RIG 개념​

• LLM이 답변을 생성하는 과정에서 실시간으로 외부 데이터베이스에서 검색하여 답변하는 기술
• 환각현상 완화, 실시간 정보 활용, 복잡한 응답 처리

RIG 구성도, 작동방식, 적용방안​

RIG 구성도​

RIG 작동방식​

RIG 적용방안​

RIG와 RAG 비교​

RIG 적용시 주요 고려사항​

• 외부 데이터베이스 품질 관리: 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 확보하고 정기적으로 갱신
• 보안 및 프라이버시: 민감한 정보가 외부로 노출되지 않도록 암호화 및 접근 제어 시스템 적용
• 처리 속도 최적화: 실시간 검색 과정에서 발생할 수 있는 지연 문제를 해결하기 위한 최적화, 캐싱

AI PRM 개념​

• AI 모델/시스템을 개발/제공할 때 프라이버시 리스크를 체계적으로 관리하기 위한 정부 차원의 모델
• 대규모 데이터 처리와 개인 정보 사용으로 인한 프라이버시 리스크, 적법한 데이터 활용, 권리 침해 방지, 투명성/안전성 확보

AI PRM 리스크 관리절차, 유형, 경감방안​

AI PRM 리스크 관리절차​

• AI 유형/용례 파악: AI 모델/시스템의 목적, 데이터 맥락 파악
• 리스크 식별: AI 모델/시스템의 유형/용례에 따라 발생 리스크 식별
• 리스크 측정: 발생확률, 중대성, 수용가능성, 우선순위 파악
• 리스크 경감 방안 검토/도입: 관리적/기술적 방안 검토 및 실행

AI PRM 리스크 유형​

AI PRM 리스크 경감방안​

AI PRM 추가적인 고려사항​

• PbD를 적용하여 AI의 설계 단계부터 프라이버시와 보안 고려
• GDPR, CCPA 등 개인정보 보호 규정을 철저히 준수

참조​

• 개인정보보호위원회: AI 프라이버시 리스크 관리 모델

N²SF 개념​

• 국가 보안체계를 망분리 하지 않아도 보안성을 확보하는 것을 목표로 국가 및 공공기관의 정보보안 강화를 위해 도입된 신규 보안 프레임워크
• 기존 망분리 정책의 클라우드, AI 등 신기술과 원격 근무 환경에서의 비효율, 제약 해결, 보안정책 패러다임 전환 / 신기술 융합 강화, 스마트 업무환경 조성 / 공공데이터 활용을 통한 디지털 경제 창출

N²SF 개념도, 정책 유형, 적용 절차​

N²SF 개념도​

N²SF 정책 유형​

N²SF 적용 절차​

N²SF와 CSAP 비교​

N²SF 주요 고려사항​

• 업무 중요도에 따른 C/S/O 등급 분류
• 제로트러스트 도입 시간 및 비용 고려

제로트러스트 성숙도 모델 개념​

• 네트워크 경계 보안에서 벗어나 기업의 보안 체계 성숙도를 평가하고 도입 과정을 체계화하기 위한 모델
• 기존 1.0 모델의 보안 요구사항 구체성 부족, 세부 기능과 단계별 가이드 부재, 클라우드 및 분산네트워크 환경 적용방안 제한적

제로트러스트 성숙도 모델 개념도, 세부 내용, 도입절차​

제로트러스트 성숙도 모델 개념도​

제로트러스트 성숙도 모델 세부내용​

제로트러스트 성숙도 모델 도입절차​

• 식별자/신원, 기기/엔드포인트, 네트워크, 시스템, 애플리케이션, 데이터, 가시성/분석, 자동화/통합 관점의 체크리스트를 관리하여 기업의 철통인증지침 도입, 운영 계획 수립

제로트러스트 성숙도 달성을 위한 고려사항​

• 최적화 수준은 단기적으로 달성할 수 있지 않으므로 조직의 현재 성숙도 수준에 맞춘 점진적 도입 필요
• 지속적인 위협 평가와 시스템 성능 개선 방안 수립 필요

사전적정성 검토제 개요​

• AI 등 신 서비스, 기술을 기획, 개발하는 과정에서 기존의 선례만으로는 명확한 개인정보 보호법 준수방안을 찾기 어려운 경우, 개인정보위와 협력하여 당해 개인정보 처리환경에 적합한 법 적용방안을 마련하는 제도
• 운용의 투명성 제고, 법 위반의 사후시정 불이익 예방, 정보주체의 개인정보 자기결정권 보장

