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​

단계	내용	특징
질의 분석	사용자의 입력을 분석하여 필요한 정보를 파악	자연어 처리 기술 활용
실시간 검색	분석된 정보를 바탕으로 외부 데이터베이스에 질의 수행	실시간 데이터 반영
응답 생성	검색된 데이터를 모델의 학습된 지식과 결합하여 최종 응답 생성	검색과 생성을 통합하여 정확도 향상

RIG 적용방안​

구분	적용 사례	효과
의료	최신 의료 연구 및 논문 데이터를 검색해 진단 및 치료법 제공	신뢰할 수 있는 근거 기반 진료
법률	판례나 법률 텍스트를 검색하여 법적 의견 제시	정확한 법적 해석 제공
고객 서비스	제품 매뉴얼, FAQ 데이터베이스를 기반으로 고객 질문에 답변	고객 만족도와 문제 해결 속도 향상
금융 분석	실시간 시장 데이터를 활용한 투자 전략 제안	의사결정 지원 및 위험 관리

RIG와 RAG 비교​

구분	RAG	RIG
개념	외부 데이터를 미리 검색하여 프롬프트에 추가 후 응답 생성	응답 생성 도중 필요한 데이터를 실시간으로 검색하고 통합
작동 방식	검색 → 프롬프트 보강 → 응답 생성	질의 분석 → 실시간 검색 → 응답 생성
장점	대규모 데이터 활용 가능, 사전 준비된 정보로 효율적 처리	최신 데이터 반영, 실시간 정보로 동적이고 정확한 응답 제공
단점	오래된 데이터 사용 가능성, 프롬프트 길이 증가	쿼리 작성 및 추가 학습 필요, 처리 속도 저하 가능
적용 분야	일반 Q&A 시스템, 대규모 문서 기반 분석	실시간 정보가 중요한 대화형 AI, 복잡한 문제 해결

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​

구분	일반 리스크	프라이버시 리스크
기획/개발 단계	저작권, 개인정보, DB권 등 권리침해	적법하지 않은 학습데이터 수집 이용
		AI 학습데이터의 부적절한 보관/관리
서비스 제공 단계	AI 합성콘텐츠 오용, 권치 침해	학습 데이터 암기 및 개인정보 노출
	편향, 차별, 양극화	자동화된 결정으로 인한 정보주체 권리 약화, 민감정보 추론
운영/유지보수 단계	업데이트 및 추가 학습으로 인한 리스크 누적	개인정보 보안 취약점, 데이터 이동 시 불법적 이용

AI PRM 리스크 경감방안​

구분	방안	예시
관리적	AI 시스템 기획 단계에서 개인정보의 목적·범위·처리 기준 명확화	개인정보 처리 방침 공개
	데이터 수집 출처·이력 관리	데이터 수집·이용 기준 수립
	조직 내 프라이버시 리스크 관리 정책·절차 수립	리스크 관리 절차 문서화
	지속적 평가·개선	정기적 내부 감사
기술적	데이터 최소화 및 비식별화 처리	차분 프라이버시
	프라이버시 향상 기술(PET) 적용	가명처리, 익명화
	암기 방지 필터링 기술 적용	Presidio, KoELECTRA 필터링
	생성형 AI의 악의적 콘텐츠 방지	합성미디어 도용 방지 기술
조직적	CPO 역할 강화 및 책임 명확화	CPO 책임 범위 확대
	AI 가치망 내 참여자 간 협력 체계 구축	계약 기반 협력 체계 수립
	외부 피드백 및 리스크 모니터링 시스템 도입	프라이버시 영향 평가 수행

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​

정책 유형	설명	비고
제로트러스트	사용자와 디바이스를 지속적으로 검증하고, 최소 권한 원칙을 기반으로 접근 통제	PDP, PEP, PIP
MLS(Multi-Level Security)	데이터와 시스템의 보안 등급을 정의하고, 다단계 보안 정책을 적용	C/S/O
망분리 완화	망분리 정책을 완화하며 보안 통제를 강화하여 업무 연속성과 보안의 균형 확보	스마트 업무환경

