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프로젝트 배경

1) 프로젝트 개요
분산된 사내 문서를 통합하여 중앙화된 검색 시스템을 구축하고, 폐쇄망(Air-gapped) 환경에서 자체 호스팅 LLM을 활용한 AI 질의응답 서비스를 제공하는 멀티 에이전트 시스템입니다.
주요 타깃은 기업 임직원, IT 관리자, 정보 관리 담당자입니다.
2) 핵심 문제점

분산 저장 문제: 공유 드라이브, 개인 PC, 메신저 첨부파일 등 여러 채널에 문서 분산
검색 어려움: 파일명 불일치로 인한 검색 실패, 중복 문서 관리 복잡성
문서 유실 위험: 개인 PC 저장 문서의 퇴사·부서이동 시 영구 손실
업무 연속성 저해: 필요한 정보 접근 지연으로 인한 업무 효율성 하락

2) 프로젝트 목표
- 1차 목표: 통합 검색 시스템
중앙화된 문서 저장소: 모든 사내 문서를 단일 서버에 안전 보관
지능형 검색 엔진: 파일명 + 내용 + 의미론적 검색 통합 지원
중복 문서 관리: AI 기반 유사 문서 탐지 및 통합 관리

- 2차 목표: AI 기반 질의응답
실시간 문서 QA: 사용자 질문에 문서 내용 기반 즉시 답변
문서 요약 서비스: 긴 문서의 핵심 내용 자동 요약 제공
관련 문서 추천: 사용자 의도 분석 기반 연관 문서 제안

- 3차 목표: 업무 연속성 확보
문서 유실 방지: 퇴사·이동 시에도 조직 문서 지속 보존
접근성 개선: 언제 어디서나 필요한 문서에 즉시 접근
협업 효율성 향상: 문서 공유 및 협업 프로세스 간소화

3) 핵심 주안점
검색 정확도 향상: 유사 파일명·내용 분석 기반 스마트 검색
사용자 경험 최적화: 직관적인 검색 인터페이스 및 빠른 응답 속도
데이터 보안 강화: 사용자별 권한 제어 + 접근 이력 추적
업무 연속성 확보: 조직 지식 자산의 안정적 보존 및 활용

4) 지원 환경
반응형 웹: Desktop / Tablet 완벽 지원
폐쇄망 환경: Air-gapped 환경 완전 대응
크로스 플랫폼: Windows / Linux 동시 지원
다중 파일 형식: PDF, Office 문서, 한글 문서 통합 지원

프로젝트 성과

멀티 에이전트 시스템 성능

15만건 문서 검색에서 0.3초 응답시간과 92.7% 정확도 달성, AI 질의응답 88.2% 정확도로 50명 동시 접속 지원

폐쇄망 환경 구축 성과

외부망 완전 차단 상태에서 3중 보안체계 100% 준수, 99.8% 가용성과 2.8만건 접근 로그 암호화 보관 완료

32년치 전력수요 데이터를 학습해 MAPE 9.45%로 약 ±10% 수준의 예측 정확도

약 32년간 전력수요 데이터를 학습해 MAPE 9.45%로 합리적 정확도를 보였으나, 국내 전력데이터 수요량만을 측정한 결과로, 내부 데이터 불포함.

핵심 기능

멀티 에이전트 기반 개별 전문 에이전트 구현

5개 전문화 에이전트 구현
분석 / 예측 / 리포트 / 전략 / 챗봇 에이전트
멀티에이전트 오케스트레이터 설계 및 태스크 공유 구조 구현

prophet 기반 시계열 예측 기능

모델은 32년간 전력수요 데이터를 학습해 MAPE 9.45%로 약 ±10% 수준의 예측 정확도를 확보.

프로젝트 상세

1) 프로젝트 개요
한국 배출권거래제(K-ETS) 관련 공공데이터를 기반으로, 폐쇄망(Air-gapped) 환경에서 자체 호스팅 LLM을 활용하여 탄소배출 데이터 분석·예측·전략 수립을 자동화하는 AI 멀티 에이전트 시스템입니다.
주요 타깃은 기업 탄소중립 담당자 및 정책 입안자입니다.

2) 주요 기술 범위 및 역할
- 백엔드 / AI 인프라 개발
1. 보안·인증 체계 (공공망 보안 수준 충족)
JWT 인증 + API Key + AES256 + IP 화이트리스트 + fail2ban/auditd
2. RAG 기반 공공데이터 활용
SentenceTransformer + FAISS 기반 임베딩 검색 (산업부·환경부·KRX 등)
3. 국산화·내부망 호환 AI 인프라
vLLM + GGUF (Ollama) + NDJSON 스트리밍 통신
4. 데이터 계층 안정성 및 실시간 응답성
Redis + PostgreSQL + SQLAlchemy ORM + 캐싱 최적화
5. 서비스 운영 안정성
systemd + UFW + fail2ban + auditd

- 모델 및 예측 시스템
Prophet 시계열 모델 기반 전력수급 및 KAU 가격 예측
Prophet–DLinear–Ridge 모델 비교 및 평가 파이프라인 구성
React 대시보드에서 실시간 예측 결과 시각화

- 프론트엔드 / 대시보드
React 기반 인터랙티브 대시보드 및 챗봇 UI 컴포넌트
Plotly 기반 시각화, 실시간 예측/리포트 업데이트
FastAPI WebSocket을 통한 LLM 스트리밍 연동

- 인프라 / 보안 / 배포
1. 폐쇄망(Air-gapped) 대응 통신 구조
내부 LLM 서버 ↔ Windows 클라이언트 직접 이더넷 연결
(192.168.10.x 내 FastAPI – LLM 보안 통신 검증 완료)
2. TLS + JWT 이중 보안 통신
HTTPS (TLS 인증서) + JWT 인증
3. Docker-Compose 기반 모듈형 서비스 운영
API + DB (PostgreSQL) + Redis + vLLM 컨테이너 오케스트레이션
4. 공공기관형 보안 로깅 및 접근통제
UFW + fail2ban + auditd + AES256 로그 암호화 + 마스킹 + 6개월 보존

- 운영 가이드 문서화
VLLM_SETUP_GUIDE.md, SECURITY_POLICY.md, AIRGAP_DEPLOY_GUIDE.md 작성

- 지원 환경
반응형 웹 (Desktop / Tablet)
폐쇄망(Air-gapped) 환경 완전 지원
Windows / Linux 크로스 플랫폼

웹 UI 설계

폐쇄 내부망 구조 및 보안 처리