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- 117만 건 공공 데이터 안심 개방으로 이루는 AI 정보 격차 해소- 국민 누구나 무료로 사용할 수 있는 'AI허브' 누리집 안전 활용 가이드!이러한 흐름 속에서 중심 역할을 하는 'AI허브(www.aihub.or.kr)' 누리집은 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 추진하는 대한민국 대표 인공지능 통합 플랫폼으로, AI 기술 및 제품·서비스 개발에 필요한 대규모 학습용 데이터를 국민 누구나 자유롭게 이용할 수 있도록 지원하는 공간이다. AI 기술 개발의 성패를 가르는 고품질 데이터를 자본이나 인프라가 부족한 대학생, 청년 개발자, 중소·벤처기업도 제한 없이 접할 수 있도록 문턱을 낮췄다는 점에서 큰 의미가 있다.최근 방송미디어통신위원회와 한국전파진흥협회는 이 AI허브의 '인공지능 허브 안심 구역(AI-Hub Safe Zone)'을 통해 총 117만여 건의 방송영상 인공지능 학습용 데이터를 정식 개방하며, 국민 누구나 고품질 데이터를 무료로, 합법적으로 활용할 수 있는 길을 넓혔다.◆ '117만 건' 고품질 방송영상 데이터 개방…지식재산권·초상권 장벽 허물다그동안 방송영상 데이터는 최적의 AI 학습 자원으로 평가받아 왔으나, 복잡한 지식재산권, 초상권, 저작인접권 등으로 인해 일반 연구자나 대학생, 스타트업이 활용하기에 한계가 컸다. 이번 개방은 안전하게 통제된 보안 환경인 '인공지능 허브 안심 구역'을 거쳐 정식으로 이루어져, 개발자들이 권리 침해 우려 없이 고품질 영상 데이터를 연구·개발에 무료로 활용하는 환경을 완성했다.개방되는 데이터는 총 10개 유형, 117만 5800건에 달한다. 구체적으로는 방송영상 이미지·비디오 캡셔닝 및 영상 이해 데이터 등을 포함한 '영상·이미지 이해 및 설명' 분야가 55만 433건으로 가장 큰 비중을 차지한다. 이어 배경 상세 설명, 한국적 배경·객체 생성, 감정 인물 생성, 페르소나 생성 등을 제공하는 '배경·인물 객체 생성' 분야가 34만 4079건 개방된다. 마지막으로 한글 서체 생성 및 자막 생성 데이터를 다루는 '제작 환경 고도화' 분야에서 28만 1288건이 개방돼 다양한 인공지능 연구에 활용될 예정이다.◆ 이동 중에도 손쉽게! 대학생 기자가 직접 경험한 AI허브 데이터 활용기필자는 학업 과정에서 문화관광 관련 과제를 수행하며 AI허브 누리집을 직접 이용해 봤다. 누리집의 '데이터 찾기' 메뉴에서 문화관광 탭에 접속한 후 '여행 정보 데이터셋' 파일을 내려받았다.바쁜 일상 속 이동하는 지하철 안에서도 모바일과 노트북을 통해 손쉽게 자료를 볼 수 있었다. 내려받은 데이터는 엑셀(Excel) 형태로 깔끔히 정돈돼 있어 필요한 정보를 빠르게 파악하고 과제에 적용하기에 유용했다.또한 '영상이미지·멀티모달' 카테고리에서는 '한국적 일상 3D 에셋 데이터' 등을 살펴보며 이미지 시각 자료의 구성 방식을 손쉽게 확인했다. 복잡한 절차 없이 정돈된 양질의 자료를 무상으로 제공받는 과정은 데이터 수집에 소요되던 시간과 비용을 획기적으로 줄여 주는 경험이었다.◆ '지식재산의 날'에 되새기는 안전한 데이터 활용 수칙과 올바른 권리 보호AI허브 누리집에서 제공하는 공공 데이터는 누구나 무료로 활용할 수 있지만, 지식재산의 가치를 올바르게 지키기 위해 준수해야 할 데이터 이용 정책이 명확히 존재하는 만큼 이용자의 주의가 필요하다.첫째, AI허브의 데이터는 영리·비영리 목적의 AI 연구 및 기술 개발 학습용으로 활용해야 한다. 데이터를 가공해 2차적 저작물을 작성할 때는 반드시 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 사업 결과물임을 명시해야 한다.둘째, 승인받은 데이터를 무단으로 제3자에게 제공·양도·대여·판매하는 행위는 엄격히 금지된다. 상업적 이용이나 국외 반출을 희망할 때는 별도의 협의 절차를 거쳐야 한다.셋째, 데이터 이용 중 개인정보나 비식별 정보가 발견될 경우 즉시 삭제 후 신고해야 하며, 이를 기반으로 특정 개인을 재식별하려는 시도는 불법이다.◆ AI허브로 실현하는 데이터 접근성, AI 정보 격차 해소의 시작이번 데이터 개방은 'AI 정보 격차 해소'에 큰 의미가 있다. 막대한 비용이나 저작권 장벽 때문에 데이터 접근이 어려웠던 이들에게 양질의 데이터 자산을 무상으로 제공함으로써, 기술 격차를 줄이고 누구나 아이디어만 있다면 AI 연구에 도전할 수 있는 환경을 연 것이다. 데이터의 공평한 접근을 보장하는 AI허브 누리집을 발판 삼아, 더 많은 국민이 정보 소외 없이 인공지능 시대를 함께 끌어나가기를 바란다.- [출처 :      https://www.korea.kr/news/reporterView.do?newsId=148971028&pWise=sub&pWiseSub=C5]- 발행일 : 2026.09.04  정책기자단 구준희

