이재명 대통령은 2025년 8월13일 "공공기관 통폐합도 좀 해야 할 것 같다. 너무 많아서 숫자도 못 세겠다"고 말했다. 정부 차원에서 대대적인 공공기관 구조조정이 진행되고 있다.먼저 금융공공기관인 KDB산업은행, IBK기업은행, 신용보증기금, 기술보증기금, 수출입은행, 무역보험공사 등이 업무 중복을 이유로 통합을 추진 중이다. 한국토지주택공사(LH), 주택도시보증공사(HUG), 한국주택금융공사(HF) 등도 통합이 불가피하다.윤석열정부는 2022년 '재무위험기관 재정건전화계획'을 도입해 부채비율 200% 미만 또는 자본잠식 해소라는 목표를 제시했다. 하지만 이재명정부는 저성장 늪에 빠진 경제를 살리기 위해 공공 부문도 적극 재정으로 전환할 방침이다. 일부 경제전문가는 정부 부채 증가에 대해 경고한다.윤정식 단장은 예산회계시스템(dBrain)을 활용한 실시간 정부(Real Time Government)와 ‘플랫폼(Platform)으로서의 정부’를 운영해야 한다고 강조했다. 윤 단장에게 데이터 기반 국정운영과 인공지능 대전환(AX)에 대해 질문했다.◇ 한국형 AI/데이터 기반 국정운영 도입 시급해... 인공지능 대전환(AX) 성공하려면 데이터에 초점 맞춰야AI·데이터 기반 국정운영은 ‘증거 기반 정책’에 근거한다. 증거 기반 정책은 본래 ‘증거 기반 의학(evidence-based medicine)’에 그 뿌리를 두고 있다.‘증거’는 데이터, 통계 등 과학적 근거를 말한다. 주관적인 신념이나 이념을 배제하며 객관적인 증거의 정확성, 시의성, 투명성을 중시한다.즉 증거 기반 정책결정을 위해 다양한 데이터를 수집·가공·분석·활용해야 하므로 데이터를 분석·활용할 AI 분석 인프라가 필요하다. AI·데이터 기반으로 정책설계와 정책결정, 집행 및 정책상황을 관리한다.AI·데이터 기반 국정운영은 국정운영을 지능화, 최적화해 주권자인 국민에 대해 국정운영의 반응성과 책임성을 극대화하는 것이 목적이다. 윤 단장에게 AI/데이터 기반 국정운영에 대한 설명을 부탁했다. - 한국형 AI/데이터 기반 국정운영을 설명하면."차세대 예산회계시스템에 이미 구축된 국정상황 관리시스템 코라스(KORAHS)를 기반으로 미래 완성될 모습을 제시한 것이다.코라스는 싱가포르, 영국, 네덜란드 등에서 이미 데이터 기반 국정운영에 활용하고 있는 RAHS라는 개념을 한국의 국정상황 관리 체계에 맞춰 설계하여 구축한 것이다."- 코라스(KORAHS)의 미래 모습은."제가 발간한 책에서는 코라스(KORAHS)를 기반으로 미래 모습을 제시했다. 가장 중점을 두고 있는 것은 통합적 국정상황 모니터링 체계와 기획재정부 업무의 AI·디지털 전환이다.기재부 3대 핵심 축인 재정운용, 거시정책, 조세정책을 재정경제 디지털 트윈으로 구축해야 한다. 즉 AI·디지털 전환을 통해 대한민국이 직면한 난제에 대한 해결책을 찾는 것이다."- 미래 예견적 국정운영이란."미래를 예측하고 전망하는 활동에 빅데이터와 AI 기술을 접목해 과학적으로 문제해결을 하기 위한 정책과 전략을 마련하는 정부의 정책상황 관리체계를 의미한다다.미래 예견적 정책상황 관리를 통해 전문가 중심의 전통적 정책결정 방식과 AI·데이터 기반의 과학적인 분석을 결합해 새로운 통찰과 객관적 예측에 기반한 정책결정이 가능해진다.▲ 수평적 점검의 해외 사례 [출처=윤정식 단장 제공]- 데이터 기반 국정을 도입한 해외 국가는."싱가포르, 영국, 네덜란드 등이 대표적이다. 싱가포르는 2004년 7월 국가안보 체제를 정비하는 과정에서 테러와 같은 예상하기 어려운 공격을 감지하고 대비할 수 있도록 RAHS(Risk Assessment and Horizion Scanning)를 도입했다.영국은 정부 전반에 미래 지향적 사고와 증거 기반의 분석을 장려하고 체계적인 접근을 위해 2005년 FHSC 설립하고, 예측 프로그램을 운영 중이다.네덜란드 정부도 미래 이슈 분석을 위해 수평적 점검을 운영하고 있는데 의회 위원회에서 추진하고 있다. 미국도 2019년 1월 '증거 기반 행정 기초법(Foundations for Evidence-based Policy making Act of 2018)'을 제정·시행하고 있다.- 이재명정부가 인공지능 대전환(AX)를 추진하고 있는데. "새정부는 AI 3대 강국 실현과 모두를 위한 AI를 국가비전으로 제시하고 있다. 인공지능(AI)는 문명사적 측면에서 제2의 르네상스의 시작이며 제2의 르네상스를 견인하는 핵심 동인(key driver)이다.14세기 르네상스가 사람을 깨우는 변혁에서 시작됐다면 21세기 르네상스는 머신(machine)을 깨워서 인간역량을 상승시키는 변혁이다.현재 대한민국은 인류사에 영향을 줄수 있는 존재로의 변화와 혁신의 대전환기를 맞이하고 있다. 