[더 리더] 안형준 국가데이터처장 “국가데이터 전문기관으로, 새로운 미래를 설계하다”

진행 : 염현석 머니투데이방송 기자

출연 : 안형준 국가데이터처 처장

오프닝)

시청자 여러분 안녕하십니까? '더 리더' 염현석입니다.

우리에게는 아직 통계청이라는 이름이 조금 더 익숙한데요.

이제 통계와 숫자를 넘어 국가의 미래를 설계하는 데이터기관으로 새롭게 출범한 곳이 있습니다. 지난해 10월 문을 연 국가데이터처인데요.

데이터의 가치와 역할이 빠르게 달라지고 있는 시대, 국가데이터처는 어떤 역할을 하게 될까요?

오늘 '더 리더'에서는 국가데이터처 안형준 처장을 모시고 대한민국 데이터 정책의 새로운 방향과 국가데이터처가 그려가는 미래에 대해 자세히 들어보겠습니다.

- 바쁘신 가운데 출연해주셔서 정말 감사합니다. 먼저 시청자 여러분께 인사 부탁드리겠습니다.

▶ 안녕하십니까? 국가데이터처 처장 안형준입니다. 반갑습니다.

- 지난해 10월 1일 국가데이터처가 출범했습니다. 이제 곧 1주년이 다가오고 있는데요.

지난 1년 어떠셨는지 소회 한 말씀 부탁드리겠습니다.

▶ 기자님 말씀하신 것처럼 작년 10월에 저희가 국가데이터처로 새롭게 승격이 되었고요. 그러면서 데이터 총괄 조정 업무를 부여를 받았습니다. 그 안에는 우리나라가 가지고 있는 국가데이터의 경쟁력을 높이기 위한 노력을 경주했던 시간이고요. 무엇보다도 먼저 법적 기반을 마련하기 위해서 저희가 국가데이터 기본법 제정을 추진하고 있습니다. 지난 5월에 국회에 상정이 된 상태이고요. 그리고 법을 토대로 해서 저희가 해나가는 기본 사업들을 저희가 구상을 했고 기본 사업들에 대한 예산을 확보하기 위한 노력을 기울이고 있습니다. 지금까지는 법적 기반을 만들고 사업을 구상하는 기간이었다면 앞으로는 그런 기반 하에서 국민들께서 체감할 수 있도록 성과를 낼 수 있는 그런 시간으로 만들어 나가려고 노력을 하고 있습니다.

- 국가데이터처는 과거에 통계청과는 어떤 차별점이 있고 정확히 어떤 역할을 수행하는 기관인지 쉽게 설명 부탁드리겠습니다.

▶ 그동안에는 통계청으로서 통계에 대한 총괄 조정을 했었고요. 이제는 통계를 넘어서 데이터에 대한 총괄 조정 기능까지 부여를 받았습니다. 데이터는 모일수록 가치가 높아지는데요. 모은다고 단순히 높아지는 게 아니라 연계해서 활용하는 것이 중요합니다. 총괄 조정 기능을 통해서 연계와 활용을 쉽게 할 수 있도록 그를 통해서 가치를 극대화하는 것이 저희 목적이 되겠고요. 이걸 제대로 하기 위해서 기존 청에서 각 부처의 업무를 지원하는 처로 승격됐다고 보시면 되겠습니다.

- 대통령께서 처장님을 국가데이터 최고 책임자 CDO로 임명하셨습니다. CDO의 역할과 책임은 무엇인가요?

