정부 데이터AI친화적 표준 포맷으로 공개를
박태웅의장님이 멋진 글을 민들레에 올려주셔서 퍼왔습니다.
https://www.mindlenews.com/news/articleView.html?idxno=19435
지난 밤, 한 개발자가 하룻밤 만에 대한민국 법령 전체를 Git 저장소에 올려버렸습니다.
https://legalize.kr/
6,907 건의 법령, 1,712 건의 법률, 1,980 건의 대통령령, 2,594 건의 부령 그리고 81,538 건의 개정 이력이 올라가 있습니다.
주인공은 박정환 씨. 파이토치(PyTorch) 한국 사용자 모임 운영자로 알려진 개발자입니다.
Git 주소는 legalize-kr(https://github.com/9bow/legalize-kr).
Git은 인터넷에 있는 소스코드 저장소입니다. 가장 큰 기능은 '변경추적'을 압도적으로 쉽게 할 수 있게 해준다는 것입니다. 2005년, 리눅스를 만든 리누스 토발즈가 소프트웨어 개발자들의 협업 문제를 풀기 위해 만들었습니다. 수십 명이 동시에 같은 파일을 놓고 작업을 하고 있으면, 작업의 순서, 누구 것이 맞는지, 무엇이 언제 왜 바뀌었는지를 추적하는 것이 아주 중요해집니다. 자칫 엉켜버리면 일을 망칩니다.
버전관리는 원래 몹시 어려운 과업입니다. 폴더를 열어보면 "보고서_최종.hwp"와 "보고서_최최종.hwp", "보고서_진짜최종.hwp"가 있습니다. 뭐가 진짜 최종인지 알 수가 없습니다. 세 파일을 다 열어도 뭐가 달라졌는지 알려면 한줄 한줄 대조해야 합니다.
Git은 다릅니다. diff라는 명령어가 있습니다. 두 텍스트를 비교해서 "여기가 달라졌다"를 한눈에 보여줍니다. 표시 방식도 단순합니다. 빼기 기호(-)로 시작하는 줄은 사라진 내용, 더하기 기호(+)로 시작하는 줄은 새로 생긴 내용입니다.
법령에 적용하면 이렇게 됩니다.
- 임대차 기간은 2년으로 한다.
+ 임대차 기간은 3년으로 한다.
한 줄만 봐도 무엇이 바뀌었는지 즉시 알 수 있습니다.
변화를 계속해서 기록합니다. 이 변화의 기록 하나를 커밋(commit)이라고 부릅니다. 어느 시점으로든 되돌아갈 수 있고, 두 시점을 비교할 수 있고, 누가 무엇을 언제 바꿨는지 전부 기록으로 남습니다. 버전관리가 자동화되는 것이지요.
법령을 Git으로 관리하면 무엇이 좋을까요?
첫째, 변경 이력 추적입니다.
민법이 언제 어떻게 바뀌었는지를 명령어 한 줄로 볼 수 있습니다. 더 이상 법령 홈페이지에서 개정 이력을 클릭클릭 찾아다닐 필요가 없습니다.
둘째, 특정 시점 복원입니다.
"2025년 1월 1일 기준 개인정보보호법은 어땠나"를 명령어 하나로 꺼낼 수 있습니다. 법령 해석 분쟁에서 소급 적용 여부를 따질 때 아주 유용합니다.
셋째, 법 간 비교입니다.
법률과 시행령을 나란히 비교하거나, 개정 전후를 한눈에 볼 수 있습니다.
넷째, 전문 검색입니다.
6,907 개 전체 법령을 대상으로 특정 단어가 등장하는 모든 법령을 즉시 검색할 수 있습니다.
다섯째, AI 활용입니다.
법령 전체가 AI가 쉽게 읽을 수 있는 마크다운 텍스트로 구조화되어 있으니, AI에게 읽혀 법령 질의응답 시스템을 만들기가 훨씬 쉬워집니다.
Git으로 관리하는 공공데이터
Git으로 관리하면 좋을 공공데이터는 더 있습니다.
