엠씨에스텍

E-비즈니스

솔루션(Solution)

감사정보시스템( Ubi-Audit )

Ubi-Audit는 2005년 디지털 감사전환을 계기로 공공기관용으로 최초 개발하였습니다.
2010년 공감법, 2016 김영란법에 따라 윤리감사 및 예방감사 기본 기능을 구현였으며
2024년 감사원의 새로운 공공감사시스템의 연계표준이 적용된 연계 모듈로 편의성을 향상 시켰습니다.
또한 새로운 AI 기술을 적용하여 사전예방과 표준화된 감사절차로 청렴한 공직사회 구현에 기여하고 있습니다.

기능 구성도

주요 특징

01
감사원의 새로운 공공감사시스템과의 연계(공감연계모듈)를 통해 중복작업 최소화
02
AI 기법을 적용한 감사보고서 자동 작성을 감사 업무이 편의성을 높이고 이상지후 탐지 등으로 사전예방감사 기반 확립
03
윤리감사시스템 강화로 김영란법 대비 기능 및 가이드 제공
04
실질적 예방감사의 강화를 위하여 업무전반에 위험평가 및 위험관리 체계 도입
05
각 과정마다 메신저 등으로 알림 및 네비게이션 도움말 기능으로 업무 편의성 제고

도입 효과

선진 시스템 도입을 통해 감사시간 단축 및 실시간 대응
예산 오/남용 및 부정부패, 방만경영 방지
감사원 공감시스템 연계로 이중 입력 최소화
각종 기관 평가 우대 및 대회 신인도 제고

MC-Frameway

비즈니스 애플리케이션의 빠르고 성공적인 개발을 위한 표준 개발 환경, 코드생성, 공통 기능을 제공하는 개발 프레임워크입니다

필요성

중소규모 SI 프로젝트에서 AA, DA 등 전문 인력 부족으로 아키텍처 설계의 어려움
전자정부프레임워크 또는 스프링부트 기반의 개발 환경 및 개발 표준 구성 많은 시간 소요
최적화된 공통기능(메뉴, 권한, 인증, 보안, 세션 관리 등) 설계 및 구현에 어려움
단순하고 반복적인 CRUD(목록, 등록, 수정, 삭제) 화면 개발에 많은 인력 투입

목적

검증된 아키텍처와 개발 환경 제공으로 개발생산성 향상
표준화된 코딩 스타일 및 코드 품질로 유지보수 용이성 제공
스프링시큐리티(보안, 권한, 인증 등)를 커스텀 한 기능 적용으로 보안성 강화
검증된 공통기능(메뉴관리 ) 적용으로 관리자 기능 설계 및 구현 리소스 최소화

기대효과

01
AA, DA 등 전문인력 투입을 최소화해도 검증된 아키텍처 및 개발 표준 구성 가능
02
표준화된 개발 환경 제공으로 개발자는 비즈니스 로직에 집중하여 빠른 개발 가능
03
표준화된 코딩 가이드 및
개발 템플릿 제공으로 코드 일관성 및 코드 품질 향상
04
반복적인 CRUD 화면 등 백엔드(java, query 등) 코드 자동 생성으로 개발 시간 단축

시스템 구성도

MC LAP

「MCLAB」은 전자정부 표준프레임워크와 Spring Boot의 장점을 기반으로, DDD(Domain-Driven Design) 아키텍처를 적용하여 유지보수성과 확장성을 극대화하였습니다. 특히 개인정보 접근 이력 추적, 사용자 행동 분석, 성능 모니터링 등 관리기능과 운영 효율성을 동시에 제공합니다.

