세종AI연구센터 한글특화 로컬LLM “INSIDEOFFICE” 발표 미래AI교육혁신 공공정부 특화LLM 컨퍼런스 성료
세종AI연구센터, 한글특화 로컬LLM ‘InsideOffice’ 발표
미래AI교육혁신 공공정부 컨퍼런스 성료… “공공 AI의 핵심은 데이터 주권과 현장 적용”
교육행정의 AI 전환을 위한 로컬LLM 기술 제시
외부 클라우드 의존 낮추고 기관 내부에서 문서·데이터 활용하는 ‘InsideOffice’ 소개
세종에서 연구–구축–현장 적용으로 이어지는 지역 AI 생태계 가능성 제시
공공·교육 현장의 인공지능 전환이 본격화되는 가운데, ㈜세종AI연구센터가 한글 및 국내 문서환경에 특화된 로컬LLM 기반 업무 플랫폼 ‘InsideOffice’를 공개하며 공공 AI의 새로운 방향을 제시했다.
세종AI연구센터는 지난 **2026년 8월 8일 코트야드 바이 메리어트 세종에서 열린 ‘세종 AI 미래교육 혁신 컨퍼런스’**에서 ‘교육행정 Local LLM’을 주제로 혁신기술 발표를 진행했다.
이번 발표에서는 단순히 생성형 AI를 사용하는 것을 넘어, 기관이 보유한 데이터와 문서를 외부로 보내지 않고 내부 업무환경에서 AI를 활용할 수 있는 구조가 공공·교육 분야의 AI 전환에서 중요하다는 점을 집중적으로 다뤘다.
발표에 나선 세종AI연구센터 김우중 대표는
“교육행정에서 AI 활용이 확대될수록 편의성뿐 아니라 데이터가 어디에서 처리되는지, 기관이 AI 시스템을 얼마나 주도적으로 운영할 수 있는지가 중요해진다”며, 공공기관 내부에서 운영 가능한 Local AI와 한글 문서업무에 최적화된 AI 환경의 필요성을 강조했다.
“AI를 쓰는 것에서, 기관이 AI를 보유하는 시대로”
생성형 AI는 문서 작성과 요약, 분석, 검색 등 다양한 분야에서 빠르게 확산되고 있다.
특히 교육청과 학교, 공공기관은 보고서·공문·계획서·행정자료 등 방대한 문서업무를 수행하고 있어 AI 도입에 따른 업무혁신 가능성이 큰 분야로 평가된다.
그러나 공공 영역에서는 일반적인 상용 AI 서비스와 다른 조건이 요구된다.
교육·행정 데이터에는 기관 내부자료와 업무정보가 포함될 수 있고, 인터넷 연결이 제한된 환경이나 내부망을 사용하는 경우도 많다. 이에 따라 외부 AI 서비스에 데이터를 전송하는 방식만으로는 공공 AI 전환에 한계가 존재한다는 것이 세종AI연구센터의 설명이다.
세종AI연구센터가 제시한 해법은 **Local LLM(Local Large Language Model)**이다.
AI 모델과 데이터 처리환경을 기관 내부 인프라에 구축함으로써, 데이터의 외부 전송을 최소화하면서도 생성형 AI의 생산성을 업무에 적용하는 방식이다.
세종AI연구센터는 이를 통해 공공 AI의 패러다임이 앞으로
‘외부 AI 서비스를 사용하는 것’에서‘우리 조직의 데이터와 환경에 맞는 AI를 직접 운영하는 것’으로 변화할 수 있다고 전망했다.
한글특화 로컬LLM 업무 플랫폼 ‘InsideOffice’
이날 발표에서 가장 주목받은 기술 가운데 하나는 세종AI연구센터가 개발하고 있는 **‘InsideOffice’**다.
InsideOffice는 로컬LLM을 기반으로 공공기관과 교육기관의 문서업무 환경에 AI를 적용하기 위한 업무 플랫폼이다.
핵심 방향은 명확하다.
“데이터는 내부에, AI의 효율은 업무 현장에.”
기관 내부에 구축된 AI가 문서와 데이터를 활용하도록 설계해, 외부 생성형 AI 서비스를 그대로 사용하는 방식과 차별화를 꾀한다.
세종AI연구센터는 특히 국내 공공·교육 현장에서 활용되는 한글 중심의 문서와 행정업무 환경을 고려한 Local AI 연구에 집중하고 있다.
