우리 기관 환경에 맞게 어떻게 도입할 수 있을지 진단해 보세요. 기관 AI 도입 상담 신청
AI를 위한 컨텍스트 보존 데이터 레이어

AI는 내보낼 수 없는 데이터 앞에서 멈춥니다.
Capsule이 사용할 수 있게 만듭니다.

LLM Capsule은 민감한 값만 형태가 같은 대체값으로 치환합니다. 표·관계·이력 같은 구조는 유지돼 모델이 그대로 읽습니다. 승인된 모델이 그 데이터로 실행되면 Capsule이 결과의 원본값을 복원합니다.

데이터 이동 경로

원본값은 고객 환경 안에 남습니다.
보호된 데이터만 나갔다 돌아옵니다.

치환, 승인된 모델 경로에서 실행, 고객 환경 안에서 복원. 세 단계가 한 번의 요청 안에서 끝납니다.

자동으로 재생됩니다. 마지막 단계를 눌러 직접 복원해 보세요.

workspace.llmcapsule.ai 고객 환경 · 온프렘/VPC
NOC Assistant온라인
circuit_id=CKT-77-AB12, node edge-04에서 플래핑이 발생합니다. 원인과 조치 방법은?
민감한 값이 대체값으로 바뀝니다

어떤 원본값을 어떤 대체값으로 바꿨는지는 고객 환경 안의 복원 대조표에만 남습니다.

대체값원본 (내부 유지)

대체값이 여기 나타납니다.

모델은 대체값으로 실행됩니다 환경 밖

보호된 데이터만 승인된 모델 경로로 나갑니다.

GPT-4ClaudeLlama사내 모델
외부 · VPC · 온프렘
Capsule이 원본값을 복원합니다

Capsule이 고객 환경 안에서 값을 조회합니다. 원본값은 모델로 다시 가지 않습니다.

환경 밖으로 나가는 것은 ⟨capsule:…⟩ 형태뿐입니다. 원본값과 복원 대조표는 안에 남습니다.

핵심 기능 6가지

AI가 준 답을
사람이 손으로 다시 맞출 일이 없습니다.

무엇이 돌아오나답의 품질 어떻게 돌아가나운영·보안 승인의 근거
방식별 비교

민감 데이터를 다루는 세 가지 방식.
답이 돌아오는 건 하나입니다.

마스킹은 값을 삭제하기 때문에 답이 불완전하게 돌아옵니다. 프라이버시 볼트는 원본값과 복원 대조표를 외부 사업자 클라우드에 보관합니다.
Capsule은 둘 다 고객 환경 안에 두고 답도 그 안에서 복원합니다.

마스킹 툴 circuit_id = ██████on node ███이력 ████
  • 값을 가리고 거기서 멈춥니다
  • 구조와 이력이 사라집니다
워크플로우가 끊깁니다
클라우드 프라이버시 볼트 값 + 대조표외부 클라우드
  • 치환이 환경 밖에서 일어납니다
  • 값과 대조표가 환경 밖에 놓입니다
통제권이 환경 밖으로 나갑니다
LLM Capsule컨텍스트 보존 데이터 레이어 circuit_id = ⟨capsule:circuit_1⟩on node ⟨capsule:node_1⟩이력 유지
  • 문맥을 보존한 치환
  • 원본값과 대조표는 고객 환경 안에 남습니다
  • 답이 실무에 바로 쓰이는 형태로 돌아옵니다
워크플로우가 그대로 돌아갑니다
운영 환경 측정 결과

실제 운영 문서로,
통제된 환경에서 측정했습니다.

온프레미스·VPC·통제망에서 측정했습니다. 데모 데이터셋이 아니라 서식이 정해진 실제 운영 문서를 사용했습니다.

0.12s페이지당 (2,200자)
정확 일치대체값 → 원본값
98%출력 유사도
99.14%워크플로우 정확도
측정 기준 정형 운영 문서
복원 경로 고객 환경 안의 복원 대조표

신뢰 증거 전체 보기

적용 환경

AI를 아직 적용하지 못한 워크플로우부터 시작해 보세요.

