데이터는 연결하되 보안은 그대로…몽고DB, 공공 AI 공략 작성일 09-01 13 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">나라장터 등록·한전KDN 레퍼런스 기반 시장 확대</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="42SsNatWv0"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f59a8a6c2e64900e5af5382817eb13510eb1ad343afc0451861cd0c9f0e74d0d" dmcf-pid="8VvOjNFYS3" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/552796-pzfp7fF/20260901165200083snmp.png" data-org-width="640" dmcf-mid="VcWhkcpXyU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/552796-pzfp7fF/20260901165200083snmp.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="b316907067266f3ea30d72cc9215c6da42a2763da771182e2de6d7c2fd8d7175" dmcf-pid="6fTIAj3GhF" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 이안나기자] 몽고DB가 실시간 운영 데이터와 검색·임베딩·리랭킹을 하나로 묶은 ‘단일 데이터 레이어’를 앞세워 국내 공공 인공지능(AI) 시장 공략에 나선다. 나라장터 제품 등록을 마친 데 이어 온프레미스·클라우드·하이브리드를 아우르는 배포 유연성으로 규제 산업 AI 전환 수요를 흡수한다는 전략이다.</p> <p contents-hash="b71e692af61eae6abdb4e4d1800dd0f9489a483024979d571206da2fe3bfe6dd" dmcf-pid="P4yCcA0Hht" dmcf-ptype="general">몽고DB는 1일 연례 행사 ‘몽고DB 닷로컬 서울 2026’ 기자간담회에서 AI 에이전트를 위한 지능형 데이터 플랫폼 비전과 최신 제품을 공개했다. 장정욱 몽고DB 코리아 지사장과 크리스토퍼 셤 몽고DB 제품관리 총괄 디렉터, 프랭크 리우 보이지AI 리서치 매니저가 발표자로 나섰다.</p> <p contents-hash="ed8421ea8a9f32d02fc636227d5227f92d5167e8c7afae92b9c300a71d77510c" dmcf-pid="Q8WhkcpXy1" dmcf-ptype="general">장 지사장은 한국 기업의 AI 활용이 개념검증(PoC)을 넘어 실제 업무에 적용되는 프로덕션 단계로 이동하고 있지만 레거시 아키텍처와 분절된 데이터 환경이 병목으로 작용하고 있다고 진단했다.</p> <p contents-hash="68f0cf0f63c54764b48db217b62a6ec2c2f3225663cde40ca6f3c258f0b89433" dmcf-pid="xPGSDEu5l5" dmcf-ptype="general">몽고DB가 IDC에 의뢰한 조사에 따르면 국내 기업 96%는 현대화 프로젝트의 실패나 지연을 경험했다. 반면 기술 부채를 해소한 선도기업의 디지털 수익 비중은 일반기업보다 약 3배 높았다.</p> <p contents-hash="fcf054495a266803f94940058c4e66b69f7a13094557e9c2cc172af1b0ce21d0" dmcf-pid="yve6qzcnyZ" dmcf-ptype="general">몽고DB가 제시한 해법은 실시간 운영 데이터부터 풀텍스트·벡터 검색, 임베딩, 리랭킹, 에이전트 메모리까지 하나의 플랫폼에서 처리하는 것이다. 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있을 때 필요한 복제·이동 과정과 관리 지점을 줄이고, AI가 최신 정보를 바탕으로 검색하고 판단하게 한다는 구상이다.</p> <p contents-hash="b24d00ae712eb16741fb0d98a5d7fcb315cb3bdb95ea0864fb5b3bac7f06fa7b" dmcf-pid="WTdPBqkLWX" dmcf-ptype="general">그러나 공공기관에선 모든 데이터를 한데 모으는 방식의 통합을 그대로 적용하기 어렵다. 개인정보와 중요정보를 보호하기 위해 일부 데이터를 의도적으로 분리하고 외부망과 내부망을 나눠 운영하기 때문이다. AI 활용을 방해하는 불필요한 사일로는 줄이면서도 보안과 규제에 필요한 데이터 경계는 유지해야 하는 셈이다.</p> <div contents-hash="ba6c61f0e83abe337a72c3342e6b9591b995e1ad8fed376fcef471fdd8f88e75" dmcf-pid="YyJQbBEolH" dmcf-ptype="general"> 장 지사장은 그 판단 기준으로 산업별 규제 환경과 워크로드 특성, 기관의 운영모델 등 세 가지를 제시했다. 그는 “이러한 기준에 따라 어떤 데이터를 온프레미스에 두고 어떤 부분을 클라우드로 이전할지, 또는 하이브리드로 구성할지를 고객이 결정하게 된다”고 말했다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d165d106e263f0ade43fadf79b65a0a63ee30ae6ea07c1de2c4beb3f4f42c0c8" dmcf-pid="GWixKbDgTG" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/552796-pzfp7fF/20260901165201426kduf.