01 / 문서 작성
회의 메모를
보고서 초안으로
회의 메모 · 보고서 양식
핵심 내용 · 결정 사항 · 후속 할 일자료를 넣고 정리를 요청합니다. 담당자는 AI가 만든 초안을 검토하고 보완해 보고서를 완성합니다.
코어닷모아 CORE.MOA
보유 서버를,
매일 쓰는
AI 업무 환경으로.
보유 자원과 Chat·Console·Deploy를 연결합니다.
업무 환경 구성부터 제품 연결, 운영 지원까지.
기관의 AI 활용을 함께 만드는 통합 서비스입니다.
공공기관·기업의 업무에 맞춘 구성 · 연계 · 운영 지원
장비·자료·사용자에 맞춘업무 환경 구성
Chat·Console·Deploy필요한 제품 연결
담당 역할과 지원 범위를 정한운영 지원
WORK VALUE
서버의 가치는,
직원의 업무에서 드러납니다.
매일 반복하는 일 하나부터 시작합니다. 필요한 결과를 정하고, AI와 실행 환경을 연결합니다.
회의 메모를
02 / 반복 업무
부서별 파일을
한 번에 취합
같은 양식의 부서별 CSV
정해진 규칙으로 모은 취합 파일반복하는 파일 작업을 작은 웹 도구로 만듭니다. 직원은 내부 주소에 접속해 파일을 올리고 결과를 받습니다.
03 / 내부 서비스
직원이 함께 쓰는
업무 도구로
안내 자료 · 업무 처리 규칙
브라우저로 접속하는 직원용 앱자주 찾는 안내 자료나 반복 업무를 서비스로 배포합니다. 같은 네트워크 안에서 필요한 직원이 이용하도록 구성합니다.
업무 활용 예시입니다. 업무 앱과 내부 접속 환경은 합의한 범위로 구축하며, AI 생성 내용은 담당자가 검토합니다.
ONE CONNECTED WORKSPACE
제품의 역할은 분명하게,
업무 환경은 함께 구성합니다.
Chat은 직원의 AI 작업을, Console은 AI 모델·API 연결을, Deploy는 앱 실행을 맡습니다. 코어닷모아는 이 독립 제품들을 기관 업무에 맞게 구성하고 연결하며 운영을 지원합니다.
기관의 업무·자원
- 보유 서버랙·GPU·워크스테이션
- 승인된 업무 자료업무에 필요한 파일
- 기존 업무 시스템별도 연계 협의
업무 목표와 사용자를 먼저 확인
업무에 맞게 구성
CORE.MOA코어닷모아업무 환경 구성
제품 연결 · 운영 지원
제품 연결 · 운영 지원
API / MCP
필요한 외부 AI
LLM 모델
- OpenAI
- Claude
- Gemini
- Grok
MCP 제작 도구이미지 · 영상 · 음성
허용한 모델과 도구를 선택
기관 업무에 적용
- 문서·분석 결과
- 이미지·영상·음성
- 직원용 업무 앱
기관별 설치·전송·연계 범위를 확인합니다.
제품과 통합 서비스의 역할을 설명한 구성도이며, 실제 설치 위치와 네트워크 경로는 기관별로 설계합니다. 공통 AI 크레딧은 같은 고객 지갑에 연결한 Chat·API 이용에 적용하며, 서버 비용은 별도입니다.
START WITH YOUR SERVERS
서버 두 대에서도,
필요한 업무부터.
특정 장비에 한정하지 않습니다. MOA에서 장비·업무·운영 조건을 함께 확인하고, Deploy를 실행 기반으로 연결해 필요한 앱을 배치합니다.
- 랙서버·GPU 서버·워크스테이션 검토
- 같은 네트워크에서 직원용 앱 접속
- 서비스와 자원 상태를 확인하며 운영
CPU·GPU·이미지·저장소·네트워크 호환성을 확인해 구성합니다.
