권

권만희

다음은 아이콘 없이 정리한 「국가정황정보 자동화 시스템」 개발 기획서입니다. RAG 기술과 Open LLM을 기반으로 국가정황정보의 수집, 번역, 보고서 작성을 자동화하는 내용이며, 시스템 구성도도 함께 포함되어 있습니다.

국가정황정보 자동 수집·번역·보고서 작성 시스템 기획서

(기반 기술: Retrieval-Augmented Generation, Open LLM)

1. 배경 및 목적

•

난민심사를 위해 요구되는 국가정황정보 보고서는 정확성과 신속성이 요구되나, 현재는 인력이 직접 자료를 수집, 번역, 정리하는 방식으로 진행되고 있음.

•

수작업 방식은 시간 소요가 크고, 정보 누락이나 해석 오류의 가능성이 존재함.

•

인공지능 기술을 도입해 자동화함으로써 효율성과 일관성을 확보하고, 기존 보고서 DB도 적극 활용할 수 있는 시스템 구축이 필요함.

2. 주요 기능

3. 적용 기술

4. 기대 효과

안

안개 낀 흰 연기

8d

알겠습니다. 관세청에서 기획 업무를 담당하신다는 점을 바탕으로, 관세행정 전반에 적용 가능한 다양한 생성형 AI 및 멀티모달 AI 활용 아이디어들을 정리해드릴게요.

'관세청 기획업무 관점에서 다양한 분야에 적용 가능한 생성형 AI 기반 서비스 및 시스템 아이디어'라는 주제로 리서치를 진행하겠습니다. 완료되면 다양한 아이디어를 항목별로 정리해드리겠습니다.

관세행정 맞춤형 AI 서비스 아이디어

1. 통관 문서 AI 분석·분류 지원 시스템

•

문제 정의: 수입신고서, 송장, 포장명세서 등 통관서류를 사람이 일일이 검토·분류하는 데 시간과 오류가 크고, HS 코드 분류 작업이 반복적입니다. 다양한 형식의 문서를 통합 관리하기 어려우며, 전문 인력이 부족합니다.

•

활용 기술: OCR(광학문자판독)으로 스캔된 서류를 디지털 텍스트로 변환하고, LLM(거대언어모델)과 RAG를 이용하여 해당 물품 정보를 이해·분석합니다. 예컨대 원산지증명서나 인보이스 이미지를 AI로 인식한 후, 거래 내역과 품목명을 분석해 적절한 HS 코드를 예측합니다. 또한 관세법령·품목분류 DB를 LLM에 연결하여 관련 규정을 검색할 수 있습니다.

•

기능 및 작동 방식: 서류 이미지를 OCR 처리하여 품목명, 수량, 가격 등의 텍스트를 추출하고, LLM으로 해당 내용과 관세행정 데이터를 비교·해석합니다. 예를 들어 “이 물품이 적용할 수 있는 관세율과 필요 증빙은?”이라는 질문을 던지면, LLM이 관련 규정을 조회해 답합니다. 자동화된 워크플로우로는 수출자·수입자 정보 입력 → 서류 스캔(이미지) 및 OCR → LLM 분석 → HS 코드 및 특기사항 추천 → 검토 후 통관 처리로 이어집니다.

•

기대 효과: 사람이 하던 서류 검토와 분류 작업 시간을 대폭 단축하고, 입력 오류를 줄여 정확도를 높입니다. 반복 업무는 AI에 맡기고 전문가는 예외사항 검토 등 고부가가치 업무로 재배치할 수 있습니다. 작업 속도가 빨라져 통관 처리 소요시간과 비용이 감소합니다.

•

간단설명: 서류 OCR·LLM을 활용해 통관 서류를 자동으로 분석·분류하고 적정 HS코드를 추천함으로써 검토 시간을 줄이고 정확도를 높인다.

2. FTA·원산지 검증 AI 서비스

•

문제 정의: 자유무역협정(FTA) 특혜 관세 적용을 위해서는 복잡한 원산지 규정을 준수해야 하나, 서류 검증에 시간이 많이 걸리고 숙련된 인력이 필요합니다. 수출입 기업의 수출신고서와 원산지증명서를 대조·분석하는 업무가 반복적이고 오류가 발생하기 쉽습니다.

•

활용 기술: 원산지증명서나 수출입 계약서 등의 문서를 OCR로 텍스트화하고, LLM과 RAG를 통해 FTA 규정을 자동 검색합니다. AI가 산지 증명서 이미지에서 내용을 추출한 뒤, 해당 국가 FTA 협정문의 품목별 원산지 규정(rule of origin)과 비교 분석합니다. 예를 들어 “이 제품이 A국-한국 FTA에서 원산지 기준을 충족하는가?”라는 질문에 LLM이 답변합니다.

•

기능 및 작동 방식: 사용자가 원산지증명서나 제품 사진(※멀티모달 가능)을 업로드하면, OCR/이미지인식으로 데이터를 추출하고 LLM이 FTA 규정과 대조합니다. 필요한 경우 RAG로 최신 법령과 유권해석 문서를 검색하여 인증 요건을 자동 검토합니다. 결과로는 “특혜 관세 적용 가능/불가” 여부와 추가 제출서류 안내, 잠재적 불일치 항목 등을 제공합니다.

•

기대 효과: 원산지 검증에 소요되는 시간을 줄이고, 인력의 경험 편차 없이 규정 적용의 일관성을 높입니다. 복잡한 원산지 규정을 AI가 자동으로 처리해 오류를 방지하고, 수출기업의 FTA 이용률을 높여 무역 촉진에도 기여할 수 있습니다.

김

김경미

8d

LLM을 활용한 축적 연구데이터의 정책화 자동화 모델

LLM을 활용한 축적 연구데이터의 정책화 자동화 모델.pdf94.28KB

신

신성한 자두 나무

8d

🚀 AI를 활용한 성수동 팝업스토어 현황 분석

1.

서론 🏙️
성수동은 대한민국을 대표하는 트렌드 중심지로서, 다양한 팝업스토어가 시장 내 혁신과 소비 활성화에 중요한 역할을 수행하고 있습니다. 최근 AI와 빅데이터 분석 기술의 발전은 팝업스토어 운영, 고객 유치, 마케팅 전략 등 다양한 영역에서 새로운 가능성을 제시하고 있습니다. 그러나 단기간에 대량으로 생성되는 데이터를 체계적으로 수집·분석·활용하기 위한 인프라와 전략은 아직 미흡한 실정입니다.

📌 포인트:

AI와 빅데이터 분석은 팝업스토어 운영 혁신의 핵심 동력

실시간·다양한 데이터 활용의 필요성 대두

체계적 데이터 분석 인프라 구축이 시급

1.

