과학기술 정책이 ‘과제 관리’에서 ‘적응형 국가 혁신 시스템’으로 이동한다

기본계획은 투자·인재·지역·전략기술 계획을 연결하는 ‘상위 좌표계’다

과학기술기본계획은 「과학기술기본법」 제7조에 따라 5년마다 수립되는 법정 최상위계획이다. 국가연구개발 중장기 투자전략과 연도별 투자방향, 전략기술·인재·지역 등 부문별 종합계획이 이 기본계획과 연결된다. 100명의 산학연 전문가가 총괄위원회와 8개 분과에서 초안을 만들고, 전략별 릴레이 간담회와 2026년 5월 28일 대국민 공청회를 거쳐 6월 26일 국가과학기술자문회의 심의를 받았다.

수립과정 자체가 메시지다. 통제·관리 중심에서 자율·신뢰·협업 중심으로 정책 설계 원리를 바꾸겠다는 방향을 수립 절차와 본문 모두에 반복해서 넣었다.

정치·경제·사회·기술의 네 압력이 동시에 과학기술시스템을 흔든다

미래사회 시나리오도 하나의 예측으로 고정하지 않는다. 초지능 사회는 인간-AI 조화, 기술지배, 지연된 혁신, AI 침체로 갈라지고, 기후위기는 억제·적응·실패, 지정학은 제2의 세계화·재편·글로벌 갈등으로 분기될 수 있다고 본다. 이는 계획을 고정된 5년 청사진이 아니라 조건 변화에 대응하는 포트폴리오로 설계해야 하는 배경이다.

투입 규모는 크지만 연구몰입·지식전달·성과확산의 연결이 약하다

계획은 국가 총 연구개발비 131조 462억원, GDP 대비 R&D 5.13%, 연구개발인력 839,582명 등 양적 투입을 강점으로 본다. 동시에 상위 1% 과학자(HCR) 중 한국 비중 1.1%, 연구자 55.9%가 매일 업무시간의 절반 이상을 행정에 쓴다는 조사, 과학 인프라 세계 2위와 산학 지식전달 40위의 격차를 문제로 제시한다.

AI에서는 2025년 Stanford AI Index의 ‘주목할 만한 AI 모델’이 미국 50개, 중국 30개, 한국 8개로 소개되고, 한국은 인구 대비 AI 특허수 1위와 AI 관련 법안 통과수 2위라는 기반도 함께 제시된다. 문제는 역량의 부재보다 역량이 연구·산업·지역·공공으로 충분히 확산되지 않는 연결 손실이다.

예측 가능한 투자와 ‘의미 있는 실패’의 자산화를 동시에 추진한다

정부 총지출의 약 5% 수준을 매년 R&D에 투자하고, 기획예산처와 과기정통부의 상설 ‘연구개발 예산 협의회’를 통해 예산 편성 초기부터 조정하는 구조를 제시한다. 사업 특성에 따라 프로그램형 첨단과학, 국가임무형 원천기술 등 심의방식을 달리하고, AI 기반 심의로 유사·중복 투자를 줄여 절감 재원을 전략적으로 재투자한다.

평가 철학은 더 크게 바뀐다. 기존 4단계 등급제를 폐지하고 성실 수행에 따라 완료/미완료를 판정하며, 목표 미달이라도 의미 있는 수행과정이 있으면 후속과제로 연결한다. 실패·시행착오 데이터는 국가연구데이터 체계에서 기록·자산화한다. 연구 착수 뒤에도 기술환경 변화에 맞춰 Moving Target 방식으로 목표를 조정하고, 평가의견 공개와 평가위원 실명제로 전문성과 책임성을 강화한다.

사전통제는 줄이고, 자율성 확대와 책임 강화를 맞바꾼다

연구비 집행에는 네거티브 규제 방식을 도입하고, 직접비 안의 ‘연구혁신비’를 통해 비목 구분 없는 자율사용을 지원한다. 반대로 부정 사용 제재는 제재부가금 한도를 5배에서 30배로, 참여제한을 10년에서 20년으로 강화한다. 회계연도 일치 원칙의 예외를 전 R&D로 확대해 공모·협약·집행·평가 일정을 연구 리듬에 맞추려 한다.

