책임 있는 AI를
통제 가능하게
안전·감사·설명가능성을 기본값으로. 알고몽은 온프레미스 자체 인프라 위에서 데이터 주권을 지키고, 모든 응답을 안전 필터·접근제어·감사로그로 통제합니다.
신뢰는 기능이어야 합니다
'안전하길 바란다'가 아니라, 구조로 보장합니다. 알고몽의 보안 & 거버넌스는 여섯 개의 통제 레이어로 동작합니다.
KAIR 안전 & 한국어 무결성 필터
모든 응답을 송출 전 검사합니다. 한자·외국어 누출을 차단하고 위험·회피성 출력을 걸러, 일관된 한국어 품질과 안전을 보장합니다.
접근제어 (RBAC)
역할 기반 권한으로 누가 어떤 모델·도구·데이터에 접근하는지 통제합니다. 플랜·등급별 쿼터와 세션 단위 격리로 최소 권한 원칙을 따릅니다.
감사로그 & 추적성
누가·언제·무엇을 물었고 어떤 근거로 답했는지 기록합니다. 토큰 사용량·출처·모델 선택까지 추적해 사후 검증과 규정 대응을 가능하게 합니다.
온프레미스 데이터 주권
추론이 NVIDIA DGX Spark 자체 인프라 안에서 끝납니다. 프롬프트와 사내 데이터가 외부 클라우드 API로 나가지 않아, 데이터가 조직 경계를 떠나지 않습니다.
설명가능성 (Explainability)
사고 과정·도구 호출·인용 출처를 투명하게 노출합니다. TRACE 추론품질 평가로 답의 근거가 충분한지 점검해, '왜 그렇게 답했는가'에 답할 수 있습니다.
모델 거버넌스 (ISO/IEC 42001 지향)
모델 선택·버전·정책을 레지스트리로 관리하고, MIRROR 자기개선 루프로 약점을 추적합니다. 책임 있는 AI 경영시스템(ISO/IEC 42001) 원칙을 지향합니다.
통제는 아키텍처에서 나옵니다
알고몽의 거버넌스는 슬로건이 아니라 실제 기술 스택입니다. 요청은 자체 인프라 경계 안에서 통제 레이어를 거쳐 처리되고, 그 흐름 전체가 기록됩니다.
자체 추론 인프라 = 데이터 경계
NVIDIA GB10 온프레미스에서 양자화·연속 배칭 서빙. 프롬프트가 외부로 나가지 않으므로 보안의 출발점이 인프라 그 자체입니다.
안전·품질을 측정하고 개선
KAIR가 출력을 검사하고, TRACE가 추론 근거를 채점하며, MIRROR가 대화 약점을 찾아 개선 데이터를 만듭니다. 안전이 정적이지 않고 학습됩니다.
자율 에이전트도 통제 안에서
작업을 분해(CONDUCTOR)하고 도커 샌드박스에서 실행·검증(AUTODEV)합니다. 자율성이 곧 무통제가 아니라, 격리된 실행과 결과 검증으로 안전을 확보합니다.
하나의 요청이 통제되는 방식
입력부터 송출까지, 모든 응답은 다섯 개의 통제 관문을 통과합니다.
접근제어 관문
요청자의 역할·등급을 확인하고, 접근 가능한 모델·도구·쿼터 범위를 결정합니다. 권한 밖 요청은 여기서 차단됩니다.
온프레미스 자체 추론
DGX Spark 위 vLLM이 응답을 생성합니다. 데이터가 자체 인프라 경계를 벗어나지 않아, 외부 전송에 따른 노출 위험이 없습니다.
KAIR 무결성 & 자기검증
생성된 응답을 송출 전 검사합니다. 한자·외국어 누출, 위험·회피성 출력을 걸러내고 한국어 무결성을 보정합니다.
설명가능 응답 구성
사고 과정·인용 출처·도구 호출·토큰 사용을 함께 제시합니다. 사용자는 '무엇을 근거로 답했는가'를 직접 확인할 수 있습니다.
감사로그 적재 & 거버넌스
요청·응답·근거·모델 선택을 감사로그에 남기고, MIRROR가 약점을 학습 데이터로 환류합니다. ISO/IEC 42001 지향의 모델 거버넌스로 운영됩니다.
