
로컬 네트워크 안에서 온디바이스로 다국어 음성 방송을 전달하는 도구. 외부 연결 없이 현장 안내·통역 방송을 다국어로 내보내려는 접근이다.
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상세 정보
- 사례 성격
- 개인 개발
- 출처 채널
- 오픈채팅
- 수집일
- 2026-09-09
- 태그
- #음성 #다국어 #온디바이스
- 망 요건
- 로컬 완결
- AI 모델
- 해외 오픈웨이트(로컬)
- 라이선스
- Apache-2.0 (확인 2026-09-09)
- 저장소
- ★ 1 · 유지보수 활발
- 링크 점검
- 정상 (2026-11-02)
개발자
GitHub·공공 GitLab 공개 프로필 기준 — 공공AX 챔피언 디렉토리와 같은 자료입니다.
4축 평가
| AX 단계 | AI-Ready |
|---|---|
| 업무 범위 | S1 Single tool |
| 업무 완결성 | C1 결과 제공 |
| 권한(P축) | P1 산출물 생성(잠정) |
| 위험도 | R0 최소 |
| 인간 통제 | 해당 없음 |
| 증거 등급 | E1 코드·도구 확인 |
| 신뢰도 | 낮음 |
깃랩 정기 조사 배치(09-09, 289건 대조) — 로컬 네트워크 안에서 온디바이스로 다국어 음성 방송을 전달하는 도구. 저장소 설명·메타 기준 일괄 판정이며 실측 시 재평가한다.
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 B4 인식 파이프라인 변형: 통역(MT→TTS 다국어 방송, 온디바이스)
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
- 공통 서비스(A)
- A2.2 모델 서빙 · 주권형 온프레미스 A5 엣지 추론 런타임 A11 액추에이션·현장 통지 어댑터 A12 접근성·모달리티 어댑터 A7 자체 제작 환경
- 서비스 블록(D)
- D1 안내·탐색
- 부품 배선
- A2.2 → B4 · A5 → B4 · A12 → B4 · B4 → A11 · A11 → D1
- 참조 구현 후보
- A5 엣지 추론 런타임 외부 연결 없이 로컬 네트워크 안에서 온디바이스 다국어 음성 생성·전송을 완결하는 구성은 폐쇄 현장 안내 방송의 참조 배선이 될 수 있음
판정 근거
로컬 네트워크 안에서 온디바이스로 다국어 음성 방송을 내보내는 도구. 문구→번역→음성 합성→방송의 고정 파이프라인(B′1)으로 비정형 산출물(음성)을 만드는 인식·생성 파이프라인이므로 B4, 변형은 R5의 통역(STT→MT→TTS)에 가장 가까워 'MT→TTS 다국어 방송'으로 기재(STT 유무는 요약에 없어 미확인). 온디바이스 추론은 A5 엣지 추론 런타임과 A2.2 해외 오픈웨이트 로컬(원장 model_dependency), 다국어·음성 출력은 A12 접근성·모달리티 어댑터, 스피커 방송 전달은 A11 액추에이션·현장 통지 어댑터. 현장 안내 방송은 시민 접점이라 D1. 서비스 유형은 현장 방송에 맞는 것이 없어 0 기타. deployment·runtime은 원장에 없으나 온디바이스 도구라 로컬 PC·설치 필요로 잠정. Apache-2.0 공개. case_url 없음(URL 미확인).
구현 가이드
주 패턴 B4 인식 파이프라인을 구현할 때
구현 단계
- 입력 종류와 추출할 필드, 필드별 기준정보(대장·코드표)를 정의한다.
- 인식 단계는 정형 출력(JSON 스키마)만 내게 하고, 판정·산수는 규칙 단계로 분리한다(B′9).
- 신뢰도 임계와 보류 조건을 정해 C1 검토 큐로 보내고, C3로 재처리 경로를 둔다.
- E5 민감 서류면 행정망 + 로컬 모델로 두고, 제출 서류를 읽는 P2 이상 구성은 S6 문서별 격리를 둔다.
- C9 시험 세트로 필드별 정확도를 재고 C4로 보류율·수정률을 집계한다.
점검표
- 인식과 판정이 서로 다른 단계로 분리되어 있는가
- 저신뢰 건이 보류되어 사람에게 가는가
- 오인식 건을 되돌리는 경로가 있는가(C3)
- 필드별 정확도를 잰 시험 세트가 있는가
환경 조건
E5 민감 서류면 E1 행정망 + A2 로컬(Whisper 로컬 등). E4는 P1~P2이며, 건별 검수 없이 운영 DB로 직행하면 P2, 승인·반려에 직결되면 P3다. 제출 서류는 신뢰 불가 입력이므로 P2 이상이면 S6 문서별 격리 + 규칙 집계가 필수다(§7.4 유형 ②).
