과기정통부, AI+S&T 활성화 방안 발표(2025.3.12)


 
□ 과학기술정보통신부(이하 '과기정통부')는 3월 12일 국정현안관계 장관회의에서
     ｢인공지능+과학기술(AI+S&T) 활성화 방안｣을 발표

   ㅇ 과기정통부는 세계적인 AI 활용 연구개발체계(R&D 패러다임) 전환에 선제 대응을 위한 과학기술 전반에 AI 활용 확산을 목표로 이번 전략을 마련

     - AI 기술 발전으로 AI를 R&D에 접목한 성공사례* 등장

       * '24년 AI를 이용한 단백질 구조 설계·예측 기술을 개발한 연구자에 노벨화학상을 수여

     - 국내 과학기술 전반의 AI 활용은 초기 단계에 불과하고 이해도가 부족하여 AI 활용 확산을 위한 별도 프로그램 추진 필요

     - AI 활용 연구를 위한 컴퓨팅 자원, 데이터, AI 활용 가능 인재가 부족

   ㅇ 4대 AI 프래그십 프로젝트 중 '국가 AX(AI+X) 전면화'의 일환으로 전략 마련

 

 □ (주요 내용) '연구현장 AI 내재화를 통한 글로벌 기술강국 실현'을 비전으로 2개 추진 전략과 6개 과제를 제시

   ① AI+S&T 혁신 가속화

     ➊ (R&D 혁신 가속화) 대규모 데이터 분석, 장기적인 실험이 필요한 고난이도 연구를 위한 AI 모델 개발·적용으로 원천기술 R&D 패러다임 혁신('26~)

       - 신구조·신물성 탐색, 실험설계·수행, 결과분석 등 고난이도 연구 수행을 지원하는 국가전략기술 및 미래 유망기술 8개 분야*에 특화된 AI 모델 개발

         * 혁신 신약, 차세대 신소재(이상 기존 분야), 초미세 반도체, 우주탐사, 미래 에너지, 차세대 이차전지, 친환경 기술, 양자 컴퓨팀(이상 추가 확대 분야)

       - 초연산, 원리 규명 등 새로운 과학기술 지식 창출에 특화된 차세대 AI 기반 기술 확보

         ※ 과학적 파운데이션 모델, 양자컴퓨터 기반 AI 모델, 신경망 활용 AI 추론 기술

     ➋ (사회문제 해결) 대규모 데이터 처리가 필요한 분야에 AI 기술을 적용하여 국민 안전을 확보하는 융합 R&D 확산

AI for 안전한 과학기술

AI for 국민 안전

AI for 원자로 운영

(사고 위험성 저감 등)

AI for 기후 예측

(기후변화 위기 대응 등)

AI 재난경보

(하천, 화재 등)

AI 경호

(국가 보안 시설 등)

AI 재범감지

(범죄 대응)

   ② AI+S&T 인프라 강화

     ➊ (AI+S&T 전용 컴퓨팅 자원 확충) 과학기술 분야 R&D AI 컴퓨팅 수요에 대응하여 전용 컴퓨팅 자원 확충 및 '(가칭)AI+S&T 특화 시스템' 구축·운영

       - 중·대규모 컴퓨팅 자원을 요구하는 연구의 지원을 위해 600PF급 슈퍼컴 6호기를 구축·운영('26~)

       - 소규모 연산자원을 요구하는 AI 활용 연구에 특화한 총 40PF급 인프라 구축 및 출연연 등 공동 활용체계 마련('25~)

     ➋ (고품질 데이터 구축 환경 조성) 정부 R&D를 통해 데이터 활용체계 구축, 분야별 고품질 데이터 확충 및 AI 활용 연구 확산

       - 연구 시 생성·수집된 연구데이터와 AI 모델을 AI+S&T 특화시스템을 통해 공유·활용

       - 데이터가 중요한 소재, 바이오 분야는 별도 데이터 연계·통합 관리체계*를 구축, 고품질 데이터 수집·활용 강화

         * 국가 바이오데이터 플랫폼(K-BDS), 소재연구 데이터 생태계 플랫폼 및 소재 HUB 등

     ➌ (양손잡이 인재 양성) 석·박사과정 연계 교육 및 재직자 대상 단기 교육 등을 통해 AI 이해력을 갖춘 분야별 전문인력 양성('26~)

     ➍ (AI 기반 연구행정 지원 강화) 연구자 행정 부담 완화 및 연구몰입 환경 조성을 위해 연구관리 행정 전반에 AI 도입 추진('26~)

       ※ 범부처통합연구지원시스템(IRIS)과 연계, AI 기반 연구주제 선정, 협력 연구자 추천, 연구보고서 자동 생성, 챗봇 기반 규정해석, 평가위원 추천 등의 서비스 개발·제공

 

 □ (시사점) 과기정통부의 ｢AI+S&T 활성화 방안｣은 과학기술 특화 AI 모델 및 과학기술 연구의 AI 전환(AX)을 위한 인프라 구축 등의 방안을 제시

