AI Request Writer로 도시 기후 행동 계획 자동화

전 세계 지방자치단체는 기후 행동 계획(CAP) 을 수립해야 하는 압박이 커지고 있습니다. 이는 탄소 중립 목표를 달성하고, 자금을 확보하며, 지역 주민의 기대에 부응하기 위한 필수 조건입니다. 전통적으로 CAP를 작성하는 데는 이해관계자 워크숍, 데이터 정제, 법률 검토, 문서 조합 등 수 주가 소요되며, 이는 제한된 시정자원을 소모하고 중요한 완화 프로젝트를 지연시킵니다.

이에 Formize AI의 Request Writer 가 등장합니다. 이 웹 기반 생성 엔진은 원시 입력을 구조화된 정책 문서로 변환합니다. Request Writer를 AI Form Builder의 데이터 수집 능력과 결합하면, 하나의 워크플로우에서 포괄적인 기후 행동 계획을 자동 생성 할 수 있어 정책 수립 시간을 크게 단축하고 관할 구역 간 일관성을 높일 수 있습니다.

본 문서에서는:

• 기존 CAP 개발의 문제점을 살펴봅니다.
• AI Request Writer의 핵심 작동 방식을 설명합니다.
• 시민 과학 설문부터 완성된 계획서까지의 엔드‑투‑엔드 통합 파이프라인을 단계별로 보여줍니다.
• 실제 효과, 구현 단계 및 모범 사례를 강조합니다.
• 동적 계획 업데이트와 다도시 협업 같은 미래 확장성을 논의합니다.

1. 기존 기후 행동 계획이 지연되는 이유

이러한 문제들은 많은 보조금 프로그램 및 기후 회복탄력성 자금 지원 기관이 요구하는 12개월 이내 제출 기한을 초과하게 만들곤 합니다.

2. AI Request Writer – 핵심 메커니즘

Request Writer는 대형 언어 모델(LLM) 오케스트레이션 레이어이며 다음을 수행합니다.

1. Formize AI Form Builder 양식, CSV 내보내기 또는 API 호출을 통해 구조화된 데이터를 받아들입니다.
2. 미리 정의된 CAP 템플릿 라이브러리에 데이터를 매핑합니다.
3. JSON‑Logic 기반 규칙 엔진을 사용해 규제 규칙(예: 배출 보고 기준)을 적용합니다.
4. LLM 프롬프트를 통해 도시의 브랜드 음성, 인용 스타일, 정책 톤을 반영한 초안 섹션을 생성합니다.
5. 인간‑인‑루프(HITL) 피드백을 통해 초안을 반복적으로 개선하고, 버전된 PDF 및 편집 가능한 Word 문서를 출력합니다.

2.1 프롬프트 구조

Request Writer는 시스템‑레벨 프롬프트를 사용해 문서 골격을 정의합니다.

You are an expert municipal climate planner. Using the supplied data, produce a Climate Action Plan for <CITY>. Include sections: Executive Summary, Baseline Emissions, Mitigation Strategies, Adaptation Measures, Implementation Timeline, Monitoring & Reporting, and References. Follow the style guide of the <STATE> Climate Policy Handbook.

사용자‑레벨 입력인 실제 설문 응답 및 GIS 지표는 자리표시자에 삽입되어 LLM이 상황에 맞는 문장을 만들어냅니다.

2.2 템플릿 라이브러리

각 템플릿은 Markdown/HTML 하이브리드이며 Jinja‑유사 변수를 포함합니다.

## Baseline Emissions

Total CO₂e emissions (Scope 1‑3) for <YEAR>:
- **Scope 1:** {{ scope1 }} tons
- **Scope 2:** {{ scope2 }} tons
- **Scope 3:** {{ scope3 }} tons

Request Writer가 데이터를 받으면 먼저 변수를 렌더링한 뒤, 해당 조각을 LLM에 전달해 자연어로 확장합니다.

3. 엔드‑투‑엔드 워크플로우: 설문부터 공개 계획까지

아래는 통합 파이프라인을 시각화한 Mermaid 다이어그램이며, 노드 라벨은 기존 그대로 유지합니다.

  flowchart LR
    A["Citizen & Stakeholder Survey (AI Form Builder)"]
    B["Data Normalization Service"]
    C["Regulatory Rule Engine"]
    D["CAP Template Library"]
    E["AI Request Writer Core"]
    F["Human Review & HITL Loop"]
    G["Versioned Document Store (PDF/Word)"]
    H["Public Portal & Submission System"]

    A --> B
    B --> C
    B --> D
    C --> E
    D --> E
    E --> F
    F --> G
    G --> H

단계별 상세

4. 실제 효과: 해안도시 Harborview 파일럿 사례

배경 – 인구 약 85 천명인 Harborview는 2026년 CAP를 마련해야 4 백만 달러 주 회복탄력성 보조금을 받을 수 있었습니다. 전통적인 초안 작성 기간은 9개월로 추정되었습니다.

