AI 뉴스

통계청, 35년 만에 '국가데이터처'로 승격해 AI 컨트롤타워 임무

페이지 정보

작성자 xtalfi
작성일 2025.09.30 16:57
1,377 조회
0 추천
0 비추천

본문

2b3d8a97a53f26ff73125b1203fd1619R9oc.png

(퍼플렉시티가 정리한 기사)

통계청이 1990년 개청 이후 35년 만에 ‘국가데이터처’로 공식 승격하며 인공지능(AI) 시대 범정부 데이터 정책을 총괄하는 컨트롤타워로 거듭났다. 9월 30일 국무회의 의결을 거쳐 10월 1일 공식 출범한 국가데이터처는 기획재정부 소속에서 국무총리 소속으로 격상되며 데이터 거버넌스의 새로운 전환점을 맞았다.


초대 국가데이터처장에는 8월 임명된 안형준 통계청장이 취임했다. 안 처장은 통계청 개청 이후 첫 내부 출신 수장으로, 1968년생으로 고려대 경제학과를 졸업하고 행정고시 40회로 공직에 입문해 통계정책과장, 경제동향심의관, 통계데이터허브국장 등 주요 보직을 거친 ‘기획통’ 관료다.

 

35년 역사와 조직 확대


1948년 공보처 통계국으로 출발한 통계청은 1961년 경제기획원 산하로 이관된 후 1990년 1급 기관으로 개청했다. 1966년에는 국내 최초로 컴퓨터를 도입해 통계 생산 체계를 현대화했으며, 2005년 차관급으로 승격됐다. 현재 1363종의 국가통계를 총괄·조정하며 국가통계포털(KOSIS)과 통계데이터센터(SDC) 등을 운영하고 있다.


국가데이터처는 기존 1차장 5국 3관 38과 689명에서 1차장 1본부 5국 4관 40과 699명으로 조직이 확대됐다. 국가데이터관리본부가 신설되고 본부 산하에 국가데이터기획협력과, 인공지능통계혁신과, 국가데이터허브정책과 등이 새로 생겼다.

 

AI 시대 데이터 혁신 주도


이번 승격은 데이터가 AI 시대의 핵심 자원으로 부상한 시대적 흐름을 반영한 조치다. 그동안 공공데이터는 행정안전부, 개인정보는 개인정보보호위원회, 민간데이터는 과학기술정보통신부가 각각 관리해 부처 간 칸막이와 데이터 연계·활용의 한계가 지적돼 왔다.


국가데이터처는 범정부 데이터 총괄·조정과 데이터 연계·활용 강화 기능을 수행하며, 특히 AI 친화적 메타데이터 체계 구축과 새로운 국가 통계 개발을 추진한다. 정부는 이를 통해 공공과 민간 데이터를 아우르는 데이터 경제 활성화와 AI 산업 경쟁력 제고에 나선다는 방침이다.


안형준 국가데이터처장은 “데이터를 수집하고 관리하는 역할을 넘어 데이터 혁신을 주도하는 중심 기관으로 거듭나라는 국가적 사명에 부합하는 정책을 적극 추진해 나가겠다”고 밝혔다.

