프로젝트 / 연구

반려동물 위탁돌봄 인수인계 점검 AI

여러 번 나눠 온 펫시터 지시를 LLM이 정리할 때 생기는 누락·충돌을, JSON 양식과 코드 규칙 검사로 잡을 수 있는지 가상 사례로 비교한 논문입니다.

제1저자 · 실험 설계와 실행학술지 심사 중 · AI 기술 혁신 챌린지 결선 진출2026.10PythonGemini APIJSON 구조화 출력규칙 기반 검증

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30초 요약

AI가 정리한 돌봄 지시에서 보호자에게 물어봐야 할 것을 놓치거나 혼자 결정해버리는 문제를, AI를 한 번 더 부르지 않고 코드로 잡을 수 있는지 확인하려고 했습니다.

내가 한 일

자유 요약(A) · JSON 양식 추출(B) · 양식 추출 + 코드 규칙 검사(C) 세 방식 설계
가상 사례 30개(개발 10 + 평가 20)와 정답표를 실행 전에 고정
B의 오류에서 규칙 R0~R4를 뽑아 파이썬 검사 코드로 구현
Gemini API로 사례당 10회씩 총 400회 실행하고 결과 집계

확인한 결과

탐지율 A 91.7% → B 95.0% → C 100% (양성 60회 기준)
보호자 간 충돌에서 혼자 결정한 횟수 A 5 → B 1 → C 0 (10회 중)
대가: 과잉 질의율 B 7.9% → C 12.1%, C의 추가 시간·비용은 사실상 0

개요

카톡처럼 나눠 온 돌봄 지시
  → A 자유 요약              ("알아서 정리해")
  → B JSON 양식 추출         (할 일·금지·발신자·변경·질의 칸)
  → C B 결과 + 코드 규칙 검사 (R0~R4, AI 추가 호출 없음)
  → 정답표와 비교: 탐지율 · 과잉 질의율 · 시간 · 비용