2부 패턴 레퍼런스 · 제 7장

A 공통 서비스

모델·데이터·문서 형식·도구 인터페이스처럼 업무 부품이 딛고 서는 기반을 다룬다. 공통 서비스는 한 번 만들어 여럿이 나눠 쓸 때 제값을 한다.

이 장에서 얻을 것

A 계층 19개 항목을 네 묶음으로 나눠 각자의 자리를 안다
환경 조건으로 모델 서빙 변형(A2.0~A2.6)을 고른다
공통 서비스를 새로 만들기 전에 범정부 Provider부터 찾는 순서를 익힌다
PAX 564건에서 A 계층이 어떻게 쓰였는지 읽는다

세 부서가 같은 모델을 세 번 계약할 때

모델 호출에 한 달 얼마를 쓰는가. 이 물음에 한 숫자로 답하지 못하는 기관이라면 사정은 대개 이렇다. 민원 부서는 상담 챗봇을, 기획 부서는 보고서 초안 도구를, 총무 부서는 회의록 요약기를 거의 같은 시기에 만들었다. 세 과제가 상용 모델 API 키를 따로 받았고, 같은 규정집을 각자의 벡터DB에 넣었다. 공급사가 요금제를 바꾸거나 서비스가 하루 멈추면 셋이 한꺼번에 흔들린다.

카탈로그는 이 상태를 X3부서마다 챗봇이라 부르고, 빠진 부품으로 모델 서빙 계층과 공공 API 제공자를 지목한다. 둘 다 A 계층, 곧 공통 서비스(Platform Services)에 속한다. A 부품은 업무 컴포넌트가 딛는 기반이다. B 주 부품은 과제마다 하나지만 A 부품은 여러 개가 붙는다. 이 부품들은 기관이나 범정부 수준에 한 번 두고 여러 과제가 나눠 쓰는 Provider 방식일 때 제값을 한다.

GoF의 세 범주에 대면 A 계층은 생성(Creational) 패턴의 자리에 있다. 업무 부품이 쓸 모델·데이터·서식을 대신 만들어 건네준다. AX 성숙도로 보면 A 계층은 Ready 관문과 짝을 이룬다. 데이터 기준선(A1데이터 자산 서비스)과 계약된 데이터 결합(A4데이터 연계 서비스)이 갖춰져야 AI-Ready로 인정되고, A 부품만 있는 과제는 Ready를 넘지 못한다. 업무 흐름을 바꾸는 일은 B 부품이 하고, 공통 서비스는 그 부품이 올라설 땅을 고른다.

네 묶음으로 본 A 계층

A 계층의 19개 항목은 번호 순서로 읽으면 성격이 뒤섞이고, 하는 일로 묶으면 네 묶음이 된다(그림 7.1). 데이터 기반 묶음에서는 A1데이터 자산 서비스가 기관 안의 기록을 정제해 기준선을 만들고, A4데이터 연계 서비스가 다른 기관 데이터를 계약으로 결합하며, A6지식그래프 서비스가 규정과 개념 사이의 관계를 명시한다.

국가법령정보 MCP: AI 에이전트 → MCP 서버 → 국가법령정보, 인용 검증 — **화면 7.1**국가법령정보 MCP 사례. A8 MCP 서버가 공공 API를 감싸고, 인용 검증(C5)이 답에 없는 조문을 걸러 낸다. 쇼릴 「공공 AX 디자인 패턴」(2026년 9월 제작)의 한 장면. 화면 속 수치는 제작 당시 기준이다.

모델 서빙 묶음의 중심은 A2다. v0.7에서 A2는 모델 게이트웨이에서 모델 서빙 계층으로 이름을 넓혔고(R13), 그 아래에 일곱 변형을 둔다. 상용 API, 주권형 온프레미스, 튜닝형, 내부망 프록시 같은 LLM 변형에 더해 비LLM 학습 모델(A2.5), 벤더 블랙박스(A2.6), 모델 미상(A2.0)이 들어왔다. 현장 기기에서 추론하는 A5엣지 추론 런타임도 모델이 도는 자리라 이 묶음에 둔다.

셋째 묶음은 Provider와 제작 환경이다. A3공공 API 제공자는 범정부 AI 공통기반, 공공데이터포털, 공공 깃랩처럼 정부가 운영하는 기반을 가져다 쓰는 자리이고, A7자체 제작 환경은 기관 인력이 AI 코딩 도구로 직접 만드는 자리다. A9업무 규범 스킬은 보고서 구조·문체·검증 절차를 모델 중립 스킬로 묶어 어떤 코딩 에이전트에서든 다시 쓰게 한다.

남은 묶음은 어댑터다. A8MCP 서버·호스트가 공공 API와 업무 시스템을 에이전트가 부르는 도구로 감싸고, A10문서 형식 어댑터가 HWP·HWPX·엑셀을 읽고 쓴다. A12접근성·모달리티 어댑터는 A10과 대칭인 사람 쪽 어댑터로, 음성·다국어·쉬운 언어를 맡는다. A11액추에이션·현장 통지 어댑터는 판정을 경광등이나 알림톡으로 내보내며, R14에 따라 물리 설비를 움직이는 A11a(P2a)와 소프트웨어 통지를 보내는 A11b로 나뉜다.

Gulli(2025) 10장은 기존 서비스를 MCP 도구로 감싸면 다시 짜지 않고 재사용하게 된다고 하면서, 돌려주는 데이터가 에이전트가 읽을 형태여야 한다는 단서를 붙인다. 공공 문서에서 그 형태를 만드는 부품이 A10이다. 16장의 자원 인지 최적화는 쉬운 질의를 값싼 모델로 보내고 장애 때 대체 모델로 넘기는 방식이라 A2의 라우팅·폴백에 해당한다. 부록 A의 프롬프트 기법은 A9와, 부록 G의 코딩 에이전트는 A7과 겹친다. 데이터 기반(A1·A4), 범정부 Provider(A3), 문서 형식 어댑터(A10)에 대응하는 장은 없으며, 이 자리를 공공 카탈로그가 채웠다.

그림 7.1 A 계층 지도. 19개 항목을 하는 일에 따라 데이터 기반, 모델 서빙 계층, Provider·제작, 도구·형식 어댑터의 네 묶음으로 나눴다. 위의 B 주 부품은 네 묶음 모두에 기댄다.

모델 서빙 변형을 고르는 순서

A 계층에서 판단이 가장 자주 갈리는 곳은 A2다. 어떤 모델을 쓰느냐보다 모델이 어디서 어떻게 서빙되느냐가 조립을 바꾸기 때문이다. 같은 지식 접지 상담이라도 인터넷망에서 공개 문서를 다루면 상용 API로 충분하지만, 행정망에서 민감 등급 문서를 다루면 내부망 프록시 없이는 조립이 성립하지 않는다. 카탈로그 §5의 데이터 등급 축이 이것을 못 박는다. E5가 S 이상이면 해외 상용 API를 직접 부를 수 없다.

그림 7.2의 질문 가운데 무게가 가장 큰 것은 첫 질문이다. 런타임에 모델을 한 번도 부르지 않는 도구라면 A2는 필요 없고, 그 도구는 B0 결정적 도구다. 모델을 부른다면 먼저 모델의 정체를 묻고(자체 학습인가, 벤더 내장인가, 아직 미상인가, 재학습했는가), 다음으로 망과 등급을 묻는다. 튜닝형(A2.3)은 흐름도 한가운데 있지만 진행 경로(§7.2)에서는 열한 단계 중 마지막이다. 평가 세트로 잰 격차가 접지와 스킬로도 메워지지 않을 때 가는 길이다.

그림 7.2 모델 서빙 변형 고르기. 모델의 정체(자체 학습·벤더 내장·미상·튜닝)를 먼저 묻고 망과 데이터 등급을 나중에 묻는다. 어느 질문에도 걸리지 않을 때만 상용 API 직접 호출(A2.1)이 남고, 그때는 비식별(C5)과 폴백(C7)이 따라붙는다.

변형이 무엇이든 A2를 한 겹 두는 이유는 같다. 업무 부품이 벤더 API를 직접 부르면 대체 모델을 끼울 자리가 없다. 카탈로그가 서빙 계층을 C7폴백 스위치의 전제로 보는 까닭이다. C7이 없으면 Native 관문을 넘지 못한다. 폐쇄망 과제라면 로컬 대체 모델(A2.2)이 사실상 유일한 자동 전환 경로다.

이웃 계층과의 경계

A 계층은 네 이웃과 맞닿아 있다(그림 7.3). 위로는 B 계층이 A에 의존한다. 주 부품은 하나지만 A 부품은 여럿이고, 여러 과제가 같은 Provider를 나눠 쓸수록 조립이 가벼워진다. 경계가 헷갈리는 곳은 자체 제작 환경이다. A7자체 제작 환경은 도구를 만드는 자리이고, 그렇게 만든 규칙 기반 도구는 B 계층의 B0결정적 도구다. MCP 서버 하나만 공개한 사례도 같은 식으로 읽는다. 서버 자체는 B0(MCP 도구 제공 변형)이고, 도구 인터페이스로서 A8MCP 서버·호스트를 함께 태그한다.

옆으로는 S 계층과 자리를 나눠 쓴다. S1AI 게이트웨이·단일 진입점은 A2와 같은 자리에 있다. A2가 모델 교체·라우팅·캐싱을 맡는다면 S1은 같은 진입점에서 인증·요청 상한·감사 기록·비용 상한을 건다. 부서별 API 키로 상용 모델을 직접 부르는 구조는 A2의 부재이면서 S1의 부재다. 반대편에는 E 환경 조건이 있다. E는 조립도의 전제이고 부품 목록에는 오르지 않는다. 온프레미스는 E1·E2의 값이고, 그 값을 채우는 부품이 A2.2주권형 온프레미스다. MCP는 부품(A8)이면서 실행 형태 조건(E3)이기도 하다. 아래로는 C 운영 부품이 A에 꽂힌다. 폴백은 모델 서빙 계층에 대체 모델을 등록하는 방식으로 붙고, C9평가 세트·회귀시험은 데이터 자산에서 정답을 얻는다.

그림 7.3 A 계층의 경계. B는 A에 의존하고, E는 A의 변형을 고르며, S1은 A2와 같은 진입점을 쓴다. C 운영 부품은 A가 마련한 자리에 꽂히고, A 부품 자체는 범정부 Provider에서 먼저 가져온다.

계층 안에서 고르기

표 7.1에서는 한 과제에 여러 줄이 걸리는 것이 정상이다.

**표 7.1** A 공통 서비스 선택표
ID	이름	한 줄 의도	쓰는 때
A1	A1데이터 자산 서비스	흩어진 기록을 정제·라벨링해 기준선으로 낸다	학습 데이터, 접지 코퍼스, 평가 세트의 정답 출처가 필요할 때
A2	A2모델 서빙 계층	업무 부품과 모델 사이에 한 겹을 둔다	런타임에 모델을 한 번이라도 부를 때
A2.0	A2.0모델 미상	LLM은 쓰지만 모델이 정해지지 않은 자리	모델명이 기재되지 않았거나 BYO 배포일 때
A2.1	A2.1상용 API 호출	상용 모델을 서빙 계층 너머로 부른다	인터넷망·공개 등급이고 빠른 성능 확인이 필요할 때
A2.2	A2.2주권형 온프레미스	오픈웨이트 모델을 기관 안에서 돌린다	폐쇄망이거나 문서가 밖으로 나가면 안 될 때
A2.3	A2.3튜닝형	업무에 맞춰 재학습한 모델을 서빙한다	평가 세트로 잰 격차가 접지·스킬 뒤에도 남을 때
A2.4	A2.4내부망 프록시	행정망에서 상용 모델을 중계로 부른다	민감 등급 데이터에 상용 모델이 필요할 때
A2.5	A2.5비LLM 학습 모델	자체 학습한 예측·비전 모델을 서빙한다	예측·탐지 모델에 재학습과 버전 롤백이 필요할 때
A2.6	A2.6벤더 블랙박스	바꿀 수 없는 내장 모델을 계약과 실측으로 통제한다	벤더 제품의 AI 기능을 쓸 때
A3	A3공공 API 제공자	범정부 모델·데이터·개발 도구를 소비한다	무엇이든 새로 만들기 전에
A4	A4데이터 연계 서비스	타 기관 데이터를 계약과 키 매핑으로 결합한다	한 기관 데이터로는 근거가 모자랄 때
A5	A5엣지 추론 런타임	현장 기기에서 경량 모델로 추론한다	통신이 불안하거나 영상을 반출할 수 없을 때
A6	A6지식그래프 서비스	규정·개념의 관계를 온톨로지로 명시한다	상위·예외·선후 관계가 답을 좌우할 때
A7	A7자체 제작 환경	기관 인력이 AI 코딩으로 직접 만들고 고친다	소규모 도구를 용역 없이 빠르게 만들 때
A8	A8MCP 서버·호스트	공공 API·업무 시스템을 에이전트 도구로 감싼다	에이전트가 시스템을 도구로 불러야 할 때
A9	A9업무 규범 스킬	서식·문체·검증 절차를 모델 중립 스킬로 묶는다	산출물 형식이 정해져 있고 품질이 들쭉날쭉할 때
A10	A10문서 형식 어댑터	HWP·HWPX·엑셀을 읽고 쓴다	입력이나 산출물이 공공 문서 서식일 때
A11	A11액추에이션·현장 통지 어댑터	판정을 설비와 통지 채널로 내보낸다	감지 결과를 현장이나 담당자에게 즉시 전할 때
A12	A12접근성·모달리티 어댑터	음성·다국어·쉬운 언어로 바꿔 전한다	고령자·장애인·외국인 이용을 보장해야 할 때

PAX 사례에서 본 A 계층

A 부품이 하나도 없는 PAX 사례는 564건 중 22건뿐이다. 분포는 한쪽으로 크게 기운다(그림 7.4). A7자체 제작 환경이 320건(57%)으로 가장 많고, 공공 API 제공자 156건, 문서 형식 어댑터 136건, 데이터 자산 115건, MCP 서버·호스트 95건 순이다. A7을 가진 사례 가운데 244건은 주 부품이 B0이다. 공직자가 AI 코딩으로 만든 규칙 기반 도구가 PAX의 저변이라는 뜻이다.

그림 7.4 PAX 태깅 564건의 A 부품 사용 사례 수. 자체 제작 환경(A7)과 공공 API 제공자(A3), 문서 형식 어댑터(A10)가 앞서고, 내부망 프록시(A2.4)와 엣지 런타임(A5)은 손에 꼽을 만큼 적다.

모델 서빙 변형을 하나라도 가진 사례는 153건(27%)이다. 상용 API(A2.1)가 88건으로 가장 많은데, 그중 폴백 스위치를 함께 태깅한 사례는 9건뿐이다. 내부망 프록시(A2.4)는 4건이다. 광진구의 AI 도구 6종 전 직원 투입, 병무청 워크메이트, 남양주 AI-Agent 베타, 범정부 내부망 AI 브라우저 사이드바 어시스턴트가 그 넷이다. 행정망 안에서 상용 모델을 쓰는 통로는 아직 드물다. 상용 API에 기대는 도구 대부분은 API가 멈췄을 때 넘어갈 곳이 없다.

사례 연구 · 가람시(가상)

API 키 세 개를 진입점 하나로

1장에서 가람시 정보통신과 AX팀이 찾아낸 문제는 부서마다 챗봇이었다. 요청서가 들어오기 전부터 돌던 도구들도 같은 모양이었다. 민원여권과의 상담원용 답변 챗봇(2장), 기획예산과의 보고서 도우미, 복지정책과의 시범 도구가 각자 상용 LLM 키를 들고 있었다. 호출은 시범 운영 중인 내부망 프록시를 지났지만, 프록시는 길만 열어 줄 뿐 키도 대체 경로도 도구마다 따로였다. 한 번은 공급사 장애로 세 도구가 같은 날 오후 내내 멈췄는데, 수동 업무로 돌아가는 절차를 적어 둔 부서는 하나도 없었다.

AX팀 세 명은 새 모델을 고르지 않았다. 먼저 공통기반에서 쓸 수 있는 것을 확인했고, 세 도구의 키를 거둬 내부망 프록시 한 곳에서 관리하도록 바꿨다. 프록시 뒤에는 상용 LLM과 함께 기관이 이미 보유한 로컬 오픈웨이트 모델 서버를 등록해 두었다. 이 서버가 상용 API 장애 때 넘어갈 대체 경로가 된다. 부서별 차이는 업무 규범 스킬에 담았고, HWPX 출력 어댑터는 하나만 두어 세 도구가 함께 쓰게 했다.

모델 호출 비용은 이제 한 숫자로 집계된다. 등급이 민감인 본문은 프록시 앞단에서 비식별을 거친다. 다음 장애 때 도구는 멈추지 않고 로컬 모델로 넘어가며, 화면에는 대체 경로 운영 중이라는 안내가 뜬다.

A3 → A2.4 → B1 · B3 (A9 부서별 스킬, A10 공용) · A2.4 ⇢ A2.2 (C7 대체 경로)

핵심 정리

A 공통 서비스는 업무 부품이 딛는 재료와 통로다. 과제마다 여러 개 붙고, Provider로 한 번 두고 나눌수록 가치가 크다.
19개 항목은 데이터 기반, 모델 서빙 계층, Provider·제작, 도구·형식 어댑터의 네 묶음으로 읽는다.
A2 변형은 모델의 정체를 먼저 묻고 망과 데이터 등급을 나중에 물어 고른다. E5가 S 이상이면 상용 API 직접 호출은 성립하지 않는다.
모델 서빙 계층이 없으면 폴백 스위치(C7)를 끼울 자리가 없다. 튜닝형은 진행 경로의 마지막 단계다.
S1은 A2와 같은 자리를 쓰고, E는 A 변형을 고르는 조건이다.
PAX 564건 태깅에서 A7 자체 제작 환경이 320건으로 가장 많고, A2.1 상용 API 88건 중 폴백을 갖춘 사례는 9건이다.

패턴 프로필

A1데이터 자산 서비스흩어진 업무 기록을 정제·라벨링해 AI 부품이 바로 가져다 쓰는 기준선(데이터셋·라벨·데이터 사전)으로 제공한다.A2모델 서빙 계층업무 부품이 모델을 직접 부르지 않고 서빙 계층을 거쳐 부르게 해 모델을 바꿔 끼우고 라우팅·캐싱·버전 고정·폴백을 한 자리에서 다룬다. A2.0~A2.6을 묶는…A2.0모델 서빙 · 모델 미상LLM 사용은 확인되나 모델명·배포 위치가 기재되지 않았거나 이용자가 자기 구독 모델을 가져오는(BYO) 경우의 자리다. v0.7 문서 개정 때 추가되었고 태깅 …A2.1모델 서빙 · 상용 API 호출GPT·Gemini·Claude·HyperCLOVA X·Upstage 등 상용 모델 API를 서빙 계층을 거쳐 호출해 자체 인프라 없이 최신 모델 성능을 쓴다.A2.2모델 서빙 · 주권형 온프레미스오픈웨이트 모델을 기관 서버·폐쇄망·로컬 PC 안에서 Ollama·vLLM 등으로 구동해 데이터를 기관 밖으로 내보내지 않고 추론한다.A2.3모델 서빙 · 튜닝형파인튜닝·LoRA·재학습으로 기관 업무에 맞춘 자체 모델을 서빙한다. 평가·접지·스킬로 풀리지 않을 때 가는 진행 경로의 마지막 단계다.A2.4모델 서빙 · 내부망 프록시행정망·내부망에서 상용 모델을 쓰도록 호출을 기관 게이트웨이·사설 엔드포인트·범정부 공통기반으로 중계해 반출과 접근을 통제한다.A2.5모델 서빙 · 비LLM 학습 모델XGBoost·LightGBM·YOLO·U-Net처럼 기관이 직접 학습한 비LLM 예측·비전 모델을 서빙하고 재학습·버전 롤백이 붙을 자리를 제공한다.A2.6모델 서빙 · 벤더 블랙박스장비·상용 제품에 내장돼 기관이 모델·버전·학습 데이터를 보거나 바꿀 수 없는 모델의 자리다. 교체·재학습 대신 계약과 자체 실측으로 통제한다.A3공공 API 제공자정부·공공이 운영하는 모델·데이터·개발 도구(범정부 AI 공통기반, 모두의 AI 실험실, 공공데이터포털, 공공 깃랩)를 범정부 Provider로 소비한다.A4데이터 연계 서비스타 기관 데이터를 연계 계약과 표준 인터페이스·키 매핑으로 결합해 한 기관의 데이터로는 풀 수 없는 문제의 기준선을 만든다.A5엣지 추론 런타임현장 기기에 경량 모델을 배포·갱신해 망 단절·지연·영상 반출 없이 현장에서 추론한다.A6지식그래프 서비스규정·업무 개념·관계를 온톨로지로 명시해 여러 업무 부품이 같은 개념 체계로 검색·추론하게 한다.A7자체 제작 환경외부 용역 없이 기관 인력이 저작도구·AI 코딩 에이전트로 도구를 직접 만들고 고치는 제작 환경이다.A8MCP 서버·호스트공공 API·업무 시스템·로컬 파일을 에이전트가 부를 수 있는 도구로 감싸고, 도구 목록·권한·호출 로그를 한 층에서 관리한다.A9업무 규범 스킬보고서 구조·문체·서식·검증 절차 같은 업무 규범을 모델 중립 스킬(지침 + 검증기 + 출력 서식)로 패키징해 어떤 모델·에이전트에서든 재사용한다.A10문서 형식 어댑터HWP·HWPX·엑셀·한셀·PDF 같은 한국 공공 문서 형식을 AI 부품이 읽고(구조화) 쓰게(서식 생성) 하는 변환 계층이다.A11액추에이션·현장 통지 어댑터AI 판정을 화면 대신 스피커·경광등·VMS·PTZ·모바일 푸시·알림톡으로 내보내고, 재알림·에스컬레이션과 처리 상태 종결까지 추적한다.A12접근성·모달리티 어댑터음성 입출력(STT·TTS), 웨어러블·AI글래스, 다국어·쉬운 언어 변환, 자막, 디지털휴먼 발화, 키오스크 출력으로 AI 부품과 사람 사이의 모달리티를 바꾼다…

데이터 자산 서비스

Data Baseline · 데이터 기준선 · DB per Service

확립 · 사용례 115건

요구어떻게 하면 흩어진 업무 기록을 과제마다 다시 가공하지 않고, 여러 AI 부품이 같은 정의로 기대는 기준선으로 만들 수 있는가?

흩어진 업무 기록을 정제·라벨링해 AI 부품이 바로 가져다 쓰는 기준선(데이터셋·라벨·데이터 사전)으로 제공한다.

문제

업무 기록이 시스템·부서·형식마다 흩어져 있고 정의가 서로 달라, 과제마다 같은 정제를 되풀이하고 평가의 정답 출처도 없다.

해법

원천 기록을 정제하고 라벨을 붙이고 정의를 문서화해 정제 데이터셋·라벨·데이터 사전 세 산출물로 고정한다. 산출물에는 버전을 붙여 관리한다.

적용

기준선을 쓸 부품(B2·B3·C9)과 데이터 등급을 먼저 정한 뒤 가공하고, 결과를 C9 정답 출처와 C6 재학습 입력으로 연결한다.

영향

구축 기간과 라벨링 인력이 들고, 원천이 바뀔 때마다 유지 비용과 민감 등급 데이터 관리 부담이 생긴다.

원칙

AIM04 처리마다 흔적 · AIM06 결과가 기준을 고치게 · 증거 우선

적용 범위

기관

AX 관문

Ready 관문에 걸린 부품이다. A 부품만 있으면 AX 단계는 Ready로 판정된다(§8 PAX 평가축). 기준선이 없으면 이후 단계의 운영 증거(C4·C6·C9)도 쌓이지 않는다.

PAX 사례 564건 중

115 건

PAX 사용 비율

20.4 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A1 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

업무 기록은 시스템·부서·형식마다 흩어져 있고 중복·결측·정의 불일치가 섞여 있다. 모델부터 고르고 데이터를 나중에 맞추면 실데이터 없이 시연만 되는 데모웨어(X6)가 되고, 과제마다 따로 정제하면 같은 가공을 기관 안에서 되풀이한다. PAX가 AI-Ready를 판정할 때 보는 요소(데이터·권한·책임·기준선)도 이 부품에서 갖춰진다.

맥락. 학습 모델(A2.5·B2), 지식 접지(B3)의 코퍼스, 평가 세트(C9)의 정답 출처가 필요한 과제라면 모두 이 부품을 쓴다. 서비스 유형 5a·9·10·11에서는 필수 기반이다. 비LLM 규칙 기반 대민 안내에서는 A2를 거치지 않고 결정론 조회의 대상이 된다(R21).

힘(forces) — 서로 당기는 요구

정제 품질 vs 구축 기간·라벨링 인력 비용
과제 전용 가공(빠름) vs 기관 공통 기준선(재사용)
데이터 활용 범위 vs 데이터 등급(E5) 보호
기준선 고정(재현성) vs 원천 갱신 반영

그림 7.5데이터 자산 서비스가 없을 때. 원천 기록 세 곳을 예측 과제와 상담 과제가 각자 정제해 같은 가공이 두 번 일어나고, 데이터 사전도 평가용 정답 출처도 남지 않는다.

02해법

원천 기록을 수집→정제(중복·결측 처리)→라벨링→정의 문서화 순으로 가공하고, 결과를 정제 데이터셋·라벨·데이터 사전의 세 산출물로 고정해 제공한다. 'N건→M건 정제'처럼 정제 전후 규모와 기준을 기록하고, 변수·테이블·인터페이스 정의서로 소비 부품이 같은 정의를 쓰게 한다. 기준선은 버전으로 관리해 C9 평가 세트의 정답 출처와 C6 재학습의 입력으로 재사용한다. 데이터 경계는 부품별로 두고(DB per Service), 타 기관 데이터와의 결합은 A4로 분리한다.

그림 7.6데이터 자산 서비스를 끼운 뒤. 정제·라벨링·데이터 사전·버전 고정을 한 자리에서 거친 기준선을 B2·B3가 함께 쓰고, 같은 기준선이 C9의 정답 출처와 C6의 재학습 입력이 된다.

그림 7.7데이터 자산 서비스의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
학습데이터 구축형	영상·이미지 등을 수집해 품질관리 단계(중복 제거·재라벨링·학습/검증/평가 분리)를 거쳐 학습 기준선으로 만든다.
RAG 코퍼스 정본화형	법령·규정 원문을 현행 시행본 기준으로 정본화하고 조문 구조·메타데이터를 부여해 색인한다.
지표 표준화형	여러 자료원의 지표를 도메인별로 표준화하고 정의·단위·분모·결측·원본 링크를 메타데이터로 관리한다.
자동 피처 파이프라인형	수집→정제→파생 변수 생성→자동 검증→담당자 승인을 주기 실행하고 승인만 사람에게 남긴다.

03적용

기준선을 쓸 부품(B2·B3·C9 등)과 용도를 먼저 정하고, 데이터 등급(E5)과 배포망(E1)을 판정한다.
원천 목록을 만들고 중복·결측·정의 불일치를 파악해 정제 기준을 수치로 정한다('N건→M건' 기록).
라벨링 기준·인력·검수 절차를 정하고 학습/검증/평가 분할 규칙을 둔다.
변수·테이블·인터페이스 정의서(데이터 사전)를 작성해 소비 부품이 같은 정의를 쓰게 한다.
기준선을 버전으로 고정하고 C9 정답 출처와 C6 재학습 입력으로 연결한다.
기관 공통 기준선으로 쓸 수 있으면 레지스트리에 올려 다른 과제가 재사용하게 한다(§7.1 2단계).

점검 질문

정제 전후 규모와 정제 기준이 기록되어 있는가
데이터 사전(정의·단위·출처)이 있는가
기준선에 버전이 있고 평가용 분할이 학습용과 분리되어 있는가
데이터 등급(E5)에 맞는 가명·비식별 처리가 적용되었는가

환경 조건. E5 등급이 S 이상이면 가명·비식별 처리 뒤에 기준선을 만든다. E1이 폐쇄망이면 기준선도 망 안에 두고, 외부 모델(A2.1)로 넘길 때는 C5 비식별을 앞에 둔다.

