이런 원인/증상이 있나요?
Show 더 자세히 알아볼까요? 넷플릭스 앱 지원 가능 TV는 2014년 이후 출시 모델(Netcast4.5, WebOS)로 TV 자체 기능으로 앱을 이용할 수 있습니다. 이렇게 해보세요.홈 화면 런처 메뉴에 넷플릭스(NETFLIX) APP(앱)이 없거나 LG 콘텐츠 스토어에서 APP이 검색되지 않나요?→ 설정 메뉴에서 지역 설정을 [대한민국]으로 변경해주세요. ※ 해외 직구로 구입하신 경우 서비스 국가 설정을 [미국]으로 변경해 주세요. 지역 설정하기(webOS 6.0) 리모컨의 버튼을 누르세요 → [전체 설정] → [일반] → [시스템] → [지역 설정] ① TV 전원을 켠 다음 리모컨의 [설정] 버튼을 누른 후 [전체 설정]을 선택해주세요. ② [일반]에서 [시스템] 선택 후 [지역 설정]을 [대한민국]으로 변경해주세요. 지역 설정하기(webOS 5.0) 리모컨의 버튼을 누르세요 → [전체 설정] → [일반] → [지역 설정] → [LG 서비스 국가]를 [대한민국]으로 변경해주세요. 화면이 멈추거나 화질이 저하되나요?→ 넷플릭스 고객 센터 정보에서 네트워크 검사를 실행해주세요. 네트워크 검사하기 ① 넷플릭스 홈 메뉴 하단의 [고객 센터 정보]로 진입해주세요. ② [네트워크 검사]를 실행해주세요. ③ 네트워크 상태를 확인할 수 있습니다. 잠깐! 더 알아보세요. 네트워크 검사 후 다음의 경우에는 네트워크 점검이 필요합니다. ①
와 같은 표기가 될 경우 네트워크 점검이 필요합니다. APP 실행 후 아래와 같은 유사 에러 발생 시 조치 방법
① TV 전원 코드 제거 후 2~3분 경과 후 다시 연결하여 APP을 재생시켜 주세요. APP 삭제후 재설치하기→ 넷플릭스 APP 삭제하기 ① 리모컨 홈 버튼을 눌러주세요. → 넷플릭스 설치하기 ① 홈 하단 메뉴에서 [LG 콘텐츠 스토어] 선택 후 진입해 주세요. ② 검색창에 넷플릭스[Netflix] 입력후 재설치 해주세요. 도움이 더 필요한가요? LG전자 홈페이지의 고객 지원 메뉴에서 [이메일 문의 / 전화상담 예약] 메뉴를 이용해보세요. 이 콘텐츠는 공용으로 제작되어 구입한 제품과 다른 이미지나 내용이 포함되어 있을 수 있습니다. 넷플릭스(Netflix)에는 블루 플래닛(Blue Planet) II, 로마(Roma), 기묘한 이야기(Stranger Things), 블랙 미러(Black Mirror) 등을 포함해 지금 당장 즐길 수 있는 수많은 UHD 콘텐츠가 있다. 넷플릭스를 선명하고 깨끗한 4K로 스트리밍하길 원한다면, 올바른 장비, 계정, 그리고 인터넷이 필요하다.
 명칭을 명확히 하자면, 4K와 UHD는 기본적으로 동일하다. 현재 화면의 해상도가 HD보다 4배 더 많은 픽셀(이 때문에 이름이 4K)로, 가장 높은 해상도를 의미한다. 오늘날 대부분의 주류 영화관에서 볼 수 있는 해상도다. 넷플릭스에서 4K 콘텐츠를 보기 위해 필요한 것풍부한 4K 콘텐츠를 시청하려면 다음과 같은 4가지 사항을 확인해야 한다.
그리고 스트리밍 품질이 자동 또는 높음으로 설정됐는지 여부를 확인한다. 현재 TV가 4K 콘텐츠를 지원하는가4K 콘텐츠와 호환되기 위해 필요한 기술적인 요구사항은 정확히 무엇일까? 분명 4K TV가 있는 것외에도 TV에 HDCP 2.2 인증을 받은 HDMI 케이블과 포트가 있는지 확인해야 한다. 이 정보는 사용 설명서, 또는 제조업체 웹사이트에서 찾을 수 있다. 넷플릭스에서는 정기적으로 업데이트하는 호환 기기의 전체 목록을 웹사이트에 제공한다. 참고로 이번 기사에서는 TV에서 콘텐츠를 시청하는 것만 다룬다. PC 또는 노트북에서 4K 넷플릭스 스트리밍을 하기 위해서는 다음과 같은 사항이 필요하다.
