본 논문은 2030년까지 달성해야 하는 지속가능발전목표(SDGs)의 진전이 더딘 상황에서, 인공지능 기반 지식 그래프 시스템을 활용하여 SDGs 간의 상호연결성을 분석하고 잠재적인 새로운 목표를 발견하며 이를 온라인으로 시각화하는 방법을 제시한다. UN의 SDGs 공식 문서, Elsevier의 키워드 데이터셋, 그리고 1,127개의 TED 강연(2020.01-2024.04)의 내용을 활용하여, 특히 2023년 TED 강연 269개를 대상으로 AI 추론 설계, 대규모 언어 모델, 그리고 검색 증강 생성 기법을 적용하였다. 분석 결과, 목표 10과 목표 16 간의 강한 연관성, 목표 6의 미흡한 다루어짐을 확인하였고, 지식 그래프 상에서 시간에 따른 시뮬레이션 대화를 통해 새로운 중심 노드를 발견하여 더 풍부한 데이터가 발산적 사고와 목표 명확성에 기여함을 보였다. 또한, 형평성, 회복력, 기술 기반 포용성에 중점을 둔 6가지의 잠재적인 새로운 목표를 제안하였다. 이러한 AI 기반 추론적 프레임워크는 정책 입안자에게 새로운 통찰력을 제공하고, 향후 다중 모드 및 시스템 간 SDGs 응용 프로그램의 기반을 마련한다.