단순한 챗봇을 만드는 것이 아니라 문서의 검색·요약·작성·분석 등 실제 업무 흐름과 AI를 연결해 **‘업무를 이해하는 AI 환경’**을 구축하는 것이 목표다.
향후에는 공공기관의 보고·기획·자료검색 등 반복적인 문서업무를 지원하고, 기관별 업무데이터를 기반으로 보다 정교한 AI 활용환경을 구축하는 방향으로 기술을 고도화할 계획이다.
RESEARCH → BUILD → DEPLOY
세종에서 연구하고, 구축하고, 현장에 적용한다
세종AI연구센터가 이번 컨퍼런스에서 강조한 또 하나의 메시지는 AI 기술의 연구와 실제 현장 사이의 간극을 줄이는 것이다.
세종AI연구센터의 Local AI 사업 구조는 크게 세 단계로 구성된다.
RESEARCH 단계에서는 한국어·한글 환경에 적합한 LLM과 AI Agent, 생성 품질, Local AI 운영 기술 및 AI 인프라를 연구한다.
BUILD 단계에서는 연구된 기술을 기반으로 InsideOffice와 같은 실제 Local AI Solution을 구축한다.
마지막 DEPLOY 단계에서는 이를 공공기관과 교육현장의 업무환경에 적용한다.
이는 단순 솔루션 공급을 넘어, AI 모델 연구부터 인프라 구축, 서비스 개발, 현장 실증까지 하나의 과정으로 연결하겠다는 전략이다.
특히 정부부처와 공공기관이 밀집한 세종의 도시 특성을 고려하면, 이러한 연구–실증 구조는 향후 세종을 공공 AI 기술의 테스트베드로 발전시키는 기반이 될 수 있다.
공공 AI의 경쟁력, 결국 ‘데이터 주권’
이번 발표에서 세종AI연구센터는 AI 성능뿐 아니라 **데이터 주권(Data Sovereignty)**의 중요성에도 주목했다.
AI 기술이 발전할수록 기관이 축적한 데이터의 가치 역시 높아진다.
어떤 모델을 사용하는가 못지않게,
데이터가 어디에 저장되는가,어디에서 연산되는가,누가 AI 시스템을 통제할 수 있는가
가 중요해지고 있다는 것이다.
특히 교육 데이터와 행정 데이터가 지속적으로 축적되는 공공기관에서는 장기적인 관점에서 기관 스스로 데이터와 AI 인프라를 관리할 수 있는 역량이 필요하다.
세종AI연구센터는 Local LLM을 단순히 인터넷이 없는 곳에서 작동하는 AI가 아니라, 조직이 자신의 데이터와 AI 활용권을 확보하기 위한 기술 인프라로 정의하고 있다.
세종에서 시작되는 ‘공공 Local AI’
이번 컨퍼런스는 AI 기술을 교육에 어떻게 활용할 것인가를 넘어, 공공 영역의 AI 전환을 어떤 구조로 만들어야 하는지 논의하는 자리라는 점에서도 의미가 있었다.
세종AI연구센터는 이번 기술 발표를 계기로 교육기관뿐만 아니라 중앙부처, 지방자치단체, 공공기관 등으로 Local AI 적용 분야를 확대해 나갈 계획이다.
또한 오픈 AI 모델 연구와 한글 특화 기술, AI Agent, GPU 기반 Local AI 인프라를 지속적으로 고도화하고, 실제 행정 현장에서 활용 가능한 AI 업무환경 구축과 실증을 추진한다.
김우중 대표는 발표를 통해 **“공공 AI의 경쟁력은 가장 큰 해외 AI를 사용하는 데서 끝나는 것이 아니라, 우리 언어와 우리 문서, 우리 조직의 데이터를 얼마나 안전하고 효율적으로 활용할 수 있는가에서 만들어질 것”**이라는 방향성을 제시했다.
세종AI연구센터는 앞으로도 **‘한국어 AI 연구 → Local AI 구축 → 공공·교육 현장 적용’**을 연결하며 세종을 중심으로 한 공공 AI 생태계 구축에 나설 예정이다.
INSIDEOFFICE
한글특화 Local LLM 기반 공공·업무 AI 플랫폼
데이터는 내부에, AI의 효율은 업무 현장에.
㈜세종AI연구센터
Sejong AI Research Center