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재난 안전 관리 법령 활용을 위한 생성형 AI 출력 제어 알고리즘 개발
Development of Generative AI Output Control Algorithm for Disaster and Safety Management Legislation Utilization

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  • 발행기관
    한국재난정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국재난정보학회논문집 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제21권 4호 통권70호 (2025.12)바로가기
  • 페이지
    pp.1027-1044
  • 저자
    배종옥, 임준묵
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A477728

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원문정보

초록

영어
Purpose: This study addresses the limitation of existing generative AI systems that rely on singleoutput responses and cannot fully support the disaster management cycle of prevention, preparedness, response, and recovery. To overcome this limitation, a multi-channel generative AI output control algorithm that reflects all four stages simultaneously for a single query is proposed. Method: The proposed algorithm is based on a Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecture integrated with a database of 5,485 domestic legal provisions in JSON format. Relevant legal articles are retrieved using FAISS-based vector search and ELECTRA embeddings, and four parallel responses are generated using GPT-4. Result: Evaluation using 400 test queries achieved an overall accuracy of 82.8%. Stage-specific F1 scores were 0.780 for prevention, 0.822 for preparedness, 0.825 for response, and 0.879 for recovery, with an average response time of 3.8 seconds. Conclusion: The proposed fourchannel output control algorithm improves the reliability and multidimensional decision-making capability of generative AI systems and demonstrates applicability beyond disaster safety management to other domains requiring legally grounded AI responses.
한국어
연구목적: 본 연구는 기존 생성형 인공지능이 단일출력 방식에 의존함으로써 재난관리의 예방·대비·대 응·복구 전 주기를 충분히 지원하지 못하는 한계를 해결하고자, 하나의 질의에 대해 네 단계를 동시에 반영하는 다채널 생성형 AI 출력 제어 알고리즘을 제안한다. 연구방법: 제안된 알고리즘은 RAG 아키 텍처를 기반으로 5,485개의 국내 법령 JSON 데이터베이스와 연동되며, FAISS 기반 벡터 검색과 ELECTRA 임베딩을 활용하여 관련 법령 조문을 검색하고 GPT-4를 통해 4채널 병렬 응답을 생성한다. 연구결과: 400개의 테스트 질문을 활용한 평가 결과 전체 정확도는 82.8%로 나타났으며, 예방·대비·대 응·복구 단계별 F1 점수는 각각 0.780, 0.822, 0.825, 0.879를 기록하였다. 평균 응답 시간은 3.8초였다. 결론: 본 연구의 4채널 출력 제어 알고리즘은 생성형 AI의 출력 신뢰성과 다차원 의사결정 지원 능력을 향상시키며, 재난안전관리뿐 아니라 법적 근거 기반 AI 응답이 요구되는 다양한 분야로의 적용 가능성 을 제시한다.

목차

ABSTRACT
요약
서론
관련 연구
생성형 AI 출력 제어 기술
재난 관리 시스템 연구
법령 기반 AI 응답 시스템 및 안전관리 모델
4채널 AI 출력 제어 알고리즘 개발
전체 아키텍처 설계
쿼리 분석 모듈
법령 매핑 모듈
4채널 병렬 처리 모듈
제어 결정 모듈 및 출력 통합 모듈
교차 검증 모듈
실험 및 성능 평가
실험 환경 및 데이터 세트
구조 보존 임베딩 및 4단계 분류
질문 테스트 세트 구성 및 평가 방법
전체 분류 정확도 및 성능 요약
혼동 행렬 분석
3단계 교차 검증 시스템 성능 평가 행렬 분석
4채널 응답 생성 시스템 시연
결론
References

키워드

생성형 인공지능 재난관리 다채널 출력 제어 법적 근거 기반 AI RAG 아키텍처 Generative Artificial Intelligence Disaster Management Multi-Channel Output Control Legally Grounded AI RAG Architecture

저자

  • 배종옥 [ Jong-ok Bae | Graduate Student, Department of Creative Convergence Engineering, Hanbat National University, Daejeon, Republic of Korea ]
  • 임준묵 [ Joon-mook Lim | Professor, Department of Creative Convergence Engineering, Hanbat National University, Daejeon, Republic of Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국재난정보학회 [The Korean Society of Disaster Information]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    사회과학>사회복지학
  • 소개
    한국재난정보학회는 공공기관, 학계, 연구기관 그리고 민간관련회사 등의 상호협력과 유대강화를 통하여 국가 및 민간차원의 안전관련 재난정보 공유를 통한 재난사고에 대한 예방시스템 구축, 재난예방 관련 전문가 양성 교육, 연구용역 등 학문발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국재난정보학회논문집 [Journal of The Korean Society of Disaster Information]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    1976-2208
  • 수록기간
    2005~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 338 DDC 361

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