Executive Summary

본 보고서는 「경북형 AI 리터러시 표준(GB-AI Literacy Standards)」 프레임워크 개발의 Phase 1 연구 결과를 제시한다. 이는 대한민국 지방정부 최초로 글로벌 상호운용이 가능한 AI 리터러시 인증 체계를 설계한 사례이다.

구조적 과제

경상북도는 네 가지 구조적 위기가 동시에 진행되는 상황에 직면해 있다. 주요 산업부문의 생산성은 4.9% 감소한 반면, 무형자산 투자 비중은 3.7%에 그쳐 비교 기준인 4.4%에 미치지 못하고 있다 (한국은행, 2022). 지역내총생산은 135조 원에 이르지만, 매년 21조 원 규모의 소득이 수도권으로 유출되고 있다 (국가데이터처, 2025). 핵심생산연령인구 비중은 10년 사이 45.2%에서 37.7%로 감소했으며, 중소기업 관리자들의 92%는 인력난을 위기 수준으로 인식하고 있다 (경북연구원, 2024). 스마트팩토리 설비에 대규모 투자가 이루어졌음에도, 이를 운영하는 노동자가 AI 시스템과 효과적으로 협업할 수 있는 역량을 갖추지 못해 상당한 설비가 충분히 활용되지 못하고 있다.

핵심 통찰

AI 리터러시는 단순한 기술 역량이 아니라, 하나의 정책 수단을 통해 위의 네 가지 문제를 동시에 해결할 수 있는 AI 시대의 기초 역량이다. 투자 성과를 생산성으로 전환하고, 고숙련 일자리 창출을 통해 지역 내 부가가치를 유지하며, 외국인 노동력을 정주 인력으로 전환하고, 취약계층을 AI 기반 위험으로부터 보호할 수 있게 한다.

설계 근거

Phase 1 에서는 16개국 298개 교육 프로그램과 96개 프레임워크를 분석하였다. 그 결과, 국내 프로그램은 대부분 정부 중심 (97%)이며 한국어로만 제공되고 있어 평가 체계와 국제적 활용성이 부족한 것으로 나타났다. 또한 전 세계적으로도 디지털 시민 안전, 산업 생산성, 외국인 통합을 동시에 반영하는 통합 프레임워크는 존재하지 않는 것으로 확인되었다. 한편, 2026년 시행 예정인 3개의 국가 법률은 체계적인 인증에 대한 즉각적인 수요를 발생시키고 있다.

경북형 AI 리터러시 표준

이 프레임워크는 모든 시민이 직관적으로 이해할 수 있는 세 개의 영역, 즉 AI-Digital의 자신감 있는 활용(Confident Use), 안전한 활용(Safe Use), 현명한 활용(Wise Use)을 중심으로 구성된다. 전체 체계는 6개 역량과 24개 마이크로 크레덴셜으로 이루어져 있다. 인증체계는 AI-Digital Access(Level 1), AI-Ready Citizen(Level 2), AI-Enabled Worker(Level 3)의 3단계로 구성되며, 향후에는 산업계와 대학이 공동 개발하는 Level 4+ 산업 적용형 단계로 확장될 수 있도록 설계하였다. 본 프레임워크는 전 주민 공통의 기초역량, 전 생애주기 포용성, 안전과 윤리의 기본 내재화, 국경 간 상호운용성, 고용 연계형 확장성이라는 다섯 가지 설계원칙에 기반한다. 또한 중앙 플랫폼과 분산형 생태계를 구분하여, 정부는 Powered by DQ AI 엔진을 기반으로 중앙 통합평가, AI Citizen ID, 품질보증, 실시간 대시보드 등 핵심 관리기능을 담당하고, 교육 제공기관 네트워크는 실제 콘텐츠 개발과 운영을 맡도록 설계하였다. IEEE 3527.1™ 기반의 글로벌 상호운용성을 통해, 경북 농촌지역의 커뮤니티센터에서 취득한 자격도 해외 고용주가 즉시 검증할 수 있는 체계를 지향한다.

전략적 의의

새마을 AI 운동은 한국의 대표적 지역개발 서사를 오늘날 가장 시급한 과제인 AI 전환과 연결함으로써, AI 리터러시를 하향식 정책과제가 아니라 지역공동체 기반의 실천운동으로 재구성한다. 2025년 APEC 경주선언은 이러한 인증체계를 21개 회원경제권 간 상호인정으로 확장할 수 있는 제도적 경로를 제공한다 (APEC, 2025).

본프레임워크는 특정 지역에만 적용되는 모델이 아니라, 각 시·도가 동일한 표준을 활용하되 지역 산업 특성에 맞게 조정할 수 있는 국가적 참조모델로 활동 될 수 있도록 설계되었다. 정부 차원의 중앙 대시보드는 인증성과를 노동생산성, 비자 전환, 인구 지속가능성과 직접 연결함으로써, 국가 AI G3 전략의정책판단을 뒷받침하는 실시간 증거체계를 제공할 수 있다(과학기술정보통신부, 2025). 대한민국의 AI 경쟁력은 산업 기술력의 수준뿐 아니라, 농업 종사자, 외국인 근로자, 청년 등 모든 국민이 AI를 활용할 수 있는지 여부에 의해 결정될 것이다.

서론

본 사업은 2025년 APEC 정상회의 기간 중 체결 경상북도-DQ 연구소 및 DQ Lab 간 업무협약각서에 기반한 전략적 프로젝트로 기획, 추진되었다.

경북형 AI 리터러시 표준을 개발함으로서 대한민국이 지향하는 신뢰 기반 인공지능 국가전략과의 정합성을 확보, 경상북도가 직면한 산업 생산성 저하 및 인구 소멸 위기에 대응하고, 지역 주민의 디지털 안전과 디지털 웰빙을 제고하며, 외국인의 안정적 지역 정착을 지원하는 것을 목표로 한다.

프로젝트 배경

인공지능(Artificial Intelligence: AI)은 전 세계적으로 경제, 산업 현장, 일상생활 전반을 빠르게 변화시키고 있다. 경상북도와 같은 지역 경제의 경우, 단순한 기술 도입을 넘어 사회 전 계층의 구성원이 인공지능을 이해하고, 안전하고 생산적으로 활용하며, 그 혜택을 누릴 수 있도록 하는 것이 핵심 과제로 대두되고 있다.

본 보고서는 경상북도 특화 AI 리터러시 표준 프레임워크 개발을 위한 Phase 1 연구 결과를 제시한다. 이는 대한민국 지방정부 최초로 글로벌 상호운용이 가능한 AI 리터러시 인증 체계를 구축하기 위한 선도적 이니셔티브이다.

본 연구는 국내외 AI 정책 환경의 변화, 경상북도의 구조적 경제 과제, 인구 변화에 따른 압력, 그리고 글로벌 AI 리터러시 및 노동시장 환경의 변화 등 다양한 전략적 요인을 종합적으로 분석하는 데에서 출발하였다.

이러한 요인에 대한 비교·분석을 통해 경상북도가 종합적인 AI 리터러시 프레임워크를 구축해야 할 필요성과 정책적 당위성을 도출하고, 경북형 표준 설계를 위한 근거와 설계 원칙을 정립하였다. 이를 바탕으로 본 연구는 경북형 AI 리터러시 표준과 이를 실행하기 위한 체계적 운영 구조를 제시한다.

APEC 경주를 기점으로 한 경북형 AI 리터러시 정책의 국제 확장

2025년 경상북도 경주에서 개최된 APEC 정상회의는 지역 경제 발전과 국제 협력 확대를 위한 중요한 전환점이 되었다. 또한 경주 선언은 APEC AI 이니셔티브(2026–2030)를 채택하여, 중소기업과 일반 대중을 포함한 전 계층의 AI 역량 강화와 회복력 있는 AI 인프라를 위한 투자 생태계 조성의 필요성을 제시하였다(APEC, 2025).

이러한 흐름을 바탕으로 경상북도는 디지털 공적개발원조(ODA)의 일환으로 ‘새마을 AI 사업’을 추진하고, 국제 협력 및 확산이 가능한 글로벌 호환형 정책 기반을 선제적으로 구축하고자 한다.

이에 2025년 10월 23일, 경상북도는 DQ Institute 및 DQ Lab Pte Ltd와 ‘새마을 AI’ 업무협약(MOU)을 체결하고, 국제적으로 통용 가능한 AI 리터러시 인증 체계 개발을 위한 협력을 추진하기로 하였다. 이를 통해 경상북도는 국제 상호인정을 목표로 하는 상호운용형 AI 리터러시 프레임워크를 추진하는 국내 최초의 지방정부로 자리매김하였다.

이를 통해 경상북도 디지털 인재가 글로벌 노동시장에서 통용 가능한 역량을 인정받고, 지역 산업 전반의 디지털 전환과 혁신을 선도할 수 있는 지속가능한 제도적 기반을 마련하는 것을 목표로 한다.

본 사업은 단순한 기술 확산을 넘어, AI 확산으로 인해 발생할 수 있는 국가 간 및 계층 간 생산성 격차 확대에 대응하여, 모든 구성원이 기술 발전의 혜택을 누릴 수 있는 “지속가능한 디지털 공동체” 구축을 지향한다.

국가 디지털 전략이 주로 인프라와 제도적 기반 구축에 초점을 두는 반면, 경상북도의 새마을 AI 운동은 지역 공동체와 글로벌 취약 계층의 역량 기반을 강화하는 소프트파워 중심 접근을 통해 이를 보완한다.

따라서 본 사업의 핵심은 지역과 국적에 관계없이 누구나 기본적인 AI 리터러시를 갖출 수 있도록 하는 표준화된 교육 및 인증 체계를 구축하는 데 있다.

인구위기, 외국인 노동력 의존, 그리고 노동시장의 변화

경북의 핵심 생산연령인구(25~54세)는 지난 10년간 45.2%에서 37.7%로 감소하였고, 도내 22개 시·군 대부분이 지방소멸 위험지역으로 분류되고 있다. 2023년 말 기준 제조업 미충원율은 4.4%였으며, 중소기업 관리자 92%가 인력난을 ‘위기 수준’으로 인식하고 있다(경북연구원, 2024).

이에 반해 외국인 노동자는 경북 산업 운영에서 점점 더 핵심적인 역할을 하고 있으며, 현재 생산성은 내국인의 90.6% 수준에 도달하였다. 그러나 의사소통 장벽 (고용주의 38.6%가 지적)과 체계적인 경력경로의 부재로 인해 이들이 임시 노동력에서 장기 정주 인력으로 전환되지 못하고 있다.

우리나라의 외국인 노동정책은 저숙련 비전문취업 (E-9) 중심의 단기 순환모델에서, 외국인 근로자를 숙련기능인력(E-7-4)으로 육성하고 지역사회 장기 정착을 유도하는 전략적 접근으로 전환되고 있다 (경북연구원, 2024). 2023년 9월 정부는 K-Point E74 제도를 통해 숙련기능인력 연간 쿼터를 2,000명에서 35,000명으로 대폭 확대하고, 검증된 외국인 근로자에게 장기체류와 가족동반의 길을 열었다 (법무부, 2023; 산업연구원, 2025). 경북은 이러한 변화를 가장 적극적으로 이행한 광역지방정부 중 하나로, 지역특화형 비자 (R-비자) 사업을 도 전역으로 확대하였다 (경북도청, 2024, 2026).

그 뿐 아니라 경북에는 34개 기관에 약 1만 5천 명의 유학생이 재학하고 있으나, 인구감소지역이 유치하는 비중은 대부분의 범주에서 3%에도 미치지 못한다 (경북연구원, 2025). 대학 정원 유지와 단기 노동력 확보에 초점을 둔 공급자 중심 유치정책은 교육에서 장기 정주로 이어지는 경로를 만들지 못하고 있는 상황이다. 인구 및 외국인 노동력에 관한 상세 분석은 제2장 2.4절과 2.5절에 제시하였다.

기초 시민역량으로서의 AI 리터러시

AI 리터러시는 단순히 노동자를 위한 훈련으로 국한되어 이해되어서는 안 된다. 이는 학생, 취업을 준비하는 청년, 중소기업 재직자, AI 기반 디지털 서비스를 이용하는 고령층, 그리고 지역 정착을 희망하는 외국인 근로자와 유학생을 포함한 모든 시민과 평생학습자 모두에게 요구되는 기초 기준이 되고 있다. AI 생성 콘텐츠의 확산, 공공서비스의 알고리즘 기반 의사결정, 딥페이크와 고도화된 피싱 등 AI 기반 사이버 위협의 급증은 연령, 직업, 국적과 무관하게 모든 시민이 생애 전반에 걸쳐 기술을 안전하고 윤리적이며 생산적으로 활용하기 위한 기초 AI 역량을 갖출 필요가 있음을 시사한다.

이러한 방향은 2026년 1월 시행되는 인공지능기본법과 디지털포용법 등 우리나라의 변화하는 거버넌스 환경과도 부합한다 (과학기술정보통신부, 2026; Library of Congress, 2026; ITU, 2026).

이 모든 현실은 결국 다양한 산업과 인구집단에 걸쳐 적용 가능한 핵심 정책수단으로서, 기초 시민역량이자 노동역량인 AI 리터러시의 필요성으로 귀결된다. 이에 본 연구는 학생, 근로자, 외국인 주민, 일반 대중 등 다양한 집단의 평생학습을 지원할 수 있도록 경북 AI 리터러시 표준 아키텍처를 설계하였다.

AI 리터러시 프레임워크 표준화의 필요성

Phase 1 국내외 AI리터러시 교육 프로그램 및 프레임워크를 벤치마킹한 결과, 국내 프로그램은 대체로 공공기관 중심, 한국어 중심으로 운영되고 있으며, 구조화된 평가와 인증체계는 충분히 마련되어 있지 않은 것으로 나타났다. 반면 국제 프로그램은 미국 민간부문이 주도하고 평가·인증과의 연계성이 높다는 강점이 있으나, 비수도권, 다양한 인구집단에 대한 포용성 측면에서는 한계를 보였다. 또한 디지털 시민성, 노동역량, 외국인 주민 통합을 하나의 통합된 기준으로 포괄하는 프레임워크는 찾아보기 어려웠다. 따라서 경북형 AI 리터러시 표준은 이러한 공백을 메우기 위한 대안으로 제시될 수 있다.

사업 개요 사업 목표

사업 개요
사업 목표

본 사업은 경상북도가 직면한 4대 구조적 위기 (생산성 저하, 소득 역외 유출, 인구 소멸, 외국인 근로자 의존 심화)를 타개하기 위한 핵심 정책 레버리지로서 ‘글로벌 표준 기반의 디지털 인재 양성’이라는 목표하에 추진되었으며, 단순한 교육 과정 개발을 넘어 국제적으로 통용되는 인증 체계와 이행 전략을 도출하고자 한다.

특히, AI 리터러시를 단순 교육이 아닌 국민의 기본 역량이자 산업 경쟁력의 핵심 인프라로 재정의하고, 지역 주민의 디지털 안전과 삶의 질 향상, 외국인 인재의 숙련화 및 장기 정착을 동시에 달성하기 위한 전 도민 대상의 경북형 AI 리터러시 표준 (GB-AI Literacy Standards) 을 개발을 목표로 한다. 이에 다음 세 가지 통합 목표를 추구한다

경북의 인구·산업 구조에 맞춘, 국제적으로 상호운용 가능한 AI 리터러시 표준 프레임워크를 체계적 근거를 바탕으로 개발하고 국제표준과 초기부터 정합성 확보
국내외 AI 리터러시 프로그램 298개와 전 세계 프레임워크 및 표준 96개에 대한 벤치마킹을 통해 연구적으로 검증된 근거 기반 구축
인증체계 아키텍처, 플랫폼 생태계 설계, 새마을 AI 시범사업, 기업 연계 경로 등을 포함한 Phase 2 실행의 전략적 기반 마련

Phase1은 2025년 11월부터 2026년 3월까지의 기간을 대상으로 하며, 표준 프레임워크 개발에 중점을 두었다. 2026~2027년으로 예정된 Phase 2에서는 인증체계, 교육 생태계, 시범사업을 구현하게 된다.

주요 성과

프로젝트 목표

이 프로젝트는 국가 AI 정책 과제, 지역 생산성 문제, 인구학적 압력, 그리고 경북의 혁신 생태계와 국제적 위상이 제공하는 고유한 기회가 맞물린 상황에 대응하기 위해 추진됩니다.

이 프로젝트는 세 가지 통합 목표를 추구합니다.

경북의 인구 및 산업 구조에 맞춘 포괄적이고 글로벌 상호운용이 가능한 AI Literacy Standards 프레임워크를 개발하되, 체계적인 근거에 기반하고 초기 단계부터 국제 표준과 정렬되도록 설계합니다.

국내외 AI 리터러시 프로그램 298개와 전 세계 프레임워크 및 표준 96개에 대한 벤치마킹을 통해 연구 검증 기반의 근거 체계를 구축합니다.

인증 시스템 아키텍처, 플랫폼 생태계 설계, 새마을 AI 파일럿, 기업 연계 경로를 포함하여 2단계 실행을 위한 전략적 기반을 마련합니다.

1단계는 2025년 11월부터 2026년 3월까지의 기간을 다루며, 표준 프레임워크 개발에 초점을 둡니다. 2026년부터 2027년까지 추진될 예정인 2단계에서는 인증 시스템, 교육 생태계, 파일럿 프로그램을 실행하게 됩니다.

주요 성과

Phase 1에서는 경북 AI 리터러시 이니셔티브의 기반을 형성하는 다섯 가지 핵심 성과를 도출하였다.

종합 벤치마킹 분석 및 표준 설계 근거 확보

16개국에 걸친 298개의 교육 프로그램 및 133개의 프로그램-인증 연계 사례에 대한 전체 교육과정 추출 및 표준화된 메타데이터를 확보하여 데이터베이스를 구축하였다. 또한, 국제 및 국내 프레임워크 96개에 대한 분석을 병행하였다. 분석 결과, 국내 프로그램은 구조화된 평가체계와 국제적 활용 가능성 측면에서 미흡한 것으로 타났다. 또한 국내외 기존 교육 프로그램과 프레임워크 모두 디지털 시민성, 노동생산성, 외국인 주민 통합을 하나의 통합 체계로 아우르는 데 한계가 있음을 확인하였다. 즉, 국내외 AI 리터러시 관련 교육 프로그램 및 프레임워크 비교 분석을 통한 경북 특화 인구에 최적화된 표준 설계 근거 확보하였다.

경북형 AI 리터러시 표준 프레임워크

시민 누구나 직관적으로 이해할 수 있도록 3개 영역, 6개 역량, 24개 마이크로크레덴셜으로 구성된 역량 아키텍처를 구축하였다. 이 체계는 모든 주민에게 적용되는 시민적 기초역량을 바탕으로, 경북의 전략산업에 대해서는 산업별 특화 모듈로 확장할 수 있는 ‘Universal-to-Applied’ 확장모델에 기반한다. 프레임워크는 보편적 기준선 확보, 전 생애단계를 포괄하는 포용성, 안전과 윤리의 기본 내재화, 프로그램 및 국가 간 상호운용성, 고용수요와 연계 가능한 단계적 확장성을 포함한 5대 설계원칙에 따라 구성하였다. 이느느 2026년 1월 시행 예정인 인공지능 기본법, 디지털 포용법 등 국가 정책적 요구사항을 충족하고, 취약 계층의 디지털 안전을 보장하는 AI 윤리·인성 기반 보편적 시민 역량을 구축하였다.

3단계 인증 및 평가 체계 설계

Level 1 (AI 디지털 접근)은 디지털 경험이 부족한 대상에게 기본적인 접근 역량을 제공하고, Level 2 (AI 준비형 시민)는 모든 시민이 갖추어야 할 보편적 기준을확립하며, Level 3 (AI 활용 근로자)는 산업 현장에서 AI를 활용할 수 있는 실질적 역량을 구현하도록 설계되었다. 또한, 향후 Phase 2에서는 산업계 및 대학과의 협력을 통해 산업별 특화 전문 역량 (Level 4 이상)을 추가로 개발할 예정이다. 각 인증 단계는 표준화된 지식 평가와 실제 수행 과제를 결합한 이층 구조 평가 모델을 통해 검증되며, 모든 평가는 단일 중앙 평가 시스템을 통해 일관되게 운영된다.

플랫폼, 생태계 및 글로벌 상호운용성 아키텍처

플랫폼은 정부의 중앙 기능과 분산형 공급자 네트워크를 구분하는 구조로 설계하였다. 중앙 기능은 통합 평가, AI 시민증 등록체계, 품질보증, 도 단위 대시보드로 구성되며, 이 위에 PbDQ 기술엔진의 핵심 기능인 표준 매핑, 맞춤형 교육과정 설계도구, 상호운용성 연계 기능을 내장되도록 설계하였다. 분산형 공급자 네트워크는 인증 프로그램 운영기관, 기업 제공자, 자기주도 학습자 등으로 구성된다.

이러한 구조는 설계 단기부터 국제 표준 (IEEE 3527.1™) 기반의 글로벌 호환 인증 체계 수립, 경북에서 발행한 인증이 전 세계 어디서나 즉시 검증되고 통용될 수 있는 ‘글로벌 AI 인재 여권’의 기술적, 제도적 기반 마련할 수 있다.

특히 이는 외국인 근로자 정주 지원을 위한 ‘숙련도 증명’ 파이프라인 설계를 가능하게 한다. 기존의 단순 노무 인력을 지능형 제조 전문가로 육성하기 위한 비자 전환(E-7-4)을 지원하는 디지털 역량 지표를 설계, 지역 산업 생산성을 높이고 장기 체류를 유도하여 인구 소멸에 대응하는 이민 정책의 실질적 도구를 제공할 수 있다.

중앙 임팩트 모니터링 시스템 아키텍처

본 시스템은 모든 평가, 인증, 교육 활동을 정책 데이터로 전환하는 도 단위 대시보드로 구성되며, 인구 도달 범위, 지역 간 형평성, 교육 제공기관의 품질, 노동시장 내 경제적 효과, 그리고 생태계의 자립 가능성을 실시간으로 추적·관리할 수 있게 설계했다. 이를 통해 모든 데이터는 중앙 평가 시스템을 통해 자동으로 생성되어 별도의 보고 부담 없이 운영될 수 있다.

중앙정부에는 집계된 읽기 전용 접근 권한이 제공되며, 모든 데이터는 중앙 평가 게이트웨이를 통해 자동으로 생성되기 때문에 별도의 보고 부담이 발생하지 않습니다.

보고서 구조

제I부 ‘프레임워크 설계의 근거 체계(Pillars of Evidence)’ 는 “왜 경북형 AI 리터러시 표준이 필요한가?”라는 질문에 답한다. 4개 장은 각각 아키텍처의 구체적 설계를 뒷받침하는 근거를 제시한다.

표 1. 제1부 장 및 내용 목록표 1. 제I부의 장별 구성과 내용

제2부. 설계 원칙 은 “근거는 어떻게 아키텍처로 전환되는가?”라는 질문에 답합니다. 두 개의 장은 제1부의 근거를 구속력 있는 설계 규칙으로 전환합니다.

표 2. 제2부 장 및 내용 목록

장		핵심 질문
1	국가 AI 정책과의 정합성	본 프레임워크가 구체화해야 하는 법·제도적 요구는 무엇인가?
2	경북의 구조적 과제와 전략자산에 대한 대응	본 프레임워크는 어떤 지역 수요와 과제에 대응하는가?
3	글로벌 상호운용성과 국경 간 디지털 인재 이동의 기반 구축	왜 본 인증체계는 출발단계부터 글로벌 통용성이 보장되어야 하는가?
4	글로벌 동향 및 기존 AI 리터러시 프로그램 벤치마킹	글로벌 AI 리터러시 시장에서 무엇이 효과적이며, 무엇이 미흡하고,어 떤 공백이 존재하는가?

제II부 ‘프레임워크 설계 원칙(Design Principles)’은 “위의 근거들이 어떻게 경북형 표준의 아키텍처로 전환되는가?”를 다룬다. 2개 장은 제I부의 표준 설계의 근거를 구속력 있는 설계 원칙으로 전환한다.

표 2. 제II부의 장별 구성과 내용

장		핵심 질문
5	경북형 AI 리터러시 표준 아키텍처의 설계 제약 사항	각 핵심 근거는 본 프레임워크의 설계에 어떤 제약조건을 제시하는가?
6	경북형 AI 리터러시 표준 아키텍처의 5가지 설계원칙	본 프레임워크의 설계 판단에 일관되게 적용되어야 할 핵심 원칙은 무엇인가?

제III부 ‘경북형 AI 리터러시 표준체계’는 “어떤 표준이 구축되었고, 이를 어떻게 작동시키는가?”에 답한다. 5개 장은 구체적인 산출물을 제시한다.

표 3. 제III부의 장별 구성과 내용

장		핵심 질문
7	경북형 AI 리터러시 프레임워크	3개 영역, 6개 역량, 23개 마이크로 크레덴셜, Universal-to-Applied 확장모델
8	경북형 AI 리터러시 인증체계	3단계 인증(Access, Citizen, Worker), 이중 평가모형, 단계별 이수경로, 향후 Level 4+ 확장성
9	경북형 AI 리터러시 상호운용성	IEEE 3527.1™ 기반 정합성 및 매핑, 상호인정, 경북 AI 시민증
10	경북형 AI 리터러시 플랫폼과 생태계	PbDQ AI 엔진을 내장한 경북 중앙플랫폼, 분산형 공급자 네트워크, 지속가능한 재원구조, 사례연구
11	경북형 AI 리터러시 중앙 성과 모니터링 설계안	도 단위 대시보드, 5개 모니터링 차원, 지속적인 개선, 도 정부 접근체계

제IV부 ‘Phase 2 전략 및 정책적 시사점 제안’은 “다음 단계는 무엇인가?”를 다룬다. 실행전략과 전략적 포지셔닝을 제시한다.

표 4. 제IV부의 장별 구성과 내용

장		핵심 질문
12	Phase 2: 새마을 AI 운동, 글로벌 포지셔닝 및 정책적 제안	경북-베트남 실증모델, 4단계 인재이동 경로, 산업연계형 인증경로, 비수도권 확산모델, 경주 선언, 단계적 APEC 확산전략, 정책적 시사점

제V부 ‘부록 및 참고문헌’은 본 보고서를 뒷받침하는 자료를 제시한다.

표 5. 제V부의 장별 구성과 내용

부록		내용
A	연구 방법론	개념 정의, 자료 수집 방법, 데이터베이스 구축, 추출 및 매핑 절차
B	밴치마킹 교육 프로그램 및 프레임워크 목록	프로그램 및 프레임워크 벤치마킹 목록
C	벤치마킹 데이터셋 구성	프로그램 및 프레임워크 벤치마킹 데이터셋의 분포 분석
D	참고문헌	인용 정보 기사 및 보고서 상세 목록

Part I. 프레임워크 설계의 근거 체계

경북형 AI 리터러시 표준 아키텍처 설계를 위한 4대 근거 체계

경북 AI 리터러시 표준체계는 이론적 논의만으로 구상된 것이 아니라, 네 가지 핵심 근거를 바탕으로 설계되었다. 각 근거는 프레임워크의 구체적인 아키텍처 설계 판단을 정당화하는 토대가 된다.

제1장.

국가 AI 정책과의 정합성

제3장.

글로벌 상호운용성과

국경 간 디지털인재

이동의 기반 구축

제2장.

경북의 구조적 과제와

전략자산에 대한 대응

제4장.

글로벌 동향 및 기존 AI 리터러시 프로그램 벤치마킹

제1장. 국가 AI 정책과의정합성

제 1 장에서는 현재 대한민국이 국가 AI 정책 환경을 종합적으로 검토하고, 이를 통해 경북형 AI 리터러시 프레임워크가 법적 정합성을 갖추고, 국가 전략과 일관되게 연계되며, 실제 정책과 사업으로 집행 가능하도록 설계되도록 한다.

1.1. 한국 AI 정책의 진화 및 G3 비전

대한민국의 인공지능정책은 기술 연구개발 중심의 협소한 접근에서 벗어나, 국가 시스템전반을 AI 중심으로 재설계하는포괄적 프로그램, 즉 AX (AI Transformation) 거버넌스로 진화해 왔다. 정부는 국가인공지능전략위원회를중심으로 국가 인프라 확충과 인적역량 강화를 병행함으로써, 한국을 글로벌 AI 3대 강국으로 도약시키겠다는 비전을 제시하고 있다(과학기술정보통신부, 2025).

이른바 G3 전략은 구체적인 목표와 상당한 수준의 자원투입을 수반한다. 정부는 2030년까지 산업전반의 AI 도입률을 70%, 공공부문의 AI 활용률을 95%로 끌어올리는것을 목표로 하고 있다. 이를 위해국가 AI 컴퓨팅센터 구축, GPU 인프라의 대폭확충, 국산 AI 반도체의 상용화, 그리고 이러한 자원을 실제로 활용할 수 있는 인적역량에 대한 투자 확대를 함께 추진하고 있다.

디지털 인재양성종합방안은 OECD 국가 가운데서도매우 높은 수준의 인적자원 육성 정책으로 알려져 있다 (대한민국 관계부처합동, 2022). 2026년까지 디지털인재 100만 명양성을 목표로 하는 이 정책은 초·중등 단계의정보교육 확대에서부터 산업별 재직자 재교육, 첨단 AI 분야의 박사급 연구인력 양성에 이르기까지 전 생애주기를 포괄한다. 이는 협의의 IT 전문인력 양성에서벗어나, 모든 직무영역의 전문가가 자신의 전문성에 디지털 역량을 접목하는 ‘AI+X’ 융합교육으로의 전환을 의미한다.

‘AI+X’는 한국의 융합형 디지털 인재 양성 정책을 상징하는 개념이다. 여기서 ‘X’는 제조업, 농업, 보건의료, 공공행정 등 모든 전문 분야를 의미하며, ‘+’는 해당분야의 전문지식 위에 AI 역량을 결합하는것을 뜻한다. 핵심은 특정분야의 전문가가 자신의 기존 전문성과 AI 활용역량을 함께갖추어야 한다는 데 있다. 예를 들어 AI 기반 불량검출 시스템을 활용할 수 있는 공장 품질관리자, AI 작황 예측을해석할 수 있는 농업인, AI 기반 공공서비스를관리·감독할 수있는 공무원이 여기에 해당한다.

정부는 1만 명의 AI 엔지니어를 양성하는 것보다, 각 산업과직무 현장에서 100만 명의종사자가 기존 역할 안에서 AI와 협업할수 있도록 하는 것이 더 중요하다고 인식하고 있다.

경북의 인재개발플랫폼은 이러한 국가 차원의 정책 생태계 안에서 작동하는 경북 지역의 실행기반으로, 중앙정부가 마련한거시적 정책 자원과 제도적 기본을 제조업, 농업 등도의 핵심 산업의 구체적 수요에 맞게 전환하고자 한다.

정부의 범부처 접근 방식과 부처별 추진체계

국민의 보편적 디지털 역량 강화 및 디지털 인재 육성을 위한 범부처적 접근은 디지털 역량이 더 이상 특정 산업에 한정된 기술이 아니라 경제 전반에 걸쳐 요구되는 핵심 역량이라는 정부 인식을 반영한다 (대한민국 관계부처합동, 2022).

과학기술정보통신부는 전체 정책조정을 총괄하며, 금융, 교육, 보건의료, 스마트시티, 자동차, 섬유, 물류, 조선, 금속가공 등 12개 산업분야 종사자를 대상으로 2027년까지 4만 3,500명 규모의 디지털 전환 교육을 추진하고 있다.
산업통상자원부는 업종별 단체, 연구기관, 기업이 참여하는 11개 협업지원센터를 통해 산업 디지털 융합 아카데미를 운영하며, 6대 주력산업과 5대 신산업분야의 재직자 및 퇴직 기술인력을 대상으로 2026년까지 1만 2,750명 규모의 AI 융합교육 제공을목표로 한다.
고용노동부는 전통산업 종사자의디지털 역량교육 확대에 중점을 두고 있으며, 지원 대상분야를 20개에서 29개로 늘리고, 재직자뿐 아니라 조건부 채용예정자까지 대상을 확대하는 한편, 원격훈련 방식도강화하고 있다.
·중소벤처기업부는 6개 센터를 통해 연간 약 1만 3천 명에게스마트공장 러닝센터와 스마트랩 기반 실습교육을 제공하고, 지역기관 맞춤형훈련을 통해 연간 3만 7천 명 규모의 근로자 역량강화를 지원한다.

경북의 AI 리터러시 표준은 이들 모든 부처 사업과 연계될 수 있어야 하며, 도 차원의 활동이 국가정책을 보완하고 지역 산업의 실질적 수요를 해소하는 방식으로 설계되어야 한다. 이러한 점에서경북형 AI 리터러시 표준은 국가 차원의 다양한 인재양성 정책과 경북 지역경제의 구체적 수요를 연결하는 매개체로 기능하며, 거시적 정책수단을 지역에서 실행 가능하도록 하는데 큰 의미가 있다.

인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법: 신뢰 기반 혁신의 법적 토대

2025년 1월 21일 공포되어 2026년 1월 22일부터 전면 시행되는 “인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법”은 대한민국의 AI 정책 전반을 포괄하는 기본 법체계를 제공한다 (과학기술정보통신부, 2026; Library of Congress, 2026). 이법은 인공지능을 학습, 추론, 지각, 판단 등 인간의 지적 능력을 전자적으로 구현한 것으로 정의하며, 인간의 생명·안전·기본권에 중대한 영향을 미치는 ‘고영향 AI (High-Impact AI)’ 개념을 도입하고 그 운영에 대한 의무교육을 부과하고 있다.

이 법은경북의 AI 리터러시 프레임워크구상에 특히 중요하다. 투명성, 위험관리, 인간의 관리·감독에 관한 법적 의무를 명시함으로써, 지역 차원의 인증체계도 이러한 국가 기준과 정합성을 가져야 하기 때문이다. 경북형 인증체계의단계 구분과 평가기준 역시 이러한 법적 정의와 요구를 반영해야 완전한 제도적 정합성을 확보할 수 있다. 인공지능기본법의 규제모델은 본프레임워크의 단계별 인증구조에도 직접 반영될 수 있어야 한다.

공공기관 AI 도입 가이드라인 역시 이러한 신뢰 중심의 AI개발의 정책적 기반을 한층 강화하였다. 해당 지침은 공공부문에서 AI를 도입·운영하는 과정에서 시민의 기본권에 미치는 영향을 사전에 검토하도록 요구하고, 공공기관 종사자의 AI 역량 강화를 위한 교육 필요성을 제시하고 있다 (행정안전부, 2026; 법률신문, 2026). 즉, 이는 기술적 효율성보다 인간 존엄성과 안전을 우선하는 거버넌스 철학을 반영하며, 경북형 AI 리터러시 표준은 이러한 원칙을 모든 인증 단계에 반영할 필요가 있다.

디지털포용법: 보편적 디지털 역량과 사회적 포용

2025년에 제정되어 2026년 1월 22일부터 시행되는 디지털포용법은 모든 국민이 지능정보기술의 혜택에 공정하게 접근할 수 있도록 하는 정책적 기반을 마련하고, 디지털 접근성과 활용 역량을 사회 전반에 확산하는 것을 주요 목표로 한다 (과학기술정보통신부, 2025, 2026; ITU, 2026). 또한, 디지털 역량 강화를 위한 교육·지원 체계를 구축하고, 특히 고령층, 장애인, 농업인, 다문화가정 등 디지털 취약계층을 주요 정책 대상군으로 설정하고 있다.

경북의 입장에서 이 법은 이중의 정책적 의미를 갖는다. 첫째, AI 리터러시 교육을 선택적 프로그램이 아니라 권리 기반의 보편적 교육으로 추진할 수 있는 법적 근거를 제공한다. 둘째, 디지털 포용을 단지 복지의 문제가 아니라 전략적 노동시장 개입 수단으로 재정의한다. AI 확산이 가속화되는 상황에서 디지털 취약계층이 배제되지 않도록 함으로써, 지역의 인적자본 기반을 유지하고 사회적 충격을 줄일 수 있기 때문이다. 디지털역량센터에 관한 법의 취지는 지역 공동체 기반의 접근 가능한 전달체계로 경북에서 추진 중인 새마을 AI 아카데미의 취지와도 직접 연결된다.

AI 윤리 기준: 인간 중심지능의 원칙

정부는 공공부문 AI 윤리기준을 통해 공공성, 투명성, 안전성, 공정성, 책임성, 개인정보 보호를 핵심 가치로 제시하고, 이를 실제 정책 및 서비스에 적용할 수 있도록 세부 점검 항목 중심의 실행 지침을 마련하고 있다 (행정안전부, 2025).

경북형 AI 리터러시 표준은 이러한 윤리원칙을 선택적 요소가 아니라 모든 인증단계의 핵심 구성요소로 반영한다. 이 프레임워크는 AI 리터러시가 단순한 기술적 숙련만이 아니라 UNESCO와 OECD가 강조하는 인간 중심의 태도와 윤리적 판단역량까지 포함해야 한다는 점을 전제로 한다 (UNESCO, 2024; OECD, 2025). 경북의 접근은 여기에 지역 고유의 문화적 자산을 결합한다는 점에서 특징적이다. 새마을 AI 이니셔티브는 근면, 자조, 협동의 전통가치를 신뢰와 상생의 디지털 시대 원칙으로 재해석하여, 책임 있는 AI 활용을 지역사회가 공감할 수 있는 언어로 풀어내고 있다

인구정책 전환: 양적 확대에서 질적 전환으로

한국은 세계적으로도유례를 찾기 어려운 수준의 인구위기에 직면해 있다. 초저출생과 급속한고령화는 국가 생산성의 기반을 약화시키고 있으며, 생산가능인구 감소는 잠재성장률하락, 만성적 인력부족, 산업 전반의생산성 정체로 이어지고 있다.

이에 대한정부 대응은 출산장려 중심 정책에서 벗어나, 기술과 인적자본의고도화를 통해 노동력 부족을 보완하는 종합적 노동시장 전환 전략으로 이동하고 있다. 디지털 인재양성종합방안은 이러한 방향을 보여준다. 핵심은 양적 부족을 질적 고도화로 보완하는것이며, 특히 AI+X 융합인재를 통해 전통 제조업을 노동집약형 구조에서 지식기반의 지능형 시스템으로 전환함으로써, 더 적은 인력으로도 더 높은 부가가치를 창출할 수 있도록 하는 데 있다.

경북은 이러한 인구 구조의 변화의 영향을 특히크게 받고 있다. 도내 핵심생산연령인구의 비중은 지속적으로 감소해 왔고, 다수의 시·군이 지방소멸위험지역으로 분류되고 있다. 이에 대응해경북은 K-U City 모델과 RISE 사업을 연계하여 지역 대학과 지역 핵심기업을 연결하고, 청년 인재의 외부 유출을 줄이면서 지역에서 양성된 인재가 지역 산업에 정착할 수 있도록 하는 전략을 추진하고 있다 (경북도청, 2024; 교육부, 2023; 경상북도 RISE센터, 2025).

외국인 노동정책의전환: 단순공급에서 숙련정주로

우리나라의 외국인노동정책은 저숙련 E-9 비자 중심의단기 순환모델에서, 외국인 근로자를 장기 정주가 가능한 숙련기능인력으로 육성하는 전략으로의 근본적 전환을겪고 있다. 2023년 9월 시행된 K-Point E74 제도는 숙련기능인력 연간 쿼터를 2,000명에서 35,000명으로 확대하였고, 검증된 외국인 근로자에게 장기체류와 가족동반의 기회를 열어주었다 (법무부, 2023; 산업연구원, 2025).

경북은 이러한변화를 가장 적극적으로 실행한 지역 가운데 하나로, 지역특화형 비자 (R-Visa) 사업을 도전역으로 확대해 왔다. 경북이 제시하는‘아시아 이주허브’ 비전은 외국인 인재를 단순한 노동력 공급원이 아니라 지역경제 혁신의 주체로 바라보는 보다 진전된 접근을 보여준다 (경상북도, 2024, 2026).

AI 리터러시는 이러한 정책 전환을 가능하게 하는 핵심 수단으로 작동한다. 외국인 근로자가 언어 장벽을 넘어서 AI 기반 제조시스템을운용하고 실시간 생산데이터를 해석할 수 있게 되면, 단순 반복노동을수행하는 인력이 아니라 지능형 제조현장을 담당하는 숙련 인력으로 전환될 수 있기 때문이다.

경북형 AI 리터러시 표준은 바로 이러한 통합 기능을 수행하도록 설계되었으며, 외국인 근로자의 입국 이후 생산적 지역 구성원으로의 이행을 뒷받침하는 표준화된 AI·디지털 역량교육을 제공한다.

AI 기반 자동화와 Physical AI: 노동력 부족에 대한 기술적대응

스마트제조 혁신 3.0 전략은 AI 기반 스마트팩토리 고도화를 주요 목표로 하며, 생산 공정의 지능화 및 자율화 수준을 단계적으로 향상시키는 방향을 제시하고 있다 (중소벤처기업부, 2025). 이 전략은 이러한 기술이 단순한 하드웨어 투자만으로 구현될 수 없으며, AI 시스템을 관리하고그 결과를 비판적으로 해석할 수 있는 인력이 함께 갖추어져야 한다는 점을 전제로 한다.

경상북도는 디지털 트윈 기반 원격 공장 구축, 제조 공정의 실시간 관리 및 예지보전을 가능하게 하는 가상 공정 복제 기술, 그리고 로봇과 AI 협업을 통한 공정 자동화 기술 도입 등을 통해 스마트 제조 고도화 정책을 추진하고 있다 (한국경제, 2026).

또한, 스마트팩토리 도입 기업의 경우 기업당 평균 약 3명의 고용 증가가 나타난 바 있으며, 이는 AI 기반 제조 혁신이 일자리를 대체하기보다는 보다 고도화된 양질의 일자리 창출로 이어질 수 있음을 시사한다 (중소벤처기업부, 2019).

이러한 자동화 전환의 성패를 가르는 핵심 조건은 결국 노동자의 AI 리터러시다. 아무리 정교한 시스템이라 하더라도, 현장 운영자가 데이터를 해석하지 못하고, AI 결과를 평가하지 못하며, 생산 의사결정에 AI 권고를 적절히 반영하지 못한다면 기대한 효과를 낼 수 없다.

중소기업의 디지털전환 역량강화

기존의 스마트팩토리 정책이 주로 기초 데이터 수집 및 공정 디지털화에 초점을 두었다면, 스마트제조 혁신 3.0 전략은 AI 기반 의사결정 지원과 공정 제어 기능을 고도화하여 ‘AI 기반 제조 시스템’으로의 전환을 지향한다.

경상북도는 도내 중소 제조기업의 45.7%가 비용 부담과 역량 부족을 AI 도입의 주요 장애 요인으로 인식하고 있음을 파악하였다.

이에 따라 경상북도는 대규모 초기 투자 없이도 데이터셋, 분석 도구, 클라우드 기반 스마트팩토리 솔루션에 통합적으로 접근할 수 있도록 하는 ‘Manufacturing AI 24’ 플랫폼 구축을 추진하고 있다. 또한, 2인 1조로 구성된 AX Advisor가 현장을 방문하여 도입 전 과정에 대한 컨설팅을 제공하는 ‘Manufacturing DX Mentor’ 프로그램을 운영하고 있다.

경북형 AI 리터러시 표준은 이러한 인프라 지원 및 현장 자문 프로그램을 보완하는 인적 역량 기반을 제공한다. 중소기업 종사자가 AI 도구를 실제로 도입·활용하는 데 필요한 기초 역량을 확보하도록 함으로써, 기술 지원과 전문가 컨설팅만으로는 해결하기 어려운 현장 수용 역량의 한계를 보완하는 데 기여한다.