어떤 스트리밍 기기가 필요한가4K TV에서 시청하는 경우, 스마트 TV일 가능성이 높으므로 홈 메뉴에서 직접 넷플릭스에 접속할 수 있다. 그러나 아마존 파이어 TV 스틱(Amazon Fire TV Stick)이나 게임 콘솔과 같은 스트리밍 박스, 기기를 통해 넷플릭스를 시청하려면 이 장치가 UHD를 스트리밍할 수 있는지 확인한다. 예를 들어, 플레이스테이션 4 프로(PlayStation 4 Pro)는 4K 스트리밍이 가능하지만 표준 버전과 슬림 버전은 그렇지 않다. 마찬가지로 아마존 파이어스틱 4K는 가능하지만, 아마존 파이어스틱은 그렇지 않다. 대부분의 '4K' 콘텐츠는 제목 설명에 표시되어 있다. 다시 말하지만, 넷플릭스 웹사이트에는 호환되는 모든 기기의 전체 목록을 찾을 수 있다. 새로운 스트리밍 기기에 구입하려면, TV용 미디어 스트리밍 박스를 살펴보면 된다. 인터넷 연결 속도를 확인하는 방법4K를 지원하는 TV가 있다면, 이제 인터넷 속도가 필요하다. 넷플릭스에서 UHD로 원활하게 스트리밍하기 위한 권장 속도는 25Mbps이며, 더 높을수록 좋다. 이보다 낮은 값이면 버퍼링 문제가 많이 발생할 수 있다. 더 강력한 연결을 위해 4K는 많은 데이터를 소모하므로 와이파이에만 의존하는 것보다 유선 연결을 고려하는 것이 좋다. 즉, 이더넷 케이블을 통해 스트리밍 기기를 공유기에 직접 연결한다. 인터넷 속도가 확실하지 않은 경우, 인터넷 속도 측정 사이트인 SpeedTest.Net을 방문해 속도를 측정하는 것이 좋다. 넷플릭스 요금제, 프리미엄만이 4K 제공안타깝게도 기본 요금제는 표준 화질 콘텐츠에 대한 접근만 허용한다. 4K로 시청하려면 현재 월 17.99달러로 가격이 책정된 넷플릭스 프리미엄 요금제로 업그레이드해야 한다(한국에서도 매월 1만 4,500원의 프리미엄 요금제만이 4K 스트리밍 서비스를 즐길 수 있다. 편집자 주). 스트리밍 품질 설정 확인UHD를 사용하려면 스트리밍 품질을 높게 설정해야 한다. 인터넷 연결이 안정적인 4K TV에서 시청하는 경우, 대부분은 자동으로 표시된다. 먼저 계정 탭으로 이동한 다음, ‘내 프로파일’ 세션에서 ‘재생 설정’을 클릭해 스트리밍 품질을 다시 확인할 수 있다. 화면은 다음과 같아야 한다.
동영상을 설정한 품질은 사용하는 데이터 양에 영향을 미친다. 어떤 이유로든 데이터를 보존하려는 경우에는 더 낮은 설정으로 전환해야 한다. 이는 곧 콘텐츠가 4K로 나타나지 않는다는 것을 의미한다. 넷플릭스에서 제공하는 4K 콘텐츠넷플릭스는 아직 4K 콘텐츠 카테고리가 없기 때문에 프로세스가 좀 더 수동적이다. 검색 창에 ‘4K’ 또는 ‘UltraHD’를 입력해 4K로 시청할 수 있는 항목을 확인한다. 또한 설명 위에 표시되는 제목 카드에서 좋아하는 프로그램이나 영화가 4K인지 확인할 수도 있다. 앞서도 설명했지만 4K 콘텐츠는 제목에 표시되어 있다.
Wolters Kluwer 내부 감사가 작동하면 사이버 사기 위험도 줄어든다ⓒ Getty Images Bank 사이버 사기 공격 위험이 점차 증가하는 현대 환경에서 내부 감사자는 어떤 조치를 취할 수 있을까? IT 부서라면 이미 사이버 사기를 겨냥한 내부 통제와 탐지 툴을 사용하고 있겠지만, 내부 감사 부서의 담당자도 사이버 사기 리스크 관리를 지원할 수 있다. 국제 감사 재단(Internal Audit Foundation, IIA)과 미국 컨설팅 업체 크롤(Kroll)이 공동으로 실시한 설문조사에 따르면, 사기 리스크가 증가하면서 내부 감사자의 36%는 내부 관리에, 29%는 데이터 분석에 더 많은 자원을 투입한 것으로 나타났다. IIA CEO 앤서니 퍼글리시는 보도 자료를 통해 "기업이 신기술 투자를 늘리고 있는 상황에서 독립적 내부 감사 기능으로 내부 통제와 리스크 관리 체계를 보장할 경우 사이버 사기 위험이 줄어든다는 사실이 명확하게 나타났다”라고 밝혔다. 내부 감사 부서가 사이버 사기 위험을 줄이는 몇 가지 단계를 상세히 살펴보자. 다른 부서와의 협력을 통한 사기 리스크 평가에서 전체 데이터 세트를 테스트하는 데이터 분석 툴 활용에 이르기까지 내부 감사자의 역할은 매우 다양하다. 리스크 환경 평가 사기 행위에 대한 내부 통제를 개선하고 전반적인 리스크를 줄이고자 하는 내부 감사자가 거쳐야 하는 첫 번째 단계 중 하나는 어떤 위협이 존재하는지를 이해하는 것이다. 식별된 주요 위협 요소와 취약한 영역에 따라 실행 계획은 달라진다. 기업 리스크 관리 팀 등 다른 부서와 협력하고 IT 감사 활동을 수행하면, 기업이 피싱 공격에 얼마나 많이 노출되어 있는지를 알게 된다. 실제 사이버 공격을 식별하지는 못했으나 직원 개인 디바이스 사용이 늘어나 위험이 심각해졌음을 알게 되기도 한다. 다른 부서의 리더와 직원 관행에 대해 이야기하면서 인사이트를 얻는 방법도 있다. 어떤 경우에든, 기본 토대를 마련하고 미래에 발생할 새로운 위협을 위협을 고려하여 보다 잘 대비하는 것이 좋다. 