Context Lab

1. Product Overview (개요)"보안 때문에 멈춰있는 당신의 AI 프로젝트, 3일 만에 런칭하세요."Context.dev의 LLM Security Launchpad는 금융권 수준의 보안 규제(망분리, 개인정보보호법)를 준수하도록 설계된 오픈형 데이터 게이트웨이 솔루션입니다.복잡한 보안 로직을 바닥부터 개발하지 마세요. 검증된 아키텍처 코드를 귀사의 인프라(AWS, On-premise)에 올리기만 하면, 즉시 'Enterprise-Ready' AI 서비스가 됩니다.2. Key Features (핵심 기능)README.md의 기술적 기능들을 비즈니스 언어로 번역하여 강조합니다. 1. 완벽한 데이터 통제 (Security & Compliance)PII 자동 탐지/마스킹: ML 모델(SpaCy)과..

"귀사의 RAG 시스템, 임원 연봉 정보가 평사원에게 노출되고 있진 않습니까?"최근 금융권의 망분리 규제 완화로 인해 생성형 AI(ChatGPT, Claude 등)의 사내 도입이 가속화되고 있습니다. 하지만 많은 기업들이 **'기능 구현(PoC)'**에만 집중하느라, 정작 가장 중요한 **'데이터 거버넌스'**와 **'보안 아키텍처'**를 놓치고 있습니다.단순히 방화벽을 세우는 것만으로는 부족합니다. LLM은 **'프롬프트'**라는 비정형 데이터를 통해 내부 정보를 유출하거나, **'환각(Hallucination)'**을 통해 잘못된 정보를 사실인 양 답변할 수 있기 때문입니다.Context Lab이 제안하는 '감사(Audit) 대응' 체크리스트금융권 디지털 선행기술 연구소 Context Lab에서 실무..

Context.dev(보안·컴플라이언스 중심 LLM 데이터 게이트웨이) 아키텍처 및 시스템 설계서문서 구성아키텍처 개요 (요약 다이어그램 + 핵심 컴포넌트)상세 컴포넌트 설계 (기능별 책임, 데이터 흐름)보안·컴플라이언스 설계 (PII 탐지/익명화, 암호화, 감사, 인증·인가)데이터 모델 / 로그 스키마 (Audit / Request / Policy 등 예시)API 설계 샘플 (엔드포인트, 페이로드, 에러모델)인프라·배포·운영 (CI/CD, 모니터링, 스케일링)ML/PII 탐지 구현 옵션 (오픈소스 vs managed, 성능 트레이드오프)MVP 우선순위 & 6개월 기술 로드맵 (작업 항목, 산출물) 1. 아키텍처 개요(텍스트 다이어그램)[Client App / Dev] -> HTTPS -> [AP..

"금융권 엔지니어의 시각으로 AI의 실용적 아키텍처를 설계합니다." 안녕하세요, Context Lab Director 박경민입니다. 저는 현재 제1금융권에서 디지털 선행기술을 연구하며, 대규모 트래픽을 처리하는 AI 금융 아키텍처와 유연한 MSA(Microservices Architecture) 시스템을 구축하는 실무 전문가로 활동하고 있습니다. 화려한 AI 모델의 성능보다 중요한 것은, 그 기술이 비즈니스 현장에서 안전하고 지속 가능하게 동작하는 것이라 믿습니다. 이러한 철학을 바탕으로 Context Lab을 설립하여, AI 보안 게이트웨이와 컨텍스트 무결성 추적 기술을 깊이 있게 연구하고 있습니다. 주요 연구 및 활동Financial AI Architecture: 금융 규제를 준수하는 안전한 LLM ..

Mission"Engineering the Trust in AI"우리는 AI의 모든 입출력 과정을 투명하게 기록하고 검증할 수 있는 'AI 컨텍스트 엔지니어링' 기술을 통해, 불확실한 AI를 신뢰할 수 있는 시스템으로 전환합니다.Vision"From Safe to Trusted"단순한 보안 방어를 넘어, AI의 사고 흐름(Reasoning Path)을 이해하고 감사(Audit)할 수 있는 차세대 AI 거버넌스의 기술적 표준을 만듭니다.Core ValuesTransparency (투명성): AI의 의사결정 과정은 설명 가능해야 합니다.Control (통제성): 기업의 데이터와 AI의 행동은 완벽하게 제어되어야 합니다.Openness (개방성): 검증된 기술과 지식은 커뮤니티와 함께 나눕니다.

