견적

1. 개요 (Overview)

AI & 오픈사이언스 연구 포럼은
AI 기반 연구혁신(AI4Science), 데이터 공유 및 개방정책, 연구 재현성(Reproducibility), 국제 공동연구, 연구윤리 및 책임 있는 AI(RAI) 등을 중심으로 학계·정부·산업·국제기구가 함께 논의하는 글로벌 연구 협력 포럼입니다.

참석자는
정부 R&D 정책기관, 대학·연구소 연구자, AI 연구자, 출판사·학술사, Open Science 관련 국제기구(UNESCO·OECD), 오픈데이터 플랫폼 기업, 스타트업, 연구윤리 전문가 등으로 구성됩니다.

통역사는 AI 기술 + 학술정책 + 국제규범 + 윤리 프레임워크가 결합된 복합적 내용을
정확하고 중립적으로 전달해야 하는 고난도 동시통역을 수행합니다.

2. 주요 주제 예시 (Key Topics)

✔ 오픈사이언스(Open Science) 글로벌 흐름

• UNESCO Recommendation on Open Science

• 연구데이터 개방(FAIR Principles: Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)

• 학술출판(Open Access) 모델 변화

• 연구 평가·성과 체계 혁신(DORA Principles 등)

✔ AI 기반 과학혁신 (AI for Science / AI4Science)

• 대규모 언어모델(LLM)을 활용한 연구 자동화

• AI 기반 실험 디자인·가설 생성

• AI 시뮬레이션·과학 계산 촉진(Physics-informed ML, Molecular Modeling 등)

• 생명과학·재료과학·기후모델 등 분야별 사례

✔ 연구데이터 개방과 데이터 인프라

• 국가 R&D 데이터 플랫폼

• 클라우드 기반 연구 인프라(Open Data Repository, HPC, AI 컴퓨팅)

• 데이터 공유의 기술·법적 제약(저작권, 개인정보, 보안 등)

✔ 국제공동연구 및 글로벌 협력

• 글로벌 메가사이언스 프로젝트

• Cross-border data transfer & research mobility

• 국제기구의 연구혁신 정책(OECD STI, UNESCO, EU Horizon Europe)

✔ 윤리·거버넌스·책임 있는 AI

• Responsible AI (RAI), Algorithmic Transparency

• Bias, reproducibility, explainability 문제

• AI 연구의 안전성, dual-use risk(이중용도 위험)

• 연구 무결성(Research Integrity)·데이터 관리 윤리

3. 통역 형태 (Interpretation Format)

4. 요구 역량 (Required Competencies)

• AI/ML 연구 기술 이해
  (LLM, supervised learning, simulation models, computational science)

• 오픈사이언스·학술정책·연구윤리 용어 숙지
  (open access, research integrity, FAIR data principles 등)

• 기술 발표(모델·알고리즘) vs. 정책 발표(규범·제도) 간 톤 전환 능력

• 수치·도표·프로세스 기반 연구 발표에 대한 빠른 해석 능력

• 국제기구 문체와 중립적 어조 유지 능력
  (UNESCO/OECD policy language)

• 민감한 주제(개인정보, 연구 부정행위, AI 윤리 등)에 대한 절제된 해석

5. 실제 통역 사례 (Sample Interpretation Cases)

• UNESCO Open Science Global Forum

• OECD Science, Technology & Innovation Policy Seminar

• AI for Science Global Summit – LLM & Simulation Research

• 국가 R&D 데이터 플랫폼 및 연구혁신 전략 세미나

• 학술출판사(Open Access) 국제 컨퍼런스 통역

• Research Integrity & Responsible AI Workshop

6. 통역 시 유의사항 (Interpretation Notes)

✔ 정책·국제규범 용어 정확성

• Open Access → 오픈액세스(무료 학술 접근)

• FAIR Data → 찾기 쉬움·접근성·상호운용성·재사용성

• Research Integrity → 연구 무결성

• Data Governance → 데이터 거버넌스

✔ AI 연구 용어 정확성

• Foundation Model → 기초 모델

• Physics-Informed Neural Network (PINN) → 물리정보 신경망

• Reproducibility Crisis → 재현성 위기

✔ 국제기구 톤과 정책 문체 유지

• “recommendation”, “framework”, “guideline” 등
  미묘한 법적·정책적 수준 차이를 정확히 구분하여 전달해야 함.

✔ 기술 시각자료(모델 구조·워크플로·수식) 즉시 해석

AI 연구 발표는 화면 변화가 빠르고 기술적이므로
시각자료 → 개념 → 적용 사례 순서로 자연스럽게 연결해 해석.

✔ 민감한 데이터·보안 이슈는 중립적으로

개인정보, 연구데이터 이전, 보안 리스크 등은
해석자의 의견 없이 원문 그대로 전달.

7. 요약 (Summary)

AI & 오픈사이언스 연구 포럼 동시통역은
AI 기술, 연구혁신, 국제협력, 데이터 정책, 윤리·거버넌스가 결합된 고난도 통역 분야입니다.

필수 역량은 다음과 같습니다:

• AI 연구 개념과 데이터 인프라 이해

• 오픈사이언스·국제정책 언어 해석 능력

• 재현성·윤리·규범 등 민감한 주제에 대한 중립성 유지

• 데이터·수식·모델 구조 중심 발표에 대한 즉각적 대응력

AI 시대 연구혁신의 핵심 메시지를
정확하고 전문적으로 전달하는 능력이 요구됩니다.