새정부가 ‘세계를 선도하는 AI 3대 강국과 모두가 행복한 대한민국’을 국가비전으로 제시한 것은 시대정신이자 경제 대도약의 방향이다."- 인공지능 대전환(AX)이 쉽지 않은 과제인데."대한민국은 우수한 IT인프라, 첨단 제조업, 바이오산업 등 많은 잠재력에도 AI 3대 강국 진입을 위해서는 해결해야 할 도전도 많다.가장 중요한 것은 AI 거버넌스 구축과 AI 국가비전과 전략 수립, AI 혁신정부의 정책역량을 강화하는 것이다. 이재명정부는 대통령실의 AI미래기획수석을 신설했다.또한 대통령을 위원장으로 하는 국가AI전략위원회를 구성할 예정이다. 소버린 AI(인공지능 주권), AI G3(3대 강국)을 달성하기 위한 목적이다."- 차세대 예산회계시스템(dBrain)이 인공지능 대전환(AX)에 어떻게 기여할 수 있는지."재정경제 부문이 AI 혁신정부로 전환을 선도하는 것이다. 차세대 예산회계시스템(dBrain)은 정부의 다른 부문보다 먼저 재정경제 분야에서 AX를 이룬 것이다.AX을 위해 새로운 시스템이나 플랫폼을 구축하려면 최소 2~3년의 시간이 필요하다. 새정부가 차세대 예산회계시스템(dBrain)에 구축된 데이터 플랫폼, AI 기반 분석인프라, 인력 양성 등을 활용한다면 빠른 시일 안에 국가행정의 인공지능 대전환에서 성과를 거둘수 있다고 본다.특히 재정경제 부문이 선도적으로 AX를 이루어 간다면 모든 부처가 업무적으로 연관돼 있어 AX의 성과를 조기에 확산·정착시킬 수 있을 것으로 확신한다."- 이재명정부가 인공지능 대전환(AX)을 추진함에 있어서 가장 초점을 맞춰야 하는 것은."AI 시대 AI 강국 실현에는 전략적 요소가 있다. 3대 전략요소는 ① AI 기술과 인프라 ② 데이터 ③ 사람(AI 인재)라고 본다. 3대 요소가 삼위일체가 돼야 AX가 성과를 낼 수 있다.어느 한가지만 부족해도 그 전력적 요소의 제약으로 성과를 내기 어렵다. 따라서 어느 한가지에 초점을 맞출 것이 아니라 전략적 요소 모두에서 성과를 내도록 노력해야 한다."- 3가지 중 가장 취약한 것은."데이터인데 AI가 엔진이라면 데이터는 가솔린에 해당한다. 자동차가 엔진을 갖고 있어도 연료인 가솔린이 없으면 운행이 불가능해진다.AI 강국 실현을 위해서는 데이터를 표준화해 범국가적 데이터가 통합·연계돼야 하는데 우리나라의 데이터 거버넌스는 분절적이고 파편화돼 사실상 데이터를 활용할 수 없는 수준이다.공공데이터는 행정안전부, 민간데이터는 과기정통부가 담당하고 통계는 통계청이 책임지고 있다. 행정안전부와 과기정통부는 순환보직으로 데이터 업무를 담당하는 직원들이 전문성이 부족한 실정이다.이들 기관은 범국가적인 데이터 통합·연계가 가능할 수 있도록 데이터 거버넌스 정립 및 기술지원을 못하고 있다. 범국가적 데이터 통합·연계를 위해 국가데이터 거버넌스를 국무총리가 맡을 필요가 있다." ▲ AI 3대 강국의 비전과 전략적 요소, 정책과제 [출처=윤정식 단장 제공]◇ 문명사적 대전환을 이끌 핵심 동력인 AI에 대한 투자 확대해야... 신산업 창출·사회문제 해결헤 활용하면 성과 창출 가능해공상과학소설에서 다루던 사이보그(Cyborg), 휴머노이드((Humanoid)와 같은 첨단기술이 점점 현실화되는 중이다. 특히 인공지능(AI)과 융복합화된 기술의 성과는 눈이 부실정도다.마이크로소프트(MS), 엔비디아(NVIDIA), TSMC 등이 글로벌 AI 주도권을 선점하기 위한 대전환을 준비하고 있다. 삼성전자, 네이버, SK텔레콤 등 우리나라 기업도 AI에 대한 투자를 늘리고 있다.한국 정부가 AI 국가로드맵을 설계·실행·확산시키기 못한다면 AI 경제 전환으로 제2의 르네상스를 맞고 있는 세계사에서 큰 위기에 직면할 수 있다. 윤 국장에게 글로벌 AI 산업 전반에 관한 설명을 요청했다.- 미국, 중국 등 선진국이 인공지능(AI) 산업을 육성하는 정책은."미국, 캐나다, 중국은 2016~2018년 사이에 「국가 AI R&D 전략」을 제시했다. 먼저 미국은 AI 활용의 선두 기업인 구글, 아마존, 페이스북을 중심으로 ‘데이터 세계경제’를 이끌며 2016년 10월 「국가 AI R&D 전략」을 정립했다.캐나다는 AI의 핵심인 딥러닝(Deep Learning) 분야의 선두 그룹으로 2017년 「캐나다 AI 전략」을 제시했다. 중국은 2018년 「차세대 AI 발전계획」을 수립한 후 클라우드, 빅데이터, AI 산업 육성을 위한 대장정에 나섰다."- 미국의 정책을 구체적으로 소개하면."2009년부터 모든 공공기관의 데이터 연결(Open Government Data)를 추진해 2025년 현재까지 진행하고 있다. 정부는 3가지를 필수요소로 추진 중이다.첫째, 모든 공공기관의 데이터 연결 관련 업무(지침)를 관장하는 컨트롤 타워로 대통령실의 ‘데이터 수석’과 ‘OMB’가 있다.