ⓢ공공부문 초거대 AI 도입·활용 가이드라인 2.0

공공부문 초거대 AI 도입·활용 가이드라인 2.0 및 AI 서비스 실증 사례집

중앙부처, 지방자치단체, 공공기관이 초거대 AI를 효과적으로 도입·활용할 수 있도록 제작한

「공공부문 초거대AI 도입·활용 가이드라인(2.0)」 과 「공공AI 서비스 실증 사례집」입니다.

1. 「공공부문 초거대AI 도입·활용 가이드라인(2.0)」 주요내용

○ 공공부문 초거대AI 추진방향 및 분야별·해외 활용사례

○ 공공부문 초거대AI 도입절차 및 고려사항, AI 성과관리 방안 등

* ’24.4월 배포한 1차 가이드라인을 업데이트하여 배포

2. 「공공AI 서비스 실증 사례집」 주요내용

○ ’22년부터 디지털플랫폼정부위원회 주관으로 추진한 대표 실증 사례

* 총 110개 사례(사회문제 해결 54개, 대국민 서비스 혁신 37개, 일하는 방식 개선 19개)

원본출처: https://www.dpg.go.kr/DPG/contents/DPG03020000.do?schM=view&amp%3BviewCount=9&id=20250416154050742370&fbclid=IwY2xjawKAPmhleHRuA2FlbQIxMABicmlkETFic1FwYmpWZGRUUGVMVktSAR7PtDIfxIIxOgyfssTU0VKwMj8Et-BYHx_V-5yzRB5cVIvgcHE812A9s-_r8w_aem_mXpFSrLnuoUpoeep-LCFvA#;

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공공 부문에서 초거대 인공지능(AI)의 도입 및 활용을 위한 가이드라인과 실제 적용 사례를 제시합니다. 문서는 초거대 AI 및 관련 기술 용어를 정의하고, 초거대 AI 모델 학습 방식과 클라우드 서비스 활용 방안을 설명합니다. 더불어 공공 AI의 주요 전략 목표인 대국민 서비스 혁신, 사회 문제 해결, 일하는 방식 효율화에 따라 다양한 분야의 실증 사례를 상세히 소개하며, 해외 주요국의 AI 정책 동향과 AI 도입 시 고려해야 할 보안 사항 및 절차도 다룹니다. 최종적으로 공공 부문의 AI 도입을 위한 거버넌스 구축 방안과 성과 측정 지표를 제안합니다.

음성개요(내용설명):

첨부파일:

공공부문 초거대 AI 도입·활용 가이드라인_2.0

대한민국 공공 부문에서 초거대 인공지능(AI)을 도입하고 활용하기 위한 상세한 가이드라인입니다. 이 문서는 초거대 AI의 기본 개념과 기술 동향을 설명하고, 공공 부문에서의 추진 방향, 전략 목표, 그리고 다양한 활용 사례를 제시합니다. 또한, 공공 부문에서 초거대 AI를 실제로 도입할 때 따라야 할 구체적인 절차와 고려 사항, 데이터 보안 등급 분류, 클라우드 활용 방안, 데이터 학습 방식, 서비스 도입 방식, 그리고 운영 및 성과 관리 방안까지 상세히 안내하고 있습니다.

부록 1 공공AI 서비스 실증 사례집

다양한 공공 서비스 분야에 인공지능(AI) 기술을 실제 적용하고 검증한 사례들을 모아 놓은 보고서입니다. 이 문서는 복지, 의료, 재난/재해, 경제활동, 정보제공, 상담지원 등 광범위한 영역에서 AI가 어떻게 활용될 수 있는지 구체적인 예시들을 통해 보여줍니다. 특히, AI를 통해 사회 문제를 해결하고, 대국민 서비스 혁신을 이루며, 공공 분야의 업무 효율성을 개선하려는 명확한 목표를 가지고 실증 사업들을 추진했음을 강조하고 있습니다.

부록 2_해외 AI 활용 사례 인벤토리.xlsx

1.47MB

[공공부문 초거대 AI 도입·활용 가이드라인_2.0]

1. 가이드라인 목적 및 구성

본 가이드라인의 핵심 목적은 중앙부처, 지자체, 공공기관 등 전 공공부문이 디지털플랫폼정부의 철학과 원칙에 따라 초거대 AI를 도입하고 활용하는 데 필요한 기준과 절차, 고려 사항을 안내하는 것입니다. 또한, 공공 부문의 정보 시스템 담당자들에게는 실무적 지침과 다양한 AI 서비스 사례를 제공하여 초거대 AI 도입 및 활용을 지원하는 것을 목표로 합니다.

