▲ 아모레퍼시픽 R&I센터 미지움 [출처=아모레퍼시픽]아모레퍼시픽(회장 서경배)은 2026년 7월28일 연구 특화 생성형 AI 서비스인 ‘AI Assistant LEMON(Lab Efficiency Mode ON)’을 개발했다고 밝혔다.70여 년간 축적해 온 연구개발 자산을 기반으로 연구 특화 생성형 AI 플랫폼을 구축했다. KT와 협력한 ‘데이터 하이웨이(Data Highway)’ 프로젝트를 통해 연구 자산을 AI가 이해하고 활용할 수 있는 형태로 재설계했다.  1954년 국내 최초로 화장품 연구실을 설립한 이후 원료 정보, 처방 데이터, 연구 보고서, 특허, 논문 등 방대한 연구개발 자산을 축적해 왔다.그러나 이들 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있어 필요한 정보를 찾고 활용하는 데 어려움이 있었으며 AI 활용 측면에서도 한계가 존재했다.이에 아모레퍼시픽은 사내 AX 조직을 중심으로 KT와 함께 ‘데이터 하이웨이’ 프로젝트를 추진했다. 양사는 공동으로 AI 활용에 최적화된 ‘AI 레디 데이터(AI Ready Data)’ 기반 플랫폼과 AI 서비스를 설계·개발했다.수백만 건에 달하는 원료 데이터, 처방 데이터, 연구 보고서 등 정형·비정형 데이터를 통합·표준화한 ‘AI 데이터 허브(AI Data Hub)’를 구축했다.이를 기반으로 아모레퍼시픽은 연구 특화 대규모 언어모델(LLM) 서비스인 ‘AI 어시스턴트 레몬(AI Assistant LEMON)’을 개발했다.연구원들은 LEMON을 활용해 연구개발은 물론 생산, 품질, 규제 대응 등 다양한 업무에서 방대한 연구 데이터를 쉽고 빠르게 검색·분석·활용할 수 있게 됐다. 더불어 AI 시스템을 통한 연구 과정에서의 다양한 탐색이나 발굴, 제안도 가능해졌다.아모레퍼시픽 R&I센터 연구원을 대상으로 진행한 ‘AI Assistant LEMON’ 베타 테스트 결과, 기존 약 12일이 소요되던 제품 기획 단계의 연구 자료 및 규제 검토 업무가 약 5분으로 단축된 것으로 나타났다.또한 특정 원료의 연구 이력과 제품 적용 가능성을 검토하는 데 걸리던 시간도 약 6일에서 5분 수준으로 줄어들었다.아모레퍼시픽은 이번 프로젝트를 통해 단순히 AI 서비스를 도입하는 것을 넘어 연구 환경 전반의 혁신을 추진한다. 향후 ‘AI 에이전트’ 도입 등 디지털 전환 과제를 확대해 연구원들이 반복적인 정보 탐색 업무를 줄이고 새로운 가설 수립과 기술 혁신 등 보다 창의적인 연구 활동에 집중할 수 있도록 지원할 예정이다.아모레퍼시픽 R&I센터장 서병휘 CTO는 “좋은 AI는 좋은 데이터를 만났을 때 비로소 연구의 동반자가 될 수 있다. 이번 프로젝트는 아모레퍼시픽이 AI 시대에 맞는 연구 환경 전환을 선도하고 있다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로 AI 플랫폼은 반복적인 탐색과 분석을 담당하고 연구자는 창의적인 질문과 혁신에 집중하게 될 것이다. 데이터 하이웨이와 LEMON은 새로운 연구 환경을 만들어가는 출발점이 될 것이다”고 말했다.

