소개

SPRi Brain
강호준
AI정책연구실
강호준선임연구원
031-739-7326
연구성과물
  • 기술 발전과 함께 인공지능(AI)은 경제·산업 전반에 지대한 영향을 미치며 국가 경쟁력의 핵심 기술로 부상하고 있다. 데이터는 AI 모델 성능과 신뢰성을 좌우하는 핵심 자원이자 국가 및 산업 경쟁력의 주요 동력으로 자리매김했다. 다양한 주체에 의해 생성되고 활용되는 이종(異種) 데이터가 폭증하며, 데이터의 효과적인 연결과 원활한 유통을 통한 가치 증대를 위해 데이터 상호운용성(Interoperability)과 이동권(Right to Data Portability)의 중요성이 더욱 커지고 있다. 상호운용성은 다양한 시스템과 주체 간 데이터의 원활한 연결, 교환 및 재활용을 보장하며, 이동권은 데이터 주체가 자신의 데이터를 자유롭게 이전하고 통제할 권리를 의미한다. 이러한 배경 속에서 미국, EU, 중국, 일본 등 해외 주요국들은 데이터 주권 강화와 데이터 흐름 활성화를 위해 데이터 상호운용성 및 이동권 관련 정책적 노력을 선제적으로 추진 중이다. 우리나라도 데이터 주권 강화와 경제 가치 창출을 목표로 법제도 개편, 마이데이터 정책 추진, 디지털플랫폼정부 구현 등 다양한 노력으로 데이터 상호운용성 및 이동권 기반을 확충하고 있다. 이 보고서에서는 AI 시대 주요 과제인 데이터 상호운용성 및 이동권 확보를 위한 주요국 정책과 현황을 종합 분석했다. 그 결과, 국내 데이터 활성화와 정책 개선을 위한 네 가지 핵심 추진 방향을 제시한다. 첫째, 통합 데이터 거버넌스와 데이터 주권 강화, 둘째, 데이터 시장의 공정성과 신뢰성 제고, 셋째, 글로벌 데이터 거버넌스 선도와 표준 협력, 그리고 유기적 인프라 연계와 산업별 활용 촉진이다. 이러한 정책 추진을 통해, 국내 데이터 생태계 경쟁력을 높이고 글로벌 수준의 데이터 정책 정립에 기여할 수 있다. Executive Summary Artificial intelligence (AI) is having a profound impact on the economy and industry, emerging as a core technology for national competitiveness. Data has become a key resource that determines the performance and reliability of AI models and a key driver of national and industrial competitiveness. With the explosive growth of heterogeneous data generated and utilized by various entities, the importance of data interoperability and the right to data portability is growing to enhance value through effective data connection and smooth distribution. Interoperability ensures the seamless connection, exchange, and reuse of data between various systems and entities, while the right to data portability signifies the right of data subjects to freely transfer and control their data. Against this backdrop, major countries such as the United States, the EU, China, and Japan are proactively pursuing policy efforts related to data interoperability and portability to strengthen data sovereignty and facilitate data flow. South Korea is also expanding its foundation for data interoperability and mobility through various efforts, including legal reforms, the implementation of MyData policies, and the implementation of a digital platform government, aimed at strengthening data sovereignty and creating economic value. This report comprehensively analyzes the policies and current status of major countries aimed at securing data interoperability and mobility, key challenges in the AI ​​era. The report proposes four key directions for revitalizing domestic data and improving policy: first, strengthening integrated data governance and data sovereignty; second, enhancing fairness and reliability in the data market; and third, leading global data governance and standards cooperation, as well as promoting organic infrastructure linkages and industry-specific utilization. These policy initiatives can enhance the competitiveness of the domestic data ecosystem and contribute to the establishment of world-class data policies.

