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영어

This study conducted preliminary study to identify effective ways to use ChatGPT in traffic policing by analyzing ChatGPT's responses to the driver's license test and the road traffic accident appraiser test. I collected ChatGPT responses for the driver's license test item pool and the road traffic accident appraiser test using the OpenAI API with Python code for 30 iterative experiments, and analyzed the percentage of correct answers by test, year, section, and consistency. First, the average correct answer rate for the driver's license test and the for road traffic accident appraisers test was 44.60% and 35.45%, respectively, which was lower than the pass criteria, and the correct answer rate after 2022 was lower than the average correct answer rate. Second, the percentage of correct answers by section ranged from 29.69% to 56.80%, showing a significant difference. Third, it consistently produced the same response more than 95% of the time when the answer was correct. To effectively utilize ChatGPT, it is necessary to have user expertise, evaluation data and analysis methods, design a quality traffic law corpus and periodic learning.

한국어

본 연구는 경찰교통에서의 효과적 ChatGPT 활용 방안 도출을 위한 사전 연구로서 운전면허 학과시험과 도로교통 사고감정사 시험에 대한 ChatGPT의 응답을 분석하였다. ChatGPT가 뛰어난 성능과 접근성으로 여러 분야에서 기대를 받고 있으나 경찰 교통법규와 같이 고도의 정확성이 요구되는 분야에서는 사전에 그 성능과 한계를 탐색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 운전면허 학과시험 문제은행과 도로교통사고감정사 1차 시험을 대상으로 파이썬 코드로 OpenAI API 를 이용해 30회의 반복 실험으로 ChatGPT의 응답을 수집하고 응답 결과를 바탕으로 시험별·연도별·내용 영역별 정답률, 일관성 능력을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 운전면허 학과시험 및 도로교통사고감정사 1차 시험의 평균 정답률은 각 44.60%, 35.45%로 합격기준보다 낮았다. 연도별로는 2022년 이후 정답률이 평균 정답률을 하회했다. 둘째, 영역별 정답률 은 29.69%~56.80%로 나타나 큰 편차를 보였다. 셋째, 정답을 맞힌 경우 95% 이상 일관되게 같은 응답을 출력하였다. ChatGPT의 효과적 활용을 위해서는 사용자의 전문 지식, 평가 데이터 및 방법 마련, 양질의 교통법규 말뭉치 설계와 주기 적 학습이 필요하다고 판단된다.