대한민국 AI 행동계획과 페블러스 AADS의 전략적 정합성 분석

개요: 국가 AI 전략 속 페블러스의 기회와 과제

분석 배경 및 목적

대통령직속 국가인공지능전략위원회가 2025년 12월 16일 공개한 『대한민국 인공지능 행동계획(안)』과 주식회사 페블러스의 『AADS(Agentic AI Data Scientist) 과제 1단계 보고서』를 대조 분석하였습니다.

본 분석은 페블러스의 AADS가 단순한 기업 솔루션을 넘어, 정부가 추진하는 AI 혁신 생태계 조성 및 범국가 AI 대전환을 위한 필수불가결한 기술적 조력자(Enabler)이자 핵심 동력임을 입증하는 데 목적이 있습니다.

전략적 정합성 분석

분석 결과, 페블러스의 AADS 전략은 정부의 핵심 과제들과 매우 높은 정합성을 보이고 있습니다. 특히 페블러스가 추구하는 4대 핵심 전략은 국가 행동계획의 주요 이행 과제와 직접적으로 맞닿아 있습니다.

① 자율형 에이전트(Agentic AI)

국가 AI 기술 고도화 목표와 일치

② 데이터 품질 표준화

고품질 데이터 확보 및 인프라 구축 전략에 부합

③ 소버린 AI(Sovereign AI)

국가 AI 주권 확보 및 기술 자립화에 기여

④ 피지컬 AI(Physical AI)

실물 산업과 AI의 융합을 통한 신시장 창출

주요 분석 영역 및 기대 효과

본 문서는 국가 행동계획의 성공을 가속화하기 위해, 다음의 4가지 주요 정책 영역을 중심으로 페블러스의 기회 요인과 과제를 심층 분석하였습니다.

1 데이터 인프라 및 품질: AADS를 통한 데이터 전처리 자동화 및 품질 표준 확립
2 AI 거버넌스 및 신뢰성: 투명하고 신뢰할 수 있는 AI 개발 환경 조성
3 차세대 기술 및 산업 모델: 자율형 AI를 통한 기술 혁신 선도
4 산업 AI 전환(AX): 전 산업 분야로의 AI 도입 확산 및 효율화

1. 데이터 인프라 및 품질: 국가 데이터 자산화의 핵심 파트너

고품질 데이터 확보는 국가 AI 경쟁력의 근간이지만, 데이터 준비 과정이 전체 AI 도입 절차의 90%를 차지하는 고질적인 병목 현상은 'AI 고속도로' 구축 전략의 가장 큰 걸림돌입니다.

이 국가적 난제를 해결하지 않고는 AI 혁신을 기대할 수 없으며, 바로 이 지점에서 데이터 품질 문제를 근본적으로 해결하는 AADS는 가장 직접적이고 확실한 기회를 갖습니다.

국가데이터 통합플랫폼 및 데이터 공유 생태계 분석

행동계획 ④, ⑤

분석 항목	상세 내용
행동계획의 목표	행동계획 ④: 국가데이터 통합플랫폼 구축 및 행동계획 ⑤: AI 데이터 공유 생태계 활성화는 분산된 민간·공공 데이터를 표준화된 플랫폼으로 연계하고, 데이터 품질 기준을 상향하여 국가 데이터 자산을 효과적으로 활용하는 것을 목표로 합니다. 특히 데이터 가치 평가 및 품질 인증 제도를 통해 신뢰성 있는 데이터 유통 생태계를 조성하는 데 중점을 둡니다.
AADS와의 연관성	페블러스의 AADS는 국가 데이터 품질 관리 목표를 달성할 수 있는 핵심 솔루션입니다. AADS의 '데이터 진단', '데이터 벌크업/다이어트' 기능은 국가 통합플랫폼에 등록될 데이터의 품질 기준을 충족시키는 핵심 기술입니다. 특히, 공인시험기관(CAS)을 통해 입증된 '텍스트 데이터 품질 지수(QI) 90.5점 달성' 성과는 정부가 추진할 데이터 품질 인증 제도에 페블러스가 기여할 수 있는 구체적이고 객관적인 근거가 됩니다.
페블러스 관점 정책 제언	국가 데이터 자산화의 성패를 좌우할 핵심 조치로, 국가 데이터 통합플랫폼 구축 계획에 '수동적 품질 점검' 기준을 넘어 AADS와 같은 '자율형 AI 에이전트 기반의 자동화된 품질 관리 및 개선 솔루션' 도입을 최우선 과제로 삼아야 합니다. 이는 데이터 준비에 소요되는 90%의 병목 현상을 국가적 차원에서 해결하고, AI 고속도로의 효율성을 극대화하는 가장 실효성 있는 방안입니다.
페블러스 전략 보강점	국가데이터 통합플랫폼에 연계될 방대한 공공 및 산업 데이터를 처리할 수 있도록 AADS의 데이터 처리 범용성과 확장성을 지속적으로 강화해야 합니다. 정부의 '표준화 연계 의무화' 정책에 발맞춰, AADS를 국가 표준 플랫폼의 핵심 품질관리 플러그인(Plug-in)으로 포지셔닝하는 선제적인 사업 전략을 수립하고 정부 및 공공기관과의 협력을 추진해야 합니다.

