MGoon logo MGoon기관 내부형 생성형 AI 개발지원 플랫폼
폐쇄망 독립 운영 · 기관 내부형 생성형 AI 개발지원 플랫폼

정보시스템 구축 전 과정,
MGoon이 함께합니다

요구사항·설계·개발·시험·품질관리·산출물 작성까지, 사업 전 과정을 지원합니다.
외부 통신 0건 — 데이터는 기관 안에, 12주 내 도입부터 운영 전환까지.
DevOn(전자정부 표준프레임워크 4.3)과 기관 개발표준을 이해합니다.

플랫폼 직접 체험 → 포함 기능 보기
12주도입부터 운영 전환
0건외부 통신 (폐쇄망)
10종커스텀 챗봇 기본 탑재
동시 60명지원 성능
mgoon — ssis development support
you› 바우처시스템 결제 모듈을 DevOn 기준으로 분석하고 JUnit 테스트를 작성해줘
✓ DevOn 4.3 구조 분석 — 클래스 14 · 공통서비스 3건 식별 (3.2s)
✓ JUnit 테스트케이스 27건 작성 · 검증 통과 (11.8s)
you› 개발방법론 산출물 기준 점검해줘
PLATFORM FEATURES

MGoon에 무엇이 들어있는가

즉시 가동되는 10종 챗봇부터 개발지원 · 보안 · 운영까지 — 플랫폼에 포함되는 핵심 기능 8가지.

역할별 커스텀 챗봇 10종

OpenWebUI 통합 챗봇 포털에서 하나의 로그인으로 업무역할별 전용 어시스턴트를 사용합니다.

  • 챗봇별 시스템 프롬프트 · Knowledge · Skill · Tool · 권한 구성
  • 챗봇–Knowledge/Prompt/Skill/Tool 매핑표로 연계 관리
  • 버전·변경·배포·백업·복구 및 품질평가 이력 관리
  • 사용자·그룹별 접근통제, 비인가 Tool 호출 차단
you›PM 어시스턴트: 이번 주 일정 리스크 점검해줘
✓리스크 3건 — 일정 지연 2 · 인터페이스 변경 1 (대응 제안 포함)

기관 지식 검색 (RAG)

RAGFlow(개발방법론 · 산출물 작성 가이드 · 운영매뉴얼) + GBrain(DevOn 개발지식 그래프) — 근거 문서를 보여주는 답변.

  • 문서 파싱·청킹, 키워드+의미 혼합(하이브리드) 검색
  • 권한 기반 검색 — 비인가 문서 접근 차단, 최신 승인본 반영
  • 답변에 근거 문서·위치 표시
  • 지식베이스 구축(쓰기) Tool과 조회 Tool 분리 운영
you›개발방법론에 맞춰 아키텍처 설계 문서의 모듈 설계 섹션을 초안해줘
✓산출물 작성 가이드 3.4절 적용 — "모듈 설계" 초안 + 인터페이스 12건 생성

DevOn 개발지원 (Qwen Code)

SSIS가 실제로 사용하는 DevOn(전자정부 표준프레임워크 4.3) 구조 · 공통모듈 · 개발표준 기준으로 실제 프로젝트를 분석합니다.

  • 프로그램 · DB · 인터페이스 의존관계와 변경영향 분석
  • 프로그램 처리흐름 분석, 빌드·테스트 오류 분석
  • 승인 경로 외 파일 접근·수정 차단
  • 코드리뷰 — 자동승인·자동병합 차단
you›바우처시스템 결제 모듈을 분석해줘
✓DevOn 4.3 구조 — 클래스 14 · 공통서비스 3 · 의존점 5건 식별

JUnit 테스트 작성지원

프로젝트의 JUnit 버전과 기존 테스트 패턴을 식별해 규칙에 맞는 테스트케이스를 생성하고 검증합니다.

  • 정상 · 오류 · 예외 · 경계조건 케이스 포함
  • 컴파일 · 실행 성공 검증, 커버리지 리포트 제공
  • 기존 테스트에 영향 없음 보장
  • 운영 데이터 · 외부 시스템 직접 호출 없음
you›환불 처리 서비스 JUnit 테스트 작성해줘
✓테스트 27건 생성 — 컴파일 성공률 98% · 기존 테스트 무영향

산출물 작성지원

승인된 표준 템플릿 기반의 요구사항 · 설계 · 시험 · 운영 산출물 초안 작성과 품질 점검.

