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[IT뉴스][IT과학칼럼] AI와 협업하는 과학기술 의사결정 지원체제

온카뱅크관리자

2025-03-24 11:07:31

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="bNyvjRaVXS">
          <figure class="s_img figure_frm origin_fig" contents-hash="2d0b728411e5207b0206ddcacb19ec71c1bb6aa4ece2fece262d1e2ad7b1f8e6" dmcf-pid="Kfja4uVZ5l" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/24/ned/20250324110544516uofm.jpg" data-org-width="228" dmcf-mid="BsLiKFBW1v" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/24/ned/20250324110544516uofm.jpg" width="228"></p>
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          <p contents-hash="18207e9a907b23f17ea3a1268a24befdb78e9ae33ad68a92eb7737e9540a0041" dmcf-pid="94AN87f5Gh" dmcf-ptype="general">과학기술 의사결정은 투자배분, 과제선정, 인력양성, 산업화 전략 등 다양한 문제를 해결하는 복합적 과정이다. 특히 미래예측, 기술사업화 진단, 과학기술 지표분석 등 데이터 분석 관련 연구테마가 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 최근 객관적 증거와 데이터를 활용하는 증거기반정책(evidence-based policy)의 중요성이 강조되고 있으며, AI 기술이 인간의 인지능력을 뛰어넘는 속도로 발전하면서 과학기술 의사결정이 AI와 협업하는 새로운 시대가 열리고 있다.</p>
          <p contents-hash="1220d32dcf332a0cc0625e015d1feae9ed82cc42075623912d06064193e6b58a" dmcf-pid="28cj6z415C" dmcf-ptype="general">이미 AI는 비즈니스 의사결정에서 활발히 활용되고 있다. AI 기반 비즈니스 의사결정은 이윤 창출과 효율성 극대화라는 명확한 목표 아래, AI를 시장예측, 고객분석, 공정 최적화 등에 적용하고 있다. 반면, 과학기술 의사결정은 단순한 최적화 문제를 넘어, 다양한 목표와 이해관계자가 얽힌 복잡한 문제를 포함한다. 다면적 분석과 조정이 필요한 분야이다. 데이터의 품질과 접근성에서도 차이가 크다.</p>
          <p contents-hash="c07cbc855d15f9528471440420e00e08a447d7bf1747e2f5d60be23a4354e49a" dmcf-pid="V6kAPq8tHI" dmcf-ptype="general">AI가 본격적으로 도입될 즈음, 네이처지에 발표된 두 편의 논문은 AI 의사결정에 대한 상반된 시간을 보여준다. 첫 번째 논문은 과학기술의 와해성(disruptive technology)이 점차 감소하는 경향을 대규모 논문 데이터 분석을 통해 밝혀냈으며, 이는 연구 패러다임과 혁신 방식의 한계를 보여주는 중요한 연구로 평가받았다.</p>
          <p contents-hash="d5c19a9b08e9d378fa7e7dd426f98daf7a99628bdc84b378c59b8fc422203c6c" dmcf-pid="fPEcQB6FtO" dmcf-ptype="general">두 번째 논문은 논문의 질과 영향력을 예측하는 AI 기반 평가 시스템을 제안했다. 창의적인 아이디어로 주목받았으나, 연구 과제 선별을 자동화하는 지나치게 선형적인 AI 적용 방식에 대한 비판도 제기되었다. 이 두 연구는 AI가 의사결정 과정에서 단순한 보조 도구가 아니라, 어떻게 인간과 협업해야 하는지를 고민하는 것이 중요함을 시사한다.</p>
          <p contents-hash="ef0c457d1b08f627d77104a973e449f169656980f83e621da9a93ad2f084a7a8" dmcf-pid="4QDkxbP3Ys" dmcf-ptype="general">현대 사회의 정책기획자들은 단순한 정답이 존재하지 않는 복잡한 문제, 즉 ‘사악한 문제(wicked problem)’에 직면하고 있다. 과학기술 의사결정도 마찬가지로 단순한 정답 찾기가 아니라, 난제 해결 과정이라는 점에서 접근해야 한다. AI를 자동화 도구가 아닌, 인간과 협력하는 ‘의사결정 파트너’로 인식할 필요가 있다. 데이터 분석은 지능화 정도에 따라, 현황 분석(descriptive analytics), 예측 분석(predictive analytics), 처방 분석(prescriptive analytics)으로 발전하고 있다. AI와의 협업을 통해 극대화된 효율성과 기능성을 확보하면, 문제와 대상 고객층을 더욱 세분화할 수 있으며, 더욱 정밀한 맞춤형 처방 분석이 가능해진다.</p>
          <p contents-hash="d370567b77a71bfaff132df595c02c6e902a75fdbc12339aa5a17a52d8014e40" dmcf-pid="8xwEMKQ0Hm" dmcf-ptype="general">KISTI 데이터분석연구본부에서는 AI 협업을 활용한 미래기술 예측 체계를 설계하였다. 연구진은 데이터 모델링 및 분석 지표 기반 평가를 담당하고, AI는 딥러닝, 자연어처리, LLM 기반 합성데이터 생성을 수행하는 상호보완적 협업 체계를 구축하였다. 이를 통해 다양한 미래 시나리오를 체계적으로 탐색하고, 보다 개인화된 의사결정 지원 정보의 제공이 가능해졌다.</p>
          <p contents-hash="152a4a8d2dfb5e303e06d306749a8728180b25455a7e5e049129089fca6510f2" dmcf-pid="6MrDR9xpZr" dmcf-ptype="general">이와 함께, 기술사업화 진단 및 R&amp;D 혁신 전략분석 등 주요 과학기술 의사결정 분야에서도 AI 협업형 데이터 분석 지원 체제 구축이 진행 중이다. 물론, 신뢰성 있는 융합 데이터 인프라 구축을 위한 표준화 및 유관기관 간 협력이 필수적이다. 이를 토대로 성공적인 AI 협업형 과학기술 의사결정 지원체제가 확립될 것을 기대한다.</p>
          <p contents-hash="6995321a0133c22b2a2b968b4036ea7e034321ade047ae87537ac73ab09a9470" dmcf-pid="PRmwe2MUZw" dmcf-ptype="general">고병열 한국과학기술정보연구원(KISTI) 데이터분석연구본부장</p>
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