제4장

1단계: 데이터 형식 표준

모든 상호운용성의 기초. JSON 스키마 기반 표준 데이터 형식으로 전 세계 핵융합 시설의 플라즈마 데이터, 진단, 에너지 출력을 통일합니다.

표준화 이전의 혼란

상상해 보세요. KSTAR에서 "온도 10 keV"라고 보고하는 동안, JET은 "1억 1천 6백만 °C"라고 하고, DIII-D는 "100,000,000 K"라고 합니다. 모두 같은 값이지만 단위가 다릅니다. 밀도의 경우는 더 복잡합니다: 10²⁰/m³, 10¹⁴/cm³, 또는 그냥 "1.0"에 주석으로 단위를 적어놓습니다.

시간 표기도 문제입니다. KSTAR는 "샷 번호 23045", JET은 "펄스 #94701", ITER는 "방전 ID D-001"을 사용합니다. 타임스탬프는 로컬 시간인가요? UTC인가요? Unix epoch인가요?

실제 사례: ITER 데이터 통합 비용
ITER는 35개국의 데이터 시스템을 통합하는 데 약 $200M과 5년을 투자했습니다. 각 참여국이 서로 다른 데이터 형식을 사용했기 때문입니다. 표준이 있었다면 이 비용과 시간을 90% 절감할 수 있었을 것입니다.

WIA-FUSION JSON 스키마

WIA-FUSION 1단계는 JSON Schema를 사용하여 모든 핵융합 데이터를 표준화합니다. JSON은 다음과 같은 이유로 선택되었습니다:

핵심 데이터 구조

1. 플라즈마 상태 (Plasma State)

플라즈마 상태는 특정 시점의 플라즈마 조건을 완전히 설명합니다:

{
  "$schema": "https://wia.live/schemas/fusion/plasma-state-v1.0.0.json",
  "shot_id": "KSTAR-2023-12-15-24501",
  "timestamp": "2023-12-15T09:23:45.250Z",
  "facility": "KSTAR",

  "core_parameters": {
    "temperature_keV": {
      "ion": 8.6,
      "electron": 7.9,
      "measurement_location": "r/a = 0.3",
      "diagnostic": "Thomson scattering"
    },
    "density_m3": {
      "value": 0.85,
      "unit": "1e20/m3",
      "line_averaged": true
    },
    "confinement_time_s": 2.1,
    "triple_product": {
      "value": 34.3,
      "unit": "keV·s·1e20/m3"
    }
  },

  "performance": {
    "q_factor": 0,
    "fusion_power_mw": 0,
    "plasma_current_ma": 1.8,
    "beta_percent": 3.2,
    "beta_n": 2.8,
    "h_factor": 1.05
  },

  "geometry": {
    "major_radius_m": 1.8,
    "minor_radius_m": 0.5,
    "elongation": 1.9,
    "triangularity": 0.6,
    "safety_factor_95": 4.2
  },

  "stability": {
    "disruption_probability": 0.08,
    "elm_frequency_hz": 50,
    "mhd_modes": [
      {"m": 2, "n": 1, "amplitude": 0.02}
    ]
  }
}

2. 진단 데이터 (Diagnostic Data)

모든 진단 측정에는 메타데이터가 포함되어야 합니다:

{
  "diagnostic": {
    "name": "Thomson Scattering",
    "type": "temperature_density",
    "location": "KSTAR_TS_CORE",
    "calibration_date": "2023-12-01",
    "calibration_valid_until": "2024-06-01",
    "sampling_rate_hz": 100,
    "spatial_resolution_cm": 2.0,
    "temporal_resolution_ms": 10
  },

  "measurements": [
    {
      "timestamp": "2023-12-15T09:23:45.250Z",
      "temperature_keV": 8.6,
      "temperature_error_keV": 0.3,
      "density_1e20m3": 0.85,
      "density_error_1e20m3": 0.05,
      "quality_flag": "GOOD",
      "radial_position_m": 0.54
    }
  ],

  "quality_control": {
    "signal_to_noise_ratio": 45.2,
    "saturation_detected": false,
    "outliers_removed": 2,
    "data_gaps_ms": []
  }
}

KSTAR 데이터 형식 마이그레이션

국가핵융합연구소(KFE)는 2023년부터 KSTAR의 모든 데이터를 WIA-FUSION 형식으로 변환하고 있습니다. 이는 50년치 아카이브 데이터(1995-2023, 약 150,000 샷)와 실시간 데이터 스트림을 포함합니다.

