일정·파일·지식·문서작성·실행기록을 한 몸으로 연결하는 공무원용 로컬 AI 에이전트 워크스페이스가 개발 예고 약 3주 만에 GitHub에 공개됐다. Tauri+FastAPI 데스크톱 앱으로 Ollama·gemma-4 E2B 경량모델을 묶은 원클릭 셋업 패키지를 제공하며, 인터넷 없이 동작하고 자료가 PC 밖으로 나가지 않는 폐쇄망 대응 설계다. 답변 근거를 내 지식폴더에서 찾고 한글(HWPX) 문서 작성까지 잇는다.
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상세 정보
- 사례 성격
- 개인 개발
- 출처 채널
- Threads
- 수집일
- 2026-08-07
- 태그
- #AI에이전트 #로컬AI #업무자동화
- 실행 환경
- 설치 필요
- 망 요건
- 로컬 완결
- AI 모델
- 해외 오픈웨이트(로컬) — Gemma 4 E2B(Ollama 번들)
- 라이선스
- Other (확인 2026-08-19)
- 저장소
- ★ 10 · 유지보수 정체
- 링크 점검
- 정상 (2026-11-02)
개발자
박봉훈
코레일유통 공공기관
사례 6건 · 최고 AI-Enabled · 반응 100
공공 GitLab @Kminer2053 · GitHub @Kminer2053 · Threads @koyou_ax
이 개발자의 다른 프로젝트 5건
GitHub·공공 GitLab 공개 프로필 기준 — 공공AX 챔피언 디렉토리와 같은 자료입니다.
4축 평가
| AX 단계 | AI-Enabled |
|---|---|
| 업무 범위 | S3 Workflow |
| 업무 완결성 | C2 연속 처리 |
| 권한(P축) | P1 산출물 생성(잠정) |
| 위험도 | R1 낮음 |
| 인간 통제 | H1/H2 미확인 |
| 증거 등급 | E1 코드·도구 확인 |
| 신뢰도 | 중간 |
AI가 일정·파일·지식·문서작성·실행기록을 연결하는 검증 가능한 업무 기능을 제공하므로 Enabled로 본다. 사람·AI 역할 재편과 예외·평가 폐쇄루프가 확인되지 않아 First 관문은 충족하지 않는다.
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 B3 지식 접지 상담 보조 B1 코파일럿 변형: 폐쇄망 로컬 RAG
환경 축 배포:로컬 PC 네트워크:로컬 완결 모델:해외 오픈웨이트(로컬) 런타임:설치 필요 권한:P1 산출물 생성
- 제어 흐름(B′)
- B′1 순차 파이프라인 B′+ 기억 관리
- 공통 서비스(A)
- A2.2 모델 서빙 · 주권형 온프레미스 A10 문서 형식 어댑터 A1 데이터 자산 서비스 A7 자체 제작 환경
- 운영(C)
- C4 감사 로그·지표 구현 확인
- 보안(S)
- S12 데이터 비도달 설계
- 상호작용(F)
- F1 출처 표시 F5 참고자료 첨부
- 서비스 블록(D)
- D8.1 탐색·조회 D8.3 초안·기안
- 부품 배선
- A2.2 → B3 · A10 → B1 · A1 → B3 · B3 → B1 · B3 → D8.1 · B1 → D8.3
- 참조 구현 후보
- S12 데이터 비도달 설계 Tauri 데스크톱 앱과 로컬 Ollama·Gemma-4 E2B로 완전 오프라인 동작해 자료가 PC 밖으로 전혀 나가지 않는 데이터 비도달 설계의 명확한 구현체
판정 근거
일정·파일·지식·문서작성·실행기록을 한 데스크톱 앱으로 묶은 공무원용 로컬 AI 워크스페이스다. GitHub README 확인 결과 업무대화 메뉴가 지식폴더에 출처를 명시해 답변하는 RAG 구조라 B3가 주 부품(변형: 폐쇄망 로컬 RAG)이고, HWPX 문서작성 기능은 초안을 사람이 완성하는 B1이라 secondary로 둔다. Tauri+FastAPI에 Ollama·Gemma-4 E2B 로컬 모델을 번들링해 A2.2, HWPX 처리(kordoc·python-hwpx)라 A10, 지정 폴더 자동 색인이 A1, 개인 제작이라 A7. '자료는 PC 밖으로 나가지 않으며 인터넷이 불필요'는 S12와 정확히 일치해 present, '실행기록: 투명한 입출력 기록'은 C4로 implemented. 출처 명시 답변이 F1, 파일·이미지 첨부가 F5다.
