[모의고사 유형 예시] 3급 'AI 개요' 과목 샘플 3문항 + 해설 — 머신러닝·딥러닝 관계, 지도학습, 규칙 기반과의 차이

아카데미 운영팀입니다. 기출문제 게시판 첫 글입니다. 아래 3문항은 3급 '일반상식' 종목의 1과목 AI 개요 출제 범위를 기준으로 운영팀이 새로 만든 모의고사 유형 예시이며, 정식 검정에 출제되는 문항이 아닙니다. 정식 검정과 같은 형식(보기 5개, 문항에 따라 정답 1~3개)으로 구성했습니다.

문항 1 — 인공지능·머신러닝·딥러닝의 관계로 가장 적절한 것은?

• ① 세 용어는 같은 뜻으로 구분 없이 쓰인다
• ② 인공지능은 딥러닝의 한 종류다
• ③ 머신러닝은 인공지능과 무관한 통계 기법이다
• ④ 딥러닝은 데이터 없이 규칙만으로 동작하는 방식이다
• ⑤ 딥러닝은 머신러닝의 한 갈래이고, 머신러닝은 인공지능을 구현하는 방법 중 하나다

정답 ⑤. 인공지능이 가장 넓은 개념이고, 그 안에 데이터로 학습하는 머신러닝이, 머신러닝 안에 여러 층의 인공신경망을 쓰는 딥러닝이 들어갑니다. 포함 관계를 거꾸로 쓴 ②, 무관하다고 한 ③, 데이터 없이 동작한다는 ④는 모두 틀린 설명입니다.

문항 2 — 편의점이 지난 2년간의 날짜별 판매량·날씨·요일 기록을 이용해 내일 판매량을 예측하는 모델을 만들려 한다. 이 작업에 해당하는 학습 방식은?

• ① 지도학습
• ② 비지도학습
• ③ 강화학습
• ④ 군집화
• ⑤ 규칙 기반 추론

정답 ①. 과거 기록에는 "그날 실제로 얼마나 팔렸는지"라는 정답(레이블)이 함께 들어 있습니다. 정답이 있는 데이터로 예측 모델을 학습시키는 방식이 지도학습입니다. 비지도학습·군집화는 정답 없이 구조를 찾는 방식이고, 강화학습은 보상 신호로 학습하며, 규칙 기반 추론은 학습이 아니라 사람이 만든 규칙을 실행하는 것입니다.

문항 3 — 규칙 기반 시스템과 머신러닝의 차이에 대한 설명으로 옳은 것을 모두 고르시오. (정답 2개)

• ① 규칙 기반 시스템은 사람이 판단 조건을 직접 작성한다
• ② 머신러닝은 학습 데이터가 전혀 필요 없다
• ③ 머신러닝은 새 데이터로 다시 학습해 성능을 갱신할 수 있다
• ④ 규칙 기반 시스템은 규칙에 없는 상황도 스스로 판단한다
• ⑤ 두 방식은 결과를 설명하는 방식에 차이가 없다

정답 ①, ③. 규칙 기반은 "A이면 B"를 사람이 적어 넣는 방식이라 규칙 밖의 상황은 처리하지 못하고(④ 오답), 머신러닝은 데이터에서 패턴을 배우므로 데이터가 필수이며(② 오답) 새 데이터로 재학습해 갱신할 수 있습니다. 규칙 기반은 판단 근거가 규칙으로 드러나지만 머신러닝은 근거 설명이 어려운 경우가 많아 ⑤도 틀립니다.

풀이 팁

• 복수정답 문항은 정식 검정에서 "정답 N개"가 화면에 표시되고, 고른 보기가 정답과 모두 일치해야 정답 처리됩니다. 보기 5개를 끝까지 읽는 습관이 중요합니다.
• AI 개요 과목은 용어의 포함 관계·학습 방식 구분·학습과 추론의 차이처럼 "정의를 정확히 아는가"를 묻습니다. 3급 강의노트에서 용어를 한 줄로 정리해 두세요.
• 실전 감각은 무료 모의고사(20문항, 로그인 불필요)로 확인하실 수 있습니다.

다음 샘플은 2과목 '생성형 AI'입니다. 풀이 중 궁금한 점은 댓글로 남겨 주세요.