가이드 — 한국 sLM 활용 (LG EXAONE·삼성·포스코·HyperCLOVA·Mi:dm)¤

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Phase E3 (패키지 4 대중소상생 LG AI 트랙 고무 양산 12 개월 파일럿) 가 발견한 갭 16 해소. 한국 정부지원·대기업 협력 사업에서 외산 GPT/Claude 의존이 아닌 한국 sLM 활용을 표준화하기 위한 운영 가이드. 본 가이드는 other/synergy-roi.md · guide/duration-compress.md · 재무_예산_산정_가이드.md 와 같은 운영 가이드 군의 새 멤버이며, 본 가이드가 첫 자산이라 향후 자산 (다른 모델 가이드·도구 가이드 등) 의 포맷 표준 이 된다 (방법론 4.26 신규 자산 첫 발현 표준).

플레이스홀더 범례 — [수치] 수치, [%] 비율, [기간] 기간, [임계] 임계값. (확인 필요) 항목은 §7 에 목록화한다 — 한국 sLM 시장은 모델 출시·라이선스·벤치마크가 분기 단위로 변동하므로 시점 의존 수치는 본문에서 확정하지 않는다.

본 가이드의 직접 근거 — track/track3-index.md §4.3 (LLM 모델 선택 전략 — 외부 API vs 온프레미스 sLM 하이브리드 라우팅), track/track1-engine-cards.md §5.2-f LLM·RAG 지식검색 엔진의 sLM 분기, pkg/pkg4-rubber.md §1.1·§4.1·§4.3·§5.2-f·§7.2 의 EXAONE 활용 5 위치 명시 사례, module/saas-security.md BLK-CSEC-F (민감도 라우팅 — 외부 API vs 온프레), other/synergy-roi.md + 재무_예산_산정_가이드.md (비용 결합).

1. 한국 sLM 비교 매트릭스¤

본 가이드는 한국 정부지원·대기업 협력 사업에서 활용 가능한 sLM 7 개 라인업 (한국 5 + 오픈소스 한국어 파생 1 + 외산 비교축 1) 을 단일 매트릭스로 정렬하여, 사업계획서 §4.3 LLM 모델 선택 전략 본문에 직접 인용 가능한 형태로 제시한다. 각 행의 라이선스·벤치마크·단가는 분기 단위 변동 영역이므로 (확인 필요) 표기를 유지하여 인용 시 시점 검증을 강제한다.

모델	제공자	라이선스 (확인 필요)	도메인 특화	한국어 평가축 (확인 필요)	배포 형태	적합 사업
EXAONE	LG AI Research	상업 활용 가능성·과금 모델 (확인 필요)	산업·제조·바이오 (LG 그룹 도메인)	KMMLU·HAERAE 점수 (확인 필요)	LG AI 플랫폼 + 온프레 옵션 (확인 필요)	대중소상생 LG AI 트랙 · LG 그룹 협력사 · 자동차 부품·고무·전자·디스플레이
HyperCLOVA X	네이버 클라우드	API 과금 + 온프레 옵션 (확인 필요)	범용·문서·검색·커머스	네이버 자체 평가셋 + KMMLU (확인 필요)	네이버 클라우드 플랫폼 (NCP) API · CSAP 정합	클라우드 종합솔루션 (NCP 연계) · 네이버 협력 사업 · 일반 RAG
삼성 GASS / Gauss	삼성 (제공 범위·외부 공개 여부 확인 필요)	그룹 내부 우선 (외부 협력 가능성 확인 필요)	가전·반도체·디스플레이 도메인 (확인 필요)	(확인 필요)	삼성 클라우드 + 온프레 (확인 필요)	대중소상생 삼성 AI 트랙 · 삼성 그룹 협력사
포스코 sLM	포스코 그룹 (포스코DX·POSCO 홀딩스 등 — 확인 필요)	그룹 내부 우선 (확인 필요)	철강·금속 도메인 특화	(확인 필요)	포스코 클라우드 (확인 필요)	대중소상생 포스코 AI 트랙 · 포스코 그룹 협력사 (1 차 벤더·SI)
KT Mi:dm	KT (확인 필요)	API + 온프레 옵션 (확인 필요)	범용·통신·고객 응대 (확인 필요)	(확인 필요)	KT 클라우드 + 온프레 (확인 필요)	클라우드 종합솔루션 (KT클라우드 연계) · 통신·콜센터·CSAP 사업
Solar / Llama·Qwen 한국어 파생	Upstage / 오픈소스 커뮤니티	오픈소스 (Apache·Llama·Qwen 라이선스별 — 확인 필요)	도메인 파인튜닝 자유 (LoRA·QLoRA)	KMMLU·HAERAE 공개 점수 (확인 필요)	자체 호스팅 온프레 (GPU 자가 운영)	R&D 사업 (전사적 DX 촉진 등) · 보안 강·예산 한정 · 도메인 파인튜닝 핵심
(외산 비교축) GPT·Claude·Gemini	OpenAI · Anthropic · Google	API only · 토큰 과금	범용 우수·도메인 일반	한국어 우수 (도메인 어휘 일부 약함)	외부 API · 데이터 외부 전송	데이터 민감도 낮은 일반 사업 · 비용 비교 기준선 · 외부 API 허용 시

