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[IT뉴스]손병홍 시스원 연구소장 “AI로 '예측 관제' 열겠다”

온카뱅크관리자

2026-02-02 08:07:29

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 <img alt="손병홍 시스원 연구소장" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/02/etimesi/20260202080245535hgit.png" data-org-width="629" dmcf-mid="4qObJ0fzIP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/02/etimesi/20260202080245535hgit.png" width="658">
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 손병홍 시스원 연구소장
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 “대한민국소프트웨어(SW)기술인상 수상은 개인의 영예보다 외산 솔루션이 독점하던 네트워크 분석 시장에서 국산 기술의 우수성과 자립을 증명했다는 점에서 남다른 의미를 갖습니다. 이제는 단순 모니터링을 넘어 인공지능(AI) 기반의 예측·판단형 플랫폼으로 글로벌 시장을 공략하겠습니다.”
 손병홍 시스원 연구소장은 네트워크 분석 분야 기술 내재화를 이끈 주역이다. 해외 기업이 독점하던 패킷 분석 엔진의 원천 기술을 확보해 국내 SW산업 발전과 민간 및 공공 분야 공급망 안정화에 기여했다. 손 연구소장은 공로를 인정받아 지난달 대한민국SW기술인상을 받았다. SW 개발자와 연구자의 기여를 조명하고, 기술 중심 산업 생태계에 대한 사회적 인식을 높이기 위해 마련된 상이다.
 -연구자이자 SW 전문가로서 수상의 의미는.
 ▲오랜 기간 현장에서 축적해 온 국산 SW 기술과 도전의 역사를 인정받은 결과다. 네트워크 분석 제품은 전통적으로 외산 의존도가 절대적인 분야였다. 하지만 포기하지 않고 설계부터 구현, 운영까지 전 과정을 자체 기술로 내재화했다. 회사의 지속적인 지원과 연구원들의 노력이 합쳐져 국산 기술도 글로벌 수준에 도달했음을 보여주는 결과라고 본다.
 -패킷 분석 기술을 개발할 때 어려운 점을 없었는지 궁금하다. 난관은 어떻게 극복했나.
 ▲고속·대용량 네트워크 환경에서 '데이터 무결성'과 '성능'을 동시에 잡는 게 가장 큰 숙제였다. 단순히 패킷을 캡처하는 것을 넘어 △세션 및 페이로드 재조합 △애플리케이션 레벨 분석 등 24시간 무중단 운영 안정성을 확보해야 했다. 이를 위해 패킷 처리 파이프라인을 바닥부터 다시 설계했다. 특히 랩(Lab)이 아닌 실제 고객사 환경에서 발생하는 예외 사례를 기반으로 수년간 조율을 반복하며 쌓은 '경험 데이터'가 난제를 푸는 열쇠가 됐다. 
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 <img alt="프로토콜 상세분석(관제) 화면. 장애를 분석하는 모습이다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/02/etimesi/20260202080246801elsw.png" data-org-width="700" dmcf-mid="8kVmZjhDI6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/02/etimesi/20260202080246801elsw.png" width="658">
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 프로토콜 상세분석(관제) 화면. 장애를 분석하는 모습이다.
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 -고객층이 공공부터 민간까지 폭넓고 다양하다. 성과를 거둔 비결과 시스원만의 강점은 무엇인가.
 ▲특정 환경에 종속되지 않는 '가시성'이다. 서버, 네트워크 장비뿐만 아니라 애플리케이션, 데이터베이스(DB), 네트워크 서비스 흐름, 사용자 행위 및 성능을 통찰력 있게 보여준다. 공공과 민간, 대규모와 소규모 등 어떤 IT 환경에서도 고객 서비스 상황에 유연하게 대응할 수 있다는 점이 현장에서 높은 평가를 받고 있다.
 -AI가 화두다. 관제도 예외는 아닐 것 같다.
 ▲AI가 도입이 되고 있고, 시스원은 'AI 기반 장애 예측(AIOps)'으로 고도화를 하는 중이다. 룰(Rule)이나 규칙을 기반으로 하는 기존 관제는 임계치를 벗어날 때만 반응해 복합 장애 및 이상 감지에 한계가 있다. 시스원의 AIOps는 시계열 및 메타(정적데이터) 학습과 상관 분석으로 정상 패턴의 미세한 변화를 감지하고 이상 징후를 사전에 제시한다. 운영자의 '경험'을 '데이터' 기반으로 전환해 운영 효율을 상향 표준화한다. 체감상 30% 이상의 효율 개선을 기대할 수 있다.
 -해외 중요 시스템에 시스원 기술이 도입된 것으로 안다. 까다로운 요구사항을 어떻게 맞췄나.
 ▲해외 국가 중요 인프라 사업은 '기술 통제권'이 핵심이다. 시스원은 핵심 분석 엔진을 자체 보유해 소스 코드 레벨에서 완벽한 기술 통제가 가능하다는 점이 주효했다. 인프라 성숙도가 낮은 국가에서도 안정적으로 돌아가도록 구조를 경량화하고, 현지 맞춤형으로 제공한 점도 경쟁력으로 작용했다.
 -시스원이 지향하는 '차세대 모니터링'은 무엇인가.
 ▲'보는 모니터링'이 아닌 시스템이 스스로 판단하고 제안하는 '지능형 운영 플랫폼'이다. AI가 장애 근원 원인 추정부터 대응 시나리오까지 자동으로 제안하는 방식이다. 운영자가 일일이 판단하던 의사결정을 데이터와 모델이 보조해 진정한 의미의 IT 운영 자동화를 실현하는 것이 목표다. 
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 <img alt="장애 예측을 위한 모델 생성 모습." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/02/etimesi/20260202080248055tbnu.png" data-org-width="700" dmcf-mid="6xEHbltWw8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/02/etimesi/20260202080248055tbnu.png" width="658">
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 장애 예측을 위한 모델 생성 모습.
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 윤건일 기자 benyun@etnews.com
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