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초록·키워드
정부 예산설명서는 표준화된 행정문서임에도 HWP·PDF 등 반정형 포맷으로 발행되어 AI 활용에 한계가 있다. 본 연구는 데이터 표현 형식과 활용 도구의 결합이 질의 가능성에 미치는 영향을 분석하기 위해, 2026년 AI 재정사업 533건을 대상으로 메타데이터 스키마와 도메인 온톨로지(BEDO v1.0)를 설계하고 100문항 평가셋에서 5가지 결합 방식의 성능을 비교하였다. 그 결과 XLSX(F1 65.40%), RDF(58.40%), Pandas Agent(54.57%) 세 방식이 Plain Text Vector RAG(33.77%)보다 통계적으로 유의하게 높았으며, 세 방식 간에는 유의한 우열이 확인되지 않았다. 반면 JSON 직렬화(14.83%)는 구조 인식 도구 없이 사용한 조건의 한계를 보였다. 본 평가셋 범위 내에서 반정형 행정문서의 AI 활용성은 머신리더블 수준뿐 아니라 표현-도구 적합성에 의해 좌우될 수 있으며, 이는 「대한민국 인공지능행동계획」 추진을 위한 공공 문서의 질의 가능한 지식 구조 설계에 참고가 될 수 있다.
본문·목차
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