1.2. 국제 AI 거버넌스 모델 비교분석

EU AI Act 모델: 규제 주도의리터러시 수요

2024년 채택된 EU AI Act는 AI 시스템을 위험 수준별로 분류하고, 공급자와 이용자에게 이에 상응하는 의무를 부과하고 있다 (European Parliament, 2023). 제4조는 모든 공급자와 운영 주체가 소속 인력에게 충분한 AI 리터러시를 보장해야 한다고 규정함으로써, AI 리터러시를 자발적 선택이 아닌 법적 준수사항으로 전환하였다. 이처럼 규제에 의해 형성된 수요는 유럽 내 교육기관과 훈련 제공기관의 인증 프로그램 개발을 촉진하고 있다. 경북 프레임워크의 상호운용성 구조는 유럽 연합 (EU) 시장에서 활동하거나 EU와 거래하는 한국 기업에게도 이 인증이 실질적 준수수단이 될 수 있음을 시사한다. EU의 위험수준에 따른 규제방식은 경북형 인증체계의 단계벌 구조와도 맞닿아 있어, 향후 상호인정의 기반이 될 수 있다.

싱가포르 모델: 보편적 리터러시를위한 국가조정

싱가포르의 Unified AI Literacy Framework는 모든 시민집단에 적용되는 국가 단위 표준을 제시하고 있으며, Smart Nation 전략과 SkillsFuture 재정지원 제도 (국민 당 SGD 500)를 통해 이를 뒷받침하고 있다 (Institute of Policy Studies, 2026; Prime Minister’s Office of Singapore, 2024; SkillsFuture Singapore, 2020). 싱가포르 사례는 경북 프레임워크가 수용한 세 가지 원칙을 보여준다. 첫째, AI 리터러시를 개인의 사적 비용이 아니라 국가 차원의 인적자본 투자로 본다는 점, 둘째, 공공재원을 통한 보편적 접근을 보장한다는 점, 셋째, 특정 분야가 아니라 모든 산업에 걸쳐 적용되는 범용 역량으로 인식한다는 점이다.

다민족 사회를 대상으로 콘텐츠를 설계해 온 싱가포르의 경험은, 경북이 직면한 다언어 환경 적응 과제에도 직접적인 시사점을 제공한다. 또한 강한 디지털 인프라를 바탕으로 온·오프라인을 결합한 다중 전달방식 역시 경북의 하이브리드형 전달모델 설계에 참고할 수 있다. 이러한 요소들은 경북 프레임워크의 다채널 전달전략, 모바일 우선 설계, 지역 커뮤니티 거점 기반의 분산형 전달구조에 반영되어 있다.

일본 모델: 산업정책을 통한 AI 리터러시

일본의 접근은 산업정책과 긴밀하게 결합되어 있으며, AI 도입을 통해 제조업 경쟁력을 유지·강화하려는 전략적 방향을 보여준다. AI Strategy 2022는일본의 Society 5.0 비전을 실현하기 위한 핵심 조건으로 AI 리터러시를 갖춘 노동력을 강조한다 (Council for Science, Technology and Innovation, 2022).

일본은 인구감소와 인력부족, 강한 제조기반과 광범위한 중소기업 네트워크, 구조적 대응수단으로서의 AI 전환이라는 점에서 경북과 매우 유사한 상황에 있다. 특히 인간과 AI가 경쟁하는 것이 아니라 상호 보완하는 관계라는 일본의 관점은, 경북 프레임워크가 채택한 ‘기술 보완성’ 접근과도 직접 연결된다.

경북형 프레임워크에 대한시사점

대한민국의 국가 정책 방향은 AI 리터러시를 거버넌스 수단이자 디지털 포용 정책의 핵심 요소로 강화하고 있다. 과학기술정보통신부는 AI 디지털 배움터를 확대하면서 AI 윤리와 비판적 활용 역량을 주요 교육 내용으로 포함하고 있으며, K-Digital Training을 통해 2021년부터 2025년까지 신기술 분야에서 약 18만 명을 대상으로 교육을 추진하였다 (과학기술정보통신부, 2025; 고용노동부, 2020).

다만 이러한 프로그램은 상대적으로 대도시 및 기술 중심으로 운영되는 경향이 있어, 비수도권 지역과 비한국어 사용 인구를 충분히 포괄하는 데에는 한계가 존재한다. 이러한 한계를 보완하기 위해 경북형 AI 리터러시 프레임워크가 설계되었다.

비교분석 결과, 경북형 AI 리터러시 표준은 경제활동과 시민 참여의 기초 조건으로서 구조화된 AI 리터러시를 요구하는 글로벌 수렴 흐름 속에 위치하고 있음을 확인할 수 있다. 본 프레임워크는 EU의 규제 기반 수요, 싱가포르의 보편적 접근과 국가 차원의 추진체계, 일본의 제조업 중심 활용, 그리고 한국의 신뢰 기반 거버넌스 등 다양한 정책 모델의 시사점을 종합적으로 반영하였다. 이를 통해 경북형 AI 리터러시 표준은 국제적 정합성을 확보하는 동시에, 지역의 산업 구조와 인구 특성을 반영한 맞춤형 모델로 설계되었다.

제2장.
경북의 구조적 과제와 전략자산에 대한 대응

본 장에서는 경북의 사회·경제적 여건, 구조적 취약성, 전략적 자산을구체적으로 분석한다. 이러한 지역적특성을 정확히 이해하는 것은 본 프레임워크가 실제 수요에 대응하고, 지역이 가진기회를 실질적으로 활용할 수 있도록 하는 데 필수적이다.

2.1. 5가지 구조적 과제

구조적인 생산성저하 과제

경북의 전통적인제조업 기반은 매우 폭넓다. 구미국가산업단지와 반도체 특화단지를중심으로 한 첨단제조업, 포항의 POSCO를 기반으로 한 철강·금속 산업, 자동차 부품, 전자산업, 농업 및 식품가공, 문화관광 등이 모두 포함된다. 도내에는 150개가 넘는 산업단지가 입지해 있어, 경북은 대한민국에서 제조업 집적도가 가장 높은 지역 중 하나로 평가된다 (Cushman & Wakefield, 2025).

그러나 생산성의흐름은 우려할 만한 수준이다. 한국은행의 분위회귀분석에따르면, 자본장비 비중의증가는 생산성이 높은 기업일수록 더 큰 생산성 향상으로 이어지는 반면, 무형자산 투자는서비스업 기업의 생산성 향상에 핵심적인 역할을 한다. 경북의 무형자산대 유형자산 비율은 3.7%로, 타 지역 평균인 4.4%에 미치지 못하고 있으며, 이는 지속적인생산성 향상을 가로막는 주요 제약요인으로 지적된다 (한국은행, 2022).

표 6. 경북의 주요 경제지표와 구조적 시사점

경제지표	경북 수치	기준값	전략적 시사점
지역내총생산(GRDP, 2024)	135조 원	비수도권 최상위권	견고한 생산 기반
지역총소득	114조 원	21조 원 격차	서울로의 소득 유출
1인당 처분가능소득	2,486만 원	전국 평균의 89%	평균 이하의 가계 후생
설비투자 증가율	24.10%	전국 최고 수준	강한 자본 형성
민간소비 증가율	1.00%	전국 평균 이하	투자와 소비의 단절
제조업 생산성 변화	-4.9%(2020)	광역지자체 평균 +3.3%	경쟁력 저하
무형자산 비율	3.70%	타 지역 4.4%	지식자산 투자 부족
핵심 생산연령인구	37.7%(2023)	45.2%(2011)	심각한 인구구조 악화
제조업 미충원율	4.4%(2023년 하반기)	3.7%(2021)	인력 부족 심화
외국인 근로자 생산성	내국인의 90.6%	목표: 내국인 수준	역량 지원 시 격차 축소 가능

소득 구조 과제

소득구조 분석은 경북 경제가 안고 있는 가장 중대한 문제를 보여준다. 경북은 135조 원의 지역내총생산을 창출하고 있음에도 실제로 도내에 귀속되는 지역총소득은 114조 원에 그친다. 이는 임금, 이윤, 재산소득 등 주요 소득이 지속적으로 수도권, 특히 서울로 유출되고 있음을 의미한다 (국가데이터처, 2025). 이러한 ‘제조지역형’ 소득구조는 경북이 생산 활동의 거점 역할은 수행하지만, 그로부터 발생하는 경제적 가치를 온전히 지역 내부에 남기지 못하고 있음을 보여준다.

투자와 소비 간의 심각한 비대칭도 지속되고 있다. 총고정자본형성은 8.7% 증가하여 전국 최고 수준을 기록했고, 설비투자는 24.1% 급증했지만, 민간소비 증가율은 1.0%에 그쳐 전국 평균을 크게 밑돌았다 (국가데이터처, 2025). 즉, 투자가 소득으로, 소득이 다시 소비로 이어지는 선순환 구조가 작동하지 않고 있다.

경북연구원 (GDI)은 이러한 문제에 대응하기 위해 정책 지표를 생산 규모 중심의 GRDP에서 지역소득 및 가계소득 중심으로 전환할 것을 제안하고 있으며, 특히 데이터 기반·AI 기반 산업서비스를 강화하여 지역 내 부가가치 유출을 줄여야 한다고 강조한다. 이러한 제안은 보편적 AI 리터러시의 필요성을 직접적으로 뒷받침한다. 노동력이 고부가가치 활동을 수행할 수 있는 AI·디지털 역량을 갖출 때, 가치사슬의 더 많은 부분이 지역경제 내부에 남을 수 있기 때문이다.

인구 및 사회통합 과제

경북이 직면한 인구 구조 변화는 도의 경제 지속가능성을 위협하는 가장 시급한 구조적 과제 중 하나이다. 특히 인구 감소의 가속화, 외국인 체류 인구의 정주 전환 실패, 사회통합의 제약이라는 세 가지 문제가 상호 결합되면서 산업 기반 자체의 유지 가능성을 약화시키고 있다.

인구 감소와고령화의 가속

경북의 핵심 생산연령인구 (25~54세)는 2011년 45.2%에서 2023년 37.7%로 감소하여, 다른 시·도에 비해 빠른 속도로 축소되고 있다 (경북연구원, 2024). 도내 22개 시·군 대부분이 지역소멸 위험 지역으로 분류되고 있으며, 청년층의 수도권 및 대도시 유출은 산업 재생에 필요한 핵심 인구를 지속적으로 약화시키고 있다. 이로 인해 경북은 인재를 유입하는 지역이 아니라 수도권으로 공급하는 구조로 고착되고 있다.

그림 1: 경북의인구 감소 현황

남아 있는 인구의 고령화는 노동력 감소 문제를 더욱 심화시키는 동시에 사회서비스 수요를 급증시키고 있다. 봉화, 영양, 의성 등 농촌 지역에서는 고령인구 비중이 이미 40%를 초과하고 있으며, 디지털 접근성이 낮은 환경이 일반적인 상황으로 자리 잡고 있다 (Korea JoongAng Daily, 2026). 공공서비스가 AI 기반 디지털 플랫폼으로 전환되는 상황에서, 기본적인 디지털 및 AI 역량이 부족한 주민은 일상생활을 지탱하는 제도적 시스템에서 실질적으로 배제될 위험에 직면한다.

외국인 근로자와 유학생: 정주로 이어지지 않는 체류 구조

경북은 외국인 노동력에 구조적으로 의존하고 있으나, 이를 인구 증가로 전환하지 못하고 있다. 조사 대상 중소기업 215개 중 58.1%가 외국인 근로자 고용 경험이 있으며, 이들 중 96%는 생산직 및 단순노무에 집중되어 있다 (경북연구원, 2024). 외국인 인력 활용은 선택이 아니라 내국인 인력 확보가 어려운 상황에서의 불가피한 대응이다. 그러나 평균 근속기간은 약 3년 4개월에 불과하며, 이후에는 사업장 변경 또는 지역 이탈로 이어지는 경우가 많다. 이는 비자 제도의 제약, 낮은 경력 발전 가능성, 비전문 취업 (E-9)에서 숙련기능 인력 (E-7-4)으로 전환할 수 있는 체계적 경로의 부재에서 비롯된다.

경북에는 34개 교육기관에 약 1만 5천 명의 외국인 유학생이 재학 중이나, 대부분이 자비 부담 형태로 등록금과 생활비를 감당하고 있다 (경북연구원, 2025). 현재의 유학생 유치 정책은 국적, 전공, 경제적 여건, 진로 계획 등의 차이를 고려하지 않고 단일 집단으로 접근하는 공급 중심 구조를 보인다. 또한 지역 산업 수요와 전공 간 불일치로 인해 졸업 후 도내에서 전공과 연계된 일자리를 찾기 어려운 상황이 발생하고 있다. 인구 감소 지역은 대부분의 유학생 유형에서 3% 미만만을 유치하고 있으며, 수도권 집중도는 2019년 54.3%에서 2023년 57.9%로 더욱 심화되었다.

성별 요인 또한 중요한 변수로 작용한다. 여성 유학생이 임신·출산을 경험할 경우, 비자 지위 불안정, F-3 비자 조건에 따른 배우자 경제활동 제한, 수도권 대비 낮은 의료 및 보육 접근성 등이 복합적으로 작용하여, 가족 형성이 지역 정착이 아닌 이탈의 계기로 작용하는 경향이 나타난다.

그림 2: 외국인 근로자와 유학생 현황

외국인의 사회통합제약 요인

외국인 주민이지역에 체류하더라도 실질적인 사회통합은 다양한 구조적 요인에 의해 제한된다. 기업은 가장큰 애로 요인으로 의사소통 문제 (38.6%)를 지적하며, 이어서 숙련도및 생산성 격차 (13.6%)가 뒤를잇는다 (경북연구원, 2024). 이러한 문제는 서로 강화되는 구조를 가진다. 한국어 능력이 부족할수록 단순 생산직에 머무르게 되고, 이는 한국인동료 및 직장문화와의 접촉 기회를 제한하여 언어 습득과 직무 역량 향상의 기회를 다시 축소시키는 결과로 이어진다.

직장 밖에서도비수도권 지역의 외국인 주민은 수도권과 비교해 더욱 큰 사회적 고립을 경험한다. 경북의 농촌지역에는 수도권과 같은 외국인 상업지구, 종교 커뮤니티, 동포 네트워크등 사회적 기반이 부족하다. 의료, 법률, 행정 정보 역시 대부분 한국어로 제공되며, 지역 주민과외국인 간 교류는 제한적이고 단편적인 수준에 머무는 경우가 많다.

이러한 요인들이결합되면서 ‘인구 구조의악순환’이 형성된다. 인구 감소는외국인 인력 의존도를 높이지만, 사회통합 기반의부재로 인해 이들이 정주 인구로 전환되지 못하고, 이는 다시인구 감소를 심화시키는 결과로 이어진다. 이러한 구조를해소하기 위해서는 내국인과 외국인 모두가 공유할 수 있는 기반 역량, 즉 디지털경제와 사회 시스템에 참여할 수 있는 공통의 역량이 필요하다.

디지털 안전과제

경상북도의 인구 구조는 디지털 안전 측면에서 특정 취약성을 집중적으로 발생시키고 있다. 인구 비중이 지속적으로 증가하고 있는 고령층은 딥페이크 사칭, AI 기반 피싱, 음성 복제 사기 등 다양한 위험에 점점 더 크게 노출되고 있다. 특히 디지털 활용 경험이 부족한 주민의 경우, 이러한 위협은 기술적 취약점이 아니라 신뢰를 악용한다는 점에서 더욱 위험성이 크다. 이는 또한 노인층만이 아닌 어린이, 청소년에게도 적용이 된다.

Global Cybersecurity Forum과 DQ 연구소 가 발표한 2026 Child Protection and Cyberspace Index에 따르면, 8세에서 18세 사이 아동·청소년의 73~76%가 최근 1년간 최소한 가지 이상의 주요 사이버 위험을 경험한 것으로 나타났다 (Global Cybersecurity Forum & DQ Institute, 2025). 2022년 생성형 AI의 등장이후 디지털 인프라 전반에 빠르게 통합되면서 이러한 위험 노출은 더욱 확대되고 있다. 경북 역시이러한 글로벌 추세와 유사한 양상을 보이며, 새로운 외국인주민이 유입되는 상황에서 지역 전체의 사이버 회복력을 확보하기 위해서는 이들의 안전하고 책임 있는 디지털 활용 역량 확보가 필수적이다.

AI 리터러시 프로그램은 단순히 개별 위협에 대응하는 수준을 넘어, 기술을 안전하고 책임 있게 활용하는 전반적인 역량을 포함해야 한다. 뉴스 소비, 건강 정보 탐색, 사회적 상호작용 등 일상 전반에 AI가 깊이 결합되는 환경에서, 시민은 AI가 설계한 참여 유도 방식의 조작 가능성을 인식하고, AI 기반 환경에서의 지나친 몰입을 하지 않다록 하는 절제력이 필요하며, 추천 알고리즘이 형성하는 필터 버블 구조를 이해하고, 개인 및 가족의 삶에서 AI의 역할을 스스로 판단할 수 있는 비판적 역량을 갖추어야 한다.

2.2. 경북의 전략적인 자산 및 비교우위

이러한 구조적 과제에도 불구하고, 경북은 AI 리터러시 기반 전환을 추진하기에 유리한 다양한 전략적 자산을 보유하고 있다.

고등 연구 및 대학 생태계. 포항공과대학, 영남대학교, 한동대학교, 금오공과대학교, DGIST, 경북대학교, 안동대학교 등은 고급 AI 교육과 연구를 수행할 수 있는 인적·지식 기반과 인재 공급 체계를 형성하고 있다.
산업 인프라. 150개 이상의 산업단지에 집적된 제조기업은 현장 기반 AI 리터러시 교육의 실험 공간이자, 인증 인력을 흡수할 핵심 수요처로 기능한다.
혁신 거버넌스. 경북테크노파크를 비롯한 지역 혁신기관은 프로그램 기획, 이해관계자 조정, 품질관리 등을 수행할 수 있는 제도적 기반을 제공한다.
문화유산 자산. 경주는 물론 안동 등지에 위치한 UNESCO 세계유산, 새마을운동의 발상지, 훈민정음 해례본의 발견지라는 경북의 역사적 위상은 문화와 디지털을 결합할 수 있는 독자적 기반을 제공한다.
기회발전특구. 구미(반도체), 포항(이차전지) 등 규제 특례와 세제 혜택이 적용되는 특화구역은 AI 리터러시를 집중적으로 적용하고 그 효과를 빠르게 검증할 수 있는 투자 거점으로 기능한다.
APEC 플랫폼. 2025년 경주 APEC 정상회의를 통해 경북은 글로벌 AI 시민 협력의 국가 거점으로 자리매김하였으며, 이는 다른 지역에서는 확보하기 어려운 국제적 협력 기반과 가시성을 제공한다.

2.3. K-디지털 콘텐츠 및 문화 혁신 잠재력

경상북도는 한글, 한옥, 한식, 한복, 한지로 구성된 ‘5한(韓)’ 브랜드 전략을 기반으로 지역의 문화유산을 디지털 경제와 연계된 핵심 자산으로 재구성하고 있다 (영남일보, 2025). 특히 안동에서 발견된 훈민정음 해례본은 AI 기반 몰입형 한글 교육 및 문화 콘텐츠 플랫폼 구축에 있어 중요한 역사적 기반을 제공한다.

이와 함께 경제적 잠재력 또한 확대되고 있다. 한류 확산과 더불어 전 세계적으로 한국어 학습 수요가 증가하고 있으며, 약 50%의 소비자가 한국어 학습 필요성을 인식하고 있고, 실제 학습자는 교육 콘텐츠에 월평균 31.70달러를 지출하는 것으로 나타난다 (문화체육관광부, 2025). 이러한 흐름 속에서 AI 및 메타버스 기술을 활용한 한국어 교육 플랫폼은 몰입형 학습 환경을 제공함으로써, 언어 학습을 단순한 교육을 넘어 문화적 경험으로 확장시키고 있다.

이러한 문화적 자산은 경북형 AI 리터러시 표준의 차별화된 전략적 기반으로 기능한다. 한글 및 한국문화 교육은 프레임워크 내에서 확장형 교육 요소로 작동하며, 디지털 적응 및 직무 역량 형성을 보완하는 문화 적응 경로를 제공한다. 특히 외국인 근로자 및 유학생의 경우, 해당 프로그램 참여를 통해 언어 습득뿐만 아니라 지역사회와의 연결성 및 정주 기반 형성에 기여할 수 있다. 이는 단순 기술 교육만으로는 달성하기 어려운 효과이다.

AI 시민증 체계와의 연계는 이러한 강점을 더욱 확대한다. 예를 들어 베트남 출신 근로자의 인증 이력에 AI 리터러시 인증뿐 아니라 한글 문화 몰입 모듈 이수 사실까지 함께 표시될 경우, 이는 해당 인력이 단기 취업이 아니라 장기적 통합과 정착을 지향하고 있음을 고용주와 이민당국에 분명히 보여주는 신호가 된다. 이처럼 경북의 문화유산은 인재 유치와 정착을 견인하는 정책 수단으로 기능하며, 국제적 관심을 지역으로 끌어들이고, 이를 문화적 관심에서 AI 리터러시 인증, 숙련 취업, 장기 정착으로 이어지는 구조화된 경로로 연결한다.

한국에서 이러한 요소를 동시에 갖춘 지역은 경북이 유일하다. 한글의 발상지이자 유교 문화의 중심지이며, UNESCO 세계유산을 보유하고, 새마을운동의 발상지이자 APEC 2025 개최지라는 위상을 모두 지니고 있기 때문이다. 이러한 자산이 문화적 관심을 경제적 참여로 전환하는 디지털 플랫폼과 연결될 때, 한글문화콘텐츠밸리는 교육 거점이자 세계적 관광 목적지로 기능하게 된다. 이를 통해 경북의 디지털 전환은 대체 불가능한 지역 정체성에 기반을 두게 되며, 문화적으로 연결되고 AI 리터러시를 갖춘 외국인 주민이 비수도권이라는 이유에도 불구하고가 아니라 바로 그 특성 때문에 경북을 선택하도록 만드는 인재 유입 기반을 형성하게 된다.

제3장.
글로벌 상호운용성과 국경 간 디지털 인재 이동의 기반 구축

상호 연결성이 높아진 디지털 경제 환경에서, 국가 경계 안에서만 통용되는 AI 리터러시 인증은 활용 범위에 한계가 있다. 본 장에서는 왜 글로벌 이동성이 경북 프레임워크에 있어 선택이 아닌 구조적 필요인지 설명하고, 이를 구현하는 상호운용 구조를 제시한다

3.1. 설계 단계부터의 상호운용성

글로벌 이동성 확보의 필요성

경북의 노동시장 현실을 고려할 때, 인증의 이동성은 단순한 지향이 아니라 전략적 필수 요건이다. 이러한 필요성은 다음 세 가지 요인에서 비롯된다.

노동이동성. 한 국가에서 교육을 받은 외국인 근로자가 다른 국가로 이동할 경우, AI 역량을 새롭게 입증할 수 있어야 한다. 이는 중복 교육을 줄이고, 생산 현장에 보다 신속하게 적응할 수 있도록 한다.
기업 공급망. APEC 회원경제 전반에 사업장을 운영하는 다국적 기업은 글로벌 인력 전반에 적용할 수 있는 일관된 AI 역량 기준을 필요로 한다. 예를 들어 구미의 기업과 베트남 협력 공장이 동일한 AI 기반 품질관리 시스템을 사용하는 경우, 해당 시스템을 운용하는 인력 역시 상호운용 가능한 인증을 보유해야 한다.
교육 교류. AI 관련 교육을 이수하는 외국인 유학생은 교육기관과 국가가 바뀌더라도 그 가치를 유지할 수 있는 인증을 축적할 수 있어야 한다. 이는 경북의 인구 전략이 요구하는 교육–정착 연계 체계를 뒷받침한다.

이러한 맥락에서 APEC은 제도적 기반을 제공한다. 2025년 경주 선언의 디지털 협력 의제는 국경 간 인증 상호인정에 대한 정책적 필요성을 제시하고 있으며, 경북의 이니셔티브는 이를 실제로 구현할 수 있는 실행모델이 될 수 있다.

상호운용성의 핵심 원칙

경북 AI 리터러시 표준은 설계 초기부터 상호운용성을 반영하는 접근을 채택하고 있으며, 이는 다음의 세 가지 기본 원칙에 기반한다.

지역·국가 기준과 글로벌 인정의 병행. 참여 국가 또는 지역은 각자의 교육과정, 언어, 문화적 가치에 맞추어 인증체계를 운영하되, 국제적으로 인정받을 수 있도록 공통의 핵심 역량 기준을 함께 충족한다. 이를 통해 지역 적합성을 유지하면서도 국경 간 비교 가능성을 확보할 수 있다.
공통 평가준거를 통한 상호인정. 표준화된 평가 기준을 활용하면, 교육과정이 완전히 동일하지 않더라도 서로 다른 지역에서 발급된 인증을 비교하고 인정할 수 있다. 이러한 평가준거 기반 접근은 문화적·교육적 다양성을 허용하면서도 공통 기준 안에서 상호인정을 가능하게 한다.
근거 기반의 버전 관리형 개정. 공유 데이터 기반을 통해 기술, 위험, 학습 수요의 변화에 맞추어 프레임워크를 지속적으로 갱신할 수 있다. 이에 따라 기존 제도 개정에 통상 수년이 걸리던 방식이 아니라, 수주 단위의 신속한 보완과 조정이 가능해진다.

3.2. IEEE DQ 표준(IEEE 3527.1™) 기반 구조

경북 AI 리터러시 프레임워크는 하나의 구조적 설계를 통해 글로벌 상호운용성을 확보한다. 그것은 디지털 지능 분야의 최초의 포괄적 국제표준인 IEEE 3527.1™와의 정합성이다. 이 표준이 어떻게 작동하는지, 특히 DQ Code가 어떤 방식으로 기능하는지를 이해하는 것은, 경북 AI 리터러시 표준 프레임워크가 사후적 협의가 아니라 설계 단계부터 상호운용 가능하도록 구축되었음을 이해하는 데 핵심적이다

공통 참조체계로서의 IEEE 3527.1™

TDQ 프레임워크(IEEE 3527.1™)는 디지털 지능을 보편적 도덕 가치에 기반한 포괄적 디지털 역량 체계로 정의한다. 이 프레임워크는 DigComp 3.0, UNESCO AI Competency Frameworks, 각국의 국가·산업별 AI·디지털 리터러시 기준 등 세계 주요 100여 개 프레임워크와 표준을 통합하여, 디지털 삶의 8개 영역(정체성, 활용, 안전, 보안, 정서지능, 리터러시, 의사소통, 권리)과 3개 수준(시민성, 창의성, 경쟁력)에 걸친 24개 역량으로 체계화하고 있다.

이 프레임워크의 가장 큰 강점은 지속적으로 진화한다는 점이다. 새로운 연구성과가 축적되고, 기술이 발전하며, 노동시장 수요가 변화할 때마다, 프레임워크는 Powered by DQ(PbDQ) AI 엔진을 통해 수년이 아니라 수일 내에 갱신될 수 있다. 이는 경북 AI 리터러시 표준이 공표 시점에 고정되는 체계가 아니라, 살아 있는 글로벌 지식 기반과의 연계를 통해 지속적으로 최신성을 유지하는 체계임을 의미한다.

그림 3. DQ Framework 3.1 디지털 지능 역량 체계

DQ Code: 포괄적 디지털 역량 식별 체계

24개 역량은 다시 90개의 Global Standards Micro-credentials(GSM)로 세분되며, 각 항목에는 고유한 식별자인 DQ Code가 부여된다. 이러한 코드는 전 세계 디지털 리터러시 인증체계가 안고 있던 상호운용성 문제를 해결하는 네 가지 기능을 수행한다.

첫째, DQ Code는 표준으로 기능한다. 각 코드는 평가 가능한 특정 역량을 정밀하게 규정하며, 그 범위, 숙련도 수준, 행동 지표를 함께 포함한다. 예를 들어 어떤 프레임워크의 역량이 DQ_IND_07_01(ICT 리터러시 및 디지털 활용 능숙도)로 지정될 경우, 그 코드는 해당 역량의 의미, 입증 방식, 평가 수준에 대해 국제적으로 합의된 정의를 함께 담고 있다. 이는 경북만의 해석이 아니라 글로벌 표준이다.

둘째, DQ Code는 범용 식별자로 기능한다. ISBN이 출판 언어나 판매 국가와 관계없이 특정 도서를 고유하게 식별하듯이, DQ Code 역시 어떤 프레임워크가 이를 참조하든, 어느 국가가 인증을 발급하든, 어떤 언어로 교육이 제공되든 동일한 역량을 고유하게 식별한다. 예를 들어 베트남의 한 대학이 DQ_IND_04_01(개인 기기 보안 및 디지털 위생)을 참조하는 인증을 발급하고, 경북의 한 커뮤니티센터가 동일한 코드를 참조하는 인증을 발급한다면, 두 인증은 같은 역량을 검증하는 것이다. 이 경우 동일성은 교육과정을 일일이 비교하거나 양자 간 동등성 협의를 통해 확인되는 것이 아니라, 공유된 식별자 자체를 통해 확인된다.

셋째, DQ Code는 프로그램 간 비교를 가능하게 한다. 이것이야말로 전 세계에 산재한 298개의 AI 리터러시 교육 프로그램을 비교·평가 가능한 생태계로 전환시키는 핵심 기능이다. 세계 어느 곳의 프로그램이든DQ Code를 기준으로 매핑하면, 해당 프로그램이 어떤 역량을 다루고 있으며 어떤 역량은 다루지 않는지를 보여주는 범위 프로파일을 생성할 수 있다. 한국의 공공 디지털센터 프로그램, 미국 민간 부문의 마이크로 크레덴셜, 싱가포르의 SkillsFuture 과정, 독일 대학의 모듈형 강좌도 주관적 동등성 판단이 아니라 객관적 코드 매핑을 통해 동일한 기준에서 비교할 수 있다. 경북의 경우, 경북 중앙 플랫폼의 품질관리 기능이 이러한 방식으로 모든 운영기관의 교육과정을 경북 표준과 자동 비교하여, 세부적인 충족 범위와 정합성 수준을 수작업 검토 없이도 식별할 수 있게 된다.

넷째, DQ Code는 기술 환경의 변화에 따라 함께 진화한다. 새로운 유형의 AI 기반 위험이 등장할 경우, 예를 들어 2024년의 딥페이크 음성 복제나 2026년 이후 부상하는 에이전틱 AI의 자율성 위험과 같은 사례가 나타날 경우, 해당 위험에 대응하는 역량을 정의하는 새로운 코드가 추가될 수 있다. 기존 코드는 새로운 숙련 기준에 맞게 개정될 수 있고, 더 이상 유효하지 않은 기술은 관련 코드의 폐기로 이어진다. 모든 프로그램이 정적인 교육과정 설명이 아니라 코드 체계에 매핑되어 있기 때문에, 하나의 코드가 개정되면 이를 참조하고 있는 전 세계 모든 프로그램, 프레임워크, 인증이 즉시 재검토 대상으로 표시된다. 경북 프레임워크는 이러한 적응성을 자동으로 계승하게 된다.

표 7. DQ Code의기능과 경북프레임워크에 대한시사점

기능	DQ Code의 역할	경북 프레임워크에서의 의미
표준	각 역량을 명확한 범위, 숙련도 수준, 행동 지표로 정의	경북 마이크로 크레덴셜은 지역 기준이 아닌 국제적으로 합의된 정의를 기반으로 함
범용 식별자	모든 프레임워크, 국가, 언어를 넘어서 동일 역량을 고유하게 식별	베트남에서 취득한 인증과 봉화에서 취득한 인증이 동일 코드라면 동일 역량으로 인정
비교 가능성	90개 코드 체계를 기준으로 모든 교육 과정의 역량 범위를 매핑	경북 중앙 플랫폼이 코드 기반 격차 분석을 통해 교육 과정을 자동 평가
진화성	기술과 위험 변화에 따라 코드 추가·수정·폐기 가능	PbDQ 연계를 통해 별도 개정 절차 없이 프레임워크 최신성 유지
내장 가능성	PbDQ 엔진을 기존 시스템에 통합 가능	대학, 기업, 해외 기관이 기존 시스템을 유지한 채 경북 생태계와 연동 가능

PbDQ AI 엔진: 상호운용성을 구현하는 기반 기술

PbDQ AI 엔진은 별도의 독립형 플랫폼이 아니다. 이는 기존 시스템 내에 통합할 수 있는 내재형(embeddable) 기술 계층으로, 지방정부의 평가 플랫폼, 대학의 학습관리시스템(LMS), 기업의 인사·인재관리 시스템, 국가 자격 인증 기관의 검증 인프라 등 다양한 시스템에 적용될 수 있다. 이를 통해 각 시스템은 동일한 DQ Code 기반 구조에 연결된 다른 시스템들과 상호운용이 가능하도록 설계된다.

이러한 내장형 구조는 다음 네 가지 방식으로 작동한다.

표준 매핑(Standards mapping). PbDQ 엔진은 교육과정의 학습목표, 모듈, 평가항목을 자동으로 DQ Code 체계에 매핑하여 기계 판독이 가능한 역량 범위 프로파일을 생성한다. 예를 들어 호치민의 한 대학이 LMS에 PbDQ 엔진을 적용하면, 기존 강의가 경북 AI 리터러시 마이크로 크레덴셜 중 어떤 부분을 충족하는지, 어떤 부분이 부족한지 즉시 확인할 수 있다. 구미의 반도체 기업 역시 사내 교육과정을 동일 방식으로 분석하여 경북 기준과 글로벌 기준을 동시에 충족하는지 검증할 수 있다.
LearnCreate(정합성이 내장된 맞춤형 교육 설계). PbDQ 엔진에는 LearnCreate 기능이 포함되어 있어, 대학, 기업, 지역 교육기관, 개인 개발자 등 누구나 맞춤형 교육과정을 설계할 수 있다. 예를 들어 베트남어 기반 스마트공장 입문 과정, 안동 중학생 대상 디지털 안전 교육, 영천 사과농가 대상 정밀농업 모듈 등을 각 대상에 맞게 설계할 수 있다. 교육 설계 과정에서 LearnCreate는 각 학습목표를 실시간으로 DQ Code에 연결하고, 해당 교육과정이 어떤 마이크로 크레덴셜을 충족하는지 자동으로 분석한다. 부족한 부분은 글로벌 DQ 라이브러리의 표준 콘텐츠로 보완할 수 있다. 이로 인해 지역 맞춤형으로 설계된 교육이라 하더라도, 생성되는 인증은 모두 동일한 코드 체계를 기반으로 하여 글로벌 비교가 가능해진다. 구미 공장의 품질관리 AI 교육과 봉화 지역의 디지털 시민교육이 서로 다른 내용임에도 동일 체계 안에서 인증되는 이유가 여기에 있다. 또한 LearnCreate는 콘텐츠 거래 기능도 수행한다. 우수한 교육 모듈은 다른 기관에 라이선스로 제공될 수 있으며, 이는 생태계 내 자생적 콘텐츠 확장을 유도한다.
인증 검증. DQ Code가 포함된 인증은 PbDQ 엔진이 적용된 모든 시스템에서 즉시 검증 가능하다. 별도의 양자 협약이나 기관 신뢰에 의존할 필요 없이, 코드 기반으로 역량이 확인된다. 즉, 해당 인증이 유효한 DQ Code와 검증된 평가를 기반으로 발급되었는지만 확인하면 된다. 이 구조를 통해 경북 기업은 베트남 대학의 인증을 즉시 확인할 수 있으며, 향후 APEC 국가 간 상호인정도 별도의 협정 없이 가능해진다.
지속적인 진화 및 동기화. PbDQ 엔진이 적용된 모든 시스템은 DQ Code 체계의 변경사항을 자동으로 반영한다. 새로운 코드가 추가되면 기존 교육과정의 적용 범위가 재계산되고, 코드 정의가 변경되면 해당 프로그램은 자동으로 수정 대상이 된다. 경북 프레임워크가 업데이트될 경우, 새마을 AI 아카데미부터 다낭의 협력 대학까지 모든 연계 기관이 동일한 방식으로 변경사항을 공유받는다. 결과적으로 이 생태계는 기관별로 따로 움직이는 구조가 아니라, 하나의 체계로 함께 진화하는 구조를 갖게 된다.

국제 표준 기반 구조가 경북 AI 리터러시프레임워크에 갖는의미

IEEE 3527.1™ 기반 구조를 채택함으로써 나타나는 실질적 의미는 다음과 같다. 경북 AI 리터러시 표준은 국제적으로 인정되는 글로벌 표준을 경북에 적용한 체계이기 때문에, 설계 단계부터 국제적 활용 가능성을 내장하고 있다.

경북 AI 리터러시 프레임워크의 모든 마이크로 크레덴셜에는 DQ Code가 부여되며, 경북 중앙 플랫폼을 통해 발급되는 모든 인증은 해당 코드를 참조한다. 따라서 경북, 싱가포르, 브뤼셀, 하노이 등 세계 어느 지역이든 PbDQ 엔진을 적용한 시스템이라면, 해당 인증을 자국의 기준에 맞추어 읽고, 검증하고, 비교할 수 있다.

제9장에서 3단계 상호인정 모델은 이러한 국제 표준 기반 구조를 통해 기술적으로 가능하게 된다. 즉, 경북 중앙 플랫폼을 통한 지역 단위 인증, 한국의 디지털 역량 체계와의 DQ Code 매핑을 통한 국가 수준 연계, 그리고 양자 간 동등성 협상 없이도 공통 코드 체계를 통해 국제적 상호인정을 가능하게 하는 구조가 국제 표준에 기반하고 있다.

제4장.
글로벌 동향 및 기존 AI 리터러시 프로그램 벤치마킹

현재 글로벌 디지털 경제 활동 참여의 기본 기준이 AI에 대한 인식(AI awareness)에서 AI 활용 역량(AI readiness)으로 전환되고 있다. 본 장에서는 국내외 주요 동향을 분석하고, Phase 1 벤치마킹 비교 분석 결과를 통해 경북형 AI 리터러시 표준의 설계 근거를 제시한다.

4.1. 글로벌 경제에서의 AI·디지털 리터러시 수요

세계경제포럼(World Economic Forum; WEF)의 Future of Jobs Report는 AI 및 데이터 리터러시를 가장 빠르게 수요가 증가하는 핵심 역량 중 하나로 지속적으로 지목하고 있다(World Economic Forum, 2025). 3,300억 달러를 넘어선 글로벌 온라인 러닝 시장에서는 전통적인 학위보다 실제 수행 역량을 중시하는 공급자 중립형 인증과 마이크로 크레덴셜이 점차 중심을 차지하고 있다. 현재 환경은 다음의 네 가지 흐름을 중심으로 전개되고 있다.

AI 리터러시에 대한 규제 기반 수요 확대

EU AI Act는 AI 시스템을 도입·운영하는 모든 주체에게 AI 리터러시 교육을 요구하고 있으며, 이에 따라 유럽 전역에서 관련 교육 수요가 의무적으로 발생하고 있다. 한국의 AI 기본법도 고영향 AI 교육에 대해 유사한 요건을 두고 있다. 이러한 변화는 AI 리터러시를 선택적 역량 개발이 아니라 법적 준수사항으로 전환시키고 있다.

기업 수요 확대 및 채용 기준 변화.

주요 기업들은 채용과 승진 과정에서 AI 리터러시 인증을 요구하거나 우대하는 방향으로 전환하고 있으며, 이에 따라 표준화되고 이동 가능한 인증에 대한 수요가 확대되고 있다. 고용 기준 역시 이론적 이해에서 실무적 활용 역량 중심으로 빠르게 옮겨가고 있다.

인구 포용성 측면의 한계.

기존 프로그램의 상당수는 청년층, 도시 거주자, 디지털 친숙 인구를 중심으로 설계되어 있다. 그 결과 고령층, 농촌 지역 주민, 이주노동자와 같은 집단에 대해서는 여전히 큰 공백이 존재한다. 그러나 바로 이러한 집단이 경북의 발전 전략에서 핵심적 대상이라는 점에서, 이는 중요한 정책 과제가 된다.

마이크로 크레덴셜과 검증 가능한 자격의 확산.

국제적으로는 적층형 마이크로 크레덴셜이 빠르게 확산되고 있다. 이러한 방식은 기업과 기관이 신뢰할 수 있는 안전하고 이동 가능한 역량 기록을 제공한다.

4.2. 글로벌 및 국내 AI·디지털 리터러시 프레임워크

국제 프레임워크 동향

Phase 1에서는 총 96개의 국제 및 국가 수준 프레임워크를 분석하여, 경북 AI 리터러시 표준 설계에 참고가 되는 핵심 구조를 도출하였다. 이 중 네 개의 프레임워크가 주요 기준으로 확인되었으며, 각각 경북 프레임워크 설계에 서로 다른 요소를 제공한다. IEEE DQ 표준(IEEE 3527.1™)은 전체 구조의 기준이 되는 핵심 프레임워크로서, DQ Code를 통해 다른 모든 프레임워크와 프로그램을 연결하는 역할을 한다. DQ Code는 상호운용성을 가능하게 하는 범용 마이크로 크레덴셜 단위로 기능한다. EU DigComp 3.0, UNESCO 및 OECD의 AI 역량 프레임워크는 주로 시민과 학생를 대상으로 하지만, AI 시대에 요구되는 디지털 역량의 범위를 구체적으로 제시하며, 경북 프레임워크의 보편적 시민 리터러시 설계에 중요한 기준을 제공한다.

EU DigComp 3.0(2026). 유럽에서 가장 널리 활용되는 디지털 리터러시 기준으로, 역량을 5개 영역으로 체계화하고 AI 활용에 대한 세부 행동 수준의 평가 기준을 제시한다. 이는 경북 평가체계 설계에 필요한 행동 지표를 제공한다.
UNESCO AI Competency Frameworks(2024). 인간 중심 사고, AI 윤리, AI 기술, 시스템 설계의 4개 축으로 역량을 구성하며, 단순 사용자에서 능동적이고 책임 있는 공동 창작자로의 전환을 강조한다.
OECD AILit Framework(2025). 교육체계 관점에서 AI 역량을 제시하며, 다른 프레임워크에서 도출된 핵심 역량을 보완하고 기초 역량의 중요성을 재확인한다.

프레임워크 간 역량 수렴 분석. 96개 프레임워크를 분석한 결과, 디지털 지능의 핵심 구성요소에 대해서는 국제적으로 높은 수준의 합의가 존재하는 것으로 나타났다. 다음의 10개 역량은 가장 빈번하게 등장하는 항목으로, 경북 프레임워크 설계의 핵심 기준으로 반영되었다

표 8. 국제 프레임워크에서 가장 빈번하게 정의된 10대 핵심 역량

DQ Code	역량 명칭
DQ_IND_07_02	미디어 리터러시 및 정보 평가
DQ_IND_07_01	ICT 리터러시 및 디지털 활용 능숙도
DQ_IND_16_02	디지털 지식재산 보호 및 공정 이용
DQ_IND_04_01	개인 기기 보안 및 디지털 위생
DQ_IND_08_01	사생활 보호 및 개인정보 권리의 기본 이해
DQ_IND_15_01	기초 컴퓨팅 사고 능력
DQ_IND_15_04	기초 통계 및 데이터 분석
DQ_IND_13_01	가상 협업 관계 이해
DQ_IND_06_02	온라인 의사소통 기본 역량
DQ_IND_15_02	고급 및 AI 기반 프로그래밍

국내 프레임워크 동향

국내에서는 AI·디지털 리터러시를 직접적으로 다루는 4개의 주요 역량 프레임워크가 Phase 1 분석에 포함되었다.

한국교육학술정보원 (KERIS), 초·중학생 AI·디지털 리터러시 수준 측정을 위한 프레임워크 개발(2026): K-12 대상 AI·디지털 리터러시 통합 평가체계로, 비판적 사고, 윤리성, 창의적 활용, 협력적 문제해결을 강조
경기교육연구원, 경기형 디지털 역량 프레임워크 재구조화 (2024): 2022 개정 교육과정과 연계하여 디지털 시민 역량을 재정의
한국지능정보사회진흥원 (NIA), AI시대의 디지털(AI) 역량 프레임워크 개발 연구보고서 (2024): 기초 디지털 역량과 AI 활용 역량을 통합한 모델로, 정책·교육·평가에 활용 가능
시청자미디어재단 (KCMF), 미디어교육 모듈 <디지털 시대의 학습자를 위한 표준 프레임워크> (2024): UNESCO MIL, EU DigComp 2.2, 캐나다 MediaSmarts를기반으로 10개 핵심 주제로 구성

국내 역량 우선순위 분석

위 4개 프레임워크에서 공통적으로 강조되는 10개 핵심 역량은 다음과 같다. 이는 국제 기준과의 공통점과 차별점을 동시에 보여준다.

