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한국의 과학기술 정책을 재정립하는 방법: 인공지능과 디지털 인프라 혁신

일반 리포트 2025년 03월 27일
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목차

  1. 요약
  2. AI 도입을 저해하는 구조적 문제 분석
  3. AI와 디지털 공공 인프라의 통합을 통한 발전 가능성
  4. 한국의 과학기술 정책 개선 방안
  5. 결론

1. 요약

  • 현재 한국의 과학기술 정책은 다양한 도전과제에 직면해 있습니다. 특히 인공지능(AI)의 도입은 현대 사회에 필수적인 요소로 떠오르고 있으며, 이와 함께 디지털 공공 인프라의 혁신적 발전이 필요한 상황입니다. 구형 IT 시스템과 데이터 품질 부족, 숙련된 인력의 결핍, 그리고 정부 정책의 실패는 AI 도입을 저해하는 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 이러한 구조적 문제들을 해결하기 위해서는 정부와 민간 부문이 보다 긴밀하게 협력해야 하며, AI와 최신 기술을 활용한 해결 방안을 모색할 필요가 있습니다.

  • AI 도입을 저해하는 구조적 문제는 단순히 기술적 요소에 그치지 않고, 정책적 실패와 인재 양성의 부재와 같은 복합적인 원인으로 인해 더욱 심화되고 있습니다. 이러한 상황에서 한국은 인공지능을 포함한 최신 기술의 도입과 활용을 통해 보다 지속 가능한 과학기술 정책을 수립해야 합니다. 정부의 지원 확대와 민간 부문과의 협력체계 구축은 이러한 개선 방안을 실현하는 데 있어 필수적입니다. 또한, 기술 발전을 위한 인재 양성 프로그램의 개발은 AI 분야의 경쟁력을 높이고, 기술 혁신의 기반을 지속적으로 강화하는 데 기여할 것입니다.

  • 결론적으로, 한국의 과학기술 정책은 새로운 시대의 요구에 부응하기 위해 신속하게 재정립되어야 하며, 인공지능과 디지털 인프라가 융합된 정책적 접근은 공공 서비스의 질을 획기적으로 향상시킬 수 있는 잠재력이 있습니다. 정부는 이러한 방향성을 고려하여 정책을 추진하며, 민간 부문과 협력하여 기술 혁신을 선도할 수 있도록 해야 합니다.

2. AI 도입을 저해하는 구조적 문제 분석

  • 2-1. 구형 IT 시스템의 존재

  • 한국의 정부는 인공지능(AI) 등의 최신 기술을 효율적으로 도입하고 활용하기 위한 수많은 노력에도 불구하고, 여전히 구형 IT 시스템과 관련된 구조적 문제에 직면해 있습니다. 연구에 따르면, 2024년 기준으로 중앙 정부 IT 시스템의 약 28%가 구형 시스템으로 분류되어 있으며, 이러한 시스템들은 업데이트가 불가능한 것으로 간주됩니다. 이는 AI 도입에 필요한 데이터 처리와 응용에서 큰 장애물로 작용하고 있습니다.

  • 구형 IT 시스템은 기술적 지원이 중단된 시스템으로, 이러한 시스템에서 수집되는 데이터는 종종 낮은 품질을 나타내며, 이는 AI의 학습 능력에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. AI는 고품질의 데이터를 필요로 하기 때문에, 데이터 기반의 의사결정이 중요시되는 현대 사회에서 구형 시스템의 존재는 AI의 채택을 가로막는 주된 요인 중 하나입니다.

  • 2-2. 데이터 품질 부족

  • 데이터 품질은 AI 시스템이 효과적으로 운영되기 위해 필수적인 요소입니다. 그러나 현재 정부의 데이터 품질은 여러 요인으로 인해 저하되고 있으며, 이는 AI의 도입과 활성화를 저해하는 중요한 요소로 지목되고 있습니다. 여러 보고서에서 지적되듯, 정부가 운영하는 AI 시스템은 종종 불완전하거나 왜곡된 데이터를 바탕으로 작동하는 경우가 많습니다.

