국내 기업의 디지털 전환 촉진을 위한 주요 요인 도출 및 실증 연구 - 「2022년 SW융합 실태조사」 결과를 중심으로

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

요 약 문

디지털 전환(DX)은 4차 산업혁명의 가속화, 글로벌 공급망 불안, 시장 불확실성 심화 속에서 기업

생존과 성장의 필수 전략으로 자리매김하였다. 이에 따라 기업들은 SW 투자 확대, AI·클라우드 등

SW 신기술 도입, 전문 SW 인력 확보에 집중하고 있으나, 단순한 자원 투입만으로 기대 성과를

달성하지 못하는 경우가 많다. 이는 DX 성과가 개별 요인의 효과뿐만 아니라, SW 투자, SW 신기술,

SW인력의 상호작용 속에서 확대됨을 시사한다.

「2024년 SW융합실태조사」를 활용해 국내 1,126개 기업을 대상으로 구조방정식모형(SEM)을

적용한 실증 분석 결과, DX 성과의 핵심 요인은 SW 투자, SW 신기술, SW 인력으로 확인되었다.

세 요인은 각각 독립적으로 DX 성과에 긍정적 영향을 미치면서 동시에 상호 보완적 관계를 형성

하였다. 특히 SW 인력은 SW 투자와 SW 신기술의 효과를 DX 성과로 연결시키는 매개 변수로

검증되었는데, 총효과는 직접효과 대비 약 1.4배 정도 확대되었다. 이는 SW 인력이 단순 개별

요인에 그치지 않고 나아가 자본과 기술을 실질적 성과로 전환하는 ‘가교’임을 보여준다.

더 나아가 기업의 인적 자원 구성, 특히 고급 R&D 인력(석·박사급) 비중은 자원의 효과성을

달리하는 조절 변수로 확인되었다. 다중집단분석 결과, 고급 R&D 인력이 상대적으로 많은 기업에서는

SW 투자의 효과가 강하게 발현되었고, 고급 R&D 인력이 상대적으로 적은 기업에서는 SW 신기술

도입 효과가 더 크게 나타났다. 이는 기업이 동일한 전략을 적용할 경우 효율성이 낮으며, 기업

특성과 인력 구조에 기반한 차별화된 인재 전략이 필수적임을 보여준다. 즉, R&D 중심 기업은 고급

인력 유지와 심층적 연구개발을 뒷받침하는 안정적 투자가, 기술 도입·활용 중심 기업은 최신 SW

신기술 도입을 통한 인재 유인과 역량 강화가 핵심 전략임이 도출되었다.

따라서 DX 성공은 곧 맞춤형 인재 전략 수립에서 출발한다. 기업은 자사의 비즈니스 모델과 인력

구조를 면밀히 진단한 후, 실무형 인재 역량 강화가 필요한지, 고급 인재 확보 및 유지가 중요한지를

구분하여 차별화된 전략을 추진해야 한다. 정부는 기업 유형별로 실무형 인재 공급 확대, 고급 인재

연구개발 지원, 세제 혜택 및 규제 완화 등 구체적이고 맞춤형 지원책을 설계해야 한다. 더 나아가

정부와 기업은 공동 R&D와 실전형 인재 양성을 양대 축으로 협력하여, 국가 차원의 SW 인재

선순환 생태계를 구축해야 한다. 이는 DX 성과를 지속적으로 확대하고, 산업 전반의 혁신과 글로벌

경쟁력 강화를 동시에 달성할 수 있는 핵심 기반이다.

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

Executive Summary

Digital Transformation (DX) has emerged as an essential strategy for corporate survival and

growth amid the acceleration of the Fourth Industrial Revolution, global supply chain instability,

and heightened market uncertainties. In response, companies have expanded software (SW)

investment, adopted emerging SW technologies such as AI and cloud, and sought to secure

specialized SW talent. However, many firms fail to achieve expected outcomes through resource

input alone, indicating that DX performance is shaped not only by individual factors but also

amplified through the interaction of SW investment, SW new technologies, and SW workforce.

Based on the 2024 SW Convergence Survey of 1,126 firms, empirical analysis using Structural

Equation Modeling (SEM) identified SW investment, SW new technologies, and SW workforce as

the three core drivers of DX performance. Each contributes positively on its own while forming

mutually complementary relationships. Among them, the SW workforce was empirically verified as

a mediating factor that connects and amplifies the effects of SW investment and SW new

technologies, with total effects expanding to about 1.4 times greater than direct effects. This

shows that the SW workforce is not a mere standalone factor but rather a bridge that

transforms capital and technology into tangible outcomes.

Furthermore, the composition of human resources—particularly the proportion of highly qualified

R&D personnel (Master’s and PhD holders)—was confirmed as a moderating factor that alters the

effectiveness of resource inputs. Multi-group analysis revealed that firms with relatively more

advanced R&D personnel benefited more strongly from SW investment, while firms with relatively

fewer advanced personnel derived greater impact from adopting new SW technologies. This

demonstrates that applying a uniform strategy across firms is inefficient, and that differentiated

talent strategies tailored to organizational characteristics and workforce structure are essential.