AADS는 국가 데이터 인프라의 '품질'이라는 가장 중요한 축을 담당할 수 있는 명확한 기술적 우위를 확보하고 있습니다. 이러한 데이터 레벨의 기술적 신뢰성은 AI 시스템 전체의 신뢰도를 결정하는 기반이 되며, 이는 다음 장에서 논의될 AI 거버넌스 및 신뢰성 확보에 직접적으로 기여합니다.

2. AI 거버넌스 및 신뢰성: 규제 시대를 선도하는 AADS의 역할

AI 기술의 사회적 수용성과 산업 확산의 전제 조건은 '신뢰'와 '안전'입니다. EU AI Act 등 글로벌 규제가 강화되는 추세 속에서, 대한민국 정부 역시 국가 AI 거버넌스 및 보안 체계 구축을 핵심 과제로 설정했습니다.

이러한 규제 강화 움직임은 AI 시스템의 전 과정을 투명하게 기록하고 감사할 수 있는 기술을 보유한 페블러스에게 AI 도입을 주저하는 시장의 리스크를 해소(de-risking)하는 새로운 기회를 제공합니다.

국가 AI·데이터 거버넌스 및 보안 체계 분석

행동계획 ⑧, ⑩

분석 항목	상세 내용
행동계획의 목표	행동계획 ⑧: 국가 AI·데이터 거버넌스 정립 및 행동계획 ⑩: AI 기반 사이버 보안 체계 구축은 파편화된 데이터 관리 체계를 통합하고, AI 모델 오염 및 데이터 유출과 같은 새로운 위협에 대응할 수 있는 신뢰성 있는 관리 체계를 구축하는 것을 목표로 합니다.
AADS와의 연관성	AADS에 내장된 '거버넌스 엔진(Governance Engine)'은 국가 거버넌스 체계의 기술적 요구사항을 충족시키는 핵심 기능입니다. 공인시험기관을 통해 검증된 'ISO 42001 Annex A 핵심 통제 항목에 대한 충족률 100%' 달성 성과는 AADS가 데이터 품질, 모델 학습, 감사 가능성 등과 관련된 AI 시스템 활동에 대해 감사 가능한(auditable) 로그를 자동으로 생성하여 규제 준수의 기술적 증적을 제공할 수 있음을 입증합니다. 또한, 개발 중인 On-Premise 패키지는 정부의 소버린 AI(Sovereign AI) 정책에 직접적으로 부응하여, 데이터 보안이 중요한 공공, 금융, 국방 시장에서 외산 클라우드 솔루션이 넘볼 수 없는 강력한 경쟁 우위를 제공합니다.
페블러스 관점 정책 제언	국가 AI 거버넌스 체계는 절차적 가이드라인을 넘어, AADS의 거버넌스 엔진과 같이 '실시간 규제 준수 검증 및 감사 리포트 자동 생성' 기능을 갖춘 기술 도입을 표준 요건으로 포함하는 것이 전략적으로 필수적입니다. 이를 통해 기업과 공공기관의 규제 대응 부담을 획기적으로 낮추고, 거버넌스 체계의 실효성을 극대화할 수 있습니다.
페블러스 전략 보강점	현재 ISO 42001에 집중된 거버넌스 기능을 향후 수립될 '국내 AI 거버넌스 표준' 및 '산업별(금융, 의료 등) 데이터 규제'에 신속하게 대응할 수 있도록 기술 로드맵을 확장해야 합니다. 이를 통해 '규제를 가장 잘 이해하고 준수하는 솔루션'이라는 차별화된 마케팅 소구점을 확보하고, 규제가 엄격한 금융 및 공공 시장에서 선도적 입지를 구축해야 합니다.