▲ BC카드 본사 전경 [출처=BC카드]BC카드(대표이사 사장 김영우)에 따르면 2026년 7월28일 자체 개발한 AI 플랫폼 ‘BCGPT WebUI’ 오픈소스를 공개했다. 금융권에서 핵심 AI 플랫폼을 오픈소스로 공개한 것은 이번이 처음이다.정부가 추진하는 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’ 정책에 발맞춰 국내 금융 AI 기술 자립과 AI 생태계 활성화에 기여하기 위한 취지다.‘BCGPT WebUI’는 문서 검색, 질의응답, 콘텐츠 생성, 다중 AI 협업 등을 하나의 환경에서 제공하는 Agentic AI 기반 통합 플랫폼이다.BC카드는 핵심 AI 자산을 무상으로 공개해 글로벌 개발자 커뮤니티와 기술을 공유하고 검증받을 계획이다. 이를 통해 해외 플랫폼 의존도를 낮추고 국내 금융 AI 핵심 기술 경쟁력을 높인다는 전략이다.이 플랫폼은 설계 단계부터 국내 AI 법규와 금융권 가이드라인을 반영했다. AI 생성물 표시, 답변 사실 검증, 위험 관리 체계 등을 기본 기능을 내장했다.AI법규는 AI 생성물 표시 배너(제31조), AI 오류 시 상담사 자동 연결(제34조), 답변 사실검증 자동화(제33~35조)를 포함한다.금융 가이드라인은 금융 AI 7대 원칙에 따른 위험단계별 통제 및 긴급정지 기능, 금융권 AI 위험관리기준 기반의 보안검사·품질측정·감사기록 시스템이다. 기존처럼 서비스를 출시한 뒤 규제를 보완하는 방식이 아닌 개발 단계부터 규제 준수를 반영한 ‘규제 준수형 AI 플랫폼’으로 구현한 것이 특징이다.플랫폼 성능도 국내 기업 환경에 맞춰 △다중 AI 협업 기술(다중 AI 교차·검증 통해 답변 정확도 극대화) △자동 품질 검증(환각 현상 차단) △다중 보안(해킹 및 개인정보 유출 7단계로 차단) △국내 검색 최적화(네이버 등 국내·외 18개 검색 엔진과 연동) 등을 적용해 고도화했다.보안성과 규제 준수를 위해 사내 업무망과 분리된 외부 개발망에서 오픈소스를 개발하고 외부 공개 자산을 별도로 관리하는 등 금융당국의 망분리 규정도 철저히 준수했다.또한 글로벌 커뮤니티에서 검증된 우수한 개발 코드는 별도 검증 절차를 거쳐 기업용 AI 플랫폼인 MoAI솔루션에 재구성해 적용 가능하다. 외부 코드가 사내 시스템으로 직접 유입되지 않도록 물리적으로 분리된 운영 체계도 구축했다.BC카드는 오픈소스 공개를 통해 글로벌 개발자들의 피드백을 확보하고 AI 서비스 품질을 지속적으로 고도화할 계획이다. 아울러 기업용 AI 플랫폼인 MoAI솔루션을 중심으로 고급 기능, 기술지원, 컨설팅 등을 기업 대상 AI 사업도 확대한다.특히 AI 규제 대응 역량이 부족한 핀테크, 일반 기업 등을 대상으로 AI 플랫폼 구축과 운영 사업을 적극 발굴할 예정이다. 나아가 KT그룹사와의 AI협업도 지속 확대해 나간다.오성수 BC카드 상무(AI데이터본부장)은 “금융권 최초로 규제 준수형 AI 플랫폼을 공개해 국내 금융 AI 기술 자립과 오픈소스 생태계 활성화에 기여하고자 한다”며 “앞으로 글로벌 개발자들과 협력해 플랫폼을 고도화하고, AI 도입이 필요한 기업들을 대상으로 MoAI 솔루션 사업을 적극 확대할 계획이다”고 밝혔다.

