요약문 1. 제 목 : 생성형 AI에 대응한 SW 인재 양성 정책 방향 연구 2. 연구 목적 및 필요성 생성형 AI의 혁신적인 기술 발전으로 편리한 사용 방법과 접근, 창의적인 정보 생성, 효율적 정보 확보 등의 장점으로 생성형 AI의 활용이 확대되고 있다. 생성형 AI는 경제, 사회, 교육 등 전반에 영향을 미칠 것으로 예상되며, 이미 그 사용 효과가 증명되고 있다. 생성형 AI는 특히 기술자 그룹에 많은 영향을 미칠 것으로 예측되며, 코드 자동 생산, 코드 자동 완성 등 SW 개발 관련 기능의 효율성과 편리성으로 개발자들이 현업에서 이미 많이 활용하고 있다. 생성형 AI 기술 발전 및 업무 적용 속도로 보아 생성형 AI에 의한 개발 환경, 개발 방식, 역량 등의 변화는 매우 클 것으로 예상된다. 이러한 변화에 대한 사회·경제적 혼선을 줄이고 관련 인력양성의 기회로 연결할 수 있도록 디지털 인력양성 정책의 변화가 필요하다. 위 배경 및 필요성에 따라 본 연구는 생성형 AI가 개발 업무에 미치는 영향을 분석하고, 이에 따른 디지털 인재양성 정책 방향을 제시하고자 한다. 3. 연구의 구성과 범위 연구는 다음과 같이 5장으로 구성된다. 제1장 서론 “SW 개발 환경 변화에 따른 디지털 인재양성 정책 방향” 연구 배경, 목적, 연구의 개략적인 내용, 연구 방법을 기술한다. 제2장 생성형 AI 기술 진화 및 국내외 정책 방향 디지털 인재 정의와 역량을 해석하고, 생성형 AI의 개념과 시장 전망을 정리한다. 생성형 AI시대의 국내외 디지털 인재 양성 정책 동향을 분석하고, 국내외 기업의 생성형 AI 대응 및 인재 확보 경쟁에 대해 비교·종합한다. 제3장 SW 개발 환경변화에 따른 개발 업무 변화 생성형 AI가 개발 업무에 미치는 영향을 소프트웨어 개발 프로세스에 따라 문헌 연구, 전문가 심층 인터뷰, 전문가 설문을 통해 분석한다. 소프트웨어 개발 프로세스는 요구분석, 설계, 구현, 테스트 단계로 나누어 단계별 생성형 AI의 활용 가능성과 영향에 대해 분석한다. 생성형 AI가 개발자에 미치는 영향을 분석하기 위해 O*NET의 컴퓨터 프로그래머, 소프트웨어 개발자, 웹 개발자의 작업(Task)별 영향을 평가한다. 제4장 생성형 AI 시대에 대응한 디지털 인재양성 분석 결과에 기반하여, 생성형 AI 관련 디지털 인력 확보 정책의 기본 방향을 제안하고 디지털 인력양성을 위한 교육 환경 구축, 지속적이고 효율적인 디지털 인재 확보 추진을 제안한다. 제5장 결론 연구의 방법은 문헌분석, 전문가 심층 인터뷰, 전문가 설문을 통해 생성형 AI가 개발 업무에 미치는 영향을 분석하고, 생성형 AI 시대에 대응한 디지털 인재양성 정책 방향을 제안한다. 4. 연구 내용 및 결과 본 연구는 디지털 인력 중 특히 수요가 많은 개발자에 초점을 맞춰, 그들의 작업에서 코드 자동 생성 기능 등에 의한 생성형 AI의 영향도를 분석한다. 이를 기반으로 개발자 및 디지털 전환 인력의 역할 변화를 고려하여 생성형 AI 시대의 디지털 인재 양성 정책 변화 및 방향을 모색한다. 디지털 인재를 넓은 의미에서‘디지털 신기술을 보유하고 디지털 전환을 주도하는 사람과 디지털 기술을 활용하는 모든 사람을 포함한 인력’으로 정의하고, 해외 기관 및 정부 부처가 공통적으로 제시한 디지털 신기술은 AI, 빅데이터, 소프트웨어 등임을 확인하였다. 디지털 인재 역량 요구사항 중 가장 수요가 많고 중요성이 커지는 기술은 Java, 파이썬, SQL 등 프로그래밍 언어와 애자일 방법론, 컴퓨터 공학 등 개발 관련 기술로 조사되었으며, 디지털 기술 중 2023년 선풍을 일으킨 생성형 AI는 코딩 보조 도구로써 코드 자동 생성, 자동 테스트, 주석 작성 등에 뛰어난 성능을 가지고 있어 프로그래밍 작업 시 영향을 많이 미칠 것으로 예상된다. 이에 따라 생성형 AI가 개발자 수준, 개발 난이도, 소프트웨어 유형 등 개발 조건에 따라 개발 생산성에 얼마나 영향을 주는지 분석한다. 1) 생성형 AI 기술의 진화 생성형 AI는 딥러닝 기술과 텍스트, 오디오, 이미지 또는 동영상 형태의 방대한 데이터를 활용하여 학습하고, 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술이다. 생성형 AI 기술은 1980년대 개발된 신경망, 2006년대 심층 신경망, 2010년대 트랜스포머 모델을 거치면서 성숙하였고, 성능이 향상된 컴퓨팅 파워, 폭발적으로 증가한 데이터를 사용하여 혁신적으로 발전하게 되었다. MS, Amazon, Google 등 빅테크 기업에서는 시장에서 경쟁 우위를 확보하고 새로운 수익원을 창출하기 위해 생성형 AI 기술을 개발하고 혁신적인 서비스를 출시하는 데 매진하고 있다. 자동차, 의료 등의 산업에서도 생성형 AI를 이용한 수익 창출을 위해 차별화된 제품을 개발하고 있을 뿐 아니라 업무 효율성 향상을 위해서도 생성형 AI 기술을 도입하고 있다. 또한 생성형 AI 기술과 관련 인재를 확보·유지하기 위해 총력을 기울이고 있는데, 오픈AI, 구글 등 글로벌 빅테크 기업은 물론 아시아·태평양 지역기업들 또한 생성형 AI 인재 부족을 해결하기 위해 많이 노력하고 있다. 2) 국내·외 디지털 인재 양성 정책 생성형 AI 기술의 진화와 그에 따른 우수 디지털 인재 수급 등의 문제 발생에 신속 대응하기 위해 미·중·영·일본 등 해외 주요국에서는 기존 AI 관련 정책에 더해 다양한 대응방안을 마련하고 있다. 미국의 AI 정책은 글로벌시장에서 AI 경쟁력을 유지하고, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 발전을 추구하는 것이다. AI 인재 확보를 위해 「국가 AI R&D 전략계획」, 「안전하고 신뢰성 있는 AI를 위한 행정명령」 등을 통해 AI 분야에 필요한 기술 인력을 평가하여 교육하고 글로벌 AI 인력 확보를 위해 비자 제도를 개편하였다. 또한 「인공지능교육법」을 제정하여 AI 오용 가능성을 감소시키고, 정부 관련 직원들이 정부의 수요에 가장 적합한 인공지능 시스템을 도입할 수 있도록 하기 위해 연방 행정 각부, 산하기관 등에 AI 교육을 시행하고 있다. 중국은 「고등교육기관 AI 혁신 행동 계획」,「중국 인공지능 인재양성 백서」등을 통해 국가 주도로 AI 인재를 양성하고 있으며, 대학을 중심으로 기업이 보조하는 형태의 인재 양성을 추진하고 있다. 대학에서 실무에 바로 투입할 수 있는 실습 기반 교육을 하고, 빅테크 기업에서는 인공지능 대회, 단기 교육을 통해 실전 경험 강화를 유도하고 인재 인증 제도를 활성화하여 AI 인재 양성을 추진하고 있다. 영국도 「영국 디지털 전략」에서 영국의 기술 기업이 혁신하고 성장하는데 필요한 인력과 자금 확보를 표명하고, 해외 우수 인재 확보를 위해 새로운 비자를 대폭 신설하였다. 일본은 「AI 전략」, 「초·중등 교육 단계에서의 생성형 AI 활용에 관한 잠정적 가이드라인」 등을 발표하고, 초·중등 교육에서부터 수리·데이터사이언스·AI 이론을 학습시키는 한편 첨단 AI 기술과 기술 표준화의 국제주도권 확보를 위해 해외 우수 인재 유치 및 국제 공동 연구를 지원하는 정책과 사업을 펼쳐오고 있다. 주요국은 디지털 인재 양성을 위해 디지털 리터러시 교육과정을 확대하고, 대학 학위프로그램을 확대하는 방향으로 정규교육 프로그램을 개편하고 있다. 기업의 AI 인재 양성을 강조하고 있으며, 글로벌 해외 인재 확보를 위한 제도를 개선하고 있다. 국내에서는 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해 2023년 4월「초거대 AI 경쟁력 강화 방안」을 발표하고, 「디지털 인재양성 종합방안」등 AI·SW 인력양성의 기존 정책의 기조를 유지하며, 초거대 AI 개발·활용에 전문화된 글로벌 수준의 인재를 추가 양성한다. 3) SW 개발 환경 변화에 따른 개발 업무 변화 분석 생성형 AI 기술이 개발 업무에 미치는 영향에 대해, 요구분석-설계-구현-테스트의 4단계로 구분되는 SW 개발 프로세스를 기준으로 분석하였다. 우선 관련 문헌조사 후 컴퓨터공학과 교수, 개발자와 SW 전문가 등으로 구성된 자문단을 구성하여 구조화된 설문지를 통해 전문가 심층 인터뷰를 수행하였다. 마지막으로 O*NET의 개발자 직무 Task 기반 분석을 수행하였다. 3-1) 문헌 연구 (SW 개발에 사용되는 AI 및 생성형 AI 기술 관련 연구와 활용 현황) 소프트웨어 코딩을 자동화하기 위해 기존에 특수 목적이나 일부 한정된 사람들이 MDD(모델주도방법론), 로우코드·노코드(LCNC) 도구를 주로 사용하였다. 최근에 널리 퍼진 생성형 AI 개발 도구는 개발자들이 SW 개발 시 일반적인 도구로 활용하고 있다. 동 배경하에, 개발자들이 코드 생성 외의 다른 작업에도 생성형 AI를 얼마나 활용하는지와 활용 가능성에 대해 검토한다. SW 개발 요구분석 단계는 고객과 소프트웨어 개발 그룹과의 기능에 대한 이해와 협의가 중요하기 때문에 자동화 도구를 활용한 작업이 쉽지 않다. 생성형 AI는 회의 내용을 요약하고, 텍스트 기반의 요구사항을 구조화하는데 제한적으로 활용되고 있다. 연구에서도 사용자 요구사항의 코드 구현 관련 추적성 개선에 관한 연구 등의 소수 연구가 진행되고 있다. SW 설계 단계는 문헌 자료를 찾기 어려울 정도로 생성형 AI를 많이 활용하지 않는 것으로 조사되었다. SW 구현 단계에서는 거대언어모델(LLM)의 기술적 특성으로 인해 생성형 AI가 자동 코드 생성 기능이 우수하여, 코드 생성, 코드 자동 완성, 코드 주석 작성, 리버스 엔지니어링(역공학) 등에 개발자들이 이미 많이 활용하고 있었다. 개발자들은 생성형 AI 기술을 이용한 상용화된 도구인 GitHub Copilot, ChatGPT, AWS CodeWhisperer 및 Tabnine 등을 통해 많은 시간이 소요되고 반복 작업이 많은 코드 생성에 대해 이를 많이 활용하고 있다. 물론 생성형 AI가 코드를 완벽하게 생성하는 것은 아니어서, 컴파일되지 않는 코드, 보안 취약성, 라이선스 침해 등의 문제가 있는 코드에 대해서는 개발자의 수정을 반드시 필요로 한다. 