둘째, 모든 공공기관의 데이터 연결의 법적 근거로 2019년 제정된 증거기반정책법(Open Government Data Act, Title II of the Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018)을 마련했다.셋째, 모든 공공기관의 데이터 연결의 집행 업무를 담당하고 데이터 연결을 위한 기술적 전문 지식을 갖고 있는 부처로 GSA(U.S. General Services Administration, 행정조달청)를 지정했다."- 글로벌 인공지능(AI) 산업의 미래는."글로벌 인공지능(AI) 산업은 엄청난 속도로 성장하고 있으며 전 셰계 경제와 사회의 구조를 근본적으로 변화시키고 있다.AI·디지털 경제시대의 미래 핵심산업의 글로벌 시장 규모를 전망해 글로벌 인공지능 산업의 미래와 경제 대도약의 방향과 전략을 모색할 필요가 있다."▲ 미래 핵심 산업 글로벌 시장 전망 [출처=윤정식 단장 제공]- 구체적인 시장 규모를 설명하면."미래 5대 핵심 산업은 ① 반도체 ② AX 산업 ③ 방위산업 ④ 바이오텍 ⑤ 보건의료이며 2035년 글로벌 시장이 총 US$ 37조4340억 달러로 전망된다.특히 AX 산업은 ‘35년 1조8000억 달러로 연간 21.5%씩 가장 빠르게 성장하는 시장이 될 것으로 예상된다. 방위산업은 ’35년 6조3800억 달러, 바이오텍은 ‘35년 5조4000억 ~ 8조1000억 달러 규모로 추정된다.보건의료 시장은 22조7800억 달러로 반도체 시장 규모의 21배 수준이다. 이러한 전망을 고려하면 미래의 신성장 동력과 경제 대도약의 길이 어디에 있는지 명약관화(明若觀火)하다."- 우리나라 인공지능(AI) 산업을 발전시키기 위해 가장 필요한 정책은."우선  ① 글로벌 선도·혁신하는 ‘모두의 AI를 위한 AI 기술과 인프라 구축 ② AI 엔진을 달리게하는 데이터 거버넌스 개편과 범국가 데이터 통합·연계 ③ 전국가적 역량을 기울여 AI 핵심인재 양성 및 해외 인재 영입 등의 정책이 필요하다.가장 중요한 전략적 킹핀(Kingpin)은 정부의 역할이다. 정부가 어떤 정책을 어떻게 마련해 시행하고 성과를 내느냐에 따라 AI 3대 강국 실현 및 국내 인공지능 산업발전의 성과가 좌우된다."- 우리나라에서 인공지능(AI)이 국가경쟁력에 어떤 영향을 미칠 것으로 예상하는지."AI 시대에 인공지능(AI)은 국가경쟁력을 좌우하는 핵심 동인이 될 것이다. AI는 생산성 향상, 신산업 창출 그리고 다양한 사회문제 해결에 기여하며 경제성장을 견인할 잠재력을 갖고 있다.반면 AI 기술 발전 및 인공지능 대전환(AX)으로 양극화 심화, 고용불안정성 증대 등 부정적 영향도 예상되고 있다. 부작용을 최소화할 수 있는 대비책도 준비해야 한다.- 다른 국가도 인공지능(AI)이 국가경쟁력의 핵심으로 보고 있는지."미국과 중국은 AI를 글로벌 패권 전쟁의 핵심 요소로 보고 치열하게 경쟁하고 있다. 국가별 투자액은 △미국 4년 간 5000억 달러(700조 원) △중국 6년 간 10조 위안(2000조 원) △유럽연합(EU) 2000억 유로(300조 원) △프랑스 1090억 유로(163조 원) △일본 6년 간 10조 엔(98조 원) △영국 140억 파운드(25조 원) 등으로 조사됐다.선도국의 AI 투자 규모를 감안해 한국은 AI 분야에 어떤 규모로 어디에 투자할 것인지 많은 고민을 할 수밖에 없다. AI는 국가경쟁력의 차원을 넘어 문명사적 대전환을 이끄는 핵심 동력이 될 가능성이 높기 때문이다."엠아이앤뉴스(대표 최치환)는 대한민국 인공지능(AI) 대전환을 위해 고군분투(孤軍奮鬪)하고 있는 윤 단장을 적극 응원해 다양한 연구 성과를 소개할 방침이다.이재명정부는 2025년 9월 국가AI전략위원회를 출범해 'AI 3대 강국' 진입을 위해 매진한다는 구상을 밝혔다. 국민주권정부의 실질적 성과가 모든 국민에게 공평하게 배분되기를 희망한다.- 끝 -▲ 윤정식 단장

기재부 차세대 예산회계시스템 구축 추진단 윤정식 단장은 2025년 7월부터 이재명 정부의 ‘국정기획위원회’ 내 인공지능(AI) TF의 자문위원으로 참여했다.새정부의 AI 3대 강국의 국가비전을 실현하기 위한 비전과 전략, 국정과제 수립에 관한 자문을 담당했다. 8월 경제인문사회연구회(NRC)와 국가과학기술연구회(NST)가 협동으로 ‘AI 3대 강국을 향한 국가전략’이라는 AI 총서를 발간하는 과정에서 참여했다.‘새정부 AI 강국 전략기획서’에서 제시한 국정 정책과제들을 구체화하고 국가전략으로 제안해 새정부 AI 국가비전과 전략 수립에 도움을 주기 위한 목적이다.윤 단장은 서울대 전영일 교수와 함께 총론 중 ‘새정부의 AI 3대 강국 비전과 글로컬 전략’을 저술했다. 윤 단장이 맡아 2022년 1월 기획재정부가 개통한 차세대 예산회계시스템(dBrain)의 구축 과정과 활용방안에 대해 질문했다.