국가데이터처장의 국가데이터처 운영 방향에 대한 말과 글, 국가데이터처 대표자로서의 활동을 알려드립니다.
전체746건
페이지1/75
-
[서울경제 영월] 청령포와 모두의 국가데이터 체계올해 2월 개봉한 영화 ‘왕과 사는 남자’가 1692만 명의 관객을 모으며 한국 영화 흥행 2위에 올라 올 상반기 화제가 됐다. 영화 흥행과 함께 단종의 유배지를 직접 보기 위해 영월에는 연일 국내외 관광객들의 발길이 이어졌다. 그 유배지는 사방이 물로 둘러싸인 외딴섬 청령포다. 세상과 통하는 길은 오직 작은 뗏목 하나였기에, 사람도 소식도 그 뗏목 하나로만 오갈 수 있었다. 뗏목이 닿지 않는 날이면 섬과 세상은 단절되기도 한다.570년 전 외딴섬 청령포를 오가던 모습이 오늘의 데이터 연계·활용과 닮아 보인다. 현재 국가 데이터는 정보 보호 등의 이유로 부처별 ‘사일로(silo)’에 단절된 채 보관 중이다. 데이터 이용자는 데이터센터라는 폐쇄 환경에서 제한적으로 분석할 수 있다. 마치 영화 속 청령포를 오가는 외길의 모습이다. 데이터는 보여주지 않으면 안전하게 보관할 수 있다. 하지만 데이터를 쓰지 않으면 그 가치는 떨어진다. 데이터를 안전하게 보호하면서 편리하게 연계·활용할 수 있는 두 마리 토끼를 잡는 방법은 없을까.국가데이터처는 내년부터 그중 하나인 안전한 데이터 보호의 한 축 만들기를 시작한다. 국가 데이터가 흐르는 곳에 새로운 정보 보호 기술 ‘동형암호’로 데이터를 보호할 계획이다. 동형암호는 데이터를 암호화해 잠근 채 계산하고 보관하는 기술이다. 일반 암호는 계산할 때 그 잠금을 풀어야 한다. 바로 그때 정보 노출 위험이 커진다. 하지만 동형암호는 마치 금고를 열지 않고도 금고 안의 데이터를 분석해 답을 얻어내는 것과 같다. 동형암호로 잠근 데이터는 양자컴퓨팅으로도 열 수 없다. 그래서 인공지능(AI) 공격에도 안전하다는 평가를 받는다. 양자컴퓨팅 시대를 대비하는 오늘 전략기술 가운데 동형암호가 부각되는 이유다.한편 동형암호는 암호화된 상태로 데이터를 계산하고 분석하기 때문에 그 모습을 볼 수 없다. 국가데이터처는 내년부터 데이터의 통계적 특성은 유지한 가운데 누가 누구인지 알 수 없도록 데이터를 합성한 재현 자료 제공 서비스도 시작한다. 이용자가 동형암호 분석 전에 원본 데이터와 닮은 합성 데이터로 미리 분석·검증하도록 서비스할 예정이다.그런데 외길로 오가던 청령포 모습과 닮은 지금의 국가 데이터 연계 활용 체계는 어떻게 되는 것일까. 그 해답은 국가데이터처가 추진하고 있는 ‘모두의 국가 데이터 체계’ 구축에서 찾아본다. 그 체계는 마치 자전거의 중심축과 바큇살 같은 데이터 네트워크 구조 모형으로 부처별 데이터센터를 안전한 전용 망으로 연결하는 구조다. 각 부처는 지금처럼 보유 데이터를 보관하고 이용자가 요청할 때 기존 데이터센터를 통해 연결해주는 것이다. 그동안 이용자가 하나의 데이터센터 자료만 이용할 수 있었다면 앞으로는 여러 데이터센터 자료를 연결해 이용할 수 있게 된다. 다시 말해 ‘모두의 국가 데이터 체계’는 과거 청령포와 같은 외길에서 허브 공항을 중심으로 주변 공항이 여러 갈래의 길로 연결되는 연계 활용 체계로 바뀌는 것이다.데이터는 연결해 활용할수록 그 가치가 증가하는 규모의 경제와 범위의 경제가 작동한다. 국가데이터처는 데이터를 한곳에 모으지 않고도 편리하게 연계 활용하는 ‘모두의 국가 데이터 체계’에 새로운 정보 보호 기술을 더해 한층 안전한 국가 데이터 보호에 집중할 것이다.2026년 10월 8일(목) / 서울경제
- 번호746
- 게시일2026-10-08
-
[서울신문] “독자적 국가 DB 구축… 세계 최초 ‘소버린 데이터’ 완성 지원”안형준 국가데이터처장은 “내년까지 독자적인 메타데이터 체계를 개발해 생성형 인공지능(AI)이 국가 통계 수치를 인식하지 못하는 문제를 해결하겠다”고 강조했다. ‘메타데이터’란 통계를 설명해 주는 부가 정보로, 누구나 AI를 통해 통계를 쉽게 찾을 수 있는 시스템을 구축해 데이터 활용도를 높이려는 것이다.안 처장은 지난 16일 데이터처 출범 1주년을 맞아 정부대전청사에서 진행한 서울신문과의 인터뷰에서 향후 핵심 과제로 ‘통계 메타데이터 체계’ 구축을 꼽으며 이렇게 밝혔다. 이어 그는 “정부가 생산한 모든 자료를 AI가 활용할 수 있게 하는 시스템을 구축하고 각 부처로 확산하겠다”며 “이른바 ‘소버린 데이터’로 부를 수 있는 ‘모두의 AI를 위한 데이터 지능 기반’(MODI)도 구축하겠다”고 소개했다. 아울러 안 처장은 최근 소비가 급증한 위고비, 마운자로 등 비만치료제를 가계지출 조사 항목에 포함하는 방안도 검토하겠다고 밝혔다. 다음은 일문일답.-AI가 국가 통계를 활용해 분석하는 시스템은 언제쯤 완성되나.“생성형 AI는 텍스트를 기반으로 해 통계 수치를 읽지 못한다. 데이터처는 이를 해결하기 위해 내년까지 ‘통계 메타데이터 체계’를 개발하려고 한다. 특정 데이터가 무엇인지 설명하는 ‘메타데이터’를 정교하게 구축하면 AI가 통계를 찾고 해석할 수 있다. 지금은 가계동향조사 등 5개 통계에 대해 시범 운용 중이다. 통계 메타데이터 체계는 지난해 6월 경제협력개발기구(OECD) 통계청장 회의에서 세계 최초로 발표했다. 지금 스위스와 경쟁 중인데, 우리가 먼저 개발해 세계 표준 모델로 만들겠다.”-‘MODI’ 구축이 필요한 이유는.“공무원 개인이 AI를 비서처럼 활용하는 초기 단계의 AI는 부처마다 도입했다. 하지만 부처 전체의 업무 내용을 DB로 구축해 고도의 정책적 판단에 활용할 수 있어야 AI를 ‘진짜 쓴다’고 할 수 있다. 부처마다 데이터를 DB로 구축해 관리하고 클라우드로 연결하면 국가 DB가 된다. 정부가 국가 DB를 활용하고 민간에도 필요한 수준에서 개방하면 국가 차원의 범용 AI DB, 즉 ‘소버린 데이터’가 될 수 있다. 