표 9. 국내 프레임워크 기반 주요 역량

DQ Code	역량 명칭
DQ_IND_07_01	ICT 활용 역량 및 디지털 활용 능숙도
DQ_IND_07_02	미디어 리터러시 및 정보 평가
DQ_IND_02_01	자기조절적 디지털 참여
DQ_IND_07_03	인공지능 기본 이론 및 개념
DQ_IND_15_07	AI 모델 활용 및 통합
DQ_IND_16_02	디지털 지식재산 보호 및 공정 이용
DQ_IND_04_01	개인 기기 보안 및 디지털 위생
DQ_IND_05_02	디지털 공감 및 적극적 경청
DQ_IND_08_01	사생활 보호 및 개인정보 권리의 기본 이해
DQ_IND_09_02	인간-AI 협력 기반 문제 해결

이러한 역량들은 경북 프레임워크의 우선순위 선정에 반영되어, 국내 교육정책의 방향성과 정합성을 유지하면서도 현재 국내 프레임워크가 충분히 다루지 못하고 있는 직장인과 외국인 주민 차원의 역량까지 포함하도록 한다.

4.3. 글로벌 AI·디지털 리터러시 교육 프로그램 시장

Phase 1에서는 설정된 포함 기준을 충족하는 16개국 298개 AI 및 디지털 리터러시 교육 프로그램을 벤치마킹하였다. 분석 결과, 국제 프로그램과 국내 프로그램 사이에는 시장 구조와 역량 우선순위에서 뚜렷한 차이가 나타났으며, 일반 시민을 대상으로 한 프로그램과 직장인을 대상으로 한 프로그램 간에도 분명한 차이가 확인되었다.

국제 교육 프로그램

국제 교육 프로그램을 분석한 결과, 학생·일반 시민 대상 프로그램과 직장인 대상 프로그램 사이에는 우선적으로 다루는 역량에서 명확한 차이가 나타났다.

학생과 일반 시민을 대상으로 한 프로그램의 경우, 상위 10개 역량은 보호와 평가 중심의 역량에 집중되어 있었다. 여기에는 미디어 리터러시, 사이버 괴롭힘 대응, 개인정보 보호, 접촉·콘텐츠 위험 관리, 자기조절적 디지털 활용, 디지털 위생 등이 포함된다. 이는 해당 시장이 생산적 AI 활용보다는 디지털 시민성과 온라인 안전을 중심으로 형성되어 있음을 보여준다.

표 10. 학생 및 일반 시민 대상 국제 프로그램의 상위 10대 역량

DQ Code	역량 명칭
DQ_IND_07_02	미디어 리터러시 및 정보 평가
DQ_IND_03_01	사이버 괴롭힘 및 디지털 괴롭힘 대응
DQ_IND_08_01	사생활 보호 및 개인정보 권리의 기본 이해
DQ_IND_03_03	대인 접촉 위험 관리
DQ_IND_02_01	자기조절적 디지털 참여
DQ_IND_06_01	개인 디지털 발자국 및 평판 관리
DQ_IND_04_01	개인 기기 보안 및 디지털 위생
DQ_IND_04_02	개인 사이버 위협 대응
DQ_IND_03_04	콘텐츠 위험 관리
DQ_IND_05_02	디지털 공감 및 적극적 경청

반면 직장인을 대상으로 한 프로그램에서는 역량 구성이 생산적 AI 활용 중심으로 뚜렷하게 이동한다. 프롬프트 엔지니어링, AI 모델 통합, 컴퓨팅 사고, 프로젝트 협업 조정, 규정 준수 연계와 같은 역량이 중심을 이룬다. 이는 실제 업무 과정에 AI 도구를 적용할 수 있는 인력에 대한 기업 수요가 반영된 결과이다.

표 11. 직장인대상 국제프로그램의 상위 10대 역량

DQ Code	역량 명칭
DQ_IND_07_05	생성형 AI의 실무 활용 및 프롬프트 엔지니어링
DQ_IND_07_02	미디어 리터러시 및 정보 평가
DQ_IND_14_02	협업 프로젝트의 가상 조정
DQ_IND_15_07	AI 모델 활용 및 통합
DQ_IND_13_01	가상 협업 관계 이해
DQ_IND_15_01	기초 컴퓨팅 사고
DQ_IND_24_06	운영상 규정 준수 연계
DQ_IND_15_02	고급 및 AI 기반 프로그래밍
DQ_IND_15_05	데이터 수집, 데이터베이스 및 시스템 구조
DQ_IND_15_06	머신러닝 및 데이터과학

이처럼 시민 안전 중심 역량과 직장인의 생산성 중심 역량이 분리되어 나타난다는 사실은 중요한 시사점을 제공한다. 기존 프로그램은 두 영역 가운데 하나만을 다룰 뿐, 두 요소를 동시에 포괄하지 못하고 있다. 따라서 경북 프레임워크는 모든 인증 단계에 안전 역량을 기본적으로 내재화하는 동시에, 상위 단계로 갈수록 노동현장에 필요한 활용 역량을 점진적으로 추가하는 방식으로 이 간극을 해소할 필요가 있다.

국내 교육 프로그램

Phase 1에서는 국내 AI 및 디지털 리터러시 교육 프로그램 30개를 확인하였다. 전체 목록은 부록 B에서 찾을 수 있다. 분석 결과, 몇 가지 중요한 특징이 확인되었다.

학생 및 일반 시민 대상 프로그램의 역량 구성은 전반적으로 국제적 경향과 유사하게 나타났다. 즉, 미디어 리터러시, 개인정보 보호, 자기조절적 디지털 활용, AI 기초 이해가 주요 우선순위로 확인되었다. 다만 국내 프로그램은 국제 프로그램에 비해 AI 이론(인공지능의 기본 이론 및 개념)과 윤리적 요소(개인정보 보호와 상충하는 디지털 권리)를 보다 강하게 반영하고 있는 점이 특징적이다. 이는 신뢰 기반 거버넌스를 중시하는 한국의 정책 방향을 반영한 결과로 볼 수 있다.

표 12. 학생 및 일반 시민 대상 국내 프로그램의 상위 10대 역량

DQ Code	역량 명칭
DQ_IND_07_02	미디어 리터러시 및 정보 평가
DQ_IND_08_01	사생활 보호 및 개인정보 권리의 기본 이해
DQ_IND_02_01	자기조절적 디지털 참여
DQ_IND_07_03	인공지능의 기본 이론 및 개념
DQ_IND_08_03	개인정보 보호와 상충하는 디지털 권리
DQ_IND_07_05	생성형 AI의 실무 활용 및 프롬프트 엔지니어링
DQ_IND_05_02	디지털 공감 및 적극적 경청
DQ_IND_06_01	개인 디지털 발자국 및 평판 관리
DQ_IND_15_07	AI 모델 활용 및 통합
DQ_IND_01_01	진정성 있는 온라인 페르소나

직장인 대상 프로그램의 역량 구성에서는 국내만의 뚜렷한 특성이 확인된다. 인간의 AI 의사결정 주도성, 경영진 AI 거버넌스, 운영상 규정 준수 등 윤리적 거버넌스 관련 역량이 강하게 강조되고 있으며, 여기에 사이버 괴롭힘 대응 역량이 함께 포함된다. 이는 AI 기본법의 준수 요구를 반영한 결과로 해석할 수 있다.

그러나 프롬프트 엔지니어링이나 AI 모델 활용 및 통합과 같은 실천적 AI 활용 역량은 국제 프로그램에 비해 상대적으로 낮은 빈도로 나타난다. 이는 실제 AI 도구를 다루는 실무 역량 측면에서 공백이 존재함을 보여주며, 경북 프레임워크가 보완해야 할 핵심 영역이다.

표 13. 직장인 대상 국내프로그램의 상위 10대 역량

DQ Code	역량 명칭
DQ_IND_07_02	미디어 리터러시 및 정보 평가
DQ_IND_16_02	디지털 지식재산 보호 및 공정 이용
DQ_IND_01_03	AI 활용 환경에서의 인간 주도 책임 있는 의사결정
DQ_IND_03_01	사이버 괴롭힘 및 디지털 괴롭힘 대응
DQ_IND_07_04	인간과 인공지능의 구별
DQ_IND_07_05	생성형 AI의 실무 활용 및 프롬프트 엔지니어링
DQ_IND_15_07	AI 모델 활용 및 통합
DQ_IND_24_05	경영진 AI 거버넌스 및 감독
DQ_IND_24_06	운영상 규정 준수 연계
DQ_IND_08_01	사생활 보호 및 개인정보 권리의 기본 이해

구조적 한계 또한 뚜렷하다.

국내 프로그램은 대부분 정부 주도로 제공되고 있으며, 한국어로만 운영된다. 또한 구조화된 평가나 공식 인증 체계를 포함하는 경우가 드물다. 대부분의 프로그램이 역량 평가를 내장하지 않은 단순 수료증 발급에 그치고 있다. 이러한 한계는 국제적 활용 가능성을 제약하며, 상호운용 가능한 인증체계를 구축하는 데 필요한 품질 보증 체계 마련도 어렵게 만든다.

4.4. 기존 프로그램 분석

기존 프로그램의 한계

도시 중심 편향

대부분의 프로그램은 도시 지역의 디지털 환경에 익숙한 인구를 전제로 설계되어 있다. 농촌 지역 주민, 고령층, 산업 및 농업 현장의 외국인 근로자와 같은 집단을 명시적으로 대상으로 하는 프로그램은 거의 없다. 그러나 이들 집단은 경북의 인구 구조와 지역 경제 지속 가능성 측면에서 가장 중요한 대상이다.

기술 발전 속도와의 괴리

기존 교육과정은 연 단위 혹은 그보다 느린 주기로 개편되는 반면, AI 기술은 수개월 단위로 모델이 업데이트되고 새로운 도구가 빠르게 등장하며 위험 양상도 지속적으로 변화한다. 기술 변화 속도를 따라가지 못하는 교육 체계는 첫 교육 수료자가 나오기도 전에 이미 뒤처질 수밖에 없다.

취약계층 접근성 부족

높은 교육 비용, 영어 중심의 콘텐츠, 디지털 기초 역량을 전제로 한 설계, 문화적 맥락이 반영되지 않은 교육 내용 등은 고령층, 농업 종사자, 외국인 근로자에게 큰 진입 장벽으로 작용한다.

통합 부재 문제

현재까지의 어떤 프로그램도 경북이 필요로 하는 세 가지 요소를 동시에 통합하지 못하고 있다. 즉, 디지털 시민성 및 안전, 직장인 생산성과 AI 활용 역량, 외국인 주민의 정착 및 사회 통합이다. 대부분의 프로그램은 이 중 한 가지 요소만을 개별적으로 다룬다. 이는 3.3절의 역량 분석에서도 확인되듯, 시민 대상 프로그램은 안전에, 직장인 대상 프로그램은 활용 역량에 집중하며, 외국인 정착 문제는 거의 다루지 않는 구조적 한계를 보인다.

경향 분석 및 전략적 시사점

국가와 지역을 막론하고, AI 및 디지털 리터러시 프로그램은 점차 다음과 같은 공통된 설계 특성을 보이고 있다. 경북 프레임워크 역시 이러한 흐름을 반영하여 설계되었다

역량 중심 구조와 명확한 단계별 발전 경로
윤리와 안전을 선택 요소가 아닌 핵심 요소로 내재화
누적 가능한 마이크로 크레덴셜 체계
실제 업무 맥락에서의 AI 활용을 반영한 직무 연계성
이동성과 신뢰성을 확보하는 검증 가능한 디지털 인증

격차 분석 및 전략적 시사점

벤치마킹 결과, 현재 국내외 AI 리터러시 환경과 경북이 실제로 필요로 하는 수준 사이에는 다섯 가지 구조적 격차가 존재한다. 이 격차는 곧 경북 AI 리터러시 표준 설계의 출발점이 된다.

격차 1: 보편적 AI 시민 역량의 기준 부재. IEEE 3527.1™이나 DigComp 3.0과 같은 국제 프레임워크는 역량 체계를 제시하고, 국내 프로그램은 일반적인 디지털 교육을 제공하고 있지만, 특정 지역 단위에서 전 주민을 대상으로 적용되는 AI 리터러시 기준은 존재하지 않는다. 경북은 외국인 근로자, 고령층, 유학생을 포함한 모든 주민에게 적용되는 하나의 공통 기준을 필요로 하며, 이는 교육 기준을 넘어 디지털 기본권을 실질적으로 구현하는 정책 도구로 작동해야 한다.
격차 2: 중소 제조업 현장 인력 미대응. 현재 시장은 고급 기술 인력을 위한 전문 교육과 일반인을 위한 기초 교육으로 양극화되어 있다. 그러나 중소 제조업 현장에서 필요한 역량, 예를 들어 AI 품질 대시보드 해석, 예지보전 알림 판단, AI 판정과 현장 경험 간의 판단 조정 등은 거의 다루어지지 않는다. 경북의 6,400개 공장과 150개 산업단지는 이와 같은 실무 중심 역량을 요구하고 있으며, 이는 이론이나 코딩이 아니라 실제 작업 흐름과 연결된 평가 체계로 검증되어야 한다 (경북연구원, 2024).
격차 3: 외국인 정착과 연계된 리터러시 체계 부재. 국내 정책에서도 외국인 근로자의 정착을 가로막는 주요 요인으로 의사소통 문제와 기술 격차가 지적되고 있지만, 이를 통합적으로 해결하는 AI 리터러시 프로그램은 존재하지 않는다 (경북연구원, 2024; 경북연구원, 2025). 경북은 디지털 환경 적응, 직무 기반 AI 활용, 문화적 적응을 하나의 역량 체계 안에 통합하여, 하나의 인증이 곧 AI 역량, 직무 준비도, 비자 전환 가능성을 동시에 입증하도록 설계할 필요가 있다.
격차 4: 국제 이동성이 없는 국내 인증 체계. 국제 표준과 프레임워크는 존재하지만, 국내 프로그램은 초기 설계 단계에서 이를 반영하지 않는다. 경북은 외국인 인력 유입, 새마을 AI 협력, APEC 상호 인정 체계를 고려할 때, 처음부터 국제 호환성을 갖춘 인증 체계를 구축해야 하며, 사후적으로 맞추는 방식으로는 대응이 불가능하다.
격차 5: 콘텐츠는 많지만 품질 보증은 부재. 글로벌 시장에는 다양한 프로그램이 존재하지만, 교육 품질과 평가 기준은 크게 편차가 있다. 국내 프로그램 역시 구조화된 평가를 포함하는 경우가 드물며, 실제로 역량이 형성되는지 검증할 체계가 없다. 경북은 명확한 학습 성과 정의, 표준화된 평가 기준, 중앙화된 인증 관리 체계를 통해 다양한 교육 제공자가 참여하더라도 동일한 인증 가치를 유지할 수 있도록 해야 한다.

표 14. 경북을 위한 격차 분석 및 표준 설계 시사점

격차 영역	현재 상황	경북에 부족한 점	표준 설계 시사점
기초 AI 시민성	국제 프레임워크와 국가 단위 프로그램은 일반적인 디지털 역량을 제공	외국인 근로자와 고령층을 포함한 전 주민을 대상으로 하는, 지역 단위의 명확하고 검증 가능한 기준 부재	디지털포용법을 실제로 구현하는 보편적 기준으로서 경북형 AI 리터러시 프레임워크를 정의
중소기업 생산성 지원	프로그램이 엔지니어 대상(과도하게 기술 중심) 또는 일반 대상(이론 중심)으로 양분	제조 현장 직무에 바로 적용 가능한, 업무 흐름과 연계된 AI 활용 역량과 이에 대한 평가 체계 부재	AI - 인간 협력, 인간-AI 판단 조정, 결과 검증을 핵심 역량으로 포함
외국인 근로자 통합	정착 지원 정책과 취업 비자 제도는 존재	AI 역량, 직무 수행 능력, 문화 적응을 동시에 검증하는 단일 기준 부재	한국 디지털 환경 이해, 직무 기반 AI 활용, 문화 적응 요소를 하나의 역량 체계에 통합
글로벌 이동성	기술 자격 기준과 국제 역량 프레임워크는 각각 존재	국제 기준과 초기부터 연계되고, 국가 간 검증이 가능한 국내 프로그램 부재	모든 역량을 국제·국가 기준에 매핑하고, 상호 인증이 가능한 구조로 설계
프로그램 품질 보증	글로벌 시장에 다양한 콘텐츠 존재하나 품질 편차 큼	표준화된 인증 기준, 평가 방식, 성과 측정 체계 부재	명확한 역량 정의, 표준화된 평가 기준, 중앙 평가 체계를 통해 제공자와 무관한 인증 신뢰성 확보

Part II.

프레임워크 설계 원칙

경북형 AI 리터러시 표준 설계를 위한 5가지 조건과 원칙

이러한 설계 조건과 원칙은 “왜 필요한가”(Part I)와 “무엇을 구축했는가”(Part III)를 연결하는 역할을 한다. 본 장에서 제시되는 모든 설계는 이 Part I의 4가지 근거 체계에 기반한다.

제5장.
경북형 AI 리터러시 표준 아키텍처의 설계 제약 사항

설계 근거 체계에서 아키텍처로의 변환

Part I에서는 근거 체계의 네 가지 축을 검토하였다. 즉, 1) 국가 정책 요구, 2) 경북의 구조적 과제 및 전략 자산, 3) 국내외 프로그램 벤치마킹, 4) 국경 간 자격 이동성의 필요성이다. 이러한 각 근거는 AI 리터러시가 왜 중요한지를 보여줄 뿐 아니라, 경북 AI 리터러시 표준이 성공적으로 작동하기 위해 반드시 충족해야 하는 구체적인 제약 조건이 무엇인지를 함께 드러낸다. 본 장에서는 이러한 제약 조건을 일관된 설계 요구사항으로 정리하고, 이를 바탕으로 제6장에서 제시하는 다섯 가지 아키텍처 원칙을 도출한다.

5.1. 국가 정책이 경북 AI 리터러시 표준에 요구하는 사항

국가 정책과의 정합성

한국의 AI 거버넌스는 기술 진흥 중심에서 사회 전반의 전환을 지향하는 방향으로 발전해 왔으며, 그 제도적 기반은 2026년 1월 시행 예정인 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」과 「디지털포용법」, 그리고 공공부문 AI 활용 관련 정책 지침 등에 의해 형성되고 있다.

AI 기본법은 고영향 AI 시스템에 대한 안전성, 책임성, 그리고 인력 역량 확보의 필요성을 규정하고 있다.
공공부문 AI 관련 지침은 공공서비스에 AI를 도입하는 과정에서 윤리, 안전, 그리고 인력 역량 강화를 강조하고 있다.
디지털포용법은 연령, 장애, 지역에 관계없이 모든 국민의 디지털 접근성과 활용 역량 강화를 정책적으로 지원하는 기반을 제공한다.

이러한 정책 체계는 AI 역량을 선택적 교육이 아닌, 공공부문과 산업 전반에서 요구되는 핵심 역량으로 전환시키고 있으며, 제도 차원의 수요를 확대하고 있다. 또한 디지털 인재 양성 종합계획은 2026년까지 100만 명의 디지털 인재 양성을 목표로 하고 있으며, 이는 기존의 IT 전문 인력 양성을 넘어, 다양한 분야의 전문 인력이 자신의 도메인 지식과 디지털 역량을 결합하는 “AI+X” 융합형 교육으로의 전환을 의미한다.

경상북도의 AI 정책은 중앙정부의 AI G3 비전 및 지방시대 국가정책 기조와 전반적으로 높은 정합성을 유지하고 있다. 경상북도는 「경상북도 AI 산업 육성 및 지원 조례」를 제정(2023년 12월 28일 시행)하여 지역 맞춤형 AI 생태계 구축을 위한 제도적 기반을 선제적으로 마련하였다.

인재 양성 측면에서도 경상북도는 Google AI 인재양성 프로그램과 GB53 혁신 아카데미를 운영하며 실무 중심의 융합형 인재 양성을 추진해 왔다(경북도청, 2025; 경북도청, 2022). 또한 AI 역량을 인증하고 이를 기업의 보상체계와 연계하는 디지털 배지 제도를 도입·운영하고 있어, 인증 기반 인재 양성 체계에 대한 정책적 수요와 제도적 기반을 동시에 갖추고 있음을 보여준다.

설계 제약 1a: 본 프레임워크는 국가 법률 및 정책이 제시하는 AI 활용 기준, 인력 역량 강화 요구, 생애주기 전반에 걸친 적용 필요성을 충족하도록 설계되어야 하며, 단순한 선택형 역량 개발 프로그램이 아닌 제도 기반 체계로 기능해야 한다.

안전, 웰빙, 윤리는 타협할 수 없는 정책 요구사항

국가정책 체계는 AI 리터러시를 단지 생산성을 위한 기술 역량으로 보지 않는다. 세 가지 법률 모두 AI가 새로운 범주의 위험을 초래한다는 점을 명시적으로 전제하고 있으며, 시민이 그러한 위험을 이해하고 대응할 수 있도록 하는 보호 역량을 갖추지 못할 경우, 이는 국가의 보호 의무를 다하지 못하는 것으로 이어진다.

「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」에서 ‘고영향 AI’ 개념을 도입한 것은 중요한 정책적 함의를 갖는다. 이는 인간의 생명, 안전, 기본권에 중대한 영향을 미칠 수 있는 AI 시스템과 상호작용하는 시민이 해당 기술의 특성, 한계, 잠재적 위험을 충분히 이해하지 못할 경우, 스스로 판단하기 어려운 위험에 노출될 수 있음을 시사한다(과학기술정보통신부, 2026).

실제로 AI 기반 음성 합성 기술이 고령층을 대상으로 한 금융사기에 활용되는 사례가 보고되고 있으며, 딥페이크 기술 역시 비동의 이미지 생성 등 부적절한 용도로 사용되는 문제가 제기되고 있다. 또한 알고리즘 기반 추천 시스템은 정보 소비, 사회적 인식, 상품 및 서비스 선택에 영향을 미치고 있으나, 많은 이용자는 이러한 과정이 기계적 판단에 의해 이루어진다는 점을 충분히 인식하지 못하고 있다.

공공부문 AI 윤리기준은 공공성, 투명성, 안전성, 공정성, 책임성, 개인정보 보호 등 6대 핵심 가치를 제시하고, 이를 현장에서 적용할 수 있도록 다수의 실무 점검 항목을 포함하고 있다(행정안전부, 2025). 이는 AI 거버넌스가 단순한 기술적 문제를 넘어 윤리적 판단을 요구하는 영역임을 보여준다.

이에 따라 본 보고서에서 제안하는 AI 리터러시 교육은 단순한 기술 활용 역량을 넘어, UNESCO 및 OECD에서 강조하는 인간 중심의 사고와 윤리적 판단 역량을 포함해야 한다. 이를 통해 시민은 AI 시스템을 비판적으로 이해하고, 알고리즘 의사결정이 자신에게 미치는 영향을 인식하며, 관련 권리를 행사하고 AI 거버넌스에 참여할 수 있는 기반을 갖추게 된다.

경상북도의 경우 이러한 안전 및 윤리 요구는 더욱 높은 시급성을 가진다. 도의 인구 구조적 특성상, 디지털 경험이 부족한 농촌 지역의 고령 주민, 익숙하지 않은 디지털 환경을 제2언어로 활용해야 하는 외국인 근로자, 그리고 알고리즘 기반 콘텐츠를 비판적으로 평가할 역량이 충분하지 않은 청소년 등은 AI 기반 위험에 상대적으로 더 많이 노출될 수 있다. 동시에 이러한 집단은 위험을 인식하고 대응할 수 있는 역량이 부족한 특성을 보인다.

실제로 고령층을 대상으로 한 딥페이크 음성 사칭, 외국인 근로자를 대상으로 한 AI 기반 피싱, 청소년의 AI 생성 정보에 대한 오인 등 다양한 사례가 보고되고 있으며, 이는 특정 지역이나 집단에 국한된 문제가 아니라 디지털 취약계층 전반에서 나타날 수 있는 구조적 위험으로 평가된다.

이러한 현상은 AI 기술이 충분한 리터러시 기반 없이 확산될 경우, 사회 전반에서 발생할 수 있는 예측 가능한 결과로 볼 수 있다.

디지털포용법은 이러한 문제를 더욱 분명히 한다. 이 법은 디지털 역량을 시장에서의 경쟁우위가 아니라 기본권으로 규정한다 (과학기술정보통신부, 2026). 디지털역량센터는 고령 주민, 장애인, 다문화가족 등 취약계층을 위한 포용적 교육의 핵심 전달 인프라로 지정되어 있다. 도내 다수의 시·군이 지역소멸 위험에 직면한 경북에서 이 법은 강력한 정책적 수단으로 작동한다. 디지털 포용은 복지정책이 아니라, 지역의 인적 기반을 유지하기 위한 생존 전략이기 때문이다.

경북은 새마을 AI 이니셔티브를 통해 이러한 안전 및 윤리 요구를 지역의 문화적 자산과 결합할 수 있는 독특한 위치에 있다. 근면, 자조, 협동이라는 새마을 정신은 디지털 시대의 신뢰와 상생이라는 가치로 재해석될 수 있으며, 이를 통해 AI 윤리는 추상적 규제 부담이 아니라 경북 주민이 이미 공유하고 있는 공동체 가치의 자연스러운 확장으로 자리매김할 수 있다. 이러한 문화적 기반은 중요한 전략 자산이다. 즉, 국가 차원의 윤리 준수 요구를 지역 차원의 실천적 의미로 전환함으로써 실제 도입과 수용 가능성을 극대화할 수 있다.

설계 제약 1b: 안전, 디지털 웰빙, 윤리적 판단은 모든 인증 수준에서 핵심 요소로 내재화되어야 하며, 선택형 모듈이나 부가 요소로 취급되어서는 안 된다. AI 기반 위험에 가장 크게 노출되는 집단이 바로 본 프레임워크가 가장 먼저 도달해야 하는 집단이다.

인구 회복력과 전 생애주기 대응의 필요성

국가는 한국의 인구구조 변화, 즉 고령화, 노동력 감소, 외국인 노동력 의존 심화에 따른 문제를 단순한 기술 투자만으로는 해결할 수 없다는 점을 분명히 인식하고 있다. AI를 운영하고, 관리하고, 그 혜택을 실질적으로 누릴 수 있는 인적 자본은 대학 졸업에서 첫 취업으로 이어지는 기존 인재양성 경로에만 집중되어서는 안 되며, 전 생애주기에 걸쳐 형성되어야 한다.

디지털 인재양성 종합계획은 이를 생애주기 접근으로 구체화하고 있다. 즉, 초·중·고등학교의 디지털 교육 확대, 대학생 대상 “AI+X” 융합교육, 산업 간 전환기에 있는 중간 경력자를 위한 재교육, 디지털 전환이 진행되는 직장의 재직자를 위한 역량 고도화, 고령층과 취약계층을 위한 디지털 포용 프로그램이 모두 여기에 포함된다 (관계부처 합동, 2022). 이 과정에는 여러 정부 부처가 함께 참여하고 있다. 과학기술정보통신부는 12개 산업 분야를 대상으로 디지털 전환 교육을 제공하고, 산업통상자원부는 산업 디지털 융합 아카데미를 운영하며, 고용노동부는 전통산업 종사자를 위한 디지털 역량 교육을 확대하고, 중소벤처기업부는 스마트공장 인재를 양성하고 있다.

경북의 경우 이러한 전 생애주기 접근은 단순한 정책 선호가 아니라 인구구조상 불가피한 과제이다. 경북은 특정 인구집단만을 대상으로 하는 접근을 취할 여유가 없다. 근로연령층 재직자만을 대상으로 하는 프레임워크는 농촌 시·군 주민의 40%를 차지하는 고령층을 포괄하지 못한다 (중앙일보, 2026). 한국 국적 주민만을 대상으로 하는 프레임워크는 산업현장에서 점점 더 큰 비중을 차지하는 외국인 근로자를 배제하게 된다. 현재 재직자만을 대상으로 하는 프레임워크는 앞으로 경북에 남을지 떠날지를 결정하게 될 청소년층을 놓치게 된다. 디지털 경험이 있는 집단만을 전제로 하는 프레임워크는 바로 디지털포용법이 보호하고자 하는 대상 자체를 설계 단계에서 배제하는 결과를 낳는다.

한국의 외국인 노동정책도 이와 병행하여 변화하고 있다. 과거의 저숙련 E-9 중심 단기 순환 구조에서 벗어나, 외국인 근로자를 숙련기술 인력(E-7-4)으로 육성하고 장기 정착을 유도하는 방향으로 전환되고 있다. K-Point E74 제도를 통해 숙련기능인력 연간 쿼터가 2,000명에서 35,000명으로 확대되었고, 경북은 도 전역에서 지역특화형 비자(R-비자) 사업을 시행하고 있다. 이는 외국인 노동력의 지역 정착이 더 이상 한시적 조치가 아니라 정책 환경의 상시적 요소가 되었음을 보여준다(법무부, 2023; 산업연구원, 2025; 경북도청, 2024, 2026). 이러한 집단을 처음부터 포괄하지 않는 리터러시 프레임워크는 설계 단계에서 이미 현실성을 상실한 것이다.

따라서 경북의 인재양성 플랫폼은 국가 인재양성 체계와 정합성을 유지하는 동시에, 중앙정부가 제공하는 거시적 정책 자산을 경북의 인구 현실에 맞게 전환하는 정책 연계의 가교 역할을 수행해야 한다. 이는 제조업과 농업 중심의 지역경제를 가진 경북에서, 16세 고등학생부터 75세 농업인, 그리고 막 입국한 베트남 출신 공장 근로자에 이르기까지 모든 주민이 AI가 깊이 결합된 사회 속에서 안전하고 생산적으로 참여할 수 있어야 한다는 의미이다.

설계 제약 1c: 본 프레임워크는 디지털 경험이 부족한 고령층 주민부터 외국인 근로자, 학령기 청소년에 이르기까지 전 인구집단을 하나의 일관된 체계 안에서 포괄해야 한다. 인구집단별로 분절된 별도 프로그램이 아니라 단일한 체계로 설계되어야 하며, 연령, 국적, 기존 디지털 경험 수준을 이유로 어떤 집단도 설계 단계에서 배제되어서는 안 된다.

5.2. 경북의 구조적 과제가 프레임워크에 요구하는 사항

제2장에서는 생산성 정체, 소득 유출, 인구구조 악화, 외국인 노동력 의존과 정주 전환 실패라는 네 가지 구조적 위기와 함께, 산업 인프라, 고등교육 기반, 문화유산이라는 경북의 전략자산을 제시하였다. 여기서 그 세부 근거를 다시 반복하지는 않겠지만, 설계의 관점에서 중요한 것은 바로 이러한 위기들이 프레임워크에 어떤 요구를 제기하는가이다. 이러한 요구 구조는 세 가지 특징을 가진다.

첫째, 프레임워크의 주요 대상 인구는 디지털에 익숙한 도시 전문직을 대상으로 해서는 않된다.

이들은 아직 생경한 AI 기반 설비를 다루는 중소기업 생산직 근로자, 디지털 소외가 일상화된 군 지역의 고령 주민, 그리고 제2언어로 익숙하지 않은 디지털 환경을 탐색해야 하는 외국인 근로자일 수 있다. 대부분의 기존 프로그램이 전제하는 대상, 즉 젊고, 기술과의 연결성이 높고, 한국어에 익숙하며, 대도시에 거주하는 인구를 기준으로 설계된 프레임워크는 경북에서는 작동하기 어렵다.

둘째, 경북에 필요한 것은 여러 개의 리터러시 프로그램이 아니라 하나의 기반 위에서 산업별 다양한 방향으로 확장되는 체계이다.

예를 들어, 자동차 산업벨트는 전동화와 소프트웨어 설계 역량을 요구하고, 반도체 특화권역은 수율 관리에 필요한 인지형·에이전틱 AI 역량을 요구한다. 로봇 및 방위 산업은 물리 AI 통합 역량을 필요로 하고, 스마트농업은 정밀농업 도구 활용 역량을 필요로 한다. 이처럼 각 산업 클러스터는 기술 변화에 따라 계속 달라지는 산업별 적용 역량을 요구하지만, 이를 위해 산업별로 별도의 프로그램을 각각 구축하는 것은 지속 가능하지 않다. 따라서 프레임워크는 모든 주민에게 공통으로 적용되는 하나의 보편적 기반을 제공하면서, 이를 모듈형 확장을 통해 산업별 적용 영역으로 연결할 수 있어야 한다.

셋째, 이 프레임워크는 동시에 교육 수단이자 정책 수단으로 기능해야 한다.

즉, 제2장 2.1절에서 확인된 바와 같이 지역 AI 기업의 64.2%가 가장 큰 제약요인으로 지적한 인력 역량 격차를 해소해야 하며, 제2장 2.4절에서 제시한 E-9에서 E-7-4로의 비자 전환을 가능하게 함으로써 한시적 외국인 노동력을 정주형 숙련인력으로 전환하는 데 기여해야 한다. 동시에 제2장 2.5절에서 제시한 AI 기반 위험으로부터 취약집단을 보호하는 역할도 수행해야 한다. 이 세 가지 요구를 동시에 만족하는 프레임워크는 현재까지 발견되지 않았다.

설계 제약 2: 본 프레임워크는 비수도권 환경에서 제조업 근로자, 고령 주민, 외국인 주민을 포괄할 수 있어야 한다. 또한 산업별로 별도의 프로그램을 반복적으로 만드는 방식이 아니라, 하나의 보편적 기반 위에 산업별 적용 영역을 확장할 수 있는 구조를 가져야 한다. 나아가 교육적 성과, 경제적 성과, 보호적 성과를 하나의 일관된 체계 안에서 동시에 구현할 수 있어야 한다.

5.3. 국경 간 인재 이동이 프레임워크에 요구하는 사항

노동력이 국가 간에 이동하는 경제 환경에서는 국내에서만 통용되는 자격이 갖는 전략적 가치는 제한적일 수밖에 없다. 중소기업의 58.1%가 외국인 고용 경험을 보유하고 있을 정도로 외국인 노동력에 대한 경북의 의존도가 높다는 점, 유학생을 장기 정착 인구로 유치하려는 정책적 목표, 그리고 APEC 차원의 협력을 지향하는 새마을 AI 구상은 모두 하나의 공통된 요구로 수렴된다. 즉, AI 리터러시 인증은 국내 운영 이후 사후적으로 국제 이동성을 보완하는 방식이 아니라, 처음부터 즉시 검증 가능하고 국제적으로 인정될 수 있는 구조로 설계되어야 한다는 점이다. 외국인 근로자를 위한 AI 리터러시 교육은 국내용 자격만으로는 달성할 수 없는 두 가지 기능을 동시에 수행한다.

첫째, 표준화된 AI 기반 업무 역량을 습득함으로써 언어 장벽을 완화하고, 직장 적응 속도를 높일 수 있다.
둘째, 비전문 취업 인력(E-9 비자)을 숙련기능 인력(E-7-4 비자)으로 전환할 수 있는 역량 고도화 경로를 제공함으로써, 장기 정착을 유도하는 기반이 된다.

따라서 이 인증은 교육기관만이 아니라 이민당국도 공식적으로 인정할 수 있는 입증 수단으로 기능해야 한다.

새마을 AI 이니셔티브는 이러한 기능을 한 단계 더 확장한다. 이는 AI 리터러시를 국내 프로그램의 범주에 머무르게 하지 않고, ① 협력국 내 입국 전 교육, ② 경북 내 몰입 교육, ③ 취업 연계, ④ 영구 정착으로 이어지는 4단계 인재 이동 체계를 지원하는 수단으로 전환한다. 이 과정의 모든 전환 지점에서 인증은 검증된 역량을 보여주는 패스포트 역할을 해야 한다.

설계 제약 3: 본 프레임워크는 설계 단계부터 IEEE 3527.1™와 정합성을 갖춘 상호운용 구조를 갖추어야 하며, 국제 프레임워크와 호환 가능하고, 검증 가능한 디지털 인증 인프라 위에 구축되어야 한다. 국내 운영 이후 사후적으로 이동성을 덧붙이는 방식은 배제한다.

5.4. 글로벌 벤치마킹 결과가 시사하는 설계 방향

Phase 1에서는 16개국 298개 교육 프로그램과 96개 프레임워크 및 표준을 분석하였다. 이 분석은 단순 비교를 넘어, 경북 AI 리터러시 표준이 어떤 요소를 수용하고 어떤 공백을 보완해야 하는지를 명확히 보여준다.

국제적으로 효과가 확인된 요소

미국의 민간 교육기관 중심의 프로그램(글로벌 시장의 40%)은 평가 체계가 잘 통합되어 있다. 이 가운데 55개 프로그램은 내장형 평가를 포함하고 있어, 단순 수료증이 아니라 실제 역량에 대한 검증 가능한 근거를 제공한다.
일회성 자격에서 적층형 마이크로 크레덴셜으로의 전환은 국제적 표준이 되고 있다. Open Badges 3.0과 W3C Verifiable Credentials를 통해 검증 가능한 구조가 대표적 사례이다.
규제의무의 확대는 (EU AI Act 등) AI 리터러시를 선택적 역량 개발에서 법적 준수사항으로 전환시키고 있으며, 이에 따라 인증된 역량에 대한 기업 수요도 빠르게 확대되고 있다.

국내 프로그램의 구조적 한계

국내프로그램은 97%가 정부 주도로 제공되고, 100%가 한국어로만 운영된다는 점에서 접근성은 높지만, 구조화된 평가, 국제적 이동성, 산업별 연계성은 부족하다.
리터러시의 개념은 단순한 기술 활용에서 “AI와 협업하여 가치를 창출하는 역량”으로 이미 확장되었으나, 국내 프로그램은 아직 이러한 변화에 충분히 대응하지 못하고 있다.

현재까지 충족되지 않은 핵심 공백

현재까지 어느 프로그램도 다음의 세 요소를 하나의 기준 안에 통합하지 못했다.

시민의 디지털 안전, 즉 AI 기반 위협으로부터 시민을 보호하는 역량
노동현장의 AI 생산성, 즉 근로자가 AI 도구와 협업할 수 있도록 하는 역량
외국인 주민 통합, 즉 비한국어 사용자가 디지털 직장과 지역사회에 적응할 수 있도록 하는 역량

이 지점이 경북의 인구 구조와 정책 목표가 프레임워크에 요구하는 핵심 공백이다.

설계 제약 4: 본 프레임워크는 시행 초기부터 평가 중심 구조와 검증 가능한 디지털 인증체계를 갖추어야 한다. 동시에 국제 프로그램의 평가 엄밀성과 국내 프로그램이 강점으로 가지는 포용적 접근성을 결합하고, 어느 쪽도 해결하지 못한 세 가지 통합 과제를 하나의 체계 안에서 해결할 수 있어야 한다

5.5. 4 가지 설계 제약에서 5 가지 설계 원칙으로의 수렴

Part I에서 도출된 네 가지 설계 제약은 하나의 아키텍처 비전으로 수렴한다. 즉, 경북 AI 리터러시 표준은 동시에 국가 차원의 법·제도 준수 수단, 지역경제 발전 수단, 글로벌 기준에 부합하는 인증체계, 국경 간 인재 이동을 뒷받침하는 자격체계로 기능해야 한다.

이 네 가지 기능은 그동안 서로 다른 체계를 통해 각각 수행되어 왔다. 즉, 1) 법·제도 준수를 위한 정부 교육 프로그램, 2) 생산성 향상을 위한 기업 재교육, 3) 국제적 이동성을 위한 국제 인증, 4) 인재 이동을 위한 이민 관련 자격체계가 각각 다각도로 존재해 왔다. 경북 AI 리터러시 표준의 목표는 이러한 기능을 하나의 체계로 통합하는 데 있다.

이러한 통합이 가능한 이유는, 출발점은 서로 다르지만 네 가지 설계 제약이 결국 일관된 설계 요구로 이어지기 때문이다.

프레임워크는 보편적이어야 한다.

연령, 국적, 기존 경험과 관계없이 모든 주민을 포괄해야 한다. 이는 디지털포용법이 요구하는 바이며, 인구구조 위기에 대응하기 위해서도 필요하고, 국경 간 인재 이동을 가능하게 하기 위한 전제이기도 하다.

프레임워크는 적층 가능해야 한다.

시민의 기초 역량을 바탕으로 산업별 적용 역량으로 확장되는 구조를 가져야 한다. 이는 국가의 “AI+X” 융합정책이 요구하는 방향이며, 경북의 5대 산업 클러스터가 필요로 하는 방식이고, 마이크로 크레덴셜 중심으로 재편되는 국제 흐름과도 부합한다.

프레임워크는 상호운용 가능해야 한다.

교육기관 간, 자격 수준 간, 국가 간에 인정될 수 있어야 한다. 벤치마킹 결과 국내 전용 인증은 활용 한계가 분명하며, 인재 이동 체계는 즉시 검증 가능한 자격을 요구하고, APEC 체계는 이러한 상호인정을 위한 제도적 경로를 제공하고 있다.

프레임워크는 모든 수준에 안전과 윤리를 내재화해야 한다.

이는 선택형 부가 요소가 되어서는 안 된다. AI 기본법의 고영향 AI 관련 규정이 이를 요구하고 있으며, 경북의 취약집단, 즉 고령층과 한국어 활용에 제약이 있는 외국인 근로자가 AI 기반 위험에 가장 크게 노출되어 있고, 한국의 신뢰 기반 거버넌스 철학 역시 이를 전제로 하고 있기 때문이다.

프레임워크는 고용 현장과 직접 연결되어야 한다.

이론 지식이 아니라 실제로 입증 가능한 실천 역량을 산출해야 한다. 생산현장의 역량 격차가 가장 큰 제약요인으로 작용하고 있고, 기업 조사에서도 실제 수행 경험이 가장 중요한 채용 기준으로 확인되며, 현재의 생산성 위기는 학문적 접근만으로 대응하기에는 시급성이 크기 때문이다.

이 다섯 가지 요구가 곧 프레임워크 설계를 지배하는 다섯 가지 설계 원칙이 된다. 이에 대해서는 제6장에서 제시한다.

제6장.
경북형 AI 리터러시 아키텍처의 5 가지 설계 원칙

설계 제약 조건에서 설계 원칙으로

제5장에서는 Part I에서 구축한 근거를 바탕으로 네 가지 설계 제약을 도출하였다. 이러한 제약은 “프레임워크가 무엇을 해야 하는가”에 대한 답을 제시한다. 본 장은 여기에 더해 “누구를 위한 것인가”와 “어떤 원칙에 따라 설계되어야 하는가”를 다룬다. 먼저 본 프레임워크가 반드시 포괄해야 할 다섯 개 우선 대상 집단을 확인하고, 이어서 이들을 어떻게 포괄할 것인지를 규정하는 다섯 가지 설계 원칙을 제시한다.

6.1. 프레임워크가 반드시 포괄해야 할 대상

제5장에서 도출한 설계 제약은 추상적인 학습자가 아니라 다섯 개의 구체적 인구집단을 대상으로 한다. 이들 집단은 각각 서로 다른 전달 방식을 요구하며, 동시에 경북의 인구 및 경제 지속가능성 측면에서 모두 핵심적인 의미를 가진다. 다섯 집단 가운데 네 집단에는 효과적으로 작동하지만 한 집단에서 실패하는 프레임워크는 그 책무를 다했다고 볼 수 없다. 각 집단에 대한 인구학적 근거는 제2장에서 제시하였다. 여기서는 다섯 가지 설계 원칙이 해결해야 할 전달 방식상의 함의에 초점을 둔다.

제조업 및 농업 종사자. 이들은 매일 복잡한 기계를 다루고 있다는 점에서 디지털에 익숙하지 않은 집단은 아니지만, 그 운영 역량을 AI 협업 역량으로 전환할 수 있는 체계적 경로를 기업이 충분히 제공하지 못하고 있다. 따라서 전달 방식은 기업 기반 교육, 직무능력 향상 프로그램, 산업별 AI 플랫폼 등을 통해 기존 근무 일정과 결합되어야 한다. 우선 역량은 AI 기반 공정 최적화, 스마트공장 및 스마트팜 도구 운용, 인간–AI 의사결정 조정 역량이다.