- 국립보건연구원, 국내 코호트·레지스트리 정보를 모은  「CODA Cohort Atlas」 구축·공개- 질환·인구집단·유전체 데이터 등 주요 정보를 한곳에서 검색·비교  - 향후 세부 조사 정보까지 확대해 보건의료 연구자원 활용 지원질병관리청(청장 임승관) 국립보건연구원(원장 남재환)은 국내 코호트*와 레지스트리** 연구자원의 정보를 한 곳에서 확인할 수 있는 「CODA Cohort Atlas」를 구축하여 공개한다.  * 코호트(Cohort)는 특정 위험요인이나 특성을 공유하는 집단을 장기간 추적하면서 임상정보와 인체자원 등을 수집하여 질병 발생과 관련된 요인을 연구하는 연구체계 ** 레지스트리(Registry)는 특정 질환이나 의료적 특성을 가진 환자군의 임상정보와 연구자원을 지속적으로 수집·축적하는 연구체계그동안 국내·외에서 다양한 코호트 연구자원이 구축·운영되어 왔으나, 각각 관리하는 정보의 구성과 기준이 달라 어떤자료가 어디에 있는지 한눈에 확인하기 어려웠다.이에 국립보건연구원은 보건의료연구자원정보센터(CODA)*에 등록된 코호트·레지스트리 등 19개 데이터베이스 342,401명분의 정보를 표준화해 한곳에서 검색할 수 있도록 CODA Cohort Atlas를 구축했다(붙임 1).  * 보건의료연구자원정보센터(CODA)는 건강인, 희귀질환, 암, 감염병 등 다양한 국가 보건의료 연구사업에서 생산된 보건의료 데이터를 수집·관리·제공하는 기관가. 흩어진 정보를 한 곳에서 탐색「CODA Cohort Atlas」에서는 코호트와 레지스트리의 기본정보뿐 아니라 연구설계, 대상자 특성, 유전체·임상·영상정보, 검체, 질환·표현형 정보 및 데이터 활용정보 등을 체계적으로 제공한다.특히 질환, 인구집단, 유전체 데이터 유형 등 다양한 조건으로 정보를 검색할 수 있고, 각 코호트가 어떤 정보를 보유하고 있는지와 참여자 규모도 비교할 수 있다(붙임2). 국립보건연구원은 현재 CODA에 등록된 코호트, 레지스트리를 중심으로 서비스를 제공하고, 앞으로 보유 정보를 단계적으로 확대하여 국가 전체 코호트와 레지스트까지 아우르는 국가 코호트 아틀라스 (National Cohort Atlas)를 구축할 예정이다.나. 서로 다른 정보를 같은 기준으로 정리이번 Atlas 구축의 핵심은 단순히 코호트 목록을 제공하는 데 그치지 않고, 서로 다른 코호트의 정보를 공통된 기준으로 탐색하고 비교할 수 있도록 표준화·구조화했다는 점이다.이를 통해 여러 기관의 누리집이나 자료를 각각 찾아보지 않아도 필요한 정보가 어떤 코호트에 있는지 한곳에서 확인할 수 있다.다. 향후 더 세부적인 정보까지 확대국립보건연구원은 이번 Atlas 구축을 코호트 연구자원의 통합 활용을 위한 첫 단계로 보고 있다.현재는 각 코호트가 어떤 정보를 보유하고 있는지를 중심으로 제공하고 있으며, 앞으로는 개별 조사 항목까지 검색·비교할 수 있도록 제공 범위를 확대할 계획이다.  아울러 서로 다른 코호트의 데이터 기준을 단계적으로 맞춰 다양한 보건의료 연구정보를 함께 활용할 수 있는 기반을 마련할 예정이다.남재환 국립보건연구원장은 “그동안 국내에는 다양한 코호트와 레지스트리가 구축되어 왔지만, 각각의 연구자원이 어떤 데이터를 보유하고 있는지 한눈에 파악하는 데에는 어려움이 있었다”며,“CODA Cohort Atlas를 통해 국내 코호트 연구자원의 정보를 표준화하여 체계적으로 제공하고, 앞으로 정보 간 연계·활용 기반을 강화해 국가 보건의료 연구자원의 활용도를 높여 나가겠다.”고 밝혔다.국립보건연구원은 향후 CODA Cohort Atlas를 지속적으로 고도화하여 국내 보건의료 연구자원의 검색 및 분석 가능성을 높이고, 코호트 간 데이터 연계와 공동활용을 지원하는 국가 보건의료 연구데이터 활용 기반으로 발전시켜 나갈 계획이다.   1. CODA Cohort Atlas 주요 화면 및 기능             2. CODA Cohort Atlas 사용자 메뉴얼- [출처 :  원본보기]- 발행일 : 2026.09.01.   

