AI 코딩 ‘그림의 떡’… 프레임아웃이 ‘망분리 환경’에 주목한 까닭
프레임아웃 구자호 부사장 인터뷰
구글 검색 선호 매체로 추가※ 본 콘텐츠는 프레임아웃의 협조를 받아 제작된 브랜디드 콘텐츠입니다.
AX(AI 전환)의 시대라지만, 금융·공공·통신 등 보안이 생명인 규제 산업의 개발자들에게 클라우드 AI를 활용한 코딩은 ‘그림의 떡’이었다. 소스코드와 내부 데이터의 외부 유출을 막기 위해 인터넷 연결을 완전히 차단한 망분리 환경 탓이다.
국내 1세대 디지털 에이전시 프레임아웃은 AI 솔루션으로 사업의 보폭을 넓혀가며 이 사각지대에 주목했다. 지난 20여 년 간 규제 산업의 디지털 채널에서 일하며 망분리 환경 개발자의 현실을 누구보다 잘 알고 있었기 때문이었다.
이러한 경험을 무기로 출범 1년을 갓 넘긴 프레임아웃의 AI 전담 조직 ‘AI 경험센터(AI eXperience Center, AXC)가 새로운 해법을 내놓았다. 인터넷이 연결되지 않은 상태에서도 AI를 쓸 수 있도록 하는 AI 개발 솔루션 ‘에어갭 스튜디오(AIRGAP Studio)’다.
에어갭 스튜디오는 대형 클라우드 AI가 아닌 경량형 언어모델(sLLM)을 로컬 서버에 설치해 구동하는 AI 기반 통합개발환경으로, 오프라인에서 기획·코드 작성 등 AI와의 협업을 가능하게 한다. 현재 베타 버전이 출시됐으며, 정식 모델 출시도 준비하고 있다. 지난 6월 강남에 위치한 사옥에서 AXC의 수장인 구자호 프레임아웃 부사장을 만나 에어갭 스튜디오의 개발 배경부터 보안 유지 기술까지 자세히 들어봤다.
디지털에이전시 프레임아웃은 왜 생성형 AI 솔루션을 만들었을까?
구자호 프레임아웃 부사장 인터뷰
AI를 포기해야 했던 이들을 위한 솔루션
Q. 망분리 환경에서도 AI를 쓸 수 있는 솔루션을 개발하게 된 배경이 궁금합니다.
출발점은 현장에서 본 생산성 격차였습니다. 프레임아웃은 20년 넘게 금융·공공·통신 등 규제 산업의 망분리 환경에 직접 들어가 일해왔는데요. 여기서 일하는 개발팀에게 지난 몇 년의 AI 코딩 혁명은 대체로 남의 이야기였습니다. 사무실에서 챗GPT, 커서(Cursor) 같은 클라우드 AI 도구로 빠르게 일해왔더라도 규제 산업 고객사의 폐쇄망에 들어가는 순간 모든 작업을 수작업으로 해야 했죠.
이건 개발자의 역량 문제가 아니었습니다. 소스코드와 내부 데이터가 외부 서버로 전송되는 구조 자체가 규제 산업의 보안 정책과 맞지 않기 때문에 발생하는 문제였죠. 이러한 현실을 누구보다 가까이서 봐왔기에 ‘보안 규정을 바꾸지 않고도 AI를 쓸 수 없을까’라고 고민해왔습니다. 에어갭 스튜디오는 그 고민의 결과물인 거고요.
Q. 에어갭 스튜디오가 애초에 인터넷 없는 환경을 기본값으로 설계된 것도 이러한 배경 때문이군요.
맞습니다. 일반적인 보안 솔루션은 어떻게 하면 데이터를 더 안전하게 전송할 수 있을지 고민하는데요. 이를 위해 전송을 암호화하고, 저장하지 않는다고 약속하고, 인증을 강화하죠. 그런데 망분리 환경에서는 그 접근 자체가 성립하지 않아요. 애초에 데이터를 보낼 통로가 없으니까요.
