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[IT뉴스]포스텍의 AI 전환법…코파일럿으로 연구 효율과 보안 잡았다 [테크리포트]

온카뱅크관리자

2026-10-02 08:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">연구·업무 데이터 클라우드 통합…개인 AI 넘어 조직 단위 활용으로 전환</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="KMxlJ9sAME">
          <p contents-hash="7c6eb6bafd59ac9350ddb4e3d4f01ff52137f9773d3845559949a3de0d23f890" dmcf-pid="9RMSi2OcLk" dmcf-ptype="general">대학의 연구와 업무에 인공지능(AI) 활용을 도입하려면 성능과 비용, 관리와 보안 등 여러 관점에서 상충되는 가치를 조율해야 한다. 클라우드에서 제공되는 최신 AI 기술을 활용하려면 민감한 내부 데이터를 조직 밖으로 내보내야 한다는 부담이 있다. 반면 조직 내부에 자체적으로 구축한 로컬 AI 환경은 아직 클라우드 기반 최신 모델의 성능을 따라잡기 어렵다. 이러한 고민을 해결하기 위해 한 발 더 적극적인 선택에 나선 사례가 눈길을 끈다.</p>
          <div contents-hash="6b2ecfc5747fc768b97410429965e829bcbfb23737e42365d0cf1384a295797d" dmcf-pid="2eRvnVIkic" dmcf-ptype="general">
           지난 9월 30일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '마이크로소프트 인더스트리 서밋(Microsoft Industry Summit)'에서는 포스텍(POSTECH)의 코파일럿 도입과 전사 확산 과정이 소개됐다. 포스텍 사례에서는 민감한 연구 데이터를 다루는 대학이 조직 전체의 데이터를 클라우드에 통합한 것이, 제대로 관리되지 않는 온프레미스 환경에 데이터를 두거나 개인 단위로 AI를 활용하는 것보다 AI 활용과 보안 정책 측면에서 모두 효율적이라는 점이 눈길을 끌었다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="38638aaa0de7d1995e4222fc35a0b174f246a18e912a5c4b6ea5dd549f1f1be8" data-idxno="453811" data-type="photo" dmcf-pid="VdeTLfCEdA" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="강병진 포스텍 과장 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/02/552810-SDi8XcZ/20261002080005545csom.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="zj0psL1ydm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/02/552810-SDi8XcZ/20261002080005545csom.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            강병진 포스텍 과장 / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e7fccf569e2ff4c65b10c5ef0ee4642909f699a7f3a34036809943a2d20c29fd" data-idxno="453812" data-type="photo" dmcf-pid="fJdyo4hDej" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="업무 환경 전환이 성공적 AI 도입의 기반이 됐다. / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/02/552810-SDi8XcZ/20261002080006803tpvg.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="qFRvnVIkMr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/02/552810-SDi8XcZ/20261002080006803tpvg.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            업무 환경 전환이 성공적 AI 도입의 기반이 됐다. / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="dcb65ac2e3298adedb8c9c4c196ad19909892d7f5e8b74b515202be1982d011e" dmcf-pid="4iJWg8lwJN" dmcf-ptype="general"><strong>조직의 업무 환경 전환에서부터 준비한 개인의 AI 경험</strong></p>
          <p contents-hash="553b312d5bf319b3fafa77c37af034c0bc31e2ad7738a24b8ea1e1826d39de18" dmcf-pid="8niYa6Srna" dmcf-ptype="general">강병진 포스텍 과장은 포스텍의 코파일럿 도입 여정의 시작으로 2024년의 EES(교육 솔루션 등록: Enrollment for Education Solutions)와 마이크로소프트 365 확대를 꼽았다. 이를 통해 업무환경이 클라우드 기반으로 전환되면서 지금까지 흩어져 있던 문서와 협업 데이터가 클라우드로 모이기 시작했고, 이후 AI 도입에도 힘을 실을 수 있었다는 설명이다. 이후 2025년 7월에는 'AI 네이티브 대학' MOU를 맺고, 올해는 '코파일럿'을 본격적으로 도입했다.</p>