- AI에 9.4조 원·R&D에 14.1조 원…역대 최대 규모 투자- AI중심대학 18곳→67곳 확대…3대 메가프로젝트 본격 추진- SMR·양자·우주항공 등 7대 시드 프로젝트에 1.3조 원내년에는 국민 누구나 범용 인공지능(AI) 챗봇과 공공 AI 에이전트 등을 보다 쉽게 활용할 수 있도록 지원하는 사업이 새로 추진된다. AI중심대학도 올해 18개에서 67개로 대폭 늘어난다.과학기술정보통신부는 AI 대전환과 미래 첨단기술 확보를 뒷받침하기 위해 2027년 예산안을 올해보다 24.5% 늘어난 29조 6000억 원 규모로 편성했다고 1일 밝혔다.이 가운데 AI 분야에는 9조 4000억 원, 연구개발(R&D)에는 14조 1000억 원을 투입하고, 반도체·피지컬AI·AI데이터센터를 아우르는 3대 메가프로젝트와 7대 시드(SEED) 프로젝트도 본격 추진한다.◆ AI 대전환 가속화AI 대전환 가속화 예산은 올해보다 84.3% 증가한 9조 4211억 원으로, 과기정통부 전체 예산의 31.8%로 3분의 1 비중을 차지한다.반도체와 피지컬AI, AI데이터센터(AIDC)를 3대 축으로 하는 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'에는 올해 2981억 원의 2.7배 수준인 7956억 원을 배정했다.AIDC 분야에서는 핵심 설루션의 국산화부터 실증·수출산업화까지 지원한다.10MW급 AIDC 테스트베드를 구축하고 피지컬AI 분야에서는 범용 파운데이션 모델 개발과 산업 현장 실증을 추진한다.피지컬AI는 고품질 데이터(실제+합성) 확보활용 체계를 구축하고, 범용 피지컬 AI 파운데이션 모델 개발 등 플랫폼 국산화 및 실증, 확산한다.차세대 반도체는 극미세·적층형 반도체, AI반도체 등 차세대 반도체 글로벌 시장 선점을 위한 핵심 기술개발 투자를 확대한다.국산 AI반도체를 국내 기업 제품·서비스에 직접 탑재해 조기 사업화 가능성 검증 및 레퍼런스 확보를 추진한다.최상위 AI 모델·기술 확보에는 올해 2조 6146억 원에서 두 배 이상 늘어난 5조 5937억 원을 투입하고 독자 AI 모델 개발에 필요한 GPU 1만 장과 데이터, 인재 확보를 지원한다.현 AI의 한계극복을 위해 초효율경량화 AI, 온디바이스 기술 및 자율에이전트 등 개발을 추진한다.산업 생산성 혁신을 위한 시계열 AI 기술, 인간 의도에 부합하는 신뢰·통제 가능한 AI 안전 기술 및 차세대 범용 AI 기술개발 확보를 추진한다.고성능 피지컬AI 확산의 핵심 인프라인 지능형 기지국(AI-RAN) 기술개발 및 실증, 지능형 국가망 선도구축 등도 추진한다.고도화된 사이버위협 대응, 보안 특화모델·서비스 및 AI 해킹 포착·자율방어 체계 개발, 중소기업 대상 AI 보안 서비스 보급 등도 함께 추진한다.AI를 실제 국민 생활에 확산하기 위한 예산도 늘린다. AI 서비스·활용에 1조 8611억 원을 투입하고 국민이 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트 등을 이용할 수 있도록 '전 국민 AI서비스 보편적 활용지원' 사업에 2500억 원을 신규 편성한다.모든 국민이 우리 AI 모델로 개발한 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트 등을 쉽고 부담 없이 이용할 수 있도록 지원하며 모두의 AI 플랫폼 위에 다양한 특화 서비스를 개발·탑재하고, 국민 모두가 각자 필요한 AI 에이전트를 활용하고 만들 수 있게 고도화한다.대경·서남·전북·동남 등 4대 권역을 중심으로 지역 AX를 가속화하고, 농업·의료·에너지 등 산업 AX를 지원한다.정부가 민간 AI개발자를 채용해 AI 국민서비스·행정을 혁신하는 국민AI서비스혁신추진단을 본격 운영한다.4대 지역 AX 투자에는 3345억 원, AI 과학기술 혁신을 위한 국가과학기술연구회 운영연구비에는 618억 원을 각각 배정했다.AI 기반 과학기술 혁신을 위해 K-문샷 프로젝트, 바이오·수학 등 과학기술 특화파운데이션 모델 등을 개발한다.AI 포용사회 조성에는 1조 1707억 원을 배정해 AI중심대학을 올해 18개에서 내년 67개로 확대하고 전 국민 AI 활용을 위한 모두의 AI 성장사다리 구축을 추진한다.주요 국제기구와 협력하여 기후·식량 등 글로벌 문제를 해결하는 '글로벌 AI 허브'를 국내에 조성하고, 국제협력을 주도한다.차세대 AI 분야 공동연구를 위한 유럽 내 AI 연구거점을 구축하고 국내 연구자 수요 기반 AI·디지털 신기술 국제공동연구를 확대한다.대학 AI교육 혁신을 위해 AI중심대학을 확대 지원하고, 산학 협력 기반의 AX대학원 신설 등 AI인재 양성을 강화한다.