▶ 국가 차원에서 CDO라는 것은 생소한 개념인데요. 저는 우리나라의 국가데이터의 경쟁력을 높이는 것이 저의 책무라고 생각을 하고요. 한 나라의 국가데이터의 경쟁력이라 그러면 세 가지 요소가 필요합니다. 하나는 적정량의 데이터가 있어야 되고 품질이 보증이 돼야 되고 끝으로 제대로 활용을 해야 됩니다. 그동안에는 데이터 확충에 저희가 신경써왔다면 앞으로는 품질을 높이고 제대로 활용하는 것이 중요하다고 생각을 하고요. 다들 아시다시피 우리나라가 미국이나 중국에 비해서는 데이터의 절대량이 부족한 것이 사실입니다. 그렇지만 데이터가 적어도 제대로만 활용한다면 AI 성능을 극대화할 수 있다는 것이 국제 사회에서 강조되고 있고요. 저희가 이걸 데이터 중심 AI라고 부르고 있는데 우리가 나아가야 될 방향이라고 생각을 합니다. 그래서 정부부처는 물론, 개별경제 주체들이 데이터를 핵심 자산으로 구축, 활용할 수 있도록 데이터의 생태계 지원을 지원해 나가겠습니다. 또 한편으로는 안전이나 복지와 같은 국민의 삶, 이와 직결되는 정책을 데이터로 지원해 나가는 노력도 놓칠 수 없다고 생각을 하고요. 그래서 자살예방 등 활용 가능한 융합 데이터를 구축해서 지원해 나가겠습니다. 하지만 이런 모든 것들을 위한 기반이 AI 시대에 데이터 경쟁력을 높이기 위한 기반은 데이터를 할 수 있는 인력이라고 생각이 되고요. 그거는 사람으로 키워나가는 게 중요하다고 생각을 합니다. 그래서 데이터 전문 교육을 확충하고 신규 충원도 적극적으로 해나가도록 할 생각입니다.

- 최근 AI 시대에 맞춰 데이터의 중요성이 대두되고 있는데요. 데이터가 국가와 기업의 핵심 경쟁력이 되는 이유가 무엇이라고 생각하십니까?

▶ AI 시대의 데이터는 산업화 시대의 원유와 같습니다. 데이터 없는 AI는 기능이 불가능하기 때문인 건데요. 그래서 빅테크들이 질 좋은 데이터를 확보하기 위해서 사활을 거는 이유이기도 합니다. 최근에 AI 알고리즘 개발에서 데이터의 품질 제고와 활용으로 AI 성능을 확충하기 위한 노력이 중점 연구하고 있습니다. 아까도 말씀드렸다시피 데이터 중심의 AI라는 핵심 개념인데 데이터의 절대량이 부족한 우리로서는 반드시 갖춰야 될, 나가야 될 방향이라고 저희는 생각을 합니다. 데이터의 품질을 높이고 DB 관리 체계를 구축해서 연구를 활성화하는 기반을 만들어 나갈 계획입니다.

- 이번에는 국가데이터처가 추진 중인 데이터 혁신의 구체적인 모습과 기대효과에 대해 좀 더 자세히 알아보도록 하겠습니다.

▶ 가장 먼저 올 하반기, 대통령 업무 보고에서 국민의 삶을 지원하는 국민 중심의 인공지능 데이터 관리 체계 구축을 본격화 하신다고 들었습니다. 어떤 내용인지 자세히 설명 부탁드립니다.

다른 나라에서도 이런 사례가 사실 많지 않아서 저희도 말씀드리기 쉽지는 않은데 짧게 말씀드리면 AI 시대에 정부부처하고 국민들이 데이터를 믿고 쉽게 활용할 수 있도록 모두의 AI를 위한 데이터 지능 기반을 구축하는 건데요. 이렇게 말씀드리면 조금 어려울 것 같고 각 부처가 지금 가지고 있는 정책 자료들을 AI 데이터로 변환해서 제대로 활용할 수 있도록 하는 범정부 데이터 관리 체계입니다. 범정부 관리 체계를 구축해서 정부 내에서도 잘 활용하고 국민들도 쓸 수 있도록 하는 그런 개념인데요. 이런 관리 체계 구축은 세 단계로 저희가 설정을 하고 있습니다. 가장 우선적으로는 부처별로 법령이라든가 정책 기본 계획이라든가 연구용역 결과, 아니면 민원 자료 이런 것들이 다 정책 자료라고 볼 수가 있는 건데 이런 정책 자료를 AI 데이터로 저희가 변환하는 것이 1단계고요. 그다음 단계는 이런 변환된 데이터를 그대로 둬가지고는 제대로 활용이 안 되니까 AI가 제대로 쓸 수 있도록 그리고 효용이 극대화될 수 있도록 관리 체계를 갖추는 것입니다. 그런 관리 체계를 구축하고 마지막 최종적으로는 각 부처가 구축한 AI 데이터베이스를 연계해서 활용할 수 있는 체계를 갖추는 것. 이렇게 3단계로 저희가 구축을 하려고 하고요. 일단 구축이 된다면 그다음에는 일부는 대국민 공개가 가능한 경우에는 국민에게 서비스할 생각이고 그리고 국가 차원에서는 어떻게 보면 모든 부처의 DB를 저희가 연결한다면 국정 전반하고 국민생활 전반을 아우르는 품질 좋고 활용성 있는 데이터를 저희가 갖출 수 있을 것 같아서 이것이 곧바로 국가 경쟁력으로 이어지지 않을까 기대하고 있습니다.