그래서 질문을 바꿨습니다. ‘어떻게 더 안전하게 보낼까’가 아니라 ‘보낼 통로가 아예 없는 환경에서 AI 개발에 필요한 모든 걸 어떻게 완결시킬까’로 말이죠. 답은 전송 과정 자체를 없애는 것이었습니다. 외부와 통신하는 기능을 제품에서 아예 뺐고요. AI 모델과 데이터는 전부 사용자 PC 안에서만 처리됩니다. 그 덕에 소스 코드와 내부 데이터는 외부로 나가지 않죠.
Q. 인터넷이 없으면 디자인부터 코드, 보안, 운영 등 모든 개발 워크플로우가 PC 한 대에서 구동돼야 할 텐데요.
에어갭 스튜디오는 단일 기능 도구가 아닙니다. 총 5개 엔진으로 구성된 통합개발환경이죠. 화면 초안을 만드는 ‘디자이너(Designer)’, 디자인을 코드로 변환하는 ‘브릿지(Bridge)’, 표준 컴포넌트를 제공하는 ‘라이브러리(Library)’, AI 코딩 파트너인 ‘어시스턴트(Assistant)’, 코드의 보안을 검증하는 ‘세큐리티 쉴드(Security Shield)’로 이뤄져 있고요. 각 엔진은 유기적으로 연결돼 오프라인 환경을 지원합니다.
Q. 여러 개발 엔진을 오프라인에서 유려하게 연결하는 것도 쉽지 않았을 것 같아요.
그래서 엔진들을 하나의 흐름으로 연결하기 위해 설계 과정에서부터 공을 들였습니다. 디자이너에서 만든 화면이 브릿지를 통해 코드와 디자인 토큰으로 이어지고, 라이브러리를 거쳐 어시스턴트가 실제 수정을 마치면 세큐리티 쉴드가 보안을 적용하는 프로세스입니다. 나아가 라이선스와 운영까지 오프라인으로 완결되게 설계했습니다. 망분리 환경에서는 설치 이후의 운영이 제품 기능만큼 중요하니까요.
‘서버’ 대신 ‘키’에 담은 보안
Q. 보안이 중요한 규제 산업을 대상으로 하는 만큼 솔루션 자체의 신뢰성을 증명하는 것도 핵심 과제였을 것 같습니다.
솔루션을 만들며 가장 까다로운 지점이었습니다. 보통 상용 소프트웨어는 실행할 때마다 서버에 ‘이 사용자 정품 맞나요’를 물어 확인합니다. 그런데 에어갭 스튜디오는 외부와 통신하지 않는 게 존재 이유인 제품이죠. 라이선스 확인하겠다고 서버에 접속하는 순간 자체가 모순인 것입니다.
그래서 검증을 ‘서버’가 아니라 ‘키’에 담았습니다. 전자서명 기술(ED25519)을 사용해, 라이선스 키 안에 만료일·허용 기능·사용 기기 정보 같은 정책을 새겨 넣고 서명하는 거죠. 검증용 공개 키는 프로그램 안에 미리 넣어두고요. 사용자가 키를 입력하면 서버 접속 없이 그 자리에서 서명이 진짜인지, 내용이 위조되지 않았는지 확인합니다. 키 안의 정책이 한 글자라도 바뀌면 검증이 실패하죠.
Q. 라이선스 키가 보안의 본체군요. 그렇다면 라이선스 키의 보안은 어떻게 담보하나요?
우선 하나의 라이선스 키는 한 대의 기기에서만 유효하도록 하드웨어 핑거프린트에 바인딩 했습니다. 키가 유출돼도 다른 기기에선 동작하지 않죠. 또 모든 라이선스에 만료일을 설정했습니다. 기간이 지나면 자동으로 멈춰 별도의 폐기 서버가 필요 없는 구조죠. 여기에 더해 기기의 시계를 거꾸로 돌려 만료를 우회하려는 시도까지 감지하도록 꼼꼼하게 설계했습니다.
