
# 실시간 공급업체 설문지를 위한 적응형 증거 요약 엔진

기업들은 오늘날 매주 수십 개의 보안 설문지를 받습니다—[SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), GDPR, C5 및 점점 늘어나는 산업별 설문 조사 등. 응답자는 보통 웹 양식에 답변을 붙여넣고 PDF를 첨부한 뒤, 각 증거가 주장된 통제와 일치하는지 교차 확인하는 데 몇 시간을 소비합니다. 이러한 수동 작업은 병목 현상을 초래하고, 불일치 위험을 증가시키며, 비즈니스 비용을 높입니다.

**Procurize AI**는 이미 작업 오케스트레이션, 협업 댓글, AI‑생성 답변 초안 등으로 많은 문제점을 해결했습니다. 다음 단계는 **증거 처리**입니다: 검토자가 기대하는 정확한 형식으로 정책, 감사 보고서, 구성 스냅샷 등 올바른 아티팩트를 제시하면서, 증거가 최신이고 관련성이 있으며 감사 가능하도록 보장하는 방법입니다.

이 글에서는 **Adaptive Evidence Summarization Engine (AESE)**—자체 최적화 AI 서비스—를 소개합니다. AESE는:

1. **실시간**으로 각 설문 항목에 최적의 증거 조각을 식별합니다.  
2. 조각을 간결하고 규제에 맞는 서술로 **요약**합니다.  
3. 요약을 버전 관리된 지식 그래프에 **연결**합니다.  
4. RAG‑강화 LLM을 사용해 출력물을 규정 정책 및 외부 표준에 **검증**합니다.  

그 결과, 인간이 검토·승인·재작성할 수 있는 **단일 클릭** 컴플라이언스 답변이 제공되며, 시스템은 변조 방지 증거 경로를 기록합니다.

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## 전통적인 증거 관리가 부족한 이유

| 제한 | 기존 접근 방식 | AESE 장점 |
|------|---------------|-----------|
| **수동 검색** | 보안 분석가가 SharePoint, Confluence 또는 로컬 드라이브를 탐색합니다. | 연합 저장소 전반에 걸친 자동 의미 검색. |
| **정적 첨부** | PDF 또는 스크린샷을 그대로 첨부합니다. | 필요한 섹션만 동적으로 추출하여 페이로드 크기를 감소시킵니다. |
| **버전 드리프트** | 팀이 종종 오래된 증거를 첨부합니다. | 지식 그래프 노드 버전 관리로 최신 승인 아티팩트를 보장합니다. |
| **맥락적 추론 부재** | 답변이 그대로 복사되어 미묘한 뉘앙스가 누락됩니다. | LLM‑구동 맥락 요약이 설문 톤에 맞는 언어를 정렬합니다. |
| **감사 공백** | 답변과 출처 사이에 추적 가능성이 없습니다. | 그래프의 증거 경로가 검증 가능한 감사 경로를 생성합니다. |

이러한 격차는 **30‑50 %** 더 긴 처리 시간과 컴플라이언스 실패 위험을 초래합니다. AESE는 이를 하나의 일관된 파이프라인으로 해결합니다.

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## AESE 핵심 아키텍처

엔진은 세 개의 긴밀히 결합된 레이어로 구성됩니다:

1. **시맨틱 검색 레이어** – 하이브리드 RAG 인덱스(밀집 벡터 + BM25)를 사용해 후보 증거 조각을 가져옵니다.  
2. **적응형 요약 레이어** – 설문 맥락(산업, 규제, 위험 수준)에 맞게 프롬프트 템플릿을 조정하는 파인‑튜닝 LLM.  
3. **증거 그래프 레이어** – 버전 관리와 암호학적 해시가 포함된 “derived‑from” 엣지를 저장하는 속성 그래프.  

