DeskNote — 바탕화면 메모에 붙인 로컬 요약·유사 검색

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

PAX 사례 111건이 이 부품을 쓴다

맥락

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

맞서는 힘(긴장)

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

해법

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

이럴 때 쓴다

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

이럴 때는 쓰지 않는다

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

얻는 것

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

점검표

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

구조 — 참여 부품

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

변형

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

참조 구현 예

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

관련 부품

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

참고 자료

Fowler Direct Prompting · InfoQ Editable Output · GoF Decorator

이 부품과 이어지는 가이드라인

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

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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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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

• 공공부문 초거대 AI 도입·활용 가이드라인 1.0 2024.4. 최초판. 배포처 미확인.
• 생성형 AI 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서 개인정보보호위원회, 2025.8(게시 2025.8.6).

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모델·API·도구가 멈추거나 품질이 떨어질 때 대체 모델·규칙 기반 축소·수동 처리로 경로를 바꿔 서비스가 끊기지 않게 한다.

PAX 사례 12건이 이 부품을 쓴다

맥락

상용 API 또는 단일 모델에 의존하는 모든 B 부품. 특히 E2가 해외 상용 API이거나 B5처럼 상시 가동해야 하는 서비스.

맞서는 힘(긴장)

• 가용성 vs 비용(대체 경로를 상시 유지하는 비용)
• 품질 일관성 vs 대체 경로의 품질 저하
• 자동 전환의 신속성 vs 전환 판단의 오작동 위험

해법

오류율·지연·단가 신호를 감시하다가 임계를 넘으면 재시도 → 기존 API → 대체 MCP → 대체 모델 → 규칙 기반 축소 → 수동 전환 순으로 경로를 바꾼다. 장애 범위는 격리(Bulkhead)로 한 부품에 가두고, 모델 교체는 무중단(Blue-Green)으로 한다. 전환은 C4 감사 로그에 남기고, 복구 후에는 원래 경로로 되돌리는 조건도 함께 정한다. 대체 경로의 품질 저하는 이용자에게 F7 한계 안내로 알린다.

이럴 때 쓴다

• E2가 해외 상용 API이거나 혼합일 때
• B5 현장 감지·경보처럼 상시 서비스일 때 필수
• 대민 자동응답(B3 대민형)처럼 중단 비용이 큰 경우
• 유형 ① 대민 상담(상시), ③ 현장 감시

이럴 때는 쓰지 않는다

• B0 결정적 도구처럼 런타임 AI가 없을 때
• 로컬 완결 도구로 외부 의존이 없을 때
• 유형 ①·⑦에서 model_dependency가 없음(비LLM)일 때는 필수에서 면제(R7)

얻는 것

• 핵심 서비스 연속성
• 벤더 종속 완화(X4 예방)

점검표

• 대체 경로가 최소 하나 구현되어 있는가
• 전환 임계와 복귀 조건이 수치로 정의되어 있는가
• 전환 이력이 로그로 남는가
• 실증 기간에 전환을 1회 이상 실행한 기록이 있는가

구조 — 참여 부품

• A2 모델 서빙 계층 — 주 경로와 대체 모델을 함께 노출하는 끼울 자리
• 상태 감시기 — 오류율·지연을 임계와 비교해 전환을 결정
• C4 감사 로그·지표 — 전환 시점·사유·복구를 기록
• 수동 처리 담당자 — 모든 자동 경로가 실패했을 때의 최종 경로

변형

• 대체 모델 전환: 상용 API 장애 시 다른 상용 모델 또는 로컬 오픈웨이트 모델(A2.2)로 전환
• 규칙 기반 축소: AI 판정 대신 결정적 규칙·공식 템플릿으로 기능을 줄여 계속 운영(Fail-safe)
• 수동 전환: 담당자 처리로 되돌리고 접수만 유지
• 격리(Bulkhead): 장애가 난 부품의 영향 범위를 가둠
• 무중단 교체(Blue-Green): 모델 업데이트를 병행 운영 후 전환하고 급락 시 이전 안정 모델로 복귀