AADS가 보장하는 데이터 및 거버넌스의 신뢰성은 단순히 규제 준수를 넘어, 인명과 안전이 직결된 Physical AI와 같은 고위험(high-stakes) 차세대 기술의 사회적 수용성과 상업적 성공을 담보하는 필수불가결한 전제 조건입니다.

3. 차세대 기술 및 산업 모델: Physical AI와 산업 특화 모델의 조력자

AI 패러다임은 디지털 세계의 생성을 넘어 물리 세계와 상호작용하는 'Physical AI'로 빠르게 전환되고 있습니다. 정부 역시 이를 차세대 기술로 지정해 집중 육성할 계획이며, 이러한 국가적 방향성은 멀티모달 데이터 품질 관리 및 VLM(Vision Language Model) 개발을 목표로 하는 페블러스의 2단계 전략과 완벽하게 일치합니다.

VLM은 제조 현장의 이미지, 도면, 센서 데이터 등 비정형 시각 정보를 이해하고 추론하는 핵심 기술로, Physical AI 시대의 기술 패권을 좌우할 것입니다.

피지컬 AI 기술 확보 및 산업별 파운데이션 모델 분석

행동계획 ⑫, ㉘

분석 항목	상세 내용
행동계획의 목표	행동계획 ⑫: 피지컬AI 분야 차세대 기술 확보 및 행동계획 ㉘: 산업별 수요 기반 AI 파운데이션 모델 확보는 제조·로봇 등 국내 강점 산업과 AI를 결합하여 글로벌 기술 리더십을 확보하고, 각 산업에 특화된 AI 모델을 통해 산업 혁신을 가속화하는 것을 목표로 합니다.
AADS와의 연관성	페블러스의 2단계 목표는 'Physical AI 특화 멀티모달 데이터 품질관리 상용화'와 '산업 특화 멀티모달 Reasoning VLM 개발'로, 이는 정부의 Physical AI 기술 확보 전략과 직접적으로 연결됩니다. 또한, AADS는 고품질 데이터를 공급함으로써 산업별 파운데이션 모델의 성능을 극대화하는 필수적인 전처리(pre-processing) 역할을 수행합니다. 고품질 데이터 없이는 고성능 산업 특화 모델 개발은 불가능합니다.
페블러스 관점 정책 제언	정부의 Physical AI 및 산업별 모델 R&D 프로젝트 성공률 제고를 위해, '데이터 품질 관리 및 최적화'를 필수 과업(Mandatory Task)으로 지정하는 것이 전략적 필수 요건입니다. 이는 국가 R&D 투자의 효율성을 극대화하는 방안이며, 이를 위해 AADS와 같이 성능이 검증된 솔루션 도입을 적극 장려해야 합니다.
페블러스 전략 보강점	정부의 정책 방향에 맞춰 2단계 VLM 개발 로드맵을 가속화하고 제조, 로봇 분야에 집중해야 합니다. 1단계에서 확보한 현대자동차, 아진산업 등과의 PoC 성공사례는 단순한 레퍼런스가 아닌, '제조 데이터 품질'이라는 독보적 시장을 선점하기 위한 전략적 자산입니다. 이를 기반으로 K-제조업 혁신 전략의 핵심 파트너로 포지셔닝하는 공격적인 마케팅이 요구됩니다.

페블러스의 미래 전략은 국가의 차세대 기술 육성 방향과 정확히 같은 곳을 바라보고 있습니다. 이러한 첨단 기술들이 구호에 그치지 않고 실제 산업 현장에서 구체적인 가치를 창출하기 위해서는, 기술을 현장에 적용하고 내재화하는 '산업 AI 전환(AX)' 과정이 필수적입니다.

4. 산업 AI 전환(AX): K-제조업 혁신의 실질적 동력

AI 기술 개발의 최종 목표는 산업 현장의 생산성을 향상시키고 글로벌 경쟁력을 강화하는 것입니다. 정부의 '산업 AX(AI Transformation)' 전략은 이를 실현하기 위한 구체적인 실행 계획입니다.