  • 데이터의 품질이 저하되는 원인 중 하나는 데이터 수집과 관리 프로세스의 비효율성입니다. 정부의 디지털 시스템이 구형 상태에서 운영되고 있기 때문에, 데이터 수집이 제대로 이루어지지 않거나 일관성이 결여되는 경우가 발생합니다. 이러한 낮은 품질의 데이터는 AI가 학습할 수 있는 기반을 약화시키고, 결과적으로 서비스의 품질 저하 및 신뢰성 문제를 초래합니다.

  • 2-3. 숙련된 인력 부족

  • AI 도입을 위한 또 다른 큰 문제는 숙련된 인력의 부족입니다. 현재 공공 부문에서는 디지털 기술을 정확하게 이해하고 활용할 수 있는 인재가 부족하여 AI 시스템의 효율적인 운영이 어려워지고 있습니다. 정부의 보고서에 따르면, 공공 부문에서의 디지털 기술에 대한 접근이 제한적이며, 이는 AI 사용의 활발한 도입을 방해하는 요인으로 작용하고 있습니다.

  • 숙련된 인력 부족은 또한 인사 정책의 문제와 관련이 있습니다. 민간 부문과 비교하여 공공 부문의 급여 체계가 경쟁력이 떨어지기 때문에, 디지털 분야의 인재를 유치하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이로 인해 공공 부문에서 AI 혁신을 주도하는 데 필요한 인권과 전문성을 갖춘 인력이 결여되고 있습니다.

  • 2-4. 정책 실패 사례

  • AI 도입을 저해하는 구조적 문제는 정부 정책의 오류에서도 기인합니다. 최근의 보고서들은 정부가 AI 및 디지털 혁신을 위한 충분한 예산과 지원 체계를 마련하지 못했다고 지적하고 있습니다. 이러한 정책적 실패는 디지털 전환이 특정 부문에 국한되어 나타나는 경향을 강조하며, 전반적인 기술적 발전을 방해하는 원인이 됩니다.

  • 또한, 정부의 비효율적인 예산 집행과 저조한 기획 실행은 정책의 실질적인 효과를 저해하고 있습니다. 예를 들어, 여러 주요 IT 시스템의 개선을 위한 자금이 적시에 지원되지 않거나, 잘못된 정보 공유로 인해 정책 실행이 어렵게 되는 경우가 빈번합니다. 이러한 문제들은 AI와 같은 혁신적인 기술의 도입뿐 아니라, 전체적인 공공 서비스의 질에도 부정적인 영향을 미치는 결과를 초래하고 있습니다.

3. AI와 디지털 공공 인프라의 통합을 통한 발전 가능성

  • 3-1. AI의 공공 부문 활용 사례

  • 인공지능(AI)은 공공 부문에서 다양한 방식으로 활용되고 있으며, 이에 따라 여러 국가에서 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 예를 들어, 인도의 Bhashini 시스템은 AI 기반 번역 시스템을 통해 시민들이 자신의 모국어로 디지털 서비스를 이용할 수 있도록 돕고 있습니다. 이는 다양한 인종과 문화가 공존하는 사회에서 매우 중요한 역할을 하며, 인도와 같은 개발도상국에서 인구의 디지털 접근성을 높이는 데 큰 기여를 하고 있습니다.

  • 또한, 디지털 공공 인프라(DPI)와 AI의 통합은 공공 서비스의 제공 방식도 혁신하고 있습니다. AI는 개인화된 지원을 통해 난민들에게 보다 맞춤형의 도움을 제공할 수 있게 하고, 종이 문서 없이도 신원 인증을 즉시 확인할 수 있게 하는 데 기여하고 있습니다. 이러한 기술들은 공공 부문에서 서비스 효율성을 극대화하고, 행정 비용을 줄이며, 기술적 장벽을 넘어서는 데 필수적입니다.

