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국제적 신뢰성을 갖춘 시험성적서 제공​소프트웨어 품질 전문기업 두루이디에스가 「국제 공인시험기관(KOLAS, Korea Laboratory Accreditation Scheme)」 인정을 획득했습니다. 이번 성과는 두루이디에스가 발급하는 시험성적서가 국내는 물론 국제적으로도 신뢰받을 수 있다는 것을 의미합니다.​KOLAS는 국가기술표준원 산하의 국제 공인시험기관 인정제도로, 국제시험기관 인정협력체(ILAC)와 상호인정 협약을 맺고 있습니다. 따라서 두루이디에스의 시험성적서는 해외에서도 공식적으로 통용되며, 고객사들은 글로벌 수준의 품질 검증 자료를 확보할 수 있게 되었습니다.KOLAS 인정의 의미국제 기준 충족: 두루이디에스는 시험기관 운영 및 품질시스템 역량을 보장하는 국제 표준 ISO/IEC 1702..

요즘 왜 이렇게 화제일까?최근 AI가 글, 그림, 음악, 영상까지 척척 만들어내는 시대가 됐습니다.ChatGPT, Midjourney, Sora 같은 생성형 AI들이 나오면서, "이 작품의 주인은 누구일까?" 하는 질문이 전 세계에서 뜨겁게 논의되고 있습니다.단순히 기술 이야기로 끝나는 게 아니라, 상업 이용 가능 여부와 법적 분쟁 위험이 걸린 문제라서 기업과 창작자 모두 예민하게 보고 있죠.📚 저작권, 기본부터 짚어보기저작권은 인간이 창작한 독창적인 표현물에 주어집니다.보호 대상: 인간의 창작물핵심 조건: 자연인(사람)이 만든 것일 것즉, 현재 법상 AI가 단독으로 만든 창작물에는 저작권이 인정되지 않습니다.다만, AI 결과물을 인간이 직접 수정·편집·재구성했다면, 그 인간이 기여한 부분에 대해 저작..

📌 멀티모달 AI란?멀티모달 AI(Multimodal AI)는 여러 종류의 데이터(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등)를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 인공지능을 말합니다.기존의 AI가 텍스트만 처리하거나 이미지 분석만 했다면, 멀티모달 AI는 다양한 형태의 입력을 결합해 더 풍부한 결과를 만들어냅니다.왜 주목받을까?1. 더 자연스러운 인간-컴퓨터 상호작용- 사진을 보여주며 질문하면, AI가 이미지 속 사물·텍스트·상황까지 분석해 대답- 음성과 글을 혼합 입력해 복잡한 작업 요청 가능2. 실시간 다중 데이터 분석- 영상 속 장면 설명 + 음성 대화 + 자막 생성 동시 처리3. 산업별 활용 폭발적 확대- 의료, 제조, 교육, 보안, 엔터테인먼트 등 전 분야 적용 가능주요 기술·서비스 사례OpenAI ..

AI 윤리가 왜 중요한가?AI는 단순한 자동화 도구를 넘어, 의료 진단, 법률 자문, 금융 심사, 채용 평가 등 사람의 삶에 직접적인 영향을 미치는 의사결정을 수행하고 있습니다.하지만 AI가 잘못된 데이터를 학습하거나, 알고리즘이 편향되면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.차별과 불공정: 특정 집단에 불리한 결과 도출개인정보 침해: 민감한 정보가 무단으로 수집·활용오판 및 피해: 잘못된 판단으로 금전·사회적 피해 발생이 때문에 각국 정부, 국제기구, 기업들이 AI의 안전성과 신뢰성을 보장하기 위한 윤리 기준을 마련하고 있습니다.🌍 세계 주요 AI 윤리 가이드라인지역 / 기구주요 내용특징EU – AI Act (2024 통과)AI를 위험 등급별로 분류 (금지 → 고위험 → 제한 → 최소 위험) 후 등..

데이터 편향이란?AI는 스스로 판단하는 것 같지만, 그 판단의 근거는 사람이 수집하고 정리한 데이터입니다.데이터에 특정 집단·지역·성별·연령 등이 불균형하게 포함되면,AI는 그 편향을 그대로 학습해 차별적인 결과를 만들 수 있습니다.​편향이 생기는 이유수집 단계 불균형특정 집단 데이터가 과다하게 포함되거나, 다른 집단이 제외되는 경우역사적 편견 반영과거의 차별이나 불평등이 데이터에 그대로 남아 있는 경우표본 불충분일부 집단의 데이터가 지나치게 적어 대표성이 떨어지는 경우라벨링 과정의 주관데이터를 분류·정의하는 과정에서 사람의 선입견이 개입되는 경우📉 편향이 만드는 문제편향이 내재된 AI는 의도치 않게 불공정한 의사결정을 반복합니다.채용에서 특정 성별이나 연령대 지원자를 불리하게 평가신용평가에서 일부 지..