구현 가이드
주 패턴 B3 지식 접지 상담을 구현할 때
구현 단계
- 대표 질문·정답·채점 기준으로 C9 평가 세트를 먼저 만든다.
- A1로 코퍼스를 정리하고 데이터 등급(E5)과 공개 범위를 메타로 붙인다. 등급 문서가 섞이면 S2 권한 인식 검색을 둔다.
- E1에 맞게 임베딩·벡터DB·모델 위치를 정한다(폐쇄망이면 전부 로컬, A2.2·A2.4).
- 근거 밖 답변 금지·출처 상시 표시·근거 없으면 이관하는 규칙을 C5·F1·B′2로 구현한다.
- 검색 품질 3패턴을 하나씩 붙이며 C9로 재고, 문서 갱신 주기를 C6으로 운영한다.
점검표
- 답마다 출처가 표시되는가
- 근거가 없을 때 답하지 않고 이관하는가
- 평가 세트로 검색·답변 품질을 재고 있는가
- 코퍼스 갱신 주기와 책임자가 정해져 있는가
환경 조건
E1 폐쇄망·행정망이면 임베딩·벡터DB·모델 전부 로컬(A2.2 주권형 또는 A2.4 내부망 프록시 + 로컬 임베딩). E2 해외 상용 API면 C5 비식별 전처리와 C7 폴백이 필수다. E4는 P0~P1이 기본이다. 신뢰 불가 입력(민원 입력·공개 웹)을 읽고 P2 이상이면 S6 문서별 격리와 S2가 필요하다. 대민형은 S4·S7이 권장된다(§7.4).
주의할 점
- 평가 없이 붙이면 품질을 알 수 없음(X10)
- 코퍼스 갱신이 멈추면 오답이 됨
- 부서마다 따로 만들면 중복(X3)
- 대민형은 인젝션·유출 위협에 노출
기본 배선 예
A1 → A2.2 → B3 (B′7 · B′2) → F1 · B3 → C2 → 담당자 이관
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.
- C1 검토 큐 AI 산출물이 다음 단계로 넘어가기 전에 사람이 맞고 틀림을 확인·수정·확정하는 대기열을 두어, 오류가 업무 결과로 흘러가지 않게 한다.
- C5 가드레일 필터 개인정보·환각·편향·형식 오류가 프롬프트나 산출물에 들어가지 못하게 시스템이 경계에서 걸러낸다. 비식별 전처리, 출처 검증, 구조적 출력 제약이 대표 변형이다.
- F2 편집 가능한 출력 생성물을 이용자가 직접 고쳐 확정하게 한다. 통제감의 실체이며, 수정 내역은 C4 지표와 C6 환류의 입력이 된다.
피해야 할 안티패턴
- X3 부서마다 챗봇 같은 기관의 과제들이 각자 모델·벡터DB·프롬프트를 따로 만들어, 공유할 수 있는 기반 부품을 부서 수만큼 중복 구축하는 함정이다. 대처: §7.1의 두 번째 단계대로 기반 부품은 새로 만들지 말고 Provider에서 먼저 가져온다. 모델 호출은 A2 모델 서빙 계층(범정부 AI 공통기반 또는 기관 게이트웨이) 뒤로 모으고, S1 단일 진입점에서 인증·요청 상한·비용 상한·감사 기록을 일괄 적용한다. 공공 API·공공 클라우드·공공 깃랩은 A3 공공 API 제공자로 쓴다. 부서별 차이는 모델을 따로 두지 말고 A9 업무 규범 스킬과 부서 코퍼스(A1)로 표현하며, 부서·등급별 코퍼스 분리가 필요하면 S2 권한 인식 검색으로 푼다. 없어서 새로 만든 부품은 §13 참조 구현 레지스트리에 올린다.