그림 7.8배선 예시 A1 → A2.5 → B2 → C1 · A1 → C9 (정답 출처). 굵은 테두리가 이 패턴이다.

적용 노트

공공데이터를 정제해 기준선으로 고정하는 일은 개인 개발 도구에서도 흔하다. PAX 564건 태깅에서 A1이 붙은 사례는 115건이다. 태깅 근거로는 'N건→M건 정제'처럼 규모와 기준을 함께 적은 서술이 가장 확실하다.

기준선을 만들 때 학습용과 평가용 분할을 같은 날 고정해 둔다. 평가용 분할을 나중에 고르면 C9 결과가 학습 데이터와 겹쳐 실제보다 좋게 나온다. 데이터 사전은 소비 부품이 바뀌어도 남는 문서이므로, 표준을 갖추면 같은 체계를 쓰는 다른 기관에 그대로 넘긴다.

다른 기관의 데이터가 섞이면 A4데이터 연계 서비스를 따로 태그해 계약과 키 매핑을 드러낸다. 결합한 뒤 정제까지 했다면 두 부품을 모두 기록한다.

04영향

얻는 것

모델 교체와 무관하게 남는 기관 자산
C9·C6·B3가 같은 기준선을 재사용
데이터 사전이 기관 간 표준 확산의 단위가 됨

치르는 대가

구축 기간과 라벨링 인력 비용
원천 갱신에 따른 유지 비용
민감 등급 데이터의 관리 부담

이럴 때 쓴다

예측·추천기(B2)나 비전 모델(A2.5)을 학습·재학습할 때
지식 접지(B3)의 코퍼스를 구축할 때
평가 세트(C9)의 정답 출처가 필요할 때
서비스 유형 5a-agg·9·10·11처럼 A1이 필수인 조립

이럴 때는 쓰지 않는다

공공 API 응답을 가공 없이 조회만 할 때(A3)
정제·정의 없이 파일을 올려 바로 검색하는 경우(태그 대상 아님)
타 기관 데이터 결합이 핵심일 때는 A4를 함께 태그해 계약·키 매핑을 따로 드러낸다

05판정

식별 신호

N건→M건 정제라벨링 인력·기간데이터 사전학습데이터 구축PAX 태그 공공데이터

present원천 기록을 정제·라벨링해 데이터셋·기준선을 실제로 만든 서술(규모·기준 포함)이 원문에 있으면 태그한다.

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
A4데이터 연계 서비스	자기 기관 기록의 정제는 A1, 타 기관 데이터를 계약·표준 인터페이스로 결합하면 A4. 결합 후 정제까지 했으면 둘 다 태그한다.
A3공공 API 제공자	공공데이터포털 등 공공 API를 가공 없이 소비하면 A3. 받아 온 데이터를 정제·정의해 기준선으로 고정했으면 A1을 더한다.
A6지식그래프 서비스	개념·관계를 온톨로지로 명시해 질의 API로 내놓으면 A6. 표 형태 기준선은 A1.

06관계

그림 7.9데이터 자산 서비스과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
C9평가 세트·회귀시험	소비처 — 기준선이 평가 세트의 정답 출처
A4데이터 연계 서비스	짝 — 자기 기관 정제(A1)와 타 기관 결합(A4)
B3지식 접지 상담	소비처 — 지식 접지의 코퍼스
C6환류 파이프라인	선행 — 재학습 입력이 되는 기준선
A2.5모델 서빙 · 비LLM 학습 모델	소비처 — 자체 학습 모델의 학습 데이터

빠지기 쉬운 함정. X6데모웨어

사례 연구 · 가람시(가상)

위기가구 예측 시범, 모델보다 먼저 막힌 곳

복지정책과는 위기가구를 먼저 찾아내는 예측 모델을 시범 운영하기로 했다. 외부 업체는 첫 회의에서 모델 사양보다 학습용 데이터를 먼저 보자고 했다. 기록은 사례관리 시스템, 상담 기록 엑셀 세 종류, 방문 메모로 나뉘어 있었다. 같은 가구가 서로 다른 번호로 여러 번 등장했고, 엑셀마다 '가구'의 정의도 달랐다.

마침 같은 기록으로 복지 안내 상담도 준비 중이었다. 정보통신과 AX팀은 두 과제가 각자 정제를 맡으면 같은 일을 두 번 하고 결과도 서로 맞지 않는다고 보고, 먼저 A1데이터 자산 서비스를 세우자고 제안했다. 원천 목록을 만들고 중복·결측 기준을 수치로 정한 뒤, 정제 전후 규모를 기록하고 가구·세대·위기 사유의 정의를 데이터 사전에 고정했다. 학습·검증·평가 분할도 이때 정했다.

기준선에 버전을 붙이자 두 과제가 같은 판을 쓰게 되었다. 예측 모델은 v1 기준선으로 학습해 A2.5비LLM 학습 모델로 서빙했고, 평가용 분할은 C9평가 세트·회귀시험의 정답 출처가 되었다. 복지 안내 상담(B3지식 접지 상담)도 같은 사전의 용어를 썼다. 다음 분기에 재학습할 때는 C6환류 파이프라인이 v2 기준선을 입력으로 받는다.

민감 등급 기록이라 가명 처리를 먼저 거쳤고, 기준선은 행정망 안에만 둔다. 회의록에 남은 조립은 A1 → A2.5 → B2 → C1 · A1 → C9 · A1 → B3 · A1 → C6 → A2.5 한 줄이었다. 그 한 줄에 이르기까지 모델 이야기는 거의 나오지 않았다.

출처·문헌: 카탈로그 §6 A1 카드 · 카탈로그 §0 v0.3 판정표 A1·A4 · 카탈로그 §4.3 위치 매트릭스 · 카탈로그 §7.3 조립 템플릿 · 카탈로그 §8 축 교차표(DB per Service) · 카탈로그 §13 A1 · 분류기준 §1 A1, R7, R19, R21 · computer.org 데이터 증강 · Heiland 데이터 계층 · Microservice 패턴 DB per Service · GoF Builder

모델 서빙 계층

Model Gateway · 모델 게이트웨이 · Model Serving Layer

후보 · 사용례 0건

요구어떻게 하면 업무 부품을 고치지 않고도 모델을 바꿔 끼우고, 장애·비용·반출을 한 자리에서 통제할 수 있는가?

업무 부품이 모델을 직접 부르지 않고 서빙 계층을 거쳐 부르게 해 모델을 바꿔 끼우고 라우팅·캐싱·버전 고정·폴백을 한 자리에서 다룬다. A2.0~A2.6을 묶는 부모 항목이다.

문제

업무 코드에 특정 모델 API가 박혀 있으면 모델 교체·장애 대응·비용 통제·민감정보 반출 통제를 걸 자리가 없다.

해법

업무 부품과 모델 사이에 서빙 계층을 두어 모든 호출을 이 층으로 보내고, 버전 고정·로그·대체 모델 등록을 여기서 한다.

적용

E1·E2·E5로 허용 변형을 좁힌 뒤 주 경로 변형을 고르고, 대체 모델을 같은 계층에 등록해 C7 자리를 만든다.

영향

추가 계층의 운영 비용과 변형별 인프라 비용이 든다. 계층이 멈추면 모든 호출이 함께 멈추므로 계층 자체를 단일 장애점으로 관리해야 한다.

원칙

AIM05 모델 하나에 묶지 않기 · AIM04 처리마다 흔적 · 통제 우선

적용 범위

기관 → 범정부

AX 관문

Native 관문의 전제다. 게이트웨이가 없으면 C7을 끼울 자리가 없고, 복원력 증거도 만들지 못한다.

PAX 사례 564건 중

0 건

PAX 사용 비율

0.0 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A2 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

업무 코드에 특정 모델 API가 박혀 있으면 모델 교체·장애 대응·비용 통제·민감정보 반출 통제를 걸 자리가 없다. 상용 API를 업무 코드에서 직접 부르면 C7 폴백을 끼울 자리부터 없다(X4). 또 v0.5까지 A2는 LLM 어휘만 있어 비LLM 자체 학습 모델·벤더 내장 모델·모델 미상 사례가 들어갈 곳이 없었고, 이 공백이 태깅 피드백으로 돌아왔다(R13).

맥락. 런타임에 모델(LLM·VLM·비전·ML)을 부르는 모든 B 부품. E2 모델 의존 값이 곧 어떤 하위 변형을 쓸지를 정하고, E1 배포망과 E5 데이터 등급이 허용 범위를 좁힌다. B0 결정적 도구처럼 런타임 AI가 없으면 해당하지 않는다.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

모델 교체 가능성 vs 추상화 계층을 운영하는 비용
모델 성능 vs 데이터 주권(E1·E5)
비용 통제(라우팅·캐싱·배칭) vs 지연
벤더 고유 기능 활용 vs 종속

그림 7.10모델 서빙 계층이 없을 때. 세 업무 부품이 부서별 키로 상용 API를 직접 부른다. API가 멈추면 서비스도 함께 서고, 교체·기록·반출 통제를 걸 자리가 없다.

02해법

업무 부품과 모델 사이에 서빙 계층을 두고 모든 호출을 이 층으로 보낸다. 계층은 모델 버전을 고정하고 사용량·지연 로그를 C4로 넘기며, 대체 모델을 함께 등록해 C7이 전환할 자리를 만든다. 지능형 모델 라우팅(경량 모델이 복잡도를 보고 큰 모델로 넘김)·프롬프트 캐싱·동적 배칭은 모두 이 계층이 있어야 걸리는 비용 통제다. 하위 변형은 모델이 어디서 도는가로 고른다. 기관 밖 상용 API면 A2.1(행정망·민감 등급이면 A2.4), 오픈웨이트를 기관 안에서 돌리면 A2.2, 재학습했으면 A2.3, 비LLM 자체 학습이면 A2.5, 장비·상용 제품에 내장돼 있으면 A2.6, 알 수 없거나 이용자가 가져오면 A2.0이다.

그림 7.11모델 서빙 계층을 끼운 뒤. 업무 부품은 A2의 인터페이스만 부르고, 계층이 주 경로와 대체 경로를 고르며 사용량·버전을 C4에, 전환을 C7에 넘긴다.

그림 7.12모델 서빙 계층의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
A2.0모델 서빙 · 모델 미상모델 미상	LLM 사용은 확인되지만 모델명이 없거나 이용자 구독 모델(BYO)에 얹혀 있다. v0.7에서 추가했다.
A2.1모델 서빙 · 상용 API 호출상용 API 호출	GPT·Gemini·Claude·HyperCLOVA X·Upstage 등 상용 모델 API를 부른다.
A2.2모델 서빙 · 주권형 온프레미스주권형 온프레미스	오픈웨이트 모델을 자체 서버·폐쇄망·로컬 PC에서 돌린다(Ollama·vLLM).
A2.3모델 서빙 · 튜닝형튜닝형	파인튜닝·LoRA·재학습으로 만든 자체 모델이다. 진행 경로의 마지막 단계에 놓인다.
A2.4모델 서빙 · 내부망 프록시내부망 프록시	행정망·내부망에서 상용 모델을 기관 게이트웨이·사설 엔드포인트·범정부 공통기반을 거쳐 부른다.
A2.5모델 서빙 · 비LLM 학습 모델비LLM 학습 모델	XGBoost·LightGBM·YOLO·U-Net 등 기관이 직접 학습한 모델을 서빙한다.
A2.6모델 서빙 · 벤더 블랙박스벤더 블랙박스	장비·상용 제품에 내장돼 있어 기관이 모델을 보지도 바꾸지도 못한다.

03적용

E1 배포망·E2 모델 의존·E5 데이터 등급을 먼저 기록해 허용되는 변형을 좁힌다(E1 폐쇄망인데 상용 API면 조립 오류).
업무 코드가 모델 SDK를 직접 부르지 않도록 서빙 계층 인터페이스를 정하고 주 경로 변형을 고른다.
모델·프롬프트·설정 조합을 릴리스처럼 버전으로 고정하고 C9 평가 세트로 교체 전후를 비교한다.
대체 모델을 같은 계층에 등록해 C7 전환 경로를 만든다.
사용량·지연·모델 버전 로그를 C4로 보내고, 비용이 문제면 라우팅·캐싱·배칭을 켠다.

점검 질문

업무 코드가 특정 모델 API를 직접 호출하지 않는가
모델 버전이 고정·기록되는가
대체 모델 또는 대체 경로가 계층에 등록되어 있는가
선택한 변형이 E1·E5 조건과 모순되지 않는가

환경 조건. E1 폐쇄망이면 A2.2·A2.4·A2.5만 가능하고 C7 경로도 '수동 전환·로컬 모델'로 제한된다. E5가 S 이상이면 해외 상용 API 직접 호출은 A2.4 없이는 불가하다. E2가 모델 중립(BYO)이면 A9 스킬로 규범을 모델 밖에 두어 모델 교체 가능성 자체를 C7로 삼는다.

그림 7.13배선 예시 B3 → A2.4 → (상용 모델) · A2 → C4 (사용량·버전) · A2 → C7 → A2.2 (장애 시). 굵은 테두리가 이 패턴이다.

적용 노트

A2는 부모 항목이라 태깅에서는 직접 쓰지 않고 E2 값에 맞는 하위 변형(A2.0~A2.6)을 하나 이상 기록한다(R13). 조립도에서 업무 코드가 서빙 계층 없이 모델을 부르는 자리는 빈칸으로 그려 둔다. 그러면 C7 결손이 바로 보인다.

하위 변형은 모델이 어디서 도는가로 고른다. 기관 밖 상용 API면 A2.1, 행정망·민감 등급이면 A2.4, 오픈웨이트를 기관 안에서 돌리면 A2.2, 재학습했으면 A2.3, 비LLM 자체 학습이면 A2.5, 제품 내장이면 A2.6, 알 수 없거나 이용자가 가져오면 A2.0이다. 한 계층 안에 여러 변형이 함께 등록되는 것이 보통이다.

Gulli는 『Agentic Design Patterns』 16장에서 쉬운 질의는 값싸고 빠른 모델로, 어려운 질의는 강한 모델로 보내고 예산 안에서 대체 모델과 단계적 성능 저하를 미리 준비하라고 권한다. 이 책에서 그 라우팅과 폴백이 놓이는 자리가 서빙 계층이다. 계층이 없으면 라우팅 규칙을 업무 코드마다 따로 심어야 한다.

계층을 부서마다 만들면 그 자체가 또 하나의 난립이 된다. 기관 공통으로 한 번 두고, 범정부 공통기반이 있으면 A3공공 API 제공자로 소비한다.

04영향

얻는 것

모델 교체와 C7 폴백이 가능해짐
라우팅·캐싱으로 비용 통제
버전 고정으로 회귀시험 가능
민감정보 반출 통제 지점 확보

치르는 대가

추가 계층의 운영·유지 비용
변형별 인프라(GPU·프록시) 비용
계층 자체가 단일 장애점이 될 수 있음

이럴 때 쓴다

업무 부품이 런타임에 모델을 한 번이라도 부를 때
상용 API에 의존해 C7 폴백을 끼워야 할 때(E2 해외 상용 API)
호출당 비용·지연을 관리해야 할 때(라우팅·캐싱)
모델 업데이트 후 품질 회귀를 막아야 할 때(버전 고정 + C9)

이럴 때는 쓰지 않는다

B0 결정적 도구처럼 런타임에 모델을 부르지 않을 때
모델이 아니라 도구·데이터를 감싸는 층이 필요할 때(A8·A3)

05판정

식별 신호

model_dependency 값모델명(GPT·Gemini·EXAONE·YOLO 등)on_premiselora게이트웨이·프록시

present부모 A2 자체는 태그하지 않고, 런타임 모델 호출이 확인되면 E2 값에 맞는 하위 변형(A2.0~A2.6)을 하나 이상 태그한다(R13). 조립도에서 업무 코드가 서빙 계층 없이 모델을 직접 부르면 '게이트웨이 없이 직접 호출'을 빈칸으로 표시한다.

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
S1AI 게이트웨이·단일 진입점	S1은 인증·요청 상한·비용 상한을 거는 보안 진입점이고, A2는 모델을 바꿔 끼우는 자리다. 둘은 같은 위치에 겹치기도 한다(S1 의존 'A2 게이트웨이(같은 자리)'). S1은 보안 통제 서술이 있을 때만 더한다.
A3공공 API 제공자	범정부 AI 공통기반처럼 공공이 운영하는 모델을 소비하면 A3를 함께 태그하고, 호출 방식에 따라 A2.4 등 변형을 붙인다.
A8MCP 서버·호스트	A8은 도구·데이터를 에이전트가 부르도록 감싸는 층이고, A2는 모델을 감싸는 층이다.

06관계

그림 7.14모델 서빙 계층과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
C7폴백 스위치	끼울 자리 — 대체 모델을 이 계층에 등록
C4감사 로그·지표	기록처 — 사용량·지연·버전
C9평가 세트·회귀시험	짝 — 버전 고정과 회귀시험
S1AI 게이트웨이·단일 진입점	같은 자리 — 보안 진입점
A3공공 API 제공자	Provider — 범정부 공통기반 모델 소비
A9업무 규범 스킬	대안 — BYO 환경에서 규범을 모델 밖으로

빠지기 쉬운 함정. X4단일 모델 인질 X3부서마다 챗봇

알려진 사용례

PAX 온나라 sAIde 행정망에서 로컬 Ollama로 요약해 문서가 PC 밖으로 나가지 않게 함(§9)

사례 연구 · 가람시(가상)

같은 날 세 부서의 AI가 함께 멈췄다

어느 화요일 오전, 민원여권과의 상담 챗봇, 기획예산과의 기안 도우미, 홍보 문안 도구가 거의 동시에 오류를 냈다. 세 도구는 각자 다른 업체가 만들었지만 모두 같은 상용 API를 업무 코드에서 직접 부르고 있었다. 장애는 두 시간 만에 풀렸지만, 그 두 시간 동안 세 도구가 넘어갈 경로는 없었다.

정보통신과 AX팀이 점검해 보니 문제는 장애 하나가 아니었다. 부서마다 API 키가 따로라 월 사용량을 합산할 수 없었고, 모델 버전도 기록되지 않아 지난달 답변 품질이 왜 바뀌었는지 설명할 수 없었다. 행정망 업무인데 민감한 본문이 어떤 경로로 나가는지 확인할 지점도 없었다. 전형적인 X4단일 모델 인질이자 X3부서마다 챗봇의 초기 증상이었다.

AX팀은 A2모델 서빙 계층을 기관 공통으로 하나 두기로 했다. 세 도구가 계층의 인터페이스만 부르게 바꾸고, 주 경로는 A2.4내부망 프록시를 거친 상용 모델, 대체 경로는 로컬 오픈웨이트 모델 서버(A2.2주권형 온프레미스)로 등록했다. 모델·프롬프트·설정 조합은 버전으로 고정했고, 모델을 바꿀 때는 전후를 C9평가 세트·회귀시험으로 비교하기로 했다.

다음 장애 때는 C7폴백 스위치가 호출을 로컬 모델로 넘겼다. 상담 챗봇은 느려졌을 뿐 멈추지 않았다. 그날의 호출은 B3 → A2.4 → 상용 모델 · A2 → C4 · A2 → C7 → A2.2 · C9 → A2 배선을 그대로 따라 흘렀다.

출처·문헌: 카탈로그 §6 A2 카드 · 카탈로그 §0 v0.3 판정표 A2, v0.6 A2.5 행, v0.7 R13 행 · 카탈로그 §4.3 위치 매트릭스 · 카탈로그 §5 조건별 필수 의존 부품 매트릭스 · 카탈로그 §7.5 실패 양상 표 · 분류기준 §1 A2.1~A2.4, R4, R13 · Heiland '업무 로직과 ML 모델 분리' · InfoQ 모델 라우팅·프롬프트 캐싱·동적 배칭 · Microservice 패턴 API Gateway·Blue-Green · GoF Strategy

A2.0

모델 서빙 · 모델 미상

Unknown Model · BYO Model · LLM(모델 미상)

v0.7 문서 개정 · 스키마 미반영

요구어떻게 하면 어떤 모델이 도는지 모르는 AI 도구를, 추정으로 채우지 않고 정직하게 기록하면서도 안전하게 쓰게 할 수 있는가?

LLM 사용은 확인되나 모델명·배포 위치가 기재되지 않았거나 이용자가 자기 구독 모델을 가져오는(BYO) 경우의 자리다. v0.7 문서 개정 때 추가되었고 태깅 스키마에는 아직 반영되지 않았다.

문제

LLM을 쓰는 것은 분명한데 모델명·배포 위치가 기록에 없거나 도구가 이용자 구독 모델에 얹혀 있다. 그럴듯한 변형으로 추정해 넣으면 조건-의존 검증이 오판한다.

해법

모델을 추정하지 않고 A2.0으로 미상을 명시한다. BYO 설계면 규범을 A9 스킬로 모델 밖에 두고, 미기재면 확정을 남은 과제로 기록한다.

적용

원문·설정에서 모델명을 찾고 없으면 A2.0으로 기록한 뒤, 허용 데이터 등급을 F7로 안내하고 기관 공식 도구로 올리기 전에 A2.1~A2.6 중 하나로 확정한다.

영향

데이터 반출 여부를 판정할 수 없고 비용·버전도 기관이 통제하지 못한다. C7·C9 설계는 모델을 확정할 때까지 보류된다.

원칙

AIM05 모델 하나에 묶지 않기 · 증거 우선

적용 범위

과업 → 기관(확정 후)

AX 관문

카탈로그에 이 변형 고유의 AX 관문은 없다. 다만 모델이 확정되지 않으면 C7 복원력과 조건-의존 검증을 하지 못한다. 기관 공식 이상으로 올리려면 모델부터 확정한다.

PAX 사례 564건 중

0 건

PAX 사용 비율

0.0 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A2.0 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

공개 자료가 '생성형 AI 활용'만 쓰고 모델명을 밝히지 않거나, 스킬·도구가 이용자의 코딩 에이전트 구독에 얹혀 모델이 고정되지 않는 사례가 많다. 이들을 A2.1이나 A2.2로 추정해 넣으면 'E1 폐쇄망인데 상용 API' 같은 조건-의존 검증이 거짓 경고나 거짓 통과를 낸다. R8에서 model_dependency에 'LLM(모델 미상)'을 넣었으므로 A2 쪽에도 짝이 되는 자리가 필요했다(R13).

맥락. E2 model_dependency가 'LLM(모델 미상)' 또는 '모델 중립(BYO)'인 과제에 쓴다. PAX 564건에서 BYO는 90건이고, 그중 자체 제작 환경(A7)의 BYO 사례가 30건이다.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

기록 정확성 vs 그럴듯한 변형으로 추정해 채우고 싶은 유혹
모델 중립(이식성) vs 폐쇄망·데이터 등급 적합성을 판정할 수 없음
도입 장벽 낮음(이용자 구독 재사용) vs 기관 차원의 비용·반출 통제 부재

그림 7.15모델 미상 변형이 없을 때. 모델명을 모르는 도구를 상용 API(A2.1)로 추정해 기록하면 폐쇄망·데이터 등급 검증이 거짓 경고나 거짓 통과를 낸다.

02해법

모델을 추정하지 않고 A2.0으로 태그해 '미상'을 명시한다. BYO 설계라면 업무 규범을 A9 스킬로 모델 밖에 두어 어떤 모델에서도 같은 절차가 돌게 하고, 모델 교체 가능성 자체를 C7로 본다(§5 매트릭스 E2 BYO 행). 미기재라면 기관 공식 전이 전에 모델명·배포 위치·데이터 흐름을 확인해 A2.1~A2.6 중 하나로 확정하는 일을 남은 과제로 적어 둔다. 미상 상태에서는 E5가 S 이상인 데이터를 넣지 않는다는 조건을 사용 안내(F7)에 적는다.

그림 7.16모델 미상을 명시한 뒤. A2.0에 미상을 적고 규범은 A9 스킬로 모델 밖에 둔다. 허용 등급은 F7로 안내하고, 기관 공식 도구가 되기 전에 모델을 확정해 다른 변형으로 재분류한다.

그림 7.17모델 서빙 · 모델 미상의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
BYO(모델 중립)	스킬·플러그인·CLI 도구가 이용자의 코딩 에이전트 구독 모델에서 돈다. 모델 중립이 설계 의도.
미기재	LLM 사용은 확인되나 원문에 모델명·배포 위치가 없다. 의도한 설계라기보다 기록이 비어 있는 경우다.

03적용

원문·설정 파일에서 모델명·호출 위치가 있는지 확인하고, 없으면 A2.0으로 기록한다.
BYO 설계라면 허용 모델 조건(E1 배포망·E5 등급)을 README나 안내문에 명시한다.
업무 규범을 A9 스킬로 분리해 모델이 바뀌어도 같은 산출물이 나오게 한다.
기관 공식으로 전이하기 전에 모델을 확정해 A2.1~A2.6 중 하나로 재분류하고 C7 경로를 정한다.

점검 질문

모델 미상임이 조립도와 태그에 명시되어 있는가
BYO라면 허용 데이터 등급이 이용자에게 안내되는가
전이 전 모델 확정 계획이 있는가

환경 조건. E2 = LLM(모델 미상) 또는 모델 중립(BYO). E1 폐쇄망·E5 S 이상과의 적합성은 판정 불가로 남는다. §5 매트릭스에서 E2 BYO는 A9 스킬 배포가 필수이며 MIT·Apache 라이선스 명시가 전이 조건이다.

그림 7.18배선 예시 A9 → B1 → A2.0 (이용자 구독 모델) · F7 (허용 등급 안내). 굵은 테두리가 이 패턴이다.

04영향

얻는 것

조건-의존 검증의 오판을 막음
BYO형은 모델 교체가 자유로워 이식성이 높음

치르는 대가

데이터 반출 여부를 판정할 수 없음
비용·버전을 기관이 통제하지 못함
C7·C9 설계가 모델 확정 전까지 보류됨

이럴 때 쓴다

원문에서 LLM 사용은 확인되지만 모델명이 한 번도 나오지 않을 때
도구가 이용자 구독 모델(BYO)에 얹혀 배포될 때

이럴 때는 쓰지 않는다

모델명이 한 번이라도 기재되면 해당 변형(A2.1~A2.6)으로 태그
런타임에 모델을 부르지 않는 B0 도구

05판정

식별 신호

model_dependency = LLM(모델 미상)model_dependency = 모델 중립(BYO)BYO 구독생성형 AI 활용(모델명 없음)

presentLLM 사용은 확인되나 모델명·배포 위치 서술이 없거나 이용자 구독 모델에 의존하면 태그한다. 태깅 스키마 미반영 부품이므로 현재 태깅 파일에서는 E2 값으로만 기록된다.

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
A2.1모델 서빙 · 상용 API 호출	상용 모델명(GPT·Gemini·Claude 등)이 원문에 나오면 A2.1. 추정으로 A2.1을 붙이지 않는다.
A2.6모델 서빙 · 벤더 블랙박스	벤더 제품이 모델을 감추고 있으면 A2.6(모델이 제품에 묶임), 이용자가 모델을 고르거나 기재가 없으면 A2.0.

06관계

그림 7.19모델 서빙 · 모델 미상과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
A9업무 규범 스킬	짝 — BYO 환경에서 규범을 모델 밖으로 빼는 부품
A2.1모델 서빙 · 상용 API 호출	확정 후 이동처 — 상용 모델로 확인되면
A7자체 제작 환경	선행 — BYO 구독으로 직접 만드는 제작 환경
E2	기록 축 — model_dependency 값과 짝

의존. A9업무 규범 스킬

사례 연구 · 가람시(가상)

보도자료 도구는 어느 모델에서 도는가

홍보 업무를 겸하는 한 주무관이 코딩 에이전트로 보도자료 초안 도구를 만들어 부서에 나눠 주었다. 도구는 각자 구독한 코딩 에이전트에서 돌았고, 누가 어떤 모델을 쓰는지는 아무도 몰랐다. 정보통신과 AX팀이 기관 도구 목록을 정리하면서 이 도구의 모델 칸에 '상용 API'를 적으려다 멈췄다. 도구 설명 어디에도 모델명이 없었기 때문이다.