국가 DB 구축은 세계 최초 사례다.”-‘융합 데이터’는 어떻게 활용할 수 있나.“융합 데이터는 공공·민간 데이터를 결합한 것으로 데이터를 기반으로 한 의사 결정을 돕는 역할을 한다. 주택소유통계에 부채 데이터를 연계하면 부채를 어떻게 조달해서 집을 여러 채 샀는지 알 수 있다. 특히 대출이 주택담보대출인지 신용대출인지도 분류할 수 있다. 한 사람이 여러 채를 가진 게 문제라면 대출 정책 방향을 잡을 수 있고, 지역별 차이를 바탕으로 시군구별 주택 정책을 원포인트로 추진할 수 있다.”-AI로 물가를 모니터링하는 시스템은 어떻게 운영되나.“데이터처는 소비자물가 동향을 한 달에 한 번 발표한다. 물가 발표가 세계에서 가장 빠른 나라 중 하나다. 다만 최근에는 물가 변동이 워낙 심해 AI로는 생필품 위주로 모니터링하려 한다. 가공식품 13개, 공산품 8개 정도를 대상으로 AI가 매일 가격을 체크하고 자료를 작성해 정책 부서에 제공할 계획이다.”-비만치료제를 소비지출 항목에 포함하는 방안은 검토하나.“한 번 들여다보겠다. 비만치료제 가격이 단계별로 한 달에 최소 30만~40만원에서 70만원에 이르면서 지출 비중이 커지고 있다. 다만 당장 반영하기는 쉽지 않다. 항목 하나를 별도로 떼거나 바꾸면 과거 자료와 현재 자료의 연속성이 깨진다. 비만치료제가 의료비 지출인지 미용 지출인지도 따져봐야 한다.”-AI가 일자리에 영향을 미치는지 통계적으로 포착할 방법이 있나.“매월 발표되는 고용동향으로는 AI가 고용에 미치는 영향을 알 수 없다. 산업·직업 분류가 최신 산업 트렌드를 반영하지 못하고 있어서다. 그래서 AI를 특수 분류로 구분해 공표하려고 한다. 그러면 AI와 관련된 산업을 묶어서 고용이 얼마나 늘고 줄었는지, 고용 이동이 어떻게 됐는지 볼 수 있을 것이다. 내년 상반기까지 마무리해 적용할 계획이다.”-AI가 데이터를 유출할 우려도 있다.“통계 당국은 정보 보호를 통계 작성만큼 중요하게 생각한다. 동형암호 기술 도입을 추진하고 있다. 주민등록번호를 암호화한 상태에서 자료를 연결하는 방식이다. 원자료를 동형암호 형태로 보관하면 해킹으로 알 수 없다. 관련 예산도 확보했다. 수치를 다르게 해 개인정보를 드러내지 않으면서도 전체 통계 수치는 유지하는 ‘재현 자료’도 내년부터 본격적으로 제공할 계획이다.”-통계가 잘못 인용된 기사를 AI가 자동 식별하는 시스템 개발 상황은.“내부적으로 초기 단계 검증을 했고 꽤 진전이 있었다. 통계 관련 기사 스크리닝은 1시간 안에 가능했다. 다음 단계인 통계의 진위를 판별하는 시스템을 개발하고 있다. 아마 내년 말까지 도입할 수 있을 것 같다.”2026년 9월 30일(수) / 서울신문
- 번호745
- 게시일2026-10-06
-
[KDI] 기존 데이터 제대로 활용해 국가데이터 경쟁력 확보할 것○ 통계청에서 국가데이터처로 승격된 지 1년입니다. 대통령도 “국가데이터 관리의 최고책임자는 국가데이터처” 라고 강조한 바 있습니다. 그간 무엇에 가장 주력하셨습니까?지난해 10월 국가데이터처로 격상되면서 기존에 통계 부문에서 해오던 역할에 더해 데이터 전반을 총괄·조정하는 역할까지 새로 부여받았습니다. 이미 공공데이터, 산업데이터를 다루는 부처가 있는 상황에서 저희가 전체를 총괄·조정하려면 그에 걸맞은 법적 근거가 있어야 하는데, 막상 일을 하려고 보니 직제 외에는 아무것도 없는 겁니다. 그래서 ‘국가데이터기본법’ 제정을 추진해 초안을 만들었고, 지금 국회에 상정된 상태입니다. 이 법을 통해 부처 간 총괄·조정을 위한 거버넌스를 갖추려 합니다. 법뿐만 아니라 데이터 품질을 갖추고 제대로 활용할 수 있도록 메타데이터 체계를 만들고, 부처 간 데이터를 연결할 수 있도록 각자 DB를 구축·관리하는 체계도 만들 것입니다. 이런 사업에 필요한 예산을 확보하는 역할도 해왔고, 국회 심의가 남아 있긴 하지만 필요 예산을 확보한 상태입니다.○ ‘국가데이터기본법’의 핵심 내용은 무엇인가요?기본법에는 크게 세 가지 영역이 들어갑니다. 첫째는 거버넌스 측면인데요, 모든 부처와 민간 전문가가 함께 참여하는 ‘국가데이터위원회’를 구성해 전체 의견을 모아 총괄·조정하도록 법적 근거를 마련했습니다. 둘째는 연계·활용에 관한 것입니다. 데이터는 모아놓기만 해서는 가치가 생기지 않고 결국 연계해서 활용하는 게 중요합니다. 그래서 국민 체감도가 높고 국가적으로 중요한 데이터를 ‘국가데이터’로 지정하려 합니다. 「개인정보 보호법」이나 「국세기본법」, 금융·의료 관련 개별법 때문에 막혀 있는 데이터 연계를 좀 더 쉽게 할 수 있도록 특례를 만드는 장치를 법안에 담았습니다. 셋째는 생태계 조성입니다. 데이터 활용도가 높아지려면 결국 생태계가 갖춰져야 하는데, 데이터 품질 제고와 메타데이터 관리 같은 기본적인 제도들을 법에 담아놓았습니다.○ 생태계 말씀을 해주셨는데, 현재 우리나라 데이터 생태계는 어느 수준인가요?미국의 빅테크들을 보면 약 20년에 걸쳐 수백조 원에 달하는 자금을 데이터에 투자해 왔습니다. 처음엔 동영상, 음성 같은 데이터를 모으면서 인도 등 제3세계 국가의 인력을 통해 하나하나 라벨링 작업을 거쳐 엄청난 양의 데이터를 쌓았죠. 그다음 텍스트로 넘어가서 도서관 자료까지 데이터화하고, 최근에는 융합데이터까지 만들고 있습니다. 이를 토대로 데이터의 품질을 확보하는 데 힘을 쏟았고, 근래엔 구글을 중심으로 데이터 활용 부문으로 흐름이 넘어가고 있습니다. 우리나라는 그동안 데이터 축적에만 신경을 썼지 품질이나 활용 쪽에는 사실상 거의 손을 대지 못했습니다. 그래서 지금이 바로 그 부분에 힘을 쏟아야 할 때라고 생각을 하고요. 특히 우리는 영미권에 비해 데이터 양이 적기 때문에 적은 데이터로도 충분한 성능을 낼 수 있도록 활용 영역을 제대로 갖추는 것이 앞으로 나아가야할 방향이라고 믿습니다. 