B 업무 컴포넌트
업무 컴포넌트는 사람과 AI가 일을 나누는 모양이다. 과제마다 주 부품을 하나만 고르고, 그 부품이 조립도의 중심선이 된다.
- B0~B8 아홉 부품을 산출물의 성격으로 묶어 읽는다
- 가치 흐름 규칙(R1)과 B6 요건(R2)으로 주 부품 하나를 고른다
- B 계층이 A·B′·C·D 계층과 어디서 갈리는지 구분한다
- PAX 564건에서 주 부품이 어떻게 분포하는지 해석한다
부서에서 직접 만든 보고서 도구 하나가 정보화 부서의 검토 목록에 올라왔다. 설명서에는 "멀티에이전트 기반 자동 보고서 생성"이라고 적혀 있었다. 화면을 따라가 보니 도구는 부서별 실적 엑셀을 읽고, 상용 LLM에 요약을 맡기고, 결과를 한글 서식에 붙였다. 마지막에는 담당 주무관이 문장을 고치고 결재를 올렸다. 이름에는 에이전트가 붙어 있었지만, 하는 일은 AI가 초안을 쓰고 사람이 확정하는 것이었다.
B 업무 컴포넌트(Workflow Components)는 이런 도구 앞에서 하나만 묻는다. 사람과 AI는 일을 어떻게 나누는가. 태거는 기술 이름 대신 역할 분담을 보고 부품 하나를 고른다. 그 부품이 조립도의 중심선이 되고, 다른 계층의 부품은 그 선에 붙는다.
사람과 AI의 몫을 나누는 아홉 가지 모양
B 계층에는 아홉 부품이 있다. 겉으로는 기술 분류처럼 보이지만 기준은 하나다. 최종 산출물을 누가 만들고 누가 확정하는가. 아홉 부품을 산출물의 성격대로 놓으면 네 묶음이 생긴다(그림 5.1).
첫 묶음은 런타임에 모델을 부르지 않는 부품이다. B0결정적 도구는 AI 코딩으로 만들었지만 실행할 때는 규칙과 원문 발췌만으로 같은 입력에 같은 결과를 낸다. B8레거시 오버레이는 API가 닫힌 표준 업무 시스템 화면 위에 브라우저 확장을 덧입힌다. 로컬 모델 요약을 얹는 경우에도 시스템 자체에는 손대지 않는다.
둘째 묶음은 사람이 확정하는 글을 만든다. B1코파일럿은 초안을 놓고 사람이 고친다. B3지식 접지 상담은 기관 문서에 접지해 출처가 붙은 답을 낸다. B7콘텐츠 생성기는 카드뉴스나 교육자료처럼 산출물 자체가 콘텐츠다. 셋째 묶음은 사람의 판단 재료를 만든다. B2예측·추천기는 수치·등급·순위를, B4인식 파이프라인은 서류·음성·영상을 구조화한 필드와 1차 판정을, B5현장 감지·경보는 관측 스트림의 이상 경보를 낸다. 마지막 묶음의 B6에이전트 오케스트레이터만이 AI가 스스로 계획을 세우고 도구를 골라 여러 단계를 이어 간다.
지도의 화살표는 승급 경로를 가리킨다. 결정적 도구는 비정형 초안이 필요해지면 코파일럿으로, 인수인계 정리본이 질의응답으로 커지면 지식 접지 상담으로 올라간다. 반대로 레거시 오버레이는 퇴출 예정인 부품이다. 표준 시스템에 정식 MCP 서버(A8MCP 서버·호스트)가 열리는 순간 화면 위에 덧입힐 이유가 사라진다.
주 부품은 하나: 가치 흐름 규칙
한 과제에 B 부품이 둘 이상 보이는 일은 흔하다. 민원 서류를 OCR로 읽고, 규정을 검색해, 답변 초안을 쓰는 도구라면 B4·B3·B1이 모두 보인다. 카탈로그 v0.5까지는 B6 → B3 → B5 → B4 → B8 → B7 → B2 → B1 → B0의 우선순위표로 하나를 골랐다. 태깅 피드백을 모아 보니 이 표가 실제 가치 흐름과 자주 충돌했다. 에이전트가 들어 있다는 이유만으로 B6이 앞에 서는 식이었다.
그래서 v0.6은 가치 흐름 규칙(R1)으로 바꿨다. 사람이나 국민이 최종으로 받는 핵심 산출물을 만드는 부품이 주 부품이다. RAG·에이전트·비전 모델이 파이프라인의 한 단계이거나 시범 부가기능이면 보조 부품(secondary)과 제어 흐름 원형(B′1순차 파이프라인 등)에 적는다. 우선순위표는 산출물 기여도가 비슷할 때만 쓰는 동점 처리 규칙으로 물러났다.
B6에는 따로 문턱을 두었다(R2). 복수의 LLM 역할, 도구 호출 루프, 그리고 AI가 계획과 도구를 스스로 고르는 구조가 모두 있어야 한다. 순서가 코드로 고정된 파이프라인은 순차 파이프라인을 가진 B1이나 B4다. 스케줄러나 크롤러가 돈다고 B6이 되지는 않는다. 이 문턱을 넘는 사례는 드물어서, PAX 564건 가운데 B6을 주 부품으로 가진 것은 11건이다. 그림 5.2는 두 규칙을 질문 순서로 펼친 흐름도다.
흐름도에서 가장 자주 틀리는 자리는 세 곳이다. 첫째, AI 코딩 도구로 개발했다는 사실을 런타임 AI로 오해한다. 기준은 도구가 돌아가는 순간에 모델을 부르는지이고, 어떻게 만들었는지는 묻지 않는다. 둘째, 추출 결과가 사람의 확정 없이 다음 판정 단계로 흐르는지를 보지 않는다(R5). 추출이 초안에서 멈추면 B1이다. 셋째, RAG가 보고서 생성의 한 단계일 뿐인데 B3을 주 부품으로 올린다. 근거를 인용한 답변 자체가 최종 산출물일 때만 B3이다.
이웃 계층과의 경계
그림 5.3에서 B 부품은 아래로 A 공통 서비스에 기대고 위로 D 서비스 블록에 산출물을 내놓는다. 안쪽에는 B′ 제어 흐름 원형을 품고, 옆에는 C 운영 부품과 F 상호작용 부품이 붙는다.
A와 B의 경계는 의존 방향으로 가른다. 모델 서빙, 데이터 자산, 문서 형식 어댑터는 여러 B 부품이 함께 쓰는 기반이라 A에 둔다. A7자체 제작 환경은 결정적 도구를 만드는 곳이고, 거기서 나온 도구는 B0으로 적는다. B와 B′의 경계는 모양과 배선의 차이다. 코파일럿 안에서 생성자-비평가 루프가 돌면 그 루프는 B′에 적고 주 부품은 여전히 B1이다. C 부품은 어떤 B에도 끼울 수 있는 횡단 부품이라 B를 고르는 기준에 들어오지 않는다. D는 산출물이 닿는 접점을 읽는 렌즈라서 같은 B3이 대민 안내(D1안내·탐색)에도, 내부 규정 조회(D8.1탐색·조회)에도 들어간다.
계층 안에서 고르기
표 5.1의 쓰는 때 칸에서 조건이 둘 이상 들어맞으면 그림 5.2의 흐름으로 돌아가 다시 고른다.
| ID | 이름 | 한 줄 의도 | 쓰는 때 |
|---|---|---|---|
| B0 | B0결정적 도구 | 런타임 AI 없이 규칙으로 취합·변환·검색한다 | 입력이 정형이고 결과를 규칙으로 정의할 수 있을 때, 로컬 완결이 필요할 때 |
| B1 | B1코파일럿 | AI가 초안을 놓고 사람이 고쳐 확정한다 | 서식이 정해진 문서를 반복해 쓰고 책임이 사람에게 남을 때 |
| B2 | B2예측·추천기 | 학습 모델이나 최적화가 수치·등급·순위를 낸다 | 과거 데이터가 충분하고 한정된 인력을 우선순위로 배분할 때 |
| B3 | B3지식 접지 상담 | 기관 문서에 접지해 출처가 붙은 답을 낸다 | 같은 질문이 반복되고 답의 근거가 기관 문서에 있을 때 |
| B4 | B4인식 파이프라인 | 비정형 입력을 인식→구조화→판정으로 잇는다 | 옮겨 적는 단계가 병목이고 추출값이 판정으로 이어질 때 |
| B5 | B5현장 감지·경보 | 관측 스트림을 감시해 이상을 경보한다 | 넓은 현장을 상시·주기로 봐야 하고 등급별 대응을 정의할 수 있을 때 |
| B6 | B6에이전트 오케스트레이터 | 여러 LLM이 도구를 골라 다단계 업무를 잇는다 | 한 건이 여러 시스템에 걸치고 AI가 순서를 골라야 하며 C8·C3·C4를 갖출 수 있을 때 |
| B7 | B7콘텐츠 생성기 | 콘텐츠 자체를 만들고 사람이 검수해 발행한다 | 홍보·교육 콘텐츠의 반복 제작이 병목일 때 |
| B8 | B8레거시 오버레이 | 닫힌 표준 시스템 화면 위에 기능을 덧입힌다 | 시스템을 고칠 수 없고 정식 연계가 열리기 전의 과도기일 때 |
v0.7 이후 몇몇 부품에는 변형이 늘었다. 결정적 도구에는 도구 허브, 데스크톱 매크로, 규칙 편성·최적화, 실시간 현황판 같은 일곱 변형이 더해졌다(R15). PAX 자생 도구의 구조를 담기 위해서다. 콘텐츠 생성기에는 커뮤니티 대화를 정기 요약해 위키로 발행하는 커뮤니티 지식화(B7-c)가, 오케스트레이터에는 한 사람이 여러 코딩 에이전트를 지휘하는 에이전트 함대 오케스트레이션(B6-f)이 변형으로 올라왔다(R25).
문헌과 맞대어 보면 B 계층의 절반가량은 공공 사례에서 처음 이름을 얻었다. Gulli(2025) 7장의 다중 에이전트 협업, 곧 역할을 맡은 에이전트들이 감독자 아래에서 일을 나누는 구조가 B6의 원형이다. 14장의 지식 검색은 B3에, 부록 B의 브라우저 조작 에이전트는 API 없는 화면 위에서 일하는 B8에 닿는다. 부록 G의 코딩 에이전트는 B0을 만드는 A7자체 제작 환경 쪽에 선다. 예측·추천기, 현장 감지·경보, 콘텐츠 생성기에 대응하는 장은 그 책에 없다. 이 세 부품은 공공 과제에서 되풀이되는 구조를 보고 카탈로그가 직접 이름 붙였다.