주의할 점
- 오인식이 판정으로 번질 위험(C3 필수)
- 민감 서류는 로컬 모델 제약
- 제출 서류 속 숨은 지시로 판정이 조작될 위협
기본 배선 예
A10 → B4 (B′1 → B′9) → C1 → D3 · B4 → C3 (재처리)
피해야 할 안티패턴
- X13 도구 출력이 지시가 되는 에이전트 검색 결과·첨부·API 응답을 읽은 모델이 그 안의 문장을 새 명령으로 받아 도구를 부르는 구조를, 탐지 필터 하나로 지키려는 함정이다. 대처: 과제의 AI가 읽는 입력 중 기관 밖에서 작성된 것을 untrusted_inputs로 나열하고, §4.2 신뢰 불가 입력 규칙대로 S4 행동 선택기(미리 정한 행동 중 선택만, 결과가 LLM으로 돌아가지 않음), S5 계획 후 실행(외부 데이터를 읽기 전에 도구 호출 계획을 고정), S6 격리 LLM(도구 있는 LLM은 외부 데이터를 읽지 않고, 읽는 LLM은 도구가 없음) 중 하나를 갖춘다. S3 컨텍스트 방화벽과 S8 독립 검증기는 보조로 붙이되 S8만으로는 규칙을 충족하지 못한다. C8 승인 게이트도 신뢰 불가 입력 규칙의 대체 통제로 인정되지 않는다(R6). 그 전 단계에서는 E4를 P0~P1 읽기·산출물 범위에 묶어 두는 것이 곧 보안이다.
- X16 기준을 노출하는 위조 탐지 진위 판정 근거를 이용자 화면에 그대로 보여 줘 위조범이 탐지 기준을 역추적하게 만드는 함정이다. F9 근거 표시가 적대적 접점에서는 취약점이 된다. 대처: F9 판정 근거·기여도 표시를 역할별로 나눈다. 이용자 화면에는 '정상/위조의심'만 노출하고, 의심 부위·사유 코드·기여도 같은 세부 근거는 관리자 화면에만 보여 준다(근거 은닉, anti-oracle — 카탈로그가 S 계층 후보로 둔 반대편 부품). 관리자 화면 접근은 C8 권한 경계로 제한하고, '위조의심' 건은 C1 검토 큐에서 담당자가 세부 근거를 보고 확정한다. 이용자에게는 F7 한계·신뢰도 안내로 추가 확인 절차를 알리고, 반복 제출·판정 이력은 C4·S10에 남겨 역추적 시도를 탐지할 근거로 삼는다.
관련 가이드라인
이 사례가 쓰는 부품과 이어지는 공공 AX 안내서·지침이다 (부록 E 공공 AX 가이드라인 문서 해설 기준, 겹치는 부품이 많은 순).
- 공공부문 초거대 AI 도입·활용 가이드라인 1.0 이 사례와 겹치는 부품 A2.2 모델 서빙 · 주권형 온프레미스쓰는 작업: 신규 사업에는 2026년 판을 쓴다. 이 판은 SLO와 유지관리 조항의 초기 문구를 찾거나, 2024년 사업의 계약 근거를 거슬러 확인할 때 편다.주의: PAX 목록이 "신규 사업에는 2026판 우선"이라고 못 박은 문서다.
- AI 정부 서비스 사례집 이 사례와 겹치는 부품 D1 안내·탐색쓰는 작업: 대국민 서비스를 기획하는 부서가 같은 분야의 정부 서비스를 찾을 때 편다. 국민이 직접 쓰는 서비스는 내부 업무 지원 도구와 요구사항이 다르므로, 내부 도구 사례만 보고 기획하지 않도록 이 사례집으로 균형을 잡는다.주의: 사례의 운영 상태는 발간 시점 기준이다. 지금도 운영 중인지는 PAX 사례 페이지나 기관 누리집에서 다시 확인한다.
- 국가·공공기관 AI보안 가이드북 이 사례와 겹치는 부품 A11 액추에이션·현장 통지 어댑터쓰는 작업: 아키텍처 설계 단계에서 보안 담당자와 사업 담당자가 보안성 검토 신청서와 보안 요구사항을 쓸 때 기준으로 삼는다. 에이전트나 MCP 서버를 들이는 사업이면 3장이 바로 설계 검토 목록이 된다.주의: 기관 보안규정과 보안성 검토 절차가 이 문서 위에 겹쳐진다. 이 문서만 근거로 쓰지 말고 기관 보안 부서의 적용 기준을 함께 확인한다.
- 인공지능 위험 사례집 이 사례와 겹치는 부품 X13 도구 출력이 지시가 되는 에이전트쓰는 작업: 위험 평가표와 레드티밍 시나리오를 만들 때 출발점으로 쓴다. 기획 단계의 위험 식별 회의에서 "우리 서비스에 이런 일이 일어나면"을 묻는 재료다. 운영 단계에서는 사고 대응 훈련 시나리오의 소재가 된다.주의: 시나리오 모음이지 통제 기준이 아니다. 대책은 가이드북과 KISA 문서에서 찾는다.
- 생성형 AI 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서 이 사례와 겹치는 부품 A2.2 모델 서빙 · 주권형 온프레미스쓰는 작업: 개인정보 담당자와 개발사는 개발 단계에서 이 문서를 펴 놓고, 학습 데이터와 프롬프트에 개인정보가 들어가는지, 들어간다면 어떤 근거로 처리하는지를 정리한다. 상용 API를 쓸지, 공개 모델을 내부에 둘지, 직접 튜닝할지에 따라 검토 항목이 달라진다.주의: 공공기관 사업은 공공 AX 프라이버시 보호 안내서(2026.7)를 먼저 보고, 이 문서로 생성형 AI 고유 항목을 채운다.