◇ 노무현정부의 4대 재정개혁을 위한 인프라로 출발... 데이터 기반 정책결정 지원시스템 구현 추구국가재정을 관리하는 시스템을 ‘예산회계시스템’, 약칭 ‘디브레인(dBrain)’은 2002년 노무현정부 출범시 4대 재정개혁을 위한 인프라다. 고려대 윤성식 교수의 제안으로 구축이 시작됐다.2007년 오픈해 13년 동안 운영됐으나 2019년 시대 변화와 기술발전, 재정업무 효율화를 위한 사용자 수요 등을 반영해 시스템을 새로 구축헸다.새로 구축하는 시스템을 ‘차세대 예산회계시스템’으로 명명했다. 예산회계시스템(dBrain)의 차세대 버전이라고 할 수 있다. 먼저 차세대 예산회계시스템(dBrain)의 구축 목적과 구성에 대해 물었다.- 차세대 예산회계시스템(dBrain)을 구축한 목적은."기본 목적은 국가재정 관리 효율화다. 기존에는 13개 재정업무만 처리했는데 부담금관리, 채권관리, 재정추계, 국가채무, GFS 등 11개 신규 재정업무를 새로 추가했다.24개 재정업무를 시스템화해 전면 재구축한 셈이다. 여기에 시대 변화에 맞춰 AI·데이터 기반으로 데이터의 활용, AI·데이터 기반 정책상황 관리까지 시스템의 활용성을 넓혔다."- 차세대 예산회계시스템(dBrain)의 구성 요소는."기본적으로 재정업무 처리 시스템으로 코피스(KOFIS), 코다스(KODAS), 코라스(KORAHS) 등으로 구성돼 있다. 국가재정을 관리하는 차세대 예산회계시스템의 재정관리시스템을 기반으로 데이터의 흐름과 활용에 중심을 뒀다."- 코피스(KOFIS)를 구체적으로 설명하면."코피스(KOrea Fiscal Infomation Service : KOFIS)는 차세대 예산회계시스템에 구축된 재정데이터를 기반으로 정부 및 공공기관의 833개 시스템을 연계해 사회경제 지표들을 연계 분석이 가능하도록 구축된 데이터 플랫폼이다. 재정데이터를 기본으로 행정 및 사회경제데이터, 공공데이터, 필요한 경우 민간데이터까지 연계할 수 있다."- 그렇다면 코다스(KODAS)는 무엇인지."코다스(KOrea Dats Analysis Service: KODAS)는 코피스(KOFIS)에 구축된 데이터를 분석해 정책결정 및 업무에 활용하도록 지원하는 AI 기반 데이터 분석인프라다. 사용자의 AI·데이터 활용 역량을 제고할 수 있는 데이터 사이언티스트 양성 교육프로그램까지 통합 지원된다."▲ 코다스(KODAS) 개념도 및 구성 [출처=윤정식 단장 제공]- 코라스(KORAHS)는 어떤 시스템인지."코라스(KOrea Risk Assessment and Horizon Scanning; KORAHS)는 데이터 기반 실시간 정책상황관리시스템으로 3단계로 구축돼 있다.1단계는 8000개의 정책지표 변동폭에 따라 임계치를 설정해 자동 경보를 발신하도록 지표별 모니터링 체계다. 2단계는 인구, 일자리, 민생, 대외변동성 4개 지표에 대한 정책상황판을 구축해 운영 중이다. 3단계는 국내총생산(GDP), 세수, 국고잔액을 AI 기반을 전망 추계한다."▲ 코다스(KODAS) 개념도 및 구성 [출처=윤정식 단장 제공]- 2020년 코로나19 팬데믹(대유행) 당시에 통계개발원이 수립한 감염 확산/예측 모델을 활용했는데."우리나라는 2020년 1월20일 첫 감염자가 발생한 이후 선제적인 보건, 경제, 사회정책을 지원하기 위해 2020년 2월 25일부터 ‘감염병 확산 예측 모델링’을 시작했다.2021년 8월 말까지 19개월 동안 국내 감염병 예측을 위해 ‘데이터 기반 모델링’을 개발해 정책에 활용했다. 코로나19에 효과적으로 대처할 수 있었던 이유다."- 감염명 확산 예측 모델링 기법의 진화과정은."아래 <표3>에서 보는 바와 같이 ① 토론토대학-한국통계개발원의 예측 모델링 협력연구단을 중심으로 한 도입기 ② 국내외의 다양한 예측 모델링을 종합적으로 활용한 도약기 ③ 선별한 예측 기법을 중심으로 발전한 성숙 1기에 도달했다.이런 분석을 토대로 감염자 조기대응(Testing), 감염자와 접촉자의 추적과 격리(Tracing), 감염자 격리 치료(Treating in isolation), 즉 ‘3T 방역체계로 한국의 선진 과학기술 역량을 발휘했다."▲ 감염병 확산 예측 모델링 기법(2020년 2월~2021.8월) [출처=윤정식 단장 제공]- SIR 기반 모델을 설명하면."대상인구를 감염대상자(Susceptibles), 감염자(Infected), 회복/사망자(Recovered) 3개 그룹으로 나누어서 구현하는 전통적인 예측모델이다.SEIR과 SEIHR은 각각 감염노출자(Exposed)와 병원입원 감염자(Hospitalized)를 인구그룹에 추가해 예측 모델링의 정확도를 높이려는 기법이다.Data Assimilation Simulation과 Statistical Modeling은 각각 수리과학적이며 통계학적인 예측모델을 활용하는 기법이다."