댓글 0
전체 1,259 / 283 페이지
한국이 2025년 9월 한 달간 유엔 안전보장이사회 의장국을 수임한다고 외교부가 3일 발표했습니다. 안보리 의장국은 한 달 동안 안보리를 대표하며 회의를 소집하고 주재할 권한을 갖게 됩니다. 특히 9월은 전 세계 정상급 인사들이 뉴욕에 모이는 유엔총회 고위급회기가 열리는 시기여서 이번 의장국 수임의 의미가 더욱 큽니다.한국은 2024년부터 2025년까지 안보리 이사국 임기를 수행하고 있으며, 지난해 6월에 이어 이번이 두 번째 의장국 수임입니다. 정부는 의장국 대표행사로 9월 24일 이재명 대통령 주재 하에 '인공지능과 국제 평화와 안보'를 주제로 한 공개토의를 개최할 예정입니다. 한국 대통령이 유엔 안보리 의장으로서 안보리 회의를 직접 주재하는 것은 이번이 처음입니다.이번 AI 관련 회의에서는 급속하게 발전하는 인공지능 기술이 국제 평화와 안보에 미칠 기회와 도전을 논의하고, 이에 대한 국제사회의 대응 방안을 모색할 예정입니다. 회의에는 안보리 이사국을 포함한 모든 유엔 회원국이 참여할 수 있습니다. 또한 정부는 안보리 이사국으로서 중점 추진 중인 의제 중 하나인 유엔 평화 활동을 주제로 한 공개토의를 9월 9일 개최할 계획입니다.9월 한 달간 안보리는 이스라엘-팔레스타인, 시리아, 예멘, 콩고민주공화국, 아프가니스탄 등 지역의 평화와 안보를 확보하기 위한 방안을 논의할 예정입니다. 외교부는 전 세계의 이목이 유엔에 집중되는 9월, 우리나라의 안보리 의장국 수임이 다자무대에서 가시성을 높일 수 있는 중요한 기회라며, 이번 기회를 통해 국제 평화와 안보 분야에서 리더십을 발휘하고 글로벌 책임 강국으로서 위상을 제고해 나갈 것이라고 밝혔습니다.
1880 조회
0 추천
2025.09.03 등록
앱 리서치 회사 와이즈앱의 발표에 따르면 한국 ChatGPT 사용자수가 월 2천만명을 넘어섰다고 한다.사용자 층을 세부적으로 살펴보면 20대가 24.2%, 30대가 22.0%, 40대가 22.4%로 도합 68.6%를 차지해 가장 높은 비중을 보였다. 청년 세대가 생성형 AI 기술을 가장 활발하게 수용하고 활용하는 연령대임이 명확히 드러난 셈이다.그 뒤를 이어 20세 미만이 13.6%, 50대가 12.6%, 60세 이상이 5.2% 순으로 나타나 중장년층과 청소년층에서도 꾸준한 이용 흐름이 관찰됐다. 성별 사용자 비율은 남성 50.1%, 여성 49.9%로 거의 차이가 없어 성별에 관계없이 고르게 사용되는 것으로 분석됐다.
1894 조회
1 추천
2025.09.02 등록
(퍼플렉시티로 기사 내용을 요약함)## AI의 물 사용 구조AI 시스템은 답변 한 번당 상당한 양의 **물**을 소비합니다. 대표적으로 GPT-3 기준, 짧은 대화 한 번에 약 500ml의 물이 사용됩니다[1]. 이는 데이터센터의 서버 냉각과 전기를 생산하는 발전소에서 소비되는 물 모두를 합산한 수치입니다.- 첫 번째 흐름: 서버 냉각을 위한 현장 내 물 사용- 두 번째 흐름: 전기 생산 발전소에서의 물 사용[1]## 위치, 기후, 시간의 효과데이터센터의 위치와 기후에 따라 **물 사용량**이 크게 달라집니다. 예를 들어, 시원하고 습한 아일랜드의 센터는 외부공기 냉각을 주로 사용해 물 사용이 적으며, 반면 뜨겁고 건조한 애리조나에서는 증발 냉각이 많이 적용되어 대량의 물이 소모됩니다[1]. 계절과 주야에 따라 냉각 효율과 물 소모도 변화합니다.## 새로운 냉각 기술- 서버를 비전도성 액체에 담그는 침수 냉각(immersion cooling)- 마이크로소프트의 물 비사용 냉각 설계(특수 액체 순환식 등)[1]이런 기술들은 아직 도입 단계이거나 비용, 유지보수, 기존 센터 전환의 어려움으로 널리 쓰이지 않습니다.## AI 물 발자국 계산법1. 신뢰할 만한 출처에서 모델별 전력 소모량(Wh)을 찾는다.2. 전력 1Wh 당 물 사용량(1.3~2.0ml/Wh 범위 추정치)을 적용한다.3. 두 수치를 곱한다[1].예시: GPT-5의 150~200자 응답은 19.3Wh, GPT-4o는 1.75Wh.- 보수적으로 2ml/Wh 적용 시- GPT-5: 39ml/응답- GPT-4o: 3.5ml/응답## 전체 규모 및 비교- GPT-4o 처리 기준 하루 약 880만리터, GPT-5는 약 9,750만리터의 물이 소모됩니다.- 이는 미국 일상 생활 물 사용(예: 정원 관수 340억리터/일)에 비해 상대적으로 적지만, 향후 쿨링 효율, AI 설계, 전력 구조 개선에 따라 변동 가능성이 큽니다[1].## 결론 및 대안- AI 시스템의 물 사용량은 데이터센터의 위치, 냉각 방식, 전력 구조, AI 모델의 효율성 등에 따라 크게 달라집니다.- 효율적인 서버, 재생에너지, 친환경 냉각 방식을 도입하면 물 소모를 최소화할 수 있습니다.
1864 조회
0 추천
2025.09.02 등록
AI 스크리닝 도구가 1만 5,000개 이상의 오픈 액세스 학술지를 분석하여 1,000개가 넘는 잠재적으로 문제가 있는 학술지를 찾아냈습니다. 이 도구는 논문 게재료를 받으면서도 제대로 된 동료 심사나 품질 검증을 거치지 않는 '문제성 오픈 액세스 학술지'를 식별합니다.이 도구가 찾아낸 학술지들은 기존의 어떤 감시 목록에도 없던 것들이며, 심지어 일부는 유명 출판사의 소유인 경우도 있습니다. 이 학술지들은 수십만 건의 논문을 출판했으며 수백만 번 인용되기도 했습니다. 연구에 참여한 대니얼 아쿠냐 박사는 AI가 완벽하지 않으므로 최종 결정은 전문가의 검토를 거쳐야 한다고 강조했습니다.이 AI 도구는 학술지 웹사이트와 논문 정보를 분석해 수상한 징후들을 포착합니다. 예를 들어, 논문 게재까지 걸리는 짧은 시간, 높은 자기 인용률, 편집위원들의 소속 기관, 그리고 라이선스 및 수수료 공개 여부 등을 검사합니다.오픈 액세스 학술지 디렉터리(DOAJ)의 편집 품질 담당자인 셔인 셴은 문제성 학술지의 수가 늘고 있으며 수법도 점점 더 교묘해지고 있다고 말했습니다. DOAJ는 주로 수동으로 학술지를 검토하는데, AI 도구가 이러한 검토 과정을 신속하게 할 수 있을 것으로 기대됩니다.하지만 AI 도구는 여전히 오탐(잘못된 분류)의 위험이 있습니다. 연구팀의 실험 결과, AI가 문제성 학술지를 놓치는 경우도 있었고, 반대로 정상적인 학술지를 문제성으로 오인하는 경우도 있었습니다. 또한, 셴은 비영어권 학술지나 재정 지원이 부족한 기관의 편집자들에게 불이익을 줄 수 있다는 편향성 문제를 제기했습니다. 그럼에도 불구하고, AI가 방대한 양의 검토 작업을 보조하는 유용한 역할을 할 수 있다고 평가했습니다.
1821 조회
0 추천
2025.09.02 등록
홈으로 전체메뉴 마이메뉴 새글/새댓글
전체 검색
회원가입