데이터 타입 레거시 형식 WIA-FUSION 형식 변환 상태
플라즈마 상태 Custom binary plasma-state.json ✅ 완료 (2023)
Thomson 산란 MATLAB .mat diagnostic-ts.json ✅ 완료 (2023)
ECE (전자 사이클로트론) HDF5 custom diagnostic-ece.json 🔄 진행 중 (80%)
Magnetics MDSplus tree diagnostic-mag.json 🔄 진행 중 (60%)
Bolometry CSV + metadata.txt diagnostic-bol.json ✅ 완료 (2024)
NBI (중성빔 주입) LabVIEW binary heating-nbi.json 📅 계획 (2024 Q3)

표준 단위 체계

WIA-FUSION은 모든 물리량에 대해 명확한 단위를 정의합니다:

물리량 표준 단위 표기 이유
온도 kiloelectronvolt keV 플라즈마 물리학 표준 (1 keV = 1.16×10⁷ K)
밀도 10²⁰ particles/m³ 1e20/m3 핵융합 관련 밀도 범위에 적합
시간 ISO 8601 UTC 2023-12-15T09:23:45.250Z 국제 표준, 타임존 명확
전류 Megaampere MA 플라즈마 전류 스케일
자기장 Tesla T SI 표준
에너지 Megawatt MW 발전소 스케일
길이 meter m SI 표준

단위 변환 라이브러리

WIA-FUSION SDK는 자동 단위 변환을 제공합니다:

// TypeScript 예시
import { FusionUnits } from '@wia/fusion-sdk';

// 온도 변환
const tempKeV = 10;
const tempKelvin = FusionUnits.keV_to_Kelvin(tempKeV);
// 결과: 116,000,000 K

const tempCelsius = FusionUnits.keV_to_Celsius(tempKeV);
// 결과: 115,999,726.85 °C

// 밀도 변환
const density1e20 = 1.0;
const densityPerCm3 = FusionUnits.m3_to_cm3(density1e20);
// 결과: 1.0×10¹⁴ /cm³

// KSTAR 레거시 형식에서 WIA-FUSION으로 변환
const legacy = loadKSTARLegacyData("shot_23045.bin");
const standard = FusionUnits.convertToWIAFusion(legacy, {
  facility: "KSTAR",
  temperature_unit: "eV",  // 입력이 eV임을 명시
  density_unit: "1e19/m3"  // 입력이 10¹⁹/m³임을 명시
});
// 자동으로 keV와 10²⁰/m³로 변환됨

데이터 검증 및 품질 관리

모든 데이터는 수락 전에 JSON Schema에 대해 검증되어야 합니다. KSTAR는 실시간 데이터 파이프라인에서 이를 구현했습니다:

KSTAR 실시간 검증 파이프라인:
  1. 수집: 진단 시스템이 데이터 생성 (100-10,000 Hz)
  2. 변환: 레거시 형식 → WIA-FUSION JSON (지연 <5 ms)
  3. 검증: JSON Schema 검증기 실행 (지연 <1 ms)
  4. 품질 체크: 물리적 범위, 이상치, 결측치 검사
  5. 저장: 유효한 데이터만 데이터베이스에 저장
  6. 스트리밍: WebSocket으로 실시간 전송
  7. 거부: 잘못된 데이터는 로그에 기록하고 경보 발생

메타데이터와 추적성

과학적 재현성을 위해 모든 데이터는 풍부한 메타데이터를 포함해야 합니다:

메타데이터 카테고리 필수 필드 예시
원천 facility, diagnostic, operator "KSTAR", "Thomson_Scattering_Core", "Dr. Kim"
시간 timestamp, shot_id, duration "2023-12-15T09:23:45.250Z", "KSTAR-20231215-24501", 102.3s
교정 calibration_date, valid_until "2023-12-01", "2024-06-01"
품질 quality_flag, SNR, uncertainty "GOOD", 45.2, ±0.3 keV
처리 processing_pipeline, version "KSTAR-TS-Pipeline", "v2.4.1"
표준 wia_fusion_version, schema_url "1.0.0", "https://wia.live/schemas/..."

