“AI만으로는 한계”…지티원, 전문 분석엔진 결합한 ‘애플리케이션 거버넌스’ 제시

지티원은 17일 서울 강남구 도심공항터미널 소노펠리체 컨벤션에서 '2026 지티원 고객의 날 기술 세미나'를 개최하고, AI 활용이 확대된 애플리케이션 개발·운영 환경에서 필요한 관리 방향을 설명했다. 지티원은 행사에서 해당 내용을 발표했다.

같은 행사에서 백운기 지티원 전무는 'AI와 애플리케이션 거버넌스 전략'을 주제로 발표를 진행했다. 백운기 지티원 전무는 생성형 AI·AI 에이전트 활용 애플리케이션 개발·운영 환경에 필요한 새로운 거버넌스 전략을 소개했다.

발표의 핵심은 복잡한 엔터프라이즈 애플리케이션 환경의 안정적 관리를 위한 방안을 제시한 데 있다. 또한 AI와 전문 분석 도구 결합형 '애플리케이션 거버넌스'가 필요하다는 의견도 제시됐다.

백 전무는 AI 활용 확대에 따라 애플리케이션 개발 생산성이 향상된다는 견해를 밝혔다. 다만 소스코드 품질 관리 과제가 발생하고, 보안 관리 과제가 발생하며, 변경관리 과제가 발생하고, 개발·운영 환경 통제 과제가 발생한다고 지적했다.

백 전무는 AI를 개발 전반에 적용해도 기존 전문 분석 도구의 전면 대체는 어렵다고 봤다. 소규모·독립적 코드 영역에서는 높은 생산성 향상을 기대할 수 있지만, 코드베이스가 확대될수록 분석 결과 일관성 저하 가능성이 증대하고, 시스템 간 연관관계 복잡성이 증대할수록 분석 결과 일관성 저하 가능성이 증대한다고 봤다. 또 코드베이스 확대 및 시스템 간 연관관계 복잡성 증대 시 환각 문제 확대 가능성과 토큰 비용 문제 확대 가능성도 있다고 설명했다.

백 전무는 코딩 자동화의 효과는 분명하며, 그 효과가 소규모 독립 영역에 집중된다고 밝혔다. 이에 따라 전문적인 분석 엔진과 거대언어모델(LLM)을 결합한 하이브리드 모델로 가는 것이 현재 더 적합한 방향이라는 발언 요지를 전했다.

백 전무는 AI를 개발 현장의 개별 작업에만 적용하는 데 그치지 않고, 형상관리와 변경관리, 애플리케이션 유지보수, 데브옵스 환경을 아우르는 관리 체계와 연결하는 방향을 제시했다. 그는 AI의 적용 범위를 확대하되 개별 개발 업무에 한정하지 않는다는 점을 밝혔다.

지티원은 이런 방향을 애플리케이션 변경관리 솔루션인 '체인지플로우(ChangeFlow)'로 구현하고 있다고 설명했다. 체인지플로우(ChangeFlow)는 형상·변경관리를 기반으로 하며, AI 연계 기능을 갖췄다.

체인지플로우(ChangeFlow)는 SR(Service Request) 자동 생성과 테스트 케이스 자동 생성, 데브옵스 환경 연결을 지원한다. 백 전무는 이를 통해 현업의 SR 작성 어려움을 완화할 수 있고, AI 연계 SR 자동 생성으로 품질을 균일화할 수 있다고 밝혔다. 또 이를 바탕으로 테스트 케이스 설명과 예상 결괏값을 자동 생성할 수 있으며, 생산성 향상도 가능하다고 말했다.

지티원은 이와 함께 변경 영향 분석 솔루션 '체인지마이너(ChangeMiner)', 소스코드 품질 분석 솔루션 '코드프리즘(CodePrism)', 보안 취약점 분석 솔루션 '시큐리티프리즘(SecurityPrism)'도 제공하고 있다.

체인지마이너는 프로그램-데이터베이스 연관관계와 변경 영향 데이터를 분석 대상으로 삼는다. AI는 체인지마이너의 분석 결과를 활용해 영향을 받는 프로그램을 식별하고, 영향을 받는 테이블을 식별하며, 영향을 받는 컬럼을 식별한다.

코드프리즘과 시큐리티프리즘은 전문 정적 분석 엔진이다. 이들 엔진은 품질 결함 분석과 보안 취약점 분석 기능을 수행하며, AI는 정적 분석 결과를 기반으로 코드 수정을 지원한다.

백 전무는 이 같은 구조가 LLM의 강점과 전문 분석 엔진의 강점을 결합한 하이브리드 형태라고 밝혔다. 이어 개발자가 자연어로 명령하면 소스코드의 결함과 보안 취약점을 분석할 수 있고, AI가 소스코드를 자동 수정할 수 있다고 설명했다.

백 전무는 향후 애플리케이션 거버넌스 관리 범위가 AI 에이전트-레거시 시스템 연결관계까지 확대될 가능성이 있다고 전망했다. 그는 에이전트가 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반으로 서버 API를 호출할 수 있고, 해당 API가 레거시 영역 프로그램 메서드를 경유하는지 여부와 데이터베이스 테이블에 연결되는지 여부를 확인할 수 있다고 설명했다. 이를 통해 AI 에이전트 흐름을 물리적 수준에서 가시화할 수 있다고 덧붙였다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 양승갑 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241736

참고자료

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