docs: 260508 세미나를 위한 프롬프트 추가

BACKGROUND.md

@@ -31,7 +31,18 @@ AI Agent 시대의 도래
 
 ## 1. AI Agent 시대의 통신 환경 변화
 
-### 1.1. AI Agent란 무엇인가
+### 1.1. AIoT란 무엇인가
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+본 연구에서 **AIoT(Artificial Intelligence of Things)**란 AI Agent(LLM 기반 지능형 에이전트)와 IoT(사물인터넷) 디바이스가 **동일한 엣지-클라우드 인프라에서 공존하며 상호작용하는 환경**을 의미한다.
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+기존 IoT는 센서 데이터 수집·전송이 주목적이었다면, AIoT는 **AI Agent가 IoT 데이터를 실시간으로 분석·의사결정·실행**하는 단계로의 진화를 뜻한다. 예를 들어, 스마트팜에서 카메라 센서가 수집한 이미지를 AI Agent가 분석하여 해충 발견 시 살충제 분사 명령을 내리는 것이 AIoT의 전형적인 시나리오다.
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+AIoT 환경의 핵심 특징은:
+- **이기종 트래픽의 공존** — 수 KB의 Agent 간 RPC 호출과 수 MB의 IoT 이미지 데이터가 같은 네트워크를 공유
+- **엣지-클라우드 분산 처리** — 지연에 민감한 작업은 엣지에서, 정밀 분석은 클라우드에서 수행
+- **단대단(end-to-end) 응답성 요구** — 센서 데이터 수집 → AI 분석 → 액추에이터 제어까지의 전체 지연이 시스템 품질을 결정
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+### 1.2. AI Agent란 무엇인가
 
 AI Agent는 기존의 AI 모델(LLM 등)이 단독으로 수행할 수 없었던 **실질적인 작업 실행**을 가능하게 하는 시스템이다. 구체적으로:
 
@@ -202,6 +213,8 @@ QUIC/HTTP/3 표준(RFC 9000)이 2021년에 발표되었고, 현재 주요 기술
 2. 엣지 기반 처리(ROI 탐지 후 필요한 데이터만 전달)가 **고지연 환경에서 특히 효과적**
 3. gRPC + 엣지 처리 조합이 최상의 성능을 보임
 
+> **참고**: 선행 연구의 구체적 성능 수치(응답 시간 감소율, 데이터 절감률 등)는 본 연구의 Phase 1(실제 서버 구현)에서 동일 조건으로 재현·확장하여 측정할 예정이다. 현재 Phase 0(데모 UI)의 시뮬레이션 값은 발표 시연용 mock 데이터로, 실측 결과는 아니다.
+
 **선행 연구가 제안한 향후 연구 방향**:
 1. **HTTP/3(QUIC) 기반 gRPC 도입** ← 본 연구의 주요 방향
 2. 다양한 스트리밍 패턴 비교 (Unary / Server / Client / Bidi)