AI TREND

[GeekNews 요약] 국토교통부 데이터로 파인튜닝한 Gemma-3-1B 기반 RAG 챗봇 구축 사례

Nedai

운영자

2026.05.03

설명

최근 공공 부문에서 인공지능 도입의 필요성이 커지고 있는 가운데, 국토교통부 데이터를 활용하여 도메인 특화 LLM 기반의 질의응답 챗봇 시스템이 구축되었습니다. 이 시스템은 기존 민원 서비스의 한계를 극복하고, 신뢰성과 보안성을 강화한 온프레미스(On-premises) 환경에서 운영됩니다. 특히 Gemma-3-1B 모델을 국토교통부 공식 데이터로 파인튜닝하고 RAG(검색 증강 생성) 기술을 결합하여, 공공 분야 AI 서비스의 핵심 요구사항인 사실적 정확성과 설명 가능성을 높인 점이 주목됩니다. 본 연구는 정부 행정 서비스에 LLM-RAG 하이브리드 아키텍처를 성공적으로 적용한 선례를 제시하며, 미래 디지털 정부의 청사진을 엿볼 수 있게 합니다. ### 배경 설명 최근 몇 년간 거대 언어 모델(LLM) 기술은 비약적인 발전을 이루며 다양한 산업 분야에 혁신을 가져왔습니다. 그러나 이러한 범용 LLM들은 특정 도메인의 전문 지식이나 최신 정보를 정확하게 반영하는 데 한계가 있으며, 때로는 사실과 다른 정보를 생성하는 환각(Hallucination) 현상을 보이기도 합니다. 특히 민감한 정보와 높은 신뢰성이 요구되는 공공 행정 서비스 분야에서는 이러한 문제점들이 LLM 도입의 주요 걸림돌로 작용해왔습니다. 기존의 공공 민원 서비스는 콜센터 운영 시간 제약, 긴 대기 시간, 그리고 규칙 기반 챗봇의 경직성으로 인해 시민들의 불편을 초래하는 경우가 많았습니다. 이러한 배경 속에서, 정부는 24시간 상시 접근 가능하며 정확하고 일관된 답변을 제공할 수 있는 지능형 시스템의 필요성을 절감하게 되었습니다. 동시에, 클라우드 기반 LLM 사용 시 발생할 수 있는 민감한 행정 데이터의 외부 유출 및 보안 문제 또한 중요한 고려 사항으로 부상했습니다. 이러한 맥락에서, 온프레미스 환경에서 도메인 특화 LLM을 구축하고 RAG(검색 증강 생성) 기술을 결합하는 방식은 공공 부문 AI 도입의 현실적인 대안으로 주목받고 있습니다. RAG는 외부 지식 기반에서 관련 정보를 검색하여 LLM의 답변 생성에 활용함으로써, 모델의 환각을 줄이고 답변의 근거를 명확히 제시할 수 있게 합니다. 이는 특히 법률, 정책, 규제 등 사실적 정확성과 설명 가능성이 필수적인 정부 서비스에 최적화된 접근 방식이라 할 수 있습니다. ### 1. 시스템 개요 및 개발 배경 본 연구는 국토교통 분야의 방대한 정책 정보를 신뢰성 있고 안전하게 제공하기 위한 온프레미스 기반의 지능형 질의응답 시스템 개발을 목표로 합니다. 기존 민원 서비스는 제한된 콜센터 운영 시간, 긴 대기 시간, 그리고 규칙 기반 챗봇의 경직성이라는 고질적인 문제점을 안고 있었습니다. 이러한 한계를 극복하고 시민들에게 24시간 상시 접근 가능한 고품질의 정책 상담 서비스를 제공하기 위해, 도메인 특화 거대 언어 모델(LLM)과 검색 증강 생성(RAG) 기술을 통합한 하이브리드 아키텍처가 제안되었습니다. 이는 공공 부문에서 AI 기술을 활용하여 행정 효율성을 높이고 시민 편의를 증진하려는 노력의 일환입니다. ### 2. 핵심 기술: Gemma-3-1B 파인튜닝 및 RAG 아키텍처 시스템의 핵심은 국토교통부의 공식 데이터셋으로 파인튜닝된 맞춤형 Gemma-3-1B 모델, 즉 'molit-gemma'입니다. 