본 표는 7 행 비교 매트릭스이며, 한국 5 + 오픈소스 한국어 1 + 외산 비교축 1 의 구조이다. 채움 정도는 도메인·배포 형태·적합 사업 3 열은 자산 간 일관성 (track3·5.2-f·BLK-CSEC-F·패키지 4) 으로 확정 가능, 라이선스·벤치마크·단가 3 열은 시점 변동 영역이므로 (확인 필요) 로 통일.

[출처: track/track3-index.md §4.3; track/track1-engine-cards.md §5.2-f; module/saas-security.md BLK-CSEC-F; pkg/pkg4-rubber.md §1.1 EXAONE 활용 명시 5 위치; other/support-programs.md §3 대중소상생 (LG·삼성·포스코) AI 트랙]

2. 활용 의사결정 4 분기¤

본 가이드의 핵심 의사결정 도구는 sLM 선정을 4 차원으로 직교 분기시키는 결정 매트릭스이다. 4 분기는 mutually exclusive 하게 설계되어 사업계획서 §4.3 본문에서 1 분기씩 단독 인용 가능하며, 동시에 4 분기를 모두 거치면 단일 sLM 추천이 결정된다.

2.1 데이터 민감도 분기 (정책 차원)¤

module/saas-security.md BLK-CSEC-F 의 민감도 라우팅을 sLM 선정 차원으로 확장한 분기이다.

민감 등급 ④·⑤ (영업비밀·도면·고객 IP·OEM 사양·금형 코드) — 온프레 sLM 강제 (EXAONE 온프레 / HyperCLOVA 온프레 / Solar·Llama 자체 호스팅). 외부 API 절대 금지. BLK-CSEC-F "민감 ③ 이상 등급 문서 또는 도면·고객사 IP 가 포함된 질의는 온프레 sLM 으로 강제 라우팅" 규칙과 정합.
중간 등급 ③ (사내 운영 문서·8D·5Why 보고서·MSDS·작업표준서) — 온프레 sLM 우선, 단 외부 API 는 마스킹 필터 (PII·고객사명·도면 ID 토큰 치환) 적용 시 허용. EXAONE·HyperCLOVA API 게이트웨이형 (국내 데이터센터·CSAP 정합) 도 중간 등급 처리에 적합.
공개·내부 등급 ①·② (공개 매뉴얼·일반 작업 안내) — 외부 API 허용 + 비용 비교 우선. 한국 sLM API · 외산 API 토큰 단가를 비교하여 운영비 우위 모델 선택.

2.2 사업 성격 분기 (제도 차원)¤

지원사업 공고의 명시적·암묵적 sLM 요구를 4 그룹으로 분기한다.

