도메인 비즈니스 요구사항

배경

프로젝트 요구사항 명세에서 정의한 EU AI Act 기반 AI 모델 거버넌스 플랫폼의 도메인 비즈니스 규칙을 상세화합니다. 이 문서는 functorium-develop 7단계 워크플로의 도메인 트랙 첫 번째 단계입니다.

EU AI Act(2024년 발효, 2026년 전면 시행)는 AI 시스템을 위험 등급별로 분류하고, 고위험 AI에 대해 적합성 평가, 배포 후 모니터링, 인시던트 보고를 의무화합니다. 조직은 AI 모델의 전체 수명 주기를 관리해야 합니다 — 모델 등록, 위험 분류, 배포 승인, 컴플라이언스 평가, 인시던트 대응까지.

이 시스템은 단일 바운디드 컨텍스트 내에서 AI 모델 거버넌스를 자동화합니다. 모델 등록과 위험 등급 분류, 배포 라이프사이클 관리, 컴플라이언스 평가, 인시던트 관리 및 자동 격리가 핵심 업무입니다.

도메인 용어

이 도메인에서 사용하는 핵심 용어를 정의합니다. 같은 단어라도 일상적 의미와 도메인 내 의미가 다를 수 있으므로, 팀 전체가 이 용어집을 공유 언어(Ubiquitous Language)로 사용합니다.

한글	영문	정의
AI 모델	AIModel	등록되어 관리 대상인 AI/ML 모델
모델명	ModelName	AI 모델의 이름 (100자 이하)
모델 버전	ModelVersion	SemVer 형식의 모델 버전
모델 목적	ModelPurpose	모델의 사용 목적 설명 (500자 이하)
위험 등급	RiskTier	EU AI Act 기반 4단계 분류: Minimal, Limited, High, Unacceptable
배포	ModelDeployment	AI 모델의 운영 환경 배포 인스턴스
배포 상태	DeploymentStatus	배포의 현재 상태 (Draft, PendingReview, Active, Quarantined, Decommissioned, Rejected)
배포 환경	DeploymentEnvironment	배포 대상 환경: Staging, Production
엔드포인트 URL	EndpointUrl	배포된 모델의 서비스 엔드포인트
드리프트 임계값	DriftThreshold	모델 성능 드리프트 감지 임계값 (0.0~1.0)
컴플라이언스 평가	ComplianceAssessment	배포에 대한 규정 준수 평가
평가 기준	AssessmentCriterion	컴플라이언스 평가의 개별 기준 항목
평가 점수	AssessmentScore	0~100 범위의 종합 평가 점수, 70점 이상 통과
평가 상태	AssessmentStatus	평가 진행 상태 (Initiated, InProgress, Passed, Failed, RequiresRemediation)
기준 결과	CriterionResult	개별 기준 평가 결과: Pass, Fail, NotApplicable
인시던트	ModelIncident	AI 모델 관련 사고/이슈 보고
인시던트 심각도	IncidentSeverity	Critical, High, Medium, Low
인시던트 상태	IncidentStatus	인시던트 진행 상태 (Reported, Investigating, Resolved, Escalated)
인시던트 설명	IncidentDescription	인시던트 상세 설명 (2000자 이하)
해결 노트	ResolutionNote	인시던트 해결 기록 (2000자 이하)
위험 분류 서비스	RiskClassificationService	모델 목적 키워드 기반 위험 등급 분류
배포 적격성 서비스	DeploymentEligibilityService	배포 전 교차 Aggregate 적격성 검증

비즈니스 규칙

1. AI 모델 관리

AI 모델은 거버넌스 대상의 핵심 단위이며, 등록과 위험 분류의 수명 주기를 가집니다.

