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용어집

풀림이 매일 쓰는 핵심 용어.

풀림 · 풀림 인증 · Scope Guard · IRT θ · 5박스 Leitner · Self-Refine · RAG · RLHF · VLM 등 풀림 제품과 운영 규칙을 이해하기 위한 12개 용어를 가나다·알파벳 순으로 정리했습니다.

§ 01정의

용어 정의 12종.

5박스 Leitner: Leitner 5박스 간격 반복 학습 시스템. 정답·오답 결과에 따라 문항이 다음 박스로 이동하면서 복습 주기가 자동 조절된다.
콘텐츠 플라이휠 (Content Flywheel): 풀림 인증 통과 콘텐츠가 더 많이 사용되고 → 풀이 데이터가 환류되고 → 검증 임계값이 더 정확해지는 자가 강화 루프. 풀림이 시간이 지날수록 강해지는 이유.
풀림 (Pullim): 한국어 "풀다 · 풀이"에서 파생된 브랜드 이름. AI 콘텐츠 검증과 풀림 인증을 운영 규칙으로 묶는 교육 콘텐츠 시스템 전체를 가리킨다.
풀림 스튜디오 (Pullim Studio): 풀림의 콘텐츠 작성 도구. 범위 입력 → 자료 업로드 → AI 초안 → Self-Refine → 풀림 인증 검증까지 한 화면에서 진행한다.
풀림 인증 (Pullim Certified): AI 자동 정량 · 전문가 5단 정성 · 데이터 환류 3-스탬프를 합산 4.5점 이상 통과한 콘텐츠에만 부여되는 운영 마크. 통과하지 못한 콘텐츠는 출제 풀에 들어가지 못한다.
풀림 클래스봇 (Pullim Classbot): 풀림 인증 통과 콘텐츠만으로 학생과 대화하는 학습 봇. Scope Guard 로 범위 이탈을 막고, 풀이 데이터는 익명 환류된다.
IRT θ: Item Response Theory 의 능력 모수(θ). 학생별 풀이 데이터를 IRT 로 추정해 문항 난이도와 학생 능력을 같은 축에 둔다.
RAG: Retrieval-Augmented Generation. 모델이 응답을 만들기 전에 사용자가 업로드한 자료에서 근거를 검색해 와 그 위에 답을 만든다. 풀림은 RAG 정합성을 인증 정량 축의 하나로 사용한다.
RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback. 전문가 검증자의 5단 정성 평가가 누적되면서 풀림 인증 모델의 기준점이 사람의 판단에 맞춰 조정된다.
Scope Guard: 풀림 클래스봇이 학생과 대화할 때 정해진 학습 범위 밖으로 벗어나지 못하게 가드하는 모듈. 범위 밖 질문은 정중하게 범위 안으로 되돌려 보낸다.
Self-Refine: 풀림 스튜디오가 초안 생성 직후 같은 모델을 사용해 스스로 비평·재작성하는 단계. 1회 호출보다 정확성·표현이 크게 개선된다.
VLM: Vision-Language Model. 교과서 스캔 · 손글씨 풀이 · 그래프 이미지 같은 시각 자료를 텍스트와 함께 이해하는 모델. 풀림 스튜디오의 자료 업로드 파이프라인에서 사용된다.

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용어의 운영 규칙이 궁금하다면?

풀림 인증 · Scope Guard · 콘텐츠 플라이휠은 단어가 아닌 운영 규칙입니다. 헬프 센터에서 각 규칙이 어떻게 작동하는지 더 깊게 읽어보세요.

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