- 데이터처의 등록부와 부처별 주요 데이터센터를 안전하게 연결하는 ‘모두의 국가 데이터 체계’도 추진 중인 것으로 알고 있는데요. ‘모두의 국가데이터 체계’는 구체적으로 무엇인지 설명 부탁드리며 더불어 앞서 말씀하신 모디와는 어떻게 다른지도 설명 부탁드리겠습니다.

▶ 우리나라의 각 부처와 기관들이 가지고 있는 아주 귀중한 데이터들이 있습니다.

데이터처 같은 경우 통계 데이터와 통계 데이터를 작성하기 위해서 저희가 수집했던 마이크로 데이터들이 있고 국세청에는 국세 데이터가 있고 금융 데이터도 있고 의료 데이터도 있고 이런 것들이, 각 데이터들이 개인정보 보호 차원이라든가 나름의 고유한 목적에만 쓸 수 있도록 하기 때문에 각 기관들이 자기네 데이터센터에 각각 잘 보관하고 있습니다. 최근에 AI 시대가 되니까 활용도가 중요하잖아요. 각 기관들마다 자기 소관 데이터센터에서 사람들이 와서 쓸 수 있도록 제공을 하고 있는데요. 아까 말씀드렸다시피 데이터의 가치는 모았을 때 높아지는 거거든요. 연계 활용하는 것이 중요한데 지금까지는 개별 법상의 규제나 이런 거 때문에 제대로 돼 있지 않은 게 현실이고요. 그래서 저희 생각에는 각 부처가 운영하는 데이터센터를 안전한 전용망을 통해서 연결해서 활용할 수 있도록 하는 것, 그게 저희가 생각하는 모두의 국가데이터 체계입니다. 특히 저희는 인구나 사업체 같은 전수등록부를 가지고 있으니까요. 저희가 중심이 되어서 금융이나 의료, 국세 같은 데이터를 연결하는, 저희가 중심으로서 허브, 각 기관들을 스포크 이렇게 연결해서 연결 결합하는 걸 지원하는 거, 그런 체계입니다. 그런데 이게 현재 법상으로는 지금 어렵고요. 저희가 지금 제정을 추진 중인 국가데이터기본법이 되면 법적 근거가 마련돼서 원활하게 수행할 수 있을 것으로 생각하고 있습니다. 그리고 아까 말씀드린 국민 중심의 인공지능 데이터 관리 체계 그거하고 이 차이는 지금 새롭게 만드는 인공지능 중심 데이터 관리 체계는 각 부처가 지금 가지고 있는 정책 자료를 AI 데이터화해서 일종의 정책 지식이죠. 그런 것들을 공동 활용하게 한다는 거고 지금 말씀드린 모두의 국가데이터처는 이미 기존에 있는 데이터들, 대부분 다 지금 숫자로 된 데이터들이고 이것들이 각각 부처가 산재돼서 갖고 있는 데이터들을 연계해서 활용한다는 그런 차이가 있는 겁니다.

