『폐쇄망 환경에서 생성형 AI를 통한 업무관리 혁신』는 출간 예정일(2026-09-30)이 지났지만 아직 서점 판매가 확인되지 않았습니다. 매일 확인해 판매가 확인되면 서점 링크와 함께 한 번 알려드립니다. 예정일 뒤 60일이 지나도 확인되지 않으면 그 사실을 알려드리고 알림을 마칩니다.
"사무실 PC에서는 ChatGPT가 열리지 않는데, 쓸 수 있는 방법이 없습니까." 정보화팀에
이런 문의가 쌓입니다. 바로 답하기 어려운 이유는 기술이 아니라 구조에 있습니다.
클라우드 생성형 AI는 요청문을 사업자의 데이터센터로 보내야 동작하는데, 폐쇄망은
바로 그 경로를 막아 두는 체계입니다. 인터넷망 PC에서 열어 보아도 정작 업무 문서가
그쪽에 없습니다.
남는 방법은 하나입니다. 모델을 기관 안으로 들여오는 것입니다. 이 책은 그 전 과정을
다룹니다. 장비 사양을 산정하고, 모델을 골라 반입 절차를 밟고, 서버와 사내 포털을
구축하고, 문서 작성과 규정 검색에 연결하고, 운영·보안·교육 체계까지 갖추는 순서입니다.
가상의 공공기관인 K기관이 도입을 결정하고 1년을 운영하기까지를 따라갑니다. 보고서
하나에 반나절을 쓰던 주무관의 문의에서 시작해, 예산을 요구할 근거를 만들고, GPU
24GB 서버 한 대를 들여오고, 직원 계정을 승인하고, 이용 지침을 만들고, 효과를 재어
보고하는 데까지 이어집니다.
수치는 지어내지 않았습니다. 4B 모델을 적재하면 파일 2.5GB에 실제 점유는 3.5GB이며,
그 차이가 캐시라는 것을 `ollama ps` 로 확인합니다. 초당 생성 토큰은 8B가 4B보다
느린데도 같은 요약 과제를 127초 대 18초로 끝냅니다. 생각하는 분량이 다르기 때문이며,
그래서 모델 비교표에는 초당 토큰 수만 적으면 판단이 뒤집힙니다. 규정 챗봇에 "연차를
다 못 쓰면 내년으로 넘길 수 있나요" 라고 물으면 "연가의 이월" 조문이 0.689로 1위에
올라옵니다. 질문과 조문에 같은 낱말이 하나도 없는데도 찾아냅니다.
폐쇄망이라 반드시 걸리는 자리를 피하지 않았습니다. 설치 파일과 모델을 망 사이로
옮기는 반입 신청과 해시 대조, 5GB가 넘는 파일을 나누어 보내고 합치는 절차, 포털이
설치 도중 외부로 무언가를 받으러 나가 중단되는 함정, 반입 승인 기록과 이용 로그를
점검에서 어떻게 내보이는지를 모두 절차와 서식으로 싣습니다.
맡은 일에 따라 읽을 곳이 다릅니다. 직접 구축하는 담당자는 1장부터, 서버가 이미 있는
조직은 3부부터, 사업으로 발주하는 주무관은 1~3장과 8장·11~13장을, 도입 여부를
판단하는 관리자는 1~3장과 11~12장만 읽으면 됩니다. 그 갈래를 「이 책을 읽는 방법」에
적어 두었습니다.
개발 지식은 필요하지 않습니다. 서버에 접속해 명령을 실행해 본 경험과, 기관의 반입
절차가 어떻게 돌아가는지 아는 정도면 충분합니다. 생성형 AI를 다뤄 본 적이 없어도
됩니다. 이 책은 그 부분부터 설명합니다.
