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'데이터 과학'통합검색 결과 입니다. (45건)

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KETI, 국내 대표 산학연과 '제조 특화 AI 파운데이션 모델' 공동개발 착수

한국전자기술연구원(KETI·원장 신희동)은 14일 경기도 성남 판교에서 서울대·KAIST·포스텍(포항공대)·원프레딕트·인이지와 '제조특화 AI 파운데이션 모델 공동 연구'를 위한 업무협약을 체결하rh 국내 제조업의 AI 전환을 선도하는 산학연 협력체계를 본격 가동한다고 밝혔다. 제조특화 AI 파운데이션 모델(MFM)은 제조 공정에서 발생하는 대규모 데이터를 사전 학습해 제조 도메인 지식을 내재화한 AI 모델로, 제조 현장에서 필요한 고신뢰 AI 기능을 구현하는 데 활용된다. MFM은 설비·센서에서 발생하는 시계열 데이터나 머신비전 기반 이미지 데이터 등 실제 제조 현장에서 생성되는 데이터를 중심으로 학습하기 때문에 대규모 텍스트를 학습하는 범용 언어모델(LLM)과는 본질적으로 다른 구조와 특성을 지닌다. KETI는 이번 협약으로 자율제조연구센터를 중심으로 산업AI 분야 선도 대학인 서울대(안성훈 교수)·KAIST트(이종석 교수)·포스텍(고영명 교수)과 AI 자율제조 전문기업인 원프레딕트(대표 윤병동)·인이지(대표 최재식)와 함께 약 100여 명 규모의 제조 AI 연구진을 구성했다. 연구진은 앞으로 ▲제조특화 AI 파운데이션 모델 공동개발 및 데이터·실증 인프라 공유 ▲기업 기술 고도화를 위한 제조 AI 파운데이션 모델 기술 지원 ▲공동랩 운영 등에서 협력할 계획이다. KETI 자율제조연구센터는 MFM을 바탕으로 제조 현장에서 손쉽게 AI를 사용하고, 이를 통해 공정 최적화를 지원하는 소프트웨어 기반 제조(SDM·Software Defined Manufacturing) 플랫폼 개발도 추진한다. SDM 운영 플랫폼은 AI 에이전트 플랫폼으로 소프트웨어로 제조 운영 기능을 유연하게 변경하고 대화형 인터페이스로 현장 맞춤형 AI 모델을 직접 생성·자동 실행할 수 있도록 지원한다. 플랫폼에는 디지털트윈 기반 공정 구성 및 최적화, 엣지 기반 설비 데이터 수집, 보안 사고 예방 등 다양한 핵심 기술이 포함된다. MFM 및 SDM 운영 플랫폼은 국내 대표 산업인 자동차, 정유·석유화학, 반도체 장비의 핵심 공정에 적용돼 현장 테스트베드에서 성능과 실효성을 검증할 계획이다. MFM은 산업부 AI 팩토리 선도 프로젝트에서 축적된 제조 데이터를 활용해 성능을 지속해서 고도화하며, 개발 완료 후에는 참여 기업에 제공된다. 한편, KETI는 지난 8월부터 대규모 제조 데이터의 AI 학습 및 제조 전용 AI 솔루션의 개발을 지원하는 '제조 AI 솔루션 개발지원센터'를 구축 중이다. 성남시 경기기업성장센터 안에 조성되는 센터는 전용 AI 인프라를 통해 제조특화 AI 모델 학습, AI 솔루션 검증, 기업 맞춤형 AI 도입 등을 상시 지원할 예정이다. 송병훈 KETI 자율제조연구센터장은 “국내 제조업의 위기를 극복하고 미래 경쟁력을 확보하기 위해서는 제조 AI 기술의 활용이 필수적”이라며 “센터는 제조특화 파운데이션 모델의 성공적 개발과 산업 확산을 통해 국내 제조업의 새로운 도약을 이끌어 가겠다”고 밝혔다.

2025.10.14 10:58주문정

"전세사기 막고 소상공인 대출 연다"…가명정보의 '무한 변신'

정부가 민간과 손잡고 가명정보를 활용해 사회 난제 해결에 착수했다. 과학기술정보통신부는 30일 서울 더플라자호텔에서 '2025 가명정보 활용 경진대회' 시상식을 개최했다. 개인정보보호위원회, 보건복지부, 금융위원회와 함께 연 이번 대회는 가명정보 활용에 대한 인식을 높이고 새로운 가명처리 기술 발굴을 촉진하기 위해 마련됐다. 이번 대회에는 공공기관, 지자체, 기업, 학계 등 다양한 분야에서 총 78개팀이 참가했다. 치열한 경쟁 끝에 심사위원단의 평가를 거쳐 기술 부문 4개팀 활용 부문 20개팀 등 총 24개팀이 수상자로 선정됐다. 총상금 규모는 3천만원에 달한다. 기술 부문 대상은 중앙대학교 소속 '흑석동 물주먹팀'에게 돌아갔다. 이 팀은 의료 상담 음성 데이터 같은 비정형 데이터에서 특정 개인을 알아볼 수 있는 특이정보를 효과적으로 처리했다. 개인 식별 위험은 낮추면서 데이터의 유용성은 최대한 살리는 가명처리 기술로 높은 평가를 받았다. 활용 부문에서는 사회 문제를 해결한 5개팀이 대상의 영예를 안았다. '서울시 전세사기 예방팀'은 서울시의 전세사기 피해 정보와 코리아크레딧뷰로(KCB)의 임대인 신용정보를 결합했다. 이를 통해 머신러닝 기반의 전세사기 위험 예측 모형을 개발해 주목받았다. 서울시는 이 모형을 향후 '고위험 임대인 경고 시스템' 구축에 활용할 계획이다. '넥스트 카고팀'은 항만 컨테이너 정보와 화물차 고속도로 통행정보를 결합해 국가 물류 흐름을 분석했다. 개별적으로 관리되던 육상과 해상 물류 데이터를 유기적으로 연계해 컨테이너 화물차 안전사고 대응과 수출입 화물 통합 관리에 기여할 방침이다. '120다산콜재단 스마트전산부'는 연간 약 300만 건에 이르는 전화 민원 음성을 실시간 문자로 변환하고 이를 가명 처리해 인공지능(AI) 학습에 썼다. 그 결과 'AI 상담도우미'의 민원 유형 분류와 응대 매뉴얼 추천 기능이 고도화돼 서비스 품질 개선이 기대된다. 'NH농협은행 빅데이터사업팀'은 금융거래 정보와 NICE평가정보의 신용정보 LG유플러스의 통신정보를 융합했다. 세 가지 데이터를 분석해 경제적 취약성, 사회 단절성 등을 점수화하는 '시니어 고립 위험 탐지 모델'을 만들었다. 고립 위험이 높은 어르신을 선제적으로 찾아 복지정책을 지원하는 데 쓰일 예정이다. '켑코-케이비즈-케이씨비(KEPCO-KBIZ-KCB팀)'은 소상공인 전용 대안신용평가모형을 선보였다. 한국전력공사의 전기 이용 정보, 중소기업중앙회의 노란우산 공제기금 정보놔 코리아크레딧뷰로의 신용정보를 합쳤다. 금융 이력이 부족해 대출이 어려웠던 소상공인들에게 새로운 금융 기회를 제공할 것으로 전망된다. 배경훈 과학기술정보통신부 장관은 "AI의 핵심 연료인 양질의 데이터를 활용하기 위해선 가명처리 기술이 무엇보다 중요하다"며 "과기정통부는 AI 선도 부처로서 관련 핵심 기술들을 공유하고 함께 발전해 나갈 수 있도록 앞장서겠다"라고 밝혔다.

2025.09.30 16:49조이환

데이터센터 전자파, 인체보호기준 1% 수준에 그쳐

국내 데이터센터와 병원, 쇼핑몰 등 고압전선에서 발생하는 전자파 세기가 인체보호기준의 1% 수준에 불과한 것으로 나타났다. 과학기술정보통신부가 관련 시설의 전자파 세기를 지난 8월부터 측정한 결과 국민 불안을 우려할 수준과는 거리가 멀고 인체보호 기준을 충족한다는 뜻이다. 국내 전자파 인체보호기준은 세계보건기구가 권고하는 국제기구(ICNIRP)의 기준을 준용하고 있으며, 고압전선에서 발생하는 전자파(60㎐)의 기준값은 833mG다. 먼저 AI, 클라우드 등 디지털 전환을 뒷받침하는 국가 핵심 인프라인 데이터센터는 현재 180여 개소가 운영 중이며 추가로 80여 개소가 건립‧계획 단계에 있다. 데이터센터와 같은 필수 시설이 일부 지역에서 전자파에 대한 우려로 데이터센터 건립이 지연되거나 무산되는 사례가 발생하고 있다. 데이터센터의 전자파는 주로 고압전선(154㎸, 22.9㎸ 등)에서 발생하는데 고압전선은 병원, 쇼핑몰 등 다중이용시설에도 설치돼 있다. 과기정통부가 한국방송통신전파진흥원(KCA)과 데이터센터 6곳, 병원과 쇼핑몰 등 다중이용시설(4곳)의 전자파 강도를 측정한 결과, 해당 시설 모두 인체보호 기준의 1% 내외 수준의 낮은 전자파가 발생하는 것으로 확인됐다. 측정 과정에 전자파 시민참여단이 일부 현장을 참관해 국민이 직접 확인할 수 있도록 했다. 과기정통부는 전자파에 대한 국민의 불안을 완화하기 위해 올해부터 서울 경기 지역의 데이터센터에 전자파 신호등을 설치, 운영해 왔으며 전자파 불안 감소 효과가 높은 전자파 신호등을 데이터센터, 주요 생활시설 등 전자파 갈등 발생 지역에 설치를 확대할 계획이다. 과기정통부는 앞으로도 국민이 직접 전자파를 측정 체감할 수 있도록 ▲주요시설 측정 서비스 ▲생활 전자파 측정기 대여 ▲전자파 정보지도 운영 ▲홍보 콘텐츠 제작 등 다양한 정책을 지속 추진할 계획이다.

2025.09.21 12:15박수형

"AI로 만든 이 기술 있었다면, 3년전 이태원 참사는 없었을 것"

만약, 이 기술이 있었다면, 지난 2022년 사상자만 354명(사망 158명)을 낸 이태원 참사 같은 비극은 안일어나지 않았을까? 가정법에, 소잃고 외양간 고치는 식의 얘기지만 국내 연구진이 인공지능(AI)를 이용한 군중밀집 예측 기술을 개발했다. 기존 기술 대비 예측 정확도가 76.1%나 우수하다. KAIST는 전산학부 이재길 교수 연구팀이 군중 밀집 상황을 현재보다 더 정확하게 예측할 수 있는 새로운 AI 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 이 기술은 군중 움직임을 '시간에 따라 변하는 그래프(time-varying graph)'라는 개념으로 표현했다. 특정 지역에 몇 명이 있는지(정점 정보)와 지역 간 인구 흐름이 어떤지(간선 정보)를 동시에 분석한 것이 특징이다. 기존에는 대부분 한 가지 정보만 이용했다. '현재 몇 명이 모여있나?' 혹은 '어느 경로로 사람들이 몰려가고 있나?'에만 집중했다. 이길재 교수는 "두 가지를 결합해야만 진짜 위험 신호를 잡아낼 수 있다"고 강조했다. 예를 들어, 특정 골목 A의 밀집도가 급증하는 현상은 단순히 '현재 인원'만으로는 예측하기 어렵다. 그러나 인근 지역 B에서 계속해서 A 방향으로 인파가 몰려오는 흐름(간선 정보)을 함께 보면, '곧 A 지역이 위험하다'는 신호를 미리 포착할 수 있다. 이를 위해 연구팀은 '바이모달 학습(bi-modal learning)' 방식을 개발했다. 이는 인구수(정점 정보)와 인구 흐름(간선 정보)을 동시에 고려하면서, 공간적 관계(어느 지역끼리 연결돼 있는지)와 시간적 변화(언제, 어떻게 이동이 발생하는지)를 함께 학습하는 기술이다. 연구팀은 3차원 대조 학습(3D contrastive learning) 기법도 도입했다. 2차원 공간(지리) 정보뿐만 아니라 시간 정보를 더해 모두 3차원 관계성을 학습하기 위해서다. 이를 통해 인공지능이 단순히 '지금 인구가 많은지, 적은지'가 아니라 '시간에 따라 어떤 패턴으로 밀집이 진행하고 있는지'를 읽어낼 수 있다. 연구팀은 서울·부산·대구 지하철과 뉴욕 교통 데이터, 한국·뉴욕의 코로나19 확진자 수 등 실세계 데이터를 직접 수집·가공해 연구용 데이터셋 6종을 구축한 뒤 이를 공개했다. 이길재 교수는 "제안 기술을 검증한 결과, 기존 최신 방법 대비 최대 76.1% 높은 예측 정확도를 기록했다"고 설명했다. 이 교수는 “공익성에 목적을 둔 기술 개발이어서 소스코드까지 논문에 모두 공개했다"며 "기업에서도 이 기술이 필요하면 특허 등에 구애없이 가져다 쓰면 된다"고 언급했다. 이 교수는 또 “이 기술이 대형 행사 인파 관리, 도심 교통 혼잡 완화, 감염병 확산 억제 등 일상 속 안전을 지키는 데 크게 기여할 것"으로 기대했다,. 연구는 KAIST 전산학부 남영은 박사과정 연구생이 제1 저자, 나지혜 박사과정 연구생이 공저자로 참여했다. 연구 성과는 데이터마이닝 분야 최고 권위 국제학술대회인 '지식발견및데이터마이닝학회(KDD) 2025'에 지난 8월 발표됐다.