고위 경영진으로부터 새로운 사기 모니터링 시스템이나 사기 방지 서비스를 구현하기 위해 예산을 확보하려는 경우, 이러한 리스크가 어떤 형태로 나타나는지를 명확하게 설명하는 것이 중요하다. 내부 통제 수단 추가 및 검토 사이버 리스크 환경을 잘 이해할 수록, 사기를 예방하고 사기 활동을 줄이는 내부 통제 수단을 잘 추가하고 검토할 수 있다. 내부 감사자는 재무 팀이나 회계 팀과 협력하여 더 나은 재무 보고 프로토콜과 승인 프로세스를 구축할 수 있다. 이렇게 하면 사이버 공격자가 공급업체를 겨냥해 자금 이체를 유도하거나 세무 서류 등 민감 정보를 공개하려는 경우, 더욱 철저한 검토 절차를 통해 공격을 미연에 방지할 수 있다. 2018년 SEC(Securities and Exchange Commission)는 ‘비즈니스 이메일 침해’ 유형의 위협을 다룬 보고서를 발표하며 강력한 내부 통제를 필요로 하는 목소리가 커질 것으로 예상했다. SEC는 “이러한 공격이 만연해지고 지속적으로 확대됨에 따라, 기업은 사이버 관련 사기가 야기하는 위험을 염두에 두고, 내부 회계 통제 시스템이 자산을 충분히 보호하는지를 숙고해야 한다”라고 조언했다. 데이터 분석 활용 사이버 사기 리스크를 줄이는 또 다른 방법은 데이터 분석을 사용하는 것이다. 모든 트랜잭션, 모든 액세스 로그를 수동으로 검토하면 내부 감사 팀이 할 일이 너무 많아진다. 그러나 팀메이트 애널리틱스(TeamMate Analytics)같은 데이터 분석 툴을 사용하면 샘플링에 의존하지 않고 전체 데이터 세트를 테스트하여 사기 행위를 발견할 수 있다. 또한 수동 프로세스를 줄이고 지속적으로 감사를 수행할 수 있어 사이버 범죄가 빠르게 진화하면서 새로운 위협이 발생할 때마다 내부 감사자가 완벽하게 파악할 수 있다. 데이터 분석 툴은 보고 작업을 간소화하고 능률을 높인다. 내부 감사자가 이사회와 고위 경영진에게 사이버 사기 리스크에 대해 보고하거나 외부 감사자와 커뮤니케이션해야 하는 경우, 분석 인사이트를 쉽게 공유할 수 있으면 모든 직원이 같은 목표를 향해 협력할 수 있다. 기업을 둘러싼 사이버 사기 리스크가 높기는 하지만, 이러한 조치를 취하면서 내부 감사자는 조직 내에서 사기 공격에 대한 인식을 제고할 수 있다. 애초부터 사기가 발생할 가능성을 낮추고 사기 발생 시 악영향도 줄인다. ⓒ Getty Images Bank 팀메이트 애널리틱스를 활용한 보편 테스트 수행하기 팀메이트 애널리틱스는 모든 감사자가 강력한 데이터 분석을 수행할 수 있도록 지원한다. 소프트웨어를 통해 기업의 확신을 높이고 리스크 노출을 줄이는 방법, 그리고 전체 데이터 세트를 대상으로 한 테스트를 쉽게 수행하는 방법을 찾고 있다면, 전 세계 모든 업계의 감사 부서에 전략적 인사이트를 제공하는 프리미엄 전문 솔루션인 팀메이트 데모를 신청할 수 있다.
Cognet9 AI 매니지드 서비스, 그리고 플랫폼ⓒ Getty Images Bank 기업은 AI 프로젝트를 운영할 때 목표했던 성과를 도출하기 위해 전력을 다한다. 하지만 노력에 비해 프로덕션에서 운영하는 케이스가 적거나 제대로 된 성과를 얻지 못할 때가 있다. 이렇게 되면 ROI 측면에서 손해는 매우 커진다. 컴퓨팅 자원, 인력, 시간 등 소중한 기업 자산은 낭비되고, 개발 환경을 구축해 모델을 구현하고, 훈련용 자원과 데이터를 확보하는 데 들어간 리소스는 의미가 없어진다. 그렇다면 AI 프로젝트가 성공적인 프로덕션 수준으로 이어지고 비즈니스 성과를 제대로 만들려면 무엇을 개선해야 할까? 이 질문에 대한 답은 ‘AI 매니지드 서비스와 플랫폼’에서 찾을 수 있다. ‘AI 매니지드 서비스’란 무엇인가 클라우드 매니지드 서비스(Cloud Managed Service)는 들어봤어도, AI 매니지드 서비스(AI Managed Service)는 생소한 사용자가 꽤 있을 것이다. 클라우드 매니지드 서비스는 전통적인 온프레미스 시스템을 클라우드로 이전하면서 겪는 어려움을 해결하기 위해 등장했다. 클라우드 수요가 늘다 보니 이를 관리하는 전문 기술이 클라우드 매니지드 서비스 형태로 나타난 셈이다. ‘사례로 살펴보는 AI 역량 내재화가 어려운 이유’ 기사에서 소개한 것처럼 기업의 AI 도입 과정은 클라우드 도입 과정과는 또 다른 방면으로 복잡하고 어렵다. 다시 말해 AI를 도입하기 위해서는 다음과 같은 요소를 세심하게 따져봐야 한다. 기업 내 어느 비즈니스 영역에 AI를 도입할 예정인가 도입했을 때 비즈니스 효과를 제대로 얻을 수 있는가 선정한 과제를 어떤 서비스 형태로 기획할 것인가 서비스를 구현할 때 필요한 최적의 AI 기술과 솔루션은 무엇인가 AI 학습을 위한 데이터는 어떻게 준비할 것인가 기존 내부 시스템(레거시)과 어떻게 연계할 것인가 정해진 시간 내에 빠르게 구축할 수 있는가 안정적으로 서비스를 오픈하고 운영까지 진행할 수 있는가 기업을 대신해 위와 같은 요소를 처음부터 끝까지(End-to-End) 알아서 처리해주는 것이 바로 ‘AI 매니지드 서비스’다. 