2026.10.15 목요일
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스스로 계획하고 행동하는 AI…카카오, 인간 감독·비상 제어 기준 마련 [경제일보] 카카오가 스스로 계획하고 행동하는 인공지능(AI) 에이전트의 확산에 대응해 서비스 기획부터 운영까지 적용할 윤리 원칙과 통제 기준을 마련했다. AI가 외부 정보와 도구를 활용해 작업을 수행하는 과정에서 발생할 수 있는 권한 오남용과 개인정보 침해 등의 위험을 사전에 점검하고, 인간의 감독과 비상 제어를 서비스 설계에 반영하겠다는 취지로 풀이된다. 15일 카카오는 지난 13일 개발자 컨퍼런스 'if(카카오)26'에서 자율 에이전트 시대에 대응하기 위한 AI 윤리 원칙과 이행 가이드를 공개했다고 밝혔다. 카카오 AI 캠퍼스에서 열린 행사에서 카카오는 '윤리를 깨는 자율 에이전트, 어떻게 대응할까?' 세션을 통해 AI가 스스로 계획하고 행동하는 환경에서는 인간의 판단과 책임을 명확히 하고 윤리를 서비스 설계와 운영에 반영하는 실행 체계가 필요하다고 강조했다. 이번에 마련한 카카오의 AI 윤리 원칙 'SPIRIT'은 안전(Safety), 프라이버시(Privacy), 포용(Inclusivity), 책임(Responsibility), 이용자 주체성(Individual Autonomy), 투명성과 신뢰성(Transparency & Trustworthiness) 등 6개 항목으로 구성됐다. 카카오는 '대한민국 인공지능 윤리원칙'의 3대 가치와 7대 원칙을 주요 이행 기준으로 삼고, 자사 서비스 환경에 맞게 세부 내용을 보완했다고 설명했다. 카카오의 이번 윤리 원칙은 원칙을 선언하는 데 그치지 않고 실제 서비스에 적용할 수 있도록 실행 절차를 구체화했다는 것이 특징이다. 카카오는 해당 원칙을 'NORMA'라는 이행 체계로 정의했다. 공동 책임에 대한 조직적 의지를 바탕으로 복잡한 윤리 과제를 관리 가능한 단위로 나누고 실행 가능한 조치로 연결한다는 의미다. 카카오는 자율 에이전트가 일으킬 수 있는 위험을 통제 주도권, 목표, 권한, 참조 자원, 상호작용 등 5개 영역으로 구분했다. 각 영역의 위험에 따라 인간 감독과 비상 제어, 권한 통제, 데이터 보호 등의 대응 수단을 연결하도록 했다. 자율 에이전트는 사용자의 지시를 받아 정보를 찾거나 결과를 제시하는 수준을 넘어 여러 단계를 거쳐 작업을 수행할 수 있다. 이 과정에서 사용자가 의도하지 않은 행동을 하거나 필요한 범위를 넘어 정보와 도구에 접근할 수 있고 실제로 행동에 나선 사례도 있다. 에이전트가 어떤 권한으로 무엇을 수행할 수 있는지 사전에 정하고, 문제가 발생했을 때 사람이 개입하거나 작업을 중단할 수 있는 통제 체계가 중요해지는 이유다. 카카오는 이를 위해 'AI 윤리 이행 체크리스트'를 마련했다. 체크리스트는 서비스 속성 파악, 사전 리스크 스크리닝, 통제 항목 점검·판정 등 세 단계로 운영된다. 카카오는 해당 체크리스트를 연내 적용할 예정이다. 아동·청소년 보호도 새 점검 체계의 주요 영역이다. 카카오는 지난해부터 적용해 온 '디지털 아동·청소년 보호 체크리스트'에 더해 경제협력개발기구(OECD)와 유엔아동기금(유니세프)의 아동 온라인 위험 분류 체계인 '5Cs'를 참고해 AI 특유의 위험 점검 요소를 추가할 계획이다. 기존 온라인 서비스의 아동 보호 기준을 AI 환경에 맞게 확장하려는 조치로 분석된다. AI 서비스는 이용자와 자연어로 상호작용하고 응답을 개인화할 수 있는 만큼, 아동·청소년이 AI를 이용하는 과정에서 발생할 수 있는 위험을 별도로 살펴볼 필요가 있을 전망이다. 카카오는 새 체크리스트에 관련 요소를 반영한다는 방침이다. 이번 원칙과 가이드는 지난 7월 발족한 AI&기술윤리소위원회 외부 자문단 7인과 함께 이번달 초 마련했다. 외부 자문단은 국내외 규범과의 정합성을 검토했으며, 카카오의 AI 세이프티·개인정보·정보보안·서비스 관련 부서도 실무 관점에서 검토에 참여했다. 카카오는 지난 2018년 '알고리즘 윤리헌장'을 발표한 뒤 지난 2022년 카카오 및 주요 계열사가 참여하는 AI&기술윤리소위원회를 설립했다. 이후 그룹 공통의 '책임 있는 AI를 위한 가이드라인'을 마련하고 이용자 주체성 원칙을 추가하는 동시에 '안전한 AI를 위한 핵심 체크리스트'를 그룹 차원에서 의무화하는 등 관련 체계를 발전시켜 왔다. 김세웅 카카오 AI&기술윤리소위원회 위원장은 "외부 자문단과 내부 조직의 관점을 함께 담아 AI 서비스 전 주기에서 작동하는 리스크 검토 체계를 갖추게 됐다"며 "AI의 자율성이 커지는 만큼 사람의 판단과 책임을 분명히 하고, 이용자가 안심하고 사용할 수 있는 AI 서비스를 만들어 가겠다"고 말했다.2026-10-15 09:54:23
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한컴, 'AI 팀원' 노마디안 미국행…1인 창업자 3000만곳 겨냥 [경제일보] 한글과컴퓨터가 인공지능(AI) 에이전트 플랫폼 ‘노마디안(Nomadian)’을 앞세워 미국의 1인 창업자 시장을 공략한다. 국내 TV 광고로 제품 개념을 알린 뒤 오는 12월 미국에서 베타 서비스를 시작하고, 2027년 구독형 소프트웨어로 상용화한다는 계획이다. 한컴은 노마디안의 첫 TV 광고를 송출하고 글로벌 마케팅에 착수했다고 18일 밝혔다. 광고의 핵심 메시지는 1인 창업자가 AI 에이전트를 팀원처럼 선택하고 훈련해 회사를 운영하는 ‘에이전트 오너(Agent Owner)’다. 광고에는 업무관리와 마케팅, 카피라이팅 등을 맡는 AI 에이전트 5종이 캐릭터로 등장한다. 이용자가 자연어로 업무를 지시하면 에이전트가 역할을 나눠 수행하고, 진행 상황은 3차원(3D) 워크스페이스에 표시된다. 여러 생성형 AI 서비스를 오가며 결과물을 복사하거나 업무 순서를 일일이 정하는 불편을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 노마디안은 1인 창업자와 소규모 사업자가 필요한 직무의 AI 에이전트를 골라 팀을 구성하는 AI 워크포스 플랫폼이다. 