- 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).
- 공공부문 AI 도입·활용 가이드 쓰는 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.
- 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.
- 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.
- 공공 AX 프라이버시 보호 안내서 이 사례와 겹치는 부품 S12 데이터 비도달 설계 C5 가드레일 필터쓰는 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.
- 개인정보 영향평가 수행안내서 이 사례와 겹치는 부품 C4 감사 로그·지표 S12 데이터 비도달 설계쓰는 작업: 영향평가 대상 시스템이면 검증·인수 단계의 필수 산출물인 영향평가서를 이 문서로 쓴다. 평가 기관과 계약할 때 AI 분야 평가항목을 범위에 넣었는지 확인한다.주의: 10월 초안과 12월 수정본이 있으므로 12월 판을 쓴다.
- 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 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(B3)을 쓰는 다른 사례
같은 업무 패턴으로 조립된 사례를 서비스 유형이 같은 것부터 모았다 외 22건. 구현할 때 비교해 볼 수 있다.
이 사례에 쓰인 패턴
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
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
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′+ 기억 관리 제어 흐름
세션 안의 맥락과 세션을 넘는 장기 기억을 유지하는 배선이다. 공공에서는 개인정보 축적과 직결되므로 등급·비식별 없이 장기 기억을 두지 않는다.
PAX 사례 15건이 이 부품을 쓴다
맥락
다회차 상담, AI 코딩 지원처럼 이전 결정·서식을 이어 써야 하는 업무에 쓴다. S3 컨텍스트 방화벽은 이 원형을 의존 대상으로 두고, 이용자 쪽 면은 F8 대화 이력·되돌리기다. 사건 기록은 C4가 맡는다.
맞서는 힘(긴장)
- 맥락 유지로 인한 효율 vs 개인정보·등급 정보 축적
- 장기 기억의 편의 vs 기억 오염(잘못된 기억의 재사용)
- 토큰 절약 vs 요약 과정의 정보 손실
해법
세션 기억과 장기 기억을 구분하고, 장기 기억에 넣을 항목(결정·제약·서식 프로필 등)을 명시적으로 정한다. 저장 전 E5 등급을 확인하고 C5로 비식별하며, 기억은 신뢰 구역을 분리해(S3) 지시와 섞이지 않게 한다. 보관 기간과 삭제·열람 경로를 두어 이용자가 F8로 확인·되돌릴 수 있게 하고, 사건·처리 기록은 기억이 아니라 C4에 남긴다.