모든 요소를 대신해줄 뿐만 아니라, 특정 요소에 대해서만 도움을 받을 수도 있다. 따라서 기업은 모든 AI 역량을 내재화할 필요 없이 다양한 경험과 전문성을 지닌 AI 매니지드 서비스 전문 업체와 파트너십을 맺으면서, 원하는 결과를 보다 효율적으로 도출할 수 있다. AI를 도입하다 보면, 과제 선정이 완료된 후 학습 데이터를 준비하고, 서비스를 구현 및 운영하는 영역까지 모두 유기적으로 연결되어야 한다는 것을 알 수 있다. 따라서 AI 매니지드 서비스도 그런 광범위한 기술 영역을 수용하는 플랫폼이 있어야 한다. 솔루션이나 시스템별로 서비스가 따로 지원된다면 진정한 AI 매니지드 서비스라고 볼 수 없다. 성공적인 AI 도입을 위한 필수 요소, AI 매니지드 서비스 ‘플랫폼’ AI 매니지드 서비스 플랫폼을 이용하면, 데이터 과학자, 모델러, 아키텍트, 개발자 등 AI 프로젝트를 진행하는 데 필요한 인력을 최소로 유지하면서, 서비스를 구축하고 안정적인 운영을 지속할 수 있다. 코그넷나인(Cognet9)은 수년간 다양한 AI 프로젝트로 쌓은 경험과 전문성을 바탕으로 AI 매니지드 서비스를 제공하고 있다. 2022년 4월에는 AI 매니지드 서비스 플랫폼인 ‘플러그넷(Plugnet)’을 출시했다. AI 도입 과정은 크게 1) AI 도입 과제 선정 및 타당성 입증, 2) 서비스 설계 및 학습 데이터 준비 및 관리, 3) AI 서비스 구현(애플리케이션 개발), 4) AI 운영 관리 등 총 4단계로 정의할 수 있다. 도입 과제 선정과 타당성 입증은 별도의 비즈니스 가치 평가(Business Value Assessment) 방법론에 따라 진행하고, 서비스 설계와 운영 관리 단계는 관련 툴이나 솔루션을 사용한다. 그럼 서비스 설계 단계부터 살펴보자. 서비스 설계를 위해 AI 아키텍트는 서비스에 필요한 유스 케이스별 아키텍처를 수립한다. 이를 위해 유사한 아키텍처를 참조하고 분석해 새로운 아키텍처를 수립하고 세부 사항을 설계한다. 이런 과정은 서비스 구현의 근간이 되기 때문에 설계 후 사전 검증까지 완료하는 데 시간이 오래 걸린다. 실제 현장에서는 경험과 전문성을 갖춘 아키텍트가 부족하기 때문에 대부분이 외부 전문가의 도움을 받는다. 플러그넷은 AI 마켓플레이스를 통해 사전에 검증되고 정의된 다양한 AI 서비스 아키텍처를 제공한다. 이를 활용하면 새롭게 구축할 서비스를 위한 아키텍처를 빠르고 간편하게 수립할 수 있을 뿐만 아니라 공통 업무 분야에서 재사용이 가능해 동일한 작업을 여러 팀에서 각각 따로 할 필요가 없어진다. 코그넷나인의 AI 매니지드 서비스 플랫폼 구조 ⓒ 코그넷나인 설계가 끝났다면 학습 데이터를 준비하고 관리해야 한다. AI에 필요한 데이터는 레거시 시스템, 데이터 레이크, 외부 데이터 등 다양한 원천에서 수집되고 학습 가능한 형태로 가공된다. 동시에 지속적으로 공급돼야 한다. 이런 작업은 워낙 복잡하고 손이 많이 가다 보니, 자칫 효율성이 떨어진다는 문제에 직면할 수 있다. 지속 가능한 방식으로 학습 데이터를 처리하고 자동 공급(feeding)하려면 파이프라인이 필요한데, 이를 위한 플랫폼이 없다면 같은 작업을 매번 반복해야 한다. 플러그넷은 데이터 관리 체계를 지원한다. 다시 말해 데이터 수집, 정제, 가공(라벨링)에 걸친 학습 데이터셋 구축 과정을 전담 데이터 팀 없이 플러그넷으로 관리할 수 있다. 특히 서비스 성능을 유지하고 개선하려면 학습 데이터를 지속적으로 제공받는 것이 필요한데, 플러그넷은 ‘AI 학습 데이터 피더(Feeder)’라는 기능으로 준비된 학습 데이터를 지속적으로 제공한다. 또한, 프로젝트 단위가 아니라 전사에서 추진하는 모든 AI 프로젝트가 단일 플랫폼을 이용하여 데이터 수집, 가공, 분석, 활용을 할 수 있게 도와준다. 서비스 구현 과정의 경우 최적의 AI 기술과 솔루션을 찾는 것이 중요하다. AI 매니지드 서비스가 없다면 기업은 직접 기술을 테스트하고 비교하면서 최적의 AI 기술과 솔루션 조합을 선택해야 한다. 또한 서비스를 위해 필요한 AI 모델을 개발하고 학습시켜 배포해야 한다. 배포 후에는 지속적인 반복 학습을 통해 최적화하면서 서비스 성능을 유지하고 개선하는 과정이 필요하다. 프로젝트가 많은 경우 모델과 서비스를 배포하고 형상 관리를 하면서 다양한 도구를 사용하는데, 그 과정에서 관리가 복잡하고 어려워지곤 한다. 플러그넷은 최적의 AI 기술과 솔루션 조합 선정을 위해 표준 어댑터를 제공한다. 기업은 표준 AI 커넥터와 표준 레거시 커넥터를 활용하면서 다양한 AI 기술과 솔루션을 기존 레거시와 연계하여 테스트하고 비교하며, 궁극적으로 최상의 기술 조합을(Best of Breed) 선택할 수 있다. 서비스 배포 후 최신 AI 기술을 적용할 때에도 표준 어댑터를 통해 서비스 애플리케이션의 재개발 없이 손쉽게 기술을 관리할 수 있다. 