Git으로 관리할 때 가치가 극대화되는 데이터의 조건이 있습니다.
버전이 중요하고
텍스트나 구조화된 형태로 만들 수 있으며,
변경 시점 자체가 의미를 가지는 데이터입니다.
법령과 가장 유사한 것은 행정규칙, 고시, 훈령입니다. 법령보다 훨씬 자주 바뀌는데 변경 추적이 안 됩니다. 실제 현장에서는 법률보다 고시가 더 직접적인 영향을 미치는 경우가 많습니다. 국가표준(KS), 최저임금 고시, 의약품 허가 기준도 마찬가지입니다.
예산과 재정 데이터도 강력한 후보입니다. "이 예산이 언제 어떻게 깎였나"를 diff로 볼 수 있으면 언론, 시민단체, 연구자에게 큰 무기가 됩니다. 정부 예산안과 추경, 공공기관 경영정보가 여기 해당합니다.
국회 의안도 흥미롭습니다. 법안이 발의안에서 수정안을 거쳐 본회의 통과안이 되는 과정에서 무엇이 바뀌었는지, 누가 어떤 조항을 삭제했는지가 투명하게 드러납니다.
선한 에너지가 흘러 넘친다!
며칠전에는 광진구청의 류승인 주무관이 대한민국 헌법부터 법률, 행정규칙, 자치법규, 판례까지 총 17만건이 넘는 법령 데이터를 통합 검색·분석할 수 있는 MCP(Model Context Protocol) 서버 'korean-law-mcp'를 개발해 깃에 올렸습니다. 류 주무관은 “법제처를 백 번째 수동 검색하다 지친 공무원이 만들었다”며, “대한민국에는 1,600개 이상의 현행 법률, 1만개 이상의 행정규칙, 대법원·헌법재판소·조세심판원·관세청까지 이어지는 방대한 판례 체계가 있고 이 모든 게 법제처라는 하나의 사이트에 있지만 개발자 경험은 최악이다, 이 프로젝트는 그 전체 법령 시스템을 64개 구조화된 도구로 감싸서 AI 어시스턴트나 스크립트에서 바로 호출할 수 있게 만든다”라고 소개했습니다.
이렇게 하면 뭐가 좋을까요? 우선 MCP부터 설명합니다. MCP는 AI가 쓸 수 있도록 매뉴얼과 도구를 함께 제공하는 것입니다. 만들어두면 어떤 AI 모델이든 가져다 쓸 수 있습니다. 이제 차이를 봅시다. korean-law-mcp가 없을 때는 이렇습니다. 공무원이 법령을 확인하려면 법제처 사이트에 들어가서 검색하고, 조문을 읽고, 관련 판례를 따로 검색하고, 시행령과 시행규칙을 또 따로 찾아야 합니다. 류승인 주무관이 "백 번째 수동 검색하다 지쳤다"고 표현한 그 작업입니다.
MCP서버가 있으면 어떨까요? AI에게 "개인정보보호법 위반 시 제재 수위를 법률, 시행령, 관련 판례까지 다 찾아서 정리해줘"라고 말하면 그만입니다. AI가 MCP 서버를 통해 법제처 데이터를 직접 끌어와서 답을 줍니다. 사람이 이곳저곳 찾아다닐 이유가 없습니다.
크게 3가지 좋은 점이 있습니다.
첫째, 검색의 통합입니다.
법률, 시행령, 행정규칙, 판례가 지금은 각각 다른 방식으로 검색해야 합니다. 17만 건을 64개의 구조화된 도구로 감쌌다는 것은, AI가 이 전체를 하나의 일관된 방식으로 다룰 수 있다는 뜻입니다.
둘째, 맥락 연결입니다.
법률 조문 하나를 볼 때도 모법, 시행령, 시행규칙, 관련 판례를 함께 봐야 실제 의미가 잡힙니다. 사람이 하면 여러 번의 검색이지만, MCP가 있으면 AI가 한 번에 연결해서 가져옵니다.
셋째, 자동화입니다.
