기업들이 인공지능(AI)을 업무에 활용할 때 가장 큰 문제 중 하나는 사실과 다른 답변을 그럴듯하게 만들어내는 이른바 ‘환각’ 현상이다. KAIST 연구진이 문서와 숫자 자료, 기업 간 거래 관계 등 흩어져 있는 정보를 한 번에 찾아 이해할 수 있는 기술을 개발해 인공지능 답변의 정확도를 크게 높였다.

KAIST는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 교원창업기업 그래파이와 함께 새로운 데이터 관리 기술인 ‘아카식DB(AkasicDB)’와 이를 활용한 인공지능 검색 기술 ‘옴니RAG(Omni RAG)’를 개발했다고 19일 밝혔다.

최근 기업들은 인공지능이 사내 문서와 보고서, 계약서 등을 찾아 읽고 필요한 정보를 알려주는 서비스를 도입하고 있다. 하지만 자료가 여러 곳에 나뉘어 저장돼 있어 인공지능이 내용을 제대로 파악하지 못하거나 잘못된 답을 내놓는 경우가 적지 않았다.

연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 여러 종류의 정보를 한 번에 찾아볼 수 있는 기술을 개발했다. 글로 작성된 문서뿐 아니라 표 형태의 자료, 사람·기업·제품 사이의 연결 정보까지 하나의 시스템에서 동시에 검색할 수 있도록 한 것이 특징이다.

함께 개발한 옴니RAG는 이렇게 모은 정보를 종합해 인공지능이 답변의 근거를 더 정확하게 찾을 수 있도록 돕는다. 연구팀은 이를 통해 인공지능의 환각 현상을 크게 줄일 수 있다고 설명했다.

실험 결과 답변 정확도는 기존 기술보다 최대 78% 높아졌고, 정보 검색 시간은 최대 21초에서 1초 이내로 줄어 최대 20배 빨라진 것으로 나타났다.

연구팀은 이 기술이 금융과 법률, 제조업, 국방, 과학기술 분야처럼 작은 오류도 큰 문제로 이어질 수 있는 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.

김민수 교수는 “인공지능이 기업의 방대한 정보를 제대로 이해하려면 여러 형태의 자료를 함께 분석할 수 있어야 한다”며 “기업용 인공지능의 신뢰성을 높이는 핵심 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 연구 결과는 데이터베이스 분야 최고 권위 국제학술대회인 ACM SIGMOD 2026에서 발표됐다.