구현 – 위에서 설명한 AI Request Writer 워크플로를 도입했습니다. 설문은 다국어 인터페이스를 활용해 12 천 가구와 150개 지역 기업을 대상으로 진행했습니다.

성과

시청 기후 담당자는 속도와 일관성 덕분에 보조금 마감일을 맞출 수 있었으며, 여전히 지역 사회의 의견을 반영한 계획을 제출할 수 있었다고 평가했습니다.

5. 지방자치단체를 위한 주요 혜택

1. 속도 – 자동 생성으로 초안 작성 단계가 수개월에서 수일로 단축됩니다.
2. 일관성 – 중앙 템플릿이 용어·인용·지표 정의를 통일합니다.
3. 규제 보증 – 실시간 규칙 검증으로 법적 누락을 사전 방지합니다.
4. 확장성 – 동일 워크플로를 인근 도시에도 복제해 지역 CAP 컨소시엄을 형성할 수 있습니다.
5. 투명성 – 버전 관리와 감사 로그가 공공 신뢰를 높이고 향후 업데이트를 용이하게 합니다.

6. 도시 적용 로드맵

6.1 사전 준비

6.2 기술 구축

1. AI Form Builder 설문 생성 – “자동 제안” 기능을 활용해 에너지 사용, 교통 습관, 기후 위험 등에 대한 질문을 작성합니다.
2. 웹훅 구성 – 설문 제출을 서버리스 함수(예: AWS Lambda)로 전달해 데이터를 정규화합니다.
3. 규칙 엔진 배포 – 배출 임계값·필수 공개 항목을 JSON‑Logic 파일로 로드하고 버전 관리합니다.
4. Request Writer 연동 – 함수 출력물을 Request Writer API에 연결하고, 선택한 템플릿 ID를 지정합니다.
5. 검토 포털 구축 – 플래너가 인라인 코멘트를 달고, 버전을 승인하며, 최종 내보내기를 트리거할 수 있는 인터페이스를 마련합니다.

6.3 거버넌스

7. 흔히 마주치는 과제와 해결책

8. 미래 전망: 동적·실시간 업데이트 가능한 기후 계획

다음 단계는 연속 데이터 피드(IoT 센서, 실시간 배출 대시보드)를 활용하는 것입니다. Request Writer를 야간마다 자동 실행하도록 스케줄링하면, 도시의 CAP가 생명체 같은 실시간 업데이트를 유지하게 됩니다—최신 측정값을 삽입하고, 완화 목표를 재계산하며, 편차를 즉시 알림으로 표시합니다.

가능한 확장 방향:

• 도시 간 협업 포털 – 인접 지방자치단체가 템플릿·벤치마크 데이터를 공유
• AI‑구동 시나리오 모델링 – 정책 시뮬레이션 결과를 직접 계획 서술에 반영
• 공공 참여 “내가 직접 만드는” CAP 빌더 – 안내형 양식을 통해 시민이 공동 저작에 참여

9. 결론

Formize AI의 Request Writer 는 기후 행동 계획 작성이라는 고된, 오류가 잦은 과정을 자동화·투명·이해관계자 포함 워크플로우로 전환합니다. AI Form Builder에서 수집한 구조화된 설문 데이터를 규칙 기반 템플릿과 강력한 LLM 생성 능력에 결합하면, 지방자치단체는 몇 주가 아닌 몇 일 안에 고품질·규제 준수 문서를 제공하여 자금을 확보하고 기후 회복탄력성 프로젝트를 가속화할 수 있습니다.

“9개월이 걸리던 작업이 이제는 3주 안에 끝났고, 지역 주민도 자신의 의견이 반영된 것을 느낍니다. AI 기반 파이프라인은 지역 기후 리더십에 큰 변화를 주었습니다.”
— Jordan Patel, Harborview 시 기후 담당 이사

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관련 링크

• Formize AI AI Form Builder 소개
• JSON‑Logic 규칙 엔진 사양