우리 정부는 디지털플랫폼정부를 지나 AI 혁신 정부를 지향하고 있습니다 이는 AI 정부 혁신이 가져올 국민적 체감 효과를 기대하고 있습니다. 하지만 AI 기반의 서비스를 위해서는 아직도 해결해야 할 것, 지속적으로 개선해야 할 것이 있습니다. 특히 정부 부처별,시스템별 데이터를 연계해야 하고, 클라우드, 온프로미스 등 흩어져 있는 데이터를 통합해야 AI 혁신을 이룰 수 있습니다. 이를 위해 이데아텍은 하이브리드 환경을 지원하는 노코드 기반의 iPaaS 제품을 출시했습니다. 이는 AI 서비스를 위해 API를 자동 생성하고 연계할 수 있는 표준화 및 실시간 데이터를 제공했습니다. 하지만 가장 기본적인 API 자동 생성을 넘어서 이제는 서비스 연계를 AI 자동화로 처리하는 것이 핵심 트렌드가 되었으며, 이는 이데아텍의 iPaaS가 지향하는 바입니다. 단순한 데이터 연결 이상으로, AI가 이 과정에서 더 효율적이고 자율적으로 작동하도록 함으로써 복잡해진 기업과 정부의 데이터 연계를 수동으로 처리하는 시간과 노력이 줄어들 수 있습니다. 또한, 급변하는 비즈니스 환경에 실시간 요구 사항을 AI 기반으로 데이터 연계 대응이 가능합니다. 데이터 연계의 AI 자동화 구현은 AI 정부 혁신의 숨겨진 동력이라고 할 수 있습니다.

AI는 이제 정부 혁신의 핵심 기술로 자리잡고 있습니다. 하지만 실제 행정 업무에 적용 가능한 AI는 여전히 제약이 많고, 성공 사례를 찾기도 어렵습니다.
본 세션에서는 데이터베이스(DB) 행정 데이터를 어떻게 분석하고, 이를 AI Agent로 확장해 실질적인 정책 수립과 행정 효율화에 어떻게 활용할 수 있을지 적용 방안과 전략을 공유합니다.

. AI 시대에 업무환경은 어떻게 변화 하게 될 것인가?
. 우리는 어떻게 AI Agent와 일 해야 하나?
. 업무와 협업을 위한 메일 기반 솔루션과 서비스 개선 방안
. 크리니티의 AI 구현 사례 공유
. 크리니티가 제안하는 AI Agent Platform ( w/Agent.ai )
. w/Agent.ai와 기존 시스템 및 파트너와의 연계 방안
. AI 프로젝트를 준비하는 정부 및 공공기관의 준비 및 대응

AI 에이전트를 활용한 자동화된 범죄 활동으로 사용자 계정 탈취(ATO) 시간이 단축될 것으로 예상되는 등, 사이버 공격이 더욱 정교해지고 빨라지고 있다.
AI 시대가 도래함에 따라 복잡하고 진화하는 사이버 위협에 대응하기 위한 필수적인 보안 전략이 바로 “다계층 인증 체계(Multi-layer authentication system)”이다.
단순히 하나의 인증 수단(예: 비밀번호)에 의존하는 것을 넘어, 여러 계층에서 인증 절차를 요구하여 보안을 강화하는 방식이다.
다계층 인증 체계는 단순히 추가적인 보안 기능이 아니라, 끊임없이 진화하는 사이버 위협으로부터 핵심 자산을 보호하고, 정보 보안 관련 규제를 준수하며, 사용자 신뢰를 확보하기 위한 현대 보안의 필수적인 요소라고 할 수 있다.
AI 시대는 기존의 보안 전략으로는 막을 수 없으며, 심층 방어 체인 다계층 인증 체계 개념, 필요성, 인증 정책, 및 보안 전략 등 보안의 침해사고의 피해를 최소화할 수 있다는 내용을 설명할 예정이다.

