온나라 접수대기 문서의 메타데이터를 범정부 AI 공통기반의 RAG와 생성형 AI로 분석해 업무 담당자를 찾아 배분하는 도구(스타 4). 문서 접수·배분이라는 전 기관 공통 병목을 정부 공식 AI 인프라 위에서 푸는 접근으로, 온나라 연계 수요와 범정부 AI 공통기반 활용이 결합된 드문 실측 사례다.
사례 대상 바로가기 · 공유 링크 · 아카이브에서 보기
상세 정보
- 사례 성격
- 개인 개발
- 출처 채널
- 오픈채팅
- 수집일
- 2026-08-28
- 태그
- #온나라 #문서배분 #RAG #범정부AI공통기반
- 실행 환경
- 서버 구축
- AI 모델
- 국산 독자모델 — HCX-GOV-THINK-V1-32B(범정부 AI 공통기반)
- 라이선스
- 명시 없음 (확인 2026-08-28)
- 저장소
- ★ 7 · 유지보수 활발
- 링크 점검
- 정상 (2026-11-02)
개발자
GitHub·공공 GitLab 공개 프로필 기준 — 공공AX 챔피언 디렉토리와 같은 자료입니다.
4축 평가
| AX 단계 | AI-Enabled |
|---|---|
| 업무 범위 | S2 Tool bundle |
| 업무 완결성 | C2 부분 완결 |
| 권한(P축) | P0 읽기 전용(잠정) |
| 위험도 | R1 낮음 |
| 인간 통제 | 검토 후 사용(배분 판단 보조) |
| 증거 등급 | E1 코드·도구 확인 |
| 신뢰도 | 중간 |
문서 접수→담당 판별→배분이라는 공통 병목을 범정부 AI 공통기반 RAG로 완결(C2)하는 드문 공식 인프라 활용 사례(스타 4) — 온나라 메타데이터 연계라는 레거시 접점까지 실증. 운영 배치 확인 시 상향 여지.
디자인 패턴 분석
『모두의 공공AX 디자인 패턴』 카탈로그 v0.7.1 기준 — 사례를 기관이 함께 쓰는 AI 부품과 그 조립으로 읽은 결과입니다. · 패턴 성좌에서 전체 보기 ↗
업무 패턴 B4 인식 파이프라인 변형: 문서 판독·분류·이관
환경 축 배포:행정망 네트워크:폐쇄망 가능 모델:국산 독자모델 런타임:서버 구축 권한:P1 산출물 생성
- 제어 흐름(B′)
- B′1 순차 파이프라인 B′2 라우터·디스패처
- 공통 서비스(A)
- A3 공공 API 제공자
- 운영(C)
- C1 검토 큐 구현 확인
- 신뢰할 수 없는 입력
- 온나라 접수대기 문서(민원인·타 부서 제출 문서 메타데이터)
- 서비스 블록(D)
- D8.6 분배·이관
- 부품 배선
- A3 → B4 · B4 → D8.6 · B4 → C1
- 안티패턴(X)
- X6 데모웨어
판정 근거
온나라 접수대기 문서의 메타데이터를 범정부 AI 공통기반(HCX-GOV-THINK-V1-32B)의 RAG와 생성형 AI로 분석해 담당 배분을 제안하는 도구다. 문서 판독→구조화→담당자 판정이라는 인식 파이프라인 흐름이라 B4로 판정했고, 최종 배분 확정은 담당자가 하는 것으로 보아 C1을 implemented로 두었다. 범정부 AI 공통기반을 경유하는 점이 A3 신호에 정확히 부합한다. 개인 개발·스타 4개 수준으로 실증 기간 실측 근거가 없어 present 승급은 보류했다.
구현 가이드
주 패턴 B4 인식 파이프라인을 구현할 때
구현 단계
- 입력 종류와 추출할 필드, 필드별 기준정보(대장·코드표)를 정의한다.
- 인식 단계는 정형 출력(JSON 스키마)만 내게 하고, 판정·산수는 규칙 단계로 분리한다(B′9).
- 신뢰도 임계와 보류 조건을 정해 C1 검토 큐로 보내고, C3로 재처리 경로를 둔다.
- E5 민감 서류면 행정망 + 로컬 모델로 두고, 제출 서류를 읽는 P2 이상 구성은 S6 문서별 격리를 둔다.
- C9 시험 세트로 필드별 정확도를 재고 C4로 보류율·수정률을 집계한다.
점검표
- 인식과 판정이 서로 다른 단계로 분리되어 있는가
- 저신뢰 건이 보류되어 사람에게 가는가
- 오인식 건을 되돌리는 경로가 있는가(C3)
- 필드별 정확도를 잰 시험 세트가 있는가
환경 조건
E5 민감 서류면 E1 행정망 + A2 로컬(Whisper 로컬 등). E4는 P1~P2이며, 건별 검수 없이 운영 DB로 직행하면 P2, 승인·반려에 직결되면 P3다. 제출 서류는 신뢰 불가 입력이므로 P2 이상이면 S6 문서별 격리 + 규칙 집계가 필수다(§7.4 유형 ②).
주의할 점
- 오인식이 판정으로 번질 위험(C3 필수)
- 민감 서류는 로컬 모델 제약
- 제출 서류 속 숨은 지시로 판정이 조작될 위협
기본 배선 예
A10 → B4 (B′1 → B′9) → C1 → D3 · B4 → C3 (재처리)
보완이 필요한 필수 부품
이 조합에서 카탈로그가 함께 갖추라고 권하는 부품 가운데 아직 확인되지 않은 것이다.
- A10 문서 형식 어댑터 HWP·HWPX·엑셀·한셀·PDF 같은 한국 공공 문서 형식을 AI 부품이 읽고(구조화) 쓰게(서식 생성) 하는 변환 계층이다.
- C2 위험도 라우터 건별 위험도·신뢰도를 매겨 저위험은 자동 처리, 중간은 검토 큐, 고위험은 숙련자에게 보내 사람의 검토를 필요한 곳에 집중시킨다.
- C3 상태 머신·롤백 건이 끝났음을 시스템이 알게 하고, 잘못 처리된 건을 되돌리는 경로(롤백·재처리·이의제기)를 제공한다. 여러 시스템에 걸친 처리는 보상 트랜잭션으로 되돌린다.
- C4 감사 로그·지표 처리 건마다 흔적을 적재하고 수정률·처리시간·자동처리율·가용성을 집계해, '지난달 수정률'을 숫자로 말할 수 있게 한다.
- F2 편집 가능한 출력 생성물을 이용자가 직접 고쳐 확정하게 한다. 통제감의 실체이며, 수정 내역은 C4 지표와 C6 환류의 입력이 된다.
피해야 할 안티패턴
- X6 데모웨어 (이 사례에서 확인) 시연은 있으나 실데이터·권한·망 환경이 없어 현장에 놓을 수 없는 PoC. 접점과 환경 조건을 먼저 못 박는 단계를 건너뛴 결과다. 대처: §7.1 첫 단계대로 서비스 블록(D)과 환경 조건 E1~E5(배포망·모델 의존·실행 형태·권한 범위·데이터 등급)를 먼저 기록하고, 그 조건에서 돌아가는 부품으로 조립한다. 원천 기록을 정제한 A1 데이터 자산으로 실데이터 기준선을 만들고, 타 기관 데이터가 필요하면 A4 데이터 연계 서비스로 계약·연계를 확보한다. 운영 망이 폐쇄망·행정망이면 A2.2 주권형 로컬이나 A2.4 내부망 프록시로 모델 경로를 맞추고, E4 권한에 맞춰 C1~C8 통제 부품을 장착한다. 실증 데이터가 실사용인지 샘플인지를 명시한다(R28 data_realism 제안).