- 모두의 국가데이터가 각 기관에 흩어진 데이터를 안전하게 연결하는 인프라라면 모디는 각 부처의 전문지식을 AI를 통해 국민이 활용할 수 있도록 만드는 역할을 한다는 말씀이신데요. 그렇다면 이 두 가지가 완성됐을 때 어떤 변화를 기대할 수 있을지도 궁금합니다.

▶ 모디하고 모두의 국가 데이터 체계는 데이터의 연계 활용이라는 측면에서는 사실 동일합니다. 동일한데 인공지능 데이터 관리 체계라는 거는 정책 지식인 비정형 데이터예요. 비정형 데이터인 정책 지식을 AI로 활용할 때 이걸 좀 더 모아서 할 수 있도록 하는 거고 모두의 국가데이터는 지금 이미 기존에 각 부처가 가지고 있는 정형 데이터들, 이런 것들을 데이터센터 간 연결 및 데이터에 연계하는 건데 하나하나씩 보면 모두의 국가데이터 같은 체계는 우리가 그동안 해왔던 것처럼 정형 데이터를 연결하다 보니까 그동안 막혀있던 걸 하니까 접근성이 향상되는 게 일차적인 효과가 있고 또 데이터의 연계로 인해서 범위의 경제효과를 기대하게 되는 이런 것들이 있는 거고 저희가 예를 들면 최근에 생활 인구 통계를 작성하는 게 있거든요. 저희가 가지고 있는 등록부에다가 카드 데이터 그리고 통신 데이터를 연계해서 지역에서 인구 감소 우려 지역에 대해서 생활 인구 통계를 작성해서 어떤 사람들이 기존에 정주 인구 외에 일시 체류하는 사람들 인구까지도 저희가 작성해서 통계로 제공하는 건데 그걸 통해서 지역의 어떤 감소 위험이 얼마나 정책적 효과에서 얼마나 감소됐는지 이런 것들을 체크하는 것들입니다. 이런 통계들이 좀 아까 말씀드린 데이터 간에 연계했을 때 모두의 데이터 체계가 됐을 때 그런 통계들이 가능할 것 같고요. 또 다른 하나 인공지능 데이터 관리 체계 같은 경우에는 저희 생각은 이렇게 설명은 합니다. 각 부처가 가지고 있는 정책 지식들을 AI화해서 그것들을 같이 쓰니까 최근에 복잡 다양화해지잖아요? 이 문제들이. 그런 거 범정부적으로 같이 해결이 되면 복잡 다양화된 사회 문제들을 지식 재산을 통합적으로 활용했을 때 좀 더 쉽게 볼 수 있지 않을까 기대하는데 사실 이 부분은 아직까지는 전 세계적으로 이렇게 각 부처들이 가진 데이터들을 AI 데이터화해서 연계해서 하는 사례가 아직까지는 없습니다. 물론, 빅테크들은 있죠. 빅테크들은 모든 데이터를 가지고 있으니까. 그런데 그 빅테크들이 하나의 문제들을 갖다가 다 해결하는 걸 보면 이런 것들이 가능하지 않을까 생각을 하는 것이고 아직까지는 그런 사례가 없기 때문에 저희가 이렇게 기대를 하고 있는 것이라고 말씀드리면 될 것 같습니다.

- 데이터의 통합과 연결은 분명 효율적이지만 개인정보 보호에 대한 우려도 있을 것 같습니다. 이에 대한 안전장치와 대응 방안은 어떻게 준비하고 계시나요?

▶ 정말 정확하게 지적을 해주셨는데요. 저희가 데이터처가 됐지만 예전에 통계청 시절부터 저희는 개인정보를 모아서 통계를 작성을 했고요. 이제 데이터처가 되면서 보다 많은 데이터를 다루게 됐는데요. 보다 많은 개인정보를 저희가 접하게 된다는 의미이기도 합니다.

