국가데이터처장의 국가데이터처 운영 방향에 대한 말과 글, 국가데이터처 대표자로서의 활동을 알려드립니다.
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추석 명절 전통시장 방문 및 사회복지시설 위문안형준 국가데이터처장은 9월14일(월) 추석 연휴를 앞두고 대전 문창전통시장을 찾아 성수품 물가 및 수급동향을 점검하고 소비자물가조사 대상처를 격려했습니다. 또한 가족복지시설인 대전 자모원을 방문해 위문품을 전달하였습니다.
- 번호779
- 게시일2026-09-14
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국가데이터처-카자흐스탄 통계청 업무협약식안형준 국가데이터처장은 9월 14일(월) 14층 중회의실에서 카자흐스탄 막사트 투를루바예프(Maxat Turlubayev) 통계청장과 데이터 및 통계 분야 협력에 관한 업무협약(MOU)을 체결했습니다. 이번 협약은 한·중앙아시아 정상회의 개최를 계기로 양국 간 협력관계가 확대되는 가운데, 데이터·통계 분야에서 실질적인 협력 기반을 마련하기 위해 추진되었습니다.
- 번호778
- 게시일2026-09-14
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[서울경제] 저출생 해법 담긴 데이터 속 청년의 삶결혼을 앞둔 청년들에게는 설렘만큼이나 많은 질문이 따라온다. 어디에서 살 것인지, 직장은 계속 다닐 수 있을지, 집은 어떻게 마련하고 아이는 언제 낳을지. 서로 다른 질문 같지만 사실 삶에서는 하나로 이어진 고민이다. 결혼을 계기로 삶의 터전을 옮기고 일자리를 고민하고 대출을 감당하며 가족의 미래를 그려보는 것이 오늘날 많은 청년이 마주한 현실이다.그동안의 통계는 이 질문들을 따로 바라봤다. 혼인은 혼인통계로, 이동은 인구이동통계로, 일자리는 고용통계로 각각 기록됐다. 정보는 많았지만 이를 한 사람의 생애로 엮어 읽어내기는 어려웠다. 지도 위에는 이동의 흔적이 남았지만 정작 왜 떠났고 어디에 정착했으며 어떤 삶을 살았는지는 보이지 않았다.인구동태패널은 이렇게 흩어진 점들을 잇는 작업이다. 특히 혼인과 출산이라는 생애 전환기를 지나고 있는 1983~1995년생 세대에 주목했다. 이들의 삶의 경로를 추적함으로써 청년들이 겪는 생애 변화를 입체적으로 읽어낼 수 있기 때문이다. 취업과 소득, 거주지와 주택 소유의 변화를 시간의 흐름에 따라 연결해 이제는 “몇 명이 결혼했는가”라는 숫자를 넘어 “결혼 전후의 삶이 어떻게 달라졌는가”를 깊이 있게 살펴볼 수 있게 됐다.올해 7월 ‘청년층 혼인 후 이동과 정착’ 분석 결과, 수도권 이동자는 상시근로자와 대기업·중견기업 종사 비중이 높았던 반면 비수도권 정착 청년들은 주택 소유와 출산 비중이 더 높게 나타났다. 이는 청년의 이동이 단순한 주소 변경을 넘어 일자리와 주거, 가족 형성에 관한 고민과 맞물린 결과임을 보여준다. 다만 여기서 우리는 아직 빠진 조각 하나를 발견한다. 바로 ‘부채’다. 결혼과 출산으로 터전을 잡고 살림을 꾸리는 과정에서 경제적 부담은 피할 수 없는 현실이며 같은 소득이라도 갚아야 할 빚이 다르다면 미래를 계획하는 마음의 여유 또한 달라질 것이다.이러한 변화를 더 정확하게 이해하기 위해 국가데이터처는 인구동태패널통계에 개인 부채 지표를 올해 12월 추가한다. 혼인 전후의 부채 변화와 소득 대비 부담, 출산 이후의 변화를 함께 살펴봄으로써 청년들이 마주한 경제적 현실을 다각적으로 이해하기 위한 시도이다.저출생은 출생아 수라는 단편적인 수치만으로 설명되지 않는다. 