[2025 BCMC] 데이터 플랫폼 내 블록체인 기술 활용 | 최선미 박사 (ETRI)

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https://www.youtube.com/watch?v=sX0INWXKTNI

الملخص

TLDR이 발표는 데이터 플랫폼 내에서 블록체인 기술의 활용에 대해 설명합니다. AI 시대에 데이터의 중요성이 강조되며, 블록체인이 데이터 플랫폼에서 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 논의가 이루어집니다. 데이터 플랫폼은 다양한 참여자들이 데이터를 공유하고 활용하는 신뢰 기반의 디지털 생태계로 정의되며, 기존의 데이터 활용 방식과의 차별점이 설명됩니다. 블록체인은 데이터 주권을 보장하고, 데이터의 상호 운용성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다. 발표자는 블록체인이 데이터 플랫폼 구현에 필수적이지는 않지만, 시너지를 낼 수 있는 기술적 옵션으로서의 중요성을 강조합니다. 또한, AI 시대에 데이터 플랫폼이 왜 중요한지, 그리고 각국의 데이터 공간 구축 노력에 대해서도 언급합니다.

الوجبات الجاهزة

  • 🔍 데이터 플랫폼은 신뢰 기반의 디지털 생태계이다.
  • 🔗 블록체인은 데이터 주권을 보장한다.
  • ⚙️ 블록체인은 필수적이지 않지만 시너지를 낼 수 있다.
  • 📊 AI 시대에 데이터 플랫폼의 중요성이 커진다.
  • 🌍 각국은 데이터 공간 구축을 위해 노력하고 있다.

الجدول الزمني

  • 00:00:00 - 00:05:00

    최선미가 데이터 플랫폼 내 블록체인 기술 활용에 대해 소개하며, AI 시대에서 데이터의 중요성을 강조한다. 블록체인은 자산과 권리 정보를 안전하게 공유하는 기술로, 데이터 플랫폼에서의 활용 방안을 설명한다.

  • 00:05:00 - 00:10:00

    데이터 플랫폼은 다양한 참여자들이 데이터를 공유하고 활용하는 신뢰 기반의 디지털 생태계로 정의된다. 기존 데이터 활용 플랫폼과의 차별점은 데이터의 연결과 공유를 통해 상호 운용성을 확보하는 것이다.

  • 00:10:00 - 00:15:00

    블록체인은 데이터 플랫폼 구현에 필수적이지 않지만, 시너지를 창출할 수 있는 기술로 언급된다. 데이터 플랫폼은 AI 시대의 핵심 인프라로, 데이터의 품질과 출처가 중요해질 것이라고 전망한다.

  • 00:15:00 - 00:22:01

    AI 에이전트 시대가 도래하면서 데이터 플랫폼의 중요성이 더욱 커질 것으로 예상된다. 각국은 데이터 공간을 구축하기 위해 노력하고 있으며, 블록체인 기술은 이러한 데이터 생태계에서 중요한 역할을 할 것으로 보인다.

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الخريطة الذهنية

فيديو أسئلة وأجوبة

  • 데이터 플랫폼이란 무엇인가요?

    데이터 플랫폼은 다양한 참여자들이 데이터를 공유하고 활용하는 신뢰 기반의 디지털 생태계입니다.

  • 블록체인은 데이터 플랫폼에서 어떤 역할을 하나요?

    블록체인은 데이터 주권을 보장하고, 데이터의 상호 운용성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 블록체인이 데이터 플랫폼 구현에 필수적인가요?

    블록체인은 필수적이지 않지만, 시너지를 낼 수 있는 기술적 옵션으로 중요합니다.

  • AI 시대에 데이터 플랫폼의 중요성은 무엇인가요?

    AI 시대에 데이터 플랫폼은 AI의 핵심이 되는 데이터를 공급하는 공간으로 예상됩니다.

  • 각국의 데이터 공간 구축 노력은 어떤가요?

    미국, 중국, 유럽 등 각국은 데이터 공간을 구축하기 위해 다양한 노력을 하고 있습니다.

