국가 R&D 데이터가 그리는
지역의 별자리
과제 하나하나가 점이 되고, 협력이 선이 됩니다.
수도권과 4극·3특을 잇는 연구개발 네트워크를 실시간으로 관측하세요.
수도권 패밀리기업 AX 특화지원
거창한 '전사 디지털 전환'이 아니라, 현장에서 매일 반복되는 문제 하나에서 시작합니다. KISTI 수도권은 그 문제를 AI 에이전트로 해결하는 여정을 진단부터 교육까지 동행합니다.
사업 개요
- 대상 — 수도권(서울·인천·경기·강원) 소재 KISTI 패밀리기업 (신규 가입 병행 안내)
- 방식 — 기업 pain-point 진단 → 전문 AX 공급기업 매칭 → PoC 수준 AI 에이전트 개발 지원 → 실무 교육·내재화
- 기간 — 과제당 4~8주 내외의 단기 집중 PoC (연차 공고에 따라 변동)
- 성격 — KISTI는 공공 조정자(수요 발굴·진단·매칭·성과 검증)로 참여하며, 개발·교육은 매칭된 전문 AX 공급기업이 수행
FamilyAX — 패밀리기업 AX 서비스 라인
KISTI 패밀리기업 지원에서 태어난 AI 에이전트 서비스군의 통합 명칭입니다. 개별 공급기업이 아닌 지원 프로그램의 공공 브랜드로 운영합니다.
- FamilyAX OS — 기업 AX 데이터·앱 관리 시스템
- FamilyAX GEO — AI 검색 최적화 에이전트
- FamilyAX Land — AI 랜딩·리드 관리 플랫폼
- FamilyAX ERP — AI 네이티브 ERP 에이전트
- FamilyAX Global — 해외영업 멀티 에이전트
- FamilyAX Energy — AI 공조 에너지 절감 운영
지원 트랙
마케팅·고객 AX
생성형 AI 검색(GEO) 시대의 브랜드 가시성 확보. AI 답변에 우리 회사가 인용되도록 진단·개선·모니터링.
경영·운영 AX
기존 ERP를 바꾸지 않고 AI를 연결. 자연어 조회, 증빙 자동 전표화, 재고·미수금 에이전트.
글로벌 AX
해외 바이어 발굴→접촉→응대→관리를 5개 AI 에이전트로 자동화하는 해외영업 체계.
제조 암묵지 AX
숙련 기술자의 노하우(암묵지)를 질문·응답 데이터로 포착해 AI로 전수하는 특화 트랙.
추진 절차
KISTI가 지원하는 것
- pain-point 진단 및 AX 과제 설계 컨설팅
- 전문 AX 공급기업 매칭 및 과업 관리
- PoC 개발비 지원 (연차 공고 기준)
- 성과 검증 · KPI 리포트 체계
- 실무자 교육 및 활용 가이드
- 우수사례 확산 · 후속 사업 연계
기업이 준비하는 것
- 현장 담당자의 참여 시간 (인터뷰·검증)
- 업무 데이터 접근 협조 (비밀유지약정 하)
- PoC 결과의 검증 피드백 (QA 시트 등)
- 내재화 의지 — 교육 이수 및 운영 담당 지정
어떤 에이전트가 만들어졌는지 먼저 확인해 보세요
실제 패밀리기업의 pain-point에서 출발한 3개 에이전트의 기능·활용법·예상 성과를 공개합니다.
FamilyAX AI 에이전트 쇼케이스
모두 실제 수도권 패밀리기업의 pain-point에서 출발해 PoC로 개발된 에이전트입니다. 주요 특징 · 활용 방법 · 예상 성과를 확인하고, 우리 회사에 맞는 트랙을 찾아보세요.