분산된 IRIS·NTIS·EZbaro·RCMS 등을 IRIS 중심으로 연계하고 단일 로그인 기반 연구24를 구축한다. IRIS에는 2026년 평가위원 추천·챗봇·연구비 모니터링, 2027년 이후 보고서 작성·검토와 연구차별성 검증까지 AI 적용을 확대한다. 시설·장비 심의기준은 1억원에서 3억원으로 완화하고, AI 기반 공동활용 플랫폼 ZEUS 3.0과 연구장비 국산화, 별도 시설·장비 법제도 추진한다.

기초연구의 안정성과 국가대표급 집중투자를 동시에 강화한다

기초연구는 정부 R&D 예산의 일정 비율, 예시로 10% 이상 투자하는 방향을 제시하고 과제 수보다 ‘수혜율’을 관리한다. 개인연구 기간을 늘리고, 10년간 연 2억원 내외의 ‘한우물 파기’ 연구를 강화한다. 우주·핵융합·양자 등 Frontier Big Science는 별도 포트폴리오로 육성하며 AI for Science와 AI Co-Scientist를 기초과학 혁신수단으로 연결한다.

국가대표급 연구자를 위한 Top-Tier 트랙은 연 16억원 내외, 총 9년 지원을 예시하고, 2026년부터 매년 20명의 리더급 국가과학자를 선정한다. 과학영재-대학원-박사후-신진-창업의 성장사다리도 연결한다. 이공계 장학 지원은 2026년 2,920명에서 2030년 1만명 이상, 박사후·신진 지원은 2030년까지 4,000명 이상 신규 지원을 목표로 하며 AI 분야 전문연구요원 우대, 실험실 창업, 해외인재 비자, 여성·고경력 연구자의 경력 지속을 포함한다.

AI가 가설-설계-실험-분석-재실험을 연결하는 ‘연구동료’가 된다

계획은 과학기술×AI를 제5차 연구패러다임으로 규정한다. 2031년까지 바이오·수학·반도체·재료·화학 등을 포함한 6대 분야 과학 파운데이션 모델과 분야별 특화 모델을 개발하고, 가설생성부터 결과분석까지 연구자와 함께 일하는 AI 연구동료를 개발·확산한다.

연구실에서는 가설 → 설계 → 로봇 실행 → 데이터 수집·분석 → 재실험을 AI agent가 자율 관리하고, 가속기 같은 대형연구시설에는 디지털트윈과 AI agent를 결합해 자동화·최적화한다. 연구데이터·GPU·AI모델을 과학AI통합플랫폼으로 연결하고 국가과학AI연구센터를 협업거점으로 둔다.

AI의 역할이 ‘답을 생성하는 모델’에서 ‘연구 상태를 보고 다음 행동을 선택하는 실행주체’로 확장된다는 점이 가장 큰 변화다.

AI for Science의 국가임무 버전으로 8대 분야 12대 미션을 연결한다

미션별 PD와 K-문샷 추진단, 산학연·관계부처 원팀을 통해 기획·예산·관리 전주기를 묶는다. 신약·BCI·합성생물학 등은 건강·복지 전략과도 연결되어 별도 정책섬이 되지 않도록 설계한다.

한국의 제조업 강점을 ‘데이터→모델→로봇→현장’의 학습루프로 바꾼다

제조 현장의 숙련노동자 노하우를 고품질 제조데이터로 수집·라이브러리화하고, 제조AI 표준모델과 공정·업종 특화모델을 개발한다. 이종장비·로봇 통합제어, 수요예측·생산계획·재고까지 연결하는 AI Factory를 육성하고, 11개 분과 1,500여 산학연이 참여하는 M.AX 얼라이언스를 운영한다.

피지컬 AI에서는 액추에이터·로봇손, 제조현장 휴머노이드, 범용 로봇 파운데이션 모델, 미래 환경을 예측·시뮬레이션하는 world model, 온디바이스 초저지연·저전력 반도체를 핵심으로 둔다. 자동차·조선·가전전자뿐 아니라 국방·건설·농산업·해운수산·금융·문화콘텐츠까지 산업별 AX 전략을 제시한다.