이럴 때 쓴다
- 다회차 업무에서 이전 결정·제약을 이어 써야 할 때
- 같은 맥락을 반복 주입해 비용·지연이 커질 때(§7.5)
- 비식별과 보관 규칙을 운영할 수 있을 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- E5 S 이상 정보를 비식별 없이 저장해야 할 때
- 처리 이력·감사 기록이 목적일 때(C4)
- 단발성 질의응답일 때
얻는 것
- 토큰 낭비 감소
- 맥락 상실 방지
- 서식·결정의 재사용
점검표
- 장기 기억에 들어가는 항목이 명시되어 있는가
- 저장 전 비식별이 되는가
- 보관 기간과 삭제 경로가 있는가
- 기억이 지시와 구분된 구역으로 주입되는가
구조 — 참여 부품
- 기억 저장소 — 세션·장기 기억 보관(로컬 저장 등)
- C5 가드레일 필터 — 저장 전 비식별
- S3 컨텍스트 방화벽 — 기억 구역을 지시와 분리
- F8 대화 이력·되돌리기 — 이용자가 이력 열람·되돌리기
변형
- 세션 기억: 한 세션 안의 대화·작업 맥락을 유지한다
- 장기 기억: 세션을 넘어 결정·제약을 저장하고 다음 세션에 되읽는다(MCP 메모리 서버 등)
- 서식 기억: 읽어 둔 기관 서식을 프로필로 캐시해 재사용한다
참조 구현 예
- PAX 17ed2d7a88c03119 — 기관 서식을 프로필로 캐시해 재사용하는 서식 기억(§13)
- PAX c483c6ad4ccff0ab — 세션 종료 훅으로 결정·제약을 로컬 SQLite에 저장하고 다음 세션에 되읽는 MCP 메모리 서버(§13 A8)
관련 부품
C5 필수 전제 — 비식별 · S3 보안 짝 — 기억 구역 분리 · F8 이용자 쪽 대응 — 대화 이력·되돌리기 · C4 경계 — 사건 기록은 C4 · A8 메모리 서버를 MCP 도구로 제공
참고 자료
Gulli ch.8 Memory · Towards AI #6 · aiux Thread History
A2.2 모델 서빙 · 주권형 온프레미스 공통 서비스
오픈웨이트 모델을 기관 서버·폐쇄망·로컬 PC 안에서 Ollama·vLLM 등으로 구동해 데이터를 기관 밖으로 내보내지 않고 추론한다.
PAX 사례 54건이 이 부품을 쓴다
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.
맞서는 힘(긴장)
- 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
해법
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.
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
얻는 것
- 데이터가 기관 밖으로 나가지 않음
- 호출 비용이 고정비로 바뀜
- 폐쇄망에서도 LLM 사용 가능
- C7의 대체 경로 후보
점검표
- 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
구조 — 참여 부품
- A2 서빙 계층 — 로컬 모델을 업무 부품에 노출
- 오픈웨이트 모델·로컬 임베딩 — 기관 안에서 추론·색인
- GPU 서버 또는 워크스테이션 — 추론 인프라
- S11 인제스천·공급망 검증 — 폐쇄망 반입 모델·패키지 검사
변형
- 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).
참조 구현 예
- 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)
관련 부품
C7 대체 경로 — 상용 API 장애 시 전환 대상 · A8 짝 — 폐쇄망 로컬 MCP 호스트 · S11 선행 — 폐쇄망 반입 검증 · A5 대안 — 현장 기기 추론 · C9 선행 — 모델 선정 근거
참고 자료
Heiland '업무 로직과 ML 모델 분리' · GoF Strategy
이 부품과 이어지는 가이드라인
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
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
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
S12 데이터 비도달 설계 보안 패턴
개인정보·원문을 단말(브라우저·PC·기기)에서 처리해 서버나 외부로 아예 보내지 않는다. v0.6 후보 부품으로, 카드 없이 R4 한 줄 정의와 §13 레지스트리로만 등재되어 있다.
PAX 사례 36건이 이 부품을 쓴다
맥락
PAX 자생 도구처럼 브라우저 단독 HTML·데스크톱 앱·로컬 모델로 업무 PC 안에서 완결되는 도구(E1 로컬 PC 완결). PAX 557건 태깅에서 S 부품 중 최다(36건)로 관측되었다. 카탈로그상 후보이며 위협 매트릭스·조립 템플릿에는 아직 들어가 있지 않다.