가이드라인은 다음과 같은 주요 부분으로 구성되어 있습니다.

Part 0: 가이드라인 목적 및 구성
Part 1: 초거대 AI 개요 (개념, 구성요소, 기술 동향, 국내외 현황)
Part 2: 공공부문 초거대 AI 추진 방향과 활용 사례 (추진 방향, 공통 기반, 활용 사례)
Part 3: 초거대 AI 도입 절차 (원칙, 고려사항, 절차, 체크리스트)
Part 4: 공공부문 AI 성과 관리 (성과 관리 필요성, 지표 풀, 프레임워크)
Part 5: 부록 (실증 현황, 해외 사례)

2. 초거대 AI 개요 및 현황

2.1. 초거대 AI의 개념과 구성 요소

초거대 AI는 "기존 인공지능(AI)보다 훨씬 방대한 양의 데이터를 이용해 수천억에서 수조 개 이상의 매개변수(Parameter)를 가진 대규모 모델"을 의미합니다. 이는 대규모 인공신경망 알고리즘을 활용하여 높은 수준의 추론 및 이해 능력을 보여줍니다. 기존 AI가 특정 작업만 수행하는 것과 달리, 초거대 AI는 자연어 처리, 이미지 인식, 코드 작성 등 여러 분야에 폭넓게 활용될 수 있는 범용성이 특징이며, 새로운 작업에 대해 별도 학습 없이 신속하게 대응할 수 있습니다.

초거대 AI의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

데이터: AI 학습을 위한 방대한 데이터 (텍스트, 이미지 등)
모델: 대규모 인공신경망 모델 (예: LLM)
컴퓨팅 인프라: 고성능 하드웨어 및 클라우드 컴퓨팅 서비스
학습 알고리즘: 모델 학습 및 최적화 기술
윤리적 고려사항: 사회적 안전 및 윤리적 운영을 위한 설계

2.2. 최신 AI 기술 동향

가이드라인은 다음과 같은 최신 AI 기술 동향을 언급합니다.

멀티모달 AI: 텍스트 외 이미지, 영상, 음성, 코드까지 이해하고 생성하는 AI. 사용자 경험을 향상시키고 개인 맞춤형 서비스 제공이 가능해집니다.
sLLM (Small Large Language Model): LLM에 비해 적은 자원으로 학습 및 운영이 가능하며, 보안성 확보, 비용 절감, 실시간 응답 속도 개선에 장점이 있습니다. 온디바이스 또는 내부 전용 AI 구축에 활용됩니다.
에이전틱 AI (Agentic AI): 자율적으로 업무를 수행하는 인공지능. 사용자의 목표 달성을 위해 스스로 계획하고 조치를 이행하여 인간의 업무를 경감 및 보강할 수 있습니다.

2.3. 국내외 초거대 AI 시장 현황

국내 시장은 크게 **플랫폼 인프라 영역 (빅테크 기업 중심), AI 모델 영역 (LLM 및 sLLM 제공), 애플리케이션 영역 (SI 기업 및 스타트업 중심)**으로 분류됩니다. 또한, 전 범위를 서비스하는 풀스택 영역과 기술 도입을 위한 컨설팅 영역 시장도 형성되어 있습니다. 국내 플랫폼 기업은 자체 LLM을 선보이며 공급 기업으로 자리매김하고 있으며, 중소 스타트업은 애플리케이션 영역에서 LLM을 활용하거나 sLLM 형태로 시장에 진입하고 있습니다.

해외 동향에서는 주요 국가들이 AI 경쟁에 속도를 내고 있음을 보여줍니다.

중국: '차세대 AI 발전계획'을 통해 AI 중심국가 성장을 목표하며, 공공 10대 분야 응용 사례 창출에 노력하고 있습니다.
영국: 'i.AI' 신설, '정부를 위한 생성형 AI 프레임워크' 발표 등 공공 서비스 개선을 위한 AI 활용을 적극 추진 중입니다.
프랑스: 주권 AI 'Albert' 도입, AI 기반 공공 서비스 현대화 및 행정 절차 간소화를 추진하고 있습니다.
캐나다: 공공 서비스 AI 도입 전략 개발에 초점을 맞추고 있습니다.
독일: 국가 인공지능 전략 및 실행 계획 발표, 공공 부문 AI 교육 프로그램 운영 등을 통해 AI 도입을 추진하고 있습니다.