- 2026 인공지능 윤리기준 실천 자율점검표 이 사례와 겹치는 부품 B4 인식 파이프라인쓰는 작업: 사업 담당자는 기획 단계의 윤리 검토 기록을 이 점검표로 남긴다. 민원 챗봇이면 챗봇 분야 점검표를, CCTV 분석이면 영상 관제 점검표를 고른다.주의: "(안)"이 붙은 문서이고 자율점검표다. 법적 의무를 이행했다는 증빙으로 쓰지 않는다.
- 제조AI 2030 전략 이 사례와 겹치는 부품 A11 액추에이션·현장 통지 어댑터쓰는 작업: 산업단지, 지역 제조 지원, 산업 데이터 플랫폼을 맡은 지자체·공공기관이 사업계획서의 정책 근거와 연계 사업을 적을 때 편다. 기관이 가진 제조·설비 데이터를 외부와 나누는 사업이라면 데이터 수집 계획서에서 라이브러리 체계와의 연계를 검토한다.주의: 정책 전략이며 사업 수행 지침이 아니다. 라이브러리와 인증 제도의 세부 기준은 후속 사업 공고와 법 개정(「산업디지털전환 및 인공지능 활용 촉진법」)을 확인한다.
- AI 자율제조 전략 1.0 이 사례와 겹치는 부품 A5 엣지 추론 런타임쓰는 작업: 이미 이 전략에 따라 선정된 지역 선도 프로젝트를 이어받거나 평가할 때 당시의 목표와 지표를 확인하는 용도다.주의: 산업통상자원부는 2025년 5월 사업명을 AI 팩토리로 바꾸고 확대 개편했고, 2026년 6월 제조AI 2030 전략이 나왔다. 신규 사업의 근거는 제조AI 2030 전략으로 쓴다.
같은 주 패턴(B4)을 쓰는 다른 사례
같은 업무 패턴으로 조립된 사례를 서비스 유형이 같은 것부터 모았다 외 14건. 구현할 때 비교해 볼 수 있다.
이 사례에 쓰인 패턴
B4 인식 파이프라인 업무 컴포넌트
서류·음성·영상·도면 같은 비정형 입력을 인식 → 구조화 → 판정으로 연쇄 처리해 사람이 옮겨 적던 단계를 없앤다.
PAX 사례 34건이 이 부품을 쓴다
맥락
접수·심사(유형 ②), 서류 진위확인, 민원 통화 정리, 실시간 자막, 원격탐사·도면 판독처럼 비정형 입력이 업무의 출발점인 경우에 쓴다. 민감 서류가 많아 행정망·로컬 모델 조건이 자주 붙는다.
맞서는 힘(긴장)
- 자동 연결의 효율 vs 오인식이 판정으로 번지는 위험
- 인식 정확도 vs 로컬 모델 제약(E1·E5)
- 단계 분리의 추적 용이성 vs 단계 간 지연
해법
인식(OCR·STT·비전·VLM)은 정형 필드만 내게 하고, 기준정보와의 대조·요건 판정은 규칙 단계가 맡는다(B′1 + B′9). 저신뢰·불일치 건은 보류해 C1 검토 큐로 보내고, 오인식은 C3 상태 머신으로 되돌린다. 공공 문서 형식은 A10으로 받으며 OCR·STT 엔진은 A2 공통 후보를 쓴다. 제출 서류처럼 신뢰 불가 입력을 읽고 시스템 쓰기가 있으면 문서별 격리(S6)로 서류 속 지시가 판정을 바꾸지 못하게 한다.
이럴 때 쓴다
- 비정형 입력을 사람이 옮겨 적는 단계가 업무의 병목일 때
- 추출값이 규칙 판정·다음 처리로 이어질 수 있을 때
- 유형 ② 접수·심사 자동화의 기본 조립일 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 추출 결과가 초안으로 멈추고 사람이 확정할 때(B1)
- 추출 뒤 질의응답이 핵심 산출물일 때(B3)
- 상시 관측 스트림 감시가 핵심일 때(B5)
얻는 것
- 옮겨 적기 단계 제거
- 판정 기준이 규칙으로 남아 설명 가능
- OCR·STT 엔진을 범정부 공통으로 공유 가능
점검표
- 인식과 판정이 서로 다른 단계로 분리되어 있는가
- 저신뢰 건이 보류되어 사람에게 가는가
- 오인식 건을 되돌리는 경로가 있는가(C3)
- 필드별 정확도를 잰 시험 세트가 있는가
구조 — 참여 부품
- A10 문서 형식 어댑터 — PDF·HWPX·이미지 입력
- A2 모델 서빙 계층 — OCR·STT·VLM 엔진
- 규칙 대조기 — 기준정보와 대조하고 요건을 판정
- C1 검토 큐 — 저신뢰·불일치 건 확인
- C3 상태 머신·롤백 — 오인식 되돌림·재처리
변형
- OCR·서류: 제출 서류 필드 추출·요건 검토
- STT·음성: 통화·회의 음성의 텍스트화와 키워드 추출
- 비전 판독·정량화: 결함·손상 판독과 정량화(R5)
- VLM 문서이해(단일 모델): VLM 하나로 문서 이해·추출(R5)
- 배치 원격탐사·시계열 차분: 항공·위성 영상의 회차 간 변화 판독(R5)
- 통역(STT→MT→TTS): 음성 인식·번역·합성 연쇄(R5)
- CAD·BIM 도면 파싱: 도면에서 구조 정보 추출(R5)
참조 구현 예
- PAX 경기도의회 실시간 자막 — 개인 개발 → 기관 도메인 정식 개통(카드 참조 구현)
관련 부품
B′1 기본 배선 — 순차 파이프라인 · B′9 배선 — 인식은 추출만, 판정은 규칙 · C3 First 관문 — 오인식 되돌림 · S6 보안 짝 — 제출 서류별 격리 처리 · F9 이용자 쪽 대응 — 판정 근거 표시(위조 탐지는 관리자에게만)
참고 자료
Heiland Workflow Pipeline·AI Pipeline·Multi-layer · GoF Chain of Responsibility
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
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
A5 엣지 추론 런타임 공통 서비스
현장 기기에 경량 모델을 배포·갱신해 망 단절·지연·영상 반출 없이 현장에서 추론한다.