- 대구·경북지역을 중심으로 모델링한 결과는."2020년 3월 3일까지 데이터를 활용해 1차 IDEA 예측 모델링을 한 바, 2020년 3월 초 빠른 속도로 정점에 다다르고, 3월 중순경부터 안정세에 진입한다고 예측했다."▲ (대구/경북 지역) 2020년 3월3일까지 데이터를 사용한 1차 모델링 [출처=윤정식 단장 제공]- 한국 통계개발원-캐나다 토론토대학 협력연구진의 시도는."20020년 초기 위기대응을 위해 IDEA라는 보건역학·수리통계과학의 신속 정교한 예측방법론을 활용했다. 2020년 도약기와 2021년 성숙기에는 국내외 6개 연구진의 통합적 예측결과를 통해서 개별 연구의 단점을 보완하고 팀연구의 장점을 최적화해 국가적 위기에 대응했다."2020년 제1차 대유행기에는 코로나 19 감염병 확산의 안정기를 3월 초로 예측해 선제적인 경제사회 정책을 펼칠 수 있었다. 특히 대구 신천지 관련 감염병 확산의 정점과 안정기를 비교적 정확하게 예측했다."- 제2차 및 3차 대유행기에도 활용했는지."2020년 8월 15일 전후 당시에 전혀 없던 사회적 거리두기 2.5단계를 정책적으로 제안해 제2차 대유행의 위기를 효과적으로 선제 대응했다.제3차 대유행기는 2020년 11월 중순 그 감염 곡선의 정점믈 2020년 12월 25~31일 경으로 에측해 선제적으로 경제사회 정책으로 펼치도록 지원했다.국제사회와 신속하게 공조해 진전시킨 감영병 확산 예측 모델링은 한 나라의 미래 예측 역량의 시급성과 중대성을 보여주는 좋은 사례다."- 차세대 예산회계시스템(dBrain)의 구축에 투입된 인력과 예산은."투입된 예산의 총액은 1577억 원이다. 엄중한 코로나19 상황에서 2019년 12월에 착수해 2022년 1월 3일 전면 개통됐다. 이후 안정화 과정을 거처 2022년 3월 말 사업이 종료됐다.참여인력은 기획재정부 내 추진단, PMO, 사업자인 삼성SDS컨소시엄, 시스템 운영주체인 한국재정정보원 직원 등 최대 600여 명에 달한다. 개발한 프로그램이 총 1만4762본으로 집계됐다."- 거시경제/제정전문가, 데이터 사이언티스트, AI전문가 등 40여 명이 참여했는데."사업 수행과정에서 가장 어려웠던 과제가 코라스(KORAHS) 3단계 AI 기반 GDP, 세수, 국고잔액 전망 및 추계 모델을 개발·구축하는 것이었다.사업자인 삼성SDS컨소시엄은 한국은행이나 KDI가 하는 GDP 전망 모델을 구축하는 것은 어려운 일이라면 난색을 표명했다. 과업에 해당하므로 비용은 사업자가 부담하되 AI 및 도메인 전문가를 아웃소싱하는 방식으로 TF를 구성했다."- 전문가들의 소통이 쉽지 않았을 것으로 보이는데."그렇다. 예를 들어 AI 전문가는 GDP나 세수 추계에 대해 알지 못하고 경제재정에 대한 도메인 전문가들은 AI에 대해 알지 못하는 상황에서 참여자 간의 소통과 협력이 매우 중요하게 됐다.처음 6개월 동안은 매주 2회 회의를 개최해 각 전문분야에 대한 전문지식을 서로 소개하고 분석 모델과 사용할 데이터 선정 등 모든 사항에 대해 소통과 협업을 통해 기본 모델을 개발했다.다음 6개월은 매우 1회씩 회의를 진행해 개발된 모델의 학습과 개선 등을 많은 시행착오와 검증과정을 통해 모델 개발과 검증에 1년여가 소요됐다. 총 83회의 회의를 통해 완수했다."◇ AI 혁신정부의 행정업무 통합 플랫폼으로 활용 가능... 변화의 핵심인 공무원의 AI/데이터 활용 역량을 키워야 성공사업자인 삼성SDS는 다양한 산출물을 생산했다. 우선 재정데이터 거버넌스 표준을 만들고 매뉴얼화했다. 중앙재정 데이터의 메타 데이터 체계 및 표준화 기준을 만들어 이 기준을 적용해 모든 재정데이터를 적정한 수준으로 품질을 유지하도록 정제했.또한 CX(Custumer Experiece)를 전면 개편했다. CX는 사용자 편의를 위해 시스템에서 표출되는 모든 화면의 디자인과 표 양식, 색상 등을 사용자가 가장 편안하게 활용할수 있도록 최적화하는 것이다.그리고  AI·데이터 기반 정책상황 관리시스템 코라스(KORAHS)를 구축했다. 코다스(KODAS)를 구축한 후에 사용자에 대한 AI·데이터 활용방법을 교육할 프로그램을 개발했다. - 한국재정정보원의 역할은."한국재정정보원은 예산회계시스템(dBrain)을 운영하는 기획재정부 산하 공공기관이다. 사업 초기부터 프로그램의 단위 테스트와 품질관리에 참여했다.시스템 개통 6개월 전에 개발된 1만4762건에 달하는 프로그램을 검수하고 6회에 걸처 통합데스트를 진행했다. 차세대 예산회계시스템은 시스템 안정화 이후 단 한차례의 오류도 없이 잘 작동하고 있는 이유다."- 사업의 성과가 AI/디지털 혁신정부의 기반을 구축했다고 보는지.AI 혁신정부가 갖추어야 할 기본적인 업무환경이 데이터, AI 분석인프라, AI·데이터의 활용이 가능한 인재다. 