제조업 및 농업 근로자. 이들은 매일 복잡한 기계를 다루는 근로자로, 디지털에 익숙하지 않은 집단은 아닙니다. 그러나 이들의 운영 역량을 AI 협업 역량으로 전환할 수 있는 구조화된 경로는 고용주에게 부족합니다. 전달 방식은 기업 기반 교육, 전문성 개발 프로그램, 분야별 AI 플랫폼을 통해 기존 근무 일정과 통합되어야 하며, 우선 역량은 AI 기반 공정 최적화, 스마트공장 및 스마트팜 도구 운영, 인간-AI 의사결정 조정에 중점을 두어야 합니다.

외국인 근로자와 유학생. 이 집단은 구조적으로 필수적이지만, 현재 한국어 전용 프로그램 체계에서는 지속적으로 소외되고 있다. 따라서 전달 방식은 베트남어, 중국어, 우즈베크어, 인도네시아어 등 다국어를 지원해야 하며, 직장 기반 교육과 결합되어야 한다. 동시에 한국어 자료와 모국어 지원이 함께 제공되어야 한다. 우선 역량은 한국의 디지털 환경 이해, 직무상 AI 도구 운용, 그리고 E-9에서 E-7-4로 이어지는 정착 경로를 뒷받침하는 디지털 적응 역량이다.

학생 및 청년층. 경북의 청년층은 디지털 활용에는 익숙하지만, 곧바로 디지털 리터러시를 갖추었다고 보기는 어렵다. 생성형 AI를 일상적으로 사용하면서도 이를 비판적으로 평가하고, 안전하게 활용하며, 윤리적으로 판단할 수 있는 틀은 충분하지 않은 경우가 많다. 따라서 전달 방식은 학교 교육과정 안에 내재화되어야 하며, 학생들이 실제로 사용하는 플랫폼과도 연결되어야 한다. 우선 역량은 아동·청소년 온라인 안전, 디지털 웰빙, 책임 있는 AI 활용, 포트폴리오 형성과 대학 진학 경로에 연계되는 진로 기반 AI 역량이다.

고령층. 고령인구 비율이 40%를 넘는 농촌 시·군에서는 디지털 배제가 곧 일상생활을 지배하는 서비스 체계로부터의 실질적 배제로 이어지고 있다. 따라서 전달 방식은 낮은 디지털 기초 수준을 전제로 해야 하며, 단순한 인터페이스, 지역 커뮤니티센터의 대면 교육, 큰 글씨의 학습 자료, 역량 형성 이전에 자신감을 먼저 구축할 수 있는 충분하고 완만한 학습 구조를 포함해야 한다. 우선 역량은 기초 디지털 안전, AI 생성 콘텐츠 인식, AI 기반 서비스 이용 역량이다.

이 다섯 집단은 하나의 공통점을 가진다. 어느 한 집단을 위해 설계된 프로그램을 다른 집단에 단순히 적용하는 방식으로는 충분히 포괄할 수 없다는 점이다. 디지털 친숙도가 높은 대학생을 전제로 한 프레임워크는 고령층에 적합하지 않다. 한국어 전용 프로그램은 외국인 근로자를 포괄할 수 없다. 이론 중심 교육과정은 생산현장 작업자에게 적합하지 않다. 안전 요소를 선택형으로 두는 프로그램은 결국 누구에게도 충분하지 않다. 따라서 본 아키텍처는 하나의 일관된 구조, 하나의 역량 영역 체계, 하나의 인증체계, 하나의 자격 인프라를 유지하면서도, 다섯 집단 각각에 대해 현저히 다른 전달 방식을 가능하게 해야 한다. 바로 이 지점, 즉 표준의 통일성과 전달 방식의 다양성 사이의 긴장을 조정하는 것이 다섯 가지 설계 원칙이 해결하고자 하는 핵심 과제이다.

6.2. 5가지 설계 원칙

이들원칙은 Part I에서 제시한 근거와 제5장에서 도출한 설계 제약을, 프레임워크 구축의 모든 의사결정에 적용되는 기준으로 구체화한 것이다. 즉, 역량 선정에서부터 평가 설계, 인증 인프라에 이르기까지 모든 구성 요소는 이 원칙의 적용을 받는다. 각 원칙은 문서화된 요구에 대한 직접적인 대응이며, 선언적 지향에 머무르지 않는다.

원칙 1. 모든 주민을 위한 보편적 기준선

AI 리터러시는 선택 가능한 기술 역량이 아니라, 읽기·쓰기 및 기초 수리력에 상응하는 시민의 기본 역량으로 규정된다. 연령, 직업, 국적, 기존 디지털 경험과 관계없이 모든 경북 주민은 AI가 깊이 결합된 사회에서 안전하고 생산적으로 참여하기 위해 기본적인 AI 역량을 갖출 권리와 필요를 동시에 가진다.

이원칙은 디지털포용법이 규정한 디지털 기본권 보장을 실제로 이행하는 방식이다. 이는 또한 제2장에서 확인한 인구구조 현실에 대한 직접적 대응이기도 하다. 핵심 생산연령인구가 37.7%까지 감소하고, 도내 대부분의 시·군이 지역소멸 위험에 직면한 상황에서, 경북은 AI 리터러시를 일부 주민만 선택적으로 획득하는 혜택으로 취급할 수 없다. 기준선은 보편적이어야 하며, 모든 주민을 대상으로 설계되고, 모든 주민이 접근할 수 있어야 한다. 은행, 보건의료, 행정서비스, 직장 내 운영을 지배하는 AI 매개 시스템은 학습 여부에 따라 주민을 구분하지 않기 때문이다.

원칙 2. 전 생애 주기를 포괄하는 설계

보편성이 누구에게 권리가 있는지를 규정한다면, 포용성은 그 권리를 어떻게 실현할 것인지를 규정한다. 본 아키텍처는 출발점이 크게 다른 집단 모두에게 실질적으로 접근 가능한 진입 경로를 제공해야 한다. 예를 들어 스마트폰을 한 번도 사용해 본 적 없는 봉화의 75세 농업인, 처음으로 구미에 도착한 19세 베트남 유학생, AI 검사 시스템을 새로 도입한 공장의 45세 생산라인 관리자, 생성형 AI를 매일 사용하지만 허위정보를 사실과 구분하지 못하는 안동의 중학생, AI 기반 민원서비스를 운영하는 포항의 공무원이 모두 여기에 해당한다.

이 원칙은 단지 어떤 집단도 설계 단계에서 배제되지 않는다는 선언에 그치지 않는다. 전달 방식, 언어 선택, 인터페이스 설계, 학습 속도, 지원 구조가 각 집단에 맞게 처음부터 설계되어야 함을 의미한다. 이는 디지털 리터러시를 갖춘 한국어 사용 성인을 기준으로 한 기본 설계를 사후적으로 수정하는 방식과는 다르다. 예를 들어 고령층을 위한 단순한 인터페이스와 대면 교육, 외국인 근로자를 위한 베트남어·중국어·우즈베크어·인도네시아어 지원, 청소년을 위한 학교 교육과정 연계 및 소셜미디어 기반 접근, 제조업 종사자를 위한 기업 내 교육이 이에 해당한다. 기준은 하나이되, 그 기준에 도달하는 경로는 다양해야 한다.

원칙 3. 안전·윤리·웰빙의 기본 내재화

AI 윤리, 디지털 안전, AI 산출물에 대한 비판적 평가는 상위 단계 학습자만을 위한 선택형 요소가 아니라, 모든 인증 수준에 공통으로 포함되는 핵심 구성요소이다. 이 원칙은 아키텍처 차원에서 타협할 수 없는 기준이다. 즉, 어떤 인증 단계, 어떤 대상 집단, 어떤 전달 방식에서도 안전 및 윤리 내용은 제외될 수 없다

이 원칙은 한국의 신뢰 기반 AI 거버넌스 철학과 공공부문 AI 윤리기준의 여섯 가지 핵심 가치, 즉 공공성, 투명성, 안전성, 공정성, 책임성, 개인정보 보호를 반영한다. 동시에 이는 제2장에서 확인한 경북의 현실에 대한 대응이기도 하다. 디지털 기초 역량이 없는 고령층, 익숙하지 않은 환경을 제2언어로 탐색해야 하는 외국인 근로자, 비판적 필터 없이 알고리즘이 선별한 콘텐츠를 소비하는 청소년과 같이, 경북의 취약 집단은 딥페이크, 음성 복제 사기, 피싱 챗봇, 알고리즘 조작 등 AI 기반 위험에 가장 크게 노출되어 있다. 시민에게 AI를 생산적으로 활용하는 법만 가르치고, 이를 안전하게 활용하는 법을 가르치지 않는 프레임워크는 가장 기본적인 책무를 다하지 못한 것이다.

원칙 4. 프로그램·자격·국경을 아우르는 상호운용성

경북 AI 리터러시 표준을 통해 취득한 인증은 다음 세 가지 차원에서 인정될 수 있도록 설계된다.

수평적 호환성: 경북 내 다양한 교육 제공자 간 상호 인정이 가능해야 한다. 하나의 주민이 특정 지역 커뮤니티센터에서 시작한 교육이 다른 기관에서도 동일한 효력을 가져야 한다.
수직적 연계성: 마이크로 크레덴셜이 누적되어 대학 및 기업이 인정하는 보다 공식적인 자격으로 이어질 수 있어야 한다.
국제적 상호인정: 인증은 IEEE 3527.1™에 기반한 DQ Code와 연계되어야 하며, APEC 협력체계 및 양자 협정을 통해 국가 간 상호인정이 가능해야 한다.

이 원칙은 노동 이동이 국경을 넘어 이루어지는 환경에서 국내 전용 인증이 실질적 효용을 갖기 어렵다는 제3장의 분석 결과에 대응한다. 또한 외국인 근로자와 유학생이 활용할 수 있는 인증은 교육기관뿐 아니라 출입국 및 이민 당국에서도 인정 가능한 형태여야 한다는 인재 이동의 요구를 반영한다.

아울러 경북의 교육 생태계는 대학, 지역 커뮤니티센터, 기업 교육과정, 에듀테크 기업 등 다양한 제공자로 구성될 것이므로, 어떤 경로로 취득하였든 동일한 가치를 갖는 인증체계가 필요하다. 이를 위해 평가는 중앙 플랫폼을 통해 동일한 기준으로 운영되며, 하나의 기준, 하나의 평가, 하나의 인증이 유지된다.

원칙 5. 적층, 확장 가능하며, 고용현장과 연결

“보편 → 특화(Universal-to-Applied)” 확장 구조를 통해, 시민 공통의 기초 AI 리터러시를 기반으로 산업별·직무별 전문 역량을 마이크로 크레덴셜 형태로 단계적으로 확장할 수 있도록 한다.

예를 들어, 제조업 종사자는 시민 수준의 기초를 이수한 뒤 스마트공장 AI 모듈을 추가할 수 있고, 농업 종사자는 정밀농업 모듈을, 공공부문 종사자는 AI 거버넌스 모듈을 추가할 수 있다. 모든 확장은 동일한 인증 기반 위에서 이루어지며, 불필요한 중복 학습 없이 누적된다.

다만적층 구조가 실제 효용을 가지기 위해서는 반드시 고용 현장과 연결되어야 한다. 따라서 모든 인증 단계, 특히 상위 단계에 한정하지 않고, 실제 AI 활용 역량을 입증할 수 있어야 한다. 평가에서는 AI 도구를 활용한 실제 과업 수행 능력, 인간과 AI 간 의사결정 역할 조정, AI 시스템에 기여하는 데이터 활용 역량 등을 확인한다.

이는제2장에서 확인된 핵심 사실에 대한 직접적 대응이다. 경북의 AI 전환을 가로막는 가장 큰 제약은 기술의 부재가 아니라, 이를 활용할 수 있는 인력 역량의 부족이다. 기업 조사에서도 채용 시 가장 중요하게 평가되는 요소는 실무 경험(37.5%)으로 나타났으며, 대규모 설비 투자가 이루어졌음에도 불구하고 운영 인력이 AI를 신뢰하거나 이해하지 못해 활용률이 낮은 사례가 확인되고 있다.

따라서 예를 들어 구미의 반도체 기업이 채용 과정에서 Level 3 인증을 확인할 경우, 해당 인증은 단순한 이수 사실이 아니라, 지원자가 AI 기반 수율 예측을 해석하고, 필요 시 경험에 기반해 이를 조정하며, 그 판단을 조직 내에서 설명할 수 있는 역량을 보유하고 있음을 보장해야 한다. 그렇지 않다면 이는 역량 인증이 아니라 단순 수료증에 불과하다.

또한모듈형 구조는 기술 환경 변화에 대한 신속한 대응을 가능하게 한다. 새로운 기술, 도구, 위험요소, 규제 요구가 등장할 경우, 개별 역량 모듈은 전체 인증체계를 변경하지 않고도 단기간 내 수정·추가·폐기할 수 있다. 이를 통해 인증은 항상 최신성을 유지하며, 산업 변화보다 뒤처지지 않고 동반 진화할 수 있다.

Part III.

경북형 AI 리터러시 표준 체계

3 영역. 6 역량. 24 마이크로 크레덴셜 프레임워크과 표준 운영을 위한 체계

Part I에서는 왜 이 프레임워크가 필요한지를 제시하였다. Part II에서는 이를 구축하기 위한설계 원칙과기준을 규정하였다. Part III에서는 실제로 무엇이구축되었으며, 그것이 어떠한 방식으로 작동하는지를 제시한다.

정부는 교육 콘텐츠를 직접 만들지 않는다. 대신 모든 교육이 동일한 표준을 충족하고 동일한 인증체계로 연결되도록 하는 인프라를 구축한다.

제7장.
경북형 AI 리터러시 프레임워크

경북형 AI 리터러시 프레임워크는 제6장에서 제시한 5대 설계 원칙을 구체적인 역량 구조로 전환한 것이다.

3개 영역, 6개 역량, 24개 마이크로 크레덴셜 하위역량을 통해 경북에서 AI 리터러시를 갖춘다는 것이 무엇을 의미하는지를 구체화한다.

이 프레임워크는 단일한 교육과정을 전제로 하는 기존의 방식을 채택하지 않는다. 대신 Part II에서 제시한 ‘보편–특화’ 확장모델을 채택한다. 이를 통해 모든 도민에게 공통으로 적용되는 윤리적이고 안전하며 생산적인 AI 활용의 보편적 기반을 설정하고, 그 위에 경북 산업인력의 수요에 맞춘 적층형 산업별 마이크로 크레덴셜을 유연하게 확장할 수 있도록 설계하였다.

본 장에서 제시하는 내용은 이러한 보편적 기반에 해당하며, 그 상위에 구축되는 적용 영역은 제8장과 제10장에서 다룬다.

7.1. 디지털 역량 분류체계

3개 영역, 6개 역량, 24개 마이크로 크레덴셜

본 역량체계는 AI와 개인의관계를 설명하는 세가지 직관적인 영역을중심으로 구성되며, 각영역은 하나의핵심 질문에대응한다. 이 세영역은 의도적으로 단계적으로배열되어 있으며, ‘자신감있는 활용(Confident Use)’은기본적인 활용 역량을, ‘안전한 활용(Safe Use)’은보호와 위험대응 역량을, ‘지혜로운활용(Wise Use)’은 판단과책임 있는활용 역량을형성한다. 이들 영역은통합적으로 작동하여, 개인이 AI를생산적으로 활용하고, 그에따른 위험을인식·관리하며, 최종적으로인간의 주체적판단에 기반하여 AI 결과를활용할 수있는 역량을갖추도록 한다.

그림 4. 경북형 AI 리터러시 프레임워크 개요

영역 1. “AI·디지털을 자신있게 활용한다”

“나는 AI가 매개하는 디지털 환경에서 디지털 도구를 효과적으로 활용하고, 존중에 기반한 의사소통을 할 수 있는가?”

이 영역은 디지털 사회에 생산적으로 참여하기 위해 필요한 기초 역량을 포괄한다. 여기에는 기기 활용, 정보 평가, 문화 간 의사소통, 디지털 존재 관리가 포함된다. 이 영역은 학습자의 출발점과 관계없이, 일상과 업무가 점차 디지털 환경을 통해 매개되는 상황에서 누구나 자신감 있게 기능할 수 있도록 하는 데 목적이 있다.

표 15. GBAIL 역량 01: ICT 활용 및 미디어 리터러시

GSM DQ Code	하위역량	학습자가 수행할 수 있는 내용
DQ_IND_07_01	ICT 리터러시 및 디지털 활용 능숙도	개인은 모바일 앱, 플랫폼, 생산성 소프트웨어 등 일반적인 디지털 도구를 활용하고, 디지털 파일을 관리하며, 고급 필터링 기능을 활용한 온라인 검색을 수행할 수 있다. 또한 정보를 체계적으로 정리하는 전략을 적용하여 운영체제, 클라우드 플랫폼, 의사소통 도구를 효율적으로 활용함으로써 디지털 작업 흐름을 최적화할 수 있다. 나아가 개인적·교육적·직업적 활동을 위해 디지털 정보를 생성, 관리, 정리, 검색할 수 있다.
DQ_IND_07_02	미디어 리터러시 및 정보 평가	개인은 디지털 미디어와 정보원의 정확성, 신뢰성, 의도, 프레이밍 방식을 평가할 수 있다. 또한 출처 검증 기반을 적용하고, 여러 출처의 근거를 비교하며, 신뢰할 수 있는 정보와 오도되거나 조작된 콘텐츠를 구별할 수 있다. 아울러 뉴스, 광고, 소셜미디어에서 활용되는 설득 기법, 정서적 호소, 프레이밍 전략을 인식하면서 미디어 메시지를 해석할 수 있다.

표 16. GBAIL 역량 02: 디지털 소통 및 글로벌 마인드셋

GSM DQ Code	하위역량	학습자가 수행할 수 있는 내용
DQ_IND_01_01	진정성 있는 온라인 페르소나	개인은 자신의 가치, 오프라인 정체성, 윤리적 책임과 일관되도록 온라인에서 자신을 표현할 수 있다. 또한 허위 정체성, 사회적 비교, 대상화, 익명성의 오용과 같은 위험요인을 인식하고, 진정성 있고 책임 있는 자기표현을 지원하도록 온라인 페르소나를 관리할 수 있다.
DQ_IND_01_02	글로벌 마인드셋 및 문화적 민감성	개인은 네티켓을 실천하고, 다양한 관점을 존중하며, 서로 다른 문화적 맥락에 맞추어 의사소통 방식을 조정함으로써 글로벌 디지털 환경에서 책임 있게 소통할 수 있다. 또한 온라인 참여가 지역사회, 국가, 국제사회 구성원에게 어떠한 영향을 미치는지 설명할 수 있다.
DQ_IND_05_01	디지털 정서 인식 및 자기 조절	개인은 디지털 상호작용에서 정서적 유발요인, 스트레스 요인, 어조 신호를 식별할 수 있다. 또한 온라인 콘텐츠가 자신의 기분에 미치는 영향을 점검하고, 디지털 환경에서의 정서적 과부하를 예방하며 심리적 안녕을 유지하기 위해 마음챙김과 자기돌봄 기법을 실천할 수 있다. 아울러 멈춤, 재구성, 자기돌봄과 같은 자기조절 전략을 적용하여 정서적 안정을 유지할 수 있다.
DQ_IND_05_02	디지털 공감 및 적극적 경청	개인은 자신의 가치, 오프라인 정체성, 윤리적 책임과 일관되도록 온라인에서 자신을 표현할 수 있다. 또한 허위 정체성, 사회적 비교, 대상화, 익명성의 오용과 같은 위험요인을 인식하고, 진정성 있고 책임 있는 자기표현을 지원하도록 온라인 페르소나를 관리할 수 있다.
DQ_IND_06_01	개인 디지털 발자국 및 평판 관리	개인은 네티켓을 실천하고, 다양한 관점을 존중하며, 서로 다른 문화적 맥락에 맞추어 의사소통 방식을 조정함으로써 글로벌 디지털 환경에서 책임 있게 소통할 수 있다. 또한 온라인 참여가 지역사회, 국가, 국제사회 구성원에게 어떠한 영향을 미치는지 설명할 수 있다.
DQ_IND_06_02	온라인 의사소통 기본 역량	개인은 디지털 상호작용에서 정서적 유발요인, 스트레스 요인, 어조 신호를 식별할 수 있다. 또한 온라인 콘텐츠가 자신의 기분에 미치는 영향을 점검하고, 디지털 환경에서의 정서적 과부하를 예방하며 심리적 안녕을 유지하기 위해 마음챙김과 자기돌봄 기법을 실천할 수 있다. 아울러 멈춤, 재구성, 자기돌봄과 같은 자기조절 전략을 적용하여 정서적 안정을 유지할 수 있다.
DQ_IND_06_03	조직의 디지털 발자국에 대한 참여와 관리	개인은 자신의 가치, 오프라인 정체성, 윤리적 책임과 일관되도록 온라인에서 자신을 표현할 수 있다. 또한 허위 정체성, 사회적 비교, 대상화, 익명성의 오용과 같은 위험요인을 인식하고, 진정성 있고 책임 있는 자기표현을 지원하도록 온라인 페르소나를 관리할 수 있다.
DQ_IND_13_01	가상 협업 관계 이해	개인은 네티켓을 실천하고, 다양한 관점을 존중하며, 서로 다른 문화적 맥락에 맞추어 의사소통 방식을 조정함으로써 글로벌 디지털 환경에서 책임 있게 소통할 수 있다. 또한 온라인 참여가 지역사회, 국가, 국제사회 구성원에게 어떠한 영향을 미치는지 설명할 수 있다.

영역 2. “AI·디지털을 안전하게 활용한다”

“나는 AI 기반 및 디지털 위험으로부터 나 자신과 타인을 보호할 수 있는가?”

이 영역은 설계 원칙(제6장, 원칙 1~3)에 따라 모든 인증 수준에서 요구되는 디지털 안전 및 보안 관련 역량을 다룬다. 여기에는 개인 차원의 디지털 위생뿐 아니라, AI 기반 플랫폼이 만들어내는 다양한 구조적 위험까지 포함된다. 예를 들어 딥페이크로 증폭되는 사이버 괴롭힘, 이용자가 인지하지 못하는 사이 행동에 영향을 미치는 추천 알고리즘 등이 이에 해당한다. 경북의 취약계층, 즉 고령 주민, 한국어 활용에 제약이 있는 외국인 근로자, 그리고 디지털 활용에는 익숙하지만 비판적 판단 역량은 충분하지 않은 청년층에게 이 영역은 결코 부가적인 요소가 아니다. 이는 가장 우선적인 방어선이다.

표 17. GBAIL 역량 03: 디지털 안전 및 디지털 웰빙

GSM DQ Code	하위역량	학습자가 수행할 수 있는 내용
DQ_IND_05_03	인간–AI 간 정서적 경계 설정	개인은 생성형 AI 시스템과 봇이 감정과 관계에 어떠한 영향을 미칠 수 있는지 식별할 수 있다. 또한 AI 기반의 정서적 영향력과 조작 가능성을 평가하고, 정서적 지지를 AI에 과도하게 의존하지 않도록 심리적 경계를 의도적으로 설정하며, 진정성 있는 인간관계를 우선할 수 있다.
DQ_IND_02_01	자기조절적 디지털 참여	개인은 디지털 기술이 자신의 건강, 대인관계, 일상적 생활 패턴에 어떠한 영향을 미치는지 설명할 수 있다. 또한 자기통제와 의도성을 바탕으로 온라인과 오프라인 참여의 균형을 지원하는 경계와 습관을 형성할 수 있다. 아울러 건강하지 않은 디지털 의존의 징후를 식별하고, 웰빙을 보호하기 위해 자신의 일상 루틴을 조정할 수 있다.
DQ_IND_03_01	사이버 괴롭힘 및 디지털 괴롭힘 대응	개인은 사이버 괴롭힘, 또래 간 위해 행위, 신상정보 노출, 딥페이크나 봇 기반 혐오표현과 같은 AI 기반 괴롭힘을 식별하고, 신고하며, 개입할 수 있다. 또한 유해 행위를 신고하고, 안전한 개인 및 피해자 지원 방식을 적용하며, 신고 시스템과 콘텐츠 조정 필터 등 플랫폼 도구를 활용하여 디지털 환경에서의 피해를 줄일 수 있다. ‘해를 끼치지 않는다’는 윤리 원칙에 기반하여, 방관자가 아니라 적극적 개인자로서 일관되게 행동하고, 존중의 가치를 분명히 옹호하며, 안전한 온라인 환경을 유지할 수 있다.
DQ_IND_03_02	AI 기반 구조적 위험 이해 및 대응	개인은 추천 엔진, 증폭 메커니즘, 주의력 추출 모델과 같은 AI 기반 시스템이 정보 노출, 행동, 공격 담론 형성에 어떠한 영향을 미칠 수 있는지 설명할 수 있다. 또한 이러한 시스템이 자신의 디지털 참여에 미치는 영향을 평가하고, 유해한 영향을 줄이기 위한 비판적 사고와 대응 전략을 적용할 수 있다.
DQ_IND_03_03	대인 접촉 위험 관리	개인은 그룹밍, 강압, 표적화, 원치 않는 접근과 같은 온라인 접촉 위험을 식별·평가·대응할 수 있다. 또한 온라인 가해자가 사용하는 조작 및 착취 전술을 파악하고, 개인정보 보호 설정, 신고 절차, 안전한 의사소통 원칙과 오프라인 만남 시 준수사항 등의 실천 방안을 적용하여 착취 위험을 줄일 수 있다.
DQ_IND_03_04	콘텐츠 위험 관리	개인은 부적절하거나 폭력적인 콘텐츠, 유해한 미디어, 허위조작정보, 그리고 알고리즘적으로 편향된 자료에 대한 노출을 줄이기 위해 디지털 콘텐츠를 평가하고 선별할 수 있다. 또한 이러한 콘텐츠가 안전, 웰빙, 뇌 발달, 그리고 정보에 기반한 사회 참여에 미치는 영향을 평가할 수 있다. 아울러 큐레이션, 신고, 플랫폼 안전 도구를 활용하여 위험하고 유해한 콘텐츠에 대한 노출을 줄일 수 있다.

표 18. GBAIL 역량 04: 데이터 보안, 사생활 및 개인정보 보호

GSM DQ Code	하위역량	학습자가 수행할 수 있는 내용
DQ_IND_04_01	개인 기기 보안 및 디지털 위생	개인은 강력한 비밀번호 설정, 다중인증, 정기적 업데이트, 권한 관리, 안전한 다운로드 습관 등 디지털 위생 실천을 통해 기기, 계정, 정보를 보호할 수 있다.
DQ_IND_04_02	개인 사이버 위험 대응	개인은 피싱, 랜섬웨어, 사회공학, 신원 사기 등에 사용되는 조작 전술을 분석하고, 의심스러운 활동에서 위험 신호를 식별할 수 있다. 또한 계정 침해 여부를 점검하며, 자신과 타인의 디지털 자산 및 금용 자산을 보호하기 위한 개인 차원의 사고 대응 전략을 실행할 수 있다.
DQ_IND_08_01	사생활 보호 및 개인정보 권리의 기본 이해	개인은 디지털 데이터와 개인정보에 관한 권리와 책임을 설명할 수 있다. 또한 개인정보 보호를 기본적 원리로 이해하고, 플랫폼 정책을 검토하며, 개인정보 보호 설정을 구성하고, 필요한 데이터 공유를 최소화함으로써 개인의 디지털 자산을 보호할 수 있다.

영역 3. “AI·디지털을 현명하게 활용한다”

“나는 AI를 이해하고, 이를 통해 나의 역량을 확장하며, AI를 활용해 내린 결정에 대해 책임을 질 수 있는가?”

이 영역은 능동적이고 이해 기반의 AI 활용자와 수동적인 AI 소비자를 구분하는 핵심 역량을 다룬다. 여기에는 AI 시스템의 작동 원리에 대한 이해, 프롬프트 엔지니어링과 출력 검증을 통한 실제 활용 역량, 그리고 무엇보다 AI가 생성한 권고가 의사결정에 영향을 미칠 때에도 인간의 주체적 판단을 유지하는 역량이 포함된다. 경북의 노동력에게 이 영역은 AI를 불투명한 블랙박스가 아니라 스스로 통제하고 활용할 수 있는 도구로 전환시키는 기반이 된다. 모든 시민에게도 이 영역은 최종 의사결정의 주체가 기계가 아니라 인간임을 보장하는 핵심 영역이다.

표 19. GBAIL 역량 05: AI 기초 및 실무 활용

GSM DQ Code	하위역량	학습자가 수행할 수 있는 내용
DQ_IND_07_03	인공지능의 기본 이론 및 개념	개인은 인공지능을 정의하고, 그 다양한 유형을 구분하며, 발전 과정의 주요 이정표를 설명할 수 있다. 또한 AI 도구와 실제 적용 사례를 이해 기반으로 활용할 수 있도록, AI 시스템에서 데이터, 모델, 응용의 역할과 핵심 기술 구조를 설명할 수 있다.
DQ_IND_07_05	생성형 AI의 실무 활용 및 프롬프트 엔지니어링	개인은 일상생활에서 정보 분석과 콘텐츠 생성을 지원하기 위해 생성형 AI 도구를 선택·통합·활용할 수 있다. 또한 프롬프트를 작성하고 개선하며, 프롬프트의 성능을 평가하고, 활용 이전에 산출물의 정확성, 관련성, 환경 여부를 검증할 수 있다.

표 20. GBAIL 역량 06: AI 윤리 및 AI-인간 협력과 의사결정

GSM DQ Code	하위역량	학습자가 수행할 수 있는 내용
DQ_IND_01_03	AI 활용 환경에서의 인간 주도 책임 있는 의사결정	개인은 디지털 환경에서 AI가 생성한 권고를 활용할 때 인간의 판단을 적용할 수 있다. 또한 인간의 의사결정과 AI의 지원 간 차이를 설명하고, AI가 생성한 산출물을 실제 행동에 반영하기 전에 검증하며, 최종 결정에 대한 책임을 유지할 수 있다.
DQ_IND_07_04	인간과 인공지능의 구별	개인은 인간의 지능과 계산 기반 AI 메커니즘의 차이를 설명할 수 있다. 또한 편향, 불투명성, 허위정보 위험을 포함하여 AI의 가능성과 한계를 평가할 수 있다.
DQ_IND_10_01	AI 윤리적 위험 인식	개인은 AI 시스템을 활용할 때 알고리즘 편향, 조작, 환각과 같은 윤리적 위험을 식별할 수 있다. 또한 다양한 AI 활용 사례가 조직과 사회에 미치는 영향을 평가함으로써 책임 있는 기술 활용을 도모하고, 이러한 위험을 완화할 수 있다.

7.2. 미래 확장성: 보편적 기반에서 산업 적용 전문성으로

역량 상호보완 원칙

이 분류체계는 하나의 기본 전제 위에서 설계되었다. AI 리터러시는 기존 역량을 대체하는 것이 아니라, 각 분야의 전문성을 증폭시키는 역할을 한다는 점이다.

예를 들어, 20년 이상의 공정 경험을 보유한 제조업 근로자는 AI 기반 공정 최적화 역량을 결합할 때 그 가치가 감소하는 것이 아니라 오히려 증대된다. 지역의 토양 특성과 미세 기후에 대한 깊은 이해를 가진 농업인은 AI 기반 데이터 분석이 경험적 지식을 보완할 때 더 효과적인 의사결정을 수행할 수 있다. 또한 풍부한 문화적 지식을 가진 문화해설사는 AI가 반복적인 정보 제공을 담당할 경우, 해석과 스토리텔링에 집중함으로써 보다 몰입도 높은 경험을 제공할 수 있다.

이러한 상호보완성은 프레임워크 전달 방식에도 중요한 함의를 갖는다. 본 프로그램은 AI 리터러시를 자동화 위협에 대한 방어적 대응으로 제시하지 않고, 기존 역량을 확장하는 기회로 제시한다. 이러한 긍정적 접근은 새마을 정신의 자조 원칙과 결합되어, AI 교육을 자신의 역할 축소로 인식할 수 있는 학습자들에게도 높은 동기와 참여를 유도한다. 이에 따라 마이크로크리덴셜은 학습자가 기존의 전문지식과 AI 도구 활용을 결합하도록 요구하며, 이를 대체하는 방식은 지양한다.

산업 적용 전문성

본 장에서 제시한 24개의 마이크로 크레덴셜은 보편적 기반에 해당한다. 이는 직업, 연령, 국적과 관계없이 모든 경북 도민이 갖추어야 할 최소한의 역량이며, 출발점이지 최종 목표가 아니다.

프레임워크의 적층형 구조(설계 원칙 5)는 이 보편적 기반 위에 산업별 전문 역량을 추가로 확장할 수 있도록 설계되어 있다. 이러한 산업 적용 단계는 현재 Phase 1 표준에는 포함되어 있지 않으며, Phase 2에서 산업계, 대학, 기업 파트너와의 협력을 통해 공동 설계될 예정이다. 보편적 기반은 구조를 제공하고, 산업 영역은 실제 적용 내용을 구성한다.

경북의 5대 전략 산업 클러스터는 이러한 산업 적용 역량 개발의 우선 영역을 제시한다.

스마트 제조업. AI 기반 불량 탐지, 디지털 트윈 해석, 예지정비 의사결정, 자율 생산 환경에서의 인간–AI 권한 조정 등에 대한 마이크로 크레덴셜으로 구성된다. 예를 들어 구미 반도체 공정의 작업자는 보편적 기반 역량과 함께 금오공과대학교 및 산업 파트너와 공동 설계된 산업 모듈을 통해 AI 수율 예측을 해석하고, 현장 경험에 따라 시스템 개입 여부를 판단할 수 있는 역량을 인증받게 된다.
정밀 농업. AI 기반 작물 질병 예측, 토양 데이터 해석, 자율 농기계 운용, 기상 모델 기반 수확 시점 결정 등의 역량을 포함한다. 안동 지역의 농업인은 보편적 안전·윤리 역량에 더해 안동대학교 및 지역 협동조합과 공동 설계된 모듈을 통해 AI 권고와 축적된 농업 경험을 결합할 수 있는 역량을 인증받게 된다.
자동차 및 모빌리티. 전동화 부품 품질 AI, 소프트웨어 정의 차량 진단, 디지털 트윈 기반 물류 최적화 등의 마이크로 크레덴셜으로 구성된다. 경주–영천–경산 산업벨트의 근로자는 내연기관 중심 산업에서 미래 모빌리티로 전환하는 과정에서 현대모비스 및 협력업체 네트워크와 함께 설계된 교육과정을 통해 경북 AI 리터러시 기반 위에 산업 전문성을 추가하게 된다.
로봇 및 방위 시스템. 물리 AI 통합, 생산설비에서의 로봇 운영체제(ROS) 적용, 유·무인 협업(MUM-T) 운영 및 감독 등의 역량을 포함한다. 포항–구미 로봇 산업축에서는 점점 자율화되는 시스템에 대해 인간의 감독 역량이 중요하며, 이는 GBAIL06(인공지능 윤리와 인간 의사결정) 보편 역량을 기반으로 POSTECH 및 방산 산업 파트너와의 협력을 통해 확장된다.
문화유산 및 관광. AI 기반 다국어 해설, 문화 콘텐츠 큐레이션 및 정확성 검증, 방문객 경험 개인화 등의 마이크로 크레덴셜으로 구성된다. 경주의 세계유산과 하회마을은 AI를 문화 대체가 아닌 보존 수단으로 활용할 수 있는 대표적 사례이며, 관련 모듈은 문화유산 전문가 및 국립경주문화재연구소와 협력하여 설계된다.

핵심 설계 원칙은 이러한 미래 산업 모듈들이 향후 별도의 인증체계로 형성되지 않는 점이다. 모든 산업 모듈은 동일한 마이크로 크레덴셜 구조, 동일한 중앙 평가체계, 동일한 AI 시민 ID를 기반으로 보편적 기반 위에 적층된다. 제조업에서 농업으로 이동하거나, 경북에서 APEC 협력국으로 이동하더라도 하나의 통합된 인증 기록을 통해 보편 역량과 산업별 전문성이 함께 검증된다.

이 시스템의 목표는 지방정부가 반도체 엔지니어나 정밀 농업 종사자가 알아야 할 AI 내용을 직접 정의하는 데 있지 않다. 그보다는 해당 분야의 전문가들이 스스로 내용을 설계하고, 인증하며, 지속적으로 갱신할 수 있도록 하는 구조를 구축하는 데 있다.

7.3. PbDQ 글로벌 지식 기반을 통한 지속적 고도화

AI 기술, 위협 환경, 규제 요건은 수년이 아니라 수일 단위로 변화한다. 따라서 공표 시점에 고정된 프레임워크는 첫 번째 인증 대상 집단이 과정을 마치기 전에 이미 시대에 뒤처질 수 있다. 경북 AI 리터러시 표준 프레임워크는 DQ Institute의 국제 네트워크 전반에서 유지·관리되는 역량 정의, 평가 도구, 교육과정 자원을 지속적으로 축적한 저장소인 Powered by DQ(PbDQ) 글로벌 라이브러리와의 연계를 통해 이러한 문제에 대응할 수 있다.

이러한 연계는 다음의 세 가지 수준에서 작동한다:

마이크로 크레덴셜의 최신성 유지. 개별 마이크로 크레덴셜의 정의는 다수 국가와 산업 분야의 운영 사례에서 축적된 역량 변화 데이터를 통합한 PbDQ 글로벌 데이터베이스를 기준으로 벤치마킹된다. 이에 따라 경북 프레임워크는 이를 반영하여 마이크로 크레덴셜을 개정·확장하거나 신규로 추가할 수 있으며, 갱신된 내용은 경북 AI 리터러시 중앙 플랫폼을 통해 지정 교육기관 전반에 동시에 배포된다. 즉, 보편적 기반은 고정된 체계가 아니라 버전 관리되는 체계이다.
국가 간 벤치마킹. PbDQ 데이터베이스는 경북 프레임워크와 미국, 유럽연합, 싱가포르 등 주요 국제 지역의 AI 리터러시 운영 사례를 지속적으로 비교할 수 있도록 지원한다. 예를 들어 싱가포르의 통합 AI 리터러시 프레임워크가 새로운 역량 축을 도입하거나, 유럽연합 AI법의 이행 규정이 새로운 준수 중심의 리터러시 요건을 요구하는 경우, 경북 연구진은 동일한 변화가 경북 맥락에서도 필요한지를 검토하고 사후 대응이 아니라 선제적으로 조치할 수 있다.
산업 모듈 검증. 경북의 5대 전략 산업 클러스터를 대상으로 산업 적용 모듈이 개발되는 경우, PbDQ 데이터베이스는 해외 유사 산업 적용 사례를 바탕으로 한 검증 자료를 제공한다. 예를 들어 구미를 대상으로 개발된 스마트 제조 AI 모듈은 독일, 싱가포르, 일본 등에서 운영 중인 유사한 제조 AI 역량 프레임워크와 비교·검증될 수 있다. 이를 통해 경북의 산업별 인증이 국내 기준뿐 아니라 국제적 고용 수요와 기대 수준에도 부합하도록 할 수 있다.

제8장.
경북형 AI 리터러시 인증체계

제7장에서는 AI 리터러시의 구성 체계를 제시하였다. 구체적으로는 3개 영역, 6개 역량, 24개 마이크로 크레덴셜으로 이루어진 구조이다. 본 장에서는 이러한 역량을 어떤 기준과 방식으로 평가하고 인증할 것인지, 그리고 이를 어떻게 공식적으로 인정할 것인지를 다룬다. 즉, 프레임워크의 역량 분류체계를 체계적인 인증 경로로 구체화함으로써, 디지털 환경에 처음 진입하는 주민부터 직무 현장에서 AI를 활용하는 인력에 이르기까지 경북의 다양한 주민을 하나의 일관된 인증체계 안에서 포괄하고자 한다.

8.1. 3단계 인증체계

경북 AI 리터러시 표준은 3단계 인증체계를 설정하고 있으며, 각 단계는 서로 다른 AI 역량 수준의 기준점을 나타낸다. 각 단계는 누적적으로 설계되어 있어 이전 단계 위에 다음 단계가 구축되며, 상위 단계로의 이행은 단순한 이수 시간이 아니라 실제 역량의 입증을 전제로 한다. 제4단계에 해당하는 산업 적용 전문성은 Phase 2 이후의 확장을 염두에 두고 향후 확장 가능한 구조로 설계되어 있다.

그림 5. 경북 AI 리터러시 3단계 인증체계

표 21. 경북형 AI 리터러시 3단계 인증체계

레벨	명칭	대상 집단	핵심 중점
1	AI·디지털 접근	디지털 활용 경험이 부족한 집단(예: 고령층, 기술 활용 경험이 없는 최근 이주민)	기초적인 기기 조작, 플랫폼 초기 적용, 디지털 안전의 기초, 기술 활용에 대한 자신감 형성
2	AI 준비형 시민	경북의 모든 주민: 보편적 시민 역량의 기준선	AI 이해, 위험 인식, 개인정보 보호, 윤리적 인식, 일상생활에서의 정보 기반 AI 활용
3	AI 활용 근로자	모든 재직자, 제조업 및 농업 종사자, 취업 중인 외국인 근로자	직장 내 AI 도구 활용, 인간–AI 의사결정 조정, 프롬프트 엔지니어링, 데이터 기여, 조직 차원의 디지털 책임
향후	산업 적용 전문 인력	기술 전문가, 팀장급 인력, AX 전환 관리자	산업 분야별 고급 AI 활용, 시스템 설계, 데이터 전략, 기능 간 통합

레벨 1: AI·디지털 접근

레벨 1 인증은 개인이 디지털 사회에 기초적인 자신감과 안전성을 바탕으로 참여할 수 있음을 확인하는 단계이다. 이는 낮은 수준의 인증이 아니라, 이후 모든 발전 경로의 출발점이 되는 필수적 기반이다.

표 22. 레벨 1 인증을 위한 마이크로 크레덴셜

영역	역량	GSM Code	마이크로 크레덴셜
1. 자신있는 활용	GBAIL01	DQ_IND_07_01	ICT 리터러시 및 디지털 활용 능숙도
	GBAIL02	DQ_IND_05_01	디지털 정서 인식 및 자기조절
	GBAIL02	DQ_IND_06_02	온라인 의사소통의 기본 역량
2. 안전한 활용	GBAIL03	DQ_IND_02_01	자기조절적 디지털 참여
2. 안전한 활용	GBAIL04	DQ_IND_04_01	개인 기기 보안 및 디지털 위생

그림 6. 사례: AI·디지털 접근

“나는 디지털 세계를 안전하고 자신감 있게 이용할 수 있다.”

이 단계의 개인은 스마트폰을 조작하고, 디지털 플랫폼을 활용하며, 온라인에서 자신감 있게 의사소통할 수 있다. 또한 기기를 안전하게 관리하고, 디지털 상호작용이 자신의 웰빙에 미치는 영향을 인식하며, 온라인과 오프라인 생활 사이에 건강한 경계를 유지할 수 있다.

경북의 사례: 이제 디지털 포털을 통해 공공 보건서비스에 접근할 수 있게 된 봉화의 72세 농업인, 한국의 은행 애플리케이션을 활용해 안전하게 본국에 송금할 수 있는 신규 입국 베트남 공장 근로자, 그리고 의심스러운 메시지를 클릭하기 전에 위험 신호를 식별할 수 있는 포항의 퇴직 철강 근로자들이 이에 해당된다. 이들은 디지털 사회에 포용된 주민으로서, 일상생활을 점점 더 좌우하는 각종 시스템에서 더 이상 배제되지 않는다.

레벨 2: AI 준비형 시민

레벨 2는 시민의 보편적 기본역량의 기준선에 해당한다. 이는 디지털포용법이 보장하는 디지털 기본권의 취지에 비추어 모든 시민이 도달해야 할 수준이며, 도 차원의 주민 보급률을 측정하는 기준 인증 수준이기도 하다.

