식품 연구의 경쟁력이 ‘데이터 활용’으로 이동하고 있다.

한국식품연구원이 AI 기반 데이터 관리 체계를 도입하며, 분산된 연구데이터를 연결·재활용하는 ‘AI-Ready 식품 연구 생태계’ 구축에 속도를 내고 있다.

한국식품연구원은 ‘식품 R&D AI 에이전트’를 통해 ‘식품 데이터 플랫폼’에 AI 기반 DMP(Data Management Plan) 작성 지원 기능을 개발했다고 26일 밝혔다.

이번 기능은 개별 연구에 흩어져 있던 식품 연구데이터를 표준화하고 체계적으로 축적·활용하기 위한 것으로, 연구 효율을 높이는 동시에 산업 현장으로의 확산 기반을 강화하는 데 목적이 있다.

■ “연구 시작부터 데이터 설계”…AI가 DMP 초안 생성

그동안 연구 현장에서는 과제별·연구자별로 데이터 관리 방식이 달라, 축적된 데이터를 후속 연구나 다른 연구와 연계해 활용하는 데 한계가 있었다.

DMP는 연구 초기 단계에서 데이터 생산, 형식, 저장, 공유 방식 등을 정의하는 핵심 계획이지만, 작성 항목이 많고 기준 검토가 복잡해 연구자들에게 부담으로 작용해 왔다.

이번에 개발된 AI 에이전트는 연구자가 식품 데이터 플랫폼에 연구계획서를 등록하면, AI가 과제 내용을 분석해 DMP 초안을 자동 생성한다. 동시에 연구 수행 과정에서 생산될 데이터를 데이터 목록, 메타데이터, 관리 기준 등으로 구조화한 ‘연구데이터 명세서’ 형태로 제시한다.

연구자는 AI가 제안한 내용을 검토·보완하면 되기 때문에, 초기 단계부터 공통 기준에 맞춘 데이터 설계와 관리가 가능해진다.

■ ‘AI-Ready 데이터’ 구축…연구 전반 연결·재사용 가능

식품연구은 2022년부터 식품 데이터 플랫폼 구축을 추진하며 데이터 수집 정책과 인프라를 마련해 왔다. 현재는 축적된 데이터를 실제 연구 활용으로 연결하는 2단계에 진입했다.

특히 연구데이터를 기계가 읽고 활용할 수 있는 형태(Machine Readable)로 정비함으로써, AI 분석과 에이전트 활용이 가능한 ‘AI-Ready 기반’을 구축했다는 점이 핵심이다.

AI 도입 이전에는 데이터가 개별 과제 단위로 축적되는 데 그쳤다면, 앞으로는 AI 에이전트를 통해 연구 전반에서 연결되고 재사용 가능한 형태로 관리될 수 있다.

이를 통해 유사 연구 탐색, 데이터 기반 연구 기획, 후속 연구 설계 등 식품 연구 전 과정의 효율성과 활용성이 크게 높아질 것으로 기대된다.

■ “식품 AI 허브로 도약”…연구 전 과정 AI 적용 확대

식품연구원은 향후 식품 연구데이터를 집적·연결하는 거점으로서 ‘식품 분야 AI 허브’ 역할을 확대한다는 계획이다.

DMP 작성 지원을 시작으로 데이터 탐색, 유사 연구 분석, 연구 기획 지원 등 연구 전 주기에 활용되는 AI 에이전트를 단계적으로 개발·적용할 방침이다.

식품연구원 AI정보실 안기택 연구책임자는 “AI를 바로 활용할 수 있는 기반과 축적된 연구데이터를 함께 갖춘 만큼, 식품 연구와 산업 분야에 빠르게 기여할 수 있는 토대를 확보했다”며 “현장에서 바로 활용 가능한 AI 사례를 지속적으로 확대해 나가겠다”고 밝혔다.