사례 케이스북: PAX 사례로 읽는 패턴 활용

사례를 고른 기준과 읽는 법

소방 119빅데이터팀의 한 직원이 만든 민원 답변 도구와 한국서부발전이 정식 출시한 사내 AI 에이전트는 규모도, 만든 사람의 처지도 다르다. 그런데 두 사례를 부품으로 풀어 놓으면 같은 질문이 남는다. 답변 초안을 사람이 언제 확인하는가, 모델이 멈추면 무엇으로 버티는가. 이 부록은 그 질문을 실제 사례 스물다섯 건에 하나씩 던진다. 앞쪽 열두 건은 서비스 유형 1·2·3·4·5a·10에서 골랐다.

본문의 가람시는 가상 기관이다. 이 부록의 사례는 모두 모두의 공공AX 사례 아카이브(PAX)에 실린 실제 사례이고, 서술은 세 가지 자료에서만 가져왔다. 기관·사례 구분·실행 환경은 원장(data/cases.json), AX 단계와 판정문은 4축 평가(site/data/evaluations.json), 부품·배선·결손·참조 구현 후보는 패턴 태깅(evaluations_pattern_pax/<id>.json)이다. 자료에 없는 성과 수치나 기관 내부 사정은 쓰지 않았다. 개인이 만든 도구는 원장 표기대로 "공직 현장(개인 개발)"으로 적고 개발자 이름은 밝히지 않는다.

고른 기준

첫째 기준은 서비스 유형별 대표성이다. PAX 564건을 태깅하면 유형마다 사례 수가 크게 다르다. 취합·변환 자동화(유형 8)가 110건으로 가장 많고, 데이터 에이전트(5b) 78건, 분석 대시보드(5a) 63건, 내부 문서·기안(4) 60건이 뒤를 잇는다. 대민 상담·안내(1)는 33건이다. 접수·심사 자동화(2)는 3건, 현장 감시·경보(3)와 위험 예측·표적 선별(10)은 1건씩뿐이다. 사례가 많은 유형에서는 조립이 서로 다른 사례를 골랐고, 사례가 적은 유형에서는 있는 사례를 거의 다 실었다. 유형 2에서는 3건 중 2건을, 유형 3과 10에서는 유일한 사례를 실었다.

둘째 기준은 태깅된 부품 수다. 환경 조건을 뺀 일곱 층에서 사례 하나가 쓰는 부품 수는 564건 중앙값이 5개다. 부품이 너무 적으면 배선도에 그릴 것이 없다. 그래서 중앙값보다 조금 많은 6개부터 19개까지인 사례를 골랐다. 부품이 많다고 성숙한 것은 아니다. 19개를 쓰는 로컬 AI 메신저도 4축 평가로는 AI-Enabled다.

셋째 기준은 운영 상태의 폭이다. 4축 평가의 운영 상태 값으로 보면 스물다섯 건에는 Published tool 12건, Production 4건, Prototype 3건, Live service 2건, In production·In service·PoC·Reported/Unknown 각 1건이 섞여 있다. 원장의 사례 구분은 개인 개발 15건, 기관 공식 7건, 커뮤니티 2건, 참고 1건이다. AX 단계는 AI-Ready 6건, AI-Enabled 17건, AI-First 2건이다. First 2건 가운데 광진구 AI 도구 6종은 잠정 판정이고, Public Cardnews는 관문 칸이 "상위 관문 미충족"이다. 564건 전체로는 AI-Ready가 362건으로 가장 많고 Enabled는 171건이다(4축 평가). 그런데도 여기서 Enabled가 많은 것은 배선도로 읽을 만한 산출물이 있는 사례를 골랐기 때문이다.

일곱 칸의 틀

사례마다 같은 일곱 칸을 채운다. 맨 앞의 사례 카드 표는 기관, 서비스 유형, 운영 상태, AX 단계, 주 부품, 환경 조건, 출처를 한자리에 모은다. 칸마다 어느 자료에서 왔는지 괄호로 밝혔다. 이어서 그 도구가 하는 일을 사례 페이지와 원장 요약에 기대어 몇 문장으로 적는다.

배선도는 태깅 파일의 배선(wiring) 간선을 두세 갈래 경로로 엮어 그린 것이다. 굵은 테두리가 주 부품이고, 상자 아래 작은 글씨는 그 사례에서 부품이 맡은 일이다. 배선도에 모든 간선이 들어가지는 않는다. 읽기 어려워지는 간선은 본문 설명으로 돌렸다. 패턴별 역할 칸은 배선도의 상자 하나하나가 이 사례에서 무엇을 하는지 풀어 쓴다.

성숙도 읽기 칸은 4축 평가의 단계와 판정문을 옮기고, 2장의 관문으로 다음 단계에 필요한 것을 짚는다. 빠진 부품 칸은 태깅의 missing_required, 계획 부품(planned), 안티패턴 태그를 근거로 처방을 적는다. 안티패턴 태그는 붙은 사례에서만 밝혔다. missing_required는 서비스 유형의 필수 부품이 present·implemented·planned 어디에도 없을 때 오른다(15장). 공개 자료에 서술되지 않아 빠진 것일 수도 있으므로, 결손은 "없다"보다 "확인되지 않았다"로 읽는다. 마지막 칸은 다른 기관이 이 조립을 가져다 쓸 때 확인할 것을 서너 줄로 정리한다.

성좌와 사례 페이지에서 찾아보기

책의 배선도는 지면에 맞춰 줄인 그림이다. 원래 모양은 공공AX 패턴 성좌(constellation/)에서 본다. 성좌는 PAX 564건의 패턴 태깅을 3차원으로 늘어놓은 뷰다. 맨 위 판에 8개 층의 부품이 줄지어 있고, 그 아래로 사례가 층을 이룬다. 사례 하나에서 위로 뻗은 선이 그 사례가 쓰는 부품이다.

왼쪽 "사례 찾기" 칸에 사례 제목이나 기관 이름을 넣으면 후보가 뜬다. 하나를 고르면 오른쪽 구조 패널에 패턴 서명(층별 부품 칩), 주 부품과 변형, 서비스 유형, 전이 단계가 나온다. 그 아래 평면 연결도가 이 부록 배선도의 원본이다. "크게 보기"를 누르면 연결도가 커지고, 이전·다음 단추로 다른 사례로 넘어간다. 계획된 부품과 안티패턴 태그가 있으면 따로 표시되고, 유사 사례 목록은 패턴 서명이 겹치는 사례를 골라 준다. 이 부록의 처방을 실제 구현으로 확인하고 싶을 때 유사 사례 목록이 가장 빠른 길이다.

부품 칩을 누르면 그 부품을 쓰는 사례만 3D에서 밝아지고, "패턴 디렉터리" 단추는 부품마다 정의와 사용례를 연다. 디렉터리는 주소 끝에 #dir-B3처럼 부품 id를 붙여 바로 열 수 있다(B′은 Bp로 적는다). 보기 모양을 육면체로 바꾸고 사례 층 기준을 "서비스 유형"으로 고르면, 사례가 이 부록의 절 구분대로 층을 이룬다.

구조 패널의 "PAX 사례 페이지 열기"는 https://hollobit.github.io/PAX/case/<id>.html로 이어진다. 사례 페이지에는 원장 정보(기관, 사례 성격, 실행 환경, 라이선스, 저장소, 링크 점검일)와 4축 평가(AX 단계, 업무 범위 S, 업무 완결성 C, 권한 P, 위험도, 인간 통제, 증거 등급, 판정문)가 함께 실려 있다. 실무 도입 카드와 비슷한 업무의 사례 목록도 붙어 있다. 사례 카드 표의 출처 칸이 이 페이지를 가리킨다. PAX는 자기선택 표본이고 근거 없는 항목은 "미확인"으로 적는다. 이 부록도 그 표기를 따른다.

대민 상담·안내 (유형 1)

유형 1의 세 사례는 모두 주 부품이 B3지식 접지 상담이고, 셋 다 답변에 출처를 붙인다. 갈리는 지점은 답변과 국민 사이에 누가 서 있느냐다. 법령 검색 웹서비스는 답을 그대로 보여 주고, 소방 민원 도구는 담당자가 받아 쓰는 초안을 만들고, 농업 상담 사이트는 원문을 확인하라고 안내한다. 같은 B3라도 이 차이가 필요한 통제 부품을 바꾼다.

LexDiff: 법령 비교·AI 법률 검색 웹서비스

무엇을 하는가

법령·조례·판례·해석례를 한곳에 묶어 자연어로 묻고 원문 근거와 함께 답을 받는 웹서비스다. 신구조문 비교와 판례·해석례 연결도 한 화면에서 된다. 원장 요약에 따르면 법령 MCP 도구가 이 서비스에서 파생되었고, 웹 형태를 택한 것은 MCP 도구보다 일반 사용자가 쓰기 쉬워서다. 저장소는 공공 GitLab에 있고 라이선스는 BUSL-1.1이다(원장).

배선도

패턴별 역할

• B3지식 접지 상담: 질문을 받아 법령 원문에 근거한 답을 만든다. 태거는 저장소 설명의 "자연어로 묻고 원문 근거와 함께 답을 받는"을 근거로 주 부품을 정했다.
• B0결정적 도구: 신구조문 비교는 두 판의 차이를 계산하는 일이라 모델이 필요 없다. 태거는 카탈로그 B0 변형 목록에 "버전 비교·차분"이 없다는 피드백을 함께 남겼다.
• A3공공 API 제공자와 A7자체 제작 환경: 공공 데이터를 받아 개인이 직접 만든 서비스라는 기반 조건이다.
• F1출처 표시: 답변마다 원문 근거를 붙인다. 유형 1의 필수 상호작용 부품 가운데 이 사례가 갖춘 유일한 것이다.
• D1안내·탐색과 D8.1탐색·조회: 일반 국민과 공무원을 함께 받는 접점이라 블록이 둘이다.

성숙도 읽기

4축 평가는 AI-Enabled다. 판정문은 검색·요약 같은 업무 일부를 AI가 돕고 사람이 산출물을 확인할 수 있지만, 업무 역할의 재배치나 지속 학습 구조는 확인되지 않았다고 적는다. 증거는 화면과 서비스를 직접 확인한 E2이고, 인간 통제는 "H1/H2 미확인"이다. 위험도는 R2 보통이지만 운영 맥락에 따라 R3까지 갈 수 있다는 단서가 붙었다. 국민이 법률 답변을 그대로 판단에 쓸 수 있는 서비스이니 가볍게 넘길 단서가 아니다.

대민 서비스가 First로 가려면 답할 수 없는 질문을 사람에게 넘기는 경로와 그 처리 기록이 있어야 한다. 이 사례에는 아직 그 자리가 없다. 순서로 보면 First보다 먼저 Enabled 안에서 채울 칸이 많다.

빠진 부품과 안티패턴

태깅의 missing_required는 A2, C5, C9, C7, F7 다섯 개다. A2가 빠진 이유는 공개 페이지에서 모델 이름을 확인하지 못해서다. 모델을 밝히면 A2모델 서빙 계층의 하위 변형이 정해지고, C7폴백 스위치도 그 변형에 맞춰 설계한다. 법률 답변의 오답은 곧 잘못된 법 해석이므로 C9평가 세트·회귀시험이 가장 먼저다. 조문 번호와 시행일이 정확히 맞는지 묻는 질문 묶음을 만들어 판이 바뀔 때마다 돌린다. C5가드레일 필터는 근거 조문이 없는 답을 내보내지 않는 규칙으로, F7한계·신뢰도 안내는 법률 자문이 아니라는 고지로 채운다.

태거는 다른 문제도 하나 적었다. 개인이 만들었지만 공개 웹서비스이고 라이선스가 BUSL이라, 전이 단계 "개인 사용"이 실제 쓰임과 어긋난다는 것이다. 전이 단계 칸만 보고 이용 범위를 짐작하면 안 된다는 사례다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 내부 업무에 법령 조회만 붙일 생각이면 웹보다 이 서비스에서 파생된 법령 MCP 쪽이 배선이 짧다.
• BUSL-1.1은 일반 오픈소스 라이선스와 조건이 다르다. 기관 서버에 올리기 전에 이용 조건을 확인한다.
• 모델을 정하고 나면 C9 질문 묶음과 C7 대체 경로를 함께 만든다.
• 대민으로 열 때는 F7 고지 문구와 답변 불가 시 안내할 창구를 먼저 정한다.

소방기술민원 답변생성기

무엇을 하는가

소방기술민원이 들어오면 관련 법령과 유사 민원, 참고자료를 찾아 담당자가 참고할 답변 초안을 만드는 Streamlit 서비스다. 관리자용 요청·승인·적재 도구를 갖춘 RAG 구조이고, 공식 유권해석이나 법적 판단을 제공하지 않는다고 명시한다. 원장은 소방 분야의 드문 공개 사례로 적었다.

배선도

패턴별 역할

• A1데이터 자산 서비스: 법령·유사 민원·참고자료를 모은 검색 코퍼스다. 자료 적재는 관리자용 요청·승인 도구가 맡는다.
• A2.1상용 API 호출: 초안 생성은 OpenAI GPT API가 맡는다(원장의 사용 모델).
• B3지식 접지 상담: 민원 문의를 받아 근거 자료를 찾고 답변 초안을 쓴다. 국민에게 바로 나가지 않고 담당자 손을 거친다는 점에서 변형은 내부 검수형이다.
• C1검토 큐: 태거는 관리자용 요청·승인·적재 절차를 근거로 present로 판정했다.
• F1출처 표시와 F7한계·신뢰도 안내: 근거 인용과 "유권해석 아님" 고지다. 4축 평가 판정문은 이 경계 명시를 안전 서술의 모범으로 꼽았다.

성숙도 읽기

검색과 초안 생성이라는 한 구간만 돕고 결과는 사람이 받아 쓰므로, 4축 평가는 AI-Enabled에 업무 범위 S1, 완결성 C1을 매겼다. 인간 통제는 H2(Human-in-the-loop)로 확인되었다. 태깅에서 유형 1로 분류된 33건 가운데 4축 평가가 H2로 판정한 것은 이 사례를 포함해 2건뿐이다. 환류와 복원력은 둘 다 미확인이다. 운영 결과가 평가 데이터로 돌아오는지, GPT API가 멈추면 어떻게 하는지 공개 자료에 적혀 있지 않다는 뜻이다.

빠진 부품과 안티패턴

이 사례의 missing_required는 비어 있다. 그렇다고 필수 부품을 다 갖춘 것은 아니다. C5가드레일 필터, C7폴백 스위치, C9평가 세트·회귀시험이 모두 planned로 태깅되어 있어 결손 목록에서 빠졌을 뿐이다(15장). 성좌의 구조 패널에서도 이 셋이 "계획된 부품"으로 따로 뜬다.

태거는 X10평가 없는 RAG, RAG 없는 튜닝을 달았다. 검색 증강 구조인데 검색이 맞는 자료를 가져오는지, 초안이 법령과 어긋나지 않는지 재는 장치가 없다는 경고다. 처방은 C9부터다. 이미 답변이 확정된 과거 민원 가운데 일부를 떼어 평가 세트로 두고, 자료를 새로 적재할 때마다 같은 질문으로 초안을 다시 뽑아 비교한다. 해외 상용 API 하나에 기대고 있으므로 C7은 다른 모델로 넘기는 경로가 아니어도 된다. API가 멈추면 검색 결과만 보여 주는 화면으로 내려앉게 하는 것으로 시작한다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 민원 자료의 민감도를 먼저 따진다. 태깅의 N2SF 분류는 S(민감)인데 모델은 해외 상용 API다.
• "공식 판단이 아니다" 문구와 자료 적재 승인 절차는 그대로 가져온다.
• 도입과 동시에 확정 답변 기반 평가 세트를 만들고, planned로 남은 C5·C7·C9의 완료 시점을 정한다.

