공공 AI 프로젝트를 위한 가이드: 국산 클라우드 vs GCP 및 보안 전략

전 세계적으로 AI 도입 열풍이 거세지만, 우리나라의 관공서와 지자체는 보안과 규제라는 특수한 환경 속에 있습니다. 성공적인 공공 AI 비즈니스를 위해 기술적 차이와 보안 핵심 요소를 분석합니다.

1. 국산 클라우드(네이버·KT) vs 글로벌 클라우드(GCP) 기술 비교

공공기관이 주로 사용하는 국산 클라우드와 기술 혁신을 주도하는 GCP는 각각의 강점이 명확합니다.

2. 공공 부문 RAG(검색 증강 생성) 도입 시 3대 보안 고려사항

지자체나 관공서 미팅 시 가장 많이 듣게 될 질문은 **"우리 데이터가 안전한가?"**입니다. 상담 시 다음 세 가지 답변을 준비해야 합니다.

① 망 분리 및 데이터 주권 (Data Sovereignty)

• 내용: 공공 데이터는 외부 인터넷망과 분리된 환경에서 관리되어야 합니다.
• 상담 포인트: "저희 RAG 시스템은 데이터가 해외 서버로 전송되지 않도록 국내 리전(Region) 내에서만 처리되도록 설계하며, 공공기관의 망 분리 요건을 완벽히 준수합니다."

② 개인정보 비식별화 (De-identification)

• 내용: RAG 시스템이 학습하거나 검색하는 문서에 주민등록번호, 연락처 등 개인정보가 포함되어서는 안 됩니다.
• 상담 포인트: "AI가 문서를 읽기 전, 개인정보 탐지 및 마스킹 기술을 통해 비식별화를 먼저 거칩니다. 따라서 개인정보 유출 우려 없이 안전하게 지식 베이스를 구축할 수 있습니다."

③ AI 답변의 근거 투명성 (Explainability)

• 내용: 공공 행정은 결과에 대한 명확한 근거가 필요합니다. AI가 답변을 지어내는 '환각(Hallucination)'은 치명적입니다.
• 상담 포인트: "저희 RAG는 AI가 임의로 판단하는 것이 아니라, 내부 규정집이나 조례안의 몇 페이지 몇 줄에서 인용했는지 출처를 명확히 제시합니다. 행정 업무의 책임성을 보장하는 기술입니다."

전문가의 제언: 하이브리드 전략이 답이다

공공기관 상담 시에는 무조건 하나의 클라우드만 고집하기보다, **'하이브리드 전략'**을 제시하는 것이 설득력이 높습니다.

• 보안이 중요한 행정 내부망: 국산 클라우드(NCP, KT) 기반의 보안 모델 구축
• 대민 서비스 및 트래픽 변동이 큰 웹사이트: GCP의 유연한 인프라와 강력한 멀티모달 AI 활용

"allsend.kr은 글로벌 수준의 GCP AI 기술력을 국산 클라우드의 보안 환경 위에서도 완벽하게 구현할 수 있는 최적화 역량을 보유하고 있습니다."라고 설명이 중요 합니다.