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현장에서 동작하는 AX
AI 에이전트 구축 사례와 개발·운영 과정에서 얻은 경험을 공유합니다.
최신 아티클
최근 올라온 순서입니다.
임베딩 모델 뜻: RAG 검색 품질을 좌우하는 부품과 폐쇄망에서 고르는 기준
임베딩 모델은 문장과 문서를 벡터로 바꿔 뜻이 비슷한 글끼리 가까운 위치에 놓는 AI 모델이고, RAG에서는 답변 모델에 넘길 문서를 고르는 단계를 맡습니다. 임베딩의 뜻과 RAG 안에서 하는 일을 정리하고, 외부 API를 쓸 수 없는 폐쇄망 기관이 임베딩 모델을 고를 때 확인할 기준을 살펴봅니다.
N2SF 뜻: 국가망보안체계에서 공공기관이 생성형 AI를 쓰는 조건
N2SF(국가망보안체계)는 모든 망을 똑같이 끊던 망분리 대신, 업무 정보를 기밀·민감·공개 세 등급으로 나눠 등급마다 다른 보안통제를 적용하는 체계입니다. 등급별로 정보를 다루는 방식과 가이드라인이 정한 적용 절차를 살펴보고, 공공기관이 생성형 AI를 쓰기 전에 정보 분류부터 해야 하는 이유를 정리합니다.
MoE 뜻: 총 파라미터와 활성 파라미터, 온프렘 GPU 산정 기준
MoE는 모델 안에 여러 전문가 신경망을 두고 토큰마다 일부만 골라 계산하는 구조입니다. 계산량은 활성 파라미터를 따르지만, GPU 메모리에는 전체 가중치를 올려야 합니다. 총 1조 파라미터 중 490억 개만 활성화하는 Mistral Large 4를 예로, 온프렘 GPU를 산정할 때 따로 계산해야 할 것을 정리합니다.
제로트러스트 뜻: 망분리와 다른 점, AI 에이전트에 적용하는 방법
제로트러스트는 회사 네트워크 안에 있다는 이유만으로 누구도 신뢰하지 않고, 자원에 접근할 때마다 신원과 권한을 확인하는 보안 원칙입니다. 망분리와 무엇이 다른지, 정부 가이드라인이 말하는 핵심 요소는 무엇인지, 사람 계정에 쓰던 원칙을 AI 에이전트 계정에 어떻게 옮기는지 정리합니다.
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LLM만으론 기업이 안 돌아간다: Ground Truth와 온톨로지
AI 도입률은 역대 최고인데 실제 성과를 내는 기업은 5%에 불과합니다. 모델이 부족해서가 아니라, AI가 참고할 기업의 Ground Truth가 정리돼 있지 않기 때문입니다. 온톨로지가 어떻게 그 간극을 메우는지 풀어봅니다.
하네스 엔지니어링: 에이전트보다 환경이 먼저다
같은 모델로도 어떤 회사에서는 에이전트가 제법 일하고 다른 회사에서는 엉뚱한 방향으로 달립니다. 격차를 만드는 건 모델이나 프롬프트가 아니라 에이전트를 둘러싼 환경입니다. 2026년 '하네스 엔지니어링'이 기업 AI의 다음 계층으로 떠오른 배경과, 하이퍼이지가 Skein OS에 이 원칙을 어떻게 녹여 냈는지 정리합니다.
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MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 시스템을 연결하는 공용 프로토콜입니다. N×M 어댑터 지옥을 N+M으로 바꾸는 이 표준을 기업이 도입할 때 마주하는 네 가지 현실, 그리고 Skein OS가 54개+ MCP Store로 이를 실전 운영하는 방식을 정리합니다.
엔터프라이즈 온톨로지 플랫폼, 무엇으로 고를 것인가
Palantir, Databricks, Snowflake, Microsoft가 15개월에 걸쳐 전부 온톨로지 계층을 갖췄습니다. 모두가 같은 답을 내놓으면 그 답은 더 이상 선택 기준이 되지 못합니다. 온톨로지가 차별점에서 기본값으로 내려온 지금, 기업이 실제로 봐야 할 네 가지 기준을 정리합니다.
AI 도입을 검토하고 계신가요?
현재 업무와 데이터 환경을 살펴보고, 적용 가능한 범위와 구축 방향을 제안해 드립니다.