첨단기술-디지털융합 선도연구에 2027년까지 2천억원 투입
가상실험환경·스마트실험실 등 선도 모델 80개 개발
(서울·대전=연합뉴스) 임화섭 문다영 기자 = 과학기술정보통신부(과기정통부)가 연구개발(R&D) 과정에 인공지능(AI)과 디지털 트윈 등 디지털 기술을 적용해 혁신을 가속하겠다는 구상을 20일 내놨다
첨단기술과 디지털을 융합하는 선도연구에 2027년까지 2천억 원을 투입하고, 가상실험환경과 스마트실험실 등 선도 모델 80개를 개발하기로 했다.
주요 선진국은 AI 기술을 접목한 연구 지원을 늘리면서 연구데이터 수집 정책을 추진 중인데, 우리도 이런 최신 연구개발 정책 추세를 따르는 것이다.
오태석 과기정통부 제1차관은 이날 대전 유성구 한국과학기술원(KAIST) 첨단제조지능혁신센터에서 이런 내용을 포함한 '연구개발 디지털화 촉진 방안' 전략 발표회를 열었다.
정부는 '첨단기술과 디지털 융합연구 활성화', '연구데이터 수집·활용 체계 고도화', '디지털 전환 연구기반 조성'을 '3대 추진전략'으로 제시했다.
◇ '디지털 융합연구' 세계적 확산…국내 학계는 아직 미비
최근에는 연구개발 과정에서 컴퓨터를 활용한 기존의 계산과학적 방법론에 더해 디지털 기법까지 도입해 문제를 해결하는 '연구개발 디지털화'가 이뤄지고 있다고 과기정통부는 설명했다.
그러면서 국내 학자와 관련한 연구 성과 사례로 '디지털 트윈 구현을 통한 물류 자동화 시스템'을 소개했다.
장영재 KAIST 산업 및 시스템 공학과 교수팀은 디지털트윈 가상환경을 통해 수백 대의 로봇을 동시에 제어할 수 있는 물류자동화시스템을 세계 최초로 구축했다. 이러한 성과는 반도체와 2차전지 제조에 활용될 수 있다.
다만, 국내 연구 현장을 전반적으로 봤을 때 연구개발 과정에서 디지털 기술을 접목하는 경우는 얼마 되지 않는다고 과기정통부는 분석했다.
과기정통부가 소개한 한국연구재단 설문조사 결과에 따르면 국내 연구실에서 빅데이터와 IoT 등 첨단 기법을 도입한 연구실은 전체의 18%에 불과했다. 이는 세계 평균인 47%에 크게 미치지 못했다.
아울러 국내 연구자 대부분이 본인이나 다른 연구자가 보유한 데이터를 활용해 연구하는 것을 선호하며, 정부 차원에서 마련한 국내 데이터 저장소를 활용하는 경우는 많지 않았다.
현장에서는 국내 데이터 저장소의 연구데이터가 어떤 조건에서 형성됐는지 등 부가 정보를 확인하기 어렵고, 원래 데이터(raw data) 파일도 부재한 경우가 많아 신뢰하기 어렵다는 의견이 있었다고 과기정통부가 전했다.
◇ 첨단기술과 디지털 융합연구 활성화…난치질환 진단·신소재 개발
이에 따라 정부는 AI, 연구 빅데이터 등을 바이오·소재·기계 시스템 등 연구개발 전반에 도입하는 융합연구를 더욱 활성화할 예정이다.
우선 바이오, 소재, 우주, 연구 장비 4개 핵심 분야에서 데이터를 수집·공유할 수 있도록 각 분야의 데이터센터를 활성화한다.
또, 올해 하반기에는 바이오 분야의 '디지털 바이오 R&D 혁신전략'을 세우는 것을 시작으로 분야별 특성에 맞춘 디지털 융합 세부 전략을 구축할 예정이다.
아울러 '융합연구 선도프로젝트'에 2023년 270억 원을 포함해 2027년까지 2천억 원의 예산을 지원하고 선도모델 80개를 도출한다.
과기정통부는 융합연구 선도 프로젝트의 대표적인 예로 '난치질환 진단'을 꼽았다.
암 관련 빅데이터, 인체 유래 데이터 등을 활용해 개인 맞춤형 항암 표적 발굴, 발달장애 및 치매 예측·진단기술 개발 등에 쓸 수 있다는 것이다.
'신소재 구현' 분야에서는 소재 구조·공정·물성 빅데이터와 AI 학습을 통해 고감도 압전소재 등 획기적인 신소재 9종을 조기에 구현하는 계획이 거론됐다.
과기정통부는 AI 로봇 소재 연구실 등 첨단 스마트실험실을 구축하고 확산하기 위한 지원도 강화한다.
◇ 연구데이터 수집·활용 체계 고도화
정부는 활용성이 높지만, 수집 비용이 많이 드는 공공재 성격의 핵심 연구데이터를 발굴할 예정이다.
정부는 추가 확보가 필요한 바이오 데이터로는 유전체, 장(腸), 간(肝) 오르가노이드 등 인체 유래물 데이터를 꼽았다.
핵심 소재 데이터로는 다공성 소재, 극한환경 구조 소재 등 소재 계산·실험 데이터를 관측 데이터로는 다목적 6호·7호·7A 위성, 달 궤도선(KPLO) 등 위성 관측데이터를 각각 거론했다.
이 밖에도 올해 하반기에 연구장비 분야, 내년 하반기에 바이오 분야 연구데이터 실태조사를 벌이는 등 공백 분야를 지속해서 파악하기로 했다.
또 페르미 국립가속기연구소, 아시아 지질자원위원회 등 해외 연구데이터 저장소와 협력해 데이터 접근성과 분석 편의성을 확보할 방침이다.
정부는 이런 분야별 연구데이터의 특성에 맞는 표준화 기법을 도입하고, 연구데이터 품질관리체계를 개발한다.
◇ 디지털 전환 연구기반 조성
정부는 연구 분야의 전문지식에 디지털 역량도 갖춘 일명 '양손잡이형 연구인력'을 2027년까지 1만 명을 양성하겠다고 밝혔다.
연구자 대상 AI 역량 강화 교육을 확대하고, 과학기술 분야의 석·박사 과정 학생들이 디지털 기술을 익힐 수 있도록 교육 프로그램을 제공키로 했다.
이에 따라' 데이터사이언스 융합인재양성' 계획으로 2022년부터 2028년까지 1천 명의 인력이 배출되며, 이 밖에도 '소재정보학 융합교육' 등의 교육 과정이 운영된다.
아울러 '문서 중앙화 및 통합메일시스템 구축' , '통합연구노트개발' 등 통합클라우드 행정환경을 구축해 연구기관끼리 자료 공유와 연계를 확산하기로 했다.
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