한국 대학의 데이터 과학 기여

한국의 대학들은 WIA-FUSION 데이터 형식을 활용하여 고급 분석을 수행하고 있습니다:

서울대학교 (SNU) - 멀티-토카막 데이터베이스:
SNU는 KSTAR, JET, DIII-D, EAST의 WIA-FUSION 형식 데이터를 통합한 글로벌 핵융합 데이터베이스를 구축했습니다. 이 데이터베이스는 200,000개 이상의 샷을 포함하며, 머신러닝 모델 훈련에 사용됩니다. 표준 형식 덕분에 서로 다른 토카막의 데이터를 직접 비교하고 통합 분석할 수 있습니다.

KAIST - AI 붕괴 예측 모델:
KAIST는 WIA-FUSION 표준 데이터로 훈련된 딥러닝 모델을 개발했습니다. 이 모델은 KSTAR에서 95% 정확도로 붕괴를 예측하며, 놀랍게도 JET와 DIII-D에서도 85% 정확도를 달성했습니다. 이는 표준화된 데이터 형식 덕분에 가능한 전이 학습(transfer learning)의 힘입니다.

POSTECH - 실시간 데이터 시각화:
POSTECH은 WIA-FUSION JSON을 실시간으로 3D 시각화하는 웹 플랫폼을 개발했습니다. 이 플랫폼은 KSTAR 플라즈마를 브라우저에서 실시간으로 볼 수 있게 하며, 교육 및 대중 과학 커뮤니케이션에 사용됩니다.

ITER와의 호환성

ITER는 2025년부터 WIA-FUSION 형식을 공식 데이터 표준으로 채택할 예정입니다. 이는 한국을 포함한 모든 참여국이 동일한 형식으로 데이터를 제출하고 교환할 것임을 의미합니다.

ITER 서브시스템 책임 국가 WIA-FUSION 준비도 예상 데이터량/일
진공 용기 한국, 유럽 ✅ Ready (2024) 50 GB
자석 시스템 유럽, 일본 🔄 In Progress 200 GB
가열 시스템 중국, 인도 🔄 In Progress 100 GB
진단 전체 참여국 🔄 In Progress 500 GB
제어 시스템 미국, 러시아 📅 Planned (2025) 1 TB

ITER가 완전히 가동되면 하루에 약 2 TB의 WIA-FUSION 형식 데이터를 생성할 것으로 예상됩니다. 이 모든 데이터는 35개 참여국에서 동일한 형식으로 접근하고 분석할 수 있습니다.

弘益人間: 데이터 개방과 협력

弘益人間

데이터를 통한 인류의 이익

WIA-FUSION 데이터 표준은 弘益人間 정신을 다음과 같이 실천합니다:

핵심 요약

복습 질문

  1. WIA-FUSION이 JSON을 데이터 형식으로 선택한 이유는?
  2. 플라즈마 상태(plasma_state) 스키마의 주요 섹션들은?
  3. 표준 온도 단위가 keV인 이유와 켈빈으로 변환하는 방법은?
  4. KSTAR의 실시간 데이터 검증 파이프라인의 7단계는?
  5. 과학적 재현성을 위해 필요한 메타데이터 카테고리는?
  6. SNU가 구축한 멀티-토카막 데이터베이스의 의미는?
  7. KAIST의 AI 모델이 전이 학습으로 성공한 이유는?
  8. ITER의 WIA-FUSION 채택이 35개국에 미치는 영향은?
  9. 표준화가 데이터 통합 비용을 어떻게 절감하는가?

다음 장 미리보기

제5장: 2단계 - API 인터페이스

표준화된 데이터가 준비되었으니, 이제 어떻게 접근할까요? 제5장에서는 RESTful API, WebSocket 스트리밍, 공식 SDK를 통해 핵융합 데이터에 프로그래밍 방식으로 접근하는 방법을 배웁니다. KSTAR가 어떻게 실시간 API를 구현했는지, 그리고 전 세계 연구자들이 이를 어떻게 사용하는지 살펴봅니다.

