기후기술 트렌드 분석 거대언어모델 활용 시스템 개발

이 국가 연구기관은 기후변화 대응 기술 정책 수립을 위해 전 세계 기후기술 관련 논문, 특허, 정책 문서를 종합적으로 분석해야 하는 임무를 수행하고 있었습니다. 매년 발표되는 기후기술 관련 문헌이 기하급수적으로 증가하면서 수작업 분석으로는 도저히 감당할 수 없는 규모에 이르렀습니다. 연구원들이 문헌 수집과 분류에 대부분의 시간을 소비하고 있어 정작 핵심인 인사이트 도출과 정책 제언에 할애할 시간이 부족한 실정이었습니다. 영어, 중국어, 독일어 등 다국어로 작성된 문헌을 통합적으로 분석해야 하는 언어적 장벽도 난제였습니다. 이에 LLM(거대언어모델) 기술을 활용한 자동화 분석 시스템 구축을 추진하게 되었습니다.

다국어로 작성된 논문, 특허, 정책 문서를 통합적으로 분석하고, 기후기술 분야별 핵심 키워드와 트렌드를 자동 추출해야 했습니다. 10만 건 이상의 방대한 문헌을 체계적으로 분류하고 유의미한 패턴을 추출하는 대규모 데이터 처리 역량이 요구되었습니다. 분석 결과의 정확도와 재현성을 보장하여 정책 의사결정의 근거 자료로 활용할 수 있는 신뢰 수준을 달성해야 했습니다. 기후기술이라는 전문 도메인의 특수한 용어 체계와 분류 기준을 AI 모델에 정확히 반영하는 것도 기술적 과제였습니다. 연구원이 분석 결과에 대해 추가 질의하고 심층 탐색할 수 있는 인터랙티브 기능도 함께 제공해야 했습니다.

대규모 문헌 데이터를 수집, 정제, 구조화하는 자동화 전처리 파이프라인을 먼저 구축했습니다. 논문 PDF, 특허 XML, 정책 보고서 등 다양한 포맷의 문서를 통일된 텍스트 형태로 변환하는 파서를 개발했습니다. LLM을 활용한 요약, 분류, 키워드 추출 모듈을 설계하되, 기후기술 도메인 특화 프롬프트 엔지니어링을 적용하여 분석 정확도를 높였습니다. RAG(검색 증강 생성) 방식을 적용하여 벡터 데이터베이스에 색인된 문헌을 기반으로 환각 없는 정확한 답변을 생성하도록 설계했습니다. 기후기술 전문가들의 피드백을 반복적으로 수렴하여 분류 체계와 키워드 사전을 지속적으로 보정했습니다.

LLM 기반 문헌 자동 분류, 핵심 트렌드 추출, 연도별 기술 동향 시각화 기능을 통합한 분석 시스템을 개발했습니다. 태양광, 수소, CCUS, 배터리 등 기후기술 세부 분야별로 문헌을 자동 분류하고 각 분야의 기술 성숙도를 평가하는 기능을 구현했습니다. 연구원이 자연어로 질의하면 관련 문헌을 검색하고 핵심 인사이트를 요약하여 출처와 함께 제시하는 Q&A 기능을 탑재했습니다. 국가별, 기관별, 연도별 연구 동향을 인터랙티브 차트와 네트워크 그래프로 시각화하여 거시적 트렌드를 한눈에 파악할 수 있습니다. 분석 결과를 정기 보고서 형태로 자동 생성하는 리포팅 기능도 포함하여 보고 업무의 효율성도 높였습니다.

LLM 기반 문헌 분석 시스템을 성공적으로 구축하여 10만 건 이상의 기후기술 문헌에 대한 자동 분류와 트렌드 추출 기능을 제공하게 되었습니다. 연구원의 트렌드 분석 소요 시간이 85% 단축되어 본연의 연구 업무와 정책 제언에 더 많은 시간을 투입할 수 있게 되었습니다. 자연어 Q&A 기능을 통해 비전문 연구원도 기후기술 문헌에 쉽게 접근하고 인사이트를 얻을 수 있는 환경이 조성되었습니다. 시스템이 자동 생성하는 분기별 기술 동향 보고서는 기관의 대표 산출물로 활용되고 있습니다. 이 프로젝트의 성공을 바탕으로 에너지, 환경 등 인접 연구 분야로의 시스템 확장도 추진 중입니다.