챗GPT 같은 인공지능(AI) 거대언어모델을 연간 1만건이 넘는 건축 민원 처리에 활용하는 시스템이 개발됐다. 공무원의 민원 처리를 AI가 보조하는 'AI 행정'이 지방자치단체에 이어 중앙부처에서도 속속 추진될 것으로 전망된다.
정부 출연 연구기관인 건축공간연구원은 21일 개최한 '2023년 연구성과 보고회'에서 '대규모 언어모델(GPT)을 활용한 건축법령 해석지원 시스템 개발' 연구 결과를 발표했다.
국토교통부에 들어오는 건축법 관련 질의는 연평균(2015∼2022년) 1만470건에 이른다. 하루에 수십건씩 들어오는 민원은 한 부서에서 담당 주무관 몇 명이 처리하기에 힘겨운 실정이다.
건축물 인허가 과정에서 확인해야 하는 법령은 200개에 육박하며, 하위 법령과 지자체 조례를 포함하면 더 많은 관계 법령이 있어서다.
이런 상황에서 건축법 개정이 빈번하게 이뤄지는 데다, 시행 예정인 규정들까지 켜켜이 쌓여있다. 이에 건축공간연구원에서는 건축 관련 법령과 시행령, 시행규칙, 하위 행정규칙을 모두 데이터베이스화한 뒤 건축 민원에 답변하는 시스템을 개발했다.
AI 답변을 공무원의 실제 답변, 법제처 유권 해석 사례와 비교하며 성능을 테스트했더니 공무원이 명확한 답변을 제시한 질문에는 AI의 '정답률'도 최대 82%를 보인 것으로 나타났다.
공무원이 유보적인 답변을 한 질문에 대한 정답률은 최대 47%로 좀더 낮았다. 조성규 건축공간연구원 선임연구원은 "대규모 언어모델을 활용해 건축법령 해석 민원 대응이 가능하다는 기술적 가능성이 확인됐다"며 "실무 적용 프로세스, 대국민 서비스를 어떻게 할 것인지에 대한 고민은 남아 있다"고 말했다.
연구원은 후속 연구를 통해 AI의 정답률을 개선하는 작업을 할 예정이다.
인구 감소 지역을 대상으로 '지역 특성 MBTI'를 활용해 맞춤형 대응 방안을 만들 수 있다는 연구 결과도 나왔다.
'지역 특성 MBTI'는 인구, 입지, 지역 가치, 라이프스타일 등 4개 특성을 조합해 16개 유형으로 지역을 분류한다.
E는 외부유인(Externality), N은 자연요소(Natural), F는 미래유산(Future), P는 일시적(temPorary)으로 구분하는 방식이다. 공간 ENFP에는 강원 양구, 정선, 태백, 고성 등이 해당한다.