Research Data & AI

  1. 패러다임의 전환 : 인간–AI 협업 구조 AI의 도입은 연구의 본질을 근본적으로 재편하고 있다. 기존의 '인간 단독 분석' 체제는 점차 '인간-AI 협업 기반 지식 생산' 체제로 전환되고 있으며, 이는 연구자의 역할 자체를 새롭게 정의하게 된다. 이런 구도에서 AI는 대규모 데이터 처리, 패턴 탐색, 반복 연산을 전담하는 반면, 인간 연구자는 문제 정의, 가치 판단, 윤리적 책임에 집중한다. 결국 연구자의 역할은 '분석을 수행하는 자'에서 연구 전체를 설계하고 조율하는 책임자 로 격상된다고 할 수 있다. 연구 생산성이 증가하기도 하지만 연구자에게 요구되는 역량의 질적 변화가 생기기도 하다. 2. AI로 연구하기 (AI as a Tool) : 생산성의 확장 첫 번째 단계는 AI를 고성능 보조 도구 로 활용하여 연구의 물리적·시간적 한계를 돌파하는 것이다. 문헌 조사 및 공백 탐색에서 AI는 방대한 논문을 단시간에 스캔하여 핵심 논지를 추출하고, 선행 연구들 사이에 존재하는 논리적 결함이나 연구 공백을 가시화한다. 이는 전통적으로 수개월이 걸리던 문헌 검토 작업을 수일로 단축시킨다. 데이터 처리의 자동화 측면에서는 웹 크롤링과 비정형 데이터의 구조화가 가능해지며, 텍스트 데이터에서 키워드와 주제를 추출하는 속도가 비약적으로 향상된다. 코드 및 통계 분석 영역에서는 전문적인 프로그래밍 지식 없이도 자연어 명령으로 분석 코드를 생성하고 통계 시각화를 수행할 수 있으므로 연구의 확장성과 재현 가능성이 동시에 확보된다. 3. AI와 함께 연구하기 (AI as a Co-researcher) : 지적 협업 두 번째 단계는 AI를 단순 실행 도구가 아닌 ' 생각하는 파트너 '로 위치시켜 지적 상호작용을 구조화하는 것이다. 가설 생성 및 관점 확장의 측면에서 AI는 인간이 미처 고려하지 못한 변수들의 조합을 통해 새로운 가설을 제안함으로써, 연구자의 인지적 사각지대를 보완한다. 비판적 검...

신문 기사 데이터를 정량적 분석 데이터로 전환하는 체계적인 프로세스는 다음과 같다. <1단계> 데이터 수집 및 표준화 (Data Collection) 북한 매체(로동신문, 조선중앙통신 등)에서 특정 기업소명을 키워드로 기사를 추출하고, 통합 워크시트를 작성하는 단계이다. 수집 대상: 로동신문, 민주조선, 조선중앙통신 등 북한 관영 매체 워크시트 구성 : 순번 | 기사제목 | 출처 | 일자 | 기사내용(Raw Text) 표준화 작업 : 일자 형식을 YYYY-MM-DD로 통일하고, 중복 기사나 단순 동정 보도는 선별하여 제거한다. <2단계> 경영 활동 내용 추출 및 요약 기사 내용 중 기업의 경영 성과, 기술 도입, 설비 보수 등 실질적인 경영 행위를 식별하여 요약하는 단계이다. 핵심 식별 요소 : 신규 설비 도입, 기술 혁신안 적용, 원자재 반입, 목표 달성률 등 작성 원칙 : 북한식 수사적 표현(예, '충성의 돌격전', '불타는 열의')을 배제하고, '무엇을(대상)', '어떻게(수단)', '결과(성과)' 중심으로 평어체 요약한다. <3단계> 밸류체인(VC) 분류 및 매핑 요약된 경영활동을 사전 정의된 6개 항목으로 분류한다. 북한 산업의 특수성을 고려하여 분류 기준을 명확히 한다. VC 6개 항목 정의(예시) R&D : 기술혁신안, 창안 도입, 과학기술보급실 운영 조달 : 파철 수집, 연료/원자재 반확보, 외부 자재 반입 생산 : 용해 공정, 압연 실적, 일일 계획 초과 달성 설비 : 보수 및 정비, 현대화 개건 공사, 국산화 설비 교체 품질 : 규격화, 검사 강화, 강재의 질적 향상 군수/기타 : 군수품 생산 지원, 대외 협력, 후방 사업 중복 분류: 하나의 활동이 설비 현대화와 생산 증대에 동시에 기여한다면 두 항목 모두 표기한다. <4단계> 정량 분석 데이터 구축 분류된 데이터를 통계 분석이 가능한 형태의 최종 ...

