AI 기본법 개념​

• 인공지능 기술의 발전과 신뢰성 확보를 목표로, AI 관련 법적·제도적 기반을 마련하는 법률

AI 기본법 목적​

• AI 기술의 윤리적·사회적 문제 해결
• 고영향 AI와 생성형 AI의 안전성·투명성 확보
• 산업 발전과 규제 간 균형 유지

AI 기본법 제정 필요성​

• 기술 발전 가속화: AI 기술이 급격히 발전하면서 사회적 위험(편향성, 개인정보 침해 등) 증가
• 글로벌 규제 동향: EU AI Act, 미국 행정명령 등 해외 주요국의 AI 법제화에 따른 국내 대응 필요
• 산업 경쟁력 강화: AI 산업 육성을 위한 법적·제도적 지원 체계 마련

AI 기본법 구성도, 핵심요소, 활성화방안​

AI 기본법 구성도​

AI 기본법 핵심요소​

구분	내용	비고
용어 정의	고영향 AI, 생성형 AI, 인공지능사업자 등 법적 정의	의료, 금융, 교통 등 적용
정부 지원	국가인공지능위원회 설치, AI 기본계획 수립	3년마다 계획 수립
기술 의무	투명성·안정성 확보, 영향 평가, 위험 관리 체계 구축	고영향 AI 중심
대리인 제도	해외 기업의 국내 대리인 지정 의무	미지정 시 과태료 부과
조사 권한	공무원의 자료 제출 요구, 조사 및 처분 권한	불이행 시 과태료 부과

AI 기본법, EU AI Act 비교​

구분	AI 기본법	EU AI Act
법률 목적	AI 기술 발전 및 신뢰성 확보	AI 위험 관리 및 책임 강화
규제 대상	국내 기업 및 기관	EU 내 모든 AI 시스템
규제 방식	고영향 AI, 생성형 AI 중심	4단계 위험 기반 규제 적용
고위험 AI 관리	국방,의료,금융 등 일부 규제	고위험 AI 사전 승인 필수
생성형 AI 규제	AI 생성물 표시 의무	저작권 보호, 데이터 출처 공개
산업 육성	R&D 지원, 스타트업 육성	규제 중심, 기업 책임 강화
국제 협력	EU, 미국과의 정합성 확보	글로벌 표준 제시

AI 기본법 기대효과​

구분	내용	비고
산업 육성	AI 연구개발(R&D) 지원, 데이터·컴퓨팅 인프라 확충	글로벌 경쟁력 강화
신뢰성 확보	투명성·안정성 확보, 고영향 AI 및 생성형 AI 오남용 방지	국민 신뢰성 향상
국제 정합성	EU, 미국 등 주요국과의 AI 규제 프레임워크 정합성 확보	글로벌 표준 준수
향후 과제	유연한 가이드라인 마련, 산업 성장과 규제 균형 유지	국제 협력 강화 필요
미래 전망	AI 기술 발전 속도에 맞춘 법적 대응, 글로벌 AI 산업 주도	한국의 선도적 역할 기대

인공지능 모델 최적화 개념​

• AI 모델의 성능, 효율성, 확장성을 극대화하기 위한 다양한 방법론
• DeepSeek 등 최신 LLM의 등장으로, 대규모 언어 모델의 학습 비용과 리소스 사용량 문제를 해결하기 위한 최적화 기법이 활성화
• 핵심 목표
  • 성능 개선: 복잡한 문제 해결을 위해 모델의 학습 능력과 추론 능력을 강화.
  • 효율성 향상: 대규모 모델의 리소스 사용량을 줄이고 운영 비용 절감.
  • 확장성 보장: 다양한 환경(클라우드, 엣지, 온디바이스)에서 유연하게 적용 가능한 모델 설계
• 필요성
  • LLM의 한계: 대규모 모델은 높은 정확도를 제공하지만, 학습/추론 비용이 매우 높음
  • 최적화 필요성: 실시간 처리가 필요한 모바일, IoT, 엣지 디바이스 등에서도 고품질 AI 서비스 제공을 위해 경량화된 모델 설계가 필수적

