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'데이터 거버넌스'통합검색 결과 입니다. (29건)

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모두싸인, '안전한 AI 거버넌스 구축' 인정 받았다

모두싸인(대표 이영준)이 안전한 AI 거버넌스 구축을 인정 받아 'AI 경영시스템(ISO/IEC 42001)' 국제 표준 인증을 취득했다고 14일 밝혔다. ISO/IEC 42001은 국제표준화기구(ISO)와 국제전기기술위원회(IEC)가 제정한 AI 경영시스템(AIMS)에 관한 국제 표준이다. 이 인증은 조직이 AI 기반 제품이나 서비스를 개발하고 운영할 때, 이를 책임감 있고 투명하게 통제할 수 있는 리스크 관리 시스템과 AI 거버넌스 체계를 갖췄는지 평가한다. 이번 인증 취득은 모두싸인이 단순 전자서명을 넘어 계약의 검토부터 보관·관리·분석까지 전 과정을 아우르는 'AI 기반 CLM 플랫폼'으로 진화하는 과정에서, 글로벌 스탠다드에 부합하는 안전한 AI 거버넌스를 구축했음을 의미한다. 특히 글로벌 전자서명 시장을 선도하는 해외 주요 기업들도 아직 ISO 42001 인증을 취득하지 않은 상황에서 모두싸인이 한발 앞서 국제 표준을 확보하며 글로벌 경쟁력을 증명했다는 평가다. 모두싸인은 기존에 보유한 정보보안(ISO 27001), 개인정보보호(ISO 27701), 클라우드 보안(ISO 27017·27018)에 이어 AI 경영시스템 인증까지 확보하며 업계 최고 수준의 '보안 및 글로벌 컴플라이언스 체계'를 완성했다. 계약 업무는 기업의 민감한 정보와 법적 의사결정이 집약되는 영역으로 AI 활용이 확대될수록 데이터 처리의 투명성과 기술 신뢰성에 대한 고객의 요구도 높아지고 있다. 모두싸인은 AI 도입 과정에서 발생할 수 있는 리스크를 선제적으로 식별·관리하고 지속해서 개선하는 체계를 제3자 인증을 통해 입증하며 솔루션 안정성을 확보했다. 모두싸인은 이번 인증을 바탕으로 국내외 AI 규제 환경 변화에 선제적으로 대응할 방침이다. 데이터 처리의 투명성을 고도화하고 오류 및 예외 상황 대응 절차를 체계화해 기업 및 기관 고객이 컴플라이언스 우려 없이 안심하고 사용할 수 있는 AI 계약 생태계를 지속 확장해 나갈 계획이다. 이영준 모두싸인 대표는 “계약 데이터를 다루는 플랫폼에서 AI를 책임감 있게 운용한다는 것은 단순한 선언이 아니라 철저한 시스템으로 증명해야 하는 영역”이라며 “이번 ISO/IEC 42001 인증을 계기로 고객이 계약의 전 과정에서 안심하고 사용할 수 있는 AI 기반 CLM 플랫폼으로서의 선도적 지위를 굳건히 하겠다”고 말했다.

2026.07.14 11:40백봉삼 기자

"AI 경쟁력, 모델보다 운영…데이터·거버넌스가 좌우"

인공지능(AI) 도입 경쟁이 확산되는 가운데 기업 경쟁력의 초점이 모델 선택에서 운영 체계 구축으로 이동하고 있다는 분석이 나왔다. 6일 베스핀글로벌이 공개한 '2026년 2분기 지금 바로 꺼내 쓰는 AI 기술 가이드'에 따르면 최근 AI 시장은 어떤 모델을 도입할 것인가보다 AI를 어떻게 운영하고 비즈니스 성과로 연결할 것인가에 관심이 집중되고 있다. 회사는 AI 경쟁력이 개별 모델 성능보다 데이터, 거버넌스, 보안, 조직 역량을 통합적으로 관리하는 운영 체계에서 결정된다고 분석했다. 베스핀글로벌은 AI 운영 전략을 담은 이번 기술 가이드를 공개하고 자체 AI 오케스트레이션 플랫폼 '헬프나우 AI 파운드리'를 기반으로 한 기업 AI 운영 방안을 제시했다. 가이드는 ▲AI 시대의 IT 운영 전략 ▲AI 에이전트 ▲피지컬 AI ▲소버린 AI 등 4개 분야를 중심으로 기업이 준비해야 할 핵심 과제를 정리했다. AI 시대의 IT 운영 전략에선 데이터·추론·비용·복구·보안 영역의 변화를 주요 과제로 제시했다. AI가 이해하고 활용할 수 있는 구조의 'AI 레디 데이터' 전략과 업무 맥락을 이해하는 컨텍스트 중심 아키텍처, 비즈니스 가치 최적화를 위한 핀옵스, AI 기반 운영 자동화 및 자율 복구 체계, AI 에이전트와 머신 계정까지 포함하는 차세대 보안 전략 등이 핵심 내용이다. AI 에이전트 분야에선 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 실제 업무 수행 능력으로 이동하고 있다고 진단했다. 기업 경쟁력은 AI가 업무 맥락을 이해하고 다양한 시스템과 연계해 복잡한 워크플로를 수행할 수 있도록 설계·운영하는 역량에 달려 있으며 이를 위해 데이터와 시스템 연계, 거버넌스 체계를 함께 갖춰야 한다고 설명했다. 또 제조·물류·유통·농업 등 다양한 산업으로 활용이 확대되는 피지컬 AI, 데이터, AI 인프라 통제권 확보를 핵심 경쟁력으로 보는 소버린 AI 동향도 함께 소개했다. 회사는 이들 기술이 단순한 트렌드를 넘어 향후 기업 AI 운영 전략에 영향을 미칠 주요 요소가 될 것으로 전망했다. 베스핀글로벌은 이같은 운영 전략을 구현하는 플랫폼으로 자체 AI 오케스트레이션 솔루션인 '헬프나우 AI 파운드리'를 제공 중이다. 이 플랫폼은 기업 데이터와 업무 지식을 기반으로 AI 에이전트를 설계·운영할 수 있도록 지원하며 에이전트 개발부터 운영, 거버넌스, 성과 관리까지 전 과정을 통합 관리할 수 있는 환경을 지원한다. 윤현집 베스핀글로벌 마케팅실장은 "최근 AI 시장은 어떤 모델을 선택할 것인가보다 AI를 어떻게 운영하고 비즈니스 성과로 연결할 것인가가 더 중요한 과제가 되고 있다"며 "이번 가이드가 AI 운영 체계를 준비하는 기업들에 실무적인 참고가 되기를 바란다"고 말했다. 이어 "헬프나우 AI 파운드리를 통해 데이터부터 거버넌스, 보안까지 아우르는 AI 운영 전략을 기업이 실제로 구현할 수 있도록 지원하겠다"고 덧붙였다.

2026.07.06 10:38한정호 기자

[AI리더스] 데이터독 "배보다 배꼽 큰 AI 지출, '자율 운영'으로 해소"

생성형 인공지능(AI) 도입이 실험 단계를 넘어 본격적인 업무 환경으로 확산되면서 기업들의 고민도 새로운 국면에 접어들고 있다. AI 서비스 개발 경쟁이 가속화되면서 그래픽처리장치(GPU) 등 인프라 투자 부담이 커지고 있고, 토큰 사용량 증가에 따른 비용 관리, AI 확산으로 넓어진 보안 취약점, 운영 거버넌스 구축 등 해결해야 할 과제도 함께 늘어나고 있기 때문이다. 서울 강남구 빗썸타워에서 만난 엄수창 데이터독 코리아 지사장과 정영석 기술총괄은 이러한 변화 속에서 기업들의 관심이 'AI 도입'에서 'AI 운영'으로 이동하고 있다고 진단했다. 엄수창 지사장은 "이제는 AI를 얼마나 많이 도입했는지가 아니라 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영하느냐가 기업 경쟁력을 결정하는 시대"라며 "AI 운영과 거버넌스가 새로운 핵심 과제로 떠오르고 있다"고 말했다. 토큰 비용·GPU 관리·보안 통제 등 늘어나는 운영 부담 정영석 기술총괄은 많은 기업이 AI 도입 이후 예상치 못한 운영 비용 증가와 복잡성 확대에 직면하고 있다고 설명했다. 그는 "현재 AI를 운영하는 기업의 70% 이상이 3개 이상의 생성형 AI 모델을 동시에 활용하고 있으며 평균 토큰 사용량도 전년 대비 2배 이상 증가했다"며 "예전에는 클라우드 인프라나 스토리지 비용이 중심이었다면 이제는 LLM 사용료가 전체 비용의 10~20% 수준까지 증가하는 사례도 나타나고 있다"고 밝혔다. 특히 기업들이 오픈AI, 클로드 등 다양한 모델을 혼용하면서 운영 복잡성이 급격히 높아지고 있다는 분석이다. 실제로 발생하는 상당수 AI 서비스 장애 역시 모델 자체의 문제가 아니라 호출 제한(Rate Limit)이나 운영 설정 미흡 등 관리 문제에서 비롯된다는 설명이다. 정 기술총괄은 "경영진은 AI 투자 효과와 비용 효율성을 동시에 확인하고 싶어 하지만 아직 어떤 조직이나 개발자가 어떤 모델을 사용하고 있고 얼마나 많은 비용을 발생시키는지 정확히 파악하지 못하는 경우가 많다"며 "AI 시대에는 비용 거버넌스가 중요한 경영 과제가 되고 있다"고 말했다. 더불어 기업에서 가장 크게 우려하는 이슈로 공급망 공격(Supply Chain Attack)과 프롬프트 인젝션 공격 등 보안 우려도 지목했다. 생성형 AI와 AI 코딩 도구 활용이 늘면서 검증되지 않은 외부 라이브러리나 오픈소스 코드가 기업 환경에 유입되는 사례가 증가하고 있기 때문이다. 정 기술총괄은 "AI 에이전트와 바이브 코딩 도입으로 개발 생산성은 크게 높아졌지만 동시에 공격 표면도 넓어졌다"며 "API 키 노출이나 취약한 라이브러리 사용 같은 문제가 새로운 보안 리스크로 떠오르고 있다"고 말했다. AI로 장애 분석·복구까지 통합 관리 데이터독이 제시한 해법은 'AI 옵저버빌리티(AI Observability)'다. AI 모델의 성능과 비용, 보안 상태, 응답 품질 등을 하나의 플랫폼에서 통합 관리해 AI 운영 전반에 대한 가시성을 확보하는 방식이다. 정 기술총괄은 "어떤 모델이 가장 효율적인지, 어떤 프롬프트가 비용을 많이 발생시키는지, 어느 구간에서 오류가 발생하는지를 파악해야 최적화도 가능하다"며 "AI 옵저버빌리티는 모델별 사용량과 토큰 비용, 응답 품질, 오류 현황을 실시간으로 추적해 기업이 운영 체계를 구축할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. AI가 단순히 장애를 감지하는 수준을 넘어 원인을 분석하고 대응 방안을 제시하며, 향후에는 복구 과정까지 자동화하는 방향으로 진화하고 있다는 설명이다. 이를 위해 데이터독은 AI 에이전트 플랫폼 '비츠 AI(Bits AI)'를 중심으로 운영 자동화 기능을 확대하고 있다. 정 기술총괄은 "기존에는 수십 명의 운영 인력이 로그를 분석하고 장애 원인을 추적해야 했다면 앞으로는 AI가 인프라 확장과 축소, 취약점 탐지, 장애 복구까지 상당 부분 수행하게 될 것"이라며 "운영 인력은 반복 업무보다 서비스 혁신과 고도화에 집중하게 될 것"이라고 말했다. 실제로 데이터독에 따르면 '비츠 AI 포 SRE(Bits AI for SRE)'는 장애 분석 및 복구 과정에서 평균 대응 시간을 최대 90% 단축했으며, 보안 분석 기능인 '비츠 AI 시큐리티 애널리스트'는 위협 조사 시간을 최대 98% 줄여준다. 삼성전자·GS리테일 등 AI 운영 자동화 확산 AI 도입이 본격화되면서 국내 기업들의 AI 운영 고도화도 빨라지고 있다. 대표적인 사례가 삼성전자 어카운트 서비스다. 갤럭시 기기 로그인과 직결되는 핵심 인프라인 만큼 365일 무중단 안정성이 필수다. 삼성전자는 데이터독 '모델컨텍스트프로토콜(MCP) 서버'를 활용해 장애 감지부터 원인 분석, 복구까지 이어지는 과정을 자동화했다. 알람이 울리면 시스템 데이터를 자동으로 수집하고, AI 및 AWS 베드락과 연계해 인사이트를 도출한다. 특정 클라우드 리전에 장애가 발생하면 다른 리전으로 서비스를 자동 전환하는 자율 운영 체계도 갖췄다. 이 성과는 올해 미국에서 열린 데이터독 연례 행사 '대시(DASH)'에서 성공 사례로 직접 발표됐다. GS리테일도 데이터독을 도입해 인프라부터 애플리케이션 로그, 네트워크, 보안까지 단일 플랫폼으로 통합한 전방위 관제 체계를 구축했다. 아모레퍼시픽, KT, 크래프톤, 신세계인터내셔날 등도 데이터독 코리아의 주요 고객사로 자리 잡고 있다. 정 기술총괄은 "MCP를 활용하면 엔지니어가 복잡한 시스템 구조를 일일이 알지 않아도 자연어 질의만으로 장애 원인과 대응 방안을 파악할 수 있다"며 "AI 운영의 핵심은 데이터를 얼마나 효과적으로 연결하고 활용하느냐에 달려 있다"고 설명했다. 48분기 연속 성장 중인 한국…핵심 리전으로 주목 데이터독 본사는 한국 시장을 전 세계에서 가장 빠르고 역동적으로 움직이는 핵심 리전으로 평가하고 있다. 창업자이자 CTO와 CEO가 정기적으로 한국을 찾는 이유다. 글로벌 SaaS 벤더 중 이례적으로 한국 지사에 대규모 기술지원 엔지니어 팀을 직접 상주시키는 것도 같은 맥락이다. 이 같은 투자는 실적으로 이어지고 있다. 데이터독 코리아는 지사 설립 이후 48분기 연속 성장을 이어가고 있으며, 엄 지사장 부임 2년여 만에 임직원 수는 2배 이상 늘어 현재 100명을 넘어섰다. 엄수창 지사장은 "AI 경쟁력의 기준이 단순한 도입 규모에서 운영 효율성과 거버넌스로 빠르게 이동하고 있다"며 "앞으로 기업들은 AI 모델과 인프라, 보안 데이터를 통합 관리하면서 비용과 성능을 동시에 최적화해야 한다"고 말했다. 이어 "데이터독은 AI 옵저버빌리티와 자율 운영 기술을 기반으로 기업들이 복잡한 AI 운영 환경을 안정적으로 관리할 수 있도록 지원할 것"이라며 "궁극적으로는 AI가 스스로 문제를 감지하고 대응하는 'AI 자율 운영 시대'를 앞당기는 것이 목표"라고 강조했다.

