폐쇄망·행정망
AI 교육
인터넷 없는 보안 환경에서도 작동하는 AI. 8가지 유형의 민첩한 AI 거버넌스.
01 / 8 Types8가지 유형
모두 행정망·폐쇄망에서 오늘 당장 돌아가는 방법들입니다. 외부 서버와 통신하지 않으므로 보안 규정을 준수합니다.
HTML·CSS·JS 단일 파일 도구
브라우저만 있으면 동작합니다. 자바스크립트 라이브러리를 파일 안에 심어 넣어, 더블클릭 한 번으로 실행됩니다. CDN도 설치도 필요 없습니다. 민원 CSV를 올리면 대시보드가 그려지고 통계가 계산됩니다.
Python 오프라인 패키징
외부망에서 코드를 받아 내부망에서 실행합니다. 라이브러리가 필요하면 pip install --target 한 줄로 폴더째 받아 폐쇄망으로 옮기면 끝입니다. 보고서 자동 생성, PDF 추출, 개인정보 마스킹을 한 사람이 한 시간 안에 만들 수 있습니다.
Node.js NPM 오프라인 배포
node_modules 폴더째 들고 들어가면 내부망에서도 수천 개의 오픈소스 라이브러리를 그대로 사용할 수 있습니다. 파일 정리, 로그 파싱, 대량 변환 등 더 복잡한 자동화가 가능합니다.
Ollama + 로컬 소형 LLM
1B~2B 크기의 모델이면 CPU만으로도 동작합니다. 민원 유형 분류, 자연어 요약, 짧은 질의응답을 전부 로컬에서, 외부 통신 없이 수행합니다. 폐쇄망 안의 AI 어시스턴트가 이렇게 완성됩니다.
VBA + Ollama 연동
엑셀 VBA에서 로컬 AI 함수를 직접 호출합니다. 셀 하나에 =AI("이 민원을 3줄 요약")이면 됩니다. GPT for Sheets의 공공 버전을 직접 만들 수 있습니다.
내부망 AI 에이전트
파일을 읽고, 수정하고, 업무를 함께하는 AI 에이전트를 내부망 안에서 운용합니다. 보안 당국이 검증한 공공 기반 모델을 탑재하면 공공형 AI 에이전트가 완성됩니다.
내부 문서 질의 (RAG 대체)
기관 내부 규정, 지침, 매뉴얼을 대상으로 자연어 질의를 수행합니다. 클라우드 RAG 없이 로컬 임베딩과 벡터 검색으로 구현합니다. 개인정보 외부 유출 위험이 없습니다.
Ollama + MCP + Text-to-SQL
자연어 질문을 SQL 쿼리로 변환해 내부 데이터베이스를 조회합니다. MCP(Model Context Protocol)로 에이전트와 데이터 소스를 연결합니다. 비개발자도 데이터를 질문으로 분석할 수 있습니다.
02 / Why왜 필요한가
행정망 공무원도 AI 역량이 필요합니다. 하지만 클라우드 AI 서비스는 보안 규정상 사용이 어렵습니다. 이 간극을 메우는 것이 민첩한 AI 거버넌스입니다.
03 / Cases적용 사례
교육 과정에서 다루는 실제 행정 업무 기반 사례들입니다. 수강 후 유사 도구를 직접 만들 수 있는 역량을 목표로 합니다.
- 한글 공문 자동 병합 — 여러 한글 문서를 규칙에 따라 자동으로 병합·분류 Python + HWP API
- 민원 유형 분류 — 접수된 민원 텍스트를 카테고리별로 자동 분류 Ollama + Python
- 내부 규정 FAQ 생성 — 기관 내부 규정집을 기반으로 자연어 질의응답 시스템 구축 로컬 RAG
- 보고서 자동 생성 — 정형 데이터를 입력하면 표·그래프·본문이 포함된 보고서 자동 생성 Python + openpyxl
- 엑셀 AI 함수 — 셀에서 직접 AI 텍스트 처리 (요약·분류·변환)를 호출 VBA + Ollama
보안 환경에서의 AI 도입,
함께 방법을 찾겠습니다.