참조 구현 예

• PAX MiroFish-Ko — Codex CLI → Claude CLI → 로컬 LLM 폴백 (증거 E1)

관련 부품

C8 짝 — 권한 경계는 막는 통제, 폴백은 이어 가는 통제 · A2 끼울 자리 — 대체 모델은 모델 서빙 계층에 등록 · C4 기록처 — 헬스체크가 전환 신호, 전환 이력 기록 · C9 선행 — 모델 교체(Blue-Green) 전 회귀시험 · F7 이용자 쪽 대응 — 대체 경로 운영 중 한계 안내

참고 자료

Gulli ch.12 Exception Handling · Microservice 패턴 #15 Circuit Breaker · Bulkhead · Blue-Green · PAX Native 관문 4

이 부품과 이어지는 가이드라인

• 프런티어 AI 보안 위협 금융분야 대응 요령 금융보안원, 2026.7(게시 2026.7.1).

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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

• 생성형 인공지능 활용 저작물의 저작권 등록 안내서 문화체육관광부·한국저작권위원회. 4종 모음 게시물에 수록.

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이전 요청과 결과를 다시 보고 되돌릴 수 있게 한다. C3 롤백의 이용자 면이며, 장기 보관은 B′+ 기억 관리의 개인정보 규칙을 따른다.

PAX 사례 5건이 이 부품을 쓴다

맥락

B1 코파일럿, B0 취합·변환 자동화, B3 상담. 유형 ② 접수·심사(되돌리기), ⑧ 취합·변환(되돌리기), ⑨ 인수인계(이력).

맞서는 힘(긴장)

• 이력 보관의 편의 vs 개인정보 축적
• 되돌리기 범위 vs 구현 복잡도

해법

요청·결과를 이력으로 보관해 이용자가 다시 열람하고 이전 상태로 되돌리게 한다. 변환·덮어쓰기 작업은 원본을 보존해 원복할 수 있게 한다. 이력 보관 기간과 범위는 E5 등급과 B′+ 개인정보 규칙에 맞추고, 시스템 쪽 건 상태 되돌림은 C3가 맡는다.

이럴 때 쓴다

• 여러 번 고치며 결과를 다듬는 작업
• 원본을 덮어쓰는 취합·변환 자동화(유형 ⑧)
• 인수인계처럼 이력 자체가 가치인 업무(유형 ⑨)

이럴 때는 쓰지 않는다

• 개인정보가 담긴 대화를 보관할 근거가 없을 때(보관하지 않는 것이 맞음)
• 일회성 조회 도구

얻는 것

• 잘못된 수정의 복구
• 원본 손실 방지

점검표

• 이전 결과를 다시 열 수 있는가
• 되돌리기·원복이 가능한가
• 이력 보관 기간이 정해져 있는가

구조 — 참여 부품

• 이력 저장소 — 요청·결과 보관
• C3 상태 머신·롤백 — 시스템 쪽 되돌림
• B′+ 기억 관리 — 장기 보관 규칙

변형

• 대화 이력: 이전 요청과 결과 열람
• 되돌리기·원복: 이전 결과·원본으로 복귀

관련 부품

C3 시스템 쪽 대응 — 상태 머신·롤백 · B′+ 보관 규칙 — 기억 관리의 개인정보 규칙 · F3 짝 — 새 안 생성과 이전 안 복귀 · D8.7 전형 블록 — 인수인계 이력

참고 자료

aiuxpatterns Thread · Thread History

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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)

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공문·회의록·공람 문서에서 무엇을 언제까지 해야 하는지를 뽑아 카드·일정으로 만드는 내부 운영 블록이다. B1, B8 오버레이, B4가 전형 부품이다.

PAX 사례 24건이 이 부품을 쓴다

맥락

기관 내부 문서를 읽고 할 일·핵심을 뽑는 업무. §7.3 유형 ④ 내부 문서·기안 코파일럿(D8.3 초안 · D8.2 요약, P1)에 속한다. PAX 24건(주 부품 B1 38%, B3 21%).

