연간 1,000만 건 넘는 신고, AI가 자동 분류 및 이송 지원
차세대 AI 안전신문고 구성도
한국전자기술연구원(KETI)이 폭증하는 안전 신고를 효율적으로 처리하기 위해 인공지능(AI)을 접목한 ‘차세대 AI 안전신문고’ 기술 개발을 완료하고 본격적인 현장 실증에 나섰다고 밝혔다.
이번 기술 개발은 정부의 120대 국정과제 중 하나인 ‘국민안전 보장을 위한 재난안전 관리체계 확립’의 일환으로 추진되었다. 현재 행정안전부 안전신문고에 접수되는 신고 건수는 연간 1,000만 건을 상회하며 매년 가파르게 증가하고 있다. 이에 따라 방대한 신고 데이터를 신속하고 정확하게 처리할 수 있는 AI 도입의 필요성이 꾸준히 제기되어왔다.
이에 KETI 연구팀은 LG AI연구원, 유라클, TTA와 함께 다양한 신고를 AI가 스스로 이해하고 분류할 수 있도록 안전신고 도메인에 특화된 신고 유형 분류 체계를 정립하고, 고품질 학습 데이터셋을 구축함은 물론, 국내 독자 개발 AI 파운데이션 모델을 활용해 접수된 신고 사진만으로 신고문을 자동으로 생성·분류하는 기술을 개발했다.
특히 KETI는 자체 보유한 데이터 처리 및 비정형 데이터 분류 기술력을 바탕으로 안전지식 온톨로지(Ontology, AI가 이해할 수 있는 개념 간 관계 지식망)를 구축하고 이를 정책적으로 중요한 신고 유형 선별에 활용하는 기술과, 실무자가 분류 과정에 직접 참여(Human-in-the-Loop)하여 교정한 내용을 즉시 학습함으로써 분류 체계가 불완전한 상황에서도 분류 성능을 지속적으로 개선하는 모델을 개발했다.
연구팀은 이번 실증 단계에서 ▲차세대 AI 신고 앱 ▲신고관리 AI 에이전트를 개발하여 안전신문고 시스템에 단계적으로 적용할 방침이다. 이를 통해 행정 비용 절감은 물론, 신고 처리 속도가 획기적으로 빨라질 것으로 보인다.
나아가 축적된 자동 분류 데이터를 활용하면 시기·지역·빈도별 이슈 분석이 가능해져, 사고 발생 전 위험 요소를 제거하는 ‘선제적 안전 예방 정책’ 수립에도 큰 도움이 될 전망이다.
주관 과제책임자인 문재원 KETI AI데이터·보안연구센터 수석연구원은 “KETI의 AI·데이터 역량을 중심으로 산·학·연의 전문성을 긴밀히 결합했다”며 “국정과제에 명시된 AI 안전신문고를 성공적으로 도입하고, 검증된 기술을 민간 산업 영역으로도 확산할 계획”이라고 밝혔다.
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