요약: Ⅲ.현황분석서_v0.970. 원본 pdf. 비전 재구성 51개 다이어그램 반영, 표·텍스트는 결정론 추출.
Ⅲ.현황분석서_v0.970
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Ⅲ. 현황분석
1. 현황분석개요
2. 정보시스템활용업무현황분석
3. 정보시스템현황분석
4. 요구사항분석
5. 선진사례분석
6. 개선방향수립
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AI·디지털 교수학습플랫폼관련업무현황, 정보시스템현황, 요구사항분석등을통해개선방향을수립함
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Ⅲ. 현황분석
1. 현황분석개요
2. 정보시스템활용업무현황분석
3. 정보시스템현황분석
4. 요구사항분석
5. 선진사례분석
6. 개선방향수립
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현행시도교육청교수학습플랫폼의주요업무기능및업무프로세스, 법제도분석을통해주요Key Findings을분석하여 개선방향을도출함
| 환경분석 | Ⅲ. 현황분석 | 목표모델 설계 이행계획 수립 | |
|---|---|---|---|
| 업무현황 | 정보시스템현황 요구사항분석 | 개선방향수립 선진사례분석 | |
| ▪6개주요시도교육청교수학습플랫폼의 개요 | 분석절차 정보시스템활용업무현황분석 | ||
| 업무메뉴얼, 주요기능, 업무프로세스등 분석을통해목표 모델수립을위한개선 방향를도출함 | STEP 1 업무프로세스및주요기능분석 | STEP 2 법제도분석 | STEP 3 시사점종합 |
| ▪주요법제도분석 ▪주요시도교육청교수학습플랫폼**(6개) 업무프로세스및주요기능분석 - AIEP,아이톡톡,나이스+,하이러닝 -다채움,마주온 ▪주요법제도(교육기본법, AI관련법등) ▪주요Key Findings**분석 분석대상 | ▪ 업무메뉴얼등문서검토 ▪ 프로세스업무체계작성 ▪ 프로세스정의서작성 ▪ 관련업무현황분석 | ▪법제도분석프레임워크 ▪교육제도〮과정, 행정인프라, 데이터개인정보, AI인공지능정보라는4가지 사업관점 ▪초·중등교육법, 교육기본법, 저작권법, 인공지능기본법 등주요법제도분석 ▪시사점종합 | ▪시사점종합(개선방향) |
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Ⅲ. 현황분석
1. 현황분석개요
2. 정보시스템활용업무현황분석
3. 정보시스템현황분석
4. 요구사항분석
5. 선진사례분석
6. 개선방향수립
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AIEP, 하이러닝, 아이톡톡, 나이스플러스, 다채움, 마주온교수학습플랫폼의수행업무를구조화하고, 업무프로세스분석및Key Findings 분석하여개선기회를도출함
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| 1.1 나의클래스/ SIS | 1. AIEP 플랫폼 1.2 클래스(수업운영) | 1.3 콘텐츠관리 |
|---|---|---|
| 1.1.1 클래스홈 1.1.2 클래스생성 1.1.3 클래스설정 | 1.2.1 수업꾸러미만들기 1.2.2 수업생성 1.2.3 수업실행 (통합학습플레이어) 1.2.4 클래스운영 (과제/토론/Q&A) 1.2.5 공지사항 | 1.3.1 수업꾸러미관리 1.3.2 수업꾸러미미리보기 1.3.3 추천서작성 1.3.4 결재및평가 |
| 1.4 헬프센터 | 1.5 마이페이지 | |
| 1.4.1 공지사항 | 1.5.1 내정보관리 | |
| 1.4.2 이용자매뉴얼 | 1.5.2 MY수업관리 | |
| 1.4.3 자주묻는질문 | 1.5.3 MY학생관리 | |
| 1.4.4 이용문의 | 1.5.4 MY이용문의 | |
| 1.4.5 교사커뮤니티 | 3 . 나이스플러스플랫폼 | |
| 3.1 수업서비스 | 3.2 과제서비스 | 3.3 문항풀서비스 |
| 3.1.1 수업개설 | 3.2.1 과제보관함 | 3.3.1 문항보관함 |
| 3.1.2 차시관리 | 3.2.2 과제만들기 | 3.3.2 문항만들기 |
| 3.1.3 차시운영 | 3.2.3 과제운영/결과 | 3.3.3 문제지관리 |
| 3.1.4 출결관리 | 3.3.4 질문 | |
| 3.1.5 수업결과관리 | ||
| 3.4 콘텐츠서비스 | 3.5 학교생활서비스 | 3.6 분석서비스 |
| 3.4.1 공유콘텐츠 | 3.5.1 학생생활 | 3.6.1 성적분석 |
| 3.4.2 내콘텐츠관리 | 3.5.2 학생평가 | 3.6.2 PAPS분석 |
| 3.7 부가서비스 | 3.5.3 학생건강 스 | |
| 3.7.1 자율학습 3.7.2 고교학점제 3.7.3 캘린더 | 3.5.4 학부모서비 |
| 2.1 학적정보관리 | 2. 아이톡톡플랫폼 2.2 교육과정관리 | 2.3 수업운영(톡톡보다) |
|---|---|---|
| 2.1.1 계정관리 | 2.2.1 학사일정 | 2.3.1 수업입장 |
| 2.1.2 학생관리 | 2.2.2 시수설정 | 2.3.2 화상수업 |
| 2.1.3 전출/진급/진학 | 2.2.3 교육과정 2.2.4 평가계획 | 2.3.3 유용한기능 2.2.4 수업결과 |
| 2.4 수업운영(톡톡교과서) | 2.5 평가 | 2.6 AI서비스 |
| 2.4.1 동기화수업 | 2.5.1 포트폴리오평가 | 2.6.1 AI답변도움 |
| 2.4.2 라이브수업 | 2.5.2 과제풀이채점 | 2.6.2 기출문제학습 |
| 2.4.3 토론판수업 2.4.4 과제/퀴즈 | ||
| 2.7 학습분석 | 2.8 부가서비스 | |
| 2.7.1 교과분석 | 2.8.1 감정출석부 | |
| 2.7.2 사회정서분석 | 2.8.2 자기주도학습 | |
| 2.7.3 피드백 | 4. 하이러닝플랫폼 2.8.3 수업혁신연구소 | |
| 4.1 시작하기 | 4.2 나의학교 | 4.3 수업진행 |
| 3.1.1 회원가입/로그인 | 4.2.1 나의교실 | 4.3.1 등교수업 |
| 3.1.2 내정보/학급확인 | 4.2.2 나의수업 | 4.3.2 화상수업 |
| 3.1.3 과목개설 | 4.2.3 수업시간표 | 4.3.3 영상수업 |
| 4.2.4 우리반게시판 | ||
| 4.4 AI학습진단 | 4.5 학습콘텐츠 | 4.6 AI 리포트 |
| 4.4.1 AI학습진단 | 4.5.1 AI추천콘텐츠 | 4.6.1 과목리포트 |
| 4.4.2 AI논술진단 | 4.5.2 영상/교재/문제집 | 4.6.2 학생리포트 |
| 4.7 마이페이지/관리자 | 4.5.3 내콘텐츠 | 4.6.3 종합리포트 |
| 4.7.1 정보수정 4.7.2 클래스보드 4.7.3 계정/학급관리 |
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5. 다채움플랫폼
6. 마주온플랫폼
| 5.1 다채움포털 | 5.2 채움클래스 | 5.3 채움콘텐츠 |
|---|---|---|
| 5.1.1 맞춤설정/로그인 | 5.2.1 클래스개설·관리 | 5.3.1 나의보관함 |
| 5.1.2 공지사항/FAQ | 5.2.2 수업운영 | 5.3.2 추천콘텐츠 |
| 5.1.3 즐겨찾기 | 5.2.3 과제관리 | 5.3.3 공개콘텐츠 |
| 5.1.4 콘텐츠 | 5.2.4 평가관리 | 5.3.4 콘텐츠만들기 |
| 5.1.5 문의게시판 | 5.2.5 알림장/설문 5.2.6 감정출석부/모둠 | 5.3.4 검색/공유 |
| 5.4 우리반성장기록 | 5.5 자기주도학습 | 5.6 플랫폼관리 |
| 5.4.1 학습분석 | 5.5.1 오늘의학습 | 5.6.1 시스템관리 |
| 5.4.2 오답노트 | 5.5.2 AI맞춤학습 | 5.6.2 회원관리 |
| 5.4.3 학생포인트 | 5.5.3 스스로진단 | 5.6.3 보안관리 |
| 5.4.4 교과목별분석 | 5.5.4 학생오답노트 | 5.6.4 콘텐츠관리 5.6.5 통계정보 |
| 6.1 소통톡 | 6.2 수업톡 | 6.3 온배움터(LMS) |
|---|---|---|
| 6.1.1 충남톡(메신저) 6.1.2 어울림톡 6.1.3 일정관리 | 6.2.1 웨일클래스(화상) 6.2.2 수업만들기 6.2.3 출결관리 | 6.3.1 학습이력관리 6.3.2 과제·평가연동 6.3.3 수강신청 |
| 6.1.4 설문조사 6.1.5 메일 | 6.2.4 과제관리 6.2.5 평가관리 | 6.3.4 온라인시험 6.3.5 학습분석 |
| 6.4 미래톡 | 6.5 충남온라인학교 | |
| 6.4.1 AI교육콘텐츠 6.4.2 SW교육 | 6.5.1 공동교육과정 6.5.2 대학연계형 | |
| 6.4.3 환경교육 | 6.5.3 참학력과정 | |
| 6.4.4 교수학습자료 | 6.5.4 수강신청·이수 | |
| 6.4.5 정보기기안내 | 6.5.5 온라인시험 |
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11개시·도는공통플랫폼(AIEP)기반참여와일부자체구축플랫폼이혼재된가운데블렌디드수업·학습분석중심기능을 제공하나, 표준·데이터연계등통합거버넌스와상호운용성확보가핵심과제
| 시도 서울 | 플랫폼명 뉴쌤(new SSEM) + 11개시·도공동플랫폼 | 개발 유형 공동개발참여(AIEP) +기존자체병행 | 개통 / 고도화 시기 뉴쌤2020 개통 공동플랫폼2025.9 시범 | 주요 기능 원격수업(실시간쌍방향), LMS (출석·평가·과제), 퀴즈·설문, 화상회의통합 |
|---|---|---|---|---|
| 부산 | - | - | - | - |
| 대구 | - | - | - | - |
| 인천 | 공동플랫폼(11개시·도) | 공동개발참여(NIA) | 2025.9 시범운영 | 블렌디드수업지원, 학습분석데이터기반진단, 민간에듀테크연계 |
| 광주 | 광주아이온(AI-ON) + 공동플랫폼병행 | 자체구축+ 공동참여 | 아이온2025 개통 공동2025.9 시범 | AI 코스웨어일괄계약·탑재, 약36,000개학습콘텐츠, 학교행정부담최소화 |
| 대전 | 공동플랫폼(11개시·도) | 공동개발참여(AIEP) | 2025.9 시범운영 | |
| 울산 | 공동플랫폼(11개시·도) | 공동개발참여(AIEP) | 2025.9 시범운영 | 블렌디드수업지원, 학습분석데이터기반진단, 민간에듀테크연계 |
| 세종 | 공동플랫폼(11개시·도) | 공동개발참여(AIEP) | 2025.9 시범운영 | |
| 경기 | 하이러닝(Hi-Learning) | 자체구축 | 2022 개통 2025 고도화 | AI 기반맞춤형진단·추천, 에듀테크통합플랫폼, 수업설계안·영상·교재·문항콘 텐츠 |
| 강원 | 공동플랫폼(11개시·도) | 공동개발참여(AIEP) | 2025.9 시범운영 | 블렌디드수업지원, 학습분석데이터기반진단, 민간에듀테크연계 |
| 충북 | 다채움(dcu.cbe.go.kr) | 자체구축 | 다채움1.0: 2024 다채움2.0: 2025.9 | 수업설계, 자기주도학습, 기초학력진단·보정, 학생과제물AI 요약·표절검사 |
| 충남 | 마주온 | 자체구축 (네이버민관협력) | 2022 개발완료 지속고도화 | 퀴즈·과제·학습결과수합,학습분석보고서(AI 기반), 충남온배움터 |
| 전북 | 공동플랫폼(11개시·도) | 공동개발참여(AIEP) | 2025.9 시범운영 | |
| 전남 | 공동플랫폼(11개시·도) | 공동개발참여(AIEP) | 2025.9 시범운영 | 블렌디드수업지원, 학습분석데이터기반진단, 민간에듀테크연계 |
| 경북 | 공동플랫폼(11개시·도) | 공동개발참여(AIEP) | 2025.9 시범운영 | |
| 경남 | 아이톡톡(iTalkTalk) | 자체구축 | 2022~ 개발·고도화 | AI 맞춤형교육플랫폼, 실시간화상수업, 진단·평가, 콘텐츠큐레이션 |
| 제주 | 공동플랫폼(11개시·도) | 공동개발참여(NIA) | 2025.9 시범운영 | 블렌디드수업지원, 학습분석데이터기반진단, 민간에듀테크연계 |
출처: 각시·도교육청공식자료, 언론보도, KERIS DXE 브리프
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11개시도교육청공동개발· NIA/아이티센엔텍위탁· 2025년단계적개통
서울·인천·광주·대전·울산·세종·강원·전북·전남·경북·제주 운영 주체 11개 시도교육청 (※ 시도별자체브랜드) 개발 위탁 한국지능정보사회진흥원(NIA) / 아이티센엔텍 컨소시엄 서비스 대상 초·중·고 교사 및 학생 (11개 교육청 관할) 운영 현황 ※ ‘25.12 학생가입0~14%, ‘26.3 학생가입본격화 지능형 블렌디드 수업, 에듀테크 생태계 연계, 핵심 목표 학생 마이데이터 기반 맞춤학습
시스템 아키텍처 및 인증방식
-
아키텍처: 클라우드 기반 MSA, 에듀테크 연계 포털형 구조
-
인증방식: SSO 통합 로그인 (구글·네이버·MS·에듀테크 원계정)
-
데이터 표준: OneRoster, cmi5, xAPI 글로벌 표준 전면 적용(민간에듀테크연동)
-
콘텐츠 연계: 에듀립(에듀테크 마켓플레이스) 기반 민간 서비스 연동
주요 업무 프로세스
수업설계 콘텐츠탐색 (AI 수업안 에듀테크 생성) 연계
✦ 특장점 (Strengths)
-
SSO 통합 로그인 → 구글·네이버·MS·에듀테크 원계정 접속
-
OneRoster·cmi5 글로벌 표준 → 에듀테크 데이터 연동 체계화
-
민간 에듀테크 8종 정식 채택, 2025년 10종+ 추가 선정 예정
-
AI 서·논술형 평가 + CBT 문해력·수리력·디지털리터러시 연계
-
11개 교육청 공동 개발 → 단독 구축 대비 약 누적758억 절감
-
2022 교육과정 기반 학습 지표·맵 구현
-
교육데이터 표준 준수 → 국가 학습데이터 허브 연계 기반
▼ 한계점 (Weaknesses)
-
2025년 시범운영 단계 → 안정성·현장 적합성 검증 미완
-
NEIS 양방향 자동 연계 미구현 (교사 수동 등록 부담 지속)
-
AI 학습 분석 모델 2026년 이후 본격 탑재 예정
-
교육청별 커스터마이징 범위 제한 (공동 개발 구조) · 시도별11개명칭분산 ● 학부모 서비스 기능 부재
-
외부 에듀테크 품질 편차 → 수업 일관성 저해 가능성
-
AIEP는 완전한 AI 기반 플랫폼이 아님 → 에듀테크 연계 포털 성격이 강함
-
서울형 AIEP: SenGPT AI 챗봇·수업설계 비서, 에듀테크 소프트랩 실증
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11개시도교육청공동개발· AI 기능2026년이후본격탑재예정
향후 추진 계획 및 일정
2025.09 1차 개통 → 선도교사 대상 시범운영 개시 (11개 시도) 2025.11 2차 개통 → 참여 교사 확대, 에듀테크 10종+ 추가 선정 2025.12 3차 개통 → 전체 교사·학생 대상 서비스 확대 2026.상반기 AI 학습 분석 모델 본격 탑재, 맞춤형 추천 기능 고도화
★ 서울형 AIEP 차별점
-
★ 에듀테크 소프트랩 실증 기반 → 품질 검증 후 연계
-
★ SenGPT 자체 AI 챗봇 · 수업설계 비서 자체 탑재
-
★ 전용 클라우드 저장공간 + 링크·폴더 공유 기능
-
★ 서울 전용 공공서비스 포털 통합 (메타버스·전자도서관·교육자료실)
-
★ AI 디지털교과서 연계 → 교육서비스·콘텐츠 활용 기반 구축
-
★ 에듀테크 활용도·성취수준 분석 → 교육청 정책 수립 데이터 제공
기능 비교 요약
수업설계 클래스/수업 만들기, 과제등록, 수업꾸러미 생성 수업 온라인수업 (통합학습플레이어, 웨일클래스, 구글클래스), 토론·메모 평가 과정중심 평가 (AI 서·논술형) → 단, 현재 시범 운영 AI적용 에듀테크 연계 중심 (자체 AI 모델 미탑재) 콘텐츠 에듀립 기반 꾸러미 관리 (교육과정 선택 가능) 분석 학습데이터 수집 체계 마련 중 (본격 분석 2026~)
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| Major Process 교사업무전과정 | Process Chain 수업준비〉 학생배정〉 수업운영〉 평가채점〉 학습기록 Process AIEP 교사업무전체프로세스 |
|---|---|
| 구분 교사 | 시스템(AIEP) 외부연계(NEIS·빅테크LMS) |
| 1. 수업준비 시작 교사자체콘텐츠 등록불가 | 학습콘텐츠가져오기 (에듀립기본탑재만가능) 나이스교육과정 자동연동미지원 |
| 2. 학생배정 SIS 외부시스템접속·클래스생성 학생수동체크·배정 (다중등록미지원) | 수업코드중복체크수동 수업삭제불가 NEIS 학적미연동 → 수동엑셀업로드 |
| 3. 수업생성 (꾸러미기반으로만가능) | 수업꾸러미등록/저장 빅테크LMS 연결(구글/웨일택1) → 수업관리이원화 |
| 수업운영 과제/토론/Q&A 개별운영 (통합인터페이스부재) | 통합학습플레이어실행 실시간화상수업외부도구운영 |
| 4. 평가채점 서술형답안전원수동채점 | AI 학습추천·진단·분석없음 평가결과NEIS 자동연계미지원 → 재입력부담 |
| 5 학생부수기작성 | 학습이력빅테크LMS 분산저장 |
| . 학습기록 종료 | xAPI/LRS 표준적재미지원 학부모대시보드·리포트부재 |
※ AIEP 플랫폼의업무프로세스상세는[별첨1] III_현황분석서_별첨_업무프로세스상세.pptx 참조바람
에듀립기본탑재콘텐츠만선택가능(교사콘텐츠업로드불가) AI 기반학습추천·진단·분석기능플랫폼내미흡 Key 수업꾸러미기반으로만수업생성→ 차시별편집등유연성부족 Findings NEIS 학적·교육과정·성적양방향연계미구현 빅테크LMS(구글·웨일) 연계시수업관리·학습데이터이원화
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| Major Process 평가채점 Process Chain | 평가출제→ 채점→ 결과분석 Process AIEP 평가채점절차 |
|---|---|
| 교사 시작 | 시스템(AIEP) 외부연계(NEIS·빅테크LMS) |
| 과제·평가출제 | |
| AI 학습 서술형답안전원수동채점 | 추천·진단·분석기능없음 |
| 평가결과확인 | |
| 평가결과NEIS 자동연계미지원 | |
| NEIS 성적재입력 종료 | |
| Key Findings AI 기반학습추천·진단·분석기능이플랫폼내전혀없음 서술형AI 자동채점미지원→ 교사전원수동채점 | 평가결과NEIS 자동연계미지원→ 재입력부담 |
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| Major Process 학습기록 Process Chain 이력수집→ 학생부작성→ 학부모공유 | Process AIEP 학습기록절차 |
|---|---|
| 교사 시스템(AIEP) | 외부연계(NEIS·빅테크LMS) |
| 시작 학습활동데이터수집 xAPI/LRS 표준적재미지원 학생부수기작성 | 학습이력빅테크LMS 분산저장 |
| 학부모대시보드·리포트부재 | |
| 단방향가정통신문발송 | |
| 종료 | |
| Key Findings 학습이력이빅테크LMS에분산저장→ 통합분석·학생부반영불가 xAPI/LRS 표준적재미지원→ 데이터단절 학부모대시보드·리 | 포트부재→ 단방향가정통신수준 |
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AIEP 플랫폼의업무절차도주요내용을5대업무프로세스관점에서정리함
| 1. 수업준비 | • 수업꾸러미기반수업생성→ 차시별직접편집불가, 에듀립기본탑재콘텐츠만선택 • 교사자체콘텐츠업로드불가→ 표준콘텐츠의존, 자율편성제약 • 나이스교육과정자동연동미지원→ 교과목·단원수동선택 |
|---|---|
| 2. 학생배정 | • 클래스생성시SIS 외부시스템경유필수→ 이중접근구조 • NEIS 학적미연동→ 학생수동체크·배정및다중등록미지원 • 수업코드중복체크수동, 수업삭제불가→ 반복입력업무 |
| 3. 수업운영 | • 구글클래스룸·웨일클래스외부LMS 연계→ 수업관리이원화 • 클래스운영도구(과제/토론/Q&A) 분산, 통합인터페이스부재 • 실시간화상수업자체미보유→ 외부도구별도운영 |
| 4. 평가채점 | • AI 기반학습추천·진단·분석기능이플랫폼내전혀없음 • 서술형AI 자동채점미지원→ 교사전원수동채점 • 평가결과NEIS 자동연계미지원→ 재입력부담 |
| 5. 학습기록 | • 학습이력이빅테크LMS에분산저장→ 통합분석·학생부반영불가 • xAPI/LRS 표준적재미지원→ 데이터단절 • 학부모대시보드·리포트부재→ 단방향가정통신수준 |
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경상남도교육청중심운영· 실시간화상수업기능내장· AI 논술진단· 2019년이후운영
| 운영 주체 | 경상남도교육청(외부산등일부시도교육청연계운영) |
|---|---|
| 개발 위탁 | 경상남도교육청자체구축및운영 |
| 서비스 대상 | 경남등해당시도초·중·고교사및학생·직원·학부모 |
| 운영 현황 | 2020년이후운영중, 지속고도화(25.12 가입자142,518명, 37.43%, 누적예산약242억) |
| 인증방식 | 나이스플러스계정연계(부분SSO), 에듀넷콘텐츠연계 |
시스템아키텍처및연계
- 아키텍처: LMS + 화상수업통합플랫폼(단일시스템) · 인증: 나이스플러스부분SSO + 자체로그인 · 화상수업: 자체내장(별도도구불필요) · AI: AI 논술진단(AI 1차+교사2차), AI 학습진단, 추천문제집
주요 업무 프로세스
✦ 특장점 (Strengths)
-
실시간 화상수업 기능 내장 → 별도 도구 없이 원격수업 가능
-
AI 논술진단 (AI 1차 채점 + 교사 보완평가) 제공
-
AI 학습진단 → 출제 문항별 해설영상, 추천 문제집
-
학급 단위 소통·협업 기능 강점
-
콘텐츠 저작 기능 → 교사 직접 수업자료 제작
-
통합학습창 (교재보기, 화이트보드, 함께보기, 문제풀이)
-
과목/학생 기준 분석 (정답률, 시청시간, 난이도별 분석)
▼ 한계점 (Weaknesses)
-
수업유형(등교/화상/영상) 간 통합 전환 미흡
-
AI 논술 → AI 1차+교사 2차 (완전 자동화 아님, 보조 수준)
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특정 시도 한정 운영 → 전국 확장·타 시도 호환 불가
-
에듀테크 외부 서비스 연동 부재
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NEIS 양방향 자동 연계 미구현 → 수동 등록 부담
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AI 리포트가 교사 전용 (학부모 미공유)
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학부모 서비스 기능 부재
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| Major Process | 교사업무전과정 | Process Chain 수업준비〉 학생배정〉 수업운영〉 평가채점〉 학습기록 | Process | 아이톡톡교사업무전체프로세스 |
|---|---|---|---|---|
| 구분 | 교사 | 시스템(아이톡톡) | 외부연계(NEIS·외부도구) | |
| 1. 수업준비 | 시작 수업꾸러미수동검색·구성 | AI 교육과정추천·자동편성 기능부재 | 톡톡교과서콘텐츠 표준화미흡 | |
| 2. 학생배정 | 학생학적정보수동엑셀업로드 학적변경수동처리 | 14세개인정보동의절차복잡 | NEIS 미연동 → 학적이중관리 | |
| 3. 수업운영 | 톡톡보다(화상)·톡톡교과서 분리사용 | 화상수업·전자교과서별도운영 | 학습이력실시간 통합적재한계 | |
| 4. 평가채점 | 서술형답안전원수동채점 수기평가·피드백작성 | AI 학습진단·추천미제공 (챗봇기초수준) | 포트폴리오평가 AI 피드백미제공 | |
| 5. 학습기록 | 학생부수기작성 종료 | 학습이력xAPI/LRS 표준적재미흡 | 학부모대시보드·리포트 서비스부재 |
※ 아이톡톡플랫폼의업무프로세스상세는[별첨1] III_현황분석서_별첨_업무프로세스상세.pptx 참조바람
AI 교육과정추천·자동편성기능부재→ 교사수작업편성 Key 톡톡보다(화상)+톡톡교과서이원화→ 데이터·이력미통합 Findings NEIS 미연동→ 학적정보수동엑셀업로드·이중관리
서술형AI 자동채점·AI 학습진단·포트폴리오AI 피드백미제공 학부모대시보드부재+ 경남단일교육청운영→ 전국확장한계
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| Major Process 수업준비 Process Chain 교육과정선택→ 콘텐츠구성→ 수업생성 | Process 아이톡톡수업준비절차 |
|---|---|
| 교사 시스템(아이톡톡) 시작 | 외부연계(NEIS·외부도구) |
| 교육과정관리메뉴접속 AI 교육과정추천·자동편성기능부재 수업꾸러미수동검색·구성 | |
| 톡톡교과서(전자교과서) 콘텐츠표준화미흡 | |
| 수업자료등록 | |
| 종료 | |
| Key Findings AI 교육과정추천·자동편성기능부재→ 교사수작업편성 톡톡교과서(전자교과서) 콘텐츠표준화미흡 수업꾸러미자동추 | 천기능부재→ 교사수동검색·구성 |
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| Major Process 학생배정 Process Chain 학적확인→ 클래스생성→ 학생등록 | Process 아이톡톡학생배정절차 |
|---|---|
| 교사 시스템(아이톡톡) 시작 | 외부연계(NEIS·외부도구) |
| 학적정보관리접속 | |
| NEIS 미연동→ 학생학적수동엑셀업로드 | |
| 학생정보이중관리 14세기준개인정보동의절차복잡 학적변경(전출/진급/진학) 수동처리 종료 | |
| Key Findings NEIS 미연동→ 학생학적정보수동엑셀업로드·이중관리 14세기준개인정보동의절차복잡→ 학기초업무병목·UX 저해 학적변경(전출/진급 | /진학) 처리수동절차→ 운영자부담 |
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아이톡톡플랫폼의업무절차도주요내용을5대업무프로세스관점에서정리함
| 1. 수업준비 | • AI 교육과정추천·자동편성기능부재→ 교사수작업편성 • 톡톡교과서(전자교과서) 콘텐츠표준화미흡 • 수업꾸러미자동추천기능부재→ 교사수동검색·구성 |
|---|---|
| 2. 학생배정 | • NEIS 미연동→ 학생학적정보수동엑셀업로드·이중관리 • 14세기준개인정보동의절차복잡→ 학기초업무병목·UX 저해 • 학적변경(전출/진급/진학) 처리수동절차→ 운영자부담 |
| 3. 수업운영 | • 톡톡보다(화상)+톡톡교과서(전자교과서) 이원화→ 데이터·이력미통합 • 화상수업·전자교과서별도운영→ 통합수업환경부재 • 수업진행중학습이력실시간통합적재한계 |
| 4. 평가채점 | • 서술형AI 자동채점미지원→ 교사전원수동채점부담 • AI 학습진단·추천미제공→ 챗봇기초수준(답변도움)에그침 • 포트폴리오평가AI 피드백미제공→ 교사수기평가만가능 |
| 5. 학습기록 | • 학부모대시보드·학습리포트서비스부재→ 단방향가정통신 • 경상남도단일교육청운영구조→ 전국단위확장·표준화불가 • 학습이력xAPI/LRS 표준적재미흡→ 데이터통합한계 |
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전국단위공공플랫폼
운영 주체 교육부/ 한국교육학술정보원(KERIS) 서비스대상 전국초·중·고교사, 학생, 학부모 운영현황 나이스플러스는NEIS와의연계성에특화된별도플랫폼 향후계획 AI·디지털교수학습플랫폼(본ISP 대상)으로통합·고도화예정 수업·학교생활·학사관리통합, 교육디지털원패스SSO, 주요특징 학부모서비스제공
시스템아키텍처및인증방식
- 아키텍처: 나이스(NEIS) 연계웹기반, ISMS 인증인프라 · 인증: 교육디지털원패스SSO (교사: 나이스ID+인증서, 학생: 학적정보) · 연계: 나이스학적·성적데이터참조(단방향), EBS·에듀넷콘텐츠 · 학부모: 자녀학교생활·성적·건강·교육활동열람서비스제공
주요 업무 프로세스
수업개설 콘텐츠 과제부여 나이스 학습이력 학교교육과정 업로드·배포 제출 데이터참조 학교생활 연동 (EBS·에듀넷) 수동채점 (단방향) 관리
✦ 특장점 (Strengths)
-
전국 단위 통합 공공 플랫폼 → 전국 학교 동일 서비스 접근
-
나이스 학적·성적 데이터 참조 연계 (단방향 조회 가능)
-
공공 교육 콘텐츠 대량 제공 (EBS·에듀넷 연계)
-
교육디지털원패스 SSO 연동 → 통합 로그인
-
안정적 인프라·보안 체계 (ISMS 인증)
-
수업·학교생활·학사관리 통합 메뉴 제공
-
학부모 서비스 최초 제공 (유일한 공공 플랫폼)
▼ 한계점 (Weaknesses)
-
AI 기능 부재 → 학습 추천·맞춤형 분석 없음
-
NEIS 양방향 자동 연계 미구현 → 교사 수동 등록 부담
-
UX/UI 노후화 → 민간 플랫폼(구글 클래스룸 등) 대비 현저히 열위
-
수동 채점 부담 → 자동 채점·피드백 기능 없음
-
에듀테크 외부 연동 제한적
-
AI 기반 학습 데이터 분석·대시보드 미제공
-
실시간 수업도구(화상/영상) 자체 미보유
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3.나이스플러스플랫폼
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| Major Process | 교사업무전과정 | Process Chain 수업준비〉 학생배정〉 수업운영〉 평가채점〉 학습기록 | Process 나이스플러스교사업무전체프로세스 |
|---|---|---|---|
| 구분 | 교사 | 시스템(나이스플러스) | 외부연계(NEIS·외부화상도구) |
| 1. 수업준비 | 시작 차시관리·수업개설 수동절차 | AI 문항자동생성기능없음 | 콘텐츠공유·재활용기반미흡 |
| 2. 학생배정 | 수업참여자수동초대 학습그룹수동설정 | 교사초대코드방식 → 일괄등록한계 | NEIS 학급자동배정미흡 |
| 3. 수업운영 | 수업진행·칭찬포인트부여 | 협업학습도구부재 수업결과자동정리기능미흡 | 실시간화상·영상도구 외부운영 |
| 4. 평가채점 | 과제·문제지전원수동채점 수준별맞춤피드백수기작성 | AI 학습분석·맞춤피드백 기능부재 | AI 수준별맞춤피드백미구현 |
| 5. 학습기록 | 학생부수기작성 NEIS 성적재입력 종료 | 학생부AI 초안·세특 자동화미제공 | NEIS 연동조회중심 → 양방향쓰기미지원 수행평가NEIS 자동업로드미지원 |
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AI 문항자동생성·차시자동추천기능부재→ 수작업출제·개설 AI 자동채점·학습분석·맞춤피드백기능부재 Key 수업참여자·학습그룹수동초대·설정→ 일괄등록한계 Findings NEIS 연동조회중심→ 성적·수행평가양방향연계미지원 실시간화상·영상수업도구자체미보유→ 외부도구운영
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| Major Process 학생배정 | Process Chain 학적확인→ 클래스생성→ 학생등록 | Process 나이스플러스학생배정절차 |
|---|---|---|
| 교사 | 시스템(나이스플러스) | 외부연계(NEIS·외부화상도구) |
| 시작 | ||
| 수업참여자관리 | ||
| 수업참여자수동초대 | ||
| NEIS 학급자동배정미흡 | ||
| 학습그룹수동설정 | ||
| 종료 | 교사초대코드방식→ 일괄등록한계 | |
| Key Findings 수업참여자관리수동초대절 학습그룹관리수동설정→ | 차→ NEIS 학급자동배정미흡 자동그룹핑미지원 교사초대코드방식 | → 일괄등록한계 |
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| Major Process 평가채점 Process Chain 평가출제→ 채점→ 결과분석 | Process 나이스플러스평가채점절차 |
|---|---|
| 교사 시스템(나이스플러스) 시작 | 외부연계(NEIS·외부화상도구) |
| 과제·문제지출제 | |
| 과제·문제지전원수동채점 AI 자동채점미지원 AI 학습분석·맞춤피드백기능부재 수준별맞춤피드백수기작성 종료 | |
| Key Findings AI 자동채점미지원→ 과제·문제지모두교사수동채점 AI 학습분석·맞춤피드백기능부재→ 수업효과측정불가 AI 기반학생수준별 | 맞춤피드백미구현→ 개별지도한계 |
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나이스플러스플랫폼의업무절차도주요내용을5대업무프로세스관점에서정리함
| 1. 수업준비 | • AI 문항자동생성기능없음→ 수작업출제부담지속 • 차시관리·수업개설수동절차→ 자동추천부재 • 콘텐츠공유·재활용기반미흡 |
|---|---|
| 2. 학생배정 | • 수업참여자관리수동초대절차→ NEIS 학급자동배정미흡 • 학습그룹관리수동설정→ 자동그룹핑미지원 • 교사초대코드방식→ 일괄등록한계 |
| 3. 수업운영 | • 실시간수업도구(화상·영상) 자체미보유→ 외부플랫폼별도운영 • 칭찬포인트등부가기능은있으나협업학습도구부재 • 수업결과자동정리기능미흡 |
| 4. 평가채점 | • AI 자동채점미지원→ 과제·문제지모두교사수동채점 • AI 학습분석·맞춤피드백기능부재→ 수업효과측정불가 • AI 기반학생수준별맞춤피드백미구현→ 개별지도한계 |
| 5. 학습기록 | • 나이스연동이조회중심→ 성적·평가결과양방향쓰기미지원 • 학생부AI 초안생성·세특자동화기능미제공 • 플랫폼간데이터표준·xAPI·LRS 기반연계체계미흡 • 수행평가결과NEIS 자동업로드미지원→ 교사재입력부담 |
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경기도교육청자체구축·운영· LMS 기반수업·학습자료공유
운영 주체 경기도교육청 개발·운영 경기도교육청자체구축및운영 서비스대상 경기도초·중·고교사및학생·학부모 운영현황 2023년구축, 지속고도화(톡톡보다+톡톡교과서이원운영) 인증방식 나이스플러스계정통합(SSO), 자체계정등록·관리
시스템아키텍처및연계
-
아키텍처: LMS 기반웹서비스, 모바일앱지원
-
인증: 나이스플러스SSO 연동+ 자체학생정보업로드 · 연계: 에듀넷등공공콘텐츠연계, 나이스직접연동없음 · 특이사항: 톡톡보다(수업)와톡톡교과서(교과서) 이원체계
주요 업무 프로세스
학급개설 수업자료 학생등록 탑재·공유 ·관리 (정규/임시)
✦ 특장점 (Strengths)
-
●경기도전체학교100% 도입(초·중·고2,566교) → 시도단독운영중최대규모
-
●교사가입률100%(10.5만명), 학생80%(99.4만명) 도달(‘25.12 기준)
-
●AI 서·논술형평가시스템자체구축·운영(2026.5 교과확대예정)
-
●AI 진단·리포트·학습추천·챗봇자체탑재(자체AI 기능보유)
-
●이용자만족도우수→ 교사83%, 학생90%(한국리서치, ‘25.10)
-
●누적예산약334억(‘23~‘26) → 시도단독운영중최다투자
▼ 한계점 (Weaknesses)
-
경기도한정운영→ 전국확장·타시도호환불가
-
●NEIS 직접연동없음(자체학생정보업로드방식)
-
●외부에듀테크연계제한적(미리캔버스·EBS·영어콘텐츠수준)
-
●학부모가입자미흡(602명) → 학부모서비스활성화필요
-
●톡톡보다(수업)+톡톡교과서(교과서) 이원운영→ 통합사용성한계
-
●손글씨OCR·차세대생성형AI 등첨단기능미탑재
-
●통합학습창·수업설계공유·영어실감콘텐츠·문자발송등부가서비스
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| 4. 하이러닝플랫폼 | 47 마이페이지/ | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 4.1 시작하기 | 4.2 나의학교 | 4.3 수업진행 | 4.4 AI학습진단 | 4.5 학습콘텐츠 | 4.6 AI리포트 | . 관리자/기타 |
| 4.1.1 회원가입/로그인 | 4.2.1 나의교실 | 4.3.1 등교수업 | 4.4.1 AI학습진단(교사) | 4.5.1 AI추천콘텐츠 | 4.6.1 AI리포트(교사) | 4.7.1 마이페이지 |
| 4.1.2 내정보/학급정보 | 4.2.2과목개설및관리 | 4.3.2 화상수업 | 4.4.2 AI학습진단(학생) | 4.5.2 영상 | 4.6.2 AI리포트(학생) | 4.7.2 에듀테크툴 |
| 4.1.3 과목개설 | 4.2.3우리반게시판 | 4.3.3 영상수업 | 4.4.3 AI논술진단(학생) | 4.5.3 교재 | 4.6.3 종합리포트 | 4.7.3 클래스보드 |
| 4.2.4 나의수업 | 4.5.4 문항 | 4.7.4 관리자페이지 | ||||
| 4.2.5 학습경영도구운영 | 4.5.5 내콘텐츠 | |||||
| 4.5.6 내콘텐츠((학생) |
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| Major Process | 클래스(수업운영) | Process Chain 수업준비〉 학생배정〉 수업운영〉 평가채점〉 학습기록 | Process 하이러닝교사업무전체프로세스 |
|---|---|---|---|
| 구분 | 교사 | 시스템(하이러닝) | 외부연계(NEIS·외부도구) |
| 1. 수업준비 | 시작 수업자료수동탑재 (중복제작) | AI가보조도구수준 (에이전틱AI 미구현) | 나이스교육과정 자동연동미지원 |
| 2. 학생배정 | 담당학급·학생명단 수동관리 | 대량계정·학급처리 자동화미흡 | 회원가입·계정관리분산 → 통합SSO 한계 |
| 3. 수업운영 | 수업유형(등교·화상·영상) 수동전환 | 수업설계안재활용가능하나 협업제작한계 | 진단·문제집운영절차분산 |
| 4. 평가채점 | AI 1차채점후 교사2차채점 | 문제집·문항수동관리 | 진단결과맞춤피드백 자동화부재 |
| 5 | 학생부작성 | AI 리포트교사전용 | 타플랫폼·에듀테크LTI 표준연계미지원 |
| . 학습기록 | 종료 | → 학부모공유부재 | NEIS 자동연계미흡 |
※ 하이러닝 플랫폼의업무프로세스상세는[별첨1] III_현황분석서_별첨_업무프로세스상세.pptx 참조바람
▪ AI가보조도구수준→ 에이전틱AI(자율판단·수행) 기능미구현 ▪ AI 논술채점AI 1차+교사2차→ 완전자동화미도달 FindingsKey ▪ 대량계정·학급처리자동화미흡→ 신학기관리업무과중 ▪ AI 리포트교사전용+ LTI 미지원→ 학부모공유·생태계폐쇄적 ▪ 수업유형(등교·화상·영상) 간통합전환미흡→ 이원화운영
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| Major Process 수업운영 Process Chain 수업진행→ 콘텐츠제시→ 활동운영 | Process 하이러닝수업운영절차 |
|---|---|
| 교사 시스템(하이러닝) 시작 | 외부연계(NEIS·외부도구) |
| 수업유형(등교·화상·영상) 선택 수업유형간수동전환 수업설계안재활용가능하나 협업제작한계 | |
| 토론·설문·퀴즈·보드운영 종료 | 진단·문제집운영절차분산 |
| Key Findings 수업유형(등교·화상·영상) 간통합전환미흡→ 이원화운영 수업설계안가져오기·재활용가능하나협업제작한계 진단/문제집운영 | 절차분산 |
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| Major Process 평가채점 Process Chain | 평가출제→ 채점→ 결과분석 Process 하이러닝평가채점절차 |
|---|---|
| 교사 | 시스템(하이러닝) 외부연계(NEIS·외부도구) |
| 시작 | |
| 과제부여·문제집출제 교사2차채점→ 완전자동화미도달 | 문제집·문항수동관리 AI 논술채점(AI 1차) |
| 종료 | 진단결과맞춤피드백자동화부재 |
| Key Findings AI 논술채점: AI 1차+ 교사2차→ 완전자동화미도달 문제집·문항관리수동→ AI 자동생성·추천미흡 | 진단결과분석기능있으나맞춤피드백자동화부재 |
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하이러닝플랫폼의업무절차도주요내용을5대업무프로세스관점에서정리함
| 1. 수업준비 | • AI가보조도구수준→ 에이전틱AI(자율판단·수행) 기능미구현 • 나이스교육과정자동연동미지원→ 수동교재등록 • 교사간콘텐츠공유·재활용기능부족→ 수업자료중복제작 |
|---|---|
| 2. 학생배정 | • 대량계정·학급처리자동화미흡→ 신학기관리업무과중 • 담당학급구성·학생명단관리수동절차 • 회원가입·계정관리분산→ 통합SSO 한계 |
| 3. 수업운영 | • 수업유형(등교·화상·영상) 간통합전환미흡→ 이원화운영 • 수업설계안가져오기·재활용가능하나협업제작한계 • 진단/문제집운영절차분산 |
| 4. 평가채점 | • AI 논술채점: AI 1차+ 교사2차→ 완전자동화미도달 • 문제집·문항관리수동→ AI 자동생성·추천미흡 • 진단결과분석기능있으나맞춤피드백자동화부재 |
| 5. 학습기록 | • AI 리포트가교사전용→ 학부모대시보드·학습공유서비스부재 • 타플랫폼·에듀테크LTI 표준연계미지원→ 생태계폐쇄적 • 반별/과목별진척율분석은있으나NEIS 자동연계미흡 |
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충북교육청중심운영· 포털+학급운영+수업+평가통합· 관리자기능상세
| 운영 주체 | 충북교육청 |
|---|---|
| 개발·운영 | 충북교육청자체구축및운영 |
| 서비스대상 | 충북초·중·고교사및학생·교직원·학부모 |
| 운영현황 | ’23년도입, 충북전체학교100% 보급(488교), 학부모14,404명 사용 |
| 인증방식 | 교육디지털원패스SSO 연동, 자체로그인 |
시스템아키텍처및연계
- 아키텍처: 포털기반통합플랫폼(포털+LMS+CMS+평가) · 인증: 교육디지털원패스SSO + 자체로그인·관리 · 포털: 맞춤설정, 디자인변경, 콘텐츠서비스설정지원 · 관리자: IP설정, 개인정보처리방침, 수업분석, 교사관리등상세관리기능
주요 업무 프로세스
✦ 특장점 (Strengths)
-
포털 기반 통합 서비스 → 맞춤설정·디자인 변경 가능
-
문제지 만들기 (단일문항·세트문항·평가지 구성) 상세 지원
-
수업 레시피 · 수업꾸러미 만들기 기능
-
표절율 확인 기능 내장 (과제평가 시)
-
콘텐츠 만들기 + 추천·공개 콘텐츠 활용
-
감정출석부 · 자율학습(진단·학습목록·오답노트)
-
관리자 기능 상세 (IP관리, 수업분석, 교사관리, 시스템 설정)
▼ 한계점 (Weaknesses)
-
AI 기능 미흡 → 스스로 진단·맞춤형 학습목록 수준
-
NEIS 양방향 연계 미구현
-
특정 시도 한정 운영 → 전국 확장 불가
-
에듀테크9종(독서·수학·수능·영어·코딩·타자·CBT 등) 연계운영중
-
학부모14,404명본격가입(자녀학습이력·성장지표실시간확인)
-
생성형AI 일부적용(과제요약·표절검사수준), 에이전틱AI 미도달
-
실시간학생화면모니터링·원격화상수업기능보유
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5. 다채움 플랫폼
| 5.1 다채움포털 | 5.3 | 클래스 | 5.4 성장기록 | 5.5 스스로채움 | 5.6 채움콘텐츠 | 5.7 플랫폼 관리 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 맞춤설정/로그인 | 클래스홈 | 설문 | 우리반학습분석 | 오늘의학습 | 추천콘텐츠 | 시스템관리 |
| 포털정보확인 | 수업 | 클래스학습분석 | 학생별분석 | AI 맞춤학습 | 공개콘텐츠 | 회원관리 |
| 교사전용서비스 | 과제 | 나의성장기록 | 학생오답노트 | 콘텐츠만들기 | 보안관리 | |
| 5.2 채움클래스 | 평가 | 내아이성장기록 | 채움포인트 | 수업레시피 | 콘텐츠관리 | |
| 클래스모아보기 | 알림장 | 나의보관함 | 통계정보 | |||
| 클래스만들기 | 자유게시판 | |||||
| 멤버관리 | 감정출석부 |
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| Major Process | 클래스(수업운영) | Process Chain 수업준비〉 학생배정〉 수업운영〉 평가채점〉 학습기록 | Process 다채움교사업무전체프로세스 |
|---|---|---|---|
| 구분 | 교사 | 시스템(다채움) | 외부연계(NEIS·외부도구) |
| 1. 수업준비 | 시작 콘텐츠수동제작 | 추천콘텐츠기능有, AI 자동추천알고리즘단순 | 교사간콘텐츠공유·협업 제작체계부재 |
| 2. 학생배정 | 클래스개설·멤버수동관리 | 대량학생일괄등록 자동화미지원 | NEIS 학적연동미흡 + 계정관리분산 |
| 3. 수업운영 | 수업게시판·과제·평가 분산운영 | 화상수업자체기능미보유 | 에듀테크LTI 연동부재 |
| 4. 평가채점 | 서술형답안전원수동채점 오답노트·포인트수기관리 | AI 진단·학습목록제공수준 (적응형·생성형AI 부재) | AI 피드백기능미지원 |
| 5. | 학생부작성 | 학부모서비스 | NEIS 양방향자동연계미구현 |
| 학습기록 | 종료 | 가정통신문수준 | xAPI/LRS 학습이력 통합미지원 |
※ 다채움 플랫폼의업무프로세스상세는[별첨1] III_현황분석서_별첨_업무프로세스상세.pptx 참조바람
교사간콘텐츠공유·협업제작체계부재+ AI 자동추천단순 서술형AI 자동채점·AI 피드백미지원→ 전원수동채점 Key 클래스개설·멤버·대량학생등록수동→ NEIS 학적연동미흡 Findings NEIS 양방향미연계+ xAPI/LRS 미지원+ 충북전용→ 확장한계 화상수업자체기능미보유+ 에듀테크LTI 연동부재
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| Major Process 수업운영 Process Chain 수업진행→ 콘텐츠제시→ 활동운영 | Process 다채움수업운영절차 |
|---|---|
| 교사 시스템(다채움) | 외부연계(NEIS·외부도구) |
| 시작 | |
| 채움클래스수업운영 화상수업자체기능미보유 | |
| 외부화상도구별도운영 | |
| 수업게시판·과제·평가분산운영 | |
| 에듀테크외부서비스LTI 연동부재 | |
| 종료 | |
| Key Findings 화상수업자체기능미보유→ 외부도구별도운영 에듀테크외부서비스LTI 연동부재→ 민간에듀테크활용불가 수업게시판·과제· | 평가분산운영→ 통합인터페이스부재 |
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| Major Process 학습기록 | Process Chain 이력수집→ 학생부작성→ 학부모공유 | Process 다채움학습기록절차 |
|---|---|---|
| 교사 시작 | 시스템(다채움) | 외부연계(NEIS·외부도구) |
| 우리반성장기록·학습분석 xAPI/LRS 학습이력통합관리미지원 | ||
| 학생부작성 | ||
| NEIS 양방향자동연계미구현 → 이중입력 학부모서비스가정통신문수준제한 | ||
| 종료 | ||
| Key Findings NEIS 양방향자동연계미구 학부모서비스가가정통신문 | 현→ 학적·출결·성적이중입력 수준으로제한→ 실시간학습공유불가 충북교육청전용운 xAPI/LRS 기반학 | 영구조→ 전국단위확장및타시도적용불가 습이력통합관리미지원→ 학습데이터단절 |
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다채움플랫폼의업무절차도주요내용을5대업무프로세스관점에서정리함
| 1. 수업준비 | • 교사간콘텐츠공유·협업제작체계부재 • 추천콘텐츠기능있으나AI 자동추천알고리즘단순 • 콘텐츠만들기수동절차→ AI 보조기능미흡 |
|---|---|
| 2. 학생배정 | • 클래스개설/멤버관리수동절차→ NEIS 학적연동미흡 • 회원가입·학생/학부모계정관리분산 • 대량학생일괄등록자동화미지원 |
| 3. 수업운영 | • 화상수업자체기능미보유→ 외부도구별도운영 • 에듀테크외부서비스LTI 연동부재→ 민간에듀테크활용불가 • 수업게시판·과제·평가분산운영→ 통합인터페이스부재 |
| 4. 평가채점 | • AI 기능이스스로진단·학습목록제공수준→ 적응형·생성형AI 부재 • 서술형AI 자동채점·AI 피드백기능미지원→ 전원수동채점 • 오답노트·포인트수기관리→ AI 분석자동화부재 |
| 5. 학습기록 | • NEIS 양방향자동연계미구현→ 학적·출결·성적이중입력 • 학부모서비스가가정통신문수준으로제한→ 실시간학습공유불가 • 충북교육청전용운영구조→ 전국단위확장및타시도적용불가 • xAPI/LRS 기반학습이력통합관리미지원→ 학습데이터단절 |
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충남교육청중심운영, 네이버웨일클래스서비스이용
운영 주체 충남교육청 개발·운영 네이버 서비스대상 충남초·중·고교사및학생·직원·학부모 ‘22년도입, 충남전체학교100% 보급(720교), 교사 운영현황 100%(20,105명)·학부모32,874명사용 인증방식 교육디지털원패스SSO 연동, 자체로그인
시스템아키텍처및연계
- 아키텍처: 포털기반통합플랫폼(포털+LMS+CMS+평가) · 인증: 자체로그인·관리 · 포털: 맞춤설정, 디자인변경, 콘텐츠서비스설정지원 · 관리자: 구성원(구성원, 조직) 관리, 보안설정, 정책관리, 서비스관리기능지원
주요 업무 프로세스
클래스개설 수업운영(온라인, 오프라인) 과제·문제지, 평가 학습분석 충남마주온포털접속하기 학생초대 팀보드운영 손글씨기반AI 서논술형평가및 학습현황통계 모둠관리 (영상·판서·문서·협업) 채점 우리스페이스
✦ 특장점 (Strengths)
-
충남전체학교100% 보급(720교) → 교사사용률100%(20,105명) 달성
-
화상수업기능보유
-
네이버웨일스페이스 SaaS 서비스
-
손글씨기반AI 서논술형평가및채점
-
학부모32,874명본격사용→ 학부모가정연계활성화우수사례
-
타서비스연계: 유레카, 퀴즈앤, 미리캔버스, 클로바더빙등연계운영
-
관리자 기능 상세 (구성원, 조직, 환경, 정책, 서비스관리)
▼ 한계점 (Weaknesses)
-
AI 기능 미흡 → 손글씨기반AI 서논술형평가및채점, 클로바더빙운영수준
-
NEIS 연계 미구현
-
사용자관리한계-수작업및파일등록
-
SaaS 서비스의한계성(기능확장, 기능변경등서비스주체에의존)
-
학부모32,874명사용→ 단, 자녀학습이력심층열람기능보강필요
-
AI 분석·학습추천·에이전틱 AI 미도달
-
진급, 전학등에따른데이터연계성확보필요
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| Major Process | 교사업무전과정 | Process Chain 수업준비〉 학생배정〉 수업운영〉 평가채점〉 학습기록 | Process 마주온교사업무전체프로세스 |
|---|---|---|---|
| 단계 | 교사 | 시스템(마주온) | 외부연계(NEIS·네이버생태계) |
| 1. 수업준비 | 시작 수업콘텐츠수동검색·구성 | 클로바더빙등 단순보조AI만제공 | 웨일브라우저·웨일북 전용환경강제 |
| 2. 학생배정 | 클래스만들기·구성원 수동관리 학생초대4가지방식분산 | 대기사용자승인· 조직배정수동 | NEIS 학적미연동 |
| 3. 수업운영 | 수업게시판·팀보드·토론 분산운영 | 에듀테크LTI 표준연계부재 | 화상수업외부웨일온의존 |
| 4. 평가채점 | 퀴즈·과제전원수동채점 | 동료평가통계·AI 분석 자동화미제공 | 퀴즈·과제점수NEIS 자동연계미지원 |
| 5. | 학생부수기작성 | 학습이력xAPI/LRS | NEIS 양방향자동연계미구현 |
| 학습기록 | 종료 | 표준적재미흡 | 학부모대시보드부재 |
※ 다채움 플랫폼의업무프로세스상세는[별첨1] III_현황분석서_별첨_업무프로세스상세.pptx 참조바람
클로바더빙등단순보조AI만제공→ 학습진단·맞춤추천AI 부재 Key AI 자동채점·서술형평가·동료평가AI 분석미지원 웨일브라우저·웨일북등네이버전용환경강제→ 벤더종속 Findings NEIS 양방향미연계+ 학부모대시보드부재+ 충남+네이버공동운영한계 화상수업외부웨일온의존+ 에듀테크LTI 연계부재
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| Major Process 학생배정 Process Chain 학적확인→ 클래스생성→ 학생등록 | Process 마주온학생배정절차 |
|---|---|
| 교사 시스템(마주온) 시작 | 외부연계(NEIS·네이버생태계) |
| 클래스만들기·구성원관리 | |
| 클래스·구성원수동관리 | |
| NEIS 학적미연동 | |
| 학생초대4가지방식분산 (URL·메일·일괄등록·웨일북연동) 대기사용자승인·조직배정수동 종료 | |
| Key Findings 클래스만들기·구성원관리수동절차→ NEIS 학적미연동 학생초대4가지방식분산(URL·메일·일괄등록·웨일북연동) 대기사용자변경승 | 인·조직배정수동절차 |
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| Major Process 평가채점 Process Chain 평가출제→ 채점→ 결과분석 | Process 마주온평가채점절차 |
|---|---|
| 교사 시스템(마주온) 시작 | 외부연계(NEIS·네이버생태계) |
| 퀴즈·과제출제 | |
| 퀴즈·과제전원수동채점 AI 자동채점·서술형평가미지원 동료평가결과통계·AI 분석자동화미제공 | 퀴즈/과제점수NEIS 자동연계미지원 |
| 종료 | |
| Key Findings AI 자동채점·서술형평가미지원→ 교사전원수동채점부담 동료평가결과통계·AI 분석자동화미제공 퀴즈/과제점수NE | IS 자동연계미지원 |
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마주온플랫폼의업무절차도주요내용을5대업무프로세스관점에서정리함
| 1. 수업준비 | • 클로바더빙등단순보조AI만제공→ 학습진단·맞춤추천AI 부재 • 웨일브라우저·웨일북등네이버전용환경강제→ 디바이스·SW 벤더종속 • 수업콘텐츠자동추천기능부재→ 교사수동검색·구성 |
|---|---|
| 2. 학생배정 | • 클래스만들기·구성원관리수동절차→ NEIS 학적미연동 • 학생초대4가지방식분산(URL·메일·일괄등록·웨일북연동) • 대기사용자변경승인·조직배정수동절차 |
| 3. 수업운영 | • 화상수업외부웨일온의존→ 자체통합화상기능부재 • 에듀테크LTI 표준연계부재→ 폐쇄적생태계 • 수업게시판·팀보드·토론분산운영 |
| 4. 평가채점 | • AI 자동채점·서술형평가미지원→ 교사전원수동채점부담 • 동료평가결과통계·AI 분석자동화미제공 • 퀴즈/과제점수NEIS 자동연계미지원 |
| 5. 학습기록 | • NEIS 양방향자동연계미구현→ 학적·출결·성적·교육과정수기이중입력 • 학습이력xAPI/LRS 표준적재미흡→ 데이터통합·학생부반영한계 • 학부모대시보드·실시간학습공유부재→ 단방향가정통신수준 • 충남교육청+네이버공동운영구조→ 전국단위확장·타시도적용한계 • 교사협업콘텐츠표준화미흡 |
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| 기능 | 기능설명 | 경남아이톡 톡 | 충북다채움 | 경기하이러닝 | 서울AIEP | 충남마주온 | 나이스플러스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| • 플랫폼일반 | • 통합로그인, 기본포털, 사용자접근환경 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 |
| • 통합인증-교육청자체계정 | • 교육청자체계정으로로그인제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 |
| • 통합인증-교육디지털원패스 | • 교육디지털원패스로그인제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 |
| • 통합인증-SNS계정연동 | • SNS연동로그인제공 | 일부 | 제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 |
| • UI/UX 맞춤화 | • 선생님/학생/학부모/관리자사용자별화면구성및개인화U | I 명확히분리됨 | 명확히분리됨 | 명확히분리됨 | 명확히분리됨 | 분리안됨 | 명확히분리됨 |
| • 공통컴포넌트 | • 데이터수집체계/데이터사전/교과과정체계/데이터저장소 /연계API | 강함 | 보통 | 강함 | 강함 | 약함 | 보통 |
| • 표준화 | • 국가표준, 데이터규격, 운영표준준수 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 |
| • 개인화시각화 | • 학생별단순대시보드및맞춤화면 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 미제공 |
| • LXP(클래스/과제/알림) | • 수업클래스, 과제, 공지, 피드기능 | 제공 | 제공 | 제공 | 연계 | 제공 | 제공 |
| • CMS(콘텐츠관리) - 콘텐츠 관리 | • 콘텐츠등록, 검수, 배포, 관리 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 일부 | 미제공 |
| • CMS(콘텐츠관리) - 저작 | • 콘텐츠저작도구 | 제공 | 미제공 | 제공 | 제공 | 미제공 | 미제공 |
| • CBT(문항/평가) | • 온라인시험, 문항은행, 자동채점 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 미제공 | 미제공 |
| • 서비스연계-LTI | • 외부에듀테크서비스연동 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 미제공 | 미제공 |
| • 서비스연계-xAPI | • 학습활동기록 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 미제공 | 미제공 |
| • 정보연계-NEIS | • NEIS 연계 | 미제공 | 연계·일부 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 제공 |
| • 정보연계-외부시스템 | • 외부시스템데이터연계 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 제공 |
| • 웹오피스연계 | • 웹오피스와연계하여사용 | 제공 | 제공 | 연계·일부 | 제공 | 제공 | 제공 |
| • 학습분석(LA) | • 학습이력기반분석및추천 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 미제공 | 미제공 |
| • 사회정서진단(SEL) | • 정서, 심리, 사회성진단기능 | 제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 |
-
※ 범례: 강함(기능90% 이상구현), 보통·제공(기능70% 이상구현), 약함(기능제공이극히제한적), 미제공(기능을발견전혀발견할수없음)
-
※ 자료근거: 운영매뉴얼기반조사(A, B 플랫폼), 사용자계정로긴후체크(C,D,E 플랫폼)
※ 주의사항: 시도교육청플랫폼은연도별고도화가신속하게이루어지므로실제구축시점에따라기능차이가발생할수있음
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| 기능 | 기능설명 | 경남아이톡톡 | 충북다채움 | 경기하이러닝 | 서울AIEP | 충남마주온 | 나이스플러스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| • 빅데이터 | • 교육활동데이터수집/분석/지표화 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 미제공 | 미제공 |
| • AI추천/엔진 | • 맞춤형학습콘텐츠추천 | 미제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 미제공 | 미제공 |
| • AI추천/엔진 | • 맞춤형학습경로추천 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 |
| • AI추천/엔진 | • 학생질의/응답AI튜터 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 |
| • LRS | • 학습기록저장소및클라우드인프라 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 미제공 | 미제공 |
| • 수업지원도구 | • 판서, 뷰어, 수업보조도구 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 미제공 |
| • 독서시스템 | • 독서기록, 도서추천, 독후활동 | 제공 | 제공 | 제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 |