- X13 도구 출력이 지시가 되는 에이전트 검색 결과·첨부·API 응답을 읽은 모델이 그 안의 문장을 새 명령으로 받아 도구를 부르는 구조를, 탐지 필터 하나로 지키려는 함정이다. 대처: 과제의 AI가 읽는 입력 중 기관 밖에서 작성된 것을 untrusted_inputs로 나열하고, §4.2 신뢰 불가 입력 규칙대로 S4 행동 선택기(미리 정한 행동 중 선택만, 결과가 LLM으로 돌아가지 않음), S5 계획 후 실행(외부 데이터를 읽기 전에 도구 호출 계획을 고정), S6 격리 LLM(도구 있는 LLM은 외부 데이터를 읽지 않고, 읽는 LLM은 도구가 없음) 중 하나를 갖춘다. S3 컨텍스트 방화벽과 S8 독립 검증기는 보조로 붙이되 S8만으로는 규칙을 충족하지 못한다. C8 승인 게이트도 신뢰 불가 입력 규칙의 대체 통제로 인정되지 않는다(R6). 그 전 단계에서는 E4를 P0~P1 읽기·산출물 범위에 묶어 두는 것이 곧 보안이다.
- X16 기준을 노출하는 위조 탐지 진위 판정 근거를 이용자 화면에 그대로 보여 줘 위조범이 탐지 기준을 역추적하게 만드는 함정이다. F9 근거 표시가 적대적 접점에서는 취약점이 된다. 대처: F9 판정 근거·기여도 표시를 역할별로 나눈다. 이용자 화면에는 '정상/위조의심'만 노출하고, 의심 부위·사유 코드·기여도 같은 세부 근거는 관리자 화면에만 보여 준다(근거 은닉, anti-oracle — 카탈로그가 S 계층 후보로 둔 반대편 부품). 관리자 화면 접근은 C8 권한 경계로 제한하고, '위조의심' 건은 C1 검토 큐에서 담당자가 세부 근거를 보고 확정한다. 이용자에게는 F7 한계·신뢰도 안내로 추가 확인 절차를 알리고, 반복 제출·판정 이력은 C4·S10에 남겨 역추적 시도를 탐지할 근거로 삼는다.
관련 가이드라인
이 사례가 쓰는 부품과 이어지는 공공 AX 안내서·지침이다 (부록 E 공공 AX 가이드라인 문서 해설 기준, 겹치는 부품이 많은 순).
- 공공데이터의 인공지능 친화적 관리 가이드라인 이 사례와 겹치는 부품 A3 공공 API 제공자 A10 문서 형식 어댑터쓰는 작업: 데이터 담당 부서가 공공데이터나 내부 문서를 RAG 지식베이스와 API로 내놓기 전에 편다. 데이터 개방 계획서의 메타데이터 항목, 지식베이스에 넣을 문서의 형식 변환 기준, 데이터 품질 점검표를 이 문서로 쓴다. 공공 API를 MCP 서버로 감싸려는 담당자에게도 기본 문서다.주의: NIA가 v1.1 개정을 공지했으므로 내려받은 파일의 판을 확인한다.
- 공공기관 신뢰가능 AI 구현 실용가이드 이 사례와 겹치는 부품 C1 검토 큐 C2 위험도 라우터쓰는 작업: 기관 AI 윤리 지침이나 내부 거버넌스 규정을 처음 만드는 기획 부서가 원칙의 뼈대를 잡을 때 참고한다. 인간개입과 고객소통 항목은 검토 절차와 이용자 안내 문구를 설계하는 데 아직 쓸 만하다.주의: 생성형 AI 이전 문서다. PAX 목록은 원칙 참고용이며 구축 절차는 최신 문서를 우선하라고 적었다.
- 금융분야 AI 위험관리프레임워크 이 사례와 겹치는 부품 C2 위험도 라우터 C1 검토 큐쓰는 작업: 금융회사의 리스크관리 부서가 업무별 AI에 위험등급을 매기고, 등급마다 독립 검증을 누가 언제 하는지와 사람이 어느 단계에서 결과를 확인하는지를 내규 초안에 적을 때 편다. 등급이 높을수록 사람이 개입하는 지점이 앞당겨진다.주의: 문서 원문은 금융감독원 배포본으로 확인한다.
- 고영향 인공지능 사업자 책무 가이드라인 이 사례와 겹치는 부품 C1 검토 큐 C4 감사 로그·지표쓰는 작업: 고영향으로 판단된 사업은 설계 단계에서 책무 이행 계획을 세우며, 그 항목을 이 문서에서 가져온다. 사람의 감독 지점, 설명 제공 방식, 기록 보존을 설계서에 반영한다.주의: 구체 책무 항목은 첨부 원문으로 확인한다.
- 생성형 인공지능 활용 저작물의 저작권 등록 안내서 이 사례와 겹치는 부품 F2 편집 가능한 출력 C4 감사 로그·지표쓰는 작업: 기관이 AI를 써서 만든 홍보 영상, 교재, 디자인을 기관 저작물로 등록하거나 관리하려 할 때 쓴다. 사람이 고친 부분을 기록해 두어야 하는 이유가 여기서 나온다.주의: 등록 실무는 원문과 한국저작권위원회 안내로 확인한다.
- 생성형 인공지능 결과물에 의한 저작권 분쟁 예방 안내서 이 사례와 겹치는 부품 C1 검토 큐 C4 감사 로그·지표쓰는 작업: 운영 단계에서 AI 결과물을 외부로 배포하는 부서가 배포 전 확인 절차를 만들 때 쓴다. PAX 목록이 꼽은 결과물 유사성과 AI 이용 사실 기록이 이 절차의 항목이다.주의: 지식베이스 문서를 그대로 옮겨 답하는 RAG 서비스도 결과물 유사성 문제를 안는다.
- KS X ISO/IEC 42001 인공지능 경영시스템 이 사례와 겹치는 부품 C4 감사 로그·지표 C2 위험도 라우터쓰는 작업: 기관이 AI 서비스를 여러 개 운영하면서 책임자, 위험 평가 주기, 변경 관리, 기록 보존을 기관 차원의 규정으로 묶으려 할 때 뼈대로 쓴다. 외부 AI 사업자를 고를 때 42001 인증이나 그에 준하는 관리체계를 평가 항목에 넣을 수도 있다. 이미 정보보호 관리체계(27001 계열, ISMS-P)를 운영하는 기관이면 같은 구조에 AI 항목을 덧붙이는 방식이 수월하다.주의: 요구사항 표준이라 개별 서비스의 설계를 정해 주지 않는다. 사업 단위의 통제는 국정원·KISA·개보위 문서로 내려가서 정한다.
- 공공부문 초거대 AI 도입·활용 가이드라인 2.0 이 사례와 겹치는 부품 C4 감사 로그·지표쓰는 작업: 2025년에 착수해 이 판을 근거로 계약한 사업의 운영과 감리에서 기준 문서로 다시 편다. 새 사업을 기획하는 담당자에게는 사례집 부분이 쓸모 있다. 비슷한 업무에 누가 무엇을 해 보았는지 찾는 출발점이다.주의: 2026년 6월 가이드가 이 판의 다음 판이다. 공식 게시물을 이번 집필에서 확인하지 못했으므로, 인용할 때는 기관이 보유한 파일의 판 표기를 확인한다.
같은 주 패턴(B4)을 쓰는 다른 사례
같은 업무 패턴으로 조립된 사례를 서비스 유형이 같은 것부터 모았다 외 14건. 구현할 때 비교해 볼 수 있다.
이 사례에 쓰인 패턴
B4 인식 파이프라인 업무 컴포넌트
서류·음성·영상·도면 같은 비정형 입력을 인식 → 구조화 → 판정으로 연쇄 처리해 사람이 옮겨 적던 단계를 없앤다.
PAX 사례 34건이 이 부품을 쓴다
맥락
접수·심사(유형 ②), 서류 진위확인, 민원 통화 정리, 실시간 자막, 원격탐사·도면 판독처럼 비정형 입력이 업무의 출발점인 경우에 쓴다. 민감 서류가 많아 행정망·로컬 모델 조건이 자주 붙는다.
맞서는 힘(긴장)
- 자동 연결의 효율 vs 오인식이 판정으로 번지는 위험
- 인식 정확도 vs 로컬 모델 제약(E1·E5)
- 단계 분리의 추적 용이성 vs 단계 간 지연
해법
인식(OCR·STT·비전·VLM)은 정형 필드만 내게 하고, 기준정보와의 대조·요건 판정은 규칙 단계가 맡는다(B′1 + B′9). 저신뢰·불일치 건은 보류해 C1 검토 큐로 보내고, 오인식은 C3 상태 머신으로 되돌린다. 공공 문서 형식은 A10으로 받으며 OCR·STT 엔진은 A2 공통 후보를 쓴다. 제출 서류처럼 신뢰 불가 입력을 읽고 시스템 쓰기가 있으면 문서별 격리(S6)로 서류 속 지시가 판정을 바꾸지 못하게 한다.
