국민대학교(총장 정승렬)는 김도형 교수 연구팀이 생성형 인공지능 기반 공공 연구개발(R&D) 평가 의사결정 프레임워크를 제시한 논문을 SSCI급 국제학술지 ‘Technovation’에 게재했다고 20일 밝혔다.

이번 연구는 공공 R&D 사업의 연차·단계평가 과정에서 나타나는 주관성, 평가 편향, 효율성 문제를 개선하기 위한 방안을 제시했다.

연구팀은 생성형 인공지능 활용 가능성을 분석하고 기술 성숙도와 이해관계자 기대 수준 간 차이를 정량화한 ‘MEG(Maturity-Expectation Gap)’ 프레임워크를 제안했다. 전문가 설문과 머신러닝 기반 문헌 분석을 결합해 기술 기대와 실제 성숙도 인식을 비교했다.

분석 결과 이해관계자별로 생성형 인공지능에 대한 기대와 기술 성숙도 인식 간 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 격차가 클수록 기술 도입에 대한 신뢰와 수용성이 낮아지는 경향도 확인됐다.

또 평가 영역별로 인공지능 적용 가능성을 구분해 즉시 도입 가능한 영역과 추가 준비가 필요한 영역을 식별할 수 있음을 제시했다.

김도형 교수는 “생성형 인공지능은 평가의 효율성과 일관성을 높일 수 있지만 기대와 현실 간 간극을 관리하지 않으면 도입 과정에서 저항이 발생할 수 있다”며 “MEG 프레임워크는 단계적 도입 전략 수립에 활용될 수 있다”고 말했다.

연구팀에는 한국공학대 강송희 교수와 경희대 홍아름 교수가 공동으로 참여했다. 이번 연구는 공공부문 인공지능 기반 정책 평가와 의사결정 체계 구축에 기여할 것으로 기대된다.