서강대학교 기술경영전문대학원(MOT)은 9일 한국과학기술회관에서 'AI 시대 과학연구 방향'을 주제로 데이터경제 학술 컨퍼런스를 열고, 데이터와 AI로 과학의 임팩트를 키우는 최신 흐름을 한자리에 모았다고 12일 밝혔다.
행사에는 Northwestern University의 Benjamin F. Jones·Dashun Wang 교수를 비롯해 문성욱 교수(서강대 MOT), 이경하 센터장(KISTI), 김지홍 부연구위원(KISTEP)이 연사로 참여해 학·정·연 협력의 실행 해법을 제시했다
문성욱 교수는 “더 나은 과학이 더 나은 경제성과와 사회적 복지로 이어지게 하려면, 글로벌 프런티어의 프레임워크를 학습하고 데이터 기반 도구를 적극 도입해야 한다”라는 방향을 제시했다.
한국은 세계 최상위권의 R&D 투자에도 불구하고 성과의 질(상위 피인용 비중), 혁신기업 비율, AI 인재 유출 등 구조적 과제를 안고 있다며, 정보 접근을 넘어 '과학 수행의 자동화(AI Scientist)'에 대비한 생태계 재설계가 필요하다고 강조했다.
기조 발표에서 이경하 센터장은 AI for Science의 현재와 다음 단계 로드맵을 소개했다. 대규모언어모델(LLM)이 단순한 생성기를 넘어 '플래너·리저너'로 진화하는 가운데, 학습(Train-time) 스케일링의 한계를 보완하는 테스트타임 스케일링이 중요해지고 있음을 짚었다.
또한 에이전트·오픈 프로토콜(MCP) 기반 접근과 함께, KISTI의 과학·기술 특화 모델군 KONI-R(추론), KONI-V(멀티모달), KONI-RAG(전문 RAG)의 개발·배포 현황과 하이브리드 리트리버·RAG Fusion 등 구성 요소를 공개하며, 연구 현장에서의 활용과 저작권·생성물 소유권 등 거버넌스 이슈를 균형 있게 논의했다.
김지홍 부연구위원은 데이터 기반 과학기술 인재정책(HRST)의 큰 그림을 제시했다. 미국 연방·부처 차원의 데이터 전략 등을 토대로 국내의 저출산에 따른 인재 공급 감소와 대학 연구경쟁력 정체를 냉정히 진단했다.
클로징으로 소개된 Northwestern의 세션은 '과학의 임팩트를 어떻게 정량화하고, 어떻게 극대화할 것인가'에 답을 내놓았다. 발표에 따르면 학술논문 상당수가 특허 지식 흐름에 편입되며, 과학을 직접 활용한 특허일수록 시장가치가 높았다. 그러나 매년 200만 편이 넘는 논문과 전공 특화는 '지식의 부담'을 키워 유망 아이디어 발굴이 어려워지고 있다. Northwestern은 Innovation Data Lake와 Idea·People·Partner Finder로 논문-특허-라이선스-스타트업-정책 데이터를 통합·예측해 기술이전 참여를 높이는 초기 성과를 거뒀다고 밝혔다.
이번 행사에 이어 서강대 MOT는 오는 11월 26일 열리는 제6회 Data Economy Conference에서 '임팩트 있는 아이디어를 어떻게 상용화할 것인가'를 주제로 논의를 확장할 계획이다.
권미현 기자 mhkwon@etnews.com