맞서는 힘(긴장)
- 유출 경로 제거 vs 중앙 로그·감사 기록 부재(C4 소실)
- 로컬 처리의 단순함 vs 단말 성능·로컬 모델 품질 한계
- 개인 도구의 자율성 vs 기관 전이 시 운영 통제 재장착
해법
개인정보·원문을 다루는 처리를 브라우저 내 로컬 처리·데스크톱 앱·로컬 모델(A2.2·A5)로 단말 안에서 끝낸다. 외부 호출이 꼭 필요하면 호출 범위를 한 기능(예: 음성 인식)으로 좁히고 키·원문·결과는 호스트 밖으로 내보내지 않는다. 무통신 여부를 이용자가 직접 확인할 수 있게(인터넷 차단 후 동작, 개발자 도구로 네트워크 확인) 안내한다. 기관으로 전이할 때는 사라진 C4 로그를 다시 붙인다. ^[inferred]
이럴 때 쓴다
- 개인정보가 담긴 문서를 마스킹·취합하는 개인·부서 도구
- 외부 전송이 허용되지 않는 데이터(E5 S 이상)를 다루는 소규모 도구
- 인터넷 차단 환경에서 쓰는 문서 도구
이럴 때는 쓰지 않는다
- 여러 사용자의 데이터를 모아야 하는 기관 서비스(중앙 저장이 과업 자체)
- 감사 로그(C4·S10)가 필수인 처분 관여(P3) 과제에서 기록 없이 로컬 완결만 주장할 때
- 단말 성능으로 필요한 모델 품질을 낼 수 없을 때
얻는 것
- 서버 쪽 유출 경로 제거
- 비식별 전처리(C5)가 불필요해짐
- 1인 개발 도구도 개인정보를 다룰 수 있음
점검표
- 원문·개인정보가 단말 밖으로 전송되는 경로가 없는가
- 외부 호출이 있다면 무엇이 나가는지 문서화되어 있는가
- 이용자가 무통신을 검증할 수 있는가
- 기관 전이 시 기록 재장착 계획이 있는가
구조 — 참여 부품
- 단말 처리기 — 브라우저·데스크톱 앱에서 파싱·마스킹·취합 수행
- A2.2 주권형 온프레미스 — 로컬 Ollama 등으로 추론을 단말에서 수행
- A5 엣지 추론 런타임 — 현장 기기에서 추론
- 이용자 검증 안내 — 무통신을 이용자가 직접 확인하도록 안내
변형
- 브라우저 단독형: 단독 HTML 한 파일 또는 브라우저 내 로컬 처리로 파일이 서버에 도달하지 않음
- 로컬 모델 오프라인형: 데스크톱 앱과 로컬 모델로 완전 오프라인 동작
- 부분 외부 호출형: 키·원문·결과는 호스트에 두고 특정 기능 호출만 범정부 공통기반으로 내보냄
참조 구현 예
- PAX 2f27c87e6f7c7614 — 단독 HTML 한 파일로 업무망에서 돌고 인터넷 차단·F12로 무통신을 이용자가 검증하게 한 로컬 완결 설계(§13)
- PAX b0808306ddb06317 — 키·관리자 토큰·음성·회의록은 호스트에 두고 음성 인식 호출만 범정부 공통기반으로(§13)
- PAX 73bb12bf461ceb4c — 브라우저 내 로컬 처리로 파일이 서버에 도달하지 않음을 도구 포털 단위로 명시(§13)
- PAX 9d115930495a1e65 — Tauri 데스크톱 앱과 로컬 Ollama·Gemma-4 E2B로 완전 오프라인 동작(§13)
- PAX 918bddd1b60d8a74 — 서버 전송 없이 PC 안에서만 개인정보를 마스킹·취합(§13)
- PAX 8d17b8feee1af705 — 브라우저 로컬 처리 문서 도구, 교육청 공식 배포로 전이 완료(§13)
관련 부품
S13 대안 — 전송이 필요하면 단말 비식별 후 전송 · C5 대체 — 데이터가 도달하지 않으면 비식별 필터가 불필요 · C4 트레이드오프 — 로컬 완결 시 사라지는 기록, 전이 시 재장착 · E1 환경 조건 — 로컬 PC 완결 · A2.2 끼울 자리 — 로컬 모델
참고 자료
카탈로그 §0 v0.6 개정표(S 부품 판정 전제) · 분류기준 R4
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
F5 참고자료 첨부 상호작용 패턴
이용자가 파일을 붙여 답의 범위를 좁힌다. A10 어댑터(HWPX·PDF)가 뒤에서 받치고, C5 비식별이 첨부 직후에 걸린다.