| • 수업설계 | • 수업설계지원 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 미제공 |
| • 교육과정관리 | • 시수에맞는교육과정관리와시간표 | 제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 제공 |
| • 지원센터 | • 고객센터, 매뉴얼, 문의대응 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 |
| • 콘텐츠아카이브 | • 지식허브개념으로콘텐츠공유, 유통 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 미제공 |
| • 개인저장소 | • 드라이브기능으로개인콘텐츠저장 | 제공(웨일) | 제공 | 미제공 | 미제공 | 제공(웨일) | 미제공 |
| • 포트폴리오 | • 학생성장기록및성과관리 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 | 제공 |
| • 플랫폼확장성 | • 신규서비스추가및연계확장 | 가능 | 가능 | 가능 | 가능 | 가능 | 불가능 |
| • 빅테크협력 | • MS, Google, NAVER 등협업연계 | 제공 | 미제공 | 미제공 | 제공 | 제공 | 일부 |
| • 행정지원Agent | • NEIS 어댑터(교육과정설계, 자료관리, 기록/평가, 학사관리) | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 |
| • 지식허브 | • 수업지식검색, 공유 | 일부 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 |
| • AI 어시스던트- 수업자동설계 | • 적응형교육과정그래프기반의수업자동설계 • (교과서, 콘텐츠, 문항, 교육자료등) | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 |
| • AI 어시스던트- 교육자료추천 | • 사용자질의/응답형태의교육자료자동추천 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 | 미제공 |
-
※ 범례: 강함(기능90% 이상구현), 보통·제공(기능70% 이상구현), 약함(기능제공이극히제한적), 미제공(기능을발견전혀발견할수없음)
-
※ 자료근거: 운영매뉴얼기반조사(A, B 플랫폼), 사용자계정로긴후체크(C,D,E 플랫폼)
※ 주의사항: 시도교육청플랫폼은연도별고도화가신속하게이루어지므로실제구축시점에따라기능차이가발생할수있음
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6개교수학습플랫폼(AIEP, 아이톡톡, 나이스플러스, 하이러닝, 다채움, 마주온)을업무프로세스관점에서종합비교분석함
| 구분 | 1. 수업준비 | 2. 학생배정 | 3. 수업운영 | 4. 평가채점 | 5. 학습기록 |
|---|---|---|---|---|---|
| AIEP | • 수업꾸러미기반수업생성 • 교사자체콘텐츠업로드불가 | • 클래스생성시SIS 외부시스템 경유필수 • NEIS 학적미연동 | • 구글클래스룸·웨일클래스외부 LMS 연계 • 클래스운영 도구(과제/토론/Q&A) 분산 | • AI 기반학습추천·진단·분석 기능이플랫폼내전혀없음 • 서술형AI 자동채점미지원 | • 학습이력이빅테크LMS에 분산 저장 • xAPI/LRS 표준적재미지원 |
| 아이톡톡 | • AI 교육과정추천·자동편성 기능부재 • 톡톡교과서(전자교과서) 콘텐츠 표준화미흡 | • NEIS 미연동 • 14세기준개인정보동의절차 복잡 | • 톡톡보다(화상)+톡톡교과서 (전자교과서) 이원화 • 화상수업·전자교과서별도운영 | • 서술형AI 자동채점미지원 • AI 학습진단·추천미제공 | • 학부모대시보드·학습리포트 서비스부재 • 경상남도단일교육청운영구조 |
| 나이스 + | • AI 문항자동생성기능없음 • 차시관리·수업개설수동절차 | • 수업참여자관리수동초대절차 • 학습그룹관리수동설정 | • 실시간수업도구(화상·영상) 자체미보유 • 칭찬포인트등부가기능은 있으나협업학습도구부재 | • AI 자동채점미지원 • AI 학습분석·맞춤피드백기능 부재 | • 나이스연동이조회중심 • 학생부AI 초안생성·세특 자동화기능미제공 |
| 하이러닝 | • AI가보조도구수준 • 나이스교육과정자동연동 미지원 | • 대량계정·학급처리자동화 미흡 • 담당학급구성·학생명단관리 수동절차 | • 수업유형(등교·화상·영상) 간 통합전환미흡 • 수업설계(안) 가져오기·재활용 가능하나협업제작한계 | • AI 논술채점: AI 1차+ 교사2차 • 문제집·문항관리수동 | • 교사업무편의성을위한AI기반 초안생성 • 타플랫폼·에듀테크LTI 표준 연계미지원 |
| 다채움 | • 교사간콘텐츠공유·협업제작 체계부재 • 추천콘텐츠기능있으나AI 자동추천알고리즘단순 | • 클래스개설/멤버관리 수동절차 • 회원가입·학생/학부모계정관리 분산 | • 화상수업자체기능미보유 • 에듀테크외부서비스LTI 연동 부재 | • AI 기능이스스로 진단·학습목록 제공수준 • 서술형AI 자동채점·AI 피드백 | • NEIS 양방향자동연계미구현 • 학부모서비스가가정통신문 수준으로제한 |
| 마주온 | • 클로바더빙등단순보조AI만 제공 • 웨일브라우저·웨일북등 네이버 | • 클래스만들기·구성원관리 수동 절차 • 학생초대4가지방식분산 | • 화상수업외부웨일온의존 • 에듀테크LTI 표준연계부재 | 기능미지원 • AI 자동채점·서술형평가 미지원 • 동료평가결과통계·AI 분석 자동화미제공 | • NEIS 양방향자동연계미구현 |
| 주요Key Findings | 전용환경강제 • 대부분플랫폼에서교사가 일일이수동으로콘텐츠를 검색·구성 • AI 자동추천이없어시간이 오래걸림 | (URL·메일·일괄등록·웨일북연동) • 대부분플랫폼이NEIS 미연동이라교사가엑셀파일로 학생명단을일일이업로드 • 신학기에가장큰업무부담의 원인 | • 화상수업은외부도구 (웨일온, Zoom 등) 별도운영 • 교과서·과제·평가는다른플랫폼 —도구가분산되어데이터가 통합되지않음 | • 대부분플랫폼에서서술형AI 자동채점미지원→ 교사가모든 답안을수동채점 예)한반30명× 5문항= 150건을일일이봐야하는업무부담 | • NEIS 양방향연동이미흡하여 교사가점수를두번 (플랫폼+NEIS) 입력 • 학생부작성도재입력, 학부모 서비스는단방향가정통신문수준 |
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AIEP는콘텐츠자율업로드·NEIS 자동연동·AI 학습지원기능이부재하여수업준비~학습기록전단계수동업무가가중됨 → AI 기능강화및NEIS 양방향연계필요
| 구분 주요내용 | 시사점종합 |
|---|---|
| ▪에듀립기본탑재콘텐츠만선택→ 교사자체업로드불가 ▪클래스생성시SIS 외부시스템경유필수→ 이중접근구조 수업준비 | 교과서·교육과정자동매칭, AI 기반차시 자동생성, 콘텐츠추천, 교사간수업자료 공유필요 |
| ▪수업꾸러미기반으로만수업생성→ 차시별직접편집불가 학생배정 | NEIS와자동연동되어학적변동시클래스 명단이자동으로업데이트필요 |
| 1.AIEP 플랫폼 ▪구글클래스룸·웨일클래스연계시수업관리이원화및학습데이터분산 ▪NEIS 학적미연동→ 학생수동체크·배정및다중등록미지원 ▪AI 기반학습추천·진단·분석기능이플랫폼내전혀없음 ▪나이스교육과정자동연동미지원→ 교사가수동으로교과목·단원선택 ▪수업코드중복체크수동, 수업삭제불가→ 반복입력업무발생 수업운영 평가채점 | 등교/화상/영상수업이하나의환경에서끊김 없이전환되고, 모든활동데이터가자동 기록되어야함 서술형·논술형도AI가1차채점하고교사가 검토만하면되는구조, 학생별맞춤피드백 자동생성하는기능구현필요 평가결과가자동으로NEIS에들어가고 |
| ▪학습이력이빅테크LMS에분산저장→ 통합분석·학생부반영불가 학습기록 | , AI가학생부초안을자동생성, 학부모가 실시간대시보드로자녀학습현황확인할수 있는기능구현필요 |
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아이톡톡은화상·전자교과서이원화로학습이력이단절되고AI 채점·학부모서비스부재, 경남단일운영한계존재→ 통합환경·AI 평가·확장거버넌스구축필요
| 구분 주요내용 | 시사점종합 |
|---|---|
| ▪톡톡보다(화상)+톡톡교과서(전자교과서) 이원화→ 데이터·이력미통합 ▪서술형AI 자동채점미지원→ 교사전원수동채점부담과중 수업준비 | 교과서·교육과정자동매칭, AI 기반차시 자동생성, 콘텐츠추천, 교사간수업자료 공유필요 |
| ▪AI 학습진단·추천미제공→ 챗봇기초수준(답변도움)에그침 학생배정 | NEIS와연동되어학적변동시클래스명단이 자동으로업데이트필요 |
| ▪포트폴리오평가AI 피드백미제공→ 교사수기평가만가능 | |
| 2.아이톡톡 플랫폼 ▪NEIS 미연동→ 학생학적정보수동엑셀업로드·이중관리발생 수업운영 | 등교/화상/영상수업이하나의환경에서끊김 없이전환되고, 모든활동데이터가자동 기록되어야함 |
| ▪14세기준개인정보동의절차복잡→ 학기초업무병목·UX 저해 | |
| ▪AI 교육과정추천·자동편성기능부재→ 교사수작업편성 평가채점 | 서술형·논술형도AI가1차채점하고교사가 검토만하면되는구조, 학생별맞춤피드백 자동생성하는기능구현필요 |
| ▪학부모대시보드·학습리포트서비스부재→ 단방향가정통신수준 | 평가결과가자동으로NEIS에들어가고 |
| ▪경상남도단일교육청운영구조→ 전국단위확장·표준화불가 학습기록 | , AI가학생부초안을자동생성, 학부모가 실시간대시보드로자녀학습현황확인할수 있는기능구현필요 |
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나이스플러스는실시간수업도구·AI 자동채점·학습분석기능부재및NEIS 단방향연동·xAPI 미흡→ AI 채점·양방향연계·표준상호운용성 확보필요
| 구분 주요내용 | 시사점종합 |
|---|---|
| ▪실시간수업도구(화상·영상) 자체미보유→ 외부플랫폼별도운영 ▪AI 자동채점미지원→ 과제·문제지모두교사수동채점 수업준비 | 교과서·교육과정자동매칭, AI 기반차시 자동생성, 콘텐츠추천, 교사간수업자료 공유필요 |
| ▪AI 문항자동생성기능없음→ 수작업출제부담지속 학생배정 | NEIS와연동되어학적변동시클래스명단이 자동으로업데이트필요 |
| ▪나이스연동이조회중심→ 성적·평가결과양방향쓰기미지원 | |
| ▪AI 학습분석·맞춤피드백기능부재→ 수업효과측정불가 3.나이스 플러스플랫폼 수업운영 | 등교/화상/영상수업이하나의환경에서끊김 없이전환되고, 모든활동데이터가자동 기록되어야함 |
| ▪학생부AI 초안생성·세특자동화기능미제공 | |
| ▪AI 기반학생수준별맞춤피드백미구현→ 개별지도한계 평가채점 | 서술형·논술형도AI가1차채점하고교사가 검토만하면되는구조, 학생별맞춤피드백 자동생성하는기능구현필요 |
| ▪플랫폼간데이터표준·xAPI·LRS 기반연계체계미흡 | 평가결과가자동으로NEIS에들어가고 |
| ▪수행평가결과NEIS 자동업로드미지원→ 교사재입력부담 학습기록 | , AI가학생부초안을자동생성, 학부모가 실시간대시보드로자녀학습현황확인할수 있는기능구현필요 |
Ⅲ - 69
p.71
하이러닝은수업유형통합미흡·AI 보조도구수준한계·학부모대시보드·LTI 표준연계부재→ 에이전틱AI 도입및개방형에듀테크연계 체계구축필요
| 구분 주요내용 | 시사점종합 |
|---|---|
| ▪수업유형(등교·화상·영상) 간통합전환미흡→ 이원화운영 ▪AI 논술채점: AI 1차+교사2차→ 완전자동화미도달 수업준비 | 교과서·교육과정자동매칭, AI 기반차시 자동생성, 콘텐츠추천, 교사간수업자료 공유필요 |
| ▪AI 리포트가교사전용→ 학부모대시보드·학습공유서비스부재 학생배정 | NEIS와연동되어학적변동시클래스명단이 자동으로업데이트필요 |
| ▪AI가보조도구수준→ 에이전틱AI(자율판단·수행) 기능미구현 ▪나이스교육과정자동연동미지원→ 수동교재등록 4. 하이러닝 플랫폼 수업운영 | 등교/화상/영상수업이하나의환경에서끊김 없이전환되고, 모든활동데이터가자동 기록되어야함 |
| ▪교사간콘텐츠공유·재활용기능부족→ 수업자료중복제작 ▪대량계정·학급처리자동화미흡→ 신학기관리업무과중 평가채점 | 서술형·논술형도AI가1차채점하고교사가 검토만하면되는구조, 학생별맞춤피드백 자동생성하는기능구현필요 |
| ▪학부모대시보드·리포트·소통서비스부재 | 평가결과가자동으로NEIS에들어가고 |
| ▪타플랫폼·에듀테크LTI 표준연계미지원→ 생태계폐쇄적 학습기록 | , AI가학생부초안을자동생성, 학부모가 실시간대시보드로자녀학습현황확인할수 있는기능구현필요 |
Ⅲ - 70
p.72
다채움은적응형·생성형AI 부재·NEIS 양방향·LTI 외부연동미지원·충북전용구조→ AI 고도화·NEIS 양방향연계·표준기반전국 운영체계구축필요
| 구분 주요내용 | 시사점종합 |
|---|---|
| ▪AI 기능이스스로진단·학습목록제공수준→ 적응형·생성형AI 부재 ▪NEIS 양방향자동연계미구현→ 학적·출결·성적이중입력 수업준비 | 교과서·교육과정자동매칭, AI 기반차시 자동생성, 콘텐츠추천, 교사간수업자료 공유필요 |
| ▪에듀테크외부서비스LTI 연동부재→ 민간에듀테크활용불가 학생배정 | NEIS와연동되어학적변동시클래스명단이 자동으로업데이트필요 |
| ▪서술형AI 자동채점·AI 피드백기능미지원→ 전원수동채점 | |
| ▪화상수업자체기능미보유→ 외부도구별도운영 ▪학부모서비스가가정통신문수준으로제한→ 실시간학습공유불가 5. 다채움 플랫폼 ▪충북교육청전용운영구조→ 전국단위확장및타시도적용불가 수업운영 평가채점 | 등교/화상/영상수업이하나의환경에서끊김 없이전환되고, 모든활동데이터가자동 기록되어야함 서술형·논술형도AI가1차채점하고교사가 검토만하면되는구조, 학생별맞춤피드백 자동생성하는기능구현필요 |
| ▪교사간콘텐츠공유·협업제작체계부재 | 평가결과가자동으로NEIS에들어가고 |
| ▪xAPI/LRS 기반학습이력통합관리미지원→ 학습데이터단절 학습기록 | , AI가학생부초안을자동생성, 학부모가 실시간대시보드로자녀학습현황확인할수 있는기능구현필요 |
Ⅲ - 71
p.73
마주온은네이버웨일생태계종속·NEIS 미연동·AI 채점·학부모서비스부재→ 벤더중립표준재설계및NEIS 양방향연계·AI 평가지원 강화필요
| 구분 주요내용 | 시사점종합 |
|---|---|
| ▪충남교육청+네이버공동운영구조→ 전국단위확장·타시도적용한계 수업준비 | 교과서·교육과정자동매칭, AI 기반차시 자동생성, 콘텐츠추천, 교사간수업자료 |
| ▪NEIS 양방향자동연계미구현→ 학적·출결·성적·교육과정수기이중 입력 | 공유필요 |
| ▪웨일브라우저·웨일북등네이버전용환경강제→ 수업환경종속 학생배정 | NEIS와연동되어학적변동시클래스명단이 자동으로업데이트필요 |
| 6 ▪AI 자동채점·서술형평가미지원→ 교사전원수동채점부담과중 | |
| . 마주온 플랫폼 ▪클로바더빙등단순보조AI만제공→ 수업설계자동추천AI 부재 수업운영 | 등교/화상/영상수업이하나의환경에서끊김 없이전환되고, 모든활동데이터가자동 |
| 기록되어야함 | |
| ▪학습이력xAPI/LRS 표준적재미흡→ 학습기록·학생부반영한계 ▪화상수업외부웨일온의존→ 자체통합화상수업운영한계 평가채점 | 서술형·논술형도AI가1차채점하고교사가 검토만하면되는구조, 학생별맞춤피드백 자동생성하는기능구현필요 |
| ▪학부모대시보드·실시간학습공유부재→ 단방향가정통신수준 | |
| ▪에듀테크LTI 연계부재+ 교사협업콘텐츠표준화미흡→ 수업운영 폐쇄성 학습기록 | 평가결과가자동으로NEIS에들어가고, AI가학생부초안을자동생성, 학부모가 실시간대시보드로자녀학습현황확인할수 있는기능구현필요 |
Ⅲ - 72
p.74
‧ AIEP는NEIS 학적 교육과정미연동, 플랫폼내AI 기능은확인되지않으며, 외부LMS 학습이력분산으로교사의수작업이많고, 교육과정과연계하여데이터의통합분석서비스가원활하게지원되지않음
| 구분 주요내용(Key Findings) 시사점종합 |
|---|
| ▪에듀립기본탑재콘텐츠만선택→ 교사자체업로드불가 1. NEIS 양방향연계체계구축 학적·출결·교육과정·성적의플랫폼 NEIS 자동읽기/쓰기표준연계체계 구축 |
| ▪클래스생성시SIS 외부시스템경유필수→ 이중접근구조 2. AI 기반수업설계·콘텐츠자동추천체계구축 성취기준매핑자동화, AI 차시·문항·수업꾸러미자동추천및생성기능도입 |
| ▪수업꾸러미기반으로만수업생성→ 차시별직접편집불가 3. 플랫폼간학습데이터통합·표준화(xAPI·LTI) |
| ▪구글클래스룸·웨일클래스연계시수업관리이원화및학습데이터분산 필요 xAPI·LRS 기반이력통합, LTI 에듀테크연계표준적용, 단절데이터일원화 |
| 1.AIEP 플랫폼 ▪NEIS 학적미연동→ 학생수동체크·배정및다중등록미지원 4. AI 자동채점·맞춤피드백서비스도입 필요 서술형·논술형AI 1차채점, 학생별수준진단기반맞춤피드백자동화서비스 구현 |
| ▪AI 기반학습추천·진단·분석기능이플랫폼내전혀없음 5. 통합 화상수업·교사협업·운영 자동화 인프라 구축 등교·화상·영상 수업 통합 환경, 교사 간 콘텐츠 공유·협업 제작, 신학기 대량 |
| 계정·운영 자동화 체계 마련 |
| ▪나이스교육과정자동연동미지원→ 교사가수동으로교과목·단원선택 |
| 6. 학습분석·학생부AI 초안생성서비스구축 |
| ▪수업코드중복체크수동, 수업삭제불가→ 반복입력업무발생 학습이력기반학생부세특AI 초안자동생성, 학부모대시보드·리포트공유 체계구현 |
| ▪학습이력이빅테크LMS에분산저장→ 통합분석·학생부반영불가 7. 전국단위확장가능한국가표준플랫폼전환필요 시도분산운영구조극복, 모듈형·오픈API 기반전국서비스가능플랫폼 아키텍처전환 |
Ⅲ - 73
p.75
아이톡톡은화상·교과서이원화, NEIS 미연동, 서술형AI 채점·학부모대시보드부재로학습데이터단절과단방향가정통신수준에머물러 있음
| 구분 주요내용 시사점종합 |
|---|
| ▪톡톡보다(화상)+톡톡교과서(전자교과서) 이원화→ 데이터·이력미통합 1. NEIS 양방향연계체계구축 학적·출결·교육과정·성적의플랫폼 NEIS 자동읽기/쓰기표준연계체계 구축 |
| ▪서술형AI 자동채점미지원→ 교사전원수동채점부담과중 2. AI 기반수업설계·콘텐츠자동추천체계구축 성취기준매핑자동화, AI 차시·문항·수업꾸러미자동추천및생성기능도입 |
| ▪AI 학습진단·추천미제공→ 챗봇기초수준(답변도움)에그침 3. 플랫폼간학습데이터통합·표준화(xAPI·LTI) |
| ▪포트폴리오평가AI 피드백미제공→ 교사수기평가만가능 필요 xAPI·LRS 기반이력통합, LTI 에듀테크연계표준적용, 단절데이터일원화 |
| 2.아이톡톡 플랫폼 ▪NEIS 미연동→ 학생학적정보수동엑셀업로드·이중관리발생 4. AI 자동채점·맞춤피드백서비스도입 필요 서술형·논술형AI 1차채점, 학생별수준진단기반맞춤피드백자동화서비스 구현 |
| ▪14세기준개인정보동의절차복잡→ 학기초업무병목·UX 저해 5. 통합 화상수업·교사협업·운영 자동화 인프라 구축 등교·화상·영상 수업 통합 환경, 교사 간 콘텐츠 공유·협업 제작, 신학기 대량 |
| ▪AI 교육과정추천·자동편성기능부재→ 교사수작업편성 계정·운영 자동화 체계 마련 6. 학습분석·학생부AI 초안생성서비스구축 |
| ▪학부모대시보드·학습리포트서비스부재→ 단방향가정통신수준 학습이력기반학생부세특AI 초안자동생성, 학부모대시보드·리포트공유 체계구현 |
| ▪경상남도단일교육청운영구조→ 전국단위확장·표준화불가 7. 전국단위확장가능한국가표준플랫폼전환필요 시도분산운영구조극복, 모듈형·오픈API 기반전국서비스가능플랫폼 아키텍처전환 |
Ⅲ - 74
p.76
나이스플러스는실시간수업도구미보유, AI 자동채점·문항생성부재, NEIS 양방향쓰기미지원으로수업운영·평가·기록전단계에교사 수작업이누적되고있음
구분 주요내용 시사점종합 1. NEIS 양방향연계체계구축 ▪ 실시간수업도구(화상·영상) 자체미보유→ 외부플랫폼별도운영 학적·출결·교육과정·성적의플랫폼 NEIS 자동읽기/쓰기표준연계체계 구축 ▪ AI 자동채점미지원→ 과제·문제지모두교사수동채점 2. AI 기반수업설계·콘텐츠자동추천체계구축 성취기준매핑자동화, AI 차시·문항·수업꾸러미자동추천및생성기능도입 ▪ AI 문항자동생성기능없음→ 수작업출제부담지속 3. 플랫폼간학습데이터통합·표준화(xAPI·LTI) 필요 ▪ 나이스연동이조회중심→ 성적·평가결과양방향쓰기미지원 xAPI·LRS 기반이력통합, LTI 에듀테크연계표준적용, 단절데이터일원화 3.나이스 4. AI 자동채점·맞춤피드백서비스도입 필요 ▪ AI 학습분석·맞춤피드백기능부재→ 수업효과측정불가 서술형·논술형AI 1차채점, 학생별수준진단기반맞춤피드백자동화서비스 플러스플랫폼 구현 ▪ 학생부AI 초안생성·세특자동화기능미제공 5. 통합 화상수업·교사협업·운영 자동화 인프라 구축 등교·화상·영상 수업 통합 환경, 교사 간 콘텐츠 공유·협업 제작, 신학기 대량 계정·운영 자동화 체계 마련 ▪ AI 기반학생수준별맞춤피드백미구현→ 개별지도한계 6. 학습분석·학생부AI 초안생성서비스구축 학습이력기반학생부세특AI 초안자동생성, 학부모대시보드·리포트공유 ▪ 플랫폼간데이터표준·xAPI·LRS 기반연계체계미흡 체계구현 7. 전국단위확장가능한국가표준플랫폼전환필요 ▪ 수행평가결과NEIS 자동업로드미지원→ 교사재입력부담 시도분산운영구조극복, 모듈형·오픈API 기반전국서비스가능플랫폼 아키텍처전환
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하이러닝은수업유형통합전환미흡, 에이전틱AI·학부모대시보드·교사협업부재, LTI 폐쇄적생태계로교수학습통합운영과외부연계 한계가노출되고있음
구분 주요내용 시사점종합 1. NEIS 양방향연계체계구축 ▪ 수업유형(등교·화상·영상) 간통합전환미흡→ 이원화운영 학적·출결·교육과정·성적의플랫폼 NEIS 자동읽기/쓰기표준연계체계 구축 ▪ AI 논술채점: AI 보조(1차) + 교사확정(2차) 모델→ AI 단독으로최종 채점까지끝내는수준에는아직이르지못함 2. AI 기반수업설계·콘텐츠자동추천체계구축 성취기준매핑자동화, AI 차시·문항·수업꾸러미자동추천및생성기능도입 ▪ AI 리포트가교사전용→ 학부모대시보드·학습공유서비스부재 3. 플랫폼간학습데이터통합·표준화(xAPI·LTI) 필요 ▪ AI가보조도구수준→ 에이전틱AI(자율판단·수행) 기능미구현 xAPI·LRS 기반이력통합, LTI 에듀테크연계표준적용, 단절데이터일원화 4. 하이러닝 4. AI 자동채점·맞춤피드백서비스도입 필요 ▪ 나이스교육과정자동연동미지원→ 수동교재등록 서술형·논술형AI 1차채점, 학생별수준진단기반맞춤피드백자동화서비스 플랫폼 구현 ▪ 교사간콘텐츠공유·재활용기능부족→ 수업자료중복제작 5. 통합 화상수업·교사협업·운영 자동화 인프라 구축 등교·화상·영상 수업 통합 환경, 교사 간 콘텐츠 공유·협업 제작, 신학기 대량 계정·운영 자동화 체계 마련 ▪ 대량계정·학급처리자동화미흡→ 신학기관리업무과중 6. 학습분석·학생부AI 초안생성서비스구축 학습이력기반학생부세특AI 초안자동생성, 학부모대시보드·리포트공유 ▪ 학부모대시보드·리포트·소통서비스부재 체계구현 7. 전국단위확장가능한국가표준플랫폼전환필요 ▪ 타플랫폼·에듀테크LTI 표준연계미지원→ 생태계폐쇄적 시도분산운영구조극복, 모듈형·오픈API 기반전국서비스가능플랫폼 아키텍처전환
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다채움은적응형AI·NEIS 양방향·LTI 연계·자체화상수업·xAPI 표준적재가모두부재하여충북전용운영한계와학습데이터단절이 동시에발생하고있음
| 구분 주요내용 시사점종합 |
|---|
| ▪AI 기능이스스로진단·학습목록제공수준→ 적응형·생성형AI 부재 1. NEIS 양방향연계체계구축 학적·출결·교육과정·성적의플랫폼 NEIS 자동읽기/쓰기표준연계체계 구축 |
| ▪NEIS 양방향자동연계미구현→ 학적·출결·성적이중입력 2. AI 기반수업설계·콘텐츠자동추천체계구축 성취기준매핑자동화, AI 차시·문항·수업꾸러미자동추천및생성기능도입 |
| ▪에듀테크외부서비스LTI 연동부재→ 민간에듀테크활용불가 3. 플랫폼간학습데이터통합·표준화(xAPI·LTI) |
| ▪서술형AI 자동채점·AI 피드백기능미지원→ 전원수동채점 필요 xAPI·LRS 기반이력통합, LTI 에듀테크연계표준적용, 단절데이터일원화 |
| ▪화상수업자체기능미보유→ 외부도구별도운영 5. 다채움 플랫폼 4. AI 자동채점·맞춤피드백서비스도입 필요 서술형·논술형AI 1차채점, 학생별수준진단기반맞춤피드백자동화서비스 구현 |
| ▪학부모서비스가가정통신문수준으로제한→ 실시간학습공유불가 5. 통합 화상수업·교사협업·운영 자동화 인프라 구축 등교·화상·영상 수업 통합 환경, 교사 간 콘텐츠 공유·협업 제작, 신학기 대량 |
| ▪충북교육청전용운영구조→ 전국단위확장및타시도적용불가 계정·운영 자동화 체계 마련 6. 학습분석·학생부AI 초안생성서비스구축 |
| ▪교사간콘텐츠공유·협업제작체계부재 학습이력기반학생부세특AI 초안자동생성, 학부모대시보드·리포트공유 체계구현 |
| ▪xAPI/LRS 기반학습이력통합관리미지원→ 학습데이터단절 7. 전국단위확장가능한국가표준플랫폼전환필요 시도분산운영구조극복, 모듈형·오픈API 기반전국서비스가능플랫폼 아키텍처전환 |
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마주온은NEIS 미연동, 네이버전용환경등특정환경에서구동되며AI자동채점등학부모대시보드부재로벤더종속과유연한서비스가 어려움
| 구분 | 주요내용 시사점종합 |
|---|---|
| ▪충남교육청+네이버공동운영구조→ 전국단위확장·타시도적용한계 1. NEIS 양방향연계체계구축 학적·출결·교육과정·성적의플랫폼 NEIS 자동읽기/쓰기표준연계체계 구축 | |
| ▪NEIS 양방향자동연계미구현→ 학적·출결·성적·교육과정수기이중 입력 2. AI 기반수업설계·콘텐츠자동추천체계구축 성취기준매핑자동화, AI 차시·문항·수업꾸러미자동추천및생성기능도입 | |
| ▪웨일브라우저·웨일북등네이버전용환경강제→ 디바이스·SW 벤더 종속 3. 플랫폼간학습데이터통합·표준화(xAPI·LTI) | |
| ▪AI 자동채점·서술형평가미지원→ 교사전원수동채점부담과중 필요 xAPI·LRS 기반이력통합, LTI 에듀테크연계표준적용, 단절데이터일원화 | |
| 6. 마주온 플랫폼 | ▪클로바더빙등단순보조AI만제공→ 학습진단·맞춤추천AI 부재 4. AI 자동채점·맞춤피드백서비스도입 필요 서술형·논술형AI 1차채점, 학생별수준진단기반맞춤피드백자동화서비스 구현 |
| ▪학습이력xAPI/LRS 표준적재미흡→ 데이터통합·학생부반영한계 5. 통합 화상수업·교사협업·운영 자동화 인프라 구축 등교·화상·영상 수업 통합 환경, 교사 간 콘텐츠 공유·협업 제작, 신학기 대량 | |
| ▪화상수업외부웨일온의존→ 자체통합화상기능부재 계정·운영 자동화 체계 마련 | |
| 6. 학습분석·학생부AI 초안생성서비스구축 | |
| ▪학부모대시보드·실시간학습공유부재→ 단방향가정통신수준 학습이력기반학생부세특AI 초안자동생성, 학부모대시보드·리포트공유 체계구현 | |
| ▪에듀테크LTI 표준연계부재+ 교사협업콘텐츠표준화미흡→ 폐쇄적 생태계 7. 전국단위확장가능한국가표준플랫폼전환필요 시도분산운영구조극복, 모듈형·오픈API 기반전국서비스가능플랫폼 아키텍처전환 |
Ⅲ - 78
p.80
Ⅲ. 현황분석
1. 현황분석개요
2. 정보시스템활용업무현황분석
– 법·제도분석
3. 정보시스템현황분석
4. 요구사항분석
5. 선진사례분석
6. 개선방향수립
p.81
AI 디지털 교수학습 플랫폼의 법·제도적 측면을 현황 및 목표로 나누어 분석하고, 사업 분야를 8개 영역으로 구분하여 관련 법령에 매핑함
법제도 분석 프레임워크
법제도 관련 현황
- 인공지능 기본법 시행: 과기부는 진흥에 무게를 두고 필요 최소한의 규제 체계를 도입하기 위한 시행령 입법예고
- 교육부 ‘2026년 업무계획’: AI 기반 학습데이터 수집·분석체계 구축 및 수업·행정에서 활용가능한 ‘K교육 AI’ 개발
- 초·중등교육법 제29의2(교육자료) 신설: AI 디지털 교수학습 플랫폼은 ①교육자료, ②교육정보시스템의 이중적 지위
법제도 목표
- 현장의 교수학습과 자율성을 보장하는 AI디지털 기반 교수학습 플랫폼의 법적 환경과 현황 분석
- AI 활용 교육의 공정성·신뢰성·안전성 확보 : 교육의 공정한 접근과 포용성 보장하고 AI활용에 따른 신뢰, 안정적 기반 조성
- AI·디지털시대 교육환경 조성을 위한 법적 생태계 마련
사업 영역별 주요 내용
| 구분 | 영역 | 주요 내용 |
|---|---|---|
| 업무 | 교수학습 설계·운영 | 학습 콘텐츠 제공, 수업 설계 지원 |
| 업무 | AI 학습 분석·지원 | AI 기반 학습 추적, 학습 능력 분석, 맞춤형 피드백 제공 |
| 업무 | 교육 데이터 분석·활용 | NEIS 데이터 수집, 학습 데이터 수집, 데이터 분석·가공 |
| 업무 | 교육청·학교 행정지원 | 학교 운영 정보 관리, 교사·학부모 소통, 성적·출결 관리 |
| 시스템 및 인프라 | 시스템 인프라 구축·관리 | 플랫폼 개발, 클라우드 인프라 구축, 사용자 이용 관리 |
| 시스템 및 인프라 | 데이터 수집·연계·통합 | 추출·생성·전달, 데이터 통합, 데이터 가공·분석 |
| 시스템 및 인프라 | 인증·보안 | 사용자 인증, 역할 기반 접근, 데이터 암호화, 로그 기록·감시 |
| 시스템 및 인프라 | 기록물 생성·보관·열람 | 학습기록 생성관리, AI 분석 결과 기록, 기록 저장·보관, 열람·삭제 서비스 |
주요 영역 관련 법령
8개 영역은 아래 4개 관련 법령군에 매핑됨
- 교육제도·과정 관련 법령
- 개인정보 관련 법령
- AI·지능정보 관련 법령
- 데이터·인프라 관련 법령
p.82
〮 〮 〮 교육제도 과정, 행정인프라, 데이터 개인정보, AI 지능정보라는4가지사업영역에서관련법제도를정의, 분류함
- 디지털기반원격맞춤형학습체계구축
AI 공정성·투명성·신뢰성 〮안전성 확보
Ⅲ - 81
p.83
〮 교육제도 과정관련법령을요약하고시사점을도출함
▪ 초중등교육법 은초·중·고등학교의 교육과정편성·운영, 학교 설립·운영, 학생지도및평가에관한기본적사항 을규율하는 법령임. AI 디지털교수학습플랫폼은제29조의2(교육자료) ‘교육자료'로서의지위 를가지며, 제30조의4(교육정보시스템의 구축ㆍ운영등)은우리플랫폼의간접적 근거조항 임 ▪ 교육기본법 은 교육의목적, 학습자의기본적권리, 교육의기회균등, 초중등교육법, 교육활동의자유등교육의기본원리를규정하는 상위법령임. AI 교육기본법 플랫폼도입시모든학생에게동등한교육기회를보장하고, 학습자 중심의맞춤형교육제공, 개인정보보호등 학습권을포괄적으로 보장하는운영방식을 반영하는것이주요과제임. 제22조의6(인공지능교육)에서 국가와지방자치단체가인공지능 기술활용능력증진에필요한시책을실시하도록 의무화함 (2026.5.6 본조신설)으로써우리플랫폼의입지가더욱 크게강화됨.
▪ 콘텐츠산업진흥법은문화콘텐츠의창작·제작·유통및이용 활성화를지원하고, 콘텐츠산업의경쟁력강화를목표로하는 법령임. AI 디지털교수학습플랫폼에서활용되는 교육용 콘텐츠(영상, 애니메이션, 인터랙티브콘텐츠등)의개발·유통촉진 및국산교육콘텐츠산업활성화를위한법적 근거를제공함 ▪ 저작권법 은 저작물의창작·이용및보호에관한 규정으로, AI 플랫폼내교육용콘텐츠사용시저작권자의권리보호, 공정한 이용료지급, 라이선스관리등이필수적임. 특히 생성형AI의 저작권귀속문제, 수업지원기관등새로운법적쟁점대응 이중요함
디지털기반의원격교육활성화기본법 은디지털시대전환에 대응하여원격교육의질을높이고체계적인운영을지원하며, 국가와 디지털기반의 교육기관의책무성을강화하는것을목적으로하는법령임. 동법 원격교육 제7조(학교등의원격교육인프라) 등은AI 디지털교수학습플랫폼이 활성화기본법 원격수업에서구동되는데필요한시스템·기기인프라의근거로 원용가능하며, 온·오프라인융합형교수학습환경의제도적안착은 초중등교육법등개별법과의결합을통해완성되는구조임.
▪ 제 29 조의 2 상교육자료지위와제 30 조의 4 의교육정보시스템규정을통해플랫폼운영의법적근거가간접적으로확보되어있음
▪ 교육청의자율성을존중하면서도AI 기반교수학습환경의형평성과상호운용성을보장할수있는교육원칙이필요
-
시사점 ▪ 플랫폼에서활용되는교육용콘텐츠의질적수준향상과저작권보호, 국산교육콘텐츠산업활성화를통해플랫폼의경쟁력을높이는동시에, 생성형AI 활용에따른새로운저작권 시사점 문제에대한입법적대응이시급
- 원격교육법의근거는인프라조항에그치므로, AI 플랫폼의융합형운영을뒷받침하려면초중등교육법과의연계해석및운용등이필요함
Ⅲ - 82
p.84
〮 데이터 개인정보관련법령을요약하고시사점을도출함
학생개인정보보호및정보격차해소
| ▪교육관계기관정보공개특례에관한법률은교육기관의정보공개 절차와기준을규정하면서도교육의자주성·전문성·정치적중립성을 보장하기위해일반정보공개법과는다른특례를인정하는법령임 ▪AI 디지털교수학습플랫폼운영과정에서학생개인정보, 교육과정 운영정보, 평가기준등민감한정보가발생하며, 이러한정보의 공개범위, 공개제외사유, 공개절차등을적절히규율하여학생 보호와교육의독립성을동시에확보하고있음 |
|---|
| ▪공공기관의정보공개에관한법률은정부및공공기관이보유한 정보의공개를청구할수있는국민의권리를규정하며, 정보공개의 투명성을통해민주적의사결정과행정감시를가능하게하는법령임 ▪AI 디지털교수학습플랫폼이국가및교육청의지원으로 구축·운영되는공공시스템이므로, 플랫폼의구축과정, 운영현황, 성과평가결과, 예산집행내역등공공정보는정보공개청구에 대응해야하며, 다만학생개인정보, 학교운영관련민감정보등은 정보공개법상공개제외대상으로적절히보호하는균형잡힌운영 체계구축을해야한다는것이동법의취지임ㅔㅔ |
| ▪개인정보보호법은개인정보의수집·이용·제공·파기등전단계에서 정보주체의권리를보호하고, 개인정보처리자의안전조치의무를 규정하는법령임 ▪AI 디지털교수학습플랫폼은학생의학습이력, 성취도, 행동 데이터등민감한개인정보를대량으로수집·처리하므로,명확한 수집목적고지, 사전동의, 안전한저장·암호화, 접근권한제한, 정기적보안감시, 개인정보유출시신속한통지등법적의무를 철저히이행해야하며, 특히미성년학생정보보호를위한강화된 보안조치와학부모동의절차확립이필수적임 |
|---|
| ▪디지털포용법은디지털기술격차로인한사회적불평등을해소하고, 모든국민이디지털환경에동등하게접근·이용할수있도록 보장하는법령임 ▪AI 디지털교수학습플랫폼은모든학생에게동등한AI 기반학습 기회를제공해야하므로,장애학생, 농산어촌학생, 저소득층학생 등취약계층의플랫폼접근성을보장하고, 디지털기기·인터넷 환경의격차로인한학습불평등을해소하기위한기술적·제도적 조치를강구해야함. 또한고령교사, 디지털소외학부모등을위한 사용자교육및기술지원체계를구축하여플랫폼의포용성과 접근성을제고해야함 |
시사점
-
AI 플랫폼의공공성을위해구축·운영과정의투명성을확보하되, 학생개인정보와민감교육정보는개인정보보호법과교육정보공개특례법에따라보호되어야함
-
▪ 플랫폼보유학습데이터의공개범위와학생개인정보보호간경계기준법제화가필요함 ▪ AI 플랫폼이수집·처리하는학생학습데이터, 행동정보등은보호대상이어린학생들이기에보호수준을높여야하며, 학부모동의, 강화된암호화, 접근권한제한, 정기적보안감시등 다층적보안조치를구현해야함
-
AI 플랫폼은장애학생, 농산어촌학생, 저소득층등취약계층의접근성을보장하고, 디지털기기·인터넷환경격차로인한학습불평등을해소하기위한기술적·제도적조치와 교사·학부모대상디지털이용교육을강화해야함
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〮 AI 지능정보관련법령을요약하고시사점을도출함
▪ 인공지능기본법은 AI 기술의안전하고윤리적인개발·활용을 촉진하고, AI로인한부작용을최소화하기위한기본원칙을 규정하는 법령임 ▪ AI 디지털교수학습플랫폼은 제2조제4호차목”교육기본법에따른 유아·초등·중등교육에서의학생평가”에해당하는 고영향AI로 분류 되므로, 제33조~제35조의고영향AI 안전성·신뢰성확보, 제31조의투명성확보의무, 제3조제2항의AI 의사결정설명성보장 등을이행 하는것이당면과제 ▪ 지능정보화기본법은 국가의지능정보사회진입을촉진하고, 지능정보기술의활용을통한경제·사회발전을도모하면서도, 개인정보보호, 정보보안, 윤리적활용등을종합적으로규율하는 법령임 ▪ AI 디지털교수학습플랫폼은지능정보기술을교육에활용하는핵심 사업으로서, 지능정보화기본법상요구되는 기술혁신촉진, 정보보안강화, 윤리적알고리즘개발, 투명성확보, 개인정보보호 등을종합적으로고려하여설계·운영되어야하며, 이를통해AI 기술이교육의질적향상에기여하면서도학생의기본권을침해하지 않도록균형을맞출 필요가있음
개인정보보호법
▪ 개인정보보호법은 정보주체의권리를보호위한보안및관리기준을 규정하는 법령임 ▪ AI 디지털교수학습플랫폼이학습데이터로맞춤형학습제공및 평가알고리즘을구동하는경우, ①데이터수집전학생·학부모에게 AI 활용목적, 처리방식, 영향범위를명확히공시하고사전동의를 확보하여투명성을보장, ②학습데이터의편향성·차별성검증을 통해AI 알고리즘의공정성확보, ③AI 의사결정과정을 추적·기록하고정보주체에게설명가능하도록하여신뢰성강화 등의 조치가 필요함. 특히 미성년학생의개인정보에대해서는 법정대리인 동의를필수적으로확보 하고, AI 알고리즘의강화된 투명성공시, 독립적감시체계, 정기적공정성감사등을구축하는 것이 선결과제임
▪ 인공지능 행동계획은 AI기본법제6조에따른 법정계획(2026~2028) 으로 초·중등AI 교육체계구축 등다수의 실행과제를제시하고, 공공부문AI 도입절차·보안·성과관리 기준(가이드라인v2.0)과고영향AI 가이드라인마련 을병행추진함 ▪ AI〮디지털 교수학습플랫폼은 행동계획상교육부주관정책권고의 핵심이행수단중 하나에해당 함. 학습진단·평가·추천등핵심 기능이향후교육특화형Aㅑ 투명성에대한요건을고려해야함
시사점
- AI 디지털교수학습플랫폼의알고리즘이학생평가, 학습맞춤화, 진로지도등에영향을미치므로, 인공지능기본법상요구되는편향성검증, 차별적결과방지, AI 의사결정설명성 확보등이설계단계부터엄격히적용되어야함
▪ AI 플랫폼의학습데이터활용시학생·학부모사전동의, 알고리즘공정성검증, 의사결정투명성확보를의무화하여미성년자개인정보보호와AI 신뢰성을동시에담보해야 함 ▪ 지능정보화기본법상기술혁신촉진과개인정보보호간의균형을맞춰, AI가교육의질적향상에기여하면서도학생의기본권을침해하지않도록운영기준을명확히해야함
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행정인프라관련법령을요약하고시사점을도출함
-
공공데이터법은 공공기관이보유·관리하는데이터를국민과기업이 자유롭게이용할수있도록개방·공유하는기본원칙을규정
-
▪ AI 디지털교수학습플랫폼은학습성과, 교육현황등공공성이 있는데이터를수집·분석하므로, 공공데이터법상요구되는데이터 개방의무, 접근성확보등을이행해야하며, 동시에학생개인정보와 민감교육정보는개인정보보호법에따라철저히보호하는차등적 공개기준을정립하여공개와보호간의균형을맞추는것이법적 요구사항임
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▪ AI 디지털교수학습플랫폼이생산하는학습성과데이터, 교육통계 등 공공데이터는관리지침상요구되는데이터표준화, 메타데이터 작성, 품질관리기준을충족하여공공데이터포털을통해개방
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▪ 전자정부법및시행령은 정부정보시스템의구축·운영기준, 상호운용성, 정보보안, 개인정보처리등을규정하는 법령임
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▪ AI 디지털교수학습플랫폼이교육청 등의기존시스템과연계되는 경우, 전자정부법상요구되는정보시스템보안기준(암호화, 접근 제어), 개인정보처리기준, 전자서명적용등의의무를준수해야 함
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▪ 특히시행령에서규정하는 정보보호관리체계(ISMS 인증), 개인정보영향평가, 보안사건·사고대응절차, 시스템연계보안 기준(데이터암호화, 접근권한관리, 감시로그기록), 정보보유기간 관리등을실행하여플랫폼의신뢰성과안정성을확보하고, 부처간 정보이동시학생정보의무단접근, 변조, 유출등을원천적으로 차단하는기술적·관리적조치 가핵심사항
개인정보보호법
▪ 개인정보보호법은 행정기관간정보시스템통합·연계시개인정보의 안전한처리, 접근제어, 보안기준을규정하는 법령임 ▪ AI 디지털교수학습플랫폼이교육청 등의정보시스템과연계되어 학생개인정보를수집·처리·공유하는경우, 개인정보보호법상 요구되는시스템간정보이동시암호화, 접근권한의최소화, 감시·감사기록유지, 정보보유기간제한등을철저히이행해야 함
▪ 특히 교육청·학교정보시스템과AI 플랫폼간연계시개인정보유출 방지, 목적외이용금지, 정기적보안점검, 개인정보영향평가실시 등강화된보안조치를의무화해야 하며, 미성년학생정보에 대해서는학부모동의와추가적보안장치를필수적으로확보할 필요
▪ AI 디지털교수학습플랫폼이교육관련공공시스템이므로, 플랫폼상에서생산되는결과물은공공기록물에해당하며, 제5조의 진본성·무결성·신뢰성보장을위해디지털서명·접근기록 관리·암호화·변조탐지시스템을적용해야하고, 민감정보를포함한 교육기록의경우적절한보존기간을설정하여장기보관시정보 유출방지및개인정보보호법준수를동시에이행해야 함
▪ 학생개인정보가포함된데이터는개인정보보호법의
비식별화·가명화기준에따라처리한후개방하거나제외해야 하며, 중앙부처·교육청간데이터연계시관리지침의연계기준, 보안 요구사항, 정보보유기간등을준수하여 공공데이터의투명한 관리와정보주체의권리보호를동시에달성
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AI 플랫폼생성교육통계·성과데이터는공공데이터관리지침에따라표준화하여개방하되, 학생개인정보는비식별화·가명화처리후개방하거나제외하는차등적관리기준을 명확히수립해야함. 관리지침의데이터표준, 메타데이터, 보유기간관리기준을플랫폼연계에적용하고, 중앙·지자체·학교간역할분담, 정기적감시·감독 체계를마련해야함
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▪ 중앙부처·교육청·학교간정보시스템연계시개인정보보호법과전자정부법의암호화, 접근제어, 감시·감사기준을엄격히적용하고, 정기적보안점검및개인정보영향평가를
-
시사점 의무화하여학생정보유출을원천적으로차단해야함
- 국가 지원으로 개발된 AI 플랫폼이 생산하는 학생 평가 기록, 학습 이력, 분석 결과는 공공기록물로서 디지털 서명·접근 기록 관리·변조 탐지 등을 통해 진본성과 신뢰성을 보장하며, 학생 정보 보호와 기록물의 장기 보존을 동시에 달성해야 함
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p.87
업무현황분석의법제도분석을통해도출한시사점을종합함
| 구분 | 주요법제도 명 | 시사점 | 시사점 종합 |
|---|---|---|---|
| 교육제도 · | 초중등교육법 교육기본법 | 제29조의2상교육자료지위와제30조의4의교육정보시스템규정을통해 플랫폼운영의법적근거가간접적으로확보되어있음 교육청의자율성을존중하면서도AI 기반교수학습환경의형평성과 상호운용성을보장할수있는교육원칙이필요 | 1 교육자료·교육정보시스템규정에기반한간접적법적 토대위에서, 자율성-형평성균형원칙과원격교육법 연계운용방안마련이요구된다. |
| 과정 | 저작권법, 콘텐츠산업진흥법 디지털기반의 원격교육활성화 기본법 | 플랫폼에서 활용되는 교육용 콘텐츠의 질적 수준 향상과 저작권 보호, 국산 교 육콘텐츠 산업 활성화를 통해 플랫폼의 경쟁력을 높이는 동시에, 생성형 AI 활용에 따른 새로운 저작권 문제에 대한 입법적 대응이 시급 원격교육법의근거는인프라조항에그치므로, AI 플랫폼의융합형운영을 뒷받침하려면초중등교육법과의연계해석및운용등이필요 | 2 AI 선택 콘텐츠는 입법 프레임으로 플랫폼을 통해 계약 이나 교육·학교 저작권 범위를 명시하고, KERIS·EBS 등의 수업지원기관 범위를 확대하여 교육콘텐츠 생태계 지원 기반을 마련해야 한다. |
| 교육관련기관 정보공개 특례법, 정보공개법 | AI 플랫폼의 공공성을 위해 구축·운영 과정의 투명성을 확보하되, 학생 개 인정보와 민감 교육정보는 개인정보보호법과 교육정보공개 특례법에 따라 철 저히 보호되어야함 플랫폼보유학습데이터의공개범위와학생개인정보보호간경계기준 법제화가필요함 | 3 AI 교수학습플랫폼을 설계 초기부터 데이터 수집·이용· | |
| 개인정보 | 개인정보보호법 | AI 플랫폼이 수집·처리하는 학생 학습 데이터, 행동 정보 등은 보호대상이 어린학생들이기에 보호 수준을 높여야 하며, 학부모 동의, 강화된 암호화, 접근 권한 제한, 정기적 보안감시 등 다층적 보안 조치를 구현해야 함 | 제공 단계에서 학생·학부모의 동의와 법정대리인의 권리 행사 체계를 내재화하고, 취약계층 접근성 보장 및 디지 털 격차 해소를 위한 기술적·제도적 조치를 강화해야 한다. |
| 디지털 포용법 | AI 플랫폼은 장애학생, 농산어촌 학생, 저소득층 등 취약 계층의 접근성을 보 장하고, 디지털 기기·인터넷 환경 격차로 학습 불평등을 해소하기 위한 기술적· 제도적 조치와 교사·학부모 대상 디지털 이용 교육을 강화해야 함 | AI DATA 전시관 |
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업무현황분석의법제도분석을통해도출한시사점을종합함
| 구분 | 주요법제도 명 | 시사점 | 시사점 종합 |
|---|---|---|---|
| 인공지능 기본법 | AI 디지털 교수학습 플랫폼의 알고리즘이 학생 평가, 학습 맞춤화, 진로 지 도 등에 영향을 미치므로, 인공지능기본법상 요구되는 편향성 검증, 차별적 결 과 방지, AI 의사결정 설명성 확보 등이 설계 단계부터 엄격히 적용되어야 함 | 1 AI 교수학습플랫폼은 고영향 AI 지정 위험에 대비하고, AI기본법의 투명성·안전성·편향성 검증 의무를 플랫폼 설계 초기부터 내재화하며, 단계별 인간감독체계와 기본 권 보호 균형을 갖춰야 한다. | |
| AI· 지능 정보 | 개인정보보호법 | AI 플랫폼의학습데이터활용시학생·학부모사전동의, 알고리즘공정성 검증, 의사결정투명성확보를의무화하여미성년자개인정보보호와AI 신뢰성을동시에담보해야함 | |
| 지능정보화 기본법 | 지능정보화기본법상 기술 혁신 촉진과 개인정보보호 간의 균형을 맞춰, AI가 교육의 질적 향상에 기여하면서도 학생의 기본권을 침해하지 않도록 운영 기 준을 명확히 규정해야 함 | 2 AI 플랫폼이 생산하는 교육 통계·성과 데이터는 공공데 이터 관리지침에 따라 표준화하여 개방하되, 학생 개인 정보는 비식별화·가명화 처리 후 차등 관리하고, 중앙· 지자체·학교 간 역할 분담과 패널티 규정을 마련해야 | |
| 데이터· 인프라 | 공공데이터법, 공공데이터 관리지침 전자정부법, 개인정보보호법 공공기록물법 | AI 플랫폼이 생산하는 교육 통계·성과 데이터는 공공데이터 관리지침에 따라 표준화하여 개방하되, 학생 개인정보는 비식별화·가명화 처리 후 개방하거나 제 외하는 차등적 관리 기준을 명확히 수립해야 함 공공데이터 관리지침의 데이터 표준, 메타데이터, 보유 기간 관리 기준을 플 랫폼 연계에 적용하고, 중앙·지자체·학교 간 명확한 역할 분담, 정기적 감시·감 독체계를 마련해야 함 중앙부처·교육청·학교 간 정보시스템 연계 시 개인정보보호법과 전자정부법 의 암호화, 접근 제어, 감시·감사 기준을 엄격히 적용하고, 정기적 보안 점검 및 개인정보 영향평가를 의무화하여 학생 정보 유출을 원천적으로 차단해야 함 국가 지원으로 개발된 AI 플랫폼이 생산하는 학생 평가 기록, 학습 이력, 분 석 결과는 공공기록물로서 디지털 서명·접근 기록 관리·변조 탐지 등을 통해 진 본성과 신뢰성을 보장하며, 학생 정보 보호와 기록물의 장기 보존을 동시에 달 성해야 함 | 한다. 3 교육 데이터의 진본성·신뢰성 확보와 장기 보존을 위해 공공기록물법에 따른 디지털 서명·변조탐지를 적용하고, 정보시스템 연계 시 암호화·접근 제어·보안 점검·개인정 보 영향평가를 의무화하여 학생 정보를 원천 보호해야 한다. AI DATA 전시관 |
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교육AI 행동강령은선언에서법적의무로진화하고EU AI Act와인공지능기본법시행으로이제처벌이따르는강제규범임
| 1 . OECD Digital Education Outlook 2026 교육적 목적 있는 생성형 AI 설계의 중요성 일반목적의 범용 AI 와 교육 전용 AI 의 구분 : 범 용 생성형 AI 를 교육에 그대로 적용하지 말라 교사의 전문성과 역할 유지 • 발행처: OECD Publishing, Paris 2 . UNESCO: 생성형 AI 교육 · 연구 가이던스 (2023.9.) 인간 주도성 (Human Agency) 보호 인간 역량 강화 모니터링 · 능력 평가 · 학습자 행동 예측 에 사용 되는 AI 에 대해 투명성 기준 별도 적용 |
|---|
| 각국 정부가 교육 AI 정책을 즉시 수립할 것 • 출처: UNESCO 공식웹사이트(Guidance for generative AI in education and research) 3 . UNESCO 의 학생을 위한 AI 역량 프레임워크 (2024) |
| 학생들이 갖춰야할 AI 역량 12 가지로 정 의 AI 에 의존하지 않는 인간중심의 역량 개발 강조 • 출처: UNESCO 공식발표(AI competency framework for students) |
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교육AI 행동강령은선언에서법적의무로진화하고EU AI Act와인공지능기본법시행으로이제처벌이따르는강제규범임
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출처 : Regulation (EU) 2024/1689
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교육에 준용됨( 출처 : NIST AI 100-1(2023); White House OSTP Blueprint (2022))
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출처 : White House OSTP, Blueprint for an AI Bill of Rights (2022))
시사점
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1 교육 AI 원칙은 이제 자율규범을 넘어 법적 의무로: EU AI Act의 교육 분야 고위험 AI 분류(2026.8. 전면 적용)와 한국 인공지능기본법 시행(2026.1.)은 교육 AI의 윤리 원칙이 선언적 자율규 범에서 위반 시 제재가 따르는 법적 의무로 전환되었음을 선언함
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2
- AI 디지털교수학습플랫폼은고영향 AI 에해당하므로 AI 기본법상투명성 · 안전성확보와알고리즘설명의무이행을위한법적근거마련이필요함 2
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3 학생 권리 보장 체계의 실질화: 개인정보보호법 제37조의2가 보장하는 학생의 AI 결정 이의제기권·설명요구권이 교육 현장에서 실제로 행사될 수 있는 창구와 절차를 마련해야 함 3
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p.91
AI 교수학습플랫폼은교육자료로서학교장재량선택·개인정보기준준수·학교운영위원회심의라는3중요건충족을필요로함
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p.92
AI 교수학습플랫폼은학습권보장과교육기회균등의실현수단이어야하며, 국가주도보급과지역자율운영의균형이법적요건임
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p.93
AI 교수학습플랫폼의소프트웨어·AI 모델은업무상저작물로보호되나AI 생성콘텐츠는저작권법상입법공백이며, AI 학습용인간창작교육 저작물이용의적법성확보가플랫폼운영의핵심법적과제임
Ⅲ - 92
p.94
KERIS는수업지원기관요건미충족으로교육저작물면책혜택을받을수없어AI 교수학습플랫폼의저작물이용은저작권자이용허락 계약이유일한법적안전장치임
Ⅲ - 93
p.95
공공간데이터연계는현행법상근거가있으나, 맞춤형교육의핵심인민간학습데이터의공공환류는입법공백상태임
Ⅲ - 94
p.96
AI 교수학습플랫폼은인공지능기본법제2조규정(특히제2호차목)에근거, ‘고영향인공지능’으로분류될가능성이매우높음
Ⅲ - 95
p.97
AI 교수학습플랫폼은사전검토, 위험관리·설명·감독의무, 기본권영향평가등으로신뢰성을확보해야함
Ⅲ - 96
p.98
설명할 수 없는 AI의 결정은 신뢰성이 떨어지며 XAI는 선택이 아닌 법적 의무이자 신뢰의 조건임
관련 법령 및 시사점
관련 법령
1. 주요 관련 법령 분석
- AI기본법 제31조(투명성 확보 의무): AI 교수학습플랫폼은 인공지능기본법 제2조 제4호 차목에 의해 고영향 AI로 명시적으로 확정, 31조, 34조, 35조 적용
- 개인정보보호법 제37조의2 (자동화 결정 설명요구권): 학생·학부모가 AI 학습 진단·성취도 평가·진로 추천 결과에 대해 설명을 요구할 때, XAI 기법을 통해 “어떤 학습 데이터가 이 결정에 영향을 미쳤는가”를 인간이 이해할 수 있는 형태로 제공해야 함
- 장애인차별금지법 제4조(차별행위) : 직접적 차별 의도 없이도 AI 알고리즘이 특정 집단에 불리하게 작동하면 간접차별에 해당. XAI를 통한 알고리즘 편향 사전 탐지·수정 체계 구축이 이 조항의 직접적 이행 수단
2. 법령-XAI 연결 구조
| 법령 | 조문 | XAI와의 연결 |
|---|---|---|
| 인공지능기본법 | 제31조 (투명성) | AI 개입 사실 고지·설명 의무 → XAI 기반 고지 UI 필수 |
| 인공지능기본법 | 제34조 (안전성·신뢰성) | 인간 관리·감독 가능 설계 → XAI 없이 이행 불가 |
| 인공지능기본법 | 제35조 (영향평가) | 도입 전 편향 탐지 |
| 개인정보보호법 | 제37조의2 (자동화 결정) | 설명요구권 이행 → XAI 기반 결과 설명 제공 |
| 장애인차별금지법 | 제4조 (간접차별) | 알고리즘 편향 방지 |
| 초중등교육법 | 제20조(교직원 임무) | 교사 최종 판단권 → XAI 기반 AI 결정 검토 가능 |
p.99
Ⅲ. 현황분석
1. 현황분석개요
2. 정보시스템활용업무현황분석
3. 정보시스템현황분석
4. 요구사항분석
5. 선진사례분석
6. 개선방향수립
p.100
∙ AI 디지털교수학습플랫폼관련시스템에대한어플리케이션, 데이터, 인프라, 보안에대한아키텍처및현황을분석하여개선요건을도출함
Ⅲ - 99
p.101
Ⅲ. 현황분석
1. 현황분석개요
2. 정보시스템활용업무현황분석
3. 정보시스템현황분석-응용
4. 요구사항분석
5. 선진사례분석
6. 개선방향수립
p.102
어플리케이션 아키텍처 현황분석은 시도·민간 교수학습플랫폼 사례, 나이스 연계, 시도별 고도화 사업, 교육학습서비스를 분석하고 플랫폼 간 비교를 통해 Key Findings·시사점을 도출함
전체 수행 단계 중 현재 위치는 Ⅲ. 현황분석 > 정보시스템 현황임
- 환경분석
- Ⅲ. 현황분석
- 업무현황
- 정보시스템 현황 (현재)
- 요구사항분석
- 개선방향수립
- 목표모델 설계
- 이행계획 수립
응용 아키텍처 현황분석 — 분석 절차
flowchart LR A["시스템현황자료 수집<br/>· 시도·민간 교수학습플랫폼 자료<br/>· 시도별 고도화 사업 현황 자료<br/>· 교육학습서비스 사례 자료<br/>· 나이스(NEIS) 관련 자료"] --> B["응용시스템 기능 분석<br/>· 교수학습플랫폼 사례 분석(3.2.2)<br/>· 시도별 고도화 사업 분석(3.2.4)<br/>· 교육학습서비스 분석(3.2.5)"] A --> C["담당자 인터뷰<br/>· 담당자 인터뷰·자료 조사<br/>· 면담 결과 및 수집 자료 분석"] C --> B B --> D["응용시스템 연계 분석<br/>· 나이스 교무업무 기능구조 확인<br/>· 나이스플러스 연계현황 파악"] B --> E["이슈 도출<br/>· 플랫폼 비교·Key Findings 도출<br/>· 어플리케이션 시사점 종합(3.2.6)"] D --> E
p.103
나이스플러스는교육디지털원패스, 수업서비스, 과제서비스, 문항풀서비스, 콘텐츠서비스, 학교생활(학부모)서비스, 더알아보기의7개의중기능으로구성
| 나 | 이스플러스 | 범례: 대기능 중기능 소기능 | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 교육디지털원패스 | 수업서비스 | 과제서비스 | 문항풀서비스 | 콘텐츠서비스 | |
| 학생회원가입 | 수업개설 | 수업참여 | 과제작성 | 문항보관함 | 공유콘텐츠찾기 |
| 학생회원가입지원 | 수업환경설정 | 수업결과보기 | 과제제출 | 문항만들기 | 콘텐츠활용 |
| 수업공지사항 | 관찰기록 | 과제보관함 | 문제지보관함 | 내콘텐츠관리 | |
| 칭찬포인트관리 | 출결관리 | 과제운영 | 문제지만들기 | ||
| 수업참여자설정 | 수업결과관리 | 문제지풀기 | |||
| 학습그룹설정 | 문제지결과보기 | ||||
| 차시생성/설정/구성 | 오답노트관리 | ||||
| 수업 | 질문관리 |
Ⅲ - 102
p.104
나이스플러스는교육디지털원패스, 수업서비스, 과제서비스, 문항풀서비스, 콘텐츠서비스, 학교생활(학부모)서비스, 더알아보기의7개의중기능으로구성되어있음
Ⅲ - 103
p.105
AIEP는수업진행을중심으로기능이구성되어있으며외부에서제공하는수업기능을사용할수있도록연결하여운영함
| AIEP | 범례: 대기능 중기능 소기능 | |||
|---|---|---|---|---|
| 콘텐츠관리 | ||||
| 나의클래스 | 클래스연결 | AIEP 클래스 | (수업꾸러미) | 헬프센터 |
| 플랫폼로그인 | 네이버웨일클래스 | 클래스홈 | 수업꾸러미목록 | 공지사항 |
| 포털홈 | 구글클래스룸 | 수업생성 | 미리보기 | 이용자매뉴얼 |
| 나의클래스 | 클래스운영 | 수업꾸러미생성 (교육과정) | 자주묻는질문 | |
| 클래스생성 | 클래스현황 | 수업꾸러미생성 (공유수업꾸러미) | 이용문의 | |
| 클래스설정 | 수업참여하기 | 수업꾸러미활용목록 | 교사커뮤니티 | |
| 학생배정 | 통합학습플레이어 |
Ⅲ - 104
p.106
AIEP는수업진행을중심으로기능이구성되어있으며외부에서제공하는수업기능을사용할수있도록연결하여운영함
주요내용(Key Findings)
-
대시보드형포털 을통해학습자와교사가전체학습 상황을한눈에파악할수있어야함.
-
수업진행에있어교사가토론주제를제시하고 학생들이토론에참여하는기능 을제공
-
LTI기반으로다양한외부학습도구와 원활한연동 을 지원해야함.
-
외부수업서비스(구글클래스룸, 웨일클래스)를 연결하여활용가능
-
교육과정과연계하여컨텐츠관리 (수업꾸러미)로 수업에필요한교육자료준비를지원
Ⅲ - 105
p.107
하이러닝은등교수업을위주로다양한수업도구를제공하고있으며과목별학생별(AI)분석리포트를제공함
| 하이러닝 | 범 | 례: 대기능 중기능 소기능 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 시작하기 | 메인화면 | 나의학교 | 수업진행 | AI 학습진단 | 학습콘텐츠 | AI 리포트 |
| 회원가입 | 교사/학생화면 | 나의교실 | 수업설계 | 초기화면 | 추천콘텐츠 | 과목 |
| 로그인 | 나의할일 | 과목개설및관리 | 등교수업(통합학습창) | 일반문항진단 | 영상수업 | 학생 |
| 교육디지털원패스연동 | 알림 | 우리반게시판 | 등교수업(수업진행) | AI논술진단 | 교재 | |
| 내정보및학급 | 나의수업 | 등교수업(수업참여) | 문항 | |||
| 수강과목목록확인 | 영상수업 | 내콘텐츠 | ||||
| 화상수업 | 내콘텐츠(학생) |
Ⅲ - 106
p.108
하이러닝은등교수업을위주로다양한수업도구를제공하고있으며과목별학생별(AI)분석리포트를제공함
주요내용(Key Findings)
-
플랫폼은 SSO 기반인증 을통해학생·교사 모두편리하게접근할수있어야함
-
등교수업 , 영상수업 , 화상수업이가능하며 등교수업위주의기능 지원
-
교사의 업무경감을위하여다각적인 지원방안 에대한고려가요구됨
-
학생목록을업로드하여수강자로등록
-
출결확인을수업방식에따라자동으로
-
지원 ( 등교 : 수동입력 , 영상 : 시청율에따라 자동입력 , 화상 : 입장시자동입력 )
-
수업진행에도움을주는다양한 수업도구를 제공 하여야함
-
발표시키기 , 문제풀이시학생별진행사항
-
확인 , 화이트보드기능이제공
-
우리반포인트와순위 , 타이머 , 알람 , 초시계 ,
-
집중벨 , 학생뽑기 , 룰렛 , 섞기 , 자리배치 , 사다리타기
-
실시간알림등으로학생의 학습몰입도와 참여도를강화 .