이럴 때 쓴다
- 비정형 입력을 사람이 옮겨 적는 단계가 업무의 병목일 때
- 추출값이 규칙 판정·다음 처리로 이어질 수 있을 때
- 유형 ② 접수·심사 자동화의 기본 조립일 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 추출 결과가 초안으로 멈추고 사람이 확정할 때(B1)
- 추출 뒤 질의응답이 핵심 산출물일 때(B3)
- 상시 관측 스트림 감시가 핵심일 때(B5)
얻는 것
- 옮겨 적기 단계 제거
- 판정 기준이 규칙으로 남아 설명 가능
- OCR·STT 엔진을 범정부 공통으로 공유 가능
점검표
- 인식과 판정이 서로 다른 단계로 분리되어 있는가
- 저신뢰 건이 보류되어 사람에게 가는가
- 오인식 건을 되돌리는 경로가 있는가(C3)
- 필드별 정확도를 잰 시험 세트가 있는가
구조 — 참여 부품
- A10 문서 형식 어댑터 — PDF·HWPX·이미지 입력
- A2 모델 서빙 계층 — OCR·STT·VLM 엔진
- 규칙 대조기 — 기준정보와 대조하고 요건을 판정
- C1 검토 큐 — 저신뢰·불일치 건 확인
- C3 상태 머신·롤백 — 오인식 되돌림·재처리
변형
- OCR·서류: 제출 서류 필드 추출·요건 검토
- STT·음성: 통화·회의 음성의 텍스트화와 키워드 추출
- 비전 판독·정량화: 결함·손상 판독과 정량화(R5)
- VLM 문서이해(단일 모델): VLM 하나로 문서 이해·추출(R5)
- 배치 원격탐사·시계열 차분: 항공·위성 영상의 회차 간 변화 판독(R5)
- 통역(STT→MT→TTS): 음성 인식·번역·합성 연쇄(R5)
- CAD·BIM 도면 파싱: 도면에서 구조 정보 추출(R5)
참조 구현 예
- PAX 경기도의회 실시간 자막 — 개인 개발 → 기관 도메인 정식 개통(카드 참조 구현)
관련 부품
B′1 기본 배선 — 순차 파이프라인 · B′9 배선 — 인식은 추출만, 판정은 규칙 · C3 First 관문 — 오인식 되돌림 · S6 보안 짝 — 제출 서류별 격리 처리 · F9 이용자 쪽 대응 — 판정 근거 표시(위조 탐지는 관리자에게만)
참고 자료
Heiland Workflow Pipeline·AI Pipeline·Multi-layer · GoF Chain of Responsibility
이 부품과 이어지는 가이드라인
B′1 순차 파이프라인 제어 흐름
한 단계의 출력을 다음 단계의 입력으로 넘기는 고정 순서 배선이다. 한 프롬프트에 많은 일을 몰아 시켜 품질이 떨어지는 문제를 막는다.
PAX 사례 109건이 이 부품을 쓴다
맥락
B4 인식 파이프라인의 기본 배선이며, B1·B0·B5 안에서도 흔하다. 단계 순서가 업무 절차로 미리 정해져 있고 AI가 순서를 고를 필요가 없을 때 쓴다.
맞서는 힘(긴장)
- 디버깅·출처 추적의 쉬움 vs 병렬화 불가로 인한 지연
- 단계 분리의 품질 이점 vs 단계가 늘수록 오류 누적
- 고정 순서의 예측 가능성 vs 예외 경로 처리의 경직성
해법
업무 절차를 단계로 나누고 각 단계의 입력·출력 형식을 정해 앞 단계 출력을 다음 단계에 넘긴다. 단계 사이에 형식 검증(스키마)을 두어 오류가 번지기 전에 멈추고, 멈춘 건은 C1 검토 큐나 C3 재처리로 보낸다. 판정·산수 단계는 가능한 한 규칙(B′9)으로 두고 모델은 추출·서술 단계만 맡긴다. 단계 순서를 AI가 바꿔야 한다면 B′8이나 B′7로 옮긴다.
이럴 때 쓴다
- 업무 절차가 고정 순서로 정해져 있을 때
- 각 단계를 따로 검증·추적해야 할 때(유형 ② 접수·심사, ⑧ 취합·변환)
- 단일 에이전트에서 시작하는 첫 배선일 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 하위 작업이 서로 독립이라 동시에 돌려야 지연이 줄 때(B′3)
- 입력에 따라 AI가 다음 도구를 골라야 할 때(B′7)
- 긴 업무를 계획부터 세워야 할 때(B′8)
얻는 것
- 디버깅과 출처 추적이 쉬움
- 단계별 품질 검증 가능
- 구현이 가장 단순
점검표
- 단계마다 입력·출력 형식이 정의되어 있는가
- 단계 사이 검증에서 실패하면 멈추는가
- 단계별 중간 결과를 추적할 수 있는가
구조 — 참여 부품
- 단계 처리기 — 각 단계에서 추출·변환·작성 수행
- 단계 간 형식 검증 — 다음 단계로 넘기기 전 스키마 확인
- C3 상태 머신·롤백 — 실패 단계 재처리
관련 부품
B4 기본 배선 — 인식 파이프라인 · B′8 대안 — 순서를 계획으로 정할 때 · B′9 짝 — 판정 단계를 규칙으로 · C3 기록처·되돌림 — 실패 단계 재처리
참고 자료
Google ADK #1 Sequential · Gulli ch.1 Prompt Chaining · Heiland Multi-layer · adaptive.live 프롬프트 체이닝
B′2 라우터·디스패처 제어 흐름
요청의 의도·유형·난이도를 읽어 전문 경로·모델·도구·담당자로 보내는 배선이다. 모든 건을 같은 경로로 보내는 낭비를 막는다.
PAX 사례 23건이 이 부품을 쓴다
맥락
대민 상담(B3)의 예외 이관, 규칙 선필터로 LLM 호출 줄이기, 폐쇄망 모델과 외부 모델 사이의 모델 라우팅, 여러 MCP를 한 서버에서 경로별로 제공하는 구성에 쓴다. C2 위험도 라우터의 내부 원형이고, D4 분류·이관을 기술로 구현한 실체다.
맞서는 힘(긴장)
- 경로 분리의 효율 vs 라우팅 오류라는 새 위험
- 규칙 라우팅의 예측 가능성 vs 모델 라우팅의 유연성
- 외부 모델 분기의 품질 vs 경계 통제(E1·E5)
해법
요청을 분류하는 단계(규칙·경량 모델·LLM)를 앞에 두고, 분류 결과마다 처리 경로(규칙 판정, LLM 판정, 담당자 이관, 판단 불필요)를 정한다. 경로별 처리 비율을 C4로 실측해 라우팅 품질을 보고, 분류가 불확실한 건은 사람에게 보낸다(C2·F11). 모델 라우팅은 A2 서빙 계층의 기능으로 두고 외부 모델로 나가는 분기에는 C5 비식별을 건다. 보안이 필요한 대민 접점에서는 LLM이 미리 정한 행동 중 선택만 하게 제약해 S4로 만든다.