2025.09.17 09:33박희범

'제5의 과학혁명' 시작…AI가 연구 패러다임 바꾼다

인공지능(AI)이 실험실에서부터 논문 작성까지 과학 연구 전 과정을 재편하고 있다. 인간 연구자의 한계를 보완하는 '지능형 연구 동반자'로 자리매김하며 과학의 새로운 혁명을 이끈다는 평가다. 13일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 '과학을 위한 AI, 연구의 패러다임을 바꾸다' 보고서에 따르면 AI는 경험·이론·계산·데이터 주도에 이은 제5의 과학혁명을 주도하며 연구 생태계 전반을 바꾸고 있다. 이번 보고서는 AI가 방대한 데이터에서 패턴을 찾아내고 학제 간 지식 연결을 지원하며 가설 생성부터 실험 설계 데이터 수집·분석까지 전 과정에 참여하는 방식으로 과학 혁신을 견인한다고 분석했다. 특히 AI가 연구자의 상상력을 확장하고 실험의 반복 효율성을 높이며 연구 접근성을 대폭 향상시킨다고 진단했다. 고가의 장비나 고도의 전문지식이 없어도 연구 참여가 가능해진 것은 AI가 만든 가장 큰 변화 중 하나다. 또 장기간 해결되지 못한 과학 난제들을 풀어내고 새로운 연구 영역을 개척하는 데 기여하고 있다고 강조했다. 실제 사례도 다양하다. 생물학에서는 AI 기반 단백질 구조 예측 도구인 '알파폴드'가 50년 난제를 해결해 연구자들이 2024년 노벨 화학상을 수상하는 성과로 이어졌다. 미국에서는 '국가 AI 연구 자원(NAIRR)'을 통해 연구자들에게 데이터와 컴퓨팅 자원을 개방하고 있으며 중국은 기초과학 전반을 지원하는 과학 특화 플랫폼 '사이언스원'을 개발해 연구 패러다임 전환을 추진 중이다. 아울러 보고서는 AI가 기존 선형적 연구 단계를 허물고 가설·실험·데이터·분석이 동시에 진행되는 순환형 구조를 가능케 한다는 점을 짚었다. 예컨대 AI는 방대한 논문을 자동으로 선별·분석해 새로운 연구 아이디어를 제시하거나 실험 변수를 스스로 최적화해 연구 속도를 비약적으로 단축시키고 있다. 자율실험실 개념 역시 확산되며 AI와 로봇이 결합해 가설 검증 과정을 자동으로 반복 수행하는 시대가 열리고 있다. 데이터 수집·분석 방식도 급변하고 있다. AI는 신소재 후보를 탐색하거나 사회과학 설문을 실시간으로 검증·수집해 정확도를 높이고 있으며 자연어 질의응답을 통해 비전문가 연구자도 쉽게 데이터 분석에 접근할 수 있도록 돕고 있다. 멀티모달 AI는 텍스트·이미지·수치 데이터를 통합 분석해 기존에 없던 과학적 예측을 가능케 하는 도구로 자리 잡고 있다. 다만 보고서는 AI 활용의 이면도 지적했다. 생성형 AI 특유의 '환각 현상'으로 인해 사실과 다른 결과물이 생성될 수 있으며 잘못된 인용이나 데이터 편중 문제도 발생할 수 있다는 것이다. 더불어 논문 작성과 심사 과정에서 AI 오용이 늘어나면 연구 윤리를 훼손할 수 있으며 신진 연구자들의 비판적 사고력과 전문성 축적이 저해될 수 있다는 점도 우려로 제시됐다. 저작권과 지적재산권 문제 역시 중요한 과제로 꼽혔다. AI가 생성한 연구 성과물의 권리가 누구에게 귀속되는지에 대한 기준이 불명확해 향후 법적 분쟁이 발생할 수 있다는 설명이다. 보고서는 특히 생성형 AI가 만든 고도화된 텍스트를 기존 표절 검사 시스템으로는 식별하기 어렵다는 점에서 연구 생태계의 신뢰성 확보 방안이 시급하다고 지적했다. 정책적 시사점도 담겼다. 우리나라의 경우 연구 인구 감소와 생산성 정체가 예상되는 가운데 AI를 활용한 연구 생산성 향상이 불가피하다는 분석이다. 연구 단계별로 AI를 도입해 효율성을 높이고 지방과 중소 연구기관까지 최신 AI 인프라를 동등하게 활용할 수 있도록 지원하는 정책이 필요하다고 제언했다. 또 연구자들의 AI 활용 역량을 강화하고 연구 윤리 교육을 체계적으로 시행하는 것이 중요하다고 봤다. 보고서는 AI 도구의 신뢰성과 안정성을 확보하고 논문 데이터베이스 품질을 제고하며 공공 연구 데이터를 기반으로 특화 AI 모델을 개발하는 것이 필요하다고 강조했다. 나아가 연구자가 언제든 참고문헌과 데이터의 진위를 검증할 수 있는 체계를 마련해야 한다고 덧붙였다. SPRi는 "AI가 단순 자동화 도구를 넘어 과학적 창의성과 문제 해결의 본질적 파트너로 부상하고 있으며 인간과 기계의 협업을 통한 전례 없는 연구 혁신을 이끌 것"이라고 강조했다.

2025.09.13 11:06한정호

[기고] "AI같은 신산업 대응 제대로 못한 건 산·학·연 구조적 문제"

대한민국 경제성장은 앞으로 어떻게 될 것인가? 대부분 짐작하겠지만, 거의 필연적으로 '고난의 시기'가 올 것이 자명하다. 후세는 더 힘들 것이다. 예나 지금이나 이 같은 문제 해결의 실마리는 인재에 있었다. 조선 시대 세종대왕은 신분과 관계없이 능력이 뛰어난 인재를 적극 발탁했다. 대표적인 인물이 장영실이다. 장영실은 자격루 등 당시로선 파격적인 선구안적 과학기술을 세상에 내놨다. 그 성과는 오늘날에도 대한민국 자부심이 됐고, 수많은 과학자에게 영감을 줬다. 주목할 부분은, 장영실이 그 시대에만 존재했었다고는 단정 지을 수 없다는 점이다. 이미 몇 세기에 걸쳐 수많은 '장영실'이 있었을 것이고, 이들 중 일부는 세계를 놀라게 할 만큼 거대한 잠재력을 지녔으리라. 그런데 이들은 다 어디 있었나. 대다수 '장영실'은 볕들 날도 없이 초야에 묻혔다.. 장영실이 세종 시기에 모습을 드러낼 수 있었던 건, 이를 알아보고 발탁한 세종대왕의 인재에 대한 철학이 남달랐기 때문이다. 대한민국 과학기술은 현재 위기의 시대다. 반도체 기술 일부는 중국 등 해외 기업들에 따라잡히기 시작했다. 대다수 산업은 IMF 때처럼 구조조정을 요구받고 있고, 특히나 중소기업은 더 어려운 상황에 놓였다. 대기업은 자체적으로 R&D 체계 및 구조를 갖추고 있는 반면, 중소기업은 그렇지 못한 것이 현실이다. 문제는, 산학연 구조의 사실상 붕괴로 인해 중소기업이 자체 기술력을 바탕으로 사업을 꾸려가기가 사실상 어렵다는 것이다. 대기업은 신산업에 진출하기 쉽지 않다. 자체 수익구조를 유지하기 위한 경로 의존성때문이다. 더군다나 중간 관리조직 비대화로 의사결정 과정이 상대적으로 느리다. 반면, 중소기업은 유연한 소규모 조직을 바탕으로 빠른 의사결정이 가능하다. 이 때문에 창의성을 발휘하거나 기술 원천을 확보하는 일이 훨씬 용이하다. AI·신약 등 신산업이 중소기업을 중심으로 개발되고 있다는 점이 이를 보여준다. AI 산업의 사실상 시작을 알린 미국 '오픈 AI'나 중국 '딥시크(DeekSeek)' 모두 중소기업에서 출발했다. 국내 중소기업 산학연 구조에서 배제...한국형 오픈 AI 못나와 그러나 우리나라 중소기업은 산학연 구조에서 배제 정도가 왕따 수준이다. 수많은 '오픈 AI' 후보가 대한민국에서 방치될 수밖에 없다. 원인은 정부에 있다. 제대로 된 처방을 내리지 못하고 있기 때문이다. 역대 정권마다 산학연의 내재적, 구조적 문제를 해결하지 못했다. 단지, 대안으로 관련분야 R&D 예산 증액에만 매달렸다. 지난 2023년에는 민간 포함 국내 R&D 총 투자액이 119조 740억 원에 달했다. 정부 및 공공 R&D는 31조 1000억 원, 국내총생산(GDP) 대비 4.96%를 차지하는 수치로 경제협력개발기구(OECD) 회원국 중 2위 수준이었다. 이는 질적인 해결방법 대신 양적인 방법으로 승부를 내려는 것과 다를 바 없다. 이유는 '산', '학', '연' 상호협력 구조를 만드는 것이 더 중요하고 시급하기 때문이다. 예산만 투입하고 보기에 국내 R&D 지출 및 투자 관행에 비효율적 측면이 있다는 비판이 지속 제기돼 왔다. 지난 정권에서 이뤄진 R&D 예산 삭감은 정권 자체의 인식 문제가 가장 크지만, 언젠가 나타나게 될 필연적 산물이었다는 점도 들여다봐야한다. 정부 보조금만을 목적으로, 기술사업화 없이 R&D를 명목상으로 추진한 '좀비 기업'이 문제로 보였을 것이고, 이를 해결하기 위한 해법으로 R&D 예산 삭감을 추진했다고 보여진다. 당연히 정부 주도 R&D 정책 구조에서 정부 보조금으로 연명하는 좀비 기업 청산은 언젠가 해결해야 할 문제였다. 그러나 산학연 구조 개편을 이루지 못했다는 점에서 큰 아쉬움이 남는다. 산업계 내 좀비 기업 양산이 왜 이뤄졌는지에 대한 통찰이 부족했던 것이다. 지금 당장 살펴봐야 하는 부분은 대기업-중소기업 격차 문제다. 본연의 산학연 구조에서 그 수혜자는 대기업보다는 중소기업이 될 여지가 크다. 문제는, 대기업은 자체적인 R&D 역량을 유지할 수 있는 반면, 중소기업은 정부 지원 없이 R&D 역량을 유지하기 어렵다는 점이다. 오늘날 중소기업 중 기술기반 사업을 꾸리고 있는 법인은 상대적으로 거의 없다. 총요소 생산성이 저조한 요식업, 숙박업 등 일부 분야에 국한한 영세상인이 대부분을 차지한다. 창업의 주류가 치킨집과 카페여야만 하는지 묻고 싶다. 과학기술 사업화와 창업의 미래가 치킨집 이나 카페는 아니다. 이 같은 현실은 기술사업화 선택지가 사실상 거의 배제되면서 나타난 결과다. 국내 과학기술 기반 중소기업 2008년 베이징 올림픽 이후 감소 그나마 자체적으로 기술력을 유지하면서 과학기술 기반으로 유지되던 중소기업은 지난 2008년 베이징 올림픽을 기점으로 많이 사라졌다. 중국이 강대국으로 부상하면서 대한민국 대기업들은 가격경쟁력 확보를 위해 공장을 동남아시아로 이전하기 시작했다. 2008년 이전에는 대기업 대다수가 자체 공장을 국내에 설립하기 위해 중소기업을 상대로 설비투자를 추진했고, 이에 따라 과학기술 기반 중소기업은 그럭저럭 유지할 수 있었다. 하지만 이후 대기업들이 산업단지를 해외로 이전하면서 중소기업 대다수는 대기업으로부터 설비투자를 받을 기회를 잃었다. 그렇게 과학기술 기반 중소기업이 사실상 생존의 위기에 내몰리면서 AI, 신약 등 신산업 분야에서 대한민국이 두각을 드러내기 어려운 상황이 됐다. 대기업과 중소기업이 상호보완적으로 혁신을 일으켜도 힘든 상황에서 혁신의 당사자를 대기업으로 한정시킨 셈이 된 것이다. 대기업 일자리 집중 등 중소기업과의 양극화 문제도 심각 그 결과, 기존 산업을 유지하는 데는 강점을 보이더라도 AI와 같이 신산업이 떠오르는 상황에서는 대한민국이 후발주자로 자리매김할 수밖에 없는 구조가 만들어졌다. 신산업일수록 발전 속도도 빠르고, 시장 대응도 빨라야 한다. 그러나 현재 구조 자체가 과학기술 발전 속도를 제한하고 있다. 양극화도 문제다. 제조업·수출 기반의 대기업과 서비스업·내수 기반의 중소기업 격차가 점점 커지는 상황에서 청년의 눈높이에 맞는 일자리는 대기업에 집중될 수밖에 없다. 대기업 해외 공장 건설로 정작 국내 대기업 일자리가 해외로 이탈했다. 대기업은 그 성장세에도 불구하고 일자리를 크게 늘리지 못했고, 청년에게는 과열 경쟁만 부추기고 있다. 중소기업은 많은 일자리에도 불구하고 청년에게 매력적인 대안이 되지 못한다. 그 결과, 일자리를 찾지 못한 청년들이 은둔 청년으로 내몰리고 출산율 저하를 유발하는 상황까지 초래됐다. 해결 방법은 우선 투자에 달려 있다. 기술사업화에 주력하는 중소기업을 상대로 민간 투자가 유치될 수 있도록 금융당국이 정책 기반을 마련해야 한다. 그러나 IMF 외환위기 이후 뿌리내린 보수적 금융 관행 속에서, 재정 기반이 취약한 중소기업에 대한 투자 확대는 여전히 쉽지 않다. 단순히 투자 확대만으로는 충분하지 않으며, 다음과 같은 보완 전략이 필요하다. 첫째, AI·첨단 분야 인재 양성 체계 강화다. 2022년 기준 한국 박사학위 취득자는 약 1만 2천 명으로, 미국·독일 대비 절반 이하에 불과하다. 정부와 대학은 'AI·바이오·반도체 특화 대학원' 확대와 산학연 공동 교육 프로그램을 통해 실전형 인재를 체계적으로 양성해야 한다. 둘째, 해외 우수 인재 유치 및 글로벌 교류 확대가 필요하다. 인구절벽으로 국내 인재 풀이 줄어드는 상황에서 해외 석학·연구자 유치가 필수적이다. 글로벌 인재 전용 비자, 세제 지원, 주거·가족 지원 인프라를 강화하고, 국제 공동연구 허브를 조성해야 한다. 기술 창업 미국, 이스라엘 잡으려면 혁신적 생태계 조성해야 셋째, 산학연 협력 구조 혁신 및 창업 생태계 조성을 서둘러야 한다. 현재 국내 창업의 70% 이상이 요식업·숙박업에 집중돼 있다. 첨단 기술 창업 비중은 미국, 이스라엘 대비 현저히 낮다. 권역별 '기술창업 허브'를 설치하여 대학·출연연 기술이 중소기업과 창업팀으로 직접 이전될 수 있도록 하고, 규제 샌드박스를 확대해 신산업 기업의 시장 진입을 지원해야 한다. 대한민국 과학기술의 미래는 투자·인재·협력이라는 세 축을 어떻게 균형 있게 조화시키느냐에 달려 있다. 단순한 재정 투입만으로는 신산업 경쟁에서 앞서기 어렵다. 중소기업이 창의성과 속도에서 경쟁 우위를 확보하도록 금융 인프라, 인재 전략, 산학연 혁신 구조를 동시에 설계하는 것이야말로 국가 경쟁력의 관건이다.

