공장설립 승인, 공장등록, 증설·변경, 산업단지 입주계약처럼 반복되는 공장행정의 검색·계산·기록·검토를 줄이고 담당자의 경험과 업무지식을 쌓아 두는 것을 목표로 개발 중인 윈도우·웹 플랫폼이다. 관련 법령과 검토 포인트 확인, 민원 검토·협의회신 초안, 업무노트와 과거 유사사례 검색을 AI가 돕는 구조이며 실제 민원·기업 자료와 키는 배포판에서 뺐다. 설치 파일을 공개했고 공공 깃랩 스타 2를 받았다.
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상세 정보
- 사례 성격
- 개인 개발
- 출처 채널
- 오픈채팅
- 수집일
- 2026-09-18
- 태그
- #공장행정 #기업지원 #업무지식 #초안작성
- 실행 환경
- 설치 필요
- 망 요건
- 인터넷 필수
- 배포 환경
- 로컬 PC
- AI 모델
- 모델 중립(BYO)
- 라이선스
- 명시 없음 (확인 2026-09-18)
- 저장소
- ★ 5 · 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 | S3 System |
| 업무 완결성 | C1 결과 제공 |
| 권한(P축) | P2 시스템 쓰기(잠정) |
| 위험도 | R1 낮음 |
| 인간 통제 | H2 Human-in-the-loop |
| 증거 등급 | E1 코드·도구 확인 |
| 신뢰도 | 중간 |
법령·검토 포인트 확인, 초안 작성, 업무노트·유사사례 검색을 한 플랫폼에 담아 S3이나 v0.1.0 개발 중이라 Prototype이다. 결과는 초안·검색이라 C1이다. 설치 파일은 실행하지 않았고 모델은 배포판에서 뺀 키에 달려 BYO로 두었다.
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 B1 코파일럿 보조 B3 지식 접지 상담 B0 결정적 도구 변형: 시스템 내장형
환경 축 배포:로컬 PC 네트워크:인터넷 필수 모델:모델 중립(BYO) 런타임:설치 필요 권한:P1 산출물 생성
- 제어 흐름(B′)
- B′1 순차 파이프라인
- 공통 서비스(A)
- A1 데이터 자산 서비스 A7 자체 제작 환경
- 운영(C)
- C1 검토 큐 계획
- 신뢰할 수 없는 입력
- 민원 신청 서류 및 협의회신 요청(외부 제출)
- 상호작용(F)
- F1 출처 표시 F2 편집 가능한 출력
- 서비스 블록(D)
- D3 자격·심사 D8.3 초안·기안
- 부품 배선
- A1 → B3 · B3 → B1 · A7 → B1 · B1 → C1 · C1 → D3 · C1 → D8.3
- 안티패턴(X)
- X9 담당자와 함께 사라지는 도구
판정 근거
공장설립 승인·등록·증설·변경, 산업단지 입주계약처럼 반복되는 공장행정의 검색·계산·기록·검토를 돕는 강원 강릉시 개인 개발 플랫폼이다. 법령·검토포인트 확인과 과거 유사사례 검색(B3)을 바탕으로 민원 검토·협의회신 초안을 AI가 작성하는(B1) 구조이며 계산 기능(B0)도 포함한다. '개발 중'이라고 명시돼 R3 신설 단계인 '구현·미배포'로 판정했고, 초안이라 사람이 확정하는 C1은 아직 planned다. 실제 민원·기업 자료와 키는 배포판에서 뺐다고 밝혔다.
구현 가이드
주 패턴 B1 코파일럿을 구현할 때
구현 단계
- 대상 문서의 서식·필수 항목·문체 규범을 정리해 A9 스킬(프롬프트 템플릿)로 만든다.
- 업무 질문·모범 답안·채점 기준으로 C9 평가 세트를 먼저 만들어 모델·프롬프트 선택을 잰다.
- E1·E5에 맞는 모델 경로를 정한다. 행정망이면 BYO 대신 A2 내부망 프록시, 민감 자료면 C5 비식별을 앞단에 둔다.
- 산출물을 F2 편집 가능 출력과 A10 서식으로 내고, C1 검토 큐에서 담당자가 확정하게 한다.
- 수정률·처리시간을 C4로 집계하고, 저위험 유형이 확인되면 C2 자동 확정 분기를 검토한다.
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
환경 조건
E1 행정망이면 BYO 코딩 에이전트를 쓸 수 없어 A2 내부망 프록시가 필요하다. E1 로컬 PC 완결이면 A9 스킬 + A10 어댑터 조합이 된다. E2 해외 상용 API면 직접 호출 대신 A2 게이트웨이를 거친다. E2 모델 중립(BYO)이면 A9 스킬 형태로 배포하고 모델 교체 가능성이 곧 C7이다. E4는 P1이 기본이고, P2로 올라가면 C1 전건 검토 → C2 분기로 바꾼다.
주의할 점
- 전건 검토가 영원히 남으면 업무 순서는 그대로(First 불가)
- 상용 API 직접 호출 시 X4 위험
- 행정망에서는 BYO 불가로 A2 내부망 프록시가 선행되어야 함
기본 배선 예
A9 → B1 (B′5) → C1 → D8.3 · A2.4 → B1 (행정망)
보완이 필요한 필수 부품
이 조합에서 카탈로그가 함께 갖추라고 권하는 부품 가운데 아직 확인되지 않은 것이다.