  • 요구사항 · 설계 · 소스 · 시험 추적성 점검
  • 누락 · 불일치 · 중복 항목 자동 식별
  • AI 작성내용과 담당자 승인내용 구분 표시
  • 작성근거 · 참조대상 확인 지원
you›요구사항정의서 추적성 점검해줘
✓요구사항 84건 전수 점검 — 설계 누락 6건 식별 (위치 포함)

Git · 개발도구 연동 (MCP)

형상관리부터 정적분석까지 개발도구를 대화 안에서 조회·조작합니다.

  • GitLab: 커밋 · 브랜치 · 머지 리퀘스트 · 이슈
  • OpenProject 일정·이슈, Nexus 의존성 승인 확인
  • SonarQube 정적분석, 내부 문서 Fetch
  • 확장 순서: GitLab → OpenProject → Nexus → SonarQube → Fetch
you›바우처시스템 프로젝트 MR 상태 알려줘
✓총 3건: 1건 병합 · 2건 리뷰 대기 — MR !142 결제 리팩토링 (CI 통과)

보안 · 접근통제

고립된 폐쇄망 운영을 전제로 한 보안체계 — 모든 호출이 감사되고, 외부 통신은 0건입니다.

  • 통합인증 연계, RBAC 역할기반 접근통제
  • 사용자 · 조직 · 사업별 정보격리
  • 개인정보 · 민감정보 탐지 및 통제
  • 문서 접근 · Tool 실행 · 관리자 변경 전수 감사로그
you›어제 게이트웨이 설정을 누가 변경했어?
✓감사로그 17건 조회 — RBAC 역할 검증 통과 · 외부 통신 0건

모니터링 · 백업/복구

GPU · 모델 · 게이트웨이 · 서비스 전체를 모니터링하고, 장애 시 신속히 복구합니다.

  • 모델 요청 · 응답시간 · 대기 · 오류/재시도 추적
  • 사용자 · 부서 · 사업별 사용량 분석
  • 임계치 경보 · 장애이력 · 긴급중지 기능
  • 가용률 99%+, RTO 4시간 이내 복구 목표
you›지난주 서비스 상태 요약해줘
✓가용률 99.2% — 장애 2건 4시간 내 복구 · 백업 성공 14/14
CUSTOM CHATBOTS · 10종
종합 사업관리 산출물 작성 요구사항 분석 DevOn 개발 DevOn 코드검토 시험공학 장애분석 보안컴플라이언스 데이터·SQL 분석
PERFORMANCE · 정량 성능 기준
동시 60명최대 (상시 30명)
첫 토큰 3초 이내RAG 질의 5초 이내
근거 인용률 90%+환각 5% 이하
JUnit 컴파일 95%+실행 성공률 90%+
가용률 99%+RTO 4시간 이내
TRUST & GOVERNANCE

안전하게 신뢰할 수 있는 이유

AI의 역할을 처음부터 분명히 한정하는 거버넌스 — 기관의 AI 도입 전제조건을 구조적으로 만족합니다.

AI의 역할 제한운영 DB 변경 · 운영배포 · 자동병합 · 권한변경 · 최종승인은 AI가 독자적으로 수행하지 않습니다.
조회와 실행 분리조회·분석·초안 생성을 우선하고, 소스 자동수정과 배포는 별도 위험평가와 승인 후 제한 도입.
실제 프로젝트 우선기관 개발표준 → 사업별 가이드 → 실제 소스 → 공통모듈 순의 8단계 기준 우선순위.
자체 운영 가능모델 기동·복구, 문서 등록·재색인, 챗봇 변경, 품질평가까지 기관이 자체 수행하는 체계.
ARCHITECTURE

전체 스택이 고객의
폐쇄망 안에 있습니다

모델 추론 · 지식 · 개발도구 · 감사까지 — 어떤 데이터도 기관 밖으로 나가지 않습니다.

