수업자료 저작권 신호등 — 교사·학생이 수업자료의 저작권 문제를 4단계로 판정하고 파일 속 확인 항목을 뽑아 주는 도구

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

• 공공부문 AI 도입·활용 가이드 행정안전부·NIA, 2026.6. 현행 핵심.
• 공공데이터의 인공지능 친화적 관리 가이드라인 행정안전부·NIA, 2026. v1.1 개정 공지(2026.8.4).
• 2026 인공지능 윤리기준 실천 자율점검표 과학기술정보통신부·KISDI, 2026.2.
• 생성형 인공지능의 저작물 학습에 대한 저작권법상 공정이용 안내서 문화체육관광부·한국저작권위원회, 2026.2.26 발간. 4종 모음 게시물에 수록.

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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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요청의 의도·유형·난이도를 읽어 전문 경로·모델·도구·담당자로 보내는 배선이다. 모든 건을 같은 경로로 보내는 낭비를 막는다.

PAX 사례 23건이 이 부품을 쓴다

맥락

대민 상담(B3)의 예외 이관, 규칙 선필터로 LLM 호출 줄이기, 폐쇄망 모델과 외부 모델 사이의 모델 라우팅, 여러 MCP를 한 서버에서 경로별로 제공하는 구성에 쓴다. C2 위험도 라우터의 내부 원형이고, D4 분류·이관을 기술로 구현한 실체다.

맞서는 힘(긴장)

• 경로 분리의 효율 vs 라우팅 오류라는 새 위험
• 규칙 라우팅의 예측 가능성 vs 모델 라우팅의 유연성
• 외부 모델 분기의 품질 vs 경계 통제(E1·E5)

해법

요청을 분류하는 단계(규칙·경량 모델·LLM)를 앞에 두고, 분류 결과마다 처리 경로(규칙 판정, LLM 판정, 담당자 이관, 판단 불필요)를 정한다. 경로별 처리 비율을 C4로 실측해 라우팅 품질을 보고, 분류가 불확실한 건은 사람에게 보낸다(C2·F11). 모델 라우팅은 A2 서빙 계층의 기능으로 두고 외부 모델로 나가는 분기에는 C5 비식별을 건다. 보안이 필요한 대민 접점에서는 LLM이 미리 정한 행동 중 선택만 하게 제약해 S4로 만든다.

이럴 때 쓴다

• 요청 유형마다 처리 비용·방법이 뚜렷이 다를 때
• 답할 수 없는 건을 담당자로 이관해야 할 때(유형 ① 대민 상담)
• LLM 호출 비용을 줄여야 할 때

이럴 때는 쓰지 않는다

• 요청 유형이 하나뿐일 때
• 분류 오류의 비용이 큰데 분류 품질을 잴 방법이 없을 때
• 라우팅 대신 규칙으로 판정 모델 호출 대상 자체를 좁히는 구조일 때(B′10)

얻는 것

• 호출 비용 절감
• 답할 수 없는 건의 이관
• 경로별 전문화

점검표

• 경로별 처리 비율을 실측하는가
• 분류가 불확실할 때 사람에게 가는 경로가 있는가
• 외부 모델로 나가는 분기에 비식별이 걸려 있는가

구조 — 참여 부품

• 분류기 — 의도·유형·난이도 판별(규칙 또는 모델)
• 전문 경로 — 유형별 처리 모델·도구·규칙
• C2 위험도 라우터 — 위험도·신뢰도 기반 사람 이관
• C4 감사 로그·지표 — 경로별 처리 비율 실측

변형

• 의도 라우팅: 질문 의도로 전문 에이전트·도구에 배정
• 모델 라우팅: 기본은 폐쇄망 사내 모델, 필요할 때만 외부 모델로 분기(InfoQ Intelligent Model Routing)
• 결정론 우선·LLM 선택 확대: 기본은 결정론 경로, 규칙 결과가 얕을 때만 LLM 경로로 분기
• 경로 라우팅 통합 서버: 여러 공공데이터 MCP를 한 서버에서 경로별로 제공

참조 구현 예

• PAX fcfac85b15998dee — 폐쇄망 사내 모델 기본, 최신 정보 필요 시 외부 모델 분기(§13)
• PAX 9d56d423296a3238 — 5개 공공데이터 MCP를 한 서버에서 경로 라우팅(§13)
• PAX 7c989a8fe8dda878 — 결정론 우선·LLM 선택 확대 라우팅(§13)

관련 부품

C2 운영 부품 — B′2를 내부 원형으로 하는 위험도 라우터 · S4 제약형 — 보안 목적의 행동 선택기 · D4 서비스 블록 — 분류·이관의 기술적 실체 · B′10 이웃 — 규칙 선게이트로 후보 축소 · F11 이용자 쪽 대응 — 사람 이관 안내

참고 자료

Google ADK #2 Coordinator · Gulli ch.2 Routing · InfoQ Model Routing · adaptive.live 라우팅

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판정 모델(LLM·VLM·비전 분류기·통계 모델)은 정형 출력만 내고, 규칙 엔진이 최종 판정·산수·분기를 하며, 사람 또는 시스템이 확정한다.

