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두 회사의 강점은 바로 이 지점에서 맞물린다. 이노테나의 ‘Mpower EZis-C’는 개인 PC에 흩어진 업무 문서를 중앙 저장소로 통합하고 로컬 저장을 차단하는 문서중앙화 솔루션으로, 조직의 문서 자산과 접근권한 체계를 이미 한곳에 모아 두고 있다. 여기에 모티프테크놀로지스가 아키텍처부터 토크나이저, 추론 커널까지 직접 설계한 AI 모델을 연결하면 외부 연동 없이 사내 문서를 대상으로 지식검색과 분석을 할 수 있다.
협력을 검토하는 주요 분야는 △Mpower 제품군과 AI 모델을 연계하는 레퍼런스 아키텍처 설계 △사용자별 접근권한을 그대로 반영하는 폐쇄망 지식검색(RAG) 엔진 개발 △문맥 기반 민감정보 분류 모델 개발 △온프레미스 추론 성능 검증과 하드웨어 요구사항 표준화 등이다. RAG 엔진은 검색 단계에서 권한을 필터링하고 인용 근거와 감사 로그를 남겨, 열람 권한이 없는 문서 내용이 AI 답변에 섞여 나오지 않도록 설계한다. 민감정보 분류 모델은 기존 패턴 매칭 방식으로는 잡아내기 어려운 간접 식별 정보와 영업비밀까지 분류 대상을 넓힌다.
양사는 고객 규모와 용도에 맞춰 모티프테크놀로지스의 모델을 적용하는 방안을 검토한다. 모티프테크놀로지스의 모델 ‘Motif 3’는 총 3,140억 개 매개변수 가운데 토큰당 132억 개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조로 추론 효율을 높인 모델이다. 이어 향후 협력 과제를 단계적으로 구체화해 나갈 계획이다.
김인수 이노테나 대표는 “문서중앙화로 쌓아 온 문서 자산과 권한 체계는 AI 시대에 가장 안전한 지식 기반이 된다”며 “모티프테크놀로지스의 독자 AI 모델과 결합해 외부망 연결 없이도 생성형 AI를 안심하고 쓸 수 있는 환경을 공공·금융 시장의 표준으로 만들어 가겠다”고 말했다.
임정환 모티프테크놀로지스 대표는 “보안이 중요한 현장에서도 AI를 안심하고 활용할 수 있도록 이노테나와 협력해 나가겠다”고 말했다.
