- 아이디어
- 누구나 사용 가능한 노코드 기반 인공지능 RPA 플랫폼
- 모두를 위한 RPA 기반 워크플로우 자동화 플랫폼
- 업무 프로세스 자동화를 위한 인공지능 서비스
- 서비스명
- EZFlow(이지플로우)
- 주제 구체화
- 관련 플랫폼 : https://n8n.io/
- 한국 기업 활용 API : 카카오, 네이버, 토스, 네이버페이, 카카오페이 등
- DPG HUB의 API도 통합해서 가져올 수 있을지?
- 불가능하다면, 주요 API를 가져와서 활용하기
- 기업뿐만 아니라 정부에서 공공 서비스 제공 시에도 활용 가능한 자동화 툴
- AI 챗봇 기술 활용 : e.g. 000 서비스를 위한 자동화 플로우 그려줘
- 타겟층을 고려한 주제 네이밍
- ‘누구나’ 사용 가능한 iPaaS
- 초안
- 누구나 쉽게 업무를 자동화할 수 있고 다양한 애플리케이션 간의 자동화를 도와주는 AI 온라인 플랫폼 서비스
- 지능형 데이터 통합 관리
- 애플리케이션과 API 간 연결하여 자동화 워크플로우를 제공
- No code/low code 플랫폼을 통해 기존의 전문 개발자만이 Tool을 사용할 수 있다는 iPaaS의 문제점을 해결하고, 애플리케이션 관리자라면 누구나 손쉽게 데이터 연동 설계 및 통합이 가능하도록 만들어줌
- 워크플로우를 안전하게 자동화하여 비즈니스 성과 가속화 및 기업의 데이터와 인력의 가치를 극대화 함
- 서비스 개요
- 혁신적인 AI 기반 온라인 플랫폼으로, 사용자가 직관적으로 업무를 자동화하고 다양한 애플리케이션 간의 원활한 연계를 지원합니다.
- 복잡한 데이터 통합과 관리 과정을 간소화하여, 비즈니스 성과 가속화 및 기업의 데이터와 인력의 가치를 극대화합니다.
- 주요 기능은 애플리케이션과 API 간 연결하여 자동화 워크플로우를 제공하는 것입니다.
- 송유창
- PM (Project Manager)
- 서비스 기획 및 운영
- 기술 요구사항 분석
- 서비스 의사결정 지원
- 백엔드 개발
- 웹 서버 구축 및 개발
- 코드 리뷰 및 모니터링
- 문기오
- PE (Project Engineer), PA (Project Assistant)
- 백엔드 및 프론트엔드 개발
- 웹 서버 구축 및 개발
- UI/UX 구현
- 코드 리뷰 및 모니터링
- 클라우드 인프라 관리
- 정윤진
- PE (Project Engineer), PA (Project Assistant)
- 백엔드 개발
- 웹 서버 구축 및 개발
- 코드 리뷰 및 모니터링
- 데이터베이스 설계
- OS 환경 구성 및 데이터베이스 설계/구축
- 클라우드 인프라 관리
- 최수정
- PE (Project Engineer), PA (Project Assistant)
- 백엔드 개발
- 웹 서버 구축 및 개발
- 코드 리뷰 및 모니터링
- 데이터베이스 설계
- OS 환경 구성 및 데이터베이스 설계/구축
- 국내 RPA(로봇 프로세스 자동화) 시장 규모: 2024년 기준 5,800억 원, 연평균 성장률 30.2% (한국IDC)
- AI 기반 업무자동화 도입 현황: 대기업의 67%, 중소기업의 23%가 도입 (2024년 과학기술정보통신부 조사)
- 개인화된 AI 서비스 수요 증가: 소비자의 76%가 개인화된 서비스를 선호 (Epsilon 조사)
- 국내 AI 산업 인력 부족: AI 전문인력 수요 대비 공급 부족률 35% (2024년 소프트웨어정책연구소)
- 세계 RPA 시장 **** 규모는 2023년에서 2028년 사이에 48.07%의 CAGR(연평균 성장률) 로 376억 달러 증가할 것으로 예상 (2024년 8월 technavio)