PAX 사례 3건이 이 부품을 쓴다
맥락
E1이 로컬·폐쇄망인 B5 현장 감지·경보의 기반이다. 유형 3에서는 필수 부품 후보 가운데 하나다(R10: A5 또는 A2.2 또는 A2.5). PAX 557건에서는 3건뿐이다.
맞서는 힘(긴장)
- 현장 추론의 저지연·무반출 vs 경량화에 따른 정확도 손실
- 기기 분산 배포 vs 모델 버전 일관성
- 망 단절 내성 vs 원격 갱신·감시의 어려움
해법
중앙에서 학습·검증한 모델을 ONNX·TensorRT 등으로 경량화해 현장 단말·NPU·카메라에 배포하고, 추론·위험 판정·경보 제어까지 현장에서 완결한다. 중앙에서 검증·승인한 모델 버전만 단말에 올리고, 망이 없으면 물리매체로 갱신한다. 원본 영상은 상시 저장하지 않고 이벤트 시에만 짧게 저장하는 식으로 반출을 줄인다. 현장 출력은 A11로, 조치 기록은 C4로 보내고, 상시 서비스이므로 C7 Fail-safe를 함께 둔다.
이럴 때 쓴다
- 현장 통신이 불안정하거나 폐쇄망일 때
- 영상·음성을 중앙으로 보내면 안 될 때
- 경보 지연이 곧 피해로 이어지는 상시 감시
이럴 때는 쓰지 않는다
- 추론을 기관 서버에서 해도 지연·반출 문제가 없으면 A2.2·A2.5
- 모델이 커서 현장 기기에 올릴 수 없을 때
얻는 것
- 망 단절에도 서비스 지속
- 지연 최소화
- 원본 영상 반출 감소
점검표
- 현장 기기에 배포된 모델 버전을 중앙에서 알 수 있는가
- 승인되지 않은 모델이 단말에 올라갈 수 없는가
- 원본 영상의 저장·반출 범위가 정해져 있는가
- 단말 장애 시 안전 상태가 정의되어 있는가
구조 — 참여 부품
- 현장 단말·NPU·카메라 — 경량 모델로 현장 추론
- 중앙 학습·검증 서버 — 모델을 학습·검증·승인해 패키지로 배포
- A11 액추에이션·현장 통지 어댑터 — 현장 추론 결과를 경보·설비로 출력
- C7 폴백 스위치 — 상시 서비스의 Fail-safe
변형
- 단말 완결형: 외부 통신 없이 NPU 단말 안에서 탐지→위험판정→경보제어와 운영 웹서버까지 완결한다.
- 3계층 물리매체형: 학습(내부망 GPU)–현장 단말–취득 장비를 온라인 없이 물리매체로 잇고 승인된 모델만 배포한다.
- 기존 설비 재사용형: 기존 CCTV·센서를 재사용해 현장에서 추론한다.
- 브라우저 모델형: WebGPU로 브라우저 안에서 모델을 돌린다.
참조 구현 예
- PAX ff202c516be11b82 — 로컬 네트워크 안에서 온디바이스 다국어 음성 생성·전송 완결(§13 A5)
관련 부품
B5 소비처 — 현장 감지·경보의 기반 · A11 짝 — 현장 추론 결과를 물리 출력으로 · C7 필수 짝 — 상시 서비스 Fail-safe · A2.5 짝 — 현장에 올리는 자체 학습 모델 · A2.2 대안 — 현장 폐쇄망 서버 추론
참고 자료
Microservice 패턴 Service per Container · GoF Proxy
이 부품과 이어지는 가이드라인
A11 액추에이션·현장 통지 어댑터 공통 서비스
AI 판정을 화면이 아니라 스피커·경광등·VMS·PTZ·모바일 푸시·알림톡으로 내보내고, 재알림·에스컬레이션과 처리 상태 종결까지 추적한다.
