Chem-X 유레카 네트워크 프로젝트 요약

Kyungik An
3 days ago
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1. 프로젝트 개요

프로젝트명: Gaia-X 신뢰 프레임워크 및 IDSA 참조 아키텍처를 준수하는 데이터 주권 보장형 화학 데이터스페이스 및 지능형 서비스 개발
연구기간: 2025년 10월~ 2028년 9월 (총 36개월)
컨소시엄: 시버리솔루션스, 한국화학연구원, (프랑스) Dawex, AFNeT Services

2. 프로젝트 배경 및 필요성

본 "Chem-X" 프로젝트는 격변하는 글로벌 화학 산업의 패러다임에 대응하기 위한 전략적 한-프랑스 공동R&D 이니셔티브이다. 현재 전 세계 화학 산업은 EU의 디지털 제품 여권(DPP), 탄소국경조정제도(CBAM) 등 강화되는 환경 규제와 공급망 불안정, 그리고 R&D 효율성 저하라는 삼중고에 직면해 있다. 이러한 도전은 데이터의 투명하고 안전한 공유를 더 이상 선택이 아닌 생존의 문제로 만들었으나, 데이터 주권과 지적재산권(IP) 유출에 대한 우려가 기업 간 협력의 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있다.
본 프로젝트는 컨소시엄 구성 과정에서부터 명확한 필요성을 바탕으로 추진되었다. 대한민국 화학 산업의 근간이 되는 수십 년간의 연구 자산인 한국화학연구원의 핵심 데이터는 그 가치만큼이나 공유에 대한 우려가 컸으며, '데이터 공유에 대한 신뢰의 딜레마'라는 현실적인 장벽이, 데이터 주권을 기술적으로 완벽히 보장하는 본 'Chem-X' 플랫폼이 왜 선택이 아닌 필수인지를 역설적으로 증명한다.
본 프로젝트는 기술 개발을 넘어, 신뢰를 구축하여 “잠겨있는 데이터의 가치를 모두에게 개방하는 상생의 생태계”를 창출하는 것을 목표로 한다.
Chem-X는 이 결정적인 문제에 대한 명확한 해법을 제시함. 본 프로젝트의 핵심은 데이터 주권이 완벽히 보장되는 연합형 데이터스페이스를 구축하는 것이다.
프랑스의 Dawex가 제공하는 세계 최고 수준의 데이터 교환 기술을 기반으로, 참여기업의 민감한 데이터는 외부로 유출되지 않고 원본 소유자의 인프라에 안전하게 보관되며, 이 신뢰의 인프라 위에서, 한국의 한국화학연구원(KRICT)이 보유한 독보적인 화학 도메인 지식과 AI 기술을 결합하여, 기업의 R&D 혁신을 가속화 하는 지능형 서비스를 제공한다.

3. 개발대상기술

개발 목표: 데이터 주권 기반 지능형 화학 데이터스페이스 플랫폼 Chem-X
핵심 개념: 연합형 아키텍처 (Federated Architecture)
본 기술은 데이터를 중앙 서버에 집적하는 전통적인 '데이터 레이크' 방식과 근본적으로 다르다. 각 참여자의 데이터는 원래의 물리적 위치(On-premise 또는 Private Cloud)에 그대로 머무른다. 플랫폼은 상호 합의된 거버넌스와 표준 프로토콜을 통해 데이터의 '교환' 및 '공동 활용'만을 안전하게 조정(Orchestrate)하는 연합형 데이터 생태계이다.

※ 작동 원리

이 아키텍처는 데이터의 소유권과 통제권은 각 기업이 그대로 보유한 채, 데이터 활용의 이점만을 선택적으로 취할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 데이터 공유에 대한 신뢰 문제를 기술적으로 해결하고, 기업들이 안심하고 데이터 기반 협업에 참여할 수 있는 환경을 제공한다.

※ 구현 사례

Data4Industry-X (제조): 독일의 Manufacturing-X 전략의 일환으로, 슈나이더 일렉트릭, 발레오 등과 함께 분산된 제조 환경의 탄소 발자국 보고, 공급망 최적화를 위한 데이터 교환을 구현한다.

Airbus (항공우주): 10,000개 이상의 공급업체로 구성된 복잡한 공급망의 품질 및 생산성 향상을 위한 산업 데이터스페이스의 핵심기술로 채택되어, 대규모 생태계 운영의 확장성과 신뢰성을 입증했다.

4. 목표 제품

본 과제가 개발하고자 하는 목표 제품 'Chem-X'는 단순한 소프트웨어 애플리케이션을 넘어, 화학 산업 가치사슬 전체를 위한 신뢰 및 지능형 인프라(Trust & Intelligence Infrastructure)이다. 이는 데이터 주권이 완벽히 보장되는 환경에서 기업들이 민감한 데이터를 안전하게 교환하고, 이를 기반으로 규제에 대응하며 R&D 혁신을 가속화 할 수 있도록 지원한다.
Chem-X는 데이터 공유에 대한 '신뢰의 딜레마'라는 기업들의 근본적인 우려를 기술적으로 해결하는 것을 최우선 목표로 한다. 이를 통해 잠재적 가치가 막대함에도 불구하고 기업 내부 사일로에 갇혀 있던 데이터를 안전하게 연결하고, 그 위에 지능형 서비스를 결합하여 참여자 모두에게 실질적인 가치를 제공하는 새로운 데이터 경제 생태계를 구축한다.
글로벌 디지털 전환(DX) 시장은 2024년 1조 700억 달러에서 2030년 4조 6,200억 달러 규모로 연평균 28.5% 성장이 예상된다. 그러나 현재 산업 데이터의 약 80%는 신뢰 부족, 상호운용성 부재, IP 유출 우려 등으로 활용되지 못하고 있다. 본 기술은 이처럼 사장 되어있는 데이터의 가치를 안전하게 활성화하여, 데이터 경제 시대에 새로운 산업 혁신을 유도하는 핵심 기반 기술이다.