PAX 564건에서 본 B 계층
PAX 아카이브 564건은 전수 태깅을 마쳤고, 모든 사례가 B 부품을 하나 이상 가진다. 그림 5.4는 부품마다 주 부품으로 태깅된 건수와 보조까지 합친 전체 건수를 나란히 보여 준다.
결정적 도구가 396건, 주 부품의 70%다. PAX는 공직자 개인과 커뮤니티가 바이브 코딩으로 만든 도구를 모은 아카이브라서 이렇게 기운다. 내편이음(인수인계 정리본), VHLookup(엑셀 마스킹·병합), 북적북적 제주 인파 지도가 이 부품의 참조 구현이다. 이 도구들을 AI가 아니라는 이유로 지우면 문서 어댑터와 전처리 같은 재사용 부품의 가장 큰 공급원을 잃는다. 두 번째인 코파일럿(77건)에는 gov-report-skill처럼 규범 스킬(A9업무 규범 스킬)을 얹은 스킬 코파일럿이 많다.
그림의 아래쪽은 아카이브의 성격을 드러낸다. 현장 감지·경보는 주 부품으로 1건뿐이고 예측·추천기도 4건이다. 카메라·센서와 학습 데이터가 필요한 부품은 기관 단위 사업에 몰리고, 개인이 만든 도구가 중심인 PAX에는 드물다. 그림 5.4의 짧은 막대는 부품의 쓸모를 재는 눈금이 못 된다. 아카이브에 기관 사업의 기록이 아직 적다는 신호로 읽는다(16장).
핵심 정리
- B 업무 컴포넌트는 사람과 AI가 일을 나누는 모양이며, 아홉 부품은 산출물의 성격에 따라 네 묶음으로 갈린다.
- 주 부품은 사람이 최종으로 받는 산출물을 만드는 부품 하나다. 우선순위표는 동점 처리에만 쓴다.
- B6은 복수 LLM 역할, 도구 호출 루프, AI의 계획·도구 선택을 모두 갖춰야 한다. 고정 순서면 B′1을 가진 B1이나 B4다.
- 추출이 초안에서 멈추면 B1, 사람 확정 없이 판정까지 흐르면 B4다.
- A는 B가 딛는 기반, B′는 B 안의 배선, C·F는 B에 끼우는 통제와 그 이용자 면, D는 산출물이 닿는 접점이다.
- PAX 564건에서 결정적 도구가 주 부품의 70%(396건)를 차지한다. 이 도구들은 재사용 부품의 공급원으로 읽어야 한다.
- 레거시 오버레이는 표준 시스템에 MCP 서버가 열리면 퇴출되는 과도기 부품이다.
패턴 프로필
요구어떻게 하면 반복 취합·변환·검색을 모델 없이 규칙만으로 처리해 같은 입력에 늘 같은 결과를 낼 수 있는가?
AI 코딩으로 만들었지만 런타임에는 AI를 부르지 않고 규칙과 원문 발췌만으로 같은 입력에 같은 결과를 내는 취합·변환·검색·시각화 도구다.
공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 B0 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치
01문제
담당자는 반복되는 취합·변환·검색을 매번 손으로 하고, 파일은 PC 밖으로 나가면 안 된다. 이 문제의 상당수는 생성형 모델 없이 규칙만으로 풀린다. 그런데 'AI 과제'라는 이름 때문에 쓸데없이 모델을 붙이는 일이 생긴다. 반대로 런타임 AI가 없다는 이유로 AX 부품 목록에서 빠지기도 한다. 그러면 A10 어댑터·전처리 같은 재사용 부품을 가장 많이 내놓는 곳이 시야에서 사라진다.
맥락. AI 코딩 도구(A7)로 기관 인력이 직접 만든 자생 도구가 대부분이다(PAX 564건 가운데 주 부품이 B0인 사례 396건, 70%). 로컬 PC 완결이나 폐쇄망 이식이 필요한 업무, 판정 재현성이 감사에서 중요한 업무에도 맞는다. model_dependency가 '없음(비LLM)'으로 확인될 때만 해당한다.
힘(forces) — 서로 당기는 요구
- 재현성·설명 가능성 vs 비정형 입력을 다루는 유연성
- 로컬 완결의 보안 이점 vs 기관 전이 시 처리 로그(C4)와 인수인계가 사라지는 문제
- 규칙을 코드에 넣는 단순함 vs 규정이 바뀔 때마다 사람이 규칙을 고쳐야 하는 유지 부담
02해법
업무 절차를 입력 형식(A10 어댑터)과 처리 규칙으로 나누고, AI 코딩 도구(A7)는 개발 시점에만 써서 규칙 코드와 화면을 만든다. 런타임에는 모델을 호출하지 않으므로 같은 입력에 같은 결과가 나오고 인터넷 없이 로컬에서 돈다. 판정이 필요한 경우에도 결정적 규칙 엔진이 낸다. 비정형 입력을 다뤄야 하는 단계가 생기면 그 단계만 B1·B3로 승격하고 결정적 부분은 전처리로 남긴다. 부서 밖으로 옮길 때는 라이선스·저장소·처리 로그를 함께 갖춘다.
변형
| 변형 | 설명 |
|---|---|
| 문서·엑셀 자동화 | 부서별 제출 파일 취합·병합·서식 변환(카드 기본 변형) |
| 데이터 탐색·시각화 | 공공데이터·내부 데이터를 지도·차트·대시보드로 보여 준다(카드 기본 변형) |
| 전문 검색 | 키워드·색인 기반 원문 검색(카드 기본 변형) |
| MCP 도구 제공 | MCP 서버만 있는 사례다. 서버 자체는 결정적 도구이고 AI는 호스트 쪽에 있다(§10.3, A8 동시 태깅) |
| 도구 허브·링크 큐레이션 | 흩어진 업무 도구·링크를 한 화면에 모은다(R15) |
| 데스크톱 유틸리티·RPA·매크로 | PC 반복 조작 자동화(R15) |
| 규칙 편성·최적화 | TSP·스케줄링 등 비학습 알고리즘으로 배정·동선을 편성한다(R15) |
| 알림·컨텍스트 복귀 도구 | 마감·할 일 알림, 작업 맥락 복귀(R15) |
| 실시간 현황판 | 다중 역할별 화면 분리 현황판(R15) |
| 업무 절차·법적 근거 흐름도 정리 | 절차와 근거 조문을 흐름도로 정리(R15) |
| 결정적 재식별·엔티티 매칭 | 규칙 기반 동일 개체 판별·병합(R15) |
| 결정론 점수 엔진 | 규칙 점수화로 순위·등급을 낸다. 유형 5a·11에서 A2.5의 대안으로 인정된다(R10, §7.3 ⑪) |
| AI 무관 행정정보시스템(취급 기준) | AI 런타임이 전혀 없는 순수 행정시스템도 B0으로 태깅하고 X1을 명시하며, 통계에서는 각주로 처리한다(R24) |
03적용
- 반복 업무의 입력 파일·서식과 원하는 산출물을 나열하고, 처리 규칙을 사람이 읽을 수 있는 조건→결과 표로 먼저 적는다.
- HWP·HWPX·엑셀 입출력은 A10 어댑터로 분리하고, 공공 깃랩(A3) 등에 있는 기존 어댑터를 먼저 찾는다.
- AI 코딩 도구(A7)로 규칙 코드와 화면을 만들고, 런타임에 모델·외부 API를 부르지 않는지 네트워크 의존을 점검한다.
- 대표 입력 세트로 같은 입력에 같은 결과가 나오는지 확인하고 규칙 표와 코드의 대응을 문서로 남긴다.
- 부서 공유 이상으로 옮길 때 라이선스·저장소 위치·처리 로그(C4)·원복 경로(C3)를 갖춰 담당자 이동에 대비한다.
점검 질문
- 런타임에 LLM·ML 호출이 전혀 없는가
- 규칙 표가 코드와 별도로 문서화되어 있는가
- 같은 입력에 같은 결과가 나오는지 확인했는가
- 라이선스와 저장소 위치가 명시되어 인수인계가 가능한가
환경 조건. E2 값은 없음(비LLM)이다. E1은 로컬 완결이 많고, 폐쇄망 이식이 가장 쉬운 부품이다. E4는 대개 P0~P1이다. 로컬 PC 완결이면 C5 비식별 부담은 줄지만 C4 로그가 사라지므로 기관으로 전이할 때 다시 장착한다(§5 매트릭스).