PAX 사례 6건이 이 부품을 쓴다
맥락
B5 현장 감지·경보나 대민 알림·통지(D5)가 있는 과제에 쓴다. 유형 3에서 물리 액추에이션이 있으면 A11a가 필수다(R10·R14). PAX 557건에서 A11이 붙은 사례는 6건이다.
맞서는 힘(긴장)
- 즉시 출력(대응 시간 단축) vs 오탐 시 물리·사회적 피해
- 자동 구동 vs 사람 개입 가능성(킬스위치)
- 알림 도달 보장(재알림) vs 알림 피로
해법
판정 이벤트·등급을 받아 등급별 출력 채널(물리 설비 또는 통지 채널)로 내보내는 어댑터를 둔다. 미처리 이벤트는 정해진 간격(예: 300초)으로 재알림하고 에스컬레이션하며, 처리 상태 코드로 종결까지 추적해 C4에 남긴다. 물리 설비를 구동하는 A11a는 E4를 P2a로 두고 C8 킬스위치와 C7 안전 상태 전환을 반드시 함께 단다. 통지 채널인 A11b는 일반 P1~P2 규칙을 따르되, 대민 알림톡·아웃바운드 발신은 P2로 본다(R8).
이럴 때 쓴다
- 감지 결과를 현장 설비로 즉시 출력해야 할 때(A11a)
- 이동 중인 담당자·시민에게 통지하고 처리 종결을 추적해야 할 때(A11b)
- 유형 3에서 물리 액추에이션이 있을 때(필수)
이럴 때는 쓰지 않는다
- 판정을 사람이 먼저 검토하고 나서 조치하는 구조(C1 검토 큐가 주)
- 대시보드 화면 표시만 있을 때
- 킬스위치·안전 상태를 둘 수 없는데 물리 설비를 자동 구동하려 할 때
얻는 것
- 대응 시간 단축
- 현장·이동 담당자에게 도달
- 처리 종결 추적
점검표
- 물리 구동을 즉시 멈추는 스위치가 있는가
- 장애 시 안전 상태가 정의되어 있는가
- 미처리 이벤트가 재알림·에스컬레이션되는가
- 이벤트별 처리 상태가 종결까지 추적되는가
구조 — 참여 부품
- B5 현장 감지·경보 — 판정 이벤트·등급을 발생
- 출력 어댑터 — 등급별로 설비·채널을 골라 명령·통지를 보냄
- 재알림·에스컬레이션 정책 — 미처리 이벤트를 주기 재알림하고 상위로 올림
- C8 권한 경계·킬스위치 — 물리 구동 즉시 중단
- C4 감사 로그·지표 — 발송·처리 상태·반응 시간 기록
변형
- 물리 액추에이션: 스피커·경광등·PTZ·전광판·자동 개폐 등 물리 설비를 구동한다. permission_scope는 P2a이고 C8 킬스위치·C7 안전 상태 전환이 필수다(R14).
- 통지·알림 채널: 이메일·문자·알림톡·푸시로 알리고 재알림한다. permission_scope는 일반 P1~P2 규칙을 따르고, 대민 알림톡·아웃바운드 발신은 P2다(R8·R14).
관련 부품
B5 소비처 — 경보 출력의 출발점 · C8 필수 짝 — 물리 구동 킬스위치 · C7 필수 짝 — 안전 상태 전환 · D5 서비스 블록 — 통지·추적 · A5 선행 — 현장 추론
참고 자료
GoF Observer · GoF Command
이 부품과 이어지는 가이드라인
A12 접근성·모달리티 어댑터 공통 서비스
음성 입출력(STT·TTS), 웨어러블·AI글래스, 다국어·쉬운 언어 변환, 자막, 디지털휴먼 발화, 키오스크 출력으로 AI 부품과 사람 사이의 모달리티를 바꾼다.
PAX 사례 12건이 이 부품을 쓴다
맥락
대민 상담·안내(D1·D7), 현장 작업자 지원, 통역·자막이 필요한 과제에 쓴다. 카탈로그 등재 상태는 후보이고, PAX 557건에서 A12가 붙은 사례는 12건이다.
맞서는 힘(긴장)
- 포용성·접근성 vs 변환 단계 추가에 따른 오류 누적
- 현장 착용 기기의 편의 vs 기기 비용·개인정보(시야 영상)
- 쉬운 언어 변환 vs 원문 의미 보존
해법
업무 부품의 입출력 앞뒤에 모달리티 변환 층을 두어, 음성·시야·다국어 입력을 텍스트로 바꾸고 텍스트 출력을 음성·자막·번역·아바타 발화로 바꾼다. 업무 로직은 텍스트 기준으로 유지하고 변환 층만 채널별로 교체한다. 번역·쉬운 언어 변환처럼 의미가 바뀔 수 있는 출력에는 날짜·숫자·금액 같은 확인 필요 항목을 표시하는 C5 가드레일과 F7 한계 안내를 붙인다. 현장 기기에서 돌려야 하면 A5와 함께 조립한다.
