[STN뉴스] 정성용 기자┃인공지능(AI) 시대의 국가 경쟁력을 결정짓는 핵심 자산으로 '데이터의 질적 고도화'가 떠오른 가운데, 국내 연구진이 공간정보와 국가 통계를 혁신적으로 융합한 정책 패러다임을 제시해 국제 학술대회에서 최고 상을 수상했다.
조덕호(대구대 명예교수)·최영희·민보경·김규호(경주대 명예교수) 연구팀은 융합 기술 분야의 권위 있는 국제학술대회인 ‘IICCC 2026’(제12회 국제 융합 학술대회)에서 ‘최우수 논문상(Best Paper Award)’을 수상했다고 14일 밝혔다.
문화기술국제진흥협회(IPact)와 국제인공지능학회(IAAI) 등이 공동 주최한 이번 대회에서 연구팀은 AI 산업 생태계의 패러다임을 바꿀 데이터 정책을 제안해 학술적 가치와 독창성을 높이 인정받았다.
수상의 영예를 안은 논문은 ‘AI 시대의 데이터 정책 재설계: 좌표 기반 융합 빅데이터(위성·GIS·통계)와 데이터 팩토리 구축을 중심으로’이다. 논문에서 연구팀은 한국이 세계 최고 수준의 위성 영상 및 지리정보시스템(GIS) 인프라를 갖추고도, 정작 인구·경제·사회 등 핵심 통계 데이터가 시·군·구 등 행정구역 단위로만 관리되어 서로 결합하지 못하는 구조적 한계를 짚어냈다.
연구팀은 이를 ‘좌표 없는 통계의 사각지대’라고 규정하며 국가 데이터 정책의 가장 치명적인 약점이라고 지적했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제시된 대안이 바로 ‘SGS(위성·GIS·통계) 융합 빅데이터 체계’다. 모든 통계 데이터에 공간적 '좌표(Geocode)'라는 공통의 언어를 부여해 하나의 플랫폼에서 융합하자는 구상이다.
예를 들어 위성영상으로 포착한 미세먼지나 기후 변화 흐름, GIS 기반의 공장·도로 위치 정보를 특정 좌표 기반의 주민 소득 및 호흡기 질환 통계와 결합하면, 환경 재해가 취약 계층에 미치는 영향을 100m 격자 단위로 실시간 정밀 분석할 수 있게 된다.
특히 연구팀은 원유를 정제해 고품질 석유 제품을 만드는 것처럼, 가공되지 않은 원시 데이터를 AI 학습에 최적화된 표준 데이터로 가공·생산하는 ‘데이터 팩토리(Data Factory)’ 모델을 제안해 큰 주목을 받았다. 정제되지 않은 쓰레기 데이터는 AI의 학습을 왜곡하고 오류를 증폭시키는 만큼, 국가 차원의 데이터 정제 공장을 통해 고부가 가치의 '자양분'을 지속해서 공급해야 한다는 취지다.
아울러 연구팀은 이를 실현하기 위한 구체적인 제도적 로드맵도 함께 제시했다. ▲모든 국가 통계에 좌표 부여를 의무화하는 통계법 개정 ▲빅데이터융합법 제정 등 입법 과제와 함께, 과학기술정보통신부(위성), 국토교통부(GIS), 기획재정부(통계) 등으로 파편화된 데이터 관리 권한을 통합 컨트롤할 독립 행정기구인 ‘국가빅데이터청’ 신설을 강력히 촉구했다.
연구팀은 "좌표 기반의 융합 빅데이터는 흩어져 있을 때는 무의미하지만, 좌표라는 틀 위에서 조립될 때 비로소 거대한 디지털 트윈을 완성하는 퍼즐과 같다"며 "대한민국이 이러한 융합 표준화를 선도한다면, AI 시대의 단순한 데이터 소비국을 넘어 글로벌 시장의 판도를 바꾸는 '데이터 표준 설정자(Standard-setter)'로 도약할 수 있을 것"이라고 강조했다.
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/ STN뉴스=정성용 기자 syjung7777@daum.net
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