청년이 일자리를 얻고, 지역을 옮기고, 집을 마련하고, 빚을 감당하며 가족을 꾸려가는 그 긴 과정 끝에 나타나는 결과다. 그렇기에 해답 또한 그 과정에서 찾아야 한다. 유발 하라리는 저서 ‘넥서스(Nexus)’에서 정보를 연결하는 능력이 역사를 움직였다고 말했다. 인구동태패널통계 역시 혼인과 출산, 이동과 일자리, 주거와 부채를 하나로 연결해 우리가 보지 못했던 저출생의 단서를 드러내고자 한다.데이터는 숫자를 넘어 사람의 삶을 이해하게 할 때 그 가치가 더해진다. 이제 우리는 결혼한 사람의 수를 세는 데서 나아가 청년들이 마주한 생애 궤적을 입체적으로 그려내기 시작했다. 다양한 행정 자료가 연계될수록 인구동태패널 데이터의 활용성 또한 커질 것이다. 데이터를 연결해 청년의 현실을 깊이 있게 이해하고 이를 통해 사회적 이슈를 해결할 실효성 있는 해법의 근거를 만들어가고자 한다.2026년 9월 10일(목) / 서울경제
- 번호777
- 게시일2026-09-10
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추석맞이 전통시장 방문안형준 국가데이터처장은 9월 8일(화) 추석을 앞두고 서울 남구로전통시장을 방문하여 물가 및 수급동향을 점검하였습니다. 또한 중소상인의 애로사항을 듣고 대상처의 적극적인 협조에 감사 인사를 전했습니다.
- 번호776
- 게시일2026-09-08
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가축동향조사 현장방문안형준 국가데이터처장은 8월 12일(수) 충북 진천군 덕산읍에 폭염으로 어려움을 겪고 있는 가축동향조사 대상처를 방문하여 피해 위로 및 애로사항을 청취했습니다..
- 번호775
- 게시일2026-08-12
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[피렌체의 식탁] 통계가 데이터로 재탄생? 이런 유익이 있습니다.- 통계청은 왜 국가데이터처로 이름을 바꿨나- 소수 경제 엘리트를 위한 통계에서 전 국민 위한 데이터로- 파편화된 행정 정보에 맥락과 연결을 넣어 국민의 일과 삶에 도움- 동형암호·재현자료로 데이터 활용과 정보 보호 동시 달성옛 이름 통계청에서 국가데이터처로 바뀌었다는 뉴스를 보고 관가에 오래 근무한 친구가 세 가지가 달라졌냐고 농반진반으로 적어보냈다. 1)통계가 데이터가 되고, 2)차관급 청에서 장관급 처가 되고, 3)기재부 산하기관에서 총리실 산하기관으로 바뀐거 아니냐고. 정말 세상 물정을 잘 아는 친구답다고 생각했다.사실은 아직은 장관급 처가 되지 않았다. 대통령께서 올 7월 국무회의에서 승격 필요성을 말씀하셨지만 적절한 절차를 거쳐 실행되려면 아직 시간이 좀 더 남았다.대신 외청장 때에는 없던 국무회의 출석이 늘었다. 국무총리도 수시로 호출한다. 알다시피 현 국무총리가 가장 많이 말씀하시는 단어가 AI와 속도감이다. 데이터처는 이 두 가지에 모두 해당된다.변화는 이런 거다. 통계는 세상을 측정하는 기술이다. 반면 데이터는 국가를 운영하는 재료다. 통계는 측정하는 것이고 데이터는 파악하고 예측하는 것이다. 통계는 표본 중심으로 평균과 비율을 제시하고, 데이터는 행정과 민간에서 실시간으로 산출돼 개별 현상과 네트워크 분석에 활용한다. 통계는 월별, 분기별로 발표하고 관계자 중심으로 활용되며, 데이터는 실시간 상시 업데이트해 국민 중심으로 사용된다.‘AI 정부’라는 기차의 1호차에 국가데이터처가 배치돼 있다고도 할 수 있는데 안에 있는 직원들과 필자는 바뀐 환경에 맞춰 바빠지고, 빨라지고, 깊어진 업무환경에 적응하느라 쉽지 않은 하루하루를 보내고 있다.