사람들이 데이터를 쉽게 쓸 수 있도록 계속 지원해 나가다 보면 자연스럽게 데이터 생태계가 구축되고, 그러다 보면 우리도 자리를 잡아가지 않을까 생각합니다.○ AI가 국가통계를 정확하게 이해하도록 AI 친화적 메타데이터를 구축하고 있으신데요. 왜 메타데이터가 중요한가요?기본적으로 메타데이터란 데이터 생산일, 목적, 항목 구성 등 ‘데이터를 설명하는 데이터’입니다. 모든 데이터에는 이런 메타데이터가 있어야 하는데 아직 우리나라에는 제대로 갖춰지지 않은 경우가 많습니다. 통계에 대해서조차 메타데이터를 만들어야 한다는 인식이 자리 잡는 데는 꽤 오랜 시간이 걸렸지요. 그런데 시간이 지나면서 이게 있어야 데이터를 정확히 이해하고 다른 데이터와 연계·비교할 수 있다는 걸 알게 됐습니다. 저희가 온톨로지 기반으로 구축하는 통계 메타데이터도 메타데이터의 한 종류입니다. 요즘 생성형 AI는 대부분 거대언어모델(LLM) 기반이라 텍스트에서 다음 단어를 확률적으로 예측하는 게 기본 원리죠. 그런데 통계는 숫자다 보니 그런 방법으로 예측하기가 어렵습니다. 이런 근본적인 원리 차이 때문에 AI에게 통계를 물어보면 틀린 답을 내놓는 경우가 많습니다. 이런 상황이 계속되면 결국 통계 전체의 신뢰성 문제로 이어질 수 있어서 AI가 통계를 제대로 읽고 답하게 만드는 게 굉장히 중요하고, 이게 지금 다른 통계 당국들의 공통 관심사이기도 합니다. 이를 위해 저희는 기존 통계에 원래 있던 설명용 메타데이터에 더해 AI가 좀 더 쉽게 이해하고 논리적으로 데이터를 찾아갈 수 있도록 변수 간의 관계를 경로로 보여주는 온톨로지 방식을 도입하고 있습니다. 올해 5종의 통계를 대상으로 시범 구축을 하고 있고, 내년엔 국가데이터처가 갖고 있는 주요 통계에 대해 메타데이터를 작성하려고 합니다.○ 통계데이터센터(SDC)에 AI를 기반으로 한 24시간 무중단 국가데이터 분석 서비스를 도입했다고 들었습니다.KDI 연구진들이 아마 가장 관심 있어 하실 부분이 이 24시간 서비스일 텐데요(웃음). 제가 통계데이터허브국장을 할 때도 가장 많은 민원이 정규 업무시간 이후에도 서비스를 이용할 수 있게 해달라는 거였습니다. 그때는 분석 코드를 넣었을 때 오류가 있으면 시스템 장애가 발생하거나 심하면 화재 위험까지 있어 직원이 근무하는시간에만 운영할 수밖에 없었습니다. 그런데 이번에 주요 언어에 대응하는 ‘AI 코드 안정성 검사기’를 도입하면서 코드에 오류가 있는지 사전에 검사할 수 있게 됐습니다. 이게 굉장히 빨리 처리되더라고요. 그래서 오류가 없다는 게 확인되면 퇴근한 뒤에도 24시간 계속 분석이 가능합니다. 고난도 분석이나 대용량 빅데이터 작업이 특히 도움을 받게 됐죠. 또 AI가 잘못 설계된 코드를 미리 탐지·수정해 주니 초보자에게도 편리합니다. 7월 1일부터 전국 16개 데이터센터에서 서비스 중인데요, 8월 말 기준 전체 이용 건수 중 8.2%가 야간 이용이었습니다. 아직 소문이 안 나서 그렇지 곧 이용이 많이 늘어날 것 같습니다.○ 부처별 주요 데이터센터의 정보를 안전하게 연결하는 데이터허브를 준비 중이신데요, 자세한 내용이 궁금합니다.범정부 데이터의 원활한 연계·활용을 위한 ‘모두의 국가데이터(Hub&Spoke)’ 체계 구축을 준비하고 있습니다. 지금은 기관별 데이터가 각자의 데이터센터를 통해 폐쇄 환경에서 제한적으로만 개방돼 있어 이용자가 데이터들을 연계해 활용하는 데 한계가 있습니다. 모두의 국가데이터 체계는 각 부처가 운영하는 데이터센터들을 안전한 전용망으로 연결하는 것으로, 허브는 국가데이터처의 인구·가구·주택·기업 등 전수 등록부와 고령자·사망자·주택소유자 같은 융합데이터가 되고, 스포크는 범정부 데이터센터를 통해 제공 중인 국세·금융·의료·교육 등의 데이터가 됩니다. 데이터를 한곳에 모으지 않으면서도 이용자는 연결된 데이터센터 어디서든 편리하게 연계·결합하고 분석결과를 반출할 수 있는 체계입니다. 안전한 관리를 위해 데이터를 암호화된 상태로 보관·연계·연산할 수 있는 동형암호 기술도 도입할 예정입니다. 다만 이 제도가 시행되려면 앞서 말했듯 ‘국가데이터기본법’이 제정돼 법적 기반이 마련돼야 하고 데이터 보유기관의 적극적인 협조도 필요합니다. 체계가 구축되면 범정부가 보유한 데이터를 연결해 규모의 경제와 범위의 경제를 실현할 수 있을 것으로 기대합니다.○ AI 기반 상시 물가 모니터링 시스템을 개발한다고 알고있습니다. 기존에 있는 물가 조사와는 어떻게 다른가요?아시다시피 소비자물가동향은 한 달에 한 번 발표되는데요, 사실 이것도 다른 나라에 비해 굉장히 빠른 겁니다. 해당 월의 물가를 그달 말에 바로 발표하는 거거든요. 그런데 최근에는 생필품을 중심으로 가격 변동성이 워낙 크다 보니 여기에 정책적으로 대응할 필요가 있다는 의견이 많습니다. 그래서 AI를 이용해 일 단위로 주요 품목의 가격 변동성을 보려는 겁니다. 주요 생필품 중 농산품은 농림축산식품부에서 담당하기로 했고, 저희는 가공식품과 공산품을 맡습니다. 라면, 화장지 등 생필품 위주로 10개 품목 정도를 시범적으로 해보려 합니다. 이건 매일매일 개별 품목의 가격을 조사해서 알려주는거지 그 자체가 공식 통계는 아닙니다. 관계부처 협조 차원에서 정책을 뒷받침하기 위해 작성하는 것으로, 사람이 매일 눈으로 확인하기엔 품목이 너무 많으니 AI를 활용해 보려는 겁니다.○ 공공 및 민간데이터를 연계한 정책 맞춤형 융합데이터를 개발하고 있으신데요, 기존 통계와 어떤 차이가 있을까요?사회·경제 구조가 복잡해지면서 개별 통계만으로는 정책 현안을 충분히 이해하기 어려워 여러 부처의 데이터를 연계·융합할 필요성이 커지고 있습니다. 지난해 처음 작성하기 시작한 게 생활인구 통계입니다. 