GRPO, Group Relative Policy Optimization​

구분	내용
개념	여러 정책 그룹을 생성하고, 각 그룹의 상대적인 성능을 비교하여 최적의 정책을 도출하는 PPO의 변형 기법
특징	그룹 기반 학습: 데이터를 서브 그룹으로 분할하여 독립적 학습 후 통합
	상대적 평가: 각 그룹의 성능을 비교하여 최적 정책 선택
	Critic 모델 없이 그룹 점수 사용: 메모리 효율성 향상
예시	DeepSeek 수학적 추론 성능 향상, 게임 AI, 로봇 제어

MoE, 전문가 기반 혼합​

Mixture of Experts

구분	내용
개념	하나의 모델이 아닌, 여러 전문가 모델을 혼합하여 특정 작업에 적합한 전문가를 선택하는 기법
특징	확장성: 새로운 전문가 모델 추가로 시스템 확장 용이
	비용 효율성: 전체 모델보다 적은 리소스로 특정 작업 처리 가능
	분산 처리: 각 전문가 모델이 독립적으로 학습 및 실행
	동적 라우팅: 입력 데이터에 따라 적합한 전문가 선택으로 추론 속도 향상
예시	LLM에서 의학/법률 특화 전문가 모델 사용, 이미지 분류시 카테고리 별 전문가 모델

Distillation, 지식 증류​

구분	내용
개념	성능이 우수한 대형 모델(Teacher)에서 학습한 지식을 소형 모델(Student)로 전이하여 성능 저하 없이 경량화된 모델을 만드는 기법
특징	모델 경량화: 대형 모델의 크기를 줄여 리소스 사용량 감소
	실시간 추론 지원: 엣지 디바이스에서도 빠른 응답 시간 제공
	성능 유지: 소형 모델에서도 높은 정확도 유지
	학습/운영 효율성: 학습 시간 단축 및 운영 비용 절감
예시	엣지컴퓨팅, 온디바이스AI, sLLM

CoT, Chain of Thought​

구분	내용
개념	복잡한 문제를 논리적 단계로 분해하여 중간 결과를 생성하고, 이를 통해 최종 답변을 도출하는 기법
특징	해석 가능성: 단계별 사고로 문제 해결 과정을 명확화
	단계적 접근: 문제를 작은 단계로 나누어 해결
	복잡한 문제 해결: 다단계 문제 해결 능력 향상
예시	수학, 논리 문제, 질의 응답 시스템

인공지능 모델 최적화 기법 비교, 사례​

인공지능 모델 최적화 기법 비교​

구분	GRPO	MoE	지식 증류	CoT
목적	정책 최적화	전문가 혼합	모델 압축	논리적 추론
적용 영역	강화학습	대규모 데이터 처리	리소스 제약 환경	복잡 문제 해결
특징	그룹별 상대적 평가	전문가 모델 혼합	대형 → 소형 모델 전환	단계적 추론
예시	다중 작업, 게임 AI, 로봇 제어	전문영역 언어모델, 이미지 처리	모바일 AI, 엣지 컴퓨팅	수학 문제, 질의응답 시스템
장점	정책 다양성 확보	작업별 전문성 발휘	경량화 및 효율성	명확한 추론 과정 제공
한계	계산 비용 증가 가능성	모델 관리 복잡성 증가	성능 저하 가능성	단순 문제에서는 비효율적