데이터 분석가나 콘텐츠 마케터처럼 업무별 에이전트를 배치하고, 해당 업무에 필요한 외부 도구를 연동할 수 있다. 원하는 에이전트가 없으면 이용자가 직접 만들어 투입하는 방식도 지원할 예정이다. 기술 기반은 한컴의 ‘소버린 에이전틱 운영체제(OS)’다. 한컴이 공개한 아키텍처에는 기업 데이터를 AI가 이해할 수 있도록 정리하는 데이터 구조화와 업무도구 연결, 여러 에이전트의 역할을 조율하는 오케스트레이션, 보안·권한 통제 기능이 포함돼 있다. 생성형 AI가 답변만 제공하는 단계에서 벗어나 업무를 나누고 실행 결과까지 관리하는 구조다. 한컴은 에이전트가 이용자와 주고받은 대화와 피드백을 바탕으로 업무 방식에 적응하는 ‘관계형 경험’을 차별점으로 내세웠다. 육성·경영 시뮬레이션 게임처럼 AI 팀원에게 캐릭터를 부여해 기능뿐 아니라 지속적인 이용과 애착을 끌어내겠다는 구상이다. 첫 공략 지역으로 미국을 택한 것은 1인 사업자 기반이 크기 때문이다. 한컴은 직원 없이 운영되는 미국 사업체가 3000만곳을 넘는 것으로 보고 이들을 핵심 고객층으로 정했다. 미국에 안착한 뒤 한국과 유럽으로 서비스 지역을 넓힐 계획이다. 노마디안 광고도 미국 활용을 전제로 제작됐다. ‘AI Workforce, Built for Super Founders’를 슬로건으로 영어 음성에 한글 자막을 넣었다. 국내에서는 KBS·MBC·SBS와 JTBC·채널A·연합뉴스TV·YTN 등을 통해 30초 광고를 내보내고, 이후 미국 현지 광고로 확대한다. 한컴은 12월 말 미국 베타 서비스에서 이용자의 업무 지시부터 에이전트 협업과 결과물 확인까지 전체 흐름을 검증할 예정이다. 2027년에는 구독형 서비스로 전환한다. 베타 이용자의 반복 사용률과 업무 완료율, 에이전트별 도구 연동 수준, 유료 구독 전환율이 글로벌 소비자용 AI 사업의 초기 성과를 보여줄 핵심 지표가 될 전망이다. 김연수 한컴 대표는 “캐릭터인 에이전트는 육성·경영 시뮬레이션 게임처럼 사용자와 상호작용하며 AI 팀원으로 성장한다”며 “이렇게 쌓인 관계와 캐릭터에 대한 애착이 노마디안에 머무는 이유가 될 것”이라고 말했다.2026-09-18 10:02:00
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안랩, AI 보안 플랫폼 기업으로 변신…2035년 매출 1조원 목표 [경제일보] 안랩이 인공지능(AI)을 중심으로 30여 년간 이어온 보안 사업의 틀을 다시 짠다. 개별 보안 제품에 AI 기능을 추가하는 수준을 넘어 제품·데이터·보안 운영 전반을 AI 중심으로 재설계하고, AI가 실제 보안 업무를 수행하는 'AI-네이티브 보안 플랫폼'으로 전환한다는 전략이다. 16일 안랩은 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 '안랩 AI 비전 선포' 기자간담회를 열고 통합 브랜드 '안랩 AI 플러스'를 공개했다. 향후 3년간 AI 인프라와 연구개발(R&D) 역량 강화에만 1000억원을 투자하고, 오는 2035년 매출 1조원과 글로벌 매출 비중 30% 이상을 달성한다는 중장기 목표도 제시했다. 이날 강석균 안랩 대표는 AI가 사이버 공격의 속도와 규모, 자동화 수준을 바꾸면서 기존의 사람 중심 보안 운영 방식에도 변화가 필요하다고 진단했다. 공격자가 AI를 활용하면서 공격 속도와 규모가 빠르게 커지는 반면 보안 현장에서 발생하는 이벤트와 로그, 경보를 분석하고 판단하는 인력과 시간은 제한적이라는 것이다. 강 대표는 "해커들의 공격 속도는 이미 지난해 대비 65% 증가했고, 규모 면에도 AI 활용 공격 증가가 지난해 대비 89%나 증가했다"며 "안랩의 다음 단계, 넥스트 스텝, 넥스트 챕터는 AI로의 전환"이라고 강조했다. 안랩은 지난 1990년대 PC용 백신으로 출발해 엔드포인트·네트워크·OT·클라우드 등으로 보호 영역을 확대해왔다. 이제는 개별 제품 간 연동을 넘어 제품과 서비스 자체를 AI 중심으로 재설계한다는 구상이다. 강 대표는 "이제는 AI를 중심으로 모든 것을 설계하려고 한다"며 "제품, 서비스, 보안 운영을 모두 AI 중심으로 재설계해서 AI 네이티브 보안 플랫폼 기업으로 거듭나려고 한다"고 말했다. ◆ AI 공격에 맞춰 방어도 AI로 안랩은 AI가 사이버 공격의 본질 자체를 바꾸기보다 공격에 걸리는 시간과 공격 가능한 규모를 줄이고 넓히는 방향으로 변화를 가져올 것으로 보고 있다. 최근 AI는 취약점 탐색과 공격 코드 생성, 검증, 실제 활용 가능성이 높은 취약점 선별 등 기존에 사람이 상당한 시간을 들여 수행하던 작업을 직접 수행하는 단계로 발전하고 있다는 것이다. 공격은 AI를 통해 빠르게 연결되는 반면 방어 측에서는 서로 다른 보안 제품과 개발·운영팀, 보안팀에서 발생한 이벤트를 사람이 각각 확인하고 연결해야 하는 것으로 꼽힌다. 이에 안랩은 이를 위해 엔드포인트·네트워크·클라우드 등 30여종의 제품과 180여개 이상의 운영 라인업에서 확보한 데이터에 위협 분석과 악성코드 분석, 보안사고 대응 등 전문성을 결합해 문제 발생 시 빠르게 대응한다는 구상이다. 김창희 안랩 제품기획본부장 "공격은 AI의 속도로 연결되고 있는데 방어는 제품과 담당자 사이에서 사람의 속도로 연결되고 있는 갭이 분명히 존재한다"며 "AI 시대의 핵심 과제는 대규모 신호들을 얼마나 빠르게 맥락으로 연결하고 실제 판단해서 대응으로 전환하느냐에 있다"고 설명했다. ◆ 데이터부터 대응까지 연결하는 'AI 플러스' 안랩이 준비하고 있는 서비스 '안랩 AI 플러스'는 개별 제품이 아니라 보안 데이터 수집부터 위협 분석, 판단, 대응까지 연결하는 AI 네이티브 보안 아키텍처다. '시큐리티 데이터 패브릭'에서 엔드포인트·네트워크·클라우드·이메일·계정 및 타사 제품의 데이터를 연결하고, '유니파이드 시큐리티'에서 각 보안 영역의 탐지와 대응을 통합하도록 설계됐다. 특히 '익스포저 매니지먼트'와 '액세스 매니지먼트'를 통해 노출 자산과 취약점, 접근 경로를 관리하고 'AI 네이티브 오퍼레이션'에서 AI가 탐지·분석·대응 업무를 수행하는 것으로 알려졌다. 최상위 'AI 디시전 인텔리전스'는 각 영역의 데이터와 보안 지식을 종합해 AI의 판단을 지원한다. 