[서울=뉴스핌] 김영섭 기자 = 우리나라 인공지능 기술의 산업적 활용을 위해서는 중장기적 관점에서 기계학습에 요구되는 양질의 데이터가 필요한 것으로 분석됐다. 

30일 한국과학기술기획평가원(KISTEP)은 기술동향보고서 최신호에서 “인공지능 기술개발의 핵심 요소는 구조화된 대량의 학습 데이터이며, 그간 데이터 확보와 품질 측면에서의 어려움은 기업들이 기계학습의 활용을 주저하게 만드는 핵심 요인”이라며 이같이 지적했다. 

‘인공지능(SW)’이란 제목의 보고서는 “구글(검색·메일), 페이스북(SNS), 아마존(쇼핑·유통) 등 거대 IT 기업들이 인공지능 기술의 선두주자로 나설 수 있었던 것은 방대한 데이터를 모을 수 있는 고유 플랫폼을 보유하는 등 데이터 기술력에 있다”며 “수집 단계부터 질적 데이터 확보를 위한 노력이 크게 작용한다”고 강조했다. 

보고서는 이어 경영컨설팅 기관 맥킨지를 인용해 “산업 부문 중에는 소매 분야가 연간 최대 8000억 달러, 운송·물류 분야는 연간 최대 5000억 달러로 인공지능 도입으로 인한 가장 큰 경제적 효과를 창출할 것으로 전망된다”고 밝혔다. 

또 “여행 및 하이테크 부분에서 인공지능이 매출에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 조사됐다”며 “향후 인공지능의 기업적 활용을 위해서는 데이터의 복잡성을 효과적으로 활용할 수 있는 영역에서 두각을 나타낼 것”이라고 덧붙였다. 

특히 보고서는 “인공지능 기술의 글로벌 주요 이슈로는 양질의 데이터를 확보하고 자사의 플랫폼을 구축하는 등 시장 경쟁에 우위를 점하기 위한 경쟁으로 이어질 것”이라고 예상했다. 

따라서 보고서는 “정부는 데이터 수집단계부터 관련 연구자 및 활용 기업의 서비스 수요를 적극 반영해 공공 데이터를 구축·개방하고, 데이터 개방 활성화를 위한 기반을 조성하는 것이 필요하다”고 주문했다. 

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