이 연구는 변화하는 실세계의 전문지식을 스스로 학습하고, 사용자 상황에 적합한 지식과 사례를 추론하여 자연어로 설명할 수 있는 전문가 의사결정 지원 인공지능 소프트웨어를 개발하고 실증하는 것을 목표로 한다. 초기 단계에서는 학습되지 않은 불확실한 지식을 자율적으로 인식하고 이를 외부의 변화하는 정보와 동적으로 연동할 수 있는 ‘플러그앤플레이 전문지식 학습 기술’을 구축하고, 단일 조건 하의 사용자 상황을 해석하여 Example-based 및 Provenance-based reasoning 기법을 통해 찬반 근거 기반의 판단을 제공할 수 있는 핵심 추론 기술을 개발하였다. 또한 사용자의 질의에 기반한 전문지식 다중 텍스트 요약 기술과 판단예측 및 설명 기반 보고서 생성 기술, 사용자 상황 이해에 최적화된 자연어 설명 프레임워크 등을 통합하여 전문가에게 실질적인 의사결정 도움을 줄 수 있는 AI 시스템을 구현하였다. 이어 2단계에서는 플러그인된 지식의 출처(provenance)를 추적하여 설명성을 높이고, 다중 조건에 따른 Tree-based 및 Counter-factual reasoning 기술을 적용해 보다 견고한 판단 예측을 가능하게 하며, 인터랙티브 스토리텔링 방식의 보고서 생성을 통해 설명 가능성과 사용자 경험을 한층 강화하였다. 이러한 기술은 다양한 전문 분야에 적용 가능한 범용 AI 솔루션으로 확장될 수 있으며, 특히 고비용 지식검색 솔루션의 대안을 제공하면서도 높은 정확도(F1), 설명 재현율(ROUGE-1), 전문가 만족도 등을 확보함으로써 신뢰성과 실효성을 동시에 만족시키는 성과를 목표로 한다. 기술적으로는 초거대 AI와의 협력을 통해 국산 인공지능 기술의 경쟁력을 강화하고, 경제·산업적으로는 한국어 기반 언어 AI 시장 확대 및 스마트 오피스 생태계 구축에 기여하며, 사회적으로는 지식 접근성 향상과 지식 격차 해소, 국내 지식근로자의 생산성 및 협업 능력 향상 등 다각적인 파급 효과가 기대된다.

한국전자통신연구원

2023년 12월 - 2024년 11월