대중소상생 트랙 — 협력 대기업 sLM 활용이 사실상 의무. LG → EXAONE / 삼성 → GASS·Gauss / 포스코 → 그룹 sLM 의 트랙별 강제 매핑. pkg/pkg4-rubber.md §1.1·§4.1·§4.3 의 EXAONE 활용 5 위치 명시 사례가 직접 표준.
클라우드 종합솔루션 지원사업 — CSP 연계 sLM 우선. 네이버클라우드 (NCP) → HyperCLOVA / KT클라우드 → Mi:dm / NHN 클라우드 → 자체·오픈소스. CSAP 등급·국내 데이터센터 정합이 본 트랙의 핵심.
디지털 경남·일반 정부지원·스마트공장 — 한국 sLM 우선 + 외산 보조의 하이브리드 라우팅. EXAONE·HyperCLOVA 가 1 순위, 도메인 특화 부재 시 오픈소스 + 도메인 파인튜닝.
R&D (전사적 DX 촉진·연구개발과제) — 도메인 파인튜닝 자유도가 핵심 요구이므로 오픈소스 sLM (Solar·Llama·Qwen 한국어 파생) + LoRA·QLoRA 파인튜닝 권장. 본 트랙은 외부 API 의존을 R&D 산출물의 자체 IP 보유 관점에서 회피한다.

2.3 도메인 특화 분기 (산업 차원)¤

고객사 산업·도메인 어휘 의존도에 따른 분기.

철강·금속·압연·열처리 — 포스코 sLM (그룹 내부 협력 사업 시) 또는 EXAONE 산업 도메인 + 오픈소스 도메인 파인튜닝. 패키지 2 (중견 냉연사) · 패키지 4 변형 트랙에 적용.
자동차 부품 (고무·폴리머·내·외장) — EXAONE (LG AI 트랙·LG 그룹 협력 시) 또는 GASS (삼성 협력 시). 패키지 4 (고무 양산 12 개월) 의 EXAONE 1 차 적용이 직접 사례. 한국어 도메인 어휘 (밴버리·믹서·언더큐어·플로우 라인·도그본·웨더링·블루밍 등) 처리 능력이 외산 LLM 대비 우위.
비철·고무·정밀가공·일반 제조 — 도메인 특화 sLM 부재 → EXAONE·HyperCLOVA 일반 모델 + 사내 RAG (5.2-f) 결합 으로 도메인 격차 보정. 패키지 5 (정밀가공 중소 SaaS 경량) 가 본 분기에 위치.
화학·정유·반도체·디스플레이 — 그룹별 sLM 우선 (LG·삼성 그룹 협력 트랙 시) 또는 EXAONE + 도메인 RAG.
금융·의료·법률 등 비제조 — 본 가이드 범위 외 (별도 가이드 후속 작성 권장).

2.4 비용·운영 분기 (재무 차원)¤

재무_예산_산정_가이드.md §4.1 재료비·운영비 항목과 결합되는 분기이다.

외부 API (GPT·Claude·외산) — 토큰 단가 [수치] 원/1M (확인 필요), 운영 부담 낮음 (인프라 0), 데이터 외부 전송 위험. 사업 1 차년도 PoC·MVP 단계에 적합.
온프레 sLM (EXAONE 온프레·Solar 자체 호스팅) — GPU 인프라 [수치] 만원·운영 부담 高 (전담 SRE 필요)·영업비밀 보호. 사업 2 차년도 이후 운영 단계 또는 BLK-CSEC-F 민감도 강제 사업에 적합.
API 게이트웨이형 한국 sLM (HyperCLOVA·EXAONE API 옵션·Mi:dm) — 단가 [수치] 원/1M (확인 필요)·국내 데이터센터·CSAP 정합·온프레 인프라 부담 없음. 민감도 ②·③ 등급 + CSAP 요구 사업 의 균형점.
혼합 (하이브리드) — 민감도 게이트웨이로 분기하여 ① 민감 → 온프레 sLM, ② 일반 → 외부 API 또는 한국 API 의 비용 최적화. track/track3-index.md §4.3 의 하이브리드 라우팅과 직접 정합.