이럴 때 쓴다
- 대민 접점에서 고령자·장애인·외국인 이용을 보장해야 할 때
- 현장 작업자가 손을 쓸 수 없어 음성·착용 기기가 필요할 때
- 안내문을 다국어·쉬운 언어·자막으로 내야 할 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 음성 인식 결과가 판정 단계로 흐르는 인식 파이프라인 자체는 B4(STT·통역 변형)
- 문서 형식 변환은 A10
얻는 것
- 대민 서비스 포용성
- 현장 작업자의 손 자유
- 채널을 바꿔도 업무 로직 유지
점검표
- 텍스트 외 접근 경로가 최소 하나 있는가
- 변환 과정에서 숫자·날짜·기관명 오류를 확인하는 장치가 있는가
- 변환 결과의 한계가 이용자에게 안내되는가
구조 — 참여 부품
- 입력 변환(STT·시야·번역) — 사람의 음성·영상·외국어를 업무 부품이 읽는 텍스트로
- 출력 변환(TTS·자막·쉬운 언어·아바타) — 업무 부품의 텍스트를 이용자에게 맞는 형태로
- C5 가드레일 필터 — 번역·쉬운 언어 변환의 확인 필요 항목 표시
- F7 한계·신뢰도 안내 — 변환 결과의 한계 고지
변형
- 음성 입출력: STT·TTS로 대화형 안내와 현장 방송을 한다.
- 웨어러블·AI글래스: 현장 작업자의 시야를 입력으로 받고 안내를 착용 기기로 내보낸다.
- 다국어·쉬운 언어·자막: 번역·쉬운 글 변환·자막 생성.
- 디지털휴먼·키오스크·사이니지: 아바타 발화와 공공장소 화면 출력.
참조 구현 예
- PAX ff202c516be11b82 — 로컬 네트워크 안에서 온디바이스 다국어 음성 생성·전송 완결(§13 A5)
관련 부품
A10 대칭 — 문서 쪽 어댑터 · B4 경계 — STT·통역 파이프라인 · C5 짝 — 변환 출력의 확인 필요 항목 표시 · F7 이용자 쪽 대응 — 변환 한계 안내 · A5 짝 — 현장 기기 로컬 처리
참고 자료
GoF Adapter · aiuxpatterns
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
D1 안내·탐색 서비스 블록
국민이 어떤 서비스를 받을 수 있고 어디로 가야 하는지 알려 주는 대민 접점 블록이다. B3 지식 접지나 B0 탐색기가 이 자리에 들어간다.
PAX 사례 99건이 이 부품을 쓴다
맥락
국민·기업이 직접 쓰는 대민 접점. §7.3 유형 ① 대민 상담·안내(D1·D7, P0~P1)의 입구다. 규칙 기반 공공데이터 조회로 안내하는 비LLM 도구도 이 블록에 속한다(R21).
맞서는 힘(긴장)
- 안내 범위의 폭 vs 답의 정확성
- 자유 질의의 편의 vs 규정 밖 답을 끌어내려는 입력(S4가 막는 위협)
- 상시 운영 요구 vs 상용 API 장애(C7)
- 쉬운 말 vs 법령·공고 원문 충실성
해법
블록은 렌즈이고, 해법은 이 자리에 끼우는 부품 조합이다. 주 부품은 공개(O) 문서에 접지한 B3 대민 자동응답형이나 조건으로 대상 서비스를 좁히는 B0 탐색기다. 답은 F1 출처와 F7 "공식 판단 아님" 고지와 함께 내고, 입력은 F4 구조화 입력으로 받아 조건 누락을 줄인다. 민원인 입력은 신뢰 불가 입력이므로 S4 행동 선택기와 S7 컨텍스트 최소화로 규정 밖 답을 막고, 상시 서비스이므로 C7 폴백을 둔다. 판단이 필요한 질문은 B′2 라우터로 D4 분류·이관이나 담당자에게 넘기고 F11로 이관을 알린다.
이럴 때 쓴다
- 국민이 받을 수 있는 서비스나 담당 창구를 몰라 헤매는 문제가 있을 때
- 같은 안내 질문이 반복되고 답이 공개 규정·공고에 있을 때
- 뒤따르는 신청(D2)의 입구를 정리해 잘못된 접수를 줄이고 싶을 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 개인별 요건 충족 판정이 필요하면 D3 자격·심사
- 개인 상황에 맞춘 정보·처방·법령 해석을 주면 D7 상담·처방
- 이용자가 기관 내부 담당자면 D8.1 탐색·조회
얻는 것
- 창구를 찾아 헤매는 시간 감소
- 반복 안내 업무 경감
- 후속 신청(D2)의 입구 정리
점검표
- 안내마다 근거 출처가 보이는가
- "공식 판단 아님" 고지가 화면에 있는가
- 규정 밖 질문을 사람에게 넘기는 경로가 있는가
- 평가 세트로 안내 정확도를 재는가
- 모델 장애 시에도 안내가 멈추지 않는가
구조 — 참여 부품
- 국민·기업 — 자기 상황을 말하고 받을 서비스와 창구를 찾는 주체
- B3 지식 접지 상담 — 공개 문서에 접지해 안내 답변을 생성
- B0 결정적 도구(탐색기) — 조건 선택으로 해당 서비스 목록을 좁힘
- F1 출처 표시 — 안내의 근거 문서·데이터를 보여 줌
- F7 한계·신뢰도 안내 — 공식 판단이 아님과 안내 범위를 고지
- 담당자 — 라우터가 넘긴 판단 필요 질문을 처리
변형
- 조건 탐색형: B0 탐색기. 나이·가구·지역 같은 조건을 넣으면 받을 수 있는 서비스 목록을 준다(생애주기 혜택 내비게이터).