   ㅇ 과학기술 분야 특화 언어모델인 KONI의 R&D 활용 사례 개발 및 확산 필요

   ㅇ 지연·차질 없는 슈퍼컴 6호기 구축·운영 및 AI+S&T 특화 시스템 구축에 대응 필요

   ㅇ 고품질 연구데이터 수집·활용 확산을 위한 DataON의 AI+S&T 특화시스템 연계 방안 수립 필요


 ※ 참고: 과학기술정보통신부 보도자료(링크)

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

"PaperBanana", AI Scientist 위한 논문 일러스트 생성 AI

Image
개요 PaperBanana는 학술 논문의 텍스트(방법론 설명)와 캡션을 입력받아, 출판 가능한 수준의 방법론 다이어그램과 통계 그래프를 자동으로 생성하는 에이전트 기반 AI 프레임워크다. Google Cloud AI Research와 중국 베이징대학교 연구진이 공동으로 개발했으며, 기존 AI Scientist 모델들이 텍스트나 코드 생성에는 강하지만 시각 자료 생성에는 취약하다는 문제를 정면으로 해결하고자 설계됐다. 연구 워크플로에서 그림 작업이 병목 현상으로 작용하는 현실을 타개하는 데 핵심 가치를 둔다. 문제 의식 논문용 이미지는 높은 정확성과 미적 완성도를 동시에 갖춰야 하기 때문에, 자동화가 가장 어려운 영역 중 하나였다. 기존 도구들은 각각 뚜렷한 한계를 안고 있었다. TikZ나 Python 기반의 코드형 시각화 도구는 복잡한 시각적 표현을 구현하는 데 한계가 있었고, 반대로 DALL-E나 Stable Diffusion 같은 일반 이미지 생성 모델은 환각(Hallucination) 현상으로 인해 세부 내용이 부정확하거나 텍스트 렌더링에 실패하는 경우가 잦았다. 학술 자료에 요구되는 엄밀한 수준을 맞추기엔 두 접근법 모두 역부족이었던 셈이다. 핵심 기술 - 5단계 에이전트 워크플로 PaperBanana가 기존 방식과 가장 크게 다른 점은, 단일 프롬프트 하나로 이미지를 뽑아내는 방식이 아니라 5개의 전문화된 AI 에이전트가 순차적으로 협업하는 구조를 채택했다는 데 있다. 첫 번째는 검색 에이전트이다. 데이터베이스에서 입력된 논문과 유사한 도메인 및 시각적 구조를 가진 고품질 참고 자료를 찾아오는 역할을 맡는다. 두 번째 기획 에이전트는 텍스트로 작성된 방법론 설명을 바탕으로, 검색된 참고 자료를 활용해 구체적인 이미지 설계 문서를 작성한다. 세 번째 스타일리스트 에이전트는 NeurIPS 스타일 등 학술적 표준에 맞춰 색상 팔레트, 레이아웃 같은 미적 요소를 다듬는다. 네 번째 시각화 에이전트가 설계된 내용을 바탕으로 실제 이미지를 생성...
Read more

AI 활용 6대 영역 및 인간-AI 협력 역할 분석

Image
  인공지능(AI)을 잘 활용할 수 있는  6가지  핵심 영역이 있다. 이들 영역에서 AI를 효율적으로 활용할 때, 즉 역할을 분담할 때 AI는 단순한 자동화 도구가 아닌 인간의 전략적 사고를 보조하고 최종적으로 성장을 돕는 '협력 파트너'가 될 것이다. ​ 1. 정보 요약 및 재구성  (AI는 현명한 정보 필터) ​ AI :  (실행 및 기반 마련)  방대한 문서와 데이터에서 핵심 정보를 정확하게 추출하고, 중복을 제거하며, 새로운 구조로 재배열하여 인간이 이해하기 쉬운 형태로 가공한다.  人  :  (전략적 사고)  AI가 정리한 정보를 바탕으로 '무엇을 믿고', '어떻게 해석하며', '어떤 방향으로 질문을 던질지' 결정하는 고차원적인 분석과 판단에 집중한다. ​2. 반복 업무 자동화 및 최적화  (AI는 확실한 효율 관리자) ​ AI :    (기계적 실행 및 최적화)  자료 분류, 데이터 입력, 형식 통일 등 매일 반복되는 저부가가치 업무를 처리하여 작업의 안정성과 효율성을 확보한다. ​ 人  :  (전략 기획)  확보된 시간을 활용하여 사람과의 관계, 창의적인 문제 해결, 조직의 미래 전략 구상 등 인간만이 할 수 있는 '고가치 활동'에 에너지를 집중한다. ​3. 아이디어 발상 및 확장  (AI는 끈질긴 브레인스토밍 파트너) ​​ AI  :  (창의적 지원)  막연한 아이디어를 다양한 관점, 유사 사례, 응용 버전으로 끊임없이 변주하여 사고의 폭을 넓히고 초기 아이디어의 잠재력을 극대화한다.  人  :  (최종 판단 및 선택) AI가 제시한 수많은 옵션 중에서 인간의 경험과 직관을 활용해 가장 현실적이고 효과적인 아이디어를 선별하고 실행 계획을 확정한다. ​4. 코드 생성 및 디버깅  (AI는 든든한 개...
Read more

NK 신문기사 데이터의 정량화 방안 (안) : 북한 기업소 밸류체인(VC) 분석 프로세스

Image
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 ...
Read more