전 국민 대상 AI 기본 교육부터 서비스 개발, 실증까지 전 주기 지원으로 모두의 AI 성장 사다리를 구축하고 전 국민 AI 활용 문화를 확산하기 위해 모두의 AI 경진대회를 확대한다.◆ 넥스트 AI, 첨단기술 확보AI와 함께 미래 첨단기술 투자도 확대해 넥스트(NEXT) AI·첨단기술 확보 예산은 올해 10조 6925억 원에서 15.8% 증가한 12조 3770억 원으로 편성했다.미래 성장동력 확보를 위해 소형모듈원자로(SMR)·재생에너지·핵융합·양자·우주항공·첨단바이오·첨단공급망 등 7개 분야를 집중 육성하는 '7대 시드(SEED) 프로젝트' 예산은 올해 8616억 원에서 내년 1조 3439억 원으로 확대한다.구체적으로 AI 확산에 따른 전력 수요 증가에 대응해 SMR·핵융합·재생에너지 등 미래에너지 기술 확보에 나선다.미래 신산업 분야에서는 국산 양자컴퓨터 개발과 AI 기반 차세대 신약 연구거점 구축, 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 원천기술 개발 등을 추진한다.국가전략기술 개발·사업화에는 5조 6408억 원의 예산을 배정했다.바이오·반도체·원자력 등 전략기술 원천기술 확보를 지원하는 한편 출연연의 전략연구과제를 올해 77개에서 내년 119개로 확대한다.기존 출연 방식 외에 정부가 지분을 취득하고 성과를 회수해 재투자하는 투자형 R&D도 새로 도입한다.R&D 혁신생태계 강화에는 5조 1636억 원을 투입한다.개인기초연구 예산을 2조 2657억 원에서 2조 4421억 원으로 확대하고, AI 고급인재 육성을 위해 4대 과학기술원으로 AI 단과대를 확대한다.미 제네시스 미션 등 과학기술 선도국과의 전략적 연구협력 추진 및 대학 연구안보 역량 제고 지원확대 등 협력기반 내실화도 추진한다.◆ 과학기술·디지털 기반 균형성장 지원과학기술과 디지털 기반 균형성장 지원을 위한 예산은 7434억 원에서 8537억 원으로 늘린다.지역 산업·역량을 고려한 지역 자율 R&D 확대, 연구개발특구 지역 거점 기능 및 기업부설연구소 지원 강화를 추진한다.재난, 마약, 사이버위협·치안 등 국민 생활과 밀접한 사회 문제를 해결하기 위한 투자도 확대한다.국공립과학관 등을 활용한 과학문화 서비스를 제공하며, 취약계층을 대상으로 광학문자판독기, 의사소통보조기기 등 정보통신기기를 개발하고 보급을 확대한다.문의: 과학기술정보통신부 기획재정담당관 재정팀(044-202-4431)- [출처 :      https://www.korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=148971010]- 발행일 : 2026.09.01    

정부가 세계 최고 수준 과학기술인을 직접 발굴하고 예우·지원하는 국가과학기술자 제도를 본격 추진하며, 선정자에게는 연구활동비를 3+2년 지원한다.또한 이공계 대학원생이 경제적 부담 없이 학업과 연구에 몰입할 수 있도록 '연구생활장려금'(한국형 Stipend) 지원 대학을 2030년까지 70개교 내외로 확대한다.과학기술정보통신부는 31일 '국가과학기술자문회의 제9회 심의회의' 의결을 거쳐 '제5차 과학기술인재 육성·지원 기본계획'(2026~2030)을 확정했다.제5차 기본계획은 '과학기술인이 되고 싶은 나라, 과학기술인이 존중받는 나라'를 비전으로 제시하고 인재의 유입부터 성장·활약에 이르는 경로를 '두뇌 고속도로(Brain Highway)'로 연결하는 한편, '인재의 가치를 한층 높이는(Value Up)' 정책을 통해 대한민국을 과학기술인재 강국으로 도약시키겠다는 구상을 담고 있다.이를 효과적으로 실행하기 위해 기회와 보상이 확실한 과학기술인재 생태계 조성, 과학기술인재의 역동성·다양성 강화, 과학기술인재의 국가적 관리 체계 구축이라는 3대 전략하에 10개 대과제를 추진한다.◆ 과학기술분야 우수 일자리 및 기반 확충…처우·보상 강화과학기술인이 안정적 기반 위에서 연구에 몰입하고, 자신의 역량을 마음껏 펼칠 수 있도록 오는 2030년까지 양질의 연구 일자리를 확충한다.출연연 연구인력을 확충하고, 우수한 교육·연구 인프라를 갖춘 4대 과기원의 정원도 확대한다.고등교육법 개정을 통해 박사후연구원을 대학의 공식 구성원으로 명문화하고, 연구기획·연구행정·시설·장비 운용·기술사업화 등 연구 전반을 지원하는 'Staff Scientist'를 전문 연구지원 직군으로 육성한다.또한 출연연과 대학의 우수 연구자에 대한 보상 여건을 지속 개선하고, 기업도 우수한 R&D 성과에 대해 적극적인 보상과 인센티브를 제공하도록 유도한다.특히 세계 최고 수준의 과학기술인을 국가가 직접 발굴하고 최고 수준으로 예우·지원하는 국가과학기술자(리더급/차세대) 제도를 본격 추진한다.