그런데 개인정보를 제대로 보호하지 못한다면 통계 작성은 물론이고 데이터의 연계 활용이라는 것도 사실 불가능하게 됩니다. 그만큼 개인정보 보호는 중요한 거고요. 그래서 저희가 기본적으로는 몇 가지 장치를 해놓고 있는데 기존의 어떤 방식을 먼저 말씀드리면 저희가 외부망과 완벽하게 분리된 내부망으로 저희가 데이터를 운영하고 있고요. 거기에 기술적, 관리적 그리고 물리적 안전조치들을 다 해오고 있습니다. 여태까지 저희가 40년 이상 데이터들을 관리를 했는데 한 번도 정보유출 사례가 없었다는 점을 말씀을 드리고요. 이에 더해서 앞으로 좀 더 많은 데이터들을 저희가 관리를 해야 되고 앤트로픽이나 이런 데서 미토스 같은 얘기도 있잖아요. 앞으로 보안 위험도 점점 높아지는데 그렇기 때문에, 저희는 새로운 정보 보호 기술 도입을 지금 추진 중이고요. 그중에 두 가지만 말씀을 드리면 저희가 재현자료라는 기술을 도입을 하고 있고요. 재현자료라는 거는 기존에 어떤 데이터가 있으면 그거와 비슷한 데이터를 셋을 만드는 건데 통계적으로는 동일한 수치를, 의미를 특징을 유지를 하는데 개인정보 식별이 불가능한 그런 데이터 셋을 만들어서 AI가 쓸 수 있도록 저희가 제공을 하는 겁니다. 그런 재현자료 기술이 있고 또 하나의 기술은 동형암호라는 건데요. 이거는 일종의 체계입니다. 그래서 데이터의 연계를 하려고 한다면 저희가 기존의 방식은 킷값이 있고 특성치가 있는데 킷값들을 연결해서 특성치를 볼 때 특성치들은 저희가 눈으로 봐야지만 사실 연계 분석이 되잖아요, 킷값은 연계할 때 하고 나중에 없애버리지만. 그런데 이 특성치만이라도 남겨 놓으면 조금이라도 개인정보가 유출될 가능성이 있기 때문에 여러 가지 제한들이 가해져서 분석 결과에도 한계가 있고 이런 문제가 있는데 동형암호라는 거는 킷값뿐만 아니라 특성치까지 모든 데이터 셋을 다 암호화해서 연계를 하고 분석하고 최종 결과만 가지고 나가는 게 동형암호 체계인 겁니다. 그래서 저희가 동형암호 체계를 거의 7년 정도를 연구를 해왔는데, 민간 연구팀하고. 거의 지금 실행 가능 단계에 왔고요. 그래서 동형암호를 저희가 도입한다면 단순하게 정보보호뿐만 아니라, 보안 위협에도 저희가 사전 차단이 되지 않을까. 보안이 뚫리더라도 실제적으로 들어왔을 때 데이터의 내용을 알아볼 수가 없으면 이중적인 차단이 되지 않을까 그렇게 기대를 하고 있습니다.

- 데이터 통합을 위한 제도적 기반 마련을 위해 국가데이터기본법 제정도 준비 중인 것으로 알고 있습니다. 이 법안의 핵심 내용은 무엇입니까?