가령 정기적으로 특정 법령의 변경 여부를 모니터링하거나, 새 정책이 기존 법령과 충돌하는지 검토하는 작업을 쉽게 자동화할 수 있습니다. 사람이 매번 할 필요가 없어집니다.
K-Skill이라는 오픈소스 스킬 모음집도 나왔습니다. NomaDamas라는 개발자가 최근 ‘k-skill’이라는 오픈소스 스킬 모음집을 공개했습니다. https://github.com/NomaDamas/k-skill
스킬은 AI가 쓸 수 있는 기능을 모은 것입니다. 예를 들어 우리가 택시 호출을 하려면 스마트폰에 카카오T라는 앱을 깔아야 합니다. AI도 마찬가지입니다. AI에게 SRT 예매를 시키려면 'SRT 스킬'을 붙여주면 됩니다.
지금 들어있는 것들은 다음과 같습니다.
SRT예매 (열차 조회부터 예약, 취소까지)
카카오톡 Mac CLI (대화 조회, 검색, 메시지 전송)
서울 지하철 실시간 도착정보
KBO 경기 결과 조회
로또 당첨번호 확인
HWP 문서 처리 (한글 파일을 JSON/마크다운/HTML로 변환)
우편번호 검색
앞으로 넣겠다고 한건 다음과 같습니다.
정부24 등본 발급,
홈택스 세금 신고 보조,
토스 송금,
카카오페이 결제,
카카오T 택시 호출,
배달의민족 주문,
병원 접수,
택배 조회,
미세먼지 알림
이런 작업이 의미가 있는 것은 이게 모두 한국에서만 필요한 것들이라, 챗GPT든, 제미나이든, 클로드든 쉽게 할 수가 없는 일이기 때문입니다. 그래서 이름도 K-Skill인 것입니다. 외국에서 온 AI들에게 '한국생활력'을 길러주는 작업입니다.
AI와 함께 춤을!
자, 이제 이런 현상들의 공통점이 보이시나요? 그렇습니다. AI와 더불어 일어나고 있습니다. 가령 광진구청의 류승인 주무관은 경영학과를 나왔습니다. AI가 도와주지 않았다면 저 작업을 쉽게 하기는 어려웠을 것입니다. 개발자 박정환 씨도 하룻밤에 뚝딱! 저 일을 해내진 못했을 것입니다. 손으로 한다면 절대로 하루치 분량이 아니지요. K-Skill이야 두말할 나위도 없습니다.
이런 선한 기운들을 퍼뜨리고, 우리 사회가 AI를 아주 잘 쓰게 할 수 있으려면 어떻게 해야 할까요? 당장 몇가지를 할 수 있습니다.
이런 프로젝트들이 가능했던 건 무엇보다도 국가법령정보센터가 API를 열어뒀기 때문입니다. 모든 공공데이터가 국가법령정보센터처럼 API를 공개하면 이런 일들이 활발히 일어날 수 있습니다.
하지만 박정환 씨가 하룻밤을 써야 했다는 사실은 역설적으로 아직 갈 길이 멀다는 것을 보여줍니다. 정부가 데이터를 처음부터 Git 친화적인 형태로, AI와 친화적인 형태로 공개하는 것을 표준으로 삼을 수 있습니다. 마크다운, JSON, CSV처럼 누구나 바로 쓸 수 있는 표준형식으로 공개를 해주면 박정환 씨 같은 개발자가 더 이상 하룻밤을 쓸 이유가 없습니다.
표준 포맷으로 개방하고 공유하면 놀라운 일이 일어납니다. 더구나 AI의 시간입니다. 개발을 모르는 사람들도 AI의 도움을 받아 류 주무관처럼 속을 앓던 어려움들을 스스로 해결해버릴 수 있습니다. 모든 공공데이터에 API와 MCP를 붙이고, AI 친화적인 포맷으로 공개를 해주면 얼마나 놀라운 일들이 일어날까요! 대한민국 정부가 세계 최고의 AI 생태계를 가지는게 꿈이 아닙니다. AI는 데이터를 먹고 자랍니다.
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