한컴 에이전틱 OS, EU AI Act·GDPR 준수 체계 구축...소버린 AI 시장 공략

핵심 요약

- 한컴이 폴란드 7불스, 알고마인 등과 협력해 EU AI Act·GDPR 준수 에이전틱 OS 개발 체계 구축 - 유럽 공공·금융 분야 중심 소버린 AI(Sovereign AI) 수요 대응 전략 추진 - AI 기반 자동화 시스템의 개인정보보호·보안 규제 준수가 글로벌 시장 진출 핵심 요건으로 부상

주요 내용

한컴이 2026년 유럽 시장 공략을 위해 EU 인공지능법(AI Act)과 일반개인정보보호법(GDPR) 준수 체계를 갖춘 에이전틱 OS 개발에 나섰다. 폴란드의 7불스(7bulls), 알고마인(Algomine) 등 현지 파트너와 협력해 유럽연합의 엄격한 AI 규제 환경에 대응하는 기술 플랫폼을 구축하고 있다.

에이전틱 OS는 AI 에이전트가 자율적으로 작업을 수행하는 차세대 운영체제로, 코드 생성·데이터 처리·의사결정 등을 자동화한다. 한컴은 이러한 AI 자동화 시스템이 유럽 공공기관과 금융기관의 소버린 AI(데이터 주권 확보형 AI) 요구사항을 충족하도록 설계하고 있다. 소버린 AI는 민감한 국가 데이터와 개인정보를 외부 플랫폼에 의존하지 않고 자체 인프라에서 처리하는 개념으로, EU AI Act 시행 이후 유럽 각국에서 수요가 급증하고 있다.

EU AI Act는 2026년 8월 전면 시행을 앞두고 있으며, 고위험 AI 시스템에 대해 위험관리·데이터 거버넌스·투명성·인적 감독 등을 의무화한다. 특히 공공서비스·금융·의료 분야 AI는 고위험군으로 분류되어 GDPR과 함께 이중 규제를 받는다. 한컴의 이번 전략은 AI 시스템 개발 초기 단계부터 'Privacy by Design'과 'AI Governance by Design' 원칙을 적용해 유럽 시장 진입 장벽을 낮추려는 시도로 평가된다.

에이전틱 OS의 핵심 기술인 AI 자동 코드 생성 기능은 바이브 코딩(Vibe Coding) 패러다임과 연결된다. 개발자가 자연어로 의도를 전달하면 AI가 코드를 자동 생성하는 방식인데, 이 과정에서 인증·인가 로직 누락, SQL 인젝션 취약점, 개인정보 암호화 미적용 등 보안 결함이 발생할 수 있다. 한컴이 유럽 시장에서 성공하려면 AI 생성 코드에 대한 보안 검증 체계와 개인정보 영향평가(DPIA) 프로세스를 필수적으로 갖춰야 한다.

전문가 시각

ISMS-P 인증 관점에서 볼 때, 한컴의 에이전틱 OS는 AI 자동화 시스템의 '통제 가능성(controllability)'과 '추적 가능성(traceability)'을 어떻게 확보하느냐가 핵심 과제다. AI가 자율적으로 생성한 코드나 의사결정 과정을 사후 감사(audit)할 수 있는 로깅 체계, AI 모델의 학습 데이터에 포함된 개인정보 처리 내역 추적, 그리고 AI 오작동 시 인적 개입(human-in-the-loop) 메커니즘이 설계 단계부터 내장되어야 한다. 특히 금융 분야는 전자금융감독규정과 ISMS-P 인증이 동시에 요구되므로, AI 시스템의 정확성·보안성·설명 가능성을 입증할 수 있는 기술 문서와 테스트 결과가 필수다.

바이브 코딩 환경에서 개인정보보호 리스크는 더욱 증폭된다. AI가 자동 생성한 코드에서 ① 개인정보 수집 최소화 원칙 위반(불필요한 필드 수집), ② 접근 권한 검증 로직 누락(IDOR 취약점), ③ 민감정보 평문 저장, ④ 로그 파일 내 개인식별정보 노출 등이 빈번하게 발견된다. 한컴이 유럽 공공·금융 시장에서 신뢰를 얻으려면, AI 코드 생성 후 자동화된 SAST(정적 분석)·DAST(동적 분석) 도구를 통한 보안 스캔, 개인정보 영향평가 자동화, 그리고 GDPR 제35조에 따른 고위험 처리 활동 사전 협의 절차를 플랫폼 차원에서 지원해야 한다. 국내 기업들도 해외 진출 시 단순 기능 구현을 넘어 규제 준수 입증 능력이 경쟁력 핵심 요소임을 인식해야 한다.

CPPG·ISMS-P 연계 포인트

1. AI 시스템 위험관리 및 사전 영향평가
EU AI Act는 고위험 AI 시스템에 대해 개발 전 위험관리 체계 구축을 의무화하며, GDPR 제35조는 고위험 개인정보 처리 시 데이터 보호 영향평가(DPIA)를 요구한다. ISMS-P 인증심사 시에도 '2.7.1 개인정보 영향평가' 항목에서 AI 시스템이 처리하는 개인정보의 유형·규모·위험도를 사전 평가하고 보호대책을 수립했는지 확인한다.

2. AI 자동 생성 코드의 보안 취약점 관리
바이브 코딩으로 생성된 코드는 OWASP Top 10 취약점(인젝션, 인증 실패, 민감 데이터 노출 등)을 내포할 가능성이 높다. ISMS-P '2.5.4 보안 취약점 점검' 및 '2.8.5 개발 보안'은 소스코드 보안 약점 진단과 보안 코딩 표준 적용을 요구하며, AI 생성 코드도 예외 없이 동일한 보안 검증 절차를 거쳐야 한다. 자동화된 보안 스캔 도구 적용과 코드 리뷰 프로세스가 필수적이다.