book-to-skill — 기술 서적 PDF를 Claude Code 스킬로 바꾸는 도구

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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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

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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

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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

• 공공데이터의 인공지능 친화적 관리 가이드라인 행정안전부·NIA, 2026. v1.1 개정 공지(2026.8.4).

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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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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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전임자 파일 더미를 업무·월별 정리본으로 바꾸고 결정·전례를 남기는 내부 운영 블록이다. 공직 순환보직이 만드는 한국 특유의 블록이다.

PAX 사례 37건이 이 부품을 쓴다

맥락

담당자 교체 때 업무 지식을 넘기고 보존하는 업무. §7.3 유형 ⑨ 인수인계·지식 보존(D8.7, P0). PAX 37건(주 부품 B0 68%, B1 16%). 업무 영역별 PAX 건수(557건 태깅): 공통·범용 14, 인사·복무 8, 문서·기안 4, 기획·정책 4, 감사·법무 3, 시설·안전 3, 데이터·통계 1.

맞서는 힘(긴장)

• 전임자 파일을 통째로 넘기는 편의 vs 등급 문서 무단 코퍼스화·PII 축적
• 정리 표준화 vs 업무별 다양성
• 기억 축적 vs 보관 기한·개인정보 규칙
• 정리본 수준 vs 검색 가능한 지식(승급 비용)

해법

먼저 B0 문서 정리로 전임자 파일을 업무·월별 정리본으로 바꾸고, 결정·전례를 원문 위치와 함께 남긴다(F1). 정리가 쌓이면 A1 문서 자산화와 B3 접지로 후임이 질문해 찾는 지식으로 승급하고, 업무·필드·관계 구조가 필요하면 A6 온톨로지를 붙인다. 공유 전에는 C5 비식별로 개인정보를 거르고, S2 권한 인식과 C8 접근 범위로 등급 문서가 무단 코퍼스가 되지 않게 한다. 기억은 B′+ 기억 관리의 개인정보 규칙을 따르고 F8로 이력을 남긴다.

이럴 때 쓴다

• 인사이동 때 업무 지식이 사라지는 문제
• 후임이 같은 질문과 실수를 반복할 때
• 결정·전례를 근거와 함께 남겨야 할 때

이럴 때는 쓰지 않는다

• 현재 담당자의 문서 검색이 목적이면 D8.1
• 공유 전 비식별 자체가 산출물이면 D8.8(우선순위상 인수인계가 먼저이므로 목적을 확인)
• 개인 메모 도구로 인계 목적이 없으면 D8.0 검토

얻는 것

• 인사이동 시 지식 손실 감소
• 후임의 적응 기간 단축
• 결정·전례의 근거 보존

점검표

• 정리본의 결정·전례가 원문 위치와 연결되는가
• 공유 전 개인정보가 걸러지는가
• 등급 문서의 접근 범위가 제한되는가
• 도구 자체가 담당자 이동으로 멈추지 않도록 저장소·라이선스가 있는가

구조 — 참여 부품

• 전임자 — 파일과 판단 근거를 남김
• 후임자 — 정리본을 읽고 질문해 찾음
• B0 결정적 도구(문서 정리) — 파일 더미를 정리본으로
• A6 지식그래프 서비스 — 업무·필드·관계 구조(승급 시)
• B3 지식 접지 상담 — 정리본에 접지한 질의응답(승급 시)
• C5 가드레일·비식별 — 공유 전 개인정보 제거

변형

• 정리본 생성형: B0 문서 정리로 업무·월별 정리본 생성(내편이음).
• 로컬 메모 자산화형: 실무자 메모를 로컬에서 자산화(MemoMindAI).
• 현장 관제판형: 3교대 공용 PC용 인수인계 대시보드(소방 장비서무).

참조 구현 예

• 내편이음 — §7.3 유형 ⑨ 참조 구현, 인수인계 정리본
• 눈치코치 — §7.3 유형 ⑨ 참조 구현
• 소방 장비서무 인수인계 대시보드 — 카탈로그 D8.7 카드 예: 3교대 공용 PC용 로컬 관제판
• MemoMindAI — 카탈로그 D8.7 카드 예: 실무자 메모를 로컬에서 자산화
• dd784289395c2afb — §13 D8.7 참조 구현: 화성특례시·병무청에 이어 지방의회로 확산된 신규자 지식창고

관련 부품

A6 승급 시 기반 — 온톨로지 · B3 승급 경로 — 접지 질의응답 · B′+ 기억 관리 — 개인정보 규칙 · X9 이 블록이 막는 함정 · S2 필수 보안 — 권한 인식

참고 자료

카탈로그 §7.3 유형 ⑨ · 카탈로그 §7.4 유형 ⑨ 위협 모델 · 카탈로그 §13 참조 구현 레지스트리 D8.7

이 부품과 이어지는 가이드라인

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

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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

• 공공부문 데이터 분석 업무 운영 가이드 NIA, 2025.12(게시 2025.12.29).
• 공공데이터의 인공지능 친화적 관리 가이드라인 행정안전부·NIA, 2026. v1.1 개정 공지(2026.8.4).
• 공개된 개인정보 처리 안내서 개인정보보호위원회, 2024.7(게시 2024.7.19).
• 합성데이터 생성·활용 안내서 개인정보보호위원회, 2024.12(자료실 게시 2025.1.3).
• 가명정보 처리 가이드라인 개인정보보호위원회, 2026.3 개정(게시 2026.3.31).
• 생성형 인공지능의 저작물 학습에 대한 저작권법상 공정이용 안내서 문화체육관광부·한국저작권위원회, 2026.2.26 발간. 4종 모음 게시물에 수록.
• 제조AI 2030 전략 산업통상부, 2026.6(2026.6.29 공개). 현행.
• KS X ISO/IEC 23053 기계 학습(ML)을 사용하는 인공지능(AI) 시스템 프레임워크 국가기술표준원 고시 제2025-0413호, 발행 2025.10.30. ISO/IEC 23053:2022와 일치(IDT).