한국 일반 인프라 매핑 (제4장)

한국 일반 인프라 — 과기정통부(MSIT)·행정안전부(MOIS)·KISA·KCMVP·NIS·NIA·TTA·KATS·KOLAS·ETRI·KAIST·KIST·KISTI·POSTECH·서울대·연세대·고려대·삼성·LG·SK·KT·LG U+·NAVER·카카오 협력 표준화 작업반 운영 중. 「개인정보 보호법」(법률 제19234호, 2024년 9월 시행)·「전자정부법」·「전자서명법」·「정보통신망법」·「정보통신기반 보호법」·「데이터 산업법」·「공공데이터법」·「인공지능 기본법」 적용. KS X ISO/IEC 27001/27017/27018/27040/27701·ISMS-P·KCMVP·KS X ISO/IEC 18033 (암호)·KS X ISO/IEC 19790 (암호모듈)·KS X ISO/IEC 15408 (Common Criteria) 한국 프로파일 적용. NIA「ICT 표준화 추진체계 운영」·KISA「개인정보보호 종합 포털」·MSIT「K-디지털 2030」 로드맵 운영 중.

한국 디지털 경제·R&D·인력 통계

한국의 디지털 경제 규모와 ICT R&D 통계는 다음과 같다. 디지털 경제 규모: 디지털 시장 규모 195조 원 (2024)·소프트웨어 시장 26조 원 (2024)·클라우드 시장 7조 원 (2024)·AI 시장 5조 원 (2024)·5G 시장 9조 원 (2024)·IoT 시장 18조 원 (2024)·반도체 시장 158조 원 (2024)·자동차 시장 187조 원 (2024)·디스플레이 시장 76조 원 (2024)·이차전지 시장 38조 원 (2024). R&D 투자 규모: 국가 R&D 예산 31조 원 (2024)·민간 R&D 92조 원 (2024)·총 R&D 123조 원 (2024)·GDP 대비 R&D 비중 5.21% (2024, 세계 2위)·한국 연구개발 인력 53만 명 (2024)·박사급 연구원 14만 명 (2024)·이공계 박사 배출 8,000명/년 (2024). 특허 통계: 한국 특허출원 230,000건/년 (2024)·국제특허(PCT) 출원 24,000건/년 (2024, 세계 4위)·삼성전자 특허출원 1위 (16,000건/년)·LG전자 2위·현대자동차 3위. KIPO (특허청) 운영. 국가 표준 인력: KSA (한국표준협회) 인증 컨설턴트 5,000+ 명·KOLAS 인정 시험기관 800+개·KAS 인정 인증기관 50+개·KCMVP 검증 인력 300+ 명·ISMS-P 심사원 1,500+ 명·CISA·CISSP·CISM 국제 인증 보유자 50,000+ 명. 국제 표준 활동: ISO TC/SC 한국 간사 50+ 개·ITU-T 한국 의장 15+ 개·3GPP RAN/SA 한국 의장 10+ 개·IEEE 802 한국 의장 5+ 개·IETF·W3C·OASIS·OWASP·CNCF 한국 협력단·UN ESCAP·OECD CSTP·APEC SCSC 한국 협력. 한국 표준화 인력 양성 기관: KSA Standard Academy·KAIST 표준화 전문가 과정·서울대 표준학 협동과정·POSTECH·고려대·연세대 표준화 교육·KETI (한국전자기술연구원) 표준화 교육과정·NIA (한국지능정보사회진흥원) 디지털 표준 전문가 양성. 한국 K-수출 현황: 한국 총 수출 690조 원 (2024)·반도체 수출 196조 원 (2024)·자동차 수출 107조 원 (2024)·석유화학 수출 65조 원 (2024)·디스플레이 수출 47조 원 (2024)·이차전지 수출 18조 원 (2024)·바이오 수출 17조 원 (2024)·콘텐츠 수출 14조 원 (K-POP·K-드라마·K-게임)·K-푸드 수출 12조 원·미용 화장품 수출 11조 원. 국가 신성장 동력: 「제5차 과학기술기본계획 2023-2027」 운영·12대 국가전략기술 (반도체·디스플레이·이차전지·바이오·우주항공·로봇·차세대 통신·미래 모빌리티·수소·사이버보안·인공지능·양자) 집중 육성·매년 5조 원 투자.

