이소윤 / 한국체육대학교 / 생성형 AI 기반 한국 체육정책 변천사 추적 및 대화형 의사결정 지원 챗봇 시스템 개발: 비정형 체육 행정 데이터의 RAG(검색 증강 생성) 기술 적용 / 2026 인문사회학술연구교수(A유형) / 190,000 / 60개월
접수과제정보
접수번호2026011455
연구요약문
연구목표
(한글 2000자 이내)
본 연구의 목적은 생성형 인공지능과 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용하여 한국 체육정책의 방대한 비정형 행정 기록을 체계적으로 구조화·분석함으로써, 체육정책 변천을 시계열적·맥락적으로 추적·이해할 수 있는 정책사 연구 체계를 확립하는 것이다. 이를 통해 체육정책 기록을 정책 형성과 전환 과정을 분석할 수 있는 지식 자원으로 활용하고, 체육정책 연구와 정책 분석이 현장에서 보다 구조적이고 재현 가능한 방식으로 이루어질 수 있도록 정책 기록의 현장 활용도를 제고하는 방안을 제시할 것이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위한 세부 연구목표는 다음과 같다.
첫째, 체육백서, 정책보고서, 연감, 내부 행정 문서 등 다양한 형태로 분산되어 있는 한국 체육정책 기록을 체계적으로 수집·정제하고, 비정형 자료를 분석 가능한 형태로 구조화할 것이다. 이를 통해 체육정책 기록을 시계열 비교와 정책 변천의 장기적 흐름을 분석할 수 있는 아카이브 기반 데이터로 전환하고, 정책 등장 배경과 제도 형성 맥락을 추적할 수 있는 기초 연구 인프라를 구축할 것이다.
둘째, 구조화된 체육정책 기록과 메타데이터를 바탕으로 정책의 등장 배경, 정책 목표의 변화, 정책 분야 간 관계 구조를 시계열적으로 분석하여 한국 체육정책 변천의 연속성과 특징을 규명할 것이다. 나아가 정책 형성과 집행, 제도 개편 과정에서 나타나는 반복 구조와 제도 전환 패턴을 종단적으로 분석함으로써, 엘리트체육 중심에서 생활체육, 산업, 복지, 포용 정책으로 확장되어 온 체육정책의 전개 과정을 역사적·사회적 맥락 속에서 체계적으로 해석하고자 한다.
셋째, 체육정책 문헌에 내재된 정책 개념과 담론의 의미 구조를 반영한 정책 특화 지식베이스를 구축함으로써, 정책 문서 간 의미적 연계와 정책 개념 변화 양상을 분석할 수 있는 기반을 마련할 것이다. 이를 통해 정책 담론의 형성·확산·전환 과정을 구조적으로 분석하고, 기존의 키워드 중심 문헌 검색 방식에서 벗어나 정책 변천을 이해와 해석 중심으로 탐색할 수 있는 데이터 기반 정책사 연구 환경을 조성할 것이다.
넷째, 생성형 AI와 RAG 기술을 적용한 체육정책 변천사 분석 및 대화형 의사결정 지원 챗봇 시스템을 개발하여, 정책 질의응답과 정책 변천 추적, 정책 비교 분석이 가능한 연구·행정 지원 도구를 구현할 것이다. 이를 통해 체육정책 기록에 대한 접근과 활용 방식을 확장하고, 체육정책 연구와 정책 분석이 보다 구조적이고 재현 가능한 방식으로 이루어질 수 있도록 정책 기록의 현장 활용도를 높이는 방안을 제시할 것이다.
기대효과
(한글 2000자 이내)
- 체육정책 기록 관리·활용 체계의 확립
○ 비정형 형태로 분산되어 관리되던 체육정책 기록을 시계열과 정책 분야 기준으로 구조화함으로써, 정책 기록을 개별 문헌 단위가 아닌 통합된 아카이브 형태로 활용할 수 있는 분석 기반 확립. 이를 통해 정책 연구와 행정 검토 과정에서 자료 탐색·정리에 소요되던 부담을 완화하고, 정책 기록 활용의 효율성 제고 도모. - 정책 변천 맥락을 반영한 검토 환경 조성
○ 구조화된 정책 기록과 메타데이터를 바탕으로 정책의 등장 배경, 목표 변화, 정책 분야 간 관계를 시계열적으로 파악할 수 있는 환경 조성. 이에 따라 정책 연구 및 행정 현장에서 개별 정책을 검토할 때 유사 정책의 이전 전개 과정과 정책 기조 변화 흐름을 함께 고려할 수 있는 여건 확대. - 정책 개념·담론 변화 분석기반 구축
○ 체육정책 문헌에 내재된 주요 정책 개념과 용어의 의미 구조를 반영한 정책 특화 지식베이스 구축을 통해, 정책 문서 간 개념적 연계와 정책 담론 변화 양상을 체계적으로 분석할 수 있는 연구·분석 기반 확보. 이는 기존 키워드 중심 문헌 검색 방식의 한계 보완. - 생성형 AI 기반 정책 기록 활용 방식의 현장 적용
○ 생성형 AI와 검색 증강 생성(RAG) 기술을 적용한 정책 변천사 분석 및 대화형 질의응답 체계를 통해, 정책 기록을 질의응답 방식으로 확인할 수 있는 활용 환경 적용하여, 이를 통해 정책 담당자의 과거 정책 사례 검토 과정이 보다 직관적으로 이루어질 수 있으며, 체육정책 기록의 현장 활용 제고 도모.