- 접지 질의응답형: B3 대민 자동응답형. 자유 질의에 공개 규정·공고로 답하고 예외만 이관한다.
- 비LLM 공공데이터 안내형: 모델 없이 A1 결정론 조회로 안내한다. 유형 1의 A2 요건을 A1로 대체한다(R21).
참조 구현 예
- 생애주기 혜택 내비게이터 — 카탈로그 D1 카드의 B3·B0 탐색기 예
관련 부품
D4 다음 단계 — 판단이 필요한 질문의 이관처 · D7 이웃 블록 — 개인 맞춤 정보·처방 · D2 후속 블록 — 안내 뒤 신청 · S4 필수 보안 — 대민 챗봇의 기본형 · C7 상시 서비스 필수 통제
참고 자료
Davis Levine, Service Design Patterns: An alpha list of patterns (2017) · 카탈로그 §7.3 유형 ① 대민 상담·안내 · 카탈로그 §7.4 유형 ① 위협 모델
이 부품과 이어지는 가이드라인
X13 도구 출력이 지시가 되는 에이전트 안티패턴
검색 결과·첨부·API 응답을 읽은 모델이 그 안의 문장을 새 명령으로 받아 도구를 부르는 구조를, 탐지 필터 하나로 지키려는 함정이다.
맥락
E4가 P2 이상(시스템 쓰기·처분 보조)이면서 민원 입력·제출 서류·웹 문서·타 기관 API 응답 같은 신뢰 불가 입력을 읽는 에이전트. 특히 B6·5b 데이터 에이전트.
맞서는 힘(긴장)
- 범용 에이전트의 유연성 vs 신뢰 불가 입력 뒤의 행동 제약
- 단일 LLM 구조의 단순함 vs 격리·계획 고정의 설계 비용
- 탐지 필터의 손쉬움 vs 증명 가능한 보증
해법
과제의 AI가 읽는 입력 중 기관 밖에서 작성된 것을 untrusted_inputs로 나열하고, §4.2 신뢰 불가 입력 규칙대로 S4 행동 선택기(미리 정한 행동 중 선택만, 결과가 LLM으로 돌아가지 않음), S5 계획 후 실행(외부 데이터를 읽기 전에 도구 호출 계획을 고정), S6 격리 LLM(도구 있는 LLM은 외부 데이터를 읽지 않고, 읽는 LLM은 도구가 없음) 중 하나를 갖춘다. S3 컨텍스트 방화벽과 S8 독립 검증기는 보조로 붙이되 S8만으로는 규칙을 충족하지 못한다. C8 승인 게이트도 신뢰 불가 입력 규칙의 대체 통제로 인정되지 않는다(R6). 그 전 단계에서는 E4를 P0~P1 읽기·산출물 범위에 묶어 두는 것이 곧 보안이다.
이럴 때 쓴다
- E4가 P2 이상이고 untrusted_inputs가 비어 있지 않은데 S4·S5·S6이 모두 없다(신뢰 불가 입력 규칙 위반)
- 외부 문서를 읽는 LLM이 같은 컨텍스트에서 쓰기 도구를 호출할 수 있다
- 인젝션 대책이 탐지 필터·프롬프트 경고문뿐이다
- 읽은 텍스트 중 어떤 것이 어떤 도구를 부를 수 있는지 답하지 못한다
이럴 때는 쓰지 않는다
- E4가 P0~P1로 읽기·산출물 생성에만 묶여 도구 호출·시스템 쓰기가 없는 경우(S4·S5·S6 판정 전제 불충족, R6)
- S4·S5·S6 중 하나가 구조적으로 갖춰진 경우(보안 목적 서술이 없어도 구조가 일치하면 충족)
- AI가 읽는 입력이 모두 기관 내부에서 작성된 경우
얻는 것
- 단일 LLM 범용 에이전트로 구조가 단순하다
- 새 입력·새 도구를 자유롭게 붙인다
점검표
- untrusted_inputs가 나열되어 있는가
- 신뢰 불가 입력을 읽은 LLM이 쓰기 도구를 직접 부를 수 없는가
- S4·S5·S6 중 하나가 구조로 구현되어 있는가
- S8 탐지를 유일한 방어로 두지 않았는가
구조 — 참여 부품
- S4 행동 선택기 — LLM이 정해진 행동 중 선택만 하게 제약
- S5 계획 후 실행·코드 후 실행 — 외부 데이터를 읽기 전에 도구 계획 고정
- S6 격리 LLM·맵리듀스 — 읽는 LLM과 도구 있는 LLM을 분리
- S8 독립 검증기·이중 심판 — 보조 탐지. 단독으로는 보증이 아님
변형
- 문서 속 지시: 첨부·제출 서류 안의 문장대로 에이전트가 도구를 호출
- API 응답 오염: 타 기관 API·웹 검색 결과에 섞인 지시가 후속 행동을 바꿈
- 탐지 단독 방어: 인젝션 탐지 필터(S8) 하나만 두고 구조적 제약이 없음
관련 부품
S6 대체 — 읽는 LLM과 도구 있는 LLM 격리 · S5 대체 — 외부 데이터 읽기 전 계획 고정 · S4 대체 — 정해진 행동 중 선택만 · S3 보조 — 신뢰 구역 분리 표기 · S8 보조 — 탐지(단독으로는 보증 아님) · S10 기록처 — 사고 재현
참고 자료
Beurer-Kellner 외(2025) 지도 원칙 '신뢰 불가 입력을 읽은 뒤에는 그 입력이 결과적 행동을 촉발할 수 없도록 제약' · Beurer-Kellner #1 Action-Selector, #2·#5 Plan-Then-Execute, #3·#4 Dual LLM
이 부품과 이어지는 가이드라인
X16 기준을 노출하는 위조 탐지 안티패턴
진위 판정 근거를 이용자 화면에 그대로 보여 줘 위조범이 탐지 기준을 역추적하게 만드는 함정이다. F9 근거 표시가 적대적 접점에서는 취약점이 된다.