- RPA 시장 확대는 기여 제공 서비스, 저비용 고용인의 가용성 감소, RPA 및 최대 오토메이션의 인기를 증가시키는 다양한 핵심 요인에 의해 형성
- AI 기술 민주화: 전문적인 프로그래밍 지식 없이도 AI를 활용할 수 있는 플랫폼 필요
- 개인화된 문제 해결: 각 개인과 기관의 고유한 문제를 해결할 수 있는 맞춤형 도구 요구
- 생산성 향상: 반복적이고 시간 소모적인 작업의 자동화를 통한 효율성 증대
- 디지털 역량 강화: AI 활용 능력 향상을 통한 국민 전체의 디지털 역량 제고
- 혁신 촉진: 다양한 분야에서 AI 활용을 통한 새로운 가치 창출 기회 제공
- 직관적인 드래그 앤 드롭 AI 모듈 조합 인터페이스
- 사용 기술: React, Redux, react-beautiful-dnd
- 특징:
- 블록 코딩과 유사한 직관적인 UI로 복잡한 AI 워크플로우 구성
- 실시간 미리보기 및 테스트 기능
- 사용 시나리오:
- 사용자가 '이미지 인식' 모듈을 캔버스로 드래그하고, '텍스트 생성' 모듈과 연결하여 이미지 설명을 생성하는 워크플로우를 만듭니다.
- 사용자 정의 AI 모듈 생성 및 공유 기능
- 사용 기술: Docker, Kubernetes, TensorFlow Serving
- 특징:
- 사용자가 자체 AI 모델을 업로드하고 모듈화할 수 있는 기능
- API 형태로 다른 사용자와 공유 가능
- 사용 시나리오:
- 데이터 과학자가 개발한 특정 산업용 이상 탐지 모델을 모듈화하여 플랫폼에 공유
- 실시간 AI 워크플로우 실행 및 모니터링
- 사용 기술: Apache Kafka, Elasticsearch, Kibana
- 특징:
- 구축한 AI 워크플로우의 실시간 실행 및 성능 모니터링
- 오류 감지 및 알림 기능
- 사용 시나리오:
- 사용자가 만든 '소셜 미디어 감성 분석' 워크플로우의 실시간 처리 현황과 결과를 대시보드에서 확인
- 커뮤니티 기반 템플릿 공유 및 협업 플랫폼
- 사용 기술: GraphQL, Apollo Client/Server
- 특징:
- 사용자 간 AI 워크플로우 템플릿 공유 및 평가 시스템
- 협업을 위한 버전 관리 및 코멘트 기능
- 사용 시나리오:
- 마케팅 전문가가 만든 '소셜 미디어 콘텐츠 생성 및 분석' 템플릿을 다운로드하여 자신의 필요에 맞게 수정
- 멀티 디바이스 지원
- 지원 플랫폼: 웹 (반응형), iOS/Android 앱, Windows/MacOS 데스크톱 앱
- 특징:
- 디바이스 간 원활한 동기화
- 오프라인 모드 지원 (제한된 기능)
- 사용 시나리오:
- 출퇴근 시 모바일에서 AI 워크플로우를 점검하고, 사무실에서 데스크톱 앱으로 세부 설정을 조정
- 프론트엔드: React, Redux, TypeScript
- 백엔드: Node.js, Express, GraphQL
- 데이터베이스: MongoDB, Redis
- AI/ML: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
- 인프라: Docker, Kubernetes, AWS/GCP
- 모니터링: Prometheus, Grafana
- 특장점
- 사용자 친화적인 No Code/Low Code 인터페이스: 누구나 손쉽게 업무 자동화와 애플리케이션 통합을 설정할 수 있습니다.
- 효율적인 데이터 통합 관리: 다양한 데이터 소스를 자동으로 통합하고 관리하여 비즈니스의 데이터 흐름을 원활하게 유지합니다.