안랩은 궁극적으로 AI 에이전트가 보안 운영 전반을 수행하는 에이전틱 AI 기반 구조를 구현한다. AI가 이상 신호를 탐지하면 오케스트레이터 에이전트가 업무를 배분하고, 트리아지·인사이트·인베스티게이션 에이전트가 위협 분류와 맥락 분석, 공격 가설 수립 및 조사를 수행한다. 이후 대응 에이전트가 대응 계획을 세우며 실제 조치는 고객이 승인했거나 사전에 설정한 정책 범위 안에서 실행되는 것이다. ◆ AI가 공격하고 AI가 추적한다 안랩은 이날 개발 중인 'AI 펜테스트'를 통해 AI가 실제 보안 업무를 수행하는 과정을 시연했다. AI 펜테스트는 실제 공격이 아니라 특정 환경에서 침투 가능성을 검증하고 위험도를 평가해 예방하기 위한 기술로, AI가 공격 목표와 환경을 분석해 침투 계획을 세우고 필요한 도구를 선택한 뒤 공격을 수행한다. 실패할 경우 다시 시도하고 실행 결과를 분석해 다음 공격 단계를 스스로 결정한다. 방어 AI는 반대로 보안 신호를 따라가며 공격 흐름을 추적한다. 여러 위험 정보를 연계 분석해 권한 상승과 측면 이동, 원격 데스크톱 접근, 자격 증명 수집, 데이터 유출 시도 등 공격 정황을 파악하고 대응 방안까지 제시한다. 다만 AI의 자율적인 판단을 실제 보안 환경에 적용하기 위해서는 통제도 필요하다. 안랩은 감사·권한 통제·정책·승인 체계를 적용해 AI의 행동 범위를 제한하는 '통제된 자율성'을 구현한다는 계획이다. 이승경 안랩 인공지능개발실장은 "AI 시대의 사이버 보안은 보안 분석가의 지식과 단순 반복 업무 자동화 중심으로 경쟁이 이뤄지는 것이 아니라 AI의 추론 능력으로 경쟁이 이뤄질 것"이라며 "안랩은 에이전틱 AI 시큐리티를 보다 더 빠르게 대응하고, 보다 더 지능적으로 대응하고, 또한 자율적으로 대응하는 부분으로 만들어가고 있다"고 말했다. ◆ 12월 플랫폼 출시…3년간 1000억원 투자 안랩은 지난 2023년 '안랩 XDR'을 SaaS 기반으로 출시한 데 이어 지난 2025년 AI 기반 보안 운영 기능을 적용했고, 지난달에는 익스포저 매니지먼트를 추가했다. 에이전틱 AI 기반 보안 운영 플랫폼은 오는 12월 1일 출시할 예정이다. SaaS와 온프레미스 방식으로 제공하며, 안랩은 이를 기반으로 기존 구축·판매 중심 사업에서 구독형 사업으로 전환한다. 엔드포인트는 EPP와 EDR을 SaaS 기반으로 통합하고 PC에서 서버·가상환경·컨테이너·모바일까지 보호 범위를 확대한다. 섹옵스는 XDR·MDR·AI SOC 등을 통해 엔드포인트·네트워크·클라우드 등에서 발생하는 보안 데이터를 연결한다. 안랩은 AI 네이티브 전환을 위해 향후 3년간 1000억원을 투자한다. AI 컴퓨팅과 데이터·플랫폼 인프라, 핵심 인재, AI 기술 및 R&D 역량 확보에 투자를 집중한다. 안랩은 국내에서 축적한 보안 기술과 데이터를 API와 클라우드 기반 서비스, 글로벌 파트너 등을 통해 해외 시장으로 확대하고 M&A와 AI 기술기업·스타트업과의 협력도 추진한다. 이를 통해 오는 2035년 매출 1조원, 글로벌 매출 비중 30% 이상을 달성한다는 목표다. 강석균 대표는 "AI가 사이버보안의 게임 룰과 보안산업의 경쟁 질서를 바꾸는 현 시점에서, '안랩 AI 플러스'가 안랩의 넥스트 챕터"라며 "책임 있는 혁신을 바탕으로 고객의 선제적 대응과 안전한 보안 운영을 지원하며, 고객이 AI 시대의 보안 문제를 마주할 때 가장 먼저 상기되는 'AI 네이티브 보안 플랫폼 기업'으로 성장할 것"이라고 말했다.2026-09-16 15:19:34
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한컴 에이전트에 퓨리오사 NPU 단다…공공 AX 시장 정조준 [경제일보] 한컴이 퓨리오사AI의 국산 신경망처리장치(NPU)를 탑재한 인공지능 전환(AX) 전용장비 개발에 나선다. 공공기관과 기업 내부에 서버를 직접 설치하는 온프레미스 시장을 겨냥해 소프트웨어와 AI 반도체, 교육·영업을 하나로 묶는 전략이다. 한컴은 계열사 한컴이노스트림, 퓨리오사AI와 NPU 기반 AX 사업을 위한 3자 업무협약을 체결했다고 8일 밝혔다. 세 회사는 한컴의 ‘에이전틱 OS’와 퓨리오사AI의 2세대 AI 가속기 ‘RNGD(레니게이드)’를 결합한 AX 어플라이언스를 공동 개발한다. 어플라이언스는 서버와 AI 가속기, 운영 소프트웨어를 미리 최적화해 제공하는 일체형 장비다. 고객이 하드웨어와 소프트웨어를 따로 구축하는 부담을 줄일 수 있다. 한컴의 에이전틱 OS는 조직 내부 문서와 데이터, 전사적자원관리(ERP)·고객관계관리(CRM) 등 업무 시스템, 외부 AI 모델을 연결해 여러 AI 에이전트가 업무를 나눠 수행하도록 관리하는 플랫폼이다. 보안과 권한 통제 기능을 앞세워 데이터의 외부 반출이 어려운 공공·금융·국방 시장을 주요 대상으로 삼고 있다. 다만 에이전틱 OS는 아직 전면 상용화 이전 단계다. 한컴은 지난 4월 상반기 출시와 연내 상용화 계획을 발표했지만 공식 홈페이지에서는 지난 1일부터 업종별 데모 신청을 받고 있다. 이번 협약에서도 완제품이 아닌 개념검증(PoC) 장비를 먼저 개발하기로 했다. RNGD는 대규모언어모델(LLM)과 멀티모달 AI 추론에 특화된 데이터센터용 가속기다. 퓨리오사AI가 독자 설계한 TCP(Tensor Contraction Processor·텐서축약처리장치) 구조와 48GB HBM3 메모리를 탑재했다. 공식 제품 자료 기준 FP8 연산성능은 512TFLOPS, 메모리 대역폭은 초당 1.5TB, 설계전력은 180W다. 범용 GPU가 장악한 AI 추론 시장에서 전력 효율과 국산 공급망을 차별점으로 내세우고 있다. 퓨리오사AI는 올해 RNGD의 상용 적용 범위를 넓히고 있다. 삼성SDS와 RNGD 기반 생성형 AI·AI 에이전트용 클라우드 서비스를 선보였고, 다음의 AI 검색 요약 서비스에도 업스테이지의 언어모델과 함께 RNGD를 적용했다고 밝혔다. 이번에는 클라우드가 아닌 고객사 내부 설치형 장비로 공급 경로를 넓히는 셈이다. 역할도 나눴다. 한컴은 에이전틱 OS의 NPU 최적화와 장비 제품화를 주도한다. 