이번 발표에서는 가온아이의 그룹웨어 솔루션의 AI 기능인 ezAI를 통해 업무 효율성과 디지털 혁신을 어떻게 실현할 수 있는지를 소개합니다. ezAI는 전자결재, 메일, 메신저 등 다양한 그룹웨어 기능에 AI를 접목하여, 다음과 같은 스마트 기능을 제공합니다:

● AI 메일 요약 및 번역: 수신된 메일의 핵심 내용을 자동으로 요약하고, 다국어 번역 기능을 통해 글로벌 커뮤니케이션을 지원
● 전자결재 자동 작성: 기존 결재문서와 첨부파일을 분석하여 자동으로 결재 초안을 생성하고, 오류 검증까지 수행
● AI 메신저 기능: 대화 내용 요약, 번역, 자동 응답 등으로 메신저 기반 협업을 강화
● 업무 문서 자동화: 회의 요청, 업무 협조 메일, 보고서 등 다양한 문서의 자동 작성 기능을 통해 반복 업무를 줄이고 생산성을 향상
● AI Agent 관리: 사용자 맞춤형 AI Agent를 통해 질문 추천, 문서 생성, 번역 등 다양한 기능을 설정하고 테스트 가능

이러한 기능들은 공공기관의 디지털 전환 전략과 맞물려, 실제 행정 현장에서의 적용 사례와 함께 소개될 예정입니다. 특히, AI정부혁신 콘퍼런스의 핵심 주제인 디지털 전환을 통한 효율적이고 투명한 행정 구현과도 밀접한 관련이 있습니다.

멈추지 않는 혁신과 짙어지는 불확실 속에서 '지속가능성'에 대한 기업의 관심은 커지고 있습니다.
필수불가결한 기업 활동인 Business trip에 초점을 두어, 운영비용 최적화에 대해 이야기하고자 합니다. Business trip은 광범위하고 복잡합니다. 그렇기 때문에 대부분의 기업이 비표준화된 프로세스로 불필요한 간접 비용을 감당하고 있습니다. 이번 bizplay 세션에서는 익숙해서 인지하지 않았던 문제점을 짚고, 실제 기업 사례 기반으로 인사이트를 공유할 예정입니다.

오늘날 우리는 데이터의 시대를 넘어 AI 중심의 정책과 행정 혁신 시대로 진입하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 공공 서비스를 근본적으로 변화시킬 잠재력을 지니고 있으며, 이를 실현하기 위한 핵심 기반은 공공기관이 보유한 방대한 비정형 전자문서 데이터입니다.
하지만 문서 대부분이 구조화되지 않은 형태로 존재하기 때문에, 이를 AI가 학습하고 활용할 수 있는 형태로 전환하는 데이터 전처리 기술의 중요성이 드러나고 있습니다. 본 강연에서는 문서 구조 이해, 구조 기반 파싱, 다양한 문서 형식 대응 등의 데이터 전처리 기술을 소개하며, 이 기술들이 어떻게 정책 질의응답, 민원 대응 고도화, 지능형 문서 관리 등 실질적인 행정 업무 혁신으로 이어질 수 있는지를 사례 중심으로 공유합니다. 더 나아가 이러한 기술이 소버린 AI 실현과 공공 RAG 시스템 구현에 어떤 데이터적 기반이 되는지 살펴보며, 공공 데이터 활용의 새로운 방향성과 AI 도입 전략에 대해 통찰을 제공하고자 합니다.

ChatGPT로 시작된 본격적인 AI 시대, AI 플랫폼은 생각보다 더 빠르게 우리의 일상에 다가오고 있다. 사용자의 증가와 함께 대폭 늘어난 AI 트래픽은 서비스 운영자들에겐 더이상 놀라운 일이 아니다. 다만, 이러한 IT의 대격변에도 불구하고, 한정된 자원을 최대한 활용하여 안정적인 서비스를 제공해야 한다는 서비스 운영의 기본 명제는 예나 지금이나 변함이 없다.
이번 강연에서는 AI 플랫폼을 효과적으로 운영할 수 있는 트래픽 제어 방안에 대해 이야기한다. 강연 내용이 향후 AI 플랫폼을 활용하려는 이들에게 운영 측면에서 조금이나마 도움이 되길 희망한다.