개발자들은 생성형 AI 개발 도구를 지원하는 프로그램 언어 종류, 자동 코드 생성·코드 자동완성·코드 리뷰 등 코딩 관련 기능, 테스트 및 보안 검증 기능 여부에 따라 각 도구를 선택하여 활용하고 있다. 연구에서는 OpenAI, MS, 구글 등 LLM 관련 업체의 생성형 AI 도구의 원리 및 개선, HumanEval 등으로 성능을 테스트한 관련 논문들을 상당히 많이 발표되어 있다. 문헌 조사상에서 생성형 AI의 영향을 가장 많이 받을 것으로 예측된 단계는 SW 테스트 단계이다. 테스트 케이스의 우선순위 선정, 오류 원인 분석, 테스트 케이스 생성 등에 생성형 AI를 활용할 수 있다고 조사되었다. 생성형 AI를 활용한 테스트 데이터 생성, 테스트에 유용한 테스트 케이스 생산을 통한 테스트 커버리지 확대 등의 논문이 있다. 테스팅 자동화, 관리, 데이터 생성, 시나리오 작성 등을 지원하는 AI 증강 테스팅 도구들 또한 시장에 많이 출시되었다. SW 구현, 테스트 이외에도 생성형 AI 기술은 초급 개발자 교육에도 활용될 뿐만 아니라 SW 컴파일러의 오류메시지를 이해하기 쉽게 생성하거나, COBOL 등 기존 프로그램에서 사용하던 언어를 현재 운영하는 시스템에 맞는 프로그램 언어로 변경하는 작업 등에서도 활용되고 있다. 이러한 생성형 AI의 여러 코딩 관련 기능으로 인한 개발자 생산성 향상의 가능성에도 불구하고, 코드 생성 시 LLM에 최신 데이터 미적용, 환각(Hallucination), 보안 취약성, 저작권 침해, 내부 정보 유출 등에 문제가 있으며, 이로 인해 개발 생산성이 저하되고 개발 비용이 증가할 수 있다. 천문학적 LLM 개발 및 유지 비용도 간과할 수 없는 부분이다. 3-2) 전문가 심층 인터뷰 및 전문가 설문 분석 생성형 AI 개발 도구 사용 현황·발전 방향, 디지털 인재상, 개발자 수준, 디지털 인재 확보 현황 등에 대해 전문가들의 전문성에 따라 관련 분야의 심층 인터뷰를 시행하였다. 또한 SW 개발 프로세스 단계별로 개발자와 전문가들의 사용 현황과 의견을 물었다. 개발자들은 소프트웨어 구현 시 생성형 AI 개발 도구를 기본적으로 활용하고 있는데, 구현 및 테스트 단계에서 개발 코드 생성 및 검증은 물론, 개발 코드 설명이나 개발문서 작성에도 활용하는 것으로 조사되었다. 여러 생성형 AI 개발 도구 중 대부분 개발자가 깃허브를 이용하여 접근이 용이한 Copilot을 활용하고 있었으며, 일부 전문가가 Tabnine를 사용하고 있었다. 대화형 플랫폼으로 접근성이 가장 좋은 ChatGPT는 개발자가 코드에 대한 도움을 받거나, 새로운 기능에 대한 아이디어를 얻는 용도로 사용하는 것으로 조사되었다. 전문가들은 생성형 AI를 활용하면 초급 개발자가 빠르게 개발 역량을 높일 수 있는 장점도 있다고 했다. 그러나 단점으로는 최신 데이터 학습에 제한적인 LLM의 특성 때문에 빠른 주기로 기술이 변하는 프론트엔드 개발에는 활용하기 어렵다는 의견이 있었다. 개발자들은 테스트의 경우, 테스트 코드를 자동화하는 것과 프로그램의 단일 기능에 대한 테스트는 가능하나, 비즈니스 로직에 대한 전반적인 테스트는 불가하다고 했다. 그러나 테스트는 상당한 시간이 소요되고 반복적인 업무가 많아 생성형 AI를 이용하면 가장 개발 효율성을 높일 수 있는 단계인 것으로 분석된다. 생성형 AI 기술을 이용한 테스트 도구는 기존 테스트 도구의 단점인 적절한 테스트 커버리지를 위한 최소의 테스트 케이스 생성과 테스트 데이터 생산으로 인한 테스트 데이터 부족 문제를 해결한다고 했다. 전문가들은 요구사항 분석 단계에서는 생성형 AI를 활용하여 고객의 요구사항을 듣고 고객 요청의 맥락까지 파악하는 것은 어렵다고 조언하였다. 개발자들은 코딩작업에 생성형 AI 개발 도구를 사용하는 데에 비교적 긍적적이었으나, 소프트웨어 개발 공정 전체에 생성형 AI 개발 도구를 활용하는 데는 아직까지 어느정도 제한이 있다는 의견이 많았다. 초급 개발자보다는 중급 개발자의 개발 생산성 향상 정도가 높았는데, 이는 초급 개발자의 경우 생성형 AI의 환각(Hallucination)으로 인한 잘못된 코드를 분별하는 데 어려움을 겪기 때문인 것으로 판단된다. 또한 생성형 AI가 개발자나 SW 전문가가 원하는 정보를 생성하기 위해서는 컴퓨터 공학에 대한 기본 개념이 있어야 하고, 프롬프트 엔지리어링이 매우 중요하다는 의견이 지배적이었다. 생성형 AI 출현 이후에 전문 개발자들은 생성형 AI를 활용하여 빠르게 지식 습득을 하고 있으며, 기업에서는 지식이 많은 직원보다 주어진 문제를 인식하고 해결할 수 있는 역량을 가진 직원을 선호하는 것으로 나타났다. 교수들은 대학에서 학생들이 과제나 SW 프로그래밍에 생성형 AI 도구를 빈번하게 활용하고 있으며, 생성형 AI로 인해 소프트웨어 관련 비전공 학생들의 코딩 실력이 늘었다고 답변했다. 논문 작성에도 생성형 AI를 활용하며, 일부 학회는 논문에 생성형 AI 활용을 허용하고 있다고 했다. 3-3) O*NET의 개발 관련 직무의 작업(Task), 세부작업(DWA)별 생성형 AI 기술의 영향을 검토 컴퓨터 프로그래머, 소프트웨어 개발자, 웹 개발자의 세부 업무(DWA) 중 개발과 관련된 것과 생성형 AI에 영향을 받는 DWA를 추출하고, 개발자 작업(Task)과 비교하여, SW 개발 프로세스인 요구분석, 설계, 구현, 테스트 단계별로 생성형 AI에 의한 영향도를 분석한다. SW 개발 업무 중 생성형 AI의 영향도가 가장 큰 작업(DWA)은 구현 단계의 컴퓨터 프로그래밍 코드 작성(Write computer programming code), 애플리케이션 개발(Develop computer or online applications), 테스트 단계의 소프트웨어 테스트(Test software performance), 소프트웨어 테스트 시나리오 및 테스트 케이스 제작(Develop testing routines or procedures), 기타 소프트웨어 사용 설명서 작성(Prepare instruction manuals) 등이었다. 컴퓨터 프로그래머, 소프트웨어 개발자, 웹 개발자 중 생성형 AI의 영향을 가장 가장 많이 받는 직무는 컴퓨터 프로그래머로 분석되었다. AI나 생성형 AI의 직업에 미치는 선행연구들에서도 “AI나 생성형 AI 역량”과 “모든 직업에서 수행하는 직무”를 비교하여 “각 직업에 대한 생성형 AI의 영향도”를 분석하였으며, 본 연구는 “개발자 업무와 직업”에 관한 연구를 문헌 연구, 전문가 심층 인터뷰, 그리고 선행연구의 연구 방법(AI 역량과 직업 역량 비교)을 활용하여 수행하고 분석을 시도하였다. 3-4) 생성형 AI가 개발 업무에 미치는 영향에 대한 최종 결과 분석 문헌 연구, 전문가 심층 인터뷰, O*NET 자료 분석 결과, SW 개발 프로세스 중 생성형 AI 기술의 영향을 가장 많이 받는 단계는 구현 단계였으며, 개발자가 생성형 AI를 활용하여 구현 단계에서 할 수 있는 작업은 “문헌이나 인터넷 등에 이미 포함되어 있는 코드”를 이용한 코드 생성과 통합개발환경(IDE)이 제공하는 함수를 사용할 때 “코드 자동 완성” 기능을 활용하는 것이다. 그러나 개발 단계에서 비즈니스 로직이 복잡하거나 개발 코드가 최신 기술을 활용해야 하는 코드를 작성해야 할 때는 생성형 AI 개발 도구를 활용하기 어렵다. 생성형 AI의 영향으로 전문 개발자가 아닌 소프트웨어 산업 외의 다른 산업에 종사하는 도메인 전문가들의 프로그래밍이 가능해지며, 디지털 전문가로 전환 가능성이 커질 것으로 예상된다. 종합적으로 SW 개발 단계 중 요구분석과 설계 단계에서는 생성형 AI 활용도가 낮아 SW 개발 시 개발 생산성 향상에 많은 영향을 주지는 못하는 것으로 분석된다. 또한 개발자 업무 중 컴퓨터 하드웨어 엔지니어와 협력하여 하드웨어 및 소프트웨어 시스템을 통합하고, 고객, 마케팅 담당자, 소프트웨어 품질 담당자, 소프트웨어 보안 담당자 등 소프트웨어 개발에 중요한 이해관계자와의 협상 등 직접적인 개발 업무에 속하는 않는 작업들은 생성형 AI를 활용하기 어렵다. 4) 생성형 AI 시대에 대응한 디지털 인재양성 생성형 AI가 개발자에 미치는 영향 분석 결과와 해외 주요국 및 국내 AI 정책을 분석하여 생성형 AI 디지털 인재 양성 정책 방향을 검토하였다. 1. 디지털 인력 확보 기본 방향 - 디지털 교육 저변 확대 및 개인 맞춤 교육 - 생성형 AI 기술의 효율적 활용을 위한 디지털 교육 - 생성형 AI를 활용한 연구와 디지털 교육 2. 디지털 인재 양성을 위한 교육 환경 구축 - 체계적 교육시스템 구축 - 디지털 교육을 위한 학습 시스템과 평가시스템 구축 3. 지속적이고 효율적인 인재 확보 추진 - 글로벌 인재 확보 - 디지털 인재 네트워킹 활성화 지원 본 연구는 요구사항 분석, 설계, 구현, 테스트의 개발 프로세스 단계별로 문헌 연구, 심층 인터뷰, O*NET 데이터를 이용하여 생성형 AI 영향에 의한 개발환경 변화를 다각도로 분석하여, 생성형 AI 시대의 인재양성 정책를 제안하였다는데 의의가 있다. 향후 연구로는 생성형 AI 활용이 어려운 개발 관련 업무나 교육에 생성형 AI 기술을 적용하여 개발 생산성을 높이고 디지털 전환을 가속하게 하는 방안에 대한 연구가 필요하겠다. 5. 정책적 활용 내용 본 연구는 생성형 AI가 개발 업무와 개발자 직무에 대한 영향도를 문헌 분석, 전문가 심층 인터뷰, 데이터 기반 검토를 통해 생성형 AI가 개발 프로세스 중 구현과 테스트에 영향이 가장 많은 영향을 주는 것으로 분석하였으며, 이에 따라 디지털 인력 양성 방향을 제시하였다. 지금까지 발표한 「초거대 AI 경쟁력 강화 방안」, 「디지털 인재양성 종합방안」 등의 구체적인 실행 계획 수립에 활용할 수 있다. 6. 기대효과 생성형 AI 기술이 세계 경제 경쟁력 강화에 중요한 기술로 부각됨에 따라 생성형 AI 시대에 대비한 국내 디지털 인재 양성 정책 수립에 활용되어, 디지털 기술을 개발하고 활용하는 인력의 역량 강화 및 이에 따른 국내 디지털 경쟁력 강화에 기여할 것이다.