퓨리오사AI는 RNGD 하드웨어와 소프트웨어 스택, 성능 최적화 기술을 제공한다. 한컴이노스트림은 퓨리오사AI의 공인 교육기관으로서 교육센터와 수준별 교육과정을 운영한다. 눈에 띄는 대목은 교육을 영업망으로 활용한다는 점이다. 한컴이노스트림이 정부·대학·기업 교육에서 발굴한 NPU 도입 수요를 퓨리오사AI와 공유하고, 한컴이 이를 에이전틱 OS 구축사업으로 연결한다. 인력 양성부터 기술 검증, 장비 판매와 유지보수까지 이어지는 사업 구조를 만들겠다는 구상이다. 관건은 GPU 기반 환경을 얼마나 원활히 대체하거나 병행할 수 있느냐다. 지원 AI 모델과 처리속도, 전력소비, 구축비용을 동일 조건에서 비교한 결과가 아직 공개되지 않았다. 출시 시점과 가격, 초도 고객도 정해지지 않았다. 업무협약이 실제 조달과 매출로 이어지려면 공공기관의 보안 인증과 장기간 운영 안정성까지 입증해야 한다. 김연수 한컴 대표는 “AI 전문인력 양성과 기술 검증, 제품화로 이어지는 협력을 바탕으로 기업과 공공기관의 AX 전환을 지원하겠다”고 말했다.2026-09-08 09:43:35
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삼성SDS, 오픈AI·구글 이어 앤트로픽과 동맹…기업 AI 판 키운다 [경제일보] 삼성SDS가 글로벌 인공지능(AI) 기업과의 협력망을 앤트로픽까지 확대하며 국내 엔터프라이즈 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 오픈AI의 챗GPT, 구글의 제미나이에 이어 앤트로픽의 클로드까지 확보해 고객사의 업무와 데이터, 보안 환경에 맞는 생성형 AI를 공급하겠다는 전략이다. 삼성SDS는 글로벌 AI 안전 및 연구 기업 앤트로픽과 엔터프라이즈 AI 시장 확대를 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 25일 밝혔다. 양사는 이번 협약에 따라 △한국 시장 내 신규 사업 기회 공동 발굴 △공동 마케팅 및 기술검증(PoC) 지원 △합작 사업 추진 △클로드 구축·운영 전문인력 양성 △삼성 관계사의 AI 네이티브 전환 지원 등에서 협력한다. 이번 파트너십은 특정 생성형 AI 제품의 판매 계약을 넘어 공동 시장 개발과 전문인력 확보까지 협력 범위를 넓혔다는 데 의미가 있다. 삼성SDS는 제조·금융·공공·유통 등에서 쌓은 정보기술(IT) 시스템 구축 경험을 활용하고 앤트로픽은 클로드의 모델과 기술 역량을 제공한다. ◆ 20개 관계사·7만명이 먼저 쓴 ‘클로드’ 사업 확대의 기반은 삼성 내부의 대규모 적용 경험이다. 삼성SDS는 새로운 기술을 사내에 먼저 적용해 검증한 뒤 외부 고객에게 확산하는 ‘클라이언트 제로(Client Zero)’ 전략에 따라 클로드 엔터프라이즈를 도입했다. 현재 20개 삼성 관계사, 임직원 약 7만명에게 클로드 엔터프라이즈를 제공하고 있다. 회사 측에 따르면 도입 초기 몇 주 동안 삼성SDS 임직원이 클로드와 주고받은 메시지는 100만건을 넘어섰다. 사용자 가운데 절반가량은 소프트웨어 개발을 지원하는 ‘클로드 코드(Claude Code)’를 활용한 것으로 나타났다. 삼성SDS는 이 과정에서 확보한 계정·권한 관리와 보안정책 수립, 기업 데이터 연결, 업무별 활용사례 발굴, 사용자 교육, 운영체계 구축 경험을 외부 고객 사업에 적용할 계획이다. 단순히 클로드 이용권을 공급하는 데 그치지 않고 도입 기획부터 구축, 운영, 기술 지원까지 전 과정을 맡는 구조다. 클로드 구축과 운영을 담당할 ‘응용형 AI 엔지니어(Applied AI Engineer)’ 양성 프로그램도 운영한다. 응용형 AI 엔지니어는 AI 모델을 기업 현장에 맞춰 설계하고 기존 업무 시스템과 연결해 실제 서비스로 운영하는 실전형 전문가다. 삼성SDS는 프로그램을 통해 클로드 도입 컨설팅과 시스템 구축, 모델·데이터 연계, 운영 고도화를 담당할 인력을 체계적으로 확보할 방침이다. 생성형 AI 경쟁의 무게중심이 모델 확보에서 기업 현장에 안정적으로 적용하는 구축·운영 역량으로 이동하고 있다는 판단이 반영됐다. ◆ 오픈AI는 공급, 구글은 클라우드…앤트로픽은 현장 적용 삼성SDS의 글로벌 AI 협력 구도는 각 기업의 기술과 사업 영역을 결합하는 방식으로 확장되고 있다. 삼성SDS는 지난해 12월 국내 기업 최초로 오픈AI의 챗GPT 엔터프라이즈 공식 리셀러 파트너 계약을 체결했다. 챗GPT 엔터프라이즈 공급뿐 아니라 오픈AI 응용프로그램 인터페이스(API)를 활용한 컨설팅과 구축, 운영, 보안 서비스를 제공하는 구조다. 이후 공공·금융·제조·유통·서비스 등에서 10개 이상의 고객사를 확보하며 외부 사업을 확대했다. 올해 4월에는 구글 클라우드와 AI·클라우드·보안 분야 전략적 파트너십을 발표했다. 구글 분산형 클라우드(GDC)를 활용해 공공·금융 등 규제가 강한 시장을 공략하고 구글 클라우드 플랫폼(GCP), 제미나이 엔터프라이즈, 클라우드 보안 솔루션을 삼성SDS의 구축·운영 역량과 결합하는 내용이다. 앤트로픽과의 협력은 클로드 엔터프라이즈와 클로드 코드를 실제 기업 업무에 확산하고 이를 담당할 전문인력을 공동으로 키우는 데 초점이 맞춰졌다. 삼성SDS는 오픈AI와 구글, 앤트로픽의 모델을 자사 생성형 AI 플랫폼 ‘패브릭스(FabriX)’와 삼성 클라우드 플랫폼(SCP), 기업 업무 시스템에 연결해 고객별로 최적화된 AI 환경을 제공한다는 구상이다. 특정 모델 하나를 주력으로 판매하기보다 고객의 업무 목적과 비용, 보안 수준, 데이터 위치, 기존 클라우드 환경에 따라 모델을 선택하고 조합하는 ‘멀티모델’ 전략이 한층 선명해진 셈이다. 기업 입장에서도 생성형 AI의 성능만큼 내부 데이터와의 연동, 정보 유출 방지, 사용 권한 통제, 비용 관리와 안정적인 운영이 중요한 선택 기준으로 떠오르고 있다. 크리스 시아우리 앤트로픽 인터내셔널 총괄은 “삼성SDS는 엔터프라이즈 AI 구현에 있어 깊은 전문성을 갖춘 매우 역량 있는 파트너”라며 “한국 기업들의 클로드 도입을 가속하는 데 핵심적인 역할을 수행할 수 있는 역량을 갖추고 있어 전략적 파트너십을 체결했다”고 말했다. 이준희 삼성SDS 대표이사 사장은 “이번 전략적 협력은 앤트로픽의 AI 기술력과 삼성SDS의 산업별 디지털 혁신 경험을 결합해 국내 AI 시장의 성장을 함께 주도하기 위한 출발점”이라며 “양사의 강점을 바탕으로 고객의 AI 혁신을 지원하고 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 통해 새로운 비즈니스 가치를 창출해 나가겠다”고 밝혔다.2026-07-25 15:44:36