FamilyAX GEO — AI 검색 최적화 에이전트
무엇을 하나요 — 주요 특징
- AI 인용 준비도 진단 — 크롤링 접근성·구조화 데이터·콘텐츠 등 7개 영역, 36점 척도 스코어카드
- AI 노출 모니터링 — 6개 플랫폼(ChatGPT·Perplexity·Google AI Overview/AI Mode·Gemini·Copilot)에서 언급률·인용률·인용순위 추적
- 경쟁사 비교 분석 — 누가 먼저 추천되는지, 어떤 토픽이 유리한지 기회 도출
- 질문 세트 설계 — 고객 페르소나 기반 토픽 클러스터·100개+ 롱테일 질문
- AI 친화형 웹 개선 — 구조화 데이터(JSON-LD)·AI 봇 허용·다국어 콘텐츠 자동 발행
어떻게 쓰나요 — 활용 방법
- 주간 단위 Execution(실측)으로 AI 답변 내 브랜드 상태 실시간 추적
- 대시보드에서 경쟁사 대비 노출 추이를 데이터로 비교
- 월간 KPI 리포트로 개선 방향(무엇을 고쳐야 AI가 추천하는지) 확인
- 생성된 콘텐츠를 검수 후 버튼 한 번으로 다국어(한·영·일·중) 게시
진단 결과 AI 인용 준비도 6/36점, 6개 AI 플랫폼 인용 0건으로 'AI 검색 미개척' 상태. 경쟁사 2개사 심층 분석과 3개 페르소나·100개+ 질문 세트로 측정 기준을 세우고, 웹사이트 60여 페이지를 AI가 읽을 수 있는 구조로 리디자인했습니다. 경쟁사도 구조화 데이터를 적용하지 않은 지금이 AI 인용을 선점할 기회 구간 — 0%에서 출발하는 개선 추이를 주간 단위로 측정하고 있습니다.
FamilyAX ERP — AI 네이티브 ERP 에이전트
무엇을 하나요 — 주요 특징
- AI 코파일럿 — "포스코 후판 16~26년 출하 이력 찾아줘"처럼 말로 물으면 표로 정리해 엑셀로 내보내기 (출처 데이터 표시)
- 문서 AI — 세금계산서·영수증을 읽어 매입 전표 초안 자동 생성, 애매한 항목만 담당자 확인
- 업무 에이전트 — 안전재고 미달 시 발주 선제안, 미수금 독촉 제안 — 근거(소진율·리드타임) 제시 후 승인 시 실행
- 기존 ERP 연동 — 쓰던 ERP는 그대로, API로 연결해 부족한 부분만 보완
- 개방형(MCP)·한국 현지화 — 특정 AI에 종속되지 않는 표준 개방, 부가세·전자세금계산서·급여(4대보험) 지원
어떻게 쓰나요 — 부서별 활용 예
신뢰 4원칙 — AI에게 일을 맡기는 조건
영업·구매·생산 부서별 인터뷰로 "그대로 말로 시키면 되는" 업무 시나리오를 정의하고, 기존 ERP 데이터와 연계한 AI 코파일럿·문서 AI·업무 에이전트 MVP를 기획·구축 중입니다. AI는 초안을 만들고, 결정은 사람이 합니다 — 승인·감사 체계를 PoC 단계부터 내장했습니다.
FamilyAX Global — 해외영업 멀티 AI 에이전트
무엇을 하나요 — 5개 에이전트 구성
어떻게 쓰나요 — 단계별 도입 로드맵
- 우선 공략 국가 3개 선정, 제품군별 타깃 산업 정의
- 샘플 리드 30~50개 수집 후 영업팀이 품질 검증
- 영문 회사·제품 소개서 정리, 메일 템플릿 3종(소개·소구·재접촉) 작성
- 1차 50개 업체 테스트 발송 — 발송 전 영업팀 검토, 월 발송량 안전 한도 설정
- 리드 상태값(신규→접촉→반응→견적→수주) 정의, 월간 영업 리포트 자동화
무엇이 좋아지나요 — 예상 성과 지표
- 월 신규 리드 수 — 사람이 찾던 속도의 한계를 넘는 안정적 파이프라인
- 메일 응답률 — 국가·언어 맞춤형 콘텐츠로 반응 개선
- 문의→견적 전환율 — 응대 누락 제로화, 담당자 알림·재배정 규칙
- 영업 자산화 — 개인 엑셀이 아닌 회사 CRM에 접촉 이력 축적
내수 중심 매출 구조를 넘어 해외 바이어를 찾기 위해, 리드 발굴부터 CRM까지 5개 에이전트 체계를 설계했습니다. 자동 발송 허용 범위·월 발송량 안전 한도 등 운영 가드레일을 먼저 합의하고 단계적으로 자동화 수준을 높이는 방식으로 진행합니다.