Specifically, R&D-intensive firms should focus on stable investment to retain top-tier talent and

support deep research activities, while technology-adoption-oriented firms should emphasize the

introduction of cutting-edge SW technologies to attract and develop skilled professionals.

Therefore, successful DX begins with the establishment of customized talent strategies. Firms

must thoroughly assess their business models and workforce composition to determine whether

strengthening field-oriented talent or securing and retaining advanced R&D personnel should be

prioritized. Governments, in turn, should design concrete and tailored support policies, such as

expanding the supply of practical talent, promoting advanced R&D activities, and providing tax

incentives and regulatory flexibility. Beyond this, joint initiatives between government and industry

—focused on collaborative R&D and practice-oriented talent development—are essential to building

a national virtuous cycle ecosystem for SW talent. Such an ecosystem will provide the foundation

for sustaining DX performance, driving innovation across industries, and simultaneously enhancing

global competitiveness.

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

BOPIS(Buy Online, Pick Up In Store)는 고객이 온라인에서 상품을 주문하고 결제한 후, 오프라인 매장(점포)에

서 직접 수령하는 방식을 의미함

2023년 4분기 기준

Ⅰ. 연구 배경

■

디지털 전환(DX)은 기업 생존과 성장을 위한 핵심 전략으로 자리매김

●

4차 산업혁명의 가속화, 글로벌 공급망 재편, 시장 불확실성 증대 등 급변하는

경영환경 속에서, DX는 기업 생존과 지속적 성장을 위한 필수 전략으로 인식

(BCG, 2020; Westerman et al., 2014)

●

이에 따라 전 세계 기업들은 AI, 클라우드, 빅데이터, IoT 등 첨단 SW 신기술을

도입하고, 디지털 역량 강화를 위한 SW 투자와 전문 SW 인력 확보에 자원을

집중 투입(가트너, 2023)

●

특히 SW 인력은 투입된 기술과 자본을 실제 비즈니스 가치로 전환하는 실행

주체로서, DX 성과의 성패를 좌우하는 가장 핵심적인 동력으로 평가받음

(Brynjolfsson & Hitt, 2000; Melville et al., 2004)

기업

주요 환경 변화

SW 기반 대응 전략

주요 실행 조치

효과 및 성과

▪ 이커머스 경쟁 심화

▪ 오프라인 성장 한계

▪ SW 투자·AI·클라우드

기반 유통 혁신

▪ Jet('16)/Flipkart('18) 인수

▪ MS Azure 협력

▪ Walmart Global Tech 강화

▪ 온라인 매출↑

▪ AI 재고 효율화

▪ BOPIS1) 확대

▪ 매장 성장 한계

▪ 충성 고객 확보

필요

▪ AI·클라우드 기반

개인화 마케팅

▪ AI 추천(Deep Brew, '19)

▪ MS Azure 협력

▪ 모바일 앱 고도화

▪ 리워드회원 7,500만명,

모바일 주문 26%2)

▪ 재방문율↑

▪ 핀테크 부상

▪ 기술 중심 조직

요구

▪ 대규모 SW 인력 확보

▪ 자동화 전환

▪ 엔지니어 1.2만명

▪ 트레이딩 자동화

▪ Marcus 플랫폼 출시

▪ 생산성·비용 개선

▪ 리테일 금융 신규 수익

▪ 스마트농업 경쟁

심화

▪ 농업 경기 침체

▪ SW 투자·인력 확보

통한 농기계 스마트화

▪ Blue River 인수('17)3)

▪ 자율주행 트랙터

▪ 사내 재교육·외부 영입

▪ 자율 농기계 상용화

▪ CES 수상(2023)

▪ 제조 경쟁 심화

▪ 스마트팩토리

전환 요구

▪ SW 신기술+인력

기반 DX 가속

▪ NEXEED 플랫폼('17)

▪ AI센터(BCAI4)) 설립('17) 및

연 수만명 교육

▪ 생산성 및 유지비 절감

▪ 자사 240여 개 공장 중

절반 이상에 IIoT 적용

출처 : 언론 보도 및 기업 보고서를 토대로 재정리

<표

> SW 투자·인력·신기술 자원 투입을 통한 기업 DX 성과 제고 사례

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

AI·머신러닝 기반 정밀농업 스타트업으로, 이미지 인식 소프트웨어를 활용해 잡초와 작물을 구분하는 기술을 개발

보쉬는 BCAI(Bosch Center for Artificial Intelligence)를 통해 산업별 맞춤형 AI 솔루션을 개발하고, 제조·자율주행·

스마트센서 등 다양한 분야에서 생산성과 품질을 혁신하고 있음

■

이처럼 DX 성과에 있어 SW 인력의 핵심적 역할이 부각됨에 따라, 해외 주요국들

또한 DX 인재 전략을 국가 경쟁력의 핵심으로 추진

●

EU는 「Digital Decade Policy Programme 2030」을 통해 ‘디지털 기술 역량

보유자 2천만 명 확보’를 목표로 삼고, 고급 ICT 전문가 양성과 중소기업 인력

재교육을 병행(European Commission, 2021)