전국민 무료 AI와 AI-Native 정부를 동시에 추진한다

국산 AI 모델을 활용한 전국민 무료 AI 서비스를 2028년까지 출시하는 목표를 제시하고, 농산물·소상공인·조세·경찰·인허가·보이스피싱·아동청소년 위험대응·장애인 의사소통 등 국민 밀착 분야에 AI 서비스를 확산한다. AI 리터러시를 온·오프라인으로 제공하고 전국민 경진대회와 바우처를 연계한다.

공공부문은 범정부 AI 공통기반에 독자 파운데이션 모델과 국산 NPU를 연결하고, 2030년까지 정보시스템의 클라우드 전환을 추진한다. 공무원 AI 윤리, AI 영향평가, AI 서비스 현황 공개와 책임보험 검토를 통해 신뢰성도 함께 다룬다.

AI 주권은 모델만이 아니라 추론반도체와 양자까지 포함한 풀스택이다

독자 AI 파운데이션 모델을 고도화하고 상업용 오픈소스로 확산하며 글로벌 Top 10 진입을 도전한다. 예산심의·보건·국방 등의 현장 배포를 통해 모델과 서비스가 함께 고도화되는 AI DevOps를 구축하고, AGI를 넘어 ASI 시대를 대비하는 알고리즘과 심해·재난·우주 등 극한환경 AI도 개발한다.

NPU는 K-NPU 과제, 혁신조달, 정책금융으로 초기수요를 만들고 PIM, 피지컬 AI 엣지 NPU, 서버·시스템SW·클라우드까지 독자 운용기술을 확보한다. 양자는 초전도·이온트랩·중성원자·광집적 등 QPU 다양성을 유지하면서 QKD/PQC, 센싱, Quantum for AI와 AI for Quantum을 함께 추진하고 2030년까지 5개 양자클러스터를 육성한다.

AI 교육·규제·윤리는 기술개발 뒤에 붙는 보조정책이 아니다

초중고 AI·정보교육, 과기원 AI 기초교육 의무화와 AI 단과대, 2027년 누적 57개 AI 중심대학, AI Star Fellowship, 노동시장 진입-활동-전환기에 맞춘 ‘AI 훈련 고속도로’를 제시한다. 2026년 지역 실습장 4개와 AI 특화 공동훈련센터 20개, AX 부트캠프와 전문대 AI 융합교육도 포함된다.

법·제도는 AI 규제합리화 로드맵, 학습·평가 목적 저작물 활용의 법적 불확실성 해소, 권리자 보상·투명성, 가명·합성데이터와 데이터 안심구역을 다룬다. 윤리·안전에서는 연구과정의 AI 활용 공개, 환각·편향 주의, 정렬 자동화, 딥페이크, 회복탄력성, AI agent 안전과 첨단 AI 안전성 평가·검증, 고영향 AI 영향평가를 제시한다.

국가 컴퓨팅은 ‘확보’보다 ‘전략적 배분’까지가 인프라다

2030년까지 AI용 GPU 26만장 도입을 핵심목표로 둔다. 세계 10위권 성능 수준의 슈퍼컴 6호기를 약 0.9만장 규모로 구축하고, 민관합작 특수목적법인을 통해 2028년까지 약 2조 5천억원을 들여 1.5만장 규모 국가 AI컴퓨팅센터를 구축하는 계획을 제시한다. 2026년 첨단 GPU 확보·구축·운용지원 사업은 2.08조원 규모로 설명된다.

AI 데이터센터 특별법을 통해 인허가 창구를 일원화하고 비수도권 신축을 우대하며, 통상 1.5~2년 걸리던 인허가를 약 6개월로 줄이는 방향도 담는다.

분산 AI 데이터센터를 연결하려면 백본과 해저케이블이 AI 성능의 일부가 된다

2030년경 6G 상용화를 향해 5G SA 확산, AI 선제 적용, 6G 시연·시범서비스로 이어지는 단계를 제시한다. AI 데이터센터 학습 성능과 연계되는 네트워크 장비 국산화, 국가 백본 용량 38→160Tbps, 해저케이블 용량 120→220Tbps, 육양국 5→7개로 확대해 성능과 회복탄력성을 함께 높인다.