아래는 설문 요청부터 최종 답변까지 데이터 흐름을 보여주는 Mermaid 다이어그램입니다.

```mermaid
graph TD
    A["설문 항목"] --> B["의도 추출"]
    B --> C["시맨틱 검색"]
    C --> D["Top‑K 조각"]
    D --> E["적응형 프롬프트 빌더"]
    E --> F["LLM 요약기"]
    F --> G["요약된 증거"]
    G --> H["증거 그래프 업데이트"]
    H --> I["답변 배포"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style I fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

*모든 노드 라벨은 요구사항에 따라 따옴표로 감쌌습니다.*

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## 단계별 워크플로우

### 1. 의도 추출

사용자가 설문 필드를 열면 UI가 원시 질문 텍스트를 경량 의도 모델에 전송합니다. 모델은 요청을 **증거 카테고리**(정책, 감사 보고서, 구성, 로그 발췌, 제3자 증명) 중 하나로 분류합니다.

### 2. 시맨틱 검색

분류된 의도는 하이브리드 RAG 인덱스에 쿼리를 트리거합니다.

- **밀집 벡터**는 조직의 컴플라이언스 코퍼스에 파인‑튜닝된 인코더로 생성됩니다.  
- **BM25**는 규제 인용(예: “ISO 27001 A.12.1”)에 대한 어휘 매칭을 제공합니다.

엔진은 **Top‑K**(기본 = 5) 조각을 반환하며, 각각은 가벼운 메타데이터 레코드로 표현됩니다:

```json
{
  "doc_id": "policy‑2024‑access‑control",
  "section": "4.2 Role‑Based Access",
  "version": "v2.1",
  "hash": "a3f4c9…",
  "score": 0.92
}
```

### 3. 적응형 프롬프트 빌더

시스템은 다음을 삽입해 동적 프롬프트를 구성합니다.

- 원본 설문 텍스트.  
- 선택된 증거 조각(간결한 불릿 목록).  
- 규제 어조 가이드라인(예: “수동형을 사용하고 조항 번호를 참조”).

예시 프롬프트:

```
You are a compliance specialist answering: "How does your organization enforce least‑privilege access?"
Relevant evidence:
- Section 4.2 of Access Control Policy (v2.1) – Role‑Based Access definitions.
- Audit Report Q3‑2024 – Findings on permission reviews.
Write a concise answer (≤ 150 words) that references the policy clause and includes a short justification.
```

위 프롬프트를 한국어로 번역하면 다음과 같습니다:

