한국 국회 빅데이터 플랫폼 (AI국회) 구축¶
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 국가 | 한국 |
| 주관 | 국회사무처 |
| 수행 | 삼성SDS + 한글과컴퓨터 컨소시엄 |
| 예산 | 1차 약 117억원 (총 3단계) |
| 기간 | 2025~2027 (3단계) |
| 상태 | 1단계 진행중 |
배경¶
국회 의정활동에는 방대한 양의 법률안, 회의록, 정책 자료, 학술 논문 등이 활용된다. 기존에는 이러한 자료의 검색, 분석, 요약이 수작업에 의존하여 의정 효율이 제한적이었다. 국회사무처는 생성형 AI와 빅데이터 기술을 결합하여 의정활동의 품질과 효율을 근본적으로 혁신하는 'AI국회' 구축에 착수했다.
목표¶
- 국회 특화 생성형 AI로 문서 작성, 데이터 분석, 보고서 요약 지원
- 국회 내외부 정보를 통합하는 빅데이터 플랫폼 구축
- 2027년까지 대국민 서비스 확대
3단계 로드맵¶
1단계 (2025): 기반 구축¶
- 지능형 검색 서비스 도입
- 생성형 AI 서비스 구축
- 빅데이터 플랫폼 인프라 도입
- 국회 특화 AI 모델 초기 구축
2단계 (2026): 고도화¶
- 전문가 분석 서비스 구축
- MLOps 인프라 도입 (AI 모델 지속 학습/배포)
- 데이터 파이프라인 고도화
- 분석 정확도 개선
3단계 (2027): 확대¶
- 노코딩 기반 빅데이터 전문가 분석 환경
- 클라우드 기반 대국민 서비스 구축
- 외부 데이터 연계 확대
기술스택¶
- AI 플랫폼: 삼성SDS 패브릭스 (Fabrix)
- 코드 전환 에이전트 (레거시 시스템 현대화)
- AI 에이전트 기반 자동화
- 데이터 처리: 한컴 데이터 로더 (AI 학습용 데이터 추출)
- 질의응답: 한컴피디아 (RAG 기반 지능형 Q&A 시스템)
- 문서 관리: 한컴 통합 문서 뷰어 (문서 구조 자동화)
- 인프라: MLOps 파이프라인, 빅데이터 플랫폼
교훈 및 시사점¶
- 의회 AI 도입의 선례: 입법부에 생성형 AI를 도입한 국내 최초 사례로, 행정부 중심 AI 전환에서 입법부까지 확대
- RAG의 실전 적용: 법률, 회의록 등 도메인 특화 문서에 RAG를 적용하여 환각(hallucination) 문제 최소화
- 단계적 접근: 3년 로드맵으로 리스크 관리 (인프라 -> 고도화 -> 대국민 서비스)
- 보안 고려: 국회 내부 정보의 보안 등급에 따른 접근 제어 필수
- 레거시 현대화 병행: 기존 시스템 코드 전환까지 포함한 종합 전환