AI 및 빅데이터 분석 기반 팝업스토어 현황 분석 시스템 개요 🛠️
가. AI 기반 데이터 수집 및 처리 📊
실시간 데이터 수집

SNS, 위치기반 서비스, 결제 데이터, CCTV 영상 등 다양한 채널을 통해 실시간으로 데이터를 수집

다양한 데이터 소스 통합

방문객 수, 체류 시간, 구매 패턴, SNS 반응 등 다양한 데이터를 통합 분석하여 팝업스토어 운영 현황을 종합적으로 파악

📌 포인트:

실시간 및 다채널 데이터 수집으로 운영 현황의 신속한 파악

통합 분석을 통한 운영 효율성 제고

나. AI 기반 고객 분석 및 맞춤형 마케팅 🎯
고객 세분화 및 트렌드 예측

방문객의 연령, 성별, 관심사, SNS 활동 등 다양한 요소를 분석하여 고객을 세분화하고, 트렌드를 예측

이

이름 없는 황갈 서리

8d

직원 개인정보보호 업무 지원 챗봇 서비스 기획서

1.

개요
서비스명: PrivacyBot – 직원 개인정보 보호 지원 챗봇

목적:

•

기업 내부 직원들의 개인정보 보호 업무 이해 및 실천을 지원

•

반복적이고 기준이 자주 바뀌는 개인정보 처리 관련 질문에 즉각적이고 정확한 응답 제공

•

실제 개인정보 관련 이슈 발생 시, 사전 대응 및 분류 지원

1.

도입 배경

•

개인정보보호법 및 내부 규정의 잦은 개정으로 직원들이 최신 정책을 숙지하기 어려움

•

내부 문의 폭주 및 비효율적 응대: 개인정보보호 담당자에 대한 의존도 높음

•

지속적인 내부 교육 부담: 챗봇을 통한 자동화된 교육과 질의응답 필요

1.

주요 기능

•

📌 질의응답: 개인정보 처리, 보관, 파기, 제3자 제공 등 관련 질문에 대한 즉시 응답

•

🧠 사전 학습 + LLM 응답: 기업 내부 가이드라인, 정책 문서를 LLM에 fine-tune 또는 RAG 방식으로 연결

•

🚨 민감 상황 알림: 민감도 높은 질문(예: 유출 의심, 파기 미준수) 시 관리자 알림 및 모니터링

•

🗂️ 업무별 시나리오 대응: 인사/총무/마케팅 등 부서별 개인정보 처리 시나리오 기반 응답

쓴

쓴 보라 개구리

8d

KIAT 맞춤형 LLM 및 멀티모달 AI 서비스 기획 초안

과제 주제: 한국산업기술진흥원에 적용 가능한 생성형 AI 기반 서비스 또는 시스템 기획

1. 문제 정의 및 기회 포착

•

현재 문제점:

◦

방대한 보고서 및 연구 자료 분석의 비효율성: KIAT는 다양한 산업 기술 동향, 정책 보고서, 연구 과제 결과 보고서 등 방대한 양의 문서를 다루고 있으나, 이들 문서에서 필요한 정보를 추출하고 요약하며 인사이트를 도출하는 과정이 수작업에 의존하여 많은 시간과 인력이 소모됨. 특히 텍스트 외 이미지, 그래프, 도표 등 비정형 데이터에 대한 분석은 더욱 어려움.

◦

대국민 서비스 정보 접근성 및 맞춤형 지원 부족: 산업 기술 관련 다양한 정보(지원사업 공고, 연구 동향, 정책 자료 등)가 존재하지만, 사용자가 본인에게 필요한 정보를 직접 찾아야 하는 번거로움이 있으며, 개인별 맞춤형 질의응답 및 정보 제공 서비스가 미흡함.

◦

내부 직원 업무 효율성 저하: 반복적인 자료 조사, 보고서 초안 작성, 내부 규정 및 지침 검색 등에 많은 시간을 할애하여 본연의 핵심 업무 집중도 저하.

◦

신규 기술 및 산업 동향 파악의 어려움: 빠르게 변화하는 산업 트렌드를 적시에 파악하고 이에 대한 대응 전략을 수립하는 데 있어, 정보의 홍수 속에서 핵심적인 내용을 선별하는 데 한계가 있음.

•

기회 포착:

◦

LLM과 멀티모달 AI 기술을 활용하여 상기 문제점들을 해결하고, KIAT의 업무 효율성 증대 및 대국민 서비스 품질 향상을 이룰 수 있는 새로운 기회를 포착.

2. 활용 기술 및 도구

•

핵심 기술:

보

보라색의 주홍 나무

8d

좋습니다. 사용자의 조직 구조(영업, 차량, 기술, 승무, 경영지원)를 고려해, **외부 환경 변화(정책, 기술, 사회 트렌드 등)**와 서울교통공사 내부 업무를 LLM 기반 전략지원 도구로 어떻게 연결할 수 있을지를 전사적으로 구성해보겠습니다.

✅ 과제 주제(발전안 제안)
“LLM을 활용한 외부환경 변화 대응 전략지원 도구 기획 – 서울교통공사 전 부문 적용”

정책·기술·사회 트렌드를 자동 분석·요약하고, 부문별 전략적 시사점 및 대응 방향을 제시하는 AI 기반 전략기획 지원 시스템

✅ 시스템 개념 요약
구성 요소 내용
데이터 수집 국토부, 서울시 정책, 국회 발의 법안, 산업보고서, 모빌리티 뉴스, 해외 철도 트렌드 등
LLM 분석 키워드 추출, 주제 분류, 시사점 요약, 내부 사업 연계 포인트 도출
부문별 전략 제안 부문 특성에 따라 구체적 대응 방향 제시
적용 형태 전략TF 회의 자료, 중장기 계획 수립 보조, 신규사업 발굴 인사이트 제공 등

✅ 부문별 적용 사례 및 활용방안
부문 외부 트렌드 예시 적용 시나리오 (LLM 도우미 활용)
영업 (역사) - 고객 맞춤형 서비스 확대

•

교통약자 이동권 강화

•

탄소중립 정책

•

디지털 통합 결제 - 정책/사회 트렌드 요약 제공

•

'생활 밀착형 서비스 개선 아이디어' 도출 보조

•

키오스크, 무인운영 관련 기술 브리핑
차량 - 친환경 전동차 확대

•

AI 기반 고장예측 기술

•

국내외 철도차량 표준 변화 - 해외 전동차 기술 동향 자동 요약

•

차량교체 전략 수립 지원

•

R&D 과제 기획 시 유사 사례 추출
기술 - 유지보수 자동화

•

IoT 기반 상태 감시

장

장태호

8d

생성형 AI 기반 국토교통부 맞춤형 질의응답 시스템
서비스명: 국토 챗봇 (RAG 기반)

1.