서비스에 필요한 AI 모델 또한 플랫폼을 통해 직접 서비스와 함께 배포하고 형상 관리를 할 수 있다. 마지막으로 서비스 운영 및 관리 단계를 보자. 보통 부서별로 배포한 모델과 서비스는 담당 부서가 개별적으로 모니터링하고 관리하는 것이 일반적이다. 이런 경우 관리가 복잡하고 어려울 뿐만 아니라 공통적으로 사용 가능한 부분을 따로 이용하면서 비용이 낭비된다. 플러그넷은 관리 화면을 제공하기에 다양한 AI 서비스를 통합 모니터링하고 측정할 수 있다. 현재 사용 중인 다양한 AI 기술, 솔루션, 서비스를 일괄 관리할 수 있는 셈이다. 거기다 중복 비용을 제거해 비용 절감도 가능하다. 핵심 목표에 집중하도록 도와주다 지금까지 살펴본 바와 같이 AI 매니지드 서비스 플랫폼은 AI 도입을 위해 활용하는 여러 오픈 소스 도구와 AI 개발 및 운영 솔루션을 하나의 플랫폼에서 제공한다. 마치 AI 도입을 위한 ‘맥가이버 만능칼’ 같은 역할을 하는 것이다. 서비스 아키텍처 설계, 데이터 플랫폼 기반의 학습 데이터 파이프라인 운영, 개발 환경 구축 및 관리, 그리고 서비스의 안정적 운영과 지속적인 개선 등의 모든 과정은 최소한의 전문 인력과 AI 매니지드 서비스 플랫폼에 맡겨진다. 따라서 기업은 AI 도입에 필요한 인력과 시스템을 갖추기 위해 드는 노력을 줄이고, AI 도입을 왜 하는지, 무엇을 위해 하는지, 비즈니스 목표는 무엇인지, 타당성은 있는지 등에 보다 집중할 수 있다. AI 매니지드 서비스 플랫폼은 AI 도입 후 최신 AI 기술과 솔루션을 추가로 적용하려 할 때도 매우 유용하다. 대대적인 시스템이나 애플리케이션 개편 없이 플랫폼에서 제공하는 AI 표준 어댑터로 손쉽게 교체가 가능하기 때문이다. AI 기술 수준을 최신으로 유지하려면 개발부터 시스템 고도화까지 복잡하고 어려운 과정을 겪는데, AI 매니지드 서비스 플랫폼은 그 안에서 소요되는 시간과 비용을 줄여준다. 규모와 산업에 관계없이 앞으로 기업은 AI를 보다 활발하게 도입할 가능성이 크다. 반면 여전히 시장에서 AI 전문 인력은 그 수요를 충족하기에 턱없이 부족한 상황이다. 설령 지금부터 전문 인력을 양성한다 해도 현업에서 그 역량을 발휘하게 되기까지 많은 시간이 걸린다. 시장에서 살아남기 위해 기업은 마냥 기다릴 수 없다. AI 도입을 통해 시장 경쟁력을 확보하고 성장 동력을 지속적으로 가져가고자 하는 기업에게 AI 매니지드 서비스와 AI 매니지드 서비스 플랫폼은 우선 선택사항이 될 것이다.
Wolters Kluwer 랜섬웨어 위험 낮추기, 내부 감사 부서의 역할 커진다ⓒ Getty Images Bank 대중 교통 시스템, 의료 시설, 금융 서비스 기업의 공통점은 무엇일까? 바로 랜섬웨어 공격을 받았다는 것이다. 랜섬웨어는 사이버 범죄자가 개인과 기업기밀 시스템 및 파일 액세스를 차단한 후 해제하는 대가로 금전을 요구하는 악성 소프트웨어를 말한다. 전 세계 모든 업계의 기업 상당수가 랜섬웨어 경험이 있다. 사이버 보안 위험은 많지만 그 중에서도 랜섬웨어는 가장 심각한 사안이다. 랜섬웨어 공격을 받으면 기업 운영 중단을 넘어 데이터 유출과 평판 손상 같은 문제가 발생하기 때문이다. 사이버 보안 소프트웨어 기업 소포스(Sophos)가 전 세계적으로 실시한 설문 조사에 따르면, 2021년 조사에 참여한 기업의 66%가 랜섬웨어 공격을 받은 것으로 나타났다. 소포스는 “랜섬웨어로 인한 손해와 장애 복구에 평균 1개월이 걸렸다”라고 덧붙였다. 랜섬웨어의 심각성을 고려할 때, 내부 감사자는 전반적인 사이버 보안 위험과 랜섬웨어 위협을 함께 제거할 수 있도록 지원하는 목표를 세워야 한다. IT/사이버 보안 감사를 수행하고, 내부 감사 관리 소프트웨어 등의 기술로 내부 통제와 협업을 개선하는 조치를 수행하는 것이 한 방법이다. 더욱 자세히 살펴보자. IT 관행 및 통제 수단 검토 일반적으로 내부 감사자는 사이버 보안 소프트웨어를 선택하고 랜섬웨어 위험 인지에 대한 직원 교육을 실시할 책임자는 아니지만, IT 감사 같은 IT 관행과 통제 수단에 대한 확신을 제공할 수는 있다. IT 팀이 랜섬웨어 이메일 사기를 당한 직원이 있는지를 확인하는 피싱 테스트를 수행한다면, 그 후 내부 감사자가 결과를 검토하고 사회 공학적 공격 방지 기준을 충족하는지를 확인할 수 있다. 랜섬웨어나 다른 사이버 보안 위험에 대한 기업의 대비 상태가 미흡하다고 판단될 경우, 내부 감사자는 이사회와 고위 경영진 같은 다른 이해 관계자에게 위험을 알려야 한다. 내부 감사 리더는 또한, 원격 근무 정책을 검토하여 IT 팀이 재택 근무 환경에 필요한 기능에만 집중하지 않고 랜섬웨어 위험을 염두에 두고 적절하게 관리하는지를 확인할 수도 있다. 보통은 IT 부서장의 지침에 의존하지만, 내부 감사자가 액세스 로그 같은 영역을 감사하고 적절한 위협 인텔리전스와 데이터 보호 기술을 갖춘 승인된 장치만 네트워크에 연결되도록 지원하는 것도 가능하다. 