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개인 프로젝트
국제개발협력 업무 자동화 AI 플랫폼
문서 분석 · 입찰 평가 · 용어 검색 — 방대한 문서와 제안서 검토에 묶여 있던 반복·판단 업무를 AI로 경감하는 통합 플랫폼 제안입니다.
RAG 지식 검색입찰 제안서 자동 평가인감·서명 검출
생성 수정
01
프로젝트 배경
| 국제개발협력 업무의 문제 | AI 플랫폼 도입 필요성 |
|---|---|
| 방대한 문서·보고서 누적 → 검토 지연 | AI 기반 자동화로 반복·판단 업무 경감 |
| 입찰 제안서 검토 부담 증가 → 인력 소모 | 표준화된 평가와 근거 제시로 신뢰성 확보 |
| 조직 내 지식 검색 어려움 → 중복 업무/리스크 | 기관 지식의 신속 검색·공유로 의사결정 가속 |
업무 프로세스는 다음과 같이 바뀐다.
- 문서 수집 — 방대한 문서, 수동 검토
- AI 분석 — 자동 분류, 패턴 인식
- 결과 출력 — 정확한 평가, 빠른 의사결정
| 목표 지표 | 값 |
|---|---|
| 검토 시간 단축 | 50% |
| 평가 누락 항목 | 0건 |
| 지식 검색 응답 | 5초 |
02
플랫폼 개요 — 5가지 핵심 기능
| 기능 | 기반 기술 | 내용 | 지표 |
|---|---|---|---|
| 고객사 지식 검색 AI | RAG + LLM | 고객사 데이터에서 자동으로 답변을 제공하는 지식 검색 시스템 (ODA 용어사전 · 협력사업 데이터 · 보고서) | 정확도 95% |
| 입찰 제안서 평가 AI | 자동 평가 시스템 | RfP 요구사항과 제안서를 비교해 AI가 자동 평가 (충족 / 부분 충족 / 미충족) | 검토시간 50% 단축 |
| 문서 인감/서명 검출 | YOLO 객체 검출 | 입찰 서류 검증 자동화 및 인감·서명 자동 검출 (PDF 분석 · 인감 위치 · 서명 검출) | 검출률 90% |
| OCR 문서 텍스트 분석 | 텍스트 자동 추출 | PDF 문서에서 텍스트를 자동 추출해 분석 (문서 검색 · 입찰 분석 · 데이터화) | 인식률 80% |
| ODA 용어 검색 시스템 | 표준 용어 관리 | ODA 관련 표준 용어·정의·사례를 즉시 조회 (표준 용어 · 정의 · 사례) | 일관성 100% |
| 통합 AI 플랫폼 | 5가지 기능 통합 | 모든 기능을 하나의 플랫폼에서 통합 관리 (통합 관리 · 자동화 · AI 분석) | 통합률 100% |
03
고객사 지식 검색 AI — RAG + LLM
- 질문 의도 파악 — 사용자의 질문을 분석하여 의도를 파악한다
- 관련 문서 검색 — 고객사 데이터베이스에서 관련 문서를 검색한다
- 근거 기반 답변 — 검색된 문서를 기반으로 답변을 생성한다
- 근거 링크 제공 — 답변의 출처와 근거 링크를 제공한다
| 사용 데이터 | 내용 |
|---|---|
| ODA 용어사전 | 표준 용어 및 정의 |
| 협력사업 데이터 | 과거 프로젝트 정보 |
| 보고서 | 분석 및 평가 보고서 |
- ① 질문 입력
- ② 의도 분석 & 문서 검색(RAG)
- ③ LLM 답변 생성
- ④ 답변 + 근거 링크 출력
구성 요소 — RAG · LLM · Vector DB
04
입찰 제안서 평가 AI
RfP 요구사항과 제안서를 비교해 AI가 자동으로 평가한다. 평가 기준은 고객사 입찰 평가 가이드라인을 따른다.
- RfP 입력 — 요구사항 문서 업로드
- AI 분석 — 요구사항 파싱, 항목 매칭
- 자동 평가 — 충족/부분/미충족 자동 표기
- 결과 출력 — 체크리스트, 요약 리포트
| 평가 항목 | 결과 예시 |
|---|---|
| 요구사항 충족도 | 충족 |
| 기술적 적합성 | 부분 충족 |
| 비용 적정성 | 충족 |
| 일정 준수성 | 미충족 |
| 평가 지표 | 값 |
|---|---|
| 정확도 | 95% |
| 완성도 | 85% |
| 일치율 | 90% |
05
문서 인감/서명 검출 — YOLO
입찰·계약 제출서류를 자동으로 검증하는 시스템이다.