문제 정의
국민은 국토교통부의 부동산, 주택정책, 교통제도, SOC 정보 등에 대한 다양한 궁금증이 있으나, 정보 접근성이 낮고 자료가 흩어져 있음

기존 FAQ나 민원시스템은 정형화된 질문에만 대응 가능하며, 실시간 대응도 불가능하거나 제한적

내부 직원조차 정책, 지침, 규정 내용을 빠르게 찾기 어려워 업무처리 시간이 지연되고 민원 대응이 비효율적임

2.

활용 기술 또는 도구
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
→ 사용자의 질문을 기존 정책 문서, 지침, 설명자료 등에서 검색(Retrieval)한 후, 해당 정보를 바탕으로 문장을 생성(Generation)

오픈소스 LLM (Mistral, LLaMA, Gemma 등)
→ 생성 응답 처리, 요약, 설명 등 담당

Embedding + 벡터DB (FAISS 등)
→ 국토 관련 문서를 검색 가능하도록 전처리 및 저장

프론트 챗봇 UI (웹/모바일용)
→ 민원인 또는 공무원이 직접 입력 가능하도록 구현

3.

기획 서비스 구성
구성 요소내용
질의 입력 인터페이스자유 질문 입력 (예: “전세사기 구제 제도 알려줘”)
문서 검색 엔진정책자료, 보도자료, 업무매뉴얼, 법령 등 사전 수집 및 벡터화
응답 생성 LLM검색된 관련 문서를 바탕으로 자연어로 정리된 답변 제공
출처 하단 표기응답과 함께 문서 출처(문서명, 페이지) 제공
이용 대상일반 국민, 민원인, 국토부 내부 직원 (버전 분리 가능)
모드 선택민간용/내부용, 간단 답변/상세 설명 선택 가능

4.

기대 효과
국민은 질문을 자유롭게 입력해도 정확한 정책정보를 빠르게 제공받을 수 있음

민원인은 복잡한 제도, 절차, 용어를 쉽게 이해 가능 → 민원 전화 감소

내부 직원도 AI를 통해 지침이나 규정 검색이 빨라져 업무 정확성 및 처리속도 향상

단일 지식기반으로 최신 정책자료까지 자동 반영 가능 → 지속적인 정보 업데이트

향후 부처 내부 데이터와 외부 공공데이터를 연동해 고도화된 지식형 행정 시스템 구축 기반 마련

박

박준용

8d

다음은 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 정보화사업 제안요청서(RFP) 작성 및 검토 자동화 시스템에 대한 제안입니다. 주어진 요구사항과 활용 가능한 도구를 기반으로 구성했습니다.

1. 아이디어 명칭: NIA AI 기반 스마트 RFP 생성 및 심사 자동화 시스템 (N-Smart RFP)

2. 과제 개요:

•

문제점 인식: 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 매년 다수의 정보화사업을 발주하며, 이에 따른 제안요청서(RFP)를 작성합니다. 이 RFP에는 법/제도, 보안사항, 청렴 문구, 기술료 등 매년 변경되거나 업데이트되는 수많은 제한사항이 포함되어 있어, 수동으로 모든 내용을 체크하고 반영하는 데 많은 시간과 노력이 소요되며 오류 발생 가능성이 높습니다. 또한, 제안사가 제출한 제안서를 재무팀에서 검토할 때, 제안 내용과 예산이 적절한지, 과도하게 책정되지는 않았는지 등을 일일이 확인하는 데 어려움이 있습니다.

•

해결 방안: LLM(대규모 언어 모델) 및 RAG(검색 증강 생성) 기술을 활용하여 RFP 작성 과정의 자동화 및 제한사항 자동 검증 시스템을 구축하고, 나아가 제출된 제안서의 내용과 예산 적정성을 객관적으로 분석 및 검토하는 AI 기반 시스템을 개발합니다.

•

기대 효과:

◦

RFP 작성 시간 및 인력 비용 절감

◦

제한사항 누락 및 오류 방지, 법/제도 준수율 향상

◦

제안서 검토의 객관성 및 효율성 증대

◦

과도한 예산 집행 방지 및 합리적인 예산 수립 지원

◦

궁극적으로 NIA의 정보화사업 추진의 투명성 및 신뢰도 제고

3. 활용 가능한 도구:

•

LLM(대규모 언어 모델):

◦

RFP 생성: 사용자(사업 담당자)가 핵심 요구사항(사업 목적, 범위, 주요 산출물 등)을 입력하면, 기존의 방대한 RFP 데이터와 최신 법규/정책 데이터를 학습한 LLM이 초안을 생성합니다.

박

박준용

8d

다음은 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 정보화사업 제안요청서(RFP) 작성 및 검토 자동화 시스템에 대한 제안입니다. 주어진 요구사항과 활용 가능한 도구를 기반으로 구성했습니다.

1. 아이디어 명칭: NIA AI 기반 스마트 RFP 생성 및 심사 자동화 시스템 (N-Smart RFP)

2. 과제 개요:

•

문제점 인식: 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 매년 다수의 정보화사업을 발주하며, 이에 따른 제안요청서(RFP)를 작성합니다. 이 RFP에는 법/제도, 보안사항, 청렴 문구, 기술료 등 매년 변경되거나 업데이트되는 수많은 제한사항이 포함되어 있어, 수동으로 모든 내용을 체크하고 반영하는 데 많은 시간과 노력이 소요되며 오류 발생 가능성이 높습니다. 또한, 제안사가 제출한 제안서를 재무팀에서 검토할 때, 제안 내용과 예산이 적절한지, 과도하게 책정되지는 않았는지 등을 일일이 확인하는 데 어려움이 있습니다.

•

해결 방안: LLM(대규모 언어 모델) 및 RAG(검색 증강 생성) 기술을 활용하여 RFP 작성 과정의 자동화 및 제한사항 자동 검증 시스템을 구축하고, 나아가 제출된 제안서의 내용과 예산 적정성을 객관적으로 분석 및 검토하는 AI 기반 시스템을 개발합니다.

•

기대 효과:

◦

RFP 작성 시간 및 인력 비용 절감

◦

제한사항 누락 및 오류 방지, 법/제도 준수율 향상

◦

제안서 검토의 객관성 및 효율성 증대

◦

과도한 예산 집행 방지 및 합리적인 예산 수립 지원

◦

궁극적으로 NIA의 정보화사업 추진의 투명성 및 신뢰도 제고

3. 활용 가능한 도구:

•

LLM(대규모 언어 모델):

◦

RFP 생성: 사용자(사업 담당자)가 핵심 요구사항(사업 목적, 범위, 주요 산출물 등)을 입력하면, 기존의 방대한 RFP 데이터와 최신 법규/정책 데이터를 학습한 LLM이 초안을 생성합니다.