대표적인 해외 공공부문 초거대 AI 활용 사례로는 싱가포르의 공무원 비서 'Pair' 및 도서관 서비스 'StoryGen', 영국의 주민 서비스 AI 비서 'Darcie'와 'Ali', 프랑스의 주권 AI 'Albert', 미국의 신속한 조달 프로세스를 위한 'Acqbot', 이탈리아의 지능형 가상 비서, 대만 치메이 병원의 의료진 AI 코파일럿, 독일 함부르크 시의 자체 개발 LLM 'LLMoin' 등이 언급됩니다.

3. 공공부문 초거대 AI 추진 방향과 활용 사례

3.1. 공공부문 초거대 AI 추진 방향

공공부문 초거대 AI 추진은 디지털플랫폼정부 실현을 위한 핵심 동력으로 간주됩니다. 3대 전략 목표는 다음과 같습니다.

대국민 서비스 혁신: 민원, 복지, 정보 제공 등 사용자 맞춤형 서비스 제공
사회 문제 해결: 응급 의료, 재난, 범죄, 환경 등 다양한 사회 문제 해결
일하는 방식 효율화: 업무 자동화, 의사결정 지원, R&D 효율화 등

이러한 목표 달성을 위해 범정부 초거대 AI 공통 기반 구현이 추진됩니다. 이는 공무원이 보안 걱정 없이 생성형 AI 서비스를 활용할 수 있는 정부 전용 플랫폼으로, 다양한 AI 모델 및 서비스를 손쉽게 사용할 수 있는 체계를 마련하고 AI 자산의 공유 및 재활용을 통해 중복 개발을 방지하며 신속한 서비스 개발 환경을 구축하는 것을 목표로 합니다. 구축 원칙은 민간 역량 활용 및 범용성·확장성 확보이며, 멀티 AI 모델 및 싱글-원-윈도우 방식의 서비스 제공을 계획하고 있습니다.

3.2. 공공부문 초거대 AI 활용 사례

초거대 AI를 적용한 공공 서비스는 크게 기술적 관점과 사용자 관점으로 분류할 수 있습니다.

기술적 관점 (데이터 활용 및 구현 방식):

추가 학습 없이 파운데이션 모델 그대로 사용
파운데이션 모델에 기관 데이터 추가 학습
외부 서비스와 연계하여 구현

사용자 관점 (공공 업무 적용 서비스 유형):

질의 응답: 행정 문서나 내부 자료 검색, 대국민 정보 검색, 전문 분야 특화 검색 등에 활용됩니다. (예: 주민등록등본 발급 안내, 관광 정보 검색, 법률/판례 검색)
분석·활용: 정형/비정형 데이터 변환 및 분석, 동향 파악, 미래 예측, 코딩 분석 등에 활용됩니다. (예: 경제/정책 동향 분석, 교통 안정성 향상 분석, 복지 사각지대 해소 분석)
문서 작성: 단순 반복적인 보고서, 계획서 초안 작성, 회의록 작성, 설문 문항 생성 등에 활용됩니다. (예: 제안요청서 초안 작성, 회의 녹취록 정리, 월별 인사 위원회 계획안 작성)
기획·창작: 행사/프로그램 기획, 홍보 자료 창작, 시각화 자료 생성 등에 활용됩니다. (예: 홍보 포스터/리플렛 제작, 데이터 기반 시각화 자료 생성)
상담 지원: 민원 상담 콜센터 업무 지원, 개인 맞춤형 상담 제공, 다국어 상담 등에 활용됩니다. (예: 민원 처리 예상 답변 생성, 상담 내용 요약, 외국인 민원 상담)
서비스 처리: 대화형 질의를 통한 행정/민원 업무 완결 처리, 외부 서비스 연계 등에 활용됩니다. (예: 관련 서류 자동 작성 및 처리, 승차권 예매, 공공 회의실 예약)

가이드라인은 이 외에도 다양한 업무 분야별 실증 사례를 제시하고 있으며, 지자체 주요 부서별 활용 예시(기획조정실, 도시교통실, 복지정책실 등)를 통해 구체적인 적용 방안을 보여줍니다.

4. 초거대 AI 도입 절차 및 고려사항

4.1. 도입 원칙 및 고려사항

공공부문에서 초거대 AI를 도입할 때에는 '디지털플랫폼정부 실현 계획'과 연계하여 추진해야 하며, 다음과 같은 도입 원칙을 준수해야 합니다.