이럴 때 쓴다
- 요청 유형마다 처리 비용·방법이 뚜렷이 다를 때
- 답할 수 없는 건을 담당자로 이관해야 할 때(유형 ① 대민 상담)
- LLM 호출 비용을 줄여야 할 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 요청 유형이 하나뿐일 때
- 분류 오류의 비용이 큰데 분류 품질을 잴 방법이 없을 때
- 라우팅 대신 규칙으로 판정 모델 호출 대상 자체를 좁히는 구조일 때(B′10)
얻는 것
- 호출 비용 절감
- 답할 수 없는 건의 이관
- 경로별 전문화
점검표
- 경로별 처리 비율을 실측하는가
- 분류가 불확실할 때 사람에게 가는 경로가 있는가
- 외부 모델로 나가는 분기에 비식별이 걸려 있는가
구조 — 참여 부품
- 분류기 — 의도·유형·난이도 판별(규칙 또는 모델)
- 전문 경로 — 유형별 처리 모델·도구·규칙
- C2 위험도 라우터 — 위험도·신뢰도 기반 사람 이관
- C4 감사 로그·지표 — 경로별 처리 비율 실측
변형
- 의도 라우팅: 질문 의도로 전문 에이전트·도구에 배정
- 모델 라우팅: 기본은 폐쇄망 사내 모델, 필요할 때만 외부 모델로 분기(InfoQ Intelligent Model Routing)
- 결정론 우선·LLM 선택 확대: 기본은 결정론 경로, 규칙 결과가 얕을 때만 LLM 경로로 분기
- 경로 라우팅 통합 서버: 여러 공공데이터 MCP를 한 서버에서 경로별로 제공
참조 구현 예
- PAX fcfac85b15998dee — 폐쇄망 사내 모델 기본, 최신 정보 필요 시 외부 모델 분기(§13)
- PAX 9d56d423296a3238 — 5개 공공데이터 MCP를 한 서버에서 경로 라우팅(§13)
- PAX 7c989a8fe8dda878 — 결정론 우선·LLM 선택 확대 라우팅(§13)
관련 부품
C2 운영 부품 — B′2를 내부 원형으로 하는 위험도 라우터 · S4 제약형 — 보안 목적의 행동 선택기 · D4 서비스 블록 — 분류·이관의 기술적 실체 · B′10 이웃 — 규칙 선게이트로 후보 축소 · F11 이용자 쪽 대응 — 사람 이관 안내
참고 자료
Google ADK #2 Coordinator · Gulli ch.2 Routing · InfoQ Model Routing · adaptive.live 라우팅
A3 공공 API 제공자 공통 서비스
정부·공공이 운영하는 모델·데이터·개발 도구(범정부 AI 공통기반, 모두의 AI 실험실, 공공데이터포털, 공공 깃랩)를 범정부 Provider로 소비한다.
PAX 사례 154건이 이 부품을 쓴다
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.
맞서는 힘(긴장)
- 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)
해법
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.
이럴 때 쓴다
- 모델·데이터·개발 환경을 기관이 새로 만들려 할 때 — 먼저 Provider 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
얻는 것
- 기관별 중복 구축 방지(X3 교정)
- 공인된 원천 데이터·모델 사용
- 등재를 통해 전이 경로 확보
점검표
- 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
구조 — 참여 부품
- 공공 Provider — 범정부 AI 공통기반·공공데이터포털·모두의 AI 실험실·공공 깃랩
- 연합 신원 인증 — GPKI·디지털원패스 등으로 호출 주체를 확인
- 소비 부품(B·A2·A8) — Provider를 직접 만들지 않고 가져다 씀
- S1 AI 게이트웨이·단일 진입점 — 공공 인증을 위임받아 호출을 통제
변형
- 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.
참조 구현 예
- 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)
관련 부품
A2.4 짝 — 공통기반 모델을 내부망에서 경유 · A8 감싸는 층 — 공공 API를 MCP 도구로 · S1 인증 위임 — 공공 인증을 단일 진입점에 · A7 등재처 — 자체 제작 도구를 공공 깃랩에 · A4 경계 — 계약 기반 결합
참고 자료
patterns.dev Provider 패턴 · Microservice 패턴 Federated Identity·Access Token · PAX 공공API 진단 보고서
이 부품과 이어지는 가이드라인
C1 검토 큐 운영 컴포넌트
AI 산출물이 다음 단계로 넘어가기 전에 사람이 맞고 틀림을 확인·수정·확정하는 대기열을 두어, 오류가 업무 결과로 흘러가지 않게 한다.
PAX 사례 46건이 이 부품을 쓴다
맥락
AI 산출물이 공문·처분·대민 안내·기록으로 이어지는 모든 B 부품(B1 코파일럿, B4 인식 파이프라인, B2 예측기, B7 콘텐츠 생성기 등). 이용자 본인이 최종 확정자인 자기서비스형 도구도 포함한다(R16).
맞서는 힘(긴장)
- 정확성·책임성 vs 처리 속도(전건 검토는 자동화 이득을 깎는다)
- 검토자의 숙련 vs 자동화 편향(AI 결과를 그대로 승인하는 경향)
- 전건 검토의 안전 vs 위험도별 분기(C2)로 가야 하는 효율 압력
해법
AI 산출물에 신뢰도·근거를 붙여 검토 대기열에 올리고, 검토자가 승인·수정·반려 중 하나를 고르게 한다. 수정·반려 내역은 C4 감사 로그에 남겨 수정률을 집계하고 C6 환류의 입력으로 쓴다. 검토 화면은 원문 위치·근거를 함께 보여 줘 확인 비용을 줄인다. 전건 검토로 시작하되, 수정률 실측이 쌓이면 C2 위험도 라우터로 저위험 건을 자동 종결하는 단계로 옮긴다.
이럴 때 쓴다
- AI 산출물이 공문·처분·대민 안내로 그대로 이어질 때
- E4가 P1 이상이고 되돌리는 데 사람 시간이 많이 드는 조치가 있을 때
- 서비스 유형 ② 접수·심사, ④ 기안 코파일럿, ⑥ 콘텐츠 제작, ⑦ 대조·점검, ⑩ 위험 예측, ⑪ 추천·매칭, ⑫ 개발 코파일럿처럼 C1이 필수인 유형
이럴 때는 쓰지 않는다
- B0 결정적 도구처럼 런타임 AI 산출물이 없을 때
- 쉽게 되돌릴 수 있고 저위험인 조치를 이미 C2로 자동 종결하도록 실측 근거를 갖춘 구간(전건 검토를 영원히 남기지 않는다)
얻는 것
- 오류가 업무 결과로 나가기 전에 차단
- 책임 소재가 명확해짐
- 수정 내역이 C4 지표와 C6 환류의 원천 데이터가 됨
점검표
- AI 산출물이 확정 전 상태로 머무는 지점이 명시되어 있는가
- 검토자와 승인·수정·반려 선택지가 정해져 있는가
- 검토 결정과 수정 내역이 로그로 남는가
- 실증 기간의 검토·수정 건수가 기록되어 있는가
- 전건 검토에서 분기로 옮길 조건이 정해져 있는가
구조 — 참여 부품
- 검토 대기열 — AI 산출물을 확정 전 상태로 보관하고 검토자에게 배정
- 검토자(담당자 또는 이용자 본인) — 승인·수정·반려를 결정하는 최종 책임자
- F2 편집 가능한 출력 — 검토자가 산출물을 직접 고치는 화면
- C4 감사 로그·지표 — 검토 결정과 수정 내역을 적재해 수정률로 집계
변형
- 전건 검토형: 모든 AI 산출물을 담당자가 확인·확정
- 예외 검수형: 정상 건은 일괄 승인하고 저신뢰 항목만 개별 검수하는 검수 UI
- 파이프라인 내장 관문형: 멀티에이전트·다단계 파이프라인의 각 관문에 승인·보완·재작성 선택지를 둠
- 자기서비스형: 이용자 본인이 최종 확정자인 HITL. 실제 운영 중이면 C1 present(R16)
- 심의 게이트: 팩트체크·법무·윤리처럼 제3자 전문가가 수행하는 승인 게이트
참조 구현 예
- PAX 9dc1a7081bc869b1 — 광진구 — 담당자·팀장 최종 판단 책임 등 4대 관리 원칙 명문화
관련 부품
C2 다음 단계 — 전건 검토에서 위험도 분기로 승급 · C1.2 변형 — 제3자 전문가 심의 게이트 · F2 이용자 쪽 대응 — 검토자가 직접 고치는 화면 · F6 이용자 쪽 대응 — 에이전트 행동 실행 전 확인 · C4 기록처 — 검토 결정·수정 내역 · C6 후속 — 수정 내역이 환류의 입력
참고 자료
Google ADK HITL · Gulli ch.13 Human-in-the-Loop · Towards AI 동기·비동기 HITL · Chain of Responsibility
이 부품과 이어지는 가이드라인
D8.6 분배·이관 서비스 블록
접수된 문서·민원을 담당자·부서로 보내는 내부 운영 블록이다. 대민 Triage(D4)의 내부 버전이며 C2 라우터가 붙는 첫 자리다.
