데이터 환경이 갈수록 복잡해지고 보안 요구가 강화되면서, 기업과 기관들은 분석 및 생성AI 도입 시 신뢰성과 일관성 확보를 최우선 과제로 두고 있다. 특히 다수의 데이터 소스와 부서 간 협업이 필수적인 금융, 국방, 공공 분야에서는 같은 지표조차 각기 다른 정의와 집계 방식을 쓰는 일이 빈번해, 잘못된 분석 결과로 이어지거나 생성AI가 환각(hallucination)을 일으킬 위험이 커지고 있다.

이러한 배경 속에서 데이터를 단순히 수집·저장하는 수준을 넘어, ‘의미’를 표준화하고 통제할 수 있는 시맨틱 레이어(Semantic Layer)의 중요성이 높아지고 있다.

협업형 데이터 운영 플랫폼 기업 코기니티(Coginiti)가 새로운 ‘시맨틱 레이어’를 출시했다고 밝혔다.

AI 환각 방지 위한 신뢰 기반 의미 체계 구축

코기니티의 시맨틱 레이어는 미국 정부 기관과 포춘500(Fortune 500) 기업과 협업해 개발됐으며, 복잡하고 보안이 중요한 데이터 환경에서 분석 및 생성AI 워크로드를 위한 일관되고 설명 가능한 통찰을 제공한다.

이는 조직이 비즈니스 핵심 지표와 로직을 중앙에서 정의하고 관리할 수 있도록 지원한다. 모든 정의는 코기니티의 분석 카탈로그 내에서 버전 관리, 검토, 거버넌스가 이뤄지며, 생성AI 에이전트나 분석가·엔지니어가 프로그래밍 방식으로 혹은 직접 접근할 수 있다. 이를 통해 조직 전체에서 해석의 일관성을 유지하고 신뢰할 수 있는 분석 결과를 확보할 수 있다. 특히 생성AI가 신뢰할 수 있는 지식 기반을 참조해 환각 현상을 방지하고, 정확하고 설명 가능한 결과를 제공할 수 있다.

멀티 환경 지원·내장 거버넌스로 데이터 운영 효율 극대화

이번 시맨틱 레이어는 코기니티 플랫폼과 통합되어 있으며, 인터랙티브 분석부터 자동화 변환 작업까지 다양한 워크로드를 지원한다. 또한 클라우드 데이터 웨어하우스, 트랜잭션 시스템, 오픈 데이터 레이크 포맷 등 이질적인 데이터 환경을 아우른다. 

주요 기능으로는 생성AI 에이전트가 엄선된 지식을 참조해 환각을 방지하고 분석 결과의 일관성을 유지할 수 있도록 신뢰 기반의 AI 컨텍스트를 제공한다. 비즈니스 로직은 한 번 정의되어 조직 전체에서 재사용할 수 있어 정합성을 높이고 오류를 줄인다. 또한 별도의 메타데이터 서비스 없이 클라우드, 온프레미스, 로컬 데이터 소스 등 다양한 환경에서 작동해 혼합 환경을 지원한다. 모든 시맨틱 객체는 분석 카탈로그 내에서 버전 관리되고 검토되며, 접근 권한이 체계적으로 통제된다.

시맨틱 레이어는 고도의 보안이 요구되는 환경에서 데이터 팀이 보다 신속하게, 그리고 신뢰를 바탕으로 협업할 수 있도록 돕는다는 점에서 의미가 있다. 조직은 비즈니스 지표의 해석과 활용에서 혼선을 줄이고, 생성AI 도입 시 환각 방지 및 설명 가능한 AI 구현이라는 두 가지 과제를 동시에 해결할 수 있을 것으로 기대된다.

코기니티 리처드 홀(Richard Hall) CEO는 “문맥 없는 AI는 위험하다. 우리가 개발한 시맨틱 레이어는 단순히 데이터를 정리하는 것을 넘어 의미를 ‘운영화(Operationalize)’한다. 신뢰와 투명성, 정확성이 필수적인 고도 보안·복잡한 데이터 환경에서 이 기능을 더 많은 고객에게 제공하게 되어 기쁘다.”라고 말했다.