ORFA: 유기농업 자료 근거 AI 상담과 영농 공공자료 조회

무엇을 하는가

유기농업 자료를 근거로 답하는 AI 상담과 영농 공공자료 조회를 한 사이트에 모은 무료 서비스다. 조회 쪽에는 환경 지도, 기상, 토양 검정, 비료 처방, 병해충, 작기 캘린더가 있다. 답변마다 출처를 붙이고, 영농 판단 전에는 원문을 확인하라고 안내한다. 연구기관 실무자가 공공 연구자료를 국민 상담으로 이은 경우이고, 원장의 사례 구분은 개인 개발이다.

배선도

패턴별 역할

• A1데이터 자산 서비스: 상담의 근거가 되는 유기농업 자료 코퍼스다.
• B3지식 접지 상담: 농민의 질문에 자료 근거로 답한다. 국민이 받는 핵심 산출물이 이 답변이라 주 부품이 되었다.
• A3공공 API 제공자와 B0결정적 도구: 기상·토양·병해충 같은 공공자료를 그대로 불러 보여 준다. 모델이 끼지 않는 조회 경로다.
• F1출처 표시와 F7한계·신뢰도 안내: 답변별 출처와 "판단 전 원문 확인" 안내다. 이 사례에서 국민과 모델 사이에 놓인 장치는 이 둘뿐이다.

성숙도 읽기

판정은 AI-Enabled, S2, C1이다. 판정문은 사용 모델과 이용 규모를 미확인으로 남겼고, 복원력 칸에도 운영 비용과 기관 공식화 여부가 미확인으로 올라 있다. 원장 기관은 국립농업과학원이지만 사례 구분은 개인 개발이고, 기관 공식 서비스가 되었는지는 확인되지 않았다. 인간 통제 칸은 "검토 후 사용(영농 판단 전 원문 확인 명시)"이다. 원문을 확인하는 사람은 답을 받은 농민이다. 담당자가 초안을 받아 고치는 앞의 소방 사례와 여기서 갈린다.

빠진 부품과 안티패턴

missing_required는 A2, C5, C9, C7이다. LexDiff와 마찬가지로 모델을 밝히지 않아 A2를 확정하지 못했다. 태거는 사이트 본문을 회수하지 못해 제목만 확인했다고 적었다. 국민에게 바로 답하는 서비스에서 사람의 검토가 없으면, 남는 방어선은 모델 앞뒤의 통제 부품이다. 그래서 이 사례에서는 C5가드레일 필터가 앞의 소방 사례보다 무겁다. 비료 처방량처럼 숫자가 오가는 답은 근거 자료의 수치와 대조해 어긋나면 내보내지 않는 규칙이 필요하다. C9평가 세트·회귀시험은 작기별 대표 질문으로 시작한다. 무료로 상시 운영하는 사이트라 C7폴백 스위치는 상담이 멈춰도 조회 메뉴는 살아 있게 하는 정도로도 효과가 있다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 연구 자료를 국민 상담으로 열 때는 상담(B3)과 조회(B0)를 나눠 두는 이 배치를 그대로 쓴다. 모델 장애가 조회까지 막지 않는다.
• 운영 비용과 운영 주체를 먼저 정한다. 4축 평가가 복원력 칸에서 짚은 미확인 항목이다.
• 사용 모델과 저장소 라이선스(원장: 명시 없음)를 공개해야 다른 기관이 가져다 쓴다.

접수·심사 자동화 (유형 2)

유형 2는 PAX 564건 태깅에서 3건뿐이다. 그중 2건이 여기 실렸다. 둘 다 주 부품이 B4인식 파이프라인이고 둘 다 행정망에서 돈다. 한 건은 판정을 코드에 맡겨 참조 구현 후보가 되었고, 다른 한 건은 범정부 공식 인프라를 쓰는데도 데모웨어 경고를 받았다. 같은 유형의 두 사례가 정반대 방향의 교훈을 준다.

침해사고 신고 24시간 초과 검증 파이프라인

무엇을 하는가

기업이 제출한 침해사고 신고 메일과 신고서, 증빙을 읽어 정보통신망법상 인지 시점 기준 24시간을 넘겨 신고했는지, 과태료 대상인지를 검토 초안으로 분류한다. LLM은 신고 자료에서 사실만 뽑는다. 기산점 계산과 인정·불인정 판정은 코드가 결정론적으로 다시 계산한다. 최종 판단은 담당자가 대시보드에서 남긴다. 4축 평가 판정문에 따르면 정정신청, 콜백 질문, 의견제출서 검토도 같은 구조로 처리한다. 원문과 이미지는 내부망의 로컬 모델만 보고, 밖으로 나가는 문장은 자동으로 마스킹된다.

배선도

패턴별 역할

• A10문서 형식 어댑터: 메일, 신고서, 증빙 이미지를 파이프라인이 읽을 수 있는 형태로 바꾼다.
• A2.2주권형 온프레미스: 내부망에 자체 호스팅한 vLLM이 원문을 본다. 모델 이름은 공개하지 않았다.
• B4인식 파이프라인: 신고 자료에서 기산점 계산에 필요한 사실을 뽑는다. 초안 성격의 산출물은 B1코파일럿이 보조로 맡는다.
• B′9결정론 판정 게이트: 24시간 초과 여부와 과태료 대상 여부를 코드가 정한다. 모델은 판정에 손대지 않는다. 앞단의 B′1순차 파이프라인이 추출에서 판정까지의 순서를 잡는다.
• C1검토 큐: 담당자 대시보드다. 행정처분과 이어지는 업무라 출력은 언제나 검토 초안이라는 원칙이 문서로 남아 있다.
• C5가드레일 필터와 S12데이터 비도달 설계: 외부로 나가는 문장 마스킹이 C5, 원문을 내부망 모델만 보게 한 구조가 S12다.

성숙도 읽기

평가자는 README로 설계를 확인해 증거를 E1로 두고 AI-Enabled, S2, C2를 매겼다. 행정처분을 검토하는 업무라 위험도는 R2다. C1, C5, S12는 모두 implemented다. 설계와 코드는 있지만 시제품이라 운영 기록이 없다는 뜻이다. 태깅의 참조 구현 후보는 B′9다. 태거는 "LLM은 사실 추출만, 판정은 코드가 재계산, 확정은 사람"이라는 분리가 요약에 명시된 점을 이유로 들었다.

First로 가는 길은 이 사례에서 꽤 또렷하다. 판정이 코드에 있으므로 판정이 명백한 건과 경계에 걸린 건을 나누는 기준을 세우기 쉽다. 그 기준이 운영 중에 돌아간 기록, 담당자가 판정을 뒤집은 건수, 정정신청으로 되돌린 이력이 쌓이면 2장의 First 관문 가운데 경로 재설계, 예외 처리, 지표화 관문이 증거로 채워진다.

빠진 부품과 안티패턴

missing_required는 C2, C3, C4, F2다. 유형 2의 통제 부품 가운데 사람의 확정(C1)만 있고 나머지가 비었다. C2위험도 라우터는 위에서 말한 명백한 건과 경계 건의 분기다. C3상태 머신·롤백은 접수에서 추출, 판정, 확정, 정정신청으로 이어지는 상태를 명시하고 되돌리는 경로를 둔다. 의견제출서를 받아 판정을 다시 여는 일이 이미 업무에 있으므로 상태 머신이 실제 절차와 맞물린다. C4감사 로그·지표는 처분의 근거를 나중에 재현하려면 필수다. 담당자가 추출 결과를 고칠 수 있어야 하므로 F2편집 가능한 출력도 필요하다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 기한·금액·요건처럼 법령이 계산식을 정해 둔 심사는 이 배치를 그대로 쓴다. 모델은 사실 추출만 하고 판정은 코드에 둔다.
• 판정 규칙을 코드로 옮길 때 근거 조문을 판정 결과 화면에 함께 띄운다.
• 시범 운영 첫 달부터 C4 기록을 남겨야 C2 분기 기준을 세울 자료가 생긴다.
• 자체 호스팅 모델이 필요하다. 4축 평가도 복원력 칸에 모델명이 밝혀지지 않았고 vLLM을 자체 호스팅해야 한다고 적었다.

온나라 AI 문서 분배기

무엇을 하는가

온나라 접수대기 문서의 메타데이터를 범정부 AI 공통기반의 RAG와 생성형 AI로 분석해 업무 담당자를 찾아 배분하는 도구다. 사용 모델은 범정부 AI 공통기반의 HCX-GOV-THINK-V1-32B다(원장). 문서를 받아 담당자를 정해 넘기는 일은 거의 모든 기관에 있는 병목이다. 원장 요약은 이 병목을 정부 공식 AI 인프라 위에서 푼 드문 실측 사례로 적었다. 12장 표 12.1은 이 사례를 유형 2의 참조 구현으로 올려 두었다.

배선도

패턴별 역할

• A3공공 API 제공자: 범정부 AI 공통기반이 모델과 RAG를 내준다. 태거는 공통기반 경유를 A3 신호에 정확히 맞는 경우로 보았다.
• B4인식 파이프라인: 문서를 읽고 구조화해 담당자를 판정한다. 제어 흐름은 B′1순차 파이프라인과 담당자별로 갈라 보내는 B′2라우터·디스패처다.
• C1검토 큐: 최종 배분은 담당자가 확정한다고 보아 implemented로 적었다. 실측 근거가 없어 present로 올리지 않았다.
• D8.6분배·이관: 담당자에게 문서를 넘기는 블록이다.

성숙도 읽기

4축 평가의 판정문은 AI-Enabled, S2, C2의 근거로 접수에서 담당 판별, 배분까지의 공통 병목을 공통기반 RAG로 이었고 온나라 메타데이터 연계라는 레거시 접점까지 보였다는 점을 든 뒤, 운영 배치가 확인되면 상향할 여지가 있다고 덧붙였다. 환류는 "부분확인(스타 반응)", 복원력은 "부분확인(범정부 AI 공통기반 위 구동)"이다. 공통기반 위에서 돈다는 사실이 복원력 칸에 부분 확인으로 들어갔다.

권한 칸은 두 자료가 다르다. 4축 평가의 P는 P0 읽기 전용(잠정)이고, 태깅의 권한 범위는 P1 산출물 생성이다. 4축 평가는 도구가 문서를 읽기만 한다는 쪽에, 태깅은 배분 제안이라는 산출물을 만든다는 쪽에 무게를 둔 것으로 읽힌다. 수치를 인용할 때 어느 축인지 밝혀야 하는 이유가 여기서도 드러난다.

빠진 부품과 안티패턴

결손은 앞의 침해사고 검증보다 하나 많은 다섯 개, A10, C2, C3, C4, F2다. A10문서 형식 어댑터는 유형 2의 필수 기반인데, 이 도구는 문서 메타데이터를 분석한다고만 밝혀 태깅되지 않았다. 태거는 X6데모웨어를 달았다. 개인 개발 도구이고 운영 기간의 실측 근거가 없어서다. 범정부 공식 인프라 위에서 돈다는 사실이 운영 증거를 대신하지 않는다는 판단이다.

처방은 데모웨어 경고를 풀 증거에서 시작한다. 한 부서의 접수대기함에 몇 주 붙여 두고, 제안한 담당자와 실제로 배분된 담당자가 맞은 비율을 C4감사 로그·지표로 남긴다. 맞힌 비율이 쌓이면 확신이 높은 건은 바로 넘기고 낮은 건만 서무 담당이 보는 C2위험도 라우터를 세울 수 있다. 잘못 배분된 문서를 되돌리는 경로가 C3상태 머신·롤백이고, 배분 제안을 담당자가 고치는 화면이 F2편집 가능한 출력이다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 범정부 AI 공통기반 이용 조건부터 확인한다. 이 조립은 공통기반이 없으면 A2를 따로 세워야 한다.
• 담당자를 찾는 근거가 되는 업무 분장 자료가 최신인지부터 확인한다. 분장이 바뀌었는데 자료가 그대로면 제안이 틀린다.
• 첫 운영은 제안만 하고 배분은 사람이 한다. 맞힌 비율이 기록된 다음에 자동 배분 범위를 정한다.

현장 감시·경보와 위험 예측 (유형 3·10)

유형 3과 유형 10은 PAX 564건 태깅에서 각각 1건뿐이다. 두 사례 모두 공직 현장의 개인이 만든 비LLM 도구이고, 둘 다 자체 학습 모델(A2.5비LLM 학습 모델)과 B5현장 감지·경보를 쓴다. 그런데 4축 평가는 한쪽을 Enabled, 다른 쪽을 Ready로 판정했다. 두 사례를 나란히 놓으면 Enabled 관문의 문턱이 어디인지 보인다.

레스큐79: CCTV 팔 동작 인식 구조요청 감지

무엇을 하는가

말이나 전화로 도움을 청할 수 없는 위급 상황을 가정한다. CCTV 앞에서 정해진 팔 동작(7→9→7→9)을 반복하면 AI가 구조 가능성 후보를 관제요원에게 띄운다. AI는 후보만 알린다. 위험을 확정하고 신고하는 일은 사람이 판단한다. 폭염, 낙상 같은 사회재난에서 음성 말고도 구조를 요청할 경로를 실험하는 개념 검증(PoC)이고, 저장소는 MIT 라이선스로 공개되어 있다(원장).

배선도

패턴별 역할

• A1데이터 자산 서비스: 합성 골격 데이터 1,088건으로 분류기를 학습했다(태깅 근거).
• A2.5비LLM 학습 모델과 A7자체 제작 환경: COCO-17 관절 추출 뒤에 자체 학습 분류기를 붙였고, 개인이 직접 만들었다.
• B5현장 감지·경보: 영상에서 신호 동작을 찾는다. 지금은 정지사진을 한 장씩 검토하는 단계다.
• B′1순차 파이프라인: 관절 추출, 분류, 기권(abstention)의 순서다. 확신이 낮으면 답을 내지 않는 기권 단계가 오경보를 줄이는 장치다.
• C1검토 큐와 C9평가 세트·회귀시험: 관제요원의 확정 흐름과 50장 홀드아웃 평가가 구현되어 있다. 실제 CCTV로 실증하지 않아 둘 다 implemented다.
• F9판정 근거·기여도 표시와 F7한계·신뢰도 안내: 화면에 골격 오버레이, 예측, 기권 사유가 뜨고 README가 한계를 밝힌다.

성숙도 읽기

판정문이 AI-Enabled(S1, C1)의 근거로 든 것은 두 가지다. 정해진 팔 동작을 인식해 구조 가능성 후보라는 검증 가능한 결과를 관제요원에게 준다는 점, 위험 확정과 신고는 사람이 판단한다는 점이다. 안전 분야의 오인식 위험을 감안해 위험도는 R2 보통이다. 운영 증거가 없어 상위 관문은 미충족이다. 권한 칸은 4축 평가가 P1(잠정), 태깅이 P0이다. 태깅은 후보 표시만 하고 신고나 통보는 하지 않는다는 점을 근거로 P0을 매겼다.

태거가 참조 구현 후보로 고른 것은 F7이다. README가 아직 검증하지 못한 항목을 스스로 열거했기 때문이다. 실제 CCTV에서의 검출률, 전화 받기나 머리 만지기 같은 비신호 동작의 오경보율, 연속 동작 처리가 그 목록이다. "원본 확인과 최종 판단은 항상 사람이 담당"이라는 고지도 함께 있다. PoC가 자기 한계를 이만큼 구체적으로 밝힌 경우는 드물다.

