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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2026.5
- 수록면
- 1,010 - 1,020 (11page)
- DOI
- 10.5392/JKCA.2026.26.05.1010
이용수
초록· 키워드
본 논문에서는 페루 중앙 행정 기관 중 하나인 세나세(SENACE)에서 AI PoC(Proof of Concept)를 수행하는 과정 중에서 발생한 현실적 장애와 해결 경험을 다룬다. 이를 통해, AI 프로젝트를 실행하는 행정 실무자, 연구자뿐만 아니라 해외 진출을 고려하고 있는 기업에 실전 경험을 제공하는 것을 목적으로 한다. 본문은 세 가지 주제를 다룬다. 첫째, 행정 환경의 특수성에 맞춘 학습자료 구축 과정에서의 교훈과 과제다. 국가·도메인 특성을 반영한 데이터 세트 설계, 구축 과정을 담았다. 둘째, 페루 정부 현장에 특화된 대규모 언어모델(LLM) 의 파인튜닝 경험이다. 실제 데이터 기반의 실험과 반복적 최적화 과정에서 얻은 경험을 구체적으로 제시한다. 셋째, 공공기관의 제한된 컴퓨팅 자원 하에서의 서비스 개발 경험이다. 프로젝트 과정 중에서 데이터 부족 문제를 극복하고자 전문가 7명이 2,812개 고품질 데이터셋을 구축하였다. 스페인어 성능인 뛰어난 Llama-3.1-8B-Instruct를 QLORA로 파인튜닝하여 ROUGE-1 63%, ROUGE-2 205%, ROUGE-L 87.1%, 달성하였다. 청킹 기술로 RTX4090과 같은 제한된 GPU 컴퓨팅 환경 속에서 8명의 인력이 5일 걸려 수행하던 업무에 대해 1.5시간 만에 검토 초안을 생성하여 생산성의 획기적 개선을 위한 토대를 마련하였다.
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목차
- 요약
- Abstract
- I. 서론
- Ⅱ. 이론적 배경
- Ⅲ. 연구 방법
- Ⅳ. 연구 결과
- Ⅴ. 결론 및 함의
- 참고문헌
참고문헌
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