본 해외출장 보고서는 AI 디지털 변환에 대응하는 지방혁신 및 균형발전 추진체계를 강화하기 위한 목적으로 작성되었습니다. 출장단은 2025년 9월 17일부터 9월 26일까지 미국과 캐나다의 선도적인 공공기관, 연구기관, 대학 등을 방문하여 AI 및 디지털 기술 기반의 혁신 정책 사례를 조사 연구하였습니다. 이를 통해 지자체의 디지털 전환 대응 역량 강화, 혁신 생태계 조성 방안 탐색, 산학연 협력 기반의 정책 실행력 확보 방안 발굴, 그리고 도시재생 및 스마트행정 등 실제 적용 가능한 모델을 벤치마킹하는 성과를 달성하였습니다. 보고서는 책임 있는 AI 거버넌스 구축과 시민 참여형 디지털 실험 플랫폼 조성 등 구체적인 혁신 방안을 제시하고 있습니다.

1. 미국 Bergen County 방문단은 뉴저지 버겐 카운티를 방문하여 지자체의 디지털 혁신 사례를 살펴보았습니다. 주요 활동으로는 블록체인 기반 등기 시스템 전환 시도, AI 기업 유치를 위한 세금 공제 혜택, 그리고 생성형 AI의 공공 부문 활용을 위한 윤리 및 책임 지침 마련에 대한 브리핑 청취 및 질의응답이 있었습니다. 특히 약 37만 건의 부동산 등기 문서를 블록체인 상에 디지털 토큰화하여 등기 처리 시간을 90% 이상 단축하려는 실험적 시도는 공공 데이터의 신뢰성과 업무 효율성을 동시에 개선하는 혁신 사례로 평가되었습니다. 이 과정에서 법률적 근거 부족, 대규모 데이터 처리의 기술적 문제, 이해관계자 저항 등 다양한 어려움이 있었으나, 기존 시스템과 블록체인 시스템을 병행 운영하고 주(州) 차원의 규제 샌드박스를 활용하는 점진적 접근 전략이 인상 깊었습니다. 얻은 핵심 교훈은 기술적 구현 이전에 법률 체계와 표준 규정 마련, 이해관계자 협의 구조 구축이 필수적이라는 점입니다. 소속 기관에 적용 가능한 구체적 방안으로는 행정처리 효율화와 투명성 제고를 위한 블록체인 기반 행정 서비스 도입 검토와 AI 도입 시 공공신뢰 확보를 위한 윤리 기준 및 활용 가이드라인 사전 수립이 있습니다.

2. 미국 존스홉킨스 테크놀로지 벤처스(JHTV) 볼티모어에 위치한 존스홉킨스 테크놀로지 벤처스(JHTV)는 첨단 기술 사업화 및 창업 지원 허브로서 방문단의 주요 관심사였습니다. JHTV는 존스홉킨스대학교 내에서 발생한 AI, 빅데이터, 디지털 헬스케어, 바이오 IT 기술을 체계적으로 사업화하는 전주기적 기술사업화 체계를 운영하고 있었습니다. 연구 성과를 기술이전, 특허 출원, 라이선스 계약, 스타트업 창업으로 이어지게 하는 과정과 FastForward 프로그램을 통한 창업 지원 시스템에 대한 설명을 들었습니다. 특히 교수 및 연구자의 창업을 적극 장려하는 문화와 수익 배분 정책, 그리고 이해충돌 방지를 위한 명확한 가이드라인은 산학연 협력 기반의 지역 혁신을 견인하는 대표적 모델임을 보여주었습니다. 핵심 교훈은 기술사업화 생태계 정착을 위해 지식재산 관리, 투자 연계, 창업 공간, 제도적 유인의 종합적 설계가 필수적이라는 것입니다. 소속 기관은 지역 대학 및 병원과 연계하여 의료 AI, 디지털 헬스 분야의 기술 상용화를 전담하는 조직을 구축하고, 유휴 공간을 활용한 기술 창업 인큐베이터 모델을 벤치마킹할 수 있을 것입니다.

3. 미국 패스트포워드 혁신 허브 JHTV와 연계하여 방문한 패스트포워드 혁신 허브는 초기 창업기업을 위한 통합형 창업 인큐베이터로서, 실험실, 사무공간, 전문가 멘토링, 투자 연계를 원스톱으로 제공하는 플랫폼입니다. 생명과학, AI 의료, 디지털 헬스 등 기술 중심 스타트업을 집중 육성하며, 존스홉킨스병원, JHTV, BME 연구소 등과 긴밀한 협력체계를 기반으로 실증, 피드백, 사업화를 동시에 수행하는 점이 인상 깊었습니다. 입주기업 선별 기준(기술 독창성, 시장 진입 가능성, 팀 전문성, 초기 실행력)과 가장 많이 수요가 있는 FDA 인허가 컨설팅, 임상 자문, 투자자 연결에 대한 대응 방안을 논의했습니다. JHTV가 기술 이전 전 단계를 담당하고 패스트포워드가 창업 실행 단계부터 후속 성장을 담당하는 유기적인 역할 분담도 확인했습니다. 핵심 교훈은 창업 공간 자체보다 사람 기반의 멘토링 네트워크와 기술 적합성 중심의 운영 전략이 중요하다는 것입니다. 소속 기관은 기술 기반 스타트업을 위한 맞춤형 평가 및 졸업 시스템을 도입하고, 창업 초기의 규제 대응, 보조금 유치, 시장 진입 컨설팅을 강화하여 국내 창업지원 체계를 개선할 수 있을 것입니다.

