수십억 달러의 연구비로 만들어진 데이터 중, 실제로 공개되어 재사용되는 것은 20%도 채 되지 않습니다. 그마저도 대부분은 형식이 제각각이라 AI가 활용하기 어렵습니다. 이로 인해 수많은 연구 결과가 검증되지 못하거나, 새로운 발견으로 이어지지 못한 채 ‘데이터의 블랙홀’ 속으로 사라집니다. 

 

프런티어스는 이 문제를 정면으로 겨냥했습니다. 2025년 10월13일, 이 회사는 세계 최초의 AI 기반 연구 데이터 관리 시스템 ‘FAIR² 테이터 관리(FAIR² Data Management)’를 공식 발표했습니다. 이들이 내건 FAIR의 4원칙은 ‘Findable, Accessible, Interoperable, Reusable(찾을 수 있는, 접근 가능한, 상호 운용 가능한, 재사용 가능한)’입니다. 이들 FAIR 원칙에 인공지능 적합성(AI-compatibility)과 윤리적 재사용 원칙을 더한 ‘FAIR²’는, 단순한 슬로건이 아니라 “사라진 과학을 구하는 인프라”로 설계되었다는 설명입니다. 

 

 

FAIR² 시스템은 연구자가 데이터를 업로드하면, 인공지능이 자동으로 데이터를 정리·검증하고, 표준화된 형식으로 변환합니다. 과거 수개월이 걸리던 데이터 큐레이션, 메타데이터 생성, 품질 검토, 인용 처리 과정이 단 몇 분 만에 완료됩니다. 이 과정에서 연구자는 4가지 결과물을 얻게 됩니다. 

 

① 공인 데이터 패키지(Certified Data Package) - 품질 보증된 데이터 세트

② 인용 가능한 데이터 논문(Data Article) - 데이터 자체를 학문적 성과로 인정받게 함

③ AI 대화형 포털(Interactive Data Portal) - 데이터 시각화와 대화형 분석 기능 제공

④ FAIR² 인증서(Certificate) - 데이터의 재사용성, 투명성, 접근성 보증

 

이로써 데이터는 단순히 저장되는 것을 넘어, 인용되고, 비교되고, 학문적 가치를 인정받는 ‘지식 자산’으로 재탄생합니다.

 

FAIR²의 기술적 핵심은 프런티어스 산하 AI 벤처 ‘센사이언스(Senscience)’가 개발한 AI 데이터 스튜어드(Data Steward)입니다. 이는 인간 연구자가 수행하던 검증·요약·포맷팅 과정을 완전히 자동화해, 데이터의 신뢰성과 확장성을 동시에 높였습니다.

 

 

FAIR²는 이미 여러 글로벌 연구진의 ‘시범 데이터세트(pilot datasets)’를 통해 작동 중입니다. <사이언스 데일리(Science Daily)>가 예시한 4개의 데이터세트는 다음과 같습니다.

 

▲ SARS-CoV-2 변이 데이터세트: 3800개의 스파이크 단백질 변이 정보를 AlphaFold2·ESMFold 예측과 연계, 팬데믹 대응용 AI 연구에 활용. 

▲ 전임상 뇌손상 MRI 데이터: 4개 연구기관의 확산 MRI 자료를 표준화, 외상성 뇌손상 연구의 재현성을 확보.

▲ 환경 압력 지표(1990~2050): 43개국의 온실가스·폐기물·GDP 데이터를 통합, 기후정책 비교·예측 가능.

▲ 인도-태평양 환초 생물다양성 데이터: 280개 환초의 해양 생태 자료를 통합, 보전 우선순위 분석에 활용.

 

이들 데이터는 단순히 ‘공유된’ 것이 아니라, “다시 사용할 수 있고, 신뢰할 수 있으며, 인용 가능한 형태로 보존된 첫 사례”입니다. UCLA 닐 해리스(Neil Harris) 교수는 “이 플랫폼은 결측과 품질을 객관적으로 점검해 비전문가도 쉽게 데이터를 이해하도록 돕는다”고 평가했습니다.

 

 

FAIR²는 데이터 생산자의 ‘인용권’을 제도화했습니다. 지금까지는 논문만이 인용과 학문적 평가의 대상이었지만, 이제는 데이터 자체가 정식 논문처럼 DOI(디지털 객체 식별자)를 부여받습니다.

 

센사이언스의 CEO 션 힐(Sean Hill)은 이렇게 말합니다.

 

“과학은 매년 수십억 달러를 데이터 생산에 쏟지만, 대부분은 사라집니다. FAIR²는 그 모든 데이터를 다시 빛 속으로 꺼내, 연구자에게 정당한 인용과 명예를 돌려줍니다. 이것이야말로 과학이 사회로 돌아가는 길입니다.”

 

이 시스템은 단순한 기술 혁신이 아니라, 연구 윤리와 보상 체계의 혁신이기도 하다는 설명입니다. 데이터를 공유하는 연구자에게 인용과 평가 점수를 제공함으로써, ‘공유할수록 이득이 되는’ 선순환 구조를 만들어냅니다.

 

 

FAIR²는 과학의 패러다임을 ‘논문 중심’에서 ‘데이터 중심, AI 통합형 과학’으로 바꿀 수 있으리라는 전망도 나옵니다. 리던대학의 에릭 슐체스(Erik Schultes) 교수는 “FAIR²는 과학 데이터를 진정으로 ‘찾을 수 있고, 쓸 수 있게’ 만든 최초의 실현 모델”이라며 “FAIR 원칙을 현실로 바꾼 전환점”이라고 평가했습니다.

 

이 플랫폼은 연구자뿐 아니라 정책결정자, 산업계, 시민사회, AI 시스템 모두가 접근할 수 있는 열린 과학 인프라를 지향합니다. 이는 곧 인공지능이 과학의 재활용 엔진으로 작동하게 된다는 의미입니다.

 

바스크연구연합의 앙헬 보르하(Ángel Borja)는 “데이터 관리와 논문 발행이 하나의 연속된 과정으로 단순화돼, 모든 이용자에게 실용적인 형태로 제공된다”고 말했습니다.

 

 

FAIR²에는 사라진 90%의 과학을 다시 세상으로 불러내는 복원 시스템을 구축하겠다는 야심찬 선언이 담겨 있씁니다. 이제 과학 데이터는 더 이상 ‘묻히는 정보’가 아니며, 인공지능이 그 데이터를 찾아내고, 해석하며, 연결시켜 새로운 발견의 연료로 바꾼다는 것입니다. 누구나 자신의 연구를 업로드할 수 있는 프런티어스 웹사이트에는 10월14일 오후 5시 기준 228개의 저널들과 63만876개의 논문(articles)이 올라와 있는데, 빠른 속도로 정보량이 늘어나고 있습니다. 

 

프런티어스(Frontiers)의 CEO는 FAIR²가 가져올 변화를 이렇게 강조합니다. 

 

“이제 어떤 데이터도, 어떤 발견도 사라질 이유가 없습니다. 모든 연구가 과학을 움직이는 에너지가 될 수 있습니다. 그것이 바로 FAIR²가 여는 새로운 과학의 시대입니다.” 

 

임삼진 객원기자 isj2020@daum.net