「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」기반의 AI 시스템 메타데이터 애플리케이션 프로파일(K-AICat) 설계
- 발행기관 서강대학교 AI.SW대학원
- 지도교수 최준석
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 AI.SW대학원 데이터사이언스 · 인공지능
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000082363
- UCI I804:11029-000000082363
- 본문언어 한국어
- 저작권 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록(요약문)
The rapid advancement of artificial intelligence technology and its widespread adoption in the public sector underscore the importance of establishing legal and technical governance frameworks to ensure the transparency, safety, and accountability of AI systems. The European Union, through the AI Act, stipulates obligations including registration for specific categories of high-risk AI systems. To express and maintain this information in a machine-readable format, the cataloging approach AICat (based on DCAT v3.0 metadata application profile) has been proposed. In Korea, the Framework Act on the Development of Artificial Intelligence and the Establishment of a Trust-Based System (hereinafter referred to as the “Framework Act on AI”), promulgated on January 21, 2025, is scheduled to take effect on January 22, 2026. This Act requires businesses to manage and document information to ensure compliance and provide evidence, such as identifying high-impact AI, conducting impact assessments, and ensuring transparency, safety, and high-impact AI verification. identifying high-impact AI, conducting impact assessments, and other compliance and verification requirements. However, a standardized metadata application profile that enables consistent recording and sharing of AI system information alongside institutional/business systems and operational/security environments is lacking in the public administration context. This study designs K-AICat, a metadata application profile for registering and managing public sector AI systems, reflecting the requirements of the Framework Act on Artificial Intelligence and the characteristics of public administration. K-AICat is based on AICat but is extended to include: (1) itemization and evidence-centered design based on domestic legal requirements, (2) linkage with administrative codes such as agency codes and BRM, (3) management of public sector AI domain-specific information and system lifecycle (development–deployment–operation– change/re-training), (4) verification of applicability and information adequacy through mapping to actual public sector cases, (5) inclusion of connection rules for interoperability with the national data catalog. The research methodology consists of: deriving metadata requirements through analysis of the AI Framework Act provisions; specifying an RDF schema through reuse and extension of standard ontologies like W3C DCAT v3, AIRO, and DPV; and verifying feasibility through application to actual public sector AI system cases. This study presents an AI system metadata application profile based on domestic legislation, thereby supporting the documentation and verification of regulatory compliance and providing a practical foundation for public sector AI governance.
more초록(요약문)
인공지능 기술의 급속한 발전과 공공부문 도입 확산에 따라, AI 시스템의 투명성·안전성·책임성 확보를 위한 법적·기술적 거버넌스 체계의 구축 이 중요해지고 있다. 유럽연합은 AI Act를 통해 특정 범주의 고위험 AI 시 스템에 대한 등록을 포함한 의무를 규정하고 있으며, 이를 기계 판독 가능 한 형태로 표현·유지하기 위한 카탈로깅 접근으로 AICat(DCAT v3.0 기 반 메타데이터 애플리케이션 프로파일)이 제안되어 왔다. 한국에서도 2025년 1월 21일 공포된 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」(이하 “인공지능기본법”)이 2026년 1월 22일 시행될 예정이며, 동 법은 투명성 확보, 안전성 확보, 고영향 인공지능 확인, 영향평가 등 준 수·입증을 위해 사업자가 관리·문서화해야 할 정보 범위를 제시할 필요 가 있다. 그러나 공공행정 환경에서 AI 시스템 정보를 기관·업무 체계 및 운영·보안 환경과 함께 일관되게 기록·공유할 수 있는 표준화된 메타데 이터 애플리케이션 프로파일이 부재하다. 본 연구는 인공지능기본법의 요구사항과 공공행정 특성을 반영한 공공부문 AI 시스템 등록·관리를 위한 메타데이터 애플리케이션 프로파일 K- AICat을 설계한다. K-AICat은 AICat을 기반으로 하되, (1) 국내 법령 요 구사항의 항목화 및 증빙 중심 설계, (2) 기관코드·BRM 등 행정코드 연 계, (3) 공공부문 AI 도메인 특화 정보 및 시스템 생애주기(개발–배포–운 영–변경/재학습) 관리, (4) 실제 공공 사례 매핑을 통한 적용 가능성 및 정 보 충족성 검증, (5) 국가 데이터 카탈로그와의 상호운용을 위한 연결 규칙 을 포함하도록 확장하였다. 연구 방법은 인공지능기본법 조항 분석을 통한 메타데이터 요구사항 도출, W3C DCAT v3와 AIRO, DPV 등 표준 온톨로 지의 재사용·확장을 통한 RDF 스키마 명세, 그리고 실제 공공부문 AI 시 스템 사례 적용을 통한 작성 가능성 검증으로 구성된다. 본 연구는 국내 법제 기반의 AI 시스템 메타데이터 애플리케이션 프로파일을 제시함으로써 규제 준수의 문서화·점검을 지원하고, 공공부문 AI 거버넌스의 실무적 기 반을 제공한다.
more목차
제 1 장. 서론 10
제1절. 배경 및 필요성 10
제2절. 연구 목적 및 범위 11
제3절. 논문의 구성 11
제 2 장. 관련 연구 12
제1절. 법령 및 메타데이터 프로파일 연구 12
제2절. 공공부문 AI 거버넌스 연구 17
제 3 장. 제안 방법 18
제1절. 설계 목적 18
제2절. AICat의 한계와 K-AICat의 차별화 방향 19
제 4 장. 실험 20
제1절. K—AICat 설계 프레임워크 및 메타데이터 요구사항 도출 20
제2절. K-AICat 아키텍처 및 계층별 상세 설계 23
제3절. K-AICat 적용 사례 평가: 지능형 선별관제 시스템 28
제 5 장. 결론 및 향후 연구방향 33