빠진 부품과 안티패턴

감시 도구는 모델이 멈추면 감시도 함께 멈춘다. 그래서 missing_required 넷(A11, C7, C4, C2) 가운데 유형 3에서 가장 먼저 갖출 통제는 C7폴백 스위치다(12장). 분류기가 응답하지 않으면 관제 화면에 그 사실을 띄워 관제요원이 평소대로 영상을 보게 하는 것이 최소한의 Fail-safe다. C4감사 로그·지표는 README가 열거한 미검증 항목을 실증으로 바꾸는 장치다. 후보를 띄운 건수와 관제요원이 기각한 건수가 쌓이면 오경보율이 숫자로 나온다. C2위험도 라우터는 확신도에 따라 알림 강도를 나누는 자리다. A11액추에이션·현장 통지 어댑터는 스피커나 경광등 같은 물리 설비를 움직일 때만 필수다(R10). 지금처럼 화면에 후보만 띄우는 동안에는 붙이지 않아도 된다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• CCTV 영상은 인물 정보라 태깅의 N2SF 분류가 S(민감)다. 이 도구가 로컬 PC에서 완결되는 점을 유지한다.
• 실증은 관제센터 한 곳의 영상으로 시작하고, README의 미검증 목록을 실증 계획서의 측정 항목으로 그대로 옮긴다.
• 신호 동작을 주민에게 알리는 홍보가 함께 가야 한다. 아무도 모르는 신호는 감지할 일이 생기지 않는다.
• C7 Fail-safe 화면과 C4 기록을 실증 시작 전에 붙인다.

아산 하천 수위 예측 모니터링

무엇을 하는가

호우 때 상류에서 하류로 수위가 전파되는 시간차를 학습해, 아산시 곡교천 13개 지점의 수위를 1~4시간 앞서 예측하는 모니터링 도구다. 원장 요약은 재난 대응의 골든타임을 데이터로 버는 예측 모델의 실무 적용이라고 적었다. 저장소는 공공 GitLab에 있고 라이선스는 명시되지 않았다.

배선도

패턴별 역할

• A1데이터 자산 서비스: 학습에 쓴 수위 이력의 정제다.
• A2.5비LLM 학습 모델: 지점 사이의 수위 전파 지연을 학습한 자체 모델이다.
• B2예측·추천기: 지점별 수위를 몇 시간 앞서 낸다. 사람이 그 수치를 보고 대응을 판단하므로 주 부품이 B2다.
• B5현장 감지·경보: 관측 스트림을 주기적으로 보여 주는 모니터링 화면으로, 보조 부품이다.
• D6점검·감시와 D8.1탐색·조회: 13개 지점 감시 화면과 예측값 조회다.

성숙도 읽기

4축 평가는 AI-Ready다. 판정문은 이 사례를 공공 GitLab 상위 저장소 확장 조사 때 저장소 설명과 메타데이터만으로 일괄 판정했고, 실측하면 다시 평가한다고 밝힌다. 인간 통제는 "해당 없음", 위험도는 R0이다. 앞의 레스큐79와 견주면 차이가 분명하다. 레스큐79는 후보를 관제요원이 확정한다는 절차가 README에 적혀 있어 H2를 받았다. 이 절차가 Enabled 관문의 "사람이 확인해야 다음으로 넘어가는 절차"를 채운다(2장). 아산 사례는 예측을 내는 모델은 있지만 누가 그 예측을 보고 무엇을 하는지가 공개 자료에 없다. 모델의 정교함보다 업무 산출물과 확인 절차가 단계를 가른다.

참조 구현 후보로는 B2가 올랐다. 개인이 하천 수위 전파 지연을 학습해 여러 지점을 선행 예측한 소규모 예측기라는 이유다. 12장 표 12.1은 이 사례를 유형 10의 참조 구현이 아니라 출발점으로 적었다. B2 부품 하나로는 본보기가 되지만 유형 10의 조립으로는 아직 본보기가 아니라는 뜻이다.

빠진 부품과 안티패턴

missing_required는 C1, C2, C6, C9, F9, F7로, 이 부록 사례 가운데 가장 많다. 순서를 정하면 C9평가 세트·회귀시험이 먼저다. 지난 호우 사례를 떼어 두고 1시간, 2시간, 4시간 선행 예측의 오차를 지점별로 잰다. 그다음이 C1검토 큐다. 예측이 어느 선을 넘으면 누가 보고 무엇을 결정하는지를 정해야 예측이 업무 산출물이 된다. C2위험도 라우터는 예측 수위를 등급으로 나눠 등급마다 대응 강도를 달리하는 자리인데, 연속값 예측만 내는 동안에는 면제된다(R10). 실제 수위가 관측되면 예측과 비교해 모델을 다시 학습시키는 고리가 C6환류 파이프라인이다. 하천 수위는 몇 시간 뒤면 정답이 나오는 드문 문제라 환류를 닫기가 쉽다. 담당자에게는 어느 상류 지점이 예측을 끌어올렸는지 보여 주는 F9판정 근거·기여도 표시와, 학습하지 못한 규모의 호우에서는 예측이 약하다는 F7한계·신뢰도 안내가 필요하다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 상류·하류 관측소가 이어진 하천이면 같은 방식의 예측기가 맞는다. 관측 이력의 품질 확인이 첫 작업이다.
• 예측 화면을 재난 상황실의 어느 판단에 넣을지 먼저 정한다. 그 자리가 C1이다.
• 매 호우 뒤 예측 오차를 기록하는 C9·C6 고리를 운영 규칙으로 둔다.

내부 문서·기안 코파일럿 (유형 4)

유형 4는 PAX 564건 태깅에서 60건이다. 여기 실은 네 건은 규모가 브라우저 확장 하나에서 발전사 전사 에이전트까지 벌어져 있다. 운영 부품도 제각각이다. 개인이 만든 확장은 폴백과 컨텍스트 방화벽을 갖췄고, 정식 출시한 발전사 에이전트는 운영 부품이 하나도 태깅되지 않았다. 사례 구분이 기관 공식이라고 통제가 더 갖춰져 있지는 않다. 13장에서 본 것과 같은 결과다.

공문을 할 일 카드로 바꾸는 전자문서 요약 도구

무엇을 하는가

전자문서 화면에서 버튼 하나를 누르면 그 공문이 요구하는 일을 무엇을, 언제까지, 어떻게로 나눠 카드 한 장에 정리한다. 기한은 D-day로 표시하고, 결재 전에 잘된 점·보완점·확인 사항을 원문 근거로만 짚는 AI 검토도 해 준다. 한컴 웹한글 API를 쓰는 브라우저 확장이고, 로컬 LLM을 붙이면 문서가 PC 밖으로 나가지 않는다. 원장의 사용 모델은 Ollama·vLLM 로컬(기본)과 Gemini(옵션 전환)다.

배선도

패턴별 역할

• A10문서 형식 어댑터: 한컴 웹한글 API로 문서 내용을 꺼낸다.
• A2.2주권형 온프레미스와 A2.1상용 API 호출: 기본은 로컬 모델이고 Gemini는 옵션이다. 둘을 바꿔 끼울 수 있다는 사실이 그대로 C7폴백 스위치가 된다.
• B1코파일럿: 할 일 카드와 결재 전 검토를 쓴다. 사람이 확정하는 요약·검토 초안이 최종 가치라 주 부품이다. 검토 기능은 생성물을 비평하는 B′5생성자-비평가, 추출에서 요약과 검토로 이어지는 흐름은 B′1순차 파이프라인이다.
• B8레거시 오버레이: 웹한글 캔버스 위에 결과 패널을 얹는다. 표준 시스템은 건드리지 않는다.
• C5가드레일 필터: 근거 없는 지적을 막는 규칙이다.
• S3컨텍스트 방화벽과 S12데이터 비도달 설계: 같은 출처의 iframe만 분석하고 결과 패널을 닫힌 Shadow DOM으로 격리한다. 첨부파일은 브라우저 안에서만 파싱하고 올리지 않는다.
• F1출처 표시와 F7한계·신뢰도 안내: 원문 근거를 표시하고, Gemini를 고르면 공공기관 사용 비권장 경고를 띄운다.

성숙도 읽기

판정문은 Enabled 단계의 일반 서술(AI-Enabled, S1, C1)을 그대로 따르고, 복원력 칸에 로컬·내부망 실행으로 외부 API 의존을 줄인 점을 부분 확인으로 적었다. 태깅의 참조 구현 후보는 S3다. 페이지 스크립트가 결과 패널에 접근하지 못하게 막은 구현이 컨텍스트 방화벽의 분명한 예라는 이유다. PAX 태깅 전체에서 보안 부품이 참조 구현 후보로 오른 사례는 20건이고, S3은 그 가운데 3건이다.

빠진 부품과 안티패턴

missing_required는 A9, C1, F2다. 4축 평가는 인간 통제를 H2로 보았는데 태깅은 C1을 결손으로 적었다. 두 축은 다른 것을 센다. 4축 평가는 사람이 결과를 확인한 뒤 쓴다는 사용 방식을 보았고, 태깅의 C1검토 큐는 확인을 거쳐야 다음으로 넘어가는 장치가 도구 안에 있는지를 본다. 할 일 카드에 "확인함" 표시를 두고 결재 전 검토 결과를 반영했는지 기록하면 C1이 생긴다. 기관마다 다른 공문 처리 규범을 넣을 자리가 A9업무 규범 스킬이고, 카드 내용을 고쳐 쓰고 내보내는 기능이 F2편집 가능한 출력이다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 웹한글 기반 전자문서 시스템을 쓰는 기관이면 배선이 그대로 맞는다. MIT 라이선스다(원장).
• 기관 배포판에서는 Gemini 옵션을 끄거나, 켤 때의 경고 문구를 기관 보안 지침과 맞춘다.
• S3 격리 방식은 다른 브라우저 확장을 만들 때도 본보기로 쓴다.
• B8 오버레이는 표준 시스템이 정식 API를 열면 물러날 부품이다(3장). 그때 옮겨 갈 경로를 미리 적어 둔다.

광진구 AI 도구 6종 전 직원 업무 투입

무엇을 하는가

광진구가 소속 공무원이 직접 만든 AI 도구 여섯 종을 전 직원 업무에 투입했다. 문서 요약·재작성, 법령 근거 확인, 출처를 붙인 통계 조회, 건축물대장 조회, 비정형 주소 정리, 개인 PC 문서 검색을 맡는다. 법령·통계·건축 도구는 기관 자체 AI 서비스와 연동해 원문과 출처를 함께 보여 준다. 구는 개인정보 입력 금지, 원문·출처 확인 의무, 담당자와 팀장의 최종 판단 책임, 전용 문의 창구 운영을 4대 관리 원칙으로 정했다. 이 사례는 행정안전부 주관 지방정부 AI 우수사례 발표대회에 서울시 대표로 선정됐다(원장).

배선도

패턴별 역할

• A2.4내부망 프록시: 법령·통계·건축 도구가 기관 자체 AI 서비스(태깅 근거의 "광진GPT")를 거쳐 모델을 부른다.
• B3지식 접지 상담: 법령·통계·건축 질의에 원문과 출처를 붙여 답한다. 여섯 도구 가운데 대표 부품이다.
• B1코파일럿과 B0결정적 도구: 문서 요약·재작성이 B1, 주소 정리와 PC 문서 검색이 B0이다. 도구를 고르는 갈래는 B′2라우터·디스패처로 태깅되었다.
• C1검토 큐: 담당자와 팀장의 최종 판단 책임이라는 관리 원칙이다. 이 사례의 C1은 공표된 책임 규정이다. 화면 속 확인 단추가 없어도 태깅은 이것을 present로 인정했다.
• C5가드레일 필터: 개인정보 입력 금지 원칙이다. 정책은 있으나 기술적으로 막는 장치는 서술되지 않아 implemented다.
• F1출처 표시: 원문과 출처를 함께 보인다.

성숙도 읽기

4축 평가는 이 사례를 AI-First로 판정하면서 관문 칸에 "First 관문 잠정 충족"을 적고, 그 근거를 공표된 관리 원칙으로 한정했다. 13장 13.2와 2장이 이 판정을 자세히 다룬다. 여기서는 판정문이 남겨 둔 빈칸 세 개만 짚는다. 저위험 자동 처리의 정량 기준, 롤백·이의 제기 절차, 운영 결과의 평가 데이터화다. 환류 칸은 "부분 확인"이다. 전용 문의 창구로 오류와 피드백을 관리한다는 원칙은 공표되었지만, 그것이 평가 데이터로 쌓여 개선으로 이어진 운영 증거는 없다. 복원력 칸은 미확인이다.

세 빈칸을 부품으로 옮기면 C2위험도 라우터, C3상태 머신·롤백, C4감사 로그·지표에서 C6환류 파이프라인으로 가는 고리다. 잠정 꼬리표는 이 셋의 운영 기록이 공개되어야 떨어진다.

빠진 부품과 안티패턴

missing_required는 A9, A10, F2다. 문서 요약·재작성 도구가 있는데 기관 공문 규범을 담은 A9업무 규범 스킬과 한글 문서로 내보내는 A10문서 형식 어댑터가 태깅되지 않았다. 결과를 고쳐 쓰는 F2편집 가능한 출력도 없다. 통제 쪽은 관리 원칙으로 채웠지만 산출물을 다듬는 쪽은 비었다. 개인이 만든 공문 할 일 카드 도구도 A9와 F2가 비어 있으니, 이 빈자리는 기관 공식 여부와 상관없이 유형 4에 공통이다.

태깅의 참조 구현 후보는 C1이다. 4대 관리 원칙이 다른 기관이 옮겨 쓸 수 있는 거버넌스 서식이라는 이유다. 4축 평가의 MCP 역할은 Client/Host이고, 원장에는 광진구가 MCP 제공 기관으로 올라 있다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 4대 관리 원칙을 기관 상황에 맞게 고쳐 먼저 공표한다. 도구보다 원칙이 먼저 이식된다.
• 전용 문의 창구에 들어온 건을 분류해 쌓는 양식을 처음부터 둔다. First 확정에 필요한 C4·C6 증거가 거기서 나온다.
• 기관 AI 서비스(A2.4)가 없으면 법령·통계 도구의 모델 경로를 따로 정해야 한다.
• 개인정보 입력 금지는 원칙에 더해 입력 단계의 탐지 장치로 보강한다.

한국서부발전 위피봇

무엇을 하는가

원장 요약에 따르면 발전사 최초의 사내 생성형 AI 에이전트로, 2026년 6월 정식 출시되어 발전 현장 업무에 적용되었다. 100만 건 규모의 내부 자료와 발전설비 관리 시스템을 연계해 작업 전 안전대책을 작성한다. 고장 속보와 설비 정보를 요약해 교대근무자에게 전달하고, 현장 사진과 표준작업절차서로 위험성 평가를 돕는다. 폐쇄망 제약은 최신 정보가 필요할 때만 외부 모델을 연계하는 방식으로 보완했다. 원장의 사용 모델은 사내 모델(비공개)과 구글 Gemini(외부 연계)다.

배선도

패턴별 역할

• A1데이터 자산 서비스: 100만 건 규모의 내부 자료 정비다.
• B1코파일럿: 안전대책 문서와 속보·설비 요약을 쓴다. 사람이 받아 쓰는 초안이라 주 부품이다.
• B3지식 접지 상담과 B4인식 파이프라인: 내부 자료 접지와 현장 사진 판독으로, 둘 다 B1에 재료를 대는 보조 부품이다.
• A2.2주권형 온프레미스: 비공개 사내 모델을 잠정으로 이렇게 태깅했다.
• B′2라우터·디스패처와 A2.1상용 API 호출: 최신 정보가 필요할 때만 외부 Gemini로 보내는 분기다.

이름은 에이전트지만 태깅은 B6에이전트 오케스트레이터를 달지 않았다. 여러 모델이 역할을 나누거나 도구를 골라 쓰는 루프가 있다는 근거가 공개 자료에 없어서다(R2). 부품은 공개된 동작으로 정하고, 제품 이름은 근거로 삼지 않는다.