연구데이터를 ‘파일’이 아니라 AI가 재사용할 수 있는 국가 공통자산으로 본다

2027년 6월 시행을 목표로 제시한 국가연구데이터법은 R&D 수행기관의 데이터 관리의무, DMP 적용, 경영상 비밀·국가안보·제3자 권리보호 외 공개 원칙, 통합·전문플랫폼을 통한 축적·공개·활용을 골자로 한다. 국가데이터기본법과 국가데이터이용센터, 원-윈도우 국가데이터 통합플랫폼도 함께 추진한다.

특히 AI가 통계데이터를 해석·추론할 수 있도록 온톨로지와 설명자료를 갖춘 통계 메타데이터를 만들고, 공공·민간 AI 학습데이터를 국가 단위로 관리하는 통합제공시스템을 구축한다. 컴퓨팅-네트워크-데이터가 함께 움직일 때 비로소 ‘AI 고속도로’가 된다.

AI 인프라가 중요해질수록 보안은 서비스 기능이 아니라 시스템 전제조건이 된다

AI 시스템 개발부터 배포까지 보안성 평가 프레임워크를 구축하고, 보안 빅데이터로 위협을 선제 예측한 뒤 Agentic AI가 공격표면을 차단하고 위협정보를 공유하는 자율보안 환경을 제안한다. 양자내성암호와 동형암호, 피지컬 AI 특화 보안모델, 민관 모의해킹, AI security 자가진단까지 포함한다. 2030년까지 국가대표 보안기업 10개사 집중육성과 전문인력 프로그램도 계획한다.

10대 기술분야를 3개의 국가 핵심미션으로 다시 묶는다

NEXT는 New, Emerging and eXponential Tech의 약어로, 차세대·신흥기술 가운데 기하급수적 성장으로 신산업을 이끌 분야를 뜻한다. 2027년부터 격년으로 전략기술 체계를 검토·업데이트해 기술·안보환경 변화와 긴급현안에 대응한다.

5년 60조원 이상과 NEXT One / FIRST One의 두 시간축

전략기술 정부 R&D는 5년간 60조원 이상으로 확대하고, 2027년에는 AI 인프라·차세대 AI·미래에너지·과학기술-AI 융합에 집중투자한다. AI로 신흥·유망 기술 신호를 조기 식별하고 기술수준·투자·정책·IP·기술무역수지 등을 결합해 기술우위를 평가한다.

국가전략기술 연구개발사업에는 예산 우선검토, 기업 매칭비율 최대 50% 완화, 특허 우선심사 등을 연계하고, 과학기술혁신펀드를 4년간 1.5조원 이상 조성해 참여기업 성장을 지원한다.

육성·세제·산업·보호 법체계를 ‘공통 기술분야’로 연결한다

국가전략기술육성법, 조세특례제한법, 국가첨단전략산업법, 산업기술보호법이 각각 R&D, 세액공제, 산업지원, 기술보호를 다르게 운영해 온 문제를 해결하기 위해 2026년 6월 기준 19개 공통 기술분야를 도출한다. 기술관리체계별 혜택·의무·지정 현황을 한눈에 보는 ‘기술체계 현황맵’을 만들고 정례적으로 기술의 추가·해제를 재검토한다.

기초·원천에서 시장진출까지 부처 경계를 넘는 성과확산 고속도로를 만든다

공공 R&D 성과와 기업 수요를 AI로 연결하는 APOLLO·국가기술은행·스마트테크브릿지·IP Market 같은 기술거래 플랫폼을 고도화하고, 기술개발→실증→확산의 ‘시장창출 프로젝트’를 추진한다. TLO와 기술지주회사, 민간 사업화 전문기관의 전문성을 높이고, 기초·원천 → 기술고도화 → 사업화·제품화 → 시장진출을 부처간 협업사업과 금융보증으로 잇는 ‘성과확산 고속도로’를 구축한다.

공공조달도 혁신제품 지정과 구매를 통해 생활안전·환경·보건 등 현장에 R&D 결과를 조기에 적용하는 시장형성 수단으로 사용한다.

