AI 업무 비서 실수하면 처음부터 다시? 틀린 곳만 고친다

KAIST, 오류 부분만 찾아 단계적 수정해주는 '세이프큐엘’ 개발 등록 2026-09-04 오전 8:48:27 수정 2026-09-04 오전 8:48:27 가 가 [이데일리 강민구 기자] 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 검색 명령에서 틀린 부분만 찾아 바로잡는 기술을 개발하고, 인공지능(AI) 업무 자동화를 앞당길 가능성을 제시했다. KAIST는 김민수 전산학부 교수 연구팀이 사람의 일상적인 질문을 데이터베이스에서 원하는 정보를 찾는 컴퓨터 명령어인 SQL(Structured Query Language)로 바꾸는 과정에서 발생하는 오류를 찾아 수정하는 기술 ‘세이프큐엘(SafeQL)’을 개발했다고 4일 밝혔다. KAIST 연구진. 김민수 교수(오른쪽)와 이건호 박사과정 학생(왼쪽).(사진=KAIST)최근에는 “재고가 부족한 상품은?”처럼 말로 질문하면 AI가 이를 SQL로 바꿔 회사의 매출·고객·재고 자료를 찾아주는 ‘Text-to-SQL’ 기술이 활용되고 있다. 복잡한 컴퓨터 명령어를 몰라도 말이나 글로 질문해 필요한 데이터를 찾을 수 있게 해준다. 문제는 AI가 검색 명령을 만들면서 데이터베이스에 실제로 없는 테이블이나 항목의 이름을 잘못 사용하거나, 자료를 잘못 연결하는 등의 실수를 할 수 있다는 점이다. 기존에는 작은 오류 하나에도 오류 내용을 챗GPT와 같은 생성형 AI의 기반인 대형언어모델(LLM)에 다시 보내 검색 명령 전체를 새로 만들게 했다. 보고서에서 단어 하나가 틀렸다는 이유로 문서 전체를 다시 쓰는 것과 비슷하다. 이미 맞았던 부분까지 달라지거나 새로운 오류가 생길 수 있고, AI를 반복해서 사용하는 만큼 비용과 시간도 늘어난다. 연구진이 개발한 SafeQL 기술은 이 방식을 바꿨다. AI에게 검색 명령 전체를 다시 만들게 하는 대신, 데이터베이스가 알려주는 오류와 실제 저장된 정보를 이용해 어디가 잘못됐는지 찾아 해당 부분만 고친다. 존재하지 않는 테이블이나 항목을 사용했는지 확인하고, 빠진 자료의 연결이나 잘못 사용한 함수·검색값 등도 찾아 수정한다. 연구팀은 이를 위해 데이터베이스에서 실제로 실행할 수 있는 여러 수정안 가운데 원래 AI가 만든 명령과 가장 가까운 답부터 찾아가는 ‘안전 질의 공간(Safe Query Space)’ 방식을 설계했다. 가능한 수정안을 모두 확인하는 대신 제대로 작동할 가능성이 높은 답부터 골라 확인하는 방식 이다. SafeQL을 세계적으로 널리 쓰는...