출처: 국립중앙도서관 출판예정도서 등록 정보(출판사 제출)
들어가며 / 이 책을 읽는 방법
1부 · 폐쇄망, AI 도입의 마지막 사각지대
1장 생성형 AI 시대, 폐쇄망 조직의 딜레마
1.1 모두가 쓰는 AI, 우리만 못 쓰는 이유
1.2 폐쇄망·망분리 환경의 이해
1.3 우회 사용의 보안 위험: 섀도 AI
1.4 K기관 이야기: 보고서 하나에 반나절
2장 해법, 로컬 LLM이라는 선택지
2.1 LLM의 실체와 한계
2.2 클라우드 LLM과 로컬 LLM의 구조 비교
2.3 오픈소스 모델 생태계
2.4 Ollama의 아키텍처와 동작 원리
2.5 폐쇄망 도입 형태 세 가지
2부 · 폐쇄망에 AI 서버 구축하기
3장 하드웨어와 모델 선정
3.1 GPU 서버 사양 산정
3.2 모델 크기별 성능·비용 기준
3.3 양자화의 이해와 선택
3.4 한국어 업무 문서 벤치마크 방법
4장 Ollama 설치와 폐쇄망 반입
4.1 인터넷망에서 준비하기: 바이너리와 모델 파일 모으기
4.2 망간 자료전송 절차와 무결성 검증
4.3 폐쇄망 서버 오프라인 설치
4.4 Modelfile로 만드는 사내 표준 모델
4.5 REST API 구성과 사내 네트워크 공개
5장 사내 AI 포털 구성
5.1 Open WebUI 오프라인 설치와 연동
5.2 사용자 계정과 부서별 권한 관리
5.3 대화 이력 관리와 감사 로그
5.4 K기관 이야기: 첫 사내 오픈
3부 · 업무에 AI를 연결하다
6장 문서 업무 혁신
6.1 공문·보고서 초안 작성 프롬프트 설계
6.2 사내 문서 양식 학습 방법
6.3 회의록 요약과 실행항목 추출
6.4 실습: 주간업무보고 자동 생성기 만들기
7장 사내 지식 검색, RAG 구축
7.1 RAG의 원리와 폐쇄망 적합성
7.2 임베딩 모델 오프라인 구성
7.3 벡터 DB 선택과 설치
7.4 사내 문서 인덱싱 파이프라인
7.5 실습: 기관 규정 챗봇 구축
7.6 답변 품질 개선: 청킹·리랭킹·출처 표시
8장 업무관리 시스템과의 통합
8.1 그룹웨어·전자결재 API 연동 설계
8.2 실습: 결재문서 사전검토 도우미 만들기
9장 개발·데이터 업무 지원
9.1 폐쇄망 개발자의 코딩 어시스턴트
9.2 레거시 코드 분석과 문서화 자동화
9.3 K기관 이야기: 전산팀의 달라진 하루
4부 · 조직 전체로 확산하기
10장 운영 체계 만들기
10.1 모델 버전 관리와 갱신 반입 절차
10.2 성능 모니터링
10.3 장애 대응과 백업 전략
10.4 사용량 기반 증설 계획 수립
11장 보안과 거버넌스
11.1 폐쇄망 AI 보안 통제 항목
11.2 AI 이용 지침 수립
11.3 결과물 검증 체계
11.4 점검에 대비한 자체 확인
12장 변화관리와 성과 측정
12.1 직원 교육 프로그램 설계
12.2 부서별 활용 사례 발굴과 전파
12.3 도입 효과 측정
12.4 K기관 이야기: 1년 후 달라진 업무 풍경
5부 · 더 나아가기
13장 폐쇄망 AI의 다음 단계
13.1 파인튜닝: 조직 전용 모델 만들기
13.2 소형 언어 모델 시대의 폐쇄망 조직 로드맵
부록 A 폐쇄망 반입 준비물 체크리스트
부록 B 하드웨어 견적 구성 예시 3종
부록 C 업무별 프롬프트 템플릿 50선
부록 D 오프라인 설치 명령어 모음
부록 E AI 이용 내부지침 표준 서식
부록 F 용어집
출처: 국립중앙도서관 ISBN 서지정보(출판사 제출)
부가기호 93560: 독자 대상 전문 · 발행 형태 단행본 · 내용 분류 기술과학.
분량·판형: 329쪽 · 판형 176*248.
출처: 국립중앙도서관 ISBN 서지정보 · 부가기호 뜻은 국립중앙도서관 ISBN 안내 기준
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피자스튜디오에서 2026-09-30 출간 예정으로 국립중앙도서관 ISBN 서지정보에 출간예정으로 등록됐던 도서입니다. 실제 출간·판매 여부는 서점에서 ISBN 9791199993259으로 확인할 수 있습니다.
김종훈;저자 : 김원배;저자 : 서희명; / 피자스튜디오. 출간 후 상세 정보가 갱신됩니다.
종이책으로 출간 예정입니다. 분량은 329쪽입니다. 정가는 37,000원입니다. (국립중앙도서관 출판예정도서 등록 기준이며, 별도 판형이 추가될 수 있습니다.)
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이 책은 국립중앙도서관 ISBN 서지정보에 출간예정으로 등록된 도서입니다. 서점 등재 전 단계의 공식 서지 정보이며, 출간 후 소개·표지 등 상세 정보가 자동으로 갱신됩니다.
출처: 국립중앙도서관 서지정보유통지원시스템 (매일 갱신)