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الترجمات
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التمرير التلقائي:
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    안녕하세요. 한국 전자통신 연구원
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    최선미라고 합니다. 오늘 제가
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    소개해드릴 것은 데이터 플랫폼
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    내에서의 블록체인 기술 활용이라는
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    주제로 잠깐 이제 소개를 드리려고
  • 00:00:16
    합니다. 요즘 AI 없이는 이야기할
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    수 없는 시대가 되었죠.이 이 AI
  • 00:00:21
    시대에 가장 중요한 것들을 좀 꼽아
  • 00:00:23
    보라고 하면 그 중에 하나가 데이터가
  • 00:00:26
    아닌가 생각합니다. AI 자체의 성능
  • 00:00:29
    확보에도 굉장히 큰 도움이 되기도
  • 00:00:31
    하고 또 데이터 자체가 또 AI를
  • 00:00:35
    나타내는 어떤 어 성격 성격을 나타내
  • 00:00:39
    주는 어떤 것이기 때문에 그 기반으로
  • 00:00:42
    어 활용될 필요가 있다고 생각이
  • 00:00:44
    듭니다. 우리가 보통 블록체인을
  • 00:00:46
    이야기를 할 때 자산이나 권리 같은
  • 00:00:49
    여러 가지 정보들을 블록화해서
  • 00:00:51
    이것들을 잘 공유할 수 있게 만드는
  • 00:00:54
    기술이라고 안전하게 공유할 수 있게
  • 00:00:56
    만드는 기술이라고들 소개를
  • 00:00:58
    하는데요.이 블록체인 기술 데이터
  • 00:01:00
    플랫폼 안에서 어떻게 활용되고 있는지
  • 00:01:03
    좀 소개해 드리려고
  • 00:01:05
    합니다. 전체적으로는 사실 블록체인에
  • 00:01:09
    초점을 맞추어서 설명하는 것이 아니고
  • 00:01:11
    데이터 플랫폼이라는 커다란 공간을
  • 00:01:14
    구성하데 있어서 블록체인이 활용이
  • 00:01:17
    어떻게 되고 있고 또 앞으로도 활용될
  • 00:01:19
    것인가라는 화두를 가지고 이야기하는
  • 00:01:22
    것이기 때문에 데이터 플랫폼을 좀
  • 00:01:24
    설명을 드리고 또 데이터 플랫폼이라는
  • 00:01:27
    것이 구성되었을 때 AI와는 어떻게
  • 00:01:30
    연관 관계를 가지고 있으며 그리고
  • 00:01:32
    앞으로는 어떻게 활용될지 앞으로
  • 00:01:35
    전망이 좋은지 이런 것들을 중심으로
  • 00:01:38
    좀 소개를 드리고자 합니다.
  • 00:01:41
    먼저 데이터 플랫폼이란
  • 00:01:43
    무엇인지 약간 이야기를 드려야 될 것
  • 00:01:45
    같습니다. 다양한 참여자들이 데이터를
  • 00:01:48
    공유하고 활용하는 신뢰 기반의 디지털
  • 00:01:51
    생태계라고 정의를 할 수 있는데요.
  • 00:01:53
    그럼 기존에 있었던 어 데이터를
  • 00:01:55
    활용하는 플랫폼 같은 건 없었나라고
  • 00:01:58
    생각하실 수 있으시잖아요. 어
  • 00:02:00
    기존에도 우리는 데이터를 활용해
  • 00:02:02
    왔습니다. 그렇다면 무엇이 차이가
  • 00:02:04
    날까요?
  • 00:02:06
    기존의 데이터들은 소위 말하는 우리가
  • 00:02:09
    사일로라고 부르지요. 기업이 데이터를
  • 00:02:11
    모으게 되면 해당하는 기업이 사용하게
  • 00:02:14
    됩니다. 네이버, 카카오 등등 여러
  • 00:02:18
    가지 기업들, 플랫폼 기업들이
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    데이터를 모으게 되더라도 서로
  • 00:02:21
    공유하는 일이 그렇게 많지 않습니다.
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    그런데 우리가 지향하는 앞으로의
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    데이터 플랫폼은 그렇게 잘 모인 좋은
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    데이터들을 연결하고 활용하고 공유할
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    수 있도록 만드는 생태계를 구성하는
  • 00:02:35
    것이라고 생각해 주시면 될 거
  • 00:02:37
    같습니다. 여러 개의 서로 다른
  • 00:02:39
    주체들이 모아 놓은 데이터들을 잘
  • 00:02:42
    연결해서 쓰려고 하면 그 안에는
  • 00:02:45
    공통된 규칙이나 거버넌스 같은 것들이
  • 00:02:48
    필요합니다. 그리고 그 거버넌스를
  • 00:02:50
    가지고 각각의 그 개인이든 기업이든
  • 00:02:54
    가지고 있는 데이터 주권을 보장하면서
  • 00:02:56
