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안내서 라이브러리

현장에서 쓰는 AI 노하우를 한 편씩.
전부 Markdown으로 쓰여 가볍고, 검색과 필터로 빠르게 찾습니다.

전체 21 컴퓨터비전 2 LLM·프롬프트 3 데이터 처리 5 예측·분석 1 공공데이터·소방통계 1 책임있는 AI 2 보안·윤리 2 행정자동화 2 법령·근거 1 상황대응 2
난이도 전체 입문 중급 심화
★ FEATURED3분 읽기

화재 영상에서 화염·연기 탐지하기

CCTV·드론 영상으로 조기 화재 경보 모델을 만드는 전 과정. 라벨링·학습·성능 평가·오탐 줄이기·현장 배치까지.

#객체탐지#YOLO#조기경보#실시간
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L1 입문2분

소방관을 위한 프롬프트 작성 기초

업무 보고와 민원 응대에 바로 쓰는 프롬프트 패턴 모음. 좋은 질문이 좋은 답을 만들고, 마지막엔 사람이 검증합니다.

#LLM#프롬프트#입문
교육기획팀
L1 입문3분

지저분한 출동 데이터 깔끔하게 정제하기

결측·중복·표기 불일치가 섞인 현장 데이터를 분석 가능한 형태로. 살펴보기부터 검산까지 pandas로 단계별.

#데이터처리#전처리#입문
데이터팀
L3 심화5분

지역별 화재 위험도 예측 모델 구축

기상·건물·과거 출동 데이터를 결합해 위험 구역을 사전 예측. 피처 엔지니어링부터 불균형 데이터 평가·임계값·편향 주의까지.

#예측#머신러닝#위험도#심화
예방연구팀
L1 입문14분

소방 공공데이터·API 지도

화재·재난·공간·법령 분야의 공식 공공데이터·OpenAPI·법령 출처를 한곳에 모은 지도. 각 자료의 소방 활용 포인트와 인증키 필요 여부까지 정리해, 합성 데이터 대신 진짜 데이터로 시작하도록 돕습니다.

#공공데이터#소방통계#OpenAPI#공간정보
데이터팀
L1 입문4분

AI 결과, 제출 전 1분 점검

AI가 만든 초안을 제출·발송·공개하기 직전 1분 안에 숫자·출처·개인정보·공식 판단을 점검하는 표준 체크리스트. pass·needs changes·block 세 판정으로 사고를 미리 막습니다.

#검토#환각#책임#제출점검
안전·윤리팀
L1 입문4분

개인정보, AI에 넣기 전에 점검하기

신고자·환자 정보가 섞인 데이터를 외부 AI나 공개 저장소에 올리기 전, 로컬에서 개인정보 패턴을 먼저 점검하는 방법. 정규식 점검 → 문맥 점검 → 사람 최종 확인의 3단 파이프라인입니다.

#개인정보#PII#마스킹#공개점검
안전·윤리팀
L1 입문3분

민원 답변 초안, 단정 대신 절차로

자주 들어오는 소방 민원에 정중한 답변 초안을 만들되, 법령·처분을 단정하지 않고 "확인 절차 안내" 중심으로. AI는 초안만, 사실·발송 책임은 사람이 집니다.

#민원#행정자동화#환각방지#검토
행정지원팀
L1 입문3분

회의록 정리, 지어낸 담당자·기한 막기

어수선한 회의 메모를 결정·할일·공유·확인필요 네 갈래로 정리하되, 각 항목에 근거 문장을 강제해 AI가 원문에 없는 담당자·기한을 지어내지 못하게 합니다.

#회의록#요약#환각방지#근거
행정지원팀
L2 중급3분

출동 통계, CSV 한 장으로 월간 집계

출동 기록 CSV 한 장으로 월별·유형별·요일x시간대·지역별 집계와 차트·엑셀을 만드는 노트북. 외부 AI를 쓰지 않고, 집계 합과 전체 행 수가 맞는지 자동 검산합니다.

#pandas#통계#groupby#검산
데이터분석팀
L1 입문3분

막혔을 때 구원 프롬프트

AI가 준 코드가 에러 나거나, 뜻을 모르거나, 결과가 의심될 때 쓰는 구원 프롬프트 5종. 에러와 코드를 숨기지 말고 그대로 주되 개인정보만 제거해 붙여넣습니다.

