기업 데이터, 해외 안 나간다…KT ‘소버린 클라우드’ 2분기 선봬 작성일 03-27 123 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">한국적 인공지능 및 KT 시큐어 퍼블릭 클라우드 기술 사례 소개</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="2DV567f5t4"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="397c6e1bb685dcb6dd0d627e836057f3c7dbe085319974042b00abd649beb8a1" dmcf-pid="Vwf1Pz415f" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="KT Cloud Lead 강성권 상무가 26일 AI Tour in Seoul에서 AX 시대의 데이터 주권 확보를 위한 KT Secure Public Cloud(KT SPC)를 발표하고 있다.ⓒKT" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/27/dailian/20250327120054662lmhb.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="brCROarRGP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/27/dailian/20250327120054662lmhb.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> KT Cloud Lead 강성권 상무가 26일 AI Tour in Seoul에서 AX 시대의 데이터 주권 확보를 위한 KT Secure Public Cloud(KT SPC)를 발표하고 있다.ⓒKT </figcaption> </figure> <p contents-hash="78bdd3925b108fa8131116e4b8addd714a8777b61687b43a6e56d33cfcdb30f8" dmcf-pid="fr4tQq8tYV" dmcf-ptype="general">AX(인공지능 전환) 시대에는 데이터가 유출될 경우, 기업은 물론 국가 경쟁력에도 치명적이다. 따라서 데이터를 어디에, 어떻게 저장하고 처리할 것인지에 대한 '데이터 주권' 해결이 큰 화두로 떠오르고 있다.</p> <p contents-hash="33e7cfbee4bbd89db04ee0ccc4974f0eddb2befa7d8c75b6cead2610df315dc7" dmcf-pid="4cKHfp9HX2" dmcf-ptype="general">주목받는 해법 중 하나로 데이터를 국내에 저장·처리하면서 동시에 자국 규제를 충족하는 '소버린 클라우드'가 있다. KT는 MS(마이크로소프트)와 공동 개발한 소버린 클라우드인 'KT SPC(KT 시큐어 퍼블릭 클라우드)'를 공개했다. 이 서비스는 정부·금융·제조 등 민감 데이터를 다루는 산업에 적합하며 안정성과 확장성을 동시에 확보했다는 평가를 받는다.</p> <p contents-hash="7b29a8745f84ae41b6c27e1a2e1c02e846bc152ae5ecf502c259904a157e23df" dmcf-pid="8k9X4U2XH9" dmcf-ptype="general"><strong>AX 시대, 데이터 주권 확보 위한 'KT SPC'</strong></p> <p contents-hash="4fd5a393db08a7d7d3aee61fbf4ba7689072c993c0b985f779bf7e63e3d0bf80" dmcf-pid="6E2Z8uVZ5K" dmcf-ptype="general">KT는 27일 온라인 브리핑을 열고 '데이터 주권 확보를 위한 KT SPC', 'GPT4o 기반 커스텀(맞춤형) 모델을 활용한 오토노머스 에이전트(Autonomous Agent, 자율 에이전트)'를 설명했다.</p> <p contents-hash="156ab6e85047e1105ce995551a728225bf93724c90ba2d96e8dc738bc45e4e0c" dmcf-pid="PDV567f5Zb" dmcf-ptype="general">이 자리에서 강성권 KT 클라우드 리드(상무)는 '소버린 클라우드'에 대해 소개했다. 소버린 클라우드는 데이터 주권을 지키면서 활용할 수 있는 퍼블릭 클라우드로, 이탈리아, 스위스, 벨기에 등 유럽을 중심으로 확산하고 있다.</p> <p contents-hash="2bf08349fb652dd58c193971989b4554aef4b365b68ac1790ad86d69957b6ce1" dmcf-pid="Qwf1Pz41XB" dmcf-ptype="general">'KT SPC'는 KT가 MS와의 전략적 협력을 통해 공동 출시한 한국적 소버린 클라우드다. 