사용자OpenWebUI 통합 챗봇 포털
역할별 커스텀 챗봇 10종
→
Nginx API 게이트웨이API 인증 · 사용량 통제
감사로그 · SSE 토큰 파싱
→
생성형 AI 모델vLLM 추론 서버
Qwen3.5-122B-A10B (FP8)
⇄
지식 & 도구RAG: RAGFlow + GBrain
MCP: GitLab·Nexus·정적분석
Qwen Code: DevOn·JUnit
DEPLOYMENT

12주, 도입부터
운영 전환까지

교육과 기술이전을 포함해 기관이 자체 운영할 수 있게 하는 5단계 도입 과정입니다.

PHASE 12주

AI 기반환경 구축

vLLM · Qwen3.5-122B 추론환경, Nginx 게이트웨이, API 인증·사용량 통제 모듈, OpenWebUI 통합인증 연계.

PHASE 24주

지식·챗봇 서비스 구축

RAGFlow·GBrain 지식베이스, RAG 연계 MCP 인프라, 커스텀 챗봇 10종과 권한 분리, 챗봇별 Knowledge 구성.

PHASE 33주

개발지원체계 구축

Qwen Code 폐쇄망 설치, DevOn 소스·영향도 분석, JUnit 자동 생성·검증, GitLab·Nexus 연계, 산출물 작성지원.

PHASE 42주

MCP 확장체계 구축

GitLab → OpenProject → Nexus → SonarQube → 내부 문서 Fetch, 역할 제한형 MCP, 표준문서 수립.

PHASE 51주

검증 및 운영전환

기능·성능·보안·정보격리 시험, 품질평가와 시범운영, 교육·기술이전 및 운영전환.

CASE STUDY

570일 대형 통합사업에서
검증 중입니다

전자바우처·통계 정보시스템 통합사업 (과제1 바우처-희망이음 통합 · 과제2 EDW 통계 구축) —
MGoon 이 대형 사업 수행 전 과정에 처음 적용된 프로젝트입니다.

570일사업 수행기간 (1차 205 + 2차 365)
272건RFP 요구사항 분석 (325쪽)
6종사업 전용 챗봇
M1–M19마일스톤 · 게이트 계획
방법론 정합, 결정적 요구사항에 대한 답KEY FIT · PMR-004

RFP 가 개발방법론 정합을 핵심 요구(PMR-004)로 명시하는 사업입니다. MGoon 은 착수일부터 이 요구를 구조적으로 만족합니다.

✓
착수일부터 방법론 가동RFP 개발방법론을 지식베이스에 기적재 — 별도 교육 없이 착수 즉시 방법론 기준 작업이 가능합니다.
✓
산출물 표준 정합 보장요구사항·설계·시험 산출물을 승인된 표준 템플릿 기반으로 초안 — 형식 불일치 리스크를 줄입니다.
✓
단계점검·감리 자가점검상호점검 단계와 감리 대응 전에 일정·이슈·리스크·변경 사항을 AI가 먼저 점검합니다.
✓
발주기관과 같은 언어SFR·PSR·DAR·PMR·SER 요구번호로 272건 전체를 추적 — RFP 원용어 그대로 관리합니다.
PROJECT-DEDICATED CHATBOTS
요구사항 어시스턴트272건 분석·추적 산출물 어시스턴트방법론 템플릿 초안 개발 어시스턴트JAVA 개발표준·코드검토 도메인 어시스턴트바우처·통계 업무지식 PM 어시스턴트일정·감리·위험 관리 시험 어시스턴트시험계획·결함 추적
COMMAND SET · 9종
/draft/form/refine-req/trace/gate/kickoff/minutes/term/junit
SECURE DEPLOYMENT · 보안 배치
수행 인력 PCQwen Code 개발환경
코드 분석 · JUnit · 산출물 초안
→
MGoon AI 플랫폼API 인증 · 사용량 통제
감사로그 · RAG 지식검색
→
개발서버 (조회 전용)형상관리 · 사업 문서
데이터 변경 불가
외부 인터넷 차단 운영계 비연결 개인정보 미취급 조회·실행 분리 전 호출 감사
ADOPTION PATH · 단계별 도입
파일럿 (3개월)핵심 팀 대상
기준선 KPI 측정
→
G1 게이트파일럿 성과 평가
확장 승인
→
표준 적용사업 전체 적용
분기 KPI 측정
→
G2 게이트연차 전환 결정
→
확장추가 과제·사업
확대 적용
FAQ

도입 전에 자주 묻는 질문

생성형 AI를 기관에 도입하기 전에 기관들이 공통으로 묻는 질문들입니다.

