캠퍼스 방송, 회의 및 AI에 관한 자주 묻는 질문

양방향 캠퍼스 방송은 하향 재생 외에도 픽업, 상향 인코딩 및 권한 구성이 갖춰진 노드에 음성 회신, 인터컴 또는 회의 접속을 추가합니다. 본 방안은 방송, 교실 로컬 무선 확성 및 회의 스케줄링을 협조하도록 계획합니다. 재생만 가능한 스피커는 이로 인해 자동으로 픽업 또는 회의 기능을 얻지 않습니다.

아닙니다. 본 카테고리는 TP-DS, TP-DN, TP-DW, TP-DC, TP-DA 다섯 시리즈를 포함하며, 그중 42개는 신규 기획 모델이고 TP-CTS는 기존 제품 호환 참고입니다. 기획 모델의 기능과 수치 지표는 모두 테스트가 필요하며, 이미지는 기존 제품의 외관 참고일 뿐 신규 모델의 실물이나 출시 증명을 의미하지 않습니다.

아닙니다. 자체 로컬 무선 확성 기능에 대한 설명은 수신 모듈이 구성된 교실 노드를 대상으로 하며, 계획 시 TP-DW01 또는 TP-DW02와 TP-DW04 등 호환 마이크를 선택할 수 있습니다. 게이트웨이, 디코더, 충전함, 카메라 등은 단독으로 해당 기능을 완성할 수 없습니다. 또한 리턴 및 회의는 업링크, 픽업 및 플랫폼 적합성을 검증해야 합니다.

반드시 각각 검증해야 합니다. 전원 공급과 무선 페어링이 정상일 때, 독립적인 로컬 링크를 갖춘 교실 노드는 무선 확성 유지를 계획할 수 있습니다. 타종은 단말 캐시, 이미 하달된 작업 및 정확한 시간이 필요합니다. 네트워크 회의, 캠퍼스 간 및 클라우드 AI는 중단될 수 있습니다. 정전 시에는 전체 링크를 커버하는 예비 전원도 필요합니다.

불가능합니다. ASR, MT, TTS, LLM, 지식베이스, 로그 및 백업이 모두 교내에 위치하고 로컬 추론을 완료하며, 외부 모델 API, 외부 텔레메트리 및 기타 데이터 외부 전송 경로를 차단하고 구성을 검증한 후에만 관련 업무 데이터가 교내에서 처리되고 외부로 전송되지 않는다고 표현할 수 있습니다. 로컬 서버나 로컬 게이트웨이 자체만으로는 데이터가 교외로 나가지 않는다는 것을 증명할 수 없습니다. 클라우드 인식, 모델 API, 로그, 백업 또는 장애 시 클라우드 전환은 모두 외부 전송을 초래할 수 있으므로, 반드시 항목별로 검증하고 해당 고지, 승인 및 컴플라이언스 평가를 완료해야 합니다.

전일 녹음을 시스템 운영의 전제로 삼아서는 안 되며, 화장실, 탈의실, 기숙사 침실 등 매우 사적인 공간에 청취 장치를 설치해서도 안 된다. 교수 또는 공공 구역에서의 수집은 명확한 필요성, 합법적 근거, 고지, 적용 가능한 승인 및 제한적 보관을 갖추어야 하며, 미성년자가 관련된 경우에는 해당 보호자의 동의 등 요건을 이행해야 한다. 안전 사건 경보는 보조적 알림에 불과하며 반드시 사람이 확인해야 하고, 자동으로 괴롭힘으로 단정할 수 없다.

기본적으로 그대로 채택할 수 없습니다. 번역, 인식 및 생성은 노이즈, 언어, 모델 및 샘플의 영향을 받을 수 있습니다. 교사 또는 지정된 담당자는 내용, 점수 제안, 발언 귀속 및 회의 결정을 검증하고 오류 수정 및 수동 재검토를 유지해야 하며, 자동 결과를 학생 징계, 진학 또는 교사 평가의 유일한 근거로 삼지 않고, 검토 없이 민감한 내용을 직접 게시하지 않습니다.