The Brief가 FactStack이 되었습니다

FactStack

AI 용어 한 줄 정의 사전

AI 용어집

LLM·RAG·에이전트·파인튜닝까지, 실무자가 자주 헷갈리는 AI·마테크 용어를 “쉬운 한 줄”로 정의하고 헷갈리는 용어와의 차이까지 짚어드려요. 검색하거나 군집으로 훑어보세요

핵심 개념

14개

AI를 이해하는 데 먼저 알아야 할 기본 개념

핵심 개념

딥러닝(Deep Learning)

여러 층으로 쌓은 신경망이 데이터에서 스스로 패턴을 찾아내는 머신러닝 방식이에요. 사람이 특징을 일일이 정의하지 않아도 되는 게 핵심이에요

핵심 개념

램마겟돈(메모리 대란)(RAMageddon)

AI 기업들이 메모리(RAM) 칩을 쓸어가면서 생긴 전 세계적 메모리 공급 부족과 가격 급등을 가리키는 신조어예요. RAM과 아마겟돈의 합성어예요

핵심 개념

신경망(Neural Network)

뇌의 뉴런 연결에서 영감을 받아, 노드를 여러 층으로 연결해 데이터를 처리하는 알고리즘 구조예요. 딥러닝과 LLM의 뼈대예요

핵심 개념

컴퓨트(연산 자원)(Compute)

AI를 학습시키고 돌리는 데 필요한 연산 능력, 즉 GPU·TPU 같은 칩과 데이터센터 자원을 통칭하는 말이에요. AI 시대의 '전력'같은 자원이에요

핵심 개념

AI 자동화(AI Automation)

AI로 반복적·수동적 업무를 자동으로 처리하는 거예요. 규칙 기반 자동화와 달리 상황 판단·생성까지 맡길 수 있는 게 차이예요

핵심 개념

AI 인프라(AI Infrastructure)

AI를 돌리는 데 필요한 기반 설비예요. GPU·서버·데이터센터·데이터 파이프라인처럼 모델을 학습·운영하는 토대를 말해요

핵심 개념

범용 인공지능(AGI)

특정 작업에만 강한 현재 AI와 달리, 인간처럼 다양한 분야에서 스스로 학습하고 추론하는 가상의 AI예요. 아직 도달하지 못한 목표예요

핵심 개념

엔터프라이즈 AI(Enterprise AI)

기업의 실제 업무에 적용해 효율을 높이고 문제를 푸는 AI예요. 데모를 넘어 보안·거버넌스·데이터 통합을 갖춰 '프로덕션에서 도는' 게 핵심이에요

핵심 개념

AI 에이전트(AI Agent)

목표가 주어지면 스스로 판단하고 도구를 호출해 여러 단계를 실행하는 AI 시스템이에요. 입력→출력 한 번으로 끝나는 게 아니라 '루프'를 돌며 행동해요

핵심 개념

머신러닝(Machine Learning)

사람이 규칙을 일일이 짜는 대신, 데이터로부터 패턴을 스스로 학습하게 하는 AI의 한 갈래예요

핵심 개념

생성형 AI(Generative AI)

텍스트·이미지·음성·영상 같은 새로운 콘텐츠를 만들어내는 AI예요. ChatGPT(글)·이미지 생성 모델이 대표적이에요

핵심 개념

에이전틱(Agentic)

'에이전트처럼 자율적으로 행동하는 성질'을 뜻하는 형용사예요. 시스템이 사람 개입 없이 얼마나 스스로 계획·실행하는지의 '정도'를 표현해요

핵심 개념

에이전틱 AI(Agentic AI)

'자율적으로 행동하는 AI 시스템'을 가리키는 속성 표현이에요. 새로운 기술 이름이 아니라, AI가 스스로 계획·실행하는 성질을 강조한 말이에요

핵심 개념

인공지능(AI)

인간의 지능적 작업을 흉내 내는 시스템 전반을 가리키는 가장 넓은 개념이에요. 머신러닝·LLM·추천엔진·비전 모델이 전부 그 안에 들어가요

모델 기초

16개

LLM·파라미터 등 모델을 구성하는 기초 용어

모델 기초

컨텍스트 로트(Context Rot)

입력 컨텍스트가 길어질수록 LLM이 앞부분 지시나 정보를 놓치며 성능이 고르지 않게 떨어지는 현상이에요. 컨텍스트 창이 크다고 끝까지 잘 쓰는 건 아니라는 거죠

모델 기초

컨텍스트 앵자이어티(Context Anxiety)