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수만쪽 원전 지침, AI가 찾아 보고서로…한컴, 한수원 폐쇄망 뚫었다 [경제일보] 한컴이 한국수력원자력의 폐쇄망에 인공지능(AI) 문서작성 솔루션을 공급하며 원전 분야 AI 전환(AX) 시장에 진입했다. 원전 설비를 AI가 직접 제어하는 방식이 아니라, 임직원이 방대한 정비 지침과 안전 자료를 빠르게 검색하고 보고서를 작성하도록 지원하는 업무용 AI다. 한컴은 한수원이 자체 구축한 원전 특화 생성형 AI 플랫폼 ‘하이누리(Hy-NuRI)’와 ‘한컴어시스턴트’를 연계했다고 23일 밝혔다. 하이누리가 원전 운영·발전·건설·안전 분야의 내부 지식을 검색하고 답변을 생성하면, 한컴어시스턴트가 이를 실제 문서 작성으로 연결하는 구조다. 임직원은 자연어로 필요한 내용을 질문해 관련 규정과 정비 절차를 찾고, 검색 결과를 바탕으로 보고서 초안을 만들 수 있다. 기존 문서 요약과 문장 교정, 표준 서식 적용, 데이터와 연계한 문서 작성도 지원한다. 수만쪽에 이르는 정비 지침서와 사규, 안전 자료를 사람이 일일이 확인하는 시간을 줄이는 것이 핵심이다. 예컨대 특정 설비의 점검 이력과 관련 규정을 찾아 정비 보고서의 뼈대를 만들거나, 여러 안전 지침의 차이를 비교해 회의자료로 정리하는 방식으로 활용할 수 있다. 다만 생성형 AI가 작성한 내용은 참고 자료와 초안에 해당하며, 안전 판단과 최종 문서 승인은 담당자가 수행해야 한다. 이번 사업에서 주목할 부분은 폐쇄망 적용이다. 원전은 설비·운영 정보가 외부로 유출될 경우 국가 안보와 시설 안전에 영향을 줄 수 있어 외부 클라우드형 AI를 그대로 사용하기 어렵다. 한컴어시스턴트는 외부망과 분리된 한수원 내부 환경에서 하이누리를 호출하도록 구성돼 민감한 문서와 질문 내용이 외부 AI 사업자에게 전송될 위험을 줄였다. 폐쇄망이 모든 위험을 없애는 것은 아니다. 생성형 AI가 사실과 다른 내용을 만드는 ‘환각’을 줄이고, 직무와 보안 등급에 따라 열람 가능한 문서를 구분해야 한다. 답변의 근거 문서를 표시하고 질의·응답 기록을 남기는 한편, 오염된 문서나 악성 명령이 AI에 영향을 주는 프롬프트 주입 공격에도 대비해야 한다. 원전 AX의 성패는 모델 성능뿐 아니라 출처 확인과 권한 통제, 사람의 최종 검증 체계에 달린 셈이다. 한수원은 2024년부터 약 456억원 규모의 원전 특화 생성형 AI 플랫폼 구축을 추진해왔다. 외부망과 분리된 자체 데이터센터에 원전 데이터를 학습·연계해 보안성과 업무 전문성을 함께 확보한다는 구상이다. 이번 한컴어시스턴트 도입은 기반 모델과 지식검색 시스템을 실제 임직원의 문서 업무로 확장하는 단계로 풀이된다. 한컴에도 이번 공급은 문서 소프트웨어 사업을 공공·에너지 AX 플랫폼으로 넓히는 시험대다. 한컴은 AI국회와 BGF그룹 지식검색, 한국서부발전 생성형 AI 사업 등에 관련 제품을 공급해왔다. 향후 경쟁력은 솔루션 도입 건수보다 문서 작성시간 단축과 검색 정확도 향상 등 현장에서 확인 가능한 성과로 판가름 날 전망이다. 박성호 한수원 AI혁신처장은 “하이누리에 한컴어시스턴트를 더해 임직원이 체감할 수 있는 AI 업무 환경으로 도약했다”며 편의 기능을 계속 확대하겠다고 밝혔다. 김연수 한컴 대표는 “국가 핵심 산업인 원전에서 생성형 AI를 안전하게 활용할 수 있는 환경을 구축했다”며 산업별 소버린 AI 사업을 확대하겠다고 말했다.2026-07-23 12:12:30
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한컴, 유럽형 '소버린 에이전틱 OS' 3분기 공개…14조원 시장 공략한다 [경제일보] 한컴(대표이사 변성준·김연수)이 기존 공공·금융 시스템을 교체하지 않고 인공지능(AI) 에이전트를 연결하는 방식으로 유럽 소버린 AI 시장 공략에 나선다. 올해 3분기 유럽형 ‘소버린 에이전틱 운영체제(OS)’ 베타 버전을 공개하고 검증을 거쳐 하반기 중 상용 버전을 선보일 계획이다. 한컴은 폴란드 국가공인 연구개발(R&D)센터 7불스(7Bulls), 현지 AI·IT 기업 알고마인(Algomine)과 유럽형 소버린 에이전틱 OS 개발을 위한 세부 협력 어젠다에 합의했다고 15일 밝혔다. 이번 합의는 앞서 체결한 업무협약(MOU)을 구체적인 개발 과제로 옮기는 단계다. 협력 분야는 △제품 현지화 △기존 시스템 연동 △거버넌스와 유럽연합(EU) 규제 대응 △공동 영업과 사업화 등 4개 축이다. 현재는 공동개발과 개념검증(PoC)을 준비하는 과정으로 구체적인 현지 고객이나 공급 계약 규모는 공개되지 않았다. 다만 3분기 베타 공개와 하반기 상용화 일정이 제시되면서 유럽 진출 계획이 제품 개발과 매출화 단계로 넘어가는 분기점을 맞았다는 평가가 나온다. ◆ 기존 시스템 유지한 채 AI 에이전트 연결 한컴이 말하는 에이전틱 OS는 윈도나 리눅스처럼 컴퓨터를 구동하는 전통적인 운영체제와는 다르다. 조직이 보유한 데이터와 업무 시스템, 권한 체계, 여러 AI 모델과 에이전트를 하나의 환경에서 연결하고 통제하는 통합 운영 플랫폼에 가깝다. 핵심은 유럽 공공기관이 장기간 사용해 온 기간계 시스템을 걷어내지 않는다는 점이다. 기존 시스템에 연결 모듈인 커넥터를 붙여 AI 에이전트가 필요한 데이터를 읽고 업무를 수행하도록 설계한다. 전면 교체에 따른 비용과 서비스 중단 위험을 줄이면서 단계적으로 AI를 도입하려는 공공·금융기관을 겨냥한 방식이다. 현지화는 언어에서 시작한다. 한컴은 폴란드어 특화 거대언어모델(LLM) ‘비엘리크(Bielik)’를 에이전틱 OS에 연동하는 방안을 검토하고 있다. 폴란드어 에이전트의 성능을 측정할 평가체계도 공동으로 구축한다. 