플러스프로젝트 배경
1) 문제점
기존 민원 접수는 전화·방문 중심으로 처리되어 담당자 연결 지연, 정보 누락 등 비효율적 상황 빈번
민원 유형(긴급/일반/공동)에 따라 적절한 분류가 어려워 초기 응대 정확도가 낮고 대응 시간 증가
법률 관련 문의의 경우 초기에 기본 정보 제공이 어려워 불필요한 상담 요청이 쌓이며 담당자 업무 과부하 발생
반복되는 단순 민원 문의·법률 안내 요청을 사람이 모두 처리해야 하여 운영 비용 증가
2) 프로젝트 목표
AI 기반 스마트 민원 자동화: OpenAI GPT 기반 자연어 이해 기능을 활용해 민원의 의도를 자동 분석·분류하는 시스템 구축
민원 유형별 자동 응답 및 담당자 연결 최적화: 긴급·공동·일반 민원을 즉시 분류하여 적절한 담당자 또는 설계된 답변으로 시 안내
법률 서비스 보조 기능 제공: 사용자 질문에 대해 AI가 1차 법률 정보·절차를 안내하여 상담 대기 시간을 단축
행정·법률 서비스 운영 효율화: 반복 민원을 자동 처리함으로써 담당자의 고부가가치 업무 집중 가능
3) 주안점
정확한 민원 의도 파악을 위한 NLP 모델 설계: OpenAI GPT 기반 자연어 처리 기술로 민원 내용을 정교하게 분석
민원 유형 자동 분류 로직 최적화: 긴급도·담당 부서·민원 성격 등을 기준으로 자동 라우팅
법률 정보 전달 신뢰성 확보: 기본 절차 안내 중심으로 설계하여 법률적 위험 요소 최소화
확장 가능한 인프라 구축: AWS EC2, RDS, S3, Docker 기반의 안정적인 서버 환경 구성
크로스플랫폼 접근성 강화: Flutter 기반으로 iOS/Android 어디서든 민원 접수 가능
기존 민원 접수는 전화·방문 중심으로 처리되어 담당자 연결 지연, 정보 누락 등 비효율적 상황 빈번
민원 유형(긴급/일반/공동)에 따라 적절한 분류가 어려워 초기 응대 정확도가 낮고 대응 시간 증가
법률 관련 문의의 경우 초기에 기본 정보 제공이 어려워 불필요한 상담 요청이 쌓이며 담당자 업무 과부하 발생
반복되는 단순 민원 문의·법률 안내 요청을 사람이 모두 처리해야 하여 운영 비용 증가
2) 프로젝트 목표
AI 기반 스마트 민원 자동화: OpenAI GPT 기반 자연어 이해 기능을 활용해 민원의 의도를 자동 분석·분류하는 시스템 구축
민원 유형별 자동 응답 및 담당자 연결 최적화: 긴급·공동·일반 민원을 즉시 분류하여 적절한 담당자 또는 설계된 답변으로 시 안내
법률 서비스 보조 기능 제공: 사용자 질문에 대해 AI가 1차 법률 정보·절차를 안내하여 상담 대기 시간을 단축
행정·법률 서비스 운영 효율화: 반복 민원을 자동 처리함으로써 담당자의 고부가가치 업무 집중 가능
3) 주안점
정확한 민원 의도 파악을 위한 NLP 모델 설계: OpenAI GPT 기반 자연어 처리 기술로 민원 내용을 정교하게 분석
민원 유형 자동 분류 로직 최적화: 긴급도·담당 부서·민원 성격 등을 기준으로 자동 라우팅
법률 정보 전달 신뢰성 확보: 기본 절차 안내 중심으로 설계하여 법률적 위험 요소 최소화
확장 가능한 인프라 구축: AWS EC2, RDS, S3, Docker 기반의 안정적인 서버 환경 구성
크로스플랫폼 접근성 강화: Flutter 기반으로 iOS/Android 어디서든 민원 접수 가능
프로젝트 성과
전체 민원의 65% 이상을 AI 자동 응답으로 처리
반복 민원·기본 법률 안내를 AI가 자동 응답하면서 담당자 수동 처리 비중을 기존 대비 65% 이상 감소함.
민원 분류 정확도 90% 이상 달성
OpenAI 기반 NLP 분류 모델 적용으로 긴급·공동·일반 민원 자동 분류 정확도가 90% 이상 유지됨.
