① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

국립공원에서는 아프리카돼지열병(ASF) 대응업무를 수행하여 사회재난에 대응하고 있습니다. ASF 대응업무는 험준한 국립공원의 산악지형에서 멧돼지 폐사체 수색, 포획, 방역을 수행하는 고위험 현장업무입니다. 이로 인한 문제는 세 가지였습니다.

-첫째, 기후위기로 폭염일수 4배, 집중호우 3.7배 증가하는 상황에서 전담인력 평균연령이 63.1세로 기상재해에 매우 취약합니다. 실제로 최근 3년간 빗길 차량전복 1건, 낙상 3건 등 안전사고가 4건 발생했습니다.

-둘째, 안전관리자가 40개 근무지의 날씨를 매번 수동으로 확인하여 개별 전파하는 것은 하루 8시간이 소요되는 비효율적인 업무였고, 갑작스러운 기상특보 시 실시간 전달이 불가능했습니다.

-셋째, 해당업무가 기피업무로 인식되어 매년 담당자의 66%가 교체되는데, 480페이지 분량의 SOP·매뉴얼을 현장에서 즉시 확인 할 수 없어 업무 숙련도가 떨어졌습니다.

예산도, 외주 전문인력도, 개발 경험도 없는 상황에서 이 세 가지 문제를 동시에 해결해야 했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

크게 두 단계로 AI를 활용했습니다.

[개발 단계] AI 보조 코딩(바이브 코딩)으로 직접 개발
-개발 경험이 전무한 비전문가였지만, 생성형 AI의 코딩 보조 기능을 활용하여 Python 기반 시스템을 직접 설계·개발했습니다. 업무 특이성과 조건을 분석한 뒤 시스템 아키텍처를 설계하고, AI와 대화하며 코드를 작성·디버깅하는 방식으로 약 15개월에 걸쳐 완성했습니다.

[서비스 단계] AI 업무도우미 시스템 구성

-기상 자동알림: 기상청·에어코리아 등 공공 API를 연동하여 40개 근무지별로 기상정보를 자동 해석하고, 정기 브리핑(오전·오후)과 기상특보 발효 시 비상알림을 자동 발송합니다. 단순한 날씨 정보가 아니라 "폭염경보 — 온열질환 초기 증상이 나타나면 즉시 작업을 중단하고 시원한 곳으로 이동하세요" 같은 업무 맞춤형 안전지침을 함께 제공합니다.
-AI 업무도우미(RAG): 480페이지 매뉴얼을 DB화하여 사내 AI 플랫폼(반달아이, OpenAI 호환 게이트웨이)을 통해 자연어 질의응답이 가능하도록 구현했습니다. 매뉴얼에서 검색되지 않는 질문은 정부기관 도메인(.go.kr, .re.kr 등)만 허용하는 신뢰 도메인 웹서칭으로 2단계 답변을 제공하여 오정보를 구조적으로 차단합니다.
서비스 채널: 고령 사용자 접근성을 고려하여 별도 앱 설치 없이 카카오톡 채널로 서비스합니다. 50명의 현장 근무자가 등록하여 실제 사용 중입니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

정량적으로 명확한 변화가 나타났습니다.

-안전사고 ZERO 달성: 도입 전 3년간 4건이던 기상 관련 현장 안전사고가 도입 후 0건을 유지하고 있습니다. 기상정보·안전지침 29,456건을 자동 발송하여 현장 근무자의 기상 위험 인식과 안전 경각심이 크게 향상되었습니다.
-업무시간 일 8시간 단축: 안전관리 담당자가 40개 근무지에 수동 전파하던 업무(개소당 3분 × 40곳 × 일 4회 = 480분/일)가 완전 자동화되었습니다.
-외주 대비 5천만원 절감: 외주 개발 시 약 50백만원이 소요될 시스템을 자체 개발하여 개발비 및 유지보수비가 0원입니다.
사용자 만족도 94.7%: 현장 근무자 대상 긍정·부정 피드백 조사에서 효과성을 인정하고 지속 운영을 희망하는 높은 만족도를 기록했습니다.

정성적으로는, 잦은 담당자 교체에도 AI 업무도우미를 통해 매뉴얼에 근거한 업무 수행이 가능해졌고, "산행 중 특보도 실시간으로 알려주고 현장에서 헷갈리는 부분도 바로 확인할 수 있어 매우 편리하다"는 현장 근무자들의 반응을 얻었습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

세 가지 차별점이 있습니다.

-첫째, 비전문가의 AI 보조 자체 개발입니다. 개발 경력이 전혀 없는 일반직원이 AI 보조 코딩만으로 실제 현장에서 운영되는 서비스를 만들었다는 점이 핵심입니다. 외주 없이, 예산 없이, AI를 도구로 삼아 문제를 직접 해결한 사례입니다.

-둘째, 오정보 차단을 위한 2단계 응답 설계입니다. 단순히 AI에게 질문을 넘기는 것이 아니라, 매뉴얼 RAG를 1차로 거치고 미검색 시에만 신뢰 도메인 한정 웹서칭으로 폴백하는 구조를 설계했습니다. 재난·방역 업무에서 오정보는 곧 안전사고로 이어질 수 있기 때문에 이 구조적 차단이 가장 중요한 설계 포인트였습니다.

-셋째, 자가치유형 안정성 설계입니다. AI 모델의 별칭 변경이나 파라미터 거부 등 예기치 않은 장애에 대비하여 다중 모델 후보군·자동 폴백·응답 절단 감지 재시도 로직을 구현했습니다. 담당자가 기술적으로 개입하지 않아도 서비스가 중단되지 않도록 한 것입니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

충분히 가능합니다. 이 시스템의 핵심 가치는 "개발 경험 없는 현장 담당자가 AI의 도움으로 직접 만들 수 있다"는 점입니다.

-기술 장벽: Python과 공공데이터 API, 카카오톡 채널만 있으면 구현 가능합니다. AI 보조 코딩으로 비전문가도 개발할 수 있고, 실제로 그렇게 만들어졌습니다.
-확산 가능성: 이미 00지방환경청에서 시스템 구축 관련 자문을 요청해왔고, 소방·산림청 등 실외 현장 중심 조직이라면 어디든 "AI 현장 업무도우미" 표준모델로 적용할 수 있습니다. 기상알림 로직은 근무지 좌표만 변경하면 되고, RAG는 해당 조직의 매뉴얼로 교체하면 됩니다.
-운영 지속성: 운영 가이드와 활용 가이드를 문서화하여 담당자가 교체되어도 지속 운영할 수 있도록 설계했습니다.

현재 이 시스템은 내부적으로 대상 확대를 위해 서비스 고도화 작업 중에 있으며, 외부에도 자문을 통해 확산시킬 예정입니다.