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="fxWhkcpXTp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/01/552796-pzfp7fF/20260901165201426kduf.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="9de6cb51c45968a5521a16e33766f3f4996e641a3fe2e101cb367729e44090eb" dmcf-pid="HYnM9KwaTY" dmcf-ptype="general">셤 디렉터는 데이터 보호와 활용을 양립시킬 수단으로 접근제어와 암호화 기술을 강조했다. 그는 “몽고DB의 모든 제품에는 세밀한 접근제어와 네트워크 접근 도구, 암호화, 감사 및 로깅 기능이 기본으로 탑재돼 있다”며 “고객이 개인정보 보호를 위해 데이터 검색 가능성까지 포기할 필요는 없다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="70212ec4b9dac4e74e466faf7d5244f3be152500b3f5ffcbd2be06fccbf8f8ae" dmcf-pid="XGLR29rNSW" dmcf-ptype="general">대표적인 기능이 ‘쿼리어블 인크립션’이다. 주민등록번호나 고객번호가 특정 값과 일치하는지, 거래금액이 일정 구간에 속하는지 등을 데이터를 암호화한 상태에서 확인할 수 있다. 민감정보를 데이터베이스에 평문으로 노출하지 않고도 필요한 검색을 수행할 수 있는 셈이다. 이 기능은 클라우드 서비스인 아틀라스와 고객이 직접 운영하는 환경에서 모두 지원된다.</p> <p contents-hash="7e49800599d8438320ec5c34bc2222833357cf9d188c12a9a124bf1cc02040f4" dmcf-pid="ZHoeV2mjvy" dmcf-ptype="general">몽고DB가 말하는 단일 데이터 레이어 역시 보안상 필요한 데이터 구분까지 없앤다는 의미는 아니다. 규제에 따른 분리 구조는 유지하면서 서로 다른 시스템 사이의 불필요한 단절과 데이터 이동을 줄이겠다는 접근이다.</p> <p contents-hash="eb92e0f5fdc0ff561dc5e0828c28f1424596216597dbbd2c126156f9e986a328" dmcf-pid="5XgdfVsAST" dmcf-ptype="general">몽고DB는 이러한 보안·배포 유연성을 기반으로 공공시장 사업도 확대한다. 최근 파트너사와 관련 절차를 마치고 제품을 나라장터에 등록했다. 장 지사장은 “현재 공공기관들과 많은 논의를 나누고 있으며 이제부터 본격적으로 시작될 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="b816e9d4f424e0cb6447f80eca20b50917ac3651859f920c2ddda665998cddbb" dmcf-pid="1ZaJ4fOcSv" dmcf-ptype="general">나라장터 등록이 신규 공공사업 확대를 위한 출발점이라면, 한전KDN은 몽고DB가 이미 확보한 대표적인 공공부문 레퍼런스다. 한전KDN은 대규모 전력 계량데이터관리시스템(MDMS)에 몽고DB 샤딩과 데이터 수명주기 관리 방식을 적용해 수천만 건의 전력 데이터를 안정적으로 처리하고 있다.</p> <p contents-hash="40d97bd5abeb2fd01a9a7efab7712f5d134555d775c62752a2a1fcf8b10df398" dmcf-pid="tFcoQPlwhS" dmcf-ptype="general">몽고DB는 이날 자체 호스팅 방식의 로컬 MCP 서버와 별도 서버 운영이 필요 없는 아틀라스 관리형 MCP 서버를 소개했다. AI 애플리케이션과 에이전트가 몽고DB 데이터에 손쉽게 접근하도록 지원하는 기능이다.</p> <p contents-hash="73d2c676b5eca3c1b3636d4c883f4a385e732bd326c1086c30a8d956ed8032e8" dmcf-pid="F3kgxQSryl" dmcf-ptype="general">리우 매니저는 에이전트가 정확한 판단을 내리려면 최신 데이터를 검색하고 기억하는 과정이 중요하다고 강조했다. 몽고DB는 지난해 인수한 보이지AI의 임베딩·리랭킹 모델을 플랫폼에 통합해 검색 정확도를 높이고 비용과 지연시간을 낮춘다는 구상이다.</p> <p contents-hash="d666cd4d29a011ff647412f7049cf17477b6c5e47380f9a47bd41dad4afef475" dmcf-pid="30EaMxvmWh" dmcf-ptype="general">국내에서는 LG유플러스가 운영 데이터와 벡터 검색을 통합해 4개월 만에 상담 어드바이저를 구축했다. 리소스 효율은 30% 높아지고 상담 처리시간은 7% 단축됐다. BC카드는 풀텍스트 검색과 보이지AI 임베딩을 결합한 하이브리드 검색 환경을 구축했다. 스트라드비전과 CJ ENM, 뤼튼테크놀로지스 등도 행사에서 몽고DB 기반 혁신 사례를 공유했다.</p> <p contents-hash="2d850ddf8c4d9c51e0c605e00a9791219513c7977eab68cc31f1f0873ddc8c54" dmcf-pid="0pDNRMTsWC" dmcf-ptype="general">장 지사장은 “현대화가 AI의 기반을 만들고 AI가 다시 현대화를 가속한다”며 “두 흐름은 결국 하나의 데이터 전략으로 수렴하고 있다”고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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