PAX 사례 7건이 이 부품을 쓴다
맥락
기관이 접수한 문서·민원을 내부 담당자·부서에 배분하는 업무. §7.3 유형 ② 접수·심사 자동화의 참조 구현(온나라 AI 문서 분배기)이 여기 있다. PAX 7건(주 부품 B0 71%, B1·B4 각 14%). 판정 목적(승인·반려)이 있으면 유형 2, 형식·경로 변환·전달만이면 유형 8(R23). 업무 영역별 PAX 건수(557건 태깅): 문서·기안 2, 공통·범용 2, 인사·복무 1, 민원 1, 감사·법무 1.
맞서는 힘(긴장)
- 자동 배분 속도 vs 오배분 비용
- 업무 분장 변경 vs 분류 체계 고정
- 공통기반 모델 활용 vs 문서 등급·반출 제약
- 자동 배정 vs 담당자·팀장의 배정 권한
해법
접수 문서를 A10으로 읽고 B4가 핵심 항목을 추출한 뒤, B′2 라우터가 업무 분장에 비춰 담당자를 추천한다. C2 위험도 라우터로 신뢰도가 높은 건만 자동 배정하고 나머지는 배정 권한자에게 C1 확인을 받는다. 업무 분장표는 B3로 접지해 근거를 보여 주고, 배분·재배분 기록은 C4에 남겨 C6로 분류 기준을 고친다. 운영 시스템에 배정을 직접 쓰면 P2이므로 C8·C3를 둔다. 행정망에서는 범정부 AI 공통기반(A3·A2.4)을 경유한다.
이럴 때 쓴다
- 접수 대기 문서를 읽고 담당자를 정하는 반복 업무
- 오배분·재배분이 잦을 때
- 업무 분장이 복잡해 배정 권한자의 판단 부담이 클 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 국민 민원을 부서로 보내고 국민에게 이관을 알리면 D4
- 배분 없이 요약만 하면 D8.2
- 요건 판정이 목적이면 D3(대민) 또는 D8.4(내부)
얻는 것
- 배분 시간 단축
- 재배분 감소
- 배분 기록으로 업무 분장 문제 발견
점검표
- 자동 배정 임계가 수치로 정해져 있는가
- 배분 근거(업무 분장 조항)가 보이는가
- 재배분률을 재는가
- 잘못된 배정을 되돌릴 수 있는가
구조 — 참여 부품
- A10 문서 형식 어댑터 — 접수 문서·첨부를 읽음
- B4 인식 파이프라인 — 문서의 핵심 항목 추출
- B′2 라우터 원형 — 업무 분장에 비춰 담당자 선택
- C2 위험도 라우터 — 자동 배정 / 확인 요청 분기
- 배정 권한자(팀장·서무) — 추천 배정을 확인
- C4 감사 로그·지표 — 배분·재배분 기록
변형
- 배정 추천형: 담당자 후보를 추천하고 배정 권한자가 확정.
- 자동 배정형: C2 임계 이상은 자동 배정(P2).
- 목록 요약 보조형: 등록대장 목록에서 요약·분석을 붙여 배분 판단을 돕는다(온나라 sAIde, D8.2와 경계).
참조 구현 예
- 온나라 AI 문서 분배기 — 카탈로그 D8.6 카드 예·§7.3 유형 ② 참조 구현: 접수대기 문서를 범정부 AI 공통기반으로 분석해 담당 배분
- 온나라 sAIde — 카탈로그 D8.6 카드 예: 문서등록대장 목록에서 공문 요약·분석과 첨부 일괄 내려받기
관련 부품
D4 대민 버전 — 분류·이관 · C2 첫 자리 — 위험도 라우터 · D8.2 이웃 블록 — 요약·추출 · B4 전형 부품 — 문서 항목 추출
참고 자료
카탈로그 §7.3 유형 ② · 카탈로그 §6 B′2 라우터 카드
X6 데모웨어 안티패턴
시연은 있으나 실데이터·권한·망 환경이 없어 현장에 놓을 수 없는 PoC. 접점과 환경 조건을 먼저 못 박는 단계를 건너뛴 결과다.
맥락
운영(시범 운영 포함) 기간이 짧은 기관 시범 과제, 특히 행정망·폐쇄망에서 운영해야 하는데 인터넷 클라우드에서 개발·시연한 과제, 샘플·목업 데이터로만 시범 운영한 과제.
맞서는 힘(긴장)
- 시연 일정 vs 실데이터·보안검토 소요 시간
- 개발 편의(인터넷 클라우드) vs 운영 망 조건(행정망·폐쇄망)
- 화려한 시연 vs 권한 범위에 맞춘 통제 부품
해법
§7.1 첫 단계대로 서비스 블록(D)과 환경 조건 E1~E5(배포망·모델 의존·실행 형태·권한 범위·데이터 등급)를 먼저 기록하고, 그 조건에서 돌아가는 부품으로 조립한다. 원천 기록을 정제한 A1 데이터 자산으로 실데이터 기준선을 만들고, 타 기관 데이터가 필요하면 A4 데이터 연계 서비스로 계약·연계를 확보한다. 운영 망이 폐쇄망·행정망이면 A2.2 주권형 로컬이나 A2.4 내부망 프록시로 모델 경로를 맞추고, E4 권한에 맞춰 C1~C8 통제 부품을 장착한다. 실증 데이터가 실사용인지 샘플인지를 명시한다(R28 data_realism 제안).
이럴 때 쓴다
- E1~E5가 '미확인'이거나 보고서에 기재되지 않았다
- 실증 데이터가 샘플·목업·시뮬레이션이고 실사용 데이터 계획이 없다
- 운영 망과 시연 망이 다르고 반입 계획이 없다
- 시연 영상·화면은 있으나 현장 사용자·사용 건수가 없다
이럴 때는 쓰지 않는다
- 실데이터·운영 망에서 시범운영했지만 규모가 작은 경우
- 샘플 데이터로 시작했으나 E 조건을 기록하고 실데이터 전환 경로가 구현된 경우
- 개인정보 때문에 합성 데이터를 쓰되 운영 환경과 권한은 실제와 같은 경우
얻는 것
- 보안검토·데이터 승인 없이 빠르게 시연한다
- 개발 환경이 편하다
점검표
- E1~E5가 모두 기재되어 있는가
- 실증 데이터가 실사용 데이터인가, 아니면 그 사실이 명시되어 있는가
- 운영 망에서 한 번이라도 돌아갔는가
- E4 권한에 맞는 통제 부품이 장착되어 있는가
구조 — 참여 부품
- A1 데이터 자산 서비스 — 실데이터 정제·기준선 확보
- A4 데이터 연계 서비스 — 타 기관 데이터의 계약·연계
- E 환경 조건 기록 — 배포망·모델 의존·실행 형태·권한·등급을 먼저 못 박음
- A2.4 내부망 프록시 — 행정망에서 상용 모델을 쓰는 경로
변형
- 샘플 데이터형: 목업·공개 샘플·시뮬레이션 데이터로만 시범 운영
- 망 불일치형: 운영은 행정망·폐쇄망인데 개발·시연은 인터넷 클라우드
- 권한 부재형: 운영 시스템 쓰기·연계 권한 없이 화면만 시연
관련 부품
A1 대체 — 실데이터 자산 확보 · A4 대체 — 타 기관 데이터 연계 · A2.4 끼울 자리 — 행정망에서 상용 모델을 쓰는 경로 · A2.2 끼울 자리 — 폐쇄망 주권형 로컬 모델 · X2 이웃 안티패턴 — 설계만 있는 운영
참고 자료
카탈로그 §7.1 적용 절차 1단계 · 분류기준 R28 data_realism 제안
A10 문서 형식 어댑터 공통 서비스
HWP·HWPX·엑셀·한셀·PDF 같은 한국 공공 문서 형식을 AI 부품이 읽고(구조화) 쓰게(서식 생성) 하는 변환 계층이다.