원칙 1: 민간의 최신 기술을 적기에 도입하고 활용 (민간 클라우드 우선 검토, 민관 협력)
원칙 2: 행정 프로세스와 조직 문화 혁신을 함께 수행 (업무 재설계 병행, 유연한 애자일 방식)
원칙 3: 부처 간 칸막이를 없애고 하나의 정부를 구현 (개별 구축 지양, 데이터/자원 공유)
원칙 4: 국가 안보와 국민 권리 보호를 보장 (민감/기밀 데이터 유출 방지, 개인정보/저작권 보호)
원칙 5: '인공지능 윤리 기준'을 준수 (인권, 프라이버시, 다양성, 책임성, 안전성, 투명성 등)

또한, 초거대 AI 기술의 한계와 위험성을 인지하고 충분한 계획과 준비를 통해 성과를 창출해야 합니다. 도입 시 사전 고려사항으로는 적용 대상 업무 및 성과 목표 명확화, 기술적 한계 인지 및 보완 조치 마련, 위험 이해 및 방지 대책 수립 등이 있습니다.

4.2. 도입 절차

초거대 AI 도입은 다음과 같은 절차를 따릅니다.

초거대 AI 도입 결정: 대상 업무 분석, 적합성 및 기대 효과 검토, 정부 정책 방향 고려
초거대 AI 인프라 구축 방안 마련: 범정부 초거대 AI 공통 기반 활용, 자체 인프라 구축, 민간 클라우드 서비스 활용 중 선택 (데이터 보안 등급 및 업무 특성 고려)
데이터 보안 등급 검토: 업무 정보의 중요도에 따라 기밀(C), 민감(S), 공개(O) 등급으로 분류 및 보안 대책 마련
클라우드 서비스 구성 방안 검토: 클라우드 영역 및 규모 선정, 도입 유형 결정, 기존 정보 자원 전환/재구축 방안 검토, CSAP 인증 기반 보안성 등 고려
데이터 학습 방식에 따른 LLM 유형 결정: 파운데이션 모델, 파인튜닝, 사후 학습, RAG 기반 모델 중 선택 (사용 목적, 학습 데이터, 작업 유형, 자원 등 고려)
서비스 도입 방식 결정: 서비스 구매 방식 또는 조달 발주 방식 중 선택 (계약의 신속성, 비용 효율성, 요구 사항 반영 수준 등 고려)
유지보수 및 운영(Ops) 방식 검토: 데이터 관리, 모델 운영, 성능 개선, 보안 관리, 거버넌스 체계 구축 (조직 구성, 예산 확보, 전문가 협력 등)

가이드라인은 각 절차별 세부 검토 사항 및 체크리스트를 제공하여 실무 도입을 지원합니다. 특히 데이터 보안과 관련하여 국가 망 보안 체계(N2SF) 도입에 따른 정보 서비스 모델 및 보안 위협, 보안 대책 등을 상세히 설명하고 있습니다.

5. 공공부문 AI 성과 관리

공공부문 AI 과제의 성공적인 추진을 위해서는 체계적인 성과 관리가 필수적입니다. AI 과제는 기존 정보화 사업과 달리 초거대/생성형 AI 기능 및 서비스를 통해 직접적인 산출물을 제공하며 고비용의 인프라가 수반되므로, AI 기능/서비스뿐만 아니라 인프라 수준도 측정 및 관리해야 합니다. 이를 위해 **'AI 과제 생애주기' 개념(프로젝트 구축/PoC 단계 → 서비스 운영 단계)**을 도입합니다.

5.1. AI 성과 지표 풀

가이드라인은 공공부문 AI 과제의 성과 관리를 위한 AI 성과 지표 풀을 제시합니다. 이는 투입, 과정, 산출, 결과 단계별로 다양한 성과 지표를 포함하며, AI 기능 분류(지능형 정보 처리, 자동화 업무 지원, 대화형 서비스, 모니터링/알람)를 기준으로 세분화하여 관리할 수 있도록 합니다.

5.2. AI 성과 지표 프레임워크

성과 지표 개발을 위한 기본 틀로서 **로직 모형(투입-과정-산출-결과)**과 AI 기능 분류에 기반한 프레임워크를 마련합니다. 로직 모형은 AI 과제의 생애주기를 통해 최종 목표(공공 서비스 개선, 행정 효율성 향상, 사회 현안 해결)에 도달함을 제시하며, AI 기능 분류는 각 단계별 AI 특성을 반영한 성과 지표 배치의 기반이 됩니다.

AI 기능 분류는 다음과 같이 통합·조정되었습니다.