Ⅲ - 107
p.109
하이러닝은등교수업을위주로다양한수업도구를제공하고있으며과목별학생별(AI)분석리포트를제공함
주요내용(Key Findings)
-
·
-
정서출석 성과관리 를통합해학급운영과 학생지원을강화
-
감정출석부기능제공
-
우리반포인트와순위
• AI 활용을강화하여야 함
-
AI 학습진단 : 4 가지문제집이랜덤하게 제공되면진단결과를통계적으로분석
-
AI 논술진단 : AI 가채점하고교사가보완
-
평가
-
AI 유사도분석 : 학생답안과모범답안의
-
정답유사도
-
AI 리포트 : 문제풀이에대한통계적분석
-
수업결과보기 ( 수업중필기 , 질문과답변 , 사용교재 , 문제풀이결과등 ) 을제공하여 학습 분석및자율학습에도움을 주어야함
Ⅲ - 108
p.110
아이톡톡은온라인수업에필요한기본기능(수업설계, 수업)에교육과정및학적관리기능도일부제공하고있음
| 아이톡톡 | 범례: 대기능 중기능 소기능 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 개인정보동의 | 학적정보관리 | 톡톡보다 | 톡톡교과서 | 톡톡AI도움샘 톡톡마당 | |
| 뉴탭접속 | 학생정보업로드 | 정규수업 | 들어가기 | 퀴즈제작하기 | 교사 메인페이지 |
| 교직원 | 학생관리 | 임시수업 | 메뉴사용하기 | 지역화교과서 | 학생 보드만들기 |
| 학생/학부모 | 개인정보수집이용 동의내역관리 | 수업입장 | 툴바사용하기 | 보드상세 | |
| 전학생관리 | 수업하기 | 핀사용하기 | 라이브러리 | ||
| 톡톡교과목관리 | 유용한기능(개인버튼) | 동기화수업하기 | 마이스페이스 | ||
| 내정보수정 | 수업결과 | 라이브수업하기 | |||
| 전담관리 | 토론판수업하기 | ||||
| 내프로필수정및 개인정보동의취소 | 과제(퀴즈)관리하기 |
Ⅲ - 109
p.111
아이톡톡은온라인수업에필요한기본기능(수업설계, 수업)에교육과정및학적관리기능도일부제공하고있음
아이톡톡(계속)
주요내용(Key Findings)
| 톡톡교육과정관리 | • 학적관리기능은NEIS와연계되어야하며, 교사가손쉽게학생정보를수정·관리할수 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 톡톡클래스 | 톡톡플러스 | 톡톡학습분석 | 톡톡CON | (초) | 있어야함 |
| 톡톡클래스 | 메인페이지 | 대시보드 | 나만의수업설계 | 과정관리 | -학생정보를별도의양식으로작성하여 시스템에업로드 •다양한수업지원도구가제공되어야함 |
| 이야기 | 클래스생성 | 종합분석 | 나만의단원정리 | 학사일정 | -영상/문서/동영상/웹/화면공유,판서권한 부여응답확인상벌점부여손들기유투브 |
| 학습방 | 학습방 | 교과분석 | 시수설정 | ,,,, 공유,일대일메시지 • 챗봇을활용하여학생의질문에즉각적인 | |
| 과제방 | 과제방 | 사회정서학습분석 | 연간시간표 | 답변(콘텐츠제시)을제공 • 학생의자율학습진행에도움이되는환경의 | |
| 공유방 | 자기주도학습 | 피드백 | 교육과정 | 제공이필요함 -포트폴리오(성취기준)을학생이작성하고 | |
| 알림장 | 검색 | 학생북설정 | 학급교육과정 | 선생님이평가하여학습의충실도를제고 -학생이개별적으로추천문항및컨텐츠를 검색하여학습할수있음 | |
| 포트롤리오(성취기준) 기타 | 학적정보관리 | 교육과정재설계 | -개인별수준에맞는수업을스스로설계하여 학습할수있도록구성 |
Ⅲ - 110
p.112
다채움은온라인수업을기본으로학생의자율학습(스스로채움)을지원
Ⅲ - 111
p.113
다채움은온라인수업을기본으로학생의자율학습(스스로채움)을지원
주요내용(Key Findings)
-
AI 맞춤학습기능에서스스로 학습수준을 진단하고필요한학습목록을제시하여 효과적인학습을유도
-
다양한수업지원도구가제공되어야함
-
교재로사용되는 이미지 , 문서동영상에
-
대하여판서기능 을제공하여보충설명이 가능함
-
평가지를작성하여 학생들의수업이해도 를 확인
-
학생들에관한다양한통계분석을제공하고 학생개인별분석을제공하여 개인학습에도움
-
학습자가자신의학습과정을 포트폴리오화 할 수있는기능제공
Ⅲ - 112
p.114
구글클래스룸은온라인수업을지원하는기능위주로구성되어있으며 구글생태계안에서교육분야담당허브역할로다양한구글및외부도구를연결하여서비스
Ⅲ - 113
p.115
구글클래스룸은온라인수업을지원하는기능위주로구성되어있으며 구글생태계안에서교육분야담당허브역할로다양한구글및외부도구를연결하여서비스
Ⅲ - 114
p.116
구글클래스룸은온라인수업을지원하는기능위주로구성되어있으며 구글생태계안에서교육분야담당허브역할로다양한구글및외부도구를연결하여서비스
주요내용(Key Findings)
-
구글생태계를이용할수있어다양한수업 도구를사용할수있음
-
학생이제출한과제에대해서 원본성검사 를통하여 표절의정도와표절사이트를확인
-
평가기준표(Rubric)을활용하여 과제를평가
Ⅲ - 115
p.117
웨일클래스는온라인수업진행을위하여클래스를개설하고수업을준비한후온라인수업을진행하는업무를기본으로사용자간의협업 도구를지원하고평가결과를공유함
| 웨일클래스 | 범례 | : 대기능 중기능 소기능 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 로그인 | 홈화면 | 클래스개설하기 | 클래스설정하기 | 수업게시판 구성하기 | 자유게시판활용 협업하기 | 실시간의사소통 수업만들기 |
| 간편로그인 | 상단메뉴 | 기본정보입력 | 웨일클래스메뉴 | 수업(학습콘텐츠)추가 | 자유게시판글쓰기 | 온라인조∙종례 |
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| 웨일클래스접속하기 | 하단메뉴 | 메뉴관리 | 퀴즈(콘텐츠) 추가 | |||
| 구성원관리및수강생 초대관리 | 과제(콘텐츠) 추가 | |||||
| 클래스전용설문조사 | 동료평가 | |||||
| 퀴즈형설문 콘텐츠함 |
Ⅲ - 116
p.118
웨일클래스는온라인수업진행을위하여클래스를개설하고수업을준비한후온라인수업을진행하는업무를기본으로사용자간의협업 도구를지원하고평가결과를공유함
주요내용(Key Findings)
- 사용자그룹을학생 , 교사 , 튜터로구분하고 튜터에게교사권한을제한적으로할당
Ⅲ - 117
p.119
Ⅲ - 118
p.120
시도·민간에서운영중인교수학습플랫폼의기능을비교분석하여목표모델설계에참조자료로활용
| 구분 | AIEP | 나이스플러스 | 하이러닝 | 아이톡톡 | 다채움 | 구글클래스룸 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 교육 과정 | • 학사일정, 교시, 과목관리 | • 학교교육과정편성정보/활용 | • 초등교육을기준으로한교 육과정수립기능 - 학사일정, 시수(학점)설정, 시간표편성, 교육과정, 평 가계획 | |||
| 수업 설계 | • 클래스/수업만들기 • 과제등록 • 수업꾸러미생성(학습맵에 따른교육과정에서선택) | • 수업개설(학교교육과정, 자 체운영) • 칭찬포인트 • 학습그룹설정 • 차시별설정/성취기준, 관찰 기록 •과제, 문제지, 질문등록 | • 과목개설 • 수업자료(유투버영상, 교재, 문제지, URL) 등록 • 학생배정 | • 수업개설(정규수업, 임시수 업) • 학습방(자동생성) 만들기 • 과제방만들기 • 참여자구성 - 학생(목록선택, 가입신청 승인) - 교사(일괄등록) | • 클래스/수업만들기 • 멤버관리 - 초대하기(학생) - 모둠관리 • 과제만들기 • 수업꾸러미만들기 • 문제지만들기(단일문항, 세 트문항, 평가지구성) | • 과제작성, 질문지작성 • 공개노트북(크롬북) 할당 • 학생수준에맞는개인화기 능 • 그룹만들기 |
| 수업 | •온라인수업 - 통합학습플레이어, 웨일 클래스, 구글클래스 • 토론, 질의응답, 메모 • 출석관리 | • 온라인수업(화상회의서비스 활용) • 로그인없이수업참여 • 출결확인/관찰기록 • 댓글, 메시지 | • 등교수업, 영상수업, 화상수 업 • 발표시키기, 질문답하기 • 통합학습창(교재보기, 화이 트보드, 함께보기, 문제풀이) • 화면에그리기, 쓰기등 • 출결(자동, 수기) | • 온라인수업(톡톡보다) • 문서(판서, 그리기) • 응답확인, 상벌점, 손들기, 메시지 • 온라인수업(전자교과서) • 감정출석부 • 보드만들기 | • 온라인수업(학습뷰어) • 학습뷰어(영상, 판서, 문서, 문항풀이) • 감정출석부 • 화면동기화 | • 온라인수업(구글Meets) • 질문/답변하기 • 학생차단 |
Ⅲ - 119
p.121
시도·민간에서운영중인교수학습플랫폼의기능을비교분석하여목표모델설계에참조자료로활용
| 구분 | AIEP | 나이스플러스 | 하이러닝 | 아이톡톡 | 다채움 | 구글클래스룸 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 평가 /진단 | • 과제채점 • 과제유사도검사 • 문제지채점 • 관찰기록 | • 일반문항진단채점(자동) • 논술진단채점(AI 채점, 교 사보완) | • 과제(퀴즈)풀이자동/수동(서 술형) 채점 • 학생교과학습에대한피드 백 | • 서술형문항채점 • 과제평가 | • 제출과제평가/평가기준표 (Rubric) 활용가능 • 원본성검사를통하여표절 의정도와표절사이트를확 인(회수제한) | |
| 콘텐츠 관리 | • 꾸러미관리 - 교육과정에서선택 - 학습콘텐츠추가 | • 공유콘텐츠, 내콘텐츠 • 문항풀서비스(학생, 선생님) -문항, 문제지, 질문보관함 -오답노트관리 • 문제지만들기(선택형, 서답 형) | • 추천콘텐츠, 내콘텐츠 - 영상, 교재, 문제집 • 문제집등록 - 직접, 선택(문항), 랜덤, AI 추천, 서술형출제 | • 나만의수업설계, 잠만의단 원정리 • 추천문항, 콘텐츠 | • 추천콘텐츠, 공개콘텐츠 • 콘텐츠만들기(단일문항, 세 트문항, 평가지구성) • 수업레시피공유 • 나의보관함 | • 과거에작성했거나다른수 업에서사용한게시물을검 색하여재사용 |
| AI적용 | • 과제유사도검색 | • AI브리핑 • AI콘텐츠추천 • 학습수준분석**,취약단원분 석,추천(취약단원)**문제집출 제 • 논술진단(AI채점, 선생님보 완평가) • AI 리포트(통계) | • AI 도움쌤 - 유사질의응답자료제공 - 관련콘텐츠제공 | • AI 맞춤학습 - 스스로진단, 맞춤형학습 목록 | • 원본성검사를통하여표절 의정도와표절사이트를확 인(회수제한 | |
| 학교생 활/학부 모 | • 학교생활, 학생평가, 학생건 강확인 • 교육활동신청(결석, 조퇴, 체험학습등) • 방과후/늘봄학교(신청, 출결 확인) | • 자녀의학교공지사항, 가정 통신문, 급식, 알림장정보 조회 | • 학부모앱 | • 보호자메일로시험성적요 약전송 |
Ⅲ - 120
p.122
시도·민간에서운영중인교수학습플랫폼의기능을비교분석하여목표모델설계에참조자료로활용
| 구분 | AIEP | 나이스플러스 | 하이러닝 | 아이톡톡 | 다채움 | 구글클래스룸 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 분석 | • 학생별, 문항별통계 • 표준점수분석, 성적분석 | • 과목/학생기준분석(문제풀 이수, 정답율, 동영상시청시 간, 난이도별풀이시간) | • 교과분석(영역별, 성취기준 별, 단원별) • 사회정서학습분석(월별성장, 학습성향) • 평가지분석(문항난이도,학생 별수준분석) • 피드백(교과학습, 사회정서, 학생성찰) | • 우리반학습분석, 학생별분 석 | ||
| 기타 | • 자율학습(오답노트) • 고교학점수강신청 • 학점이수현황 | • 클래스보드(수업재생) • 다양한학습도구(칭찬포인트, 자리배치, 뽑기, 사다리타기 등) | • 학적관리(전출, 진급, 진학, 전학) • 자기주도학습(추천문항, 추 천콘텐츠) • 포트폴리오 | • 자율학습(진단, 학습목록, 오 답노트) • 진로학습상담이력 |
| •나이스플러스와아이톡톡이분석영역전반에걸쳐서비스를제공하고있음 |
|---|
| •하이러닝은AI를활용하는서비스제공에있어강점을가짐 |
|---|
- AIEP와아이톡톡은 교육과정에따른학습맵을통하여수업자료를 용이하게채택할수있음
주요내용(Key Findings)
- 구글클래스룸은수업진행위주의서비스를제공
Ⅲ - 121
p.123
나이스교무업무중교육과정, 학적, 학교생활, 성적, 학생부, 입학에관련한나이스기능구조를확인하여 목표시스템과의연계가능성을분석함
| 대분류 | 중분류 | 소분류 | 연계대상 |
|---|---|---|---|
| 교육과정 | 입학생학교교육과정관리 | 입학생학교교육과정등록, 입학생학교교육과정검증, 입학 생학교교육과정조회, 이수현황조회 | |
| 수요조사및수강신청관리 | 수요조사, 수강신청관리 | ||
| 학급담임교사편성 | 학급담임교사등록, 학급담임교사변경(이력추가), 학급담임 교사권한부여, 복수학급담임교사편성 | 학급담임정보 | |
| 학교교육과정편성 | 편제및과목개설관리, 편제및시간배당수정, 편제및시간 배당표업무승인 | 교과서정보 | |
| 과목개설관리 | 선택과목군관리, 강의실관리, 일반과목관리, 이동수업 (N+1) 관리,교사별담당과목조회, 학생별수강과목편성, 강의실별과목담당교사일람표조회, 시수배정현황조회, 교 사별시수누계조회, 과목별・강의실별시수누계조회 | 교사별담당과목정보 | |
| 학사일정관리 | 행사코드관리, 연・월간학사일정관리, 기타일정관리, 연간 수업일수확보계획확인 | ||
| 시간표관리 | 기초시간표작성, 기초시간표검증및반영,전체시간표관리, 시간표및수업조회, 결・보강처리, 수업교체이력관리 | 수업시간표정보 | |
| 학교일지관리 | 학교일지관리 | ||
| 학적 | 기본학적관리 | 기본신상관리, 사진등록, 학생명렬표관리, 학생이동부, 반 변경관리, 조기진급및부적응자관리, 부전공및세부전공 등록, 추가입학및입력누락자관리,학적현황조회 | 반별학생정보 |
Ⅲ - 122
p.124
나이스교무업무중교육과정, 학적, 학교생활, 성적, 학생부, 입학에관련한나이스기능구조를확인하여 목표시스템과의연계가능성을분석함
| 대분류 | 중분류 | 소분류 | 연계대상 |
|---|---|---|---|
| 학적 | 전입관리 | 전입생등록및신규취득학적수정, 전입생자료요청및취 소, 자료이관및학적반영, 전입생추가도착자료이관, 전입 생수강과목편성 | |
| 전입자료관리 | 지필평가성적관리, 수행평가성적관리, 학기말성적관리, 세 부능력및특기사항관리, 이전인정학점관리,일괄전입생 반배정및학적반영 | 전입생정보 | |
| 재입학생・편입학생・복학생처 리 | 재입학생・편입학생・복학생등록,재입학생**・편입학생・**복학생 학적반영 | 재입학생**・편입학생・**복학생정보 | |
| 전출관리 | 전출관리 | 전출생정보 | |
| 학업중단관리 | 휴학생**・자퇴생・퇴학생・**제적생관리, 특수교육대상학생장기 결석에따른정원외학적관리 | 휴학생**・자퇴생・퇴학생・**제적생정 보 | |
| 진급대상자반편성관리 | 반편성선행작업, 반편성관리 | ||
| 출결관리(교과담당교사) | 교과시간별출결관리, 위탁학생・현장실습생과목별출결관 리, 정규외과목별출결관리, 학기별과목출결마감, 과목전 체마감 | 출결정보 | |
| 출결관리(학급담임교사) | 일일출결관리및마감, 월출결마감및위탁학생출결관리, 월출결마감및위탁학생출결관리 | 출결정보 | |
| 위탁학생관리 | 위탁학생관리,위탁학생정보확인및등록, 위탁학생자료 관리 | 위탁학생정보 |
Ⅲ - 123
p.125
나이스교무업무중교육과정, 학적, 학교생활, 성적, 학생부, 입학에관련한나이스기능구조를확인하여 목표시스템과의연계가능성을분석함
| 대분류 | 중분류 | 소분류 연계대상 |
|---|---|---|
| 학적 | 현장실습생관리 | 현장실습생등록, 현장실습생출결관리, 현장실습생실무과 목능력단위이수시간반영확인 |
| 공동교육과정관리 | 공동교육과정수강생관리, 일과내공동교육과정수강생참 여교출결관리, | |
| 타교수강생관리(위탁) | 위탁학생타교수강생반정보관리, 위탁학생타교수강생관 리, 위탁학생출결관리 | |
| 타교수강생관리 (공동교육과정) | 공동교육과정타교수강생반정보관리, 공동교육과정타교수 강생관리, 일과내출결관리(거점교・참여교수강생), 일과 외출결관리(거점교수강생), 공동교육과정수강생자료관리, 공동교육과정타교수강생자료관리, 공동교육과정타교수강 생자료전송 타교수강생정보 | |
| 명예졸업관리 | 명예졸업대상자관리 | |
| 졸업・수료관리 | 조기졸업자관리, 수료자관리, 졸업・수료대상자관리, 졸업・ 수료대장번호부여, 졸업・수료생학적반영 | |
| 졸업생자료관리 | 졸업대장관리, 졸업생학교생활기록부정정대장관리, 졸업 생학교폭력조치상황삭제, 졸업생정정대장공개여부관리 | |
| 졸업생대외기관자료제공관 리 | 대외기관자료제공사전승인관리 | |
| 미인정결석학생관리 | 미인정결석학생관리 |
Ⅲ - 124
p.126
나이스교무업무중교육과정, 학적, 학교생활, 성적, 학생부, 입학에관련한나이스기능구조를확인하여 목표시스템과의연계가능성을분석함
| 대분류 | 중분류 | 소분류 | 연계대상 |
|---|---|---|---|
| 학적 | 입학관리 | 입학대상자관리, 입학생학적일괄생성 | |
| 출결현황및통계 | 출결현황및통계, 과목별출결현황 | ||
| 미인정결석학생관리 | 미인정결석학생관리 | ||
| 학생생활 | 창의적체험활동 | 자율·자치활동(자율활동) 출결관리,자율자치활동(자율활동) 누가기록, 자율·자치활동(자율활동) 학생부자료기록, 진로 활동출결관리, 진로활동누가기록, 진로활동학생부자료기록 | 창의적체험활동상황 |
| 창의적체험활동관리 (동아리활동) | 동아리활동부서만들기, 동아리활동부서배정, 동아리활동 이수시간기준등록, 동아리활동출석관리, 동아리활동누가 기록관리, 학교생활기록부기록, 동아리활동관리(담임용) | ||
| 창의적체험활동관리 (봉사활동실적) | 개인별봉사활동실적관리, 반별봉사활동실적관리 | 봉사활동내역 | |
| 수상대장관리 | 상장양식등록및관리, 상장번호형식설정 | ||
| 교내상관리 | 개인수상등록, 단체수상등록, 성적우수자수상등록, 출석 우수자수상등록, 수상대장오류수정 | ||
| 학급별수상관리 | 학급별수상관리 | ||
| 독서활동상황관리 | 개인별독서활동상황기록, 반별독서활동상황기록등록, 과 목별독서활동등록 |
Ⅲ - 125
p.127
나이스교무업무중교육과정, 학적, 학교생활, 성적, 학생부, 입학에관련한나이스기능구조를확인하여 목표시스템과의연계가능성을분석함
| 대분류 | 중분류 | 소분류 연계대상 |
|---|---|---|
| 학교생활 | 자격증및NCS이수상황 | 자격증코드관리, 자격증등록, 국가직무능력표준이수상황 관리, 자격기반능력단위편성관리, 자격종별능력단위편성 정보 |
| 행동특성및종합의견관리 | 개인별누가기록입력, 반별누가기록입력, 행동특성및종 합의견등록(학생부자료기록) | |
| 행동특성및종합의견 | 행동특성및종합의견 | |
| 학교폭력조치상황관리 | 학교폭력조치상황입력 | |
| 학부모서비스승인관리 | 학부모서비스승인관리 | |
| 성적 | 지필/수행선행작업 | 도제학교그룹관리, OMR카드리딩프로그램관리, 평가준거 성취기준관리, 평가기준관리, 지필평가고사관리, 지필평가 과목관리, 수행평가영역관리, 반영비율/만점관리등 |
| 1・2차지필평가성적처리 | 채점및점수입력, 학생확인및오류수정, 성적처리선행작 업, 교과목별성적산출 | |
| 수행평가성적처리 | 수행평가정답/배점관리, 수행평가학생답관리, 수행평가 채점, 일반교과수행평가점수관리, 전문교과능력단위수 행평가점수관리,수행평가학생확인, 수행평가마감관리 수행평가결과정보 | |
| 추정분할점수산출 | 지필평가추정분할점수산출관리, 수행평가추정분할점수 산출관리, 학기말추정분할점수산출 |
Ⅲ - 126
p.128
나이스교무업무중교육과정, 학적, 학교생활, 성적, 학생부, 입학에관련한나이스기능구조를확인하여 목표시스템과의연계가능성을분석함
| 대분류 | 중분류 | 소분류 | 연계대상 |
|---|---|---|---|
| 성적 | 학기말성적처리 | 학기말성적처리선행작업, 수행전입・편입・재입학생및위탁 학생성적처리, 과목별성적산출, | |
| 성적조회및통계 | 성적조회및통계 | 성적표 | |
| 성적및학습분석자료조회 | 성적및학습분석자료조회 | ||
| 관찰기록관리 | 수업내용관련관찰내용입력, 평가내용관련관찰내용입력, 기타관찰내용입력,나이스플러스에기록한관찰내용반영 | 관찰기록정보 | |
| 학생부 | 학교생활기록부관리 | 학교생활기록부반영, 자료검증및반마감, 검증결과조회, 학생부조회및출력, 학생부마감 | 학교생활기록부자료 |
| 학교생활기록부정정대장 관리 | 학교생활기록부정정대장등록, 학교생활기록부항목별정정, 학교생활기록부정정대장조회, 편제일괄정정, 능력단위일 괄정정, 이전학년도성적자료반영, 정정대장이력조회 | ||
| 입학 | 입학대상자관리 | 교육감전형, 학교장전형, 미도착학생확인, 신입생학적일 괄생성, 입학자현황조회, 1학년진급대상자생성 | |
| 신입생반편성 | 파일을이용한일괄반편성, 직접등록하는개별반편성, 학 생반번호부여및수정, 진급자학적반영 | ||
| 주요내용(Key Fin | dings) • 교육과정과학적분야의 환경을제공할수있음 • 성적및학생부분야에 | 연계는나이스에서목표시스템으로정보흐름이발생되어교사가A 서는목표시스템에서나이스로자료입력으로교사업무의효율성을 | I·디지털 교수학습플랫폼사용에용이한 제고시킬수있음 |
Ⅲ - 127
p.129
나이스플러스는나이스_총괄및나이스시스템과연계되어운영중에있음
| 나이스_총괄 | 나이스플러스 교육부교육과정차수정보 | 고시교육과정 | 나이스_시도 |
|---|---|---|---|
| 교육부교육과정고시내역정보 | 고시과목 | ||
| 교육부교육과정편제정보 | 고시편제 고시과목편제매핑 | ||
| 교육부교육과정과목군별성적처리유형정보 | 고시학교급교육과정적용차수 | ||
| 학생출결현황 | 고시교육과정차수 | ||
| 이수현황 | 고시학년군 | ||
| 고시학년군학년내역 | |||
| 고시편제성적매핑 | |||
| 선이수과목 | |||
| 교사정보 | |||
| 나이스공지사항 | |||
| 위탁교육기관승인내역 자료전송확인여부 | |||
| 위탁교육기관정보수정 |
Ⅲ - 128
p.130
나이스플러스는나이스_총괄및나이스시스템과연계되어운영중에있음
| 나이스플러스 나이스_시도 보강정보조회 나이스출결비고정보조회 | 나이스_시도 |
|---|---|
| 교사개인수업시간표정보조회 나이스학교종류구분코드, 학교급구분코드정보조회 | |
| 학교과목군과목 성취평가기준관리 | |
| 과목개설정보의수업현황정보 과목개설정보의수업현황정보 | |
| 과목개설정보의수강학생정보 문항별제출내역 | |
| 교사개인수업시간표 나의학급정보리스트조회 | |
| 수업참여학생상세정보 교사고유번호확인 | |
| 학교기준정보 위탁교육기관정보를조회 | |
| 반정보 위탁생정보 | |
| 강의실정보 출결정보전송 | |
| 학년도학기 창의적체험활동자율활동전송 | |
| 출결관리 창의적체험활동동아리활동전송 | |
| 성취평가정보센터자료 창의적체험활동봉사활동전송 | |
| 교시출결마감여부조회 창의적체험활동진로활동전송 | |
| 교시출결마감정보전송 성적정보전송 |
Ⅲ - 129
p.131
나이스플러스는나이스_총괄및나이스시스템과연계되어운영중에있음
| 나이스플러스 나이스_시도 세부능력및특기사항전송 | 성적표 | 나이스_시도 |
|---|---|---|
| 자유학기활동전송 | 고사별정오답표 | |
| 관찰내용전송 | 고사별정오답표-조회조건 | |
| 교과평가전송 | 교과별점수조회 | |
| 교과및담당교사 | 창의적체험활동 | |
| 시간표조회 | 나의스포츠클럽 | |
| 출석현황, 출석상세조회 | 출석현황, 출석상세조회 | |
| 주간학습-조회조건 | 나의스포츠클럽상세 | |
| 주간학습-양식1 | 스포츠클럽대회참가내역 | |
| 주간학습-양식2 | 성적변화표 | |
| 교과평가조회, 평가교과 | 향상도조회 | |
| 교과평가_조회조건세팅 | 향상도교과클릭 | |
| 학교생활통지표 | 향상도조회조건세팅 | |
| 학교생활기록 | 학습진단 | |
| 성적 | 대입전형자료제공현황조회 |
Ⅲ - 130
p.132
나이스플러스는나이스_총괄및나이스시스템과연계되어운영중에있음
| 나이스_시도 대입전형자료제공현황상세조회 | 나이스플러스 | 교육활동신청_수시신청취소 | 나이스_시도 |
|---|---|---|---|
| 학교기본정보 | 교육활동신청_상시신청현황조회 | ||
| 학교정보 | 교육활동신청_수시신청현황조회 | ||
| 학교환경정보 | 교과용도서목록조회 | ||
| 연간학사정보 | 교과용도서신청 | ||
| 월간학사정보 | 교과용도서신청취소 | ||
| 학사일정상세조회 | 건강기록 | ||
| 월간식단 | 자체진단조회 | ||
| 주간식단 | 자체진단결과 | ||
| 교육활동신청_상시신청목록조회 | 용어사전조회 | ||
| 교육활동신청_수시신청목록조회 | PAPS콘텐츠조회 | ||
| 교육활동신청_수시신청상세조회 | 학습도움자료조회 | ||
| 교육활동신청_상시신청등록, 수정 | 신체활동일지_월별_활동리스트 | ||
| 교육활동신청_수시신청등록, 수정 | 신체활동일지_일별_활동리스트 | ||
| 교육활동신청_상시신청취소 | 신체활동일지_데이터_조회 |
Ⅲ - 131
p.133
나이스플러스는나이스_총괄및나이스시스템과연계되어운영중에있음
| 나이스플러스 나이스_시도 | 나이스_시도 |
|---|---|
| 신체활동일지_데이터_저장 | my paps |
| 신체활동일지_데이터_삭제 | 신체활동처방조회 |
| 신체활동일지_데이터_입력횟수_조회 | 신체활동처방등록, 수정 |
| 일지분석월별_신체활동분석기록_조회 | 알레르기정보조회 |
| 일지분석주별_신체활동분석기록_조회 | 개인알레르기정보목록조회 |
| 일지분석일자별_운동_기록_기간조회 | 개인알레르기정보등록, 수정 |
| 일지분석개인별_활동_기록_기간조회 | 개인알레르기정보삭제 |
| 일지분석개인별_운동_기록_단건조회 | 방과후학교공지사항조회 |
| 일지분석조회가능날짜조회 | 방과후학교강좌조회 |
| 평가결과조회 | 방과후학교강좌상세조회 |
| 평가이력조회 | 방과후학교강사정보조회 |
| 평가이력조회_그래프 | 방과후학교강좌신청 |
| 통계조회1 | 방과후학교강좌신청현황조회 |
| 통계조회2 | 방과후학교강좌취소 |
| paps지수조회 | 방과후학교출결상황조회 |
Ⅲ - 132
p.134
Ⅲ - 133
p.135
15개시도교육청중13개시도교육청에서운영중인교수학습플랫폼에대한기능개선사업을추진중에있음
| 시도 | 플랫폼명 | 사업(기능) 명 | 성격 | 도입일정 |
|---|---|---|---|---|
| AI 기반서논술형평가및진단검사시스템 | 신규 | |||
| 서울 | SEN스쿨 | 학습데이터기반의위기학생진단및맞춤형학습추천 | 고도화 | |
| 인공지능학습분석시스템구축 | 신규 | 2027 | ||
| 빅테크연동확대 | 신규 | 2027 | ||
| 인천 | AIEP | 나이스학사정보연동 | 신규 | |
| 교육마이데이터체계정립 | 신규 | 2027 이후 | ||
| 광주 | 광주아이온(AI-ON) | AI 기반서논술형채점서비스고도화제공 | 고도화 | 2026.3 시범도입 |
| 대전 | 대전AI드림 | 학습데이터기반의위기학생진단및맞춤형학습추천 | 신규 | 2026 |
| 울산 | 우리아이(AI)교수학습플랫폼 | AI기반서논술형채점및평가도구 | 신규 | 2026.4 |
| 세종 | 세종AI | AI 기반학습이력분석및진단 | 신규 | 2026 |
| 경기 | 하이러닝 | AI 서논술형평가시스템교과확대 | 고도화 | 2026.5 |
Ⅲ - 134
p.136
15개시도교육청중13개시도교육청에서운영중인교수학습플랫폼에대한기능개선사업을추진중에있음
| 시도 | 플랫폼명 | 사업(기능) 명 | 성격 | 도입일정 |
|---|---|---|---|---|
| 온라인타자연습 | 신규 | 2026 하반기 | ||
| 강원 | 강원아이로(AI-ro) | AI 시각화자료제작도구 | 신규 | 2026 하반기 |
| 생성형AI 교원업무지원챗봇 | 신규 | 2026 하반기 | ||
| 충북형수학과학습맵기반수리력강화서비스개발 | 신규 | 2026 | ||
| 충북 | 다채움 | 이주배경학생을위한’모두의한국어’ 연계서비스 | 신규 | 2026 |
| 충남 | 마주온 | - | - | - |
| 전북 | AIEP | AI 기반서논술형채점서비스제공 | 신규 | 2026.3 |
| 전남 | 아이모두 | AI 기반서논술형평가및진단검사시스템 | 신규 | |
| AI 분석시스템구축 | 신규 | 2027 | ||
| 경북 | 경북AI배움터 | 교육콘텐츠유통시스템고도화 | 고도화 | 2027 |
| 통합인증기반학생정보시스템고도화 | 고도화 | 2027 |
Ⅲ - 135
p.137
15개시도교육청중13개시도교육청에서운영중인교수학습플랫폼에대한기능개선사업을추진중에있음
| 시도 | 플랫폼명 | 사업(기능) 명 성격 | 도입일정 |
|---|---|---|---|
| 교육포털고도화 고도화 | 2027 | ||
| 경북 | 경북AI배움터 | 데이터분석지표/모델고도화및추가개발 고도화 | 2027 |
| 콘텐츠메타데이터관리시스템고도화 고도화 | 2027 | ||
| 경남 | 아이톡톡 | - - | - |
| 제주 | 바당(BADANG) | 학습데이터기반의위기학생진단및맞춤형학습추천 고도화 | 2027 |
| 주요내 | 용(Key Findings) | • 25개기능에대한사업계획을진행중이며그중16개기능은신규도입기능이며9개기능은고도화사업임 • 시도교육청별신규도입기능(10 개)/타교육청구현기능채택포함 - AI 기반서논술형평가및진단검사시스템(5개시도) - AI 기반학습이력분석및진단(2개시도) - 교육마이데이터체계정립 - 나이스학사정보연동 - 이주배경학생을위한‘모두의한국어’ 연계서비스 - 수학과학습맵기반수리력강화서비스개발 - 학습데이터기반의위기학생진단및맞춤형학습추천 - AI 시각화자료제작도구 - 생성형AI 교원업무지원챗봇 - 온라인타자연습 |
Ⅲ - 136
p.138
15개시도교육청중13개시도교육청에서운영중인교수학습플랫폼에대한기능개선사업을추진중에있음
• 전체플랫폼기준신규도입기능(4 개)
-
교육마이데이터체계정립 - 이주배경학생을위한’모두의한국어’ 연계서비스예정
-
수학과학습맵기반수리력강화서비스개발- AI 시각화자료제작도구
주요내용(Key Findings)
• AI를 활용하는기능(5 개)
-
AI 기반서논술형평가및진단검사시스템(5개시도) - AI 기반학습이력분석및진단(2개시도)
-
이주배경학생을위한‘모두의한국어’ 연계서비스 - AI 시각화자료제작도구 - 생성형AI 교원업무지원챗봇
-
AI를활용하는서비스위주로신규사업을추진
Ⅲ - 137
p.139
‘똑똑수학탐험대’는AI 및게임기반학습활동(GBL)을활용하여초등학교수학교과의학습내용을지도하고학습하는수업지원시스템
| 교과활동 | 교육과정기반의단원, 차시별학습활동콘텐츠와개념원리이해를위한 개념해설영상과학습지를제공 |
|---|---|
| 탐험활동 학 습 | 교과활동의문제로구성되어기본개념확립을위한단계적학습활동미션을 수행하는자기주도적학습 |
| 자유활동 영 역 | 학습내용을복습할수있도록만들어진학년별로구성된미니게임형태의학습 콘텐츠_’축구게임’ 등18종 |
| 평가활동 | 차시평가**,수시평가,진단평가,단원평가총4종류가존재하며10**개의문항으로 구성 |
| 인공지능추천 | 진단평가및탐험활동의결과를활용하여학생수준에적합한학습활동 컨텐츠를추천 |
| 교구 지 원 | 교과활동에서활용되는디지털교구를제공_’분수와소수’등36종 |
| 활동현황 영 역 | 학습활동결과분석을통한맞춤형학습활동피드백을제공 |
| 학급관리 | **‘똑똑수학탐험대’**를수업에활용하기위하여학급학생을등록 |
시사점
-
진단평가 · 탐험활동결과를기반으로 AI 추천기능을활용해맞춤형학습을지원
-
교과활동 ( 개념학습 ), 탐험활동 ( 문제 해결 ), 자유활동 ( 게임형 학습 ), ·
-
평가활동 ( 형성 진단평가 ) 등을균형 있게구성
Ⅲ - 138
p.140
학교도서관정보관리시스템(DLS, Digital Library System)과연계하여학생들이다양한독후활동을할수있도록디지털기반의독서활동 지원프로그램을제공하는서비스
-
개별활동 참여활동 도서관리
-
• • • 내독후활동(독후감) 작성 독서골든벨_독후도서에대한 도서검색_통합(지역별)검색,
-
- 음성및이미지독후감 퀴즈풀기 우리학교도서검색 - 텍스트변환변환된텍스트의맞춤법 • 밸런스게임_독후도서에대한 • 대출연장, 대출예약, 상호대차 의견분포파악 신청, 희망도서신청
-
검사 • 독서마라톤_도서를지정하여
-
• 포트폴리오구성/독후활동 독서한 페이지에 따른 그룹정리 진도율을확인 • 독후감대회_독후감을제출
-
• 동아리를 구성하여 독서 하여우수독후감선정에참여
-
토론을진행하는환경을제공 • 독서토론 _ 도서에대한자유 토론및찬반토론
-
시사점
-
• 음성및이미지를텍스트로변환 시켜주는AI 기술을활용
-
• 사용자정보의공유를통한DLS와 책이음시스템과연계
-
• DLS시스템과는기능연계, 책이음 간은SSO 연계 로확인
-
-
DLS 인증 _ 독서로에서 DLS 기능 ( 도서관리 ) 을활용하기위하여 DLS 회원정보를등록
-
책이음인증 _ 독서로회원정보로책이음서비스를이용하기위한동의
Ⅲ - 139
p.141
교사들이가진에듀테크역량을‘실시간화상강좌’, ‘질의응답’ 등을통해자유롭게공유하는온라인플랫폼
시사점
-
맞춤형학습지원 : 자가진단후 강좌추천구조로학습경로설계에 활용
-
디지털배지 : 학습성취를시각적 으로인증하고동기를강화
Ⅲ - 140
p.142
교사에게는교수·학습지원플랫폼, 학생과일반인에게는학습자료와교육정보제공창구역할을하는종합교육포털
| 교 | 사 | 학생/일 | 반인 |
|---|---|---|---|
| 기 능 | 설 명 | 기 능 | 설 명 |
| 메인프로필 | 나만의에듀넷구성 | 메인프로필 | 나만의에듀넷구성 |
| 교육과정 | 교육과정안내 | 학습∙평가자료 | 온라인공부도우미 |
| 교육정책 연구대회/연구학교 학습∙평가자료 선생님나눔공간 체험학습지도방방곡곡 | 교육정책소개 연구대회/연구학교자료 수업준비를위한학습자료 Know-How 공유 우리반체험학습지역안내 | 짜잔수학 체험학습지도방방곡곡 창의적체험활동 교육과정 | AI 출제수학문제 체험학습지역안내 체험학습자료 교육과정안내 |
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자기 주도학습 : 실험동영상과자료를참고해이해심화
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• 과 제 수 행 : 정책 · 통계자료를찾아보고서작성에 활용
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활용 • 시 험 대 비 : 단원별학습자료와문제를풀어시험 사례 준비에활용
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수 업 준 비 : 교과서와연계된활동지를수업에활용
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평가자료활용 : 맞춤형시험지를제작
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• 연구및 연수 : 교육정책자료와연구보고서를확인 , 온라인연수수강
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학생맞춤지도 : 학습수준별자료를활용해학생에게 추가콘텐츠안내
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진 로 탐 색 : 진로 · 직업관련콘텐츠를통해관심분야 탐색
시사점
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회원유형에따른맞춤형기능제공
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단순자료제공을넘어데이터분석 기능을포함하여 학습경로제시 나정책 연구에활용
Ⅲ - 141
p.143
어플리케이션아키텍처현황분석을통해도출된시사점을종합함
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분석관점 Key Findings 시사점 • · 플랫폼은 학생개인정보보호와인증체계 를강화해야하며 , 교사 학생모두계정 관리가편리해야함 ▪ 학생에게스스로학습할수있는환경을
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• 플랫폼은학교교육과정과외부학습도구를원활하게지원해야하며 , 교사자율성을 제공 보장하는구조 필요
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• 학습자참여를높이기위해 모바일친화적알림시스템 과 수업맞춤형환경설정 이 ▪ 사용자의편의성을강화하여시스템 중요 효용성제고에기여
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• 교사의 업무경감을위하여다각적인지원방안 에대한고려가요구됨 ▪ NEIS시스템의프론트엔드기능을 수행하여교사업무경감을보증
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어플리케이션 • 학생의 자율학습진행에도움이되는환경의 제공이필요함
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현황분석 ▪ 다양한수업도구를제공하여효율적인
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• 대시보드형포털 을통해학습자와교사가전체학습상황을한눈에파악할수있어야 수업진행을유도
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함
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• LTI 기반으로다양한외부학습도구와 원활한연동을 지원해야함 ▪ AI를중심으로첨단기술을활용하여 효과적인교육을실현
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• 교육과정과연계하여컨텐츠관리 (수업꾸러미)로수업에필요한교육자료준비를지원 ▪ 교육과정에맞는최적의수업교재및학습 콘텐츠가제시되어야함
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• 교사가토론주제를제시하고 학생들이토론에참여하는기능을 제공
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p.144
어플리케이션아키텍처현황분석을통해도출된시사점을종합함
분석관점 Key Findings
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분석관점 Key Findings 시사점 • 수업진행에도움을주는 다양한수업도구를 제공하여야함 ▪ 학생에게스스로학습할수있는환경을 제공
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• 실시간알림·과제관리시스템 으로학습몰입도와참여도강화 ▪ 사용자의편의성을강화하여시스템
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• 효용성제고에기여 정서·출석·성과관리 를통합해학급운영과학생지원을강화 ▪ NEIS시스템의프론트엔드기능을
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• AI 활용을강화하여야 함 수행하여교사업무경감을보증
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어플리케이션 현황분석 • 수업결과보기 (수업중필기, 질문과답변, 사용교재, 문제풀이결과등)을제공하여 ▪ 다양한수업도구를제공하여효율적인 학습분석및복습에도움을주어야함 수업진행을유도
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• 대시보드형포털 을통해학습자와교사가전체학습상황을한눈에파악할수있어야 함 ▪ AI를중심으로첨단기술을활용하여 효과적인교육을실현
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• 학적관리기능은 NEIS 와연계 되어야하며 , 교사가손쉽게학생정보를수정 · 관리할 수있어야함 ▪ 교육과정에맞는최적의수업교재및학습 콘텐츠가제시되어야함
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• 챗봇을활용하여학생의질문에답변(콘텐츠제시)
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p.145
어플리케이션아키텍처현황분석을통해도출된시사점을종합함
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분석관점 Key Findings 시사점 • 학생의 자율학습진행에도움이되는환경의 제공이필요함 ▪ 학생에게스스로학습할수있는환경을 제공
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• 평가기준표(Rubric)을활용하여 과제를평가
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• AI 맞춤학습기능에서스스로 학습수준을진단하고필요한학습목록을제시하여 ▪ 사용자의편의성을강화하여시스템 효과적인학습을유도 효용성제고에기여
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• 교재로사용되는이미지, 문서동영상에대하여 판서기능을제공 하여보충설명이 가능함 ▪ NEIS시스템의프론트엔드기능을 수행하여교사업무경감을보증
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어플리케이션 • 평가지를작성하여학생들의수업이해도를확인
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현황분석 ▪ 다양한수업도구를제공하여효율적인
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• 학생들에관한다양한통계분석을제공하고 학생개인별분석을제공 하여개인학습에 수업진행을유도
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도움
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• 학습자가자신의학습과정을 포트폴리오화 할수있는기능제공 ▪ AI를중심으로첨단기술을활용하여 효과적인교육을실현
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• 학생이제출한과제에대해서 원본성검사를통하여표절의정도와표절사이트를확인 ▪ 교육과정에맞는최적의수업교재및학습 콘텐츠가제시되어야함
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• 사용자그룹을학생, 교사, 튜터로구분하고 튜터에게교사권한을제한적으로할당
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p.146
어플리케이션아키텍처현황분석을통해도출된시사점을종합함
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∙
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온라인조 종례기능을구현하여 등교수업과유사한환경 을제공 ▪ 학생에게스스로학습할수있는환경을 제공
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• 동료평가기능 으로친구들의과제를보고자신의개선방안을모색 ▪ 사용자의편의성을강화하여시스템 효용성제고에기여
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• AI를활용하는서비스위주로신규사업을추진 ▪ NEIS시스템의프론트엔드기능을 수행하여교사업무경감을보증
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어플리케이션 현황분석 ▪ 다양한수업도구를제공하여효율적인 수업진행을유도
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▪ AI를중심으로첨단기술을활용하여 효과적인교육을실현
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Ⅲ. 현황분석
1. 현황분석개요
2. 정보시스템활용업무현황분석
3. 정보시스템현황분석-데이터
4. 요구사항분석
5. 선진사례분석
6. 개선방향수립
p.148
데이터 현황 분석은 기 확보된 기존 자료, 조사서를 통해 수집한 각 정보시스템별 데이터 현황 자료, 데이터 관리담당자 인터뷰를 통한 파악한 운영 현황 등을 기반으로 영역별 분석을 통해 개선기회를 도출함
전체 수행 단계 중 현재 위치는 Ⅲ. 현황분석 > 정보시스템 현황임
- 환경분석
- Ⅲ. 현황분석
- 업무현황
- 정보시스템 현황 (현재)
- 요구사항분석
- 선진사례분석
- 개선방향수립
- 목표모델 설계
- 이행계획 수립
데이터 아키텍처 분석 절차
flowchart LR subgraph 자료조사 A1["1. 공통자료<br/>· KERIS 내부 표준화, 매뉴얼 등<br/>· 데이터 표준화 지침, 운영가이드 등(국가 및 기관자료)<br/>· 데이터관리 조직 및 역할"] A2["2. 자료 또는 인터뷰<br/>· 운영·관리 절차 및 관리기준, 문제점 등<br/>· 데이터 운영 현황 자료"] A3["3. 조사자료 작성 및 배포<br/>· '데이터 현황조사서' 작성/배포: DB현황, 테이블 목록, 테이블 정의서 등 조사"] end subgraph 조사자료분석["조사자료 분석"] B["4. 데이터 현황 분석"] B1["데이터 표준 및 구조<br/>· 데이터 표준, 구조, 규모 분석<br/>- 데이터베이스 정의서/구조도<br/>- 데이터 주제영역 및 데이터그룹 현황<br/>- 데이터베이스 엔티티 현황<br/>- 데이터 규모, 유형 현황"] B2["데이터 품질 및 조직(기준·관리체계)<br/>· 데이터 표준 및 품질 분석<br/>- 정부기관 표준 정책 및 규정<br/>- 데이터 표준(용어, 도메인, 코드) 현황<br/>- 데이터 품질관리 기준, 절차, 정책 등<br/>· 데이터 거버넌스 분석(전체 거버넌스에 포함)<br/>- 데이터 관리조직 및 역할 분석<br/>- 데이터 관리절차"] B3["데이터 연계<br/>· 데이터 연계 분석<br/>- 연계 현황 분석<br/>- 연계방식, 연계주기, 연계방법 등 분석"] B --> B1 B --> B2 B --> B3 end C["분석결과 및 결론<br/>5. 개선방향 도출<br/>· 분석결과를 바탕으로 데이터 기반 개선방향 도출"] A1 --> B A2 --> B A3 --> B B --> C
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분석대상 정보시스템들의 데이터 구조 현황분석은 (주제영역 > 데이터 그룹 > 엔티티 > 속성)으로 수행하며, 본 데이터 현황분석서에서 사용하는 레벨별 용어를 표준화하여 분석과정 및 결과 해석의 오류를 제거하고자 함
분석대상 데이터 분류 및 레벨 정의
레벨 흐름: 데이터 주제영역 → 데이터 그룹 → 엔티티(테이블) → 데이터 속성(컬럼)
| 레벨 | 정의 | 분석자료 |
|---|---|---|
| 데이터 주제영역 | 시스템에서 사용하는 데이터를 최상위 수준의 그룹 (예: 공통, 교무, 보건, 교육과정 등) | 데이터 주제영역 정의서 또는 데이터 구조 정의서 |
| 데이터 그룹 | 데이터 주제영역 내 엔티티들을 논리적으로 묶은 단위이며, 데이터 모델링의 요소 (예: “고객” > “고객 기본정보”) | 데이터 주제영역 정의서 또는 데이터 구조 정의서 |
| 엔티티(테이블) | 영속적으로 존재하는 고유하며 식별 가능한 정보의 집합 객체 / 데이터 모델링의 기본 단위 / 데이터베이스에서의 테이블 | 데이터 엔티티(테이블) 목록 또는 정의서 |
| 데이터 속성(컬럼) | 데이터의 특징이나 성질을 나타내는 최소 단위로, 데이터베이스에서는 컬럼으로 구현됨 | 데이터 속성(컬럼) 목록 또는 정의서 |
분석 목적
- 데이터 구조 현황 분석
- 시스템별 데이터 구조 이슈 및 문제점
- 나이스플러스시스템 데이터 구조 비교 분석 (주제영역, 데이터 그룹, 엔티티, 속성)
- 데이터기준 규칙 및 관리체계 현황 분석
- 데이터 기준 현황 (용어, 단어, 도메인)
- 데이터 품질관리 현황
- 정보시스템 별 대·내외 연계현황 분석
- 시스템별 연계 구성 분석
p.150
데이터구조현황분석은데이터부분의개선기회도출을위해, 관련자료분석및인터뷰결과분석을통해데이터구조, 데이터보유, 데이터 품질, 데이터전환및데이터관리체계관점에서현황분석을수행함
※ 타기관사례
Ⅲ - 149
p.151
데이터분석대상은AI·디지털교수학습플랫폼의데이터HUB 구축을위해수집·활용되는모든형태의데이터(혹은시스템) 및공공데이터 표준지침를분석대상으로함
| • 조사방법 |
|---|
| - “데이터현황조사서” 작성-배포-수집-분석 |
| • 분석대상데이터종류 |
| - 데이터구조정의(논리,물리) |
| - 데이터테이블 정의서또는목록 |
| - 데이터속성(컬럼) 정의또는목록 |
| - 데이터코드정의 |
| - 데이터논리ERD - 데이터연계목록 |
| - 데이터규모(DBMS종류, DB계정 및 용량등 |
| 표준화, 관리지침은공공및 교육부기준적용 |
| - 공공기관의데이터베이스표준화지침(20250224) |
| - 교육행정데이터표준화가이드라인(202408) 등) |
Ⅲ - 150
p.152
공공데이터법(공공데이터제공및이용활성화에관한법률)은공공데이터의정의, 품질관리등의법률로구성됨
Ⅲ - 151
p.153
공공기관의데이터베이스표준화지침중제5조공공기관의역할에대해서분석하고AI·디지털교수학습플랫폼에일관되게적용함
Ⅲ - 152
p.154
공공기관의데이터베이스표준화지침중제7조, 제8조공공데이터베이스의표준화관리체계및표준수립, 적용에대해서분석하고 AI·디지털교수학습플랫폼에일관되게적용함
Ⅲ - 153
p.155
공공기관의데이터베이스표준화지침중제9조, 제10조, 제11조의산출물, 수행시표준적용, 표준용어관리원칙에대해서분석하고 AI·디지털교수학습플랫폼에일관되게적용함
Ⅲ - 154
p.156
공공기관의데이터베이스표준화지침중제12조, 제14조, 제16조의표준용어구성요소,메타데이터현행화등에대해서분석하고AI·디지털 교수학습플랫폼에일관되게적용함
Ⅲ - 155
p.157
AI·디지털 교수학습 플랫폼 데이터 표준은 앞에서 제시된 ‘공공기관의 데이터베이스 표준화 지침’ 등 관련 법률기반을 준수하고 이를 근거로 마련된 교육분야를 포괄하는 「교육행정데이터 표준화 가이드라인(202408)」을 기반으로 표준체계 수립함
표준화 대상 및 구성요소
표준 데이터
flowchart LR A["표준단어<br/>· 일정한 의미를 갖는 최소단위 용어<br/>· 명칭(한글/영문)<br/>· 영문 약어<br/>· 정의/업무규칙"] -->|자료형태 정의| B["표준용어"] A -->|자료형태 정의| C["표준 도메인<br/>· 데이터 타입<br/>· 데이터 길이"] C -->|유효값 정의| D["코드값"] B -->|표준단어와 1개 이상의 표준 도메인으로 구성| E["속성"]
구조 데이터 — 논리 테이블 모델
flowchart RL E["엔터티<br/>· 데이터로 관리되어야 할 항목<br/>· 시설, 식단, 학교 등"] --> S["주제영역<br/>· 데이터의 최상위 집합<br/>· 교육시설, 급식 등"] A["속성<br/>· 정보를 나타내는 최소 단위<br/>· 엔터티의 성질, 분류, 수량, 특성"] --> E
구조 데이터 — 물리 테이블 모델
flowchart RL C["컬럼<br/>· 특정한 단순자료형의 일련의 데이터 값과 테이블의 열(row)"] -->|자동변환| T["테이블<br/>· 단일 주제에 관해 행과열로 구성되는 정보 모음"]
논리 테이블 모델의 엔터티는 물리 테이블 모델의 테이블로, 속성은 컬럼으로 자동변환됨
※ 자료 출처 : 교육행정데이터 표준화 가이드라인
p.158
데이터표준관리를효과적으로수행하기위해표준단어, 표준도메인, 표준코드, 표준용어로표준데이터를구성하고이를기반으로주제영역, 엔티티, 속성, 테이블, 컬럼으로구조데이터를정의함
Ⅲ - 157
p.159
교육데이터표준사전은표준단어, 표준용어, 표준도메인, 표준코드로구성이되어있으며본사업관점에서구축시표준화를고려하여 데이터표준사전을적극활용하고데이터이관발생시최신화된표준사전이적용될수있도록제정차수등확인필요함
Ⅲ - 158
p.160
나이스플러스는 AI포털관리, 사용자관리 등 14개의 주제영역으로 구분됨
나이스플러스 데이터 주제영역 및 엔티티 분류
- AI포털관리 (3개 엔티티 구성)
- 오픈 API 이용기관 기본
- 오픈 API 회원가입 이력
- 오픈 API 사용이력 등
- 공지사항, 캘린더관리 (26개 엔티티 구성)
- 캘린더 알림결과/캘린더/캘린더모메알림
- 공통코드/데이터순번/도움말/메시지 실행결과 및 알림갯수
- 미디어 캐스트/공지사항 등
- 과제/평가 관리 (11개 엔티티 구성)
- 공통코드/데이터 순번/문제지/문항
- 평가지이력/학생오답노트
- 학생과목별 오답노트/과제 등
- 사용자관리 (31개 엔티티 구성)
- 수업지원이메일전송내역/수업지원학생보호자상세/수업지원사용자 기본/수업지원 비회원사용자/수업지원공동인증서상세 등
- 수강신청관리(수강신청) (13개 엔티티 구성)
- 수강신청내역/수강신청대상과목 그룹내역/수강신청이력/수강신청 조정내역/수강신청임시과목 등
- 수강신청관리(교사개설희망과목조사) (7개 엔티티 구성)
- 희망과목조사임시과목/희망과목대상교과군/참여가능교과군
- 희망과목조정내역/희망과목신청내역 등
- 수강신청관리(사용자) (6개 엔티티 구성)
- 개인정보보호정책동의/개인정보보호정책
- 약관동의/약관
- 사용자/비회원사용자 등
- 수강신청관리(학교기본정보) (19개 엔티티 구성)
- 학교학습과정과목/학교학습과정/연계기준정보
- 학급정보/학교유형
- 학교선이수과목/학교교시 등
- 수강신청관리(학생수강신청) (15개 엔티티 구성)
- 수강신청재신청대상/기본참여범위/과목그룹참여범위
- 수강신청과목교시/수강신청설정 등
- 수업관리 (13개 엔티티 구성)
- 수업/수업차시
- 자료순번생성/메세지실행결과 및 알림갯수
- 학생수업진행/과목메핑정보 등
- 시스템관리 (22개 엔티티 구성)
- 학교수업지원분류기본/학교수업지원코드목록
- 학교수업지원사용자정의코드목록
- 학교수업지원메뉴 기본 등
- 위탁교육기관관리 (64개 엔티티 구성)
- 수강신청내역/자료전송현황내역/출결자료전송내역/시간배당상세
- 성적수정이력/성적관리일반 등
- 콘텐츠관리 (8개 엔티티 구성)
- 공유받기/콘텐츠/신고내역/문서소유자
- 즐겨찾기/숨긴수업목록
- 사용자별종아요목록 등
- 학습포인트댓글관리 (17개 엔티티 구성)
- 공통코드/자료순번생성/메세지실행결과 및 알림갯수
- 메세지관리/댓글관리 등
p.161
나이스플러스의 14개 주제영역에서 활용하는 DBMS는 Postgre, MongoDB로 파악
모델정의 및 테이블 현황
| 주제영역 | 테이블 개수 | DBMS명 | 비고 |
|---|---|---|---|
| AI포털관리 | 3 | Postgre | |
| 공지사항, 캘린더관리 | 26 | Mongodb | |
| 과제/평가 관리 | 11 | Mongodb | |
| 사용자관리 | 31 | Postgre | |
| 수강신청관리(수강신청) | 13 | Postgre | |
| 수강신청관리(교사개설희망과목조사) | 7 | Postgre | |
| 수강신청관리(사용자) | 6 | Postgre | |
| 수강신청관리(학교기본정보) | 19 | Postgre | |
| 수강신청관리(학생수강신청) | 19 | Postgre | |
| 수업관리 | 13 | Mongodb | |
| 시스템관리 | 22 | Postgre | |
| 위탁교육기관관리 | 7 | Postgre | |
| 콘텐츠관리 | 64 | Mongodb | |
| 학습포인트 댓글관리 | 19 | Mongodb |
- 본 사업에서 분석한 테이블 상세 내용은 산출물에서 제외. 실제 시스템 구축 시 나이스플러스 내부 자료 참조
p.162
나이스교무업무데이터는10개주제영역으로구성됨
Ⅲ - 161
p.163
본분석항목및분석내용은AI·디지털교수학습플랫폼구축전세부분석을통해분석주제별로해당분석내용을기반으로분석하여목표모델 수립에검토/반영함
Ⅲ - 162
p.164
본분석항목및분석내용은AI·디지털교수학습플랫폼구축전세부분석을통해분석주제별로해당분석내용을기반으로분석하여목표모델 수립에검토/반영함
Ⅲ - 163
p.165
AI·디지털교수학습플랫폼구축을위해기존활용중인나이스플러스등기운영정보시스템의데이터를효율적활용을위해기능유지, 시스템 전환등을검토하고목표모델수립시반영함
Ⅲ - 164
p.166
AI·디지털교수학습플랫폼구축을위해기존활용중인나이스플러스등기운영정보시스템의데이터를효율적활용을위해기능유지, 시스템 전환등을검토하고목표모델수립시반영함
Ⅲ - 165
p.167
3.3.6 DB 현황분석 — 3.3.6.4 나이스 연계현황 (1/6)
AI·디지털 교수학습플랫폼 구축을 위해 기존 나이스플러스와 연계된 나이스 데이터는 AI·디지털 교수학습플랫폼과 재연계 되어야 함으로 나이스플러스와 나이스 데이터 연계현황을 파악함
데이터 연계 현황 (나이스 → 나이스플러스)
| 연계명 | 연계정보 | 데이터형식 | 연계주기 | 연계방향(NEIS+ 기준) | 연계방식 |
|---|---|---|---|---|---|
| 고시교육과정 | 교육부 교육과정 정보 나이스플러스로 전송 | JSON | 배치 | 수신 | API |
| 고시과목 | 교육부 교육과정 정보 나이스플러스로 전송 | JSON | 배치 | 수신 | API |
| 고시편제 | 교육부 교육과정 정보 나이스플러스로 전송 | JSON | 배치 | 수신 | API |
| 고시과목편제매핑 | 교육부 교육과정 정보 나이스플러스로 전송 | JSON | 배치 | 수신 | API |
| 고시학교급교육과정적용차수 | 교육부 교육과정 정보 나이스플러스로 전송 | JSON | 배치 | 수신 | API |
| 고시교육과정차수 | 교육부 교육과정 정보 나이스플러스로 전송 | JSON | 배치 | 수신 | API |
| 고시학년군 | 교육부 교육과정 정보 나이스플러스로 전송 | JSON | 배치 | 수신 | API |
| 고시학년군학년내역 | 교육부 교육과정 정보 나이스플러스로 전송 | JSON | 배치 | 수신 | API |
| 고시편제성적매핑 | 교육부 교육과정 정보 나이스플러스로 전송 | JSON | 배치 | 수신 | API |
| 선이수과목 | 검증기준정보(선이수 위계사항) 정보를 나이스플러스로 전송 | JSON | 배치 | 수신 | API |
| 교사 정보 | 교사 정보를 나이스플러스로 전송 | JSON | 실시간 | 수신 | API |
| 나이스 공지사항 | 나이스의 수업관련 공지사항 나이스플러스로 전송 | JSON | 배치 | 수신 | API |
| 교육청 위탁교육기관 승인내역 | 교육청에서 승인된 위탁교육기관의 승인정보 나이스플러스로 전송 | JSON | 배치 | 수신 | API |
| 자료전송 확인여부 | 시도 위탁교육기관 정보 수정 정보 | JSON | 실시간 | 수신 | API |
| 시도 위탁교육기관 정보 수정 | 위탁교육기관에서 원적교에 전송한 자료의 확인여부 정보 수신 | JSON | 실시간 | 수신 | API |
| (교육부) 교육과정 차수 정보 | 교육부 교육과정 차수정보 가져오기 | DB | 배치 | 수신 | EAI |
| (교육부) 교육과정 고시내역 정보 | 교육부 교육과정 고시내역정보 가져오기 | DB | 배치 | 수신 | EAI |
| (교육부) 교육과정 편제 정보 | 교육부 교육과정 편제정보 가져오기 | DB | 배치 | 수신 | EAI |
| (교육부) 교육과정 과목군별 성적처리 유형 정보 | 교육부 교육과정 과목군별 성적처리유형정보 가져오기 | DB | 배치 | 수신 | EAI |
| 학생출결현황 | 학생 참여 수업의 전체 출결 현황 정보 | JSON | 실시간 | 수신 | API |
| 이수현황 | 학생 개인의 교육과정 이수현황 조회 | JSON | 실시간 | 수신 | API |
p.168
3.3.6 DB 현황분석 — 3.3.6.4 나이스 연계현황 (2/6)
AI·디지털 교수학습플랫폼 구축을 위해 기존 나이스플러스와 연계된 나이스 데이터는 AI·디지털 교수학습플랫폼과 재연계 되어야 함으로 나이스플러스와 나이스 데이터 연계현황을 파악함
데이터 연계 현황 (나이스플러스 → 나이스) (1/5)
| 연계명 | 연계정보 | 데이터형식 | 연계주기 | 연계방향(NEIS+ 기준) | 연계방식 |
|---|---|---|---|---|---|
| 보강 정보 조회 | 나이스플러스 요청으로 나이스에서 보강정보를 반환(Return) | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 교사 개인 수업시간표 정보 조회 | 나이스플러스 요청으로 나이스에서 수업시간표 정보를 조회 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 학교과목군과목 | 학교 교육과정 정보를 나이스플러스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
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| 문항별제출내역 | 나이스의 문항별제출내역 | JSON | 배치 | 송신 | API |
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| 위탁생정보 | 위탁교육기관의 위탁학생 정보를 원적교에 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
p.169
3.3.6 DB 현황분석 — 3.3.6.4 나이스 연계현황 (3/6)
AI·디지털 교수학습플랫폼 구축을 위해 기존 나이스플러스와 연계된 나이스 데이터는 AI·디지털 교수학습플랫폼과 재연계 되어야 함으로 나이스플러스와 나이스 데이터 연계현황을 파악함
데이터 연계 현황 (나이스플러스 → 나이스) (2/5)
| 연계명 | 연계정보 | 데이터형식 | 연계주기 | 연계방향(NEIS+ 기준) | 연계방식 |
|---|---|---|---|---|---|
| 출결정보 전송 | 위탁교육기관에서 수행한 위탁생의 출결정보를 원적교에 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 창의적체험활동 자율활동 전송 | 위탁교육기관에서 수행한 위탁생의 창의적 체험활동 자율활동 내용을 원적교에 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 창의적체험활동 동아리활동 전송 | 위탁교육기관에서 수행한 위탁생의 창의적 체험활동 동아리활동 내용을 원적교에 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 창의적체험활동 봉사활동 전송 | 위탁교육기관에서 수행한 위탁생의 창의적 체험활동 봉사활동 내용을 원적교에 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 창의적체험활동 진로활동 전송 | 위탁교육기관에서 수행한 위탁생의 창의적 체험활동 진로활동 내용을 원적교에 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 성적정보 전송 | 위탁교육기관에서 수행한 위탁생의 성적 정보를 원적교에 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 세부능력및특기사항 전송 | 위탁교육기관에서 수행한 위탁생의 세부능력 및 특기사항 정보를 원적교에 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 자유학기활동 전송 | 위탁교육기관에서 수행한 위탁생의 자유학기 활동 정보를 원적교에 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 관찰내용 전송 | 위탁교육기관에서 수행한 위탁생의 관찰내용 정보를 원적교에 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 교과평가 전송 | 위탁교육기관에서 수행한 위탁생의 교과평가 정보를 원적교에 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 교과 및 담당교사 | 교과 및 담당교사 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 시간표조회 | 시간표조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 출석현황, 출석상세조회 | 출석현황, 출석상세조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 주간학습-조회조건 | 주간학습-조회조건 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 주간학습-양식1 | 주간학습-양식1 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 주간학습-양식2 | 주간학습-양식2 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 교과평가조회, 평가교과 | 교과평가조회, 평가교과 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 교과평가_조회조건 세팅 | 교과평가_조회조건 세팅 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 학교생활통지표 | 학교생활통지표 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 학교생활기록 | 학교생활기록 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 성적 | 성적 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 성적표 | 성적표 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 고사별정오답표 | 고사별정오답표 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 고사별정오답표-조회조건 | 고사별정오답표-조회조건 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 교과별점수조회 | 교과별점수조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
p.170
3.3.6 DB 현황분석 — 3.3.6.4 나이스 연계현황 (4/6)
AI·디지털 교수학습플랫폼 구축을 위해 기존 나이스플러스와 연계된 나이스 데이터는 AI·디지털 교수학습플랫폼과 재연계 되어야 함으로 나이스플러스와 나이스 데이터 연계현황을 파악함
데이터 연계 현황 (나이스플러스 → 나이스) (3/5)
| 연계명 | 연계정보 | 데이터형식 | 연계주기 | 연계방향(NEIS+ 기준) | 연계방식 |
|---|---|---|---|---|---|
| 창의적체험활동 | 창의적체험활동 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 나의 스포츠클럽 | 나의 스포츠클럽 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 나의 스포츠클럽 상세 | 나의 스포츠클럽 상세 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 스포츠클럽 대회참가내역 | 스포츠클럽 대회참가내역 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 성적변화표 | 성적변화표 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 향상도 조회 | 향상도 조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 향상도 교과클릭 | 향상도 교과클릭 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 향상도 조회조건 세팅 | 향상도 조회조건 세팅 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 학습진단 | 학습진단 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 대입전형자료제공현황조회 | 대입전형자료제공현황조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 대입전형자료제공현황상세조회 | 대입전형자료제공현황상세조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 학교기본정보 | 학교기본정보 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 학교정보 | 학교정보 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 학교환경정보 | 학교환경정보 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 연간학사정보 | 연간학사정보 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 월간학사정보 | 월간학사정보 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 학사 일정 상세조회 | 학사 일정 상세조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 월간식단 | 월간식단 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 주간식단 | 주간식단 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 교육활동신청_상시신청목록 조회 | 교육활동신청_상시신청목록 조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 교육활동신청_수시신청목록 조회 | 교육활동신청_수시신청목록 조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 교육활동신청_수시신청 상세 조회 | 교육활동신청_수시신청 상세 조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 교육활동신청_상시신청 등록, 수정 | 교육활동신청_상시신청 등록, 수정 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 교육활동신청_수시신청 등록, 수정 | 교육활동신청_수시신청 등록, 수정 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
p.171
3.3.6 DB 현황분석 — 3.3.6.4 나이스 연계현황 (5/6)
AI·디지털 교수학습플랫폼 구축을 위해 기존 나이스플러스와 연계된 나이스 데이터는 AI·디지털 교수학습플랫폼과 재연계 되어야 함으로 나이스플러스와 나이스 데이터 연계현황을 파악함
데이터 연계 현황 (나이스플러스 → 나이스) (4/5)
| 연계명 | 연계정보 | 데이터형식 | 연계주기 | 연계방향(NEIS+ 기준) | 연계방식 |
|---|---|---|---|---|---|
| 교육활동신청_상시신청 취소 | 교육활동신청_상시신청 취소 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 교육활동신청_수시신청 취소 | 교육활동신청_수시신청 취소 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 교육활동신청_상시신청 현황 조회 | 교육활동신청_상시신청 현황 조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 교육활동신청_수시신청 현황 조회 | 교육활동신청_수시신청 현황 조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 교과용도서 목록 조회 | 교과용도서 목록 조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 교과용도서 신청 | 교과용도서 신청 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 교과용도서 신청 취소 | 교과용도서 신청 취소 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 건강기록 | 건강기록 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 자체진단조회 | 자체진단조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 자체진단결과 | 자체진단결과 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 용어사전조회 | 용어사전조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| PAPS콘텐츠 조회 | PAPS콘텐츠 조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 학습도움자료 조회 | 학습도움자료 조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 신체활동일지_월별_활동리스트 | 신체활동일지_월별_활동리스트 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 신체활동일지_일별_활동리스트 | 신체활동일지_일별_활동리스트 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 신체활동일지_데이터_조회 | 신체활동일지_데이터_조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 신체활동일지_데이터_저장 | 신체활동일지_데이터_저장 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 신체활동일지_데이터_삭제 | 신체활동일지_데이터_삭제 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 신체활동일지_데이터_입력횟수_조회 | 신체활동일지_데이터_입력횟수_조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 일지분석 월별_신체활동분석기록_조회 | 일지분석 월별_신체활동분석기록_조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 일지분석 주별_신체활동분석기록_조회 | 일지분석 주별_신체활동분석기록_조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 일지분석 일자별_운동_기록_기간조회 | 일지분석 일자별_운동_기록_기간조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 일지분석 개인별_활동_기록_기간조회 | 일지분석 개인별_활동_기록_기간조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 일지분석 개인별_운동_기록_단건조회 | 일지분석 개인별_운동_기록_단건조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 일지분석 조회가능날짜조회 | 일지분석 조회가능날짜조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
p.172
3.3.6 DB 현황분석 — 3.3.6.4 나이스 연계현황 (6/6)
AI·디지털 교수학습플랫폼 구축을 위해 기존 나이스플러스와 연계된 나이스 데이터는 AI·디지털 교수학습플랫폼과 재연계 되어야 함으로 나이스플러스와 나이스 데이터 연계현황을 파악함
데이터 연계 현황 (나이스플러스 → 나이스) (5/5)
| 연계명 | 연계정보 | 데이터형식 | 연계주기 | 연계방향(NEIS+ 기준) | 연계방식 |
|---|---|---|---|---|---|
| 평가결과조회 | 평가결과조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 평가이력조회 | 평가이력조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 평가이력조회_그래프 | 평가이력조회_그래프 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 통계조회1 | 통계조회1 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 통계조회2 | 통계조회2 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| paps지수조회 | paps지수조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| my paps | my paps 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 신체활동 처방 조회 | 신체활동 처방 조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 신체활동 처방 등록, 수정 | 신체활동 처방 등록, 수정 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 알레르기 정보 조회 | 알레르기 정보 조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 개인 알레르기 정보 목록 조회 | 개인 알레르기 정보 목록 조회 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 개인 알레르기 정보 등록, 수정 | 개인 알레르기 정보 등록, 수정 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 개인 알레르기 정보 삭제 | 개인 알레르기 정보 삭제 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 방과후학교 공지사항 조회 | 방과후학교 공지사항 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 방과후학교 강좌조회 | 방과후학교 강좌 정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 방과후학교 강좌상세조회 | 방과후학교 강좌 상세정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 방과후학교 강사정보조회 | 방과후학교 강좌 강사정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 방과후학교 강좌신청 | 방과후학교 강좌 신청정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 방과후학교 강좌신청현황조회 | 방과후학교 수강신청 내역정보 및 수강신청 최종결과 / 추첨결과 정보를 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 방과후학교 강좌취소 | 방과후학교 강좌 취소정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 방과후학교 출결상황조회 | 방과후학교 출결정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 방과후학교 출결상세조회 | 방과후학교 출결상세정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 학생이수현황 | 학생의 이수과목정보를 나이스플러스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 학교정보(계열학년학과) | 교육청내 학교/계열/학년/학과 정보를 나이스로부터 조회 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
| 학생수업현황 | 학생이 참여하는 수업현황정보를 나이스로 전송 | JSON | 실시간 | 송신 | API |
p.173
나이스플러스의모델, 테이블목록및정의서를검토하여데이터표준화를분석함
Ⅲ - 172
p.174
3.3.8 시사점 종합 (1/2)
데이터 아키텍처 분석을 기반으로 종합시사점을 도출함
시사점 종합
-
분석영역: 데이터 아키텍처
- 시사점
- KERIS의 시스템 표준은 공공표준, 교육부 행정데이터 표준 및 관리시스템(메타데이터 관리 시스템)을 준수하여 표준 적용
- 기존 데이터 포함 AI데이터를 기반으로 한 플랫폼을 고려하여 DB구조, 데이터 연계 등 최적화 및 품질관리 강화 필요
- 데이터 수집–저장–분석–AI 학습까지 연계되는 플랫폼 및 기반 AI 모델 지속 학습 체계 구축을 위한 데이터 구성 필요
- 기존 시스템(나이스)과의 효율적 연계를 기반으로 한 표준체계, 데이터 활용 체계 수립 필요
- 나이스 연계를 통한 데이터 활용 및 서비스 강화 필요 / 메타관리 체계의 재수립을 통한 플랫폼 데이터 기반 효율화 필요
- AI·디지털 교수학습플랫폼에 나이스플러스 기능을 개발하되 현재 시스템과 동시 운영을 통해 현행 시스템의 데이터를 그대로 유지하고 향후 적정시점에 자연스럽게 시스템을 단일화하는 형태로 추진 필요
- 표준적용 일관성 유지 필요: 시스템 간 표준적용 편차, 코드·도메인 관리 및 적용절차 표준 필요
- AI 관련 데이터 표준, 품질관리 적용: 행정데이터 중심 구조와 학습·AI 데이터구조와의 표준 및 품질관리 등 통합 표준 적용 필요
- 시사점
-
시사점 종합
- 데이터 표준화 체계 구축(단어, 용어, 도메인, 코드)–데이터 관리지침 준수 기반
- 효율적 데이터 연계체계 구축
- 메타관리체계 구축(교육부 메타관리시스템 기준)
- 데이터 품질관리 체계 구축(행정데이터, 학습데이터 기준)
- 데이터 구조관리 체계 최적화
- 학습데이터 상호운용성 기반 체계 구축
p.175
3.3.8 시사점 종합 (2/2)
데이터 아키텍처 분석을 통해 시사점을 도출함
시사점 종합
-
분석영역: 데이터 아키텍처
- 시사점
- 신규 플랫폼에서 DB를 통합할지(필요 시 현행은 그대로 유지), 도메인별 재분리 여부 검토 필요(나이스플러스 행정데이터 기준)
- 신규 플랫폼에서 동일한 Polyglot 구조를 유지할지, 일부 영역은 단일 DBMS 또는 데이터 허브 구조로 통합여부 검토 필요(학습데이터 포함)
- 신규 플랫폼에서는 운영관리, 서비스, 인터페이스, 배치, 마이그레이션, 분석조회, 모니터링 계정 등으로 세분화할 필요성 검토 필요
- 신규 플랫폼에서는 감사추적성, 책임분리, 보안운영체계 설계의 영향도 등 분석하여 세분화 필요성 검토 필요
- 이관/미이관, 동기화/조회, 보존/폐기 판단의 기준으로 데이터 최적화를 위해 필요 시 폐기대상으로 검토 필요
- 민감성이 높은 데이터는 최소 보유·재연계 원칙이 가능한지 검토 필요
- 신규 플랫폼의 콘텐츠 저장소와 DB 메타구조 분리 설계에 반영(신규 플랫폼 콘텐츠 관리 고려 필요)
- 신규 플랫폼 전환 시 재연계 우선영역과 이관(필요시) 우선영역 구분 필요 (데이터 최종 활용 여부는 목표모델 수립 시 방향에 따라 결정)
- 시사점
-
시사점 종합
- 데이터 표준화 체계 구축(단어, 용어, 도메인, 코드)–데이터 관리지침 준수 기반
- 효율적 데이터 연계체계 구축
- 메타관리체계 구축(교육부 메타관리시스템 기준)
- 데이터 품질관리 체계 구축(행정데이터, 학습데이터 기준)
- 데이터 구조관리 체계 최적화
- 학습데이터 상호운용성 기반 체계 구축
p.176
Ⅲ. 현황분석
1. 현황분석개요
2. 정보시스템활용업무현황분석
3. 정보시스템현황분석-인프라
4. 요구사항분석
5. 선진사례분석
6. 개선방향수립
p.177
인프라현황분석은데이터센터설비환경, HW, SW 및네트워크체계에대한현황자료수집및인터뷰실시하여, 문제점및이슈사항을 파악하고, 시사점을도출하여목표시스템설계를위한기초자료로활용함
Ⅲ - 176
p.178
현황분석대상은세종나이스클라우드센터의나이스플러스시스템인프라에대한데이터센터설비, 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크등에 대한자원구성현황을분석대상으로함
| 현황분석대상 | ||
|---|---|---|
| 데이터센터설비 | • 나이스클라우드센터의전산기계실전원및상면등데이터센터설비환경의운영현황 | |
| 분석대상 | 하드웨어 | • 나이스플러스시스템의서버하드웨어및스토리지구성자원등인프라자원현황 |
| 소프트웨어 | • 나이스플러스시스템의시스템소프트웨어및유틸리티소프트웨어구성자원현황 | |
| 네트워크 | • 나이스클라우드센터의네트워크구성자원현황 | |
| 수행방법 | • 데이터센터설비, • 자료수집과서면 • 나이스플러스시 | 하드웨어, 소프트웨어 및네트워크관련인프라자원구성및자원사용현황분석 및대면인터뷰를통한현황조사결과분석을수행하고, 문제점및이슈사항을도출함 스템현황을분석하여AI〮디지털교수학습플랫폼구축을위한자원구성방안을제시함 |
Ⅲ - 177
p.179
데이터센터현황분석은기계실상면, 전력량, 네트워크및재해복구센터운영현황등을파악하고시사점을도출하여향후목표모델설계시 반영함
데이터센터현황분석기준
| 구분 | 분석항목 | 설명 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 상면 | • 세종나이스클라우드센터내전산기계실상면의면적(평)을파악하고, 실제전산장비및통신장비 등을설치한랙레인이상면을점유한비율(%)을파악하여, 향후목표모델구축방안수립에반영함 | 인터뷰및기계실방문 | |
| 전력량 | • 세종나이스클라우드센터내설치된가용전략량을파악하고, 전산장비및통신장비등이현재사용 하는전략사용량을파악하여, 향후목표모델구축방안수립에반영함 | 인터뷰 | |
| 데이터센터 현황분석 | |||
| 네트워크 (대역폭) | • 세종나이스클라우드센터내설치된네트워크구성현황을파악하고, 현재네트워크및보안장비들 이처리하는트래픽규모(사용률)을파악하여, 향후목표모델구축방안수립에반영함 | 인터뷰 | |
| 재해복구센터 | • 세종나이스클라우드센터내설치된나이스, 나이스플러스시스템에대한재해복구시스템운영현 황을파악하여, 향후목표모델의DR시스템구축방안수립에반영함 | 인터뷰 |
Ⅲ - 178
p.180
세종나이스클라우드센터의데이센터운영환경에대한현황분석
| 데이터센터운영환경분석 | ||
|---|---|---|
| 검토항목 | 사용현황 | 주요현황및이슈 |
| 기계실 전력사용 현황 | ▪ 전체가용전력의30 ~ 35% 사용중 ▪ 일반클라우드인프라구축에필요한전력량은여유있음 ▪ AI 시스템구축에필요한GPU서버는대규모전력량이필요함으로전력계통의 추가도입 검토가 필요함 | • AI 시스템운영시전력 사용량크게증가예상됨 |
| 시사점 | ||
| 기계실 상면 사용 현황 | ▪ 전체상면의면적은60편정도, 랙기준으로약40개정도수용여지있음 ▪ 현재50% 정도사용중(랙설치레인기준10개레인중4개정도사용) ▪ AI 시스템클라우드 랙을 설치한 공간적 여유는 있음 | • AI〮디지털교수학습플랫폼을 위한별도의독립적 인프라(전력/상면) 구축필요 |
※출처: 2026.03.09_세종나이스클라우드센터방문및그룹인터뷰진행결과
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p.181
세종나이스클라우드센터의데이센터운영환경에대한현황분석
| 데이터센터운영환경분석 | ||
|---|---|---|
| 검토항목 | 사용현황 | 주요현황및이슈 |
| 데이터센터 네트워크 사용 현황 | ▪ 나이스클라우드의대표적인피크구간은학교폭력실태조사기간으로, 특정시간대(아침 조회/종례시간)에접속이집중됨 ▪ 이시기에는양쪽회선10G를거의80% 이상사용하는수준까지올라가며, 보고서상최고42만 세션까지기록된바있음 ▪ 행정시스템트래픽과교수학습플랫폼트래픽은성격이달라, 현재나이스데이터를그대로 적용하기보다는별도비교·검증이필요할수있음 ▪ AI 교수학습플랫폼이현재나이스클라우드내부에그대로들어올경우, 기존장비와네트워크 한계를초과할가능성이높다고판단함 ▪ 특히현재일부장비병목이20G 수준으로보이며, 교수학습플랫폼은행정시스템과달리 이미지·콘텐츠·스트리밍등대용량트래픽을유발할수있어성격이다름 ▪ 따라서, 데이터센터의네트워크를단순히공유하는것보다는독립적인대용량네트워크구성이 필요할가능성이높음 | • AI 시스템운영시피크타임 시간대에대규모네트워크 트래픽이발생할가능성이큼 시사점 • AI〮디지털교수학습플랫폼을 위한별도의독립적네트워크 체계구축필요 |
※출처: 2026.03.09_세종나이스클라우드센터방문및그룹인터뷰진행결과
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p.182
세종나이스클라우드센터의데이센터운영환경에대한현황분석
| 데이터센터운영환경분석 | ||
|---|---|---|
| 검토항목 | 사용현황 | 주요현황및이슈 |
| 나이스클라우드의DR 운영 현황 | ▪ 나이스클라우드의DR은대구에구성되어있으나, 나이스플러스수업지원영역은DR 미구성 상태임 ▪ 이유는용량예측의어려움과투자대비효용성문제때문이며, 대신백업·소산복원은수행중임 ▪ 일부DR 자동화는스크립트수준으로진행중이며, 완전자동화는아직미구축 ▪ AI 교수학습플랫폼은전통적DR(액티브-스탠바이)보다멀티클라우드기반액티브-액티브구성이 더적절할수있다고봄 ▪ 건물파손, 장애, 지역이슈등을고려하면, 원격지멀티센터또는멀티클라우드분산이더진보된 방식이라는의견이제시됨 ▪ 다만실제민간클라우드리전간트래픽경로, 지역분산효과, 로드밸런싱방식등은추가확인이 필요하다고정리됨 | •대구센터에나이스클라우드 DR이구성되어있으나, 나이스플러스수업지원 영역은DR 미구성상태임 시사점 •DR 구성시, Active- Active 방식의실시간 백업체계구성이필요함 |
※출처: 2026.03.09_세종나이스클라우드센터방문및그룹인터뷰진행결과
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p.183
세종나이스클라우드센터의클라우드운영환경에대한현황분석
| 클라우드운영환경분석 | ||
|---|---|---|
| 검토항목 | 사용현황 | 주요현황및이슈 |
| 관제체계운영현황 | ▪ 운영관제는시스템생존여부, 부하, 자원상태등을상주인력이직접관리함 ▪ 보안관제는TMS를통해위협정보를수집하고, ECSC에서위협판정후정책을내려주는구조임 ▪ 현행구조는자동차단형이아니라, 위협탐지후수동정책반영방식에가까움 ▪ SDN 영역에서보안정책을자동배포하거나자동차단하는체계는현재적용되지않은것으로 확인됨 | • SDN 영역에서보안정책을 자동배포및자동차단하는 체계는현재적용되지않고 있음 • CMP는완전한통합 운영까지는이르지못한 상태임 |
| 시사점 | ||
| CMP 운영현황 | ▪ 초기에는CMP(클라우드관리포털)를통해전체장비와SDN 영역을통합관제하려했으나, 사업 기간내에모든장비연동을완료하지못함 ▪ 일부장비는CMP에붙어있으나일부는미연동상태이며, 운영상실제로는개별솔루션/화면을 병행사용하고있음 ▪ 따라서“통합관리지향”은있었지만“완전한통합운영”까지는이르지못한상태로보임 | • 목표모델의운영효율성과 보안강화를위해’SDN 기반 보안자동화(Security Orchestration)’ 및’Zero Trust’ 보안체계적용필요 • CMP의완전한통합운영 체계구축필요 |
※출처: 2026.03.09_세종나이스클라우드센터방문및그룹인터뷰진행결과
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p.184
세종나이스클라우드센터의클라우드운영환경에대한현황분석
| 클라우드운영환경분석 | ||
|---|---|---|
| 검토항목 | 사용현황 | 주요현황및이슈 |
| 사용자규모 | ▪ 시스템사용대상자는전국17개시도의학생, 교사등약500만명정도 ▪ 나이스업무단은시도교육청내부업무시스템중심으로운영되며, 인터넷서비스가아닌스쿨넷 기반으로접근함 ▪ 반면나이스클라우드는학생, 학원종사자, 검정고시응시자, 채용원서접수자등대국민서비스를 담당함 | • 대규모사용자접속에의한 트래픽병목현상발생이 예상됨 • 네트워크상단과서비스단의 네트워크구성방식이상이함 |
| 시사점 | ||
| 전체적인인프라구성현황 | ▪ 당초SDDC(Software Defined Data Center) 전체적용을고려했으나, 국정원보안성검토 과정에서상단네트워크전체를SDN으로구성하는것은위험성이있다고판단됨 ▪ 이에따라상단보안장비(L4, WAF, IPS, 방화벽, SSL 가시성, TMS 등)는전통적(레거시) 방식, 서비스단부터는SDN 기반으로구성됨 | • 대규모사용자트래픽발생에 대비한적절한아키텍처 설계가필요함 • 신규네트워크구성시상단은 보안장비위주로구성하고 서비스단은SDN방식으로 구성함 |
※출처: 2026.03.09_세종나이스클라우드센터방문및그룹인터뷰진행결과
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p.185
세종나이스클라우드센터의관점에서To-Be 클라우드아키텍처협의
| To-Be 클라우드아키텍처 | ||
|---|---|---|
| 검토항목 | 사용현황 | 주요현황및이슈 |
| To-Be 모델의클라우드 구조설계 | ▪ 멀티클라우드/다센터구조는기술문제뿐아니라운영주체, 교육청인력배치, 관리권한, 책임 체계까지함께설계되어야함 ▪ 기존나이스도17개시도교육청분산구조와중앙조직간균형속에서운영되어왔기때문에, 새 플랫폼역시기술아키텍처와함께거버넌스설계가핵심이슈로제기됨 | • 멀티클라우드/다센터구조는 기술문제뿐만아니라운영 주체, 교육청인력배치, 관리 권한, 책임체계까지함께 설계필요 • 2개권역또는2개센터로 |
| To-Be 모델의이행계획 | ▪ 전체를하나의중앙센터에집약하는방식은네트워크, 전력, 상면, GPU 수용측면에서한계가있을 수있다는우려가제기됨 ▪ 반대로17개시도교육청단위완전분산형도운영거버넌스와관리일원화측면에서부담이큼 ▪ 이에따라권역기반확장형구조또는1센터모델을표준화한뒤단계적으로증설하는구조가 대안으로논의됨 ▪ 처음부터17개전체를대상으로일괄구축하기보다는, 1~2개센터부터시작해사용자증가나 교육청참여확대에따라멀티로확장하는구상이제안됨 ▪ 예를들어초기에는2개권역또는2개센터로시작하고, 이후수용인원증가에따라3센터, 4센터로확장하는방식이검토됨 ▪ 이는향후다른교육청이참여할경우에도표준아키텍처와운영가이드를기반으로확장 가능하도록하기위한취지임 | 시작한후수용인원증가에 따라3,4센터로확장하는 방식검토필요 시사점 • 새플랫폼은 기술아키텍처와 더불어거버넌스설계가 필요함 • 멀티센터를단계적으로 구축하는방안검토필요 |
※출처: 2026.03.09_세종나이스클라우드센터방문및그룹인터뷰진행결과
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p.186
서버현황분석은서버구성아키텍처, 트래픽대응방안, 장애취약구조, 재해복구체계등에대한현황분석을통해시사점을도출하여목표모델 설계에반영함
서버현황분석기준
| 구분 | 분석항목 | 설명 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 (가용성,효율성) | • 현재운영중인시스템의아키텍처(레거시, 클라우드, MSA 등)를분석하여개선점이있는 지파악하여향후목표모델아키텍처설계에반영함 | 서버구성도, 자원현황목록 | |
| 트래픽대응방안 (효율성,확장성) | • 피크타임 기간에사용자트래픽의폭증또는서버자원용량부족으로인하여어플리케이 션처리시간지연또는업무중단등의문제발생가능성에대비하여준비된대응방안(트래 픽분산, 용량증설등)을검토함 | 자원사용률(%), 트래픽관리현황 | |
| 서버 | |||
| 장애취약구조 (가용성,표준화) | • 서버구성시이중화또는로드밸런싱구조로구성하지않은서버는장애발생시백업으로 전환할수가없음으로장애로인한업무중단가능성에대비한이중화구성현황을검토함 | 서버이중화현황 | |
| 재해복구체계 (가용성,안전성) | • 데이터센터가위치한지역에서발생하는지진발생또는데이터센터건물에서발생하는화 재와같은대형재해로인한평상업무의장기간업무중단가능성에대응하기위한재해복 구시스템(DRS) 의운영여부를검토함 | DRS 구성도 백업정책등 |
※ 이하현황분석은나이스클라우드센터의2026년도유지보수RFP에기술된제한된자원현황정보를기반으로시사점(방향성)을도출하였음
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p.187
세종나이스클라우드센터의하드웨어구성도는다음과같음
하드웨어개념도
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세종나이스클라우드센터의하드웨어구성도는다음과같음
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세종나이스클라우드센터의나이스플러스시스템의서버자원에대한현황분석
서버자원현황> WEB 서버
| 번호 | 구분 | 장비구분 | 장비명 | 제조사 | 제품명 | CPU(Core) | Memory(GB) | 수량 | 단위 | 도입년도 | 비고 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | HW | x86서버 | IaaS_WEB#01 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | |
| 2 | HW | x86서버 | IaaS_WEB#02 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | |
| 3 | HW | x86서버 | IaaS_WEB#03 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | |
| 4 | HW | x86서버 | IaaS_WEB#04 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | Object 스토리지(MinIO Node) |
| 5 | HW | x86서버 | IaaS_WEB#05 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | Object 스토리지(MinIO Node) |
| 6 | HW | x86서버 | IaaS_WEB#06 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | Object 스토리지(MinIO Node) |
| 7 | HW | x86서버 | IaaS_WEB#07 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | Object 스토리지(MinIO Node) |
| 8 | HW | x86서버 | IaaS_WEB#08 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | Object 스토리지(MinIO Node) |
| 9 | HW | x86서버 | IaaS_WEB#09 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | Object 스토리지(MinIO Node) |
| 10 | HW | x86서버 | IaaS_WEB#10 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | Object 스토리지(MinIO Node) |
| 11 | HW | x86서버 | IaaS_WEB#11 | HPE | HPE DL380 Gen11 | 64 | 1024 | 1 | 대 | 2025 |
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p.190
세종나이스클라우드센터의나이스플러스시스템의서버자원에대한현황분석
서버자원현황> WAS 서버
| 번호 | 구분 | 장비구분 | 장비명 | 제조사 | 제품명 | CPU(Core) | Memory(GB) | 수량 | 단위 | 도입년도 | 비고 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 12 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#01 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | PowerFlex Block스토리지(MDM Master) |
| 13 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#02 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | PowerFlex Block스토리지(MDM Slave) |
| 14 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#03 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | PowerFlex Block스토리지(MDM Tie-Breaker) |
| 15 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#04 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | PowerFlex Block스토리지(Gateway#1) |
| 16 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#05 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | PowerFlex Block스토리지(Gateway#2) |
| 17 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#06 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | |
| 18 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#07 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | |
| 19 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#08 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | |
| 20 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#09 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | |
| 21 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#10 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | |
| 22 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#11 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | |
| 23 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#12 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | |
| 24 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#13 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | |
| 25 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#14 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | |
| 26 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#15 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | |
| 27 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#16 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | Object 스토리지(MinIO Node) |
| 28 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#17 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | Object 스토리지(MinIO Node) |
| 29 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#18 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | Object 스토리지(MinIO Node) |
| 30 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#19 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | Object 스토리지(MinIO Node) |
| 31 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#20 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | Object 스토리지(MinIO Node) |
| 32 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#21 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | Object 스토리지(MinIO Node) |
| 33 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#22 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | Object 스토리지(MinIO Node) |
| 34 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#23 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 | 대 | 2023 | Object 스토리지(MinIO Node) |
| 35 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#24 | HPE | HPE DL380 Gen11 | 64 | 1024 | 1 | 대 | 2025 | PowerFlex Block스토리지(SDS) |
| 36 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#25 | HPE | HPE DL380 Gen11 | 64 | 1024 | 1 | 대 | 2025 | |
| 37 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#26 | HPE | HPE DL380 Gen11 | 64 | 1024 | 1 | 대 | 2025 | |
| 38 | HW | x86서버 | IaaS_WAS#27 | HPE | HPE DL380 Gen11 | 64 | 1024 | 1 | 대 | 2025 |
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세종나이스클라우드센터의나이스플러스시스템의서버자원에대한현황분석
서버자원현황> DB서버
| 번호 | 구분 | 장비구분 | 장비명 | 제조사 | 제품명 | CPU(Core) | Memory(GB) | 수량 단위 | 도입년도 | 비고 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 39 | HW | x86서버 | IaaS_DB#01 | Dell EMC | POWER Edge R760 | 48 | 767 | 1 대 | 2025 | |
| 40 | HW | x86서버 | IaaS_DB#02 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 대 | 2023 | |
| 41 | HW | x86서버 | IaaS_DB#03 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 대 | 2023 | |
| 42 | HW | x86서버 | IaaS_DB#04 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 대 | 2023 | |
| 43 | HW | x86서버 | IaaS_DB#05 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 대 | 2023 | |
| 44 | HW | x86서버 | IaaS_DB#06 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 대 | 2023 | |
| 45 | HW | x86서버 | IaaS_DB#07 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 대 | 2023 | |
| 46 | HW | x86서버 | IaaS_DB#08 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 대 | 2023 | |
| 47 | HW | x86서버 | IaaS_DB#09 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 대 | 2023 | |
| 48 | HW | x86서버 | IaaS_DB#10 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 대 | 2023 | |
| 49 | HW | x86서버 | IaaS_DB#11 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 대 | 2023 | |
| 50 | HW | x86서버 | IaaS_DB#12 | Dell EMC | POWER Edge R750 | 36 | 576 | 1 대 | 2023 | |
| 51 | HW | x86서버 | IaaS_DB#13 | HPE | HPE DL380 Gen11 | 96 | 767 | 1 대 | 2025 | |
| 52 | HW | x86서버 | IaaS_DB#14 | HPE | HPE DL380 Gen11 | 96 | 767 | 1 대 | 2025 | |
| 53 | HW | x86서버 | IaaS_CF#01 | HPE | HPE DL380 Gen11 | 96 | 767 | 1 대 | 2025 | CF : Cloud Foundation |
| 54 | HW | x86서버 | IaaS_CF#02 | HPE | HPE DL380 Gen11 | 96 | 767 | 1 대 | 2025 | CF : Cloud Foundation |
| 주요 | 내용 | • X86 하드웨 • WEB, WAS • 서버물리적 | 어기반의범용서버로 , DB서버의3Tier로 이중화및HA구성이 | 구성됨 구성됨 되어있음 | 시사점 • 목 환 원 • 목 | 표시스템의유 경지원을위해 칙으로수립함 표모델설계시 | 연한확장성 X86 기반 서버의물 | (Scalability) 및클라우드네이티브 범용서버아키텍처를기본설계 리적이중화구성이필요함 |
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세종나이스클라우드센터의나이스플러스시스템의서버자원에대한현황분석
| 클라우드유형분석 | ||
|---|---|---|
| 구성요소 | 채택기술/제품 | 근거및설명 |
| 클라우드유형 | Private Cloud (On-Premise IaaS) | 공공기관특성상외부퍼블릭클라우드미사용, 자체데이터센터내구축 |
| IaaS 플랫폼 | OpenStack (Xena 버전) | openstack_xena 확인(Repository 서버별도운영) |
| 컨테이너레지스트리 | Docker Registry | docker-registry 운영→ 컨테이너기반워크로드지원 |
| IaaS 관리포털 | Openstackit | inc-ositpt01 서버에서Openstackit 기반관리포털운영 |
| SDN 컨트롤러 | Cisco APIC (ACI) | APIC 5대클러스터로전체SDN Fabric 중앙관리 |
| 스토리지가상화 | PowerFlex Block Storage | WAS#01~05가MDM Master/Slave/Gateway 역할→ SDS(Software-Defined Storage) |
| 오브젝트스토리지 | MinIO (S3 호환) | WEB/WAS 서버일부가MinIO Node 역할→ S3 호환오브젝트스토리지 |
| 네트워크가상화 | VXLAN over ACI Fabric | Spine-Leaf 구조+ APIC → VXLAN 오버레이가상네트워크 |
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세종나이스클라우드센터의나이스플러스시스템의서버자원에대한현황분석
인프라계층구조(Layer Architecture)
| 계층 | 구성요소 | 역할및특징 |
|---|---|---|
| Layer 7 (보안/접근제어) | • 망분리/ VPN / 원격접근제어/ 패스워드관리/ TMS | • 외부사용자·관리자접근통제 |
| Layer 6 (네트워크보안) | • DDoS → SSL가시성→ 방화벽(NGFW) → IPS → WAF | • 외부망유입트래픽다단계필터링 |
| Layer 5 (L4 로드밸런싱) | • PIOLINK PAS-K8620R (Web×2, WAS×2, DB×2, 연계×6, 집부 ×2, 내부×2, 외부×1) | • 서비스별트래픽분산/ 고가용성 |
| Layer 4 (서버컴퓨팅) | • x86 WEB(11) + WAS(27) + DB(15) + CF(2) = 55대 • Dell EMC R750/R760 + HPE DL380 Gen11 | • OpenStack IaaS VM 호스트 • PowerFlex SDS · MinIO Object Storage 노드겸용 |
| Layer 3 (스토리지) | • SAN: IBM FS7200 × 9대 • NAS: Dell EMC Unity680H × 6대 • Object: MinIO (x86 서버활용) | • Block(SAN) + File(NAS) + Object(MinIO) 3계층스토리지통합제공 |