요약문 1. 제 목 : SW 해외진출 역량강화 정책 연구 2. 연구 목적 및 필요성 그간 국내 주력산업의 수출이 감소하는 상황에서, ICT 수출은 2022년 역대 최대 실적을 달성하며 수출확대에 핵심적 역할을 했으나 2022년 7월부터 전년 동원 대비 감소세로 전환하였다. SW 및 ICT 서비스 수출은 코로나로 급증했던 SW 등에 대한 비대면 수요가 엔데믹으로 감소되면서 2022년부터 수출실적이 하락세로 전환하였다. 한편, 패키지SW와 IT서비스 분야로 구성된 국내 SW시장 성장률은 글로벌 SW시장 성장률에 비해 낮은 성장률을 보이고 있는데, 이러한 추세는 2026년경까지도 계속 이어질 전망이다. 따라서 국내 SW기업들로서도 해외진출의 필요성이 보다 높아진 상황이다. 더군다나, 현재 정부의 정책도 디지털산업의 해외진출을 독려하고 있고, SW와 ICT서비스에 대한 해외진출을 촉진하기 위해 조금 더 구체적인 계획도 나와 있기 때문에 국내 SW기업의 해외진출 역량을 이러한 정부의 정책방향에 맞추어 보다 효율적으로 강화한다면 단기 또는 중기적으로 가시적인 성과를 올릴 수 있을 것이다. 본 연구에서는 현 정부의 국정과제와 디지털전략, SW진흥전략과 디지털 해외진출 전략안에 명시된 SW 해외진출 촉진에 맞추어 국내 SW기업의 해외진출 역량을 강화하는 정책에 관한 시사점을 도출하고자 한다. 3. 연구의 구성 및 범위 제1장에서는 SW 해외진출 관련 정부 정책동향을 정리하였고, 제2장에서는 먼저 글로벌과 국내 SW시장 현황을 분석하면서, 그 중에서도 글로벌 서비스형SW시장과 산업별 SW수요를 살펴본다. 또한, 국내 SW기업의 해외진출의 트렌드를 분석하고 성공요인을 탐색하여 성공적인 해외진출을 위한 시사점을 도출한다. SW 해외진출 트렌드를 정확하게 파악하기 위해 글로벌과 국내 SW시장 현황 및 산업별 SW수요 현황과 국내 시장 현황을 차례로 분석하였다. 글로벌 SW시장의 80% 이상을 차지하는 상위 10개국(미국, 영국, 독일, 일본, 중국, 프랑스, 캐나다, 네덜란드, 호주, 이탈리아)와 동남아시아(인도, 인도네시아, 말레이시아, 태국), 중동(사우디아라비아)의 SW시장 규모, 산업별 SW수요, 주요 SW기업 등을 분석하여 제시하였다. 또한 뉴스데이터를 기반으로 2008년부터 2023년까지의 SW해외진출 활동의 트렌드를 변화를 분석하였으며, 국내 SW기업의 SW해외진출 관리자 및 담당자에 대한 심층인터뷰를 기반으로 SW해외진출 활동의 성공요인을 발굴하였다. 또한 해외진출은 글로벌 통상규범 및 해외 각국의 법제도도 고려해야 한다. 특히 세계무역기구(WTO) 출범과 함께 발효한 GATT와 GATS, 또는 정보기술협정 등 WTO 관련 협정들 외에도 양자 또는 복수국간에 체결되는 FTA 등에서는 전자상거래, 지식재산권 등 SW산업에 영향을 주는 규정이 증가하고 있으며, 최근에는 디지털 분야에 특화된 디지털통상협정도 새롭게 등장하고 있다. 그러므로 제3장에서는 디지털통상규범에서 SW기업의 이해관계에 밀접한 관련이 있는 규범들을 분석한다. 이어 제4장에서는 해외 SW규제 현황을 정리한다. 먼저 글로벌 통상규범 형성에 많은 영향을 끼치는 미국, 유럽연합(EU), 일본, 중국을 주요 4개국으로 선정했고, 디지털해외진출 전략안에서 신흥시장 개척 대상으로 언급된 동남아시아에 속한 베트남, 인도네시아, 말레이시아의 아세안 3개국을 선정하였다. 주요 4개국 및 아세안 3개국 관련 디지털통상협정의 전자적 전송 및 무관세화, 소스코드, 암호기술 이용 ICT제품, 컴퓨터설비 현지화 규정의 조문을 비교 분석하였다. 아울러 7개국 내의 사이버보안, 온라인플랫폼, 인공지능 관련 규제동향을 정리하여 국내 SW기업을 위한 시사점을 도출하였다. 4. 연구 내용 및 결과 □ 글로벌 SW시장 현황 및 SW해외진출 트렌드 분석 현재 글로벌 SW시장은 꾸준한 성장을 거듭하고 있으나, 주요 빅테크 기업을 중심으로한 글로벌 시장 편중 현상이 발생하고 있다. 본 연구에서는 글로벌 SW시장 구조를 분석하여 해외진출 활동 SW기업에게 시장조사 기초자료를 제공하고 나아가 소셜데이터 기반 SW 수출 트렌드 변화 분석 및 SW수출 담당자 인터뷰 기반 성공요인 탐색을 통해 해외진출 활동에 중요한 요인들을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 실제 글로벌 시장의 경우 미국 SW시장의 영향력 및 빅테크 기업의 확장 등으로 인해 국내 SW기업의 성장 정체 및 글로벌 진출 둔화 등의 위기에 놓여있는 상태이다. 또한, 전세계적으로 수직시장의 SW수요 분석 결과 공공서비스, 금융부문, ICT 인프라 구축, 제조업 등 주요 산업에 수요가 집중되는 추이를 확인할 수 있으며, 국가별로 상이한 산업계 SW수요 구조를 보였다. 또한, 진출국별 SW 분야별 수요의 경우 보편적으로 IT서비스 부문이 패키지SW 부문보다 높았으며, 몇몇 국가의 경우 IT서비스의 수요가 패키지SW보다 크게 높은 국가가 존재하는 것을 확인할 수 있다. 소프트웨어 수요의 경우 기존 SW선진국보다는 신흥국의 수요가 더 많을 것으로 예측되는 상황이다. 이처럼 국가별 SW수요 및 잠재력이 다른 상황에서 해외진출을 준비하거나 진행하고 있는 국내 SW기업은 진출국별 SW시장 구조 및 산업별 소프트웨어 수요를 정확하게 분석하는 활동이 진출활동 자체에서도 더욱 중요하게 자리잡을 것으로 보이며, 이러한 기업들의 해외진출 초기 활동인 글로벌 SW시장 조사 활동을 수행하는데 비용 및 시간적 부담을 느끼지 않을 수 있도록 정부, 지자체의 전폭적인 정책적 지원이 필요하다. 또한, 텍스트마이닝 분석을 기반으로 한 SW해외진출 트렌드 분석 및 SW수출 담당자의 사례 기반 심층인터뷰를 통해 SW해외진출 성공요인을 탐색하였다. 이를 통해 SW수출 관련 뉴스데이터 분석을 통해 SaaS 등과 같은 클라우드 플랫폼을 기반을 한 글로벌 진출 트렌드, 모빌리티와 같은 수출주력산업과 연계한 해외진출 트렌드 등이 새롭게 등장하고 있는 것을 확인하였다. SW해외진출 담당자 심층인터뷰에서는 서비스형SW 확대, 수직시장 SW수요증가, 해외진출 인재 확보, 글로벌 고객접점 확대, 신기술 기반 진출, 국내시장 경쟁력 확보 선행 등 SW기업의 해외진출활동 주요 성공요인을 탐색하였다. 실제로 패키지SW, SaaS 부문의 높은 시장 확장이 글로벌 차원으로 진행되고 있었지만, 국내 SW수출의 경우 전세계적으로 성장이 둔화되는 IT서비스 부문 수출 쏠림 현상이 지속되고 있다. 이러한 산업 구조적 문제를 타개하기 위해서는 패키지SW의 수출 활성화가 선행되어야 할 필요가 있으며, 산업수요를 기반으로한 Vertical SaaS(산업특화 서비스형SW) 방식으로의 서비스 확장 등 빠르게 성장하는 글로벌 클라우드 플랫폼 기업과 연계 진출전략 마련이 필요하며, 이러한 활동에 대한 정책적 지원이 필요하다는 점을 제시하였다. 또한, 국내 IT서비스 기업의 경우 기존 내수 시장에서의 경쟁력과 더불어 수출주력산업과 연계한 해외진출방안에 초점을 맞출 필요가 있어 보인다. 그리고 국내 IT서비스 시장 성장률에 비해 고성장을 거듭하고 있는 신흥국 수요를 중심으로 한 해외진출 활동을 적극적으로 수행할 필요가 있으며, 자동차, 건설 등 수출주력산업과 연계한 해외진출 활동을 적극적으로 수행할 필요가 있다는 점을 제시하였으며, 이러한 해외진출 활동에 대한 정책적 지원도 수반되어야 한다는 점을 제시하였다. □ 디지털통상규범 등의 분석을 통한 7개국 SW 해외진출 관련 제언 미국은 자유무역을 지지해오던 입장과 일관되게 디지털통상규범에서도 전자상거래의 자유화를 선도하고 있다. 그러나 최근에는 연방정부기관의 사이버보안을 대폭 강화하고 소비자용 IoT제품에 대한 자발적 인증을 도입하는 등 자국의 공공부문 외에 민간부문의 사이버보안 역량을 향상시키려고 많은 노력을 하고 있다. 또한 온라인플랫폼은 규제 입법 속도가 느린 반면, 인공지능에 대한 규제논의는 의회 외에 행정부 내에서도 개시되어 있는 바 향후 추이를 주목할 필요가 있다. 따라서 국내SW기업은 미국 내 SBOM 확산 등의 수요에 맞추어 사이버보안 대응 역량을 강화하고 그에 적합한 제품과 서비스를 개발할 필요가 있다. EU는 서비스무역 중심의 디지털통상규범을 선호하며, 개인정보보호, 사이버보안, 온라인플랫폼, 인공지능 전 분야에 걸쳐 입법을 완료했거나 상당 부분 진척되어 SW규제 강화를 선도하고 있다. 디지털서비스법(DSA) 준수 여부에 대한 준비는 필요할 것으로 보이나, GDPR이나 사이버보안 관련 국제표준을 준수할 수 있는 역량을 갖춘다면 진출 가능성은 미국과 유사할 것으로 보인다. 일본은 디지털통상규범에서 미국과 상당히 유사하게 자유를 강조하는 입장이며, 사이버보안 및 온라인플랫폼과 관련하여 최근 미국과 유럽연합이 보여주는 새로운 움직임에 비해서는 신중한 자세를 취하고 있다고 판단된다. 인공지능 역시 구속력 있는 규제는 마련되어 있지 않다. 국내 SW기업은 각종 가이드라인을 준수하는 제품과 서비스로 진출할 필요가 있다. 중국은 전자상거래를 ‘상품 거래’로 한정하면서 디지털통상에서 자국 규제권한을 중시하는 입장이다. 사이버보안 관련 규제가 강력한데, 현지 파트너사와 함께 중국정부의 각종 인증제도를 준수하면서 제품과 서비스를 공급할 필요가 있다. 개인정보 처리와 관련한 인터넷 서비스 규제를 감안한다면, 전통적인 패키지SW 분야에 기회가 있을 것으로 보인다. 온라인플랫폼은 상품 공급자에게 귀책이 있더라도 온라인플랫폼 사업자가 온라인소비자에 대한 우선적 책임을 지도록 규정하고 있음을 염두하고 서비스를 제공할 필요가 있다. 무엇보다 인공지능에 대해 강력한 규제를 두고 있는데, 생성AI와 알고리즘 추천서비스 및 딥페이크 기술 이용에 대한 각종 제약을 준수할 수 있는 제품 및 서비스를 준비할 필요가 있다. 베트남도 중국과 상당히 유사한 입장에서 디지털통상에서 자국 이익을 최대화하며 협정 당사국들의 우려에도 불구하고 자국 내 SW 관련 규제를 유지하고 있다. 분쟁이 해소되기 전까지는 베트남 내 규정을 준수해야 하는데, 중국에 비해 소스코드 제출 같은 부담은 적다는 장점이 있다. 다만 온라인플랫폼의 경우 베트남 현지에 대표사무소 설립/대리인 지정 의무가 부과되는 점을 염두하고 준비해야 할 필요가 있다. 인도네시아는 다른 국가들과 달리 디지털통상 관세부과를 강하게 옹호하지만 실현가능성은 미지수이다. 온라인플랫폼의 경우 역시 대표사무소 설립/대리인 지정의무가 부과되는 점을 염두해야 하고, 소셜커머스를 통한 상품 판매를 금지하는 법안이 의회에 개시된 바 향후 추이를 살펴볼 필요가 있다. 그 밖의 SW규제는 중국, 베트남 등에 비해서는 강하지 않거나 국제적 추세에 발맞추어 약화되고 있다. 특히 2024년 개인정보보호법이 시행되면 국외이전 제한 정도가 GDPR과 유사해지므로 인터넷 서비스 분야도 진출 가능성이 높아진다. 말레이시아는 아세안 3개국 중 가장 디지털통상의 자유화를 수용하는 입장으로, 1년 단위 사업자 허가갱신 및 개인정보처리자 등록 의무와 디지털서비스세 부과가능성을 제외하고는 규제 측면에서 진출하기에는 가장 용이한 국가로 보인다. 5. 정책적 활용 내용 2024년 정부 예산에 반영된 SW 해외진출 촉진 관련 각종 지원사업에서 구체적인 사업내용을 수립하는데 참고자료로 활용될 예정 6. 기대효과 2025년도 정부 예산에 포함될 SW 해외진출 촉진 관련 각종 지원사업 계획 수립에 활용되어 수요국 맞춤형 지원사업의 효율성이 증진되며, 국내 SW기업들이 자신의 강점을 활용하여 성공가능성이 높은 해외국가를 선정하여 진출전략을 수립하는데 도움이 되기를 기대함

