ENTERPRISE AI GOVERNANCE

데이터의 장벽을 허물고
업무의 차원 을 높이다

환각 없는 신뢰, 외부 유출 없는 보안, 하나로 통합된 운영. 기업에 꼭 맞는 AI 생태계를 완성합니다.

환각제로 망분리 보안 올인원 거버넌스
MORNIA AI 어시스턴트 화면 예시 — 망분리 RAG 보안 체크리스트 4가지 답변과 ISMS-P 인증기준 안내서 등 참고 문서 출처 표기
M1 PROBLEM

엔터프라이즈 AI 도입을 막는 세 개의 벽

기술이 없어서가 아니라, 업무에 쓸 수 없어서 멈춥니다. MORNIA의 세 가지 배지는 이 세 벽에 하나씩 대응합니다.

BARRIER 01

신뢰의 벽

LLM이 그럴듯한 오답을 생성해 업무에 쓸 수 없습니다. 답변의 근거를 확인할 수 없으면 의사결정에 활용할 수 없습니다.

환각제로 — 검증된 데이터만 적재
BARRIER 02

보안의 벽

사내 문서를 외부 LLM에 보낼 수 없습니다. 금융·공공은 망분리 규제로 클라우드 AI 도입 자체가 불가능합니다.

망분리 보안 — 온프레미스 sLLM 운용
BARRIER 03

운영의 벽

검색·BI·회의록 도구를 각각 도입하면 권한과 비용, 감사 체계가 분절되어 관리가 불가능해집니다.

올인원 거버넌스 — 한 곳에서 통제
M2 ARCHITECTURE

하이브리드 아키텍처

민감 데이터와 인증·권한·색인은 사내에 남기고, 연산 부하가 큰 추론과 변환만 탄력적으로 처리합니다. 두 영역은 정책이 적용된 암호화 채널로만 연결됩니다.

HYBRID ARCHITECTURE — ON-PREM × CLOUD SECURE BRIDGE
[ ON-PREMISES ] SECURE ZONE
I Identity / SSO R RBAC / Audit P PII Masking V Vector DB B BM25 Index L Data Lake
ENCRYPTED
CHANNEL
POLICY
ENFORCEMENT
[ CLOUD ] ELASTIC ZONE
G LLM Gateway Q sLLM Qualidoc B GenBI Engine S STT / TTS O LLMOps A Auto-Scale
M3 COMPLIANCE

컴플라이언스 6대 보증

공공·금융·국방 발주 심사에서 보안은 최고 배점 항목입니다. 특히 2026년 1월 시행된 AI 기본법 대응 여부가 신규 심사 기준으로 추가되었습니다.

규제 준수 3대 축
PRIVACY 개인정보보호법 준수

최소 수집·보관기간·파기 절차 준수. PII 실시간 마스킹으로 학습·추론 과정에서 개인정보가 노출되지 않도록 설계했습니다.

SECURITY ISMS-P 인증 기준 준수 설계

접근통제·암호화·로그관리 등 인증 심사에서 요구되는 통제 항목을 제품 차원에서 충족하도록 설계했습니다.

AI ACT AI 기본법 대응

생성형 AI 사전 고지와 생성물 표시, 고영향 AI 활용 시 요구되는 위험관리·설명·이용자보호 방안을 기능으로 지원합니다.

NETWORK 망분리 규제

금융권·공공기관 폐쇄망 환경에서 안정 작동. 온프레미스 sLLM 운용으로 사외 전송 없이 추론합니다.

CONTROL Zero-Trust

SSO 통합 인증 · RBAC · PII 마스킹 다층 통제. 문서가 아닌 청크 단위로 권한을 분리합니다.

AUDIT Full Audit

전 호출 추적과 토큰·비용 감사 로그 일원화. 질의–근거–응답 전 과정을 재현 가능한 형태로 보관합니다.

M5-2 AI ACT

AI 기본법 대응 기능

2026년 1월 22일 시행. 도입 기업이 새로 지게 되는 법적 의무를 개별 구축이 아니라 제품 기능으로 이행할 수 있도록 지원합니다.