보

보라색의 주홍 나무

8d

다음은 정보통신산업진흥원(NIPA) 내부 직원들이 정보화 사업 발주 시 법령·규정 기반의 준비사항을 보다 쉽게 이해하고 점검할 수 있도록 LUM(Large Understanding Model)과 멀티모달 생성형 AI 기술을 활용한 서비스 기획안입니다. 문서 길이는 A4용지 1장 분량으로 맞췄습니다.

생성형 AI 기반 ‘정보화 사업 발주지원 AI 어시스턴트’ 기획안

목표: LUM과 멀티모달 AI 기술을 활용하여 정보화 사업 발주에 필요한 법령, 절차, 검토사항을 쉽게 이해하고 점검할 수 있는 AI 서비스 개발

1. 기획 배경 및 필요성

정보화 사업 발주는 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」, 「전자정부법」, 「소프트웨어진흥법」 등 다양한 법령과 절차를 기반으로 하며, 실무자들은 매번 관련 규정과 사례를 반복 학습하거나 외부 전문가에 의존해야 하는 부담이 존재함.
또한 사업계획서, 제안요청서, 과업지시서 등의 문서는 텍스트, 표, 그림 등 다양한 형태로 구성되어 있어 단일 텍스트 기반 시스템으로는 충분한 지원이 어려움.

2. 서비스 개요

서비스명: NIPA-AI 발주 도우미 (가칭)

기술 구성:

•

LUM (대규모 이해모델) 기반 문서 의미 분석

•

멀티모달 생성형 AI를 활용한 문서 내 이미지·표·텍스트 통합 이해 및 응답

•

생성형 AI 기반 자연어 질의응답 및 발주 문서 리뷰 기능 포함

활

활기찬 은색 안개

8d

제목: “키워드 기반 오늘의 뉴스 헤드라인 제공 AI 서비스”

1.

문제 정의 또는 기획 의도
공공기관 또는 개인은 매일 변화하는 국내외 정세를 신속하게 파악할 필요가 있습니다. 하지만 각자의 업무에 맞는 뉴스를 선별해 확인하는 일은 시간이 많이 소요되며 비효율적입니다. 특히 공공업무 담당자는 자신의 정책 분야, 주요 이슈, 이해관계자 관련 소식을 신속하고 정확하게 요약된 형태로 받아보는 도구를 원합니다.

이에 따라, 사용자가 입력한 키워드(예: 북한이탈주민, 탄소중립, 공공데이터 등)를 기반으로 오늘의 주요 뉴스 헤드라인을 자동 수집 및 요약하는 AI 서비스를 기획합니다.

1.

주요 기능 또는 흐름
입력 인터페이스
사용자는 자연어 또는 키워드 형태로 관심 주제를 입력 (예: “북한이탈주민”, “장마”, “탄소중립”, “기초지자체”).

뉴스 크롤링 & 분류
뉴스 API 또는 웹 크롤러를 활용해, 실시간으로 주요 언론사(네이버, 다음, 연합뉴스, 조선, 한겨레 등)의 최신 기사를 수집.
수집된 기사에서 LLM이 헤드라인을 추출하고, 키워드와 의미적으로 연관된 문장인지 분류함.

헤드라인 요약 및 전달
매일 아침, 혹은 설정된 시간에 주요 키워드와 관련된 3~5개 헤드라인과 간단한 요약/출처 링크를 제공.
요약은 LLM 또는 RAG 방식으로 요약된 텍스트 제공.

1.

활용 기술 및 도구
LLM 모델:
OpenAI GPT-4, Mistral, Claude, KoAlpaca, LLaMA2, 국내 언어 특화 모델(예: KorGPT)

RAG(검색 기반 생성):
뉴스 DB 또는 실시간 크롤링 시스템과 결합하여 최신성 확보

멀티모달 연계:
향후 기사 내 이미지/그래프를 요약에 포함 (예: 미디어 요소 해석)

웹 프론트엔드:
Streamlit 또는 Gradio를 통한 간단한 데모 UI 구성

1.

기대 효과
공공업무의 정보 감지 능력 향상:
담당자는 뉴스 검색에 드는 시간을 줄이고 정책 변화나 여론 흐름을 더 빠르게 감지 가능

맞춤형 브리핑 시스템:
기관/부서별로 특정 키워드 사전 설정 → 전자메일/슬랙/카카오워크로 알림 발송

지속 가능성:
주제를 변경하거나 확장 가능 (예: 보도자료 모니터링, 민감 이슈 트래킹 등)

1.

작성 팁에 따른 전략
유사 서비스와 차별성
일반 뉴스 요약기가 아닌, 실제 사용자 맞춤형 키워드 기반 정밀 뉴스 필터링 + LLM 요약 제공
(예: “기초지자체” 키워드만 입력해도 관련 보도만 선별)

현업 적용성 강조
매일 부서 회의 시작 전 1분 브리핑 자료로 사용 가능, 공보담당자나 정책홍보팀에 특히 유용

꽃

꽃무늬의 주황 공명

8d

[제안서] 예산 없이 시민 홍보를 위한 생성형 AI 기반 멀티모달 콘텐츠 자동화 시스템
과제명: 공공 홍보 무한 확장기: “제로예산 홍보봇”

1.

문제 정의 및 기대 효과
소규모 기관이나 예산 제약이 큰 부서에서는 홍보 영상, 카드뉴스, SNS 콘텐츠 등 시민 대상 홍보물 제작이 현실적으로 어렵습니다. 외주 비용은 부담되고, 내부 인력만으로는 콘텐츠 품질이 낮아지기 쉽습니다.

제로예산 홍보봇은 생성형 AI의 텍스트 요약, 이미지 생성, 음성 변환 기능을 활용해 비용 없이 시민 대상 콘텐츠를 손쉽게 제작할 수 있는 자동화 도구입니다.
문서 입력만으로 뉴스레터, 카드뉴스, 영상 스크립트, 나레이션 오디오까지 제작 가능하여 홍보 효율을 극대화합니다.

기대 효과:

외주 비용 없이 고품질 콘텐츠 제작

담당자 1인만으로도 영상·이미지 콘텐츠 제작 가능

반복 업무 자동화 및 업무 피로도 감소

SNS 등 다양한 채널에 즉시 업로드 가능

1.

활용 기술 및 도구
텍스트 요약 및 재구성: Mistral / LLaMA 기반 LLM 활용

이미지 생성: Stable Diffusion, DALL·E 기반 오픈소스 모델

음성합성: Bark 또는 Tortoise TTS 기반 무료 음성 변환

영상 제작 연동: Pika Labs / Runway 등 무료 기반 텍스트-비디오 툴

RAG 활용: 기존 기관 문서 연동 → 정확도 보완

배포 도구: Canva, CapCut, Notion 등 무료 플랫폼 연계

1.

기능 및 제작 범위 구상
Step 1: 공지사항, 정책 요약본 등 텍스트 자료 입력

김

김상식

8d

해양경찰청 가상 훈련 시뮬레이션 시스템 도입 보고서

1.