A7 → B0 → A10 (HWPX 출력) · B0 → C4 (처리 로그, 기관 전이 시). 굵은 테두리가 이 패턴이다.04영향
얻는 것
- 재현성과 감사 가능성
- 폐쇄망·로컬 이식이 가장 쉬움
- 모델 호출 비용과 모델 장애 위험이 없음
- B1·B3의 전처리 부품으로 승격할 자산
치르는 대가
- 비정형 입력에 취약
- 규칙 유지보수가 사람에게 남음
- 개인 제작 도구가 담당자 이동과 함께 멈출 위험(X9)
- AX 단계는 Ready에 머묾
이럴 때 쓴다
- 입력이 정형(엑셀·서식)이고 처리 결과를 규칙으로 정의할 수 있을 때
- 파일이 PC 밖으로 나가면 안 되거나 폐쇄망·로컬 완결이 필요할 때
- 판정 재현성이 필요해 같은 입력에 늘 같은 결과가 나와야 할 때(규칙 점검기, 결정론 점수 엔진)
- LLM 도입 전에 데이터·기준선을 정비하는 단계일 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 비정형 문서의 요약·초안처럼 규칙으로 산출물을 정의할 수 없을 때(B1)
- 질문이 다양해 규정·선례 접지가 필요한 상담일 때(B3)
- 학습 모델의 수치·등급 예측이 핵심 산출물일 때(B2)
05판정
식별 신호
| 헷갈리는 이웃 | 가르는 규칙 |
|---|---|
| B1코파일럿 | 런타임에 LLM이 초안·요약을 한 번이라도 만들면 B1. 개발 시점에만 AI를 썼으면 B0. LLM이 오프라인 사전 구축(법령 구조화 등)에만 쓰이고 실시간 판정은 규칙만 하면 B0으로 봐도 된다. |
| B2예측·추천기 | TSP·스케줄링 같은 규칙 편성은 B0. 학습 모델이나 MCLP·ILP·GNN 같은 공간·조합 최적화가 판단 자료로 쓰일 수치·순위를 내면 B2(R15). |
| B8레거시 오버레이 | API가 닫힌 표준 시스템 화면 위에 브라우저 확장·사이드패널로 얹었으면 AI가 없어도 B8(§12 주의). 독립 화면이면 B0. |
| A8MCP 서버·호스트 | MCP 서버 단독 사례는 서버가 결정적 도구이므로 B0(MCP 도구 제공) + A8. AI 호스트까지 포함하고 R2 요건을 채우면 B6을 따로 판정한다. |
06관계
| 패턴 | 관계 |
|---|---|
| A7자체 제작 환경 | 선행 — 개발 시점의 제작 환경 |
| A10문서 형식 어댑터 | 짝 — 공공 문서 형식 입출력 |
| B1코파일럿 | 승급 경로 — 비정형 초안 단계가 생기면 |
| B3지식 접지 상담 | 승급 경로 — 유형 ⑨ 'B0 문서 정리 → B3 접지' |
| B′9결정론 판정 게이트 | 규칙 엔진 공유 — LLM 추출 뒤 판정을 맡는 결정적 부분 |
| A8MCP 서버·호스트 | 공급원 — MCP 도구 제공 변형이 A8 공통 서비스를 공급 |
빠지기 쉬운 함정. X9담당자와 함께 사라지는 도구 X1AI 스티커
알려진 사용례
- PAX 내편이음 인수인계 정리본(카드 참조 구현)
- PAX VHLookup 엑셀 마스킹·병합(카드 참조 구현)
- PAX 북적북적 제주 인파 지도 데이터 탐색·시각화(카드 참조 구현)
- PAX GatherFlow 엑셀·한셀 취합, 폐쇄망(§7.3 유형 ⑧)
출처·문헌: 카탈로그 §6 B0 카드 · 카탈로그 §0 v0.3 검토표 B0 · 카탈로그 §7.3 유형 ⑧·⑨ · 카탈로그 §10.3·§10.5 · 카탈로그 §13 B0 레지스트리 · 분류기준 §2, R15, R24 · GoF Command · Microservice Client-side UI Composition · PAX 원칙 '바이브 코딩 사실만으로 Enabled 아님'
요구어떻게 하면 AI가 반복 문서의 초안을 빠르게 쓰되, 확정과 책임은 사람에게 남게 할 수 있는가?
사람이 하던 문서·판단 작업 옆에 AI가 초안·요약·검토안을 놓고, 사람이 고쳐서 확정한다.
공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 B1 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치
01문제
담당자는 매번 같은 형식의 보고서·처방·검토의견을 처음부터 써야 한다. 생성형 모델은 초안을 빨리 쓰지만 책임은 여전히 담당자에게 있다. 그러니 AI는 확정까지 가지 말고, 사람이 고치기 쉬운 형태로 옆에 놓여야 한다. 에이전트·다단계 파이프라인이라 불려도 초안을 사람이 확정하는 구조라면 이 부품이다.
맥락. 문서·기안·검토의견처럼 산출물 형식이 정해져 있고 최종 확정자가 사람인 업무에 쓴다. BYO 코딩 에이전트와 A9 스킬을 쓰는 스킬 코파일럿이 PAX 자생 도구에 많다.
힘(forces) — 서로 당기는 요구
- 초안 속도 vs 전건 검토에 드는 사람 시간
- 상용 모델 품질 vs 행정망·민감정보 제약(E1·E5)
- 양식 일관성(A9 규범) vs 사안별 유연성
02해법
업무 서식과 참고 자료를 입력으로 받아 모델(A2 또는 BYO 구독)이 초안·근거·신뢰도를 내고, 사람이 편집 가능한 형태(F2)로 받아 고쳐서 확정한다. 보고서 구조·문체·검증 절차는 A9 규범 스킬로 코드 밖에 두고, 공공 문서 형식은 A10 어댑터로 입출력한다. 확정 전 검토는 C1 검토 큐로 운영하고 수정 내역을 C4·C6의 입력으로 남긴다. First로 가려면 저위험 건을 C2로 자동 확정하는 분기를 더한다.
변형
| 변형 | 설명 |
|---|---|
| 시스템 내장형 | 기관 업무 시스템 안에 초안 기능을 넣은 형태 |
| 스킬 코파일럿 | BYO 코딩 에이전트 + A9 스킬로 배포되는 형태(PAX Enabled 사례에서 가장 흔한 형태) |
03적용
- 대상 문서의 서식·필수 항목·문체 규범을 정리해 A9 스킬(프롬프트 템플릿)로 만든다.
- 업무 질문·모범 답안·채점 기준으로 C9 평가 세트를 먼저 만들어 모델·프롬프트 선택을 잰다.
- E1·E5에 맞는 모델 경로를 정한다. 행정망이면 BYO 대신 A2 내부망 프록시, 민감 자료면 C5 비식별을 앞단에 둔다.
- 산출물을 F2 편집 가능 출력과 A10 서식으로 내고, C1 검토 큐에서 담당자가 확정하게 한다.
- 수정률·처리시간을 C4로 집계하고, 저위험 유형이 확인되면 C2 자동 확정 분기를 검토한다.
점검 질문
- 담당자가 최종 확정한다는 절차가 운영되는가
- 서식·문체 규범이 A9 스킬로 분리되어 있는가
- 초안을 이용자가 직접 고칠 수 있는가(F2)
- 수정 내역이 기록되어 품질 개선에 쓰이는가
환경 조건. E1 행정망이면 BYO 코딩 에이전트를 쓸 수 없어 A2 내부망 프록시가 필요하다. E1 로컬 PC 완결이면 A9 스킬 + A10 어댑터 조합이 된다. E2 해외 상용 API면 직접 호출 대신 A2 게이트웨이를 거친다. E2 모델 중립(BYO)이면 A9 스킬 형태로 배포하고 모델 교체 가능성이 곧 C7이다. E4는 P1이 기본이고, P2로 올라가면 C1 전건 검토 → C2 분기로 바꾼다.
A9 → B1 (B′5) → C1 → D8.3 · A2.4 → B1 (행정망). 굵은 테두리가 이 패턴이다.04영향
얻는 것
- 문서 작성 시간 단축
- 책임 소재가 사람에게 명확히 남음
- 도입이 쉬워 Enabled의 전형 경로
치르는 대가
- 전건 검토가 계속 남으면 업무 순서도 그대로(First 불가)
- 상용 API 직접 호출 시 X4 위험
- 행정망에서는 BYO 불가로 A2 내부망 프록시가 선행되어야 함
이럴 때 쓴다
- 산출물 형식이 정해진 문서를 반복 작성할 때
- 최종 판단과 책임이 사람에게 남아야 할 때(P1 산출물 생성)
- 유형 ④ 내부 문서·기안, 유형 ⑫ 개발 코파일럿의 기본 조립일 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 답이 기관 규정·선례 속에 있어 접지와 출처가 핵심일 때(B3)
- 추출 결과가 사람 확정 없이 다음 판정 단계로 흐를 때(B4)
- 런타임에 모델이 필요 없는 정형 취합일 때(B0)
05판정
식별 신호
| 헷갈리는 이웃 | 가르는 규칙 |
|---|---|
| B6에이전트 오케스트레이터 | R2 세 요건(복수 LLM 역할 + 도구 호출 루프 + AI의 계획·도구 선택)이 없으면 agent_system=true라도 B1. 고정 순서 파이프라인은 B′1을 가진 B1. |
| B3지식 접지 상담 | 기관 코퍼스에 접지해 출처와 함께 답하는 것이 핵심 산출물이면 B3. 참고 자료 첨부(F5)만으로 초안을 쓰면 B1. |
| B4인식 파이프라인 | OCR·STT 추출 뒤 초안으로 멈추면 B1, 추출값이 사람 확정 없이 요건 판정으로 흐르면 B4(R5). |
| B7콘텐츠 생성기 | 대외 발간·홍보물(카드뉴스·영상·정보지) 자체가 산출물이면 B7. 내부 기안·보고서 초안이면 B1. |
| B0결정적 도구 | 런타임 LLM 호출이 없으면 B0. |
06관계
| 패턴 | 관계 |
|---|---|
| C1검토 큐 | 짝 — 사람 확정 절차 |
| F2편집 가능한 출력 | 이용자 쪽 대응 — 편집 가능 출력은 B1의 필수 면 |
| A9업무 규범 스킬 | 끼울 자리 — 서식·규범 스킬 |
| B′5생성자-비평가 | 기본 배선 — 유형 ④·⑫ 조립 템플릿의 생성자-비평가 |
| C2위험도 라우터 | 다음 단계 — 저위험 자동 확정으로 First |
| B3지식 접지 상담 | 승급 경로 — §7.2 진행 경로 1 → 4 |
의존. A2모델 서빙 계층 A9업무 규범 스킬 A10문서 형식 어댑터 C1검토 큐
빠지기 쉬운 함정. X1AI 스티커 X4단일 모델 인질 X10평가 없는 RAG, RAG 없는 튜닝
알려진 사용례
- PAX gov-report-skill 기획보고서 7대 항목 스킬 코파일럿(카드 참조 구현)
출처·문헌: 카탈로그 §6 B1 카드 · 카탈로그 §5 조건별 필수 의존 매트릭스 · 카탈로그 §7.2·§7.3 유형 ④·⑫ · 카탈로그 §13 B1 레지스트리 · 분류기준 §2 주의, R1, R2, R5 · Fowler Direct Prompting · InfoQ Editable Output · GoF Decorator
요구어떻게 하면 한정된 인력이 근거 있는 순위에 따라 위험·수요가 큰 대상부터 살피게 할 수 있는가?
과거 데이터로 학습한 모델이나 비학습 최적화 알고리즘이 수치·등급·순위·이상점수를 내고, 사람이 이를 판단 자료로 쓴다(LLM은 쓰지 않는다).
