승강기안전공단 교육행정 지원 AI 챗봇

승강기안전공단 교육행정 지원 AI 챗봇

OWLIX AI 콘텐츠 - 승강기안전공단 교육행정 지원 AI 챗봇

승강기안전공단의 복잡한 교육 행정 체계와 기술자 경력 신고 절차는 민원인과 관리자 모두에게 높은 업무 부하를 야기해 왔습니다. 삼우이머션은 이러한 행정의 비효율성을 해소하기 위해 OWLIX AI의 LLM(거대언어모델)과 정교한 Rule Engine을 결합한 '교육행정 지원 AI 챗봇'을 구축하였습니다. 본 솔루션은 단순한 답변 제공을 넘어, 국가 공공데이터 API를 실시간으로 분석하여 건축물별 맞춤형 교육 과정을 매핑하고 , 복잡한 법적 증빙 서류를 AI가 스스로 판독하여 자격 요건을 사전에 검증하는 혁신적인 행정 환경을 제공합니다.


Speed	Accuracy	Security	Efficiency
기존 전화/방문 문의 대비 정보 획득 시간을 90% 이상 단축	공단 관리 기준 대비 98% 이상의 정밀한 분석 정확도 구현	문서 비저장 및 즉시 삭제 구조를 통한 완벽한 개인정보 보호	지능형 자가검증을 통한 서류 반려율 30% 감소 및 행정 효율 극대화

INTRO

정보 접근성 부재 · 검증 업무의 과부하
· 법적 준수 오류 · 데이터 관리 부담

"전화 문의와 서류 반려의 반복, 행정 효율의 저해 요인을 진단하다"
승강기안전공단의 교육 행정은 건축물의 높이, 용도, 면적에 따라 이수해야 할 법정 의무 교육이 상이하여 민원인이 스스로 정확한 정보를 파악하기 매우 어렵습니다. 또한, 승강기 기술자 경력 신고 과정에서 발생하는 다수의 증빙 서류 검증 업무는 관리자에게 큰 업무 부하를 야기하며, 잦은 서류 반려로 인해 민원인의 불만이 지속되어 왔습니다.

SOLUTION :

"공공데이터 연동과 LLM 기술의 결합으로 구현한 원스톱 행정 혁신"
승강기안전공단의 복잡한 교육 체계와 기술자 경력 신고 절차를 최신 AI 기술로 자동화한 맞춤형 시스템입니다. 단순한 챗봇을 넘어 VWorld 및 국토교통부(MOLIT)의 실시간 API 연동을 통한 건축물 분석과, 승강기 안전관리법 시행령 제28조를 완벽히 학습한 LLM 기반의 서류 검증 엔진을 탑재하고 있습니다. 이를 통해 민원인의 정보 접근성을 획기적으로 개선하고 관리자의 행정 업무 부하를 원천적으로 해결합니다.

1. 실시간 데이터 연동	국토교통부 API를 통해 전국의 건축물 정보를 실시간으로 조회하여 데이터의 정확성을 확보했습니다.
2. AI 자동 판독	LLM 기반의 경력 자가검증 시스템을 통해 복잡한 법적 자격 요건을 인공지능이 98% 이상의 정확도로 판정합니다.
3. 개인정보 보호	문서를 저장하지 않고 분석 즉시 삭제하는 휘발성 구조로 설계하여 보안 사고를 원천 차단했습니다.

승강기안전공단 교육행정 지원 OWLIX AI 챗봇 구성

01. 주소 기반 실시간 교육 자동 안내
사용자가 도로명 주소나 건물명을 입력하면 실시간으로 건축물대장을 조회합니다. 이를 통해 '피난용 엘리베이터 안전관리자 교육', '비상구출운전 교육', '일반 승강기 안전관리자 교육' 중 해당 건물에 법적으로 매핑된 과정을 정확히 안내합니다.

02. AI 기반 경력신고 자가검증
건강보험자격득실확인서, 재직증명서, 졸업증명서, 자격증확인서 등 최대 4종의 필수 서류를 업로드하면 AI가 법적 자격 충족 여부를 실시간으로 분석합니다.

03. 지능형 보완 가이드 생성
승강기 안전관리법 시행령 제28조(기술자 등급별 인정 기준)에 따라 자격 요건을 충족하는지 AI가 정밀하게 판정합니다. 만약 요건이 부족할 경우, "승강기 기능사 자격 취득 후 실무 경력이 9개월 부족합니다"와 같이 구체적인 결함 사유와 추가 증빙이 필요한 사항을 맞춤형 텍스트로 생성하여 제공합니다.

