를 낮추는 기법
온디바이스 AI	서버 없이 기기 자체에서 동작하는 AI

4. 데이터·인프라 용어

용어	설명
클라우드	인터넷 상의 서버에 데이터·프로그램을 저장·이용하는 방식
API	프로그램끼리 데이터를 주고받는 규칙과 통로
서버	클라이언트 요청에 따라 서비스를 제공하는 컴퓨터
데이터베이스	정보를 체계적으로 저장·관리하는 시스템
빅데이터	기존 방식으로 다루기 어려울 만큼 방대한 데이터 집합
GPU	병렬 연산에 강해 AI 학습에 널리 쓰이는 하드웨어
TPU	구글이 AI 연산에 특화해 설계한 전용 칩
온프레미스	클라우드가 아닌 자체 서버에 직접 시스템을 구축하는 방식
엣지 컴퓨팅	중앙 서버 대신 기기 근처에서 데이터를 처리하는 방식
데이터 레이크	정제되지 않은 다양한 형태의 원본 데이터 저장소
ETL	데이터를 추출·변환·적재하는 처리 과정
컨테이너	애플리케이션을 실행 환경째로 패키징하는 가상화 기술
쿠버네티스	컨테이너를 자동으로 배포·관리하는 오픈소스 도구
데이터센터	서버와 네트워크 장비를 대규모로 모아둔 시설

5. 개발·소프트웨어 용어

용어	설명
오픈소스	소스 코드를 공개해 누구나 수정·배포할 수 있는 소프트웨어
SDK	특정 플랫폼 개발에 필요한 도구 묶음
프레임워크	개발의 기본 골격과 규칙을 제공하는 도구
버전 관리	코드 변경 이력을 기록하고 되돌릴 수 있게 하는 방식
Git	가장 널리 쓰이는 버전 관리 시스템
배포(디플로이)	완성된 프로그램을 실제 서비스 환경에 올리는 과정
CI/CD	코드 통합과 배포를 자동화하는 개발 방법론
라이브러리	재사용 가능한 코드 모음
백엔드	서버·데이터베이스 등 눈에 보이지 않는 처리를 담당하는 영역
프론트엔드	사용자가 직접 보고 다루는 화면 영역
마이크로서비스	기능을 작은 단위 서비스로 나눠 개발하는 구조
디버깅	프로그램의 오류를 찾아 수정하는 작업

6. 보안 용어

용어	설명
사이버보안	디지털 시스템과 데이터를 위협으로부터 보호하는 활동
암호화	데이터를 제3자가 알아볼 수 없게 변환하는 기술
피싱	가짜 사이트·메일로 개인정보를 탈취하는 사기 수법
랜섬웨어	데이터를 암호화한 뒤 금전을 요구하는 악성코드
제로데이	아직 알려지지 않아 대응책이 없는 보안 취약점
방화벽	허가되지 않은 접근을 막는 보안 시스템
2단계 인증	비밀번호 외 추가 확인 절차를 거치는 인증 방식
취약점	공격에 악용될 수 있는 시스템의 약점

7. 비즈니스·서비스 용어

용어	설명
SaaS	구독 형태로 이용하는 클라우드 소프트웨어 서비스
MVP	핵심 기능만 담아 빠르게 출시하는 초기 버전 제품
온보딩	새 사용자가 서비스에 적응하도록 안내하는 과정
리텐션	사용자가 서비스를 계속 이용하게 만드는 것, 또는 그 비율
스케일업	서비스나 사업 규모를 빠르게 확장하는 것
피벗	기존 사업 방향을 다른 방향으로 전환하는 것
유니콘 기업	기업 가치 10억 달러 이상인 비상장 스타트업
KPI	목표 달성도를 측정하는 핵심 성과 지표
디지털 트랜스포메이션	디지털 기술로 사업 방식을 근본적으로 바꾸는 것
ROI	투자 대비 수익률
린 스타트업	아이디어를 빠르게 시제품화해 시장 반응을 보며 개선하는 방법
아웃소싱	업무의 일부를 외부 업체에 맡기는 것
POC(개념증명)	새 기술이나 아이디어의 실현 가능성을 검증하는 과정
벤치마킹	우수 사례를 분석해 자사 개선에 참고하는 활동

용어사전은 계속 업데이트됩니다. 궁금한 용어가 있는데 여기 없다면 댓글로 남겨주세요.

출처

이 글은 아래 자료를 참고해 직접 정리했습니다.
Google Cloud 생성형 AI 용어집(cloud.google.com) · CIO Korea(cio.com) · DARVIS 블로그(blog.dfinite.ai) · 폴라리스오피스 블로그(polarisoffice.com) · SK AX 인사이트(skax.co.kr) · 오픈프롬프트 AI 용어사전(prpt.ai)