▲ SK AI위원회, K-AI 얼라이언스의 연례행사인 ‘유나이트 2026’를 26일(현지시간) 미국 실리콘밸리에서 개최(‘유나이트 2026’에서 연설을 진행중인 유영상 SK AI위원장) [출처=SK그룹]SK AI위원회(위원장 유영상)에 따르면 2026년 6월26일(현지시간)  ‘K-AI 얼라이언스(Alliance)’가 미국 실리콘밸리 멘로파크(Menlo Park)에서 ‘유나이트(UNITE) 2026’을 개최했다K-AI 얼라이언스는 대한민국 AI 생태계 활성화를 위해 결성된 AI 기업 연합체다.  유나이트는 AI 산업의 중심지인 실리콘밸리에서 K-AI 얼라이언스 회원사와 글로벌 투자자 등이 모여 최신 AI 트렌드와 투자 동향을 공유하고 글로벌 사업 협력 기회를 모색하는 연례 행사다.이번 행사에는 유영상 SK AI위원장을 비롯해 하민용 SK텔레콤 AI DC개발본부장, 정희진 SK하이닉스 아메리카 벤쳐 인베스트먼트 부사장 등 주요 SK 관계자와 몰로코, 베스핀글로벌, 리벨리온, 임프리메드 등 K-AI 얼라이언스 회원사, 탑 하베스트 캐피털, 퀀텀 프라임 벤처스 등 글로벌 벤처캐피털(VC), AWS 등 빅테크 관계자 등 60여 명이 참석했다.K-AI 얼라이언스는 2023년 2월 SK텔레콤 주도로 출범한 AI 기업 연합체다. 대한민국의 AI 혁신 기업이 글로벌 시장 진출과 AI 생태계 활성화를 추진하기 위해 결성됐다.출범 당시 7개 기업으로 시작해 현재는 AI 반도체부터 인프라, 모델, 애플리케이션 등 AI 주요 분야를 아우르는 총 50개 회원사가 참여하는 대한민국 대표 AI 연합체로 성장했다.특히 회원사 가운데 35퍼센트(%) 이상이 미국, 싱가포르, 일본 등 해외에 본사를 두고 있어 해외 투자자들에게 한국을 중심으로 성장한 유망 AI 기업들을 한 자리에서 만날 수 있는 창구 역할도 수행하고 있다.2026년부터 K-AI 얼라이언스 운영 주체가 SK텔레콤에서 SK수펙스추구협의회 산하 AI위원회로 확대 개편되면서 SK그룹 차원의 AI 협력 플랫폼으로 역할을 확대하게 됐다.이러한 변화에 맞춰 K-AI 얼라이언스는 회원사 간 협력과 글로벌 사업 지원을 한층 강화하기 위한 중장기 운영 전략인 ‘K-AI Alliance 2.0’을 수립했다., 이번 유나이트 2026에서 이를 처음 공개했다.K-AI Alliance 2.0은 기존의 네트워킹 중심 협력을 넘어 SK텔레콤, SK하이닉스, SK AX 등 주요 멤버사와의 공동 기술 개발, 사업 검증(PoC), 신규 서비스 발굴, 글로벌 고객 확보 등을 확대함으로써 다양한 협력 기회를 확보하는 플랫폼으로 성장한다는 것이 주요 내용이다.또한 K-AI 얼라이언스는 일본, 중동, 동남아 등 주요 지역에서도 정례 프로그램을 운영해 회원사들의 글로벌 투자 유치와 사업 확장을 적극 지원할 계획이다.이번 유나이트 2026에서는 스티브 장(Steve Jang) 킨드레드 벤처스(Kindred Ventures) 대표가 ‘실리콘밸리 투자자가 전망하는 AI의 미래’를 주제로 기조연설을 진행했다.장 대표는 실리콘밸리의 최신 투자 및 기술 트렌드를 소개하고 K-AI 스타트업들의 글로벌 성장 기회에 대한 인사이트를 공유했다.이어 임프리메드·사운더블헬스·리얼월드·가우스랩스·프라임마스·망고부스트·파네시아 등의 회원사들이 글로벌 투자자들을 대상으로 기업 설명회를 진행했다. 채널코퍼레이션·하이퍼엑셀·프라임마스·파네시아 등 신규 K-AI얼라이언스 회원사의 소개도 이어졌다.또한 참석자들은 AI 분야 전반에 걸친 병목 현상(Bottleneck)과 그에 대한 해결 방안, AI 반도체 산업 전망 등을 주제로 패널 토론을 진행하며 글로벌 AI 산업의 변화와 기회를 논의했다.이번 행사에 참석한 송지영 사운더블헬스 대표는 “K-AI 얼라이언스는 개별 기업이 구축하기 어려운 글로벌 네트워크와 사업 기회를 확보할 수 있는 의미 있는 플랫폼이다. AI 산업의 중심지인 실리콘밸리에서 글로벌 투자자와 파트너들을 직접 만나 최신 시장 동향과 경험을 공유할 수 있었다”고 말했다.유영상 SK AI위원장은 “AI 산업은 단일 기업이 독자적으로 모든 경쟁력을 확보하기 어려운 시대로 접어들고 있으며, AI 풀스택 생태계가 유기적으로 연결될 때 비로소 실질적인 혁신이 가능하다”며 “앞으로도 지속적인 멤버사 확대와 글로벌 네트워크 강화를 통해 투자자와 빅테크가 가장 먼저 찾는 글로벌 AI 생태계 플랫폼으로 발전시켜 나갈 것”이라고 밝혔다.