페블러스는 이미 세계 최초의 자율형 데이터 품질 관리 AI 에이전트를 상용화함으로써, K-제조업 혁신에 실질적으로 기여할 수 있는 가장 준비된 파트너입니다.

산업별 AI 에이전트 개발 및 K-제조업 혁신 전략 분석

행동계획 ㉟, ㊲

분석 항목	상세 내용
행동계획의 목표	행동계획 ㉟: 산업별 AI 에이전트 개발 및 행동계획 ㊲: K-제조업 글로벌 1위 달성 전략은 복잡한 산업 문제를 자율적으로 해결하는 AI 에이전트를 보급하고, AI를 제조 현장에 적용하여 자율 제조 보급률을 높이는 것을 목표로 합니다.
AADS와의 연관성	AADS 자체가 '세계 최초의 자율형 데이터 품질 관리 AI 에이전트'입니다. 이는 정부의 '산업별 AI 에이전트 개발' 방향과 정확히 일치하는 개념이자, 이미 상용화 단계에 진입한 구체적인 사례입니다. 특히, AADS가 달성한 '데이터 정제/분석 업무 시간 87.45% 단축' 성과는 단순히 효율성 개선을 넘어, K-제조업의 제품 개발 사이클을 획기적으로 단축하고, 숙련된 엔지니어의 자원을 고부가가치 R&D에 재배치할 수 있는 구체적인 투자수익률(ROI) 근거를 제시합니다.
페블러스 관점 정책 제언	정부의 산업 AX 지원 사업(예: AI 바우처)에서 '데이터 품질 진단 및 개선' 분야를 별도 트랙으로 신설하고, AADS와 같이 성과가 검증된 'AI 에이전트' 솔루션 도입 시 가산점을 부여하는 등 구체적인 인센티브 정책을 마련해야 합니다. 이를 통해 기업들의 데이터 문제 해결을 유도하고 성공적인 AX를 지원할 수 있습니다.
페블러스 전략 보강점	AADS를 '데이터 과학자'를 위한 전문 도구를 넘어, '제조 공정 관리자', '품질 관리 엔지니어'도 현장에서 쉽게 사용할 수 있도록 UX/UI를 고도화할 필요가 있습니다. 또한, 정부의 'AI 팩토리 수출산업화' 계획에 발맞춰, AADS를 K-제조 솔루션 패키지의 핵심 구성요소로 포함시키기 위한 전략적 파트너십을 적극적으로 추진해야 합니다.

페블러스의 AADS는 산업 현장의 고질적인 90% 데이터 병목 현상을 해결하는 검증된 솔루션입니다. 이러한 구체적인 적용 사례들은 AADS가 이론적 가능성에 머무는 기술이 아니라, 국가 전략과 높은 정합성을 가지고 실제 산업 혁신을 이끌어낼 수 있는 강력한 동력임을 증명합니다.

5. 결론: 국가 AI 전략과의 완벽한 동조(Alignment) 및 향후 과제

페블러스의 AADS 전략은 대한민국 AI 행동계획의 4대 핵심 목표인 '고품질 데이터 확보', '신뢰할 수 있는 AI 거버넌스', '차세대 Physical AI 기술 선점', '제조업 중심의 산업 AX'와 매우 높은 수준으로 정렬(align)되어 있습니다.

AADS는 단순히 정부 정책의 수혜를 받는 위치에 머무는 것이 아니라, 국가 목표 달성을 기술적으로 견인하고 가속할 수 있는 핵심 기술 파트너로서의 자격을 충분히 갖추고 있습니다.

향후 3대 전략적 과제

이 높은 정합성을 실질적인 비즈니스 성과로 연결하기 위해 페블러스는 다음의 세 가지 전략적 과제에 집중해야 합니다.

1. 정책 참여 강화

국가 데이터 표준 및 AI 거버넌스 관련 위원회에 적극적으로 참여하여 페블러스의 기술력을 정책에 반영해야 합니다. '표준을 만드는 기업'으로서의 리더십을 확보하는 것은 강력한 기술적 해자(moat)를 구축하는 것과 같습니다.

