[디플정 기고③] 공공AX와 300건에 달하는 AI서비스 실증
최근 대선을 앞두고 각 후보들이 인공지능(AI)을 중심으로 한 다양한 정책과 공약을 발표하고 있다. 하지만 대부분의 공약들은 산업 중심의 AI 정책, 특히 AI반도체, 데이터 확보, 컴퓨팅 인프라 구축 등에 집중되어 있다. 물론 이러한 공약은 국가경쟁력 확보에 있어 매우 중요한 부분이지만, 우리가 근본적으로 잊고 있는 것은 인공지능이라는 기술의 본질적인 목적이다. 즉, 인공지능이 궁극적으로 인간의 삶을 보다 나은 방향으로 변화시키고, 사회적 가치를 창출하기 위한 도구라는 사실을 기억해야 한다. 인공지능이 성공적으로 확산되고 기술혁신을 이루기 위해서는 사회적 수용성이 무엇보다 중요하다. 사회가 인공지능을 어떻게 인식하고, 얼마나 신뢰하고 수용하느냐에 따라 기술의 실효성과 지속 가능성이 결정된다. 국민이 인공지능 기술의 효용성과 안전성을 실제로 체감하고 신뢰할 수 있는 환경이 마련되지 않으면 기술혁신에는 한계가 있을 수밖에 없다. 삼성전자가 세계 1등 기업으로 자리 잡고 큰 수익을 창출한다고 하더라도, 이것이 국민의 삶에 직접적인 혜택을 제공하지 않는다면 일반 국민들의 관심과 지지는 제한적일 수밖에 없다. 삼성전자의 주가에는 많은 사람들이 관심이 있지만, 삼성전자가 위기를 겪는다고 국민들이 큰 위기감을 느끼지는 않는다. 국민들이 직접 체감할 수 있는 기술로 인한 편익이 분명히 제시되지 않으면, 산업 중심의 정책만으로는 인공지능의 성공적 확산을 보장할 수 없다. 이러한 맥락에서 디지털플랫폼정부(DPG)는 기술을 단순히 산업 발전이나 경제 성장의 도구로만 여기지 않고, 국민의 삶을 실질적으로 개선하는 수단으로 인공지능을 바라보았다. DPG가 추구하는 목표는 명확하다. 모든 데이터를 통합하고 연결해 플랫폼 기반으로 정부와 국민, 기업이 함께 사회적 문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 것이다. 디지털플랫폼정부가 제시될 당시만 해도 챗GPT가 출시되지 않았고, 초거대 AI(Hyperscale AI)모델이 아직 일반화되지 않았지만, 디지털플랫폼정부는 이 기술이 사회적 문제 해결과 가치 창출을 위한 가장 효율적이고 효과적인 도구가 될 것이라는 확신을 가지고 있었다. 디지털플랫폼정부는 특히 공공 AX(AI Transformation)의 중요성을 강조해왔다. 디플정에서는 공공분야의 AI 도입 목표를 정부의 생산성 향상, 혁신적 대국민 서비스 제공, 그리고 사회적 문제 해결이라는 세 가지로 정리했다. 이를 위해 DPG는 AI 기술을 공공부문에 적용하고 확산시키기 위한 기반으로서 DPG 허브와 범정부 초거대 AI 공통기반 플랫폼을 설계했다. 하지만 이러한 대규모 인프라 구축과 완성에는 필연적으로 시간이 소요되기 때문에, 실제 환경에서 AI 기술의 효용성을 미리 검증하고 확산의 가능성을 확인하기 위해 다양한 AI PoC(Proof of Concept, 개념검증) 사업에 먼저 집중해왔다. 지금까지 디지털플랫폼정부는 300건에 달하는 AI 관련 다양한 실증 사업을 수행했다. 이는 이론적인 가능성에만 머무르지 않고, 실제 현장에서 AI 기술이 어떤 가치를 창출할 수 있는지 검증하고 개선점을 찾는 과정이다. 적용하는 AI모델의 성능평가와 이를 통해 나온 산출물에 대한 성과평가 모두 중요하기 때문이다. 이러한 실증 과정은 공공 AI 도입에 있어 실패 위험을 최소화하고, 성공 가능성이 높은 영역에 집중 투자할 수 있는 기반을 마련하기 위함이었다. 그중 110건을 성공적인 사례로 평가하고 있다. 우선 이 중에서 대표적인 일곱 가지 사례를 먼저 소개한다. 첫째, 초거대AI 기반 느린 학습자 조기발견 지원 서비스다. 학습 속도가 느린 학생들은 시간이 지날수록 학습 부진이 누적돼 심각한 교육격차를 경험한다. 이 서비스는 AI가 학생들의 발화정보, 신체활동 정보 등 다양한 학습 데이터를 분석해 느린 학습자를 조기에 발견하고, 개인화된 교육 지원을 제공한다. 