생성형 인공지능 시대의 융합 기술 기반 국어생활 서비스 구축 방안
Strategies for Building Korean Language Services Based on Hybrid Technology in the Era of Generative AI
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초록
생성형 언어모델로 대표되는 인공지능 기반 언어 처리 기술이 일상에 자리를 잡게 되면서, 인공지능을 기반으로 국어생활 서비스를 고도화할 수 있는 가능성이 생겼다. 이 연구는 인공지능 기반의 대국민 국어생활 서비스 구현을 위해, 현재 초거대 언어모델이 가진 막대한 비용과 거대 용량 등의 한계점을 보완할 수 있는 방법론을 제안한다. 특히 규칙 기반 기술과 인공지능 기술을 결합한 융합 접근법을 통해 효율과 성능의 균형을 달성할 수 있다. 이를 위해 이 연구는 규칙 기반 접근법과 생성형 언어모델 기술을 결합한 서비스를 제안하고 세 가지 핵심 언어 자원의 구축 방안을 제시한다. 첫째, 규칙 기반의 맞춤법 검사기와 연계할 수 있도록 어문규범과 교정 사례를 결합한 국어 지식 자료를 구축하여 모델의 기본적인 교정 능력을 확보한다. 둘째, 어문규범과 문법 원리를 체계화한 규칙 지식베이스와 이를 의미적으로 연결한 지식그래프를 구축하여 정확하고 일관된 교정 기준을 제공하는 방안을 제시한다. 셋째, 지시문 기반 첨삭 말뭉치를 통해 모델이 맥락을 고려하여 적절한 교정과 설명을 제공하도록 한다. 이 연구에서 제안하는 방법론은 대국민 국어생활 서비스의 질적 향상뿐만 아니라, 한국어 인공지능 기술의 발전에도 기여할 것으로 기대된다. 이를 기반으로 국립국어원의 공적 역할을 강화하고 한국어 정보화의 새로운 지평을 열어갈 수 있을 것이다.
Abstract
As AI-based language processing technology, represented by generative AI, becomes a part of everyday life, the possibility of enhancing Korean language services based on AI emerges. This research proposes a methodology to address the limitations of the current large-scale language models, such as immense costs and capacity, for the implementation of a national Korean language service based on AI. Specifically, by combining rule-based technology with AI technology, a hybrid approach is employed to achieve a balance between efficiency and performance. To this end, the study proposes a service that integrates rule-based approaches with generative language model technology and suggests three key language resource construction methods. First, by establishing a Korean knowledge resource that combines language norms and correction cases, the foundation for the basic correction capabilities of the model is secured, allowing it to interface with rule-based spelling checkers. Second, a rule knowledge base systematizing language norms and grammatical principles is constructed, along with a knowledge graph that semantically links them, presenting ways to offer precise and consistent correction standards. Third, through instruction-based writing feedback corpora, the model provides appropriate corrections and explanations considering the context. The methodology proposed in this study is expected to contribute not only to the qualitative improvement of national Korean language services but also to the advancement of Korean AI technology. Based on this, it can reinforce the public role of the National Institute of Korean Language and open new horizons for the informatization of Korean language.