맥락
D3 자격·심사, D2 접수·제출에서 제출 서류·이미지의 진위를 판정하는 B4 인식 파이프라인·B2 분류기. 이용자 중 일부가 탐지를 회피하려는 동기를 가진 경우.
맞서는 힘(긴장)
- 설명 가능성·투명성 vs 적대적 이용자의 기준 역추적
- 이용자 자기확인 편의 vs 판정 기준 보호
- 행정 절차상 사유 고지 vs 탐지 성능 유지
해법
F9 판정 근거·기여도 표시를 역할별로 나눈다. 이용자 화면에는 '정상/위조의심'만 노출하고, 의심 부위·사유 코드·기여도 같은 세부 근거는 관리자 화면에만 보여 준다(근거 은닉, anti-oracle — 카탈로그가 S 계층 후보로 둔 반대편 부품). 관리자 화면 접근은 C8 권한 경계로 제한하고, '위조의심' 건은 C1 검토 큐에서 담당자가 세부 근거를 보고 확정한다. 이용자에게는 F7 한계·신뢰도 안내로 추가 확인 절차를 알리고, 반복 제출·판정 이력은 C4·S10에 남겨 역추적 시도를 탐지할 근거로 삼는다.
이럴 때 쓴다
- 진위·위조 판정 결과와 함께 세부 근거(의심 부위·사유 코드·점수)가 제출자 화면에 표시된다
- 제출자가 근거를 보고 수정해 반복 재제출할 수 있다
- 이용자 중 탐지 회피 동기를 가진 적대자가 있을 수 있다
- 관리자와 이용자의 판정 화면이 같다
이럴 때는 쓰지 않는다
- 내부 담당자만 쓰는 판독 도구로 제출자에게 결과가 노출되지 않는 경우
- 이용자가 적대자가 아닌 접점(예: 내부 품질 점검, 자기 서류 오류 안내)에서 F9로 근거를 보여 주는 경우 — 이때 F9는 정상 부품이다
- 이용자에게 '정상/위조의심'만 보여 주고 세부 근거는 관리자 화면에 둔 경우
얻는 것
- 투명성·설명 가능성 요구를 쉽게 충족한다
- 선의의 이용자가 오류를 스스로 고칠 수 있다
점검표
- 제출자 화면에 세부 판정 근거가 노출되지 않는가
- 세부 근거가 관리자 화면에서만 보이고 접근이 제한되는가
- 위조의심 건을 사람이 확정하는가
- 반복 재제출 이력이 기록되는가
구조 — 참여 부품
- F9 판정 근거·기여도 표시 — 적대적 접점에서 역할별로 나눠야 할 설명
- 근거 은닉(anti-oracle, S 후보) — 이용자에게는 판정만, 세부 근거는 관리자에게만
- C1 검토 큐 — 위조의심 건을 담당자가 세부 근거로 확정
- C8 권한 경계 — 관리자 화면 접근 제한
변형
- 의심 부위 표시형: 이용자 화면에 BBox·히트맵으로 위조 의심 부위를 표시
- 사유 코드 노출형: 반려 사유 코드·점수를 이용자에게 그대로 반환
- 무제한 재제출형: 근거를 보고 고쳐 무제한 재제출할 수 있어 기준 탐색이 가능
관련 부품
F9 교정 대상 — 적대적 접점에서 관리자 화면 전용으로 · C8 끼울 자리 — 관리자 화면 접근 제한 · C1 짝 — 위조의심 건의 사람 확정 · F7 이용자 쪽 대응 — 판정만 알리고 다음 절차 안내 · D3 발생 접점 — 자격·심사
참고 자료
카탈로그 §6 F9 카드(적대적 D3에서는 관리자에게만 노출)
실무 도입 카드
필요한 것
망 요건: 로컬 완결 · 라이선스: Apache-2.0
첫 3단계
① 원문·저장소에서 실체 확인 → ② 소규모 업무로 시험 → ③ 결과를 동료와 교차 검증
주의사항
실사용 피드백이 미확인입니다 — 도입 전 소규모 검증을 권합니다 · 성과 수치는 출처가 확인된 것만 신뢰하세요
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