2026.07.02 09:15남혁우 기자

[이성엽의 IT프리즘] 데이터 정책 거버넌스의 과제

인공지능(AI)의 원료인 데이터의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않는다. 데이터란 부가가치 창출을 위해 관찰·실험·조사·수집으로 취득하거나 정보시스템 등을 통해 생성·처리되는 전자적 자료·정보를 의미한다. 이는 유형에 따라 정형, 반정형, 비정형데이터 등으로 분류되며, 용도나 특성에 따라서는 통계, 개인정보, 공공정보, 저작물 등으로 분류된다. 이런 데이터의 다양성에 따라 데이터에 관한 법제와 거버넌스도 복잡한 양상을 띤다. 우선 데이터 관련 법제가 다양하고 복잡하다. AI 분야에서는 AI 기본법이 AI 발전·윤리·신뢰 기반 조성을, AI 데이터센터 특별법이 인허가 간소화, 전력망 특례 등 데이터센터 산업 진흥을 다룬다. 데이터 활용·거래 측면에서는 데이터산업법, 산업디지털전환법, 개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법 등이 있다. 데이터 보호 측면에서는 부정경쟁방지법, 저작권법, 산업재산정보법이 데이터 부정사용 금지와 데이터베이스 보호를 담당한다. 공공분야에는 공공데이터법, AI 데이터행정법이 있는데, 2026년에는 국가데이터기본법 제정안이 추진되고 있다. 결국 서로 다른 목적과 소관 부처를 가진 총 13개의 법률이 여러 시점에 걸쳐 만들어지고 개정되면서, 이들 법제 사이의 정합성을 어떻게 확보할 것인가가 과제가 되고 있다. 데이터 정책 거버넌스도 마찬가지다. 기본적으로 현행 데이터 정책 거버넌스는 국가데이터정책위원회(과기정통부 소관)와 공공데이터전략위원회(행안부 소관)가 각각 국무총리를 위원장으로 두고 개별 운영되는 이원 체제이다. 전자는 데이터 산업·활용을, 후자는 공공데이터 제공·이용을 맡아왔으나 두 위원회가 상호 연계 없이 분절적으로 운영되고 있다. 부처별 데이터 정책 역시 심각하게 파편화되어 있어, 데이터 구축·개방, 표준화·품질, 산업육성, 안전·보호 등 데이터 생애주기의 각 단계가 부처별로 쪼개져 있으며 특히 안전·보호 영역에는 개인정보위(개인정보), 문체부(저작권), 복지부(의료데이터), 금융위(금융데이터·신용정보), 방미통위(위치정보), 지재처(데이터 무단사용 범위 명확화), 과기부(데이터 안심구역) 등 7개 부처가 관여하고 있다. 여기에 통계청의 국가데이터처 승격으로 CDO(Chief Data Officer) 역할 정립이 새 과제로 등장하면서, 기존 이원 체제에 제3의 축이 더해진 상황이다. 특히, 국가데이터처는 새로운 임무에 대한 법적 기반이 없는 상황에서 출발하면서 혼선을 더하고 있다. 원래 데이터는 가공되지 않은 원자료(raw data)에 가까운 1차적 사실의 집합이고, 통계는 그 데이터를 일정한 목적과 방법론에 따라 수집·집계·가공하여 의미를 부여한 2차적 산출물이다. 따라서 통계는 목적성과 전문성이라는 가치를 지닌 데이터라는 점에서 양자는 다르다. 또한 통계는 일단 확정되면 신뢰할 수 있는 완성된 수치를 지향하며 정합성과 오류 최소화가 중요한 가치이다. 반면 데이터 정책은 데이터를 끊임없이 결합·재가공·재활용하여 새로운 가치를 만들어내는 개방성과 유동성을 지향한다는 점에서 양자는 다르다. 이런 점에서 통계 생산기관이 국가 데이터 전반의 컨트롤타워가 되는 것은 설득력이 부족하다. 지난 5월 정부는 이런 혼선을 방지하고자 데이터 정책 거버넌스 개편안을 발표했다. 이에 따르면 3단계의 구조가 신설된다. 최상층에는 국무총리가 주재하는 '데이터 관계장관회의'를 컨트롤타워로 신설하는데, 이는 비상설 회의체로서 부처 간 쟁점이 많은 이슈가 발생할 때 수시로 총괄·조정하는 역할을 맡는다. 그 논의 범위는 기존 위원회 역할을 넘어 국가 데이터 관리, 저작권, 개인정보 등을 포괄하며, 국무총리를 비롯해 과기부총리, 행안부 장관, 데이터처장 등 각 부처의 장이 참석하고 총괄 간사는 국무조정실이 맡아 반기별 1회 개최된다. 중간층에서는 컨트롤타워가 국무총리급이 됨에 따라 기존 두 위원회의 위원장을 장관급으로 하향 조정하고, 여기에 (가칭) 국가데이터위원회를 신설해 3개 위원회 체제로 재편한다. 국가데이터위원회는 국가데이처가 향후 제정될 국가데이터기본법에 따른 업무를 수행하기 위한 합의제 조직으로 국가 데이터 관리·활용, 데이터 과학·기술‧연구, 국가 데이터 생태계 조성을 담당한다. 이번 개편으로 데이터 정책 거버번스의 컨트롤 타워 부재 문제는 일단 해결된 것처럼 보이나, 여전히 아쉬운 점이 있다. 우선 최고 컨트롤타워인 데이터 관계장관회의가 비상설 회의체이며 반기 1회 개최된다는 것이다. 수시 개최가 명시되어 있으나, 상설 사무국과 전담 인력 없는 비상설 회의체가 실질적 조정력을 가질 수 있을지 의문이다. 위원회가 3개로 늘어난 것도 문제이다. 과기부의 데이터 활용, 행안부의 공공데이터, 국가데이터처의 국가 데이터 관리라는 3개 위원회의 소관 업무의 경계가 모호하고 겹칠 가능성이 높다. 국가데이터위원회라는 명칭도 국가데이터정책위원회라는 명칭과 차별성이 없다. 결국 이번 개편은 조정 기구를 만들었다는 형식은 갖추었지만, 실질적인 조정력 확보를 위한 내용은 부족하다고 평가할 수 있다. 즉, 최상층 조정기구의 권한, 강제력, 상시성이라는 거버넌스의 실질을 확보하는 것이 과제로 남아 있다. 컨트롤 타워의 실효성은 부처 간 이견을 구속력 있게 조정하는 권한과 그것을 뒷받침하는 사무국의 역량에서 나온다는 점을 유의할 필요가 있다. 향후 국가데이터기본법 제정 등의 과제에서 명확하고 실행가능한 대안이 제시되기 바란다.

2026.06.29 11:02이성엽 컬럼니스트

남부발전, SPC·KOSA 손잡고 에너지 AI시대 연다

한국남부발전(대표 김준동)은 25일 한국소프트웨어저작권협회(SPC), 한국소프트웨어산업협회(KOSA)와 '발전 분야 AI-READY 데이터 거버넌스 수립 및 안전한 데이터 레이크하우스 구축을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다. 이날 협약은 세 기관이 인공지능(AI) 기반 디지털 전환에 맞춰 공공 데이터 활용에 필요한 안전성과 신뢰성·법적 안정성을 확보하고, AI 활용 기반을 체계적으로 마련하고자 추진됐다. 남부발전이 수립하려는 'AI-READY 데이터 거버넌스'는 AI가 데이터를 즉시, 안전하고 정확하게 학습·추론할 수 있도록 데이터의 품질·출처·메타데이터 등을 지속적으로 통제하고 관리하는 통합 체계이다. 구축하려는 '데이터 레이크하우스'는 비용 효율적 대용량 저장소인 데이터 레이크의 유연성과 빠른 분석을 지원하는 데이터 웨어하우스 관리 기능을 결합한 최신 데이터 플랫폼이다. 세 기관은 협약에 따라 ▲AI 학습용 데이터의 저작권 및 라이선스 사전 검증 ▲민간의 선진 데이터 거버넌스 운영 모델 도입 ▲공공 데이터 활용 활성화를 위한 제도 개선 과제 발굴 등 다양한 분야에서 협력할 예정이다. 남부발전은 안정적인 AI-READY 데이터 거버넌스 수립과 데이터 레이크하우스 구축을 위한 신뢰할 수 있는 검증 체계를 마련하고, 데이터 기반의 의사결정 체계를 한층 고도해 나갈 계획이다. SPC는 데이터와 소프트웨어의 지식재산권 관련 위험 요인을 사전에 식별하고 검증하는 역할을 한다. KOSA는 민간 기업의 데이터 활용 경험과 운영 노하우를 바탕으로 실무에 적합한 데이터 거버넌스 설계를 지원할 예정이다. 남부발전은 협약에 따른 시너지를 극대화하기 위해 다음 달 'AI-Ready 데이터 마련을 위한 전사 AI 데이터 경영 거버넌스 수립 용역'에 착수한다. 데이터 표준화와 품질관리·메타데이터 관리 체계 구축은 물론 AI 학습 데이터의 체계적인 관리 기반을 마련해 경영 전반의 인공지능 전환(AX)에 속도를 낸다는 방침이다. 남부발전은 공공기관 최초로 구축한 자체 생성형 AI인 KEMI(KOSPO Evolving Mind Innovation)를 활용해 데이터 기반의 업무 혁신을 추진하며, 자체 개발한 소프트웨어 가운데 일부를 대국민 서비스로 무료 개방할 계획이다. 김경민 남부발전 AX본부장은 “AI 시대를 맞아 공공 분야도 AI와 데이터 기반의 의사결정이 중요해지고 있다”며 “이번 협약을 계기로 단순한 기술 도입을 넘어 안전하고 지속 가능한 데이터 생태계를 조성하고, 발전 분야에서 AI와 데이터 활용의 새로운 기준을 만들어 나가겠다”고 말했다.

