국회 입법 정보 탐색 및 기사 자동화 시스템(RAG 기반)
RAG 기반 AI 시스템으로 국회 의안을 자연어로 검색하고 요약·비교 분석하며, 의안 내용 기반으로기사를 자동 작성하는 기능까지 지원합니다. 기자와 연구자, 일반 사용자 모두를 위한 정보 접근성을 제공합니다.
- 수행 기간: 2023.10 ~ 2023.12 (3개월)
- 고객사 / 발주처: 비공개(정치 여론조사 관련 기관)
- 역할: 데이터 수집, 감성 분석, SHAP 기반 해석 모델링
- 기술 스택: Python, Pandas, CatBoost, SHAP
프로젝트 개요
- 주요 정치 키워드를 중심으로 뉴스 기사 및 댓글 데이터를 수집하여, 시계열 기반의 감성 추이 분석과 토픽 모델링을 통해 여론의 흐름을 시각화함.
- 여론조사 응답 데이터를 CatBoost 모델에 학습시킨 후, SHAP 분석을 통해 예측에 영향을 미친 주요 요인을 도출. 모델 예측이 아니라, 해석 가능한 인사이트 제공에 초점을 맞춤.
※ 프로젝트는 특정 기관의 의뢰로 수행되었으며, 민감한 데이터 및 분석 내용은 NDA(비밀유지계약)에 따라 공개 범위가 제한됩니다.
담당 업무
- 주요 온라인 여론 데이터 크롤링 파이프라인 구현 (총 수집량: 기사 13만 건 / 댓글 100만 건)
- BERT 모델 파인튜닝 및 여론 데이터에대해서 긍정 / 부정 감성 분석
- LDA 기반 토픽 모델링으로 시기별 주요 키워드 추출
- 여론조사 응답 데이터셋에 CatBoost 모델 적용 및 SHAP 분석을 통한 주요 변수의 영향 시각화
- 성과 및 특이사항:
- 단순 예측이 아닌 해석 중심의 ML 분석: SHAP을 활용하여 모델이 내린 판단 근거를 분석하고, 정치학적 해석에 응용 가능한 데이터 제공
- 감성 및 이슈 흐름 분석을 통해 시기·이슈에 따른 여론 변화 탐지
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