SafeView 민원 보호 열람 — 공격적 표현은 필요한 구간만 펼쳐 보고 이전 제출본과 달라진 내용을 먼저 확인하는 시제품

사람이 하던 문서·판단 작업 옆에 AI가 초안·요약·검토안을 놓고, 사람이 고쳐서 확정한다.

PAX 사례 111건이 이 부품을 쓴다

맥락

문서·기안·검토의견처럼 산출물 형식이 정해져 있고 최종 확정자가 사람인 업무에 쓴다. BYO 코딩 에이전트와 A9 스킬을 쓰는 스킬 코파일럿이 PAX 자생 도구에 많다.

맞서는 힘(긴장)

• 초안 속도 vs 전건 검토에 드는 사람 시간
• 상용 모델 품질 vs 행정망·민감정보 제약(E1·E5)
• 양식 일관성(A9 규범) vs 사안별 유연성

해법

업무 서식과 참고 자료를 입력으로 받아 모델(A2 또는 BYO 구독)이 초안·근거·신뢰도를 내고, 사람이 편집 가능한 형태(F2)로 받아 고쳐서 확정한다. 보고서 구조·문체·검증 절차는 A9 규범 스킬로 코드 밖에 두고, 공공 문서 형식은 A10 어댑터로 입출력한다. 확정 전 검토는 C1 검토 큐로 운영하고 수정 내역을 C4·C6의 입력으로 남긴다. First로 가려면 저위험 건을 C2로 자동 확정하는 분기를 더한다.

이럴 때 쓴다

• 산출물 형식이 정해진 문서를 반복 작성할 때
• 최종 판단과 책임이 사람에게 남아야 할 때(P1 산출물 생성)
• 유형 ④ 내부 문서·기안, 유형 ⑫ 개발 코파일럿의 기본 조립일 때

이럴 때는 쓰지 않는다

• 답이 기관 규정·선례 속에 있어 접지와 출처가 핵심일 때(B3)
• 추출 결과가 사람 확정 없이 다음 판정 단계로 흐를 때(B4)
• 런타임에 모델이 필요 없는 정형 취합일 때(B0)

얻는 것

• 문서 작성 시간 단축
• 책임 소재가 사람에게 명확히 남음
• 도입이 쉬워 Enabled의 전형 경로

점검표

• 담당자가 최종 확정한다는 절차가 운영되는가
• 서식·문체 규범이 A9 스킬로 분리되어 있는가
• 초안을 이용자가 직접 고칠 수 있는가(F2)
• 수정 내역이 기록되어 품질 개선에 쓰이는가

구조 — 참여 부품

• A2 모델 서빙 계층 — 초안 생성 모델 호출(행정망이면 내부망 프록시)
• A9 업무 규범 스킬 — 서식·문체·검증 절차를 프롬프트 템플릿으로 고정
• A10 문서 형식 어댑터 — HWPX·엑셀 입출력
• C1 검토 큐 — 담당자가 초안을 확인·수정·확정
• 담당자 — 최종 확정자이자 책임자

변형

• 시스템 내장형: 기관 업무 시스템 안에 초안 기능을 넣은 형태
• 스킬 코파일럿: BYO 코딩 에이전트 + A9 스킬로 배포되는 형태(PAX Enabled 사례에서 가장 흔한 형태)

참조 구현 예

• PAX gov-report-skill — 기획보고서 7대 항목 스킬 코파일럿(카드 참조 구현)

관련 부품

C1 짝 — 사람 확정 절차 · F2 이용자 쪽 대응 — 편집 가능 출력은 B1의 필수 면 · A9 끼울 자리 — 서식·규범 스킬 · B′5 기본 배선 — 유형 ④·⑫ 조립 템플릿의 생성자-비평가 · C2 다음 단계 — 저위험 자동 확정으로 First · B3 승급 경로 — §7.2 진행 경로 1 → 4

참고 자료

Fowler Direct Prompting · InfoQ Editable Output · GoF Decorator

이 부품과 이어지는 가이드라인

• 챗GPT 활용방법 및 주의사항 안내 행정안전부, 2023.5. 공식 게시물 미확인(당시 보도로만 확인).
• 생성형 AI 서비스 이용자를 위한 개인정보 보호 가이드 개인정보보호위원회, 2026.5(게시 2026.5.19).

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AI 코딩으로 만들었지만 런타임에는 AI를 부르지 않고 규칙과 원문 발췌만으로 같은 입력에 같은 결과를 내는 취합·변환·검색·시각화 도구다.

PAX 사례 413건이 이 부품을 쓴다

맥락

AI 코딩 도구(A7)로 기관 인력이 직접 만든 자생 도구가 대부분이다(PAX 557건 가운데 주 부품이 B0인 사례 390건, 70%). 로컬 PC 완결이나 폐쇄망 이식이 필요한 업무, 판정 재현성이 감사에서 중요한 업무에도 맞는다. model_dependency가 '없음(비LLM)'으로 확인될 때만 해당한다.