레벨 2에서 평가하는 마이크로 크레덴셜: (누적 구조로서, 레벨 1의 모든 마이크로 크레덴셜을 포함하고 그 위에 추가됨)

표 23. 레벨 2 인증을 위한 마이크로 크레덴셜

영역	역량	GSM Code	마이크로 크레덴셜
1. 자신있는 활용	GBAIL01	DQ_IND_07_02	미디어 리터러시 및 정보 평가
		DQ_IND_01_01	진정성 있는 온라인 페르소나
		DQ_IND_01_02	글로벌 마인드셋 및 문화적 민감성
	GBAIL02	DQ_IND_05_02	디지털 공감 및 적극적 경청
	GBAIL02	DQ_IND_06_01	개인 디지털 발자국 및 평판 관리
2. 안전한 활용	GBAIL03	DQ_IND_05_03	인간–AI 간 정서적 경계 설정
		DQ_IND_03_01	사이버 괴롭힘 및 디지털 괴롭힘 대응
		DQ_IND_03_02	AI 기반 구조적 위험 이해 및 대응
		DQ_IND_03_03	대인 접촉 위험 관리
	GBAIL04	DQ_IND_03_04	콘텐츠 위험 관리
	GBAIL04	DQ_IND_04_02	개인 사이버 위험 대응
	GBAIL04	DQ_IND_08_01	사생활 보호 및 개인정보 권리의 기본 이해

그림 7. 사례: AI 준비형 시민

“나는 AI가 형성하는 사회에서 비판적으로 정보를 평가하고, 중요한 정보를 보호하고, 책임 있게 참여할 수 있다.”

이 단계의 개인은 신뢰할 수 있는 정보와 AI가 생성한 허위정보를 구별할 수 있으며, 사이버 위협으로부터 개인정보와 프라이버시를 보호할 수 있다. 또한 공감과 존중을 바탕으로 문화 간 소통에 참여할 수 있다. 더 나아가 추천 알고리즘과 AI 기반 시스템이 자신이 무엇을 보고, 구매하고, 믿게 되는지에 어떠한 영향을 미치는지 이해하고, 수동적으로 반응하는 대신 의식적 선택을 할 수 있다.

경북의 사례: 회사 네트워크를 위협할 수 있는 딥페이크 피싱 시도를 사전에 식별하는 구미의 중소기업 사무직 근로자, E-7-4 비자 신청에 도움이 되도록 자신의 디지털 발자국을 관리하는 우즈베키스탄 출신 생산직 근로자, 그리고 AI가 생성한 조언을 그대로 받아들이지 않고 온라인 건강정보를 비판적으로 검토하는 안동의 고령 주민을 포괄한다. 이들은 스스로를 보호하고 보다 안전한 지역사회 형성에 기여할 수 있는 디지털 회복탄력성을 갖춘 시민이다.

레벨 3: AI 활용 근로자

L레벨 3는 디지털 직장인을 위한 표준 단계로서, 기업이 채용 시 확인하는 인증 기준이며, 출입국 당국이 E-7-4 비자 전환 심사 시 참고하는 근거로 활용될 수 있다. 또한, 도 단위 대시보드에서는 이를 산업 전반의 AI 전환 준비 수준을 판단하는 지표로 활용하는 것을 제안한다.

레벨 3에서 평가하는 마이크로 크레덴셜: (누적 구조로서, 레벨 1 및 레벨 2의 모든 마이크로 크레덴셜을 포함하고 그 위에 추가됨)

표 24. 레벨 3 인증을 위한 마이크로 크레덴셜

영역	역량	GSM Code	마이크로 크레덴셜
1. 자신감 있는 활용	GBAIL02	DQ_IND_06_03	조직의 디지털 발자국에 대한 참여와 관리
1. 자신감 있는 활용	GBAIL02	DQ_IND_13_01	가상 협업 관계 이해
3. 현명한 활용	GBAIL05	DQ_IND_07_03	인공지능의 기본 이론 및 개념
	GBAIL05	DQ_IND_07_05	생성형 AI의 실무 활용 및 프롬프트 엔지니어링
	GBAIL06	DQ_IND_01_03	AI 활용 환경에서의 인간 주도 책임 있는 의사결정
	GBAIL06	DQ_IND_07_04	인간과 인공지능의 구별
	GBAIL06	DQ_IND_10_01	AI 윤리적 위험 인식

그림 8. 사례: AI 활용 근로자

“나는 업무에서 AI를 활용하고 기술과 협업하며, 이를 바탕으로 내린 결정에 대해 책임을 진다.”

이 단계의 개인은 AI 시스템이 어떻게 작동하는지, 그리고 그 가능성과 한계, 편향을 포함한 특성을 이해하고, 이를 바탕으로 자신의 직무 수행 역량을 확장한다. 또한 효과적인 프롬프트를 설계하고, AI 산출물을 실제 업무에 반영하기 전에 검증하며, 모든 의사결정에서 인간의 판단을 최종 권한으로 유지한다. 아울러 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 위험을 인식하고, 디지털 환경에서 조직을 책임 있게 대표할 수 있다.

경북의 사례: AI 불량 탐지 시스템과 협업하면서도 생산현장의 미세한 신호를 바탕으로 알고리즘이 놓친 부분을 경험에 근거해 판단하고 필요 시 결과를 수정하는 경주의 자동차 부품 품질 검사원을 의미한다. 또한 AI 기반 작물 질병 예측과 토양 수분 분석을 활용해 수확 시점을 최적화하되, 모델의 권고가 날씨와 나무의 상태, 그리고 축적된 과수원에서의 경험과 상충할 경우 이를 함께 비교·판단하는 영천의 사과 재배 농업인도 이에 해당한다. 더불어 생성형 AI를 활용해 이중언어 공정 문서를 작성하면서도 내용의 정확성과 문화적 적절성을 직접 확인하는 포항의 베트남 출신 팀장도 여기에 포함된다. 이들은 단순히 AI를 사용하는 데 그치지 않는다. AI와 협업하고, 이를 통제하며, 그 결과에 대한 책임을 주체적으로 가진다.

향후 확장 가능성: 레벨 4+ 산업 적용 전문인력

“나는 AI가 나의 산업을 어떻게 전환할 것인지 설계하고, 그 전환 과정에서 다른 사람들을 이끈다.”

이 단계의 개인은 단순히 AI 도구를 활용하는 수준에 머물지 않는다. 이들은 자신의 산업 분야 업무 흐름 안에서 AI를 어떻게 통합할 것인지를 설계하고, 어떤 영역에서 AI가 인간의 판단을 대체해서는 안 되는지를 판단하며, 동료와 조직이 그 전환을 수행할 수 있도록 이끈다. 또한 깊이 있는 분야 전문성과 고급 AI 활용 역량을 결합하여, 인간의 지식만으로도, AI 시스템만으로도 해결할 수 없는 문제를 해결한다.

이 단계는 현재 Phase 1 표준에는 포함되어 있지 않다. 현재 표준은 모든 산업과 인구집단에 공통적으로 적용되는 보편적 기반, 즉 레벨 1부터 레벨 3까지를 설정하는 데 초점을 두고 있기 때문이다. 다만 프레임워크의 적층형 마이크로 크레덴셜 구조는 산업별 전문 인증이 레벨 3 기반 위에 추가될 수 있도록 설계되어 있으며, 이는 제7장 7.2절에서 제시한 바와 같이 Phase 2에서 경북의 5대 전략 산업 클러스터를 중심으로 산업계, 대학, 기업 파트너와 함께 공동 설계될 예정이다.

경북에서 이와 같은 미래 모습은 다음과 같이 구체화될 수 있다:

스마트 제조업. 구미의 공정 엔지니어가 반도체 생산라인 전체를 대상으로 디지털 트윈 시뮬레이션을 구축하고, 생산팀이 에이전틱 AI 기반 일정 추천을 해석할 수 있도록 교육하며, 시스템의 자율적 판단에 대해 언제 인간이 개입해야 하는지를 규정하는 인간 개입 프로토콜을 설계하는 경우이다.
정밀 농업. 안동의 협동조합 리더가 드론 영상, 토양 센서 네트워크, AI 기반 수확량 예측 모델을 200개 소농을 위한 영농 관리체계에 통합하고, 어떤 AI 권고를 신뢰할지, 어떤 권고는 지역 재배 여건에 비추어 현장 검증할지, 그리고 이러한 기술을 65세 농업인에게도 익숙한 언어로 설명할지를 판단하는 경우이다.

Figure 9. AI 리터러시 발전 단계

문화유산 및 관광. 경주의 문화유산 전문가가 UNESCO 세계유산 전역에 AI 기반 다국어 해설 시스템을 배치하고, AI가 제시하는 역사 서사를 선별하며, 범용 언어모델로는 보장할 수 없는 문화적 정확성을 확보하고, 일선 종사자들이 AI 생성 콘텐츠에 인간의 해설과 스토리텔링을 덧붙일 수 있도록 교육하는 경우이다.
보건의료 및 돌봄. 봉화의 농촌 보건의료 현장 조정자가 독거 고령자를 위한 AI 기반 선별진료 및 원격 모니터링 시스템을 구성하고, 조기 개입과 경보 피로 사이의 균형을 고려해 경보 기준을 조정하며, 지역 보건 인력이 임상적 판단을 포기하지 않으면서도 AI 건강위험 점수를 해석할 수 있도록 교육하는 경우이다.
국경 간 인재관리. 경북테크노파크의 사업 책임자가 ASEAN 협력국을 대상으로 한 차세대 새마을 AI 인증 모듈을 설계하고, 현지 산업 역량 요건을 경북 프레임워크에 매핑하며, 해외 인증기관과 상호인정 조건을 협의하고, 인증 이수자가 실제로 정착과 생산성 향상이라는 제도적 성과를 달성하는지를 측정하는 경우이다.

경북형 AI 리터러시 표준은 보편적 기초 역량을 제공한다. 산업 적용 전문 단계는 이러한 기초가 최종 목표가 아니라, 경북의 산업 발전에 따라 요구되는 고도화된 역량으로 확장될 수 있는 출발점임을 보여준다. 또한 동일한 마이크로크레덴셜 구조를 기반으로, 변화하는 산업 수요에 대응하는 다양한 전문 역량으로 유연하게 확장될 수 있도록 설계되어 있다.

8.2. 평가체계

인증체계의 신뢰성은 평가의 신뢰성에 달려 있다. 역량이 아니라 단순 이수 여부만을 인증하는 자격은 기업에도 가치가 없고, 이민당국에도 실질적 기준이 되지 못하며, 학습자에게도 의미를 갖기 어렵다. 이에 따라 경북 평가체계는 개인이 무엇을 기억하는지가 아니라 무엇을 실제로 수행할 수 있는지를 평가하는 역량 기반 모델을 채택한다.

평가 설계는 구조화된 지식 평가와 실제 역량의 수행 입증을 결합하는 방식으로 구성되어야 한다. 지식 및 판단 영역은 AI의 기초 개념, 안전 인식, 윤리적 판단, 비판적 사고를 포함하며, 경북의 실제 맥락을 반영한 시나리오 기반 의사결정 과제를 통해 평가한다. 이러한 두 영역의 비중은 인증 단계에 따라 조정되며, 초기 단계에서는 안내된 과업 중심으로, 상위 단계에서는 독립적인 직무 적용 역량에 보다 높은 비중을 두게 된다. 구체적인 평가 도구 설계, 세부 채점 기준, 점수 산정 방식, 운영 절차는 Phase 2 추진 과정에서 마련될 예정이다.

중앙 평가, 분산 운영

어느 기관에서 교육을 이수했는지와 관계없이 모든 인증 평가는 경북 중앙 플랫폼의 통합 평가 시스템을 통해 운영된다. 교육 운영과 평가 운영을 분리한 것은 의도적인 구조적 설계이다. 이를 통해:

경북의 농촌 지역 커뮤니티센터에서 취득한 레벨 2 인증과 기업 프로그램을 통해 취득한 레벨 2 인증이 동일한 효력을 갖도록 할 수 있다.
운영기관은 평가 통과 인원을 늘리는 것이 아니라 학습자의 실제 역량 향상에 집중하도록 유도된다.
도는 개별 운영기관의 교육과정을 직접 감사하지 않고도 품질보증을 유지할 수 있다.
기업은 교육기관의 브랜드가 아니라 평가 기준 자체에 근거하여 인증을 신뢰할 수 있다.

통합 평가 시스템이 곧 특정 장소를 의미하는 것은 아니다. 평가는 경북 중앙 플랫폼을 통해 디지털 방식으로 운영되는 것을 제안하며, 지역 커뮤니티센터, 대학 실습실, 기업 교육장 등 모든 공인 평가 장소에서 응시할 수 있도록 한다. 지리적으로 접근이 어려운 학습자의 경우에는 감독하의 원격 평가 방식도 활용할 수 있도록 한다.

정책수단으로서의 평가 체계

평가 데이터는 제11장의 도 단위 대시보드로 직접 연계되며, 별도의 고비용·저효율 측정 없이도 정책 성과를 보여주는 대리지표로 활용된다.

도민의 디지털 웰빙은 일반 주민과 고령층 집단의 레벨 1 및 레벨 2 합격률을 통해 확인할 수 있으며, 이는 취약 주민 전반에 걸친 보호 역량의 확산 수준을 보여준다.
중소기업의 AI 도입 준비도는 중소기업 재직자 집단의 레벨 2 및 레벨 3 합격률을 통해 확인할 수 있으며, 이는 자본 장비 투자를 실제 생산성 향상으로 연결할 수 있는 인력 역량이 갖추어졌는지를 보여준다.
외국인 근로자 통합 수준은 외국인 근로자 및 유학생 집단의 레벨 1 및 레벨 2 이수 현황과 의사소통 과제 수행 점수를 결합하여 확인할 수 있으며, 이는 정착 안정성을 뒷받침하는 디지털 적응 수준을 보여준다.
디지털 안전 회복탄력성은 전 단계의 안전 시나리오 평가 점수를 통해 확인할 수 있으며, 이는 AI 기반 위협을 인식하고 대응할 수 있는 주민 전체의 집단적 역량을 보여준다.
지역 인재 양성 체계 구축 수준은 경북의 5대 전략 산업 클러스터 내 레벨 3 이수율을 통해 확인할 수 있으며, 이는 Phase 2에서 개발될 산업 적용 레벨 4 모듈에 대한 준비 수준을 보여준다.

이처럼 평가는 개인에 대한 인증 기능과 도 차원의 정책 측정 기능을 동시에 수행하므로, 모든 평가는 반드시 중앙의 통합 평가 시스템을 통해 이루어져야 한다. AI 시민증은 학습자에게는 인증 수단인 동시에, 도정 차원에서는 정책 효과를 측정하는 수단으로도 기능한다. 즉, 하나의 체계를 통해 두 가지 목적을 달성하면서도 별도의 행정 부담은 추가로 발생하지 않는다.

제9장.
경북 AI 리터러시 상호운용성

상호운용성이 선택이 아닌 구조적 원리인 이유

대부분의 AI 리터러시 프로그램은 하나의 국가, 하나의 언어, 하나의 교육기관이라는 단일 환경을 전제로 설계되며, 상호운용성은 사후적으로 등가성 협의를 통해 확보하려는 경우가 많다. 그러나 이러한 방식은 시간과 비용이 많이 소요될 뿐 아니라, 실제로 효과적으로 작동하지 않는 경우가 대부분이다. 이에 반해 경북형 AI 리터러시 표준은 상반된 접근을 취한다. 상호운용성은 프레임워크 구축 이후에 추가되는 기능이 아니라, 설계 초기부터 내재된 구조적 원리(설계 원칙 4)로 반영되어 있다.

제3장에서는 IEEE 3527.1™ 표준, DQ Code 기반의 글로벌 디지털 역량 식별 체계, 그리고 PbDQ AI 엔진의 내재형 상호운용 인프라를 중심으로 기술적 기반을 제시하였다. 본 장에서는 이러한 기반이 실제로 어떻게 구현되는지를 설명한다. 구체적으로, 교육 프로그램 간 비교를 가능하게 하는 표준 매핑, 인증의 이동성을 확보하는 상호 인정 체계, 그리고 시스템의 지속가능성을 뒷받침하는 혁신 생태계 구축 방식을 중심으로 다룬다.

9.1. 상호운용성의 실제 적용

제3장에서 설명한 상호운용성 아키텍처는 경북 AI 리터러시 생태계에 세 가지 실질적 기능을 제공한다:

교육 프로그램 품질 검증. 경북 중앙 플랫폼은 국내외 모든 외부 교육 프로그램에 대해 DQ Code 기반 역량과 경북형 마이크로크레덴셜 기준을 비교·분석하여 정합성을 평가한다. 구미의 기업 교육 프로그램, 포항의 대학 강좌, 싱가포르의 온라인 교육 과정 등 다양한 프로그램은 자동으로 역량 충족 여부와 부족 영역을 분석할 수 있다. 이는 제10장에서 설명하는 품질 관리 기능의 기술적 기반이 된다.

교육 제공기관의 사전 자가진단. 교육 제공기관은 인증 신청 이전에 자사 교육과정이 경북 표준의 어느 영역을 충족하는지 사전에 확인할 수 있다. 예를 들어, 특정 프로그램이 Level 2 마이크로크레덴셜의 80%를 충족하는 경우, 전체를 새로 개발할 필요 없이 부족한 부분만 보완하면 된다. 이는 생태계 참여 진입 장벽을 낮추고, 신규 교육기관의 참여를 촉진한다.

국경 간 인증 상호 인정. 해외 학습자는 자신이 취득한 기존 자격이 경북 표준과 얼마나 정합성을 갖는지 확인할 수 있다. 예를 들어, 독일의 DigComp 기반 프로그램, 싱가포르의 SkillsFuture 과정, 베트남 대학의 디지털 리터러시 과정 등은 경북 표준과의 대응 여부를 평가할 수 있다. 정합성이 확인될 경우, 기존 학습 이력을 인정받아 추가 교육 없이 바로 인증 평가에 응시할 수 있다.

이와 같은 상호운용성은 양방향으로 작동한다. 해외 자격이 경북 표준과 비교·평가될 수 있는 것과 마찬가지로, 경북에서 발급된 인증 역시 해외 프레임워크와 연계하여 평가될 수 있다. 예를 들어, Level 3 인증을 취득한 경북 주민이 APEC 회원국으로 이동하는 경우, 해당 인증은 별도의 국가 간 등가성 인정 절차 없이도 고용주나 기관에서 즉시 이해·검증 가능한 형태로 활용될 수 있다.

9.2. 상호인정 체계: 세 가지 적용 범위

경북 AI 리터러시 인증체계는 세 가지 범위에서 상호인정이 가능하도록 설계되어 있으며, 각 범위는 서로 다른 정책 목적을 가진다.

경북 내: 교육기관 중립적 인증체계

인증은 대학, 커뮤니티센터, 기업 교육시설, 에듀테크 기업, 온라인 플랫폼 등 어느 공인 운영기관에서 취득하더라도 동일한 효력을 가진다. 제8장에서 설명한 통합 평가 시스템을 통해 평가가 일원화되기 때문이다. 예를 들어 봉화 커뮤니티센터에서 고령층이 취득한 레벨 2 인증과 구미 기업 교육장에서 근로자가 취득한 레벨 2 인증은 시스템상에서 완전히 동일하게 인정된다. 이러한 교육기관 중립성은 생태계 신뢰의 핵심 요소로, 기업은 교육기관이 아니라 인증 자체를 기준으로 인력을 평가하게 된다.

국내: 법·제도 연계 기반 상호인정

경북의 역량 체계와 인증 단계는 국가 법·제도와 정합성을 갖도록 설계되어 있다. AI 기본법의 교육 요건과의 연계를 통해 레벨 2 이상 인증은 고영향 AI 시스템을 도입·운영하는 조직에 요구되는 AI 리터러시 교육 의무를 충족하는 기준으로 활용될 수 있다. 또한 디지털포용법의 역량 기준과의 연계를 통해 레벨 1 및 레벨 2 인증은 디지털 기본권 보장을 구체화하는 역량 기준으로 기능하며, 디지털 역량센터가 제공해야 할 교육 성과를 정량적으로 측정할 수 있는 기준을 제공한다.

이러한 정합성을 통해 경북 인증은 도내뿐 아니라 전국 단위에서도 활용 가능해진다. 즉, 대구나 부산의 기업 역시 별도의 검증 절차 없이 경북 AI 리터러시 인증을 법적 준수 기준으로 인정할 수 있다.

국제: 글로벌 검증 및 상호인정

IEEE 3527.1™ 기반 구조는 경북 인증이 국제적으로 통용되는 역량 체계와 연결되도록 보장한다. 또한 2025년 경주 선언을 기반으로 한 APEC 협력 구조는 양자 간 자격 상호인정을 다자 체계로 확장하기 위한 제도적 기반을 제공한다. Phase 2에서 제안한 한·ASEAN 새마을 AI 협력은 그 첫 적용 사례가 될 수 있다. 이 전략이 실행되면 베트남 대학에서 취득한 AI 리터러시 인증은 PbDQ 플랫폼을 통해 검증되며, 경북 기업 및 이민당국에서 이를 인정하여 R-비자 심사 등에 활용할 수 있다. 이를 통해 교육–취업–정착으로 이어지는 연계 체계가 단절 없이 작동하게 된다.

이러한 구조를 통해 형성되는 것이 바로 경북 AI 시민증이다. 이는 하나의 통합된 디지털 인증 체계로서, 예를 들어 경북 농촌 지역 커뮤니티센터에서 취득한 인증이 싱가포르의 글로벌 기업에서도 즉시 검증될 수 있도록 하며, 해외에서 취득한 교육 이력 역시 경북 이민당국에서 정확히 평가·인정될 수 있도록 한다.

9.3. 상호운용성을 뒷받침하는 혁신 생태계

상호운용성 인프라는 이를 실제로 활용하고 유지하는 생태계가 함께 작동할 때 비로소 의미를 갖는다. 경북은 대학–산업–정부 협력 구조를 기반으로 한 혁신 생태계를 통해, 상호운용성을 단순한 기술 기준이 아니라 실제로 작동하는 네트워크로 발전시키고 있다.

대학–산업–정부 협력 구조(Triple Helix)

경북의 주요 대학들은 인증체계 운영에 필요한 연구 역량, 교육 인력, 교육과정 개발 역량, 인재 공급 기반을 함께 제공한다.

포항공과대학교(POSTECH)는 소재 AI, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 세계 수준의 AI 연구 역량을 보유하고 있으며, 이는 포항 철강 및 첨단소재 산업을 대상으로 한 레벨 4 산업 적용 모듈 개발에 직접적으로 활용된다.
금오공과대학교는 반도체 및 전자 산업과 밀접하게 연계된 응용공학 교육을 제공하며, 스마트 제조 분야 마이크로 크레덴셜 공동 개발의 핵심 파트너 역할을 수행한다.
안동대학교는 농업과학 및 지역개발 분야 전문성을 기반으로 북부권 정밀농업 모듈 설계의 중심 역할을 맡는다.
한동대학교는 국제교육 경험과 다국어 교육과정 개발 역량을 바탕으로 외국인 근로자 및 유학생 대상 교육 운영에 중요한 역할을 한다.
DGIST와 경북대학교는 첨단 연구 역량과 종합 교육 프로그램을 통해 생태계의 학문적 범위를 확장한다.

대학 교수진은 역량 체계 정의, 평가 문항 개발, 교육과정 설계에 참여하며, 대학 시설은 공인 교육기관으로 활용될 수 있다. 또한 대학원생과 연구진은 경북 AI 리터러시 중앙 플랫폼의 지식 기반을 통해 프레임워크의 지속적 고도화에 기여할 수 있다. 산학협력 프로그램은 직무 연계형 AI 리터러시 교육이 자연스럽게 확산될 수 있는 경로를 제공할 수 있다.

생태계 매개기관의 역할

지역의 혁신 자원을 경제 발전과 연결하기 위해서는 이를 조정·연계하는 매개기관이 필요하다. 인증 생태계에서는 이러한 기관이 다음과 같은 핵심 기능을 수행한다:

인증체계 운영 전반을 총괄하는 프로그램 관리
운영기관 인증, 평가 기준 관리, 성과 점검을 포함한 품질 관리
산업별 자문위원회를 통한 기업 수요 반영 및 산업 연계 기능
국제 협력, 양자 협정, APEC 협력 등을 포함한 대외 협력 관리
벤치마킹 데이터베이스, 평가 플랫폼, 인증 검증 시스템 등 데이터 인프라 운영

예를 들어 경북테크노파크는 약 200여 개 산업단지와의 네트워크를 기반으로, 직무 연계형 교육을 확산할 수 있는 제도적 기반을 갖추고 있다. 또한 기업과 행정기관 모두로부터 확보한 신뢰를 바탕으로, 기업의 투자 참여를 유도하는 동시에 교육 운영기관의 품질을 관리하는 중추 역할을 수행할 수 있다.

기회발전특구와의 연계 효과

기회발전특구는 비수도권 지역에 투자와 인재를 유치하기 위해 규제 완화와 세제 혜택을 제공하는 정책이다. 경북의 구미(반도체), 포항(이차전지) 특구는 수도권 외 지역에서 자생적 혁신 클러스터를 구축하려는 대표 사례이다 (경북도청, 2024).

AI 리터러시 인증체계는 이러한 전략과 직접적으로 연계된다. 특구의 투자 유치 성과는 AI 역량을 갖춘 인력의 확보 여부에 크게 좌우되며, 인증체계는 이러한 인력 준비도를 객관적으로 입증하는 수단을 제공한다. 반대로 SK실트론, 에코프로, 삼성SDI 협력사, 포스코 계열사 등 기술 집약적 기업이 집중된 특구 환경은 AI 역량을 갖춘 인력에 대한 수요를 자연스럽게 창출하여 인증 확산을 촉진한다.

이러한 연계 구조에서는 특구 내 핵심 기업이 단순 수요자가 아니라 운영 파트너로 참여하게 된다. 즉, 인증 인력 우선 채용, 교육과정 공동 개발, 현장 기반 평가 환경 제공, 교육 운영 공동 투자 등을 통해 인증체계가 산업 현장과 직접 연결된 인재 양성 체계로 기능하도록 한다.

RISE 사업과 지역대학 연계

RISE(지역혁신중심 대학지원체계) 사업은 지역 대학이 지역 산업 수요에 맞는 교육 프로그램을 개발할 수 있도록 국가 차원의 재정 및 정책 지원을 제공하는 제도이다 (교육부, 2023, 경북RISE센터, 2025). AI 리터러시 인증체계는 이와 자연스럽게 연계된다. 대학 기반 공인 교육기관은 기존 학위 과정에 AI 리터러시 모듈을 포함시킬 수 있으며, 이를 통해 교육과정의 효율성을 유지하면서도 학생들의 인증 취득 기회를 확대할 수 있다.

또한 대학 인재 양성, 기업 취업, 지역 정착을 연결하는 K-U City 모델은 이 구조의 개념적 기반을 제공한다 (경북도청, 2024). 학생들은 학위 과정과 함께 AI 리터러시 인증을 취득함으로써 경북 내 취업 경쟁력을 높일 수 있으며, 이는 지역 인재가 수도권으로 유출되지 않고 지역에 정착하도록 유도하는 데 기여한다. 이는 곧 경북의 인구 구조 안정화 전략과도 직결된다.

제10장.
경북형 AI 리터러시 플랫폼 및 생태계

표준 시스템 운영 원칙

본 시스템의 핵심 원칙은 다음과 같다. 지방정부는 교육 콘텐츠를 직접 개발하지 않는다. 대신, 모든 교육이 제공 주체와 관계없이 동일한 표준을 충족하고 동일한 인증 체계로 연계되도록 하는 인프라를 구축한다. 이러한 구분은 본 정책의 핵심이다.

정부가 직접 교육과정을 개발할 경우, 특정 수요를 충분히 반영하지 못하는 일반화된 콘텐츠가 생산되거나, 기술 변화 속도를 따라가지 못해 빠르게 노후화될 가능성이 있다. 반면, 인프라 중심 접근은 다양한 교육 제공자가 참여하는 생태계를 형성하여, 자발적인 성장과 지속적인 적응을 가능하게 하며, 정책 초기 단계 이후에도 자립적으로 운영될 수 있는 구조를 만든다. 경북형 AI 리터러시 플랫폼은 이러한 인프라 중심 모델을 기반으로 설계되었다. 정부는 표준 수립, 평가, 품질 관리, 성과 모니터링을 담당하고, 교육 콘텐츠 개발과 운영은 학습자 특성을 가장 잘 이해하는 교육 제공자에게 분산된다.

10.1. 경북형 AI 리터러시 중앙 플랫폼

중앙 플랫폼의 기능

본 플랫폼은 지방정부가 소유하고 운영하는 단일 공적 기준 체계로서, 시스템 전반을 관리하는 핵심 구조이다. 이 플랫폼은 다음의 네 가지 기능을 수행한다:

통합 평가. 교육을 제공한 기관이 어디인지와 관계없이, 모든 인증 평가는 이 단일한 체계를 통해 운영된다. 이를 통해 기업 교육 프로그램을 통해 취득한 레벨 2 인증과 농촌 지역 커뮤니티센터에서 취득한 레벨 2 인증이 동일한 효력을 갖게 된다. 평가 도구는 경북 AI 리터러시 표준 프레임워크를 기준으로 개발되며, 프레임워크가 발전함에 따라 중앙에서 지속적으로 갱신된다.

AI 시민증 및 인증 등록체계. 경북의 모든 주민과 생태계에 진입하는 외국인 근로자에게는 고유한 AI 시민 ID가 부여된다. 모든 마이크로 크레덴셜, 수준별 인증, 학습 이력은 이 ID를 기준으로 기록되며, 이를 통해 개인이 교육기관, 고용주, 그리고 국경을 넘는 PbDQ 상호운용 체계 전반에 걸쳐 활용할 수 있는 단일한 평생 이력 체계가 구축된다. 이 자격체계 인프라는 각종 자격이 검증 가능하고 관할권을 넘어 이동 가능하도록 보장한다. 각 자격에는 발급기관, 인증 수준 및 취득한 마이크로 크레덴셜, 영역별 역량 수준, 평가 근거 요약, 유효기간 및 갱신 조건, 그리고 해당 자격이 어떠한 표준 버전에 따라 발급되었는지를 명시하는 기계판독형 데이터 구조가 포함된다. 검증은 다양한 경로를 통해 이루어진다. 예를 들어 고용주가 조회할 수 있는 웹 기반 포털, 디지털 배지에 삽입된 QR 코드, 기업의 인사 시스템 및 정부의 출입국 데이터베이스와 연계할 수 있는 API, 그리고 국제적 인정이 가능하도록 지원하는 PbDQ 글로벌 검증 네트워크 등이 활용된다.
품질 보증 및 프로그램 인증. 기존 교육 프로그램, 대학 강좌, 기업 교육, 공공 디지털센터 등은 경북 표준과의 정합성 인증을 신청할 수 있다. 플랫폼은 이들 교육과정을 경북 AI 리터러시 표준과 비교·분석하여 충족 범위와 부족한 영역을 식별하고, 기준을 충족하는 프로그램에 인증을 부여한다. 이는 교육기관이 콘텐츠를 바꾸어야 한다는 뜻이 아니라, 자신의 콘텐츠가 요구되는 역량을 요구되는 수준까지 포함하고 있음을 입증하면 된다는 의미이다.
도 단위 대시보드. 인구집단, 지역, 인증 수준, 교육 운영기관별로 등록, 이수, 합격률, 인증 발급 현황을 실시간 집계하여 제공한다. 이를 통해 도와 중앙정부의 정책결정자는 자원 배분과 사업 효과 평가에 필요한 데이터를 확보할 수 있다. 대시보드의 5개 모니터링 영역은 제11장에서 상세히 다룬다.

그림 10. 경북 AI 리터러시 표준을 위한 플랫폼 및 생태계 구조

Powered by DQ 기술 엔진 내재화

PbDQ는 경북 중앙 플랫폼 내부에 표준 정합성과 상호운용을 담당하는 엔진으로 내재화된다. 이는 사용자가 별도로 접하는 독립 시스템이 아니라, 다음과 같은 전체 체계를 작동하게 하는 기술 계층이다.

표준 매핑 엔진. 모든 교육 프로그램의 학습성과를 경북형 AI 리터러시 표준 역량 프레임워크에 자동으로 연계하고, 그 결과로 격차 분석 보고서와 정합도 점수를 산출한다. 품질보증 기능은 이 결과를 인증 여부를 판단하는 근거로 활용한다. 이는 제9장에서 설명한 국경 간 자격 인정 지원 매핑 엔진과 동일한 기술을 국내 교육 프로그램 인증에 적용한 것이다.
LearnCreate 모듈. 지정 운영기관, 기업, 학교가 중앙의 경북형 AI 리터러시 프레임워크에 자동으로 부합하는 맞춤형 교육 프로그램을 설계할 수 있도록 지원한다. 운영기관은 대상별 특성에 맞춘 콘텐츠를 개발할 수 있으며, 예를 들어 구미산업단지 근로자를 위한 베트남어 스마트팩토리 입문 과정, 안동 지역 중학생을 위한 디지털 안전 교육과정, 영천 사과 협동조합을 위한 정밀농업 모듈 등을 구성할 수 있다. LearnCreate는 이러한 콘텐츠가 적절한 마이크로 크레덴셜과 연계되도록 하고, 학습자의 이수 현황과 진도 정보가 중앙 AI 시민증에 반영되도록 한다.
상호운용성 연계체계. 경북의 자격체계를 IEEE 3527.1™ 글로벌 프레임워크와 연결하여 국제적 검증과 상호인정을 가능하게 한다. 예를 들어 베트남의 협력기관이 자격을 확인하거나, 기업의 인사 시스템이 지원자의 AI 리터러시 보유 현황을 조회하는 경우, PbDQ가 표준화된 프로토콜에 따라 해당 자격의 진위와 내용을 검증한다. 기술적 상호운용성 구조에 대해서는 제9장에서 자세히 설명한다.

10.2. 분산형 생태계 구조

분산형 콘텐츠 운영

교육 콘텐츠는 세 가지 유형의 공인 운영기관에 의해 개발·제공되며, 각 유형은 서로 다른 방식으로 생태계에 참여하는 것을 제안한다:

공인 교육 프로그램 운영기관. 대학, 경북테크노파크 연계 기관, 공공 디지털센터 등이 해당된다. 이들 기관은 이미 구축된 교육과정을 기반으로 하며, 품질관리 체계를 통해 사전 인증을 받은 프로그램을 운영한다. 이러한 프로그램을 선택한 학습자는 검증된 학습 경로를 따르게 된다. 즉, 교육과정을 이수한 후 중앙 평가를 거쳐 인증을 취득하는 방식이다. 이는 체계적이고 검증된 교육을 선호하는 학습자에게 가장 간단한 경로를 제공한다.
기업 및 기관형 운영기관. 기업, 산업단지, 교육청 등이 해당된다. 이들은 LearnCreate 기능을 활용하여 자체 인력이나 학생의 특성에 맞는 맞춤형 교육과정을 설계할 수 있다. 예를 들어 구미의 반도체 기업은 클린룸 기반 AI 시스템 중심의 교육을 구성할 수 있고, 안동의 농업 협동조합은 정밀농업 중심의 교육과정을 설계할 수 있으며, 영주의 교육청은 청소년 대상 AI 시민성 교육 모듈을 구성할 수 있다. 이와 같이 설계된 교육과정은 LearnCreate를 통해 자동으로 경북 AI 리터러시 표준과 연계되며, 교육 이수 결과는 중앙의 AI 시민증에 반영된다. 동시에 기업이나 기관은 자체 대시보드를 통해 구성원의 학습 현황을 관리할 수 있으며, 집계된 데이터는 광역 대시보드로 연계된다.
자기주도 학습자. 자율 학습을 선호하는 주민은 중앙 플랫폼에서 제공하는 공인 교육 프로그램 목록을 활용하여 학습 경로를 직접 선택할 수 있다. 학습자는 자신의 진행 상황을 표준에 맞춰 관리하고, 준비가 되었을 때 중앙 평가에 응시할 수 있다. 또한 LearnCreate 기능을 활용하면 지역 커뮤니티 중심의 학습 모임이 마이크로 크레덴셜 단위로 학습 경로를 구성하는 것도 가능하다.

공인 교육기관 관리 체계

인증의 신뢰성은 평가의 품질에 의해 결정되지만, 생태계의 확산은 교육 운영기관의 다양성과 역량에 달려 있다. 따라서 운영기관 관리 체계는 엄격성과 접근성을 동시에 고려해야 한다. 즉, 인증의 가치를 유지할 수 있을 만큼의 기준은 확보하되, 에듀테크 창업자, 지역 커뮤니티 활동가, 기업 교육 담당자 등 다양한 주체가 참여할 수 있도록 진입 장벽은 과도하게 높지 않아야 한다.

공인 교육기관 인증 기준은 다음 네 가지 요소로 구성된다:

기관 운영 역량. 대학의 전임 교원 체계, 기업의 전담 교육 조직, 또는 지속 가능한 사업 모델을 갖춘 에듀테크 운영자 등과 같이 교육을 안정적으로 운영할 수 있는 역량을 갖추어야 한다.
강사 역량. 교육 담당자는 해당 교육 영역에 대한 충분한 이해를 갖추어야 하며, 이를 경북 AI 리터러시 인증 또는 이에 상응하는 전문 자격을 통해 입증해야 한다.
운영 환경 기준. 시설, 기술 인프라, 학습자 지원 체계는 최소 기준을 충족해야 한다. 다만 봉화의 지역 커뮤니티센터와 구미의 기업 교육시설이 동일한 수준의 환경을 요구받는 것은 아니며, 운영 유형에 맞는 적정 기준이 적용된다.
품질관리 참여 의무. 운영기관은 지속적인 성과 관리, 교육과정 정기 점검, 인증 갱신 절차에 참여해야 하며, 합격률, 이수율, 학습자 만족도 등 주요 지표를 투명하게 공개해야 한다.

모듈형 교육과정 구조를 통해 운영기관은 특정 산업이나 대상 집단에 맞는 교육을 유연하게 구성할 수 있다. 운영기관은 모든 교육과정을 처음부터 개발할 필요 없이 LearnCreate 콘텐츠 라이브러리에서 필요한 모듈을 조합하고, 지역 특성에 맞는 추가 모듈을 개발하여 이를 통합할 수 있다. 이러한 구성은 표준 매핑 기능을 통해 자동으로 검증된다.

지속 가능한 재원 및 인센티브 구조

재정적 부담 없이 폭넓은 참여를 보장하기 위해서는 단일 재원에 의존하지 않는 다각적 재원 구조가 필요하며, 장기적으로는 정부 지원에서 시장 기반 구조로 점진적으로 전환되어야 한다.

공공 재원. 중앙 플랫폼 구축, 평가 체계 개발, 품질관리 운영을 위해 도 예산이 투입된다. 또한 디지털포용법 이행 예산, 스마트 제조 혁신 3.0 인력 양성 사업, RISE 사업 등을 통해 중앙정부의 재정 지원이 연계된다.
바우처 제도. 경제적 취약계층, 고령층, 정착 단계의 외국인 근로자 등을 대상으로 학습 비용을 직접 지원하여 비용 부담으로 인한 교육 배제를 방지한다. 바우처는 모든 공인 교육기관에서 사용할 수 있어 학습자의 선택권과 기관 간 경쟁을 동시에 유지한다.

기업 공동 투자. 기업이 교육 운영 비용을 분담하는 대신, 인증 인력 우선 채용, 산업별 교육과정 설계 참여, 기업 맞춤형 대시보드 활용 등의 혜택을 받는 구조이다. 사례로 제시된 Company A는 교육 투자 비용을 생산성 향상으로 회수하고, 자체 교육과정을 타 기업에 제공하여 추가 수익을 창출하는 모델을 보여준다.
콘텐츠 마켓 기반 수익 구조. LearnCreate 라이선스 체계를 통해 우수 교육 콘텐츠를 개발한 운영기관은 수익을 창출할 수 있으며, 플랫폼 운영기관인 경북테크노파크는 거래 수수료를 통해 재원을 확보한다. 생태계가 성장할수록 이러한 시장 기반 수익은 플랫폼 운영의 지속 가능성을 높인다.
사회적 기업 모델. 기업 대상 교육 서비스를 통해 수익을 창출하는 기관이 취약계층 대상 교육을 교차 지원하는 구조이다. 예를 들어 안동 디지털 시민 프로젝트와 같은 모델은 시장 수요를 기반으로 운영되면서도, 비용 부담이 어려운 집단에게 교육을 제공할 수 있도록 한다.

10.3. 생태계 운영 가상 사례 분석

3단계 구조는 개념적 설계에 그치지 않고 실제 운영 환경에서 적용 가능한 구조로 설계되었다. 아래 가상 사례는 Phase 2 시행 1년 후인 2027년을 기준으로, 동일한 인프라가 서로 다른 세 유형의 이용자에게 어떻게 작동하는지를 설명한다.

사례1: 하노이 교실에서 봉화 정착까지

그림 11. 사례 1: 국경 간 인재 이동 개요

Nguyen Thi Mai, 24세 — 기계공학 전공 학생 (호치민 거주)

Mai가 재학 중인 대학은 새마을 AI 협력 체계를 통해 경북테크노파크와 협력 관계를 맺고 있으며, PbDQ 플랫폼을 통해 베트남어로 제공되는 경북 AI 리터러시 표준 교육과정을 선택과목으로 운영하고 있다. 한 학기 동안 Mai는 레벨 1과 레벨 2를 이수하며, 디지털 정보에 대한 비판적 평가, 개인정보 보호, 문화 간 의사소통, AI가 온라인 콘텐츠를 어떻게 형성하는지에 대한 이해를 습득한다.

이후 Mai는 경북 중앙 플랫폼을 통해 레벨 2 통합 평가에 응시한다. 이는 경북에 거주하는 한국인이 응시하는 것과 동일한 시험이며 동일한 기준이 적용된다. 평가를 통과한 Mai는 검증된 마이크로 크레덴셜이 디지털 배지 형태로 포함된 AI 시민증을 발급받는다.

경주 소재 A기업의 제조 공정 분석 직무에 지원할 때, 기업의 인사 시스템은 AI 시민증을 즉시 확인한다. Mai의 지원은 R-비자 프로그램을 통해 신속하게 진행된다. 이후 그녀는 봉화 새마을 AI 아카데미에서 레벨 3 과정을 이수하며, LearnCreate를 통해 기업과 공동 설계된 자동차 AI 품질관리 모듈을 함께 학습한다.

18개월 후, Mai의 인증 이력에는 두 개 국가, 세 개 기관, 두 개 언어 환경에서 취득한 레벨 1~3 인증이 하나의 체계로 통합되어 기록된다. 고용 기업은 그녀의 E-7-4 비자 전환을 지원하며, Mai는 봉화에 정착하여 임시 외국인 근로자에서 경북 지역의 정주 인력으로 전환된다.

생태계 흐름: 베트남 대학(Tier 3) → PbDQ 기반 교육 및 정합성 연계(Tier 2) → 경북 중앙 플랫폼(평가·인증, Tier 1) → 봉화 아카데미(Tier 3) → 기업 검증 → 정착

사례 2: 구미 소재 기업의 내부 역량 고도화

그림 12. 사례 연구 2: 기업 내부 역량 강화

기업 B — 직원 180명, 반도체 패키징 기업 (구미 소재)

구미에 위치한 반도체 패키징 기업인 기업 B는 AI 기반 검사 시스템을 도입하였으나, 실제 활용률은 35% 수준에 머물러 있었다. 이는 현장 작업자들이 AI 결과를 충분히 이해하거나 신뢰하지 못해 기존의 수작업 방식에 의존하고 있었기 때문이다. 이에 인사 담당자는 LearnCreate를 활용하여 40시간 규모의 맞춤형 교육 프로그램을 설계하였다. 해당 프로그램은 Level 2 기반 역량을 포함하되, 회사의 실제 생산 환경을 반영한 적용 중심 시나리오로 구성되었다. 표준 매핑 엔진을 통해 부족한 역량 영역이 식별되었으며, 해당 내용은 경북 콘텐츠 라이브러리를 활용하여 보완되었다. 이후 프로그램은 약 2주 내에 인증을 획득하였다.

