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월드 모델: 현실을 이해하는 AI의 진화
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월드 모델: 현실을 이해하는 AI의 진화

AI 인프라 경쟁에서 소프트웨어의 구조적 역할
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AI 인프라 경쟁에서 소프트웨어의 구조적 역할

AI기본사회 구현을 위한 가상융합 활용 방안
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AI 스마트 글래스: 시선의 지능화
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AI 확산 시대에 대응한 가치사슬 기반 AI 인력 분류체계 재정립
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		AI 인프라 경쟁에서 소프트웨어의 구조적 역할
	
	
	
	
	
	
	포토에세이 PHOTO ESSAY

	
	
		중간-이호준
	
	
	
	
	
	
	포커스 FOCUS

	
	
		Agentic AI 방법론(AAM) 소개와 제언
		AI 시대, 디지털 헬스는 왜 현장으로 흐르지 못하는가:  
기술 도입에서 구조 설계로
SW중심사회
<p>목차 Table of Contents 정책·법제 ▹ 미국 일리노이주, 첨단 AI 모델 대상 외부 감사 의무화하는 법안 통과 ▹ 레오 14세 교황, 첫 회칙에서 AI 시대 인간 존엄성 수호 강조 ▹ 캐나다 정부, 국가 AI 전략 ‘AI for All’ 발표 ▹ 미국 트럼프 대통령, AI 혁신과 안보 증진을 위한 행정명령에 서명 ▹ 트럼프 행정부에서 AI 국부펀드 조성 논의 본격화 ▹ G7의 중국 견제에 대응해 중국은 글로벌 AI 협력 기구 설립 가속화 기업·산업 ▹ 앤트로픽, 코딩과 에이전트 성능 강화한 ‘Claude Opus 4.8’ 출시 ▹ 앤트로픽 ‘Fable 5’와 ‘Mythos 5’, 미국 정부 지시로 서비스 중단 ▹ 미국 정부의 앤트로픽 ‘Fable 5·Mythos 5’ 금지에 산업계 반발 확대 기술·연구 ▹ 마이크로소프트, AI의 지식노동 균등화 가능성과 격차 해소 과제 분석 ▹ 구글 리서치, I/O 2026에서 최신 AI 연구 성과 공개 ▹ 앤트로픽, AI 기반 사이버 위협의 MITRE ATT&CK 매핑 분석 결과 공개 ▹ 앤트로픽, AI의 재귀적 자기개선 임박 경고 ▹ 구글 딥마인드, 범용지능(AGI)에서 초지능(ASI)으로 진화 경로 분석 인력·교육 ▹ 미국 노동시장에서 AI가 미치는 영향은 국소적 ▹ AI 일자리 충격 대응을 위한 5가지 정책 방안 ▹ AI 채용 시장, 경력자 중심 구조로 재편되며 신입 일자리 축소 ▹ 보스턴大·펜실베이니아大 공동 연구팀, AI 주도 해고의 시장 실패 분석 ▹ MIT 경제학자들, 노동자 역량을 확장하는 '친노동 AI'의 가치 강조 주요행사일정</p>
AI 브리프


	
	
	Summary

	
	
		As AI technologies advance rapidly, the number of AI project procurements continues to grow. Yet the traditional Function Point (FP) method shows clear limitations: in AI projects such as chatbots or Retrieval-Augmented Generation (RAG), the user interface may appear simple while massive data processing and complex computational workflows operate underneath. FP cannot capture the true size of these hidden engineering efforts, creating a risk that AI project budgets will be underestimated and ultimately unrealistic.
		To address this gap, this report shifts the focus from AI model development to AI Application Service Construction (Engineering) and proposes a framework for size estimation. It recommends adopting the international SNAP (Software Non-functional Assessment Process) standard to quantify the technical complexity involved in back-end operations—such as data preprocessing, embedding generation, and vector-store construction—that FP cannot measure.
		For a sound compensation system to take root, this report suggests key directions: discovering automated measurement tools for AI technical scope, accumulating AI project data, and fostering the AI engineering company ecosystem. Ultimately, these efforts will contribute to enhancing the accuracy and transparency of AI project size estimation.
이슈리포트
<p>제 1 장 실태조사 개요 01. 조사 목적 및 필요성 02. 조사연혁 03. 조사 개요 04. VR·AR산업 분류 제 2 장 모집단 01. 모집단 정의 02. 모집단 추출 방법 03. 후보 모집단 수집 04. 모집단 추출 결과 제 3 장 조사표 01. 조사항목 제 3 장 이상치 기업 등 데이터 검증 방안 01. 이상치 기업 파악 02. 검증방안-2차 자료를 통한 검증 03. 항목무응답 처리 방식 추가</p>
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