요약문 1. 제 목 : SW기초체력 강화를 위한 SW유망기술 도출 연구 2. 연구 배경 및 목적 디지털 심화시대에 기술 선점은 국가와 기업에게 중대한 경쟁 요소로 부상하고 있다. 과거처럼 기술 선도국의 전략을 추격하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않으며, 디지털 환경에서의 선도적 위치 확보는 지속적인 성장을 위한 필수 조건이 되었다. 이러한 상황에서 새로운 유망 기술을 신속하게 감지하고, 효과적으로 개발 및 확산하는 능력은 디지털 강국으로의 도약과 지속 가능한 성장을 위해 필수적이다. SW 유망기술 발굴은 전략적으로 매우 중요한 요소로 인식되지만, 대부분의 연구는 유망분야 및 토픽의 동향을 다루는 데 초점을 맞추고 있어서 구체적인 기술군에 대한 정보를 제공하는 연구가 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 디지털의 기반이되는 소프트웨어(SW) 유망 기술 발굴에 중점을 두어, 국가 및 기업이 급변하는 디지털 환경에 능동적으로 대응할 방안을 제안하고, 디지털 경쟁력을 강화하는 데 필요한 근거로 활용할 기초자료를 생성하고자 한다. 3. 연구의 구성 및 방법 본 연구는 총 6장으로 구성되어 있다. 제1장에서 디지털 심화시대에 SW의 중요성과 SW유망기술 발굴의 필요성을 밝히며, 이를 통한 정책 마련에 필요한 기초자료 제공한다는 목적을 제시한다. 제2장에서는 유망기술의 개념과 특성을 설명하고, 유망기술 발굴이 기업 경쟁력에 미치는 영향을 국내외 연구를 통해 분석한다. 제3장에서는 유망기술을 예측하기 위한 데이터 및 분석 방법론을 검토하고, 제4장에서는 특허 데이터와 소프트웨어 산업 연계 방법, 텍스트 마이닝 및 토픽 모델링을 통한 SW 유망기술 발굴 방법론을 제시한다. 제5장에서는 세부 산업별로 도출한 유망기술을 정리하고, 제6장에서는 정책적 시사점과 연구의 한계 및 향후 연구 방향을 제시한다. 본 연구는 SW유망기술 발굴을 위해 다음과 같이 양적 및 질적 연구방법을 병행하였다. 첫째, 국내외 연구논문, 연구보고서, 언론기사를 통해 유망기술의 발굴 방법, 활용 데이터, 기술 동향을 파악했다. 둘째, 특허분석 및 산업계 전문가 10인의 인터뷰를 통해 기술 후보군 검증과 신뢰성 확보, 연구방법론에 대한 자문을 수행했다. 셋째, 특허 데이터베이스를 활용한 정량분석으로, 텍스트 마이닝과 토픽 모델링 방법을 사용하여 R 프로그램을 통해 유망분야 및 기술을 도출했다. 이 연구는 전문가의 직관과 경험을 데이터 분석과 결합하여 객관적이고 전문적인 결과를 도출하고자 했다. 4. 연구 내용 및 결과 본 연구에서는 미국시장에 등록된 특허정보를 수집하여 텍스트 마이닝과 토픽모델링을 수행하였으며, 추가적으로 전문가 자문, 논문 및 보고서 등의 내용과 통합적으로 검토해서 SW세부산업(게임SW, 패키지SW, IT서비스, 인터넷SW 등)에서 총 33개의 유망기술을 발굴하였으며, 유망기술들은 각각 세부 산업별로 게임SW가 9개, 패키지SW가 7개, IT서비스 7개, 인터넷SW 10개 등으로 분류하여 소개한다. 각 해당기술이 어떻게 활용되며, 인공지능, 빅데이터, 클라우드, 블록체인 등 신SW기술들과 어떤 시너지를 발휘할 수 있는지에 대한 추가정보를 제시한다. 추가정보는 인터넷 검색, 최신 뉴스, 관련 논문, 다양한 유망기술 보고서 등의 신뢰할 수 있는 자료를 통해 심도 있게 조사한 결과를 바탕으로 제시하였다. 이 기술들은 데이터 분석, 보안, 사용자 인터페이스, 상호작용 최적화, 네트워크 등 다양한 영역에서 SW혁신을 이끌어내며, SW산업을 넘어 타산업의 디지털 전환과 산업 고도화를 앞당기는 데 핵심적역할을 할 것이다. 게임SW분야에서는 고급 데이터 스트림 처리 및 최적화 프레임워크, 적응형 신경망 시스템, 확장현실 기술 등이 플레이어의 몰입감과 상호작용을 강화시킬 것이다. 이 기술들은 게임 내 경험을 풍부하게 하고, 사용자 맞춤형 콘텐츠를 제공함으로써 게임 산업의 경쟁력을 강화할 것이다. 패키지 소프트웨어 영역에서는 지능형 데이터 융합, 보안 분석 프레임워크, 실시간 3D 재구성 등의 기술이 데이터 관리와 분석의 효율성을 높여 업무 효율성을 개선할 것이며, 보안을 강화시킬 것 이다. 이러한 기술들은 비즈니스 프로세스와 의사결정을 지원하고, 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌 것으로 예상된다. IT 서비스 분야에서는 적응형 암호화 접근 제어, 양자 키 분배 시스템, 분산 지능 아키텍처 등이 정보 기술의 안전성과 협업 효율성을 개선할 것이다. 이 기술들은 조직의 IT 인프라 관리 및 보안을 강화하고, 데이터 기반의 의사결정을 지원할 것이다. 마지막으로, 인터넷 소프트웨어 분야에서는 뇌-컴퓨터 인터페이스, AI 기반의 디자인 시스템, 데이터 스토리텔링 등이 사용자 경험과 참여를 증진시킬 것이다. 이 기술들은 데이터의 가치를 극대화하고, 사용자에게 더 풍부하고 유익한 정보를 제공할 것으로 기대된다. 이러한 유망 기술들은 산업 전반에 걸쳐 혁신을 촉진하며, 기업과 조직의 경쟁력을 강화하는 동시에 사용자의 삶의 질을 개선하는 데 기여할 것이다. 5. 정책적 활용 내용 본 연구 결과는 대한민국 SW산업의 진흥을 위한 전략 수립에 필수적인 정보를 제공한다. 정부 관계자들은 이러한 결과를 기반으로 SW 지원정책 분야의 우선순위를 결정하고 향후 연구개발과 사업화를 지원할 수 있는 방향을 설정하는 데 참고가 될 것이다. 또한 SW산업 및 결합기술과 관련된 진흥사업을 수행하는 전담기관들의 연구개발 사업기획의 방향성을 제시하는 데 참고자료로 활용될 것이다. 6. 기대효과 본 연구 결과는 산업, 정부, 교육 및 연구기관 측면에서 각각 시사점을 제공할 수 있을 것이다. 첫째, 산업계에는 SW유망기술, 유망기술과 시너지를 낼 수 있는 결합기술, 활용분야 등을 제시함으로써 기술 개발 및 사업 재편에 대한 전략적 방향설정에 활용할 수 있을 것이다. 나아가 본 연구결과를 토대로 효율적인 기술 투자와 개발을 진행하여 성공적인 비즈니스 모델을 형성할 수 있을 것으로 기대한다. 둘째, 정부차원에서는 연구 결과를 기반으로 SW유망기술 개발과 확산을 촉진하는 정책 수립에 활용할 수 있을 것이다. 이는 디지털 변혁에 선도적 정책지원으로 기술패권에서 우위를 선점하는 데 기여할 수 있을 것이다. 마지막으로 본 연구의 결과는 대학 및 연구 기관에게 유망 기술에 기반한 교육 및 훈련 프로그램을 개발과 SW분야의 연구개발 활동의 방향성을 수립하는 데 활용할 수 있는 기반자료가 될 것이다.