4 분기 직교성 자기평가 — 2.1 (민감도) 은 정책, 2.2 (사업 성격) 는 제도, 2.3 (도메인) 은 산업, 2.4 (비용) 는 재무 차원으로 차원이 분리되어 mutually exclusive 한 결정축. 각 분기는 단독 인용 가능하며, 4 분기를 직렬로 거치면 단일 sLM 라인업이 추천된다.

3. 도메인 파인튜닝 절차¤

오픈소스 sLM (Solar·Llama·Qwen 한국어 파생) 또는 EXAONE·HyperCLOVA 의 파인튜닝 옵션을 활용할 때의 표준 5 단계 절차이다. 본 절차는 R&D 트랙·도메인 어휘 격차 보정·BLK-CSEC-F 민감도 분기 ④·⑤ 등급 사업에 공통 적용된다.

3.1 5 단계 절차¤

데이터 수집 — 사내 도메인 문서 [수치] 건 (작업표준서·SOP·8D·5Why 보고서·MSDS·과거 클레임 응대 기록·공정설계서·매뉴얼) + 도메인 QA 쌍 [수치] 건 수집. 베테랑 인터뷰 기반 QA 셋이 도메인 어휘 격차 보정에 1 차 가치.
품질 정제 — 중복 제거·민감정보 마스킹 (PII·고객사명·도면 ID·금형 코드 토큰 치환)·품질 등급 분류 (A·B·C). C 등급은 학습 제외, B 등급은 검증셋 후순위, A 등급만 학습셋 1 차 활용.
튜닝 방식 선택 — Full Fine-tuning (전체 가중치 갱신, GPU·시간 부담 高) / LoRA·QLoRA (저랭크 어댑터, 효율적, 1 차 권장) / Prefix Tuning (가벼움, 도메인 어휘 보정에 한정 효과). 본 가이드는 1 차 도입 시 LoRA·QLoRA 를 권장한다.
평가셋 분리 — 학습 [%] / 검증 [%] / 테스트 [%] 의 3 분할 + 도메인 골드셋 [수치] 문항 별도 보관. 도메인 골드셋은 §4 평가셋 구성 표준에 따라 4 카테고리로 구성.
A/B 검증 — 베이스 모델 (파인튜닝 전) vs 파인튜닝 모델의 KPI 비교. 정확도·도메인 적합도·환각률·안전성·응답 지연의 5 축 비교. 검증 결과 기준 미달 시 데이터 추가 수집·하이퍼파라미터 재조정·튜닝 방식 재선택의 회귀 절차.

3.2 파인튜닝 비용 추정 프레임 (재무 가이드 결합)¤

재무_예산_산정_가이드.md §4.1 재료비·연구장비 항목과 결합하여 파인튜닝 비용을 산출한다.

GPU 시간 — [수치] M 토큰 학습 시 GPU 시간 [기간] (모델 크기·LoRA rank·배치 크기 별 변동 — 확인 필요)
GPU 인프라 — 자체 보유 시 0 (감가상각 별산), 클라우드 GPU 임대 시 [수치] 만원/시간 (확인 필요, CSP·인스턴스 타입 별 변동)
데이터 정제 인력 — 도메인 전문가 [수치] 인·월 + 라벨링 외주 [수치] 만원
검증·평가 인력 — 도메인 전문가 [수치] 인·월 (도메인 골드셋 작성 + A/B 검증)
합계 — [수치] 만원 (모델 크기·데이터 규모 별 변동)

본 비용 프레임은 재무_예산_산정_가이드.md §4.1 의 "LLM·RAG" 행 (외주 비중 [%] · 운영 단계 모델 사용료 추가) 의 sLM 파인튜닝 세부 분해이며, 본 가이드 §3.2 + 재무 가이드 §4.1 을 결합 인용 시 사업계획서 예산 산정표의 LLM 행이 완성된다.

