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국내외 대형연구시설 중심 데이터 활용 및 클러스터 전략 방안

◈ 목차

요약문

1. 서론

2. 선행 연구 및 정책 동향

  2.1 대형연구시설 개념 및 정책 동향

  2.2. 대형연구시설과 데이터 정책 동향

  2.3. 대형 연구시설과 클러스터 정책 동향

3. 사례분석

  3.1. 입자가속기 CERN 사례

  3.2. 미국 NSLSⅡ, 호주 ANDS 사례

  3.3. NSF 빅데이터 허브 구축 사례: 지역 중심의 연구 데이터 플랫폼 구축 사례

4. 결론 및 정책적 제언

◈본문

요약문

전 세계 각국은 4 차산업혁명 대응을 위해 다양한 정책적 노력을 기울이고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능 기술 등을 통해 과학기술 분야 또한 지속적인 경쟁력 창출을 시도하고 있다. 이러한 혁 신을 위해서는 대형연구시설이 매우 중요한 연구 인프라 중 하나이다. 국가 차원의 핵심적 원천 기술 확보 및 국제 협력 등을 위해서 가속기, 핵융합, 원자력, 우주항공 등의 대형 연구시설은 매 우 중요한 경쟁력 창출을 위한 도구 중 하나이다. 이러한 대형연구시설은 개별 국가∙지역∙기관 차원에서 충분한 역량을 보유하기 어렵고, 국제적 협력 및 공동연구, 협력 인프라 구축 등을 통해 지속적 혁신을 이룰 수 있다. 특히, 대형연구시설에서 생성되는 데이터 규모는 상당히 방대하며, 연구 성과의 핵심적 근간을 이루는 요소가 되고 있는데, 이러한 대형연구시설의 데이터관리 현황 및 정책을 살펴보는 것은 의미가 있을 것이다. 또한 대형연구시설은 경제사회적 파급효과가 크고 지역∙국가 차원의 클러스터를 형성하는 핵심적 요소가 될 수 있다. 최근 반도체, 생명공학, 소재 및 에너지산업의 중심에 대형연구시설이 기여하는 바가 더욱 커지고 있는데, 국가 차원의 정책 및 경쟁전략 수립에 있어서 관련된 산업 발전 및 클러스터 전략을 알아보는 것은 정책적 시사점 을 가질 수 있을 것이다. 본 연구에서는 대형연구시설 개념 및 정책 동향, 데이터 정책과 클러스 터 전략 등에 대한 사례 중심의 분석을 통해 과학기술 관점의 정책적 시사점을 제시하고자 한다

1. 서론

 4 차산업혁명으로 인해 각국은 경쟁 우위를 점하기 위해 더욱 치열한 경쟁을 하고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능을 필두로 과학기술계 또한 끊임없는 혁신을 위해 기술혁신과 다양한 협력을 시도하고 있다. 이러한 혁신을 위해서는 대형 연구시설 구축∙운영 및 원천기술 확보, 다양하고 폭 넓은 방향의 연구개발 혁신과 협력을 통한 경쟁력 증대가 더욱 중요해지고 있다. 가속기, 발사체, 핵융합, 원자력 등 거대과학을 중심으로 하는 대형 연구시설 인프라는 엄청나게 큰 규모의 연구 데이터들을 쏟아내고 있으며, 이것을 활용한 연구개발, 사업화는 지속적으로 혁신의 원천이 되고 있다. 무엇보다 앞으로 이러한 데이터들을 활용하여 산업화하는 플랫폼을 구축하고, 국가∙지역 차원의 혁신역량을 구축하는 것은 보이지 않는 전략으로 대두되고 있다. 최근에 COVID-19 와 같은 재난, 사회문제에 대응하기 위해 방사광가속기를 활용한 신약개발 분야 R&D 성과가 크게 기여 하기도 하였다. 그리고 최근에 국내 기술로 개발한 한국형 발사체 누리호를 통해 이룬 성과는 대형 연구시설의 중요성을 다시 한 번 되새기게 하였고, 이를 통한 산업 응용과 국가∙사회에 기여 하는 바는 대다수 국민이 인지할 정도로 중요한 주제로 대두되고 있다. 대형연구시설이 국제 프 로젝트로 진행되는 사례가 많은데, 이러한 대형 연구시설 구축 및 운영에 참여하는 협력기관들은 높은 수준의 비용 투입에 대한 효율적 관리체계와 성과, 과학적 진보와 새로 생겨나는 고용기회들 에 대한 공정한 분배, 산업 발전으로 이어질 수 있는 기회, 해당 국가 내에 발생할 수 있는 간접 적 혜택 등 다양한 수준의 기대효과들이 예상된다(OECD, 2000). 우리나라 또한 이러한 흐름에 맞 게 정부 정책, 민간산업에서도 다양한 정책들이 수립∙추진되고 있다. 대형연구시설과 데이터, 클 러스터에 대한 연구 범위는 너무 방대하기 때문에 본 연구에서는 최근 대표적 관련 사례를 중심 으로 우리나라의 정책적 발전 방향을 염두에 두고 논의하고자 한다.