N²SF 적용 절차​

구분	주요 내용	산출물
준비	다중보안체계 적용을 위한 현황 파악 및 분석	업무정보 목록, 정보시스템 목록
C/S/O 등급 분류	업무 중요도 따른 정보시스템 대상 C/S/O 등급 분류	정보시스템 C/S/O 목록
위협식별	정보서비스 구성 환경 모델링 및 모델링 평가	정보서비스 구성요소 평가서, 모델 C/S/O 평가결과
보안대책수립	보안원칙에 따라 보안통제 선정	보안통제 선택 목록, 구현계획
적절성 평가/조정	등급 분류, 보안통제 적절성 평가 및 재조정	보안통제 적절성 평가 결과서

N²SF와 CSAP 비교​

구분	N²SF	CSAP
목표	국가 및 공공기관의 망 보안을 강화하며 데이터 활용성 증대	공공기관 클라우드 서비스의 안전성과 신뢰성 확보
주요 특징	업무 중요도에 따른 등급별 차등 통제 (C/S/O)	클라우드 서비스 유형(IaaS, SaaS 등)에 따른 보안 인증
적용 대상	국가 및 공공기관 전산망	공공기관에서 사용하는 클라우드 서비스
관리 주체	국가정보원	KISA
보안 접근법	위협 식별 및 단계별 보안 대책 수립	사전 인증 후 공공기관에 서비스 제공 가능
유효기간	지속적인 평가와 조정	인증 후 5년 유효

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​

단계	주요 특징	설명
기존 단계	정적, 경계 기반, 수동	경계 기반 보안, 제한된 사고 대응 및 시스템 가시성
초기 단계	일부 프로세스 자동화	속성 기반 모니터링과 프로비저닝 최소 권한 관리 가능
향상 단계	자동화 범위 확장 및 중앙 집중 통합	중앙 집중 정책 관리, 상호작용 기반 정책 적용
최적화 단계	동적 정책 실행 및 완전 자동화	동적 정책 기반 트리거 생성 및 표준화된 정책 준수

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​

구분	사례	비고
공공	거짓 구인광고 신고센터 구축·운영방안	고용노동부 등
	안전띠 착용률 통계산출 시스템 설치·운영 방안
기업	플랫폼 내 구직자의 입사지원 시 제3자 제공동의 생략방안	사람인
	AI 영상인식 CCTV 선별관제 솔루션 설치·운영방안	벡터시스
	동형암호 기반 데이터 통계분석 솔루션 구축방안	뱅크샐러드
	안면결제 서비스 내 안면정보 등록·관리 방안	비바리퍼블리카
	전화 발신패턴을 이용한 보이스피싱 의심번호 예측 및 활용방안	SK텔레콤, 중소기업은행
민간	LLM API를 활용한 대화 데이터 기반 보고서 초안 생성방안	비공개

사전적정성 검토 활성화 방안​

구분	방안	내용
정부	신청 절차 간소화	개인정보보호위원회 신청 절차를 간소화하여 기업 및 민간 참여를 유도
	검토 기간 명확화 및 단축	검토 결과를 원칙적으로 60일 이내에 제공하여 법적 불확실성 해소
	비밀유지 조항 강화	신청인의 자료는 검토 목적 외 사용 금지 및 비밀유지 규정 마련
기업	신기술 대응을 위한 협력 강화	AI 및 신기술 개발 기업과 협력하여 개인정보보호 적용방안 수립
	사전 검토 신청 확대	서비스 초기 단계에서 적극적인 사전 검토를 통해 법적 문제 사전 해결
	개인정보 보호 준수 안전장치 마련	시스템 설계 변경, 안전장치 추가를 통해 법령 준수 방안 보완

