공공 AX, 우리 기관은
어디부터 시작하면 좋을까요?
공공기관 10곳 중 7곳은 이미 AI를 쓰고, 2026년부터는 평가에도 AI 활용 점수가 생겼습니다.
우리 기관은 어디부터 어떻게 시작하면 좋을까요?
제주국제자유도시개발센터
서대문구도시관리공단
충남도립대학교
SK텔레콤
교보
대한민국 육군
대한민국 공군
국가데이터처
IBK
우리은행
국가유산청
이화여대 목동병원
아마존 AWS
NVIDIA
Gartner
네이버 클라우드제주국제자유도시개발센터서대문구도시관리공단충남도립대학교SK텔레콤교보대한민국 육군대한민국 공군국가데이터처IBK우리은행국가유산청이화여대 목동병원아마존 AWSNVIDIAGartner네이버 클라우드공공기관의 AI 도입은 이미 시작됐고,
정부 평가에도 반영되고 있습니다.
2025년, 공공부문 생성형 AI 도입이 본격화됐습니다.
국가정보원이 공공기관을 조사한 결과, 생성형 AI 도입 비중이 2023~2024년 34%에서 2025년 77%로 늘었습니다. 보고서 작성, 민원 대응에 AI를 쓰는 기관이 두 배 이상 늘어난 셈입니다.
2026년 경영평가, AI 활용 가점 신설
2026년 공공기관 경영평가편람(기재부)과 지방공기업 경영평가편람(행안부)에 AI 활용 가점이 신설되었습니다. 단순 도입 여부가 아닌 정보보안 가이드라인·개인정보보호·데이터 거버넌스 기준을 충족하는 도입만 가점으로 인정되며, 이는 N²SF 모델 2가 요구하는 보안 요건과 직접 연결됩니다.
AI 도입은 이미 시작됐습니다.
우리 기관만 늦은 건 아닐까요?
광역 지자체 17곳 전부, 국가기관의 81.3%가 이미 AI 도입을 마쳤습니다. 같은 환경의 기관들이 어떤 업무에 어떻게 적용했는지 먼저 보시고, 다음 단계를 결정해 보세요.
국민권익위, 국민신문고에 AI 민원 응답 도입
민원 응답 초안 자동 생성과 다국어 번역까지 지원합니다.
산업부, 해외인증 AI 에이전트로 상담 3배 처리
수출기업 상담 월 70건이 210건으로, 컨설팅은 7일에서 3일로 단축됐습니다.
국세청, AI 음성 상담 도입 후 통화 성공률 26%에서 98%로
AI가 종합소득세 상담 106만 건, 전체의 74%를 처리했습니다.
관세청, AI 위험선별로 수입신고 오류 95% 감소
통관 전반에 AI 기반 위험선별을 적용하고, AI CCTV로 의심 동선을 추적합니다.
한국전력, AI 설비 진단으로 연간 72억 원 절감
설비 예지정비와 전력망 운영 최적화에서 가시적 성과를 냈습니다.
인천공항공사, 공항 혼잡관리 AI로 국무총리상 수상
AI·빅데이터 기반 여객흐름 예측 시스템이 2025 공공 AI 챌린지 대상을 받았습니다.
LH, 전국 311개 건설현장에 AI 안전관리 시스템 적용
현장 CCTV가 안전모 미착용, 쓰러짐, 추락을 실시간 감지합니다.
한국가스공사, 에너지 공공기관 최초 하이브리드 생성형 AI 플랫폼
사내 전용 AI와 민간 초거대 AI를 결합해 업무 효율을 높입니다.
한국수자원공사, 세계 최초 AI 정수장으로 WEF 글로벌 등대상
AI First 전략기획단을 출범시키고 물관리 전반에 AI를 접목하고 있습니다.
건보공단, AI 상담 NHIS-CALL 300회선 가동
연간 5400만 건 민원 중 단순 반복 응대를 AI가 분담합니다.
국민권익위, 국민신문고에 AI 민원 응답 도입
민원 응답 초안 자동 생성과 다국어 번역까지 지원합니다.