• 모델은 모델명, 버전, 목적, 위험 등급을 가진다
• 모델명은 100자 이하여야 한다
• 모델 버전은 SemVer 형식이어야 한다 (예: 1.0.0, 2.1.3-beta)
• 모델 목적은 500자 이하여야 한다
• 위험 등급은 EU AI Act 기반 4단계로 분류한다: Minimal, Limited, High, Unacceptable
• 모델 목적 키워드를 기반으로 위험 등급을 자동 분류할 수 있다
  • “social scoring”, “real-time surveillance” -> Unacceptable
  • “hiring”, “credit”, “medical”, “biometric” -> High
  • “sentiment”, “recommendation”, “emotion” -> Limited
  • 그 외 -> Minimal
• 모델의 위험 등급을 재분류할 수 있다
• 모델을 아카이브(논리 삭제)할 수 있으며, 아카이브된 모델은 수정할 수 없다
• 아카이브된 모델을 복원할 수 있다
• 아카이브와 복원은 멱등하다

2. 배포 라이프사이클 관리

배포는 AI 모델의 운영 환경 배포 인스턴스이며, 엄격한 상태 전이 규칙을 따릅니다.

• 배포는 모델, 엔드포인트 URL, 배포 환경, 드리프트 임계값을 가진다
• 엔드포인트 URL은 유효한 HTTP/HTTPS URL이어야 한다
• 배포 환경은 Staging 또는 Production이다
• 드리프트 임계값은 0.0~1.0 범위여야 한다
• 배포는 Draft 상태로 시작한다
• 헬스 체크를 기록할 수 있다

배포는 다음 상태를 거칩니다:

• Draft에서 PendingReview로 전이할 수 있다
• PendingReview에서 Active 또는 Rejected로 전이할 수 있다
• Active에서 Quarantined 또는 Decommissioned로 전이할 수 있다
• Quarantined에서 Active(복구) 또는 Decommissioned로 전이할 수 있다
• Decommissioned와 Rejected는 최종 상태이다

3. 컴플라이언스 평가

컴플라이언스 평가는 배포에 대한 규정 준수를 검증합니다. 위험 등급에 따라 평가 기준이 자동 생성됩니다.

• 평가는 모델, 배포, 위험 등급을 기반으로 생성된다
• 기본 평가 기준 3개: Data Governance, Technical Documentation, Security Review
• High 또는 Unacceptable 등급 시 추가 3개: Human Oversight, Bias Assessment, Transparency
• Unacceptable 등급 시 추가 1개: Prohibition Review
• 각 평가 기준에 대해 Pass, Fail, NotApplicable 결과를 기록할 수 있다
• 모든 기준이 평가되어야 평가를 완료할 수 있다
• 종합 점수는 적용 가능한 기준 중 Pass 비율로 자동 계산된다 (0~100)
• 70점 이상이면 Passed, 40~69점이면 RequiresRemediation, 40점 미만이면 Failed
• 평가 상태: Initiated -> InProgress -> Passed/Failed/RequiresRemediation

4. 인시던트 관리

인시던트는 AI 모델 관련 사고/이슈 보고를 관리합니다.

• 인시던트는 배포, 모델, 심각도, 설명을 가진다
• 인시던트 설명은 2000자 이하여야 한다
• 인시던트 심각도는 Critical, High, Medium, Low 중 하나다
• Critical 또는 High 심각도 인시던트는 배포 자동 격리를 유발한다
• 인시던트를 조사 시작할 수 있다 (Reported -> Investigating)
• 인시던트를 해결할 수 있다 (Investigating -> Resolved), 해결 노트를 기록한다
• 인시던트를 에스컬레이션할 수 있다 (Reported/Investigating -> Escalated)
• Resolved와 Escalated는 최종 상태이다

인시던트는 다음 상태를 거칩니다:

5. 교차 도메인 규칙

다음 규칙은 단일 업무 영역 내에서 해결할 수 없으며, 여러 영역의 데이터가 함께 필요합니다.