- A9 업무 규범 스킬 보고서 구조·문체·서식·검증 절차 같은 업무 규범을 모델 중립 스킬(지침 + 검증기 + 출력 서식)로 패키징해 어떤 모델·에이전트에서든 재사용한다.
- A10 문서 형식 어댑터 HWP·HWPX·엑셀·한셀·PDF 같은 한국 공공 문서 형식을 AI 부품이 읽고(구조화) 쓰게(서식 생성) 하는 변환 계층이다.
- C5 가드레일 필터 개인정보·환각·편향·형식 오류가 프롬프트나 산출물에 들어가지 못하게 시스템이 경계에서 걸러낸다. 비식별 전처리, 출처 검증, 구조적 출력 제약이 대표 변형이다.
피해야 할 안티패턴
- X9 담당자와 함께 사라지는 도구 (이 사례에서 확인) 개인이 만든 도구가 부서에 퍼졌지만 라이선스·저장소·인수인계가 없어, 만든 사람의 인사이동과 함께 멈추는 함정이다. 대처: 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.
- X1 AI 스티커 기존 화면에 요약·챗봇 버튼만 붙이고 업무 순서와 사람·AI의 역할 분담은 그대로 두어, AI가 있어도 업무 산출물이 바뀌지 않는 함정이다. 대처: 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.
- X4 단일 모델 인질 상용 API 하나에 전 기능이 묶여 있어, 그 API가 멈추거나 바뀌면 무슨 일이 생기는지 아무도 답하지 못하는 함정이다. 대처: 모델 호출을 A2 모델 서빙 계층 뒤로 숨겨 B 부품이 특정 벤더 API를 직접 부르지 않게 한다. 그 위에 C7 폴백 스위치로 재시도 → 기존 API → 대체 MCP → 대체 모델(A2.2 주권형 로컬 등) → 규칙 기반 축소 → 수동 전환의 경로를 정하고 전환 이력을 C4에 남긴다. 모델 교체가 실제로 안전한지는 C9 평가 세트로 재어 버전을 고정한다. 모델 중립(BYO) 배포라면 A9 스킬 형태로 배포해 모델 교체 가능성 자체를 폴백으로 삼는다.
- X10 평가 없는 RAG, RAG 없는 튜닝 평가 세트 없이 검색을 붙여 '좋아진 것 같다'로 배포하고, 검색으로 풀릴 문제를 파인튜닝으로 푸는, 진행 경로를 건너뛰는 함정이다. 대처: §7.2 진행 경로를 순서대로 밟는다. B1 직접 프롬프트에서 시작해 두 번째 단계에서 C9 평가 세트(업무 질문·정답·채점 기준)를 먼저 만들고, 이후 A9 규범 스킬·F4, B3 지식 접지(A1 데이터 자산), B3 검색 품질(Hybrid·Rewriting·Reranker), C5 가드레일·F1 순으로 붙이며 매 단계를 C9로 잰다. A2.3 튜닝은 진행 경로의 마지막 단계로, 검색·규범 스킬로 풀리지 않는다는 것이 C9 점수로 확인됐을 때만 한다. 모델·프롬프트·설정 조합은 릴리스처럼 버전 관리한다.
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 쓰는 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.
- 공공부문 AI 도입·활용 가이드 이 사례와 겹치는 부품 B3 지식 접지 상담 X10 평가 없는 RAG, RAG 없는 튜닝쓰는 작업: 사업 담당자가 사업계획서와 예산 요구서를 쓸 때 처음 펴는 문서다. 기획 단계에서는 사업 범위와 성과 지표를, 계약 단계에서는 과업지시서 구조를, 운영 단계에서는 유지관리 항목을 이 문서의 단계 구분에 맞춘다. 자체 모델을 들일지 공통기반을 쓸지 결정할 때도 이 문서가 기준이다.주의: 2024년 1.0과 2025년 2.0 초거대 AI 가이드라인을 잇는 문서다. 신규 사업은 이 판을 근거로 쓰고, 구판의 체크리스트는 이 판에 없는 항목을 확인할 때만 꺼낸다.
- 금융분야 인공지능 가이드라인 쓰는 작업: 금융 업무에 AI를 쓰는 기관의 내부 AI 규정과 위원회 구성을 정할 때 기본 문서다. 여신, 심사, 상담 업무의 AI 도입 계획서에 원칙별 이행 방안을 적는 근거가 된다.주의: 2021년 금융분야 인공지능(AI) 가이드라인(PAX 목록 표기는 AI 운영 가이드라인), 2022년 AI 개발·활용 안내서, 2023년 AI 보안 가이드라인을 통합·개정한 문서다. 구판 세 건은 신규 사업의 근거로 쓰지 않는다.