●

미국은 「CHIPS and Science Act(2022)」를 통해 반도체 및 첨단기술 산업과

연계된 고급 R&D 인재 양성에 대규모 재정을 투입하고 있으며(McKinsey,

2022), 「National AI Research Resource」 구축을 통해 AI·SW 전문인력

훈련을 국가 전략 차원에서 지원(NSF, 2024)

●

일본은 「Society 5.0」 전략 하에서 2026년까지 ‘DX 인재 230만 명’을 목표로,

산업계와 연계된 ‘Recurrent Education’을 강화(경제산업성, 2020)

●

이처럼 해외 주요국들은 DX 관련 투자 확대 및 기술 도입과 함께, DX 성과를

실현하는 핵심 매개 요인으로서 인재를 전략적 차원에서 육성

■

그럼에도 불구하고 일부 연구는 개별 요인 분석에 집중하여 SW 인력의 역할 규명

에는 한계

●

이러한 연구는 투자 확대(Aral & Weill, 2007), 신기술 도입(Brynjolfsson &

McElheran, 2016), 전문 인력 확보(Li et al., 2024) 등이 기업의 DX 성과를

높이는 주요 요인임을 강조

●

본 저자의 선행 연구(송지환, 2023) 또한 동일한 맥락에서 SW 관련 자원 투입과

DX 성과 간의 유의한 상관관계를 제시

●

그러나 해당 연구들은 개별 요인의 효과성을 입증하는 데에는 의미 있는 성과를

거두었으나, 요인 간의 구조적 관계, 특히 SW 인력이 매개 및 조절 변수로

작동하는 과정을 실증적으로 규명하는 데에는 한계 존재

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

■

한편 SW 인력이 DX 성과의 핵심 역할임을 강조하는 연구도 다수 존재하지만,

대규모 실증 연구는 다소 미흡

●

Oh et al.(2023)은 첨단 디지털 기술의 성과가 단순한 기술 도입만으로는 나타

나지 않으며, 숙련 인력과 조직 역량을 갖춘 기업에서 성과가 유의하게 증폭됨을

실증적으로 보임

●

Guo et al.(2023)은 IT 투자가 인력 역량 발휘의 기반이 되며, 반대로 인력

투자가 IT 효과를 극대화하는 상호 보완적 관계에 있음을 확인함

●

노용진 외(2022)는 고숙련 인력의 비중과 교육훈련 수준이 충분할수록 신기술

도입의 성과가 유의하게 증폭된다고 보고함

●

이처럼 국내외 연구 모두 SW 인력이 DX 성공의 핵심 요인임을 강조하지만,

대부분 제한된 표본이나 사례 기반 분석에 치중하고 있어, 대규모 실태조사 데이터를

활용한 실증 연구는 여전히 부족하다는 한계를 지님

■

본 연구는 SW 인력의 매개 및 조절 효과를 대규모 실태조사 데이터 분석을 통해

실증적으로 규명

●

「2024년 SW융합실태조사」의 원자료(국내 1,126개 기업 응답)를 활용하여 SW

투자, SW 신기술, SW 인력 간의 구조적 관계를 분석

–

첫째, SW 인력이 SW 투자 및 SW 신기술 도입 효과를 실제 DX 성과로

전환시키는 매개 효과를 검증

–

둘째, 기업의 인적 자원 수준(예: 고급 R&D 인력 비중)에 따라 이러한 경로의

영향력이 달라지는 조절 효과를 검증

●

이를 통해 본 연구는 개별 요인 수준의 분석을 넘어, SW 인력이 DX 성과 전환

경로를 어떻게 매개 및 조절하는지를 실증적으로 규명 → (기대효과) 기업 전략

및 정부 정책 설계에 중요한 실증적 근거를 제공

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≪ 분석 개요 ≫

▣ (분석목적) 「2024년 SW융합실태조사」 데이터를 활용하여, 기업의 DX 성과에 영향을 미치는

세 가지 핵심 요인(SW 투자, SW 신기술, SW 인력)의 구조적 관계를 검증

 SW 인력이 SW 투자 및 SW 신기술을 DX 성과로 연결하는 매개변수로 작동함을 확인

 SW 인력이 고급 R&D 인력(석·박사급) 비중에 따라 경로의 강도를 변화시키는 조절 변수로

작동함을 확인

▣ (분석대상) 「2024년 SW융합실태조사」 데이터 중, 13개 산업분류에 속하며 종사자 100인

이상5)을 보유한 국내 1,126개 기업

(단위 : 개)

산업분류

합계

100∼

299명

300∼

499명

500∼

999명

1,000명

이상

전체

1,126

623

214

145

144

농업·임업·어업

광업 및 제조업*

192

106

전기·가스·증기·공기 조절 공급업

수도·하수·폐기물 처리·원료 재생업

건설업

127

도매·소매업

운수·창고업

171

102

정보통신업(SW 공급 기업 제외)

금융·보험업

131

전문·과학·기술 서비스업

200

보건업·사회복지 서비스업

예술, 스포츠 및 여가관련 서비스업

* 광업의 경우 모집단 크기가 작아 표본 배분 시 제조업과 통합하여 처리함

▣ (변수정의) 실태조사 문항(관측변수)을 토대로 SW투자, SW신기술, SW인력, DX성과 등의

잠재변수를 조작적으로 정의

잠재(개념)변수

관측변수6)