    서로 간의 상호 운용성을 확보하고
  • 00:02:59
    보안이 보장된 상태에서 연결하고
  • 00:03:01
    활용해야지만 데이터 자체의 크기도
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    늘어나고 또 연결해서 활용하기 때문에
  • 00:03:07
    데이터가 가지고 있는 그 잠체적인
  • 00:03:09
    가치를 최대한 활용할 수 있는 환경을
  • 00:03:12
    만들 수가
  • 00:03:14
    있습니다. 이런 것들을 만들 때
  • 00:03:16
    우리는 참여자 신뢰가 서로간에 잘
  • 00:03:20
    모르고 또 때로는 경쟁자이기도 한
  • 00:03:23
    기업들간에 데이터를 공유한다는 것이
  • 00:03:25
    주는 의미는 굉장히 커서 그 사이에
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    신뢰를 확보해 줄 필요가 있습니다.
  • 00:03:31
    그렇게 신뢰를 확보할 수 있는 기술
  • 00:03:33
    중에 하나로 어 베리파이어블
  • 00:03:35
    크레셜이나 DIID 같은 기술들을
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    활용하게 되고요. 그리고 공통의
  • 00:03:40
    데이터 모델들을 어 약간 표준화해서
  • 00:03:43
    제공을 하게 됩니다. 이렇게 해야지만
  • 00:03:45
    서로 교환이 가능한 어떤 데이터
  • 00:03:48
    공간을 꾸려갈 수 있죠. 그리고
  • 00:03:50
    데이터의 주권을 보장한다는 것이
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    생각보다 어렵습니다. 우리가 블록체인
  • 00:03:56
    기 이야기할 때 데이터 주권이라는
  • 00:03:58
    말을 많이 하게 되는데요. 소유권이나
  • 00:04:00
    주권을 참으로 규정하기가 어려운 것이
  • 00:04:03
    데이터입니다. 왜냐하면 가지고 간
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    다음에 얼마든지 복사해서 쓸 수 있고
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    엑세스가 가능하기 때문에 주권을 어떤
  • 00:04:11
    식으로 법적으로 보장해 줘야 될지에
  • 00:04:13
    대한 논의는 아직 끝나지 않은
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    상태입니다. 그래서 보통은 어 데이터
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    소유자가 데이터를 그대로 보유한
  • 00:04:20
    상태에서 엑세스할 수 있는 권리나
  • 00:04:23
    권한들을 약간 조율하면서 그 주권을
  • 00:04:25
    보장했다라고 이야기를 하게
  • 00:04:28
    되지요. 그래서 그 주권을 보장하는
  • 00:04:31
    개념을 현실적으로 실현을 하기 위해서
  • 00:04:34
    조건을 설정할 수 있는 시스템들이
  • 00:04:36
    필요합니다. 그리고 자동화된 홍제라고
  • 00:04:39
    되어 있는데요. 자동화된 어떤 어
  • 00:04:42
    프로세스가 처리될 수 있도록 하기
  • 00:04:44
    위해서 스마트 컨트랙트 같은 것들을
  • 00:04:46
    활용하게 되고 그 하단에 기술
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    인프라들을 연계하게 됩니다. 연계되는
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    기술 인프라에도 블록체인이나 뭐
  • 00:04:53
    IPFS 같은 것들이 활용이 되니
  • 00:04:55
    블록체인과도 많은 연관 관계가
  • 00:04:57
    있습니다. 다만 여기서 제가
  • 00:04:59
    말씀드리고 싶은 것은 디지털 플랫폼
  • 00:05:02
    그니까 데이터 플랫폼이라는 것을
  • 00:05:04
    구현하기 위해서 블록체인이 반드시
  • 00:05:07
    필요한 것인가에 대한 부분입니다.
  • 00:05:09
    기술적으로는 VCID가 보이니까
  • 00:05:12
    블록체인이 반드시 필요할 것처럼
  • 00:05:13
    보이지만 어 블록체인을 활용했을 때
  • 00:05:17
    시너지가 굉장히 많이 나는 분야이지
  • 00:05:20
    반드시 해야 된다라고는 아직까지는
  • 00:05:22
    이야기하지 않고 있습니다. 그 이유는
  • 00:05:25
    기술 자체가 굉장히 구현하기가 좀
  • 00:05:28
    아직까지는 조금 까다롭거든요. 그래서
  • 00:05:30
    어 복잡한 시스템 안에서 원활하게
  • 00:05:33
    반드시 활용해야 된다기보다는 하나의
  • 00:05:36
    기술적 옵션으로서 넣어 놓은
  • 00:05:38
    상태입니다. 그리고 조금 더 빨리
  • 00:05:40
    이제이 기술을 적용할 수 있는
  • 00:05:42
    국가들은 블록체인과 결합해서 활용하고
  • 00:05:45
    있는 상황이라고 생각해 주시면 좋을
  • 00:05:47
    것 같습니다. 데이터 플랫폼은 데이터
  • 00:05:50
    경제 활성화의 핵심 인프라이기도 하고
  • 00:05:52
    또 앞으로 이제 AI 시대가 도래했을
  • 00:05:55
    때 어 그 AI의 핵심이 되는