추정해 적으면 '행정망인데 상용 API'라는 경고가 뜨거나, 반대로 실제로는 해외 서비스로 나가는데 통과로 표시될 수 있었다. AX팀은 도구가 이용자 구독 모델에 얹히는 BYO 설계임을 확인하고, 모델 칸에 A2.0모델 미상을 적었다. 그다음 도구 안 프롬프트에 섞여 있던 보도자료 구조·문체·금지 표현을 A9업무 규범 스킬로 떼어 냈다. 어떤 모델에서 돌려도 같은 절차가 나오게 하려는 것이다.

도구 안내문에는 민감 등급 자료를 넣지 말라는 조건을 F7한계·신뢰도 안내로 적었다. 목록에는 A9 → B7 → A2.0 · F7 배선과 함께, 기관 공식 도구로 올리기 전에 모델명·호출 위치·데이터 흐름을 확인해 다른 변형으로 재분류한다는 과제를 올렸다.

모델 칸에 미상이라고 적어 둔 덕에, 이 도구가 왜 아직 부서 공유 단계에 머무는지는 누가 목록을 열어도 바로 보인다. AX팀은 같은 방식으로 기관 도구 목록 전체를 다시 훑었고, 모델 칸이 비어 있는 도구 네 개를 더 찾아냈다.

출처·문헌: 카탈로그 §0 v0.7 R13 행 · 카탈로그 §5 E2 및 조건별 필수 의존 부품 매트릭스(E2 BYO 행) · 카탈로그 §6 A7 카드(BYO 구독) · 분류기준 R8, R13 · PAX model_dependency 8분류 어휘

A2.1

모델 서빙 · 상용 API 호출

Commercial API · 상용 LLM API · SaaS Model

확립 · 사용례 88건

요구어떻게 하면 자체 인프라 없이 상용 모델의 성능을 쓰면서도, 장애·단가 변경·예고 없는 업데이트에 서비스 전체가 묶이지 않게 할 수 있는가?

GPT·Gemini·Claude·HyperCLOVA X·Upstage 등 상용 모델 API를 서빙 계층을 거쳐 호출해 자체 인프라 없이 최신 모델 성능을 쓴다.

문제

업무 코드가 상용 API 하나를 직접 부르면 장애·단가 변경·모델 업데이트에 서비스 전체가 묶이고, 본문이 기관 밖으로 그대로 나간다.

해법

상용 API는 서빙 계층을 거쳐 부르고, 전송 전에 C5로 비식별한다. 버전을 고정하고 대체 모델을 등록해 C7 폴백을 건다.

적용

인터넷망이고 데이터 등급이 공개이거나 비식별 후 전송이 가능한 업무에 쓴다. 민감 등급이면 A2.4로 방향을 바꾼다.

영향

비식별 비용과 데이터 반출 위험이 남고, 단일 벤더 종속과 호출량 증가에 따른 비용 폭주를 관리해야 한다.

원칙

AIM05 모델 하나에 묶지 않기 · AIM02 예외 경로를 먼저

적용 범위

기관

AX 관문

상용 API 의존이면 C7이 필수(§7.1 5단계)이고, C7이 없으면 Native로 올라갈 수 없다. 환류(C6)가 구체적이어도 직접 호출 구조면 C7을 끼울 자리가 없다.

PAX 사례 564건 중

88 건

PAX 사용 비율

15.6 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A2.1 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

GPU·모델 운영 없이 성능 높은 모델을 바로 쓰게 되므로 많은 도구가 이 변형을 택한다. PAX 564건에서 해외 상용 API에 의존하는 사례는 64건이고, 그중 61건에 C7 대체 경로가 없다. 그러나 업무 코드가 API 하나를 직접 부르면 장애·단가 변경·모델 업데이트에 서비스 전체가 묶이고(X4), 행정망 본문이 기관 밖으로 나간다. PAX 564건 평가에서 복원력이 미확인인 사례는 468건(83%)이다.

맥락. E2는 해외 상용 API(또는 국산 상용 모델 API), E1은 인터넷망·클라우드다. E5 등급이 O이거나 비식별 후 전송해도 되는 업무에 맞는다. 대민 상담(B3)·코파일럿(B1)·콘텐츠 생성(B7)에서 흔하다.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

모델 성능·도입 속도 vs 데이터 반출·주권
종량 과금의 초기 저비용 vs 호출량 증가 시 비용 예측 어려움
벤더의 모델 개선 vs 예고 없는 품질 회귀
단일 API의 단순함 vs 장애 시 서비스 중단

그림 7.20서빙 계층 없이 상용 API를 직접 부를 때. 상담 본문이 비식별 없이 나가고, 버전이 고정되지 않아 업데이트 전후를 비교할 수 없으며, 장애 시 넘어갈 경로가 없다.

02해법

업무 코드는 서빙 계층만 부르고, 서빙 계층이 상용 API를 호출한다. 행정망 본문이 나가는 경로 앞에는 C5 비식별 전처리를 두고, 대체 모델을 등록해 C7 폴백을 건다(§5 매트릭스 E2 해외 상용 API 행). 모델 버전을 고정하고 모델·프롬프트·설정 조합을 릴리스처럼 관리해 업데이트 전후를 C9로 비교한다. 비용이 문제면 라우팅·캐싱으로 큰 모델 호출을 줄인다. E5가 S 이상이면 이 변형 단독으로는 안 되고 A2.4 내부망 프록시를 거친다.

그림 7.21상용 API를 서빙 계층 뒤로 옮긴 뒤. C5가 전송 전 비식별을 하고, A2가 버전을 고정해 A2.1을 주 경로로 부르며, C7이 장애 시 A2.2 대체 경로로 넘긴다.

그림 7.22모델 서빙 · 상용 API 호출의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
해외 상용 API	GPT·Gemini·Claude 등이다. E2 값은 해외 상용 API.
국산 상용 API	HyperCLOVA X·Upstage 등 국내 사업자 API. 망·등급 조건은 해외와 같이 따진다.
구조화 호출	function calling·JSON Schema로 출력 형식을 고정해 부른다. 판정은 규칙 엔진에 남긴다.

03적용

전송될 데이터의 등급(E5)을 판정하고, S 이상이면 A2.4로 방향을 바꾼다.
서빙 계층을 거쳐 호출하도록 구성하고 업무 코드의 직접 호출을 없앤다.
외부 전송 전 C5 비식별 전처리를 넣는다.
모델 버전을 고정하고 C9 평가 세트로 업데이트 전후를 비교하는 절차를 둔다.
대체 모델·규칙 축소·수동 전환 중 하나 이상을 C7 경로로 등록하고 한 번 실행해 본다.

점검 질문

업무 코드가 상용 API를 직접 부르지 않는가
외부로 나가는 프롬프트에서 무엇이 걸러지는지 답할 수 있는가
API 장애 시 대체 경로가 있는가
모델 버전과 호출당 비용·지연이 기록되는가

환경 조건. E2 값은 해외 상용 API다. 조건-의존 검증에서는 E1 폐쇄망인데 A2 변형이 상용 API면 오류, E2 해외 상용 API인데 C7이 없으면 경고(§12). E5 S 이상이면 A2.4 필수. 유형 12에서 A2.1을 쓰면 C7 부재 경고를 유지한다(R22).

그림 7.23배선 예시 B3 → C5 → A2.1 (상용 API) · A2.1 → C7 → A2.2 (장애 시). 굵은 테두리가 이 패턴이다.

04영향

얻는 것

인프라 없이 최신 모델 성능
빠른 시범 구축
벤더의 지속적 개선

치르는 대가

데이터 반출 위험과 비식별 비용
단일 벤더 종속(X4)
예고 없는 모델 업데이트에 따른 회귀
호출량 증가 시 비용 폭주

이럴 때 쓴다

인터넷망·클라우드 환경이고 데이터 등급이 O이거나 비식별 후 전송 가능할 때
시범 구축 초기에 모델 성능을 빠르게 확인해야 할 때
자체 GPU·운영 인력이 없을 때

이럴 때는 쓰지 않는다

E1이 폐쇄망이면 조립 오류(A2.2·A2.4로)
E5가 S 이상인데 내부망 프록시가 없을 때(A2.4 필수)
상시 서비스인데 대체 경로를 둘 수 없을 때

05판정

식별 신호

llm_models에 상용 모델GPT·Gemini·Claude·HyperCLOVA X·UpstageOpenAI APIAPI 키

present원문에서 상용 모델 API 호출이 확인되면 태그한다(분류기준 §1 A2.1). 서빙 계층 없이 직접 호출하면 조립도에 그 빈칸을 함께 표시한다.

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
A2.4모델 서빙 · 내부망 프록시	행정망·내부망에서 기관 게이트웨이·사설 엔드포인트·범정부 공통기반을 경유하면 A2.4. 인터넷으로 바로 부르면 A2.1.
A2.6모델 서빙 · 벤더 블랙박스	상용 제품 안에 모델이 숨어 있고 기관이 직접 호출하지 않으면 A2.6. 기관 코드가 API를 부르면 A2.1.
A2.0모델 서빙 · 모델 미상	모델명이 없으면 A2.1로 추정하지 않고 A2.0.

06관계

그림 7.24모델 서빙 · 상용 API 호출과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
C7폴백 스위치	필수 짝 — 상용 API 의존이면 폴백 필수
C5가드레일 필터	선행 — 외부 전송 전 비식별
A2.4모델 서빙 · 내부망 프록시	대안 — 행정망·민감 등급일 때 중계 경유
C9평가 세트·회귀시험	짝 — 모델 업데이트 회귀시험

의존. A2모델 서빙 계층

빠지기 쉬운 함정. X4단일 모델 인질 X3부서마다 챗봇

사례 연구 · 가람시(가상)

주말 사이 달라진 안내 답변

민원여권과는 인터넷 홈페이지에 여권 발급 절차를 안내하는 상담 도구를 시범 운영했다. 다루는 내용은 공개된 안내문뿐이어서 데이터 등급은 공개였고, 성능을 빨리 확인하려고 A2.1상용 API 호출을 택했다. 첫 달은 순조로웠다.

어느 월요일, 같은 질문에 대한 답변이 길어지고 말투가 달라졌다는 민원이 들어왔다. 업체가 모델을 갱신한 탓이었다. 업무 코드가 API를 직접 부르고 있어서 무엇이 언제 바뀌었는지는 기록에 없었다. 점검해 보니 시민이 상담 화면에 적어 넣은 개인 사정도 그대로 업체로 전송되고 있었다.

정보통신과 AX팀은 호출을 기관 A2모델 서빙 계층 뒤로 옮겼다. 전송 전에는 C5가드레일 필터가 이름·연락처를 지우게 했고, 모델·프롬프트·설정 조합은 버전으로 고정했다. 업데이트 소식이 오면 C9평가 세트·회귀시험의 질문 120개로 전후를 비교한 뒤에 바꾸기로 했다. 대체 경로로는 로컬 오픈웨이트 모델을 등록하고, C7폴백 스위치 전환을 한 번 실제로 돌려 보았다. 조립도에는 B3 → C5 → A2.1 · A2.1 → C7 → A2.2 · C9 → A2.1 경로가 그려졌다.

다음 모델 갱신 때는 회귀시험이 답변 길이 초과를 먼저 잡았다. AX팀은 프롬프트를 고친 뒤에야 새 버전으로 바꿨다. 같은 질문이 되풀이되는 안내 업무라 서빙 계층의 캐싱을 켜 두자 월 호출량도 눈에 띄게 줄었다.

출처·문헌: 카탈로그 §6 A2 카드(변형 ① 상용 API) · 카탈로그 §5 조건별 필수 의존 부품 매트릭스(E2 해외 상용 API 행) · 카탈로그 §7.1·§7.5 · 카탈로그 §11 X4 · 카탈로그 §12 조건-의존 검증 · 분류기준 §1 A2.1, R22 · Fowler Direct Prompting · InfoQ 모델 라우팅·캐싱 · Microservice 패턴 Circuit Breaker

A2.2

모델 서빙 · 주권형 온프레미스

Sovereign On-prem · 로컬 LLM · Open-weight Local

확립 · 사용례 54건

요구어떻게 하면 행정망·폐쇄망의 민감 문서를 기관 밖으로 내보내지 않고도 생성형 모델로 처리할 수 있는가?

오픈웨이트 모델을 기관 서버·폐쇄망·로컬 PC 안에서 Ollama·vLLM 등으로 구동해 데이터를 기관 밖으로 내보내지 않고 추론한다.

문제

행정망 업무 문서와 민감자료는 외부 API로 보낼 수 없어, 상용 모델로는 이 업무에 AI를 붙일 수 없다.

해법

오픈웨이트 모델을 기관 서버·폐쇄망·로컬 PC에 설치해 서빙 계층으로 노출하고, 임베딩까지 로컬로 두어 검색도 망 안에서 끝낸다.

적용

C9로 상용·오픈웨이트 후보를 같은 조건에서 비교해 모델을 고르고, S11 반입 검증을 거쳐 설치하며 다른 로컬 모델을 C7 경로로 둔다.

영향

GPU·서버 고정비와 운영 부담이 생기고, 상용 최신 모델 대비 성능 격차와 모델 갱신·보안 패치를 기관이 떠안는다.

원칙

AIM05 모델 하나에 묶지 않기 · 통제 우선

적용 범위

기관 → 범정부

AX 관문

이 변형에 따로 붙은 AX 관문은 없다. 다만 폐쇄망 과제가 C7을 자동 경로로 갖추려면 로컬 대체 모델 말고는 길이 거의 없다.

PAX 사례 564건 중

54 건

PAX 사용 비율

9.6 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A2.2 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

행정망·폐쇄망 업무 문서와 민감자료는 외부 API로 보내지 못하므로 상용 모델을 쓸 길이 막힌다. PAX 564건 중 181건(약 3분의 1)은 네트워크 요구로 보면 로컬에서 완결되거나 폐쇄망에서 돈다. 문서가 PC 밖으로 나가면 안 된다는 조건도 이 변형으로 맞춘다(온나라 sAIde).

맥락. E1은 폐쇄망·행정망·로컬 PC, E2는 해외 오픈웨이트(로컬) 또는 국산 오픈웨이트, E5는 S 이상이다. 폐쇄망 B3·B6·B8, 유형 3(현장 폐쇄망 서버 추론), 유형 12 개발 코파일럿은 이 변형을 기본으로 쓴다.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

데이터 주권 vs 상용 최신 모델 대비 성능
GPU·서버 고정비 vs 종량 과금
모델 운영·갱신 역량 vs 외부 의존 제거
저사양 장비 구동 vs 모델 크기

그림 7.25주권형 온프레미스 변형이 없을 때. 행정망의 민감 문서를 망 밖 상용 API로 보낼 수 없어 요약 도구가 멈추고, 기관 안에는 대신할 모델도 로컬 임베딩도 대체 경로도 없다.

02해법

오픈웨이트 모델을 기관 안에 설치하고 서빙 계층(Ollama·vLLM·LM Studio 등)으로 업무 부품에 노출한다. 임베딩 모델도 로컬로 두어 B3 검색까지 망 안에서 끝낸다(§5 E1 폐쇄망 행 '로컬 임베딩'). 모델 선정은 C9 평가 세트로 상용·온프레미스 후보를 같은 조건에서 비교해 정한다. 폐쇄망에서 C7 경로는 수동 전환·다른 로컬 모델로 제한되므로 둘 이상의 로컬 모델이나 수동 절차를 미리 둔다. 모델·패키지 반입은 S11 인제스천 검증을 거친다.

그림 7.26주권형 온프레미스를 둔 뒤. S11 검증을 거쳐 반입한 오픈웨이트 모델과 로컬 임베딩이 행정망 안 GPU 서버에서 돌고, 다른 로컬 모델이 C7 대체 경로가 된다.

그림 7.27모델 서빙 · 주권형 온프레미스의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
기관 서버형	vLLM 등으로 기관 GPU 서버에서 다수 이용자에게 서빙한다.
로컬 PC·워크스테이션형	Ollama·LM Studio로 개인 PC나 단일 워크스테이션에서 돌린다(온나라 sAIde).
범정부 공통기반 내부망 설치형	국산 독자모델·오픈웨이트를 공통기반 내부망에 직접 설치해 여러 부처에 제공한다(PAX 행정안전부 사례).

03적용

E1·E5 조건과 예상 이용자 수로 서버형·로컬 PC형을 고른다.
C9 평가 세트로 상용·오픈웨이트 후보를 같은 조건에서 비교해 모델을 고른다.
모델·패키지를 S11 검증을 거쳐 반입하고 임베딩까지 로컬로 구성한다.
서빙 계층으로 업무 부품에 노출하고 모델 버전을 고정한다.
폐쇄망 C7 경로(다른 로컬 모델 또는 수동 전환)를 정해 둔다.

점검 질문

추론·임베딩 어디에서도 데이터가 망 밖으로 나가지 않는가
모델 선정 근거(평가 세트 비교)가 남아 있는가
반입한 모델·패키지의 무결성 검사 기록이 있는가
대체 로컬 모델 또는 수동 전환 절차가 있는가

환경 조건. E1이 폐쇄망이면 B3에는 'A2 주권형 또는 내부망 프록시 + 로컬 임베딩', B6에는 'A8 로컬 MCP 호스트 + A2 로컬 모델', B8에는 'A2 로컬 모델'이 필수다. C7 경로는 수동 전환과 로컬 모델로 한정된다(§5). 유형 3은 A5·A2.2·A2.5 중 하나를(R10), 유형 12는 A2.1 또는 A2.2를 쓴다(R22).

그림 7.28배선 예시 B8 → A2.2 (로컬 Ollama) → A10 → D8.2 · A8 → B6 → A2.2 (폐쇄망 로컬 호스트). 굵은 테두리가 이 패턴이다.

적용 노트

PAX 564건 태깅에서 A2.2는 54건(약 10%)이다. 그런데 배포 환경을 보면 564건 가운데 169건(약 30%)이 로컬 PC나 폐쇄망에서 돈다. 로컬에서 도는 도구가 모두 로컬 모델을 쓰는 것은 아니라는 뜻이다. 공개 사례로는 온나라 사이드패널에서 로컬 모델로 요약해 문서가 PC 밖으로 나가지 않게 한 구성과, 공통기반 내부망에 오픈웨이트 모델을 직접 설치해 여러 부처에 제공한 사례가 있다.

폐쇄망에서는 C7 경로가 수동 전환과 다른 로컬 모델로 제한된다. 서버형과 로컬 PC형 중에서는 예상 이용자 수와 망 조건으로 고르고, 현장 기기 자체에서 돌아야 하면 A5엣지 추론 런타임을, 모델을 재학습했으면 A2.3튜닝형을 쓴다.

04영향

얻는 것

데이터가 기관 밖으로 나가지 않음
호출 비용이 고정비로 바뀜
폐쇄망에서도 LLM 사용 가능
C7의 대체 경로 후보

치르는 대가

GPU·서버 비용과 운영 부담
상용 최신 모델 대비 성능 격차
모델 갱신·보안 패치를 기관이 직접 챙김

이럴 때 쓴다

E1이 폐쇄망·행정망이거나 문서가 PC 밖으로 나가면 안 될 때
E5가 S 이상인데 내부망 프록시(A2.4)를 쓸 수 없을 때
현장 폐쇄망 서버에서 추론해야 하는 유형 3
C7의 대체 경로로 로컬 모델을 둘 때

이럴 때는 쓰지 않는다

추론 인프라·운영 인력을 확보할 수 없을 때
현장 기기 자체에서 돌아야 하면 A5(엣지 런타임)
모델을 재학습했으면 A2.3

05판정

식별 신호

on_premise=true + 오픈 모델명OllamavLLMLM StudioEXAONE·Gemma·Qwen 로컬

present오픈웨이트 모델을 자체 서버·폐쇄망·로컬 PC에서 구동한 서술이 있으면 태그한다(분류기준 §1 A2.2).

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
A2.3모델 서빙 · 튜닝형	로컬 모델을 재학습·LoRA 했으면 A2.3, 가중치를 그대로 추론만 하면 A2.2.
A5엣지 추론 런타임	현장 기기(단말·NPU·카메라)에서 경량 모델을 돌리면 A5, 기관 서버·PC에서 돌리면 A2.2.
A2.4모델 서빙 · 내부망 프록시	내부망에서 상용 모델을 중계하면 A2.4, 오픈웨이트를 직접 설치하면 A2.2.

06관계

그림 7.29모델 서빙 · 주권형 온프레미스과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
C7폴백 스위치	대체 경로 — 상용 API 장애 시 전환 대상
A8MCP 서버·호스트	짝 — 폐쇄망 로컬 MCP 호스트
S11인제스천·공급망 검증	선행 — 폐쇄망 반입 검증
A5엣지 추론 런타임	대안 — 현장 기기 추론
C9평가 세트·회귀시험	선행 — 모델 선정 근거

의존. A2모델 서빙 계층

빠지기 쉬운 함정. X4단일 모델 인질

알려진 사용례

PAX 58420e002644542c 행정안전부, 엑사원·Gemma4를 범정부 공통기반 내부망에 설치해 약 8천 명에 롤아웃(§13 A2.2)
PAX 01963ce2b093182c 양산시, 저사양 온프레미스 로컬 LLM으로 보고서 작성 전 과정을 폐쇄망 안에서 처리(§13 A2.2)
PAX 온나라 sAIde 온나라 사이드패널 + 로컬 Ollama 요약(§9)

사례 연구 · 가람시(가상)

예산 설명서는 망을 넘지 않는다

기획예산과는 사업별 예산 설명서 수백 쪽을 요약해 의회 설명 자료를 만드는 일에 AI를 쓰고 싶었다. 시범으로 인터넷망 PC에서 상용 모델에 몇 쪽을 넣어 보니 결과는 좋았다. 그러나 설명서는 행정망 문서였고 미공개 단가가 섞여 있어 망 밖으로 보낼 수 없었다.

AX팀은 기관이 보유한 로컬 오픈웨이트 모델 서버를 쓰기로 했다. 먼저 C9평가 세트·회귀시험으로 지난해 설명서 요약 30건을 정답으로 삼아 상용 모델과 오픈웨이트 후보 두 종을 같은 조건에서 비교했다. 후보 하나가 상용 모델보다 점수는 조금 낮았지만 요약 기준을 넘었다. 모델과 패키지는 S11인제스천·공급망 검증을 거쳐 반입하고, 검색용 임베딩 모델도 함께 들여와 문서 색인까지 망 안에서 끝냈다.

서버가 한 대뿐이라는 점이 남은 걱정이었다. AX팀은 두 번째 후보 모델을 같은 서빙 계층에 등록해 C7폴백 스위치 경로로 두고, 서버 장애 때는 수작업 요약으로 돌아가는 절차를 적어 두었다.

요약 결과는 A10문서 형식 어댑터를 거쳐 기안 서식에 바로 들어간다. 요약 한 건이 지나는 길은 B1 → A2.2 (로컬 서버) → A10 → D8.2이고, 반입·평가·대체 경로까지 그리면 S11 → A2.2 · C9 → A2.2 · A2.2 → C7이 더해진다. 어느 구간도 망 밖으로 나가지 않는다. 상용 모델과의 점수 차이는 분기마다 같은 평가 세트로 다시 잰다. 더 나은 오픈웨이트 모델이 나오면 그 기록이 교체 근거가 된다.

출처·문헌: 카탈로그 §6 A2 카드(변형 ② 주권형 온프레미스) · 카탈로그 §0 v0.3 판정표 A2 · 카탈로그 §5 조건별 필수 의존 부품 매트릭스(E1 행) · 카탈로그 §9 온나라 sAIde · 카탈로그 §13 A2.2·C9 · 분류기준 §1 A2.2, R10, R22 · Heiland '업무 로직과 ML 모델 분리' · GoF Strategy

A2.3

모델 서빙 · 튜닝형

Fine-tuned Model · LoRA · 재학습 모델

후보 · 사용례 1건

요구어떻게 하면 기관 고유의 용어·문체·판정 기준을 모델에 익히되, 튜닝이 효과를 입증할 수 없는 지름길이 되지 않게 할 수 있는가?

파인튜닝·LoRA·재학습으로 기관 업무에 맞춘 자체 모델을 서빙한다. 평가·접지·스킬로 풀리지 않을 때 가는 진행 경로의 마지막 단계다.

문제

범용 모델은 기관 고유의 용어·문체·판정 기준을 모른다. 이때 가장 흔한 실패는 검색으로 풀릴 문제를 평가 없이 튜닝으로 풀려는 것이다.

해법

C9로 기준 성능을 재고 B3 접지·A9 스킬로 먼저 개선한다. 그래도 남는 격차만 튜닝 목표로 삼아 A1 기준선으로 학습하고, 결과는 버전으로 관리한다.

적용

진행 경로의 마지막 단계에 둔다. 튜닝 전후를 같은 C9로 비교해 기준을 넘는 버전만 배포하고, 이전 안정판 복귀와 C6 재학습 주기를 정한다.

영향

학습 데이터·GPU 비용이 들고, 규정이 바뀔 때마다 재학습 부담과 모델 버전·회귀 관리 책임이 생긴다.

원칙

AIM06 결과가 기준을 고치게 · AIM04 처리마다 흔적 · 증거 우선

적용 범위

기관

AX 관문

튜닝은 진행 경로에서 C7·C6 뒤에 오는 마지막 단계다. 튜닝만으로 AX 단계가 오르지는 않으며, 카탈로그도 이 변형에 별도 관문을 두지 않았다.

PAX 사례 564건 중

1 건

PAX 사용 비율

0.2 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A2.3 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

기관 고유의 용어·문체·판정 기준이 범용 모델과 달라 프롬프트와 검색만으로 목표 품질에 닿지 않는 경우가 있다. 그러나 가장 흔한 실패는 순서를 건너뛰는 것이다. 검색으로 풀릴 문제를 파인튜닝으로 풀고, 평가 세트 없이 튜닝 효과를 주장한다(X10).

맥락. C9 평가 세트, B3 지식 접지, A9 규범 스킬을 거친 뒤에도 목표에 못 미친다는 기록이 있는 과제에 쓴다. 학습 데이터 기준선(A1)과 학습 인프라가 있어야 한다.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

업무 적합도 향상 vs 학습 데이터·GPU 비용
가중치에 지식 고정 vs 규정 개정 시 재학습 부담
자체 모델 소유 vs 모델 버전·재학습 운영 책임

그림 7.30튜닝부터 할 때. 기준 성능도, 접지·스킬로 먼저 풀어 본 기록도, 고정된 학습 분할도 없이 튜닝하면 효과를 입증할 방법이 없다(X10).

02해법

§7.2 진행 경로의 마지막(11단계)에 둔다. 먼저 C9로 기준 성능을 재고, B3 접지와 A9 스킬로 개선한 뒤에도 남는 격차를 튜닝 목표로 정한다. A1 기준선에서 학습 데이터를 만들고 학습/검증/평가를 분리한다. 튜닝한 모델은 버전으로 관리해 이전 안정판으로 되돌릴 수 있게 하고(C7 변형), 재학습 주기는 C6로 연결한다. 갱신이 잦은 규정·기준은 가중치에 넣지 않고 A9·B3로 주입한다.

그림 7.31진행 경로를 따른 뒤. C9로 기준을 재고 B3·A9로 개선한 다음 남은 격차만 A1 학습 데이터로 튜닝한다. 서빙 계층은 v2를 배포하고 v1 안정판으로 돌아갈 자리를 둔다.

그림 7.32모델 서빙 · 튜닝형의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
LoRA·경량 튜닝	기반 모델 가중치는 그대로 두고 어댑터만 학습한다.
전체 파인튜닝·재학습	기관 데이터로 모델 가중치를 다시 학습한다.
국산 파운데이션 + 접지	국산 독자 파운데이션 모델에 RAG를 결합해 쓴다(PAX 법제처 사례, A2.3/A1 조합).

03적용

C9 평가 세트로 기준 모델의 성능을 기록한다.
B3 접지·A9 스킬로 개선하고 남은 격차를 튜닝 목표 수치로 정한다.
A1 기준선에서 학습 데이터를 만들고 학습/검증/평가 분할을 고정한다.
튜닝 후 같은 C9로 전후를 비교하고 기준을 넘는 버전만 배포한다.
이전 안정판 복귀 경로와 재학습 주기(C6)를 정한다.