통신 · 네트워크 운영장애 대응

입력 데이터BGP 로그 · 회선 ID

돌아오는 결과복원된 장애 티켓

SK텔레콤 · 도이치텔레콤 T Challenge 2026 — Top 12, Data Security & Governance
제조 · 산업 운영설비 · ICS 운영

입력 데이터설비 ID · ICS 경보

돌아오는 결과갱신된 현장 작업지시

실증 진행 중: Claroty (산업 보안)
헬스케어 · 의료 서비스진료 기록 처리

입력 데이터임상 노트 · 의료 기록 ID

돌아오는 결과복원된 EHR 기록

이화여자대학교 의료원(EUMC) 도입
공공 · 국방임무 기록 처리

입력 데이터작전 로그 · 임무 보고서

돌아오는 결과지휘 보고서 · 감사 기록

대한민국 국방부 도입 (온프렘 / 로컬 실행)
다음 단계

상시 운영에서는
데이터가 계속 AI-ready여야 합니다.

운영 데이터는 매주 바뀝니다. 품질이 흔들리면 실행마다 답이 달라지고 지난달 승인받은 결과의 근거도 남지 않습니다. CUBIG의 AI-Ready 데이터 플랫폼 Syntitan이 데이터를 AI가 쓸 수 있는 상태로 유지하고 그 상태를 실행마다 검증 가능하게 남깁니다.

Syntitan 살펴보기

  1. LLM Capsule 여기서 시작
    막혀 있던 워크플로우가 실행됩니다

    모델에 보낼 수 없던 데이터로 AI가 작업하고 답에는 원본값이 복원됩니다. 나머지 워크플로우는 그대로입니다.

  2. Syntitan 상시 운영 단계
    데이터가 AI-ready 상태로 유지됩니다

    품질과 일관성을 실행마다 점검하고 사용한 데이터 상태를 함께 남깁니다. 감사·재심사 시점에 동일 조건으로 재실행해 근거를 제시할 수 있습니다.

상시 운영으로 넘어갈 때 다시 구축할 것이 없습니다.

자주 나오는 질문

어떤 데이터가 나가고, 누가 승인하나요?

실무팀과 보안팀이 먼저 묻는 질문들을 준비했습니다.

GPT-4나 Claude 같은 외부 모델도 사용할 수 있나요?

네. 승인된 모델 경로는 외부 API, VPC 엔드포인트, 로컬 모델 어느 쪽이든 됩니다. 그 경로로는 보호된 데이터만 지나갑니다.

Capsule은 어디에 배포할 수 있나요?

온프레미스, VPC, 통제망에 배포할 수 있습니다. 배포 경계와 승인된 모델 경로는 아키텍처 검토에서 고객이 정합니다.

어떤 운영 데이터로 시작할 수 있나요?

대표 워크플로우 하나로 시작해 보세요. 로그, 티켓, 표, PDF, 스캔처럼 이미 다루고 있는 운영 기록이면 됩니다.

모델을 다시 학습하거나 모든 프롬프트를 바꿔야 하나요?

아닙니다. Capsule이 모델 호출 전에 값을 대체하고 결과를 받은 뒤 복원하므로 프롬프트와 모델은 그대로 둡니다. 바뀌는 것은 연동 지점이고 그 범위는 워크플로우와 모델 엔드포인트에 따라 다릅니다.

어떤 값을 대체할지는 누가 정하나요?

워크플로우별로 고객 팀이 정합니다. 표준 PII 탐지가 놓치는 업무 식별자와 참조값까지 포함합니다.

승인 담당자는 무엇을 검토할 수 있나요?

배포 경계, 승인된 모델 경로, 대체 정책, 원본값과 복원 대조표의 위치, 그리고 결과를 복원하는 방식입니다.

내 데이터로 확인할 때는 무엇을 준비하면 되나요?

대표 payload 하나, 사용하실 모델 경로, 워크플로우에 필요한 결과 형태입니다. 치환부터 복원까지 전 과정을 실행해 보여드립니다.

Syntitan과는 어떤 관계인가요?

같은 플랫폼 경로 위에서 이어집니다. Capsule이 막힌 데이터 경로를 열어 고객 환경에서 워크플로우가 돌아가게 하고, 프로덕션에서 그 워크플로우를 운영하며 실행마다 데이터 상태를 관리하는 것이 Syntitan입니다. 보통 Capsule과 워크플로우 하나로 시작합니다. 프로덕션 규모가 필요해지면 Syntitan을 붙입니다.

막혀 있는 워크플로우 하나를
고객 환경에서 그대로 실행해 보세요.

무엇이 환경 안에 남고 원본값이 어떻게 복원되는지 직접 확인하실 수 있습니다.