국내 연구진이 법률 약관이나 의학 문서처럼 전문성이 높은 자료를 일반인도 쉽게 이해할 수 있도록 요약하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다.

고려대학교(총장 김동원)는 컴퓨터학과 임희석 교수 연구팀과 HIAI 연구원이 독자의 배경지식과 이해 수준에 맞춰 전문 정보를 재구성하는 인공지능 요약 기술 ‘NRLB(No Reader Left Behind)’를 개발했다고 12일 밝혔다. 연구 결과는 오는 7월 미국 샌디에이고에서 열리는 자연어처리 분야 국제학술대회 ‘ACL 2026’ 메인 컨퍼런스에 채택됐다.

법률·의료·정책·과학 분야 정보는 공개돼 있지만 어려운 용어와 복잡한 문장 구조로 인해 일반인이 활용하기 쉽지 않다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. 연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 독자의 이해 수준을 고려한 맞춤형 요약 체계를 개발했다.

NRLB는 문서를 단순히 축약하는 기존 요약 기술과 달리 독자의 관점에서 어려운 용어와 문장, 부족한 배경 설명을 찾아 보완한다. 이용자 수준에 맞는 용어 해설과 배경지식을 함께 제공해 전문 정보의 이해도를 높이는 것이 특징이다.

특히 미국의 ‘평이한 문서 작성법(Plain Writing Act)’이 제시한 공공문서 작성 원칙을 적용했다. 또 여러 인공지능이 협력하는 멀티 에이전트 구조를 활용해 보다 이해하기 쉬운 요약문을 생성하도록 설계했다.

연구팀은 이번 기술이 인공지능을 단순한 정보 처리 도구를 넘어 교육, 공공행정, 과학 소통 분야의 지식 전달 수단으로 활용할 수 있는 가능성을 보여준다고 설명했다. 전문 지식 접근성이 학력이나 배경지식에 따라 달라지는 문제를 완화하는 데도 도움이 될 것으로 기대된다.

임희석 교수는 “인공지능 성능 경쟁을 넘어 기술이 실제로 사람들의 정보 접근성을 높이는 데 어떻게 기여할 수 있을지 고민한 결과”라며 “앞으로도 인간 중심의 인공지능 연구를 지속해 나가겠다”고 말했다.

한편 임 교수 연구실은 이번 ACL 2026에서 총 12편의 논문이 채택되는 성과를 거뒀다.