LLM이 컨텍스트가 곧 찬다고 착각해, 여유가 충분한데도 서둘러 요약하고 작업을 미완으로 닫는 현상이에요. 감정이 아니라 학습된 행동 패턴을 부르는 은유죠

모델 기초

KV 캐시(프롬프트 캐싱)(KV Cache)

모델이 이미 계산한 결과를 저장해뒀다가 재사용해서 응답 속도를 높이고 비용을 줄이는 최적화 기술이에요. API의 '프롬프트 캐싱' 할인이 이 원리예요

모델 기초

오픈소스 AI(Open Source AI)

모델의 코드나 가중치를 공개해 누구나 쓰고 수정할 수 있게 한 AI예요. Llama·DeepSeek처럼 무료로 받아 자체 서버에서 돌릴 수 있는 모델들이 여기에 속해요

모델 기초

전문가 혼합(MoE (Mixture of Experts))

모델 내부를 여러 '전문가' 서브 네트워크로 쪼개고, 질문마다 필요한 전문가만 골라 쓰는 구조예요. 큰 모델을 적은 연산으로 돌리는 비결이에요

모델 기초

토큰 처리량(Token Throughput)

AI 시스템이 초당 처리하는 토큰 수로, 얼마나 많은 요청을 얼마나 빠르게 감당할 수 있는지를 나타내는 지표예요

모델 기초

확산 모델(Diffusion)

AI에서는 노이즈 복원 학습으로 이미지를 만들어내는 확산 모델을, 마케팅 이론에서는 신제품이 시장에 퍼지는 과정을 설명하는 혁신 확산 이론을 뜻해요

모델 기초

거대 언어 모델(LLM)

대규모 텍스트로 학습해 사람처럼 글을 이해하고 생성하는 언어 모델이에요. GPT·Claude·Gemini가 여기에 해당해요

모델 기초

멀티모달(Multimodal)

텍스트뿐 아니라 이미지·음성·영상 등 여러 형태(modality)를 함께 이해하고 다루는 모델이에요

모델 기초

추론(실행)(Inference)

AI에서는 학습이 끝난 모델을 실제로 돌려 답을 뽑는 실행 단계를, 데이터 분석에서는 표본으로 전체를 판단하는 통계적 추론을 뜻해요

모델 기초

컨텍스트 윈도우(Context Window)

모델이 한 번에 기억·참조할 수 있는 토큰의 양이에요. '200K 컨텍스트'면 약 15만 단어 분량을 한꺼번에 볼 수 있어요

모델 기초

토큰(Token)

AI에서는 모델이 텍스트를 처리하는 최소 단위(비용·길이 산정 기준)이고, 데이터·결제 쪽에서는 민감정보를 가린 대체값(토큰화)을 뜻해요

모델 기초

파라미터(Parameter)

쓰는 곳에 따라 뜻이 달라요. AI에서는 모델이 학습으로 조정하는 가중치 값(70B=700억 개), GA4에서는 이벤트에 붙여 보내는 부가 정보를 가리켜요

모델 기초

파운데이션 모델(Foundation Model)

광범위한 데이터로 사전학습해 다양한 작업에 범용으로 갖다 쓰는 기반 모델이에요. LLM은 그중 언어에 특화된 버전이에요

모델 기초

환각(할루시네이션)(Hallucination)

모델이 그럴듯하지만 틀린 정보를 사실처럼 생성하는 현상이에요. 생성형 AI의 구조적 한계라 사실 확인이 꼭 필요해요

Agent 아키텍처

16개

AI 에이전트·툴 사용·오케스트레이션 관련 용어

Agent 아키텍처

에이전틱 커머스(Agentic Commerce)

사람이 목표만 말하면 AI 에이전트가 상품 탐색·비교·결제까지 대신 수행하는 쇼핑 방식이에요. 검색·클릭 중심 커머스의 다음 단계로 꼽혀요

Agent 아키텍처

다크 팩토리(Dark Factory)

AI 에이전트가 기획부터 코딩·테스트·배포까지 사람 검토 없이 자율로 돌리는 개발 파이프라인이에요. 제조업의 무인 공장을 소프트웨어 개발로 옮긴 개념이죠

Agent 아키텍처

스펙 주도 개발(Spec-Driven Development (SDD))

코드보다 명세(스펙)를 먼저 써서 정본으로 삼고, AI 에이전트가 그 스펙대로 구현하게 하는 개발 방식이에요. 즉흥으로 달리는 바이브 코딩의 반대편 접근이죠

Agent 아키텍처

바이브 엔지니어링(Vibe Engineering)