04. 취향대로 고르는 듀얼 UI(화면 스타일)

일반(전문) 모드 캐릭터 등의 부가 요소 없이, 전문적인 정보를 한눈에 파악할 수 있도록 구성했습니다.
캐릭터 모드 귀여운 OWLIX 캐릭터와 파스텔 계열의 부드러운 색상을 사용하여 어렵게 느껴지는 행정 업무를 친근하게 안내합니다.


일반(전문) 모드	캐릭터 모드

OWLIX AI 기반 지능형 교육 행정 및 자격 검증 AI 챗봇 특화 기술

“삼우이머션만의 독자적인 아키텍처와 정교한 알고리즘을 통해 고도화된 행정 지능을 구현했습니다.”

1. OWLIX AI 기술적 차별성 및 강점
"통제된 정보 아래 신뢰를 구축하는 sLLM 기반의 지능형 학습 엔진"

구분	기존 AI	OWLIX AI (sLM 기반)
학습 데이터	전 세계의 방대한 데이터를 무작위로 학습	검증된 정보 및 직접 입력한 데이터만 선택적 학습
정보 신뢰도	할루시네이션(환각) 발생으로 신뢰도 낮음	엄선된 데이터 기반으로 정보 신뢰도 극대화
학습 지원	개별 사용자의 필요에 맞지 않는 정보 제공	사용자 요구에 맞춘 범위 내 맞춤형 학습 지원
운영 효율	정보 혼란과 불필요한 데이터 과부하 발생	필터링된 정보 제공으로 학습 집중력 및 효율 강화
보안성	외부 클라우드 의존으로 보안 취약 우려	온프레미스/휘발성 처리로 강력한 데이터 보안 유지

1. 맞춤형 sLLM 기술 (smaller Large Language Model)	무작위 데이터를 학습하는 기존 LLM과 달리, 교수자나 사용자가 직접 정의하고 입력한 범위 내의 검증된 정보만을 학습하여 할루시네이션(환각 현상) 없는 정확한 정보를 전달합니다.
2. 지능형 루브릭(Rubric) 평가 시스템	학습자의 수행 척도를 AI가 자동 채점하고 분석하는 다차원 평가 기능을 통해 문제 이해력, 논리성, 정확성을 정량화된 수치로 제공합니다.
3. 브랜드 친숙도를 높이는 AI 가상 캐릭터	지혜와 탐구를 상징하는 부엉이 캐릭터 '올릭스’ 를 도입하여 딱딱한 행정 서비스를 친근한 소통 접점으로 전환하고 학습 몰입도를 극대화합니다.
4. 멀티 인터페이스 및 디바이스 대응	웹과 모바일은 물론 VR, AR, 메타버스 등 다양한 확장현실(XR) 환경에서 일관된 AI 상호작용 경험을 제공합니다.

1-1. OWLIX AI 시스템 아키텍처 (System Diagram)
"AI와 XR의 혁신적 융합을 통한 차세대 지능형 아키텍처"

1. Input Layer	사용자의 음성(STT) 및 텍스트 데이터, 경력 증빙 서류 업로드
2. Analysis Layer	sLM Engine: 행정 법령 기반 자연어 이해 및 응답 생성 Logic Engine: 루브릭 기반 다차원 평가 (문제 이해력, 논리성, 정확성 분석)
3. Data Layer	국토교통부 실시간 건축물 데이터 API 및 전용 행정 지식 베이스(Knowledge Base)
4. Output Layer	AI 생성 종합 피드백 리포트 발행 및 시각화 대시보드 업데이트

2. 교육지원 AI 챗봇 기술적 차별성 및 강점
"공공데이터 연동과 정밀 판정 로직으로 완성한 지능형 민원 해결사"

