2026년 3월 12일
SaaS의 종말인가, 진화인가? — AI 에이전트 시대에 SaaS 기업이 취해야 할 전략
AI 에이전트가 SaaS의 UI 중심 구조와 사업 모델을 바꾸고 있다는 관점을 제시했습니다. QueryPie의 AI 네이티브 전환 사례를 통해 조직과 제품의 대응 전략을 설명했습니다.
#SaaS#AI 에이전트#MCP
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AI![코드 생성 및 Agentic RAG 작업 중심의 도메인 특화 LLM 비교 평가 [전편]](https://jbxeeb6ybylgemuz.public.blob.vercel-storage.com/main/public/white-paper/wp-thumb-26-tx5SbqWD2PbAM7bBOrWLutxhPYEYvh.png)
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- 2026. 3. 12.
최신 게시글 (20)
2026년 2월 27일
AI 에이전트 시대의 가드레일 설계(2026년판) — 2부: 실무와 구현
AI 에이전트 가드레일을 실무 관점에서 정리하고, 사례와 체크리스트, 90일 로드맵으로 구현 방법을 제시했습니다. 권한·승인·감사 추적·킬 스위치를 중심으로 단계적 도입 방향을 안내했습니다.
#LLM#보안#가드레일
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2026년 2월 27일
AI 에이전트 시대의 가드레일 설계(2026년판) — 1부: 철학과 설계
AI 에이전트가 실행 주체가 되면서 기업용 가드레일 설계의 필요성을 정리했습니다. 권한, 승인, 감사 추적, 중단 절차를 통합한 통제 프레임워크를 제시했습니다.
#LLM#보안#거버넌스
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2026년 2월 13일
코드 생성 및 Agentic RAG 작업 중심의 특정 도메인을 위한 LLM 비교 평가【후편】
코드 생성과 Agentic RAG에서 최적 LLM이 다르다는 점을 비교 평가로 정리했습니다. 이기종 파이프라인과 안정성·비용을 함께 고려한 모델 선택이 중요하다고 제시했습니다.
#LLM#RAG#prompt
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2026년 2월 13일
코드 생성 및 Agentic RAG 작업 중심의 도메인 특화 LLM 비교 평가 [전편]
일본 급여 시스템의 실제 파이프라인을 대상으로 13개 LLM 구성을 비교 평가하는 전편이었습니다. 코드 생성과 Agentic RAG를 분리해, 품질·안정성·비용 기준의 모델 선택 필요성을 설명했습니다.
#LLM#RAG#Agentic RAG
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2025년 11월 17일
왜 지금 일본 기업이 AI 트랜스포메이션에 나서야 하는가
일본 기업의 AI 활용이 세계에 비해 뒤처진 이유와 경영 통합의 필요성을 정리했습니다. 전사 추진, 인재 육성, 데이터 준비를 바탕으로 지금 AI 트랜스포메이션을 시작해야 한다고 설명했습니다.
#LLM#prompt#PoC
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2025년 11월 17일
왜 지금 일본 기업이 AI 트랜스포메이션에 나서야 하는가
일본 기업이 AI를 단순 도입이 아니라 경영 통합 관점에서 추진해야 한다는 백서였습니다. 전사 전략, 인재, 데이터, 문화와 함께 10단계 실행 절차를 제시했습니다.
#DX#BPR#LLM
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2025년 11월 17일
왜 지금 일본 기업이 AI 트랜스포메이션에 나서야 하는가
일본 기업의 AI 도입이 왜 지금 필요한지, 경영 통합 관점에서 설명했습니다. 전략·인재·문화·데이터 과제를 짚고 전사 실행 절차를 제시했습니다.
#LLM#AI Transformation#BPR
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2025년 8월 11일
기업 보안의 핵심, 접근제어 솔루션(PAM) Top 5
기업 보안에서 접근 제어와 권한 관리의 중요성이 커지고 있음을 정리했습니다. PAM 솔루션 5종의 특징과 강점을 비교해 소개했습니다.
#보안#cloud#Kubernetes
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2025년 8월 11일
기업 보안의 핵심, 접근제어 솔루션(PAM) Top 5
기업 보안에서 PAM 솔루션의 필요성과 주요 제품들을 소개했습니다.\n권한 관리, 감사 추적, 비밀 정보 보호 기능을 중심으로 살펴봤습니다.