바로 투입 가능한 AX 서비스 라인업
수도권 패밀리기업 현장에 즉시 적용 가능한 AI 에이전트·서비스입니다. 아래는 실제 시연·운영 중인 서비스로, 진단 결과에 따라 조합해 제공합니다.
FamilyAX OS — 기업 AX 데이터·앱 관리 시스템
무엇을 하나요 — 주요 특징
- 데이터쇼룸 — 승인된 사내 데이터·API만 AI 연결에 노출, 자산 단위로 사용 목적·연결 대상을 기록
- AI 에이전트 연결 — SSO·조직 권한 아래 승인된 에이전트만 사내 데이터에 접근
- 현업 앱스토어 — 비개발자가 만든 자동화 앱을 권한·심사 체계 안에서 배포·확산
- 보안·감사 — API 키 비노출 연결, 접근·변경 전건 감사, 민감 데이터 전달 범위 제한
- 스킬 관리 — 신규 연결·스킬은 검토 큐를 거쳐 승인 후 운영
어떻게 쓰나요 — 4단계 운영 모델
거버넌스 4계층
사용자 128 · 조직 6 · 팀 18 · 프로젝트 42를 하나의 운영 콘솔에서 관리하며, 승인·감사·모니터링을 기본 운영 체계로 제공합니다. 데이터쇼룸 승인 자산 24건, 검토 대기 스킬 3건이 실시간 큐로 반영됩니다. (수치는 데모 환경 기준으로, 기업별 도입 규모에 따라 달라집니다.)
FamilyAX Energy — AI 공조 에너지 절감 운영
어디에 쓰나요 — 6개 버티컬
- 대학 — 강의 시간표 기반 강의실 공조 자동 제어
- 초·중·고 — 방과후·체육관 등 비사용 시간 관리
- 공유오피스 — 출입·예약 기반 공조 + 사용량 과금
- 상업빌딩 — 공용부 재실 기반 관리비 배분 근거
- 아파트 — 공용시설 재실 감지로 냉난방 낭비 차단
- 호텔 — 체크인·아웃 연동 객실 공조 자동화
현장 진단으로 시간표·예약·출입 데이터와 중앙제어 연동 지점을 점검한 뒤, 사람이 없는 시간의 공조 낭비 구간을 찾아 자동 제어 규칙을 설계합니다. 기존 공조 설비·BEMS는 그대로 두고 운영 공백만 메우므로 대규모 공사가 필요 없습니다.
FamilyAX Land — AI 랜딩·리드 관리 플랫폼
무엇을 하나요 — 주요 특징
- 붙여넣으면 라이브 — AI로 만든 HTML을 붙여넣거나 명령 한 줄로 즉시 배포, 버전 관리 포함
- 리드 수집 — 폼 문의를 스팸·중복 필터링해 깔끔하게 적재
- 유입 분석 — 방문·클릭·전환을 한 대시보드에서 통합 확인
- 콘텐츠 생성 — 랜딩·블로그 페이지를 함께 생성·발행
- 도구 연동 — Google Analytics·Google Ads·Slack·AI 에이전트 연결
어떻게 쓰나요 — 활용 방법
AI로 만든 페이지를 붙여넣어 바로 배포하고, 들어온 리드를 스팸·중복 필터로 정리해 담당자에게 전달합니다. 방문·전환 데이터는 하나의 대시보드로 모여, '오늘 만든 페이지로 오늘 고객 유입까지' 확인할 수 있습니다.