사전적정성 검토 처리절차, 의결 사례, 활성화 방안​

사전적정성 검토 처리절차​

• 접수일로부터 60일 이내 신청인과 협의하여 법령 등 적용방안 검토 결과 작성

사전적정성 검토 의결 사례​

사전적정성 검토 활성화 방안​

참조​

• 국가법령정보센터: 개인정보보호위원회 사전적정성 검토제 운영규정

신경학적 향상 개념​

• 인간의 뇌 활동을 읽고 해석하며, 선택적으로 뇌에 데이터를 쓰는 기술을 활용하여 인간의 인지 능력을 향상시키는 과정
• 인지 능력 강화, 학습 및 작업 효율, 의료 혁신(시력, 청력), 차세대 마케팅

신경학적 향상 개념도, 핵심요소, 활용방안​

신경학적 향상 개념도​

• 외부/비침습 (센싱, 단방향->양방향통신) -> 침습 (양방향통신) -> 최소 침습(교체가능, 업그레이드가능, 비파괴성)

신경학적 향상 핵심요소​

신경학적 향상 활용방안​

신경학적 향상 고려사항​

다기능 로봇 개념​

• 단일 기능 로봇과 달리 다양한 환경에서 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 가지고, 인간의 지시나 예시를 따라 여러 작업을 수행할 수 있는 로봇
• 효율성 증대, 노동력 부족 대응, 유연성, 비용 절감, 협업 강화

다기능 로봇 개념도, 핵심요소, 활용방안​

다기능 로봇 개념도​

다기능 로봇 핵심요소​

다기능 로봇 활용방안​

다기능 로봇 활용시 고려사항​

하이브리드 컴퓨팅 개념​

• 고전적 컴퓨팅(CPU, GPU)과 차세대 기술(양자, 광자, 뉴로모픽)을 통합하여 오케스트레이션 하고 복잡한 문제를 해결하는 컴퓨팅 패러다임
• 데이터 증가와 복잡한 분석 요구, 단일 기술로는 해결할 수 없는 문제로 다중 컴퓨팅 환경의 조화 필요

하이브리드 컴퓨팅 아키텍처, 핵심요소, 활용방안​

하이브리드 컴퓨팅 아키텍처​

하이브리드 컴퓨팅 핵심요소​

하이브리드 컴퓨팅 활용방안​

하이브리드 컴퓨팅 도입시 고려사항​

• 통합 아키텍처를 설계하여 하이브리드 시스템 간 상호 운용성 향상 필요
• ATAM, CBAM 통해 조직 내 적합한 기술 융합 필요

에너지 효율적 컴퓨팅 개념​

• 컴퓨터, 데이터 센터 및 기타 디지털 시스템을 설계하고 운영하는 데 있어 에너지 소비와 탄소 발자국을 최소화하는 컴퓨팅 패러다임
• AI, 시뮬레이션, 최적화 등 고에너지 소모 기술의 증가로 환경적 부담 가중, RE100 달성, 에너지 하베스팅 기술 발전

에너지 효율적 컴퓨팅 개념도, 핵심요소, 활용방안​

에너지 효율적 컴퓨팅 개념도​

에너지 효율적 컴퓨팅 핵심요소​

에너지 효율적 컴퓨팅 활용방안​

에너지 효율적 컴퓨팅 고려사항​

• 신경형 및 광 컴퓨팅 기술의 실효성을 지속적으로 평가 및 시험 운영

앰비언트 인비저블 인텔리전스​

• 소형의 스마트 태그와 센서를 활용하여 다양한 물체와 환경의 위치 및 상태를 추적하는 기술로, 수집된 데이터는 클라우드로 전송되어 분석 및 의사결정에 활용
• 공급망 효율화, 냉장 상품 품질 유지, 의료 데이터 관리 등 다양한 분야에서 효율성과 비용 절감 / 장기적으로 초저가 전자 제품과 통합 게이트웨이를 통해 더욱 광범위한 환경에 적용

앰비언트 인비저블 인텔리전스 개념도, 핵심요소, 활용방안​

앰비언트 인비저블 인텔리전스 개념도​

앰비언트 인비저블 인텔리전스 핵심요소​

앰비언트 인비저블 인텔리전스 활용방안​

앰비언트 인비저블 인텔리전스 도입을 위한 고려사항​