디지털 격차를 넘어 AI 격차의 시대로 우리는 지금 역사상 유례 없는 전환점을 목격하고 있다. 인터넷을 접속할 수 있느냐에 따른 디지털 격차는 AI 시대가 되면서 그 격차의 본질이 완전히 달라지고 있다. 인공지능 기술에 대한 접근성과 활용 능력, 그리고 그것이 창출하는 가치의 차이가 개인의 소득, 고용 기회, 나아가 삶의 질 전반을 결정하는 시대가 도래한 것이다. AI 격차는 단순히 기술 도구의 사용 여부를 넘어선다. 그것은 개인의 역량을 얼마나 증폭시킬 수 있는가, 즉 인간 지능과 기계 지능의 결합을 통해 어떤 수준의 생산성을 달성할 수 있는가의 문제다. 이 격차는 보이지 않게 진행되지만, 그 결과는 명확하고 냉혹하게 드러난다. 3단계로 심화되는 AI 격차의 구조 AI 격차는 단선적이지 않다. 세 개의 층위로 구조화되며, 각 단계는 이전 단계의 격차를 기하급수적으로 증폭시킨다. 첫 번째는 접근 격차다. 고성능 유료 모델을 구독할 경제적 여유가 있는지, 최신 AI 도구를 원활하게 구동할 수 있는 하드웨어와 인프라를 갖추고 있는지에 따라 출발선이 달라진다. 무료 모델과 유료 모델 간의 성능 차이는 때로 업무 효율성에서 10배 이상의 격차를 만들어내기도 한다. 두 번째는 활용 격차다. 같은 AI 도구를 사용하더라도 정교한 프롬프트를 설계하는 능력, AI의 출력물을 비판적으로 검증하고 수정하는 리터러시 수준에 따라 결과물의 질이 천차만별로 갈라진다. AI와의 대화는 단순한 질의 응답이 아니라 고도의 협업 기술이다. 이 기술을 보유한 사람과 그렇지 못한 사람 사이의 격차는 갈수록 벌어지고 있다. 세 번째는 결과 격차다. 진정한 격차는 여기서 완성된다. AI를 통해 실제로 업무 시간을 획기적으로 단축했는가, 결과물의 질을 눈에 띄게 향상시켰는가, 그리고 그것이 연봉 상승이나 새로운 비즈니스 기회 창출로 이어졌는가. 이 마지막 단계의 격차는 수년 내에 개인의 경제적 계층을 완전히 재편할 것으로 보인다. '질의자'와 '집행자' ...

  보스턴미술관이 소장한 폴 고갱의 걸작 ' 우리는 어디서 왔고, 우리는 무엇이며, 우리는 어디로 가는가 '는 인간 존재에 대한 근원적인 질문을 던지는 작품이다. 고갱은 이 그림을 통해 탄생에서 죽음에 이르는 인생의 순환과 다면적인 모습을 묘사했다. 하지만 정작 질문을 던진 고갱 자신은 삶의 끝에서 답을 찾지 못했다. 그는 병고와 경제적 빈곤, 깊은 절망 속에서 방황하다가 1903년 생을 마감했다. 그의 삶은 인간이 스스로의 힘만으로는 존재의 의미에 대한 해답을 찾기 어렵다는 사실을 보여준다. 이러한 성찰을 바탕으로, 새해라는 낯선 길을 나설 때 인간의 지혜에 의존하기보다 길을 창조하신 절대자에게 의탁할 것을 권한다. 모든 상황에서 그분을 인정할 때 온전한 인도를 받을 수 있다는 성경의 가르침을 강조하며 글을 맺는다. “너는 범사에 그를 인정하라 그리하면 네 길을 지도하시리라.”(잠 3:6)

