망 분리 환경 연구데이터 분석 에이전트

바깥 망에 내보낼 수 없는 연구 데이터를 기관 안에서만 분석하는 에이전트를 협의하고 있으며, 후보 모델을 직접 재어 고르고 시범 서비스를 만들어 보이는 단계입니다.

기간
2026.09 ~ 현재
분류
고객사
역할
모델 선정·시범 서비스
사용 기술
PythonFastAPIDocker로컬 LLMAI 에이전트데이터 분석
문제
측정 데이터를 바깥 망으로 내보낼 수 없어 상용 서비스를 쓸 수 없고, 기관이 가진 장비만으로 같은 일이 되는지가 먼저 확인할 점이었습니다.
담당
후보 모델 실측과 선정 근거 정리, 시범 서비스 구현과 사내 시연 배치, 협의 자료 작성을 맡고 있습니다.
설계 판단
분야마다 에이전트를 따로 두지 않고 하나로 두되 분야별 지시서를 여러 벌 두는 구성으로 정리했습니다.
검증 기준
메모리 점유·응답 속도·그림 판독·도구 호출 같은 축으로 후보를 같은 조건에서 재고 결과를 문서로 남깁니다.
결과 범위
기술 타당성 시험 보고서를 송부하고 산정서 회신과 후속 미팅을 기다리는 단계이며 계약 범위는 정해지지 않았습니다. 납품 코드는 요구사항이 확정되기 전이라 착수하지 않았습니다.

바깥 망에 내보낼 수 없는 연구 데이터를 기관 안에서만 분석하려는 요구입니다. 상용 서비스를 부를 수 없으므로, 기관이 가진 장비에서 도는 모델로 같은 일을 할 수 있는지 먼저 확인해야 했습니다.

모델 선정

후보 모델을 장비에 올려 메모리 점유와 응답 속도, 측정 그림 판독, 도구 호출 같은 축으로 직접 쟀습니다.

그 결과를 근거로 한 벌만 고르자고 제안했습니다.

미세조정은 데이터 양과 기간을 근거로 범위에서 뺐고, 분야가 늘어나는 부분은 에이전트가 아니라 지시서를 늘려 감당하는 쪽으로 정리했습니다.

망 분리 환경의 배치

기관 내부망 (바깥과 끊김)바깥 호출 없음웹 컨테이너화면 · 작업 큐모델 컨테이너기관 장비에서 실행대화 · 올린 파일 · 결과연구자인터넷
모델까지 내부망 안에 두고 바깥으로 나가는 호출을 두지 않습니다.

시범 서비스

표 데이터와 측정 그림을 올리면 구조를 먼저 확인하고 할 수 있는 분석을 골라 주는 시범 서비스를 만들었습니다.

사내 장비에 올려 협의 시연에 썼습니다.

계산은 통계 라이브러리가 맡고 모델은 작업 선택과 결과 해석만 하도록 갈라, 임의 코드를 돌리지 않게 했습니다. 지금은 시범 서비스의 외부 공개와 시연을 중단한 상태입니다.

에이전트가 일하는 순서

표 데이터 · 측정 그림 올리기구조 확인열 · 단위 · 결측할 수 있는 분석 추천작업 큐차례로 처리분석 도구통계 · 회귀 · 이상값 · 그래프결과 표 · 그래프모델이 결과를 풀어 설명
계산은 도구가 하고 모델은 무엇을 할지 고르고 결과를 풀어 쓰는 몫만 맡습니다.
왼쪽 대화 목록, 가운데 올린 표 데이터와 추천 분석 단추·결과 그래프, 오른쪽 작업 큐가 있는 분석 에이전트 화면왼쪽 대화 목록, 가운데 올린 표 데이터와 추천 분석 단추·결과 그래프, 오른쪽 작업 큐가 있는 분석 에이전트 화면
시범 서비스 화면. 올린 데이터의 구조를 먼저 확인하고 할 수 있는 분석을 골라 줍니다.

더미 데이터로 채운 그림입니다. 실제 화면과 배치·문구가 다를 수 있습니다.

반복 측정

후보 모델은 9월 초·중순과 10월 중순에 같은 조건으로 세 차례 다시 재어 일곱 개 축으로 견주었습니다.

10월에는 기술 타당성 시험을 수행하고 보고서를 송부했습니다.

시험은 기관이 준비한 합성 데이터로 사례 36건을 후보 모델 11종에 돌려 파일 인식·통계·시각화·질의응답을 채점하는 방식이었습니다.

협의에서는 실제 작업량의 대부분이 분석 명세 작성이고, 병목은 연산 장비가 아니라 저장소와 내부망이라는 점을 확인했습니다.

측정에서 협의까지

후보 모델 반복 측정세 차례 · 일곱 개 축기술 타당성 시험 (10월)합성 데이터 · 사례 36건 · 후보 11종채점파일 인식 · 통계시각화 · 질의응답보고서 송부협의에서 확인작업량 대부분은 분석 명세 작성병목은 저장소 · 내부망
반복 측정에 이어 기술 타당성 시험과 보고서 송부를 거쳤고, 협의에서 병목이 장비가 아님을 확인했습니다.