  • 이 보고서에서는 인공지능(AI)이 과학 연구의 전 과정에 가져온 혁신적 변화를 분석하여, AI 기반 연구 패러다임의 특성과 각 연구 단계별 활용 사례, 정책적 시사점을 제시하고자 하였다. AI는 경험, 이론, 계산, 데이터 주도에 이은 제5의 과학혁명의 핵심 동력으로, 인간 연구자의 인지적 한계를 보완하고 지식 창출 과정 자체를 재정의하고 있다. 특히 AI는 방대한 데이터에서 패턴을 발견하고, 학제 간 경계를 넘나드는 지식 연결을 수행하며, 가설 생성부터 실험 수행, 데이터 분석에 이르는 연구 전 주기를 통합적으로 지원하는 지능형 연구 동반자로 진화하고 있다. 이러한 변화는 연구의 속도와 규모를 기하급수적으로 확장시켰을 뿐만 아니라, 연구 접근성을 높여 고가 장비나 전문 지식 없이도 첨단 연구에 참여할 수 있는 환경을 만드는데 기여하고 있다. 나아가 AI는 장기간 미해결로 남아있던 과학적 난제들을 해결하고, 인간이 상상하지 못한 새로운 연구 영역을 개척하며, 실시간 글로벌 협업을 가능케 하는 연구 인프라로 자리잡고 있다. 이에 대응하여 우리나라도 산업경쟁력의 원천인 과학기술 분야의 연구 효율성 제고와 세계적 연구 성과를 달성하는데 AI를 적극 활용하는 정책 기반을 구축해 가야한다. 이를 위해 AI 주도의 연구 패러다임을 재정립하고, 연구 단계별 AI 활용 가능성을 다방면으로 탐색할 필요가 있다. 아울러, AI의 기술적 한계와 오류 가능성에 대한 명확한 인식과 올바른 연구 윤리를 바탕으로 연구 현장에 활용할 수 있도록 정책적, 기술적 지원이 수반되어야 한다. 이를 바탕으로 과학기술 연구의 새로운 ‘운영체제’로서 과학기술 특화 AI 모델 개발, 연구 데이터 및 인프라 공유, 연구 산출물의 신뢰성 검증 기술 개발을 병행에 안전하고 믿을 수 있는 모두를 위한 과학 기술 AI (AI for Science & Technology) 실현 환경을 선도적으로 구현해야 할 것이다. Executive Summary This report aims to analyze the transformative changes that artificial intelligence (AI) has brought to the entire scientific research process, presenting the characteristics of AI-driven research paradigms, use cases at each research stage, and policy implications. AI serves as the core driving force of the fifth scientific revolution following empirical, theoretical, computational, and data-driven approaches, complementing the cognitive limitations of human researchers and redefining the knowledge creation process itself. In particular, AI is evolving into an intelligent research companion that discovers patterns in vast datasets, performs knowledge connections across interdisciplinary boundaries, and provides integrated support throughout the entire research cycle from hypothesis generation to experimentation and data analysis. These changes have not only exponentially expanded the speed and scale of research but have also contributed to creating an environment where cutting-edge research can be conducted without expensive equipment or specialized expertise by enhancing research accessibility. Furthermore, AI is establishing itself as a research infrastructure that solves long-standing scientific challenges, pioneers new research domains beyond human imagination, and enables real-time global collaboration. In response, South Korea must also establish a policy foundation that actively utilizes AI to enhance research efficiency in science and technology—the source of industrial competitiveness—and achieve world-class research outcomes. To this end, it is necessary to reestablish AI-driven research paradigms and explore the possibilities of AI utilization across various research stages. Additionally, policy and technical support must be provided to ensure proper application in research settings, based on a clear understanding of AI's technical limitations and potential for errors, as well as sound research ethics. Building on this foundation, we must proactively implement a safe and reliable AI for Science & Technology environment for all by developing science and technology-specialized AI models as the new 'operating system' for scientific research, sharing research data and infrastructure, and developing reliability verification technologies for research outputs.