4. 미국 Johns Hopkins School of Medicine / BME 존스홉킨스 의과대학 및 의생명공학(BME) 연구소는 세계 최고의 의학-의공학 융합 연구기관으로서 임상 현장 기반의 기술 혁신을 선도하고 있습니다. BME 연구성과가 임상과 연계되는 구조(수술 중 발생하는 문제를 외과의가 직접 BME 연구진에게 피드백)와 의료기술 연구가 창업으로 이어지는 사례(Translational Engineering Design 수업, 교수·대학원생·임상의 공동 창업)를 상세히 들었습니다. 모든 석사 및 박사 과정이 Problem-Based Learning 중심으로 구성되어 실제 의료 현장의 문제를 탐색하고 기술적으로 해결하는 데 집중하는 교육과정이 특히 주목할 만했습니다. 얻은 핵심 교훈은 의료 현장과 연구 현장이 실시간으로 연계되는 구조가 국내 연구기관 및 의료기관 협력체계 설계에 중요한 참고 사례가 된다는 점입니다. 소속 기관은 지역 병원과 협력하여 의료 AI, 센서, 디지털 치료제 등의 현장 실증을 위한 임상 실험, 데이터 검증, 피드백 체계를 구축하고, 지역의 의료 수요 및 산업 기반을 반영한 로컬 맞춤형 전략 산업을 선정하여 특화 인재 양성 프로그램을 운영할 수 있습니다.

5. 캐나다 몬트리올 도시계획국 몬트리올 도시계획국 방문을 통해 AI 통합 전략 수립 및 디지털 데이터 헌장 발표 사례를 살펴보았습니다. 몬트리올은 13개 원칙으로 구성된 디지털 데이터 헌장을 통해 도시 공간 내 데이터 수집·관리·활용의 윤리성과 책임을 강화하고 있었으며, AI 통합 전략을 통해 책임 있고 윤리적인 AI 활용을 추구하고 있었습니다. 특히 '몬트리올 인 커먼(Montréal in Common)' 프로젝트는 시민 참여형 방식으로 모빌리티, 식량 시스템, 데이터 거버넌스 등을 중심으로 디지털 기반 실험을 진행하며 도시 실험이 곧 정책 전환으로 이어지는 구조를 보여주었습니다. 'Street Review'와 같은 AI 기반 참여형 프레임워크를 통해 보행자 거리 환경의 포용성과 접근성을 평가하는 시스템도 인상 깊었습니다. 핵심 교훈은 AI 기술 도입 이전에 시민의 권리 보호와 사회적 수용성 확보가 필수적이며, AI 기술 도입은 단순 효율이 아니라 공공성, 형평성, 책임성을 기준으로 우선순위를 정해야 한다는 점입니다. 소속 기관은 AI·빅데이터 정책 추진 전 데이터 윤리 헌장 또는 시민 데이터 기본권 선언을 수립하고, 시민, 스타트업, 전문가가 함께 참여하는 도시 실험 프로그램을 기획하여 실증 결과를 정책화할 수 있는 구조를 갖추어야 합니다.

6. 캐나다 토론토 시청 토론토 시청은 디지털 인프라 전략 및 거버넌스(DISF) 구축을 통해 도시 전반의 디지털 전환을 추진하고 있었습니다. Digital Infrastructure Strategic Framework(DISF)는 시 정부 전반의 디지털 인프라 구축과 운영, 기술 자산 관리, 데이터 활용 정책 등을 통합 관리하는 기준틀로 작동하며, 부서 간 중복 투자와 데이터 단절 문제를 방지하는 데 기여하고 있었습니다. AI 활용의 책임성 확보를 위해 AI 워킹그룹을 구성하여 AI 등록제(AI registry) 시스템과 알고리즘 영향 평가 프레임워크를 개발 중인 점도 주목할 만했습니다. '데이터는 시민의 자산'이라는 원칙 아래 적극적으로 추진되는 오픈데이터 정책은 투명성 및 시민 참여를 증진하는 수단으로 활용되어 다양한 민간 솔루션 창출의 기반이 되고 있었습니다. 노숙자 복지 서비스에 AI 및 데이터를 활용하여 쉼터 수요를 예측하고 맞춤형 서비스를 제공하는 사례는 기술을 사람 중심으로 활용하려는 접근을 보여주었습니다. 핵심 교훈은 디지털 인프라를 기술이 아닌 도시 운영의 전략 자산으로 접근해야 하며, AI 도입은 반드시 등록제와 영향평가를 통해 관리해야 한다는 것입니다. 소속 기관은 지자체형 디지털 인프라 전략 프레임워크를 수립하고, 공공 AI 등록제 및 알고리즘 영향 평가 제도를 제도화하며, 오픈데이터를 도시 혁신의 플랫폼으로 활용하여 민간과의 협력을 확대해야 합니다.