PAX 사례 17건이 이 부품을 쓴다

맥락

법정 기준·지침 임계값이 있는 심사·점검·감시 업무에 쓴다. B4 인식 파이프라인, B5 감지·경보(유형 ③), B2 위험 예측(유형 ⑩)에서 판정 단계를 맡는다. v0.6에서 LLM·VLM 한정으로 신설하고 R11에서 판정 모델 일반으로 확장했다.

맞서는 힘(긴장)

• 모델의 추출 유연성 vs 판정의 재현성·설명 가능성
• 기준 변경 시 설정만 바꾸는 편의 vs 규칙 유지보수 부담
• 강등·기각의 보수성 vs 자동 처리율

해법

판정 모델은 JSON 스키마로 제약된 정형 출력(추출값·근거 문장·신뢰도·확률)만 낸다. 규칙 엔진이 기준 임계값·산식·대조로 판정과 산수를 수행하고, 기준이 바뀌면 재학습 없이 설정만 고친다. 서버가 근거 문장을 원문과 재대조해 '문서확인/AI추정/문서에없음'으로 강등하는 비루프 검증을 둘 수 있다. 불합격·저신뢰 건은 재생성하지 않고 기각·강등해 사람 확정(C1)으로 보낸다.

이럴 때 쓴다

• 판정 기준이 법령·지침·임계값으로 정해져 있을 때
• 판정 재현성과 근거 설명이 필요할 때
• 기준 변경 시 재학습 없이 설정만 바꾸고 싶을 때

이럴 때는 쓰지 않는다

• 판정 기준을 규칙으로 적을 수 없는 서술형 평가일 때
• 불통과 시 다시 생성해 품질을 올려야 할 때(B′5)
• 추출 없이 규칙만으로 판정할 수 있을 때(B0)

얻는 것

• 임의 확정·환각 수치 방지
• 기준 변경 시 재학습 불필요
• 판정 근거를 조항 단위로 설명 가능
• C2 자동 분기의 신뢰 근거

점검표

• 모델이 판정·산수를 하지 않는가
• 기준 변경이 재학습 없이 설정 변경으로 가능한가
• 저신뢰·근거 불일치 건이 강등되어 사람에게 가는가
• 같은 입력에 같은 판정이 나오는가

구조 — 참여 부품

• 판정 모델 — 정형 출력(추출값·근거·신뢰도·확률)만 생성
• 규칙 엔진 — 임계값·산식·대조로 판정과 산수
• C5 가드레일 필터 — 구조적 출력 제약·스키마 검증, 근거 재대조
• C1 검토 큐 — 강등·저신뢰 건의 사람 확정

변형

• LLM·VLM 추출형: LLM·VLM은 추출·서술만 하고 규칙이 판정한다(v0.6 원정의)
• 비전·통계 판정 모델형: 비전 분류기·통계 모델 확률을 규칙이 판정한다(R11 확장)
• 근거 재대조 강등형: 근거 문장을 원문과 재대조해 문서확인/AI추정/문서에없음으로 강등한다(비루프 검증)
• 병렬 교차 검증형: LLM 추출과 규칙 파서를 병렬로 돌려 불일치를 규칙으로 잡는다
• 정형 IR → 결정론 컴파일: 에이전트가 정형 중간표현을 내고 결정론적으로 변환한다(§13 해외 참고)

참조 구현 예

• PAX 90f8afce65c6f327 — VLM 추출 + 차량 대장 규칙 대조 + 담당자 확정, 소형 실물(§13)

관련 부품

S4 동형 — 보안 목적이면 행동 선택기 · S6 동시 태깅 가능(R27) · C5 짝 — 구조적 출력 제약 · B′10 역방향 — 선게이트·후보축소 · B′5 대안 — 재생성 루프 · F9 이용자 쪽 대응 — 판정 사유 코드 표시

참고 자료

Beurer-Kellner 외 Action-Selector(동형) · InfoQ Output Guardrails

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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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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

• 국가 망 보안체계(N²SF) 보안가이드라인 1.0 국가정보원/국가사이버안보센터, 2025.9.
• 공공 AX 프라이버시 보호 안내서 개인정보보호위원회, 2026.7(2026.7.23 제11회 과학기술관계장관회의에서 공개).
• AI 프라이버시 리스크 관리 모델 개인정보보호위원회, 2024.12(자료실 게시 2025.2.21).
• 개인정보 영향평가 수행안내서 개인정보보호위원회, 2025.10 개정, 2025.12 수정(게시 2025.12.12).

