데이터플랫폼

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[렛츠 키릿!] AI가 KIGAM에 취직했다고? 자료 찾고 분석까지 하는 AI 동료의 정체(feat. 에이전틱 AI)

일반적인 생성형 AI는 대중에게 공개된 방대한 데이터를 학습하여 일상적인 질문에 답변을 제공하지만, 땅속 세계와 같은 전문적인 영역에서는 한계를 보입니다. 특정 지점의 지질 구조를 정확히 파악하기 위해서는 시추 조사 자료, 물리 탐사 데이터, 지질도 분석 결과와 같은 고도의 전문 데이터가 필수적이기 때문입니다. 이러한 전문 정보를 학습하지 못한 일반 AI는 지중 성분에 대한 질문에 단순히 흙과 돌이 있다는 수준의 답변밖에 내놓지 못합니다. 따라서 지질학적 전문 지식과 특수 데이터를 결합한 새로운 형태의 AI 시스템이 필요해졌습니다. GeoAI는 지질 데이터의 고유한 특성과 지질학적 전문성을 반영하여 구축된 AI 시스템입니다. 이 기술은 광물 자원 탐사부터 지하수 관리, 지하 에너지 개발, 그리고 지질 재해 대응에 이르기까지 지질자원 분야 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 이끌어내고 있습니다. 특히 연구 과정에서 발생하는 방대한 데이터 처리와 반복적인 업무 시간을 획기적으로 단축해 준다는 장점이 있습니다. 이를 통해 과학자들은 단순 작업에서 벗어나 데이터가 가진 지질학적 의미를 해석하고, 국민의 삶에 실질적으로 기여할 수 있는 고차원적인 연구 결과물을 도출하는 데 더욱 집중할 수 있게 되었습니다. 에이전틱 AI는 지질 연구의 효율성을 극대화하는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 이 시스템은 지오빅데이터 오픈 플랫폼에서 필요한 지질 정보를 스스로 찾고, 플랫폼에 구축된 다양한 분석 도구를 선택하여 직접 실행하는 능력을 갖추고 있습니다. 단순히 정보를 제공하는 보조 도구를 넘어, 연구자의 곁에서 실질적인 업무를 수행하는 유능한 연구 보조원과 같은 역할을 수행하는 것입니다. 이러한 에이전틱 AI 시스템은 현재 개별적인 전문 분야를 연결하는 단계에 있으며, 향후 모든 지질자원 연구 성과를 하나로 묶어 시너지를 내는 중요한 가교 역할을 할 것으로 기대됩니다. 현재 연구 현장에서는 핵심 에이전트를 중심으로 다양한 전문 에이전트들을 연결하여 통합적인 지능형 AI 시스템을 구축하는 연구가 진행 중입니다. 각각의 세부 분야로 흩어져 있던 연구 자산과 성과를 하나의 시스템으로 통합함으로써, 서로 협력하고 정보를 공유하는 일종의 '집단 지성' 체계를 만드는 것이 최종적인 목표입니다. 이미 전국의 지질 정보를 AI가 활용할 수 있는 데이터 기반이 마련되었으며, 광물 잠재성을 정밀하게 측정하거나 서로 다른 축척의 지질도 사이의 정합성을 분석하는 등 구체적인 성과들이 논문을 통해 입증되며 실용화 단계에 들어서고 있습니다. 우리가 딛고 있는 땅속의 암석은 지구가 스스로 써 내려간 역사책이며, 그 안에는 인류가 당면한 중요한 질문들에 대한 답이 숨겨져 있습니다. 배터리의 핵심 원료인 광물을 찾는 일부터 지질 재해로부터의 안전 확보, 그리고 탄소 중립을 위한 이산화탄소 지중 저장 기술에 이르기까지 지질자원 연구의 범위는 인류의 생존과 직결됩니다. AI 기술과의 융합은 이러한 거대한 수수께끼를 풀어나가는 여정을 가속화할 것입니다. 정밀한 데이터 분석과 지능형 시스템을 통해 땅속의 답을 찾아가는 노력은 미래 자원 안보와 안전한 사회를 만드는 든든한 초석이 될 것입니다.