필요성

01 매 프로젝트마다 반복되는 초기 구축 작업
공공기관 SI 프로젝트를 수행할 때마다 밑바닥부터 프로젝트 구조를 설계하고 구축하는 데 많은 시간이 소요되며, 검증되지 않은 아키텍처로 인해 프로젝트 후반 유지보수 부담 가중
02 개발환경 구성의 복잡성과 시간 소요
Spring Boot, MyBatis, JWT 인증, Swagger 연동, 다중 DB 설정 등 표준 개발환경을 구성하고 각 컴포넌트 간 호환성을 맞추는 데 프로젝트 초기 상당한 시간 투자 필요
03 공통 기능의 반복 개발로 인한 생산성 저하
공공기관 프로젝트에서 공통적으로 요구되는 인증/인가, API 보안, 개인정보 접근 이력 추적, 비동기 로깅 등의 기능을 매번 새롭게 설계하고 구현하는 비효율 발생
04 단순 반복적인 CRUD 기능 개발에 과도한 시간 투입
공지사항, 게시판, 회원관리 등 유사한 도메인 로직과 API를 매 프로젝트마다 처음부터 작성하며, Entity-Repository-Service-Controller-DTO 구조를 반복 구현하는 데 개발 리소스 낭비

주요 기능

개인정보 보호 및 추적 기능
개인정보 접근 이력 추적 접속이력 관리
컨텐츠 관리 기능
공지사항, 자료실등의 게시판 관리
사용자 관리 및 인증 기능
JWT 기반 인증 사용자 권한 관리 기능
개발 생산성 및 표준화
DDD 기반의 레이어드 아키텍처 DTO 패턴의 표준화

메뉴구성

기대효과

보안 강화 및 사고 대응력 향상
모든 개인정보 접근 이력 자동 기록으로 내부자 위협 탐지 및 보안 사고 추적 용이 - JWT 기반 인증/인가로 안전한 API 보안 체계 구축
개발 생산성 대폭 향상
검증된 DDD 아키텍처와 표준 개발 환경 제공으로 프로젝트 초기 구축 시간 70% 이상 단축 - 표준화된 구조로 개발자는 비즈니스 로직 구현에만 집중 가능
운영 효율성 제고
실시간 성능 모니터링 및 사용 통계로 선제적 장애 대응 및 리소스 최적화 - 접속 이력 기반 사용자 행동 분석으로 서비스 개선 인사이트 확보
코드 품질 및 유지보수성 향상
레이어드 아키텍처와 DTO 패턴으로 변경 영향도 최소화 및 테스트 용이성 확보 - 코딩 가이드 및 개발 템플릿 제공으로 일관된 코드 품질 유지
확장성 및 유연성 보장
모든 답변에 원문 출처를 함께 제공하여 정보의 신뢰성을 검증할 수 있습니다. 필요시 원본 문서로 바로 이동하여 전체 맥락을 확인할 수 있습니다.

AI KnowledgeTalk

RAG 기술 기반의 지능형 지식 검색 대화 시스템

AI KnowledgeTalk는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용하여
기업 내부 문서와 데이터를 대화형으로 검색하고 활용할 수 있는 지능형 지식 관리 솔루션입니다.

대규모 언어 모델(LLM)에 기업의 실제 데이터를 연동하여, 단순한 키워드 검색을 넘어 자연스러운 대화를 통해 정확한 답변을 제공합니다.

원문 기반 답변 제공으로 AI 환각(Hallucination) 현상을 최소화하고, 권한 기반 접근 제어로 보안성을 확보한 엔터프라이즈 AI 솔루션입니다.

왜 KnowledgeTalk인가?

이런 문제 겪고 계신가요?