전 국민 등록인구 전수 자료에 카드 자료와 통신자료를 결합해 전국 89개 인구감소지역을 대상으로 만들었습니다. 정책 환경이 변화하면서 이제 실제로 거주하는 정주인구보다 관광·체류 인구가 더 중요해졌는데요, 그 인구를 저희가 분석해 생활인구 통계로 만들어낸 거였지요. 현재 생활인구를 포함해 청년, 아동가구, 취업활동, 연금, 소득이동, 중소기업 등 기존 7종은 최신 자료로 갱신해 제공 중이고, 올해 안에 고령자, 사망자, 주택소유자 3종을 신규로 추가할 예정입니다. 이처럼 공공데이터에 국세 자료, 금융 자료, 저희가 가진 등록부 자료 등 중요한 게 많지만, 민간데이터도 업종이 다양하고 양도 훨씬 많습니다. 결국 공공데이터와 민간데이터가 서로 연계·융합할수록 새로운 가치가 나타나기 때문에 앞으로 이 방향으로 계속 키워나갈 계획입니다.○ 민간데이터는 확보가 쉽지 않을 것 같은데요.AI 데이터의 대부분은 민간이 갖고 있습니다. 동영상, 언어 데이터등은 기본적으로 다 민간데이터거든요. 여기에 실시간으로 보여주는 전용 데이터들, 예를 들어 교통데이터 같은 것들도 민간데이터가 많고, 앞으로 이런 데이터들이 점점 더 중요해질 거라고 봅니다. 저희가 운영하는 민간 포럼에 기업 분들이 많이 참여하시는데요, 종종 “통신데이터를 그냥 받아가려는 것 아니냐”고 걱정하는 분들도 계세요. 하지만 그렇지 않습니다. 정당한 대가를 지불하고 확보해서 써야 한다고 생각합니다. 그렇게 하지 않으면 민간데이터 영역 자체가 커나가지 못할 거예요. 저는 데이터의 자산화가 굉장히 중요하다고 생각하는데, 궁극적으로는 회사든 개인이든 스스로 DB를 구축해서 자기만의 데이터 자산을 갖추는 게 앞으로 경쟁력의 원천이 될거라고 봅니다. 그러려면 민간의 개별 데이터들을 인정해 주는 생태계가 차근차근 조성돼야 한다고 생각합니다.○ 국가데이터처의 역할 중에 정책 수립 지원도 있을 텐데요. 최근 사회적으로 늘고 있는 자살 문제와 관련해 데이터처만의 역할이 있을까요?국가자살동향시스템이라고 이미 통계 시스템을 갖추고 있긴 합니다. 한 7년 정도 됐는데, 기본 인적사항과 자살 원인으로 파악된 내용들을 담은 DB를 운영하고 있습니다. 다만 이 데이터를 자살예방대책에 바로 활용하기엔 한계가 있습니다. 그래서 가족 상황, 과거 질병 이력, 직업, 학력 등 경제·사회적 여건까지 함께 담은 데이터셋을 만들면, 어떤 특성을 가진 분들이 자살 위험이 높은지 등을 들여다볼 수 있게 됩니다. 이걸 ‘사망자 융합 DB’라고 부르는데요, 관계부처와 협의해 가며 지금 작성하고 있습니다. 여기서 더 나아가 서브 DB로 ‘자살 DB’도 별도로 구축하려고 합니다. 이를 통해 자살예방정책을 뒷받침할 수 있을 거라고 기대합니다.○ 새롭게 개발됐거나 개발 중인 통계도 있나요?올해 공표한 것만 말씀드리면, ‘국민시간이전계정’이라는 통계가 있습니다. 무급 가사노동의 가치를 측정해서 연령별·세대별로 보여주는 통계인데요, 과거에는 시범적으로만 작성하다가 올해부터 정식 통계로 전환했습니다. 보건복지부 등에서 정책을 세울 때 무급가사노동에 어느 정도의 가치를 부여할지, 어떤 연령대에 지원금을 줘야 할지를 판단하는데 도움이 될 걸로 봅니다. 또 하나는 지역균형정책이 많이 논의되면서 올해부터 작성하기 시작한 ‘지역공급사용표’입니다. 시도별로어떤 재화와 서비스를 얼마나 생산하고 소비하는지, 그리고 생산한 것 중 국내로 유통되는 부분이 어느 지역으로 가는지를 분석하는 통계입니다. 예를 들어 서울은 서비스를 굉장히 많이 생산해 다른 지역으로 보내고, 울산은 재화를 많이 생산해 주로 해외로 수출하는 특성이 나타나는데요, 이를 통해 지역균형 경제정책이나 지역 선순환 구조를 만드는 데 도움이 될 걸로 봅니다.○ 초대 처장으로서 느끼는 책임감이 막중하시리라 생각됩니다. 임기 중 이것만은 꼭 해내겠다고 각오하는 것이 있으시다면 무엇일까요?이제 막 시작한 단계라고 생각합니다. AI 시대에 국가 경쟁력을 좌우하는 요소로 AI 알고리즘이 중요하다고들 하지만, 데이터도 그에 못지않은 또 하나의 축입니다. 그걸 총괄·조정하는 역할을 맡았다는 건 굉장히 막중한 책무지요. 지난 1년 동안 법적 기반을 만들고 여러 사업을 추진해 왔는데요, 앞서 말씀드린 데이터 활용 중심의 방향에 맞춰 힘을 쏟았습니다. 데이터가 활발하게 활용되면 그 과정에서 데이터의 공급이 늘고 품질관리도 이뤄지는 선순환이 될 것이라 봅니다. 데이터가 부족한 우리 입장에서는 지금 있는 데이터를 제대로 잘 활용하는 것이 우리가 가야 할 유일한 길이라고 생각하고, 지금 저희 정책의 초점도 거기에 맞춰져 있습니다. 이런 노력들이 성과로 이어져 국가데이터처가 명실상부하게 ‘처’로서 자리를 잡는 것, 우리나라 데이터 경쟁력을 확보하는 것이 저의 소망입니다.○ 국가데이터처의 업무는 국민의 삶과도 밀접한 것 같습니다. 끝으로 국민들께 당부하고 싶은 말씀이 있다면요?지금은 일상의 모든 것이 데이터가 되는 시대입니다. 예전에는 통계조사를 통해서만 데이터가 만들어졌는데, 이제는 우리 삶의 하나하나가 다 데이터가 돼서 개인도 그걸 활용하고 있지요. 이렇게 데이터의 중요성을 알고 활용하는 게 중요한 시대인데 아직 체감하지 못하는 분들도 많은 것 같습니다. 지금부터 데이터의 중요성을 알고 미리 준비한다면 개인의 삶에서도, 국가 차원에서도 앞으로 경쟁력이 크게 높아질 거라고 생각합니다. 그런 의미에서 통계는 가장 오래되고 정제된, 중요한 데이터라고 할 수 있습니다. 통계가 정확하게 만들어질 때 다른 데이터와 연계되면서 전체적인 가치가 높아지는 만큼 국민 여러분께서 각종 통계조사에도 성실히 응답해 주셨으면 하는 부탁 말씀을 드리고 싶습니다.KDI 나라경제 2026.10 특별인터뷰 (2026.10.02.)