법적 의무 내용 MORNIA 지원 기능
사전 고지 의무 생성형 또는 고영향 AI에 기반해 운용된다는 사실을 이용자에게 사전 고지 AI 응답 화면 내 고지 문구 노출 설정, 이용약관·UI 고지 템플릿 제공
생성물 표시 의무 AI가 만든 문서·이미지·영상에 생성 사실이 드러나도록 표시 생성 결과물에 AI 생성 표시 자동 부착, 다운로드 시 표기 삽입, 메타데이터 기록
위험관리 방안 고영향 AI 활용 시 위험관리 방안 수립·이행 프롬프트 버전 관리, Sandbox–Staging–Production 3단계 검증, A/B 테스트 및 자동 평가
설명 방안 AI가 도출한 결과의 근거를 설명할 수 있는 방안 마련 전 답변 출처 표기 의무화, 원본 문서 참조 구간 제시, 질의–검색–응답 전 과정 추적
이용자 보호 이용자 피해 방지 및 이의제기 대응 체계 응답 피드백 수집, 오답 신고, 가드레일·금칙어 정책, 사람의 감독 승인 단계
문서 관리 의무 의무 이행 관련 문서의 작성·보관 전 호출 감사 로그 및 질의 이력 보관, 모델·프롬프트 버전 이력, 컴플라이언스 리포트 추출
M4 MODULES

All-in-One 5개 모듈

각 모듈은 아래 상세 섹션으로 바로 이동합니다.

01 · INGEST 데이터 수집

사내 시스템·문서·로그를 안전한 파이프라인으로 통합 수집합니다.

02 · KNOWLEDGE 지식화 (RAG)

하이브리드 검색과 판독관으로 검증된 지식 베이스를 구축합니다.

03 · ANALYTICS 분석 (GenBI)

자연어 질의로 차트와 요약 리포트를 즉시 반환합니다.

04 · AGENT AI 에이전트

도구를 호출해 다단계 업무를 실행하고 포털·메신저로 배포합니다.

05 · OPS 관리 / LLMOps

호출·비용·프롬프트를 한 곳에서 모니터링하고 통제합니다.

M5 RAG

에이전틱 RAG 파이프라인

방대한 문서 사이의 연결고리를 스스로 찾아냅니다. 키워드와 의미 검색을 함께 돌리고, 재정렬로 맥락을 복원한 뒤 출처를 붙여 답합니다.

STEP 01 질문 이해 · 확장

질문의 의도를 분석하고 확장 질문 1~3개를 생성합니다.

STEP 02 하이브리드 검색

키워드 기반 BM25와 의미 기반 Vector 검색을 병행합니다.

STEP 03 재정렬

Re-ranking과 중복 제거. 자식–부모 청크 매핑으로 맥락을 복원합니다.

STEP 04 최종 답변

출처 표기와 컨텍스트 확장을 거쳐 환각 없는 답변을 생성합니다.

M6 AI QUALIDOC

문서 판독관 — 핵심 차별 요소

검색을 잘하는 것보다 무엇을 넣느냐가 먼저입니다. 경량 sLLM이 문서를 1차 파싱해 신뢰도 점수를 매기고, 기준을 통과한 문서만 지식화합니다.

INPUT · 사내 문서
W 인사규정.docx X 예산내역.xlsx P 가이드.pdf H 규정.hwp
STEP 01 — sLLM 1차 파싱
텍스트 추출 테이블 인식 구조 분석
STEP 02 — 신뢰도 점수 산출
93

0–100점 척도 · 통과 기준 90점 이상

분기 처리
PASS (90점 이상) DB 적재 → 지식화. Vector DB와 BM25 인덱스에 편입됩니다.
FALLBACK (90점 미만) Smart Retry. OCR·고성능 파서를 자동 실행합니다.
QUALITY 정합성 보증

고품질 데이터만 적재되므로 답변 신뢰성이 보증되고 환각이 원천 차단됩니다.