이제부터는 조금 행정 용어적으로 말해보겠다. 국가데이터처는 국가 차원의 데이터 책임기관이며 그 장은 최고데이터책임자(CDO, Chief Data Officer)다. 그는 정부 전반에 분산된 데이터를 전략자산으로 전환하고, 정책 판단에 필요한 정보와 지식으로 재구성하는 중심축이 되어야 한다.데이터가 부처별 행정 자산에 머물면 정책은 부문별 대응에 그치기 쉽다. 반대로 공통의 기준 아래 데이터를 연결하고 신뢰할 수 있는 방식으로 활용한다면 국정의 판단력과 AI 성능은 비약적으로 도약한다. AI 시대 행정 혁신의 성패는 모델보다 데이터의 품질 향상과 활용 역량에서 판가름이 날 것이다.통계 활용 방식을 근본적으로 바꿀 국가통계포털(KOSIS)최근 개시된 생성형 AI 기반 국가통계포털(KOSIS) 검색·활용 시범서비스는 이러한 변화를 상징적으로 보여준다. 이용자가 일상 언어로 질의하면 방대한 통계표를 바탕으로 맞춤형 데이터표를 생성하고, 비교·융합·분석까지 지원한다. 복잡한 분류체계를 익히지 않아도 필요한 정보를 정확히 얻을 수 있기 때문에, 단순한 편의 개선을 넘어 통계 활용의 방식을 근본적으로 바꿀 것이다.코드를 짤 줄 몰라도 앱을 만들 수 있는 세상이 된 것처럼 통계분석을 배우지 않았어도 필요한 데이터의 분석과 결과를 얻어낼 수 있다. 동네에 김밥집을 새로 내고자 하는 분도 마찬가지다.특히 이 서비스는 인공지능·데이터 연결기술(MCP, Model Context Protocol)을 활용해 생성형 AI와 공신력 있는 국가통계를 직접 연결했다. 공공영역의 AI는 매끄럽게 답하기보다 신뢰할 수 있는 근거에 기반해 답해야 한다. 정책을 결정할 때 중요한 것은 수많은 데이터를 직접 가공하는 일이 아니라, 필요한 순간 신뢰할 수 있는 지표를 입체적으로 찾아내고 판단하는 것이다.이런 일이 공식 통계를 넘어 행정자료, 정책문서, 내부 검토안, 국제기구 보고서 등 정부가 축적한 지식자산 전반으로 확대된다고 생각해보라.공공행정의 전환: ‘빅데이터’보다 ‘좋은 데이터’정부가 추진하는 범정부 AI 데이터 관리체계의 핵심도 여기에 있다. 각 부처의 정책·행정자료를 AI 활용이 가능한 데이터베이스로 구축하고 국가 단위로 연계하는 구상이다. 이는 민간의 범용 AI 경쟁을 추종하는 방식이 아니다. 정책 목적에 필요한 데이터를 선별하고 표준화하여 품질을 관리하는 데이터 중심 전략으로 공공부문의 독자적 AI 역량을 쌓는 접근이다.우선시해야 할 원칙은 데이터의 절대량보다 품질을 의미하는 ‘빅데이터(Big-Data)’보다 ‘좋은 데이터(Good-Data)’다. 부처의 정책자료, 계획문서, 검토안, 행정 기록에는 실제 정책결정의 논리와 제약, 판단 기준이 녹아 있다. 이러한 자료를 체계적으로 정비해 AI 데이터로 구축하면, 부처별 특화형 AI는 단순 검색을 넘어 정책기획 지원, 쟁점 정리, 유사사례 탐색, 보고서 초안 작성 등의 실질적 업무를 수행하게 된다.공개 데이터를 대규모로 수집해 모델 성능을 올리는 민간 빅테크는 범용성과 확장성에 강점이 있지만, 환각 현상(Hallucination)과 막대한 비용이라는 한계를 지닌다. 반면 범정부 AI 데이터 관리체계는 정책 데이터를 선별하고 맥락 중심의 메타데이터와 품질관리를 결합해 정확성과 신뢰성을 높인다. 초기 구축에 시간과 조정 비용이 들더라도, 근거 제시, 출처 추적, 보안성, 비용 효율성 측면에서 공공부문에 훨씬 적합한 모델이다모두의 국가데이터: 허브 앤 스포크 기반의 유기적 연결현재 우리나라 정부 행정의 가장 큰 한계는 데이터의 부재가 아니라 ‘단절’에 있다. 