점검 질문

튜닝 전 B3·A9로 시도한 기록이 있는가
튜닝 전후를 같은 평가 세트로 비교했는가
이전 모델 버전으로 되돌릴 수 있는가
재학습 주기와 트리거가 정해져 있는가

환경 조건. E1 폐쇄망에서도 가능하나 학습 인프라와 S11 반입 검증이 필요하다. E5 등급이 높은 학습 데이터는 C5 비식별 후 사용한다.

그림 7.33배선 예시 A1 → A2.3 → B1 → C1 · C9 → A2.3 (튜닝 전후 비교) · C6 → A2.3 (재학습). 굵은 테두리가 이 패턴이다.

04영향

얻는 것

기관 고유 업무에 맞춘 성능
소형 모델로 폐쇄망 성능 확보
자체 모델 소유

치르는 대가

학습 데이터·GPU 비용
규정 개정마다 재학습 부담
모델 버전·회귀 관리 책임
평가 없이 쓰면 효과를 입증할 수 없음

이럴 때 쓴다

C9로 잰 격차가 B3·A9 개선 뒤에도 남을 때
문체·용어·출력 형식이 기관 고유해 프롬프트로 고정되지 않을 때
폐쇄망에서 소형 모델로 특정 업무 성능을 끌어올려야 할 때

이럴 때는 쓰지 않는다

평가 세트가 없을 때(X10)
검색·접지로 풀릴 지식 문제일 때(파인튜닝 대신 지식 가이드를 In-Context로 주입, A9)
규정이 자주 개정돼 재학습 주기를 감당할 수 없을 때

05판정

식별 신호

lora=true파인튜닝LoRA재학습자체 학습 LLM

present파인튜닝·LoRA·재학습한 자체 모델을 서빙한 서술이 있으면 태그한다(분류기준 §1 A2.3).

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
A2.5모델 서빙 · 비LLM 학습 모델	LLM·파운데이션 모델을 튜닝했으면 A2.3, XGBoost·YOLO·U-Net처럼 비LLM 모델을 기관이 직접 학습했으면 A2.5(v0.6 이후). v0.5 태깅에서는 비LLM 자체 학습 모델도 A2.3에 들어갔다.
A9업무 규범 스킬	규범·지식을 가중치에 넣으면 A2.3, 문서·스킬로 컨텍스트에 주입하면 A9.
A2.2모델 서빙 · 주권형 온프레미스	로컬 오픈웨이트를 그대로 추론만 하면 A2.2.

06관계

그림 7.34모델 서빙 · 튜닝형과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
C9평가 세트·회귀시험	선행 — 평가 없이 튜닝하지 않음
B3지식 접지 상담	선행 — 접지로 풀리는지 먼저 확인
A9업무 규범 스킬	대안 — 지식을 가중치 대신 컨텍스트로
C6환류 파이프라인	짝 — 재학습 주기
A2.5모델 서빙 · 비LLM 학습 모델	경계 — 비LLM 자체 학습 모델

의존. A2모델 서빙 계층 A1데이터 자산 서비스 C9평가 세트·회귀시험

빠지기 쉬운 함정. X10평가 없는 RAG, RAG 없는 튜닝

알려진 사용례

PAX e2f85975979aa487 법제처, 국산 독자 파운데이션 모델 + RAG로 판례·법령·자치법규 30만여 건 접지(§13 A2.3/A1)

사례 연구 · 가람시(가상)

분류 코드 정확도, 튜닝 전에 잰 것

복지정책과는 상담 기록을 기관 고유의 서비스 분류 코드 80여 개로 나누는 도우미를 만들고 싶었다. 담당자는 '우리 코드는 특수하니 모델을 튜닝해야 한다'고 보고 업체 견적부터 받았다. 정보통신과 AX팀은 견적서를 보고 한 가지를 물었다. 지금 모델이 몇 퍼센트를 맞히는지 아느냐는 것이었다.

답이 없었다. AX팀은 C9평가 세트·회귀시험부터 만들었다. 지난해 상담 기록 400건에 사람이 붙인 코드를 정답으로 삼아 로컬 모델의 기준 성능을 쟀다. 다음으로 코드 설명서를 B3지식 접지 상담으로 검색하게 하고, 판정 기준을 A9업무 규범 스킬로 정리해 넣었다. 정확도는 크게 올랐지만 비슷한 코드 몇 쌍에서 오류가 남았다.

그제야 남은 격차를 튜닝 목표 수치로 정했다. A1데이터 자산 서비스의 기준선에서 학습·검증·평가 분할을 고정하고 로컬 모델에 경량 어댑터를 학습했다. 튜닝한 v2는 같은 평가 세트에서 기준을 넘은 뒤에 배포되었다. v1 안정판은 서빙 계층에 남겨 언제든 돌아갈 수 있게 했다. 최종 배선은 A1 → A2.3 → B1 → C1 · A9·B3 → B1 · C9 → A2.3 · C6 → A2.3이다.

튜닝 비용은 처음 받은 견적보다 크게 줄었다. 격차 대부분이 튜닝 전 단계에서 이미 풀렸기 때문이다. 분류 코드가 개정되면 가중치부터 다시 학습하지 않고 스킬과 설명서를 먼저 고친다.

출처·문헌: 카탈로그 §6 A2 카드(변형 ③ 튜닝형) · 카탈로그 §7.2 진행 경로 11단계 · 카탈로그 §11 X10 · 카탈로그 §13 A2.3·A9 · 분류기준 §1 A2.3, R4, R13 · Fowler Fine Tuning(진행 경로 마지막) · Heiland 배포 범주

A2.4

모델 서빙 · 내부망 프록시

Intranet Proxy · 사내 AI 게이트웨이 · Private Endpoint

확립 · 사용례 4건

요구어떻게 하면 인터넷에 직접 나갈 수 없는 행정망 업무에서, 민감 본문을 통제한 채 상용 모델의 성능을 쓸 수 있는가?

행정망·내부망에서 상용 모델을 쓰도록 호출을 기관 게이트웨이·사설 엔드포인트·범정부 공통기반으로 중계해 반출과 접근을 통제한다.

문제

행정망 업무 PC는 인터넷에 직접 나갈 수 없고 민감 본문을 그대로 보낼 수도 없다. 그렇다고 로컬 모델을 쓰자니 성능이 모자라거나 운영 부담이 크다.

해법

업무 부품이 기관 AI 게이트웨이·사설 엔드포인트·범정부 공통기반을 경유해 상용 모델을 부르게 하고, 중계 계층에서 비식별·기록·허용 모델을 통제한다.

적용

업무 부품의 직접 호출을 모두 중계 계층 호출로 바꾼다. 모델 후보를 여럿 등록해 C7 자리를 만들고, 인증·상한을 걸어 S1을 겸하게 한다.

영향

중계 계층 구축·운영 비용과 지연이 늘고, 중계 계층이 단일 장애점이 된다.

원칙

AIM05 모델 하나에 묶지 않기 · AIM04 처리마다 흔적 · 통제 우선

적용 범위

기관 → 범정부

AX 관문

카탈로그는 이 변형을 AX 관문보다 실패 양상 쪽에서 다룬다. 민감정보가 밖으로 새는 실패를 막을 부품으로 C5와 함께 지목했다(§7.5).

PAX 사례 564건 중

4 건

PAX 사용 비율

0.7 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A2.4 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

행정망 업무에서 상용 모델 성능이 필요하지만 업무 PC가 인터넷에 직접 나갈 수 없고, 민감 등급 본문을 그대로 보낼 수도 없다. 로컬 모델(A2.2)은 성능·운영 부담이 크다. 남양주 AI-Agent(내부망 상용 AI)처럼 중계 계층으로 이 간극을 메우는 사례가 v0.3에서 변형으로 등재되었다.

맥락. E1은 행정망·내부망·사내망, E2는 상용 모델, E5는 S 이상이다. §5 매트릭스는 E5가 S 이상인 해외 상용 API 사용, 폐쇄망 B3, 행정망 B1(BYO 코딩 에이전트 불가)에 이 변형을 필수로 둔다.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

상용 모델 성능 vs 망 분리·반출 통제
중계 계층 구축·운영 비용 vs 부서별 직접 호출의 난립(X3)
통제 강화(로깅·차단) vs 지연 증가

그림 7.35내부망 프록시가 없을 때. 한 도구는 망 차단에 걸려 서고, 다른 도구는 부서 키로 본문을 그대로 내보낸다. 비식별도 호출 기록도 없다.

02해법

업무 부품이 인터넷에 직접 나가지 않고 기관 AI 게이트웨이·클라우드 VPC 사설 엔드포인트·범정부 AI 공통기반을 경유해 상용 모델을 부르게 한다. 중계 계층에서 비식별(C5), 호출 기록(C4), 허용 모델 목록과 불용 모델 자동 제외를 적용한다. 같은 계층에 다중 모델 후보를 두면 C7 전환 자리가 되고, 인증·요청 상한·비용 상한을 걸면 S1 단일 진입점을 겸한다. 범정부 공통기반을 쓰면 A3 Provider 소비로도 기록한다.

그림 7.36내부망 프록시를 둔 뒤. 두 도구 모두 C5 비식별을 거쳐 기관 AI 게이트웨이(A2.4)로만 나간다. 게이트웨이는 호출을 C4에 기록하고, S1 단일 진입점과 범정부 공통기반 경유(A3)를 겸한다.

그림 7.37모델 서빙 · 내부망 프록시의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
사내 AI 게이트웨이 경유	직접 API 호출을 사내 게이트웨이로 돌려 외부 노출을 통제하고 다중 모델 후보를 관리한다.
클라우드 사설 엔드포인트	상용 LLM을 VPC 안 사설 엔드포인트로만 불러 공용 인터넷을 지나지 않는다.
범정부 공통기반 경유	행망 자원풀에서 범정부 초거대 AI 공통기반 플랫폼으로 연결하고, 내부망 브라우저 확장이 공통기반을 거친다(PAX 50ab356bb2ee3f4d).

03적용

업무 데이터 등급(E5)과 망 구성(E1)을 확인하고 중계 방식(사내 게이트웨이·사설 엔드포인트·공통기반)을 고른다.
업무 부품의 직접 호출을 모두 중계 계층 호출로 바꾼다.
중계 계층에 비식별·허용 모델 목록·호출 기록을 설정한다.
다중 모델 후보를 등록해 C7 전환 자리를 만들고, 인증·상한을 걸면 S1로도 기록한다.
공통기반을 쓰면 A3로 함께 태그하고 부서별 중복 구축을 막는다.

점검 질문

업무 PC·서버가 상용 API에 직접 나가는 경로가 남아 있지 않은가
중계 전 무엇이 걸러지는지 문서로 답할 수 있는가
중계 호출이 기록되는가
허용 모델 목록과 불용 모델 제외 기준이 있는가

환경 조건. E5가 S 이상이면 해외 상용 API는 A2.4를 거쳐야만 부른다(§5 E5). E1 폐쇄망의 B3에는 'A2 주권형 또는 내부망 프록시 + 로컬 임베딩', 행정망 B1에는 'A2 내부망 프록시(BYO 코딩 에이전트 불가)'가 붙는다. 유형 4도 행정망이면 내부망 프록시를 쓴다(§7.3).

그림 7.38배선 예시 B1 → C5 → A2.4 → (상용 모델) · A2.4 → C4 · A3 (범정부 공통기반 경유). 굵은 테두리가 이 패턴이다.

04영향

얻는 것

행정망에서 상용 모델 성능 사용
반출·접근 통제 지점 일원화
부서별 직접 호출 난립(X3) 방지
C7·S1을 같은 자리에 장착 가능

치르는 대가

중계 계층 구축·운영 비용
지연 증가
중계 계층이 단일 장애점

이럴 때 쓴다

E5가 S 이상인데 상용 모델을 써야 할 때(§5 필수)
행정망 업무 PC에서 AI를 붙여야 할 때
부서별 API 키 직접 호출을 한 진입점으로 모아야 할 때

이럴 때는 쓰지 않는다

인터넷망이고 데이터 등급이 O라 중계가 필요 없을 때(A2.1)
완전 폐쇄망이라 외부 모델에 닿을 경로 자체가 없을 때(A2.2)

05판정

식별 신호

내부망에서 상용 API프록시사내 AI 게이트웨이사설 엔드포인트범정부 공통기반 경유

present행정망·내부망에서 상용 모델을 중계 게이트웨이·사설 엔드포인트·범정부 공통기반을 거쳐 호출한 서술이 있으면 태그한다(분류기준 §1 A2.4).

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
A2.1모델 서빙 · 상용 API 호출	인터넷으로 상용 API를 바로 부르면 A2.1. 기관 중계 계층을 경유하면 A2.4.
S1AI 게이트웨이·단일 진입점	중계 계층이 인증·요청 상한·비용 상한까지 적용하면 S1을 함께 태그. 중계만 하면 A2.4만.
A2.2모델 서빙 · 주권형 온프레미스	내부망에 오픈웨이트 모델을 직접 설치하면 A2.2(PAX 행정안전부 사례는 레지스트리에서 A2.2로 분류).

06관계

그림 7.39모델 서빙 · 내부망 프록시과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
S1AI 게이트웨이·단일 진입점	같은 자리 — 단일 진입점 보안 통제
C5가드레일 필터	선행 — 중계 전 비식별
A3공공 API 제공자	Provider — 범정부 공통기반
A2.1모델 서빙 · 상용 API 호출	대안 — 인터넷망·공개 등급일 때
C7폴백 스위치	끼울 자리 — 다중 모델 후보

의존. A2모델 서빙 계층 C5가드레일 필터

빠지기 쉬운 함정. X3부서마다 챗봇 X4단일 모델 인질

알려진 사용례

PAX 50ab356bb2ee3f4d 내부망 브라우저 확장이 범정부 AI 공통기반을 경유해 모델 호출(§13 A2.4)
PAX 남양주 AI-Agent 내부망 상용 AI(§0 v0.3 판정표)

사례 연구 · 가람시(가상)

상담 기록 요약이 망을 건너는 길

복지정책과 사례관리 담당자들은 긴 상담 기록을 요약해 회의 자료를 만드는 데 하루 몇 시간을 썼다. 로컬 오픈웨이트 모델로 시험해 보니 요약이 자주 가구의 위기 사정을 빠뜨렸고, 상용 모델의 결과가 확실히 나았다. 그러나 업무 PC는 행정망에 있었고 기록은 민감 등급이었다.

같은 시기 민원여권과의 한 직원이 인터넷망 PC에서 개인 키로 상용 모델을 부르는 도구를 쓰고 있다는 사실도 드러났다. 누가 무엇을 보냈는지 기록이 없었다. 정보통신과 AX팀은 두 문제를 하나로 풀기로 했다. 가람시 원칙에 따라 상용 모델은 A2.4내부망 프록시를 거칠 때만 허용하기로 했다.

AX팀은 기관 AI 게이트웨이를 세우고 허용 모델 목록을 등록했다. 요청은 먼저 C5가드레일 필터를 지난다. 이때 이름·주소·주민번호 같은 식별 정보가 가명으로 바뀐다. 게이트웨이를 통과한 호출은 C4감사 로그·지표에 남는다. 게이트웨이에 인증과 부서별 호출 상한을 걸어 S1AI 게이트웨이·단일 진입점도 겸하게 했고, 개인 키 호출은 막았다.

호출 기록이 한곳에 모이면서 부서별 사용량과 비용이 처음으로 한 표에 정리되었다. 게이트웨이에는 두 번째 상용 모델도 후보로 올려, 장애가 나면 넘어갈 자리를 만들었다. 지금 요청은 B1 → C5 → A2.4 (S1 겸함) → 상용 모델 · A2.4 → C4 순서로 흐른다.

출처·문헌: 카탈로그 §6 A2 카드(변형 ④ 내부망 프록시) · 카탈로그 §0 v0.3 판정표 A2 · 카탈로그 §5 E5 및 조건별 필수 의존 부품 매트릭스 · 카탈로그 §7.3·§7.5 · 카탈로그 §13 A2.4 · 분류기준 §1 A2.4, R13 · Microservice 패턴 API Gateway · GoF Proxy · InfoQ 모델 라우팅

A2.5

모델 서빙 · 비LLM 학습 모델

Custom ML Serving · 자체 학습 모델 · 비전·예측 모델 서빙

확립 · 사용례 15건

요구어떻게 하면 기관이 직접 학습한 예측·비전 모델을 운영에 올리면서도, 성능 저하를 감지하고 재학습과 이전 판 복귀를 할 수 있는가?

XGBoost·LightGBM·YOLO·U-Net처럼 기관이 직접 학습한 비LLM 예측·비전 모델을 서빙하고 재학습·버전 롤백이 붙을 자리를 제공한다.

문제

기관이 직접 학습한 비LLM 예측·비전 모델이 서빙 자리 없이 파일로 돌면 버전·드리프트를 알 수 없고 재학습·롤백을 붙일 곳이 없다.

해법

학습한 모델을 서빙 계층에 버전과 함께 올려 업무 부품은 점수·등급만 받게 하고, 재학습(C6)과 이전 안정판 복귀(C7 변형) 자리를 둔다.

적용

A1 기준선에서 학습/검증/시험 분할을 고정하고, 재학습 버전은 C9 독립 시험세트에서 이전 버전을 넘을 때만 배포한다.

영향

드리프트 감시·재학습 운영 비용과 학습 데이터 기준선 유지 비용이 들고, 판정 근거(F9)를 설명할 부담도 생긴다.

원칙

AIM06 결과가 기준을 고치게 · AIM02 예외 경로를 먼저 · 운영 증거

적용 범위

기관

AX 관문

재학습(C6)과 버전 롤백(C7 변형)을 붙일 자리가 여기서 생긴다. 따로 붙은 AX 관문은 없지만, 비LLM 과제가 Native 증거를 쌓으려면 이 변형을 지나야 한다.

PAX 사례 564건 중

15 건

PAX 사용 비율

2.7 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A2.5 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

v0.5까지 A2는 LLM 어휘여서 비LLM 예측기·비전 모델이 들어갈 자리가 없었다. 태깅 피드백에서 이 공백이 드러나 v0.6에서 신설했다. PAX 564건에서 A2.5를 쓰는 사례는 15건이다.

맥락. B2 예측·추천기, B5 현장 감지·경보, B4 비전 판독의 추론 엔진이 된다. 서비스 유형 5a·10에서는 필수이고(R7, R10 'A2.5 또는 결정론 점수 엔진'), 유형 3에서는 A5·A2.2와 함께 셋 중 하나를 고른다. 학습 기준선(A1)이 먼저 있어야 한다.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

모델 성능 vs 설명 가능성(F9)
배포 후 데이터 드리프트 vs 재학습 비용
모델 교체 속도 vs 이전 안정판으로의 복귀 보장

그림 7.40비LLM 학습 모델의 서빙 자리가 없을 때. 모델 파일을 손으로 복사해 돌리니 버전도 드리프트 지표도 남지 않는다. 성능이 떨어져도 알 수 없고, 이전 판으로 돌아갈 수도 없다.

02해법

학습한 모델을 서빙 계층에 버전과 함께 올려 업무 부품이 점수·등급·탐지 결과만 받게 한다. 서빙 계층은 모델 버전과 드리프트 지표를 함께 내보내 C4에 기록하고, 재학습 파이프라인(C6)이 새 버전을 올리는 자리와 이전 안정판으로 되돌리는 자리(모델 버전 롤백, C7 변형)를 둔다. 재학습 버전은 C9 독립 시험세트에서 이전 버전을 넘을 때만 배포한다. 판정 근거는 F9로 이용자에게 보인다.

그림 7.41비LLM 학습 모델을 서빙 계층에 올린 뒤. A1 기준선으로 학습한 v3가 운영되고 v2 안정판이 대기한다. C6 재학습 버전은 C9 게이트를 넘어야 배포되고, 판정 근거는 F9로 보인다.

그림 7.42모델 서빙 · 비LLM 학습 모델의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
정형 예측기	XGBoost·LightGBM 등으로 위험 순위·등급·수요를 예측한다(B2와 짝).
비전 탐지·분할	YOLO·U-Net 등으로 영상·이미지를 탐지·분할한다(B5·B4와 짝).
경량 온디바이스 모델	소형 자체 학습 모델을 전처리 앞단에 붙인다(A2.5+S13 조합, 40M 파라미터 PII 검출 모델).

03적용

A1 기준선에서 학습/검증/시험 분할을 고정하고 C9 독립 시험세트를 만든다.
학습한 모델을 버전과 함께 서빙 계층에 올리고 업무 부품은 점수·등급만 받게 한다.
드리프트 지표와 모델 버전을 C4에 기록한다.
재학습 주기·트리거(C6)와 이전 버전 대비 기준 상회 시에만 배포하는 게이트를 둔다.
이전 안정판으로 되돌리는 절차를 정하고, 판정 근거를 F9로 보인다.

점검 질문

모델 버전과 학습 데이터 버전이 짝지어 기록되는가
독립 시험세트가 학습 데이터와 분리되어 있는가
이전 안정판으로 되돌릴 수 있는가
재학습 버전 배포 기준이 수치로 있는가

환경 조건. E2 값은 없음(비LLM) 또는 자체 학습이다. E1 폐쇄망·현장 서버에서 흔하다. 유형 3은 A5·A2.2·A2.5 중 하나를 쓰고(R10), 유형 5a·10에서는 필수다(R7·R10).

그림 7.43배선 예시 A1 → A2.5 → B2 → C1 → D8.4 · C6 → A2.5 (재학습) · A2.5 → F9. 굵은 테두리가 이 패턴이다.

04영향

얻는 것

비LLM 과제가 A2 계층에 정식 자리를 가짐
재학습·버전 롤백으로 운영 개선
C6·C7을 끼울 자리 확보

치르는 대가

드리프트 감시·재학습 운영 비용
설명 요구(F9) 대응 부담
학습 데이터 기준선 유지 비용

이럴 때 쓴다

기관이 자체 데이터로 비LLM 모델을 학습해 운영할 때
유형 5a-brief가 아닌 분석·위험 예측(유형 10)·현장 감시(유형 3) 조립
재학습과 버전 롤백이 필요한 예측·탐지 서비스

이럴 때는 쓰지 않는다

LLM을 튜닝했으면 A2.3
벤더 장비·제품에 내장돼 기관이 모델을 못 바꾸면 A2.6
학습 없는 규칙 점수 엔진이면 B0(R10 대안)

05판정

식별 신호

XGBoostLightGBMYOLOU-NetLSTM자체 학습 비전·예측 모델llm=없음

present기관이 직접 학습한 비LLM 예측·비전 모델을 서빙한 서술이 있으면 태그한다(R4, R13).

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
A2.3모델 서빙 · 튜닝형	LLM·파운데이션 모델 튜닝은 A2.3, 비LLM 모델 자체 학습은 A2.5.
A2.6모델 서빙 · 벤더 블랙박스	장비·상용 제품에 내장된 탐지 모델이라 기관이 재학습·교체를 못 하면 A2.6.
B0결정적 도구	학습 없이 규칙·가중치로 점수를 매기면 B0 결정론 점수 엔진(R10), 학습 모델이면 A2.5.

06관계

그림 7.44모델 서빙 · 비LLM 학습 모델과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
B2예측·추천기	소비처 — 예측·추천기의 추론 엔진
C6환류 파이프라인	짝 — 재학습 파이프라인이 붙는 자리
C7폴백 스위치	짝 — 이전 안정판 복귀(모델 버전 롤백)
F9판정 근거·기여도 표시	이용자 쪽 대응 — 판정 근거 표시
B5현장 감지·경보	소비처 — 현장 감지의 탐지 모델

의존. A2모델 서빙 계층 A1데이터 자산 서비스

빠지기 쉬운 함정. X5성능표만 있는 학습

알려진 사용례

PAX dcba0f654467bdc9 40M 파라미터 소형 자체 학습 PII 모델(§13 A2.5+S13 조합)

사례 연구 · 가람시(가상)

장마철에 빗나가기 시작한 수위 예측

재난안전과는 3년치 하천 수위·강수 기록으로 수위 예측 모델을 직접 학습해 관제 화면에 붙였다. 첫 겨울과 봄에는 예측이 잘 맞았다. 그런데 장마가 시작되자 예측이 실측보다 계속 낮게 나왔다. 모델을 만든 직원은 이미 다른 부서로 옮겼고, 관제 서버에 어떤 모델 파일이 올라가 있는지도 확실하지 않았다.

AX팀은 모델을 A2.5비LLM 학습 모델 변형으로 서빙 계층에 다시 올렸다. 관제 화면의 예측 부품(B2예측·추천기)은 서빙 계층에서 위험 등급과 점수만 받는다. 서빙 계층은 모델 버전과 입력 분포의 변화를 C4감사 로그·지표에 남겨, 장마철처럼 분포가 학습 때와 달라지면 경고가 뜨게 했다.

재학습은 C6환류 파이프라인이 맡는다. 새 기준선으로 학습한 버전은 C9평가 세트·회귀시험의 독립 시험세트에서 이전 버전을 넘을 때만 배포된다. 넘지 못하거나 운영 중에 문제가 생기면 이전 안정판으로 돌아간다. 관제 요원이 예측 근거를 확인할 수 있도록 주요 변수의 기여도도 F9판정 근거·기여도 표시로 화면에 띄웠다. 관제 쪽 배선은 A1 → A2.5 → B2 → C1 · A2.5 → C4 · C6 → A2.5 · C9 → A2.5 · A2.5 → F9로 정리되었다.

이듬해 장마 전에 재학습한 버전이 게이트를 통과해 배포되었다. 모델을 만든 직원은 떠났지만 버전 기록과 재학습 절차는 남았다. 다음 담당자는 서빙 계층의 이력만 보고 어떤 판이 언제 왜 바뀌었는지 안다.

출처·문헌: 카탈로그 §6 A2.5 카드 · 카탈로그 §0 v0.6 A2.5 행, v0.7 R10·R13 행 · 카탈로그 §7.3 유형 3·5a·10 · 카탈로그 §13 B2·C9·A2.5+S13 · 분류기준 R4, R7, R10, R13 · GoF Strategy · Microservice 패턴 Blue-Green

A2.6

모델 서빙 · 벤더 블랙박스

Vendor Black-box Model · 벤더 내장 모델 · Embedded Vendor AI

확립 · 사용례 4건

요구어떻게 하면 모델을 보거나 바꿀 수 없는 벤더 제품의 AI 기능을, 벤더가 낸 성능표 대신 기관이 잰 실측으로 통제할 수 있는가?

장비·상용 제품에 내장돼 기관이 모델·버전·학습 데이터를 보거나 바꿀 수 없는 모델의 자리다. 교체·재학습 대신 계약과 자체 실측으로 통제한다.

문제

모델이 장비나 상용 제품에 묶여 와서 기관이 보거나 바꿀 수 없다. 이를 적을 변형이 없으면 기록이 엇갈리고, 벤더 KPI가 자체 실측처럼 보고된다.

해법

블랙박스임을 조립도에 명시하고, 교체·재학습 대신 C9 자체 실측·C4 운영 지표·버전 변경 통지 계약·C7 수동 전환으로 바깥에서 통제한다.

적용

도입 제품의 모델을 교체·재학습할 수 있는지 확인하고, 할 수 없으면 A2.6으로 기록한다. 현장 조건 평가 세트와 통지·회귀 확인 절차는 계약에 넣는다.

영향

교체·재학습이 막혀 C6 환류가 어렵고, 벤더 종속과 판정 근거 표시 제약이 남는다.

원칙

AIM05 모델 하나에 묶지 않기 · AIM02 예외 경로를 먼저 · 증거 우선

적용 범위

기관

AX 관문

따로 붙은 AX 관문은 없다. 재학습 경로가 막혀 C6 근거를 만들기 어렵고, 이 점이 Native로 넘어가는 길을 좁힌다.

PAX 사례 564건 중

4 건

PAX 사용 비율

0.7 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A2.6 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

지능형 CCTV 분석 장비나 상용 분석 소프트웨어처럼 모델이 제품 안에 묶여 오는 과제는 A2.1(기관이 API를 호출)도 A2.5(기관이 학습)도 아니다. 자리가 없으면 태거마다 다른 변형에 넣고, 벤더가 제시한 상용 KPI가 운영 실측처럼 보고된다(X15). v0.6에서 A2.5와 함께 분리되었다.