| Layer 2 (네트워크Fabric) | • Cisco Spine×6 + Leaf×20 (ACI VXLAN Fabric) • Juniper EX9214 Border Router×3 | • SDN 기반Spine-Leaf 토폴로지 VXLAN 오버레이+ APIC 중앙관리 |
| Layer 1 (백업/DR) | • Veritas NetBackup VTL × 8대 • Quantum Scalar i6000 PTL × 3대 | • 디스크→테이프2단계백업 • Netbackup Agent → 전서버통합백업 |
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세종나이스클라우드센터의나이스플러스시스템의서버자원에대한현황분석
OpenStack 구성요소분석(서버역할매핑)
| OpenStack 역할 | 서버명 | 기능설명 | 하드웨어사양 |
|---|---|---|---|
| Nova Compute (VM 호스트) | IaaS_WAS#06 ~ WAS#23 (18대) | VM 인스턴스실행노드 | POWER Edge R750 / 36C·576GB |
| PowerFlex MDM Master | IaaS_WAS#01 | Block 스토리지마스터관리노드 | POWER Edge R750 / 36C·576GB |
| PowerFlex MDM Slave | IaaS_WAS#02 | Block 스토리지슬레이브노드 | POWER Edge R750 / 36C·576GB |
| PowerFlex MDM Tie-Breaker | IaaS_WAS#03 | 스플릿브레인방지타이브레이커 | POWER Edge R750 / 36C·576GB |
| PowerFlex Gateway#1 | IaaS_WAS#04 | 스토리지데이터게이트웨이1 | POWER Edge R750 / 36C·576GB |
| PowerFlex Gateway#2 | IaaS_WAS#05 | 스토리지데이터게이트웨이2 | POWER Edge R750 / 36C·576GB |
| PowerFlex SDS (신규) | IaaS_WAS#24 | Block 스토리지소프트웨어정의노드 | HPE DL380 Gen11 / 64C·1024GB |
| MinIO Object Node | WEB#04 | S3 호환오브젝트스토리지분산노드 | POWER Edge R750 |
| Keystone/Horizon 등제어 | IaaS_CF#01~02 (추정) | OpenStack 컨트롤플레인(API·대시보드) | HPE DL380 Gen11 / 96C·767GB |
| Openstack Repository | inc-repo01 | 패키지저장소+ Docker Registry | openstack_xena + docker-registry |
| IaaS 관리포털 | inc-ositpt01 | 운영자관리UI (Openstackit + influxdb) | Openstackit + docker |
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스토리지및백업시스템의현황분석은스토리지구성아키텍처, 트래픽대응방안, 장애취약구조, 데이터백업체계등에대한현황분석을통해 시사점을도출하여목표모델설계에반영함
| 스토리지현황분석기준 | ||
|---|---|---|
| 구분 분석항목 | 설명 | 비고 |
| 아키텍처 (가용성,효율성) | • 현재운영중인스토리지및백업시스템의기본아키텍처(SAN, NAS), 디스크 기술(HDD, SDD, NVMe), 인터페이스유형(ETH, FC/FBA) 둥을분석하여개선점이있는지파악하여향후목표모 델아키텍처설계에반영함 | 스토리지구성도, 자원현황목록 |
| 트래픽대응방안 (효율성,확장성) | • 피크타임 기간에사용자트래픽의폭증또는스토리지자원용량부족으로인하여어플리케이션 처리시간지연또는업무중단등의문제발생가능성에대비하여준비된대응방안(트래픽분산, 용 량증설등)을검토함 | 피크타임시스토리지 사용량증가율(%), 스토리지트래픽분산 구조 |
| 스토리지 장애취약구조 (가용성,표준화) | • 스토리지구성시이중화구조(물리적이중화, RAID1/10 미러링, Raid5/6 패리티구조)로구성하 지않은스토리지는장애발생시백업으로전환또는복구할수가없음으로장애로인한업무중단 가능성에대비한이중화구성현황을검토함 | 스토리지이중화현황 |
| 데이터백업체계 (가용성,안정성) | • 업무서버데이터의저장소인스토리지에대한데이터백업시스템구성의적절성을검토하여 구성상의문제점등을파악함 | 백업구성분석 |
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세종나이스클라우드센터의나이스및나이스플러스시스템의스토리지및백업시스템에대한현황분석
| 스토리지아키텍처 | ||||
|---|---|---|---|---|
| 스토리지유형 | 제품 | 노드수 | 구성상세 | 특징및용도 |
| Block Storage (SAN) | IBM FS7200 | 9 | Control 4대+ Ext 확장5대 | FC SAN 구성. SAN 스위치(Cisco DC-C9148T-K9) 4대로이중화 Fabric 구성. 고성능DB·VM Boot 볼륨제공 |
| File Storage (NAS) | Dell EMC Unity680H | 6 | Cont1/Cont2 + Ext1 × 2 + 증설 Ext2 × 2 | NFS/CIFS 파일스토리지. NAS#1/NAS#2로분리운영. 파일공유및비정형데이터저장 |
| Block Storage (SDS/PowerFlex) | Dell EMC PowerFlex | 5+ | WAS#01~05가MDM/Gateway 역할 | 소프트웨어정의스토리지. x86 서버로컬디스크풀링. IaaS VM용고성능블록볼륨제공 |
| Object Storage (MinIO) | MinIO (S3호환) | 15+ | WEB#04 O Node | 분산오브젝트스토리지. AWS S3 호환API 제공. 대용량비정형데이터(이미지·첨부파일등) 저장 |
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세종나이스클라우드센터의나이스및나이스플러스시스템의스토리지및백업시스템에대한현황분석
백업체계분석(2단계백업전략)
| 단계 | 제품 | 대수 | 방식 | 특이사항 |
|---|---|---|---|---|
| 1단계 Disk-to-Disk | Veritas NetBackup Applianc e S250 | 8 | VTL (Virtual Tape Library) | 빠른복구를위한디스크백업. 2025년도입2대+ 2023년도입6대 (일부자산번호없음) |
| 2단계 Disk-to-Tape | Quantum Scalar i6000 | 3 | PTL (Physical Tape Library) | 장기보관용테이프백업. 3대중2대자산번호없음→ 자산관리필 요 |
| 백업소프트웨어 | Netbackup Agent | 전서버 | 서버에이전트방식 | 모든x86 서버에Netbackup Agent 설치→ 중앙집중식통합백업 관리 |
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세종나이스클라우드센터의나이스및나이스플러스시스템의스토리지및백업시스템에대한현황분석
| 스 | 토리지이슈및관리포인트 | |||
|---|---|---|---|---|
| 단계 | 제품 | 대수 | 방식 | 특이사항 |
| 1단계 Disk-to-Disk | Veritas NetBackup Applianc e S250 | 8 | VTL (Virtual Tape Library) | 빠른복구를위한디스크백업. 2025년도입2대+ 2023년도입6대 (일부자산번호없음) |
| 2단계 Disk-to-Tape | Quantum Scalar i6000 | 3 | PTL (Physical Tape Library) | 장기보관용테이프백업. 3대중2대자산번호없음→ 자산관리필 요 |
| 백업소프트웨어 | Netbackup Agent | 전서버 | 서버에이전트방식 | 모든x86 서버에Netbackup Agent 설치→ 중앙집중식통합백업 관리 |
| 주요내용 | • 스토리지는데이터저장용SAN 스토리지와파일공유용NAS 스토리지를구성하여운영하고있음 | 시사점 | • AI 대용량비정형데이터(학습콘텐츠등) 처리를위한Object 스토리지와고성능블록(SAN), 파일(NAS) 스토리지가결합된 ’하이브리드스토리지아키텍처’ 설계필요 |
|---|---|---|---|
| • 백업시스템은백업어플라이언스장비를사용하고있음 | • 백업시스템설계시기존시스템들과공유할수도있도록호환성 가능제품으로설계가필요함 |
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소프트웨어에대한현황분석은소프트웨어자원의아키텍처구성, 라이선스현황, 정부표준권고사항, 공통인프라구성등에대한 현황분석을통해시사점을도출하여목표모델설계에반영함
| 소프트웨어현황분석기준 | ||
|---|---|---|
| 구분 분석항목 | 설명 | 비고 |
| 아키텍처구성 (안정성, 가용성, 효율성) | • 한원활한서비스와장애예방을위한보안OS, 관제, 백업유틸리티등으로설치운 영관리하여야함 • 소프트웨어(시스템및상용) 중에서동일한기능구현을위하여다양한제품들을도 입할경우유지관리정보시스템에대의효율성이저하됨 | SW 구성 |
| 소프트웨 어 라이선스현황 (표준화, 효율성) | • SW 라이선스유형(영구라이선스, 연간라이선스또는라이선스부재등) 파악 • 도입된소프트웨어의실제사용여부를파악하여불필요한소프트웨어를제거함 | SW 라이선스 |
| 정부표준권고사항 (표준화, 확장성, 효율 성) | • 국가정보자원관리원(NIRS)에서권장하는시스템및미들웨어SW 중공개및국산 SW로전환해야할대상파악 • 사용기관에서도입해야하는상용SW 및유틸리티SW 파악 | 공개SW 및국산 SW 우선적 검토 |
| 공통인프라구성 (효율성, 안전성) | • 시스템관리및보안소프트웨어중통합데이터센터의공통운영인프라서비스로대 체될수있는상용SW 파악 | 통합데이터센터공 통인프라 |
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나이스클라우드센터의나이스플러스의운영체계(OS)는오픈소스기반의단일제품(RHEL)로표준화되어있음
| OS 구성 | 현황 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| OS 버전 | 서버수 | 비율 | 현황 | OS 구성(서버수) | |
| RHEL 8.4 | 170 | 96.0% | 표준 | 140 160 180 | |
| RHEL 7.9 | 3 | 1.7% | 구버전—업그레이드검토 | 80 100 120 | |
| RHEL 8.8 | 3 | 1.7% | 최신 | 20 40 60 | |
| RHEL 8.6 | 1 | 0.6% | 최신 | 0 RHEL 8.4 서버수 170 | RHEL 7.9 RHEL 8.8 RHEL 8.6 3 3 1 |
| 주요내용 • 모든OS는 버전(RHE | RHEL 계열로 L 7.9 x 3) 상태 | 표준화되어있 임 | 으나, 일부 OS는구 | 시사점 • 목표 모델에 | 서는최신 버전의 OS 도입이필요함 |
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나이스클라우드센터의나이스플러스의미들웨어(WAS)는대부분오픈소스소프트웨어(Tomcat/Nginx x 44)와일부상용 소프트웨어(Jboss x 19)로구성되어있음
WAS 구성현황
| WAS 종류 | 서버수 | 비율 | 비고 | WAS 구성(서버수) |
|---|---|---|---|---|
| JBoss EAP 7.4 | 19 | 30% | ||
| Apache Tomcat 9.0.99 | 13 | 21% | 18 20 | |
| Apache Tomcat 9.0.104 | 8 | 13% | 16 | |
| Apache Tomcat 9.0.90 | 4 | 6% | 12 14 | |
| Apache Tomcat 9.0 | 4 | 6% | 8 10 | |
| Apache Tomcat 7.0.56 | 4 | 6% | EOL—즉시업그레이드필요 | 4 6 |
| Apache Tomcat 9.0.71 | 2 | 3% | 0 2 | |
| Apache Tomcat 9.0.67 | 2 | 3% | JBo Apa Apa Apa Apa Apa Apa Apa Apa Apa ngin Apa Apa | |
| Apache Tomcat 9.0.100 | 2 | 3% | ss EAP che To che To che To che To che To che To che To che To che To x che To che To | |
| Apache Tomcat 8.5.100 | 2 | 3% | EOL(2024.10)—업그레이드필 요 | 7.4 mca t mca t mca t mca t mca t mca t mca t mca t mca t mca t mca t |
| nginx | 1 | 2% | 9.0. 9.0. 9.0. 9.0 7.0. 9.0. 9.0. 9.0. 8.5. 9.0. 3.0. | |
| Apache Tomcat 9.0.108 | 1 | 2% | 99 104 90 56 71 67 100 100 108 2 | |
| 서버수 19 13 8 4 4 4 2 2 2 2 1 1 1 | ||||
| Apache Tomcat 3.0.2 | 1 | 2% | 매우구버전 |
-
WAS는대부분 오픈 소스SW(Jboss, NginX) 사용하고있으나일부
-
주요내용 상용소프트웨어(Jboss)도 사용중
- 일부Tomcat 버전은노후화되어Upgrade가필요함
시사점
- 목표모델에서는최신버전의오픈소스WAS 도입확대가필요함
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p.202
나이스클라우드센터의나이스플러스의미들웨어(DBMS)는대부분오픈소스소프트웨어(44 x PostgreSQL/Maria DB…) 와일부상용 소프트웨어(21 x DB2)로구성되어있음
| DBMS | 구성현황 | |||
|---|---|---|---|---|
| DBMS 종류 | 서버수 | 비율 | 비고 | DBMS 구성(서버수) |
| DB2 | 21 | 36% | 고가의상용 DBMS | |
| eXperDB 14.5 | 19 | 32% | 25 | |
| MongoDB | 7 | 12% | 20 | |
| MariaDB | 3 | 5% | 15 | |
| PostgreSQL | 2 | 3% | 10 | |
| MySQL | 2 | 3% | 5 | |
| MariaDB 10.11.11 | 2 | 3% | 0 | |
| PostgreSQL 16.1 | 1 | 2% | DB2 eXpe rDB Mon goD Mari aDB Post greS MyS QL Mari aDB Post greS influ xdb Post greS | |
| influxdb | 1 | 2% | 14.5 B QL 10.1 1.11 QL 16.1 QL 14.7 | |
| PostgreSQL 14.7 | 1 | 2% | 서버수 21 19 7 3 2 2 2 1 1 1 | |
| 주요내용 • DBMS는대 사용하고있으 | 부분 오픈 소스S 나일부상용소 | W(Postgre 프트웨어(DB | SQL, MariaDB..) 를 2)도 사용중 | 시사점 • 목표모델에서는최신버전의오픈소스DBMS 도입확대가필요함 |
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p.203
나이스클라우드센터의나이스플러스의자바개발도구(JDK)는모두오픈소스소프트웨어(OpenJDK)로구성되어있음
| JDK 구성 | 현황 | |||
|---|---|---|---|---|
| JDK 버전 | 서버수 | 비율 | 현황 | JDK 구성(서버수) |
| OpenJDK 1.8.0_332 | 141 | 79.7% | LTS 종료(2023.11)—업그레 이드필요 | 160 |
| OpenJDK 11.0.15 | 26 | 14.7% | LTS 종료(2024.09)—검토 필요 | 120 140 |
| OpenJDK 1.8.0_262 | 4 | 2.3% | 구버전—즉시업그레이드 | 100 |
| JDK 미사용 | 6 | 3.4% | JDK 미사용 | 60 80 |
| 40 | ||||
| 0 20 | ||||
| OpenJDK 1.8.0_332 OpenJDK 11.0.15 JDK 미사용 OpenJDK 1.8.0_262 | ||||
| 주요내용 • JDK는모두오 서버(6대)는J • 사용중인Op | 픈 소스SW( DK를사용하지 enJDK 버전은 | OpenJDK )를 않음 모두노후화 | 사용하고있으나일부 되어upgrage가필요함 | 시사점 • 목표모델에서는최신버전의오픈소스OpenJDK 도입이필요함 |
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p.204
나이스플러스시스템의유틸리티소프트웨어는클라우드구성, 업무지원, 시스템관리, 연계구성, 보안관리등의유틸리티SW로구성됨
클라우드소프트웨어구성
| 주요SW명 | 제조사및용도 | 적용서버수 |
|---|---|---|
| tabcloudit | 탭클라우드잇(TabCloudit)은클라우드전문기업이노그리드가개발한지능형하이브리드클라우드관리플랫폼(CMP, CloudManagementPlatform) | 2 |
| Ansible | 서버설정, 애플리케이션배포, 인프라프로비저닝, 오케스트레이션등IT 환경의반복적이고복잡한작업을자동화하는강력 한오픈소스도구. 에이전트없이SSH로통신하여여러서버를효율적으로관리하며, 특히IaC(Infrastructure as Code)를 통해인프라를코드(YAML 파일, Playbook)로선언하여일관된환경유지 | 1 |
| openstack_xena | 오픈스택(OpenStack) 프로젝트의24번째공식릴리즈로, 2021년10월에배포된클라우드컴퓨팅플랫폼버전. 오픈스택 은퍼블릭및프라이빗클라우드를구축하고관리하는오픈소스소프트웨어로, Xena 버전은가상머신(VM), 스토리지, 네트 워크자원을효율적으로제어할수있도록다양한하위프로젝트가결합된형태. | 1 |
| docker-registry | Docker 이미지를저장, 관리및배포하는중앙저장소시스템입니다. 개발자가빌드한이미지를push하여저장하고, 다른 환경(서버, 동료의PC)에서pull하여동일한컨테이너환경을구성할수있게해주는핵심도구. 개발/운영환경간의일관성 유지, 빠른배포, CI/CD(지속적통합/배포) 자동화파이프라인과의연동. “도커이미지를위한깃허브(GitHub)“와같은역 할 | 1 |
| Openstackit | 이노그리드가개발한오픈스택(OpenStack) 기반의프라이빗클라우드관리플랫폼. 복잡한오픈스택기능을직관적인UI 로제공하여인프라(SDDC, IaaS)의운영관리, 자동화, 안정성을높여주는통합클라우드솔루션 | 1 |
| docker | 애플리케이션을신속하게구축, 테스트, 배포할수있는컨테이너기반의오픈소스가상화플랫폼. 소프트웨어를환경에구 애받지않고컨테이너라는독립된공간에서실행하여, 개발환경과운영환경의차이로인한문제를해결하고배포를자동화 하는것이핵심 | 1 |
| 합계 | 7 | |
| 주요내용 • openstack_xe • docker를사용 | na 및tabcloudit 사용하고있음 하고있음 시사점 • 클라우드호환성이중요함으로Openstack 기반 아키텍처도입 검토가필요함 | Docker Runtime |
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p.205
나이스플러스시스템의유틸리티소프트웨어는클라우드구성, 업무지원, 시스템관리, 연계구성, 보안관리등의유틸리티SW로구성됨
업무지원소프트웨어구성
| 주요SW명 | 제조사및용도 | 적용서버수 |
|---|---|---|
| MAXIGENT SD 6.0 | 유플렉스소프트(UplexSoft)이개발한스마트배포(SD) 솔루션 | 47 |
| 한컴오피스Web v2.2 | 한글과컴퓨터에서제공하는구독형클라우드기반오피스서비스인’한컴독스(Hancom Docs)’ 내에서웹브라우저로직접 문서를편집하는웹오피스환경의특정버전 | 15 |
| TRACER v2.0 | 웰컨(Wellconn)이개발한대량접속제어솔루션, 웹사이트나서버가마비되지않도록, 접속순서를제어하여서버과부하 방지 | 10 |
| TG 1st UMS&Push V3.5 | (주)티젠소프트가개발한GS인증1등급을획득한통합메시지전송솔루션: SMS, LMS, MMS, 모바일PUSH, 카카오톡 (알림톡/친구톡), 웹팩스(FMS), 음성메시지(VMS) 등다양한채널을하나의시스템에서통합관리 | 10 |
| ezPDF WorkFlow v3.0 | 유니닥스(Unidocs)에서개발한서버기반의기업용문서변환및자동화솔루션. 다양한포맷의문서(워드, 엑셀, 파워포인 트, 이미지등)를PDF로자동으로변환하고, 이를기업내업무시스템과연동하여문서활용도를높이는역할 | 6 |
| redis-6.2.7 | 오픈소스기반의in-memory 데이터구조저장소인레디스(Redis)의6.2 버전대의유지보수(Patch) 버전. 캐싱 (Caching), 세션관리, 실시간데이터처리, 대규모트래픽처리등에최적화 | 6 |
| TG 1st MCMS 2.0 | TG 1st MCMS 2.0은티젠소프트가개발한멀티미디어콘텐츠통합관리시스템(Multimedia Contents Management System)으로, 주용도는대용량미디어자산의체계적인아카이브및운영. 멀티미디어콘텐츠통합관리,미디어변환및인 코딩,효율적인검색및배포지원 | 3 |
| Magic LineMDTM v2.0 | 드림시큐리티(Dream Security)에서개발한전자기록물전송솔루션 | 2 |
| I-MAILER 5.0 | iwnetworks(아이더블유네트웍스)에서개발한대량메일발송솔루션 | 2 |
| Search Formula-1 v5 | 와이즈넛(Wisenut)에서개발한기업용통합검색솔루션 | 2 |
| ReadSpeaker Speech Server 3. 16.0.2 | 리드스피커코리아(ReadSpeaker Korea)의솔루션으로, 임의의텍스트데이터를입력받아자연스러운고품질의음성(TTS: Text-to-Speech)으로변환해주는서버기반의음성합성솔루션 | 2 |
| Gurobi Optimizer v9.5 | 미국의구로비옵티마이제이션 솔루션으로, 복잡한비즈니스및엔지니어링문제를해결하기위해사용되는세계에서가장 빠르고강력한수학적최적화솔버(Solver) - 수학적최적화: 선형계획법(LP), 이차계획법(QP), 혼합정수계획법 (MILP/MIQP) 등다양한최적화문제를해결 | 1 |
| 합계 | 106 |
Ⅲ - 204
p.206
나이스플러스시스템의유틸리티소프트웨어는클라우드구성, 업무지원, 시스템관리, 연계구성, 보안관리등의유틸리티SW로구성됨
시스템관리소프트웨어구성
| 주요SW명 | 제조사및용도 | 적용서버수 |
|---|---|---|
| SPACEMON V5 | 케이엔엘소프트(KNLsoft)에서개발한이기종데이터베이스(DBMS)의통합모니터링및성능분석솔루션 | 42 |
| jennifer5.6.0.26 | (주)제니퍼소프트(JenniferSoft)의APM솔루션으로, 웹애플리케이션서버(WAS) 환경의성능을실시간으로모니터링하고 분석하는APM(Application Performance Management) 솔루션 | 1 |
| Zenius EMS 8.0 | 브레인즈컴퍼니의지능형IT 인프라통합모니터링솔루션으로, 온프레미스및클라우드환경의서버, 네트워크, DBMS, 애 플리케이션등이기종인프라를단일플랫폼에서실시간감시, 장애관리, 성능분석하여운영안정성을확보하는솔루션 | 1 |
| net-snmp | Net-SNMP는리눅스/유닉스환경에서SNMP(간이망관리프로토콜)를사용하여네트워크장치(서버, 라우터, 스위치등) 의성능데이터를수집, 모니터링, 관리하기위한오픈소스소프트웨어제품군. 주요용도는에이전트를통해CPU, 메모리, 네트워크트래픽등시스템상태를쿼리(Polling)하거나, 장애발생시트랩(Trap) 알림을보내는것 | 1 |
| WatchAll ITSM | 와치텍(WatchTek)이제공하는중앙집중식IT 서비스관리솔루션. IT 인프라의장애, 성능, 자산, 변경사항등을통합관 리하여효율적인IT 운영과신속한문제해결을돕는웹기반프레임워크 | 1 |
| 46 |
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나이스플러스시스템의유틸리티소프트웨어는클라우드구성, 업무지원, 시스템관리, 연계구성, 보안관리등의유틸리티SW로구성됨
연계구성소프트웨어구성
| 주요SW명 | 제조사및용도 | 적용서버수 |
|---|---|---|
| eCrossBizi Suite 4.3 | 케이포엠(K4M)에서개발한EAI(Enterprise Application Integration, 기업애플리케이션통합) 및ESB(Enterprise Ser vice Bus) 솔루션 | 18 |
| MESIM APIG 1.5.0 | 메타빌드(Metabuild)에서개발한API 운영관리소프트웨어(SW)로, MESIM ESB를기반으로하여대용량및대량비동기 데이터연계를지원 | 6 |
| eCross-Agent-4.3 | 인젠트(INZENT)의eCross-Agent는기업내외부의서로다른시스템, 애플리케이션, 데이터베이스(DB) 등을효율적으로 연동하고통합하는ESB(Enterprise Service Bus) 솔루션인eCross의핵심구성요소 | 3 |
| Mega esb | 메가투스(Megatus)의Mega ESB(Enterprise Service Bus)는서로다른IT 시스템, 애플리케이션, 데이터베이스간의연 계를유연하게통합하는올인원(All-in-One) 연계통합솔루션 | 2 |
| MESiM Indigo APIG V1.5 | 메타빌드(METABUILD)의MESIM Indigo APIG (API Gateway) V1.5는대내외유관기관의다양한정보를연계·통합하 고API를운영/관리하는소프트웨어 | 2 |
| 합계 | 31 | |
| 주요내용 • 현행나이스플러스 연계구성및보안 소프트웨어를사용 | 시스템은클라우드구성, 업무지원, 시스템관리, 관리등의기능구현에다양한상용및공개유틸리티 중에있음 시사점 • 목표모델설계시클라우드구성, 업무지원, 시스 보안관리등의유틸리티SW는기존시스템환경 보장하는동등이상의제품중요함 | 템관리, 연계구성, 과호환성을 |
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나이스클라우드센터의나이스플러스의전체소프트웨어구성현황
| 전체소프트웨어 | 구성현황 | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 시스템(챕터) | 서버명 | OS | JDK | WAS | DB 주요SW | 로그수집 | CMP | 백업 |
| 01간편인증WEB(2) | 간편인증#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 11.0.15 | jboss-eap-7.4 | — — | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| . | 간편인증#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 11.0.15 | jboss-eap-7.4 | — — | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| 온라인대기표#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.99 | — TRACER v2.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent | |
| 온라인대기표#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.99 | — TRACER v2.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent | |
| 온라인대기표#03 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.99 | — TRACER v2.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent | |
| 온라인대기표#04 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.99 | — TRACER v2.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent | |
| 02온라인대기표(10) | 온라인대기표#05 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.99 | — TRACER v2.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| . | 온라인대기표#06 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.99 | — TRACER v2.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| 온라인대기표#07 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.99 | — TRACER v2.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent | |
| 온라인대기표#08 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.99 | — TRACER v2.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent | |
| 온라인대기표#09 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.99 | — TRACER v2.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent | |
| 온라인대기표#10 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.99 | — TRACER v2.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent | |
| 모바일앱푸시WEB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — | — TG 1st UMS&Push V3.5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent | |
| 모바일앱푸시WEB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — | — TG 1st UMS&Push V3.5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent | |
| 03.모바일앱푸시WEB(5) | 모바일앱푸시WEB#03 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — | — TG 1st UMS&Push V3.5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| 모바일앱푸시WEB#04 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — | — TG 1st UMS&Push V3.5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent | |
| 모바일앱푸시WEB#05 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — | — TG 1st UMS&Push V3.5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent | |
| 웹오피스어플리케이션#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 11.0.15 | apache-tomcat-9.0.104 | — 한컴오피스Web v2.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent | |
| 04웹오피스어플리케이션( | 웹오피스어플리케이션#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 11.0.15 | apache-tomcat-9.0.104 | — 한컴오피스Web v2.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| . | 웹오피스어플리케이션#03 | RHEL 8.4 | OpenJDK 11.0.15 | apache-tomcat-9.0.104 | — 한컴오피스Web v2.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| 웹오피스어플리케이션#04 | RHEL 8.4 | OpenJDK 11.0.15 | apache-tomcat-9.0.104 | — 한컴오피스Web v2.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent | |
| 05.연계영역배치WEB | 연계영역배치WEB 서버 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — | — Jbcs-httpd24-2.4 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| 06입전WEB(2) | (연계영역)대입전형WEB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — | — jbcs-httpd24-2.4/MAXIGENT SD 6.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| .대형 | (연계영역)대입전형WEB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — | — jbcs-httpd24-2.4/MAXIGENT SD 6.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| 07.문자메시지WEB | 문자메시지WEB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — | — TG 1st UMS&Push V3.5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| 유치원연계WAS#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — | — eCross-Agent-4.3 / Megaesb | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent | |
| 08.유치원연계(3) | 유치원연계WAS#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — | — eCross-Agent-4.3 / Megaesb | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| 유치원연계개발 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — | — eCross-Agent-4.3 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
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p.209
나이스클라우드센터의나이스플러스의전체소프트웨어구성현황
| 전체소프트웨어 | 구성현 | 황 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 시스템(챕터) | 서버명 | OS JDK | WAS | DB | 주요SW | 로그수집 | CMP 백업 |
| AMS수집서버#01 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | — | — | Jennifer 5.6.0.26 | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent | |
| DMS수집서버#01 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat 9.0.99 | MariaDB | SPACEMON V5 | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent | |
| 09.모니터링(4) | Zenius EMS01 서버 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | Tomcat 9.0.90 | PostgreSQL 16.1 | Zenius EMS 8.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent Netbackup Agent |
| 시스템점검자동화(Ansible) | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | nginx | PostgreSQL | Ansible | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent | |
| 10.BCF점검자동화 | BCF점검자동화서버#01 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | — | PostgreSQL | — | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent |
| 11.분배.배포 | 분배/배포Master#01 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | — | — | MAXIGENT SD 6.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent |
| CMP모니터링#01 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.104 | — | — | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent | |
| CMP모니터링#02 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.104 | — | — | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent | |
| CMP WAS#01 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.104 | — | — | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent | |
| 12.CMP(7) | CMP WAS#02 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.104 | — | — | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent |
| CMPSNMP#01 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | — | MongoDB | net-snmp | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent | |
| CMP DB#01 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | — | MariaDB | — | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent | |
| CMP DB#02 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | — | MariaDB | — | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent | |
| 컨텐츠아카이빙#01 | RHEL 8.4 | — | — | TG 1st MCMS 2.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent | |
| 13.컨텐츠아카이빙(3) | 컨텐츠아카이빙#02 | RHEL 8.4 | — | — | TG1st MCMS2.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent |
| 컨텐츠아카이빙#03 | RHEL 8.4 | — | — | TG1st MCMS2.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent | |
| 14DB접근제어(2) | DB접근제어#01 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | — | — | Petra 4.1 | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent |
| . | DB접근제어#02 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | — | — | Petra 4.1 | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent |
| 수리최적화WAS#01 | RHEL 8.4 OpenJDK 11.0.15 | jboss-eap-7.4 | — | MAXIGENTSD 6.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent | |
| 15수리최적화(3) | (연계)수리최적화WAS#02 | RHEL 8.4 OpenJDK 11.0.15 | jboss-eap-7.4 | — | MAXIGENTSD 6.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent |
| . | 수리최적화솔루션(Gurobi Optimizer) | RHEL 8.6 OpenJDK 1.8.0_262 | jboss-eap-7.4 | — | Gurobi Optimizer v9.5 / MAXIGENT SD 6.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent Netbackup Agent |
| LDAP#01 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | — | — | Chakan LDAPSuite v4.5.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent | |
| 16.LDAP(2) | LDAP#02 | RHEL8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | — | — | Chakan LDAPSuitev4.5.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent |
| 파일업로드감사#01 | RHEL 7.9 OpenJDK 1.8.0_262 | — | — | Sanitox Enterprise 1.5.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent | |
| 17.파일업로드감사(3) | 파일업로드감사#02 | RHEL 7.9 OpenJDK 1.8.0_262 | — | — | Sanitox Enterprise 1.5.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent |
| 파일업로드감사#03 | RHEL 7.9 OpenJDK 1.8.0_262 | — | — | Sanitox Enterprise 1.5.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent | |
| API Gateway Relay#01 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | Apache-Tomcat-9.0.71 | — | MESIM APIG (API Gateway) 1.5.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent Netbackup Agent | |
| API Gateway Relay#02 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | Apache-Tomcat-9.0.71 | — | MESIM APIG (API Gateway) 1.5.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent Netbackup Agent | |
| API G/W 내/외부(연계)#01 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | Apache Tomcat 9.0 | — | MESiM Indigo APIG V1.5 | CloudESM Agent | telegraf Agent Netbackup Agent | |
| API G/W 내/외부(연계)#02 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | Apache Tomcat 9.0 | — | MESiM Indigo APIG V1.5 | CloudESM Agent | telegraf Agent Netbackup Agent | |
| 18.APIGateway(8) | API(내외부)#01 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | Apache Tomcat 9.0 | — | MESIM APIG (API Gateway) 1.5.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent Netbackup Agent |
| API(내외부)#02 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | Apache Tomcat 9.0 | — | MESIM APIG (API Gateway) 1.5.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent | |
| API G/W 대외(인터넷용)#01 | RHEL 8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | Apache Tomcat 9.0.67 | — | MESIM APIG (API Gateway) 1.5.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent Netbackup Agent | |
| APIG/W대외(인터넷용)#02 | RHEL8.4 OpenJDK 1.8.0_332 | ApacheTomcat 9.0.67 | — | MESIM APIG (APIGateway)1.5.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent NetbackupAgent |
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p.210
나이스클라우드센터의나이스플러스의전체소프트웨어구성현황
| 전체소프트웨어구성현 | 황 | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 시스템(챕터) | 서버명 | OS | JDK | WAS DB | 주요SW | 로그수집 | CMP | 백업 |
| pdf 변환/생성#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 11.0.15 | — — | ezPDF WorkFlow v3.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| pdf 변환/생성#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 11.0.15 | — — | ezPDF WorkFlow v3.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 30PDF(6) | pdf 변환/생성#03 | RHEL 8.4 | OpenJDK 11.0.15 | — — | ezPDF WorkFlow v3.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| . | pdf 변환/생성#04 | RHEL 8.4 | OpenJDK 11.0.15 | — — | ezPDF WorkFlow v3.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| pdf 변환/생성#05 | RHEL 8.4 | OpenJDK 11.0.15 | — — | ezPDF WorkFlow v3.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| pdf 변환/생성#06 | RHEL 8.4 | OpenJDK 11.0.15 | — — | ezPDF WorkFlow v3.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 개인정보접속기록-분석 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.99 — | UBI SAFER-PSM v3.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 31개인정보보호 | 개인정보접속기록-수집 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.99 — | UBI SAFER-PSM v3.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| . | 개인정보필터링#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-8.5.100 — | U-PRIVACY SAFER V4.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| 개인정보필터링#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-8.5.100 — | U-PRIVACY SAFER V4.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 33모바일앱푸시WAS(2) | 모바일앱푸시WAS#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.90 — | TG 1st UMS&Push V3.5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| . | 모바일앱푸시WAS#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.90 — | TG 1st UMS&Push V3.5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| REDIS Session#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | redis-6.2.7 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| REDIS Session#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | redis-6.2.7 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 34Redis(6) | REDIS Session#03 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | redis-6.2.7 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| . | REDIS Cache#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | redis-6.2.7 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| REDIS Cache#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | redis-6.2.7 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| REDIS Cache#03 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | redis-6.2.7 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 35RbbitMQ(2) | Rabbitmq#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | — | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| .a | Rabbitmq#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | — | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| 36검색엔진)(2) | 검색엔진 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | Search Formula-1 v5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| . | 유사도검색엔진 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | Apache Tomcat 9.0.108 — | Search Formula-1 v5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| 37.문자메시지WAS | 문자메시지WAS#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | apache-tomcat-9.0.90 — | TG 1st UMS&Push V3.5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| 38TTS(2) | TTS#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | ReadSpeaker Speech Server 3.16 .0.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| . | TTS#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | ReadSpeaker Speech Server 3.16 .0.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| 39대입전형연계WAS(2) | (연계영역)대입전형WAS#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 11.0.15 | jboss-eap-7.4 — | eCrossBizi Suite 4.3 / MAXIGENT SD 6.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| . | (연계영역)대입전형WAS#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 11.0.15 | jboss-eap-7.4 — | eCrossBizi Suite 4.3 / MAXIGENT SD 6.0 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
Ⅲ - 209
p.211
나이스클라우드센터의나이스플러스의전체소프트웨어구성현황
| 전체소프트웨어구 | 성현황 | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 시스템(챕터) | 서버명 | OS | JDK | WAS DB | 주요SW | 로그수집 | CMP | 백업 |
| 웹오피스문서변환서버#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | 한컴오피스Web v2.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 웹오피스문서변환서버#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | 한컴오피스Web v2.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 웹오피스문서변환서버#03 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | 한컴오피스Web v2.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 웹오피스필터#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | 한컴오피스Web v2.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 웹오피스필터#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | 한컴오피스Web v2.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 40.웹오피스(11) | 웹오피스필터#03 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | 한컴오피스Web v2.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| 웹오피스중계#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | 한컴오피스Web v2.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 웹오피스중계#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | 한컴오피스Web v2.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 웹오피스트랜젝션#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | 한컴오피스Web v2.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 웹오피스트랜젝션#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | 한컴오피스Web v2.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 웹오피스트랜젝션#03 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — — | 한컴오피스Web v2.2 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 41.ITSM | ITSM#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | Apache T omcat 3.0 .2 PostgreSQL 14 .7 | WatchAll ITSM | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| 42.WAS영역솔루션eXper DB | WAS영역솔루션통합#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — eXperDB 14.5 | SPACEMON V5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| WAS영역솔루션통합#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — eXperDB 14.5 | SPACEMON V5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent | |
| 43API포털XDB(2) | API포털eXperDB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — eXperDB 14.5 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| .eper | API포털eXperDB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — eXperDB 14.5 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| 솔루션전용eXperDB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — eXperDB 14.5 | SPACEMON V5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 44솔루션전용XrDB(4) | 솔루션전용eXperDB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — eXperDB 14.5 | SPACEMON V5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| .epe | 솔루션전용eXperDB#03 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — eXperDB 14.5 | SPACEMON V5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| 솔루션전용eXperDB#04 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — eXperDB 14.5 | SPACEMON V5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 45.위탁기관관리 | 위탁기관관리 eXperDB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — eXperDB 14.5 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| eXperDB(2) | 위탁기관관리 eXperDB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — eXperDB 14.5 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| 46수강신청XDB(2) | 수강신청eXperDB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — eXperDB 14.5 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| .eper | 수강신청eXperDB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — eXperDB 14.5 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| 47.연계HUB모니터링 | 연계hub DB(모니터링 DB)#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — eXperDB 14.5 | — | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| eXperDB(2) | 연계hub DB(모니터링 DB)#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — eXperDB 14.5 | — | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| 48시스템관리eXerDB(2) | 시스템관리eXperDB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — eXperDB 14.5 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| .p | 시스템관리eXperDB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 | — eXperDB 14.5 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
Ⅲ - 210
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나이스클라우드센터의나이스플러스의전체소프트웨어구성현황
| 전체 | 소프트웨어 | 구성현황 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 시스템(챕터) | 서버명 | OS | JDK WAS | DB | 주요SW | 로그수집 | CMP | 백업 |
| 49사용자eXperDB(2) | 사용자eXperDB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | eXperDB 14.5 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| . | 사용자eXperDB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | eXperDB 14.5 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| 50.eXperDB관리 | eXperDB관리서버#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | eXperDB 14.5 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| 51.학교수업지원 | 학교수업지원DB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | MongoDB | SPACEMON V5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| MongoDB(3) | 학교수업지원DB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | MongoDB | SPACEMON V5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| 학교수업지원DB#03 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | MongoDB | SPACEMON V5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 52.opsManagerMongoD | opsManager-DB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | MongoDB | — | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| B(3) | opsManager-DB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | MongoDB | — | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| opsManager-DB#03 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | MongoDB | — | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 53시스템공통DB2(3) | 시스템공통DB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | DB2 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| . | 시스템공통DB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | DB2 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| 54연계영역APIDB2(2) | 연계영역API연계DB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | DB2 | MagicDB Plus v2.0.3.0/SPACEMON V5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| ._ | 연계영역API연계DB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | DB2 | MagicDB Plus v2.0.3.0/SPACEMON V5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| 55수리최적화DB2(2) | 수리최적화DB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | DB2 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| . | 수리최적화DB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | DB2 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| 56소재정보DB2(3) | 소재정보DB#01(표준) | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | DB2 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| . | 소재정보DB#02(표준) | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | DB2 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| 일반설문(참여용)DB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | DB2 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 57일반설문DB2(4) | 일반설문(참여용)DB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | DB2 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| . | 일반설문(수업용)DB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | DB2 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| 일반설문(수업용)DB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | DB2 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent | |
| 58대국민통합DB2(2) | (대국민통합)DB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | DB2 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| . | (대국민통합)DB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | DB2 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| 59.WAS영역API연계 | WAS영역API연계DB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | DB2 | MagicDB Plus v2.0.3.0 / SPACEMON V5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| DB2(2) | WAS영역API연계DB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | DB2 | MagicDB Plus v2.0.3.0/SPACEMON V5 | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| 60대입전형DB2(2) | 대입전형DB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | DB2 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| . | 대입전형DB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | DB2 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | NetbackupAgent |
| 교육디지털원패스표준DB#01 | RHEL 8.8 | — | DB2 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent | |
| 61.교육디지털원패스 DB2(3) | 교육디지털원패스표준DB#02 | RHEL 8.8 | — | DB2 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| 교육디지털원패스표준DB#03 | RHEL 8.8 | — | DB2 | MagicDB Plus/MAXIGENT SD/SPACEMON | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent | |
| 62한컴폼즈DB(2) | 대입전형DB#01 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | MariaDB 10.11.1 1 | — | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
| . | 대입전형DB#02 | RHEL 8.4 | OpenJDK 1.8.0_332 — | MariaDB 10.11.1 1 | — | CloudESM Agent | telegraf Agent | Netbackup Agent |
Ⅲ - 211
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네트워크및보안에대한현황분석은네트워크아키텍처, 트래픽대응방안및장애취약구조등에대한현황분석을통해시사점을도출하여 목표모델설계에반영함
| 네트워크현황분석기준 | ||
|---|---|---|
| 구분 분석항목 | 설명 | 비고 |
| 아키텍처구성 (가용성, 효율성) | • 현재운영중인네트워크체계의기본아키텍처(라우터,백본, L2/L3/L4:로드밸너싱) 둥을분석하여 개선점이있는지파악하여향후목표모델아키텍처설계에반영함 | 네트워크구성도, 자원현황목록 |
| NW 장비 트래픽대응방안 (효율성,확장성) | • 피크타임 기간에사용자트래픽의폭증또는네트워크계통의대역폭부족으로인하여어플리케이 션처리시간지연또는업무중단등의문제발생가능성에대한대응방안(트래픽분산, 대역폭증설 등)을검토함 | 피크타임시네트워크 트래픽증가율(%), 네트워크트래픽분산 구조 |
| 장애취약구조 (가용성, 안정성) | • 네트워크계통구성시이중화구조(이중화, 로드밴런싱)로구성하지않은네트워크장비는장애발 생시백업으로전환또는복구할수가없음으로장애로인한업무중단가능성에대비한이중화구 성현황을검토함 | 스토리지이중화현황 |
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나이스 클라우드센터의 네트워크 구성도는 다음과 같음
네트워크 구성도
flowchart TD INT["인터넷"] --- EXT1["대외기관"] INT --> R1["라우터 #1"] INT --> R2["라우터 #2"] R1 --> AD1["Anti-DDoS 1"] --> Q1["QoS #1"] --> L41["L4 #1"] R2 --> AD2["Anti-DDoS 2"] --> Q2["QoS #2"] --> L42["L4 #2"] L41 --> FW1["FW #1"] L41 --> FW2["FW #2"] L41 --> VP1["VPN #1"] L41 --> SV1["SSL VPN #1"] L42 --> FW3["FW #3"] L42 --> FW4["FW #4"] L42 --> VP2["VPN #1"] L42 --> SV2["SSL VPN #2"] L42 --> L21["L2 #1"] FW1 & FW2 & VP1 & SV1 --> L43["L4 #3"] FW3 & FW4 & VP2 & SV2 --> L44["L4 #4"] EVPN["대외연계 VPN #N"] --- L21 L44 --- L22["L2 #2"] L43 --> BS1["Bypass Switch #1"] L44 --> BS2["Bypass Switch #2"] BS1 --> NPB1["NPB #1"] --> SSLV1["SSL가시성 #1"] --> IPS1["IPS #1"] --> WAF1["WAF #1 #2"] --> TMS1["TMS #1"] BS2 --> NPB2["NPB #2"] --> SSLV2["SSL가시성 #2"] --> IPS2["IPS #2"] --> WAF2["WAF #3 #4"] --> TMS2["TMS #2"] OOB["OOB"] -.-> RAC["원격접근제어"] OOB -.-> PWM["패스워드관리"] OOB -.-> FWL["FW / FW"] --> OPR["운영자"] TMS1 --> FW5["FW #5"] TMS2 --> FW6["FW #6"] FW5 --> L45["L4 #5 / L4 #6 / L4 #9 / L4 #10"] FW6 --> L47["L4 #7 / L4 #8"] L45 --> WEB["WEB (VM Pod)"] L45 --> DB["DB (VM)"] L47 --> WAS["WAS (VM Pod)"] WAS <--> MB["망분리#1 / 망분리#2"] MB <--> CWAS["연계 WAS (VM)"] %% 우측: 시도교육청/연계 영역 EDU["17개 시도교육청"] -->|전용선| R3["라우터 #3"] --> FW7["FW #7"] FW7 --- EVPN2["대외연계 VPN #N"] --- EXT2["대외기관"] FW7 -->|전용선| HGS["행공센"] FW7 --> L4C["L4"] L4C --> FW8["FW #8"] L4C --> FW9["FW #9"] FW8 --> L411["L4 #11 / L4 #12 / L4 #13 / L4 #14"] FW9 --> L415["L4 #15 / L4 #16"] L411 --> CWAS L411 --> CWEB["연계 WEB (VM)"] L415 --> CDB["연계 DB (VM)"]
- 영역 구분
- 레거시 영역 / 클라우드 영역 (경계선 기준으로 상·하단 구분)
- 인터넷 서비스 영역 : WEB(VM Pod), DB(VM), WAS(VM Pod)
- 연계 영역 : 연계 WAS(VM), 연계 WEB(VM), 연계 DB(VM)
- 인터넷 서비스 영역과 연계 영역은 망분리#1 / 망분리#2 로 연결
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나이스클라우드센터의네트워크구성도는다음과같음
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나이스클라우드센터의네트워크는SDN 기반의네트워크구조에라우터, L4, L2 스위치를사용하고, QoS/NPB 장비를통해트래픽 품질/속도등을관리하고있음
| 네트워크장비현 | 황 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 번호 | 용무명 | 자산명 | 모델명 | 제조사 | 구분 | 대수 | 비고 |
| 1 | OOB 스위치#1 | OOB#1 | N9K-C93108TC-FX-24 | CISCO | L3 | 1 | |
| 2 | OOB 스위치#2 | OOB#2 | N9K-C93108TC-FX-24 | CISCO | L3 | 1 | |
| 3 | OOB 스위치#3 | OOB#3 | N9K-C93108TC-FX-24 | CISCO | L3 | 1 | |
| 4 | OOB 스위치#4 | OOB#4 | N9K-C93108TC-FX-24 | CISCO | L3 | 1 | |
| 5 | OOB 스위치#5 | OOB#5 | PIOLINK TIFRONT C2728GXP | PIOLINK | L3 | 1 | |
| 6 | OOB 스위치#6 | OOB#6 | N9K-C93108TC-FX3 | CISCO | L3 | 1 | |
| 7 | 스파인#1 | SPINE#1 | N9K-C9332C | CISCO | L3 | 1 | |
| 8 | 스파인#2 | SPINE#2 | N9K-C9332C | CISCO | L3 | 1 | |
| 9 | 스파인#3 | SPINE#3 | N9K-C9332C | CISCO | L3 | 1 | |
| 10 | 스파인#4 | SPINE#4 | N9K-C9332C | CISCO | L3 | 1 | |
| 11 | 스파인#5 | SPINE#5 | N9K-C9332C | CISCO | L3 | 1 | |
| 12 | 스파인#6 | SPINE#6 | N9K-C9332C | CISCO | L3 | 1 | |
| 13 | 보더리프#1 | Board LEAF#1 | N9K-C93180YC-FX | CISCO | L3 | 1 | |
| 14 | 보더리프#2 | Board LEAF#2 | N9K-C93180YC-FX | CISCO | L3 | 1 | |
| 15 | 서버리프#1 | LEAF#1 | N9K-C93180YC-FX | CISCO | L3 | 1 | |
| 16 | 서버리프#2 | LEAF#2 | N9K-C93180YC-FX | CISCO | L3 | 1 | |
| 17 | 서버리프#3 | LEAF#3 | N9K-C93180YC-FX | CISCO | L3 | 1 | |
| 18 | 서버리프#4 | LEAF#4 | N9K-C93180YC-FX | CISCO | L3 | 1 | |
| 19 | 서버리프#5 | LEAF#5 | N9K-C93180YC-FX | CISCO | L3 | 1 | |
| 20 | 서버리프#6 | LEAF#6 | N9K-C93180YC-FX | CISCO | L3 | 1 |
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나이스클라우드센터의네트워크는SDN 기반의네트워크구조에라우터, L4, L2 스위치를사용하고, QoS/NPB 장비를통해트래픽 품질/속도등을관리하고있음
| 네트워크장비현 | 황 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 번호 | 용무명 | 자산명 | 모델명 | 제조사 | 구분 | 대수 | 비고 |
| 21 | 서버리프#7 | LEAF#7 | N9K-C93180YC-FX | CISCO | L3 | 1 | |
| 22 | 서버리프#8 | LEAF#8 | N9K-C93180YC-FX | CISCO | L3 | 1 | |
| 23 | 서버리프#9 | LEAF#9 | N9K-C93180YC-FX | CISCO | L3 | 1 | |
| 24 | 서버리프#11 | LEAF#11 | N9K-C93180YC-FX3 | CISCO | L3 | 1 | |
| 25 | 서버리프#12 | LEAF#12 | N9K-C93180YC-FX3 | CISCO | L3 | 1 | |
| 26 | 서버리프#13 | LEAF#13 | N9K-C93180YC-FX3 | CISCO | L3 | 1 | |
| 27 | 서버리프#14 | LEAF#14 | N9K-C93180YC-FX3 | CISCO | L3 | 1 | |
| 28 | APIC#1 | SDN 컨트롤러#1 | APIC-CLUSTER-L3 | CISCO | SDN 서버 | 1 | |
| 29 | APIC#2 | SDN 컨트롤러#2 | APIC-CLUSTER-L3 | CISCO | SDN 서버 | 1 | |
| 30 | APIC#3 | SDN 컨트롤러#3 | APIC-CLUSTER-L3 | CISCO | SDN 서버 | 1 | |
| 31 | APIC#4 | SDN 컨트롤러#4 | APIC-CLUSTER-L3 | CISCO | SDN 서버 | 1 | |
| 32 | APIC#5 | SDN 컨트롤러#5 | APIC-CLUSTER-L3 | CISCO | SDN 서버 | 1 | |
| 33 | 라우터#1 | 라우터#1 | Juniper Networks EX9214 | Juniper | L3 | 1 | |
| 34 | 라우터#2 | 라우터#2 | Juniper Networks EX9214 | Juniper | L3 | 1 | |
| 35 | 라우터#3(연계) | 라우터#3 | Juniper Networks EX9214 | Juniper | L3 | 1 | |
| 36 | 집부L4#1 | L4#1 | PAS-K8620R | PIOLINK | L4 | 1 | |
| 37 | 집부L4#2 | L4#2 | PAS-K8620R | PIOLINK | L4 | 1 | |
| 38 | 내부L4#1 | L4#3 | PAS-K8620R | PIOLINK | L4 | 1 | |
| 39 | 내부L4#2 | L4#4 | PAS-K8620R | PIOLINK | L4 | 1 | |
| 40 | Web L4#1 | L4#5 | PAS-K8620R | PIOLINK | L4 | 1 |
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나이스클라우드센터의네트워크는SDN 기반의네트워크구조에라우터, L4, L2 스위치를사용하고, QoS/NPB 장비를통해트래픽 품질/속도등을관리하고있음
| 네트워크장비 | 현황 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 번호 | 용무명 | 자산명 | 모델명 | 제조사 | 구분 | 대수 | 비고 |
| 41 | Web L4#2 | L4#6 | PAS-K8620R | PIOLINK | L4 | 1 | |
| 42 | WAS L4#1 | L4#7 | PAS-K8620R | PIOLINK | L4 | 1 | |
| 43 | WAS L4#2 | L4#8 | PAS-K8620R | PIOLINK | L4 | 1 | |
| 44 | DB L4#1 | L4#9 | PAS-K8620R | PIOLINK | L4 | 1 | 23.10.28.추가설치 |
| 45 | DB L4#2 | L4#10 | PAS-K8620R | PIOLINK | L4 | 1 | 23.10.28.추가설치 |
| 46 | 연계Web L4#1 | L4#11 | PAS-K8620R | PIOLINK | L4 | 1 | 23.10.28.추가설치 |
| 47 | 연계Web L4#2 | L4#12 | PAS-K8620R | PIOLINK | L4 | 1 | 23.10.28.추가설치 |
| 48 | 연계WAS L4#1 | L4#13 | PAS-K8620R | PIOLINK | L4 | 1 | 23.10.28.추가설치 |
| 49 | 연계WAS L4#2 | L4#14 | PAS-K8620R | PIOLINK | L4 | 1 | 23.10.28.추가설치 |
| 50 | 연계DB L4#1 | L4#15 | PAS-K8620R | PIOLINK | L4 | 1 | 23.10.28.추가설치 |
| 51 | 연계DB L4#2 | L4#16 | PAS-K8620R | PIOLINK | L4 | 1 | 23.10.28.추가설치 |
| 52 | 연계외부L4#1 | L4#17 | PAS-K8620R | PIOLINK | L4 | 1 | 23.10.28.추가설치 |
| 53 | NTP 서버 | NTP | Sonoma D12 | Endrun Technolo gies | ETC | 1 | |
| 54 | DNS서버 | DNS | S2DDS 5000 | 아이엔아이에스 | ETC | 1 | |
| 55 | QoS#1 | QoS#1 | TaskQoS NP300 | ㈜엠에스텍 | ETC | 1 | |
| 56 | QoS#2 | QoS#2 | TaskQoS NP300 | ㈜엠에스텍 | ETC | 1 | |
| 57 | 대외기관L2#1(외부) | L2 | PIOLINK TIFRONT C2728GXP | PIOLINK | L2 | 1 | |
| 58 | 대외기관L2#2(내부) | L2 | PIOLINK TIFRONT C2728GXP | PIOLINK | L2 | 1 | |
| 주요내용 | • 네트워크는SDN 기반 • QoS/NPB 장비를통 | 의네트워크구조임 해트래픽품질/속도 | 등을관리하고있음 | 시사점 • 목표 자동화 필요 • 목표모 | 모델의운영 (Security 델설계시 | 효율성과보안 Orchestratio SDN기반의N | 강화를위해’SDN 기반보안 n)’ 및’Zero Trust’ 보안체계적용 W 구조설계필요 |
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인프라아키텍처현황분석을통해도출된시사점을종합함
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p.220
인프라아키텍처현황분석을통해도출된시사점을종합함
-
분석관점 시사점 시사점종합 • AI 대용량비정형데이터(학습콘텐츠등) 처리를위한Object 스토리지와고성능 1.AI〮디지털교수학습플랫폼을위한 블록(SAN), 파일(NAS) 스토리지가결합된’하이브리드스토리지아키텍처’ 설계필요 독립적인프라구축 필요
-
• 백업시스템설계시기존시스템들과공유할수도있도록호환성가능제품으로설계가 2.Active-Active 방식의DR체계구축 필요함 필요
-
• 목표모델에서는최신버전의OS 도입이필요함 3.SDN 기반네트워크체계구축필요
-
• 목표모델에서는최신버전의오픈소스WAS 도입확대가필요함 • 목표모델에서는최신버전의오픈소스DBMS 도입확대가필요함 4.클라우드네이티브환경구축필요
-
인프라 • 목표모델에서는최신버전의오픈소스OpenJDK 도입이필요함
-
현황분석 • 목표모델설계시리포팅, 검색, 챠트등업무지원에필요한다양한유틸리티소프트웨어 5.멀티클라우드센터구축필요 도입검토필요 6.비용절감을위해오픈소스소프트웨어
-
• 클라우드호환성이중요함으로Openstack 기반Docker Runtime 아키텍처도입 비중확대필요
-
검토가필요함
-
• 목표모델설계시클라우드구성, 업무지원, 시스템관리, 연계구성, 보안관리등의유틸리티 7.목표모델구축에필요한유틸리티 소프트웨어도입
-
SW는기존시스템환경과호환성을보장하는동등이상의제품중요함 8.목표모델구축에필요한네트워크
-
• 목표모델설계시SDN기반의NW 구조로설계필요 보안체계강화필요
Ⅲ - 219
p.221
Ⅲ. 현황분석
1. 현황분석개요
2. 정보시스템활용업무현황분석
3. 정보시스템현황분석-정보보안
4. 요구사항분석
5. 선진사례분석
6. 개선방향수립
p.222
교육디지털원패스는하나의ID로모든교육서비스를연결하는교육특화분야통합인증플랫폼임
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p.223
학생, 교직원, 학부모 등 교육 주체별로 차별화된 본인 확인 및 가입 프로세스를 제공하며, 사용자 그룹에 따라 차별화된 속성 정보를 전송
교육디지털원패스
- 교육디지털원패스는 IdP(Identity Provider) 역할 수행 → 인증을 완료하면, 연동된 교육서비스(SP, Service Provider)에 인증 결과 + 사용자 속성 정보(Attributes) 를 전달
- 로그인 ID를 변경해도 내부 DI는 그대로 유지되는 것이 표준적인 설계 → 연계된 학습 이력, 자격 정보 등을 보존
- 소재 정보 : 나이스(NEIS)의 교직원의 소속정보, 학생의 학적 정보를 기반으로 구성
| 구분 | 교직원 (교사, 행정직원, 기간제 교원 등) | 학생 (초~고교 졸업 시까지) |
|---|---|---|
| 가입 절차 | · NEIS 인증서(PKI) 기반 본인 확인 및 가입 · 높은 수준의 신원 검증 요구 | · 본인 휴대폰 인증 후 학교 정보 입력 · 만 14세 미만 : 부모 성명/생년월일 추가 확인 혹은 담임교사 대리 가입 (담임교사가 교육디지털원패스에 교직원 계정으로 로그인한 후, ‘회원정보 > 학생 회원가입 > 가입지원’을 통해 학생 계정을 생성) |
| 소재 정보 구성 | · 개인정보 (성명, 고유번호) · 재직정보 (시도교육청코드, 소속기관코드, 재직상태코드), 인증서 정보 등 | · 개인정보 (성명, 고유번호) · 학적정보 (시도교육청코드, 학교코드, 학년도, 학년코드, 주야과정코드, 계열코드, 학과코드, 학급코드, 학급번호, 재학구분코드) 등 |
- 소스 : 교육디지털원패스-개인정보처리방침-제5조 개인정보의 제3자 제공
- 고유번호 - 나이스 시스템 내부에서 주민등록번호를 사용하지 않고 개인을 식별하기 위해 개인별로 주어지는 유일한 식별 값
- 시도교육청구분코드(3) + 사용자구분(1) + 년도(4) + 일련번호(3) + 검증번호(1) = 고유번호(18)
p.224
교직원및학생이하나의아이디로교육디지털원패스와연계된교육관련사이트를이용할수있는다양한인증수단을제공
Ⅲ - 223
p.225
교직원및학생이하나의아이디로교육디지털원패스와연계된교육관련사이트를이용할수있는다양한인증수단을제공
Ⅲ - 224
p.226
교육디지털원패스는OAuth, FIDO2 등다양한표준기술의장점을융합한교육특화SSO 임
Ⅲ - 225
p.227
교육디지털원패스는OAuth, FIDO2 등다양한표준기술의장점을융합한교육특화SSO 임
Ⅲ - 226
p.228
교육디지털원패스는ID/PW 외에FIDO 기반생체인증(지문/안면), 모바일PIN/패턴, NEIS 교직원인증서, 공동인증서등의인증수단을 제공하며, 주요교육/학습플랫폼이단일인증체계로통합/서비스대상확대중
Ⅲ - 227
p.229
FIDO2 국제표준은사용자의생체정보를서버에저장하지않아, 개인정보유출을원천적으로차단함
Ⅲ - 228
p.230
교육디지털원패스는학생, 교직원, 기관모두에게편의성, 생산성, 운영효율성의명확한가치를제공함
Ⅲ - 229
p.231
향후 제로 트러스트 전환 시, 핵심 IdP로 활용하는 동적 접근 통제 설계가 요구됨
교육디지털원패스 - 적용 방안
핵심 IdP로 활용
- Authorization (권한관리)
- 교육 디지털 원패스가 전달하는 속성(회원 유형, 학교코드)을 기반으로 SP단의 RBAC(역할기반 접근 통제) 로직 구현 필요
flowchart LR IDP["교육디지털원패스<br>(IdP)"] --> APIGW["API Gateway"] RBAC["RBAC 정책"] --> APIGW APIGW --> C["C등급 서비스"] APIGW --> S["S등급 서비스"] APIGW --> O["O등급 서비스"]
- S 등급 이상 접근 시 2차 인증 의무화
- MFA 정책 시스템화
- S 등급 시스템 접근 시 ID/PW 단독 로그인을 차단하고 2차 인증을 의무화
- 인증 게이트웨이 레벨에서 대상 SP의 보안 등급을 판별하여 동적인 인증 정책 적용
- MFA 정책 시스템화
flowchart LR LOGIN["ID/PW 기본 로그인"] --> ID["접근대상 시스템 식별"] ID --> GEN["일반 서비스 : ID/PW 접근 허용"] ID --> SG["S등급 서비스 : 2차 인증 (모바일 앱/인증서) 즉시 강제 호출"]
통제 및 지속 보안
- 지속 인증(continuous Auth) 체계
- 지속 인증
- 로그인 완료 후라도 IP 대역 변경, 비정상 시간대 접속, 다중 동시 접속 탐지 시 즉각 세션 만료 및 재인증 요구
- 접속중인 세션에 대해 이상행위 탐지 시 재인증을 요구하는 지속 인증 체계 필요
- 세션 타임아웃 단축
- 세션 타임아웃 15분 이내 강제 및 민감 트랜잭션 시 재인증 요구
- S 등급 연동 시스템의 경우 유휴 세션 타임 아웃을 15분 이내로 엄격히 제한
- API Gateway를 통한 트래픽 제어 및 접속 행위 이상 (IP/시간대) 탐지 기반 지속 인증 (Continuous Auth) 체계 수립 필요
- 컴플라이언스
- 인증서 검증 및 토큰 암호화 과정에서 국정원 검증 암호 모듈(KCMVP) 적용 의무화
- 지속 인증
flowchart LR IP["IP 주소"] --> MON["이상 탐지 모니터링<br>(Continuous Auth)"] TIME["접속 시간"] --> MON MULTI["다중 접속"] --> MON MON --> OK["세션 정상 유지"] MON --> RE["재인증 요구<br>(세션 만료)"]
p.232
천재교육, 천재교과서 서비스의 T-셀파는 공공 IdP(교육 디지털 원패스)와 민간 소셜 로그인을 결합한 통합 인증 아키텍처를 운영 중
통합 인증 - T셀파 서비스 사례
T-셀파 서비스 개요
-
천재 교육, 천재 교과서 운영 교수학습 지원 통합 플랫폼 (교사, 학생 대상)
- 서비스 범위 : 교수 학습 지원, 쇼핑몰, 연수원, AI 디지털 교과서
-
ISMS 인증 획득(2023.03~2026.03) 기반 통합 회원 체계 운영
-
인증 아키텍처
- 공동 IdP 연동 : 교육 디지털 원패스 (FIDO) 기반 (학생/교사 주력)
- 소셜 로그인 연동 (OAuth 2.0)
- 카카오(범용 간편인증), Google (글로벌 범용인증)
- 과거 지원 되던 네이버, 페이스북은 현재 서비스 중단
- 과제 : 단일 통합 회원 체계 유지를 위한 이종 인증 체계 간의 데이터 정합성 확보
flowchart LR TS["T셀파<br>(서비스제공자)"] --> ODP["교육디지털원패스"] TS --> KA["카카오"] TS --> GG["Google"]
통합 인증 체계
- 교육 디지털 원패스는 T-셀파와 AI 디지털교과서(AIDT)를 연결하는 핵심 식별체계임
flowchart LR TS["T셀파<br>(서비스제공자)"] <--> ODP["교육디지털<br>원패스"] TS -->|교육디지털원패스 아이디| AIDT["천재교과서<br>AIDT"]
- 역할 분담 : 교육 디지털 원패스 (Identity Provider) → T-셀파 (Service Provider)
- 주요 연계
- SSO를 통한 Seamless 접근 지원
- 효과
- T-셀파 아이디를 통해 AI 디지털 교과서 (AIDT) 즉시 접속 가능한 생태계 구축
p.233
천재교육, 천재교과서 서비스의 T-셀파는 공공 IdP(교육 디지털 원패스)와 민간 소셜 로그인을 결합한 통합 인증 아키텍처를 운영 중
통합 인증 - T셀파 서비스 사례
교육 디지털 원패스
- 교육 디지털 원패스는 학생/교사의 학적 정보를 연동하며, 고유키(userKey)와 연계 정보(CI), 중복가입확인정보(DI, Duplication Information) 를 핵심 식별자로 사용
- 교육 디지털 원패스 인증은 토큰 교환 및 API 호출을 통해 안전하게 사용자 정보를 전달
sequenceDiagram participant U as 사용자 participant SP as T-셀파 SP participant IDP as 교육디지털원패스 IdP U->>SP: ① 로그인 요청 SP->>IDP: ② 인증 리다이렉트 U->>IDP: ③ 인증 수행 IDP->>SP: ④ userKey 전달 SP->>IDP: ⑤ API 호출 IDP->>SP: ⑥ 이름, DI, 학적정보 등 반환 SP->>SP: ⑦ 기존 회원 매핑 또는 신규 회원 생성
- 중복가입확인정보(DI, Duplication Information)
- 중복 가입 방지 및 계정 통합의 핵심 키
- T-셀파 DB의 외래 키(Foreign Key)로 활용
- 부가속성
- 이름, 학교, 학년 등 학적정보 자동 업데이트 활용
카카오 로그인
- 카카오 로그인은 교사 및 일반 성인을 위한 간편 로그인으로, 카카오 회원번호(id) 와 동의 기반의 연계 정보(CI, connection information) 를 수집
- 카카오 OAuth 2.0은 인가 코드와 토큰 교환을 통해 T-셀파에 안정하게 사용자 정보를 제공
sequenceDiagram participant U as 사용자 participant SP as T-셀파 SP participant KA as 카카오 서버 U->>SP: ① 로그인 요청 SP->>KA: ② 인증 리다이렉트 U->>KA: ③ 동의 및 로그인 KA->>SP: ④ 인가코드 전달 SP->>KA: ⑤ 토큰 교환 KA->>SP: ⑥ 정보조회
- 수집 식별자 및 개인 정보 항목
- 1차 식별자 (id) : 카카오 회원 번호(고정된 숫자형 고유 카카오 회원번호), T-셀파 DB 매핑
- 2차 식별자 : CI(연계정보), 동의 시 수신, 타 소셜 계정의 동일인 연결 매개체
- 부가 속성 : 이메일, 휴대전화번호, 성명, 출생연도 등
p.234
CI는 마이 데이터 등 ‘서비스 간 연계’에 사용되며, DI는 ‘단일 사이트 내 중복 가입 방지’ 목적으로 설계된 서로 다른 식별자임
통합 인증 - T셀파 서비스 사례
연계정보 (CI, Connection)
- 본인 확인 기관이 이용자의 주민번호와 공유 비밀 정보를 이용해 생성한 암호화 정보
- 2020년 주민등록번호 수집 제한 정책에 따른 대체 수단
- 핵심 역할 : 주민번호 노출 없이 서로 다른 서비스(SP) 간 동일인 여부 확인
- CI는 주민등록번호를 해시한 88 byte의 범서비스 공통 식별자 로, 서로 다른 서비스 간 동일인 식별의 절대적 기준 임
- 개인마다 평생 불변하는 고유한 범용 식별자
- 주민등록 번호화 1:1 매핑되어 개인마다 고유함
- 주민등록 번호가 변경되지 않는 한 평생 동일한 값 유지
- 생성 주체 : 일반 서비스 제공자(SP)는 자체 생성 불가
- 반드시 지정된 본인확인 기관 (PASS(SKT/KT/LGU+), 카카오, 네이버, NICE 평가정보 등) 만이 일방향 암호화를 통해 생성 가능
flowchart LR IN["입력 값<br>정규화된 평문 (주민번호 13자리)<br>+ 기관별 공유 비밀값(Salt)"] --> HASH["일방향 암호화<br>해시 알고리즘 적용<br>(복호화 원천 불가)"] HASH --> B64["Base64 인코딩"] --> OUT["출력 값<br>88 byte의 고유 문자열"]
CI (Cross-Domain) vs DI (Single-Domain)
| 구분 | CI (Cross-Domain) 연계정보 (CI, Connection) | DI (Single-Domain) 중복가입확인정보 (DI, Duplication Information) |
|---|---|---|
| 정의 | 서비스 간 동일인 식별 | 동일 사이트 중복 가입 방지 |
| 생성 입력값 | 주민번호 + 공유 비밀정보 | 주민번호 + 사이트별 식별번호 + 공유 비밀정보 |
| 데이터 크기 | 88 byte | 64 Byte |
| 값의 범위 | 모든 서비스에서 동일한 값 유지 | 사이트(SP) 마다 다른 값으로 산출 (상호 호환 불가) |
| 활용 예시 | 마이 데이터 금융 정보 통합 | 신규 회원 가입 시 가입 여부 체크 |
flowchart LR RRN["실제 주민등록번호"] --> CI["CI"] CI --> TS["T-셀파"] CI --> ETC["..."] CI --> GOV["공공기관"]
- CI는 이기종 서비스 간 동일인을 증명하는 디지털 ‘마스터 키’
p.235
교육 디지털 원패스 사용자가 Google로 재로그인 시, 자동 계정 매칭이 불가하여, 중복 계정 생성 및 데이터 파편화가 발생함
통합 인증 - T셀파 서비스 사례
Google 로그인
- Google OAuth 2.0은 OIDC (OpenID Connect) 기반의 ID Token(JWT) 디코딩을 통해 신원을 확인함
- Google OAuth 2.0 및 OIDC 디코딩 구조
- 인가 코드를 통해 Access Token 및 ID Token(JWT) 동시 교환
- Base64url 디코딩을 통한 JSON 페이로드(Payload) 파싱
flowchart LR SP["T-셀파 SP"] -->|인가 코드 교환| GG["Google 서버"] GG -->|Access Token + ID Token JWT| SP JWT["eyJhb... eyJzdW... xYz"] -->|Base64url 인코딩| PAYLOAD["{ iss: https://accounts.google.com,<br>sub: 12345678901234567890,<br>email: user@google.com,<br>name: John Doe,<br>iat: 1616555555,<br>exp: 1616559155, ... }"]
- 핵심 식별자 추출 (JWT 클레임)
- sub : Google 내 고유 사용자 ID (21자리 숫자), 1차 식별자로 사용
- 보조 식별자 : email, 이름, picture 등
- 구글 이메일, 계정 식별 보조 수단 (변경 가능성 존재)
- 이메일은 사용자가 임의 변경 가능하므로, 계정 통합의 키로 신뢰할 수 없음
구조적 한계
- Google 로그인은 JWT 기반의 고유 식별자(sub)를 제공하지만, 동일인 증명에 필수적인 연계정보(CI)를 제공하지 않는 구조적 한계 가 존재
- 구조적 결함
- Google은 글로벌 서비스로 국내 규격인 주민등록 기반의 연계정보(CI)를 생성 및 제공하지 않음
- 기존 가입자와의 동일인 매칭 불가 → 식별자 불일치
- Google 로그인은 교육 디지털 원패스의 계정의 DI와 대조할 기준 값이 없음
- 동일인의 멀티 계정(중복 계정) 무단 사용
- 학습 이력, 학적 정보의 데이터 파편화
flowchart TD UA["사용자 A<br>(동일인)"] -->|최초 가입 (교육디지털원패스)| A1["계정 1<br>(DB저장 완료)"] UA -->|추후 Google 재접속| A2["계정 2<br>(신규 계정 무단 사용)"] A1 -.->|동일인 매칭 실패| A2
p.236
교육 디지털 원패스, 카카오, Google 인증 통합 시 사용자 식별 불일치 리스크가 존재
통합 인증 - T셀파 서비스 사례
- 교육 디지털원패스, Google 로그인 사용자의 CI 부재는 T-셀파 내부 DB와의 자동 계정 매핑을 불가능하게 만드는 구조적 결함이 존재
- 교육 디지털 원패스 기반의 기존 가입자가 Google 로 로그인 시도 시, 시스템은 두 계정이 동일인인지 판별 불가
- 학적 정보 연동 실패, 중복 계정 생성, 인증 수단별 데이터 비대칭 발생 가능
인증 방식 스펙 및 식별자 비교
| 구분 | 교육 디지털 원패스 | 카카오 | |
|---|---|---|---|
| 프로토콜 | FIDO+SSO | OAuth 2.0 | OAuth 2.0 + OIDC |
| 주요대상 | 학생/교사 | 교사/일반 | 교사/일반 |
| 1차식별자 | DI | id | Sub |
| 2차식별자 | 아이디 | CI+이메일 | 이메일 |
| CI 제공 여부 | 미제공 | 동의시 제공 | 미제공 (제공불가) |
| 학적정보 | 지원 | 미지원 | 미지원 |
| 보안수준 | 최상 (국가 인증) | 우수 (간편인증) | 중 - 신원확인 관점 취약 |
기존 회원 로그인/신규 회원 가입 자동 분기
- T-셀파 본인 인증 요청 → 인증 → 인증 결과 및 속성정보 반환
flowchart TD A["본인 확인 및 CI 반환"] --> DB["T-셀파 DB<br>(User 테이블)"] DB --> Q{"동일 CI 존재?"} Q -->|Yes| YES["기존 회원 세션 생성 및 로그인"] Q -->|No| NO["신규회원 등록 프로세스 진입"]
- T-셀파 내부 DB의 사용자 테이블에서 동일인 검색
- Yes : 기존 회원이면 즉시 세션 생성 및 로그인 완료
- No : 미 가입자면 신규 회원 등록 프로세스 진입 (수신된 식별자를 FK/Unique Key로 저장)
p.237
보안성, 자동화, 신뢰도 측면에서 ‘추가 본인 인증을 통한 매칭’, ‘사용자 주도 수동 계정 연동’ 아키텍처 관점에서 최적 전략임
통합 인증 - T셀파 서비스 사례
❶ 이메일 자동 매칭
- 이메일을 비교하여 자동 연동하는 방식은 구현은 간편하나, 이메일 변경 가능성으로 인해 신뢰도가 매우 낮음
flowchart LR A["저장된 이메일"] --> C["단순 문자열 비교"] B["Google 수신 이메일"] --> C
- 사용자의 추가 개입이 없는 완전 자동화 (UX 우수)
- 단점
- Google 이메일 주소는 사용자가 임으로 변경 가능함
- 학교 기관용 이메일과 개인 Google 이메일이 다를 확률이 매우 높음
- 이메일 도용을 통한 계정 탈취 취약점 존재
❷ 추가 본인 인증
- Google 로그인 시 PASS/카카오 등으로 CI를 추가 획득하여 대조
- 가장 강력하고 확실한 동일인 확인 수단
flowchart LR A["Google 로그인 (CI 누락)"] --> B["화면 강제 전환 후 PASS/카카오 인증 호출"] B --> C["신규 CI 획득 및 사용자 CI 대조"] C --> D["정확히 일치 시 계정 통합"]
- 주민등록번호 기반 해시 값(CI)는 불변이므로 매칭 실패 확률 0%
- 보안 감사 및 ISMS 인증 기준을 충족하는 논리적 무결성
- (최초 1회) 사용자가 본인 인증 절차를 수행해야 하는 UX 허들 존재
❸ 사용자 주도 수동 계정 연동
- 신규 로그인 시 기존 교육디지털원패스 로그인을 유도하여 두 식별자를 매핑하는 범용적이고 권장되는 패턴
flowchart LR A["Google 로그인 인입 (임시세션 생성)"] --> B["교육디지털원패스 계정과 연동 하시겠습니까? (UI 노출)"] B --> C["사용자가 직접 기존 교육디지털원패스 인증 수행"] C --> D["2개의 식별자 DB 매핑"]
- 네이버, 카카오 등 주요 플랫폼의 개발 가이드에서 권장하는 표준 아키텍처 패턴
- 추가적인 본인 인증 비용(SMS/PASS 호출 등) 발생 없음
- 단점: 사용자가 기존 교육 디지털 원패스 인증 수단을 소지하고 있어야 함
❹ 부분일치 + 이메일 OTP 검증
flowchart TD A["Google 이름, 이메일 수신"] --> B["DB 1차 대조"] B -->|"이름 불일치"| C["신규 가입처리"] B -->|"이름 일치 & 이메일 불일치 시"| D["기존 가입된 이메일로 1회용 검증링크(OTP) 발송"] D --> E["사용자 링크 클릭 시 소유권 증명 완료 → 계정 연동"]
- 이름, 이메일이 부분 일치 시, 교육디지털원패스 등록 이메일로 확인 링크 발송
- ❸ 수동 계정 연동 보다 UX 이탈율 낮음
- ❶ 단순 이메일 자동 매칭 취약점을 소유권 검증으로 방어
- 사용자가 메일을 확인하는 번거로움 존재
- 사용자가 이메일에 접근 불가능한 경우 Deadlock 발생
p.238
보안성, 자동화, 신뢰도 측면에서 ‘추가 본인 인증을 통한 매칭’, ‘사용자 주도 수동 계정 연동’ 아키텍처 관점에서 최적 전략임
통합 인증 - T셀파 서비스 사례
- Google 로그인 등 CI 미제공 IdP 인입 시 ❷ PASS/카카오 추가 본인 인증 + ❸ 기존 계정 수동 연동 유도 등을 채택
- UX 최적화가 우선인 환경: ❸ 기존 계정 수동 연동 유도 채택
- 보안이 최우선인 환경: ❷ PASS/카카오 추가 본인 인증 채택
| 방식 | CI 필요 | 자동화 | 신뢰도 | 실용성 |
|---|---|---|---|---|
| ❶ 이메일 자동 매칭 | X | O (높음) | ▼낮음 | ★★ |
| ❷ 추가 본인 인증 | O | △ (반자동) | ▲높음 | ★★★★★ |
| ❸ 사용자 주도 수동 계정 연동 | O | X (수동) | ▲높음 | ★★★★ |
| ❹ 이메일 OTP 검증 | X | △ (반자동) | 중간 | ★★★ |
평가 요약:
- ❶ 이메일 자동 매칭 - 신뢰도 낮음
- ❷ 추가 본인 인증 - 신뢰도 매우 높음, 실용성 높음 → 최우선 권장
- ❸ 사용자 주도 수동 계정 연동 - 신뢰도 높음 → 보조 수단 권장
- ❹ 이메일 OTP 검증 - 신뢰도 중간
신뢰도/보안성 - 자동화 매트릭스 (세로축: 신뢰도/보안성, 가로축: 자동화):
- 높음 · 수동 영역: ❷ 추가 본인 인증, ❸ 사용자 주도 수동 계정 연동
- 중간 영역: ❹ 이메일 OTP 검증
- 낮음 · 자동 영역: ❶ 이메일 자동 매칭
p.239
T-셀파는 하나의 고유 회원 ID 아래 교육 디지털 원패스, 카카오, Google의 식별자를 외래키(FK)로 개별 매핑하여 관리 중임
통합 인증 - T셀파 서비스 사례
T-셀파 개인정보 수집 및 DB 매핑 논리 구조
- 단일 ‘T-셀파 고유 회원 ID’ Primary key 존재
- 인증 수단별 식별자를 외래키로 개별 저장
내부 사용자(회원) DB 필드 구성:
- T셀파 고유 회원 ID
- 통합 식별자 CI (연계정보)
- 인증 식별자 (교육디지털원패스 DI, 카카오 회원번호, Google Sub)
- 프로필/학적 영역: 이름, 이메일, 휴대전화번호, 학교급, 학교명, 회원유형
처리 단계:
flowchart LR A["Step1. 최초가입<br>사용자 A가 교육 디지털 원패스로 접속 → 사용자 DB에 user_id=1 생성 및 인증 식별자 영역에 '교육디지털원패스' 매핑"] --> B["Step2. 이기종 재접속<br>동일 사용자가 Google 계정으로 접속 시도 → sub 수신 → 인증 식별자 영역 미조회로 신규 인입 판단"] B --> C["Step3. 로직 분기 및 병합<br>추가 본인 인증 또는 교육디지털원패스 재인증 유도 → 기존 user_id=1와 일치 확인"] C --> D["Step4. 단일 ID 귀속<br>인증 식별자 영역에 'Google' 추가 → 이후 접근 시 단일 계정으로 로그인 성공 및 데이터 파편화 차단"]
DB 설계 구조
- 사용자 테이블과 인증 수단을 1:N으로 분리 설계 필요 (확장 가능한 정규화 모델)
- 동일 사용자가 여러 개의 인증 수단으로 접근 하더라도 항상 하나의 user id로 수렴
엔티티 구조 (사용자 User 1 : N 인증수단 AUTH_PROVIDER):
- 사용자 User
- 사용자 ID - 내부 Primary Key
- CI - 연계정보 (동일인 판단) 기준
- 이름
- 생년월일
- 프로필 정보..