산업부, 해외인증 AI 에이전트로 상담 3배 처리
수출기업 상담 월 70건이 210건으로, 컨설팅은 7일에서 3일로 단축됐습니다.
국세청, AI 음성 상담 도입 후 통화 성공률 26%에서 98%로
AI가 종합소득세 상담 106만 건, 전체의 74%를 처리했습니다.
관세청, AI 위험선별로 수입신고 오류 95% 감소
통관 전반에 AI 기반 위험선별을 적용하고, AI CCTV로 의심 동선을 추적합니다.
한국전력, AI 설비 진단으로 연간 72억 원 절감
설비 예지정비와 전력망 운영 최적화에서 가시적 성과를 냈습니다.
인천공항공사, 공항 혼잡관리 AI로 국무총리상 수상
AI·빅데이터 기반 여객흐름 예측 시스템이 2025 공공 AI 챌린지 대상을 받았습니다.
LH, 전국 311개 건설현장에 AI 안전관리 시스템 적용
현장 CCTV가 안전모 미착용, 쓰러짐, 추락을 실시간 감지합니다.
한국가스공사, 에너지 공공기관 최초 하이브리드 생성형 AI 플랫폼
사내 전용 AI와 민간 초거대 AI를 결합해 업무 효율을 높입니다.
한국수자원공사, 세계 최초 AI 정수장으로 WEF 글로벌 등대상
AI First 전략기획단을 출범시키고 물관리 전반에 AI를 접목하고 있습니다.
건보공단, AI 상담 NHIS-CALL 300회선 가동
연간 5400만 건 민원 중 단순 반복 응대를 AI가 분담합니다.
국가정보원의 N2SF 발표,
이제는 기관에서도 AI 활용이 가능해졌습니다.
국가사이버보안기본지침이 '필수 망분리'에서 '다중계층 보안'으로 전환되면서, 정부·공공기관은 모든 정보를 C·S·O 세 등급으로 나누고 등급에 맞는 보안체계를 갖춰야 합니다. 그 기준이 N2SF입니다.
보안 가이드라인 (2025.9)
어떤 자료인가요
- 국가안보·수사·방위 기밀
- 핵심 보안 정책과 취약점
- 유출 시 피해가 큰 자료
AI 활용 기준
- 외부 AI 연결이 어렵습니다
- 별도 폐쇄망 검토가 필요합니다
- 일반 AI 활용과 분리해 봐야 합니다
어떤 자료인가요
- 민원·회의록·계약서·보고서
- 개인정보와 업무 맥락이 섞인 문서
- 로그·티켓·예산·감사 자료
AI 활용 기준
- 가장 쓰고 싶지만 가장 많이 막힙니다
- 원문을 그대로 보내면 문제가 됩니다
- 가리고 기록하고 복원하는 구조가 필요합니다
어떤 자료인가요
- 보도자료·공지·공개 통계
- 외부 공개가 가능한 문서
- 민감정보가 없는 자료
AI 활용 기준
- 외부 AI 활용이 비교적 자유롭습니다
- 업무 효과는 제한적일 수 있습니다
- S등급까지 다루려면 별도 구조가 필요합니다
N2SF의 「모델 2」프레임워크로
AI를 안전하게 업무에 활용할 수 있습니다.
N2SF가 제시하는 11가지 보안 모델 중, 「모델 2」는 업무환경에서 외부 생성형 AI를 활용하는 표준입니다. LLM Capsule은 이 표준 시나리오의 「AI 연계체계」 위치에서, 단말과 외부 AI 사이의 정보 흐름을 안전하게 처리합니다.
가장 AI가 필요한 업무일수록,
엄격한 보안 문턱에 부딪힙니다.
공식적인 지원이 늦어지는 사이, 실무자들은 업무 효율을 위해 개인 계정으로 외부 AI를 몰래 사용하는 이른바 '섀도우 AI' 환경에 노출되기 쉽습니다.
공공문서 속 민감정보를 자동으로 가려서 안전하게 외부 AI에 연결하고 모든 프롬프트 내역을 안전하게 기록하는 현실적인 대안이 필요합니다.
