LG ‘엑사원’, 행안부 AI 안전신문고 적용 — 하루 3,900건 신고를 자동 분류·이송
이 글에 포함된 정보는 단일 매체(아주경제) 보도에 기반한다. 행안부 공식 보도자료가 별도 게시되면 일부 수치·일정이 갱신될 수 있다.
LG AI연구원이 한국전자기술연구원(KETI)과 함께 자체 대형 언어 모델 ‘EXAONE’을 행안부 ‘AI 안전신문고’에 적용하는 1단계 개발을 끝냈다. 4월 30일 아주경제 보도에 따르면, 연내 시범 서비스가 시작될 예정이다. 적용 범위는 단순 챗봇 응대가 아니라 신고 접수부터 분류, 담당 부서 이송, 응답 회신까지의 전체 프로세스 자동화다.
무엇을 자동화하는가
행안부 안전신문고는 도로 파손, 공공시설 안전, 위험 시설 등 시민이 일상에서 발견한 안전 위험 요소를 사진·텍스트로 신고받는 채널이다. 보도에 따르면 하루 평균 3,900건 이상의 신고가 들어온다. 이전에는 사람이 신고 내용을 읽고 어느 부서·어느 지자체로 이송할지 결정해야 했다.
EXAONE 기반 자동 분류 시스템은 이 흐름을 단축한다. 자연어로 적힌 신고 내용과 첨부 이미지(사진)를 함께 처리해 ① 신고 카테고리 자동 분류, ② 책임 부서·지자체 자동 매핑, ③ 표준 응답 회신문 자동 작성까지 일괄 처리하는 게 1단계 목표다.
flowchart LR
A[시민 신고<br/>텍스트 + 사진]
B[EXAONE<br/>분류·요약]
C[담당 부서·지자체 매핑]
D[자동 회신문 작성]
E[담당자 검토·발송]
A --> B --> C --> D --> E
긍정적 관점 — ‘국가대표 AI 모델’ 사용 사례의 첫 공공 안착
긍정적으로 평가하는 입장은 두 갈래다. 첫째, 정부의 ‘K-AI 프로젝트’에서 1차 평가를 통과한 LG·SKT·업스테이지 라인업 가운데, EXAONE이 가장 먼저 본격 행정 시스템에 들어가는 사례가 됐다. 외산 모델이 사실상 표준이 되어버린 시장에서, 한국어로 학습된 자체 모델이 정부 운영 시스템에 안착한다는 점은 소버린 AI 정책의 첫 정량적 결과로 의미가 있다.
둘째, 안전신문고는 응답 속도가 시민 안전과 직결되는 영역이다. 사람이 모든 신고를 읽고 분류하는 데 걸리는 시간이 줄어들면, 위험 시설·도로 파손 같은 사안의 조치 속도가 빨라질 수 있다. 시범 서비스가 정식 운영으로 이어지면 측정 가능한 행정 KPI(평균 처리 시간, 오분류율) 개선이 기대된다.
부정적 관점·우려 — 오분류·책임 소재·검증 절차
비판적 시각도 있다. 첫째, AI가 분류한 신고가 잘못된 부서로 이송되거나 위험도를 잘못 평가했을 때 책임 소재가 어떻게 정리되는지가 명확치 않다. 연내 시범 단계에서는 사람이 최종 검토하는 ‘AI 보조’ 모델일 가능성이 크지만, 실제 운영 단계에서 자동화 비중이 어디까지 확대될지에 대한 가이드라인이 추가로 공개되어야 한다.
둘째, 신고 데이터에는 사진·위치·시민 신원 같은 개인정보가 포함된다. EXAONE이 이 데이터를 어떻게 처리·보관·재학습하는지에 대한 정책이 행안부·LG AI연구원 공동 명의로 공개되어야 시민 신뢰를 확보할 수 있다. AI 거버넌스 측면에서도 추가 가이드라인이 필요하다.
셋째, 본 보도가 단일 매체 의존이라는 점도 짚어둘 필요가 있다. 행안부 공식 보도자료, LG AI연구원 공식 블로그, KETI 공식 발표가 정식으로 공개되면 분류 정확도·시범 지자체 명단 등 핵심 디테일이 추가로 확인될 것이다.
전망 — 시범 운영 결과가 다음 정부 사업 가이드라인의 기준이 될 수 있다
단기 체크포인트는 ① 시범 운영을 어느 지자체에서 시작하는지, ② 1차 평가 지표(분류 정확도, 평균 처리 시간 단축률)가 공개되는 시점이다. 중장기로는 이 사례가 다른 공공 민원 시스템(국민신문고, 보건복지콜센터, 110 정부민원안내콜센터 등)으로 확장될지가 관전 포인트다. 한국 AI 기본법이 시행되는 가운데, 공공 시스템에서 ‘AI 적용 사전 영향평가’가 어떻게 운영될지의 첫 사례가 될 가능성도 있다.
출처 및 참고 자료
- LG ‘엑사원’, 행안부 AI 안전신문고 적용…연내 시범 서비스 시작 — 아주경제, 2026-04-30
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