자연어 생성(NLG)이란 무엇인가? 메커니즘, 기술, 그리고 비즈니스 활용 사례

토, 08/30/2025 - 16:41

최근 몇 년간 자연어 처리(NLP)의 발전은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 획기적으로 향상시켰습니다. 이 중 자연어 생성(NLG, Natural Language Generation) 은 구조화/비구조화 데이터로부터 자동으로 자연스러운 텍스트와 음성을 생성하는 기술로, 특히 비즈니스 현장에서 주목받고 있습니다.

NLG는 챗봇 응답, 자동 보고서 작성, 음성 비서 인터랙션 등 다양한 영역에서 적용됩니다. 전 세계적으로 디지털 전환(DX)이 가속화되면서 산업 전반에서 NLG 수요가 급격히 확대되고 있습니다. 본 글에서는 NLG의 기본 원리, 메커니즘, 핵심 기술, 활용 사례, 구현 방법, 그리고 과제를 종합적으로 설명하며, 글로벌 기업들이 어떻게 이 기술을 효과적으로 활용할 수 있는지를 살펴봅니다.

1. NLG란 무엇인가?

자연어 생성(NLG)은 NLP의 하위 분야로, 구조화된 데이터(예: 표, 수치) 와 비구조화 데이터(예: 텍스트, 오디오)를 인간이 읽을 수 있는 언어로 자동 변환합니다.

예: 기상 데이터를 바탕으로 → “내일 뉴욕의 날씨는 맑으며 최고 기온은 24도입니다.”
주문 데이터 기반 → “고객님의 주문은 내일 발송 예정입니다.”

NLU(Natural Language Understanding)와 결합하면 고도화된 대화형 인터페이스가 가능해집니다. NLU가 입력의 의미를 해석하면, NLG는 이에 맞는 자연스러운 출력 문장을 생성해 챗봇, 음성 비서, 자동 보고 시스템 등을 실현합니다.

2. NLG의 메커니즘과 핵심 기술

2.1 콘텐츠 분석

입력 데이터 분석 및 필터링
구조화 데이터(엑셀 시트 등), 비구조화 데이터(PDF, 오디오 등)에서 필요한 정보 추출
예: 매출 데이터에서 “전년 대비 10% 증가” 식의 핵심 포인트 도출

2.2 데이터 이해

머신러닝·룰 기반 방법을 사용해 패턴 및 맥락 의미를 해석
예: 고객 피드백에서 “만족도가 높다”라는 인사이트 추출

2.3 문서 구조화

목적에 맞는 내러티브 설계
예: 금융 보고서 = 개요 → 매출 분석 → 전망

2.4 문장 집약

중복 제거 및 매끄러운 문장 결합
예: “매출 10% 증가” + “이익률 개선” → “매출은 10% 증가했고, 이익률도 개선되었습니다.”

2.5 문법 구조화

형태소, 구문, 의미를 고려한 문법적 문장 생성
일본어·한국어는 존칭, 어미 처리 중요 / 영어는 톤·스타일 조정이 핵심

2.6 언어 표현

최종 산출물 형식: 보고서, 이메일, 음성 응답 등
독자·청중에 맞는 톤 조정 (예: 경영 보고서 = 격식체 / 소비자 메시지 = 친근체

대표 기술

템플릿 기반 NLG: 빠르고 정확하지만 유연성 한계
통계적 NLG: 확률 모델 기반 텍스트 생성
신경망 NLG: Transformer·GPT 기반, 현재 주류
강화학습: 사용자 피드백 반영, 대화 품질 최적화

3. NLG의 8가지 비즈니스 활용 사례

자동 보고서 생성 – 금융·제조 기업이 데이터 기반 보고서를 초 단위로 작성
EC 상품 설명 자동화 – 수천 건의 상품 스펙을 바탕으로 SEO 최적화된 설명 생성
챗봇 고객지원 – FAQ를 넘어 개인 맞춤형 응답 제공
음성 비서 – Siri·Alexa·Google Assistant의 자연스러운 응답 생성
자동 뉴스 기사 작성 – 스포츠·증권·날씨 기사 자동 작성
개인화 마케팅 – 구매 이력 기반 맞춤형 메시지 생성
의료 보고서 생성 – 환자 친화적 요약문 작성 (예: “혈당이 약간 높습니다. 식단 관리 권장”)
데이터 기반 인사이트 – BI툴과 연동, “불량률 2.4% 감소” 같은 자연어 요약

4. NLG 가격 모델 및 구현 방법

유형	가격	특징	활용
오픈소스 (SimpleNLG)	무료	템플릿 기반, 커스터마이즈 가능	연구, 스타트업
클라우드 API (AWS Lex 등)	요청 단위 과금	확장성, 다국어 지원	중소기업, 개발자
상용 NLG (AX Semantics, Arria 등)	월 구독/맞춤 견적	산업 특화 템플릿, 엔터프라이즈 지원	대기업, EC, 미디어