2026.06.25 18:03주문정 기자

[현장] 데이터이쿠 "AI 에이전트, 검증·통제 속에서 탄생해야…'코빌드'로 지원"

"인공지능(AI) 에이전트는 검증·통제 가능한 환경서 만들어져야 합니다. 이에 발맞춰 우리는 '데이터이쿠 코빌드'를 출시했습니다. 코빌드는 자연어로 입력한 업무 목표를 AI 프로젝트로 만들고, 그 과정을 시각적으로 확인할 수 있도록 지원합니다." 장기욤 아페르 데이터이쿠 제품관리 부문 이사는 24일 서울 서초구 에피소드 강남 262에서 '데이터이쿠 서밋 서울 2026' 기자간담회를 열고 AI 에이전트 구축 과정에 검증·통제 환경이 필수라며 이같이 밝혔다. 데이터이쿠 서밋은 파리, 도쿄, 런던 등 세계 주요 도시에서 개최되는 글로벌 플래그십 행사다. 오는 25일 서울 웨스틴 파르나스 하모니 볼룸에서 진행된다. 이날 데이터이쿠를 활용한 확장 가능한 인공지능(AI) 환경 구축 방안 등이 공유된다. 아페르 이사는 지난 18일 출시된 코딩 에이전트 코빌드를 소개했다. 코빌드는 현업 사용자가 자연어로 입력한 비즈니스 목표를 운영 가능한 AI 프로젝트로 자동 전환하는 플랫폼 기능이다. 사용자가 목표를 설명하면 코빌드는 관련 데이터를 식별하고 워크플로를 설계한 뒤 데이터 파이프라인, 머신러닝(ML) 모델, 에이전트, 애플리케이션 등을 코드 작성 없이 생성한다. 생성된 결과물은 시각적 흐름 형태로 제공돼 현업과 IT 부서가 함께 검토·수정·승인할 수 있다. 아페르 이사는 코빌드 핵심으로 에이전트 품질 검증 검증과 통제 가능성을 꼽았다. 코빌드는 AI 프로젝트 기획 단계부터 거버넌스를 내재화해 무분별한 프로토타입 생성, AI 백로그 증가, 기술 부채 누적 문제를 줄이는 데 초점을 맞췄다. 그는 "기존 AI가 결과만 보여준다면, 코빌드는 결과가 만들어지는 과정까지 시각적으로 보여준다"며 "현업 사용자도 직접 검증하고 통제할 수 있게 돕는다"고 강조했다. 또 스노우플레이크, 오픈AI, 앤트로픽, 아마존 베드록, 구글 제미나이 등 여러 거대언어모델(LLM) 환경을 지원한다. 이를 통해 기업이 기존 AI·데이터 인프라와 연계해 활용할 수 있도록 돕는다. "에이전트 구축에 모델 성능만큼 중요한 건 운영 체계·거버넌스" 데이터이쿠는 AI 에이전트 구축 과정 필수 요소를 운영 체계와 거버넌스로 꼽았다. AI 모델만큼 에이전트 신뢰성과 정확도가 중요하다는 이유에서다. 이에 발맞춰 데이터이쿠는 사내 비즈니스 전문가 지식과 판단 기준을 AI 에이전트 추론 로직으로 전환하는 '엑스퍼트-투-에이전트(E2A)' 기술을 공개했다. 이 기술은 기업이 보유한 업무 전문성을 구조화된 에이전트 형태로 활용할 수 있도록 지원한다. 이날 '에이전트 매니지먼트' 기능도 소개됐다. 해당 기능은 데이터이쿠뿐 아니라 다른 플랫폼에서 개발된 에이전트까지 단일 화면에서 통합 관리하고 성능과 리스크를 모니터링할 수 있도록 구축됐다. 또 산업과 업무 영역별 특화 에이전트를 활용해 의사결정을 지원하는 '리즈닝 시스템'도 공개됐다. 기업은 이를 활용해 업무 프로세스를 분석하고 에이전트를 적용할 수 있는 영역을 발굴할 수 있다. 데이터이쿠는 AI 활용이 확대될수록 개별 모델 성능 만큼 운영 체계와 거버넌스 중요성도 커질 것으로 전망했다. 이에 사람과 오케스트레이션, 거버넌스를 결합한 운영 모델을 통해 기업 AI 확산을 지원한다는 방침이다. 앤드류 보이드 데이터이쿠 아시아태평양·일본 총괄 수석 부사장은 "AI 가치는 기술 자체가 아니라 실제 조직 안에서 작동할 때 드러난다"며 "AI가 제대로 내재화되기 위해서는 비즈니스 사용자가 쉽게 이해할 수 있어야 하고 리스크 관리 조직이 이를 통제할 수 있어야 하며 IT 부서는 안정적으로 운영할 수 있어야 한다"고 강조했다. 김종덕 데이터이쿠코리아 지사장은 "에이전틱 AI 시대에는 개별 모델 성능보다 이를 안전하게 확장하고 통제할 수 있는 체계가 중요하다"며 "국내 고객사들이 AI를 단발성 실험이 아닌 전사적 운영 체계로 발전시킬 수 있도록 지속적으로 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.24 13:27김미정 기자

한국형 AI 정부 모델 알린다…행안부, 유엔과 개도국 초청 연수

정부가 유엔과 함께 개발도상국 공무원들을 대상으로 공공 인공지능(AI) 정책 연수를 개최하며 글로벌 AI 거버넌스 논의 주도권 확보에 나선다. 공공 AI와 데이터 주권, 디지털 신분증 등 한국형 디지털정부 모델을 공유해 AI 시대 국제 협력 기반을 확대하고 'AI 기본사회' 가치 확산에도 속도를 낸다는 목표다. 행정안전부는 오는 18일부터 21일까지 유엔 경제사회처(UN DESA)와 함께 개발도상국 AI 담당 공무원을 대상으로 공공 AI 정책 역량 강화 초청 연수를 실시한다고 17일 밝혔다. 이번 프로그램은 2014년부터 진행해 온 개도국 디지털전환 정책 역량 강화 지원 사업 일환으로 마련됐다. 특히 올해는 전 세계적인 AI 확산과 디지털 전환 가속화 흐름에 맞춰 각국 정부가 직면한 AI 정책 과제와 공공 거버넌스 방향을 함께 논의하는 데 초점을 맞췄다. 연수에는 라오스와 우즈베키스탄, 스리랑카, 몽골, 캄보디아, 카자흐스탄, 도미니카공화국 등 7개국 공무원들이 참석한다. 참가국들은 한국의 공공 AI 정책과 디지털정부 추진 사례를 벤치마킹하고 글로벌 AI 협력 방안도 함께 논의할 예정이다. 행안부는 이번 연수를 통해 AI 전환(AX) 시대 정부 역할과 공공 AI 거버넌스 방향에 대한 국제 논의를 주도한다는 계획이다. 경제협력개발기구(OECD) 디지털정부 평가 1위를 기록한 한국의 디지털 행정 경험을 기반으로 지속 가능한 글로벌 협력 네트워크를 확대한다는 구상이다. 연수 과정에선 한국 AI 정책 거버넌스와 AI 기반 디지털정부 데이터 주권, 원스톱 디지털정부 플랫폼, AI 활용 공공서비스, 디지털 신분증 등 핵심 정책과 서비스 사례가 공유된다. 최근 생성형 AI와 데이터 주권 논의가 글로벌 정책 이슈로 부상하는 가운데 한국형 디지털정부 모델을 국제사회에 확산하려는 움직임으로 풀이된다. 특히 유엔 경제사회처 디지털정부 최고담당관이 직접 강연에 나서 UN 전자정부평가 지표와 AI 정부 거버넌스, 디지털 거버넌스에서 '에이전틱 거버넌스'로의 전환 방향 등을 소개할 예정이다. AI 기반 공공서비스 혁신과 정부 역할 변화에 대한 국제 논의도 함께 이뤄진다. 국내 AI 기업들도 이번 행사에 참여한다. 공공 AI 분야 기술력을 보유한 국내 기업들이 해외 공무원들에게 한국 AI 기술과 서비스 적용 사례를 소개하고 협력 가능성을 논의할 예정이다. 정부는 이를 통해 국내 AI 기업 글로벌 인지도 제고와 해외 진출 확대 효과도 기대하고 있다. 최근 글로벌 AI 경쟁은 단순 기술 개발을 넘어 데이터 거버넌스와 공공 서비스 혁신, 디지털 주권 경쟁으로 확산되는 분위기다. 특히 각국 정부가 AI 규범과 공공 활용 체계 구축에 속도를 내는 가운데 한국 역시 디지털정부 선도 경험을 기반으로 국제 AI 정책 논의 영향력을 확대하려는 움직임을 강화하고 있다. 황규철 행안부 인공지능정부실장은 "AI는 국가 경쟁력과 정부 혁신 수준을 결정하고 국민 일상을 바꾸는 핵심 인프라"라며 "AI·디지털정부 선도국으로서 공공 AI와 데이터 거버넌스 분야의 국제 논의를 주도하고 누구나 안전하고 공정하게 AI 혜택을 누릴 수 있는 'AI 기본사회' 가치를 국제사회에 확산해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.05.17 12:33한정호 기자

SAS, 'AI 레디' 데이터 관리 고도화…"AI 경쟁력, 결국 데이터가 좌우"

