국방부터 정신건강까지…포티투마루, 경량 LLM·RAG로 공공 업무 자동화 '확산'

작성일 07-08

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">상담사 보조부터 군수 QA까지…도메인 특화형 sLLM으로 '일하는 방식' 전환</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="XQrwX0vanb">
          <p contents-hash="7f31e4c07487a9266bf32e7655fe85cb53027cf23ad0f92b8b8a7b1ee670452a" dmcf-pid="ZxmrZpTNdB" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=조이환 기자)포티투마루가 인공지능(AI) 기술을 무기로 공무원, 군 관계자, 상담사 등 공공 부문의 'AI 전환(AX)'을 전방위로 확산시키고 있다.</p>
          <p contents-hash="2edb0091fe51d896349706083c257ef406a2e682f5e0c50312eb2f13d7fc4d2f" dmcf-pid="5Msm5UyjMq" dmcf-ptype="general">포티투마루는 행정안전부가 추진하는 '범정부 초거대 AI 공통기반' 사업에 참여해 경량언어모델(sLLM)과 검색증강생성(RAG) 기반의 공공 행정 AI 플랫폼을 구축하고 있다고 8일 밝혔다. 이 시스템은 부처 간 공동 인프라로 설계돼 각 정부 기관이 별도 개발 없이 문서 요약, 정책 초안 생성, 행정 질의응답 등 주요 업무를 수행할 수 있도록 지원한다.</p>
          <p contents-hash="6511127eeb0a893750c89bca9de756e7f33d2b025a7d790867e32e6110556f2f" dmcf-pid="1peRwhNfez" dmcf-ptype="general">이 플랫폼은 각 부처의 데이터 특성과 실무 흐름에 맞춘 맞춤형 서비스로 구성된다. 여기에 범정부 공통 과금 체계와 연동 가능한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로도 확장되고 있어 도입과 운영의 비용 장벽을 낮춘 점이 특징이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="959d4c5311a37908fd7f9ce6e4c7f4c326f8e73d935a077f0ad32a178fe0fce8" dmcf-pid="tUderlj4R7" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="포티투마루가 진행하고 있는 공공행정 사업 (사진=포티투마루)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/08/ZDNetKorea/20250708162646080vgjl.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="HKoLCWDxJK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/08/ZDNetKorea/20250708162646080vgjl.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            포티투마루가 진행하고 있는 공공행정 사업 (사진=포티투마루)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="25774a9ab27acaa3adfba2f2ed977cbac7305729298bb9a97ddc6c345a1596fe" dmcf-pid="FuJdmSA8eu" dmcf-ptype="general">국방 영역에서는 방위사업청, 육군군수사령부 등과 손잡고 군수통합정보시스템 내 정비·수리·법령 자료를 기반으로 한 품질검증(QA) 시스템을 구현 중이다. 실시간 검색과 응답이 가능한 소형언어모델(sLM) 기반 생성형 AI를 적용해 군 현장에서 바로 활용 가능한 기술로 구현했다.</p>
          <p contents-hash="34fb0e0fe40552f3504ec59b53faff46baaa089d68d8339263729bf517afe67d" dmcf-pid="37iJsvc6dU" dmcf-ptype="general">해당 시스템은 정비 지시서 자동 검색, 부품 소요 예측, 기술 자료 요약 등 군수업무 자동화에 초점을 맞췄다. 장비 운용의 효율성과 무기체계 유지율 향상이라는 두 가지 목표 모두에서 구체적인 성과가 예상된다. 추후에는 다중 모달 데이터까지 포함한 확장형 모델로 진화할 계획이다.</p>
          <p contents-hash="c5b5fb6c5cfc5963bd7ebe30613aefbf8ba7b890241f3ed4ce0880765f4215eb" dmcf-pid="0zniOTkPnp" dmcf-ptype="general">포티투마루는 헬스케어 분야에서도 생성형 AI 기술을 상담 전문가용 시스템으로 확장하고 있다. 특히 LG유플러스, 성신여대, 서울아산병원 등과 협력해 '초거대 AI 기반 심리상담사 보조 플랫폼'을 개발하고 있다. 내담자 사전 정보 수집, 상담 기록 자동화, 위기 모니터링까지 전 주기를 AI로 지원하는 구조다.</p>
          <p contents-hash="626143f4f5f0c37c81ab4f022cd8d46ac8f88dcd4813339c1e41f3284c5f07b3" dmcf-pid="pqLnIyEQe0" dmcf-ptype="general">수천 회기의 실 상담 데이터를 기반으로 국내 최초의 심리상담 특화 LLM도 개발 중이다. 마이데이터 기반 생활 패턴 분석과 고위험군 실시간 식별, 상담 중 정서 상태·비언어 표현 분석 등 고도화된 기능도 탑재된다. 경력 차이를 보완하는 교육 기능까지 포함해 상담 품질과 효율성 모두 개선하는 효과를 노린다.</p>
          <p contents-hash="c53c8b2ce5903e631db24ec8ab9c48053cd693d38907219738bf86bd3272c1ec" dmcf-pid="UBoLCWDxd3" dmcf-ptype="general">지방자치단체와의 협력도 진행 중이다. 이 회사는 부산시와 함께 '공공행정 생성형 AI 융합서비스' 프로젝트를 추진하고 있으며 민원 응대, 정책 자료 검색, 보도자료 초안 작성 등 반복 업무의 자동화를 도모하고 있다.</p>
          <p contents-hash="b032d9b9e11e42dffea6b2be7470e817f309cef96e7c53300eb96bf984a64b98" dmcf-pid="ubgohYwMeF" dmcf-ptype="general">해당 시스템은 부산시 행정문서를 학습한 경량 언어모델에 기반해 공무원이 별도 학습 없이 바로 사용할 수 있는 형태로 설계됐다. 민원 편람 검색, 정책 문안 초안 등 실무 직접 투입을 목표로, 시민 응대 품질과 업무 효율성 모두에서 실증적 성과가 기대되고 있다.</p>
          <p contents-hash="5104dc6f37baf789ab92f10e4ee1cc99c8ebff98bfcc7208d5eba33eb929f4ba" dmcf-pid="76DEGFloit" dmcf-ptype="general">김동환 포티투마루 대표는 "공공 분야에서의 생성형 AI 도입은 단순한 기술 이전이 아니라 업무 방식 자체의 패러다임 전환"이라며 "실제 현장에서 바로 활용 가능한 정확하고 신뢰성 높은 도메인 특화 AI를 통해 공공AX의 모범 사례를 지속적으로 만들어가겠다"고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="754d141410c5b7f398c2174148df8649a18aa93baaec37b7b3ffa897fd87e99f" dmcf-pid="zPwDH3Sge1" dmcf-ptype="general">조이환 기자(ianyhcho@zdnet.co.kr)</p>
         </section> 
        </div> 
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