```
당신은 "조직이 최소 권한 접근을 어떻게 보장합니까?" 라는 질문에 답변하는 컴플라이언스 전문가입니다.
관련 증거:
- Access Control Policy 섹션 4.2 (v2.1) – 역할 기반 접근 정의.
- 2024년 3분기 감사 보고서 – 권한 검토 결과.
정책 조항을 참조하고 간단한 근거를 포함한 150단어 이하의 간결한 답변을 작성하십시오.
```

### 4. LLM 요약기

**도메인‑맞춤 LLM**(예: 13B 모델에 10 k 과거 설문‑증거 쌍으로 파인‑튜닝) 이 프롬프트를 처리합니다. 모델은 다음을 만족하는 요약을 출력합니다.

- 정확히 증거 출처를 인용(예: “Access Control Policy §4.2 참조”).  
- 사전 승인된 답변과 일관된 언어 사용(few‑shot 예시 활용).

예시 출력(영어 원문):

> “We enforce least‑privilege access through role‑based controls defined in Access Control Policy § 4.2. Permissions are reviewed quarterly, as documented in the Q3‑2024 Audit Report, which confirmed 100 % compliance with the defined roles.”

한국어 번역:

> “우리는 Access Control Policy § 4.2에 정의된 역할 기반 제어를 통해 최소 권한 접근을 보장합니다. 권한은 분기마다 검토되며, 2024년 3분기 감사 보고서에 문서화된 바와 같이 정의된 역할에 100 % 준수하고 있음을 확인했습니다.”

### 5. 증거 그래프 업데이트

답변 노드는 다음 속성을 갖는 그래프에 생성됩니다:

- `answer_id`, `question_id`, `generated_at`, `model_version`.  
- 각 출처 증거 노드와 연결되는 `DERIVED_FROM` 엣지.

각 엣지는 출처 조각의 `hash`를 저장해 변조 방지를 보장합니다. 그래프는 **Merkle‑tree 기반** 데이터베이스에 영구 저장돼 암호학적 검증이 가능합니다.

### 6. 답변 배포 및 인간 검토

생성된 답변은 설문 UI에 **“증거 보기”** 버튼과 함께 표시됩니다. 클릭 시 연결된 조각, 버전, 디지털 서명을 확인할 수 있습니다. 검토자는 다음을 수행할 수 있습니다.

- **승인** → 불변 감사 기록 생성.  
- **편집** → 새로운 버전의 답변 노드 생성.  
- **거부** → 피드백을 RLHF 루프에 전달.

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## 인간 피드백을 활용한 강화 학습 (RLHF)

AESE는 경량 RLHF 사이클을 운영합니다.

1. 검토자의 행동(승인/편집/거부)과 타임스탬프를 수집합니다.  
2. 편집 내용을 **쌍별 선호 데이터**(원본 vs. 편집된 답변)로 변환합니다.  
3. 정기적으로 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 사용해 LLM을 미세 조정합니다.  

시간이 지나면서 모델은 조직 고유의 어투를 내재화해 인간 재작업을 최대 **70 %**까지 감소시킵니다.

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## 보안 및 컴플라이언스 보증

| 우려 사항 | AESE 완화 방안 |
|----------|----------------|
| **데이터 유출** | 모든 검색·생성 작업이 VPC 내부에서 수행됩니다. 모델 가중치는 절대 외부로 유출되지 않습니다. |
| **변조 방지** | 그래프 엣지에 암호학적 해시를 저장하고, 해시가 일치하지 않으면 서명이 무효화됩니다. |
| **규제 정합성** | 프롬프트 템플릿에 규제별 인용 규칙을 포함하고, 모델은 분기별 감사를 받습니다. |
| **프라이버시** | 인덱싱 단계에서 차등 프라이버시 필터를 적용해 민감한 PII를 마스킹합니다. |
| **설명 가능성** | 답변에 “출처 추적” 섹션이 포함돼 PDF 감사 로그로 내보낼 수 있습니다. |

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## 성능 벤치마크

| 지표 | 기존(수동) | AESE(파일럿) |
|------|-----------|--------------|
| 항목당 평균 응답 시간 | 12 분(검색 + 작성) | 45 초(자동 요약) |
| 증거 첨부 크기 | 2.3 MB(전체 PDF) | 215 KB(필요 섹션만) |
| 최초 승인 비율 | 58 % | 92 % |
| 감사 추적 완전성 | 71 % (버전 정보 누락) | 100 % (그래프 기반) |

위 수치는 6개월 파일럿을 통해 중간 규모 SaaS 제공업체가 월 약 1,200개의 설문 항목을 처리한 결과입니다.

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## Procurize 플랫폼과 통합

AESE는 **마이크로서비스** 형태로 RESTful API를 제공합니다.

- `POST /summarize` – `question_id`와 선택적 `context`를 받아 요약을 반환합니다.  
- `GET /graph/{answer_id}` – provenance 데이터를 JSON‑LD 형식으로 반환합니다.  
- `WEBHOOK /feedback` – 검토자 행동을 받아 RLHF에 전달합니다.

이 서비스는 맞춤 티켓 시스템, CI/CD 기반 컴플라이언스 체크, 또는 Procurize UI에 직접 연결할 수 있는 가벼운 JavaScript SDK를 통해 기존 워크플로에 손쉽게 플러그인할 수 있습니다.

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## 향후 로드맵

1. **멀티모달 증거** – 스크린샷, 아키텍처 다이어그램, 코드 스니펫을 포함하는 비전‑강화 LLM 도입.  
2. **다기관 지식 그래프 연합** – 파트너 간 안전한 증거 노드 공유와 증거 흐름 유지.  
3. **제로 트러스트 접근 제어** – 그래프 쿼리에 속성 기반 정책 적용, 민감한 조각에 대한 권한 제한.  
4. **규제 예측 엔진** – AESE와 결합해 다가오는 규제 변화를 사전에 감지·대응.

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## 결론

Adaptive Evidence Summarization Engine은 **고통스러운 “찾아서 첨부하기”** 단계를 **원활한 AI‑구동 경험**으로 전환합니다. 이 엔진은 다음을 제공합니다.

- **속도** – 깊이를 희생하지 않는 실시간 답변.  
- **정확도** – 설문 톤에 맞춘 상황 인식 요약.  
- **감사 가능성** – 모든 답변에 대한 변조 방지 증거 경로.  

검색‑강화 생성, 동적 프롬프트, 버전 관리 지식 그래프를 결합함으로써 AESE는 컴플라이언스 자동화의 기준을 높입니다. 이 기능을 도입한 조직은 더 빠른 계약 체결, 낮은 감사 위험, 그리고 보안 중심 B2B 시장에서 눈에 띄는 경쟁 우위를 기대할 수 있습니다.