측정방법

SW투자

SW투자액

ㅇ ln(1+SW 관련 투자금액)

SW_R&D투자액

ㅇ ln(1+SW R&D 관련 투자금액)

SW신기술

빅데이터_수준

ㅇ 각 기술별 도입 여부와 실행단계를 통해 수준 측정

- 0: 해당 기술 도입 안함

- 1: 해당 기술 초기구축 실행단계

- 2: 해당 기술 부문별 실행단계

- 3: 해당 기술 전사적 실행단계

클라우드_수준

AI_수준

IoT_수준

블록체인_수준

SW인력

SW전문인력수

ㅇ ln(1 + SW 관련 전문인력수)

SW전공자수

ㅇ ln(1 + SW 관련 전문인력수 × SW 관련 전공자 비중)

SW신기술인력수

ㅇ ln(1 + SW 관련 신기술 취급·활용인력수)

DX성과

전략·리더십

ㅇ DX 성과의 수준을 나타내는 잠재변수로 4개의 요인으로 정의

- DX 성과와 관련된 32개 설문 문항7)에 대해 요인분석(최대우도법, ProMAX

회전)을 실시8)하여 4개 요인으로 축소한 후, 요인점수(회귀방법)를 관측변수

값으로 사용

기술·업무활용

비즈니스·고객

문화·실행체계

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

▣ (연구가설) SW투자·SW신기술·SW인력이 DX성과에 미치는 직접적 영향(

), 이

과정에서 SW 인력이 자원의 효과를 성과로 연결하는 매개 역할(

), 고급

R&D 인력 비중에 따라 경로 강도가 달라지는 조절 효과(

)를 검증

▣ (분석기법) 구조방정식모형(SEM)을 활용하여 직접·매개·조절 효과를 동시에 검증

 (직접효과) 독립변수(X)가 종속변수(Y)에 미치는 단일 경로의 효과로, 경로계수의 통계적

유의성을 통해 SW투자·SW신기술·SW인력이 DX성과 제고의 요인임을 검증

 (매개효과) 독립변수(X)가 매개변수(M)를 거쳐 종속변수(Y)에 영향을 미치는 간접 효과로,

Sobel 검정 및 Bootstrap 신뢰구간(CI)을 활용하여 SW인력이 SW투자·SW신기술을 DX

성과로 연결하는 매개 역할 검증

 (조절효과) 독립변수(X)가 종속변수(Y)에 미치는 효과가 제3의 변수(Z) 수준에 따라 달라

지는 효과로, 고급 R&D 인력 비중(20%)을 기준으로 다중집단분석을 실시하여 경로계수

차이(조절효과) 검증

▣ (모형설정) SW투자·SW신기술을 독립변수로, SW인력을 매개변수로, DX성과를 종속변수로

설정하여 구조방정식모형을 설계하였으며, 조절효과 검증을 위해 본 모형을 기반으로 다중집단

분석을 수행

효과 구분

연구 가설

직접효과

SW 투자는 DX 성과에 유의한 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

SW 신기술은 DX 성과에 유의한 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

SW 인력은 DX 성과에 유의한 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

매개효과

SW 인력은 SW 투자와 DX 성과 간의 관계를 유의하게 매개할 것이다.

SW 인력은 SW 신기술과 DX 성과 간의 관계를 유의하게 매개할 것이다.

조절효과

기업 내 고급 R&D 인력(SW 관련 석·박사급 인력) 비중에 따라,

SW 투자와 SW 신기술이 SW 인력에 미치는 영향력에 유의한 차이가 있을 것이다.

구조방정식모형(Structural Equation Modeling, SEM)이란?