- 인증수단 AUTH_PROVIDER
- 사용자 ID (FK)
- 인증제공자 식별 (‘교육디지털원패스’, ‘Google’, ‘Kakao’)
- 각 idP 고유 식별자 (DI, userKey, sub, 회원번호)
로그인 처리 흐름:
flowchart TD A["Google 로그인 시도"] --> B["내부 DB 확인"] B --> C{"CI 검증 통과?"} C -->|"Yes"| D["로그인"] C -->|"No"| E["PASS 추가 인증 팝업"] E --> F["매핑 완료"]
p.240
행정안전부는범정부통합로그인서비스인정부통합인증(Any-ID)을차세대인증체계로전환
Ⅲ - 239
p.241
통합로그인(Any-ID) 선택후, 모바일신분증, 간편인증(네이버, 카카오등), 공동인증서, 금융인증서본인인증수단을선택
Ⅲ - 240
p.242
범정부 인증체계 개편(Any-ID)에 대응하여, 교육디지털 원패스의 상호 연계 및 고도화 전략 수립 필요
교육디지털원패스 고도화 방향성
- 교육디지털원패스는 제로 트러스트 및 표준 프로토콜 (OAuth2.0/OIDC) 기반의 통합 인증 허브로 고도화 필요
As-IS(현행 한계) → To-Be(고도화 방향)
flowchart LR A["As-IS (현행 한계)<br>· 폐쇄적 생태계: 자체 SSO 프로토콜, 자체 ID/PW 체계 고립<br>· N2SF S등급 데이터(성적/학적)에 ID/PW 단독 접근 허용<br>· NEIS 학적/인사 연동 지연으로 퇴직자 권한 방치"] --> B["To-Be (고도화 방향)<br>· 개방형 생태계: OAuth 2.0/OIDC 표준 프로토콜 전환, 범정부 Any-ID 연합<br>· 제로 트러스트 보안: FIDO2 Step-up 인증 강제 및 적응형 인증 적용<br>· 운영 자동화: SCIM 기반 인사/학적 실시간 프로비저닝 (자동화)"]
- 행안부의 Any-ID 벤치마크를 통해 민간 ID 연동, 모바일 신분증을 수용하는 개방형 인증 체계로 전환 필요
flowchart LR A["행정안전부 영역<br>Any-ID 정부통합인증<br>(정부24, 홈택스, 복지로 등)"] <-->|"SSO 연계"| B["행정안전부 영역<br>교육디지털원패스<br>(NEIS, 에듀넷 등)"]
- Any-ID 연계 (Federation)
- 교육디지털원패스 유지(미성년자 학부모 동의 및 NEIS 학적 연동 등 교육 특수성 보장)
- Any-ID와 SSO 연계(Federation)를 통해 범정부 원스톱 서비스 상호 연동 구현
1. 민간 ID 연동 아키텍처
- 민간 ID 연동 게이트웨이를 구축하여, ‘내 아이디로 학교 서비스 로그인’ 구현
- 기존 교육 디지털원패스 전용 ID/PW 체계의 분실 및 재발급 불편 근본적 해소
- 네이버, 카카오, 구글, PASS 등 대국민 친숙 플랫폼 연동 및 CI 매핑 체계 구축
- 학생/교직원의 기존 민간 ID를 교육디지털원패스 ID와 안전하게 매핑
- 초/중/고 학생 연령별 차등 인증 적용(학부모 위임, 본인)
As-IS (현행):
flowchart LR A["교육디지털원패스 ID/PW"] -->|"별도 계정 생성 및 분실관리 번거로움"| B["교육 서비스"]
To-Be (고도화 방향):
flowchart LR N["네이버"] --> H["교육디지털원패스 허브"] K["카카오"] --> H G["Google"] --> H P["PASS인증"] --> H H --> NE["NEIS"] H --> AI["AI 디지털 교육자료"] H --> SI["시도 교육청 교육플랫폼"] H --> ED["에듀테크 플랫폼"]
p.243
범정부 인증체계 개편(Any-ID)에 대응하여, 교육디지털 원패스의 상호 연계 및 고도화 전략 수립 필요
교육디지털원패스 개선/고도화 방향성
2. 국제 표준 OAuth2.0/OIDC 기반 확장성과 상호 운용성 확보
- 개별 연동 제거: 기존 스파게티 연결(자체 SSO) 방식의 비효율성 제거
- 개별 시스템(NEIS, 하이러닝 등) 맞춤형 연동 개발 탈피
- 국제 표준 프로토콜 도입으로 연동 개발 비용 절감
- OIDC Provider: 교육디지털원패스를 중앙 IdP(Identity Provider)로 재구축
- 세션 관리: 마이크로 서비스 대응을 위한 JWT 토큰 기반 전환
- 글로벌 정합성: Google Classroom, MS Teams 등 글로벌 플랫폼과 OIDC Federation 연동
현재 (신규 서비스 연동 시 개별 개발 필수):
- NEIS, NEIS+, 에듀넷, 기타 시스템, 시스템 A/B/C/D 등이 개별 연동 개발 필요 (스파게티 연결 구조)
개선 후:
flowchart LR H["OAuth 2.0/OIDC 허브"] --> A["AI 디지털 교육자료"] H --> B["민간 에듀테크"] ANY["Any-ID (범정부 연계)"] --> H H -->|"JWT 토큰 발급"| MS["MS"] H -->|"JWT 토큰 발급"| G["Google"]
- 학적 변동 시 계정 자동 프로비저닝
- NEIS 인사·학적 DB와 SCIM* 프로토콜로 실시간 연동 → 계정 생명주기 관리 자동화
- 교육디지털원패스는 NEIS와 직접 연동하고 있지만, 학적 변동을 전달 방식이 표준화되어 있지 않음
- 학적변동(전학/졸업) 시 자동 계정 생성/삭제 → 고아 계정/퇴직자 권한 방치 위협 차단
flowchart LR DB["NEIS DB (인사/학적)"] -->|"실시간 연동"| EDU["교육디지털원패스<br>SCIM 기반 동기화 파이프라인<br>하이브리드 접근제어(RBAC+ABAC)<br>학생/교사 역할(RBAC) 기본 세팅 + 접속환경 및 데이터 등급 속성(ABAC)"] EV["전학, 졸업, 퇴직 등 상태변경 이벤트 발생"] --> DB EDU --> T["Target 시스템<br>AI디지털 교육자료 / 에듀넷 / 하이러닝 / ..."]
- 계정 생성/삭제/권한 변경 자동 동기화
- *SCIM (System for Cross-domain Identity Management)
- 서로 다른 시스템 간에 사용자 계정(ID)을 자동으로 생성·수정·삭제하는 국제 표준 프로토콜
p.244
범정부 인증체계 개편(Any-ID)에 대응하여, 교육디지털 원패스의 상호 연계 및 고도화 전략 수립 필요
교육디지털원패스 고도화 방향성
3. 에듀테크 생태계를 하나로 연결
- 에듀테크 마켓 플레이스와 연동되는 SSO 허브 구축
- 교육 디지털원패스를 인증 허브로 개방하여, 파편화된 민간 에듀테크 서비스의 통합 로그인(SSO) 지원
- 학생이 다양한 민간 AI 코스웨어 이용 시마다 발생하는 개별 회원 가입 방지 및 데이터 단절 해소
- API Gateway - 에듀테크 기업용 인증 API 공개 (개발자 포탈)
- 마켓 플레이스 연동 - 사전 인증된 앱만 연동 허용하는 마켓 플레이스 구축
flowchart LR S["학생"] --> L["교육디지털원패스 로그인(1회)"] L --> H["에듀테크 SSO 허브"] H --> P["공공<br>· NEIS<br>· 에듀넷<br>· EBS"] H --> M["민간<br>· AI 코스웨어<br>· .."]
- 교육 서비스 생태계의 학습 이력 이동성(Portability) 보장
- xAPI/CLR 표준을 통한, 플랫폼간 끊김 없는 학습 이력 데이터 통합
flowchart LR U["학생/교사"] --> E["교육디지털원패스<br>AI 코스웨어 등 민간 교육 서비스 이용 시 교육디지털원패스 1회 로그인으로 통합접근"] E --> API["API Gateway (보안검증 Check 필터)<br>검증된 에듀테크 기업만 연동할 수 있도록 인증서 기반 API 키 발급 및 통제관리"] API --> MP["민간 에듀테크 마켓플레이스"] MP --> LRS["공공 LRS (학습데이터 허브) 분석활용체계<br>학습 이동 이동성(Portability): 민간 서비스에서 발생한 학습 이력을 공공 LRS로 안전하게 귀속 처리"]
- *CLR(Comprehensive Learner Record) - 학습자의 공식·비공식 학습 이력, 역량, 성취를 통합 기록하는 표준
p.245
범정부인증체계개편(Any-ID)에대응하여, 교육디지털원패스의상호연계및고도화전략수립필요
Ⅲ - 244
p.246
교육디지털원패스를IdP(Identity Provider) 로활용하고, S등급시스템접근시Step-up(2차인증) 강제로직구현필요
| 관리자 | |
|---|---|
| 교사 | 학생 |
Ⅲ - 245
p.247
KERIS 클라우드센터의네트워크및보안구성도는다음과같음
Ⅲ - 246
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KERIS 클라우드 센터는 현재 15개 영역의 경계방어 중심 보안체계를 운영 중이나, N2SF 등급별 보안 요건 분석 결과 전체적인 보안체계 재설계가 필요한 것으로 분석되었음
보안장비/솔루션 현황
| 보안 영역 | 벤더/제품 | 역할 | N2SF 영역 |
|---|---|---|---|
| 웹방화벽 | 펜타시큐리티 WAPPLES, 모니터랩 AIWAF | 웹 애플리케이션 공격 차단 | 4.통제 (정보흐름통제, 웹보안) |
| 방화벽/IPS | WINS SNIPER IPS, SECUI BLUEMAX | 네트워크 경계 방어, 침입방지 | 3.분리·격리 / 4.통제 |
| DDoS | WINS SNIPER DDX | DDoS 공격 대응 | 4.통제 (가용성 보호) |
| VPN | 엑스게이트 IPSec VPN | 원격 접속 암호화 | 2.인증 / 3.분리·격리 |
| DB 접근제어 | 신시웨이 | DB 접근 로깅·통제 | 1.권한 / 5.데이터 |
| DB 암호화 | 드림시큐리티 | DB 컬럼 암호화 | 5.데이터 (암호화) |
| SIEM | 시큐레이어 | 로그 통합·분석·관제 | 4.통제 (위협탐지) |
| EDR | AhnLab | 단말 위협 탐지·대응 | 4.통제 / 6.정보자산 |
| PAM | 넷앤드 HIWARE | 특권 접근 관리 | 1.권한 (특권관리) |
| 서버접근제어 | 피앤피시큐어 | 서버 접근 통제·로깅 | 1.권한 (접근통제) |
| CDR | 지란지교시큐리티 SaniTOX | 파일 업로드 무해화 | 4.통제 / 5.데이터 |
| 망연계 | 한싹 | 망간 안전한 데이터 전송 | 3.분리·격리 (CDS) |
| 백업 | Veritas/Quantum | 데이터 백업·복구 | 5.데이터 (백업/DR) |
| TMS | 넷코아테크 Callisto | 위협 관리 시스템 | 4.통제 (위협관리) |
| SSL 가시성 | 수산아이앤티 | 암호화 트래픽 복호화·검사 | 4.통제 (정보흐름통제) |
p.249
KERIS 클라우드 센터는 현재 15개 영역의 경계방어 중심 보안체계를 운영 중이나, N2SF 등급별 보안 요건 분석 결과 전체적인 보안체계 재설계가 필요한 것으로 분석되었음
N2SF 보안 가이드라인 기준 필요 솔루션 (18개 영역)
| 솔루션 | 도입 목적 | N2SF 관련 영역 |
|---|---|---|
| IAM/SSO (Keycloak) | 통합 계정·인증·인가 관리 | 1.권한 / 2.인증 |
| MFA (FIDO UAF) | 다중인증 체계 구축 | 2.인증 |
| ZTNA (SDP) | VPN 대체 제로트러스트 접근 | 2.인증 / 4.통제 |
| CSPM | 클라우드 보안 설정 관리 | 6.정보자산 |
| CWPP | 워크로드 런타임 보안 | 4.통제 / 6.정보자산 |
| SOAR | 보안 자동화 대응 | 4.통제 |
| XDR | 확장 탐지·대응 통합 | 4.통제 |
| UEBA | 이상행위 분석 | 4.통제 |
| DLP | 데이터 유출 방지 | 5.데이터 |
| API GW 보안 | API 인증·인가·Rate Limit | 4.통제 |
| 마이크로세그멘테이션 | 워크로드 수준 네트워크 격리 | 3.분리·격리 |
| 데이터 분류·레이블링 | 데이터 자동 등급 분류 | 5.데이터 |
| SBOM | 소프트웨어 구성 목록 관리 | 6.정보자산 |
| CMDB/ITAM | 자산 통합 관리 | 6.정보자산 |
| PMS | 패치 관리 시스템 | 6.정보자산 |
| NAC | 네트워크 접근 통제 | 3.분리·격리 |
| CASB | 클라우드 접근 보안 중개 | 4.통제 |
| SASE | 보안 접근 서비스 엣지 통합 | 3.분리·격리 / 4.통제 |
p.250
3.5.2 KERIS 클라우드 센터 보안 현황 분석 / 3.5.2.3 보안 관제 현황
교육기관을 대상으로 정보시스템 보호를 위해 사이버 위협 정보를 수집·분석·대응할 수 있는 안관제 센터 운영 중
교육부 사이버안전센터(ECSC) 현황
교육부 사이버안전센터 (ECSC)
- 설립 근거
- 「국가사이버안전관리규정」(대통령령) 제316조
- 「교육부 사이버안전센터 운영규정」(교육부 훈령 제528호)
- 주요 기능
- 보안관제 대상기관의 24시간×365일 보안관제 실시
- 435개 기관 (교육부와 소속기관 7, 시도교육청 17, 대학 385, 공공기관 23, 유관기관 3)
- AI 기반 사이버위협 정보의 실시간 수집, 분석, 통보, 조치 등 대응
- 보안취약점 점검 및 침해요인 대응 관련 정보 제공
- 교육기관이 이용하는 민간 클라우드까지 사이버보안 관제 실시
- 클라우드 서비스 보안취약점 점검 및 침해요인 대응 관련 정보 제공 등
- 사이버안전 관련 매뉴얼 배포, 국내외 기술·연구 조사 및 간행물 발간
- 보안관제 대상기관의 24시간×365일 보안관제 실시
AI 사이버 보안관제 시스템 처리 흐름:
flowchart LR subgraph A["교육(행정)기관 차세대 탐지장비"] A1["교육부 및 소속기관"] A2["시도교육청"] A3["대학"] A4["공공기관"] end subgraph B["사이버위협 수집·분석"] B1["수집: Snort, Yara, DPI 등 사이버위협 정보 수집"] B2["분석: 위협정보 분석 및 탐지규칙 개발·관리"] end subgraph C["AI 사이버위협 자동판별"] C1["침입시도, 악성코드 감염 등 정확도 99.8%"] end subgraph D["침해사고 자동통보"] D1["AI기반 자동등록 및 통보, 신속한 사이버위협 대응"] end A --> B --> C --> D
- 교육부 ‘인공지능(AI) 사이버 보안관제 시스템’은 정부부처 ‘보안관제종합시스템’ 중 최초의 인공지능(AI) 보안관제 적용
- 2025년 435개 교육기관에 설치한 탐지장비로 총 약 4.8억 건의 사이버침해 징후를 탐지하고, 이 중 약 8.6만 건을 사이버침해로 판별해 대응
교육기관 보안관제 체계
flowchart TD N1["국가정보원"] --> N2["국가사이버안보센터"] N2 --> M["교육분야 부문 보안관제센터<br/>(교육부 / ECSC 교육부 사이버안전센터, 전담기관: 한국교육학술정보원)"] M --> T1["기획운영팀"] M --> T2["보안관제팀"] M --> T3["사고대응팀"] M --> T4["침해예방팀"] M --> L["교육분야 단위 보안관제센터"] M --> E["ECSC 위탁 보안관제"] L --> L1["17개 시·도교육청 (초·중·고, 교육지원청, 소속기관)"] L --> L2["AI·디지털 교육자료 플랫폼"] L --> L3["한국방송통신대학교"] E --> E1["소속기관"] E --> E2["공공기관"] E --> E3["대학"] E --> E4["국립대병원"]
- 국가 보안관제(국정원)
- 국가·공공기관 보안관제
- 부문 보안관제센터(교육부)
- 소속기관(6), 대학(385), 공공기관(23), 유관기관(3)
- 단위 보안관제센터
- 17개 시도교육청(소속기관 및 각급 학교(초중등))
- 한국방송통신대학교
- AI 디지털 교육자료 통합보안관제센터
출처: 교육부 보도자료 (2026.04.22)
p.251
기존NEIS 클라우드센터의보안현황과N2SF 보안가이드라인간의Gap을분석하여, 제로트러스트보안체계구축필요
Ⅲ - 250
p.252
3.5.2 KERIS 클라우드 센터 보안 현황 분석 / 3.5.2.4 보안 담당자 인터뷰 결과
N2SF(국가 망 보안체계) 기반 제로 트러스트 전환을 위해 보안 통제 항목 강화 필요하지만, 교육 플랫폼 특성상 민감도가 낮은 영역은 업무 시스템 대비 유연한 보안 통제 기준 적용 검토
KERIS (세종 나이스클라우드센터) 인터뷰 결과
- N2SF 기반 제로 트러스트 전환을 위해, 현행 보안 통제(인증(MFA), 접근 통제, API 게이트웨이 등)와 N2SF 간 Gap을 분석하고 방안을 수립함
| 통제항목 | 현황 | Gap/Risk | 방안 |
|---|---|---|---|
| IAM & 권한 통제 (RBAC/ABAC) | • 자체 개발 방식으로 권한관리 통제 – NEIS 경우 인사 시스템 연계를 통한 자체 개발 방식으로 운영 중 – IAM 솔루션 도입 없이 통합 계정 관리 체계 구현 • 역할기반(RBAC) 접근 제어 적용 – 학생/교사 등 역할에 따른 메뉴 접근 권한 체계 운영 | • ABAC 접근 제어 미적용 | • 접속 시간, 장소 등 상황 기반 접근 제어 필요 – 500만 명 학생 대상 시공간 제약 적용 가능 여부 검토 필요 • 비정상 접근 시 2차 인증(모바일 OTP 등) 방식 고려 필요 |
| 다중 요소 인증 (MFA/FIDO2) | • 나이스 플러스: 학생(ID/패스워드), 교사(인증서) 단일 인증 방식만 운영 – 교육디지털원패스 사용 시 MFA 및 FIDO2 요건 동시 충족 가능 | • 학생 500만 대상 다중 인증 체계 부재 | • 생체 정보 인증 등 사용자 편의성과 보안성 간의 정책적 균형 결정 필요 – ID/패스워드 또는 생체 인증: 현재 교육 디지털 원패스 적용 방식 – ID/패스워드 → 2차 생체 인증: 보안 강화 관점에서 필요하나 실제 수업 운영 지장 우려 • 학생 500만 명 대상의 다중 인증(MFA) 도입 시 사용 편의성 vs. 보안 강화 균형점 필요 • 학생들이 방학 후 ID/패스워드 분실 등 현실적 문제 고려 필요 • 목표 시스템에서는 교육디지털원패스 또는 다른 메커니즘을 통해 MFA 요건 충족 방안 반영 필요 |
p.253
N2SF (국가망보안체계) 기반제로트러스트전환을위해보안통제항목강화필요하지만, 교육플랫폼특성상민감도가낮은영역은업무 시스템대비유연한보안통제기준적용검토
Ⅲ - 252
p.254
방화벽, NPB(Network Packet Broker) 등보안장비병렬확장아키텍처를적용하여, 보안장비의병목을해소해야함
Ⅲ - 253
p.255
서버및DB 접근제어는N2SF 기준을부분충족중이나, 통합계정및인가관리(IAM/SSO) 체계가필요함
Ⅲ - 254
p.256
N2SF S등급필수요건인다중인증(MFA) 및어플리케이션레벨접근통제(ZTNA) 필요
Ⅲ - 255
p.257
존(Zone) 경계방어는구축되었으나, K8s Pod 간횡이동및마이크로세그멘테이션통제가필요
Ⅲ - 256
p.258
3.5.2 KERIS 클라우드 센터 보안 현황 분석 / 3.5.2.5 N2SF 가이드라인 충족도 분석
기존 보안 솔루션이 집중되어 구축 운영 중이나, N2SF가 요구하는 위협 탐지 자동화 및 행위 분석 등의 신규 도입이 필요
N2SF 6대 영역별 현황 분석 – 4. 통제
- N2SF ‘통제’ – 정보흐름통제, IPS/IDS, WAF, SSL 가시성, SIEM/SOAR/XDR, EDR, ZTNA, 위협 인텔리전스(CTI), 취약점 관리, UEBA
| 구분 | 솔루션 현황 | N2SF 충족도 | 고도화/신규 도입 필요사항 |
|---|---|---|---|
| IPS | WINS SNIPER IPS | 충족 | 시그니처 갱신 주기 강화, AI 탐지 연동 |
| WAF | WAPPLES | 부분 충족 | API 보안 강화, K8s 내부 WAF 보완 필요 |
| DDoS | WINS SNIPER DDX | 충족 | 클라우드 DDoS 보호 연동 검토 |
| SIEM | 시큐레이어 | 부분 충족 | AI/ML 고도화, SOAR/XDR 통합 필요 |
| EDR | AhnLab EDR | 부분 충족 | K8s CWPP 연계 확장 필요 |
| CDR | SaniTOX | 충족 | API 연동 CDR로 확장 |
| TMS | 넷코아테크 Callisto | 부분 충족 | CTI 피드 연동, SIEM 통합 분석 |
| SOAR | – | 미충족 | 사고 대응 자동화 플레이북 구축 |
| XDR | – | 미충족 | SIEM+EDR+NDR 통합 뷰 구현 |
| UEBA | – | 미충족 | ZT 신뢰도 평가 핵심 입력 |
| CTI | 넷코아테크 Callisto | 충족 | IoC 기반 선제 방어 체계 |
| API GW 보안 | – | 미충족 | MSA 환경 API 인증·Rate Limit |
| SSL 가시성 | 수산아이앤티 | 충족 | 암호화 트래픽 복호화·검사 |
p.259
기존보안솔루션이집중되어구축운영중이나, N2SF가요구하는위협탐지자동화및행위분석등의신규도입이필요
Ⅲ - 258
p.260
데이터보호의기준이되는C/S/O 데이터분류체계및S등급데이터유출방지(DLP) 솔루션도입이필요
Ⅲ - 259
p.261
단말EDR은운영중이나, 클라우드네이티브환경에특화된K8s 보안및자산통합관리솔루션도입이필요
Ⅲ - 260
p.262
N2SF 6개영역중3개영역이‘미흡’ 으로평가되며, 클라우드네이티브보안및인증, 데이터에대한보안강화가필요
-
KERIS AI 교수학습플랫폼의 N2SF 충족도는 6개영역중 ‘부분충족’ 3개, ‘미흡’ 3개로, 전반적으로 N2SF S등급요구사항대비갭이존재함
-
인증 , 데이터 , 정보자산 영역이취약하며, 통합인증(IAM/MFA), 데이터분류체계, K8s 특화보안 솔루션도입이필요함.
Ⅲ - 261
p.263
3.5.3 시사점 종합
보안 아키텍처 현황분석을 통해, Zero Trust 아키텍처로의 단계적 전환이 필요
분석관점: 보안 현황분석
| 시사점 | 시사점 종합 (도출) |
|---|---|
| • 인증(Authentication) – 교육디지털원패스가 SSO 인증 게이트웨이 역할을 수행하며, 시스템의 접근통제 기반이 됨 | 교육 디지털 원패스 기반 통합 인증 구축 필요 |
| • 교육디지털원패스 ID/PW 단독 로그인을 허용하고 있어, N2SF S등급이 필수로 요구하는 다중인증(MFA)을 충족하지 못함 • 교육 디지털 원패스가 MFA(생체+PIN+인증서), 세션 관리 등 N2SF S등급 요구사항과 직접 연관됨 | API Gateway 보안 통제 필요 |
| • NEIS 인사DB와 연동, 퇴직·전보 발생 시 접근권한 자동 비활성화 구현 필요 • API 기반 연동 서비스 확대 시 API Gateway 통한 인증 토큰 검증, 트래픽 통제 필요 | K8s 환경에서 마이크로 세그멘테이션과 등급별 분리 필요 |
| • 방화벽에 의한 경계 방어(North-South) 운영 중 • K8s 내부 Pod 간 통신(East-West)에 대한 격리 정책이 부재 | 보안 통제 ‘탐지’ 중심에서 ‘자동화 대응’ 체계로 전환 필요 |
| • N2SF가 요구하는 자동화 대응(SOAR), 통합 탐지(XDR), 이상행위 분석(UEBA) 등 차세대 통제 기능은 미도입 상태 | 데이터 생명주기 전반에 걸친 보안 체계를 구축 필요 |
| • 데이터 분류·레이블링 엔진(C/S/O 등급 자동 태깅), DLP(데이터 유출 방지) 등이 미도입 상태 • 컨테이너 이미지 스캐닝, 이미지 서명 검증, 런타임 이상행위 탐지, CSPM, SBOM 등 클라우드 네이티브 보안 도구 미도입 상태 | 클라우드 네이티브에 특화된 정보자산 관리 필요 |
| • AI 교수학습 플랫폼은 LLM, RAG, AI Agent 등 AI 기술을 핵심 서비스로 활용 • AI 학습 데이터 비식별화 파이프라인 개발 필요 | AI/LLM 서비스에 대한 전용 보안 통제 체계 필요 |
p.264
Ⅲ. 현황분석
1. 현황분석개요
2. 정보시스템활용업무현황분석
3. 정보시스템현황분석
4. 요구사항분석
5. 선진사례분석
6. 개선방향수립
p.265
인터뷰및설문조사기반의요구사항을분석하여목표모델수립을위한시사점및개선방향을도출함
| 환경분석 | Ⅲ. 현황분석 | 목표모델 설계 이행계획 수립 | |
|---|---|---|---|
| 업무현황 | 정보시스템현황 요구사항 분석 | 개선방향수립 벤치마킹 | |
| 개요 | 분석절차 요구사항분석 | ||
| ▪인터뷰및설문조사결과와부문별 요구사항분석을통해목표모델수립을 위한개선방향에반영함 | STEP 1 설문조사 | STEP 2 인터뷰실시 | STEP 3 요구사항정리 |
| ▪설문조사결과분석자료 - 시도교사자문그룹51명 (17개시도교육청) - 시도실무협의체15명(17개시도교육청) ▪분임토의(워크숍) 산출물 - 시도교사자문그룹51명 ▪인터뷰결과분석자료 분석대상 | ▪시도교사자문그룹및시도실무협의체 대상비대면조사(온라인설문) - 시도교육청플랫폼과민간플랫폼 활용현황및이슈사항 - 평가/ 과제제출/ 고교학점제운영 관련내용 - AI·디지털교수학습플랫폼방향성 및희망기능조사 - 시스템만족도및업무이슈파악 | ▪인터뷰계획수립 - 인터뷰일정및질의서작성·배포 ▪시도교사자문그룹대면인터뷰 실시 - ‘26.4.11(토) 대구 - 그랜드호텔(10:30 ▪시도실무협의체대상 - 대면인터뷰실시(4.22 | ▪설문·인터뷰결과를유형별분석 - 시도교육청플랫폼과민간플랫폼 활용현황 - 평가/과제제출/고교학점제운영 - AI·디지털교수학습플랫폼방향성조 사 ▪시사점종합 / 개선방향도출 |
Ⅲ - 264
p.266
시도교사자문그룹및시도실무협의체대상설문조사및인터뷰를통하여정보화전략추진방향및개선사항도출
요구사항 분석개요
|기간및방법
대상|▪
2026.3.30(월) ~ 2026.4.3(금) 시도교
▪
2026.4.20(월) ~ 2026.4.30(금) 시도실
▪
대면인터뷰(분임토의) : 2026.04.11(토
▪
대면인터뷰: 2026.04.22(수) ~ 2026.0
주요내용|사자문그룹(초등및중등교사) 대상비대면조사(온라인설문)
무협의체대상비대면조사(온라인설문)
) 17개시도현장교사자문그룹| 장소: 대구그랜드호텔| 오전10:30 ~ 오후05:00
5.21(목) 17개시도실무협의체| 장소: 대상교육청(서울, 경기, 충북, 대구, 부산 교육청)
실시현황|
|---|---|---|
|시도교사자문그룹
(초등및중등교사)
&
시도실무협의체
(시도교육청
업무담당자)|▪시도교사자문그룹및시도실무
협의체대상
업무현황파악/분석인터뷰
- 시도교육청플랫폼과민간플랫폼활용현황
및이슈사항
- 평가/ 과제제출/ 고교학점제운영관련한
내용
- AI·디지털교수학습플랫폼방향성및
희망기능조사
▪
시스템만족도요구기능및업무이슈
파악/분석설문
- 플랫폼기능별만족도및개선요구
- AI 기능우선순위및확산조건
- 데이터연계준비수준·장애요인
- NEIS 연계및행정개선요구사항|[설문조사]
▪
실시기간: 2026.3.30. ~ 2026.4.30.
▪
대상: 시도교사자문그룹(초등및중등교사), 시도실무협의체(시도교육청업무담당자)
▪
응답현황: 현장교사자문단51명, 시도실무협의체15명(17개시도교육청)
▪
설문목적: 현행시스템만족도및AI·디지털교수학습플랫폼방향성의견수렴
[인터뷰(분임토의·워크숍)]
▪
실시기간: 2026.4.11. ~ 2026.5.21.
▪
실시대상:
-시도교사자문그룹(초등및중등교사), 대상51명/ 응답51명, 미응답0명
- 시도실무협의체(시도교육청업무담당자), 대상31명/ 응답15명, 미응답16명
▪
실시방법
- 시도교사자문그룹(초등및중등교사)대상워크숍및분임토의(4.11)
- 시도실무협의체(시도교육청업무담당자)대상 선별적대면인터뷰(4.22~5.21)|
Ⅲ - 265
p.267
17개시도분포·학교급·경력의다층대표성을갖춘시도교사자문그룹및시도실무협의체선정
시도교사자문그룹 선정 절차
시도실무 협의체 선정 절차
| Step 1 추천 요청 17개 시도교육청 정보화담당관 앞 공문 발송 시도별 초·중·고 교사 추천 의뢰 Step 1 | 담당부서 지정 17개 시도교육청 정보화 담당 부서 (정보화과·미래교육과·교육정보 팀 등) 공식 지정 |
|---|---|
| Step 2 균형 추천 학교급별 (초·중·고) 균형 추천 경력 5년 이상, 디지털·AI 활용 경험자 Step 2 | 책임자 추천 부장·팀장급 책임자 추천 현행 교수학습 플랫폼 운영·기획 직접 담당 |
| Step 3 자격 검증 추천자 이력·재직증명 확인 수업·평가·학생부 등 실무 직접 경험 검증 Step 3 | 전문성 검증 실무 5년 이상, AIEP·아이톡톡·하이러닝 등 자체 플랫폼 운영 경험 확인 |
| Step 4 최종 확정 워크숍 23명 (초11+중12) + 설문 49명 총 72명 (17개 시도 전 지역 분포) Step 4 | 인터뷰 확정 서울·경기·대구·충북·부산 등 권역별 대표 14개 시도 응답 (설문 n=15) + 5개 시도 심층 인터뷰 |
| 대표성·신뢰성 검증 구분 시도교사자문그룹 (n=72) | 시도실무 협의체 (n=15+α) |
| 지역 대표성 17개 시도 전 지역 분포 (워크숍: 대구·인천·울산·세종·경기·강원·충북·전북·경남·제주 등) | 14개 시도 응답 (n=15) 수도권·광역·도 단위 균형 + 비참여 시도(부산·대구) 인터뷰 보강 |
| 학교급 대표성 초등 11명 (분임토의) + 중등 12명 (자유토론) + 설문 49명 (초·중·고·특수 분포) | 본청 + 직속기관 + 지원청 담당자 포함 AIEP 컨소시엄 11개 시도 + 비참여 시도 모두 포함 |
| 전문성·경력 경력 5년 이상 + 디지털·AI 수업 활용 경험 수업·평가·학생부 실무 직접 담당자 | 정보화 부장·팀장급 5년 이상 AIEP·아이톡톡·하이러닝·다채움·마주온 운영 책임자 |
| 방법론 신뢰성 구조화 분임토의 (Top 5 투표) + 자유토론 + 익명 설문 (정성·정량 결합) | 방문 인터뷰 + 서면 질의서 + 설문조사 3중 트라이앵귤레이션으로 교차 검증 |
Ⅲ - 266
p.268
Ⅲ. 현황분석
1. 현황분석개요
2. 정보시스템활용업무현황분석
3. 정보시스템현황분석
4. 요구사항분석-설문조사
-
시도교사자문그룹(초·중등교사) 대상51명/ 응답51명 - 시도교육청업무담당자 대상31명/ 응답15명
5. 선진사례분석
6. 개선방향수립
p.269
시도교사자문그룹(초등및중등교사), 시도실무협의체(시도교육청업무담당자)대상으로 시도교육청교수학습플랫폼현황/공공서비스/민간플랫폼및AI·디지털교수학습플랫폼방향성에대한설문및요구사항을조사함
비대면 설문 조사개요
▪ AI·디지털교수학습플랫폼정보화전략계획(ISP) 수립을위한관련기관/부서방문및기초조사 조사목적 ▪ 이해관계자인터뷰및현황분석을통한정보화전략추진방향정립및개선사항도출 ▪ 시도교사자문그룹(초등및중등교사) 51명대상 설문대상 ▪ 시도실무협의체(시도교육청업무담당자) 31명대상 1. 교사자문단질의서(서면)_초등교사용→ 설문URL https://forms.gle/S5kAhR2Q91sz7i956 조사방법 ▪ 온라인설문지(구글폼즈)를이용한질의조사 2. 교사자문단질의서(서면)_중등교사용→ 설문URL https://forms.gle/sFSs4tBKMGZpYoqX8 3. 시도교육청업무담당자질의서(서면)→ 설문URL https://forms.gle/uqL6r1XkS56YzV4P7 조사기간 ▪ 2026년03월30일~ 2026년04월30일(30일간)
▪ 대상인원수: 1. 시도교사자문그룹(초등및중등교사) 51명대상중응답수: 51명, 미응답수0명, 응답율: 100% 응답현황 2. 시도실무협의체(시도교육청업무담당자) 31명대상중응답수: 15명, 미응답수16명, 응답율: 48%
설문조사 및분석 문항
▪ 시도교육청플랫폼과민간플랫폼활용현황및이슈사항조사 ▪ 평가/과제제출/고교학점제운영과관련한조사 ▪ AI·디지털교수학습플랫폼방향성조사
- ※ 별첨(설문지) : [별첨5] III_현황분석서_인터뷰_계획서_시도교사자문그룹_중등교사용.hwpx, [별첨5] III_현황분석서_인터뷰_계획서_시도교사자문그룹_초등교사용.hwpx
[별첨5] III_현황분석서_시도교육청담당자서면질의서.hwpx
Ⅲ - 268
p.270
설문조사결과(비대면)
초등교사18명· 중·고교사31명· 전국17개시도
-
Set 1: 초등/중고등별·시도별분석
-
Set 2: 경력별분석
-
Set 3: AI·디지털교수학습플랫폼방향성분석
-
Set 4: 초등교사설문전체
-
Set 5: 중등교사설문전체(개별)
현장교사자문단설문결과시사점종합
p.271
설문조사결과(비대면)
p.272
응답자현황(초등/중고등별·시도별분포)
Ⅲ - 271
p.273
플랫폼이용현황(공공·민간서비스사용)
민간서비스 사용 현황 (복수응답)
Ⅲ - 272
p.274
공공vs 민간서비스평가비교
공공/민간 서비스 전반 평가 (5점 척도)
A13. 시도교육청플랫폼기능별중요도-만족도 Gap 분석 (초등/중고등)
Ⅲ - 273
p.275
4.2.2 설문조사 및 요구사항 분석 > 교사 자문단 설문 결과 분석
AI 활용 확산을 위한 핵심 조건 ★
초등교사 AI 확산조건 1순위 (n=18)
| 확산조건 | 응답 수 |
|---|---|
| 현장 기술지원 조직 (1순위) | 8 |
| 실습형 연수 | 4 |
| 공유 커뮤니티 | 3 |
| 선도학교 시범적용 | 3 |
| 인센티브 | 1 |
중고등교사 AI 확산조건 1순위 (n=31)
| 확산조건 | 응답 수 |
|---|---|
| 실습형 연수 (1순위) | 13 |
| 선도학교 시범적용 | 7 |
| 공유 커뮤니티 | 6 |
| 인센티브 | 4 |
| 현장 기술지원 조직 | 2 |
초등 vs 중고등 AI 확산조건 1순위 비교
| 확산조건 | 초등 | 중등 |
|---|---|---|
| 실습형 연수 | 4 | 13 |
| 현장 기술지원 조직 | 8 | 2 |
| 공유 커뮤니티 | 3 | 6 |
| 선도학교 시범적용 | 3 | 7 |
| 인센티브 | 1 | 4 |
p.276
설문조사결과(비대면)
-
초등교사18명· 중·고교사31명· 전국17개시도
-
1
5년· 610년· 1115년· 1620년· 20년이상
p.277
경력별공공/민간서비스평가
Ⅲ - 276
p.278
경력별AI 확산조건1순위비교★★
AI 확산조건 핵심 발견사항
-
초등 전 경력대: ‘현장 기술지원 조직(헬프데스크·멘토교사)‘이 일관되게 1순위 → 상시 기술지원 체계 구축 필수
-
중고등 16~20년 경력: ‘실습형 연수’에 집중(4/6명, 67%) → 경력 교사 대상 실무형 연수 프로그램 강화
-
중고등 1~5년 저경력: ‘공유 커뮤니티’와 ‘실습형 연수’ 동률(각 3명) → 동료 학습·협력 네트워크 병행 지원
-
초등 11~15년: ‘선도학교 시범적용’ 2순위 부상 → 검증된 성공 사례 기반 확산 전략 유효
-
인센티브는 초등·중고등 모두 하위 → 인센티브보다 실질적 지원(기술지원·연수)이 확산의 핵심 동력
Ⅲ - 277
p.279
경력별NEIS 연계행정Gap 분석
Ⅲ - 278
p.280
설문조사결과(비대면)
초등교사및중등교사대상요구사항분석
-
AI 활용시향상이기대되는업무설문
-
‧
-
- AI 디지털교수학습플랫폼에서제공되길희망하는기능
-
학생맞춤학습지원, 교사교육활동지원, 교사행정업무경감, 기타사항
p.281
[B] AI·디지털교수학습플랫폼방향성조사에대한내용
Ⅲ - 280
p.282
[B] AI·디지털교수학습플랫폼방향성조사에대한내용
Ⅲ - 281
p.283
‧ [B] AI 디지털교수학습플랫폼에서제공하였으면하는기능(학생맞춤학습지원) : 응답 18개
①진단·평가고도화
-
문제풀이기반진단의한계(극단적‘모름’ 대응필요)
-
• 평가결과분석및자동채점
-
평가수준등급체계필요
-
→ “정확한수준진단을위한다각적평가체계필요”
⑥LMS 및학습관리기능
-
과제제시및제출
-
피드백제공
-
학습포트폴리오관리
-
→ “교사-학생상호작용기반학습관리기능필요”
②개인화학습추천
-
평가결과기반맞춤콘텐츠추천
-
취약영역분석및보완
-
난이도조절및개인별학습경로제공
-
성취기준기반학습지원
⑤학습데이터기반분석
-
학습이력및성취도분석
-
취약영역도출
-
학습데이터통합활용
-
→ “데이터기반개인화학습관리체계필요”
-
→ “학생수준·성취도기반동적학습추천체계필요”
③AI 기반학습지원
-
AI 보조교사/ 생성형AI 튜터
-
정답제공이아닌사고유도형지원
-
오개념분석및맞춤자료생성
-
→ “개별학습을지원하는AI 튜터기능강화필요”
⑦정서·심리지원
-
감정기록및시각화
-
정서변화분석
-
위험신호감지및교사알림
-
→ “학습과정서를통합한지원체계필요”
④콘텐츠고도화(멀티모달)
-
텍스트중심→ 영상, 시각자료, 시뮬레이션확대
-
수준별세분화콘텐츠제공
-
획일적콘텐츠제공방식개선
-
→ “학생선호·수준기반콘텐츠다양화필요”
Ⅲ - 282
p.284
‧ [B] AI 디지털교수학습플랫폼에서제공하였으면하는기능(교사교육활동지원) : 응답 18개
①수업설계자동화 (AI 수업기획 ) “교재연구시간단축”
-
성취기준입력→ 차시별수업모델(PBL, 플립러닝등) 자동생성
-
수업용프롬프트및활동아이디어제안
-
성취기준기반수업자료및템플릿제공
-
→ “정확한수준진단을위한다각적평가체계필요”
②수업자료통합·재구성“자료탐색→ 통합활용으로전환”
-
다양한수업자료제공(민간·공공포함)
-
여러플랫폼자료통합및재구성기능
-
에듀테크플랫폼연계(아이스크림, 티셀파등)
-
콘텐츠한번에수집및활용
-
→ “분산된교육자료의통합·재구성플랫폼필요”
③수업운영지원(실시간/협력) “수업‘준비’가아니라‘운영’ 중심플랫폼”
-
실시간수업공유및라이브학습기능
-
학생학습과정모니터링
-
협력·참여형학습공간제공
-
학급경영도구지원
⑤학생데이터통합분석“플랫폼분산→ 통합관리”
-
다양한에듀테크평가결과통합관리
-
학생개인별학습결과분석
-
학습과정기반학습경로제안
-
→ “학생데이터통합기반학습분석체계필요”
⑥생활기록부작성지원 ( 행정자동화 ) “교사행정부담획기적감소”
-
키워드입력→ 생활기록부서술자동생성
-
성취기준연계문장생성
-
표현다양화기능(중복방지)
-
수시입력→ 학기말자동정리
-
→ “AI 기반생활기록자동화및품질향상필요”
⑦교사연수및활용지원“플랫폼활용성확보”
-
짧은영상기반AI·디지털연수
-
기능매뉴얼제공(슬라이드형)
-
플랫폼사용교육체계화
-
→ “현장활용중심연수체계필요”
-
→ “실시간수업운영및학생참여관리기능필요”
④평가자동화및피드백지원“평가효율성과객관성확보”
-
서술형·수행평가AI 1차채점
-
평가기준기반피드백초안생성
-
학습결과기반추가학습추천
-
→ “학생선호·수준기반콘텐츠다양화필요”
⑧ AI 및기술인프라“지능형플랫폼기반구축”
-
Large Language Model 기반기능
-
생성형AI 활용수업지원
-
다양한플랫폼연계구조
-
→ 생성형 AI 기반지능형플랫폼구축필요”
Ⅲ - 283
p.285
‧ [B] AI 디지털교수학습플랫폼에서제공하였으면하는기능(교사행정업무경감) : 응답 18개
①학생기록및생활기록부자동화“데이터기반기록업무자동화”
-
학습데이터기반정성적피드백문구자동생성
-
NEIS 기재양식에맞춘생활기록부초안생성
-
교과세부능력및행동발달상황자동작성
-
교사최종검토후확정구조
-
→ “학생데이터기반생활기록자동화필요”
· ②공문 행정문서작성지원“문서작성시간최소화”
-
공문및보고서초안자동생성
-
시도별양식맞춤템플릿제공
-
유사사례검색및공유기능
-
공문자동분석(요구사항, 마감일, 담당업무추출)
⑤데이터연계및통합관리“시스템분산 → 통합운영”
-
NEIS 등국가시스템연계
-
학적·출결·학습데이터통합
-
다양한에듀테크플랫폼연계
-
온라인교무실기능(업무통합관리)
-
→ “행정·학습데이터통합관리플랫폼필요”
⑥협업및업무관리환경“교무업무디지털전환”
-
교무회의, 월중회의등통합관리
-
구글시트등외부도구대체
-
협업기반업무관리시스템
-
→ “디지털교무실기반협업환경필요”
-
→ “AI 기반공문작성및분석자동화필요”
③반복행정업무자동화“반복업무→ 시스템처리”
-
출결처리자동연동
-
법정교육이수관리자동화
-
설문/조사자동생성및배포
-
학기초·말반복업무템플릿화
⑦사용자편의성및접근성개선“업무효율의핵심은 UX”
-
메뉴단순화및사용자맞춤인터페이스
-
접근절차최소화(로그인·이동간소화)
-
개인정보동의절차간소화
-
→ “간편한사용구조기반업무효율화필요”
-
→ “반복적행정업무의표준화·자동화필요”
④학부모·학생소통자동화“소통업무부담경감”
-
학부모대상학습리포트자동발송
-
알림장및가정통신문전자화
-
전자서명및서류제출기능
-
FAQ 기반AI 챗봇응대
⑧ AI 기반업무지원기능“지능형업무보조시스템”
-
생성형AI 기반문서/업무지원
-
행정업무도우미기능
-
공공데이터기반자동작성
-
→ “생성형 AI 기반지능형업무지원필요”
-
→ “학부모소통및안내업무자동화필요”
Ⅲ - 284
p.286
‧ [B] AI 디지털교수학습플랫폼에서제공하였으면하는기능(기타사항) : 응답 7개
①학습데이터자동화 · 포트폴리오화“수업활동 → 자동기록자산화”
-
판서, 학생결과물, 상호작용자동수집·분류
-
학습이력자동저장및포트폴리오화
-
별도입력없이데이터누적
-
→ “수업데이터를자동수집·구조화하여학습포트폴리오로전환필요”
②플랫폼통합및연계“새플랫폼이아니라‘허브플랫폼’ 필요”
-
다양한에듀테크데이터연계및호환
-
별도재입력없는통합관리
-
기존민간서비스기능그대로활용
-
계정연동(SSO) 지원
⑤교사중심설계및참여구조“현장기반플랫폼진화”
-
교사의견수렴채널(게시판등)
-
지속적기능개선구조
-
교수학습/학급경영/행정기능구분필요
-
→ “교사참여기반지속개선체계필요”
⑥협업및공유생태계“혼자가아닌‘교사네트워크’”
-
교사간수업자료공유
-
협업기반수업설계환경
-
공동콘텐츠활용
-
→ “교사협업중심콘텐츠생태계필요”
-
→ “기존플랫폼을연결하는통합허브구조필요”
③플랫폼난립방지및확산전략“또하나의실패플랫폼우려”
-
지역별플랫폼분산운영문제
-
신규플랫폼증가에따른사용자혼란
-
과거플랫폼단절경험에대한불신
-
→ “전국단위통합및지속가능한운영전략필요”
④사용자경험(UX/UI) 최적화“기능보다중요한실제사용성”
-
직관적인터페이스설계
-
과도한UI 요소(색상/버튼) 개선필요
-
수업흐름을방해하지않는UX
-
→ “교사수업흐름중심의직관적UX 설계필요”
⑦보안및신뢰성“데이터활용의전제조건”
-
학생개인정보보호
-
데이터안전처리
-
AI 결과신뢰성확보(오류필터링)
-
→ “데이터보호및 AI 신뢰성확보필요”
⑧기능선택과집중전략“모든걸다하지말것”
-
교수학습/ 학급경영/ 행정업무구분필요
-
핵심기능중심설계
-
협업도구(패들렛등) 제공필요
-
→ “핵심기능중심의선택과집중전략필요”
Ⅲ - 285
p.287
[C] AI·디지털교수학습플랫폼방향성조사에대한내용
Ⅲ - 286
p.288
‧ [C] AI 디지털교수학습플랫폼에서제공하였으면하는기능(학생맞춤학습지원) : 응답 18개
①수준진단및성취분석(출발점) “정확한수준파악”
-
성취기준기반수준진단
-
평가결과분석(정답률, 영역별성취도)
-
NEIS 성적데이터연계분석
-
학습시간·풀이과정기반분석
-
→ “정밀한수준진단및성취도분석체계필요”
②개인화학습추천“수준별맞춤학습”
-
수준별문제및학습자료제공(심화/보충)
-
실시간난이도조정(Adaptive Learning)
-
취약영역집중학습추천
-
성취기준기반학습경로제공
-
→ “수준기반동적맞춤학습추천필요”
⑤학습경로및챌린지설계“1:1 밀착학습요구”
-
개인별학습경로설계
-
단계별챌린지제공
-
목표기반학습관리
-
자기주도학습유도
-
→ “개인별학습경로및성장챌린지설계필요”
⑥LMS 및과제관리기능“실제활용은LMS 중심”
-
과제제출및관리시스템
-
과제기반학습관리
-
구글클래스룸형태요구
-
학습일정및진행관리
-
→ “과제중심LMS 기능강화필요”
⑦학습데이터시각화및대시보드“교사·학생모두를위한데이터”
③AI 튜터및피드백기능“문제풀이과정지원”
-
AI 튜터(힌트제공, 단계별안내)
-
정답제공이아닌사고유도형피드백
-
과제수행중실시간도움제공
-
AI 챗봇대화기록교사확인(과정평가활용)
-
→ “풀이과정중심AI 튜터링기능필요”
-
학생개인별대시보드
-
학습성취도분석시각화
-
학습과정및결과통합관리
-
→ “학습데이터기반대시보드제공필요”
⑧시스템연계및접근성“사용편의성핵심”
-
통합로그인(SSO)
-
다양한플랫폼연계
-
회원가입·절차간소화
④콘텐츠품질및문제생성“기존문제은행에대한불신”
-
→ “간편한접근성과시스템연계필요”
-
문제은행방식한계지적
-
양질의표준화된콘텐츠부족
-
생성형AI 기반문제생성필요
-
교과서연계콘텐츠부족문제
-
→ “고품질콘텐츠+ AI 기반유연한문제생성필요”
⑨정서·보조기능(보완영역) “보조적이지만필요”
-
보조교사기능
-
정서/마음읽기서비스
-
학습지속성지원 “ ”
-
→ 학습지속을위한정서지원기능필요
Ⅲ - 287
p.289
‧ [C] AI 디지털교수학습플랫폼에서제공하였으면하는기능(교사교육활동지원) : 응답 18개
①수업설계및콘텐츠생성 (AI 기획지원 ) “ 교재연구시간단축”
-
생성형 AI 기반수업자료제작
-
성취기준추천및교육활동제안
-
·
-
교수학습자료 디지털도구추천및사용법안내
-
루브릭작성지원
-
차시별 AI 활용수업활동안내
-
→ “성취기준기반AI 수업설계및콘텐츠생성지원필요”
⑤생활기록및누가기록관리“기록업무효율화”
-
생활기록부작성지원 ( 자동문구생성 )
-
누가기록및상담기록관리
-
학습과정기반기록자동정리
-
→ “학습·활동데이터기반기록자동화필요”
⑥데이터기반대시보드및분석“데이터로수업개선”
-
학생학습결과통합분석
-
시각화된대시보드제공
②수업자료공유및콘텐츠생태계“개별준비→ 공동활용”
-
교사간수업자료공유플랫폼(데이터도서관)
-
출판사및민간고품질콘텐츠활용
-
에듀테크활용사례공유(과목·학교급별)
-
유료에듀테크통합제공요구
-
→ “고품질콘텐츠공유및통합활용생태계구축필요”
③수업운영지원(실시간활동) “수업중활용성강화”
-
판서·필기자동저장
-
학생활동및산출물실시간수합
-
과제제출및관리시스템
-
수업중AI 활용활동가이드
-
→ “실시간수업운영및학습활동관리기능필요”
④평가자동화및분석“채점부담경감+ 수업개선”
-
서·논술형및수행평가AI 1차채점
-
채점기준기반자동피드백생성
-
오답률·성취도분포시각화
-
학생수준분석및평가결과데이터제공
-
→ “AI 기반평가·피드백자동화및학습분석필요”
-
교사활동데이터분석 ( 자기성찰지원 )
-
다양한학습데이터유형제공
-
→ “학생·교사데이터기반분석및의사결정지원필요”
· ⑦협업 연수및교사커뮤니티“교사성장지원”
-
교사간소통및협업공간
-
수업사례중심연수
-
우수교사기반연수체계
-
AI 활용아이디어공모등참여유도
-
→ “협업 연수기반교사전문성강화필요”
⑧시스템연계및운영지원“현장적용성확보”
-
다양한에듀테크플랫폼연계
-
학습지원 SW 행정절차간소화
-
서버안정성및자료유지
-
게시물복사및재사용기능
-
→ “플랫폼연계및안정적운영환경필요”
⑨기타 ( 확장기능 ) “ 차별화요소”
-
게이미피케이션 (e 스포츠형요소 )
-
상담활동자동기록
-
출결자동연계
-
→ ““학습동기및부가기능확장필요”
Ⅲ - 288
p.290
‧ [C] AI 디지털교수학습플랫폼에서제공하였으면하는기능(교사행정업무경감) : 응답 18개
① NEIS 연계및자동화“입력은한번 , 활용은여러번”
-
· ·
-
출결 성적 평가데이터자동연계
-
형성평가 / 수행평가결과 → NEIS 자동반영
-
학습활동 → 학생부기록연계
-
고교학점제 ( 수강신청 , 반편성 , 시간표 ) 연계
-
→ “NEIS 중심데이터자동연계및이중입력제거필요”
②생활기록부작성자동화“가장큰업무부담영역”
-
학습데이터기반학생부문구자동생성
-
세부능력및특기사항초안생성
-
· ·
-
학생활동 성취 포트폴리오기반자동요약
-
금지문구자동필터링및오류방지
-
→ “데이터기반학생부작성자동화및품질관리필요”
⑤반복행정업무디지털화“아날로그 → 디지털전환”
-
개인정보동의서전자화
-
출결자동처리및검증
-
종이문서디지털전환
-
상담기록및행정기록자동화
-
→ “반복·수기업무의전면디지털화필요”
· ⑥학습 행정데이터통합활용“데이터는‘활용’이핵심”
-
학생학습데이터가공및분석
-
· ·
-
과제 성취도 참여도통합분석
-
학생부및평가자료로활용
-
→ “학습데이터를행정업무에활용하는체계필요”
⑦시스템통합및접근성“플랫폼추가부담최소화”
- 통합로그인 (SSO)
③평가·채점및데이터처리자동화“평가→ 기록까지연결”
-
서술형포함일관된채점시스템
-
수행평가결과DB화및자동정리
-
에듀테크및공공데이터연계
-
간편한접속및최소한의설정
-
→ “접근성과사용편의성기반통합환경필요”
-
-
평가결과→ 엑셀/NEIS 업로드자동화
-
점수입력오류방지기능
-
→ “평가데이터의자동처리및기록연계필요”
⑧업무지원 AI 및자동화기능“지능형업무보조”
-
업무맞춤추천시스템
-
AI 챗봇기반행정지원
④공문·행정문서자동화“문서업무부담경감”
-
기안문, 공문, 가정통신문AI 초안생성
-
공문자동분석및업무방향제시
-
행정서식템플릿제공
-
에듀파인연계및문서처리지원
-
→ “AI 기반행정문서작성및처리자동화필요”
-
표절검사및 AI 사용검증기능
-
→ “ AI 기반행정업무보조기능필요”
⑨협업및내부공유“학교단위업무효율화”
-
학교내공유플랫폼
-
자료및문서협업환경
-
→ “학교내부협업및공유체계필요”
Ⅲ - 289
p.291
‧ [C] AI 디지털교수학습플랫폼에서제공하였으면하는기능(기타사항) : 응답 11개
①계정및인증체계 ( 접근성핵심 ) “ 로그인 / 계정에서이미피로감있음”
-
구글워크스페이스기반계정선호
-
학교관리자계정관리권한필요 ( 초기화등 )
-
복잡한인증체계 ( 디지털원패스등 ) 불편
-
→ “간편하고유연한계정·인증체계필요(SSO 중심)”
②사용자경험 (UX) 및사용성“좋은기능보다쉬운사용이중요”
-
직관적이고간단한 UI 필수
-
최소클릭 , 최소설정
-
·
-
교사 학생모두쉽게접근가능
⑤ AI 신뢰성및윤리가이드“ AI 사용에대한불안존재”
-
저작권문제대응필요
-
할루시네이션방지가이드
-
학생용 AI 활용가이드라인제공
-
→ “AI 활용에대한신뢰성·윤리가이드체계필요”
-
⑥데이터및학습관리기능 ( 보완 ) “ 학습관리가시성요구”
-
• 학점이수현황대시보드
-
학생 / 교사용학습현황확인
-
→ “학습진행상황가시화기능필요”
-
→ “복잡성최소화된사용자중심UX 설계필요”
③점진적업데이트및운영전략“완성형보다‘지속개선형’ 선호”
-
대규모일괄업데이트보다
-
소규모·주기적개선선호
-
사용자피드백기반지속개선
-
⑦현장의견반영및거버넌스“ Top-down 실패경험반영” • 현장교사의견적극반영요구
-
지속적피드백반영구조필요
-
→ “현장참여형플랫폼운영체계필요”
-
-
→ “Agile 기반점진적업데이트전략필요”
-
④생성형AI 활용환경“AI는기본기능이아니라‘인프라’ 수준요구”
-
다양한생성형AI 무료제공
-
문서작성등행정업무개입
-
AI 에이전트형태활용
-
→ “범용생성형AI 활용환경내재화필요”
-
⑧기능선택과집중전략“모든걸다하지말것” • 교수학습/ 학급경영/ 행정업무구분필요
-
핵심기능중심설계
-
협업도구(패들렛등) 제공필요
-
→ “핵심기능중심의선택과집중전략필요”
Ⅲ - 290
p.292
설문조사결과(비대면)
개별질의전체결과(18명통계)
p.293
[공통] 선생님의업무및학교관련기초문항에대한내용
Ⅲ - 292
p.294
[공통] 선생님의업무및학교관련기초문항입니다.
