매년 신규 기획 과제를 제시하는데,
이번년도에 3개를 제시를 했지만 모두 선택되지 못했습니다.
그러니 이걸 오픈해서 누구라도 아이디어를 가지고 가시라고 글을 작성합니다.
두번째 제시한 사업 기획입니다.
사업명 '2027년 00지역 산업 맞춤형 AI 파운데이션 모델 실증센터 구축'
이사업은 지금 현재 정부에서 '국가 AI 파운데이션 모델 사업'을 진행하고 있습니다.
이사업은 대한민국을 대표할 독자 AI 모델 개발을 목표로, 과학기술정보통신부가 주관하는 사업입니다
이사업을 통해서 만들어지는 '국가 AI 파운데이션 모델' 은 분명히 오픈소스로 풀릴것이고,
그 모델을 가지고 지역 소프트웨어기업들이 사용해서 지역 산업 맞춤형 서비스를 개발하도록 지원하는 사업입니다.
이재명 정부에서는 AI 지원 정책을 강력하게 지원하고 있기 때문에,
분명히 필요한 사업이라고 생각을 했습니다.
사업내용
| 1. 사업개요 □ (사업내용) 정부 독자 AI 파운데이션 모델을 00 지역 산업(제조·SW·소상공인 등)에 맞춤 튜닝·실증할 수 있는 센터 구축 (GPU·데이터·API 게이트웨이 포함) □ (사업기간) 2027. ~ 2031. (5개년) □ (사업위치) 00시 첨단산업 지역 일대 □ (시행주체) 과학기술정보통신부, 00시, 00진흥원 □ (총사업비) 1,000억원 (국비 600, 도비 200, 시비 200) 2. 필요성 및 기대효과 □ (필 요 성) 정부가 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델은 국가 차원의 기술자산이지만, 이를 지역 산업 현장에 맞춤 적용하고 실증할 수 있는 거점은 부재한 상황 00의 제조·농생명·특장차·소상공인 산업 전반에서 급증하는 AI 활용 수요에 대응하기 위해, 지역 맞춤형 실증센터 구축이 반드시 필요 □ (정책연관) 본 사업은 국정과제 「AI 3대 강국 도약」과 연계되어 국가 GPU 팜, 데이터 댐, 독자 AI 파운데이션 모델 개발 등 국가 인공지능 인프라 구축 정책을 지역 산업 현장으로 확산하는 핵심 거점 지역 맞춤형 튜닝·실증 기능을 통해 국가 AI 고속도로 정책과 연계성을 강화하고, 지역 균형발전 및 산업별 AI 활용 촉진을 뒷받침 □ (기대효과) 00 주요 산업(제조·농생명·특장차·소상공인)에 맞춤형으로 적용 가능한 AI 모델을 확보함으로써 기업들의 생산성과 경쟁력을 획기적으로 높일 수 있음 국가 독자 AI 파운데이션 모델의 지역 실증 거점으로 자리매김하여, 00을 국내 AI 산업 전환과 확산의 중심지로 육성 연 50건 모델 튜닝, 도입 비용 30% 절감 → 5년간 250건 실증, 00 AI 실증 거점화 3. 추진상황 및 계획 □ 사전준비 단계 (2026년) (사업타당성 검토) 국가 AI 파운데이션 모델 개발 현황, GPU 팜 구축 진행상황, 지역 산업 수요조사 완료 (부지 및 거점 확보) 전주 혁신도시권 내 산학연 클러스터와 연계한 센터 부지 확정 (협력 네트워크 구축) 과기정통부·NIPA·00도·00시 + 지역대학·연구기관·기업으로 컨소시엄 구성 (시범수요 발굴) 제조(스마트팩토리), 농생명(작황예측), 특장차(자율주행), 소상공인(업무자동화) 분야별 우선 실증기업 20개 내외 확보 □ 1단계 – 인프라 구축 (2027년, 200억 원) (GPU 및 서버 인프라 설치) 국가 GPU 팜과 연계된 클라우드·온프레미스 환경 구축 (데이터 허브 구축) 00 특화산업 데이터 수집·정제·저장·API 연계 시스템 개발 (실증랩 설계 및 장비 도입) 성능·안전·보안·윤리 