가장 시간과 인력이 많이 드는 핵심 업무에 AI가 투입되어야 진정한 행정 혁신이 완성됩니다.
막연한 사용 보류를 넘어, 현업에 '안전하고 투명한 AI 사용 환경'을 열어주어야 할 때입니다.
국민신문고 민원 답변 작성
민원인 식별정보 노출 위험으로 AI 사용 제한
타 기관 수발신 공문 요약
대외비 및 내부 의사결정 과정 포함으로 외부 반출 금지
위원회·간담회 회의록 정리
비공개 발언 및 참석자 실명 노출 위험으로 활용 불가
계약서 및 과업지시서 검토
사업 예산, 업체 영업비밀 등 민감 정보 혼재
정책 보고서·리포트 초안
기밀 유지 및 미공개 내부 통계 유출 우려
그렇다면 AI 차단·자체 구축·마스킹,
어떤 선택지가 우리 기관에 맞을까요?
공공 생성형 AI 도입은 보안성·활용성·운영 부담을 함께 봐야 합니다. 차단·자체 구축·DLP·통제 레이어를 한눈에 비교했습니다.
| 비교 항목 | 외부 AI 그대로 | 자체 sLLM·프라이빗 LLM | 일반 AI DLP·마스킹 | LLM Capsule |
|---|---|---|---|---|
| 도입 속도 | ○빠름 (즉시) | ×12개월 이상 | △보통 (2~3개월) | ○빠름 (2~4주) |
| 초기 비용 | ○거의 없음 | ×수십억 단위 | △중간 | ○합리적 (조달 가능) |
| N2SF 모델 2 준수 | ×위반 | ○가능 (구축 시) | ×부분 위반 | ○표준 구현 |
| AI 응답 정확도 | ○높음 | △상용 대비 낮음 | ×구조 깨짐, 정확도 하락 | ○높음 (구조 보존) |
| 민감 정보 보호 | ×그대로 외부 전송 | ○내부 통제 | △***로 가림 | ○캡슐화 + 자동 복원 |
| 감사 로그·실적 보고 | ×없음 | △별도 구축 필요 | ×없음 | ○자동 생성 |
| 운영 인력 | ○불필요 | ×전담 팀 필요 | △실무자 수동 복원 | ○최소 운영 |
LLM Capsule,
민감정보는 가리고 업무는 멈추지 않게 합니다.
공공기관이 AI 도입에 앞서 풀어야 할 문제 LLM Capsule은 3가지 문제를 모두 해결합니다.
공개 자료가 아니라 업무 자료를 활용할 수 있어야 합니다.
공개자료는 외부 AI에 쓸 수 있어도, 현업이 정작 쓰고 싶은 민원·회의록·계약서는 대부분 민감한 내용이 섞여 있습니다. 민감 문서도 AI에 활용할 수 있어야 합니다
AI 활용을 막기만 하면 숨어서 사용합니다.
대안 없는 금지는 '우회 사용'을 유발합니다. 합법적이고 안전한 AI 통로를 열어주어, 실무자의 업무 효율과 기관의 보안 통제권을 동시에 확보해야 합니다.
단순 도입보다 안전하게 활용 가능한 구조여야 평가 점수가 좋습니다.
단순 도입 여부보단 보안·윤리·법·데이터 거버넌스 기준을 충족하는지를 평가합니다. 즉 N2SF 모델 2 정합성을 갖춘 AI 도입이 곧 경영평가 가점의 핵심 조건입니다.
LLM Capsule은 이렇게 흐르게 합니다
정보를 등급에 맞게 변환해서 외부 AI에 전달하고, 응답이 돌아오면 원본으로 자동 복원합니다.
공공 문서가 외부 AI로 나가기 전, 기관 안에서 민감 정보를 자동 탐지하고 비식별 처리합니다. 문서 표·구조는 그대로 유지됩니다.
챗GPT·Claude·Gemini는 캡슐화된 프롬프트만 받습니다. 원본 정보는 외부로 나가지 않습니다.
