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6장 문제: 텍스트와 음성

공식 범위를 참고한 자체 제작 연습문제입니다. 공통 시험 유형을 연습하며 AI-103의 실제 문항 구성·난이도를 재현하지 않습니다. 공식 연습 평가 안내 (로그인 필요) · 공식 모듈 샘플 · 공식 시험 화면 체험

8문항 · 기록 불러오는 중

6.1 텍스트 분석과 정보 보호

진료 문의 메일을 분류합니다. 두 처리 목적에 맞는 Azure Language 기능을 각각 선택하세요.

목적 A: 본문에 언급된 의료기관·지역·날짜를 분류해 색인
목적 B: 공개용 발췌문에서 연락처 등 개인정보를 탐지해 가림
조건: 목적 A의 모든 개체를 무조건 삭제하지 않음
  1. 개인정보 탐지·가림
  2. 명명된 개체 인식
  3. 언어 감지
  4. 문장 번역

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정답: 목적 A — 개체의 범주와 값 추출: 명명된 개체 인식 (NER) / 목적 B — 공개 전 개인정보 가림: 개인정보 탐지·가림 (PII)

NER은 조직·지역·날짜 등 개체를 범주화해 추출할 때 사용하고, PII 탐지·가림은 공개 전에 개인정보를 찾고 지울 때 사용합니다. 일반 개체 추출과 개인정보 처리의 목적을 구분해야 합니다.

개인정보를 가린 후기만 외부 감정 분석에 보내야 합니다. 처리 단계를 순서대로 배열하세요.

입력: 이름·전화번호를 포함한 후기 원문
개인정보 검출·가림은 승인된 내부 환경에서 수행 가능
요구: 외부 분석 API에 원문 개인정보를 보내지 않음
  1. 검출한 개인정보 구간을 가린 텍스트를 생성한다
  2. 검사를 통과한 텍스트만 외부 감정 분석 API에 보낸다
  3. 원문에서 이름·연락처 등 개인정보 구간을 검출한다
  4. 실제 전송할 본문에 이름·연락처가 남지 않았는지 검사한다

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정답: C. 원문에서 이름·연락처 등 개인정보 구간을 검출한다 → A. 검출한 개인정보 구간을 가린 텍스트를 생성한다 → D. 실제 전송할 본문에 이름·연락처가 남지 않았는지 검사한다 → B. 검사를 통과한 텍스트만 외부 감정 분석 API에 보낸다

내부 환경에서 개인정보를 검출하고 가린 뒤 실제 전송 본문을 검사하고 외부 API에 전달해야 합니다. 외부 전송 이후 결과만 가리면 이미 전달된 원문 개인정보를 보호하지 못합니다.

분야별 용어집을 넣은 요약의 평가 결과입니다. 추가 수정의 우선순위는?

원문: "검사 A는 음성이며 검사 B는 추가 확인 필요"
기존 요약: "A 양성, B 확인 필요"
용어집 적용 요약: "A 음성, B 정상"
필수 조건: 검사명·부정 표현·미확정 상태 보존
평가 방식: 전문 용어 포함 여부만 검사
  1. 전문 용어 포함률을 높이고 현재 요약을 통과시킨다
  2. 요약 길이를 줄이고 추가 확인 표현을 일괄 삭제한다
  3. 문장 자연스러움을 평가하고 원문 대조를 생략한다
  4. 미확정 상태·부정 표현을 원문과 대조하는 기준을 추가한다

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정답: D. 미확정 상태·부정 표현을 원문과 대조하는 기준을 추가한다

A의 음성 표현은 고쳐졌지만 B의 추가 확인 필요가 정상으로 바뀌었습니다. 용어 포함만 검사하면 중요한 의미 왜곡을 놓칩니다.

6.2 번역·음성 인식·합성

같은 제품 문장을 번역한 가상 비교 결과입니다. 다음 결정은?

필수: ko→en 지원, 용어집 일치 ≥95%, 비용 ≤5단위
A: 지원 yes / 용어집 98% / 비용 8
B: 지원 yes / 용어집 96% / 비용 4
C: 지원 yes / 용어집 90% / 비용 2
D: 지원 no  / 용어집 미측정 / 비용 3
새 분야 입력 평가: 미실시
  1. A를 다음 검증 후보로 두고 현재 비용 조건을 통과시킨다
  2. C를 다음 검증 후보로 두고 현재 용어 기준을 통과시킨다
  3. B를 다음 검증 후보로 두고 새 분야 입력을 평가한다
  4. D를 다음 검증 후보로 두고 현재 언어 지원을 통과시킨다

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정답: C. B를 다음 검증 후보로 두고 새 분야 입력을 평가한다

B만 언어 지원·용어집·비용 세 조건을 충족합니다. 이 자료의 통과와 새 분야의 번역 품질은 구분해야 합니다.

