AI LMS

AI LMS는 무엇이 다른가

"AI 기능이 붙었다"는 말과 AI LMS는 다릅니다. 사내 교육자료와 문제은행을 AI가 참조할 데이터 계층으로 정리하고 상용 LLM을 통제된 경로로 연결한 구조입니다. 데모에서 일곱 가지를 시켜 보면 갈립니다. 근거를 대는가, 출처가 남는가, 사람이 확정하는가를 봅니다.

7가지

데모에서
시켜 볼 것

8종

RFP가 요구한
AI 통제 항목

230GB

공공 RFP의
사내자료 RAG 대상

AI LMS 시연 요청 AI 통제 요구 8종

판별 기준

데모에서 시켜 볼 7가지

항목마다 적힌 결과가 화면에 나오지 않으면 그 기능은 시연용입니다. 오른쪽 확인란은 데모를 보면서 직접 채웁니다.

사내 자료 기반 응답 (RAG)
답변에 근거 문서와 그 위치가 붙습니다. 문서에 없는 것은 지어내지 않고 없다고 답합니다.
콘텐츠 초안 자동 생성
파일 1건에서 초안까지 실제 소요 시간이 그 자리에서 측정됩니다. 확정 전에는 배포되지 않습니다.
개인화 추천
추천 결과 옆에 추천 근거가 표시됩니다.
이수 예측 · 이탈 경보
점수에서 끝나지 않고 위험군 분류와 리마인드 발송까지 이어집니다.
관리자 자연어 질의
답을 원본 집계 지표와 대조했을 때 값이 일치합니다.
자동 자막 · 번역
사람이 수정 · 확정하고 확정 전 배포가 차단됩니다.
응답시간 · 비용 관측
호출 건수 · 응답시간 · 비용이 관리자 화면에 보입니다.

조달 요구

AI 통제 요구 8종 — RFP에 그대로 쓸 수 있는 항목

"지원합니다"라는 답변 수를 세지 말고 몇 개를 문서로 증빙하는지를 봅니다.
오른쪽 열과 같은 형식으로 다른 후보의 근거를 받으면 비교가 됩니다.

AI LMS 도입 시 요구할 AI 통제 항목 8종, 받아야 할 증빙, 터치클래스의 공개 근거
통제 요구	받아야 할 증빙	터치클래스
1. 데이터 학습 제외	API 설정 증빙 · 계약 조항 · 재위탁 범위	고객사의 지식 자산을 AI 모델 학습 데이터로 사용하지 않습니다.
2. 외부 전송 차단	필터링 정책 · 마스킹 규칙 · 예외 기준	AI 챗봇이 외부 인터넷이 아니라 사내 교육 자료를 근거로 답합니다. 파일 업로드 · 다운로드 차단.
3. 호출 범위 제한	권한 매트릭스 · 권한 설정 화면	AI 챗봇 · 숏클래스 · 퀵메이커 권한을 부관리자 단위로 부여.
4. 입력 · 출력 검증	검증 규칙 · 차단 사례 · 할루시네이션 대응	관리자가 응답 범위와 톤을 프롬프트로 설정 · 카테고리별 답변 범위 제한.
5. 출처 표시	출처 표시 화면 · 원문 확인 경로	코스 Q&A 답변에 참조한 교육 자료 출처를 표시.
6. 이력 · 감사로그	로그 항목표 · 보관 기간 · 추출 방법	△ ISMS-P · ISO/IEC 27001 인증 범위의 접근 통제 · 운영 기록 관리. AI 호출 단위 감사로그 항목표는 공개 문서 없음.
7. 반출 · 삭제 증빙	데이터 목록 · 삭제 절차서 · 폐기 확인서	△ AWS 서울 리전 저장 · AES-256 · 전송 TLS. 전처리 · 임베딩 폐기 절차서는 공개 문서 없음.
8. 권한별 출력 통제	다운로드 권한 정책 · 확정 권한 분리	부관리자 권한 분리 · 최소 권한 접근 통제 · 화면 캡처 방지 · 워터마크.

공개하지 않은 것을 공개했다고 적지 않습니다. 6번 · 7번은 공개 문서로 증빙하지 못해 △로 남겼습니다. 같은 기준을 다른 후보에게도 적용하십시오.

AI 요구사항을 RFP에 넣는 법 — 일반 기능 요구사항에 섞지 말고 별도 장으로 분리한 뒤, 위 8종을 증빙 문서와 함께 요구합니다. 구두 답변만 가능한 항목은 계약서 조항으로. 조달 범위부터 종료 조건까지의 작성 절차는 LMS RFP 작성 8단계에 있습니다.

근거는 「2026년 이러닝플랫폼 AI Agent 개발 용역 제안요청서」입니다(한국방사선진흥협회, 나라장터 공개 2026-05). 교육 자료 약 230GB와 문제은행 718개를 RAG 대상으로 삼고, 요구사항 33개를 기술 80점, 가격 20점으로 평가했습니다. 국내 대학과 공공기관의 유사 공고 7건(2025~2026)에서도 같은 요구가 반복됩니다.

터치클래스 쪽 확인처는 보안, 엔터프라이즈 보안, AI 어시스턴트, AI 어드민 네 곳입니다.

FAQ

자주 묻는 질문

AI LMS란 무엇인가요?

기존 LMS에 AI 기능을 붙인 제품과는 다릅니다. 사내 자료를 AI가 참조할 데이터 계층으로 정리하고 상용 LLM을 통제된 경로로 연결한 구조입니다. 판단 기준은 AI 탑재 여부가 아니라 근거와 출처, 확정 절차가 있는지입니다.

AI LMS를 추천받을 때 무엇을 기준으로 비교하나요?

기능 개수 대신 통제 8종의 증빙 여부를 봅니다. "지원합니다"와 "증빙 문서를 제출합니다"를 구분해 받으면 후보가 걸러집니다. 조건별 판단은 기업 LMS 선택 기준.

LMS에서 RAG는 무엇을 의미하나요?

사내 문서를 먼저 검색해 그 내용을 근거로 답을 만드는 방식입니다. 공개 제안요청서는 검색 단위 전처리부터 출처 표시까지 요구합니다. 첫 관문은 모델보다 자사 자료의 상태입니다.

AI 교육 거버넌스는 무엇을 갖춰야 하나요?

다섯 칸입니다. 호출 경로를 통제하는 AI Gateway, 사내 지식 계층인 RAG Knowledge Base, 권한과 입출력을 검증하는 Policy Engine이 앞쪽입니다. 조회와 수정, 확정을 남기는 Audit Log와 생성부터 확정까지 잇는 Review Workflow가 뒤를 받칩니다. 공개 요구를 옮긴 참조 구조이며, 특정 제품의 기능 목록과는 별개입니다.