기술적으로는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템과 LLM을 결합해 학생 개개인의 데이터를 심층 분석하고 최적화한 맞춤형 교육 프로그램을 설계한다. 이 서비스를 통해 교육 격차를 조기에 해소하고, 느린 학습자들이 학업에서 소외되지 않도록 지원하며, 부모와 교사의 교육 부담도 경감할 수 있다. 둘째, 한우 등급 예측 AI 시스템이다. 축산 농가에서 가장 큰 어려움 중 하나는 생산성과 수익성을 정확히 예측하는 것이다. 특히 한우의 경우 등급에 따라 가격 차이가 크게 나기 때문에, 출하 시기와 사양 관리가 중요하다. 이 시스템은 AI가 한우의 생체 정보, 사육 환경, 사료 데이터 등을 종합 분석해 출하 전에 등급을 정확히 예측함으로써 농가가 효율적인 의사결정을 할 수 있도록 지원한다. 기술적으로는 딥러닝 기반 머신러닝 알고리즘을 이용해 방대한 축산 데이터를 학습시키고, 예측 정확도를 높이기 위한 지속적인 모델 고도화가 이뤄졌다. 그 결과 농가의 한우 출하 시기 최적화, 사양 관리 개선 등을 통해 생산성과 수익성이 크게 향상될 것으로 기대하고 있다. 셋째, 농가 지원 스마트 농업 서비스다. 농업에서 병충해 예측과 최적 재배 조건 설정은 생산성을 좌우하는 핵심 요소다. 특히 기후변화로 인한 예측 불가능한 상황이 증가하면서 농가들은 더 큰 어려움을 겪고 있다. 이 서비스는 AI가 실시간 기후 데이터, 토양 상태, 작물 생육 정보 등을 종합 분석해 최적의 재배 조건을 제시하고, 병충해 발생 가능성을 미리 예측해 선제적 대응을 지원한다. 기술적으로는 IoT 센서 네트워크와 머신러닝 기반의 예측 시스템을 결합해 정확하고 시의적절한 농업 정보를 제공한다. 이를 통해 농가들은 작물의 생산량을 증대시키고, 품질을 향상시켜 소득 증대에 성공했으며, 농촌 지역의 지속 가능한 발전에도 기여하고 있다. 넷째, 난임시술 빅데이터 기반 가임력 관리 서비스다. 난임은 개인적인 고통을 넘어 저출산 문제와 직결되는 사회적 과제다. 이 서비스는 난임·가임 인구의 생활습관, 의료 정보, 일상생활 데이터 등 빅데이터를 AI가 분석하여 개인 맞춤형 임신 가능성을 예측하고, 최적의 가임력 관리 방안을 제시한다. 기술적으로는 의료기관의 난임시술 데이터를 기반으로 랜덤 포레스트, XGBoost 등 다양한 머신러닝 알고리즘을 적용해 정확한 예측 모델을 구축했다. 이를 통해 난임 부부들의 임신 성공률이 향상되고, 불필요한 시술과 정신적 스트레스를 줄이는 효과를 거뒀고, 나아가 국가적 저출산 문제 해소에도 기여하고 있다. 다섯째, 실시간 의료 자원 정보 플랫폼이다. 코로나19와 같은 팬데믹 상황뿐만 아니라 일상적인 응급 상황에서도 의료 자원의 효율적 관리는 생명과 직결되는 중요한 문제다. 우리가 매번 경험하는 '응급실 뺑뺑이' 문제의 원인을 찾아보면, 결국 실시간 데이터와 정보 교류가 안 되고 있기 때문이다. 우리나라와 같은 의료 선진국, IT선진국에서 각 병원의 데이터와 정보들이 실시간으로 연동되지 않고 있다는 점은 아쉬운 부분이다. 따라서, 이 플랫폼은 지역 내 가용 의료 자원(병상, 의료 인력, 장비 등)을 AI 기술로 실시간 파악하고 관리해 응급 상황에서 신속하고 정확한 의사결정을 지원한다. 기술적으로는 분산된 의료기관의 데이터를 실시간 수집·통합하는 시스템과 AI 기반 자원 할당 알고리즘을 결합했다. 올해 시범사업으로 진행 중인데, 이를 통해 응급실 부족이나 중증 환자 미수용과 같은 문제를 해소하고, 지역 간 의료 격차를 줄여 국민 건강 증진에 기여할 것으로 기대하고 있다. 여섯째, 아동 건강정책 챗봇 서비스다. 의료 접근성이 부족한 지역이나 시간대에 아동 건강 관련 정보를 얻기 어려운 문제를 해결하기 위해 개발했다. 이 챗봇 서비스는 CLOVA X LLM 기반으로 구축해 24시간 정확하고 신뢰할 수 있는 의료 정보를 제공한다. 