- 강력한 애플리케이션 및 API 연결: 애플리케이션과 API 간의 연결을 통해 비즈니스 프로세스를 최적화합니다.
- 차별성
- 비전문가도 간편하게 설정: 전문 지식 없이도 직관적인 인터페이스를 통해 자동화 작업을 손쉽게 설정할 수 있습니다.
- 자동화된 데이터 관리와 성과 향상: 데이터 통합과 관리가 자동화되어 일관성과 정확성을 유지하며, 비즈니스 성과를 신속하게 향상시킵니다.
- 맞춤형 솔루션의 유연성: 기존 iPaaS 솔루션에 비해 사용자가 개인화된 솔루션을 쉽게 구현할 수 있도록 유연성과 편의성을 지원합니다.
- 주요 기능
- 애플리케이션 및 API 통합
- 애플리케이션과 API 간의 원활한 연결을 통해 자동화된 워크플로우를 제공하며, 사용자 맞춤형 데이터 흐름을 실현합니다.
- No Code/Low Code 접근 방식
- 개발자에 의존하지 않고도 자동화 및 통합 작업을 가능하게 하는 No Code/Low Code 플랫폼을 통해 기존 iPaaS 솔루션의 복잡함을 해결합니다.
- 애플리케이션 관리자는 직관적인 인터페이스를 통해 손쉽게 데이터 연동 및 통합을 설계할 수 있습니다.
- Drag & Drop 빌더를 사용해 클릭만으로 앱들을 연결하고 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
- AI 기반 챗봇 활용
- 사용자가 원하는 자동화 플로우를 챗봇에게 텍스트로 질문하면 원하는 답변을 제공합니다.
- 텍스트 기반 답변과 함께 완성된 워크플로우도 보여줍니다.
- 워크플로우 자동화를 위한 템플릿 모음을 제공 합니다.
- 자주 사용하는 템플릿 모음 및
- 타인이 제작한 샘플 템플릿 모음을 제공하여 쉽고 빠른 워크플로우 제작이 가능합니다.
- 사용자가 원하는 자동화 플로우를 챗봇에게 텍스트로 질문하면 원하는 답변을 제공합니다.
- 애플리케이션 및 API 통합
1. 디지털 자원 할당
- VM 자원: 테스트베드에서 제공되는 가상 머신(VM) 자원을 활용하여 공공 및 민간 업무 자동화 플랫폼의 프로토타입 환경을 구성하였습니다. 이를 통해 애플리케이션의 배포 및 테스트를 위한 안정적인 환경을 제공하며, 다양한 운영 체제와 애플리케이션 간의 통합 테스트를 진행할 수 있었습니다.
- CSP 콘솔: 클라우드 서비스 제공자의 콘솔에서 제공되는 다양한 서비스(GPU 자원 제외)를 활용하여 DevOps 환경을 구축하고 관리했습니다. 특히 API Gateway, 서버리스 컴퓨팅 등을 활용하여 플랫폼의 확장성과 유연성을 확보했습니다.
- GPU 자원 활용 가능한 컨테이너: AI 기반의 자동화 기능을 지원하기 위해 GPU 자원을 활용한 컨테이너 환경을 구축했습니다. 이를 통해 딥러닝 모델의 학습 및 추론을 가속화할 수 있었으며, SSH, Jupyter, VSCode 등의 도구를 통해 개발자들이 효율적으로 작업할 수 있는 환경을 제공했습니다.
2. 클라우드 DevOps
- DevOps 서비스: 통합 테스트베드에서 제공되는 DevOps 서비스를 활용하여 CI/CD 파이프라인을 구축하고, 자동화된 테스트와 배포 과정을 통합했습니다. API Access Key를 통해 서비스 구성에 필요한 계정 관리를 자동화하여 보안성과 편의성을 강화했습니다.
