디지털 주권 방어 및 AI 오답 원천 차단
ChatGPT·Gemini·Perplexity가 한글 원문을 자의적으로 해석하지 않도록 JSON-LD를 최적화하여 역사·문화·영토 왜곡을 초동 방어합니다.
대한민국 디지털 주권 방어 플랫폼(한글)
인공지능(AI) 시대, 대한민국의 디지털 영토를 실시간으로 모니터링합니다.
"빼앗긴 것은 되찾을 수 있지만, 내어준 것은 되찾을 수 없습니다."
"우리가 지켜야 할 것은 보이는 영토만이 아닙니다."
"보이지 않는 디지털 AI 영토 또한 우리가 지켜야 합니다."
정부 부처, 지자체, 산하 기관이 글로벌 AI를 대상으로 대한민국을 바로 알리고 있는지, 대한민국 디지털 영토를 제대로 방어하고 있는지 진단하고 변화를 유도합니다.
🔎 이미 진단된 공공기관 검색
아래 순위표가 입력어로 즉시 필터링됩니다.
6월 디지털 주권 순위표
매월 정기 평가를 통해 공공기관의 한글 사이트의 디지털 영토 방어 역량을 순위로 공개합니다.
AI가 각 사이트의 실제 영문 콘텐츠를 읽고 SEO 30% · AEO 25% · AIO 25% · 접근성 10% · 신선도 10% 가중 평균으로 100점 총점과 S·A~F 등급을 산출합니다.
데이터 신뢰성 · 평가 방식 자세히 보기 →등급 기준 :S80 ~ 100 최우수A70 ~ 79 우수B50 ~ 69 양호C30 ~ 49 보통D20 ~ 29 미흡F0 ~ 19 부족
| 순위 | 기관 | 등급 | 총점 | 평가일 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 광주광역시 gwangju.go.kr🤖 SEO 영역에서 JSON-LD 구조화 데이터·<title> 태그 등 기본기는 갖췄으나, llms.txt 존재·FAQ 구조화 데이터·H1 태그 부재로 신선도 점수가 가장 낮습니다. | B | 62 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 2 | 충청남도 chungnam.go.kr🤖 SEO 영역에서 JSON-LD 구조화 데이터·<title> 태그 등 기본기는 갖췄으나, llms.txt 존재·FAQ 구조화 데이터·Canonical URL 부재로 신선도 점수가 가장 낮습니다. | B | 57 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 3 | 경상북도 gb.go.kr🤖 SEO 영역에서 <title> 태그·메타 설명 등 기본기는 갖췄으나, JSON-LD 구조화 데이터·llms.txt 존재·FAQ 구조화 데이터 부재로 AEO 점수가 가장 낮습니다. | B | 56 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 4 | 해양수산부 mof.go.kr🤖 SEO 영역에서 JSON-LD 구조화 데이터·<title> 태그 등 기본기는 갖췄으나, llms.txt 존재·메타 설명·FAQ 구조화 데이터 부재로 신선도 점수가 가장 낮습니다. | B | 56 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 5 | 부산광역시 busan.go.kr🤖 SEO 영역에서 JSON-LD 구조화 데이터·<title> 태그 등 기본기는 갖췄으나, llms.txt 존재·FAQ 구조화 데이터·Organization 구조화 부재로 신선도 점수가 가장 낮습니다. | B | 52 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 6 | 전북특별자치도 jeonbuk.go.kr🤖 SEO 영역에서 JSON-LD 구조화 데이터·<title> 태그 등 기본기는 갖췄으나, llms.txt 존재·메타 설명·Open Graph 태그 부재로 신선도 점수가 가장 낮습니다. | B | 51 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 7 | 인천광역시 incheon.go.kr🤖 AEO 영역에서 JSON-LD 구조화 데이터·<title> 태그 등 기본기는 갖췄으나, llms.txt 존재·메타 설명·Open Graph 태그 부재로 신선도 점수가 가장 낮습니다. | B | 50 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 8 | 제주특별자치도 jeju.go.kr🤖 SEO 영역에서 JSON-LD 구조화 데이터·<title> 태그 등 기본기는 갖췄으나, llms.txt 존재·메타 설명·FAQ 구조화 데이터 부재로 신선도 점수가 가장 낮습니다. | B | 50 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 9 | 충청북도 chungbuk.go.kr🤖 