맞서는 힘(긴장)

• 요약 속도 vs 누락·오독
• 표준 시스템 무수정 vs 연동 안정성(B8 오버레이는 정식 연동 시 소멸)
• 외부에서 온 공문·첨부(간접 인젝션) vs 자동 요약
• 등급 문서 요약의 외부 유출 vs 상용 모델 성능

해법

문서는 A10 어댑터로 첨부까지 읽고, B1이 요약·할 일·기한을 정형 카드로 뽑는다. 표준 시스템을 고칠 수 없으면 B8 레거시 오버레이(브라우저 사이드패널)로 화면 위에 붙인다. 문서가 PC·기관 밖으로 나가지 않아야 하면 A2 로컬 변형(A2.2)이나 A2.4 내부망 프록시를 쓴다. 외부에서 온 공문·첨부는 S3 컨텍스트 방화벽으로 지시가 섞이지 않게 하고, 요약에는 F1 원문 위치를 붙여 담당자가 C1로 확인한다. 기한 알림까지 보내면 D5와 함께 설계한다.

이럴 때 쓴다

• 공문·회의록을 읽고 할 일·기한을 손으로 옮길 때
• 표준 시스템을 고칠 수 없지만 요약을 붙이고 싶을 때
• 첨부까지 열어 봐야 핵심을 알 수 있을 때

이럴 때는 쓰지 않는다

• 요약을 넘어 보고서·공문 첫 판을 만들면 D8.3(우선순위가 더 높음)
• 문서를 담당자에게 배분하면 D8.6
• 문서를 찾는 것이 목적이면 D8.1

얻는 것

• 문서 읽기 시간 절감
• 기한 누락 방지
• 표준 시스템 무수정 도입

점검표

• 요약마다 원문 위치가 연결되는가
• 문서가 허용된 망 밖으로 나가지 않는가
• 외부 공문 속 지시가 요약·행동을 바꾸지 못하는가
• 요약 확인 절차가 서술되어 있는가

구조 — 참여 부품

• 담당자 — 요약 카드를 확인하고 할 일을 처리
• B8 레거시 오버레이 — 표준 시스템 화면 위 사이드패널
• A10 문서 형식 어댑터 — HWPX·PDF 첨부를 읽음
• B1 직접 프롬프트 코파일럿 — 요약·할 일·기한 추출
• A2 모델 서빙 계층 — 로컬·내부망 프록시 모델 제공
• C1 검토 큐 — 요약 확인 절차

변형

• 사이드패널 오버레이형: 표준 시스템 화면 위 브라우저 사이드바(B8, 온나라 sAIde).
• 문서 리소스 추출형: 문서에서 항목·자원을 정형으로 뽑음(B4).
• 할 일 카드형: 공문 → 할 일 카드(D-day). 알림을 보내면 D5와 함께.

참조 구현 예

• 온나라 sAIde — §9 조립 예시: B8 → A2 로컬 Ollama → A10 첨부 파싱 → 공문 요약 카드
• 범정부 내부망 AI 브라우저 사이드바 어시스턴트 — 카탈로그 D8.2 카드 예
• 문서 리소스 추출기 — 카탈로그 D8.2 카드 예(공공 AX 로컬 시리즈 5)

관련 부품

B8 전형 부품 — 레거시 오버레이 · D8.3 이웃 블록 — 같은 유형 ④ · D5 후속 블록 — 기한 알림 · S3 필수 보안 — 외부 공문 방화벽

참고 자료

카탈로그 §7.3 유형 ④ · 카탈로그 §7.4 유형 ④ 위협 모델 · 카탈로그 §6 B8 카드

이 부품과 이어지는 가이드라인

• 공공부문 AI 도입·활용 사례집 NIA, 2025.12(게시 2025.12.29).

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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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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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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

• 공공부문 AI 도입·활용 가이드 행정안전부·NIA, 2026.6. 현행 핵심.

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