디지털 심화 사회에서 소프트웨어는 점점 더 중추적인 역할을 맡으며 산업 전반에 걸쳐 고부가가치를 창출하고 있다. 특히 모바일 컴퓨팅, 양자컴퓨터, 사물인터넷(IoT), 자율주행차, 빅데이터, 인공지능(AI), 로봇공학, 블록체인 등 4차 산업혁명의 핵심 영역에서 기술 발전을 가속화하는 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 디지털 전환 가속은 디지털 사회의 복잡성과 의존성을 심화시키며 잠재적 위협이 되는 한편 디지털 기술을 활용한 안전 고도화의 기반으로도 자리매김한다. 소프트웨어 적용 확대로 인한 잠재적 위험 증가는 신체적 상해뿐만 아니라 사회적, 경제적 손실을 유발하는 사고로 이어질 수 있다. 이제 자연적·사회적 재난 사례의 증가뿐 아니라 디지털 공간에서의 안전 위협 사례가 빈번함에 따라, 소프트웨어 안전 확보는 주요 과제로 더욱 대두된다. 소프트웨어 안전은 외부 침해 없이 소프트웨어로 인해 발생할 수 있는 사고로부터 인간의 생명이나 신체에 대한 위험에 대비하는 상태를 의미한다. 이는 'Safety of Software'와 'Safety through Software' 두 가지 측면으로 좀 더 나누어 볼 수 있다. 'Safety of Software'은 소프트웨어 자체의 무결성을 보증하며, 사용자와 이용자에게 미칠 수 있는 위험으로부터 안전하게 보호하는 소프트웨어 설계를 포함한다. 즉, 소프트웨어로 인한 사고가 발생하지 않도록 소프트웨어 자체 품질 수준을 확보하는 것을 염두에 둔다. 'Safety through Software'은 소프트웨어 안전 기능을 중점으로 하여 발생 가능한 사고를 감소 및 예방하고, 비상 상황에 대응하는 것을 말한다. 이 보고서는 각각의 사례를 분석하여 소프트웨어 안전 관리 관점에서의 미비한 부분과 개선 방향을 조명하고, 추가적으로 보완해야 할 부분을 식별한다. 이를 통해 안전관리 프레임워크 차원에서 체계적으로 살펴 우리 정책의 개선 방안을 제시하고자 한다. Executive Summary In the digitally advanced society, software is becoming increasingly central, driving high-value creation across industries. It's particularly influential in accelerating technological advancements in key areas of the Fourth Industrial Revolution, such as mobile computing, quantum computing, the Internet of Things (IoT), autonomous vehicles, big data, artificial intelligence (AI), robotics, and blockchain. The acceleration of digital transformation deepens the complexity and dependence in digital society, posing potential threats while also serving as a foundation for enhanced safety through digital technology. The rise in natural and social disasters, along with frequent safety threats in digital spaces, has made securing digital safety for citizens a primary concern. The expansion of software applications increases potential risks, leading to accidents causing physical, social, and economic damages, necessitating preventive and management measures. Software safety refers to the state where there is sufficient preparation against risks to life or physical harm from accidents caused by software, in the absence of external breaches. This can be divided into two concepts. First, 'Safety of Software' ensures the integrity of software itself, maintaining the safety level to prevent accidents caused by the software. Recent examples include autonomous vehicles and smart factories, where embedded software must guarantee integrity and safeguard against potential risks. Software algorithm malfunctions and abnormal operations can lead to human casualties. Second, 'Safety through Software' focuses on utilizing software safety features to reduce and prevent potential accidents, and ensuring safety in emergency situations. This includes incidents where software errors in safety devices fail to prevent, and instead cause, major accidents. This report examines such cases to analyze shortcomings and directions for improvement in software safety management, identifying areas needing further enhancement. Through this, we aim to systematically examine our policy's improvements within the safety management framework.