- 번호744
- 게시일2026-10-02
-
국가데이터처, 승격 1주년 시민 소통 행사 개최안형준 국가데이터처장은 9월 30일(수) 승격 1주년을 맞아 서울역 KTX 역사 2층에서 시민과 함께하는 승격 1주년 기념 소통 행사를 진행했습니다. 이번 행사는 지난해 10월 1일 승격한 국가데이터처의 지난 1년을 국민과 함께 돌아보고, 일상 속 데이터의 가치와 국가데이터처의 역할을 보다 쉽고 친근하게 알리기 위해 마련되었습니다.
- 번호743
- 게시일2026-09-30
-
[서울경제] 오디세이와 데이터올여름 개봉한 크리스토퍼 놀란 감독의 영화 ‘오디세이’는 3,000년 가까이 전해져 온 호메로스의 고대 서사시를 현대적 감각으로 스크린에 옮긴 작품이다. 트로이 전쟁을 마친 영웅 오디세우스는 숱한 고난과 유혹을 헤치며 고향 이타카로 향한다. 그곳에는 오랜 세월 자신을 기다려온 아내 페넬로페와 아들 텔레마코스가 있다. 오디세이는 신과 괴물, 전쟁과 모험이 펼쳐지는 대서사시지만 그 이야기의 중심에는 결국 ‘귀향’이라는 인간 본연의 지향점이 자리하고 있다. 거친 전쟁터를 떠난 한 인간이 고향으로 돌아가 가족을 품에 안고 자신의 자리를 되찾는 긴 여정이다.수천 년이 흐른 지금도 가족은 여전히 우리 삶의 중요한 출발점이자 마음 편히 돌아갈 수 있는 안식처다. 다만 가족의 모습과 귀향이 집중되는 명절을 맞이하는 풍경은 과거와 사뭇 달라졌다. 추석을 앞둔 이맘때면 “이번 연휴에는 어디 가느냐”는 인사가 오가지만, 고향 집 대신 훌쩍 여행지를 택하는 발걸음이 자연스러워졌다. 친척들과 북적이는 명절 대신 마음 맞는 친구나 또 하나의 가족인 반려동물과 시간을 보내기도 한다. 차례를 지내지 않는 집도 더 이상 낯선 풍경이 아니다. 이는 가족의 유대가 옅어진 것이 아니라, 관계를 맺고 삶을 영위하는 방식이 그만큼 다양하고 풍성해졌음을 뜻한다.국가 통계가 비추는 우리 사회의 현실도 이러한 구조적 변화를 선명하게 증명한다. 1인 가구는 전체 일반가구의 36.6%를 기록하며 가장 보편적인 가구 형태로 자리 잡았고, 1·2인 가구를 합치면 세 집 중 두 집에 이른다. 다문화가구와 초고령사회 속 독거 어르신 가구 역시 가파르게 증가하고 있다. 가족의 규모와 형태의 변화와 더불어, 함께 살아가며 서로를 보살피는 삶의 방식 자체가 근본적으로 재편되고 있는 것이다.사회의 얼굴이 다채로워질수록 이를 이해하는 방법도 정교해져야 한다. 한 사람의 삶 속에서 소득과 일자리, 주거와 건강, 교육과 돌봄은 결코 따로 떨어져 존재하지 않는다. 단편적인 통계 수치만 들여다보아서는 국민 개개인의 복합적인 삶 전체를 파악하기 어렵다. 국가통계로 사회 변화를 정확하게 포착하는 동시에 부처별로 흩어진 행정 데이터를 유기적으로 연결해 그 변화의 배경과 삶의 실상을 입체적으로 살펴야 하는 이유다. 통계가 우리 사회의 현재 좌표를 그리는 지도라면, 데이터의 연결은 그 지도 위에서 국민의 삶이 어디로 향하고 있는지를 읽어내는 혜안이다.국가데이터처의 핵심 책무는 바로 이 지도를 한층 촘촘하게 완성하고, 살아 숨 쉬는 데이터가 꼭 필요한 정책 현장에 제때 전달되도록 길을 터주는 일이다. 부처 간 칸막이를 허문 양질의 데이터가 새로운 사회문제를 조기에 발굴하고 민생의 현안을 해결하는 데 쓰이도록 뒷받침하는 것이야말로 데이터 거버넌스의 본령이다.오디세우스의 험난했던 긴 여정이 결국 가족이 기다리는 이타카를 향했듯, 국가 통계와 데이터가 나아가는 여정의 종착점 역시 언제나 ‘사람’을 향한다. 통계는 시대를 정직하게 비추고, 데이터는 그 속에 흩어진 소중한 삶을 따뜻하게 잇는다. 이번 한가위에는 저마다의 모양으로 살아가는 우리 시대 모든 가족이 통계라는 지도 위에서 빠짐없이 담기고, 그 데이터가 더 세심한 정책과 더 나은 삶으로 이어지기를 기대한다.2026년 9월 28일(월) / 서울경제
- 번호742
- 게시일2026-09-28
-
[전자신문] "AI 경쟁력은 데이터…'한국형 DB' 만들 것"“인공지능(AI) 경쟁력을 갖추려면 세 가지가 필요합니다. 쓸 만한 데이터가 있어야 하고, 품질이 좋아야 하고, 무엇보다 제대로 활용할 수 있어야 합니다. 국가데이터처는 앞으로 데이터의 '활용'에 초점을 맞춰야 합니다.”안형준 국가데이터처장은 인공지능(AI) 시대 국가데이터처의 역할을 '대한민국 데이터 최고책임자(CDO)'로 규정했다. 과거 국가통계를 생산·공표하는 데 그쳤다면 이제는 정부와 민간에 흩어진 데이터를 연결하고 AI가 활용할 수 있는 '지식 자산'으로 바꿔야 한다는 것이다.핵심은 '모두의 AI를 위한 데이터 지능 기반(MODI)' 구축이다. 안 처장은 MODI를 'AI를 위한 데이터베이스(DB) 관리 표준 체계'로 정의했다. 