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​

구분	핵심요소	설명
소프트웨어	BBMI(Bidirectional Brain-Machine Interfaces)	뇌와 기계 간 양방향 통신으로 데이터 수집 및 처리 가능
	전기 자극 및 데이터 디코딩	전기 신호를 통해 뇌 활동을 해독하고, 데이터를 기반으로 출력 제공
하드웨어	웨어러블	저렴하고 비침습적이며, 대규모 채택 가능성이 높음
	임플란트	침습적이지만 고성능을 제공하며, 더 높은 기능적 잠재력을 보유
응용분야	인지 능력 강화	기억력, 학습력, 문제 해결 능력을 향상시켜 작업 효율성을 높임
	데이터 수집 및 모니터링	사용자의 정신 상태와 감정 데이터를 실시간으로 분석 및 활용

신경학적 향상 활용방안​

분야	사례	기대 효과
의료	신경 질환 예방 및 치료	뇌 활동 분석을 통해 초기 경고 제공 및 환자 치료 효과 증대
교육	맞춤형 학습 자료 제공	학습 데이터를 기반으로 최적화된 교육 경험 제공
산업 안전	작업 환경 모니터링 및 사고 예방	작업자 상태를 실시간으로 모니터링하고, 사고 위험 최소화
마케팅	소비자 행동 예측 및 맞춤형 제안	실시간 데이터를 통해 고객의 욕구를 이해하고 대응
직원 성과	피로 방지 및 업무 성과 유지	경계 상태를 유지하고 효율성을 극대화

신경학적 향상 고려사항​

구분	고려사항	설명
기술적	디코딩 정확도 및 시스템 통합 문제	뇌 데이터를 정확히 해석하고 다양한 데이터 시스템과 통합 필요
사회적	침습적 기술에 대한 거부감	웨어러블 기술부터 단계적으로 채택 확대
윤리적	개인 데이터의 보안과 프라이버시	민감한 뇌 데이터를 보호하고, 무단 사용을 방지하기 위한 규제 필요
경제적	초기 기술 비용과 유지 관리 비용	가격 접근성을 개선하고, 저비용 솔루션을 개발
보안	시스템의 새로운 취약성	뇌-기계 인터페이스 관련 보안 위협을 방지하기 위한 강력한 암호화 및 보호 장치 필요

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​

구분	핵심요소	설명
설계 유연성	모듈형 설계	다양한 작업과 환경에 맞게 쉽게 조정 가능
작업 능력	반복 작업 처리	단순하고 예측 가능한 작업을 신속히 처리
	복잡한 작업 수행	복잡하고 비정형 작업을 처리하여 인간과 협력 가능
센싱 및 통신	센서 통합	주변 환경에 대한 실시간 데이터 수집 및 분석
	네트워크 연결	클라우드 기반 실시간 데이터 교환 및 협업 지원

다기능 로봇 활용방안​

분야	활용 사례	기대 효과
물류	물품 포장 및 운송	작업 시간 단축 및 비용 절감
의료	의료 물품 전달 및 환자 보조	의료 환경의 생산성과 효율성 향상
제조업	현장 점검 및 유지보수	다운타임 감소 및 작업 안전성 증대
소매업	고객 서비스 및 상품 관리	고객 경험 향상 및 운영 효율성 개선

다기능 로봇 활용시 고려사항​

구분	고려사항	내용
기술적 측면	로봇 통합성 및 표준화	로봇 간 상호작용과 워크플로 통합을 위한 표준 기술 개발 필요
경제적 측면	초기 도입 비용	초기 투자 비용 대비 ROI 평가와 장기적 비용 절감 전략 수립 필요
사회적 측면	인간-기계 협력 이슈	인간과 로봇 간 작업 분담 및 협업을 위한 조직 문화 및 정책 개발 필요
안전 및 보안	작업장 내 안전성	인간 작업자와의 협업에서 안전 규정 준수 및 로봇의 자율성 관리