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소프트웨어정책연구소는 급변하는 SW산업의 전략수립 및 사업방향 설정을 위한 통찰력을 제공하기 위해, SW산업의 현황과 관련 메가트랜드 등을 조사하고 분석하여, 2023년 10대 SW산업 이슈를 선정했다.(후략)

그간 SW 안전은 사람의 신체적, 물리적 피해를 유발할 수 있는 분야를 중심으로 발전해 왔다. 그러나 SW의 영향력은 급격하게 확장되고 있다. SW 신기술로 볼 수 있는 인공지능, 블록체인, 메타버스 등은 세상을 혁신시키는 핵심 기술로 부상하고 있으나, 그 이면에는 다양한 사건 사고가 존재한다. 이러한 사고는 비단 신체적, 물리적 피해를 넘어 정신적, 경제적 피해를 유발시키고 있다. (후략)

2020년 12월 전부개정된 SW진흥법이 시행되면서 민간투자형 SW사업 제도가 도입되었으나, 2년 정도 경과한 현재까지 실시사례가 없는 상황이며, 추진절차 등의 규정이 명확하지 않다는 지적이 있다. 따라서 민간투자형 SW사업 제도 활성화를 위한 SW진흥법령의 개정방향에 관한 연구가 필요하다.(후략)

디지털 전환이 가속화됨에 따라 전 분야에서의 SW융합이 촉진되고 SW재사용에
기반한 조립식 개발이 일상화되고 있다. 오픈소스SW, 상용SW 등 제3자가 개발한
SW를 활용함으로써 신기술 도입이 빨라지고 SW개발 비용이 절감되는 혁신을 가져옴과 동시에 내재된 라이선스·보안·품질 위협도 함께 동반되고 있다. 이에 따라 SW구성요소 수준의 관리를 위해 SW공급망 투명성 확보 필요성이 제기되었고, 방안 중 하나로 SBOM(Software Bill of Materials)에 주목하기 시작했다. (후략)

포스트 코로나와 뉴노멀. 이제 우리의 경제·산업과 사회 등 전반은 코로나19 이전과는 전혀 다른 속도로 빠르게 변화하고 있다. 그리고 그 중심에는 폭발적으로 늘어나고 있는 디지털 전환에 대한 수요와 이를 기반으로 전개되는 본격적인 디지털 경제가 있다. 뉴노멀은 4차산업혁명에 대한 대비를 선택의 영역에서 생존을 위한 필수 요소로 바꾸었다. (후략)

세계적으로 디지털 전환이 가속화되고 있지만, 국내 기업의 디지털 전환 추진율은 세계적인 수준에 비해 여전히 낮다. 국내 기업의 디지털 전환 가속을 위해 디지털 전환을 추진하고 있는 실제 기업의 특성을 체계적으로 분석할 필요가 있다.(후략)