성숙도 읽기

4축 평가는 AI-Ready에서 AI-Enabled로 올라간 사례다. 설비관리 시스템과 이어져 안전대책 작성, 속보 요약, 위험성 평가까지 여러 단계가 이어지므로 S2, 교대근무자와 안전점검 판단을 돕는 산출물을 내므로 C2다. 판정문은 기관 발표를 다룬 기사를 기준으로 판정했고 도구를 직접 확인하지 못했다고 밝힌다. 발전 현장 안전에 관여하고 폐쇄망에서 외부 모델을 부분 연계하는 구조라 위험도는 R2다. 인간 통제 칸은 "해당 없음", 복원력은 "미확인(사내 시스템 운영 지표 비공개)"이다.

태깅의 참조 구현 후보는 B′2다. 폐쇄망 사내 모델을 기본으로 두고 필요할 때만 외부로 분기하는 라우팅이 공기업 폐쇄망 코파일럿의 본보기 배선이 될 만하다는 이유다. 태거는 "경계 통제 서술은 미확인"이라는 단서를 붙였다.

빠진 부품과 안티패턴

missing_required는 A9, A10, C1, C5, F2다. 운영 층에는 아무것도 태깅되지 않았다. 교대근무자에게 전달하고 검토하는 절차가 요약에 언급만 되어 있어 C1검토 큐로 인정되지 않았다. 안전대책 문서는 작업자의 안전과 바로 이어지므로, 초안을 작업 책임자가 확인해야 작업 허가로 넘어가는 단계가 가장 먼저다.

두 번째는 외부 모델로 나가는 경계다. 태깅의 보안 판정은 외부 모델 연계 때 내부 정보 반출 경계가 공개 자료에 없다고 적었다. 참조 구현 후보인 B′2 분기가 본보기가 되려면 분기 앞에 C5가드레일 필터가 서야 한다. 설비 고유명과 내부 수치를 지우고 질문만 내보내는 방식이면, 그림 F.12의 설문 분석 도구가 쓰는 S13로컬 비식별 게이트가 그대로 맞는다. 표준작업절차서 같은 사내 규범을 담는 A9업무 규범 스킬, 사내 문서 서식으로 내보내는 A10문서 형식 어댑터, 초안을 고쳐 쓰는 F2편집 가능한 출력이 나머지다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 폐쇄망 기본, 필요할 때만 외부라는 라우팅은 가져오되 분기 앞의 반출 통제를 먼저 설계한다.
• 안전 문서처럼 사람의 안전과 이어지는 산출물은 C1 확인 단계를 작업 허가 절차에 묶는다.
• 공개 자료가 기사뿐이면 4축 평가의 증거가 E1에 머문다. 운영 지표 일부라도 공개하면 판정 근거가 두꺼워진다.

AI지원담당: 공공 실무용 로컬 AI 메신저

무엇을 하는가

법령 검색, 공문 수정, PDF 처리, 회의 녹취를 하려고 도구 여러 개를 오가는 대신, 메신저 친구 목록에서 AI 담당자를 더블클릭해 평소 메신저 쓰듯 묻는 MVP다. "공공 AX 로컬 시리즈"의 첫 편으로, 데모 웹과 저장소가 함께 공개되었다. 폐쇄망을 염두에 두고 로컬 모델, 로컬 자료, 로컬 도구를 우선한다. 태깅 근거로 확인된 모듈은 법령(로컬 법령 코퍼스와 stdio MCP), 행정, 자료 추출(압축 포맷 33종), 속기(로컬 Whisper), 루틴(화면 매크로), 번역, 개인정보 탐지다.

배선도

패턴별 역할

• A2.2주권형 온프레미스: Ollama로 돌리는 로컬 모델 하나가 모든 모듈을 받친다.
• A8MCP 서버·호스트: 법령 모듈이 stdio MCP로 붙는다. 이 앱이 로컬 MCP를 호스트한다.
• B6에이전트 오케스트레이터: 메신저가 곧 호스트다. 다만 AI가 계획을 세우는 단계는 확인되지 않아 태깅은 "잠정"을 붙였다.
• B′2라우터·디스패처: 친구 목록의 페르소나가 곧 분기다. 법령 질문은 B3로, 공문 수정은 B1로, 녹취와 자료 추출은 B4로 간다. 이를 받치는 기반이 로컬 법령 코퍼스(A1), 문서 포맷 처리(A10), 음성 입력(A12접근성·모달리티 어댑터)이다.
• C8권한 경계·킬스위치와 F6에이전트 행동 검토·확인: 화면 매크로를 재생하기 전에 승인 체크포인트를 두고, Ctrl+Shift+F12로 긴급 정지한다.
• C5가드레일 필터: 개인정보 탐지 모듈이다.
• S12데이터 비도달 설계: README는 질문, 대화 이력, 검색어, 법령 원문을 국가법령정보센터나 원격 LLM으로 보내지 않는다고 적었다. 태깅에서 present로 판정된 부품이다.
• F7한계·신뢰도 안내: 답변은 실무 초안이고 자동 제출이나 결재를 보장하지 않는다는 고지다.

성숙도 읽기

태깅된 부품이 19개로 이 부록 사례 가운데 가장 많지만, 4축 평가는 AI-Enabled, S2, C1이다. 판정문은 메신저 대화로 법령·공문·PDF·녹취 질의에 로컬 AI가 답하는 MVP라 검증 가능한 업무 결과를 주는 Enabled 구조라고 적었다. 운영 상태는 Prototype이다. 부품이 많다는 것은 조립의 폭을 말할 뿐 운영 증거를 말하지 않는다.

권한 칸이 이 사례의 읽을거리다. 태깅의 권한 범위는 P2 시스템 쓰기다. 루틴 모듈이 화면 매크로를 재생해 다른 시스템에 실제로 입력하기 때문이다. 4축 평가의 P는 P1(잠정)이다. P2 도구에서 C8은 필수인데(13장 표 13.3), 이 사례는 그 C8을 개인 규모 도구 안에 구현했다. 태깅의 참조 구현 후보가 바로 이 C8이다. 폐쇄망 개인 도구에서 킬스위치를 구현한 드문 사례라는 이유다.

빠진 부품과 안티패턴

결손 셋(A9, C1, F2)은 모두 공문 수정 모듈 주변에 있다. 기관 공문 규범을 담을 A9업무 규범 스킬이 없고, 공문 초안을 사람이 확정하는 C1검토 큐와 초안을 고쳐 쓰는 F2편집 가능한 출력이 태깅되지 않았다. 매크로에는 승인 단계를 두었으면서 문서 초안에는 확인 단계가 없는 셈이다. 메신저 대화창에서 초안을 "확정" 버튼으로 받게 하면 C1과 F2가 한 번에 생긴다. Prototype을 넘어 운영으로 가려면 모듈별 사용 기록, 곧 C4감사 로그·지표가 필요하다. 특히 시스템에 쓰는 루틴 모듈은 실행 기록이 있어야 사고를 재현한다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 폐쇄망 PC에 설치형으로 들어가므로 보안성 검토의 범위를 모듈 단위로 나눠 받는다. 루틴 모듈은 P2라 따로 본다.
• 저장소 라이선스가 명시되지 않았다(원장). 가져다 쓰기 전에 공개 조건을 확인한다.
• 매크로 승인·긴급정지 방식은 다른 자동화 도구에도 그대로 옮긴다.
• 기관 공문 규범을 A9로 넣고, 초안 확정 단계를 대화창에 둔다.

분석 대시보드·브리핑 (유형 5a)

유형 5a는 PAX 564건 태깅에서 63건이고, 그 가운데 60건은 주 부품이 B0인 집계형 현황판이다(12장). 여기 실은 한 건은 드문 쪽이다. 학습 모델이 주제를 묶고, LLM은 사용자가 고를 때만 해석을 덧붙인다. 운영 부품 네 개와 보안 부품 두 개가 개인 도구 안에 구현되어 있다.

AI Survey Insight: 설문 주관식 분석 도구

무엇을 하는가

설문 파일을 올리면 주관식 답변 가운데 비슷한 의견을 묶어 핵심 주제와 긍정·부정 반응, 우선 이슈를 정리한다. 분석 전에 개인정보를 자동으로 비식별 처리하고, 정리한 주제마다 근거 의견을 함께 보여 준다. 결과는 Excel·Word·PPT 보고서로 자동 생성된다. 기본 분석은 PC 안에서 처리하고 심층 해석에만 외부 AI를 선택해 연결한다. 원장은 공공 HR 실무자가 만든 도구 6종 연작 중 하나로 적었고, 라이선스는 MIT다.

배선도

패턴별 역할

• A10문서 형식 어댑터: 설문 파일을 읽고 결과를 Excel·Word·PPT로 내보낸다.
• A2.5비LLM 학습 모델과 B2예측·추천기: TF-IDF, KMeans, NMF, LDA 같은 비LLM 모델이 주제와 감정 신호를 낸다. LLM 없이도 결과가 나오는 것이 이 도구의 바닥이다.
• B1코파일럿과 A2.1상용 API 호출: OpenAI·Gemini·Claude·Azure를 골라 연결하면 임베딩과 해석이 보강된다. 보조 경로다.
• C1검토 큐: 검토자가 주제 라벨, 대표 응답, 해석을 승인하거나 고치고 결정을 기록한 뒤에야 내보낸다. README에 구현 기능으로 명시되었으나 운영 실측 기록이 없어 implemented다.
• C5가드레일 필터: 이메일, 휴대전화, 사번 자동 마스킹과 5명 미만 셀 억제다.
• C7폴백 스위치: 외부 호출이 실패하면 로컬 결과로 돌아간다. 배선도에는 생략했다.
• C9평가 세트·회귀시험: stability·coherence·coverage 지표와 gold 라벨 평가다.
• S12데이터 비도달 설계와 S13로컬 비식별 게이트: 외부 제공자를 고르지 않으면 텍스트가 밖으로 나가지 않고, 고르면 전송 전에 로컬에서 마스킹한다.
• F1출처 표시, F2편집 가능한 출력, F5참고자료 첨부, F7한계·신뢰도 안내: 근거 의견 표시, 라벨 편집, 파일 업로드, 비식별 한계 고지다.

성숙도 읽기

AI-Enabled, S2, C2 판정의 근거로 판정문은 주관식 수백 건의 군집·감정·우선순위 분석과 보고서 생성을 한 도구에서 마친다는 점, 분석 전 자동 비식별과 로컬 우선 설계가 공공 데이터 취급의 결에 맞는다는 점을 들었다. 환류와 복원력은 둘 다 "부분확인"이다. 연작 도구의 현장 검증을 지향한다고 밝혔고, 외부 의존이 선택적이기 때문이다.

태깅의 참조 구현 후보는 S13이다. 기본은 로컬 분석, 외부 LLM은 선택, 연결 전 자동 마스킹, 실패 시 로컬 폴백이라는 조합이 개인 도구 수준에서 완결되어 있다는 이유다. 앞의 위피봇이 외부 모델 분기 앞에 세워야 할 장치가 바로 이것이다.

빠진 부품과 안티패턴

missing_required는 A1, C6, F9이고, 계획 부품으로 C4가 있다. 결과는 SQLite에 저장되지만 지표를 모아 보는 화면이 없어 C4감사 로그·지표가 planned에 머물렀다. 검토자가 주제 라벨을 고친 기록이 이미 남고 있으므로, 그 수정 내역을 다음 분석의 gold 라벨로 되돌리면 C6환류 파이프라인이 닫힌다. 부품 대부분이 갖춰진 도구라 남은 일이 분명하다. 응답 하나가 왜 그 주제로 묶였는지 주요 단어나 기여도를 보여 주는 F9판정 근거·기여도 표시가 담당자의 설명 부담을 덜어 준다. A1데이터 자산 서비스의 결손은 설문 파일을 그때그때 올리는 도구라 정비된 데이터 자산이 따로 없어서 생긴다. 같은 설문을 해마다 돌리는 기관이라면 응답 이력을 쌓아 A1로 삼을 만하다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 만족도 조사, 의견 수렴처럼 주관식이 많은 설문 업무에 바로 쓴다. 설치형이라 PC 반입 절차를 먼저 밟는다.
• 기관 배포판에서는 외부 AI 연결을 기본으로 끄고, 켤 때 S13 마스킹 결과를 사람이 한 번 보게 한다.
• 5명 미만 셀 억제 기준은 기관의 통계 공표 기준과 맞춘다.
• 라벨 수정 기록을 C6 환류의 재료로 쓰도록 저장 형식을 미리 정한다.

데이터 에이전트 (유형 5b)

데이터 에이전트 유형은 PAX 564건 태깅에서 78건이고, 그중 71건의 주 부품이 B0결정적 도구다. 숫자만 보면 이상하다. 에이전트 유형인데 대부분이 에이전트가 아니다. 이유는 이 유형에 MCP 서버가 몰려 있기 때문이다. 서버는 도구를 내놓을 뿐이고, 그 도구를 부르는 판단은 호스트 쪽 모델이 한다. 이 절의 세 사례는 그 구도를 세 자리에서 보여 준다. 법령 MCP는 서버 쪽, 망분리 로컬 에이전트는 호스트 쪽, 규정 MCP 생성기는 그 둘 사이에서 지식베이스를 만드는 쪽이다.

국가법령정보 MCP: 법령·판례·조례 검색과 인용 검증

무엇을 하는가

법제처 국가법령정보를 LLM 안에서 바로 조회하게 해 주는 MCP 서버다. 헌법부터 판례까지 법령 17만 5천여 건을 64개 도구로 검색하고, AI가 답변에 붙인 조문 인용이 실제 조문과 맞는지 검증한다. 공직자 한 사람이 만들어 공개했는데, 공개 50일 만에 한 기관의 내부망 AI에 법령 에이전트로 공식 등록됐다. 원장에 적힌 배포 환경은 행정망, 망 요건은 폐쇄망 가능이고 모델은 쓰는 쪽이 고른다(모델 중립, BYO). 서버 자체는 모델을 부르지 않는다.

배선도

패턴별 역할

값의 원천은 법제처 API다. 태거는 이를 A3공공 API 제공자로 적었다. A8MCP 서버·호스트는 그 API를 LLM이 부를 수 있는 도구 목록으로 바꾸는 껍데기이고, 실제 일은 64개 도구로 이루어진 B0가 한다. 같은 질의에는 같은 결과가 나온다. 인용 조문 검증 기능은 AI 답변의 환각을 거르는 C5가드레일 필터로 태깅됐는데, 검증이 실제로 작동한 기록이 공개되지 않아 상태는 implemented다. 조문을 근거와 함께 돌려주므로 F1출처 표시가 붙고, 공직 개인이 직접 만들었으므로 A7자체 제작 환경도 붙었다.

성숙도 읽기

4축 평가는 이 서버를 AI-Ready로 판정했다(S1·C0·M3). 판정문은 법령 접근을 재사용 가능한 MCP로 구조화한 준비 자산이라고 적고, 기관 내부망 AI 등록이 확인되어 도입 상태를 Production으로 올렸다. 단계는 그대로다. 서버가 아무리 널리 쓰여도 업무 흐름을 끝까지 가져가는 주체는 호스트이기 때문이다. 이 서버가 Enabled 이상의 증거가 되려면, 서버를 부르는 쪽 기관이 법령 검토 업무를 어떻게 바꿨는지 기록해야 한다. 환류와 복원력 칸은 둘 다 미확인이고, 복원력 칸에는 원천 API와 데이터 정책에 의존한다는 메모가 붙었다.