이 모델은 국토교통 분야의 전문 용어와 맥락을 깊이 이해하도록 학습되어, 범용 LLM 대비 해당 도메인에 대한 이해도가 월등히 높습니다. 여기에 OpenSearch 기반의 검색 파이프라인을 결합한 RAG 기술이 적용되어, 사용자의 질문에 대해 관련 정책 문서를 검색하고 이를 기반으로 답변을 생성합니다. 특히 QA 데이터셋 생성을 위해 Qwen3 RAG 모듈을 활용하여 학습 데이터를 효율적으로 구축했으며, 이 과정에서 데이터 전처리 및 정제 작업이 중요하게 수행되었습니다. RAG 아키텍처는 LLM이 임의의 정보를 생성하는 환각 현상을 크게 줄이고, 답변의 근거를 명확히 제시하여 신뢰성을 확보하는 데 결정적인 역할을 합니다. ### 3. 성능 평가 및 주요 결과 개발된 시스템의 성능은 엄격한 실험을 통해 검증되었습니다. 평가 결과, 'molit-gemma + RAG' 구성은 사전 학습된 범용 모델 및 상용 모델과 비교하여 우수한 성능을 보였습니다. 특히 BLEU 점수 0.6258을 달성했으며, LLM-as-a-Judge 평가에서는 5점 만점에 4.34점이라는 높은 종합 점수를 기록했습니다. 이는 시스템이 국토교통 분야에 대한 강력한 도메인 적합성과 함께 높은 사실적 정확도를 갖추고 있음을 입증하는 결과입니다. 이러한 정량적, 정성적 평가는 본 시스템이 실제 공공 서비스 환경에 적용될 수 있는 충분한 기술적 완성도를 갖추었음을 시사합니다. ### 4. 온프레미스 배포와 공공 서비스의 가치 본 시스템의 또 다른 중요한 특징은 온프레미스 환경에 배포되었다는 점입니다. 이는 클라우드 기반 LLM 사용 시 발생할 수 있는 민감한 행정 데이터의 외부 서버 전송 및 보안 우려를 근본적으로 해소합니다. 공공 부문에서는 데이터 보안과 개인 정보 보호가 최우선 과제이므로, 온프레미스 배포는 필수적인 선택이었습니다. 또한 RAG 아키텍처는 검색된 정책 문서에 기반하여 답변을 생성함으로써, LLM의 환각 위험을 크게 완화하고 답변의 신뢰성과 설명 가능성을 높입니다. 이는 공공 서비스 AI가 갖춰야 할 핵심 요구사항으로, 시민들이 AI의 답변을 더욱 신뢰하고 이해할 수 있도록 돕는 중요한 요소입니다. 이 시스템은 24시간 시민 중심의 정책 상담을 위한 기반을 제공하며, AI 기반 디지털 정부의 발전에 기여할 잠재력을 가지고 있습니다. ### 가치와 인사이트 이 연구는 단순히 기술적 성과를 넘어, 공공 부문에서 AI를 어떻게 효과적이고 안전하게 활용할 수 있는지에 대한 중요한 실무적 통찰을 제공합니다. 첫째, 온프레미스 환경에서의 도메인 특화 LLM 구축은 민감한 정부 데이터를 다루는 데 있어 보안과 주권 문제를 해결하는 모범 사례를 제시합니다. 이는 클라우드 의존도를 줄이고 데이터 통제권을 확보하려는 다른 공공 기관들에게 중요한 참고점이 될 것입니다. 둘째, RAG 기술의 성공적인 적용은 LLM의 고질적인 문제인 환각 현상을 효과적으로 제어하고, 답변의 근거를 명확히 제시함으로써 공공 서비스의 신뢰성과 설명 가능성을 극대화합니다. 이는 법률, 규제, 정책 등 정확성이 생명인 분야에서 AI 도입의 문턱을 낮추는 핵심 요소입니다. 실무적으로 이 시스템은 국토교통부의 민원 처리 효율성을 혁신적으로 개선할 수 있습니다. 