혹시 회사에서 ChatGPT나 다른 AI 도구를 사용하다가 "이거 기밀정보 입력해도 괜찮을까?"라는 생각이 든 적 있으신가요? 또는 다른 산업 분야의 안전 기준을 참고하려고 했는데 "어디서부터 어떻게 적용해야 하지?"라며 막막했던 경험이 있으실 텐데요.
이런 고민들이 단순히 개별 기업의 문제가 아니라는 걸 보여주는 흥미로운 소식이 있어요. 임베디드 소프트웨어 전문 기업인 세온이앤에스가 이 두 가지 문제를 해결하기 위한 특허 기술을 출원했다고 발표했거든요.
첫 번째 특허는 산업별 안전 표준 간의 지식을 체계적으로 전환하는 기술이에요. 생각해보시면 자동차, 철도, 항공, 의료, 원전 등 각 산업마다 안전 기준이 다 다르잖아요? 구조도 다르고, 사용하는 용어도 다르고, 평가하는 방식도 제각각이죠.
예를 들어, 자동차 산업에서 쌓아온 안전 분석 노하우를 의료기기 개발에 활용하고 싶어도, 표준 자체가 워낙 달라서 처음부터 다시 분석해야 하는 상황이 벌어져요. 같은 위험 요소를 다루는 건데도 말이죠. 이런 비효율을 줄이기 위해 도메인 간 지식을 체계적으로 연결하고, 지속적으로 확장 가능한 전환 프레임워크를 만드는 게 이번 특허의 핵심이에요.
두 번째 특허는 더욱 현실적인 문제를 다뤄요. 바로 AI 사용 시 발생하는 프롬프트 보안 문제예요. 요즘 많은 기업들이 업무 효율성을 위해 ChatGPT 같은 AI 도구를 활용하고 있는데, 여기에 함정이 있거든요.
내부 문서나 고객 데이터, 소스코드 같은 민감한 정보를 그대로 프롬프트에 입력하는 순간, 그 정보가 외부로 전송되고 저장될 위험이 생겨요. 실제로 삼성전자에서 ChatGPT에 반도체 설비 정보를 입력했다가 문제가 된 사례도 있었죠.
그렇다고 아예 AI를 사용하지 않을 수도 없고, 기존의 보안 기술로는 정보를 암호화하거나 마스킹해버리면 AI가 문맥을 제대로 이해할 수 없다는 딜레마가 있었어요. 세온이앤에스는 이 문제를 해결하기 위해 민감한 정보를 직접 노출하지 않으면서도 AI가 문맥을 이해할 수 있도록 도메인을 변환하는 새로운 방식을 개발한 거예요.
이 회사가 이런 특허를 출원한 배경을 보면 더 흥미로워요. 세온이앤에스는 자동차 전장 분야 전문 기업으로, ASPICE나 ISO 26262 같은 글로벌 표준들을 다루면서 현장에서 직접 이런 문제들을 겪어왔을 거예요. 단순히 이론적인 접근이 아니라 실제 업무 현장에서 느낀 불편함을 기술로 해결하려는 시도인 셈이죠.
특히 디지털 전환 시대에 접어들면서 이런 기술들의 필요성은 더욱 커지고 있어요. 산업 간 경계가 모호해지고 있고, AI 활용은 선택이 아닌 필수가 되어가고 있거든요. 하지만 기존 시스템과의 호환성 문제나 보안 우려 때문에 망설이는 기업들이 많은 것도 사실이에요.
세온이앤에스 측에서는 이번 특허들이 산업 안전 분야에서는 지식의 연결과 재활용성을, AI 활용 환경에서는 보안성과 추론 성능의 균형을 확보하는 데 기여할 것이라고 강조했어요.
이런 기술들이 실제로 상용화되면 어떤 변화가 있을까요? 우선 각 산업 분야의 안전 전문가들이 다른 분야의 노하우를 훨씬 쉽게 활용할 수 있게 될 거예요. AI 도구 사용에 대한 보안 걱정도 줄어들면서, 더 많은 기업들이 적극적으로 AI를 업무에 도입할 수 있을 것 같고요.
결국 이런 기술들이 우리 일상과 업무에 미치는 영향을 생각해보면, 단순히 기술적인 문제 해결을 넘어서 디지털 전환을 가속화하는 촉매 역할을 할 수도 있겠네요. 여러분도 업무하시면서 비슷한 고민들 해보신 적 있으신가요? 앞으로 이런 기술들이 어떻게 발전할지 지켜보는 것도 흥미로울 것 같아요.