공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 B2 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치
01문제
담당자는 감(感)으로 수요·위험·점검 우선순위를 정하고 있다. 희소 사고, 불균형 데이터, 지역별 편차 때문에 단순 통계로는 순위가 안정되지 않는다. 근거 없이 나온 순위는 현장이 받아들이지도 않는다.
맥락. 시계열·속성 데이터가 축적된 기관의 예측·이상탐지·우선순위 선별·추천 업무에 쓴다. 유형 5a 분석 대시보드, ⑩ 위험 예측·표적 선별, ⑪ 추천·매칭에서 주 부품이 된다. PAX 자생 도구에는 드물다(564건 중 주 부품 B2는 4건).
힘(forces) — 서로 당기는 요구
- 예측 성능 vs 설명 가능성(현장 수용)
- 희소·불균형 데이터 vs 순위 안정성
- 자동 반영의 효율 vs 잘못된 순위가 작업 지시를 바꿀 위험
- 도메인별 재학습 필요 vs 기관 간 재사용
02해법
A1 데이터 자산에서 시간 누수를 막은 학습 데이터셋을 만들고, 자체 학습 모델(A2.5)이나 공간·조합 최적화 알고리즘으로 예측값·이상 점수·추천 순위를 낸다. 결과는 기여 요인(F9)과 한계 안내(F7)와 함께 사람에게 판단 자료로 제시한다. 등급을 자동으로 매기는 경우 규칙 게이트(B′9)가 임계값·산식으로 등급을 확정하고 사람이 최종 판단한다. 운영 중 실제 결과는 C4로 적재하고 C6 재학습 주기로 모델을 갱신한다. 재학습 모델은 C9 평가 세트에서 이전보다 나은지 확인한 뒤 배포한다.
변형
| 변형 | 설명 |
|---|---|
| 수치 예측 | 수요·건수·위험도 같은 연속값 예측 |
| 이상 탐지 | Isolation Forest 등으로 이상 점수 산출 |
| 순위 선별·추천 | 점검 대상·매칭 후보의 순위(유형 ⑩·⑪) |
| 앙상블 | 여러 모델 결합(computer.org ML 생애주기 패턴) |
| 비학습 최적화 알고리즘 | MCLP·ILP·GNN 등 공간·조합 최적화가 수치·순위를 낸다(R15로 정의를 넓힘) |
03적용
- 예측 대상과 이 값이 바꿀 담당자 결정(점검 순서·배정 등)을 먼저 정한다.
- A1에서 기준 시점 스냅샷으로 시간 누수를 막은 데이터셋을 만들고, 시험 세트를 분리해 C9로 둔다.
- 모델을 학습해 A2.5로 서빙하고, 등급화가 필요하면 임계값·산식을 규칙 게이트(B′9)로 분리한다.
- 결과를 F9 기여 요인·F7 한계 안내와 함께 담당자 화면에 내고 C1에서 조치를 확정하게 한다.
- 실제 결과를 C4로 적재하고 C6 재학습 주기와 배포 전 C9 비교 게이트를 정한다.
점검 질문
- 시간 누수를 막은 독립 시험 세트가 있는가
- 예측 근거(기여 요인)가 담당자에게 보이는가
- 등급 산정 규칙이 모델과 분리되어 있는가
- 재학습 주기와 배포 전 비교 기준이 정해져 있는가
환경 조건. E2 비LLM이 보통이어서 폐쇄망 이식이 쉽다. E4는 P1이 기본이고, 순위가 지급·승인·반려 결과에 직결되면 P3이며 C1·C2가 필수다. 유형 ⑩에서 C2는 등급 자동분류가 있을 때만 필수이고 연속값 예측·참고용 순위는 면제된다(R10).
A1 → A2.5 → B2 (B′9) → C1 → D6 · C4 → C6 → B2 (재학습). 굵은 테두리가 이 패턴이다.04영향
얻는 것
- 한정된 인력의 우선순위 배분
- 폐쇄망 이식이 쉬움(비LLM)
- 재학습으로 도메인에 맞춰 개선 가능
치르는 대가
- 도메인별 재학습이 필요해 기관 간 재사용이 제한됨
- 근거 표시 없이는 현장 수용이 낮음
- 적대적 접점에서 근거 노출이 취약점이 될 수 있음(X16)
- 성능표만 보고하고 배포 후 환류가 없으면 X5
이럴 때 쓴다
- 과거 데이터가 충분하고 수치·등급·순위가 사람 판단의 입력이 될 때
- 점검·단속 대상 선별처럼 한정된 인력을 우선순위로 배분해야 할 때
- 설명(F9)과 재학습(C6)을 운영할 수 있을 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 규칙 점수화로 충분히 순위가 정해질 때(B0 결정론 점수 엔진)
- 산출물이 문장·문서일 때(B1·B3)
- 학습 데이터나 실제 결과 회수 경로가 없어 재학습을 할 수 없을 때
05판정
식별 신호
| 헷갈리는 이웃 | 가르는 규칙 |
|---|---|
| B0결정적 도구 | 학습 없이 규칙 점수화로 순위를 내면 B0(결정론 점수 엔진). TSP·스케줄링 같은 규칙 편성도 B0(R15). |
| B5현장 감지·경보 | 상시·주기 관측 스트림을 감시해 경보를 내면 B5. 과거 데이터로 대상·순위를 선별하면 B2. |
| B1코파일럿 | LLM이 초안을 쓰는 것이 핵심 산출물이면 B1. 예측값이 핵심이고 LLM은 해설만 붙이면 B2(R1). |
| B′9결정론 판정 게이트 | B2 안에서 모델 출력(확률)을 규칙이 등급으로 확정하면 B′9를 제어 흐름으로 함께 태깅(R11). |
06관계
| 패턴 | 관계 |
|---|---|
| F9판정 근거·기여도 표시 | 이용자 쪽 대응 — 판정 근거·기여도 표시는 B2의 필수 면 |
| C6환류 파이프라인 | Native 관문 — 재학습 파이프라인 |
| C9평가 세트·회귀시험 | 선행 — 누수 없는 평가 세트 |
| B′9결정론 판정 게이트 | 배선 — 확률을 규칙으로 등급 확정(유형 ⑩ 템플릿) |
| A2.5모델 서빙 · 비LLM 학습 모델 | 끼울 자리 — 자체 학습 모델 서빙 |
의존. A1데이터 자산 서비스 A2.5모델 서빙 · 비LLM 학습 모델 C4감사 로그·지표 C6환류 파이프라인
빠지기 쉬운 함정. X5성능표만 있는 학습 X15빌린 성과표 X16기준을 노출하는 위조 탐지
출처·문헌: 카탈로그 §6 B2 카드 · 카탈로그 §7.3 유형 5a·⑩·⑪ · 카탈로그 §13 B2 레지스트리 · 분류기준 §2, R10, R15 · computer.org 앙상블·지속 학습 · GoF Strategy
요구어떻게 하면 반복 질문에 기관 문서 근거로만 답하고, 근거가 없으면 답하지 않고 사람에게 넘길 수 있는가?
기관 규정·매뉴얼·사례 문서에 접지(RAG)해 질문에 답하고, 답마다 출처를 붙이며, 근거가 없으면 답하지 않고 담당자에게 넘긴다.
공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 B3 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치
01문제
같은 질문이 반복되고, 답은 흩어진 규정과 선례 속에 있다. 모델만으로 답하면 그럴듯하지만 틀린 답(환각)이 나온다. 공공 답변이라면 근거 조문을 댈 수 있어야 한다. 부서마다 따로 벡터DB와 챗봇을 만들면 같은 엔진이 중복된다(X3).
맥락. 규정·매뉴얼·FAQ·사례가 문서로 쌓인 기관에서 내부 검색·검수, 대민 자동응답, 폐쇄망 로컬 검색에 쓴다. PAX 564건에서 주 부품이 B3인 사례는 32건으로 B0·B1 다음이다. 유형 ① 대민 상담·안내의 기본 조립이기도 하다.
힘(forces) — 서로 당기는 요구
- 답변 범위 vs 환각 위험(근거 밖 답변 금지)
- 대민 자동응답의 효율 vs 예외 건 이관 필요
- 검색 품질 개선 vs 평가 세트 없이는 개선을 잴 수 없음
- 폐쇄망 요구 vs 로컬 임베딩·모델 품질
02해법
기관 문서를 A1 자산으로 정리해 임베딩·색인하고, 질문이 오면 검색한 근거 범위 안에서만 모델이 답하게 한다. 답에는 출처(F1)를 상시 붙이고, 근거가 없으면 '확인 불가'로 답하거나 담당자·소관기관으로 이관한다(B′2). 검색 품질은 Hybrid Retriever·Query Rewriting·Reranker로 높이되, 변경마다 C9 평가 세트로 잰다. 대민형은 한계 안내(F7)와 폴백(C7)을 두고, 문서 갱신 주기를 C6으로 정한다.
변형
| 변형 | 설명 |
|---|---|
| 내부 검수형 | 직원이 쓰고 답을 검수(Enabled) |
| 대민 자동응답형 | 국민에게 직접 답하고 예외만 이관(이관 분기가 있으면 First) |
| 폐쇄망 로컬 RAG | 내부망 LLM + 로컬 임베딩·벡터DB |
| 검색 품질 하위 항목 | Hybrid Retriever(벡터+키워드)·Query Rewriting·Reranker. 태깅 시 variant에 기재(Fowler) |
| 그래프 RAG | A6 지식그래프를 검색에 결합(rag_type = Graph) |
03적용
- 대표 질문·정답·채점 기준으로 C9 평가 세트를 먼저 만든다.
- A1로 코퍼스를 정리하고 데이터 등급(E5)과 공개 범위를 메타로 붙인다. 등급 문서가 섞이면 S2 권한 인식 검색을 둔다.
- E1에 맞게 임베딩·벡터DB·모델 위치를 정한다(폐쇄망이면 전부 로컬, A2.2·A2.4).
- 근거 밖 답변 금지·출처 상시 표시·근거 없으면 이관하는 규칙을 C5·F1·B′2로 구현한다.
- 검색 품질 3패턴을 하나씩 붙이며 C9로 재고, 문서 갱신 주기를 C6으로 운영한다.