민원 응대 시간 70% 단축
AI 챗봇의 1차 응답 및 자동 라우팅 적용으로 초기 응대 시간이 기존 평균 대비 70% 이상 단축됨.
핵심 기능
GPT 기반 민원 자동 분류
사용자의 자연어 입력을 분석해 긴급·공동·일반 민원을 자동으로 분류하고 적절한 담당자 또는 답변으로 바로 안내함.
제출 규격에 맞춘 자동 서류 정렬·다운로드
정부기관·법원 제출용 서류를 요구 양식과 규칙에 맞춰 자동 정렬하여, 사용자가 정확한 순서대로 한 번에 다운로드 받을 수 있음.
관리자 모니터링 대시보드
접수된 민원 현황, 자동 응답 비중, 민원 처리 속도 등을 시각화해 운영자가 실시간으로 상태를 파악하고 대응할 수 있음.
진행 단계
기획
2025.02.
스마트 민원 흐름 정의, AI 챗봇 시나리오 설계, 민원 유형(긴급·공동·일반) 분류 로직 및 법률 안내 범위 기획.
디자인
2025.02.
Flutter UI/UX 설계, 민원 접수·챗봇 화면 디자인, 관리자 페이지 와이어프레임 작성
개발
2025.03.
GPT 기반 챗봇 기능 구현, 민원 자동 분류 API 개발, Node.js 백엔드·MySQL DB 설계 및 관리자 웹 개발 진행.
테스트(QA)
2025.04.
민원 분류 정확도 검증, 긴급/일반 민원 처리 플로우 테스트, 보완 및 개선 작업 수행.
배포 및 운영 안정화
2025.04.
AWS 환경 배포, 로그 모니터링, 초반 민원 응답 품질 점검 및 모델 파라미터 조정으로 안정화 지원.
프로젝트 상세
1) Open AI를 활용한 AI 챗봇 기반 스마트 민원 관리 시스템
2) 법률 서비스 보조 및 자동 응답 시스템
- Open AI GPT 기반의 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 스마트 민원 관리, 법률 서비스 보조 안내 기능을 탑재
- 특히 민원 관리 > 민원 접수하기를 통해 긴급민원, 공동민원, 일반민원을 분류하여 각각의 담당자 또는 설계한 답변으로 안내받을 수 있게 함
[기술 스택]
1) 프론트 엔드
- 프레임워크: Flutter (Dart 기반 크로스플랫폼 개발)
- 상태 관리: GetX (DI(의존성 주입), 라우팅 관리)
2) 백엔드
- 언어 : JavaScript(Node.js)
- 프레임워크 : Node.js 20.18.1, Express 4.17.1
- 서버 환경 및 인프라
· EC2 (Elastic Compute Cloud) – 웹 애플리케이션 서버 (Linux/Ubuntu 기반)
· RDS (Relational Database Service) – MySQL 8.0.35
· S3 (Simple Storage Service) – 사용자 및 시스템 데이터 저장
· Docker – 컨테이너화된 환경 제공
- 데이터베이스 설계 및 관리 : MySQL 8.0.35 (AWS RDS 기반)
- API 설계: RESTful API
2) 법률 서비스 보조 및 자동 응답 시스템
- Open AI GPT 기반의 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 스마트 민원 관리, 법률 서비스 보조 안내 기능을 탑재
- 특히 민원 관리 > 민원 접수하기를 통해 긴급민원, 공동민원, 일반민원을 분류하여 각각의 담당자 또는 설계한 답변으로 안내받을 수 있게 함
[기술 스택]
1) 프론트 엔드
- 프레임워크: Flutter (Dart 기반 크로스플랫폼 개발)
- 상태 관리: GetX (DI(의존성 주입), 라우팅 관리)
2) 백엔드
- 언어 : JavaScript(Node.js)
- 프레임워크 : Node.js 20.18.1, Express 4.17.1
- 서버 환경 및 인프라
· EC2 (Elastic Compute Cloud) – 웹 애플리케이션 서버 (Linux/Ubuntu 기반)
· RDS (Relational Database Service) – MySQL 8.0.35
· S3 (Simple Storage Service) – 사용자 및 시스템 데이터 저장
· Docker – 컨테이너화된 환경 제공
- 데이터베이스 설계 및 관리 : MySQL 8.0.35 (AWS RDS 기반)
- API 설계: RESTful API
