인공지능시스템¶

과목 기본정보¶

교과목명: 인공지능시스템
영문명: AI Systems
이수구분: 전공선택(트랙 심화)
학점/시수: 3학점 / 주 3시간(권장: 강의 2 + 실습 1)
권장학년: 3-4학년

교과개요¶

AI 모델을 연구 프로토타입이 아니라 운영 가능한 시스템으로 설계·구축·검증하는 과목이다. 데이터 파이프라인, 실험 재현성, 배포, 모니터링, 드리프트 대응, 거버넌스 등 AIOps 요소를 다루고, 이를 자동화·확장하기 위한 에이전트 시스템 공학(에이전트/서브에이전트, 프롬프트/컨텍스트, 메모리/모드/권한, 도구/스킬/플러그인, 훅/워크플로우, MCP/LSP/IDE 통합)을 통합적으로 학습한다. 목표는 "운영 업무를 안전하게 보조하는 에이전트 기반 운영 체계"를 설계하고 구현하는 데 있다.

교육목표¶

AI 시스템 전주기(데이터→학습→평가→배포→모니터링→개선)를 설계한다.
재현 가능한 실험 관리와 릴리즈 기준을 수립한다.
운영 업무를 에이전트/서브에이전트로 분해하고 안전하게 실행되도록 권한·승인 흐름을 설계한다.
도구/스킬/워크플로우로 반복 운영을 자동화하고 관측 가능성을 확보한다.

학습성과¶

운영 지표(SLO, 지연, 비용, 품질)를 정의하고 측정 체계를 구축한다.
데이터 품질 검증과 모델 릴리즈 기준을 설계하고 문서화한다.
사건(incident) 대응 흐름을 에이전트 워크플로우로 구현한다.
모드/권한/승인에 기반한 안전장치를 구현한다.
MCP 또는 LSP/IDE 통합 요소를 포함한 운영 자동화를 구현한다.

선수과목¶

필수: 지능형운영체제(또는 운영체제 동등 역량), 머신러닝 개론
권장: 소프트웨어공학(테스트/CI), 데이터베이스, 네트워크 기초

주요 내용(모듈)¶

AI 시스템 전주기 설계: 데이터 검증, 학습/평가, 릴리즈 기준
배포 패턴: 배치/온라인, API 설계, 성능 측정
관측 가능성: 로그/메트릭/트레이스, 경보와 런북
드리프트/성능 저하 대응: 감지, 재학습, 롤백 전략
에이전트 아키텍처: 서브에이전트 분해, 결과 통합
프롬프트/컨텍스트/메모리: 근거 기반 응답, 사건 기록, 요약 메모리
모드/권한/승인: 최소 권한, 위험 작업 게이팅
도구/스킬/플러그인: 표준 인터페이스, 재사용 패키징
훅/슬래시 커맨드/워크플로우: CI 및 운영 자동화
MCP/LSP/IDE 통합: 개발-운영 연결(최소 기능 구현)

실습 및 프로젝트 예시¶

엔드투엔드 파이프라인 구축: 데이터 검증 → 학습 → 모델 등록 → 배포 → 모니터링
운영 시나리오 기반 자동화: 경보 발생 → 트리아지 → 완화 조치 → 보고서 자동 생성
슬래시 커맨드 기반 ChatOps: /triage, /rollback, /report 구현
MCP 또는 IDE 통합 기능 중 1개 선택 구현

평가 방법(예시)¶

주차별 랩 과제 35%
중간 설계 리뷰(아키텍처/권한/워크플로우 문서 + 데모) 20%
기말 팀 프로젝트 40%
참여/코드리뷰 5%