도메인 AI란? 2026년 정부 R&D 지원 확대 흐름
창업(스타트업)
1. 도메인(Domain AI)란 무엇인가
도메인 AI는 '모든 걸 조금씩 아는 범용 AI'가 아니라, 특정 산업/업무 영역(제조, 의료, 금융, 법무, 물류, 건설, 공동 등)의 데이터, 용어, 규정, 업무 흐름을 깊게 학습/연결해 '현장에서 바로 성과(정확도, 시간절감, 리스크 감소)'를 내는 특화 AI를 말합니다.
예를 들어, 제조 현장의 설비 데이터/정비 이력/작업표준을 이해해 고장 예지, 원인 분석, 작업지시 자동화까지 수행하거나, 의료의 영상, 진료기록, 가이드라인을 반영해 진단 보조, 서류 자동화, 보험청구를 돕는 식입니다.
공공 문서에서도 '범용 LLM을 산업별 특성에 맞게 멀티모달/도메인 특화 모델로 성능 확보, 산업 데이터의 지속학습' 방향이 명시됩니다.
2. 왜 2026년에 '도메인 AI' R&D 지원이 늘어나는가
가. 정부 R&D의 큰 방향 : 'AI 확산 + 현장 성과'
2026년 과기정토부 R&D 종합시행계획은 총 8조 1,188억 원 규모 투자를 밝히며(전년 대비 증가), AI 경쟁력 강화를 전면에 둡니다.
이 흐름에서 예{산은 '범용 모델 경쟁'보다 산업/공공 문제를 풀어 생산성과 안전, 규제를 개선하는 특화 AI로 더 빠르게 연결되는 경향이 강합니다.
나. '특화 파운데이션 모델' 같은 대형 축이 이미 열림
과기정통부, NIPA는 분야별 파급력/전문성이 있는 '독자 특화 파운데이션 모델 및 서비스' 확보를 목표로 한 프로젝트를 공고했습니다.
즉, 정부가 '도메인별로 강한 모델(기초모형/기초모델)을 만들고, 서비스까지 연결' 하는 축을 명확하게 잡았다는 의미입니다.
다. 성과를 내려면 '컴퓨팅 자원 + 데이터 + 실증'이 필수 -> 지원 패키지화
AI R&D의 병목은 늘 GPU(연산지원), 고품질 데이터, 현장 실증입니다.
NIPA는 2026년에도 GPU 활용을 포함한 AI 컴퓨팅 자원 지원을 확대 기조로 운영(예 : 첨단 GPU 활용 지원 등)하고 있습니다.
라. 연구/산업 전반에서 '도메인 특화모델'이 공식 키워드로 고착
국가 R&D 수요, 기획 영역에서도 과학기술 분야별 '특화 AI 모델' 개발, 도메인별 AI도입이 반복적으로 등장합니다.
3. 도메인 AI VS 범용 AI
범용 AI(General LLM) : 넓게 아는대신, 현장 데이터, 규정, 업무 문맥이 없으면 '그럴듯 하지만 틀릴' 가능성
도메인 AI
산업 용어/코드/서식/규정/프로세스를 내재화
현장 데이터로 지속 학습(또는 RAG/파인튜닝)
KPI가 명확(불량률 감소, 리드타임 감소, CS처리기간 감소, 규제 위반 리스크 감소 등)
4. 도메인 AI로 실제로 무엇을 만들수 있나(바로 쓰는 8개 예시)
제조 : 설비 고장 예측 + 원인 리포트 자동 생성 + 작업지시서 초안
물류 : 배차 최적화 + 지연 원인 자동 분류 + 고객 커뮤니케이션 자동화
의료 : 영상 판독 보조 + 의무기록 요약 + 보험청구 서류 자동화
금융 : 이상거래 탐지 + 규정 준수 점검 + 내부통제 보고서 작성
법무 / HR : 계약서 위험조항 추출 + 사내 규정 질의응답 + 징계/채용 문서 자동화
건설 / 안전 : 현장 점검표 자동 작성 + 위험요인 탐지 + 안전 교육 콘텐츠 자동 생성
공공 / 지자체 : 민원 분류, 답변 초안 + 정책 / 조례 검색 + 서식 자동 작성
B2B 세일즈 : 업종별 제안서 자동화(업계 지표, 용어, 성공사례 톤 고정)
5. 2026년 정부 R&D를 노리는 '도메인 AI 기획' 성공 공식
STEP 1 '업무 1개'를 못 박아 KPI를 숫자로 정의
예 : 콜 처리시간 30% 단축, 불량 원인 분석 리드타임 50% 단축, 규정 위반 검토 누락 0건 목표
정부과제는 'AI 기술'보다 '성과지표(정량 KPI)'가 당락을 좌우합니다.
STEP 2 데이터 자산을 3단으로 분류해 설계
필수 : 내부 문서 / 서식 / 로그 / 전문용어 사전
핵심 : 라벨(정답) 데이터(불량 원인, 처방 코드, 리스크 분류 등)
확장 : 외부 표준 / 가이드라인 / 법규 / 공공데이터
STEP 3 모델 전략을 '가볍게' 잡고 실증 중심으로
초기엔 보통 RAG + 룰/검증 + 소규모 파인튜닝이 가장 빠릅니다.
'대형 모델 개발'은 자원과 시간이 크므로 과제 요건이 맞는 경우에만
STEP 4 평가체계를 미리 설계
정확도(정답률)만 말고, 현장 지표를 넣어햐 합니다.
처리시간, 재작업률, 오류율, CS 재접수율, 규정 위반 건수 등
STEP 5 에이전트(Agent)로 '업무 완료'까지 연결
공공 자료가 제시하는 에이전틱 AI 관점처럼, 단순 질의응답을 넘어 업무 흐름을 끝까지 수행하는 구조가 강합니다.
예 : '요약'이 아니라 요약 -> 결재문서 초안 -> 필수 항목 검증 -> 등록까지
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