2025.09.07 12:55정명애

[현장] 'AI 고속도로' 시동…정부, GPU 3.5~3.7만장 조기 확보 선언

과학기술정보통신부가 인공지능(AI) 경쟁력을 좌우할 첨단 그래픽처리장치(GPU) 확보를 오는 2030년 목표보다 앞당겨 추진한다. AI 골든타임 얼마 안 남은 가운데 정부가 마중물 역할을 맡아 민간이 재투자와 생태계 활성화에 나서야 한다는 점을 강조하며 경고했다. 과기정통부는 29일 카카오 데이터센터 안산에서 정보통신산업진흥원(NIPA), 카카오, NHN클라우드, 네이버클라우드와 함께 'AI 고속도로 협약식 및 간담회'를 열고 GPU 인프라 확대와 데이터센터 규제 개선 방안을 논의했다. 현장에서는 정부와 3개 클라우드사 간 GPU 공급이 이날부터 본격 시작됐다는 점이 확인됐다. 배 장관은 올해 1만3천장, 내년 1만5천장 GPU를 확보하고 슈퍼컴퓨터 도입분까지 합쳐 총 3만5천~3만7천장을 마련하겠다고 말했다. 당초 매년 5천장씩 균등 확보하던 계획을 대폭 앞당긴 셈이다. 그는 미·중 경쟁 구도 속에서 2~3년 내 승부를 봐야 한다는 인식을 밝히며 올해와 내년에 대규모로 확보해 기업과 학계가 조기에 연구개발과 서비스를 만들어낼 수 있도록 하겠다고 했다. 이번 협약식은 단순한 선언을 넘어 GPU 조기 공급의 출발점이라는 의미도 크다. 정부는 클라우드 3사에 1만3천장을 배분하기 시작해 오는 12월에는 중소기업·스타트업을 대상으로도 지원을 연다. 배 장관은 규제 개선의 필요성도 언급했다. 그는 현재 건축법·소방법 등 파편화된 규제로 데이터센터가 종합시설임에도 불구하고 불명확한 부분이 많다며 이를 묶어 해결할 수 있는 특별법 제정을 준비 중이라고 말했다. 특구 지정에 대해서는 지역 안배와 거점 배치로 접근하겠다는 방안이다. 지역별 AX 프로젝트, SPC 사업과 연계해 클러스터형 허브를 구축하는 방안을 고려하고 있는 것이다. 토론회에서 업계는 GPU 사업의 수익성 문제를 제기했다. 업계는 초기 정부 지원이 상수는 아니라는 점을 지적했고 3년 내 자체 경쟁력을 갖추지 못하면 시장 전체가 흔들릴 수 있다며 클라우드사들이 AI 인프라 기반 수익 모델을 마련해야 한다는 의견을 제시했다. 네이버클라우드 김유원 대표는 정부의 GPU 투자가 기업 투자를 자극해 성공적으로 작동했다며 장기적으로는 AI가 산업 전반에 부가가치를 만들어야 진정한 생태계가 형성될 것이라고 평가했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 정부가 인프라 기회를 많이 열어준 것은 감사하다면서도 클라우드 사업자들도 자체 기술 혁신 속도를 높이지 않으면 글로벌 경쟁에서 밀릴 수 있다고 지적했다. 카카오 김세웅 부사장은 GPU 클러스터링 경험을 공유했다. 그는 2천장 이상을 묶어 효율 75~80%까지 끌어올렸고 R&D를 통해 5%만 개선해도 수백장 효과를 낼 수 있다는 점을 강조했다. 배 장관은 "정부가 마중물 역할에 그치지 않고 AI 전환의 토대를 마련하겠다"며 "민간이 수익성과 지속 가능성을 고민해 함께 생태계를 완성해달라"고 당부했다. 이어 "정부와 민간이 함께 한국 AI 시장 생태계를 만들어야 하며 시간이 많지 않은 만큼 반드시 조기 경쟁력을 확보해야 한다"고 강조했다.

2025.08.29 17:23조이환

방송영상으로 2만1000시간 고품질 AI 학습용 데이터 구축

과학기술정보통신부와 한국전파진흥협회는 방송영상 AI 학습용 데이터 구축 사업 지원 대상에 MBC 컨소시엄, MBC충북 컨소시엄, KT ENA 컨소시엄, KBS 컨소시엄 등을 선정했다고 밝혔다. 영상을 생성하는 AI 모델 개발 지원을 위해 방송영상을 활용한 고품질 AI 학습용 데이터를 구축하는 사업으로, 2025년 1차 추경으로 반영되어 신규 추진된다. 지원 대상은 방송법에 따른 방송사업자와 AI, 데이터 기업, 기관 등으로 구성된 컨소시엄으로, 4개 컨소시엄 선정에 12개 컨소시엄이 지원해 3대 1 경쟁률을 보였다. AI, 데이터 등 전문가로 구성된 심사위원회 평가를 통해 우리나라 고유의 가치, 특성이 반영된 방송콘텐츠를 기반으로 한 AI 학습용 데이터 구축 및 활용 계획, AI 기술역량 등이 우수한 컨소시엄 4개를 최종 선정했다. 과기정통부는 선정된 4개 컨소시엄에 각각 48억3천만원을 지원하며, 4개 컨소시엄은 저작권 이슈가 해소된 국내 방송영상 원본 총 4만2천시간을 활용해 총 2만1천시간의 고품질 방송영상 AI 학습용 데이터를 구축한다. MBC 컨소시엄은 버추얼 스튜디오 등 다양한 방송콘텐츠 제작 환경에서 사용될 배경영상을 생성하는 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 보도, 시사 교양, 예능, 드라마 등 1만시간의 원본 영상을 활용해 3천633시간의 영상데이터, 49만2천건의 이미지데이터 등 총 5천시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. 지역MBC 15개사가 참여하는 MBC충북 컨소시엄은 우리나라 각 지역의 고유한 문화와 생활양식 등을 반영한 이미지와 영상을 생성하는 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 보도, 시사 교양, 다큐 등에서 각 지역의 다양한 자연 풍경, 생활 문화, 역사 사회 등과 관련된 1만2천시간의 원본 영상을 활용해 3천600시간의 영상데이터, 84만2천00건의 이미지데이터 등 총 5천940시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. KT ENA 컨소시엄은 감정이 표현되는 우리나라 인물, 우리나라 배경, 예능 자막 등을 생성하는 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 예능, 시사 교양, 다큐 등 1만시간의 원본 영상을 활용해 3천600시간의 영상데이터, 50만4천건의 이미지데이터 등 총 5천시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. KBS 컨소시엄은 촬영구도와 편집 자동화, 사극 시대극에서 활용되는 소품을 3D로 생성하는 등 방송콘텐츠 제작에 필요한 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 보도, 예능, 다큐, 스포츠 등 1만 시간의 원본 영상을 활용해 4천500시간의 영상데이터, 1천500건의 3D데이터, 20만건의 이미지데이터 등 총 5천67시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. 이 사업을 통해 구축된 데이터는 AI 모델 개발 등에 활용된다. 각 컨소시엄은 데이터를 활용해 방송제작 현장에 필요한 특화 AI 개발 및 적용을 지속 추진한다. 아울러, 구축된 데이터는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 선정된 정예팀 요청 시 제공되고, AI 허브 내 안심존 등에 연구교육용 AI 개발을 위해 활용될 수 있도록 약 10~35% 이상 개방될 예정이다. 배경훈 과기정통부 장관은 “데이터는 GPU와 함께 AI 모델 개발의 핵심 연료로 그 중요성이 커지고 있다”며 “우리나라 인물, 사회, 역사, 자연 등이 풍부하게 담겨 있는 고품질 방송영상은 독자 AI 모델을 위한 최적의 데이터”라고 말했다. 이어, “방송영상이 AI 데이터로 적극 활용되어 방송사가 AI 기술을 다양하게 접목해 제작 효율성을 높임과 동시에 고품질 서비스를 제공하는 기반이 마련되기를 기대한다”고 밝혔다.