맞서는 힘(긴장)

• 재현성·설명 가능성 vs 비정형 입력을 다루는 유연성
• 로컬 완결의 보안 이점 vs 기관 전이 시 처리 로그(C4)와 인수인계가 사라지는 문제
• 규칙을 코드에 넣는 단순함 vs 규정이 바뀔 때마다 사람이 규칙을 고쳐야 하는 유지 부담

해법

업무 절차를 입력 형식(A10 어댑터)과 처리 규칙으로 나누고, AI 코딩 도구(A7)는 개발 시점에만 써서 규칙 코드와 화면을 만든다. 런타임에는 모델을 호출하지 않으므로 같은 입력에 같은 결과가 나오고 인터넷 없이 로컬에서 돈다. 판정이 필요한 경우에도 결정적 규칙 엔진이 낸다. 비정형 입력을 다뤄야 하는 단계가 생기면 그 단계만 B1·B3로 승격하고 결정적 부분은 전처리로 남긴다. 부서 밖으로 옮길 때는 라이선스·저장소·처리 로그를 함께 갖춘다.

이럴 때 쓴다

• 입력이 정형(엑셀·서식)이고 처리 결과를 규칙으로 정의할 수 있을 때
• 파일이 PC 밖으로 나가면 안 되거나 폐쇄망·로컬 완결이 필요할 때
• 판정 재현성이 필요해 같은 입력에 늘 같은 결과가 나와야 할 때(규칙 점검기, 결정론 점수 엔진)
• LLM 도입 전에 데이터·기준선을 정비하는 단계일 때

이럴 때는 쓰지 않는다

• 비정형 문서의 요약·초안처럼 규칙으로 산출물을 정의할 수 없을 때(B1)
• 질문이 다양해 규정·선례 접지가 필요한 상담일 때(B3)
• 학습 모델의 수치·등급 예측이 핵심 산출물일 때(B2)

얻는 것

• 재현성과 감사 가능성
• 폐쇄망·로컬 이식이 가장 쉬움
• 모델 호출 비용과 모델 장애 위험이 없음
• B1·B3의 전처리 부품으로 승격할 자산

점검표

• 런타임에 LLM·ML 호출이 전혀 없는가
• 규칙 표가 코드와 별도로 문서화되어 있는가
• 같은 입력에 같은 결과가 나오는지 확인했는가
• 라이선스와 저장소 위치가 명시되어 인수인계가 가능한가

구조 — 참여 부품

• A7 자체 제작 환경 — 개발 시점에 AI 코딩으로 규칙 코드와 화면을 만드는 곳
• A10 문서 형식 어댑터 — HWP·HWPX·엑셀 입출력
• 규칙 엔진 — 조건→결과 표에 따라 결정적으로 취합·판정·정렬
• 담당자 — 결과를 받아 쓰고 규칙 변경을 요청

변형

• 문서·엑셀 자동화: 부서별 제출 파일 취합·병합·서식 변환(카드 기본 변형)
• 데이터 탐색·시각화: 공공데이터·내부 데이터를 지도·차트·대시보드로 보여 준다(카드 기본 변형)
• 전문 검색: 키워드·색인 기반 원문 검색(카드 기본 변형)
• MCP 도구 제공: MCP 서버만 있는 사례다. 서버 자체는 결정적 도구이고 AI는 호스트 쪽에 있다(§10.3, A8 동시 태깅)
• 도구 허브·링크 큐레이션: 흩어진 업무 도구·링크를 한 화면에 모은다(R15)
• 데스크톱 유틸리티·RPA·매크로: PC 반복 조작 자동화(R15)
• 규칙 편성·최적화: TSP·스케줄링 등 비학습 알고리즘으로 배정·동선을 편성한다(R15)
• 알림·컨텍스트 복귀 도구: 마감·할 일 알림, 작업 맥락 복귀(R15)
• 실시간 현황판: 다중 역할별 화면 분리 현황판(R15)
• 업무 절차·법적 근거 흐름도 정리: 절차와 근거 조문을 흐름도로 정리(R15)
• 결정적 재식별·엔티티 매칭: 규칙 기반 동일 개체 판별·병합(R15)
• 결정론 점수 엔진: 규칙 점수화로 순위·등급을 낸다. 유형 5a·11에서 A2.5의 대안으로 인정된다(R10, §7.3 ⑪)
• AI 무관 행정정보시스템(취급 기준): AI 런타임이 전혀 없는 순수 행정시스템도 B0으로 태깅하고 X1을 명시하며, 통계에서는 각주로 처리한다(R24)

참조 구현 예

• PAX 내편이음 — 인수인계 정리본(카드 참조 구현)
• PAX VHLookup — 엑셀 마스킹·병합(카드 참조 구현)
• PAX 북적북적 제주 인파 지도 — 데이터 탐색·시각화(카드 참조 구현)
• PAX GatherFlow — 엑셀·한셀 취합, 폐쇄망(§7.3 유형 ⑧)