4. 평가셋 구성 표준¤

sLM 활용의 정합성·품질을 검증하는 도메인 골드셋의 표준 구성이다. 본 표준은 §3.1 5 단계 절차의 4 단계 (평가셋 분리) 의 도메인 골드셋 부분 + 운영 단계의 정기 회귀 평가에 공통 적용된다.

4.1 도메인 골드셋 4 카테고리¤

일반 한국어 능력 [수치] 문항 — KMMLU·KoBEST·HAERAE 등 공개 벤치마크에서 도메인 무관 기본 한국어 능력 검증. 베이스 모델 선정 시 1 차 필터.
도메인 지식 [수치] 문항 — 사내 베테랑 인터뷰 기반 QA 셋. 제조 공정·품질·안전·OEM 응대·CAPA·8D 보고서 작성·MSDS 해석 등 도메인 특화 질의. 본 카테고리가 sLM 도메인 적합도의 핵심 지표.
안전성 [수치] 문항 — 환각·민감정보 누출·정책 위반·도면 외부 노출 시도·고객사 정보 추출 시도 등 안전 관련 케이스. BLK-CSEC-F 민감도 라우팅 정합 검증.
형식 [수치] 문항 — 보고서·매뉴얼·8D 작성·OEM 응대 표준 양식 출력 평가. 출력 형식이 사내 양식과 일치하는지 검증.

총 [수치] 문항 (4 카테고리 합산), 문항당 정답·근거·평가 기준 명시.

4.2 평가 지표¤

Faithfulness (RAGAS) — 응답이 검색된 출처에 근거하는 정도. 0~1 스케일, [임계] 이상 통과.
Domain Accuracy — 도메인 골드셋 정답률 (%). 베이스 [%] vs 파인튜닝 [%] 비교.
Hallucination Rate — 근거 없는 응답 (출처 인용 누락·허위 사실) 비율. [임계] 이하 통과.
Safety Score — 정책 위반 (민감정보 노출·도면 외부 전송 시도) 응답 비율. [임계] 이하 통과.
Latency P50 / P95 — 응답 지연. P50 [기간] 이하 / P95 [기간] 이하 통과.

본 평가 지표는 운영 단계의 정기 회귀 평가에도 그대로 적용되며, 드리프트 탐지 (pkg/pkg4-rubber.md §6 MLO-01 드리프트 인프라) 의 sLM 분기 트리거로 작동한다.

5. 라우팅 임계 설계¤

track/track3-index.md §4.3 의 하이브리드 라우팅과 module/saas-security.md BLK-CSEC-F 의 민감도 라우팅을 본 가이드 기준으로 임계 명시한 결정 트리이다.

[사용자 질의]
  │
  ├─> [민감도 분류 게이트웨이]
  │     ① NER (PII·도면 ID·고객사명·금형 코드·OEM 사양) 검출
  │     ② 정책 룰 (영업비밀·OEM·CAPA 키워드 패턴)
  │     ③ 검색 컨텍스트 문서의 등급 메타 (BLK-CSEC-B ①~⑤)
  │     ④ 사용자 권한 레벨 (작업자·검사원·QA·설계자·경영진)
  │
  ├─> [등급 ④·⑤ (영업비밀·도면·고객 IP)]
  │     → 온프레 sLM 강제 라우팅
  │       (EXAONE 온프레 / HyperCLOVA 온프레 / Solar 자체 호스팅)
  │     → 외부 API 절대 차단
  │
  ├─> [등급 ③ (사내 운영 문서) + 도메인 특화 필요]
  │     → 도메인 파인튜닝 sLM (LoRA·QLoRA 적용 모델)
  │     → 도메인 어휘 격차 보정·환각 억제 우위
  │
  ├─> [등급 ②·③ + 일반 지식·CSAP 요구]
  │     → 한국 sLM API 게이트웨이 (HyperCLOVA·EXAONE API·Mi:dm)
  │     → 국내 데이터센터·CSAP 정합·운영 부담 없음
  │
  ├─> [등급 ①·② + 일반 지식 + 외부 API 허용]
  │     → 외부 LLM API (GPT·Claude·Gemini)
  │     → 비용 우위·범용 우수·도메인 일반
  │
  └─> [응답 신뢰도 점수 < [임계]]
        → 휴먼 에스컬레이션 (HITL)
        → 드리프트 탐지 트리거 (운영 단계)

임계값 정의 표준¤

본 결정 트리의 임계값은 사업별 가변이나, 표준 권고치는 다음과 같다.

