지역 AI — 전남·광주의 현장 데이터를 전남·광주 안에서 AI 로

기관 부서 안내 AI — 개발 · 시험 중

시민이 하려는 일을 말하면 담당 부서를 찾아 주는 AI 를, 공공 기관이 공개한 조직도 · 부서 업무 · 민원 안내 자료로 우리 서버에서 학습하고 시험하고 있습니다. 모르는 물음에는 「모른다」 고 답하도록 가르치고, 기준을 넘기 전에는 내놓지 않습니다. 아직 공개 서비스가 아닌 개발 단계입니다.

만드는 방식 자세히 →

학교 급식실 조리흄

조리구역 · 작업자 호흡영역의 공기질과 후드 · 환기설비 가동 상태를 함께 상시 수집해 정상 · 주의 · 위험 단계로 현장에 알리고, 학교별 측정 이력을 기관 서버에서 통합 관제합니다. 환기 · 작업방법 · 시설개선의 근거 자료가 됩니다. 의료 진단 장비가 아닌 작업환경 모니터링 설비입니다.

교통 · 대중교통 · 생활 정보

전남·광주의 도로 · 대중교통 · 기상 · 재난 공공 데이터를 모아 한 화면으로 보이는 통합 서비스를 직접 운영합니다. 원천별 수집 상태를 계측하고 이력을 쌓아, 지역 교통 AI 의 데이터 기반이 됩니다.

서비스 바로가기 ↗

도심 시설 전수조사

맨홀 · 하수구 · 가로등 같은 도심 시설에 센서를 붙여 통합 관제 · 이상 감지 · 알림까지 한 체계로 운영하는 제안과 수집 사슬 검증을 마쳤습니다.

농업 · 수산 현장

양액 재배 · 축사 · 양식 현장의 데이터 수집과 대시보드로, 지역 1차 산업 데이터를 지역 안에 쌓습니다.

① 공개 자료만 모은다

기관이 누리집에 공개한 조직도 · 부서별 업무 · 민원 안내 · 청사 층별 안내만 씁니다. 공무원 개인의 이름과 전화번호는 저장하지 않습니다.

② 글자와 뜻으로 후보를 찾는다

물음과 글자가 겹치는 부서, 뜻이 가까운 부서를 함께 찾아 후보를 좁힙니다. 시민 말투와 행정 용어 사이는 공식 민원 안내를 처리 부서에 이어 붙여 잇습니다.

③ 우리 서버에서 학습한다

공개 AI 모델을 우리 서버에서 추가 학습시킨 「학생 모델」 이 후보 가운데 담당 부서를 고릅니다. 학습용 물음은 더 큰 공개 모델이 시민 말투로 만들고, 너무 쉬운 물음은 자동 검사로 걸러 냅니다.

④ 모르면 모른다고 답한다

정답이 후보에 없을 때는 「모르겠습니다」 라고 답하도록 따로 학습시킵니다. 틀린 부서로 보내는 것보다 정직한 「모름」 이 낫습니다.

⑤ 지어내지 못하게 막는다

모델이 후보 목록에 없는 부서 이름을 내면 받지 않습니다. 청사 위치는 공식 층별 안내에 나온 것만 단정합니다.

⑥ 기준을 넘어야 내놓는다

학생 모델과 검색 결과를 합쳐 정확도를 높이되, 정해 둔 기준을 넘기 전에는 공개하지 않고 기준을 낮추지 않습니다. 학습과 시험은 사내 장비를 묶어 차례대로 나눠 씁니다.

1데이터는 지역 안에

수집한 데이터는 도입 기관의 서버에 두고, 외부 클라우드 AI 로 보내지 않는 구성을 기본으로 합니다.

2근거 있는 값만 판정

경보 · 판정 기준은 법령 · 운영 기준 등 출처가 있는 값만 쓰고, 근거가 없으면 「미결정」 으로 남깁니다.

3기준은 설정에서

모든 기준값은 코드가 아닌 관리 화면에서 정하고 변경 이력을 남깁니다.

4지역 기업이 함께

현장 설치부터 수집 · 저장 · AI 운영까지 지역 안에서 함께하고, 지역에서 바로 대응합니다.