관련 부품

A7 선행 — 개발 시점의 제작 환경 · A10 짝 — 공공 문서 형식 입출력 · B1 승급 경로 — 비정형 초안 단계가 생기면 · B3 승급 경로 — 유형 ⑨ 'B0 문서 정리 → B3 접지' · B′9 규칙 엔진 공유 — LLM 추출 뒤 판정을 맡는 결정적 부분 · A8 MCP 도구 제공 변형이 A8 공통 서비스의 공급원

참고 자료

GoF Command · Microservice Client-side UI Composition · PAX 원칙 '바이브 코딩 사실만으로 Enabled 아님'

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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

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

PAX 사례 317건이 이 부품을 쓴다

맥락

업무 담당자가 AI 코딩 도구·저작도구·오픈소스로 직접 만드는 과제에 쓴다. 유형 8(취합·변환 자동화)에서는 필수 기반이다. PAX 557건에서 A7이 붙고 BYO 모델을 쓰는 사례는 29건이다.

맞서는 힘(긴장)

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

해법

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. 실사용 건수로 성과를 재 기관 공식으로 올린다.

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)

얻는 것

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

점검표

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

구조 — 참여 부품

• 업무 담당자 — 요구를 알고 직접 만드는 제작자
• AI 코딩 에이전트·저작도구 — 코드·화면·워크플로 생성
• A3 공공 깃랩·자료실 — 등재처 — 담당자 이동 후에도 이어지게
• A9 업무 규범 스킬 — 제작 규범·지시서를 재사용 가능한 형태로

변형

• 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.

참조 구현 예

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

관련 부품

A3 등재처 — 공공 깃랩 · A9 짝 — 제작 규범을 스킬로 · B0 주 산출물 — 결정적 도구 · A10 짝 — 유형 8 필수 · X9 주의 — 담당자와 함께 사라지는 도구

참고 자료

GoF Prototype · PAX 전이 플레이북

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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

• 공공기관 신뢰가능 AI 구현 실용가이드 NIA, 2019(게시 2019.12.30).
• 금융분야 인공지능 가이드라인 금융위원회, 2026.6.22 시행(보도 2026.6.18).
• 금융분야 AI 위험관리프레임워크 금융감독원, 2026.6.
• 자동화된 결정에 대한 정보주체 권리 안내서 개인정보보호위원회, 2024.9. 공식 게시물 미확인(2024.9 보도로 확인).
• 고영향 인공지능 사업자 책무 가이드라인 과학기술정보통신부, 2026.1.
• 신뢰할 수 있는 인공지능 개발 안내서 과학기술정보통신부·TTA, 일반 2023·2024년판, 분야별 2023~2024.
• 인공지능 개발과 활용에 관한 인권 가이드라인 국가인권위원회, 2022(2022.4.11 전원위원회 의결). 공식 게시물 미확인(2022.4.17 보도로 확인).
• 생성형 인공지능 결과물에 의한 저작권 분쟁 예방 안내서 문화체육관광부·한국저작권위원회. 4종 모음 게시물에 수록.
• KS X ISO/IEC 22989 인공지능 개념 및 용어, KS X ISO/IEC TR 24028 인공지능의 신뢰성 개요 국가기술표준원 고시 제2023-0612호, 두 표준 모두 발행 2023.12.14. 각각 ISO/IEC 22989:2022, ISO/IEC TR 24028:2020과 일치(IDT).

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공유·전송 전에 개인정보를 비식별하고, 생성 코드를 보안 기준으로 점검하고, 파일을 이중 보관하는 내부 운영 블록이다. C5의 업무 블록 버전이다.

PAX 사례 18건이 이 부품을 쓴다

맥락

공유·전송·AI 투입 전에 자료를 보호하는 업무. 서비스 유형 13 비식별·정제 도구(D8.8 전용, 필수 C5·F7, R17)가 이 블록에 대응한다. PAX 18건(주 부품 B0 72%, B4 28%), 감사·법무 7건.

맞서는 힘(긴장)

• 비식별 강도 vs 자료의 활용도
• 로컬 처리(PII 서버 미도달) vs 모델 성능
• 자동 점검의 편의 vs 누락에 대한 과신
• 보호 도구 자체의 신뢰성 vs 검증 비용

해법

보호 조치를 자료가 기관 밖이나 모델로 나가기 직전에 둔다. 개인정보는 C5 비식별 전처리기로 거르되, 가능하면 단말에서 처리해 PII가 서버에 닿지 않게 하는 S12 데이터 비도달 설계나 S13 로컬 비식별 게이트(온디바이스 소형 모델)를 쓴다. 규칙으로 잡히는 항목은 B0 결정적 탐지로, 문맥이 필요한 항목만 소형 모델로 처리한다. 생성 코드 점검은 공공 보안 기준을 규칙 세트로 만들어 1차 린터로 돌리고 S9 샌드박스에서 실행한다. 결과에는 F7 한계("1차 점검", 누락 가능성)를 명시하고 C9로 탐지 누락률을 잰다.