연구자의 창업 부담을 낮추고 장기 모험자본의 회수구조까지 설계한다

출연연 연구자가 창업휴직 후 복직해도 창업기업 지분을 보유할 수 있도록 제도를 개선하고, 연구자의 창업기업 겸직·자문을 확대한다. 기술료를 주식·지분으로 받아 연구자에게 지분으로 보상하는 방식, 실험실 창업, 과기원 중심 4대 창업도시, 지역 딥테크 펀드와 재도전 펀드를 함께 추진한다. 재도전 펀드는 2030년까지 1조원 규모로 확대한다.

혁신금융에서는 정부·공공·민간·국민이 참여하는 국민성장펀드 5년 150조원 이상, 한국형 국부펀드, 딥테크 초기 모험펀드, 만기 없는 장기 지분투자, 투자연계형 벤처보증 확대(0.3조→1조원, 보증한도 200억→500억원), CVC·연기금·퇴직연금·BDC 투자제도, M&A와 세컨더리 시장을 묶는다.

특허는 연구의 사후 산출물이 아니라 기획·금융·표준·분쟁대응의 입력이다

국가전략기술·주력산업·신성장 분야에 IP-R&D를 강화하고 R&D-특허-표준 전담조직과 인력을 육성한다. AI·데이터 기반 IP 가치평가를 대출·보증과 연결하고 IP 담보대출, 로열티 수익권 유동화와 IP 조각투자 기반도 마련한다. 해외 NPE의 특허 매집과 소송징후를 AI로 조기탐지하고, 민간 표준포럼과 R&D 단계별 표준화로 국제표준 선점을 지원한다.

전략기술을 실제 산업우위로 바꾸기 위한 마지막 구간을 정책패키지로 채운다

반도체는 첨단공정·후공정·팹리스 공급망과 입지·전력·용수를 통합 지원하고, 디스플레이·차세대전지·미래모빌리티·조선해양·저탄소 화학·금속까지 주력산업을 고도화한다. 방산은 민간 기술의 신속한 Spin-On, 실증중심 R&D, 민군 이중용도 기술, 스타트업 진입을 강화한다. 우주는 위성정보 서비스, 재사용발사체, 누리호·달탐사, 항공 핵심부품과 AI 드론을 민관 우주경제로 묶는다.

규제는 법령상 금지된 것 외에는 허용하는 포괄적 네거티브 방식, 바이오헬스 등 핵심신산업의 일정기간 규제 유예, R&D와 동시에 규제개선을 시작하는 ‘규제프리 R&D’, 의견조회 30→15일의 규제해소 패스트트랙, 샌드박스 2.0을 추진한다. 공급망은 핵심 소부장, 미래기술별 테스트베드, 10대 핵심광물 재자원화율 20%, Replace·Reduce·Recycle의 3R, AI 기반 희토류 대체 소재, 약 300개 경제안보품목 EWS를 포함한다.

5극 3특을 행정구역이 아니라 기술·산업·인재가 연결된 성장엔진으로 설계한다

비수도권 총생산 비중을 47.2%에서 50%로, 연구개발특구 기업 총매출을 85.9조원에서 150조원으로 높이는 목표를 둔다. 권역별 성장엔진에는 인재양성, 강력한 규제완화, R&D·인프라, 재정, 펀드의 성장 5종세트를 지원하고, 산학연관이 참여하는 대형 프로젝트를 추진한다.

기존 특구·캠퍼스혁신파크·기업도시·도심융합특구 등을 연결해 메가특구와 초권역 벨트를 만들고, 6개 광역 연구개발특구와 13개 강소특구를 딥테크 사업화 거점으로 강화한다. 신기술 실증 패스트트랙은 5개월에서 2개월 이내로 줄이는 방향이며, 초기창업 200억원·스케일업 1,000억원 펀드도 제시한다.

2027년 1월 시행 예정의 지역주도 과학기술혁신 법체계를 바탕으로 지자체가 자체 계획과 R&D를 관리하고, 중앙정부가 총액과 방향을 제시하는 블록펀딩형 지역 R&D를 확대한다. 대학은 지역 인재-취업-정주, 출연연은 특화 R&D와 기업 실증, 기업은 지역 투자와 정부 R&D 참여를 맡는다.

