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[IT뉴스]"자는 시간 2시간 빨라졌다" 1430건 국가 R&D 예산심의에 특화AI가 도움

온카뱅크관리자

2026-05-14 14:17:32

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 14일 정부세종컨벤션센터에서 열린 국가 R&amp;D 예산심의 특화 AI 서비스 구축 관련 출입기자 간담회에서 김미미 과기정통부 기계정보통신조정과장이 특화 AI 서비스를 시연하고 있다. 이병구 기자 2bottle9@donga.com
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 "올해 심의 대상 사업 수가 지난해보다 더 많았는데도 자는 시간이 2시간 빨라졌습니다."
 올해 2년째 국가연구개발(R&amp;D) 예산 심의에 참여하는 임태범 인공지능ICT 분과 전문위원(한국전자기술연구원 인공지능연구본부장)은 올해 처음 도입된 '국가 R&amp;D 예산심의 특화 AI 서비스' 사용 소감을 이같이 밝혔다.
 과학기술정보통신부는 14일 정부세종컨벤션센터에서 열린 국가 R&amp;D 예산심의 특화 AI 서비스 구축 관련 출입기자 간담회에서 특화 AI를 소개하고 서비스를 시연했다.
 매년 5~6월, 국가과학기술자문회의 운영위원회 산하 10개 기술분야별 전문위원 166명과 담당자들은 R&amp;D 사업 계획을 심층 검토해 예산을 배분·조정한다.
 10년 전인 2017년과 비교해 국가 R&amp;D 예산은 18.9조원에서 35.5조원으로 약 1.8배 늘었고 심의사업 건수는 639건에서 1430건으로 2.2배 증가했다. 소수의 인원이 사업별로 수십~수백장에 이르는 심의 자료를 제한된 기간 내에 검토해야 한다는 부담이 크다.
 전문위원과 예산 심의 담당자들은 1000개가 넘는 사업들 간 유사·중복성을 종합 검토하는 데 많은 시간과 노력을 쏟아왔다. 회의록 요약, 검토의견서 작성 등으로 본질적인 사업 검토에 충분한 시간을 확보하기 어렵다는 지적도 제기됐다.
 예산심의 특화 AI는 국내 기업 업스테이지의 독자 AI 파운데이션 모델(독파모)을 활용했다. 지난 5년간 축적된 5000여개의 국가 R&amp;D 사업의 예산요구서, 기획보고서, 전문위원 검토의견서 등의 데이터를 학습시켰으며 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)의 연구 데이터 1243만건을 실시간 연계해 활용한다.
 핵심 기능은 신규 사업의 유사·중복성 분석, 회의록 요약 등 행정 프로세스 자동화 및 초안 생성, 사업검토 협업 기능 등이다.
 심의 과정에서 실제로 특화 AI를 활용한 전문위원들은 시간이 많이 소요되는 번거로운 작업을 효율화하는 데 도움을 받았다고 밝혔다.
 임재혁 전문위원(경희대 기계공학과 교수)은 "시간이 오래 걸리는 작업인 초안을 빠르게 작성하고 주심과 부심이 업무 본연인 디스커션에 더 집중할 수 있다"고 말했다.
 임태범 전문위원은 "출처를 명시해주는 부분도 의미있다"고 덧붙였다.
 사업의 중복성을 신속히 판단하는 데도 AI가 유용하다. 키워드가 같더라도 개발 방식이 다르면 별개 과제인 경우가 있는데 이를 가려내는 데 시간이 걸린다.
 김영진 전문위원(포스텍 전자전기공학과 교수)은 "사업당 논의가 30분에 불과한데 중복인지 아닌지 판단하는 과정이 10분이나 차지한다"며 "판단 기준을 잡는 데 있어서 특화 AI가 상당히 도움됐다"고 말했다.
 과기정통부 관계자는 "투자국 직원들이 지난해 과기정통부 초과근무 2위였다"며 "기본 양식을 만드는 데 가장 시간이 오래 걸렸는데 특화 AI의 초안 생성 기능을 통해 시간을 많이 단축할 수 있을 것으로 기대한다"고 설명했다.
 올해는 시범 도입 단계인 만큼 개선 요청도 나왔다.
 임재혁 전문위원은 "중간에 예산 심의와 관계가 없는 질의응답이 기록에 남으면 환각 위험이 발생하는 것으로 확인된다"며 "질문 순서 등 최고 효과를 낼 수 있는 절차를 저장하고 다른 전문위원도 일관되게 활용할 수 있도록 하면 좋겠다"고 제안했다.
 임태범 전문위원은 "주심과 부심이 함께 쓰는 검토 의견의 논리성을 확보하는 기능과 다른 전문위원회에 검토를 요청하는 기능도 추가되면 좋겠다"고 말했다.
 과기정통부는 그동안 전문위원과 예산심의 담당자들이 검토해 왔던 방대한 인쇄물과 행정 서류를 디지털화해 연간 수십만 장에 달하는 종이 문서 사용을 줄일 수 있을 것으로 내다봤다.
 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "과기정통부가 부처 가운데 선도적으로 독자 AI 파운데이션 모델의 추가학습을 통해 자체 업무에 특화된 AI를 도입한 사례"라며 "향후에는 각 부처에서 R&amp;D 사업을 기획하고 예산을 요구하는 전반의 과정에 예산삼의 특화 AI를 활용할 수 있도록 시스템을 발전시켜 나가겠다"고 밝혔다.
 [이병구 기자 2bottle9@donga.com]
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