① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
- 행정 프로세스의 한계 : 23개 사업장의 데이터를 수기 취합하며 발생하는 입력 오류와 전사적 현황 파악에 소요되는 행정적 낭비(수일 소요)를 해결해야 했습니다.
- 미래 예측 불능 : 단순 통계로는 에너지 피크에 따른 연말 배출량을 예측할 수 없어, 탄소 배출권 구매 예산 수립에 지속적인 차질이 발생했습니다.
- 지표 관리의 과부하 : 부산시 목표, 정부 경영평가, 배출권 거래제 할당량이라는 복잡한 3중 지표를 수동으로 계산해야 하는 비효율이 상존했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
- 자체 개발 파싱 엔진 : 비정형 엑셀에서 데이터를 자동 추출하는 ‘상태 머신(State Machine) 기반 파싱 알고리즘’을 구축하여 데이터 정제 프로세스를 지능화했습니다.
- 계절성 반영 예측 모델 : 단순 평균이 아닌 과거 패턴과 보수적 가중치(1.04)를 적용한 예측 모델을 통해 연말 배출량의 신뢰도를 확보했습니다.
- AI 스토리텔링 브리핑 : 수치 데이터를 자연어로 변환하여 현재 상태를 대시보드에 자동 브리핑하고, 전년 대비 ±30% 변동 시 즉각 알림을 제공하는 이상치 감지 기능을 구현했습니다.
- 데이터 소버린 AI 환경 : 보안을 위해 내부 망에서 구동 가능한 React 19 및 Flask 기반의 Sovereign AI 환경을 자체 기술력으로 완성했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
- 행정 효율의 극대화 : 수일이 걸리던 데이터 취합 및 보고서 작성을 단 10초 내외의 드래그 앤 드롭으로 단축하는 파괴적 혁신을 이뤘습니다.
- 선제적 리스크 방어 : 실시간 이상치 감지와 배출권 부족 리스크 조기 예측을 통해 예산 낭비를 방지하고 현장 대응력을 강화했습니다.
- 과학적 행정 구현 : 경영평가 지표와 실시간 연동된 수치를 통해 데이터에 기반한 투명하고 신속한 의사결정 체계를 확립했습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
- 국가 공인 독창성 확보 : 'State Machine 파싱 엔진'과 '예측 알고리즘'의 독창성을 인정받아 한국저작권위원회에 컴퓨터프로그램 저작물로 정식 등록을 완료(제C-2026-017307호), 공공기관 공식 자산으로서 기술적 완결성을 법적으로 증명했습니다.
- 보안 특화 포터블 설계 : 망 분리 환경에 최적화된 Zero-Install(USB 구동) 방식을 채택하여 실무자가 어디서든 즉시 활용할 수 있도록 접근성을 높였습니다.
- 전문성 기반 지표 이식 : 단순 IT 개발을 넘어 환경 전문가로서 K-ETS(배출권거래제) 산정 로직을 코드에 직접 이식하여 현업의 요구사항을 100% 충족했습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
- 지자체 표준 모델로의 확산 : 부산광역시 산하 23개 사업장의 성공 사례를 기반으로 현재 부산광역시 전체 배출권거래제 통합 관리 플랫폼으로의 확산을 추진 중인 검증된 모델입니다.
- 범용 아키텍처 및 이식성 : 표준 기술 스택과 모듈화된 DB 구조를 채택하여 온실가스 관리가 필요한 전국 모든 지자체 및 공공기관에 즉각적인 도입과 확산이 가능합니다.