AI 보안 이슈가 커질수록, 왜 ‘로컬 AI’가 다시 주목받는가
생성형 AI가 빠르게 확산되면서, AI의 성능보다 더 자주 언급되는 키워드가 있습니다. 바로 보안(Security)입니다.
“우리 문서가 어디로 가는가”, “누가 데이터를 보는가”, “이 결과를 신뢰해도 되는가”라는 질문이 이제는 기술 담당자뿐 아니라 경영진과 실무자 모두의 공통 관심사가 되었습니다.
이 흐름 속에서 다시 부상하는 개념이 온디바이스 AI(On-Device AI)입니다.
온디바이스 AI는 단순히 클라우드를 쓰지 않는 AI가 아니라, AI 보안 문제를 구조적으로 해결하려는 접근에 가깝습니다.
온디바이스AI란? (On-Device AI)
온디바이스 AI란, 데이터가 외부 서버나 클라우드로 전송되지 않고 단말 또는 내부 시스템 환경에서 인공지능 모델의 추론과 처리가 수행되는 AI 방식을 의미합니다. 주로 보안, 지연 시간, 비용, 데이터 주권 문제를 해결하기 위한 대안으로 활용됩니다.
온디바이스 AI에서는 문서, 이미지, 음성, 센서 데이터 등이 외부 API를 거치지 않고 로컬 환경에서 직접 처리되며, 그 결과 역시 내부 시스템에 저장·활용됩니다. 이로 인해 데이터 이동에 따른 정보 유출 위험을 줄이고, 네트워크 상태에 영향을 받지 않는 안정적인 AI 운영이 가능합니다.
기존 클라우드 기반 AI가 중앙 서버에서 대규모 연산을 수행하는 구조라면, 온디바이스 AI는 처리 위치를 사용자 단말 또는 조직 내부 인프라로 이동시킨 분산형 AI 구조라고 정의할 수 있습니다.
최근에는 단순한 경량 모델 실행을 넘어, 문서 구조화, RAG(검색 증강 생성), AI 에이전트 등 업무 지능을 로컬 환경에서 완결시키는 방향으로 온디바이스 AI의 적용 범위가 확장되고 있습니다.
생성형 AI 보안 이슈는 왜 계속 반복되는가
문제는 ‘모델’이 아니라 ‘데이터 이동’입니다
최근 AI 보안 논의의 상당수는 모델 유출, 프롬프트 해킹, 결과 조작 등에 집중되어 있습니다. 물론 중요한 이슈입니다. 그러나 실제 기업과 공공기관에서 더 민감하게 반응하는 지점은 따로 있습니다.
바로 데이터가 외부로 이동하는 구조 자체입니다.
문서를 외부 AI API로 전송하는 순간, 조직은 다음과 같은 불안을 안게 됩니다.
이 문서가 학습에 사용되는가
로그에는 어떤 정보가 남는가
추후 분쟁 시, 처리 과정을 설명할 수 있는가
내부 규정과 감사 기준을 충족하는가
이 문제는 기술적으로 “보안 옵션을 강화하면 해결된다”는 수준을 넘어섭니다.
구조적으로 데이터를 밖으로 보내는 한, 보안 리스크는 사라지지 않습니다. 일말의 가능성이라도 남습니다.
온디바이스 AI가 다시 주목받는 이유
AI 보안의 해법은 ‘차단’이 아니라 ‘완결’입니다
온디바이스 AI는 데이터를 암호화하거나 접근 권한을 조정하는 방식과 다릅니다. 가장 근본적인 해법은 애초에 데이터를 외부로 보내지 않는 구조를 만드는 것입니다.
온디바이스 AI는 다음 조건을 만족하는 AI 구조를 의미합니다.
문서와 데이터가 내부 환경에 머무르고
추론과 판단이 내부에서 이루어지며
결과가 다시 내부 시스템에 바로 반영되는 구조
이 구조에서는 “외부로 나갔는가”라는 질문 자체가 사라집니다.
즉, 온디바이스 AI는 보안을 기능이 아니라 구조로 원천 해결하는 방식입니다.
온디바이스 AI와 RAG는 왜 함께 이야기되어야 하는가
RAG의 본질은 ‘근거를 통제하는 것’입니다
RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 내부 문서를 검색해 근거를 찾고, 그 근거를 바탕으로 답변을 생성하는 방식입니다. 많은 조직이 RAG를 도입하는 이유도 명확합니다.
“AI가 어디서 이 답을 가져왔는지 알고 싶다”
“우리 내부 문서를 기준으로만 답변하게 하고 싶다”
즉, RAG는 단순한 성능 향상이 아니라 신뢰와 통제의 문제입니다.
