정책주간지 공감

금융 데이터와 아파트 가구별 에너지 소비 통계를 이용해 전기료를 감면해주는 전력데이터 서비스가 주목받고 있습니다! 전기요금을 연간 약 250억 원을 절약할 수 있다고 해요. 

이러한 서비스의 비결엔 '데이터 댐'이 있어요. 그렇다면 데이터 댐은 무엇이고 어떻게 활용되는지 공감과 함께 알아볼까요?

금융 데이터와 아파트 가구별 에너지 소비 통계를 이용해 전기료를 감면해주는 전력 데이터 서비스가 주목받고 있어요. 공급자와 관리자, 수요자의 정보 비대칭성을 해결해 에너지 소비 현황을 아파트 단지에 알림을 주는 서비스에요. 이런 방식으로 절약할 수 있는 전기요금은 한 해 250억 원에 이릅니다.

현재 이런 서비스를 개발하는 곳은 사회적 기업 ‘투파더’에요. 투파더는 금융 플랫폼의 전국 아파트 관리비 데이터를 활용해 아파트 단지의 에너지 절약과 공동 전기 요금 절감 상담 서비스를 향상시키고 있어요. 기존의 신생기업이 쉽게 구하기 어려웠던 데이터를 데이터 댐을 통해 원하는 시점에 맞춤형으로 제공받아 전국적으로 서비스를 제공할 수 있게 된 거죠.

이렇듯 여러 분야에 모인 데이터를 축적하고 분석해 인공지능(AI)을 학습시키고 학습된 인공지능을 다시 금융, 교육, 의료, 교통 등 다양한 분야에서 활용하는 사업이 데이터 댐입니다.

한국판 뉴딜의 중심축인 디지털 뉴딜과 데이터 댐 사업은 디지털 대전환 시대를 선제적으로 준비하고 새로운 대한민국의 미래를 개척해가기 위한 국가 디지털혁신 프로젝트에요. 특히 데이터 댐 사업을 통해 인공지능·데이터 경제를 가속화하는 한편 경기부양, 일자리 창출에 더해 전 분야에서 혁신을 이끌어낼 것으로 기대해요.

또한, 정부는 데이터 이용자가 한곳에서 쉽게 각 플랫폼의 데이터를 검색하고 활용할 수 있게 ‘통합 데이터지도’ 서비스(bigdata-map.kr)를 개시했어요. 인공지능 학습용 데이터가 축적돼 있는 인공지능 허브와 데이터 거래 장터인 ‘데이터 스토어’를 데이터지도와 연계해 데이터 댐의 활용도를 높여나갈 예정이에요.

데이터 댐은 의료 분야에서도 쓰입니다. 제약·바이오 분야 중소기업인 ‘위더스제약’은 국립암센터, 연세암병원, 건양대병원 등 헬스케어 플랫폼 참여 병원들과 함께 플랫폼에 축적된 유방암 임상 데이터를 활용, 항암제 개발 연구를 진행하고 있는데요. 이를 통해 신약개발 성공 확률이 크게 향상될 것으로 기대하고 있어요.

정부는 데이터 댐에 모인 데이터를 중소기업과 신생기업 등이 잘 활용할 수 있도록 데이터를 구매·가공하는데도 지원해요. ‘이레아이에스’는 부족한 작물재배 환경 데이터를 지원받아 인공지능 기반의 스마트팜 원격지원 플랫폼을 개발했어요. 이를 통해 500개 농가에 데이터를 적용했는데요. 효과적으로 작물 뿌리의 활동성에 따라 물이나 비료의 농도를 조정할 수 있게 되면서 생산성이 증대돼 농가 소득이 20% 증가하는 성과를 얻었습니다.

‘에이트테크’는 폐기물을 수작업으로 분류하는 불편함을 해소하기 위해 폐기물 이미지 가공 데이터를 제공받아 인공지능을 활용한 폐기물 인식·분류 시스템을 개발했어요. 이 시스템 덕분에 폐기물의 색상과 오염도 등을 자동 인식하는 등 폐기물 분류 시 수작업 대비 작업 속도가 1.7배 증가하고 미분류되는 폐기물량을 감소시켜 폐기물 자원 활용이 향상됐어요.

이러한 데이터 바우처(이용권) 사업은 2020년 2,040개 기업을 지원했습니다. 데이터 기반 혁신을 원하는 많은 기업이 참여를 희망해 2019년에 비해 신청 기업의 수가 220% 증가했어요. 특히 정보통신기술(ICT) 분야가 아닌 기업들의 참여가 2019년 33.1%에서 2020년 64.8%로 증가했는데요. 데이터 공급 기업도 2020년 765개로 2019년(393개)에 비해 크게 늘어나 다양한 산업에서 디지털 전환이 확산되고 있어요. 한마디로 데이터 전문 기업의 저변이 확대되고 있는 것이죠. 데이터 바우처를 지원받은 신생기업과 중소기업은 생산량 증대, 비용 절감과 새로운 시장 창출 등 데이터를 활용해 가시적인 효과를 창출할 수 있는 경험을 했어요.