이럴 때 쓴다

• 자료를 외부·AI로 보내기 전에 개인정보를 가려야 할 때
• 직접 만든 코드의 보안 기준 준수를 점검해야 할 때
• 보호 조치가 반복 업무로 담당자 시간을 쓸 때

이럴 때는 쓰지 않는다

• 비식별이 다른 도구의 내부 단계일 뿐이면 그 도구의 블록에 두고 C5만 태그
• 규정·서식 대조가 목적이면 D8.4
• 인수인계가 목적이면 D8.7(우선순위 높음)

얻는 것

• 외부 모델 활용의 전제 조건 확보
• 담당자 수작업 마스킹 절감
• 보안 기준 1차 점검의 일상화

점검표

• PII가 서버·외부 모델에 닿기 전에 걸러지는가
• 탐지 누락률을 재는가
• "1차 점검" 한계가 고지되는가
• 점검 규칙의 출처(보안 기준)가 명시되어 있는가

구조 — 참여 부품

• 담당자 — 보호 조치 결과를 확인하고 공유
• C5 가드레일·비식별 — 개인정보 탐지·마스킹
• B0 결정적 도구 — 규칙 기반 탐지·보안 린터
• S13 로컬 비식별 게이트 — 외부 전송 전 온디바이스 비식별
• F7 한계·신뢰도 안내 — 1차 점검임과 누락 가능성 고지

변형

• 비식별 전처리형: 문서·설문·엑셀의 개인정보를 가림(C5, S13).
• 생성 코드 보안 점검형: AI 생성 코드를 공공 보안 기준으로 1차 점검(vibecode-checker).
• 이중 보관·백업형: 파일을 이중 보관해 손실을 막음.

참조 구현 예

• vibecode-checker — 카탈로그 D8.8 카드 예: AI 생성 코드를 공공 보안 기준으로 점검하는 1차 보안 린터
• AI Survey Insight — 카탈로그 D8.8 카드 예: 설문 주관식 정리 도구
• VHLookup — 카탈로그 B0 카드 참조 구현: 엑셀 마스킹·병합

관련 부품

C5 부품 버전 — 비식별 전처리기 · S13 보안 부품 — 로컬 비식별 게이트 · S12 보안 부품 — 데이터 비도달 설계 · D8.4 이웃 블록 — 대조·점검 · 유형 13 대응 서비스 유형 — 비식별·정제 도구

참고 자료

카탈로그 §6 C5 카드 · 카탈로그 §2 v0.6 변경(S12·S13 후보 등재) · 카탈로그 §13 S12·S13 참조 구현

이 부품과 이어지는 가이드라인

• 가명정보 처리 가이드라인 개인정보보호위원회, 2026.3 개정(게시 2026.3.31).

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법령·규정·서식·인용·근태·보안 기준과 대조해 확인할 대상을 먼저 골라 주는 내부 운영 블록이다. "최종 판단은 사람"이 가장 자주 붙는다.

PAX 사례 81건이 이 부품을 쓴다

맥락

기관 내부 문서·자료를 기준과 대조하는 업무. §7.3 유형 ⑦ 대조·점검 도우미(D8.4, P0~P1)와 유형 ⑩ 위험 예측·표적 선별(D6·D3·D8.4)의 무대. PAX 81건(주 부품 B0 73%, B1 12%), 감사·법무 25건·문서·기안 12건.

맞서는 힘(긴장)

• 점검 범위 확대 vs 오탐으로 인한 확인 부담
• 규칙 점검의 결정성 vs LLM 대조의 유연성
• 점검 대상이 점검기를 속이는 위협 vs 자동 점검
• 출처 대조의 엄격성 vs 원문 접근 권한(공공 API 인가)

해법

기준이 규칙으로 옮겨지면 B0 규칙 점검기로, 해석이 필요하면 B3 법령 접지로 대조한다. 기준 원문은 A3 공공 API(법령·판례)에서 가져와 C5 출처 검증으로 인용이 실제 원문과 일치하는지 확인한다. 결과는 판정이 아니라 "확인할 대상 목록"으로 내고, C1으로 "최종 판단은 사람"을 명시하며, F7 한계와 F1 출처를 붙인다. 점검 대상 문서·코드가 점검기를 속이지 못하게 대상별 격리(S6)나 고정 규칙 실행(S4)을 쓰고, 코드 점검이면 S9 샌드박스를 둔다. C9 평가 세트로 누락률을 잰다.