• 위험 등급 분류: 모델 목적 키워드를 분석하여 위험 등급을 결정한다 (RiskClassificationService)
• 배포 적격성 검증: 배포 검토 제출 시 다음 3가지를 순차적으로 검증한다 (DeploymentEligibilityService)
  • 금지된 위험 등급(Unacceptable)인지 확인
  • High/Unacceptable 등급 시 통과된 컴플라이언스 평가 존재 확인
  • 미해결 인시던트 부재 확인

업무 영역 간 관계

• AI 모델은 배포의 소유 대상이다
• 배포는 컴플라이언스 평가의 대상이다
• 컴플라이언스 평가는 평가 기준을 포함한다
• 인시던트는 배포에 대해 보고된다
• 위험 등급 상향 시 도메인 이벤트를 통해 컴플라이언스 평가가 자동 개시된다
• Critical/High 인시던트 보고 시 도메인 이벤트를 통해 배포가 자동 격리된다

도메인 이벤트 기반 Aggregate 간 조율

시나리오

다음 시나리오는 비즈니스 요구사항이 실제로 동작하는 방식을 구체적으로 기술합니다.

정상 시나리오

1. 모델 등록 — 모델명, 버전, 목적을 입력하여 모델을 등록한다. 목적 키워드 기반으로 위험 등급이 자동 분류된다.
2. 위험 등급 재분류 — 모델의 위험 등급을 수동으로 재분류한다. 상향 시 컴플라이언스 평가가 자동 개시된다.
3. 배포 생성 — 모델, 엔드포인트 URL, 환경, 드리프트 임계값을 입력하여 배포를 생성한다. Draft 상태로 시작한다.
4. 배포 검토 제출 — 배포 적격성(금지 등급, 컴플라이언스, 미해결 인시던트)을 검증한 뒤 검토를 위해 제출한다.
5. 배포 활성화 — 컴플라이언스 평가 통과 확인 후 배포를 활성화한다.
6. 컴플라이언스 평가 — 위험 등급 기반 평가 기준을 생성하고, 각 기준을 평가한 뒤, 모든 기준 평가 후 완료한다.
7. 인시던트 보고 — 배포에 대한 인시던트를 보고한다. Critical/High 심각도 시 배포가 자동 격리된다.
8. 인시던트 해결 — 조사를 시작하고, 해결 노트와 함께 인시던트를 해결한다.
9. 배포 격리와 복구 — 문제가 발생한 배포를 격리하고, 문제 해결 후 복구한다.
10. 모델 아카이브와 복원 — 모델을 아카이브하고, 필요 시 복원한다.

거부 시나리오

11. 유효하지 않은 배포 상태 전이 — Draft에서 Active로 직접 전이를 시도하면 거부된다.
12. 금지된 모델 배포 — Unacceptable 위험 등급의 모델은 배포 검토 제출이 거부된다.
13. 미통과 컴플라이언스 — High 위험 등급 모델에 통과된 컴플라이언스 평가가 없으면 배포가 거부된다.
14. 미해결 인시던트 — 미해결 인시던트가 있는 모델은 배포 검토 제출이 거부된다.
15. 미완료 평가 종료 — 모든 평가 기준이 평가되지 않은 상태에서 평가를 완료하면 거부된다.
16. 아카이브된 모델 수정 — 아카이브된 모델의 정보를 수정하면 거부된다.

존재해서는 안 되는 상태

다음은 시스템에서 절대 발생해서는 안 되는 상태입니다. 이 상태가 존재한다면 규칙이 깨진 것이며, 타입 시스템과 도메인 로직으로 이를 원천 차단합니다.

• Draft에서 Active로 바로 전이된 배포
• Unacceptable 등급 모델이 활성 배포를 가진 상태
• 모든 기준이 평가되지 않은 상태에서 완료된 컴플라이언스 평가
• Critical 인시던트가 보고되었으나 배포가 격리되지 않은 상태
• 아카이브된 모델에서 수정이 일어난 상태
• 음수이거나 1.0을 초과하는 드리프트 임계값
• SemVer 형식이 아닌 모델 버전

다음 단계에서는 이 비즈니스 규칙을 DDD 관점에서 분석하여, 독립적인 일관성 경계(Aggregate)를 식별하고 불변식을 분류합니다.