2025.08.09 07:40박수형

[현장] "지난 10년은 실패"…AI 데이터 규제, 정부 주재 '끝장토론' 열렸다

"지난 10년간 신산업 육성에 실패한 결과 우리의 디지털 전환은 실패했습니다. 데이터가 나라에 쌓이지 않으니 인공지능(AI) 개발은 출발선부터 난항을 겪을 수밖에 없습니다." 구태언 법무법인 린 변호사는 25일 과학기술정보통신부 주최로 열린 'AI 3대 강국을 위한 데이터 규제 혁신 간담회'에서 '데이터 규제 혁신 방안'을 주제로 발제하며 이같이 말했다. 그는 한국 경제의 저성장 원인이 신산업 부재에 있으며 그 근간에는 경직된 규제로 인한 데이터 흐름 단절이 자리 잡고 있다고 진단했다. 구 변호사는 데이터 편중, 산업별 규제 장벽, 경직된 데이터 보호법 등 '3대 문제'로 인해 국내에는 빅테크 기업이 성장하지 못했다고 분석했다. 그 결과 자체 파운데이션 모델(LLM) 개발이 미국과 중국에 비해 뒤처진 현실에 직면했으며 이는 AI 경쟁력의 심각한 저하로 이어진다고 비판했다. 이날 간담회 토론 세션은 구 변호사의 문제 제기를 시작으로, AI 산업을 가로막는 데이터 규제의 현실을 진단하고 실질적인 해법을 모색하기 위해 마련됐다. 류제명 과기정통부 제2차관이 주재한 이 자리에는 AI 기업 대표, 법률 및 학계 전문가들이 참석해 열띤 토론을 벌였다. "韓, 데이터 갈라파고스…美·中·日은 AI 위해 질주 중" 구태언 변호사는 한국이 데이터 규제에 갇혀 뒤처지는 동안 주요 경쟁국들은 AI 패권을 잡기 위해 규제 패러다임을 발 빠르게 전환하고 있다고 역설했다. 그는 미국, 중국, 일본, 심지어 유럽연합(EU)까지 각자의 방식으로 데이터의 빗장을 풀며 AI 산업 육성에 사활을 거는 현실을 직시해야 한다고 강조했다. 구 변호사에 따르면 AI 최강국 미국은 연방 차원의 포괄적인 개인정보보호법이 없는 대신 의료정보보호법(HIPAA)처럼 분야별로 합리적인 규제를 적용하고 있다. 특히 HIPAA의 '세이프 하버' 조항은 18개 특정 식별자만 제거하면 의료 정보도 자유롭게 비식별 정보로 유통할 수 있도록 명확한 기준을 제시해 의료 AI 발전의 기틀을 마련했다. 중국은 국가 주도로 '데이터댐'을 구축하며 미국을 맹추격하고 있다. 자율주행 기술 확보를 위해 도로 영상 데이터를 적극 수집하고 자국 기업이 데이터를 해외로 유출하지 못하게 막는 방식으로 자국 AI 생태계를 키우고 있다. 구 변호사는 "중국 우한에 가면 자율주행 택시가 수백 대 돌아다니고 있다"며 "도로를 찍지 않고서 어떻게 자율주행차가 나올 수 있겠는가"라고 반문했다. 과거 경직된 개인정보보호 규정(GDPR)을 만들었던 EU조차 최근 AI 기술 격차에 위기감을 느끼고 규제 완화에 나섰다. 일본은 유연한 개인정보보호법과 AI 학습을 허용하는 저작권법 개정을 통해 빠르게 경쟁력을 회복하고 있다. 구 변호사는 이를 '디지털 메이지 유신'에 비유했다. 반대로 한국의 현실은 '과잉 규제'로 요약된다. 구 변호사는 공공과 민간에 동일한 잣대를 들이대는 단일 법체계가 가장 큰 문제라고 지적했다. 그는 "민간은 계약 기반이라 소비자가 해지하면 그만"이라며 "인권침해 우려가 큰 정부 부문에 적용할 논리를 민간 기업에 그대로 적용하고 있다"고 비판했다. 특히 비식별정보에 대한 명확한 기준이 없고 식별 가능성을 지나치게 넓게 해석하는 점, 그리고 AI 학습 자체를 개인정보 '처리'로 간주하는 경향이 데이터 활용의 발목을 잡고 있다고 설명했다. 여기에 더해 그는 "일본도 개인정보보호법 위반은 형사처벌하지 않고 위원회 시정명령에 불복할 때 형사처벌한다"며 "우리는 동의 없는 제3자 제공 등을 형사처벌하고 있어 굉장히 큰 차이가 있다"고 지적했다. 이러한 규제 환경은 결국 스타트업의 데이터 확보를 원천적으로 어렵게 만든다. 대기업은 자체 수집한 데이터를 활용할 수 있지만 데이터 유통 시장이 막힌 상황에서 스타트업은 AI 개발에 필요한 데이터를 구할 길이 없다. 이에 나라 전체적으로 돈은 많이 쓰는데 뛰어난 AI는 안 나오는 비효율적인 중복 투자로 이어질 우려가 있다. 구 변호사는 해법으로 '디지털 대전환'과 '명확한 기준 제시'를 제안했다. 그는 모든 산업의 디지털 전환을 통해 플랫폼을 육성해야 거대한 '데이터댐'이 만들어질 수 있다고 강조했다. 또 당장 입법이 어렵다면 정부의 유권해석을 통해서라도 '구별'과 '식별'의 개념을 명확히 하고 '공공누리 2~4유형 데이터'나 공공 저작물을 AI 학습에 활용할 수 있도록 길을 열어주는 것이 시급하다고 밝혔다. 구태언 변호사는 "법 개정이 어려운 현실을 감안할 때 ICT 규제 샌드박스를 통해 글로벌 표준에 맞는 합리적 규제를 실증하고 사회적 합의를 만들어나가는 것이 현실적인 대안이 될 수 있다"고 강조했다. 업계 "데이터 족쇄, 이렇게 풀어달라" 구태언 변호사의 발제 이후 이어진 토론에서는 AI 산업 현장의 기업인들과 법률·학계 전문가들의 생생한 고충과 현실적인 제언이 쏟아졌다. 참석자들은 데이터 확보의 어려움, 저작권 문제, 경직된 규제의 한계를 지적하며 저마다의 해법을 제시했다. 유성원 루닛 최고기술책임자(CTO)는 한국이 의료정보 전산화에서는 미국보다 앞섰음에도 데이터 활용이 더딘 이유로 모호한 법제와 가이드라인을 꼽았다. 그는 현행 보건의료 데이터 가이드라인이 비식별화된 데이터마저 개인정보로 간주하는 경향이 있어 데이터 제공자와 사용자 모두를 보수적으로 만들어 산업 발전을 저해한다고 지적했다. 유 CTO는 "모호한 가이드라인 때문에 데이터 제공자와 사용자 모두 가능하면 데이터를 공유하지 않으려 하고 제한된 환경에서만 공유하려는 경향이 생긴다"며 "결과적으로 우리가 전산화에는 앞섰지만 데이터를 활용한 산업이나 AI 발전은 더뎌졌다"고 말했다. 김성훈 업스테이지 대표는 양질의 데이터 확보가 불가능에 가까운 현실을 토로했다. 그는 '한국의 얼'이 담긴 교과서나 수능, 공무원 시험 데이터를 구하려 해도 저작권 기관이 가격조차 매기지 못하는 상황을 설명했다. 김 대표는 "음악저작권협회처럼 정부가 '데이터 연금 풀' 같은 것을 만들어주면 우리는 오늘부터라도 데이터를 가져다 쓰고 나중에 수익이 발생했을 때 정산하고 싶다"며 "좋은 글을 쓴 기자나 창작자들도 자신의 데이터로 연금을 받을 수 있는 선순환 시스템을 만들자"고 제안했다. 김세엽 셀렉트스타 대표는 저작권자와 AI 개발사 사이의 간극을 지적했다. 그는 저작권자는 모델 상용화 시 발생할 미래 수익의 분배까지 요구하는데 비해 개발사는 불확실한 미래 가치를 두고 협상하기 어려워 데이터 거래 자체가 막히고 있다고 설명했다. 이 배경에는 AI 모델을 '2차 저작물'로 보는 인식의 차이가 있다고 분석했다. 김 대표는 "기술적으로 AI 모델은 원본을 복제한 2차 저작물이 아니라 학습 후 남은 특징을 활용하는 지능"이라며 "정부 차원에서 'AI 모델은 2차 저작물이 아니다'라는 원칙을 명확히 중재해줘야 정해진 범위 안에서 현실적인 비용 논의가 이뤄질 수 있다"고 말했다. 송호철 더존비즈온 대표는 모든 데이터를 하나로 묶어 논의하는 방식에서 벗어나 데이터의 종류에 따라 구체적으로 나눠 해결책을 찾아야 한다고 제안했다. 그는 CCTV 같은 센싱 데이터, 블로그 같은 창작물, 기업의 전사적 자원관리(ERP) 데이터 등은 저작권과 개인정보 침해 정도가 모두 다르므로 세분화된 접근이 필요하다고 강조했다. 송 대표는 "지금까지 개인정보 보호 측면만 너무 강조되는데 사실 돈이 되는 것은 기업들이 어떤 일을 하고 있는지에 대한 '산업 데이터'"라며 "이 데이터가 유통되지 못하는 이유는 '해도 되나'를 모르기 때문으로, 이 애매함을 해소하는 논의가 필요하다"고 밝혔다. 정진우 트웰브랩스 이사는 데이터 확보, 구축, 활용 각 단계의 어려움을 호소했다. 그는 모델 성능 고도화를 위해 방송사 원본 영상이나 CCTV 같은 고품질 원본 데이터가 필수적이지만 영상 비식별화 기준이 없어 사실상 확보가 불가능하다고 말했다. 또 정부 데이터 안심구역은 대규모 컴퓨팅 자원이 필요한 파운데이션 모델 학습에는 부적합하다고 지적했다. 정 이사는 "지금까지 구축된 고품질 데이터가 어디에 있는지조차 알 수 없다"며 "정부가 데이터 카탈로그를 만들어 양성화하고 파운데이션 모델 개발사가 활용하는 민간 클라우드 위에서 안전하게 학습할 수 있도록 '안심구역'의 패러다임을 전환해달라"고 제언했다. 장시간 이어진 토론을 경청한 류 차관은 이날 제시된 아이디어들을 직접 메모했다고 언급하며 조속한 해결 의지를 재차 강조했다. 그는 불확실성이라는 '캄캄한 터널' 속에서 기업들이 달리게 할 수는 없다며 이번 간담회가 끝이 아닌 시작임을 분명히 하고 지속적인 소통을 약속했다. 류제명 제2차관은 "기업들이 마음껏 달려야 하는데 불투명하고 캄캄한 터널을 뛰어가게 할 수는 없다"며 "수시로 의견을 주고받을 수 있는 상시적인 공론의 장을 바로 만들어 제기된 걸림돌들을 하나씩 해결해 나가겠다"고 말했다.

