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정부가 추진하는 ‘K-문샷’ 프로젝트의 성공을 위해서는 데이터 부족, 실증 인프라 미비, 인허가 규제 등 3대 장벽을 해소해야 한다는 지적이 나왔다. 인공지능(AI)으로 과학기술 연구 속도를 높이겠다는 정부의 구상이 실현되려면 연구개발(R&D)을 뒷받침할 연구 환경과 제도를 개선해야 한다는 것이다. 과학기술정보통신부는 10일 서울에서 K-문샷 프로젝트를 둘러싼 인공지능(AI) 환경과 제도를 .검하기 위해 정책 세미나를 개최했다. 이날 세미나에서는 바이오·과학, 첨단기반·AI혁신, 에너지·거대시스템 등 3개 분과의 산학연 전문가들이 기술개발 과정에서 예상되는 걸림돌과 해결 방안을 논의했다. 전문가들이 공통적으로 지적한 첫 번째 장벽은 데이터 부족이다. AI를 학습시키려면 방대한 연구 데이터가 필요하지만, 국내 연구기관이 보유한 데이터는 기관별로 흩어져 있고 표준화도 미흡하다는 것이다. 정부는 올해 연구자들이 데이터를 공유하도록 지침을 마련했지만, 의무 조항이 아닌 만큼 여전히 데이터 확보는 더딘 상황이다. 세 분과 모두에서 데이터 부족에 대한 지적이 이어졌다. 김성필 UNIST 바이오메디컬공학과 교수는 “지금까지 국내 연구가 산발적으로 수행됐고 샘플 수가 적어 AI 모델 학습에 쓸 규모가 확보되지 않았다”고 했다 바다신2 . 조윤애 한국에너지기술연구원 선임연구원도 “수집된 데이터의 형식과 이력이 제각각이어서 AI 학습에 활용하기 어렵다”고 지적했다. K-문샷은 R&D 성과를 사업화까지 연계하는 계획이지만, 연구 결과를 실증하는 인프라도 부족한 상태다. AI가 신약 후보물질이나 신소재를 빠르게 설계하더라도 실증하지 못하면 결국 논문이나 특허 수준의 성과에서 그칠 가능성이 높다. 국내 실증 인프라가 AI 모델 발전 속도를 따라잡지 못하는 것이다. 유선빈 성균관대 에너지학과 교수는 “차세대 태양전지의 대형 공정라인과 테스트베드를 구축하는 데 통상 4~5년이 걸린다”고 했다. AI가 새로운 설계를 내놔도 이를 실증하고 사업화하기 위해 한참 기다려야 하는 것이다. K-문샷 로드맵대로 2032년까지 대면적 공정 인프라를 구축하려면 당장 내년에 성과가 나와야 하는 셈이다. 상용화를 더디게 만드는 인허가 체계도 넘어야 할 산이다. 기존 규제와 인허가 체계가 새로운 기술을 수용하지 못하면 기간 내 K-문샷의 목표를 달성할 수 없다는 지적이다. 대표적인 분야가 바이오다. 릴게임 새로운 기술을 개발해도 혁신의료기기 지정과 건강보험 적용이 이뤄지지 않으면 시장 진입은 더딜 수밖에 없다. 황한정 고려대 전자·정보공학과 교수는 “기술개발 초기부터 주요국의 인허가 요구사항을 함께 고려한 개발·실증 전략을 수립해야 한다”고 했다. 황 교수는 “국내 규제기관과 사전 협의를 하면서 인허가 절차를 구체화하고, 주요 시장 규제 요건도 초기부터 검토해야 한다”며 “국내 인허가 결과를 해외에 바로 적용할 수 있어야 한다”고 제언했다. 우주 분야는 인허가 규제가 세계적으로도 거의 공백 상태로 남아있다. 정부는 2032년에는 우주 데이터센터 서비스를 시작한다는 계획이지만, 현재 우주 데이터센터의 법적 지위, 전파 규제 등은 아직 정해지지 않았다. 임종빈 한국항공우주연구원 전략기획본부장은 “핵심 기술의 규제를 통합 관리하는 범부처 행정체계가 필요하다”고 했다. K-문샷이 3대 메가프로젝트와 7대 시드프로젝트를 뒷받침하는 도구인 만큼, 정부는 최대한 목표 달성을 위한 환경을 마련하겠다는 입장이다. 오대현 과기정통부 미래전략기술정책관은 “연구자들이 사명감을 가지고 국가 미션을 추진하는 과정에서 AI 활용과 제도·인프라 등 차원에서 걸림돌이 생기지 않도록 정부가 최선을 다해 지원하겠다”고 밝혔다.