[그레이프바인(미국)=남혁우 기자] SAS가 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위해 AI 레디 데이터 관리 고도화에 나섰다. 데이터 준비부터 활용까지 전 과정을 통합 분석과 AI 기반 자동화로 연결해 기업의 AI 신뢰성과 확장성을 높이겠다는 구상이다. AI 기능은 빠르게 늘고 있지만 실제 기업 현장에서는 데이터를 정리하고 통제하는 체계가 이를 따라가지 못해 프로젝트가 지연되거나 실험 단계에 머무는 경우가 적지 않기 때문이다. 자레드 피터슨 SAS 부사장과 수전 할러 시니어 디렉터는 28일(현지시간) 미국 텍사스주 그레이프바인에서 열린 'SAS 이노베이트 2026'에서 SAS 바이야(SAS Viya) 기반 데이터 관리 고도화 전략을 소개했다. 핵심은 데이터 워크플로우 전반에 거버넌스와 데이터 계보, 성능 관리 기능을 내장해 AI 확대 과정에서 통제력과 신뢰성을 유지하는 것이다. AI 확산 병목은 데이터… 설계부터 거버넌스 내장 세션에서는 기업들의 AI 도입 속도에 비해 데이터 환경 정비가 충분히 이뤄지지 못하고 있다는 점이 반복해서 언급됐다. 클라우드와 온프레미스가 혼재된 환경에서는 데이터가 흩어지고, 어떤 데이터가 믿을 만한지, 어떻게 쓰였는지 추적하기가 어렵다. 실제로 최근 IDC와 SAS의 공동 조사에 따르면, 기업의 49%가 분산된 클라우드 데이터 환경을, 44%가 거버넌스 미비를 AI 도입의 가장 큰 장애물로 꼽았다. 가트너 역시 AI에 적합한 데이터 부족으로 전체 AI 이니셔티브의 60%가 실패할 것으로 전망한 바 있다. 자레드 피터슨 부사장은 결국 AI의 성능 문제가 아니라 데이터 운영 문제로 현장 적용이 막힌다고 진단했다. 이에 SAS는 분절된 관리 도구를 임시방편으로 덧붙이는 대신, 플랫폼 설계 단계부터 데이터 접근과 준비 전 과정에 거버넌스와 감사 기능을 직접 내장하는 정면 돌파를 택했다. 비용·지연 없앤다…'데이터 이동 없는 분석' 실현 이날 발표에서 가장 눈길을 끈 부분은 플랫폼 간의 불필요한 데이터 이동과 복제를 없앤 '데이터 이동 없는 분석' 전략이다. 그간 기업들은 분석이나 AI 구동을 위해 데이터를 다른 곳으로 옮기는 과정을 거쳤고, 이는 필연적으로 지연 시간(Latency) 증가와 비용 상승, 보안 리스크로 이어졌다. SAS는 이를 해결하기 위해 가능하면 데이터가 있는 위치에서 바로 분석과 AI를 수행하는 구조를 내세웠다. SAS 스피디스토어는 SAS 바이야와 긴밀하게 통합된 클라우드 네이티브 분석 플랫폼으로, 분산된 데이터 환경에서 직접 분석과 AI를 실행해 불필요한 이동을 줄이고 성능을 대폭 향상시킨다. SAS 데이터 액셀러레이터를 통해 대규모 데이터 웨어하우스나 주요 클라우드 환경에서도 SAS 분석을 직접 실행할 수 있도록 지원 범위를 넓혔다. 덕DB(DuckDB)와 같은 최신 내장형 엔진을 지원해 파켓(Parquet), CSV 등 오픈 포맷 데이터에 대한 빠른 로컬 분석도 가능해졌다. 데이터 수명주기 전반에 코파일럿·합성 데이터 투입 SAS는 인간의 개입을 최소화하는 에이전틱 AI(Agentic AI) 워크플로우 역시 철저히 데이터 기반 위에서 작동한다는 점을 강조했다. 많은 AI 어시스턴트가 데이터가 준비된 이후에만 작동해 관리 감독의 공백이 생기는 점을 보완하기 위해, 데이터 수명주기 전반에 코파일럿과 에이전트를 투입한다는 구상이다. SAS 바이야 코파일럿 포 데이터 디스커버리는 사용자가 자연어로 신뢰할 수 있는 데이터와 분석 자산을 단 몇 초 만에 탐색하도록 돕는다. 개발자를 위한 SAS 바이야 코파일럿 포 코드 어시스턴스는 거버넌스가 적용된 환경 내에서 안전하게 SAS 및 파이썬 코드를 작성하고 개선하도록 지원해 반복적인 작업을 줄여준다. 이와 함께 민감한 정보 노출은 차단하면서도 실제 데이터의 통계적 특성을 고스란히 반영하는 합성 데이터 생성 도구 'SAS 데이터 메이커'도 소개됐다. 데이터 접근이 까다로운 부서 간에도 규제 리스크 없이 안전하게 AI 모델을 개발하고 테스트할 수 있는 장치다. 자레드 피터슨 부사장은 "인간의 개입을 최소화하는 에이전틱 AI 워크플로우로 전환이 가속화되면서, 이를 뒷받침할 현대적인 데이터 플랫폼은 이제 선택이 아닌 핵심 요구사항이 됐다"고 짚었다. 이어 "거버넌스와 신뢰성이 내장된 데이터 파운데이션을 통해, 기업들이 복잡성을 줄이고 AI의 실질적인 가치를 대규모로 실현할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다"고 강조했다.

2026.04.29 10:10남혁우 기자

CIO 74% "AI 성과 못 내면 직무 위기"…투자수익·책임 압박 심화

전 세계 최고정보책임자(CIO) 10명 중 7명이 인공지능(AI) 성과를 단기간 내 입증하지 못할 경우 직무 위기에 직면할 수 있다고 인식한 것으로 나타났다. AI 도입 확산과 함께 성과 검증과 책임 요구가 동시에 강화되는 '책임의 시대'에 진입했다는 분석이 나온다. 18일 데이터이쿠가 발표한 '2026년 CIO의 커리어를 좌우할 7가지 AI 의사결정' 보고서에 따르면 전 세계 CIO의 71%가 올해 상반기까지 AI 성과를 입증하지 못할 경우 관련 예산이 삭감되거나 동결될 가능성이 높다고 답했다. 이번 조사는 글로벌 시장조사기관 해리스 폴과 함께 전 세계 9개국 CIO 600명을 대상으로 진행됐다. 보고서는 AI가 기업 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡으면서 CIO의 역할이 기술 도입을 넘어 성과 책임까지 확대되고 있다고 분석했다. 이번 조사 결과 CIO의 74%는 향후 2년 내 AI를 통해 측정 가능한 성과를 창출하지 못할 경우 자신의 직무가 위험해질 수 있다고 응답했다. 또 90%는 자신의 커리어가 AI 성과에 의해 좌우될 것이라고 인식하고 있었다. 이미 CIO의 95%는 이사회에 AI 성과를 보고하고 있으며 이 가운데 46%는 최소 월 1회 이상 관련 내용을 보고하는 것으로 나타났다. CIO의 85%는 자신의 보상이 AI 성과와 직접 연동될 것이라고 예상했으며 81%는 최고경영자(CEO) 역시 같은 기준이 적용될 것으로 전망했다. AI 도입 과정에서의 부담과 불확실성도 크게 나타났다. CIO의 74%는 최근 18개월 동안 선택한 AI 벤더나 플랫폼 결정에 대해 최소 한 번 이상 후회한 경험이 있다고 답했다. 62%는 CEO로부터 해당 결정에 대해 직접적인 질문이나 도전을 받은 경험이 있다고 밝혔다. 또 29%는 AI 성과를 충분히 설명하지 못해 반복적으로 정당성을 요구받은 경험이 있다고 응답했다. AI 투자에 대한 조직 내 인내심도 빠르게 줄어드는 것으로 조사됐다. CIO의 70%는 향후 12개월 내 AI 감사나 설명 가능성 관련 새로운 요구 사항이 등장할 것으로 예상했다. 85%는 설명 가능성 부족 등으로 인해 AI 프로젝트가 실제 운영 단계에서 지연되거나 중단된 경험이 있다고 답했다. 보고서는 "현재의 병목은 AI를 구축하는 데 있는 것이 아니라 이를 신뢰하고 관리하며 방어할 수 있음을 입증하는 데 있다"고 분석했다. 거버넌스 공백도 주요 위험 요인으로 지목됐다. CIO의 54%는 조직 내에서 승인되지 않은 '섀도 AI' 사용을 발견한 경험이 있다고 답했으며 82%는 직원들이 IT 부서의 통제 속도보다 빠르게 AI 애플리케이션을 개발하고 있다고 우려했다. 아울러 89%는 통제되지 않은 AI 접근이 심각한 기술 부채를 초래할 수 있다고 답했다. AI 에이전트 활용이 확대되는 가운데 관리 체계는 여전히 부족한 것으로 나타났다. CIO의 87%는 이미 AI 에이전트를 핵심 업무에 활용하고 있다고 답했지만, 전체 운영 상황을 실시간으로 파악할 수 있다고 응답한 비율은 25%에 그쳤다. AI 시장 변동성에 대한 우려도 제기됐다. CIO의 73%는 이른바 'AI 거품'이 붕괴될 경우 기업에 큰 혼란이 발생할 것으로 예상했으며 57%는 기업 생존 자체가 위협받을 수 있다고 답했다. 보고서는 올해를 AI가 경영 리더십을 시험하는 분기점으로 규정하고 설명 가능성, AI 에이전트 책임성, 기술 스택 유연성, 멀티 모델 거버넌스, 투자수익률(ROI) 증명 등 7가지 핵심 의사결정이 기업 경쟁력을 좌우할 것이라고 제시했다. 플로리앙 두에토 데이터이쿠 최고경영자(CEO) 겸 공동창업자는 "대부분의 조직이 예상했던 것보다 훨씬 빠른 속도로 실험 단계에서 책임 단계로 이동하고 있다"며 "압박은 현실적이고 시간은 촉박하지만 설명 가능하고 거버넌스가 가능한 AI 시스템을 구축하는 CIO에게 성공의 기회가 있다"고 말했다. 이어 "책임이 외부에서 강제되기 전에 스스로 설명하고 통제할 수 있는 AI 체계를 구축하는 것이 중요하다"고 강조했다.

2026.03.18 15:24한정호 기자

AI 활용 기업, 수익 효과 봤지만…"데이터 준비·거버넌스 미흡"

기업이 인공지능(AI)으로 수익·고용 확대 효과를 봤지만, 여전히 데이터·거버넌스 이슈에 발목 잡혔다는 조사 결과가 나왔다. 11일 스노우플레이크가 옴디아와 공개한 '생성형 AI와 AI 에이전트 투자대비효과(ROI)' 보고서에 따르면 글로벌 비즈니스 의사결정권자는 데이터와 거버넌스 문제 해결에 여전히 어려움 겪고 있는 것으로 나타났다. 해당 조사는 10개국 비즈니스 의사결정권자 2050명 대상으로 진행됐다. 조사 결과 전체 응답 기업 77%는 AI 도입 이후 채용이 증가했다고 답했다. 또 46%는 일부 직무 감소를 경험했다고 밝혀 AI가 일자리 감소와 창출을 동시에 유도하는 것으로 나타났다. 직무 변화 형태를 보면 응답자의 42%는 새로운 일자리가 창출됐다고 답했다. 11%는 직무가 사라졌다고 응답했으며 35%는 창출과 감소가 동시에 발생했다고 밝혔다. AI 도입 성숙도 역시 고용 효과에 영향을 미쳤다. 여러 AI 활용 사례를 보유한 조직 75%는 인력 측면에서 순긍정 효과를 경험했다고 답했다. 직군별로는 IT 운영, 사이버보안, 소프트웨어(SW) 개발 분야에서 고용 증가 효과가 두드러졌다. 반면 고객 서비스 지원, 데이터 분석 등 일부 직무는 감소 영향을 상대적으로 크게 받은 것으로 나타났다. 기업들은 AI 투자에서도 높은 수익을 경험하고 있는 것으로 조사됐다. 응답 기업은 AI 투자 1달러당 평균 1.49달러 수익을 거뒀다고 답했다. 초기 AI 도입 조직 가운데 92%는 긍정적 ROI을 기록한 것으로 나타났다. 또 향후 1년 동안 전체 기술 예산의 22%를 AI에 투자할 계획이라고 밝혔다. AI 확산 과정에서는 데이터 환경이 주요 병목으로 지목됐다. 응답 기업 96%는 AI 확장 과정에서 어려움을 겪고 있다고 답했다. AI 확산을 가로막는 요인으로는 데이터 사일로 해소, 데이터 품질 측정, AI 활용에 적합한 데이터 준비 등이 꼽혔다. 또 비정형 데이터 가운데 AI 활용 가능 상태라고 답한 조직은 7%에 그쳤다. 데이터 거버넌스도 주요 과제로 나타났다. 직원 57%와 임원 66%가 승인되지 않은 AI 도구를 사용하고 있다고 답했다. 60%는 데이터 인프라와 모니터링 SW 추가 투자가 필요하다고 밝혔다. 보고서는 AI 활용은 이미 기업 핵심 업무 전반으로 확산하고 있다고 봤다. IT 운영, 데이터 분석, 사이버보안 SW 개발 분야에서 활용도가 높은 것으로 조사됐다. 산업별로는 광고, 미디어, 헬스케어, 생명과학, 제조 기술 분야에서 AI 도입이 상대적으로 활발했다. 또 전체 코드 약 48%가 AI로 생성되는 것으로 나타났다. AI 코딩 도구를 활용하는 조직 82%는 코드 테스트와 버그 탐지 개선을 경험했다고 답했다. 80%는 전반적인 코드 품질이 향상됐다고 평가했다. 아나히타 타프비지 스노우플레이크 최고 데이터 및 애널리틱스 책임자는 "AI 영향은 모두 일률적으로 동일하지 않다"며 "AI를 얼마나 효과적으로 활용하느냐에 따라 생산성과 영향력이 크게 달라질 것"이라고 말했다. 이어 "가장 강력한 ROI 지표는 AI를 핵심 운영에 내재화하고 데이터 준비도와 거버넌스를 강화할 때 실현된다"고 밝혔다.