제1장 조사 개요 1. 일러두기 2. 조사개요 3. 조사 모집단 및 표본 4. 조사항목 및 용어해설 제2장 조사 결과 1. 일반현황 2. 경영 실적 3. 사업 현황 4. 인력 현황 5. 기술 개발 환경 6. 신소프트웨어 7. 해외진출 현황 제3장 부록 1. 세부통계표 2. 조사설문지 3. 소프트웨어산업 품목 분류체계

제1장 조사 개요 1. 일러두기 2. 조사개요 3. 조사 모집단 및 표본 4. 조사항목 및 용어해설 제2장 조사 결과 1. 일반현황 2. 경영 실적 3. 사업 현황 4. 인력 현황 5. 기술 개발 환경 6. 신소프트웨어 7. 해외진출 현황 제3장 부록 1. 세부통계표 2. 조사설문지 3. 소프트웨어산업 품목 분류체계

제 1 장 조사개요 01. 조사 목적 02. 조사 개요 03. 표본 설계 04. 조사 완료 및 유효표본 5. 주요 조사 내용 제 2 장 조사 결과 01. 일반 현황 및 재무 현황 02. 인력 현황 03. SW 기술 04. 디지털전환 도입 및 수준 현황 05. 데이터 현황 부록 조사표 01. 용어 정의 02. 조사 결과 부록표 03. 주요 항목 상대표준오차 04. 조사표

제 1 장 조사개요 01. 조사 목적 02. 조사 개요 03. 표본 설계 04. 조사 완료 및 유효표본 5. 주요 조사 내용 제 2 장 조사 결과 01. 일반 현황 및 재무 현황 02. 인력 현황 03. SW 기술 04. 디지털전환 도입 및 수준 현황 05. 데이터 현황 부록 조사표 01. 용어 정의 02. 조사 결과 부록표 03. 주요 항목 상대표준오차 04. 조사표

• 일시 : 2023년 6월 27일(화) 14:30~17:00
• 장소 : 판교 코사이어티 타운홀 (판교역 1번출구 판교테크원타워 3층)