SEO 영역에서 JSON-LD 구조화 데이터·<title> 태그 등 기본기는 갖췄으나, llms.txt 존재·FAQ 구조화 데이터·Organization 구조화 부재로 AIO 점수가 가장 낮습니다. | C | 49 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 10 | 대전광역시 daejeon.go.kr🤖 AEO 영역에서 JSON-LD 구조화 데이터·<title> 태그 등 기본기는 갖췄으나, llms.txt 존재·메타 설명·Open Graph 태그 부재로 신선도 점수가 가장 낮습니다. | C | 49 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 11 | 서울특별시 seoul.go.kr🤖 SEO 영역에서 <title> 태그·메타 설명 등 기본기는 갖췄으나, Copyright 연도 부재로 AIO 점수가 가장 낮습니다. | C | 48 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 12 | 대구광역시 daegu.go.kr🤖 SEO 영역에서 JSON-LD 구조화 데이터·<title> 태그 등 기본기는 갖췄으나, llms.txt 존재·FAQ 구조화 데이터·Organization 구조화 부재로 신선도 점수가 가장 낮습니다. | C | 48 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 13 | 국가유산청 khs.go.kr🤖 SEO 영역에서 <title> 태그·공공누리/라이선스 표기 등 기본기는 갖췄으나, JSON-LD 구조화 데이터·llms.txt 존재·메타 설명 부재로 AEO 점수가 가장 낮습니다. | C | 45 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 14 | 한국국제교류재단 kf.or.kr🤖 SEO 영역에서 <title> 태그·Open Graph 태그 등 기본기는 갖췄으나, JSON-LD 구조화 데이터·llms.txt 존재·메타 설명 부재로 AEO 점수가 가장 낮습니다. | C | 44 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 15 | 과학기술정보통신부 msit.go.kr🤖 SEO 영역에서 <title> 태그·Open Graph 태그 등 기본기는 갖췄으나, JSON-LD 구조화 데이터·llms.txt 존재·메타 설명 부재로 AEO 점수가 가장 낮습니다. | C | 43 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 16 | 국토지리정보원 ngii.go.kr🤖 SEO 영역에서 JSON-LD 구조화 데이터·<title> 태그 등 기본기는 갖췄으나, llms.txt 존재·메타 설명·FAQ 구조화 데이터 부재로 AIO 점수가 가장 낮습니다. | C | 43 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 17 | 강원특별자치도 state.gwd.go.kr🤖 SEO 영역에서 JSON-LD 구조화 데이터·<title> 태그 등 기본기는 갖췄으나, llms.txt 존재·메타 설명·FAQ 구조화 데이터 부재로 접근성 점수가 가장 낮습니다. | C | 43 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 18 | 울산광역시 ulsan.go.kr🤖 SEO 영역에서 JSON-LD 구조화 데이터·<title> 태그 등 기본기는 갖췄으나, llms.txt 존재·메타 설명·Open Graph 태그 부재로 AIO 점수가 가장 낮습니다. | C | 42 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 19 | 행정안전부 mois.go.kr🤖 SEO 영역에서 <title> 태그·메타 설명 등 기본기는 갖췄으나, JSON-LD 구조화 데이터·llms.txt 존재·Open Graph 태그 부재로 AEO 점수가 가장 낮습니다. | C | 42 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
| 20 | 한국학중앙연구원 aks.ac.kr🤖 AEO 영역에서 JSON-LD 구조화 데이터·<title> 태그 등 기본기는 갖췄으나, llms.txt 존재·메타 설명·Open Graph 태그 부재로 접근성 점수가 가장 낮습니다. | C | 42 | ✓ 실제 수집·평가 완료 2026. 6. 14. |
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왜 디지털 주권 진단이 필요한가?
