큐빅, 'LLM Capsule'로 글로벌 산업 현장에서 기술적 유효성 검증

AI-Ready Data 전문기업 주식회사 큐빅(공동대표 배호, 정민찬, 이하 CUBIG)은 조직 문서와 업무 정보를 AI가 바로 활용할 수 있는 AI-Ready 상태로 전환하는 AI Gateway 'LLM Capsule'이 글로벌 산업 현장에서 기술적 유효성을 검증받았다고 밝혔다.

LLM Capsule은 사용이 어려운 상태로 방치된 조직 내부 문서를 AI-Ready 상태로 전환하되 원본 데이터가 외부 LLM 벤더(OpenAI, Anthropic, Google) 서버에 도달하지 않는 Zero Exposure 구조를 기반으로 한다.

민감정보와 핵심 맥락을 캡슐화 토큰으로 전환해 필요한 작업만 AI에 수행하게 하고, 응답 단계에서 해당 토큰을 실제 데이터로 자동 복원한다. 표의 열 관계, 중첩 섹션, 문서 간 상호 참조 등 문서 구조가 캡슐화 후에도 그대로 유지되기 때문에 보고서 작성, 지식 검색, 협업 자동화 같은 실제 업무로 즉시 연결된다. 또한 PII를 넘어 영업비밀·거래조건·내부지표까지 IT 관리자가 직접 정의할 수 있어 조직이 자체 기준으로 정보 통제 범위를 설정할 수 있다.

큐빅은 글로벌 산업 사이버보안 기업 Claroty와 LLM Capsule 협업을 진행하고 있다. Claroty의 산업용 위협 탐지 시스템(CTD)에서 발생하는 MAC 주소·시리얼번호·호스트명·IP 주소 등 4종의 민감 데이터를 LLM Capsule로 캡슐화 처리한 뒤 퍼블릭 LLM에 연동한 결과, AI Agent의 위협 탐지 성능이 원본 데이터 대비 동등 이상 수준을 유지했다.

캡슐화 처리 지연은 1.5초 내외로 실시간 운영에 지장이 없었으며, 자연어 질의만으로 자산 식별부터 위협 분석, 오탐 검증, 조치 권고까지 하나의 흐름으로 처리했다. 민감정보를 원본 그대로 노출하지 않으면서 AI 성능을 유지하는 구조가 실제 산업 환경에서 작동한다는 것을 입증한 사례다.

이 같은 기술의 필요성은 최근 글로벌 사례에서도 뚜렷이 드러나고 있다. 중국 GitHub에서 공개된 '동료 스킬(Colleague Skill)' 프로젝트는 퇴사한 직원의 대화 방식, 의사결정 패턴, 축적된 실무 지식을 AI로 재현하는 개념으로, 공개 3주 만에 많은 주목을 받았다. 개인의 말투와 판단 기준, 실무 경험이 디지털 자산처럼 복제되고 활용될 수 있다는 점이 확인된 것이다.

문제는 이 흐름이 개인의 통제 밖에서 진행될 수 있다는 데 있다. 의료 AI 코딩 현장에서는 의료기관 직원이 자체 개발한 환자 관리 시스템에서 환자 데이터가 아무런 처리 없이 인터넷에 노출되고, 음성 녹음 파일이 사용자 동의 없이 외부 AI 서비스로 전송된 사례가 드러났다.

근로자가 회의·문서·메신저·보고서에 남긴 업무 지식 역시 AI 활용 과정에서 예기치 않게 재사용될 수 있다는 뜻이다. 내가 만든 결과물뿐 아니라 내가 일하는 방식 자체가 별도 동의나 통제 없이 AI에 연결될 수 있는 시대, 근로자 개인이 자신의 데이터 사용 방식을 직접 관리할 수 있는 구조가 필수가 되고 있다.

큐빅 배호 대표는 "AI 도입이 근로자 개인의 데이터 위험을 높이는 방향으로 가서는 안 된다"며 "LLM Capsule은 사용이 어려웠던 조직 문서를 AI-Ready 상태로 전환하면서 근로자는 자신의 정보를 직접 통제하고 조직은 AI의 생산성을 온전히 얻을 수 있도록 설계한 AI Gateway"라고 말했다.

이어 "앞으로의 경쟁력은 데이터를 많이 가진 곳보다 개인과 조직이 각자의 정보를 어떤 구조로 통제하며 AI-Ready 상태로 연결하느냐에서 갈릴 것"이라고 덧붙였다.

김혜인 기자 hyein51@hankyung.com