이럴 때 쓴다

• 문서·자료를 법령·규정·서식과 한 줄씩 대조하는 업무
• 인용·근거가 원문과 맞는지 확인해야 할 때
• 점검 대상이 많아 확인 대상을 먼저 좁혀야 할 때

이럴 때는 쓰지 않는다

• 국민 신청 건의 자격 판정이면 D3
• 현장 시설을 관측해 점검하면 D6
• 대조 없이 자료를 찾아 보여 주면 D8.1

얻는 것

• 대조 시간 단축과 누락 감소
• 사람 판단을 확인 대상에 집중
• 인용 오류의 사전 차단

점검표

• 결과가 판정이 아닌 확인 대상으로 표시되는가
• 근거 원문 출처가 연결되는가
• 누락률을 평가 세트로 재는가
• 점검 대상 속 문장이 점검 결과를 바꾸지 못하는가

구조 — 참여 부품

• 담당자 — 확인 대상을 검토해 최종 판단
• B0 결정적 도구(규칙 점검기) — 규칙화된 기준으로 대조
• B3 지식 접지 상담 — 법령·규정에 접지해 해석 대조
• A3 공공 API 제공자 — 법령·판례 원문 제공
• C5 가드레일·출처 검증 — 인용을 원문과 대조
• C1 검토 큐 — 최종 판단은 사람

변형

• 규칙 점검기형: B0로 서식·근태·보안 기준을 결정적으로 대조(Attendance Checker).
• 법령 접지 대조형: B3가 법령·규정에 접지해 해석 필요 항목을 대조(Legal Reviewer).
• 인용 검증형: 보고서·논문의 법령·판례·문헌 인용을 원본과 대조(paper-verify).
• 표적 선별형: B2 위험 예측이 점검 대상을 좁힘(유형 ⑩, B′9).

참조 구현 예

• paper-verify — 카탈로그 D8.4 카드·§7.3 유형 ⑦ 참조 구현: 인용을 원본과 대조
• 민원 답변 작성 스킬 팩 — 카탈로그 D8.4 카드 예
• Attendance Checker — §7.3 유형 ⑦ 참조 구현
• Legal Reviewer — §7.3 유형 ⑦ 참조 구현

관련 부품

C1 필수 통제 — 최종 판단은 사람 · C5 필수 통제 — 출처 검증 · A3 필수 기반 — 법령·기준 출처 · D3 대민 버전 — 자격·심사 · S6 필수 보안 — 대상별 격리

참고 자료

카탈로그 §7.3 유형 ⑦·⑩ · 카탈로그 §7.4 유형 ⑦ 위협 모델

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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

• 공공데이터의 인공지능 친화적 관리 가이드라인 행정안전부·NIA, 2026. v1.1 개정 공지(2026.8.4).

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개인정보·환각·편향·형식 오류가 프롬프트나 산출물에 들어가지 못하게 시스템이 경계에서 걸러낸다. 비식별 전처리, 출처 검증, 구조적 출력 제약이 대표 변형이다.

PAX 사례 44건이 이 부품을 쓴다

맥락

외부 모델을 부르거나 대민에 답하는 모든 B 부품. 특히 E2 해외 상용 API, E5 S 이상 데이터, B3 지식 접지 상담, 유형 ① 대민 상담, ④ 기안, ⑥ 콘텐츠, ⑦ 대조·점검, ⑨ 인수인계, ⑬ 비식별·정제 도구.

맞서는 힘(긴장)

• 차단의 엄격함 vs 과잉 차단으로 인한 유용성 저하
• 비식별 강도 vs 문맥 보존
• 결정적 검증의 신뢰성 vs 구현 범위

해법

프롬프트가 기관 밖으로 나가기 전 PII를 마스킹하고 원복 키를 보관하는 비식별 전처리기를 둔다. 응답에는 인용을 원본(법령정보센터·통계표 등)과 대조하는 출처 검증기와, JSON 스키마·허용 목록 같은 구조적 출력 제약을 건다. 근거가 없으면 답하지 않거나 '확인 필요'로 표시한다. 차단 사유는 C4에 남기고, 이용자에게는 F1 출처와 F7 한계 안내로 보인다. 사람이 하는 팩트체크·법무 심의는 C5가 아니라 C1.2에 둔다.

이럴 때 쓴다

• E2 해외 상용 API로 행정망 본문이 외부로 나갈 때(필수)
• E5 S 이상 개인정보·민감정보를 다룰 때
• B3 대민 응답처럼 인용·수치의 정확성이 신뢰의 핵심일 때
• C5가 필수인 유형 ①④⑥⑦⑨⑪⑬

이럴 때는 쓰지 않는다

• E1 로컬 PC 완결로 데이터가 밖으로 나가지 않을 때 비식별은 불필요해질 수 있다(§5 매트릭스, 단 출처 검증은 별개)
• 사람이 수행하는 심의만 있을 때(C1.2로 태그)
• 적대적 입력 탐지가 목적일 때(S8)

얻는 것

• 개인정보 외부 유출 차단
• 환각 인용 감소
• 상용 API 사용 조건 충족

점검표

• 외부 전송 전 무엇이 걸러지는지 답할 수 있는가
• 인용이 원본과 대조되는가
• 근거 없을 때의 동작이 정해져 있는가
• 차단 사유가 기록되는가