▶ 저희가 작년 10월에 데이터처가 됐지만 저희가 총괄 조정을 하기 위해서는 법적 권한이 필요한데 직제 외에는 사실 구체적인 법적 근거가 없는 상태입니다. 그래서 저희가 총괄 조정을 위한 법적 권한을 마련하기 위해서 국가데이터기본법을 제정을 추진하고 있고요. 총괄 조정을 하기 위해서는 무엇보다 총괄 조정은 연계 활용을 하기 위한 거잖아요. 이걸 위한 범정부 거버넌스가 사실 필요해서 저희가 전 부처하고 민간 위원들이 들어가는 국가데이터위원회 구성을 저희가 추진하고 있습니다. 그리고 두 번째로는 연계 활용을 하기 위해서는 칸막이 해소가 무엇보다 중요한 과제인데. 그래서 정부 차원의 또 국민의 필요로 하는 측면에서 진짜 연계 활용성이 높은 데이터는 저희가 국가데이터로 지정을 해서 지금 현재의 개보법이라든가 의료법이라든가 신용정보법 이런 거에도 불구하고 좀 더 연계 활용을 할 수 있도록, 좀 더 쉽게 연계 할 수 있도록 법적 근거를 마련하는 것이 두 번째가 되겠습니다. 그리고 끝으로는 데이터 간 상호 운영성을 확보하는 게 중요하거든요. 그런 생태계를 구성하는 게 중요한데 그러다 보면 데이터 간의 메타 데이터들이라는 게 있습니다. 메타 데이터라는 거는 이 데이터가 어떤 데이터라는 것을 설명하는 데이터를 우리가 메타 데이터라고 하는데 이 메타 데이터들이 AI 친화적으로 읽을 수 있도록 하고 그리고 그 AI가 읽을 수 있도록 해야지만 서로 상호 운영이 되거든요. 그런 기준들 같은 거 만드는 그런 어떤 데이터를 연계 활용할 수 있는 기반을 만든다고 생각하시면 될 것 같습니다.

- 이번에는 국민이 일상에서 체감할 수 있는 데이터 혁신 사례를 살펴보고 국가데이터처가 앞으로 만들어갈 변화와 목표에 대해서도 들어보겠습니다. 먼저, 데이터처에서는 생성형 AI와 데이터 연계 기술을 활용해서 이용자가 일반으로 질의를 해도 원하는 데이터를 찾을 수 있는 서비스를 진행 중입니다. 어떤 서비스인지 자세히 설명 부탁드리겠습니다.

▶ AI 쓰고 있는 거는 기본 원리가 LLM이라고 해서 Large Language Model이잖아요. 언어들 간에 다음 단어가 나오는 거를 확률로 예측을 하는 건데 그러다 보니까 숫자로 된 통계, DB를 바로 잇는 데는 한계가 있습니다. 그래서 다들 경험해보셨겠지만 생성형 AI한테 통계 수치를 물어볼 경우에는 거짓말을 많이 합니다. 좋게 얘기해서 환각이라고 얘기를 하는데 그러다 보니까 그게 결과적으로 통계에 대한 신뢰성도 훼손하는 문제가 생기거든요. 이 문제를 해결하기 위해서 저희가 두 가지 단계를 가지고 하는데 하나는 AI가 다른 앱이나 도구를 연결해서 쓸 수 있도록 하는 게 MCP라는 앱이 있는데 Model Context Protocol이라고 합니다. 이거를 AI가 쓸 수 있도록 연결을 해주면 그게 우리 통계 챗봇이랑 연결이 돼서 효율적으로 DB를 탐색할 수 있습니다. 그래서 일상 언어로 질문해도 원하는 통계를 찾아서 DB로 만들어주는 이게 하나의 서비스고요. 이걸 저희가 7월부터 시범서비스를 하고 있고 연말까지 보완해 나갈 생각인데 지금 최근에 저희가 정확한 숫자는 안 가지고 왔지만 그걸 설치한 이후에 이용자가 굉장히 많이 늘었습니다. 그런데 여기서 끝나는 게 아니고요. 지금 만든 MCP라는 거는 AI가 쓸 수 있도록 연결해준 앱인 거고 그것만으로는 또 완벽하게 통계를 제대로 읽어서 해석하는 데 한계가 있다고 저희는 보고 그렇기 때문에, 통계 데이터에 대해서 좀 더 상세하게 메타 데이터를 설명해서 특히, 그걸 저희는 온톨로지 방식이라고 하는데 한 통계가 있으면 각 지표들 간의 관계를 지도처럼 해서 경로로 AI가 찾아갈 수 있도록 논리적인 경로를 만들어준 걸 저희가 온톨로지 방식으로 하는 메타 데이터라고 하는데 그거를 체계를 갖추려고 합니다. 그렇게 될 경우에 아까 말씀드린 MCP하고 온톨로지 기반의 메타 데이터가 되면 가장 정확하게 AI를 통해서 통계를 찾는 것뿐만 아니라, 쉽게 결과물들까지 정확하게 제공할 수 있을 거라고 생각을 하고요. 최근에 UN 쪽하고도 보고 OECD 쪽하고도 연구결과들을 공유하고 있는데 전 세계적으로도 MCP하고 온톨로지 기반의 메타 데이터 이 체계를 가지고 통계 데이터를 AI가 쓸 수 있도록 하는 게 전 세계적인 추세고 저희가 그중에 제일 선두에 있다고 감히 말씀드릴 수 있겠습니다.