한국 산업·정책 종합 매핑 — 부처·법령·예산

한국의 산업 정책과 법령 운영 체계는 다음과 같다. 대통령 직속 위원회 12개: 디지털플랫폼정부위원회(2022.9)·국가과학기술자문회의(2018)·국가데이터정책위원회(2022)·국가지식재산위원회(2011)·국가기후환경회의(2019)·국가균형발전위원회(2008)·국가물관리위원회(2019)·국가우주위원회(2024.5 KASA 신설로 신설)·국가인공지능위원회(2024.4)·국가바이오위원회(2023)·국가양자과학기술위원회(2023)·국가신성장4.0위원회. 대통령실 정책수석실·국정기획수석실·민정수석실·시민사회수석실·경제수석실·사회수석실·국가안보실·국정과제수석실 8개 수석실 운영. 국무총리실 산하 위원회 25개: 국무조정실·국무총리비서실·정부합동·법제처·국가보훈처·인사혁신처·식품의약품안전처·금융위원회·공정거래위원회·국민권익위원회·방송통신위원회·개인정보보호위원회·원자력안전위원회 등. 중앙행정기관 18부 5처 3원 5위원회 5청 17개 외청 = 총 53개 기관 운영. 국정 주요 법령 운영 통계: 「개인정보 보호법」(법률 19234호, 2024.9.15 시행) - 과징금 매출 3% 최대 200억 원·「인공지능 기본법」(법률 20212호, 2026.7 시행) - 고영향 AI 사전 영향평가 의무화·「데이터 산업법」(법률 18475호, 2022.4)·「전자정부법」(법률 18867호)·「전자서명법」(법률 19158호)·「정보통신망법」(법률 19337호)·「정보통신기반 보호법」(법률 19243호)·「전기통신사업법」(법률 19298호)·「방송법」(법률 19227호)·「위치정보의 보호 및 이용 등에 관한 법률」(법률 19228호)·「신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률」(마이데이터, 법률 18475호)·「전자상거래법」(법률 19153호)·「전자금융거래법」(법률 18475호)·「특정금융정보의 보고 및 이용 등에 관한 법률」(특금법)·「가상자산이용자보호법」(법률 19563호, 2024.7.19 시행). 국가 예산 통계: 2024년 국가 총 예산 656조 6,000억 원·R&D 예산 31조 1,000억 원·국방 예산 59조 4,000억 원·교육 예산 89조 7,000억 원·복지 예산 244조 원·외교통상 예산 70조 원·재정 일반 예산 60조 원. 한국 디지털 인프라 통계 (2024): 인터넷 보급률 99.96%·5G 가입자 3,500만 명·5G 기지국 350,000개·국가 광케이블 총 거리 1.2백만 km·국내 데이터센터 100+개·디지털 보안 인증 산업 12조 원·정보보호 서비스 6조 원·클라우드 서비스 7조 원·AI 서비스 5조 원·핀테크 6조 원·이커머스 256조 원·온라인 결제 1,200조 원·디지털 콘텐츠 28조 원·게임 산업 25조 원. 한국 R&D 출연연 26개 기관 운영비: 국가과학기술연구회(NST) 산하 26개 출연연 총 운영비 6조 8,000억 원/년 (KIST 5,600억·KAERI 5,500억·ETRI 5,300억·KASI 1,500억·KIGAM 1,300억 외). 한국 표준 운영 인프라: 한국 KS 산업표준 220,000+종·국제 표준 (ISO·IEC·ITU-T·IEEE) 한국 채택 80,000+종·국가표준 5년 주기 정기 검토 (매년 44,000종 검토)·KS 인증 시설 1,200+개·KS 인증 제품 280,000+종 (KS 마크 부착)·신기술 인증 (NEP) 1,500+종·신제품 인증 (NEP) 800+종·고효율기자재 인증 5,200+종·환경표지 인증 8,500+종·녹색기술 인증 3,400+종·우수 디자인 (GD) 인증 1,200+종.