기관 내부 네트워크구성 예시
직원의 브라우저내부 서비스 주소로 접속
자료 조회 앱파일 취합 도구AI 업무 도구
보유 서버 01장비에 맞게 앱 배치
보유 서버 02장비에 맞게 앱 배치
SEE IT IN ACTION
업무를 시작하는 화면부터,
운영을 확인하는 화면까지.
직원에게는 익숙한 업무 화면을, 담당자에게는 서비스의 실행 상태를. 실제 Core.Today 서비스 화면으로 살펴보세요.
Chat
회의 메모에서, 검토할 초안으로.
자료와 양식을 넣고 핵심 내용·결정 사항·후속 할 일을 정리하도록 요청합니다. 담당자는 초안을 검토하고 보완합니다.
chat.core.today 원본 크게 보기
화면을 좌우로 움직이거나 원본을 크게 보세요.
회의 메모 → 초안·후속 할 일 → 담당자 검토
Chat 방문 (새 탭)AI, CONNECTED
여러 AI를 선택하고,
크레딧은 함께 사용.
Console에서 OpenAI·Claude·Gemini·Grok 등 필요한 모델을 선택합니다. 같은 고객 지갑에 연결된 Chat과 API 이용에 공통 AI 크레딧을 적용합니다.
Chat에서 AI 업무업무 앱에서 API 이용
공통 AI 크레딧같은 고객 지갑으로 연결
OpenAIClaudeGeminiGrok
MCP로 확장
행사 안내문에서 홍보 이미지·소개 영상·안내 음성까지. 허용된 제작 도구를 연결해 콘텐츠 업무로 확장합니다.
계정·지갑 연결과 허용 모델·도구를 확인합니다. 서버·클라우드 비용은 AI 크레딧과 별도입니다.
FROM REQUEST TO SERVICE
요청하고, 검토하고,
직원이 쓰는 서비스로.
만드는 사람, 검토하는 사람, 사용하는 사람의 역할을 연결합니다. 기술보다 업무의 흐름을 먼저 정합니다.
- 01직원
업무 요청
자료와 필요한 결과를 정합니다.
- 02개발 담당자
개발·시험
업무 도구를 만들고 동작을 확인합니다.
- 03업무·운영 담당자
검토·승인
내용·권한·전송 범위를 검토합니다.
- 04Deploy
서비스 배포
컨테이너를 실행하고 접속 주소를 연결합니다.
- 05업무 사용자
직원이 사용
브라우저에서 쓰고 개선 사항을 모읍니다.
AI 코딩 도구와 배포하려면? llms.txt
AI가 읽는 배포 안내서입니다. API와 절차를 이해한 코딩 도구가 권한을 확인하고, 앱 배포와 결과 확인을 이어가도록 돕습니다.
“배포 안내서를 읽고, 파일 취합 앱을 배포해 주세요.
필요한 권한을 확인하고, 실행 상태와 접속 주소를 알려 주세요.”
요청 예시 · 안내 문서 외에도 코드·실행 환경·권한·검토 절차가 필요합니다.
CLEAR OPERATING BOUNDARIES
어디에서 처리하고,
누가 쓰는지 명확하게.
기관 내부에 두는 것과 외부로 연결하는 것을 구분합니다. 자료·사용자·허용 모델의 범위를 먼저 정하고 운영에 반영합니다.
- 계정과 접근 권한
- 자료·로그의 저장 경로
- 외부 전송과 허용 도구
기관 내부
직원 · 승인된 업무 자료
내부 서버에 배포한 업무 앱
허용한 요청만 연결
외부 연결
선택한 AI 모델 · MCP 도구
모델·도구 이용에 필요한 요청 전송
내부 서버 이용이 모든 데이터의 내부 처리를 뜻하지는 않습니다. 인증·저장·로그 경로도 함께 확인합니다.
A PRACTICAL FIRST STEP
첫 업무로 확인하고,
검증된 구성을 확대합니다.
작은 파일럿에서 실제 사용을 확인하고, 검증된 구성을 필요한 부서로 넓힙니다.