3. API
- DPG 테스트베드 API: 공공 및 민간 업무 자동화를 위한 다양한 API를 통합하여 활용했습니다. 특히 DPG 테스트베드에 등록된 API를 통해 공공 데이터와 민간 데이터를 손쉽게 연동하고, 이를 바탕으로 다양한 워크플로우 자동화를 구현했습니다.
4. SaaS 서비스
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SaaS 서비스 활용: 통합 테스트베드에 등록된 Sclab, MSA Easy, CHEETAH와 같은 SaaS 서비스를 활용하여 업무 프로세스의 자동화와 최적화를 달성했습니다. 이를 통해 공공기관과 민간 기업의 업무를 자동화할 수 있는 맞춤형 솔루션을 개발했습니다.
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n8n API
③MVP 모델/서비스 소개 (선택사항)
- 개인 일정 관리 AI 어시스턴트
- 기능: 이메일, 메신저 등에서 일정 관련 정보를 자동으로 추출하여 캘린더에 등록
- 사용 AI 모듈: 자연어 처리, 엔티티 추출, 시간 표현 정규화
- 문서 자동 분류 및 요약 시스템
- 기능: 다양한 형식의 문서를 자동으로 분류하고 핵심 내용을 요약
- 사용 AI 모듈: 문서 분류, 텍스트 요약, 키워드 추출
- 고객 응대 자동화 봇
- 기능: 고객의 문의를 이해하고 적절한 응답을 생성, 필요 시 인간 상담원에게 전달
- 사용 AI 모듈: 자연어 이해, 감성 분석, 대화 관리
- 데이터 기반 의사결정 지원 도구
- 기능: 다양한 데이터 소스를 통합 분석하여 인사이트 도출 및 의사결정 지원
- 사용 AI 모듈: 데이터 통합, 예측 분석, 이상 탐지
- AI 모델의 단계적 고도화:
- 기초적인 ML 모델부터 시작하여 고급 AI 기술로 확장
- 지속적인 학습 및 성능 개선을 위한 AI OPs 체계 구축
- 분야별 특화 AI 솔루션 개발:
- 행정, 복지, 교육 등 분야별 맞춤형 AI 모델 제공
- 범용 AI 모델과 특화 모델의 앙상블 접근
- AI 리터러시 향상 프로그램:
- 공무원 대상 AI 이해 및 활용 교육 실시
- AI 윤리 및 책임 있는 AI 사용에 대한 가이드라인 제공
- 민-관 AI 협력 생태계 구축:
- 공공 데이터를 활용한 AI 챌린지 개최
- 스타트업 및 연구기관과의 AI 기술 협력 프로그램 운영
- AI 모델의 지속적 개선 체계:
- A/B 테스팅 프레임워크: 새로운 AI 모델의 성능을 실시간으로 평가하고 적용
- 온라인 학습 시스템: 실시간 데이터를 활용한 AI 모델의 지속적 학습 및 개선
- AI 모델 버전 관리: 모델의 변경 이력, 성능 지표 등을 추적하는 MLOps 시스템 구축
- 산업별 특화 모듈 개발
- 금융, 헬스케어, 제조업 등 주요 산업별 맞춤형 AI 모듈 개발
- 산업 전문가와의 협업을 통한 고도화된 솔루션 제공
- 교육 기관 연계 프로그램
- 대학, 직업훈련기관과 연계하여 AI 자동화 교육 과정 개설
- 실무에 즉시 적용 가능한 프로젝트 기반 학습 제공
- 공공 부문 협력 사업
- 정부 및 지자체와 협력하여 공공 서비스 개선을 위한 AI 자동화 프로젝트 추진
- 행정 업무 효율화 및 대민 서비스 품질 향상 도모
- 글로벌 확장
- 다국어 지원 및 현지화를 통한 해외 시장 진출
- 글로벌 기업 및 기관과의 전략적 파트너십 구축
- IoT 및 로봇 연동
- 스마트홈, 스마트팩토리 등 IoT 기기와의 연동을 통한 물리적 자동화 확대
- 협동 로봇과의 인터페이스 제공으로 AI 기반 로봇 제어 시스템 구축