엠클라우드브리지, 공공·교육·연구기관용 ‘Ai 365 통합 AI 플랫폼’ 공개

엠클라우드브리지가 13일 공공·교육·연구기관 대상 'Ai 365 통합 AI 플랫폼(Ai 365 Unified AI Platform)'을 공개했다. Ai 365는 사용자·업무시스템·데이터·AI 모델을 통합 연결하는 플랫폼이다.

이 플랫폼은 기관 내부의 보안 요구와 데이터 민감도에 맞춰 AI 처리 방식을 구분하도록 구성됐다. 기관별 보안정책·데이터 중요도·사용자 권한·업무 특성을 기준으로 로컬 AI와 퍼블릭 AI의 처리 경로를 분리 운영하도록 설계됐다.

외부 반출이 제한되는 개인정보·행정정보·연구자료는 기관 내부 로컬 스토리지에 저장된다. 이들 데이터와 관련한 문서 분석·지식검색·검색증강생성(RAG)·AI 추론 업무는 로컬 LLM 환경에서 처리할 수 있다.

외부 AI 활용이 허용되는 업무는 퍼블릭 스토리지와 연계해 처리한다. 이 플랫폼은 오픈AI·클로드 등 퍼블릭 LLM과 연계하며, 보안정책과 데이터 중요도에 따라 로컬 AI와 퍼블릭 AI를 선택적으로 활용하는 것을 목적으로 한다.

데이터 등급에 따라 저장·분석·연계 방식이 달라지며, 민감도가 높을수록 기관 내부와 로컬 모델 중심으로 처리한다. G1 중요·기밀 데이터 처리는 로컬 스토리지·로컬 LLM을 활용해 기관 내부 저장·검색·추론을 수행한다. G2 내부 업무 데이터 처리는 로컬 환경에서 원문을 분석한 뒤 정책 기준에 따라 토큰화·가명처리한 정보만 퍼블릭 LLM과 연계할 수 있다.

공개 가능한 범위가 넓어질수록 퍼블릭 LLM 활용이 가능하다. G3 공개 데이터 처리는 오픈AI·클로드 등 퍼블릭 LLM을 활용하며, G3 활용 업무는 검색·번역·요약·문서 작성·추론이다. 활용 구조는 사용자 권한·업무 목적·기관 정책 기준에 따라 단일 환경에서 로컬 AI·퍼블릭 AI를 선택적으로 사용하는 방식이다.

또 업무의 외부 활용 가능 여부와 보호 수준 요구에 따라 여러 LLM을 병행 운영할 수 있다. 멀티-LLM 운영을 지원하며, 외부 AI 활용이 가능한 업무에는 오픈AI와 클로드를 연계하고 높은 수준의 데이터 보호가 필요한 업무에는 라마(Llama)·큐원(Qwen)·딥시크(DeepSeek) 등 로컬 LLM을 적용할 수 있다.

이 기능은 정책 기반 LLM 라우팅 기능을 제공한다. 공개정보 검색·일반 문서 작성 업무에는 퍼블릭 LLM을 연결하고, 기밀문서·내부 연구자료 활용 업무에는 로컬 LLM을 연결한다. 이를 통해 업무 성격별 처리 환경을 자동으로 구분하는 방식이다.

엠클라우드브리지는 AI 준비도 진단, 업무·데이터 분석, AI 에이전트 개념검증(PoC), 플랫폼 구축, 멀티-LLM 연계, 업무 에이전트 적용, 전문교육까지 지원한다. 구축 전에는 실제 업무·데이터 기반 PoC를 진행하고, PoC 결과를 반영해 기관 환경 적합 AI 플랫폼으로 단계적 확장하는 방식이다.

엠클라우드브리지는 오는 22일 서울 GS타워에서 'Ai 365 Unified AI Platform 세미나'를 개최한다. 이 세미나에서는 데이터·인프라·LLM·AI 에이전트·보안·거버넌스의 단일 플랫폼 통합 방법과 실제 도입 전략을 소개할 예정이다.

이혁재 엠클라우드브리지 대표는 공공·교육·연구 분야의 AI 업무 활용 전제로 데이터 보호 유지와 데이터 주권 유지를 제시했다. 이어 기관마다 데이터와 보안정책이 다르다는 점을 들어 기관별 데이터·보안정책에 따라 로컬 AI와 퍼블릭 AI를 선택 적용할 수 있도록 지원하겠다는 방침을 밝혔다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=408129

참고자료

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