맥락. 벤더 장비·제품을 들여왔지만 모델을 교체·재학습할 권한은 없는 과제에 쓴다. 유형 5a-brief는 A2.1·A2.2와 함께 A2.6을 허용한다(R19).

힘(forces) — 서로 당기는 요구

검증된 제품의 빠른 도입 vs 모델 내부를 볼 수 없음
벤더 성능 보증 vs 기관 현장 조건에서의 실측
유지보수 계약 의존 vs 기관 자체 개선(C6) 불가

그림 7.45벤더 블랙박스 변형이 없을 때. 장비 안 모델을 자체 학습 모델(A2.5)로 잘못 기록하고, 벤더가 제시한 정확도를 현장 실측처럼 보고한다(X15). 현장 실측은 한 번도 없다.

02해법

모델이 블랙박스임을 조립도에 명시하고, 교체·재학습 대신 바깥에서 통제한다. 벤더 KPI를 준용하지 않고 C9 자체 평가 세트와 C4 운영(시범 운영 포함) 기간 지표로 현장 성능을 잰다(X15의 교정). 모델 버전이 바뀔 때 통지받고 회귀를 확인하도록 계약·운영 절차를 두고, 장애나 성능 저하에 대비해 C7 규칙 축소·수동 전환 경로를 둔다. 판정 근거를 제품이 주지 않으면 F7로 한계를 안내한다.

그림 7.46벤더 블랙박스로 기록한 뒤. 모델 내부는 그대로 두고 C9 현장 실측과 C4 운영 지표로 성능을 잰다. 버전 변경 통지 계약, C7 수동 전환, F7 한계 안내로 바깥에서 통제한다.

그림 7.47모델 서빙 · 벤더 블랙박스의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
장비 내장형	카메라·분석 장비 펌웨어에 모델이 묶여 온다.
상용 제품 내장형	분석·업무 소프트웨어가 내부 모델을 감추고 결과만 내준다.

03적용

도입 제품의 모델이 교체·재학습 가능한지 확인하고, 불가하면 A2.6으로 기록한다.
벤더 KPI와 별도로 C9 자체 평가 세트를 만들어 현장 조건에서 실측한다.
모델 버전 변경 통지와 회귀 확인 절차를 계약·운영 절차에 넣는다.
제품 장애·성능 저하 시 C7 규칙 축소·수동 전환 경로를 정한다.
근거 표시가 없으면 F7로 판정 한계를 안내한다.

점검 질문

보고된 성능이 운영(시범 운영 포함) 기간 자체 실측인가, 벤더 KPI인가
모델 버전 변경을 기관이 알 수 있는가
제품 장애 시 대체 경로가 있는가

환경 조건. E2 값은 벤더 제품 내장이다. E1 폐쇄망 현장 장비에서 흔하다. 제품이 외부로 데이터를 보내는지 확인해 E5와 맞춘다.

그림 7.48배선 예시 A2.6 (벤더 분석 장비) → B5 → C1 · C9 → A2.6 (자체 실측) · C7 (수동 전환). 굵은 테두리가 이 패턴이다.

04영향

얻는 것

검증된 제품을 빠르게 도입
모델 운영 부담이 벤더에 있음

치르는 대가

교체·재학습 불가로 C6 환류가 막힘
성능 근거가 벤더 KPI에 기대기 쉬움(X15)
벤더 종속(X4)
판정 근거 표시(F9) 제약

이럴 때 쓴다

기관이 모델을 교체·재학습할 권한 없이 벤더 제품의 AI 기능을 쓸 때
모델 정보가 제품 사양에만 있고 기관 코드가 모델을 부르지 않을 때

이럴 때는 쓰지 않는다

기관 코드가 상용 API를 직접 부르면 A2.1
기관이 학습·재학습하면 A2.5
모델명 자체가 불명이고 벤더 제품도 아니면 A2.0

05판정

식별 신호

벤더 제품 내장 AI장비 내장 분석상용 제품 성능 수치 인용

present기관이 교체·재학습할 수 없는 벤더 제품 내장 모델을 쓴 서술이 있으면 태그한다(R4, R13).

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
A2.1모델 서빙 · 상용 API 호출	기관 코드가 상용 API를 호출하면 A2.1, 제품이 모델을 감추고 결과만 주면 A2.6.
A2.5모델 서빙 · 비LLM 학습 모델	기관이 모델을 학습·재학습하면 A2.5.
X15빌린 성과표	A2.6 과제에서 벤더 KPI를 운영 실측처럼 보고하면 X15를 함께 태그한다.

06관계

그림 7.49모델 서빙 · 벤더 블랙박스과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
C9평가 세트·회귀시험	짝 — 벤더 KPI 대신 자체 실측
C7폴백 스위치	끼울 자리 — 제품 장애 시 대체 경로
A2.5모델 서빙 · 비LLM 학습 모델	대안 — 기관이 직접 학습
X15빌린 성과표	주의 — 빌린 성과표

의존. A2모델 서빙 계층

빠지기 쉬운 함정. X15빌린 성과표 X4단일 모델 인질

사례 연구 · 가람시(가상)

'정확도 95%'는 누구의 숫자인가

재난안전과는 공원 산책로에 쓰러짐을 감지하는 지능형 카메라를 도입했다. 제안서에는 감지 정확도 95%가 적혀 있었고, 시범 운영 결과 보고서에도 같은 숫자가 그대로 옮겨졌다. 정보통신과 AX팀이 보고서를 검토하다가 이 숫자를 어디서 쟀는지 물었다. 가람시 현장에서 잰 값은 하나도 없었다.

모델은 장비 펌웨어에 묶여 있어 가람시가 바꾸거나 다시 학습할 수 없었다. 도입 문서에는 '자체 AI 모델'이라 적혀 있었지만 실제로는 A2.6벤더 블랙박스였다. 안티패턴 X15빌린 성과표에 그대로 들어맞는 경우였다.

AX팀은 모델 내부 대신 바깥을 통제하기로 했다. 야간·우천·역광 영상을 섞은 현장 평가 세트를 C9평가 세트·회귀시험으로 만들어 실측했더니 야간 정확도가 제안서보다 크게 낮았다. 시범 운영 기간 지표는 C4감사 로그·지표에 쌓고, 유지보수 계약에 펌웨어 모델 변경 시 사전 통지와 회귀 확인 절차를 넣었다. 장비가 멈추거나 오탐이 늘면 C7폴백 스위치가 순찰 강화 같은 수동 절차로 넘긴다.

관제 화면에는 야간 감지 한계를 F7한계·신뢰도 안내로 띄웠다. 시범 운영 결과 보고서의 성능 칸도 바뀌었다. 이제 벤더 제시값과 가람시 실측값이 나란히 적힌다. 조립도의 배선 A2.6 → B5 → C1 · B5 → C4 · C9 → A2.6 · C7 · F7에서 C9가 A2.6을 가리키는 화살표가 바로 그 실측이다.

출처·문헌: 카탈로그 §0 v0.6 A2.5 행(벤더 내장 블랙박스는 A2.6) · 카탈로그 §6 A2.5 카드 · 카탈로그 §0 v0.7.1 R19 행 · 카탈로그 §11 X15 · 분류기준 R4, R9, R13, R19 · Heiland 배포 범주

공공 API 제공자

Public Provider · 범정부 Provider · 공공 플랫폼

확립 · 사용례 156건

요구어떻게 하면 기관마다 같은 기반을 다시 만들지 않고, 정부가 이미 운영하는 모델·데이터·개발 환경을 공인된 원천으로 가져다 쓸 수 있는가?

정부·공공이 운영하는 모델·데이터·개발 도구(범정부 AI 공통기반, 모두의 AI 실험실, 공공데이터포털, 공공 깃랩)를 범정부 Provider로 소비한다.

문제

부서와 기관마다 모델·법령 사본·개발 환경을 따로 만들면 같은 기반이 중복되고, 최신성과 인가·검증 절차도 제각각이 된다.

해법

기반을 새로 만들기 전에 범정부 공통기반·공공데이터·법령 API·공공 깃랩에서 먼저 찾아 소비하고, 인증은 연합 신원으로 위임한다.

적용

API 응답에 출처·조회 시각을 붙여 업무 부품에 넘기고, 에이전트가 쓸 때는 A8로 감싼다. 기관이 만든 도구는 공공 깃랩에 등재한다.

영향

공공 API의 가용성과 변경에 종속된다. 인가·검증 절차가 에이전트 루프의 병목이 되고, 기관 고유의 요구는 반영하기 어렵다.

원칙

AIM05 모델 하나에 묶지 않기 · 증거 우선

적용 범위

범정부

AX 관문

AX 관문과 직접 묶이지는 않고, 안티패턴을 고칠 때 자주 불려 나온다. X3(부서마다 챗봇)에서 빠진 부품이 A2·A3 Provider다. X9(담당자와 함께 사라지는 도구)를 고칠 때는 공공 깃랩(A3) 등재가 들어간다.

PAX 사례 564건 중

156 건

PAX 사용 비율

27.7 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A3 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

부서마다 모델·벡터DB·프롬프트를 따로 만드는 '부서마다 챗봇'(X3)은 공유 데이터를 중간마다 손으로 내려보내는 prop drilling의 공공 버전이다. 범정부 AI 공통기반처럼 상위에 이미 있는 Provider를 쓰지 않으면 같은 기반을 기관마다 다시 만들고, 인가·검증 절차도 제각각이 된다.

맥락. 모델·공공데이터·법령 원문·개발 환경을 공공 플랫폼에서 가져올 수 있다면 어느 과제든 해당한다. §7.1 2단계 '기반 부품은 새로 만들지 말고 Provider에서 먼저 찾는다'가 바로 이 부품을 가리킨다. 유형 7(대조·점검)에서는 법령·기준 출처를 대는 필수 기반이다.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

공통 Provider 재사용 vs 기관 고유 요구 반영
공공 API 가용성·갱신 주기 vs 서비스 신뢰성
인가·검증 절차의 통제 vs 에이전트 루프의 병목(PAX 공공API 진단)

그림 7.50공공 API 제공자를 쓰지 않을 때. 두 부서가 법령 사본을 각자 만들어 시행일이 지난 조문을 인용하고, 공공 Provider는 쓰이지 않은 채 남는다. 어느 답에도 출처와 조회 시각이 붙지 않는다.

02해법

기반을 새로 만들기 전에 범정부 AI 공통기반(모델), 공공데이터포털·법령 API(데이터), 모두의 AI 실험실·공공 깃랩(개발·실험 환경)에서 먼저 찾아 소비한다. 인증은 GPKI·디지털원패스 같은 연합 신원(Federated Identity)으로 위임하고, 공공 API 응답은 출처·조회 시각과 함께 업무 부품에 넘긴다. 에이전트가 부를 수 있게 하려면 A8 MCP 서버로 감싸고, 결과를 재가공해 기준선으로 고정하면 A1을 더한다. 기관이 만든 도구는 공공 깃랩에 등재해 다음 기관의 Provider가 되게 한다.

그림 7.51공공 API 제공자를 소비한 뒤. 두 업무 부품이 연합 신원 인증을 거쳐 A3의 법령·데이터 API를 쓴다. 응답의 출처·조회 시각은 C5가 검증하고 F1이 화면에 보인다. 가람시가 만든 도구는 공공 깃랩에 등재해 다음 기관의 Provider가 된다.

그림 7.52공공 API 제공자의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
공공 모델 Provider	범정부 AI 공통기반(HCX-GOV-THINK) 위에서 모델을 소비한다. 온나라 AI 문서 분배기가 공통기반 RAG 위에서 돈다.
공공 데이터·법령 Provider	공공데이터포털 OpenAPI·법제처 API 등을 실서비스 파이프라인에 상시 연동한다.
개발·실험 환경 Provider	모두의 AI 실험실·공공 깃랩에서 개발하고 결과물을 등재한다.

03적용

필요한 기반(모델·데이터·코드·실험 환경)을 목록으로 만들고 공공 Provider에 있는지 먼저 찾는다.
사용 승인·인증 방식(연합 신원)을 확인하고 호출 주체를 정한다.
API 응답에 출처·조회 시각을 붙여 업무 부품에 넘기고, 최신성 검증 주기를 정한다.
에이전트가 쓰게 하려면 A8로 감싸고, 재가공해 고정하면 A1로 기록한다.
기관이 만든 도구·코드는 공공 깃랩에 등재해 다음 기관의 Provider가 되게 한다.

점검 질문

같은 기반을 기관 안에서 따로 만들지 않았는가
공공 API 응답의 출처·조회 시각이 결과에 남는가
API 장애·변경 시 어떻게 되는지 답할 수 있는가
만든 도구가 공공 깃랩 등에 등재되었는가

환경 조건. E1 행정망에서는 공통기반 경유(A2.4)와 함께 쓴다. 공공 API가 인터넷 필수면 폐쇄망 과제는 반입·동기화 경로를 따로 둔다.

그림 7.53배선 예시 A3 (법령 API) → B3 → C5 (출처 검증) → F1 · A3 (범정부 공통기반) → A2.4 → B1. 굵은 테두리가 이 패턴이다.

04영향

얻는 것

기관별 중복 구축 방지(X3 교정)
공인된 원천 데이터·모델 사용
등재로 전이 경로 확보

치르는 대가

공공 API 가용성·변경에 종속
인가·검증 절차가 에이전트 루프의 병목
기관 고유 요구 반영의 한계

이럴 때 쓴다

모델·데이터·개발 환경을 기관이 새로 만들려 할 때(먼저 Provider부터 확인)
법령·기준 원문을 최신으로 대조해야 하는 유형 7
여러 부서가 같은 기반을 따로 만들고 있을 때(X3 교정)

이럴 때는 쓰지 않는다

필요한 모델·데이터가 공공 Provider에 없을 때(만들고 레지스트리에 올림)
타 기관 데이터를 계약·키 매핑으로 결합하는 경우는 A4

05판정

식별 신호

public_api=true가점 ➊ public_platform범정부 AI 공통기반모두의 AI 실험실공공데이터포털 API공공 깃랩

present정부·공공 플랫폼(모두의 AI 실험실, 공공데이터포털 API, 범정부 AI 공통기반, 공공 클라우드, 공공 깃랩)을 실제로 활용한 서술이 있으면 태그한다(분류기준 §1 A3).

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
A4데이터 연계 서비스	공개 API를 조회해 쓰면 A3, 타 기관과 계약·키 매핑으로 데이터를 결합하면 A4.
A8MCP 서버·호스트	공공 API 자체는 A3, 그것을 에이전트가 부를 도구로 감싼 층은 A8. 둘 다 있으면 둘 다 태그.
A2.4모델 서빙 · 내부망 프록시	범정부 공통기반 모델을 내부망에서 경유해 부르면 A3와 A2.4를 함께 태그.

06관계

그림 7.54공공 API 제공자과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
A2.4모델 서빙 · 내부망 프록시	짝 — 공통기반 모델을 내부망에서 경유
A8MCP 서버·호스트	감싸는 층 — 공공 API를 MCP 도구로
S1AI 게이트웨이·단일 진입점	인증 위임 — 공공 인증을 단일 진입점에
A7자체 제작 환경	등재처 — 자체 제작 도구를 공공 깃랩에
A4데이터 연계 서비스	경계 — 계약 기반 결합

빠지기 쉬운 함정. X3부서마다 챗봇 X9담당자와 함께 사라지는 도구

알려진 사용례

PAX 온나라 AI 문서 분배기 범정부 공통기반 RAG 위에서 접수 문서 배분(§6 A3 카드)
PAX ef389de4efadc258 법제처 API로 매일 최신성 검증(§13 A3)
PAX 3d07b6da99f5e1ed 직제·시행규칙을 법령 API로 파싱·결합, 시행일 스냅샷 비교(§13 A3)

사례 연구 · 가람시(가상)

낡은 조문을 인용한 조례 개정 보고서

기획예산과가 조례 개정 검토 보고서를 결재에 올렸는데, 근거로 든 상위 법령 조문이 개정 전 내용이라는 지적이 돌아왔다. 보고서 초안 도구가 참고한 것은 몇 해 전 누군가 내려받아 공유 폴더에 둔 법령 사본이었다. 민원여권과의 규정 상담 도구도 따로 모은 PDF 묶음을 쓰고 있었고, 두 묶음의 시행일은 서로 달랐다.

법령 데이터베이스를 직접 구축하자는 의견도 나왔지만, AX팀은 A3공공 API 제공자부터 확인했다. 공공 법령 API가 현행 조문과 시행일을 제공하고 있었다. 두 도구가 사본 대신 이 API를 부르도록 바꾸고, 응답마다 출처와 조회 시각을 붙여 넘기게 했다. 호출 인증은 공무원 연합 신원으로 위임해 S1AI 게이트웨이·단일 진입점에서 한 번만 처리하게 했다.

보고서 초안에는 인용 조문의 시행일과 조회 시각이 F1출처 표시로 붙는다. C5가드레일 필터는 인용 조문이 응답에 실제로 있는지, 조회가 하루를 넘지 않았는지 확인한다. 초안 한 건은 S1 → A3 (법령 API) → B3 → C5 → F1 순서로 만들어진다.

법령 사본 폴더는 보관용으로만 남기고 도구의 참조 경로에서 지웠다. 법령이 개정된 다음 날 도구의 인용이 실제로 바뀌는 것을 확인하고 나서, 기획예산과는 근거 조문의 시행일 확인을 보고서 검토 목록의 자동 점검으로 넘겼다. AX팀이 정리해 공공 깃랩에 올린 연동 코드는 이웃 기관이 그대로 가져가 썼다.

출처·문헌: 카탈로그 §6 A3 카드 · 카탈로그 §2 출처 표(Provider 패턴) · 카탈로그 §0 v0.3 판정표 A3 · 카탈로그 §7.1 2단계·§7.3 유형 7 · 카탈로그 §8 Federated Identity · 카탈로그 §6 S1 카드(의존 A3) · 카탈로그 §11 X3·X9 · 카탈로그 §13 A3 · 분류기준 §1 A3 · patterns.dev Provider 패턴 · Microservice 패턴 Federated Identity·Access Token · PAX 공공API 진단 보고서

데이터 연계 서비스

Cross-org Data Link · 데이터 결합 · Shared DB

확립 · 사용례 12건

요구어떻게 하면 한 기관의 데이터로는 답이 나오지 않는 문제를, 계약과 식별자 보호를 갖춘 채 타 기관 데이터와 결합해 풀 수 있는가?

타 기관 데이터를 연계 계약과 표준 인터페이스·키 매핑으로 결합해 한 기관의 데이터로는 풀 수 없는 문제의 기준선을 만든다.

문제

위험 예측·자격 확인처럼 타 기관 데이터가 있어야 풀리는 업무에서 계약 없이 '연계 예정'만 적어 두면, 과제는 실데이터 없이 시연만 되는 데모웨어가 된다.

해법

연계 협약과 키 매핑 규칙을 먼저 확정하고 표준 인터페이스로 결합한다. 민감 식별자는 가명키로 바꾸고 키맵을 따로 보관해 보호한다.

적용

필요한 외부 데이터와 제공 기관을 정해 협약부터 시작하고, 결합 결과의 결합키·변수 정의서를 A1 기준선으로 관리한다.

영향

계약·협의 기간이 과제 일정을 잡아먹는다. 개인정보·기업비밀 관리 부담이 생기고, 연계 기관의 시스템이 바뀌면 그대로 영향을 받는다.

원칙

AIM04 처리마다 흔적 · 통제 우선 · 증거 우선

적용 범위

기관 → 타 기관 재사용

AX 관문

Ready 관문에 걸린 부품이다. 계약을 맺고 실제로 결합한 데이터가 있어야 Ready로 인정된다. 그런 데이터가 없으면 A4는 X6 데모웨어에서 빠진 부품으로 남는다.

PAX 사례 564건 중

12 건

PAX 사용 비율

2.1 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A4 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

위험 예측·자격 확인·재난 대응처럼 한 기관 데이터만으로는 답이 안 나오는 업무가 많다. 그러나 결합은 기술보다 계약·협의가 병목이다. 자료에 '연계 예정'만 있고 계약이 없으면 실데이터 없이 시연만 되는 데모웨어(X6)가 된다. 계약을 맺었는지가 Ready와 계획 단계를 가른다.

맥락. 타 기관·민간 데이터를 결합해야 하는 과제에 쓴다. 유형 5a·10·11의 기반이다(§7.3). 전이 차단 요인 '기관 간 협약'(R8)에 바로 걸린다.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

결합 데이터의 가치 vs 개인정보·기업비밀 보호
계약·협의 기간 vs 과제 일정
실시간 연계 vs 연계 기관 시스템 부담

그림 7.55데이터 연계 서비스가 없을 때. 외부 기관 자료는 계획서의 '연계 예정'에 머물고, 예측 모델은 시연용 표본으로만 돈다(X6). 협약이 없으니 식별자 보호와 정의서 작업도 시작되지 않는다.

02해법

연계 계약(또는 협약)과 키 매핑 규칙을 먼저 확정하고, 표준 인터페이스로 결합한다. 식별자가 민감하면 가명키·키맵 분리 보관으로 결합하고, 원본·마스킹·제출용 데이터를 분리한다. 결합 결과는 A1 기준선처럼 정의서(결합키·변수 정의)로 문서화한다. 상대 기관이 원자료 제공에 난색을 보이면 그룹핑·집계 수준으로 협의안을 만들고, 기존 전산망을 재활용해 자동 전송한다.

그림 7.56데이터 연계 서비스를 끼운 뒤. 협약을 맺은 외부 기관 자료를 공통 연계키와 가명키 매핑으로 가람시 내부 자료와 결합하고, 결합 정의서는 A1 기준선으로 관리한다.

그림 7.57데이터 연계 서비스의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
가명결합형	이중 식별축 가명키와 원본/마스킹/제출용·키맵 분리 보관으로 여러 기관 데이터를 결합한다.
시공간 결합형	기관 시설 좌표·행정구역에 기상청 등 공공 API 값을 최근접·구역 단위로 맞춘다.
동의 기반 마이데이터형	공통 연계키로 공공·민간 데이터를 당사자 동의로 결합한다.
협의·전산망 재활용형	제공 기관의 우려를 집계 수준 협의안으로 풀고 기존 전산망으로 자동 전송한다.

03적용

필요한 외부 데이터와 제공 기관을 정하고 연계 계약·협약 협의를 먼저 시작한다.
공통 연계키와 키 매핑 규칙을 정하고, 식별자가 민감하면 가명결합 방식을 택한다.
원본·마스킹·결합용 데이터와 키맵을 분리 보관하는 절차를 둔다.
결합 결과의 결합키·변수 정의서를 작성해 A1 기준선으로 관리한다.
연계 주기·장애 시 처리와 협약 갱신 일정을 운영 절차에 넣는다.

점검 질문

연계 계약·협약이 체결되었는가
결합키·변수 정의서가 있는가
키맵과 원본이 분리 보관되는가
연계 중단 시 서비스가 어떻게 되는지 정해져 있는가

환경 조건. E5가 S 이상이면 가명결합·키맵 분리가 사실상 필수다. 전이 차단 요인 '기관 간 협약'(R8)에 걸리기 쉽다.

그림 7.58배선 예시 A4 → A1 → A2.5 → B2 → C1 · C5 (가명결합). 굵은 테두리가 이 패턴이다.

04영향

얻는 것

단일 기관으로 불가능한 판정 근거 확보
재사용 가능한 연계 설계(키·정의서)

치르는 대가

계약·협의 기간
개인정보·기업비밀 관리 부담
연계 기관 시스템 변경에 종속

이럴 때 쓴다

한 기관 데이터로는 예측·판정 근거가 부족할 때
타 기관 데이터로 신청 정보의 누락·불일치를 교차 확인할 때
관할이 갈린 다부처 데이터를 하나의 파이프라인으로 묶을 때

이럴 때는 쓰지 않는다

공개 API를 조회만 하면 A3
자기 기관 기록만 정제하면 A1
계약 없이 '연계 예정'만 있으면 태그하지 않는다(계획 단계)

05판정

식별 신호

public_data_link=true가점 ➋ data_sharing연계 계약·협약가명결합연계키

present타 기관 데이터를 계약·연계로 실제 결합한 서술이 있으면 태그한다(분류기준 §1 A4). 계약 체결 여부가 Ready와 계획 단계의 경계다.

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
A3공공 API 제공자	누구나 받는 공개 API 조회는 A3, 기관 간 계약·키 매핑을 거친 결합은 A4.
A1데이터 자산 서비스	결합 후 정제·정의까지 했으면 A1도 함께 태그.

06관계

그림 7.59데이터 연계 서비스과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
A1데이터 자산 서비스	짝 — 결합 결과를 기준선으로
C5가드레일 필터	선행 — 가명·비식별
A3공공 API 제공자	경계 — 공개 API 조회
B2예측·추천기	소비처 — 결합 데이터로 예측

의존. A1데이터 자산 서비스

빠지기 쉬운 함정. X6데모웨어

사례 연구 · 가람시(가상)

연계 예정이라고 적힌 칸

A1데이터 자산 서비스로 내부 기준선을 만든 복지정책과는 위기가구 예측의 정확도를 더 올리고 싶었다. 가람시 기록만으로는 공과금 체납이나 건강 위기 같은 신호가 보이지 않았다. 계획서에는 외부 공공기관 두 곳의 자료를 '연계 예정'이라고 적어 두었지만, 실제로 받은 자료는 없었다.

중간 점검에서 정보통신과 AX팀은 시연 화면의 예측이 업체가 만든 표본 자료로 돌고 있다는 점을 짚었다. 과제는 실데이터 없이 시연만 되는 X6데모웨어의 문턱에 서 있었다. AX팀은 기술 구현을 멈추고 협약부터 진행하자고 했다. 제공 기관 한 곳은 개인 단위 원자료 제공에 난색을 보였다. 복지정책과는 동 단위 집계 수준으로 협의안을 바꿔 동의를 얻었다.

AX팀이 세운 A4데이터 연계 서비스는 공통 연계키를 정하고, 식별자를 C5가드레일 필터에서 가명키로 바꾼 뒤 자료를 결합한다. 원본·가명·제출용 자료와 키맵은 따로 보관하고, 결합 결과의 결합키·변수 정의서에는 내부 기준선과 같은 방식으로 버전을 붙였다. 최종 배선은 A4 → A1 → A2.5 → B2 → C1 · C5로 정리되었다.

협약을 맺은 날 가람시는 이 과제를 Ready로 기록하고 협약 갱신일을 운영 절차에 올렸다. 결합 뒤 첫 재학습에서 예측이 그동안 놓치던 위기가구 유형이 드러났다. 복지정책과는 그 유형을 현장 방문 우선순위 기준에 넣었다.

출처·문헌: 카탈로그 §6 A4 카드 · 카탈로그 §0 v0.3 판정표 A1·A4 · 카탈로그 §7.3 유형 5a·10·11 · 카탈로그 §8 DB per Service·Shared DB · 카탈로그 §11 X6 · 카탈로그 §13 A4 · 분류기준 §1 A4, R8 · Microservice 패턴 Shared DB · GoF Adapter

엣지 추론 런타임

Edge Runtime · 온디바이스 추론 · Service per Container

확립 · 사용례 3건

요구어떻게 하면 망이 끊기거나 영상을 밖으로 보낼 수 없는 현장에서도, 지연 없이 감지하고 경보를 낼 수 있는가?

현장 기기에 경량 모델을 배포·갱신해 망 단절·지연·영상 반출 없이 현장에서 추론한다.

문제

현장 영상을 중앙으로 올려 추론하면 통신 비용·지연·개인정보 반출이 생기고, 망이 끊기면 감지와 경보가 함께 멈춘다.

해법

중앙에서 학습·검증한 모델을 경량화해 현장 단말·NPU에 배포하고, 추론·위험 판정·경보 제어까지 현장에서 완결한다.

적용

중앙이 승인한 버전만 단말에 올리는 갱신 경로(온라인 또는 물리매체)를 둔다. 현장 출력은 A11로, 조치 기록은 C4로 보내고 C7 Fail-safe를 함께 둔다.

