규제 준수를 내재화한 AI 아키텍처 설계: 신뢰 구축을 위한 여정

필자는 기술 혁신과 규제 준수 사이의 균형점을 찾기 위해 끊임없이 노력해왔습니다. HIPAA, GxP, GDPR, 21 CFR Part 11과 같은 규제 프레임워크는 의료 데이터를 보호하고 과학적 무결성을 보장하는 데 필수적입니다. 하지만 이러한 규제는 AI 도입 프로젝트의 속도를 늦추는 장애물이 되기도 합니다. AI가 규제가 엄격한 환경에서 성공적으로 작동하려면 시스템 설계의 근본적인 변화가 필요하며, 규제 준수는 아키텍처의 핵심 요소로 내재화되어야 합니다.

규제 준수를 위한 아키텍처의 변화

많은 초기 AI 프로젝트가 좌초된 이유는 모델의 정확성이나 적합성 부족 때문이 아니라, 데이터 아키텍처 자체가 규제 기관의 요구를 충족하도록 설계되지 않았기 때문입니다. 필자는 거버넌스, 암호화, 관찰 가능성을 선택적 기능이 아닌 기본 상태로 내재화했습니다. 컴플라이언스팀은 AI를 위험 요소가 아니라 측정 가능하고 설명 가능하며 감사 가능한 자산으로 인식할 수 있게 되었습니다. 이러한 관점의 전환은 규제가 엄격한 산업에서 기업이 책임 있는 방식으로 AI를 도입하는 전환점이 되었습니다.

클라우드 네이티브 환경으로의 전환

테라데이터(Teradata)와 SAS 같은 레거시 시스템에서 애저 데이터브릭스(Azure Databricks), 시냅스(Synapse), 애저 데이터 레이크 스토리지(Azure Data Lake Storage, ADLS) 2세대 기반의 클라우드 네이티브 생태계로 전환하면서, 필자는 확장성 보장이나 운영 비용 절감뿐만 아니라 데이터 과학자, 비즈니스 분석가, 규제 감사관, 경영진 등 다양한 이해관계자가 신뢰 속에서 활동할 수 있는 생태계를 구축하고자 했습니다. 데이터 과학자는 실험할 수 있는 민첩성을, 컴플라이언스팀은 감사를 위한 투명성을, 경영진은 신뢰할 수 있는 인사이트를 필요로 했습니다.

3가지 핵심 원칙

필자는 이 과제를 3가지 원칙으로 풀었습니다. 첫째, 수집, 변환, 피처 엔지니어링, 모델 학습, 배포 단계를 각각 모듈형 존(zone)으로 설계하여 각 단계를 독립적으로 검증하고 감사할 수 있도록 했습니다. 둘째, 메타데이터 기반 설계를 통해 규제 준수 활동을 자동화하여 데이터 계보 그래프, 검증 보고서, 감사 로그를 자동으로 생성했습니다. 마지막으로, 아키텍처에 거버넌스와 보안을 기본값으로 심어 암호화, ID 관리, 키 핸들링을 모든 데이터셋, 노트북, 모델에 필요한 기본 조건으로 설정했습니다.

거버넌스와 보안을 기본값으로

데이터셋, 모델, 컴퓨팅 클러스터 등 어떤 리소스든 추가 설정 없이 보안이 보장된 상태에서 제공되도록 하는 것이 목표였습니다. 마이크로소프트의 암호화 베스트 프랙티스를 청사진으로 삼아 저장 데이터는 항상 AES-256으로 암호화하고, 서비스 관리 키 또는 고객 관리 키 중 하나를 선택할 수 있도록 했습니다. 특히 가장 높은 수준의 통제가 요구되는 프로젝트에는 애저 키 볼트(Azure Key Vault)에 안전하게 보관된 고객 관리 키를 적용해 FIPS 140-2 규정을 충족했습니다. 전송 중인 데이터는 아키텍처 내 모든 연결과 API 호출을 TLS로 보호하고, 사용 중인 데이터는 컨피덴셜 컴퓨팅(Confidential Computing)과 애저 VM을 위한 신뢰할 수 있는 시작(Trusted Launch for Azure virtual machines)을 도입하여 보호했습니다.