연구요약
(한글 2000자 이내)
체육정책은 특정 시기의 정치·사회적 맥락과 국가의 통치 철학, 사회적 요구가 반영된 역사적 산물로서, 체육 행정의 방향성과 정책 우선순위를 이해하는 데 핵심적인 자료이다. 그러나 한국 체육정책 기록은 체육백서, 정책보고서, 연감, 내부 행정 문서 등 다양한 형태의 비정형 자료로 분산되어 관리되고 있어, 정책의 연속적 추적과 시계열 비교, 정책 간 관계 분석이 제한되어 왔다. 이로 인해 정책 연구와 행정 실무 현장에서는 과거 정책의 맥락과 성과가 충분히 축적·활용되지 못하는 구조적 한계가 지속되어 왔다(Howlett & Ramesh, 1995; Pollitt, 2008).
이에 본 연구는 생성형 인공지능과 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용하여 한국 체육정책의 비정형 행정 기록을 체계적으로 구조화·분석하고, 체육정책 변천을 시계열적·맥락적으로 추적·이해할 수 있는 정책사 연구 체계를 구축하고자 한다. 이를 통해 체육정책 기록을 정책 형성과 전환 과정을 분석할 수 있는 지식 자원으로 전환하고, 이를 통해 체육정책 연구와 정책 분석이 보다 구조적이고 재현 가능한 방식으로 이루어질 수 있도록 정책 기록의 현장 활용도를 제고하는 방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 총 5년간 3단계로 수행할 것이다. 1단계에서는 한국 체육정책 관련 비정형 행정 데이터를 체계적으로 수집·정제하고, OCR 기술을 활용하여 종이 문서와 스캔 자료를 디지털 텍스트 데이터로 전환할 것이다. 이후 문단 단위 분할, 불필요한 기호 제거, 표와 수치 정보 추출 등의 정제 과정을 거쳐 정책 분석에 적합한 아카이브 기반 데이터 구조를 구축하고, 발행 연도, 발행 기관, 정책 분야, 정책 성격 등을 기준으로 메타데이터 분류 체계를 설계할 것이다.
2단계에서는 구축된 정책 데이터와 메타데이터를 바탕으로 주요 체육정책 개념과 용어의 시대별 변화 양상을 분석하고, 정책 개념 간 관계를 반영한 체육정책 특화 지식베이스를 구축할 것이다. 이 과정에서 정책 문헌 텍스트를 임베딩 기법으로 벡터화하고, 문서 간 의미적 유사성과 맥락적 관계를 저장하는 벡터 데이터베이스를 구축함으로써 의미 기반 정책분석이 가능한 데이터 구조를 마련할 것이다. 또한 체육학 및 체육행정 분야 전문가 검토를 통해 분류 체계와 개념 구조의 타당성을 보완할 것이다.
3단계에서는 생성형 AI와 검색 증강 생성(RAG) 구조를 적용한 체육정책 변천사 분석과 대화형 의사결정 지원이 가능한 챗봇 시스템을 개발할 것이다. 정책 지식베이스에서 의미적으로 관련성이 높은 문서를 검색한 후 이를 근거로 답변을 생성하는 질의응답 파이프라인을 구현하고, 시계열 텍스트 분석을 통해 정책 키워드의 생성·변화·소멸 과정을 분석함으로써 정책 변천 추적과 비교 분석 기능을 고도화할 것이다. 나아가 웹 기반 정책 분석 플랫폼을 구축하여 연구 및 행정 현장에서의 활용 가능성을 검증할 것이다.
본 연구는 체육정책 기록을 단순한 행정 자료의 축적 수준을 넘어, 정책 변천의 흐름과 구조를 분석할 수 있는 정책사적 지식 인프라로 재구성한다는 점에서 의의를 지닌다. 나아가 체육정책 연구의 방법론적 확장을 도모하고, 정책 분석의 현장 활용 가능성을 높임으로써, 체육정책사·체육행정사·사회사를 유기적으로 연결하는 학제 간 연구 기반 형성에 기여할 것이다.
키워드(Keyword)
(한글 250자 이내)
한국 체육정책 변천사, 비정형 체육 행정 데이터, 생성형 인공지능, 검색 증강 생성
키워드
(영어 500자 이내)
Evolution of Korean Sports Policy, Unstructured Sports Policy Administration Data, Generative Artificial Intelligence(AI), Retrieval-Augmented Generation (RAG)
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