에이전트 AI가 업무 수행 방식을 바꿨다면, 사이언티스트 AI (The AI Scientist) 는 지식 생산의 패러다임 자체를 전환하고 있다. 단순 작업 자동화를 넘어 가설 설정부터 검증, 논문 작성까지 전 연구 과정을 자율적으로 수행하는 AI 시스템이 현실화되고 있다. * 자율 연구의 4단계 프로세스 사이언티스트 AI는 인간 연구자의 사고 과정을 모방한 순환 구조로 작동한다. 아이디어 생성 단계 에서는 Semantic Scholar와 같은 학술 데이터베이스를 탐색하여 기존 연구의 공백을 찾아내고, 독창적인 가설을 도출한다. 단순 문헌 검색을 넘어 연구 트렌드의 패턴을 분석하고 미개척 영역을 식별하는 능력을 보인다. 실험 및 반복 단계 는 사이언티스트 AI의 핵심 차별점이다. Aider 같은 코딩 도구를 활용해 실험 프로토콜을 직접 작성하고, 실행 결과를 분석하여 변수를 조정한다. 수백 번의 시행착오를 밤새 반복하며 최적 조건을 찾아내는 과정이 자동화된다. 논문 작성 단계 에서는 실험 데이터와 시각화 자료를 기반으로 LaTeX 형식의 표준 학술 논문을 생성한다. 서론부터 결론까지 논리적 구조를 갖춘 초안을 작성하는 능력이 이미 검증되었다. 자동화된 리뷰 단계 는 자기 검증 메커니즘이다. 생성한 논문을 스스로 비판적으로 평가하고, 방법론의 허점이나 데이터의 불충분함을 발견하면 첫 단계로 돌아가 보완한다. 이는 연구의 품질 관리를 내재화한 시스템이다. *   산업별 변화의 구체적 모습 신약 및 소재 개발 분야 에서는 자율주행 실험실(Autonomous Labs) 개념이 실현되고 있다. AI가 가설을 수립하면 로봇 시스템이 실제 화합물 합성과 테스트를 수행하는 '무인 연구소'가 구축되고 있다. 기존에 수개월 소요되던 후보 물질 스크리닝이 수주 내로 단축된다. 특히 신약 재창출(drug repurposing) 연구에서 AI는 승인된 약물 중 새로운 치료 효과를 가진 후보를 찾아내는 속도가 인간 연구팀 대비 최대 600배 빠르다는 분석이...

    AI 전성기를 맞아 우리 데이터 조직의 역할은 급격한 변화를 요구받고 있습니다. 단순히 데이터를 수집, 관리, 운영하는 것이 아니라 AI 및 데이터를 중심으로 한 미래 전략을 구축하여 우리의 자리매김을 새롭게 해야 한다는  당연한 이야기일 것입니 다. 이를 위해 데이터 중심 조직의 리더십은 조직의 방향성을 명확히 하고, 실행 가능한 전략을 수립해야 합니다.  그 출발점으로  다음 12가지 질문을 던지게 됩니다. 정체성과 미션(Why) - 우리는 왜 존재하는가? 1. 3년 후 어떤 데이터 조직으로 기억되길 원하는가?   단순한 과학기술 데이터 관리 부서로 남을 것인가, 아니면 전략적 의사결정을 이끄는 인사이트 엔진으로 진화할 것인가? 3년 후의 모습을 구체적으로 그려봐야 합니다. "AI시대를 선도하는 과학 데이터의 신뢰성을 책임지는 조직" 등 명확한 정체성이 필요합니다. 이러한 비전이 모든 전략과 실행의 나침반이 될 것입니다. 2. 외부의 시각에서 "이 조직이 없으면 안 되는 이유"는 한 문장으로 무엇인가?   존재 이유를 한 문장으로 말할 수 없다면 조직의 정체성은 아직 불명확한 것입니다. 예를 들어 "국가 핵심 데이터의 품질과 접근성을 보장하는 유일한 기관" 또는 "공공-민간 데이터 연계를 통해 사회문제 해결을 가속화하는 플랫폼"처럼 명료해야 합니다. 이 문장은 구성원 모두가 인지할 뿐만 아니라 연구 수행, 대외 협력, 예산 확보의 핵심 메시지가 되어야 합니다. 3. 우리는 데이터를 통해 무엇을 바꾸려는가?   데이터는 수단이지 목적이 아닙니다. 정책 수립의 근거를 과학화할 것인가, 산업의 데이터 활용 역량을 높일 것인가, 연구 생태계를 활성화할 것인가, 공공서비스의 개인화를 실현할 것인가? 구체적인 변화의 목표가 있어야 우선순위와 자원 배분이 명확해질 것입니다. 고객과 가치(Who/Value) - 누구를 위해, 무엇을 제공하는가? 4. 우리의 1차 고객은 누구인...