2026 국가데이터연구 심포지엄 개최

정부 발표 부처 발표

발표일 2026. 6. 25.
기관 국가데이터처
분야 과학·디지털

국가데이터처(처장 안형준)는 6월 25일(목) 대전 통계센터에서 「2026 국가데이터연구 심포지엄」을 개최하였다. 2011년부터 개최된 동 심포지엄은 작년 국가데이터연구원 출범을 계기로, 국가통계 방법론뿐만 아니라 데이터와 인공지능 전반으로 주제를 넓혀서 다양한 연구성과와 전문지식을 공유·소통하는 장(場)으로 확대되었다. ‘AI시대, 국가통계·데이터의 새로운 가치와 활용’을 주제로 열린 이번 행사에서는, 인공지능 대전환이 가속화되는 환경 속에서 인공지능 핵심 자원인 데이터의 가치와 품질·통합 등을 재조명하고, 국가통계 혁신을 위한 인공지능 활용 방안 등 다양한 연구성과 발표와 심층적인 토론이 진행되었다. 기조강연에 나선 고길곤 서울대학교 행정대학원 교수는 ‘인공지능 학습데이터 전환과 통계적 추론의 공진화’를 주제로 인공지능과 결합한 통계추론 시대에 국가데이터의 의미와 학습데이터로의 전환을 강조하였으며, 국가데이터연구원의 미래 역할과 연구방향을 제언하였다. 이후 진행된 분과(세션)는 인공지능 데이터 품질, 인공지능 활용 통계 혁신, 데이터 융합과 정보보호 세 개의 소주제로 구성되었으며, 이와 관련된 7편의 연구 및 실증 사례 발표와 전문가 토론이 이루어졌다. 첫 번째 ‘인공지능과 데이터 품질(좌장: 안성원 책임연구원, 소프트웨어정책연구소)’에서는 인공지능 성능의 핵심 요소인 데이터 품질에 대해 논의되었다. ‘인공지능 학습데이터 품질관리 및 검증 체계(유호진 팀장, NIA)’에서는 대규모 고품질 학습 데이터의 의의와 비정형 데이터 품질확보 방안 등을 제안하였다. ‘구글리서치 데이터 품질관리 관련 연구 동향 및 시사점(김정민 사무관, 국가데이터연구원)’에서는 사례연구를 통해 인공지능 데이터 구축과 관리 필요성을 강조하였으며, 토론은 강하예진 교수(세명대학교)와 이선희 과장(국가데이터처)이 참여하였다. 두 번째 ‘인공지능 활용 통계 혁신(좌장: 임종호 교수, 연세대)’ 분과에서는 인공지능 기반 방법론을 적용한 통계생산과 실증 사례가 소개되었다. 먼저 ‘거대언어모델을 활용한 설문조사의 현재와 한계(김란우 교수, 카이스트)’에서는 거대언어모델(LLM)을 활용한 합성 응답과 이용 사례를 살펴보았으며, ‘감염병 사망 예측을 위한 인공지능 적용 연구(이석민 사무관, 국가데이터연구원)’에서는 인공지능 기반 사인분류 예측 및 정책 대응형 서비스 확장 방안을 제시하였다. 이어서 ‘인공지능 기반 조사데이터 품질 제고 방안(이기호 부연구위원, 보건사회연구원)’에서는 국가통계 품질관리의 지능화·자동화 방안을 제안하였으며, 김주연 교수(충남대), 김동현 교수(한림대), 정용찬 교수(홍익대)가 토론자로 나서 활발한 논의를 펼쳤다. 마지막 ‘데이터 융합과 정보 보호(좌장: 김수영 과장, 국가데이터처)’ 분과에서는 데이터 활용가치 제고와 안전한 데이터 활용 방안 등을 논의하였다. ‘데이터 통합 방법 체계화 및 실증 연구(박성률 연구관, 국가데이터연구원)’에서는 파편화된 데이터 연계성·활용성 제고를 위한 데이터 통합 공정(프로세스) 도입을 제안하였으며, ‘인공지능 학습용 데이터를 위한 정보보호 신기술 연구 개발 현황(심규호 사무관, 국가데이터처)’에서는 데이터보호 신기술에 대한 국내·외 현황과 범정부 데이터 연계 활용 필요성을 강조하였다. 이후 이혜정 연구위원(한국보건사회연구원)과 이영기 연구원(주식회사 크립토랩)이 토론에 참여하여 심도 있는 의견을 교환하였다. 안형준 국가데이터처장은 개회사를 통해 “인공지능 성능은 데이터 품질과 신뢰성에 의해 결정되고, 정확하고 체계적으로 구축된 국가통계와 데이터는 인공지능 시대에 중요한 공공 인프라가 되고 있다”며, “이번 심포지엄에서 논의된 다양한 의견을 반영하여, 데이터 품질 향상과 새로운 데이터 가치 창출을 위한 국가데이터 연구를 지속적으로 확대해 나아가겠다”고 강조하였다. 한편, 온라인 중계가 병행되는 본 심포지엄은 누리집(dsri-symposium.kr)을 통해 실시간 참여가 가능하며 자유롭게 의견을 제시할 수 있다. 또한, 심포지엄과 관련한 자세한 내용과 발표자료도 누리집에서 확인할 수 있다.

출처: 정책브리핑 · 원문 보기 · 수집 2026-09-06

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