- 01
장비와 업무 확인
서버 사양·네트워크·사용자와 첫 업무를 함께 정합니다.
- 02
파일럿 구축·검수
실제 자료로 처리 결과, 접속 권한, 오류 시 대응을 확인합니다.
- 03
운영 인수·확대
운영 문서와 담당 역할을 정리하고 사용 범위를 넓힙니다.
도입 후 남는 결과물첫 업무 앱과 접속 주소환경 구성·운영 문서권한·장애 대응·지원 역할
개발환경과 클라우드까지 넓히고 싶다면 확장 제안
브라우저에서 개발하고,
저장한 파일로 이어서 작업.
현재의 code-server 템플릿을 시작점으로 내부 VM이나 승인된 EC2에서 OpenCode를 실행하는 개발환경을 제안합니다.
지속 저장·사용자별 접속·자원 시작과 중지·비용 관리는 추가 통합 범위입니다. 격리된 코드 실행 샌드박스와 구분해 설계합니다.
실제 템플릿 화면 · 2026.10.29 촬영QUESTIONS & ANSWERS
도입 전에 궁금한 점
Core.MOA와 Core.Deploy는 어떻게 다른가요?
Core.MOA는 기관의 업무 환경을 구성하고 Chat·Console·Deploy를 연결하며 운영을 지원하는 통합 서비스입니다. Core.Deploy는 앱 배포·실행, 격리된 코드 실행 샌드박스, 로그·자원 상태 확인을 제공하는 독립 실행 기반입니다. 필요한 제품과 구축·연계·운영 지원 범위는 기관별로 정합니다.
SPARK가 있어야 사용할 수 있나요?
아닙니다. 랙서버, GPU 서버, 워크스테이션 등 기관이 보유한 장비를 검토합니다. CPU 아키텍처, GPU·드라이버, 운영체제, 저장소와 네트워크 조건을 확인한 뒤 배치할 수 있는 서비스를 정합니다. 여러 서버의 GPU 메모리가 자동으로 하나로 합쳐지는 방식은 아닙니다.
내부 서버를 쓰면 모든 데이터가 기관 안에만 있나요?
기관 내부에 배포한 앱의 처리와 외부 AI API 호출은 구분해야 합니다. OpenAI·Claude·Gemini·Grok 등 외부 모델을 이용하면 허용된 요청 데이터가 외부로 전송됩니다. 인증·파일 저장·로그 경로까지 기관 정책에 맞춰 확인하고, 민감 자료의 처리 방식과 외부 연결 범위를 정합니다.
Chat과 API는 같은 크레딧으로 이용하나요?
같은 고객 지갑에 연결된 Chat과 API 이용에 공통 AI 크레딧을 적용합니다. 모델·도구별 실제 사용에 따라 차감되며, 계정과 지갑 연결은 도입 시 확인합니다. 서버 구축·운영 지원·클라우드 자원 비용은 AI 크레딧과 별도로 산정합니다.
llms.txt 파일만 있으면 자동으로 배포되나요?
llms.txt는 AI 코딩 도구가 API와 배포 절차를 이해하도록 돕는 안내 문서입니다. 실제 배포에는 권한, 실행할 코드나 이미지, 환경 설정, 결과 확인이 필요합니다. 승인된 작업 범위 안에서 배포 요청과 상태 확인을 이어가도록 구성합니다.
클라우드나 OpenCode 개발환경도 연결할 수 있나요?
현재의 격리된 코드 실행 샌드박스와 code-server 등 개발 템플릿을 바탕으로 확장할 수 있습니다. 내부 VM·승인된 EC2에서 OpenCode를 실행하고 파일을 보관하는 지속 개발환경은 추가 통합 제안입니다. 사용자별 접속·저장소·시작과 중지·비용 관리 범위를 별도로 설계합니다.
START WITH CORE.MOA
보유 장비와 첫 업무를
알려주세요.
서버 사양, 네트워크 환경, 해결하고 싶은 업무.
이 세 가지에서 우리 기관에 맞는 구성안을 시작합니다.