영향

경량화에 따른 정확도 손실과 분산 기기의 버전 관리 부담이 생기고, 원격 감시·갱신이 어렵다.

원칙

AIM02 예외 경로를 먼저 · AIM04 처리마다 흔적 · 통제 우선

적용 범위

기관

AX 관문

AX 관문과 묶인 부품은 아니다. PAX에서 A5를 쓰는 3건은 온디바이스 자막, 행사 사진 인물 분류, 지역 네트워크 안의 다국어 음성 생성처럼 개인이 만든 도구이고, 이 위에 C2·C6·C7을 조립한 사례는 아직 없다.

PAX 사례 564건 중

3 건

PAX 사용 비율

0.5 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A5 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

현장 감시·경보는 넓은 현장을 상시 봐야 하는데, 영상을 중앙으로 올리면 통신 비용·지연·개인정보 반출이 생기고 망이 끊기면 서비스가 멈춘다. 현장 기기에서 추론하면 이 셋을 한꺼번에 줄인다.

맥락. E1이 로컬·폐쇄망인 B5 현장 감지·경보의 기반이다. 유형 3에서는 필수 부품 후보 가운데 하나다(R10: A5 또는 A2.2 또는 A2.5). PAX 564건에서는 3건뿐이다.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

현장 추론의 저지연·무반출 vs 경량화에 따른 정확도 손실
기기 분산 배포 vs 모델 버전 일관성
망 단절 내성 vs 원격 갱신·감시의 어려움

그림 7.60엣지 추론 런타임이 없을 때. 현장 카메라 6대의 영상을 불안정한 회선으로 중앙에 올려 추론한다. 망이 끊기면 경보가 멈추고, 원본 영상은 상시 밖으로 나간다.

02해법

중앙에서 학습·검증한 모델을 ONNX·TensorRT 등으로 경량화해 현장 단말·NPU·카메라에 배포하고, 추론·위험 판정·경보 제어까지 현장에서 완결한다. 중앙에서 검증·승인한 모델 버전만 단말에 올리고, 망이 없으면 물리매체로 갱신한다. 원본 영상은 상시 저장하지 않고 이벤트 시에만 짧게 저장하는 식으로 반출을 줄인다. 현장 출력은 A11로, 조치 기록은 C4로 보내고, 상시 서비스이므로 C7 Fail-safe를 함께 둔다.

그림 7.61엣지 추론 런타임을 둔 뒤. 중앙에서 승인한 경량 모델이 현장 단말에서 감지·판정하고 A11로 바로 경보를 낸다. 중앙에는 이벤트 요약만 보낸다. 조치 기록은 C4에 남기고, 단말 장애는 C7 Fail-safe에 맡긴다.

그림 7.62엣지 추론 런타임의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
단말 완결형	외부 통신 없이 NPU 단말 안에서 탐지→위험판정→경보제어와 운영 웹서버까지 완결한다.
3계층 물리매체형	학습(내부망 GPU)–현장 단말–취득 장비를 온라인 없이 물리매체로 잇고 승인된 모델만 배포한다.
기존 설비 재사용형	기존 CCTV·센서를 재사용해 현장에서 추론한다.
브라우저 모델형	WebGPU로 브라우저 안에서 모델을 돌린다.

03적용

현장 통신·전원·설치 조건과 반출 금지 범위를 조사한다.
중앙에서 학습·검증한 모델을 현장 기기에 맞게 경량화하고 성능 손실을 C9로 잰다.
중앙 승인 모델만 배포되는 갱신 경로(온라인 또는 물리매체)와 버전 기록을 둔다.
원본 저장 정책(이벤트 시만 저장 등)과 현장 출력(A11)·조치 기록(C4)을 연결한다.
단말 장애 시 C7 Fail-safe 경로를 정한다.

점검 질문

현장 기기에 배포된 모델 버전을 중앙에서 알 수 있는가
승인되지 않은 모델이 단말에 올라갈 수 없는가
원본 영상의 저장·반출 범위가 정해져 있는가
단말 장애 시 안전 상태가 정의되어 있는가

환경 조건. E1 로컬·폐쇄망 + E2 비LLM 비전 모델이 전형이다(B5 카드). 현장 물리 설비를 구동하면 E4는 P2a가 된다.

그림 7.63배선 예시 A5 → B5 → C2 → A11 → D5 · A5 → C4 (조치 기록) · C7 (Fail-safe). 굵은 테두리가 이 패턴이다.

04영향

얻는 것

망 단절에도 서비스 지속
지연 최소화
원본 영상 반출 감소

치르는 대가

경량화에 따른 정확도 손실
분산 기기의 버전 관리 부담
원격 감시·갱신 어려움

이럴 때 쓴다

현장 통신이 불안정하거나 폐쇄망일 때
영상·음성을 중앙으로 보내면 안 될 때
경보 지연이 곧 피해로 이어지는 상시 감시

이럴 때는 쓰지 않는다

추론을 기관 서버에서 해도 지연·반출 문제가 없으면 A2.2·A2.5
모델이 커서 현장 기기에 올릴 수 없을 때

05판정

식별 신호

on_device=true엣지임베디드NPU온디바이스ONNX·TensorRT 경량화

present현장 기기·엣지에서 추론한 서술이 있으면 태그한다(분류기준 §1 A5).

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
A2.2모델 서빙 · 주권형 온프레미스	기관 서버·PC에서 오픈웨이트를 돌리면 A2.2, 현장 기기에서 돌리면 A5. 유형 3은 둘 중 하나로 충족(R10).
A2.5모델 서빙 · 비LLM 학습 모델	A2.5는 모델의 종류(자체 학습 비LLM)를, A5는 모델이 도는 위치(현장 기기)를 가리킨다. 둘 다 해당하면 둘 다 태그한다.

06관계

그림 7.64엣지 추론 런타임과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
B5현장 감지·경보	소비처 — 현장 감지·경보의 기반
A11액추에이션·현장 통지 어댑터	짝 — 현장 추론 결과를 물리 출력으로
C7폴백 스위치	필수 짝 — 상시 서비스 Fail-safe
A2.5모델 서빙 · 비LLM 학습 모델	짝 — 현장에 올리는 자체 학습 모델
A2.2모델 서빙 · 주권형 온프레미스	대안 — 현장 폐쇄망 서버 추론

알려진 사용례

PAX ff202c516be11b82 로컬 네트워크 안에서 온디바이스 다국어 음성 생성·전송 완결(§13 A5)

사례 연구 · 가람시(가상)

산책로 침수 경보가 늦던 이유

재난안전과는 하천변 산책로 여섯 곳에 카메라를 달고 침수 위험을 감지하는 시범 사업을 했다. 영상은 이동통신 회선으로 시청 서버에 올라가 추론되었고, 위험이 감지되면 관제 화면에 표시되었다. 비가 많이 오는 날일수록 회선이 불안정해 영상이 끊겼고, 화면에 경보가 뜨는 데 몇 초씩 걸렸다. 개인정보 담당자는 산책로 이용자의 얼굴이 담긴 영상이 하루 종일 전송된다는 점도 문제로 짚었다.

재난안전과와 정보통신과 AX팀은 추론을 현장으로 옮기기로 했다. 중앙 서버에서 학습·검증한 모델을 경량화해 현장 단말의 NPU에 올리는 A5엣지 추론 런타임을 택했다. 경량화로 떨어진 정확도는 C9평가 세트·회귀시험으로 재고, 중앙이 승인한 버전만 단말에 배포한다. 통신이 끊긴 곳은 점검 때 물리매체로 갱신한다.

현장 단말이 위험을 판정하면 A11액추에이션·현장 통지 어댑터가 경광등과 방송으로 바로 알린다. 원본 영상은 이벤트가 있을 때만 짧게 저장하고, 시청에는 이벤트 요약과 조치 기록만 C4감사 로그·지표로 보낸다. 단말 고장에 대비해서는 C7폴백 스위치가 해당 구간을 출입 통제 상태로 돌리는 Fail-safe를 두었다. 현장 쪽 조립은 A5 → B5 → C2 → A11 → D5 · A5 → C4 · C7 · C9 → A5 배선이다.

다음 장마철, 회선이 끊긴 날에도 현장 경보는 제때 울렸다. 중앙으로 가는 전송량은 이벤트 요약 분량으로 줄었다.

출처·문헌: 카탈로그 §6 A5 카드 · 카탈로그 §6 B5 카드(의존·환경) · 카탈로그 §7.3 유형 3 · 카탈로그 §13 A5 · 분류기준 §1 A5, R10 · Microservice 패턴 Service per Container · GoF Proxy

지식그래프 서비스

Ontology / KG · 온톨로지 · GraphRAG

확립 · 사용례 13건

요구어떻게 하면 AI 부품이 단어가 비슷한 조항을 고르는 대신, 개념 체계를 따라 규정의 상위·예외·선후 관계를 짚게 할 수 있는가?

규정·업무 개념·관계를 온톨로지로 명시해 여러 업무 부품이 같은 개념 체계로 검색·추론하게 한다.

문제

규정·서식·용어가 문서마다 다르게 쓰이면 검색은 단어만 맞추고 개념 간 상위·예외·선후 관계를 놓친다.

해법

규정·서식·용어집에서 개념과 관계를 추출해 온톨로지로 명시한다. 질의 API로 여러 업무 부품에 제공하고, 부품은 이를 벡터 검색과 함께 쓴다.

적용

그래프가 필요한 관계 질문을 C9로 먼저 정의하고, 추출 → 사전 필터 → LLM 관계 판정 → 검증자 점검을 거쳐 병합한다.

영향

온톨로지 구축·유지 비용과 관계 판정 검증 부담이 들고, 기준문서가 개정될 때마다 그래프를 따라 고쳐야 한다.

원칙

AIM04 처리마다 흔적 · AIM06 결과가 기준을 고치게

적용 범위

기관 → 범정부

AX 관문

AX 관문과 묶인 부품은 아니다. 유형 9에서 B0 문서 정리를 B3 접지로 승급할 때 붙는다.

PAX 사례 564건 중

13 건

PAX 사용 비율

2.3 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A6 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

규정·서식·용어가 문서마다 다르게 쓰이면 검색(B3)은 단어만 맞추고 개념 간 관계(상위·예외·선후)를 놓친다. 인수인계처럼 업무 맥락 전체를 옮겨야 하는 경우 문서 더미로는 구조가 전해지지 않는다.

맥락. 개념 관계가 답의 품질을 좌우하는 B3 지식 접지에 쓴다. 인수인계·지식 보존(유형 9)에서는 승급할 때, 대민 상담(유형 1)에서는 선택으로 붙는다.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

개념 체계의 정확성 vs 온톨로지 구축·유지 비용
관계 판정의 LLM 활용 vs 검증 부담
기관 고유 체계 vs 범정부 공통 개념 체계

그림 7.65지식그래프가 없을 때. 상담 부품이 벡터 검색으로 찾은 일반 발급 요건만 안내하고, 미성년자 동의와 병역 의무자 예외 조항은 놓친다.

02해법

규정·서식·용어집에서 개념과 관계를 추출해 온톨로지로 명시하고, 질의 API로 여러 업무 부품에 제공한다. 추출 단계에서는 원문 보정·청킹·용어 원자화 뒤 사전 필터로 LLM 관계 판정 호출을 줄이고, 병합 전에 검증자 점검을 둔다. 기준문서를 넣으면 스키마가 재구성되는 템플릿 교체형으로 만들면 다른 조직이 통째로 가져다 쓴다. B3에서는 벡터 검색과 결합해 그래프 보조 검색(GraphRAG)으로 쓴다.

그림 7.66지식그래프를 결합한 뒤. A6이 여권 발급·미성년자·병역 의무자 사이의 예외·필요 관계를 명시하고, 상담 부품은 벡터 검색과 그래프 관계를 함께 따라간다. 관계는 정본 규정에서 추출·검증해 만들고 C9 관계 질문 세트로 잰다.

그림 7.67지식그래프 서비스의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
템플릿 교체형 온톨로지	기준문서를 넣으면 업무·필드·값·관계 스키마가 재구성된다.
그래프 RAG	그래프를 검색 보조로 결합한다(코레일유통 AX플레이그라운드, PAX d8b2afa5e72012a8).
MCP로 서빙하는 경량 KG	대규모 개념·관계를 단일 파일로 경량화해 원격 MCP로 노출한다(PAX 655d61608d54c98a).

03적용

그래프가 필요한 질문 유형(관계·예외·선후)을 C9 평가 세트로 먼저 정의한다.
기준문서에서 개념·관계를 추출하고 사전 필터로 LLM 판정 대상을 줄인다.
병합 전 검증자 점검 절차를 둔다.
질의 API로 B3 등 업무 부품에 제공하고 벡터 검색과 결합한다.
기준문서 개정 시 그래프 갱신 절차를 정하고, 템플릿화해 타 조직 재사용을 연다.

점검 질문

그래프가 문서 검색만 쓸 때보다 나은지 평가 세트로 확인했는가
관계 판정에 사람 검증 단계가 있는가
기준문서 개정 시 갱신 절차가 있는가

환경 조건. E1 로컬 PC 완결이면 A6 없이 파일 기반 검색으로 축소한다(§5). 폐쇄망에서는 단일 파일로 경량화해 운영한다.

그림 7.68배선 예시 A1 → A6 → B3 → F1 · A6 → A8 (MCP로 노출). 굵은 테두리가 이 패턴이다.

04영향

얻는 것

개념 관계를 반영한 검색·추론
여러 부품이 같은 개념 체계 공유
템플릿화하면 조직 간 이식

치르는 대가

구축·유지 비용
관계 판정의 검증 부담
기준문서 개정 추종 부담

이럴 때 쓴다

규정 간 상위·예외·선후 관계가 답을 좌우할 때
인수인계처럼 업무 구조 전체를 옮겨야 할 때(유형 9 승급)
여러 업무 부품이 같은 개념 체계를 공유해야 할 때

이럴 때는 쓰지 않는다

로컬 PC 완결 조건에서 파일 기반 검색으로 충분할 때
문서 검색만으로 목표 품질에 닿을 때(C9로 확인)
온톨로지를 유지할 담당 조직이 없을 때

05판정

식별 신호

ontology=trueGraphRAG지식그래프온톨로지

present온톨로지·지식그래프를 구축하거나 활용한 서술이 있으면 태그한다(분류기준 §1 A6).

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
A1데이터 자산 서비스	표 형태 정제 데이터는 A1, 개념·관계를 명시한 그래프는 A6.
B3지식 접지 상담	B3는 질의응답 업무 부품이고, A6은 그 검색이 기대는 개념 체계 서비스다.

06관계

그림 7.69지식그래프 서비스과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
B3지식 접지 상담	소비처 — 그래프 보조 검색
A1데이터 자산 서비스	선행 — 기준문서 자산화
A8MCP 서버·호스트	노출 층 — 그래프를 MCP 도구로
D8.7인수인계·지식 보존	서비스 블록 — 인수인계·지식 보존

알려진 사용례

PAX AX플레이그라운드 코레일유통 그래프 RAG(§6 A6 카드)
PAX 655d61608d54c98a NCS 개념 53만·관계 323만 온톨로지를 경량화해 원격 MCP로 노출(§13 A6)

사례 연구 · 가람시(가상)

17세 자녀의 여권을 묻는 전화

민원여권과의 상담 도구는 여권 관련 규정 문서를 검색해 답하는 B3지식 접지 상담이었다. 일반 질문에는 잘 답했지만, 예외가 걸린 질문에서 자주 틀렸다. 17세 자녀의 여권을 묻는 시민에게는 일반 발급 요건만 안내하고 법정대리인 동의 서류를 빠뜨렸다. 병역 의무자의 국외여행 허가도 같은 식으로 놓쳤다. 검색은 질문과 비슷한 단어가 많은 조항을 가져왔을 뿐, 그 조항에 어떤 예외가 걸려 있는지는 몰랐다.

정보통신과 AX팀이 처음 한 일은 이런 관계 질문 50개를 C9평가 세트·회귀시험으로 모아 실패율을 재는 것이었다. 그다음 현행 규정 원문을 정본으로 삼아 개념과 관계를 추출하고, 사전 필터로 관계 판정 대상을 줄인 뒤 모델에 관계를 판정하게 했다. 담당 주무관이 병합 전에 관계를 검토했다. 이렇게 만든 A6지식그래프 서비스는 '여권 발급 → 예외 → 미성년자 → 필요 → 법정대리인 동의' 같은 경로를 질의 API로 내놓는다.

상담 도구는 벡터 검색 결과에 그래프 경로를 붙여 답하고, 근거 조문을 F1출처 표시로 보인다. 배선으로 적으면 A1 → A6 → B3 → F1 · C9 → B3이다. 관계 질문 세트의 실패율은 크게 줄었다.

남은 일은 규정이 바뀔 때 그래프가 뒤처지지 않게 하는 것이었다. 규정이 개정되면 같은 주에 그래프를 고치도록 운영 절차에 넣었고, 갱신은 민원여권과 주무관 한 명이 맡는다. 갱신할 때마다 관계 질문 세트를 다시 돌려 결과를 남긴다.

출처·문헌: 카탈로그 §6 A6 카드 · 카탈로그 §5 조건별 필수 의존 부품 매트릭스(E1 로컬 PC 행) · 카탈로그 §7.3 유형 1·9 · 카탈로그 §13 A6 · 분류기준 §1 A6 · GoF Composite · Gulli ch.14 RAG

자체 제작 환경

In-house Build Kit · 바이브코딩 · Prototype

확립 · 사용례 320건

요구어떻게 하면 기관 인력이 용역 없이 업무 도구를 직접 만들되, 그 도구가 담당자와 함께 사라지지 않게 할 수 있는가?

외부 용역 없이 기관 인력이 저작도구·AI 코딩 에이전트로 도구를 직접 만들고 고치는 제작 환경이다.

문제

용역은 요구 정의부터 납품까지 오래 걸리고 작은 수정에도 재계약이 필요하다. 개인이 직접 만든 도구는 라이선스·저장소·인수인계 없이 퍼졌다가 담당자 이동과 함께 멈춘다.

해법

기관 인력이 AI 코딩 에이전트·저작도구·오픈소스로 직접 만든다. 처음부터 전이를 전제로 설정 분리·지시서·라이선스·공식 저장소를 갖춘다.

적용

업무 범위·데이터 등급·권한을 먼저 정한다. 설정·데이터는 코드 밖 파일로 빼고 지시서는 A9로 남기며, 완성한 도구는 공공 깃랩·자료실에 등재한다.

영향

보안 검토가 빠질 위험이 있다. 라이선스·저장소·인수인계가 없으면 담당자가 옮길 때 도구가 멈추고(X9) 전이도 막힌다.

원칙

AIM04 처리마다 흔적 · 운영 증거

적용 범위

과업 → 기관

AX 관문

AX 관문과 묶인 부품은 아니다. PAX 원칙에서 바이브 코딩은 그 사실만으로 Enabled 근거가 되지 않고, 만든 도구의 B 부품이 실제 산출물을 내야 한다.

PAX 사례 564건 중

320 건

PAX 사용 비율

56.7 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A7 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

용역 발주는 요구 정의부터 납품까지 길고, 납품 후 작은 수정도 다시 계약해야 한다. PAX 564건 가운데 438건(78%)이 개인 개발(334건)과 커뮤니티(104건) 사례로, 현장에서 직접 만든 도구다(원장 사례 구분 기준). A7 자체 제작 환경 태깅은 320건(57%)으로 이와 다른 기준이다. 현장의 반복 업무를 가장 빨리 줄이는 길이 이 환경이다. 그러나 개인이 만든 도구는 라이선스·저장소·인수인계 없이 퍼져 담당자 이동과 함께 멈춘다(X9).

맥락. 업무 담당자가 AI 코딩 도구·저작도구·오픈소스로 직접 만드는 과제에 쓴다. 유형 8(취합·변환 자동화)에서는 필수 기반이다. PAX 564건에서 A7이 붙고 BYO 모델을 쓰는 사례는 30건이다.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

제작 속도·현장 적합성 vs 유지보수 연속성
개인 역량 의존 vs 조직 인수인계
무예산 제작 vs 보안 검토·기관 공식화 절차

그림 7.70자체 제작 환경이 전이를 전제하지 않을 때. 개인 PC에서 개인 구독 코딩 에이전트로 만든 도구는 설정이 코드에 박혀 있고, 라이선스·저장소·인수인계 없이 담당자 이동과 함께 멈춘다(X9).

02해법

기관 인력이 AI 코딩 에이전트·저작도구·오픈소스로 직접 만들되, 처음부터 전이를 전제로 한다. 설정·데이터(연락처·업무분장 등)는 코드 밖 파일로 빼 비개발자도 고치게 하고, 작업 지시서 자체를 코딩 에이전트가 수행할 프롬프트로 설계해 제작 절차를 남긴다. MIT·Apache 등 라이선스를 명시하고 공공 깃랩(A3)이나 혁신24 자료실에 등재해 담당자가 바뀌어도 이어지게 한다. 성과는 실사용 건수로 재고, 그 기록을 근거로 기관 공식으로 올린다.

그림 7.71자체 제작 환경을 갖춘 뒤. 작업 지시서(A9)를 남기고 설정 파일을 분리해 비개발자도 고칠 수 있게 한 뒤, MIT 라이선스를 붙여 공공 깃랩(A3)에 등재한다. 엑셀 입출력은 A10이 맡는다. 실사용 건수를 근거로 기관 공식 도구로 올린다.

그림 7.72자체 제작 환경의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
비개발자 바이브코딩	교육 후 비개발 직원이 AI 코딩으로 웹앱을 만들고 실사용 지표까지 잰다.
용역 탈피 단계형	1단계는 전문기업과, 2단계는 직원이 도구를 대여해 라벨링·학습·개발을 직접 한다.
오픈소스 조립형	n8n·FastAPI·Qdrant·LM Studio 등 오픈소스로 워크플로를 직접 조립하고 설정을 공유한다.
사람+에이전트 작업 단위형	작업 지시서를 코딩 에이전트 입력 프롬프트로 설계해 '사람 1인 + 에이전트 1세션' 단위로 일한다.

03적용

만들 도구의 업무 범위·데이터 등급(E5)·권한(E4)을 먼저 정한다.
설정·데이터를 코드 밖 파일로 분리하는 구조로 시작한다.
AI 코딩 에이전트에 줄 지시서·규범을 A9 형태로 남긴다.
라이선스를 명시하고 공공 깃랩·자료실에 저장소를 둔다.
실사용 건수를 재고 인수인계 문서를 갖춰 부서 공유 → 기관 공식으로 올린다.

점검 질문

라이선스가 명시되어 있는가
저장소가 개인 PC가 아닌 공유 위치에 있는가
담당자가 바뀌어도 고칠 수 있는 문서·설정 분리가 있는가
실사용 지표가 있는가

환경 조건. E2는 BYO가 흔하다. PAX 564건 가운데 216건이 라이선스를 밝히지 않아 전이 조건이 비어 있다(원장 라이선스 필드, §5 E2 BYO 행). 전이를 가로막는 요인은 담당자 이동이다.

그림 7.73배선 예시 A7 → B0 → A10 → D8.5 · A7 → A3 (공공 깃랩 등재). 굵은 테두리가 이 패턴이다.

04영향

얻는 것

제작 속도와 현장 적합성
내부 유지보수 역량 축적
무예산·소예산 제작

치르는 대가

담당자 이동 시 중단 위험(X9)
보안 검토 누락 위험
라이선스 미명시로 전이 차단

이럴 때 쓴다

반복 업무를 줄이는 소규모 도구를 빠르게 만들 때
용역 없이 작은 수정을 계속해야 할 때
유형 8 취합·변환 자동화

이럴 때는 쓰지 않는다

P2 이상 시스템 쓰기·처분이 걸려 보안 검토·통제 부품이 먼저 필요한데 이를 갖출 수 없을 때
라이선스·저장소·인수인계를 정할 수 없어 전이가 불가능할 때(X9 위험)

05판정

식별 신호

self_execution=trueauthoring_toolai_coding바이브코딩 태그외부 용역 없이 직접 개발

present외부 용역 없이 기관 인력이 저작도구·AI 코딩으로 직접 제작한 서술이 있으면 태그한다(분류기준 §1 A7).

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
B0결정적 도구	A7은 도구를 만든 방식(제작 환경)이고, B0은 런타임에 AI를 부르지 않는 업무 부품이다. 바이브코딩으로 만들었다는 사실만으로는 Enabled가 되지 않는다.
A9업무 규범 스킬	제작에 쓴 규범·지시서를 재사용 패키지로 만들었으면 A9를 더한다.

06관계

그림 7.74자체 제작 환경과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
A3공공 API 제공자	등재처 — 공공 깃랩
A9업무 규범 스킬	짝 — 제작 규범을 스킬로
B0결정적 도구	주 산출물 — 결정적 도구
A10문서 형식 어댑터	짝 — 유형 8 필수
X9담당자와 함께 사라지는 도구	주의 — 담당자와 함께 사라지는 도구

빠지기 쉬운 함정. X9담당자와 함께 사라지는 도구

알려진 사용례

PAX 145a534a79c6fc53 공무원 1인 개발 도구가 혁신24 자료실로 여러 기관에 확산(§13 A7)

사례 연구 · 가람시(가상)

전보 발령 다음 날 멈춘 취합 도구

기획예산과의 한 주무관은 매달 부서별 예산 집행 현황을 엑셀로 취합하는 데 이틀을 썼다. 그는 코딩 에이전트로 취합 도구를 직접 만들어 이틀 걸리던 일을 한 시간으로 줄였고, 옆자리 동료들도 그 도구를 받아 썼다. 그런데 이듬해 그가 다른 부서로 옮기자 문제가 생겼다. 부서 명칭이 바뀐 첫 달, 도구가 오류를 냈고 아무도 고칠 수 없었다. 부서 목록이 코드 안에 박혀 있었고, 원본 코드는 그의 개인 PC에만 있었다.

정보통신과 AX팀은 이 일을 X9담당자와 함께 사라지는 도구의 사례로 기록하고, 원래 제작자와 함께 도구를 다시 정리했다. 부서·서식 목록은 설정 파일로 빼 비개발자도 고치게 했다. 코딩 에이전트에 준 요청을 작업 지시서로 정리해 A9업무 규범 스킬 형태로 남겼고, 엑셀·한셀 입출력은 A10문서 형식 어댑터로 분리했다.

마지막으로 MIT 라이선스를 명시하고 A3공공 API 제공자의 하나인 공공 깃랩에 저장소를 열었다. 매달 실사용 건수를 재 두었다가, 그 기록을 근거로 부서 공유 도구를 기관 공식 도구로 올렸다. 도구의 배선은 A7 → B0 → A10 → D8.5 · A9 → B0 · A7 → A3으로 정리되었다.

다음 해 부서 개편 때 새 담당자는 설정 파일 두 줄을 고쳐 바로 도구를 썼다. 그 뒤로 AX팀은 개인이 만든 도구를 부서에 공유하기 전에 라이선스와 저장소, 설정 분리부터 확인한다.

출처·문헌: 카탈로그 §6 A7 카드 · 카탈로그 §0 v0.3 판정표 B0 · 카탈로그 §5 E2 BYO 행 · 카탈로그 §7.3 유형 8 · 카탈로그 §11 X9 · 카탈로그 §13 A7 · 분류기준 §1 A7 · GoF Prototype · PAX 전이 플레이북

MCP 서버·호스트

Tool Interface Layer · MCP · Service Discovery

확립 · 사용례 95건

요구어떻게 하면 공공 API와 업무 시스템을 에이전트가 부를 수 있는 도구로 열되, 도구 설명과 실제 권한이 어긋나지 않게 할 수 있는가?

공공 API·업무 시스템·로컬 파일을 에이전트가 부를 수 있는 도구로 감싸고, 도구 목록·권한·호출 로그를 한 층에서 관리한다.

문제

에이전트가 공공 API·업무 시스템을 쓰려면 호출 코드를 매번 짜야 한다. 무엇을 읽고 쓸 수 있는지가 코드에 흩어져 도구 설명과 실제 권한이 어긋난다.