2026.03.11 13:23김미정 기자

정부, 2030년까지 전 시스템 재해복구 구축…민간 클라우드 활용

지난해 국가정보자원관리원(국정자원) 대전센터 화재로 7천여 개 국가 시스템이 멈춰 서는 사태 이후 정부가 공공 정보 인프라 전반에 대한 대수술에 착수한다. 정부 시스템의 재해복구(DR)를 완료하고 민간 클라우드를 적극 활용하는 인공지능(AI) 정부 인프라로 재설계한다는 목표다. 정재웅 AI정부 인프라 거버넌스·혁신 TF리더는 25일 서울 중구 서울스퀘어에서 열린 국가AI전략위원회 제2차 전체회의에서 "2030년까지 1만 5000여 개 정부 정보시스템에 대해 등급별 DR 체계를 완비하고 국민 생명·안전과 직결된 핵심 시스템은 2028~2029년 내 전환을 완료하겠다"고 밝혔다. AI정부 인프라 거버넌스·혁신 TF는 지난해 국정자원 대전센터 화재 이후 이재명 대통령의 지시에 따라 정부 인프라 재설계를 추진해왔다. 대전센터로 중단된 국가 시스템은 완전 복구까지 95일이 걸린 바 있다. 이날 국가AI전략위원회 전체회의는 대한민국 인공지능 행동계획과 AI정부 인프라 거버넌스·혁신 추진 방향을 포함한 5개 안건을 심의·의결하기 위해 마련됐다. 정 리더는 이번 사태를 계기로 드러난 문제를 ▲공공 데이터센터 안전 기준 미흡 ▲재해복구 체계 구축 미비 ▲분산된 거버넌스 구조 등 세 가지로 진단했다. 그는 "서버 배터리 미분리 등 안전 기준이 민간 데이터센터·클라우드 대비 미흡했다"며 "국가 필수 시스템의 액티브-액티브 DR 체계가 제대로 구축되지 않았고 일부 DR도 기관별로 제각각 운영돼 공통 기준이 없었다"고 설명했다. 이어 "예산, 구축·운영, 보안 표준 권한이 분리돼 있어 위기 상황에서 총괄 관리 체계가 부족했다"고 덧붙였다. 이에 TF는 세 가지 축을 중심으로 AI 정부 인프라 혁신안을 마련했다. 우선 정부·공공 데이터센터의 안전 기준을 민간 수준으로 상향하고 화재가 발생한 대전센터는 2030년까지 폐쇄해 단계적으로 새로운 인프라로 이전한다는 계획이다. 아울러 DR 구축 기관에 대해 연 1회 이상 실전 훈련을 의무화해 재난 대응 역량을 제도화할 방침이다. 미래 인프라 설계 원칙으로는 ▲민간 투자 자원 적극 활용 ▲클라우드 기술 도입 ▲지역 분산형 인프라 구축을 제시했다. 이 방안에 맞춰 정부는 1만 5000여 개 국가 시스템을 국가망보안체계(N2SF) 기반 보안 등급(C·S·O)과 가용성 등급(A1~A4)으로 분류해 차등 관리할 계획이다. C(기밀)등급 데이터는 정부가 직접 관리하되, S(민감)·O(공개)등급은 민간 데이터센터와 클라우드를 적극 활용하도록 한다는 목표다. 특히 C등급 핵심 데이터는 대전에 신규 데이터센터 2곳을 구축해 액티브-액티브 체계로 운영하고 광주·대구·대전 등 기존 국정자원의 3축 인프라는 유지한다는 방침이다. 올해는 134개 시스템에 대해 DR 구축을 추진한다. 기획재정부의 '디브레인', 우정사업본부의 우편정보시스템, 행정안전부의 안전지도 시스템 등을 선도 프로젝트로 선정해 표준 모델을 만들 예정이다. 또 50여 개 시스템은 민간 클라우드로 이전해 DR을 강화할 계획이다. 거버넌스 측면에서는 예산·운영·표준 권한을 통합하는 방향의 개편을 추진한다. TF 이후에는 과학기술부총리 산하에 'AI 정부 인프라 거버넌스 혁신 추진단(가칭)'을 구성해 구체적 실행 방안을 마련할 예정이다. 정 리더는 "민간 클라우드와 데이터센터를 적극 활용해 보다 안전하고 유연한 AI 정부 인프라로 재설계하겠다"며 "구체적인 가이드라인 마련과 법·제도 정비도 병행해 실행력을 높이겠다"고 강조했다.

2026.02.25 11:21한정호 기자

국가데이터 민관협의체 출범…AI 시대 국가데이터기본법 논의 시동

국가데이터처가 범국가 데이터 거버넌스 확립과 데이터 활용 확대를 위해 민관협의체와 정책 수립에 나섰다. 국가데이터처는 23일 서울스퀘어에서 국가데이터 민관협의체 출범회의를 개최하고 국내 데이터 전문가들과 국가 데이터 거버넌스 운영 계획과 비전을 공유하는 자리를 마련했다. 국가데이터 민관협의체는 국가 차원의 데이터 거버넌스 구축 및 공공·민간데이터 활용 확대를 위해 공공기관·민간기업·학계·언론 등 다양한 분야 실무 전문가형 위원으로 구성됐다. 데이터 정책의 실효성을 향상한다는 목표다. 협의체 위원에는 ▲데이터 정책을 집행하는 한국데이터산업진흥원, 한국지능정보사회진흥원, 한국과학기술정보연구원, KDI도서관 등 공공기관 ▲이영섭 동국대학교 통계학과 교수, 강형구 한양대학교 파이낸스 경영학과 교수, 주요 언론사 등 데이터 이용자 그룹 ▲네이버, 신한카드, 우리금융지주, 카카오, SKT 등 데이터 관련 민간기업에서 참여해 논의를 진행했다. 이날 회의에선 참여 위원들이 데이터 활용, 관리, 정책 집행 등 현장 경험을 공유하며 실효성 있는 대안 도출을 위한 적극적인 참여 의지를 다짐했다. 첫 번째 안건으로는 민관협의체의 구성 목적과 취지, 운영 계획에 대해 공유하고 협의체에서 논의하게 될 데이터 정책 과제 발굴 및 제도개선 사항 등에 대해 검토했다. 올해는 데이터 정책의 기본 방향을 수립하는 원년으로 삼고 회의를 수시로 개최해 활발한 논의가 이루어질 수 있도록 운영할 방침이다. 두 번째 안건에선 분절된 데이터 정책과 데이터 활용성을 제고하기 위한 데이터 거버넌스 운영 계획을 공유했다. 특히 데이터 혁신을 뒷받침할 법적 근거로서 국가데이터기본법 제정안과 이를 통한 국가데이터 관리 체계의 확립 및 인프라 확대에 관한 사항을 논의했다. 각 안건 발표와 논의 이후에는 참여한 위원들을 중심으로 데이터 활용과 보호의 가치 사이에서 실무적인 데이터 관리·활용 경험과 데이터 정책의 사각지대 등에 대해 토의했다. 국가데이터처는 이러한 논의를 바탕으로 향후 국가데이터 운영 방향을 정립하고 현행 법제도 하에서 데이터 활용 한계 및 개선 사항을 도출해 국가데이터기본법 제정에 반영하고 구체적인 실행 정책들을 마련할 계획이다. 안형준 국가데이터처장은 "데이터 생산·관리·보유·활용 전반에 대한 기준을 마련하는 국가데이터 거버넌스를 구축하고 데이터의 품질, 신뢰성 제고를 통해 인공지능 시대 데이터의 가치와 활용성을 높이는 데 집중하겠다"고 밝혔다.

2026.02.23 16:20한정호 기자

명품 브랜드 SaaS 해킹 사태, 남일 아니다…클라우드 통제권 부각

루이비통·디올·티파니 등 글로벌 명품 브랜드 3곳이 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 고객관리 시스템 운영 과정에서 대규모 개인정보 유출 사고를 겪은 가운데, 기업 클라우드 통제권이 산업 전반의 화두로 떠오르고 있다. 19일 업계에 따르면 이번 사태는 단순한 보안 취약점 문제를 넘어 SaaS 중심 클라우드 구조 속에서 기업 데이터 통제권의 중요성을 드러낸 사례로 평가된다. 개인정보보호위원회(개인정보위)는 지난 11일 전체회의를 열고 개인정보보호법을 위반한 루이비통코리아, 크리스챤디올꾸뛰르코리아, 티파니코리아 등 3개 사업자에 총 360억 3300만원의 과징금과 1080만원의 과태료를 부과했다. 이들 기업은 SaaS 기반 고객관리 서비스를 운영하는 과정에서 개인정보 유출 사고가 발생했다. 루이비통은 직원 기기 악성코드 감염으로 SaaS 계정 정보가 탈취되며 약 360만 명의 개인정보가 세 차례에 걸쳐 유출됐다. 디올과 티파니 역시 SaaS 접근 권한 관리 과정에서 허점이 드러나 각각 195만 명, 4600여 명의 정보가 외부로 빠져나갔다. 표면상으론 해킹이나 피싱, 내부 관리 부실이 주요 문제로 지적되지만 업계에서는 이를 SaaS 기반 클라우드 운영 구조의 한계를 보여준 사례로 보고 있다. 고객 데이터는 기업 소유이나 실제 시스템 운영과 접근 권한 설정은 외부 SaaS 플랫폼 구조에 의존하는 만큼 통제 경계가 복잡해졌다는 분석이다. SaaS는 자체 서버에 소프트웨어(SW)를 설치하는 대신 인터넷을 통해 클라우드 형태로 제공받는 방식이다. 초기 구축 비용을 줄이고 유지관리 효율성을 높일 수 있어 많은 기업이 글로벌 SaaS를 도입하고 있지만, 데이터·계정·접근 권한 관리 역시 서비스 구조에 종속되는 특징을 갖는다. 특히 SaaS 환경에서는 '책임 공유 모델'의 경계가 모호해질 수 있다는 지적이 나온다. 인프라형 클라우드(IaaS)는 인프라를 제공하는 클라우드 서비스 기업(CSP)과 고객의 책임 구분이 비교적 명확하다. 반면 SaaS는 애플리케이션 보안 설정, 접근 통제, 로그 관리 등이 계약 조건과 사업자 정책에 따라 달라진다. 결과적으로 기업은 데이터를 보유하면서도 세부 운영 통제 범위는 제한될 수 있다는 의미다. 이 같은 문제는 SaaS 확산 흐름과도 맞닿아 있다. 시장조사업체 아스튜트 애널리티카에 따르면 기업들은 평균 110개 이상의 SaaS 애플리케이션을 사용하는 것으로 나타났다. SaaS가 늘어날수록 비용 중복, 가시성 부족, 거버넌스 리스크 역시 확대되는 구조다. 여러 SaaS에 데이터가 분산되면 기업 내부에서 전체 데이터 흐름과 접근 권한을 통합적으로 파악하기도 쉽지 않다. 국내 기업들도 고객관계관리(CRM)·협업툴·HR·마케팅 자동화 등 핵심 업무를 글로벌 SaaS에 의존하는 비중이 빠르게 확대되고 있다. 특히 멀티 SaaS 환경이 일반화되면서 기업 내부에서 데이터 흐름과 접근 권한을 통합적으로 관리하기 더 어려워지고 있다는 지적이 나온다. 해외 업계에서도 SaaS 확산에 따른 관리 난이도가 주요 과제로 지목된다. SaaS는 도입은 쉽지만 관리가 어렵고 누가 어떤 애플리케이션에 접근하고 있는지 지속적으로 관리하는 것은 쉽지 않다는 분석이다. 가시성이 확보되지 않으면 비용 통제뿐 아니라 데이터 거버넌스 측면에서도 공백이 생길 수 있다는 우려가 제기된다. 이번 제재 과정에서 개인정보위는 SaaS를 도입하더라도 개인정보 보호 책임이 면제되거나 전가되지 않는다고 강조했다. 규제 관점에서 결과 책임은 기업에 있다는 점을 재확인했다. 다만 업계에서는 실제 운영 통제 범위와 법적 책임 범위 사이의 괴리를 줄이기 위한 계약·관리 체계 보완이 필요하다는 의견도 나온다. ▲접근 로그의 실시간 확보 및 보존 범위 ▲데이터 저장 리전과 이전 가능성 ▲재위탁 사업자 운영 구조 ▲대량 다운로드 제한 정책 ▲사고 발생 시 통지 의무와 범위 등을 계약 단계에서 명확히 규정해 구체적인 통제 환경을 갖춰야 한다는 설명이다. 공공·금융 등의 시장에서도 인공지능(AI)과 클라우드 기반 서비스가 빠르게 확산되는 상황에서 SaaS 의존도는 더욱 높아질 전망이다. 마케팅, 고객관리, 협업, 인사관리 등 핵심 업무가 클라우드 플랫폼 위에서 구동되면서 기업은 점점 더 클라우드 구조 안에서 사업을 운영하게 된다. 이 과정에서 보안 강화 못지않게 데이터 접근 구조, 로그 확보 권한, 벤더 관리 체계 등 통제 가능한 거버넌스 설계가 중요해질 것으로 보인다. 업계 관계자는 "단순히 클라우드 서비스를 쓰는 것이 능사가 아니라 얼마나 통제 가능한 구조를 설계했느냐가 관건"이라며 "AI와 SaaS가 확산되는 상황에서 보안 솔루션을 덧붙이는 방식에 앞서 기업 스스로 데이터 흐름과 책임 구조를 처음부터 설계하는 접근이 필요하다"고 말했다.