COST 처리 비용 절감

기준 미달 시에만 고비용 파서를 호출하는 Smart Fallback으로 평균 37% 절감.

SPEED 고속 인덱싱

경량 sLLM이 대용량 문서를 빠르게 1차 처리해 지식화 시간을 단축합니다.

M7 CHAT AGENT

근거를 함께 내놓는 채팅 에이전트

자연어로 질문하면 사내 문서를 검색해 출처와 함께 답합니다. 망분리 환경에서도 동일하게 작동합니다.

rag chat / 2026.06.18
망분리 환경에서 RAG 도입 시 점검해야 할 보안 체크리스트 알려줘.
망분리 환경에서의 RAG 도입은 4가지 체크리스트 를 권장합니다.
  1. 인덱스 데이터의 물리적 격리 (Vector / BM25)
  2. LLM Gateway의 망내 프록시 경유 호출
  3. 답변의 인용 출처 표기 의무화
  4. 판독관 신뢰도 90점 이상 문서만 적재
P ISMS-P 인증기준 안내서.pdf p.42 W 망분리 지침 v2024.12.docx §3.2
체크리스트별 담당 부서까지 매핑해줄 수 있어?
아래와 같이 매핑하였습니다. 인덱스 격리와 Gateway 경유는 우선순위 High입니다.

예시 화면

CITATION 출처 표기 의무화

모든 답변에 근거 문서를 첨부해 검증 가능성을 보장합니다.

CONTEXT 컨텍스트 확장

자식 청크와 부모 청크를 함께 활용해 맥락이 풍부한 답변을 만듭니다.

SAFE 망분리 호환

사외 데이터 유출 없이 사내 환경에서 안전하게 작동합니다.

M8 GENBI

개발자 도움 없이 자연어로 끝내는 Self-BI

일상 언어로 질문하면 의도를 파악해 SQL을 생성하고, 샌드박스에서 안전하게 실행한 뒤 차트와 요약을 반환합니다. 도메인 사전과 RBAC가 결합되어 인가된 집계 데이터만 노출됩니다.

console.mornia.ai / analytics
지난달 교육 성과 요약해줘. 부서별 이수율과 만족도 함께 보여줘.
-- generated · validated against domain dictionary
SELECT dept_name, AVG (completion_rate) AS rate, AVG (nps) AS nps
FROM mart_training_perf
WHERE period = '2026-05' AND rbac_allowed(user_id, dept_name)
GROUP BY dept_name ORDER BY rate DESC ;
부서별 이수율 (%) BAR · 6 DEPTS
94 전략
87 영업
82 IT
71 기획
65 재무
54 HR
만족도 (NPS) SUMMARY
8.6 / 10

5월 전사 평균 이수율은 75.5%로 전월 대비 +6.2pt. HR 부서는 콘텐츠 난이도 조정이 필요합니다.

예시 화면

01 Data Lake

정형·비정형 원천 그대로 보존

02 Data Warehouse

정제·정규화된 통합 분석 저장소

03 Data Mart

목적별 집계 · GenBI 질의 레이어

M9 AI AGENT

묻는 비서가 아니라 실행하는 에이전트

목표를 받으면 스스로 단계를 계획하고 도구를 호출해 업무를 완결합니다. 사람은 승인 지점에만 개입합니다.

기존 표현 — 어시스턴트 사람이 물으면 답한다

한 번의 질의응답으로 종료되고, 검색만 수행합니다. 결과를 받아 사람이 직접 실행해야 합니다.