날짜와 통화, 문자 표기 등 현지 업무환경에 필요한 요소도 제품에 반영할 예정이다. 배포 방식은 폐쇄망과 온프레미스를 중심으로 설계한다. 민감한 문서와 업무 데이터의 외부 이동을 최소화하고 고객이 직접 AI 모델과 데이터 접근권한을 관리하도록 하기 위해서다. 7불스는 현지화와 기술개발을, 알고마인은 고객 채널을 활용한 공공·금융 분야 PoC와 사업 발굴을 맡는다. 한컴은 3분기 공개할 베타 버전을 통해 폴란드어 처리 성능과 현지 기간계 시스템 연동, AI 에이전트의 권한 통제 등을 우선 검증할 것으로 보인다. 이후 하반기 상용 버전을 출시하고 PoC를 실제 공급 계약으로 전환한다는 구상이다. ◆ EU 규제는 부담이자 시장 진입 기회 한컴이 유럽을 첫 해외 거점으로 선택한 배경에는 EU의 규제 시계가 있다. EU AI법에 따른 투명성 의무는 오는 8월 2일부터 적용된다. 이용자가 AI와 상호작용하고 있다는 사실을 알리고 일정한 AI 생성·조작 콘텐츠에는 식별 가능한 표시를 적용해야 한다. 생체인식과 핵심 인프라, 교육, 고용 등에 사용되는 일부 고위험 AI 규정은 2027년 12월 2일부터 적용된다. 로봇과 산업기계 등 규제 대상 제품에 내장되는 시스템에는 2028년 8월 2일부터 관련 규정이 적용될 예정이다. 유럽 공공기관과 기업이 AI 도입과 함께 로그 기록, 접근 통제, 모델 검증과 사람의 감독 체계를 준비해야 하는 이유다. 한컴의 전략은 오픈AI나 구글처럼 기반모델을 직접 개발해 경쟁하는 데 있지 않다. 고객이 필요에 따라 현지 모델이나 외부 LLM을 선택하되 한컴은 문서를 AI가 읽을 수 있는 데이터로 바꾸고 기존 업무 시스템과 연결하며 실행 과정과 권한을 관리하는 역할을 맡는다. 자체 모델 경쟁에 막대한 자금을 투입하기보다 모델에 종속되지 않는 구조를 앞세워 공공·금융 분야의 규제와 레거시 연동 수요를 공략하는 셈이다. 글로벌 빅테크와 정면으로 맞붙기보다 여러 모델과 업무 시스템 사이의 운영 계층을 선점하려는 전략으로 풀이된다. 한컴은 글로벌 에이전틱 AI 시장 전망을 토대로 2030년 소버린 에이전틱 OS의 유효시장(SAM)을 70억∼100억달러, 약 10조∼14조원으로 자체 추산하고 있다. 전체 소버린 AI 시장이 아니라 한컴이 겨냥하는 소프트웨어·플랫폼 영역의 추정치다. 관건은 하반기 상용화 이후 실제 고객을 확보할 수 있느냐다. 국내에서 축적한 공공 문서 처리와 폐쇄망 구축 경험을 폴란드어와 EU 규제 환경에서도 재현해야 한다. 3분기 베타에서 커넥터의 호환성과 언어 정확도, 규제 대응 기능을 입증하고 이를 공급 계약으로 연결해야 유럽 진출이 첫 매출로 이어질 수 있다. 김연수 한컴 대표는 “유럽의 공공 시스템은 수십 년간 축적된 자산”이라며 “그것을 대체하는 것이 아니라 지능화하는 것이 우리의 접근”이라고 말했다. 이어 “AI 주권은 인프라를 갖추는 것으로 완성되지 않는다”며 “그 위에서 데이터가 실제로 일하게 만드는 계층이 필요하고 그 자리를 한컴이 채우려 한다”고 강조했다.2026-07-15 10:39:00
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업비트 API 한도 풀렸다…법인·운용사 큰손 노린 '포켓' 개편인가 [경제일보] 업비트가 거래소 API의 요청 제한 기준을 계정 단위에서 포켓 단위로 바꿨다. 개발자 정책 변경처럼 보이지만 배경에는 자동매매, 자산관리, 법인·기관 고객의 대용량 API 수요를 흡수하려는 인프라 전략이 깔려 있다는 분석이 나온다. 업비트 개발자센터는 25일부터 거래·자산 관리 API의 Rate Limit 측정 단위를 계정에서 포켓으로 변경한다고 공지했다. 변경 이후 각 포켓은 독립된 요청 한도를 갖는다. 한 포켓의 사용량이 다른 포켓에 영향을 주지 않는다. 기존에는 하나의 계정에서 여러 API Key를 발급해도 같은 계정 한도를 공유했다. 특정 전략이나 서비스가 요청 한도를 많이 쓰면 같은 계정 안의 다른 전략도 영향을 받을 수 있었다. 주문, 잔고 조회, 출금 조회, 입출금 상태 확인 같은 거래·자산관리 API가 서로 간섭하는 구조였다. 새 방식에서는 포켓별로 한도가 분리된다. 업비트 문서에 따르면 거래·자산 관리 REST API는 포켓 단위로 측정되고 같은 포켓의 여러 API Key는 한도를 공유한다. 서로 다른 포켓은 독립 한도를 갖는다. 예를 들어 메인포켓 1개와 서브포켓 5개가 각각 `exchange.default` 초당 30회 한도를 쓰면 계정 전체로는 최대 초당 180회까지 처리할 수 있다. 이 변화는 개인 개발자보다 대용량 API 사용 주체에게 더 크게 다가온다. 여러 전략을 동시에 운용하는 법인, 자산운용사, 마켓메이킹 업체, 알고리즘 트레이딩 기업, 커스터디·회계·리포팅 시스템을 운영하는 사업자는 주문과 잔고 조회, 자산 이동, 리스크 점검 요청이 많다. 계정 단위 한도는 이런 수요를 처리하는 데 제약이 됐다. 포켓 단위 한도는 자산 구획과 시스템 운영을 함께 분리할 수 있게 한다. 법인 계정이 전략별 포켓, 펀드별 포켓, 고객 자산별 포켓, 운용 목적별 포켓을 나눠 쓰면 각 포켓의 API 사용량도 따로 관리할 수 있다. 한 전략에서 요청이 몰리거나 차단이 발생해도 다른 포켓의 주문과 조회는 영향을 덜 받는다. 자산운용사 관점에서는 리스크 관리 측면도 있다. 포켓별로 권한과 자산 범위를 분리하면 운용 전략별 손익과 잔고, 거래 내역을 구분하기 쉽다. API Rate Limit까지 포켓 단위로 나뉘면 운용 시스템이 포켓별로 독립된 작업 큐를 구성할 수 있다. 이는 기관형 포트폴리오 관리와 내부통제에 유리한 구조다. 업비트가 API Key 추가 발급보다 포켓 분리 운영을 권고한 점도 중요하다. 같은 포켓의 여러 API Key는 하나의 한도를 공유한다. 처리량을 늘리려면 키를 늘리는 방식이 아니라 포켓을 분리해야 한다. 이는 단순 접속 키 남발보다 자산 단위와 권한 단위를 명확히 나누게 하려는 방향이다. 물론 업비트 공지에는 법인이나 자산운용사를 직접 겨냥했다는 표현은 없다. 따라서 이번 개편을 기관 고객 전용 정책으로 단정하기는 어렵다. 