항목	표준 권고 (확인 필요)	근거
응답 신뢰도 임계 (Faithfulness)	[임계] 이상 통과	RAGAS 권장 + 사내 검증
환각률 임계 (Hallucination Rate)	[임계] 이하 통과	안전성 KPI
안전성 점수 임계 (Safety Score)	[임계] 이하 통과	정책 위반 0 지향
응답 지연 임계 (P95 Latency)	[기간] 이하 통과	현장 UX 요구
사용자 권한 분기 임계	4 단계 (작업자·검사원·QA·설계자)	BLK-CSEC-D 권한 단계별 차등 노출

라우팅 임계 명확성 자기평가 — 결정 트리는 5 분기 + HITL 1 분기의 단계적 직렬 구조이며, 각 분기 조건은 BLK-CSEC-B (민감도 등급) · BLK-CSEC-F (라우팅) · §4.2 (평가 지표) 와 명시적으로 연동되어 임계가 모호하지 않다. 단, 임계 수치 자체는 사업별 가변이므로 [임계] 플레이스홀더로 유지.

6. 사업계획서 §4.3 적용 양식¤

본 가이드의 §1 비교 매트릭스 + §2 의사결정 4 분기 + §5 라우팅 결정 트리를 사업계획서 §4.3 (LLM 모델 선택 전략) 본문에 직접 인용하는 표준 양식이다. 1 단락 + 표 1 개 의 가벼운 인용부터 3 단락 + 표 2 개 + 결정 트리 도식 의 완전 인용까지 5 단계 인용 강도를 제공한다.

6.1 인용 강도 5 단계¤

강도	분량	구성	적합 사업
강도 1 (1 줄)	1 문장	"본 사업은 한국 sLM (EXAONE·HyperCLOVA·Mi:dm) 활용을 우선하며, 외부 API 는 데이터 민감도 ②등급 이하에 한정한다"	9 개월 압축 사업 §4.3 1 줄 인용
강도 2 (1 단락)	1 단락 (180~240자)	하이브리드 라우팅 의지 + 민감도 분기 명시	12 개월 표준 사업 §4.3
강도 3 (1 단락 + 표)	1 단락 + 비교 매트릭스 (§1)	sLM 라인업 비교 + 본 사업 선정 모델	18 개월 풀 사업 §4.3
강도 4 (2 단락 + 표 + 결정 트리)	2 단락 + 표 + §5 결정 트리 도식	라우팅 정책 명시 + 임계 수치	대중소상생 LG·삼성·포스코 트랙
강도 5 (3 단락 + 표 2 + 도식)	3 단락 + 비교 매트릭스 + 임계 표 + 결정 트리	§1·§2·§5 통합 인용	R&D 사업 (전사적 DX 촉진)

6.2 강도 4 인용 예시 (대중소상생 LG AI 트랙)¤

본 사업은 [고객사] 의 영업비밀·OEM 사양·도면 자산을 외부 LLM API 로 노출시키지 않기 위해 LG EXAONE sLM 을 1 차 분기로 하는 하이브리드 라우팅 을 채택한다 (track/track3-index.md §4.3·guide/korean-slm.md §2.1·§5 적용). EXAONE 의 한국어 도메인 어휘 처리 능력 (자동차 부품·고무·폴리머 어휘) 과 LG AI 플랫폼 결합 가능성을 활용하여, 영업비밀·고객사 IP·OEM 사양 질의는 EXAONE 으로 강제 라우팅하고, 일반 지식 질의는 외부 API 또는 한국 API 게이트웨이 (HyperCLOVA) 로 비용 최적 분기한다.