리더급은 국내에서 활동 중인 만 55세 이하 세계적 수준의 연구자를 대상으로 올해부터 매년 20명씩 총 100명, 차세대는 세계적인 연구자로 성장할 잠재력이 높은 연구자를 대상으로 내년부터 매년 200명씩 총 1000명을 선정한다.선정자에게는 영예성 지원과 함께 연구활동비(리더급 연 1억 원/차세대 연 5000만 원)를 3+2년간 지원한다.◆ 개인 역량 발휘 위한 환경 조성…이공계 유입·성장 지원 강화연구자가 단기 과제 확보 경쟁에서 벗어나, 장기적·도전적 연구에 몰입할 수 있도록 연구개발(R&D) 지원의 안정성을 대폭 높인다.기초연구는 장기적으로 전체 교원의 30%, 전임교원의 50%가 지원받을 수 있도록 기반을 확대하고 후속연구 연계를 강화한다.동시에 연구자가 행정이 아닌 연구에 집중할 수 있도록 연구현장의 불필요한 부담을 과감히 줄인다.초·중등 학생의 수·과학 역량 제고를 위해 교육과정 개선 검토를 추진하고, 전국 학교에 '지능형 과학실'을 구축해 탐구·실험 중심의 교육환경을 확충한다.과기원 부설 영재학교를 확장하고, 학·석·박사 연계형 패스트트랙을 도입·확산한다.이공계 대학원생이 경제적 부담 없이 학업과 연구에 몰입할 수 있도록 '연구생활장려금'(한국형 Stipend) 지원 대학을 2030년까지 70개교 내외로 확대하고, 대통령과학장학금 등을 포함한 현재 3000여명 수준의 장학생 지원 규모도 1만 명 수준으로 대폭 확충한다.전문연구요원 제도의 경우 AI·AX 분야의 석·박사 학위 취득자 240명은 대기업 및 출연연에도 복무할 수 있도록 개선하여 이공계 대학원생이 군 복무와 연구를 연계할 수 있도록 한다.◆ 국가 균형 성장 및 AI 시대 이끌어갈 '인재' 양성거점국립대를 중심으로 지역 성장엔진 분야의 '브랜드 단과대학'과 '특성화 융합연구원'을 육성하고, 과기원과 지역대학 간 산학 AX 공동연구소(4개 과기원, 9개 분야)를 구축하여 지역의 교육·연구 역량을 산업 수요와 긴밀히 연결한다.지역의 연구역량이 지속적으로 축적될 수 있도록 기초연구사업 중 기본연구의 40% 이상을 지역에 우선 할당한다.아울러 채용조건형 계약학과를 거점국립대 중심으로 확대하고 비수도권 공공기관의 지역인재 의무채용 제도운영을 내실화해 지역 내 취업·진로 기회도 넓힌다.과기정통부는 초·중등학교에서부터 대학까지 AI를 이해하고 활용할 수 있도록 AI중점학교, AI중심대·거점대, AI단과대, AX대학원을 신설·확대한다.산업현장이 요구하는 실전형 역량도 강화한다.논문이 아닌 R&D 성과물 등으로 박사학위를 취득할 수 있는 산업학위제(가칭)의 도입과 사내대학원 활성화를 통해 기업의 고급인재 양성을 지원한다.◆ 해외 인재 유치·활용 전략 강화…활동·소통 환경 개선해외 우수 연구자를 오는 2030년까지 2000명 유치하기 위해 관련 사업을 확대하고, 톱티어 비자 적용 대상과 K-STAR 트랙을 확대하여 우수 인재의 국내 유입을 촉진한다.또한 거주·자녀교육 등 패키지형 지원을 강화하고, 국내 박사학위 취득 외국인 연구자의 R&D 참여 제한을 완화해 연구경력을 지속할 수 있는 경로를 넓힌다.초·중등 여학생의 이공계 진입과 성장을 위한 진로지원을 강화하고 긴급돌봄 바우처와 경력복귀 연구과제를 확대하여 출산·육아로 인한 여성 과학기술인의 경력단절을 최소화한다.정년 이후 재고용과 석학 지원사업, 멘토링 등 은퇴 과학기술인의 사회공헌 활동을 지원한다.과기정통부는 부처와 기관별로 분산된 과학기술인재 정책을 국가 차원에서 유기적으로 연결한다.부처 간 고위급 협의회, 과학기술자문회의(미래인재특별위원회), 과학기술관계장관회의 등을 통해 주요 인재 정책과 투자를 종합 조정하고 과학기술인재 유관기관의 역할·기능을 재정립해 관계부처·기관 간 연계와 협력을 강화한다.이 밖에도 과기정통부는 과학기술인력 관련 통계 수집과 통합, 활용체계를 고도화할 방침이다.이에 과학기술인재 정책도 경험이 아닌 데이터에 기반해 설계·추진할 수 있도록 인재정보 기반을 획기적으로 강화한다.교육·양성 단계부터 연구·취업·이동·정착에 이르는 인재 전주기 데이터를 연계·통합 관리하는 체계를 마련하고 전담기관을 지정·운영한다.배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "이번 5차 기본계획은 과학기술인재들이 대한민국 땅에서 자부심을 느끼고 마음껏 성장하고 활약할 수 있는 전주기 생태계를 구축하는 데 방점을 찍었다"며 "부처가 원팀이 되어 본 계획을 차질 없이 이행함으로써 '과학자를 꿈꾸는 나라'를 만들어 나가겠다"고 말했다.문의: 과학기술정보통신부 미래인재정책과(044-202-4821) 국가과학기술자문회의지원단 기획총괄팀(02-710-6423) 한국과학기술기획평가원 인재전략센터(043-750-2589)- [출처 :      https://www.korea.kr/news/policyNewsView.do?newsId=148970933]- 발행일 : 2026.09.01    