임시 토큰으로 대체되었던 민감정보가 AI 응답과 동시에 원본으로 100% 자동 치환됩니다. 담당자가 빈칸을 다시 채워 넣는 수작업이 필요없습니다.
이미 도입한 기관들이
LLM Capsule을 선택한 이유
프롬프트 필터링, 등급 식별, 일방향 통신, 감사 로그까지 모델 2가 요구하는 보안통제를 기본 구현합니다. 추가 개발 없이 도입 즉시 적용
민원·공문·계약서 안의 민감 정보를 문맥 기반으로 탐지합니다. 정규식 규칙으로는 잡지 못하는 영업비밀·미공개 통계도 잡습니다.
마스킹과 다릅니다. AI 응답이 돌아오면 [이름A]·[계좌B] 같은 토큰이 자동으로 원본 정보로 복원됩니다. 실무자가 수동으로 채워 넣을 필요가 없습니다.
표 구조·중첩 섹션·문서 간 참조가 캡슐화 과정에서 그대로 유지됩니다. AI가 구조적으로 완전한 문서를 받기 때문에, 응답 정확도가 떨어지지 않습니다.
LLM Capsule은 기관 내부망에 설치됩니다. 외부 클라우드를 거치지 않고, 기관 운영 환경 안에서 모든 통제가 끝납니다.
프롬프트 원문, 캡슐화 과정, 적용 규칙, AI 응답까지 연결된 감사 로그를 제공합니다. 정부 평가에 제출할 AI 도입 실적 보고서가 그 로그에서 자동 생성됩니다.
실제 공공 업무에서는
어떻게 쓰일까요?
문서 구조나 양식을 유지한채 문제가 될 수 있는 민감한 내용만 알아서 처리합니다. 결과는 다시 알아서 복원해 업무에 바로 쓸 수 있는 그대로 확인할 수 있습니다.
도입 전과 도입 후,
무엇이 달라질까요?
1건당 30~60분 소요
1건당 5~10분
AI 사용 자체가 불가
외부 AI 활용 가능
1시간 회의 = 2시간 정리
자동 캡슐화
보고할 사례 없음
그대로 평가 실적이 됨
기존에 수작업으로 직접 정보들을 마스킹하고, 복원했던 불필요한 행정 업무 시간은 이제 없습니다.
외부 LLM 활용이 제한됐던 업무에 AI가 닿는 순간, 행정 효율이 곧 평가 실적으로 환산됩니다.
인증·조달·실증까지
이미 검증된 제품입니다.
GS 인증 (한국정보통신기술협회), ISO/IEC 27001 (정보보안), ISO/IEC 42001 (AI 경영시스템), 공공 조달 적격 요건을 충족합니다
조달청 혁신제품 지정, 정보보호제품 혁신대상 과기부 장관상 수상, 수의계약·우선구매 적용 대상입니다
공공·금융·의료·국방 등 다양한 산업에서 실증을 거친 안정적 운영을 이어가고 있습니다
정보보안 패스트트랙
GS Certification
ISO/IEC 27001
ISO/IEC 42001과기부 장관상
준우승
글로벌 이노베이터
AI 의료 혁신상
Cool Vendor
정보보안 패스트트랙GS CertificationISO/IEC 27001ISO/IEC 42001과기부 장관상준우승글로벌 이노베이터AI 의료 혁신상Cool Vendor우리 기관은
어디부터 시작하면 좋을까요?
5분 진단으로 기관 환경에 맞는 적용 시나리오, 예상 도입 일정, 조달 옵션을 정리해서 회신드립니다.
