웨비나속 Q&A
최근 웨비나 진행 중 발생한 질문과 답변을 조회할 수 있습니다
Q
[질문] API를 활용하여 AI Agent를 In-house 시스템과 연계 구성하여 업무 효율성을 극대화 할 수 있는 방법이 있을까요?
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Q
[질문] 인젠트의 솔루션은 벡터DB도 암호화하여 관리되는건지 아니면 메타데이터 수준으로 관리하는건지요?
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Q
[질문] 원본 데이터가 등록/삭제/변경 될 때 실시간 반영 한다는건 계속 재임베딩을 시켜준다는 의미일까요?
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Q
[질문]RAG를 고객사에 적용할려면 커스터마이징 요소가 발생할 수 있는 지요. 그렇다면 그 소요공수는 얼마큼 인지요
A
RAG 워크스페이스 범위(폴더, 문서함 등)를 커스텀하거나 답변 구조의 퀄리티등이 커스텀 대상입니다. 또한 고객사에서 관리하는 문서 유형이나 구조에 따라서 이를 벡터화 할 수 있는 과정이 커스텀 대상이 될 수 있습니다. 공수는 별도 상담을 통해서 산정이 가능할 것 같습니다.
인젠트 담당자
2026-09-29 14:55
Q
[질문] 정부 N2SF 가이드라인에 따라 기밀성(C)·성능(S)·개방성(O) 등 데이터 중요도별 차등 보안이 핵심 과제로 떠올랐습니다. 인젠트의 문서중앙화 시스템에서 문서 축적 시 자동 분류 기술이나 태깅을 통해 C/S/O 등급을 실시간으로 식별하고, 제로트러스트 정책과 연동하여 권한을 제어하는 세부 아키텍처 및 구현 방식이 궁금합니다
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Q
[질문] 문서중앙화·AI·N2SF를 통합 구축한 고객사에서 도입 전후로 문서 검색 시간 단축·보안 사고 감소·업무 생산성 향상 측면에서 구체적으로 어떤 수치 변화가 있었나요? N2SF 컴플라이언스 대응 기간도 단축됐다면 얼마나 줄었는지 알고 싶습니다.
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Q
[질문] 공공·금융기관에는 문서관리, 그룹웨어, DLP, DRM, IAM, SIEM 등 기존 보안 시스템이 이미 운영되고 있습니다. 문서중앙화·AI·N2SF를 도입할 때 각 시스템의 정책이 충돌하지 않도록 정책결정지점과 집행지점을 어떻게 나누는 것이 권장되며, 기존 솔루션 중 반드시 연계해야 할 우선순위는 무엇인가요?
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Q
[질문] RAG를 적용할 경우 문서중앙화에 저장된 모든 문서를 AI가 검색할 수 있게 되는 것인지 아니면 사용자 권한에 따라 검색 결과도 달라지는지 궁금합니다.
A
사용자의 권한 범위에 따라서 답변도 다를 수 있습니다. 권한있는 문서가 많으면 많을 수록 정교하고 많은 정보를 답변으로 받을 수 있습니다.
인젠트 담당자
2026-09-29 14:43
Q
[질문] 조직 규모가 확대됨에 따라 핵심 기술 자산을 안전하게 보호하기 위한 보안 체계 구축은 기업의 핵심 과제가 되었는데, 대규모 사용자 환경에서도 강력한 보안과 안정적인 운영이 필요하다면 인젠트를 선택해야 하는 이유와 구축 이후 실무 현장에 나타나는 구체적인 변화에 대해 설명 부탁 드립니다.
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Q
[질문] 혹시 문사 집중화를 통해 문서를 올릴때 동일한 내용인데 A라는 사람이 올리는 문서가 B라는 사람이 올리는 문서보다 더 좋을 경우 어떤 데이타를 사용할지 판단하는 기능이나 기준을 장할수도 있을까요
A
동일한 내용을 디자인이나 문서의 구조를 다르게 했다고 품질로 관리하지는 않습니다. 내용이 동일하다면 답변에 활용도는 거의 동일하고, 근거 문서에서도 동일한 점수로 제공될 것입니다.
인젠트 담당자
2026-09-29 14:45
Q
[질문] 문서중앙화와 AI를 연결할 때 가장 먼저 고려해야 하는 것이 RAG라고 보면 될까요?