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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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AI 부품이 할 수 있는 일의 상한을 P0~P4로 못 박고, 도구별 실행 승인·읽기/쓰기 분리·속도 제한·즉시 중단 스위치를 제공한다.

PAX 사례 22건이 이 부품을 쓴다

맥락

도구를 호출하거나 시스템에 쓰는 B6 오케스트레이터, A8 MCP 서버·호스트, B8 레거시 오버레이, 처분 보조(P3) 서비스. 유형 ⑤b 데이터 에이전트, ⑨ 인수인계(접근 범위).

맞서는 힘(긴장)

• 자동화 범위 vs 통제
• 승인 절차의 안전 vs 이용 마찰
• 도구 설명의 편의 vs 실제 권한과의 일치 검증 비용

해법

부품별 허용 권한 범위(P0 읽기 전용 ~ P4 자율 처분)를 정하고, 도구 목록마다 읽기/쓰기를 분리한다. 위험도가 높은 도구는 실행 전 사람 승인(C2·F6)을 받게 하고, 호출 상한(속도 제한)을 둔다. 전역 킬스위치로 즉시 중단할 수 있게 하고, 승인·실패·중단 이력을 C4에 남긴다. MCP 도구는 설명과 실제 권한이 일치하는지 A8 6축 검증으로 확인한다.

이럴 때 쓴다

• E4 P2 이상(필수, First 관문)
• E3 MCP·CLI 환경에서 에이전트가 도구를 호출할 때
• B6 오케스트레이터에 상용 API를 쓰는 경우(A2 + C7 + C8 도구별 승인)
• 유형 ⑤b-host, ⑨ 인수인계(접근 범위)

이럴 때는 쓰지 않는다

• 도구 호출·시스템 쓰기가 없는 서술 전용 코파일럿(P1)
• B0 결정적 도구로 AI가 행동을 고르지 않을 때

얻는 것

• 되돌릴 수 없는 조치 방지
• 도구 설명과 실제 권한의 불일치(X7) 예방
• 감사 가능한 행동 기록

점검표

• AI가 쓸 수 있는 시스템 목록을 답할 수 있는가
• 도구별 읽기/쓰기 구분과 위험도가 있는가
• 고위험 도구에 실행 승인이 걸려 있는가
• 킬스위치가 있고 누가 누를 수 있는지 정해져 있는가
• 도구 설명과 실제 권한이 일치하는가

구조 — 참여 부품

• 권한 정책 — 부품·도구별 허용 범위(P0~P4)와 읽기/쓰기 구분
• A8 MCP 서버·호스트 — 도구 설명과 실제 권한의 일치 검증 대상
• F6 에이전트 행동 검토·확인 — 실행 전 이용자 승인 화면
• 킬스위치 — 전역 즉시 중단
• C4 감사 로그·지표 — 승인·실패·롤백·중단 이력

변형

• 읽기 전용·쓰기 배제: 도구 세트를 읽기 전용으로 한정하거나 쓰기 기능을 설계에서 배제
• 도구별 위험도·실행 승인: 도구마다 위험도를 평가하고 고위험 도구는 실행 전 승인
• 판정 필드 비도달 설계: AI가 판정·업무 필드에 쓸 수 없게 코드 수준으로 분리
• 속도 제한: 도구 호출 상한(Rate Limiter)
• 킬스위치: 전역 즉시 중단과 기존 절차 전환

참조 구현 예

• PAX 망분리 환경용 로컬 AI 에이전트 — 도구별 위험도 평가·실행 승인·감사 대시보드(§9, PAX 557건 태깅에서 C8이 운영 중(present)으로 확인된 2건 가운데 하나. 구현 단계까지 합치면 22건)
• PAX 갈피 법령 MCP — 쓰기 배제 설계

관련 부품

C7 짝 — 막는 통제와 이어 가는 통제 · F6 이용자 쪽 대응 — 에이전트 행동 검토·확인 · A8 의존 — 도구 설명과 실제 권한의 일치 · C2 의존 — 고위험 도구는 사람 승인 · C4 기록처 — 승인·실패·롤백 로그 · S1 짝 — 단일 진입점에서 요청 상한·인증

참고 자료

aiux Agent Action Review · Towards AI 체크포인트 휴리스틱 · Gulli ch.18 Guardrails · Access Token · Rate Limiter · Bulkhead · PAX 원칙 2.5

이 부품과 이어지는 가이드라인

• 국가·공공기관 AI보안 가이드북 국가정보원, 2025.12(게시 2025.12.10). 현행 핵심.
• 프런티어 AI 보안 위협 금융분야 대응 요령 금융보안원, 2026.7(게시 2026.7.1).
• 개인정보의 안전성 확보조치 기준 안내서 개인정보보호위원회, 2025.11(게시 2025.11.28).
• 고영향 인공지능 사업자 책무 가이드라인 과학기술정보통신부, 2026.1.

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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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