지능형 정보 처리: 공공 데이터 수집/분석, 행정/정책 의사 결정 지원 (예: 정보 검색/추출 정확도, 데이터 기반 의사 결정 증가율)
자동화 업무 지원: 행정 업무 자동화, 공무원 의사 결정 지원 (예: 업무 처리 자동화율, 비용 절감률)
대화형 서비스: 자연어 기반 공공 서비스 제공, 민원 해결 지원 (예: 상담 만족도 향상률, 처리 시간 단축률)
모니터링·알람: 실시간 데이터 분석, 사회 안전/재난/위험 이상 징후 감지 및 알림 (예: 이상 징후 조기 발견율, 오탐지율 감소율)

각 AI 기능은 공공 서비스 개선, 행정 효율성 향상, 사회 현안 해결이라는 3대 전략 목표와 연관성을 가집니다. 성과 지표 풀 총괄표는 각 기능 분류별 투입, 과정, 산출, 결과 지표를 상세히 제시하여 실제 성과 관리 시 활용할 수 있도록 지원합니다.

결론

본 가이드라인은 대한민국 공공 부문이 초거대 AI를 효과적으로 도입하고 활용하여 디지털플랫폼정부를 실현하는 데 필요한 포괄적인 지침을 제공합니다. 초거대 AI의 개념 이해부터 도입 절차, 보안 고려 사항, 그리고 체계적인 성과 관리 방안까지 상세히 제시함으로써 공공 부문의 AI 활용 역량을 강화하고 국민 삶의 질 향상 및 사회 문제 해결에 기여할 수 있도록 지원합니다. 특히 민간의 최신 기술과 역량을 적극적으로 활용하고, 데이터 보안 및 윤리적 고려 사항을 철저히 준수하며, 지속적인 성과 관리를 통해 AI 도입의 효과를 극대화하는 것이 중요함을 강조하고 있습니다.

본 문서는 가이드라인 발췌본의 핵심 내용을 요약한 것으로, 전체 내용을 상세히 파악하기 위해서는 원문 검토가 필요합니다.

[추가 논의 사항]

범정부 초거대 AI 공통 기반 구축 및 운영 계획 구체화
AI 기술의 빠른 발전 속도에 대응하기 위한 가이드라인 업데이트 주기 및 방식
공공 부문 AI 전문 인력 양성 및 확보 방안
AI 도입에 따른 조직 문화 변화 및 직원 교육 필요성
잠재적인 AI 위험(편향, 할루시네이션 등)에 대한 구체적인 대응 매뉴얼 마련

[향후 조치]

본 브리핑 문서를 관련 부서에 공유
가이드라인 원문 상세 검토 및 실무 적용 방안 모색
AI 도입 계획 수립 시 가이드라인 내용 적극 반영
AI 도입 관련 추가 정보 및 지원 필요성 검토

[마인드맵]

[부록 1 공공AI 서비스 실증 사례집]

주요 테마:

제공된 실증 사례들은 크게 세 가지 주요 테마로 분류될 수 있습니다:

사회 문제 해결 (사회문제-X): 돌봄, 안전, 보건, 교통, 환경 등 다양한 사회적 문제 해결에 AI 기술을 활용합니다.
대국민 서비스 혁신 (대국민-X): 민원 처리, 정보 접근성 개선, 맞춤형 서비스 제공 등 국민 편의 증진에 AI 기술을 적용합니다.
일하는 방식 개선 (행정-X): 행정 업무 자동화, 효율성 향상, 전문가 업무 지원 등 공공 부문 내부 혁신에 AI 기술을 활용합니다.

가장 중요한 아이디어/사실:

제공된 사례들을 통해 드러나는 가장 중요한 아이디어와 사실은 다음과 같습니다.

AI 기술의 다각적 적용: 초거대 AI, LMM, 멀티모달 데이터 분석, 비접촉식 센서, AI 기반 생체신호 분석, GIS 연계, IoT 센서, 이미지 프로세싱, LLM 기반 챗봇 등 다양한 AI 및 관련 기술이 활용되고 있습니다.
데이터 기반의 문제 해결: 대부분의 사례는 공공 데이터, 민간 데이터, 실시간 센서 데이터, 과거 사례 데이터 등 다양한 종류의 데이터를 수집, 분석, 학습하여 AI 모델을 구축하고 문제를 해결합니다. 데이터의 중요성이 강조됩니다.
맞춤형 및 개인화 서비스: 사용자의 특성, 상황, 요구사항을 반영한 맞춤형 서비스 제공이 주요 목표 중 하나입니다. (예: 장애인 개인별 맞춤형 의사 표현 분석, 시니어 맞춤형 건강 관리, 청년 개인 맞춤형 정책 추천, 임신 전후 지역 맞춤형 관리, 환자 맞춤형 임상시험 정보 제공, 개인 맞춤형 건강관리 계획)
효율성 및 편의성 향상: AI 도입을 통해 업무 처리 시간 단축, 정보 탐색 비용 절감, 민원 응대 자동화, 사용자 편의성 증진 등 효율성과 편의성을 크게 향상시키는 것을 목표로 합니다.
안전 및 위험 관리 강화: 재난 예방, 사고 예측, 위험 감지 등 안전 관리 분야에서도 AI 기술이 적극적으로 활용되고 있습니다. (예: 인파 관리, 산림 병해충 방제, 유해 화학물질 판독, 산사태 위험도 예측, 화재 진입로/대피로 안내, 지반 침하 예측, 교통사고 위험도 예측)
초거대 AI (LLM)의 부상: 특히 대화형 서비스, 문서 분석/요약, 정보 검색 분야에서 초거대 AI 모델의 활용이 두드러집니다.
기관 간 협력 및 데이터 연계: 사업 추진을 위해 다양한 정부 기관, 지자체, 민간 기업, 연구 기관 간의 협력과 데이터 연계가 필수적입니다.
지속적인 개선 및 확장 계획: 많은 사례에서 AI 모델 성능 향상을 위한 데이터 확보 및 알고리즘 개선, 서비스 적용 범위 확대, 글로벌 진출 등의 향후 계획을 명시하고 있습니다.