차세대 예산회계시스템(dBrain)은 재정데이터를 기반으로 833개 정부 및 공공기관의 시스템을 연계해 데이터 플랫폼, 코피스(KOFIS)을 갖췄다.여기에 데이터 활용해 정책을 결정할 수 있는 분석인프라인 코다스(KODAS)와 사용자인 공무원들의 AI·데이터 활용 역량을 키울수 있는 교육을 함께 지원한다. AI 혁신정부의 행정업무 통합 플랫폼으로 역할을 할 수 있다."- ‘실시간 정부(Real Time Government)’란.실시간 정부는 민간의 실시간 기업(Real Time Enterpiise: RTE)에서 따온 것이다. 국정운영 환경의 불확실성과 불연속성이 증가함에 따라 정부는 신속하고 정확한 선제 대응 능력을 요구받고 있다.정부도 정책환경에 민첩하고 유연하게 대응하기 위해 AI·데이터 기반으로 국정운영 상황을 실시간 모니터링하고 민첩하게 선제적으로 대응하는 체계를 구현해야 한다는 의미다."- ‘플랫폼(Platform)으로서의 정부’란."정부 내 부처간 칸막이를 없애고 개방, 공유, 소통, 협업의 가치를 바탕으로한 새로운 정부 운영방식으로 제시되는 것이 ‘플래폼 정부’ 개념이다.플랫폼 정부는 정부가 기업과 국민 등 고객 및 이해관계자에게 참여형 오픈 플랫폼을 제공해 새로운 서비스와 부가가치를 창출할 수 있도록 촉진하고 지원하는 정부의 기능과 역할이라고 봐야 한다.플랫폼으로서 정부의 역할은 △공공데이터 제공자로서의 정부 △시민참여를 촉진하는 정부 △산업 플랫폼 촉진자로서의 정부 등이다."- 공무원이 차세대 예산회계시스템(dBrain)을 활용할 방안은.공무원들은 기본적으로 예산 및 재정업무를 담당하는 경우 한국재정정보원에 사용자 계정을 신청하여 신청자가 담당하는 재정업무를 처리할 계정을 승인받아 재정업무를 수행할 수 있다.AI 기반 데이터 분석 및 정책상황 관리 시스템은 업무 권한이 없어도 모든 공무원들은 dBrain 사용자 계정을 받아서 이용할 수 있다."- 공무원의 AI/데이터 활용 역량을 키워야 한다고 주장했는데."AI 기반 프로젝트가 성공하려면 AI, 데이터, 사람 준비 등이 삼위일체가 필요하다. 사실 가장 어려운 혁신과 변화는 사람들이 변화하는 것이다.시스템을 사용하는 사람이 준비되지 않고 사용자가 없으면 시스템적 변화는 의미가 없다. 사용자인 공무원의 AI·데이터 활용 역량을 키우는 것이 중요한 이유다."- 코라스(KORAHS)의 고도화 필요성은."2022년 1월 구축됐으나 현재는 초보적인 수준이다. AI·데이터 기반으로 국정전반의 위험과 기회를 미피 포착하고 선제 대응할 수 있다는 것을 검증하는 시범적 시스템이다.국정 전반에 대한 본격적인 정책상황 관리 및 국정운영에 활용하기 위해서는 구축된 시스템에서 정책상황을 모니터링할 수 있는 범위를 넓이고 그 수준을 고도화해야 한다."- 구체적인 고도화 방법은."첫째, 국정전반에 대한 수평적 점검 범위를 확대해야 한다. 둘째, 실시간으로 정책상황을 파악, 평가하고 즉각 대응할 수 있는 정책상황판을 대폭 확대해 야한다.셋째는 재정경제 디지털 트윈을 기반으로 재정경제 상황을 실시간으로 분석, 시뮬레이션할 수 있는 재정정책 디지털 트윈 기반 플랫폼을 구축해야 한다."- 2022년 5월 시작한 ‘재정경제 디지털 트윈’ 연구개발 사업은."2021년 AI 기반으로 GDP 전망 및 세수 추계 모델을 구축하고 AI 기반으로 재정지출 효과 분석을 시도했다. 재정지출이 GDP, 일자리, 소득재분배 등에 미치는 효과를 분석해봤지만 성공하지 못했다.실패의 경험을 통해 재정지출 효과 분석은 전체론적(Holistic)인 접근이 가능한 디지털 트윈 방식이어야 한다고 생각하고 ‘재정경제 디지털 트윈 기반 국정운영 플랫폼’ 구축 R&D 사업을 기획해 2022년부터 착수했다."- 언제 완료되는지."연구 프로젝트에 참여했던 재정정책연구원 김정훈 원장이 2023년 오스트리아의 IIASA의 폴레드나 교수가 발표한 M-ABM 분석모형을 활용해 한국형 재정경제 디지털 트윈을 구축하고 있다.오스트리아 폴레드나 교수와 국제협력 연구를 통해 추진되고 있으며 2025년 말까지 기본 모델 구축이 완료될 예정이다."- 계속 -▲ 윤정식 단장