[AI 분야 본공고] 2026년도 국가정보원 경력직 상시채용 5차 본공고◎ 사전 필독 사항◇ 상시공고 채용 절차○ 상시공고 게재 ==> 상시 원서접수 ==> 본공고 게재 ==> 본공고 원서접수 ==> 서류심사·면접    ※. 상세 내용은 국정원 홈페이지 채용공고 확인1. 선발분야 및 지원자격■ 선발분야◇ 특정직 5급○ 빅데이터 플랫폼 설계▷ 필수요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 데이터 엔지니어링 관련 연구·실무 경력 8년 이상인 자(석사 학위 소지자는 6년 이상, 박사 학위 소지자는 2년 이상이거나 AI·빅데이터 분야 우수 논문 선정자)[요구 경력]※ 전사 데이터 레이어(수집-저장-처리-서빙-거버넌스) 설계 및 필요 기술 선택. 표준·로드맵 수립 주도 경력※ 또는 빅데이터 플랫폼 아키텍처 설계구축·운영 경력▷ 우대 사항• 전사 지식그래프(온톨로지) 그래프DB 관련 설계 및 구축 경험자• MLOps LLMOps 데이터 파이프라인 설계 및 구축 경험자• AI·빅데이터 분야 학회 논문 게재 또는 경진대회 입상• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자○ 빅이터 분석 및 지식그래프 설계▷ 필수요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 빅데이터 분석·지식그래프 관련 연구·실무 경력 8년 이상인 자(석사 학위 소지자는 6년 이상, 박사 학위 소지자는 2년 이상이거나 AI·빅데이터 분야 우수 논문 선정자)[요구 경력]※ 지식그래프(온톨로지) 그래프DB 설계 경력※ 빅데이터 분석을 통한 가치 발굴·서비스 개선 경력▷ 우대 사항• AI·빅데이터 분야 학회 논문 게재 또는 경진대회 입상• 영어 커뮤니케이션 능력 보유자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자◇ 특정직 6급○ AI 인프라 구축·운영▷ 필수요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 AI 인프라 설계 및 구축·운영 관련 실무 경력 4년 이상인 자 (석사학위 소지자는 3년 이상, 박사학위 소지자는 경력 무관)[경력 가이드라인]※ GPU 클러스터 설계·구축 경력※ 고속 네트워크(InfiniBand, RoCE) 설계·구축 경력※ 고속 스토리지 설계·구축 경력※ AI 플랫폼 설계·구축 경력※ 대용량 데이터베이스 설계구축 경력※ AI 워크로드 분석을 통한 자원 할당 및 스케줄링 최적화 경력▷ 우대 사항• AIOps/MLOps 기반 인프라 자동화 솔루션(Kuberflow, Slurm 등) 구축 경험자• Kubernetes 기반의 컨테이너 오케스트레이션 경험자• 대규모 GPU 클러스터 구축 프로젝트 참여 경험자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자○ AI 보안▷ 필수요건• 정보보호·AI·수학·통계·전산·컴퓨터 · 전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 AI 보안 관련 실무 경력 4년 이상인 자(석사학위 소지자는 3년 이상, 박사학위 소지자는 경력 무관)[경력 가이드라인]※ Al Safety 관련 업무 경력※ 프롬프트 엔지니어링 및 AI 인프라 데이터 서비스 보안체계 운영 경력▷ 우대 사항• 최신 AI Safety 평가 방법론 활용 경험 보유자• 자동화 파이프라인을 포함한 AI 안전성 평가 체계 설계·구현 경험자• ISSP/CCSP, CISA, ISMS-P, 정보보안기사, AWS CSS 등 보안/거버넌스 관련 자격증보유자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자◇ 특정직 7급○ 에이전트 및 MCP 개발·운영▷ 필수요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 