부처 간 기관 간 사일로(silo) 현상을 말한다. 정부 데이터는 이미 각 기관과 데이터센터에 축적되어 있지만, 서로 다른 기준과 형식으로 인해 격리되어 있다.이 한계를 극복해 전 국민에게 돌려주는 구상이 바로 ‘모두의 국가데이터’ 체계다. 데이터를 한곳에 물리적으로 모으는 것이 아니라, 주요 데이터센터를 안전하게 연결하는 허브 앤 스포크(Hub & Spoke) 방식이다.허브(Hub)는 인구·가구·주택·기업 등 전수등록부와 융합데이터를 담당하고, 스포크(Spoke)는 국세·금융·의료·교육 등 분야별 전문 데이터를 맡는다. 중심축과 바퀴살이 연결되듯 국가 기초 데이터와 분야별 데이터가 유기적으로 작동하는 구조다.‘모두의 국가데이터’는 범정부 데이터센터를 안전한 전용망으로 연결한다. 데이터를 거대한 댐처럼 쌓아두는 것이 아니라, 연결된 전용망 어디서든 필요한 데이터를 연계·결합하고 분석 결과를 활용할 수 있게 한다. 이는 데이터의 활용성과 보안성을 동시에 충족하는 현실적인 해법이다.이 체계가 지닌 정책적 의미는 명확하다.첫째, 데이터를 한곳에 모으지 않고도 범정부 차원의 연계와 결합이 가능하다.둘째, 다각적인 데이터 결합을 통해 국민과 기업에 실질적인 도움이 되는 정책 수립을 지원한다.셋째, 전수등록부가 가진 ‘규모의 경제’와 각 부문 데이터가 가진 ‘범위의 경제’를 동시에 실현한다.무슨 말이냐면 전세사기, 복합재난, 저출생, 가구부채처럼 여러 부처에 걸쳐 있는 복합적 현안도 가급적 한 번에 요청해 종합적 결과물을 받아볼 수 있는 것이다.정보 보호와 연결의 동시 실현: 차세대 보안 기술의 적용데이터 전략의 또 다른 핵심 과제는 ‘연결’과 ‘보호’를 동시에 달성하는 안전한 구조를 설계하는 일이다. 복잡한 사회 문제를 해결하려면 더 많은 데이터 결합이 필요하지만, 그 과정에서 개인정보와 민감정보는 한층 엄격하게 보호되어야 한다.따라서 향후 공공 데이터 전략은 ‘많이 수집하는 체계’에서 ‘안전하게 연결하는 체계’로 전환되어야 한다. 양이 능사가 아니다. 허브 앤 스포크 구조가 중요한 것도 데이터 자체를 이동시키거나 한곳에 쌓아두지 않고, 전용망을 통해 안전하게 활용하도록 돕는 핵심 기반이기 때문이다.특히 ‘동형암호’와 같은 차세대 데이터 보호 기술의 역할이 결정적이다. 암호화된 상태 그대로 보관, 연계, 연산하는 게 가능해지면 데이터 활용과 개인정보 보호 사이의 제도적 긴장을 획기적으로 완화할 수 있다.여기에 원본 데이터의 통계적 특성을 유지하면서도 개인을 식별할 수 없게 만든 재현자료를 병행 활용하면, AI 학습과 정책 분석을 위한 기초 환경을 한층 안전하게 구축할 수 있다.제도적 기반과 협업으로 완성되는 데이터 역량데이터 연결과 기술 적용만으로는 한계가 있다. 국가 차원의 데이터 관리가 결실을 보려면 이를 뒷받침할 법제도와 거버넌스 정비가 필수적이다. 국가데이터처는 최고데이터책임자(CDO)로서 국가데이터 정책의 법적 기반이 될 ｢국가데이터기본법｣ 제정을 추진하고 있다. 공공과 민간 데이터를 포괄해 장벽(silo) 없이 자유롭게 연계·활용하는 ‘모두의 국가데이터’ 생태계를 조성하기 위함이다.범정부 거버넌스, ‘국가데이터위원회’의 설치, 민관협의체 구성·운영 등 주요 행정기관이면 다 갖고 있는 수단들을 확보하게 된다. 부처별 정책자료의 AI 데이터화, 품질관리 표준 및 메타데이터 체계 확립도 담겨 있다. 지난 5월 국회에 법안을 발의했으며, 올해 말까지 통과를 목표로 하고 있다.2026년 8월 3일(월) / 피렌체의 식탁