공공 소프트웨어 프로젝트는 제한된 예산과 촉박한 일정 속에서 높은 품질을 요구받는 구조적인 어려움에 놓여 있습니다. 본 강연에서는 Java 기반 공공SW 개발을 위한 차세대 개발 도구 ‘VisualJava’와, 이를 지원하는 AI 기반 소프트웨어 공학 Agent의 통합적 접근을 소개합니다. VisualJava는 개발 코드와 시퀀스 다이어그램을 실시간으로 동기화하며, 실행 흐름과 데이터를 Trace 기반의 모델로 시각화합니다. 여기에 연동된 AI Agent는 요구사항 분석부터 코드/테스트 자동화, 메타데이터 생성, 클래스 구조 설계에 이르기까지 SW공학 프로세스의 전 단계를 지원합니다.

기존 NMS/APM등 Agent기반의 운용관리 솔루션으로는 개별 컴포넌트에 대한 관리에는 효율적이나 서비스 품질상태 등을 알 수가 없음 패키수집 정보 기반으로 다양한 분석을 통하여 서비스 가시성을 제공중이나, 패킷 수집 정보는 Big-Data분야라 분석을 통한 정보 제공에 불편함이 있음 패킷분석 솔루션의 경우 AI 적용이 미진하여 사용자가 쉽고 편리하게 이용하는 것에는 제약이 있음
사용자 편의성 제공 측면에서 AI 기술 도입이 필요하며 이를 구현하기 위해서는 ML기반 패킷분석+자연어처리기반 AI 휴먼인터페이스 도입 필요

1. 생성형 AI의 환각 현상
- 모순된 문장, 질의와의 모순
- 사실 왜곡, 비합리적 또는 연관성 없는 정보
2. AI 환각의 주요 원인
- 낮은 데이터 품질, 생성 방법의 특성
- 불충분한 질의
3. AI 환각에 대한 대안 (RAG, TAG)
- 비정형 데이터에 대한 RAG
- 정형 데이터에 대한 TAG
4. Filtering in Vector DB의 어려움
- Vector DB의 Filtering 전략
- RDBMS + Vector
5. AI 프로젝트의 한계성
- 시작은 창대하였으나 그 끝은 미약하리라
- 프로젝트의 한계성은 데이터에서

□ 목적
ㅇAI기본법 제정, AI G3강국 도약, 문화한국 2035 등 정부 정책과 연계
ㅇ생성형 AI 발전에 따른 한국 문화데이터 왜곡 방지
ㅇAI 기술을 문화산업 및 공공행정에 접목하여 생산성 향상

□ 추진내용
ㅇ문화 특화 데이터 개방 확대
-AI 학습용 문화데이터 구축: 한국어 말뭉치, 국학 OCR, 국악, 공공저작물 등
-디지털 자원 확보/개방: 이미지, 음원, 영상, 3D 등 다양한 포맷의 문화 원천자원 디지털화
-공공·민간 빅데이터 수집 생태계 강화: 도서관, 영화, 공연예술, 출판 등의 민간·공공데이터 활용 확대
ㅇAI 기반 문화 서비스 확대
-문화향유: AI 여행 추천, AI 문화해설 로봇, AI 콘텐츠 체험관 등
-국민편의: AI 상담 챗봇, 관광통역, 질의응답 등
-문화학습: 한문 자동 번역, 국악 작곡/교육 AI 서비스
ㅇAI 활용 기반 조성
-제도 및 협력체계 정비: 저작권법 개선, 저작물 이용 정책 마련
-기술개발 지원: AI×VR/AR 콘텐츠 제작, 공연 안전 기술, AI 스토리텔링
-행정 지능화: 지역문화 빅데이터 분석, 외신 자동 수집, 맞춤형 문화 통계 생성