5. 기술의 혁신성

본 프로젝트의 기술적 혁신은 세계 최고 수준의 데이터스페이스 기술과 화학 도메인에 특화된 AI 기술의 전략적 융합에 있다.
데이터 주권 보장 아키텍처: 연합형 데이터스페이스 기술은 데이터가 원본 소유자의 시스템을 떠나지 않도록 보장하여, 기업의 가장 큰 우려인 IP 유출 문제를 원천적으로 해결한다. 이는 단순한 기술적 구현을 넘어, 데이터 공유 생태계의 신뢰를 구축하는 근본적인 패러다임의 전환이다.
지능형 R&D 서비스: KRICT의 ChemAI 플랫폼과 연구 역량을 기반으로, 플라스틱 배합 정보만으로 물성을 예측하고, 복합적인 조건에 맞는 최적의 대체 소재를 지능적으로 검색 및 추천하는 실용적인 AI 서비스를 개발하여 기존의 시행착오 기반 R&D 프로세스를 데이터 기반의 예측적, 최적화 방식으로 전환하여 개발 기간과 비용을 획기적으로 단축시킨다.
글로벌 표준 준수: 개발 초기부터 Gaia-X, IDSA, Manufacturing-X 등 유럽의 데이터스페이스 표준을 완벽하게 준수하여, 향후 타 산업 데이터스페이스와의 상호운용성을 보장하고 글로벌 시장 진출의 기반을 마련한다.

6. 유스케이스

6.1 유스케이스 1: AI 기반 플라스틱 물성 예측 및 배합 최적화 서비스

KRICT가 개발하는 AI 모델과 데이터스페이스에 축적된 데이터를 활용하여, 사용자가 입력한 플라스틱 조성/공정 조건에 따른 핵심 물성을 예측하고, 더 나아가 목표 물성을 만족하는 최적의 배합을 추천하는 지능형 R&D 지원 서비스를 구축하고 실증
해결하고자 하는 산업 문제점
- 신소재 개발과정에서 반복적인 실험과 테스트로 인한 높은 비용과 시간 소모.
- R&D 인프라가 부족한 중소·중견기업의 기술개발 경쟁력 확보 어려움.
- 경험에 의존하는 배합 설계로 인해 최적의 솔루션을 찾지 못하거나 개발에 실패하는 리스크 존재.
최종 목표
- AI 기반 물성 예측 서비스의 기술적 타당성 및 산업적 유용성 검증.
- AI 예측을 통해 신규 소재 개발에 필요한 물리적 실험 횟수를 30% 이상, 개발 기간을 15% 이상 단축하는 효과 실증.
- 데이터스페이스가 화학 산업의 R&D 혁신을 가속화 하는 핵심 플랫폼임을 입증.

6.2 유스케이스 2: 지능형 소재 검색 및 대체소재 추천 서비스

사용자가 원하는 복합적인 물성 조건 (기계적, 열적, 전기적 특성 등)을 모두 만족하는 상용 소재를 데이터스페이스에 축적된 국내외 소재DB에서 신속하고 정확하게 검색하고, 공급망 리스크(단종, 가격급등 등) 발생 시 유사한 특성을 가진 대체소재 후보군을 지능적으로 탐색하는 서비스를 구축하고 실증
해결하고자 하는 산업 문제점
- 신제품 개발 시, 복잡한 요구물성을 만족하는 최적의 소재를 찾기 위해 여러 공급사의 파편화된 카탈로그를 수동으로 비교해야 하는 비효율성.
- 특정 소재의 공급 중단, 납기지연, 가격급등과 같은 갑작스러운 공급망 리스크 발생 시, 신속하게 대체재를 찾지 못해 생산에 차질이 발생하는 문제.
- 소재 정보가 표준화되어 있지 않아, 명칭이 다르거나 측정 조건이 다른 데이터를 동등하게 비교하기 어려운 문제.
최종목표
- 화학 데이터스페이스의 핵심 자산인 ‘표준화된 소재데이터베이스 및 온톨로지’의 기술적 타당성 및 산업적 유용성 검증.
- 전통적인 방식(웹검색, 공급사문의 등) 대비, 신규/대체 소재탐색에 소요되는 시간을 50% 이상 단축하는 효과 실증.
- 데이터 스페이스가 국내 화학 및 제조 산업의 공급망 회복 탄력성을 강화하는 핵심 인프라임을 입증.

7. 기대효과

글로벌 표준 데이터 주권 기술의 국내 내재화, AI기반 R&D 패러다임 정립, 타 산업으로 확산 가능한 데이터 플랫폼 참조 아키텍처 확보.
국내 화학 기업의 R&D 생산성 향상 및 글로벌 경쟁력 강화, EU 규제 대응 비용 절감, 새로운 고부가가치 데이터 서비스 산업 창출 및 수출 증대.
국가 12대 전략기술 정책의 성공적 구현, 데이터 경제 활성화, 한-프랑스 기술 협력 강화의 모범 사례 제시.

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