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광주과학기술원(지스트)은 27일 이흥노 전기전자컴퓨터공학과 교수 연구팀이 법률 분야에 특화된 '검색 증강 생성'(Retrieval-Augmented Generation·RAG) 기술을 개발했다고 밝혔다.

기존 AI 법률 시스템은 58∼82%에 달하는 '할루시네이션'(hallucination·잘못된 정보 또는 환각) 발생률과 정보 검색 한계, 법률 문맥에 대한 적용력 부족이라는 문제를 안고 있다.

연구팀은 법률 데이터를 효율적으로 검색하고 활용하는 동시에 답변의 신뢰성과 정확도를 높인 법률 분야에 최적화된 시스템인 'Legal Query RAG'(LQ-RAG)를 개발했다. LQ-RAG 모델은 광범위한 법률 텍스트를 활용해 방대한 판례와 법령 자료를 학습함으로써 전문 법률 용어와 문서 구조를 심층적으로 이해할 수 있도록 했다.

실제 법률 질의응답 데이터를 기반으로 생성 모델을 재학습해 더욱 정교한 답변 능력을 확보했으며, 할루시네이션을 최대한 줄이고 정확도를 개선하며 복잡한 질문에도 명확하고 수준 높은 답변을 제공한다. 특히 생성된 응답에 대한 평가 기반의 검색·생성 단계를 반복적으로 개선해, 더 정확하고 관련성 높은 답변을 유도하는 기술인 '재귀적 피드백 메커니즘'도 구현했다. 추론 과정에서 반복적 개선 메커니즘을 적용해 최적의 답변을 도출하고, 생성된 답변은 평가를 통해 맥락의 적절성과 사실적 정확성을 기준으로 다시 평가하는 방식이다.

LQ-RAG를 적용한 결과, 기존 시스템 대비 법률 문서 검색 응답 정확도가 23% 향상된 것으로 나타났다. 중국의 생성형 AI '딥시크(DeepSeek)-R1'과 연구팀의 LQ-RAG 비교에서도 응답을 개선하는 방식에서만 차이를 보였을 뿐 두 모델 모두 더 정확하고 정교한 답변을 제공했다고 연구팀은 설명했다.

연구팀은 개발한 기술을 활용해 계약서 작성과 준법 감시 등 법률 업무의 효율성을 높이기 위한 도구를 개발해 법률 전문가들이 핵심 업무에 집중할 수 있도록 지원할 계획이다.

이흥노 교수는 "AI가 생성한 답변을 자체적으로 지속해 개선하는 재귀적 피드백 메커니즘을 통해 신뢰성을 높였다"며 "보다 정확한 법률 분석과 신뢰할 수 있는 AI 기반 법률 설루션을 제공할 계획이다"고 말했다.

이 교수가 지도하고 라만 와히두르(Rahman, S M Wahidur) 통합과정생이 수행한 이번 연구는 국제학술지 IEEE ACCESS'에 지난 14일 온라인 게재됐다.

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