▲건양대 LINC 3.0사업단이 마련한 2022 제1회 디지털 전환과 혁신 컨퍼런스'에 참석한 관계자들이 기념촬영을 하고 있다.

최근 디지털 대전환시대 데이터 산업의 동향은?

그리고 이에 따른 대학의 역할은?

이를 위해 건양대 LINC 3.0사업단(단장 오도창 산학부총장)이 11월 11일 건양대 죽헌정보관 201호에서 '2022 제1회 디지털 전환과 혁신 컨퍼런스'를 개최해 큰 호응을 얻었다.

그리고 '디지털 전환시대에 데이터 산업의 동향과 대학의 역할'이란 주제로 열린 이날 컨퍼런스에는 교원 및 기관, 산업체 관계자, 학생 등 200명이 참석해 이에 따른 방향을 함께 모색하는 시간을 가졌다.

건양대 유성하 교수(융합디자인학과)의 사회로 열린 이날 컨퍼런스는 ▲환영사(홍영기 산학협력단장 ▲축사(조승래 국회의원) ▲데이터 생산과 유통의 날개 '데이터 기본법'(국회의원 조승래 과학기술정보방송통신위원회 간사) ▲지식축적 인공지능과 데이터(최기선 카이스트 명예교수·건양대 석좌교수) ▲디지털전환 시대 의료로봇 산업 미래(유지곤 카이로보틱스 대표) ▲원격의료 시대 의료데이터 활용(김종엽 의료데이터 센터장) ▲인공지능 학습/운영을 위한 고성능 Infra 구성과 MLOps 도구(오세진 텐 대표) ▲디지털전환 시대 인공지능(박종욱 의료인공지능학과 교수) ▲디지털 전환을 위한 인공지능 데이터의 중요성(함영균 테디썸 대표) ▲대학교육 왜 메타버스인가?(유성하 융합디자인학과 교수)의 주제발표가 진행됐다.

▲건양대 홍영기 산학협력단장이 축사를 하고 있다.

홍영기 산학협력단장은 축사에서 "건양대는 작지만 강한대학, 잘 가르치는 대학, 잘 치료하는 대학으로 명성을 얻고 있는데 이는 교직원과 학생 등 구성원 모두는 물론 지역내 혁신기관과 지역민들의 절대적인 헌신의 노력이 있었기에 가능했다"며 "특히 오늘 컨퍼런스가 미래 우리 사회 발전의 밑거름이 되는 최고의 시간이 되길 기대한다"고 말했다.

이어 조승래 국회의원은 '데이터 생산과 유통의 날개, 데이터 기본법'을 주제로 한 특강을 통해 데이터기본법을 입법하게 된 배경 3가지를 설명했다.

먼저 ▲디지털 대전환 및 데이터경제 전환의 핵심인 데이터의 체계적인 생산, 거래 및 활용 촉진 등 법제 기반 마련 ▲민간분야 경제·사회적 생산, 거래 및 활용 등을 위한 법정책 추진 기반 마련 ▲공공 및 민간을 아우르는 데이터 법정책 추진을 위한 범정부 데이터 거버넌스 체계 구축 등이다.

즉, 데이터의 가치 구현과 가치있는 데이터를 융합, 가공, 해체하여 쓸모 있는 데이터로 만들어 창업지원, 인력양성, 기술개발 촉진 등을 통해 데이터 산업을 육성하자는 것이다.

특히 조 의원은 개인정보 보호를 위해 '데이터 안심구역'을 설정하게 됐다고 설명했다.

▲ 조승래 국회의원이 '데이터 생산과 유통의 날개, 데이터 기본법'에 대한 주제발표를 하고 있다.

▲최기선 카이스트 명예교수가 '지식축적 인공지능과 데이터' 주제 발표를 하고 있다.

'데이터 안심구역'은 외부 유출은 일절 금지한채 특정 공간에서 데이터를 가공, 결합, 연구하면서 연구개발 기간 단축과 비용 절감을 통해 연구개발 성과를 활성화 시키는 것이라고 덧붙였다.

이에 따라 지방 최초로 충남대학교 정보화본부에 45억원을 들여 '대전 데이터안심구역'을 조성하고, 2023년 3월 본격 문을 열 예정이라고 말했다.

그리고 이 곳 '대전 데이터안심구역'에서는 데이터 분석·활용 공간 및 시스템 구성, 미개방 데이터를 구축하게 된다고 밝혔다.

조 의원은 "이젠 개인에 의한 창의적 혁신에서 융합을 통한 개방형 혁신이 필요할 때인데 이를 위해 제일 중요한 것이 데이터이고, 데이터가 공유돼야 개방형 혁신이 완성된다"며 "특히 데이터 관리를 어떻게 하는냐에 따라 기술진보, 경제발전, 사회적 문제 해결은 물론 행복한 우리의 미래가 달려 있다"고 강조했다.

최기선 카이스트 명예교수는 '지식축적 인공지능과 데이터' 주제발표에서 "크라우드 소싱을 잘 운영하면 여러 전문가에 의한 주석 작업보다 더 효과적이며, 기계학습용 데이터 주석은 비용이 많이 들기 때문에 자동 주석을 위한 원격지도학습법에서는 데이터 양이 많을수록 성능이 더 좋아진다"고 설명한 후 "병원 데이터에서 증상-진단 데이터 간 뉴럴넷 학습과 병원 의사 진단의 규칙 학습의 하이브리드화에 의하여 인간관계 지식을 갖는 인공지능을 만들어 가는 단계"라고 밝혔다.

충청비즈  cbiz0419@naver.com

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