- PDF 문서 분석 — 제출된 문서의 모든 페이지를 자동 분석한다
- 인감 위치 탐지 — 문서 내 인감 위치를 정확히 식별한다
- 서명 자동 검출 — 서명 존재 여부 및 위치를 확인한다
- 누락 알림 — 필수 서류 누락 시 즉시 알린다
| AI 기술 | 역할 |
|---|---|
| YOLO 객체 검출 모델 | 실시간 객체 인식 및 위치 파악 |
| Computer Vision | 이미지 분석 및 패턴 인식 |
| 검증 정확도 | 95% 이상의 검출 정확도 |
- ① 문서 입력 — PDF/이미지 업로드
- ② 전처리 — 이미지 최적화, 노이즈 제거
- ③ YOLO 검출 — 객체 인식, 위치 탐지
- ④ 결과 출력 — 검증 리포트 생성
검출 결과 미리보기
인감 감지 5개 발견 · 신뢰도 98.5%
06
OCR 문서 분석
PDF 문서에서 텍스트를 자동 추출해 문서 검색, 입찰 분석, 데이터화에 활용한다.
- 문서 검색 기능 강화 — 키워드 기반 빠른 검색
- 입찰 분석 자동화 — 대량 문서 동시 처리
- 데이터화 및 아카이빙 — 구조화된 데이터 저장
- 개인정보·민감정보 마스킹 옵션 제공
| 활용 사례 | 내용 |
|---|---|
| 문서 검색 | OCR로 검색 가능한 PDF로 변환 |
| 입찰 분석 | 다양한 제안서 비교 분석 |
| 데이터화 | 구조화된 데이터로 변환 |
- PDF 입력 — 원본 문서 업로드
- OCR 처리 — 텍스트 자동 추출
- 분석/검색 — 키워드 인덱싱
- 결과 출력 — 텍스트 변환 완료
| 지표 | 값 |
|---|---|
| 문자 인식 정확도 | 95% 이상 |
| 1건 평균 처리시간 | 10초 |
07
시스템 아키텍처
| 데이터 레이어 | 내용 | 저장소 |
|---|---|---|
| 문서 DB | PDF, Word, Excel 등 | PostgreSQL |
| 용어 사전 | ODA 표준 용어 관리 | Redis · Elasticsearch |
| 협력사업 데이터 | 사업 이력, 성과 데이터 | MySQL |
| 보고서 아카이브 | 과거 보고서, 분석 자료 | — |
| AI 엔진 | 역할 | 모델·라이브러리 |
|---|---|---|
| 질문 분류 AI | 의도 파악, 카테고리 분류 | BERT · KoBERT |
| 벡터 검색 | 유사도 검색, 임베딩 | FAISS |
| LLM 답변 생성 | 근거 기반 답변 생성 | GPT-4 · Gemini |
| 문서 분석 AI | OCR, 객체 검출 | YOLO · Tesseract |
08
기대 효과
- 문서 검토 시간 단축
- 평가 누락 항목 점검
- 고객사 내부 용어 응답
- 업무 생산성 향상
09
향후 확장
- Phase 1: 핵심 기능 적용
- Phase 2: 자동화 기능 확산
- Phase 3: 전체 서비스 운영
| 핵심 목표 | 값 |
|---|---|
| 업무 자동화 달성률 | 80% |
| 처리 시간 단축 | 70% |
| 정확도 유지 | 90% 이상 |
- 적용 범위 — 고객사 본부 전 부서
- 적용 범위 — 해외 주요 사무소
- 적용 범위 — 외부 협력 및 파트너 기관
| 확장 기능 | 내용 |
|---|---|
| 멀티모달 분석 | 표, 서식, 이미지 및 도장 결합 인식 |
| 다국어 지원 | 주요 협력국 언어 번역 서비스 제공 |
| 모바일 서비스 | 현장 문서 캡처 및 즉시 업로드 연동 |
| 실시간 협업 | 문서별 코멘트 및 버전 관리 |
| 시점 | 목표 |
|---|---|
| 2026 | 기능별 AI 에이전트 적용 |
| 2027 | 고객사 전체 사업 영역으로 서비스 확산 |
| 궁극적 목표 | 지능형 업무 완전 자동화 (100%) |
※ 원본 자료의 발표자 이름과 기관명은 싣지 않았습니다 — 기관명이 나오는 자리는 모두 “고객사”로 옮겼고, 마지막 장의 저장소 주소는 계정명이 곧 개인 식별자라 뺐습니다.