사회 문제 해결:

장애인 의사소통 지원: "장애인의 표정, 음성, 상반신 제스처, 입술 모양 등의 멀티모달 데이터를 확보하여 장애인의 개인별 맞춤형 의사 표현 분석 및 인식이 가능한 LMM 인공지능 기술 및 서비스를 개발하고자 한다."
시니어 라이프로그 관제: "비접촉식 생체신호 측정 기술을 활용하여 시니어의 건강 상태를 지속 모니터링하고, 응급상황 시 즉각적인 대응이 가능하도록 설계되었다."
임신 전후 관리: "AI 기술을 활용하여 개인의 건강 데이터를 분석하고, 지역별 의료 및 복지서비스를 반영한 맞춤형 임신 전후 관리 솔루션을 제공한다."
복지 사각지대 해소: "AI 활용 초기상담 정보시스템에서 위기가구에 AI 보이스봇(대화형 시나리오 보이스봇)이 자동 전화를 걸어 시나리오에 기반한 상담 진행"
장애인 보행안전: "AI 분석 기반의 최적 경로 지원을 위한 장애인 보행 안전 정보 제공시스템을 개발하였다."
배리어프리 여행: "AI 기반 경로 최적화 알고리즘: 다양한 교통수단 연계를 통한 최적 이동 경로 도출"
성범죄 피해자 위기개입: "LLM을 활용해 비대면 ‘피해 내용 분석･평가’와 ‘개인 1:1 맞춤 솔루션을 제공(수사절차 안내, 경제, 주거, 법률, 의료, 심리, 안전 지원 등)하여 피해 심각성을 인식하고 신속한 수사 개시를 지원하는 ‘AI 기반 위기개입(수사･안전･지원) 서비스’를 개발한다."
빈집 정비: "AI 기술을 활용하여 빈집의 정비 방안 분석, 빈집 발생 위험 예측, 빈집 거래 지원 등 통합 지원 플랫폼을 구축"
스마트 영농: "영농기술 발간자료, 농업 데이터를 학습하여 초보 농업인에게 작물 생육과 영농기술에 대한 전문적인 컨설팅 서비스를 제공"
산림 병해충 방제: "산림청에 축적된 소나무재선충병 산림 영상데이터와 AI기술을 융합･활용하여, 산림병해충 피해목을 신속하고 정 하게 탐지하고 분석함으로써 방제 효과를 높일 수 있다."
유해 화학물질 판독: "재난발생 현장을 실시간으로 촬영하여 유해화학물질의 종류를 영상 분석 기술을 통해 판독"
농작물 불량환경 예측: "AI 기반 피해 예측시스템을 개발하여 병해충의 AI 진단･처방 등"
공동구 결로 예방: "AI 기반 결로 예측 및 환기 제어 시스템을 개발하고자 한다. 공동구 내 온･습도 데이터를 통합 관리하고, 이를 기반으로 AI 모델을 학습하여 결로 발생 가능성을 예측하고 최적의 환기 방안을 도출하는 혁신적인 결로 예방 서비스를 구축하는 것을 목표로 하였다."
군중 밀집 관리: "AI 알고리즘을 활용하여 군중의 움직임을 실시간으로 분석하고, 특정 지역의 집도를 예측한다."
지반 침하 예측: "AI 기반의 지반 변동 분석과 IoT 센서를 활용한 실시간 데이터를 결합하여 보다 정 한 지반 침하 예측 및 탐지를 가능하게 한다."
항공 안전 관리: "AI 기반의 항공안전데이터 처리, 안전이슈 식별 및 문서 생성 등의 업무에 대한 자동화 전환을 추진하고자 하였다."
산사태 위험도 예측: "AI 기반 강수량 및 지반 변화 예측 모델: 강수량 데이터를 분석하여 산사태 발생 위험도를 평가"
화재 진입로/대피로 안내: "AI 기반 화재 위험 예측 및 최적 경로 분석: 화재 발생 시 연기 확산 및 온도 변화를 분석하여 안전한 대피로 제공"
실내 미세먼지 관리: "AI 알고리즘을 활용하여 외부 대기질, 내부 공기질 변화 패턴을 분석하고, 향후 미세먼지 농도를 예측하여 사전 대응할 수 있도록 지원한다."
교통사고 위험도 예측: "AI 기반 교통사고 위험도 예측 AI 모델을 개발하여 특정 지역에서의 사고 위험도를 평가하고, 이를 바탕으로 경찰청과 협력하여 실증을 진행하였다."
빛공해 이미지 분석: "이미지 프로세싱 AI 알고리즘 활용 : 광고조명 탐지/종별 분류와 휘도 오차 추론에 대한 각각의 AI 기본 모델 개발"
국토 변화 탐지: "AI 모델을 활용한 국토 변화 탐지: 항공/위성 영상 분석을 통해 변화 지역을 자동으로 탐지하고 분류"
수질 분석: "AI 기반 수질 예측 모델: 공공데이터 및 실시간 센서 데이터를 활용한 AI 학습 모델 구축"
미호강 환경 관리: "AI 신기술 도입 등으로 정교한 환경 분석과 예측을 가능토록 하며, 이를 바탕으로 환경 정책 및 행정 조치를 지원한다."
불법 현수막 탐지: "AI 기반 현수막 탐지 및 분류 모델 개발: 객체 탐지 기술을 활용한 정확한 현수막 탐지"