한국지질자원연구원KIGAM iN 실험실

지구환경과학
융합
공학·기술

식품연구 데이터 수집 플랫폼 및 데이터 검색

한국식품연구원은 국가 산업 발전과 국민 삶의 질 향상을 목적으로 식품 분야의 연구개발과 성과 확산을 수행하고 있습니다. 최근 연구 환경이 소스 코드 공개를 넘어 연구 과정의 데이터를 공유하는 오픈 사이언스로 변화함에 따라, 연구원에서도 데이터 플랫폼 구축 사업을 추진하고 있습니다. 식품 연구는 소재 분석, 미생물, 감각 인지 등 다양한 분야가 융합되어 있어 각 연구자가 보유한 정보를 체계적으로 관리하고 공유하는 것이 중요합니다. 이에 연구원 내외의 데이터를 통합하여 연구자들이 데이터 기반의 성과를 창출할 수 있는 인프라를 마련하고자 합니다. 플랫폼 구축에 있어 가장 큰 과제는 데이터의 다양성과 막대한 용량을 수용할 수 있는 인프라를 확보하는 것이었습니다. 식품 데이터는 대용량 미생물 데이터부터 엑셀 형태의 수치 데이터까지 형식과 크기가 천차만별입니다. 연구진은 민간 서비스 대신 대학이나 중소기업에서도 활용 가능한 오픈 소스 모델을 목표로, 하둡 분산 파일 시스템(HDFS)을 도입하여 약 1.8PB 규모의 저장소를 마련했습니다. 또한 서버 운영의 유연성을 위해 오픈스택 가상화 기술을 활용함으로써 연구 환경의 변화에 기민하게 대응할 수 있는 가상 머신 기반의 운영 체계를 구축하였습니다. 단순한 저장소 구축을 넘어 데이터의 가치를 높이기 위해 연구 데이터 관리 계획(DMP)을 적극적으로 운영하고 있습니다. 이는 데이터의 구성과 관리 방안을 담은 일종의 설명서로, 연구 과제 시작 전부터 데이터의 생성과 활용 계획을 수립하도록 돕습니다. 매년 발생하는 데이터를 표준화된 필드에 맞춰 수집하고, 연구자가 생성한 데이터를 기관에 기탁하는 체계를 마련하여 데이터 유실을 방지하고 있습니다. 특히 데이터 공개에 대한 연구자의 권리를 보호하면서도 메타데이터를 최대한 활용하여 공동 연구의 기회를 확대하는 데 주력하고 있습니다. 수집된 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해 엄격한 품질 관리 프로세스를 가동하고 있습니다. 데이터 제출 시 양식의 성실도를 확인하는 단계와 데이터 위원회를 통한 내용 검증 단계를 거쳐 품질을 확보합니다. 생산된 데이터는 먼저 내부 인프라에 안전하게 저장되며, 이후 공개 시점이나 외부 요청에 따라 검토 과정을 거친 뒤 공개 데이터베이스로 이관됩니다. 만약 특허 출원과 같은 보안 사유가 발생할 경우에는 공개 범위를 제한할 수 있는 규정도 마련하여, 연구자의 자율성을 존중하면서도 연구 자산의 공동 활용을 극대화하는 균형을 맞추고 있습니다. 데이터의 활용도를 극대화하기 위해 인공지능 기반의 지능형 검색 기술 개발도 병행하고 있습니다. 전문적인 연구 데이터는 일반적인 키워드 검색만으로는 정확한 결과를 얻기 어렵기 때문에, 논문의 말뭉치를 활용한 검색 확장 모델을 구축 중입니다. 약 6,000건의 논문 초록을 기반으로 소재, 연구 방법, 결과 데이터를 태깅하여 딥러닝 모델을 학습시킴으로써 연구자가 원하는 정보를 정밀하게 찾을 수 있도록 지원합니다. 궁극적으로는 내부 데이터와 외부 데이터를 연계하여 분석 도구까지 제공하는 통합 연구 환경을 조성함으로써 식품 과학의 혁신을 이끌고자 합니다.