해법

공공 API·업무 시스템·로컬 파일을 도구 설명·인증·정책과 함께 MCP 서버로 감싼다. 읽기 서버와 쓰기 서버를 나눠 쓰기에는 C8 승인을 걸고, 모든 호출을 기록한다.

적용

노출 기능을 P0·P2로 나눠 서버를 분리하고, 배포·등재 전에 6축 검증과 S11 반입 검사를 통과시킨다. 도구 목록과 버전은 레지스트리로 관리한다.

영향

권한 표면과 공급망 위험이 커진다. 도구 출력을 거친 간접 인젝션(X13)과, 서버 개수를 성과로 삼는 함정(X8)도 따라온다.

원칙

AIM03 위험도로 분기 · AIM04 처리마다 흔적 · 통제 우선

적용 범위

과업 → 범정부

AX 관문

AX 단계는 도구를 호출하느냐로 정해지지 않는다. PAX 원칙에서는 에이전트가 도구를 불러도 업무 흐름이 그대로면 Enabled다. A8의 전이 범위는 파급력 척도 M1~M5로 읽는다(M2 재사용형 = 부서 공유, M4 생태계형 = 범정부 탑재).

PAX 사례 564건 중

95 건

PAX 사용 비율

16.8 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A8 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

에이전트가 공공 API·업무 시스템을 쓰려면 매번 호출 코드를 따로 짜야 하고, 무엇을 읽고 쓸 수 있는지가 코드 속에 흩어진다. PAX 564건 태깅에서 A8이 붙은 사례는 95건(17%)으로, 이제 현장에 넓게 깔렸다. 도구 설명과 실제 권한이 어긋나는 문제(X7)도 그만큼 흔하다. PAX MCP 6축 검증(2026년 10월 14일 기준 93건)에서는 권한 표면 주의가 36건, 공급망 주의가 28건이었다.

맥락. 에이전트(B6)·코파일럿(B1)이 도구를 호출하는 과제나, 공공데이터를 AI 도구로 공개하려는 기관에 쓴다. E3 값은 MCP·CLI 설정이다. 유형 5b에서는 필수이고(R10 'A8 또는 자체 도구 인터페이스'), 서버만 있는 사례는 5b-server로 분류한다(A8·S11 필수, R18).

힘(forces) — 서로 당기는 요구

도구 재사용·생태계 확산 vs 권한 표면 확대
도구 설명의 편의 vs 실제 권한과의 불일치(X7)
서버 개수 성과 vs 실제 업무 호출(X8)
도구 출력 활용 vs 도구 출력을 타고 오는 간접 인젝션(X13)

그림 7.75MCP 서버의 권한이 정리되지 않았을 때. '조회 전용'이라고 설명한 서버에 예약 취소 쓰기 도구가 섞여 있어, 에이전트가 업무 시스템을 바로 고친다(X7). 이 호출을 승인하거나 기록하는 장치는 없다.

02해법

공공 API·업무 시스템·로컬 파일을 도구 설명·인증·정책과 함께 MCP 서버로 감싸 에이전트에 노출하고, 호출 결과에 출처·갱신 시각을 붙이며 호출 로그를 남긴다. 읽기(P0) 서버와 쓰기(P2) 서버를 분리하고 C8로 도구별 실행 승인을 건다. 배포·등재 전에 PAX MCP 6축 검증(권한 표면·비밀·공급망·위생·인젝션·데이터 흐름)을 통과시키고 S11로 반입을 검사한다. 통과하지 못한 축이 있으면 전이 범위를 부서 공유 이하로 묶어 둔다. 도구 목록·버전·갱신 공지는 레지스트리(Service Discovery)로 관리한다. 폐쇄망에서는 로컬 모델(A2.2)로 여러 MCP를 돌리는 로컬 호스트 변형을 쓴다.

그림 7.76MCP 서버·호스트를 정리한 뒤. 읽기 서버(P0)와 쓰기 서버(P2)를 나누고 쓰기 도구는 C8 도구별 승인을 거친다. 등재 전에는 6축 검증과 S11 검사를 거친다. 호출은 C4에 기록하고, 버전은 레지스트리로 알린다.

그림 7.77MCP 서버·호스트의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
공공데이터 MCP 서버(읽기, P0)	국회 API 276개 MCP, KOSIS 통계 MCP, 나라장터 MCP, 법령 MCP 등.
업무 시스템 MCP(쓰기, P2)	업무 시스템에 쓰기 동작을 노출한다. C2·C3·C4·C8이 필수다.
로컬 MCP 호스트	폐쇄망에서 여러 MCP를 로컬 모델로 돌린다(망분리 로컬 AI 에이전트 + KOSIS 공식 MCP).

03적용

노출할 기능을 읽기(P0)와 쓰기(P2)로 나누고 서버를 분리한다.
도구 설명과 실제 권한이 일치하는지 확인하고 도구별 실행 승인(C8)을 정한다.
호출 결과에 출처·갱신 시각을 붙이고 호출 로그를 C4로 보낸다.
PAX MCP 6축 검증과 S11 반입 검사를 통과시킨다.
레지스트리에 도구 목록·버전·갱신 공지를 올리고 실제 업무 호출 지표를 잰다.

점검 질문

도구 설명이 '조회'인데 쓰기·실행 권한을 가진 도구가 없는가
6축 검증 결과가 기록되어 있는가
호출 로그와 실제 업무 호출 지표가 있는가
호스트가 도구 출력을 명령으로 받지 않도록 S5·S6 등이 있는가(P2 이상)

환경 조건. E3가 MCP·CLI 설정이면 §5에 따라 B3에는 'A8 서버가 코퍼스 제공', B6에는 'A8 + C8 읽기/쓰기 분리 + MCP 6축 검증'이 붙고, 공통으로 A8 레지스트리·버전·갱신 공지를 둔다. E1 폐쇄망의 B6은 A8 로컬 MCP 호스트와 A2 로컬 모델로 꾸린다. 신뢰할 수 없는 입력을 받으면서 권한이 P2 이상이면 S5 또는 S6에 S9를 더한다.

그림 7.78배선 예시 A8 (KOSIS MCP) → B6 → C8 (도구별 승인) → C4 · A8 → F1 (통계표 ID). 굵은 테두리가 이 패턴이다.

적용 노트

PAX 564건의 4축 평가에서 MCP 서버 역할로 판정된 사례는 80건(14%)으로 현장에 넓게 퍼졌다. 태깅 기준으로는 A8이 95건이다. 그러나 PAX MCP 6축 검증(2026년 10월 14일 기준 93건)에서는 권한 표면 주의가 36건, 공급망 주의가 28건이었다. 6축 검증에서 통과하지 못한 축이 있으면 전이 범위를 부서 공유 이하로 둔다(§12).

Gulli(10장)는 MCP를 도구·자원·프롬프트를 동적으로 찾아 쓰게 하는 개방형 클라이언트-서버 표준으로 설명한다. 기존 서비스를 MCP로 감싸면 다시 짜지 않고 재사용한다는 것이 그의 요지다. 그는 단서도 붙인다. 서버가 돌려주는 데이터는 에이전트가 읽는 형태여야 하며, 원본 PDF를 그대로 넘기면 감싼 효과가 없다. 공공 API를 감쌀 때 응답을 텍스트·표로 정리해 넘기는 것도 같은 이유다.

도구 출력은 신뢰할 수 없는 입력이다. 쓰기 권한(P2 이상)이 있는 호스트가 외부 도구 출력을 읽으면 S6격리 LLM·맵리듀스 같은 S 부품을 함께 둔다(신뢰 불가 입력 규칙). 폐쇄망에서는 로컬 모델(A2.2주권형 온프레미스)로 여러 MCP를 돌리는 로컬 호스트 변형을 쓴다. 표준 시스템에 API가 열리면 브라우저 위에 덧씌운 B8레거시 오버레이를 이 부품으로 대체한다.

04영향

얻는 것

도구 재사용과 생태계 확산
권한·호출을 한 층에서 관리
공공데이터를 AI가 직접 쓰는 경로

치르는 대가

권한 표면 확대(X7)
공급망 위험
도구 출력 경유 간접 인젝션(X13)
서버 개수가 성과로 둔갑(X8)

이럴 때 쓴다

에이전트가 공공 API·업무 시스템을 도구로 호출해야 할 때
기관 데이터를 외부 AI 클라이언트와 타 기관이 직접 호출하게 공개할 때
표준 시스템에 API를 열어 레거시 오버레이(B8)를 대체할 때

이럴 때는 쓰지 않는다

호출할 도구가 로컬 파일뿐인 단순 작업(§5 E1 로컬 PC 행: 드묾)
실제 업무 호출 없이 서버 개수를 성과로 삼으려 할 때(X8)
6축 검증·권한 분리를 할 수 없는데 쓰기 도구를 노출하려 할 때

05판정

식별 신호

MCP도구 인터페이스MCP 서버·호스트function calling 도구 목록

presentMCP 서버를 만들었거나 MCP 호스트로 도구를 연결한 서술이 있으면 태그한다(분류기준 §1 A8). 6축 검증 결과를 함께 기록하고, 통과하지 못한 축이 있으면 전이 범위를 부서 공유 이하로 둔다(§12).

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
A3공공 API 제공자	공공 API 자체는 A3, 그것을 도구로 감싼 층은 A8.
B6에이전트 오케스트레이터	A8은 도구 층이고, 도구를 골라 부르는 에이전트는 B6이다(로컬 MCP 호스트 변형). 서버만 있는 사례는 A8만 태그한다(5b-server).
B8레거시 오버레이	API가 닫힌 시스템 화면 위에 덧입히면 B8, 시스템이 도구 인터페이스를 열면 A8. A8이 열리면 B8은 걷어 낸다.

06관계

그림 7.79MCP 서버·호스트과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
C8권한 경계·킬스위치	필수 짝 — 읽기/쓰기 분리·도구별 승인
S11인제스천·공급망 검증	등재 관문 — 6축 검증·공급망
B6에이전트 오케스트레이터	소비처 — 도구를 부르는 에이전트
B8레거시 오버레이	대체 — A8이 열리면 오버레이 퇴출
S6격리 LLM·맵리듀스	호스트 쪽 대응 — 도구 출력 격리

의존. C8권한 경계·킬스위치

빠지기 쉬운 함정. X7도구 설명 ≠ 실제 권한 X8MCP 서버 개수 세기 X13도구 출력이 지시가 되는 에이전트

알려진 사용례

PAX 망분리 로컬 AI 에이전트 + KOSIS 공식 MCP 로컬 MCP 호스트, 도구별 위험도·실행 승인·감사 대시보드(§9)
PAX 43dc7f4ab2500260 64개 도구·인용 조문 검증, 공공 깃랩 공개로 기관 내부망 AI에 공식 등록(§13 A8)
PAX 7f8dfb1eb051abe9 지자체별 규정을 설정파일로 분리한 이식형 MCP(§13 A8)

사례 연구 · 가람시(가상)

조회 전용 서버의 예약 취소 버튼

가람시의 한 공무원은 공공시설 목록과 예약 현황을 에이전트가 조회하는 MCP 서버를 개인적으로 만들어 동료들과 나눠 썼다. 반응이 좋자 그는 편의를 위해 예약 취소 도구를 같은 서버에 덧붙였다. 서버 설명에는 여전히 '조회 전용'이라고 적혀 있었다.

정보통신과 AX팀이 기관 도구 목록에 이 서버를 올리려고 PAX의 MCP 6축 검증을 돌리자 권한 표면 항목이 먼저 걸렸다. 설명과 실제 권한이 어긋난, 안티패턴 X7도구 설명 ≠ 실제 권한 그대로였다. 에이전트가 시민 문의를 처리하다 예약을 잘못 취소해도 막을 장치도, 남는 기록도 없었다.

AX팀과 제작자는 서버를 둘로 나눴다. 조회 도구만 담은 읽기 서버는 결과에 출처와 갱신 시각을 붙인다. 예약 취소를 담은 쓰기 서버는 C8권한 경계·킬스위치의 도구별 실행 승인을 거쳐야만 동작한다. 두 서버의 호출은 C4감사 로그·지표에 남는다. 등재 전에는 S11인제스천·공급망 검증으로 의존 패키지와 비밀 노출을 검사한다. 정리된 배선은 A8 → B6 → C8 → C4 · A8 → F1 · S11 → A8이다. 6축을 모두 통과한 뒤에야 서버는 부서 공유를 넘어 기관 도구가 되었다.

레지스트리의 성과 칸에는 서버 개수 대신 월별 실제 업무 호출 수를 적는다(X8). 서버를 만든 공무원은 그 뒤로 도구를 하나 보탤 때마다 읽기인지 쓰기인지부터 정한다.

출처·문헌: 카탈로그 §6 A8 카드 · 카탈로그 §0 v0.3 판정표 A8 · 카탈로그 §5 조건별 필수 의존 부품 매트릭스 · 카탈로그 §8 PAX 평가축(M 파급력, MCP 6축) · 카탈로그 §9 망분리 로컬 에이전트 · 카탈로그 §11 X7·X8·X13 · 카탈로그 §12 A8 기록 규칙 · 카탈로그 §13 A8 · 분류기준 §1 A8, R10, R18 · Gulli ch.10 MCP·ch.15 A2A · Microservice 패턴 API Gateway·Service Discovery·Access Token · PAX MCP 6축 검증 매트릭스

업무 규범 스킬

Skill Packaging · 프롬프트 템플릿 · External Configuration

확립 · 사용례 54건

요구어떻게 하면 보고서·답변의 구조·문체·검증 절차 같은 업무 규범을 담당자 머릿속에서 꺼내, 어떤 모델에서든 같은 품질로 재사용할 수 있는가?

보고서 구조·문체·서식·검증 절차 같은 업무 규범을 모델 중립 스킬(지침 + 검증기 + 출력 서식)로 패키징해 어떤 모델·에이전트에서든 재사용한다.

문제

업무 규범이 담당자 머릿속이나 개별 프롬프트에 흩어져 있으면 같은 질문에도 출력 품질이 들쭉날쭉하고, 모델을 바꾸면 규범도 사라진다.

해법

규정집·매뉴얼·서식 예시에서 규범을 뽑아 지침·검증기·출력 서식으로 묶은 스킬 패키지로 만들고, 모델 호출 코드와 분리된 파일로 둔다.

적용

대상 산출물의 규범을 정리해 패키지로 묶는다. C9로 스킬 적용 전후를 비교하고, 버전과 라이선스를 붙여 배포한다.

영향

규범을 정리하는 비용이 들고, 규범이 바뀌면 스킬도 갱신해야 한다. 스킬 유출을 막으려면 버전과 접근 권한도 관리해야 한다.

원칙

AIM05 모델 하나에 묶지 않기 · AIM06 결과가 기준을 고치게

적용 범위

과업 → 타 기관 재사용

AX 관문

AX 관문과 묶인 부품은 아니다. 다만 PAX 564건 태깅에서 A9가 붙은 54건 가운데 35건(65%)이 4축 평가에서 AI-Enabled로 판정되었다.

PAX 사례 564건 중

54 건

PAX 사용 비율

9.6 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A9 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

업무 규범이 담당자 머릿속이나 개별 프롬프트에 흩어져 있으면 같은 질문에도 출력 품질이 들쭉날쭉하고, 모델을 바꾸면 규범도 사라진다. 모델을 바꾸거나 규범을 재사용하려면 규범을 코드·모델 밖으로 빼 두어야 한다. PAX에서 AI-Enabled로 판정된 171건 중 35건이 A9를 쓴다.

맥락. 기안·보고서·콘텐츠처럼 서식과 문체가 정해진 산출물을 만드는 B1·B7, BYO 코딩 에이전트 환경(E2 모델 중립), 개발 코파일럿에서 쓴다. 유형 4·6·12에서는 필수 기반이고, §7.2 진행 경로에서는 3단계에 놓인다.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

규범 고정(일관성) vs 담당자 재량
모델 중립(이식성) vs 특정 모델 최적화
규범 공개·재사용 vs 프롬프트·규범 유출
가중치에 넣기(튜닝) vs 문서로 주입하기

그림 7.80업무 규범 스킬이 없을 때. 담당자마다 다른 프롬프트로 같은 도우미를 쓰니 답변 초안의 구조·근거·표현이 제각각이다. 모델을 바꾸면 규범도 함께 사라진다.

02해법

규정집·매뉴얼·서식 예시에서 업무 규범을 뽑아 지침(구조·문체·금지 사항), 검증기(형식·인용·수치 검사), 출력 서식(HWPX·DOCX 등)으로 묶은 스킬 패키지로 만든다. 모델 호출 코드와 분리된 파일로 두어 어떤 코딩 에이전트·모델에서도 같은 절차가 돌게 한다(External Configuration). 산출·검증된 수치와 출처만 주입하고 미제공 수치·순위 생성을 금지하는 식으로 생성 범위를 규범으로 좁힌다. 스킬은 버전으로 관리해 규범 유출·변경을 추적하고, C9로 스킬 변경 전후 품질을 잰다.

그림 7.81업무 규범 스킬을 둔 뒤. 지침·검증기·출력 서식을 묶은 A9 패키지가 모델 밖에서 도우미를 이끌어 같은 구조와 근거의 초안을 낸다. 스킬 변경은 C9로 비교하고, 출력은 A10 서식을 거쳐 C1 검토로 간다.

그림 7.82업무 규범 스킬의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
보고서·문서 규범 스킬	gov-report-skill(기획보고서 7대 항목), 원페이퍼 스킬(A4 한 쪽·DOCX 검증).
스타일·콘텐츠 스킬	Public Cardnews(6개 스타일), 제작 가이드·검수 체크리스트를 묶은 제작 스킬 패키지.
검증 스킬	paper-verify(인용 검증)처럼 검증 절차 자체를 패키징한다.
규정집→스킬 변환	book-to-skill은 PDF 규정집을 에이전트 스킬로 자동 변환한다(A9+A10 조합).
지식 가이드 In-Context 주입	파인튜닝 대신 추출·판정 기준을 문서형 가이드로 증류해 주입한다.

03적용

대상 산출물의 규범(구조·문체·서식·금지 사항·검증 규칙)을 규정집·우수 사례에서 뽑는다.
지침·검증기·출력 서식으로 나눠 모델 호출 코드 밖 파일로 패키징한다.
C9 평가 세트로 스킬 적용 전후 출력을 비교한다.
스킬을 버전으로 관리하고 변경 이력을 남긴다.
라이선스를 명시해 공공 깃랩 등으로 배포하고 타 기관 재사용을 연다.

점검 질문

규범이 모델 호출 코드와 분리된 파일로 있는가
검증기가 출력 형식·인용·수치를 실제로 검사하는가
스킬에 버전이 있는가
다른 모델로 바꿔도 같은 서식이 나오는지 확인했는가

환경 조건. E2 BYO·E3 AI 도구 설정이 전형이다. §5에 따르면 E1 로컬 PC 완결 B1에는 'A9 스킬 + A10 어댑터'가 붙고, E2 BYO의 B6·B1은 A9 스킬 형태로 배포한다. 이때 MIT·Apache 라이선스 명시가 전이 조건이다.

그림 7.83배선 예시 A9 → B1 → A10 (HWPX) → C1 → D8.3 · C9 → A9 (스킬 변경 회귀). 굵은 테두리가 이 패턴이다.

적용 노트

PAX 564건 태깅에서 A9는 54건이다. 그 54건 가운데 35건(65%)이 4축 평가에서 AI-Enabled로 판정되었다. 보고서 구조 스킬, 카드뉴스 스타일 스킬, 인용 검증 스킬, PDF 규정집을 스킬로 바꾸는 도구까지 모양이 제각각이다.

Gulli는 부록 A에서 역할·시스템 프롬프트, 구분자, 구조화 출력, 몇 개의 예시를 주는 few-shot을 되풀이해 쓰는 기법으로 정리한다. 업무 규범 스킬은 그 기법을 담당자 개인의 요령으로 두지 않고 기관이 관리하는 파일로 고정한 것이다.

BYO 환경에서는 모델을 바꿀 수 있다는 사실 자체가 대체 경로가 되므로, A9가 사실상 C7폴백 스위치의 역할을 겸한다. 산출·검증한 수치와 출처만 주입하고, 주어지지 않은 수치·순위는 만들지 못하게 하는 식으로 생성 범위를 규범으로 좁히면 환각 위험도 줄어든다. 갱신이 잦은 규범은 A2.3튜닝형으로 가중치에 넣지 말고 스킬로 주입한다.

04영향

얻는 것

출력 일관성
모델 교체 가능(BYO에서는 교체 가능성이 곧 C7)
타 기관 재사용
튜닝 없이 규범 갱신

치르는 대가

규범 정리 비용
스킬 유출 위험(버전 관리 필요)
규범이 바뀌면 스킬도 갱신해야 함

이럴 때 쓴다

산출물 서식·문체·구조가 정해져 있을 때
출력 품질이 들쭉날쭉할 때(§7.5)
BYO 환경에서 모델과 무관하게 같은 절차를 돌려야 할 때
갱신이 잦은 규범을 튜닝 없이 반영해야 할 때

이럴 때는 쓰지 않는다

규범이 문서로 정리되지 않았고 정리할 담당도 없을 때
지식 검색이 필요한 문제(B3 접지가 먼저)
스킬 내용 자체가 민감해 배포할 수 없는데 버전 관리·접근 통제를 둘 수 없을 때

05판정

식별 신호

프롬프트 템플릿스킬규범 내장작성 가이드 주입페르소나 팩

present보고서 구조·문체·서식·검증 절차를 프롬프트 템플릿·스킬로 패키징해 재사용한 서술이 있으면 태그한다(분류기준 §1 A9).

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
A2.3모델 서빙 · 튜닝형	규범을 가중치에 넣으면 A2.3, 문서·스킬로 컨텍스트에 주입하면 A9.
B1코파일럿	B1 스킬 코파일럿은 사람 옆에서 초안을 내는 업무 부품이고, A9는 그 코파일럿이 불러 쓰는 규범 패키지다.
C5가드레일 필터	출력 필터가 시스템에 구현돼 걸러 내면 C5, 생성 전에 규범으로 범위를 좁히면 A9.

06관계

그림 7.84업무 규범 스킬과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
A10문서 형식 어댑터	짝 — 스킬 출력 서식을 공공 문서 형식으로
B1코파일럿	소비처 — 스킬 코파일럿
C9평가 세트·회귀시험	짝 — 스킬 변경 회귀시험
A2.0모델 서빙 · 모델 미상	짝 — BYO 환경의 모델 중립
A2.3모델 서빙 · 튜닝형	대안 — 가중치에 넣는 방식

알려진 사용례

PAX gov-report-skill 기획보고서 7대 항목 스킬(§6 A9 카드)
PAX paper-verify 인용 검증 스킬(§6 A9 카드)

사례 연구 · 가람시(가상)

담당자마다 다른 답변 초안

민원여권과는 민원 답변 초안을 쓰는 B1코파일럿을 도입했다. 몇 주 뒤 과장이 결재 문서를 보다가 이상한 점을 발견했다. 같은 유형의 민원인데 담당자마다 답변의 구조가 달랐고, 어떤 답변은 근거 조항을 빠뜨렸으며, 어떤 답변에는 지침에서 쓰지 말라고 한 표현이 들어 있었다. 담당자들이 각자 만든 프롬프트를 쓰고 있었기 때문이다.

AX팀은 우수 답변 사례와 민원 처리 지침에서 규범을 뽑아 A9업무 규범 스킬로 묶었다. 지침에는 답변 순서(요지 → 근거 조항 → 처리 결과 → 안내), 문체, 금지 표현을 적었다. 검증기는 인용한 조항이 실제 근거 목록에 있는지, 필수 항목이 빠지지 않았는지 검사한다. 출력 서식은 A10문서 형식 어댑터를 거쳐 공문 답변 양식으로 나간다. 스킬은 모델 호출 코드와 분리된 파일이라, 기관이 모델을 바꿔도 그대로 쓴다.

스킬을 고칠 때마다 C9평가 세트·회귀시험의 민원 60건으로 전후 답변을 비교해, 새 규칙이 다른 유형의 답변을 망치지 않는지 확인한다. 답변 한 건이 지나는 경로는 A9 → B1 → A10 (HWPX) → C1 → D8.3 · C9 → A9이다.

스킬 파일에는 버전과 변경 이력을 붙였다. 어느 판의 규범으로 쓴 답변인지 나중에도 가려내기 위해서다. 이웃 시의 민원 부서가 이 스킬을 달라고 했을 때 AX팀은 기관명만 바꿔 넘겼다.

출처·문헌: 카탈로그 §6 A9 카드 · 카탈로그 §0 v0.3 판정표 A9 · 카탈로그 §4.3 위치 매트릭스 · 카탈로그 §5 조건별 필수 의존 부품 매트릭스 · 카탈로그 §7.2 진행 경로 3단계·§7.3 유형 4·6·12·§7.5 · 카탈로그 §7.4 위협 표(프롬프트·규범 유출) · 카탈로그 §8 External Configuration · 카탈로그 §13 A9 · 분류기준 §1 A9 · GoF Template Method · Microservice 패턴 External Configuration · InfoQ Few-shot·Role·CoT · aiuxpatterns Prompt Templates

A10

문서 형식 어댑터

HWPX · 엑셀 I/O · Document Format Adapter · Adapter

확립 · 사용례 136건

요구어떻게 하면 HWP·HWPX·엑셀 같은 한국 공공 문서를 AI 부품이 구조를 잃지 않고 읽고, 결과를 기안 서식으로 바로 내보낼 수 있는가?

HWP·HWPX·엑셀·한셀·PDF 같은 한국 공공 문서 형식을 AI 부품이 읽고(구조화) 쓰게(서식 생성) 하는 변환 계층이다.

문제

공공 문서는 실제로 HWP·HWPX·엑셀로 오간다. AI 부품이 이 형식을 읽지 못하면 규정·첨부를 검색할 수 없고, 쓰지 못하면 결과를 기안 서식으로 내보낼 수 없다.

해법

입력 쪽에서 조·항·호·표 구조를 보존해 구조화 텍스트·표로 바꾸고, 출력 쪽에서 스킬(A9)의 서식을 받아 HWPX·XLSX를 역방향으로 생성한다.

적용

다룰 형식과 방향(읽기·쓰기)을 정하고 기존 어댑터부터 찾는다. 민감 문서는 로컬에서 변환하고, 정확도는 C9로 판정한다.

영향

형식 변경과 버전 차이에 대응하는 비용이 들고, 복잡한 표·서식은 충실히 옮기는 데 한계가 있다. 기관마다 다른 서식도 따라가야 한다.

원칙

AIM04 처리마다 흔적 · 통제 우선

적용 범위

기관 → 범정부

AX 관문

따로 걸린 AX 관문은 없다. 그래도 이 부품이 빠지면 코파일럿 산출물이 기안 서식으로 나가지 못하고 업무 흐름에도 들어가지 못한다.

PAX 사례 564건 중

136 건

PAX 사용 비율

24.1 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A10 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

공공 문서의 실체는 HWP·HWPX·엑셀이다. 이 형식을 읽지 못하면 규정·첨부를 검색할 수 없고, 쓰지 못하면 어떤 코파일럿도 기안 서식으로 나갈 수 없다. 공개 도구가 없어 기관마다 파서를 다시 만드는 일이 잦다. PAX 564건에서 A10이 붙은 사례는 136건이다. 그래서 카탈로그는 한국 공공 문서 형식을 환경 조건으로 두지 않고 부품으로 세웠다.

맥락. 문서를 입력으로 받거나 기안·보고서·취합본을 산출하는 과제라면 거의 다 쓴다. 유형 2·4·8에서는 필수 기반이고 유형 6·7에서도 쓰인다. E1 로컬 PC 조건에서 도는 경우가 많다.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

형식 충실도(표·각주·조항 구조 보존) vs 파서 구현 비용
로컬 처리(무반출) vs 클라우드 변환 도구의 편의
기관별 서식 다양성 vs 공통 어댑터 재사용

그림 7.85문서 형식 어댑터가 없을 때. 요약 도우미가 HWPX와 엑셀을 읽지 못해 담당자가 본문을 복사해 넣는다. 표와 각주가 깨진 결과는 다시 손으로 기안 서식에 옮긴다.