대국민 서비스 혁신:

청년 정책 추천: "청년들의 연령, 주거 형태, 소득 수준 등의 프로필 데이터를 바탕으로 AI 기반 분석을 통해 청년들의 다양하고 복잡한 상황을 고려하여 개인에게 최적화된 맞춤형 정책을 추천한다."
임상시험 정보 제공: "LLM 기반 챗봇을 활용하여 보다 직관적이고 쉬운 방식으로 임상시험 정보를 제공하고자 한다."
공공정책 추천 및 자동 신청: "AI는 개인의 소득, 연령, 거주 지역, 가족 구성 등을 분석하여 적합한 공공정책을 추천한다."
도서관 AI 챗봇: "초거대 AI 플랫폼에서 제공하는 도서정보 및 도서관 이용정보를 기반으로 이용자 질문에 응답하는 도서관 특화 챗봇 서비스를 개발"
과학기술 분야 챗봇: "과학기술 특화 초거대 언어모델을 구축하고 이를 기반으로 다양한 수요자 맞춤형 생성형 AI 서비스를 개발하고자 한다."
국가 디지털 사업/예산 챗봇: "고도화된 챗봇으로 국가 디지털 사업, 예산 관련 중앙부처, 공공기관 문의 및 자료 요청 대응 상담지원 서비스를 제공하였다."
홈페이지 컨텐츠 안내 챗봇: "생성형 AI 기반 챗봇 서비스 구축하였다."
민원 분석 및 자동화: "AI 기반 의미 추론 및 자동 분류 기술을 활용하여 민원 요약, 시계열 클러스터링, 처리기관 추천 등을 개선하는 민원 분석 및 자동화 시스템을 구축하고자 한다."
공항 시설정보 챗봇: "초거대AI 기술을 활용한 민원 응대 챗봇 서비스 모델을 개발하고자 한다."
양산 시민 민원 상담: "AI 기반 민원 상담 서비스를 개발하여 담당자의 업무 부담을 줄이고, 서비스 품질을 향상시키고자 한다."
통신 서비스 상담: "대화형 인공지능 챗봇 상담 서비스를 도입하고자 한다."
외국인 주민 민원 응대: "초거대AI 기술을 활용한 민원 응대 챗봇 서비스를 도입하여 그 가능성을 검증하고자 한다."
수원시 복지 민원 개선: "복지 민원 서비스를 개선하여 하나의 통합 서비스로 제공하기 위해 기획되었다."
국가대표 AI 코칭: "AI 기반 체력 분석 모델: 개인의 체력 측정 데이터를 분석하여 맞춤형 건강관리 계획 제공"
과학기술인 AI 튜터: "AI 튜터 서비스를 통해 과학기술인의 교육 탐색을 더욱 용이하게 하고, 학습 효과성을 높일 수 있다."
불공정 약관 검출: "대형 언어모델 (LLM) 기반 AI 솔루션을 개발 및 실증한다."
규제 정보 제공: "AI 기반의 자동 분석 기능을 활용하여 최신 규제 변화를 실시간으로 제공하고, 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 요약ㆍ해설하여 효율적인 정책 대응을 지원한다."
건강기능식품 정보 제공: "AI 기반 맞춤형 건강기능식품 추천 플랫폼을 구축하여 국민들의 안전하고 건강한 식생활에 기여하고자 한다."
금연 정보 검색: "초거대AI 기술 기반의 '근거 기반 금연특화 AI 검색서비스'를 구현하고자 한다."
체력 측정 및 건강 관리: "AI와 IoT 기술을 활용하여 체력 측정 및 건강관리 데이터를 실시간으로 분석하고, 개인 맞춤형 건강관리 솔루션을 제공하여, 보다 효과적인 건강관리를 지원하고자 한다."
문화 매칭 서비스: "AI 추천 알고리즘 기반의 GIS 비주얼 맵을 통한 개인화 추천 서비스"
관광지 정보 제공: "감성분석 모듈을 적용한 사용자 친화적인 관광지 정보 제공 서비스 실증"
출입국 심사: "AI 기반 자동 감식 시스템과 멀티스펙트럼 영상 기술을 결합하여 공문서의 위변조 여부를 신속하게 분석하고, 출입국 심사과정을 혁신하는 솔루션을 개발하고자 한다."
민간 클라우드 기반 테스트베드: "민간 클라우드 기반 인프라를 활용하여 유연하고 확장 가능한 서비스 환경을 구축"

