각 기록은 실제 기출의 위치입니다. 140회 31문항은 확인된 이용 조건에 따라 원문을 제공하며, 이전 회차는 기술명 색인과 공식 원문 링크를 제공합니다. ‘원문 대조’는 문항의 요구를 읽고 편집 분류했다는 뜻이며 공식 분류나 정답 감수가 아닙니다. 나머지 ‘자동 후보’는 배경 용어를 잡거나 놓칠 수 있습니다.
핵심 출제 주제: 합성데이터 · 데이터 생성 기법 · 합성데이터 품질 평가
분류 근거·배경 보기
원문 대조 · 편집 분류
배경·적용 맥락: 학습 데이터 부족 · 개인정보 보호
분류 근거: 생성 개념·기법과 품질 지표가 직접 요구된다. 개인정보 보호는 문제를 여는 배경이며 법령 준수 답안 자체를 요구하지 않는다. 데이터 품질·개인정보 수업은 보충 연결로 둔다.
대조 2026-10-27 · 명시된 요구 항목 기준 · 공식 분류 아님
답안 요구 · 편집: 개념 · 구조·원리 · 평가 · 원문 요구 대조
원래 기술명 색인 확인
AI · 개인정보 · 품질 · 합성데이터 · 활용
140회 기출 원문 보기
AI 모델 학습에 필요한 대규모 데이터 확보가 개인정보 보호 규제 및 데이터 부족으로
어려워짐에 따라, 실데이터의 통계적 특성을 모사한 합성데이터(Synthetic Data)의
활용이 확대되고 있다. 다음을 설명하시오.
가. 합성데이터의 개념과 생성 기법
나. 합성데이터의 품질 평가 지표
출처: 한국산업인력공단 Q-Net · 제140회 정보관리기술사 · 공공누리 제1유형 및 AI유형 적용 안내 참조. 원문 구조·표는 공식 PDF와 대조하세요.
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기술명 색인: AI · PET · 가치 · 강화 · 개인정보 · 인공지능 · 합성데이터 · 활용
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기술명 색인: ICT · 개인정보 · 네트워크 · 정보보호
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기술명 색인: ISMS · ISMS-P · 개인정보 · 인증 · 정보보호
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기술명 색인: 개인정보 · 암호화 · 정보보호
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기술명 색인: AI · 개인정보 · 정보보호 · 활용
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기술명 색인: ESG · Governance · 개인정보 · 정보보호
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기술명 색인: 개인정보
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기술명 색인: 개인정보 · 속도 · 정보보호 · 클라우드 · 활용
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기술명 색인: AI · 개인정보 · 보안 · 분산 · 인공지능
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