주요 이해 관계자의 연결 필요 랜섬웨어 방어 역량을 향상하려면, 내부 감사자가 단순히 IT 부서와 협업하는 것이 아니라 주요 이해 관계자를 연결해야 한다. 모든 사람이 같은 목표를 위해 협력할 수 있도록 여러 부서의 정보를 취합해야 한다는 의미다. 내부 감사자는 랜섬웨어 공격 대응에 필요한 비용 계산 방식을 재무 팀에게 확인한 다음, 이사회와 고위 경영진 등 다른 주요 이해관계자가 접근 방식을 이해하고 동의하도록 설득한다. 그렇지 않으면 랜섬웨어 공격 후 복구 예산이 충분하지 않아 문제가 발생할 것이다. 가트너 감사 및 위험 관행 연구 책임자인 재커리 긴즈버그는 보도 자료에서 "기업은 규모나 매출에 관계없이 모두 랜섬웨어의 표적이 될 수 있다고 가정하고, 예방, 탐지, 방어, 대응 및 복구 조치를 검토해야 한다”라고 설명했다. 내부 감사 관리 소프트웨어 활용 내부 감사자는 내부 감사 관리 소프트웨어를 활용하여 랜섬웨어 위험을 제거할 수 있다. 사이버 보안 위험 관리를 지원할 기술은 많지만, 감사 관점에서 볼 때 가장 확신할 수 있는 솔루션은 내부 감사 관리 소프트웨어다. 팀메이트+(TeamMate+)는 일반적인 감사 작업을 자동화하고 협업을 개선하며, 내부 감사 팀이 연례 감사만 수행하면서 랜섬웨어 위험을 도외시하지 않고, 지속적인 감사를 활용하도록 지원한다. 우수한 내부 감사 관리 소프트웨어는 대규모 데이터 세트와 보고서 결과를 쉽게 테스트할 수 있으므로 직관적인 프레젠테이션을 만들어 많은 경영진의 이해를 돕는다. 내부 감사팀은 랜섬웨어 위험 관리를 혁신할 도구를 보유해야 한다. 공격 발생 전에 미리 계획하고 내부 연결에 집중하면 랜섬웨어 공격과 그 외 많은 사이버 보안 위험을 줄일 수 있다. 팀메이트+ 오딧(TeamMate+ Audit) 팀메이트는 업계에 혁신을 불러왔으며 모든 규모의 감사 부서에 필요한 역량을 제공하는 감사 관리 소프트웨어다. 문의와 데모 체험을 통해 감사 혁신을 담당하는 팀메이트+ 오딧의 특징과 이점을 직접 확인할 수 있다.
Cognet9 사례로 살펴보는 AI 역량 내재화가 어려운 이유ⓒ Getty Images Bank 최근 많은 기업이 경쟁이라도 하듯이 인공지능(AI) 이니셔티브를 발표하고 있다. 디지털 전환의 핵심을 AI로 보고, 새로운 비즈니스 기회를 만들고 고객 경험을 높이는데 AI를 활용하는 것이다. 물론 이렇게 전사적으로 AI를 앞세우는 것을 보고 우려를 표하는 이들도 있다. 왜 그럴까? AI 프로젝트는 단순히 전략을 마련하고 투자를 강화한다고 성공하는 영역이 아니기 때문이다. 특히 업계 전문가들은 ‘AI 프로젝트 중 상당수가 연구 단계를 넘어 프로덕션 수준까지 이어지지 못한다’라는 점을 가장 큰 문제로 지적한다. AI 프로젝트 대부분이 실패하는 이유는 현장을 보면 알 수 있다. 사람, 프로세스, 기술이라는 문제 AI 프로젝트가 원활하게 진행되려면 사람, 프로세스, 기술에 대한 경험, 인프라 및 플랫폼이 필요하다. 이 중 어느 한 요소라도 빠지면 안 되며, 모든 요소가 조화를 이루어야 한다. 문제는 사람, 프로세스, 기술은 의지와 예산이 있다고 바로 내재화할 수 있는 역량이 아니란 점이다. 먼저 사람 즉, 전문 인력부터 살펴보자. AI 프로젝트를 시작하려면 기업은 내부에 AI 전문가가 얼마나 있는지 확인해야 한다. 가령 GPU 클러스터 및 고속 병렬 파일시스템 기반 스토리지를 구축해 운영할 수 있는 인프라 담당자가 있는가? AI 및 머신러닝 모델 훈련과 추론을 위해 데이터 파이프라인을 구축하고 지원할 데이터 전문가가 있는가? 모델을 개발하고 최적화하여 애플리케이션에 적용할 개발자가 충분히 있는가? 이런 요소를 따지다 보면 기업은 필요한 인력 대부분을 새로 충원해야 한다는 것을 깨닫는다. 그렇다고 인력 없이 바로 AI 프로젝트를 진행할 수는 없다. 경험이 풍부한 전문가가 없다면, 다음과 같은 문제를 마주칠 것이다. “A 기업은 자연스러운 인공지능 챗봇을 구현하기 위해 자연어 처리(NLP)를 담당하는 AI 팀을 구성하고 자체적으로 AI 엔진을 구축했다. 이후 실제 비즈니스 환경에 엔진을 적용하려고 보니 참조 아키텍처와 운영환경 등을 갖추는 것이 필요했다. 하지만 AI 팀이 자체적으로 아키텍처를 구현하고 운영 환경을 만들어 가는 것은 현실적으로 어려웠다. 해당 분야의 내부 전문가가 부재했기 때문이다. 상용화 제품을 만들어 주는 AI 솔루션 업체와 협력을 할까 고민했지만 그렇게 하면 기존에 만든 엔진은 쓸 수 없었다. 거기다 비용을 들여 솔루션을 구매해야 한다는 점도 큰 문제였다. A 기업은 자체 구축한 AI 엔진을 활용해 서비스를 만들고 운영할 방안이 절실했다.” 이번에는 프로세스를 알아보자. 프로세스는 비즈니스와 의사결정 및 협업, 이 두 가지로 나누어 살펴볼 수 있다. 기업의 AI 이니셔티브가 성공하려면, 기존 비즈니스 로직과 먼저 결합돼야 한다. 즉, 기업의 비즈니스 프로세스 그리고 해당 프로세스에 맞춰 흐르는 데이터를 AI와 연결 지어야 한다. 