AI 검색엔진 시대, 공공기관 한글 사이트 최적화는 국가 홍보를 넘어 국민의 권리입니다. 해외 AI가 대한민국을 올바르게 읽고, 국민이 가장 정확한 행정 정보를 서비스받도록 합니다.
기대효과
글로벌 AI의 1차 출처 인용률 극대화
SEO/AEO/AIO 최적화로 한글 페이지가 전 세계 AI 검색엔진의 실시간 1차 출처·최우선 답변 소스로 인용되도록 합니다.
국민을 위한 디지털 공공 서비스 품질 향상
국민이 매일 쓰는 한글 사이트의 웹 접근성(KWCAG)과 검색 최적화를 개선해 행정 정보 도달성을 높입니다.
해외 한국 관련 오류 시정의 객관적 근거
글로벌 AI의 오독 현황을 정량 지표로 축적해 해외 사이트·AI 기업 상대 반크 시정 캠페인의 데이터 근거로 활용합니다.
국민 참여형 디지털 주권 거버넌스 구축
국민이 직접 한글 URL 진단을 신청하고 재평가를 촉구하는 모달 시스템으로 '디지털 시민 참여 모델'을 완성합니다.
양축(영문·한글) 디지털 트윈 시너지
영문 플랫폼(aikorea.life)과 데이터·평가 로직을 공유하여 '세계가 보는 한국'과 'AI가 읽는 한국' 양축을 최소 비용으로 완성합니다.
예산 절감 효과
| 항목 | 기존 방식 | 도입 후 (한글 편 확장) |
|---|---|---|
| 외부 컨설팅 비용 | 외부 전문업체 용역 발주 | AI 자동 진단으로 대체 |
| 한글 AEO/AIO 진단 비용 | 외부 전문업체 정기 용역 발주 | 월간 데이터 자동 진단으로 대체 |
| 역사·문화 왜곡 대응 | AI 오답 발생 후 전담 인력 사후 시정 | 구조화 데이터(JSON-LD) 품질 개선으로 사전 예방 |
| 공공 웹 접근성(KWCAG) 감사 | 별도 외부 용역을 통한 정기 감사 | AI 진단 항목 내 웹 접근성·신선도 자동 감사 |
| 행정 정보 오류 시정 효율 | 국민 민원·수동 모니터링 의존 | 국민 참여형 URL 진단 신청 및 자동 리포트 |
유무형 부가가치
기관 간 선의의 경쟁 및 자발적 개선 유도
공개 순위표·등급 체계로 공공기관이 자발적으로 한글 사이트의 AI 최적화 수준을 높이는 선순환 구조를 만듭니다.
글로벌 AI의 대한민국 인식 정확도 제고
공식 한글 데이터를 왜곡 없이 학습하도록 함으로써 전 세계 AI 답변 속 대한민국 국가 이미지가 강화됩니다.
동해·독도 및 역사 왜곡의 차단
역사·문화 쟁점의 한글 1차 출처를 AI 친화적으로 구조화하여 자의적 해석을 초동에 방어합니다.
디지털 주권 방어의 영문·한글 양축 완성
'세계가 보는 한국(영문)'과 'AI가 읽는 한국(한글)'을 모두 모니터링하는 디지털 트윈 브랜드를 선점합니다.
민관 협력 기반 디지털 영토 방위
반크의 외교 전문성 + 국민의 직접 신청·이의 제기 참여로 디지털 영토를 함께 지키는 거버넌스를 실현합니다.
대국민 디지털 공공 서비스 품질 향상
진단 과정에서 웹 접근성·콘텐츠 신선도·공공저작물 라이선스가 함께 개선되어 행정 서비스 질이 높아집니다.