- 번호774
- 게시일2026-08-03
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[뉴스원] "AI 시대 데이터 주권 지킨다…'국가 CDO' 성과로 증명"국가의 CDO(최고데이터책임자)라는 개념은 전 세계적으로도 아직 없던 개념입니다. 책임감도 크지만, 이제는 성과로 보여드려야 한다는 생각이 듭니다.안형준 국가데이터처장은 지난 22일 서울 강남구 서울세관에서 진행한 뉴스1과의 인터뷰에서 국가데이터처가 맡은 역할의 무게와 앞으로의 과제를 이같이 설명했다. 지난해 10월 통계청에서 승격한 국가데이터처가 통계를 넘어 대한민국 데이터 정책을 총괄하는 '국가 데이터 컨트롤타워' 역할을 새롭게 정립해 나가고 있다는 의미다.국가데이터처는 부처별로 흩어진 데이터를 물리적으로 한곳에 모으는 대신, 필요할 때 안전하게 연결·활용하는 '허브 앤 스포크 ' 방식의 데이터 거버넌스 구축을 추진하고 있다. 안 처장은 국가데이터기본법 제정과 데이터 연계 체계 마련, 동형암호 등 보안 기술 도입을 통해 국가 CDO라는 새로운 역할을 실제 성과로 입증하겠다는 구상을 밝혔다.전 세계에 없는 '국가 CDO'…이제부터 성과로 증명해야안 처장은 지난 10개월을 "성과라기보다는 준비하는 시간이었다"고 평가했다. 법적 근거 없이는 데이터 총괄·조정 업무가 힘을 받기 어려운 만큼, 우선 법 제정에 힘을 쏟았다는 설명이다.국가데이터처는 관계부처 협의를 거쳐 지난 5월 27일 '국가데이터기본법' 제정안을 의원 입법으로 국회에 제출했다. 법안에는 국가 차원에서 활용 가치가 높은 데이터를 국가데이터로 지정하고, 부처별 개별법에 막혀 있던 데이터 연계·활용을 완화하는 특례 규정 등이 담겼다.위상 변화도 뚜렷하다. 이재명 대통령은 지난 15일 청와대에서 열린 하반기 부처 업무보고에서 안 처장에게 "데이터처는 옛날 통계청처럼 통계나 관리하는 기능이 아니라, 대한민국 데이터 최고책임자(CDO)다, 이렇게 생각하고 일하셔야 한다"고 당부했다.안 처장은 이 발언 이후 관계 장관회의 등에서 데이터 총괄 부처로서 목소리에 무게가 실리고 있다고 전했다.그는 국가 CDO라는 역할을 세계 어디서도 참고할 선례가 없다고 짚었다. 안 처장은 "AI 위원회에서 국가 CDO의 역할을 정리하고 있다고는 하는데, 결국 개념적으로 정리되는 게 아니라 우리가 하는 업무를 통해서 정리가 되지 않을까 생각한다"고 말했다.데이터 모으지 않고 연결한다…보안은 이중 삼중으로국가데이터처는 부처별로 흩어진 데이터를 한곳에 모으는 대신 필요할 때마다 안전하게 연결하는 '모두의 국가데이터(허브 앤 스포크)' 체계를 추진하고 있다.국세·금융·의료 등 각 부처가 보유한 데이터센터를 전용망으로 연결해, 데이터처가 보유한 전수등록부를 허브 삼아 다른 데이터센터와 연계·분석이 가능하도록 하는 방식이다.안 처장은 데이터를 물리적으로 모으는 방식에는 선을 그었다. 그는 "데이터를 한곳에 모아놓으면 '빅브라더' 문제가 생기고 보안에도 취약해진다"며 "각자 갖고 있는 상태에서 필요할 때 전용망으로 연결했다가 쓰고 끊는 방식으로 가야 한다"고 설명했다.보안 강화를 위해 도입을 추진 중인 신기술은 '동형암호'다. 데이터를 암호화된 상태 그대로 연산할 수 있어, 복호화 과정에서 발생할 수 있는 유출 위험을 원천 차단하는 기술이다.안 처장은 "오랫동안 속도가 느려 상용화가 어렵다는 평가를 받아왔지만 최근 자체 기술과 하드웨어가 발전하면서 속도 문제가 상당 부분 해결됐다"며 "올해 실증을 거쳐 내년 시범 시스템을 구축할 계획"이라고 말했다. 