AI 고객응대 챗봇
대화로 접수된 문의·주문이 자동으로 분류되어 주문 관리·주문서로 정리되고, 판단이 어려운 건은 상담원에게 이관됩니다.
업무용 AI 에이전트
사내 지식 DB를 근거로 임직원 업무를 돕는 에이전트. 고객응대 챗봇과 동일 엔진.
- 문서·데이터 기반 근거 답변
- 기본/심층 리서치 모드
- 대화 검색 · 블로그 자동작성
AI 검색 노출 최적화
ChatGPT·Perplexity·Gemini 답변에 우리 브랜드가 인용되도록 진단·모니터링·최적화.
음성 AI 콜
브라우저·전화 음성 응대. 통화 내용을 자동 요약해 상담 인박스로 전달합니다.
- 정책·답변카드·툴 3계층으로 오답 억제
ERP 위의 AI 에이전트
기존 ERP는 그대로 두고 그 위에 AI. 자연어 질의·문서 자동화·업무 선제안.
- 기존 ERP 교체 0 · 얹는 방식
- 자연어 → 표·엑셀(출처 표시)
- 세금계산서 → 전표 초안 · MCP 개방형
AX 바이브코딩 교육
비개발자가 '말'로 업무 자동화 웹앱을 만드는 실습형 교육. 현업 확산까지 연결.
- 교육 → 현업 실습 과제로 연결
다음 에이전트의 주인공은 귀사입니다
세 가지 트랙 중 어디에도 없는 pain-point여도 좋습니다. 진단 단계에서 함께 과제를 설계합니다.
AI 에이전트 가치분석
"AI를 도입하면 얼마나 좋아지는가?" — 이 질문에 감(感)이 아니라 숫자로 답하기 위해, KISTI는 기업의 pain-point를 정량 KPI로 전환하고 그 KPI를 재무제표 계정까지 연결하는 다중 AI 에이전트 분석 체계 PRISM을 자체 개발해 운영합니다.
PRISM — Pain-point Resolution & Indicator Signal Mapping
현장의 문제점(Pain Point)을 분석해 적합한 성과신호(KPI)를 매핑하고, AI 기반 개선이 만들어내는 재무·기술 성과를 평가하여 종합 진단 리포트를 자동 생성하는 분석 플랫폼입니다. KISTI가 자체 연구개발한 프로그램으로 권리 전부를 보유합니다.
- 로컬 전용 설계 — 기업이 올린 자료와 분석 결과는 해당 컴퓨터 안에서만 저장·처리되며 인터넷으로 전송하지 않습니다
- 사람이 마지막에 판단 — AI 산출물을 전문가가 Accept / Modify로 판정하고, 수정 의견은 재분석에 반영됩니다
- 근거를 붙인 추천 — 내장된 KPI 사전과 학술 문헌을 근거로 KPI를 제안합니다
다섯 개의 에이전트가 이어 답합니다
기술역량 진단
표준산업분류 기반 산업 진단(시장규모·무역경쟁), 동업종 대비 재무·SWOT 분석을 거쳐 pain-point 4대를 도출하고 업무영향도 × AI실현성 × 초기투자 3축 매트릭스로 순위화합니다.
AX 역량평가
AI 전환 성숙도를 L1~L5로 판정하고, 8개 점검영역(36점)으로 "지금 AX 사업을 해도 되는가"를 판단합니다. 핵심 게이트를 못 넘으면 점수와 무관하게 재진단 대상입니다.
KPI 추천·검증
pain-point를 측정 가능한 정량 KPI로 전환하고, 각 KPI를 재무 Value Driver와 재무제표 계정에 연결합니다. 국제 표준으로 타당성을 교차 검증합니다.
가치평가·확산
KPI 개선폭을 현금흐름으로 환산해 ROI·NPV·회수기간을 산출하고, 시나리오·민감도 분석과 단계별 확산 로드맵을 설계합니다.
전문가 검증
AI 산출물을 사람이 검토합니다. 항목별 Accept / Modify 판정과 의견을 남기면 해당 의견을 반영해 앞 단계 분석이 재실행됩니다.
