[더리포트=이진수기자] 국내 연구진이 사람처럼 문서를 이해하고 원하는 정보를 찾을 수 있는 인공지능 기술을 개발했다. 

한국전자통신연구원(ETRI)은 오피스 문서로부터 사용자의 질문에 정답을 알려주고 두 문장이 같은 의미인지 이해하는 API ’2종을 개발했다고 7일 밝혔다. 

이로써 필요한 내용을 빠르게 파악해 업무 생산성을 높이고 정보 공유와 활용도를 대폭 높이는 데 큰 도움이 될 전망이다.

먼저 행정문서 질의응답(QA) API 기술은 딥러닝 언어모델을 이용해 단락과 표를 인식하여 정답 및 근거 문장을 인식한다.

예를 들어 ‘출장 경비가 100만 원 들 때, 결재를 어느 선까지 받아야 할까요?’라는 질문을 입력하면,‘100만 원 이하인 경우, 실장 전결’과 같은 사내 규정 정보를 담은 문서와 그 근거 부분까지 찾아 주는 셈이다.

이 기술은 공동연구기관인 한글과컴퓨터에서 블라인드 평가로 정확도를 측정했다. 

그 결과 단락을 대상으로 검색해 나온 상위 5개 결과의 정확도는 89.65%, 표를 대상으로 진행한 검색에서는 81.5%로 높은 정확도를 보였다.

또한, 패러프레이즈(Paraphrase) 인식 API는 사람처럼 똑똑하게 문서를 보고 다른 형태의 문장이 같은 뜻을 지니는지 파악하는 기술이다. 

앞서 나온 행정문서QA API와 다른 한국어 AI 개발에도 쓰일 수 있는 원천 기술이다.

인공지능과 딥러닝 기술은 사람과 달리 문장이 조금만 달라져도 의미 관계를 올바르게 인식하지 못하는 견고성(robustness) 문제가 있었다. 

예를 들어 ‘그는 빨간 자전거를 샀다.’와‘그가 산 자전거는 빨간색이다’라는 문장은 사람과 기계가 쉽게 구분하지만, ‘그는 빨간 자전거를 안 샀다.’라는 문장과는 구분을 잘하지 못한다. 

ETRI는 딥러닝 기술의 견고성 한계를 개선하여 다양한 유형의 문장에서 의미 관계를 인식하도록 이 기술을 개발했다. 

견고성 평가셋 대상 평가 결과, 96.63% 정확도를 보이며 기존 오픈소스 딥러닝 기술보다 성능을 크게 개선할 수 있었다.

개발된 기술은 표준인 XML 기반으로 문서 서식을 처리한다. 

현재는 한글 문서 대상으로만 서비스를 제공하지만, 개발 기술 자체는 워드, PDF 등 다른 문서에도 범용적으로 쓰일 수 있다. 

덕분에 사내 규정, 메뉴얼, 온라인 공고 등 다양한 문서와 분야에 적용될 전망이다.

연구진은 오피스 문서 서식이 다양하고 정형화되지 않아 인공지능 기술을 적용하기 어려웠지만, 견고성이 높은 데이터를 구축하고 무엇이 문제인지 판단하는 알고리즘 성능을 높이면서 본 성과를 낼 수 있었다고 밝혔다.

향후에는 GPT-3에 대응하여 언어이해와 생성을 동시에 학습한 딥러닝 언어모델을 개발하고 관련 기술을 공개하면서 AI 기술력을 고도화하고 플랫폼 개발에도 기여한다는 계획이다. 

이 기술은 ETRI 공공 인공지능 오픈 API‧데이터 서비스 포털(https://aiopen.etri.re.kr/)에 공개되어 누구나 쉽게 이용할 수 있다.