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Conference Paper
질의 의도 인식 기반 RAG를 통한 수사 지원 데이터 검색 성능 향상
Cited - time in 
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- Authors
- 오지연, 임정민, 박현호
- Issue Date
- 2026-02
- Citation
- 한국통신학회 종합 학술 발표회 (동계) 2026, pp.1-2
- Publisher
- 한국통신학회
- Language
- Korean
- Type
- Conference Paper
- Abstract
- 본 논문은 경찰 수사를 지원하기 위한 수사 지원 데이터(예: 수사 매뉴얼 및 법령 지식)의 검색 성능 향상을 목표로, 질의 의도 인식 기반 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기법을 제안한다. 제안 기법은 수사 지원 데이터에 포함된 문서 정보를 “주제 영역”과 “내용 영역”으로 구조적으로 분리하여 검색에 활용한다. 수사 지원 데이터 검색 질의가 입력되면, 질의 의도 인식 기반 RAG는 거대언어모델을 활용하여 수사관의 질의 문맥을 분석하고, 질의 의도에 따라 주제 영역과 내용 영역의 상대적 중요도를 동적으로 조정함으로써 질의 목적에 부합하는 정보를 효과적으로 검색한다. 실제 수사 매뉴얼 및 법령 데이터를 활용한 실증 실험 결과, 제안 기법은 고정 가중치를 사용하는 기존 Baseline 방식 대비 평균 검색 스코어 기준으로 8.48%의 성능 향상을 달성하였다. 본 연구는 질의 의도에 따른 영역별 정보 중요도 조절을 통해 보다 정확한 수사 지원 데이터 검색을 제공함으로써, 경찰 수사의 정확성과 실효성 향상에 기여한다.