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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

• 인공지능 투명성 확보 가이드라인 과학기술정보통신부, 2026.1.
• 생성형 인공지능 결과물에 의한 저작권 분쟁 예방 안내서 문화체육관광부·한국저작권위원회. 4종 모음 게시물에 수록.

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빈 프롬프트 대신 서식·단계별 입력·조건 선택으로 안내해, 필요한 정보가 빠지거나 규정 밖 요청이 들어오는 것을 입구에서 막는다. D2 접수의 면이다.

PAX 사례 44건이 이 부품을 쓴다

맥락

D2 접수·제출, 대민 상담(유형 ①), 조건 선택으로 조회하는 도구, 조사·설문 입력. A9 규범 스킬(프롬프트 템플릿)과 맞물린다.

맞서는 힘(긴장)

• 입력 완결성 vs 이용자 부담(단계가 많으면 이탈)
• 구조화 vs 예외 상황 표현의 자유

해법

업무에 필요한 항목을 서식·단계·선택지로 나눠 받고, 입력 즉시 누락·형식·정합성을 검증해 수정 방법을 안내한다. 자유 텍스트 영역을 줄여 행동을 선택지 안에서 고르게 한다. 입력 서식은 A9 스킬·템플릿으로 관리한다.

이럴 때 쓴다

• D2 접수·제출에서 누락이 잦을 때
• 대민 상담에서 직접 인젝션·규정 밖 요청을 줄이려 할 때(유형 ① 필수 상호작용)
• 설문·조사 입력의 재조사 비용이 클 때

이럴 때는 쓰지 않는다

• 탐색적 질의처럼 요청 형태를 미리 정할 수 없을 때
• 내부 전문가 도구에서 자유 입력이 효율적일 때

얻는 것

• 누락·되묻기 감소
• 직접 인젝션 표면 축소
• 재조사 비용 감소

점검표

• 필수 항목이 서식으로 받아지는가
• 입력 즉시 검증되는가
• 자유 입력이 필요한 곳으로 제한되는가

구조 — 참여 부품

• 입력 서식 — 항목·단계·선택지
• 입력 검증기 — 누락·형식·정합성 즉시 검사
• A9 업무 규범 스킬 — 서식·템플릿 관리

변형

• 서식 입력: 필수 항목을 서식으로 받음
• 단계별 입력: 여러 페이지·단계로 나눠 안내
• 조건 선택: 선택지로 조건을 지정
• 즉시 검증·수정 제안: 입력 즉시 정합성을 검사하고 통과 가능한 수정안을 제안

관련 부품

D2 전형 블록 — 접수·제출의 면 · A9 의존 — 서식·템플릿 관리 · S4 보안 쪽 대응 — 선택형으로 행동을 제약 · F5 구분 — 참고자료 첨부

참고 자료

aiuxpatterns Authoring · Structured Prompt · A9 프롬프트 템플릿

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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

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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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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

• 금융분야 인공지능 가이드라인 금융위원회, 2026.6.22 시행(보도 2026.6.18).
• 공공 AX 프라이버시 보호 안내서 개인정보보호위원회, 2026.7(2026.7.23 제11회 과학기술관계장관회의에서 공개).
• 자동화된 결정에 대한 정보주체 권리 안내서 개인정보보호위원회, 2024.9. 공식 게시물 미확인(2024.9 보도로 확인).
• 고영향 인공지능 판단 가이드라인 과학기술정보통신부, 2026.1.
• 인공지능 영향평가 가이드라인 과학기술정보통신부, 2026.1.
• 인공지능 개발과 활용에 관한 인권 가이드라인 국가인권위원회, 2022(2022.4.11 전원위원회 의결). 공식 게시물 미확인(2022.4.17 보도로 확인).
• KS X 8001 인공지능 윤리에 대한 이해관계자 공통 영향 요소 및 유스케이스 수집 템플릿 국가기술표준원 고시 제2023-0128호, 발행 2023.6.13. 국내 고유 표준.

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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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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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