3개월 동안 120명의 생산직 직원이 20명 단위로 교대 시간에 맞춰 교육을 이수하였다. 이후 전원 중앙 플랫폼을 통해 평가를 응시하였고, 이 중 94명이 1회차에 합격하였다. 이 가운데 15명은 금오공과대학교와 공동 개발한 반도체 공정 AI 관리 과정과 연계하여 레벨 3로 진입하였다.

6개월 후 변화는 명확했다: AI 활용률은 35%에서 88%로 증가하였고, 불량률은 41% 감소하였다. 레벨 3 인증을 취득한 작업자는 비인증 인력보다 평균 2.3시간 빠르게 이상 징후를 탐지하였다. 또한 베트남 국적 E-9 근로자 3명이 경북 인증을 근거로 E-7-4 비자 전환을 신청하였다. 기업 B는 자체 교육과정을 LearnCreate 마켓에 등록하여, 구미 산업단지 내 다른 반도체 기업들이 이를 학습자 단위 비용으로 활용하도록 하였다.

생태계 흐름: 기업 B HR 팀 (Tier 3) → LearnCreate 통한 설계 및 정합성 확보 (Tier 2) → 인증, 평가를 위한 경북 중앙 플랫폼 (Tier 1) → 성과 측정을 위한 도 단위 대시보드 (Tier 1) → 콘텐츠 마켓 공유

사례 3: 안동 교사의 AI 시민 교육 창업

그림 13. 사례 3: 안동 디지털 시민 교육 개요

박지연, 31세 — 전직 중학교 정보 교사(안동 거주)

박지연씨는 학생들이 AI 활용에는 익숙하지만, 동시에 취약하다는 점을 인식하였다. 딥페이크 기반 학교폭력 사건과 챗봇 개인정보 유출 사례를 계기로, 직접 대응에 나서기로 한다. 그녀는 ‘안동 AI 시민’이라는 에듀테크 기업을 설립하고, 경북테크노파크 창업 지원 프로그램을 통해 LearnCreate에 접근한다. 이후 13~18세 청소년을 대상으로 하는 20시간 규모의 레벨 2 교육과정을 설계한다. 이 과정은 경북 AI 리터러시 역량 체계를 기반으로 하되, 실제 농촌 지역 청소년이 사용하는 SNS, 통학 중 소비하는 콘텐츠를 결정하는 추천 알고리즘, 일상적으로 사용하는 앱의 개인정보 설정 등 현실 맥락을 반영하여 구성되었다.

표준 매핑 결과, 레벨 2 전체 영역을 충족하는 것으로 확인되었으며, 지연은 북부권 최초의 개인 기반 에듀테크 공인 교육기관으로 지정되었다. 시범 교육에서는 25명 중 24명이 중앙 평가를 통과하여, 구미 공장 근로자와 동일한 인증을 취득하였다.

이후 안동교육지원청은 8개 중학교에 해당 프로그램을 도입하였고, 예천의 한 사교육 기관은 LearnCreate를 통해 교육과정을 도입하였다. 봉화 새마을 AI 아카데미는 외국인 근로자 자녀를 위한 이중언어 버전을 의뢰하였다. 1년 내 성과는 다음과 같다: 4개 학교와 2개 교육기관에서 총 340명의 학생이 인증을 취득하였다. 수익은 기존 교사 급여 대비 40% 증가하였고, 지연은 추가 강사를 채용하여 초등학생과 조부모가 함께 참여하는 레벨 1 프로그램 개발을 시작하였다.

생태계 흐름: 박지연씨(개인 운영, Tier 3) → LearnCreate(설계 및 정합성, Tier 2) → 경북 중앙 플랫폼(인증·평가, Tier 1) → 콘텐츠 마켓 수익(Tier 2) → 도 단위 대시보드(Tier 1) → 도 내 다른 교사를 통한 지역 확산

제11장.
경북 AI 리터러시 중앙 성과 모니터링

하나의 플랫폼, 하나의 인증, 포괄적인 가시성.

대부분의 교육 프로그램은 모니터링을 사후적 요소로 취급하며, 정기 설문조사, 외부 평가, 교육기관 자체 보고 등을 통해 이를 수행한다. 그러나 이러한 방식은 결과 도출까지 상당한 시간이 소요되고 비용이 높으며, 운영 의사결정에 활용하기에는 데이터가 지나치게 집계되어 있는 한계를 가진다. 경북형 AI 리터러시 표준은 이와는 다른 접근을 취한다. 모니터링은 인증 체계 위에 별도로 추가되는 기능이 아니라, 인증 시스템의 운영 과정에서 자연스럽게 생성되는 결과로 설계되었다.

경북 중앙 플랫폼을 통해 수행되는 모든 평가와 발급되는 모든 인증은 학습자의 AI 시민증에 연계된 데이터로 자동 생성된다. 교육 제공기관, 교육 언어, 학습자의 국적과 관계없이 모든 인증 과정이 단일 중앙 평가 시스템을 통해 이루어지기 때문에, 지방정부는 별도의 보고 절차 없이도 생태계 전반의 성과를 실시간으로 파악할 수 있다.

이 시스템의 핵심 원칙은 단순하다. AI 시민증은 학습자의 인증 수단이자 정부의 정책 측정 도구로 동시에 기능한다. 하나의 시스템이 두 가지 기능을 수행하며, 교육기관이나 학습자에게 추가적인 행정 부담을 발생시키지 않는다.

또한, 도 단위 대시보드는 기존 교육 정책에서 발생하던 책임성 단절 문제를 해소한다. 기존 프로그램이 예산 집행, 교육 운영, 참여 인원 등 투입 지표 중심으로 보고되는 반면, 경북 시스템은 인증률, 합격률, 기업 검증 건수, 비자 전환, 생산성 연계 효과 등 결과 지표를 직접적으로 제공한다. 이는 중앙 평가 구조에서 생성된 데이터를 기반으로 하기 때문에 별도의 추가 조사 없이도 가능하다.

결과적으로 정부는 교육기관으로부터 별도의 보고를 요구하거나 정기적인 조사 및 평가를 수행할 필요 없이, 학습자의 모든 평가 과정에서 생성되는 데이터를 통해 정책 효과를 실시간으로 확인할 수 있다. 이를 통해 AI 리터러시 정책이 적절한 대상에게, 적절한 지역에서, 적절한 방식으로 전달되고 있는지, 그리고 기대한 성과를 창출하고 있는지를 즉시 판단하고 대응할 수 있는 체계를 갖추게 된다.

그림 14. 경북 중앙 플랫폼 기반 성과 모니터링 예시 화면

11.1. 다섯 가지 모니터링 영역

광역 대시보드는 평가와 인증 데이터를 다섯 가지 영역으로 통합하여 보여주며, 각 영역은 서로 다른 정책적 질문에 답하도록 설계되어 있다.

대상별 확산 수준: 누구에게 도달하고 있는가

각 인증 단계별 취득 인원을 집계하되, 정책 대상 집단별로 구분하여 분석한다. 대상 집단은 일반 시민, 제조·농업 종사자, 외국인 근로자, 유학생, 청소년, 고령층 등으로 구성된다. 이를 통해 어떤 집단에 교육과 인증이 충분히 확산되고 있는지, 반대로 어떤 집단이 소외되고 있는지를 즉시 파악할 수 있으며, 필요한 경우 정책 홍보나 재원 투입을 해당 집단에 집중할 수 있다.

예를 들어 봉화 지역 고령층의 레벨 1 인증 보유율이 12%에 머무는 반면 포항은 34%에 도달한 것으로 나타난다면, 정책 대응은 즉각적으로 이루어질 수 있다. 이는 수개월 후 실시되는 설문조사에 의존하는 방식과는 근본적으로 다르다. 또한 외국인 근로자의 교육 참여율은 증가하고 있음에도 인증 취득률이 정체되는 경우, 이는 단순한 예산 부족 문제가 아니라 교육 전달 방식이나 평가 구조에 장애 요인이 존재함을 의미하며, 이에 대한 정밀 분석이 필요하다는 신호로 해석된다.

지역별 확산 현황: 어디에서 효과가 나타나고 있는가

22개 시·군 단위로 인증 취득률을 시각화하여, AI 리터러시가 지역 전반에 고르게 확산되고 있는지, 또는 일부 도시 지역에 집중되고 있는지를 확인한다. 디지털 전환 과정에서 누구도 소외되지 않아야 한다는 디지털포용법의 정책 목표를 고려할 때, 이러한 지역 단위의 세밀한 분석은 필수적이다. 대시보드는 그동안 드러나지 않았던 지역 간 격차를 가시화한다.

인구 1,000명당 인증 보유율을 기준으로 시·군을 색상으로 구분하면, 구미와 포항과 같은 산업 중심 지역은 높은 확산 수준을 보이고, 안동·김천과 같은 중소도시는 중간 수준, 봉화·영양·청송·의성 등 소멸위험 지역은 취약한 수준으로 나타난다. 이들 지역은 고령 인구 비율이 40%를 넘고 인구 감소가 빠르게 진행되는 곳으로, 보호 중심의 AI 리터러시 역량이 특히 필요한 지역이다. 이러한 지역에서 내국인과 외국인 모두의 인증 취득률이 상승하는 경우, 이는 인구 유지 전략이 실제로 효과를 내고 있음을 보여주는 계량적 근거가 된다. 반대로 교육기관이 존재함에도 인증률이 정체된 지역은 현재의 전달 방식이 목표 집단에 도달하지 못하고 있음을 의미한다.

그림 15. 대상별 확산 및 지역 분포 모니터링 예시

운영기관 품질관리: 어떤 기관이 성과를 내고 있는가

모든 공인 교육기관에 대해 합격률, 이수율, 학습자 만족도 등을 비교 분석한다. 중앙 평가가 동일하게 적용되기 때문에 기관 간 비교는 공정하게 이루어지며, 결과의 신뢰도도 높다.

지속적으로 낮은 성과를 보이는 기관은 품질 점검 대상이 되며, 이 과정에서는 교육과정 구성의 문제인지, 강사 역량의 문제인지, 또는 특정 학습자 집단의 특성에 따른 문제인지가 구분된다. 이에 따라 교육 모듈 개선, 강사 재교육, 전달 방식 조정 등의 대응이 이루어진다. 반대로 높은 성과를 보이는 기관은 모범 사례로 선정되어, 교육과정과 운영 방식이 LearnCreate 콘텐츠 라이브러리를 통해 공유된다. 이 영역은 생태계 확장 측면에서도 중요한 역할을 한다. 예를 들어 안동의 1인 에듀테크 창업자가 88%의 합격률을 기록하며 일부 대형 기관보다 높은 성과를 보인다면, 이는 개인 기반 교육기관 모델의 가능성을 입증하는 사례가 된다. 또한 기업 교육기관의 합격률이 교육과정 개편 이후 78%에서 91%로 상승했다면, 개선 효과가 즉시 확인되고 정책적으로도 활용될 수 있다.

그림 16. 운영기관 성과 모니터링 예시

구조적, 경제적 효과: 실제 성과로 이어지고 있는가

이 영역은 AI 리터러시를 단순한 교육 지표가 아니라 경제 성과를 보여주는 지표로 전환하는 역할을 한다. AI 시민증이 도의 고용 데이터베이스 및 R-비자 이민 시스템과 연계될 경우, Part I에서 제시한 구조적 과제에 직접 대응하는 다음과 같은 성과를 추적할 수 있다:

외국인 인력의 정착 전환: 경북 AI 리터러시 인증을 숙련 기술 역량의 입증 근거로 활용하여 E-9 비자에서 E-7-4 비자로 전환한 외국인 근로자가 얼마나 되는지를 파악할 수 있다. 이는 제2장에서 경북의 가장 시급한 인구 과제로 제시한 정주형 인력 전환이 실제로 이루어지고 있는지를 보여주는 직접적인 지표이다.

기업 수요 신호: 기업과 이민당국이 인증을 얼마나 자주 조회·검증하는지를 통해, 해당 인증이 실제 현장에서 인정받고 있는지, 아니면 교육 부문 내부에 머무는 형식적 자격에 그치고 있는지를 확인할 수 있다. 인증 조회 건수가 증가한다는 것은 기업이 이 인증을 채용과 승진 판단에 실제로 반영하고 있음을 의미한다.
산업 클러스터 내 확산 정도: 경북의 5대 전략 산업 클러스터 안에서 인증 취득자가 얼마나 고용되고 있는지, 그리고 기업 단위 인증률이 실제 생산성 지표와 어떤 상관관계를 보이는지를 추적할 수 있다. 예를 들어 구미의 한 반도체 기업이 인력 인증 이후 AI 시스템 활용률이 35%에서 88%로 상승했다고 보고할 경우, 대시보드는 그러한 변화가 해당 기업 종사자의 구체적인 인증 이력과 어떻게 연결되는지를 함께 보여줄 수 있다.
투자와 생산성의 연결 효과: 도내 설비 투자 증가율 24.1%와 같은 대규모 자본투자가 실제 인력 역량 향상으로 이어지고 있는지를 확인할 수 있다. 자본집약 산업에서의 인증률은 제2장에서 지적한 투자–소득 격차가 완화되고 있는지, 아니면 오히려 확대되고 있는지를 보여주는 선행지표로 기능한다.

이러한 자료를 바탕으로 도는 국회, 과학기술정보통신부, 그리고 잠재적 투자자에게 AI 리터러시 인증에 대한 투자가 단순한 수료 인원 증가가 아니라, 비자 전환, 기업 현장 채택, 기업 생산성 향상이라는 측정 가능한 성과로 이어지고 있음을 입증할 수 있다.

그림 17. 구조적, 경제적 효과 모니터링 예시

생태계 건전성: 자립 가능한 구조로 발전하고 있는가

마지막 영역은 생태계가 정부 지원에 계속 의존하고 있는지, 아니면 스스로 지속 가능한 구조로 성숙해 가고 있는지를 측정한다:

운영기관 증가: 활동 중인 공인 운영기관의 총수와 신규 운영기관 인증 속도를 통해, 생태계가 새로운 창업·참여 동력을 끌어들이고 있는지, 아니면 기존의 제한된 기관군에만 의존하고 있는지를 확인할 수 있다.
콘텐츠 시장 활성화 정도: LearnCreate를 통해 새로 개발된 교육과정의 규모와, 운영기관 간 라이선스 거래를 통해 실제 수익이 발생한 건수를 분석함으로써, 운영기관이 콘텐츠 개발을 단순한 준수 의무가 아니라 사업 기회로 인식하고 있는지를 파악할 수 있다.
국제적 확장성: 협력기관, 해외 고용주, APEC 회원경제 관계기관 등 국제적 출처에서 들어오는 인증 검증 요청 비율을 통해, 제9장에서 설명한 상호운용 구조가 실제로 작동하고 있는지를 확인할 수 있다.
자체 재원 조달 비율: 교육기관이 교육비, 라이선스 수입, 기업 계약 등 시장 수익을 통해 운영비를 얼마나 충당하고 있는지, 그리고 정부 보조금 의존 비율은 어느 정도인지를 측정한다. 가상 시나리오에서처럼 자체 재원 비율이 출범 시 41%에서 1년 내 68%로 상승하는 경우, 이는 해당 생태계가 단순한 정부 지원사업의 수준을 넘어 자생적 시장으로 전환되고 있음을 보여준다.

그림 18. 생태계 건전성 모니터링 예시

중앙정부의 정보 접근성

중앙정부는 도 단위 대시보드의 집계 정보를 열람할 수 있다. 여기에는 인증 단계별 총 인증 건수, 대상 집단별 확산 현황, 경제적 효과 지표 등이 포함되며, 개별 학습자 기록이나 교육 운영기관별 세부 정보에는 접근하지 않는다. 이러한 읽기 전용 접근 권한을 통해 중앙정부는 다음과 같은 기능을 수행할 수 있다:

경북 모델의 정책적 가치 평가. 경북의 AI 리터러시 성과를 국가 AI G3 목표와 비교함으로써, 경북 방식이 전국 확산 모델로서 타당한지 평가할 수 있다.
광역지자체 간 성과 비교. 다른 시·도가 유사한 체계 도입에 관심을 보일 경우, 중앙정부는 투자 타당성을 판단하는 데 필요한 성과 자료를 보유하게 된다.
국가 정책 수립 지원. 경북의 대시보드는 AI 리터러시 인증을 고용 성과, 비자 전환율, 인구 지속가능성 지표와 직접 연결하는 국내 유일의 광역 단위 데이터셋을 제공한다. 과학기술정보통신부가 지역 AI 준비도를 검토할 때, 경북의 자료는 기관 자체 보고에 의존하는 것이 아니라, 허위 보고가 구조적으로 불가능한 체계에서 자동 생성된다는 점에서 높은 신뢰성을 가진다.
재원 배분 근거 제공. 디지털포용법 이행, 스마트 제조 혁신 3.0 인력양성, RISE 사업의 대학 지원 등 국가 재정사업의 재원 배분은, 시차가 큰 연간 보고서가 아니라 세부적이고 실시간으로 생성되는 광역 단위 데이터를 근거로 이루어질 수 있다.

Part IV.

Phase 2 전략

및 정책적 시사점 제안

경북형 AI 리터러시 표준의 구현 단계로의 전환

프레임워크, 인증체계, 플랫폼, 상호운용 구조 및 모니터링 체계는 설계되었다. Part IV는 이제 남아 있는 과제를 다룬다. 즉, 제조업 기반 지역으로 알려진 경북이 대한민국 AI 미래를 구현하는 공간으로 재정의될 수 있음을 입증하기 위한 실행 전략, 제도적 협력체계, 그리고 정책적 추진 의지를 제시한다.

제12장.
Phase 2:
새마을 AI 운동, 글로벌 포지셔닝 및 정책적 제안

12.1. 역사적 토대: 왜 새마을이며, 왜 경상북도인가

본 보고서 Part I부터 Part III는 기준 프레임워크, 인증체계, 플랫폼 생태계를 제시하였다. 제12장은 이 시스템을 지역사회 기반 발전운동에 접목시키는 전략을 다룬다. 그 범위는 경북의 농촌마을에서 APEC 협력국에 이르기까지 확장된다.

새마을 AI 이니셔티브는 1970년대 새마을운동을 디지털 시대에 맞게 재구성한 개념이다. 과거 새마을운동이 근면·자조·협동을 바탕으로 농촌지역의 경제 현대화를 이끌었다면, 새마을 AI는 디지털 리터러시, 실용적 AI 역량, 포용적 참여를 통해 AI 시대의 지역 경쟁력을 강화한다. 이는 AI 리터러시를 단순한 상향식 기술 명령이 아니라 지역사회 역량강화 운동으로 위치시키며, 한국의 발전 경험을 AI 미래와 연결하는 동시에 국제협력의 수단으로 확장한다.

1970년 출범한 새마을운동은 세계적으로 가장 성공적인 공동체 주도형 농촌개발 프로그램 중 하나로 평가된다. 경상북도에서 시작된 이 운동은 근면, 자조, 협동이라는 세 가지 원칙 아래 주민 스스로 생활환경을 개선하도록 동원하였다 (UNESCO, 2013). 그 결과, 10년 이내에 농촌마을의 주거, 인프라, 생산성을 획기적으로 개선하였다.

이 운동의 성공은 단순한 정부지시에 있지 않았다. 지역 리더가 자생적으로 등장하였고, 우선순위는 공동체 합의로 정해졌으며, 초기 성과가 다시 참여를 촉진하는 선순환을 만들어 냈다.

경북형 AI 리터러시 표준에 있어 이 역사적 경험은 철학적 틀과 실천적 방법론을 동시에 제공한다. 즉, AI 리터러시를 개인의 기술 숙련이 아니라 공동체 회복력과 발전을 강화하는 집합적 자산으로 재정의하는 것이다.

AI 시대에 맞춘 새마을 원칙의 재해석

세 개의 새마을 원칙은 제6장에서 설립된 프레임워크 설계 원칙으로 재해석된다:

근면은 급변하는 기술환경 속에서의 지속적 학습 의지로 재해석된다. AI 리터러시는 일회성 성취가 아니라, 새로운 도구·위험·기회에 대한 반복적 학습을 요구한다. 프레임워크의 버전 관리형 업데이트 체계(제7장 7.5절)는 인증 보유자가 기술 변화에 대한 최신성을 유지하도록 함으로써 이 원칙을 구현한다.
자조는 디지털 자립으로 전환된다. 이는 기술 중개자에 상시 의존하지 않고도 기술을 비판적으로 해석하고 독립적으로 의사결정할 수 있는 역량을 의미한다. 평가 체계가 독립적 판단과 비판적 사고를 강조하는 점(제8장)은 인증 취득자가 전문가 지원이 없더라도 AI 산출물을 평가하고 적절한 결정을 내릴 수 있도록 교육을 받는다. 이 원칙은 기술 지원에 대한 접근이 제한적인 농촌 및 고령층에게 특히 중요하다. 예컨대 의성의 70세 고령자가 음성복제 보이스피싱을 스스로 식별해 피해를 막는 사례는 디지털 자조의 가장 실질적인 구현이다.
협동은 책임 있는 디지털 공동체 참여를 의미한다. 개인의 AI 리터러시가 가족과 이웃의 디지털 안전과 번영을 높이는 공동체 자산이 된다는 관점이다. 이 원칙은 AI 윤리를 시민적 과제로 다루는 본 프레임워크의 접근(설계 원칙 3)을 뒷받침하며, 인증 취득자가 가족과 지역사회 구성원에게 지식을 공유하고 공동체 차원의 디지털 안전에 기여하도록 장려한다. 커뮤니티센터 기반 제공 모델은 기술 역량과 함께 사회적 연결을 구축하는 공동 학습 경험을 창출함으로써 이를 구현한다.

새마을 AI 아카데미 네트워크

계획 중인 새마을 AI 아카데미 네트워크는 이 새마을 AI 운동의 물리적 인프라를 구성한다. 이 네트워크는 중앙 아카데미를 중심으로 도 전역의 위성 거점을 연계하는 허브 앤 스포크(hub-and-spoke) 방식으로 운영된다.

중앙 아카데미는 네 가지 기능을 수행한다. 첫째, ASEAN 협력국의 새마을 AI 국제 프로그램 참여자를 대상으로 한 교육 기능이다. 둘째, 공인 AI 리터러시 강사 양성을 위한 강사 인증 기능이다. 셋째, 교육 방법론을 시연하고 신규 교육과정 모듈 개발의 실험실 역할을 수행하는 시범·혁신 기능이다. 넷째, 국제 참여자를 대상으로 AI 리터러시 교육과 한국 문화 체험을 연계하는 문화통합 기능이다.
위성 거점은 기존 지역사회 인프라와의 협력을 통해 조성된다. 여기에는 시·군 커뮤니티센터, 노인복지관, 농협 시설, 다문화가족지원센터, 산업단지 교육장 등이 포함된다. 이러한 협력 방식은 자본투자를 최소화하는 동시에 지리적 접근성을 극대화한다. 각 위성 거점에는 최소 1명의 공인 강사가 배치되며, 컴퓨팅 기기, 인터넷 연결 환경, PbDQ 학습 플랫폼 접근 여건을 갖추게 된다.

12.2. 기업 연계: 산업 인증 경로(Level 4)

경북형 AI 리터러시 표준은 모듈형 설계를 통해 기업의 역량 요구를 반영하고자 한다. 산업 파트너는 분야별 자문위원회를 통해 커리큘럼 개발에 참여하며, 데이터 기반 공정 이해, AI 기반 품질 관리, 한국형 산업 현장의 커뮤니케이션 방식 등 기업의 구체적인 운영 요구가 Powered by DQ 엔진을 통해 Level 4 인증 모듈에 직접 반영된다.

이러한 구조의 경제적 근거는 제2장에서 제시된 생산성 분석에 기반한다. 검증된 AI 역량을 갖춘 인력을 배치함으로써 기업은 초기 교육 비용을 절감하고, 현장 투입 속도를 높이며, 인력 역량 부족으로 인해 충분히 활용되지 못했던 설비 투자에 대한 활용도를 개선할 수 있다.

예를 들어, 국경 간 순환 근무 경로를 통해 우수 인력은 베트남 내 협력 사업장과 경북 지역 사업장 간 이동이 가능하며, 이는 단방향 노동 이동이 아닌 실질적인 인재 순환 체계를 형성한다. 해당 인증은 근로자 개인과 함께 이동하며, 근로자가 어느 국가에 있든 동일한 인프라를 통해 일관되게 검증된다.

표 25. 산업 인증 경로를 위한 기업 연계 구조

기업 파트너 유형	프레임워크 내 역할	기업 측 기대효과	인력 측 기대효과
앵거 제조기업	모듈 검증 및 교육과정 자문	교육비 절감 및 조기 현장적용	스마트팩토리 즉시 투입 인력 확보
글로벌 기술기업	글로벌 기준 정합성 및 콘텐츠 제공	상호운용 가능한 국제 인증	고수준 AI 리터러시의 국제 이동성 확보
지역 중소기업	채용 연계 및 현장 통합	검증된 인재 확보 경로 구축	만성적 디지털 인력 부족에 대한 직접 대응

12.3. 한–베트남 시범사업 제안

봉화군 실증 모델

봉화군은 베트남 리(李) 왕조 왕자 이용상의 후손인 화산 이씨가 13세기 고려로 이주·정착한 역사적 배경을 바탕으로 베트남과의 독특한 연계성을 보유하고 있다(연합뉴스, 2025). 이와 같은 약 800년의 역사적 연결성과 더불어, 2027년 완공을 목표로 추진 중인 K-베트남 밸리 조성 사업(11만㎡ 규모, 베트남 마을 및 다문화 국제학교 포함)은 봉화 지역을 한–베트남 간 AI 인재 이동성 구축을 위한 테스트베드로 활용할 수 있는 기반을 제공한다.

예시:

본 실증모델은 AI 리터러시 인증을 각 단계 전환 시 검증된 역량 패스포트로 활용하는 4단계 이행 구조로 운영된다:

1단계: 교육(베트남). 베트남 청년들은 하노이, 호치민, 다낭 소재 협력 대학 및 교육기관에서 AI 리터러시 교육을 이수하고, 경북 AI 리터러시 레벨 1 및 레벨 2 인증을 취득한다. 교육은 베트남어로 제공되며, 평가는 한국 내 기준과 동일하게 경북 중앙 플랫폼을 통해 통합적으로 운영된다. 이로써 교육 이수자는 한국 입국 이전부터 검증된 마이크로 자격을 포함한 AI 리터러시 ID를 보유하게 된다.
2단계: 현지적응(봉화). 인증 취득자는 봉화 새마을 AI 아카데미에 입소하여 심화 실무 교육을 받는다. 주요 내용은 생성형 AI 기반 번역 및 튜터링 도구를 활용한 AI 보조 한국어 학습, 디지털 트윈 기반 스마트공장 사전 적응 교육, 한국 직장 문화 및 지역사회 이해를 포함한 문화 적응 교육, 그리고 LearnCreate를 통해 경북 기업과 공동 설계된 레벨 3 산업 특화 모듈로 구성된다. 이러한 몰입 과정은 경북연구원의 연구(제2장)에서 외국인 근로자의 생산성과 정착을 저해하는 가장 큰 요인으로 지목된 의사소통 장벽을 실질적으로 해소한다.
3단계: 취업(경북). 수료자는 체계적인 배치 시스템을 통해 지역 기업과 연계된다. 기업의 인사 시스템은 AI 리터러시 ID를 즉시 검증하여 해당 인력이 보유한 역량과 수준을 명확히 확인할 수 있다. 산업 인증 연계 경로는 기업 요구 역량을 사전에 인증 모듈에 반영함으로써, 기업의 초기 적응 비용과 시간을 줄이고 즉시 활용 가능한 인재를 제공한다. 이들은 단순 생산직이 아닌 데이터 기반 공정 운영 직무에 배치되며, 레벨 3 인증을 통해 초기부터 숙련 기술 인력으로 활용된다.
4단계: 정착(경북). AI 리터러시 인증은 E-7-4 숙련기능인력 비자 전환에 필요한 기술 역량을 공식적으로 입증하는 근거로 활용된다. 이는 기존의 불투명한 평가 절차를 대체하는 역할을 한다. E-7-4 비자는 가족 동반, 장기 체류, 지역사회 정착을 가능하게 하며, K-베트남 밸리 주거시설, 지역 커뮤니티 프로그램, 세대 간 학습 모델을 통해 정착 과정이 개인의 노력에 의존하지 않고 제도적으로 지원된다.

한–베트남 양자 협력체계

한–베트남 협력은 화산 이씨의 역사적 연계를 기반으로, 봉화 테스트베드를 통해 구현되는 가장 발전된 국제 협력 모델로 발전할 수 있다.

이러한 가정 하에서, 양국 간 협력 프레임워크는 다음의 네 가지 핵심 축으로 구성될 수 있다:

교육 협력. 베트남 현지 상황에 맞는 커리큘럼이 개발되고, 파트너 대학을 중심으로 강사 양성이 이루어질 수 있다. 또한 평가 체계는 베트남어 기반으로 현지화되어, 한국 문화나 언어에 대한 이해가 아닌 실제 역량을 측정하도록 설계될 수 있다.
노동 이동 협력. 인증은 고용 과정에서 활용될 수 있으며, 인증 취득자를 대상으로 R-비자 등 제도적 지원이 연계될 수 있다. 교육–취업–정주로 이어지는 전 과정이 분절되지 않고 하나의 통합된 경로로 작동하도록 지원 체계가 구축될 수 있다.
문화 교류. 봉화 새마을 AI 아카데미에서는 AI 리터러시 교육과 함께 한국어 및 문화 교육이 통합적으로 제공될 수 있으며, K-베트남 밸리에서는 베트남 문화 프로그램이 함께 운영되어 양방향 교류가 이루어질 수 있다. 이를 통해 상호 이해와 지역사회 통합이 강화될 수 있다.
제도 및 역량 구축. 베트남 현지 교육기관이 AI 리터러시 교육을 독립적으로 운영할 수 있도록 역량 강화가 추진될 수 있으며, 평가 및 인증 인프라에 대한 기술 이전을 통해 자립적인 교육 체계 구축이 가능해질 수 있다. 이는 장기적으로 외부 의존도를 완화하는 기반이 될 수 있다.

또한 본 프레임워크는 상호 인증 체계를 포함할 수 있다. 경북형 AI 리터러시 인증은 베트남의 디지털 역량 자격과 동등하게 인정될 수 있으며, 베트남에서 취득한 관련 자격 또한 경북 인증 과정에서 일부 인정될 수 있다. 이러한 상호 인정 구조는 교육 중복을 줄이고, 학습 및 취업 경로를 단축하며, 글로벌 인증 체계의 실질적 구현 가능성을 보여주는 기반이 될 수 있다.

12.4. 비수도권 지역에 적용 가능한 확산 모델

경북형 AI 리터러시 이니셔티브는 일회성 프로그램이 아니라 확산 가능한 모델로 기획되었다. 경북이 직면한 인구감소, 제조업 중심의 경제구조, 외국인 노동력 의존, 디지털 인프라 격차, 고령화와 같은 구조적 과제는 국내 다른 비수도권 지역은 물론 해외 여러 지역에서도 공통적으로 나타나고 있다.

비수도권 지역에 특화된 접근이 필요한 이유

기존의 AI 리터러시 교육 패러다임은 안정적인 초고속 인터넷, 개인 디지털 기기 보유, 기초 디지털 역량, 영어 활용 능력, 기술기업과의 접근성 등 대도시에서는 비교적 충족되지만 비수도권에서는 보장되기 어려운 조건을 전제로 한다. 경북의 이니셔티브는 이러한 전제에서 벗어나, 고령층 비중이 높은 인구구조, 기술서비스업보다 제조업과 농업 중심의 산업구조, 상당한 언어 장벽을 가진 노동력, 가변적인 디지털 인프라, 그리고 시장 기능만이 아니라 도 차원의 행정 조정이 보다 중심적인 역할을 수행하는 거버넌스 구조를 고려하여 설계되었다.

이러한 특성은 과제와 함께 고유한 기회도 제공한다. 공동학습으로 연결할 수 있는 강한 지역공동체 유대, 직무 연계형 교육의 자연스러운 기반이 되는 산업 집적, AI 교육을 지역 맥락에 맞게 정착시킬 수 있는 문화적 자산, 그리고 분절된 대도시권 거버넌스에서는 확보하기 어려운 행정 조정 역량이 그것이다.

경북 모델의 확산 가능성을 구성하는 7가지 요소

이 모델은 다음의 7가지 요소를 통해 확산 가능한 접근모델로서의 특징을 가진다:

AI 리터러시를 기술 인력만의 전문기술이 아니라 모든 주민이 갖추어야 할 시민적 역량으로 보는 보편적 기반 원칙
새마을 프레임워크를 통해 AI 리터러시를 지역사회의 정체성과 가치에 연계하는 문화적 기반성
다양한 접근 여건에 맞추어 온라인, 대면, 혼합형, 이동형 방식을 함께 제공하는 다채널 운영체계
언어 장벽으로 인해 외국인 노동력이 배제되지 않도록 하는 다국어 접근성
기업 참여 및 비자정책 연계를 통해 기존 산업 생태계 안에 인증체계를 내재화하는 직장 연계성
IEEE 3527.1™ 상호운용성을 바탕으로 지역 인증의 국제적 이동성을 확보하는 국제 정합성
지역의 노동수요와 국제 인재 양성을 연결하는 국경 간 인재 이동성

각 요소는 본 보고서에서 다른 지역에서도 조정·적용할 수 있도록 충분한 수준으로 구체화되어 있다. 보편적 표준의 골격은 유지하되 산업별 모듈, 언어 현지화, 전달 방식은 지역 여건에 따라 달라질 수 있도록 한 모듈형 프레임워크 설계는 전면적인 재설계 없이도 이러한 적용을 가능하게 한다.

국제 확산 가능성

이 모델은 전 세계 비수도권 지역에도 적용 가능성을 가진다. 예를 들어, 태국 동부경제회랑이나 베트남 북부 산업지대와 같이 산업 4.0 전환을 추진 중인 동남아시아의 제조업 지역, 농촌에서 도시로의 인구이동을 겪고 있는 개발도상국의 농업 지역, 그리고 걸프 국가나 남유럽과 같이 이주노동자 비중이 높은 지역 등에 적용할 수 있다.

APEC 확산 전략은 제도적 틀을 제공하고, 한–베트남 양자 협력은 실행모델을 제공한다. 여기에 새마을 서사는 차별화된 소프트파워 자산으로 작용한다. KOICA를 통한 한국의 새마을 개발협력은 협력국에서 가장 널리 알려진 프로그램 브랜드 중 하나로 자리 잡아 왔다. AI 리터러시를 새마을 AI 이니셔티브로 위치시키는 것은 이 프로그램을 공동체 주도의 경제발전과 연결된 기존의 신뢰도 높은 브랜드와 접목시키는 것이며, 이는 순수한 기술 중심 프로그램만으로는 확보하기 어려운 수용성과 신뢰를 형성하는 데 기여한다.

12.5. Phase 2 추진을 위한 전략적 제언

본 보고서의 종합적 분석 결과를 토대로, Phase 2 추진을 위해 다음과 같은 사항을 제안한다:

경북–베트남 실증 모델을 대표 시범사업으로 우선 추진할 필요가 있다. 이는 외국인 근로자 통합, 국경 간 이동성, 새마을 서사, 국제적 가시성이라는 복수의 정책목표를 동시에 달성할 수 있기 때문이다. 또한 국내외를 대상으로 가장 강한 입증 효과를 창출할 수 있다.
구미 클러스터의 중소 제조업 시범사업도 병행 추진할 필요가 있다. 이는 가장 직접적인 경제적 효과에 대한 근거를 제시할 수 있으며, 프로그램의 지속가능성 확보에 필수적인 기업 수요층의 참여를 이끌어낼 수 있기 때문이다.
인증 시행 이전에 부서 간 협의체를 선제적으로 구성할 필요가 있다. 이를 통해 경제발전, 교육, 노동, 이민, 사회서비스 전반에 걸친 정책 연계를 확보해야 한다. 인증체계는 모든 부서와 연결되므로, 시행 이후의 조정은 시기적으로 늦다.
다국어 콘텐츠 개발은 우선 투자 과제로 설정해야 한다. 외국인 근로자는 핵심 대상 집단이며, 이들의 참여는 사후적 보완이 아니라 초기 단계부터 언어 접근성이 확보되는지에 달려 있기 때문이다.
경북 AI 리터러시 표준 조례는 시범사업 추진과 병행하여 마련할 필요가 있다. 그래야 시범사업이 상시 운영체계로 전환되는 시점에 법적 기반도 함께 갖출 수 있다.
대표 기업과의 공식 협약은 시범사업 착수 이전에 체결할 필요가 있다. 이를 통해 인증 취득자 우선 채용, LearnCreate를 통한 교육과정 공동개발, 기업의 교육 운영비 공동부담에 대한 약속을 확보해야 한다.
사업관리 전담조직은 시범사업 활동 개시 이전에 충분한 인력을 갖추어 설치할 필요가 있다. 이는 운영관리 기반이 준비되기 전에 사업부터 착수하는 일반적 실패를 방지하기 위해서이다.
모니터링 및 평가체계는 시범사업 착수 이전에 설계해야 한다. 이를 통해 기준선 데이터가 사전에 확보되고, 성과 추적 장치가 시행 첫날부터 작동하도록 해야 한다. 제11장의 도 단위 대시보드는 첫 번째 평가가 시행되는 시점부터 데이터를 생성해야 하며, 결과가 필요한 이후에 사후적으로 보완되어서는 안 된다.

12.6. APEC 유산과 글로벌 위상

경주 선언과 그 의의

2025년 경주에서 개최된 APEC 정상회의는 경북 AI 리터러시 표준을 지방 차원의 이니셔티브에서 다국가 차원의 기준으로 확장시키는 외교적 계기를 제공하였다. 2025년 11월 1일 발표된 경주 선언은 ‘혁신(Innovate)’ 축 아래 APEC AI 이니셔티브(2026–2030)를 명시적으로 지지하면서, 21개 회원경제 전반의 AI 전환에 대해 조율된 접근을 촉구하였다. 특히 중소기업과 일반 국민을 포함한 전 계층의 AI 역량 강화와 회복력 있는 AI 인프라를 위한 투자 생태계 조성을 강조하였다.

경북은 이번 정상회의를 계기로 새마을 AI와 이에 연계된 글로벌 상호운용형 인증체계를 APEC AI 이니셔티브를 실행하기 위한 즉시 적용 가능한 모델로 제시하였다. 검증 가능한 디지털 자격에 기반한 경북 AI 패스포트가 국경을 넘어 검증된 디지털 인재의 원활한 이동을 가능하게 하는 방식을 제시함으로써, 경북은 APEC 전반의 AI 리터러시 인증 상호인정을 위한 제도적 거점으로 자리매김하였다.

이는 단순한 상징적 의미에 그치지 않는다. 경주 선언은 경북 프레임워크가 직접적으로 부응하도록 설계된 정책적 요구를 형성한다. 다른 APEC 회원경제들이 여전히 AI 리터러시의 의미와 측정 방식을 논의하고 있는 반면, 경북은 이미 표준체계(제7장), 인증체계(제8장), 상호운용 구조(제9장), 운영 플랫폼(제10장), 모니터링 체계(제11장)를 갖추고 있어 즉시 적용이 가능한 상태이다. 경북은 새로운 것을 제안하는 것이 아니라, 이미 구축된 체계를 제공하고 있다.

APEC 확산 전략 제안

양자 간 실증 단계에서 다자 간 확산으로의 전환은 단계적 접근을 통해 이루어지며, 각 단계는 이전 단계에서 축적된 실증 데이터를 기반으로 발전한다.

Phase 1 (2026–2027): 개념 검증 단계. 한–베트남과 같은 시범 양자 협력은 봉화 테스트베드(제12장)를 통해 운영되며, 인증 성과, 노동시장 영향, 정주 성과 등에 대한 최초의 실증 데이터를 도출한다. 동시에, 경상북도 외국인 근로자의 국적 분포 및 기존 협력 네트워크를 고려하여 인도네시아, 필리핀, 태국 등 ASEAN 국가와의 초기 협력 관계를 구축한다. 베트남 테스트베드에서 도출된 합격률, 기업 검증 건수, 비자 전환 규모, 생산성 연계 효과 등의 데이터는 단순한 외교적 선언을 넘어 확산의 실질적 근거를 제공한다.
Phase 2 (2027–2028): 양자 협력 제도화 단계. 선정된 ASEAN 국가와의 협력은 각 국가의 제도 환경, AI 거버넌스 체계, 노동 이동 구조를 반영하여 양자 협정 형태로 구체화된다. 동시에 미국, 일본, 싱가포르 등 APEC 선진국과의 인증 상호 인정 논의가 병행된다. 이 단계에서는 단순한 인력 유입을 넘어, 경북에서 인증을 취득한 인재가 해당 국가로 진출할 수 있도록 인증의 글로벌 이동성을 검증한다.
Phase 3 (2028–2030): APEC 전반 확산 단계. 이전 단계에서 축적된 실증 결과와 양자 협력 사례를 기반으로, APEC 차원의 인증 상호 인정 체계 구축을 추진한다. 최종 목표는 IEEE 3527.1™ 기반 공통 프레임워크를 활용한 APEC AI 리터러시 상호 인증 체계 (Mutual Recognition Arrangement) 구축이다.

각 단계에서 축적되는 교육 프로그램 설계, 평가 도구, 품질 관리 체계, 성과 데이터는 협력 국가가 자국의 제도 환경에 맞는 시스템을 구축하는 데 필요한 실질적 가이드라인을 제공한다. 경상북도는 특정 시스템의 일괄 도입을 요구하는 것이 아니라, 각 국가가 자국의 교육기관, 언어, 운영 구조를 유지하면서도 공통의 인증 네트워크에 참여할 수 있도록 하는 표준 기반 구조를 제시한다.

12.7. 정책적 의미 및 전략 제안

법률 및 제도 정합화

경북 AI 리터러시 표준이 안정적으로 운영되기 위해서는 도의 정책 추진과 국가적 책무를 정합적으로 연결하는 법적 기반이 필요하다. 도의회는 인증체계를 공식적으로 인정하고, 중앙집중형 평가와 자격 부여의 법적 권한을 확립하며, 도 AI 예산 중 일정 비율을 리터러시 프로그램에 배정하도록 하는 「경북 AI 리터러시 표준 조례」를 제정할 필요가 있다.

이 조례는 국가 AI 기본법의 투명성·기본권·위험관리 규정, 디지털포용법의 디지털 기본권 보장, 공공 AI법의 의무교육 규정과 정밀하게 정합성을 갖추어야 한다. 이러한 법적 정합성의 확보는 AI 기술을 도입하는 지역 중소기업의 책임 부담 위험을 완화하고, 산업 고도화를 촉진하며, 인증체계가 재량적 사업예산이 아니라 상시적인 제도 기반 위에서 운영되도록 하는 안정적 법환경을 조성한다.

인증체계의 제도화

경북 AI 리터러시 인증은 단순한 교육 이수의 인정에 그치지 않고 실질적 효력을 갖도록, 도의 기존 정책체계 안에 내재화될 필요가 있다. 구체적인 연계 방안은 다음과 같다:

중소기업 지원 프로그램. 도 차원의 기업보조금, 세제지원, 스마트공장 고도화 지원사업은 지원 대상 기업 재직자의 일정 비율 이상이 검증된 AI 리터러시 인증을 보유하도록 요건화할 필요가 있다. 이를 통해 물적 자본 투자가 인적 자본 개발과 연계되도록 해야 한다.
이민 및 비자정책. 일정 수준 이상의 인증 취득은 E-7-4 숙련기능인력 비자 신청 또는 R-비자 프로그램 참여를 위한 요건이 되거나, 최소한 높은 비중의 평가 요소로 반영될 필요가 있다. 이는 인증을 단순한 교육 성과에서 정착 경로 설계를 위한 실질적 수단으로 전환시킨다.
교육훈련기관 지정·인증. LearnCreate 플랫폼 접근권과 인증 프로그램 목록 연계가 수반되는 지정 교육훈련기관 지위는 인증체계의 품질보증 틀을 통해 관리될 필요가 있다. 이를 통해 기준을 충족하는 기관에 실질적인 시장 가치를 부여할 수 있다.
공공부문 이행. 도내 공공기관은 AI 시스템의 도입 또는 감독 업무에 참여하는 직원에게 AI 리터러시 인증을 요구할 필요가 있다. 이는 공공 AI법의 의무교육 규정을 직접적으로 이행하는 방식이 된다.

