공공기관 생성형 AI 도입의 현실적 한계 해결

자체 LLM 구축 예산은 부족하고,
외부 LLM은 보안 감사가 두려우십니까?

수억 원대 고가 GPU 인프라 투자 없이도, DMZ 양방향 보안 중계 가드레일(ZDR & PII 마스킹)을 통해
합리적인 예산 내에서 최신 상용 LLM을 국가정보원 보안 기준에 맞춰 안전하게 도입할 수 있습니다.

0원별도 고가 GPU 서버 구매 비용
100%국정원 보안가이드라인(SER-001~009) 충족
0 ByteZero Data Retention (디스크 미저장)
실제 RFP공공기관 과업지시서 기반 실증 프로토타입

공공기관이 직면한 AI 도입의 3가지 현실

많은 공공기관이 생성형 AI 도입을 검토하다가 번번이 예산 한계와 보안 규제 장벽에 가로막힙니다.

한계 1. 자체 온프레미스 LLM

수억 원대 GPU 인프라 예산 장벽

  • H100/A100 고가 GPU 서버 도입비만 수억~십수억 원 소요
  • 공공기관 일반 용역 예산(수천만~1억 원대)으로는 도입 불가
  • 무리한 경량 모델(sLLM) 채택 시 한국어 답변 품질 급락
한계 2. 상용 외부 LLM 단순 연동

개인정보 유출 및 보안 감사 지적

  • 대국민 질의에 포함된 전화번호, 계좌, 주민번호 외부 유출 위험
  • 클라우드 제공자의 프롬프트 재학습 위험으로 데이터 주권 상실
  • 국가정보원 보안성 검토 및 감사원 지적으로 사업 전면 중단 리스크
해답. 데이터트리 DMZ 가드레일

저비용 고성능 + 무결점 공공 보안

  • GPU 서버 구매 0원: 합리적인 소프트웨어 구축 예산 내 완료
  • 인메모리 PII 마스킹: 민감 개인정보 외부 반출 원천 차단
  • Zero Data Retention: 서버 디스크 미저장(0 Byte) 및 재학습 방지
  • 1년 암호화 감사 로깅: 국가정보원 AI 보안 가이드라인 100% 충족

양방향 DMZ 중계 가드레일 아키텍처

대국민 채널과 외부 LLM 사이에 독립된 DMZ 보안 중계서버를 배치하여, 인바운드(질의)와 아웃바운드(응답) 양방향에서 완벽한 데이터 주권과 보안을 보장합니다.

INBOUND FLOW질의 입력 및 프롬프트 보안 처리 과정
STEP 01

대국민 채널 (사용자 입력)

사용자 자연어 질의 접수 (잠재적 개인정보 및 비정형 프롬프트 포함)

TLS 1.3 암호화
STEP 02

내부망 RAG 지식 검색

폐쇄망 온프레미스 벡터 DB에서 공공 법령·보고서 발췌문 검색 및 프롬프트 조립

3072차원 HNSW
STEP 03 (핵심 보안)

DMZ 중계서버 (인바운드 가드레일)

① 인메모리 PII 실시간 마스킹 (전화번호·주민번호·계좌)
② 프롬프트 인젝션 및 시스템 탈옥 공격 원천 차단

국정원 AI보안기준
STEP 04

외부 LLM 모델

비식별 마스킹된 프롬프트만 연계 처리 (외부 모델 재학습 원천 차단)

Zero Data Retention
OUTBOUND FLOW응답 검증 및 보안 감사 로깅 반환 과정
STEP 05

외부 LLM 응답 수신

생성된 답변 텍스트 수신 (처리 완료 즉시 클라우드 디스크 저장 0 Byte 파기)

RAM 상에서만 전달
STEP 06 (감사 대응)

DMZ 중계서버 (아웃바운드 가드레일)

① 기밀정보·비인가 스크립트 유출 여부 정밀 필터링
② 침해사고 대응용 1년 무결성 암호화 감사 로그 보관

국정원 규격 암호화 로깅
STEP 07

팩트그라운딩 합성

답변 근거 원문 각주([1]) 및 유효 법조문·문서 레퍼런스 메타데이터 결합

환각 검증 통과
STEP 08

대국민 채널 (신뢰 응답 표출)

검증 완료된 정답과 공식 출처 열람 기능이 포함된 안전한 답변 제공

대국민 서비스 안심 표출

공공기관 지능형 AI 실증 프로토타입

실제 공공기관의 업무 기준과 보안 규격을 정밀 분석하여,
실제 구축 시 발생할 수 있는 모든 기술적·보안적 쟁점을 사전 검증하기 위해 직접 개발한 동작 모델입니다.

KCTI 정책 연구 비서 검증 PoC

한국문화관광연구원 (KCTI)
지능형 정책 연구 비서 실증 모델

수천 권의 방대한 정책 연구보고서에서 외부 LLM을 활용하되 환각을 방지하고 보안성을 입증하기 위해, 819개 실제 연구단락을 3072차원 시맨틱 라우터로 색인하고 원문 각주([1]) 표출을 실증했습니다.

업무 규격 대응연구보고서 RAG 분석 요건 100% 충족
시맨틱 라우팅3072차원 고밀도 부서별 가중치 검색
팩트 그라운딩오직 원문 기반 각주([1]) 출처 표기
KCTI 실증 프로토타입 체험하기
KISA 보안가이드라인 검증 PoC

한국인터넷진흥원 (KISA)
불법스팸 대응 및 소명 마법사 실증 모델

국가정보원 AI 보안 가이드라인 준수를 입증하기 위해, 인메모리 PII 실시간 마스킹과 분쟁 원천 차단을 위한 100% 규칙 기반(시행령 제62조의4) 소명 위저드를 구현한 실증 모델입니다.

보안 요건 충족국가정보원 AI 보안 가이드라인 100% 준수
개인정보 통제인메모리 PII 실시간 마스킹 (5종)
행정 일관성LLM 미경유 100% 룰 기반 표준 소명
KISA 실증 프로토타입 체험하기
Enterprise Consultation

공공기관 맞춤형 AI RAG 도입 상담

기관의 폐쇄망, 온프레미스 인프라 환경 및 보안 심사 기준에 맞추어
실제 제안서 규격과 PoC(개념검증) 구현 방안을 전문 엔지니어가 직접 상담해 드립니다.

솔루션 도입 및 제안 문의contact@datatree.kr
기술 지원 및 PoC 상담02-555-1234
구축 지원 범위온프레미스 폐쇄망 · 프라이빗 클라우드