흔히 AI 프로젝트 계획을 수립할 때, 데이터 세트가 충분하다고 생각하지만 막상 뚜껑을 열어 보면 AI 모델 훈련과 추론에 필요한 데이터가 턱없이 부족할 때가 많다. 이런 경우 십중팔구 AI 데이터 파이프라인 구축을 위한 내부 시스템이 제대로 연계되어 있지 않다. 의사결정 및 협업 프로세스 문제는 보통 COE(Center of Excellence) 같이 중앙에서 투자와 프로젝트를 관리하는 조직이 없어 생긴다. 일종의 사각지대가 발생한 건데, 이런 경우 중복 투자가 발생해 자원이 낭비되고, 기껏 투자한 AI 시스템이 사일로화되기도 한다. 구체적으로 프로세스상의 문제가 있으면 다음과 같은 상황이 생긴다. “B 기업은 현업 주도하에 AI를 비즈니스에 적용하려 했지만 복잡한 비즈니스 프로세스, 즉 수많은 인터페이스와 다양한 데이터 흐름 때문에 서비스 구축에 어려움을 겪고 있다. 또한 도입 과정에서 살펴보니 이곳저곳 중복되거나 사일로화된 AI 솔루션과 시스템이 상당했다. 현업 부서에서 서로 다른 시스템을 두고 있고, 관리 부서는 제각각이었다. B 기업은 레거시 시스템을 쉽게 연동하는 한편 다양한 AI 서비스, 사용 사례, 데이터 수집 및 가공을 통합하고 관리할 방안을 모색하고 있다.” AI 기술은 비즈니스와 기술 측면에서 각각 생각해 볼 수 있다. 먼저 비즈니스 절차 측면에서 AI 이니셔티브 수립은 IT 부서만 주도한다고 다 되는 것은 아니다. 임원, 실무 담당자, IT 팀까지 모두 힘을 모아야 제대로 된 이니셔티브를 수립할 수 있다. 하지만 다양한 부서가 업무를 협의하고 의견을 취합하는 그런 이상적인 협업 문화를 갖춘 기업은 사실상 많이 없다. 기술 측면에서 기업은 최적의 AI 기술과 솔루션을 선정하고, 다양한 레거시 시스템과 연계할 수 있는 인터페이스를 개발해야 한다. 또한 실제 서비스 애플리케이션을 구현하고 최적화도 해야 한다. 따라서 다양한 AI 기술, 데이터 통합 관리 기술, 쿠버네티스, ML옵스(MLOps) 등을 다룰 수 있는 능력이 필요하다. 기업 IT 팀 상당수에게 이런 기술은 낯설고 어려운 주제다. 그런 면에서 AI는 새로운 도전 분야다. 인프라, 언어, 프레임워크, 라이브러리, 개발 환경까지 이전과는 다르게 기술을 다룬다. 거기에 기술 발전 속도까지 빠르다. 가령 AI는 관리부터 개발에 이르기까지 오픈 소스 중심으로 혁신이 이뤄진다. 운영자가 ML옵스 플랫폼을 직접 구축하려면 다양한 오픈 소스 기술을 활용해야 한다. 개발 영역 또한 프레임워크, 라이브러리, 도구 등 오픈 소스를 잘 알아야 한다. 오픈 소스 기술 비중이 높으면 그 변화의 속도를 따라가는 데 피로감을 느끼기 쉽다. 상용 솔루션 역시 빠르게 발전하기에 막상 도입 검토, 구현, 안정화를 하고 나면 새로운 기술 트렌드가 나와 있다. 그런 경우, 힘들게 구축한 기술이 어느새 낡은 시스템이 되어 버린다. “C 기업은 데이터 분석 기반 QA 모니터링을 하기 위해 Bi-LSTM(Bidirectional Long Short Term Memory)을 활용한 STT(Speech-to-Text) 솔루션을 도입했다. 문제는 솔루션을 구매해 서비스를 구축한 이후 발생했다. 해당 솔루션을 도입한 지 불과 2년 만에 엔드투엔드 방식의 새로운 STT 솔루션이 출시됐고, 이전 STT 솔루션보다 인식률이 훨씬 더 높아진 것이다. C 기업은 더 좋은 성능의 솔루션으로 교체하고 싶지만, 비용이 부담되는 것은 물론, 이미 기존 솔루션으로 구축된 시스템을 버리고, 새롭게 처음부터 개발하는 부분 때문에 이러지도 저러지도 못하는 상황이다.” 멀고도 먼 내재화의 길 앞서 소개한 사례처럼 AI 이니셔티브를 성공적으로 운영하는 것은 매우 어렵다. 내재화를 고집하면 할수록 성공에서 더 멀어질 수 있다. 즉 내재화를 하다 보면 다음과 같은 요소에 모두 대응해야 한다. AI 역량 내재화 과정에서 고려하는 사항. ⓒ 코그넷나인 그렇다면 어떻게 해야 계획 또는 이미 진행 중인 AI 프로젝트를 프로덕션 수준으로 구현할 수 있을까? 바로 ‘핵심 목표’에 집중해야 한다. 기업은 AI 기술 전문 조직이 아니다. 기업이 집중해야 하는 핵심 목표는 ‘비즈니스 성과를 내기 위해 AI 기술을 어디에 도입할지 결정하고, 도입 후 성과를 낼 수 있을지 그 타당성을 확인하고, 구체적인 AI 서비스를 기획하고 구현하는 것’이다. 핵심 목표와 기술 내재화를 모두 성취할 수 있다면 좋겠지만, 그러기엔 너무 큰 비용, 시간, 노력이 필요하다. 핵심 목표에 우선순위를 두면 프로젝트를 보다 효율적으로 운영할 수 있다. 그리고 내재화는 중장기 과제로 가져가야 한다. 핵심 목표에 집중하기 위해 내재화 외에 당장 선택할 수 있는 대안이 있을까? 다행히 있다. 바로 ‘AI 매니지드 서비스와 플랫폼’이다. 성공적인 AI 도입을 위한 ‘AI 매니지드 서비스, 그리고 플랫폼’ 기사를 통해 AI 매니지드 서비스와 플랫폼의 의미와 특징을 확인해보자.