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    데이터를 공급하는 어 그런 공간이 될
  • 00:06:01
    것으로 예상이
  • 00:06:03
    됩니다. 이러한 데이터 공간을
  • 00:06:05
    표현하는 용어들이 다양하게 있습니다.
  • 00:06:08
    저는 오늘 데이터 플랫폼이라는 용어를
  • 00:06:10
    썼는데 유럽에서는 데이터 스페이스,
  • 00:06:13
    데이터 공간이라는 용어를 씁니다.
  • 00:06:15
    어,
  • 00:06:17
    이렇게 서로 다른 용어이긴 한데요.
  • 00:06:20
    어, 앞에서 좀 설명을 드렸는데
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    산업이나 혁신 성장의 필수적인 요소에
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    요소인 데이터에 더 나은 활용을
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    위해서 데이터 플랫폼이라고 하는 마치
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    웹 2.0과도 같은 약간 중앙화된
  • 00:06:32
    구조의 데이터들과 그리고 약간 웹
  • 00:06:35
    3.0, 형 웹라고 부르는 쪽과
  • 00:06:38
    비슷한 어 조금 더 어 그 이기중간의
  • 00:06:42
    상호 운용성도 보유해 주고 아 보장해
  • 00:06:44
    주고 데이터의 소유자 주권도 보장해
  • 00:06:47
    주는 형태 열린 형태의 데이터 공간을
  • 00:06:49
    구현하는 형태가 양쪽 다 활용이
  • 00:06:52
    됩니다. 각자가 가지고 있는 데이터,
  • 00:06:55
    그러니까 연결되어 있고 표준을 따르는
  • 00:06:57
    데이터와 그리고 각 기업이 가지고
  • 00:07:00
    있는 귀한 데이터들도 얼마든지 조건이
  • 00:07:03
    맞으면 연결해서 활용할 수 있는
  • 00:07:05
    구조를 만들자는 거기 때문에 저희가
  • 00:07:07
    마지막으로 지향하는 곳은 아 지향하는
  • 00:07:10
    점은 데이터 공간에 가까운 것이지만
  • 00:07:13
    어 실제로 그 배경에는 웹 2.0과
  • 00:07:16
    웹 3.0을 영을 적절히 섞어서 혹은
  • 00:07:18
    데이터 플랫폼과 데이터 공간을 적절히
  • 00:07:20
    섞은 형태가 구현이 된다는 점을 좀
  • 00:07:23
    설명을 드리고
  • 00:07:26
    싶습니다. 이러한 데이터 플랫폼이
  • 00:07:28
    AI 시대에 왜 중요한가를 조금
  • 00:07:30
    생각해 보면 앞서서도 여러 세션에서
  • 00:07:33
    좀 들으셨을 거예요. AI 에이전트
  • 00:07:36
    에이전틱 AI라고도 부르거든요.이 이
  • 00:07:38
    에이전트 시대가 왔다라고 이야기를
  • 00:07:41
    하는데이 내용은 입력의 자율적으로
  • 00:07:43
    대응하고이 입력이라는게 사실은
  • 00:07:46
    데이터를 엑세스하고 센서를 통해서
  • 00:07:48
    입력된 데이터들 이런 것들을
  • 00:07:50
    생각하시면 좋을 거 같거든요. 그리고
  • 00:07:52
    주변에 있는 환경들을 적절히 판독해서
  • 00:07:55
    복잡한 의사 결정을 내리는 어떠한
  • 00:07:57
    AI 시스템입니다.
  • 00:07:59
    에이전틱 AI나 AI 에이전트 하면
  • 00:08:01
    굉장히 복잡하고 고도화된 것들을
  • 00:08:04
    보통은 생각하시게 되는데 꼭
  • 00:08:06
    그렇지만은 않습니다. 과거부터도 AI
  • 00:08:09
    에이전트는 있어 왔거든요. 그래서
  • 00:08:11
    기초적인 것들 뭐 근처에 있는 온도
  • 00:08:14
    조절 장치 같은 것들도 AI
  • 00:08:16
    에이전트의 다른
  • 00:08:17
    표현입니다. 다만 인공지능이 굉장히
  • 00:08:20
    빠르게 발전하면서 어 최근에는
  • 00:08:22
    자율주행 스마트시티의 교통 계획자
  • 00:08:25
    같은 형태로 굉장히 고도화된 어
  • 00:08:28
    에이전트의 모습을 보여주고
  • 00:08:31
    있습니다. 이러한 에이전트들을들은
  • 00:08:33
    앞서서도 간단하게 표현되었던 에이전트
  • 00:08:36
    시스템에서 시스템을 넘어서 LM이나
  • 00:08:39
    LMM을 탑재한 형태로 이제 고급의
  • 00:08:42
    AI 에이전트로 발전하고 있는
  • 00:08:44
    중입니다. 이러한 것들은 어 점점 더
  • 00:08:47
    중요한 의사 결정에 활용이 되고
  • 00:08:49
    있지요. 제어 센터 안에 있는
  • 00:08:51
    모델들이 흔히들 알고 계시는 채집
  • 00:08:54
    같은 것들이라고 생각하시면 좋을 것
  • 00:08:56
    같습니다. AI가 의사 결정과 계획에
  • 00:08:59
    이르기까지 그리고 메모리 관리는 사실
  • 00:09:01
    AI가 기억을 가지게 됐다는
  • 00:09:03
    뜻이거든요. 여러 가지 기존에는
  • 00:09:06
    기억이라는 개념이 없던 인공지능에
  • 00:09:09
    기억이 들어가고 저 도구들은 다양한
  • 00:09:11
    애플리케이션들을 가져다 쓸 수 있다는
  • 00:09:13