- 공공 AX 프라이버시 보호 안내서 이 사례와 겹치는 부품 C5 가드레일 필터 D3 자격·심사쓰는 작업: 공공 AX 사업 기획 단계에서 개인정보 담당자와 사업 담당자가 함께 편다. 먼저 사업이 세 활용 유형 가운데 어디에 드는지 정한다. 문서 요약이나 챗봇 상담 같은 기초업무 보조라면 허용·금지 활용 사례를 정해 사용자 교육 자료에 넣고 입출력 데이터의 관리체계를 세운다. 여러 DB를 이어 분석·추천하는 사업이면 연계하는 DB마다 처리 근거와 접근권한을 적은 표를 만든다. 그다음 RAG 연계와 결과 출력 지점의 안전조치를 과업지시서의 보안 요구사항으로 옮긴다. 선별·판단 유형이면 아래 자동화된 결정 안내서와 AI기본법 고영향 판단 가이드라인이 함께 걸린다.주의: 10대 점검사항의 개별 항목은 보도자료 본문에서 확인하지 못했다. 안내서 원문을 기준으로 옮긴다.
- 자동화된 결정에 대한 정보주체 권리 안내서 쓰는 작업: 자격 심사, 선정, 평가, 위험등급 부여처럼 국민의 권리·의무에 영향을 주는 결정에 AI를 쓰는 사업에서 쓴다. 기획 단계에서 자가진단표로 해당 여부를 판단하고, 해당하면 설명 요구와 검토 요구를 처리하는 절차를 설계에 넣는다.주의: AI기본법의 고영향 AI 판단과는 근거 법이 다르다. 두 판단을 각각 기록한다.
- 인공지능 개발과 활용에 관한 인권 가이드라인 쓰는 작업: 심사·선정·단속처럼 국민에게 불이익이 갈 수 있는 AI 사업에서 차별 검증과 구제 절차를 설계할 때 원칙의 근거로 쓴다.주의: 보도에는 문서명이 "인공지능 개발과 활용을 위한 인권 가이드라인"으로도 나온다. 인용 전에 인권위 원문으로 명칭을 확인한다.
- 생성형 인공지능 결과물에 의한 저작권 분쟁 예방 안내서 쓰는 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.
- 생성형 인공지능의 저작물 학습에 대한 저작권법상 공정이용 안내서 이 사례와 겹치는 부품 A1 데이터 자산 서비스 B3 지식 접지 상담쓰는 작업: 모델을 튜닝하거나 외부 문서를 지식베이스에 넣는 사업이라면 데이터 수집 계획서의 저작권 검토 칸을 이 문서로 채운다. 학습과 검색·인용을 구분하라는 PAX 목록의 메모는 이 문서와 RAG 운영 기준을 나눠 적으라는 뜻이다.주의: 공정이용 판단은 사안별이다. 공공누리 유형이나 이용허락이 확인되는 자료를 먼저 쓰고, 공정이용은 그 다음 근거로 둔다.
같은 주 패턴(B1)을 쓰는 다른 사례
같은 업무 패턴으로 조립된 사례를 서비스 유형이 같은 것부터 모았다 외 68건. 구현할 때 비교해 볼 수 있다.
이 사례에 쓰인 패턴
B3 지식 접지 상담 업무 컴포넌트
기관 규정·매뉴얼·사례 문서에 접지(RAG)해 질문에 답하고, 답마다 출처를 붙이며, 근거가 없으면 답하지 않고 담당자에게 넘긴다.
PAX 사례 48건이 이 부품을 쓴다
맥락
규정·매뉴얼·FAQ·사례가 문서로 쌓인 기관에서 내부 검색·검수, 대민 자동응답, 폐쇄망 로컬 검색에 쓴다. PAX 557건에서 주 부품이 B3인 사례는 31건으로 B0·B1 다음이다. 유형 ① 대민 상담·안내의 기본 조립이기도 하다.
맞서는 힘(긴장)
- 답변 범위 vs 환각 위험(근거 밖 답변 금지)
- 대민 자동응답의 효율 vs 예외 건 이관 필요
- 검색 품질 개선 vs 평가 세트 없이는 개선을 잴 수 없음
- 폐쇄망 요구 vs 로컬 임베딩·모델 품질
해법
기관 문서를 A1 자산으로 정리해 임베딩·색인하고, 질문이 오면 검색한 근거 범위 안에서만 모델이 답하게 한다. 답에는 출처(F1)를 상시 붙이고, 근거가 없으면 '확인 불가'로 답하거나 담당자·소관기관으로 이관한다(B′2). 검색 품질은 Hybrid Retriever·Query Rewriting·Reranker로 높이되, 변경마다 C9 평가 세트로 잰다. 대민형은 한계 안내(F7)와 폴백(C7)을 두고, 문서 갱신 주기를 C6으로 정한다.