#프롬프트#디버그#검산#바이브코딩
교육기획팀
L2 중급3분

법령 근거 확인 브리프 만들기

근거 법령을 확인했습니다"라고 쓰기 전에 공식 원문 링크·확인일·조문 후보·검토자를 한 표로 묶는 방법. AI가 조문을 지어내지 못하도록 출처를 먼저 고정합니다.

#법령#근거확인#환각방지#검토
예방안전팀
L2 중급5분

예방 점검표 누락·재점검 대상 찾기

점검 대상 목록과 점검 기록을 대조해 미점검 대상·재점검 임박 대상·불량 항목 분류를 찾는 로컬 스크립트. 우선순위를 자동 확정하지 않고 담당자 판단용 후보를 만듭니다.

#예방점검#데이터대조#검산#누락
예방안전팀
L1 입문3분

교육 명단 대조, 조용한 오답 막기

교육 대상자와 이수자 명단을 대조해 미이수자·대상 외 이수자·중복 기록을 찾는 방법. "대상자 수 빼기 이수자 수"가 조용히 틀리는 것을 양방향 대조로 막습니다.

#교육관리#명단대조#검산#양방향
교육기획팀
L2 중급3분

재난문자·기상특보로 상황 브리프 초안 만들기

재난문자와 기상특보를 시간순 상황 브리프 초안으로 묶는 방법. AI에게 요약을 먼저 시키지 않고, 특보 유효시간을 코드로 검산한 뒤 프롬프트로 초안만 받습니다.

#상황브리프#재난문자#시간검산#환각방지
상황대응팀
L2 중급3분

119 합성 데이터로 안전하게 연습하기

실제 출동·점검 데이터 없이 분석을 끝까지 연습하도록, 같은 seed면 항상 같은 합성 출동·점검 CSV를 만드는 생성기. 합성도 검산하고, 공개할 땐 합성임을 표시합니다.

#합성데이터#개인정보#재현성#연습
안전·윤리팀
L2 중급4분

공공 API JSON을 검산 가능한 CSV로

소화전·소방용수 같은 공공 API의 페이지별 JSON을 받아, 필드명 차이·페이지 중복·좌표 결측을 검산해 분석용 고유 행 CSV와 사람 검토용 CSV로 분리하는 방법.

#공공API#데이터정규화#검산#좌표결측
데이터분석팀
L2 중급5분

안전한 AI 운영 도구 — 검증·비식별·추적

소방 업무 AI는 "잘 생성하는가"보다 "검증·비식별·추적이 되는가"가 중요합니다. 개인정보 비식별·답변 회귀 테스트·운영 추적·데이터 라벨링 도구를 목적별로 묶어 기존 안전 가이드와 연결했습니다.

#운영#평가#비식별#관측성
안전·윤리팀
L2 중급4분

119 신고 통화, 전사부터 유형 분류까지 안전하게

신고 통화 음성을 로컬에서 전사하고, 화자를 나누고, 전사에서 개인정보를 뺀 뒤, 유형·긴급도 분류 초안을 만드는 파이프라인. 음성·전사는 가장 민감한 데이터라 외부 전사 서비스를 쓰지 않고, 분류는 사람 배정용 후보로만 만듭니다.

#음성전사#Whisper#분류#비식별
상황대응팀
L2 중급4분

훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기

화재·연기 탐지 모델의 오탐·미탐 상당수는 라벨 품질에서 옵니다. 학습 전에 라벨러 간 일치도, 의심 라벨 자동 탐지(FiftyOne), 클래스 불균형을 점검하고, 검수 결과를 사람 판단용 후보로 만드는 방법입니다.

#라벨품질#FiftyOne#검수#데이터셋
영상분석팀
L3 심화4분

소방 법령·SOP, RAG로 근거 있게 답하기

법령·SOP 질문에 LLM이 조문을 지어내는 환각이 가장 위험합니다. RAG는 먼저 검색해 근거를 고정하고, 그 근거로만 답하고, 답의 충실도를 평가로 검증합니다. 문서 정리·조문 단위 청킹·근거 강제 생성·Ragas 검증의 4단입니다.

#RAG#법령#청킹#Ragas
예방안전팀