2025.07.25 14:25조이환

과기정통부 '장·차관 원팀'…이틀간 '인프라·데이터' 족쇄 풀기 총력전

과학기술정보통신부 새 지도부가 인공지능(AI) 산업 육성을 위해 규제 혁신에 집중하고 있다. AI 3대 강국(G3) 도약을 위해 핵심 기반인 인프라와 데이터 분야의 해묵은 과제를 해결하겠다는 목표를 분명히 한 것이다. 25일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 이틀간 장관과 차관이 연이어 현장을 찾아 업계 의견을 수렴했다. 배경훈 장관은 지난 24일 AI 데이터센터(AIDC) 관련 기업들과, 류제명 제2차관은 이날 데이터 규제 관련 기업 및 전문가들과 각각 간담회를 가졌다. 배경훈 장관은 세종시 네이버 데이터센터에서 열린 간담회에서 AIDC를 '든든한 토양'으로 규정했다. 그는 정부가 '마중물' 역할을 해 가격 경쟁력 확보를 지원하겠다고 밝혔다. 업계는 이 자리에서 전력 공급난, 과도한 건축 규제, 높은 초기 투자 비용 등 현실적 어려움을 건의했다. 류제명 차관은 데이터 규제 혁신 간담회에서 AI 발전의 '원유'가 데이터라고 강조했다. 그는 과거 정부부터 이어진 데이터 규제 문제를 더 이상 미루지 않겠다고 선언하며 규제 샌드박스 활성화 등 구체적인 해결 의지를 보였다. 배경훈 장관, AIDC 현장 직접 찾아…'전력·규제' 문제 해결 약속 배경훈 장관은 'AIDC 현장 간담회'를 주재하며 AIDC 활성화를 가로막는 현실적 과제에 대한 업계의 목소리를 직접 들었다. 참석자들은 AIDC가 국가 경쟁력의 핵심 기반이라는 데 동의하며 전력, 규제, 비용 문제가 시급히 해결돼야 한다고 입을 모았다. 특히 안정적인 전력 공급과 비현실적 규제가 최우선 과제로 꼽혔다. 이준희 삼성SDS 사장은 현장과 맞지 않는 건축 규정과 전력 공급 문제를, 하민용 SK텔레콤 부사장은 전력구매계약(PPA) 허용을 포함한 인허가·세제 혜택 종합 정책 패키지를 요청했다. 막대한 초기 투자 비용과 사업 지연 문제도 도마에 올랐다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 정부가 선제적으로 부지와 전력을 확보해 제공하는 모델을 제안했고 최지웅 KT클라우드 대표는 3년 이상 소요되는 구축 기간을 단축할 인허가 간소화와 설비 투자 세제 혜택이 절실하다고 밝혔다. 학계와 협회에서는 더 근본적인 해법이 제시됐다. 박윤규 정보통신산업진흥원장은 AIDC를 사회간접자본(SOC)으로 보고 관련 규제를 일괄 해결할 '특별법' 제정을, 이경무 서울대 교수는 산업계와 학계의 단절 문제 해결을 촉구했다. 이에 배경훈 과기정통부 장관은 현장 건의를 정책에 신속히 반영하겠다고 화답했다. 배 장관은 "취임 후 매일 양복을 입었지만 오늘 운동화를 신고 편하게 왔다"며 "초심을 잃지 않고 AI 문제만큼은 형식에 얽매이지 않고 유연하고 신속하게 접근하겠다는 의지를 보여드리고 싶었다"고 말했다. 류제명 차관, '데이터 족쇄' 직접 푼다…'해묵은 규제' 정면돌파 선언 류제명 제2차관은 AI 발전에 필수적인 데이터 문제를 해결하기 위해 기업 및 법률 전문가들과 머리를 맞댔다. 류 차관은 AI 발전의 '원유'가 데이터라고 강조하며 과거 정부부터 이어진 데이터 규제 문제를 더 이상 미루지 않겠다는 뜻을 분명히 했다. 그는 "이 문제를 계속 끌고 시간을 낭비할 시간이 없다"며 "데이터 규제 분야의 날카로운 비평가로 꼽히는 구태언 변호사에게 발제를 맡긴 것 역시 문제를 회피하지 않고 제대로 부딪쳐 해결하겠다는 의지였다"고 설명했다. 이어 간담회에 참석한 업스테이지, 루닛 등 AI 기업들은 현실적인 어려움을 설명했다. 업계는 혁신적인 아이디어를 사업화하는 과정에서 여전히 데이터 관련 규제가 제약 요인이 되고 있다고 밝히며 공공 데이터 활용을 위한 규제 샌드박스 활성화 등을 제언했다. 이에 류 차관은 이번 간담회가 일회성 행사가 아님을 분명히 했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "데이터 문제는 한두 번의 간담회로 끝낼 문제가 아니고 장애물 제거 작업을 끝낼 때까지 해야 하는 이슈"라며 "국가AI위원회를 중심으로 데이터 규제 혁신이 차질 없이 추진되도록 최선을 다하겠다"고 강조했다.

2025.07.25 11:34조이환

[현장] 류제명 차관, 취임 후 매주 현장으로…"AI 데이터 규제, 이번엔 끝장 본다"

류제명 과학기술정보통신부 제2차관이 인공지능 3대 강국(AI G3) 실현을 가로막는 데이터 규제 문제를 정면 돌파하겠다고 선언했다. AI 산업 발전의 최대 걸림돌로 꼽혀온 해묵은 과제를 더는 미루지 않고 신속하게 해결하겠다는 의지를 내비친 것이다. 과기정통부는 25일 서울 마포 SW마에스트로 센터에서 열린 'AI 3대 강국을 위한 데이터 규제 혁신 현장 간담회'를 주재했다. 이날 간담회는 과기정통부가 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 공동 주최했으며 류제명 차관 취임 후 매주 이어지는 릴레이 현장 소통의 일환이다. 류 차관은 AI 발전의 가장 중요한 '원유'가 데이터라고 정의했다. 그는 컴퓨팅 자원 확보나 인재 양성도 중요하지만 데이터 문제가 해결되지 않으면 심각한 장애물이 될 수밖에 없다고 진단했다. 그는 데이터 규제 논란이 한두해 있었던 게 아니라고 짚었다. 지난 문재인 정부의 4차산업혁명위원회와 지난 정부의 디지털플랫폼정부위원회 등에서 많은 노력이 있었지만 여전히 해결되지 않은 문제가 많다는 지적이다. 류 차관은 "이 문제를 계속 끌고 시간을 낭비할 시간이 없다"며 "배경훈 장관 등 새 지도부가 출범한 직후 현장 간담회를 연 것도 속도감 있는 문제 해결을 위한 것"이라고 설명했다. 그는 최근 발표된 미국 정부의 'AI 액션 플랜'을 예로 들었다. 해당 계획 역시 AI 혁신 가속화를 위해 규제 해결을 첫손에 꼽았다며 글로벌 흐름에 맞춘 신속한 대응의 중요성을 강조했다. 이날 참석한 업스테이지, 루닛, 더존비즈온 등 AI 기업들은 데이터 확보의 현실적인 어려움을 설명했다. 업계는 혁신적인 아이디어를 사업화하는 과정에서 여전히 데이터 관련 규제가 제약 요인이 되고 있다고 밝히며 공공 데이터 활용을 위한 규제 샌드박스 활성화 등을 제언했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "한두 번의 간담회로 끝낼 문제가 아니고 장애물 제거 작업을 끝낼 때까지 해야 하는 이슈"라며 "현장의 목소리를 반영해 구체적인 정책 과제를 발굴하고 국가AI위원회를 중심으로 규제 혁신을 차질 없이 추진하겠다"고 밝혔다.

2025.07.25 11:15조이환

"한국형 LLM 키운다"…정부, 24억 들여 AI 성능평가 데이터 구축

과학기술정보통신부(과기정통부)가 한국형 생성형 인공지능(AI) 모델의 경쟁력을 끌어올리기 위해 성능평가용 고품질 데이터셋 구축에 나섰다. 영어 위주의 기존 평가 체계를 보완하고 국내 문화·문맥을 반영한 새로운 기준점을 제시하겠다는 전략이다. 과기정통부와 한국지능정보사회진흥원은 다음 달 7일까지 '성능 평가 데이터셋 구축 사업'의 수행기관을 공개 모집한다고 17일 밝혔다. 이번 사업은 독자 AI 파운데이션 모델 개발의 후속 조치로, 총 24억원을 투입해 수학, 지식, 장문이해 등 3개 분야에서 평가 데이터를 만든다. 평가 데이터는 한국어 기반 거대언어모델(LLM)의 성능을 정량·정성적으로 검증할 수 있도록 구성된다. 과제당 지원금은 8억원이며 수행기관은 컨소시엄 형태로 참여해야 하고 초거대 AI나 대규모 자연어처리 개발 경험이 있는 기업 또는 기관이 필수로 포함돼야 한다. 우선 구축 대상은 ▲수학 ▲지식 ▲장문이해 등 세 가지다. 수학 분야는 한국어-영어 병렬 형태로 추론형 수학 문제와 정답을 구성하며 글로벌 고난도 문제집 수준의 난이도를 요구한다. 지식 분야는 한국형 역사·문화 등을 평가할 수 있도록 주제별 질의-정답과 추론형 문항을 포함해야 하며 글로벌 공통 지식 항목도 함께 설계해야 한다. 장문이해 분야는 32K 이상 긴 문맥을 기반으로 논리 판단, 문맥 결속력 등을 테스트할 수 있는 업무수행형 데이터가 핵심이다. 정부는 이번 공모를 통해 구축된 데이터셋을 '정예팀'뿐만 아니라 국내 모든 AI 개발기관에 공개할 계획이다. 향후 멀티모달, 에이전트 AI 영역까지 평가영역을 넓힌다는 구상도 포함돼 있다. 이번 공모는 과제 제안부터 최종 평가까지 단계별로 품질 검증과 산출물 보완 절차가 마련돼 있다. 공고는 오는 8월까지 진행되며 11월 중간 점검을 거쳐 12월 최종 평가 후 결과물이 도출된다. 이후 내년 1월부터는 본격적인 보완 및 확산이 추진된다. 김경만 과기정통부 인공지능기반정책관은 "국민이 체감할 수 있는 고성능 AI 모델을 확보하려면 평가 기준도 우리 사회와 문화가 반영돼야 한다"며 "이번에 구축되는 성능평가 데이터셋은 국내 AI 생태계 전반의 활용을 염두에 두고 공개할 예정"이라고 밝혔다.

2025.07.17 15:03조이환

ETRI부터 KISTI까지…IT기관 수장들 한자리에, 'IT21 2025' 개막

인공지능(AI) 퍼스트 시대를 맞아 대한민국이 나아가야 할 방향과 협력 전략을 한자리에서 논의하는 컨퍼런스가 열렸다. 특히 이번 행사는 역대 가장 많은 IT기관과 단체장들이 참여해 AI 혁신과 협력 의지를 함께 다져 업계의 이목이 집중됐다. 한국정보처리학회는 1일 서울 송파구 삼성SDS 사옥에서 'IT21 글로벌 컨퍼런스 2025'를 개최했다. '전부를 위한 AI, AI를 위한 전부(Everything for AI, AI for Everything)'를 주제로 열린 이번 행사는 산업과 사회 전반에서 AI가 미치는 영향과 미래 전략을 다각도로 조망했다. 올해 30회를 맞은 이번 컨퍼런스는 단순한 기술 교류를 넘어 정부와 학계, 산업계, 연구기관, 언론계가 모두 참여한 가운데 산업 생존 전략과 기술 협업 방안을 종합적으로 논의하는 자리로 역대 최대 규모로 진행됐다. 특히 과학기술정보통신부를 비롯한 9개 공공기관이 공동 주관한 가운데 500여 명의 전문가와 연구자들이 온오프라인으로 참여해 열띤 토론을 이어갔다. 주요 참가자로 ▲강중협 한국데이터센터연합회(KDCC)회장 ▲김형철 소프트웨어정책연구소(SPRi) 소장 ▲박덕수 한국지역정보개발원(KLID) 원장 ▲박윤규 정보통신산업진흥원(NIPA) 원장 ▲방승찬 한국전자통신연구원(ETRI) 원장 ▲신희동 한국전자기술연구원(KETI) 원장 ▲양재수 한국데이터산업진흥원(KDATA) 원장 ▲이상중 한국인터넷진흥원(KISA) 원장 ▲이식 한국과학기술정보연구원(KISTI) 원장 등 참석했다. 황종성 한국정보처리학회 회장은 "정보처리학회는 처음부터 다양한 주체가 함께하는 개방형 조직이었다"며 "이번 행사는 정부의 'AI 3대 강국' 전략과 맞물려 AI 기반 사회 전환의 해법을 모색하는 데 의미가 깊다"고 이번 행사의 의미를 강조했다. 이어 방승찬 한국전자통신연구원(ETRI) 원장은 "AI는 이미 산업과 일상을 주도하는 핵심 기술로 자리 잡았다"며, "ETRI는 로봇, 에이전트, 보안, 차세대 통신 등 혁신 기술을 통해 삶의 변화를 이끄는 AI 원천기술 개발에 힘쓰고 있다"고 밝혔다. 올해는 국가 전략기술 중심의 52개 세션과 4개의 기조연설이 병렬 진행됐으며 산업·보안·국방·양자 등 핵심 기술 분야에 정부출연연구기관이 직접 참여해 기획과 발표를 주도했다. 한국인터넷진흥원(KISA)은 초거대 언어모델(LLM) 시대의 보안 위협과 대응을, 한국정보통신기술협회(TTA)는 산업 데이터 기반 실증 사례를 통해 기술의 현장 적용 가능성을 제시했다. 또 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 공공 부문에서의 AI 신뢰성 확보 방안을 KIRD는 커리어 콘서트를 통해 과학기술계 진로 설계를 지원했다. 특히 올해 처음 도입된 시상식에서는 과학기술 및 정보통신 분야 혁신에 기여한 8개 기관과 인물에게 상이 수여돼 기술성과 정책적 기여를 함께 조명했다. 현장은 약 600여명 이상이 참석했으며 유료 등록자만 300명을 넘기며 역대 최고 참여율을 기록했다. 실무 중심의 프로그램과 분야별 현장성 높은 세션 구성 덕분에 참가자 만족도도 매우 높았다는 평이다. 이식 한국과학기술정보연구원(KISTI) 원장은 "GPU 클러스터와 양자컴퓨터 인프라를 내년 상반기까지 구축할 계획이며, 슈퍼컴퓨터와의 연계를 통해 고성능 AI 연산 서비스를 본격화하겠다"고 설명했다. 그는 "AI와 HPC 기반 R&D 혁신을 위해 학계, 산업계, 공공 부문과의 긴밀한 협력이 더욱 중요해지고 있다"고 강조했다. 김형철 소프트웨어정책연구소(SPRi) 소장은 AI가 사회에 급격히 확산되는 반면, 산업 현장에선 아직 데이터 기반의 실제 적용은 미비하다고 지적했다. 그는 "챗GPT 이후 AI 경쟁은 치열하지만, 제조 현장의 데이터는 아직 충분히 활용되지 않고 있다"며 "이번 컨퍼런스가 도메인 현장 중심의 AI 적용 전략에 대한 인사이트를 나누는 계기가 되길 바란다"고 말했다. 더불어 IT21이 단순한 기술 공유의 장을 넘어, AI 기술과 사회적 수용성, 정책, 교육, 산업화를 연결하는 종합 플랫폼으로 진화했다는 평가가 이어졌다. IT21 프로그램위원회 위원장인 이화여대 채상미 교수는 "정보처리학회는 학계에 머무르지 않고 관·산·학·언론계 모두가 함께하는 조직으로, IT와 AI를 둘러싼 융합의 대표적 플랫폼"이라며 “이번 행사는 정부가 추진 중인 'AI 3대 강국 진입' 전략과도 맞닿아 있다"고 설명했다. 이어 "이번 IT21은 기존 발표 중심에서 나아가 현장 중심의 실증과 산학연 공동 대응 전략까지 폭넓게 논의할 수 있도록 세션 기획을 고도화했다”며 “참여자들이 실제 협력 방안을 모색하고 다양한 산업으로 AI 융합이 확산될 수 있는 연결 고리가 되길 기대한다"고 밝혔다.