2. 선행 연구 및 정책 동향

2.1. 대형연구시설 개념 및 정책 동향

 대형연구시설은 첨단 과학기술 발전에 있어서 매우 중요한 하부구조이며, 원천연구개발의 근 간이 되고, 연구개발 활동의 효율성 증대, 연구시설∙장비 개발 등으로 인한 경제성 창출, 다양한 응용기술 개발 등으로 상업화에 영향을 끼치는 중요한 도구이다(tassey, 1991, 2001). 우리나라에서 는 대형 연구시설을 50 억 이상의 구축 비용이 소요되는 연구시설 장비로 분류하고 있으며(NFEC, 2016), 기술의 복잡성이나 위험도, 사업 기간이나 대규모 예산을 필요로 하는 연구장비와 관련 인 프라∙시설을 포함하는 것으로 정의하고 있다(국가과학기술위원회, 2012).

 최근 OECD(2023)는 대형연구시설에 대해서 크게 다섯 가지 방안에 대한 정책이 담긴 보고서 를 내놓았다. 다섯 가지 방안은 ① 이해관계자 간 거버넌스 정립, ➁︎ 적절한 재정지원 구축, ③ 사 회경제적 영향 평가방안 구축, ④ 데이터관리 실현, ⑤ 통합 대형 연구시설 인프라 생태계 구축 등 이다. OECD(2023)는 대형 연구시설이 높은 기술적 복잡성, 사업 절차의 어려움과 외부환경 요인 등이 복합적으로 작용할 수 있기 때문에 이러한 다섯 가지 요인이 잘 준비되고 실행되어야 한다 고 제시하고 있다. 대형연구시설은 R&D 의 질적 수준과 실용화에 대해서도 크게 기여할 수 있는데(Stephan, 2012), 이와 관련해 연구시설 장비 개발 관련 산업과 응용기술 개발 등 타 산업으로도 파급효과가 커서 각국에서는 새로운 산업 발전의 계기를 마련하기 위한 중요한 정책적 도구로 고 려하며 선제적 투자 및 대응을 진행하고 있다.

그림 1. 주요 대형 연구시설(가속기 장치, 핵융합 장치, 원자력시설)

