“(노년층 등에게는)복지 서비스 신청 절차가 복잡하고 자격 조건이 까다로워 신청을 포기하는 경우가 많다는 점에 착안해 ‘대화형 상담 챗봇’을 만들게 됐습니다”(‘복지로AI’ 임유섭 팀원/로봇개발업체 로베스트 대표)

‘복지로AI팀’(팀원 김상진·이현웅·임유섭·김송준)은 고려대 세종캠퍼스 ICT교육 프로그램인 ‘스마트시티를 위한 노코딩 기반 Meta sLLM실무활용 과정‘(3월~8월)을 최근 이수했다.

이 교육 과정은 충청ICT이노베이션스퀘어 확산 사업의 일환으로 고려대 세종캠퍼스가 주관하고 있다.

’노코딩 sLLM실무활용 교육‘의 핵심은 빠른 속도와 비용 절감 등에 맞춰져 있다. 프로그래밍 언어나 복잡한 API등의 이해가 없어도, 자연어로 명령하면 원하는 기능을 구현할 수 있기 때문에, ‘아이디어를 구상하면 작동’하는 서비스로 바꿀 수 있다는 것이 강점이다.

특히, 기존의 개발은 설계·코딩·테스트·배포 과정을 거치지만, 노코딩 sLLM은 설계와 구현이 동시에 진행돼 개발이 신속하다. 또, 규칙형 FAQ + sLLM을 결합해 자연스러운 대화형 응대 앱 개발이 가능하다.

‘복지로AI팀’ 수업중 배운 기술을 바탕으로 디지털 접근성이 취약한 계층을 위해 ‘대화형 복지 상담 앱’(베타버전)을 개발, 최근 개최한 발표회에서 금상을 수상했다.

이들이 복지 상담 앱 개발을 기획한 이유는 실용적인 목적이 강했다.

“통계 자료를 보면, 노년층의 상당수는 복지 혜택 대비 수고와 비용을 정확히 인식하지 못합니다. 이에 따라, 저희는 일대일 대화로 상황 판단과 올바른 신청을 할수 있는 기능을 담은 챗봇을 개발하게 됐습니다”

정부가 운영는 복지 서비스 신청 사이트 ‘복지로’가 있지만, 노년층 등이 쉽게 활용하기 어려운 현실을 개선하기 위한 시도를 한 것이다.

실제로, 이들이 만든 앱은 정부의 각종 복지 서비스 신청을 대화 형식읕 거쳐 차근차근 길 안내 해 준다. 따라서, 향후 완성도를 높일 경우, 디지털 취약 계층에게 도움이 될 만한 ‘필수 앱’으로 기대된다.

복지로AI 팀원들은 이 챗봇에 수업에서 배운 기술들을 녹여 넣었다. RAG-LLM 기술(검색과 생성 결합형 언어 모델)과 복지 사업의 공고를 바탕으로 정보를 추출하는 크롤링 기술 등이 그것이다.

또, 디지털 소외 계층에 적합한 친화적 인터페이스와 음성입력(STT), 음성출력(TTS) 등을 이용했다.

고려대 세종캠퍼스 ICT교육과 관련, 임유섭 팀원은 “교육 방식이 코드를 짜는 기술적인 측면에 맞추지 않고, 구현 서비스에 집중하는 것이어서 큰 도움이 됐다”며 “(개인적으로)로봇을 개발하는 일을 하고 있는데, 사용자 중심의 로봇 서비스 개발에도 적용할 수 있을 것 같다”고 기대감을 표했다.

이어 그는 ‘복지로AI앱’의 고도화를 통해 실제로 사업화하는 방안도 모색하겠다는 뜻도 전했다.