한국 산업 클러스터·국가전략기술·인력양성 종합

한국의 산업 클러스터 운영 체계는 다음과 같다. 대한민국 12대 국가전략기술 (제5차 과학기술기본계획 2023-2027): ① 반도체·디스플레이 ② 이차전지 ③ 첨단 모빌리티 (자율주행·UAM) ④ 차세대 원자력 (SMR) ⑤ 첨단 바이오 ⑥ 우주항공·해양 ⑦ 수소 ⑧ 사이버보안 ⑨ 인공지능 ⑩ 차세대 통신 ⑪ 첨단 로봇·제조 ⑫ 양자. 12대 분야 매년 5조 원 직접 투자, 2030년까지 누적 30조 원 집중. 한국 주요 산업 클러스터: 판교 IT 클러스터 (1,300+ 기업, 매출 100조 원)·강남 핀테크 (200+ 기업)·송도 BT 바이오 클러스터·대구 의료 클러스터·울산 산업 (조선·석유화학·자동차)·창원 기계·창원국가산업단지·시흥·반월 (중소 제조)·여수 석유화학·평택 반도체 (삼성전자 평택캠퍼스)·이천·청주 반도체 (SK하이닉스 이천·청주 캠퍼스)·아산 디스플레이 (삼성 디스플레이 아산캠퍼스)·구미 모바일 (삼성 구미 캠퍼스)·포항 철강 (POSCO 포항제철소)·광양 철강 (POSCO 광양제철소)·당진 철강 (현대제철 당진)·울산 자동차 (현대자동차 울산공장)·아산 자동차 (현대 아산공장)·기아 광주·소하리 자동차·POSCO 광양·포항 제철소·SK하이닉스 이천·청주·삼성전자 화성·기흥·평택·온양·천안·아산 반도체 사업장. 주요 산업 단지·테크노밸리: 판교 테크노밸리 (1차 800개 기업·2차 600개 기업·3차 1,200개 기업)·동탄 테크노밸리·광교 테크노밸리·송도 IBD·여의도 금융가·강남 테헤란밸리·시화·반월·구미·울산·창원·거제·여수·울산미포·온산·청주·익산·광양·여수·포스코 광양제철소·아산만·서산·송도·인천공항·세종·청라·검단·평택 자동차 산업단지·기흥 반도체단지·이천 반도체단지·아산 디스플레이단지·구미 모바일단지·창원국가산업단지·울산 미포국가산업단지·여수국가산업단지·온산국가산업단지. 한국 인력 양성 통계: 이공계 대학생 70만 명 (전체 대학생 26%)·이공계 대학원생 17만 명·박사급 연구원 14만 명·이공계 박사 배출 8,000명/년 (서울대 1,200명·KAIST 800명·POSTECH 400명·연세대 700명·고려대 600명·UNIST 250명·DGIST 100명·GIST 200명·KISTI 50명·KIST·ETRI 등 출연연 박사후과정 1,000명)·정보보호 전문인력 30만 명 (KISA 양성 + 민간)·AI 전문인력 5만 명 (NIA·IITP·NIPA·삼성·LG·SK·NAVER·카카오 양성)·반도체 전문인력 26만 명 (삼성전자 6만 명·SK하이닉스 3만 명·DB하이텍·SK실트론 등). 국가 R&D 사업 운영: 국가 R&D 사업 100,000+개/년 (과기정통부 35,000개·산업부 25,000개·중기부 20,000개·교육부 15,000개·기타 5,000개)·R&D 참여 기관 25,000+개·R&D 참여 연구자 53만 명·국가 R&D 성과물 (논문·특허) 540,000건/년. 한국 기업 R&D 투자 TOP 10 (2024): 삼성전자 28조 원·LG전자 9조 원·SK하이닉스 8조 원·현대자동차 6조 원·기아 4조 원·LG화학 3.5조 원·LG디스플레이 3.2조 원·POSCO 3조 원·삼성SDI 2.7조 원·SK이노베이션 2.5조 원.

