하반기 시행 앞둔 '국가망보안체계'…클라우드 업계·공공기관 혼란 지속
요약
하반기 시행될 ‘N²SF(국가망보안체계)’가 기존 클라우드 보안 인증(CSAP)과 충돌하거나 중복된다는 우려로 업계와 공공기관 모두 혼란에 빠져 있다. 제도 간 조율과 명확한 기준 정비가 시급하다.
1️⃣ 제도 배경: N²SF란 무엇인가?
- 국가정보원(국정원)이 주도하는 보안 정책
- N²SF = Next National Security Framework의 약자
- 공공부문에서 생성형 AI·클라우드 등 신기술을 활용할 수 있도록 보안 체계를 정비하려는 시도
- 2025년 7월 정식 가이드라인 배포 및 본격 시행 예정
✅ N²SF 핵심 변화
- 20여 년간 유지된 ‘물리적 망분리’ 규제를 완화
- 기존: 인터넷망과 업무망을 완전히 분리 (USB 사용 금지, 인터넷 사용 제한 등)
- 변경: 업무 중요도에 따라 유연하게 망을 설계
- 업무 시스템을 세 가지 등급으로 분류
- C (Classified): 기밀 → 기존처럼 강력한 물리적 망분리 유지
- S (Sensitive): 민감
- O (Open): 공개 → 인터넷과 연결된 클라우드 기반 시스템 허용
🧠 배경 해설
→ 업무 중요도에 따라 보안을 차등 적용함으로써, 불필요한 망분리로 인한 업무 비효율, 신기술 적용 지연 등을 줄이고자 함. 특히 AI 도구나 SaaS 활용이 가능해진다는 점에서 기업 입장에선 사업 기회가 됨.
2️⃣ 문제의 핵심: CSAP와의 중복, 혼란 유발
✅ CSAP란?
- 과학기술정보통신부 주관
- 공공부문에서 민간 클라우드를 활용할 때 보안성을 인증하는 제도
- IaaS, SaaS 등 서비스별로 상·중·하 등급 인증 필요
- 비용 부담:
- 컨설팅 약 5,500만 원
- 최초 인증 약 3,000만 원
- 5년마다 갱신 필요 → 중소 SaaS 기업에게 진입장벽
🧠 혼란의 구조
항목 CSAP N²SF
| 주관 부처 | 과학기술정보통신부 | 국가정보원 |
| 도입 목적 | 민간 클라우드의 보안 검증 | 공공 시스템 전체의 보안 프레임워크 수립 |
| 평가 기준 | 서비스 형태(IaaS, SaaS 등), 등급(상·중·하) | 업무 중요도(C·S·O) 기준 분류 |
| 주요 대상 | 클라우드 공급자(CSP) | 공공기관 전체 시스템 |
| 현안 이슈 | 인증 비용 높음, 진입장벽 | CSAP와 중복 가능성, 분류 재작업 필요 |
3️⃣ 업계·기관의 불만과 우려
🔸 업계 불만
- “CSAP와 N²SF가 결국 비슷한 역할을 두 번 하게 되는 것 아니냐”
- “기존에 수천만 원 들여 따 놓은 CSAP 인증이 무용지물 되는 거 아냐?”
- N²SF 기준에 따라 새로 분류·검토가 필요한 경우도 많아 리소스 낭비
🔸 공공기관 혼선
- CSAP 기준에 따라 시스템 분류해놨는데 → **N²SF 기준(C·S·O)**에 따라 다시 분류 작업
- 가이드라인이 아직 ‘드래프트 버전’이라 명확하지 않음
- 예산·인력 부족 기관에서는 이중 행정 부담
4️⃣ 국정원·정부 측 입장
- “N²SF와 CSAP는 목적과 평가 대상이 다르다. 둘은 병행된다.”
- → CSAP는 클라우드 서비스 자체를 인증
- → N²SF는 공공기관의 ‘업무망 설계 및 보안 수준’을 정하는 프레임워크
- “CSAP 인증 받은 서비스는 중복 심사 없이 N²SF 기준 검토만 추가로 진행하면 된다.”