한국전자통신연구원오픈소스 테크데이

생명과학
융합
공학·기술

[기후위기에 대응하는 방법에 대하여] 기후기술정보는 CTis로

기후변화의 심각성이 날로 더해짐에 따라 전 세계적으로 탄소 배출 저감과 기후위기 적응을 위한 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있습니다. 이에 따라 기후기술과 관련된 방대한 양의 정보와 데이터가 끊임없이 생산되고 있지만, 정작 필요한 정보를 여러 곳에서 일일이 찾아내는 데에는 많은 어려움이 따르는 것이 현실입니다. 이러한 정보의 파편화 문제를 해결하기 위해 과학기술정보통신부와 국가녹색기술연구소는 기후기술 및 협력 사업 정보를 한곳에 통합하여 제공하는 플랫폼인 국가기후기술정보시스템(CTis)을 구축하게 되었습니다. CTis는 국제기구의 활동부터 국내외 정책 동향, 기후기술 관련 프로젝트에 이르기까지 전 세계의 다양한 기후변화 대응 정보를 제공합니다. 매일 수십 건의 정책 이슈를 수집하고 200만 건 이상의 통계 데이터를 보유하고 있으며, 사용자 편의를 위해 방대한 정보 중 핵심만을 선별한 뉴스레터도 발행하고 있습니다. 특히 약 100여 개 언어로 번역되는 기능을 갖추어 국내외 전문가와 학생 등 월평균 3만 명에 달하는 이용자가 활발히 방문하고 있습니다. 이는 국내 최초로 기후기술 협력 분야의 통합 정보 창구를 마련했다는 점에서 매우 중요한 의의를 지닙니다. 단순한 정보 전달을 넘어, 축적된 데이터를 바탕으로 의미 있는 통찰을 도출하는 일은 미래의 기후위기 대응에 있어 핵심적인 역할을 할 것입니다. 연구진은 현재의 시스템에 안주하지 않고 CTis의 기능을 더욱 고도화하며, 정보를 압축하여 새로운 가치를 창출할 수 있는 지식 플랫폼 개발을 목표로 하고 있습니다. 국가정보화 추진 공로를 인정받은 기술력을 바탕으로, 앞으로도 더 많은 사람이 기후기술의 가치를 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 정보의 확장과 내실화를 이어갈 계획입니다. 이러한 노력은 지속 가능한 미래를 위한 지식 기반 구축의 든든한 토대가 될 것입니다.

국가녹색기술연구소기.대.방🌏(기후위기에 대응하는 방법에 대하여)

