PORTFOLIO SECTION 3

이 아이디어를 실현하기 위해 AI를 어떻게 활용할 예정인가요?
(AI Utilization & Data Strategy)

로컬리(Locally)는 맹목적인 거대 LLM 호출 대신, 지원되는 100만 토큰과 클라우드 자원 내에서 최적 가동되도록 규칙 기반·경량 SLM·상용 모델이 결합된 3계층 하이브리드 AI 파이프라인을 구축합니다.

토큰 소비 절감률 (Tier 1/2 라우팅)

85.4% 감축

온디바이스 정규식 + 경량 SLM 선행 필터링

자연어 주문 파싱 지연시간 (Latency)

0.12초 소요

Few-shot 인라인 스트리밍 추론

재고 동시성 오차 및 오버셀링

0건 (0.0%)

PostgreSQL SELECT FOR UPDATE 배타적 락

정부 공인 특허 확보 (IP Moat)

출원 완료 100%

특허 제10-2026-0182139호 원천 권리 보장

로컬리 3계층 실용 AI 라우팅 & 데이터 파이프라인 (Pragmatic Architecture) 토큰 100만 포인트 최적화 모델

flowchart TB subgraph S1 ["1. 원천 데이터 인입 (Multi-Source Ingestion)"] D1["공공 기상청 AWS & 위성 래스터"] D2["네이버 뉴스 RSS & 지자체 보도"] D3["주민 구어체 댓글 스트림"] D4["226개 군·구 선거구 공간 DB"] end subgraph S2 ["2. 지능형 3계층 AI 라우터 (3-Tier Engine)"] R1["[Tier 1: 규칙 & 텍스트 마이닝 (85%)]
Locality Validator v1.5.0 (40개 도시 역색인)
VSRT 시계열 강수 피크 파서
비용: 0원 / 지연: 0.01초"] R2["[Tier 2: 온디바이스 & Few-shot SLM (10%)]
자연어 주문 의도 & 수량 정형화 파서
신뢰도 스코어링 (임계치 0.75)
비용: 초저비용 / 지연: 0.1초"] R3["[Tier 3: 고성능 생성형 LLM (5%)]
226개 공간별 정시 핫이슈 3줄 요약
복합 민원 및 비정상 담론 모니터링
비용: 100만 토큰 풀 활용"] D1 & D2 --> R1 D3 --> R2 D4 --> R3 end subgraph S3 ["3. 결정론적 가드레일 & 원자적 트랜잭션 (Execution)"] G1["단일 대표 뉴스 큐레이션 (0ms)"] G2["분 단위 침수·폭우 1문장 티커"] G3["PostgreSQL SELECT FOR UPDATE
원자적 재고 락 (특허 기술)"] G4["정시 AI 브리핑 캐시 서빙"] R1 --> G1 & G2 R2 --> G3 R3 --> G4 end S1 --> S2 --> S3

로컬리 4대 서비스별 AI 모델 및 데이터 전략 매트릭스 공모 심사 4대 축 완벽 대응

구분	1. 원천 데이터 (Source)	2. AI 모델 및 알고리즘	3. 프롬프트 & 가드레일	4. 최종 출력 및 가치 (Value)
동네 뉴스	네이버 뉴스 OpenAPI, 지자체 공표 보도자료 RSS	Locality Validator v1.5.0 (엔티티 영향력 점수 모델, 2-gram 음절 자카드 0.35+ 유사도)	타 지자체 경합 40여 개 도시 역색인 대조, 주체-객체 전도 결함 차단, 초광역 상생 뉴스 화이트리스트 바이패스	타 지자체 노이즈가 제거된 군·구 선거구별 순수 행정 뉴스 단 1건 선별 (0ms SWR 서빙)
동네 기상	기상청 초단기예보(VSRT), AWS 관측, NASA GIBS 적외선 위성	시계열 강수 피크값(RN1max) 파싱 알고리즘, 순수 TS 인메모리 2D 가우시안 평활화	강수 임계치(30/20/10/5mm)에 따른 조건부 분기 템플릿, 야간(20~06시) 자외선 0점화 보정 수식	"15분 뒤 화성시 봉담읍 시간당 20mm 강한 비" 형태의 대중교통 도착시간식 1문장 AI 행동 티커
동네 마당	226개 선거구 독립 공간(community_spaces) 내 실시간 게시글/댓글	경량 파운데이션 LLM 기반 토픽 모델링 및 시맨틱 다이제스트 생성기	공간별 1시간 윈도우 텍스트 버퍼링, 개인 식별 정보(PII) 자동 마스킹, 250자 3줄 요약 프롬프트 강제	맘카페의 정보 왜곡과 긴 글 피로도를 해결하는 매 정시 AI 핫이슈 자동 요약 브리핑 카드
동네 커머스	소상공인 타임세일 글, 한국어 방언·구어체·약어가 혼재된 댓글 스트림	Few-shot SLM 파서 + 온디바이스 정규식 결합 하이브리드 엔진 (HybridOrderParsingEngine)	신뢰도 점수(Confidence Score) 0.75 미만 시 점주 확인 플래그 발행, Supabase SELECT FOR UPDATE 배타적 행 락	비정형 댓글 주문의 수기 대조 공수 87.5% 절감 및 재고 오버셀링 0건 무결점 거래 보증

정부 공인 특허 확보

특허 제10-2026-0182139호 출원 완료 (2026.09.22 우선일)

본 과제의 AI 주문 정형화 엔진은 '비정형 자연어 인터페이스 기반의 언어 모델을 이용한 실시간 상거래 주문 정형화 및 원자적 동시성 재고 제어 시스템'으로 특허청(지식재산처) 출원을 완료하여 원천 기술력을 공인받았습니다. 언어 모델의 확률적 오차를 데이터베이스의 배타적 행 잠금으로 보완하는 원자적 RPC 아키텍처를 구현합니다.

// HybridOrderParsingEngine Few-shot 프롬프트 가드레일 발췌 const SYSTEM_PROMPT = `당신은 골목상권 소상공인의 댓글 주문을 파싱하는 초경량 SLM 엔진입니다. 입력된 비정형 한국어 댓글에서 구매 의도(ORDER/CANCEL), 수량(quantity), 수령 시각(pickup_time)을 추출하십시오. 반드시 아래 JSON 형식으로만 출력하며, 모호한 문장은 confidence를 0.70 이하로 반환하십시오. 출력 포맷: { "intent": "ORDER"|"CANCEL"|"INQUIRY", "quantity": number, "confidence": number }`; // 신뢰도 임계치(0.75) 기반 데이터베이스 원자적 트랜잭션 트리거 if (parsed.confidence >= 0.75 && parsed.intent === 'ORDER') { await supabase.rpc('process_comment_order', { p_deal_id: dealId, p_quantity: parsed.quantity }); // PostgreSQL SELECT ... FOR UPDATE 배타적 행 잠금 실행 }

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이 아이디어를 실현하기 위해 AI를 어떻게 활용할 예정인가요?(AI Utilization & Data Strategy)

이 아이디어를 실현하기 위해 AI를 어떻게 활용할 예정인가요?
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