지역 제조업의 AI 전환과 녹색전환을 한 산업정책으로 묶는다

서남·동남·대경·전북의 4대 AX 프로젝트를 시작으로 5극3특 특화산업에 AX를 확산하고, AI 모델 실증·교육·컨설팅을 제공하는 AX 실증산단과 M.AX 클러스터를 조성한다. 지방정부가 지역 산업특성에 맞춰 중소기업 AI 대전환을 기획하고 정부가 매칭하며, K-GX 전략으로 RE100 산단, 지역 재생에너지, 가축분뇨 에너지화, 임목산업 등 녹색전환을 지원한다.

건강수명 70세를 위해 바이오 연구자동화와 정밀의료·돌봄을 연결한다

건강수명을 65.5세에서 70세로 높이는 목표 아래 합성생물학 기반 공공 바이오파운드리와 자율실험실을 확대하고, 2035년 합성 신약 개발속도 10배를 지향한다. AI 기반 신규 타깃 발굴과 맞춤형 분자설계, 차세대 모달리티, 100만명 국가통합바이오빅데이터, K-BDS, 의료데이터 AI-Ready화를 추진한다.

정밀의료·유전자편집·세포치료, 희귀난치 질환 오가노이드, 인체-미생물 바이오지도, 감염병 대응도 포함된다. 팬데믹 발생 시 100일 이내 병원체 규명 → 200일 이내 백신 개발을 목표로 차세대 백신 플랫폼과 라이브러리를 구축한다. 역노화·뇌과학·BCI, 디지털 헬스, 고령층·취약계층 AI 돌봄, 정신건강 AI와 디지털치료제까지 보건의료 범위를 넓힌다.

재난대응도 센서-예측-로봇-의사결정의 데이터 폐루프로 전환한다

위성·드론·CCTV·IoT를 통합한 재난징후 감시, AI·디지털트윈·수치모델 기반 예측, 구조로봇·무인잠수정·산불드론 등 대응장비를 연결한다. 딥페이크·마약·AI 신종범죄, 인파밀집·시설붕괴·교통, 산업안전, 화학물질·미세플라스틱·생활방사선, 식품·대기·수자원 위험까지 포함하는 지능형 안전망을 구축한다.

미래사회문제는 AI·빅데이터와 전문가·시민 집단지성을 결합한 기술예측, STS 관점 기술영향평가, 경제·사회 시뮬레이션, 신속대응형 다부처 R&D와 시민참여로 선제 발굴한다. ‘문제가 발생한 뒤 과제를 만드는 방식’에서 ‘시나리오로 위험을 먼저 발견하고 기술대응을 준비하는 방식’으로 이동한다.

AI 시대의 전력수요를 청정에너지와 지능형 전력망으로 받친다

국가온실가스감축목표 달성률을 18%에서 40%로 높이는 KPI를 두고, 2030년 재생에너지 누적 100GW와 2035년 발전비중 30% 이상을 정책조건으로 제시한다. 태양광은 30% 이상 탠덤과 다중접합, 해상풍력은 20MW급 이상, 해양에너지는 조류·파력 실증을 추진한다.

무탄소 에너지는 SMR, 고준위폐기물 지하연구시설, 2030년대 전력실증을 목표로 한 한국형 핵융합 장치, 청정수소 생산·저장·연료전지를 포함한다. 전력망은 서해안 HVDC, storage mix, 지역 분산전력망으로 고도화하고, 전력망 특화 AI가 유연자원의 변동성을 분석해 수요·공급을 최적화하는 한국형 크라켄 실증(2030)을 추진한다.

탄소감축은 공정혁신·순환경제·기후예측의 세 축으로 진행한다

수소환원제철, 저에너지 화학공정, 청정수소, 친환경 모빌리티로 산업·건물·수송의 저탄소화를 지원하고, CBAM 등 신무역장벽에 대응한다. CCUS 메가프로젝트와 메탄·아산화질소 등 Non-CO2 감축, 배터리·태양광·풍력·플라스틱의 재제조·재사용·재자원화를 통해 순환경제를 확장한다.

