정책/연구자료
2025 데이터기반 미래예측·정책지원 사업
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국문초록
- 인공지능과 데이터 기술의 비약적 발전 속에서 본 사업은 데이터 기반 미래예측과 증거 기반 정책 결정의 체계적인 지원을 지속하고 있다. 생성형 AI의 확산으로 고품질·대규모 데이터의 중요성이 증대됨에 따라 공공부문에서도 데이터 분석과 예측을 활용한 정책 설계와 의사결정의 필요성이 강화되고 있다. 이러한 문제의식을 갖고 본 사업은 2019년부터 추진된 ‘데이터 기반 미래예측·정책지원 사업’을 기반으로, 연구기관 간 협업을 통한 중장기적인 정책 대응 역량 강화를 목표로 한다. 단기적이고 개별적인 연구를 넘어, 다년간 축적된 데이터와 예측모형을 활용하여 정책 현안 발굴, 전망, 정책 설계를 연계하는 지속 가능한 연구 구조를 지향한다는 점에서 기존 연구 사업들과는 차별성을 가진다. 연구 및 모형 개발 부분은 개별 보고서로 제시하였으며, 본 총괄보고서에서는 2025년 한 해 동안의 전체적인 사업 내용, 시스템 유지보수 및 고도화, AI·빅데이터 연구반 운영 내용에 대해 정리하였다.
제1장에서는 2025년의 전체적인 사업 운영을 설명하였다. 올해 역시 전망 모형 개발, 데이터 플랫폼(NRC데이터정보시스템) 운영·개선, AI·빅데이터 연구반 운영을 핵심 축으로 구성하였다. ICT 산업 고용 전망, AI 직업 노출도 측정, 입법수요 예측, 인구이동 예측 등 인구구조 변화와 기술 발전에 대응하는 시의성 있는 주제를 중심으로 분석과 전망을 수행하였다. 또한 연구 성과를 데이터 플랫폼에 탑재하여 정책 담당자와 연구자가 쉽게 활용할 수 있도록 함으로써, 연구 결과의 실효성과 정책 활용 가능성을 제고하고자 하였다.
제2장에서는 데이터 기반 미래예측과 정책지원을 위한 핵심 인프라인 NRC데이터정보시스템(NDIS)의 2025년 운영 현황과 기능 고도화, 그리고 LLM 기반 서비스 구축 성과를 정리한다. NDIS는 2019년 시범 구축 이후 다양한 정책 분야의 데이터 분석과 예측을 지원해 왔으며, 2024년 정보통신정책연구원(KISDI)으로 운영 주체가 이관된 이후 안정성과 활용도 제고를 중심으로 개선이 추진되었다. 2025년에는 플랫폼 명칭 변경(KINDA)을 전제로 UI/UX 전면 개편과 관리자 페이지 고도화를 수행하여 사용자 접근성과 운영 효율성을 강화하였다. 아울러 시스템 유지보수를 통해 하드웨어·소프트웨어 장애 대응과 보안 관리가 체계적으로 이루어졌으며, 협동연구 성과를 플랫폼에 탑재하기 위한 기반도 마련되었다. 특히 올해의 핵심 성과는 LLM 기반 AI·뉴스브리프 서비스 구축이다. 이는 대규모 뉴스 데이터를 자동으로 분석·요약하여 개별 기관 및 총괄 이슈 리포트를 생성하는 서비스로, 연구자와 정책 담당자의 정보 분석 부담을 경감하고 시의성 있는 정책 판단을 지원하는 데 목적이 있다. 오픈소스 LLM과 vLLM 기반 서빙 환경을 활용하여 모델 관리, 리포트 설정, 스케줄링 자동화, 이력 관리 기능을 구현하였으며 주요 성능 지표에서도 목표 수준을 달성하였다. 이를 통해 NDIS(KINDA)는 데이터 저장 및 조회 중심의 플랫폼을 넘어 AI 기반 정책 인사이트 제공 시스템으로의 발전 가능성을 제시하였다.
제3장에서는 데이터와 인공지능 기술의 확산에 대응하여 국책 연구기관 간 협업과 연구 성과 공유를 촉진하기 위해 운영된 「AI·빅데이터 연구반」의 배경, 올해 운영 내용 및 주요 성과를 종합적으로 정리한다. 연구반은 데이터 기반 정책 연구가 급속히 확산하는 환경 속에서 연구 중복과 비효율을 최소화하고, 축적된 연구 자산을 공유하고 활용함으로써 연구의 질적 고도화를 도모하는 협업 플랫폼으로 운영되었다. 2025년 연구반은 총 6회에 걸쳐 운영되었으며, 경제·사회·산업·환경·법제·도시·교통 등 다양한 분야의 연구자들이 참여하여 AI·빅데이터를 활용한 연구 사례와 방법론을 공유하였다. ICT 산업 고용 전망, 기본권 연관 입법수요 예측, AI 창업 생태계 분석, 농업·환경·도시 재난·보행 정책·탄소중립·데이터센터 등 폭넓은 주제가 다뤄졌으며, 정형·비정형 데이터 결합, 딥러닝 및 생성형 AI 활용, 정책 및 현장 적용 가능성에 대한 논의가 이루어졌다. 이를 통해 데이터 기반 정책 연구가 특정 분야에 국한되지 않고 공공 전반으로 확장되고 있음을 확인하였다. 연구반의 주요 성과는 개별 기관 중심으로 분산되어 수행되던 AI·빅데이터 연구를 공유함으로써, 연구자 간 네트워크를 강화하고 선행 연구에 대한 이해를 제고한 점에 있다. 또한 온·오프라인 병행 운영과 지역 수요를 반영한 회의 방식은 참여 접근성을 높이고 지속적인 협업 기반을 마련하는 데 기여하였다. 설문조사 결과, 참여자들은 연구반의 운영 안정성과 발표 내용의 전문성에 대해 전반적으로 높은 만족도를 보였으며, 다양한 연구 사례는 연구 시야 확장과 신규 아이디어 발굴에 도움이 되었다고 평가하였다. 다만 향후 과제로는 생성형 AI 및 LLM 기반 연구 사례 확대, 연구 성과의 정책·서비스 연계 강화, 주제 연관성을 고려한 세션 구성, 데이터·모델 중심의 심층 토론 확대 등이 제시되었다. 종합하면, 2025년 AI·빅데이터 연구반은 국책 연구기관 간 협업을 기반으로 데이터 기반 정책 연구의 확산과 내실화를 동시에 달성한 사례로 평가되며, 향후 연구–정책–현장을 연결하는 협업 플랫폼으로의 지속적인 발전 가능성을 확인하였다.