AI 코딩 에이전트로 가속하되 테스트·검증·책임은 사람이 온전히 지는 개발 방식이에요. '되는 것 같으면 OK'인 바이브 코딩의 정반대 극단으로 제안됐죠

Agent 아키텍처

루프 엔지니어링(Loop Engineering)

사람이 매번 프롬프트를 치는 대신, 에이전트가 '작업→검증→반복'을 스스로 돌도록 트리거·완료기준·검증을 설계하는 일이에요. 2026년 중반에 등장한 신조어예요

Agent 아키텍처

하네스 엔지니어링(Harness Engineering)

'에이전트 = 모델 + 하네스'에서 모델을 뺀 전부(도구·권한·규칙·검증)를 설계하는 일이에요. 모델을 갈아끼워도 남는 '우리 쪽 자산'을 만드는 활동이죠

Agent 아키텍처

코딩 에이전트(Coding Agent)

사람의 지시를 받아 코드를 스스로 작성·테스트·수정까지 하는 특화 AI 에이전트예요. 코드 자동완성을 넘어 '작업 단위'를 통째로 맡아요

Agent 아키텍처

계획 수립(Planning)

AI 에이전트에서는 목표를 단계로 쪼개 순서를 세우는 능력을, 광고 실무에서는 매체 전략을 짜는 미디어 플래닝을 뜻해요

Agent 아키텍처

리액트(추론+행동)(ReAct)

AI에서는 '추론→행동→관찰'을 반복하는 에이전트 패턴(ReAct)을, 웹 개발에서는 화면을 만드는 자바스크립트 라이브러리(React)를 뜻해요

Agent 아키텍처

메모리(기억)(Memory)

AI에서는 에이전트가 대화·작업 사이에 정보를 유지하는 기억 장치를, 하드웨어 뉴스에서는 데이터를 담는 반도체(RAM·HBM)를 뜻해요

Agent 아키텍처

오케스트레이터(Orchestrator)

여러 서브에이전트나 도구를 조율·분배하는 상위 제어 에이전트예요. '지휘자'처럼 누구에게 무슨 일을 시킬지 결정해요

Agent 아키텍처

워크플로 vs 에이전트(Workflow vs Agent)

Workflow는 사람이 경로를 미리 정해둔 자동화, Agent는 모델이 경로를 스스로 결정하는 자동화예요. 자율성의 정도가 핵심 차이예요

지식 검색

7개

RAG·임베딩·벡터DB 등 외부 지식 결합 용어

지식 검색

그라운딩(근거 연결)(Grounding)

모델 답변을 신뢰 가능한 외부 근거에 묶는 거예요. '근거 없이 지어내기'를 막아 환각을 줄이는 핵심 장치예요

지식 검색

벡터 데이터베이스(Vector DB)

임베딩 벡터를 저장하고 빠르게 검색하는 DB예요. Pinecone, Supabase pgvector 등이 있고, RAG의 검색 엔진 역할을 해요

지식 검색

임베딩(Embedding)

텍스트를 의미를 담은 숫자 벡터로 변환한 것이에요. 의미가 비슷한 글은 벡터도 가까워서, 유사도 계산의 기반이 돼요

지식 검색

청킹(문서 분할)(Chunking)

긴 문서를 검색 가능한 작은 조각으로 나누는 전처리예요. 조각 크기를 잘 잡아야 RAG 검색 품질이 좋아져요

프롬프트·추론

9개

프롬프트 설계·추론 방식과 관련된 용어

프롬프트·추론

프롬프트 부채(Prompt Debt)

버전관리·문서화 없이 땜질로 쌓인 프롬프트가 기술부채처럼 유지보수 리스크가 되는 현상이에요. 코드 부채와 달리 에러 없이 조용히 썩는 게 특징이죠

프롬프트·추론

컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)

추론 시점에 모델이 보는 것 전부(지시문·도구·대화 이력·데이터)를 선별·관리하는 기술이에요. 프롬프트 '문장 쓰기'가 아니라 컨텍스트 '상태 관리'예요

프롬프트·추론

바이브 코딩(Vibe Coding)

코드를 직접 읽고 쓰는 대신, AI에게 프롬프트로 전부 맡기고 결과만 받아 반복하는 개발 방식이에요. '코드의 존재를 잊고 바이브에 몸을 맡긴다'는 표현에서 왔죠

프롬프트·추론

사고 사슬(CoT)(Chain-of-Thought (CoT))

'단계별로 생각하게' 유도해 추론 품질을 높이는 기법이에요. 정답만 묻지 않고 풀이 과정을 거치게 하면 더 정확해져요

프롬프트·추론

시스템 프롬프트(System Prompt)