데이터를 단순히 모으는 것이 아니라 카탈로그화·지식화하고 품질을 관리해 AI가 정확하게 활용할 수 있도록 만드는 것이 목표다.안 처장은 “우리나라에는 범용 AI를 뒷받침할 데이터를 제대로 축적·관리하는 곳이 사실상 없다”며 “우리만의 데이터를 AI가 쓸 수 있는 형태로 구축해야 한다”고 강조했다. MODI를 시작으로 각 부처의 데이터를 연결해 '국가 DB'로 확장한다는 구상이다.과제는 부처 간 데이터 칸막이를 허무는 것이다. 국가데이터처는 범정부 데이터 총괄·조정 역할을 맡고 있지만 이를 뒷받침할 법적 권한은 부족하다. 안 처장은 국가데이터기본법 제정을 통해 데이터 연계·활용의 제도적 기반을 마련하고 주거·금융, 복지, 안전 등 국민 체감 분야부터 활용을 확대하겠다고 밝혔다.대담=조정형 정치정책부장-AI 시대에 국가데이터처가 맡아야 할 역할은 무엇이라고 보나.▲AI가 성공하려면 결국 데이터가 중요하다. 단순히 데이터가 많다고 되는 것은 아니다. 필요한 데이터를 제대로 확보하고 정확하게 관리하는 것이 중요하다.사람들이 MODI를 국가데이터처가 만드는 'AI 표준 체계'라고 오해하기도 한다. 정확히 말하면 AI 표준 체계가 아니라 'AI를 위한 DB 관리 표준 체계'다.데이터를 단순히 한곳에 모으겠다는 것이 아니다. 데이터 카탈로그를 만들고 하나하나를 지식화해야 한다. 중복이 없어야 하고 정확한 데이터가 들어와야 하며 실제로 제대로 활용되는지도 관리해야 한다.그런 원칙 아래 활용성이 높은 DB를 만들고 각 부처로 확산한 뒤 서로 연결하면 궁극적으로 국가 전체의 DB가 될 수 있다고 생각한다.-기존 공공데이터포털이나 국가공유데이터플랫폼과 MODI는 어떻게 다른가.▲기존 플랫폼이 데이터의 개방과 공유를 지원했다면 MODI는 각 부처 업무 과정에서 쌓인 데이터까지 포함해 AI가 이해하고 활용할 수 있는 '지식'으로 만드는 데 초점을 둔다.모든 원 데이터를 한곳으로 가져오는 방식도 아니다. 데이터는 해당 데이터를 가장 잘 아는 각 부처가 직접 관리하면서 정확성과 최신성을 유지한다. 필요할 때 권한과 보안 수준에 맞춰 안전하게 연결해 활용하는 방식이다.-AI가 국가통계를 제대로 읽지 못하는 문제도 있다.▲기존에는 AI가 국가통계포털(KOSIS)에 제대로 접근하기 어려웠다. 생성형 AI는 기본적으로 언어모델이다. 텍스트를 다루는 데 강하지만 숫자나 통계는 정확하게 읽지 못하는 경우가 있다. 통계를 물어보면 틀린 답을 하거나 직접 데이터처에서 찾아보라는 식의 답변을 하기도 했다.지난 7월부터는 모델컨텍스트프로토콜(MCP)을 적용해 AI가 통계를 보다 쉽고 정확하게 찾도록 했다. 앞으로 메타데이터 체계도 구축한다.메타데이터보다 한 단계 더 나아가면 온톨로지가 있다. 데이터와 데이터 사이의 관계를 일종의 '지도'처럼 만들어주는 것이다. AI가 그 논리적 관계를 따라가며 데이터를 읽으면 보다 정확한 답을 찾을 수 있고 환각도 줄일 수 있다.-데이터처가 되면서 국민이 체감할 수 있는 가장 큰 변화는 무엇인가.▲과거 통계청의 주된 역할은 통계를 조사하거나 행정자료를 활용해 통계를 만들고 이를 공표·서비스하는 것이었다.AI 시대에는 다양한 텍스트까지 모두 데이터가 된다. 통계 역시 수많은 데이터 가운데 하나다. 그래서 업무 범위가 훨씬 넓어진다. 통계뿐 아니라 다양한 데이터를 AI가 제대로 활용하도록 만드는 것이 중요해졌다.또 데이터는 많아 보이지만 정작 중요한 데이터는 각 기관 안에 숨어 있다. 개인정보 문제도 있고 각 기관이 데이터를 자신의 자산이라고 생각해 내놓지 않는 경우도 있다. 이런 데이터를 안전하게 연계해 새로운 의미를 찾아내는 것이 앞으로 데이터처가 해야 할 일이다.-실제로 데이터를 연결해 새로운 가치를 만든 사례가 있나.▲연금통계가 대표적이다. 11개 연금 데이터를 연결하니 전체 연금 구조를 볼 수 있게 됐다. 누가 연금을 받고 얼마나 받는지 등을 종합적으로 분석할 수 있다.생활인구도 마찬가지다. 인구감소지역의 경우 우리가 가진 등록부에 카드 데이터와 통신 데이터를 연결해 실제 생활인구를 파악한다. 국가데이터처 데이터에 민간 데이터와 다른 부처 데이터를 연결하면서 기존에는 보이지 않았던 새로운 의미를 찾아내는 것이다.-국가데이터처로 승격 이후, 아쉬운 부분은 무엇인가.▲지난해 10월 국가데이터처로 승격되면서 직제상 데이터 총괄·조정 기능은 부여받았다. 하지만 직제만 가지고 일을 할 수는 없다. 실제로 총괄·조정하려면 법적인 근거가 있어야 한다.그래서 국가데이터기본법 제정을 추진하고 있다. 지난 5월 국회에 제출됐고 상임위에도 상정됐다. 부처 간 데이터를 총괄·조정하려면 거버넌스가 필요하다. 국가데이터위원회를 만들어 이를 통해 조정하려고 한다.