PAX 사례 15건이 이 부품을 쓴다
맥락
B1 코파일럿, B3 상담에서 이용자 문서를 범위로 쓰는 경우. 유형 ④ 기안 코파일럿의 필수 상호작용. 기관 밖에서 작성된 첨부물은 신뢰 불가 입력이다.
맞서는 힘(긴장)
- 범위 지정의 정확성 vs 첨부 내 개인정보 유출
- 첨부 형식 다양성 vs 파싱 품질
- 첨부 편의 vs 간접 인젝션 표면
해법
파일 업로드로 답의 범위를 지정하게 하고, A10 어댑터로 HWPX·PDF·엑셀을 구조를 보존해 읽는다. 첨부 직후 C5 비식별을 거친 뒤 모델에 넘긴다. 외부에서 작성된 첨부는 신뢰 불가 입력으로 표시하고, 도구 호출이 있으면 S3·S6로 격리한다.
이럴 때 쓴다
- 기관 코퍼스에 없는 이용자 문서를 근거로 해야 할 때
- 유형 ④ 기안 코파일럿(F5 필수)
이럴 때는 쓰지 않는다
- 기관 코퍼스 접지만으로 충분한 대민 상담(B3)
- C5 비식별·A10 어댑터 없이 개인정보 문서를 외부 API로 보내게 되는 경우(먼저 C5)
얻는 것
- 답의 범위가 이용자 의도에 맞음
- 복사·붙여넣기로 인한 형식 손상 감소
점검표
- HWPX·PDF가 형식을 유지해 파싱되는가
- 첨부 직후 비식별이 걸리는가
- 외부 첨부를 신뢰 불가 입력으로 취급하는가
구조 — 참여 부품
- A10 문서 형식 어댑터 — HWPX·PDF·엑셀 파싱
- C5 가드레일 필터 — 첨부 직후 비식별
- S3 컨텍스트 방화벽 — 첨부 내용을 신뢰 구역과 분리
변형
- 단일 문서 범위 지정: 첨부한 문서만 근거로 답
- 서식 첨부: 기관 서식을 붙여 출력 형식을 지정
관련 부품
A10 의존 — 문서 형식 파싱 · C5 의존 — 첨부 직후 비식별 · S3 보안 쪽 대응 — 첨부 내용 격리 표기 · F4 구분 — 구조화 입력
참고 자료
aiuxpatterns Authoring · Reference Material
D8.1 탐색·조회 서비스 블록
데이터·법령·공고·선례·타 지역 사례를 찾아 담당자 화면에 놓는 내부 운영 블록이다. B0 탐색·시각화, MCP 도구 제공, B3가 전형 부품이다.
PAX 사례 176건이 이 부품을 쓴다
맥락
기관 내부 담당자가 자료를 찾아 보는 업무. §7.3 유형 ⑤b 데이터 에이전트(D8.1, P0)와 ⑤a 분석 대시보드·브리핑(D8.1, P0~P1)의 무대. PAX 176건(주 부품 B0 80%, B3 10%).
