서울대연구팀, 판결문 최적화 AI비식별화 기술개발

AI 요약

서울대 데이터사이언스대학원 이재진 교수 연구팀이 한국어 특성을 반영한 AI 비식별화 모델 Thunder-DeID+를 개발해 판결문의 개인정보는 가리되 문맥은 최대한 보존하도록 했습니다. 연구팀은 조사와 개인정보 경계를 구분하는 경계 인식 토크나이저를 개발해 기존 토크나이저 적용 시 70.8%였던 개인정보 영역 분리율을 99.7%로 높였으며 홍길동은에서 홍길동과 은을 구분하는 방식으로 과잉·과소 가림 문제를 개선했습니다. 판결문 5천872건으로 학습한 모델의 개인정보 탐지 성능은 89.8%로 종전 최고 73.3%보다 16.5%포인트 높았고, 일반 문서에 추가 학습을 할 경우 50건 추가 시 88.4%, 1천건 추가 시 93.9%를 기록했으며 이 연구는 EMNLP 2026의 구두 발표 논문으로 선정됐습니다.