다만 계정 전체 처리량을 포켓 수만큼 확장할 수 있도록 설계한 점은 소규모 개인 이용자보다 대량 요청을 처리하는 사업자에게 실질적 효용이 크다. 영향 범위는 거래·자산 관리 API와 인증 포함 WebSocket 연결이다. 시세 조회 REST API는 기존처럼 IP 단위 제한을 유지한다. 인증 미포함 WebSocket 연결도 IP 단위다. WebSocket 데이터 요청은 커넥션 단위 제한을 유지한다. 이번 개편은 국내 거래소 API가 개인 투자자 중심에서 법인·기관형 운용 환경으로 이동하는 흐름과 맞물린다. 디지털자산 시장이 제도권 금융과 연결될수록 거래소에는 단순 매매 화면보다 안정적인 API, 자산 분리, 권한 관리, 대량 처리 능력이 더 중요해진다. 법인과 자산운용사, 대형 거래 시스템을 품으려면 거래소는 주문 처리 속도뿐 아니라 자산 분리와 권한 통제, 대용량 API 안정성을 갖춰야 한다. 이번 변화는 업비트가 기관형 디지털자산 인프라로 이동하기 위한 사전 정비로 전망된다.2026-06-26 17:18:45
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파수 AI, N2SF 등급 분류 대응 'FDR' 업데이트 출시 [경제일보] 파수 AI가 국가 망 보안체계(N2SF) 전환에 대응하는 데이터 식별·분류 솔루션을 고도화했다. 공공기관이 AI와 클라우드를 활용하기 위해서는 데이터의 중요도와 민감도를 먼저 식별하고 등급별 보안 정책을 적용해야 하는 만큼, 데이터 분류 자동화가 공공 보안 시장의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 파수 AI는 데이터 식별·분류 솔루션 ‘파수 데이터 레이더(Fasoo Data Radar, FDR)’의 신규 업데이트 버전을 출시하고 공공기관의 N2SF 전환 지원을 강화한다고 밝혔다. N2SF는 기존 공공부문 망분리 정책을 보완·전환하기 위해 추진되는 새로운 보안 프레임워크다. AI와 클라우드 등 신기술을 안전하게 활용할 수 있도록 데이터와 시스템을 중요도·민감도에 따라 기밀(Classified), 민감(Sensitive), 공개(Open) 등급으로 구분하고, 등급별로 차등화된 보안대책을 적용하는 것이 핵심이다. 파수는 지난해 ‘범정부 초거대 AI 공통기반 대상 국가 망 보안체계 시범 실증’에 참여해 N2SF의 데이터 식별·분류·통제 부문을 맡은 바 있다. 이번 FDR 업데이트는 N2SF 전환의 출발점인 데이터 식별과 등급 분류 기능을 강화한 것이 특징이다. FDR은 윈도, 맥, 파일서버 등 다양한 저장소에 흩어진 데이터를 파악하고 민감정보 포함 여부를 자동으로 탐지·분류하는 솔루션이다. 이후 분류 결과에 따라 암호화, 레이블링, 격리, 권한 회수, 파기 등 후속 조치를 적용할 수 있다. 새 버전에는 OCR 기능이 추가됐다. 일반 이미지 파일이나 문서 안에 삽입된 이미지에서 텍스트를 추출해 민감정보 포함 여부를 검사한다. 기존 텍스트 기반 탐지로는 확인하기 어려웠던 스캔본, 캡처 이미지, 이미지형 PDF 등에 포함된 개인정보와 민감정보까지 식별할 수 있다는 설명이다. 문서 작업 중 등급 인식을 돕는 기능도 강화됐다. 한글, MS 오피스, PDF 등 주요 문서 작업 환경에서 기밀·민감·공개 분류 라벨을 화면에 지속적으로 표시해 사용자가 해당 문서의 보안 등급을 직관적으로 확인할 수 있도록 했다. 공공기관 업무 환경에서는 문서 작성·검토·공유 단계마다 등급 인식이 필요한 만큼, 사용자 실수로 인한 자료 유출을 줄이는 효과가 기대된다. AI 기반 문맥 분석 기능도 더했다. FDR은 파수 AI의 AI 기반 개인정보보호 솔루션 ‘AI-R Privacy’와 연동해 복잡한 문장 속 개인정보를 탐지하고 마스킹할 수 있다. 단순 키워드나 정규식 기반 탐지를 넘어 자연어처리와 딥러닝 기술로 문맥을 해석해 민감정보를 찾아내는 방식이다. 이번 업데이트는 공공기관의 N2SF 전환 수요를 정면으로 겨냥한 것으로 풀이된다. 기존 망분리 체계에서는 내부망과 외부망의 물리적·논리적 분리가 보안의 중심이었다. 그러나 생성형 AI와 클라우드 서비스를 공공 업무에 활용하려면 모든 데이터를 같은 방식으로 막는 구조만으로는 한계가 있다. 어떤 데이터가 기밀이고, 어떤 데이터가 민감하며, 어떤 데이터는 공개 가능한지를 먼저 구분해야 AI 활용과 보안 통제를 동시에 설계할 수 있다. 특히 초거대 AI 기반 행정서비스가 확산되면 데이터 분류의 중요성은 더 커진다. AI 모델에 입력되는 문서와 데이터셋에 개인정보, 내부 정책 문건, 보안 정보가 섞여 있을 경우 유출이나 오남용 위험이 발생할 수 있다. N2SF가 데이터 등급 분류를 전제로 하는 이유도 여기에 있다. 관련 시범 실증 사업 역시 공공부문에 적합한 AI 보안 적용 모델과 확산 방안을 마련하기 위해 추진됐다. 업계에서는 N2SF 전환 과정에서 데이터 보안 시장이 확대될 것으로 보고 있다. 공공기관이 AI와 클라우드를 도입하려면 데이터 발견, 분류, 권한 관리, 암호화, 반출 통제, 로그 추적, 개인정보 마스킹까지 전 주기 관리 체계가 필요하다. 이 가운데 데이터 식별·분류는 모든 보안 정책의 출발점이다. 분류가 부정확하면 과도한 차단으로 업무 효율이 떨어지거나, 반대로 민감정보가 낮은 등급으로 처리돼 유출 위험이 커질 수 있다. 파수 AI는 FDR 외에도 데이터 보안 솔루션 ‘파수 엔터프라이즈 DRM(Fasoo Enterprise DRM, FED)’과 AI 활용을 위한 민감정보 관리 솔루션 ‘AI-R DLP’ 등을 통해 N2SF 대응 포트폴리오를 강화하고 있다. 데이터 등급을 식별한 뒤 문서 암호화와 접근권한 통제, AI 입력 데이터 차단·마스킹까지 연결하는 구조를 구축하겠다는 전략이다. 향후 관건은 실제 공공기관 업무 환경에서의 적용성과 정확도다. 공공기관 데이터는 문서 형식이 다양하고 오래된 스캔본이나 이미지형 자료, 비정형 문서가 많다. OCR과 AI 문맥 분석 기능이 현장 데이터에서 얼마나 높은 탐지율과 낮은 오탐률을 보이느냐가 솔루션 경쟁력을 가를 전망이다. 또 N2SF 전환이 공공기관 전체로 확산되면 보안 등급 분류 기준의 표준화도 중요해진다. 