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LLM을 활용한 건설정책지원 효율화 방향
국토연구원
2026.02.09
국토연구원은 LLM을 활용한 건설정책지원 효율화 방향을 모색한 브리프를 발표하였다.

- 2000년대 이후 증거기반정책(EBP)에 대한 관심이 커졌으며, 공공부문의 AI(LLM 등) 활용이 늘어나며 대국민 서비스 개선과 함께 경제 전반에 긍정적 파급효과 기대

- LLM 기반 정책 지원 시스템의 대표적 아키텍처는 검색증강생성(RAG)으로, 특정 DB를 GPT와 연계하여 정확한 정보를 제공하는 기법임

- 최근 LLM으로 입력을 받아서, 결정을 내리고, 도구를 사용하여 작업을 수행하고, 응답을 생성하는 AI 에이전트(Agentic AI)가 부상 중이며, 이는 정책 지원에도 유용한 기능임

- 건설정책 현황을 정리하면, 건설 관련 산업 범위 기준에 따라 다수 법령이 복잡하게 얽혀 있으며 다부처와 연계된 법정 계획 및 행정기관의 다양한 건설정책이 전개되고 있음

- 정책 실무자, 연구자, 일반 국민의 건설 관련 정책 이해도를 높이고 건설정책 운영의 과학화에 기여할 수 있는 LLM 기반 건설정책 지원 도구의 가능성 탐색 필요

[정책방안]
① 건설정책 지원을 위해서 현재의 특정 서비스를 활용한 시스템을 구축하기보다는 관련 정보의 활용 방향성을 설정하는 것이 적합한 시점으로 판단
② LLM 등을 적극 활용하는 건설정책지원 시스템의 개발·활용·고도화 세부 전략 필요
③ 국토연구원은 AI 기술을 활용한 건설정책 지원 구체화를 주제로 후속 사업 수행 예정