에이아이웍스, ‘캄보디아 크메르어 민원 서비스 챗봇 구축 사례’ 국제학술대회 논문 채택

[사진=에이아이웍스 제공] 인공지능(AI) 데이터·솔루션 전문기업 AIWORKX(에이아이웍스, 대표 윤석원)가 유엔대학교(UNU) 산하 UNU-EGOV가 주관하는 제19회 전자정부 국제학술대회 ‘ICEGOV 2026’에서 캄보디아 크메르어 민원 서비스 챗봇 구축 사례를 담은 논문 ‘저자원 언어 환경의 책임 있는 AI 공공서비스를 위한 추적 가능한 LLM-RAG: 크메르어 사례연구’가 채택되었다고 밝혔다. 이는 캄보디아 국민이 크메르어로 민원 절차와 필요 서류를 확인할 수 있도록 현지 공공문서를 지식베이스로 삼아 검색증강생성(RAG) 시스템을 구축해, AI 연구 분야에서 통용되는 저자원 언어(LRL) 국가의 공공서비스 소외 과제를 AI로 풀어낸 사례다. 캄보디아에서 시민이 민원 절차와 필요 서류를 확인하려면 크메르어 공공문서를 직접 찾아 읽거나 담당 기관에 문의해야 한다. 크메르어는 띄어쓰기 없이 문자가 이어지는 표기 체계와 복잡한 표기 규칙 탓에 기존 다국어 AI 모델이 다루기 어려운 대표적 저자원 언어로 꼽히고, 학습 말뭉치도 주요 언어에 비해 크게 부족하다. 2025년 발표된 이 분야 생성형 AI 연구동향 분석에 따르면, 지금까지 국제 학계에 보고된 크메르어 생성형 언어모델 학습 데이터는 모두 합쳐도 7만~57만 9,000문장 수준에 그친다. 이는 이번 PoC의 기반 모델인 메타 라마(Llama) 3.1의 전체 사전학습 데이터(다국어 혼합 약 15조 토큰)와 비교하면 100만분의 1에도 못 미치는 규모다. 에이아이웍스는 이러한 문제의식에서 출발해 캄보디아의 한 국가 단위 공공기관 민원 서비스를 대상으로 크메르어 민원 AI 챗봇을 구축·검증하는 실증(PoC)을 수행했다. 기반 모델의 크메르어 인식 성능과 RAG 활용 가능성을 확인하는 기술 검증이 목적으로, 실제 서비스 구축은 올해부터 단계적으로 추진중에 있다. 연구진은 모델, 검색, 데이터 세 층위를 크메르어 환경에 맞춰 구축했다. 구체적으로 △크메르어 데이터에 대한 거대언어모델(LLM) 추가 학습 및 지시문 튜닝 △다국어 임베딩 모델 비교 및 선정 △공공문서 기반 검색증강생성(RAG) 구축 △민원 시나리오 평가를 수행했다. 메타의 라마(Llama) 3.1 8B 오픈 웨이트 모델에 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 크메르어 말뭉치 약 20만 문장(국제 학계에 보고된 크메르어 생성형 언어모델 학습 데이터 전체 범위에 해당하는 규모)을 추가 학습해 언어 이해도를 ...