2025.07.01 16:02남혁우

"엔비디아 시총이 3.6조 달러인 이유는 생명과학 기대감 때문"

"엔비디아 최근 주식 시총을 보니 3.6조달러나 됐다. 애플이나 마이크로소프트도 3조 달러다. 그 이유가 바로 미래 생명과학에 대한 기대감 때문이다." 이승구 국가바이오파운드리사업단장(한국생명공학연구원)은 '국가 바이오파운드리 구축과 민간협력 개발'을 주제로 한 '이노바이오 카페' 강연에서 바이오파운드리 중요성을 강조하며 "이 같은 시총 흐름은 2008~2009년 유전체 데이터 폭증과 관련이 있다"고 설명했다. 이 행사는 (재)대전테크노파크가 주최하고 생명공학연우협동조합이 주관했다. 이 단장은 "현재 빅데이터 기반 설계 제작에 의한 바이오 파괴와 혁신이 진행중"이라며 "10년 내 억대 연구비 정도만 투입하면 1년 이내에 원하는 유전체를 만들어내는 시대가 올 것"으로 전망했다. "우리의 경제, 사회, 삶을 바꿀 혁신이 바로 합성생물학에서 일어날 것입니다. 바이오파운드리 플랫폼이 그 기반이 될 것입니다." 이 단장은 "인터넷에 의해 러시아 경제 규모와 비슷한 조 달러 단위 시장이 형성되었듯 합성생물학에서도 그 같은 일이 10~20년내 반드시 일어날 것"이라며 "대략 이 시기가 되면 연간 4조 달러에 이르는 시장이 형성될 것"으로 예측했다. 이 단장은 또 합성 생물학이 부상한 배경에 대해 "고성능 세포 설계와 제작기술이 초병렬 자동화 기술과 인공지능(AI), 부품/모듈화 등으로 인해 지난 2010년부터 주목받았다"며 "톱 다운 방식(유전자 편집으로 생명체 기능연구)에서 바텀업 방식(생명체 기능을 DNA 및 구성요소 설계·제작·조립으로 만드는 일)으로 최근 연구 및 및 생산 동향도 전환되고 있다"고 부연설명했다. 예비타당성조사를 통과한 바이오파운드리 구축사업에 대해서도 소개했다. 이 파운드리는 올해부터 오는 2029년까지 총 1천263.3억 원을 들여 세포제작 월 3천 개, 전문인력 205명 양성, 자동화 워크플로우 개발 38건, DBTL 사이클 단축률 100%를 목표로 한다. 이 단장은 단순한 인프라 조성만이 아니라, 바이오파운드리 산업생태계를 만들고 인력을 양성하는 일까지 이 사업에 포함돼 있다고 덧붙였다. 이 단장은 또 "합성 생물학 진흥법이 올해 통과되면서 현재 생명연 생명공학 정책센터 중심으로 시행령을 준비 중"이라고 말했다. 장비 국산화를 위해선 산업부-과기정통부 지원을 받아 기계연-KISTI 등과 협력 사업을 런칭해 가고 있다고 설명했다. 이어 생명연 바이오파운드리 사업단 정흥채 박사는 추가 강연자로 나서 합성생물학과 바이오파운드리 구축 사업의 중요성을 재차 강조했다. 정 박사는 "선진국과의 기술차가 75%라고 KISTEP에서는 말하고 있지만, 요소 기술을 보면 좀 다른 면도 있다"며 "대전에선 이를 육성하기 위해 글로벌 혁신특구가 필요했는데, 다행히도 지난 달 지정됐다"고 설명했다. 글로벌 혁신특구가 필요했던 이유로 ▲해외보다 엄격한 국내 규제 ▲기술역량 미흡 ▲중소기업진입 장벽 등 3가지를 꼽았다. 한편 정 박사는 국내 규제 어려움 겪었던 기업 사례로는 제노포커스와 제노켐을 꼽았다. 제노포커스는 균주 안전성 심사 가이드라인이 명확하지 않아 힘들었고, 제노켐은 2018년 시알릴락토스에 대한 미FDA 인증도 받았지만, 국내 LMO 위탁생산시설이 없어 2023년까지 5년간 판매 및 수출을 못했다고 언급했다.

2025.06.25 12:19박희범

"한국형 GPT의 필수요소"…정부, AI 학습용 데이터 민간서 직접 모은다

과학기술정보통신부(과기정통부)가 자체 초거대 인공지능(AI) 모델 개발에 필요한 학습 데이터를 확보하기 위해 민간과 공공의 데이터 보유 기관을 직접 모집한다. 데이터부터 인재, 그래픽 처리장치(GPU)까지 핵심 인프라를 일괄 지원해 한국형 파운데이션 모델을 만들겠다는 전략의 일환이다. 과기정통부는 다음달 21일까지 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'에 참여할 데이터 공급기관을 공개 모집한다고 23일 밝혔다. 이번 사업은 내년부터 본격화되는 정부의 대표 AI 전략 과제로, 공모를 통해 선발될 개발팀에 GPU, 데이터, 인재 등 자원을 집중 지원할 예정이다. 이번 모집은 개발팀이 활용 가능한 고품질 유·무료 데이터를 확보하기 위한 조치다. 공급기관은 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 보유하고 있어야 하며 저작권이나 소유권 등 적법한 권원이 확보돼야 한다. 공급 여부는 선발된 개발팀의 실제 수요를 바탕으로 협약을 통해 확정된다. 협약은 과기정통부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA)과 한국지능정보사회진흥원(NIA), 한국데이터산업진흥원(K-Data) 등이 사업관리기관으로 참여해 체결한다. 이용 범위·기간·형태 등은 사전에 규정된다. 이후 데이터는 AI허브 내 전용 스토리지를 통해 공유되거나 직접 제공되는 방식이다. 데이터를 무상 제공하는 기관에는 광학문자인식(OCR) 처리, 중복 제거 등 기초 지원과 법률 검토·가공비 등 실비 보전이 지급된다. 유상 제공의 경우 정예 개발팀에 한정된 비상업적 활용 요건을 바탕으로 적정 가격을 협의해 비용을 보전받는다. 상용화 전환 시는 별도 협의가 필요하다. 참여 기관에 대한 인센티브도 구성됐다. 데이터 바우처 사업 등 정부사업 참여 시 가점 부여가 검토되고 AI 기반 서비스의 우선 도입 기회도 제공된다. 데이터 유통에 관심 있는 기관에는 AI 허브를 통한 상품 등록과 거래 활성화도 지원된다. 다만 과거 정부지원 사업을 통해 구축한 데이터는 이번 사업에 활용할 수 없다. 계약 이후 법률적 분쟁이 발생할 경우 당사자 간 계약서 기준에 따라 책임을 나누게 된다. 김경만 과기정통부 인공지능기반정책관은 "고품질 데이터는 인공지능 성능을 좌우하는 핵심 자산"이라며 "이번 협력을 계기로 민관 데이터 연대가 더욱 확대되길 기대한다"고 밝혔다.

2025.06.23 15:18조이환

5천억 짜리 과제, 전화로 5분 평가..."이제 그만, 새 틀 짜자"