음성 질문에 엉뚱한 수량으로 답했습니다. 처음 불일치가 관찰된 단계는?

오디오의 실제 발화(검토자 확인): "볼트 열 개 가격은?"
STT transcript: "볼트 한 개 가격은?"
모델 입력: 볼트 한 개 가격은?
모델 답변: 볼트 한 개는 500원입니다.
TTS 재생: 볼트 한 개는 500원입니다.
  1. 음성 인식의 수량 전사부터 확인하고 재평가한다
  2. 모델의 계산 지침부터 확인하고 출력 토큰을 늘린다
  3. 음성 합성의 발음 사전부터 확인하고 음성을 바꾼다
  4. 도구의 가격 데이터부터 확인하고 단가를 다시 저장한다

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정답: A. 음성 인식의 수량 전사부터 확인하고 재평가한다

실제 발화의 열 개가 전사에서 한 개로 바뀌었고 이후 단계는 그 입력을 따랐습니다. 첫 관찰 차이는 STT입니다.

실시간 영어 자막이 원문과 어긋납니다. 먼저 확인할 연결은?

음성 구간 s1 (0–2초): "시작하세요" → 영어 "Start"
음성 구간 s2 (2–4초): "멈추세요" → 영어 "Stop"
번역 응답 도착 순서: s2, s1
자막 앱: 도착 순서로 0–2초, 2–4초에 배치
화면: 0–2초 Stop / 2–4초 Start
  1. 번역 용어집을 수정하고 현재 도착 순서 배치를 유지한다
  2. 전사 언어를 영어로 바꾸고 현재 배치 순서를 유지한다
  3. 자막 표시 시간을 늘리고 먼저 온 결과부터 계속 붙인다
  4. 구간 ID·시간으로 번역 결과를 연결하고 지연을 측정한다

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정답: D. 구간 ID·시간으로 번역 결과를 연결하고 지연을 측정한다

번역된 문장 자체는 맞지만 도착 순서를 원문 시간 순서로 가정해 자막이 바뀌었습니다. 구간 연결과 실시간 지연을 함께 검증해야 합니다.

6.3 음성 에이전트 구성

현장 용어의 인식 개선을 판단하려 합니다. 현재 실험의 빈틈은?

학습용 녹음 40개에 "플랜지" 발화 포함
기존 전사 오류: 12/40
용어 보강 후 같은 40개 오류: 2/40
다른 화자·소음·새 녹음: 평가 없음
운영 환경: 여러 화자와 기계 소음
  1. 같은 40개에서 오류가 줄었으므로 운영 개선을 확정한다
  2. 별도 화자·소음의 미사용 녹음으로 전사·지연을 평가한다
  3. 합성 음성의 말속도를 바꾸고 현재 전사 점수를 재사용한다
  4. 같은 녹음을 여러 번 복제해 평가 표본 수를 늘린다

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정답: B. 별도 화자·소음의 미사용 녹음으로 전사·지연을 평가한다

같은 학습용 40개에서의 개선은 관찰됐지만 운영 조건의 일반화를 확인하지 못했습니다. 보강에 쓰지 않은 입력이 필요합니다.

말투의 차이를 구분해야 하는 앱입니다. 이 실험으로 가능한 결론은?

A 오디오: "괜찮아요" / 검토자 라벨=불만을 억누름
B 오디오: "괜찮아요" / 검토자 라벨=만족
전사 결과 A·B: "괜찮아요"
모델 입력: 전사 문자열만
모델 결과 A·B: 동일
개인별 말투 차이의 평가 자료: 아직 없음
  1. 같은 전사에 지침을 늘리면 두 말투를 구분했다고 확정한다
  2. 검토자 라벨이 있으므로 모든 화자의 감정을 확정한다
  3. 전사만으로 사라진 단서를 확인하고 오디오 입력을 비교한다
  4. 합성 음색을 바꾸면 입력 말투의 차이도 복구된다고 본다

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정답: C. 전사만으로 사라진 단서를 확인하고 오디오 입력을 비교한다

동일 전사에는 억양·속도 같은 차이가 표현되지 않을 수 있습니다. 오디오 활용을 실험할 수 있지만 라벨의 불확실성과 개인차도 검증해야 합니다.