2026.02.19 15:06한정호 기자

"설계 업무에 집중"...다쏘시스템, 에노비아 AI로 규제 대응 자동화

[휴스턴(미국)=김미정 기자] "인공지능(AI) 시대 설계 거버넌스도 달라져야 합니다. 기업은 규제 준수를 사후 점검이 아닌 설계 단계 기본 조건으로 생각해야 합니다. 우리는 엔지니어가 거버넌스를 신경 쓰지 않아도 첫 작업 단계부터 규제를 자연스럽게 지킬 수 있도록 AI 기술로 지원할 것입니다." 야닉 오두아르 다쏘시스템 에노비아 연구개발(R&D) 부사장은 4일(현지시간)까지 미국 텍사스주 휴스턴에서 열린 '3D익스피리언스 월드 2026' 기자 간담회에서 '에노비아' 를 통한 거버넌스 자동화 중요성을 이같이 강조했다. 에노비아는 제품 수명주기 관리(PLM) 솔루션이다. 제품을 기획·설계·검증·변경·출시하는 전 과정을 통합 관리한다. 설계 도면뿐 아니라 변경 이력, 승인 절차, 협업 기록까지 함께 묶어 제품이 어떤 과정을 거쳐 만들어졌는지 추적할 수 있게 돕는다. 다쏘시스템은 최근 생성형 AI을 에노비아에 결합했다. 이를 통해 프로젝트 상태 업데이트나 변경 관리, 규제 대응 등 관리 업무를 자동화하는 기능을 강화하고 있다. 엔지니어는 행정·보고 작업에서 벗어나 설계와 개발에 집중할 수 있는 환경을 구축할 수 있다. 오두아르 부사장은 현재 엔지니어가 프로젝트 상태 업데이트를 비롯한 회의 기록, 변경 이력 관리, 규제 문서 대응 등 설계 외 업무에 과도한 시간을 쓰고 있다고 지적했다. 해당 작업은 필수적이지만 업무 가치 창출과 거리가 멀다는 판단에서다. 그는 "이같은 거버넌스는 AI를 통한 자동화가 가장 효율적"이라며 "에노비아에 AI 기술을 적용한 결정적 이유"리고 설명했다. 오두아르 부사장은 거버넌스 자동화 핵심은 '아우라(AURA)'라고 밝혔다. 아우라는 지난해 공개된 AI 버추얼 컴패니언이다. 에노비아에서 설계 변경과 작업 진행 상황을 실시간 감지할 수 있다. 사용자는 별도 입력 없이 프로젝트 상태를 자동 갱신할 수 있다. 엔지니어가 다음 작업을 선택하면 관련 데이터와 맥락 분석이 이뤄지며, 작업이 끝나면 제품 검증·출시 절차까지 자동 처리할 수 있다. 기록과 보고를 위해 별도 거버넌스 절차를 밟을 필요가 없는 셈이다. 오두아르 부사장은 사내 회의도 거버넌스 자동화 대상으로 짚었다. 아우라는 협업 설계 리뷰 과정에서 주요 결정사항을 인식해 회의록을 생성할 수 있다. 도출된 액션 아이템을 담당자와 우선순위, 일정 기준으로 구조화한다. 그는 "이는 단순한 음성·텍스트 변환이 아니다"며 "AI가 논의된 제품과 설계를 인식해 플랫폼 상 실제 객체와 연결해 주는 것"이라고 설명했다. 에노비아는 AI를 통해 설계 환경 거버넌스도 고도화할 수 있다. 오두아르 부사장은 "우리는 솔리드웍스 내 몰입형 경험을 통해 설계자를 거버넌스 중심으로 끌어올렸다"고 강조했다. 여기서 핵심 역할은 AI 버추얼 컴패니언 '레오(Leo)'가 맡는다. 레오는 설계 승인과 제품 출시 과정에서 필요한 기준과 절차를 자동으로 알려준다. 그는 "설계자는 복잡한 승인 단계를 단순화할 수 있다"며 "의사결정을 주체적으로 할 수 있다"고 말했다. 오두아르 부사장은 설계 변경 관리 영역에서도 거버넌스 자동화를 필수로 둬야 한다고 말했다. 실제 에노비아는 '아우라 체인지 매니저'를 통해 설계 변경이 미치는 영향을 즉시 파악할 수 있게 돕는다. AI는 변경 이력을 자동 기록하고 추적성을 유지할 수 있다. 그는 "이는 기업 차원 거버넌스 요건을 별도 관리 부담 없이 충족시킬 수 있다"며 "엔지니어링 변경 관리가 자연스러운 업무 흐름에 녹아드는 구조"라고 강조했다. 그는 설계 규제 준수 영역에도 거버넌스 자동화가 필요하다고 주장했다. 에노비아는 생성형 AI를 활용해 규제 문서를 버추얼 트윈 형태 요구사항 모델로 변환한다. 이를 설계 단계와 자동 연결해 대응하는 식이다 그는 "PDF로 제공되던 규제는 구조화된 온톨로지로 재구성된다"며 "AI는 어떤 설계 요소를 조정해야 규제를 충족하는지까지 제안할 수 있다"고 설명했다. 이어 "우리는 규제 준수를 사후 점검이 아닌 설계 단계 기본 조건으로 만드는 것이 목표"라고 강조했다.

2026.02.05 14:44김미정 기자

기업, AI 평가 기준 바꿔…"연구·개념보다 현업 성과 먼저"

올해 기업이 인공지능(AI) 성능 평가 기준을 연구·개념에서 현업 생산성과 운영 성과로 바꿀 것이라는 분석 결과가 나왔다. 26일 팀뷰어가 공개한 보고서에 따르면, 올해 기업은 AI 가치를 기술 진보가 아닌 업무 현장에서 체감되는 생산성 향상, 품질 개선, 결과물 변화로 판단할 것이란 전망이 나왔다. AI 투자 방향도 실험 단계를 넘어 일상 업무에 직접 연결되는 방향으로 재편될 것으로 나타났다. 팀뷰어는 이런 변화 핵심으로 에이전틱 AI를 제시했다. 범용 AI 모델이 아닌 기업 고유 데이터로 훈련된 전문 AI 에이전트가 고부가가치 업무를 수행하는 구조가 확산할 것이란 설명이다. 에이전틱 AI는 기존 사후 대응형 시스템을 넘어 예측과 자율 중심 운영을 지원한다. 시스템이 축적된 패턴을 학습해 이상 징후를 조기에 감지하고, 실시간 해결 방안을 제시하는 식이다. 팀뷰어는 자율형 AI 에이전트 확산 관문으로 데이터 거버넌스를 지목했다. 기술은 이미 준비됐지만, 업무 프로세스 재설계와 변화 관리 없이는 전사적 자율 에이전트 도입이 어렵다는 판단이다. 사이버 회복탄력성도 올해 핵심 경쟁력으로 제시됐다. AI와 클라우드 확산으로 위협 속도가 빨라지면서, 보안은 IT 기능을 넘어 핵심 비즈니스 역량으로 재정의되고 있다. 보안 전략 중심도 예방에서 가시성과 대응 속도로 이동하고 있다. 모든 침해를 차단하는 것보다 이상 징후를 얼마나 빠르게 인지하고 대응하는지가 기업 경쟁력을 좌우할 것이란 분석이다. 올리버 스테일 팀뷰어 최고경영자(CEO)는 "올해는 AI 투자 수익률이 이론이 아닌 실제 업무 현장에서 가시적으로 입증되는 해가 될 것"이라고 밝혔다. 얀 비 팀뷰어 최고정보보호책임자(CISO)는 "올해 사이버 보안은 IT 영역을 넘어 핵심 비즈니스 분야로 진화할 것"이라며 "경영진은 기술적 위협을 재무·운영적 영향으로 해석해야 한다"고 강조했다.