2023년 12월 생성형 AI인 챗GPT(ChatGPT)가 공개되며 인간의 생각과 지능을 가진 AI의 시대가 본격적으로 열렸다는 환호성이 세상을 뒤덮었다.2024년 중국의 딥시크(DeepSeek)라는 스타트업은 저비용으로 고성능 AI를 개발했다며 챗GPT를 개발한 오픈AI(OpeAI)의 아성에 도전장을 내밀었다.2025년 6월 4일 출범한 이재명정부는 인공지능(AI) 3대 강국을 목표로 100조 원 이상을 투입하겠다는 구상을 밝혔다. 미국과 중국이 지배하고 있는 글로벌 AI 시장에 도전하겠다는 방침이다.이재명정부의 구상이 궁금한 상황에서 ‘AI·데이터 기반 국정운영의 미래’이라는 책을 집필한 기재부 차세대 예산회계시스템 구축 추진단  윤정식 단장을 만났다.2025년 8월18일 윤 단장을 만나 대면 인터뷰를 진행한 후 보조자료를 받아 특집으로 소개하려고 한다. 운 단장의 오랜 공직 생활과 다양한 경험이 AI 3대 강국을 지향하는 이재명정부에도 도움이 되겠다고 판단했기 때문이다.◇ '통일'에 대한 열정을 갖고 통일부에서 공무원 생활 시작... 정책의 중요성 깨닫고 기획예산처로 이동해 근무윤정식 단장은 고등학교 2학년 때부터 공무원이 되겠다는 꿈을 키웠다. 공무원이 되어 다른 사람들 보다 ‘좀 더 좋은 정책을 만들겠다’는 단순한 생각을 갖고 있었다고 한다.대학 학과를 선택할 때도 공무원이 되는 공부를 할 수 있는 행정학과를 선택했다. 공무원이 되고 난 후에도 하고 싶은 일을 하면서 열심히 국민에 봉사하는 삶을 살았다고 자부한다. 윤 단장의 공무원 이력에 대해 질문했다. - 공무원으로 출발에 대해 설명하면."1992년 36회 행정고시 합격한 이후 1993년 3월부터 통일부에서 공무원 생활을 시작했다. 우리나라 1인당 국민소득이 1만 달러 수준에 이를 무렵이었다.먹고 사는 문제는 어느 정도 해결됐다고 생각을 했고 그 다음에 국가가 꼭 해야 할 은 ‘통일’이라고 믿었다. 남북교역 및 경협, 금강산 관광, 고 정주영회장님의 소떼 방북, KEDO 경수로사업 등을 담당했다."- 통일부에서 기획예산처로 옮긴 이유는."통일부에서는 통일이 되었을 때 해야 할 정책을 배우기가 어려웠다. 2002년 기획예산처로 자리를 옮겨 예산, 재정기획, 재정관리 등 재정경제 관련 정책을 담당했다.특히 사회간접자본(SOC) 및 연구개발(R&D) 등 대규모 국가사업에 대한 예비타당성조사 및 예산 편성 등이 핵심 업무였다.- 계획예산처에서 역임한 직책은."홍보담당관, 재정집행관리과장, 타당성조사과장, 국고보조금 통합관리시스템 구축 및 관리단장, 재정기획심의관, 차세대 예산회계시스템 구축 추진단장을 맡았다. 국가균형발전위원회, 청와대 국정과제비서관실 파견 근무도 경험했다."- 기획재정부 차세대 예산회계시스템 구축 추진단 단장으로 근무했는데. "2019년 8월부터 2022년 10월까지 단장으로 사업 발주에서 시스템 구축과 개통, 안정화까지 모두 책임지고 완수했다.차세대 예산회계시스템 구축사업은 기본적으로 국가재정관리의 사각지대를 해소해 재정관리의 효율성을 높이기 위한 사업이다. 24개 재정업무를 시스템화하여 전면 재구축했다."- 사업 내역을 구체적으로 설명하면."사업을 준비하는 시점에서 4차 산업혁명과 디지털 전환이 화두였는데 사업 제안요청서(RFP)에는 AI·디지털 전환에 관한 내용이 많이 미흡했다.그래서 시스템 구축의 비전을 ‘데이터 기반 재정운용 및 정책결정 지원’이라고 설정하고 전략적 요소로 Data, Network, AI를 선정하여 각 요소를 활용해 시스템을 AI·디지털 전환이라는 시대적 요구에 맞도록 구축할 수 있는 20개 과제를 발굴했다.수행 방식을 AI·데이터 기반으로 변경해 과업을 부여했다. 이런 과정을 통해 AI·데이터 기반으로 재정데이터 플랫폼 코피스(KOFIS), AI 기반 데이터 분석 인프라 코다스(KODAS), 데이터 기반 정책상황관리 시스템 코라스(KORAHS)를 구축했다."  이러한 시스템은 AI 혁신정부가 기본적으로 갖추어야 할 인프라이자 업무환경입니다.▲ KORAHS와 함께 하는 AI·데이터 기반 국정운영의 미래(윤정식, 김신곤, 이상원, 송석현 저) [출처=YES24]◇ AI시대에 걸맞는 국정운영으로 정책 고도화 필요... 정책에 AI를 활용하고자 하는 공무원·일반 국민 모두에게 도움우리나라에서는 2016년 구글 딥마인드(DeepMind)가 개발한 인공지능(AI) 바둑 프로그램 알파고(AlphaGo)와 프로 바둑기사 이세돌 9단의 대결로 AI에 대한 관심이 고조됐었다.하지만 정부와 기업 모두 '강 건너 불구경'하듯 화려한 불빛만을 감탄하며 국가적 차원의 준비는 하지 않았다. 결과적으로 시대적 흐름에 뒤쳐졌다는 비판을 받고 있다.윤 단장은 2019년부터 2022년까지 이어진 차세대 예산회계시스템을 구축하며 배운 지식과 축적한 경험을 공유하기 위해 ‘AI·데이터 기반 국정운영의 미래’라는 책을 공동으로 집필했다. 윤 단장에게 책 집필 과정과 공저자에 대해 질문을 던졌다. - 최근 출간한 ‘AI·데이터 기반 국정운영의 미래’를 집필한 계기는."차세대 dBrain에 데이터 플랫폼, AI 기반 데이터 분석 인프라, 데이터 기반 정책상황관리시스템을 구축했지만 이것은 초보적인 수준이다.AI·데이터 기반으로 이런 것이 가능하다는 것을 시범적으로 보여주는 수준이다. AI 시대에는 AI 시대에 맞은 국정운영 시스템이 필요하다.지금도 모든 공무원들은 아침에 출근해 신문스크랩에 나온 정책 이슈들을 대상으로 정책상황을 관리하고 있다. 