인공지능 모델 최적화 기법 사례​

구분	내용	비고
국내	네이버 클로바: 지식 증류 기법으로 경량화된 AI 모델 개발	모바일 서비스 적용
	삼성전자: CoT 기반 다단계 추론 모델 개발	스마트 가전 제품 적용
국외	Google: MoE 기반 대형 언어 모델(PaLM)	전문가 혼합 기술 활용
	OpenAI: 지식 증류 기법으로 GPT 모델 경량화	모바일 및 웹 서비스 적용
	DeepMind: GRPO 기반 강화학습 모델	게임 AI 및 로봇 제어
	Meta: CoT 기반 다단계 추론 모델(LLaMA)	논리적 사고 강화
	DeepSeek: GRPO, MoE, 지식 증류, CoT 통합 활용	최신 AI 최적화 기법 적용

가트너 2025​

가트너 2025 구성도​

가트너 2025 구성요소​

• AI 필수요소와 리스크
  • 에이전틱 AI
  • AI 거버넌스 플랫폼
  • 허위정보 보안
• 컴퓨팅의 새 지평
  • 양자내성암호
  • 앰비언트 인비저블 인텔리전스
  • 에너지 효율적 컴퓨팅
  • 하이브리드 컴퓨팅
• 인간-기계 시너지
  • 공간 컴퓨팅
  • 다기능 로봇
  • 신경학적 향상

Grover 알고리즘 개념​

• 양자 중첩과 확률 진폭 증폭을 활용하여 비구조적 데이터베이스에서 특정 항목을 검색하는 데 사용되는 검색 알고리즘
• $O(\sqrt{N})$ 로 검색속도 향상 / 암호화된 키 공간 효율적 탐색 / 양자 병렬성 활용 고전 검색 알고리즘 한계 극복

Grover 알고리즘 동작 매커니즘, 동작 원리​

Grover 알고리즘 동작 매커니즘​

Grover 알고리즘 동작 원리​

단계	설명	예시
양자 상태 중첩	모든 가능한 상태를 동시에 표현	N개의 데이터 → $2^n$개의 상태
양자 오라클	목표 데이터를 식별하는 함수	특정 항목에 해당하는 상태 마킹
진폭 증폭	목표 상태의 확률 진폭을 강화	검색 성공 확률 증가

Grover 알고리즘 효율성 비교, 적용 사례​

Grover 알고리즘 효율성 비교​

특징	고전적 검색 알고리즘	Grover 알고리즘
시간 복잡도	$O(N)$	$O(\sqrt{N})$
병렬 처리	불가능	가능
대규모 데이터 처리	비효율적	효율적
암호학적 응용	느림	빠름 (예: AES 키 공간 검색)

Grover 알고리즘 적용 사례​

적용 분야	활용 사례	기대 효과
대규모 데이터 검색	비정형 데이터베이스에서 특정 값 검색	검색 속도 획기적 향상
암호 해독	AES 및 대칭키 암호에서 키 검색 속도 단축	기존 보안 체계의 취약점 발생 가능
최적화 문제 해결	금융, 물류, 헬스케어 등에서 최적 경로 탐색	계산 속도 향상 및 비용 절감

Grover 알고리즘 고려사항​

한계점	설명	해결 방안
실제 하드웨어 제약	현재 양자컴퓨터의 에러율과 결어긋남 문제	양자 오류 정정 기술 발전 필요
데이터 구조 고려 부족	구조화된 데이터 검색에는 비효율적	특정 문제에 맞는 최적화 필요
양자컴퓨터의 상용화 지연	실용화된 양자 하드웨어가 부족	클라우드 기반 양자컴퓨팅 서비스 활용

NewSQL 개념​

• 전통적인 RDBMS의 ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 특성을 유지하면서, NoSQL의 확장성을 결합한 차세대 데이터베이스 시스템
• 고성능 트랜잭션 처리(RDBMS 확장제한, NoSQL 일관성 보장어려움) / 수평적 확장 지원 / 실시간 데이터 분석 요구 증가

