설계도면을 3차원으로 — 공공 시설사업 검토에 생성형 3D 모델링 적용

영상·카드뉴스·교육자료·정보지·기사처럼 산출물 자체가 콘텐츠인 것을 AI가 만들고, 사람이 검수·편집해 발행한다.

PAX 사례 12건이 이 부품을 쓴다

맥락

보도자료·정책 홍보·교육자료·정보지 발간(유형 ⑥)에 쓴다. 공개(O) 자료가 대부분이지만 이미지 생성 등에서 해외 상용 API 의존이 강하다. 커뮤니티 대화를 정기 요약해 위키·기사로 발행하는 파이프라인도 이 부품의 변형이다(R25).

맞서는 힘(긴장)

• 제작 속도 vs 사실·저작권 검수
• 기관 톤 일관성 vs 매번 새로운 표현
• 해외 상용 생성 API 품질 vs 벤더 의존

해법

주제·원자료·톤 가이드를 입력으로 받아 계획을 먼저 세우고(B′8) 대본·이미지·기사 초안을 만든 뒤, 형식 기준에 맞을 때까지 반복 개선한다(B′6). 기관 문체·표현 윤리는 A9 스타일 스킬로 고정하고, 보도자료 같은 공공 문서 입력은 A10으로 받는다. C5 저작권·사실검증과 C1 검수를 거쳐 사람이 발행하며, 이용자는 여러 안과 부분 재생성(F3)으로 결과를 고른다.

이럴 때 쓴다

• 콘텐츠 자체가 최종 산출물이고 반복 제작이 병목일 때
• 기관 스타일을 스킬로 정리할 수 있을 때
• 유형 ⑥ 정책·홍보 콘텐츠 제작

이럴 때는 쓰지 않는다

• 내부 기안·보고서 초안이면(B1)
• 규정에 근거한 답변이 핵심이면(B3)
• 사실검증·검수 인력이 없어 공개 전 확인을 할 수 없을 때

얻는 것

• 제작 시간 단축(보도자료 → 카드뉴스 15분)
• 외주 의존 감소
• 기관 템플릿으로 공유 가능

점검표

• 기관 스타일 규범이 스킬로 분리되어 있는가
• 발행 전 사실·저작권 검수가 운영되는가
• 반복 개선에 최대 반복 횟수가 있는가
• 이용자가 일부만 다시 만들 수 있는가(F3)

구조 — 참여 부품

• A9 업무 규범 스킬 — 기관 스타일·표현 윤리 규범
• A2 모델 서빙 계층 — 텍스트·이미지 생성 모델
• C5 가드레일 필터 — 저작권·사실검증
• C1 검토 큐 — 발행 전 검수
• 홍보·발간 담당자 — 편집과 발행 결정

변형

• 홍보물 생성: 카드뉴스·영상 등 홍보 콘텐츠(정의에 열거된 산출물)
• 발간물·정보지 생성: 정보지·기사 등 발간 콘텐츠(정의에 열거된 산출물)
• 교육자료 생성: 교육용 자료 제작(정의에 열거된 산출물)
• 커뮤니티 지식화: 오픈채팅·게시판 등 비정형 커뮤니티 대화를 정기 자동 요약·익명화해 위키·기사로 발행(R25)

참조 구현 예

• PAX ReleasePick — 보도자료 → 카드뉴스 15분, HWPX 보도자료 입력(카드 참조 구현)
• PAX Public Cardnews — 카드뉴스 스킬(카드 참조 구현)
• PAX 9e0778df3c0ad630 — 오픈카톡 대화를 위키·기사·이슈분석으로 구조화, B7-c 참고 모델(§13)

관련 부품

A9 끼울 자리 — 스타일 스킬 · F3 이용자 쪽 대응 — 결과 대안·부분 재생성 · B′6 배선 — 형식 목표까지 반복 개선 · B′8 배선 — 기획 먼저, 제작은 순서대로 · S8 보안 짝 — 독립 검증기

참고 자료

GoF Builder·Template Method · InfoQ Iterative Exploration

이 부품과 이어지는 가이드라인

• 인공지능 투명성 확보 가이드라인 과학기술정보통신부, 2026.1.
• 2026 인공지능 윤리기준 실천 자율점검표 과학기술정보통신부·KISDI, 2026.2.
• 생성형 AI 저작권 안내서 문화체육관광부·한국저작권위원회. 4종 모음 게시물에 수록.

