연구계획 올리면 연구 데이터 목록까지 자동...식품연, '식품 R&D AI 에이전트' 개발 작성일 03-26 24 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Hn4wol0HYT"> <p contents-hash="924a59b4d88624ac60164f9ec2db9b89e9407f54787d2fea203da275666368b5" dmcf-pid="XL8rgSpXZv" dmcf-ptype="general">한국식품연구원(원장 백현동)은 '식품 연구개발(R&D) 인공지능(AI) 에이전트'를 추진해, '식품 데이터 플랫폼'에 AI 기반 데이터 매니지먼트 플랜(DMP) 작성 지원 기능을 개발했다고 26일 밝혔다.</p> <p contents-hash="f3d854fb623d160f317eccc06286329b4a17a8e8a2482ef18e1c800ac9dc2e73" dmcf-pid="Zo6mavUZHS" dmcf-ptype="general">이번 기능은 개별 연구에 흩어진 식품 연구데이터를 표준화하고 체계적으로 축적·활용하기 위한 것으로, 식품 연구의 속도와 품질을 높이고 산업 현장으로의 확산 기반을 강화하는 데 목적이 있다.</p> <p contents-hash="ac0c7d3ebb1c18c3a70a945b04b76259396225b1d65203aa4522beaad8f0d199" dmcf-pid="5gPsNTu5Gl" dmcf-ptype="general">그동안 연구 현장에서는 과제별·연구자별로 데이터가 서로 다른 형식과 방식으로 관리돼, 축적된 데이터를 후속 연구나 다른 연구와 연계해 활용하기에 한계가 있었다. 연구데이터를 다른 연구와 연계하고 AI에 적용하려면 데이터 목록, 형식, 메타데이터, 저장·공유 기준 등이 공통 기준에 따라 정리돼야 하는데, 이를 위한 핵심 수단이 DMP다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5d19812bebf9437dbd1b594b64884a8881121f2949052d792fabe766a997f205" dmcf-pid="1xBNRrXSYh" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="데이터관리계획 작성 AI 에이전트" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/26/etimesi/20260326113303420wiqq.png" data-org-width="700" dmcf-mid="GW3dfNSrGy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/26/etimesi/20260326113303420wiqq.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 데이터관리계획 작성 AI 에이전트 </figcaption> </figure> <p contents-hash="a1c8ebe89a4a61a84961b347aabe2c2b47a687d4024034774c192680ce2c2923" dmcf-pid="tMbjemZv5C" dmcf-ptype="general">DMP는 연구 시작 단계에서 어떤 데이터를 생산하고, 어떤 형식으로 관리하며, 어디에 저장하고 어떻게 공유할지를 정리하는 계획이다. 하지만 실제 연구 현장에서는 작성 항목이 많고 세부 기준 검토가 필요해 부담이 컸다.</p> <p contents-hash="77cde1348ddfc438355e7f71e59d1d062ffabf12c92165c7ad56ccfec7e153d7" dmcf-pid="FRKAds5TXI" dmcf-ptype="general">식품연이 개발한 에이전트는 연구자가 식품 데이터 플랫폼에 연구계획서를 등록하면, AI가 과제 내용을 바탕으로 DMP 초안을 생성하고 연구 수행 과정에서 생산될 데이터를 '연구데이터 명세서(데이터 목록, 메타데이터, 관리 기준 등)' 형태로 구조화해 제시하는 것이 핵심이다. 연구자는 AI가 제안한 내용을 검토·보완하면 되므로, 연구 초기부터 데이터를 공통 기준에 따라 보다 효율적으로 설계·관리할 수 있다.</p> <p contents-hash="09b9842eff085a13f02a2d73391fc6c8adbeef04fbce764cc620ef3e8004f48e" dmcf-pid="3e9cJO1y5O" dmcf-ptype="general">식품연은 2022년부터 '식품 데이터 플랫폼 구축' 사업을 추진하며 연구데이터 수집 정책과 인프라를 마련했고, 현재는 축적된 데이터를 실제 연구 활용으로 연결하는 2단계를 진행하고 있다. 연구사업 전반에 DMP를 적용해 데이터를 공통 기준에 따라 수집·관리해 왔으며, 이를 기계가 읽고 활용할 수 있는 형태로 정비함으로써 AI 분석과 에이전트 활용이 가능한 AI-레디 기반을 갖췄다.</p> <p contents-hash="04a66fa65e9da71ad6f59e06dae477696e206d206498077941722973998367a6" dmcf-pid="0d2kiItW1s" dmcf-ptype="general">AI 도입 이전에는 연구데이터가 개별 과제 단위로 축적되는 데 머물렀다면, 앞으로는 AI 에이전트를 통해 데이터가 연구 전반에서 연결·재사용 가능한 형태로 관리될 수 있게 된다. 이를 통해 유사 연구 탐색, 데이터 기반 연구기획, 후속 연구 설계 등 식품 연구 전반의 효율성과 활용성이 높아지고, 나아가 식품 기술 개발과 산업 혁신에도 긍정적인 파급효과를 낼 것으로 기대된다.</p> <p contents-hash="440f20c7b93a91a066d5bc1e7461f259430713a8b557b9cad4b8793d8c358fc9" dmcf-pid="pJVEnCFY5m" dmcf-ptype="general">앞으로 식품연은 식품 분야 연구데이터를 모으고 연결하는 데이터 거점이자 '식품 분야 AI 허브'로 역할을 확대해 나갈 계획이다. 또 DMP 작성 지원을 시작으로 데이터 탐색, 유사 연구 분석, 연구기획 지원 등 연구 전 과정에 활용되는 AI 에이전트를 단계적으로 개발·적용할 예정이다.</p> <p contents-hash="b0ba6e666b4b135cdb0b81e84e22ff9d5531503d9957dd726a9472ec2fed50aa" dmcf-pid="UifDLh3Gtr" dmcf-ptype="general">안기택 식품연 AI정보실 연구책임자는 “한국식품연구원은 AI를 바로 활용할 수 있는 기반과 오랜 기간 쌓아온 연구데이터가 함께 갖춰져 있어, 지금처럼 AI 활용이 중요해진 시점에 식품 연구와 산업 분야에 빠르게 기여할 수 있는 토대를 갖추고 있다”며 “앞으로도 현장에서 바로 쓰이는 AI 활용 사례를 더 많이 만들어가겠다”고 밝혔다.</p> <p contents-hash="16a6f38fd7642dada0acd72292e114b601d1aa183e0b7e8e5d8360661ae29762" dmcf-pid="un4wol0Htw" dmcf-ptype="general">김영준 기자 kyj85@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "AI칩 대신 강남 18층 빌딩?"…KT, 부지 확보에만 1800억 쏜다 03-26 다음 델, AI 및 양자 컴퓨팅 리스크 대응을 위한 사이버 복원력 강화 03-26 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