그는 양자컴퓨팅에도 저항성이 있다는 평가를 받고 있다고 덧붙였다.인공지능(AI) 도입 방식에 대해서는 신중한 입장을 밝혔다. 안 처장은 "범용 AI를 정부 내부에서 활용할 경우에는 데이터 유출 위험이 있으므로 결국 자유롭게 정책 작업에 AI를 활용하기 위해서는 폐쇄형으로 AI를 도입할 수밖에 없을 것"이라고 밝혔다.그러면서 "폐쇄형으로 가더라도 안에서 우리 데이터베이스를 개인정보 보호와 보안을 철저히 하면서 관리해 나가겠다"고 말했다.안 처장은 초대 국가데이터처장으로서 남은 과제에 대해 "각 부처에 흩어져 있는 데이터를 물리적으로 모으지 않고도 필요할 때마다 안전하게 연계·활용할 수 있는 환경을 만들고 싶다"며 "국가데이터처가 명실상부한 국가 데이터 총괄 기관으로 자리 잡는 것이 제일 중요한 목표"라고 말했다.2026년 7월 27일(월) / 뉴스원
- 번호773
- 게시일2026-07-27
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[뉴스원] "AI가 매일 라면·계란값 감시…물가 조기경보 구축"안형준 국가데이터처장은 라면·계란 등 국민 생활과 밀접한 21개 품목의 가격 변동을 인공지능(AI)이 매일 상시 분석하는 물가 조기경보 체계를 구축해 정부의 정책 대응 속도를 높이겠다고 밝혔다. 기존 월 1회 공표되는 소비자물가지수를 보완해 가격 이상 징후를 선제적으로 포착하겠다는 구상이다.안 처장은 지난 22일 서울 강남구 서울세관에서 진행한 뉴스1과의 인터뷰에서 국가데이터처 출범 이후 성과와 향후 과제, AI 시대 정부 데이터 정책의 방향을 설명했다.그는 재정경제부·농림축산식품부 등 관계부처와 역할을 분담해 온라인 쇼핑몰 등에서 수집한 가격 정보를 AI로 분석하고, 가격 변동 위험을 신호등 방식으로 제공하는 시스템을 마련할 계획이라고 설명했다. 이와 함께 국가데이터기본법 제정을 통해 AI 시대에 맞는 국가 데이터 활용 체계를 구축하고, 국가데이터처를 범정부 데이터 총괄 기관으로 자리매김시키겠다는 청사진도 제시했다.아울러 AI가 공식 통계를 정확하게 활용할 수 있도록 메타데이터를 정비하고, 공공부문 특화 AI 모델(MODI) 개발을 추진하는 한편 5년 만의 소비자물가지수 개편, 통계데이터센터 24시간 무중단 운영, 정책 맞춤형 융합데이터 구축 등 국민 체감도가 높은 주요 정책의 추진 방향과 중장기 비전도 소개했다.다음은 안 처장과의 일문일답.-국가데이터처 출범 10개월, 체감할 수 있는 변화는.▶법적 기반을 갖추는 데 집중한 시간이었다. 부처 간 협의를 거쳐 국가데이터기본법 제정안을 의원 입법으로 지난 5월 27일 국회에 제출했다. 개별적으로는 데이터 간 연계·활용 위주였던 업무에서 최근에는 AI 시대 데이터를 어떻게 과학적이고 효율적으로 활용할 수 있을지로 무게중심이 옮겨갔다. 위상 측면에서도 변화가 있었다. 이재명 대통령이 데이터처장을 대한민국 데이터 최고책임자(CDO)라고 언급한 이후 관계 장관회의 등에서 데이터 총괄 부처로서 목소리에 무게가 실리고 있다.-국가데이터기본법이 국민들에게 주는 혜택은 구체적으로 무엇인가.▶크게 두 가지다. 첫째는 데이터 접근성 확대다. 이용자가 원하는 데이터를 AI 기반으로 쉽게 찾고 한 번에 접근할 수 있는 국가데이터 이용센터를 서비스할 계획이다. 둘째는 절차 간소화다. 국가 차원에서 관리가 필요한 데이터를 국가데이터로 지정하면, 기존 가명정보 결합 절차가 길게는 1년까지 걸리던 것을 획기적으로 단축할 수 있다. 법이 효과를 내려면 공공기관의 적극적인 참여와 민간의 인센티브 부여가 함께 필요하다.