방대한 문서 속에서 필요한 정보를 찾는데 너무 많은 시간 소요

일반 챗봇의 부정확한 답변으로 결국 담당자를 찾아야 하는 상황 반복

부서별, 권한별 정보 접근 통제가 어려워 보안 위험

업무 매뉴얼과 규정이 자주 바뀌어 최신 정보 관리 부담
KnowledgeTalk가 해결합니다

자연어 질문으로 즉시 검색 - 원하는 정보를 대화하듯 빠르게 찾기

원문 기반 정확한 답변 - 실제 문서 내용에서 추출한 신뢰할 수 있는 답변

권한 기반 보안 체계 - 사용자별 접근 권한에 따른 정보 제공

실시간 문서 업데이트 - 드래그&드롭으로 최신 정보 즉시 반영

핵심 기능

RAG 기반 지식 검색
대규모 언어모델(LLM)에 기업 내부 문서를 연동하여 실제 데이터 기반의 정확한 답변을 제공합니다. 환각(Hallucination) 현상을 최소화하고 신뢰성 있는 정보만 전달합니다.
자연어 대화 인터페이스
복잡한 검색 문법 없이 평소 말하듯이 질문하면 AI가 문맥을 이해하고 적절한 답변을 제공합니다. 연속된 대화를 통해 더 깊이 있는 정보 탐색이 가능합니다.
권한 기반 접근 제어
사용자의 부서와 역할에 따라 접근 가능한 문서를 자동으로 제한합니다. 민감한 정보는 권한이 있는 사용자에게만 제공되어 보안성을 확보합니다.
직관적 문서 관리
Drag & Drop 방식으로 간편하게 문서를 업로드하고 관리할 수 있습니다. 프로젝트 단위의 워크스페이스를 통해 팀별로 지식을 체계적으로 구성할 수 있습니다.
출처 근거 제시
모든 답변에 원문 출처를 함께 제공하여 정보의 신뢰성을 검증할 수 있습니다. 필요시 원본 문서로 바로 이동하여 전체 맥락을 확인할 수 있습니다.
맞춤형 프롬프트
기업의 업무 특성과 용어에 맞게 AI의 답변 스타일을 커스터마이징할 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링을 통해 최적화된 답변 품질을 제공합니다.

기술적 우위

01 RAG 엔진 최적화
벡터 DB와 검색 알고리즘을 최적화하여 빠른 응답 속도와 높은 검색 정확도를 제공합니다. 한국어 문서에 특화된 임베딩 모델을 적용했습니다.
02 하이브리드 아키텍처
온프레미스와 클라우드 환경을 모두 지원하여 고객의 보안 정책과 인프라 환경에 맞는 유연한 배포가 가능합니다.
03 다양한 LLM 지원
GPT, Claude, LLaMA 등 다양한 대규모 언어모델을 선택적으로 적용할 수 있으며, 오픈소스 모델 활용으로 비용 효율성을 높일 수 있습니다.
04 전자정부프레임워크
공공기관에 최적화된 전자정부프레임워크 기반 개발로 안정성과 호환성을 보장하며, Java/Python 기반의 견고한 시스템 구조를 제공합니다.