기술적으로는 아동 건강 관련 PDF 문서, 의학 논문, 정책 자료 등을 AI가 학습하여 자연어 처리 기술을 통해 사용자 질문의 맥락을 이해하고 적절한 정보를 제공하도록 설계했다. 이를 통해 아동 건강관리의 접근성과 효율성을 크게 향상하고, 지역 간 의료정보 격차를 해소했고, 특히 야간이나 주말에도 신뢰할 수 있는 의료 정보를 얻을 수 있어 학부모들의 불안감을 크게 줄이는 효과를 가져왔다. 일곱째, 장애인 소통지원 초거대AI 멀티모달 서비스다. 장애인, 특히 의사소통에 어려움이 있는 장애인들은 일상생활에서 소외감을 느끼고 사회 참여에 큰 제약을 경험한다. 이 서비스는 AI가 장애인의 얼굴 표정, 입술 모양, 몸동작, 음성 등 다양한 비언어적 신호를 종합적으로 분석해 의사소통을 지원하는 맞춤형 솔루션이다. 기술적으로는 초거대 AI 모델에 다양한 멀티모달 데이터(영상, 음성, 텍스트)를 학습시키고, 강화학습을 통해 개인별 특성에 맞게 지속적으로 모델을 개선하는 방식을 채택했다. 이를 통해 장애인의 사회적 고립감을 줄이고 보다 활발한 사회 참여가 가능해졌으며, 가족과 보호자의 돌봄 부담도 경감되는 효과를 거뒀다. 이러한 성공 사례들은 기술 자체의 우수성 뿐 아니라, 그 기술이 실제 사회적 문제를 어떻게 해결하고 국민의 삶의 질을 향상시키는지를 보여주는 중요한 증거다. 이를 통해 공공 AI가 단순한 기술적 실험이 아닌, 실질적인 가치를 창출하는 도구로 자리매김할 수 있음을 입증했다. 공공 AX 성공은 기술이 국민 삶을 실질적으로 변화시키는 구체적 사례에서 비롯된다. 결국 인공지능 기술 혁신은 사회적 수용성을 높이고 국민의 실생활에 직접적인 편익을 제공하는 방향으로 추진해야 한다. 특히 중요한 것은 공공 AI가 단순히 정부 내부의 업무 효율화에만 머물지 않고, 궁극적으로는 국민들이 체감할 수 있는 서비스 혁신과 사회문제 해결로 이어져야 한다는 점이다. 민원 처리 시간을 단축하거나 정책 의사결정의 정확성을 높이는 것은, 그것이 실제로 국민들에게 더 나은, 더 빠른 행정 서비스로 제공될 때 진정한 가치를 가진다. 디지털플랫폼정부는 AI 기술의 도입이 그저 '기술을 위한 기술' 도입에 그치지 않고, 실질적인 국민 체감 성과로 이어지도록 지속적으로 노력해 왔다. 향후 공공 AX를 통해 진정한 사회적 가치를 창출하기 위해서는 산업 발전과 경제 성장을 넘어, 국민들이 삶에서 직접 체감할 수 있는 서비스와 해결책을 지속적으로 제공해야 할 것이다. 이를 위해서는 기술 개발과 인프라 구축 뿐 아니라, 국민의 필요와 요구를 정확히 파악하고 이에 맞는 서비스를 개발하는 사용자 중심 접근이 필수적이다. 또 공공 AX 과정에서 발생할 수 있는 사회적 우려나 윤리적 문제에 대해서도 투명하고 책임 있는 자세로 대응함으로써, 기술에 대한 사회적 신뢰를 구축해 나가야 한다. 이것이 바로 디지털플랫폼정부가 추구해온 인간 중심의 AI 혁신의 본질이다. 기술 발전이 궁극적으로 인간의 삶을 더 나은 방향으로 이끌고, 사회의 지속 가능한 발전에 기여할 때, 그 기술은 진정한 가치를 가질 수 있다. ※ 덧붙이는 말: 공공 AI의 체계적인 도입과 활용을 지원하기 위해 디지털플랫폼정부위원회는 얼마 전 지난해에 이어 '공공부문 초거대 AI 도입·활용 가이드라인 2.0'과 '공공AI서비스 실증 사례집'을 마련해 전 공공기관에 배포했다. 이 가이드라인은 공공기관이 AI 기술을 안전하고 효과적으로 활용할 수 있도록 다양한 사례와 방법론을 제시했다. 각 유형별로 구체적인 사례와 적용 방법, 고려사항 등을 상세히 설명함으로써, 공공기관이 자신의 업무 환경에 맞게 AI를 도입할 수 있도록 실질적인 지침을 제공한다. 또 이 가이드라인은 AI 도입 시 고려해야 할 보안, 개인정보 보호, 윤리적 측면, 성과평가까지 종합적인 가이드를 제공함으로써, 공공기관이 안전하고 책임감 있게 AI를 업무에 도입할 수 있는 기반을 마련했다. 관련 내용은 디지털플랫폼정부위원회 홈페이지에서 누구나 다운로드 받을 수 있다.
