세온이앤에스가 산업 안전 분야의 지식 전환 문제와 대규모 언어 모델(LLM) 활용 시 발생하는 프롬프트 보안 문제 등을 해결하기 위한 두 가지 핵심 기술에 대해 특허를 출원했다고 밝혔다. 이번 특허는 △산업별 안전 표준 간 지식을 체계적으로 전환하기 위한 기술 △기업의 민감 데이터를 보호하면서도 AI 활용성을 유지하기 위한 도메인 변환 기반 프롬프트 보안 기술을 포함한다.
첫 번째 특허는 자동차·철도·항공·의료·원전 등 각 산업이 가진 안전 표준의 구조·용어·평가 방식이 상이해 지식 재활용이 어렵다는 문제를 해결하기 위해 출원됐다. 산업별 표준의 차이로 인해 동일한 위험 분석이나 안전 요구 식별 작업을 반복해야 하는 비효율이 지속되고 있었으며, 이에 따라 산업 간 안전 지식의 일관된 전환과 적용 가능성을 확보하는 것이 중요한 과제로 대두되고 있다. 세온이앤에스는 이러한 문제를 해결하기 위해 도메인 간 지식을 체계적으로 연결하고 지속적으로 확장 가능한 방식의 전환 프레임워크를 구축하는 데 목적을 둔 기술에 대해 특허를 출원했다. 두 번째 특허는 기업이 LLM 기반 서비스를 활용할 때 발생하는 ‘프롬프트 입력 과정에서의 정보 노출 위험’을 해결하기 위한 것이다.
기업 내부 문서, 고객 데이터, 소스코드 등의 민감 정보가 그대로 프롬프트에 입력되는 순간 외부 전송 및 저장 위험이 발생한다는 점은 이미 다양한 사례를 통해 확인되고 있다. 기존 보안 기술은 기밀 보호는 가능하지만 AI가 문맥을 이해할 수 없다는 한계를 지니고 있었으며, 이로 인해 ‘보안성과 AI 활용성 간의 양립’이라는 과제가 이어져 왔다. 세온이앤에스는 이러한 문제를 해결하기 위해 민감한 정보를 직접 노출하지 않고도 AI가 문맥을 이해할 수 있도록 도메인을 변환하는 새로운 접근 방식의 특허 기술을 출원했다. 세온이앤에스는 두 특허 모두 디지털 전환 시대에서 기업들이 직면한 구조적인 문제를 해결하기 위한 기반 기술이라며, 산업 안전 분야에서는 지식의 연결과 재활용성을, AI 활용 환경에서는 보안성과 추론 성능의 균형을 확보하는 데 기여할 것이라고 강조했다.
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