활용 사례

공공기관

사규 및 업무 매뉴얼 빠른 검색

정책 문서 질의응답

민원 처리 가이드 제공

예산/회계 규정 조회
제조업

설비 운영 매뉴얼 검색

품질 관리 기준 조회

안전 수칙 빠른 확인

기술 자료 탐색
IT 기업

기술 문서 및 API 검색

시스템 운영 매뉴얼

개발 가이드 제공

고객 지원 FAQ
의료/연구

연구 보고서 검색

의료 프로토콜 조회

임상 데이터 분석

학술 자료 탐색
교육기관

교육 자료 검색

학사 규정 조회

커리큘럼 정보

연구 논문 탐색
금융/보험

상품 설명서 검색

내부 규정 조회

컴플라이언스 가이드

법규 변경사항 확인

도입 프로세스

요구사항 분석
고객의 업무 환경과 보유 지식 자산을 분석하여 최적의 도입 방안을 수립합니다. 기존 시스템과의 연계 방안도 함께 검토합니다.
시스템 구축
고객의 인프라 환경에 맞춰 온프레미스 또는 클라우드 환경에 시스템을 구축합니다. 보안 정책에 따라 접근 권한 체계를 설정합니다.
데이터 구축 및 학습
기존 문서를 업로드하고 벡터화 작업을 진행합니다. 업무 용어와 맥락에 맞게 프롬프트를 최적화하여 답변 품질을 높입니다.
테스트 및 검증
실제 업무 시나리오를 기반으로 다양한 질문을 테스트하고 답변 정확도를 검증합니다. 사용자 피드백을 반영하여 지속적으로 개선합니다.
교육 및 오픈
사용자 교육을 진행하고 본격적으로 서비스를 오픈합니다. 초기 안정화 기간 동안 집중 모니터링과 기술 지원을 제공합니다.
운영 및 고도화
지속적인 모니터링과 유지보수를 통해 안정적인 서비스를 제공합니다. 사용 패턴 분석을 통해 시스템을 지속적으로 고도화합니다.

AI KnowledgeTalk로 지식 검색을 혁신하세요

전문 컨설턴트가 귀사의 상황에 맞는 최적의 솔루션을 제안해드립니다

무료 상담 신청

Sphinx AI Solutions

맞춤형 AI 솔루션으로 비즈니스를 혁신합니다

생성형 AI부터 스마트 팩토리까지, 기업별 맞춤 AI 솔루션

Sphinx AI Talk

생성형 AI 기반 지식 대화 서비스
기업 내부 문서와 지식을 AI와 자연스럽게 대화하며 탐색할 수 있는 RAG 기반 맞춤형 LLM 솔루션입니다.

핵심 기능

오피스 문서 파일 업로드
PDF, Word, Excel 등 다양한 오피스 문서를 간편하게 업로드하고 벡터 DB에 저장하여 즉시 검색 가능한 형태로 변환합니다.
대화형 지식 검색
자연어로 질문하면 AI가 문맥을 이해하고 관련 문서를 분석하여 정확한 답변을 제공합니다. 출처 근거도 함께 제시됩니다.
권한 기반 접근 제어
사용자 그룹별, 부서별 권한 설정으로 민감한 정보를 보호하고 필요한 사람에게만 필요한 정보를 제공합니다.
맞춤형 프롬프트 설정
기업의 업무 특성과 용어에 맞게 AI의 답변 스타일을 커스터마이징하여 최적화된 답변 품질을 제공합니다.
프로젝트별 분리 관리
교보생명, 디지털혁신기획팀 등 프로젝트별로 문서를 분리하여 관리하고 팀별 협업 워크스페이스를 제공합니다.
다양한 LLM 지원
GPT, Claude, Gemini 등 최신 대규모 언어모델을 선택적으로 적용하여 용도에 맞는 최적의 성능을 제공합니다.

AI Talk 시스템 아키텍처

RAG 기반 엔터프라이즈급 지식 관리 플랫폼

Sphinx AI Talk는 기업의 오피스 문서를 AI로 학습하고 자연어로 대화하며 정보를 검색할 수 있는 플랫폼입니다.

RAG 엔진과 커스터마이징된 소형 LLM(sLLM)을 통합하여 높은 정확도와 빠른 응답 속도를 제공합니다.

AI Talk 도입 효과

업무 시간 단축
방대한 문서에서 정보를 찾는 시간을 90% 이상 단축하고, 즉각적인 답변으로 업무 생산성을 극대화합니다.
신규 직원 온보딩
업무 매뉴얼과 규정을 AI와 대화하며 학습할 수 있어 신규 직원의 적응 기간을 대폭 단축합니다.
정보 보안 강화
권한 기반 접근 제어로 중요 정보를 보호하고, 데이터 주권을 확보한 안전한 AI 서비스를 제공합니다.
지식 자산 가치화
흩어져 있던 기업의 지식을 체계적으로 관리하고 활용하여 조직의 지식 자산 가치를 높입니다.

Sphinx AI Factory

스마트 공장을 위한 AI 예지보전 솔루션
설비 데이터를 수집하고 AI로 분석하여 고장을 사전에 예측하고 최적의 정비 시점을 제공하는 지능형 설비 관리 시스템입니다.