MCP 검증은 종합 주의다. 비밀·공급망·위생·인젝션·데이터 흐름 다섯 축은 통과했고, 데이터 흐름은 법제처·대법원·국세청 공식 엔드포인트만 부른다는 근거가 소스에서 확인됐다. 주의가 붙은 축은 권한 표면 하나로, 셸 실행 패턴 5건이 도구 목적에 비해 필요한지 검토하라는 권고다. 태깅의 권한 범위는 조회 전용 P0인데 4축 평가의 P(잠정)는 P2 시스템 쓰기로 잡혀 있다. 두 축이 서로 다른 근거로 셌다. 어느 값이 실제에 가까운지는 셸 실행 경로가 어디서 쓰이는지 확인해야 가려진다.

빠진 부품과 안티패턴

태깅의 missing_required에는 유형 5b 필수 부품 가운데 C8권한 경계·킬스위치, C4감사 로그·지표, 그리고 S5계획 후 실행·코드 후 실행이나 S6격리 LLM·맵리듀스 중 하나가 올라 있다. 태거는 피드백 칸에서 이 결손이 구조적이라고 지적했다. 세 부품은 모두 호스트가 책임질 일이어서 서버 저장소만 보는 한 언제나 빠진 것으로 잡힌다. 카탈로그 v0.7.1이 5b를 5b-server와 5b-host로 나눈 것(R18, 12장)도 같은 문제를 겨냥한다. 서버 쪽에서 할 수 있는 처방은 따로 있다. 도구가 읽기 전용임을 선언하고, 요청 수와 응답 크기에 상한을 두고, API 키를 어디에 보관하는지 문서에 적는 것이다. 태거가 C8과 S1AI 게이트웨이·단일 진입점의 서버 변형으로 인정하자고 제안한 내용이 이것이다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 호스트를 먼저 정한다. 내부망 AI 서비스가 MCP 호스트 역할을 하는지, 호출 기록(C4)과 도구 승인(C8)을 호스트에서 남기는지 확인한다.
• MCP 검증의 권한 표면 주의를 반입 전 보안성 검토 항목에 넣고, 셸 실행 경로가 쓰이지 않는 설정을 찾는다.
• 인용 검증 결과를 담당자 화면에 그대로 보여 준다. 검증이 통과하지 못한 인용은 답변에서 빼지 말고 표시해 담당자가 판단하게 한다.
• 원천 API 장애 때 쓸 수동 조회 경로(국가법령정보센터 웹)를 운영 안내에 적어 둔다.

망분리 환경용 로컬 AI 에이전트와 국가통계포털 MCP

무엇을 하는가

모델까지 노트북에서 돌려 인터넷 없이 동작하는 오픈소스 에이전트다. 원장에는 Spring AI 위의 Ollama 로컬 모델과 음성 인식용 Whisper가 적혀 있다. 도구마다 위험도를 매기고 실행 전에 승인을 받으며, 감사 대시보드로 무엇이 실행됐는지 보여 준다. PAX에 실린 계기는 국가통계포털(KOSIS) 공식 MCP와의 연동 시연이다. 에이전트가 KOSIS MCP를 불러 통계를 조회하고 차트까지 만들었다. 맥·윈도우·리눅스용 무료 배포판이 있다.

배선도

패턴별 역할

• A2.2주권형 온프레미스가 모델 서빙을 맡는다. 망 요건은 로컬 완결이고, 원장 표기로는 해외 오픈웨이트 모델을 로컬에서 돌린다.
• B6에이전트 오케스트레이터가 B′7ReAct 도구 루프를 돌며 KOSIS MCP(A8MCP 서버·호스트)와 국가통계포털 데이터(A3공공 API 제공자)를 부른다.
• L0부터 L5까지의 위험도 등급과 실행 승인이 C8권한 경계·킬스위치로 present 태깅됐다. 등급에 따라 처리 경로를 나누는 부분은 C2위험도 라우터, 감사 대시보드는 C4감사 로그·지표로 implemented다.
• 보안 부품이 셋 붙었다. 진입점을 하나로 모으는 S1AI 게이트웨이·단일 진입점, 실행 전 정책 검증인 S5계획 후 실행·코드 후 실행, GraalVM 기반 격리 실행인 S9임시 샌드박스다.
• 이용자 면에는 F1출처 표시, 실행 전 확인 창인 F6에이전트 행동 검토·확인, F8대화 이력·되돌리기가 있다. 음성 입력을 받는 A12접근성·모달리티 어댑터도 기반에 올라 있다.

성숙도 읽기

13장이 짚었듯 C8이 이만큼 구체적으로 서술된 사례는 PAX에서 드물다. 그래도 4축 평가는 AI-Ready로 판정했다. 질의에서 검증, 차트, 승인 저장까지 이어지는 연속 처리(C2)는 시연으로 확인됐지만 실제 기관 업무 산출물의 증거가 없기 때문이다. 인간 통제는 H2(Human-in-the-loop)로 잡혔고, 복원력은 부분 확인이다. 로컬 모델이라 외부 API 의존은 줄었지만 외부 MCP 연동 구간의 장애 대응은 확인되지 않았다. Enabled로 가는 길은 짧다. 한 부서가 이 호스트로 실제 통계 보고 업무를 처리하고, 그 결과물과 감사 대시보드 기록을 함께 남기면 된다.

MCP 검증에서 눈여겨볼 대목이 하나 있다. 로컬 완결을 내세우는 도구인데 소스에서 googletagmanager 도메인 참조가 관측됐다. 검증 결과는 데이터 흐름 주의이고, 텔레메트리 여부를 확인하라는 권고가 붙었다. 셸 실행 패턴 4건으로 권한 표면도 주의다. 인젝션 축은 셸 사용이 음성 인식과 업데이트 같은 데스크톱 기능에 한정된다는 근거로 통과했다. 망분리 환경에 들일 도구라면 이 두 줄이 승인 여부를 가른다.

빠진 부품과 안티패턴

missing_required는 비어 있다. 유형 5b의 필수 부품을 다 갖춘 드문 사례다. 대신 태거는 X8MCP 서버 개수 세기를 달았다. 소개 자료가 사전 설정된 MCP 서버 58개와 내장 도구 115종을 성과처럼 앞세우기 때문이다. 서버 수는 업무를 얼마나 바꿨는지 말해 주지 않는다. 처방은 숫자를 바꾸는 데 있다. 이 도구를 소개하는 기관은 연결된 서버 수 대신 한 업무에서 줄어든 단계와 승인 로그 건수를 적어야 한다. 태거는 범용 커뮤니티 플랫폼 전체를 공공 사례로 볼지, KOSIS 연동 시연만 공공 사례로 볼지 판단이 갈린다는 메모도 남겼다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 반입 전에 텔레메트리 경로를 끄거나 막는다. MCP 검증이 지적한 외부 도메인 참조가 망분리 환경에서 실제로 호출되는지 확인한다.
• 사전 설정된 MCP 서버 목록을 업무에 필요한 몇 개로 줄인다. 연결하지 않은 서버는 공격면이 되지 않는다.
• 위험도 등급별 승인 기준을 기관의 결재 규정에 맞춰 다시 정한다. 파일 쓰기 도구가 있어 태깅 권한 범위가 P2다.
• 감사 대시보드 기록을 보존 기간과 함께 운영 문서에 넣는다.

공공기관 규정 MCP 생성기

무엇을 하는가

기관 규정집은 PDF와 HWP, HWPX, DOCX로 흩어져 있다. 이 윈도우용 빌더는 그 파일들을 기관·규정·개정 버전·장·절·조문 구조로 정리한다. 정리된 조문 가운데 사람이 승인한 내용만 검색 색인과 MCP 응답에 들어간다. v1.2에서는 조항별 AI 검수 의견과 원문 대조 화면, 초보자용 단계 안내, 내 PC의 로컬 모델이 근거 조문을 붙여 답하는 질의 기능이 더해졌다. 원장에 적힌 모델은 세 갈래다. 로컬 답변은 Qwen3 8B, 조항 검수는 상용 소형 모델, 승인된 규정의 MCP 조회는 이용자가 쓰는 상용 AI 도구다.

배선도

패턴별 역할

A10문서 형식 어댑터가 한글 문서와 PDF를 읽고, 빌더 부분인 B0가 조문 단위로 쪼개 색인을 만든다. 태거는 가치 흐름 규칙(R1)에 따라 최종 산출물인 질의응답 쪽을 주 부품 B3지식 접지 상담으로 두고 빌더를 secondary로 내렸다. 흐름은 B′1순차 파이프라인이다. 이 사례의 중심 통제는 C1.2심의 게이트다. 사람이 승인한 조문만 색인에 들어가므로, 승인되지 않은 내용을 거르는 C5가드레일 필터도 함께 implemented로 붙었다. 답변에는 근거 조문이 따라와 F1출처 표시가 된다. 모델 쪽은 로컬 A2.2주권형 온프레미스와 A2.1상용 API 호출이 섞여 있다.

성숙도 읽기

4축 평가는 AI-Ready(S1·C0·M2)다. 판정문은 Ready 단계의 일반 정의, 곧 문서·지식을 구조화한 준비 요소를 실제 산출물로 마련했다는 문장을 그대로 적었다. 환류와 복원력은 둘 다 미확인이다. 도입 상태도 Reported/Unknown이라 어느 기관이 실제로 규정 조회에 쓰는지 드러나지 않는다. 한 기관의 규정 담당 부서가 이 빌더로 규정집 전체를 승인·색인하고 직원 문의에 답한 기록이 생기면 Enabled 판정의 근거가 된다. MCP 검증은 종합 주의다. 셸 실행 패턴이 373건으로 많아 권한 표면이 주의를 받았고, 인젝션 축은 subprocess를 리스트 인자로 로컬 UI 기능에만 쓴다는 근거로 통과했다. 상용 API로 나가는 데이터 흐름은 도구 목적에 명시된 경로로 보고 통과시켰다.

빠진 부품과 안티패턴

결손은 국가법령정보 MCP와 같다. C8, C4, 그리고 S5나 S6이다. 이 사례에서는 결손을 호스트 탓으로만 돌리기 어렵다. 로컬 질의 화면은 빌더 안에 있으므로 질의 기록(C4)을 남길 자리가 이 저장소에 있다. 상용 모델로 조항을 검수하는 단계도 짚어야 한다. 규정 원문이 외부 API로 나가므로, 공개 규정만 다룬다는 전제를 문서에 적거나 검수 단계도 로컬 모델로 돌리는 선택지를 두어야 한다. 태거는 빌더와 조회 인터페이스가 한 사례에 묶여 있어 B0와 B3 가운데 주 부품을 고르기 어려웠다며, B3에 빌더 결합형 변형을 두자고 제안했다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 승인 담당자를 규정 소관 부서로 정한다. 심의 게이트의 가치는 누가 승인했는지가 남을 때 생긴다.
• 개정 버전 구조를 그대로 살려, 규정이 바뀌면 이전 승인분과 새 승인분을 나란히 비교하게 한다.
• 비공개 규정을 넣을 계획이면 조항 AI 검수를 로컬 모델로 바꾼다.
• 로컬 질의 화면에 질의·응답 기록을 켜서 C4 결손을 저장소 안에서 메운다.

정책·홍보 콘텐츠 제작 (유형 6)

홍보물은 한번 게시되면 고치기 어렵다. 그래서 이 유형의 조립은 게시 전에 누가 무엇을 대조하는지에서 갈린다. PAX 564건 태깅에서 이 유형은 14건이고, 그중 12건에 C1검토 큐가, 11건에 C5가드레일 필터가 빠졌다. 아래 사례는 그 12건에 들지 않는 쪽이다.

Public Cardnews: 정책 카드뉴스를 기획부터 이미지까지 만드는 스킬

무엇을 하는가

정책 카드뉴스를 기획하고 표지 디자인을 고른 뒤 장별 프롬프트와 이미지까지 만들어 주는 Codex용 에이전트 스킬이다. 제작자는 정부·공공기관 카드뉴스 샘플을 파란 입체형, 메모지형, 폴더형, 기술 도해형, 평면 정책형, 사진형의 여섯 가지로 나누고 스타일마다 생성 프롬프트를 붙였다. 작업 순서도 정해 두었다. 기획을 승인받고, 첫 장을 만들고, 원고와 대조하고, PNG를 검사한다. 이미지는 이용자 본인의 Codex 계정으로 생성하며 윈도우 중심의 베타 버전이다.

배선도

패턴별 역할

이 사례에서 다시 쓸 가치가 가장 큰 부품은 A9업무 규범 스킬이다. 공공 카드뉴스의 시각 문법 여섯 갈래를 프롬프트로 묶었으니, 다른 기관은 이 스킬에 자기 기관 서식을 보태는 데서 시작하면 된다. 태거가 참조 구현 후보로 A9를 고른 이유도 같다. 생성은 A2.1상용 API 호출 위의 B7콘텐츠 생성기가 맡는다. 기획 승인 후 생성하는 순서는 B′8계획-실행이고, 원고 대조와 PNG 검사로 생성물을 다시 보는 단계는 B′5생성자-비평가다. 기획 승인 단계는 실행 전 확인인 F6에이전트 행동 검토·확인, 여섯 스타일 중 고르는 화면은 F3결과 대안·부분 재생성으로 태깅됐다. 사람이 원고와 기관명, 날짜를 대조해 게시하는 절차는 C1검토 큐인데, 베타라 대량 운영 검증 전이어서 implemented로 유보됐다.

성숙도 읽기

4축 평가는 이 스킬을 AI-First로 판정했다. 기획 제안부터 표지 분류, 장별 프롬프트, 이미지 실행기, 원고 대조, PNG 검사까지 한 흐름으로 묶여 S2이고, 사람이 생성 이미지를 원고와 대조해 게시하는 구조라 C2(판단 보조)로 봤다. 근거 수준은 저장소 README와 빠른 시작, 제작 샘플, 권리 안내를 확인한 E1이다. 판정의 신뢰도는 중간이다. 배포된 예제를 가상 기관으로 만들었고 새 PC에서의 검증이 아직 남은 베타라서다. 관문 칸은 "상위 관문 미충족/해당 없음"이고 판정 근거도 S2와 C2만 설명한다. 2장이 단계 칸과 관문 칸이 어긋난 First 판정을 읽은 방식대로, 이 사례도 Enabled에 First 후보를 덧붙인 모양으로 읽는 편이 안전하다. 환류와 복원력은 미확인이며 복원력 칸에는 Codex 계정이 필요하다는 조건이 적혀 있다. 이 판정을 실제 운영으로 굳히려면 한 기관이 이 스킬로 만든 카드뉴스를 실제로 게시하고, 원고 대조에서 걸러진 오류를 기록해 두어야 한다.

빠진 부품과 안티패턴

결손은 C5가드레일 필터 하나다. 원고 대조는 사람이 눈으로 하는 일이고, 생성 이미지 안의 숫자나 날짜가 원고와 다른지 기계적으로 걸러 주는 단계는 없다. 처방은 PNG 검사 단계에 문자 인식을 넣어 원고의 수치·기관명·날짜와 자동 대조하는 것이다. 12장 그림 12.9가 이 유형의 위 띠에 놓은 S8독립 검증기·이중 심판도 같은 자리에 들어간다. 상용 모델 하나에 묶인 구조이므로, 운영으로 넘어갈 때는 다른 이미지 생성 경로를 하나 더 열어 두지 않으면 X4단일 모델 인질에 가까워진다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 여섯 스타일 가운데 기관 홍보 지침에 맞는 것만 남기고, 기관 색상과 서체를 A9 프롬프트에 더한다.
• 게시 전 대조 항목(수치, 기관명, 날짜, 문의처)을 검토표로 만들어 C1을 present 수준으로 올린다.
• 생성 이미지의 글자를 문자 인식으로 읽어 원고와 비교하는 단계를 붙여 C5 결손을 메운다.
• 기관 공용 계정으로 쓸지, 담당자 개인 구독으로 쓸지를 먼저 정한다. 개인 구독이면 담당자가 바뀔 때 도구도 함께 사라진다.