Wolters Kluwer 내부 감사로 IT 리스크 관리를 지원하는 방법ⓒ Getty Images Bank 오늘날 기업이 직면하는 사이버 보안 위협과 IT 위험은 예전과 비할 바 없이 높다. 악의적인 웹사이트와 이메일 차단 같은 기존 컴퓨팅 보안 영역 이외에도, 클라우드 네트워크 보안, 특히 재택 근무자의 증가로 야기되는 문제까지 해결해야 한다. 그러나 보안을 강화하기 위해 모두가 IT 전문가가 될 필요는 없다. 내부 감사 부서는 기업의 데이터 보안과 관련된 리스크 관리 영역을 개선하는 데 주도적인 역할을 할 수 있다. 재무 위험과 규정 준수 위험 등의 다른 영역에서처럼, 내부 감사 부서는 IT나 사이버 보안 위험과 관련해서도 기업에 확신을 제공할 수 있다. IT 부서와 정보보호 최고책임자(CISO)는 적절한 네트워크 액세스 정책과 전략을 지속적으로 추진한다. 동시에 내부 감사 부서는 IT 감사를 수행하여 적절한 절차와 규칙이 잘 지켜지고 있는지를 확인할 것이다. 또한, 내부 감사자는 다른 사업부와 협력해 모든 부서가 적절한 내부 통제 기준을 마련하고 이해관계자가 어디에 가장 중요한 리스크가 존재하는지 파악할 수 있다. 또한 내부 감사 활동과 지속적인 리스크 평가를 실시하면, 기업이 진화하는 사이버 보안 위협의 특징을 이해하는 데도 도움을 줄 것이다. IT 감사 실시 포괄적인 IT 감사를 수행하는 것도 IT 리스크 관리를 지원하는 한 방법이다. 감사 리스크 평가의 방식은 여러 가지지만, 감사 계획에 반드시 포함되어야 하는 영역은 다음과 같다. IT 부서가 보안 업데이트와 디바이스 권한을 추적할 수 있도록 IT 자산 인벤토리 구축 네트워크 인프라에 대한 액세스 및 디바이스 사용과 관련해 재택 근무 정책 검토 IT 부서 및 기타 부서들과 보안 침해 공지 방법 등의 보안 인시던트 대응 절차 조율 침투 테스트 같은 보안 사례의 결과 검토 사이버 보안 위협 보고 이해관계자에게 사이버 보안 위협을 보고하는 것 역시 감사 부서가 IT 리스크 관리를 지원하는 방법이다. 여기에는 임원과 이사회 구성원은 물론, 기업의 리스크 관리와 법무 등 다른 부서와의 조율도 포함된다. 내부 감사인 협회(Chartered Institute of Internal Auditors, CIIA)는 "리스크 관리에 대한 지식을 통해, 내부 감사자가 자문위원으로서 기업의 실무 개선 과정에서 촉매제 역할을 할 수 있다”라고 말한다. 규정 준수 소프트웨어, 리스크 관리 소프트웨어 같은 다른 시스템과 통합할 수 있는 내부 감사 소프트웨어를 사용해 통제 테스트를 수행하면, 감사 부서는 잠재적 리스크를 더욱 완전하게 파악할 수 있다. 더 나아가 데이터 시각화 등 강력한 내부 감사 기술을 활용하면 쉽게 이해하기 쉬운 보고서를 생성할 수 있어 이해관계자가 보안 리스크와 관련된 위협에 효과적으로 대응할 수 있다. 지속적인 IT 리스크 평가의 필요성 사이버 보안 위협에 대한 IT 감사와 보고를 수행하는 것도 리스크 관리 프로세스 구축에 도움이 된다. 그러나 내부 감사자가 사이버 보안 위험보다 한 발 먼저 앞서 가려면, 더욱 지속적으로 IT 리스크 평가를 수행하는 방법을 고려하자. 즉, 리스크 평가를 연례 내부 감사의 일부로만 실시하는 것이 아니라, 적절한 내부 감사 소프트웨어를 사용하여 더 자주 동적 감사 프로세스를 수행하는 것이다. 강력한 데이터 통합과 자동화 기능을 통해, 팀메이트+(TeamMate+)는 내부 감사부서가 더욱 지속적으로 통제 테스트를 수행하고, 필요에 따라 보고서를 쉽게 생성할 수 있도록 지원한다. 빠르게 진화하는 최신 사이버 보안 위협과 규정 준수 요구 사항, 기타 관련 영역을 연례적 검토보다 더 지속적으로 파악할 수 있다. 무료 데모 신청하기 지난 20여 년 동안 감사 부문의 혁신을 주도한 팀메이트+ 데모를 신청하고, 더욱 꾸준하게 또 효과적으로 IT 리스크를 관리하는 방법을 알아 보자. |
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