구조 — 참여 부품

• 비식별 전처리기 — 외부 전송 전 PII 마스킹과 원복
• 출처 검증기 — 인용을 원본과 대조해 환각을 걸러냄
• 출력 제약 — 스키마·허용 목록·금칙어로 출력 형식 제한
• F1 출처 표시 — 검증된 출처를 이용자에게 보임

변형

• 로컬 비식별 전처리기: 외부 전송 전 PII 마스킹·원복(PAX에서 독립 부품으로 확인)
• 출처 검증기: 인용을 법령정보센터·KCI·CrossRef 원본과 대조
• 구조적 출력 제약·스키마 검증: JSON 스키마·허용 목록으로 출력 범위를 고정(v0.6 식별 신호 추가)
• 근거 재대조형 환각 검증: 추출값의 근거 문장을 원문에서 재대조해 '문서확인/AI추정/문서에없음'으로 재분류

참조 구현 예

• PAX Korean Stats MCP — KOSIS 통계 출처 자동 인용

관련 부품

F1 이용자 쪽 대응 — 검증된 출처 표시 · F7 이용자 쪽 대응 — 근거 없을 때 한계 안내 · A2.4 짝 — 민감정보 외부 유출 대응 · C1.2 구분 — 사람이 하는 심의 · S8 구분 — 적대적 입력 탐지 · S13 변형 후보 — 로컬 비식별 게이트

참고 자료

Fowler Guardrails · InfoQ Output Guardrails·Model Critic · Gulli ch.18 Guardrails · Heiland 규칙 기반 안전장치 · Proxy · Decorator

이 부품과 이어지는 가이드라인

• 금융분야 인공지능 보안 안내서 금융보안원, 2026.6(게시 2026.6.19).
• 공공 AX 프라이버시 보호 안내서 개인정보보호위원회, 2026.7(2026.7.23 제11회 과학기술관계장관회의에서 공개).

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AI가 무엇을 못 하는지, 얼마나 확신하는지, 공식 판단이 아님을 이용자가 볼 수 있는 곳에 적어 과신을 막는다.

PAX 사례 63건이 이 부품을 쓴다

맥락

대민 상담·안내(유형 ①), 대조·점검(⑦), 분석·예측(5a·⑩), 비식별 도구(⑬). 대체 경로로 운영 중인 C7 상황.

맞서는 힘(긴장)

• 정직한 한계 고지 vs 서비스 신뢰도 하락 우려
• 신뢰도 수치 표시의 정확성 vs 이용자 이해

해법

화면에 사용 한계(대상 범위·미검증 항목·처리 시간), 신뢰도, '공식 판단 아님' 고지를 결과 옆에 배치한다. 저신뢰 결과는 표시를 달리하고, C7 대체 경로로 운영 중이면 품질 저하를 알린다. 고지 문구는 법률 자문·유권해석을 대체하지 않는다는 점을 분명히 적는다.

이럴 때 쓴다

• 대민 서비스 D1~D7(F1·F2·F7 최소 요건)
• 유형 ①⑦5a⑩⑬처럼 F7이 필수인 유형
• C7 대체 경로 운영 중

이럴 때는 쓰지 않는다

• 유형 ①·⑦에서 model_dependency가 없음(비LLM)이면 필수에서 면제(R7). 단 비LLM 도구도 한계 고지는 권장된다

얻는 것

• 과신·오인 방지
• 기관 책임 범위 명확화

점검표

• 이용자가 '공식 판단이 아님'을 결과 화면에서 읽을 수 있는가
• 사용 한계가 명시되어 있는가
• 저신뢰 결과가 구분 표시되는가

구조 — 참여 부품

• 고지 문구 — 사용 한계·공식 판단 아님
• 신뢰도 표시 — 결과별 확신 수준
• C7 폴백 스위치 — 대체 경로 운영 여부 제공

변형

• 공식 판단 아님 고지: '유권해석 아님'·'참고용' 고지
• 신뢰도 표시: 결과별 신뢰도·등급 표시
• 미검증 항목 열거: 검증되지 않은 조건·처리 시간을 명시

참조 구현 예

• 소방기술민원 답변생성기 — '유권해석 아님' 고지
• PAX 9998aba2d1f55c24 — 비공식 참고 도구·공식 판단 아님 고지와 원문 연계를 함께 갖춘 자가점검 UI
• PAX 759835514b4b7ca4 — README가 미검증 항목을 열거하고 '최종 판단은 항상 사람' 고지
• PAX 6c0fa4c0c3508ff0 — 처리 시간과 라이선스 동의 절차를 정직하게 고지한 온디바이스 비전 도구
• PAX aef95509b7611c96 — 비LLM 스크리닝 도구가 실제 검토를 대체하지 않음을 화면에 명시
• PAX 0a2535cadf2d621a — 법률 자문·안전 인증을 대체하지 않는다는 한계 고지