점검 질문
- 답마다 출처가 표시되는가
- 근거가 없을 때 답하지 않고 이관하는가
- 평가 세트로 검색·답변 품질을 재고 있는가
- 코퍼스 갱신 주기와 책임자가 정해져 있는가
환경 조건. E1이 폐쇄망·행정망이면 임베딩·벡터DB·모델을 모두 로컬에 둔다(A2.2 주권형 또는 A2.4 내부망 프록시 + 로컬 임베딩). E2 해외 상용 API면 C5 비식별 전처리와 C7 폴백이 필수다. E4는 P0~P1이 기본이다. 신뢰할 수 없는 입력(민원 입력·공개 웹)을 읽으면서 권한이 P2 이상이면 S6 문서별 격리와 S2가 필요하다. 대민형에는 S4·S7을 권한다(§7.4).
A1 → A2.2 → B3 (B′7 · B′2) → F1 · B3 → C2 → 담당자 이관. 굵은 테두리가 이 패턴이다.04영향
얻는 것
- 답변에 근거를 댈 수 있음
- 반복 질의 처리 시간 단축
- 범정부 엔진 + 기관별 코퍼스로 공유 가능
치르는 대가
- 평가 없이 붙이면 품질을 알 수 없음(X10)
- 코퍼스 갱신이 멈추면 오답이 됨
- 부서마다 따로 만들면 중복(X3)
- 대민형은 인젝션·유출 위협에 노출
이럴 때 쓴다
- 같은 질문이 반복되고 답의 근거가 기관 문서에 있을 때
- 답변에 조문·문서 출처를 반드시 붙여야 할 때
- 유형 ① 대민 상담·안내, 유형 ⑦ 법령 접지 점검
이럴 때는 쓰지 않는다
- 평가 세트가 없어 검색 품질을 잴 수 없을 때(먼저 C9, X10)
- 질문 유형이 몇 개로 정해져 행동 선택기(S4)나 규칙 조회로 충분할 때
- 문서를 요약해 초안을 쓰는 것이 핵심이면(B1)
05판정
식별 신호
| 헷갈리는 이웃 | 가르는 규칙 |
|---|---|
| B1코파일럿 | 산출물이 출처 붙은 답변이면 B3, 형식이 정해진 문서 초안이면 B1(R1). |
| B6에이전트 오케스트레이터 | Agentic RAG라도 R2 세 요건(복수 LLM 역할·도구 호출 루프·AI의 계획)이 없으면 B3. |
| B4인식 파이프라인 | OCR 추출 뒤 RAG 상담이면 B3(§2 주의). 추출값이 요건 판정으로 흐르면 B4. |
| B0결정적 도구 | 런타임 LLM 없이 키워드 검색만 하면 B0 전문 검색 변형. |
06관계
| 패턴 | 관계 |
|---|---|
| C9평가 세트·회귀시험 | 선행 — 평가 세트가 있어야 검색 품질 개선을 잰다 |
| F1출처 표시 | 이용자 쪽 대응 — 출처 표시 |
| B′2라우터·디스패처 | 배선 — 근거 없거나 예외인 질문을 담당자로 이관 |
| A6지식그래프 서비스 | 선택 부품 — 그래프 RAG |
| S2권한 인식 검색 | 보안 짝 — 등급 문서가 섞인 코퍼스의 권한 인식 검색 |
| C7폴백 스위치 | 폴백 — 대민 상시 서비스의 대체 경로 |
의존. A1데이터 자산 서비스 A2모델 서빙 계층 C5가드레일 필터 C9평가 세트·회귀시험
빠지기 쉬운 함정. X3부서마다 챗봇 X10평가 없는 RAG, RAG 없는 튜닝
알려진 사용례
- PAX 전북AI 자체 구축, 이용 10만 건(카드 참조 구현)
- PAX 소방기술민원 답변생성기 관리자 승인·적재, '유권해석 아님' 고지(카드 참조 구현)
- PAX bfcd190155ae69f7 코레일유통 그래프RAG 사내검색, 개인 시범 구축 → 기관 공식 플랫폼(§13)
출처·문헌: 카탈로그 §6 B3 카드 · 카탈로그 §5 매트릭스 · 카탈로그 §7.3 유형 ①·⑦, §7.4 · 카탈로그 §13 B3 레지스트리 · 분류기준 §2, R1 · Fowler RAG·Hybrid Retriever·Query Rewriting·Reranker · Gulli ch.14 RAG · computer.org RAG · GoF Proxy·Facade, Microservice Aggregator
요구어떻게 하면 서류·음성·영상 같은 비정형 입력을 사람이 옮겨 적지 않고 판정까지 잇되, 오인식이 처분으로 번지지 않게 할 수 있는가?
서류·음성·영상·도면 같은 비정형 입력을 인식 → 구조화 → 판정으로 연쇄 처리해 사람이 옮겨 적던 단계를 없앤다.
공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 B4 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치
01문제
제출 서류·통화·회의 음성을 사람이 읽고 옮겨 적은 뒤에야 다음 일이 시작된다. 인식 모델을 붙여도 추출값을 사람이 다시 옮기면 업무 순서는 그대로다. 반대로 추출값을 그대로 판정에 넣으면 오인식이 처분으로 이어진다.
맥락. 접수·심사(유형 ②), 서류 진위확인, 민원 통화 정리, 실시간 자막, 원격탐사·도면 판독처럼 비정형 입력이 업무의 출발점인 경우에 쓴다. 민감 서류가 많아 행정망·로컬 모델 조건이 자주 붙는다.
힘(forces) — 서로 당기는 요구
- 자동 연결의 효율 vs 오인식이 판정으로 번지는 위험
- 인식 정확도 vs 로컬 모델 제약(E1·E5)
- 단계 분리의 추적 용이성 vs 단계 간 지연
02해법
인식(OCR·STT·비전·VLM)은 정형 필드만 내게 하고, 기준정보와의 대조·요건 판정은 규칙 단계가 맡는다(B′1 + B′9). 저신뢰·불일치 건은 보류해 C1 검토 큐로 보내고, 오인식은 C3 상태 머신으로 되돌린다. 공공 문서 형식은 A10으로 받고, OCR·STT 엔진은 A2 공통 후보에서 고른다. 제출 서류처럼 신뢰 불가 입력을 읽고 시스템 쓰기가 있으면 문서별 격리(S6)로 서류 속 지시가 판정을 바꾸지 못하게 한다.
변형
| 변형 | 설명 |
|---|---|
| OCR·서류 | 제출 서류 필드 추출·요건 검토 |
| STT·음성 | 통화·회의 음성의 텍스트화와 키워드 추출 |
| 비전 판독·정량화 | 결함·손상 판독과 정량화(R5) |
| VLM 문서이해(단일 모델) | VLM 하나로 문서 이해·추출(R5) |
| 배치 원격탐사·시계열 차분 | 항공·위성 영상의 회차 간 변화 판독(R5) |
| 통역(STT→MT→TTS) | 음성 인식·번역·합성 연쇄(R5) |
| CAD·BIM 도면 파싱 | 도면에서 구조 정보 추출(R5) |
03적용
- 입력 종류와 추출할 필드, 필드별 기준정보(대장·코드표)를 정의한다.
- 인식 단계는 정형 출력(JSON 스키마)만 내게 하고, 판정·산수는 규칙 단계로 분리한다(B′9).
- 신뢰도 임계와 보류 조건을 정해 C1 검토 큐로 보내고, C3로 재처리 경로를 둔다.
- E5 민감 서류면 행정망 + 로컬 모델로 두고, 제출 서류를 읽는 P2 이상 구성은 S6 문서별 격리를 둔다.
- C9 시험 세트로 필드별 정확도를 재고 C4로 보류율·수정률을 집계한다.
점검 질문
- 인식과 판정이 서로 다른 단계로 분리되어 있는가
- 저신뢰 건이 보류되어 사람에게 가는가
- 오인식 건을 되돌리는 경로가 있는가(C3)
- 필드별 정확도를 잰 시험 세트가 있는가
환경 조건. E5 민감 서류면 E1 행정망에 A2 로컬 모델(Whisper 로컬 등)을 둔다. E4는 P1~P2이며, 건별 검수 없이 운영 DB로 직행하면 P2, 승인·반려에 직결되면 P3다. 제출 서류는 신뢰 불가 입력이므로 P2 이상이면 S6 문서별 격리 + 규칙 집계가 필수다(§7.4 유형 ②).
A10 → B4 (B′1 → B′9) → C1 → D3 · B4 → C3 (재처리). 굵은 테두리가 이 패턴이다.04영향
얻는 것
- 옮겨 적기 단계 제거
- 판정 기준이 규칙으로 남아 설명 가능
- OCR·STT 엔진을 범정부 공통으로 공유 가능
치르는 대가
- 오인식이 판정으로 번질 위험(C3 필수)
- 민감 서류는 로컬 모델 제약
- 제출 서류 속 숨은 지시로 판정이 조작될 위협
이럴 때 쓴다
- 비정형 입력을 사람이 옮겨 적는 단계가 업무의 병목일 때
- 추출값이 규칙 판정·다음 처리로 이어질 때
- 유형 ② 접수·심사 자동화의 기본 조립일 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 추출 결과가 초안으로 멈추고 사람이 확정할 때(B1)
- 추출 뒤 질의응답이 핵심 산출물일 때(B3)
- 상시 관측 스트림 감시가 핵심일 때(B5)
05판정
식별 신호
| 헷갈리는 이웃 | 가르는 규칙 |
|---|---|
| B1코파일럿 | 추출 뒤 사람이 확정하는 초안으로 멈추면 B1, 판정 단계로 흐르면 B4(R5). |
| B3지식 접지 상담 | OCR 뒤 RAG 상담이 핵심 산출물이면 B3(§2 주의). |
| B5현장 감지·경보 | 상시·주기 관측 스트림을 감시해 경보하면 B5. 배치로 들어온 입력을 판독·구조화하면 B4. |
| B6에이전트 오케스트레이터 | 단계가 고정 순서면 B6으로 보지 않고 B′1을 가진 B4로 태그한다(R2). |
06관계
| 패턴 | 관계 |
|---|---|
| B′1순차 파이프라인 | 기본 배선 — 순차 파이프라인 |
| B′9결정론 판정 게이트 | 배선 — 인식은 추출만, 판정은 규칙 |
| C3상태 머신·롤백 | First 관문 — 오인식 되돌림 |
| S6격리 LLM·맵리듀스 | 보안 짝 — 제출 서류별 격리 처리 |
| F9판정 근거·기여도 표시 | 이용자 쪽 대응 — 판정 근거 표시(위조 탐지는 관리자에게만) |
의존. A2모델 서빙 계층 A10문서 형식 어댑터 C1검토 큐 C3상태 머신·롤백
빠지기 쉬운 함정. X13도구 출력이 지시가 되는 에이전트 X16기준을 노출하는 위조 탐지
알려진 사용례
- PAX 경기도의회 실시간 자막 개인 개발 → 기관 도메인 정식 개통(카드 참조 구현)
출처·문헌: 카탈로그 §6 B4 카드 · 카탈로그 §7.3 유형 ②, §7.4 · 카탈로그 §13 B4 레지스트리 · 분류기준 §2, R5 · Heiland Workflow Pipeline·AI Pipeline·Multi-layer · GoF Chain of Responsibility
요구어떻게 하면 넓은 현장을 상시로 감시해 이상을 사전에 알리되, 오탐과 오작동이 곧바로 현장 결과가 되지 않게 할 수 있는가?