맞서는 힘(긴장)
- 검색 편의 vs 출처·기준 시점 확인
- 자연어 질의 vs 질의 조작·도구 출력 인젝션
- 대시보드 고정 화면 vs 에이전트의 유연한 질의
- MCP 서버 수 vs 실제 업무 호출(X8)
해법
답이 원천 데이터에서 나오게 한다. 공공데이터·통계는 A8 MCP 서버나 A3 공공 API로 도구화하고, 호스트 쪽 에이전트는 B′7 ReAct 도구 루프로 조회하되 C8로 읽기 전용에 묶는다. 결과에는 F1 출처(통계표 ID)와 조회 시점을 붙이고, 도구 호출은 C4로 추적한다. 도구 출력이 새 지시가 되지 않도록 S5 계획 후 실행과 S1 비용 상한을 둔다. 에이전트가 필요 없으면 B0 대시보드·검색기로 끝내고(5a-agg), LLM이 해설을 붙이면 5a-brief로 C9·F9를 더한다(R19). MCP 서버만 만드는 사례는 5b-server로 A8·S11만 필수다(R18).
이럴 때 쓴다
- 담당자가 흩어진 데이터·법령·공고·선례를 찾느라 시간을 쓸 때
- 공공데이터·통계를 자연어로 조회해야 할 때
- 다른 지역·기관 사례를 모아 봐야 할 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 찾은 문서에서 할 일·핵심을 뽑으면 D8.2
- 규정·기준과 대조해 확인 대상을 고르면 D8.4
- 국민이 서비스를 찾으면 D1
얻는 것
- 자료 찾는 시간 절감
- 출처·시점이 붙은 근거 확보
- 공공데이터 MCP의 재사용
점검표
- 결과마다 원천 출처와 기준 시점이 보이는가
- 도구 권한이 읽기 전용으로 묶여 있는가
- 도구 호출 순서를 나중에 볼 수 있는가
- MCP 서버가 실제 업무에서 호출되는지 재는가
구조 — 참여 부품
- 담당자 — 자료를 찾고 결과를 업무에 씀
- A8 MCP 서버·호스트 — 공공데이터·통계를 도구로 노출
- B0 결정적 도구(탐색·시각화) — 검색기·대시보드
- B6 도구 호출 에이전트 — 로컬 MCP 호스트로 조회·차트 생성
- C8 권한 경계 — 읽기 전용 제한
- F1 출처 표시 — 통계표 ID·출처·시점 표시
변형
- 검색·대시보드형(비LLM): B0 탐색·시각화. 유형 5a-agg(필수 A1·F2·C4, R19).
- 브리핑형: LLM이 조회 결과를 요약·해설. 유형 5a-brief(필수 A2.1|A2.2|A2.6·F9·C9, R19).
- MCP 서버 제공형: 공공데이터·법령을 MCP로 노출하는 서버 자체. 5b-server(필수 A8·S11, R18).
- 데이터 에이전트형: 로컬 MCP 호스트가 도구를 불러 조회·차트 생성. 5b-host(필수 C4·F1·S5|S6, R18).
참조 구현 예
- 망분리 환경용 로컬 AI 에이전트 + KOSIS 공식 MCP — 카탈로그 D8.1 카드·§9 조립 예시, 유형 ⑤b 참조 구현
- Korean Stats MCP — 카탈로그 D8.1 카드 예: KOSIS 통계를 자연어로, 출처 자동 인용
관련 부품
A8 끼울 자리 — 공공데이터 MCP · C8 필수 통제 — 읽기 전용 · D8.2 이웃 블록 — 찾은 문서의 요약·추출 · S5 5b-host 필수 보안 · X8 이 블록에서 흔한 함정
참고 자료
카탈로그 §7.3 유형 ⑤a·⑤b · 카탈로그 §7.4 유형 ⑤ 위협 모델 · MCP 6축 검증(§8)
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
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
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
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
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
X3 부서마다 챗봇 안티패턴
같은 기관의 과제들이 각자 모델·벡터DB·프롬프트를 따로 만들어, 공유할 수 있는 기반 부품을 부서 수만큼 중복 구축하는 함정이다.
맥락
한 기관 안에서 여러 부서가 동시에 대민·내부 챗봇, 문서 검색, 요약 도구를 추진하는 경우. 특히 각 과제가 상용 API를 직접 호출하는 경우.