Context Lab은 AI의 도입과 활용 과정에서 발생하는 보안(Security), 무결성(Integrity), 그리고 설명 가능성(Explainability) 문제를 해결하기 위해 설립된 독립 기술 연구소입니다. 우리는 거대 언어 모델(LLM)이 뱉어내는 결과물보다, 그 결과가 만들어지는 **'맥락(Context)'**과 **'과정(Process)'**에 주목합니다. 블랙박스(Black-box)로 여겨지는 AI의 추론 과정을 투명하게 시각화하고, 기업 환경에서도 안전하게 통제할 수 있는 엔지니어링 표준을 제시하는 것이 우리의 목표입니다. 이곳은 최신 AI 기술을 금융 및 엔터프라이즈 환경에 적용하기 위한 실용적인 아키텍처를 실험하고, 그 결과물을 오픈소스로 공유하여 기술 생태계에 기여하는 열린 연구 ..

"Context-Aware Financial Life OS"의 정의는 다음과 같습니다. 이는 **"고객이 직접 일해야 하는 '금융 앱(App)'"**에서, **"고객을 위해 스스로 일하는 '자율형 운영체제(OS)'"**로의 근본적인 패러다임 전환을 의미합니다. 이 OS는 다음 3가지 핵심 요소로 정의됩니다.1. '상황인지' (Context-Aware) - OS의 감각고객의 요청을 기다리는 '수동적(Reactive)' 앱이 아닙니다. 고객의 실시간 이벤트(EDA), 행동 데이터, 마이데이터, 위치 등을 **CCP(고객 맥락 플랫폼)**를 통해 24시간 '선제적(Proactive)'으로 인지합니다.(기존) "잔액이 얼마인지" 고객이 '클릭'해야 압니다.(미래) "3일 뒤 카드값이 부족할 것"을 고객보다 '먼..

"The Blueprint"의 마지막 여정에 오신 것을 환영합니다. 지난 6편의 여정([0/7]~[6/7])을 통해, 우리는 A 은행이 마주한 '3가지 지옥(하이브리드, 의존성, AI 리스크)'을 해결하기 위해 5대 원칙(헌법)을 세웠습니다 . 그리고 이 원칙들을 기반으로 '대지(P5)' , '정문(P2)' , '신경망(P3)' , '기억(P4)' , '두뇌(P1)' 라는 5가지 핵심 컴포넌트를 설계했습니다. 이제 이 모든 조각을 하나로 합쳐, 'A 은행'의 차세대 Agentic AI 아키텍처를 위한 단 하나의 **'마스터 청사진(The Master Blueprint)'**을 완성할 시간입니다 . 이론은 끝났습니다. 이 청사진이 실제로 어떻게 '살아서' 움직이는지, "AI 금융 비서의 1초"라는 하나의 ..

"The Blueprint"의 여섯 번째 설계 여정에 오신 것을 환영합니다. 지난 [1/7]부터 [5/7]까지, 우리는 5대 원칙에 입각한 '마스터 아키텍처'의 모든 조각을 설계했습니다. AI가 살아갈 '대지(P5)' , 명령을 내릴 '정문(P2)' , 신호를 받을 '신경망(P3)' , 판단 근거가 될 '기억(P4)' , 그리고 이 모든 것을 통제할 '두뇌(P1)'까지 완성했습니다 . 이론적으로 우리의 설계는 완벽합니다. 하지만 이제 우리는 이론이 아닌 '현실'에서 가장 고통스러운 문제와 마주합니다.[0/7]에서 정의했던 마지막 지옥, 바로 **'의존성 지옥(Dependency Hell)'**입니다 . 현실의 챌린지: 멈춰버린 1년 이 시나리오는 모든 대형 프로젝트에서 '반드시' 일어나는 현실입니다.현실..

"The Blueprint"의 다섯 번째 설계 여정에 오신 것을 환영합니다. 지난 4편의 여정을 통해, 우리는 AI Agent가 살아갈 '대지(P5, 플랫폼)' , 명령을 내릴 '정문(P2, API)' , 실시간 신호를 받을 '신경망(P3, EDA)' , 그리고 판단의 근거가 될 '기억(P4, 데이터)'을 모두 설계했습니다.모든 기반(Infra)이 갖춰졌습니다. 하지만 이 모든 것을 지휘하고 통제하며, "어떤 상황에(P3), 어떤 기억을 바탕으로(P4), 어떤 정문을 통해(P2), 어떤 명령을 내릴지"를 결정하는 핵심, 즉 **'두뇌(The Brain)'**가 빠져있습니다 . 이번 장에서는 이 시리즈의 '헌법 제1조'이자 가장 중요한 **[원칙 1: 똑똑한 AI보다 통제 가능한 AI가 먼저다]**를 기반..