2023년도에 제작한 DataON 매뉴얼 영상입니다.각 서비스별로 제작하였으며, 본 영상은 모든 서비스를 통합한 버전입니다.https://youtu.be/7sV3QDbtSDI

2023도에 제작한 홍보영상입니다.전체 약 4분이내의 영상입니다.https://youtu.be/3gZUdadL_Ec

2023년에 제작한 shorts 영상입니다.짧은 영상이지만 임펙트가 강합니다.https://www.youtube.com/shorts/TPrQlUwGab4

○ 협의회 운영 목적 - DataON을 활용하고 있는 산·학·연 데이터 기반 연구자 10명 내·외와 플랫폼 기술 관련 전문가 2명 내외로 협의체를 구성하여 DataON에 대한 사용 문제점 및 활용 아이디어의 수렴과 DataON의 안정적인 운영을 위한 기술적인 조언을 수렴함· 사용자 중심의 플랫폼이므로 데이터를 이용하는 전문가와 실사용자 등으로 구성하여 다양한 의견을 수렴하여 플랫폼의 개선에 반영함· 기술적인 조언은 우리 플랫폼에 맞는 시스템 전문가로 소수로 구성하여 현재와 미래의 방향을 설정하는데 조언을 받음 ○ 협의회 운영 및 회의 개최 - 협의회 운영 · DataON 협의체는 매년 재구성함을 원칙으로 하며, 금년에는 하반기 1회 개최하고 내년부터는 매년 상반기와 하반기에 각 1회씩 총 2회를 개최하기로 함 · 기술전문가는 경험이 많은 전문가로 구성하여 지속적으로 활용함 ○ 2020년 협의회 개최 - 회의명 : DataON 기술전문가 협의회 회의 - 일시 : 2020년 11월 17일 (화), 14:00 ~ ○ 종합의견 .tg {border-collapse:collapse;border-spacing:0;} .tg td{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px; overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;} .tg th{border-color:black;border-style:solid;border-width:1px;font-family:Arial, sans-serif;font-size:14px; font-weight:normal;overflow:hidden;padding:10px 5px;word-break:normal;text-align:center;} .tg .tg-0lax{vertical-align:center;} .tg-0lax{width:20%;text-align:center;} .tg_01az{width:80%} 구분 자문내용 사용자 가이드 - 각 기능에 대해 상세히 안내하고 있는 사용자 가이드라고 생각함. 하지만, 몇몇 부분에서 사용자 가이드가 업데이트가 필요한 것 같음, 예를 들면, 등록 탭의 리포지터리 연계 부분은 현재 확인할 수 없음. 그리고 분석 서비스 부분의 워크플로우는 조금 더 상세한 사용자 가이드가 필요한 것 같음. 일반적으로 사용하는 쉘 프로그래밍과 같이 터미널에서 진행했던 방법과는 달라서 이해하는데 어려움이 있음. 동영상 가이드가 추가된다면 사용자들에게 큰 도움이 될 것 같음. - 연구데이터 등록 시 인물정보에 생산자, 담당자, 기여자를 입력하 게 되어 있는데 필수는 2로 나오고 필수입력 표시(*)가 없음 - 다음 단계로 진행이 되지 않을 때 어디서 오류가 난 건지 안내가 없어 어느 부분이 잘못된 건지 확인할 수 없고, 정상 입력한 경우에도 다음 단계로 넘어가지 않는 현상이 발생함 데이터의 등록과 이용 - 데이터 등록에서 "로컬파일 업로드하기" 기능이 정상 동작하지 않음 - 데이터 등록이 체계적으로 구성되어 있으나, 입력 및 선택 항목이 너무 많음 - 데이터 등록에서 공동소유일 경우, 이에 대한 정보를 등록하는 기능이 필요함 - 일반적인 수치 데이터 이외에 화학 분야에서 많이 사용되는 화합물 구조 데이터를 입력 및 활용할 수 있는 기능이 있다면 많은 도움이 될 것으로 생각됨 데이터 품질 - 현재 DataON에서 1,000,000개가 넘는 데이터를 제공하고 있는데 이는 굉장히 고무적인 수치라고 생각함. 다만, 제공되는 데이터의 품질과 완전성 면에서 보완이 필요한 것 같다고 생각함. 