Machine-Readable Regulation (MRR)
개요
규제 환경이 복잡하고 변화가 빠른 시대에서, 기업과 기관은 규제 준수를 보다 신속하고 효율적으로 수행할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다. **Machine-Readable Regulation(MRR)**은 인간이 이해하는 규제 문서를 기계가 자동으로 해석하고 실행 가능한 형태로 변환하여, 규제 준수 업무를 자동화하고 디지털화할 수 있는 기술 및 접근 방식입니다. 이 글에서는 MRR의 개념, 구현 기술, 이점과 사례 등을 다루며, 컴플라이언스 자동화의 미래를 살펴봅니다.
1. 개념 및 정의
**Machine-Readable Regulation(MRR)**은 법령, 지침, 기준 등 규제 문서를 기계가 자동으로 이해하고 처리할 수 있도록 구조화한 규칙 또는 데이터 포맷입니다.
- 일반 규제 문서: 자연어(텍스트 기반)로 작성되어 사람이 해석 필요
- MRR: XML, JSON, RDF, DSL 등으로 구조화되어 자동 시스템에 의해 해석 가능
MRR은 ‘RegTech(규제 기술)’의 핵심 구성 요소이며, 디지털 행정 및 금융 규제 준수 자동화의 핵심 인프라로 주목받고 있습니다.
2. 특징
| 특징 | 설명 | 비고 |
| 구조화된 규칙 기반 | 규제 조항이 데이터 및 논리 규칙으로 표현됨 | 비즈니스 룰 엔진과 연동 가능 |
| 기계 해석 가능성 | 파싱 및 로직 실행이 가능한 포맷 사용 | XML Schema, LegalRuleML 등 활용 |
| 자동화 연결성 | 업무 시스템과 연계하여 즉각적 규제 반응 가능 | 알림, 경고, 문서 생성 등 자동화 지원 |
MRR은 단순한 디지털화가 아니라, ‘실행 가능한 규제’로의 전환입니다.
3. 구성 요소
| 구성 요소 | 설명 | 역할 |
| 규제 원문 | 법령, 규정 등의 자연어 텍스트 | 기준 정보 제공 |
| 파싱 및 변환 엔진 | 규제 문서를 구조화 포맷으로 변환 | 자연어→기계언어 자동화 |
| 룰 엔진 / 워크플로우 시스템 | 구조화된 규칙 기반 업무 트리거 | 자동화된 규제 대응 수행 |
규제기관, 기업 시스템, 기술 솔루션 간 연결성을 통해 MRR 생태계가 형성됩니다.
4. 기술 요소
| 기술 | 설명 | 적용 사례 |
| LegalRuleML | 규제 논리를 마크업 언어로 정의 | 유럽 규제 정보 표현에 활용 |
| Natural Language Processing | 자연어 규정의 구조화 및 의미 추출 | AI 기반 규제 문서 변환 |
| Decision Modeling (DMN) | 규제 결정을 시각화하고 실행 가능하게 표현 | BPMN 기반 업무 프로세스 연계 |
이 외에도 XBRL, RDF/OWL 기반 온톨로지 기술이 데이터와 규제 간 연결성을 강화합니다.
5. 장점 및 이점
| 항목 | 내용 | 기대 효과 |
| 규제 준수 자동화 | 사람이 개입하지 않아도 규제 대응 가능 | 컴플라이언스 비용 절감 |
| 실시간 모니터링 | 시스템 수준에서 규제 준수 상태 확인 | 리스크 조기 식별 가능 |
| 규제 변화 대응력 강화 | 규제 개정 시 자동 반영 가능 | 빠른 적응 및 유연한 대응 |
특히 금융, 의료, 환경 분야에서는 빠르게 변하는 규제 환경 대응에 매우 유리합니다.
6. 주요 활용 사례 및 고려사항
| 사례 | 설명 | 고려사항 |
| 금융기관의 AML/법규 자동화 | 자금세탁방지 규제 대응을 룰 기반으로 자동화 | 규제 해석 오류 방지 필요 |
| 환경 규제 준수 플랫폼 | ESG/탄소배출 기준 준수를 위한 모니터링 자동화 | 데이터 품질 확보 중요 |
| 정부 행정 규제 포털 | 공공 규제 데이터셋의 MRR 제공 | 포맷 표준화 및 공공 DB 연계 필요 |
도입 전, 규제 해석 정확도와 시스템 간 표준 연계성 확보가 필수입니다.
7. 결론
Machine-Readable Regulation은 복잡하고 빠르게 변화하는 규제 환경에서 기업과 기관이 자동화된 방식으로 대응할 수 있는 혁신적 접근 방식입니다. 이는 단순한 디지털 문서화 수준을 넘어, 규제의 실행 가능성과 연동성을 중심으로 컴플라이언스의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 향후 AI 및 시맨틱 웹 기술과 결합되면서, 더욱 정교한 규제 해석과 자동화가 가능해질 것으로 전망됩니다.