국가기록을 검색할 때 정확한 문서 제목이나 생산기관을 모른다면 원하는 정보를 찾기 쉽지 않다. 특히 기관 명칭이 바뀌거나 동일한 정책이 시대에 따라 다른 이름으로 기록됐다면 관련 자료를 일일이 확인해야 하는 번거로움이 발생한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 인공지능(AI)이 기록물 사이의 관계와 작성 배경까지 분석하는 지능형 검색 기술이 개발되고 있다.
솔트룩스는 국가기록원에 축적된 기록정보의 접근성을 높이기 위한 ‘AI 기반 지능형 기록정보 검색 솔루션 개발 및 실증 사업’을 진행하고 있다고 12일 밝혔다. 과학기술정보통신부가 주무부처, 정보통신산업진흥원(NIPA)이 전담기관을 맡는 부처협업 기반 AI 확산 사업의 일환으로, 단순한 키워드 검색을 넘어 이용자의 질문 의도를 파악하고 관련 기록의 근거까지 제시하는 검색 환경을 구축하는 것이 목표다.
이번 사업에서 솔트룩스가 현재까지 색인한 데이터는 국가기록원의 기록물 목록 약 2380만건과 원문을 검색 단위로 분할한 데이터 54만여건이다. 이를 토대로 개별 기록물의 내용뿐 아니라 기록을 생산한 기관과 관련 정책, 행정업무 사이의 연관성을 함께 탐색할 수 있는 기반을 마련하고 있다.
핵심 기술은 온톨로지(Ontology) 기반 지식그래프와 자체 AI 모델 ‘루시아(LUXIA)’, AI 에이전트의 결합이다. 온톨로지는 정보 사이의 의미와 관계를 체계적으로 정의하는 기술로, 서로 다른 명칭이나 문서에 흩어진 정보를 연결하는 역할을 한다. 여기에 AI 에이전트가 이용자의 자연어 질문을 분석하고 관련 기록을 찾아 내용을 종합하도록 설계했다.
가령 과거 ‘정부기록보존소’라는 명칭으로 생산된 기록을 현재의 ‘국가기록원’과 연계해 검색하는 방식이다. 기관의 변천 과정이나 정책 명칭이 달라진 경우에도 지식그래프에 연결된 관계 정보를 활용해 관련 기록을 탐색할 수 있다. 이용자가 문서명이나 생산기관을 정확히 기억하지 못하더라도 질문의 맥락을 바탕으로 필요한 정보를 찾도록 지원하는 것이다.
검색 결과의 신뢰성을 확보하기 위한 장치도 포함됐다. AI가 답변을 생성할 때 실제 기록 원문을 근거로 제시하도록 설계해, 생성형 AI가 사실과 다른 내용을 만들어내는 환각(할루시네이션) 현상을 줄이겠다는 구상이다. 단순히 관련 문서 목록을 보여주는 데 그치지 않고 이용자가 답변의 출처를 확인할 수 있도록 하는 데 초점을 맞췄다.
이처럼 원문 근거와 의미 기반 검색을 결합하는 방식은 해외 기록관리 분야에서도 검토되고 있다. 솔트룩스에 따르면 미국 국립문서기록관리청(NARA) 역시 이용자의 검색 의도와 역사적 맥락을 반영하는 AI 기반 의미 검색을 시범 추진하고 있다.
솔트룩스는 현재 데이터 구축 결과와 AI 에이전트 검색 기능을 통합 검증하고 있다. 이달 중 시험·인증 절차를 진행하고 국가기록원 내 실증 환경을 개방하는 것이 다음 단계다. 이후 실제 이용자의 의견을 수렴해 검색 정확도와 서비스 품질을 개선할 계획이다.
이경일 솔트룩스 대표는 “국가기록은 단순한 문서의 집합이 아니라 국가의 정책과 행정, 역사가 축적된 중요한 지식 자산”이라며 “솔트룩스가 축적해 온 온톨로지와 AI 에이전트 기술을 기반으로 방대한 기록 속에 담긴 의미와 관계까지 AI가 이해하고, 국민 누구나 필요한 정보를 신뢰할 수 있는 근거와 함께 활용할 수 있는 환경을 만들어 나가겠다”고 밝혔다.