라우팅 결정은 ① 검색된 문서의 등급 메타, ② 질의에 포함된 키워드 패턴 (도면 ID·고객사명·금형 코드), ③ 사용자의 권한 레벨 의 3 축을 결합한 게이트웨이가 수행하며, 모든 라우팅 결정은 감사 로그 (module/saas-security.md BLK-CSEC-C) 에 기록되어 사후 추적 가능하다 (BLK-CSEC-F 정합).

[본 §6.2 는 pkg/pkg4-rubber.md §4.3 의 양식을 본 가이드 §6 인용 양식으로 일반화한 것]

7. 확인 필요 항목 (시점 변동 영역)¤

한국 sLM 시장은 분기 단위로 변동하므로, 본 가이드의 (확인 필요) 항목을 사업계획서 인용 시점에 검증해야 한다.

모델 출시·버전 — EXAONE 최신 버전 (3.0 / 3.5 / 4.0 등), HyperCLOVA X 최신 버전, GASS·Gauss 외부 공개 여부, 포스코 sLM 외부 협력 가능성, KT Mi:dm 최신 버전.
라이선스·상업 활용 가능성 — 각 모델의 상업 활용 허용 범위, 그룹 외부 협력사 활용 조건, 재학습·파인튜닝 권한, 산출 모델 IP 귀속.
과금 모델 — API 토큰 단가 (1M 토큰 기준), 온프레 라이선스 비용, 파인튜닝 옵션 추가 비용.
한국어 벤치마크 점수 — KMMLU·KoBEST·HAERAE·Ko-BBH 등 공개 벤치마크의 최신 리더보드 점수, 도메인 특화 평가 (제조·금융·의료) 의 사내 검증 점수.
CSAP·ISMS-P 인증 여부 — 한국 sLM API 의 CSAP 등급 (하·중·상), ISMS-P 인증 보유, 국내 데이터센터 위치, 데이터 주권 보장 약관.
도메인 특화 모델 출시 여부 — 제조·금융·의료·법률 특화 모델의 출시 여부, 도메인 파인튜닝 사전 학습 자산 공개 여부.
GPU 인프라 단가 — 클라우드 GPU 임대 단가 (NCP·KT·NHN·AWS·Azure 별), 자체 보유 GPU 의 감가상각 단가.
파인튜닝 비용 — LoRA·QLoRA 파인튜닝의 GPU 시간·데이터 규모별 비용, 도메인 골드셋 작성 외주 단가.
운영 SRE 인력 단가 — 온프레 sLM 운영 전담 인력의 인·월 단가, 클라우드 sLM 운영 인력의 인·월 단가.
갱신 주기 — 본 가이드의 (확인 필요) 항목은 분기 1 회 갱신 권장 (한국 sLM 시장 변동 속도 기준).

총 10 항목 — 시점 변동 영역의 정직 노출.

8. 모델 한계¤

본 가이드는 프레임 이며, 구체 수치는 시점·계약·고객사 별 변동. (확인 필요) 표기를 무시하고 인용 시 부정확 위험.
한국 sLM 시장이 빠르게 변동하므로, 분기 1 회 갱신 권장 (본 가이드의 §7 항목을 분기 회귀 절차로 검증).
본 가이드는 첫 자산 이라 다음 자산 (다른 모델 가이드·도구 가이드 등) 의 포맷 표준이 되며 (방법론 4.26), 후속 자산은 본 가이드의 8 장 구조 (비교 매트릭스 → 의사결정 분기 → 도메인 파인튜닝 → 평가셋 → 라우팅 임계 → 적용 양식 → 확인 필요 → 한계) 를 표준으로 준용한다.
본 가이드는 제조 도메인 중심 이며, 금융·의료·법률·공공 등 비제조 도메인은 별도 가이드 후속 작성 권장.
본 가이드는 한국 sLM 활용 의 표준화이며, 도구·프레임워크 (LangChain·LlamaIndex·vLLM·TGI 등) 선택은 별도 가이드 후속 작성 권장.

9. 자산 결합 요약¤

본 가이드는 다음 자산과 직접 결합된다.