02해법

입력 쪽에서는 HWPX 압축 구조·PDF에서 조·항·호·별표 계층과 표를 보존해 구조화 텍스트·표로 바꾸고, 머리말·각주 같은 잡음을 걷어 조항 단위로 정규화한다. 출력 쪽에서는 스킬(A9)의 출력 서식을 받아 HWPX·XLSX 기안 서식을 역방향으로 생성한다. 민감 문서는 PC 밖으로 보내지 않도록 로컬에서 변환하고, 파서를 라이브러리·CLI·MCP로 함께 제공하면 다른 부품과 기관이 그대로 쓴다. 형식 변환 정확도는 C9 판정 체계로 잰다.

그림 7.86문서 형식 어댑터를 둔 뒤. A10 입력 파서가 조·항·표 구조를 보존해 도우미에 넘기고, A10 서식 생성기가 A9 서식 규범대로 HWPX 기안을 만들어 C1 검토로 보낸다. 변환은 로컬에서 하고 정확도는 C9로 잰다.

그림 7.87문서 형식 어댑터의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
규정 구조 파서	HWP/HWPX·PDF 규정을 조항 단위로 정규화한다.
엑셀·한셀 취합	폐쇄망에서 엑셀·한셀 파일을 취합한다(GatherFlow).
서식 출력	HWPX 직무기술서·보도자료 등 공공 서식으로 역방향 생성한다(NCS JD, ReleasePick 입력).
완결형 문서 엔진	HWP/HWPX 파싱·조판·렌더링·편집·PDF 출력을 자체 구현하고 MCP·CLI로 제공한다(PAX e18d5e018e0cd10d).
AI 친화 병행 등록	기관이 발간자료를 마크다운으로 함께 등록하도록 표준화한다(PAX 17329009668eb397).

03적용

다룰 형식(HWP·HWPX·엑셀·PDF)과 방향(읽기·쓰기)을 정한다.
공공 깃랩·공개 도구에서 기존 어댑터를 먼저 찾는다(§7.1 2단계).
조·항·호·표 구조 보존 수준을 정하고 변환 정확도를 C9로 판정한다.
민감 문서는 로컬 변환으로 구성해 반출을 막는다.
라이브러리·CLI·MCP로 제공하고 레지스트리에 등재한다.

점검 질문

표·조항 계층이 변환 후에도 보존되는가
출력이 기관 기안 서식 그대로 열리는가
민감 문서가 변환 과정에서 PC 밖으로 나가지 않는가
변환 정확도 판정 기록이 있는가

환경 조건. E1은 로컬 PC가 많다. §5에 따르면 E1 로컬 PC 완결 B1에는 'A9 스킬 + A10 어댑터', B8에는 'A10 어댑터(HWP·엑셀 I/O)'가 붙는다.

그림 7.88배선 예시 A10 (HWPX 규정 파싱) → A1 → B3 → F1 · A9 → B1 → A10 (HWPX 출력). 굵은 테두리가 이 패턴이다.

적용 노트

공개 도구가 없어 기관마다 파서를 다시 만드는 일이 잦다. PAX 564건 태깅에서 A10이 136건으로 A 계층 세 번째인 것도 그래서다. 공개 사례로는 폐쇄망 엑셀·한셀 취합 도구, HWP·HWPX·PDF에서 신구대비표 초안을 로컬로 만드는 도구, 파싱·조판·렌더링·PDF 출력을 자체 구현해 MCP·CLI로 제공하는 문서 엔진이 있다.

카탈로그는 한국 공공 문서 형식을 환경 조건 축에 두지 않고 부품으로 등재했다. 모든 기관이 같은 형식을 쓰므로 한 번 만든 어댑터는 범정부 탑재 후보다. 새로 만들기 전에 공공 깃랩과 레지스트리를 먼저 찾는다(§7.1 2단계). 새로 만들었다면 라이브러리와 CLI로 내놓고, A8MCP 서버·호스트로도 감싸 에이전트가 부르게 한다. 발간자료를 마크다운으로 병행 등록하는 기관 표준화도 같은 방향의 해법이다.

04영향

얻는 것

공공 문서를 AI 입력·출력으로 연결
기관 간 재사용 가능한 공통 부품
로컬 처리로 무반출

치르는 대가

형식 변경·버전 차이 대응 비용
복잡한 표·서식의 충실도 한계
기관별 서식 다양성

이럴 때 쓴다

입력이 HWP·HWPX·엑셀·PDF 공공 문서일 때
산출물을 기안·보고 서식으로 내보내야 할 때
유형 2·4·8 조립

이럴 때는 쓰지 않는다

스캔 이미지·음성처럼 인식이 필요한 입력은 B4 인식 파이프라인(OCR·STT)
입출력이 이미 정형 데이터·API인 경우

05판정

식별 신호

HWP/HWPX 출력엑셀 파싱PDF 파싱한셀서식 자동 생성

presentHWP·HWPX·엑셀·PDF 등 공공 문서 형식을 읽고 쓰는 변환 계층이 구현된 서술이 있으면 태그한다(분류기준 §1 A10).

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
B4인식 파이프라인	OCR·STT로 비정형 입력을 인식→구조화→판정하면 B4, 디지털 문서 형식을 파싱·생성하는 층은 A10.
A12접근성·모달리티 어댑터	A10은 문서 쪽 어댑터이고, A12는 그와 대칭인 사람 쪽(음성·언어·시야) 어댑터다.

06관계

그림 7.89문서 형식 어댑터과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
A9업무 규범 스킬	짝 — 스킬 출력 서식
B4인식 파이프라인	경계 — 인식이 필요한 입력
A12접근성·모달리티 어댑터	대칭 — 사람 쪽 모달리티 어댑터
A7자체 제작 환경	짝 — 유형 8 필수
B0결정적 도구	소비처 — 문서·엑셀 자동화

알려진 사용례

PAX GatherFlow 엑셀·한셀 취합(폐쇄망)(§6 A10 카드)
PAX 7ad16f34cfb6cca7 HWP·HWPX·PDF에서 신구대비표 초안을 로컬 생성(§13 A10)
PAX e18d5e018e0cd10d HWP/HWPX 파싱·조판·렌더링·편집·PDF 출력 + MCP·CLI(§13 A10)

사례 연구 · 가람시(가상)

24개 부서 요구서를 복사하던 사흘

기획예산과는 해마다 24개 부서의 예산 요구서를 받아 쟁점을 요약하고 심의 자료를 만든다. 요구서는 HWPX 문서였고, 부서마다 표 구성이 조금씩 달랐다. 요약 도우미를 도입했지만 도우미는 HWPX 파일을 읽지 못했다. 담당자가 본문을 복사해 붙여 넣으면 표가 한 줄로 뭉개지고 각주가 본문에 섞였다. 요약 결과는 다시 심의 자료 서식에 손으로 옮겨야 했다. 사흘이 걸렸다.

새로 만들기 전에 AX팀은 공공 깃랩과 공개 도구에서 HWPX 파서부터 찾았다. 쓸 만한 공개 라이브러리를 바탕으로 A10문서 형식 어댑터를 두 방향으로 구성했다. 입력 파서는 요구서의 항목 구조와 표를 보존해 구조화 텍스트와 표로 바꾼다. 출력 쪽 서식 생성기는 A9업무 규범 스킬에 정리한 심의 자료 서식대로 HWPX 기안을 만든다. 요구서에는 미확정 사업이 섞여 있어 변환은 모두 담당자 PC 안에서 한다.

지난해 요구서 20건을 C9평가 세트·회귀시험으로 삼아 표 변환 정확도를 재고, 병합 셀이 많은 서식에서 틀리는 부분을 고쳤다. 결과물은 C1검토 큐에서 담당자가 확인한 뒤 결재에 올린다. 취합 한 번이 지나는 경로는 A10 → B1 → A10 (HWPX 출력) → C1 → D8.5이다.

사흘 걸리던 일은 반나절로 줄었다. 병합 셀 문제를 고친 파서는 공공 깃랩에 올려, 다음에 HWPX 파서를 찾는 기관이 처음부터 만들지 않게 했다.

출처·문헌: 카탈로그 §6 A10 카드 · 카탈로그 §0 v0.3 판정표 A10 · 카탈로그 §5 조건별 필수 의존 부품 매트릭스 · 카탈로그 §7.3 유형 2·4·6·7·8 · 카탈로그 §13 A10 · 분류기준 §1 A10 · GoF Adapter

A11

액추에이션·현장 통지 어댑터

Actuation · Field Notification · 경보 출력 · Observer · Command

확립 · 사용례 6건

요구어떻게 하면 AI의 감지 판정을 화면에 머물게 하지 않고 현장 설비와 담당자에게 내보내되, 오작동은 바로 멈추게 할 수 있는가?

AI 판정을 화면 대신 스피커·경광등·VMS·PTZ·모바일 푸시·알림톡으로 내보내고, 재알림·에스컬레이션과 처리 상태 종결까지 추적한다.

문제

현장 감지 판정이 대시보드에만 뜨면 아무도 보지 않는 시간에 경보가 묻힌다. 판정을 설비로 바로 내보내는 출력은 v0.5까지 카탈로그에 자리가 없었다.

해법

판정 이벤트·등급을 받아 등급별 출력 채널(물리 설비 A11a, 통지 A11b)로 내보낸다. 재알림·에스컬레이션을 걸고, 처리 상태가 종결될 때까지 추적한다.

적용

등급별 출력 채널과 자동 여부를 표로 정하고, 물리 구동이면 E4를 P2a로 두어 C8 킬스위치·C7 안전 상태 전환을 먼저 설계한다.

영향

오탐이 나면 물리적·사회적 피해가 생길 수 있다. 권한 범위가 P2a·P2로 올라가고 알림 피로도 쌓인다.

원칙

AIM01 결과가 아니라 종료를 설계 · AIM03 위험도로 분기 · 통제 우선

적용 범위

기관

AX 관문

AX 관문 대신 권한 규칙이 따라붙는다. 권한이 P2 이상으로 올라가므로 C2·C3·C4·C8 필수 규칙이 적용된다(§5 E4).

PAX 사례 564건 중

6 건

PAX 사용 비율

1.1 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A11 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

현장 감지·경보(B5)는 판정을 사람 검토 없이 즉시 현장 설비나 담당자 단말로 내보내야 하는 부품이다. C1 검토 큐와는 반대 방향이라 v0.5까지 카탈로그 어디에도 자리가 없었다. 물리 설비 구동과 소프트웨어 통지를 한 부품에 묶으면 권한 판정이 갈린다는 태깅 피드백도 나왔다(R14).

맥락. B5 현장 감지·경보나 대민 알림·통지(D5)가 있는 과제에 쓴다. 유형 3에서 물리 액추에이션이 있으면 A11a가 필수다(R10·R14). PAX 564건에서 A11이 붙은 사례는 6건이다.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

즉시 출력(대응 시간 단축) vs 오탐 시 물리·사회적 피해
자동 구동 vs 사람 개입 가능성(킬스위치)
알림 도달 보장(재알림) vs 알림 피로

그림 7.90액추에이션·현장 통지 어댑터가 없을 때. 수위 급상승 판정이 야간 무인 관제 화면에만 떠서 40분 뒤에야 발견된다. 현장 설비도 담당자 단말도 판정을 받지 못한다.

02해법

판정 이벤트·등급을 받아 등급별 출력 채널(물리 설비 또는 통지 채널)로 내보내는 어댑터를 둔다. 미처리 이벤트는 정해진 간격(예: 300초)으로 재알림하고 에스컬레이션하며, 처리 상태 코드로 종결까지 추적해 C4에 남긴다. 물리 설비를 구동하는 A11a는 E4를 P2a로 두고 C8 킬스위치와 C7 안전 상태 전환을 반드시 함께 단다. 통지 채널인 A11b는 일반 P1~P2 규칙을 따르되, 대민 알림톡·아웃바운드 발신은 P2로 본다(R8).

그림 7.91어댑터를 둔 뒤. C2가 나눈 등급에 따라 A11이 산책로 경광등·방송(A11a)과 담당자 푸시·문자(A11b)로 출력한다. 처리되지 않은 이벤트는 다시 알리고, 종결될 때까지 C4에 남긴다. 물리 구동이 잘못되면 C8이 즉시 멈춘다.

그림 7.92액추에이션·현장 통지 어댑터의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
A11a물리 액추에이션	스피커·경광등·PTZ·전광판·자동 개폐 등 물리 설비를 구동한다. permission_scope는 P2a이고 C8 킬스위치·C7 안전 상태 전환이 필수다(R14).
A11b통지·알림 채널	이메일·문자·알림톡·푸시로 알리고 재알림한다. permission_scope는 일반 P1~P2 규칙을 따르고, 대민 알림톡·아웃바운드 발신은 P2다(R8·R14).

03적용

판정 등급별로 출력 채널(물리 설비·통지)과 자동 여부를 표로 정한다.
물리 구동이 있으면 E4를 P2a로 기록하고 C8 킬스위치·C7 안전 상태 전환을 먼저 설계한다.
재알림 간격·에스컬레이션 대상·종결 상태 코드를 정한다.
발송·처리 상태·이벤트-출력 반응 시간을 C4에 기록한다.
오탐 기록을 C6 환류로 되돌려 등급 기준을 조정한다.

점검 질문

물리 구동을 즉시 멈추는 스위치가 있는가
장애 시 안전 상태가 정의되어 있는가
미처리 이벤트가 재알림·에스컬레이션되는가
이벤트별 처리 상태가 종결까지 추적되는가

환경 조건. E4에 P2a 물리 작동 값을 둔다. 자동 방송·문 개방·차단은 C8 킬스위치와 C7 안전 상태 전환이 필수다. 대민 알림톡·아웃바운드 발신은 P2로 본다(R8).

그림 7.93배선 예시 A5 → B5 → C2 → A11 (A11a 스피커 · A11b 푸시) → D5 · A11 → C4 · C8 (킬스위치). 굵은 테두리가 이 패턴이다.

04영향

얻는 것

대응 시간 단축
현장·이동 담당자에게 도달
처리 종결 추적

치르는 대가

오탐 시 물리·사회적 피해
권한 범위 상승(P2a·P2)
알림 피로

이럴 때 쓴다

감지 결과를 현장 설비로 즉시 출력해야 할 때(A11a)
이동 중인 담당자·시민에게 통지하고 처리 종결을 추적해야 할 때(A11b)
유형 3에서 물리 액추에이션이 있을 때(필수)

이럴 때는 쓰지 않는다

판정을 사람이 먼저 검토하고 나서 조치하는 구조(C1 검토 큐가 주)
대시보드 화면 표시만 있을 때
킬스위치·안전 상태를 둘 수 없는데 물리 설비를 자동 구동하려 할 때

05판정

식별 신호

스피커 자동 송출경광등VMS 전광판PTZ모바일 푸시알림톡재알림처리 상태 코드

presentAI 판정이 스피커·경광등·VMS·PTZ·모바일 푸시·알림톡 등으로 출력된 서술이 있으면 태그하고, 물리 설비 구동이면 A11a, 통지 채널이면 A11b로 구분해 rationale에 적는다(R14).

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
C1검토 큐	C1은 판정을 사람이 먼저 검토하는 방향이고, A11은 사람 검토 없이 바로 내보내는 방향이다. 한 과제에 둘이 함께 있기도 하다.
D5통지·추적	D5 통지·추적은 시민 접점의 서비스 블록이고, A11은 그 통지를 실제로 내보내는 부품이다.
A12접근성·모달리티 어댑터	A12는 사람과 대화하는 모달리티 변환(STT·TTS·자막)이고, A11은 판정 이벤트를 설비·채널로 내보낸다.

06관계

그림 7.94액추에이션·현장 통지 어댑터과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
B5현장 감지·경보	소비처 — 경보 출력의 출발점
C8권한 경계·킬스위치	필수 짝 — 물리 구동 킬스위치
C7폴백 스위치	필수 짝 — 안전 상태 전환
D5통지·추적	서비스 블록 — 통지·추적
A5엣지 추론 런타임	선행 — 현장 추론

의존. C8권한 경계·킬스위치 C4감사 로그·지표

사례 연구 · 가람시(가상)

아무도 보지 않던 새벽의 경보

재난안전과의 하천 수위 감지는 잘 작동했다. 문제는 그다음이었다. 어느 새벽 상류에 비가 집중되자 감지 모델이 수위 급상승을 판정했지만, 판정은 관제 화면에만 떴다. 야간 관제실은 비어 있었고, 순찰에서 돌아온 직원이 40분 뒤 화면을 보고서야 산책로를 통제했다. 다행히 이용자는 없었다.

정보통신과 AX팀은 판정이 화면 밖으로 나갈 길을 만들기로 했다. C2위험도 라우터가 판정을 주의·경계·위험 등급으로 나누면, A11액추에이션·현장 통지 어댑터가 등급별 채널로 내보낸다. 위험 등급은 산책로 경광등과 방송을 자동으로 켜고(A11a), 경계 이상은 당직자와 담당 팀장에게 푸시와 문자를 보낸다(A11b). 300초 안에 처리 상태가 바뀌지 않으면 다시 알리고 상위 책임자에게 올린다.

물리 설비를 자동으로 켜는 만큼 권한 축은 P2a로 기록했다. 오탐으로 방송이 나가면 관제 요원이 C8권한 경계·킬스위치로 즉시 끄고, 장비 이상 때는 안전 상태로 전환한다. 발송·처리 상태·반응 시간은 C4감사 로그·지표에 남고, 오탐 기록은 등급 기준을 고치는 데 쓴다. 판정에서 경보까지는 A5 → B5 → C2 → A11 → D5 · A11 → C4 · C8 배선으로 이어진다.

첫 달에 오탐 방송이 두 번 나갔다. 그 두 건의 기록을 근거로 위험 등급의 기준 수위를 조정했다.

출처·문헌: 카탈로그 §6 A11 카드 · 카탈로그 §0 v0.6 A11 행, v0.7 R14 행 · 카탈로그 §6 B5 카드 · 카탈로그 §7.3 유형 3 · 카탈로그 §13 A11·B5 · 분류기준 R4, R8, R10, R14 · GoF Observer · GoF Command

A12

접근성·모달리티 어댑터

Accessibility · Modality · 음성·다국어 어댑터 · Adapter

확립 · 사용례 13건

요구어떻게 하면 텍스트 화면을 쓰기 어려운 고령자·장애인·외국인·현장 작업자도, 같은 AI 서비스를 자기에게 맞는 방식으로 쓰게 할 수 있는가?

음성 입출력(STT·TTS), 웨어러블·AI글래스, 다국어·쉬운 언어 변환, 자막, 디지털휴먼 발화, 키오스크 출력으로 AI 부품과 사람 사이의 모달리티를 바꾼다.

문제

대민 서비스가 텍스트 화면만 전제하면 고령자·장애인·외국인·현장 작업자는 쓰지 못한다. 음성·다국어·자막 같은 변환은 과제마다 따로 흩어져 있다.

해법

업무 부품의 입출력 앞뒤에 모달리티 변환 층을 두어 음성·시야·다국어 입력을 텍스트로, 텍스트 출력을 음성·자막·번역·아바타 발화로 바꾼다.

적용

대상 이용자와 접점을 정해 모달리티를 고른다. 업무 로직은 텍스트로 둔 채 변환 층만 채널별로 붙이고, C5 확인 필요 표시와 F7 한계 안내를 단다.

영향

변환 단계마다 오류가 누적되고, 착용 기기·아바타 비용과 음성·시야 데이터의 개인정보 부담이 생긴다.

원칙

AIM02 예외 경로를 먼저 · AIM04 처리마다 흔적

적용 범위

기관 → 범정부

AX 관문

카탈로그는 이 부품에 AX 관문을 두지 않았다.

PAX 사례 564건 중

13 건

PAX 사용 비율

2.3 %

계층

A 공통 서비스

공공AX 패턴 성좌의 디렉터리에서 A12 보기 ↗이 부품을 쓰는 PAX 사례 목록, 같이 쓰이는 부품, 3D 위치

01문제

대민 서비스가 텍스트 화면만 전제하면 고령자·장애인·외국인·현장 작업자는 쓰지 못한다. 음성·다국어·자막·웨어러블 같은 입출력 변환이 과제마다 흩어져 있어 v0.5까지는 들어갈 자리가 없었다. v0.6에서 A10 문서 어댑터와 대칭을 이루는 사람 쪽 어댑터로 신설되었다.

맥락. 대민 상담·안내(D1·D7), 현장 작업자 지원, 통역·자막이 필요한 과제에 쓴다. 카탈로그 등재 상태는 후보이고, PAX 564건에서 A12가 붙은 사례는 13건이다.

힘(forces) — 서로 당기는 요구

포용성·접근성 vs 변환 단계 추가에 따른 오류 누적
현장 착용 기기의 편의 vs 기기 비용·개인정보(시야 영상)
쉬운 언어 변환 vs 원문 의미 보존

그림 7.95접근성·모달리티 어댑터가 없을 때. 텍스트 화면만 있는 상담은 고령 민원인·외국인 주민·시각장애인에게 닿지 않고, 답변의 날짜·금액을 따로 확인하라는 표시도 없다.

02해법

업무 부품의 입출력 앞뒤에 모달리티 변환 층을 두어, 음성·시야·다국어 입력을 텍스트로 바꾸고 텍스트 출력을 음성·자막·번역·아바타 발화로 바꾼다. 업무 로직은 텍스트 기준으로 유지하고 변환 층만 채널별로 교체한다. 번역·쉬운 언어 변환처럼 의미가 바뀔 수 있는 출력에는 날짜·숫자·금액 같은 확인 필요 항목을 표시하는 C5 가드레일과 F7 한계 안내를 붙인다. 현장 기기에서 돌려야 하면 A5와 함께 조립한다.

그림 7.96어댑터를 붙인 뒤. 상담 로직(B3)은 텍스트 그대로 두고, A12 입력 변환(STT·번역)과 출력 변환(음성·자막·다국어·쉬운 언어)이 앞뒤에서 이용자에 맞는 형태로 바꾼다. 변환 출력에는 C5 확인 필요 표시와 F7 한계 안내가 붙는다.

그림 7.97접근성·모달리티 어댑터의 구조. 가운데 상자 안이 이 패턴을 이루는 참여자와 역할이다.

변형

변형	설명
음성 입출력	STT·TTS로 대화형 안내와 현장 방송을 한다.
웨어러블·AI글래스	현장 작업자의 시야를 입력으로 받고 안내를 착용 기기로 내보낸다.
다국어·쉬운 언어·자막	번역·쉬운 글 변환·자막 생성.
디지털휴먼·키오스크·사이니지	아바타 발화와 공공장소 화면 출력.

03적용

대상 이용자와 접점(창구·전화·현장·키오스크)을 정하고 필요한 모달리티를 고른다.
업무 로직은 텍스트로 두고 입출력 변환 층만 채널별로 붙인다.
번역·쉬운 언어 변환 출력에 확인 필요 항목 표시(C5)와 한계 안내(F7)를 붙인다.
현장 기기나 폐쇄 현장이면 A5와 함께 로컬 처리로 구성한다.
변환 오류(인식률·번역 오류)를 C4에 기록해 개선한다.

점검 질문

텍스트 외 접근 경로가 최소 하나 있는가
변환 과정에서 숫자·날짜·기관명 오류를 확인하는 장치가 있는가
변환 결과의 한계가 이용자에게 안내되는가

환경 조건. E3는 모바일 앱·웨어러블(R8)인 경우가 흔하다. 폐쇄 현장이면 온디바이스 음성 생성처럼 A5와 함께 로컬 완결로 구성한다. 음성·시야 입력은 E5 S 이상이 되기 쉽다.

그림 7.98배선 예시 A12 (STT) → B3 → A12 (TTS·자막) → D7 · C5 (확인 필요 항목) · F7. 굵은 테두리가 이 패턴이다.

04영향

얻는 것

대민 서비스 포용성
현장 작업자의 손 자유
채널을 바꿔도 업무 로직 유지

치르는 대가

변환 단계 오류 누적
착용 기기·아바타 비용
시야·음성 데이터의 개인정보 부담

이럴 때 쓴다

대민 접점에서 고령자·장애인·외국인 이용을 보장해야 할 때
현장 작업자가 손을 쓸 수 없어 음성·착용 기기가 필요할 때
안내문을 다국어·쉬운 언어·자막으로 내야 할 때

이럴 때는 쓰지 않는다

음성 인식 결과가 판정 단계로 흐르는 인식 파이프라인 자체는 B4(STT·통역 변형)
문서 형식 변환은 A10

05판정

식별 신호

STT·TTS음성 안내AI글래스·웨어러블다국어 번역쉬운 언어자막디지털휴먼키오스크

present음성 입출력·웨어러블·다국어·쉬운 언어·자막·디지털휴먼 발화 등 모달리티 변환이 이용자 접점에 구현된 서술이 있으면 태그한다(R4). 등재 상태는 후보다.

헷갈리는 이웃	가르는 규칙
B4인식 파이프라인	STT·통역(STT→MT→TTS)이 인식→구조화→판정의 업무 흐름 자체면 B4 주 부품 변형, 다른 업무 부품의 입출력을 바꾸는 층이면 A12.
A10문서 형식 어댑터	A10은 문서 형식(HWPX·엑셀) 어댑터이고, A12는 사람 쪽 모달리티 어댑터다.
A11액추에이션·현장 통지 어댑터	판정 이벤트를 방송·푸시로 내보내면 A11, 대화 입출력을 음성·자막으로 바꾸면 A12.

06관계

그림 7.99접근성·모달리티 어댑터과 이웃 패턴. 선 위 글자가 관계의 성격이다.

패턴	관계
A10문서 형식 어댑터	대칭 — 문서 쪽 어댑터
B4인식 파이프라인	경계 — STT·통역 파이프라인
C5가드레일 필터	짝 — 변환 출력의 확인 필요 항목 표시
F7한계·신뢰도 안내	이용자 쪽 대응 — 변환 한계 안내
A5엣지 추론 런타임	짝 — 현장 기기 로컬 처리

알려진 사용례

PAX ff202c516be11b82 로컬 네트워크 안에서 온디바이스 다국어 음성 생성·전송 완결(§13 A5)

사례 연구 · 가람시(가상)

창구 앞에서 돌아선 사람들

민원여권과는 창구 대기 시간을 줄이려고 대기석 태블릿에 여권 민원 상담 도구를 놓았다. 젊은 민원인은 잘 썼지만, 작은 글씨를 읽기 어려운 고령 민원인, 한국어가 서툰 외국인 주민, 화면을 볼 수 없는 시각장애인은 결국 창구 직원을 기다렸다. 상담 도구가 텍스트 화면만 전제하고 있었기 때문이다.

상담 로직은 손대지 않았다. AX팀은 그 앞뒤에 A12접근성·모달리티 어댑터를 붙였다. 입력 쪽에서는 음성을 텍스트로 받아 적고(STT), 외국어 질문을 번역한다. 출력 쪽에서는 같은 답변을 음성으로 읽어 주고, 자막과 큰 글씨, 다국어, 쉬운 언어로 바꾼다. 상담 로직(B3지식 접지 상담)은 여전히 텍스트 하나만 다룬다.

번역과 쉬운 언어 변환은 의미가 바뀔 수 있다. 그래서 수수료·유효기간·발급일 같은 날짜와 금액에는 C5가드레일 필터가 '창구에서 확인 필요' 표시를 붙이고, 화면과 음성 끝에 번역 한계를 F7한계·신뢰도 안내로 알린다. 인식 실패와 번역 오류는 C4감사 로그·지표에 남겨 매달 고친다. 창구 상담 한 건은 A12 (STT) → B3 → A12 (TTS·자막) → D7 · C5 · F7 · C4 경로를 오간다.

같은 변환 층은 복지 상담 창구에도 그대로 붙었다. 대기석에서 창구로 넘어오는 단순 문의가 줄면서, 창구 직원은 서류 확인처럼 사람이 해야 하는 일에 시간을 더 쓰게 되었다.

출처·문헌: 카탈로그 §6 A12 카드 · 카탈로그 §0 v0.6 A12 행 · 카탈로그 §0 v0.6 B4 변형(통역 STT→MT→TTS) · 카탈로그 §13 A5·C5 · 분류기준 R4, R5, R8 · GoF Adapter · aiuxpatterns