          <p contents-hash="553ae7ed480db169c43998ebdc71f65b4d935eced3b4b8c847379ccad50f1e65" dmcf-pid="6LnGNPvmJg" dmcf-ptype="general">조직 전체에 코파일럿을 도입한 뒤 달라진 점으로는 개인의 경험과 조직의 AI, 데이터 등 세 가지를 꼽았다. 이 중 '개인의 경험' 측면에서는 교직원을 대상으로 코파일럿을 배포하면서 업무 환경을 '온프레미스 중심 하이브리드'에서 '온라인 중심 하이브리드'로 전환했다고 소개했다. 이는 클라우드 기반으로 제공되는 최신 AI 기술을 더 효과적으로 활용하기 위한 구조다. 여기에 이미 클라우드에 축적된 업무 자료를 AI가 바로 활용할 수 있게 되면서 실제 사용자들도 변화를 긍정적으로 받아들이는 효과가 나타났다. </p>
          <p contents-hash="5e12d976935106e7d9444c2936c8712f809bbb9dd4e2d33398586fc57d7d7828" dmcf-pid="PoLHjQTsMo" dmcf-ptype="general">강병진 과장은 "조직 AI의 출발점은 계정과 협업, 클라우드 데이터"라며 "업무 환경의 전환이 데이터 축적과 조직 AI 활용으로 이어졌다"고 소개했다. 이어 "교육에서도 사용자의 실제 업무를 기반으로 교육하고, 배운 내용을 곧바로 일상 업무에 적용할 수 있도록 한 점이 효과적이었다"며 "이러한 교육과 실습이 코파일럿을 바라보는 사용자들의 관점을 바꿨다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="5d2b41d28da8696bbe66d91067110ade569f5e2d1fb94f1689eee95e6e883490" dmcf-pid="QgoXAxyOJL" dmcf-ptype="general">포스텍의 도입 사례에서 특징은 업무 환경의 클라우드 전환 단계부터 AI 활용을 준비했다는 점과, 점진적인 확장이 아니라 조직 전체가 한 번에 전환했다는 점이 있다. 강병진 과장은 "초기에 일부 조직에서만 부분적으로 도입했다면 데이터 활용이 어려웠을 것이다. 전체 조직에 도입했기 때문에 데이터가 온라인에 모이기 시작했다"며 "부분적으로 도입했다면 개인이 각자 다른 AI 도구를 쓰는 것과 큰 차이 없었을 것"이라고 말했다.</p>
          <div contents-hash="730a2e890c5c00c2104a19addcc7c53231e7dc7a4c3f90053484491f3aeaea6f" dmcf-pid="xagZcMWILn" dmcf-ptype="general">
           개인 단위의 AI 도구 도입만으로는 개인과 조직 모두 효과를 극대화하기 어렵다는 점도 지적했다. 강병진 과장은 "개인이 AI 도구를 잘 사용한다는 점은 결국 조직에는 데이터 보안 문제로 돌아온다"며 "개인 단위의 활용은 데이터 활용 범위에서 한계가 있다"고 말했다. 이어 "전체 연구, 업무 데이터를 AI에 연결하기 위해서는 대학이 관리하는 기반이 필요하다. 조직 전체에 코파일럿을 도입하는 것은 데이터 보안을 강화한다는 관점에서도 접근할 수 있다"고 덧붙였다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="395dbd445870013efa85109748604d653ac0e4fd2b1d610514c1e7b60cf166f9" data-idxno="453813" data-type="photo" dmcf-pid="y9KE40NdMi" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="코파일럿 도입과 확장에서 '팀즈'와 '엔트라'의 역할이 컸다. / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/02/552810-SDi8XcZ/20261002080008048xvxr.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="B9JWg8lwiw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/02/552810-SDi8XcZ/20261002080008048xvxr.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            코파일럿 도입과 확장에서 '팀즈'와 '엔트라'의 역할이 컸다. / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9c26ba3401cbfdc2e53de31ed3977d3f7e00b32db0be80e3854de8091156e6fe" data-idxno="453814" data-type="photo" dmcf-pid="W29D8pjJMJ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="포스텍의 AI 인프라 AX 전환 구성도 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/02/552810-SDi8XcZ/20261002080009304fspw.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="b14sxzEoiD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/02/552810-SDi8XcZ/20261002080009304fspw.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            포스텍의 AI 인프라 AX 전환 구성도 / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="ba252e0181caf232d57167646de30522f275685153ee31b98f8f2ec0ae8e24cb" dmcf-pid="YV2w6UAiid" dmcf-ptype="general"><strong>조직의 AI, 성공 핵심은 데이터와 운영 대비</strong></p>