NewSQL 동작 매커니즘, 동작 원리, 기존 DB 비교​

NewSQL 동작 매커니즘​

NewSQL 동작 원리​

설계 원리	설명	예시
분산 아키텍처	데이터를 여러 노드에 분산 저장하여 수평적 확장성 제공	CockroachDB의 자동 샤딩
ACID 준수	트랜잭션의 원자성, 일관성, 격리성, 지속성을 보장	Google Spanner의 글로벌 트랜잭션
병렬 처리	다중 쿼리를 병렬로 처리하여 성능 극대화	MemSQL의 실시간 분석 쿼리
인메모리 기술	데이터를 메모리에서 처리하여 접근 속도 향상	VoltDB의 초당 수백만 건 처리

NewSQL과 RDBMS 비교​

구분	기존 RDBMS 한계	NewSQL 개선점
분산 트랜잭션	단일 서버 기반으로 물리적 한계 존재	Paxos/Raft 알고리즘 활용, TrueTime API 적용
인메모리 처리	디스크 I/O 병목 발생	핫 데이터를 메모리에서 처리, I/O 병목 제거
자동 샤딩	수직적 확장으로 확장성 제한	자동 샤딩으로 데이터 균등 분배, 다운타임 최소화
하이브리드 저장소	모든 데이터 동일 계층 저장	핫/콜드 데이터 분리로 비용 효율성 강화
병렬 처리	단일 노드에서 병렬성 제한	다중 노드에서 분석 쿼리 병렬 처리

NewSQL 도입 효과​

산업	적용 방법	효과
금융 서비스	글로벌 트랜잭션 시스템 구축	HSBC의 성능 및 신뢰성 강화
전자상거래	실시간 주문 및 재고 관리	Shopify의 CockroachDB 글로벌 주문 처리 최적화
IoT 플랫폼	센서 데이터 실시간 분석	VoltDB의 초당 수백만 건 이벤트 처리

VSM 개념​

• IT 서비스가 고객에게 가치를 전달하는 과정에서 발생하는 모든 활동을 매핑하여 시각적으로 표현하고 최적화하는 기법
• ITIL 서비스 가치 체인(Service Value Chain) 내에서 프로세스 개선과 낭비 제거를 위해 활용 / Lean 원칙 기반 / IT 서비스의 품질과 속도를 지속적 향상

VSM 개념도, 구성요소, 활용방안​

VSM 구성요소​

구성 요소	설명	예시
현재 상태	현재 프로세스를 매핑하여 병목 구간 및 비효율성 식별	인시던트 관리 프로세스 분석
미래 상태	최적화된 프로세스를 설계하여 이상적인 가치 흐름 구성	자동화된 소프트웨어 배포 파이프라인
갭 분석	현재 상태와 미래 상태 간 차이를 분석하여 구체적인 개선 과제 도출	처리 시간 단축 목표 설정

VSM 활용방안​

방안	설명	비고
병목현상 제거	반복적인 승인 단계나 대기 시간 제거	불필요한 승인절차 단축
낭비 최소화	비부가가치 활동 제거	불필요한 데이터 이동 자동화
자동화 도입	DevOps와 연계하여 수작업 프로세스 자동화	CI/CD 배포시간 단축
실시간 모니터링	KPI 설정 및 성과 측정	KPI, RTO, RPO

VSM 도입 효과​

산업	적용 방법	효과
금융	대출 신청 프로세스 최적화	처리 시간 40% 단축, 고객 만족도 상승
IT 서비스 제공	인시던트 해결 프로세스 개선	평균 처리 시간 30% 감소
헬스케어	환자 데이터 관리 및 진단 절차 간소화	데이터 처리 효율성 향상

• AI 기반 실시간 데이터 분석과 결합하여 IT 서비스 프로세스 효율성과 품질을 동시 향상

서비스메쉬 개념​

• 마이크로서비스 환경에서 서비스 간의 통신을 최적화하고 관리하는 구조로, 트래픽 제어, 보안 강화, 모니터링 기능을 제공
• 서비스 간 통신 복잡성 증가 / 보안 요구사항 강화 / 대규모 분산 환경 운영 단순화, 실시간 모니터링