지구환경과학
공학·기술

아주 작은 위험 신호를 알리는 소리 데이터

소리 지능은 우리 주변의 다양한 소리 데이터를 수집하고 분석하여 사회적 문제를 사전에 예측하고 해결하는 혁신적인 기술입니다. 특히 비언어적 소리는 전 세계 공통적인 특징을 가지고 있어 언어의 장벽 없이 폭폭넓은 분야에 적용할 수 있다는 강점이 있습니다. 일상생활의 소리나 산업 현장의 기계 작동음은 위험을 미리 발견하는 중요한 단서가 됩니다. 이를 실시간으로 감지하여 인명과 재산 피해를 방지하는 연구는 국가 차원에서도 매우 중요한 영역으로 다뤄지고 있습니다. 소리 데이터를 활용한 구체적인 시나리오는 매우 다양하게 구축되고 있습니다. 공공장소에서는 기존 영상 위주의 보안 시스템을 보완하여 비명이나 파손음 같은 치안 이슈를 즉각적으로 감지하는 지능형 모니터링이 가능합니다. 산업 현장에서는 중소기업의 설비 진동과 소음을 분석하여 고장을 사전에 예측함으로써 생산성을 높이고, 전력 발전 설비에서는 초음파 소리를 감지해 위험한 산업 재해를 사전에 차단합니다. 또한 고속으로 주행하는 열차의 대차 상태를 실시간으로 확인하여 사고를 방지하는 안전 파수꾼 역할을 수행하고 있습니다. 소리 지능 데이터 플랫폼의 궁극적인 목표는 위험을 최소화하고 사회 안전망을 더욱 견고하게 구축하는 것입니다. 소리는 시야가 닿지 않는 사각지대에서도 정보를 수집할 수 있다는 독특한 장점이 있어, 다른 이종 데이터와 융합했을 때 더욱 강력한 시너지를 발휘할 것으로 기대됩니다. 비록 소리 데이터만으로 세상의 모든 문제를 해결할 수는 없겠지만, 새로운 분야를 개척한다는 사명감으로 인공지능 기술 기반의 생태계를 조성하는 노력이 계속되고 있습니다. 실질적인 현장의 목소리를 반영한 기술 개발을 통해 범죄 예방 등 우리 사회 전반의 안전을 높이는 혁신적인 솔루션이 제공될 것입니다.

한국과학기술정보연구원데이터 기반 국가·사회 현안 해결 프로젝트

융합
공학·기술

편리한 사회를 위한 마이데이터 플랫폼

디지털 시대의 데이터는 단순한 정보의 집합을 넘어 새로운 사회적 가치를 창출하는 핵심 자원입니다. 특히 개인정보를 정보 주체의 의사에 따라 관리하고 활용하는 '마이데이터'는 데이터 활용 패러다임의 중대한 변화를 의미합니다. 현재 금융 분야를 중심으로 계좌 통합 조회나 상품 추천 같은 서비스가 활발히 제공되고 있지만, 공공 분야에서의 실무적인 활용은 여전히 초기 단계에 머물러 있는 실정입니다. 이에 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 보유한 데이터 처리 기술을 바탕으로 공공 데이터의 활용 범위를 개인 영역까지 확장하여 시민들의 삶을 실질적으로 개선하기 위한 마이데이터 플랫폼 구축에 앞장서고 있습니다. 마이데이터 기술을 실제 도시 생활에 적용한 대표적인 사례가 바로 대전광역시에서 추진 중인 임산부 이동지원 서비스 '무브메이트'입니다. 기존의 교통약자 이동지원 시스템은 전용 차량의 부족으로 대기 시간이 매우 길거나 신청 방식이 복잡하다는 태생적인 한계를 지니고 있었습니다. 무브메이트는 이러한 불편을 근본적으로 해결하기 위해 '콜 대기 제로'라는 목표를 세우고 임산부가 일반 택시를 이용하더라도 바우처 혜택을 즉시 받을 수 있도록 설계되었습니다. 이용자는 평소처럼 택시를 이용한 뒤 30분 이내에 승하차 인증과 결제 과정만 거치면 되므로, 기술이 선사하는 이동의 자유를 체감할 수 있게 됩니다. 무브메이트가 원활하게 작동하기 위해서는 여러 기관에 흩어져 있는 데이터들을 실시간으로 유기적으로 연결하는 과정이 필수적입니다. 이 서비스는 임산부의 자격정보부터 월별 바우처 잔액, 그리고 지역 화폐인 대전사랑카드의 결제정보를 정교하게 결합하여 처리합니다. 이를 실현하기 위해 KISTI는 대전시를 포함하여 이동지원센터, 하나카드, 나이스정보통신 등 유관 기관들과 긴밀한 협력 체계인 TF를 구성하였습니다. 각 기관이 제공하는 API를 마이데이터 플랫폼에서 통합 연계함으로써, 사용자가 별도의 복잡한 서류 증빙을 하지 않아도 정책 수당이 자동으로 캐시백되는 혁신적인 행정 모델을 완성하였습니다. 현재의 마이데이터 서비스는 주로 금융 분야에 한정되어 있지만, 향후 개인정보 전송요구권이 전 산업 분야로 확대된다면 더욱 거대한 사회적 변화가 일어날 것으로 기대됩니다. 소비와 복지, 의료 등 다양한 생활 영역에서 개인정보가 주체의 결정에 따라 자유롭게 사용될 때 진정한 의미의 마이데이터 생태계가 조성됩니다. 데이터는 이제 단순히 보호받아야 할 소극적인 대상이 아니라, 자기결정권에 기반하여 주체적으로 활용함으로써 삶의 질을 높이는 능동적인 도구로 변모하고 있습니다. KISTI는 이러한 흐름 속에서 공공 마이데이터의 표준을 정립하고 시민들이 데이터 활용의 이익을 직접 경험하도록 돕습니다. 무브메이트의 성공적인 실증은 향후 서비스 대상을 임산부에서 전체 교통약자로 확대하는 중요한 발판이 될 것입니다. 대전에서의 성과를 기반으로 교통약자 이동지원 문제를 고민하는 다른 지방자치단체에도 이 모델을 제안하여 전국적인 확산을 도모할 계획입니다. 땅속에 묻힌 원석처럼 가공되지 않은 채 산재한 데이터들은 정교하게 연결되고 가공될 때 비로소 사회적 현안을 해결할 수 있는 가치 있는 보석이 됩니다. 앞으로도 KISTI는 마이데이터를 활용한 새로운 서비스 시나리오를 지속적으로 발굴하여 스마트 행정을 지원하고, 국가와 사회가 직면한 다양한 문제들을 데이터를 통해 지혜롭게 해결하는 중추적인 역할을 수행할 것입니다.