강 상무는 "퍼블릭 클라우드는 공유 자산이어서 운영자가 내 자산을 허가 없이 볼 수 있는 가능성이 있다. 내 자산이 내 관리 안에 통제되려면 소버린 클라우드가 필요하다. KT SPC가 출시된 배경"이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="54a965ae65d653ff2b2d94797ebb721904ae44eb8e4a2404c112b988c3df2b0e" dmcf-pid="xr4tQq8tXq" dmcf-ptype="general">KT SPC는 ▲해당 국가 내 데이터 상주 ▲국내 법/규제 준수 ▲데이터 전생애주기 보호 ▲고객 자원 소유권 강화 등 4가지 특징이 있다.</p> <p contents-hash="bdaa51cee30f57f9a0c4444d4bcb940dffb7f05afb4576ca70e7352ec0d1b6cc" dmcf-pid="ybhoTDloXz" dmcf-ptype="general">먼저 데이터 해외 유출을 방지하기 위해 국내 지역(region)만 사용하도록 강제할 수 있다. 두 번째로 국내 다양한 데이터 보호 규제를 분석해 이를 준수할 수 있도록 ‘랜딩존(Landing Zone)’이라는 클라우드 환경을 구성했다.</p> <p contents-hash="08f49df51c2f81c2fd4d7c0fa99fb66253878e2b8d1048c6a6f03207886ddd15" dmcf-pid="WKlgywSgG7" dmcf-ptype="general">랜딩존에 대해 강 상무는 "기업이 사용하고자 하는 범위 즉, 의료·통신·국가산업 기술보호 영영 등에 따라 관련 법·규제를 추가적으로 식별하고 기술 정책으로 적용한다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="40eeb2bda8bb78c055cbb90dba656183eb10a5f5e329dfba0437f6ba55f14ed1" dmcf-pid="G2vNYmTN5U" dmcf-ptype="general">세 번째 특징은 데이터의 모든 단계에 걸쳐 고객만이 데이터를 통제할 수 있도록 한 점이다. 기존 클라우드는 사용 단계에서는 암호화를 지원하지 못한다. KT SPC는 기밀 컴퓨팅이라는 하드웨어 기반의 메모리 암호화 기술을 활용해서 메모리 덤프(Memory Dump)가 유출되더라도 복호화를 불가능하도록 했다.</p> <p contents-hash="ddabae1d97e1eb4d609cbdcc4b16d92ba3e80eb5646c5b5e1c145870a586d62c" dmcf-pid="HVTjGsyj1p" dmcf-ptype="general">저장, 전송 단계에서도 고객 소유의 키로 데이터를 암호화하고, 고객 소유 키는 고객만이 접근할 수 있는 ‘관리형 HSM(Hardware Security Module, 하드웨어 보안 모듈)’이라는 기술을 활용해 고객 외에는 데이터를 해독할 수 없다. 어떠한 경우에도 항상 고객만이 데이터를 통제할 수 있다.</p> <p contents-hash="1cb11d18cf81df6b21223ee09cae5f5d920a467524199fc85e2230afd2e99e22" dmcf-pid="XfyAHOWAH0" dmcf-ptype="general">강 상무는 "저장, 전송 및 운영 단계에서 암호화가 적용된다. 메모리가 로딩될 때 암호화 과정을 거치므로 약간의 성능 손실은 발생할 수 있다"고 말했다.</p> <p contents-hash="2eecd574411d71d7f90cb6c0ea65633e895389e8a435d805a53c3047313a41da" dmcf-pid="Z4WcXIYc13" dmcf-ptype="general">네 번째로 고객 자원과 클라우드 운영 환경과는 상호 격리된 구조로 운영하고 있어 클라우드 운영자가 고객 자원에 직접 접근 하는 것을 차단한다.</p> <p contents-hash="1dd5dd189caa7066142fd45b54414d22d19a0dd70cf03d592c44f5848ee72073" dmcf-pid="16GE5hHEtt" dmcf-ptype="general">KT는 MS와의 협력을 통해 클라우드 전환 컨설팅에서 설계 및 구축, 운영까지 풀 서비스를 갖췄다. 이를 통해 고객의 KT SPC 전환 여정 전체를 성공적으로 지원한다는 방침이다.