· 여러 변수 간의 관계를 한꺼번에 분석하는 통계 기법으로 ‘구조방정식’이라는 명칭은 원인과 결과를 연결하는

구조를 방정식 형태로 표현한다는 의미

· 즉, 단순히 한 변수끼리 비교하는 것이 아니라, 여러 변수들이 서로 영향을 주고받는 복잡한 구조를 하나의

모형으로 제시하는 방식

· 예를 들어, “SW투자→SW인력→DX성과”처럼 직접효과(SW투자→DX성과로 바로 가는 경로)와 매개(간접)효과

(SW투자→SW인력→DX성과로 이어지는 경로)를 동시에 검증할 수 있음

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

송지환(2023)에 따르면, 「종사자 규모별 디지털 전환 성과(수준) 분포」에서 100인 미만 기업은 대부분 DX 성과가

낮아 집단 간 변별력이 부족하여, 본 분석은 DX 성과에 따른 핵심 요인의 구조적 차이를 명확히 검증하기 위해

종사자 100인 이상 기업을 대상으로 수행함

관측변수의 기술 통계량 및 관측변수 간 상관계수는 부록1 참조

DX성과 관련 관측변수 및 측정 문항은 부록2 참조

DX성과 관련 요인분석 결과는 부록3 참조

기업의 지속가능한 경쟁우위는 외부 환경(산업구조)보다 기업이 보유한 내부 자원(resource)에 의해 형성된다는

관점으로, 재무적 자본(투자금·자산·설비 등), 기술적 자산(특허·IT 인프라·신기술 등), 인적 자본(인력의 지식·기술·

경험·조직문화 등)의 조합과 이를 효과적으로 활용하는 능력이 기업 성과의 차이를 결정한다는 이론

Ⅱ. DX 성과의 핵심 요인: SW 관련 투자·신기술·인력

■

본 장은 DX 성과를 이끄는 핵심 요인들의 개별적 중요성을 실증적으로 검증

●

자원기반관점(Resource-Based View, RBV)9)에 근거하여(Barney, 1991),

DX의 핵심 요인(자원)을 ‘SW 투자’(재무적 자본), ‘SW 신기술’(기술적 자산),

‘SW 인력’(인적 자본)으로 정의하고, 각 요인이 DX 성과에 미치는 독립적인

영향력을 검증함

▣ (모형적합도) 제안된 모형의 적합성을 검증하기 위해 CMIN/DF(9.24,

< 0.000),

SRMR(0.04), RMSEA(0.05), NFI(0.88), CFI(0.90) 등 주요 적합도 지수를 산출한

결과, 대부분 권장 기준을 충족하여 본 연구모형이 수집된 데이터를 설명하는 데 적합

한 것으로 판단

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

●

즉, DX 성과의 핵심 요인으로 정의한 변수를 본 장에서 실증 분석을 통해 타당성을

확인하고, 다음 장에서 이들 변수를 활용해 요인 간 구조 관계를 규명하고자 함

■

실증 분석 결과(참고 1), SW 투자·신기술·인력은 모두 DX 성과를 유의하게 향상

시키는 독립적 동인임을 보여줌

●

「2024년 SW융합실태조사」 데이터를 활용한 구조방정식모형 분석 결과, SW

신기술, SW 투자, SW 인력 모두 DX 성과에 통계적으로 유의한 정(+)의 직접

효과를 보였음

●

이는 기업이 SW 신기술을 적극 도입하고, SW 투자를 확대하며, 우수한 SW

인력을 확보할수록 DX 성과가 한층 제고됨을 시사함

■

기존 연구 역시 SW 신기술과 SW 투자는 DX 성과 창출을 위한 혁신 기반과 실행

동력임을 확인

●

SW 신기술의 도입은 기업이 혁신을 촉진하고 새로운 가치를 창출할 수 있는 혁신

기반을 마련함 (Westerman et al., 2014)

●

SW 투자는 이러한 기술 도입을 실질적으로 실행하고 전략을 추진할 수 있는 실행

동력을 제공함 (Aral & Weill, 2007)

■

한편, SW 인력은 투입된 기술과 자본을 실제 비즈니스 가치로 전환하는 ‘실행 주체’

로서, DX 성공의 인적 토대를 구성하는 핵심적인 역할을 담당

●

DX의 궁극적인 성과는 도입된 기술 그 자체가 아니라, 이를 이해하고 비즈니스

문제 해결에 창의적으로 활용할 수 있는 인적 역량에 의해 결정됨

(Brynjolfsson & Hitt, 2000)

●

즉, SW 투자와 신기술이 DX 성공을 위한 ‘기초 토대’라면, 이를 실제 성과로

실현시키는 SW 인력은 ‘핵심 촉매’라 할 수 있음

■

결론적으로, 본 장의 직접 효과 분석은 SW 투자·신기술·인력이 각각 독립적으로

DX 성과에 기여함과 동시에, 이들 간 상호작용을 고려한 심층적 이해가 필요함을

보여줌

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

10)

표준화계수(β)는 독립변수가 1 표준편차 증가할 때 종속변수가 얼마나 변하는지를 나타내는 값으로, 경로의 상대적

영향력을 비교할 수 있게 해줌

●

SW 투자와 SW 신기술은 DX 성과에 긍정적 영향을 주지만, 그 효과는

SW 인력을 통해 실질적 성과로 구체화되는 경향을 보임

●

따라서 DX 성과의 전체 경로를 온전히 이해하기 위해서는, 다음 장에서

논의할 SW 인력의 매개 및 조절 역할에 대한 심층 분석이 요구됨

≪ 참고 1 : 직접 효과 검증 ≫

▣ (결과요약) 구조방정식모형 분석 결과, 모든 직접효과 경로가 통계적으로 유의하게 나타나

가설

채택

▣ (상세해석) SW투자(β=0.23), SW신기술(β=0.27), SW인력(β=0.23)은 모두 DX성과에 유의

수준 0.01에서 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인

 이는 SW 투자, SW 신기술, SW 인력이 각각 독립적으로도 DX 성과를 향상시키는 핵심

요인임을 시사

 세 변수의 표준화계수 β10) 값이 유사하게 나타나, DX 성과에 미치는 영향력은 대체로

비슷한 수준임을 의미

경로(가설)

표준화계수

비표준화계수

S.E.

C.R.