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Q
[질문] 공공/금융 기관의 기존 획일적 물리 망분리 환경에서 N2SF 기반 차등 보안 정책으로 전환할 때 기존 망연계(Net-Link) 솔루션이나 DLP와의 중복 투자를 줄이면서 단계적으로 연동,교체할 수 있는 실무적 아키텍처 가이드가 있는지 문의드립니다.
A
기존 망연계 시스템과 문서중앙화 제품의 연계를 통해서 자료(문서파일)의 이동을 관리할 수 있습니다. 자세한 구성이나 프로세스는 상담을 통해서 가능합니다.
인젠트 담당자
2026-09-29 15:01
Q
[질문] N2SF의 데이터 중요도에 따라 문서중앙화 시스템에서 접근정책을 자동으로 다르게 적용하는 것도 가능한가요?
A
문서의 등급은 실질적으로 사람이나 AI 활용을 통한 추천 등급을 활용해서 확정해야 합니다. 등급이 확정되면 시스템에 의해서 자동으로 등급별 저장소가 정해지고 접근제어도 가능해집니다.
인젠트 담당자
2026-09-29 14:47
Q
[질문]문서중앙화 환경 안에서는 권한을 통제할 수 있지만 사용자가 화면 캡처, 복사·붙여넣기, 인쇄 또는 AI 답변 재작성 방식으로 내용을 반출할 수 있습니다. N2SF에서는 원문뿐 아니라 AI가 재구성한 정보의 반출까지 어떤 기술과 정책으로 관리하는 것이 현실적인가요?
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Q
[질문] 직원이 AI에게 특정 업무자료를 찾아달라고 요청했는데 해당 직원에게는 일반문서만 접근할 수 있고 중요문서는 접근할 권한이 없다면, RAG 환경에서도 중요문서가 검색 결과에 노출되지 않도록 할 수 있나요?
A
C/S/O로 설명하면, C등급 문서의 내용은 S/O등급의 사용자에게는 노출이 되지 않습니다.
인젠트 담당자
2026-09-29 14:38
Q
[질문]N2SF의 데이터 등급과 제로트러스트 원칙을 문서중앙화와 RAG에 적용할 때, 사용자·단말·문서·AI 모델을 함께 고려한 실제 접근제어 정책과 고객사 구축 전후의 정량적 성과를 사례 중심으로 설명해 주실 수 있나요?
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Q
앞으로 RAG가 검색만 하는 것이 아니라 AI 에이전트가 문서를 작성·이동·공유하는 단계로 발전한다면, 사용자 권한을 그대로 위임받는 방식은 위험할 수 있습니다. 에이전트별 최소 권한, 일회성 권한, 실행 전 승인과 작업 이력 감사를 어떤 구조로 구현하는 것이 바람직한가요?
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Q
N2SF 등급에서 C , S 에 해당하는 문서들은 스토리지 볼륨 또는 폴더 자체를 암호화 해서 관리해야 하나요? 단지 파일만 암호화해서 관리하면 되는것인지요?
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Q
같은 사용자가 같은 문서에 접근하더라도 기관 내부의 관리 단말인지, 외부 출장 중 개인 단말인지에 따라 위험도가 달라집니다. 실제 구축 사례에서는 사용자 권한뿐 아니라 기기 신뢰도, 접속 위치, 시간, 이상행위와 문서의 C/S/O 등급을 결합해 어떤 정책으로 허용·차단·읽기 전용·워터마크 등을 결정했나요?
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Q
[질문] 1. C/S/O 등급별로 문서중앙화 저장소와 AI 서비스 간 데이터 이동을 어떻게 차등 통제하며, 실제 구축 시 보안경계를 어디에 설정하는지? 2. 사용자가 직접 접근할 수 없는 문서를 RAG가 검색하거나 답변에 포함시키는 권한 우회 문제를 어떻게 방지하는지? 3. 원문 → Chunk → Embedding → Vector DB → Prompt → LLM → Response → Log까지 전체 데이터 흐름에서 각각 어떤 보안통제를 적용하고, 고등급 데이터의 AI 활용 사례에서 이를 어떻게 검증했는지?
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