이럴 때 쓴다
- 같은 질문이 반복되고 답의 근거가 기관 문서에 있을 때
- 답변에 조문·문서 출처를 반드시 붙여야 할 때
- 유형 ① 대민 상담·안내, 유형 ⑦ 법령 접지 점검
이럴 때는 쓰지 않는다
- 평가 세트가 없어 검색 품질을 잴 수 없을 때(먼저 C9, X10)
- 질문 유형이 몇 개로 정해져 행동 선택기(S4)나 규칙 조회로 충분할 때
- 문서를 요약해 초안을 쓰는 것이 핵심이면(B1)
얻는 것
- 답변에 근거를 댈 수 있음
- 반복 질의 처리 시간 단축
- 범정부 엔진 + 기관별 코퍼스로 공유 가능
점검표
- 답마다 출처가 표시되는가
- 근거가 없을 때 답하지 않고 이관하는가
- 평가 세트로 검색·답변 품질을 재고 있는가
- 코퍼스 갱신 주기와 책임자가 정해져 있는가
구조 — 참여 부품
- A1 데이터 자산 서비스 — 코퍼스 정제·등급 메타
- A2 모델 서빙 계층 — 임베딩·생성 모델(폐쇄망이면 로컬)
- 검색기 — 벡터·키워드 검색, 재작성·재순위
- C5 가드레일 필터 — 출처 검증·근거 밖 답변 차단
- F1 출처 표시 — 근거 문서·조문을 답에 표시
- 담당자 — 내부형 검수, 대민형 예외 건 처리
변형
- 내부 검수형: 직원이 쓰고 답을 검수(Enabled)
- 대민 자동응답형: 국민에게 직접 답하고 예외만 이관(이관 분기가 있으면 First)
- 폐쇄망 로컬 RAG: 내부망 LLM + 로컬 임베딩·벡터DB
- 검색 품질 하위 항목: Hybrid Retriever(벡터+키워드)·Query Rewriting·Reranker. 태깅 시 variant에 기재(Fowler)
- 그래프 RAG: A6 지식그래프를 검색에 결합(rag_type = Graph)
참조 구현 예
- PAX 전북AI — 자체 구축, 이용 10만 건(카드 참조 구현)
- PAX 소방기술민원 답변생성기 — 관리자 승인·적재, '유권해석 아님' 고지(카드 참조 구현)
- PAX bfcd190155ae69f7 — 코레일유통 그래프RAG 사내검색, 개인 시범 구축 → 기관 공식 플랫폼(§13)
관련 부품
C9 선행 — 평가 세트 없이 검색 품질을 개선할 수 없음 · F1 이용자 쪽 대응 — 출처 표시 · B′2 배선 — 근거 없거나 예외인 질문을 담당자로 이관 · A6 선택 부품 — 그래프 RAG · S2 보안 짝 — 등급 문서가 섞인 코퍼스의 권한 인식 검색 · C7 대민 상시 서비스의 폴백
참고 자료
Fowler RAG·Hybrid Retriever·Query Rewriting·Reranker · Gulli ch.14 RAG · computer.org RAG · GoF Proxy·Facade, Microservice Aggregator
이 부품과 이어지는 가이드라인
B0 결정적 도구 업무 컴포넌트
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'
B1 코파일럿 업무 컴포넌트
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
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
A1 데이터 자산 서비스 공통 서비스
흩어진 업무 기록을 정제·라벨링해 AI 부품이 붙여 쓸 수 있는 데이터셋·라벨·데이터 사전 형태의 기준선으로 제공한다.
PAX 사례 110건이 이 부품을 쓴다
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).
맞서는 힘(긴장)
- 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
해법
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.
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
얻는 것
- 모델 교체와 무관하게 남는 기관 자산
- C9·C6·B3가 같은 기준선을 재사용
- 데이터 사전이 기관 간 표준 확산의 단위가 됨
점검표
- 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
구조 — 참여 부품
- 원천 시스템·기록 — 가공 전 업무 기록을 내주는 출처
- 정제·라벨링 파이프라인 — 중복 제거·결측 처리·라벨 부여·품질관리를 수행
- 데이터 사전 — 정의·단위·출처를 문서로 고정해 소비 부품이 같은 뜻으로 쓰게 함
- C9 평가 세트·회귀시험 — 기준선을 정답 출처로 사용
- A2.5 비LLM 학습 모델 — 기준선으로 학습·재학습하는 소비 부품
변형
- 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.
관련 부품
C9 소비처 — 기준선이 평가 세트의 정답 출처 · A4 짝 — 자기 기관 정제(A1)와 타 기관 결합(A4) · B3 소비처 — 지식 접지의 코퍼스 · C6 선행 — 재학습 입력이 되는 기준선 · A2.5 소비처 — 자체 학습 모델의 학습 데이터
참고 자료
computer.org 데이터 증강 · Heiland 데이터 계층 · Microservice 패턴 DB per Service · GoF Builder
이 부품과 이어지는 가이드라인
A7 자체 제작 환경 공통 서비스
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
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
F1 출처 표시 상호작용 패턴
답변에 근거 문서·조문·통계표 ID를 붙여 이용자가 원문을 직접 확인할 수 있게 한다. C5 출처 검증의 이용자 면이다.
PAX 사례 87건이 이 부품을 쓴다
맥락
B3 지식 접지 상담, A8 공공데이터 MCP, 법령·통계·규정을 인용하는 모든 응답. 유형 ① 대민 상담, ⑤b 데이터 에이전트, ⑦ 대조·점검, ⑨ 인수인계(원문 위치).
맞서는 힘(긴장)
- 출처 상세도 vs 화면 복잡도
- 출처 표시 vs 실제 검증(표시만 하고 검증하지 않으면 잘못된 신뢰)
- 원문 링크의 신선도 vs 유지 비용
해법
답변의 각 주장에 근거 문서·조문 번호·통계표 ID·원문 위치를 붙이고, 원문으로 바로 이동하는 링크를 제공한다. 출처의 갱신 시각과 이용 조건을 함께 보여 오래된 자료를 현재로 오인하지 않게 한다. 표시되는 출처는 C5 출처 검증을 통과한 것이어야 한다.