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​

구분	핵심요소	설명
컴퓨팅 환경	고전적 시스템	CPU와 GPU는 대규모 데이터 처리를 위한 기본 요소로, 기존 컴퓨팅 워크로드를 담당
	특화 시스템	ASICs, 뉴로모픽 등 AI 연산, 추론을 담당
	차세대 시스템	양자, 광자, 바이오 기술은 복잡한 최적화 문제와 고차원 데이터 분석에 적합
오케스트레이션 계층	데이터 패브릭	통합 데이터 관리를 통해 서로 다른 시스템 간의 상호 운용성을 제공
	워크플로우 관리	워크플로우를 효율적으로 조정하여 시간과 자원을 절약
지원 요소	보안 및 거버넌스	자율적으로 작동하는 시스템 간 데이터 전송과 보안을 위한 정밀한 관리
	변화 수용성	빈번한 기술 변화와 실패를 수용할 수 있는 유연한 조직 구조 필요

하이브리드 컴퓨팅 활용방안​

분야	사례	기대 효과
제조	AI와 뉴로모픽 컴퓨팅을 결합하여 생산 라인 자동화	생산성 향상 및 운영 비용 절감
금융 서비스	양자 컴퓨팅 기반 금융 모델링	초고속 리스크 분석 및 사기 탐지
생명과학	양자 및 광학 컴퓨팅을 활용한 신약 개발	신약 발견 속도 증가 및 연구비용 절감

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​

구분	요소	설명
소프트웨어	효율적 코드 및 알고리즘	컴퓨팅 작업을 최소화하고 에너지 사용을 최적화하기 위한 최적화된 알고리즘
하드웨어	저전력, 고효율 프로세서	고효율 GPU, FPGA 및 뉴로모픽 칩 등 최신 하드웨어 도입
전력 관리	녹색 에너지	재생 가능 에너지 및 녹색 클라우드 서비스 사용
	AI 기반 관리	에너지 소비 패턴 분석 및 최적화, 실시간 적응형 에너지 관리

에너지 효율적 컴퓨팅 활용방안​

분야	사례	기대 효과
제품 개발	에너지 효율적 시스템 설계	지속 가능한 제품 제공
그린 데이터 센터	전력 소비 감소 및 냉각 시스템 최적화	비용 절감 및 탄소 배출 감소
그린 클라우드 컴퓨팅	녹색 클라우드 지역으로 워크로드 전환	탄소 발자국 감소

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​

구분	핵심요소	설명
데이터 수집	센서 및 태그	IoT 센서, Bluetooth, 5G, 백스캐터 등을 활용한 데이터 수집
에너지 관리	에너지 수확 기술	배터리 없는 장치를 통한 지속적 전력 공급
데이터 처리	클라우드 분석	데이터를 클라우드에 저장 및 분석하여 인사이트 도출
네트워크	게이트웨이와 수신기	데이터 전달 및 기기 간 연결 지원
피드백 제공	통합 소프트웨어	수집된 정보를 활용하여 자동화된 의사결정과 환경 제어 지원

앰비언트 인비저블 인텔리전스 활용방안​

분야	사례	기대 효과
소매업	실시간 재고 확인 및 부패 방지 냉장 관리	공급망 최적화, 비용 절감
의료	환자 복약 준수 모니터링	건강 관리 향상, 오류 방지
가전 제품	의류 센서가 세탁기와 통신하여 최적 세탁 모드 설정	사용자 편의성 및 에너지 효율 증대
물류	스마트 포장을 통한 품목 위치 추적	배송 효율성 향상 및 분실 방지
제조	장비와 부품이 재고 수준에 따라 자동 주문 수행	생산성 증대 및 다운타임 최소화

앰비언트 인비저블 인텔리전스 도입을 위한 고려사항​

구분	고려사항	내용
데이터 프라이버시	사용자 추적 방지	의류 센서와 같은 기술의 개인정보 보호 대책 필요
표준화	통합 프로토콜 개발	다양한 기기와의 호환성 및 상호작용 보장
비용	저비용 구현 가능성	초저가 센서와 태그를 통한 비용 효율적 확산