PAX 사례 136건이 이 부품을 쓴다
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.
맞서는 힘(긴장)
- 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
해법
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.
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
얻는 것
- 공공 문서를 AI 입력·출력으로 연결
- 기관 간 재사용 가능한 공통 부품
- 로컬 처리로 무반출
점검표
- 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
구조 — 참여 부품
- 입력 파서 — 조·항·호·표 구조를 보존해 구조화
- 서식 생성기 — 구조화 결과를 HWPX·엑셀 서식으로 출력
- A9 업무 규범 스킬 — 출력 서식 규범 제공
- B3 지식 접지 상담 — 구조화된 규정을 색인해 검색
변형
- 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).
참조 구현 예
- 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)
관련 부품
A9 짝 — 스킬 출력 서식 · B4 경계 — 인식이 필요한 입력 · A12 대칭 — 사람 쪽 모달리티 어댑터 · A7 짝 — 유형 8 필수 · B0 소비처 — 문서·엑셀 자동화
참고 자료
GoF Adapter
이 부품과 이어지는 가이드라인
C2 위험도 라우터 운영 컴포넌트
건별 위험도·신뢰도를 매겨 저위험은 자동 처리, 중간은 검토 큐, 고위험은 숙련자에게 보내 사람의 검토를 필요한 곳에 집중시킨다.
PAX 사례 4건이 이 부품을 쓴다
맥락
C1 검토 큐가 이미 운영되고 수정률 실측이 쌓인 B 부품. 특히 E4 P2 이상이거나 D3 자격·심사, D6 점검·감시, ⑩ 위험 예측처럼 건수가 많고 위험 편차가 큰 업무.
맞서는 힘(긴장)
- 자동 처리율 vs 오류 비용
- 임계값의 보수성 vs 검토 인력 부담
- 분기 기준의 일관성 vs 기관·업무별 기준 차이
해법
건마다 위험도(업무 규칙상 위험 유형)와 신뢰도(모델 확신·정합도)를 산출하고, 버전이 붙은 분기 기준으로 자동 종결·검토 큐·숙련자 이관 중 하나로 보낸다. 사람 개입 조건(근거 없음·신뢰도 미달·안전·개인정보 등)은 명문화한다. 분기 결과와 자동 처리율은 C4에 적재하고, 이관 시 이용자에게는 F11로 진행 상태를 알린다. 임계값은 실측 오류율로 조정하고 조정 이력을 남긴다.
이럴 때 쓴다
- C1 전건 검토가 병목이고 수정률 실측이 있을 때
- E4 P2 이상(§7.1 필수)
- 유형 ② 접수·심사, ③ 현장 감시(등급 분기), ⑩ 위험 예측에서 등급 자동분류가 있을 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 실측 수정률이 없어 임계값 근거가 없을 때(먼저 C1·C4로 데이터를 쌓는다)
- 연속값 예측·참고용 순위만 내고 등급 분류가 없을 때(R10: 유형 ⑩에서 면제)
- P0 조회 도구처럼 자동 처리할 조치가 없을 때
얻는 것
- 사람의 검토를 고위험 건에 집중
- 자동화 범위를 실측 근거로 넓힐 수 있음
- 업무 순서가 실제로 바뀜(First 진입)
점검표
- 분기 기준과 사람 개입 조건이 문서로 명시되어 있는가
- 분기 기준에 버전이 있는가
- 자동 처리율·검토 비율 실측치가 있는가
- 고위험 건이 자동 종결되지 않음을 확인했는가
구조 — 참여 부품
- 위험도·신뢰도 산정기 — 업무 규칙과 모델 신호로 건별 점수 산출
- 분기 기준표 — 버전이 붙은 임계값·사람 개입 조건
- C1 검토 큐 — 중간 위험 건의 사람 확인
- 숙련자 — 고위험 건의 최종 판단
- C4 감사 로그·지표 — 경로별 건수·자동 처리율 기록
변형
- 등급 자동분류형: 위험 등급(예: 5단계)으로 자동 종결·검수·중점 검수를 분기
- 신뢰도 임계형: 필드별·건별 신뢰도 점수가 임계값 미만이면 사람 검토
- 조치 위험도형: 복구 가능한 저위험 조치는 자동, 차단·신고·설비 중단 같은 고위험 조치는 운영자 승인
관련 부품
C1 선행 — 전건 검토의 실측이 임계값 근거 · F11 이용자 쪽 대응 — 사람 이관 시 진행 상태·핸드오프 안내 · C4 기록처 — 경로별 건수·자동 처리율 · C8 짝 — 고위험 도구는 사람 승인으로 보냄 · B′2 구분 — 유형 라우팅 제어 흐름
참고 자료
Google ADK Coordinator · Gulli Routing·Prioritization · API Gateway · Triage
이 부품과 이어지는 가이드라인
C3 상태 머신·롤백 운영 컴포넌트
건이 끝났음을 시스템이 알게 하고, 잘못 처리된 건을 되돌리는 경로(롤백·재처리·이의제기)를 제공한다. 여러 시스템에 걸친 처리는 보상 트랜잭션으로 되돌린다.
PAX 사례 6건이 이 부품을 쓴다
맥락
E4 P2 이상으로 업무 시스템에 쓰는 B 부품, 접수→처리→승인/거부→통지→종료의 상태가 있는 D2·D3·D5 서비스, 여러 시스템에 걸쳐 쓰는 B6·B8.
맞서는 힘(긴장)
- 되돌림 가능성 vs 구현 복잡도(여러 시스템에 걸친 보상 처리)
- 상태 정의의 엄격함 vs 현장 업무의 예외
- 이의제기 개방 vs 처리 부담
해법
건의 상태(접수→처리→승인/거부→통지→종료)와 전이 조건을 정의하고 시스템이 현재 상태를 기록한다. 잘못 처리된 건은 롤백·재처리 경로로 이전 상태로 되돌리고, 여러 시스템에 걸친 처리는 단계마다 보상 동작을 정의해 Saga로 되돌린다. 이용자에게는 이의제기 절차와 F8 되돌리기를 제공한다. 상태 전이·롤백·이의제기 이력은 C4에 남긴다.
이럴 때 쓴다
- E4 P2 이상으로 업무 시스템·운영 DB에 쓰는 경우(필수)
- 유형 ② 접수·심사처럼 건의 상태가 있는 서비스
- B8 레거시 오버레이처럼 DOM 조작에 원자성이 없는 경우
- B4 인식 파이프라인의 오인식 되돌림
이럴 때는 쓰지 않는다
- P0 읽기 전용 도구로 되돌릴 상태가 없을 때
- 산출물이 업무 시스템 밖 초안에 머무는 P1 코파일럿(F2 편집·F8 이력으로 충분)
얻는 것
- 누락·중복 건 방지
- 잘못된 처리의 신속한 복구
- 시민 이의제기 권리 보장
점검표
- 건의 상태 코드와 종료 조건이 정의되어 있는가
- 쓰기 단계마다 되돌림 방법이 있는가
- 이의제기 경로가 이용자에게 열려 있는가
- 롤백·재처리 이력이 기록되는가
구조 — 참여 부품
- 상태 정의·전이 규칙 — 건의 상태 코드와 허용 전이
- 보상 동작 — 단계별 되돌림 처리(Saga)
- 이의제기 창구 — 이용자·담당자가 재처리를 요청하는 경로
- C4 감사 로그·지표 — 전이·롤백·이의제기 이력 기록
변형
- 종료 추적: 상태 코드로 건의 종결을 시스템이 확인
- 롤백·재처리: 오인식·오분류 건을 이전 상태로 되돌려 다시 처리
- 이의제기 절차: 이용자가 결과에 이의를 제기하는 공식 경로
- 보상 트랜잭션(Saga): 여러 시스템에 걸친 처리를 단계별 보상 동작으로 되돌림
- 원복: 취합·변환 자동화에서 변환 전 원본으로 되돌림(유형 ⑧)
참조 구현 예
- PAX 시장실 결재 대기 현황판 — 퇴실 키오스크로 건을 종료 처리하는 상태 머신. 557건 태깅에서 C3가 운영 중(present)으로 확인된 2건 가운데 하나
- PAX 내편안전(서울 중구 중대재해·산업안전 통합관리시스템) — 점검·사후조치 건의 상태를 끝까지 추적. C3 운영 중(present) 태깅
관련 부품
F8 이용자 쪽 대응 — 대화 이력·되돌리기 · C4 기록처 — 전이·롤백 이력 · B′8 짝 — 계획-실행 원형의 단계 추적 · C8 짝 — 되돌릴 수 없는 조치는 권한 경계로 먼저 막음 · C7 구분 — 시스템 경로 전환
참고 자료
Gulli ch.12 Exception Handling·Recovery · Microservice Saga · Memento · Command
이 부품과 이어지는 가이드라인
C4 감사 로그·지표 운영 컴포넌트
처리 건마다 흔적을 적재하고 수정률·처리시간·자동처리율·가용성을 집계해, '지난달 수정률'을 숫자로 말할 수 있게 한다.
