사람중심 스마트 사회를 향하여

멀티모달 AI·IoT 스마트시티·양자 대비를 잇는 설계-연구 프레임워크

0. 왜 지금, 사람 중심인가

“기술이 우리를 이끄는가, 우리가 기술을 이끄는가.”

멀티모달 AI는 글·그림·표·화면을 동시에 이해하고, IoT는 도시의 곳곳에서 데이터를 수집·제어합니다. 여기에 양자컴퓨팅이 특정 문제(경로 최적화, 신소재 탐색 등)에서 새로운 계산 경로를 열고 있죠. 문제는 속도가 아닙니다. 기준입니다. 편리함만 앞세우면 감시, 불평등, 낭비가 뒤따릅니다. 반대로, 사람 중심의 기준을 앞에 세우면 기술은 안전·공정·친절을 키우는 도구가 됩니다.

이 글은 학교·동네·지자체가 한 회계연도 안에 바로 적용할 수 있는 실전 프레임워크를 제안합니다.

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1. 한 문장으로 요약

작은 파일럿으로 시작해, 공개 대시보드로 투명하게 공유하고, 시민 패널이 정기적으로 점검한다.
데이터는 최소한만 모으고, 보유기간을 지키며, 접근성과 탄소까지 함께 책임진다.

2. 기술보다 기준: 세 가지 원칙

공익성: 무엇을 위해 기술을 쓰는가? (목적을 평이하게 명시)

포용성: 누구에게도 배제되지 않도록 설계하는가? (접근성·다국어·오프라인 대안)

책임성: 잘못되면 어떻게 멈추고 고칠 것인가? (로그·감사·사고대응·킬 스위치)

세 원칙은 시스템의 마지막 덧칠이 아니라, 처음 설계의 제약조건이어야 합니다.

3. 도시를 움직이는 다섯 층: IoT SPNDSe

Service: 목표를 문장으로. 예) “노상주차 탐색시간 30% 단축”

Platform: 하드웨어·소프트웨어·데이터 공유 레이어

Network: Wi-Fi/LTE/5G + NB-IoT/LoRa 같은 저전력망

Device: 센서·웨어러블·게이트웨이(엣지 컴퓨팅)

Security: 프라이버시·보안을 by design으로 내재화

핵심은 엣지 우선입니다. 현장에서 1차 판단을 하고, 필요한 데이터만 올립니다. 대역과 프라이버시를 함께 지킵니다.

4. 멀티모달 AI 파이프라인: 환각을 줄이고 근거를 남긴다

수집: 텍스트·이미지·표·UI 스크린샷

검색-근거화: 외부 지식과 데이터를 연결해 생성의 근거 확보

생성: LLM/VLM의 요약·추천

인간 피드백: 현장 루브릭으로 평가·수정(RLHF)

감사 레일: 프롬프트·버전·근거 링크 기록(사후검증을 위해 필수)

AI가 무엇을 ‘말했는지’보다 왜 그렇게 말했는지를 남기는 것이 신뢰의 출발점입니다.

5. 양자 대비: “지금 당장 전환”이 아닌 “합리적 하이브리드”

기본은 GPU 팜에서.