  • 3-2. 디지털 쌍둥이 개념 도입

  • 디지털 쌍둥이(Digital Twin) 기술은 실제 객체, 시스템, 또는 환경의 가상 복제본을 의미합니다. 이 기술은 특히 물리적 자산의 상태를 실시간으로 반영하여 사용자가 데이터와 상호 작용할 수 있게 해줍니다. 제조업체는 이를 사용하여 가상의 모델을 통해 기계의 성능을 점검하고, 에너지 사용량을 모니터링하며, 비효율성을 조기에 발견할 수 있습니다.

  • 예를 들어, CJ Logistics와 같은 물류 회사에서는 디지털 쌍둥이를 이용해 물류센터의 운영을 최적화하고 있으며, 실제 작업 환경에서 발생할 수 있는 다양한 문제를 사전에 예측하고 해결하고 있습니다. 이는 비용 절감과 고품질의 서비스 제공에 기여하고 있습니다.

  • 3-3. AI가 연결하는 현실 세계와 가상 세계

  • AI와 디지털 공공 인프라의 융합은 현실 세계와 가상 세계를 연결하는 새로운 가능성을 열고 있습니다. DGIST의 연구팀이 제안한 '사이버 물리적 AI(Cyber-Physical AI)'는 AI와 사이버 물리 시스템을 결합한 혁신적인 개념으로, 자율주행 차량 및 의료 로봇 등 다양한 분야에서 더욱 높은 신뢰성과 정확성을 제공합니다.

  • 사이버 물리적 AI는 AI가 실시간 데이터에 접근하여 현장에서 즉각적으로 행동할 수 있도록 지원하며, 이는 공공 안전 및 서비스 개선에 크게 기여할 수 있습니다. 예를 들어, 인공지능 기반의 교통 관리 시스템은 차량 흐름을 실시간으로 감지하여 최적의 신호 체계를 제시하여 사고를 줄이는 데 기여할 수 있습니다.

4. 한국의 과학기술 정책 개선 방안

  • 4-1. 정부의 최신 기술 지원 확대

  • 한국의 과학기술 정책에서 정부의 역할은 매우 중요합니다. 특히 최신 기술 지원을 확대하는 것은 산업 전반에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 정부는 인공지능(AI)과 같은 신기술 연구 및 개발을 촉진하기 위해 재정적 지원을 해야 할 필요가 있으며, 이를 통해 국내 기업들이 세계 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 도와야 할 것입니다. 여러 선진국들이 AI 관련 연구 개발에 막대한 투자를 하고 있는 만큼, 한국 정부 역시 이러한 추세에 뒤처지지 않도록 더욱 적극적인 지원을 할 필요가 있습니다. 예를 들어, 정부가 AI 프로젝트를 위한 보조금 제도를 도입하거나, 연구 기관과 기업 간 협력 프로젝트에 대한 세액 공제를 통해 장기적인 기술 발전을 이끌어낼 수 있습니다.

  • 4-2. 민간과의 협력 체계 구축

  • 민간 부문과의 협력 체계 구축 역시 한국의 과학기술 정책 개선에 있어 필수적인 요소입니다. 정부와 민간이 협력하여 공동 연구개발 프로그램을 운영하고, 스타트업과 대기업이 함께 기술 개발에 참여할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 이러한 협력은 민간의 창의성과 정부의 자원을 결합하여 더욱 혁신적인 결과를 창출할 수 있게 합니다. 이는 또한 기술 상용화 속도를 높이는 데 기여할 수 있으며, 실질적인 산업 경쟁력을 끌어올릴 수 있습니다. 상대적으로 민간 부문이 더 빠르게 변화하는 시장에 적응할 수 있으므로, 정부도 이러한 변화에 발맞추어 민간과의 파트너십을 확대할 필요가 있습니다.