대조·점검 도우미 (유형 7)

대조·점검 도우미는 결과가 곧 판정처럼 읽히는 유형이다. 점검기가 틀렸다고 표시한 곳은 담당자 눈에도 틀린 곳으로 보인다. PAX 564건 태깅에서 53건이 이 유형이고, 46건에 C5가드레일 필터가, 41건에 C1검토 큐가, 38건에 기준의 출처인 A3공공 API 제공자가 빠졌다. 아래 세 사례는 모두 C1을 갖췄고, 사람의 확정을 어디에 두느냐에서 서로 다른 답을 냈다.

자치법규 정합성 실측: 조례의 법률 인용 전수 대조

무엇을 하는가

조례는 상위 법률 조문을 끌어다 쓴다. 그 법률이 개정되어 조문이 삭제되거나 번호가 밀리면, 조례는 바뀌지 않았는데 인용이 엉뚱한 내용을 가리키게 된다. 이 웹 페이지는 서울시 조례 942건에 들어 있는 법률 인용 2,996개를 현행 조문과 전수 대조해 그런 곳을 찾고, 조례 원문과 현행 조문을 나란히 보여 준다. 판정은 두 층으로 돌렸다. 판정 전용 모델이 이천여 인용을 훑어 의심 후보를 고르고, 추론 모델이 법령 개정 이력을 거슬러 인용 당시의 조문과 대조해 확정한다. 헤드라인 숫자에는 원문 대조로 확인한 서른 건만 넣고, 기계 판정분은 따로 표시해 집계에서 뺐다.

배선도

패턴별 역할

조례와 인용을 전수로 모은 데이터셋이 A1데이터 자산 서비스이고, 법제처 국가법령정보의 개정 이력이 A3공공 API 제공자다. 비정형 조례 텍스트에서 인용을 뽑아 구조화하고 판정까지 이어 가는 연쇄라 주 부품은 B4인식 파이프라인이다. 두 층을 고정 순서로 돌리므로 흐름은 B′1순차 파이프라인이다. 태거는 판정 모델이 먼저 후보를 줄이는 구조가 v0.7에서 제안된 B′10선게이트·후보축소와 같다고 피드백에 적었다. 두 모델 모두 상용이라 A2.1상용 API 호출이다.

이 사례의 C1검토 큐는 present다. 원문 대조로 확인한 서른 건만 헤드라인에 셌다는 사실이 사람 확정이 실제로 수행됐다는 증거가 됐다. 태거는 이 C1을 참조 구현 후보로 올리며, 사람 확정 게이트를 집계 규칙까지 연결했다는 점을 이유로 들었다. 이용자 면은 셋이다. 원문과 현행 조문을 나란히 놓은 화면이 F1출처 표시, 건마다 붙은 근거가 F9판정 근거·기여도 표시, 기계 판정분을 따로 표시한 방식이 F7한계·신뢰도 안내다.

성숙도 읽기

인용 추출에서 판정 모델 선별, 개정 이력 대조, 확정까지 이어지므로 4축 평가는 S2·C2의 AI-Enabled로 봤다. 평가자가 운영 화면을 열어 집계와 비교 화면을 확인했으니 증거는 E2다. 판정문은 같은 연구원의 조례 인용 검증 실험에서 두 층 구조와 집계 규율이 실전으로 넘어왔다고 적고, 확정 30건·오탐 38건이라는 성적표를 스스로 공개했다는 점도 짚었다. 복원력은 미확인인데, 법령 미러의 갱신 주기와 약칭이 확인되지 않은 법령의 누락이 메모로 붙었다. First로 가려면 이 결과를 받아 조례를 고치는 쪽, 곧 자치단체의 법무 담당이 점검 결과를 업무 절차에 넣었다는 증거가 필요하다.

빠진 부품과 안티패턴

결손은 C5가드레일 필터 하나다. 사람의 확정이 강한 대신 시스템 안에 출처를 거르는 필터가 따로 없다. 추론 모델이 개정 이력을 잘못 읽으면 그 오류는 사람 앞까지 그대로 간다. 지금은 원문 대조가 그 오류를 잡지만, 점검 대상을 다른 지자체 조례로 넓히면 사람이 확인할 몫도 함께 늘어난다. 추론 모델이 인용한 개정 이력의 시행일과 조문 번호를 법령 API 응답과 기계적으로 맞춰 보는 필터를 넣으면 사람 앞에 오는 오탐이 줄어든다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 대상 조례를 자기 지자체 자치법규로 바꾸고, 인용 추출 결과를 먼저 사람이 표본 점검한다.
• 판정 모델과 추론 모델의 역할 분담을 유지한다. 비싼 모델은 후보에만 쓴다.
• 헤드라인 숫자에는 원문으로 확인한 건만 넣는 규칙을 운영 지침으로 적는다.
• 오탐 건수도 함께 공개해, 다음 판에서 판정 기준을 고칠 근거로 삼는다.

민원 신고 스크리너: 신고 7유형·근거법령·소관부서 판별

무엇을 하는가

민원으로 들어온 글 가운데에는 법이 처리 절차와 신고자 보호를 따로 정해 둔 신고가 섞여 있다. 일반 민원으로 처리하면 신고자 보호조치가 빠진다. 이 모듈은 접수된 민원이 법적 신고 7유형에 해당하는지를 유형, 근거법령, 소관부서, 유사사례와 함께 곧바로 제시한다. 공익신고는 공익신고자 보호법 별표의 대상 법률 498개와 대조한다. 개인정보를 다루지 않는 결정론·오프라인 설계이고, 최종 판정은 담당자가 한다고 명시했다.

배선도

패턴별 역할

대상 법률 498개를 정리한 대조표가 A1데이터 자산 서비스다. 그 표와 민원 문장을 맞춰 보는 규칙 대조가 주 부품 B0결정적 도구이고, 그 결과를 유형으로 확정하는 단계가 B′9결정론 판정 게이트다. 태거는 이 B′9를 참조 구현 후보로 골랐다. 대상 법률과 결정론으로 대조하고 최종 판정을 담당자에게 남긴 설계가 명시적이라는 이유다. 원장에는 상용 모델 하나가 적혀 있어 B1코파일럿과 A2.1상용 API 호출이 보조로 붙었다. 결정론 코어가 LLM 없이도 돌아가므로 C7폴백 스위치는 잠정 implemented다. 담당자 최종 판정이 C1검토 큐, 유형·근거 제시가 F9판정 근거·기여도 표시와 F1출처 표시다.

성숙도 읽기

4축 평가는 AI-Ready(S1·C1)다. 판정문은 최종 판정을 담당자가 한다고 명시한 점을 아카이브 전체에서 드문 인간 통제 서술로 꼽고, 결정론·오프라인·개인정보 미취급 설계로 위험을 낮췄다고 적었다. 그러나 판별 정확도는 확인되지 않았다. 이 도구가 Enabled로 오르려면 한 민원 부서가 실제 접수 건에 돌려 본 결과, 곧 몇 건 중 몇 건을 담당자가 그대로 받아들였고 몇 건을 고쳤는지가 있어야 한다. 그 기록은 그대로 C9평가 세트·회귀시험의 첫 판이 된다.

빠진 부품과 안티패턴

결손은 셋이다. 법령 기준을 공공 API에서 받아 오지 않고 손으로 옮긴 대조표에 기대므로 A3공공 API 제공자가 빠졌다. 498개 법률 목록은 공익신고자 보호법 별표가 개정되면 낡는다. 법령 API로 별표를 주기적으로 받아 대조표와 비교하는 작업이 첫 처방이다. 출처 검증 필터(C5가드레일 필터)와 담당자에게 판별의 한계를 알려 주는 F7한계·신뢰도 안내도 비어 있다. 판별 결과 옆에 규칙에 걸린 근거 문구와 함께 이 판별은 참고용이라는 한 줄이 붙어야 한다. 태거는 요약의 결정론·오프라인과 원장의 상용 모델 기재가 상충한다며 LLM 역할을 원장에 따로 적자고 제안했다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• LLM이 맡는 일이 무엇인지 먼저 확인한다. 폐쇄망에 들일 때는 LLM을 끄고 결정론 코어만 써도 판별이 되는지 시험한다.
• 대조표를 법령 API와 연결해 개정을 따라가게 한다.
• 담당자가 판별을 고친 건을 모아 평가 세트로 쓴다.
• 공공 깃랩 저장소의 라이선스가 명시되지 않았으므로, 다른 기관이 가져가기 전에 제작자에게 이용 조건을 확인한다.

DevEval Agents: ODA 사업평가 멀티 에이전트 프레임워크

무엇을 하는가

공적개발원조(ODA) 사업평가를 보조하는 멀티 에이전트 프레임워크가 정부 공공 깃랩에 MIT 라이선스로 공개됐다. KOICA 평가지침과 사업평가 규정을 바탕으로 DAC 6대 평가기준을 나눠 맡는 에이전트 팀이 평가를 진행한다. Claude Code, Codex, 오픈웨이트 모델의 세 하네스에서 똑같이 동작하도록 만들었다. 근거 게이트와 사람 승인 게이트가 내장되어 있고, 디지털 공공재(DPG) 표준 지표에 맞출 준비를 했다.

배선도

패턴별 역할

• A9업무 규범 스킬: KOICA 평가지침과 사업평가 규정을 에이전트가 읽는 규범으로 묶었다.
• B6에이전트 오케스트레이터: 역할을 나눈 에이전트 팀을 조율한다. 태거는 공개 요약만으로 도구 호출 루프를 확인하지 못해 잠정 판정이라고 적었다. 초안 작성은 보조 B1코파일럿이 맡는다.
• B′3병렬 팬아웃·수집과 B′4계층 분해·감독자: 기준별 병렬 평가와 상위 분해로 추정됐다.
• B′9결정론 판정 게이트와 C5가드레일 필터: 근거 게이트가 두 자리에 동시에 걸렸다. 태거는 이 이름을 B′9 변형이나 C5 변형 중 하나로 정해 달라고 피드백했다.
• C1검토 큐와 C8권한 경계·킬스위치: 사람 승인 게이트가 둘을 함께 맡는다. 이용자 면에서는 F6에이전트 행동 검토·확인이 된다.
• C7폴백 스위치: 상용(A2.1상용 API 호출)과 로컬(A2.2주권형 온프레미스) 하네스가 같은 결과를 낸다. 태거가 참조 구현 후보로 고른 부품이 이것이다.

운영 부품 넷은 모두 implemented다. 구현은 확인됐지만 실제 평가 업무에서 작동한 기록은 아직 없다.

성숙도 읽기

검증 가능한 평가 산출물을 AI가 만들고 사람이 승인하는 워크플로라서 4축 평가는 AI-Enabled(S3·C2)를 매겼다. 모델 비종속 설계 덕분에 복원력은 부분 확인을 받았다. 판정문은 First 관문을 넘지 못한 이유도 분명히 적었다. 실제 평가 업무에서 운영된 증거가 없다. 다음 단계의 증거는 KOICA의 실제 사업평가 한 건이 이 프레임워크로 진행되고, 승인 게이트에서 평가자가 무엇을 고쳤는지가 기록되는 것이다.

빠진 부품과 안티패턴

결손은 F7한계·신뢰도 안내 하나다. 평가 보고서는 사업 담당자와 수원국이 함께 읽는다. 어느 판단을 에이전트가 했고 어느 판단을 평가자가 확정했는지, 근거 게이트를 통과하지 못한 항목이 무엇인지가 보고서에 드러나야 한다. 평가 산출물 머리에 생성 경로와 근거 수준을 적는 칸을 두면 이 결손이 메워진다. 처음부터 멀티 에이전트로 설계한 사례이지만, 에이전트를 나눈 기준이 DAC 6대 평가기준이라는 업무 구조에서 나왔으므로 X11처음부터 멀티에이전트의 징후로 읽을 이유는 약하다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 평가지침 스킬(A9)을 자기 기관의 평가 규정으로 바꾸는 일부터 한다. 프레임워크의 나머지는 그대로 쓴다.
• 폐쇄망이라면 오픈웨이트 하네스로 먼저 돌려 보고, 상용 하네스와 결과 차이를 비교해 둔다.
• 근거 게이트의 통과 기준을 문서로 고정한다. 통과 기준이 바뀌면 평가 결과도 바뀐다.
• 승인 게이트에서 평가자가 고친 내용을 모아 다음 판 평가 세트로 쓴다.

취합·변환 자동화 (유형 8)

취합·변환 자동화는 PAX 564건 태깅에서 가장 큰 유형(110건)이고, 97건의 주 부품이 런타임에 AI를 부르지 않는 B0결정적 도구다. 이 절은 일부러 그 바깥을 골랐다. 문서를 읽거나 사진을 판독하거나 초안을 쓰는 데 AI가 들어간 세 사례다. 세 사례 모두 A10문서 형식 어댑터를 갖췄고, AI가 만든 결과를 사람이 확인하는 자리를 따로 두었다.

KID: 공공문서 개인정보 자동 검출·마스킹

무엇을 하는가

정보공개 청구에 응하거나 기록물을 공개할 때마다 담당자는 문서 속 개인정보를 하나하나 가린다. 기록물관리 전문요원(기록연구사)이 이 일을 줄이려고 만든 데스크톱 도구가 KID다. HWP, 워드, 엑셀, PDF, 이미지에서 개인정보 15종을 자동으로 찾아내면, 검수자가 항목마다 공개·가명·비공개를 정하고 도구가 마스킹된 PDF 사본을 만든다. 외부 서버 없이 PC 안에서 모든 처리가 끝난다. 원장의 모델 의존은 없음(비LLM)이고 AGPL 오픈소스다.

배선도

패턴별 역할

여러 형식의 공공문서를 읽는 일은 A10문서 형식 어댑터가, 개인정보를 찾는 일은 A2.5비LLM 학습 모델 위의 B4인식 파이프라인이 한다. 검출 결과는 곧바로 판정으로 흐르지 않는다. 검수자가 공개 여부를 최종 확정하므로 C1검토 큐가 present이고, 마스킹 필터 구현이 확인되어 C5가드레일 필터도 present다. 이 사례를 대표하는 부품은 S12데이터 비도달 설계다. 태거는 외부 서버 없이 PC 안에서 끝나는 설계가 S12 정의에 정확히 들어맞는다고 적었다. 이용자 면에서는 검수 화면에서 마스킹을 고치는 F2편집 가능한 출력과, 검출 근거를 보여 주는 F9판정 근거·기여도 표시가 붙었다. 개인 제작이라 A7자체 제작 환경도 있다.

성숙도 읽기

4축 평가는 AI-Enabled(S1·C1)다. 판정문은 검수자가 공개·가명·비공개를 판단하는 휴먼인더루프 설계(H2)를 명시적이라고 평가하고, 완전 오프라인 처리로 비식별화 도구 자신이 개인정보를 유출하지 않게 한 구조를 높이 샀다. 기록연구사라는 전문 직렬의 지식이 들어간 사례라는 평도 붙었다. 환류와 복원력은 미확인이다. 단일 도구(S1)라 업무 범위가 좁은 것이 First로 가는 데 걸린다. 정보공개 처리 흐름 전체, 곧 접수부터 공개 결정 통지까지의 한 구간을 이 도구가 맡고, 검수자의 수정 기록이 검출 규칙 개선으로 돌아가는 고리가 생겨야 한다.