이럴 때 쓴다
- B3 지식 접지 응답 전반
- 대민 서비스 D1~D7(F1·F2·F7이 최소 요건)
- 유형 ①⑤b⑦⑨처럼 F1이 필수인 유형
이럴 때는 쓰지 않는다
- 모델의 판정 근거(요인·BBox·사유 코드)를 보여 주려는 경우(F9)
- B0 결정적 도구로 원천 데이터를 그대로 보여 주는 경우(출처가 곧 화면)
얻는 것
- 이용자 신뢰 확보
- 원문 대조로 오류 발견
- 공식 판단 여부를 이용자가 스스로 확인
점검표
- 모든 답변에 출처가 붙는가
- 출처가 원본과 대조되는가
- 갱신 시각이 보이는가
- 이용자가 원문을 바로 열 수 있는가
구조 — 참여 부품
- C5 가드레일 필터 — 출처 검증
- 이용자 — 원문을 열어 대조
변형
- 문서·조문 인용: 근거 문서명과 조문 번호를 답변에 붙임
- 통계표 ID 인용: 통계 답변에 통계표 ID를 자동 인용(KOSIS MCP 방식)
- 출처·신선도 표시: 출처에 갱신 시각과 이용 조건을 함께 표시
참조 구현 예
- PAX Korean Stats MCP — KOSIS 통계를 자연어로, 출처 자동 인용
- PAX 224e2d82d9369735 — 모든 출처에 갱신 시각과 이용 조건을 함께 저장한 출처·신선도 표시
- PAX 9998aba2d1f55c24 — 항목별 법령·처분사례 원문 연계(F1)
관련 부품
C5 시스템 쪽 대응 — 출처 검증 · F7 짝 — 한계 안내와 함께 신뢰의 실체 · F9 구분 — 판정 근거 표시 · B3 끼울 자리 — 지식 접지 응답 · A3 출처 제공 — 공공 API 원문
참고 자료
aiuxpatterns Results · Show Citations
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
D3 자격·심사 서비스 블록
요건 충족과 규정 준수를 판정하는 대민 접점 블록이다. B4·B1이 판정 재료를 만들고, C2 위험도 라우터가 붙어야 First가 된다.
PAX 사례 5건이 이 부품을 쓴다
맥락
국민·기업의 신청에 대해 자격·요건·규정 준수를 판정하는 접점. §7.3 유형 ②(D2·D3, P1~P2)와 유형 ⑩ 위험 예측·표적 선별(D6·D3·D8.4, P1~P3)에 걸친다. 지급·승인·반려에 직결되면 P3다(R8).
맞서는 힘(긴장)
- 처리 속도 vs 판정 정확성·책임
- 판정 근거 공개(설명 책임) vs 위조범의 기준 역추적(X16)
- 자동 확정 범위 vs 사람 검토 비용
- 서류 속 숨은 지시 vs 모델 기반 판정
해법
판정 모델(LLM·VLM·분류기)은 추출값·근거·신뢰도 같은 정형 출력만 내고, 규칙 엔진이 요건 대조·산수·분기를 하고, 사람이 확정하는 B′9 판정 게이트로 배선한다. C2 위험도 라우터가 저위험 건은 자동 확정, 고위험·저신뢰 건은 C1 검토 큐로 보낸다. 서류는 서류별 격리 LLM(S6)이 요건 충족 여부만 내고 규칙으로 집계해 숨은 지시가 판정을 바꾸지 못하게 한다. 판정 근거는 F9로 담당자에게 보여 주되, 위조 탐지처럼 적대적 이용자가 있으면 이용자에게는 결과만 노출한다. P3 처분 보조라 S10 결정적 재생과 C4 기록으로 사고를 재생할 수 있어야 한다.
이럴 때 쓴다
- 요건표와 서류 대조가 담당자 업무의 대부분일 때
- 심사 건수가 많아 위험도에 따라 사람 검토를 집중해야 할 때
- 판정 근거를 기록해 이의 제기에 답해야 할 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 판정 없이 서류를 받는 데서 끝나면 D2
- 기관 내부 문서·규정 대조로 확인 대상만 고르면 D8.4 대조·점검
- 시설·현장을 상시 관측하면 D6
얻는 것
- 심사 처리 시간 단축
- 사람 검토를 고위험 건에 집중
- 판정 근거 기록으로 이의 대응력 향상
점검표
- 판정 주체(모델·규칙·사람)가 단계별로 나뉘어 있는가
- 자동 확정 임계가 수치로 정해져 있는가
- 판정 근거가 담당자에게 보이고 적대적 이용자에게는 숨겨지는가
- 잘못된 판정을 재생·되돌릴 수 있는가
구조 — 참여 부품
- B4 인식 파이프라인 — 서류에서 판정 재료를 추출
- B′9 결정론 판정 게이트 — 모델 출력을 규칙 엔진이 최종 판정
- C2 위험도 라우터 — 저위험 자동 확정 / 고위험 사람 검토 분기
- C1 검토 큐 — 담당자가 판정을 확정
- F9 판정 근거 표시 — 사유 코드·근거를 담당자에게 노출
- C4 감사 로그·지표 — 판정·확정·이의를 기록
변형
- 서류 요건 심사형: 제출 서류로 응시·지원 자격을 판정(유형 ②).