2. 전략적 파트너십 확장

정부의 '산업별 특화 모델' 및 'AI 팩토리' 사업에 참여하는 대기업 및 공공기관과의 파트너십을 통해, 국가 대표 프로젝트의 핵심 데이터 솔루션으로 자리매김해야 합니다. 현대자동차그룹 등과의 PoC 성공 사례를 발판으로 대규모 상용 계약을 이끌어내야 합니다.

3. 소버린 AI 시장 선점

정부의 소버린 AI(Sovereign AI) 정책에 발맞춰 개발 중인 'On-Premise 패키지'를 국방, 공공, 금융 등 데이터 보안이 극도로 중요한 시장에 집중적으로 공급해야 합니다. 이는 외산 클라우드 기반 솔루션이 넘볼 수 없는 독점적 시장을 개척하고, 국가 데이터 주권 확보에 기여하는 전략적 필수 과제입니다.

부록: 세부 과제별 페블러스 대응 전략

페블러스의 핵심 전략인 ① 자율형 에이전트(Agentic AI), ② 데이터 품질 표준화(ISO), ③ 소버린 AI(Sovereign AI), ④ 피지컬 AI(Physical AI)와 직접적으로 연관된 대한민국 인공지능 행동계획 목록을 추려 정리합니다.

1. 산업 AI 에이전트 및 제조 혁신 (Industrial AX)

페블러스는 단순 자동화를 넘어, AI가 스스로 데이터 품질을 진단·개선하는 '산업 특화 AI 에이전트'를 지향하며, 특히 2단계 목표로 제조/로봇 분야의 피지컬 AI(Physical AI) 확장을 추진하고 있습니다.

과제 36: 산업별 AI 에이전트 개발 및 기업 수요 발굴

정부 계획: 단순 반복 업무 자동화를 넘어 복잡한 산업 문제를 자율적으로 해결하는 '산업 특화 AI 에이전트' 개발 및 보급 추진.

페블러스 전략: AI 개발 파이프라인의 80%를 차지하는 데이터 업무를 자율 에이전트가 수행하는 AADS를 개발 중이며, 제조/로봇 도메인 특화 에이전트 기술을 고도화하고 있습니다.

과제 12: 피지컬AI, 휴머노이드, AI 반도체 분야 차세대 기술 확보·적용

정부 계획: 로봇, 무인이동체 등이 물리 환경에서 스스로 인지·추론·행동하는 피지컬 AI 분야 1위 달성을 위해 월드모델, 로봇 파운데이션 모델 등 핵심 기술 확보 추진.

페블러스 전략: 2단계 목표로 텍스트를 넘어 차트, 도면, 제조 현장 이미지를 이해하는 멀티모달 VLM(Vision-Language Model) 기반의 피지컬 AI 추론 엔진 개발을 명시하고 있습니다.

과제 37: '30년 K-제조업 글로벌 1위 달성을 위한 「제조 AI 2030 (가칭)」 전략 수립

정부 계획: AI 기반 생산성 혁신을 통한 자율 제조 보급, 제조 데이터 공동 활용 촉진, 풀스택 AI 제조 시스템 구축.

페블러스 전략: 현대차, 아진산업 등과 PoC를 진행하며 제조 현장 데이터의 품질을 진단하고 개선하는 '데이터 그린하우스' 아키텍처를 통해 자율 제조 데이터 생태계를 구축하고 있습니다.

2. 데이터 품질 관리 및 자산화 (Data Quality & Assetization)

페블러스는 ISO/IEC 5259 및 25012 국제 표준에 기반한 데이터 품질 진단 및 개선 기술을 보유하고 있으며, 이는 정부의 국가 데이터 인프라 고도화 전략의 핵심 요소입니다.

과제 4: 국가데이터 통합플랫폼을 통한 민간·공공 데이터 자산화

정부 계획: 민간·공공 데이터의 소재 정보를 연계하는 플랫폼 구축 및 상향된 데이터 품질 및 평가 기준 마련.

페블러스 전략: ISO/IEC 25012 및 5259 기반의 SQEM(표준 품질 평가 모델)을 설계하여 데이터 품질 지수(QI)를 산출하고, 이를 공인시험기관(CAS)을 통해 인증받는 등 데이터 품질 평가의 객관성을 확보하고 있습니다.