이처럼 인증을 채용상 이점, 비자 가점, 보조금 수급요건, 프로그램 접근권과 연계할 경우, 도는 인증에 대한 실질적인 시장 수요를 형성할 수 있으며, 이는 의무 수준을 넘어서는 자발적 참여를 촉진하게 된다.

필수 공공 인프라로서의 AI 리터러시

도는 디지털포용법의 취지에 부합하도록 AI 리터러시를 기초교육 및 보건의료와 동등한 시민적 중요성을 갖는 필수 공공서비스로 공식 규정할 필요가 있다. 이러한 규정은 다음의 세 가지 실질적 함의를 가진다:

첫째, 새마을 AI 아카데미 네트워크를 도내 22개 시·군 전역으로 확산하기 위한 전용 도비를 확보해야 한다. 이 과정에서는 고령층과 농업 종사자에게 높은 접근성을 제공하는 교육거점을 우선 조성하고, AI 기반 사기, 피싱, 딥페이크에 대한 사이버 회복력 강화에 특히 중점을 둘 필요가 있다.
둘째, 보편적 AI 리터러시는 경북의 단절된 투자-소득 순환구조를 연결하는 핵심 고리로 기능한다. 대규모 자본투자에도 불구하고 연간 21조 원의 소득이 역외로 유출된다는 GDI 분석 결과는 이를 뒷받침한다. 인적 자본이 결여된 물적 자본은 생산은 가능하게 하지만 지역의 번영으로 이어지지 않는다. AI 리터러시는 자동화가 창출한 가치를 노동력이 흡수할 수 있도록 하는 인적 자본 투자이며, 이를 통해 생산현장의 생산성을 지역 임금, 역내 소득 유지, 지역경제 활력으로 연결할 수 있다.
셋째, 외국인 근로자에게 AI 리터러시는 경북의 경제와 사회에 대한 공정한 접근을 보장하는 핵심 통합 수단으로 기능한다. 이 프레임워크의 다국어 제공체계, 직장 연계, 정착 경로 지원은 AI 리터러시를 단순한 기술교육 프로그램이 아니라, 한시적 외국인 노동력을 지속 가능하고 생산적인 지역사회 구성원으로 전환하는 도의 핵심 정책수단으로 만든다.

전략적 인프라 연계

도의 물적 인프라 투자 전략은 인적 자원 개발 전략과 정합적으로 연계되어야 한다. AI 슈퍼컴퓨팅센터, 경북형 클라우드 데이터센터, 고성능 GPU 클러스터 구축은 인력 양성과 직접적으로 연결될 필요가 있다. 즉, 중소기업에 대한 해당 인프라의 이용 지원은 경북 AI 리터러시 인증 이행체계에 대한 적극적 참여를 조건으로 설정되어야 한다.

이러한 연계는 제2장에서 확인된 문제, 즉 인력 역량이 뒷받침되지 않은 상태에서 자본 장비만 도입되는 구조가 반복되는 것을 방지한다. 구미 지역 중소기업이 AI 슈퍼컴퓨팅센터를 지원받아 활용하는 경우, 운영 인력이 레벨 3 이상의 인증을 보유하도록 하는 조건을 부과함으로써, 해당 컴퓨팅 자원이 AI의 작동 원리를 이해하고 결과를 해석할 수 있으며 필요 시 인간의 판단으로 개입할 수 있는 인력에 의해 활용되도록 보장할 수 있다.

국가 전략 내 위상 정립

경북 AI 리터러시 표준은 유사한 구조적 과제를 가진 비수도권 지역을 위한 확산 가능한 모델로 자리매김한다. 이 이니셔티브는 현재 정책 체계에서 전제하고 있으나 아직 충분히 입증되지 않은 명제, 즉 국가 AI 경쟁력 확보를 위해서는 수도권 중심의 기술 투자만이 아니라 지역 단위의 인적 자원 개발이 필수적이라는 점을 실증적으로 제시함으로써 대한민국의 AI G3 전략에 기여한다.

경북에서 운영 중인 3단계 인재 양성 구조, 즉 새마을 AI 아카데미를 통한 기초 리터러시, GB53 혁신 아카데미를 통한 분야 간 융합, POSTECH 및 DGIST를 통한 고급 연구는 타 지역이 산업 구조에 맞게 적용할 수 있는 통합적 체계를 제공한다. 과학기술정보통신부가 지역 AI 역량을 평가하는 과정에서, 제11장의 광역 대시보드는 AI 리터러시 인증과 고용 성과, 비자 전환, 인구 지속가능성 지표를 직접 연결하는 국내 유일의 광역 단위 데이터 기반을 제공한다.

지역 산업 경쟁력

AI 리터러시는 경북의 높은 자본 장비 투자 수준을 실제 생산성 향상으로 연결하는 핵심 수단이다. 그 산업적 효과는 다음과 같은 세 단계 논리로 설명된다:

첫째, 재교육을 통해 AI 기반 생산을 관리할 수 있는 고숙련 인력을 양성함으로써, 현재 역량 부족으로 인해 AI 도입이 어려운 중소기업 45.7%를 AX 전환의 실질적 참여 주체로 전환한다.
둘째, 직무 재설계를 통해 반복적 업무는 AI가 수행하고, 인간은 창의적·관리·예외 대응 업무에 집중하도록 하여 노동의 가치를 대체가 아닌 고도화 방향으로 전환한다.
셋째, AI 리터러시를 갖춘 인력이 실시간 공정 데이터를 활용하여 기술 투자에 상응하는 생산성 향상을 달성함으로써, 경북의 무형자산 비중 3.7%와 한국은행이 경쟁력 확보 기준으로 제시한 4.4% 간의 격차를 해소하는 데 기여한다.

디지털 역량을 갖춘 인력이 없을 경우 스마트공장은 충분히 활용되지 못하고 공정 최적화 잠재력도 실현되지 않는다. 인증체계는 인력 역량이 확보되었음을 입증하는 측정 가능하고 검증 가능한 근거를 제공함으로써, 기업의 투자 의사결정을 뒷받침하고 도 차원의 정책적 지원 지속을 정당화하는 근거로 기능한다.

결론

경상북도는 중대한 전환점에 서 있다. 국가 AI 정책, 지역 경제 구조, 인구 변화, 그리고 고유한 전략 자산이 결합되면서 구조적 전환의 필요성과 기회가 동시에 형성되고 있다. Phase 1 연구를 통해 구축되고 본 보고서에 제시된 경북 AI 리터러시 표준체계는 이러한 전환을 위한 종합적이고 근거 기반이며 글로벌 상호운용이 가능한 기반을 제공한다.

이 체계는 생산성 정체, 소득 유출, 인구 감소, 외국인 인력 통합의 어려움 등 경북이 직면한 핵심 과제를 AI 리터러시를 시민의 기본 역량으로 설정하는 통합적 접근을 통해 해결하고자 한다. 또한 국제 표준과의 정합성을 유지하면서도 새마을 정신과 지역 문화에 기반한 현지 적합성을 확보함으로써, 지역·국가·글로벌 수준을 동시에 아우르는 모델을 제시하고 있다.

Phase 2에서의 성공적 실행 여부는 경북이 본 보고서에서 제시한 구조적 한계를 극복하고, AI 전환 시대에 비수도권 지역이 선도적 역할을 수행할 수 있는지를 결정하게 된다. 지역의 경제 활력, 사회적 통합, 인구 지속가능성은 모두 AI 시대에 생산적으로 참여할 수 있는 인적 기반 구축에 달려 있다.

본 보고서의 Phase 1 연구는 이러한 목표를 달성하기 위한 가장 체계적이고 실현 가능한 설계를 제시한다. 표준은 마련되었고, 인증체계는 구축되었으며, 플랫폼은 설계되었고, 상호운용 구조와 모니터링 체계도 갖추어졌다. 이제 남은 것은 실행이며, 제조업 기반 지역이었던 경북이 대한민국 AI 미래를 구현하는 공간으로 전환될 수 있음을, 한 명의 인증 시민에서부터 입증해 나가는 것이다.

보고서 이용 및 유의사항

본 보고서는 국제기구, 대학, 기업 등 다양한 기관의 분석과 방법론을 종합하여 작성되었다. DQ Institute/DQ Lab Pte Ltd(이하 “DQIL”)와 경북테크노파크(이하 “GBTP”)가 수집·정리한 정보(이하 “정보”)는 참고용으로 제공되며, 사전 통보 없이 변경될 수 있다. 정보의 일부는 제3자의 소유일 수 있으며, DQIL 및 GBTP는 해당 정보에 대한 모든 권리를 보유하거나 통제함을 보증하지 않는다. 이에 따라, 제3자의 권리와 관련하여 발생하는 어떠한 청구에 대해서도 책임을 지지 않는다. 또한, 본 보고서에 포함된 제3자의 제품, 서비스 또는 자료는 DQIL 및 GBTP 또는 그 임직원의 보증이나 추천을 의미하지 않는다. 이용자는 정보의 성격이나 정확성을 왜곡하는 방식으로 내용을 변경해서는 안 되며, 정보가 실질적으로 변형된 경우에는 이를 명확히 표시하고 출처를 반드시 명시해야 한다. 제3자가 작성한 정보의 경우 해당 기관의 이용조건(출처 표시, 배포, 재사용 등)을 준수해야 한다. DQIL 및 GBTP가 출처인 정보를 복제·배포할 경우, 해당 정보는 정확하게 제시되어야 하며 적절한 출처 표기가 이루어져야 한다. 이는 직접 제공받은 경우뿐 아니라 제3자를 통해 간접적으로 취득한 경우에도 동일하게 적용된다. 정보를 제3자에게 배포하는 모든 주체는 이러한 조건의 준수를 유도하고 안내할 책임이 있으며, 상업적 이용을 위해서는 사전에 DQIL 및 GBTP의 서면 승인을 받아야 한다.

경북테크노파크 (Gyeongbuk Technopark, GBTP)
경북테크노파크는 「산업기술단지 지원에 관한 법률」에 근거하여 설립된 지역 혁신기관으로, 경상북도의 기술 기반 산업 발전을 촉진하는 역할을 수행한다. 도정 정책, 지역 산업, 학계 간 연계를 담당하는 핵심 중개기관으로서 기술 사업화, 기업 지원, 인재 양성, 디지털 전환 등 다양한 프로그램을 운영하고 있다.
DQ 연구소 (DQ Institute – DQI)
DQ 연구소는 디지털 시대의 안전성, 역량 강화, 웰빙을 증진하기 위해 디지털 지능(Digital Intelligence)의 글로벌 표준을 개발하는 국제 싱크탱크이다. 개인, 조직, 국가가 책임 있는 디지털 사회에서 성장할 수 있도록 지식, 도구, 프레임워크를 제공하는 것을 사명으로 한다. 미국에서는 비영리법인(501(c)(3))으로 등록되어 있으며, 싱가포르에서는 비영리 Public Company 회사 형태로 운영되고 있다. 주요 산하 기관으로는 연구개발 및 상용화를 담당하는 DQ Lab과 한국의 안세재단(Ahnsei Foundation)이 있다.
DQ Lab Pte Ltd (DQL)
DQ Lab은 DQ Institute의 연구개발 및 상용화 조직으로서 싱가포르 난양공과대학교와 한국 안세재단을 기반으로 설립된 사회적 기업이다. IEEE-DQ 글로벌 표준(IEEE 3527.1™), #DQEveryChild 이니셔티브, Digital ESG 표준의 핵심 지적재산권을 보유하고 있으며, AI 기반 기술 플랫폼인 “Powered by DQ”를 통해 AI 리터러시, 디지털 역량, 디지털 웰빙 전반을 포괄하는 통합 솔루션을 제공한다.

Phase 1 연구팀 및 감사의 글

본 연구는 경북테크노파크, DQ 연구소, DQ Lab Pte Ltd가 공동으로 수행하였으며,

학계 전문가, 산업계 전문가, 정부 관계자의 협력을 통해 추진되었다. 연구 수행을 위해 정책 자료, 경제 데이터, 이해관계자 네트워크를 제공한 경상북도 도청에 깊은 감사를 표한다. 또한 난양공과대학교(NTU)와 Center for Cross Economy Global은 학술적 검증과 교육 및 경제 정책 분석툴을 포괄적으로 지원하였으며, 안세재단은 아세안 지역의 국제 협력 프레임워크를 관련 네트워크를 제공하였다. 본 보고서 작성 과정에서는 Powered by DQ, Claude, ChatGPT, Gemini, Anygen 등 생성형 AI 도구가 연구 및 집필 보조 도구로 활용되었다.

본 보고서는 지속적으로 보완·개정되는 동적 문서로서, 이해관계자 참여 확대 및 Phase 2 실증 과정에서 축적되는 데이터와 정책적 검증 결과를 반영하여 수시로 수정·보완할 수 있다. 아울러, Phase 1 표준 개발 단계에서 Phase 2 실행 단계로의 전환 과정에 있어 관련 기관 및 이해관계자의 의견을 수렴하여 반영할 수 있다.

Part V.

부록 및 참고문헌

부록 A.

연구 방법론

이 장에서는 정부 보고서 작성 기준과 감사 대응에 적합한 형식으로 1단계 연구방법론을 제시하였다. 재현 가능성을 확보하고, 분석 대상 포함 기준을 투명하게 제시하며, 후속 단계에서 지속적인 갱신이 가능한 확장형 데이터 구조를 갖추는 데 중점을 두었다.

A.1. 정의와 범위

AI 리터러시와 디지털 리터러시

디지털 리터러시는 정보 리터러시, 데이터 리터러시, 온라인 커뮤니케이션, 디지털 콘텐츠 제작, 사이버보안 인식 등을 포함하여 디지털 환경을 안전하고 책임감 있게, 그리고 생산적으로 탐색하는 데 필요한 보다 광범위한 역량을 의미합니다(UNICEF, 2019).

AI 리터러시는 일반적으로 디지털 리터러시의 더 넓은 범주 안에 포함되는 특화된 하위 영역으로 이해되며, 디지털 안전이나 윤리적 기술 활용과 같은 기초 영역에서 상당한 중첩을 가진다. 다만 여러 국제 프레임워크는 디지털 역량의 범위를 확장하여 AI 관련 지식, 기술, 태도를 포함하고 있으며, 시민과 노동자에게 필요한 AI 및 데이터 관련 역량을 반영한 유럽연합 집행위원회의 DigComp 3.0 프레임워크도 그 사례에 해당한다.

이에 따라 본 연구에서는 AI 리터러시를 다음의 역량을 추가적으로 포함하는 확장된 디지털 리터러시로 정의한다.

개념적·기능적 수준에서 AI를 이해하는 역량
일상생활과 업무 수행에 AI 도구를 활용하는 역량
AI의 산출물을 비판적으로 평가하는 역량
AI 기반 디지털 환경에서 안전하고 윤리적으로 행동하는 역량

이 정의는 시민적 참여와 노동 참여의 두 영역을 모두 포괄하도록 설정되었으며, 사회적 포용과 생산성 향상이라는 본 사업의 목적을 반영한다.

교육 프로그램, 이수 기반 인증 체계, 및 자격증 체계 구분

본 연구는 역량 검증 방식의 세 유형을 의도적으로 구분한다.

교육 프로그램은 특정 학습목표의 달성을 위해 설계된 구조화된 학습과정을 의미하며, 학습목표, 교육내용, 모듈 또는 세션 구성과 같은 확인 가능한 요소를 통해 교육 체계를 검증할 수 있는 경우를 의미한다.
이수 기반 인증 체계는 학습자가 교육 프로그램을 이수하거나, 교육과정 내에 포함된 평가를 통과한 경우 수료증, 인증서, 디지털 배지 등의 형태로 학습 성과를 공식적으로 인정하는 체계를 의미한다.
자격증 체계는 CPA와 같은 시험 기반 모델을 포함하여, 특정 기관이 실시하는 공식 시험에 개인이 합격하였을 때 자격을 부여하는 체계를 의미한다.

Phase 1은 주로 교육 프로그램과 그에 연계된 이수 및 이수인정 체계를 분석 대상으로 삼았다. 이는 해당 유형이 프레임워크 설계를 위한 비교와 벤치마킹이 가장 직접적으로 가능한 단위이기 때문이다. 다만 자격인증 체계는 운영 논리와 공개 정보 수준의 차이가 매우 커서, 그 요건·구조·관련성이 충분히 확인되는 경우를 제외하고는 핵심 분석 대상군에 포함하지 않았다.

A.2. 자료 수집 방법론

검색 전략

1차 후보군 수집은 한국어와 영어의 이중 언어 키워드 검색을 통해 수행하였다. 검색어는 주제 영역(AI 리터러시, AI 윤리, 디지털 리터러시, 디지털 시민성, 온라인 안전)과 대상 집단 유형(학생, 일반 대중, 직장인, 기업임원)을 결합하여 구성하였다. 공개 접근이 가능한 프로그램 탐색에는 Google과 Naver 등의 검색엔진을 활용하였으며, 후보 식별을 보완하기 위해 ChatGPT와 Gemini와 같은 생성형 AI 도구도 함께 활용하였다. 검색은 반복적 방식으로 진행하였으며, 초기 검색 결과를 바탕으로 후속 검색어를 지속적으로 보정함으로써 포괄성을 확보하고자 하였다.

포함 및 제외 기준

프로그램은 다음 요건을 모두 충족하는 경우 벤치마킹 데이터베이스에 포함하였다:

프로그램 설명, 교육과정, 제시된 학습목표를 통해 AI 리터러시, AI 윤리, 디지털 리터러시, 디지털 시민성 또는 온라인 안전과의 주제적 정합성이 확인될 것.
비교 분석이 가능하도록 공개적으로 접근 가능한 콘텐츠를 갖출 것,
교육 설계의 명확성을 보여주는 구체적인 학습목표와 학습성과를 제시할 것.
식별 가능한 단원 또는 세션으로 구성된 구조화된 교육과정을 갖출 것.
이수인정 체계와 연계된 프로그램의 경우, 발급 요건과 이수인정 유형이 확인 가능할 것.

제외 기준

다음 사유에 해당하는 프로그램은 데이터베이스에서 제외하였다:

제공 기관의 출처가 불명확하거나 검증이 불가능한 경우
기업 내부 교육 또는 초청 기반 프로그램과 같이 접근 제한이 있는 경우
비용이 과도하거나 가격이 공개되지 않은 경우(미화 200달러 초과 또는 별도 견적 방식)
주제가 연구 대상과 부합하지 않거나, 제시된 주제 영역을 부분적으로만 다루는 경우
대상 집단이 본 연구의 중점 대상과 일치하지 않는 경우
학습목표, 모듈 구조, 평가, 학습성과 등 구조적 요소가 전혀 제시되지 않은 경우
유해하거나 부적절한 내용을 포함하는 경우

우선순위 부여 기준

포함된 후보군 가운데서는 제공 기관 또는 강의 플랫폼이 공공적 신뢰성과 구조적 안정성을 명확히 갖춘 프로그램에 우선순위를 부여하였다. 여기에는 정부 간 국제기구, 정부 및 공공기관, 대학, 공인 연구기관, 주요 기술기업(예: Google, Microsoft, IBM)이 제공하는 프로그램과, Coursera, edX, FutureLearn과 같은 공신력 있는 교육 플랫폼에서 운영되는 프로그램이 포함된다.

교육 프로그램 데이터베이스 구축 및 DQ Code 매핑

연구 기준을 충족하는 국내 교육 프로그램과 글로벌 PbDQ 라이브러리에서 선정한 해외 교육 프로그램을 포괄하는 통합 데이터베이스를 구축하였다.

이 데이터베이스는 Phase 1 연구의 핵심 분석 기반으로 활용되었으며, 다양한 사례를 공통의 구조 안에 정리함으로써 표준 설계, 인정 논리, 이행 계획 수립을 지원하도록 설계되었다. 이는 전수 목록이 아니라, 경북 AI 리터러시 프레임워크와 이행체계 개발을 위한 분석적 근거 기반으로 구축된 것이다.

선정된 프로그램군은 PbDQ AI 엔진의 입력자료로 활용되었으며, 이를 통해 역량 분석을 수행하여 DQ Code 프레임워크와의 정합성 분석 및 매핑을 진행하였다.

선정된 프로그램 풀은 PbDQ AI Engine의 입력값으로 활용되었으며, 이를 통해 DQ Code 프레임워크와의 정렬 및 매핑을 지원하기 위한 역량 분석이 수행되었습니다.

프레임워크 자료 수집

프레임워크 벤치마킹 대상군은 전적으로 내부 글로벌 PbDQ 라이브러리에서 도출하였다. 프레임워크는 본 Phase 1 연구의 목적과 범위에 대한 적합성, 그리고 경북 AI 리터러시 프레임워크 개발을 위한 벤치마킹 기준으로서의 타당성을 기준으로 선정하였다. 선정된 프레임워크 대상군은 PbDQ AI 엔진을 통해 분석하였으며, 이를 바탕으로 프레임워크의 관련성, 구조, 역량 정합성을 검토하여 경북 AI 리터러시 프레임워크 개발에 활용하였다.

부록 B.

벤치마킹 교육 프로그램 및

프레임워크 목록

B.1. 교육 프로그램 목록

국내 교육 프로그램 목록

상기 연구 기준에 따른 검색을 통해 도출된 국내 교육 프로그램 목록은 다음과 같다. 총 30개의 국내 교육 프로그램을 수집하였으며, 세부 내용은 아래와 같다.

표 25. 국내 벤치마킹 교육 프로그램 목록

기관 명	프로그램 명	강좌 명	대상 국가
경기 도청	GSEEK	디지털 시민의식	한국
경기 도청	GSEEK	초연결 사회, 디지털 시민교육	한국
경기 도청	GSEEK	ChatGPT 시대의 대체불가 인재스킬, 문해력	한국
경기 도청	GSEEK	생성형 AI 활용하기	한국
국립어린이청소년도서관	정책자료	[초등학교용] 디지털리터러시 역량강화 교수학습자료	한국
국립어린이청소년도서관	정책자료	[중학교용] 디지털 리터러시 역량강화 교수학습자료	한국
부산대학교 소프트웨어 융합교육원	AI 기술	AI 리터러시의 이해	한국
서울시교육청	서울시교육청 디지털 기반 교육생태계 도움자료	생성형 AI 교육자료: ChatGPT 사례 중심으로	한국
시청자미디어재단	미리네	[초등학교 편] 디지털 미디어 리터러시 교육의 수업 모델 및 가이드라인	한국
시청자미디어재단	미리네	[중학교 편] 디지털 미디어 리터러시 교육의 수업 모델 및 가이드라인	한국
시청자미디어재단	미리네	[고등학교 편] 디지털 미디어 리터러시 교육의 수업 모델 및 가이드라인	한국
전북특별자치도교육청 미래교육연구원	2025 에듀테크 활용	AI리터러시:미래역량강화	한국
정보통신정책연구원 (KISDI)	인공지능 윤리기준	인공지능 윤리기준	한국
정보통신정책연구원 (KISDI)	인공지능 윤리 소통채널	일상 속 인공지능 윤리 이야기	한국
정보통신정책연구원 (KISDI)	인공지능 윤리 소통채널	초등학교 인공지능 윤리: 놀이중심	한국
정보통신정책연구원 (KISDI)	인공지능 윤리 소통채널	중학교 인공지능 윤리: 체험중심	한국
정보통신정책연구원 (KISDI)	인공지능 윤리 소통채널	고등학교 인공지능 윤리: 탐구중심	한국
한국교육학술정보원 (KERIS)	교육자료	[초등] 디지털 역량 교육자료	한국
한국교육학술정보원 (KERIS)	교육자료	[중등] 디지털 역량 교육자료	한국
한국언론진흥재단	미디어 아카데미	생성형 AI 이렇게 활용하자	한국
한국지능정보사회진흥원 (NIA)	이슈분석	생성형 AI윤리 가이드북	한국
한국지능정보사회진흥원 (NIA)	디지털윤리	[성인] 직무별로 유의해야 할 AI윤리	한국
한국지능정보사회진흥원 (NIA)	디지털윤리	[성인] 공급자가 꼭 알아야 할 AI 윤리	한국
한국지능정보사회진흥원 (NIA)	디지털윤리	직장인 디지털윤리 교육자료(교수자용)	한국
한국지능정보사회진흥원 (NIA)	디지털윤리	[성인] 퀴즈를 풀면서 알아보는 생성형 AI윤리	한국
한국지능정보사회진흥원 (NIA)	디지털윤리	[성인] 사례로 알아보는 올바른 생성형 AI 활용	한국
한국지능정보사회진흥원 (NIA)	디지털윤리	개발자가 꼭 알아야 할 AI 윤리	한국
한국지능정보사회진흥원 (NIA)	디지털윤리	초등학생을 위한 디지털윤리 교육 안내서	한국
한국지능정보사회진흥원 (NIA)	AI디지털배움터	인터넷 윤리와 개인정보 보호	한국
한국지능정보사회진흥원 (NIA)	AI디지털배움터	인공지능 따라잡기	한국

해외 교육 프로그램 목록

본 Phase 1 연구의 목적과 범위에 대한 적합성을 기준으로 내부 데이터베이스인 글로벌 PbDQ 라이브러리에서 선정한 해외 교육 프로그램 목록은 다음과 같다. 총 268개의 해외 교육 프로그램을 수집하였다.

표 26. 국내 제외 글로벌 벤치마킹 교육 프로그램 목록

기관 명	프로그램 명	강좌 명	대상 국가
Accenture	Digital Skills: Artificial Intelligence	Digital Skills: Artificial Intelligence	글로벌
Adobe	Adobe Content Creator: Launching Your Creative Career Professional Certificate	Generative AI Content Creation	글로벌
AI for Education	Redefining Assessment in the Age of AI	Redefining Assessment in the Age of AI	미국
AI for Education	Introduction to AI for Students	Introduction to AI for Students	미국
AI Sweden	Get started with AI	Get started with AI	스웨덴
Alannah & Madeline Foundation	eSmart Digital Licence+	AMF eSmart Digital Licence+	호주
Alannah & Madeline Foundation	Digital Citizenship Resources	Digital Citizenship Resources	호주
Amazon Web Services	AWS Skill Builder	Generative AI for Executives	글로벌
Amazon Web Services	AWS Skill Builder	Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers	글로벌
Amazon Web Services	AWS Skill Builder	Introduction to Generative AI - Art of the Possible	글로벌
Amazon Web Services	AWS Skill Builder	Generative AI in Action: Real-World Use Cases	글로벌
Amazon Web Services	AWS Skill Builder	Generative AI Learning Plan for Decision Makers	글로벌
American Library Association	DigitalLearn.org	Computer Basics	글로벌
American Library Association	DigitalLearn.org	Mobile Devices	글로벌
American Library Association	DigitalLearn.org	Being Productive	글로벌
American Library Association	DigitalLearn.org	Being Safe Online	글로벌
American Library Association	DigitalLearn.org	Connecting with Others	글로벌
American Library Association	DigitalLearn.org	Starting Out	글로벌
American Library Association	DigitalLearn.org	Tablet Basics	글로벌
American Library Association	DigitalLearn.org	Google Tools	글로벌
American Library Association	DigitalLearn.org	Social Media	글로벌
American Library Association	DigitalLearn.org	More Websites & Apps	글로벌
American Library Association	DigitalLearn.org	PC Hardware	글로벌
American Library Association	DigitalLearn.org	Creating Online	글로벌
American Library Association	DigitalLearn.org	Digital Connections Video Series (6-8th Grade)	글로벌
AT&T	AT&T ScreenReady	Digital Literacy	글로벌
AT&T	AT&T ScreenReady	Digital Safety	글로벌
BBC	BBC Bitesize	Secondary teaching resources	영국
BBC	BBC Bitesize	Digital Technology (CCEA)	영국
Center for Humane Technology	Legacy Resources	Youth Toolkit	글로벌
Center for Humane Technology	Legacy Resources	Control Your Tech Use	글로벌
Center for Humane Technology	Legacy Resources	Foundations of Humane Technology	글로벌
Childnet	Young people	Help, advice and resources for 4–11 year olds	영국
Cisco	Cisco Networking Academy	Digital Awareness	글로벌
Common Sense Media	Digital Citizenship Curriculum	Digital Citizenship Curriculum	미국
Common Sense Media	Digital Literacy & Well-Being Curriculum	Digital Literacy & Well-Being Curriculum	미국
Common Sense Media	AI in Schools	AI Literacy Lessons for Grades 6–12	미국
Coram Life Education	The Life Ed Program	Harold’s Online World	호주
Coram Life Education	The Life Ed Program	bCyberwise	호주
Cornell University Social Media Lab	TestDrive	Social Media TestDrive	글로벌
CyberSafeKids	Cyber Academy	Cyber Academy	글로벌
DeepLearning.AI	Agentic AI	Agentic AI	글로벌
DiGii Social	For Schools Resources	Cyber Safety Lesson Plans	호주
Digital Inquiry Group	Civic Online Reasoning	COR Curriculum	미국
Digital Technology Knowledge Network Association	Digital Vaccine	Digitally Ready	글로벌
DQ Lab Pte Ltd	DQ World	DQ World	글로벌
Edpuzzle	Edpuzzle Originals	Digital Citizenship	글로벌
eSafety Commissioner	eSafetykids	Be an eSafe kid	호주
eSafety Commissioner	eSafetykids	I want help with	호주
eSafety Commissioner	eSafetyyoung people	Dating and relationships	호주
eSafety Commissioner	eSafetyyoung people	Navigating difficult situations	호주
eSafety Commissioner	eSafetyyoung people	Protecting yourself online	호주
eSafety Commissioner	eSafetyyoung people	Self-identity and community	호주
European Commission	DigComp at Work	DigComp at Work: The EU’s digital competence framework in action on the labor market: a selection of case studies	글로벌
European Commission	DigComp at Work	DigComp at Work: Implementation Guide	글로벌
EverFi, LLC	Ignition: Digital Wellness and Safety	Ignition: Digital Wellness and Safety	글로벌
Fortinet, Inc.	Security Awareness curriculum	Ages 8-11: Novices in exploring	글로벌
Fortinet, Inc.	Security Awareness curriculum	Ages 12-14: Specialists in the field	글로벌
Fortinet, Inc., Discovery Education, Verizon	Digital Citizenship Initiative	Media Literacy	글로벌
Fortinet, Inc., Discovery Education, Verizon	Digital Citizenship Initiative	Digital Footprint	글로벌
Fortinet, Inc., Discovery Education, Verizon	Digital Citizenship Initiative	Digital Safety	글로벌
Future Skills Academy	ChatGPT and AI Fundamentals	ChatGPT and AI Fundamentals	글로벌
Future Skills Academy	AI for Everyone	AI for Everyone	글로벌
Google	Google for Education Learning Center	Digital Citizenship and Safety Course	글로벌
Google	Skillshop	Intro to digital wellbeing	글로벌
Google	Be Internet Awesome	Be Internet Awesome Curriculum	글로벌
Google	Be Internet Awesome	AI Literacy Guide	글로벌
Google	Be Internet Awesome	Digital Wellbeing Packet	글로벌
Google	AI Quests	Market Marshes	글로벌
Google	AI Quests	Dusky Dunes	글로벌
Google	Introduction to Generative AI Learning Path Specialization	Introduction to Generative AI	글로벌
Google	Introduction to Generative AI Learning Path Specialization	Introduction to Large Language Models	글로벌
Google	Introduction to Generative AI Learning Path Specialization	Introduction to Responsible AI	글로벌
Google	Google Skills	Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud	글로벌
Google	Google AI Essentials Specialization	Introduction to AI	글로벌
Google	Google AI Essentials Specialization	Maximize Productivity With AI Tools	글로벌
Google	Google AI Essentials Specialization	Discover the Art of Prompting	글로벌
Google	Google AI Essentials Specialization	Use AI Responsibly	글로벌
Google	Google AI Essentials Specialization	Stay Ahead of the AI Curve	글로벌
Google	Google AI for Anyone	Google AI for Anyone	글로벌
Google	Google Skills	Google AI Professional Certificate	글로벌
Google	Google Skills	Google Prompting Essentials	글로벌
Google	Google for Developers	Machine Learning Foundations	글로벌
Google	Google Project Management: Professional Certificate	Foundations of Project Management	글로벌
Google	Google Project Management: Professional Certificate	Project Initiation: Starting a Successful Project	글로벌
Google	Google Project Management: Professional Certificate	Capstone: Applying Project Management in the Real World	글로벌
Google	Google Project Management: Professional Certificate	Project Execution: Running the Project	글로벌
Google	Google Project Management: Professional Certificate	Agile Project Management	글로벌
Google	Google Project Management: Professional Certificate	Project Planning: Putting It All Together	글로벌
Google	Google for Developers	Build a custom, responsive chatbot in Google Cloud	글로벌
Google	Google for Developers	Introduction - ML on Android with MediaPipe Series	글로벌
Google	Google Skills	Build Generative AI Agents with Vertex AI and Flutter	글로벌
Google	Google Ads	Google Ads Help	글로벌
Google	Google Workspace Learning Center	Help Center	글로벌
IBM	IBM SkillsBuild	Artificial Intelligence Fundamentals	글로벌
IBM	IBM SkillsBuild	Generative AI for Executives and Business Leaders Specialization	글로벌
IBM	IBM SkillsBuild	How to choose the right AI foundation model	글로벌
IBM	IBM SkillsBuild	AI Foundations for Everyone Specialization	글로벌
IBM	IBM SkillsBuild	Artificial Intelligence in Practice	글로벌
IBM	IBM SkillsBuild	Introduction to Generative AI	글로벌
IBM	IBM SkillsBuild	Improve Your Resume Writing with Generative AI	글로벌
IBM	IBM SkillsBuild	Mastering the Art of Prompt Writing	글로벌
IBM	AI Academy	AI Academy	글로벌
IBM	Transform with AI	Transform with AI	글로벌
IBM	AI Fundamentals	AI Fundamentals	글로벌
IBM	IBM SkillsBuild	AI Foundations	글로벌
IBM	TechXchange	Agentic AI in Practice	글로벌
Intel Corporation	Civic Digital Literacy	Civic Digital Literacy	미국
International Telecommunication Union	Child Online Protection	Online training for children aged 9 to 12 years old	글로벌
International Telecommunication Union	Child Online Protection	Online training for children aged 13 to 15 years	글로벌
International Telecommunication Union	Child Online Protection	Online training for children aged 16 to 18 years old	글로벌
International Telecommunication Union	Child Online Protection	Resources for children	글로벌
International Telecommunication Union	Child Online Protection	Online Safety with Sango	글로벌
Internet Matters	Teachers hub	Online safety teaching resources	영국
Internet Matters	Online issues	Online safety issues	영국
Internet Matters	Guides and resources	Digital Resilience Toolkit	영국
Internet Matters	Get advice	Social media advice hub	영국
Internet Matters	Online issues	Online scams advice hub	영국
Ithaca College	Project Look Sharp	Technology/Digital Media	글로벌
Ithaca College	Project Look Sharp	General Media Literacy	글로벌
Learnfree, Inc.	GCFGlobal.org	Computer Basics	글로벌
Learnfree, Inc.	GCFGlobal.org	Basic Computer Skills	글로벌
Learnfree, Inc.	GCFGlobal.org	Mouse Tutorial	글로벌
Learnfree, Inc.	GCFGlobal.org	Computer Science	글로벌
Learnfree, Inc.	GCFGlobal.org	Tech Savvy Tips and Tricks	글로벌
Learnfree, Inc.	GCFGlobal.org	Office	글로벌
Learnfree, Inc.	GCFGlobal.org	Digital Media Literacy	글로벌
Learnfree, Inc.	GCFGlobal.org	The Now	글로벌
Learnfree, Inc.	GCFGlobal.org	Wearables	글로벌
Learnfree, Inc.	GCFGlobal.org	Computer Programming Basics	글로벌
Learnfree, Inc.	GCFGlobal.org	Basic HTML	글로벌
Learnfree, Inc.	GCFGlobal.org	Basic CSS	글로벌
LinkedIn Corporation	LinkedIn Learning	Generative AI Skills for Creative Content: Opportunities, Issues, and Ethics	글로벌
LinkedIn Corporation	LinkedIn Learning	AI for Organizational Leaders by Microsoft and LinkedIn	글로벌
LinkedIn Corporation	LinkedIn Learning	Business Foundations for Nurses Professional Certificate by American Nurses Association	글로벌
LinkedIn Corporation	LinkedIn Learning	Career Essentials in Generative AI by Microsoft and LinkedIn	글로벌
LinkedIn Corporation	LinkedIn Learning	Data Science Professional Certificate by KNIME	글로벌
LinkedIn Corporation	LinkedIn Learning	Artificial Intelligence Case Studies in Different Business Industries	글로벌
LinkedIn Corporation	LinkedIn Learning	Generative AI for Learning and Development Professional Certificate by LinkedIn Learning	글로벌
LinkedIn Corporation	LinkedIn Learning	Becoming a Manager Professional Certificate by LinkedIn Learning	글로벌
LinkedIn Corporation	LinkedIn Learning	ChatGPT Prompts for Small Businesses	글로벌
LinkedIn Corporation	LinkedIn Learning	Digital Transformation in Practice: Virtual Collaboration Tools	글로벌
Lloyds Banking Group plc	Lloyds Bank Academy	Digital skills	영국
MediaSmarts	Digital Media Literacy Framework	Use, Understand & Engage: A Digital Media Literacy Framework for Canadian Schools	호주
Meta Platforms, Inc.	Get Digital	Resources for Youth	글로벌
Microsoft	Minecraft Education	Minecraft Education Cyber Collection	글로벌
Microsoft	Microsoft Learn	Introduction to AI in Azure	글로벌
Microsoft	Digital Literacy	Work with computers	글로벌
Microsoft	Digital Literacy	Access information online	글로벌
Microsoft	Digital Literacy	Communicate online	글로벌
Microsoft	Digital Literacy	Participate safely and responsibly online	글로벌
Microsoft	Digital Literacy	Create digital content	글로벌
Microsoft	Digital Literacy	Collaborate and manage content digitally	글로벌
Microsoft	Digital Literacy and Productivity Learning Pathway	Working with Computers and Devices	글로벌
Microsoft	Digital Literacy and Productivity Learning Pathway	Working and Collaborating Online	글로벌
Microsoft	Microsoft Learn	Unlock business potential with AI apps and agents	글로벌
Microsoft	Microsoft Learn	Empower your productivity and creativity with AI tools	글로벌
Microsoft	Microsoft Learn	Craft effective prompts for Microsoft 365 Copilot	글로벌
Microsoft	Microsoft Learn	Drive AI transformation in your organization	글로벌
Microsoft	Microsoft Learn	Microsoft Applied Skills: Streamline business workflows with AI chat	글로벌
Microsoft	Microsoft Learn	Microsoft Applied Skills: Generate reports with AI research agents	글로벌
Microsoft	Microsoft Learn	Microsoft Certified: AI Business Professional	글로벌
Microsoft	Microsoft Learn	AI Fluency	글로벌
Microsoft	Microsoft Learn	Bring AI to your business with AI Builder	글로벌
Microsoft	Microsoft Learn	AI Agents for Beginners	글로벌
Mobiles for Education (mEducation) Alliance	Global Digital Literacy	Global Digital Literacy	글로벌
Mobiles for Education (mEducation) Alliance	Global Digital Literacy	Diploma in Global Digital Literacy	글로벌
National Center for Missing & Exploited Children	NetSmartz	Into the Cloud	글로벌
National Center for Missing & Exploited Children	NetSmartz	Video Series	글로벌
National Center for Missing & Exploited Children	NetSmartz	NetSmartz: Online Safety for Middle School	글로벌
National Center for Missing & Exploited Children	NetSmartz	NetSmartz: Advanced Online Safety for High School	글로벌
National Center for Missing & Exploited Children	NetSmartz	NetSmartz: Internet Safety: Parents, Guardians & Community	글로벌
National Center for Missing & Exploited Children	NetSmartz	NetSmartz: K-12 Google Slides by Topic	글로벌
National Center for Missing & Exploited Children	NetSmartz	Be Safer Online with NetSmartz: Grades K-2	글로벌
National Center for Missing & Exploited Children	NetSmartz	Being a Good Digital Citizen: Grades 3-5	글로벌
National University of Singapore	AI Singapore	Literacy in AI	싱가포르
National University of Singapore	AI Singapore	AI for Everyone (AI4E)® v4.0	싱가포르
National University of Singapore	AI Singapore	AI4I® – AI Project Lifecycle	싱가포르
Netsafe	Online learning	The First Phone Program	영국
Netsafe	Online learning	Media Literacy	영국
Netsafe	Online learning	Metaverse - Staying safe in new digital spaces	영국
Netsafe	Online learning	Facebook - Own your own info	영국
Netsafe	Online learning	Staying safe on Instagram	영국
Netsafe	Online safety hub: Children and young people	Online safety hub: Children and young people	영국
NSW Government	Digital Citizenship	Digital Citizenship	호주
Public Broadcasting Service (PBS)	PBS LearningMedia	Be MediaWise	미국
REMC Association of Michigan	21Things4Students	21Things4Students	미국
SAP SE	Introducing AI Fundamentals	Introducing AI Fundamentals	글로벌
SAP SE	Putting AI Ethics into Practice at SAP	Putting AI Ethics into Practice at SAP	글로벌
Singtel Optus Pty Limited	Optus Digital Thumbprint	Resources - Young people	글로벌
Skillshare, Inc.	AI & Innovation	Using AI and ChatGPT for Content Creation: From Planning to Uploading	글로벌
Skillshare, Inc.	AI & Innovation	Google Ads MasterClass 2024 - All Campaign Creations + Google AI Tool	글로벌
Skillshare, Inc.	AI & Innovation	Using Canva & ChatGpt for Bulk Content Creation (TikTok , Reels , Shorts , Social Media Marketing)	글로벌
Skillshare, Inc.	AI & Innovation	Test and Validate Your Business Idea or Product	글로벌
Skillshare, Inc.	AI & Innovation	Master Storytelling and Copywriting with ChatGPT - Transform Your Writing with AI	글로벌
Skillshare, Inc.	AI & Innovation	Using AI and ChatGPT to Create and Scale a Personal brand Through Social Media	글로벌
Skillshare, Inc.	AI & Innovation	Short Form Content Masterclass: From 0 to Viral	글로벌
Skillshare, Inc.	AI & Innovation	Using AI and ChatGPT for Viral Short Form Content Creation	글로벌
Skillshare, Inc.	AI & Innovation	Turn your Passions to Digital Products: Starting a Creative Business	글로벌
Skillshare, Inc.	AI & Innovation	Using AI and ChatGPT for Social Media Marketing on YouTube	글로벌
Skillshare, Inc.	AI & Innovation	ChatGPT for Marketing \| Learn Generative AI: Prompts , Strategy, AI Content Creation, Copywriting	글로벌
Skillshare, Inc.	AI & Innovation	3 Strategies to Transition to Product Management (And Succeed) + AI productivity tips for PMs	글로벌
Skillshare, Inc.	AI & Innovation	Midjourney Marketing: Create All Marketing Images with Artificial Intelligence	글로벌
Snap Inc.	A Guide to Digital Safety	A Guide to Digital Safety	미국
Stonewall	Staying Safe Online	Staying Safe Online	영국
Equality Limited	Tactical Tech Data Detox Kit	Data Detox Kit	글로벌
Tasmanian Government	Digital Ready for Business	Digital Fundamentals	호주
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoStart	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoStories	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoMe	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoWhiz	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoPainter	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoGallery	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoBookmaking	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoFit	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoTales	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoJournal	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoInternet	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoPresenter	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoArcade	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoResearch	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoCandy	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoToon	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoSite	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoRace	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoEditor	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoSales	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoTimeline	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoTrivia	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoTurtle	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoNewsletter	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoRestaurateur	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoTravel	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoCode	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoBiography	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoBudget	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoMap	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoHTML5	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoEarth	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoQuestionnaire	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoDebate	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoPython	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoBot AI	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoWonderland	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoInvestor	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoPhotoshop	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoSpecialist	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoAdvertise	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoMission	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoAd	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoPlanner	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoAnimate	캐나다
TechnoKids Inc.	Digital Literacy & Coding	TechnoEnvironment	캐나다
The Cybersmile Foundation	Cybersmile Education Program	Cybersmile Education Program	글로벌
The Cybersmile Foundation	Cybersmile Education Program	Online Safety Curriculum	글로벌
The Cybersmile Foundation	Cybersmile Education Program	Digital Civility Curriculum	글로벌
The Cybersmile Foundation	Cybersmile Education Program	Anti-Cyberbullying Curriculum	글로벌
The Cybersmile Foundation	Cybersmile Education Program	Kindness & Empathy Curriculum	글로벌
The Internet Keep Safe Coalition	Google Digital Literacy & Citizenship Curriculum	Google Digital Literacy & Citizenship Curriculum	글로벌
The LEGO Group	Digital Child Safety	The digitally smart guide	글로벌
The National Society for the Prevention of Cruelty to Children	Keeping children safe	Online Safety	영국
The National Society for the Prevention of Cruelty to Children	Keeping children safe	Online safety guides for parents	영국
The Open University	OpenLearn	Introduction to cyber security: stay safe online	글로벌
UNESCO	Guidance for generative AI in education and research	Guidance for generative AI in education and research	글로벌
University of Maryland	Free Online Certificate In AI and Career Empowerment	Artificial Intelligence in Business	글로벌
University of York	Digital wellbeing	Digital wellbeing	글로벌
Webwise	HTML Heros	1st and 2nd HTML Heroes Class Program	아일랜드
Webwise	HTML Heros	3rd AND 4th Class Program	아일랜드

B.2. 프레임워크 목록

국내 프레임워크 목록

표 27. 국내 벤치마킹 프레임워크 목록

기관 명	프레임워크 명	대상 국가
경기도교육연구원	경기형 디지털 역량 체계 재구조화 및 교육과정 적용 방안	한국
시청자미디어재단	미디어 교육 모듈 <디지털 시대의 학습자를 위한 표준 프레임워크>	한국
한국교육학술정보원 (KERIS)	초중학생 AI·디지털 리터러시 수준 측정을 위한 프레임워크 개발	한국
한국지능정보사회진흥원 (NIA)	AI 시대의 디지털 (AI) 역량 프레임워크 개발 연구보고서	한국

해외 프레임워크 목록

글로벌 PbDQ 라이브러리에서 경북 AI 리터러시 표준의 벤치마킹 기준으로 선정한 해외 프레임워크는 총 92개이며, 구체적인 내용은 다음과 같다.