빠진 부품과 안티패턴

missing_required는 비어 있다. 유형 8의 필수 부품(A10, A7)을 다 갖췄다. 다만 태깅의 데이터 등급이 S(민감)이므로, 부서 공유나 기관 공식으로 넘어가는 순간 12장이 말한 전이 시 C4감사 로그·지표가 필요해진다. 누가 어느 문서를 어떤 판단으로 공개했는지 남지 않으면, 마스킹 누락이 나중에 발견됐을 때 책임을 가릴 수 없다. 원본과 마스킹본의 짝을 기록하고, 마스킹을 다시 하게 해 주는 C3상태 머신·롤백도 같은 시점에 고려할 부품이다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 설치형 도구이므로 업무 PC 반입 절차를 먼저 밟는다. 외부 통신이 없다는 점이 보안성 검토의 첫 근거가 된다.
• 개인정보 15종 목록을 기관의 정보공개 지침과 대조해, 빠진 항목이 있으면 규칙을 더한다.
• 검수자의 판단을 처리 대장으로 남기는 C4를 부서 공유 전에 붙인다.
• AGPL 라이선스이므로 고쳐서 배포할 때는 고친 소스도 함께 공개해야 한다는 조건을 확인한다.

영수증 사진으로 공용차량 세차내역 자동 입력

무엇을 하는가

공용차량을 세차하면 영수증이 쌓이고, 누군가 그것을 엑셀 정산표로 옮겨야 한다. 이 도구는 세차 영수증 사진에서 날짜, 차량번호, 금액을 여러 줄까지 뽑아내고, 보유 차량 대장과 표기를 맞춘 뒤 결과 엑셀의 차종 칸을 자동으로 채운다. 손글씨 판독에는 상용 시각 인식 모델을 쓴다. 대장과 맞지 않거나 인식이 미덥지 않은 줄은 비고에 남겨 담당자가 직접 확인하게 한다.

배선도

패턴별 역할

이 작은 도구는 판정 게이트를 어디에 두어야 하는지 정확하게 보여 준다. A2.1상용 API 호출로 부른 시각 모델은 날짜·차량번호·금액이라는 추출값만 낸다. 그 값을 보유 차량 대장과 맞춰 차종을 정하는 일은 규칙이 하는데, 이것이 B′9결정론 판정 게이트다. 태거는 이 구성을 B′9의 소형 실물이라 부르며 참조 구현 후보로 올렸다. 신뢰도에 따라 자동 기입과 사람 확인을 나누는 부분이 C2위험도 라우터, 비고에 남긴 줄을 담당자가 확인하는 절차가 C1검토 큐다. 둘 다 처리 건수나 자동처리율 같은 실측이 없어 implemented에 머문다. 비고 표기는 이용자에게 처리 상태를 알려 주는 F11진행 상태·핸드오프 안내로 봤다. 결과 엑셀을 쓰는 A10문서 형식 어댑터와 A7자체 제작 환경이 유형 8의 필수 부품을 채운다.

성숙도 읽기

4축 평가는 이 도구를 AI-Ready에서 AI-Enabled로 올렸다. 저장소 문서를 읽고 판정했으며(E1), 영수증 인식에서 대장 대조와 엑셀 기입까지 이어져 S2·C2이고, 미매칭과 저신뢰 건을 비고로 남겨 사람이 마무리하게 한 점을 완결 판정의 근거로 들었다. 상용 시각 모델을 손글씨 판독에 쓴 회계 실무 자동화는 아카이브에서 드문 형태라는 평도 붙었다. 복원력 칸에는 인식 정확도와 처리량이 확인되지 않았다는 메모가 있다. First로 가려면 이 부족한 숫자부터 쌓아야 한다. 한 분기 동안 처리한 영수증 수, 자동 기입된 줄의 비율, 비고로 넘어간 줄 가운데 실제 오류였던 비율이 그것이다.

빠진 부품과 안티패턴

missing_required는 비어 있다. 그래도 한 가지는 짚어야 한다. 모델 의존이 해외 상용 API이고 망 요건은 인터넷 필수인데, 상용 모델이 멈출 때의 대안(C7폴백 스위치)이 없다. 영수증 정산은 급한 업무가 아니므로 거창한 대안은 필요 없다. 모델 호출이 실패하면 모든 줄을 비고로 넘겨 수기 입력 양식으로 돌리는 한 단계면 충분하다. 태거는 유형 8에 인식 기반 취합 변형을 두고 C1과 B′9를 권고 부품으로 명시하자고 제안했다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 차량 대장 서식을 자기 기관 것으로 바꾸고 표기 맞춤 규칙(띄어쓰기, 지역 표기)을 점검한다.
• 영수증 사진을 외부 API로 보내도 되는지 확인한다. 공용차량 번호는 공개 정보로 태깅됐지만 영수증에는 업체 정보가 함께 찍힌다.
• 비고로 넘어간 줄의 처리 결과를 한 달만 모아 봐도 C2의 신뢰도 기준을 조정할 근거가 생긴다.
• 모델 호출 실패 때 전체를 수기 입력으로 돌리는 경로를 둔다.

PHOENIX Q: 국회 요구자료 대응 워크벤치

무엇을 하는가

국정감사 철이 되면 의원 요구자료가 한꺼번에 들어온다. 문항을 쪼개 부서에 나누고, 부서가 보낸 회신을 모으고, 작년에 뭐라고 답했는지 찾아 맞추는 일이 겹친다. 이 워크벤치는 그 흐름을 하나로 묶었다. 요구자료 문서를 문항별로 나눠 주관·협조 부서에 배정하고, 과거 제출 회신과 현안 자료를 근거로 붙이고, 회신 버전을 관리·대조한 뒤 제출용 묶음으로 내보낸다. 로컬 모델을 연결하면 근거를 바탕으로 회신 초안을 쓰고, 연결하지 않으면 검색과 발췌만으로 동작한다. 수치와 최종안은 사람이 확정한다. 한국환경공단 설정과 합성 사례로 검증 중인 프로토타입이다.

배선도

패턴별 역할

요구자료 문서를 읽는 A10문서 형식 어댑터 다음에 B′2라우터·디스패처가 문항을 나눠 부서로 보낸다. 같은 B′2에서 부서 배정 블록 D8.6이 나온다. 과거 회신과 현안 자료를 근거로 붙이는 일은 secondary B3지식 접지 상담이, 그 근거로 초안을 쓰는 일은 주 부품 B1코파일럿이 맡는다. 태거는 최종 산출물이 사람이 확정한 제출 묶음이라는 점에서 B1을 주 부품으로 봤다. 모델은 A2.2주권형 온프레미스를 고를 수 있게 열려 있고, 원장의 모델 의존은 모델 중립(BYO)이다.

운영 부품 셋은 모두 implemented다. 수치와 최종안을 사람이 확정하는 C1검토 큐, 회신 버전을 관리하고 대조하는 C3상태 머신·롤백, 모델이 없을 때 검색·발췌로 내려가는 C7폴백 스위치다. 태거는 이 C7을 참조 구현 후보로 골랐다. 축소 경로가 처음부터 제품 구조 안에 들어 있다는 이유다. 이용자 면에는 근거 연결(F1출처 표시), 회신 편집(F2편집 가능한 출력), 버전 되돌리기(F8대화 이력·되돌리기)가 있다.

성숙도 읽기

4축 평가는 AI-Enabled(S2·C2)다. 요구 문항 분리에서 제출 묶음까지 한 흐름으로 이어 국회 요구자료 대응의 일부를 끝내고, 로컬 모델 초안은 선택 기능이라는 것이 판정문의 근거다. 판정문은 이 사례가 의원 요구자료 대응을 다룬 첫 관측 사례라고 적었다. 복원력 칸은 미확인이고, 제작자가 인증·권한·기관별 데이터 격리를 아직 구현하지 않았다고 스스로 밝혔다는 메모가 붙었다. 태깅의 전이 단계도 구현·미배포이고 걸림돌은 보안검토다. 이 도구의 다음 단계는 단계 판정보다 파일럿이다. 한 기관이 한 회기의 요구자료를 이 워크벤치로 처리해 보고, 부서 배정이 공식 업무 분장과 맞는지 확인하는 일이 먼저다.

빠진 부품과 안티패턴

missing_required에는 A7자체 제작 환경이 올라 있다. 태거는 저장소 README를 읽지 못하고 원장 요약과 4축 평가만으로 판정했다. 자체 제작 환경을 확인할 근거가 없었던 것으로 보인다. 이보다 무거운 빈자리는 계획 부품(plan)에 있는 S2권한 인식 검색이다. 국회 요구자료와 과거 회신에는 공개 전 수치와 민감한 현안이 섞여 있고, 태깅의 데이터 등급도 S(민감)다. 협조 부서 담당자가 다른 부서의 회신 초안까지 검색할 수 있으면 안 된다. 제작자가 미구현을 스스로 밝힌 인증·권한·데이터 격리가 이 S2이고, 전이 단계의 걸림돌이 보안검토인 것도 이 때문으로 읽힌다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• S2를 먼저 만든다. 부서별 열람 범위를 정하지 않고는 보안검토를 넘을 수 없다.
• 모델 없이 검색·발췌 경로로 먼저 운영해 본다. AI 초안은 그 경로가 안정된 뒤에 켠다.
• 과거 제출 회신을 근거 자료로 넣기 전에 정정·철회된 회신을 걸러 낸다.
• 부서 배정 규칙을 기관의 업무 분장표와 대조해 둔다.

인수인계·지식 보존 (유형 9)

인수인계·지식 보존 유형의 도구는 보통 한 기관 안에서 태어나 그 기관 안에서 끝난다. 전임자의 지식이 그 기관의 규정과 관례에 묶여 있기 때문이다. 아래 두 사례는 예외다. 화성특례시가 만든 신규자 지식창고를 광진구가 자기 기관 버전으로 옮겼다. 같은 해법이 다른 기관으로 넘어가면서 무엇이 그대로 가고 무엇이 바뀌었는지를 한 쌍으로 읽는다.

신규자 지식창고: 화성특례시 원본과 광진구 포팅

무엇을 하는가

원본은 화성특례시 신규 공무원이 첫 출근부터 예산·계약·지출까지의 질문에 30초 안에 답을 찾도록 만든 단일 파일 웹앱이다. 규정으로 검증한 카드 130장과, 누구나 묻고 답하는 모두의 지식으로 이루어진다. 선배가 남긴 좋은 답변은 관리자의 검증을 거쳐 정식 카드로 승격된다. 시 AI스마트전략실 빅데이터팀이 만들어 공공 깃랩에 공개했다.

광진구 실무자는 이 웹앱을 가져가 광진구 조례와 규정으로 다시 채웠다. 태거가 확인한 포팅판의 지식베이스는 144개 항목이다. 포팅하면서 세 가지를 더했다. 조례 개정을 매주 자동으로 점검하는 기능, 동의어·초성 검색, 첫 30일 체크리스트다. 규정은 항상 현행본으로 다시 확인한다는 원칙도 적었다.

배선도

패턴별 역할

두 판 모두 주 부품은 B0결정적 도구이고, 기반은 같은 세 부품이다. 규정으로 정제한 카드가 A1데이터 자산 서비스, 카드에 넣어 둔 AI 프롬프트가 A9업무 규범 스킬, 기관 실무자가 직접 만든 환경이 A7자체 제작 환경이다. 이용자 면도 같다. 조문 링크와 근거 유형 표시가 F1출처 표시이고, 원본의 근거확인·확인필요·관례노하우·매년갱신 네 단계 표시가 F7한계·신뢰도 안내다. 런타임에 모델을 부르지 않는다. 원본의 모델 의존은 없음(비LLM)이고, 포팅판은 원장에서 미확인이다.

다른 것은 운영 부품이다. 원본은 우수 답변을 관리자가 검증해 카드로 승격하는 절차가 실제로 운영된다는 근거로 C1검토 큐를 present로 받았다. 포팅판은 같은 절차를 사람이 하는 심의로 보고 C1.2심의 게이트로 적었다. 여기에 원본에 없던 C6환류 파이프라인이 present로 붙었다. 매주 조례 개정을 점검해 카드의 현행성을 지키는 고리다. 태거는 이 C6을 참조 구현 후보로 고르며, 원본에서 이식되면서 기관 간 확산까지 확인된 사례라고 적었다.

성숙도 읽기

4축 평가에서는 원본이 AI-Enabled, 포팅판이 AI-Ready다. 원본 판정문은 시 부서가 만들어 기관 공식으로 공개했고, 규정 검증 카드와 문답 구조로 결과물을 내며(C1), 광진구 포팅이라는 타 기관 파생이 확인됐다고 적었다. 환류 칸도 광진구 포팅 파생을 근거로 부분 확인을 받았다. 포팅판 판정문은 Ready 단계의 일반 정의를 그대로 적었고, 환류와 복원력은 미확인이다.

두 판정을 나란히 놓으면 4축 평가와 태깅이 서로 다른 것을 보고 있음이 드러난다. 태깅으로는 포팅판이 원본보다 부품을 하나 더 가졌다. 조례 개정을 매주 점검하는 C6이다. 그런데 4축 평가는 포팅판을 한 단계 낮게 봤다. 4축 평가의 단계는 업무 범위(S)와 완결성(C)을 함께 보므로, 포팅판의 공개 자료가 업무 흐름의 어디까지를 맡는지 보여 주지 못하면 부품이 하나 늘어도 단계는 오르지 않는다. 포팅판이 Enabled 근거를 갖추려면, 개정 점검이 실제로 카드를 고친 기록과 신규자가 체크리스트를 쓴 기록을 공개하면 된다. 원장에 적힌 원본 저장소의 유지보수 상태는 정체다. 원본의 다음 과제는 포팅판의 개정 점검을 거꾸로 받아들이는 일이다.

빠진 부품과 안티패턴

두 판의 missing_required는 똑같다. C5가드레일 필터와 C8권한 경계·킬스위치다. PAX 564건 태깅에서 이 유형 38건 중 37건이 같은 두 부품을 빠뜨렸다. 이 사례에서는 결손의 무게가 조금 다르다. 지식창고의 카드는 규정 해설이라 개인정보가 거의 없고, 태깅의 데이터 등급도 둘 다 O(공개)다. 그러나 모두의 지식 문답에는 이용자가 쓴 글이 들어온다. 신규자가 질문에 실제 민원인 이름이나 계약 상대방 정보를 적으면 그 글이 기관 전체에 공개된다. 문답 게시 전에 개인정보를 거르는 C5, 그리고 문답 영역을 기관 내부 이용자로 한정하는 C8이 그 자리를 막는다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 카드 내용보다 카드 구조를 가져간다. 근거 유형과 신뢰도 네 단계 표시는 그대로 쓰고, 카드는 자기 기관 조례로 다시 쓴다.
• 포팅판의 조례 개정 주간 점검(C6)을 처음부터 함께 붙인다. 카드는 만드는 날부터 낡기 시작한다.
• 문답 영역에 개인정보 입력 금지 안내와 게시 전 필터를 둔다.
• 원본 저장소의 라이선스가 명시되지 않았으므로, 포팅 전에 원본 기관에 이용 조건을 묻는다.
• 포팅하며 더한 기능을 원본 기관에 돌려준다. 광진구의 개정 점검이 화성특례시 원본으로 돌아가면 두 기관이 함께 유지보수할 근거가 생긴다.

개발 코파일럿 (유형 12)

개발 코파일럿은 다른 도구를 만드는 도구다. PAX 564건 태깅에서 이 유형은 10건뿐인데, 10건 모두에 C9평가 세트·회귀시험과 S9임시 샌드박스가 없었다. 여기서 빠진 평가와 격리는 이 도구로 만든 모든 코드로 번진다.