- 위험 예측·표적 선별형: 학습 모델이 점검·조사 대상을 골라 심사 순서를 정함(유형 ⑩, B2 + B′9).
- 위조·진위 판정형: 적대적 이용자가 있는 심사. F9 근거는 관리자에게만 노출(X16 회피).
관련 부품
D2 짝 — 접수 뒤 심사 · C2 First 관문 — 위험도 분기 · B′9 제어 흐름 원형 — 판정-확정 분리 · S6 필수 보안 — 서류별 격리 · F9 이용자·담당자 면 — 판정 근거 · X16 적대적 접점의 함정
참고 자료
Davis Levine, Service Design Patterns: An alpha list of patterns (2017) · 카탈로그 §7.3 유형 ②·⑩ · 카탈로그 §6 S6 공공 적용(이력서 심사 → 응시자격 심사)
이 부품과 이어지는 가이드라인
D8.3 초안·기안 서비스 블록
보고서·공문·답변·직무기술서·제안서의 첫 판을 서식에 맞춰 만드는 내부 운영 블록이다. B1 스킬 코파일럿에 A9 규범 스킬과 A10 HWPX 어댑터가 붙는다.
PAX 사례 64건이 이 부품을 쓴다
맥락
기관 내부 문서의 첫 판을 만드는 업무. §7.3 유형 ④ 내부 문서·기안 코파일럿(D8.3 · D8.2, P1)과 유형 ⑫ 개발 코파일럿(D8.3, P1)의 무대. PAX 64건(주 부품 B1 64%, B0 20%), 문서·기안 영역 31건.
맞서는 힘(긴장)
- 초안 속도 vs 규범·서식 적합성
- 편집 가능 출력 vs 완성본처럼 보이는 초안의 과신
- 기관 문서 반출 제약 vs 상용 모델 품질
- 생성자-비평가 반복 품질 vs 비용(반복 상한)
해법
B1 코파일럿이 초안을 만들되, 보고서 구조·문체·서식·검증 절차를 A9 규범 스킬로 코드 밖에 패키징해 재사용하고, 출력은 A10 어댑터로 HWPX 등 기관 서식에 맞춘다. 품질은 B′5 생성자-비평가로 올리되 반복 상한(2~3회)을 둔다. 출력은 F2 편집 가능 형태로 내고, F5 참고자료 첨부로 범위를 좁히고, F3로 대안을 준다. 담당자가 C1로 확정하고, C5 비식별로 첨부 속 개인정보를 거르며, C9 평가 세트로 스킬 변경을 잰다. 개발 코파일럿이면 S9 샌드박스를 더한다.
이럴 때 쓴다
- 서식이 정해진 문서의 첫 판을 반복해 쓸 때
- AI 초안을 다시 기관 서식에 옮기느라 시간이 들 때
- 문서 규범을 여러 사람이 같은 방식으로 적용해야 할 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 기존 문서를 요약·추출만 하면 D8.2
- 초안을 규정·인용과 대조해 점검하는 것이 목적이면 D8.4(우선순위 높음)
- 보도자료·카드뉴스처럼 발행물이면 D8.10(우선순위 높음)
얻는 것
- 첫 판 작성 시간 단축
- 기관 규범의 일관 적용
- 스킬 단위 재사용
점검표
- 초안이 기관 서식 그대로 열리고 고쳐지는가
- 규범이 프롬프트가 아니라 재사용 스킬로 분리되어 있는가
- 스킬 변경을 평가 세트로 재는가
- 담당자 확정 없이 기안으로 나가지 않는가
구조 — 참여 부품
- 담당자 — 요청·참고자료를 주고 초안을 고쳐 확정
- B1 직접 프롬프트 코파일럿 — 초안 생성
- A9 업무 규범 스킬 — 구조·문체·서식·검증 절차 패키지
- A10 문서 형식 어댑터 — HWPX 등 기관 서식 출력
- B′5 생성자-비평가 — 초안을 규범 기준으로 검토·수정
- C1 검토 큐 — 담당자 확정
변형
- 보고서·공문 스킬형: A9 규범 스킬 + A10 HWPX 출력(gov-report-skill, public-doc-to-hwpx).
- 민원 답변 초안형: 규정에 접지한 답변 초안을 담당자가 검수(B3 내부 검수형과 겹침).
- 개발 코파일럿형: 공직자 코드 작성 보조. 유형 ⑫(필수 A9, A2.1|A2.2, C1, C9, S9, F2; R22).
참조 구현 예
- HRMCP — 카탈로그 D8.3 카드 예: NCS 온톨로지 기반 HR 실무 MCP 서버
- public-doc-to-hwpx — 카탈로그 D8.3 카드 예: AI 초안을 공공기관 보고서 서식 HWPX로
- gov-report-skill — §7.3 유형 ④ 참조 구현
관련 부품
A9 필수 기반 — 규범 스킬 · A10 필수 기반 — HWPX 어댑터 · D8.2 이웃 블록 — 같은 유형 ④ · D8.4 후속 블록 — 초안 점검 · B′5 제어 흐름 원형 — 생성자-비평가
참고 자료
카탈로그 §7.3 유형 ④·⑫ · 카탈로그 §7.2 진행 경로 · 카탈로그 §6 A9·A10 카드
X9 담당자와 함께 사라지는 도구 안티패턴
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
A9 업무 규범 스킬 공통 서비스
보고서 구조·문체·서식·검증 절차 같은 업무 규범을 모델 중립 스킬(지침 + 검증기 + 출력 서식)로 패키징해 어떤 모델·에이전트에서든 재사용한다.