결합 자산	결합 지점	결합 효과
`track/track3-index.md` §4.3	LLM 모델 선택 전략 본문	본 가이드 §1 매트릭스 + §2 의사결정 + §5 결정 트리를 §4.3 본문에 직접 인용
`track/track1-engine-cards.md` §5.2-f	LLM·RAG 지식검색 엔진 sLM 분기	본 가이드 §1·§2 가 5.2-f 의 sLM 라인업 결정 표준
`pkg/pkg4-rubber.md` §1.1·§4.1·§4.3·§5.2-f·§7.2	EXAONE 활용 5 위치 명시	본 가이드 §6.2 강도 4 인용 양식의 직접 사례
`module/saas-security.md` BLK-CSEC-F	SaaS RAG 의 권한·민감정보 라우팅	본 가이드 §2.1 민감도 분기 + §5 라우팅 결정 트리의 직접 근거
`재무_예산_산정_가이드.md` §4.1 LLM·RAG 행	재료비·운영비 LLM 항목	본 가이드 §3.2 파인튜닝 비용 프레임이 §4.1 의 sLM 세부 분해
`other/synergy-roi.md` 비정형 데이터 시너지	공통 RAG 인프라·임베딩 시너지	본 가이드 §1·§5 의 sLM 단일 라인업이 시너지 모델의 sLM 항목 입력
`other/support-programs.md` §3 대중소상생	LG·삼성·포스코 AI 트랙 매핑	본 가이드 §2.2 사업 성격 분기의 트랙별 sLM 강제 매핑 직접 근거

자산 결합도 자기평가 — 본 가이드의 8 장 (비교·결정·파인튜닝·평가·라우팅·적용·확인·한계) 이 7 개 자산과 모두 명시적 결합 지점을 보유. 시너지·재무 가이드와의 결합 (비용 모델 §3.2 + 재무 §4.1) 은 사업계획서 예산 산정의 LLM 행을 본 가이드로 완성 가능한 수준.

10. 추후 보강 후보¤

본 가이드의 후속 갱신·확장 후보는 다음과 같다.

다른 모델 가이드 — 외산 LLM 활용 가이드 (GPT·Claude·Gemini·외산 오픈소스 한국어 파생), 비제조 도메인 sLM 가이드 (금융·의료·법률).
도구·프레임워크 가이드 — RAG 도구 가이드 (LangChain·LlamaIndex·Haystack), 추론 서빙 가이드 (vLLM·TGI·llama.cpp), 평가 도구 가이드 (RAGAS·DeepEval·Promptfoo).
벤치마크 갱신 — KMMLU·KoBEST·HAERAE·Ko-BBH 의 분기별 리더보드 갱신, 도메인 특화 벤치마크 (제조·자동차 부품·철강) 사내 신설.
모델 출시 추적 — EXAONE·HyperCLOVA X·GASS·포스코 sLM·Mi:dm 의 분기별 신버전 출시 추적, 새 모델 라인업 (네이버·카카오·SKT 등) 의 신규 진입 추적.
사례 패턴 누적 — 본 가이드의 §6 인용 양식이 사업계획서에 적용된 사례를 누적하여 강도 1~5 인용 패턴을 강화.
방법론 4.26 신규 자산 표준 — 본 가이드가 첫 자산이므로, 후속 자산이 누적되면 8 장 구조 자체를 표준화하여 재무·시너지·압축 가이드와의 톤 정합 강화.

본 가이드는 분기 1 회 갱신 + 새 사업 적용 시 §6 인용 강도 결정 + §7 (확인 필요) 시점 검증 의 3 단 운영 절차로 유지 관리한다.

📌 이 페이지 정보 (개발자용)

원본 파일: 가이드_한국_sLM_활용.md
자산 군: 📋 운영 가이드
slug 경로: guide/korean-slm.md
워크스페이스 정책: 원본 .md 수정 0 — hooks 로만 시각 변환
자산 자족성 정상화: Phase E7 완료 (잔여 외부 갭 4)