기관마다 다른 방식으로 기밀·민감·공개 등급을 적용하면 시스템 연계와 클라우드 활용 과정에서 혼선이 생길 수 있다. 데이터 분류 솔루션은 기술 기능뿐 아니라 정부 보안 기준과 기관별 업무 특성을 반영한 정책 설계 역량까지 요구받게 된다. 고동현 파수 AI 상무는 “파수 AI는 FDR 외에도 FED와 AI-R DLP 등 N2SF를 위한 포트폴리오를 지속적으로 강화하고 있다”며 “N2SF의 시작이 등급 분류인 만큼 FDR을 통해 공공기관의 디지털 혁신을 지원할 것”이라고 말했다. 이번 FDR 업데이트는 공공 AI 확산 국면에서 보안의 무게중심이 ‘망을 나누는 방식’에서 ‘데이터를 이해하고 통제하는 방식’으로 이동하고 있음을 보여준다. AI와 클라우드 활용이 공공 업무의 효율성을 높일 수 있다면, 그 전제는 데이터가 어디에 있고 어떤 등급인지 정확히 아는 것이다. 파수 AI가 N2SF 전환 시장에서 데이터 분류·통제 솔루션을 앞세워 공공 보안 수요를 얼마나 확보할지 주목된다.2026-05-20 16:38:59
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드롭박스, "도면 찾느라 시간 허비 줄인다"…건설 현장 디지털전환 지원 [경제일보] 드롭박스가 뉴질랜드 건설사 사우스베이스 컨스트럭션의 디지털전환 사례를 공개했다. 건설 현장에 흩어진 대용량 설계 데이터와 협업 문서를 통합 관리해 AEC 산업의 고질적 문제인 정보 단절과 보안 리스크를 줄였다는 설명이다. 드롭박스는 자사 통합 솔루션을 통해 사우스베이스의 데이터 관리와 현장 협업 환경 개선을 지원했다고 7일 밝혔다. 사우스베이스는 건축·엔지니어링·건설 분야에서 대규모 프로젝트를 수행하는 뉴질랜드 건설사다. BIM 드론 기반 데이터 AR·VR AI 등을 프로젝트 운영에 활용해온 기업이다. 사우스베이스는 뉴질랜드 전역에서 여러 프로젝트를 동시에 진행하고 있다. 전체 인력의 약85%가 각 건설 현장에 분산돼 근무하는 구조다. 기존 VPN과 원격 데스크톱 기반 데이터 운영 방식은 대용량 CAD BIM 모델 설계 도면을 현장에서 빠르게 확인하는 데 한계가 있었다. 사무실과 현장 외부 파트너 간 협업에도 병목이 생길 수밖에 없었다. 사우스베이스가 드롭박스를 도입한 배경도 여기에 있다. 건설 현장은 최신 도면과 모델 파일을 누가 언제 확인했는지가 중요하다. 작은 의사소통 오류가 시공 오류나 비용 증가로 이어질 수 있기 때문이다. 드롭박스는 PC 태블릿 모바일 웹 환경에서 다양한 파일 형식을 지원해 현장에서도 BIM 모델과 드론 데이터 같은 대용량 파일 접근을 쉽게 했다. 협업 방식도 바뀌었다. 이메일 채팅 타사 클라우드 스토리지 등에 흩어진 엔지니어링 파일과 프로젝트 데이터를 단일 플랫폼으로 모았다. 실시간 동기화를 통해 현장과 사무실 구성원이 같은 최신 버전의 자료를 기반으로 작업할 수 있게 했다. 이는 설계 변경 확인과 현장 의사결정 속도를 높이는 데 도움이 된다. 보안과 거버넌스도 강화됐다. 사우스베이스는 파일 활동에 대한 가시성을 확보해 누가 어떤 파일에 접근했고 어떻게 공유했는지 확인할 수 있게 됐다. 세분화된 접근 권한 설정을 통해 내부 인력과 외부 협력사가 같은 프로젝트에서 일하더라도 필요한 범위 안에서만 데이터를 활용하도록 했다. 드롭박스 사인도 계약 업무 효율화에 활용됐다. 사우스베이스는 전자서명을 통해 계약 절차를 줄이고 인쇄량도 약30% 낮췄다. 종이 문서와 수기 서명에 의존하던 건설 업무 흐름을 디지털 기반으로 바꾼 셈이다. 데이터 복원력도 중요한 변화다. 드롭박스의 파일 복구와 버전 관리 기능을 활용하면 실수로 삭제된 콘텐츠를 복원하거나 특정 작업 시점의 파일로 되돌릴 수 있다. 프로젝트 기간이 길고 참여자가 많은 건설 현장에서는 데이터 손실과 버전 혼선을 줄이는 기능이 업무 연속성과 직결된다. 사우스베이스는 드롭박스 대시도 도입했다. 드롭박스 대시는 AI 기반 유니버설 검색과 지식 플랫폼이다. 드롭박스뿐 아니라 연동된 업무 도구의 데이터까지 통합 검색할 수 있어 필요한 도면 프로젝트 문서 엔지니어링 지식을 더 빠르게 찾을 수 있다. 드롭박스 공식 설명에 따르면 대시는 연결된 앱과 파일을 대상으로 검색 조직화 공유 보안 관리를 지원한다. 이번 사례는 AEC 산업의 디지털전환이 단순 파일 저장을 넘어 데이터 활용과 보안 통제 단계로 이동하고 있음을 보여준다. 건설 프로젝트는 현장 사무실 발주처 협력사가 동시에 움직이는 구조라 정보가 흩어지면 일정 지연과 비용 증가로 이어질 가능성이 크다. 클라우드 협업과 AI 검색은 이런 문제를 줄이는 현실적 수단으로 자리 잡고 있다. 향후 관건은 현장 적용성이다. 건설 현장은 네트워크 환경이 일정하지 않고 파일 용량이 크며 외부 협력사 접근도 잦다. 드롭박스가 대용량 산업 파일 관리와 권한 통제 AI 검색을 안정적으로 결합할 수 있다면 국내 AEC 기업에도 참고 사례가 될 수 있다. 특히 BIM과 드론 데이터 활용이 늘어나는 국내 건설 현장에서도 유사한 수요가 커질 것으로 보인다. 렘 프레스티지 사우스베이스 그룹 IT 매니저는 “모든 의사소통 오류는 건축물의 결함으로 이어질 수 있으며 이를 바로잡는 데에는 수백만달러의 비용이 든다”며 “드롭박스 덕분에 분산된 인력들이 동시에 동일한 파일을 기반으로 협업할 수 있게 됐다”고 말했다. 신재용 드롭박스 한국 비즈니스 총괄은 “국내 AEC 산업이 생산성과 보안을 강화하고 AI 활용을 준비하는 가운데 사우스베이스는 데이터 관리 및 활용 방식의 전환에 있어 중요한 참고 사례”라며 “드롭박스는 단순한 클라우드 스토리지를 넘어 데이터를 저장하고 찾고 공유하고 협업하며 업무 수행까지 가능한 스마트 워크스페이스로 진화하고 있다”고 설명했다.2026-05-07 13:46:50
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![[사설] 외교·안보의 무능한 조율, 국익을 위태롭게 하는 정부의 책임을 묻는다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/15/20261015110225313090_518_323.jpg)