관련 부품

C7 시스템 쪽 대응 — 대체 경로 운영 중 안내 · F1 짝 — 이용자 신뢰의 실체 · F9 짝 — 판정 근거와 함께 표시(F9+F7 표준형) · C5 짝 — 근거 없을 때의 동작

참고 자료

InfoQ Contextual Guidance · aiuxpatterns Inline Help

이 부품과 이어지는 가이드라인

• 공공기관 신뢰가능 AI 구현 실용가이드 NIA, 2019(게시 2019.12.30).
• 인공지능 투명성 확보 가이드라인 과학기술정보통신부, 2026.1.
• 신뢰할 수 있는 인공지능 개발 안내서 과학기술정보통신부·TTA, 일반 2023·2024년판, 분야별 2023~2024.
• KS X ISO/IEC TS 4213 기계 학습 분류 성능에 대한 평가 국가기술표준원 고시 제2025-0413호, 발행 2025.10.30. ISO/IEC TS 4213:2022와 일치(IDT).
• KS X ISO/IEC 22989 인공지능 개념 및 용어, KS X ISO/IEC TR 24028 인공지능의 신뢰성 개요 국가기술표준원 고시 제2023-0612호, 두 표준 모두 발행 2023.12.14. 각각 ISO/IEC 22989:2022, ISO/IEC TR 24028:2020과 일치(IDT).

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개인이 만든 도구가 부서에 퍼졌지만 라이선스·저장소·인수인계가 없어, 만든 사람의 인사이동과 함께 멈추는 함정이다.

맥락

A7 자체 제작 환경으로 태깅된 도구(PAX 557건 중 317건, 57%), 특히 개인 사용에서 부서 공유로 막 퍼지기 시작한 바이브코딩 도구.

맞서는 힘(긴장)

• 개인의 빠른 제작 vs 조직의 유지보수 책임
• 비공식 공유의 편의 vs 라이선스·저장소 절차
• 현장 맞춤 vs 다른 담당자가 이해할 수 있는 구조

해법

도구가 부서에 퍼지기 시작하면 A7 산출물에 MIT·Apache 등 라이선스를 명시하고, 코드를 개인 PC가 아니라 A3 공공 깃랩 같은 공용 저장소에 등재한다. 업무 규범·프롬프트는 A9 업무 규범 스킬로 패키징해 다른 담당자가 그대로 쓸 수 있게 하고, 설치·설정·데이터 경로를 담은 인수인계 문서를 둔다. 도구를 참조 구현 레지스트리(§13)에 올려 소유를 개인에서 조직으로 옮긴다. transition.blocker에 '담당자 이동'이 적힌 과제는 이 조치를 먼저 한다.

이럴 때 쓴다

• 개인이 만든 도구를 부서원 여러 명이 쓰는데 라이선스 표기가 없다
• 원본 코드가 개인 PC·개인 계정에만 있다
• 인수인계 문서·설치 절차가 없다
• transition.blocker가 '담당자 이동'이다

이럴 때는 쓰지 않는다

• 개인만 쓰는 도구로 부서에 퍼지지 않은 경우(개인 사용 단계는 정상)
• A7로 만들었지만 라이선스 명시·공용 저장소 등재·인수인계가 갖춰진 경우
• 기관 정보화 부서가 넘겨받아 운영 중인 경우

얻는 것

• 현장 담당자가 필요한 도구를 빠르게 만든다
• 공식 절차 없이 바로 퍼진다

점검표

• 라이선스가 명시되어 있는가
• 원본이 공용 저장소에 있는가
• 만든 사람 없이 후임이 설치·실행할 수 있는 문서가 있는가
• 개인 구독·개인 키에 의존하지 않는가

구조 — 참여 부품

• A7 자체 제작 환경 — 도구가 태어난 곳. 라이선스 명시가 전이 조건
• A3 공공 API 제공자(공공 깃랩) — 개인 저장소를 대체하는 공용 등재처
• A9 업무 규범 스킬 — 암묵적 업무 규범을 패키지로 남김
• 후임 담당자 — 인수인계 문서로 도구를 이어받는 사람

변형

• 라이선스 미명시: 코드는 공개했지만 라이선스가 없어 타 기관이 가져다 쓸 수 없음
• 개인 저장소형: 개인 PC·개인 계정에만 원본이 있음
• 개인 구독 의존형: 개인 AI 구독·API 키로 돌아가 담당자가 떠나면 호출이 끊김

관련 부품

A7 발생 자리 — 라이선스 명시가 전이 조건 · A3 대체 — 공공 깃랩 등재 · A9 짝 — 암묵적 규범을 스킬로 패키징 · X3 이웃 안티패턴 — 중복과 사람 의존은 공유 부재의 두 얼굴

참고 자료

PAX 전이 차단 요인 '담당자 이동' · 카탈로그 §5 환경 매트릭스 E2 모델 중립 행(라이선스 명시가 전이 조건)

이 부품과 이어지는 가이드라인

• KS X ISO/IEC 42001 인공지능 경영시스템 국가기술표준원 고시 제2025-0413호, 발행 2025.10.30(한국표준협회). ISO/IEC 42001:2023과 일치(IDT).