서론
해양경찰청의 핵심 임무는 광활한 해역에서의 안전 확보, 해양 범죄 단속, 그리고 효과적인 재난 대응입니다. 이러한 임무를 성공적으로 수행하기 위해서는 해양경찰관들의 끊임없는 훈련과 역량 강화가 필수적입니다. 현재의 훈련 방식은 실제 환경에서의 제약, 비용 문제, 그리고 위험성 등으로 인해 충분한 반복 훈련에 어려움이 있습니다.
본 보고서는 대규모 언어 모델(LLM)과 멀티모달(Multi-modal) 기술을 활용한 가상 훈련 시뮬레이션 시스템 도입의 필요성과 그 효용성을 제시하고자 합니다. 이 시스템은 해양경찰관들에게 실제와 흡사한 훈련 환경을 제공하여 실전 대응 능력을 향상시키고, 훈련의 효율성과 경제성을 극대화할 것입니다.

2.

가상 훈련 시뮬레이션 시스템 개요
LLM 및 멀티모달 기술 기반의 가상 훈련 시뮬레이션 시스템은 다음과 같은 핵심 기능을 포함합니다.

가. LLM 기반 시나리오 생성 및 상호작용

-실제와 유사한 시나리오 생성: 해양 사고, 범죄 상황, 수색 구조 등 다양한 해양 환경 시나리오를 LLM이 자동으로 생성합니다. 기상 조건, 선박 종류, 사고 규모, 인명 피해 여부 등 세부적인 변수를 조절하여 맞춤형 훈련이 가능합니다.
훈련생 질문 응답 및 지침 제공: 훈련생이 시뮬레이션 중 LLM에 질문하면, LLM은 관련 법규, 절차, 전문가의 조언 등을 바탕으로 즉각적이고 정확한 답변을 제공합니다. 이는 훈련생의 자율적인 학습과 문제 해결 능력을 향상시킵니다.
훈련 진행 제어 및 피드백: LLM은 훈련생의 행동과 결정에 따라 시나리오를 동적으로 변경하고, 훈련 종료 후에는 훈련 과정에 대한 상세한 피드백과 개선점을 제시합니다.
멀티모달 기반 실감형 환경 구축:

나. 시각적 몰입감

•

고품질 3D 그래픽을 통해 실제 해상 환경(파도, 날씨, 선박, 부표 등)과 사고 현장을 시각적으로 재현합니다. 드론 영상, CCTV 영상 등을 연동하여 실제 작전 상황과 유사한 시야를 제공합니다.
청각적 현실감: 파도 소리, 바람 소리, 엔진 소리, 통신음, 비상벨 소리 등 실제 해양 환경 및 사고 현장에서 발생하는 다양한 소리를 재현하여 훈련의 몰입도를 높입니다.
햅틱(촉각) 피드백 (선택 사항): 조종간, 통신 장비 등 훈련 장비에 햅틱 기술을 적용하여 실제와 유사한 조작감을 제공할 수 있습니다.

1.

기대 효과
LLM 및 멀티모달 가상 훈련 시뮬레이션 시스템 도입을 통해 다음과 같은 기대 효과를 얻을 수 있습니다.
훈련 효과 극대화: 실제와 유사한 환경에서 반복적인 훈련이 가능해져 해양경찰관의 실전 대응 능력과 위기관리 능력이 크게 향상됩니다.

가. 실제 선박 운용, 연료 소모, 장비 손실 등 기존 훈련 방식에 수반되던 막대한 비용을 절감할 수 있습니다.
나. 실제 위험에 노출되지 않고 다양한 사고 및 범죄 상황을 경험하며 훈련함으로써 안전사고의 위험을 최소화할 수 있습니다.
다. 훈련생 개개인의 역량과 필요에 맞춰 시나리오를 조정하고 난이도를 조절하여 효율적인 맞춤형 훈련이 가능합니다.
라. 훈련 과정에서 발생하는 모든 데이터를 축적하여 훈련 프로그램 개선, 교육 콘텐츠 개발, 그리고 개인별 역량 분석에 활용할 수 있습니다.
마. 실제 발생하기 어려운 복잡하고 위험한 시나리오를 반복 훈련함으로써 긴급 상황 발생 시 침착하고 신속하게 대응할 수 있는 능력을 배양합니다.

1.

결론 및 제언
LLM 및 멀티모달 기술을 활용한 가상 훈련 시뮬레이션 시스템은 해양경찰청의 훈련 패러다임을 혁신하고, 해양경찰관들의 역량을 한 단계 더 발전시킬 수 있는 핵심적인 인프라가 될 것입니다. 이는 궁극적으로 대한민국 해양 안전을 강화하고 해양 주권을 수호하는 데 크게 기여할 것입니다.
이에 해양경찰청은 본 시스템의 도입을 적극적으로 검토하고, 관련 기술 개발 및 인프라 구축을 위한 예산 확보 및 전문 인력 양성에 힘써주시기를 제언합니다.

김

김상식

8d

해양경찰청 가상 훈련 시뮬레이션 시스템 도입 보고서

1.

서론
해양경찰청의 핵심 임무는 광활한 해역에서의 안전 확보, 해양 범죄 단속, 그리고 효과적인 재난 대응입니다. 이러한 임무를 성공적으로 수행하기 위해서는 해양경찰관들의 끊임없는 훈련과 역량 강화가 필수적입니다. 현재의 훈련 방식은 실제 환경에서의 제약, 비용 문제, 그리고 위험성 등으로 인해 충분한 반복 훈련에 어려움이 있습니다.
본 보고서는 대규모 언어 모델(LLM)과 멀티모달(Multi-modal) 기술을 활용한 가상 훈련 시뮬레이션 시스템 도입의 필요성과 그 효용성을 제시하고자 합니다. 이 시스템은 해양경찰관들에게 실제와 흡사한 훈련 환경을 제공하여 실전 대응 능력을 향상시키고, 훈련의 효율성과 경제성을 극대화할 것입니다.

2.

가상 훈련 시뮬레이션 시스템 개요
LLM 및 멀티모달 기술 기반의 가상 훈련 시뮬레이션 시스템은 다음과 같은 핵심 기능을 포함합니다.

