IBSheet8 데이터 그리드에 자연어 AI를 더한 신규 모듈 AISheetSense를 정식 출시하였습니다. 최종 사용자가 "이 데이터 요약해줘", "500만원 이상만 보여줘", "엑셀로 내려받기" 와 같은 일상 언어로 그리드를 조작하실 수 있습니다.
시트의 API나 수식을 몰라도, 대화하듯 질문하면 시트가 알아서 움직입니다.
AISheetSense는 자연어를 시트 명령으로 변환하는 IBSheet8 전용 AI 엔진으로, 필터링부터 데이터 분석까지 한 문장이면 충분합니다.
01AISheetSense란
AISheetSense는 IBSheet8 그리드 위에 자연어 AI 입력창을 얹어주는 서버 모듈입니다. 최종 사용자께서는 IBSheet8의 옵션·수식·API를 몰라도, 원하시는 작업을 일상 언어로 요청하실 수 있습니다.
기존 화면에 추가 개발 부담 없이 옵션 하나로 활성화되므로, 이미 운영 중이신 시스템에도 쉽게 도입하실 수 있습니다.
02이런 것들이 가능해집니다
최종 사용자께서 그리드에 대고 다음과 같이 요청하실 수 있습니다.
| 기능 | 사용자 요청 예시 |
|---|---|
| 그리드 조작 | "급여 500만원 이상인 영업부만 보여줘", "부서별로 묶어서 정렬해줘" |
| 데이터 요약 | "이 데이터 전체적으로 설명해줘", "월별 매출 추이 요약해줘" |
| 수식 생성 | "세후 급여를 계산해줘 (세율 20%)", "재직 개월 수 컬럼 추가해줘" |
| 데이터 분석 | "이상치 찾아줘", "어떤 부서가 이슈가 많아 보여?" |
| 작업 자동화 | "엑셀 다운로드", "선택한 행만 PDF로 저장" |
TIP. 한국어·영어·일본어·중국어를 모두 지원하며, 사용자의 후속 질문도 문맥을 기억하며 이어갈 수 있습니다.
03실사용 시나리오 · 도입 전후 비교
04주요 특징
| 사내망 운영 가능 | 외부 클라우드로 데이터를 전송하지 않아도 되는 온프레미스 LLM(Ollama·vLLM 등)을 지원합니다. 금융·공공·기업 내부망 환경에서도 도입하실 수 있습니다. |
|---|---|
| 안전한 되돌리기 | AI가 수행한 모든 작업(필터·정렬·수식·데이터 변경)을 한 번의 클릭으로 원복하실 수 있습니다. |
| 비용 최적화 | 동일한 질의에 대해 응답 캐시를 재사용하며, 일일 토큰 한도 설정을 통해 사용량과 비용을 안정적으로 관리하실 수 있습니다. |
| 학습을 통한 품질 개선 | 사용자의 성공·실행취소 피드백을 반영하여 응답 품질이 자동으로 개선됩니다. |
| 보안 가드레일 | 위험한 작업(대량 삭제·DOM 조작 등)은 자동으로 차단되어 실행되지 않습니다. |
| 후속 질의 추천 | 응답마다 관련 질문 3개를 자동으로 추천해 드려, 자연스럽게 다음 작업으로 이어가실 수 있습니다. |
05지원 환경
| 서버 환경 | Tomcat 8.5 / 9 (javax) 또는 Tomcat 10 이상 (Jakarta EE) |
|---|---|
| 배포 방식 | WAR 또는 JAR 형태로 기존 애플리케이션에 추가 |
| 외부 LLM | OpenAI (GPT-4o / GPT-4o-mini), Anthropic Claude (프롬프트 캐싱을 활용하실 경우 토큰 약 90% 절감) |
| 사내 LLM | Ollama · vLLM · llama.cpp · LocalAI (OpenAI 호환 API를 지원하는 모든 모델) |
06도입 절차
- 배포 파일(WAR/JAR)을 기존 Tomcat 환경에 배치합니다.
- 사용하실 LLM 제공자(OpenAI · Claude · 사내 모델)와 API 키를 설정 파일에 입력합니다.
- IBSheet8 클라이언트에 AI 서버 주소를 지정합니다.
- 그리드 옵션에 AI 활성화 설정 한 줄을 추가하시면 완료됩니다.
TIP. 간단한 설정만으로 도입 가능하며, 기존 IBSheet8 화면 코드는 수정하실 필요가 없습니다. 상세 도입 가이드는 별도 문서로 제공해 드리고 있습니다.
07도입 상담 및 문의
AISheetSense 도입 관련 문의(라이선스·온프레미스 구성·PoC 진행 등)는 1:1 문의로 접수해 주시면, 담당자가 신속하게 안내해 드리겠습니다.
AISheetSense v1.0.0 · 2026-08-13 정식 릴리스
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