Business | 네트워크 통합 (NI)

네트워크 통합 (NI)

AI 기반의 실시간 장애
모니터링 자동화 도구 제공

AS-IS

인력에 의한 인프라 관리

인력에 의존한 방식으로, 네트워크 중심의 운영관리 대상

시스템을 NMS를 통해 모니터링하며, 네트워크 담당자가

수동으로 운영과 장애 대응을 수행하는 인력 기반 대응

체계로 인해 장애 대응에 한계가 있습니다.

Communication

운영관리

대상시스템

add

NMS

제한적

장애 관리중심

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Cooperation

담당 인력 기반

장애 대응체계

TO-BE

인력 + 자동화점검 도구

인력과 자동화 점검 도구를 결합해 운영관리 대상 시스템을 통합 관리하는 구조입니다. 네트워크

연계분석·NMS와 하이퍼바이저 (Apstra, NSX)를 API로 연동해 관리 효율성을 높입니다. IBA 기반의 인프라 점검 모니터링을 통해 차세대 통합 네트워크 자동화 관리를 제공합니다.

인공지능 기반 네트워크 운영

관리에 대한 패러다임 변화 주도

패브릭 설계에서 운영까지 全과정 자동화 지원

검증된 디자인

구축 자동화

배포 자동화

운영 자동화

• 네트워크 구성도 템플릿 제공

• Rack 실장도, 수량 및

케이블 구성의 물리적 구성과

서버 구조 정의

• 템플릿에서 정의한 구성도에

실제 사용 할 정보를 입력하여

• 고유의 체계에 맞게 설정 적용

• 장비 정보 입력

• ZTP 자동 설정

• VM 기반 네트워크

• 사용자 의도 기반 렌더링

패브릭 자동 설정

• 이상 동작 감지

분석 후 사용자 통보

• 무중단 확장

자동 네트워크 구성

기술 혁신을 주도하는 AI 도입,

망설이지 마세요

AI가 제공하는 비전은 거부하기 어려울 만큼 매력적입니다. 하지만 동시에 AI에는 분명한 위험요소 또한 존재합니다. 이 때 필요한 안전망이 바로 AI 거버넌스입니다. AI는 인간의 편견과 오류에 취약하기 때문에, 잠재적 위험을 줄이려면 구조적이고 체계적인 접근이 필요합니다. AI 거버넌스는 이러한 접근 방식 중 하나로, AI의 활동이 윤리적 기준과 사회적 기대에 부합하도록 프로세스·표준·보호 장치를 마련합니다. 잘 설계된 AI 거버넌스의 감독 프로세스는 편향, 개인정보 침해, 오·남용과 같은 위험을 예방하고 해결하는 동시에, 혁신과 신뢰를 함께 이끌어냅니다.

Whynet은 단순한 법적 준수를 넘어 사회적 책임을 포함한 책임 있는 AI 활용을 추구합니다. 고객과 기술을 재정적·법적·평판적 위험으로부터 보호하며, 신뢰할 수 있는 성장을 지속적으로 지원하겠습니다.

AI의 목적은 인간의 역량을

강화하는데 있습니다

데이터와 인사이트는

고객의 권리이자 자산입니다

AI 시스템은 투명하고

설명 가능해야 합니다

책임 있는 AI 가버넌스를 위한

프레임워크

대상업무

안정적 운영 확보

위험 관리와 신뢰 확보

규제 및 기준 준수 강화

이해관계자 요구 충족

계획

(Planning)

조직 전반의 AI 활용도를 측정할 수 있는

핵심 지표 정의

AI 공정성과 설명 가능성을

점검할 수 있는 기존 프로세스 검토

현재 규정과 잠재적

AI 규제 간의 차이 분석

책임감 있는 AI 활용에 필요한 핵심 역량과

요건을 검토하고, 비즈니스 목표에 맞춰 조정

구축

(Build)

기존 프로세스에 대한 추적 및

감사 가능성 확보

AI 전 생애주기에 걸쳐 업데이트된

프로세스와 점검 체계 운영

모델 설명서 작성 및

접근성 보장

책임 있는 AI 구현을 위해 필요한 역할,

역량 및 학습 과제 지정

운영·생성

(Operate & Generate)

모델 메타데이터 자동

문서화 및 관리 체계 마련

AI 공정성·설명 가능성·품질을 지속적으로

검증하고, 정기적으로 정책 개선

추가적인 부담 없이 규정 준수를

강화할 수 있는 환경 지원

내·외부 이해관계자의 승인을 기반으로

확장 및 지속 가능한 워크플로우 구성

위험 관리

위험 수준 별 준수항목 차등 적용

* 필수 준수

* 기존 운영 절차 준용

고위험

윤리원칙 검토

감독통제 절차

학습 데이터

편향성

개인·민감 정보 보호

설명 가능성

공정성

성능

고객보호

보안

중위험

윤리원칙 검토

감독통제 절차

학습 데이터

편향성

개인·민감 정보 보호

설명 가능성

공정성

성능

고객보호

보안

AI 가버넌스 프레임워크

Strategy

add

Risk

add

Process

add

Oversight

add

Monitoring

EU AI Act 위험관리 프레임워크를 기반으로 필수 준수항목을 차등 적용함과 더불어

국내 금융당국의 법·규제를 반영하여 AI 리스크로부터 고객을 보호합니다.

규정 준수

AI 서비스와 시스템을 설계·운영할 때는 국내외에 적용되는 AI 관련 법·제도와 규제 프레임워크를 분석하고, 법령에서 요구하는 구체적인 준수 사항과 기준을 반영해야 합니다. 또한 공정성, 성능, 설명가능성 등 AI의 핵심 속성에 대한 국내외 기준서를 참고해 기획·개발·운영 단계별 가이드라인을 수립하고 일관되게 적용할 필요가 합니다.

단계별 체계 구축

네트워크와 IT 인프라가 계획·구축·운영·개선의 전 주기에 걸쳐 안정적으로 관리될 수 있도록 라이프사이클 기반의 단계별 AI 거버넌스를 적용하고, 실시간 모니터링과 로그 수집·분석, 업데이트 및 교체 관리 전 과정에 표준화된 거버넌스 체계를 운영함으로써 안정성·확장성·보안성을 모두 충족하는 서비스를 제공해야 합니다.