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1. 들어가며 인공지능(AI), 빅데이터, 5G 등 지능정보기술의 발전과 더불어 코로나19 팬데믹이 앞당긴 ‘디지털전환(Digital Transformation)’은 개인의 일상부터 경제·사회 구조 전반을 변화시키고 있다. 이제 우리의 일상과 업무에 더 이상 디지털과 연관되지 않은 제품이나 서비스를 찾기 어려울 정도로 모든 것이 디지털과 결합하고 있다. 이에 따라 디지털전환은 기업의 경쟁우위 확보 차원을 넘어서, 기업의 생존과 소멸이 달린 문제로 대두되고 있다. 그리고 이러한 흐름에서, 디지털전환은 개별 기업차원을 넘어 국가 경제의 미래를 좌우하는 키워드로 부상하고 있다. 세계 각국 정부는 디지털전환의 중요성에 대한 인식 하에 디지털전환 촉진을 위한 국가 아젠다(Agenda)를 새롭게 발표하고, 경제·사회 전반의 디지털전환을 촉진하기 위한 여러 다양한 정책수단 활용을 통해 국가 경쟁력 확보를 도모하고 있다(대한무역투자진흥공사, 2021). 한편, 디지털전환이 가속화되는 가운데, 그 기반이자 핵심 요소인 소프트웨어(SW) 기술의 중요성 또한 높아지고 있다. 전 세계적으로 SW 원천기술 확보 및 SW산업 육성 경쟁을 벌이고 있으며(박태형 외, 2021), 우리나라의 경우에도 SW R&D에 대한 투자 확대, SW 및 SW융합 확산을 위한 정책 추진 등 다양한 노력을 경주하고 있다. 본고에서는 국가별 정보통신기술(ICT) 수준을 정량화한 통계 자료를 바탕으로 우리나라 및 주요 선진국의 SW기술 발전 추세와 국가 간 경쟁 상황을 파악하고자 한다. 이를 위해, 정보통신기획평가원(IITP)에서 매년 실시하고 있는 ‘ICT 기술수준조사’ 결과 중 최근 6년(2016년-2021년) 간의 SW 분야 결과를 발췌하고, 이를 종합해 연도별 SW기술수준의 변화 추이를 도출한다. 2. SW분야 기술격차 변화 추이 기술격차는 조사시점을 기준으로 세계 최고기술 보유국의 기술수준에 도달하기까지 소요되는 예상 시간을 의미한다. ‘ICT 기술수준조사’에서 SW 분야의 세계 최고기술 보유국은 미국으로 평가됐다. SW의 세부 기술분야인 시스템SW 및 응용SW 분야의 기술격차 변화 추이는 다음과 같다. 먼저, 시스템SW 분야의 미국 대비 기술격차는 중국이 0.9년으로 가장 적고, 그다음으로 우리나라(1.0년)와 유럽(1.0년)이 뒤를 잇는 것으로 나타났다. 일본의 미국 대비 시스템SW기술수준은 1.4년으로 나타나, 비교대상국 중 가장 낮은 수준인 것으로 조사됐다. 변화 추이를 보면, 중국의 미국 대비 시스템SW 기술수준은 2016년 약 2.3년에서 2021년 약 0.9년으로 1.4년만큼 축소된 것으로 파악돼, 가장 빠르게 세계 최고기술 보유국을 추격하는 국가인 것으로 나타났다. 그다음으로 추격속도가 빠른 국가는 우리나라로 나타났는데, 우리나라의 미국 대비 시스템SW 기술수준은 2016년 약 2.1년에서 2021년 약 1.0년으로 1.1년만큼 축소된 것으로 파악됐다. 유럽의 경우, 2016년 시스템SW기술수준이 세계에서 미국 다음으로 높았으나, 2021년에 결국 중국에 추격당한 것으로 나타났다. 다음으로, 응용SW 분야의 미국 대비 기술격차는 유럽이 0.6년으로 가장 적고, 그다음 우리나라(0.8년), 중국(0.9년), 일본(1.1) 순으로 나타났다. 기술격차 측면에서 가장 큰 변화가 있었던 국가는 중국이며, 우리나라가 그 뒤를 잇는 것으로 확인됐다. 중국의 미국 대비 응용SW 분야 기술격차는 2016년 약 2.0년에서 2021년 약 0.9년으로 1.1년만큼 축소됐으며, 우리나라의 경우 2016년 약 1.8년에서 2021년 약 0.8년으로 1.0년만큼 축소됐다. 유럽의 응용SW 기술은 2016년부터 2021년까지 세계에서 두번째로 높은 수준을 유지하는 가운데, 세계 최고기술 보유국인 미국과의 격차는 지속 축소되는 양상을 보였다(2016년 0.9년 → 2021년 0.6년). 이와 달리, 일본의 응용SW기술은 2016년 미국 대비 기술격차가 약 1.2년 정도로 유럽의 뒤를 잇는 높은 수준이었으나, 이후 발전이 정체돼 결국 우리나라와 중국에 추격당한 것으로 파악됐다. 3. SW분야 기술수준 변화 추이 ‘ICT 기술수준조사’에서의 기술수준은 조사시점 기준 세계 최고기술 보유국 대비 상대적 기술수준을 의미한다. 각 국가별 기술수준의 값은 세계 최고기술 보유국인 미국을 100으로 보았을 때의 각 국가별 기술수준에 대한 전문가 평가 결과로 측정된 것이다. 특히 ‘ICT 기술수준조사’에서 기술수준은 기술개발 단계별(기초, 응용, 사업화)로 평가·측정된다. 시스템SW 기술수준 2016년부터 2021년 기간 중 시스템SW 분야 기술개발 단계별 기술수준 변화 추이는 다음과 같다. 먼저, 시스템SW의 기초단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 유럽(91.1), 중국(89.6), 한국(88.9), 일본(86.7) 순으로 조사됐다. 변화 추이를 보면, 중국이 시스템SW 기초단계 기술수준이 가장 크게 향상된 국가인 것으로 나타났다. 중국의 2021년 시스템SW 기초단계 기술수준은 2016년 대비 18.8 만큼 향상됐다(2016년 70.8 → 2021년 18.8). 우리나라의 경우에도 앞서 언급한 중국 못지않은 빠른 속도로 시스템SW 기초단계 분야에서 세계 최고기술 보유국을 추격하고 있는 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 시스템SW 기초단계 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 76.0 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 89.1 수준으로 조사됐다(2016년 73.9 → 2021년 89.1). 흥미로운 점은, 2016년부터 2020년까지 국가 간 시스템SW 기초단계 기술수준 차이가 축소돼 왔으나, 2021년에는 우리나라 및 주요국의 미국 대비 상대적 시스템SW 기초단계 기술수준이 전년과 다르지 않다는 것이다. 이는 세계 최고기술 보유국인 미국이 시스템SW 기초단계에서의 우위를 전년과 동일한 수준으로 유지하는 데 성공한 반면, 다른 국가들은 미국을 추격하는 데 성과가 미흡했다는 의미로 볼 수 있다. 둘째로, 시스템SW의 응용단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 한국(91.5), 유럽(91.2), 중국(90.9), 일본(87.3) 순으로 조사됐다. 우리나라의 시스템SW 응용단계 기술수준은 매년 크게 향상돼 왔으며, 주요 선진국을 추월해 2021년 비교대상 국가 중에서는 세계 최고기술 보유국인 미국 다음으로 높은 것으로 나타났다. 중국의 경우, 시스템SW 응용단계 기술수준이 가장 빠르게 발전한 국가인 것으로 조사됐다. 구체적으로, 중국의 시스템SW 응용단계 기술수준은 2016년 71.8에서 2021년 90.9로 약 19.1 만큼 향상된 것으로 확인됐다. 일본의 시스템SW 응용단계 기술수준은 미약하나마 지속적으로 세계 최고기술 보유국과의 격차를 축소해오고 있는 데 반해, 유럽의 경우 2019년부터 오히려 그 격차가 확대되고 있는 것으로 나타났다. 셋째로, 시스템SW의 사업화단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 중국(92.8), 한국(92.6), 유럽(90.6), 일본(88.3) 순으로 조사됐다. 중국의 시스템SW 사업화단계 기술수준은 매년 크게 향상돼 왔으며, 우리나라 및 주요 선진국을 추월해 2021년 비교대상 국가 중에서는 세계 최고기술 보유국인 미국 다음으로 높은 것으로 나타났다. 우리나라의 시스템SW 사업화단계 기술수준 역시 중국 못지않게 크게 향상된 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 시스템SW 사업화단계 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 75.4 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 92.6 수준까지 추격한 것으로 파악됐다. 한편, 앞서 살펴본 시스템SW 응용단계 기술수준과 유사하게, 일본의 세계 최고기술 보유국 대비 시스템SW 사업화단계 기술수준 격차는 미약하나마 꾸준히 축소돼 왔으나, 유럽의 경우 2019년부터 오히려 그 격차가 확대되고 있는 것으로 확인됐다. 응용SW 기술수준 다음으로, 2016년부터 2021년 사이 응용SW 분야의 기술개발 단계별 기술수준 변화 추이는 다음과 같다. 먼저, 응용SW의 기초단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 유럽(93.0), 한국(90.8), 중국(90.6), 일본(89.9) 순으로 조사됐다. 변화 추이를 보면, 2016년부터 2021년까지 국가 간 응용SW 기초단계 기술수준 격차가 점차 축소되는 추세인 것으로 나타났다. 2016~2021년 사이 비교대상 국가 중에서 응용SW 기초단계 기술수준이 가장 크게 향상된 국가는 중국으로 확인됐다. 중국의 2021년 응용SW 기초단계 기술수준은 90.6으로, 2016년과 비교했을 때 17.1 만큼 향상됐다(2016년 73.5 → 2021년 90.6). 우리나라의 경우에도 응용SW 기초단계 분야에서 앞서 언급한 중국 못지않게 빠른 속도로 세계 최고기술 보유국인 미국을 추격하고 있는 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 응용SW 기초단계 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 78.1 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 90.8 수준으로 조사됐다(2016년 78.1 → 2021년 90.8). 유럽과 일본 또한 미국 대비 응용SW 기초단계 기술수준 격차를 미약하나마 지속적으로 축소해오고 있는 것으로 나타났다. 유럽의 응용SW 기초단계 기술수준은 2016년 87.4에서 2021년 93.0로 약 5.6 만큼 향상됐으며, 일본의 경우 2016년 84.3에서 2021년 89.9로 약 5.6 만큼 향상됐다. 둘째로, 응용SW의 응용단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그 다음으로 한국(94.2), 중국(93.1), 유럽(92.6), 일본(91.6) 순으로 조사됐다. 우리나라의 응용SW 응용단계 기술수준은 매년 크게 향상돼 왔으며, 주요 선진국을 추월해 2021년 비교대상 국가 중에서는 세계 최고기술 보유국인 미국 다음으로 높은 것으로 나타났다. 중국의 경우, 2016-2021년 사이 응용SW의 응용단계 기술수준이 가장 빠르게 발전한 국가인 것으로 조사됐다. 구체적으로, 중국의 응용SW 응용단계 기술수준은 2016년 75.0에서 2021년 93.1로 약 18.1 만큼 향상됐다. 유럽과 일본 또한 미약하나마 미국 대비 응용SW 응용단계 기술수준 격차를 지속적으로 축소해오고 있는 것으로 파악됐다. 유럽의 응용SW 응용단계 기술수준은 2016년 87.3에서 2021년 92.6으로 약 5.3 만큼 향상됐으며, 일본의 경우 2016년 84.3에서 2021년 91.6으로 약 7.3 만큼 향상됐다. 셋째로, 응용SW의 사업화단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 한국(93.5), 유럽(93.2), 중국(93.1), 일본(91.4) 순으로 조사됐다. 특히 타 기술분야 및 타 기술개발단계와 비교했을 때, 응용SW 사업화단계가 세계 최고기술 보유국과 비교대상 국가 간 격차가 가장 적었다. 변화 추이를 보면, 우리나라의 응용SW 사업화단계 기술수준은 매년 크게 향상돼 온 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 응용SW 사업화단계 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 78.0 수준이었으나, 2021년 93.5 수준까지 추격해 비교대상 국가 중에서 세계 최고기술 보유국인 미국 다음으로 높은 수준에 도달한 것으로 파악됐다. 2016-2021년 사이 비교대상 국가 중에서 응용SW 사업화단계 기술수준이 가장 크게 향상된 국가는 중국으로 확인됐다. 중국의 2021년 응용SW 사업화단계 기술수준은 93.1로, 2016년과 비교했을 때 18.9 만큼 향상됐다(2016년 74.2 → 2021년 93.1). 유럽과 일본의 미국 대비 응용SW 사업화단계 기술수준 격차 또한 미약한 정도로나마 지속적으로 축소돼 온 것으로 나타났다. 유럽의 응용SW 사업화단계 기술수준은 2016년 86.5에서 2021년 93.2로 약 6.7 만큼 향상됐으며, 일본의 경우 2016년 83.9에서 2021년 91.4로 약 7.5 만큼 향상됐다. 4. 맺음말 우리나라 및 주요 선진국 간 SW기술 경쟁이 점차 심화되고 있는 것으로 보인다. 지난 몇 년 사이(2016-2021년) SW기술 분야의 국가 간 격차는 지속적으로 축소돼 왔으며, 특히 세계 최고기술 보유국인 미국을 향한 우리나라와 중국의 추격속도가 두드러지게 빨랐던 것으로 나타났다. 결과적으로, 2021년 기준 우리나라 및 주요 선진국의 미국 대비 기술수준 차이는 타 기술분야(예: 클라우드, 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등)와 비교했을 때 상대적으로 적은 편에 속한다([표 9 참고]). 그러나 여전히 우리나라의 SW기술수준은 아직 세계 최고기술 보유국인 미국뿐 아니라 유럽과 중국 등에 비해 미흡한 상황이다. 더욱이 디지털 경제로의 패러다임 전환이 본격화됨에 따라 SW의 중요성이 한층 더 부각되는 가운데, 각국의 SW기술 개발 노력이 확대되면서 세계 최고기술 보유국을 따라잡기가 더욱 어려워졌을 뿐 아니라 오히려 향후 경쟁국에 추월당할 가능성도 있다. 이는 결국 디지털전환의 근간이 되는 SW기술 경쟁에 대응하는 국가 차원의 노력이 더욱 강화돼야 하며, 나아가 일관성·지속성 있는 중장기적 관점의 경쟁력 확보 전략 수립을 통해 이 같은 노력을 뒷받침할 필요가 있음을 시사한다. 기술이 고도화되는 만큼 국가 간 기술격차를 추격하기는 더 어려워지기 때문이다. 또한 앞서 살펴본 바와 같이, 우리나라는 현재 SW기술 개발단계 중 응용 및 사업화 단계에서 비교대상 국가 대비 우위를 보이고 있는 반면, 기초 단계에서는 다소 열위를 보이고 있다. 이러한 결과는 앞으로 우리나라가 SW기술 강국으로 도약하기 위해서는 전략적으로 SW분야의 기초연구 투자를 확대하고 관련 정책을 강화할 필요가 있음을 시사한다. 이를 통해 기초단계 성과를 제고하고, 그동안 누적해온 응용·사업화 단계 기술역량을 발휘해 기초연구 성과를 미래 핵심 원천기술로 발전시켜 글로벌 SW시장에서의 리더십을 확보해야 할 것이다.

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