맞서는 힘(긴장)
- 부서의 빠른 자율 구축 vs 기관 전체의 중복 비용
- 부서별 맞춤(코퍼스·문체) vs 공통 모델·게이트웨이
- 과제 단위 예산·성과 vs 공통 기반 등재·유지 책임
해법
§7.1의 두 번째 단계대로 기반 부품은 새로 만들지 말고 Provider에서 먼저 가져온다. 모델 호출은 A2 모델 서빙 계층(범정부 AI 공통기반 또는 기관 게이트웨이) 뒤로 모으고, S1 단일 진입점에서 인증·요청 상한·비용 상한·감사 기록을 일괄 적용한다. 공공 API·공공 클라우드·공공 깃랩은 A3 공공 API 제공자로 쓴다. 부서별 차이는 모델을 따로 두지 말고 A9 업무 규범 스킬과 부서 코퍼스(A1)로 표현하며, 부서·등급별 코퍼스 분리가 필요하면 S2 권한 인식 검색으로 푼다. 없어서 새로 만든 부품은 §13 참조 구현 레지스트리에 올린다.
이럴 때 쓴다
- 같은 기관의 두 과제 이상이 각자 모델 계약·API 키·벡터DB를 갖는다
- 범정부 AI 공통기반·공공 API를 쓰지 않은 이유가 서술되지 않는다
- 공통 규정·매뉴얼 코퍼스를 과제마다 따로 임베딩한다
- 모델 호출 비용을 기관 단위로 집계할 수 없다
이럴 때는 쓰지 않는다
- 데이터 등급(E5)이나 망 조건(E1) 때문에 공통 기반을 쓸 수 없고 그 사유가 서술된 경우
- A2 게이트웨이를 공유하면서 부서별 코퍼스·스킬만 따로 둔 경우(정상 조립)
- 개인이 만든 단일 도구로 기관 내 중복 과제가 없는 경우
얻는 것
- 부서가 협의 없이 빠르게 만든다
- 부서 요구에 딱 맞는 맞춤 구성을 갖는다
점검표
- 기관의 모든 모델 호출이 하나의 게이트웨이를 지나는가
- 부서별 API 키 직접 호출이 남아 있지 않은가
- 공통 기반을 쓰지 않은 과제는 그 사유(E1·E5)가 적혀 있는가
- 부서별 차이가 모델이 아니라 스킬·코퍼스로 표현되어 있는가
구조 — 참여 부품
- A2 모델 서빙 계층 — 교정 후 모든 부서 호출이 모이는 공통 자리
- A3 공공 API 제공자 — 범정부 AI 공통기반·공공 깃랩 등 Provider
- S1 AI 게이트웨이·단일 진입점 — 부서별 API 키 직접 호출을 대체하는 인증·상한·기록 지점
- A9 업무 규범 스킬 — 부서별 차이를 모델이 아니라 스킬로 표현
변형
- 부서별 API 키 직접 호출: 각 과제가 상용 API 키를 따로 받아 직접 호출. S1 부재의 전형
- 벡터DB 중복: 같은 규정·매뉴얼을 부서마다 따로 임베딩해 따로 검색
- 프롬프트 사일로: 같은 공문 규범을 부서마다 다른 프롬프트로 재작성
관련 부품
A2 대체 — 모델 호출을 모을 공통 서빙 계층 · A3 대체 — 범정부 AI 공통기반 등 Provider · S1 끼울 자리 — 부서별 API 키 직접 호출을 대체하는 단일 진입점 · A9 짝 — 부서별 차이를 스킬로 표현 · X4 이웃 안티패턴 — 중복 구축과 단일 모델 종속이 함께 나타남
참고 자료
Microservice API Gateway · 카탈로그 §13 참조 구현 레지스트리
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: 로컬 완결 · 라이선스: Other
첫 3단계
① 설치 파일·요구 사양 확인 → ② 개인 환경에서 기능 검증 → ③ 부서 공유 전 관리자 권한 확인
주의사항
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