모델의 역할·규칙·톤을 정의하는 최상위 지시문이에요. 사용자 질문보다 우선해서 대화 전체의 행동 기준이 돼요

프롬프트·추론

추론 모델(Reasoning Model)

답하기 전에 내부적으로 사고 과정을 거치는 모델이에요. o 시리즈, Claude의 thinking 모드 등이 여기에 해당해요

프롬프트·추론

템퍼러처(온도)(Temperature)

출력의 무작위성·창의성을 조절하는 값이에요. 낮으면 일관적이고 안정적, 높으면 다양하고 창의적이에요

프롬프트·추론

프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)

원하는 출력을 끌어내도록 모델 입력(프롬프트)을 설계하는 기술이에요. 같은 모델도 어떻게 묻느냐에 따라 결과가 크게 달라져요

학습·튜닝

7개

사전학습·파인튜닝·정렬 등 모델 학습 용어

학습·튜닝

강화학습(Reinforcement Learning)

정답을 알려주는 대신 '잘하면 보상'을 주는 방식으로 AI를 훈련하는 방법이에요. 시행착오를 반복하며 스스로 더 나은 행동을 찾아가요

학습·튜닝

전이학습(Transfer Learning)

이미 학습된 모델을 출발점 삼아 관련된 새 작업에 적용하는 방법이에요. 처음부터 다시 배우지 않아 데이터와 비용을 크게 아껴요

학습·튜닝

사전학습(Pre-training)

대규모 데이터로 모델의 기본 능력을 만드는 1차 학습이에요. 모델의 '기초 교육' 단계라고 보면 돼요

학습·튜닝

얼라인먼트(정렬)(Alignment)

모델을 인간의 의도·가치에 맞게 정렬하는 작업이에요. AI가 똑똑한 걸 넘어 '안전하고 의도대로' 행동하게 만드는 거예요

학습·튜닝

인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)

사람의 피드백으로 모델을 사람 취향·의도에 맞게 정렬·개선하는 방식이에요. 챗봇이 '말이 통하게' 만든 핵심 기술이에요

학습·튜닝

파인튜닝(Fine-tuning)

사전학습된 모델을 특정 도메인·작업에 맞게 추가 학습으로 조정하는 거예요. '범용 모델을 우리 일에 맞춰 특화'하는 단계예요

마케팅·마테크

24개

마케팅·데이터·마테크 현장에서 쓰는 AI 용어

마케팅·마테크

머신 커스터머(Machine Customers)

사람이 아니라 기계·AI가 스스로 필요한 상품과 서비스를 구매하는 '비인간 고객'을 뜻해요. Gartner가 제시한 개념으로 custobot이라고도 불려요

마케팅·마테크

AI-프리 브랜딩(AI-Free Brand Positioning)

생성형 AI를 쓰지 않았다는 사실 자체를 차별점으로 내세우는 브랜딩 전략이에요. AI 콘텐츠가 넘쳐나면서 등장한 역발상 포지셔닝이에요

마케팅·마테크

O4O(O4O (Online for Offline))

온라인에서 쌓은 데이터와 회원 기반으로 오프라인 사업을 확장·강화하는 전략이에요. O2O의 다음 단계로 불려요

마케팅·마테크

콘텐츠 추천 엔진(Content Recommendation Engine)

사용자의 행동·취향 데이터로 '다음에 볼만한' 콘텐츠를 자동으로 골라 보여주는 시스템이에요. 유튜브 추천 영상, 넷플릭스 추천작, 쇼핑몰의 '이 상품 어때요'가 다 이거죠

마케팅·마테크

AI 생성 콘텐츠(AI-Generated Content)

AI 도구로 텍스트·이미지·영상 등을 자동으로 만든 콘텐츠예요. 제작 속도는 빠르지만 사실 검증·저작권·법적 책임 관리가 필요해요

마케팅·마테크

고객 경험(Customer Experience (CX))

고객이 브랜드와 만나는 모든 접점에서 느끼는 경험의 총합이에요. AI가 응대 속도·개인화·편의성을 바꾸며 CX가 경쟁력의 핵심이 됐어요

마케팅·마테크

수요측 플랫폼(DSP (Demand-Side Platform))

광고주가 프로그래매틱 시스템에서 광고 지면을 자동으로 사들일 때 쓰는 플랫폼이에요. 실시간 경매로 여러 매체의 인벤토리를 한 번에 구매해요

마케팅·마테크

온사이트 마케팅(Onsite Marketing)