2.2. 대형연구시설과 데이터 정책 동향

 전 세계는 4 차산업혁명 시대를 맞이해서 사회 각층에서 여러 수요가 증가함에 따라 각국이 생 산하는 데이터 규모가 빠르게 커지고 있지만, 데이터 소유권 및 데이터 접근성 등 관련 제도들이 아직 미비한 것이 현실이다. 특히 생명과학 분야 등 사람과 관련된 데이터들은 민감하며, 윤리적 차원의 이슈가 포함된 점들로 인해 각 국가들의 제도적 장벽 등이 아직도 제거되지 않은 상태이 다. 대형 연구시설에서는 상당히 큰 규모의 데이터가 생성되고 있으며, 데이터의 축적 및 처리, 공유 및 활용 확산까지 관련된 솔루션을 빠르게 준비해나가고 있다. 각 국가별 대형연구시설 정 책에 따라 데이터 관리 및 처리, 공유에 대한 방식들이 다를 수 있는데, 특히 데이터 액세스는 해 당 정책에 따라 과학자와 일반 대중에게 동일하게 오픈하는 방식과 보안상의 이유로 제한된 액세 스를 허락하는 경우가 있다(OECD, 2023). 대형연구시설은 연구 인프라 간, 시설 간 데이터 공유와 활용이 중요한데, 이에 대한 원칙과 합의는 이해관계자와 협력하는 중장기적 방안이 사전에 만들 어져야 진행될 수 있다. 다학제적 연구와 공동연구, 연구 생태계와 산업계의 연결 등 이와 관련된 이슈가 상당히 많지만 본 연구에서는 대형연구시설에서 생산되는 연구 데이터 중심의 생태계 및 관련 정책들을 살펴보고자 한다.

 국제적 차원의 데이터 공유와 개방 요구는 끊임없이 늘어나고 있지만, 여러 장애물이 있기 때 문에 협의가 가능한 기관 또는 국가 간에 시작 단계부터 데이터 공유 계획을 수립하고, 이러한 데 이터를 활용하고 적용하는 새로운 그룹에 대한 고려를 기반으로 운영계획을 수립해야 한다. 이와 관련한 대표적 국제적 흐름은 ‘오픈사이언스 플랫폼’을 만드는 것인데, OECD(2015)에서 제시한 ‘오 픈사이언스’ 개념은 “공공연구 성과 활용도를 높이고 사회∙경제적 편익을 제고시키는 것을 목표로 하여 세계적 협력을 이끌어내기 위한 정책적 합의 내용”이다. 이를 통해서 국제적 중복 연구를 줄 이고, 규모의 경제를 이끌어내는 연구 효율성, 연구 결과에 대한 객관적 검증, 연구성과 파급효과 증대, 국제 연구협력 증진 등의 기대효과를 제시하고 있다. 앞으로 대형연구시설은 지리적 한계에갇혀 협력이나 클러스터를 형성하기보다 ‘연구개발 사이버인프라’ 라는 개념과 같이 연구자, 고성 능 컴퓨터, 첨단 연구장비, 대용량 실험데이터 등을 네트워크상에서 활용하여 연구성과를 극대화 시키고 효율화시키는 환경을 조성하는 것이 중요해지고 있다(KISTI, 2020).

 연구데이터를 중심으로 제도적 규제 및 권리, 책임 등의 문제는 꽤 오랫동안 국제적, 국가적 차 원에서 논의되어가고 있지만 상당히 풀기 어려운 난제 중 하나이다. 데이터가 더욱 중요해지고 사회경제적 파급효과가 바로 이어질 수 있는 대상이기 때문에 해당 이슈는 더욱 민감해지고 있 으며, 특히 개인정보, 사회적 분쟁 등으로 이어질 수 있는 잠재된 위험이 있다. 특히 연구데이터 는 사회에서 생산되는 빅데이터보다 훨씬 더 개방되기 어려운 대상인데, 이는 연구개발로 도출된 성과는 지식재산권, 특허법, 소유권 및 접근성 등 다양한 측면의 제도적 장벽이 존재하기 때문이 다(황석원 외, 2020). 그럼에도 국제적으로는 2013 년 G8 정상회의에서 각국 정상들이 오픈데이터 에 대한 이행 원칙에 합의하고, 오픈데이터 헌장을 채택하는 등 다양한 노력을 기울이고 있다(신 은정 외, 2017).

...................(계속)

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