</p> <p contents-hash="fc6ad161f6aacc5724446288bcf925f371e18a35f63c8f3979dfcd6f9dfd0a95" dmcf-pid="tumdCjsdH1" dmcf-ptype="general">KT SPC를 통해 KT는 ▲디지털 자원 국내 상주로 주권 강화 ▲국내 규제 및 내부 컴플라이언스 충족 ▲강력한 데이터 보안 및 통제권 제공 ▲대규모 인프라 및 서비스 제공 퍼블릭 클라우드 효과를 기대하고 있다. KT SPC 서비스는 올해 2분기 말 국내 시장에 선보일 예정이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="447ed440801369706dc300ac68ef5b7a5901e050562d54102833a5a7b7002cad" dmcf-pid="F7sJhAOJY5" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI Lead 김훈동 상무가 AI Tour in Seoul에서 GPT-4o 기반 커스텀 모델을 활용한 Autonomous Agent의 산업계 적용 사례를 발표하고 있다.ⓒKT" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/27/dailian/20250327120055969tpgx.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="9YlgywSgG8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/27/dailian/20250327120055969tpgx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI Lead 김훈동 상무가 AI Tour in Seoul에서 GPT-4o 기반 커스텀 모델을 활용한 Autonomous Agent의 산업계 적용 사례를 발표하고 있다.ⓒKT </figcaption> </figure> <p contents-hash="2144c8de08b75dc4ce8a7bec3023339674fd70782d6b31923794bc78522de312" dmcf-pid="3zOilcIiYZ" dmcf-ptype="general"><strong>GPT-4o 기반 커스텀 모델 활용한 자율 에이전트</strong></p> <p contents-hash="3d0bdd46ef02dde4d53174f5be68a8006e79384ac50377b1c45448c5ab1805d3" dmcf-pid="0qInSkCn1X" dmcf-ptype="general">김훈동 KT AI리드(상무)는 KT와 MS가 공동 개발한 GPT4o 기반 커스텀 모델을 소개했다. KT는 MS와 '한국적 AI' 개념을 담은 GPT4o 기반 커스텀 모델을 올 상반기 상용화를 목표로 개발 중이다.</p> <p contents-hash="5eb031b84611996c45bee8a99bc1d56284385ed059bae58ac530fb08c62e083f" dmcf-pid="pBCLvEhL5H" dmcf-ptype="general">‘한국적 AI’는 단순히 잘 한국어를 처리하는 언어 모델을 넘어 한국인의 사고 방식과 정서에 대한 이해를 바탕으로 한국인의 일상과 비즈니스 환경에서 유용하고 안전하게 활용할 수 있는 AI를 의미한다.</p> <p contents-hash="a78363e7a45b9e3641f185657c802ecad87465bed974043696aa7b51ce2e50ee" dmcf-pid="uKlgywSgHY" dmcf-ptype="general">산업계를 위한 AI 에이전트는 용도에 기반해 크게 내부(B2E)와 외부(B2C)로 구분할 수 있다.</p> <p contents-hash="025df7b26ac37015cbec306a71dace0014f8196bb060a31008043d4b0367eb6a" dmcf-pid="7umdCjsd1W" dmcf-ptype="general">여기서 AI 에이전트는 단순 Q&A를 소화하는 일반 AI 챗봇과 달리 목표를 달성하기 위해 세상을 관찰하고 주어진 도구를 활용해 해동하는 자율적인 AI 시스템을 말한다. 도서관에서 책의 위치만 안내하는 것이 아니라 전체 도서 서비스 과정을 이해하고 관리하는 역할이다.</p> <p contents-hash="61dc377d003105c723a8a6a117b3d2b42fdeaa4562ee46cc14a7a5a272dce310" dmcf-pid="z7sJhAOJty" dmcf-ptype="general">KT는 다수의 AI 에이전트를 도입해 임직원의 일하는 방식을 혁신하고 있고, 산업계 각 업종을 위해서도 다양한 AI 에이전트를 준비하고 있다. 김 상무는 한국적 AI가 적용된 AI 에이전트가 금융권 대출 심사 업무에 사용되는 사례를 선보였다.</p> <p contents-hash="868d54084db20032e96d963ca18127e951cd2d95fc2814f708095c6e290f8d66" dmcf-pid="qzOilcIiGT" dmcf-ptype="general">금융권 대출 심사 업무에는 AI 에이전트가 복합적으로 사용된다. 대출 심사 단계에 따라서 각 AI 에이전트의 역할을 다음과 같이 구분할 수 있다. 먼저 대출 신청 접수 역할을 하는 에이전트다. 