-
[1-3] 선생님께서담당하시는주요(행정)관리업무
-
정보
-
정보교육
-
체육기획, 운동부(유도), 스포츠강사관리, 건강체력교실운영, 교원행정업무지원
-
충북’다채움’ 플랫폼유지관리및연수기획, 컨텐츠개발등
-
[1-3] 선생님께서담당하시는주요(행정)관리업무(계속)
-
AIEP, 문화예술, 진로
-
정보과학부장
-
과학정보부업무
-
디지털교육(정보, 디지털선도학교, AI중점학교)
-
분교장관리
-
-
교무기획
- 정보업무
-
AI중점학교, AI 선도학교
-
체험학습
- 디지털선도학교, 과학, 진로, 학생자치, 방송
-
공모사업, 교육경비운영, 교내장학, 학교정책사업
-
정보과학부부장
Ⅲ - 293
p.295
[A] 시도교육청플랫폼(공공서비스포함)과민간플랫폼활용성에대한내용
Ⅲ - 294
p.296
[A] 시도교육청플랫폼(공공서비스포함)과민간플랫폼활용성에대한내용
Ⅲ - 295
p.297
[A] 시도교육청플랫폼(공공서비스포함)과민간플랫폼활용성에대한내용
Ⅲ - 296
p.298
[A] 시도교육청플랫폼(공공서비스포함)과민간플랫폼활용성에대한내용
Ⅲ - 297
p.299
[A] (시도교육청플랫폼기능별중요도-만족도)에대한내용
Ⅲ - 298
p.300
[A] (시도교육청플랫폼기능별중요도-만족도)에대한내용
Ⅲ - 299
p.301
[A] (시도교육청플랫폼기능별중요도-만족도)에대한내용
Ⅲ - 300
p.302
[B] AI·디지털교수학습플랫폼방향성조사에대한내용
Ⅲ - 301
p.303
‧ [B] AI 디지털교수학습플랫폼에서제공하였으면하는기능(학생맞춤학습지원) : 응답 18개
①진단·평가고도화
-
문제풀이기반진단의한계(극단적‘모름’ 대응필요)
-
평가결과분석및자동채점
-
평가수준등급체계필요
-
→ “정확한수준진단을위한다각적평가체계필요”
⑤학습데이터기반분석
-
학습이력및성취도분석
-
취약영역도출
-
학습데이터통합활용
-
→ “데이터기반개인화학습관리체계필요”
②개인화학습추천
-
평가결과기반맞춤콘텐츠추천
-
취약영역분석및보완
-
난이도조절및개인별학습경로제공
-
성취기준기반학습지원
⑥LMS 및학습관리기능
-
과제제시및제출
-
피드백제공
-
학습포트폴리오관리
-
→ “교사-학생상호작용기반학습관리기능필요”
-
→ “학생수준·성취도기반동적학습추천체계필요”
③AI 기반학습지원
-
AI 보조교사/ 생성형AI 튜터
-
정답제공이아닌사고유도형지원
-
오개념분석및맞춤자료생성
-
→ “개별학습을지원하는AI 튜터기능강화필요”
⑦정서·심리지원
-
감정기록및시각화
-
정서변화분석
-
위험신호감지및교사알림
-
→ “학습과정서를통합한지원체계필요”
④콘텐츠고도화(멀티모달)
-
텍스트중심→ 영상, 시각자료, 시뮬레이션확대
-
수준별세분화콘텐츠제공
-
획일적콘텐츠제공방식개선
-
→ “학생선호·수준기반콘텐츠다양화필요”
Ⅲ - 302
p.304
‧ [B] AI 디지털교수학습플랫폼에서제공하였으면하는기능(교사교육활동지원) : 응답 18개
①수업설계자동화 (AI 수업기획 ) “교재연구시간단축”
-
성취기준입력→ 차시별수업모델(PBL, 플립러닝등) 자동생성
-
수업용프롬프트및활동아이디어제안
-
성취기준기반수업자료및템플릿제공
-
→ “정확한수준진단을위한다각적평가체계필요”
②수업자료통합·재구성“자료탐색→ 통합활용으로전환”
-
다양한수업자료제공(민간·공공포함)
-
여러플랫폼자료통합및재구성기능
-
에듀테크플랫폼연계(아이스크림, 티셀파등)
-
콘텐츠한번에수집및활용
-
→ “분산된교육자료의통합·재구성플랫폼필요”
③수업운영지원(실시간/협력) “수업‘준비’가아니라‘운영’ 중심플랫폼”
-
실시간수업공유및라이브학습기능
-
학생학습과정모니터링
-
협력·참여형학습공간제공
-
학급경영도구지원
⑤학생데이터통합분석“플랫폼분산→ 통합관리”
-
다양한에듀테크평가결과통합관리
-
학생개인별학습결과분석
-
학습과정기반학습경로제안
-
→ “학생데이터통합기반학습분석체계필요”
⑥생활기록부작성지원 ( 행정자동화 ) “교사행정부담획기적감소”
-
키워드입력→ 생활기록부서술자동생성
-
성취기준연계문장생성
-
표현다양화기능(중복방지)
-
수시입력→ 학기말자동정리
-
→ “AI 기반생활기록자동화및품질향상필요”
⑦교사연수및활용지원“플랫폼활용성확보”
-
짧은영상기반AI·디지털연수
-
기능매뉴얼제공(슬라이드형)
-
플랫폼사용교육체계화
-
→ “현장활용중심연수체계필요”
-
→ “실시간수업운영및학생참여관리기능필요”
④평가자동화및피드백지원“평가효율성과객관성확보”
-
서술형·수행평가AI 1차채점
-
평가기준기반피드백초안생성
-
학습결과기반추가학습추천
-
→ “학생선호·수준기반콘텐츠다양화필요”
⑧ AI 및기술인프라“지능형플랫폼기반구축”
-
Large Language Model 기반기능
-
생성형AI 활용수업지원
-
다양한플랫폼연계구조
-
→ 생성형 AI 기반지능형플랫폼구축필요”
Ⅲ - 303
p.305
‧ [B] AI 디지털교수학습플랫폼에서제공하였으면하는기능(교사행정업무경감) : 응답 18개
①학생기록및생활기록부자동화“데이터기반기록업무자동화”
-
학습데이터기반정성적피드백문구자동생성
-
NEIS 기재양식에맞춘생활기록부초안생성
-
교과세부능력및행동발달상황자동작성
-
교사최종검토후확정구조
-
→ “학생데이터기반생활기록자동화필요”
· ②공문 행정문서작성지원“문서작성시간최소화”
-
공문및보고서초안자동생성
-
시도별양식맞춤템플릿제공
-
유사사례검색및공유기능
-
공문자동분석(요구사항, 마감일, 담당업무추출)
⑤데이터연계및통합관리“시스템분산 → 통합운영”
-
NEIS 등국가시스템연계
-
학적·출결·학습데이터통합
-
다양한에듀테크플랫폼연계
-
온라인교무실기능(업무통합관리)
-
→ “행정·학습데이터통합관리플랫폼필요”
⑥협업및업무관리환경“교무업무디지털전환”
-
교무회의, 월중회의등통합관리
-
구글시트등외부도구대체
-
협업기반업무관리시스템
-
→ “디지털교무실기반협업환경필요”
-
→ “AI 기반공문작성및분석자동화필요”
③반복행정업무자동화“반복업무→ 시스템처리”
-
출결처리자동연동
-
법정교육이수관리자동화
-
설문/조사자동생성및배포
-
학기초·말반복업무템플릿화
⑦사용자편의성및접근성개선“업무효율의핵심은 UX”
-
메뉴단순화및사용자맞춤인터페이스
-
접근절차최소화(로그인·이동간소화)
-
개인정보동의절차간소화
-
→ “간편한사용구조기반업무효율화필요”
-
→ “반복적행정업무의표준화·자동화필요”
④학부모·학생소통자동화“소통업무부담경감”
-
학부모대상학습리포트자동발송
-
알림장및가정통신문전자화
-
전자서명및서류제출기능
-
FAQ 기반AI 챗봇응대
⑧ AI 기반업무지원기능“지능형업무보조시스템”
-
생성형AI 기반문서/업무지원
-
행정업무도우미기능
-
공공데이터기반자동작성
-
→ “생성형 AI 기반지능형업무지원필요”
-
→ “학부모소통및안내업무자동화필요”
Ⅲ - 304
p.306
‧ [B] AI 디지털교수학습플랫폼에서제공하였으면하는기능(기타사항) : 응답 7개
①학습데이터자동화 · 포트폴리오화“수업활동 → 자동기록자산화”
-
판서, 학생결과물, 상호작용자동수집·분류
-
학습이력자동저장및포트폴리오화
-
별도입력없이데이터누적
-
→ “수업데이터를자동수집·구조화하여학습포트폴리오로전환필요”
②플랫폼통합및연계“새플랫폼이아니라‘허브플랫폼’ 필요”
-
다양한에듀테크데이터연계및호환
-
별도재입력없는통합관리
-
기존민간서비스기능그대로활용
-
계정연동(SSO) 지원
⑤교사중심설계및참여구조“현장기반플랫폼진화”
-
교사의견수렴채널(게시판등)
-
지속적기능개선구조
-
교수학습/학급경영/행정기능구분필요
-
→ “교사참여기반지속개선체계필요”
⑥협업및공유생태계“혼자가아닌‘교사네트워크’”
-
교사간수업자료공유
-
협업기반수업설계환경
-
공동콘텐츠활용
-
→ “교사협업중심콘텐츠생태계필요”
-
→ “기존플랫폼을연결하는통합허브구조필요”
③플랫폼난립방지및확산전략“또하나의실패플랫폼우려”
-
지역별플랫폼분산운영문제
-
신규플랫폼증가에따른사용자혼란
-
과거플랫폼단절경험에대한불신
-
→ “전국단위통합및지속가능한운영전략필요”
④사용자경험(UX/UI) 최적화“기능보다중요한실제사용성”
-
직관적인터페이스설계
-
과도한UI 요소(색상/버튼) 개선필요
-
수업흐름을방해하지않는UX
-
→ “교사수업흐름중심의직관적UX 설계필요”
⑦보안및신뢰성“데이터활용의전제조건”
-
학생개인정보보호
-
데이터안전처리
-
AI 결과신뢰성확보(오류필터링)
-
→ “데이터보호및 AI 신뢰성확보필요”
⑧기능선택과집중전략“모든걸다하지말것”
-
교수학습/ 학급경영/ 행정업무구분필요
-
핵심기능중심설계
-
협업도구(패들렛등) 제공필요
-
→ “핵심기능중심의선택과집중전략필요”
Ⅲ - 305
p.307
[B] B3. 국가단위교수학습플랫폼(본사업플랫폼)과교육행정·재정플랫폼을연계처리한다면, 필요한정보를기술해주십시오 (예시: 학적변경, 출결, 성적, 건강, 진로, 자기성장활동등) : 응답18개
· ①학적 기본정보연계“학생식별및이력기반”
-
학적정보 ( 전학 , 진급 , 반배정등 )
-
계정연동및 SSO
-
아동명부 , 학교기본정보
-
→ “학생식별및학습이력연계를위한기본데이터동기화필요”
③성적·평가데이터연계“학습-평가통합의중심” 지역별플랫폼교과성적
-
형성평가·수행평가결과
-
성취기준별평가결과
-
교과세부능력및특기사항
-
→ “평가데이터를기반으로학습추천및피드백고도화필요”
· ②출결 생활데이터연계“학생상태및생활관리
-
출결정보
-
생활지도및행동특성
-
학교일일활동
-
→ “학습과생활데이터를통합관리하여학생상태파악필요”
④진로·성장데이터연계“개인화학습고도화”
-
진로·진학정보
-
자기성장활동(DLS 등)
-
학습태도(질문패턴, 학습지속성등)
-
→ “진로·성장데이터를활용한개인화학습지원필요”
· “ ⑥ AI 학습이력 포트폴리오연계 기존시스템에없는핵심가치”
· ⑤건강 상담등민감정보“신중한제한적활용필요”
-
건강정보
-
상담기록
-
→ “민감정보는제한적·선별적연계필요(프라이버시고려)”
· ⑦재정 예산시스템연계“교사업무효율화” 학생개인정보보호
-
예산잔액조회
-
• 구매이력및추천
-
물품구매기안자동생성
-
• 유사사례및가격정보제공
-
AI 학습이력
-
포트폴리오
-
성취수준
-
정서·위기징후데이터
-
→ “전학시에도이어지는학습·정서이력통합관리필요”
⑧시스템연계기반 ( 기술 / 정책 ) “ 연계의전제조건”
-
개인정보동의간소화
-
로그인및계정통합
-
데이터활용목적명확화
-
→ “보안·인증기반의통합연계체계필요”
-
→ “예산·구매업무의데이터기반의사결정지원필요”
Ⅲ - 306
p.308
[B] B4. 학생들의학습활동, 학교생활등을AI를통하여맞춤형서비스를제공하는플랫폼을설계하려합니다. 필요한학생맞춤형서비스에 대한의견을자유롭게기술해주십시오: 응답18개
①진단및학습분석“개인화의출발점”
-
수준진단및취약영역분석
-
오답분석기반피드백
-
·
-
학습경로 패턴분석
-
비인지영역 ( 태도 , 협업 , 정서 ) 분석필요
-
→ “정교한진단과학습데이터분석체계필요”
-
③AI 튜터및학습지원“사고과정지원중심”
-
대화형AI 튜터(힌트, 단계별풀이안내)
-
문제해결과정지원
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학생질문에대한맞춤형설명제공
-
→ “정답제공이아닌사고과정지원형AI 필요”
-
⑤콘텐츠품질및다양성“공공플랫폼의핵심경쟁력” • 과목별양질의콘텐츠확보
-
수준별문제은행고도화
-
형성평가및학습자료다양화
-
→ “민간수준이상의콘텐츠품질확보필요”
· ⑦진로 흥미연계학습“학습동기강화”
-
진로데이터기반콘텐츠추천
-
·
-
실생활 직업연계학습제공
-
• 학습목표설정지원
-
→ “진로·흥미기반학습동기유도필요”
⑨사용자경험 (UX) 및접근성“학생중심설계”
-
한화면에서학습정보통합제공
-
공지사항등학교기능포함
-
직관적이고사용자친화적구조
-
→ “학생중심통합UI/UX 필요”
②개인화학습추천“진단이후가더중요”
-
수준별맞춤콘텐츠및문제추천
-
·
-
단계별 반복학습지원
-
성취기준기반학습경로설계
-
학습스타일 ( 시각 / 청각 / 읽기등 ) 반영
-
→ “수준·스타일기반동적학습추천체계필요”
④멀티모달콘텐츠제공“텍스트중심학습탈피”
-
설명영상, 도표, 시뮬레이션자동생성
-
시각·청각기반피드백제공
-
동일개념다양한방식설명
-
→ “멀티모달기반맞춤형콘텐츠제공필요”
⑥학습이력및성장관리“누적데이터기반성장지원”
-
학습이력및성취도누적관리
-
학습일지 / 포트폴리오
-
성장변화시각화
-
→ “학습이력기반성장추적및관리필요”
⑧데이터통합및플랫폼연계“맞춤형서비스의전제”
-
다양한코스웨어데이터통합
-
학습데이터통합관리
-
플랫폼간연계
-
→ “데이터통합기반개인화서비스필요”
· ⑩정서 비인지영역지원“학습효과의핵심요소”
-
사회정서학습 (SEL) 지원
-
· ·
-
학습태도 협업 문제해결과정분석
-
신뢰성있는비인지데이터수집필요
-
→ “인지+정서통합맞춤형지원필요”
Ⅲ - 307
p.309
B5. 국가플랫폼의현장확산을위해아래5개확산방안중중요하다고판단되는순위를표기하여주십시오. (예시: 1순위=가장중요~ 5위)
Ⅲ - 308
p.310
B5. 국가플랫폼의현장확산을위해아래5개확산방안중중요하다고판단되는순위를표기하여주십시오. (예시: 1순위=가장중요~ 5위)
Ⅲ - 309
p.311
설문조사결과(비대면)
개별질의전체결과(31명통계)
p.312
[공통] 선생님의업무및학교관련기초문항에대한내용
Ⅲ - 311
p.313
[공통] 선생님의업무및학교관련기초문항입니다.
[1-3] 선생님께서담당하시는주요(행정)관리업무
-
진로연계탐구활동
-
교육과정부장
-
융합정보부장
-
NEIS, 학교LMS 시스템(Microsoft Admin), 정보공시, 공학교육과정운영, 공유캠퍼스
-
정보부장
-
생활지도
-
교육연구부장
-
정보안전팀업무부장
[1-3] 선생님께서담당하시는주요(행정)관리업무(계속)
-
AI교육정보부, AI융합교육중심학교운영총괄, AI디지털활용선도학교운영총괄, 디지털튜터운영총괄, 개인정보보호, 네이버웍스계정관리및운영총괄, AIEP 계정 등록및관리, 대인전형자료생성
-
인재선발, 정보기획, 연구부, 이스포츠교육부대외기획
-
교육복지, 3학년부장(3학년업무총괄), 교무기획 생활기록부, 학적, 출결
-
교육과정, 교무부, 정보부, 혁신교육부장, e스포츠교육부
-
학년부기획(학년부예산집행, 학급비운영계획서, 정산서취합및전달, 출결마감확인, 학습중심현장체험학습지원, 직업기초능력평가운영및관리관련업무등)
-
교수학습플랫폼(다채움) 운영, 과학부, 영재
-
최소성취수준보장지도, 기초학력등
-
연구평가, 연구부장, 연구부, 정보부
Ⅲ - 312
p.314
[A] 시도교육청플랫폼(공공서비스포함)과민간플랫폼활용성에대한내용
Ⅲ - 313
p.315
[A] 시도교육청플랫폼(공공서비스포함)과민간플랫폼활용성에대한내용
Ⅲ - 314
p.316
[A] 시도교육청플랫폼(공공서비스포함)과민간플랫폼활용성에대한내용
Ⅲ - 315
p.317
[A] 시도교육청플랫폼(공공서비스포함)과민간플랫폼활용성에대한내용
Ⅲ - 316
p.318
[A12] (시도교육청플랫폼) 초등교사업무중교수학습, 생활지도(수업과평가, 생활지도, 상담및소통), 교무행정및다양한교사업무에서 시도교육청플랫폼을이용하여주로진행하시는업무를선택
Ⅲ - 317
p.319
[A13] 시도교육청플랫폼을사용하는경우(시도교육청플랫폼기능별중요도-만족도)
Ⅲ - 318
p.320
[A13] 시도교육청플랫폼을사용하는경우(시도교육청플랫폼기능별중요도-만족도)
Ⅲ - 319
p.321
[A13] 시도교육청플랫폼을사용하는경우(시도교육청플랫폼기능별중요도-만족도)
Ⅲ - 320
p.322
[B] 평가/과제제출/고교학점제운영과관련한내용
B1. 평가(지필, 수행, 서·논술, 과정중심)운영에서가장시간이많이드는단계는무엇입니까? (필수) 응답31개(주관식→ 키워드그룹핑, 복수키워드포함답변은중복 집계)
Ⅲ - 321
p.323
[B] 평가/과제제출/고교학점제운영과관련한내용
B2. 과제제출물의표절/부정행위/AI 생성물제출이슈에대응하기위해, 플랫폼이제공해야할최소한의기능은무엇이라고생각하시나요? (예시: 검증·가이드·로그 기록등) 응답31개(주관식→ 키워드그룹핑, 복수키워드포함답변은중복집계)
Ⅲ - 322
p.324
[B] 평가/과제제출/고교학점제운영과관련한내용
B3. 고교학점제운영에서현재가장부담이큰업무는무엇이며, 이를줄이기위해플랫폼에서제공해야할기능을말씀해주십시오. (예시: 과목개설·폐강, 수강신청, 시간표, 공동교육과정, 성취평가, 출결/이수관리, 상담등) 응답22개(주관식→ 키워드그룹핑, 복수키워드포함답변은중복집계)
Ⅲ - 323
p.325
[C] AI·디지털교수학습플랫폼방향성조사에대한내용
Ⅲ - 324
p.326
‧ [C] AI 디지털교수학습플랫폼에서제공하였으면하는기능(학생맞춤학습지원)
①수준진단및성취분석(출발점) “정확한수준파악”
-
성취기준기반수준진단
-
평가결과분석(정답률, 영역별성취도)
-
NEIS 성적데이터연계분석
-
학습시간·풀이과정기반분석
-
→ “정밀한수준진단및성취도분석체계필요”
②개인화학습추천“수준별맞춤학습”
-
수준별문제및학습자료제공(심화/보충)
-
실시간난이도조정(Adaptive Learning)
-
취약영역집중학습추천
-
성취기준기반학습경로제공
-
→ “수준기반동적맞춤학습추천필요”
⑤학습경로및챌린지설계“1:1 밀착학습요구”
-
개인별학습경로설계
-
단계별챌린지제공
-
목표기반학습관리
-
자기주도학습유도
-
→ “개인별학습경로및성장챌린지설계필요”
⑥LMS 및과제관리기능“실제활용은LMS 중심”
-
과제제출및관리시스템
-
과제기반학습관리
-
구글클래스룸형태요구
-
학습일정및진행관리
-
→ “과제중심LMS 기능강화필요”
⑦학습데이터시각화및대시보드“교사·학생모두를위한데이터”
③AI 튜터및피드백기능“문제풀이과정지원”
-
AI 튜터(힌트제공, 단계별안내)
-
정답제공이아닌사고유도형피드백
-
과제수행중실시간도움제공
-
AI 챗봇대화기록교사확인(과정평가활용)
-
→ “풀이과정중심AI 튜터링기능필요”
-
학생개인별대시보드
-
학습성취도분석시각화
-
학습과정및결과통합관리
-
→ “학습데이터기반대시보드제공필요”
⑧시스템연계및접근성“사용편의성핵심”
-
통합로그인(SSO)
-
다양한플랫폼연계
-
회원가입·절차간소화
④콘텐츠품질및문제생성“기존문제은행에대한불신”
-
→ “간편한접근성과시스템연계필요”
-
문제은행방식한계지적
-
양질의표준화된콘텐츠부족
-
생성형AI 기반문제생성필요
-
교과서연계콘텐츠부족문제
-
→ “고품질콘텐츠+ AI 기반유연한문제생성필요”
⑨정서·보조기능(보완영역) “보조적이지만필요”
-
보조교사기능
-
정서/마음읽기서비스
-
학습지속성지원 “ ”
-
→ 학습지속을위한정서지원기능필요
Ⅲ - 325
p.327
‧ [C] AI 디지털교수학습플랫폼에서제공하였으면하는기능(교사교육활동지원)
①수업설계및콘텐츠생성 (AI 기획지원 ) “ 교재연구시간단축”
-
생성형 AI 기반수업자료제작
-
성취기준추천및교육활동제안
-
·
-
교수학습자료 디지털도구추천및사용법안내
-
루브릭작성지원
-
차시별 AI 활용수업활동안내
-
→ “성취기준기반AI 수업설계및콘텐츠생성지원필요”
⑤생활기록및누가기록관리“기록업무효율화”
-
생활기록부작성지원 ( 자동문구생성 )
-
누가기록및상담기록관리
-
학습과정기반기록자동정리
-
→ “학습·활동데이터기반기록자동화필요”
⑥데이터기반대시보드및분석“데이터로수업개선”
-
학생학습결과통합분석
-
시각화된대시보드제공
②수업자료공유및콘텐츠생태계“개별준비→ 공동활용”
-
교사간수업자료공유플랫폼(데이터도서관)
-
출판사및민간고품질콘텐츠활용
-
에듀테크활용사례공유(과목·학교급별)
-
유료에듀테크통합제공요구
-
→ “고품질콘텐츠공유및통합활용생태계구축필요”
③수업운영지원(실시간활동) “수업중활용성강화”
-
판서·필기자동저장
-
학생활동및산출물실시간수합
-
과제제출및관리시스템
-
수업중AI 활용활동가이드
-
→ “실시간수업운영및학습활동관리기능필요”
④평가자동화및분석“채점부담경감+ 수업개선”
-
서·논술형및수행평가AI 1차채점
-
채점기준기반자동피드백생성
-
오답률·성취도분포시각화
-
학생수준분석및평가결과데이터제공
-
→ “AI 기반평가·피드백자동화및학습분석필요”
-
교사활동데이터분석 ( 자기성찰지원 )
-
다양한학습데이터유형제공
-
→ “학생·교사데이터기반분석및의사결정지원필요”
· ⑦협업 연수및교사커뮤니티“교사성장지원”
-
교사간소통및협업공간
-
수업사례중심연수
-
우수교사기반연수체계
-
AI 활용아이디어공모등참여유도
-
→ “협업 연수기반교사전문성강화필요”
⑧시스템연계및운영지원“현장적용성확보”
-
다양한에듀테크플랫폼연계
-
학습지원 SW 행정절차간소화
-
서버안정성및자료유지
-
게시물복사및재사용기능
-
→ “플랫폼연계및안정적운영환경필요”
⑨기타 ( 확장기능 ) “ 차별화요소”
-
게이미피케이션 (e 스포츠형요소 )
-
상담활동자동기록
-
출결자동연계
-
→ ““학습동기및부가기능확장필요”
Ⅲ - 326
p.328
‧ [C] AI 디지털교수학습플랫폼에서제공하였으면하는기능(교사행정업무경감)
① NEIS 연계및자동화“입력은한번 , 활용은여러번”
-
· ·
-
출결 성적 평가데이터자동연계
-
형성평가 / 수행평가결과 → NEIS 자동반영
-
학습활동 → 학생부기록연계
-
고교학점제 ( 수강신청 , 반편성 , 시간표 ) 연계
-
→ “NEIS 중심데이터자동연계및이중입력제거필요”
②생활기록부작성자동화“가장큰업무부담영역”
-
학습데이터기반학생부문구자동생성
-
세부능력및특기사항초안생성
-
· ·
-
학생활동 성취 포트폴리오기반자동요약
-
금지문구자동필터링및오류방지
-
→ “데이터기반학생부작성자동화및품질관리필요”
⑤반복행정업무디지털화“아날로그 → 디지털전환”
-
개인정보동의서전자화
-
출결자동처리및검증
-
종이문서디지털전환
-
상담기록및행정기록자동화
-
→ “반복·수기업무의전면디지털화필요”
· ⑥학습 행정데이터통합활용“데이터는‘활용’이핵심”
-
학생학습데이터가공및분석
-
· ·
-
과제 성취도 참여도통합분석
-
학생부및평가자료로활용
-
→ “학습데이터를행정업무에활용하는체계필요”
⑦시스템통합및접근성“플랫폼추가부담최소화”
- 통합로그인 (SSO)
③평가·채점및데이터처리자동화“평가→ 기록까지연결”
-
서술형포함일관된채점시스템
-
수행평가결과DB화및자동정리
-
에듀테크및공공데이터연계
-
간편한접속및최소한의설정
-
→ “접근성과사용편의성기반통합환경필요”
-
-
평가결과→ 엑셀/NEIS 업로드자동화
-
점수입력오류방지기능
-
→ “평가데이터의자동처리및기록연계필요”
⑧업무지원 AI 및자동화기능“지능형업무보조”
-
업무맞춤추천시스템
-
AI 챗봇기반행정지원
④공문·행정문서자동화“문서업무부담경감”
-
기안문, 공문, 가정통신문AI 초안생성
-
공문자동분석및업무방향제시
-
행정서식템플릿제공
-
에듀파인연계및문서처리지원
-
→ “AI 기반행정문서작성및처리자동화필요”
-
표절검사및 AI 사용검증기능
-
→ “ AI 기반행정업무보조기능필요”
⑨협업및내부공유“학교단위업무효율화”
-
학교내공유플랫폼
-
자료및문서협업환경
-
→ “학교내부협업및공유체계필요”
Ⅲ - 327
p.329
‧ [C] AI 디지털교수학습플랫폼에서제공하였으면하는기능(기타사항)
①계정및인증체계 ( 접근성핵심 ) “ 로그인 / 계정에서이미피로감있음”
-
구글워크스페이스기반계정선호
-
학교관리자계정관리권한필요 ( 초기화등 )
-
복잡한인증체계 ( 디지털원패스등 ) 불편
-
→ “간편하고유연한계정·인증체계필요(SSO 중심)”
②사용자경험 (UX) 및사용성“좋은기능보다쉬운사용이중요”
-
직관적이고간단한 UI 필수
-
최소클릭 , 최소설정
-
·
-
교사 학생모두쉽게접근가능
⑤ AI 신뢰성및윤리가이드“ AI 사용에대한불안존재”
-
저작권문제대응필요
-
할루시네이션방지가이드
-
학생용 AI 활용가이드라인제공
-
→ “AI 활용에대한신뢰성·윤리가이드체계필요”
-
⑥데이터및학습관리기능 ( 보완 ) “ 학습관리가시성요구”
-
• 학점이수현황대시보드
-
학생 / 교사용학습현황확인
-
→ “학습진행상황가시화기능필요”
-
→ “복잡성최소화된사용자중심UX 설계필요”
-
③점진적업데이트및운영전략“완성형보다‘지속개선형’ 선호”
-
대규모일괄업데이트보다
-
소규모·주기적개선선호
-
사용자피드백기반지속개선
-
⑦현장의견반영및거버넌스“ Top-down 실패경험반영” • 현장교사의견적극반영요구
-
지속적피드백반영구조필요
-
→ “현장참여형플랫폼운영체계필요”
-
-
→ “Agile 기반점진적업데이트전략필요”
-
④생성형AI 활용환경“AI는기본기능이아니라‘인프라’ 수준요구”
-
다양한생성형AI 무료제공
-
문서작성등행정업무개입
-
AI 에이전트형태활용
-
→ “범용생성형AI 활용환경내재화필요”
-
⑧기능선택과집중전략“모든걸다하지말것” • 교수학습/ 학급경영/ 행정업무구분필요
-
핵심기능중심설계
-
협업도구(패들렛등) 제공필요
-
→ “핵심기능중심의선택과집중전략필요”
Ⅲ - 328
p.330
C5. 국가플랫폼의현장확산을위해아래5개지원방안중, 중요도순위를표기하여주십시오. (예시: 1순위=가장중요~ 5위)
[C5-1] 수업사례기반실습형교사연수프로그램 [ ]순위
응답32개
[C5-2] 학교현장기술지원조직(헬프데스크·멘토교사) [ ]순위 응답32개
[C5-3] 수업·콘텐츠공유교사커뮤니티 [ ]순위
[C5-4] 사용실적연계인센티브(연수학점·인사가점) [ ]순위 응답32개
Ⅲ - 329
p.331
C5. 국가플랫폼의현장확산을위해아래5개지원방안중, 중요도순위를표기하여주십시오. (예시: 1순위=가장중요~ 5위)
Ⅲ - 330
p.332
| 주요내용 시사점종합 대상구분 |
|---|
| 01 문제풀이기반진단한계극복**,자동채점,**평가수준등급체계필요 플랫폼기본기능·UX 고도화필요 |
| 02 평가결과기반맞춤콘텐츠추천, 난이도조절, 개인별학습경로제공 |
| 03 AI 보조교사/생성형AI 튜터, 사고유도형지원, 오개념분석및맞춤자료 학생맞춤 신뢰할수있는콘텐츠제공체계구축필요 |
| 04 영상·시각자료·시뮬레이션확대, 수준별세분화콘텐츠제공 학습지원 |
| 05 학습이력·성취도분석, 취약영역도출, 학습데이터통합활용 측면 NEIS 양방향연계체계구축필수 |
| 06 과제제시및제출, 피드백제공, 학습포트폴리오관리 |
| 초등학교 07 감정기록및시각화, 정서변화분석, 위험신호감지및교사알림 01 성취기준입력→ 차시별수업모델(PBL·플립러닝) 자동생성, 수업프롬프트제안 안전한인증·개인정보보호체계구축필요 |
| 선생님 02 민간·공공수업자료통합, 에듀테크플랫폼연계(아이스크림·티셀파) AI 학습분석·맞춤지원서비스개발필요 |
| 03 실시간수업공유, 학생과정모니터링, 협력·참여형학습공간, 학급경영 |
| 04 서술형·수행평가AI 1차채점, 평가기준기반피드백초안생성 교사 교육활동 AI 행정업무자동화·교사부담경감필요 |
| 05 에듀테크평가결과통합관리, 학습경로제안 지원 측면 |
| 06 키워드입력→ 서술자동생성, 성취기준연계문장, 표현다양화 생성형AI 기반지능형플랫폼인프라구축 |
| 07 짧은영상기반AI·디지털연수, 기능매뉴얼, 플랫폼사용교육체계화 |
| 08 LLM 기반기능, 생성형AI 활용수업지원, 다양한플랫폼연계구조 교사협업·연수생태계및현장참여체계필요 |
Ⅲ - 331
p.333
| 주요내용 시사점종합 대상구분 |
|---|
| 01 학습데이터기반피드백문구자동생성**, NEIS**양식학생부초안생성 플랫폼기본기능·UX 고도화필요 |
| 02 공문·보고서초안자동생성, 시도별양식템플릿, 공문자동분석 |
| 03 출결처리자동연동, 법정교육이수관리, 학기초·말반복업무템플릿화 NEIS 양방향연계체계구축필수 |
| 04 학습리포트자동발송, 알림장전자화, 가정통신문, FAQ AI 챗봇응대 교사 행정업무 |
| 05 NEIS 등국가시스템연계, 학적·출결·학습데이터통합, 온라인교무실 경감 측면 안전한인증·개인정보보호체계구축필요 |
| 06 교무회의·월중회의통합관리, 외부도구(구글시트) 대체, 협업업무시스템 |
| 07 메뉴단순화, 사용자맞춤인터페이스, 접근절차최소화 |
| 초등학교 AI 학습분석·맞춤지원서비스개발필요 08 생성형AI 기반문서·업무지원, 행정업무도우미, 공공데이터기반자동작성 |
| 01 판서·학생결과물·상호작용자동수집·분류, 학습이력자동저장 선생님 AI 행정업무자동화·교사부담경감필요 |
| 02 에듀테크데이터연계, 별도재입력없는통합관리, SSO 지원 |
| 03 지역별분산운영문제, 신규플랫폼증가혼란, 지속가능운영전략 생성형AI 기반지능형플랫폼인프라구축 |
| 04 직관적인터페이스, 과도한UI 요소개선, 수업흐름중심UX 기타의견 |
| 05 교사의견수렴채널, 지속적기능개선, 교수학습/학급경영/행정구분 측면 플랫폼거버넌스·중복투자방지정책필요 |
| 06 교사간수업자료공유, 협업기반수업설계환경, 공동콘텐츠활용 |
| 07 08 학생개인정보보호, 데이터안전처리, AI 결과신뢰성확보(오류필터링) 교수학습/학급경영/행정구분, 핵심기능중심설계, 협업도구제공 교사협업·연수생태계및현장참여체계필요 |
Ⅲ - 332
p.334
| 대상구분 | 주요내용 시사점종합 |
|---|---|
| 01 성취기준기반수준진단**, NEIS성적데이터연계,**풀이과정기반분석 플랫폼기본기능·UX 고도화필요 | |
| 02 수준별문제·자료(심화/보충), Adaptive Learning, 취약영역집중추천 | |
| 03 힌트·단계별안내, 사고유도형피드백, 챗봇대화기록교사확인 | |
| 04 문제은행한계극복, 생성형AI 기반문제생성, 교과서연계콘텐츠 학생맞춤 신뢰할수있는콘텐츠제공체계구축필요 | |
| 05 개인별학습경로설계, 단계별챌린지, 목표기반자기주도학습 학습지원 | |
| 06 과제제출·관리, 구글클래스룸형태, 학습일정·진행관리 측면 AI 학습분석·맞춤지원서비스개발필요 | |
| 07 학생개인별대시보드, 성취도분석시각화, 학습과정·결과통합관리 | |
| 08 통합로그인(SSO), 다양한플랫폼연계, 회원가입·절차간소화 | |
| 중등학교 선생님 | 09 보조교사기능, 정서/마음읽기서비스, 학습지속성지원 AI 행정업무자동화·교사부담경감필요 |
| 01 생성형AI 기반수업자료, 성취기준추천, 루브릭지원, AI 활동안내 | |
| 02 데이터도서관, 민간고품질콘텐츠, 유료에듀테크통합제공 플랫폼거버넌스·중복투자방지정책필요 | |
| 03 판서·필기자동저장, 학생산출물실시간수합, AI 활동가이드 | |
| 교사 04 서·논술형AI 1차채점, 채점기준피드백, 오답률·성취도시각화 | |
| 교육활동 원 생성형AI 기반지능형플랫폼인프라구축 05 학생부자동문구생성, 상담기록, 학습기반자동정리 | |
| 지 06 학습결과통합분석, 시각화대시보드, 교사활동데이터분석 | |
| 07 수업사례연수, 우수교사연수체계, AI 활용아이디어공모 | |
| 교사협업·연수생태계및현장참여체계필요 08 에듀테크연계, 서버안정성, 게시물복사·재사용기능 | |
| 09 게이미피케이션(e스포츠형), 상담활동자동기록, 출결자동연계 |
Ⅲ - 333
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| 대상구분 | 주요내용 시사점종합 |
|---|---|
| 01 출결**·성적·평가자동연계,학생부연계,고교학점제(수강신청·시간표)** 플랫폼기본기능·UX 고도화필요 | |
| 02 학습데이터기반세특초안생성, 금지문구자동필터링·오류방지 | |
| 03 수행평가DB화, 평가결과NEIS 업로드자동화, 점수입력오류방지 NEIS 양방향연계체계구축필수 | |
| 04 기안문·공문·가정통신문AI 초안생성, 에듀파인연계, 행정서식템플릿 교사 | |
| 05 개인정보동의서전자화, 출결자동처리, 상담·행정기록자동화 06 과제·성취도·참여도통합분석, 학생부및평가자료로활용 행정업무 경감 측면 안전한인증·개인정보보호체계구축필요 | |
| 07 통합로그인(SSO), 에듀테크·공공데이터연계, 간편한접속·설정 | |
| 08 AI 챗봇행정지원, 표절검사·AI 사용검증, 업무맞춤추천 AI 학습분석·맞춤지원서비스개발필요 | |
| 중등학교 선생님 | 09 학교내공유플랫폼, 문서협업환경 |
| AI 행정업무자동화·교사부담경감필요 01 구글워크스페이스기반계정선호, 디지털원패스불편, SSO 중심 | |
| 02 직관적·간단한UI, 최소클릭, 교사·학생모두쉬운접근 | |
| 생성형AI 기반지능형플랫폼인프라구축 03 소규모주기적개선선호, 사용자피드백기반지속개선(Agile) | |
| 기타의견 04 다양한생성형AI 무료제공, AI 에이전트형태활용, 문서·행정지원 | |
| 측면 05 저작권문제대응, 할루시네이션방지, 학생용AI 활용가이드라인 플랫폼거버넌스·중복투자방지정책필요 | |
| 06 학점이수현황대시보드, 학생/교사학습현황가시화 | |
| 교사협업·연수생태계및현장참여체계필요 07 현장교사의견적극반영, 지속적피드백반영구조필요 | |
| 08 교수학습/학급경영/행정구분, 핵심기능중심설계 |
Ⅲ - 334
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설문조사결과(비대면)
시도교육청업무담당자15명· 전국 17개 시도 시도교육청담당자설문결과시사점종합
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응답자현황(시도별·부서별·경력별분포)
▪ — 응답자87%가디지털교육분야에서’매우밀접’ 업무수행 플랫폼정책·운영실무자의견직접반영가능 ▪ 다만53%가경력3년미만으로단기정책변동에대한인식보완필요
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시도자체플랫폼운영현황(운영여부·플랫폼유형·연계)
▪ — 14개시도자체플랫폼운영(93%) 중복투자우려다수제기
시사점
AIEP 공동구축(6) : 인천·대전(2)·세종·전북·울산 자체 플랫폼(8) : 경북(AI배움터)·충북(다채움)·충남(마주온,2)·경기(하이러닝)· 제주(바당)·서울(SEN스쿨)·강원(AI-ro)
▪ 연계기능은SSO·에듀테크중심으로정착, NEIS 양방향연계는미해결핵심이슈
Ⅲ - 337
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데이터연계준비수준및연계장애요인분석
▪ 연계준비수준평균3.29점(부족)·1순위장애요인은법·제도부족(46%)
시사점 → 데이터표준·법령정비+ 예산확보+ NEIS 양방향연계가최우선과제
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AI 도입시우려·확산을위한핵심조건
▪ AI 도입최대우려= 비용부담(4.27/5점), 확산1순위= 헬프데스크(43%) 시사점 → 지속가능한운영예산확보+ 상시기술지원체계가양대핵심성공조건
Ⅲ - 339
p.341
B. 시도교육청교수학습플랫폼현황
B1. (정책/현장이슈) 시도교육청교수학습플랫폼관련최근1년내가장큰정책/현장이슈등을말씀해주시고, 어떻게대응하고계신지기재해주십시오.
| 정책/ 현장이슈 | 주요내용 | 시사점 |
|---|---|---|
| AIEP 현장도입 | ▪AIEP 구축및시범운영이본격화되고있으나, 계정생성·학적연계미흡으로학생 가입과활용확산이지연되고있음 | ✓초기사용자접근성과학적연계체계개선필요 |
| 플랫폼중복 | ▪교육부플랫폼과시도교육청플랫폼간기능중첩우려가지속적으로제기됨 | ✓중앙-시도간역할재정립필요 |
| 운영관리부담 | ▪계정관리, 데이터접근권한, 보안이슈등으로운영담당자의업무과중발생 | ✓통합운영관리체계및자동화필요 |
| 활용확산한계 | ▪플랫폼구축은진행되었으나실제학교현장활용은아직제한적 | ✓구축중심→ 활용중심정책전환필요 |
| AI 기능확대요구 | ▪AI 기반추천, 평가, 에이전트기능에대한현장요구증가 | ✓AI 기능의단계적고도화필요 |
| 데이터활용미흡 | ▪학습데이터축적·분석·환류체계가아직초기수준 | ✓데이터표준화및분석체계정립필요 |
| 조직전문성한계 | ▪교수학습플랫폼업무를IT 담당자가수행하는경우가많아교육적관점부족 | ✓교수학습-IT 융합형운영조직필요 |
Ⅲ - 340
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B. 시도교육청교수학습플랫폼현황
B2-3. 타플랫폼연계(플랫폼명, 연계항목등) 현황을기재해주십시오
| 연계유형 | 주요사례 | 분석 |
|---|---|---|
| 계정/SSO 연계 | ▪교육디지털원패스, 구글, 웨일클래스 | ✓사용자접근편의성향상 |
| 학습데이터연계 | ▪구글클래스룸, 웨일클래스 | ✓학습이력통합관리시도 |
| 민간에듀테크연계 | ▪캔바, 미리캔버스, 패들렛, 띵커벨등 | ✓수업활용다양성확대 |
| AI 서비스연계 | ▪AI 마타수학, AI헬피챗, 제미나이등 | ✓AI 기반교수학습실험확대 |
| 빅테크연계 | ▪구글Workspace, 웨일스페이스 | ✓글로벌플랫폼활용증가 |
| 콘텐츠연계 | ▪영어콘텐츠·기초학력콘텐츠등 | ✓과목특화서비스강화 |
| 종합분석 ▪ ▪ ▪ | 대부분의시도교육청이“통합로그인(SSO)” 중심의연계구조를우선구축중 학습데이터연계는일부진행중이나데이터표준화수준은미흡 민간에듀테크활용은빠르게확대되고있으나플랫폼간통합운영체계는부족 |
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B. 시도교육청교수학습플랫폼현황
B5. (플랫폼운영성과) 시도교육청교수학습플랫폼에서활발하게사용되어지고있는사항(기능측면, 높은선호도/만족도등)은무엇인지3개만기재해주십시오.
| 주요성과 | 세부내용 |
|---|---|
| 통합로그인정착 ▪학생·교사의반복가입부담감소 | |
| 에듀테크활용확대 ▪유료에듀테크를무료로활용가능 | |
| 빅테크기반활용증가 ▪구글·네이버기반수업활용활성화 | |
| 통합학습환경제공 ▪클래스·콘텐츠·학습창통합운영 | |
| AI 기반기능시도 ▪AI 진단·추천기능일부긍정반응 | |
| 사용자지원강화 ▪지원센터·연수운영을통한활용지원 | |
| 현장특징 ▪“기능자체”보다“로그인편의성”에대한만족도가높음 ▪실제현장에서는AI 기능보다에듀테크통합활용니즈가더큼 ▪활용도가높은기능은대부분“수업준비시간단축”과연결됨 |
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C. AI·디지털교수학습플랫폼방향성
C1. 시도교육청담당자로서학교현장에필요한기능은무엇이라고생각하십니까?
| 요구영역 | 주요요구사항 | |
|---|---|---|
| NEIS 연계 | ▪학적·학생부·평가자동반영 | |
| AI 기반업무지원 | ▪자동채점, 학습추천, 수업자료생성 | |
| 개인화학습 | ▪학생별수준기반맞춤형콘텐츠제공 | |
| 평가지원 | ▪과정중심평가및AI 피드백강화 | |
| 데이터분석 | ▪학습이력분석및시각화대시보드 | |
| 플랫폼통합 | ▪플랫폼난립최소화 | |
| 현장지원체계 | ▪실시간지원센터및사용자지원강화 | |
| 시사점 ▪현장교사들은단 → “실질적업무 | 순한“새플랫폼”보다 경감”과“수업지원기능”을더중요하게인식하고있음 |
Ⅲ - 343
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C. AI·디지털교수학습플랫폼방향성
C2. 시도교육청담당자로서교육청(지원청포함) 단위에서필요한기능은무엇입니까?
| 기능영역 | 세부요구 | |
|---|---|---|
| 통계·현황관리 | ▪학교별활용현황및정책데이터분석 | |
| 업무자동화 | ▪반복행정업무자동처리 | |
| 데이터기반정책 | ▪학습데이터기반의사결정 | |
| 통합대시보드 | ▪지역·학교단위통합현황관리 | |
| 계정통합관리 | ▪사용자계정일원화 | |
| NEIS 연계 | ▪행정효율및데이터연속성확보 | |
| 유지관리체계 | ▪기능개선·운영지원·장애대응 | |
| 시사점 ▪교육청은“수업플 → “정책운영플 | 랫폼” 자체보다 랫폼”으로의활용가능성을중요하게보고있음 |
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C. AI·디지털교수학습플랫폼방향성
C3. 교사의행정업무경감을위한NEIS 연계이외에추가적으로연계가필요한행정시스템은무엇이라고생각하십니까?
| 연계 시스템 | 목적 | |
|---|---|---|
| K-에듀파인 | ▪예산·정산업무자동화 | |
| 업무포털/그룹웨어 | ▪공문·안내통합 | |
| 학교생활기록부 | ▪평가결과자동반영 | |
| 학부모서비스 | ▪동의서·안내자동처리 | |
| 상담/출결시스템 | ▪학생생활지도통합 | |
| 보건·급식·DLS | ▪학생지원정보통합 | |
| AI 행정서비스 | ▪반복행정자동화 | |
| 연수관리시스템 | ▪교원역량관리연계 | |
| 시사점 ▪교사들은“플랫폼 → 기존시스템간 | 추가”보다 “유기적연결”을더중요하게인식 |
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p.347
D. (종합의견)
D1. AI·디지털교수학습플랫폼에대한종합적인의견을기재해주십시오.
| 주요의견 | 주요내용 | |
|---|---|---|
| 플랫폼중복우려 | ▪교육부-시도플랫폼간중복투자우려 | |
| 역할분담필요 | ▪중앙과시도의기능구분필요 | |
| 현장중심설계 | ▪기술중심보다교사활용중심필요 | |
| 단계적확산필요 | ▪충분한시범운영후확대필요 | |
| AI 윤리·보안중요 | ▪개인정보·AI 통제권확보필요 | |
| 지속가능성확보 | ▪정책변경에도유지가능한구조필요 | |
| 통합연계필요 | ▪기존플랫폼데이터연속성보장필요 | |
| 시사점 ▪교육청은“수업플 → “정책운영플랫 | 랫폼” 자체보다 폼”으로의활용가능성을중요하게보고있음 |
Ⅲ - 346
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| 구분 | 주요내용 | 시사점종합 |
|---|---|---|
| ▪ 14개시도자체플랫폼운영(93%), 종합의견다수가’중복예산투입’·‘시도-국가 플랫폼역할분담’을핵심우려로제기 | ✓플랫폼거버넌스·중복투자방지정책필요 | |
| ▪ B5/C1/C3 모두NEIS 최다키워드, 추가연계요구 | ✓NEIS 양방향연계+ 학습·행정광역통합 | |
| ▪ 연계준비수준평균3.29/5점(부족), 장애요인1순위= 법·제도(46%) / 학적정보 미연계로학생가입지연·전출입·진급혼란우려 | ✓데이터연계법·제도정비최우선과제 | |
| 시도교육청 | ▪ AI 도입최대우려= 비용부담(4.27/5점, 최고)·“교수학습전문가아닌시스템 담당자가주업무”·“콘텐츠질·학습데이터해석역량” 부족지적 | ✓지속가능운영예산·전문인력·운영역량확보 |
| 업무담당자 | ▪ AI 확산1순위= 헬프데스크·지원조직(43%, 평균순위2.21로압도적1위) / D1 종합의견”급하게말고충분한준비기간”·“단발성사업아닌지속적유지대책” 다수 | ✓상시기술지원헬프데스크·단계적도입전략필요 |
| ▪ C1·C2 응답”반복행정자동화·데이터자동추출” 다수/ D1 “기능다양성보다 편의성·효율성”·“과정중심평가→채점→NEIS 사용자중심흐름”·“다양한디바이스 접근성” | ✓AI 행정업무자동화+ 사용자중심UX 필요 | |
| ▪ D1 다수의견: “교사를대체하는AI가아닌교사의전문적판단을보조하는 도구”·“AI 추천결과에대한교사의통제·판단권한보장”·“학생개인정보보호및AI 윤리기준마련” | ✓AI 활용정책방향: 교사보조도구·AI 윤리기준필요 | |
| ▪ D1 “시대나정책이바뀌어도수정가능하고지속가능한플랫폼” / “기능설계단계부터 현장교사의견수렴”·“성과점검·개선환류”·C2 “학교별활용현황점검·통계화” | ✓시대·정책변화대응유연아키텍처·현장환류체계필요 |
Ⅲ - 347
p.349
Ⅲ. 현황분석
1. 현황분석개요
2. 정보시스템활용업무현황분석
3. 정보시스템현황분석
- 4. 요구사항분석 교사& 시도교육청대면인터뷰
5. 선진사례분석
6. 개선방향수립
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초등교사11명(구조화분임토의+우선순위투표) 및중등교사12명(자유토론) 대상으로현장요구사항을수렴하고시사점을도출함
초등교사 분임토의 (11명)
중등교사 자유토론 (12명)
진행방식: 구조화 분임토의 + 우선순위 투표 토의 항목: 교사 업무경감 20개 + 효율적 학습지원 25개 평가방식: 항목별 필요/유용/불필요 판정 + Top 5 투표
산출물:
-
20개 업무경감 항목 S/A/B/C 등급 분류
-
25개 학습지원 항목 S/A/B/C 등급 분류
-
추가제언 8대 테마(보안/기능/데이터/계정 등)
-
필요도 점수(필요+유용-불필요) 산출
진행방식: 비구조화 자유토론(개방형) 토의 범위: 교수학습·교육행정·평가·학생부·학생서비스 전반 특이사항: 우선순위 투표 미실시, 현장 생생한 목소리 중심
산출물:
-
교사 관련 42개 의견 + 학생 관련 10개 의견
-
NEIS 연계/시간표/평가/학생부/출결/소통 6대 영역
-
초·중등 교수학습 분리 필요성 강조
-
나이스 고도화 vs 신규 플랫폼 논쟁
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 일시 | 2026.04.11(토), 10:30~17:00 |
| 장소 | 대구 그랜드 호텔 |
| 참석 | 초등 11명(대구/인천/울산/세종/경기/강원/충북/전북/경남/제주) + 중등 12명(전국 분포) |
초·중등 공통 핵심 메시지
-
- “수조 원을 들여 시스템을 만들어도 교사가 쓰지 않으면 아무 의미 없다” → 현장 실용성 최우선
-
- NEIS 이중입력 해소가 초·중등 공통 최우선 과제 → 플랫폼에서 수업하면 NEIS에 연계되어자동 반영되어야
-
- 초·중등 교수학습 체계 분리 필수 초등은 담임 중심 통합교과, 중등은 교과·평가·학생부 연계 중심
-
- 사설 서비스(리로스쿨, GPT 등) 대체 가능한 공식 플랫폼 기능 구현이 핵심 성공 요건
-
- 기능 과잉보다 핵심 기능 단순화 + 무로그인/원클릭 진입 UX 설계가 현장 채택률의 결정적 요인
Ⅲ - 349
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11명분임토의결과, Top 우선순위5개+ Silent Need 4개+ 의견분분(Controversial) 2개를도출하고, 추가제언8대테마로정책·아키텍처 요구를구조화함
①교사업무경감Top 우선순위(S/A 등급, 5개서비스)
| 등급 | 구분 | 서비스명 | 투표 | 필요 | 유용/불필 |
|---|---|---|---|---|---|
| S | 교육행정 | 학생부기초자료기반자동초안★ | 5 | 8 | 0/0 |
| S | 교수학습 | 수업자료원클릭배포 | 8 | 5 | 0/1 |
| S | 교수학습 | 과제·활동템플릿+ 자동채점 | 7 | 4 | 0/0 |
| A | 교육행정 | NEIS 연계자동입력·검증 | 5 | 4 | 0/0 |
| A | 교육행정 | 가정통신문한번작성·자동발송 | 5 | 4 | 2/0 |
— ③Silent Need 투표는적으나필요도가높은잠재우선순위 개인정보·AI 사용이력자동관리 투표1표/ 필요6명 컴플라이언스부담잠재 통합대시보드(오늘할일) 투표3표/ 필요5명 워크플로통합수요 차시별수업초안자동초안 투표3표/ 필요5명 수업설계자동화 공문·보고서·계획서초안생성 투표3표/ 필요5명 행정업무AI 보조 — ④Controversial 의견분분, 옵션화·학교자율설정권장 출결자동수합(앱·QR·좌석) 필요3명/ 불필요3명 결석사유서·증빙자동수집 필요3명/ 불필요3명
— ★학생부자동초안: 필요도8/11명 11개항목중 점수(필요+유용-불필요) 최고
| ②AI 학습 | 지원Top 6 (25개중)— 진단·추천·튜터링4단계 |
|---|---|
| 1위(8표) | 개인별학습수준진단 |
| 2위(7표) | 개인맞춤형학습경로추천 |
| 3위(6표) | 맞춤형콘텐츠추천 |
| 3위(6표) | AI 개인튜터질의응답 |
| 5위(5표) | 취약점자동분석 |
| 5위(5표) | 맞춤형문제추천 |
| ⑤추가 | 제언8대테마**—** 정책**·**아키텍처요구사항 |
|---|---|
| 보안 | • 정보보안·개인정보보호최우선 |
| 기능 | • 기초학습부진진단, 시도교육청기능중복지양 |
| 데이터 | • 학습데이터연속성(진급·전학), 평가데이터표준화 |
| 계정관리 | • NEIS 통합계정·SSO, 출판사별통합계정 |
| 연계 | • 시도교육청플랫폼·NEIS·업무포털연계 |
| 법제도 | • 개인정보동의간편화, 학습데이터교환공동규약 |
| 플랫폼 | • 모바일앱(출결), 통일된기기·브라우저, 사용자별분리 |
| 콘텐츠 | • 독서·정보·교육자료타플랫폼연계통합 |
• — Key 학생부자동초안필요도1위(8/11명) + NEIS 연계(5표)가초등최대Pain Point Top 5 중3개가교육행정영역 • — Findings Silent Need(개인정보·통합대시보드·수업초안·공문초안)는투표후순위지만필요도가높은잠재수요 단계적도입권장
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11명초등교사분임토의에서평가된총45개서비스항목(업무경감관점20 + 학습지원관점25)을8대영역으로재분류함
| 영역 | 건수 | 핵심 의견 (서비스 번호 + 점수) | 중등 대비 초등 차별점 |
|---|---|---|---|
| NEIS 연계 / 행정업무 | 5 건 | 교무·학적·나이스 연계 자동입력·검증(업#17, 4점) / 공문·계획서 초안 생성(업#18, 5점) / 개인 정보·AI 사용이력 관리(업#19, 6점) / 통합 대시보드 “오늘 할 일”(업#20, 4점) / 나이스·업무포털 연계 + 출결 기능 활용(추가제언) | •초등은 공문·통신문 등 행정 사무 자동화 수요 집중 •중등 NEIS 의존도(평가·학생부) 대비 초등은 낮음 •#19(개인정보 감사대비) 6점—초등 고유 강한 요구 |
| 사설솔루션 / 플랫폼 정합성 | 4 건 | 시도교육청 플랫폼 기능 중복 지양(추-기능) / 시도교육청 플랫폼 연계 필요(추-연계) / 출판사별 디지털서비스 표준화(추-법제도) / 출판사별 통합계정 SSO(추-계정관리) | •중등 리로스쿨·리더스쿨 의존 초등은 시도교육청+출판사 콘텐츠 의존 •“이미 있는데 왜?” 질문이 강함 (사업비 중복 우려) •출판사 콘텐츠 품질 격차 = 초등 고유 이슈 |
| 평가 / 채점 | 6 건 | 과제 템플릿 + 자동채점(업#4, 4점) / 문제은행·기출 관리(업#10, 4점) / 맞춤형 문제 추천(학#4, 5점) / 평가데이터 표준화·체계화(추-데이터) / 루브릭 기반 피드백(업#5, 0점, 보류) / 평가 운영 자동화(업#9, 1점, 보류) | •중등 서술형 채점·학생서명·NEIS 등록 일원화 핵심 •초등은 객관식·과제 자동채점 + 맞춤 추천 중심 •서명·외부유출(학원) 이슈는 초등에 거의 없음 |
| 학생부 / 기록 | 1 건 | ★ 생활기록·관찰기록 “기초자료(데이터) 기반” 자동 초안(업#15, 8점, 만장일치 1위) | •중등 6건(세특·독서·진로 다영역) 초등 단일 항목 •단, 점수 8점으로 45개 항목 중 최고 → 초등 최우선 과제 •“기초자료 기반” 키워드 = 초등 자문단 직접 제안 표현 |
| 출결관리 | 3 건 | 출결 자동수합 QR·좌석·기기(업#6, 1점, 보류) / 결석 사유서·증빙 자동수집(업#7, 1점, 보류) / 모바일앱 출결 서비스 필요(추-플랫폼) | •중등 5건 우선순위 높음 초등 우선순위 낮음(담임 단일체크) •나이스 출결 기능 활용 의견 강함 (신규 구축 회피) •학부모 공유·지각 규정 차이 이슈는 초등에 약함 |
| 시간표 / 교육과정 | 2 건 | 차시별 수업안·지도안 자동초안(업#3, 5점) / 교육과정 개편에도 유연한 시스템(추-기능) | •중등 시간표→수행평가 전제 초등은 시간표 변경 자체 욕구 약함 •대신 차시별 수업안·지도안 AI 초안이 5점 (우선) •교육과정 변경 유연성 = 초등 고유 시스템 요구사항 |
| 소통 / 협업 | 5 건 | ★ 공지·가정통신문 통합 발송(업#13, 6점) / 수업자료 원클릭 배포(업#1, 4점) / 사용자별 학생· 교사·학부모 서비스(추-플랫폼) / 학부모 상담 예약·자동관리(업#14, 2점) / 회의록·협의록 자동 작성(업#16, 2점) | •중등 카톡·교대통 혼란 초등 가정통신문이 최우선(6점) •학부모 소통 비중 절대적으로 큼 = 초등 특성 •교사 간 협업·소통 도구 비중은 상대적으로 낮음 |
| 학생서비스 (AI 학습지원) | 15 건 | ★ 개인 맞춤형 학습경로(학#3, 6점) / 진단·취약점·문제·콘텐츠 추천(학#1·2·4·5, 각 5점) / 수 준별 설명·과제 첨삭·성취도 리포트(학#11·13·17, 각 5점) / AI튜터·코칭·학습비서(학 #9·10·15·16, 각 4점) / 이탈방지·위험신호·행정도우미(학#8·22·25, 각 3점) ※ 시험대비(- 1)·학습예측(-2)·건강체력(-3)은 거부 | •중등 6건(개념적) 초등 15건(상세 평가)—욕구 절대량 大 •초등 학습지원 = ISP 핵심 도메인 (수업 시수·발달단계 적합) •시험대비·예측·건강 영역은 거부—사교육 회피 / 발달민감 |
| Key Findings | ▪“생활기 ▪학생 A ▪가정통 | 록·관찰 기초자료기반 자동초안”(업#15)8점 만장일치**—**45개 항목 중 최고점 I 학습지원 15건(중등 6건 대비 2.5배)—초등은 학습지원이 ISP 절대 비중 (수 신문 통합 발송(업#13) 6점 —초등 학부모 소통 비중 반영한초등 고유 핵심 요구 | → 초등 ISP 핵심 우선과제 업시수·발달단계 적합),시험대비·학습예측·건강체력은 거부 사항(중등은 카톡·교대통 통합이 우위) |
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10명자유토론46건(교사업무경감20 + 학생학습지원26)을8대영역으로재분류하고, 의견번호(#) 매핑으로출처추적성확보
| ① NEIS 연계·행정업무 8건 | ② | 콘텐츠·출판사 통합 7건 | ③ | 평가·자동채점 6건 | ④ | 학습이력·진단 6건 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 ★ NEIS 시간표 1회 입력 → 全 플랫폼 연동 ★ 계정 미연동시 임시 수업 가 | #9 | ★ 출판사別 디지털자료 통합 (1교시~6교시 1회 로그인) | #16 | ★ 수학 단계별 풀이 코칭 (AI 순차 안내) | #22 | ★ 진단 학년 역추적 (부진 시작점 파악) |
| #2 능(QR·초대코드) #3 담임/전담 권한 유연성 부족 | #10 | ★ 신뢰 콘텐츠 제공 우선(생성 보다 제공) 저작권 25조·35조 제도 정비 연 | #17 | ★ 서술형 자동채점·손글씨 인식 (스노플 AI) | #23 | ★ 교육과정 변경 견디는 설계 (4~6년 초기화) |
| #4 학교자율시간 시수 자동 차감(수 기 폐지) | #11 #12 | 계 국가 표준 교육과정 코드 매핑 통 | #18 | 평가 자동화·이의신청 초등 부적 합 | #24 | 데이터 편중 해소(음·미·체·실 부족) |
| #5 디지털원패스 간편인증 간소화 #6 학생계정 부모동의 한 달 반 지연 #7 학부모 알림 빨간점 → 직관적 | #13 #14 | 합 한글 협업 기능 미흡(구글닥스 수준) e학습터 실패경험 반영(콘텐츠 質 우선) | #19 #20 | 데이터 기반 오개념 분석(텍스트 분석 NO) 검정 교과서·외전 학습자료 활용 | #25 #26 | 학습데이터 디폴트값 오류(126 번 사례) 콜드스타트 학생 케어(기초 미달 자) |
| 알림 #8 교과서 PDF·교실 즉시 진입 통 합 접근 | #15 | 출판사 API 폼 표준화(평가데이 터 수집) | #21 | AI 채점 교사 모니터링·재확인 (HITL) | #27 | 학년말 자료·성취 3단계 표기(초 등 適合) |
| ⑤ 출결 4건 | ⑥ | 시간표·교육과정 4건 | ⑦ | 가정통신·다문화 소통 5건 | ⑧ | 학생 AI 학습지원 6건 (학생6) |
| #28 ★ 학부모 신청 → 출결 자동연 계(피스쿨 방식) #29 체험학습 자동 마감(담임 수기 폐지) #30 학교종이·민간앱 NEIS 연동(이 중입력 제거) | #32 #33 #34 | ★ 학교 자율시간 시수 자동 차감 연동 시간표 NEIS 1회 입력 → 全 연 동 국가 표준 학습맵·교육과정 체계 연계 | #36 #37 #38 #39 | ★ 다문화 가정통신문 다국어 번역(品質 보장) 가정통신 알림톡(앱 기반·민간시 장 정리) ★ 학부모 대시보드 신중 (옵션화·노출 위험) 학습부진·미제출 학부모 발송 옵 션화 | 학#1 학#2 학#3 학#4 학#5 | ★ 5초 즉시 응답(생성 대기시간 제거) ★ sLLM 교육 특화·RAG·벡터 DB(4o 수준 추격) 학생용 통합 학습비서(메타인지 선택지) 학습 행동패턴 분석(영상 멈춤 ·VR) 게임 요소(남는 시간 활용) |
| #31 출결 학부모 공개 옵션화(학교 선택) | #35 | 진도맵·차시별 콘텐츠 자동 추천 | #40 | 사회정서·학대 보고 교사 감당범 위 한계 | 학#6 | 단순화·압축(1초 즉시 켜짐·로 그인 최소) |
| 검증 합계 교사 8+7+6+6+4+4+5 | = 40건 | / 학생 6 = 6건 / | 총 46건✓ | ★ = 영역 내 핵심 의견(우선순위) |
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워크숍의견#37(세특메모집계)·#41(학생산출물활용)·#32(평가확인후NEIS 연계)·#36(서명·등록일원화) → "기초자료→ 문장 역추적가능성”이자동초안의본질. 4대기초자료계층(시스템·산출물·관찰·루브릭)을8개학생부영역에매핑하여신뢰성·차별성확보
A. 기초자료(데이터) 4대 계층 (Data Provenance)
| ① 교육과정,평가 루브릭매핑(성취기준 연결) | ②시스템 자동수집(구조화 데이터) ③학생 산출물(비구조화 콘텐츠) | ④교사 관찰 메모(정성 데이터·차별화 핵심) |
|---|---|---|
| •성취기준 코드(예: 9수01-03) 태깅 •문항·과제와 성취기준 사전 매핑 •수행 기초자료(데이터) + 도달도 결합 •세특 문장의 의미적 근거 제공신뢰도 ★★★★☆ | •평가 점수·출결·과제 제출이력 •xAPI/LRS 기반 학습 행동로그 •협업도구 기여도 (커밋·편집) •AI코스웨어 진도율·정답률신뢰도 ★★★★★ •서술형 답안·보고서 •포트폴리오·발표 자료 •LLM 텍스트 분석으로 핵심 추출 •의견 #41—자율활동 산출물 활용 신뢰도 ★★★★☆ | •음성 메모(STT) · 태블릿 필기 •빠른 키워드 입력 (3초 룰) •의견 #37—일목요연한 집계 •부족 시 모든 세특이 동질화 신뢰도 ★★★☆☆ (UX 의존) |
| **신뢰도(★)**는각데이터소스가세특문장생성 뒷받침되는가”를별점으로표현한것 | 의’근거(evidence)‘로서얼마나믿을만한가를등급화한지표. 즉”이데이터를바탕으로AI가세특문장 | 을써도사실왜곡없이, 일관되게, 객관적근거로 |
| B. 학생부 8개 영역 × 기초자료(데이터) 학생부 영역 기초자료 계층 | 매핑 기초자료(데이터) (Source) AI 변환 결과 예시 (To-Be) | |
| 교과 세특 ★ ①③④ | 서술형 답안·과제·발표·관찰메모(#37)·동료평가 ”확률 단원 수행평가에서 조건부확 | 을 보험료 산정 사례로 응용, 실생활 적용력 우수” |
| 자율활동 누가기록 ★ ②③ | 학생 보고서(#41)·행사 참여로그·역할(부장/팀장) “학급 자치회 부회장으로 환경 캠페 | 인 기획안을 수립·실행” |
| 동아리활동 ③④ | 활동일지·산출물·발표영상·프로젝트 결과 ”독서토론 동아리에서 ‘정의란 무엇 | 인가’ 발제, 논거를 체계적으로 제시” |
| 진로활동 ②③④ | 진로검사·직업체험 보고서·진로상담 기록 ”공학계열 진로 탐색 과정에서 아두 | 이노 IoT 프로젝트를 자율 수행” |
| 봉사활동 ② | 봉사실적시스템 연동 (실적은 자동 / 특기사항만 AI 보조) “꾸준한 지역사회 봉사로 책임감과 | 공동체 의식 함양” (특기사항만) |
| 독서활동 ①③ | ISBN·독서로 연동(#39)·독후감·서평 텍스트 ”『총·균·쇠』를 읽고 지리적 결정론 | 에 대한 비판적 서평을 작성” |
| 행동특성·종합의견 ★ ②④ | 출결 패턴·협업 평가·교사 누가메모·정성 평가 ”약속한 과제는 반드시 기일 내 제출 | , 책임감이 두드러짐” |
| 출결특기사항 ② | NEIS 출결 데이터 + 사유서 (자동 / 특기사유만 AI 보조) (자동 채워짐 / 특기사유만 AI 문장 | 화) |
| ★교사 Pain Point Top 3 (가장 높은 업무경 | 감 효과 기대) | 기초자료(데이터)계층:① 교육과정, 평가 루브릭 ② 시스템 자동수집 ③ 학 |
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AI 학생부자동초안은6단계파이프라인과7대컴포넌트가결합될때비로소”표절위험없는개인화된초안“이실현될수있음
A. AI 자동초안 파이프라인 (6 Stages)
-
모은원천데이터에식별·분류용메타데이터를붙이는단계입니다. 학생ID로누구의데이터인지, 과목·시기로어느맥락인지, 성취기준코드(예:
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02 태깅(Tagging) 9수01-03)로어떤교육과정기준과연결되는지를태깅합니다. 이태깅이있어야나중에데이터가흩어지지 않고학생·성취기준단위로묶일수 있습니다.
-
▪ 생성전에데이터품질을거르는관문입니다. 두가지를봅니다. 하나는출처추적성(이문장의근거가어느데이터에서왔는지역추적가능한가)이고,
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03 검증(Validation) 다른하나는중복검증(같은근거나표현이반복되지않는가)입니다. 환각(hallucination)이나근거없는서술, 학생간복붙문장을사전에차단하는 안전장치입니다.
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검증을통과한데이터를바탕으로AI가실제초안을쓰는핵심단계입니다. sLLM(소규모·특화언어모델) + RAG(검색증강생성) 조합을쓰는점이
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04 생성(Generation) 중요합니다. RAG로검증된근거데이터를모델에함께넣어주기때문에, 모델이임의로지어내지않고실제근거에기반해문장을생성하게됩니다. (앞슬라이드의’신뢰도’ 개념이여기서실효성을갖는지점입니다.)
