Achieving the Sustainable Development Goals (SDGs) requires systematic data management and evidence-based reporting, yet public organizations face persistent challenges including data fragmentation, inconsistent indicator management, and labor-intensive manual reporting. Applying Design Science Research (DSR) methodology, this study designs and implements AI.SDG, a prototype platform for uploading structured and unstructured SDG-related data, consolidating them through a bottom-up integration model, and generating SDG report drafts using Large Language Model (LLM) technology. A pilot study (102 departments, 142 indicators) confirmed three technical feasibilities: bottom-up data collection, LLM-based summarization, and automated report generation, producing a 30-page draft within approximately five minutes. GPT serves as the representative LLM, with the system designed for extensibility to other proprietary and open-source LLMs. The system is expected to improve reporting efficiency and support data-driven SDG policy decision-making.
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지속가능발전목표(SDGs) 이행을 위해 체계적 데이터 관리와 근거 기반 보고가 요구되나, 공공기관은 데이터 파편화, 지표 불일치, 수작업 보고의 비효율에 직면해 있다. 본 연구는 설계과학연구(DSR) 방법론에 근거하여, 정형·비정형 SDGs 데이터를 상향식(Bottom-up)으로 통합 관리하고 LLM 기반 보고서 초안을 자동 생성하는 AI.SDG 플랫폼을 설계·구현하였다. K대학교 파일럿(102개 부서, 142개 지표)에서 상향식 데이터 수집·LLM 요약·보고서 자동 생성의 세 가지 기술적 실현 가능성을 확인하였고, 약 30페이지 분량의 보고서 초안이 약 5분 만에 자동 생성되었다. 현재 GPT를 대표 LLM으로 활용하되, 상용·오픈소스 등 다양한 LLM으로 확장 가능한 구조를 지향하며, 보고 효율성 향상과 데이터 기반 SDGs 정책 의사결정 지원에 기여할 것으로 기대된다.
목차
Abstract 초록 1. 서론 2. 관련연구 2.1 SDGs 데이터 관리 현황 2.2 AI 기반 SDGs 데이터 수집·분석 2.3 LLM 기반 문서 자동화 2.4 연구 공백 및 본 연구의 기여 3. AI.SDG 시스템 설계 3.1 설계 원칙 3.2 4단계 운영 프로세스 3.3 상향식(Bottom-up) 데이터 통합 모델 4. LLM 기반 보고서 자동 생성 4.1 정량·정성 데이터 처리 4.2 LLM 기반 초안 생성 4.3 현재 구현 범위와 향후 확장 방향 5. 기대효과 및 시사점 5.1 기술적 기여 5.2 행정적 기여: 보고 효율성 향상 5.3 글로벌 기여 및 확장 가능성 6. 결론 참고문헌