    얘기입니다. 인터넷에 연결되어 있는
  • 00:09:15
    어떤 소프트웨어든 하드웨어든 어 AI
  • 00:09:18
    에이전트를 탑재한 것들이 있다면
  • 00:09:21
    얼마든지 엑세스에서 다양한 기능들을
  • 00:09:23
    가져다 쓸 수 있게
  • 00:09:25
    됩니다. 현재
  • 00:09:27
    인공지능은 어 전문가들이 표현할 때
  • 00:09:30
    인간의어 지능의 한 98% 정도를
  • 00:09:34
    구현했다. 심지어는 AI라고 부르는
  • 00:09:36
    법용 인공지능의 98% 수준. 그리고
  • 00:09:39
    얼마 안 있어 슈퍼 인텔리전트로
  • 00:09:41
    발전하게 될 것으로 예상하고
  • 00:09:43
    있습니다. 근데 이것이 무섭다. 뭐
  • 00:09:46
    안전 문제가 있다라고 이야기하는 것
  • 00:09:48
    중에
  • 00:09:50
    하나는 인간보다 더 나은 지능을 가진
  • 00:09:53
    존재에 대해서는 인간이 인식조차 하지
  • 00:09:56
    못할 수 있다라고 생각하시는
  • 00:09:58
    전문가분들도 많으시기 때문입니다. 뭐
  • 00:10:01
    예를 들어 개미가 한 줄로 걸어갈 때
  • 00:10:03
    중간에 사람이 손으로 이렇게 라인을
  • 00:10:06
    끊어 놓으면 개미들은 그게 사람이 한
  • 00:10:08
    건지 다른 것이 한 건지 알 수가
  • 00:10:10
    없거든요. 그래서 자신의 그 능력치를
  • 00:10:13
    초과하는 존재가 하는 것들에 대해서는
  • 00:10:16
    트레이싱이 불가능하다라고 생각을 하고
  • 00:10:18
    있고 또 그러한 부분들이 구현이
  • 00:10:20
    되었을 때 우리가 지금 이야기하는
  • 00:10:22
    이런 AI 에이전트, 사람을 돕는
  • 00:10:24
    AI 에이전트가 아니라 어쩌면
  • 00:10:26
    사람보다 더 나은 초월한 무엇인가 될
  • 00:10:29
    수도 있다는 걱정들이 있는 거
  • 00:10:32
    같습니다. 점점 더 복잡하고 고도화된
  • 00:10:35
    의사 결정에 인공지능이 사용되면
  • 00:10:37
    될수록 안전과 신뢰에 대한 요구는
  • 00:10:39
    증가하게 됩니다. 그래서 아까
  • 00:10:41
    화이트웹 이야기도 들으셨을 텐데요.
  • 00:10:44
    사용하게 되는 데이터의 출처 그리고
  • 00:10:46
    앞으로 나오는 결과들이 재사용될 때
  • 00:10:49
    그런 고민들이 좀 있는 거
  • 00:10:52
    같습니다. 그리고 이렇게 구현된 AI
  • 00:10:55
    에이전트 시스템들은 이후에는 피지컬한
  • 00:10:58
    어떤 어 실체에도 연결이 될 수
  • 00:11:01
    있다고 생각을 하기 때문에 신뢰의
  • 00:11:02
    문제는 더욱 커질 것으로 생각하고
  • 00:11:05
    있습니다. 데이터 품질이나 출처,
  • 00:11:07
    무결성에 대한 보장 굉장히 중요해질
  • 00:11:10
    것으로 예상이 되고 있고요. 제
  • 00:11:12
    3자의 검증 없이도 신뢰할 수 있는
  • 00:11:14
    시스템에 대한 요구도 증가할 것으로
  • 00:11:16
    예상이 되고 있습니다. 이유는
  • 00:11:19
    휴먼노이드나 무인 시스템들이
  • 00:11:20
    언제까지나 중앙에 컨트롤 받으면
  • 00:11:22
    움직일 수는 없기 때문에 그 자체로
  • 00:11:25
    기계도 소통할 수 있는 상태가 되어야
  • 00:11:27
    되고 그러면 제 3자가 중간에 어
  • 00:11:30
    신뢰를 보증하지 않아도 얼마든지 소통
  • 00:11:32
    가능한 구조가 되어야 될 것으로
  • 00:11:34
    생각합니다. 저기 데이터베이스
  • 00:11:36
    보이시는데요. 각 참여자는 휴먼노이드
  • 00:11:39
    무인기, 뭐 각각 우리 근처에 있는
  • 00:11:41
    여러 가지 사물들이 될 수도
  • 00:11:43
    있습니다. 그 사물들은 그 자체로
  • 00:11:45
    의사 결정을 내리기 위해서 데이터를
  • 00:11:48
    탑재하고 있는 에이전트 시스템일 수도
  • 00:11:49
    있지만 외부의 데이터를 끌어다 쓰는
  • 00:11:53
    어 서비스의 제공자 그러니까 사람에게
  • 00:11:55
    제공한 제공자가 될 수도 있습니다.
  • 00:11:58
    그래서 어떠한 시스템이 되든이 안에서
  • 00:12:00
    데이터 플랫폼은 중요해질 것이고 그
  • 00:12:02
    데이터의 각 고품질일수록 더 나은 어
  • 00:12:06
    결과를 낼 것으로 예상이 되기 때문에
  • 00:12:08
    데이터 플랫폼은 점점 더 중요해질
  • 00:12:10
    것으로 예상이
  • 00:12:12
    됩니다. 이거 유럽에서 만들고 있는
  • 00:12:15
    것들인데요. 어 AI 시스템을 만들기
  • 00:12:18
    위해서 중요한 세 가지가 있습니다.
  • 00:12:20
    하나는 컴퓨팅 인프라고요. 또 하나는
  • 00:12:23
    AI 자체의 알고리즘이나 모델 같은
  • 00:12:26
    것들이 또 중요하고 마지막으로 중요한
  • 00:12:28
    것이 데이터라고들 합니다. 어 우리가
  • 00:12:31
    아까 얘기 드리셨겠지만 국가 차원에서
  • 00:12:34
    컴퓨팅 인프라는 모아서 개별적인
  • 00:12:37