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기존 화면에 요약·챗봇 버튼만 붙이고 업무 순서와 사람·AI의 역할 분담은 그대로 두어, AI가 있어도 업무 산출물이 바뀌지 않는 함정이다.

맥락

기존 행정정보시스템·업무 포털에 AI 기능을 추가하는 과제, 특히 성과 지표가 'AI 기능 탑재 여부'나 호출 수로 잡힌 과제. R24에 따라 AI 런타임이 전혀 없는 순수 행정정보시스템도 이 태그(AI 무관)로 표기한다.

맞서는 힘(긴장)

• 빠른 도입 실적 vs 업무 흐름 재설계 비용
• 기존 시스템 무변경(안정성) vs 산출물 단위의 역할 분담
• 'AI 탑재' 홍보 효과 vs 실제 처리시간·수정률 개선

해법

먼저 가치 흐름 규칙(R1)으로 사람 또는 국민이 최종으로 받는 핵심 산출물을 정하고, 그 산출물을 AI가 어떤 모양으로 분담할지 B 업무 컴포넌트를 하나 고른다(초안→사람 확정이면 B1, 근거 접지 답변이면 B3, 서류 추출이면 B4). 사람이 확정하는 지점은 C1 검토 큐로, 이용자가 고쳐 확정하는 면은 F2 편집 가능한 출력으로 명시한다. 흐름이 바뀌었는지는 C4 감사 로그·지표의 처리시간·수정률로 잰다. AI 런타임이 전혀 없는 행정정보시스템이라면 AI로 포장하지 말고 R24대로 B0·service_type 0·platform 공란·X1(AI 무관)으로 정직하게 분류한다.

이럴 때 쓴다

• AI 기능이 추가됐다는 서술은 있으나 처리 단계 수·결재선·담당자 역할이 바뀌었다는 서술이 없다
• 성과 지표가 AI 호출 수·이용 만족도뿐이고 처리시간·수정률 같은 산출물 지표가 없다
• 챗봇이 기관 업무 데이터·시스템과 연결되지 않은 범용 대화에 머문다
• AI 런타임이 전혀 없는 행정정보시스템이 AX 과제로 분류되어 있다(R24)

이럴 때는 쓰지 않는다

• B1 코파일럿처럼 AI가 초안을 만들고 사람이 확정하는 역할 분담이 실제로 서술된 경우
• B8 레거시 오버레이처럼 표준 시스템 위에 얹었지만 업무 산출물을 AI가 만들어 내는 경우
• B0 결정적 도구가 반복 취합 업무를 실제로 줄이고 AI로 포장하지 않은 경우(Ready 부품으로 정직하게 분류된 경우)

얻는 것

• 기존 시스템을 건드리지 않아 도입이 빠르고 장애 위험이 낮다
• 'AI 탑재' 실적을 즉시 보고할 수 있다

점검표

• AI 도입 전후 처리 단계·담당자 역할의 차이를 한 장으로 보여 줄 수 있는가
• AI가 만드는 산출물과 사람이 확정하는 지점이 명시되어 있는가
• 처리시간·수정률 같은 산출물 지표가 도입 전 기준선과 함께 있는가
• AI 런타임이 없는데 AI 과제로 보고하고 있지 않은가

구조 — 참여 부품

• 덧붙인 AI 기능 — 요약·대화 버튼. 업무 산출물 생산에 역할이 없음
• B1 코파일럿 — 교정 후 초안→사람 확정으로 산출물 역할을 나누는 대체 부품
• C1 검토 큐 — 교정 후 사람이 확정하는 지점을 명시
• C4 감사 로그·지표 — 흐름이 실제로 바뀌었는지 처리시간·수정률로 측정

변형

• 요약 버튼형: 기존 화면에 '요약' 버튼만 추가하고 결재·처리 단계는 그대로
• 범용 챗봇 부착형: 업무 데이터와 연결되지 않은 범용 대화창을 포털에 부착
• AI 무관 행정시스템(R24): AI 런타임이 전혀 없는 순수 행정정보시스템(예: 교육·인증 학습관리시스템). B0·service_type 0·platform 공란과 함께 X1(AI 무관)로 표기

관련 부품

B1 대체 — 초안→사람 확정으로 산출물 역할을 나누는 교정 목표 · C1 교정에 끼울 자리 — 사람이 확정하는 지점 · B0 정직한 분류 — AI 런타임이 없으면 B0 Ready 부품으로(R24) · C4 기록처 — 흐름 변화의 증거(처리시간·수정률) · X8 이웃 안티패턴 — 개수·탑재를 성과로 세는 같은 뿌리

참고 자료

PAX 기준서 '기능 탑재가 아니라 실제 업무 산출물이 관건' · PAX 원칙 '도구를 호출해도 기존 흐름이 그대로면 Enabled'

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