가. LLM 기반 시나리오 생성 및 상호작용

-실제와 유사한 시나리오 생성: 해양 사고, 범죄 상황, 수색 구조 등 다양한 해양 환경 시나리오를 LLM이 자동으로 생성합니다. 기상 조건, 선박 종류, 사고 규모, 인명 피해 여부 등 세부적인 변수를 조절하여 맞춤형 훈련이 가능합니다.
훈련생 질문 응답 및 지침 제공: 훈련생이 시뮬레이션 중 LLM에 질문하면, LLM은 관련 법규, 절차, 전문가의 조언 등을 바탕으로 즉각적이고 정확한 답변을 제공합니다. 이는 훈련생의 자율적인 학습과 문제 해결 능력을 향상시킵니다.
훈련 진행 제어 및 피드백: LLM은 훈련생의 행동과 결정에 따라 시나리오를 동적으로 변경하고, 훈련 종료 후에는 훈련 과정에 대한 상세한 피드백과 개선점을 제시합니다.
멀티모달 기반 실감형 환경 구축:

나. 시각적 몰입감

•

고품질 3D 그래픽을 통해 실제 해상 환경(파도, 날씨, 선박, 부표 등)과 사고 현장을 시각적으로 재현합니다. 드론 영상, CCTV 영상 등을 연동하여 실제 작전 상황과 유사한 시야를 제공합니다.
청각적 현실감: 파도 소리, 바람 소리, 엔진 소리, 통신음, 비상벨 소리 등 실제 해양 환경 및 사고 현장에서 발생하는 다양한 소리를 재현하여 훈련의 몰입도를 높입니다.
햅틱(촉각) 피드백 (선택 사항): 조종간, 통신 장비 등 훈련 장비에 햅틱 기술을 적용하여 실제와 유사한 조작감을 제공할 수 있습니다.

1.

기대 효과
LLM 및 멀티모달 가상 훈련 시뮬레이션 시스템 도입을 통해 다음과 같은 기대 효과를 얻을 수 있습니다.
훈련 효과 극대화: 실제와 유사한 환경에서 반복적인 훈련이 가능해져 해양경찰관의 실전 대응 능력과 위기관리 능력이 크게 향상됩니다.

가. 실제 선박 운용, 연료 소모, 장비 손실 등 기존 훈련 방식에 수반되던 막대한 비용을 절감할 수 있습니다.
나. 실제 위험에 노출되지 않고 다양한 사고 및 범죄 상황을 경험하며 훈련함으로써 안전사고의 위험을 최소화할 수 있습니다.
다. 훈련생 개개인의 역량과 필요에 맞춰 시나리오를 조정하고 난이도를 조절하여 효율적인 맞춤형 훈련이 가능합니다.
라. 훈련 과정에서 발생하는 모든 데이터를 축적하여 훈련 프로그램 개선, 교육 콘텐츠 개발, 그리고 개인별 역량 분석에 활용할 수 있습니다.
마. 실제 발생하기 어려운 복잡하고 위험한 시나리오를 반복 훈련함으로써 긴급 상황 발생 시 침착하고 신속하게 대응할 수 있는 능력을 배양합니다.

1.

결론 및 제언
LLM 및 멀티모달 기술을 활용한 가상 훈련 시뮬레이션 시스템은 해양경찰청의 훈련 패러다임을 혁신하고, 해양경찰관들의 역량을 한 단계 더 발전시킬 수 있는 핵심적인 인프라가 될 것입니다. 이는 궁극적으로 대한민국 해양 안전을 강화하고 해양 주권을 수호하는 데 크게 기여할 것입니다.
이에 해양경찰청은 본 시스템의 도입을 적극적으로 검토하고, 관련 기술 개발 및 인프라 구축을 위한 예산 확보 및 전문 인력 양성에 힘써주시기를 제언합니다.

자

자랑스러운 마젠타 물

8d

아래는 실습 과제 “AI 기반 국가유산 해설사 시스템 기획”을 첨부하신 보고서 양식에 맞춰 정리한 내용입니다. 이모지는 제거하고, 형식과 스타일을 최대한 비슷하게 구성했습니다.

AI 기반 국가유산 해설사 시스템 기획안

1.

2.(수) 국가유산청 ○○과 공무원 홍길동

1. 개요

○ 문서번호 문화-456(디지털전환-1)-2025(국가유산 서비스 고도화 사업 추진 관련)
○ 생성형 AI 및 멀티모달 기술 기반의 지능형 문화재 안내 서비스 도입 검토
○ 개인 맞춤형 해설 및 보조 기능 제공을 위한 AI 기반 국가유산 해설사 시스템 기획
○ 문화재청 및 산하 기관의 유산정보 DB, 메타데이터 활용 방안 포함

2. 배경 및 사전검토

○ 현장 해설사의 인력 부족 및 외국인·청소년 대상 해설 품질의 한계 존재
○ 국가유산청 보유 디지털 콘텐츠(설명자료, 음성 안내, 3D 이미지 등) 다수 확보
○ 생성형 AI, 음성합성(TTS), 이미지 인식 등의 기술 발전으로 구현 가능성 확보
○ ChatGPT, LLaVA, Whisper 등 오픈소스 기반 기술 활용 가능
○ 다국어 응대, 시각·청각 보조 기능 등 장애인 접근성도 고려한 설계
○ 실시간 질의응답, 사진 기반 안내, 위치 기반 정보 제공 등 기술적 작동 시나리오 확보
○ 예산 범위 내 시범 구축 가능, 디지털문화유산 사업과의 연계도 가능

3. 활용 및 관리방안

○ 유산 관람 시 사용자가 사진 촬영 또는 음성으로 질문 시, 해당 유산의 역사·의미를 AI가 설명
○ 외국인을 위한 다국어 해설, 시각장애인을 위한 음성 해설, 청각장애인을 위한 자막 기능
○ 학교단체·관광객 대상 퀴즈형 해설로 참여 유도
○ 기존 보유 메타데이터와 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 연결
○ 방문객 피드백 수집을 통한 지속적 학습 및 개선
○ 시스템 고장 방지를 위한 정기적 점검 및 업데이트 계획 수립
○ 시범 운영 후 전국 문화유산 현장 확대 검토

4. 기타

활

활기찬 은색 안개

8d

AI 기반 공직선거법 위반 장면 자동 필터링 및 정제 시스템

1.

문제 정의 또는 기회 포착
선거 기간 중 공공기관, 지자체 또는 일반 개인이 생성한 사진·영상 콘텐츠가 **공직선거법 저촉 요소(정치인 노출, 특정 정당 상징물, 특정 문구 등)**를 포함할 가능성이 존재함.
이는 법률 위반, 신뢰 하락, 과태료 등의 문제로 이어질 수 있어 사전 감지 및 제거 시스템이 필요함.

2.

적용 기술
텍스트 인식(OCR): 현수막, 인쇄물, 자막 등에 포함된 특정 문구(후보명, 정당명, 특정 정치구호 등) 탐지

이미지·비디오 인식 (Vision AI): 특정 인물(후보자 등), 상징물(정당 로고), 특정 제스처(엄지척 등)의 탐지

멀티모달 LLM (예: GPT-4o): 이미지와 텍스트를 함께 분석해 위반 가능성 여부 종합 판단

RAG 기반 정책 기준 연동: 중앙선거관리위원회 선거법 문서와 연계하여 최신 기준 자동 반영

자동 편집 모델 (Image Inpainting, Video Frame Eraser 등): 위반 요소 자동 제거 및 수정

1.