서비스메쉬 개념도, 역할, 도입 장점​

서비스메쉬 개념도​

• 서비스메쉬 도입으로 개발 효율성, 운영 편의성, 보안성 강화

서비스 메쉬 역할​

역할	설명	예시
트래픽 관리	로드 밸런싱, 트래픽 분산, 서비스 디스커버리 지원	카나리 배포로 새 버전 점진적 전환
보안	서비스 간 통신 암호화(TLS), 인증 및 권한 부여	민감 데이터 처리 API의 보안 강화
모니터링	메트릭 수집, 분산 추적, 로깅	Istio 텔레메트리를 통한 성능 시각화

서비스 메쉬 도입 장점​

문제	세부 내용	장점
서비스 간 복잡한 통신	서비스 간 빈번한 통신으로 인한 복잡성 증가	통신 로직을 Service Mesh로 표준화
보안 취약점	네트워크 계층에서의 데이터 유출 위험	TLS 암호화와 Zero Trust 모델 적용
운영 문제	장애 진단 및 성능 최적화 어려움	실시간 모니터링과 분산 추적 활용
유연한 배포	트래픽 제어 및 롤백 어려움	카나리 배포, 블루-그린 배포 지원

서비스 메쉬 주요 도구​

도구	특징	활용 사례
Istio	로드 밸런싱, 암호화, 인증 기능 제공	금융 서비스의 민감 데이터 보안 강화
Linkerd	경량화된 트래픽 관리	전자상거래 플랫폼의 성능 지표 모니터링
Consul	서비스 디스커버리 및 네트워크 보안	분산 환경에서의 암호화 통신 관리

샤딩 개념​

• 대규모 데이터베이스를 여러 서버에 분산 저장하여 처리 성능을 향상시키는 기법
• 데이터 접근 패턴에 따른 적절한 샤딩 전략 선택 필요

Hash-based 샤딩, Range-based 샤딩 비교, 활용 사례​

Hash-based 샤딩, Range-based 샤딩 개념 비교​

Hash-based 샤딩, Range-based 샤딩 상세 비교​

항목	Hash-based Sharding	Range-based Sharding
분배 방식	해시 함수 기반	범위 기반
데이터 분포	균등 분배	불균형 가능
범위 쿼리 처리	비효율적	효율적
샤드 추가/제거 영향	전체 데이터 재배치 필요	일부 데이터 이동

샤딩 활용 사례​

전략	적용 사례	효과
Hash-based Sharding	소셜 미디어 플랫폼	사용자 ID를 해싱하여 부하 균형 유지
Hash-based Sharding	온라인 게임	게임 상태 데이터 분산 저장
Range-based Sharding	전자상거래	날짜별 주문 데이터 저장 및 쿼리 최적화
Range-based Sharding	금융 서비스	계좌 번호 또는 지역 기반 데이터 관리

샤딩 설계시 고려사항​

고려사항	세부 내용	해결 방안
데이터 접근 패턴	랜덤 액세스 vs 범위 쿼리	랜덤 액세스 → Hash-based
		범위 쿼리 → Range-based
부하 분산	데이터 불균형 발생 가능성	Hash-based로 균형 유지
샤드 추가/제거 영향	데이터 재배치 비용	샤드 크기 확장을 고려한 설계

ITIL​

• IT 서비스 관리(ITSM)를 위한 글로벌 표준 프레임워크로, IT 서비스의 품질과 비즈니스 목표 정렬을 최적화하는 역할
• IT 서비스의 효율성 및 품질 개선 / BITA / DevOps, Agile 통합 지원

ITIL 구성도, 핵심요소​

ITIL 구성도​

ITIL 핵심요소​

구성 요소	설명	예시
서비스 가치 시스템	IT 서비스가 조직의 가치를 창출하는 데 필요한 요소와 활동의 프레임워크	거버넌스, 지속적 개선 포함
서비스 가치 체인	IT 서비스 제공 프로세스를 6가지 활동으로 분류	Plan, Improve, Engage 등
ITIL 4 실무	ITIL 3의 프로세스를 발전시켜 34개 실무 영역으로 확장	인시던트 관리, 문제 관리, 변경 관리 등