📅 GPT-5 출시일과 기본 정보2025년 8월 7일, OpenAI가 드디어 GPT-5를 공식 발표했습니다.ChatGPT에 즉시 적용되었으며, 유료 플랜(Plus, Pro 등) 사용자는 항상 이용 가능하고,일부 무료 사용자도 제한적으로 접근할 수 있습니다.💡 무료 사용자는 지역·계정 상태·트래픽 상황 등에 따라 GPT-5가 적용되지 않을 수도 있습니다.GPT-5 주요 특징향상된 언어 이해력과 맥락 유지 능력더 정교해진 추론·분석 기능장문 작성, 코딩, 데이터 분석 등 복합 작업에 강점건강·과학·기술 분야의 응답 신뢰도 향상텍스트+이미지 처리 성능 개선💡 GPT-5에서 달라진 점분야변화 내용기대 효과언어 이해긴 대화도 맥락 유지정확한 대화와 정보 제공추론 능력복잡한 문제 해결력 강화분석·의사결정 지원..

MCP 도입 전략, 실무 적용 가이드라인과 미래 전망-실행 가능한 AI 인프라로서의 마무리 정리-왜 지금 MCP를 고려해야 할까?MCP는 단순한 기술 사양이 아닌, AI가 실시간으로 도구를 호출하고 협업하는 '행동형 AI 시대'를 위한 필수 구조 입니다.그러나 모든 조직이 MCP를 당장 도입할 필요는 없습니다. 대신 아래와 같은 상황에 해당한다면 지금이 적기 일 수 있습니다.다양한 내부 시스템(ERP, DB, 메신저 등)을 AI와 연결하려는 기업반복적이고 비정형적인 업무를 자동화 하려는 팀사용자 인터페이스 없이 백엔드 AI 서비스만으로 업무를 실행시키려는 경우다양한 AI 도구를 통합할 프레임워크가 필요한 SaaS 스타트업도입을 위한 실무 전략 4단계MCP는 단숨에 모든 시스템을 대체하거나 통합하지 않습니..

1. 인공지능 신뢰성 인증이란?인공지능 신뢰성 인증(Certification of AI Trustworthiness, CAT)은 인공지능(AI) 시스템이 신뢰할 수 있는 방식으로 개발되고 운영되는 지를 공식적으로 검증하는 제도 입니다. 국제 표준 ISO/IEC 22989에 따르면, AI 신뢰성이란 "AI 시스템의 의사 결정과 활동에 영향을 받는 모든 이해 관계자의 기대치를 충족시키는 역량"을 의미합니다. 즉, 개발자, 제공자, 사용자 모두가 안심하고 사용할 수 있도록 기술적·사회적 가치가 모두 확보되어야 합니다.2. 신뢰성 인증의 필요성AI확산과 위험 AI가 일상과 산업에 빠르게 확산되면서, 오작동, 편향, 개인정보 침해 등 다양한 위험이 현실화 되고 있습니다. 이에 따라 AI의 '신뢰성'은 선택이 아닌..

1. DevOps의 시대, QA는 왜 흔들리는가? DevOps는 개발(Development)과 운영(Operations)을 통합하는 문화이자 기술 전략입니다.배포 주기가 짧아지고, 테스트 시간은 줄어들고, 자동화는 필수가 되었습니다.이런 환경 변화 속에서 기존의 QA 역할은 위축되거나 모호해지고 있는 것도 사실입니다.하지만 DevOps 환경에서도 ‘품질’은 절대 사라질 수 없는 핵심 가치입니다.오히려 이제는 QA가 ‘품질 수비수’가 아닌, 개발 흐름 전반을 리드하는 전략적 파트너로 진화할 시점입니다.2. DevOps 환경이 QA에게 요구하는 변화변화 요소기존 QA 방식DevOps 시대 QA배포 속도배포 전 수동 검수 중심CI/CD 파이프라인 내 자동화 테스트 통합역할 위치개발 후 테스트 수행개발 전/중/..

1. 시험성적서, 언제 필요할까요?“공공 인증은 필요 없는데, 품질을 증명해야 해요.”“외주 개발이 끝났는데 기능이 제대로 되는지 확인하고 싶어요.”“B2B 납품 전, 성능 테스트 결과를 요구받았어요.”이처럼 공식 인증까지는 필요 없지만,소프트웨어의 품질을 수치로 증명해야 하는 상황은 생각보다 많습니다.두루이디에스는 다양한 고객사들과 협업하며다음과 같은 상황에서 시험성적서 발급이 매우 유용하게 활용되는 것을 확인했습니다.2. 시험성적서가 필요한 대표 상황 5가지​✅ ① B2B 납품 시, 품질 입증 요구가 있을 때사례: 웹 기반 관리 시스템을 기업 고객에게 납품하는 A사납품 전, 기능 정상 작동 여부와 동시에 접속 시 성능 지표를 요구받음.시험성적서는 기능 완성도, 처리 속도, 예외 상황 처리 여부 등을 ..