- 지역 균형 성장을 뒷받침하기 위한 데이터로 지역 투자 동향을 파악할 수 있는 지표를 개발하고 지역의 특수성을 반영한 지역 등록부도 신규로 만든다고 들었습니다. 어떤 내용인지 구체적인 설명 부탁드리겠습니다.

▶ 지역 균형 성장 정책을 지원하기 위해서 저희가 데이터처 차원에서도 다각적으로 노력을 하고 있고요. 통계 측면에서도 하고 데이터 측면에서도 하고 있습니다. 한 가지씩 예시만 말씀을 드리면 통계 측면에서는 저희가 지역 투자 동향 지표 개발을 추진 중입니다. 지역 투자 동향 지표라는 건 전국 단위에서는 하고 있는데요. 이게 사실 지역 단위로까지 되어야 경제 간의 선순환 구조를 파악할 수 있기 때문에 저희가 올해 말까지 작성하기 위해 노력 중이고요. 데이터 측면에서는 저희가 데이터를 제공해서 쓸 수 있도록 하는 게 중요한데 저희가 제공하는 등록부들이 있는데 거기에 더해서 지방정부가 가지고 있는 데이터들을 연계해서 지역 등록부를 구축해서 저희가 서비스하려고 하고요. 예를 들면 지방 화폐 같은 거, 그런 거 우리는 갖고 있지 않지만 지방정부는 가지고 있잖아요. 우리가 가지고 있는 일반적인 생활 데이터, 사회 데이터랑 지역 화폐를 연결하면 지역 화폐가 그 경제에 미치는 효과들을 분석할 수가 있으니까 그런 것들을 지원할 수 있도록 저희가 지원하고 있습니다.

- 마지막으로 국가데이터처 초대 처장으로서 가장 먼저 이루고 싶은 목표와 앞으로의 다짐 한 말씀 부탁드립니다.

▶ AI 시대에 데이터 총괄 조정의 막중한 책무를 맡게 되었습니다. 우리나라가 지금 AI 경쟁력을 높이기 위해서 독자 AI를 개발하고 있습니다. 이에 더해서 데이터 측면에서도 국가 경쟁력을 갖출 수 있도록 데이터 생태계를 구축해 나가는 것이 무엇보다도 중요하다고 생각을 하고요.

국민이 믿고 쉽게 데이터를 활용할 수 있도록 지원하는 과정에서 데이터 생태계가 만들어지고 데이터 자산화도 촉진될 것으로 생각을 합니다. 빠른 시간 내에 국가데이터처가 자리를 잡고 성과를 낼 수 있도록 우리 동료들과 함께 노력하고 있습니다. 국민 여러분의 응원을 부탁드립니다.

클로징)

오늘 '더 리더'에서는 국가데이터처 안형준 처장과 함께 대한민국 데이터 정책의 현재와 앞으로의 방향에 대해 이야기 나눠봤습니다.

데이터는 이제 단순한 기록을 넘어 국가의 정책을 만들고 산업의 경쟁력을 높이며 우리의 더 나은 삶을 만들어 가는 중요한 기반이 되고 있습니다.

국가데이터처가 데이터의 새로운 가치를 발굴하고 대한민국의 데이터 경쟁력을 한 단계 높여 세계적인 데이터 강국으로 도약할 수 있기를 기대하겠습니다.

오늘 함께 해주신 국가데이터처 안형준 처장님 고맙습니다.

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염현석 머니투데이방송 MTN 기자