고객의 대출 신청을 받고 신용 평가 정보를 수집하며 개인의 상황을 반영해 대출 조건을 검토한다.</p> <p contents-hash="d35bea27c42aceeecc3eabc3c769a22a47b1addc2e7efa7b5ac036113c793be4" dmcf-pid="bwf1Pz41XS" dmcf-ptype="general">두 번째는 신용 평가 및 심사 에이전트다. 고객의 신용 점수를 평가하고 금융권 프로세스에 맞춰 심층 평가를 하는 역할을 한다. 여기서 대출이 가능한 특정 기준을 충족하면 세 번째 심층 리포트 작성 에이전트로 넘어간다.</p> <p contents-hash="8a6be176e4dc9acae2ca7c5053b17dea4cb1182cf485a61fbee9477f2e92352d" dmcf-pid="Kr4tQq8t5l" dmcf-ptype="general">이는 최종 승인 과정에 검토 리포트로 활용되며, 오픈AI의 Deep Research(딥 리서치)와 유사한 기술이 사용된다. 마지막 에이전트에는 AI와 Human 담당자가 신용 평가 결과 리포트를 최종 검토 승인하고 고객에게 결과를 전달하는 단계다.</p> <p contents-hash="9a16cc311b828f3c7c5fe9e90c766ac7766bd61bee69f7bce310c39b8d060a7c" dmcf-pid="9m8FxB6FZh" dmcf-ptype="general">원활한 업무 수행을 위해 복합적인 AI 에이전트를 설계할 때는 기술적인 방법론을 다양하게 고려해야 한다. 예를 들어 첫 번째 에이전트에서는 ‘Advanced RAG’로 고객이 처한 여러가지 상황이나 정보를 포함해 대출의 약관 등을 종합적으로 살펴볼 수 있게 한다. 이런 고도화된 기능을 가능하게 하는 기술은 마이크로소프트 ‘AI Foundry’ 프레임워크다.</p> <p contents-hash="a7754f24e4a58246e505fe3a6730e6b3647dee9176c8c2e04532d24574410449" dmcf-pid="VOP0RKQ0XI" dmcf-ptype="general">실제 산업 현장에서 AI 에이전트를 도입할 때는 무작정 정확도만을 올릴 수는 없다. 성능과 비용의 균형을 맞춰야 하기 때문이다. 모델 최적화 과정에서 튜닝이 고도화될수록 정확도는 높아지지만 비용 역시 높아진다.</p> <p contents-hash="b55b1b5a468afc3471d44ba84fd73bda6fa4fb9d4951a104cc8e5594e31f29fc" dmcf-pid="fIQpe9xpGO" dmcf-ptype="general">아무리 정확하더라도 비용이 너무 많이 드는 AI 에이전트는 업무에 적용할 수 없다. 복수 에이전트를 준비하고, 그 복수 에이전트의 코디네이션을 위한 별도 슈퍼 에이전트도 만들어야 하는 이유다.</p> <p contents-hash="9300c7b35a84d9fe32d55db7956a205df69464bbd2a8337a889f128ea76c03f3" dmcf-pid="4CxUd2MUGs" dmcf-ptype="general">효율적으로 AI 에이전트를 도입하기 위해서는 깨끗하고 양질의 데이터를 확보한 모델을 사용하는 것 또한 중요하다. 튜닝 과정에서 오픈 소스 모델은 어느 순간 갑자기 성능이 떨어질 수 있는데, 이는 모델이 오픈 모델일 뿐 학습에 사용된 데이터는 공개하지 않기 때문이다.</p> <p contents-hash="7ddaf87691f5a0c33bdd9ec5949d324e7979edeef3c986de1ee65bd9985ef740" dmcf-pid="8hMuJVRu5m" dmcf-ptype="general">KT는 자체 AI 모델인 ‘믿음’에 투자해 특정 산업에 특화된 양질의 데이터를 전체 확보하고 있다는 점을 강점으로 내세우고 있다.</p> <p contents-hash="37e5f04181e3828948f09f6f57b9658ad89ad2ea8cb95c756a88578aa85fa524" dmcf-pid="6lR7ife7tr" dmcf-ptype="general">KT는 "향후 금융권뿐만 아니라 전체 산업계에서 AI 에이전트 활용이 확대되는 것은 필연적인 흐름"이라며 "이에 대비하기 위해 기업들은 다양한 파트너와 협력하며 각자 산업에 필요한 AI 모델을 효율적, 합리적으로 최적화해 나가야 한다"고 강조했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 데일리안. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 스마트폰에 빠진 청소년들 늘었다…OTT·유튜브 몰입 03-27 다음 로봇 무선중천기 인증 기준, 50W→1kW 이하 제품까지 확대 03-27 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