          <p contents-hash="64d47f75e5ac46426388a220df205b0664dce04bd357d73b665717676713620f" dmcf-pid="GfVrPucnde" dmcf-ptype="general">개인과 조직의 AI는 서로 다른 영역이지만 떼어 놓고 생각할 수도 없다. AI 도입이 개인이나 소규모 그룹에서 대규모 조직 단위로 확대되면 사용자 증가에 따른 비용과 안정성, 대규모 데이터의 처리 방식 등 다양한 문제가 발생한다. 각자가 만든 기능을 조직 전체로 확장하려면 기술뿐 아니라 권한 관리와 보안 등 조직 운영 체계 측면에서도 대응 방안을 마련해야 한다.</p>
          <p contents-hash="2ef7ccd15889bfe6dfe260a13bd6d7cdecb2f655a4585173c7a6a4ab89e56cb4" dmcf-pid="H4fmQ7kLnR" dmcf-ptype="general">포스텍은 이러한 '조직의 AI' 접근에서 현업이 당면 과제를 해결하는 기능적 측면과, 플랫폼·IT 조직이 이러한 기능을 전체 조직에 전달할 수 있도록 하는 운영 구조적 측면을 함께 고려했다. 두 영역이 서로를 보완하는 구조를 만든 것이다. 이러한 구조를 만드는 데 근간이 된 제품으로는 협업 도구 '팀즈(Teams)'와 계정·권한 관리 솔루션 '엔트라(Entra)'가 꼽혔다. </p>
          <p contents-hash="99ffdf64dd9b66b14af4e27e85bfdd0bfaa3d04cf09b7b417bf01dec0063d55a" dmcf-pid="X84sxzEodM" dmcf-ptype="general">협업 도구 '팀즈'와 '코파일럿'은 서로 긍정적인 영향을 주는 관계로 소개됐다. 일상 업무에서 팀즈에 파일을 모으고 AI가 이를 활용하면서 팀즈 사용 수요와 코파일럿의 효용성이 함께 높아졌다는 것이다. 팀즈는 '깃허브 코파일럿'으로 바이브코딩해 만든 앱을 실제 업무에 활용하는 플랫폼으로도 활용되면서, 현업에서 직접 필요한 기능을 만들어 적용하는 사례가 늘어났다고 소개됐다.</p>
          <p contents-hash="5df91f847338decbce48a8c52a9b7f0b2ca1e52be44b2b4a7426dbe9e6341ebb" dmcf-pid="Z68OMqDgdx" dmcf-ptype="general">조직 내 AI 활용이 확대되면서 또 다른 과제로는 데이터와 보안 문제가 꼽혔다. 이때 핵심은 '어떤 데이터를 어떤 AI에서 사용할 것인가'다. 데이터 특성과 허용 범위, 운영 기준 등을 고려해 데이터와 AI 환경을 함께 설계해야 한다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="5985176fe21ceaf9f658a97a13a5c6f8c34eaf57bc5f4947ab409c35ac950acc" dmcf-pid="5P6IRBwaJQ" dmcf-ptype="general">포스텍은 데이터 정책과 관련해 이미 공개된 정보는 외부 AI 활용을 허용하지만 조직 내부의 업무·지식 데이터가 필요한 경우는 조직이 제공하는 AI 플랫폼을 사용하도록 했다. 더 높은 수준의 보안이 필요한 데이터에는 로컬 AI를 사용하도록 구분했다.</p>
          <p contents-hash="a46cbec0b76e3db441f4e093477e1297fbc5608562e6ad7a557713c01006898d" dmcf-pid="1QPCebrNRP" dmcf-ptype="general">포스텍의 AX 환경은 마이크로소프트의 코파일럿과 마이크로소프트 365, 팀즈, 쉐어포인트 저장소 등을 중심으로 구성됐다. AI 서비스의 경우 코파일럿과 깃허브 코파일럿이 중심이지만 민감데이터 처리를 위한 온프레미스 환경도 운영한다. 오픈AI 호환 API를 제공해 다양한 AI 모델을 쓸 수 있는 클라우드 기반 포털 환경도 마련했다. 클라우드 기반 서비스를 사용하지만 학교의 데이터는 외부에 학습되지 않도록 보호된다. 향후에는 로컬 AI 서비스를 위해 '애저 로컬' 도입도 검토할 계획이다.</p>
          <p contents-hash="be811a034f09356c19b76fc6b20b85571729ce733b35058609f57f715e640a5c" dmcf-pid="txQhdKmjJ6" dmcf-ptype="general">강병진 과장은 포스텍의 이번 도입 사례에서 특히 접근 권한이나 데이터 보호 기준, 배포 경로 관리 등 '조직의 준비'를 강조했다. 코파일럿 이전부터 준비하던 클라우드 이전 등의 과정이 AI 확산에 큰 도움이 됐다는 설명이다. 사용자 교육에 대해서는 "무료 AI 도구를 사용한 단순 교육은 이제 큰 효과가 없다"고 평가했다. </p>
          <p contents-hash="aa9940fddd3239e8b8b81b5f5922f3be1b9b6b68c5fc7cfa0bf4b40d415723e0" dmcf-pid="FMxlJ9sAd8" dmcf-ptype="general">사용자 집단별로 기술을 받아들이는 속도에도 차이가 있었다. 강병진 과장은 "행정 부문이 가장 빨랐고, 교수들이 가장 늦었다"며 "교수들의 경우 기존에 내부적으로 사용하던 솔루션들이 긴밀하게 연결돼 있던 점에서 새로운 AI 기술을 도입하는 데 어려움이 있었다"고 말했다. 이어 "대학의 데이터가 연결되기 시작한 것이 전환점이 됐고, 지금은 교수들도 기술 전환에 나서고 있다"고 소개했다.</p>
          <p contents-hash="be753b9ac4122b2fc1b97135c8d7cebcc5e91b950e14555af65b4588d9777668" dmcf-pid="3RMSi2Ocn4" dmcf-ptype="general">권용만 기자<br>yongman.kwon@chosunbiz.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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