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

PAX 사례 88건이 이 부품을 쓴다

맥락

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

맞서는 힘(긴장)

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

해법

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

이럴 때 쓴다

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

이럴 때는 쓰지 않는다

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

얻는 것

• 인프라 없이 최신 모델 성능
• 빠른 PoC
• 벤더의 지속적 개선

점검표

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

구조 — 참여 부품

• A2 서빙 계층 — 업무 코드 대신 상용 API를 호출하고 버전·사용량을 기록
• C5 가드레일(비식별 전처리) — 외부 전송 전 민감정보 제거
• 상용 모델 API — 기관 밖에서 추론을 수행
• C7 폴백 스위치 — API 장애·품질 저하 시 대체 모델·수동 처리로 전환

변형

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

관련 부품

C7 필수 짝 — 상용 API 의존이면 폴백 필수 · C5 선행 — 외부 전송 전 비식별 · A2.4 대안 — 행정망·민감 등급일 때 중계 경유 · C9 짝 — 모델 업데이트 회귀시험

참고 자료

Fowler Direct Prompting · InfoQ 모델 라우팅·캐싱 · Microservice 패턴 Circuit Breaker

이 부품과 이어지는 가이드라인

• 국가 망 보안체계(N²SF) 보안가이드라인 1.0 국가정보원/국가사이버안보센터, 2025.9.
• 내부업무망 SaaS 망분리 예외 적용 보안 해설서 금융보안원, 2026.4(게시 2026.4.20).
• 생성형 AI 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서 개인정보보호위원회, 2025.8(게시 2025.8.6).

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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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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

• 인공지능과 머신러닝 공급망 위험 및 완화방안 국가정보원, 2026.3(게시 2026.3.5).

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생성자-비평가·반복 개선 루프에 최대 반복을 두지 않아, 품질은 그대로인데 토큰과 지연만 늘어나는 함정이다.

맥락

B′5·B′6을 쓰는 B1·B7·B3 과제, 특히 상용 API 과금 환경이나 자원이 제한된 폐쇄망 로컬 모델 환경.

맞서는 힘(긴장)

• 한 번 더 돌리면 나아질 것이라는 기대 vs 수렴 보장 없음
• 품질 기준 도달 vs 비용·지연 상한
• 완전 자동 vs 수렴 실패 시 사람에게 넘김

해법

B′5·B′6 루프에 최대 반복(2~3회)을 설정하고, 상한에 도달해도 기준을 못 넘으면 C1 검토 큐로 사람에게 넘긴다. A2 모델 서빙 계층에서 호출당 비용·P95 지연을 지표로 수집하고(C4), S1 단일 진입점에 요청·비용 상한을 둬 폭주를 막는다. 재생성이 필요 없는 판정 구조라면 B′9 결정론 판정 게이트처럼 재생성 없이 기각·강등만 하는 비루프 검증으로 바꾼다. 상한 값은 C9 평가 세트에서 반복 횟수별 점수를 재어 정한다.

이럴 때 쓴다

• B′5·B′6 루프의 종료 조건이 '통과할 때까지'뿐이고 최대 반복이 없다
• 호출당 비용·지연 지표가 없다
• 반복 횟수별 품질 변화를 잰 기록이 없다
• 비용·지연 폭주가 관측되었다

이럴 때는 쓰지 않는다

• 최대 반복(2~3회)과 상한 도달 시 처리 경로가 정해진 경우
• B′9처럼 재생성 없이 기각·강등만 하는 비루프 검증
• 반복이 사람의 수동 요청(F3 부분 재생성)으로만 일어나는 경우

얻는 것

• 구현이 단순하고 '품질이 나올 때까지 돈다'는 설명이 쉽다
• 가끔 추가 반복으로 품질이 오른다

점검표

• 모든 루프에 최대 반복이 있는가
• 상한 도달 시 사람에게 넘기는 경로가 있는가
• 지난달 호출당 비용과 P95 지연을 말할 수 있는가
• 상한 값이 C9 측정으로 정해졌는가

구조 — 참여 부품

• B′5 생성자-비평가 — 반복 상한 2~3회가 필요한 루프
• B′6 반복 개선 — 수렴 보장이 없어 최대 반복이 필수인 루프
• A2 모델 서빙 계층 — 호출당 비용·지연 지표의 수집 지점
• C1 검토 큐 — 상한 도달 시 사람에게 넘기는 출구

변형

• 통과까지 반복: 비평 통과를 종료 조건으로만 두고 횟수 상한이 없음
• 도달 불가 목표: 반복 개선의 수치 목표가 현실적으로 도달 불가능
• 중첩 루프: 여러 에이전트가 각자 반성 루프를 돌려 반복이 곱해짐

관련 부품

B′5 교정 대상 — 반복 상한 2~3회 · B′6 교정 대상 — 최대 반복 필수 · B′9 대안 — 재생성 없는 비루프 검증 · A2 기록처 — 호출당 비용·지연 지표 · S1 끼울 자리 — 요청·비용 상한(denial-of-wallet 방어)

참고 자료

Google ADK Generator-Critic·Iterative Refinement · Gulli ch.4 Reflection · Towards AI #1 Reflection

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