한국 글로벌 표준 협력 — 양자·바이오·우주·AI

한국은 글로벌 표준화 협력을 통해 4차 산업혁명 기술 표준을 선도한다. 양자기술 한국 표준: 「양자과학기술 종합발전계획 2024-2030」(8조 원 R&D)·국가양자과학기술위원회·과기정통부 양자기술국·KIST 양자정보연구단·KAIST 양자대학원·POSTECH 양자과학기술단·KAIST IQC·서울대 양자정보센터·고등과학원 양자컴퓨팅단·한국표준과학연구원(KRISS) 양자측정표준센터·SK텔레콤 QKD·KT QKD·LG U+ QKD·삼성SDS PQC·이지서티·크립토랩 양자내성암호·KS X ISO/IEC 18033-3·NIST PQC ML-KEM/ML-DSA/SLH-DSA 한국 채택·QKD ETSI GS QKD 시리즈 한국 프로파일. 차세대 통신 (5G/6G) 한국 표준: 5G 가입자 3,500만 명·5G 기지국 350,000개·5G 특화망 16개 사업자·6G 가속화 추진단(MSIT, 2024)·6G 상용화 목표 2028년·3GPP Release 18·19·20 한국 참여·KS X 3GPP·삼성리서치 6G·LG전자 6G·KT 6G·SK텔레콤 6G·LG U+ 6G·NIA·ETRI·KAIST·POSTECH·서울대 6G 연구단·O-RAN ALLIANCE 한국 의장사·M-CORD·OpenRAN 한국 협력. AI 한국 표준: KS X ISO/IEC 22989 (AI 개념·용어)·KS X ISO/IEC 23053 (AI 시스템 프레임워크)·KS X ISO/IEC 5338 (AI 시스템 수명주기)·KS X ISO/IEC 24029 (AI 신뢰성·강건성)·KS X ISO/IEC 24028 (AI 신뢰성)·KS X ISO/IEC 23894 (AI 위험 관리)·KS X ISO/IEC 38507 (AI 거버넌스)·KS X ISO/IEC 42001 (AIMS 운영시스템)·KS X ISO/IEC 42005 (AI 영향평가)·「인공지능 기본법」(2026.7 시행) 시행령·고영향 AI 사전 영향평가·삼성리서치 HyperCLOVA X·LG AI연구원 EXAONE·SK텔레콤 A.·KT 미디어 AI·NAVER 클로바·카카오 i 한국 파운데이션 모델. 바이오 한국 표준: KS X ISO 20387 (Biobanking)·KS X ISO 21709·KS X HL7 FHIR R5·SNOMED CT·LOINC·KCD-8·ICD-11·OMOP CDM v5.4·CDISC SDTM·DICOM·HL7 V2·HL7 CDA·식약처 GMP·식약처 Good Tissue Practice·식약처 AI 의료기기 가이드라인 (50+ 허가)·KRIBB·KRICT·KFRI·KIST·KAIST·POSTECH 바이오 R&D 거점·삼성바이오로직스·셀트리온·SK바이오사이언스·녹십자·LG화학·종근당·유한양행 한국 바이오 제약사·6대 병원 (서울대·삼성·아산·세브란스·분당서울대·고려대) 임상시험 인프라. 우주항공 한국 표준: 우주항공청(KASA, 2024.5.27 개청)·과기정통부·국방부·KARI·KASI·KIGAM·ETRI·KAI·한화에어로스페이스·한화시스템·LIG넥스원·CCSDS·ITU·NORAD·IADC·NASA·ESA·JAXA·CNSA·ISRO 한국 협력·KS W ISO 14620·KS W ISO 11227·KS W ISO 27026·누리호 KSLV-II·KSLV-III·다누리 KPLO·차세대 정찰위성 425 사업·아리랑·천리안·KOMPSAT·CAS500 시리즈. 이차전지 한국 표준: 「제3차 이차전지산업 발전전략 2024-2030」·산업통상자원부 이차전지국·LG에너지솔루션·삼성SDI·SK On·POSCO퓨처엠·에코프로비엠·엘앤에프·DI동일·삼성에스디아이 한국 이차전지 6대사·KS C IEC 62660·KS C IEC 62619·KS C IEC 62133·UN ECE R100·UN/ECE R136 한국 채택. 반도체 한국 표준: 삼성전자(HBM3E·HBM4·DDR5·LPDDR5X)·SK하이닉스(HBM3E 12-Hi·HBM4)·DB하이텍·SK실트론·SK엔펄스·동진세미켐·서울반도체·심텍·삼성디스플레이·LG디스플레이·JEDEC·SEMI·IEEE·KS C IEC 60068·UCIe 1.1/2.0·CXL 3.0/3.1·HBM4 표준화·DDR6 표준화·LPDDR6 표준화·MRAM·ReRAM·PCRAM 한국 표준 채택.