CODERX: 폐쇄망 기관 PC 안의 온프레미스 AI 코딩 도구

무엇을 하는가

외부 AI를 쓸 수 없는 폐쇄망 기관을 위해 만든 코딩 도구다. 인터넷 없이 내부망 PC에서만 돌고, 개발 전문가가 아닌 직원도 한국어로 요구사항을 적으면 코드 생성·개선·점검 14종 기능을 쓴다. llama.cpp에 Qwen2.5-Coder 1.5B 모델을 얹어 동작한다. 한국철도공사는 소스와 실행파일, 매뉴얼을 MIT 라이선스로 공개했고, 내부 개념검증에서 사내 설문 기준 개발 시간이 약 30% 줄었다고 밝혔다.

배선도

패턴별 역할

조립은 단순하다. 폐쇄망 PC 안의 A2.2주권형 온프레미스 모델이 B1코파일럿을 움직이고, 기능 14종이 B′1순차 파이프라인으로 돈다. 생성된 코드는 이용자가 고쳐 쓰는 F2편집 가능한 출력이다. 설문 기준 30% 단축이라는 실측 지표가 있어 C4감사 로그·지표가 붙었다. 태거는 이 지표가 질문·정답·채점 기준으로 이루어진 평가 세트가 아니어서 C9 대신 C4로 적었다고 밝혔다. 이 사례의 가치는 배포 환경에 있다. PAX의 유형 12 사례 10건 가운데 태깅의 배포 환경이 폐쇄망이고 망 요건이 로컬 완결인 것은 이 사례 하나다. 나머지 아홉 건은 해외 상용 API(6건)나 모델 중립(3건)이다.

성숙도 읽기

4축 평가는 AI-Enabled(S2·C1)다. 판정문은 코드 생성·개선·점검 14종을 한 도구에 묶은 Tool bundle이고 결과물이 코드라 C1이라고 적었다. 실체로는 폐쇄망의 온프레미스 구성, 기관 명의의 MIT 공개, 내부 개념검증의 30% 단축 증언을 들었다. 판정문은 한계도 밝혔다. 폐쇄망 동작은 평가자가 직접 확인하지 못했고, 복원력 칸에는 1.5B 모델의 코드 품질과 내부 설문 근거가 미확인이라고 적혀 있다. 단축 수치는 사내 설문에 기댄 것이어서, First로 가려면 같은 요구사항을 도구 없이 처리한 시간과 도구로 처리한 시간을 비교한 기록 같은 다른 형태의 증거가 필요하다.

빠진 부품과 안티패턴

결손은 넷이다. 기관의 코딩 규칙과 보안 규칙을 묶은 A9업무 규범 스킬, 생성된 코드를 사람이 승인하는 C1검토 큐, 생성 품질을 반복 측정하는 C9평가 세트·회귀시험, 생성 코드를 격리 실행하는 S9임시 샌드박스다. 비전문 직원이 쓰는 도구라는 점이 결손을 무겁게 만든다. 전문 개발자라면 생성 코드의 문제를 읽어 내겠지만, 한국어로 요구사항만 적는 이용자는 그 코드를 그대로 실행할 가능성이 높다. 4축 평가도 복원력 칸에 1.5B 모델의 코드 품질을 미확인으로 남겼다. 처방의 순서는 S9가 먼저다. 생성 코드가 업무 PC의 파일과 내부망에 손대기 전에 격리된 곳에서 돌게 해야 한다. 그다음 기관에서 자주 나오는 요구사항 수십 건으로 C9를 만들어 모델을 바꿀 때마다 돌린다.

우리 기관에서 다시 쓰려면

• 폐쇄망 반입은 설치 파일과 모델 파일을 함께 검토한다. 모델 파일도 반입 대상 소프트웨어다.
• 생성 코드를 실행하는 전용 격리 환경(S9)을 먼저 마련한다.
• 기관에서 실제로 나온 요구사항으로 평가 세트(C9)를 만들고, 모델을 더 큰 것으로 바꿀 때 비교 기준으로 쓴다.
• 기관의 시큐어코딩 지침을 스킬(A9)로 묶어 생성 단계에서 적용한다.

사례×패턴 교차표

이 부록에 실린 사례 25건이 어느 부품을 쓰는지를 두 표로 나눠 적었다. 표 F.26은 기반 부품과 제어 흐름 원형을, 표 F.27은 운영·상호작용·보안 부품을 다룬다. 열은 25건 가운데 여러 사례에 나온 부품만 골랐다. 근거는 3D 성좌 데이터의 계층별 부품(L)과 계획 부품(plan)이다. ●은 태깅에서 present나 implemented로 잡힌 부품, ○는 계획 부품이다. C1 열에는 하위 변형인 C1.2 심의 게이트도 함께 넣었다(규정 MCP 생성기, 지식창고 광진구 포팅). 표 F.27의 마지막 열은 태깅 파일의 missing_required다.

두 표를 세로로 읽으면 부품의 쓰임새가 고르지 않다는 것이 먼저 보인다. 25건 가운데 C1검토 큐를 가진 사례가 16건, F1출처 표시를 가진 사례가 15건이다. 사람이 최종 확인하고 근거를 보여 주는 두 부품은 이 표본에서 거의 기본값이다. 케이스북 사례는 조립이 잘 읽히는 것을 골랐으므로 PAX 전체보다 높게 나왔을 것이다. 반대로 C4감사 로그·지표는 2건, C9평가 세트·회귀시험도 2건이다. 계획 부품까지 더해도 각각 3건이다. 사람이 결과를 확인하는 자리는 마련했는데, 그 확인이 몇 번 일어났고 몇 번 결과를 고쳤는지 남기는 자리는 거의 없다. 4축 평가가 여러 사례에서 First 관문을 넘지 못한 이유로 운영 증거 부족을 든 것과 같은 빈자리다.

가로로 읽으면 사례마다 부품을 갖춘 방향이 다르다. 로컬 AI 에이전트와 DevEval Agents는 통제 부품이 촘촘한데 실제 업무 산출물의 증거가 없어 각각 Ready와 Enabled에 머물렀다. 신규자 지식창고 두 판은 통제 부품이 적지만 기관 공식으로 운영되고 다른 기관으로 퍼졌다. 부품 수로는 성숙도를 가늠할 수 없다. 맨 오른쪽 열에서 결손 없음은 4건뿐이다. 결손이 없다는 것도 필수 부품을 다 갖췄다는 뜻일 뿐, 단계가 높다는 뜻은 아니다. 결손이 없는 4건은 모두 개인 사용이나 부서 공유 단계에 있다.

유형별로 반복되는 조립 모양

두 부분의 사례를 유형별로 다시 모으면, 같은 유형 안에서 되풀이되는 배선과 같은 자리에서 반복해서 비는 부품이 보인다. 표 F.28은 그것을 12장 템플릿 그림 옆에 놓았다. 빠지기 쉬운 부품 칸의 수치는 PAX 564건 태깅에서 그 유형의 missing_required를 센 값이다. 사례가 3건 이하인 유형은 수치 대신 이 부록 사례의 결손만 적었다.

대민 상담과 접수·심사: 근거는 붙였는데 측정이 없다

유형 1의 세 사례는 모양이 거의 같다. 데이터 자산이나 공공 API에서 근거를 끌어오고 B3지식 접지 상담이 답을 만들며, 세 건 모두 F1출처 표시를 단다. 빈자리도 같다. PAX 33건 중 32건에 C9평가 세트·회귀시험이, 31건에 C5가드레일 필터가 없었다. 근거를 보여 주는 것과 답이 맞는지 재 보는 것은 다른 일이다. 소방기술민원 답변생성기에는 C5·C7·C9가 계획 부품으로 올라 있다. 빈칸을 알고 다음 판으로 미뤄 둔 경우다. PAX 전체로 보면 이 유형의 주 부품은 B3보다 B0결정적 도구(20건)가 많다. 검색과 안내만으로 상담을 대신하는 도구가 그만큼 많다는 뜻이다.

유형 2의 두 사례는 B4인식 파이프라인 뒤에 사람의 확인을 두는 배선을 공유한다. 그리고 둘 다 C2위험도 라우터, C3상태 머신·롤백, C4감사 로그·지표, F2편집 가능한 출력을 빠뜨렸다. PAX의 유형 2 사례 3건이 전부 같은 네 부품을 빠뜨렸다. 접수·심사는 처분으로 이어지는 유형이다. 어느 건을 사람에게 보내고 잘못된 판정을 어떻게 되돌리는지가 템플릿에서 가장 무거운 칸이다. 개인이 만든 도구는 그 칸을 기관의 결재 절차에 맡겨 두고 비워 둔다.

내부 문서와 분석: 규범 스킬과 환류가 빈다

유형 4의 네 사례는 모델 서빙이 제각각이다. 로컬과 상용을 섞은 것, 기관 AI 서비스를 거치는 것, 로컬 메신저 위에 에이전트를 얹은 것이 있다. 그런데 네 건 모두 A9업무 규범 스킬과 F2편집 가능한 출력을 빠뜨렸다. 기관의 문서 규범을 모델에 먹이는 자리와, 초안을 담당자가 바로 고치는 자리가 함께 빈다. 모델은 빨리 바뀌는데 규범과 편집 면은 따로 만들어야 하므로 뒤로 밀리기 쉽다. 유형 6의 Public Cardnews와 유형 9의 지식창고가 A9를 갖춘 것과 대조된다. 만든 쪽이 커뮤니티든 기관이든, 산출물의 형식이 눈에 보이는 유형에서는 규범을 먼저 묶는다.

유형 5a의 AI Survey Insight는 PAX에서 이 유형이 드물게 AI를 쓰는 사례다. PAX 63건 중 60건의 주 부품이 결정적 도구이고, 63건 모두에 C6환류 파이프라인이 없었다. 분석 결과가 다음 분석을 고치는 고리가 이 유형에서는 사실상 한 번도 관측되지 않았다. 이 부록에서 C6을 가진 사례는 유형이 다른 지식창고 광진구 포팅 하나다. 매주 조례 개정을 점검하는 그 구조는 분석 대시보드에도 그대로 옮겨진다. 원천 데이터의 갱신을 주기적으로 확인하고 지표 정의를 다시 맞추는 일이 분석 쪽의 C6이다.

데이터 에이전트와 콘텐츠: 서버와 호스트, 생성과 대조

유형 5b의 세 사례는 같은 템플릿의 서로 다른 반쪽이다. 서버 쪽 두 사례(국가법령정보 MCP, 규정 MCP 생성기)는 똑같이 C8·C4·S5/S6을 빠뜨렸고, 호스트 쪽 로컬 AI 에이전트는 결손이 없다. PAX 78건의 결손 분포(S5/S6 77, C4 74, C8 70)도 이 유형이 사실상 서버 사례로 채워져 있음을 보여 준다. 그래서 이 유형을 다시 쓰는 기관은 두 칸을 따로 채워야 한다. 서버를 가져올 때는 서버 쪽 통제(읽기 전용 선언, 요청 상한, 키 보관, MCP 검증의 권한 표면 확인)를, 호스트를 만들 때는 그림 12.8의 호출 추적과 권한 경계를 확인한다. 반입 심사에서 MCP 검증 결과를 함께 보는 습관도 이 유형에서 생긴다. 이 부록의 5b 세 사례는 모두 MCP 검증에서 종합 주의를 받았고, 셋 다 권한 표면이 주의 사유였다.

유형 6은 PAX에 14건뿐이고 이 부록에는 Public Cardnews 한 건이다. 이 사례의 조립은 12장 템플릿과 거의 같다. 규범 스킬이 생성기를 이끌고 사람이 원고와 대조해 게시한다. 템플릿에서 빠진 것은 사실 검증 필터(C5) 하나다. PAX 14건 중 12건이 C1과 F3을 빠뜨렸으니, 이 사례는 유형의 평균보다 템플릿에 훨씬 가깝다. 다음에 이 유형을 만드는 기관은 이 스킬을 출발점으로 삼고 C5만 더하면 된다.

대조·점검과 취합·변환: 게이트 뒤에 사람을 둔다

유형 7과 8은 주 부품이 달라도 같은 모양을 반복한다. 기계가 뽑거나 대조한 결과를 B′9결정론 판정 게이트가 한 번 거르고, 그 뒤에 C1검토 큐가 선다. 민원 신고 스크리너, DevEval Agents, 세차내역 자동 입력, 침해사고 신고 검증이 모두 이 배선이다. 자치법규 정합성 실측은 게이트 대신 두 모델의 층을 두었지만 마지막 확정이 사람이라는 점은 같다. 이 모양이 반복되는 이유는 유형의 성격에 있다. 대조 결과와 취합 결과는 곧바로 다른 사람의 판단 재료가 된다. 모델이 판정까지 하게 두면 틀린 결과가 그대로 넘어가고, 그래서 판정은 규칙에, 확정은 사람에게 맡긴다.

빈자리는 두 유형이 다르다. 유형 7은 C5가드레일 필터(53건 중 46)와 기준 출처 A3공공 API 제공자(38)가 빈다. 이 부록의 세 사례도 둘이 C5를 빠뜨렸고, 민원 신고 스크리너는 A3도 없다. 손으로 옮긴 기준표는 법이 바뀌면 낡는다. 유형 8은 필수 부품이 A10문서 형식 어댑터와 A7자체 제작 환경 둘뿐이라 결손이 적다. 이 유형에서 조심할 것은 결손 목록에 오르지 않는 부품이다. 12장이 말했듯 C4감사 로그·지표는 기관 공식으로 넘어가는 순간 필요해진다. KID처럼 민감 등급 문서를 다루거나 PHOENIX Q처럼 부서 사이를 오가는 도구라면 그 시점이 더 빨리 온다.

인수인계와 개발 코파일럿: 퍼지는 도구가 먼저 갖출 것

유형 9의 두 판은 같은 결손(C5, C8)을 그대로 안고 다른 기관으로 옮겨 갔다. 결손은 포팅으로 메워지지 않는다. 포팅하는 쪽은 원본의 구조를 믿고 가져가므로, 원본에 없던 부품을 새로 더할 동기가 약하다. 광진구가 C6을 더한 것은 예외적인 경우다. PAX 38건 중 37건이 C5와 C8을 빠뜨린 유형이니, 지식 보존 도구를 다른 기관에 넘길 때는 그림 12.12의 비식별과 접근 범위를 포팅 체크리스트 첫 줄에 올려야 한다.

유형 12는 결손이 이용자에게 가장 멀리 번지는 유형이다. CODERX가 빠뜨린 S9와 C9는 PAX 10건 모두에서 빠졌다. 개발 코파일럿이 만든 코드는 다른 업무 도구가 되고, 그 도구가 또 다른 기관으로 퍼진다. 이 부록에서 다른 기관으로 퍼진 두 도구를 떠올리면 순서가 분명해진다. 국가법령정보 MCP는 공직자 한 사람이, 신규자 지식창고는 시청의 한 팀이 직접 짠 코드에서 출발했다. 개발 코파일럿을 도입하는 기관은 모델보다 샌드박스와 평가 세트를 먼저 갖춰야 한다.

유형을 넘어 반복되는 것

25건을 한꺼번에 보면 유형을 넘어 반복되는 모양이 둘 있다. 하나는 사람의 확인과 근거 표시가 거의 모든 사례에 들어갔다는 점이다. C1이 16건, F1이 15건이다. 공직 현장에서 AI 도구를 만드는 사람들은 결과를 그대로 쓰지 말라는 원칙을 이미 몸에 익히고 있다. 다른 하나는 그 확인이 기록으로 남지 않는다는 점이다. C4가 2건, C9가 2건, C6이 1건이다. 사람이 무엇을 고쳤는지 남지 않으면 도구는 다음 판에서 나아질 재료를 얻지 못하고, 4축 평가는 First 관문 앞에서 운영 증거를 찾지 못한다. 12장의 템플릿을 펼쳐 놓고 자기 서비스를 조립할 때, 이 부록의 사례들이 가장 자주 비워 둔 칸은 측정과 환류다. 그 칸부터 채우는 기관이 다음 판정에서 한 단계를 올린다.

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