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저는 이 소식을 보고 ‘아, 드디어 AI가 진짜 국민 생활 속으로 들어오는구나’ 싶었어요.
LG AI 연구원이 한국전자기술연구원(KETI)과 함께 행정안전부의 ‘AI 안전신문고’ 1단계 연구 개발을 완료했대요. 연내 시범 서비스까지 준비한다고 하니, 생각보다 빠르게 우리 일상에 AI 행정이 자리잡을지도 모르겠어요.
무슨 일이 있었나요
LG AI연구원은 지난달 30일, 자사의 비전언어모델 ‘엑사원 4.5(EXAONE 4.5)’ 를 행정안전부 안전신문고 시스템에 적용하는 1단계 연구를 마쳤다고 발표했어요.
안전신문고, 아시죠? 길에 막힌 빗물받이나 위험한 시설물을 발견하면 사진 찍어서 신고하는 그 서비스예요. 현재 하루 평균 3만 9,000건, 연간으로는 1,000만 건이 넘는 신고가 들어오고 있어요.
문제는 이 많은 신고를 사람이 일일이 분류하고 이관해야 한다는 점이었어요. 키워드 기반 자동 분류 시스템이 있긴 하지만, 오타나 애매한 표현이 있으면 정확도가 떨어져서 실무자가 사진을 하나하나 열어보고 담당 부서를 찾아 보내야 했거든요.
이제 엑사원 4.5가 그 역할을 대신하게 됩니다.
자세히 들여다보면 — 숫자, 발언, 기술 포인트
어떻게 작동하나요. 신고자가 안전신문고에 ‘막힌 빗물받이’ 사진을 올리면, 엑사원 4.5가 사진을 분석해서 자동으로 신고 내용을 생성해요. 그리고 접수된 신고를 유형별로 분류해서, 중요도가 높은 신고는 소관 기관 분류 부서를 거치지 않고 바로 조치 부서로 보내버리는 거예요.
엑사원 4.5의 능력. 엑사원 4.5는 LG AI연구원이 개발한 비전언어모델(VLM)로, 텍스트뿐 아니라 이미지와 영상까지 이해하고 추론할 수 있어요. 이번 프로젝트에서 엑사원은 사진 속 위험 요소를 식별하고, 그에 맞는 정확한 신고 문구를 생성하는 ‘두뇌’ 역할을 맡았어요.
KETI의 신희동 원장은 이렇게 말했어요.
“LG AI연구원과의 협업을 통해 공공서비스의 행정 부담과 운영 비용을 절감하고, 시민 안전 강화에 기여할 것으로 기대하고 있습니다. 안전 민원을 신속하고 정확하게 처리해 국민이 체감할 수 있는 AI 전환 모범 사례를 만들겠습니다.”
앞으로의 확장 가능성. 양 기관은 안전 신고 데이터가 축적되면 시기·지역·유형·빈도별 데이터 기반 패턴 분석이 가능해질 것으로 보고 있어요. 이를 통해 새로운 유형의 안전 위험을 선제적으로 대응하는 정책 수립에도 활용할 수 있다는 구상이에요.
이게 우리한테 어떤 의미일까요
LG 엑사원이 국가 안전 인프라의 핵심 두뇌로 낙점된 건, 한국 AI 생태계에서 꽤 상징적인 일이에요.
그동안 ‘기업용 AI’에 집중해 온 LG AI연구원의 방향성이 공공 영역으로 확장되고 있다는 신호거든요. 작년 MWC 2026에서 LG가 ‘K-엑사원’을 글로벌 최고 수준으로 만들겠다고 선언했는데, 실제 행정 서비스에 적용되는 첫 큰 사례가 나온 셈이에요.
이 프로젝트는 구광모 LG 대표가 강조해 온 ‘사람 중심의 AI 철학’이 실제 서비스로 구현된 사례로 평가받고 있어요. AI가 단순히 기술 자랑이나 수익 창출을 넘어서, 시민의 안전과 삶의 질을 개선하는 방향으로 쓰인다는 점이 의미 깊어요.
다만 아직은 1단계 연구 개발을 마친 단계고, 연내 시범 서비스를 시작하는 게 목표예요. 실제 서비스가 안정적으로 운영되려면 아직 갈 길이 남았다는 뜻이죠. 하지만 이 흐름이면 몇 년 안에 한국의 공공 행정 서비스 곳곳에 AI가 스며들어 있을지도 몰라요.
생각만 해도 좀 신기하지 않나요?
- 원문: 전자신문 — LG-KETI, ‘엑사원’으로 ‘연 1000만건’ 안전 신고 처리한다
- 보조: 디지털투데이
- 작성: sw4u 9시뉴스 한나영 / 2026-05-06 09:00