한국과학기술정보연구원데이터 기반 국가·사회 현안 해결 프로젝트

공학·기술

Implementation of predictive Maintenance for Rail Infrastructure and Vehicles [철도연 창립 제27주년 국제세미나]

독일의 철도 시스템은 1994년 국영 철도 회사들의 합병과 민영화 과정을 거치며 큰 변화를 맞이했습니다. 이 과정에서 공적 권한을 가진 감독 기관의 필요성이 대두되었고, 안전 규제를 담당하는 연방철도청과 같은 기구들이 설립되었습니다. 하지만 민영화 이후 특정 연구 분야, 특히 사회적 측면이나 장기적인 기술 개발 부문에서 공백이 발생했습니다. 이를 보완하기 위해 2019년 독일 철도 교통 연구 센터(DZSF)가 공식적으로 출범하였으며, 현재는 한국철도기술연구원(KRRI)을 비롯한 국제적 파트너들과 협력하며 철도 산업의 미래를 위한 기술적 초석을 다지고 있습니다. 철도 유지보수 체계는 기술의 발전에 따라 반응형에서 예방형, 그리고 상태 기반을 거쳐 예측 유지보수 단계로 진화하고 있습니다. 과거에는 고장이 발생한 뒤 수리하거나 정해진 주기마다 부품을 교체하는 방식이 주를 이루었으나, 이는 자원의 낭비와 불필요한 비용을 발생시키는 한계가 있었습니다. 상태 기반 유지보수는 실시간 데이터를 통해 부품의 마모도를 평가하며, 예측 유지보수는 여기서 더 나아가 고도의 예측 모델을 활용해 미래의 마모 상태와 잔여 수명을 추정합니다. 이는 가장 높은 수준의 정보력을 요구하지만, 철도 운영의 효율성을 극대화할 수 있는 핵심 기술로 평가받습니다. 유지보수 전략의 핵심은 안전성, 선로 용량, 품질, 그리고 비용이라는 네 가지 요소 사이의 상충 관계를 최적화하는 데 있습니다. 안전은 타협할 수 없는 절대적인 기준이지만, 과도한 안전성 추구로 인해 운영 효율이 저하되는 것을 방지하기 위해서는 영리한 관리 체계가 필요합니다. 유지보수 비용을 절감하면서도 선로의 가용성을 높여 더 많은 열차를 운행할 수 있게 만드는 것이 예측 유지보수의 실질적인 목표입니다. 이러한 최적화 작업은 노선별 특성에 맞춰 조정되며, 데이터에 기반한 의사결정을 통해 철도 시스템 전체의 신뢰성과 경제성을 동시에 확보하고자 합니다. 현대 철도 기술은 센서와 인공지능을 결합하여 데이터 수집의 한계를 극복하고 있습니다. 과거에는 작업자가 직접 육안으로 시설물을 점검했으나, 이제는 교량이나 선로 전환기 자체가 스스로 상태를 감시하여 이상 징후를 보고합니다. 예를 들어 선로 전환기 모터의 전류 소모량을 분석하여 고장을 사전에 감지하거나, 운행 중인 차량에 장착된 카메라와 센서로 기반 시설의 마모 상태를 실시간으로 파악하는 기술이 활용되고 있습니다. 이러한 '스스로 모니터링하는 인프라'와 '진단하는 차량' 시스템은 유지보수의 정밀도를 높여 사고를 예방하는 데 결정적인 역할을 합니다. 예측 유지보수의 성공적인 안착을 위해서는 기술적 성취뿐만 아니라 조직적, 법률적 제도 개선이 뒷받침되어야 합니다. 기업 간의 데이터 공유를 촉진할 수 있는 신뢰 기반의 플랫폼을 구축하여 유의미한 정보가 적재적소에 전달될 수 있는 환경을 조성해야 합니다. 또한, 현재의 시간 중심적인 규제들이 데이터 기반의 상태 모니터링 방식과 호환될 수 있도록 법적 체계를 유연하게 조정하는 과정이 필수적입니다. 이러한 다각적인 노력이 결합될 때 비로소 철도 시스템은 더욱 지능적이고 효율적인 미래 교통 수단으로서 지속 가능한 경쟁력을 갖추게 될 것입니다.