PAX 사례 16건이 이 부품을 쓴다
맥락
AI 산출물이 업무 결과에 영향을 주는 모든 B 부품. 특히 C2·C6·C7을 붙이려는 서비스, E4 P2 이상, 기관 공식으로 전이하려는 자생 도구.
맞서는 힘(긴장)
- 기록의 완전성 vs 저장·개인정보 부담
- 지표의 단순성 vs 업무 실상 반영
- 로그 적재 vs 실제로 지표를 보고 조치하는 조직 습관
해법
모든 부품의 이벤트(요청·응답·검토 결정·수정·전환·오류)를 건 단위로 적재한다. 로그 집계, 성능 지표(수정률·처리시간·자동처리율), 분산 추적(에이전트 호출 연쇄), 헬스체크(도구·모델 가용성)의 네 하위 항목으로 나눠 구현한다. 지표는 대시보드나 정기 보고로 실제로 보고, C2·C6·C7이 이 지표를 읽어 판단하게 한다. 개인정보가 들어가는 로그는 E5 등급에 맞춰 보관 범위를 정한다.
이럴 때 쓴다
- C2·C6·C7 중 하나라도 붙이려 할 때(이들이 C4를 읽는다)
- E4 P2 이상
- 유형 ② 접수·심사, ③ 현장 감시, ⑤b 데이터 에이전트(호출 추적), ⑧ 취합·변환의 기관 전이
- 자생 도구가 부서 공유·기관 공식으로 전이하려 할 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- E1 로컬 PC 완결 개인 도구로 개인 사용에 머물 때(단, 기관 전이 시 재장착 — §5 매트릭스)
얻는 것
- 성과를 숫자로 말할 수 있음
- C2·C6·C7의 판단 근거
- 사고 시 원인 추적
점검표
- 건별 로그가 적재되는가
- 수정률·처리시간 등 지표가 정의되어 있는가
- 실증 기간 지표가 실제로 집계되었는가
- C2·C6·C7이 읽는 지표가 C4에서 나오는가
구조 — 참여 부품
- 로그 집계 — 건별 이벤트 적재
- 성능 지표 — 수정률·처리시간·자동처리율 산출
- 분산 추적 — 에이전트·도구 호출 연쇄 추적
- 헬스체크 — 도구·모델 가용성 감시(C7의 입력)
- 감사 대시보드 — 지표를 사람이 보고 조치하는 화면
변형
- 로그 집계: 건별 처리 이력 적재
- 성능 지표: 수정률·처리시간·자동처리율·이용량 집계
- 분산 추적: 에이전트 호출 연쇄를 추적해 '왜 그렇게 답했는지' 복원
- 헬스체크: 도구·모델 가용성 감시
참조 구현 예
- PAX 55f606c2835337ba — 전북특별자치도 — 운영 3개월 누적 이용 10만 건·이용자 3천 명 지표 공개
- PAX 망분리 환경용 로컬 AI 에이전트 — 감사 대시보드(§9 조립 예시)
관련 부품
C2 이용처 — 자동처리율·임계값 조정 · C6 이용처 — 수정·이의·오탐 기록이 환류 입력 · C7 이용처 — 헬스체크가 전환 신호 · S10 구분 — 재현 가능한 순서 기록 · C9 짝 — 배포 전 평가와 운영 지표 대조
참고 자료
Gulli ch.19 Evaluation & Monitoring · Microservice 관측 4종(Log Aggregation · Metrics · Tracing · Health Check)
이 부품과 이어지는 가이드라인
F2 편집 가능한 출력 상호작용 패턴
생성물을 이용자가 직접 고쳐 확정하게 한다. 통제감의 실체이며, 수정 내역은 C4 지표와 C6 환류의 입력이 된다.
PAX 사례 50건이 이 부품을 쓴다
맥락
B1 코파일럿(필수 면), B7 콘텐츠 생성기, B4 인식 결과 확정. 유형 ② 접수·심사, ④ 기안 코파일럿, ⑫ 개발 코파일럿, 5a-agg(R19), 2b 시민 제출 준비(R20).
맞서는 힘(긴장)
- 편집 자유도 vs 원본 추적(무엇을 고쳤는지)
- 편집 가능한 공공 서식(HWPX 등) 출력 vs 구현 비용
해법
생성물을 이용자가 바로 고칠 수 있는 형식(편집 화면, HWPX·PPTX 등 네이티브 파일)으로 내고, 이용자가 고친 뒤 확정하게 한다. AI 원안과 수정본의 차이를 기록해 C4 수정률과 C6 환류 입력으로 쓴다. 문서 형식 출력은 A10 어댑터가 받친다.
이럴 때 쓴다
- B1 코파일럿 전반(필수 면)
- 대민 서비스 D1~D7(F1·F2·F7이 최소 요건)
- 유형 ②④⑫, 5a-agg, 2b처럼 F2가 필수인 유형
이럴 때는 쓰지 않는다
- 이용자가 결과를 수정하면 안 되는 판정 결과(판정은 C1 확정 절차로 다룸)
- 조회 결과만 보여 주는 P0 도구
얻는 것
- 이용자 통제감
- 수정 내역이 품질 지표·환류 데이터가 됨
- 공공 서식 재작업 감소
점검표
- 산출물을 이용자가 직접 고칠 수 있는가
- 원안과 수정본 차이가 기록되는가
- 공공 서식 형식으로 편집 가능한가
구조 — 참여 부품
- 편집 화면·네이티브 파일 — 이용자가 직접 고치는 면
- A10 문서 형식 어댑터 — HWPX·PPTX 등 편집 가능한 형식 출력
- C4 감사 로그·지표 — 수정 내역 기록
변형
- 화면 내 편집: 생성 결과를 화면에서 바로 수정·확정
- 네이티브 파일 출력: PPTX·HWPX·피그마 등 이어서 고칠 수 있는 형식으로 산출
참조 구현 예
- PAX cb0abc29707cc710 — PPTX 네이티브·피그마(로컬 MCP)·HTML 세 형식으로 수정 가능한 산출물 출력
관련 부품
C1 짝 — 확정 절차 · B1 끼울 자리 — 코파일럿의 필수 면 · A10 의존 — 편집 가능한 문서 형식 출력 · C6 후속 — 수정 내역이 환류 입력
참고 자료
InfoQ UX Editable Output
이 부품과 이어지는 가이드라인
X13 도구 출력이 지시가 되는 에이전트 안티패턴
검색 결과·첨부·API 응답을 읽은 모델이 그 안의 문장을 새 명령으로 받아 도구를 부르는 구조를, 탐지 필터 하나로 지키려는 함정이다.
맥락
E4가 P2 이상(시스템 쓰기·처분 보조)이면서 민원 입력·제출 서류·웹 문서·타 기관 API 응답 같은 신뢰 불가 입력을 읽는 에이전트. 특히 B6·5b 데이터 에이전트.