    구매보다는 조금 더 집합적인 형태로
  • 00:12:39
    구현을 하려고 생각을 하고 있습니다.
  • 00:12:42
    어 데이터는 그러면 신경 쓰지 않아도
  • 00:12:44
    될까요? 한번 생각해 보면 각각의
  • 00:12:47
    R&D AI를 적용하려고 하는 R&D
  • 00:12:50
    시스템이나 또 AI을 쓰려고 하는
  • 00:12:52
    모든 곳에는 그 AI에 필요한 적합한
  • 00:12:56
    데이터들을 반드시 구축을 하게끔 하고
  • 00:12:59
    있습니다. 이제 필요하기 때문에 쓰게
  • 00:13:01
    되는 거죠. 그렇게 마련된
  • 00:13:04
    데이터들은 사실은 예산이 다 들어가는
  • 00:13:07
    것들이거든요. 근데 그게 다 사일로
  • 00:13:09
    하게 되어 있기 때문에 연결해서 할
  • 00:13:12
    수 활용할 수 있는 구조를 만들어
  • 00:13:13
    주는 것이 중요합니다. 그래서 유럽은
  • 00:13:16
    데이터 스페이스라는 것을 구현해서
  • 00:13:18
    이것들 연결해서 쓸 수 있도록 만들고
  • 00:13:21
    또 팩토리 AI 팩토리의 컴퓨팅
  • 00:13:24
    자원들을 모아서 데이터 스페이스와
  • 00:13:26
    팩토리가 함께 움직이면서 전체적인
  • 00:13:28
    대규모 AI 모델을 개발하고 또
  • 00:13:31
    이것들을 중소기업, 스타트업, 연구나
  • 00:13:33
    혁신 생태계가 활용할 수 있도록 하는
  • 00:13:35
    구조로 가져가고 있는
  • 00:13:39
    상태입니다. 이러한 데이터 구역
  • 00:13:41
    공간은 어떤 단일 주체가 추진하고
  • 00:13:43
    있는 것은 아닙니다. 어 커다란 어
  • 00:13:47
    데이터 스페이스 비즈니스
  • 00:13:48
    어시에이션이라는 거 하에 어 빅데이터
  • 00:13:52
    가치 창출 프레임워크를 만든다든지
  • 00:13:54
    오픈소스 소프트웨어 플랫폼의 구성
  • 00:13:56
    요소들을
  • 00:13:58
    만든다든지 데이터 스페이스의
  • 00:14:00
    프레임워크를 만드는 협회가 있다든지
  • 00:14:03
    아니면 신뢰 프레임워크를 만드는
  • 00:14:04
    협회가 있다든지 해서 각각이 자신이
  • 00:14:07
    원하는 그 역할들을 하고 대신에이
  • 00:14:11
    안에서 전체적인 변역을 가속화하기
  • 00:14:13
    위해서 좀 더 개방적이고 고 상호
  • 00:14:15
    운용 가능하고 확장 가능한 솔루션을
  • 00:14:18
    지향하고 있는
  • 00:14:19
    상태입니다.이 안은 요걸 설명하기
  • 00:14:22
    위해서 이게 사실 쓴 건 아니고요.
  • 00:14:24
    이렇게 구성된 것들은 모두 어
  • 00:14:27
    EBSI라고 해서 브록체인 기반으로
  • 00:14:29
    유럽에서 만들어 놓은 인프라와도
  • 00:14:31
    연결이 되어 있습니다. 우리나라도
  • 00:14:34
    데이터 공간을 구현하려는 움직임들이
  • 00:14:38
    지금 있는 상황이거든요.
  • 00:14:40
    어 블록체인에서 만들어 놓은
  • 00:14:42
    KBTF와 연결해서 사실 논의를 하고
  • 00:14:45
    있는 사례는 없습니다. 유럽은 데이터
  • 00:14:49
    공간을 구현하는데도 다양한
  • 00:14:50
    어소시에이션들이 참여하고 있을뿐만
  • 00:14:52
    아니라 유럽에서 만들어낸 EBSI와
  • 00:14:55
    연결해서 어떻게 활용할지에 대한
  • 00:14:57
    고민들이 진행이 되고 있는 상황이고
  • 00:15:01
    이것은 하나의 기업이 미국 같은
  • 00:15:04
    경우에는 하나의 기업이 국가가 하는
  • 00:15:06
    수준에 AI 활용 그리고 AI 준비를
  • 00:15:08
    하는 반면에 어 유럽은 그게 좀
  • 00:15:11
    어렵잖아요. 그러니까 유럽은 기업이
  • 00:15:13
    할 수 있는 부분은 기업이 하고
  • 00:15:15
    국가가 할 수 있는 부분도 조금 더
  • 00:15:17
    어 중국에 가깝게 집합해서 움직이는
  • 00:15:20
    그런 모습들을 보여주고 있다는 점을
  • 00:15:22
    좀 말씀드리고 싶습니다. 그 한국은
  • 00:15:24
    그러면 앞으로 어떻게 해야 될
  • 00:15:26
    것인지에 대한 고민이 필요한 시점이
  • 00:15:28
    아닌가 생각을 하고 있고 또 그런
  • 00:15:30
    점에서 KBTF 같은 블록체인에서
  • 00:15:33
    만들어낸 여러 가지 인프라들이 데이터
  • 00:15:35
    공간과 연결되어서 활용되는 것에 대한
  • 00:15:37
    고민이 필요한 시점이라고
  • 00:15:40
    생각합니다. 간단하게만 설명을
  • 00:15:42
    드리겠습니다. 시간이 많지 않기
  • 00:15:45
    때문에요. 데이터와 데이터가 어
  • 00:15:48
    연결돼서 활용하는 구조 그리고
  • 00:15:50
    데이터의 주권을 보장하는 구조라는
  • 00:15:52
    것이 어떤 것인가 좀 생각을 해 보면
  • 00:15:55
    데이터를 움직이지 않습니다. 데이터
  • 00:15:57
    공간은 인프라를 뜻하는 것도
  • 00:15:59
    아닙니다. 클라우드를 쓰든 뭐
  • 00:16:01
    블록체인 기반의 인프라를 쓰든 어떤
  • 00:16:03