결과

SW투자

→

DX성과

(

)

0.23

0.092

0.023

3.945

< .001

채택

SW신기술

→

DX성과

(

)

0.27

0.288

0.059

4.920

< .001

채택

SW인력

→

DX성과

(

)

0.23

0.153

0.053

2.862

.004

채택

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

Ⅲ. SW 인력의 매개 효과 분석

■

앞 장의 직접 효과 분석 결과를 토대로, SW 인력의 매개 역할 검증이 필요

●

앞서 확인한 바와 같이 SW 투자·SW 신기술·SW 인력은 모두 DX 성과에 독립적

으로 긍정적 영향을 미침

●

그러나 DX 성과는 단일 요인의 직접 효과만으로는 충분히 설명되지 않으며, 요인

간의 구조적 관계를 함께 고려할 필요가 있음

●

특히, SW 투자와 SW 신기술이 DX 성과로 전환되는 과정에서 SW 인력이 어떤

매개 경로를 통해 작동하는지를 실증적으로 규명하는 것이 중요함

■

실증 분석 결과(참고 2), SW 인력은 SW 투자와 SW 신기술을 DX 성과로 연결

하는 핵심 매개 변수로 작동

●

(SW투자→SW인력→DX성과) SW 투자는 직접효과(β=0.23)와 간접효과(β

=0.11)가 모두 유의하게 나타났으며, 총효과 β=0.34로 확인되어, SW 인력을

매개로 총효과가 약 47.8% 정도 증가했음을 의미함

●

(SW신기술→SW인력→DX성과) SW 신기술은 직접효과(β=0.27)와 간접효과(β

=0.12)가 모두 유의하게 나타났으며, 총효과 β=0.39로 확인되어, SW 인력을

매개로 총효과가 약 44.4% 정도 증가했음을 보여줌

●

두 경로 모두에서 SW 인력이 SW 신기술과 SW 투자의 효과를 DX 성과로 연결

하는 기능을 수행하며, 총효과는 직접효과만 고려했을 때보다 1.4배 정도 증가

■

즉, SW 인력의 매개 효과는 투자·기술 중심에서 인력 중심으로의 DX 전략 패러

다임 전환의 필요성을 시사

●

SW 인력은 단순한 독립적 요인이 아니라, SW 투자와 SW 신기술을 DX 성과로

전환하는 ‘가교(Bridge)’임

●

이는 DX 성과의 성패가 자본·기술의 투입 뿐만 아니라, 이를 실질적 가치로 전환

하는 SW 인력의 역량 수준에 달려 있음을 실증적으로 확인한 것

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

■

매개 효과 분석은 기업의 전략과 정부의 정책 설계 방향에 중요한 근거를 제공

●

이번 결과는 SW 투자와 SW 신기술의 효과가 SW 인력을 매개로 강화되는

경로가 존재함을 보여줌

●

기업 측면에서는 SW 인력의 확보 및 활용이 DX 성과 극대화의 핵심 연결고리임을

확인시켜 주며, 정부 측면에서도 단순한 지원을 넘어 SW 인력 중심의 정책 설계

필요성을 시사함

●

따라서 매개 효과 분석은 DX 성과를 지속적으로 확대하기 위한 실천적·정책적

함의를 제공함

≪ 참고 2 : 매개 효과 검증 ≫

▣ (결과요약) 구조방정식모형 분석 결과, SW투자와 SW신기술이 DX성과에 미치는 영향은 SW

인력을 매개로 한 간접 경로에서도 통계적으로 유의하게 확인되어, 가설

모

두 채택

▣ (상세해석) SW투자와 SW신기술은 모두 직접적으로 DX성과에 긍정적 영향을 미칠 뿐 아니라,

SW인력을 매개로 한 간접 효과 역시 유의수준 0.01에서 통계적으로 유의하게 확인

 SW투자에서 나타난 간접효과(β=0.11)는 직접효과(β=0.23)의 약 47.8% 수준으로, 총효과가

일정 부분 인력을 통해 강화됨을 의미

 SW신기술에서 나타난 간접효과(β=0.12)는 직접효과(β=0.27)의 약 44.4% 가까운 수준으로,

총효과 역시 일정 부분 인력을 통해 증가됨을 의미

 총효과 기준으로 보면, SW투자(β=0.34)와 SW신기술(β=0.39)는 모두 직접효과만 고려했을

때보다 약 1.4배 이상 증가되어 나타남

 SW인력은 자원 투입(SW투자·SW신기술)의 효과를 DX 성과로 이어지게 하는 핵심 매개

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

11)

Sobel 검정은 매개효과의 유의성을 회귀계수와 표준오차로 계산하는 전통적 방법이고, Bootstrap(95% CI)은 반복

재표집으로 신뢰구간을 추정해 더 강건하게 매개효과의 유의성을 검증함

12)