시민들은 언제든지 정확한 정책 정보를 얻을 수 있게 되어 만족도가 향상될 것이며, 공무원들은 반복적인 질의응답 업무에서 벗어나 보다 복잡하고 전문적인 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 또한, 이 모델은 다른 정부 부처나 공공 기관에서도 각자의 도메인 데이터로 파인튜닝하여 유사한 지능형 챗봇 시스템을 구축할 수 있는 확장 가능한 청사진을 제공합니다. 이는 AI 기반 디지털 정부로의 전환을 가속화하는 중요한 이정표가 될 것입니다. ### 기술·메타 - **기반 LLM**: Gemma-3-1B (Google) - **파인튜닝 모델**: molit-gemma (국토교통부 데이터 기반) - **검색 엔진**: OpenSearch - **주요 기술**: Retrieval-Augmented Generation (RAG) - **QA 데이터셋 생성**: Qwen3 RAG 모듈 활용 - **배포 환경**: 온프레미스 (On-premises) ### 향후 전망 본 연구의 성공적인 결과는 향후 공공 부문 AI 서비스의 발전 방향에 중요한 시사점을 던집니다. 단기적으로는 국토교통부 내에서 시스템의 적용 범위를 확대하고, 사용자 피드백을 반영한 지속적인 품질 개선이 이루어질 것으로 예상됩니다. 특히 Human-in-the-Loop(HITL) 파이프라인을 통해 사람의 검증과 피드백을 시스템 학습에 반영함으로써, 답변의 정확성과 유용성을 더욱 높일 수 있을 것입니다. 또한, 텍스트 기반을 넘어 이미지, 음성 등 다양한 형태의 정보를 처리할 수 있는 멀티모달 확장 연구는 더욱 풍부하고 직관적인 사용자 경험을 제공할 잠재력을 가집니다. 장기적으로는 국토교통부를 넘어 다른 정부 부처 및 공공 기관과의 연계 및 통합을 통해 시스템의 적용 가능성을 공공 부문 전반으로 확장하는 것이 목표가 될 수 있습니다. 이는 각 기관의 특화된 데이터를 활용하여 맞춤형 AI 서비스를 구축하고, 궁극적으로는 범정부 차원의 통합 AI 플랫폼을 구축하는 초석이 될 것입니다. 경쟁 구도 측면에서는 상용 LLM 서비스 제공업체들이 공공 시장에 진출하려 하겠지만, 민감 데이터 처리의 보안성, 온프레미스 구축의 유연성, 그리고 도메인 특화 모델의 정확성 측면에서 본 연구와 같은 접근 방식이 강력한 경쟁 우위를 가질 것으로 보입니다. 그러나 이러한 발전 과정에는 몇 가지 리스크와 기회 요인이 존재합니다. 리스크로는 학습 데이터의 편향성 관리, 온프레미스 시스템의 유지보수 부담, 그리고 급변하는 LLM 기술 트렌드에 대한 지속적인 대응이 필요합니다. 반면, 기회 요인으로는 AI 기반 정책 소통의 새로운 표준을 제시하고, 시민 중심의 행정 서비스를 실현하며, 데이터 기반 의사결정을 강화하여 더욱 투명하고 효율적인 디지털 정부를 구현할 수 있다는 점이 있습니다. 이러한 노력은 궁극적으로 국민들의 삶의 질을 향상시키는 데 기여할 것입니다. 📝 원문 및 참고 - 원문: [링크 열기](https://www.riss.kr/link?id=T17378943) - GeekNews 토픽: [보기](https://news.hada.io/topic?id=29125) --- 출처: GeekNews ([원문 링크](https://www.riss.kr/link?id=T17378943))

사이트 방문하기Visit Service

#GeekNews

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

AI TREND 글 목록

복도로 이동 →

제목글쓴이조회

설명

댓글 0

AI TREND 글 목록