-AI가 통계를 정확하게 읽도록 하는 메타데이터 구축은 어떤 의미인가.▶생성형 AI는 다음에 나올 단어를 확률로 예측하는 원리라 통계 수치 자체를 정확히 맞히는 데는 근본적 한계가 있다. 물가나 고용 상황을 물으면 숫자를 잘못 제시하는 환각이 발생하는 이유다. 저희가 추진하는 AI 친화적 메타데이터는 데이터의 의미와 항목 간 관계를 기계가 읽을 수 있는 형태로 정리하는 작업이다. 데이터마다 정확한 이름표와 설명서, 데이터 간 연결지도를 함께 만드는 것이라고 보면 된다. 이렇게 되면 AI가 공식 통계 데이터베이스를 직접 조회해 답변의 정확성과 신뢰성이 높아질 것으로 기대한다.-공공 부문 AI 모델로 데이터처 특화형 AI인 MODI를 구축한다고 들었다. 다른 기관의 AI와 어떻게 다른가.▶MODI의 가장 큰 차별점은 단순한 행정지원형 AI가 아니라, 통계 등 핵심 임무를 수행하는 전문 정책 분석가 역할을 한다는 점이다. 각 기관의 업무 과정에서 생성되는 데이터를 지식화·구조화해서 정부와 국민 모두의 지식 자산으로 활용할 수 있게 하는 것이 목표다. 이를 위해 3단계 전략을 세웠다. 내년까지 AI 도입을 위한 표준 가이드북을 마련하고, 2027년부터 2029년까지 각 기관의 데이터를 목적에 맞게 분류한 카탈로그를 구축하며 시범 AI를 구현한다. 2029년 이후에는 표준 인터페이스로 각 부처의 AI 데이터베이스를 하나로 연결해 범정부 학습 데이터를 제공하는 단계로 간다. 데이터가 생성되고 활용되는 전 과정을 자동으로 관리해 최신성과 보안성을 유지하는 국가 핵심 기반 시설 역할을 하게 될 것이다.-물가 모니터링 시스템은 구체적으로 어떻게 운영되나.▶기존 월 단위 소비자물가지수와는 별도로, 가공식품과 공산품을 중심으로 총 21개 품목을 선정해 매일 가격 변동을 점검하는 체계다. 재정경제부, 농림축산식품부, 해양수산부 등 관계부처와 역할을 나눴고 데이터처는 가공식품과 공산품 쪽을 맡는다. 온라인 쇼핑사이트 등에서 가격 정보를 자동 수집해 AI로 정제한 뒤, 가격 변동 속도가 빠른지 여부를 신호등 방식으로 보여줄 계획이다. 현재 자체 개념검증(PoC)을 진행 중이고 내년 시스템 구축을 목표로 하고 있다.-소비자물가지수 개편 주요 내용은.▶물가지수는 5년에 한 번 품목과 가중치를 함께 손보는데 올해가 그 시기다. 2020년 기준 458개였던 품목이 이번에는 455개로 조정될 예정이다. 스마트워치, 전기차 충전료, 소프트웨어 구독료, 클라우드 저장공간 이용료 등 최근 소비 패턴을 반영한 품목이 새로 들어오고, 고사리처럼 수요가 줄어든 품목은 빠진다. 다만 최종 결과는 국가통계위원회 심의를 거쳐 12월 확정된다.-통계데이터센터의 24시간 운영 전환은 어떤 의미가 있나.▶제가 5년 전 데이터 관련 부서장을 할 때부터 받아온 민원이었다. 데이터센터가 업무시간에만 운영되다 보니, 분석에 시간이 오래 걸리는 이용자들은 퇴근 시간에 맞춰 분석을 끝내지 못했다. 야간 무인 운영 중 프로그램 오류로 장애가 날 위험 때문에 확대하지 못했는데, 최근 AI 기반 코드 안정성 검사기를 도입해 분석 코드의 오류 위험을 사전에 5분 안에 걸러낼 수 있게 됐다. 이를 통해 지난 1일부터 전국 16개 데이터센터가 야간과 주말을 포함해 24시간 무중단으로 운영되고 있다.-정책 맞춤형 융합데이터는 어디까지 진척됐나.▶기존 인구·가구 등 전수등록부에 다른 부처 데이터를 연계하는 작업이다. 올해는 사망자, 주택소유자 등록부를 새로 만들고 있다. 사망자 등록부는 자살자·고독사 등 정책 수립을 지원하기 위한 목적이고, 주택소유자 등록부는 우선 부채 정보를 붙이기로 했다. 