AI 에이전트 시스템 설계·운영 등 관련 실무 경력 2년 이상인 자(석사학위 소지자는 1년 이상, 박사학위 소지자는 경력 무관)[요구 경력]※ Python, Javascript, Java 등을 활용한 AI 애플리케이션 개발 경력※ AI 에이전트 시스템 설계·운영 경력▷ 우대 사항• Langchain, MCP 등 에이전트 기반 기술 활용 경험자• AI 에이전트 기반 배포 파이프라인 설계·운영 능력 보유자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자2. 전형 절차 및 일정■ 원서접수○ 기간 : 2026.5.14(목) 10:00~5.20(화) 16:00    ※. 채용홈페이지 개편에 따라 분야별로 공고문이 개제되며, 최종 제출완료된 지원서는 수정이 불가하니 유의바랍니다.[포트폴리오 제출관련 유의사항(필독)]①빅데이터 플랫폼 설계(5급) ②빅데이터 분석 및 지식그래프 설계(5급) ③에이전트 및 MCP 개발·운영 (7급) 분야는 포트폴리오 제출이 필수입니다.▷제출 방법: 지원서 작성시 파일첨부 포트폴리오란에서 파일첨부▷제출 양식 : 자유형식, PDF, 10MB 미만(1개 파일)▷ 파일 제목: (해당 분야명) 포트폴리오 제출.pdf※ 주의 사항 : 파일 제목 및 포트폴리오內 성명·본인사진 연락처 등 개인신상은 반드시 비닉※ 상기 주의사항을 지키지 않을 경우, 심사시 불이익을 받을 수 있으니 유의바랍니다.■ 서류심사 : 5월중 합격자발표, 국가정보원 채용홈페이지 로그인 후 확인■ 면접 : 서류심사 합격자에 한하여 6월중 실시○ 면접시 모집분야에 따라 실기평가가 실시될 수 있습니다.■ 신체검사 : 면접심사 합격자에 한하여 6월중 실시■ 최종합격자 발표 및 임용 : 합격자 대상 추후 통지- 이하 생략 -※. 자세한 내용은 국가정보원 채용공고 사이트   확인▲ 2026년도 국가정보원 상시채용 5차 본공고 [출처=국가정보원]

[AI 분야 본공고] 2026년도 국가정보원 경력직 상시채용 3차 본공고◎ 사전 필독 사항◇ 상시공고 채용 절차○ 상시공고 게재 ==> 상시 원서접수 ==> 본공고 게재 ==> 본공고 원서접수 ==> 서류심사·면접    ※. 상세 내용은 국정원 홈페이지 채용공고 확인1. 선발분야 및 지원자격■ 선발분야◇ 특정직 6급○ AI 인프라 구축·운영▷ 필수요건• AI·수학·통계 전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 AI 인프라 설계 및 구축·운영 관련 실무 경력 4년 이상인 자 (석사학위 소지자는 3년 이상, 박사학위 소지자는 경력 무관)[경력 가이드라인]※ GPU 클러스터 설계·구축 경력※ 고속 네트워크(InfiniBand, RoCE) 설계·구축 경력※ 고속 스토리지 설계 구축 경력※ AI 플랫폼 설계 구축 경력※ 대용량 데이터베이스 설계 구축 경력※ AI 워크로드 분석을 통한 자원 할당 및 스케줄링 최적화 경력▷ 우대 사항• AIOps/MLOps 기반 인프라 자동화 솔루션(Kuberflow, Slurm 등) 구축 경험자• Kubernetes 기반의 컨테이너 오케스트레이션 경험자• 대규모 GPU 클러스터 구축 프로젝트 참여 경험자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자○ 빅데이터 플랫폼 구축▷ 필수요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 데이터 엔지니어링 관련 연구·실무 경력 4년 이상인 자(석사 학위 소지자는 3년 이상, 박사 학위 소지자는 경력 무관)[경력 가이드라인]※ DBMS 이해 및 활용(SOL), 빅데이터 분산처리(Hadoop - Spark - Hive), 프로그래밍 언어(Java Python 등) 관련 개발 경력※ 빅데이터 처리를 위한 ETL 파이프라인(수집, 처리, 활용) 개발 및 운영(Kafka, Nifi, Airflow 