더 알아보기 —
정책 분석·실무 가이드
국가정보원이 발간한 국가·공공기관 망 보안 프레임워크의 개념과 등급 분류 기준
업무환경에서 외부 생성형 AI를 활용할 때 적용해야 하는 표준 시나리오
도입을 고민하는 정보화담당관이 가장 자주 마주치는 5가지 장벽
보안·윤리·데이터 거버넌스를 갖춘 안전한 도입이 평가의 핵심
사내 GPT·프라이빗 LLM 구축의 실제 비용·운영 부담 점검
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![](data:image/svg+xml,<svg display="block" role="presentation" viewBox="0 0 148 16" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M 11.102 15.765 L 0 15.765 L 0 0.225 L 3.59 0.225 L 3.59 12.61 L 11.102 12.61 L 11.102 15.766 Z M 24.19 15.765 L 13.086 15.765 L 13.086 0.225 L 16.676 0.225 L 16.676 12.61 L 24.188 12.61 L 24.188 15.766 Z M 26.177 0.226 L 29.85 0.226 L 34.324 10.366 L 38.798 0.226 L 42.472 0.226 L 42.472 15.765 L 38.882 15.765 L 38.882 7.361 L 35.526 14.844 L 33.13 14.844 L 29.774 7.36 L 29.774 15.764 L 26.184 15.764 L 26.184 0.225 L 26.177 0.225 Z M 57.981 0 C 60.649 0 62.947 1.352 64.375 3.556 L 63.362 4.334 C 62.01 2.341 60.09 1.27 57.99 1.27 C 54.4 1.27 51.785 4.139 51.785 8.012 C 51.785 11.886 54.453 14.74 58.058 14.74 C 60.219 14.74 62.138 13.698 63.499 11.674 L 64.467 12.452 C 63.068 14.626 60.694 16 58.056 16 C 53.741 16 50.469 12.565 50.469 8.011 C 50.469 3.458 53.696 0 57.996 0 Z M 65.483 15.765 L 71.62 0.225 L 73.335 0.225 L 79.472 15.765 L 78.142 15.765 L 76.562 11.793 L 68.392 11.793 L 66.812 15.765 L 65.482 15.765 Z M 76.079 10.57 L 72.466 1.456 L 68.869 10.57 Z M 81.833 15.765 L 81.833 0.225 L 87.872 0.225 C 90.706 0.225 92.55 2.008 92.55 4.711 C 92.55 7.414 90.706 9.151 87.872 9.151 L 83.14 9.151 L 83.14 15.765 L 81.832 15.765 Z M 83.141 7.92 L 87.811 7.92 C 90.048 7.92 91.212 6.651 91.212 4.718 C 91.212 2.785 90.049 1.464 87.812 1.464 L 83.14 1.464 L 83.14 7.92 Z M 95.465 12.028 C 96.553 13.81 98.299 14.739 100.196 14.739 C 102.093 14.739 103.891 13.697 103.891 11.96 C 103.891 10.224 102.607 9.499 99.757 8.495 C 96.583 7.37 94.973 6.275 94.973 4.077 C 94.973 1.389 97.467 0 99.773 0 C 102.304 0 103.99 1.314 104.821 2.71 L 103.808 3.488 C 102.924 2.008 101.496 1.268 99.772 1.268 C 98.049 1.268 96.296 2.243 96.296 4.048 C 96.296 5.489 97.528 6.328 100.158 7.218 C 103.952 8.51 105.214 9.71 105.214 11.938 C 105.214 14.573 102.818 16 100.196 16 C 97.785 16 95.54 14.784 94.49 12.806 L 95.457 12.028 Z M 108.278 0.226 L 109.578 0.226 L 109.578 10.102 C 109.578 12.835 111.475 14.715 114.528 14.715 C 117.581 14.715 119.478 12.85 119.478 10.102 L 119.478 0.226 L 120.778 0.226 L 120.778 10.102 C 120.778 13.636 118.398 15.999 114.528 15.999 C 110.659 15.999 108.278 13.629 108.278 10.102 Z M 124.785 15.765 L 124.785 0.225 L 126.092 0.225 L 126.092 14.512 L 135.056 14.512 L 135.056 15.772 L 124.785 15.772 Z M 137.67 0.226 L 147.329 0.226 L 147.329 1.464 L 138.978 1.464 L 138.978 7.097 L 146.188 7.097 L 146.188 8.343 L 138.978 8.343 L 138.978 14.534 L 147.571 14.534 L 147.571 15.773 L 137.67 15.773 Z" fill="rgb(35, 31, 32)" height="16px" id="o43yy6bJZ" width="147.57099816894532px"/></svg>)