- 현재는 선도 사업·컨설팅 등을 통해 시범 적용과 실증 테스트 중
🧠 결론적으로는 제도 병행 방침이나, 구체 적용 방식이 아직 모호함
5️⃣ 향후 전망 및 업계 요구
- 7월 정식 가이드라인 발표 전까지, 업계는 계속 규제 모호성 해소를 요구할 예정
- “국정원과 과기정통부가 공동으로 설명회를 열거나 협력하여 제도 충돌 없음을 명확히 밝혀야 한다”는 의견 다수
- 기업·기관 입장에서는:
- CSAP 인증 그대로 유지 가능할지 여부
- 망 분리 예외 허용 범위
- O등급(Open) 시스템의 적용 사례와 범위
- N²SF 검증 통과 요건 구체화가 필요
이번 N²SF는 공공부문에 AI와 클라우드 도입을 가속화할 수 있는 획기적 정책이 될 수 있지만, 기존 제도와의 중복 문제, 적용 기준의 모호함, 기관 간 분담 부족이 정착을 가로막고 있습니다.
따라서 7월 시행 전까지 국정원·과기정통부의 공동 가이드 정비, 업계와의 적극적 소통, 사전 시범 사업의 공개적 피드백이 필요합니다.
출처 : https://zdnet.co.kr/view/?no=20250331160610
생성형 AI에서 ‘추론’이란
📌 1. ‘추론’이란 말, 정확히 뭐가 다른가?
용어 원어 의미 예시
| 추론 (Inference) | inference | 학습된 모델이 입력에 대한 출력값을 빠르게 예측 | "GPT야, 고양이에 대해 말해줘" → 즉시 응답 |
| 추론 (Reasoning) | reasoning | 복잡한 문제를 논리적 단계로 나눠 해결 | 문제를 분해 → 각 단계별 해답 → 스스로 검증 및 결론 도출 |
⚠️ 모두 한글로 ‘추론’이라 번역되며 혼동이 큼.
Reasoning을 강조하는 ‘추론 모델’은 인간처럼 ‘생각’하는 과정 중심.
📌 2. 추론 모델의 핵심 기술: 사고 사슬 & 사고 나무
🔹 사고 사슬 (Chain of Thought, CoT)
- 2022년 구글리서치 논문으로 본격화.
- LLM이 복잡한 문제를 단계별 사고 흐름으로 해결하도록 유도.
- 일련의 추론 과정을 언어로 표현하게 함.
예: 37×42 = ?
→ 37×40 = 1480
→ 37×2 = 74
→ 합 = 1554
🔹 사고 나무 (Tree of Thought, ToT)
- CoT의 확장. 선형이 아닌 다양한 경로로 사고 확장.
- 여러 가능한 추론 루트를 탐색 → 평가 → 최적 해 도출.
- 인간의 브레인스토밍/트리거 방식에 가까움.
📌 3. 학습 방식의 보완: 강화학습 (Reinforcement Learning)
- AI가 추론 과정에서 스스로 오류를 감지하고 수정.
- 사람이 보상 메커니즘으로 피드백 주거나,
- AI가 결과에 따라 스스로 맞고 틀림을 판단 → 재사고 유도.
- 시행착오 기반으로 성능 향상.
📌 결과적으로,
- 수학, 과학, 코딩과 같은 정답이 있는 문제엔 특히 강력.
- 윤리, 감성, 창의성과 같은 정답이 없는 문제에 대해선 강화학습이 추론 성능을 보완.
📌 4. 왜 지금 ‘추론 모델’이 주목받나?
🔸 이유 1. AGI(Artificial General Intelligence)로의 진화
- 추론 모델은 인간 사고를 모방하고 구조화하려는 방식.
- "문제 이해 → 쪼개기 → 해답 → 검증 → 최종 결론"
- AGI에 한 발 가까워지는 경로로 평가받음.
🔸 이유 2. 더 이상 데이터만으로는 성능 개선 어려움
- 공개 인터넷 데이터는 대부분 LLM이 이미 학습.
- 기밀 정보는 접근 불가 → 모델의 사고 구조 자체 개선이 필요.
- 즉, 정확도 향상과 복잡 문제 해결의 유일한 대안.
📌 5. 시사점
- 추론 모델은 GPT-4 이후 AI가 가야 할 다음 스텝의 방향성.
- 단순한 질의응답이 아닌, 문제 해결 능력 중심의 AI로 전환 중.
- 코딩, 수학, 논리 퍼즐 등은 추론 중심으로 재정의될 가능성 있음.
- 그러나 아직 완성된 기술은 아님. 성능 한계와 오답 가능성은 존재.
💬 정리
과거 ‘추론(Inference)’은 응답 생성 중심이었다면,
이제는 ‘추론(Reasoning)’ 중심의 모델이 스스로 문제를 분석하고 해결하는 능력에 초점.
AI가 ‘정답을 말해주는 존재’에서 ‘생각할 줄 아는 존재’로 진화 중이다.
