[요약]

연구의 배경 및 목적

본 연구는 건축 행정 분야의 고질적인 문제인 법령의 복잡성, 과다한 민원, 그리고 이로 인한 행정 비효율성 문제를 해결하기 위해 수행하였다. 기존에 개발된 인공지능 건축법령 해석 지원 시스템(Archilaw V2)은 일정 수준의 가능성을 보였으나, 정확성, 최신성, 신뢰도 측면에서 명확한 한계를 드러냈다 .

이에 본 연구는 최신 대규모 언어모델(LLM) 적용, 사용자 및 전문가의 집단지성을 활용하는 '커뮤니티 인텔리전스 프레임워크' 도입, 그리고 '하이브리드 인텔리전스' 전략을 접목하여, 기존 시스템을 프로덕션 레벨의 차세대 시스템(ALRIS: AI Legal and Regulatory Intelligence System)으로 고도화하는 방안을 제안하고 그 성능을 실증적으로 검증하는 것을 목적으로 한다.

커뮤니티 인텔리전스를 통한 인공지능 법규 검토 시스템 구축 기술 동향

LLM 자체의 성능 향상이 데이터 및 연산 자원의 한계(Scaling Law)에 직면함에 따라, 새로운 기술 트렌드가 나타나고 있다. 첫째, LLM을 두뇌로 사용하여 자율적으로 계획하고 도구를 활용하는 'AI 에이전트(Agentic AI)' 기술이 각광받고 있다. 둘째, AI의 한계를 보완하기 위해 전문가가 개입하는 '하이브리드 인텔리전스(Hybrid Intelligence)' 전략이 강조된다. 셋째, 공동체 구성원의 상호작용을 통해 집단적 지혜를 발현하는 '커뮤니티 인텔리전스(Community Intelligence)' 개념과 AI의 융합 가능성을 확인하였다. 또한, UpCodes, AutoReview. AI, 건축규정 코파일럿 등 국내외 AI 법규 검토 시스템 동향을 분석하고 시사점을 도출하였다.

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