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OSIA Standards & Technology Review Journal
Article 1
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제39권 제1호 2026.03 pp.3-5
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3,000원
본고는 2026년 현재 시점에서 가열되고 있는 AI 기술 표준화 논쟁을 다각도로 분석한다. AI 기술의 급격한 발전 속도와 불 확실성 속에서, 획일적인 표준화가 가져올 혁신 저해 위험성 과 최소한의 표준 필요성 사이의 균형점을 모색한다. 획일적 표준의 단점으로 혁신 저해의 위험성, 규제의 시차, 정보의 비 대칭성을 야기한다는 점에서 획일적 표준화의 단점을 설명하며 그럼에도 불구하고 프로세스 중심 접근, 위험 기반 차등 규 제, 사후 책임 강화를 근거로 표준이 필요한 이유를 제안한다
Article 2
글로벌 Rule-Setter 도약을 위한 AI 생태계 표준화 구축 전략
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제39권 제1호 2026.03 pp.6-11
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4,000원
본 고는 글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁 속에서 대한민국이 기 술 종속을 탈피하고 산업 전반의 성공적인 AI 대전환(AX)을 달성하기 위한 'AI 생태계 표준화 구축 전략'을 제안한다. 최근 국가 주도의 소버린 AI(Sovereign AI) 모델 확보가 본격화되 었으나, 상호운용성 및 신뢰성 검증을 위한 표준의 부재는 모 델의 현장 확산을 가로막는 최대 병목으로 작용하고 있다. 이 를 극복하기 위해 미·중·EU의 거버넌스를 분석하고, '기술 5 계층'과 'AI TRiSM' 기반의 거버넌스를 결합한 '풀스택(Full- Stack) 표준 프레임워크' 및 '2-트랙(Two-Track)' 도입 전략 을 제시한다. 나아가 글로벌 룰 세터(Rule-Setter)로 도약하 기 위해 3GPP 모델을 벤치마킹한 「AI 파트너십 프로젝트(가 칭 AIPP)」 창설과 차세대 '피지컬 AI' 의 산업·실증 밀착형 표 준화 방안을 강조함으로써, 국가 AI 기술의 실질적 확산과 지 속 가능한 생태계 구축을 위한 정책적 이정표를 제공한다.
Article 3
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제39권 제1호 2026.03 pp.12-17
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4,000원
인공지능 산업은 다양한 기술이 융합된 산업으로 복잡한 구조 로 이루어져 있으며, 산업 발전을 위해선 가치사슬 전반의 발 전이 필요하다. 이런 인공지능 가치사슬 전반을 단일 기업이 모두 내재화하는 것은 불가능에 가깝다. 막대한 경제적 투자 와 인력이 필요하기 때문이다. 이러한 상황을 극복하기 위해선 관련 기업 간 협력을 통해 극 복하는 방안을 검토해 볼 수 있다. 이를 위해 인공지능 산업에 서의 협력 필요성과 관련 사례 등을 살펴보고자 한다.
Article 4
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제39권 제1호 2026.03 pp.18-21
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4,000원
데이터는 디지털 경제의 핵심 자원으로 인공지능(AI), 플랫폼 산 업, 스마트 제조 등 다양한 산업 혁신을 가능하게 하는 중요한 요소로 인식되고 있다. 특히 국가 간 데이터 협력은 데이터 활 용 범위를 확대하고 글로벌 디지털 경제 경쟁력을 확보하기 위 한 핵심 정책 수단으로 부상하고 있다. 본 연구는 유럽연합(EU) 의 데이터 정책 체계와 한국의 데이터 정책을 비교 분석하고, 한 국과 EU 간 데이터 협력 동향을 정책적 관점에서 분석한다. 특 히 EU의 데이터 전략(European Data Strategy), 데이터 거버 넌스 법(Data Governance Act), 데이터법(Data Act), AI법(AI Act) 등 주요 정책을 중심으로 글로벌 데이터 거버넌스 구조를 분석하고, 데이터 스페이스(Data Space) 기반 산업 협력 사례 를 검토하였다. 연구 결과 한국과 EU 간 데이터 협력은 개인정 보 보호 체계 상호 인정, 디지털 무역 협력, 데이터 스페이스 구 축 협력 등 다양한 분야에서 확대되고 있으며 향후 글로벌 데이 터 생태계 구축에 중요한 역할을 할 것으로 분석된다.
Article 5
피지컬 AI 로봇 데이터 운영 체계의 구조적 전환과 통합 플랫폼의 산업적 가치
한국컴퓨터통신연구회 OSIA Standards & Technology Review Journal 제39권 제1호 2026.03 pp.22-26
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4,000원
로봇 중심 피지컬 AI는 상태–행동–결과가 연속적으로 연결된 시계열 데이터를 기반으로 학습하며, 대규모 demonstration 및 teleoperation 데이터 축적을 전제로 한다. 최근 RoboNet, Open X-Embodiment와 같은 대규모 로봇 데이 터셋 구축 사례는 데이터 규모가 로봇 학습 성능을 결정하는 핵심 요소임을 보여준다 [3], [7]. 또한 Vision-Language- Action 모델은 웹 규모 지식을 로봇 제어로 전이하는 방향으 로 발전하고 있다 [4]. 그러나 실제 산업 현장에서는 여전히 파일 중심 저장과 사후 품질검증에 의존하는 구조가 일반적이며, 이는 대규모 로봇 학습 환경에서 비용 증가와 운영 병목을 초래한다. 본 논의는 실제 구현된 로봇 데이터 운영 플랫폼을 사례로, 조직–프로젝 트–Task–에피소드 단위 계층 구조와 역할 기반 워크플로우, 자동 QC 통합 구조를 분석하고 그 산업적 의미를 고찰한다
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