① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

업무를 하다보면 주무부처의 보도자료를 모니터링 해야 할 때가 많습니다. 하지만 보도자료는 하루에도 여러 건이 올라오고, 그 중 우리 부서가 봐야 할 것이 무엇인지는 제목만으로 가려지지 않습니다. 담당자가 직접 제목이나 본문을 보고 판단해야 했습니다.
기관의 부서가 24개 과로 나뉘어 있는데 어느 보도자료가 어느 부서의 업무와 관련한 내용인지는 정리된 표도 없습니다. 그리고 조직개편이 있으면 그 기준 또한 바뀝니다.
매일 여러 직원들이 반복하던 이 판단 업무를 자동으로 할 수 없을까 하는 데서 시작했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

오픈클로와 클로드를 활용해 바이브코딩으로 만들었습니다. 내용을 표출 할 수 있도록 홈페이지 URL 구매부터 시작해서 보도자료 자동 수집 및 표출, 부서별로 카테고리 생성 등 자연어 기반으로 진행했습니다.
피드백 사항은 대화를 통하거나 사진을 캡처하여 보내주는 식으로 수정하였습니다.
1) 수집: 매일 07시·14시에 주무부처 보도자료 20건을 자동 수집
- 너무 많이 수집할 경우, 토큰 소모와 중복 표출이 많아지는 문제 발생
2) 기준 마련: 공공기관 경영정보시스템(ALIO)에서 우리 기관 직제규정시행규칙 한글 파일을 내려받아서 AI에게 주면, 부서별 업무분장을 읽고, 부서마다 특징적인 낱말(키워드)을 추출
- 지침의 파일 형식 등에 따라 사람이 한번 검토해야 하므로, ALIO 모니터링 하여 해당 지침이 갱신되면 알람주도록 하여 직접 다운받아 검토 후 AI 전달
3) 분류: 보도자료의 제목·담당부서·본문을 그 낱말과 대조해 점수를 매기고(제목 3점, 부서 2점, 본문 1점) 가장 높은 부서로 분류
4) 표출: 홈페이지에서 부서를 고르면 해당 보도자료만 표출

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

수집된 주무부처 보도자료 중 약 75%는 부서별 자동 분류되고 있으며, 각 부서별 업무 담당자들의 보도자료 모니터링 업무의 번거로움을 극소화 하였습니다.
- 부서별 분류가 되지 않는 것은 여러 부서에 걸친 업무거나, 기관 공통 사안
1) 보도자료 확인: 부서별 각자 웹 서칭 -> 페이지에서 부서 선택하면 관련 건만 표출
2) 분류: 부서원의 경험 및 업무분장에 의한 판단 -> 업무 키워드 연관으로 자동 분류
3) 갱신: 직접 서칭하여 갱신여부 판단 -> 최신 20건에 대하여 자동 갱신
4) 기준: 각자 업무 경험에 의존 -> 기관 직제규정 기준(11개 부서단위 + 173개 키워드)

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

1) 이미 공개된 확실한 공공데이터를 기준으로 분류
- 공공기관 경영정보시스템(ALIO)에 이미 공시되어 있는 직제규정시행규칙을 그대로 활용하여 시스템에 반영하였습니다.
2) 조직 변경 시에도 파일 전달 한번으로 기준 재정립
- 조직개편이 있는 경우 개정된 규정 파일을 업로드 하여, 각 부서별 업무 키워드 자동생성 및 분류표 갱신하여 바로 반영 가능토록 하였습니다.
3) 업무 리듬에 맞춘 갱신 주기
- 하루 한번 갱신의 경우, 긴급하게 나온 보도자료들을 놓칠 수 있기 때문에 오전 오후로 갱신 주기를 나누어 하루 2번으로 갱신주기를 설정하였습니다.
4) 업무 키워드 추출 프롬프트 고도화
- AI가 한국어 조사를 기계적으로 떼다가 자르는 문제*가 발생하였습니다. 어간이 실제로 쓰인 적이 있을 때만 조사를 떼도록 프롬프트를 수정하였습니다.
* ‘계절근로’를 ‘계절근’, ‘행동지도사’를 ‘행동지’로 키워드 설정하는 문제

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요

바이브 코딩으로 진행하였기에, 코딩을 모르는 사람도 진행할 수 있게 되어있습니다. 또한 활용한 자료도 공공데이터이므로 본인이 해당하는 기관의 직제규정 등을 참고하여 만들 수 있으며, 해당 자료를 활용하면 보도자료뿐 아니라 다양한 것들을 업무별로 분류할 수 있는 확장성도 있습니다.