교통 분야에도 데이터 혁명이 일어나고 있어요. 인공지능 전문가들이 창업한 신생기업 ‘어노테이션에이아이’는 교통 거대자료(빅데이터) 플랫폼으로부터 비식별 조치된 폐쇄회로텔레비전(CCTV), 자율주행 차량 영상 등 기존에 구하기 어려웠던 이미지 영상을 받았는데요. 이를 통해 데이터 라벨링(데이터를 인공지능이 인식할 수 있도록 재가공하는 작업) 자동화 도구인 어노위즈의 성능을 향상했어요.

정부는 이렇듯 신생기업이 시간과 비용 문제로 개별적으로 구축하기 어려운 인공지능 학습용 데이터를 대규모로 구축하고, 인공지능 허브(www.aihub.or.kr)를 통해 개방했어요. 2019년까지 인공지능 학습용 데이터 21종 4,650만 건을 구축·개방해 1만 2,000여 명이 4만 8,000여 회 활용(2020년 11월 누적 기준) 했는데요. 2020년은 170종 3억 7,500만 건의 데이터를 구축·개방, 2021년부터는 인공지능 학습용 데이터를 활용한 인공지능 제품·서비스 개발이 크게 증가할 전망이에요. 이에 따라 당초 목표인 약 2만 명보다 크게 웃도는 일자리 창출이 가능할 것으로 기대돼요.

생활과 산업의 혁신을 이끄는 인공지능 융합 선도 사업도 주목받고 있어요. ‘모션투에이아이’는 정부 지원을 받아 물류창고 내 구조물 데이터를 활용, 인공지능 기반의 화물 인식 자동화 시스템을 개발했어요. 지게차에 카메라를 달아 실시간 구조물 이미지를 분석하고 지게차의 최적 동선을 제공해요. 이 기업은 작업 소요시간을 최소화할 수 있는 물류센터 관리 서비스를 제공하고 있어요. 장기적으로 인공지능 로봇과 사람이 공존하는 물류 자동화 센터 구축을 목표로 자동화 서비스를 고도화할 예정이에요.

정부는 데이터 댐 사업의 성과를 점검하고 우수 사례 공유와 함께 국민이 체감할 수 있는 성과를 조속히 창출하기 위해 민간과 함께 힘을 합쳐나갈 것을 다짐했습니다. 과학기술정보통신부는 2020년 12월 16일 디지털 뉴딜의 핵심 사업인 데이터 댐 사업 성과보고회를 개최했어요. 성과보고회는 데이터 댐 사업을 주관하는 산하기관의 기관장이 그간의 성과를 보고하고 주요 기업이 데이터 댐을 활용한 사례를 발표하는 내용으로 구성됐어요.

정부는 2020년 본예산과 추가경정예산을 통해 6,449억 원을 투입, 산업계에서 부족한 양질의 데이터 생산·개방을 위해 거대자료(빅데이터) 플랫폼·센터를 확대 구축하고 인공지능 서비스 개발에 필수적인 인공지능 학습용 데이터를 대규모로 구축·개방 중이에요. 또한, 중소기업·신생기업 등에 제품·서비스 개발에 필요한 데이터를 구매·가공하거나 인공지능 이용에 드는 비용을 바우처(이용권) 방식으로 지원하고 의료, 안전 등 국민 생활과 밀접한 분야에서 인공지능 융합 선도사업(AI+X)을 추진해요.

산업 전반에 양질의 데이터 공급과 활용 촉진을 위해 2019년 구축한 금융·통신·산림 등 10개 분야 플랫폼(100개 센터)을 운영하고 있으며, 2020년에 6개 플랫폼을 추가로 구축했는데요. 10개 플랫폼을 통해 2019년 1,458종의 데이터를 축적·개방했으며 2020년까지 3,000종 이상으로 확대합니다.

아울러 2020년 한 해 동안 이용자들이 데이터를 무료로 내려받거나 유료로 구매한 활용 실적은 5만 7,793건으로 2019년 말 활용 실적(2,942건)에 비해 약 19.6배 증가하면서 활용 가치 높은 데이터에 대한 시장 수요가 큰 폭으로 성장하고 있는 것으로 확인했어요.

특히 축적된 플랫폼의 데이터를 활용, 신생기업 등이 기존 사업 모델을 강화하거나 새로운 혁신 서비스와 신제품을 개발하면서 데이터 댐의 가시적 성과가 만들어지고 국내 기업의 경쟁력이 한 단계 도약하는 계기가 될 것으로 보입니다.

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