PAX 사례 54건이 이 부품을 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.
맞서는 힘(긴장)
- 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
해법
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.
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
얻는 것
- 출력 일관성
- 모델 교체 가능(BYO에서는 교체 가능성이 곧 C7)
- 타 기관 재사용
- 튜닝 없이 규범 갱신
점검표
- 규범이 모델 호출 코드와 분리된 파일로 있는가
- 검증기가 출력 형식·인용·수치를 실제로 검사하는가
- 스킬에 버전이 있는가
- 다른 모델로 바꿔도 같은 서식이 나오는지 확인했는가
구조 — 참여 부품
- 규범 원천(규정집·매뉴얼·서식) — 스킬로 옮길 업무 규범의 출처
- 스킬 패키지 — 지침·검증기·출력 서식을 모델 밖 파일로 묶음
- 코딩 에이전트·모델(BYO) — 스킬을 불러 규범대로 산출
- A10 문서 형식 어댑터 — 출력 서식을 HWPX·DOCX로 내보냄
- C9 평가 세트 — 스킬 변경 전후 품질 비교
변형
- 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.
참조 구현 예
- PAX gov-report-skill — 기획보고서 7대 항목 스킬(§6 A9 카드)
- PAX paper-verify — 인용 검증 스킬(§6 A9 카드)
관련 부품
A10 짝 — 스킬 출력 서식을 공공 문서 형식으로 · B1 소비처 — 스킬 코파일럿 · C9 짝 — 스킬 변경 회귀시험 · A2.0 짝 — BYO 환경의 모델 중립 · A2.3 대안 — 가중치에 넣는 방식
참고 자료
GoF Template Method · Microservice 패턴 External Configuration · InfoQ Few-shot·Role·CoT · aiuxpatterns Prompt Templates
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
C5 가드레일 필터 운영 컴포넌트
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
X1 AI 스티커 안티패턴
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'
X4 단일 모델 인질 안티패턴
상용 API 하나에 전 기능이 묶여 있어, 그 API가 멈추거나 바뀌면 무슨 일이 생기는지 아무도 답하지 못하는 함정이다.
맥락
E2가 해외 상용 API이고 B 부품이 그 API를 게이트웨이 없이 직접 호출하는 과제. 특히 대민 자동응답·상시 감지처럼 중단 비용이 큰 서비스.
맞서는 힘(긴장)
- 최고 성능 단일 모델 vs 대체 경로 유지 비용
- 빠른 시범 구축 vs 게이트웨이·폴백 설계
- 모델 업데이트의 성능 향상 vs 예고 없는 동작 변화
해법
모델 호출을 A2 모델 서빙 계층 뒤로 숨겨 B 부품이 특정 벤더 API를 직접 부르지 않게 한다. 그 위에 C7 폴백 스위치로 재시도 → 기존 API → 대체 MCP → 대체 모델(A2.2 주권형 로컬 등) → 규칙 기반 축소 → 수동 전환의 경로를 정하고 전환 이력을 C4에 남긴다. 모델 교체가 실제로 안전한지는 C9 평가 세트로 재어 버전을 고정한다. 모델 중립(BYO) 배포라면 A9 스킬 형태로 배포해 모델 교체 가능성 자체를 폴백으로 삼는다.
이럴 때 쓴다
- E2가 해외 상용 API인데 C7 폴백이 없다(분류기준 검증 경고 조건)
- 'API가 멈추면 어떻게 되는가'에 대한 서술이 없다
- 모델 버전 고정·교체 시험 기록이 없다
- A2 게이트웨이 없이 B 부품이 벤더 API를 직접 호출한다
이럴 때는 쓰지 않는다
- B0 결정적 도구처럼 런타임 AI가 없는 경우
- 로컬 완결 도구로 외부 의존이 없는 경우
- 모델 중립(BYO) 배포로 A9 스킬 형태라 이용자가 모델을 바꿀 수 있는 경우
- 상용 API를 쓰되 A2 게이트웨이와 C7 대체 경로가 구현된 경우
얻는 것
- 가장 성능 좋은 모델을 가장 빨리 쓴다
- 게이트웨이·대체 모델 유지 비용이 없다
점검표
- 모든 모델 호출이 A2 한 곳을 지나는가
- 대체 경로가 하나 이상 구현되어 있는가
- 대체 모델의 품질이 C9로 측정되어 있는가
- 모델 버전이 고정되어 있고 교체가 릴리스처럼 관리되는가
구조 — 참여 부품
- A2 모델 서빙 계층 — 벤더 API를 숨기는 끼울 자리
- C7 폴백 스위치 — 장애 시 대체 경로로 전환
- C9 평가 세트·회귀시험 — 대체 모델의 품질을 같은 자로 확인
- 단일 상용 API — 모든 기능이 묶인 의존 대상
변형
- 직접 호출형: 게이트웨이 없이 코드 곳곳에서 벤더 SDK를 직접 호출
- 벤더 내장형: 벤더 제품 안에 모델이 박혀 교체 자체가 불가능(A2.6 블랙박스와 결합)
- 버전 미고정형: 모델 버전을 고정하지 않아 업데이트가 예고 없이 동작을 바꿈
관련 부품
C7 대체 — 장애 시 이어 가는 폴백 경로 · A2 끼울 자리 — 벤더 API를 숨기는 모델 서빙 계층 · A2.2 대체 모델 후보 — 주권형 로컬 · C9 선행 — 대체 모델 품질 확인과 버전 고정 · A9 BYO 배포에서의 대응 — 스킬 형태면 모델 교체 가능
참고 자료
Gulli ch.12 Exception Handling · Microservice Circuit Breaker · PAX Native 관문 4
이 부품과 이어지는 가이드라인
X10 평가 없는 RAG, RAG 없는 튜닝 안티패턴
평가 세트 없이 검색을 붙여 '좋아진 것 같다'로 배포하고, 검색으로 풀릴 문제를 파인튜닝으로 푸는, 진행 경로를 건너뛰는 함정이다.