ITIL을 활용한 서비스 관리 방안, 적용 사례​

ITIL 기반 IT서비스 관리 방안​

방안	설명	예시
DevOps와 Agile 통합	CI/CD와 결합하여 변경 관리 자동화 및 배포 속도 향상	AWS 클라우드에서의 자동화된 배포
서비스 가치 체인 활용	고객 요구에 따라 특정 활동 선택적 적용	Engage, Improve 단계 반복 실행
고객 중심 접근	AI 챗봇을 활용한 신속한 고객 응대 및 피드백 반영	서비스 데스크에서 AI 기반 고객 지원
지속적 개선	데이터 기반 실시간 의사결정 및 비즈니스 목표 정렬	IT 운영 데이터 분석으로 장애 원인 식별
ITIL 실무 통합	변경 관리와 문제 관리 통합으로 비즈니스 연속성 유지	병원 IT 인프라에서의 장애 방지

ITIL 적용 사례​

산업	적용 방법	효과
클라우드 서비스	AWS에서 변경 관리와 지속적 개선 도입	클라우드 서비스 품질 향상
금융 서비스	DevOps와 ITIL 4 통합으로 빠른 서비스 제공	보안 유지 및 배포 속도 증가
헬스케어	인시던트 관리와 문제 관리 자동화	의료 데이터 보호 및 응답 시간 단축

• AI, AIOps 기반의 자동화 기술과 통합하여 IT 서비스의 실시간 분석 및 관리 효율성 향상 가능

데이터 주권 개념​

• 특정 국가 내에서 데이터가 저장, 처리, 관리되어야 한다는 규제를 준수하는 것
• CCPA(미국), GDPR(유럽), 데이터 보안법(중국) 등 데이터 저장/처리 위치 제한 조건을 만족하기 위해 멀티클라우드 환경 사용

데이터 주권 개념도, 주요 도전 과제​

데이터 주권 개념도​

• 멀티 클라우드를 사용하면서 데이터 이동 및 복제 관리 복잡성 증가

데이터 주권 관련 주요 도전 과제​

도전 과제	설명	예시
국가별 데이터 규제	각국의 데이터 보호 법률 준수 필요	EU GDPR, 중국 데이터 보안법
데이터 위치 관리	데이터가 저장/처리되는 위치 파악 어려움	다국적 기업의 데이터 이동 관리
복잡성 증가	멀티 클라우드 환경에서 데이터 관리 복잡성	데이터 이동 및 복제로 인한 위험

데이터 주권 확립 방안, 확립 사례​

데이터 주권 확립 방안​

접근 방안	설명	예시
데이터 지역화	특정 국가 내 데이터 저장 및 처리 전용 인프라 구축	Microsoft Azure 지역 데이터센터
데이터 암호화	데이터 암호화 적용 및 고객이 직접 키를 관리하는 방식(CMK) 활용	AWS KMS, Azure Key Vault
정책 기반 제어	데이터 저장 및 이동을 정책 기반으로 자동 제어	Terraform, Kubernetes
TEE 활용	데이터가 처리 중에도 암호화 상태를 유지하는 환경 제공	Intel SGX, AMD SEV
모니터링 솔루션	데이터 위치 및 이동 실시간 추적	AWS Macie, Google Cloud DLP

데이터 주권 확립 사례​

산업	적용 방법	효과
금융	지역별 데이터 분리 저장	HSBC의 Azure 및 AWS 병행 활용
헬스케어	GDPR 준수 데이터 처리	유럽 내 환자 데이터 처리
공공기관	대구 클라우드데이터센터 활용	민감한 데이터 보호 및 규제 준수