표 28. 국내 제외 글로벌 벤치마킹 프레임워크 목록

기관 명	프레임워크 명	대상 국가
American Institutes for Research	enGauge 21st Century Skills	미국
American Library Association	Digital Literacy, Libraries, and Public Policy	미국
American Library Association	Framework for Information Literacy for Higher Education	미국
Association for Computing Machinery	The K–12 Computer Science Framework	미국
Association for Computing Machinery	What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations	글로벌
Association for the Advancement of Artificial Intelligence	AI4K12: National Guidelines for Artificial Intelligence Education in K–12	미국
Australian Curriculum, Assessment and Reporting Authority (ACARA)	F-10 curriculum	호주
Australian Government, Department of Education, Skills and Employment	Digital Literacy Skills Framework	호주
Awesome Compliance Technology BV	AI Literacy: A Framework	글로벌
Battelle for Kids	Frameworks for 21st Century Learning	미국
Certiport	IC3 Digital Literacy Global Standard 6 Level 1	글로벌
Certiport	IC3 Digital Literacy Global Standard 6 Level 2	글로벌
Certiport	IC3 Digital Literacy Global Standard 6 Level 3	글로벌
Common Sense Media	Digital Citizenship Curriculum	미국
Computer Science Teachers Association	K-12 Computer Science Standards Revised 2017	미국
Council of Europe	Digital Citizenship Education Handbook	유럽연합
Council of European Professional Informatics Societies	European e-Competence Framework (e-CF)	유럽연합
Digital Education Council	Digital Education Council AI Literacy Framework	글로벌
Digital Promise	AI Literacy: A Framework to Understand, Evaluate, and Use Emerging Technology	미국
Education Testing Services	Digital Transformation: A Framework for ICT Literacy	글로벌
EDUCAUSE	A Framework for AI Literacy	미국
EUMade4LL	Common Framework of Reference for Intercultural Digital Literacies (CFRIDiL)	유럽연합
European Certificate of Digital Literacy (ECDL)	ICDL Base Syllabus: Contents of the ICDL Base Modules	글로벌
European Commission	DigComp 3.0: European Digital Competence Framework	유럽연합
European Commission	DigComp Framework (DigComp 2.0)	유럽연합
European Commission	DigComp Framework (DigComp 2.1)	유럽연합
European Commission	DigComp Framework (DigComp 2.2)	유럽연합
European Commission	Digital Competence Framework for Educators (DigCompEdu)	유럽연합
European Commission	Digital Education at School in Europe	유럽연합
European Commission	The European Qualifications Framework	유럽연합
European University College Association	eLene4work	유럽연합
Fresno County Office of Education	Common Core State Standards K-12 Technology Skills Scope and Sequence (Elementary)	미국
Fresno County Office of Education	Common Core State Standards K-12 Technology Skills Scope and Sequence (Secondary)	미국
Government of British Columbia	Digital Literacy Framework	캐나다
Government of Singapore	Skills Framework for Infocomm Technology	싱가포르
Government of Singapore	Skills Framework for Media	싱가포르
Government of Singapore	Skills Frameworks	싱가포르
Government of the United Kingdom	Essential Digital Skills Framework	영국
Government of the United Kingdom	National standards for essential digital skills	영국
GSM Association	Developing mobile digital skills in low- and middle-income countries	글로벌
International Association for the Evaluation of Educational Achievement	IEA International Computer and Information Literacy Study 2018 Assessment Framework	글로벌
International Association for the Evaluation of Educational Achievement	International Computer and Information Literacy Study 2023 Assessment Framework	글로벌
International Atomic Energy Agency	Competency-framework: A guide for IAEA managers and staff	글로벌
International Society for Technology in Education	ISTE Standards: For Students	글로벌
Jisc	Building digital capacities: The six elements defined	영국
Jisc	Developing Digital Literacies	영국
London School of Economics and Political Science	Digital Skills to Tangible Outcomes (DiSTO)	글로벌
Massachusetts Department of Elementary and Secondary Education	Massachusetts Curriculum Framework for Digital Literacy and Computer Science (Grade 3-5)	미국
Massachusetts Department of Elementary and Secondary Education	Massachusetts Curriculum Framework for Digital Literacy and Computer Science (Grades 6-8)	미국
Massachusetts Department of Elementary and Secondary Education	Massachusetts Curriculum Framework for Digital Literacy and Computer Science (Grades 9-12)	미국
Massachusetts Department of Elementary and Secondary Education	Massachusetts Curriculum Framework for Digital Literacy and Computer Science (Kindergarten to Grade 2)	미국
McKinsey & Company	Defining the skills citizens will need in the future world of work	글로벌
MediaSmarts	Classroom Guide – Integrating Digital Literacy into your Classroom Practice	캐나다
MediaSmarts	Use, Understand & Engage: A Digital Media Literacy Framework for Canadian Schools	캐나다
Microsoft	Microsoft Digital Literacy Curriculum	글로벌
Ministry of Education and Science of the Kyrgyz Republic	Subject Standard on the Subject “Informatics”	키르기스스탄
Monash University	The AI literacy framework for higher education	글로벌
Mozilla	21st Century Skills	글로벌
Mozilla	Digital Skills Observatory	글로벌
Mozilla	Web Literacy Skills	글로벌
National University of Singapore, Institute of Policy Studies	Unified AI Literacy Framework for Singapore	싱가포르
OECD	Empowering Learners for the Age of AI: An AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education	글로벌
OECD	Lifelong Learning for All Policy Directions	글로벌
OECD	OECD Future of Education and Skills 2030	글로벌
Paradox Learning, Inc.	AI Literacy Competency Framework for Educators	글로벌
Quebec Ministry of Education and Higher Education	Quebec Digital Competency Framework	캐나다
ResearchGate GmbH	Developing a model for AI Across the curriculum: Transforming the higher education landscape via innovation in AI literacy	미국
ResearchGate GmbH	Development of the “Scale for the assessment of non-experts’ AI literacy – An exploratory factor analysis	글로벌
Singapore Ministry of Education	2014 syllabus: cyber wellness; secondary	싱가포르
Singapore Ministry of Education	Cyber Wellness	싱가포르
Society of College, National and University Libraries	SCONUL Seven Pillars of Information Literacy	영국
Texas Workforce Commission	Digital Literacy Content Standards	미국
The Open University	Digital and information literacy framework	영국
U.S. Department of Education	Employability Skills Framework	미국
U.S. Department of Labor	Information Technology Competency Model	미국
UK Council for Internet Safety	Education for a Connected World framework	영국
UK Safer Internet Centre	Digital Resilience Framework	영국
UNESCO	A Global Framework of Reference on Digital Literacy Skills for Indicator 4.4.2	글로벌
UNESCO	AI competency framework for students	글로벌
UNESCO	Artificial intelligence and digital transformation: competencies for civil servants	글로벌
UNESCO	Digital Kids Asia-Pacific: insights into children’s digital citizenship	글로벌
UNESCO	Global Media and Information Literacy Assessment Framework: Country Readiness and Competencies	글로벌
UNESCO	International Standard Classification of Education (ISCED)	글로벌
UNICEF & London School of Economics and Political Science	Research framework for online risks and opportunities	글로벌
UNICEF & London School of Economics and Political Science	Global Kids Online Research Toolkit: Qualitative Toolkit	글로벌
UNICEF & London School of Economics and Political Science	Global Kids Online Research Toolkit: Quantitative Toolkit	글로벌
United Nations Development Program	Digital skills and opportunities for youth employment towards digital economy in the Kyrgyz Republic	키르기스스탄
University of Adelaide	Artificial Intelligence Literacy Framework	호주
University of Cambridge	A new curriculum for information literacy	글로벌
VirginiaTech	Digital Literacy Framework	미국
Welsh Government	Digital Competence Framework	영국
World Economic Forum	Advancing Digital Safety: A Framework to Align Global Action	글로벌

부록 C.
벤치마킹 데이터셋 구성

교육 프로그램 벤치마킹 데이터셋 구성

구축 완료된 데이터베이스에는 16개 국가의 검증된 교육 프로그램 298개가 포함되어 있으며, 이 가운데 133개는 프로그램과 인증이 연계된 사례에 해당한다 (21개 콘텐츠 이수 기반, 112개 평가 내재형).

표 29. 인증 제공 여부 및 유형별 교육 프로그램 구성(n=298)

지역	인증		교육과정 수	소계
지역	제공여부	분류	교육과정 수	소계
국내	제공	콘텐츠 이수	9	9
	제공	평가 내재형	-	9
	미제공	-	21	21
해외	제공	콘텐츠 이수	12	124
	제공	평가 내재형	112	124
	미제공	-	144	144
합계				298

표 30. 기관 유형별 교육 프로그램 구성(n=298)

지역	기관 유형	교육과정 수
Korea	정부기관	29
Korea	대학	1
해외	정부 간 국제기구	3
	정부기관	15
	비영리기관	57
	민영기업	180
	연구기관	5
	대학	8
합계		298

표 31. 기관 소재국별 교육 프로그램 구성 (n=298)

기관 소재국	교육과정 수
한국	30
미국	158
캐나다	47
영국	21
호주	12
기타(뉴질랜드, 싱가포르 등)	30
합계	298

표 32. 교육 대상별 교육 프로그램 구성(n=298)

지역	교육 대상	교육과정 수
국내	기업 임원	-
	직장인	7
	초·중·고등학생	12
	일반 대중	11
해외	기업 임원	5
	직장인	28
	초·중·고등학생	129
	일반 대중	106
합계		298

프레임워크 벤치마킹 데이터셋 구성

구축 완료된 데이터베이스에는 10개 국가 및 국제 권역을 대상으로 한 검증된 프레임워크 96개가 포함되었다.

표 33. 기관 유형별 프레임워크 구성(n=96)

지역	기관 유형	프레임워크 수
국내	정부기관	4
해외	정부 간 국제기구	15
	정부기관	31
	비영리기관	29
	민영기업	9
	연구기관	1
	대학	7
합계		96

표 34. 대상 지역별 프레임워크 구성(n=96)

대상 지역	프레임워크 수
글로벌	36
한국	4
미국	21
유럽연합	11
영국	9
싱가포르	6
기타 (호주, 캐나다 등)	9
합계	96

표 35. 적용 대상별 프레임워크 구성 (n=96)

적용 대상	프레임워크 수
직장인	9
초·중·고등학생	41
일반 대중	46
합계	96

참고문헌

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Cushman & Wakefield (2025). The Present and Future of Industrial Complexes. https://assets.cushmanwakefield.com/-/media/cw/apac/southkorea/insights/research/research-industrial-complexes-today-andtomorrow_eng.pdf?rev=3a3c7268b063455bb8f209d6c09adc4b

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Global Cybersecurity Forum & DQ Institute (2025). 2025 Child Protection in Cyberspace Index. https://cpc.gcforum.org/global_cpc

Gyeongbuk Development Institute (GDI) (경북연구원) (2024). Foreign Industrial Workforce in Gyeongbuk: A Strategic Approach for Securing and Settlement (경북 외국인 산업인력: 확보·정착 위한 전략적 접근). https://gdi.re.kr/board/b1210000?req=view&postid=240731-464285EC-755A-4154997E-D3186982F1CE

Gyeongbuk Development Institute (GDI) (경북연구원) (2025). Gyeongbuk’s Policy for International Students: Time to Shift from Attraction-Centered to Settlement Support (경북 외국인유학생 정책, 유치중심에서 정주지원으로 전환할 때). https://gdi.re.kr/board/b1210000?per_page=2&req=view&postid=251210-1A050005-8961-4EAD918B-AD5470397C0C

Gyeonggi Institute of Education (GIE) (경기도교육연구원) (2024). Restructuring the Gyeonggi-Style Digital Competency Framework and Measures for Curriculum Application (경기형 디지털 역량 체계 재구성 및 교육과정 적용 방안). https://www.gie.re.kr/publication/stdreportDetail.do?id=141091125&currRow=1

Gyeongsangbuk-do RISE Center (경상북도 RISE 센터) (2025). The K-U City Project Enhances Policy Efficiency Through Integration with the RISE Guidelines (케이(K)-유(U)시티 프로젝트, 라이즈(RISE) 통합지침으로 정책 효율성 높인다). https://www.gbrise.or.kr/report/view?idx=67

Institute of Policy Studies (IPS) (2026). IPS Working Papers No. 71 — Unified AI Literacy Framework for Singapore. https://lkyspp.nus.edu.sg/ips/news/details/ips-working-papers-no.-71—unifiedai-literacy-framework-for-singapore

Institute of Policy Studies (IPS) (2026). Unified AI Literacy Framework. https://lkyspp.nus.edu.sg/docs/default-source/ips/ips-working-papers-no-71.pdf

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Korea Education and Research Information Service (KERIS) (한국교육학술정보원) (2026). Development of a Framework for Measuring AI and Digital Literacy Levels of Elementary and Middle School Students (초·중학생 AI·디지털 리터러시 수준 측정을 위한 프레임워크 개발). https://nsp.nanet.go.kr/plan/subject/detail.do?nationalPlanControlNo=PLAN0000060826

Korea Institute for Industrial Economics and Trade (KIET) (산업연구원) (2025). Regional Changes and Implications Resulting from Migrant Inflows (이민자 유입에 따른 지역의 변화와 시사점). https://ob.kiet.re.kr/research/reportView?report_no=1151

Korea JoongAng Daily (2026). People 65 or Older Now Make Up More Than 21% of Korea’s Population. https://koreajoongangdaily.joins.com/news/2026-0104/national/socialAffairs/People-65-or-older-now-make-up-more-than-21-of-Koreaspopulation/2492384

Korea Policy Briefing (대한민국 정책브리핑) (2022). Comprehensive Plan for Fostering Digital Talent (디지털 인재양성 종합방안). https://www.korea.kr/briefing/policyBriefingView.do?newsId=156521928

Library of Congress (2026). South Korea: Comprehensive AI Legal Framework Takes Effect. https://www.loc.gov/item/global-legal-monitor/2026-02-20/south-korea-comprehensive-ailegal-framework-takes-effect/

Ministry of Culture, Sports and Tourism (문화체육관광부) (2025). Korean Cultural Content Is Growing in Popularity and Diversifying Across Sectors (한류콘텐츠 인기 높아지고, 분야도 다양해져). http://www.mcst.go.kr/site/s_notice/press/pressView.jsp?pSeq=21756

Ministry of Data and Statistics (국가데이터처) (2025). 2024 Regional Income (Preliminary) (2024년 지역소득(잠정)). https://www.kostat.go.kr/board.es?mid=a10301010000&bid=243&act=view&list_no=442567

Ministry of Education (교육부) (2023). A Major Shift to a Region-Led Paradigm for University Support to Enhance the Competitiveness of Universities, Regions, and the Nation (지역 주도의 대학지원 패러다임으로 대전환, 대학·지역·국가의 경쟁력을 높인다!). https://www.moe.go.kr/boardCnts/viewRenew.do?boardID=294&boardSeq=93794&lev=0&m=020402&opType=N&page=1&s=moe&searchType=null&statusYN=W

Ministry of Employment and Labor (고용노동부) (2020). Opening Pathways to Digital Jobs Even for Non-Major Youth: The Fast Track to Employment, “Digital Core Practical Talent Training Program” (비전공 청년에게도 디지털 일자리의 길을 열다! 취업의 지름길 “디지털 핵심 실무인재 양성사업”). https://www.moel.go.kr/news/enews/report/enewsView.do?news_seq=11434

Ministry of Government Legislation (법제처) (2026). Act on the Promotion of Artificial Intelligence and Data-Based Administration (인공지능 및 데이터 기반 행정 활성화에 관한 법률). https://www.law.go.kr/법령/인공지능및데이터기반행정활성화에관한법률/(21392,20260227)

Ministry of Justice (법무부) (2023). Innovative Expansion Plan for 35,000 Skilled Workers (K-point E74) to Be Fully Implemented from September 25 (‘숙련기능인력 3만 5천 명 혁신적 확대 방안(K-point E74)’ 9월 25일부터 본격 시행). https://www.moj.go.kr/immigration/1502/subview.do

Ministry of Science and ICT (과학기술정보통신부) (2022). Korea’s Digital Strategy (대한민국 디지털 전략). https://www.msit.go.kr/eng/bbs/view.do?bbsSeqNo=42&mId=4&mPid=2&nttSeqNo=742&sCode=eng

Ministry of Science and ICT (과학기술정보통신부) (2025). A Great Leap Forward for the Republic of Korea Opened by Science, Technology, and Artificial Intelligence (과학기술·인공지능으로 여는 대한민국 대도약). https://www.korea.kr/briefing/pressReleaseView.do?newsId=156734855

Ministry of Science and ICT (과학기술정보통신부) (2025). Enforcement Decree of the Digital Inclusion Act (디지털포용법 시행령). https://www.law.go.kr/법령/디지털포용법시행령

Ministry of Science and ICT (과학기술정보통신부) (2026). Digital Inclusion Act (디지털포용법). https://www.law.go.kr/법령/디지털포용법

Ministry of Science and ICT (과학기술정보통신부) (2026). Enforcement Decree of the Framework Act on the Development of Artificial Intelligence and Establishment of a Foundation for Trust (인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법 시행령). https://www.law.go.kr/법령/인공지능발전과신뢰기반조성등에관한기본법시행령

Ministry of Science and ICT (과학기술정보통신부) (2026). Framework Act on the Development of Artificial Intelligence and Establishment of a Foundation for Trust (인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법). https://www.law.go.kr/법령/인공지능발전과신뢰기반조성등에관한기본법

Ministry of SMEs and Startups (중소벤처기업부) (2019). After Adopting Smart Factories, SMEs Saw 30% Productivity Growth and Added 3 Jobs (4.2%) (中企, 스마트공장 도입 후 생산성 30%, 고용 3명(4.2%) 증가). https://mss.go.kr/site/smba/ex/bbs/View.do?bcIdx=1011893&cbIdx=86&parentSeq=1011893

Ministry of SMEs and Startups (중소벤처기업부) (2025). Announcement of the AI-Based Smart Manufacturing Innovation 3.0 Strategy (AI 기반 스마트제조혁신 3.0 전략 발표). https://www.mss.go.kr/site/smba/ex/bbs/View.do?cbIdx=86&bcIdx=1062738&parentSeq=1062738

Ministry of the Interior and Safety (행정안전부) (2025). How Should Public AI Be Used? 추진 of the Establishment of “AI Ethics Principles for the Public Sector” (공공 AI 어떻게 사용해야 할까? ‘공공부문 인공지능 윤리원칙’ 마련 추진). https://www.mois.go.kr/frt/bbs/type010/commonSelectBoardArticle.do?bbsId=BBSMSTR_000000000008&nttId=121382

OECD (2025). Empowering Learners for the Age of AI. https://ailiteracyframework.org/wp-content/uploads/2025/05/AILitFramework_ReviewDraft.pdf

Prime Minister’s Office Singapore (2024). PM Lawrence Wong at the Launch of Smart Nation 2.0. https://www.pmo.gov.sg/newsroom/pm-lawrence-wong-at-the-launch/

Province of Gyeongsangbuk-do (경북도청) (2022). Gyeongbuk Seeks Industrial Transformation Through the Digitization of Local Manufacturing (경북도, 지역 제조업 디지털화 통해 산업대전환 모색). https://www.gb.go.kr/Main/page.do?mnu_uid=6792&LARGE_CODE=720&MEDIUM_CODE=50&SMALL_CODE=10&SMALL_CODE2=60&&B_STEP=234947800&cmd=2

Province of Gyeongsangbuk-do (경북도청) (2024). Announcement of the Gyeongbuk-Style Immigration Policy Master Plan (道, 경북형 이민정책 마스터 플랜 발표!). https://gb.go.kr/Main/page.do?BD_CODE=bbs_bodo&B_STEP=398622500&Start=0&cmd=2&mnu_uid=6792&tbbscode1=bbs_bodo

Province of Gyeongsangbuk-do (경북도청) (2024). Full-scale Launch of the “K-U City Project” This Year, Marking the Era of Local Settlement (올해 ‘K-U 시티 프로젝트’ 지방정주시대 본격 실행!). https://gb.go.kr/Main/page.do?B_STEP=387561800&LARGE_CODE=720&MEDIUM_CODE=50&SMALL_CODE=10&SMALL_CODE2=60&cmd=2&mnu_uid=6792

Province of Gyeongsangbuk-do (경북도청) (2024). Gyeongbuk Achieves Record-High Investment Attraction Performance of KRW 14.1802 Trillion This Year (경북도, 올 한해 14조 1,802억원 역대 최대 규모 투자유치 성과 달성!). https://www.gb.go.kr/Main/page.do?mnu_uid=6792&LARGE_CODE=720&MEDIUM_CODE=50&SMALL_CODE=10&SMALL_CODE2=60&&B_STEP=371036300&cmd=2

Province of Gyeongsangbuk-do (경북도청) (2025). Full-scale Promotion of the “Saemaul AI Movement” for Inclusive Growth (경북도, 포용적 성장을 위한 ‘새마을 AI 운동’ 본격 추진). https://www.gb.go.kr/Main/page.do?BD_CODE=bbs_bodo

Province of Gyeongsangbuk-do (경북도청) (2025). Gyeongsangbuk-do Forms Strategic Partnership with Google, a Global Leading Tech Company (경상북도, 글로벌 선도테크 기업 구글과 전략적 파트너십). https://gb.go.kr/Main/page.do?BD_CODE=bbs_bodo

Province of Gyeongsangbuk-do (경북도청) (2026). Expansion of Region-Based Visa Programs Across Gyeongbuk (경북도, 지역 기반 비자사업 도내 전역 확대). https://gunsul.gb.go.kr/Main/page.do?BD_CODE=bbs_bodo

SkillsFuture Singapore (2020). Selected Training Providers Will Allow Singapore Citizens To Use Their One-Off SkillsFuture Credit Top-Up From 1 April. https://www.ssg.gov.sg/newsroom/selected-training-providers-will-allow-singapore-citizens-to-use-their-one-off-skillsfuture-credit-top-up-from-1-april/

The Korea Economic Daily (한국경제) (2026). Gyeongbuk to Foster the Virtual Convergence Industry as a Strategic Industry (경북, 가상융합산업 전략산업으로 육성). https://www.hankyung.com/article/202601113359h

The Law Times (법률신문) (2026). Passage of the Public AI Act and Its Implications (공공 AI 법 통과와 그 의미). https://www.lawtimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=216036

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경기도교육연구원 (2024). 경기형 디지털 역량 체계 재구조화 및 교육과정 적용 방안. https://www.gie.re.kr/publication/stdreportDetail.do?id=141091125&currRow=1

경북도청 (2022). 경북도, 지역 제조업 디지털화 통해 산업대전환 모색. https://www.gb.go.kr/Main/page.do?mnu_uid=6792&LARGE_CODE=720&MEDIUM_CODE=50&SMALL_CODE=10&SMALL_CODE2=60&&B_STEP=234947800&cmd=2

경북도청 (2024). 道, 경북형 이민정책 마스터 플랜 발표!. https://gb.go.kr/Main/page.do?BD_CODE=bbs_bodo&B_STEP=398622500&Start=0&cmd=2&mnu_uid=6792&tbbscode1=bbs_bodo

157

경북도청 (2024). 경북도, 올 한해 14조 1,802억원 역대 최대 규모 투자유치 성과 달성!. https://www.gb.go.kr/Main/page.do?mnu_uid=6792&LARGE_CODE=720&MEDIUM_CODE=50&SMALL_CODE=10&SMALL_CODE2=60&&B_STEP=371036300&cmd=2

경북도청 (2024). 올해 ‘K-U시티 프로젝트’ 지방정주시대 본격 실행!. https://gb.go.kr/Main/page.do?B_STEP=387561800&LARGE_CODE=720&MEDIUM_CODE=50&SMALL_CODE=10&SMALL_CODE2=60&cmd=2&mnu_uid=6792

경북도청 (2025). 경상북도, 글로벌 선도테크 기업 구글과 전략적 파트너십. https://gb.go.kr/Main/page.do?mnu_uid=6792&dept_code=&dept_name=&BD_CODE=bbs_bodo&bdName=%EB%B3%B4%EB%8F%84%EC%9E%90%EB%A3%8C&cmd=2&Start=0&B_NUM=503525001&B_STEP=503525000&B_LEVEL=0&key=2&word=%EA%B5%AC%EA%B8%80&p1=0&p2=0&V_NUM=5&tbbscode1=bbs_bodo

경북도청 (2025). 경북도, 포용적 성장을 위한 ‘새마을 AI 운동’ 본격 추진. https://www.gb.go.kr/Main/page.do?mnu_uid=6792&dept_code=&dept_name=&BD_CODE=bbs_bodo&bdName=%EB%B3%B4%EB%8F%84%EC%9E%90%EB%A3%8C&cmd=2&Start=0&B_NUM=505440301&B_STEP=505440300&B_LEVEL=0&key=2&word=%EC%83%88%EB%A7%88%EC%9D%84&p1=0&p2=0&V_NUM=96&tbbscode1=bbs_bodo

경북도청 (2026). 경북도, 지역 기반 비자사업 도내 전역 확대. https://gunsul.gb.go.kr/Main/page.do?mnu_uid=6792&dept_code=&dept_name=&BD_CODE=bbs_bodo&bdName=&cmd=2&Start=140&B_NUM=506875401&B_STEP=506875400&B_LEVEL=0&key=4&word=&p1=0&p2=0&V_NUM=13646&tbbscode1=bbs_bodo

경북연구원 (GDI) (2024). 경북 외국인 산업인력: 확보·정착 위한 전략적 접근. https://gdi.re.kr/board/b1210000?req=view&postid=240731-464285EC-755A-4154-997E-D3186982F1CE

경북연구원 (GDI) (2025). 경북 외국인유학생 정책, 유치중심에서 정주지원으로 전환할 때. https://gdi.re.kr/board/b1210000?per_page=2&req=view&postid=251210-1A050005-8961-4EAD-918B-AD5470397C0C

경상북도RISE센터 (2025). 케이(K)-유(U)시티 프로젝트, 라이즈(RISE) 통합지침으로 정책 효율성 높인다. https://www.gbrise.or.kr/report/view?idx=67

고용노동부 (2020). 비전공 청년에게도 디지털 일자리의 길을 열다! 취업의 지름길 “디지털 핵심 실무인재 양성사업”. https://www.moel.go.kr/news/enews/report/enewsView.do?news_seq=11434

과학기술정보통신부 (2022). 대한민국 디지털 전략. https://www.msit.go.kr/eng/bbs/view.do?bbsSeqNo=42&mId=4&mPid=2&nttSeqNo=742&sCode=eng

과학기술정보통신부 (2025). 과학기술·인공지능으로 여는 대한민국 대도약. https://www.korea.kr/briefing/pressReleaseView.do?newsId=156734855

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과학기술정보통신부 (2025). 디지털포용법 시행령. https://www.law.go.kr/법령/디지털포용법시행령

과학기술정보통신부 (2026). 디지털포용법. https://www.law.go.kr/법령/디지털포용법

과학기술정보통신부 (2026). 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법. https://www.law.go.kr/법령/인공지능발전과신뢰기반조성등에관한기본법

과학기술정보통신부 (2026). 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법 시행령. https://www.law.go.kr/법령/인공지능발전과신뢰기반조성등에관한기본법시행령

교육부 (2023). 지역 주도의 대학지원 패러다임으로 대전환, 대학·지역·국가의 경쟁력을 높인다!. https://www.moe.go.kr/boardCnts/viewRenew.do?boardID=294&boardSeq=93794&lev=0&m=020402&opType=N&page=1&s=moe&searchType=null&statusYN=W&utm_source=chatgpt.com

국가데이터처 (2025). 2024년 지역소득(잠정). https://www.kostat.go.kr/board.es?mid=a10301010000&bid=243&act=view&list_no=442567&tag=&nPage=1&ref_bid=203,204,205,206,207,210,211,11109,11113,11814,213,215,214,11860,11695,216,218,219,220,10820,11815,11895,11816,208,245,222,223,225,226,227,228,229,230,11321,232,233,234,12029,10920,11469,11470,11817,236,237,11471,238,240,241,11865,243,244,11893,11898,12031,11825,

대한민국 정책브리핑 (2022). 디지털 인재양성 종합방안. https://www.korea.kr/briefing/policyBriefingView.do?newsId=156521928

문화체육관광부 (2025). 한류콘텐츠 인기 높아지고, 분야도 다양해져. http://www.mcst.go.kr/site/s_notice/press/pressView.jsp?pSeq=21756

법무부 (2023). ‘숙련기능인력 3만 5천 명 혁신적 확대 방안(K-point E74)’ 9월 25일부터 본격 시행. https://www.moj.go.kr/immigration/1502/subview.do?enc=Zm5jdDF8QEB8JTJGYmJzJTJGaW1taWdyYXRpb24lMkYyMTQlMkY1NzU1MTUlMkZhcnRjbFZpZXcuZG8lM0Y%3D&utm_source=chatgpt.com

법률신문 (2026). 공공 AI법 통과와 그 의미. https://www.lawtimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=216036

법제처 (2026). 인공지능 및 데이터 기반 행정 활성화에 관한 법률. https://www.law.go.kr/법령/인공지능및데이터기반행정활성화에관한법률/(21392,20260227)

산업연구원 (2025). 이민자 유입에 따른 지역의 변화와 시사점. https://ob.kiet.re.kr/research/reportView?report_no=1151

영남일보 (2024). 尹 “기회발전 특구는 패러다임 대 전환”…대구·경북 7곳에서 닻올린다. https://www.yeongnam.com/web/view.php?key=20240620010002825

영남일보 (2025). 의·식·주 ‘5韓’으로 1천500년 前 세계 4대 도시 위용 되찾는다. https://www.yeongnam.com/web/view.php?key=20250211010001398

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연합뉴스 (2025). 한국에 자리 잡은 베트남 왕조 후예…”800년 역사 알리고 싶어”. https://www.yna.co.kr/view/AKR20250814116400053-x

중소벤처기업부 (2019). 中企, 스마트공장 도입 후 생산성 30%, 고용 3명(4.2%) 증가. https://mss.go.kr/site/smba/ex/bbs/View.do?bcIdx=1011893&cbIdx=86&parentSeq=1011893

중소벤처기업부 (2025). AI 기반 스마트제조혁신 3.0 전략 발표. https://www.mss.go.kr/site/smba/ex/bbs/View.do?cbIdx=86&bcIdx=1062738&parentSeq=1062738

한국경제 (2026). 경북, 가상융합산업 전략산업으로 육성. https://www.hankyung.com/article/202601113359h

한국교육학술정보원 (KERIS) (2026). 초·중학생 AI·디지털 리터러시 수준 측정을 위한 프레임워크 개발. https://nsp.nanet.go.kr/plan/subject/detail.do?nationalPlanControlNo=PLAN0000060826

한국은행 (2022). 대구경북 기업의 생산성 현황 및 시사점. https://www.bok.or.kr/portal/bbs/P0000720/view.do?menuNo=200558&nttId=10068929

행정안전부 (2025). 공공 AI 어떻게 사용해야 할까? ‘공공부문 인공지능 윤리원칙’ 마련 추진. https://www.mois.go.kr/frt/bbs/type010/commonSelectBoardArticle.do?bbsId=BBSMSTR_000000000008&nttId=121382&utm=

보고서 이용 및 유의사항

본 보고서는 국제기구, 대학, 기업 등 다양한 기관의 분석과 방법론을 종합하여 작성되었다. DQ Institute/DQ Lab Pte Ltd(이
하 “DQIL”)와 경북테크노파크(이하 “GBTP”)가 수집·정리한 정보(이하 “정보”)는 참고용으로 제공되며, 사전 통보 없이 변경될수 있다. 정보의 일부는 제3자의 소유일 수 있으며, DQIL 및 GBTP는 해당 정보에 대한 모든 권리를 보유하거나 통제함을 보증하지 않는다. 이에 따라, 제3자의 권리와 관련하여 발생하는 어떠한 청구에 대해서도 책임을 지지 않는다. 또한, 본 보고서에 포함된제3자의 제품, 서비스 또는 자료는 DQIL 및 GBTP 또는 그 임직원의 보증이나 추천을 의미하지 않는다. 이용자는 정보의 성격이나 정확성을 왜곡하는 방식으로 내용을 변경해서는 안 되며, 정보가 실질적으로 변형된 경우에는 이를 명확히 표시하고 출처를 반드시 명시해야 한다. 제3자가 작성한 정보의 경우 해당 기관의 이용조건(출처 표시, 배포, 재사용 등)을 준수해야 한다. DQIL 및GBTP가 출처인 정보를 복제·배포할 경우, 해당 정보는 정확하게 제시되어야 하며 적절한 출처 표기가 이루어져야 한다. 이는 직접 제공받은 경우뿐 아니라 제3자를 통해 간접적으로 취득한 경우에도 동일하게 적용된다. 정보를 제3자에게 배포하는 모든 주체는 이러한 조건의 준수를 유도하고 안내할 책임이 있으며, 상업적 이용을 위해서는 사전에 DQIL 및 GBTP의 서면 승인을 받아야한다.

경북테크노파크 (Gyeongbuk Technopark, GBTP)
경북테크노파크는 「산업기술단지 지원에 관한 법률」에 근거하여 설립된 지역 혁신기관으로, 경상북도의 기술 기 반 산업 발전을 촉진하는 역할을 수행한다. 도정 정책, 지역 산업, 학계 간 연계를 담당하는 핵심 중개기관으로서 기 술 사업화, 기업 지원, 인재 양성, 디지털 전환 등 다양한 프로그램을 운영하고 있다.
DQ 연구소 (DQ Institute – DQI)
DQ 연구소는 디지털 시대의 안전성, 역량 강화, 웰빙을 증진하기 위해 디지털 지능(Digital Intelligence)의 글로
벌 표준을 개발하는 국제 싱크탱크이다. 개인, 조직, 국가가 책임 있는 디지털 사회에서 성장할 수 있도록 지식, 도구, 프레임워크를 제공하는 것을 사명으로 한다. 미국에서는 비영리법인(501(c)(3))으로 등록되어 있으며, 싱가포르에서는 비영리 Public Company 회사 형태로 운영되고 있다. 주요 산하 기관으로는 연구개발 및 상용화를 담당하는 DQ Lab과 한국의 안세재단(Ahnsei Foundation)이 있다.
DQ Lab Pte Ltd (DQL)
DQ Lab은 DQ Institute의 연구개발 및 상용화 조직으로서 싱가포르 난양공과대학교와 한국 안세재단을 기반으로
설립된 사회적 기업이다. IEEE-DQ 글로벌 표준(IEEE 3527.1™), #DQEveryChild 이니셔티브, Digital ESG 표준
의 핵심 지적재산권을 보유하고 있으며, AI 기반 기술 플랫폼인 “Powered by DQ”를 통해 AI 리터러시, 디지털 역
량, 디지털 웰빙 전반을 포괄하는 통합 솔루션을 제공한다.

Phase 1 연구팀 및 감사의 글

본 연구는 경북테크노파크, DQ 연구소, DQ Lab Pte Ltd가 공동으로 수행하였으며, 학계 전문가, 산업계 전문가, 정부 관계자의 협력을 통해 추진되었다. 연구 수행을 위해 정책 자료, 경제 데이터, 이해관계자 네트워크를 제공한 경상북도 도청에 깊은 감사를 표한다. 또한 난양공과대학교(NTU)와 Center for Cross Economy Global은 학술적 검증과 교육 및 경제 정책 분석툴을 포괄적으로 지원하였으며, 안세재단은 아세안 지역의 국제 협력 프레임워크를 관련 네트워크를 제공하였다. 본 보고서 작성 과정에서는 Powered by DQ, Claude, ChatGPT, Gemini, Anygen 등 생성형 AI 도구가 연구 및 집필 보조 도구로 활용되었다.

본 보고서는 지속적으로 보완·개정되는 동적 문서로서, 이해관계자 참여 확대 및 Phase 2 실증 과정에서 축적되는 데이터와 정책적 검증 결과를 반영하여 수시로 수정·보완할 수 있다. 아울러, Phase 1 표준 개발 단계에서 Phase 2 실 행 단계로의 전환 과정에 있어 관련 기관 및 이해관계자의 의견을 수렴하여 반영할 수 있다.

경북형 AI 리터러시 표준 체계

디지털 인재 양성 플랫폼 개발 프로젝트 Phase 1리포트

Executive Summary

본 보고서는 「경북형 AI 리터러시 표준(GB-AI Literacy Standards)」 프레임워크 개발의 Phase 1 연구 결과를 제시한다. 이는 대한민국 지방정부 최초로 글로벌 상호운용이 가능한 AI 리터러시 인증 체계를 설계한 사례이다.

구조적 과제

핵심 통찰

설계 근거

경북형 AI 리터러시 표준

전략적 의의

서론

본 사업은 2025년 APEC 정상회의 기간 중 체결 경상북도-DQ 연구소 및 DQ Lab 간 업무협약각서에 기반한 전략적 프로젝트로 기획, 추진되었다.

프로젝트 배경

APEC 경주를 기점으로 한 경북형 AI 리터러시 정책의 국제 확장

인구위기, 외국인 노동력 의존, 그리고 노동시장의 변화

기초 시민역량으로서의 AI 리터러시

AI 리터러시 프레임워크 표준화의 필요성

사업 개요 사업 목표

사업 개요 사업 목표

주요 성과

프로젝트 목표

주요 성과

Phase 1에서는 경북 AI 리터러시 이니셔티브의 기반을 형성하는 다섯 가지 핵심 성과를 도출하였다.

보고서 구조

Part I. 프레임워크 설계의 근거 체계

경북형 AI 리터러시 표준 아키텍처 설계를 위한 4대 근거 체계

제1장. 국가 AI 정책과의정합성

1.1. 한국 AI 정책의 진화 및 G3 비전

정부의 범부처 접근 방식과 부처별 추진체계

인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법: 신뢰 기반 혁신의 법적 토대

디지털포용법: 보편적 디지털 역량과 사회적 포용

AI 윤리 기준: 인간 중심지능의 원칙

인구정책 전환: 양적 확대에서 질적 전환으로

외국인 노동정책의전환: 단순공급에서 숙련정주로

AI 기반 자동화와 Physical AI: 노동력 부족에 대한 기술적대응

중소기업의 디지털전환 역량강화

1.2. 국제 AI 거버넌스 모델 비교분석

EU AI Act 모델: 규제 주도의리터러시 수요

싱가포르 모델: 보편적 리터러시를위한 국가조정

일본 모델: 산업정책을 통한 AI 리터러시

경북형 프레임워크에 대한시사점

제2장. 경북의 구조적 과제와 전략자산에 대한 대응

2.1. 5가지 구조적 과제

구조적인 생산성저하 과제

소득 구조 과제

인구 및 사회통합 과제

디지털 안전과제

2.2. 경북의 전략적인 자산 및 비교우위

2.3. K-디지털 콘텐츠 및 문화 혁신 잠재력

제3장. 글로벌 상호운용성과 국경 간 디지털 인재 이동의 기반 구축

3.1. 설계 단계부터의 상호운용성

글로벌 이동성 확보의 필요성

상호운용성의 핵심 원칙

3.2. IEEE DQ 표준(IEEE 3527.1™) 기반 구조

공통 참조체계로서의 IEEE 3527.1™

DQ Code: 포괄적 디지털 역량 식별 체계

PbDQ AI 엔진: 상호운용성을 구현하는 기반 기술

국제 표준 기반 구조가 경북 AI 리터러시프레임워크에 갖는의미

제4장. 글로벌 동향 및 기존 AI 리터러시 프로그램 벤치마킹

4.1. 글로벌 경제에서의 AI·디지털 리터러시 수요

4.2. 글로벌 및 국내 AI·디지털 리터러시 프레임워크

국제 프레임워크 동향

국내 프레임워크 동향

4.3. 글로벌 AI·디지털 리터러시 교육 프로그램 시장

국제 교육 프로그램

국내 교육 프로그램

4.4. 기존 프로그램 분석

기존 프로그램의 한계

경향 분석 및 전략적 시사점

격차 분석 및 전략적 시사점

Part II.

프레임워크 설계 원칙

경북형 AI 리터러시 표준 설계를 위한 5가지 조건과 원칙

제5장. 경북형 AI 리터러시 표준 아키텍처의 설계 제약 사항

설계 근거 체계에서 아키텍처로의 변환

5.1. 국가 정책이 경북 AI 리터러시 표준에 요구하는 사항

국가 정책과의 정합성

안전, 웰빙, 윤리는 타협할 수 없는 정책 요구사항

인구 회복력과 전 생애주기 대응의 필요성

5.2. 경북의 구조적 과제가 프레임워크에 요구하는 사항

5.3. 국경 간 인재 이동이 프레임워크에 요구하는 사항

디지털 인재 양성 플랫폼 개발 프로젝트
Phase 1리포트

사업 개요
사업 목표

제2장.
경북의 구조적 과제와 전략자산에 대한 대응

제3장.
글로벌 상호운용성과 국경 간 디지털 인재 이동의 기반 구축

제4장.
글로벌 동향 및 기존 AI 리터러시 프로그램 벤치마킹

제5장.
경북형 AI 리터러시 표준 아키텍처의 설계 제약 사항

제6장.
경북형 AI 리터러시 아키텍처의 5 가지 설계 원칙

제7장.
경북형 AI 리터러시 프레임워크

제8장.
경북형 AI 리터러시 인증체계

제9장.
경북 AI 리터러시 상호운용성

제10장.
경북형 AI 리터러시 플랫폼 및 생태계

제11장.
경북 AI 리터러시 중앙 성과 모니터링