구분	기존 교육 AI 서비스	교육행정 지원 AI 챗봇
정보 제공 방식	일반적인 교육 정보나 용어 설명 위주	주소 기반 실시간 건축물-교육 자동 매핑
검증 기능	사용자가 직접 서류를 대조하고 확인해야 함	AI OCR 기반 실시간 경력/자격 자가검증
피드백 수준	정답 확인이나 단순 결과 통보	상세 보완 가이드 (예: "경력 9개월 부족")
법적 근거	일반 상식 기반의 답변	안전관리법 등 최신 법령 로직에 기반한 정밀 판정

2-1. 직관적인 사용자 중심 서비스 프로세스
시스템 접속 시 사용자는 복잡한 메뉴를 탐색할 필요 없이, 본인에게 필요한 행정 서비스를 직관적으로 선택할 수 있습니다. 복잡한 메뉴 이동 없이 한 번의 클릭으로 '주소 기반 안내'와 'AI 경력 검증'이라는 두 가지 핵심 솔루션에 접근할 수 있는 프로세스를 구축하였습니다.


사용자 중심의 직관적인 서비스 프로세스	서비스 선택 화면

2-2. AI 통합 검증 엔진 (OCR부터 정밀 판정까지의 프로세스)
서류에서 정보를 읽어내는 '인식' 단계와 이를 법령에 맞춰 해석하는 '추론' 단계를 하나의 유기적인 프로세스로 통합한 것입니다. 먼저 OCRService(광학 문자 인식 기술)를 통해 건강보험자격득실확인서나 재직증명서 같은 서류 속 글자를 디지털 데이터로 정확히 읽어낸 후, LLM(인공지능 대규모 언어 모델)이 문맥을 파악하여 뒤섞인 텍스트를 경력 기간, 자격증 종류, 전공 여부 등 분석 가능한 깔끔한 형태로 정리(데이터 구조화)합니다. 이렇게 정제된 데이터는 즉시 Rule Engine(지능형 판단 시스템)으로 전달되어 승강기 안전관리법 시행령 제28조 기준에 따라 정밀하게 분석되는데, 특히 '승강기 산업기사' 사례와 같이 [특정 자격증 보유 + 필수 실무 경력] 이 동시에 충족되어야 하는 까다로운 법적 조건도 AI가 스스로 계산하여 인정 여부를 판정합니다. 이 모든 과정은 단 10 ~30초 내외의 고속 프로세싱으로 완료됩니다.


교육과정 분류 분석	기술자 경력처리 참고 자료

AI 통합 검증 엔진 지능형 서비스 프로세스	AI 분석 화면

2-3. Logic Tree(지능형 분류 알고리즘)
전국 23,000건 이상의 건축물 데이터를 기반으로, 30층 이상 초고층 빌딩(Case 1), 16층 이상 다중이용시설(Case 2), 일반 건축물(Case 3) 등 복잡한 변수를 분석하여 교육 과정을 4가지 케이스로 정밀 매핑합니다. 특히 2017년 이전 준공된 노후 건축물이나 층수와 높이 기준이 모호한 특수 사례들까지 모두 고려한 다중 분기 로직을 적용하여, 사용자가 주소만 입력해도 법정 의무 교육 과정과 즉시 연결되는 지능형 안내 체계를 구현했습니다.


설계 로직	승강기 교육 대상 건축물 분류 체계

2-4. Fallback(데이터 보정 시스템)
국가 공공 API 정보가 누락되거나 주소 체계가 일치하지 않는 구형 건축물(약 15% 내외)에 대해서도 서비스가 중단되지 않도록 강력한 보완 기술을 적용했습니다. 고유 주소 번호인 PNU(필지식별번호) 변형 처리와 정규식 기반의 전처리 로직을 통해 주소 텍스트의 오타나 누락을 실시간으로 보정하며, 이를 통해 정보 제공 성공률을 95% 이상으로 끌어올려 행정 서비스의 공백을 완벽하게 메웠습니다.

항목	실증 데이터 수	분류 성공	정확도	비고
건축물 정보 자동 분류	23,890	23,890건	98.2%	피난용/다중이용 등 총 4개 Case
API Fallback 정보 제공	3,584건	3,405건	95%	데이터 누락 시 층수 기반 추정 로직 적용
AI 경력 서류 분석	각 종류별 50건	245건	98%	저화질 이미지 사전 차단 로직 적용