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# 공공 문서·AI 검색 고도화를 위한 CAW API/SDK

## 한자·다국어 혼합 공공문서를 입력, 검색, 분석, AI 전처리까지 지원합니다.

CAW는 한자, 한국어, 일본어, 중국어 등 CJK 문자 환경의 입력·검색·분석·AI/RAG 전처리를 지원하는 API/SDK 기반 문자처리 솔루션입니다.

공공기관의 기록물, 행정문서, 연구자료, 교육자료, 문화유산 데이터, 고문헌, 다국어 민원·문서 데이터에는 한자와 여러 언어가 혼합되어 있는 경우가 많습니다. 이러한 데이터는 일반 키워드 검색이나 단순 문자 처리만으로는 정확한 검색, 분류, 분석, AI 활용에 한계가 발생할 수 있습니다.

CAW는 CJK 문자 구조 분석, 한자 구성요소 분석, 검색 전처리, AI/RAG 연계 전처리 기능을 통해 공공기관의 문서검색, 기록물 관리, 공공 AI, 교육·연구 데이터 활용, 문화유산·고문헌 데이터 처리에 적용할 수 있습니다.

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## 1. 공공기관에서 발생하는 문제

### ① 한자·옛 표기·다국어 혼합 문서 검색의 어려움

기록물, 행정문서, 고문헌, 연구자료에는 한자, 한국어, 일본어, 중국어, 옛 표기, 전문용어가 함께 포함될 수 있습니다. 이 경우 일반 키워드 검색만으로는 원하는 자료를 정확히 찾기 어렵습니다.

### ② 공공 AI/RAG 구축 시 CJK 데이터 전처리 문제

문서 질의응답, 지식검색, 공공 AI, RAG 시스템을 구축할 때 CJK 문자의 구조적 특성이 충분히 반영되지 않으면 검색 품질과 응답 품질이 저하될 수 있습니다.

### ③ 기관별 중복 개발 비용 발생

기관마다 문서검색, 한자 처리, 다국어 데이터 분석 기능을 개별적으로 개발하면 시간과 비용이 증가합니다. CAW는 API/SDK 방식으로 기존 시스템에 단계적으로 연동할 수 있어 중복 개발 부담을 줄일 수 있습니다.

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## 2. CAW가 제공하는 해결 방안

### CJK 문자 구조 분석

한자, 한국어, 일본어, 중국어 등 CJK 문자의 구조와 조합 특성을 분석하여 문서 이해와 검색 보조에 활용할 수 있습니다.

### 한자 구성요소 분석

한자의 부수, 구성요소, 조합 패턴을 분석하여 기록물, 고문헌, 교육자료, 연구자료 처리에 적용할 수 있습니다.

### 검색 전처리

공공문서, 행정자료, 기록물, 연구자료 검색 시 CJK 문자 특성을 반영한 전처리 기능을 제공합니다.

### AI/RAG 전처리

공공 AI, 문서 질의응답, 지식검색, RAG 시스템에서 CJK 데이터의 전처리 레이어로 활용할 수 있습니다.

### API/SDK 연동

기존 문서관리시스템, 검색시스템, 업무시스템, 교육·연구 플랫폼에 API 또는 SDK 방식으로 단계적 연동이 가능합니다.

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## 3. 적용 가능한 공공 분야

### 기록물·문서관리

* 공공 기록물 검색
* 행정문서 검색
* 문서 분류 및 메타데이터 보조
* 한자·다국어 혼합 문서 처리

### 공공 AI·RAG

* 문서 질의응답 시스템
* 지식검색 시스템
* 내부 문서 기반 AI 서비스
* CJK 데이터 전처리

### 교육·연구기관

* 한자 학습 데이터
* 일본어·중국어 학습 자료
* 연구문헌 검색
* 전문자료 분석

### 문화유산·고문헌

* 한자 고문헌 입력·분석
* 문화유산 자료 검색
* 옛 문헌 데이터 처리
* 한자 기반 자료 분류

### 지자체·공공 민원

* 다국어 민원 문서 처리
* 외국어·한자 혼합 자료 검색
* 행정업무 시스템 고도화

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## 4. 도입 방식

### 1단계. 비식별 샘플 데이터 기반 PoC

기관 내부의 개인정보나 민감정보를 사용하지 않고, 비식별 샘플 데이터 또는 공개 가능한 테스트 데이터를 활용하여 CAW 적용 가능성을 먼저 검증합니다.

### 2단계. API/SDK 연동 검토

PoC 결과를 바탕으로 기존 문서관리시스템, 검색시스템, 업무시스템, 공공 AI 시스템과의 연동 방식을 검토합니다.

### 3단계. 기관 환경에 맞춘 구축

기관의 보안 정책, 내부망 환경, 데이터 관리 기준에 따라 API 연동형, SDK 제공형, 기관 전용 구축형 중 적합한 방식을 선택합니다.

### 4단계. 운영 및 고도화

검색 품질 개선, AI/RAG 전처리 고도화, 추가 데이터 적용, 기관별 맞춤 기능 확장을 단계적으로 진행합니다.

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## 5. PoC 주요 검증 항목

CAW 공공기관용 PoC에서는 다음 항목을 검증할 수 있습니다.

* 기관 보유 문서에 CJK 문자처리 기능 적용 가능 여부
* 한자·다국어 혼합 문서 검색 개선 가능성
* 한자 구조 분석 결과의 활용 가능성
* 공공 AI/RAG 전처리 레이어로서의 활용 가능성
* 기존 시스템과 API/SDK 연동 가능성
* 정식 도입 시 필요한 개발 범위와 예산

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## 6. 주요 산출물

PoC 또는 사전 검토 단계에서 다음 산출물을 제공할 수 있습니다.

* 요구사항 정의서
* 샘플 데이터 분석 결과
* CAW API/SDK 적용 결과
* 검색·분석·AI 전처리 검증 리포트
* 기존 시스템 연동 가능성 검토서
* 정식 도입 범위 제안서
* 예상 일정 및 예산 산정안

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## 7. 기대효과

CAW를 통해 공공기관은 다음 효과를 기대할 수 있습니다.

* 한자·다국어 혼합 공공문서 검색 품질 개선
* 기록물·행정문서·연구자료의 데이터 활용성 향상
* 공공 AI/RAG 시스템의 CJK 데이터 전처리 품질 개선
* 기관별 문자처리 기능 중복 개발 비용 절감
* 문화유산·고문헌·교육자료의 디지털 활용 기반 강화
* 기존 문서관리·검색·업무시스템의 기능 고도화

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## 8. 제공 형태

### API 연동형

기존 시스템에서 CAW 기능을 API로 호출하여 사용하는 방식입니다.

### SDK 제공형

웹, 모바일, 데스크톱, 업무시스템에 CAW 기능을 모듈 형태로 탑재하는 방식입니다.

### 기관 전용 구축형

내부망, 보안 요구사항, 데이터 관리 기준에 따라 기관 전용 환경으로 구축하는 방식입니다.

### PoC 검증형

비식별 샘플 데이터 기반으로 4~6주 동안 적용 가능성을 검증하는 방식입니다.

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## 9. 상담 문의

공공기관, 지자체, 교육·연구기관, 기록물 관리기관, 문화유산·고문헌 관련 기관에서 CJK 문자처리, 공공 문서검색, AI/RAG 전처리 적용을 검토하고 계신다면 문의해 주시기 바랍니다.

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최우성 대표
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