현재 — AI 에이전트 목표를 받아 끝까지 실행한다

다단계 워크플로우를 완결하며 ERP·그룹웨어·메일 등 외부 시스템을 호출합니다. 사람은 승인 지점에만 개입합니다.

console.mornia.ai / agents / meeting-recap / flow
NODE 01 · TRIGGER 회의 녹음 등록 DONE
NODE 02 · HUMAN 참석자 등록 DONE · 4명
NODE 03 · AI 전사 · 화자분리 RUN · 72%
NODE 04 · AI 회의 요약 WAIT
NODE 05 · ROUTE 템플릿 매핑 WAIT
NODE 06 · SEND 요약 메일 발송 WAIT

예시 화면 · 실제 데이터 아님

메일 메신저 그룹웨어 ERP 사내 DB 파일서버
M10 GOVERNANCE & LLMOPS

호출·접근·배포 이력을 한 곳에서

실시간 지표부터 감사 추적, 접근 통제, LLMOps까지 운영 전반을 관리합니다.

총 API 호출 수 1,284,392 ▲ 12.4% 전일 대비
평균 응답 지연 342ms ▼ 8.1% 전일 대비
성공률 99.3% ▲ 0.2% 전일 대비
오류 발생 건수 8,988 ▲ 2.1% 전일 대비
활성 파이프라인 24 / 27 ▼ 3 전일 대비
01 실시간 지표 모니터링

인프라 자원·트래픽·API 호출·오류율·실시간 비용을 대시보드로 시각화합니다.

02 감사 · 질의 추적

사용자별 질의 히스토리와 소요 시간, 토큰 사용량을 감사 로그로 추적합니다.

03 보안 · 접근 통제

SSO 통합 인증 · RBAC · PII 실시간 마스킹으로 컴플라이언스를 준수합니다.

04 LLMOps 체계

Sandbox–Staging–Production 3단계로 프롬프트 버전을 관리하고 A/B 테스트를 지원합니다.

예시 화면

M11 EFFECT

사내 데이터를 가장 잘 이해하는 기업 맞춤형 AI

01 사내 문서 기반
정밀 응답

검증된 고품질 데이터만 활용해 환각 없이 정확한 답변을 제공합니다.

02 자연어 기반
셀프 분석

개발자 없이 자연어 질문만으로 데이터 분석과 시각화를 즉시 수행합니다.

03 금융권 수준의
보안 환경

망분리 대응과 외부 전송 없는 운영으로 민감 정보를 안전하게 활용합니다.

04 업무 생산성
향상

회의록 자동화와 통합 검색으로 자료 탐색과 협업 속도를 높입니다.

05 엔터프라이즈
거버넌스

실시간 모니터링·감사 추적·LLMOps로 안정적인 AI 운영을 보장합니다.

망분리 환경(폐쇄망)에서도 사용할 수 있나요?

가능합니다. 온프레미스 sLLM 운용을 전제로 설계되어 사외 데이터 전송 없이 추론합니다. 인덱스와 인증·권한 체계는 사내 Secure Zone에 유지되며, 클라우드 구간을 사용하지 않는 완전 폐쇄망 구성도 지원합니다.

외부 LLM을 쓰지 않고 사내에서만 운영할 수 있나요?

Hybrid LLM Gateway가 모델 교체 자유도를 제공하므로 사내 sLLM만으로 구성할 수 있습니다. 지원 모델 목록과 대외 공개 범위는 확인 후 게재합니다.

환각(Hallucination)은 어떻게 방지하나요?

AI Qualidoc이 신뢰도 90점 이상 문서만 지식화하고, 답변에는 근거 문서를 반드시 첨부합니다. 검색 단계에서 BM25와 Vector를 병행하고 재정렬로 맥락을 복원해 근거 없는 생성을 구조적으로 차단합니다.

AI 기본법 시행에 따른 의무는 어떻게 대응하나요?

사전 고지·생성물 표시·위험관리·설명 방안·이용자 보호·문서 관리 6가지 의무에 대응하는 기능을 제품에서 제공합니다. 준수를 보장하는 것이 아니라 의무 이행을 지원하는 범위이며, 고영향 AI 해당 여부는 자가진단 체크리스트로 확인하실 수 있습니다.

MORNIA를 직접 확인해 보세요

도입 환경(온프레미스·프라이빗 클라우드·하이브리드)에 맞춰 데모를 준비해 드립니다.