소득 정보까지 추가로 연계하는 방안은 국세청과 협의를 진행 중이다.-부처 간 데이터 사일로 현상은 어떻게 풀어가고 있나.▶법적으로는 국가데이터기본법에 연계 근거를 담고 있고, 실무적으로는 표준화 작업이 관건이다. 통신 데이터를 예로 들면 통신 3사마다 시간을 자르는 기준 자체가 다른데도 그동안은 그냥 받아 써왔다. 성별이나 주민등록번호 표기 방식도 기관마다 제각각이다. 예전에는 이런 걸 하나하나 맞추는 데 시간이 오래 걸렸는데, 최근 AI의 도움으로 표준화 작업 속도가 크게 빨라졌다.-개인정보 보호는 어떻게 이뤄지고 있나.▶국가데이터처는 통계 작성 목적이나 과학적 연구 목적일 경우 개인정보보호법상 예외를 인정받아 왔다. 그만큼 기술적·관리적·물리적 안전조치를 철저히 해왔다. 조사 자료는 데이터베이스 구축 단계에서부터 식별하지 못하도록 암호화하고, 목적과 용도, 사용자를 관리하며 접근을 차단하고 있다. 외부망과는 물리적으로 분리해 운영한다. 앞으로 AI를 도입하면 또 다른 망과 연계해야 하는 상황이 생기는 만큼, 동형암호 같은 신기술로 보완을 준비하고 있다.-지역균형발전을 뒷받침하는 통계로는 무엇이 있나.▶생활인구 통계가 대표적이다. 89개 인구감소지역과 18개 관심지역을 대상으로 34개 공통지표를 월별로 산출해 제공하고 있다. 지역의 투자 동향을 신속하게 파악할 수 있는 지역투자동향지표도 12월 개발할 예정이다. 지난 5월에는 지역별 생산과 소비, 교역 구조를 보여주는 지역공급사용표를 처음 공표했는데, 서비스업 중심의 서울과 제조업 중심의 경기가 긴밀하게 연계된 산업 구조라는 점이 확인됐다.-국민 안전을 위한 인구밀집도 예측 서비스는 어떤 내용인가.▶통신 데이터를 기반으로 기상정보, 행사특성 같은 환경변수와 검색 트렌드, 교통 예매정보 같은 선행변수를 함께 분석해 특정 지역, 특정 기간의 인구밀집도 위험도를 예측하는 서비스다. 서울시가 일부 시행하고 있는데, 이를 전국 단위로 확대하려는 것이다. 올해는 AI 학습데이터를 구축하는 기초 연구 단계이고, 내년부터 심화 연구와 시스템 구축에 들어간다.-초대 처장으로서 남은 목표는.▶국가데이터처가 명실상부한 국가 데이터 총괄 기관으로 자리 잡는 것이다. 그러기 위해 각 부처에 흩어진 데이터를 물리적으로 모으지 않고도 필요할 때마다 안전하게 연계·활용할 수 있는 체계를 도입하고, 동형암호 같은 보안 신기술 도입도 함께 추진해 나가겠다.
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- 게시일2026-07-27
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주한국유럽연합대표부 대사 예방안형준 국가데이터처장은 7월 24일(금) 집무실에서 주한유럽연합대표부 우고 아스투토(Ugo Astuto) 대사의 예방을 받고 국가데이터처와 EU 간 협력 강화 방안에 대해 논의하였습니다.
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2026년 취약계층 무더위 지원 방문안형준 국가데이터처장은 7월 22일(수) 서울 광진구 자양4동 일대에 여름철 건강 관리가 어려운 어르신 응답 가구를 방문했습니다.이번 방문은 국가 고용통계의 기초가 되는 통계조사에 지속적으로 협조해 준 응답자들의 안부를 살피고 현장의 목소리를 청취하기 위해 마련되었습니다.
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- 게시일2026-07-22