기후적응은 지상·도시·해양·항공·위성 관측망, km급 기후영향 통합평가, 한반도 최적 국가 기후예측시스템을 구축한다. 예측기간은 2030년까지 1개월에서 10년으로 확장하고, IPCC AR7 기반 시나리오를 전지구 2026→동아시아 2027→남한 2028 순으로 생산한다. 메탄·블랙카본·오존 같은 단기기후유발물질, 탄소흡수원, 생물다양성, 기후취약 문화유산까지 적응대상에 포함한다.

원문 34쪽의 미래상은 10개의 생활·연구 장면으로 정책을 번역한다

계획은 부처 중심 칸막이 대신 과학기술혁신 원팀, 연구자가 연구에만 몰입하는 생태계, 첨단 AI·에이전트·로봇을 활용하는 연구실, AI 모델·혁신기술이 자립화된 글로벌 AI 강국, 반도체 초격차, 재난 대응, 지역 혁신, 지능형 전력망과 친환경 산업 등 구체적 미래 장면을 제시한다. 문서의 도표가 의미하는 것은 정책성과를 ‘사업 개수’가 아니라 연구자·기업·지역·국민이 체감하는 상태 변화로 표현하겠다는 것이다.

5년 계획을 매년 환경 변화에 맞춰 다시 조정한다

기본계획은 예산배분·조정과 평가의 기준이 되고, NEXT 국가전략기술에 대한 범부처 혁신로드맵과 핵심 R&D 사업을 관리한다. 동시에 부처별 중장기계획과 사업을 연결하는 정보시스템을 구축한다.

2026년부터는 Rolling Plan 관점에서 연도별 시행계획을 수립한다. 전년도 추진실적, 기술·정책환경, 국민 수요를 반영해 다음 시행계획과 기본계획 자체를 조정한다. ‘5년간 고정된 계획’이 아니라 evidence에 따라 우선순위를 갱신하는 적응형 국가 포트폴리오로 운영하겠다는 뜻이다.

실행은 36개 정부기관과 76개 법정 중장기계획의 정합성에 달려 있다

붙임 1은 4대 전략의 모든 세부 실천과제를 과기정통부·교육부·산업통상부·국토교통부·보건복지부·국방부·외교부·기후에너지환경부·중기부·행정안전부·금융위·개인정보위·식약처·우주항공청·경찰청·소방청 등 소관부처에 매핑한다. 이는 12대 핵심과제가 단일부처 사업이 아니라 범정부 실행망임을 보여준다.

붙임 2는 과학기술기본법이 요구하는 발전목표, 투자, 기초연구, 미래유망기술, 인력·기관, 정보·시설·제도, 기술이전·창업·금융, 지역, IP·표준, 사회문제, 성별 특성, 문화, 국제화까지 법정 반영사항을 정리한다.

붙임 3은 2026년 6월 기준 76개 과학기술 분야 법정 중장기계획을 총괄, 공공·우주, 생명·의료, 에너지·환경, ICT융합, 국방, 기계·소재, 기초기반, 대형연구시설, 정책평가의 범주로 연결한다. 국가R&D 중장기 투자전략, 우주·재난·해양, 보건·바이오, 원자력·핵융합·재생에너지, 정보보호·나노·국가전략기술, 국방과 민군협력, 로봇·친환경차·소부장, 기초연구·지역·인재·연구특구, 초고성능컴퓨팅·연구장비, 연구산업·성과평가·성과관리 계획이 모두 기본계획의 하위 실행망에 놓인다.

핵심은 AI 도입이 아니라 국가 혁신 시스템의 ‘연결 비용’을 낮추는 것이다

142쪽을 한 문장으로 압축하면, 한국은 R&D 투자·제조기반·AI 역량이라는 큰 자산을 가지고 있지만 부처, 연구기관, 데이터, 인프라, 사업화, 지역 사이의 연결 손실 때문에 잠재력을 충분히 성과로 바꾸지 못한다는 진단이다. 제6차 기본계획은 그 연결 손실을 제도, AI, 임무형 전략기술, 금융, 지역혁신으로 줄이려 한다.

계획의 성패를 가를 네 가지 구조적 질문

제6차 과학기술기본계획을 열 개의 문장으로 압축하면