사용자 데이터와 소스 코드가 외부로 전송되나요?
아닙니다. 플랫폼 전체가 고객 기관의 폐쇄망 안에서 독립 운영되며, 외부 통신은 0건입니다. 모델 추론 · 지식검색 · 개발도구 연동까지 모두 기관 내부에서 완결되며, 어떤 데이터도 외부 AI 서비스로 전송되지 않습니다. 설치 패키지 반입 시에도 해시·전자서명 검증과 오픈소스 라이선스 점검을 수행합니다.
AI가 틀린 내용을 만들면 어떻게 되나요?
기관 지식 기반 답변은 근거 문서와 위치를 함께 표시하며, 전문 챗봇 근거 인용률 90% 이상을 정량 기준으로 관리합니다. AI는 초안·분석만 생성하고 최종 승인·판정은 담당자가 수행하며, 생성된 코드는 반드시 실제 컴파일·실행을 거쳐 검증됩니다. 권한 없는 정보 노출은 0건이 검수 기준입니다.
우리 기관의 개발방법론 · 프레임워크에 맞게 적용되나요?
네. 개발방법론 · 산출물 작성 가이드 · 운영매뉴얼 등 기관 문서를 지식베이스에 등록하고, 업무역할에 맞춘 커스텀 챗봇과 시스템 프롬프트를 구성합니다. DevOn(전자정부 표준프레임워크 4.3) 환경 기준으로 최적화되어 있으며, 기관 개발표준 · 사업별 가이드 · 실제 소스 순의 우선순위 체계를 적용합니다.
기존 개발도구(GitLab · 이슈관리 · 정적분석 등)와 연동되나요?
MCP 표준 기반으로 확장됩니다. GitLab → OpenProject → Nexus → SonarQube → 내부 문서 Fetch 순으로 구축하며, 기관 내부 시스템도 필요에 따라 추가 연동할 수 있습니다. 쓰기 성격 Tool은 조회 Tool과 분리되고, 사용자 권한이 Tool 호출까지 전파되어 비인가 접근이 차단됩니다.
교육과 기술이전은 어떻게 이루어지나요? 이후 운영은 누가 하나요?
12주 도입 과정에 역할별 교육(일반 사용자 · 개발자 · 분석·설계 · 품질·PM · 지식관리자 · 운영자)과 기술이전이 포함되어 있습니다. 운영 매뉴얼 · 절차서와 함께 이관되며, 모델 기동·복구, 문서 등록·재색인, 챗봇 변경, 품질평가까지 기관이 자체 수행하는 구조입니다. 벤더 종속 없이 기관이 플랫폼을 소유하고 운영합니다.
도입 효과를 어떻게 측정하나요?
3개월 파일럿 시점에 성과 기준선을 측정하고, 이후 분기별로 KPI를 추적합니다. 파일럿 성과 평가(G1 게이트)를 거쳐 사업 전체로의 확대 도입을 결정하며, 모든 AI 호출은 감사로그로 기록되어 사용량과 품질을 정기적으로 점검할 수 있습니다.
모델 성능이 낮아지면 언제든 교체할 수 있나요?
네. 모델 교체는 운영 절차서에 포함된 표준 절차입니다. 오픈소스 Qwen 계열 모델을 폐쇄망 반입 프로세스(버전 · 해시 · 취약점 검증)를 거쳐 교체할 수 있으며, 게이트웨이를 통해 모델 교체 시 사용자 환경과 챗봇 구성에 영향이 없도록 구성됩니다.

정보시스템 사업에 생성형 AI를
도입할 준비가 되셨습니까

3개월 파일럿으로 시작해 성과 기준선부터 측정하고, G1 게이트에서 확대 도입을 결정할 수 있습니다.

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