등) 경력▷ 우대 사항• MLOps LLMOps 데이터 파이프라인 구축 경험자• 지식그래프(온톨로지) 그래프DB 구축·활용 개발 경력 보유자• AI·빅데이터 분야 학회 논문 게재 또는 경진대회 입상• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자○ 빅데이터 분석 및 지식그래프 구축▷ 필수요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 빅데이터 분석·지식그래프 관련 연구·실무 경력 4년 이상인 자 (석사 학위 소지자는 3년 이상, 박사 학위 소지자는 경력 무관)[경력 가이드라인]※ 지식그래프(온돌로지) 그래프DB 구축 개발 경력※ 빅데이터 분석을 통한 가치 발굴·서비스 개선 경력▷ 우대 사항• AI·빅데이터 분야 학회 논문 게재 또는 경진대회 입상• 영어 커뮤니케이션 능력 보유자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자○ MLOps개발▷ 필수요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 MLOps 관련 연구·실무 경력 4년 이상인 자 (석사 학위 소지자는 3년 이상, 박사 학위 소지자는 경력 무관)[경력 가이드라인]※ Docker, Kubernetes 등 컨테이너 관리·운영 경력※ 파이프라인 구축 프레임워크(Airflow, Spark, MLflow 등) 개발 경력▷ 우대 사항• MLOps 개발 관련 연구·프로젝트 참여• Python 및 ML 프레임워크(tensorflow pytorch 등) 활용 역량 보유자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자○ AI 미래 기술▷ 필수요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 박사 학위 소지자로 Physical Al, 스마트 안경 등 최신 AI 분야 관련 연구·개발 경력 보유자[경력 가이드라인]※ AI 관련 최신 기술 동향 파악 및 선행 기술 연구 주도 경력※ 산·학·연등 유관기관과의 커뮤니케이션 및 협업 경력※ AI·빅데이터 분야 최상위 학회 논문 출판자※ 한국정보과학회 제정 우수 학술대회 목록(2024) 기준 최우수학회▷ 우대 사항• AI 관련 연구과제 또는 실무 수행 경력 보유자• AI 기술 관련 집필 및 강연 경력 보유자• AI·빅데이터 분야 경진대회 입상• 영어 커뮤니케이션 능력 보유자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자2. 전형 절차 및 일정■ 원서접수○ 기간 : 2026.4.4(토) 10:00~4.10(금) 16:00    ※. 본공고 원서접수 시작 前까지는 상시공고에서 원서를 접수·수정·보완할 수 있습니다.○ 포트폴리오 제출 기간 : 2026.4.4(토) 10:00~4.10(금) 21:00   • 'MLOps 개발' 및 AI 미래기술' 분야는 포트폴리오 제출이 필수이므로 미리 준비하시기 바랍니다.     - 제출 방법 : 본공고 원서접수 완료후 문자로 안내하는 이메일 주소로 제출     - 제출 양식 : 자유형식, PDF, 10MB 미만(1개 파일)     - 주의사항 : 성명·본인사진·연락처는 모두 비닉, 본공고 수험번호만 기재■ 서류심사 : 4월중 합격자발표, 국가정보원 채용홈페이지 로그인 후 확인■ 면접 : 서류심사 합격자에 한하여 4월중 실시○ 면접시 모집분야에 따라 실기평가가 실시될 수 있습니다.■ 신체검사 : 면접심사 합격자에 한하여 4~5월중 실시■ 최종합격자 발표 및 임용 : 합격자 대상 추후 통지- 이하 생략 -※. 자세한 내용은 국가정보원 채용공고 사이트  확인▲ 2026년도 국가정보원 경력직 상시채용 3차 본공고 [출처=국가정보원]

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