종합리포트
다섯 단계를 하나의 문서로 통합해 결론·권고와 실행 로드맵을 제시합니다. 모든 추정치에는 (추정) 표기를 유지합니다.
지금 AX를 해도 되는 회사인가
성숙도(어디까지 왔는가)와 사업 적합성(지금 시작해도 되는가)을 분리해 평가합니다.
AX 성숙도 5단계
기업의 AI 전환이 어느 단계에 있는지 판정합니다.
사업 여부 판단 8개 점검영역
각 항목을 ○(충분)·△(일부)·×(없음)로 답해 총 36점으로 환산합니다 — ③④는 반드시 넘어야 하는 게이트입니다.
불편함을 측정 가능한 숫자로
현장의 말로 된 불편함을 정의·측정식·목표치를 가진 KPI로 전환합니다. 아래는 사례 기업(B사)의 4대 pain-point에서 도출된 6개 KPI입니다.
먼저 어디가 아픈지부터 고릅니다
진단은 8개 AX 서비스 영역과 그 안의 대표 pain-point 24종에서 해당 항목을 고르는 것으로 시작합니다. 고른 뒤에는 "언제·얼마나 자주·누가·얼마나 걸리는지"를 구체적으로 적어 우선순위 3개까지 좁힙니다.
KPI를 재무제표에 연결합니다
개선된 KPI가 어느 계정에 얼마로 잡히는지까지 규정해야 '성과'가 됩니다.
| 재무 성과 유형 | Value Driver | 연결 계정 |
|---|---|---|
| Cost Saving | 돌발정지 감소에 따른 잔업·긴급수리비 절감 | 제조원가 — 수선비/노무비 |
| Cost Saving | 재작업·소재편차 손실 축소 | 제조원가 — 재료비/외주가공비 |
| Revenue Increase | 품질 신뢰도·가동률 향상에 따른 수주 확대 | 매출액 |
| SG&A | 검사·문서 자동화로 공수 절감 | 판관비 — 급여/외주용역비 |
| Risk Cost | 노하우 데이터화로 핵심인력 이탈 리스크 완화 | 우발손실 — 생산차질 리스크 |
| Risk Cost | 납기지연 클레임·페널티 방지 | 판관비 — 대손/클레임충당금 |
국제 표준으로 교차 검증
KPI와 검증 절차가 자의적이지 않도록 3종 표준에 연계합니다.
- NIST AI RMF — MAP(적용맥락·리스크 식별) / MEASURE(성능·신뢰성 정량 측정) / MANAGE(드리프트 감시·재학습)
- ISO/IEC 42001 — AI 경영시스템(AIMS)의 PDCA, 데이터 거버넌스와 담당자 R&R 문서화
- Lean Six Sigma — DMAIC로 기준선 측정 → 근본원인 분석 → 개선 → SPC 관리도로 통제
KPI를 아무거나 고르지 않습니다
KPI 사전 55종(BSC 3관점)과 제조·품질·공급망 분야 학술 논문 19편(2021~2026)을 근거로 후보를 좁힙니다.
KPI가 갖춰야 할 요건
- 측정가능성 — 지금 있는 데이터로 실제로 잴 수 있는가
- 민감도 — 개선 활동에 지표가 반응하는가
- 실행가능성 — 지표를 보고 무엇을 할지 정할 수 있는가
- 신뢰성·적시성 — 반복 측정해도 일관되고 제때 나오는가
문헌이 말하는 것
- KPI는 고정 목록이 아니라 풀(pool)에서 기업 상황에 맞게 선택하는 것
- AI 기술은 성과에 직접 작용하지 않고 가시성·유연성 등을 매개로 간접 작용
- AI 도입은 기존 지표 최적화를 넘어 새 역량을 담을 새 지표를 요구
넘어야 통과하는 관문
PoC는 "해봤다"로 끝나지 않습니다. 각 게이트마다 통과기준과 미달 시 대응책을 미리 정합니다.