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AI 초안을사람이최종책임지는단계입니다. 교사가수정·반려·승인할수있고, 괄호의**“인간검증(Human-in-the-Loop)“**이이를
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05 검토(Review) 명시합니다. 학생부기재는교사의법적권한이자책임영역이므로, AI는어디까지나초안보조도구이고최종확정은반드시사람이한다는원칙을 못박은것입니다.
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교사가승인한문장을NEIS에자동연계해기록으로확정하는단계입니다. 옆의”#32·#36”은이연계기능과연결된요구사항ID(또는기능항목
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06 등록(Registration) 번호)를참조로표시한것으로보입니다.
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단순히LLM 한번호출하는방식으로는워크숍에서제기된#37(세특메모집계)·#41(학생산출물활용) 요구의본질을충족할수없음
B. 자동초안 실현을 위한 7대 컴포넌트
xAPI / LRS CMS + 산출물 저장소 관찰·메모 입력 모듈 성취기준-평가 매핑 DB 학습 행동로그 표준 수집 학생별 포트폴리오 누적 다채널 정성 데이터 수집 교육과정 코드 체계 C1 체류시간·재시도·오답패턴·진도율 표준화 저장 C2 과제·보고서·발표자료를 학생ID 기반 자동 C3 음성(STT)·태블릿 필기·키워드 빠른 입력 — C4 문항·과제·산출물 성취기준 코드 사전 매핑 누적 3초 룰 sLLM + RAG 출처 추적·검증 모듈 NEIS 양방향 연계 개인화 초안 생성 엔진 Evidence Link 부착 원클릭 자동 등록 C5 학생별 RAG로 표절·동질화 방지, 일반 LLM C6 문장 클릭 → 근거 데이터 역추적 표시 (교사 C7 #32·#36 — 검토 완료 후 NEIS 자동 반영, 단독 사용 금지 검증 필수) 이중입력 제거 C. 핵심 시사점 기초자료 → 문장 역추적성 #32 #36 관찰 메모 UX = 차별화 핵심 #37 성취기준 사전 태깅 C4 sLLM + 학생별 RAG C5 기초자료부족시 AI도입실패 설계 원칙 AI 생성 문장의 모든 어구는 출처 #37 — 메모는 이미 하고 있으나 흩어져 평가 문항·과제 단계에서 성취기준 코드( 일반 LLM 단독 사용 시 학생 산출물 미 C1~C4 데이터 수집 체계 부실 + C5 evidence link 부착 필수. 클릭 시 근거 활용 못 함. 음성·태블릿·키워드 3초 입 예: 9수01-03) 자동 매핑 필요. 사후 매 반영 → 모든 세특 비슷 (사설 서비스 실 LLM만 도입 시 템플릿 양산. ISP 우선순 데이터(평가답안·관찰메모) 표시되어야 력 + 학생별 자동 집계 미흡 시 모든 세특 핑은 인력 부담으로 실패. 교육과정 코드 패 사례). 학생 단위 RAG 인덱싱 + 도메 위는 LLM이 아닌 데이터 수집·태깅 체 교사 검증·수정·법적 책임 가능 동질화 발생 체계 DB 선행 구축 인 특화 sLLM 필수 계
C. 핵심 시사점
결론 AI 학생부 자동초안의 성공 = “좋은 LLM”이 아니라 “좋은 기초자료(데이터)”
우선순위: ① 관찰메모 입력 UX(C3) → ② 산출물 자동 누적(C2) → ③ 성취기준 코드 태깅(C4) → ④ 출처 추적 모듈(C6) → ⑤ sLLM+RAG(C5) → ⑥ NEIS 연계(C7) — 경계 사항: C5(LLM)만 단독 도입 시 일부 사설 서비스에서 발생한 ‘모든 학생 세특이 비슷해지는 템플릿 양산’ 문제 재현 위험
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12명자유토론에서도출된총52개의견(교사업무관점42 + 학생서비스관점10)을8대영역으로재분류함
| 영역 | 건수 | 핵심의견(의견번호매핑) | 초등대비중등차별점 |
|---|---|---|---|
| NEIS 연계/ 행정업무 | 9 건 | ” 나이스고도화가오히려맞지않나”(#14) / “플랫폼두개상생가능?”(#15)/ 나이스권한기 능별개별·교사변경한계(#1) / 공문배정모호·AI 자동화요구(#13) / 한글문서자동생성(#9) / 공문처리어려움(#10) | •초등보다NEIS 의존도훨씬높음 •신규플랫폼존재이유에대한근본적의문제기 •#14, 15가ISP 핵심메시지 |
| 사설솔루션/ 플랫폼정합성 | 7 건 | 리로스쿨플랫폼구현최고(#2) / 부산중학교리더스쿨사용률적음(#3) / 사설서비스비용 부담증가(#4) / 활동보고서리더스쿨사용(#6) / 초·중등교수학습분리필수(#23) / AIDT vs AIEP 콘텐츠격차(#25) | •고등사설의존도매우높음 •AIDT 내장vs AIEP 콘텐츠부재격차 •초·중등분리는”필수다”(#23) 강조 |
| 평가/ 채점 | 9 건 | 온라인평가+ 자동채점(#26, #29) / 학생본인확인서명→ NEIS 등록일원화(#31, #32, #36) / 평가시타사이트차단(#30) / 학생서명외부유출(학원) 방지(#33) / 평가결과실시간 알림(#34) / 평가원통합분석(#35) | •초등은수행평가중심 •중등은지필+수행+서논술복합 •학생서명·보안이슈고유 |
| 학생부/ 기록 | 6 건 | 과목별세부능력·특기사항메모일목요연정리(#37) / 봉사입력폐지(#38) / 독서활동 ISBN-독서로연동(#39) / 독서이력상호체크(#40) / 학생보고서(자율·진로) 학생부연계 (#41) / 교과별행사학생활동시트(#42) | •초등은관찰기록→ 초안자동화 •중등은교과별세특기록이핵심 •독서·비교과영역연동중시 |
| 출결관리 | 5 건 | 출결학부모권한위임검토(#11) / 1·2교시-교과담당→ 학급담임최종확인(#18) / 모바일 수시확인(#19) / 슈퍼스쿨활용(#20) / 학부모공유(학교선택)(#21) | •초등은담임중심출결 •중등은교과+담임이원구조 •학교별지각규정차이큼 |
| 시간표/ 교육과정 | 4 건 | ”시간표바꾸는것만도엄청난플러스”(#8) / 교무업무수첩통합·시수-진도자율(#22) / 시간 표-NEIS 매핑연계(#27) / 시간표→ 수행평가가능(#28) | •초등은교사재량변경가능 •중등은권한·절차복잡 •회의록요약5·13: 고교학점제핵심변수 |
| 소통/ 협업 | 6 건 | 카톡사용불가피·보안성vs 접근성(#5) / 교대통(교사대화통) 혼란(#7) / 가정통신·알림·협 업도구대통합(학생#7) / 회의록·문서공유통합(학생#8) / 설문·신청·회수통합관리(학생 #9) / AIDT 동의·알림자동정리(학생#6) | •초등과동일수요 •중등은교과별협업비중높음 •통합소통도구부재심각 |
| 학생서비스 (AI 학습지원) | 6 건 | 급식정보시각화(학생#1) / 자습전컨디션QR 체크(학생#2) / 못따라간수업콘텐츠제시( 학생#3) / AI코스웨어활용한계시재설계(학생#4) / 수업중AI챗봇·과제갈림길(학생#5) / 학년이동·전학시데이터연속성(학생#10) | •초등은AI 안전성우선 •중등은자기주도학습경로중심 •AIDT 콘텐츠강점인정 |
▪ — “차라리나이스를고도화하는것이오히려맞지않나”(#14) 신규플랫폼의존재이유에대한근본적질문제기(NEIS 9건+ 사설솔루션7건= Key 행정·플랫폼의문16건) ▪ Findings 초·중등교수학습체계분리필수(#23) + AIDT 콘텐츠내재화(#25) + 시간표-NEIS 매핑(#27-28)이중등고유핵심요구사항(회의록요약: 고교학점제대응별도변수)
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12명자유토론52건(교사업무관점42 + 학생서비스관점10)을8대영역으로재분류하고, 의견번호(#) 매핑으로출처추적성확보
| ① NEI | S 연계·행정업무 9건 | ② 사설 | 솔루션·플랫폼 정합성 7건 | ③ 평가 | 9건 | ④ 학생 | 부 6건 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | 나이스 권한 기능별 분리 → 변경 한계 | #2 | ★ 리로스쿨 기능 플랫폼 구현(앱·태블릿) | #26 | 서술형 채점(AI), 평가 한눈에 | #37 | ★ 과목별 세특 메모 일목요연 표시 |
| #9 | 한글문서 포맷 자동 생성 필요 | #3 | 부산 중학교 리더스쿨 사용률 적음 | #29 | 온라인 시험 자동채점·자동평가 | ||
| #10 | 공문 처리 판단 편의성 필요 | #30 | 평가 시 외부 사이트 차단 필요 | #38 | 봉사입력 폐지(현황) | ||
| #12 | 수업 외 잡무 경감 필요(부장 4개) | #4 | 사설서비스 비용 증가 → 통합 | #31 | 평가 후 학생 본인 확인서명 | #39 | 독서활동 ISBN·독서로 연동 |
| #13 | 공문배정 모호 → 의미 기반 배정 | #6 | 활동보고서 리더스쿨, 공교육 부적합 | #32 | ★ 서명 후 나이스 자동 연계 | ||
| #14 | ★ 나이스 고도화가 더 적합 | #23 | ★ 초·중등 교수학습 분리(필수) | #33 | 학생서명 외부 유출 차단(학원) | #40 | 독서이력 교사 간 상호 체크 |
| #15 | 두 플랫폼 상생 모호 | #24 | 연구·공개수업만 콘텐츠 필요 | #34 | 평가 결과 실시간 알림+계획 연계 | #41 | 학생 보고서·자율활동 가져오기 |
| #16 | 나이스 연계+교수평기 기록 편의 | #35 | 평가원 통합분석 도구 연계 | ||||
| #17 | 행정지원=중복성 회피 근거 | #25 | AIDT 활용 高 vs AIEP 콘텐츠 부재 | #36 | 학생확인-서명-나이스 등록 순 | #42 | 교과별 행사 학생활동 정리·요약 |
| ⑤ 출결 | 5건 | ⑥ 시간 | 표·교육과정 4건 | ⑦ 소통 | 6건 (교사2+학생4) | ⑧ 학생 | AI 학습지원 6건 (학생6) |
| #11 | 출결 학부모 위임 아이디어 필요 | #8 | 시간표 변경만도 엄청난 가치 | 교#5 | 카톡 사용 불가피(학교것 접근성↓) | 학#1 | 급식 색깔 구분 표시 |
| #18 | ★ 출결 자동 나이스 업데이트 | #22 | ★ 교무업무 수첩 앱 통합+시수·진도 | 교#7 학#6 | ★ 교대통 혼란 → 통합 정책 필요 AIDT 알림-수신-자동정리 프로세스 | 학#2 학#3 | 자습 전 컨디션 QR 체크(사회정서) ★ 수준별 콘텐츠+AI튜터 제공 |
| #19 | 모바일 출결+학교별 지각규정 차이 | #27 | 시간표 나이스 매핑 연계 | 학#7 | 가정통신 알림·협업 대통합 | 학#4 | AI코스웨어 미달 학생 재설계 |
| #20 | 지각·조퇴 슈퍼스쿨 / 출석 직접 | 학#8 | 회의록·문서공유 통합 소통 | 학#5 | ★ AI챗봇·과제갈림길(쉬움/심화) | ||
| #21 | 출결상황 학부모 공개(학교 선택) | #28 | 시간표 → 수행평가 전제 조건 | 학#9 | 설문·신청 통합 관리 | 학#10 | 학년이동·전학 시 정보 연속성 |
| 검증 | 합계교사 9+7+9+6+5+4+2 = 42 | 건 / 학생 | 4+6 = 10건 /총 52건✓★ = | 영역 내 | 핵심 의견(우선순위) |
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초등분임토의(11명) + 중등자유토론(12명) 주요요구사항을시사점으로종합함
워크숍주요요구사항
시사점종합
초등분임토의 (n=11)
Top S/A 우선순위
수업자료원클릭· 자동채점· 학생부자동초안· NEIS 연계· 가정통신문
AI 학습지원 4 단계
수준진단(8) → 경로추천(7) → 콘텐츠·문제(6) → AI 튜터(6) · 취약점(5)
추가제언 8 대테마
보안· 기능· 데이터· 계정· 연계· 법제도· 플랫폼· 콘텐츠
중등자유토론 (n=12)
· 행정 플랫폼 (16 건 )
NEIS 9건+ 사설솔루션7건 — “나이스고도화가맞지않나”(#14)
평가 / 학생부 (15 건 )
평가9건+ 학생부6건 — 학생서명·NEIS 등록일원화
· · 출결 시간표 소통 (15 건 )
출결5 + 시간표4 + 소통6 — 사설서비스의존, 교대통혼란
학생 AI 학습지원 (6 건 )
NEIS 이중입력해소필요 — 초 · 중등공통최우선
수업·평가·기록→ NEIS 자동반영/ 단방향한계영역은RPA+교사검증반연동
학생부기록자동초안 작성필요 — 공통최대 Pain Point
초등필요도1위(8/11명) + 중등과목별세특6건 — 관찰·기초자료→AI 초안파이프라 인
— 사설서비스의존탈피 필요 공식플랫폼핵심성공요건
리로스쿨·컴시간등대체/ 수강신청·시간표·평가통합모듈(고교학점제대응)
초등담임중심통합교과vs 중등교과별평가·학생부/ 경량MVP→고기능패키지
AI 자동채점 · 맞춤추천 필요 — 학습지원 4 단계통합 초등학습지원Top 6 + 중등학생AI 의견/ 진단·처방·튜터·성장관리통합설계
현장실용성 ·UX 설계필요 — 채택률의결정적요인 “교실들어가면바로수업” / 무로그인·원클릭·SSO·모바일기본설계
AI 챗봇·과제갈림길·맞춤콘텐츠·데이터연속성
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초등분임토의(n=11, 45개서비스항목평가) + 중등자유토론(n=12, 52개의견) → 8대통합시사점도출(출처매핑포함)
출처범례초등분임토의(n=11) / 중등자유토론(n=12) | 서비스번호: 업#N(업무경감) · 학#N(학습지원) / 의견번호: 교#N · 학#N
W1 NEIS 이중입력 해소 — 공통 최우선
★최우선
수업·평가·기록 → NEIS 자동 반영, 단방향 한계 영역은 RPA + 교사검증 반연동. 공 식 플랫폼 핵심 차별화
| 출처 초·업#17 중·#1·#16 |
|---|
W5 사설서비스 탈피 + 학교급별 차등
핵심
중등 리로스쿨·리더스쿨 의존 탈피 / 초·중등 교수학습 분리(중#23 필수). 공식 플랫폼 핵심 성공요인
| 출처 초·추-기능 중·#23·#25 |
|---|
W2 학생부 자동초안 — 공통 최대 Pain Point
★최우선
— 초 8/11 만장일치(업#15, 8점) + 중등 과목별 세특 6건 “관찰·기초자료 → AI 초안 ” 파이프라인 구축
| 출처 초·업#15 중·#37·#41 |
|---|
W6 행정업무 자동화 — 초등 가정통신문
필수
— 초등 가정통신문 통합 발송(업#13, 6점) 학부모 소통 비중 절대적 / 중등 카톡·교대 통 혼란 정리
| 출처 초·업#13·#18 중·#5·#7 |
|---|
— 초등 학습지원 15건(중 6건 대비 2.5배) 진단·처방·튜터·성장관리 통합. 시험대비· 예측·건강은 거부
| 출처 초·학#1~17 중·학#1~5 |
|---|
| W4 AI 자동채점·맞춤추천 중등 서술형 채점·학생서명·NEIS 일원화 각 4·5점) 출처 초·업#4·학#4 중·#26~36 |
핵심
중등 서술형 채점·학생서명·NEIS 일원화(9건) + 초등 자동채점·문제추천(업#4, 학#4 각 4·5점)
W7 현장 실용성·UX — 채택률 결정
| 핵심 |
|---|
“수업 들어가면 바로 사용” / 무로그인·원클릭·SSO·모바일 기본 설계. 실용성이 채택 률 직접 좌우
| 출처 초·추-플랫폼 | 중·#22 등 |
|---|---|
| **W8 콘텐츠·생태계— ** 민간 고품질 콘텐츠 통합, 츠 제공 | 신뢰성 확보 필수 출판사 표준화, 교사 협업·현장 피드백 반영, 신뢰 기반 콘텐 |
| 출처 초·추-콘텐츠 | 중·#24·#25 |
종합 W1·W2 = 초·중 공통 ★최우선 / W3·W4·W5 = AI 교수학습 핵심 / W6 = 학교급별 특성 차이 (초 학부모 / 중 교사간 소통) / W7·W8 = 채택률 결정 요인
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서울·경기·대구·충북·부산5개시도업무담당자인터뷰결과32건요구를8대영역으로분류하였으며5개시도가NEIS 연계를최우선공통 요구로제시, ‘국가= 공통기반·시도= 자체운영’ 역할분담일관요청함
| 영역 | 건수 | 핵심 의견 (출처: 시도명) 시도별 차별점 |
|---|---|---|
| NEIS 연계 / 행정업무 | 5 건 | · 수작업 입력 비효율 → API·어댑터 형태 제공 (서울) · 인사·학적·평가 데이터 자동 연계 (경기) · 누가기록·교과별 총평 초안 (교사 최종 책임) (대구) · NEIS 학부모서비스 API 연계 - 학생부·출결 (충북) 5개시도 시도 공통 최우선 요구 · 충북 = 학부모서비스 API까지 확장 · 대구 = 학생부 기록의 법적·윤리적 검토 필요 · 기술 < 제도·정책적 해결 우선 (서울) |
| 거버넌스 / 역할 분담 | 5 건 | **·**과정중심평가 데이터 자동 반영 (부산) “국가는 기반 제공자” - 플랫폼은 시도 역할 (서울) · 국가=공통 인프라·데이터·계정 / 시도=서비스 운영 (경기) · “국가는 시도 대체 X, 공통 기반 제공” - 닫힌 플랫폼에 날개 (충북) · “시도 플랫폼 일몰 지양” - 시도 강점 유지 (부산) 전 시도 “공통 기반 + 시도 자율” 일관 요청 · 충북 = “국가 공통 기능, 시도 선택적 활용” · 자체 플랫폼 보유 vs 미보유 차별 전략 필요 |
| 통합인증 / SSO | 5 건 | **·**자체 플랫폼 부재 → 국가 플랫폼 활용 의향 높음 (대구) 다중계정·교육디지털원패스 불편 - SSO 필수 (서울·경기) · 발령·진급 시 계정 반영 지연 (경기) · 디지털원패스 + NEIS 학적 연계 (충북) · 디지털원패스 + SNS 로그인 (구글·MS) SAML 기반 (부산) 공통 = 디지털원패스 기반 통합 인증 · 부산 = SNS 로그인까지 확장 검토 · 미성년자 인증 절차 간소화 (경기) |
| 데이터 표준 / LRS·xAPI | 4 건 | · 학생 비밀번호 분실·복구 절차 간소화 (대구) 습데이터 정의 자체 불명확 - 국가 표준 정의 필요 (서울) · 시도별 데이터 구조 상이 → 연계 불가 (경기) · xAPI 적용 / OneRoster는 NEIS 부적합 (충북) · LRS/LIS 국가 단위 통합 - 데이터 레이크 역할 (부산) 국가 주도 표준 정의 공통 요청 · 충북 = LTI 외부 미지원 시 활용 제약 · 부산 = 데이터 분산 시 AI 활용성·주권 비효율 |
| AI 활용 / 교육특화 sLLM | 5 건 | · 폐쇄형 On-Premise AI 선호 - 외부 유출 방지 (서울) · 보조도구, 국가에서 고품질 AI 제공 → 시도 연계 (경기) · 보조·추천 방식 (교사 최종 판단·책임) (대구) · 맞춤형 학습·기초학력 진단 (충북) 공통 = AI 보조도구 원칙 + 국가 sLLM 제공 · 부산 = 시도별 AI 중복 우려, 중앙 통합 강조 · 대구·서울 = 학생 안전·윤리장치 필수 |
| 콘텐츠 / 유통 체계 | 4 건 | **·**교육특화 sLLM (중앙 제공 + API, 시도 중복 우려) (부산) DRM 기반 공동활용 체계, EBS 비용 부담 (서울) · 출판사·EBS·교육청 자료 연계 - 라이선스 핵심 이슈 (대구) · 메타데이터 표준화 + 검색·호출 API (충북) · 샘터 2.0 아카이브 8천 건 - 저작권 재정비 필요 (부산) 공통 = 메타데이터 표준 + 저작권 정비 · 대구 = 검정교과서 연계 시 활용성 급상승 · 충북 = 교육과정 개정 시 재매핑 부담 |
| 운영조직 / 인프라 | 3 건 | · 대구미래교육연구원 교수학습지원부 운영 (대구) · 다채움 추진단 6팀 약 21명 전담조직 필요 (충북) · 클라우드 비용 부담 + 스마트기기 노후화 (충북) 충북 = NTLAS 거버넌스 직접 참조 가능 · 전담조직 + 데이터 분석팀 + 인프라팀 필요 · 시도 클라우드 분담금·이관 방안 검토 |
| 현장 확산 / UX | 4 건 | · “필수 시스템 아닌 선택적 도구” - 강제 시 실사용률 저조 (서울) · 구글 클래스룸 벤치마킹 - 편리성·직관성·계정 활용성 (대구) · “백화점형 기능 나열 X, 자연스러운 활용 흐름” (부산) · “로그인 장벽 최소화” - 디지털 활용 교사 30% 추정 (부산) 현장 채택률 = 기능 양 < UX 단순화 · 대구 = 별도 교육 없이 사용 가능한 UI/UX · 학교별 디지털 환경 격차 대응 (경기) |
| Key Findings | 5개 시도 거버넌스 자체 플 | NEIS 연계 = 최우선 공통 요구(서울·경기·대구·충북·부산 모두 1순위, 충북은 학부모서비스 API까지 확장 요구) = ‘국가 공통 기반 + 시도 자율 운영’ 일관 요청(충북 “국가는 시도 대체 X”, 부산 “시도 플랫폼 일몰 지양”) 랫폼 보유(경·충·부) vs 미보유(대구·서울 일부) 차별 전략 필수- 보유 시도는 API 기반 모듈 연계, 미보유 시도는 SaaS 활용 |
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| 주요내용 시사점종합 대상구분 |
|---|
| 1. NEIS 연계필요 NEIS 수작업 입력 비효율 (5개시도) →API·어댑터 자동 연계 요구 |
| 2. 국가-시도거버넌스·역할분담필요 국가 플랫폼 중복성 우려 →국가=기반·시도=운영 역할분담 |
다중 계정·디지털원패스 불편 →SSO·SAML 통합인증 요구 |
| 3. 통합인증·표준정비 학습데이터 정의·구조 불명확 →국가 표준·LRS 통합 요구 |
| 시도교육청 업무담당자 대면인터뷰 (n=5) 4. AI 보조·국가sLLM 제공필요 AI 시도별 중복 개발 우려 →국가 sLLM + API 제공 요구 |
| 5. 콘텐츠표준·DRM·민간연계필요 콘텐츠 라이선스·저작권 부담 →메타데이터·DRM 표준 요구 |
전담조직·인프라·기기 부족 →운영조직·클라우드 지원 요구 |
| 6. 운영조직·인프라강화필요 백화점형 기능 나열 우려 →현장 UX 단순화 요구 |
| 7. 현장UX·자체플랫폼차별전략필요 자체 플랫폼 일몰 우려 →모듈형·자체플랫폼 차별 전략 요구 |
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p.363
| 4개조사유형별핵심시사점 | 통합 종합 시사점 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1. 교사 비대면 설문n=49 (초18+중·고31) | 1 | NEIS 양방향 연계 필요 | TS | TW | GS | GI |
| TS NEIS 연계 · 학생부 AI 초안 · AI 맞춤지원 · 자동채점 · 사설탈피 · 통합인증·행 정자동화 · UX·콘텐츠 | 2 | 학생부 AI기초자료기반 자동초안 필요 | TS | TW | GS | GI |
| → 연결:1 · 2 · 3 · 4 · 5 · 8 2. 교사 인터뷰 (워크숍) n=23 (초11+중·고12) | 3 | AI 자동채점·맞춤지원 필요 | TS | TW | GS | GI |
| TW NEIS 이중입력 해소 · 학생부 자동초안 · AI 자동채점·맞춤 · 초·중등 분리 · 사 설탈피 · 현장 UX | 4 | 사설서비스 의존 탈피·공식 플랫폼 | TS | TW | GS | GI |
| → 연결:1 · 2 · 3 · 4 · 8 · 9 | 5 | 통합인증 SSO·개인정보보호 | TS | TW | GS | GI |
| 3. 시도교육청 비대면 설문 n=15 (14개 시도) | 6 | 데이터 표준·xAPI·LRS 통합 필요 | TS | TW | GS | GI |
| GS NEIS 연계 · 통합인증 · AI 학습분석 · 데이터 표준 · 거버넌스 · 콘텐츠·연수 생태 계 | 7 | 국가-시도 거버넌스·역할 분담 필요 | TS | TW | GS | GI |
| → 연결:1 · 4 · 5 · 6 · 7 · 8 · 9 4 시도교육청 인터뷰 | 8 | 콘텐츠·연수 생태계·DRM | TS | TW | GS | GI |
| GI . n=5 (서울·경기·대구·충북·부산) NEIS 자동화 · 거버넌스·역할분담 · 통합인증·표준 · AI 보조·sLLM · 콘텐츠 ·DRM · 운영조직 · UX 차별전략 | 9 | 현장 실용성·UX 단순화 필요 | TS | TW | GS | GI |
| → 연결:1 · 5 · 6 · 7 · 8 · 9 · 10 | 10 | 운영조직·인프라·기기 환경 | TS | TW | GS | GI |
Ⅲ - 362
p.364
Ⅲ. 현황분석
1. 현황분석개요
2. 정보시스템활용업무현황분석
3. 정보시스템현황분석
4. 요구사항분석-인프라
5. 선진사례분석
6. 개선방향수립
p.365
세종데이터센터이해관계자인터뷰, 고객사업담당자회의를통해인프라목표모델에대한요사사항을파악하고, 나이스플러스인프라 현황자료분석및클라우드네이티브기술분석을통해목표모델요구사항을파악함
| 요구사항분석기준 | ||
|---|---|---|
| 분석항목 | 설명 | 비고 |
| 이해관계자인터뷰 | •세종나이스 클라우드센터의이해관계자들과의인터뷰(FGI)를통해데이터센터전원설비, 기계실상면, 네트워크및나이스플러스인프라등에대한주요 운영현황및이슈를파악함 •향후목표모델구축과관련하여종합적인설명및질의응답을통해목표모델에대한요구사항을파악 함 | 인터뷰 |
| 고객사업담당자회의 | •인프라목표모델 방향성수립(초안)을작성하여고객의검토의견을받거나고객과의검토회의를통해 목표모델에대하요구사항을파악함 | 서류검토/검토회의 |
| 인프라현황자료분석 | •나이스플러스시스템인프라에대한하드웨어, 소프트웨어및 네트워크구성정보를분석하여목표모델 설계에반영이필요한요구사항을파악함 | 현황자료분석 |
| 클라우드네이티브 기술분석 | •클라우드네이티브기술에대한분석을통하여목표모델인프라설계에필요한핵심적인기술적요구 사항을파악함 | 기술분석 |
Ⅲ - 364
p.366
∙ AI 디지털교수학습플랫폼을구축하는데필요한데이터센터요구사항은분석함
데이터센터요구사항
| 영역 | 요구사항 | 해결방안 | |
|---|---|---|---|
| 클라우드센터유형선정 | 자체클라우드, 멀티클라우드/공공클라우드, 하이브리드클라우드와 같은클라우드운영방식에대한비교검토를통해적절한유형의클 라우드를도입해야함 | 본격적으로17개시도에대규모AI 서비 스를제공하기위한대규모트래픽처리 에적합하도록리소스를분산배치하는 하이브리드클라우드방식도입검토가필 요함 | 주요내용 • 사용자가크게증가시, 하이브리드 클라우드센터구성필요 • 별도의데이터센터N/W, 보안환경 |
| 세종나이스클라우드센터 설비환경활용방안 | 전산기계실상면사용률50%정도, 전력사용량35% 정도로신규 클라우드구축여유가있으나, AI기반의신규클라우드가도입되면, 대규모N/W 트래픽발생및GPU 전력량증가가예상됨으로독립 적데이터센터환경구성이필요함 | 본시스템을위한별도의데이터센터의 상면을활용하되전원, NW, 보안은별도 로구축필요 | 구축필요 • 멀티클라우드방식의재해복구센터 구성필요 • 클라우드네이티브아키텍처도입 필요 |
| 클라우드네이티브는POD(컨테이너들)의다중화구성으로장애저 | 원격지재해복구센터구축필요 | ||
| 재해복구센터구성방안 | 항성이높으나, 화재, 지진과같은재해상황에서는원격지센터로전 환할수있는대안이필요함 | - 실시간시스템/데이터복제 - 멀티클라우드를통한이중화 | 시사점 |
| 최신클라우드기술도입 | AI기반클라우드서비스는빠른응답속도및무중단서비스가중요 함으로Peaktime 트래픽폭증에신속한대응(자동확장), 어떤장애 에도서비스가가능(자가치유) 가능한최신클라우드기술도입필요 | 최신클라우드기술인클라우드네이티브 아키텍처도입검토가필요함 | • 하이브리드클라우드센터구성필요 • 별도의데이터센터N/W, 보안환경 구축필요 |
| MSA 업무세분화 | AI∙디지털교수학습플랫폼업무프로세스를분석하여상호간밀접한 직접적인관계(MSA 내부containers) 또는간접적인관계(다른 MSA)로구분해야함 | MSA taskforce team(고객업무/응용 /DB 담당+ ISP팀BA, AA, DA)을구성 하여MSA업무세분화작업추진이필요 함 | • 애플리케이션의유연한배포와장애 격리를위해’MSA 기반워크로드 최적화인프라’ 설계및서비스간 독립성보장체계수립필요 |
Ⅲ - 365
p.367
∙ AI 디지털교수학습플랫폼을구축하는데필요한시스템인프라요구사항을분석함
시스템인프라요구사항
| 영역 | 요구사항 | 해결방안 | |
|---|---|---|---|
| AI 자원구성방안 | 학생, 선생님을위한AI서비스는AI 시스템(sLLM, AI 로직, 저장소) 구축비용이대규모임으로각시도는AI service client 통한원격서비스제공방안필요 | 캐싱서버를구성하여네트워크트래픽을획기적으로감소 시키고, 사용자응답속도를개선함 | 주요내용 • 트래픽분산을위해캐시서버 구성필요 • 데이터베이스는오픈소스기반 DBMS로구성필요 |
| 학습데이터(LRS) 관리방안 | 본시스템의학습자의학습이력을학습데이터저장소 (LRS)에저장함 | 학습데이터(LRS)는본시스템의LRS외에각시도의LRS 은학습데이터분석활용체계를통해조회함 | • 사용자인증은기존 교육디지털원패스를포함한 통합인증방식도입필요 |
| 데이터베이스구조 | 본시스템은정형및비정형데이터에대한학습및분 석을통하여AI 기반서비스를제공해야함으로대규모 데이터처리, 고속검색, 실시간처리, AI/ML 파이프라 인연계등의특성을가져야함 | 오픈소프트웨어최신DB도입 - 벡터DB, NoSQL DB, 그래프DB 등(예, Milvus, MongoDB, AgensDB 등) | 시사점 • 트래픽분산을위해캐시서버 구성필요 • 통합인증방식계속적용필요 |
| 사용자인증방안 (교육디지털원패스) | 본시스템에접근하는사용자(교사, 학생)에대한통합 인증인증및권한관리가매우중요함 | 기존나이스플러스인증방식강화필요 - 교육디지털원패스+ 중요데이터접근시추가인증 (MFA) + SNS 인증 |
Ⅲ - 366
p.368
∙ AI 디지털교수학습플랫폼에서발생되는트래픽대응요구사항을분석함
트래픽대응요구사항
| 영역 | 요구사항 | 해결방안 | 주요내용 |
|---|---|---|---|
| 대규모사용자대응방안 대량트래픽처리방안 대규모콘텐츠관리방안 | 전국17 시도에속한550여만명의대규모사용자를 위한시스템접근성을개선하는방안필요 대규모사용자가특정기간에몰릴경우시스템및 네트워크에병목현상발생을완화하는방안마련필 요 자체제작한컨텐츠외에17개시도에서제작한콘 텐츠, 국내외주요사설교육기관에서제작한선별된 콘텐츠를모두수용하기어려움 | 초기세종센터에서클라우드를구축운영하면서사용자 가크게증가할경우공공클라우드를포함하는하이브 리드클라우드방식으로확장검토가필요함 Traffic 관리솔루션도입: CDN/캐싱서버, 외부CDN 서비스, NW트래픽통제서버, 일시적폭증시외부클라 우드bursting 서비스 캐시서버 자체제작콘텐츠는저장, 외부콘텐츠는메타데이터 /URI 만저장하여저장용량을관리함 | •본격적인사용자증가시**, 하이브리드클라우드방식도입필요 •네트워크병목현상대응방안수립 필요(CDN/캐싱/트래픽통제/외부 클라우드Bursting등) 시사점 •하이브리드클라우드센터구성 필요(대규모사용자) •네트워크병목현상대응방안수립 필요(CDN/캐싱/트래픽통제)** •일시적증가시외부클라우드 Bursting도입 |
Ⅲ - 367
p.369
∙ AI 디지털교수학습플랫폼을구축을위한인프라요구사항분석의시사점을종합함
Ⅲ - 368
p.370
Ⅲ. 현황분석
1. 현황분석개요
2. 정보시스템활용업무현황분석
3. 정보시스템현황분석
4. 요구사항분석-정보보안
5. 선진사례분석
6. 개선방향수립
p.371
4.5.1 정보보안 요구사항 분석 방법론
국가 망 보안체계(N2SF) 보안 가이드라인 1.0에서 제시한 5단계 적용 절차를 기반으로, AI 교수학습 플랫폼에 적용 가능한 보안 요구사항을 체계적으로 분석
국가 망 보안체계 (N2SF) 가이드라인 기반 보안 요구사항 분석
적용 범위
- N2SF 가이드라인은 각급 기관이 자율적으로 위협을 식별하고 보안대책을 수립하도록 설계됨
- 기관 고유의 정보서비스 특성에 맞는 구체적 방법론이 필요
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 대상 시스템 | • NEIS 플러스, NEIS (연계) |
| 인프라 | • NEIS 클라우드 센터 (K8s Private 클라우드) |
| 사용자 | • 교사(PC), 학생(태블릿) • 플랫폼/시도교육청 관리자, 클라우드 센터 운영자 • 출판사(에듀테크 연동) |
| 기술 스택 | • LMS, LRS(xAPI), CMS, CDN • K8s, API Gateway • LLM, RAG, AI Agent |
| 참조 프레임워크 | • N2SF 1.0 가이드라인, OWASP LLM Top 10 |
| 보안통제 항목 | • N2SF 6개 영역 280여개 통제항목 (부록1 기준) |
요구사항 분석 방법론
- N2SF 가이드라인 1.0이 제시한 5단계 적용 절차를 기반으로, 각 단계를 AI 교수 학습 플랫폼에 맞게 세분화하고, 보안 요구사항을 분석
flowchart LR S1["1단계: 준비"] --> S2["2단계: C/S/O 등급분류"] --> S3["3단계: 위협식별"] --> S4["4단계: 보안대책 수립"] --> S5["5단계: 적절성평가"]
| 단계 | N2SF 절차 | 핵심 활동 |
|---|---|---|
| 1단계 | 준비 | • 정보서비스 식별, 구성요소 분석 • 추진 체계 구성 • 기존 보안 현황 파악 |
| 2단계 | C/S/O 등급 분류 | • 업무정보 등급 분류, 정보시스템 등급 분류 • 등급 간 혼재 식별 |
| 3단계 | 위협식별 | • 위협 모델링, 보안원칙 적용 • 위협 시나리오 도출, 통제 적용 지점 식별 |
| 4단계 | 보안대책 수립 | • 보안 요구사항 도출 • 보안통제 항목 선정, 기존 솔루션 갭 분석 • 구현 계획 수립 |
| 5단계 | 적절성 평가·조정 | • 보안대책 적절성 검토 • 오버레이 적용, 재조정·승인, 보안성 검토 의뢰 |
p.372
4.5.2 정보보안 요구사항 분석 / 4.5.2.1 준비
정보서비스를 이용자, 단말, 정보 시스템, 업무 정보의 4대 요소로 분해하여 보안 위협 분석의 최소 단위를 확립
국가 망 보안체계 (N2SF) 보안 요구사항 분석 – 1. 준비
정보 서비스 식별
- N2SF의 기본 분석 단위는 ‘정보서비스’로 업무정보를 처리하는 정보시스템과 그 운영 환경을 포함
| 정보 서비스 | 핵심 업무정보 | 핵심 정보시스템 | 주요 이용자 |
|---|---|---|---|
| AI 교수 학습 플랫폼 | AI 학습이력, 학습 진단 결과, 교과서 콘텐츠 | LLM/RAG 엔진, LRS(xAPI), CMS | 학생, 교사 |
| AI 교수 학습 플랫폼 | 원격수업 영상, 과제·출석, 학습관리 데이터 | LMS, VOD 스트리밍, CDN | 학생, 교사 |
| AI 교수 학습 플랫폼 | 교수학습자료, 교육 콘텐츠, 사용자 프로필 | CMS, 검색엔진, CDN | 학생, 교사 |
| AI 교수 학습 플랫폼 | 학급활동 데이터, 소통 기록, 커뮤니티 콘텐츠 | 메시징 서비스, 게시판, 파일 저장소 | 학생, 교사 |
| 공통 인프라 | 인증 토큰, 세션 키, 보안 로그, NEIS 연동 데이터 | K8s 클러스터, DB, IAM, SIEM, API GW | 관리자, 시스템 |
정보 서비스 구성 요소
- 정보서비스를 구성하는 요소 간의 데이터 흐름을 추적하여 잠재적 위협 식별
flowchart LR U["이용자 (User)<br/>접근 주체 (학생, 교사, 관리자 등)"] --> S["정보시스템 (System)<br/>K8s 클러스터, DB, xAPI 스토어, CDN, API Gateway, 교육디지털 원패스"] D["단말 (Device)<br/>접근매체 (교사용 PC, 학생 태블릿)"] --> DA["업무정보 (Data)<br/>보안 핵심 대상 (학습이력, 성적, 개인정보, AI 모델 등)"] U --> D S --> DA
잠재적 위협 표면: 4대 요소 간 데이터 흐름 경계
- NEIS 클라우드 센터에 구축 운영중인 보안 솔루션 현황을 갭 분석의 기준선으로 설정하고, 목표 모델 요구사항을 도출
| 네트워크/웹 보안 | 데이터/DB 보안 | 접근제어/인증 | 탐지 및 가시성 |
|---|---|---|---|
| 웹 방화벽 방화벽/IPS DDos 망연계 | DB접근제어 DB 암호화 백업 | VPN PAM 서버 접근제어 | SIEM EDR CDR TMS SSL 가시성 |
p.373
4.5.2 정보보안 요구사항 분석 / 4.5.2.2 C/S/O 등급 분류
N2SF는 업무정보와 정보시스템 각각에 대해, 정보공개법, 공공데이터법, 개인정보보호법 등 관련 법령에 근거하여 C(기밀)/S(민감)/O(공개) 등급을 분류
국가 망 보안체계 (N2SF) 보안 요구사항 분석 – 2. 업무정보 C/S/O 등급 분류
- 정보시스템의 등급은 해당 시스템이 처리하는 업무정보의 등급과 동일하게 분류 (복수 등급이 혼재된 경우 가장 높은 등급 부여)
- 인터넷 영역은 O등급, 업무 영역은 S등급, 기밀 취급 환경은 C등급으로 분류하는 것이 원칙
- 동일 등급별로 정보시스템을 분리·운영할 것을 권고
업무정보 등급 분류 – S등급(민감)
| No | 업무정보 | 등급 | 분류 근거(법령) | 데이터 항목 |
|---|---|---|---|---|
| S-01 | NEIS 학생 성적 데이터 | S | 교육기본법 제23조 개인정보보호법 제2조 | 학기별 교과 성적, 수행평가, 석차, 내신등급, 수능 성적 연계 |
| S-02 | 학생 생활기록부 | S | 초중등교육법 제25조 학교생활기록부 작성·관리 지침 | 출결, 행동특성, 봉사활동, 수상경력, 자격증, 특기사항 |
| S-03 | 교원 인사·급여 데이터 | S | 교육공무원법 개인정보보호법 제2조 | 교원 인사기록, 호봉, 급여명세, 복무 이력, 징계 기록 |
| S-04 | 학생 개인정보(CI) | S | 개인정보보호법 제24조의2 | 주민등록번호 대체수단(CI, Connecting Information), 본인확인 결과 |
| S-05 | 학생 연계정보(DI) | S | 개인정보보호법 제24조의2 | 서비스 간 연계정보(DI, Duplication Information), SSO 토큰 내 DI |
| S-06 | 학생 회원 프로필 | S | 개인정보보호법 제2조 | 이름, 학교, 학년·반·번호, 연락처, 보호자 정보, 프로필 사진 |
| S-07 | 학습이력(LRS) | S | 개인정보보호법 제2조 교육기본법 | 학생별 xAPI Statement, 학습 시간, 정답률, 취약 단원, 학습 경로 |
| S-08 | AI 학습 진단 결과 | S | 개인정보보호법 제2조 | AI 학력 진단 점수, 맞춤형 추천 문항, 학습 수준 분석 레포트 |
| S-09 | 교육 마이데이터(진로·진학) | S | 데이터기본법 제15조 개인정보보호법 | 진로희망, 적성검사 결과, 대학 지원 이력, 학습 포트폴리오 |
| S-10 | 학습 과제·평가 제출물 | S | 개인정보보호법 제2조 저작권법 | 학생 작성 과제, 서술형 평가 답안, 첨부 파일(문서/이미지) |
| S-11 | 원격수업 출석·참여 로그 | S | 개인정보보호법 제2조 초중등교육법 | 학생별 수업 참여 시간, 접속 IP, 출석 판정 기록, 접속 빈도 |
| S-12 | 학급 커뮤니티 비공개 게시글 | S | 개인정보보호법 제2조 | 학급 게시판 비공개 글, 학생 간 메시지, 교사-학생 상담 기록 |
| S-13 | IAM 인증 토큰·세션·키 | S | 전자정부법 제56조 개인정보보호법 | 교육디지털원패스 토큰, Keycloak 세션, OIDC/SAML Assertion, JWT Secret |
| S-14 | PAM 특권계정 정보 | S | 국가정보보안기본지침 제40조 | K8s cluster-admin, etcd 접근키, DB root, SIEM 관리자 계정·비밀번호 |
| S-15 | SIEM 보안로그·감사기록 | S | 국가정보보안기본지침 제49조 | IPS/WAF 탐지 이벤트, 로그인 감사로그, 접근제어 로그, 정책 변경 이력 |
| S-16 | AI 모델 학습용 원본 데이터 | S | 개인정보보호법 제2조 저작권법 제2조 | 학생 학습 패턴 원본, 교과서 원문 텍스트, 문항 DB, Fine-tuning 데이터셋 |
| S-17 | AI 모델 가중치·파라미터 | S | 국가정보보안기본지침 저작권법 | AIDT LLM/RAG 모델 바이너리, 임베딩 벡터 DB, LoRA 어댑터 가중치 |
| S-18 | K8s Secret·ConfigMap(민감) | S | 국가정보보안기본지침 | DB 접속 문자열, API Key, TLS 인증서, 환경변수 내 비밀정보 |
| S-19 | 백업 데이터(S등급 원본 포함) | S | 전자정부법 국가정보보안기본지침 | RDBMS 전체 백업, LRS 백업, IAM DB 백업, SIEM 로그 아카이브 |
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4.5.2.2 C/S/O 등급 분류
N2SF는 업무정보와 정보시스템 각각에 대해, 정보공개법, 공공데이터법, 개인정보보호법 등 관련 법령에 근거하여 C(기밀)/S(민감)/O(공개) 등급을 분류
국가 망 보안체계(N2SF) 보안 요구사항 분석 – 2. 업무정보 C/S/O 등급 분류
- 정보시스템의 등급은 해당 시스템이 처리하는 업무정보의 등급과 동일하게 분류 (복수 등급이 혼재된 경우 가장 높은 등급 부여)
- 인터넷 영역은 O등급, 업무 영역은 S등급, 기밀 취급 환경은 C등급으로 분류하는 것이 원칙
- 동일 등급별로 정보시스템을 분리·운영할 것을 권고
업무정보 등급 분류 – O등급(공개)
| No | 업무정보 | 등급 | 분류 근거(법령) | 데이터 항목 |
|---|---|---|---|---|
| O-01 | VOD 강의 영상 | O | 공공데이터법 제2조 | 수업 녹화, EBS 연계 콘텐츠, 교사 제작 강의 영상 |
| O-02 | 정적 콘텐츠 | O | 공공데이터법 제2조 | 교과서 삽화, 학습 애니메이션, 퀴즈 템플릿, UI 이미지 |
| O-03 | 교육과정 메타데이터 | O | 공공데이터법 제2조, 교육과정 고시 | 교육과정 편성표, 단원 구조, 성취기준 코드, 교과 분류 체계 |
| O-04 | CDN 캐시 콘텐츠 | O | 공공데이터법 제2조 | 이미지, CSS, JS, 정적 HTML, 폰트 파일 캐시 |
| O-05 | 학교·교육청 공지사항 | O | 정보공개법 제7조 | 학교 공지, 교육청 안내문, 행사 일정, 채용 공고 |
| O-06 | 공개 교육통계 API 응답 | O | 공공데이터법 제17조 | 시도별 학생·교원 수, 학교 수, 취학률 등 공개 통계 |
| O-07 | 교수학습 자료(공개용) | O | 공공데이터법 저작권법(공공저작물) | 교사 공유 수업자료, 공개 교안, OER(Open Educational Resources) |
| O-08 | 에듀테크 연동 공개 API | O | 공공데이터법 제2조 | 출판사 교과서 뷰어 API, 에듀테크 콘텐츠 카탈로그 API |
| O-09 | 시스템 상태 모니터링 공개 정보 | O | 전자정부법 | 서비스 가용률, 장애 공지, API 상태 대시보드 |
| O-10 | 교육과정 코드 사전 | O | 교육과정 고시 | 과목 코드, 단원 코드, 성취기준 코드 매핑 사전 |
| O-11 | 공개 커뮤니티 게시글 | O | 정보공개법 | 위두랑 공개 게시판, 공개 학급 소식, 공개 학교 소식 |
| O-12 | 오픈소스 라이선스 정보 | O | 저작권법(OSS) | 사용 오픈소스 목록, 라이선스 고지, SBOM 공개 부분 |
p.375
4.5.2.3 위협 시나리오
정보의 생산/저장 및 이동 원칙과 AI 교수학습 플랫폼의 특성을 결합하여, N2SF 6개 영역별로 구체적 위협 시나리오를 모델링
국가 망 보안체계(N2SF) 보안 요구사항 분석 – 위협 시나리오
- 정보 생산·저장 원칙 – 정보시스템은 자신의 보안등급과 동일하거나 낮은 등급의 업무정보를 생산·저장할 수 있음. 그렇지 않은 경우, 보안대책이 필요함.
- 정보 이동 원칙 – 정보는 동일하거나 높은 등급의 시스템으로만 이동 가능
- 인터넷 영역은 O등급, 업무 영역은 S등급, 기밀 취급 환경은 C등급으로 분류하는 것이 원칙 (동일 등급별로 정보시스템을 분리·운영할 것을 권고)
정보시스템 등급분류 및 혼재 위험 식별
정보 시스템 등급 분류
| S등급 | O등급 |
|---|---|
| LRS, NEIS 연동 DB, IAM/SSO 시스템, K8s 관리 노드, AI 모델 서빙 | CDN Origin, 정적 콘텐츠 서버 |
등급 분류 FlowChart
flowchart TD A["법령근거확인"] --> B{"판단모호"} B -->|Yes| C["S등급 우선분류"] B -->|No| D{"기밀인가?"} D -->|Yes| E["배제"] D -->|No| F["S등급 (민감)"] D -->|No| G["O등급 (공개)"]
등급 혼재 위험 식별
- 클라우드 컨테이너 환경의 특성으로 횡 이동 및 네임스페이스 혼재에 따른 데이터 유출 위협이 매우 높음
- (예) K8s 클러스터 내에 S등급 API(학습이력 조회)와 O등급 API(정적 콘텐츠 제공)가 동일 네임스페이스에 배치된 경우, 등급 간 혼재로 인한 위협이 발생
- S등급 데이터가 O등급 시스템으로 이동되는 비정상 흐름은 중대한 데이터 유출 위협을 야기함.
네임스페이스 취약점 – 횡 이동(Lateral Movement)
flowchart LR A["O등급 Pod"] -->|"횡이동 (Lateral Movement)"| B["S등급 Pod"]
flowchart LR A["S등급 Data"] -->|"데이터 노출 위험"| B["O등급 CDN 서버"] C["S등급 Data"] -->|"보호대책 부재"| D["O등급 외부 API 서버"]
p.376
4.5.2.3 위협 시나리오
권한/인증, 분리·격리 영역의 위협 시나리오, 공격 경로, 위반 보안원칙, 영향 받는 업무정보, 위험도를 도출
국가 망 보안체계(N2SF) 보안 요구사항 분석 – 위협 시나리오
1. 권한/인증 – 계정 생명주기 관리 미흡 및 비인가 단말 접근 등의 위협 시나리오 도출
| ID | 위협 시나리오 | 공격 경로 / 발생 지점 | 위반 원칙 | 영향 데이터 | 위험도 |
|---|---|---|---|---|---|
| T-01 | 퇴직 교원의 잔존 접근권한 악용 | NEIS 인사DB 퇴직 미반영 → IAM 세션 유효 → S등급 성적 DB 접근 | 권한 최소화 | S-01~S-03 | 상 |
| T-02 | 과도한 관리자 권한 부여(권한 누수) | K8s cluster-admin 권한 다수 부여 → 비인가 네임스페이스 접근 | 최소 권한 원칙 | S-14, S-18 | 상 |
| T-03 | ID/PW 단독 로그인으로 S등급 접근 | 교육디지털원패스 ID/PW만으로 학습이력 조회 가능 | N2SF S등급 MFA 필수 | S-07~S-09 | 상 |
| T-04 | SSO 토큰 탈취를 통한 세션 하이재킹 | MITM 공격으로 교육디지털원패스 토큰 탈취 → 다중 서비스 접근 | 인증 강화 | S-13 | 상 |
| T-05 | 학생 루팅/탈옥 후 비인가 접근 | 루팅된 디바이스에서 Posture Check 없이 S등급 API 접근 | 기기 인증 | S-07, S-10 | 중 |
| T-06 | 서비스 간 mTLS 미적용에 의한 위장 접근 | K8s Pod가 타 서비스로 위장하여 S등급 API 호출 | 상호 인증 | S-07, S-11 | 상 |
2. 분리·격리 – 클라우드 컨테이너 특성상 K8s 횡 이동 및 네임스페이스 혼재에 따른 데이터 유출 위협이 높음
| ID | 위협 시나리오 | 공격 경로 / 발생 지점 | 위반 원칙 | 영향 데이터 | 위험도 |
|---|---|---|---|---|---|
| T-07 | K8s Pod 간 횡이동(Lateral Movement) | O등급 Pod 침해 → NetworkPolicy 미적용 → S등급 Pod 접근 | 정보 생산·저장 | S-07, S-16 | 상 |
| T-08 | S/O 등급 혼재 네임스페이스에서 데이터 누출 | 동일 NS 내 S등급 API와 O등급 API 공존 → 메모리 공유 위험 | 등급별 분리 | S-07~S-09 | 상 |
| T-09 | NAC 미적용 단말의 비인가 네트워크 접근 | 보안 점검 미통과 교사 PC, 운영자가 업무망에 직접 접속 | 네트워크 접근통제 | S-01~S-03 | 중 |
p.377
4.5.2.3 위협 시나리오
통제, 데이터/정보자산 영역의 위협 시나리오, 공격 경로, 위반 보안원칙, 영향 받는 업무정보, 위험도를 도출
국가 망 보안체계(N2SF) 보안 요구사항 분석 – 위협 시나리오
3. 통제 – MSA 구조의 API 남용과 AI 도입에 따른 프롬프트 인젝션 등 OWASP LLM 기반의 신규 위협을 식별
| ID | 위협 시나리오 | 공격 경로 / 발생 지점 | 위반 원칙 | 영향 데이터 | 위험도 |
|---|---|---|---|---|---|
| T-10 | 비인가 대량 조회로 회원정보 탈취 | 외부 → API GW → DB (비정상 패턴, Rate Limit 미적용) | 정보흐름통제 | S-06, S-07 | 상 |
| T-11 | 암호화 트래픽 내 악성코드 우회 | TLS 암호화 트래픽 내부에 악성 페이로드 은닉 → IPS 우회 | 정보흐름통제 | 전체 | 상 |
| T-12 | 프롬프트 인젝션으로 내부 데이터 추출 | 학생 → LLM API에 조작된 프롬프트 입력 → 시스템 프롬프트·내부 DB 노출 | 정보흐름통제 (OWASP LLM) | S-07, S-16 | 상 |
| T-13 | AI 모델 출력의 학생 개인정보 간접 유출 | LLM/RAG가 S등급 학습이력을 참조하여 O등급 API 응답에 개인정보 포함 | 정보 이동 원칙 | S-07~S-09 | 상 |
| T-14 | WAF 우회를 통한 웹 애플리케이션 공격 | WAPPLES SA DMZ 배치 → K8s 내부 East-West 트래픽 미보호 → SSRF/SQLi | 정보흐름통제 | S-01, S-07 | 중 |
| T-15 | SIEM 로그 위변조에 의한 침해 은폐 | 공격자가 SIEM 로그를 삭제·변조하여 침해 흔적 제거 | 무결성·감사 | S-15 | 상 |
| T-16 | API Gateway 미적용 MSA 간 비인가 호출 | 내부 마이크로서비스 간 인증 없이 직접 API 호출 → 데이터 무단 접근 | 정보흐름통제 | S-07, S-10 | 중 |
4. 데이터/정보자산 – AI 모델의 신뢰성을 훼손하는 데이터 포이즈닝, 공급망 취약점을 중대 위험으로 도출
| ID | 위협 시나리오 | 공격 경로 / 발생 지점 | 위반 원칙 | 영향 데이터 | 위험도 |
|---|---|---|---|---|---|
| T-17 | S등급 학습이력의 O등급 CDN 유출 | AIDT API → CDN Origin에 S등급 응답 캐시 → 외부 노출 | 정보 이동 원칙 | S-07~S-09 | 상 |
| T-18 | AI 학습 데이터 포이즈닝 | 공격자가 학습 파이프라인에 악의적 데이터 주입 → 모델 편향·오작동 | 데이터 무결성 | S-16, S-17 | 상 |
| T-19 | 컨테이너 이미지 CVE 취약점 배포 | CI/CD 파이프라인에서 미스캔 이미지가 프로덕션 K8s에 배포 | 자산 무결성 | S-18, 전체 | 상 |
| T-20 | 백업 데이터 미암호화에 의한 유출 | S등급 DB 백업 테이프·스토리지가 암호화 없이 보관 → 물리적 탈취 | 데이터 암호화 | S-19 | 중 |
p.378
4.5.2.4 보안 요구사항
위협 시나리오에 대응하는 보안 요구사항을 도출하고, N2SF 6개 영역의 280여개 보안통제 항목 중 적용 대상을 선정
국가 망 보안체계(N2SF) 보안 요구사항 분석 – 보안대책 수립 (위협 → 보안 요구사항 → 통제항목 매핑)
flowchart LR A["위협"] --> B["보안 요구사항"] --> C["N2SF 통제 항목"] --> D["구현 솔루션 매핑"]
Zero Trust 오버레이 적용
- N2SF 가이드라인 1.0은 보안 목표 달성을 위해 Zero Trust 기능성 강화를 위한 보안통제 항목의 세부사항 조정을 허용함.
