[생활속 과학이야기] 신뢰할 수 있는 데이터가 미래를 만든다

채균식 한국표준과학연구원 국가참조표준센터장

오늘날 수없이 많이 쏟아져 나오는 다양한 데이터는 인공지능(AI)을 이용한 산업 분야뿐만 아니라 우리의 일상에서도 활용도가 점점 커지고 있다. 예전에는 분석 기술의 한계와 낮은 신뢰도로 인해 의사결정의 보조 수단에 그쳤던 데이터가 최근 들어 인공지능 기술이 빠르게 발전함에 따라 의사결정을 주도하고 있다.

그러면 데이터를 기반해 의사결정을 올바르게 하고, 무엇을 정확히 예측하기 위해 가장 중요한 것은 무엇일까? 데이터 처리·분석 등 기술적인 부분일까? 아니다. 답은 바로 '데이터' 그 자체이다. 믿을 수 있는 데이터가 있어야 정확한 예측과 올바른 의사결정을 할 수가 있다. '빅데이터'보다는 '굿데이터'가 필요한 이유다.

이러한 변화 속에서 신뢰할 수 있는 데이터인 '참조표준'의 중요성이 그 어느 때보다 강조되고 있다. 국가표준기본법에 근거한 참조표준은 '측정 및 관련 정보의 정확도와 신뢰도를 과학적으로 분석·평가해 공인된 고품질 표준데이터'로 정의된다. 까다로운 생산 및 평가 절차를 거쳐 그 품질을 인정받은 데이터만이 참조표준으로 등록될 수 있다.

1999년, 국가기술표준원은 국가표준기본법을 제정하고 국가에서 필요로 하는 참조표준 개발 계획을 구체화했다. 2006년 8월에는 한국표준과학연구원(KRISS) 내 국가참조표준센터가 설립되고 본격적인 참조표준 개발이 시작되었다. 참조표준은 현재까지 물리, 생명과학, 보건·의료 등 과학 및 산업 전 분야에 걸쳐 7만 건 이상 등록돼 보급되고 있다. 전문 연구기관, 대학병원 등 각 분야의 참조표준 개발을 담당하는 데이터센터도 총 64호까지 지정되어 활발히 활동하고 있다.

데이터가 가치를 인정받아 참조표준으로 등록되기 위해서는 조건이 필요하다. 먼저 측정을 통해 생산한 데이터의 이력 정보와 측정 절차 등을 검증받아야 한다. 그리고 측정 결괏값이 신뢰할 수 있는 기준들과 연계돼 있는지 측정소급성을 검토한다. 또한 측정한 값이 실제 값과 얼마나 가까운지 불확실성의 정도를 과학적으로 나타낸 측정불확도 등도 세밀히 점검한다. 이러한 요건들을 분야별 전문가 평가와 심의를 통해 꼼꼼하게 따져본다. 데이터의 품질을 고려할 때 단순히 형식이나 조건만 살펴보는 것이 아니라 측정한 값이 정말 정확한지, 믿을만한지를 다각도로 검증하는 것이다.

인공지능의 성능은 데이터에 크게 의존하기 때문에 참조표준이야말로 인공지능의 신뢰성과 품질을 보장하는 핵심 요소라고 할 수 있다. 인공지능의 활용 분야가 점차 넓어지는 만큼, 각 분야에 적합한 참조표준도 함께 개발되어야 한다.

일례로 의료 인공지능 시스템에서 환자의 생명을 살릴 수 있는 정확한 진단을 내리고, 제조업에서 생산 공정의 위험성을 낮추고 효율성을 높이기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터가 먼저 마련돼야 한다. 각 산업의 특성에 맞는 참조표준이 지속적으로 개발되어야 데이터 기반 산업의 경쟁력을 높일 수 있다.

인공지능은 이미 여러 산업에서 혁신을 일으키고 있으며, 가까운 미래에는 인공지능을 사용하지 않는 분야를 찾기 힘들 것이다. 인공지능 기술이 우리 사회의 행복을 위해 올바르게 활용될 수 있도록 KRISS는 앞으로도 신뢰할 수 있는 참조표준을 개발·공급하기 위해 노력할 것이다. 채균식 한국표준과학연구원 국가참조표준센터장