인공지능 데이터 생태계 발전을 위한 공공정책 제안에 관한 연구

A Study on Public Policy Proposals for the Advancement of the AI Data Ecosystem

본 연구는 최근 급격히 부상하고 있는 인공지능 시장에서 국내 AI 데이터 생태계의 발전과 확산을 위한 공공 정책 발굴을 목표로 한다. 이를 위해 AI 데이터 산업의 발전에 중요하거나 또는 저해가 되는 이슈들을 검토하였다. 우선 문헌 고찰을 통해 데이터 생태계의 발전에 필요한 이슈 및 문제들을 4개의 유형으로 범주화하고, 당면한 문제 해결을 위해 AI 데이터 처리 및 관리 신기술들을 활용하는 방안을 탐색하였다. 그 결과 총 8개의 데이터 신기술에 대한 시장 내 주요 이슈 및 장단점을 분석한 기초 보고서를 작성했으며, 이를 토대로 공공정책을 발굴하는 과정을 거쳤다. 이 과정에서 학계, 공공조직, 연구팀 등 관련된 전문가 집단이 참여하여 브레인스토밍과 설문조사를 거쳐 25개의 정책 및 과제를 도출하였다. 개별 과제 평가는 전략적 중요도, 실현 가능성, 파급효과라는 세 가지 평가지표를 사용하였다. 최종적으로 정책 우선순위 결정을 위한 K-Means 군집분석을 통해 '최우선 정책군', '단기 실행 정책군', 중장기 추진 정책군' 등 세 개의 집단으로 범주화 함으로써, 정책의 단계적 추진을 위한 로드맵을 설정하였다. 본 연구는 국내 AI 데이터 생태계의 현 상태를 파악하고, 이를 활성화하기 위한 공공 정책의 방향성을 도출하였다는 점에서 의미를 찾을 수 있다.

This study aims to explore public policy proposals to promote the development and expansion of the domestic AI data ecosystem in the rapidly emerging artificial intelligence market. To achieve this, the study examined key issues that either facilitate or hinder the growth of the AI data industry. Based on an extensive literature review, the issues were categorized into four types, and potential solutions were investigated through the application of emerging AI data processing and management technologies. As a result, a foundational report was produced, analyzing the market's major issues and the strengths and weaknesses of eight AI-related data technologies. This served as the basis for deriving relevant public policy proposals. During this process, expert groups from academia, public organizations, and research institutions participated in brainstorming sessions and surveys, ultimately identifying 25 policy tasks. Each task was evaluated using three criteria: strategic importance, feasibility, and ripple effect. To prioritize these policy tasks, a K-Means clustering analysis was conducted, classifying them into three groups: a top-priority policy group, a short-term implementation group, and a mid-to-long-term development group. This classification enabled the construction of a phased roadmap for policy implementation. This study is meaningful in that it diagnoses the current state of the AI data ecosystem in Korea and presents a strategic direction for public policies aimed at its activation and sustainable advancement.