키 관리의 중요성

키 관리는 이 거버넌스 모델의 중추였습니다. 필자는 애저 키 볼트를 암호화 키, 비밀, 인증서를 관리하는 중앙 집중식 저장소로 활용하고, 마이크로소프트 엔트라 ID(Microsoft Entra ID, 구 애저 AD) 를 결합하여 임상의, 데이터 과학자, 감사관 등 적절한 인물만 적절한 자원에 접근할 수 있는 세분화된 역할 기반 접근 제어(role-based access control, RBAC) 를 구현했습니다. 키와 관련한 모든 상호작용은 기록, 감사, 검토할 수 있도록 설계하여 키 관리를 투명하고 방어 가능한 통제 메커니즘으로 탈바꿈시켰습니다.

연구를 위한 안전한 컴퓨팅 환경

임상 시험이나 유전체 연구처럼 연구 중심 산업에서 AI 워크로드는 매우 민감한 데이터 세트를 다룹니다. 필자는 마이크로소프트의 시큐어 컴퓨트 포 리서치(Secure Compute for Research) 가이드라인을 따라 네트워크 격리 클러스터, VNET이 주입된 데이터브릭스 워크스페이스, 프라이빗 엔드포인트를 통해 접근 가능한 스토리지 계정으로 구성된 격리형 환경을 설계했습니다. 환경으로 유입되는 데이터는 자동으로 비식별화되거나 토큰화되고, 데이터 스키마는 수집 단계에서 검증되어 잘못된 형식이거나 불완전한 데이터가 하류 파이프라인을 오염시키지 못하도록 했습니다. 이 환경에서 학습되는 모든 AI 모델에 대해서는 ML플로우(MLflow)를 활용해 하이퍼파라미터, 학습 데이터 세트, 결과를 기록했습니다.

다양한 사용자 유형을 위한 거버넌스 파이프라인

규제 중심 아키텍처는 최종 사용자, 데이터 과학자, 비즈니스 인텔리전스 분석가, 수요 예측 및 마케팅 믹스 전략가 등 각 사용자 유형, 즉 페르소나(persona)에 맞는 파이프라인 전반에 거버넌스와 보안 원칙이 일관되게 내재될 때 성공할 수 있습니다. 각 파이프라인은 기능적일 뿐 아니라 본질적으로 안전하고 설명 가능하며 감사 가능해야 합니다. 예를 들어, 최종 사용자 파이프라인은 민감 데이터나 원본 데이터에 접근하지 않고도 안전하게 인사이트를 제공하도록 설계되고, 데이터 과학자 파이프라인은 워크플로 전 단계에 보안과 거버넌스를 내재화한 ML 파이프라인으로 설계되어야 합니다.

가시성, 설명 가능성, 그리고 신뢰 확보

아무리 보안이 강력한 아키텍처라도 최종적으로는 출력 결과를 규제 기관이나 감사에서 설명하고 입증할 수 있어야 합니다. 필자는 애저 모니터와 로그 애널리틱스를 활용해 파이프라인을 실시간으로 들여다볼 수 있도록 설계하고, SHAP, LIME, 데이터브릭스 기본 해석 도구를 추론 파이프라인에 직접 통합하여 모든 AI 예측에 결과뿐 아니라 그 근거가 함께 제시되도록 했습니다. 또한 지속적 검증 루프(continuous validation loop)는 모델 드리프트를 모니터링하여 정확도나 공정성 기준을 충족하지 못할 경우 자동으로 재학습 또는 폐기를 트리거하도록 설계했습니다.

결론

필자는 설계 단계에서 마이크로소프트의 암호화 베스트 프랙티스, 안전한 연구 환경, 예측 아키텍처를 내재화함으로써 거버넌스와 보안이 사후적 고려가 아닌 기본 조건으로 작동하는 생태계를 구축했습니다. 이러한 아키텍처는 컴플라이언스가 혁신을 억제하는 것이 아니라 오히려 혁신을 가능하게 하는 동력임을 입증합니다. 규제 기관, 경영진, 최종 사용자 모두가 AI가 제공하는 인사이트를 신뢰할 수 있는 이유는, 그것이 설계 단계부터 입증하고 설명하며, 감사할 수 있기 때문입니다.