핵심 기능

실시간 데이터 수집
설비 및 로봇의 센서 데이터를 실시간으로 수집하고 Time Series DB에 저장하여 연속적인 모니터링을 제공합니다.
AI 기반 이상 감지
머신러닝 모델을 통해 설비의 비정상 패턴을 자동으로 감지하고 잠재적 고장 위험을 사전에 알립니다.
고장 예측 및 진단
과거 데이터 학습을 통해 설비 고장을 사전에 예측하고, 고장 종류와 위치를 정확하게 진단합니다.
잔여 수명(RUL) 예측
설비의 잔여 유효 수명을 예측하여 최적의 정비 시점을 제시하고 설비 교체 계획 수립을 지원합니다.
실시간 대시보드
설비 상태, 예측 결과, 이상 알림을 직관적인 대시보드로 시각화하여 빠른 의사결정을 지원합니다.
정비 이력 관리
설비별 정비 이력과 고장 기록을 체계적으로 관리하고 데이터 기반 정비 전략을 수립합니다.

AI Factory 시스템 아키텍처

실시간 설비 모니터링 및 AI 예지보전 통합 시스템

Sphinx AI Talk는 기업의 오피스 문서를 AI로 학습하고 자연어로 대화하며 정보를 검색할 수 있는 플랫폼입니다.

RAG 엔진과 커스터마이징된 소형 LLM(sLLM)을 통합하여 높은 정확도와 빠른 응답 속도를 제공합니다.

AI Factory 도입 효과

유지보수 비용 절감
사전 예측을 통한 계획 정비로 긴급 수리 비용을 최소화하고, 설비 수명을 연장하여 교체 비용을 절감합니다.
생산 다운타임 최소화
예상치 못한 설비 고장을 사전에 방지하여 생산 중단 시간을 최소화하고 생산 계획의 안정성을 확보합니다.
정비 효율성 향상
고장 위치와 원인을 정확히 파악하여 정비 시간을 단축하고, 예비 부품 재고를 최적화합니다.
안전사고 예방
설비 이상 징후를 조기에 감지하여 작업자의 안전을 확보하고 대형 사고를 미연에 방지합니다.

기술 스택

01 AI/ML 프레임워크
TensorFlow, PyTorch

Scikit-learn

LangChain, LlamaIndex

OpenAI API, Anthropic
02 백엔드
Python FastAPI

Node.js Express

Spring Boot (선택)

RESTful API
03 데이터베이스
PostgreSQL, MySQL

MongoDB

InfluxDB (Time Series)

Pinecone, Milvus (Vector DB)
04 프론트엔드
React, Vue.js

TypeScript

Tailwind CSS

Chart.js, D3.js
05 인프라
Docker, Kubernetes

AWS, Azure, GCP

On-Premise 지원

CI/CD Pipeline
06 보안
OAuth 2.0 인증

Role-based Access Control

데이터 암호화

로그 모니터링

적용 사례

AI Talk - 금융/보험

상품 설명서 및 약관 검색

내부 규정 및 컴플라이언스

신규 직원 교육 지원

고객 상담 지원 시스템
AI Talk - 공공기관

정책 문서 및 법령 검색

업무 매뉴얼 관리

민원 처리 가이드

예산 집행 지침 조회
AI Factory - 제조업

반도체 장비 예지보전

자동차 부품 생산라인

디스플레이 제조 설비

배터리 생산 공정
AI Factory - 로봇산업

산업용 로봇 모니터링

협동 로봇 예지보전

물류 자동화 설비

스마트 물류센터
AI Talk - IT/기술

기술 문서 및 API 가이드

개발 표준 및 코딩 규칙

시스템 운영 매뉴얼

프로젝트 지식 관리
AI Factory - 에너지

발전소 설비 관리

신재생 에너지 시스템

송배전 설비 모니터링

스마트 그리드

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