2026.01.26 16:00김미정 기자

정부 AI 예산 키웠지만…클라우드 로드맵은 아직 불투명

내년도 정부 예산이 확정되면서 행정안전부·과학기술정보통신부·국가데이터처 등 주요 부처의 인공지능(AI) 관련 투자가 윤곽을 드러냈다. 범정부 행정 AI 전환(AX)과 데이터 거버넌스 고도화에 예산이 집중된 가운데, AI 구현 기반이 되는 공공 클라우드 전환 로드맵은 불투명해 업계의 우려가 나온다. 7일 업계에 따르면 정부는 내년도 국가 AI 행정 전환을 핵심 국정과제로 설정하고 부처별 예산을 대폭 확대했다. 행안부는 'AI 민주정부' 구현을 목표로 AI 부문에만 1조2천661억원을 배정했으며 공공부문 AI 서비스 지원, 범정부 AI 공통기반 구축, 지방행정 공통시스템 개편, 공공데이터 가공·개방 확대 등 행정 전 분야에서의 AI 적용을 전제로 한 투자가 핵심을 이뤘다. 특히 지난 9월 국가정보자원관리원(국정자원) 화재 이후 디지털 인프라 복구와 재해복구 체계(DR) 고도화 예산을 대폭 늘렸다. 긴급 복구 전산장비 구축 및 민간 클라우드 전환에 490억원을 편성했고 노후화된 대전센터의 단계적 이전을 위해 3천434억원을 반영하는 등 안정적 행정 인프라 마련에 속도를 내고 있다. 과기정통부 역시 내년 AX 추진에 총 5조1천억원을 투입한다. 이는 전년 대비 약 30% 증가한 수치로, AI 고속도로(컴퓨팅 인프라), 차세대 AI 기술, AI 인재 양성, AI 확산 정책 등이 포함됐다. 다만 세부 내역을 보면 그래픽처리장치(GPU) 확보 등 인프라 중심 투자 비중이 크고 클라우드 전환·운영 관련 방안은 구체화되지 않았다. AI 시대를 맞아 격상된 국가데이터처는 데이터 행정 혁신 분야에 4천567억원을 편성했다. 이는 올해 대비 감소한 규모지만 통계 자동분류 시스템 확대, 생성형 AI 기반 통계 생산, AI 기반 통계데이터센터 기능 확장, 재현데이터 자동 생성 등 범정부 데이터 거버넌스 고도화가 핵심 투자 방향으로 제시됐다. 또 데이터 연계·분석·반출 전 과정을 통합 지원하는 AI 기반 데이터 환경 조성과 메타데이터 체계 고도화가 추진되면서 공공·민간 간 데이터 활용의 일관성 있는 기준 마련이 본격화될 전망이다. 국가데이터처는 범정부 데이터 관리체계 로드맵과 중장기 계획도 함께 수립해 데이터 표준·법제 개선으로 이어지는 통합 거버넌스 구축을 목표로 하고 있다. 각 부처의 AI 예산 기조는 명확하다. 공공·행정 분야에서 AI 서비스를 확산시키는 한편, 이를 위해 AI가 학습할 수 있는 데이터 환경을 정비하고 행정 절차를 대화형으로 바꿔 사용자 접근성을 높이는 방향이다. 정부가 제시한 AI 민주정부, AI 대전환 구상이 예산을 통해 구체화된 셈이다. 다만 AI 서비스 도입의 기반이 되는 클라우드 산업에 대한 정부 로드맵 부재는 해소되지 않았다는 평가가 나온다. 2025년 행정·공공기관 클라우드 컴퓨팅 수요예보 결과에 따르면 공공부문의 클라우드 도입률은 45%에 그치고, 기관의 38.3%가 클라우드 도입을 하지 않는 이유로 '예산 미확보'를 꼽은 바 있다. 그럼에도 정부의 클라우드 전환 정책은 AI 투자 흐름만큼 명확하게 제시되지 않았다는 지적이 잇따른다. 실제 행안부의 내년 클라우드 네이티브 전환 예산도 전년 대비 10% 줄어든 652억원에 그친 것으로 알려졌다. 행안부 측은 일부 AI 행정 예산에 클라우드 이용료가 포함돼 있다는 설명이지만, 공공 AI 전환의 핵심 인프라인 클라우드 환경 전체를 어떻게 고도화할지에 대한 청사진은 부족하다는 게 업계 평가다. 이같은 상황에서 대통령 직속 국가AI전략위원회가 준비 중인 'AI 액션플랜' 세부안에 대한 관심은 더욱 커지고 있다. 위원회는 당초 연내 공개를 목표로 했으나 부처 간 조율 지연 등으로 발표가 미뤄졌고 이르면 이달 둘째 주, 늦어도 셋째 주 공개가 예상된다. 해당 액션플랜에는 AI 인프라 거버넌스, 공공 AX 확대, AI 데이터센터 전력 특례, 민관 클라우드 인프라 협력, AI 안전성·규제 프레임워크 등이 포함될 것으로 전망된다. 특히 엔비디아·오픈AI·블랙록 등과 잇따라 체결된 정부 차원 협력이 어떻게 구체화될지, 그리고 지난 국정자원 화재 이후 촉발된 정부 디지털 인프라 개편 방향이 어떤 형태로 드러날지가 핵심 관심사다. AI 예산이 전 부처에서 가장 확실한 증가세를 보이는 반면, AI가 실제 작동할 기술 기반인 클라우드 전략이 뒤따르지 않는 상황은 공공 AI 전환의 속도와 효율성에 직접적인 영향을 줄 수 있다는 우려도 나온다. 업계는 AI와 클라우드가 분리된 정책이 아니라 통합적 구조 아래 동시에 추진돼야 한다는 입장이다. 업계 관계자는 "AI는 클라우드 없이는 구현될 수 없는 구조임에도 클라우드 로드맵이 아직 불명확하다"며 "국가AI전략위원회가 곧 발표할 AI 액션플랜에서 인프라·데이터·보안·표준을 아우르는 종합적 청사진이 제시되고 공공 AX가 현실화되길 기대한다"고 말했다.

2025.12.07 09:20한정호 기자

국가데이터처 내년 예산 4천500억원 확정…AI 기반 통계·데이터 거버넌스 '강화'

정부가 내년 데이터 기반 행정 고도화에 속도를 낸다. 특히 인공지능(AI)을 활용한 통계 생산 혁신과 범정부 데이터 거버넌스 강화에 예산이 집중되면서 공공 데이터를 보다 효율적이고 안전하게 활용하기 위한 기반이 강화될 전망이다. 국가데이터처는 지난 2일 국회 본회의를 통해 2026년도 예산이 올해 예산 5천628억원 대비 18.9% 감소한 4천567억원으로 확정했다고 4일 밝혔다. 국가데이터처는 데이터 행정 혁신의 핵심으로 AI 기술을 전면에 내세웠다. 우선 통계자료 자동 분류 시스템을 기존 5종에서 15종으로 확대하고 통계 분야 특화 생성형 AI 모델 개발을 추진해 생산 방식의 혁신을 꾀한다. 특히 통계 데이터센터에 AI 기반 기능을 적용해 데이터 연계·분석·반출 과정을 통합 지원하고 개인정보 노출 위험을 최소화하기 위한 재현자료 자동 생성 프로그램 구축에도 투자한다. 이를 통해 공공 데이터 활용성과 접근성을 높이고 안전성을 강화하겠다는 구상이다. AI 기반 데이터 환경 조성을 뒷받침하기 위해 메타데이터 구축도 확대한다. 통계데이터의 구조화·표준화를 통해 AI가 데이터를 정확히 해석할 수 있는 기반을 마련하고 기관 간 데이터 연계와 재활용 가능성을 높이는 것이 목표다. 데이터 거버넌스 강화도 예산의 핵심 축이다. 국가데이터처는 범정부 데이터 관리체계 설계를 위한 미래전략 로드맵과 중장기 계획을 수립하고 법·제도 개선 연구용역을 추진해 공공·민간·통계 데이터를 아우르는 통합 관리 기반을 구축한다. 이는 데이터 생산부터 품질 점검, 활용에 이르는 전 과정을 일관되게 관리하는 체계를 마련해 국민이 보다 쉽게 데이터를 활용할 수 있는 환경을 제공하겠다는 취지다. '2026년 경제총조사'에도 예산이 반영됐다. AI 활용 여부, 외국인 종사자 수 등 산업 환경 변화를 반영한 신규 조사항목을 포함하고 온라인 조사 방식을 확대해 조사 효율을 높인다. 다만 이번 기조사 예산은 5년 주기 사업의 특수성을 고려한 항목이기에 전체 예산 감소와는 별개로 운영된다. 이와 함께 국가통계 품질 진단을 강화하고 2027년 부산에서 열리는 세계통계대회를 준비하는 등 국제적 데이터 협력 기반도 확충한다. 안형준 국가데이터처장은 "투명하고 효율적인 예산집행을 통해 추진되는 사업들이 국민이 직접 느낄 수 있는 성과로 이어지도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2025.12.04 15:31한정호 기자

S사 인사 데이터 노출 사고로 내다본 'AX'의 딜레마

'HR을 부탁해'는 일과 사람에 대한 고민을 가진 이 시대 직장인 모두를 위한 기획 연재물입니다. 다방면에서 활약 중인 HR 전문가들이 인적자원 관련 최신 트렌드와 인사이트를 전달합니다. 송지현 커뮤니케이션 헤드는 'AI 시대, HR이 새겨야 할 N번째 레슨'이라는 주제로 총 5회에 걸쳐 연재할 예정입니다. 최근 경영진과 HR 담당자의 간담을 서늘하게 만든 사고가 있었다. 국내 굴지의 바이오 기업 S사가 전산 개선 작업을 진행하던 중 내밀한 인사 데이터가 권한 없는 구성원들에게까지 노출된 것이다. 지난 10일 S사는 대표이사 사과문에서 노출된 정보가 고과·승격 등 임직원 비공개 정보와 회사 경영정보 다수라고 밝혔다. 그러나 S그룹 초기업노동조합에 따르면 노출된 정보는 훨씬 더 민감하다. 누구나 예민할 수밖에 없는 주민등록번호·학력 등 임직원의 개인 식별 정보는 물론, 인사 공정성 시비를 낳을 수 있는 파일들까지 포함된 것으로 알려졌다. 유출 경위가 휴먼 에러(Human Error)든 기술적 오류든, 핵심은 '인가' 받지 않은 사람이 조직의 가장 민감한 정보를 열람할 수 있었다는 사실이다. 이제 이 시나리오에 AI를 대입해 보자. 만약 통제되지 않은 기업 내 데이터에 강력한 AI가 접근 권한을 갖는다면 어떻게 될까. 우리는 그런 AI와 함께 조직의 경험·전문성을 자산·역량으로 바꾸어낼 수 있을까. 오히려 언제 터질지 모르는 '데이터 시한폭탄'을 조직에 설치하는 꼴이 되지는 않을까. 공공 AX의 딜레마: 속도와 신뢰 비단 민간 기업만 겪는 문제가 아니다. 이 순간, 공공 부문은 더 큰 딜레마를 직면하고 있다. 최근 구윤철 경제부총리는 기획재정부가 주재한 '공공기관 AI 대전환 워크숍'에서 AI 활용 실적 등을 경영평가에 반영하겠다며 공공기관 AX(AI Transformation, AI 전환)에 강력한 드라이브를 걸었다. 하지만 속도만큼이나 중요한 것이 안전아니겠는가. 배경훈 부총리가 이끄는 과학기술정보통신부는 12일 'AI 기본법 시행령' 제정안을 입법예고하며, AI 산업 발전과 더불어 신뢰 기반 조성을 핵심 아젠다로 법제화했다. 경영평가를 위한 속도전과 AI 기본법이 요구하는 신뢰 확보 사이의 딜레마. 그 와중에 벌어진 S사 사태는 두 가지를 모두 잡아야 하는 조직의 리더를 더욱 혼란스럽게 한다. HR이 이 문제를 해결한다고? 딜레마 해결의 열쇠는 HR에 있다. 조직 내 AI 도입과 HR이 무슨 상관인가 싶겠지만 정말 그렇다. HR 데이터는 그 어떤 영역보다 고도화된 접근 제어, 즉 권한 관리를 요구 받는다. HR 데이터는 조직, 직위, 직급, 직무, 고용 형태 등 복잡한 관계를 기반으로 접근을 실시간 제어해야 하는데, 이를 기술적으로는 '관계 기반 접근 제어(ReBAC, Relationship-Based Access Control)'라 칭한다. HR 데이터를 다루는 플랫폼의 기술력은 ReBAC 기반의 '인가' 설계가 좌우한다 해도 과언이 아니다. 여기서 잠시 ▲인증(Authentication) ▲권한(Permission) ▲인가(Authorization)의 차이를 명확히 짚겠다. 엄연히 다른 개념인데 자주 혼용되기 때문이다. '인증'은 건물 로비에 들어가기 위해 내 신분증(ID)을 보여주는 첫 번째 관문이다. '권한'은 인증된 내가 발급 받은 출입 카드다. 카드로 8층 사무실 출입 등이 가능하다는 내 권한이 정해진다. '인가'는 마지막 단계로, 내게 8층 출입 권한은 있지만 8층에 있는 대표이사의 캐비닛까지 열도록 할 것인지 허가 여부를 판단한다. S사 사고 역시 이 '인가'의 실패다. 휴먼 에러든 기술적 오류든 간에 결과적으론 8층 출입 권한만 있는 직원이 대표이사 캐비닛을 열어본 셈이니 말이다. '묻지마 AI 도입'이 위험한 이유 문제는 AX에 속도를 내는 조직들이 '인가'의 중요성을 간과, 아니 그 개념 조차 알지 못한 채 그저 AI 서비스를 플러그인(Plug-in) 방식으로 도입하려 한다는 점이다. 파편화된 데이터와 정립되지 않은 접근 제어 환경을 방치한 채, 외부 AI 모델을 단순히 연결만 하려는 시도를 뜻한다. 그 AI가 과연 조직의 복잡한 인가 정책을 100% 이해하고 통제할 수 있을까. 이 지점에서 플렉스(flex)의 엔지니어링 리드가 지난 여름 한 기술 컨퍼런스에 내놓았던 예견에 주목해야 한다. 그는 인가를 통제하지 못하는 AI의 위험성을 지적하며 "AI에게 질문했는데 옆자리 동료의 연봉 정보가 참조돼 답변이 나온다면 그 즉시 시스템에 대한 신뢰가 붕괴한다"고 경고한 바 있다. S사 사건을 비롯한 각종 보안 사고가 '데이터 시한폭탄 폭발이 가상 시나리오만은 아님'을 뒷받침한다. HR 기반 AI 플랫폼을 만드는 엔지니어로서 데이터 거버넌스의 중요성을 내다본 선구안이 돋보인다. 조직 AX의 성패, '데이터 금고' 선택에 달렸다 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 황종성 원장은 앞서 언급한 기재부의 '공공기관 AI 대전환 워크숍'에서 "AX는 기술을 쓰는 문제가 아니라 업무와 조직의 사고방식을 통째로 바꾸는 일"이라는 점을 분명히 했다. 한 개인이 AI 어시스턴트와 1:1로 업무 생산성을 높이는 건 '기술을 쓰는' 영역이다. 조직이 공동의 두뇌를 구축하고 AI를 조직과 업무 전반에 내재화하되, 관계 기반 접근 제어(ReBAC)에 따라 정교하게 권한을 통제하는 환경 마련이야 말로 '업무와 조직의 사고방식을 통째로 바꾸는' 영역이다. 이를 실현하기 위해서 조직, 즉 멀티플레이어 환경에서의 AI는 반드시 '단일 진실 공급원(SSoT, Single Source of Truth)'을 전제로 만들어진 플랫폼 위에 도입해야 한다. HR 기반 AI 플랫폼처럼 인가 정책이 시스템의 근간에 이미 녹아있는 구조를 의미한다. 이 구조 위의 AI는 플랫폼의 인가 규칙을 100% 상속받아 HR 데이터를 중심으로 '누가, 어떤 역할을 맡아, 어떤 상황에서' 일하는지 인식하고 행동한다. 물론 조직 발령에 따른 권한 변동도 실시간 반영한다. 따라서 직급의 권한을 넘어선 정보를 열람하거나 동료의 민감 정보를 참조하는 일은 원천적으로 불가능하다. 이런 환경을 전제로 할 때 비로소 조직용 AI는 언제 터질지 모르는 데이터 시한폭탄이 아닌, 조직의 경험과 전문성을 자산과 역량으로 전환하는 기폭제가 될 수 있다. 결국 조직의 AX의 성패는 어떤 AI 모델을 선택하느냐가 아니라, AI가 활약할 데이터 금고의 신뢰성을 식별하는 혜안에 달려 있다. 이것이 AI 시대, HR이 새겨야 할 네 번째 레슨이다.