카메라·드론·센서·PLC·재난 API 같은 상시 또는 주기 관측 스트림을 감시해 이상을 탐지하고 등급을 매겨 경보·조치 요청을 낸다.
공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 B5 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치
01문제
넓은 현장을 순찰로만 보니 사고를 뒤늦게 안다. 탐지 모델만 달면 오탐이 쏟아져 사람들이 경보를 무시하게 된다. 경보가 사람 검토 없이 스피커·경광등으로 나가면 오작동이 곧 물리적 결과가 된다.
맥락. 시설·교통·재난·산업 현장의 상시 안전 감시(유형 ③)에 쓴다. 기존 CCTV·센서를 재사용하는 경우가 많다. PAX 564건에서는 3건(주 부품 1건)으로 드물다.
힘(forces) — 서로 당기는 요구
- 탐지 재현율 vs 오탐으로 인한 경보 피로
- 즉시 대응(자동 출력) vs 사람 확인
- 상시 가동 요구 vs 모델·장비 장애
- 기준 변경 시 재학습 비용 vs 설정만 바꾸는 규칙 분리
02해법
관측 스트림을 엣지(A5)나 현장 폐쇄망 서버(A2.2·A2.5)에서 탐지 모델로 읽고, 탐지 결과를 규칙 엔진이 지속성·임계값·시간 문맥으로 등급 판정한다(B′1 → B′9). 등급별로 자동 대응과 관제 이관을 나누고(C2), 물리 설비 구동은 A11a 액추에이션 어댑터로, 통지는 D5로 내보낸다. 모든 탐지·조치는 C4에 기록하고 오탐 판별은 C6 재학습으로 되돌린다. 상시 서비스이므로 C7 Fail-safe는 반드시 둔다.
변형
| 변형 | 설명 |
|---|---|
| 상시 스트림형 | CCTV 등 연속 스트림 실시간 감시 |
| 주기 점검형 | 회차 간 차분으로 변화 탐지 |
| 센서·PLC 스트림형 | 카메라 없이 기계·센서 데이터로 판정(비전 아님) |
| 탐지→VLM 2단 검증형 | 경량 탐지 후 VLM이 재확인 |
| 이동체(드론·로봇)형 | 드론·로봇이 이동하며 관측 |
03적용
- 감시 대상 사건과 등급(위험·경고·잠재위험 등), 등급별 대응 주체를 먼저 정한다.
- 기존 CCTV·센서를 우선 재사용하고, 탐지 위치(A5 엣지 또는 현장 폐쇄망 서버)를 E1에 맞춰 정한다.
- 탐지 모델과 판정 규칙을 분리해 기준이 바뀌면 재학습 없이 설정만 바꾸게 한다(B′9).
- 등급별 자동 대응·관제 이관을 C2로, 물리 출력은 A11a로 연결하고 경보 발송 상한(S1)을 둔다.
- C7 Fail-safe를 설계하고, 오탐 판별을 C4에 원장으로 남겨 C6 재학습으로 되돌린다.
점검 질문
- 탐지 모델과 판정 규칙이 분리되어 있는가
- 장애 시 Fail-safe 경로가 있는가(C7)
- 모든 경보와 조치가 기록되는가(C4)
- 오탐 판별이 재학습으로 이어지는가(C6)
환경 조건. E1 로컬·폐쇄망에서 E2 비LLM 비전 모델을 쓰는 구성이 전형이다. 유형 ③ 필수는 'A5 또는 A2.2 또는 A2.5'(R10)이며 A11a는 물리 액추에이션이 있을 때만 필수다. 물리 설비 구동은 E4 P2a, 자동 대응은 P2다. 적대적 위협은 스푸핑·경보 채널 남용이며 S1 경보 발송 상한과 S10이 필요하다(§7.4).
A5 → B5 (B′1 → B′9) → C2 → A11 · D5 · B5 → C4 → C6. 굵은 테두리가 이 패턴이다.04영향
얻는 것
- 사고의 사전 인지
- 기존 설비 재사용으로 경제적 구축
- C2·C4·C6·C7을 갖추면 Native까지 가능
치르는 대가
- 오탐에 따른 경보 피로
- 상시 가동 부담과 Fail-safe 필수
- 물리 출력은 오작동이 곧 현장 결과(P2a)
- 스푸핑·오탐 유도 위협
이럴 때 쓴다
- 넓은 현장을 상시·주기적으로 봐야 하고 사고를 사전에 알아야 할 때
- 기존 CCTV·센서 스트림을 재사용할 수 있을 때
- 등급별 대응 절차(자동·이관)를 정의할 수 있을 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 배치로 들어온 영상·서류를 판독·구조화하는 일이면(B4)
- 과거 데이터로 점검 대상을 선별하는 일이면(B2)
- Fail-safe와 조치 기록을 운영할 체계가 없을 때
05판정
식별 신호
| 헷갈리는 이웃 | 가르는 규칙 |
|---|---|
| B4인식 파이프라인 | 스트림 감시·경보면 B5, 배치 입력 판독·구조화면 B4(배치 원격탐사 변형 포함). |
| B2예측·추천기 | 실시간 관측 없이 과거 데이터로 위험 순위를 내면 B2. |
| A11액추에이션·현장 통지 어댑터 | 경보가 사람 검토 없이 물리 설비로 나가면 A11a와 P2a를 함께 태깅(R14). 소프트웨어 통지만이면 A11b. |
06관계
| 패턴 | 관계 |
|---|---|
| C7폴백 스위치 | 필수 — 상시 서비스의 Fail-safe |
| A11액추에이션·현장 통지 어댑터 | 출력 자리 — 물리 액추에이션·현장 통지 |
| C2위험도 라우터 | 짝 — 등급별 자동 대응 / 관제 이관 |
| B′9결정론 판정 게이트 | 배선 — 탐지 모델과 판정 규칙 분리 |
| D5통지·추적 | 서비스 블록 — 통지·추적 |
| C6환류 파이프라인 | Native 관문 — 오탐 환류 |
의존. A5엣지 추론 런타임 C4감사 로그·지표 C7폴백 스위치
빠지기 쉬운 함정. X2설계도만 있는 운영 X5성능표만 있는 학습
출처·문헌: 카탈로그 §6 B5 카드 · 카탈로그 §7.3 유형 ③, §7.4 · 카탈로그 §13 B5 레지스트리 · 분류기준 §2 주의, R5, R10, R14 · GoF Observer
요구어떻게 하면 여러 시스템에 걸친 다단계 업무를 AI가 도구를 골라 이어 가게 하면서, 권한과 행동을 사람이 통제할 수 있는가?
역할을 나눈 LLM들이 도구를 호출하며 계획을 세우고 다단계 업무를 이어 가며, 사람은 승인과 예외 처리를 맡는다.
공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 B6 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치
01문제
한 건을 끝내려면 조회·작성·검증이 여러 시스템에 걸쳐 있고 사람이 그 사이를 옮겨 다닌다. 그런데 '에이전트'라는 이름이 붙어도 고정 순서 파이프라인이나 초안 → 사람 확정 구조라면 이 부품이 아니다(R2). 도구를 부르는 에이전트는 권한이 가장 쉽게 P2 이상으로 올라가는 부품이라 통제 없이 만들면 위험하다.
맥락. 여러 시스템·도구(A8 MCP·API·문서)를 오가는 다단계 업무, 데이터 조회·분석 에이전트(유형 5b), 망분리 환경의 로컬 MCP 호스트에 쓴다. 하위 작업이 실제로 분리되거나 AI가 도구를 골라야 할 때만 해당한다.
힘(forces) — 서로 당기는 요구
- 자율성 vs 권한 통제(P2 이상에서 C8 필수)
- 멀티에이전트의 분업 vs 조정 비용·충돌(X11)
- 도구 출력 활용 vs 도구 출력 속 지시가 명령이 되는 위험(X13)
- 탐색적 유연성 vs 재생·감사 가능성
02해법
목표와 도구 목록(A8 MCP·API)을 받아 AI가 계획을 세우고 도구를 골라 호출하며, 필요하면 하위 전문 에이전트에 위임한다(B′4·B′7·B′8). 단일 에이전트에서 시작해 하위 작업이 분리될 때만 계층·병렬로 승급한다. 도구별 읽기/쓰기 권한과 실행 승인은 C8이, 단계 상태와 되돌림은 C3가 맡고, 모든 호출은 C4 추적 로그로 남긴다. 신뢰할 수 없는 입력을 읽는다면 S5 계획 고정이나 S6 격리로 도구 출력이 새 행동을 끼워 넣지 못하게 하고, 되돌리기 어려운 조치 앞에는 F6 확인을 둔다.