한국철도기술연구원

융합
공학·기술

신약개발을 위한 마법의 주문 feat.톡스스타 [디톡스 6화]

새로운 약 하나가 탄생하여 우리 손에 쥐어지기까지는 실로 막대한 인내와 자본이 투입됩니다. 평균적으로 10년 이상의 세월과 2조 원에 달하는 천문학적인 비용이 소요되지만, 수많은 후보 물질이 임상 시험의 문턱을 넘지 못하고 탈락의 고배를 마시는 것이 현실입니다. 특히 실험 단계에서 가장 빈번하게 발생하는 실패의 원인은 안전성 문제, 그중에서도 간독성입니다. 동물을 대상으로 하는 전임상 단계에서는 발견되지 않았던 독성이 사람에게서 예기치 않게 나타나는 특발성 간독성은 신약 개발의 가장 큰 걸림돌이자 요주의 인물로 꼽히며 연구자들을 괴롭혀 왔습니다. 이러한 난제를 해결하기 위해 안전성평가연구소는 인공지능 기반의 간독성 예측 플랫폼인 '톡스스타'를 선보였습니다. 이 시스템은 임상 시험에서 간독성을 유발하는 것으로 분류된 약물들의 구조 정보를 활용하여 개발 단계에서 위험 요소를 미리 진단합니다. 고가의 비용이 발생하는 인체 임상 시험에 진입하기 전, 독성이 우려되는 물질을 선제적으로 걸러냄으로써 개발에 소요되는 시간과 비용을 획기적으로 절감할 수 있게 된 것입니다. 이는 불확실성이 큰 신약 개발 과정에서 성공 확률을 높이는 매우 효율적인 기술적 대안으로 평가받고 있습니다. 톡스스타의 가장 큰 매력은 누구나 웹을 통해 무료로 접근할 수 있는 뛰어난 개방성에 있습니다. 전문가뿐만 아니라 학생들도 쉽게 사용할 수 있을 만큼 직관적이며, 제약 분야를 넘어 식품 과학이나 화장품 산업에서도 활발히 활용되고 있습니다. 식재료의 안전성이나 화장품 성분의 유해성을 검증하는 등 일상과 밀접한 다양한 영역에서 교육 및 연구 목적으로 그 역할을 다하고 있습니다. 이러한 혁신적인 기술의 발전은 아토피나 암과 같이 아직 정복되지 못한 질병들을 위한 안전한 치료제가 더 빠르게 세상에 나오는 든든한 밑거름이 될 것입니다.