윤석열 전 대통령의 탄핵 이후 들어서는 새 정부는 정치 혼란 속에서도 산업과 기술의 방향성을 다시 세울 중대한 책임을 떠안게 됐다. 동시에 전 세계는 기술의 또 다른 거대한 전환점을 맞이하고 있다. AI가 특정 산업의 기술을 넘어, 모든 산업에 스며드는 '기반 인프라'로 자리 잡고 있는 것. 자동차에서 헬스케어, 게임, 미디어, 금융에 이르기까지 AI는 이미 산업 생태계의 기초 체력으로 작동하기 시작했다. 지디넷코리아는 창간 25주년을 맞아 이 격변의 시점에서 AI 기반 산업 대전환기에 진입한 대한민국의 산업 현장을 진단하고, 각 산업 분야 전문가들과 함께 'AI시대, 새 정부가 해야 할 일'을 짚어본다. [편집자주] 최근 5천억원 짜리 과제 선정 평가를 전화로 5분만에 해치우고, 1천억원짜리 연구개발(R&D) 기획은 23시간 만에 만들었다는 KAIST 교수 페이스북 글에 과학기술계와 산업계가 분노했다. 연구개발 관련 부처에서는 비상이 걸렸다. KAIST 교수가 거짓말 할 리는 없다는 판단에서 그 같은 일이 일어난 부처와 과제가 도대체 어디고, 무엇이냐는 데 관심이 집중됐다. 예상 외로 파문이 커지자, 해당 교수는 모든 연락을 차단했다. 대부분 연구자들은 1980년이나 1990년대도 아니고, 2025년 5월에 이 같은 일이 발생한 데 대해 황당하다는 반응을 나타냈다. 지난 달에는 행정수반 서열 4위인 과학기술정보통신부 장관이 "해도 그만, 안해도 그만 사람" 취급을 당했다. 과학기술축제 개막식에서 유상임 과학기술정보통신부 장관이 개회 선언 뒤 사회자에게 한마디 해도 되냐고 묻자, 사회자로부터 "마음대로 하라"는 어처구니 없는 답변이 돌아왔다. 축제장에 참석했던 과기정통부 공무원 수십 명의 얼굴 표정이 일순간 싸늘하게 굳었다. 2025년 대한민국 과학기술계 '민낯'이다. 과학기술계가 6.3 대선을 앞두고 새정부에 바라는 정책을 쏟아냈다. 더 나은 미래를 위해서다. 과학기술정책연구원(STEPI)와 (사)바른과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연), 한국과학기술한림원, (사)출연연과학기술인협의회총연합회, 기초연구연합회, 전국과학기술노동조합 등이 과학기술계 현안을 고스란히 드러내며, 변화를 촉구했다. 이들의 주장은 ▲거버넌스 ▲도전·혁신성 ▲기초연구 ▲국제협력 ▲AI ▲사회문제해결 ▲창업지원 ▲인재양성 ▲규제개혁 ▲디지털전환 ▲예산 ▲처우 ▲기관장 임기 ▲자율 ▲안정 ▲과제중심제(PBS) 등의 키워드로 요약할 수 있다. 더 크게는 거버넌스와 연구개발, 연구환경(처우 등), 인력양성 등 네 단어로 집약할 수 있다. 거버넌스 자율 및 독립성 보장...연구개발 예산 5% 보장해야 거버넌스는 노무현 정부 시절 도입됐던 과학기술부총리제와 자율 및 독립성을 보장하는 패러다임 전환을 주로 요구했다. (사)출연연과학기술인협의회총연합회(연총)는 개방적이고 독립적인 과학기술 거버넌스 체계 구축을 위해 기획 및 예산권이 보장된 혁신적 상위 행정기구 신설 필요성을 주장했다. 연총은 또 기관 정치 독립성 보장도 강조했다. 기관장 임명 및 평가에서 구성원 의견 반영과 산학연 과학기술 전문인력 파견 제도화 등을 주문했다. 김진수 연총 회장은 "과학기술 연구개발 예산 5% 보장과 출연연 위상 재정립, PBS 폐지 및 연구자 평의회 신설 등 연구환경 개선 및 사기진작이 필요하다"고 말했다. R&D 방향에 대해서는 이견이 거의 없다. 정부는 오는 2027년까지 한계도전형 R&D 예산 비중을 전체의 10%까지 끌어올릴 계획이다. 기존처럼 나눠주기식 과제 지원보다는 수월성을 강조한다. 다만, 기초연구를 떠앉고 있는 학계 입장은 다소 차이가 있다. 기초 R&D 밑거름인 씨앗 연구 예산이 늘긴 했어도, 꼭지수가 줄어 과제 수주가 어렵다고 토로했다. 연구개발체계와 관련한 시스템 부분에서는 기관장 임기 3년을 5년으로 바꿔 대통령 임기와 같이해야 한다는 목소리가 나왔다. 또 공정성을 상실한 '연구원 영년직 시스템'이나 들쑥날쑥한 임금피크제 지급액 조정 등이 각 단체들이 거론하진 않았어서 내부에서 곪고 있는 현안이다. 실제 ETRI는 형평과 공정 문제를 제기하는 내부 반대로 영년직 시스템 운영을 보류했다. 김진수 연총 회장은 "과학기술은 대한민국 성장 동력"이라며 "기술패권 경쟁 시대에 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해선 개방적이고, 독립적인 거버넌스 체제 구축이 필요하다"고 말했다. 김 회장은 "과기 정책 수립과 실행을 독립적으로 수행할 기획 및 예산권, 인사이 보장된 혁신적 상위 행정기구를 신설할 것"을 새정부에 요구했다. 처우부분은 판단이 어렵다. 기관간 다소 차이가 나긴 하지만, 근무 당사자 주장과 국민들 시각과는 다소 차이가 난다. 출연연은 대졸 초임이 4천만~5천만원 정도로 알려져 있다. 대학이나 기업으로의 인력 이탈이 최근 두드러졌다. 일각에서는 해외 유출도 지적했다. 한국에너지기술연구원에서는 전략과제 책임자가 기업으로 이직하는 바람에 수주했던 과제가 날아갔다. 한국전자통신연구원과 한국표준과학연구원은 양자 사업 핵심 인력이 지난해 대학 등으로 빠져나갔고, 한국생산기술연구원은 로봇 인력이 대거 대학과 기업으로 이직했다. 일부는 조직이 흔들릴 정도로 한 때 심각했던 것으로 알려졌다. 한국차세대과학기술한림원 운영위원회에서 활동중인 권순경 경상국립대 교수는 ▲우수 과기인에 대한 확실한 보상체계 ▲과학기술을 국가핵심 전략 산업처럼 처우 ▲정년이후 활동 환경 보장 등을 주문했다. 또 고려대 윤효재 교수는 R&D 예산 안정성과 지속성 법적 보장, KAIST 이현주 교수는 이공계 전체 금전 보상 및 위상 증진, 전북대 신유정 교수는 메타버스 등 특정 키워드에 쏠린 정책보다는 과학기술계 전반 연구환경을 어떻게 튼튼하게 만들지 고민이 필요하다고 강조했다. 양당 대선 후보 비교해보니...이재명-PBS 폐지, 김문수-정년 65세 환원 6.3 대선을 앞두고 유력 주자인 이재명 후보(더불어민주당)와 김문수 후보(국민의힘) 간 과학기술 정책 대결도 눈길을 끌었다. 두 후보간 정책이 비슷한 듯 보여도, 들여다보면 확연한 차이가 나기 때문이다. 이재명 후보는 ▲이공계 처우 개선 ▲R&D 실패 인정 시스템 구축 ▲PBS 전면 폐지를 내걸었다. 예산과 관련해서는 정치 변동에 따른 예산 중단 방지 제도화가 눈길을 끈다. 김문수 후보는 과학기술 연구자 정년 65세 환원인 반면 PBS는 성과기반 연봉제를 기반으로 유지 및 개선 쪽으로 가닥을 잡았다. 과학기술기본법 개정과 과학기술부총리 및 특임대사 신설을 케치프레이즈로 내걸었다. "정권 바뀔 때마다 연구개발 방향 흔들려선 안돼" [전문가 인터뷰 1] 정명애 대한의료데이터협회장(을지대 교수) 정명애 대한의료데이터협회장(을지대 교수)은 "인공지능(AI)이 특정 산업을 넘어, 사회 전체의 '기반 인프라'로 작동하는 지금, 과학기술정책은 정권과 당색을 넘어선 국가 생존 전략으로 접근해야 한다"며 "정권이 바뀔 때마다 연구개발 방향이 흔들리고, 연구자의 의욕이 꺾이는 현실은 더 이상 반복되어서는 안된다"고 강조했다. 정 회장은 독일 클라우스탈 공대서 박사학위를 받은 뒤 막스플랑스 연구소서 고분자 연구원으로 일했다. 국내서는 한국표준과학연구원(KRISS)과 한국전자통신연구원(ETRI), 국가과학기술자문회의 단장 등을 역임했다. 현재 을지대 빅데이터의료융합학과 교수로 재직하며 대한의료데이터협회장을 맡고 있다. 정 회장은 "무엇보다 중요한 것은 연구자 중심의 자율적 연구 생태계"라며 "PBS 폐지나 제도 개선만으로는 한계가 있다. 연구자에게 문제를 제기하고 해결할 자유와 책임을 동시에 부여하는 구조 개편이 필요하다"는 입장을 밝혔다. 단지 행정 구조의 개편이 아닌, 지식 기반 사회로의 체질 전환이 이루어져야 한다는 것. "의료데이터와 생명과학 데이터를 기반으로 한 AI 연구는 단순히 하나의 산업을 넘어 디지털 헬스, 정밀의료, 건강안보, 국민 삶의 질과 직결된 분야입니다. 이를 실현하기 위해선 병원, 출연연, 기업, 대학 간의 데이터 연결성과 신뢰 기반 협력구조가 필수적입니다." 정 회장은 "정부는 이러한 산업-의료 데이터 연합체 구성을 국정 과제로 삼아야 하며, 정책의 지속성과 정권을 초월한 R&D 일관성이 반드시 뒷받침돼야 한다"고 강조했다. 인력 유출에 대해선 단순한 처우 문제를 넘어, '데이터가 있는 곳으로 인재가 이동한다'는 구조적 전환의 신호로 해석했다. 정 회장은 "AI 시대 R&D는 자금과 장비 못지않게 데이터 접근성과 활용 자유도가 경쟁력의 핵심이 되고 있다"며 "이를 보장하지 않고는 어떠한 고급 인재도 국내에 머물 수 없다"는 입장이다. "과학기술 거버넌스의 핵심은 '누가 예산을 결정하는가'가 아니라, '누가 방향을 결정할 수 있는가'입니다. 정치가 과학을 이끄는 것이 아니라, 과학이 미래를 설계할 수 있는 자율성과 안정성이 확보돼야 합니다. 정권 교체기마다 반복되는 혼란을 끝내고, 과학기술 독립성과 지속성을 헌법적 가치로까지 승격하는 논의가 이제는 시작돼야 합니다." [전문가 인터뷰 2] STEPI 박찬수 부원장 - 과학기술 거버넌스나 관리체계 재설계에 대한 입장은. "최근의 급변하는 과학기술 환경과 국가적 위기 대응 요구 속에서, 과학기술혁신 거버넌스는 보다 체계적이고 전략적인 조정 능력을 갖춰야 할 시점에 이르렀다. 과학기술이 국가 생존과 성장의 핵심 동력으로 자리매김함에 따라, 그에 걸맞은 운영체계의 정비가 요구된다. 우선, 범부처 차원의 혁신 전략을 조율할 수 있는 총괄 기능 강화가 중요한 과제로 제기되고 있다. 국가혁신책임자(CIO)를 겸한 과기혁신 부총리 도입이 제안됐다 .각 부처 정책과 예산, 인재 전략을 조율하고 장기적 관점에서 미래 대응을 선도하기 위한 장치로서 검토될 수 있을 것이다. 또한, 재정건전성과 정책 효과성을 균형 있게 고려하는 R&D 관리체계의 재설계도 함께 고민해야 한다. 과학기술정책 지속성과 일관성을 제도적으로 뒷받침하기 위해 국회 차원의 논의 구조도 개선할 필요가 있다. 예컨대, 과학기술 전담 상임위 신설 및 전문 보좌진과 자문위원단의 제도화가 그 예가 될 수 있다." - 수월성 중심 인재양성과 체계화 방안 등에 대해 한마디 해달라. "과학기술 인재양성 체계는 현재 여러 측면에서 구조적인 전환을 필요로 하고 있다. 인구 구조 변화와 함께, 우수 인재의 유출, 그리고 신기술 분야에서의 인력 미스매치 문제는 지속적인 도전 과제로 지적되고 있다. 이에 대응하기 위해서는, 수월성과 공공성이 조화를 이루는 인재 정책의 양축 구상 속에서, 수월성에 초점을 맞춘 인력 정책의 구체화가 요구된다. 특히, 세계적 수준의 인재를 확보하고 유지할 수 있는 여건 조성이 시급하다. 예를 들어, 우수 해외 과학자의 유치, 연구 중심대학의 육성, 그리고 인재 경력 관리 체계를 통합적으로 정비하는 것이 필요하다고 판단한다. 또한, '한국형 천인계획'과 같은 제도를 통해 비자, 정년, 연구 인프라 등 제도적 기반을 정비하고, 글로벌 연구집단과의 공동연구 활성화를 위한 테스트베드 사업 등의 추진이 고려되어야 할 것이다. 무엇보다 중요한 것은, 자율성과 안정성을 보장받는 연구 환경 조성이다. 이를 위해 '개인 장기 블록펀딩'과 같은 제도는 유망한 대안이 될 수 있으며, 연구자의 몰입과 장기적인 성과를 가능케 하는 기반이 될 것이다." - 기술사업화 방향 및 방안에 대한 견해는. "그동안 정부 R&D 투자는 꾸준히 확대돼 왔지만, 기술사업화의 성과 측면에서는 다소 미흡한 지점이 있었다. 기술이전 과정에서 시장성과 연계가 부족하고, 사업화가 관 중심의 구조에 머물러 있다는 현실 인식에서 출발한다. 현재 시장 중심 기술사업화 환경 조성이 핵심 과제로 부각되고 있다. 기술사업화 전문회사 육성과 같은 민간 기반 실행주체 확대를 통해 이러한 전환을 도모할 수 있다고 본다. 출연·투자·보증 등 기술금융 재원의 다양화와 정책수단의 조합(policy mix)을 통한 전략적 지원도 필요하다. 보상체계 역시 정비되어야 하며, 기술사업화 전담 조직에 명확한 책임과 권한을 부여하고, 전문 인력의 전문성에 걸맞은 보상 체계 마련이 필요하다. 부처간 분절적으로 추진되고 있는 기술사업화 지원사업의 부처간 연계와 조정도 필요하다. 단기 성과에 급급하기보다는 기술의 경제적 파급력과 혁신 확산을 고려한 장기적 관점의 접근도 생각해보자."