2025.11.17 09:06송지현 컬럼니스트

스노우플레이크, AI 시대 맞춤 '엔터프라이즈 레이크하우스' 공개

스노우플레이크가 데이터의 통합과 거버넌스를 한층 강화한 새로운 '엔터프라이즈 레이크하우스'를 공개했다. 기업이 인공지능(AI) 시대에 맞춰 데이터를 더욱 쉽게 활용하고 인사이트를 얻을 수 있도록 지원한다는 목표다. 스노우플레이크는 데이터 수집부터 활용까지 라이프사이클 전반에서 데이터를 쉽게 통합·접근하고 거버넌스를 구현하는 AI 시대 특화 엔터프라이즈 레이크하우스를 선보인다고 6일 밝혔다. 이번에 공개된 엔터프라이즈 레이크하우스는 벤더 종속 없이 상호운용형 통합 거버넌스를 제공하는 것이 특징이다. 스노우플레이크는 '호라이즌 카탈로그'의 기능을 강화해 일관된 보안과 거버넌스 환경에서 데이터를 운영할 수 있도록 했다. 또 개방형 표준 기반 데이터 수집·연결을 지원하는 '오픈플로우'를 정식 출시해 AI 에이전트가 데이터 기반으로 가치를 창출할 수 있는 환경을 구축했다. 스노우플레이크의 레이크하우스는 일관된 보안과 거버넌스를 적용할 수 있는 통합 프레임워크를 제공한다. 호라이즌 카탈로그는 '아파치 폴라리스 인큐베이팅'과 '아파치 아이스버그 레스트 카탈로그'의 오픈 API를 통합해 외부 엔진에서도 아파치 아이스버그 테이블 데이터를 안전하게 조회·관리할 수 있도록 지원한다. 또 비즈니스 연속성과 재해 복구(BCDR) 기능을 추가해 핵심 데이터를 보다 안전하게 보호할 수 있게 됐으며 기업은 단일 카탈로그 내에서 데이터를 효율적으로 공유·연결·활성화할 수 있다. 정식 출시된 오픈플로우는 다양한 데이터 소스를 안전하게 통합하고 수집 과정을 자동화할 수 있도록 지원한다. 특히 오라클과의 파트너십을 통해 준실시간 스트리밍 변경 데이터 캡처(CDC) 기능을 제공함으로써 스노우플레이크 플랫폼 내에서 데이터를 손쉽게 업데이트할 수 있다. 스노우플레이크는 빠르고 상호작용적인 데이터 경험을 위해 초 단위 데이터 분석이 가능한 인터랙티브 테이블과 인터랙티브 웨어하우스 기능도 새롭게 선보였다. 이를 통해 기업은 인프라 복잡성 없이 즉각적인 인사이트를 확보하고 실시간 데이터 기반 의사결정을 지원할 수 있다. 아울러 최근 인수한 크런치데이터를 기반으로 완전관리형 데이터베이스 서비스 '스노우플레이크 포스트그레스'도 퍼블릭 프리뷰로 공개했다. 이 서비스를 통해 기업은 트랜잭션과 분석 데이터 간의 경계를 허물고 단일 플랫폼에서 다양한 워크로드를 운영하며 AI 에이전트와 애플리케이션 구축을 가속화할 수 있다. 포스트그레스와 레이크하우스를 통합하는 확장 기능 세트 'pg_lake'도 오픈소스로 제공돼 개발자는 표준 SQL로 아파치 아이스버그 테이블을 직접 관리할 수 있다. 이 외에도 스노우플레이크는 유니스토어 기능을 확장해 트랜잭션과 분석 워크로드를 통합하고 마이크로소프트 애저 환경에서 정식 서비스를 시작했다. 트라이 시크릿 시큐어와 주기적 키 재설정 기능을 더해 보안성과 규제 대응 능력도 강화했다. 스노우플레이크 크리스티안 클레이너만제품 담당 수석부사장은 "엔터프라이즈 레이크하우스는 기업이 데이터를 관리하고 AI 시대에 맞게 인사이트로 바꾸는 새로운 단계"라며 "호라이즌 카탈로그의 기능을 강화해 기업은 일관된 거버넌스에서 모든 데이터를 안전하게 연결하고 활용할 수 있게 됐다"고 강조했다. 이어 "오픈플로우와 스노우플레이크 포스트그레스를 함께 사용하면 고객은 데이터를 더 쉽게 통합하고 필요한 인사이트를 빠르게 얻을 수 있다"고 덧붙였다.

2025.11.06 17:09한정호 기자

[현장] AI 시대, 데이터는 '쉽고 빠르게'…스노우플레이크, 플랫폼 청사진 공개

"인공지능(AI) 시대 데이터 혁신은 쉽고, 연결되고, 신뢰할 수 있어야 합니다." 최기영 스노우플레이크 코리아 지사장은 9일 서울 코엑스에서 열린 '스노우플레이크 월드 투어 서울 2025'에서 이같이 강조했다. 이날 최 지사장은 AI가 불러온 가장 큰 변화로 비정형 데이터 처리 역량이 획기적으로 확장된 점과 코딩 지식이 없어도 누구나 자연어로 데이터를 다룰 수 있게 된 환경을 꼽았다. 이에 대해 최 지사장은 "기업들이 이같은 변화를 제대로 활용하려면 데이터와 AI를 더 쉽게, 연결되게, 그리고 신뢰 가능하게 써야 한다"며 스노우플레이크의 플랫폼 철학을 설명했다. 스노우플레이크는 사용자가 음성으로 질문하고 코드 없는 앱을 만들 수 있는 직관적 인터페이스를 제공한다. 또 3천400개 이상의 데이터셋과 애플리케이션을 보유한 '스노우플레이크 마켓플레이스'를 통해 다양한 산업과 파트너가 참여하는 개방형 생태계를 구축했다. 더불어 내장형 거버넌스와 자동화된 규제 준수 체계를 적용해 기업들이 최고 수준의 보안과 정확성을 유지한 상태에서 데이터를 활용할 수 있도록 지원한다. 최 지사장은 "단순함이 결국 더 큰 비즈니스 임팩트를 만든다"며 "복잡성을 줄이고 신뢰할 수 있는 AI 플랫폼으로 기업들이 혁신을 이어갈 수 있도록 하겠다"고 밝혔다. 다음 연사로 나선 스노우플레이크 크리스티안 클레이너만 제품 담당 수석부사장은 스노우플레이크의 '코텍스 AI' 전략을 소개했다. 코텍스 AI는 데이터 모델·API·도구·거버넌스를 통합해 기업들이 AI를 실제 비즈니스에 적용할 수 있도록 돕는다. 클레이너만 부사장은 "AI 활용의 핵심은 데이터를 어떻게 준비하고 연결하느냐"라며 "코텍스 AI는 정형·비정형 데이터를 아우르는 단일 보안 플랫폼을 제공한다"고 말했다. 코텍스 AI는 ▲문서·비정형 데이터를 빠르게 검색하는 '코텍스 서치' ▲자연어 기반 정형 데이터 분석을 지원하는 '코텍스 애널리스트' ▲계약서·보고서 같은 텍스트를 데이터로 변환하는 '도큐먼트 AI' ▲맞춤형 AI 어시스턴트를 구축할 수 있는 '코텍스 에이전트' 등을 폭넓게 지원한다. 특히 스노우플레이크는 시맨틱 뷰를 통해 데이터의 의미를 비즈니스 맥락에서 이해할 수 있게 함으로써 AI 답변의 정확도를 한층 끌어올렸다. 이와 관련해 스노우플레이크 코리아 이수현 테크 에반젤리스트는 실제 사례를 시연하며 플랫폼의 활용성을 강조했다. 그는 고객센터 통화 기록 같은 비정형 데이터를 AISQL 함수로 자동 요약하는 과정을 보여주며 정형·비정형 데이터를 결합해 자연어로 질의해 즉각적인 인사이트를 도출하는 모습을 선보였다. 또 시맨틱 레이어를 적용하면 '7월 매출 급성장 이유'와 같은 모호한 질문에도 마케팅 캠페인, 계절 요인 등 맥락을 반영해 분석 결과를 내놓을 수 있다고 강조했다. 이어 분석 결과를 이메일이나 협업툴로 자동 공유하는 기능도 시연해 관객들의 시선을 끌었다. 최 지사장은 "오픈플로우와 같은 새로운 데이터 수집 기능과 아파치 아이스버그 지원, 차세대 웨어하우스 등을 통해 기업들이 데이터에서 인사이트까지 더 빠르게 도달하도록 돕겠다"며 데이터 라이프사이클 전반을 지원하는 스노우플레이크의 전략을 재차 강조했다. 이어 "데이터와 AI를 통해 더 큰 가능성을 실현하는 것이 우리의 사명"이라고 덧붙였다.

2025.09.09 14:12한정호 기자

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