맞서는 힘(긴장)
- 범용 에이전트의 유연성 vs 신뢰 불가 입력 뒤의 행동 제약
- 단일 LLM 구조의 단순함 vs 격리·계획 고정의 설계 비용
- 탐지 필터의 손쉬움 vs 증명 가능한 보증
해법
과제의 AI가 읽는 입력 중 기관 밖에서 작성된 것을 untrusted_inputs로 나열하고, §4.2 신뢰 불가 입력 규칙대로 S4 행동 선택기(미리 정한 행동 중 선택만, 결과가 LLM으로 돌아가지 않음), S5 계획 후 실행(외부 데이터를 읽기 전에 도구 호출 계획을 고정), S6 격리 LLM(도구 있는 LLM은 외부 데이터를 읽지 않고, 읽는 LLM은 도구가 없음) 중 하나를 갖춘다. S3 컨텍스트 방화벽과 S8 독립 검증기는 보조로 붙이되 S8만으로는 규칙을 충족하지 못한다. C8 승인 게이트도 신뢰 불가 입력 규칙의 대체 통제로 인정되지 않는다(R6). 그 전 단계에서는 E4를 P0~P1 읽기·산출물 범위에 묶어 두는 것이 곧 보안이다.
이럴 때 쓴다
- E4가 P2 이상이고 untrusted_inputs가 비어 있지 않은데 S4·S5·S6이 모두 없다(신뢰 불가 입력 규칙 위반)
- 외부 문서를 읽는 LLM이 같은 컨텍스트에서 쓰기 도구를 호출할 수 있다
- 인젝션 대책이 탐지 필터·프롬프트 경고문뿐이다
- 읽은 텍스트 중 어떤 것이 어떤 도구를 부를 수 있는지 답하지 못한다
이럴 때는 쓰지 않는다
- E4가 P0~P1로 읽기·산출물 생성에만 묶여 도구 호출·시스템 쓰기가 없는 경우(S4·S5·S6 판정 전제 불충족, R6)
- S4·S5·S6 중 하나가 구조적으로 갖춰진 경우(보안 목적 서술이 없어도 구조가 일치하면 충족)
- AI가 읽는 입력이 모두 기관 내부에서 작성된 경우
얻는 것
- 단일 LLM 범용 에이전트로 구조가 단순하다
- 새 입력·새 도구를 자유롭게 붙인다
점검표
- untrusted_inputs가 나열되어 있는가
- 신뢰 불가 입력을 읽은 LLM이 쓰기 도구를 직접 부를 수 없는가
- S4·S5·S6 중 하나가 구조로 구현되어 있는가
- S8 탐지를 유일한 방어로 두지 않았는가
구조 — 참여 부품
- S4 행동 선택기 — LLM이 정해진 행동 중 선택만 하게 제약
- S5 계획 후 실행·코드 후 실행 — 외부 데이터를 읽기 전에 도구 계획 고정
- S6 격리 LLM·맵리듀스 — 읽는 LLM과 도구 있는 LLM을 분리
- S8 독립 검증기·이중 심판 — 보조 탐지. 단독으로는 보증이 아님
변형
- 문서 속 지시: 첨부·제출 서류 안의 문장대로 에이전트가 도구를 호출
- API 응답 오염: 타 기관 API·웹 검색 결과에 섞인 지시가 후속 행동을 바꿈
- 탐지 단독 방어: 인젝션 탐지 필터(S8) 하나만 두고 구조적 제약이 없음
관련 부품
S6 대체 — 읽는 LLM과 도구 있는 LLM 격리 · S5 대체 — 외부 데이터 읽기 전 계획 고정 · S4 대체 — 정해진 행동 중 선택만 · S3 보조 — 신뢰 구역 분리 표기 · S8 보조 — 탐지(단독으로는 보증 아님) · S10 기록처 — 사고 재현
참고 자료
Beurer-Kellner 외(2025) 지도 원칙 '신뢰 불가 입력을 읽은 뒤에는 그 입력이 결과적 행동을 촉발할 수 없도록 제약' · Beurer-Kellner #1 Action-Selector, #2·#5 Plan-Then-Execute, #3·#4 Dual LLM
이 부품과 이어지는 가이드라인
X16 기준을 노출하는 위조 탐지 안티패턴
진위 판정 근거를 이용자 화면에 그대로 보여 줘 위조범이 탐지 기준을 역추적하게 만드는 함정이다. F9 근거 표시가 적대적 접점에서는 취약점이 된다.
맥락
D3 자격·심사, D2 접수·제출에서 제출 서류·이미지의 진위를 판정하는 B4 인식 파이프라인·B2 분류기. 이용자 중 일부가 탐지를 회피하려는 동기를 가진 경우.
맞서는 힘(긴장)
- 설명 가능성·투명성 vs 적대적 이용자의 기준 역추적
- 이용자 자기확인 편의 vs 판정 기준 보호
- 행정 절차상 사유 고지 vs 탐지 성능 유지
해법
F9 판정 근거·기여도 표시를 역할별로 나눈다. 이용자 화면에는 '정상/위조의심'만 노출하고, 의심 부위·사유 코드·기여도 같은 세부 근거는 관리자 화면에만 보여 준다(근거 은닉, anti-oracle — 카탈로그가 S 계층 후보로 둔 반대편 부품). 관리자 화면 접근은 C8 권한 경계로 제한하고, '위조의심' 건은 C1 검토 큐에서 담당자가 세부 근거를 보고 확정한다. 이용자에게는 F7 한계·신뢰도 안내로 추가 확인 절차를 알리고, 반복 제출·판정 이력은 C4·S10에 남겨 역추적 시도를 탐지할 근거로 삼는다.
이럴 때 쓴다
- 진위·위조 판정 결과와 함께 세부 근거(의심 부위·사유 코드·점수)가 제출자 화면에 표시된다
- 제출자가 근거를 보고 수정해 반복 재제출할 수 있다
- 이용자 중 탐지 회피 동기를 가진 적대자가 있을 수 있다
- 관리자와 이용자의 판정 화면이 같다
이럴 때는 쓰지 않는다
- 내부 담당자만 쓰는 판독 도구로 제출자에게 결과가 노출되지 않는 경우
- 이용자가 적대자가 아닌 접점(예: 내부 품질 점검, 자기 서류 오류 안내)에서 F9로 근거를 보여 주는 경우 — 이때 F9는 정상 부품이다
- 이용자에게 '정상/위조의심'만 보여 주고 세부 근거는 관리자 화면에 둔 경우
얻는 것
- 투명성·설명 가능성 요구를 쉽게 충족한다
- 선의의 이용자가 오류를 스스로 고칠 수 있다
점검표
- 제출자 화면에 세부 판정 근거가 노출되지 않는가
- 세부 근거가 관리자 화면에서만 보이고 접근이 제한되는가
- 위조의심 건을 사람이 확정하는가
- 반복 재제출 이력이 기록되는가
구조 — 참여 부품
- F9 판정 근거·기여도 표시 — 적대적 접점에서 역할별로 나눠야 할 설명
- 근거 은닉(anti-oracle, S 후보) — 이용자에게는 판정만, 세부 근거는 관리자에게만
- C1 검토 큐 — 위조의심 건을 담당자가 세부 근거로 확정
- C8 권한 경계 — 관리자 화면 접근 제한
변형
- 의심 부위 표시형: 이용자 화면에 BBox·히트맵으로 위조 의심 부위를 표시
- 사유 코드 노출형: 반려 사유 코드·점수를 이용자에게 그대로 반환
- 무제한 재제출형: 근거를 보고 고쳐 무제한 재제출할 수 있어 기준 탐색이 가능
관련 부품
F9 교정 대상 — 적대적 접점에서 관리자 화면 전용으로 · C8 끼울 자리 — 관리자 화면 접근 제한 · C1 짝 — 위조의심 건의 사람 확정 · F7 이용자 쪽 대응 — 판정만 알리고 다음 절차 안내 · D3 발생 접점 — 자격·심사
참고 자료
카탈로그 §6 F9 카드(적대적 D3에서는 관리자에게만 노출)
실무 도입 카드
필요한 것
실행환경: 서버 구축 · 라이선스: 명시 없음
첫 3단계
① 원문·저장소에서 실체 확인 → ② 소규모 업무로 시험 → ③ 결과를 동료와 교차 검증
주의사항
성과 수치는 출처가 확인된 것만 신뢰하세요
전이 절차(보안검토→품의→배포)는 전이 플레이북을 참고하세요.