2025.05.27 10:21박희범

SK하이닉스·MS, AI 역량 강화 프로그램 'AI for Impact' 신설

SK하이닉스가 사회적 기업 및 환경·안전·보건 분야 시민과학자들의 인공지능(AI) 역량 강화를 위한 교육 프로그램 'AI for Impact'를 신설하고, 서울 성동구 성수동 헤이그라운드(성수시작점)에서 론칭 행사를 진행했다고 14일 밝혔다. 시민과학자는 과학 전공자가 아닌 일반 대중으로서 과학 연구에 참여하는 시민 AI for Impact는 사회적 기업 관련 생태계의 AI 역량을 강화함으로써 AI 기술을 통한 사회문제 해결에 기여하고자 SK하이닉스가 마이크로소프트와 협력해 마련한 프로그램이다. 사회문제 해결에 AI 기술을 접목함으로써 사회적 기업들의 사회적 가치(SV) 창출 범위와 영향력을 확대하는 것은 물론, 일반 시민들에게도 일상 속에서 AI를 활용한 SV 창출이 가능하다는 인식을 확산하는 것이 이 프로그램의 기획 취지다. 교육 대상은 AI 역량 개발에 관심을 갖는 사회적 기업 구성원 및 (재)숲과나눔 '시민과학풀씨' 참여자와 같이 환경·안전·보건 분야 문제 해결을 원하는 시민과학자들이다. 교육 콘텐츠는 더 많은 사람이 AI 기술을 배울 수 있도록 지원하는 마이크로소프트 글로벌 AI 스킬 이니셔티브와의 협력으로 제공한다. AI 윤리에 대해 집중적으로 소개하는 'AI 기초 이해'와 홍보 영상이나 e-브로셔 제작 등 '생성형 AI 활용'에 대한 실무 콘텐츠 등으로 구성돼 있으며 AI for Impact 사이트를 통해 누구나 수강할 수 있다. 마이크로소프트와 함께한 이날 행사에는 마이크로소프트 성종은 총괄(AI 내셔널 스킬 한국 디렉터), (재)숲과나눔 장재연 이사장, SK하이닉스 이방실 부사장(SV 담당)이 참석해 AI for Impact 프로그램의 취지와 향후 운영 계획 등에 대해 소개했다. 이어 사전 신청한 100여 명의 사회적 기업 구성원 및 시민과학자들을 대상으로 ▲데이터 분석 및 시각화 ▲공공데이터와 생성형 AI를 활용한 환경·안전·보건 문제 해결 ▲AI 업무 자동화 등을 주제로 오프라인 교육이 이뤄졌다. 사회적 기업 비커넥트랩의 강승희 부대표는 “데이터 분석과 AI 활용에 대한 사회적 기업의 니즈가 많은데, 이번 기회를 통해 니즈를 만족시켜 줄 생성형 AI 활용법을 알게 됐다”며 “남은 교육을 잘 이수해서 실제 사업에 잘 응용하고 사회적 가치를 만드는 데 기여하겠다”고 말했다. 풀씨연구자로 참여한 오픈도어의 박민선 대표는 “특히 환경 연구 분야에서 AI 기술 활용 가능성과 효율성을 실감했다”며 “앞으로 환경문제 해결을 위한 혁신적인 접근 방식을 모색하는 데 큰 도움이 될 것 같다”고 밝혔다. 이날 장재연 (재)숲과나눔 이사장은 “환경·안전·보건 분야에서도 AI 기술을 활용하여 다양한 사회 문제를 해결하고 사회적 가치를 창출하는 데 지속적으로 노력하겠다”고 말했다. 이방실 SK하이닉스 부사장은 “AI for Impact를 통해 사회적 기업 및 시민과학자들의 AI 활용 역량이 향상되기를 기대한다”며 “향후에도 지속적으로 AI 교육 프로그램을 마련해 나가겠다”고 덧붙였다.

2025.05.14 10:03장경윤

과기부, 실증사업에 뱅크샐러드 등 5곳 선정…"데이터, 매출·건강 책임진다"

과학기술정보통신부(과기정통부)가 올해 마이데이터 실증사업에 참여할 5개 과제를 최종 선정했다. 선정된 기업들은 건강관리, 진로 설계, 신용평가 등 일상 전반에 마이데이터를 적용해 실증할 예정으로, 수동적 수혜자가 아닌 능동적 참여자로의 전환을 유도하는 구조를 마련하는 데 목적이 있다. 과기정통부는 이번에 진행되는 실증사업이 '2025년 마이데이터 종합기반 조성사업'의 일환으로 추진되며 총 25개 컨소시엄이 공모에 참여했다고 11일 밝혔다. 이 가운데 닥터다이어리, 한국청소년활동진흥원, 오케이포스, 비즈데이터, 뱅크샐러드가 주관기관으로 최종 선정됐다. 또 올해는 정보주체의 자발적 참여를 이끌기 위해 처음으로 '커뮤니티 분야'가 신설됐으며 해당 과제에는 과제당 6억5천만원이 지원된다. 기존 산업 연계 중심의 '일반 분야' 과제에는 과제당 5억원의 예산이 투입된다. 커뮤니티 분야에서는 두 건의 과제가 뽑혔다. 닥터다이어리는 한국1형당뇨병환우회, 가톨릭대학교 산학협력단, 제약사 한독과 함께 당뇨병 등 만성질환 커뮤니티 회원의 혈당과 라이프로그 데이터를 기반으로 건강 리포트, 식단·운동 코칭, 의료진 연계 서비스를 제공한다. 건강관리 활동에 따라 건강식품 구매 등에 활용 가능한 포인트도 제공한다. 청소년 진로 설계 지원 과제는 한국청소년활동진흥원이 주관하고 한국산업인력공단, 서울시청소년시설협회, 서울시립청소년미디어센터, 한국능률협회컨설팅, 소울웨어, 이다시스템이 함께 참여한다. 이들은 수련관 등 청소년 활동시설을 중심으로 유관 데이터를 분석하고 진로 유형별로 맞춤형 전공 체험, 직업 멘토링 프로그램을 제공할 계획이다. 일반 분야에서는 세 개 과제가 선정됐다. 오케이포스는 나이스평가정보, 웰로와 함께 소상공인의 포스(POS) 및 재무 데이터를 활용한 AI 기반 경영관리 서비스를 실증한다. 상권 분석, 매출 추이 관리, 정책 지원 정보 제공 등 경영 효율화 중심이다. 비즈데이터는 중소기업 정책금융 매칭 서비스를 실증하며 한국산업단지공단, 한국평가데이터, 한국무역통계진흥원, 한국산업단지경영자연합회, 한국핀테크산업협회가 협력기관으로 참여한다. 참여 기업들은 중소기업의 신용, 재무, 수출입 데이터를 기반으로 적합한 정책자금 공고를 추천하고 금융상품 비교 및 심사 승인 가능성 예측 서비스를 제공한다. 동형암호 기반 신용평가 과제는 뱅크샐러드가 주관하며 한국신용데이터와 디사일로가 함께한다. 이들은 개인사업자의 신용정보와 매출 데이터를 동형암호 기술로 안전하게 분석하고 기존 평가 체계 밖에 있던 소상공인을 위한 대안 신용평가 기반 금융상품 연계 서비스를 실증한다. 총 90개 기업이 참여한 이번 공모에는 25개 컨소시엄이 몰려 5대 1의 경쟁률을 기록했다. 실증 과제는 마이데이터 생태계 전반의 실효성을 검증하는 시범사업으로, 향후 전면적인 제도 확장에 기반이 될 전망이다. 김경만 과기정통부 인공지능기반정책관은 "정보주체가 데이터를 자발적으로 제공하고 이에 합당한 보상을 받는 구조가 마이데이터 활성화의 핵심"이라며 "이번 과제들은 정보주체가 단순한 수혜자를 넘어 서비스 참여자로서의 역할을 할 수 있도록 새로운 모델을 제시할 것"이라고 밝혔다.

2025.05.11 12:00조이환

"AI 고도화, 안전한 데이터 필수"…정부, 데이터안심구역 4곳 추가 지정

정부가 인공지능(AI) 개발 활성화를 위해 민감 데이터 활용이 가능한 '데이터안심구역'을 전국적으로 확대 지정했다. 과학기술정보통신부(과기정통부)는 건양대학교병원, 경북대학교 첨단정보통신융합산업기술원, 기술보증기금, 한국도로공사 온라인센터 등 4곳을 데이터산업법 제11조에 따라 데이터안심구역으로 새롭게 지정했다고 8일 밝혔다. 이에 따라 국내 데이터안심구역은 기존 10곳에서 총 14곳으로 늘어났다. 데이터안심구역은 고위험성 데이터를 기술적·관리적으로 보호한 상태에서 AI 개발 등에 활용할 수 있는 물리적 또는 가상 환경이다. '데이터안심구역 지정 및 운영 지침'과 '보안대책 기준'을 충족한 기관에 한해 지정되며 공공과 민간의 협력을 통해 미개방 데이터를 안전하게 분석할 수 있도록 지원한다. 이번에 지정된 건양대병원은 대전 서구에 의료 데이터 분석을 위한 공간을 구축해 질병 정보 등의 분석을 가능하게 한다. 경북대 첨단기술원은 대구 수성구 스마트시티센터에 위치한 안심구역을 통해 교통 및 에너지 데이터를 안전하게 다룰 수 있는 기반을 마련했다. 기술보증기금은 부산 본사에 안심구역을 조성해 기업 재무 데이터의 보호된 분석 환경을 제공한다. 기업의 기술사업화 동향이나 기술금융 관련 데이터 분석 수요에 대응할 수 있을 것으로 보인다. 한국도로공사는 기존 성남 오프라인 센터에 이어 이번에 온라인 기반의 안심구역을 추가 확보했다. 이는 물리적 공간 없이도 보안 기준을 충족하는 환경에서 민감 데이터를 다룰 수 있게 한 첫 사례다. 기존에는 한국지능정보사회진흥원(NIA), 한국전력공사, 국민연금공단, 강원도 등 기관이 지정돼 의료, 금융, 전력, 농식품, 공간정보 등을 다루는 안심구역을 운영해 왔다. 이번 신규 지정으로 데이터 유형이 의료·교통·에너지·재무 등으로 보다 다변화됐다. 과기정통부는 산업부 및 국토부와의 협약을 통해 화학·금속 등 소재 데이터와 고정밀 공간정보를 AI 학습에 활용할 수 있도록 협업 중이다. 규제샌드박스와 연계해 제도적 유연성을 확보하고 기관 간 연동성도 점차 확대할 계획이다. 과기정통부 김경만 인공지능기반정책관은 "생성형 AI 확산 속에 원천 데이터 확보와 보안이 핵심 과제로 떠오르고 있다"며 "데이터안심구역을 중심으로 신뢰 기반 데이터 생태계를 조성해 나가겠다"고 밝혔다.

2025.05.08 12:02조이환

과기정통부, 데이터거래사 교육생 모집…'디지털 특공대' 600명 키운다

과학기술정보통신부(과기정통부)가 민간 주도의 데이터 거래 생태계를 확산하려는 전략을 세웠다. 데이터 산업 전문인력을 양성해 유통 기반을 강화하는 행보다. 과기정통부는 다음달 9일까지 '2025년 상반기 데이터거래사 교육 신청'을 받는다고 28일 밝혔다. 올해 상반기에만 300명을 선발할 예정이며 교육은 서울 강남구 대화빌딩 지하 1층 델피노홀에서 진행된다. 이번 데이터거래사 교육은 10기부터 13기까지 총 4회에 걸쳐 시행된다. 각 기수별로 75명씩 모집해 1주일 동안 40시간의 집중 교육을 실시할 계획이다. 교육은 오는 6월부터 두달간 매주 월요일부터 금요일까지 운영된다. 데이터거래사 교육은 지난 2023년 1기 과정을 시작으로 지난해까지 9기를 거쳐 447명의 수료생을 배출했다. 과기정통부는 올해까지 누적 1천 명의 데이터거래사 양성을 목표로 하고 있다. 교육 신청은 데이터거래사 공식 홈페이지를 통해 온라인으로 가능하다. 신청자는 데이터산업법 시행령 제22조에 규정된 데이터 거래 전문지식 보유 여부 등을 심사해 최종 선발된다. 상반기 모집 이후 하반기에는 추가로 300명을 선발할 계획이다. 하반기 교육은 오는 9월 별도로 공고될 예정이다. 과기정통부는 "이번 교육을 통해 데이터 생산부터 활용까지 전 주기에 걸친 전문 인력을 확보해 데이터 산업 경쟁력을 한층 강화할 것"이라고 밝혔다.

2025.04.28 11:08조이환

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