SW 관련 석·박사급 인력으로 정의

Ⅳ. SW 인력의 조절 효과 분석

■

기업의 인적 자원 구성, 특히 고급 R&D 인력12) 비중은 SW 투자 및 SW 신기술

효과를 달리하는 조절 요인으로 작용할 수 있음

●

앞 장의 매개 효과 분석에서 SW 인력이 자원의 효과를 성과로 연결하는 핵심

변수임이 확인되었음

●

그러나 모든 기업이 동일한 수준에서 같은 효과를 누리는 것은 아니며, 기업 내부

인력 구성의 특성에 따라 자원 투입의 효과성은 달라질 수 있음

●

특히 고급 R&D 인력(석·박사급 SW 인력)의 비중은, SW 투자와 SW 신기술이

DX 성과로 이어지는 과정에서 경로의 강도를 달리하는 조절 변수로 작용할 가능

성이 높음

■

실증 분석 결과(참고 3), 고급 R&D 인력 비중은 SW 투자과 SW 신기술이 SW

인력에 미치는 효과를 유의하게 달리함

●

다중집단분석 결과, 전체를 고급 R&D 인력 비중 20%를 기준으로 두 집단

(20% 미만 vs. 20% 이상)으로 구분했을 때, SW 투자와 SW 신기술이 SW

인력에 미치는 경로에서 집단 간 유의한 차이가 확인됨

–

(SW투자→SW인력 경로) 고급 인력 비중 20% 이상 집단(β=0.81)이

변수임을 실증적으로 확인

경로(가설)

직접효과

간접효과

총효과(

)

검정방법11)

결과

SW투자

→

SW인력

→

DX성과

(

)

0.23

0.11

(=0.48×0.23)

0.34

(=0.23+0.11)

Sobel

.004

채택

Bootstrap

(95% CI)

.009

SW신기술

→

SW인력

→

DX성과

(

)

0.27

0.12

(=0.54×0.23)

0.39

(=0.27+0.12)

Sobel

.002

채택

Bootstrap

(95% CI)

.010

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

20% 미만 집단(β=0.31)보다 크게 나타나, SW 투자의 효과는 고급 인

력이 상대적으로 많은 기업에서 더 강하게 발현됨

–

(SW신기술→SW인력 경로) 반대로, 20% 미만 집단(β=0.65)이 20%

이상 집단(β=0.32)보다 높게 나타나, SW 신기술 도입 효과는 고급 인

력이 상대적으로 적은 기업에서 크게 발현됨

●

이러한 결과는 고급 R&D 인력 비중이 SW 자원의 효과성을 좌우하는 핵

심 조절 요인임을 실증적으로 보여줌

출처 : 송지환(2024), “디지털 전환 발전 유형에 따른 맞춤형 기업 지원 방안 연구”, 소프트웨어정책연구소,

이슈리포트 IS-181

<그림

> DX 발전 단계 및 기업 유형

■

이러한 조절 효과는 DX 성과 제고를 위해 기업 특성과 인력 구조에 따른

차별화된 전략과 정책이 필요함을 시사함

●

송지환(2024)에 따르면, 기업의 DX 발전 단계는 DX 준비군 → DX 발전

군 → DX 선도군으로 발전하며, DX 발전군은 기업 특성에 따라 다시

R&D 중심 기업과 기술 도입·활용 중심 기업으로 구분됨 (<그림 1> 참고)

–

(R&D 중심 기업) R&D 투자 중 SW R&D 비중이 높고, SW 관련 연구

및 개발 활동에 중점을 둠

–

(기술 도입·활용 중심 기업) SW 신기술을 적극 도입·활용하며, 최신 기술

트렌드를 빠르게 수용하는 특징을 보임

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

●

고급 인재가 많은 기업은 DX 발전군 중 ‘R&D 중심 기업’에 해당할 가능성이

높으며, 충분한 SW 투자를 통해 인력을 안정적으로 유지 및 몰입시켜야 성과를

극대화할 수 있음

●

반면, 고급 인재가 상대적으로 적은 기업은 DX 발전군 중 ‘기술 도입·활용 중심

기업’에 해당할 가능성이 높으며, SW 신기술을 적극 도입해 우수 인재 확보와

역량 강화를 추진해야 함

●

이는 곧 DX 발전군이 DX 선도군으로 도약하기 위해서는 고급 R&D 인력 비중을

포함한 기업 특성에 맞는 차별화된 인재 전략이 필요함을 의미

■

따라서, 본 실증 분석 결과는 기업 및 정부의 맞춤형 인재 전략 설계에 중요한

근거를 제공함

●

기술 도입·활용 중심 기업(고급 R&D 인력 비중 낮음)에서는 SW 신기술 도입이

인재 확보의 핵심 유인책으로 작용함

–

외부 기술을 적극 도입해 비즈니스 적용에 중점을 두는 기업군의 특성상, 실무

역량이 뛰어난 인재들은 최신 기술을 직접 다루고 경험할 수 있는 환경을

선호함

–

과감한 신기술 도입은 우수 인재 유치와 역량 강화를 동시에 가능케 하는

전략적 수단임

●

R&D 중심 기업(고급 R&D 인력 비중 높음)에서는 안정적이고 충분한 SW

투자가 인재 확보 및 유지의 결정적 요인으로 작동함

–

자체 연구개발을 중시하는 기업군에서 최고 수준의 인재들은 신기술 도입보다는

안정적 연구 여건과 장기적 자원 투입을 더 중요한 동기로 인식함

–

대규모의 지속적 투자는 연구개발에 대한 기업의 강력한 의지를 보여주는 신호로,

고급 인재의 몰입과 성과를 보장하는 핵심 메커니즘이 됨

●

따라서 조절 효과 분석은 기업의 특성과 고급 연구인력 규모를 종합적으로 고려한

전략적 인재 확보의 중요성을 뒷받침하는 실증적 근거를 제공함

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

13)