일하는 방식 개선:

연구 활동 지원: "초거대AI를 이용한 통합 연구지원 서비스 제공으로, 연구의 효율성이 향상되며, 데이터 분석과 처리가 자동화되어 연구에 수반되는 시간을 절약하고 핵심 분석과 전략에 집중이 가능해진다."
사업비 집행 지원: "AI 기반 사업비 집행 지원 챗봇을 통해, 연구자들이 사업비 집행 관련 법률, 지침, 증빙 요건 등을 쉽게 확인할 수 있도록 지원한다."
정책 지표 발굴 및 정책 제안: "주요 연구자료 등의 데이터를 학습해 중소기업중앙회의 정책 지표를 발굴하고 신규 정책을 제안하며 보도자료 작성 등의 업무를 지원한다."
특허 심사 지원: "AI기반 특허심사 업무지원 서비스 개발"
건축 행정 지원: "생성형 AI기반 국방시설 건축 행정 지원 서비스 개발"
통관 영상 관리: "AI기반 통관 영상 관리 솔루션은 인천공항본부세관 특송물류센터, 평택세관 등 주요 세관 현장실증을 통해 지속적으로 성능과 기능을 고도화 하였다."
디지털 트윈 기반 행정 지원: "경량형 디지털트윈 환경을 구축하고, 이를 통해 공공기관의 행정업무를 지원하는 역할을 한다."
업무 지원 챗봇: "AI를 통해 축적된 정보를 빠르게 찾아주고, 자연어 처리 기술을 활용하여 내부 자료 검색 및 활용을 지원하는 챗봇 서비스를 개발"
교육 행정 응대: "초거대 AI 도입을 통한 교육 행정 응대 POC"
계약 업무 지원: "맞춤형 학습을 통한 학교 및 교육기관의 계약 업무 지원 서비스"
문서 자동 생성: "생성형 AI를 통해 유사한 형식의 문서를 자동으로 작성하는 서비스를 구축하였다."

결론:

제공된 실증 사례들은 한국 공공 부문이 AI 기술을 활용하여 다양한 사회 문제를 해결하고, 대국민 서비스를 혁신하며, 내부 업무 효율성을 높이기 위해 적극적으로 노력하고 있음을 보여줍니다. 특히 데이터 기반의 접근 방식, 맞춤형 서비스 제공, 안전 강화, 초거대 AI의 활용 확대는 주목할 만한 특징입니다. 이러한 실증 사례들은 향후 공공 AI 서비스의 발전 방향과 가능성을 제시하며, 디지털 전환을 통한 국민 삶의 질 향상 및 행정 효율성 증대에 기여할 것으로 기대됩니다. 지속적인 데이터 확보, 기술 개발, 그리고 민관 협력을 통해 더욱 다양한 분야에서 AI의 긍정적인 영향을 확대해 나갈 필요가 있습니다.

[마인드맵]

NotebookLM을 이용해서 작성되었습니다.

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