건축물의 건축, 유지‧관리는 ｢건축법｣을 포함하여 많은 법령에 의한 규제를 받는다. 건축 인허가 과정에서 확인해야 할 법령만 199개로 하위법령, 조례까지 포함할 경우 특정 상황에 적용되는 규정의 확인 및 해석에 상당한 어려움을 겪을 수 있다.

일반 국민이 법령해석을 요청하기 위해서는 반드시 해당 법령의 소관 부처에 대한 질의응답 절차를 거치도록 되어 있는데, 건축법 및 관련 법령에 대한 국토교통부 질의응답 민원은 연간 약 1만 건 이상이 발생하고 있어 행정력 소모가 상당한 수준이다.한편, 최근 대규모 언어모델 기술에 대한 접근성이 크게 향상되면서, 인공지능이 특정한 상황에 대한 질문에 대해 다양한 정보를 참조하여 적절한 정보를 제공하는 것이 가능해지고 있다. 이에 본 연구는 대규모 언어모델을 활용한 건축법령의 해석 및 질의응답 대응 효율화를 위한 기술적, 제도적 문제를 살펴보고 대응 방안을 도출하는 것을 목적으로 수행되었다. 이를 위해 본 연구는 프로토타입 시스템 디자인 및 테스트를 포함하여 문헌검토 및 전문가 자문 등을 수행하였다.

제1장 서론

1. 연구의 배경 및 목적 1

2. 연구의 범위 및 방법 2

3. 선행연구와 본 연구의 차별성 4

제2장 건축법령 해석 민원의 특성과 대규모 언어모델(LLM)의 활용 가능성

1. 건축법령 해석 민원 특성 분석 7

2. 대규모 언어모델의 개념과 특성 11

3. 공공 및 법률 분야 대규모 언어모델 활용 동향 19

제3장 인공지능 건축법령 해석 지원 시스템 디자인

1. 시스템 개발 방향 29

2. 건축법 및 관련 법령 벡터 데이터베이스 구축 31

3. 질의 처리 모델 설정 35

4. 웹 기반 사용자 인터페이스 36

제4장 시스템 성능 평가

1. 분석 방법 39

2. 국토부 민원 데이터 샘플 대상 답변 성능 평가 40

3. 법제처 유권해석 사례 데이터 답변 성능 평가 46

제5장 결론

1. 정책적 시사점 51

2. 연구의 한계 및 후속 연구 과제 53

참고문헌 55

Summary 59