맥락
B3 지식 접지·B1 코파일럿에 RAG를 붙이거나 A2.3 튜닝형 모델을 만드는 과제, 특히 규정·매뉴얼 기반 질의응답.
맞서는 힘(긴장)
- 눈에 보이는 기술 성과 vs 지루한 평가 세트 구축
- 빠른 배포 vs 변경마다 재는 자
- 자체 모델 보유 인상 vs 검색으로 충분한 문제
해법
§7.2 진행 경로를 순서대로 밟는다. B1 직접 프롬프트에서 시작해 두 번째 단계에서 C9 평가 세트(업무 질문·정답·채점 기준)를 먼저 만들고, 이후 A9 규범 스킬·F4, B3 지식 접지(A1 데이터 자산), B3 검색 품질(Hybrid·Rewriting·Reranker), C5 가드레일·F1 순으로 붙이며 매 단계를 C9로 잰다. A2.3 튜닝은 진행 경로의 마지막 단계로, 검색·규범 스킬로 풀리지 않는다는 것이 C9 점수로 확인됐을 때만 한다. 모델·프롬프트·설정 조합은 릴리스처럼 버전 관리한다.
이럴 때 쓴다
- RAG·튜닝을 도입했는데 업무 질문·정답·채점 기준 세트가 없다
- '답변 품질 향상'을 수치 없이 서술하거나 단발 정확도만 보고한다
- 자주 바뀌는 규정·매뉴얼 질의를 파인튜닝으로 풀었다
- 검색 품질(재현율·리랭킹)을 재지 않고 튜닝으로 넘어갔다
이럴 때는 쓰지 않는다
- C9 세트로 RAG 전후를 비교한 뒤 배포한 경우
- 검색·스킬로 풀리지 않음을 C9 점수로 확인한 뒤 튜닝한 경우
- B2·B4처럼 비LLM 학습 모델로 원래 학습이 해법인 경우(RAG가 대안이 아님)
얻는 것
- RAG·튜닝이라는 눈에 보이는 기술 성과를 빨리 낸다
- 평가 세트 구축에 현업 시간을 쓰지 않는다
점검표
- 업무 질문·정답·채점 기준 세트가 있는가
- RAG 전후 점수 비교가 있는가
- 튜닝을 선택한 근거가 C9 점수로 설명되는가
- 모델·프롬프트·설정 조합이 버전 관리되는가
구조 — 참여 부품
- C9 평가 세트·회귀시험 — 빠진 부품. 모든 변경을 같은 자로 잼
- B3 지식 접지 — 튜닝 전에 먼저 시도할 검색 기반 접지
- A2.3 튜닝형 모델 — 진행 경로의 마지막 단계
- A1 데이터 자산 서비스 — 정답 출처와 검색 코퍼스
변형
- 평가 없는 RAG: 검색을 붙이고 몇 개 질문을 눈으로 보고 배포
- RAG 없는 튜닝: 문서 검색으로 풀릴 최신 규정 질의를 파인튜닝으로 해결하려 함
- 평가 없는 튜닝: 튜닝 전후를 같은 세트로 비교하지 않음
관련 부품
C9 대체 — RAG·튜닝보다 먼저 만들 평가 세트 · B3 선행 — 튜닝 전에 시도할 지식 접지 · A2.3 순서 — 진행 경로의 마지막 단계 · A9 대안 — 튜닝 대신 규범 스킬로 푸는 경로 · X11 이웃 안티패턴 — 같은 진행 경로 위반
참고 자료
Fowler GenAI 진행 경로(Direct Prompting → Evals → RAG → Hybrid Retriever·Query Rewriting·Reranker → Guardrails → Fine Tuning) · InfoQ Prompt-Model-Config Versioning
이 부품과 이어지는 가이드라인
실무 도입 카드
필요한 것
실행환경: 설치 필요 · 망 요건: 인터넷 필수 · 라이선스: 명시 없음
첫 3단계
① 설치 파일·요구 사양 확인 → ② 개인 환경에서 기능 검증 → ③ 부서 공유 전 관리자 권한 확인
주의사항
실사용 피드백이 미확인입니다 — 도입 전 소규모 검증을 권합니다 · 성과 수치는 출처가 확인된 것만 신뢰하세요
전이 절차(보안검토→품의→배포)는 전이 플레이북을 참고하세요.