데이터가 깨져 있거나 데이터의 일부분만이 있는 경우가 있음 화면구성/검색결과/파일정보 표출 - 화면의 가로 폭이 상단 메뉴 폭보다도 좁아서 자료 확인이 어려움 - 여러 그림 파일을 등록한 경우, 미리보기창과 프로그램 코드창의 크기가 작아 확대·축소의 의미가 없음 - 검색 결과에서 표·그림이 같은 원문의 자료인데도 검색 결과창 에서는 같은 원문인지 알 수 없어 표·그림마다 원문을 확인해야 하는 불편함이 있음. 검색 시 자료의 해당 내용만 표출하지 않고 제목도 같이 표출되도록 보완하면 좋겠음 - 표·그림 검색 결과를 클릭하면 화면 정보가 "표·그림 검색"으로 나와야 하는데 그렇지 않고 "데이터셋 검색"으로 나옴. 데이터셋·소프트웨어을 클릭하면 화면 정보가 일관되지 않고 "데이터셋 검색"일 때도 있고 "소프트웨어 검색"일 때도 있음 - 검색결과 창에서 데이터셋 의미관계 정보를 그래프 데이터베이스로 제공하고 있는데, 그래프 데이터베이스의 유용성이 잘 반영되지 않고 있는 것 같음. 그래프 데이터베이스를 사용하는 이유에는 검색결과(target)의 다양성 및 노드 간 관계성 도출 등이 있는데, 현재는 이러한 부분보다는 단순히 시각화에 초점이 맞춰져 있는 것 같음. 제공되는 노드들도 데이터 리포지토리, 데이터수집처 등으로 의미 있는 관계를 볼 수 있을지 의문이 듬. 한편, 시각화 부분에도 조금 불편한 부분이 있는데, 데이터셋에 관한 여러 속성을 노드와 엣지로 설명한 것은 참신하나, 현재 인터페이스는 가독성이 떨어져 노드들에 관한 정보를 읽기 어려움 - 동일 검색 결과에서 어느 경우에는 파일목록이 빈칸으로 나오는 현상이 발생함 - 소프트웨어 검색에서 원문보기를 클릭하면 새탭으로, 원문정보 를 클릭하면 새창으로 열림. 왜 다르게 설정했는지 의문임 - 파일의 메타정보 입력 개선 필요함 메타데이터/데이터 링크 - 데이터를 이해하기 위해서는 메타데이터 부분이 충실해야 하는데, 그렇지 않은 경우가 많아서, 원하는 데이터를 찾더라도 그 데이터를 사용하기 위해서는 추가적인 노력이 필요하였음. 링크를 통해 연결된 외부 데이터 역시 마찬가지임. raw data의 품질면에서 메타데이터가 제대로 설명되어 있지 않음. - DataON에서 제공하는 데이터 중에는 외부 링크를 통해 제공하는 데이터가 많은데, 제공하는 인터페이스에서 데이터가 제공되고 있는지 여부를 확인하기 어려운 문제가 있음 데이터 확보 - DataON과 출연연의 연구데이터 연계의 원활하고 추진력을 갖추기 위해서는 출연연의 연구분야별로 “데이터 센터”지정이 필요한 것으로 판단됨 - DMP와 같은 정책으로 절차를 강화하여 국가연구개발 과제의 결과 데이터를 과제 종료 시 모두 제출하도록 하는 등 제도적인 뒷받침이 필요함 - 데이터를 생산하고 공유, 활용을 활성화하기 위해서는 논문인용도와 같이 데이터가 얼마나 많이 인용되고 있는지 파악할 수 있는 데이터인용도를 제공할 필요가 있음 - Dataon에서 제공하고 있는 데이터 오류 점검, 기능 오류 점검과 다양한 제안사항에 대해 모니터링할 수 있는 ‘Dataon’모니터링단 운영을 제안함 - 데이터 분석 환경을 보다 활성화하기 위한 컴퓨터 파워를 늘려서 제공하면 좋은 유인책이 될 수 있지 않을까 제안함 보안 - 웹상에서 동적인 요소가 많아질수록 보안이 취약해지는 것은 당연한 일임. 관련하여 정기, 수시로 전체 서비스의 취약점 점검이 필요함. 이는 서비스가 확대되고 사용자가 늘어날수록 더욱 필요함. 일례로 주피터랩의 취약점을 이용하여 채굴 프로그램을 돌린 사례가 있음 - 취약점뿐만 아니라 upload 되는 데이터에 악성코드가 있지는 않은지, 개인정보가 포함되어 있지는 않은지 검사할 필요도 있음 - 최근 연구회에서 주관하는 기관장 간담회가 월 1회 열리고 있음. 연구회 힘을 빌려 기관장 모임에서 데이터 공유에 대한 공감대 형성 노력을 하면 좋을 것 같음 연구분석 환경 측면 - 분석서비스에서 대용량 데이터의 업로드 기능의 제한 및 결과 가시화의 제약에 대해서 개선이 필요함 - PyTorch 이용자는 CUDA 10.2 이상으로 지원되면 좋겠고, Environment Modules 지원이 고려되면 더 좋을 것 같음 - 애플리케이션 ·자세한 작성 튜토리얼이 동영상으로 있으면 함 ·이미 승인된 애플리케이션을 업그레이드할 때, 구버전의 정보를 불러와서 수정하는 방식이 필요. 현재는 다시 모두 작성해야 하는 번거로움이 있음 ·라이브러리 설치와 공용/내 가상환경 동기화에 에러가 있음. 동기화가 잘 되는지 관련 설명이 튜토리얼 영상에 포함되면 함 ·애플리케이션 승인 과정은 개발을 지연시킴. 공개되기 이전에는 자신의 워크플로우에서만 작동할 수 있게 한다면, 개발 후 완성된 애플리케이션을 한 번만 승인 요청할 것임 ·애플리케이션 등록 시 등록 절차에서 입력 포트 추가하는 단계에서 포트 타입을 폴더로 하고 샘플 파일을 등록하려는데 파일 등록에서 로드 에러가 남. 