또 중요한 것이 데이터 품질과 활용이다. 데이터를 제대로 활용하려면 서로 연계해야 하는데 개별 법률 때문에 막혀 있는 부분이 많다. 국가데이터기본법을 통해 데이터를 보다 쉽게 연계하고 활용할 수 있는 법적 기반을 마련하려 한다.-각자 데이터 공유를 꺼려하는 문제도 있다고 본다.▲맞다. 2015년 빅데이터가 부상할 때부터 데이터 간 연계를 준비했다. 그때부터 등록부를 만들고 부처 협조를 받아 데이터를 연계했는데 국세청 데이터를 연결하는 것도 굉장히 어려웠다. 결국 국세청 자료를 활용하게 됐고 복지부의 협조도 받게 되면서 연금통계를 만들었다. 시간이 지나면서 하나씩 진전돼 왔다.국가데이터기본법은 이 속도를 높이기 위한 것이다. 국가 차원에서 활용 가치가 높고 연계가 필요한 데이터를 국가데이터위원회를 통해 '국가데이터'로 지정하고 해당 데이터는 특례를 통해 보다 쉽게 연계할 수 있도록 하려 한다.-국가데이터기본법이 통과되면 국가데이터위원회의 위상도 상당히 커질 것 같다.▲각 부처가 가진 데이터를 서로 연계해야 한다는 필요성을 조정하고, 이를 위해 특례를 적용할 수 있는 권한도 필요하다. 실제 일을 해나가면서 위원회의 위상도 커질 것으로 기대한다.법이 만들어지면 국가 차원에서 활용 가치가 높은 데이터를 지정하고 품질을 관리할 수 있다. 국가데이터 이용센터를 통해 보안이 보장된 환경에서 데이터를 분석·활용하는 기반도 만들 수 있다.-법 통과 이후 가장 해보고 싶은 데이터 결합은 무엇인가.▲의료 데이터를 많이 연계해 활용해보고 싶다. 의료 데이터와 우리가 가진 등록부, 경제·사회 통계를 연계하면 세계적으로도 의미 있는 결과가 나올 수 있다고 생각한다.다만 데이터 보유기관이 적극적으로 데이터를 내놓을 유인이 크지 않다는 게 현실적인 문제다. 지난 10년간 데이터 연계 업무를 하면서 느낀 점이다. 데이터가 중요하다는 사실은 모두 알지만 실제 활용은 아직 가보지 않은 길이다.-국민이나 기업은 국가데이터처를 어떻게 활용하면 좋을까.▲자신이 가진 데이터를 국가데이터처의 데이터와 연결해 활용했으면 한다. 생활인구를 만들 때도 연구기관이 자신들의 데이터를 가져와 연계하고 통신사 역시 자체 데이터를 가져와 활용한다.실제로 데이터를 쓰다 보면 '품질을 더 높여달라'거나 '이런 데이터가 추가로 필요하다'는 요구도 생긴다. 이런 피드백을 적극적으로 줬으면 한다. 데이터는 결국 활용해야 가치가 생긴다.-해외에서 국가데이터처가 벤치마킹할 만한 모델이 있나.▲찾아봤지만 마땅한 사례가 없다. 미국은 AI와 데이터 분야에서 정부보다 빅테크가 주도한다. 일본에는 디지털청이 있지만 우리가 하려는 역할과는 다르다. 리투아니아는 통계기관이 국가데이터기관 역할을 한다는 점에서 우리와 일부 유사하다.결국 우리가 모델을 만들어야 한다. 통계는 데이터의 핵심이고 우리는 오랫동안 통계를 다뤄오면서 데이터에 대한 전문성을 쌓았다.AI와 데이터 경쟁력을 갖추려면 세 가지가 필요하다고 생각한다. 첫째 쓸 만한 데이터, 둘째 좋은 품질, 셋째 제대로 된 활용이다. 국가데이터처는 특히 '활용'에 초점을 맞춰야 한다. 활용하다 보면 어떤 데이터의 품질을 높여야 하는지도 자연스럽게 알 수 있다.-궁극적으로 어떤 국가 데이터 기반을 만들고 싶은가.▲AI가 중요하다고 이야기하지만 정작 데이터에 대해서는 잘 모르는 사람이 많다. 우리가 쓰는 챗GPT나 제미나이도 결국 미국 빅테크의 AI다. 우리나라에는 범용 AI를 뒷받침할 데이터를 체계적으로 구축하고 관리하는 곳이 부족하다.앞으로는 범용 AI뿐 아니라 기관별로 특화된 버티컬 AI가 많아질 것이기 때문에 데이터 관리 기술이 더욱 중요해질 것이다. MODI가 그 역할을 하려는 것이다.구글은 빅데이터 시대부터 엄청난 양의 데이터를 축적했다. 반면 우리는 출발이 늦은 만큼 오히려 중복을 줄이고 잘 관리된 데이터로 효율적인 DB를 만들 수 있다고 생각한다.각 기관으로 확산하는 데 약 3년 정도를 생각하고 있지만 3년도 너무 늦을 수 있다. 내년 말이면 큰 틀은 만들어져야 한다. MODI라는 하나의 제대로 된 기준을 만들어 놓으면 이후 분야별 확산은 훨씬 빨라질 것이다.
- 번호741
- 게시일2026-09-23
-
데이터 기술 기업 ‘빅밸류’ 방문안형준 국가데이터처장은 9월 22일(화) 서울 성동구에 위치한 데이터 기술 기업 빅밸류 본사를 방문하여 인공지능(AI) 에이전트를 활용한 자율조직 운영 사례를 살펴보고, 데이터 산업 활성화와 인공지능(AI)을 활용한 데이터 업무 혁신 방안 등에 대해 의견을 나눴습니다.
- 번호740
- 게시일2026-09-22
-
추석 물가동향 현장 점검안안형준 국가데이터처장은 9월 18일(금) 추석을 앞두고 서울 롯데 마트를 방문하여 물가 및 수급동향을 점검하였습니다.