변형
| 변형 | 설명 |
|---|---|
| 멀티에이전트 오케스트레이션 | 감독자가 역할별 에이전트에 일을 맡기고 결과를 합친다 |
| 관문 내장형(스테이지-게이트) | 파이프라인 안에 사람 승인 관문이 여럿 있다(R2) |
| 단일 에이전트 도구 연쇄 | 하나의 에이전트가 계획하고 여러 도구를 호출한다(R2) |
| 자가검증 루프 내장 | 실행 결과를 스스로 검증하고 재시도한다(R2) |
| 로컬 MCP 호스트 | 망분리 환경에서 도구별 위험도·실행 승인·감사 대시보드를 갖춘다(E1 폐쇄망이면 이 변형만 가능) |
| 시뮬레이션 | 여러 에이전트로 정책·여론 등을 모의 실행한다 |
| B6-f에이전트 함대 오케스트레이션 | 한 사람이 다수의 독립 코딩 에이전트를 병렬로 지휘하고 일을 배정·수합한다(R25) |
03적용
- 업무를 도구 목록으로 나누고 도구마다 읽기/쓰기, 되돌리기 비용을 적어 C8 권한표를 먼저 만든다.
- 단일 에이전트 + ReAct 루프(B′7)로 시작해 C9 평가 세트로 재고, 하위 작업이 분리될 때만 B′4·B′3으로 승급한다.
- 신뢰 불가 입력(외부 문서·API 응답)을 읽는지 확인하고, P2 이상이면 S5 계획 고정 또는 S6 격리를 설계한다.
- 단계 상태·되돌림(C3), 호출 추적(C4), 되돌리기 어려운 조치 앞 확인(F6)을 붙인다.
- 모델 장애 대비 C7과 킬스위치를 시험하고 결정적 재생(S10) 기록을 남긴다.
점검 질문
- 복수 LLM 역할·도구 호출 루프·AI의 계획 선택이 실제로 있는가(R2)
- 도구별 읽기/쓰기 권한과 실행 승인이 명시되어 있는가
- 모든 도구 호출이 추적되는가
- 도구 출력이 새 행동을 촉발하지 못하게 막는 구조가 있는가
환경 조건. E3는 MCP·CLI 설정이다. E1이 폐쇄망이면 A8 로컬 MCP 호스트와 A2 로컬 모델을 쓰는 변형만 가능하다. E2가 해외 상용 API면 A2 게이트웨이, C7, C8 도구별 승인을 함께 둔다. E4가 P2 이상으로 가장 쉽게 올라가는 부품이라 C2·C3·C4·C8 킬스위치가 필수다. 신뢰할 수 없는 입력을 읽으면서 P2 이상이면 S5 또는 S6에 S9를 더한다(§5 매트릭스).
A8 → B6 (B′7 · B′3) → C8 → C4 · B6 → F6 (실행 전 확인). 굵은 테두리가 이 패턴이다.04영향
얻는 것
- 여러 시스템을 오가는 업무 흐름 자체를 재설계
- 도구 교체로 다른 기관이 그래프를 재사용 가능
- First 지향 구조
치르는 대가
- 권한이 P2 이상으로 쉽게 올라감(C8 필수)
- 조정 비용과 충돌(X11)
- 도구 출력 인젝션(X13)
- 재생 불가 사고(X14)
- 호출 비용·지연
이럴 때 쓴다
- 한 건의 처리가 여러 시스템 조회·작성·검증에 걸쳐 있고 AI가 도구 순서를 골라야 할 때
- 하위 작업이 실제로 분리되거나 컨텍스트 창이 부족할 때
- C8·C3·C4 통제를 함께 갖출 수 있을 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 단계 순서가 고정된 파이프라인일 때(B′1을 가진 B1·B4)
- 실제 흐름이 초안 → 사람 확정일 때(B1)
- 스케줄러·크롤러 수준 자동화일 때(agent_system=true라도 B6 아님)
- 단일 에이전트로 해 보기 전에 멀티에이전트부터 만들려 할 때(X11)
05판정
식별 신호
| 헷갈리는 이웃 | 가르는 규칙 |
|---|---|
| B1코파일럿 | 에이전트가 있어도 실제 흐름이 '초안 → 사람 확정'이면 B1(§2 주의). agent_system 필드보다 원문의 역할 분담을 먼저 본다. |
| B4인식 파이프라인 | 고정 순서 파이프라인은 B′1을 가진 B1·B4(R2). |
| B3지식 접지 상담 | Agentic RAG로 답변이 핵심이고 R2 요건이 없으면 B3. |
| B0결정적 도구 | MCP 서버 단독 사례는 B0(MCP 도구 제공) + A8. 호스트가 R2를 채울 때만 B6. |
| B′4계층 분해·감독자 | B′4는 배선 원형이고 B6은 주 부품이다. B6이면 대개 B′4·B′7·B′8 중 하나 이상을 control_flow에 적는다. |
06관계
| 패턴 | 관계 |
|---|---|
| C8권한 경계·킬스위치 | 필수 통제 — 도구별 권한·실행 승인 |
| A8MCP 서버·호스트 | 끼울 자리 — MCP 도구 |
| B′4계층 분해·감독자 | 기본 배선 — 계층 분해·감독자 |
| B′7ReAct 도구 루프 | 시작 배선 — 단일 에이전트 ReAct에서 승급 |
| S5계획 후 실행·코드 후 실행 | 보안 짝 — 계획 고정으로 도구 출력 인젝션 차단 |
| F6에이전트 행동 검토·확인 | 이용자 쪽 대응 — 에이전트 행동 확인 |
의존. A2모델 서빙 계층 A8MCP 서버·호스트 C3상태 머신·롤백 C4감사 로그·지표 C8권한 경계·킬스위치
빠지기 쉬운 함정. X11처음부터 멀티에이전트 X13도구 출력이 지시가 되는 에이전트 X14재생할 수 없는 사고 X7도구 설명 ≠ 실제 권한 X8MCP 서버 개수 세기
알려진 사용례
- PAX 망분리 환경용 로컬 AI 에이전트 + KOSIS 공식 MCP 로컬 MCP 호스트, 도구별 위험도·실행 승인·감사 대시보드(§9)
- PAX MOPAN RAG·MCP·워크플로 조합 바탕 시스템(카드 참조 구현)
- PAX c54ee4b5fb3ee4c5 Orca ADE — 여러 코딩 에이전트 병렬 지휘, B6-f 해외 참고(§13)
출처·문헌: 카탈로그 §6 B6 카드 · 카탈로그 §5 매트릭스 · 카탈로그 §7.2·§7.3 유형 5b, §7.4 · 카탈로그 §9 망분리 로컬 에이전트 · 카탈로그 §13 · 분류기준 §2 주의, R1, R2, R25 · Google ADK 8패턴 · Gulli ch.7 Multi-Agent·ch.6 Planning·ch.2 Routing · Springer Supervisor/Collaboration · GoF Mediator, Microservice Aggregator
요구어떻게 하면 홍보·교육·발간 콘텐츠를 AI로 빠르게 만들되, 사실·저작권·표현 문제가 기관 신뢰를 해치지 않게 할 수 있는가?
영상·카드뉴스·교육자료·정보지·기사처럼 산출물 자체가 콘텐츠인 것을 AI가 만들고, 사람이 검수·편집해 발행한다.
공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 B7 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치
01문제
홍보·교육·발간이 외주와 반복 제작에 묶여 있다. 생성 모델로 빨리 만들 수는 있다. 그러나 대외 공개물에서는 사실 오류·저작권·표현 윤리 문제가 곧 기관 신뢰 문제가 되므로, 검수와 스타일 규범 없이는 내보내지 못한다.
맥락. 보도자료·정책 홍보·교육자료·정보지 발간(유형 ⑥)에 쓴다. 공개(O) 자료가 대부분이지만 이미지 생성 등에서 해외 상용 API 의존이 강하다. 커뮤니티 대화를 정기 요약해 위키·기사로 발행하는 파이프라인도 이 부품의 변형이다(R25).
힘(forces) — 서로 당기는 요구
- 제작 속도 vs 사실·저작권 검수
- 기관 톤 일관성 vs 매번 새로운 표현
- 해외 상용 생성 API 품질 vs 벤더 의존
02해법
주제·원자료·톤 가이드를 입력으로 받아 계획을 먼저 세우고(B′8) 대본·이미지·기사 초안을 만든 뒤, 형식 기준에 맞을 때까지 반복 개선한다(B′6). 기관 문체·표현 윤리는 A9 스타일 스킬로 고정하고, 보도자료 같은 공공 문서 입력은 A10으로 받는다. C5 저작권·사실검증과 C1 검수를 거쳐 사람이 발행하며, 이용자는 여러 안과 부분 재생성(F3)으로 결과를 고른다.
변형
| 변형 | 설명 |
|---|---|
| 홍보물 생성 | 카드뉴스·영상 등 홍보 콘텐츠(정의에 열거된 산출물) |
| 발간물·정보지 생성 | 정보지·기사 등 발간 콘텐츠(정의에 열거된 산출물) |
| 교육자료 생성 | 교육용 자료 제작(정의에 열거된 산출물) |
| B7-c커뮤니티 지식화 | 오픈채팅·게시판 등 비정형 커뮤니티 대화를 정기 자동 요약·익명화해 위키·기사로 발행(R25) |
03적용
- 기관 문체·표현 윤리·서식을 A9 스타일 스킬로 정리하고 실패 사례를 규칙으로 추가한다.
- 입력 원자료(보도자료 HWPX 등)를 A10으로 받고, 기획 단계(B′8)에서 구성안을 먼저 확정한다.
- 형식 기준(길이·필수 항목·규격)을 수치로 정하고 반복 개선(B′6)에 최대 반복을 둔다.
- C5 저작권·사실검증과 C1 검수를 발행 전 관문으로 둔다.
- F3으로 여러 안과 부분 재생성을 제공하고, 발행 후 반응을 다음 기획에 반영한다.
점검 질문
- 기관 스타일 규범이 스킬로 분리되어 있는가
- 발행 전 사실·저작권 검수가 운영되는가
- 반복 개선에 최대 반복 횟수가 있는가
- 이용자가 일부만 다시 만들 수 있는가(F3)
환경 조건. 이미지 생성에서는 E2 해외 상용 API 의존이 강하다. E5는 O(공개) 자료가 대부분이라 제약이 적다. E4는 P1이 기본이며, 외부 공개로 직행하면 P2다. 적대적 위협은 참고 링크를 타고 드는 유출 링크 삽입·설명문 인젝션이며 S8 독립 검증기가 필수다(§7.4 유형 ⑥).
