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장석영 차관, "디지털뉴딜 핵심은 AI 데이터구축, 확산"

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  • 조성훈 기자
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  • 2020.06.03 11:24
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(서울=뉴스1) 이광호 기자 = 장석영 과학기술정부통신부 2차관이 3일 오전 서울 세종로 정부서울청사에서 정부의 3차 추경안 관련 과기정통부 주요 사항 브리핑을 하고 있다. 2020.6.3/뉴스1
(서울=뉴스1) 이광호 기자 = 장석영 과학기술정부통신부 2차관이 3일 오전 서울 세종로 정부서울청사에서 정부의 3차 추경안 관련 과기정통부 주요 사항 브리핑을 하고 있다. 2020.6.3/뉴스1
장석영 과학기술정보통신부 2차관은 3일 정부가 의결한 3차 추경안과 관련, 데이터·네트워크·인공지능 등 DNA를 중심으로 한 혁신 생태계를 조성하고 비대면 산업육성과 국가기반 시설 디지털화에 나설 것이라고 강조했다.

다음은 장 차관과의 일문일답.

-이번 추경에 추가된 핵심 사업은?
AI 기계학습용 데이터 구축이 먼저다. 지난해, 금년까지 소규모로 진행하다 이번에 2925억원을 투입해 큰 규모로 구축한다. 4차 산업혁명, 디지털전환의 핵심은 인공지능이며 데이터가 기반인데, 우리는 데이터가 많이 부족했다. 축적된 데이터를 인공지능이 학습하고 활용할 수 있는 단계가 중요해 기계학습용 데이터를 구축하는 것이다.
5G역시 그동안 B2C 즉 일반 소비자 대상으로 활성화됐지만 기업간 거래 즉 B2B분야에서는 구체적인 사업모델이 없었다. 이에 공공부문의 정부나 공공업무망에 5G 공공서비스를 시범 도입한 뒤 전 기관으로 확산하는 방안을 추진한다. 5G를 교육이나 의료분야 등에 적용하는 공공서비스 선도사업을 꼽을 수 있다. 디지털포용 사업도 주목할 만하다. 국민들이 디지털전환의 혜택에서 배제당하지 않고 누려야하는데 취약계층은 접근이 어려운 경우가 많았다. 이에 디지털을 일상생활에서 활용하고 이를 통해 경제활동, 사회활동을 할 수 있도록 지원한다. 전국 1000곳에 디지털교육역량센터를 설립, 지정해 주민들이 쉽게 디지털 교육을 받도록 하는 것이다.

- AI학습용 데이터를 150종 가량 구축하는데 어떤 분야가 포함되나.
앞서 AI, 데이터 관련 협단체와 AI대학원, 기업들로부터 720여종의 데이터셋 구축 수요를 요청받았다. 이중 활용가능성과 데이터로서의 적합성을 검토해 300종을 추렸고 다시 전문가들이 시급도를 따져 150종을 도출했다. 대표적인 게 알츠하이머 진단이다. MRI 사진을 가지고 기계학습을 시켜 의료 AI가 신속하게 진단하고 여러 암종에 대해서도 데이터를 적용할 수 있다. 또 다른 산업분야에서도 불량율 판단 등에 활용가능하다.

- 기업들에 AI를 보급 확산하는 사업은 어떻게 진행되나
이번 추경에서 디지털뉴딜 사업을 발굴하는데 일반 국민과 기업들로부터 다양한 아이디어를 접수받았다. 특히 기업들과 어떤 사업을 하면 좋을지 논의한 결과 중소기업의 경우 데이터 가공에대한 요청이 많았다. 비용이 많이드는 데이터 활용 지원과 기존 데이터를 AI로 바꾸는 지원 등을 요청받았다. 이를 추경에 반영했으며 구체적으로는 공모방식으로 진행된다. AI 데이터 가공 바우처나 AI 바우처 처럼 바우처사업을 통해 데이터가공과 AI솔루션 구매적용을 지원하는 것이다. 이 사업들은 경쟁률이 세고 관심이 높을 것으로 생각된다. AI학습용 데이터 구축의 경우 전담 구축기관, 기업을 선정하는 데 이 역시 공모방식으로 추진된다.

-5G 공공분야 적용관련 구체적인 모델과 모바일엣지컴퓨팅(MEC) 활용은 어떻게 이뤄지나
5G공공서비스를 5개 분야에 적용할 예정인데 아직 대상은 정해지지 않았다. 예산이 확정되면 중앙정부와 지자체의 공공사이트 대상 공모 또는 신청으로 확정할 것이다. MEC는 데이터를 중앙 서버까지 전송하지 않고 서비스 현장에서 처리하는 기술이다. 가령 학교에서 VR(가상현실)이나 AR(증강현실)콘텐츠를 도입시 대용량이어서 학교망으로는 구현이 힘들다. 이에 학교주변에 MEC를 설치하면 VR, AR 관련 대용량 콘텐츠를 중앙서버까지 보내지 않고서도 MEC에서 바로 처리가 가능하다. 또 어린이집의 지능형CCTV 역시 이상행동이 감지되어도 사업자의 중앙서버까지 보내 처리하면 시간이 걸리고 데이터 처리도 효율적이지 않은데 MEC로 근처에서처리하면 신속성과 정확성이 높아지는 방식이어서 이런 케이스들을 구체화할 계획이다.



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