과제 44: AI 가치평가 체계 확립 및 글로벌 경쟁력 강화

정부 계획: 데이터 수집·정제·라벨링 품질관리 등 데이터 처리 단계별 소요 및 가치를 계량화하는 AI 가치평가 체계 마련.

페블러스 전략: 데이터의 품질을 정량적 점수(QI)로 산출하고, 데이터 개선(Bulk-up/Diet)을 통해 AI 모델 성능 향상에 기여한 가치를 입증하는 기술을 보유하고 있습니다.

3. 소버린 AI 및 공공/국방 분야 확산 (Sovereign & Public AX)

페블러스는 KISTI의 KONI LLM을 기반으로 한 온프레미스(구축형) 솔루션을 통해 데이터 보안이 중요한 공공 및 국방 시장을 타기팅하고 있습니다.

과제 27: 범용 AI파운데이션 모델 확보 (독자 AI 파운데이션 모델)

정부 계획: 특정 국가나 기업에 대한 의존성을 탈피하고 안보·경제·데이터 주권을 확보하기 위해 국내 기술 기반의 독자 AI 파운데이션 모델 확보 추진.

페블러스 전략: KISTI와 협력하여 과학기술 특화 국산 LLM인 'KONI'를 AADS의 핵심 두뇌로 활용함으로써 외산 API 의존도가 없는 소버린 AI(Sovereign AI) 플랫폼을 구축하고 있습니다.

과제 75: 국방 데이터 및 클라우드 기반 민군 협력 촉진·활성화

정부 계획: 국방 데이터의 효율적 관리 및 보안 유지를 위한 국방 클라우드·AI 데이터센터 구축, 민간의 데이터·AI 기술을 군에 신속 반영하는 생태계 조성.

페블러스 전략: 데이터 유출 방지가 필수적인 국방 분야를 위해 외부 통신 없는 온프레미스(On-Premise) 패키지를 제공하며, 육군 및 ETRI 등과 PoC를 진행하여 국방 데이터 품질 평가 기술을 실증하고 있습니다.

과제 50: AI-Native한 공무원 협업체계 구축

정부 계획: 민간·국산 LLM을 통합 게이트웨이 형태로 연결하고, 정부 내 AI의 안전한 도입을 지원하는 범정부 AI 공통기반 마련.

페블러스 전략: 공공기관이 보유한 대규모 원천 데이터를 처리하고, 행정 업무의 효율성을 높이기 위해 데이터 품질 관리부터 규제 보고서 생성까지 자동화하는 Data Clinic 2.0을 공공 시장에 제안하고 있습니다.

4. 규제 대응 및 신뢰성 확보 (Regulation & Trust)

페블러스는 EU AI Act 및 ISO/IEC 42001(AI 경영시스템) 규제에 대응하는 자동화된 감사 로그 기능을 제공합니다.

과제 55: 안전한 AI이용 보장, 공공부문 AI 윤리기준 마련

정부 계획: 공공기관 AI 도입 시 준수해야 할 윤리 기준과 절차를 체계화하고, 투명성·설명가능성·책임성을 보장하는 체계 구축.

페블러스 전략: ISO/IEC 42001 Annex A의 통제 항목(데이터 품질, 로깅, 투명성 등)을 100% 충족하는 자동 감사 로그 시스템을 구축하여, AI 에이전트의 수행 과정을 투명하게 기록하고 설명 가능성을 보장하고 있습니다.

과제 9: 민간 AI 보안 생태계 활성화 및 정보보호산업 자생력 확보

정부 계획: 차세대 AI 기술(AI 에이전트 등)의 보안을 책임질 유망 기업 육성 및 AI 시스템의 신뢰성 검증 지원.

페블러스 전략: AI 에이전트의 오작동 및 편향을 방지하고, 데이터 품질을 보증하여 AI 시스템의 신뢰성을 높이는 기술을 핵심 가치로 제공합니다.

요약하자면, 페블러스의 AADS 전략은 정부가 추진하는 'AI 인프라 확충(데이터 품질)', '차세대 기술 선점(피지컬 AI, 에이전트)', '주권 확보(소버린 AI)'라는 3대 정책 방향과 정확히 맞닿아 있어, 향후 정부 주도의 AI 사업 및 실증 프로젝트에서 중요한 역할을 수행할 수 있을 것으로 분석됩니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 대한민국 AI 행동계획(안)이란 무엇인가요?

