국립한밭대학교 컴퓨터공학과 최창범 교수는 23일 태국 방콕 유엔 컨퍼런스센터에서 개최된 제82차 UN ESCAP 총회 공식 사이드 이벤트에 한국 대표로 참석해 인공지능(AI)의 실패 원인을 정책 설계에서 찾고, 포용적 확산을 위한 AHA 프레임워크와 온디바이스 AI 적용 사례를 발표했다. 또한, 현장에서는 전시 부스를 운영하며 관련 내용을 소개했다.
국립한밭대 최창범 교수(오른쪽에서 첫 번째)가 23일 열린 제82차 UN ESCAP 총회 공식 사이드 이벤트에서 AHA 프레임워크를 발표하고 있다. (사진= 국립한밭대 제공)
이번 행사는 ‘모두를 위한, 사회를 위한 포용적 기술 활용: 온디바이스 AI·로보틱스·리빙랩 및 헬스케어’를 주제로 아시아·태평양 지역 산·학·연·관 관계자 100여 명이 참여한 가운데 진행됐다. 행사에서는 한국전자통신연구원, ㈜브이에스아이(VSI), 인도네시아 국가연구혁신청의 사례도 함께 발표됐다. 아시아·태평양 경제사회위원회(ESCAP) 총회가 내세운 ‘Leaving no one behind: advancing a society for all ages in Asia and the Pacific’이라는 주제와 연계해, 고령화·돌봄·보건·사회통합 등 지역 내 주요 사회문제 해결을 위한 포용적 기술 경로가 논의됐다.
최창범 교수는 발표에서 AI 확산의 본질적인 문제는 기술 수준이 아니라 정책 설계와 실제 적용 환경의 불일치임을 강조했다. 이를 해결하기 위한 대안으로, △적정성(Appropriate: 인프라·비용·환경을 고려한 기술 선택), △인간 중심(Human-centered: 사용자와 제도에 부합하는 설계), △적용 중심(Application-driven: 실제 운영과 지속 가능성을 고려한 구현) 등 세 가지 원칙을 담은 AHA 프레임워크를 제시했다. 이 프레임워크는 기술 중심의 기존 접근에서 벗어나 정책 설계 기준을 새롭게 정립하는 방안으로 소개됐다.
아울러, 최 교수는 AI 도입 이전 단계에서 디지털 트윈 기반 사전 검증 구조를 정책 의사결정 체계로 제안했다. 이 구조는 환경, 사용자, 제도 조건을 모의실험을 통해 AHA 기준 충족 여부를 평가하고, Go/No-Go 의사결정을 통해 정책 실패 가능성을 사전에 줄일 수 있는 접근 방식으로 설명됐다. 그는 "AI는 성능 부족이 아니라 실제 환경과 부합하지 않는 설계 때문에 실패한다"며, 앞으로의 정책은 '최고 성능'이 아닌 '현장에서 작동하는 기술'을 중심으로 설계되어야 한다고 강조했다.
이어진 세션에서는 인도네시아, 아제르바이잔 등 아시아·태평양 국가들의 온디바이스 AI 적용 사례가 공유됐다. 이를 통해 각 지역의 여건에 맞춘 맞춤형 기술 설계와 정책 접근의 필요성이 부각됐다.
패널 토론에서는 과학기술정책연구원(STEPI) 김은주 책임연구원이 좌장을 맡고, UN ESCAP ICT 전문위원, 한국건설기술연구원, VSI, 아시아·태평양기술이전센터(APCTT) 등 주요 기관 관계자들이 기술 적용과 정책 설계 간 연계 방안을 논의했다. 한국건설기술연구원 정상화 하천실험센터장은 "기후·환경 문제는 단일 기술로 해결할 수 없으며, 데이터·인프라·정책이 통합된 실증 기반 접근이 필요하다"고 설명하며, 디지털 트윈과 리빙랩을 결합한 검증 체계의 중요성을 강조했다. ㈜브이에스아이 김지은 연구소장은 의료 접근성이 제한된 환경에서는 고성능 클라우드 AI보다 현장에서 즉시 활용할 수 있는 온디바이스 AI의 중요성을 언급하며, 배터리 기반 이동형 X-ray 시스템 사례를 통해 공공서비스로서 AI는 성능이 아니라 접근성과 지속 가능성을 중심으로 설계되어야 한다고 밝혔다.
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