    네트워크 구조를 쓰든 그것은 어
  • 00:16:05
    강여하지 않습니다. 다만 귀약 특정한
  • 00:16:08
    규약 하에서 데이터와 데이터를 상호
  • 00:16:11
    운용 가능하게끔만 만들어 주면 되고
  • 00:16:13
    어
  • 00:16:14
    그때 완전히 분산된 구조라면 중앙화된
  • 00:16:18
    어떤 인증 체계나 아니면이 데이터
  • 00:16:20
    공간 생태계 안에 참여하는 사람들에
  • 00:16:23
    대한 어 통제가 없겠지만 클리어링
  • 00:16:26
    하우스를 유지함으로써이 데이터 공간을
  • 00:16:28
    이유 같은 경우에는 이유의 데이터
  • 00:16:30
    공간으로 만들어 내고 있는
  • 00:16:32
    상태입니다. 그리고이 안에서
  • 00:16:34
    아이덴티티 프로바이딩 하는 쪽에
  • 00:16:36
    블록체인이 어 좀 고려되고 있다는
  • 00:16:38
    점도 말씀드리고
  • 00:16:41
    싶습니다. 전체적으로 데이터 공간은
  • 00:16:44
    블록체인만을 뜻하는 것이 아니기
  • 00:16:46
    때문에 잘 보이지 않습니다. 최근에는
  • 00:16:48
    블록체인 기술 자체가 임베디드 돼서
  • 00:16:51
    안에 보이지 않는 구조로 들어가는
  • 00:16:53
    경향이 있습니다. 전면에 보이는
  • 00:16:55
    서비스는 AI 서비스인 경우가
  • 00:16:57
    많고요. 어, 심지어는 원래까지도
  • 00:17:00
    원래스 온보딩이라고 해서 원래 자체가
  • 00:17:03
    보이지 않고 소프트웨어적으로 구현이
  • 00:17:05
    되게끔 만드는 그런 기술들도 선보이고
  • 00:17:07
    있는 상태입니다. 그래서 블록체인
  • 00:17:09
    기능은 데이터 주권 그리고 공간
  • 00:17:11
    커넥터를 만든 어떤 아내 그리고 감사
  • 00:17:14
    가능성을 확보하는 그 기능을
  • 00:17:16
    실현하는데 이러한데 어 내제화되어
  • 00:17:19
    있는 서비스로서 활용되고 있다는 점을
  • 00:17:21
    좀 말씀드리고 싶습니다.
  • 00:17:26
    그리고
  • 00:17:27
    베리파이블크레셜 그리고 DLT 조합
  • 00:17:30
    DLT라고 하면 사실 그 안에 특정한
  • 00:17:32
    형태가 블록체인데 저희가
  • 00:17:34
    블록체인이라고 부르면 보통은 이제
  • 00:17:36
    DLT 기술까지 포괄하는
  • 00:17:38
    개념이거든요. 그래서 요런 개념들을
  • 00:17:40
    기술을 전면에 내세우는 것이 아니라
  • 00:17:42
    전체적인 그 기능적인 부분, 기술적인
  • 00:17:45
    기능을 통합 활용하면서 전체적으로
  • 00:17:48
    응용 서례 확보에 집중하고 있다.
  • 00:17:50
    렇게 생각을 해 주시면 좋을 것
  • 00:17:51
    같습니다. 세부적인 사례들을 좀
  • 00:17:53
    설명하기는 시간이 부족하기 때문에 좀
  • 00:17:56
    빠르게
  • 00:17:58
    넘어가겠습니다. 어, 최근에
  • 00:18:00
    2025년도에 가이에서 내놓고 있는
  • 00:18:03
    개념입니다. 데이터 전송 에이전트라는
  • 00:18:05
    것이 있어서 사람이 아니라 데이터를
  • 00:18:08
    전송하는 에이전트를 만드는 겁니다.
  • 00:18:10
    그리고 그 안에는 어 가이i에서
  • 00:18:12
    제공하는 위저들을 통해서 FC와
  • 00:18:15
    연결되어 있는 어 그러한 구조로
  • 00:18:18
    그니까 EBSI와 연결이 되어 있다는
  • 00:18:21
    거는 블록체인을 활용한다는 거거든요.
  • 00:18:23
    그런 구조로 어 베리파이블 크레덴셜
  • 00:18:25
    같은 기술들을 활용해서 에이전트를
  • 00:18:27
    식별하고 그리고 특정하게
  • 00:18:30
    식별할뿐만 아니라 그 권한에 따라서
  • 00:18:32
    데이터를 전송할 수 있도록 하지만
  • 00:18:34
    여기 어디에도 사람은 개입되어 있지
  • 00:18:36
    않습니다. 기계가 개입되어서 데이터를
  • 00:18:39
    바로바로 전송하는 시스템들을 구현하고
  • 00:18:41
    있는 상태이고요. 어, 현재
  • 00:18:44
    테스트하고 이런 개념도를 내놓는 걸로
  • 00:18:46
    봐서는 앞으로는 더욱더 확산하게 되지
  • 00:18:49
    않을까 이렇게 생각을 하고 있습니다.
  • 00:18:52
    이것도 좀 비슷한 내용이고요. 신뢰나
  • 00:18:54
    아이덴티티를 구현하는 쪽에 블록체인
  • 00:18:56
    기술이 사용되고 있다는 점을
  • 00:18:58
    말씀드리고 싶습니다. 여기서도
  • 00:19:00
    잊지셨을까 봐 한 번 더 되짚으면 어
  • 00:19:03
    반드시 브록체인을 써야 하는 것은
  • 00:19:05
    아닙니다. 기술적으로는 하나의 옵션
  • 00:19:08
    할 수 있다 정도로만 표현이 되어
  • 00:19:10
    있지만 블록체인과 결합했을 때
  • 00:19:12
    시너지가 크기 때문에 앞으로 확산할
  • 00:19:14
    것으로 예상이
  • 00:19:16
    됩니다. 비슷한 내용입니다.
  • 00:19:19
    암호학적인 서명 기반으로 DLT
  • 00:19:21
    원리를 적용하고 또 베리파이어블
  • 00:19:23