  • 4-3. AI 인재 양성 프로그램 개발

  • AI 분야의 발전을 위해 너무나 중요한 또 하나의 개선 방안은 인재 양성 프로그램을 개발하는 것입니다. 한국은 인공지능 분야에서 필요한 전문 인력을 양성하기 위해 교육 과정과 자격증 제도를 정비해야 합니다. 이는 대학 및 전문 기관과 협력하여 실제 산업에서 필요로 하는 커리큘럼을 마련하고, 다양한 교육 모델을 도입하여 재직자와 졸업생 모두에게 폭넓은 기회를 제공해야 함을 의미합니다. 예를 들어, 기업 맞춤형 교육 프로그램, AI 관련 대학원 과정 개발, 그리고 초등 및 중등 교육과정에 통합된 AI 교육과정을 개발할 수 있습니다. 이러한 노력은 결국 한국의 AI 경쟁력을 강화하는 데 기여할 수 있으며, 국내외 다양한 기술 기업들이 실제로 필요로 하는 인재를 양성하는 데 도움이 될 것입니다.

결론

  • 종합적으로, 한국의 과학기술 정책의 개선은 개인과 산업 모두에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다. 과거의 문제가 반복되지 않도록 현재의 상황을 깊이 이해하고, 민간의 창의성과 정부의 지원을 통해 혁신적인 해결책을 제시하는 것이 중요합니다. AI와 디지털 공공 인프라의 통합은 단순한 기술 도입에 그치지 않고, 사회 전반의 변화와 혁신을 이끄는 강력한 동력이 될 것입니다.

  • 정부는 향후 다양한 국책 사업과 예산 편성을 통해 과학기술 분야에 대한 지속적인 투자와 지원을 아끼지 않아야 하며, 민간 부문과의 협력 체계를 통한 혁신적인 접근 방식이 필요합니다. 이를 통해 한국은 글로벌 과학기술 분야에서 주목받는 국가로 자리매김할 수 있는 기회를 가질 것입니다.

  • 결국, AI 분야의 경쟁력을 높이고, 국내외의 다양한 기술기업들이 필요로 하는 인재를 양성하기 위한 노력이 수반되어야 합니다. 이는 한국의 미래을 밝히는 초석이 될 것이며, 지속적으로 진화하는 기술 환경에서 한국이 주도하는 과학기술 생태계를 기대할 수 있게 하는 계기가 될 것입니다.

용어집

  • 구형 IT 시스템 [기술적 문제]: 업데이트가 불가능한 오래된 IT 시스템으로, 데이터 품질 저하 및 AI 도입의 큰 장애물로 작용합니다.
  • 데이터 품질 [기술적 요소]: AI 시스템이 효과적으로 운영되기 위해 필수적인 데이터의 정확성 및 일관성을 의미하며, 현재 정부에서 저하되고 있습니다.
  • 숙련된 인력 [인적 자원]: AI 시스템을 효율적으로 운영하고 활용할 수 있는 기술과 지식을 갖춘 전문 인력을 지칭하며, 현재 국내 공공 부문에서 부족합니다.
  • 정책 실패 [정치적 이슈]: 정부의 AI 및 디지털 혁신을 위한 예산 및 지원 체계의 부족으로 인해 발생하는 다양한 정책적 오류를 의미합니다.
  • 디지털 공공 인프라(DPI) [기술적 개념]: AI와 결합하여 공공 서비스를 혁신적으로 제공할 수 있는 디지털 기반 구조로, 효율성과 비용 절감을 추구합니다.
  • 디지털 쌍둥이(Digital Twin) [기술적 개념]: 실제 객체나 시스템의 가상 복제본으로, 데이터 기반의 상호작용을 통해 상태를 실시간으로 반영합니다.
  • 사이버 물리적 AI(Cyber-Physical AI) [기술적 개념]: AI와 사이버 물리 시스템을 결합한 개념으로, 다양한 분야에서 신뢰성과 정확성을 제공하여 공공 안전에 기여합니다.

출처 문서