검증 장비 확보, 표준 기반 실증 프로세스 정립 (인력 확보) AI 모델링 전문가, 데이터 엔지니어, 품질검증 연구원 등 30명 내외 채용 □ 2단계 – 시범 실증 운영 (2028년, 200억 원) (시범 실증 프로젝트 수행) 50건 이상의 산업별 AI 모델 튜닝·실증 지원 (모델 최적화) 국가 파운데이션 모델을 농생명·특장차·소상공인 분야에 맞춰 로컬 튜닝 (산학연 협력 확대) 00대·지역연구기관과 공동연구 진행, 인턴십·교육 병행 (신뢰성 검증 절차 도입) ISO/IEC AI 신뢰성 국제표준 및 국내 TTA 가이드라인 적용 □ 3단계 – 본격 확산 (2029년, 200억 원) (확산 프로그램 운영) 매년 60개 기업 이상 실증 참여, PoC→상용화까지 지원 (산업별 AI 솔루션 상용화) 농생명 스마트팜 모델, 특장차 자율주행 보조 AI, 소상공인 자동마케팅 솔루션 등 개발 (국내외 협력 연계) 수도권·해외 도메인 기업과 공동 PoC 추진, 글로벌 전시회 참가 지원 (성과평가 체계 운영) 성과지표(KPI) 기반 중간점검 및 정책 개선 반영 □ 4단계 – 고도화 (2030년, 200억 원) (AI 모델 고도화) 지속적 튜닝, 산업별 전용 모델 분화 및 경량화 지원 (AI 보안·윤리 기능 강화) 개인정보 보호, 저작권 검증, AI 안전성 평가 도입 (투자·Scale-Up 지원) 성과 우수 기업을 대상으로 펀드 투자 및 해외진출 패키지 지원 (정책연계 강화) 국가 AI 전략, 디지털 플랫폼 정부 정책과 연계 확대 □ 5단계 – 성과 확산 및 자립화 (2031년, 200억 원) (성과 확산 플랫폼 구축) 5년간의 실증사례, 데이터셋, 가이드라인, 표준을 공개하는 온라인 플랫폼 운영 (자립 운영체계 마련) 국비 지원 비중 축소, 민간 투자와 기업 분담을 통한 자생적 운영 구조 전환 (국제 협력 확대) ISO/IEC 국제표준 제안, 해외 인증기관과 상호인정 추진 (최종 목표 달성) 00을 국가 독자 AI 파운데이션 모델의 지역 실증·확산 거점으로 자리매김 □ 연간 KPI (핵심) 2027년: GPU·데이터·실증랩 구축 완료, 시범기업 20개 지원 2028년: 50건 모델 실증, 산업별 튜닝 모델 3종 확보 2029년: 60개 기업 실증 참여, 상용화 솔루션 5종 개발 2030년: AI 신뢰성 검증 80건, 글로벌 전시회·수출 기업 10개 2031년: 총 250건 실증 완료, 자립 운영체계 확립, 국제표준 2건 제안 4. 주요쟁점 및 대응방안 ❶ (사전절차) 해당사항 없음 <사전절차 이행 현황> ❷ (쟁점사항) 해당사항 없음 ❸ (부처의견) 해당사항 없음 5. 요구사항 : 2027년에는 00 산업 맞춤형 AI 파운데이션 모델 실증센터 구축을 위해 데이터 허브, 실증랩 장비, 전문인력 확보에 필요한 국비 120억 원의 예산 지원 요구 □ (데이터 허브 구축) 00 특화산업 데이터 수집·정제·저장·API 연계 시스템 개발 (80억) (산출근거) 데이터 수집·라벨링 30억 + DB/스토리지 20억 + API/플랫폼 구축 30억 □ (실증랩 설계 및 장비 도입) 성능·안전·보안·윤리 검증 장비 및 표준 기반 실증 프로세스 정립 (70억) (산출근거) 성능/부하 테스트 장비 30억 + 보안·윤리 검증 장비 25억 + 실증랩 구축·운영시스템 15억 □ (인력 확보)AI 모델링 전문가, 데이터 엔지니어, 품질검증 연구원 등 30명 내외 채용 (50억) (산출근거) 인건비(1억) × 30명 = 30억 + 교육·인건비 외부전문가 활용비 20억 |