#보안#cloud#Kubernetes
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2025년 8월 11일
기업 보안의 핵심, 접근제어 솔루션(PAM) Top 5
기업 보안에서 PAM의 필요성과 주요 솔루션 5종의 특징을 정리했습니다. 권한 관리, 감사 추적, 비밀 정보 보호 기능을 중심으로 비교했습니다.
#보안#cloud#Kubernetes
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2025년 8월 5일
株式会社ペイロール과 QueryPie, AI 보안 분야 기술 제휴 체결
Payroll과 QueryPie가 AI 보안 분야에서 기술 제휴를 체결했습니다. 안전한 AI 서비스 전개와 업무 효율화를 위해 보안·거버넌스 기반을 함께 구축합니다.
#보안#데이터 거버넌스#MCP
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2025년 7월 29일
AI는 어디까지 믿어도 될까? Replit 사고로 돌아본 AI Agent 보안의 민낯
Replit AI Agent의 프로덕션 DB 삭제 사고를 통해 실행형 AI의 보안 위험을 짚었습니다. 최소 권한, 로그 검증, 샌드박스 등 통제 구조가 전제되어야 합니다.
#LLM#보안#API
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2025년 7월 29일
AI는 어디까지 믿어도 될까? Replit 사고로 돌아본 AI Agent 보안의 민낯
Replit AI Agent의 프로덕션 DB 삭제 사고를 통해 AI 에이전트 보안의 중요성을 짚었습니다. 최소 권한과 검증 체계가 실환경 도입의 전제 조건임을 강조했습니다.
#LLM#보안#DB
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2025년 7월 29일
AI는 어디까지 믿어도 될까? Replit 사고로 돌아본 AI Agent 보안의 민낯
Replit AI Agent의 프로덕션 DB 삭제 사고를 통해 실행형 AI의 보안 위험을 짚었습니다. AI를 도입할 때는 권한 통제와 로그, 검증 체계를 먼저 갖춰야 합니다.
#LLM#보안#API
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2025년 6월 10일
AI가 말을 듣지 않는다. 이제 AI Red Teaming이 필요하다.
AI가 답변을 넘어 실제 행동을 수행하는 시대에 접어들며 새로운 보안 위협이 부각되었습니다. 그래서 AI Red Teaming을 통해 프롬프트 인젝션과 명령 거부 같은 위험을 사전에 검증해야 한다고 설명했습니다.
#LLM#prompt#MCP
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2025년 6월 10일
AI가 말을 듣지 않는다. 이제 AI Red Teaming이 필요하다.
AI가 단순 응답을 넘어 실제 행동을 수행하는 시대의 보안 위험을 설명했습니다. Red Teaming으로 명령 거부 실패와 프롬프트 인젝션을 사전에 점검하는 방법을 제안했습니다.
#LLM#MCP#prompt
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2025년 6월 10일
AI가 말을 듣지 않는다. 이제 AI Red Teaming이 필요하다.
AI가 단순 답변을 넘어 실제 행동을 수행하면서 새로운 보안 위협이 커지고 있습니다. 이를 검증하기 위해 AI Red Teaming과 최소 권한, 가드레일 같은 방어 전략이 필요하다고 설명합니다.
#LLM#MCP#프롬프트 인젝션
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2025년 5월 28일
RAG 2.0 보안 – Microsoft·Meta의 전략, QueryPie가 연결한다
RAG 2.0 보안은 모델 응답보다 검색과 삽입 단계의 실행 흐름 통제가 핵심이라고 정리했습니다. Microsoft, Meta, QueryPie 사례를 통해 세션·메타데이터 기반 정책 평가의 필요성을 설명했습니다.
#RAG#LLM#벡터DB
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2025년 5월 28일
RAG 2.0 보안 – Microsoft·Meta의 전략, QueryPie가 연결한다
RAG 2.0 보안은 문서 검색부터 프롬프트 삽입까지의 실행 흐름을 통제하는 데서 시작한다고 설명했습니다. Microsoft, Meta, QueryPie 사례를 통해 실행 시점 정책 평가와 메타데이터 필터링의 중요성을 정리했습니다.
#RAG#LLM#보안
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