- 번호739
- 게시일2026-09-18
-
[서울경제] AI가 달릴 진짜 고속도로안첨단 엔진을 장착한 슈퍼카가 아무리 굉음을 내뿜으며 질주하려 해도 노면이 울퉁불퉁하고 이정표조차 없는 비포장도로 위에서는 제 속도를 낼 수 없다. 자칫 잘못된 길로 들어서 사고를 내기 십상이다. 지금 글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁의 풍경도 이와 다르지 않다. 글로벌 빅테크와 각국 정부가 앞다퉈 대규모언어모델(LLM)이라는 최고급 슈퍼카를 선보이고 있지만 정작 그 차가 안전하고 거침없이 달릴 수 있는 ‘데이터 인프라’라는 도로는 여전히 부실한 실정이다. 아무리 화려한 모델이라도 신뢰할 수 있는 데이터 도로망이 깔려 있지 않다면 무용지물이다.실제로 오늘날 일상과 업무 깊숙이 파고든 AI가 내놓는 답변이 늘 믿을 만한 것은 아니다. 출처도, 기준 시점도 불분명한 통계 숫자를 그럴듯하게 포장해 내놓는 ‘환각’ 현상이 빈번하게 발생한다. 공신력 있는 공식 통계 데이터베이스(DB)에 직접 접근해 맥락을 파악하기보다 인터넷에 떠도는 부정확한 2차 가공 정보에 기반해 답변을 생성하기 때문이다. 이러한 왜곡된 수치가 국가의 정책 입안이나 기업의 중대한 의사 결정 현장에 그대로 쓰인다면 그 사회적 비용은 상상하기 어렵다. 고성능 차량에 엉터리 내비게이션을 장착한 채 질주하는 것과 다를 바 없다.국가데이터처가 강력하게 추진하고 있는 ‘AI 친화적 메타데이터 및 온톨로지 구축’은 바로 AI가 길을 잃지 않도록 정밀한 지도와 명확한 이정표를 세우는 작업이다. 데이터마다 작성 기준과 정의, 생성 이력이라는 정확한 맥락을 부여하고 파편화된 데이터 간의 의미적 연결망을 체계적으로 엮어내는 일이다. 이 지능형 데이터 체계가 완성되면 AI는 부정확한 인터넷 정보를 헤매는 대신 공식 통계 DB를 스스로 찾아내 정확한 맥락으로 답하게 된다. 예컨대 저출생의 원인을 물었을 때 단순한 출생아 수 통계를 넘어 혼인율, 초혼 연령, 주거비 부담 등 연관된 사회지표들을 입체적으로 연결해 분석할 수 있도록 다각적인 통계 데이터 탐색을 지원하는 식이다. 부처 간 칸막이에 갇혀 있던 공공 데이터들이 비로소 넓은 고속도로 위에서 시너지를 내며 달리기 시작하는 것이다.물론 이 디지털 아우토반을 닦아내는 일은 단기간에 구호만으로 완성되지 않는다. 국가데이터처는 데이터 거버넌스 설계, AI 친화적 데이터 구축, 국가 데이터 허브 기능 강화 등 정부의 최고데이터책임자(CDO) 역할을 본격 수행하기 위해 2027년도 예산 약 108억 원을 투입할 계획이다. 통계 메타데이터 구축을 시작으로 행정·노동·외교 등 범정부 전 분야로 국가 메타데이터 표준을 확장하기 위해서는 과감하고 지속적인 재정적 뒷받침이 필수적이다. 눈앞의 단기적 성과에 연연하기보다 미래 대한민국이 30년 이상 누릴 든든한 국가 데이터 사회간접자본(SOC)을 선제적으로 깔아두겠다는 전략적 결단이다. 이미 경제협력개발기구(OECD) 통계정책위원회 등 국제 무대에서도 우리의 메타데이터 구조화 전략에 깊은 찬사를 보내며 글로벌 표준 모델로 주목하고 있다.AI 시대의 진정한 국가 경쟁력은 누가 더 큰 모델을 가졌느냐에 머물지 않는다. 필요한 데이터를 언제든 믿고 정확하게 찾아 연결할 수 있는 탄탄한 인프라를 가졌는가가 승부를 가른다. 데이터 고속도로를 닦는 일, 비록 눈에 화려하게 드러나지는 않지만 대한민국이 글로벌 AI 3대 강국으로 도약하기 위해 지금 반드시 놓아야 할 가장 확실한 주춧돌이다.2026년 9월 17일(목) / 서울경제
- 번호738
- 게시일2026-09-17
-
[The Korea Times] Data ministry explores AI-friendly global data standards with OECD, ADBKorea is stepping up efforts to make official statistics and other public data more accessible to artificial intelligence (AI) and explore AI-friendly global data standards to develop data that AI can more accurately understand and use, the Ministry of Data and Statistics said Tuesday.Toward that end, in collaboration with the OECD and the Asian Development Bank (ADB), the ministry opened a three-day workshop in Seoul, Tuesday, bringing together more than 80 data experts from statistical agencies and central banks in 25 countries.A key focus is Statistical Data and Metadata eXchange (SDMx), an international standard that enables statistics and related information to be exchanged across different systems.Various sessions cover ways to standardize and manage data for AI and use AI tools to improve data quality and streamline data production and management. Experts in data standards and AI from major international organizations, including the OECD and the Bank for International Settlements, serve as instructors.On the final day, participants will take part in the SDMx + AI Innovation Hackathon, using the model context protocol to develop and present data service models that enable AI to access and use official statistics.Minister of Data and Statistics Ahn Hyung-jun Minister of Data and Statistics Ahn Hyung-jun“Through this workshop, the international statistical standard SDMx and AI were brought together in a practical setting, demonstrating how data and AI can enhance each other’s value,” Minister of Data and Statistics Ahn Hyung-jun said in an interview with The Korea Times.“We will be able to strengthen practical capabilities to adopt global standards and cutting-edge technologies into the national data framework by sharing the latest technological trends and implementation experiences with international organizations and Asia-Pacific data and AI experts.”Ahn noted that the ministry’s vision for data governance is to safely connect fragmented data at home and deliver its value to people’s lives, while working with the international community to turn Korea’s experience into global standards.he minister also emphasized the importance of “good data,” which he defined as reliable, high-quality and well-structured data backed by rigorous quality management and standardization.He vowed to prioritize developing AI-friendly statistical metadata to ensure that AI can accurately understand and use official statistics, pointing to a growing problem in which AI systems rely on secondary sources rather than official statistical databases, increasing the risk of inaccurate information.The ministry therefore plans to build data infrastructure that allows AI to reliably search for, select and use official statistics while minimizing the risk of hallucinations."The establishment of AI-friendly statistical metadata presents an opportunity to chart a course for the metadata structures, standards and principles of the AI era in the international community," he said.He stressed that the ministry will ensure international standards and compatibility in its metadata architecture and design while sharing its expertise and actively contributing to global discussions.“Building upon these milestones, we will take a leading role in shaping global standards for the AI-ready statistical data ecosystem,” he said.2026년 9월 16일(수) / 더 코리아 타임즈
- 번호737
- 게시일2026-09-17