요약 (TL;DR) GDPR을 준수하는 데이터 아카이빙 솔루션은 저장 시스템이 아니라 증거 시스템입니다. 즉, 적법한 근거를 입증하고, 보존을 강제하며, 삭제, 접근 및 정책 변경에 대한 감사 수준의 추적 기록을 생성해야 합니다. DSAR(데이터 주체 접근 요청) 성능은 거버넌스 제약 조건이 있는 인덱싱 문제입니다. 신원 확인 및 콘텐츠 기반 검색이 취약하면 데이터 급증 시 DSAR 처리 기한이 지켜지지 않습니다. […]
요약 (TL;DR) CADD 프로젝트는 알고리즘 자체보다는 데이터 신뢰성, 검증 지연 시간, 워크플로 마찰로 인해 제약을 받습니다. 실험적 적용이 뒷받침되지 않는 예측 정확도는 실질적인 가치를 창출하지 못합니다. 인프라 처리량, 스토리지 아키텍처, 환경 안정성은 과학 연구 주기 시간에 직접적인 영향을 미칩니다. 규제 환경에서는 데이터 계보, 재현성, 감사 가능성 요건이 도입되어 모델링 방식이 재편됩니다. 신뢰 붕괴는 […]
요약 (TL;DR) 데이터 마스킹은 암호화와 같은 기밀성 경계가 아니라 위험을 변환하는 제어 수단입니다. 주요 실패 원인은 비현실적인 마스킹 값으로 인한 분석 왜곡입니다. 결정론적 마스킹은 조인 및 모델 동작을 유지하지만 상관 관계 위험을 증가시킵니다. 동적 마스킹은 런타임 액세스 경로를 보호하지만 지연 시간과 정책 복잡성을 초래합니다. 마스킹은 다음과 같은 경우에만 성공합니다. […]
이번 주 초, 저는 Touch-A-Life 재단의 후원으로 세계 최대 혁신 캠퍼스 중 하나인 하이데라바드의 T-Hub에서 열린 TAL Healthfest 2026에서 연설할 수 있는 영광을 누렸습니다. 청중은 의료계 리더, 기술 전문가, 정책 입안자 등 다양한 분야의 전문가들로 구성되었으며, 모두 같은 질문에 대해 고민하고 있었습니다. 바로 인공지능의 속도에 맞춰 어떻게 변화해 나갈 것인가 하는 문제였습니다. […]
요약: 데이터 레이크는 신뢰성 문제로 실패합니다. 저장 방식, 컴퓨팅 능력, 포맷의 문제가 아닙니다. AI는 그 위험성을 더욱 높입니다. 모호함은 LLM(데이터 레이크 관리자)과 에이전트의 행동 위험으로 이어집니다. 근본적인 문제를 해결해야 합니다. 권한, 데이터 계보, 의미 체계, 그리고 정책에 기반한 접근 제어를 확립해야 합니다. 재현 가능한 결과를 만들어야 합니다. 각 KPI에 대한 정의, 데이터 계보, 그리고 품질 검사를 통해 검증해야 합니다. 규정 준수와 연계해야 합니다. 데이터 보존, 접근 증거, 그리고 정당한 삭제 절차를 마련해야 합니다. […]
블로그 논평: 요즘 다들 "인간 개입(human in the loop)"에 대해 이야기하죠. "윤리적 AI"나 "안전장치"처럼 모든 AI 논의에서 빠지지 않고 등장하는 용어 중 하나입니다. 하지만 중요한 건, 단순히 *인간* 한 명을 개입시키는 것만으로는 더 이상 충분하지 않다는 겁니다. *적합한* 인간이 필요합니다. […]