가장 똑똑한 AI 아닌 현장의 리듬을 지키는 도구
Q. 단일 파이프라인 구축과 보안에 신경 쓰신 게 느껴집니다. 규제 산업 현장에서의 피드백은 어땠나요?
개발 과정에서 현장 검증을 하며 일관되게 들었던 목소리가 있습니다. “같은 일을 하는데 AI가 옆에 있는 것과 없는 것의 차이가 생각보다 크다”는 거였죠. 특히 반복적인 코드 작성과 리팩토링, 코드의 의미를 설명 받는 작업에서 AI를 활용했을 때 체감되는 변화가 크다는 반응이었습니다. 망분리 환경에서 어쩔 수 없이 전부 손으로 하던 일을, 외부 환경과 비슷한 속도로 할 수 있게 됐다는 거죠.
Q. 이제 정식 출시를 앞두고 있는데요. 그런데 개발 과정에서 포기한 것도 있다고요.
솔직하게 말해 로컬에서 쓰는 모델은 클라우드 최상위 모델만큼 매 순간 똑똑하진 않아요. 하지만 저희의 목표는 처음부터 ‘가장 똑똑한 AI’가 아니었습니다. 망분리 환경에서 매일 쓸 수 있는 AI 개발 환경을 마련하는 것, 상용 AI 없이도 코드 생산·수정 속도를 유지하는 것, 나아가 인터넷 없는 환경에서도 개발자가 평소의 리듬을 잃지 않게 하는 것이 목표죠. 에어갭 스튜디오의 핵심 가치도 바로 거기에 있습니다.
AI를 현장의 경험으로 번역하는 회사
Q. AI 전담조직 ‘AI 경험센터(AXC)’가 출범한 지 어느덧 1년이 지났습니다. 내부적으로 AXC의 지난 1년을 어떻게 평가하고 있나요?
화려한 숫자보다 학습의 시간이었다고 정리할 수 있겠군요. 분명 사업적 성과는 있었습니다. IBK기업은행 디지털마케팅 자동화 프로젝트를 수주해 프레임아웃의 또 다른 AI 솔루션 ‘오토페이지에이아이(AutoPageAI)’를 현업에 적용했고요. 에듀윌과 MOU를 맺어 PoC(개념 증명)를 진행하기도 했습니다. 그러나 동시에 PoC가 결렬되거나 솔루션 품질이 기대에 못 미쳤던 적도 있었죠. 하지만 그 시간을 거치며 확실히 배웠습니다. ‘AI 기능이 있다’와 ‘현장에서 쓰인다’는 완전히 다른 문제라는 것을 말이죠.
Q. AI 솔루션 기업으로 도약하고 있는 프레임아웃의 올해 계획은 무엇인가요?
올해의 방향은 분명합니다. AI 솔루션 개수를 늘리기 보다 갖고 있는 역량을 증명하는 데 집중하고자 합니다. 그러기 위해 실제 현장에서 쓰이고 성과로 설명되는 레퍼런스를 확보하려 해요. ‘AI 데모가 있다’가 아니라 ‘이 현장에서 이렇게 쓰였다’고 말할 수 있는 제품을 만드는 것이죠. 에어갭 스튜디오를 비롯한 몇 개의 제품에 집중하는 이유입니다.
자체 제품을 직접 만드는 일도 계속할 예정입니다. 온디바이스 한국어 음성 키보드 같은 제품이 그 예인데요. 단순히 제품 하나를 늘리려는 목적은 아닙니다. UX를 설계하던 회사가 ‘AI 시대에 어떻게 일하고 무엇을 만들 수 있는가’를 스스로 증명하는 과정입니다.
Q. 프레임아웃의 궁극적인 지향점도 궁금하군요.
‘AI를 파는 회사’가 되고 싶지는 않아요. 그보다 ‘AI로 진짜 일해본 회사’, AI를 현장의 경험으로 번역할 줄 아는 회사로 남고 싶죠. AI가 아무리 발전해도 결국 중요한 건 모델의 크기가 아니라, 그 도구를 쥔 사람의 전문성과 판단이라고 믿습니다. 저희가 잘하는 건 바로 그 ‘사람의 경험과 AI의 능력을 잇는 설계’이고, 그 자리를 지키는 것이 프레임아웃의 목표입니다.
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