AX 재무성과
아래는 사례 기업 B사(철강 절단용 나이프 제조, 수도권 소재)의 비전 품질검사·공구 예지보전 AI 도입에 대한 간이 가치평가 결과입니다. 5년·할인율 12% 기준이며, 모든 수치는 PoC 착수 전 추정치입니다.
총투자 2.8억 원 (추정)
- 비전검사 설비·SI — 1.8억
- 데이터·모델 구축 — 0.6억
- 운영 — 0.4억
연간 순효과 1.7억 원 (추정)
- 품질비용(반품·재작업·클레임) 절감 — 연 2.3억
- 운영비 — 연 0.6억 차감
AI 도입 전후 지표 변화 (추정)
세 가지 시나리오로 함께 봅니다
하나의 숫자가 아니라 범위로 제시해야 의사결정에 쓸 수 있습니다. 5년·할인율 12% 기준(추정).
- 회수기간31개월
- NPV1.4억 원
- 판정경제성 확보
- 회수기간20개월
- NPV3.1억 원
- 판정조건부 Go
- 회수기간14개월
- NPV5.2억 원
- 판정조기 확산
가정이 흔들리면 결과는 어떻게 되나
숫자로 잡히지 않는 효과 5영역
| 영역 | 도입 전 | 도입 후 |
|---|---|---|
| 품질·신뢰도 | 육안검사 편차·불량 유출로 클레임 | 검사 표준화로 품질 일관성·거래처 신뢰 |
| 기술·데이터 자산 | 공정지식 종이·경험 기반, 승계 취약 | 디지털 데이터·예측모델 축적, 기술 자산화 |
| 인력·역량 | 숙련자 의존, 검사 피로·고령화 리스크 | AI 보조로 부담 완화·데이터 인력 육성 |
| ESG·안전 | 수작업 반복·폐기물 발생 | 불량 폐기 감소·자원효율·근로환경 개선 |
| 대외·브랜드 | 가격경쟁 노출, 차별화 약함 | 품질데이터 기반 차별화 마케팅 |
확산 3단계
| 단계 | 기간 | 목표 KPI |
|---|---|---|
| 1단계 · PoC 검증 단일 라인 A/B 검증 | 0~6개월 | 불량 유출률 50%↑ 개선 · ROI 24개월 전망 |
| 2단계 · 본업 확산 전 공정 확대 + 예지보전 | 6~18개월 | 검사 자동화율 70% · 예측 정확도 85% · 품질비용 50%↓ |
| 3단계 · 신규 사업화 예측모델 특허화 | 18~36개월 | 특허 출원 · 기술가치 4억↑ · 신규 매출 기여 5%↑ |
전문가는 이렇게 판정했습니다
- [Pain Point·KPI] Modify — 불량 유출률 1순위 선정은 타당하나, 현수준 3,000 PPM은 추정값이므로 PoC 초기 베이스라인 실측으로 목표 재보정 필요
- [가치평가] Modify — ROI 142%·PBP 20개월 경제성은 인정되나, 총투자 2.8억은 소기업에 부담이므로 정부 지원사업 연계로 자기부담 축소 전제 필수
- [표준·거버넌스] Accept — NIST AI RMF·ISO/IEC 42001 경량 적용 방향 타당, 과도하지 않게 설계
- [확산 전략] Accept — 3단계 순차 로드맵과 '보완 후 재검증' 게이트 원칙 유효, 특허화는 2단계 성공 전제
우리 회사의 AX는 얼마짜리인가
pain-point 진단부터 KPI 설계, 재무 타당성 검토까지 — 같은 절차로 분석해 드립니다.
지방정부 R&D 예산 전략 지원
2027년 1월, 지역주도 과학기술혁신 촉진법이 시행됩니다. 시·도가 직접 R&D 투자의 방향을 정하는 시대 — KISTI 수도권은 국가 R&D 데이터에 기반한 증거기반 예산전략 정보로 지방정부의 의사결정을 지원합니다.