A10 → B7 (B′8 · B′6) → C5 → C1 → D8.10. 굵은 테두리가 이 패턴이다.04영향
얻는 것
- 제작 시간 단축(보도자료 → 카드뉴스 15분)
- 외주 의존 감소
- 기관 템플릿으로 공유 가능
치르는 대가
- 사실 오류·저작권 위험
- 해외 상용 이미지 생성 API 의존(X4)
- 유출 링크 삽입·설명문 인젝션 위협
이럴 때 쓴다
- 콘텐츠 자체가 최종 산출물이고 반복 제작이 병목일 때
- 기관 스타일을 스킬로 정리할 수 있을 때
- 유형 ⑥ 정책·홍보 콘텐츠 제작
이럴 때는 쓰지 않는다
- 내부 기안·보고서 초안이면(B1)
- 규정에 근거한 답변이 핵심이면(B3)
- 사실검증·검수 인력이 없어 공개 전 확인을 할 수 없을 때
05판정
식별 신호
| 헷갈리는 이웃 | 가르는 규칙 |
|---|---|
| B1코파일럿 | 내부 보고서·기안 초안이면 B1, 대외 발간·홍보물 자체면 B7. |
| C1.2심의 게이트 | 발행 전 팩트체크·법무 심의를 제3자 전문가가 하면 C1.2 심의 게이트를 따로 태깅(R16). |
| B′+기억 관리 | B7-c의 대화 축적은 발행 파이프라인이고, 세션·장기 기억 유지가 목적이면 B′+. |
06관계
| 패턴 | 관계 |
|---|---|
| A9업무 규범 스킬 | 끼울 자리 — 스타일 스킬 |
| F3결과 대안·부분 재생성 | 이용자 쪽 대응 — 결과 대안·부분 재생성 |
| B′6반복 개선 | 배선 — 형식 목표까지 반복 개선 |
| B′8계획-실행 | 배선 — 기획 먼저, 제작은 순서대로 |
| S8독립 검증기·이중 심판 | 보안 짝 — 독립 검증기 |
의존. A2모델 서빙 계층 A9업무 규범 스킬 A10문서 형식 어댑터 C1검토 큐 C5가드레일 필터
빠지기 쉬운 함정. X4단일 모델 인질 X12상한 없는 반영 루프
알려진 사용례
- PAX ReleasePick 보도자료 → 카드뉴스 15분, HWPX 보도자료 입력(카드 참조 구현)
- PAX Public Cardnews 카드뉴스 스킬(카드 참조 구현)
- PAX 9e0778df3c0ad630 오픈카톡 대화를 위키·기사·이슈분석으로 구조화, B7-c 참고 모델(§13)
출처·문헌: 카탈로그 §6 B7 카드 · 카탈로그 §7.3 유형 ⑥, §7.4 · 카탈로그 §13 · 분류기준 §2, R16, R25 · GoF Builder·Template Method · InfoQ Iterative Exploration
요구어떻게 하면 API가 닫힌 표준 업무 시스템을 고치지 않고 그 화면 위에서 검색·요약 기능을 쓰게 할 수 있는가?
API가 닫힌 표준 업무 시스템(온나라·나이스·K-에듀파인·업무포털) 화면 위에 브라우저 확장·사이드패널로 검색·요약 기능을 덧입힌다. 시스템 자체는 고치지 않는다.
공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 B8 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치
01문제
표준 시스템은 바꿀 수 없고, 담당자는 부서별 문서등록대장을 하나씩 열어 봐야 한다. 정식 API나 MCP가 열리기를 기다리면 몇 년이 걸리므로, 현장은 사용자 쪽 화면에서 기능을 조립한다. 다만 화면(DOM)에 의존하므로 시스템이 개편되면 바로 깨진다.
맥락. 행정망의 표준 업무 시스템을 쓰는 담당자가 개인·부서 단위로 만든 도구가 여기에 든다. 문서가 PC 밖으로 나가면 안 되므로 로컬 모델과 짝을 이룬다. PAX 564건에서 13건이 확인됐다.
힘(forces) — 서로 당기는 요구
- 즉시 도입 vs 시스템 개편에 따른 취약성(DOM 의존)
- 사용자 세션 공유의 편의 vs 권한 경계
- 요약 기능 추가 vs 문서 외부 유출 금지
02해법
브라우저 확장·사이드패널이 담당자 로그인 세션 안에서 화면 DOM과 다운로드 파일을 읽어 통합 검색, 일괄 다운로드, 원클릭 이동을 제공한다. 요약·분석이 필요하면 로컬 오픈웨이트 모델(A2.2)로 처리해 문서가 PC 밖으로 나가지 않게 한다. 권한은 P0~P1(읽기·산출물)에 묶고, 쓰기 조작이 있으면 C3 되돌림을 둔다. 화면 텍스트는 모두 신뢰 불가 입력으로 보고 S3·S4를 적용한다. 표준 시스템에 정식 API·MCP(A8)가 열리면 이 부품은 걷어 낸다.
변형
| 변형 | 설명 |
|---|---|
| 검색·이동형 | AI 없이 통합 검색·원클릭 이동·일괄 다운로드를 제공한다(Ready) |
| 로컬 모델 요약형 | 사이드패널에 로컬 모델 요약·분석을 붙인다(Enabled) |
03적용
- 대상 화면과 반복 조작을 정하고, 확장이 읽을 DOM 요소와 파일을 목록으로 적는다.
- 권한을 P0~P1에 묶고, 쓰기 조작이 필요하면 C3 되돌림과 F6 확인을 먼저 설계한다.
- 요약을 붙이면 로컬 모델(A2.2)로 처리해 문서가 PC 밖으로 나가지 않게 하고 C5를 둔다.
- 화면 텍스트를 신뢰 불가 입력으로 보고 S3 구역 분리를 적용한다.
- 시스템 개편 시 점검 절차와, 정식 API·MCP가 열리면 걷어낼 조건을 문서로 남긴다.
점검 질문
- 권한이 읽기·산출물 생성(P0~P1)에 묶여 있는가
- 문서가 PC 밖으로 나가지 않는가
- 시스템 개편 시 점검 절차가 있는가
- 정식 연계가 열리면 걷어낼 조건이 적혀 있는가
환경 조건. E1 행정망이 필수 조건이다. E2는 로컬 오픈웨이트다(온나라 sAIde: Ollama). E4는 P0~P1에 묶는다. P2 이상이면 C3 되돌림이 필요하지만 DOM 조작에는 원자성이 없다. 신뢰할 수 없는 입력을 읽으면서 P2 이상이면 DOM 텍스트를 모두 믿지 않고 S4 행동 선택기를 둔다(§5 매트릭스).
B8 → A2.2 (로컬 요약) → A10 → D8.2 · A8 (정식 MCP가 열리면 B8 대체). 굵은 테두리가 이 패턴이다.04영향
얻는 것
- 표준 시스템을 고치지 않고 즉시 도입
- 행정망에서 로컬 완결 가능
- 현장 반복 조작 제거
치르는 대가
- DOM 의존으로 시스템 개편에 취약(전이 차단: 레거시 미연동)
- DOM 조작은 원자성이 없어 쓰기 시 되돌림이 어려움
- 화면 텍스트를 통한 인젝션 위험
- 개인 도구가 담당자와 함께 사라질 위험(X9)
이럴 때 쓴다
- API가 닫힌 표준 시스템 위에서 반복 조회·다운로드가 병목일 때
- 행정망에서 문서를 PC 밖으로 내보낼 수 없을 때
- 정식 연계가 열리기 전 과도기 도구가 필요할 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 표준 시스템에 정식 API·MCP가 이미 있을 때(A8로 연결)
- 화면 조작으로 시스템에 쓰기를 해야 하는데 되돌림을 보장할 수 없을 때
- 독립 화면에서 파일을 처리하는 도구일 때(B0)
05판정
식별 신호
| 헷갈리는 이웃 | 가르는 규칙 |
|---|---|
| B0결정적 도구 | 독립 화면·파일 도구면 B0. 표준 시스템 화면 위에 덧입혔으면 AI가 없어도 B8. |
| B1코파일럿 | 요약 초안이 핵심이어도 표준 시스템 위 확장으로 제공되면 B8, 별도 앱이면 B1. |
| A8MCP 서버·호스트 | 시스템에 정식 API·MCP가 열리면 B8은 걷어 낼 대상이고, 그 연결은 A8이다(§4.2). |
06관계
| 패턴 | 관계 |
|---|---|
| A8MCP 서버·호스트 | 대체재 — 정식 MCP가 열리면 B8 퇴출 |
| A2.2모델 서빙 · 주권형 온프레미스 | 끼울 자리 — 로컬 요약 모델 |
| C3상태 머신·롤백 | 짝 — 쓰기 조작 시 되돌림 |
| S3컨텍스트 방화벽 | 보안 짝 — 외부인이 쓴 화면 텍스트의 구역 분리 |
| B0결정적 도구 | 이웃 — 독립 화면이면 B0 |
의존. A2.2모델 서빙 · 주권형 온프레미스 A10문서 형식 어댑터 C5가드레일 필터
빠지기 쉬운 함정. X9담당자와 함께 사라지는 도구
알려진 사용례
- PAX 온나라 sAIde 사이드패널 + 로컬 Ollama 요약 + 첨부 일괄 다운로드(카드·§9)
- PAX 온나라 문서 검색 서포터 문서등록대장 통합 검색(카드 참조 구현)
- PAX 업무포털 원클릭 이동 카드 참조 구현
- PAX 8c5458af8f13435d 웹한글 기안기 위 크롬 확장 + 100% 로컬 LLM(§13)
- PAX 6e89aaf95f6ffbd9 AI 없이 온나라 부서 통합 검색 — AI 없이도 B8 성립(§13)
출처·문헌: 카탈로그 §6 B8 카드 · 카탈로그 §4.2 퇴출 규칙 · 카탈로그 §5 매트릭스 · 카탈로그 §9 온나라 sAIde · 카탈로그 §10.5 · 카탈로그 §13 B8 레지스트리 · 분류기준 §2 · GoF Adapter·Decorator · Microservice Client-side UI Composition
© 2026 전종홍. 이 책은 CC BY-NC-SA 4.0 (저작자표시-비영리-동일조건변경허락) 라이선스를 따릅니다. 저작자를 밝히고 비영리 목적으로만 쓸 수 있으며, 고치거나 덧붙인 저작물은 같은 조건으로 배포해야 합니다.