고객이 웹사이트를 방문했을 때 그 행동에 실시간 반응해 팝업·메시지·추천 상품을 띄우는 마케팅이에요. CDP·AI와 결합해 정교해지고 있어요

마케팅·마테크

A/B 테스트(A/B Testing)

두 버전(A·B)을 다른 사용자에게 보여주고 어느 쪽이 더 나은 결과를 내는지 비교하는 실험이에요. 마케팅 의사결정을 '감'이 아닌 데이터로 하게 해줘요

마케팅·마테크

AI 검색(AI Search)

검색창에 링크 목록 대신 AI가 종합한 답을 바로 주는 검색이에요. ChatGPT·Perplexity·구글 AI Overviews가 대표적이에요

마케팅·마테크

AI 광고(AI Advertising)

AI로 광고 콘텐츠 제작·타겟팅·최적화·성과측정을 자동화하고 개선하는 거예요. 카피 생성부터 입찰 최적화까지 광고 전 과정에 AI가 들어와요

마케팅·마테크

AI 오버뷰(AI Overviews)

구글 검색 결과 맨 위에 여러 출처를 종합해 AI가 자동 생성하는 요약 답변이에요. 여기 인용되면 노출·CTR이 크게 올라요

마케팅·마테크

마케팅 자동화(Marketing Automation)

이메일 발송·고객 분류·캠페인 트리거 같은 반복 마케팅 작업을 소프트웨어가 자동 처리하는 거예요. 최근엔 AI 에이전트로 자율성이 높아지고 있어요

마케팅·마테크

프로그래매틱 광고(Programmatic Advertising)

소프트웨어와 알고리즘으로 광고 구매·판매를 실시간 자동화하는 방식이에요. 사람이 일일이 협상하던 광고 거래를 기계가 즉시 처리해요

마케팅·마테크

고객 데이터 플랫폼(CDP (Customer Data Platform))

흩어진 고객 정보(구매 이력·행동 신호)를 한곳에 모아 통합하는 플랫폼이에요. 최근엔 AI가 그 데이터로 직접 캠페인을 실행하는 '실행 엔진'으로 진화해요

마케팅·마테크

어트리뷰션(기여도 분석)(Attribution)

전환(구매·가입)이 어떤 마케팅 활동 덕분인지 기여도를 배분하는 분석이에요. '무엇이 효과를 냈나'를 가리는 마케팅 측정의 핵심이에요

마케팅·마테크

퍼스트파티 데이터(First-party Data)

우리가 고객에게서 직접 수집한 데이터예요(구매·행동·동의 기반). 쿠키 폐지 시대에 가장 신뢰할 수 있는 마케팅 자산이에요

거버넌스·규제

8개

AI 거버넌스·규제·해석가능성 등 통제·책임 용어

거버넌스·규제

슬롭스쿼팅(Slopsquatting)

AI가 코딩 중 지어낸 가짜 패키지 이름을 공격자가 먼저 등록해, 그걸 설치한 사람에게 악성코드를 심는 공급망 공격이에요. AI 슬롭과 타이포스쿼팅을 합친 말이죠

거버넌스·규제

워크슬롭(Workslop)

겉보기엔 그럴듯한데 실체가 빈약해 받은 사람이 다시 손봐야 하는 AI 생성 업무 산출물이에요. 일을 준 것 같지만 실제론 생각을 떠넘기는 게 핵심이죠

거버넌스·규제

에이전트 워싱(Agent Washing)

기존 챗봇·RPA를 실질적 에이전트 기능 없이 'AI 에이전트'로 재포장해 파는 마케팅 관행이에요. 그린워싱·AI 워싱 계보의 에이전트 버전이죠

거버넌스·규제

수출 통제(Export Control)

국가가 첨단 기술이 다른 나라로 넘어가지 못하게 제한하는 규제예요. AI 모델·칩이 안보 자산이 되며 AI도 수출 통제 대상이 됐어요

거버넌스·규제

AI 거버넌스(AI Governance)

AI가 안전하고 올바르게 쓰이도록 조직이 정하는 규칙·통제 체계예요. 정책·승인 절차·감사·책임 소재를 갖춰 AI 리스크를 관리해요

거버넌스·규제

AI 규제(AI Regulation)

정부가 AI 개발·배포를 감시하고 제한하는 정책·법규예요. EU AI Act, 모델 수출 통제처럼 외부에서 부과되는 규칙이에요

거버넌스·규제

AI 해석가능성(AI Interpretability)

AI가 왜 그런 결정을 내렸는지 사람이 이해할 수 있게 하는 것이에요. 블랙박스인 AI의 판단 근거를 들여다보는 연구·기법이에요