시스템 구성
① 감지 모듈: 업로드된 사진·영상에서 텍스트 및 이미지 기반 선거법 위반 가능성 탐지

② 편집 모듈: AI 기반 자동 모자이크, 블러 처리, 이미지 교체, 프레임 제거 등 정제 작업 수행

③ 사용자 피드백 인터페이스: 위반 판단 결과 검토 및 재확인 기능 제공

④ 로그 저장 및 리포트 모듈: 처리 결과 요약 보고서 자동 생성

1.

기대 효과
공공기관 및 개인이 선거법 저촉 위험을 최소화하면서 안심하고 콘텐츠 제작 가능

수작업 편집 대비 시간·비용 절감, 정책 신뢰도 향상

선거철 SNS, 홍보자료, 리포트 등 대량 콘텐츠의 사전 필터링 체계 구축 가능

1.

작성 팁 요약 적용
실제 업무에 바로 적용 가능한 시스템으로, 각 기관의 홍보 부서, 영상 편집 팀, 기록보관소 등에서 즉시 활용 가능

고

고대의 사파이어 체리

8d

좋습니다! 아래는 Hugging Face 기반 기술을 중심으로 재구성한 맞춤형 심사자동화 AI 서비스 기획서 (A4 1장 분량)입니다. 발표용 슬라이드 1장도 함께 포함했습니다.

📄 기관 맞춤형 AI 서비스 기획안

LLM 및 멀티모달 AI를 활용한 심사자동화 시스템

1. 📌 도입 배경

우리 기관은 다양한 신청 서류(자격증, 경력증명서 등)를 심사할 때 많은 인력과 시간이 소요되며, 문서의 진위 여부와 기준 적합성 판별이 수작업 중심으로 진행되고 있습니다.
→ 이에 따라, 문서 자동 판독 + 진위 확인 + 기준 판별이 가능한 AI 기반 심사 자동화 시스템의 도입이 필요합니다.

2. 🛠️ 핵심 기능 요약

3. 🤖 사용 기술 및 도구 (Hugging Face 생태계 기반)

4. ✅ 기대 효과

•

⏱️ 심사시간 70% 이상 단축 (문서 자동화 및 기준 비교)

•

🔍 서류 위변조 탐지 정확도 향상 (멀티모달 진위 분석)

신

신성한 자두 나무

8d

양주시 홈페이지 검색엔진에 chatGPT같은 대답을 할수있는 엔진을 넣고 LLM 멀티모달등 원리를 이용하여 적용할수있는 방법

✅ 1. 전체 아키텍처 개요 (구성도)

[사용자 질의 입력]
↓
[질의 처리: LLM + 파인튜닝]
↓
[정보 추출: DB, 홈페이지 크롤링, PDF 등]
↓
[답변 생성: RAG 기반 응답 생성]
↓
[멀티모달 처리 (이미지/지도/표 등)]
↓
[최종 응답 출력: 웹 UI 또는 챗봇]

✅ 2. 구축 시나리오

📌 Step 1: 데이터 수집 및 정제
홈페이지 텍스트, PDF 공지문, 공공데이터 등 크롤링

이미지, 지도, 통계표 등 다양한 멀티모달 정보 포함

OCR 및 이미지 메타데이터 처리 포함

📌 Step 2: 데이터 임베딩 및 벡터화
텍스트를 LLM 임베딩 모델로 벡터화

PDF, 공문서 등은 LlamaIndex / LangChain으로 처리

이미지도 필요한 경우 BLIP로 임베딩하여 연결

📌 Step 3: 벡터 검색 시스템 구축 (RAG)
사용자 질문이 들어오면 벡터DB에서 관련 정보 검색

검색된 내용과 원 질문을 함께 LLM에 넣어 답변 생성

📌 Step 4: LLM 응답 생성 및 튜닝
LLM이 정책에 맞는 톤과 형식으로 응답하도록 시스템 설정

지자체 스타일에 맞는 안내말투(공공기관형) 설정 가능

권

권미정

8d

✅ 만들고자 하는 시스템 정리
🧠 목표:

학교 내부의 계약, 구매, 행정 관련 규정 문서들을 AI에 넣고

질문을 입력하면 그에 맞는 정확한 규정 근거와 설명을 챗봇 형태로 응답하는 시스템

예시 질문:

"50만원 이하 물품은 어떻게 구매 처리하나요?"

"지방출장비는 어떤 조건에서 지급되나요?"

✅ 이걸 만드는 데 필요한 핵심 기술 요소
구성 요소 설명 사용 예시
문서 업로드 & 처리 학교 규정 PDF, HWP, DOCX, 텍스트 등을 AI가 읽을 수 있게 처리 LangChain, LlamaIndex, PyMuPDF, PDFMiner 등
정보 검색 (RAG) 질문과 관련된 규정 조항을 먼저 검색해서 LLM에 함께 넣는 구조 RAG (Retrieval Augmented Generation)
LLM 질의응답 엔진 검색된 규정을 근거로 사람이 이해할 수 있게 자연어로 설명 GPT-4, Claude 3, Mistral 등
노트북 실행 환경 코랩, Jupyter 등에서 테스트하고 배포 가능 Google Colab + LangChain

✅ 구체적 구현 흐름
학교 규정 문서 수집

예: 구매규정.pdf, 계약지침.hwp, 출장규정.docx 등

문서 처리 (텍스트로 변환)

PDF, 한글파일 → 텍스트 추출

예: PyMuPDF / python-docx / py-hwp 등 사용

문서 벡터화 및 저장

문장을 조각 내어 임베딩 처리 → 검색용 DB 저장

예: Chroma, FAISS, Pinecone, LlamaIndex

보

보라색의 주홍 나무

8d

✅ 과제명
"대구 남구청 업무에 특화된 생성형 AI 기반 민원 대응 및 홍보 자동화 시스템 기획"

📌 1. 문제 정의
반복적이고 수작업이 많은 민원 응대: 유사 민원에 대해 매번 동일한 답변을 수작업으로 처리

홍보자료 작성 부담: 보도자료, SNS 콘텐츠, 웹 공지 등은 담당자가 매번 직접 작성해야 하며 시간과 인력이 소요됨

주민 대상 정보 전달의 한계: 노인·외국인 등 정보 접근이 어려운 계층이 있음

🔧 2. 활용 기술 또는 도구
오픈소스 LLM (예: Mistral, LLaMA 등) 기반 민원 자동 응답 시스템

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 기술로 과거 민원 DB 및 정책자료 기반 응답 정확도 향상

멀티모달 생성형 AI:

이미지 생성 (홍보 포스터 자동 제작)

음성합성 (시각장애인/고령층 위한 음성 안내 서비스)

자동 요약 및 번역 기능: 주요 정책/공지사항 요약 + 다국어 변환

🛠️ 3. 기획 서비스 구성
서비스명: “AI 남구 도우미”
AI 민원 답변 챗봇

LLM + RAG 기반으로 유사 민원 자동 응답

“쓰레기 배출시간은 언제인가요?”, “복지 신청 대상은?” 등 자주 묻는 질문 응답

AI 보도자료 및 홍보 콘텐츠 생성기

키워드 입력 시 자동으로 SNS 게시글, 포스터 문안, 카드뉴스 문구 생성

고

고대의 사파이어 체리

8d

좋습니다! 말씀하신 내용을 바탕으로, 기관생명윤리위원회(IRB) 평가인증 업무에 맞춘 맞춤형 AI 서비스 기획 과제 초안을 작성해 드리겠습니다. 아래는 A4 1장 정도 분량의 완성형 초안 예시입니다. 필요하면 문체나 표현을 더 다듬어 드릴 수 있어요.

