AI와 국가통계·데이터의 새로운 가치와 활용 심포지엄 개최

행사 개요

국가데이터처(처장 안형준)는 2026‑06‑25(목) 대전 통계센터에서 「2026 국가데이터연구 심포지엄」을 개최했습니다. 이번 심포지엄은 2011년 첫 개최 이후, 지난해 국가데이터연구원 출범을 계기로 ‘AI시대, 국가통계‧데이터의 새로운 가치와 활용’이라는 주제로 확대되었습니다. 인공지능 대전환이 가속화되는 현 시점에서 데이터의 가치·품질·통합을 재조명하고, 국가통계 혁신을 위한 AI 활용 방안을 모색하는 것이 주요 목표였습니다.

기조강연 – 인공지능 학습데이터 전환과 통계적 추론의 공진화

고길곤 서울대학교 행정대학원 교수가 ‘인공지능 학습데이터 전환과 통계적 추론의 공진화’를 주제로 강연했습니다. 교수는 AI와 결합한 통계추론 시대에 국가데이터가 학습데이터로 전환되는 과정에서 데이터 품질 관리와 윤리적 활용이 핵심임을 강조했습니다. 또한 국가데이터연구원의 향후 역할을 ‘데이터 기반 정책·연구의 핵심 인프라 제공’으로 정의하고, AI 모델 개발·검증을 위한 표준화 작업과 민·관 협업 체계 구축을 제언했습니다.

분과 세션 – 세 가지 소주제와 7편 연구·실증 사례

1) 인공지능과 데이터 품질

좌장 안성원 책임연구원(소프트웨어정책연구소)이 진행한 세션에서는 AI 성능의 근본이 되는 데이터 품질 관리 방안을 논의했습니다. 유호진 팀장(NIA)은 ‘인공지능 학습데이터 품질관리 및 검증 체계’를 소개하며, 대규모 고품질 학습 데이터의 의의와 비정형 데이터 품질 확보 방안을 제시했습니다.

2) 인공지능 활용 통계 혁신

이 세션에서는 AI 기반 통계 생산·분석 프로세스 혁신 사례 3건이 발표되었습니다. 특히, 자동화된 통계표 생성 알고리즘과 실시간 데이터 모니터링 시스템이 실제 통계업무에 적용된 사례가 주목받았습니다.

3) 데이터 융합과 정보보호

데이터 융합을 통한 정책 시사점 도출과 동시에 개인정보·민감정보 보호 방안을 논의했습니다. 발표된 2건의 실증 연구는 ‘다중기관 데이터 연계 플랫폼 구축’과 ‘AI 모델에 대한 보안 검증 프레임워크’를 중심으로 진행되었습니다.

총 7편의 연구·실증 사례 발표와 전문가 토론을 통해 데이터 품질 향상, AI 활용 확대, 보안 강화라는 세 축이 어떻게 연계되는지 구체적인 로드맵을 제시했습니다.

기대 효과 및 향후 과제

이번 심포지엄을 통해 기대되는 주요 효과는 다음과 같습니다.
1. 데이터 품질 표준화 – 국가 차원의 데이터 품질 관리 체계가 정립되어 AI 학습데이터의 신뢰성이 확보됩니다.
2. 통계 혁신 가속화 – AI 기반 자동화·시각화 도구가 도입돼 통계 생산 주기가 단축되고, 정책 의사결정에 필요한 인사이트가 신속히 제공됩니다.
3. 보안·프라이버시 강화 – 데이터 융합 과정에서 개인정보 보호와 보안 검증 절차가 체계화되어 민·관 협업이 안전하게 진행됩니다.

향후 과제로는(1) 데이터 품질 검증 자동화 도구 개발, (2) AI‑통계 연계 표준 프로토콜 확립, (3) 민·관 데이터 공유 플랫폼의 법·제도 정비가 제시되었습니다. 국가데이터처는 이러한 과제를 바탕으로 2027년까지 AI‑통계 융합 기반 정책지원 시스템을 구축할 계획이라고 밝혔습니다.

원문에서 함께 볼 부분

1. 심포지엄 연혁 – 2011년부터 진행된 국가데이터연구 심포지엄의 연도별 주요 변천사
2. 분과 세션 발표 자료 – 각 세션별 발표자 명단 및 발표 제목(예: ‘인공지능 학습데이터 품질관리 및 검증 체계’)
3. 참여 기관 및 담당자 – 안성원 책임연구원(소프트웨어정책연구소), 유호진 팀장(NIA) 등 구체적인 담당자 정보

자료 출처: 국가데이터처
원문 URL: https://www.korea.kr/briefing/pressReleaseView.do?newsId=156768137