[제33권 제2호] AI Ready Data의 개념적 구조와 한국의 AI Ready 공공데이터 정책 분석
요약
AI 기술의 확산에 따라 데이터 관리 패러다임이 단순한 ‘양적 확대’에서 ‘AI 활용 적합성 확보’로 전환되고 있다. 본 연구는 AI Ready Data(AIRD) 개념을 학술적으로 정립하고, 한국의 ‘AI Ready 공공데이터’ 정책 현황 분석을 통해 향후 개선 방향을 제시하는 데 목적이 있다. 선행 연구와 정책 문서를 체계적으로 검토하여 산업계, 학계, 국제기구, 정부의 접근 방식을 분석한다. 본 연구는 AIRD의 5개 핵심 구성요소로 품질·신뢰성, 표준화·상호운용성, 거버넌스·책임성, 다양성·포용성, 지속적 운영 가능성을 도출하고, 이를 바탕으로 통합 프레임워크를 설계한다. 한편, 공공데이터 관리체계를 원천데이터(TL0), 기관 내부 가공데이터(TL1), 개방데이터(TL2)로 구분하는 전환계층 모델을 제시한다. 분석 결과, 한국 정책은 긍정적 방향성을 보이나, 국제 기준 대비 표준화 ·거버넌스· 포용성 측면에서 초기 단계에 머물러 있는 것으로 나타난다. 본 연구는 개방 데이터 중심의 품질 개선 체계 구축과 생애주기 전반의 순환적 관리 체계 확립을 주요 정책 대안으로 제안한다.
주제어
AI Ready Data, 공공데이터 정책, 데이터 품질관리, 상호운용성, 데이터 거버넌스
문의
인공지능정책실 미래전략팀 윤정영 선임(053-230-1283, jy108@nia.or.kr)