지역이 주도하는 R&D 시대
시·도지사가 5년 단위 지역과학기술혁신계획을 수립하고 지역 전담기관을 둘 수 있게 됩니다. 투자 실적이 우수한 지방정부에는 인센티브가 제공됩니다.
국가전략산업의 지역 배치
Physical AI 등 국가전략산업의 지역연구개발사업 예산을 어디에, 어떤 기능에 배분할지 — 감이 아닌 데이터 근거가 필요합니다.
메가시티 초광역 협력
전남·강원·제주 메디뷰티 R&D처럼 권역을 넘는 공동사업이 확산 중입니다. 권역 간 보완성·협력 구조를 읽는 눈이 곧 기획 역량입니다.
Physical AI R&D Observatory
NTIS 국가연구개발사업 데이터를 기반으로 Physical AI 분야의 투자·특화·협력 구조를 권역 단위로 분석하는 증거기반 대시보드입니다. (시범 서비스 — kisti.ai 내 통합 예정)
제공 모듈
| 모듈 | 내용 |
|---|---|
| 종합 대시보드 | Physical AI 국가 R&D 투자 규모·추이·핵심 지표 요약 |
| E×A 결합구조 | 기술기능(E) × 응용분야(A) 매트릭스로 투자 포트폴리오 진단 — 과제 수·투자액·OER(관측/기대) |
| 권역 분석 (5극·3특) | 권역별 특화도(전국 대비 LQ)·투자 구조 비교, 강점·공백 영역 식별 |
| 협력 구조 | 기관 간 공동연구 네트워크 — 권역 내/권역 간 협력 패턴 분석 |
| 과제 탐색 | 조건별 국가 R&D 과제 검색·목록화 |
| 데이터·방법론 | 분류체계·지표 정의·산출 방법 공개 (재현 가능성) |
이렇게 활용합니다
- 지역과학기술혁신계획 수립 — 5년 계획의 투자 방향을 데이터 근거로 설계
- 전략산업 포지셔닝 — 우리 지역이 Physical AI 가치사슬 어디에 강한지 진단
- 공동기획 파트너 탐색 — 보완성이 높은 권역·기관을 협력 네트워크에서 발굴
- 예산 심의 대응 — 관측/기대 비율(OER) 등으로 중복·공백 투자 설명
누구와 함께 하나요
시·도 과학기술 부서, 지역 테크노파크, 지역과학기술 전담기관(설치 예정 포함), 출연연 지역조직, 지역 대학 산학협력단 등 — 수도권과 4극·3특 권역의 공동기획을 우선 지원합니다.
수도권에서 출발해, 전국과 연결됩니다
5극·3특 국가균형성장 구도 속에서 KISTI 수도권은 관할 4개 시·도를 지원하는 동시에, 나머지 4극·3특 권역과의 공동연계(메가시티 초광역 협력 등)를 추진합니다.
증거로 설계하는 지역 R&D 예산
Observatory 시연과 시범 분석(권역 1개 심층)을 요청할 수 있습니다. 촉진법 시행 전 준비를 함께 시작하세요.
참여·문의
대상에 따라 신청 경로가 다릅니다. 어디에 해당하는지 확인하고 문의를 남겨주세요.
AX 특화지원 신청
수도권 소재 KISTI 패밀리기업. pain-point 상담 → 진단 → PoC 지원의 순서로 진행됩니다.
- 연차 공고 확인 (ASTI 공지)
- 수요 조사서 제출 · 현장 인터뷰
패밀리기업 가입 안내
아직 패밀리기업이 아닌 수도권 중소기업. 가입 절차부터 안내해 드립니다.
- ASTI(과학기술정보협의회) 문의
- 가입 후 AX 수요 상담 연계
R&D 전략지원 협력
시·도, 테크노파크, 지역 전담기관. Observatory 시연·시범 분석·공동기획을 지원합니다.
- 협력 수요서 접수
- 시범 분석(권역 1개 심층) 협의
관심 등록
아래 정보를 남겨주시면 담당자가 확인 후 연락드립니다.