💡 과제 초안

"기관생명윤리위원회(IRB) 평가인증 문서 자동 평가 및 심의 지원 AI 서비스 기획"

1. 문제 정의 및 기회 포착

현재 기관생명윤리위원회 평가인증 업무는 평가 매뉴얼에 따라 서류 평가 → 현장 평가 → 평가위원회 심의 → 결과 통보 단계로 진행된다.
특히 서류 평가 단계에서 대상 기관이 제출한 다양한 문서를 평가 매뉴얼 기준에 맞춰 검토하고, 이를 기반으로 평가위원회 상정용 기초 문서를 작성하는 과정이 매우 많은 시간과 인력이 소요된다.
이 과정에서 다음과 같은 문제가 있다:

•

평가 기준 항목별 누락 여부 수작업 확인 필요

•

동일 문구 반복 검토로 인한 업무 피로도 증가

•

위원회 상정용 문서 작성 시 편집 및 요약 작업 부담

AI 기반 자동 평가 및 문서 요약 지원 서비스를 도입하면 업무 효율성을 높이고, 평가의 정확성과 일관성을 동시에 확보할 수 있는 기회가 있다.

2. 활용 기술 및 방법

•

LLM (대규모 언어모델, 예: GPT-4o): 평가인증 매뉴얼 기준에 따라 문서 내용을 자동 분석 및 요약

•

RAG (Retrieval-Augmented Generation): 내부 평가 매뉴얼 및 관련 법령 문서에서 기준을 실시간 검색·참조

M

Munsu Ryu

8d

아래는 보건복지부 업무에 맞춘 “LLM과 멀티모달 AI 기술을 활용한 기관 맞춤형 AI 서비스 기획서” 예시입니다. 매우 냉정하고 객관적으로 작성했습니다.

1. 문제 정의 또는 기회 포착

•

현황 분석

◦

민원·상담 업무에서 반복되는 문의(예: 복지급여 자격, 노인·아동 복지 지원, 정신건강 상담 등)가 월 수천 건 수준으로 높은 운영 비용과 체계적 응대 부족 문제 야기.

◦

내부 보고 자료 및 공문서 작성이 수작업 위주로, 담당자 시간 대비 비용 비효율 심각.

•

기회

◦

자동화·지능화 도입 시 문의 응대 속도 개선, 공문·보고서 작성 비용 절감, 서비스 품질 향상 기대.

2. 활용 기술 또는 도구

•

LLM 모델: 오픈소스 LLaMA 2 / Mistral 기반 + RAG(Retrieval-Augmented Generation) 통합.

•

음성 합성·인식: 민원 콜센터 상담 자동화용 STT/TTS.

•

문서 처리: GPT 기반 요약·분석 + AI OCR를 통한 공문·보고서 자동 작성.

•

이미지 분석: 장애인·노인 복지 현장 이미지 자동 검토(예: 안전 위험 요소 감지).

광

광택 있는 빨강 꿈

8d

좋습니다! 강사가 낸 실습 과제는 다음과 같은 목표를 가지고 있네요:

"LUM과 멀티모달 AI 기술을 활용한 가장 유용한 AI 서비스 기획하기"

당신의 아이디어는 매우 실용적이며 기관 업무에 직접적으로 도움이 되는 훌륭한 사례입니다. 이를 과제에 맞게 정리해드릴게요.

🧠 실습 과제 아이디어 제안서

주제:
기관 보도자료 및 타 기관 문서 자동 분석 기반 AI 비서 서비스

목표 및 개요:

•

우리 기관에서 작성한 보도자료를 AI에게 학습시켜, 새 보도자료 초안을 자동 생성하거나 빠르게 보완해주는 기능 구현

•

또한 다른 공공기관 및 유관기관의 보도자료를 수집·학습시켜, 우리 기관과 유사하거나 벤치마킹 가능한 사례를 자동 추출하고 정리/요약

•

최종적으로는 “기관 맞춤형 AI 보고서 작성 및 벤치마킹 분석 도우미” 서비스를 구현

사용 기술 (예시):

•

LLM: LUM (또는 LLaMA2, Mistral 등 오픈소스 모델)

•

멀티모달: OCR 및 이미지 설명 생성 모델 (예: 표/차트 포함 보도자료 대응)

•

자연어 처리: 요약, 키워드 추출, 분류, 벤치마킹 후보 문서 탐지

예상 사용자:

LLM+AI기술을 이용한 업무적용 아이디어 기획

국가정황정보 자동 수집·번역·보고서 작성 시스템 기획서

1. 배경 및 목적

2. 주요 기능

3. 적용 기술

4. 기대 효과

관세행정 맞춤형 AI 서비스 아이디어

1. 통관 문서 AI 분석·분류 지원 시스템

2. FTA·원산지 검증 AI 서비스

KIAT 맞춤형 LLM 및 멀티모달 AI 서비스 기획 초안

생성형 AI 기반 ‘정보화 사업 발주지원 AI 어시스턴트’ 기획안

1. 기획 배경 및 필요성

2. 서비스 개요

AI 기반 국가유산 해설사 시스템 기획안

1. 개요

2. 배경 및 사전검토

3. 활용 및 관리방안

4. 기타

📄 기관 맞춤형 AI 서비스 기획안

LLM 및 멀티모달 AI를 활용한 심사자동화 시스템

1. 📌 도입 배경

2. 🛠️ 핵심 기능 요약

3. 🤖 사용 기술 및 도구 (Hugging Face 생태계 기반)

4. ✅ 기대 효과

💡 과제 초안

"기관생명윤리위원회(IRB) 평가인증 문서 자동 평가 및 심의 지원 AI 서비스 기획"

1. 문제 정의 및 기회 포착

2. 활용 기술 및 방법

1. 문제 정의 또는 기회 포착

2. 활용 기술 또는 도구

🧠 실습 과제 아이디어 제안서