이런 정책상황 대응은 아무런 의미가 없다. 실효성이 없는 사후약방문일 뿐이다.- 그렇다면 어떤 업무 방식이 필요한 것인지."AI 시대에는 AI·데이터 기반으로 실시간으로 정책상황을 파악하고 선제적으로 대응할 수 있어야 한다. 아니 오히려 데이터 분석을 통해서 미래에 발생할 정책상황을 정확하게 예측해 닥처올 위험이나 사고를 예방하거나 피해를 줄일 수 있어야 한다.이러한 국정운영 체계를 ‘예견적 국정운영(Anticipatory Goverancne)’이라고 한다. 차세대 dBrain에 구축된 정책상황관리 시스템, 코라스(KORAHS)를 고도화해 명실상부한 ‘AI·데이터 기반 국정운영 플랫폼’을 완성할 수 있도록 ‘AI·데이터 기반 국정운영의 미래’ 모습을 보여주고 싶었다."- 책의 공동 저자 면면에 대해 소개하면."먼저 이상원 원광대 교수는 KAIST 박사로 시스템의 이론과 실무경험을 모두 갖추신 분이다. 시스템 구축 초기에 약 30여 명의 전문가를 모셔서 강의를 듣고 자문을 받았다.기존 dBrain은 재정업무 처리를 중심으로 구축돼 있었는데 이 교수가 재정데이터의 흐름과 활용을 중심으로 시스템을 재설계해야 한다는 의견을 제시했다. 이 교님께 부탁해 재설계한 시스템 설계도를 사업자인 삼성SDS컨소시엄에 제시해 시스템 설계를 착수했다."- 이상원 교수외에도 다른 저자의 역할은."김신곤 교수는 시스템에 구축된 데이터들을 활용하여 국가의 정책상황을 관리할 수 있다는 라스(Risk Assesment and Horizon Scanning: RAHS)의 개념을 소개해줬다.송석현 교수는 당시 NIA 근무 중 추진단 데이터팀에 파견와서 데이터 업무를 담당했다. 두분 교수께서 제안한 개념설계에 기초해 데이터 플랫폼 코피스(KORAHS), AI 기반 분석인프라 코다스(KODAS), 데이터 기반 정책상황 관리시스템(KORAHS)를 구축했다.사용자의 AI·데이터 분석·활용 역량을 키울수 있는 데이터 사이언티스트 양성 교육프로그램까지 준비할 수 있었다."- 책을 통해 알리고자 하는 핵심 내용은."AI 시대에 AI 혁신정부는 핵심 역량으로 ‘AI·데이터 기반 국정운영 플랫폼’을 갖추어 주권자인 국민에 대해 국정운영의 반응성과 책무성을 극대화해야 한다는 점이다.그리고, ‘AI·데이터 기반 국정운영 플랫폼’을 현실에 구축하기 위한 이론과 방법을 사례 중심으로 상세히 제시하고 있다. 차세대 dBrain에 구축된 코라스(KORAHS)를 고도화하는 방식으로 한다면 2~3년 안에 300억 원의 사업비로 구축이 가능하다.책을 통해 ‘AI·데이터 기반 국정운영’이 어떻게 가능한 것인지을 알리고 코라스(KORAHS) 고도화를 통해 실제 국정운영 플랫폼 구축하는 것을 정책과제로 만들고 싶다."- 핵심 독자는 누구이며 그 이유는."이 책은 기본적으로 AI 혁신정부에서 공공부분 인공지능 대전환(AX)에 관심이 있는 독자에게 도움이 된다. 특히 각 부처나 공공기관에서 예산 또는 재정업무, 정책상황을 관리하는 분들이 업무에 직접 활용할 수 있다.이유는 차세대 dBrain이 국가재정을 관리하는 시스템이고 예산 또는 재정업무를 담당하는 분들은 매일 dBrain 시스템을 활용하고 있기 때문이다. 차세대 dBrain을 좀 더 효율적으로 활용해 업무효율성을 높일 수 있다.- 차세대 dBrain을 더 배우고 싶은 사람은."AI·데이터를 더 잘 활용하기를 원한다면 한국재정정보원이 운영하는 세종 KODAS 분석센터에서 제공하는 데이터사이언티스트 양성 교육과정을 이수하기를 권장한다.그리고 각 부처의 정책상황 관리를 담당하시는 분들은 dBrain 사용자 계정을 신청하면 데이터 기반 정책상황 관리시스템(KORAHS)을 이용할 수 있다."- 공무원으로 근무하면서 가장 기억에 남는 업무나 성과는."담당했던 모든 일들이 의미가 있고 중요하지만 2010~2011년 타당성조사과장으로 근무하면서 SOC 및 국가R&D 사업 예비타당성조사 제도개선을 전면적으로 수행했다.SOC에서는 철도 예비타당성조사 제도를 전면 개선해 철도 분야에 재정투자를 확대하도록 했다. 15년이 지난 지금 고속철도 철도망이 전국 네트워크로 연결됐다. 이러한 점에서 큰 보람을 느낀다."- 다른 성과에 대해 설명하면."SOC 철도 예비타당성 조사를 할 때 국가 R&D 사업에 대한 예비타당성제도가 처음으로 도입됐다. R&D 사업에 대한 예비타당성조사 매뉴얼를 새로 개발했다. 수많은 대형 R&D 사업이 타당성 조사를 통해 대규모 사업으로 진행됐다.전주기 신약개발사업, 가스터빈 엔진개발, 골드씨드 토종 종자개발사업 등 수많은 R&D 사업이 예비타당성조사를 통과하여 시행됐다.2년동안 약 150조 원 규모의 대규모 재정사업의 타당성을 검증했다. 지금 그때 시작했던 사업들이 성과를 거두고 있다는 얘기를 들을때 제일 감사한 마음이 든다."- 계속 - ▲ 윤정식 단장