국가독성과학연구소[디톡스] 일상의 독성을 빼자!

생명과학
융합
공학·기술

한국과학기술정보연구원 2023년 시무식

2022년은 팬데믹과 디지털 전환의 가속화 속에서 데이터 중심 경제가 본격화된 한 해였습니다. 세계 경제의 흐름이 급변하고 자국 우선주의가 강화되는 가운데, 유연한 조직 운영을 바탕으로 식량 안보와 공급망 위기 등 사회적 난제 해결에 앞장서 왔습니다. 특히 정부의 디지털 플랫폼 전략을 지원하며 실질적인 변화를 이끄는 기관으로서의 정체성을 확립하고, 데이터로 세상을 바꾸기 위한 도전을 멈추지 않았습니다. 오픈 사이언스 생태계 구축을 위한 노력도 풍성한 결실을 보았습니다. 지식 자원의 수집과 관리, 유통 전 과정을 아우르는 디지털 큐레이션 체제를 고도화하고 오픈 액세스 시스템을 안정화함으로써 연구 효율성을 높였습니다. 연구 데이터 플랫폼인 DataON과 지능형 협력 생태계인 NTIS는 국가 R&D의 새로운 패러다임을 제시하며 공공 플랫폼으로서의 위상을 높였습니다. 이제는 이를 바탕으로 국가 연구 환경을 한 단계 더 도약시킬 실행 전략에 집중하고 있습니다. 슈퍼컴퓨팅 기술은 국가 경쟁력의 척도가 되고 있습니다. 약 2,900억 원 규모의 예비타당성조사를 통과한 국가 슈퍼컴퓨터 6호기 도입에 착수하여 세계 10위권 수준의 컴퓨팅 파워를 확보할 예정입니다. 또한 양자컴퓨터 개발과 유전체 데이터 분석 연구를 통해 세계적인 성과를 거두었으며, 디지털 트윈의 핵심인 시뮬레이션 기술을 민간에 이전하는 등 기술적 우위를 증명했습니다. 이러한 인프라는 과학기술 강국이라는 목표를 실현하는 든든한 버팀목이 될 것입니다. 디지털 환경의 변화에 발맞춰 사이버 보안과 산업 지원 체계도 한층 강화되었습니다. 인공지능 기반의 지능형 보안 관제 기술은 국가 과학기술 사이버 보안의 컨트롤타워 역할을 수행하며 대외적으로도 그 우수성을 인정받았습니다. 중소기업의 디지털 전환을 지원하는 DX ASTI는 기업 지원 플랫폼을 통합하여 실질적인 경제적 가치를 창출하고 있습니다. 아울러 초고속 연구망 KREONET을 통해 거대 과학 커뮤니티를 지원하며 연구 데이터의 개방과 공유를 활성화했습니다. 연구원이 연구에만 몰입할 수 있도록 행정 시스템의 디지털 전환도 가속화하고 있습니다. 불필요한 절차를 과감히 개선하고 차세대 인트라넷을 통해 효율적인 연구 관리 환경을 구축했습니다. 특히 '나는 미래다' 프로젝트와 같은 장기적인 혁신 과제를 통해 미래 세대의 꿈을 실현하는 도전적인 연구 문화를 만들어가고 있습니다. 데이터가 자산이 되는 시대에 단순한 조력자를 넘어 국가 사회 전 분야를 과학화하는 선구자로서, 증거 기반의 의사결정을 이끄는 배가 되어 미래를 향해 나아갈 것입니다.