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* 독자대상 : 편입시험 준비생 * 구성 : 의치한약수 학교별 기출문제

본 도서는 국내외 배터리 관리 정책, 산업 및 기술 현황, 폐배터리 관련 국제표준화 동향 등을 포함하고 있다. 전기차 폐배터리 수거·보관·운송 등의 전 과정 정보를 종합적으로 정리했다. 또 배터리 주요 생산국인 우리나라를 포함해 미국·유럽연합(EU)·중국 등 각국 배터리 규제와 시장동향을 비롯해 이차전지 산업구조, 블랙매스 수·출입 현황 및 핵심소재 공급망 정보까지 수록했다. 본 도서는 공공부문 정책과 국제표준(ISO) 제정 대응뿐만 아니라,

이 가이드라인은 DQ인증(데이터 품질인증)을 준비하는 기업과 담당자가 인증 제도의 개념과 절차를 명확히 이해하고 효과적으로 준비할 수 있도록 설계되었다. 데이터 품질 관리 경험이 부족한 비전문가도 활용할 수 있도록 사례와 구체적인 설명을 중심으로 구성하였으며, 인증 준비 과정을 체계적이고 쉽게 진행할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 인증 요구사항에 대한 이해를 높이고, 조직 내 데이터 품질 관리체계를 구축하는 데 필요한 실질적

[제2권] AI 데이터 구축 가이드 - 2024년 초거대AI 데이터 확산 생태계 조성사업의 데이터 특성(LLM, LMM, 합성)별 데이터 획득/수집, 정제, 가공, 학습 단계의 데이터 구축과정 사례를 수록 - 데이터 특성별 1-Cycle 자가점검 결과를 수록하고 발생 오류에 대한 분석결과를 제공 - 품질검증 결과서를 기반으로 주요 오류 유형 분류 및 구체적인 사례

[제1권] AI 데이터 품질관리 가이드 - 인공지능 학습용 데이터 구축 시 구축계획 수립단계부터 데이터 획득/수집, 정제, 가공 등에 대한 절차, 산출물 및 품질관리 활동에 대한 기준 및 절차를 제시한 기준서 제공 - 품질 자가점검 프로세스, 품질관리 기준 및 지표 예시를 제시하여 데이터 구축 기준 및 계획 수립 시 참고자료로 활용할 수 있도록 구성 [제2권] AI 데이터 구축 가이드 - 2024년 초거대AI 데이터 확산 생태계 조성사업의 데이

「2024 국가지능정보화백서」는 인공지능 대중화 원년의 생생한 기록이자, 한 해 동안의 지능정보화 동향과 성과, 정책적 변화를 종합적으로 담아낸 보고서입니다. 본 백서는 빠르게 변화하는 AI 기술과 정책 환경 속에서 정부와 민간의 다양한 노력을 정리하고, 2024년 대한민국 디지털 전환의 현주소를 객관적으로 기록하고자 하였습니다. 특히 백서에는 교육, 의료, 경제 등 각 분야에서 AI가 실제로 어떻게 활용되고 있는지를 담았고, 각 부처에서 발표

[제3권] 생성형AI 데이터 품질관리 가이드 - 생성형AI 데이터 구축 확대에 따라 데이터 특성(LLM, LMM, 합성)을 반영하여 작성. 단, 공통 사항 및 정의의 경우 ‘제1권 AI 데이터 품질관리 가이드’에서 기술 - 양질의 생성형AI 데이터 구축을 위한 기초자료로 활용할 수 있도록 학습유형에 따른 특성, 품질관리 지표와 설정 가이드를 제시한 기준서

본 해설서는 건축물관리점검기관의 정기점검 시 활용될 수 있도록 건축물 정기점검 매뉴얼에 수록된 내용을 구체적으로 설명한 것으로써, 참고자료로 활용하시기 바랍니다

이 가이드라인은 생성형 인공지능 서비스 이용 과정에서 발생할 수 있는 잠재적 위험들을 사전 에 방지하여 안전하고 신뢰할 수 있는 생성형 인공지능 서비스 이용 환경을 마련함으로써 이용자 의 권익을 보장하고, 생성형 인공지능의 올바른 사용으로 얻을 수 있는 혜택을 모든 사회구성원이 고루 누릴 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 이때 생성형 인공지능 생태계 구성원의 책임감을 바탕으로 자율적인 참여를 통한 효과적인 이용자 보호 체계를 구축하고자 한다

바이오의약품, 첨단바이오의약품, 한약(생약), 화장품, 의약외품, 인체조직, 인체세포 등 제조 및 유통관리 기본계획이 수록되어 있다. 관련 업무에 참고하기 바란다

자가품질검사는 축산물을 제조·생산하는 영업자가 제품이 기준·규격에 적합한지 직접 확인하는 제도로 이번 안내서는 영업자가 제조한 축산물 유형별로 검사가 필요한 항목과 멸균·살균 등 제조 과정의 유무에 따라 확인해야 하는 기준·규격에 대한 전반적인 사항을 종합적으로 안내한다