하지만 여기에는 중요한 전제가 하나 있습니다.
문서가 AI가 이해할 수 있는 구조로 정리되어 있어야 한다는 점입니다.
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온디바이스 RAG가 어려운 진짜 이유
모델이 아니라 문서 구조가 병목입니다
온디바이스 RAG를 논의할 때, 많은 조직이 다음을 먼저 고민합니다.
로컬에서 돌릴 수 있는 LLM이 있는가
성능은 충분한가
그러나 실제 현장에서 더 큰 병목은 다른 곳에 있습니다. 바로 문서가 구조화되어 있지 않다는 점입니다. 이점에서 한국딥러닝은 큰 강점을 가지고 있습니다.
대부분의 기업 문서는 다음과 같은 형태로 존재합니다.
PDF, HWP, 스캔 이미지
표와 병합 셀, 각주, 조건 설명이 뒤섞인 레이아웃
사람은 이해하지만 AI는 그대로 이해하기 어려운 구조
이 상태에서는 RAG를 적용하더라도, 검색 결과는 불안정해지고 답변의 신뢰도는 떨어질 수밖에 없습니다.
결국 실무에서는 다시 사람이 문서를 열어 확인하게 됩니다.
온디바이스 AI의 진짜 전제 조건은 ‘문서 구조화’입니다
문서가 정리되지 않으면, RAG도 보안도 성립하지 않습니다
온디바이스 AI와 온디바이스 RAG가 제대로 작동하려면, 반드시 선행되어야 할 단계가 있습니다.
OCR을 통한 정확한 텍스트 인식
Parser를 통한 표·문단 구조 유지
KIE를 통한 항목과 값의 업무 기준 정리
온톨로지를 통한 의미 체계 고정
이 과정을 거쳐 문서는 단순한 파일이 아니라 AI가 직접 활용할 수 있는 내부 데이터 자산이 됩니다.
이때 비로소 RAG는 “검색”을 넘어 “근거 기반 판단”으로 확장됩니다.
이 지점이 바로 한국딥러닝이 지속적으로 강조해온 영역입니다.
한국딥러닝이 바라보는 온디바이스 AI + RAG 구조
AI 보안은 기술 옵션이 아니라 설계 문제입니다
한국딥러닝은 온디바이스 AI를 다음과 같이 정의합니다.
문서를 외부로 내보내지 않고, 구조화 → 검색(RAG) → 판단 → 활용까지 내부에서 완결되는 AI 구조입니다.
이 정의에는 세 가지 중요한 관점이 담겨 있습니다.
첫째, 온디바이스 AI는 단일 모델이 아니라 엔드투엔드 파이프라인입니다. OCR, Parser, KIE, RAG, AI 에이전트가 끊김 없이 연결되어야 합니다.
둘째, 온디바이스 RAG는 보안 옵션이 아니라 기본값(Default)이 되어야 합니다. 외부 호출이 필요 없는 구조가 곧 보안입니다.
셋째, AI 에이전트는 온디바이스 환경에서 가장 현실적으로 작동합니다.
문서 간 비교, 근거 추적, 내부 규칙 기반 판단은 외부 API보다 내부 환경에서 훨씬 안정적입니다.
AI 에이전트와 온디바이스 보안의 관계
AI 에이전트는 ‘가장 많은 문서를 읽는 존재’입니다
AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 역할을 넘어서, 문서를 비교하고, 조건을 판단하고, 다음 액션을 제안하는 주체로 발전하고 있습니다.
이 과정에서 AI 에이전트는 조직 내에서 가장 많은 문서를 읽는 존재가 됩니다.
따라서 에이전트를 외부 API에 의존한다는 것은, 조직의 핵심 문서를 지속적으로 외부에 노출하는 것과 다르지 않습니다.
그래서 AI 에이전트의 실무 적용은 점점 온디바이스 AI + 온디바이스 RAG 구조로 이동하고 있습니다.
정리하며: 온디바이스 AI는 보안을 위한 후퇴가 아닙니다
온디바이스 AI는 클라우드를 포기하는 선택이 아닙니다. 오히려 생성형 AI를 더 깊고 안전하게 쓰기 위한 진화된 구조입니다.
AI 보안 문제의 핵심은 데이터 이동이며
RAG의 신뢰성은 문서 구조에 달려 있고
온디바이스 AI는 이 두 문제를 동시에 해결합니다.
그래서 지금 많은 조직이 같은 결론에 도달하고 있습니다.
AI를 더 쓰기 위해, 먼저 문서를 구조화해야 합니다. 그리고 그 다음이 온디바이스 AI입니다.