분석플랫폼 사용에서와 같은 에러이며, 이후로 진행이 되지 않음 - 슈퍼컴퓨터에 접속할 수 있는 기능이 있는 것 같은데 어떤 방법으로 연동이 되는 것인지 궁금함. 없다면 연결할 수 있도록 지원되면 함 - 등록한 RAIN-F 데이터셋을 처리할 때 해당 파일이 있는 디렉토리가 오픈되지 않는 문제가 있음. 파일이 많거나 용량이 크면 오류가 나는 것 같음. (Load error!(404) 에러입니다.) 그리고 로드가 계속되고 있다고 실행 중인 아이콘이 표시가 되는데 가능하다면 그 실행을 중지할 수 있는 기능도 추가되면 좋을 것 같음 - JupyterLab ·폴더를 삭제할 때 빈폴더가 아니어도 삭제가 가능하면 좋겠음 ·크기가 큰 파일을 pandas나 numpy로 불러올 경우 실행이 자주 중지됨 ·폴더를 통째로 업로드할 수 있도록 수정되었으면 함 ·폴더 우클릭 후 Copy Shareable Link를 클릭 후 해당 링크로 들어가면 해당 폴더가 아닌 Workspace 폴더로 이동되는 오류가 있음 ·업로드를 시작과 동시에 JupyterLab에 바로 표시되어 해당 파일이 업로드가 완료 여부가 표시되었으면 함 ·브라우저가 종료되어도 계속 실행이 가능하면 좋겠음 ·JupyterLab을 로그아웃을 하지 않으면 브라우저 또는 컴퓨터 종료 후에도 JupyterLab은 계속 작동하면 좋겠음. 작업이 오래 걸릴 때 이런 기능은 사용자에게 편리하며, Slurm과 같은 Scheduler가 지원되면 더 좋을 것 같음 ·주피터 허브에서 sever Options에 대한 설명과 Launcher에 있는 각 내용에 대한 안내가 필요함 - Workflow ·진행 상황과 사용 자원에 대한 모니터링이 가능할 수 있으면 좋을 것 같음 ·워크플로우가 불안정한 경우가 많아 실행되지 않는 경우가 종종 있음 ·워크플로우의 어플리케이션 결과물이 간단하게 화면에 출력이 된다면 제 3자 입장에서 좀 더 직관적으로 이해할 수 있을 것 같음 ·워크플로우에 이미지 또는 출력되는 그래프를 워크플로우에서 볼 수 있는 시각화 기능이 있다면 데이터 분석과 인공지능 분야에서 좋은 기능을 할 것 같음 ·애플리케이션 전체 선택, 삭제, 이동이 가능했으면 함 - Software ·어플리케이션 등록 중 비공개 어플리케이션은 어플리케이션의 등록 절차가 복잡하지 않았으면 좋겠음 ·개인이 등록절차 없이 간단하게 직접 만든 어플리케이션을 자유롭게 실행할 수 있는 환경이 조성되면 좋겠음 기타 의견 - 연구 데이터가 공유되어지고 소프트웨어나 애플리케이션을 직접 실행해 볼 수 있다는 것이 연구를 확장할 수 있는 기회가 될 수 있고, 연구자에게는 본인의 연구 소스 코드를 체계적으로 정리하고 플랫폼에 등록해서 관리할 수 있다는 것에서 매우 의미 있다고 생각함. 하지만, 워크플로우나 애플리케이션 등록 절차가 일반적인 개발 프로세스와 달라서 사용하는데 어려움이 있음. 관련되서 안내가 상세하게 되고 연구자들에게 플랫폼이 널리 알려진다면 연구데이터 공유 문화를 더욱 확장할 수 있을 것으로 생각함

2026 DATA·AI 분석 경진대회 신청 링크 (https://dataon.kr/competition) 바로가기 

사전등록바로기 =>  https://frif2025.kr/#register

한국과학기술정보연구원에서는 'AI 시대의 오픈사이언스'를 주제로 2024 미래연구정보포럼을 개최합니다.국내외 전문가들의 발표와 토론을 통해 오픈사이언스와 생성형 AI, 미래 데이터 기술에 대한 시각을 넓히는 좋은 기회가 될 것입니다.원내 관심있는 분들의 많은 참여 부탁드립니다.- 행사명 : 2024 미래연구정보포럼- 온라인 사전등록 마감- 일   시 : 2024년 11월 20일(수), 09:30~17:30- 장   소 : 서울 강남구 테헤란로7길 22 한국과총회관 대회의실1, 중회의실3   ※ 본 행사는 KISTI 유튜브 채널을 통해서 동시 생중계됩니다.

한국과학기술정보연구원에서는  “데이터 중심의 오픈사이언스 생태계 구축”을 주제로유네스코 사무총장보와 Max Planck Digital Library의 기조 강연을 포함하여 다양한 주제로 “2023 미래연구정보포럼 Future Research Information Forum”을 개최할 예정이오니 많은 관심과 참여 부탁드립니다. * 행사명: 2023 미래연구정보포럼* 주   제: 데이터 중심의 사이언스 생태계 구축* 일   시: 2023년 11월 30일 (목) 09:30~18:00* 장   소: 서울 한국과학기술회관 국제회의장 (B1F)* 사전등록: https://event-us.kr/SWTECH/event/74558