- Zero Trust 성숙도 모델(ZTMM)을 오버레이로 적용하여, 기본 통제항목에 제로 트러스트 관점의 세부 요구사항 (지속인증, 마이크로세그멘테이션, 최소권한 동적 적용 등)을 추가
- AI 서비스에 대해서는 OWASP LLM Top 10을 N2SF 오버레이로 적용
① 위협 → 요구사항
- 위협 시나리오에 대해 해당 위협을 완화하기 위한 보안 요구사항을 도출
- 하나의 위협에 대해 여러 개의 요구사항이 매핑될 수 있음
② 요구사항 → 통제항목
- 도출된 보안 요구사항을 N2SF의 6개 영역 280여개 통제항목에 매핑
- 통제항목은 C/S/O 등급별 우선 검토사항이 명시 → S등급과 O등급을 구분하여 적용 (S등급: 필수/강화, O등급: 기본)
③ 통제항목 → 솔루션/기술
- 통제항목을 구현하기 위한 구체적 솔루션·기술 결정
- 기존 도입 솔루션의 충족 가능한 항목과 신규 도입이 필요한 항목 구분 (신규 / 고도화 / 기존 유지)
- 기존 솔루션으로 부분 충족 가능한 경우, 고도화 방향(설정 변경, 연동 강화, 버전 업그레이드 등)
p.379
4.5.2.4 보안 요구사항
위협 시나리오에 대응하는 보안 요구사항을 도출하고, N2SF 6개 영역의 280여개 보안통제 항목 중 적용 대상을 선정
국가 망 보안체계(N2SF) 보안 요구사항 분석 – 보안대책 수립 (위협 → 보안 요구사항 → 통제항목 매핑)
1. 권한/인증
| 위협 | 보안 요구사항 | N2SF 통제항목 | 구분 | 구현 솔루션/기술 |
|---|---|---|---|---|
| T-01 | 퇴직자 즉시 권한 비활성화 자동화 | 1.권한: 계정 생명주기 관리, HR DB 실시간연동, 비활성화자동화 | 신규 | IAM/SSO(Keycloak) + NEIS 인사DB 연동 / 퇴직 → 계정 Disable 자동화 |
| T-02 | 특권계정 최소 부여 및 JIT(Just-In-Time) 접근 | 1.권한: 최소권한 원칙, 특권접근관리(PAM), 세션 녹화 | 고도화 | PAM K8s 확장, JIT 권한 발급, kubectl 세션 녹화 |
| T-03 | S등급 접근 시 MFA Step-up 강제 적용 | 2.인증: 다중인증, Step-up 인증, 등급별 인증 강도 차등 | 고도화 | 교육디지털원패스 FIDO+Keycloak Step-up 정책 (S등급→MFA, O등급→ID/PW 허용) |
| T-04 | SSO 토큰 보호 및 재전송 공격 방지 | 2.인증: 토큰 보안, 세션 관리, Replay 방지 | 신규 | JWT 서명, 짧은 만료 시간(15분), Refresh 토큰 Rotation, HTTPS Only |
| T-05 | 학생/교사/관리자 기기 상태 검증 | 2.인증: 기기인증, 지속인증, 단말 보안 상태 점검 | 신규 | NAC + MDM 연동, 루팅/탈옥 탐지, OS 패치 수준 검증 후 접근 허용 |
| T-06 | K8s 서비스 간 mTLS 상호인증 적용 | 2.인증: 서비스 간 상호인증, 인증서 자동 발급·갱신 | 신규 | Istio Service Mesh mTLS |
2. 분리·격리
| 위협 | 보안 요구사항 | N2SF 통제항목 | 구분 | 구현 솔루션/기술 |
|---|---|---|---|---|
| T-07 | S/O 등급 간 Pod 레벨 네트워크 격리 | 3.분리·격리: 마이크로세그멘테이션, 워크로드 격리, 횡이동 차단 | 신규 | K8s NetworkPolicy, Istio AuthorizationPolicy, S/O 등급 전용 네임스페이스 |
| T-08 | S/O 등급별 네임스페이스 물리적 분리 | 3.분리·격리: 등급별 정보시스템 분리 운영 권고 | 신규 | S/O등급 네임스페이스, Resource Quota 격리 |
| T-09 | 비인가 단말 네트워크 접근 차단(NAC) | 3.분리·격리: 네트워크 접근통제, Posture Check | 신규 | NAC, 보안 상태 검증 후 업무망 접근 / VLAN 분리 |
p.380
4.5.2.4 보안 요구사항
위협 시나리오에 대응하는 보안 요구사항을 도출하고, N2SF 6개 영역의 280여개 보안통제 항목 중 적용 대상을 선정
국가 망 보안체계(N2SF) 보안 요구사항 분석 – 보안대책 수립 (위협 → 보안 요구사항 → 통제항목 매핑)
3. 통제
| 위협 | 보안 요구사항 | N2SF 통제항목 | 구분 | 구현 솔루션/기술 |
|---|---|---|---|---|
| T-10 | 비정상 대량 조회 탐지 및 자동 차단 | 4.통제: UEBA 이상행위 분석, API Rate Limiting, 자동 대응 | 신규 | UEBA / API GW 보안(이상 쿼리 패턴 탐지, 자동 IP 차단) |
| T-11 | 암호화 트래픽 내 위협 복호화·검사 | 4.통제: SSL 가시성, IPS/WAF 인라인 연동 | 기존 | SSL 가시성, IPS/WAF 인라인 최적화 |
| T-12 | 프롬프트 인젝션 방어(OWASP LLM) | 4.통제: 입력값 검증, AI 보안(OWASP LLM Top 10 오버레이) | 신규 | 프롬프트 필터링, 시스템 프롬프트 격리 / 입력 Sanitization, Output 가드레일 |
| T-13 | AI 모델 출력 개인정보 필터링 | 4.통제: 정보흐름통제 / ⑤데이터: 비식별화, 출력 검증 | 신규 | AI Output Guard(PII 탐지·마스킹 API) / RAG 참조 문서 등급 검증, 응답 필터링 파이프라인 |
| T-14 | K8s 내부 East-West WAF 보완 | 4.통제: 정보흐름통제, 웹 보안(내부 트래픽 보호) | 고도화 | ModSecurity(Ingress WAF) / Istio AuthorizationPolicy |
| T-15 | SIEM 로그 무결성 보장 및 위·변조 방지 | 4.통제: 로그 무결성, WORM 스토리지, 해시 체인 | 고도화 | SIEM(시큐레이어) 로그 WORM 모드 저장, 해시 체인 무결성 검증, 이중화 로그 전송 |
| T-16 | MSA 간 API 인증·인가·로깅 강제 | 4.통제: 정보흐름통제, API 보안, 서비스 간 통신 통제 | 신규 | API Gateway+JWT 검증 + Rate Limit + 감사 로그 / OWASP API Security Top 10 |
4. 데이터, 정보자산
| 위협 | 보안 요구사항 | N2SF 통제항목 | 구분 | 구현 솔루션/기술 |
|---|---|---|---|---|
| T-17 | S등급 데이터의 O등급 시스템 유출 방지 | 5.데이터: 등급별 저장 통제, 캐시 정책, 데이터 분류·레이블링 | 신규 | 데이터 분류 엔진(자동 S/O 태깅) / CDN 캐시 제외 정책(S등급 API 응답 no-cache) |
| T-18 | AI 학습 데이터 무결성 및 포이즈닝 방지 | 5.데이터: 무결성 검증 / ⑥정보자산: 모델 자산 관리 | 신규 | 학습 데이터 해시 서명, 데이터 파이프라인 무결성 체크 / MLflow 모델 버전 관리 |
| T-19 | 컨테이너 이미지 취약점 사전 검증 및 서명 | 6.정보자산: 공급망 보안(SBOM), 이미지 스캔, 배포 전 서명 검증 | 신규 | Trivy(이미지 CVE 스캔), Cosign(이미지 서명) / OPA Gatekeeper(미서명 이미지 배포 거부) |
| T-20 | 백업 데이터 암호화, 등급별 RPO/RTO | 5.데이터: 백업 암호화, 등급별 복구 기준 차등 적용 | 고도화 | Veritas/Quantum 백업 AES-256 암호화 / S등급 RPO 1h/RTO 4h, O등급 RPO 24h/RTO 12h |
p.381
4.5.2.5 적절성 평가·조정
준비 단계부터 보안대책 수립 단계까지의 전 과정에 대한 적절성을 평가하고, 시나리오 기반 모의 해킹 검증을 거쳐 국정원 보안성 검토를 최종 완료
국가 망 보안체계(N2SF) 보안 요구사항 분석 – 적절성 평가·조정 (Assess)
flowchart TD A["등급 분류 정합성 평가"] --> B["통제 항목 충족도 평가"] B --> C["모의해킹 및 실증"] C --> D["국정원 보안성 검토 의뢰 (N2SF 체계 전환 확정)"]
- 등급 분류 정합성 평가
- 업무정보의 C/S/O 등급분류가 관련 법령에 근거하여 정확히 수행되었는지 검증
- S등급 데이터를 O등급으로 하향 분류하여 규제를 우회 사례가 없는지 점검
- KISA와 국정원은 기관이 자체 분류한 CSO 등급의 정합성을 적정성 검토 단계에서 검증
- 업무정보의 C/S/O 등급분류가 관련 법령에 근거하여 정확히 수행되었는지 검증
- 통제 항목 충족도 평가
- 선정된 보안통제 항목이 식별된 위협을 실질적으로 완화하는지 평가
- 위협 시나리오에 대해 N2SF 280개 대응 통제의 실질적 효과성을 상/중/하로 판정
- ‘하’ 판정 항목에 대해서는 추가 대책 수립
- 모의해킹 및 실증
- 시나리오 기반 실전 모의 해킹 및 취약점 진단 수행을 통한 실질적 방어 효과 검증
- K8s 내부 횡 이동 및 LLM 프롬프트 인젝션 실효성 검증
- 시나리오 기반 실전 모의 해킹 및 취약점 진단 수행을 통한 실질적 방어 효과 검증
- 국정원 보안성 검토 의뢰 (N2SF 체계 전환 확정)
- 적절성 평가·조정이 완료되면, 최종 보안대책 문서를 포함하여 국정원에 보안성 검토 의뢰
- 최종 적절성 평가 보고서를 기반으로 국정원 승인 획득
- 국정원 승인 시 N2SF 체계로의 전환 최종 확정
- 지속적 개선: AI 모델 갱신 및 신규 에듀테크 연동 시 위협 식별 프로세스 반복(순환)
순환 체계: Assess(KERIS) → Validate(국정원/NIS) → Validate → Improve
p.382
보안요구사항분석을통해, Zero Trust 아키텍처로의단계적전환이필요
Ⅲ - 381
p.383
Ⅲ. 현황분석
1. 현황분석개요
2. 정보시스템활용업무현황분석
3. 정보시스템현황분석
4. 요구사항분석
5. 선진사례분석
6. 개선방향수립
p.384
국내·외6개선진사례분석을통해AI 디지털교수학습플랫폼목표모델수립을위한시사점을도출함
Ⅲ - 383
p.385
국내·외6개선진사례플랫폼성격은AI 학습플랫폼형, EdTech 연계허브형, 국가·연합교육플랫폼형3가지유형으로구분할수있음
선진사례 분석 프레임워크 및 분석 대상국내·외6개사례플랫폼특성비교
| 국가 | 플랫폼명칭 | 플랫폼유형 | 플랫폼성격 | 특징 |
|---|---|---|---|---|
| 한국 | 천재교육 티셀파(T.Sherpa) | 민간 AI 학습플랫폼 | AI 학습플랫폼형 (AI Learning Platform) | • 민간중심AI-First 학습플랫폼 • 콘텐츠중심학습서비스강점 • 개인맞춤형학습추천고도화 |
| 호주 | NSW 교육부 Canvas LMS | 클라우드 SaaS LMS | EdTech 연계허브형 (EdTech Integration Hub) | • SaaS 기반확장형플랫폼구조 • 다양한교육서비스연계가능한허브구조 • 기관중심학습관리플랫폼 |
| 인도 | DIKSHA 국가교육플랫폼 | MSA 오픈소스 허브 | 국가·연합교육플랫폼형 (National / Federation Platform) | • 오픈소스기반국가교육플랫폼 • 대규모사용자운영가능한확장성 • 콘텐츠공유중심교육생태계구축 |
| 미국 | Clever | EdTech SSO·연계허브 | EdTech 연계허브형 (EdTech Integration Hub) | • 교육용인증·접근통합플랫폼 • EdTech 서비스연동중심구조 • 교육서비스연결게이트웨이역할 |
| 싱가포르 | SLS (Student Learning Space) | 국가단일 통합포털 | AI 학습플랫폼형 (AI Learning Platform) | • 국가단일교육플랫폼운영 • 교사중심수업지원기능강화 • 학생학습활동데이터축적 |
| 독일 | HPI Schul-Cloud | 하이브리드 연계허브 | 국가·연합교육플랫폼형 (National / Federation Platform) | • 연방단위교육플랫폼협력모델 • 학교간협업중심플랫폼구조 • 분산형교육시스템지원 |
✓ 다양한EdTech 서비스연계를위하여허브·연계인프라(LTI·xAPI) 선행구축후점진적AI 단계탑재검토필요 시사점 ✓ AI 기반개인맞춤형학습과학습데이터분석을중심으로한AI 학습플랫폼전환필요 ✓ 국가단위학습데이터·콘텐츠·서비스를통합하는교육플랫폼거버넌스및클라우드인프라강화필요
Ⅲ - 384
p.386
천재교육의셀파(T-Sherpa)는2023년4세대지능형나이스(NEIS) 개통에맞춰업계최초로시작했던나이스연계서비스를 현재(2026년)도안정적으로유지및확장하여운영중
국내사례As-Is(도입전문제)
허들 극복 과정
To-Be(도입후변화)
주요내용
-
⚫ 학원의존사교육 — ⚫ 천재교육600만+ 검증 ⚫ AI 진단으로학생취약단원 — —
-
학교에서학생별수준파악 문항자산 AI 학습진단 5분내파악 교사수작업 불가, 교사개인역량의존 정확도92% 달성기반 제거
-
⚫ 과목별취약단원파악에 ⚫ IRT(문항반응이론) + 딥러닝 ⚫ 맞춤문제자동배정→ 학생 — —
-
수작업시험·채점반복 단순정답률아닌개념별 스스로학습경로진행 교사시간낭비 이해도정밀진단
-
⚫ 교사리포트·학부모통지AI
-
⚫ 학생학습이력단절 — 학년 ⚫ NEIS 연동설계 — 공교육 자동생성 — 행정28%↓ 넘어도누적데이터없어 진입을위한학교 반복진단 행정시스템연계
핵심 규모·수치
• 성적및평가데이터연계
-
자동채점및전송: T셀파내학생들이푼문제
-
결과(형성평가, 단원평가등)를교사가일일이 수기로입력할필요없이, 나이스의성적관리 메뉴로바로보낼수있음
-
행정부담감소: 이기능은특히초등교사들
-
사이에서생활기록부나성적처리에드는시간을 획기적으로줄여주는’선진사례’로꼽히며계속 활용되고있음
• 나이스시스템과의실시간동기화
-
학년초나이스에등록된시간표나학급구성
-
정보를T셀파로불러와수업을바로구성할수있음
시사점
▪ 국내AI 학습성공모델을 공공확산근거및 기술협력대상으로활용
▪ 민간코스웨어와유기적연동을통해교육 행정자동화와데이터기반학습관리의표준을 제시함
출처: 천재교육, 디셀파 플랫폼 소개서 2023 / KERIS, 에듀테크 활용 실태조사 2023 / 교육부, AI 교육 우수사례 발표 2023 / 한국교육학회, AI 교육 효과성 연구 2023, 교육부보도자료(2024~2025): ‘AI 디지털교과서(AIDT) 추진방안’ 및’디지털선도학교운영가이드라인’ 내민간코스웨어와의데이터연동표준안관련내용
Ⅲ - 385
p.387
천재교육디셀파는고도화된AI 진단과NEIS 연동을통해국내교육현장의효율성을입증했으며, 향후데이터주권확보와교육격차해소를 위한공공-민간협력체계구축이핵심과제임
→ IRT 기반AI 진단· 개인화경로
플랫폼개요
- ③ To Be 목표모델
| 플랫폼 | • 천재교육디셀파(T.Sherpa)—AI 학습진단·개인화경로플랫폼 |
|---|---|
| 도입배경 | • 학교개별수준파악불가, 사교육의존, 교사행정과중 |
| 도입시기 | • 2021년출시→ 2022년B2B 학교진입→ 2023년300만+ 달성 |
| 규모 | • 학생300만+·600만+ 검증문항·공교육+사교육양쪽채택 |
| 운영 | • 천재교육자체개발·운영(B2C 구독+ B2B 학교/학원계약) |
주요 특징
-
—
-
AI 학습진단 IRT+딥러닝, 취약단원5분내파악, 정확도92%
-
• — 개인화경로 오답분석기반맞춤문제·영상·보충학습자동배정
-
• — 교사대시보드 학급취약현황시각화, 개입학생자동플래그
장점
-
국내최대검증문항(600만+) 기반높은AI 정확도(92%)
-
• — 공교육·사교육양쪽채택 한국교육과정완전부합
-
• — NEIS 연동실증 공공플랫폼연계가능성확인
-
—
-
행정28%↓ 실측 구체적국내KPI 데이터보유
단점·한계(공공확산시고려사항)
-
—
-
유료구독 저소득층학생접근불평등가능
주요내용
-
민간AI가성과를냈지만유료→ 저소득 학생은혜택없음→ KERIS 공공플랫폼으로 무료확산필요
-
학습데이터가민간기업서버에→ 국가가 데이터통제불가→ 공공데이터허브+ 법제화로주권확보필요
-
민간단독운영→ 서비스종료시국가교육 위험→ 공공·민간병행체계구축필요
시사점
-
디셀파AI 모델(IRT 진단+맞춤경로)을공공 AI 서비스로국가확산검토필요
-
공공데이터허브구축→ 학습데이터주권 확보+ 민간협력구조
-
—
-
학습데이터민간보관 데이터주권문제내재
-
—
-
천재교육자체콘텐츠중심 타출판사콘텐츠연계한계
-
• — 알고리즘외부검증 없음 AI 편향 감시체계미흡
출처: 천재교육, 디셀파 플랫폼 성과 보고서 2023 / 교육부, AI 교육 확산 정책 2023 / KERIS, 교육정보화 백서 2023 / 개인정보보호위원회, 교육 데이터 보호 가이드라인 2023
Ⅲ - 386
p.388
천재교육은AI 진단과NEIS 연계기반의통합아키텍처를통해맞춤형학습경로를자동화하고, 교사의행정부담을획기적으로낮춘선진 에듀테크모델을구축함
→ IRT 기반AI 진단· 개인화경로
아키텍처구성
③ To-Be 목표모델
| 학습수집 | • 학습이벤트전수수집—문항별정답·소요시간·시도횟수·오답패턴 |
|---|---|
| AI진단엔진 | • IRT(문항반응이론)+딥러닝—단원별이해도확률추정, 정확도92% |
| 경로생성 | • 개인화학습경로자동생성—취약단원우선, 수준별문제배정 |
| 교사허브 | • 교사대시보드—학급전체·학생별취약점시각화, 개입우선순위 |
| 자동리포트 | • 학부모주간리포트·교사학습보고AI 자동생성—행정28%↓ |
주요내용
-
학생취약점파악에교사수작업시험·채점 반복→ IRT AI 진단으로5분내취약단원 자동파악
-
학생마다다른수준인데같은문제→ 학습 효율낮음→ AI 맞춤경로로학생별최적 문제자동배정
연계방식 (4종)
-
NEIS REST API(학교연동) · 카카오·Google OAuth(로그인) · LMS API(콘텐츠) · 앱SDK(학원·학교)
-
—
-
교사리포트·학부모통지수작업 행정 과중→ AI 자동생성으로행정28%↓ 달성
AI 핵심기능5종
| AI 진단 | • IRT 기반—취약단원·개념5분내자동진단, 정확도92%, 600만+ 검증문항데이터기반 |
|---|---|
| 맞춤경로 | • 오답분석→ 유사문제·보충영상자동배정, 학생수준·속도에맞게경로동적조정 |
| 교사허브 | • 학급전체취약단원히트맵—교사개입우선학생자동플래그, 별도시험없이실시간학습현황파악 |
| 리포트AI | • 학부모주간학습보고AI 자동생성—교사검토후발송, 행정업무28%↓ 실측 |
| 누적이력 | • 학년간학습누적—중1이초6 이력참조맞춤진단, 학습단절없는연속경로관리 |
시사점
-
표준API 연동을통한공공·민간교육 인프라의유기적통합필요
-
AI 자동화솔루션을활용한교무행정혁신 및실질적업무절감
디셀파기술차별점:
-
—
-
600만+ 검증문항 천재교육46년교재데이터자산이AI 정확도의핵심
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—
-
IRT+딥러닝 단순정답률이아닌개념이해도정밀추정
- IRT 진단및누적이력관리에기반한 정밀한초개인화학습구현
-
—
-
NEIS 연동 공교육진입실증, 공공 플랫폼연계가능성확인
출처: 천재교육, 디셀파 AI 기술 백서 2023 / 한국교육학술정보원, AI 교육 플랫폼 벤치마킹 2023 / KERIS, 에듀테크 기술 현황 조사 2023
Ⅲ - 387
p.389
NSW주800개교33종LMS 난립과교사행정280h/학기초과문제→ Canvas LMS 단일허브로통합. LTI·xAPI 국제표준으로200+ EdTech 연계. AI 없이도행정35%↓ 달성
[호주] NSW 교육부 Canvas LMS | 구축기간: 2018~2022 | 대상: NSW 주립 공립학교 800개교
주요내용
-
국내사례As-Is(도입전문제) 허들 극복 과정 To-Be(도입후변화) 주요내용
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⚫ 800개공립학교학교별개별 ⚫ 교원조합협상: 행정자동화 ⚫ 단일클라우드LMS로전주립 • 800개공립학교단일LMS로 통합
-
LMS 운영(33종난립) ROI 시뮬레이션사전제시 800개교완전통합
-
⚫ 데이터사일로→ 학생 ⚫ Privacy Act 개정: 클라우드 ⚫ xAPI 기반학습로그수집→ • AWS Gov Cloud 네이티브전환 학습이력주·학교간추적불가 학습데이터저장법적근거 개인별학습분석리포트 • IMS Global 표준 (LTI·xAPI) 채택
-
⚫ 교사행정업무: 학기당약 ⚫ 벤더Lock-in 방지: IMS ⚫ 출결·성적·알림95% 자동화, 280시간수동처리 Global 표준(LTI·xAPI) 채택 교사수업집중환경 • 4년단계별마이그레이션
-
⚫ 온프레미스서버유지비연2억 ⚫ 4년단계마이그레이션 ⚫ 33종→1종Canvas 통합→ • 교원조합협상으로수용성확보
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AUD 과다지출 (파일럿50교→전면800교) 교사·학생SSO 단일로그인 ⚫ LTI 표준기반200+ EdTech
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⚫ 도심 농촌콘텐츠품질·접근성 ⚫ 교사지원팀330명·24/7 격차극심 헬프데스크상시운영 연계→ AI 포함학교별선택 시사점 가능
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클라우드 네이티브 아키텍처 & 연계방식 | 교사 업무경감 효과 • 표준기반아키텍처로벤더Lock-in 원천
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AWS Canvas LMS LTI·xAPI 학습분석 타부처 방지
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Gov Cloud (SaaS) 표준 허브 대시보드(통계) API GW • AI 없이도행정35%·비용40% 절감실증
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35%↓ 33종→1종 40%↓ 800교 • LTI, xAPI 표준채택검토필요
-
교사행정업무 LMS 종류 IT 운영비용 전주립학교 시간절감 완전통합 절감 통합완료(75만 학생)
출처: NSW Dept. of Education, Canvas LMS Implementation Report 2023 / Instructure Annual Report 2023 / OECD Education at a Glance 2023
Ⅲ - 388
p.390
LMS 통합이교사의업무효율성을증대하는효과가있음
→ 허브·연계중심 , AI 자체엔진없음· LTI 기반연계허브
플랫폼개요
- ③ To Be 목표모델
| 도입배경 • NSW주800개교33종LMS 난립→ 교사행정업무학기당280h, IT비용연2억AUD |
|---|
| 도입시기 • 2019년파일럿(50교) → 2021년NSW 전면도입(4년단계적마이그레이션) |
| 규모 • 약800개교·학생75만명·교사6.5만명대상단일클라우드플랫폼 |
| 주관기관 • NSW Dept. of Education / 운영: Instructure(Canvas) SaaS |
| 예산 • IT비용40%↓ (온프레미스대비)·구축비비공개(계약상비공개) 주요특징 |
| • 단일LMS 통합—33종→1종, 교사·학생동일UX 제공(허브의핵심가치) • LTI·xAPI 국제표준—200+ EdTech 도구 원클릭 연계, 벤더 Lock-in 방지 • 행정자동화—출결·성적·알림룰기반자동처리(AI 아닌조건트리거) |
주요내용
-
LMS 33종난립→ 교사행정업무학기당 280h 초과, IT비용연2억AUD 낭비
-
AI 도입전표준화부재로데이터단절, 학습분석불가능
-
Canvas 자체AI 부재→ 학교별서드파티 도입으로교사혼란가중
장점
| • 교사행정35%↓ →룰기반자동화만으로도실질업무경감실증 |
|---|
| • IT 운영비용40%↓ →클라우드전환명확한ROI |
| • LTI 표준생태계→AI 포함200+ 도구학교별선택가능 |
| • 향후AI 추가시플랫폼교체불필요(표준기반) 단점·한계 |
| • AI 기능부재—자체적응학습없음, 학교별별도도입필요 |
| • SaaS 커스터마이징제한—특수교육과정대응어려움 |
| • 벤더의존—Instructure 계약종료시마이그레이션부담 |
| • 데이터소유권—클라우드위탁데이터법적경계불명확 |
시사점
-
LTI·xAPI 국제표준허브를먼저구축해야 AI 탑재기반마련
-
표준화만으로도행정35%·비용40% 절감 AI 없이도실질업무경감가능하며 AI 없어도실질업무경감가능함
-
벤더Lock-in 방지설계→ 향후AI 공급사 교체시에도플랫폼유지
출처: NSW Dept. of Education Annual Report 2023 / Instructure Canvas Customer Success Report 2023 / OECD Digital Education Outlook 2023
Ⅲ - 389
p.391
표준화가선행되어야하며플랫폼의허브역할이AI보다더중요하다는판단하는기조임
→ 허브·연계중심 , AI 자체엔진없음· LTI 기반연계허브
| 아키텍처구성— LTI 기반개방형허브 ③ To-Be 목표모델 | |
|---|---|
| 인프라 | • AWS GovCloud(Sydney)—ISO 27001·ASD Essential 8, 데이터주권NSW 내보장 |
| 플랫폼 | • Canvas LMS (SaaS)—단일테넌트, 멀티AZ 이중화, 99.9% SLA |
| 연계허브 | • LTI 1.3 표준허브—외부EdTech 앱플러그인연결(자체AI 생성✗) |
| 데이터 | • xAPI·SCORM 학습이벤트수집→ 주정부대시보드(원시집계수준) |
| 행정연계 | • 타부처API Gateway—교육부·보건부OpenAPI, OAuth2.0 인증관리 |
| 연계방식(4종) | |
| • LTI 1.3(도구연계) | · xAPI Tin Can(학습이벤트) · REST API+OAuth2.0(타부처) · SFTP배치(성적·출결) |
주요내용
-
LMS 33종난립→ 교사행정업무학기당 280h 초과, IT비용연2억AUD 낭비
-
AI 도입전표준화부재로데이터단절, 학습분석불가능
-
Canvas 자체AI 부재→ 학교별서드파티 도입으로교사혼란가중
플랫폼허브핵심기능
| LMS통합 | • 33종→1종Canvas—교사·학생동일UX, SSO 단일로그인 |
|---|---|
| 콘텐츠 | • 과제·퀴즈·영상·토론통합관리—교사가직접구성, AI 자동생성없음 |
| 출결·성적 | • 출결집계·성적산출—룰기반처리(ML 아님, 단순집계) |
| 알림 | • 학생·학부모알림자동발송—과제마감·결석조건트리거 |
| 대시보드 | • 교사·관리자진도대시보드—xAPI 원시집계시각화(예측✗) |
| AI기능: 서드파티선택옵션(NSW기본구성아님) | |
| •학습분석AI: Instr •자동채점: Turnitin •적응학습: Knewto | ucture Impact·LearnWise 학교별선택도입(의무아님) ·Gradescope LTI 외부연결—Canvas 자체기능아님 n·Smart Sparrow 교사선택플러그인—일부학교만→ NSW Canvas 자체= AI 엔진없는순수LTI 연계허브 |
시사점
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LTI·xAPI 국제표준허브를먼저구축해야 AI 탑재기반마련
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표준화만으로도행정35%·비용40% 절감 AI 없이도실질업무경감가능하며 AI 없어도실질업무경감가능함
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벤더Lock-in 방지설계→ 향후AI 공급사 교체시에도플랫폼유지
출처: NSW Dept. of Education, Digital Strategy 2023 / IMS Global LTI Specification 1.3 / Instructure Canvas Technical Documentation 2023
Ⅲ - 390
p.392
29개주독자시스템·22개언어장벽·도농격차해소를위해Sunbird 오픈소스MSA 기반OER 콘텐츠허브구축. 2.6억명대상세계최대 공공교육DPI(디지털공공인프라). AI는중장기로드맵에따라추진함
국가교육플랫폼 | 구축기간: 2017~현재 | 대상: 전국 2.6억 학생·1천만 교사
주요내용
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국내사례As-Is(도입전문제) 허들 극복 과정 To-Be(도입후변화) 주요내용
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⚫ 29개주(州) 각각독자 ⚫ Sunbird 오픈소스기반→ ⚫ 2.6억학생·1천만교사단일 • 인도국가단위2.6억학생규모
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교육시스템→ 국가연계불가 벤더의존도원천제거 국가플랫폼서비스
-
⚫ 공식언어22개→ 콘텐츠언어 ⚫ 연방제특성반영: 주정부자율 ⚫ 22개공식언어멀티링구얼 • Sunbird 오픈소스MSA 구조 장벽으로접근성극저 커스터마이징권한 콘텐츠자동제공 • 22개언어멀티링구얼지원
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⚫ 도시·농촌디지털격차: ⚫ 저사양기기지원: ⚫ 마이크로서비스: •
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스마트폰보급률편차극심 PWA+오프라인모드격차해소 콘텐츠·사용자·분석독립확장 교사OER 크라우드소싱
-
⚫ 중앙집중식콘텐츠배포→ ⚫ 콘텐츠크라우드소싱: ⚫ 교사기여OER 생태계→ • 오프라인PWA로격차해소 적시성·다양성한계 교사·민간직접등록허용 콘텐츠다양성폭발적증가
-
⚫ 교사ICT 리터러시전국평균 ⚫ QR코드연계: 오프라인 ⚫ 주정부→중앙데이터 31% → 활용도저조 교과서→온라인즉시연결 피드백으로교육정책근거생성 시사점 핵심 규모·수치 ▪
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학생 규모 OER 콘텐츠 주정부연계 MSA+오픈소스→ 시도교육청자율연계 2.6억명 50만+ 29개주 허용하며국가표준유지가능
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세계최대 22개언어 자율연계 ▪ — 공공DPI 철학 플랫폼완전개방·무료
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도입 타임라인 2017 2018 2020 2021 2023 원칙의정책근거 주정부 COVID 50만+ PAL AI
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DIKSHA 출범 연계확장 급확산 OER 달성 파일럿
출처: Ministry of Education India, DIKSHA Annual Report 2022-23 / EkStep Foundation, Sunbird Documentation 2023 / World Bank, India EdTech Scale-up 2023
Ⅲ - 391
p.393
LTI 기반으로먼저연계하고개인화는이후진행이필요하며, 공공DPI(디지털공공인프라) 무료원칙이교육불평등을해소할수있음
플랫폼성격→ 허브·연계중심 , AI 자체엔진없음· LTI 기반연계허브
| 전체명 | 플랫폼개요 • DIKSHA (Digital Infrastructure for Knowledge Sharing)—인도교육부 ③ To-Be 목표모델 |
|---|---|
| 도입배경 | • 29개주독자시스템, 22개언어장벽, 도농격차→ OER 허브로해소 |
| 도입시기 | • 2017년출범→ 2020년코로나급속확산, 2023년안정화 |
| 규모 | • 학생2.6억명·교사1천만명·OER 50만+·22개언어 |
| 운영 | • 인도교육부(MoE) / 기술: EkStep Foundation (Sunbird 오픈소스) 주요특징 |
| • 초대형OER 허브 • MSA 아키텍처— • 오프라인지원— | —2.6억명규모콘텐츠배포인프라(AI 아닌허브역량) 29개주자율연계허용하며단일콘텐츠표준유지 PWA+QR코드,인터넷없이콘텐츠접근 |
| • 세계최대(2.6억) | 장점 콘텐츠허브운영실증—오픈소스완전공개 |
| • MSA로29개주 | 자율성+ 중앙표준병존성공 |
| • 오프라인·저사양 | 대응—디지털격차해소실질성과 |
| • 교사OER 기여 | → 50만+ 달성, 다양성·현지화극대화 단점·한계 |
| • AI 기능미완성 | —적응학습·추천아직파일럿, 교사업무경감제한적 |
| • 콘텐츠품질편차 | —크라우드소싱특성상저품질혼재 |
| • 도농인프라격차 | —농촌스마트폰·인터넷보급률낮음 |
| • 교원ICT 역량— | 리터러시31%,허브활용률지역편차큼 |
주요내용
-
크라우드소싱OER — 품질관리체계없어 저품질콘텐츠학습왜곡우려
-
AI 없이개인화불가→ 교사가직접학생 수준파악, 업무과부하지속
-
농촌·저소득층스마트폰보급률한계 — 디지털격차근본해소미흡
시사점
-
MSA 구조로시도교육청자율연계와국가 표준병존
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OER 콘텐츠허브먼저 — AI 추천·품질검수는단계탑재
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공공플랫폼완전무료·개방원칙 — 교육 불평등해소의정책근거
출처: Ministry of Education India, DIKSHA Annual Report 2022-23 / ASER Centre, Annual Status of Education Report 2023 / World Bank, Lessons from India’s EdTech Scale-up 2023
Ⅲ - 392
p.394
콘텐츠허브구축후AI 단계탑재가우선이며, 데이터없이AI를먼저시작하면개인화적용한계발생
플랫폼성격→ OER 콘텐츠허브본질· AI는탐색단계
MSA 기반콘텐츠허브아키텍처 ③ To-Be 목표모델
| API GW | • Kong API Gateway—29개주정부단일진입점, JWT 인증·Rate Limit |
|---|---|
| 마이크로SVC | • Sunbird MSA—콘텐츠·사용자·학습·검색독립서비스(AI 서비스없음) |
| 콘텐츠DB | • OER 저장소—교사·민간50만+ 자료, QR코드오프라인연계 |
| 데이터 | • Kafka 이벤트스트리밍—원시접속·다운로드로그수집 |
| 오프라인 | • PWA+Service Worker—저사양기기·저속인터넷오프라인접근 |
| 연계방식(4종) | |
| • REST API(주정 | 부연계) · Kafka 이벤트· QR코드(오프라인) · DigiLocker API(학적) |
주요내용
-
29개주독자시스템·22개언어→ 콘텐츠 불평등다수발생→ MSA+오픈소스단일 허브로통합
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AI 없어2.6억학습데이터개인화불가→ OER 허브먼저, AI는데이터쌓인후에
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Canvas 자체AI 부재→ 학교별서드파티 도입으로교사혼란가중교사제작OER —
-
품질편차 AI 검수없어저품질콘텐츠 혼재
플랫폼허브핵심기능
| 콘텐츠허브 | • 50만+ OER 저장·검색·배포—22개언어메타데이터(수동+반자동) |
|---|---|
| 다국어 | • 22개공식언어분류—Google Translate API 연동(자체NLP✗) |
| QR연계 | • 교과서QR코드→ 디지털콘텐츠연결—오프라인접근핵심 |
| 주정부연계 | • 29개주자율커스터마이징API—중앙콘텐츠+주별커리큘럼 |
| 이용통계 | • 콘텐츠다운로드·접속집계대시보드(예측·추천아님) |
— · AI 현황 2023년탐색 파일럿단계(본격 도입전)
- PAL(Personalised Adaptive Learning): 2022년카네기재단협력5개주파일럿
시사점
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MSA+오픈소스로시도교육청자율성과 국가표준동시확보
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OER 콘텐츠허브선구축→ 이후AI 추천·품질검수단계적탑재
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Sunbird 오픈소스활용→ 공공DPI 설계 직접참고
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콘텐츠추천: 수동큐레이션+키워드검색수준(협업필터링미구현)
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품질AI: 업로드시형식검증만자동화 (딥러닝검수아님) → DIKSHA = OER 콘텐츠저장·연계인프라, AI는중장기로드맵
출처: EkStep Foundation, Sunbird Technical Architecture 2023 / Ministry of Education India, DIKSHA API Docs / IIT Bombay, PAL Research Report 2023
Ⅲ - 393
p.395
미국K-12 교육구당평균500+ EdTech 앱난립→ 교사로그인·관리업무과중. Clever는단일SSO + 자동명부동기화로95,000개교 연결. 미국K-12 75% 채택. 최근AI 인사이트기능으로앱활용도·학습개입지원
주요내용
-
국내사례As-Is(도입전문제) 허들 극복 과정 To-Be(도입후변화)
-
⚫ 학교당평균500+ EdTech ⚫ API-First 설계 — EdTech ⚫ 교사·학생Clever 단일 앱난립→ 교사앱별별도 벤더가Clever에먼저 로그인→ 1,000+ 앱모두 로그인·관리과중 연결하는생태계구축 자동연결
-
⚫ 학생ID·명부가앱마다달라 ⚫ rostering 자동화 — ⚫ 신학기계정생성IT 업무 —
-
데이터단절, 학습이력추적 SIS(학교정보시스템)와연동, 90%↓ 자동rostering 불가 신학기계정자동생성 ⚫ Clever Insights AI — 앱별
-
⚫ IT 관리자신학기계정생성 ⚫ 무료for 학교 — EdTech 활용도·학습개입필요학생 —
-
수작업 학교당수주소요 벤더가비용부담하는 자동플래그 비즈니스모델
-
에듀테크앱난립으로인한교사관리 부담과데이터단절해소
-
API 우선설계기반의단일로그인 (SSO) 및 자동로스터링체계구축
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압도적인시장점유율확보및 AI 기반학습 개입인사이트제공
시사점
▪ 앱허브SSO 방식 — KERIS 에듀테크 핵심 규모·수치 마켓플레이스연계구조설계참고 연계학교 연계앱 이용자 95,000+교 1,000+개 2,500만명 ▪ 교사로그인부담제거가핵심 — 단순한 미K-12 75% EdTech 앱 학생·교사 것이가장강력한교사지지얻는다 도입 타임라인 ▪ AI 인사이트로교사에게’지금어떤학생 2012 2015 2019 2022 2023 개입해야하는가’ 알려주는방식적용 Clever 창업 30,000교 Clever 95,000교 AI Insights SSO 시작 달성 Analytics 75% 채택 출시
출처: Clever Inc., State of Edtech Connectivity Report 2023 / CoSN, K-12 IT Leadership Survey 2023 / EdSurge, Clever Product Review 2023
Ⅲ - 394
p.396
미국Clever는파편화된에듀테크앱을단일SSO와자동명부동기화로통합하여교사행정업무를획기적으로줄이고강력한플랫폼 생태계를구축함
플랫폼개요
- ③ To Be 목표모델
| 플랫폼 | • Clever—미국K-12 EdTech SSO·rostering 허브+ AI Insights |
|---|---|
| 도입배경 | • 학교당평균500+ 앱난립, 교사로그인과중, IT 수작업부담 |
| 도입시기 | • 2012년창업→ 2022년95,000교, 미K-12 75% 채택 |
| 규모 | • 95,000개교·학생2,500만명·1,000+ 연계EdTech 앱 |
| 운영 | • Clever Inc. (민간)—학교에무료, EdTech 벤더과금모델 |
주요 특징
-
—
-
단일SSO 허브 교사·학생1회로그인→ 1,000+ 앱연결, 로그인시간90%↓
-
• — 자동rostering SIS 동기화, 신학기계정자동화, IT 수작업90%↓
-
• — 앱마켓플레이스 학교표준화앱배포·관리, 학교별선택
장점
-
—
-
미K-12 75% 채택 사실상표준허브 (네트워크효과강력)
-
• — 무료for 학교 도입장벽없음
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• IT 수작업90%↓ — rostering 자동화즉각효과 • API 생태계 — 벤더가선연결, 학교선택구조
· 단점 한계
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—
-
학습AI 초기 심화개인화학습없음(집계수준분석)
-
• — 민간플랫폼의존 정책변경·매각시위험
-
• — 미국SIS 중심설계 한국NEIS 연동커스터마이징필요
주요내용
-
500+ 앱난립→ 연결표준없으면 교사·학생모두피로→ SSO 허브단일화로 즉각해소, 채택률75% 증가
-
IT 수작업과중→ 교육행정에인력낭비→ —
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rostering 자동화로90% 절감 단순해도 효과막강
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앱별실사용률파악불가→ 예산낭비여부 모름→ AI 인사이트로사용안하는앱식별, 개입학생우선지원
시사점
-
에듀테크마켓플레이스= 단일SSO 허브
- 교사1회로그인으로모든앱연결
-
NEIS 자동rostering 연동→ 신학기교사 행정자동화최우선과제화
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앱활용도AI 분석→ 예산효율화·개입 필요학생우선지원
-
—
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데이터주권 학생데이터미국서버보관
출처: Clever Inc., Annual Connectivity Report 2023 / CoSN, 2023 K-12 IT Leadership Survey / Consortium for School Networking, EdTech Effectiveness Study 2023
Ⅲ - 395
p.397
• 단일SSO 기반EdTech 허브플랫폼구축을통해교육서비스접근성과운영효율성강화 학습데이터·앱활용분석기반플랫폼거버넌스를 통해교육서비스관리및정책의사결정을지원함
| API-First EdTech 허브아키텍처 ③ To-Be목표모델 | |
|---|---|
| SIS 연계 | • PowerSchool·Infinite Campus·Skyward—rostering 자동동기화 |
| SSO엔진 | • Clever SSO—OAuth2.0·SAML·LTI 지원, 학생QR코드·배지로그인 |
| 앱허브 | • 1,000+ EdTech 앱연계—API 표준으로벤더선연결생태계 |
| 데이터층 | • 학습이벤트집계→ Clever Insights 분석엔진(집계수준) |
| AI엔진 | • Clever Insights AI—앱활용도분석·학습개입필요학생플래그 |
| 연계방식(4종) | |
| • OAuth2.0 SSO | (학교→앱) · SFTP Rostering(SIS→Clever) · LTI 1.3(콘텐츠) · REST API(데이터동기화) |
— 핵심기능 SSO·Rostering·AI Insights
| 단일SSO | • 교사·학생Clever 1회로그인→ 1,000+ 앱자동연결 • 로그인시간90%↓ —수업시작전로그인낭비제거 |
|---|---|
| 자동명부 | • SIS 동기화→ 신학기계정·반편성자동생성 • IT 관리자수작업90%↓, 오류99%↓ |
| 앱라이브러리 | • 1,000+ EdTech 앱큐레이션—교사가학교인증앱선택·배포, 학교표준화앱목록관리허브역할 |
| Clever Insights | • 앱별활용도분석—어떤앱이실제쓰이는지교사·관리자대시보드, 개입필요학생AI 자동플래그(2023 출시) |
| 보안관리 | • FERPA·COPPA 준수—학생데이터광고활용금지, 교사가학생앱접근권한번에관리 |
Clever의차별점
-
— —
-
학교에무료 EdTech 벤더가비용부담→ 보급장벽없음, API-First 생태계 벤더가먼저Clever에연결→ 자연성장
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• Insights AI — 단순집계가아닌’교사행동유도’ 수준분석
주요내용
-
500+ 앱난립→ 교사로그인시간낭비, 수업집중불가→ 단일SSO 허브로1회 로그인해결
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신학기계정생성수작업→ IT 수주소요, 오류다수→ SIS 자동rostering으로90% 절감
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앱활용도파악불가→ 예산낭비여부모름 → Clever Insights AI로앱별실제사용률 추적
시사점
-
에듀테크앱SSO 허브단일연결구조 —
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설계 교사로그인부담제거
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NEIS 자동rostering 연동→ 신학기계정 자동화우선과제화
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앱마켓+ AI 활용도분석→ 교육예산 효율화·개입지원
출처: Clever Inc., Technical API Documentation 2023 / Clever, State of Edtech Connectivity 2023 / EdSurge Research, K-12 Connectivity Study 2023
Ⅲ - 396
p.398
2018년대규모개인정보유출사고후Zero-trust 보안거버넌스재설계. 47개분산시스템을MOE 단독개발SLS 단일포털로통합. 행정 91% 자동화. 학습AI는기초수준이나보안기반위단계확장중
[싱가포르] Student Learning Space (2018 전국도입)
주요내용
-
국내사례As-Is(도입전문제) 허들 극복 과정 To-Be(도입후변화) 주요내용
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⚫ 47개분산시스템→ 교사 ⚫ Zero-trust 보안거버넌스 ⚫ 47개→1개SLS 통합 — —
-
복수로그인, 학생이력파악 재설계 SingPass+MFA, SSO 단일로그인, 콘텐츠 불가 PDPA 데이터금고 허브통합 • 보안중심LMS
-
⚫ 2018년대규모유출사고 ⚫ MOE 단독개발·운영 — ⚫ 행정91% 자동화실측 — - 행정자동화91% 달성함 → 교육데이터불신위기 보안완전통제(민간SaaS 교사처리부담대폭해소 - Zero-trust 아키텍처설계구성함 배제결정)
-
⚫ 행정수작업과중 — 교사가 ⚫ Zero-trust 보안완성 — 출결·성적·알림모두직접 ⚫ 행정자동화API — 2018 유출후재발ZERO 처리 출결·성적·알림MOE 기록 행정시스템직결 시사점
-
핵심 규모·수치 ▪ Zero-trust 보안선행→ 사회신뢰확보 시스템통합 행정자동화 보급률 후AI 확장순서반드시지킬것 47개→1개 91% 100% ▪ 47→1 통합만으로91% 자동화 — 이게 단일포털 실측 360개교 KERIS 1단계목표치
-
도입 타임라인 2018 2019 2020 2021 2022 ~ ▪ 국가ID 기반SSO → KERIS 교육정보
-
유출사고 COVID 학습AI 단일계정체계설계참고 SLS 개발 100% 보급
-
보안재설계 전국활성화 단계추가
출처: MOE Singapore, SLS Annual Report 2023 / GovTech Singapore, Zero-trust Architecture Case Study 2023 / PDPC Singapore, Annual Report 2022-23
Ⅲ - 397
p.399
싱가포르SLS는국가주도의단일포털통합과제로트러스트보안으로행정자동화91%를달성했으나, 폐쇄적생태계로인한민간혁신 배제와AI 기능미비라는한계를가짐
플랫폼개요
- ③ To Be 목표모델
| 플랫폼 | • SLS (Student Learning Space)—MOE 국가단일포털, Zero-trust |
|---|---|
| 도입배경 | • 47개분산시스템, 2018년개인정보유출→ 보안거버넌스재설계 |
| 도입시기 | • 2018년파일럿→ 2020년코로나비대면완전활성화 |
| 규모 | • 360개교·학생50만명·교사3만명(100% 보급) |
| 운영 | • Singapore MOE—자체개발·운영(국가공공플랫폼) |
주요 특징
-
—
-
Zero-trust 보안선행 PDPA+SingPass SSO, 보안설계최우선
-
• — 행정91% 자동화 허브통합+자동화로교사부담대폭해소
-
• — 47→1 통합 단일포털통합이핵심가치 (AI보다통합효과)
주요내용
-
MOE 독자개발로폐쇄생태계형성 — 민간EdTech 혁신배제, 장기경직화우려
-
도시국가(50만) 성공모델의한계 — 한국 지역격차·다양성조건불일치
-
100% 보급률달성했으나학습AI 부재로 성취도격차해소미흡
장점
시사점
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—
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행정91% 자동화실측 허브통합만으로대규모업무경감
-
—
-
Zero-trust 보안 2018 유출후재발ZERO 기록
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• — 100% 보급률 디지털교육 형평성 달성
-
SingPass 국가ID 연계 — 로그인마찰제거
· 단점 한계
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—
-
AI 기능초기 학습AI 기초수준, 핀란드대비개인화미달
-
• — 소규모도시국가 50만명, 대규모국가그대로적용한계
-
• — 폐쇄생태계 MOE 단독개발, 외부EdTech 연계유연성부족
-
• — 교사창의성제한 표준화콘텐츠가자율수업설계여지축소
-
—
-
시스템통합(47→1) KPI 91% 자동화 KERIS 플랫폼통합ROI 목표치로활용
-
폐쇄생태계리스크방지 — KERIS 허브는 민간EdTech 연계LTI 개방형으로설계
-
보안거버넌스인증선행(ISO·CC인증) → 교육데이터신뢰사회합의확보
출처: MOE Singapore, SLS Technical Architecture 2023 / GovTech Singapore, Zero-trust Report 2023 / IMDA Singapore, EdTech Landscape Report 2023
Ⅲ - 398
p.400
— Zero-trust 보안이AI 확장의전제조건 통합허브효과가AI보다더큼
Zero-trust 국가단일통합포털아키텍처③ To-Be 목표모델
| 학습수집ID·인증 | • SingPass SSO+MFA—Zero-trust 매세션재검증, 권한최소화 |
|---|---|
| 보안층 | • PDPA 데이터금고—AES-256, 접근감사로그전수, 연간보안감사 |
| 통합포털 | • SLS 국가단일포털—MOE 자체개발·운영, 47개시스템통합 |
| 자동화 | • 행정자동화GW—출결·성적·알림자동처리, MOE 행정시스템연계 |
| 분석 | • 학습로그집계대시보드—참여도·진도시각화(예측기초수준) |
연계방식
주요내용
-
2018년대규모개인정보유출사고→ 교육 데이터불신, AI 도입전보안재설계강요
-
47개분산시스템→ 교사복수로그인, 데이터단절로학생전체이력파악불가
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학습AI 기초수준 — 개인화부재로학생 수준맞춤지원한계
-
SingPass OAuth2.0 SSO · REST API(MOE행정) · xAPI(학습이벤트) · HTTPS+TLS 1.3
핵심기능(허브통합+행정자동화)
| 시스템통합 | • 47개→1개SLS 통합—단일로그인, 교과콘텐츠통합(허브핵심) |
|---|---|
| 자동출결 | • 출결자동집계—교사수기입력제거, 결석패턴조건감지 |
| 알림자동화 | • 성적·행사·알림자동발송—MOE 행정시스템직결, 91% 자동화 |
| 콘텐츠공유 | • 교사제작콘텐츠공유저장소—재활용률78%↑ (수동공유) |
| 진도대시 | • 반별·학생별진도·참여도대시보드—수동조회기반(예측✗) |
| ①핵심성과= 47개 ②학습AI = 기초수 ③Zero-trust 보안 | SLS성격 통합·행정91% 자동화—AI보다통합허브효과 준(단순추천·자동채점)—핀란드Opit 수준아님 선행→ 신뢰기반위에단계적AI 기능추가중 |
시사점
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보안거버넌스(Zero-trust) 선행→ 사회적 신뢰확보후AI 확장순서준수필요
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시스템통합(47→1)만으로행정91% —
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자동화 KERIS 허브단독구축목표치로 참고
-
국가ID(SingPass) 기반SSO — KERIS 교육정보연계단일계정체계설계검토
출처: MOE Singapore, SLS Annual Report 2023 / GovTech Singapore, Zero-trust Architecture Case Study 2023 / PDPC Singapore, Annual Report 2022-23
Ⅲ - 399
p.401
독일연방제(16개주교육권분권)와DSGVO 엄격적용으로AI 불가. HPI·BMBF 공동LTI 표준연계허브구축. 9개주공식도입. 분권 환경에서도표준합의가능함을증명한사례
-
국내사례As-Is(도입전문제) 허들 극복 과정 To-Be(도입후변화)
-
⚫ 16개주LMS 80종난립 — ⚫ HPI·BMBF 공동프로젝트 ⚫ LTI 표준연계허브 — 9개 —
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교사·학생복수시스템, 연방차원표준합의추진 주공식도입, 16개주통합 표준화불가 진행중
-
⚫ DSGVO 법적근거없어AI ⚫ KMK(상설교육장관회의) ⚫ Nextcloud+BigBlueButto — — —
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도입불가 학습데이터 표준합의(2019) 주정부 n 내장 분석차단 참여유도 파일공유·화상수업완결
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⚫ 연방제교육권분권 — 연방 ⚫ Bildungs-ID 연방공통ID ⚫ Wirlernenonline OER — —
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단위AI 콘텐츠·추천헌법적 DSGVO 가명화완전 연계 교사콘텐츠공유 불가 준수 허브 핵심 규모·수치 표준화대상 현재도입 학교규모 16개주 9개주 4만개교
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연계허브 공식도입 1,100만명
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도입 타임라인 2017 2019 2020 2021 현재(2025)
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BMBF·HPI KMK 표준 COVID Bildungs-ID 9개주 파일럿 합의 전국 확산 연계 공식도입
주요내용
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에듀테크앱난립으로인한교사관리 부담과데이터단절해소
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API 우선설계기반의단일로그인 (SSO) 및 자동로스터링체계구축
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압도적인시장점유율확보및 AI 기반학습 개입인사이트제공
시사점
▪ 분권거버넌스에서도표준합의가능 — KERIS 시도교육청협력거버넌스설계 참고
-
법제도먼저, 플랫폼나중 — KERIS 학습데이터법입법화선행과제화필수
-
▪ LTI 허브만으로분권표준화달성 — KERIS 1단계구조
출처: BMBF, HPI Schul-Cloud Evaluation Report 2023 / KMK, Digitale Bildung Deutschland 2023 / HPI, Schul-Cloud Technical Report 2023
Ⅲ - 400
p.402
에듀테크안착을위해서는표준화기반의허브역할정립이필수적이며, 이를통해한국은AI를통한행정효율화를, 독일은규제준수를위한 보안인프라를각각실현함
| 플랫폼개요 플랫폼 • HPI Schul-Cloud (하소플라트너) + Moodle 병행—순수연계허브 ③ To-Be 목표모델 |
|---|
| 도입배경 • 16개주LMS 80종난립, DSGVO 클라우드기피→ 연방표준연계허브 |
| 도입시기 • 2017년BMBF·HPI 파일럿→ 2020년코로나확산→ 현9개주공식 |
| 규모 • 독일전체약4만개교·학생1100만명·교사80만명(부분도입) |
| 운영 • HPI + 연방교육부(BMBF) + 각주교육부공동 주요특징 |
| • 순수연계허브—AI 없이LTI·SSO·파일공유연계만으로구성(의도적설계) • 연방제맞춤거버넌스—주정부자율성+ KMK 표준합의병존 • DSGVO 완전준수—독일데이터센터,EU 역외이전차단 |
| 장점 • 연방제표준화성공—16개주LTI 합의,분권환경통합모델실증 |
| • DSGVO 최고수준준수—법적리스크없는안전한허브 |
| • 오픈소스기반—주정부커스터마이징·TCO 최소화 |
| • 1)BigBlueButton 내장—화상수업추가비용없이완결 |
| 단점·한계 • AI 기능전무—적응학습없어교사업무경감효과가장낮음 |
| • 표준화미완성—9/16개주만도입, 합의속도느림 |
| • 폐쇄생태계—MOE 단독개발, 외부EdTech 연계유연성부족 |
| • 재정지속성—정권교체시예산불안정 |
주요내용
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9개주만도입 — 7개주합의미달, 분권 거버넌스합의지연이최대장애요인
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AI 기능전무로교사업무경감효과최저 — 표준화성과에도실질이익체감낮음
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DSGVO 법적근거없어AI 도입불가 — 법제도선결없이기술도입불가능실증
시사점
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분권거버넌스환경에서국가표준합의 —
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우선전략 KERIS 시도교육청협력 거버넌스설계필요
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법제도선결후플랫폼구축원칙 — KERIS 학습데이터법입법화선행과제화
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오픈소스기반허브→ 시도교육청 커스터마이징허용하며국가표준유지하는 구조채택
주1) BigBlueButton - 이내장도구는강의실기능을수행하며, 화면공유, 프레젠테이션, 오디오, 비디오를모두기록하며, 녹화본은일정기간온라인에저장되었다가자동으로삭제됨. 출처: BMBF, Evaluation HPI Schul-Cloud 2023 / DigitalPakt Schule, Zwischenbericht 2023 / Moodle Global Usage Statistics 2024
Ⅲ - 401
p.403
독일HPI Schul-Cloud는연방제분권환경과엄격한개인정보보호(DSGVO) 규제를준수하기위해AI를배제하고, 표준연동과데이터 보안에집중한‘순수연결허브’ 기반의인프라를구축함
DSGVO 준수하이브리드연계허브 ③ To-Be 목표모델
| 학습수집ID·인증 | • 연방Bildungs-ID—OAuth2.0+SAML, DSGVO 가명화필수 |
|---|---|
| 보안층 | • DSGVO 데이터금고—Frankfurt 온프레미스, EU 역외이전차단 |
| LMS허브 | • HPI/Moodle—LTI 표준기반멀티-LMS 연계레이어(AI 없음) |
| 콘텐츠 | • Wirlernenonline OER—교사제작콘텐츠공유, CC 라이선스관리 |
| 협업도구 | • Nextcloud(파일)+BigBlueButton(화상)—플랫폼내통합제공 |
연계방식
주요내용
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16개주교육권분권→ 연방단위AI 기능 도입헌법적장벽
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DSGVO 엄격적용→ 학습데이터AI 분석 법적근거확보난항
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표준화미완성 — 9개주만도입, 7개주 여전히개별시스템운용
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LTI 1.3 · xAPI · OAuth2.0/SAML · LDAP/AD(학교행정) · Nextcloud WebDAV(파일)
허브핵심기능(전부연계·통합)
| LMS연계 | • 16개주학교LMS 허브—LTI 멀티-LMS 단일진입점 |
|---|---|
| 파일공유 | • Nextcloud 기반파일·과제공유—교사-학생-행정저장소 |
| 화상수업 | • BigBlueButton 내장화상—Zoom 없이플랫폼내완결 |
| OER공유 | • Wirlernenonline 콘텐츠허브—교사OER 검색·활용(수동) |
| SSO통합 | • Bildungs-ID 기반SSO—16개주단일계정통합로그인 |
시사점
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연방제→시·도교육청분권환경 — 국가표준(LTI·SSO) 합의후지역자율성 허용구조채택
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DSGVO Privacy by Design → KERIS 학습데이터법제화선행, 플랫폼보안설계 핵심원칙
— AI 없는구조적이유 연방제 + DSGVO 이중제약
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연방제헌법: 교육권이16개주귀속→ 연방이AI로콘텐츠생성·추천불가
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DSGVO 엄격: 학습데이터AI 분석법적근거확보매우어려움→ HPI Schul-Cloud = 순수연계인프라, AI는각주정부자율사항
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AI 없이LTI 연계·허브만으로분권환경 —
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표준화 KERIS 1단계목표구조로검토
출처: HPI, Schul-Cloud Technical Architecture 2023 / BMBF, Digital Strategy for Education 2023 / KMK, Standardisierung im Bildungsbereich 2023
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p.404
국내·외6개선진사례를통하여도출된시사점을종합함
| 분석관점 시사점 시사점종합 |
|---|
| ▪ 국내AI 학습성공모델을 공공확산근거및기술협력대상으로활용 |
| ▪ 민간코스웨어와유기적연동을통해교육행정자동화와데이터기반학습관리의 표준을제시함 ▪ 국제표준기반개방형허브구축필요 |
| 국내사례 ▪ 표준API 연동을통한공공·민간교육인프라의유기적통합필요 ▪ MSA·오픈소스기반및분권 자율+국가표준병존필요 |
| 국내: 천재교육 (T.Sherpa) ▪ AI 자동화솔루션을활용한교무행정혁신및실질적업무절감 |
| ▪ IRT 진단및누적이력관리에기반한정밀한초개인화학습구현 ▪ 보안·법제도선행및AI 확장순서준수 |
| ▪ 디셀파AI 모델(IRT 진단+맞춤경로)을공공AI 서비스로국가확산검토필요 |
| ▪ 공공데이터허브구축→ 학습데이터주권확보+ 민간협력구조 ▪ SSO 통합인증및행정업무자동화필요 |
| ▪ 표준기반아키텍처로벤더Lock-in 원천 방지 |
| ▪ AI 없이도행정35%·비용40% 절감실증 해외사례 ▪ AI 초개인화학습및민간기술공공확산 |
| ▪ LTI, xAPI 표준채택검토필요 호주: NSW Canvas LMS ▪ 공공DPI(Digital Public Infrastructure)·OER(Open Educational |
| ▪ LTI·xAPI 국제표준허브를먼저구축해야AI 탑재기반마련 **Resources)**기반콘텐츠허브선구축 |
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국내·외6개선진사례를통하여도출된시사점을종합함
| 분석관점 | 시사점 시사점종합 |
|---|---|
| ▪ 표준화만으로도행정35%·비용40% 절감AI 없이도실질업무경감가능하며 AI 없어도실질업무경감가능함 ▪ 표브요 | |
| 해외사례 호주: NSW | ▪ LTI·xAPI 국제표준허브를먼저구축해야AI 탑재기반마련 국제준기반개방형허구축필 |
| Canvas LMS | |
(계속) | ▪ 표준화만으로도행정35%·비용40% 절감AI 없이도실질업무경감가능하며 AI 없어도실질업무경감가능함 ▪ MSA·오픈소스기반및분권 자율+국가표준병존필요 |
| ▪ 벤더Lock-in 방지설계→ 향후AI 공급사교체시에도플랫폼유지 | |
| ▪ MSA+오픈소스→ 시도교육청자율연계허용하며국가표준유지가능 ▪ 보안·법제도선행및AI 확장순서준수 | |
| ▪ 공공DPI 철학**—**플랫폼완전개방·무료원칙의정책근거 | |
| 해외사례 | ▪ MSA+오픈소스로시도교육청자율성과국가표준동시확보 ▪ SSO 통합인증및행정업무자동화필요 |
| 인도: DIKSHA | ▪ OER 콘텐츠허브선구축→ 이후AI 추천·품질검수단계적탑재 |
| 국가교육플랫폼 | ▪ Sunbird 오픈소스활용→ 공공DPI 설계직접참고 ▪ AI 초개인화학습및민간기술공공확산 |
| ▪ MSA 구조로시도교육청자율연계와국가표준병존 ▪ 공공DPI·OER 기반콘텐츠허브선구축 | |
| ▪ OER 콘텐츠허브먼저**—**AI 추천·품질검수는단계탑재 |
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국내·외6개선진사례를통하여도출된시사점을종합함
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국내·외6개선진사례를통하여도출된시사점을종합함
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국내·외6개선진사례를통하여도출된시사점을종합함
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분석관점 시사점 시사점종합 ▪ — 분권거버넌스에서도표준합의가능 KERIS 시도교육청협력거버넌스설계참고 ▪ 국제표준기반개방형허브구축필요
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▪ — 법제도먼저, 플랫폼나중 KERIS 학습데이터법입법화선행과제화필수
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▪ — ▪ LTI 허브만으로분권표준화달성 KERIS 1단계구조 MSA·오픈소스기반및분권 자율+국가표준병존필요
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▪ 보안거버넌스(Zero-trust) 선행→ 사회적신뢰확보후AI 확장순서준수필요
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▪ — ▪ 보안·법제도선행및AI 확장순서준수 연방제→ 시·도교육청분권환경 국가표준(LTI·SSO) 합의후지역자율성허용구조
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해외사례 채택
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독일HPI
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Schul-Cloud ▪ DSGVO Privacy by Design → KERIS 학습데이터법제화선행, 플랫폼보안설계핵심 ▪ SSO 통합인증및행정업무자동화필요
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원칙
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▪ — AI 없이LTI 연계·허브만으로분권환경표준화 KERIS 1단계목표구조로검토 ▪ AI 초개인화학습및민간기술공공확산
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▪ — 분권거버넌스환경에서국가표준합의우선전략 KERIS 시도교육청협력거버넌스 설계필요
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▪ — 법제도선결후플랫폼구축원칙 KERIS 학습데이터법입법화선행과제화 ▪ 공공DPI·OER 기반콘텐츠허브선구축
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▪ 오픈소스기반허브→ 시도교육청커스터마이징허용하며국가표준유지하는구조채택
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II. 현황분석
1. 현황분석개요
2. 정보시스템활용업무현황분석
3. 정보시스템현황분석
4. 요구사항분석
5. 선진사례분석-인프라
6. 개선방향수립
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예술경영지원센터의클라우드네이티브/MSA 전환사례는단순한인프라이전을넘어, 비즈니스민첩성과시스템안정성을동시에달성한 공공부문의대표적인데이터현대화사례임
클라우드네이티브기반의공연예술통합전산망(KOPIS) 개요
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공연예술통합전산망(KOPIS)의 9개 MSA service마다 전용 데이터베이스를 구성하여, MSA간 데이터 간섭이 없도록 구성하고, 분산된 예매소 데이터들과 통합 데이터간 CDC 및 이벤트 기반 동기화 메커니즘을 적용함
주요 기술적 구성요소 분석
Data Per Service 전략
- 논리적/물리적 격리
- 각 MSA가 전용 스키마를 소유하여 데이터 의존성을 제거함
- 장애 전파 방지
- 특정 서비스의 DB부하가 전체 시스템 중단으로 이어지지 않음
- 최적화된 DB선택
- 서비스 특성(조회/쓰기)에 맞는 최적의 인프라 구성 가능
- 유연한 스키마 변경
- 다른 서비스에 영향을 주지 않고 독자적인 데이터 모델 고도화
분산환경 데이터 동기화 메커니즘
- CDC (변경데이터 실시간복제)
- DB 트랜잭션 로그를 캡처하여 데이터 변경사항을 실시간으로 통계 DB에 복제함
- 서비스 로직에 무부하 방식 채택
- Event-Driven(Async)
- 예약 완료 등 주요 비즈니스 이벤트를 메시지 큐(kafka)로 발행
- 구독 중인 다른 서비스들이 즉각 반응하여 데이터 갱신
- Batch(ETL)
- 주로 심야 시간대에 대용량 데이터를 추출 및 가공하여 분석용 데이터 마트로 통합
- 통계, 조회 등 성능 극대화
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쿠버네티스를 기반으로 POD(컨테이너) 배치, 필요한 소요자원의 자동확장, 모니터링, 장애발생시 자가 치유 등 클라우드 클러스터에 대한 종합적인 오케스트레이션을 수행함
주요 기술적 구성요소 분석
쿠버네티스 기반 오케스트레이션
- 컨테이너 배치(Deploy)
- 9개의 MSA 컨테이너를 자동으로 배치 및 관리
- 자동확장(Auto-Scaling)
- CPU/메모리 부하에 따라 Pod(HPA)이나 노드(CA) 수를 자동 조절해 성능을 최적화하고 비용을 절감하는 기능
- 모니터링
- Prometheus와 Grafana 기반 시스템 관제체계를 구축하여 실시간으로 모니터링하여 장애 대응속도를 획기적으로 개선
- 자가치유(Auto Healing)
- 장애 발생을 자동으로 감지하고 복구하는 핵심 기능
- 파드(Pod) 내 컨테이너 실패 시 재시작, 노드 다운 시 워크로드 재스케줄링, 헬스 체크 통해 원하는 상태(Desired State) 유지
쿠버네티스 오케스트레이션 구성
- 스케줄링/컨테이너 배치
- 서비스발견/로드밸런싱
- 자가치유
- 스토리지 오케스트레이션
- 자동확장
- 롤아웃/롤백
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전국에 분산된 외부 매표소 데이터를 수집할 때, 외부연계 MSA가 수집데이터의 무결성 및 형식을 검증하고, 내부 표준포맷으로 변환하고, 데이터의 멱등성을 유지하도록 중복성을 제거하여 통합DB에 저장함
주요 기술적 구성요소 분석 — 외부 데이터 수집 및 연계 흐름
- Queueing
- 예매소 데이터 대량 유입 시 메시지 큐에 적재하여 시스템 과부하 방지
- Validation Layer
- 수집 데이터의 무결성 및 형식 검증 자동화
- Adapter Pattern
- 예매처별 상이한 데이터를 내부 표준 포맷으로 변환
- Idempotency (멱등성: 동일한 결과 유지)
- 동일한 데이터 중복 수집 시 중복 처리 방지 로직 적용
데이터 수집 및 연계 흐름
flowchart TD A["인터파크예매소"] --> Q["외부 예매 데이터 Queue"] B["예스24 예매소"] --> Q C["현장 예매소"] --> Q Q --> M["외부연계 MSA<br>수집데이터의 무결성 및 형식 검증<br>표준 포맷 변환<br>중복 수집 및 처리 방지"] M --> D["표준포맷 변환 통합DB"] D --> S["통계 MSA"] S --> T["공연별 통계 … 지역별 통계"]
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공연예술통합전산망(KOPIS)의보안및인증체계는웹토근인증방식(JWT), 사용자역할기반접근제어(RBAC), 서비스간상호인증(mTLS) 및단일진입점(APIG) 보안정책강제화등을적용함
보안및인증방식분석
Ⅲ - 413
p.415
클라우드네이티브기반의공연예술통합전산망구축프로젝트는단순히기술적인전환을넘어, 복잡한비즈니스로직을독립된 서비스(MSA)로분리(Decoupling)하여, 서비스간데이터정합성을유지하는것이가장중요한과제였음
| 주요이슈및시사점도출 | |
|---|---|
| 주요이슈 | 설명 시사점 |
| 데이터 정합성 유지 | 기존 모놀리식 구조에서는 단일 데이터베이스 내에서 트랜잭션을 처리했으나 , MSA 로 분리되면서 서비스마다 데이터베이스 분리됨 1.MSA단위의독립된 서비스들간데이터 정합성을유지도록설계 |
| 서비스간 복잡한 의존성 관리 | 9 개의 응용프로그램 ( 포털 , 예매 , 통계 등 ) 이 서로 데이터를 주고받아야 하는 상황에서 서비스 간 호출 (Internal API Call) 이 복잡해지는 문제가 발생 2.특정서비스장애가다른 서비스에전파되지않도록 서킷브레이커도입필요 |
| 컨테이너 오케스트레이션 및 운영 숙련도 | 기존 가상머신 (VM) 환경과 달리 쿠버네티스 환경에서 컨테이너를 관리해야 하므로 운영 난이도가 급상승했음 3.인프라관리체계구축 (IaC, 모터링) |
| CI/CD 배포 자동화 체계 | 9 개의 서비스를 각각 독립적으로 빌드하고 배포해야 하므로 , 수동 배포는 사실상 불가능짐 4.각서비스변경이다른 서비스에영향주지않도록 개별배포파이프라인설계 |
| 데이터 중심형 (Data Centric) 전환의 특성 | KOPIS 는 대량의 공연 예매 데이터를 처리하는 ’ 데이터 중심 ’ 시스템으로 실시간으로 수집되는 대용량 데이터를 처리하면서 MSA 구조를 유지하는 것이 기술적인 도전 5.Batch 서비스와외부연계 서비스의부하의분산과 최적화에중점필요 |
Ⅲ - 414
p.416
Ⅲ. 현황분석
1. 현황분석개요
2. 정보시스템활용업무현황분석
3. 정보시스템현황분석
4. 요구사항분석
5. 선진사례분석
6. 개선방향수립
p.417
개선방향수립분석절차는이슈종합, 개선기회도출, 개선과제도출, 개선과제정의순으로진행함
Ⅲ - 416
p.418
환경및현황분석의주요시사점을기반으로개선기회를도출함
| 개선기회 주요시사점 구분 |
|---|
| ▪AI활용교수지원도구강화 1. AI 기반수업·업무지원을통한교사업무부담경감 기회 |
| ▪생애전주기디지털이력관리체계구축및관련서비스 연계/통합 2. 기존교육행정·교수학습시스템연계활용기회 |
| ▪AI기반의무, 규정, 관련법준수 3. 국가·시도·민간교육서비스간상호운용성확보기회 |
| ▪시도교육청의개별플랫폼기반을유지하고유기적연계를 |
| 통한국가플랫폼설계 6. 데이터표준·품질·메타관리기반신뢰데이터체계 |
| ▪교육분야AI 위험관리프로세스내재화, 품질관리및관련시스템 확보기회 |
| 구축필요 외부환경분석 7. 학습·행정·콘텐츠데이터통합HUB 구축기회 |
| ▪통합인증(SSO) 기반의편리한인증체계필요(접근성효율화) 8. 전국단위확장성과고가용성을보장하는클라우드 |
| ▪학교자율성보장하는유연한플러그인구조플랫폼설계 인프라전환기회 |
| 필요(확장성,유연성기반) 9. 개인정보·학습데이터보호를위한제로트러스트 |
| ▪상호운용성표준, 확장성을기반으로한데이터연계체계구축 보안체계강화기회 |
| 필요 10. 교육디지털원패스기반통합접근성강화기회 |
| ▪최신클라우드인프라기반환경확대및소요비용최적화환경구축 15. AI·데이터·저작권·접근성대응을위한법제도기반 |
| ▪플랫폼의기능, 비기능요건내재화필요(보안성, 안전성, 위험성, 투명성, 감사등) 정비기회 |
Ⅲ - 417
p.419
환경및현황분석의주요시사점을기반으로개선기회를도출함
주요시사점
구분 주요시사점 - K 1 2 학습데이터 기반 교육체계 구축 ▪ AI 기반교수학습혁신체계구축 ▪ AI 신뢰·책임성관리체계준수필요 ▪ 개방형에듀테크플랫폼생태계구축 내부환경분석 ▪ 교육플랫폼거버넌스및인프라고도화필요 통합지원 데이터 기반 학생 안전망 구축 ▪ AI를활용한교육사각지대(기초학력, 특수교육, 이주배경, 농어촌 등) 학습권보장 ▪ 수업·행정의보편적활용을위한‘K교육AI’ 개발
개선기회
| 1. AI 기반수업·업무지원을통한교사업무부담경감 기회 |
|---|
| 2. 기존교육행정·교수학습시스템연계활용기회 |
| 3. 국가·시도·민간교육서비스간상호운용성확보기회 |
| 6. 데이터표준·품질·메타관리기반신뢰데이터체계 확보기회 |
| 7. 학습·행정·콘텐츠데이터통합HUB 구축기회 |
| 8. 전국단위확장성과고가용성을보장하는클라우드 인프라전환기회 |
| 9. 개인정보·학습데이터보호를위한제로트러스트 보안체계강화기회 |
| 10. 교육디지털원패스기반통합접근성강화기회 |
| 13. 교육특화형AI 서비스의안전한활용·운영기반 확보기회 |
| 14. 국가표준과시도자율성을조화시키는플랫폼 거버넌스정립기회 |
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p.420
환경및현황분석의주요시사점을기반으로개선기회를도출함
주요시사점
-
구분 주요시사점 ▪ 교수학습플랫폼의안정적인자원관리및서비스제공을위해최신 클라우드기반의인프라구축방안이필요함
-
▪ 수업콘텐츠, 학습결과관리 〮 활용, 교육서비스등 교수 〮 학습활동 관련전주기데이터(정형, 비정형) 수집및분석시스템구축필요
-
▪ 교수학습플랫폼사용자(학생,교사,프로그램제공자등)에게AI 기반의맞춤형서비스제공 필요
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정보기술 동향분석 ▪ 주사용자인학생들의플랫폼참여확대방안필요
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AI 도입/운영을위한보안거버넌스및윤리-신뢰성체계강화가 필요
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▪ . AI 전문인력양성및조직역량강화로지속가능한AI 혁신 기반을마련
-
개선기회
-
AI 기반수업·업무지원을통한교사업무부담경감 기회
-
국가·시도·민간교육서비스간상호운용성확보기회 6. 데이터표준·품질·메타관리기반신뢰데이터체계 확보기회
-
학습·행정·콘텐츠데이터통합HUB 구축기회
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전국단위확장성과고가용성을보장하는클라우드 인프라전환기회
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개인정보·학습데이터보호를위한제로트러스트 보안체계강화기회 11. NEIS 연계와AI 자동화를통한교원행정업무경감 기회
-
진단·추천·피드백기반먀학생맞춤형학습지원 강화기회 14. 국가표준과시도자율성을조화시키는플랫폼 거버넌스정립기회
Ⅲ - 419
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환경및현황분석의주요시사점을기반으로개선기회를도출함
주요시사점
개선기회
▪ NEIS 양방향연계체계구축 1. AI 기반수업·업무지원을통한교사업무부담경감 ▪ AI 기반수업설계·콘텐츠자동추천체계구축 기회 ▪ 플랫폼간학습데이터통합·표준화(xAPI·LTI) 필요 2. 기존교육행정·교수학습시스템연계활용기회 정보시스템활용 ▪ AI 자동채점·맞춤피드백서비스도입필요 6. 데이터표준·품질·메타관리기반신뢰데이터체계 확보기회 업무현황분석 8. 전국단위확장성과고가용성을보장하는클라우드 ▪ 통합화상수업·교사협업·운영자동화인프라구축 인프라전환기회 11. NEIS 연계와AI 자동화를통한교원행정업무경감 · 학습분석 학생부 AI 초안 생성 서비스 구축 기회
Ⅲ - 420
p.422
환경및현황분석의주요시사점을기반으로개선기회를도출함
구분
주요시사점
개선기회
▪ 국가는플랫폼보급을지원하되운영은지역·학교자율에맡기고, 지역간디지털격차해소및학습권보호원칙을법적설계필요
▪ AI 교수학습플랫폼은고영향AI 지정위험에대비하고, AI기본법 의투명성·안전성·편향성검증의무를플랫폼설계초기부터 내재화하며, 단계별인간감독체계와기본권보호균형을갖춰야함
- 국가·시도·민간교육서비스간상호운용성확보기회 6. 데이터표준·품질·메타관리기반신뢰데이터체계 확보기회 7. 학습·행정·콘텐츠데이터통합HUB 구축기회 9. 개인정보·학습데이터보호를위한제로트러스트 보안체계강화기회 10. 교육디지털원패스기반통합접근성강화기회 15. AI·데이터·저작권·접근성대응을위한법제도기반 정비기회
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p.423
환경및현황분석의주요시사점을기반으로개선기회를도출함
구분 주요시사점 개선기회 ▪ 학생에게스스로학습할수있는환경을제공 ▪ 사용자의편의성을강화하여시스템효용성제고에기여 1. AI 기반수업·업무지원을통한교사업무부담경감 기회 ▪ NEIS시스템의프론트엔드기능등을수행하여교사업무경감을 정보시스템(응용) 보증 2. 기존교육행정·교수학습시스템연계활용기회 현황분석 ▪ 다양한수업도구를제공하여효율적인수업진행을유도 ▪ AI를중심으로첨단기술을활용하여효과적인교육을실현 3. 국가·시도·민간교육서비스간상호운용성확보기회 ▪ 교육과정에맞는최적의수업교재및학습콘텐츠가제시 6. 데이터표준·품질·메타관리기반신뢰데이터체계 - 데이터 표준화 체계 구축(단어, 용어, 도메인, 코드) 데이터 확보기회 관리지침 준수 필요 효율적 데이터 연계체계 구축 필요 7. 학습·행정·콘텐츠데이터통합HUB 구축기회 정보시스템 메타관리체계 구축(교육부 메타관리시스템 기준) 필요 (데이터) 11. NEIS 연계와AI 자동화를통한교원행정업무경감 기회 현황분석 데이터 품질관리 체계 구축(행정데이터, 학습 데이터 기준 ) 필요 데이터 구조관리 체계 최적화 필요 12. 진단·추천·피드백기반AI 학생맞춤형학습지원 강화기회
Ⅲ - 422
p.424
환경및현황분석의주요시사점을기반으로개선기회를도출함
구분
주요시사점
개선기회
▪ AI〮디지털교수학습플랫폼을위한독립적인프라구축필요 ▪ Active-Active 방식의DR체계구축필요 ▪ SDN 기반네트워크체계구축필요 ▪ 클라우드네이티브환경구축필요 ▪ 멀티클라우드센터구축필요 ▪ 비용절감을위해오픈소스소프트웨어비중확대필요 인프라현황분석 ▪ 목표모델구축에필요한유틸리티소프트웨어도입 (요구사항포함) ▪ 목표모델구축에필요한네트워크보안체계강화필요 ▪ 별도의데이터센터N/W, 보안환경구축필요 ▪ 트래픽분산을위해캐싱서버구성필요 ▪ 통합인증방식구현필요 ▪ CDN 서비스 도입필요 ▪ 공공클라우드Bursting 서비스도입필요
- 전국단위확장성과고가용성을보장하는클라우드 인프라전환기회 9. 개인정보·학습데이터보호를위한제로트러스트 보안체계강화기회 10. 교육디지털원패스기반통합접근성강화기회
Ⅲ - 423
p.425
환경및현황분석의주요시사점을기반으로개선기회를도출함
주요시사점
▪ 교육디지털원패스기반통합인증구축필요
▪ API Gateway 보안통제필요
▪ K8s 환경에서마이크로세그멘테이션과등급별분리필요
보안현황분석 ▪ 보안통제’탐지’ 중심에서’자동화대응’ 체계로전환필요
▪ 데이터생명주기전반에걸친보안체계를구축필요
- 개인정보·학습데이터보호를위한제로트러스트 보안체계강화기회
▪ 클라우드네이티브에특화된정보자산관리필요
▪ AI/LLM 서비스에대한전용보안통제체계필요
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p.426
환경및현황분석의주요시사점을기반으로개선기회를도출함
주요시사점
개선기회
▪ 플랫폼기본기능·UX 고도화필요 1. AI 기반수업·업무지원을통한교사업무부담경감 기회 ▪ 교육과정간성취기준, 학습개념, 학습이력등의유기적인연결필요 2. 기존교육행정·교수학습시스템연계활용기회 ▪ 교육과정 기반교육자료검색, 추천을위한지식그래프설계필요 4. 교육과정변화에유연하게대응하는지속형교수학습 ▪ 신뢰할수있는콘텐츠제공체계구축필요 구조전환기회 5. 교육과정지식그래프기반맞춤형교수학습고도화 ▪ NEIS 양방향연계체계구축필수 기회 설문및요구사항 7. 학습·행정·콘텐츠데이터통합HUB 구축기회 (시도교사자문단 ▪ 안전한인증·개인정보보호체계구축필요 설문) 8. 전국단위확장성과고가용성을보장하는클라우드 ▪ AI 학습분석·맞춤지원서비스개발필요 인프라전환기회 9. 개인정보·학습데이터보호를위한제로트러스트 ▪ AI 행정업무자동화·교사부담경감필요 보안체계강화기회 11. NEIS 연계와AI 자동화를통한교원행정업무경감 ▪ 생성형AI 기반지능형플랫폼인프라구축 기회 ▪ 플랫폼거버넌스·중복투자방지정책필요 12. 진단·추천·피드백기반AI 학생맞춤형학습지원 강화기회 ▪ 교사협업·연수생태계및현장참여체계필요
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환경및현황분석의주요시사점을기반으로개선기회를도출함
주요시사점
구분 주요시사점 ▪ 플랫폼거버넌스·중복투자방지정책필요 ▪ NEIS 양방향연계+ 학습·행정광역통합 ▪ 데이터연계법·제도정비최우선과제 설문및요구사항 ▪ 지속가능운영예산·전문인력·운영역량확보 (시도교육청 담당자설문) ▪ 상시기술지원헬프데스크·단계적도입전략필요 ▪ AI 행정업무자동화+ 사용자중심UX 필요 ▪ AI 활용정책방향: 교사보조도구·AI 윤리기준필요 ▪ 시대·정책변화대응유연아키텍처·현장환류체계필요
개선기회
- AI 기반수업·업무지원을통한교사업무부담경감 기회 2. 기존교육행정·교수학습시스템연계활용기회 3. 국가·시도·민간교육서비스간상호운용성확보기회 7. 학습·행정·콘텐츠데이터통합HUB 구축기회 8. 전국단위확장성과고가용성을보장하는클라우드 인프라전환기회 11. NEIS 연계와AI 자동화를통한교원행정업무경감 기회 14. 국가표준과시도자율성을조화시키는플랫폼 거버넌스정립기회 15. AI·데이터·저작권·접근성대응을위한법제도기반 정비기회
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p.428
환경및현황분석의주요시사점을기반으로개선기회를도출함
주요시사점
개선기회
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p.429
업무부문의주요시사점및개선기회를기반으로개선과제를도출함
개선기회
개선 과제
-
AI 기반수업·업무지원을통한교사업무부담경감 기회
-
기존교육행정·교수학습시스템연계활용기회
-
국가·시도·민간교육서비스간상호운용성확보기회
〮 수업 업무편의성제공 기존정보시스템활용방안 상호운용성확보
-
교육과정변화에유연하게대응하는지속형교수학습 구조전환기회
-
교육과정지식그래프기반맞춤형교수학습고도화 기회
-
데이터표준·품질·메타관리기반신뢰데이터체계 확보기회
-
학습·행정·콘텐츠데이터통합HUB 구축기회
-
전국단위확장성과고가용성을보장하는클라우드 인프라전환기회
-
개인정보·학습데이터보호를위한제로트러스트 보안체계강화기회
미래교육과정대응체계구축 적응형교육과정그래프 플랫폼데이터관리체계수립 플랫폼데이터HUB 구축 클라우드네이티브인프라구축세부과제 N2SF 기반개인정보보호체계구축
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p.430
업무부문의주요시사점및개선기회를기반으로개선과제를도출함
개선기회
개선 과제
- 교육디지털원패스기반통합접근성강화기회
교육디지털원패스중심통합인증체계구축
-
NEIS 연계와AI 자동화를통한교원행정업무경감 기회
-
진단·추천·피드백기반학생맞춤형학습지원강화 기회
교원업무경감AI서비스구축 학생맞춤형학습지원AI 서비스구축
-
교육특화형AI 서비스의안전한활용·운영기반확보 기회
-
국가표준과시도자율성을조화시키는플랫폼 거버넌스정립기회
교육특화형AI 운영기반구축 거버넌스체계수립
- AI·데이터·저작권·접근성대응을위한법제도기반 정비기회
법제도개선방안
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p.431
업무, 어플리케이션, 데이터, 인프라부문의개선과제15개를정의함
| 개선과제정의 개선과제명 |
|---|
| • AI 에이전트와NEIS 연계를통한교사의수업〮업무편의성제공 • 수작업을최소화하고교사가수업〮학생맞춤지원에집중하는지능형업무환경구축 1. 수업〮업무편의성제공 |
| • 시도교수학습플랫폼과Co-Work하는국가표준플랫폼정립및구축 2. 기존정보시스템활용방안 |
| • NEIS, 시도교수학습플랫폼등을연결하는상호운용표준구현 3. 상호운용성확보 |
| • 교육과정간성취기준, 학습개념, 학습이력등을유기적으로연결하는체계적인교수학습 구조구축 4. 미래교육과정대응체계구축 |
| • 교육과정기반교육자료의메타연계, 품질통제, 검색〮추천〮재사용을 • 지원하는공통지식기반으로구축 5. 적응형교육과정그래프 |
| • AI〮디지털교수학습플랫폼데이터표준〮품질〮거버넌스체계정립 6. 플랫폼데이터관리체계수립 |
| • AI〮디지털교수학습플랫폼의데이터HUB 중심에기반한데이터흐름정의 7. 플랫폼데이터HUB 구축 |
| 8. 클라우드네이티브인프라구축세부과제 • 대규모사용자트래픽및장애/재해발생에자동대응체계구현 • 중앙센터에가용존(AZ) 삼중화, DR 백업센터및퍼블릭클라우드Bursting으로 고가용성확보 |
| • 개인정보및학습데이터의안전한보호를위해, 제로트러스트+N2SF (국가망보안체계)를결합한심층방어체계구현 9. N2SF 기반개인정보보호체계구축 |
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업무, 어플리케이션, 데이터, 인프라부문의개선과제15개를정의함
개선과제명
개선과제정의
10. 교육디지털원패스중심통합인증체계구축
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〮
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내소셜아이디로모든공공 민간교육서비스를접근할수있는통합인증체계구축
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• 교육디지털원패스중심으로소셜인증연계→고도화
-
11. 교원업무경감AI서비스구축 반복도높은행정업무는AI 지원을통해교원업무경감지원 • 교육과정과교육맥락에기반한학생수준별맞춤학습지원과신뢰성있는AI 활용체계
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12. 학생맞춤형학습지원AI 서비스구축 구축
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• 〮 교육분야공용AI 서비스인‘교육특화형AI 서비스’ 연계 활용을위한기반구축
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13. 교육특화형 AI 운영 기반 구축 • sLLM 교육특화형AI 표준연계와안전통제로교육AX 가속화 • AI〮디지털교수학습플랫폼운영을위한IT거버넌스체계도입은사전분석후
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14. 거버넌스체계수립 상세목표제시예정
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15. 법제도개선방안 • AI〮디지털교수학습플랫폼구축및운영의법적근거마련
15. 법제도개선방안
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