대한민국 AI 행동계획(안)은 대통령직속 국가인공지능전략위원회가 2025년 12월 16일 공개한 국가 AI 전략 문서입니다. 고품질 데이터 확보, AI 거버넌스 정립, Physical AI 기술 선점, 산업 AX(AI Transformation) 등 범국가적 AI 대전환을 위한 구체적인 이행 과제를 담고 있습니다.

Q2. AADS(Agentic AI Data Scientist)는 어떤 기술인가요?

AADS는 페블러스가 개발한 세계 최초의 자율형 데이터 품질 관리 AI 에이전트입니다. AI 개발 파이프라인의 80%를 차지하는 데이터 준비 업무를 자율적으로 수행하며, 데이터 진단, 벌크업/다이어트, ISO 42001 기반 거버넌스 로깅 등의 기능을 제공합니다.

Q3. 국가 AI 전략과 AADS의 정합성이 높은 이유는 무엇인가요?

AADS의 4대 핵심 전략(자율형 에이전트, 데이터 품질 표준화, 소버린 AI, Physical AI)이 국가 AI 행동계획의 주요 이행 과제와 직접적으로 연결되기 때문입니다. 특히 데이터 품질 90.5점 달성, ISO 42001 충족률 100%, 업무 시간 87.45% 단축 등의 검증된 성과가 정부 목표 달성에 기술적으로 기여할 수 있음을 입증합니다.

Q4. 소버린 AI(Sovereign AI)란 무엇이며, AADS는 어떻게 대응하나요?

소버린 AI는 특정 국가나 기업에 대한 기술 의존성을 탈피하고 데이터·AI 주권을 확보하는 개념입니다. 페블러스는 KISTI의 국산 LLM 'KONI'를 핵심 두뇌로 활용하고, 외부 통신 없는 On-Premise 패키지를 개발하여 국방, 공공, 금융 등 데이터 보안이 중요한 시장을 타기팅하고 있습니다.

Q5. Physical AI와 AADS는 어떤 연관성이 있나요?

Physical AI는 로봇, 자율주행 등 물리 세계와 상호작용하는 AI로, 데이터 품질 오류가 안전 사고로 직결될 수 있습니다. 페블러스의 2단계 목표는 멀티모달 VLM 개발과 Physical AI 특화 데이터 품질관리 상용화로, 제조·로봇 분야의 고품질 데이터 공급을 통해 Physical AI 기술 발전에 필수적인 역할을 수행합니다.

Q6. 산업 AX(AI Transformation)에서 AADS의 역할은 무엇인가요?

AADS는 산업 현장의 90% 데이터 병목 현상을 해결하는 검증된 솔루션입니다. 데이터 정제/분석 업무 시간을 87.45% 단축하여 K-제조업의 제품 개발 사이클을 획기적으로 단축하고, 숙련된 엔지니어의 자원을 고부가가치 R&D에 재배치할 수 있는 구체적인 ROI 근거를 제시합니다.

참고문헌 (References)

『대한민국 인공지능 행동계획(안)』 의견수렴, 대통령직속 국가인공지능전략위원회, 2025-12-16. https://www.aikorea.go.kr/
피지컬 AI 데이터 파이프라인: 제조 혁신을 위한 AI-Ready 데이터 솔루션, 페블러스 데이터 커뮤니케이션팀, 2025-11-06. https://blog.pebblous.ai/project/PhysicalAI/data-pipeline-for-physical-ai-01.html

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대한민국 인공지능 국가전략과 페블러스 AADS의 연계 분석 및 전략 제언

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대한민국 인공지능 행동계획(안) - 국민의견수렴

국가인공지능전략위원회가 2025년 12월 16일 공개한 정부 원문입니다.

원문 다운로드

[면책 조항] 본 분석 보고서는 2025년 12월 16일 공개된 『대한민국 인공지능 행동계획(안)』과 페블러스 AADS 과제 1단계 보고서를 기반으로 페블러스 데이터 커뮤니케이션팀이 작성하였습니다. 정부 정책은 의견수렴 과정을 거쳐 변경될 수 있으며, 본 분석은 공개된 시점의 정보에 기반합니다.