사이버외교사절단 반크의 외교 전문성 + 국민의 직접 참여로 완성하는 디지털 영토 방위 거버넌스
플랫폼 소개
AI 시대 최초의 한글 공공 사이트 진단 플랫폼 — 대한민국의 디지털 주권을 지키고 국민의 알 권리를 넓힙니다.
대한민국 국민이라면
💡 글로벌 AI의 한글 독해 시대, 왜 지금 '한글 사이트 주권'일까요?
GPT·Claude·Gemini 등 멀티링구얼 LLM이 한국 정부의 한글 보도자료·정책 페이지를 원문 그대로 학습하는 시대. 부실한 웹 환경을 방치하면 AI가 동해·독도·역사 왜곡 등 민감 주제에 대해 오답을 만들어냅니다. 사후 시정이 아닌, AI가 읽는 '1차 출처'를 혁신해야 합니다.
🗺️ '디지털 공공 서비스 품질'로
한글 사이트는 국민이 매일 직접 쓰는 공공 자산. AI 최적화는 국가 브랜드 방어선이자, 국민이 정확한 행정 정보·복지 혜택을 빠르게 얻도록 돕는 국민 편익의 문제입니다.
📊 매월 공개되는 '디지털 주권 성적표'
월간 정기 평가로 어떤 부처·지자체·공공기관이 디지털 주권을 적극적으로 지키는지 실시간 순위와 전월 대비 변동(▲/▼)이 투명하게 공개됩니다.
기관 및 감독부처 담당자라면
💡 귀 기관의 한글 페이지가 AI의 '잘못된 학습 소스'가 되고 있진 않습니까?
"전 세계 AI가 대한민국에 대해 답변할 때, 귀 기관의 공식 발표를 왜곡 없이 신뢰할 수 있는 수석 출처(Top Source)로 인용하는가?" — 이것이 새로운 글로벌 표준입니다.
📌 3대 혁신 체크리스트
- ✓ AI 친화적 구조화 데이터 — JSON-LD 스키마로 정책·역사적 쟁점을 명확히 표현
- ✓ 신선도 & 웹 접근성 — 최종 수정일 명시, KWCAG 준수
- ✓ 대화형 문서 구조 — 일상 질문(AEO)에 명확히 답하는 계층 구조
🏆 월간 리더보드 + 커스텀 가이드
Open Graph, JSON-LD, FAQ 구조화 등 단계별 개선 가이드를 적용하면 점수·등급에 즉각 반영되어 디지털 혁신 성과를 증명할 수 있습니다.
참여 프로세스
AI 대한민국 디지털 영토 방어 용어 설명
과거에는 검색 노출(SEO)이 핵심이었다면, 이제는 AI가 사이트를 읽고 답변에 써주게 하거나(AEO), AI에게 한국에 대한 정확한 사실을 학습시키는 노력(AIO)까지 중요해졌습니다.
SEO
Search Engine Optimization (검색엔진 최적화)
포털 검색 결과에 사이트 내용이 잘 나오게 만들기
구글·네이버 같은 검색 로봇이 사이트를 쉽게 찾고, 사람들이 검색했을 때 상단에 노출되도록 사이트를 가꾸는 작업입니다.
AEO
Answer Engine Optimization (답변엔진 최적화)
AI 비서가 사이트 글을 요약해 답변으로 써주게 만들기
ChatGPT·Gemini 같은 대화형 AI가 사이트 내용을 인용해 답변하기 좋게끔 Q&A 형태로 명확히 작성하는 것을 말합니다.
AIO
AI Optimization (인공지능 최적화)
AI에게 정확한 한국 정보를 학습시키기
AI가 한국 역사·문화·관광 같은 전문 지식을 왜곡(환각)하지 않고 정확한 사실과 맥락을 이해해 올바른 답변을 하도록 유도하는 과정입니다.