과학기술 연구개발 ‘디지털 날개’ 달고 더 빨리 높이! 「연구개발 디지털화 촉진방안」

첨단기술-디지털 융합 선도연구에 2027년까지 2,000억원 투입

디지털 복제물(트윈) 가상실험환경, 지능형실험실 등 선도 모형 80개 개발


과학기술정보통신부(장관 이종호, 이하 ‘과기정통부’)는 9월 20일(화) 연구개발 과정에 인공지능, 디지털 복제물(트윈) 등 디지털 기술을 접목하여 기술혁신을 가속화하는 「연구개발 디지털화 촉진방안」을 발표하였습니다.

인공지능, 디지털 복제물 등이 연구현장에 적극 도입되어 수십 년이 걸리던 기술적 난제를 수 분만에 해결할 수 있는 연구개발의 디지털화가 본격적으로 도래하고 있는데요.

이번 방안은 디지털 연구혁신을 지원하는 국정과제의 일환으로 연구개발 전 과정에 디지털 기술을 활용하여 혁신적인 성과창출과 연구효율성 향상을 동시에 실현하기 위해 수립되었습니다.

이를 위해 생명(바이오), 소재, 기계시스템 등 첨단 연구에 인공지능, 디지털 복제물, 연구빅데이터 등을 활용하는 분야별 디지털 융합전략을 순차적으로 수립 발표합니다.


이를 구체화하기 위해 디지털 융합연구릍 통해 난치질환 진단, 신소재 개발, 우주변화 예측 등을 목표로 하는 선도 과제에 ’27년까지 2,000억원을 투입하고, 인공지능 로봇 소재연구실, 바이오파운드리 등 첨단 지능형실험실도 개발 및 확산합니다.

또한 소재 데이터 기반 합성가능성 예측 등 첨단화된 연구데이터 분석모형을 40개 이상 개발 및 확산하고, 원격 실험이 가능한 디지털 복제물 가상 실험환경도 10개 연구 분야에 대해 구축합니다. 디지털 기술을 활용한 연구행정효율화 및 연구몰입환경 조성을 위해 연구기관의 연구행정 시스템을 인터넷기반 자원공유(클라우드) 기반으로 통합하고, 연구지원 인공지능 챗봇을 개발하는 등 디지털 연구지원 혁신도 가속합니다.

오태석 제1차관은 연구현장인 한국과학기술원에서 이번 전략의 주요내용을 공유하는 전략 발표회를 개최하고 기계시스템에 디지털 융합을 실현하고 있는 한국과학기술원 첨단제조지능실험실을 둘러보았습니다. 특히, 이번 현장 발표회에서는 관련 전문가들과 이번 전략을 어떻게 신속하게 연구현장에서 실현할 지에 대한 방안도 심도 있게 논의되었습니다.

오태석 차관은 “단백질 구조 해석에서부터 반도체 설계, 소재 개발에 이르기까지 기존 연구방식의 한계를 극복하고 혁신적인 성과를 창출하기 위해서 디지털 기법을 접목한 연구개발의 중요성이 갈수록 커지고 있다.”며, “이번 전략을 계기로, 연구자와 함께 디지털 연구혁신을 선도할 수 있도록 지속적으로 지원하겠다.”고 하였습니다.

이번에 수립된 「연구개발 디지털화 촉진방안」의 주요 추진과제로는 ⓵첨단기술과 디지털 융합연구를 활성화 하고, ⓶연구데이터의 수집 및 활용 체계를 고도화 하며, ⓷디지털 전환 연구기반을 조성하는 등 3대 추진전략과 10대 세부과제를 설정하여 이행해 나갈 예정입니다.

[ 1. 첨단기술-디지털 융합연구 활성화 ]


첫째, 인공지능, 연구 빅데이터 등을 생명(바이오), 소재, 기계시스템 등 연구개발 전반에 도입하는 융합연구를 활성화 합니다. 난치질환 진단, 신소재 구현, 기후변화 예측 등 실질적인 성과를 달성하기 위한 융합연구 선도과제에 2027년까지 2,000억원을 투자하며, 인공지능 로봇 소재 연구실 등 첨단 지능형실험실을 구축 및 확산하기 위한 지원도 강화합니다.

분야별 디지털 융합연구를 고도화하기 위해, 이번 전략을 기점으로 생명(바이오), 소재 등 연구 분야별 특성에 따른 맞춤형 디지털화 촉진 전략*을 순차적으로 수립할 예정입니다.

* (바이오)디지털 바이오 연구개발 혁신전략(’22.하), (연구장비)연구장비 기반 실험데이터 공유·활용 활성화 전략(‘23.상), (소재)나노‧미래소재 연구데이터 활용 활성화전략(‘23.상) 등 수립

 

[ 2. 연구데이터 수집 및 활용체계 고도화 ]

둘째, 연구개발 디지털화의 핵심인 연구데이터의 수집부터 공유 및 활용체계를 고도화하기 위한 지원을 강화합니다. 인체 유래물 데이터, 위성 관측 데이터 등 연구자의 활용 수요가 높은 연구데이터를 추가로 확보합니다. 데이터 품질 고도화를 위해서는 연구데이터 품질선도센터를 설치·운영하는 등 품질관리체계*를 확립합니다.

* (바이오) 연구데이터 품질 관리를 위한 품질선도센터 운영(’22∼)(우주) 중해상도 광학영상 및 SAR(C밴드) 영상 품질관리 체계 개발(’22∼’25)

아울러, 단백질 데이터 분석을 통한 항체 설계 및 질병 진단, 소재 데이터 기반 합성 가능성 예측 등 연구데이터 분석모형을 2027년까지 40개 이상 개발 및 확산하고, 원격 실험이 가능한 디지털 복제물 가상 실험환경도 양자역학 등 10개 연구분야에 대해 구축할 계획입니다.

< 연구데이터 분석 모델 예시 >

바이오

■ 단백질 구조 데이터 기반 항체 및 저분자 화합물 신약 설계 기술

■ 자기공명영사장치(MRI) 딥러닝 분석을 통한 척추관절염 진단 및 질병 활성도 예측 기술

■ 원자쌍 분자 표현법 기반 화합물 가상 탐색 기술

소재

■ 합성공정 최적화 및 합성 가능성 예측 기술

■ 기계학습을 이용한 초기능성 소재 설계 기술

■ 가상 미세조직을 활용한 성형성 예측 기술

우주

■ 위성 영상 객체탐지 ■ 시계열 영상 변화탐지 ■ 이종영상 변화탐지 기술

 

[ 3. 디지털 전환 연구기반 조성 ]

셋째, 디지털 역량을 겸비한 핵심 연구인력을 양성하고 연구기관의 디지털 전환을 지원하는 등 기반을 조성하기 위한 지원도 확대합니다.

연구자 대상 인공지능 역량강화 교육을 확대하고, 과학기술 분야의 석·박사 과정 학생들이 디지털 기술을 익힐 수 있도록 교육 프로그램도 제공합니다.

연구기관의 연구지원 방식을 디지털화하여 연구자의 연구몰입을 향상하기 위해서 연구행정 시스템을 인터넷기반자원공유(클라우드)로 통합하고 연구행정 근접지원 인공지능 챗봇 개발, 연구행정 자동화 시스템을 개발하는 등 지능형 연구지원시스템을 고도화합니다.