    크레셜을 부분적으로 활용해서 분산
  • 00:19:25
    신뢰를
  • 00:19:27
    구축하는들의 내용들의 블록체인은
  • 00:19:29
    활용이 되고 있고 지금 AI 덕분에
  • 00:19:33
    확산하고 있는 데이터 공간에 대한
  • 00:19:35
    관심 이때 비록 기술적으로 완전히
  • 00:19:38
    성숙하지 않았기 때문에 현재는 어 일
  • 00:19:41
    부분 굉장히 미래 지향적인 기술적
  • 00:19:45
    옵션으로서만 고려가 되고 있지만
  • 00:19:47
    빼놓지 말 빼놓지 말고 이제 고려
  • 00:19:50
    안에 넣어야 될 기술로서 블록체인을
  • 00:19:52
    중요하게 생각해야 된다는 점을 좀
  • 00:19:54
    말씀드리고 싶습니다.
  • 00:19:57
    국가별로도 비슷한 상태입니다. 미국의
  • 00:20:00
    사례이고요. 미국은 어 그냥 기업
  • 00:20:03
    자체가이 모든 것들을 준비하고
  • 00:20:05
    있습니다. 그리고 웹 생태계
  • 00:20:07
    육성에까지 참여하고 있고 또 데이터
  • 00:20:09
    공간을 만드 있어서 웹스리 기업들과도
  • 00:20:12
    협력하고 소통하는데 앞장서서 이런
  • 00:20:15
    것들을 만들어 내고 있다는 점
  • 00:20:16
    말씀드리고 싶습니다. 중국의 경우에는
  • 00:20:19
    2029년도까지 매해 80조에서
  • 00:20:21
    90조 가까운 돈을 투자해서 블록체인
  • 00:20:24
    기반의 데이터 인프라를 구축하는
  • 00:20:26
    계획을 내놓았고요. 앞으로 추진하게
  • 00:20:28
    될 것으로 예상이
  • 00:20:30
    됩니다. 유럽은 교육이나 문서
  • 00:20:33
    추적성이나 뭐 망명 관리 요런 기타
  • 00:20:35
    등등 그 POC와 거의 유사한 형태의
  • 00:20:39
    것들을 서비스들을 내놓으면서 계속해서
  • 00:20:41
    이제 개발 방향을 탐색하고 있는
  • 00:20:45
    중이고요. 여기까지 해서 이제 좀
  • 00:20:47
    마무리를 해 보면 어 미국, 중국
  • 00:20:51
    이후 모두 각각의 국가들은 AX
  • 00:20:54
    시대를 맞아해서 AI에 가장 큰
  • 00:20:57
    도움이 되는 데이터 공간을 구현하기
  • 00:20:59
    위해서 특징은 다르지만 어 열심히
  • 00:21:02
    노력을 하고 있고 그 노력의 핵심은
  • 00:21:05
    데이터 공간에 데이터들을 모두
  • 00:21:08
    모아놓고 그것이 물리적으로 모으는 건
  • 00:21:10
    아니고요. 각각의 데이터베이스는
  • 00:21:13
    주권자에게 다 있지만 마치 모인
  • 00:21:16
    것처럼 필요에 따라서 연결하고 활용할
  • 00:21:18
    수 있도록 하고 있고 그 안에 브록
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    기술을 빼놓지 않고 이제 고려
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    대상으로 넣고 있다는 점을 좀 기억해
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    주셨으면 합니다. 그러면 앞으로 우리
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    정부는 어떻게 해야 될 것인가 좀
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    생각을 해 봤는데요. 어 블록체인
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    생태계가 지금 좀
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    어렵잖아요. 잘 되고 있는 기업들이
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    눈에 크게 뛰지는 않는 거 같습니다.
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    그런데 데이터 생태의 마련은 필요하고
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    그 안에서 블록체인 기업들이 할 수
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    있는 블록체인 기업만이 할 수 있는
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    일들이 있다고 생각이 듭니다. 어
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    그러한 것들을 만들어 내는데 뭐
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    KBTF뿐만 아니라 어 역할을 할 수
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    있지 않을까 이렇게 생각을 합니다.
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    다 설명을 하고 싶은데 시간이 너무
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    다 돼서요. 여기까지만
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    정리하겠습니다.
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