다중집단분석(Multi-Group Analysis, MGA)은 구조방정식모형(SEM)에서 자주 사용하는 방법으로, 동일한 모형을

여러 집단에 적용해 경로계수가 집단 간에 통계적으로 차이가 있는지를 비교·검증하는 방법

14)

본 연구에서는 과기정통부 「2023년 연구산업실태조사」(전체 연구산업 종사자의 26.3%가 석·박사급 인력)와 중기부

「2023년 중소기업기술통계조사」(연구개발직 학력별 보유 비중 중 석·박사 인력이 전체 기업의 약 17.7% 차지)

결과를 고려하여 고급 R&D 인력 비중 ‘20%’를 경험적 기준값으로 설정하였으며, 향후 이론적·실증적 연구를 통해

해당 기준의 타당성을 검증하고 보완할 예정임

15)

(SW투자→SW인력) 및 (SW신기술→SW인력) 경로를 제외한 다른 경로에서는 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않음

≪ 참고 3 : 조절 효과 검증 ≫

▣ (결과요약) 다중집단분석13) 결과, 고급 R&D 인력(SW 인력 중 석·박사급) 비중

(20%14))을 기준으로 집단을 구분했을 때, SW투자와 SW신기술이 SW인력에 미치는

경로계수에서 집단 간 유의한 차이가 나타나, 가설

채택

▣ (상세해석) 전체 표본을 고급 R&D 인력 비중에 따라 ‘20% 미만 집단’(N=893)과

‘20% 이상 집단’(N=233)으로 구분하여 경로계수를 비교한 결과, 유의수준 0.01에서

두 집단 간 차이가 통계적으로 유의한 경로15)가 나타나남

 (SW투자→SW인력) 경로는 고급 인력 비중 20% 이상 집단(β=0.81)이 20% 미만

집단(β=0.31)보다 크게 나타나, SW투자 효과가 고급 인력이 충분한 기업에서 더

강하게 발현됨을 시사함

 반대로, (SW신기술→SW인력) 경로는 ‘20% 미만 집단’(β=0.65)에서 ‘20% 이상

집단’(β=0.32)보다 높게 나타나, SW신기술 도입 효과는 고급 인력이 상대적으로

부족한 기업에서 더 크게 작동함을 보여줌

 이러한 결과는 고급 인력 비중이 SW 자원(SW투자·SW신기술·SW인력)의 효과성을

좌우하는 핵심 조절 요인임을 실증적으로 확인해 주며, 기업 특성에 따라 차별화된

SW 자원 전략이 필요함을 뒷받침함

경로(가설)

20% 미만

집단(

)

20% 이상

집단(

)

결과

SW투자

→

SW인력

0.31

0.81

5.236

< .001

채택

(집단차 유의)

SW신기술

→

SW인력

0.65

0.32

-4.12

< .001

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Ⅴ. 요약 및 정책적 시사점

5.1. 요약: DX 성과, ‘맞춤형 인재 전략’에서 시작

■

국내 대규모 실증 데이터 분석을 통해 DX 성과의 핵심 요인과 구조적 관계 규명

●

「2024년 SW융합실태조사」 데이터를 기반으로 국내 1,126개 기업을

분석한 결과, DX 성과의 핵심 요인이 SW 투자·SW 신기술·SW 인력임을

재확인함

●

이 세 요인은 각각 독립적으로 DX 성과에 긍정적 영향을 주는 동시에

상호 보완적 관계를 형성함

■

매개 및 조절 효과 분석을 통해 SW 인력의 구조적 중요성 검증

●

(매개효과) SW 인력은 SW 투자와 SW 신기술의 효과를 DX 성과로 연

결하며, 총효과를 직접효과 대비 약 1.4배 정도 확대시킴

●

(조절효과) 기업 내 고급 R&D 인력 비중은 자원 투입 효과의 강도를 달

리하는 핵심 요인으로, 기업 특성에 따라 유효한 전략 경로가 달라짐

■

따라서 DX 성공은 기업 및 정부의 ‘맞춤형 인재 전략’ 수립에서 출발함

●

(기업 측면) 기업은 인적 자원 구조와 DX 발전 단계에 따라 실무형 인재

역량 강화나 고급 R&D 인력 확보 및 유지 등 차별화된 전략을 수립해야 함

●

(정부 측면) 정부는 기업 유형별 특성에 맞춰 실무형 인재 공급 확대와

고급 인재 연구개발 지원 등 맞춤형 정책을 설계해야 함

5.2. 정책적 시사점: 어떻게 DX를 위한 ‘SW 인재’를 확보할 것인가?

■

DX 성과의 핵심은 ‘사람’, 문제 해결을 위한 기업과 정부의 유기적 노력 필요

●

성공적인 DX는 결국 ‘사람’의 문제로 귀결되며, 이는 기업과 정부, 나아

가 사회 전체의 유기적 노력을 통해 해결 가능함

●

본 보고서는 이러한 분석 결과를 토대로, 기업과 정부 각각의 역할 및 양

주체 간 협력 방안에 대한 전략 방향을 제언함

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

5.2.1. 기업의 역할: 능동적인 SW 인재 경영 전략 수립

■

기업의 핵심 경쟁력(기술 도입·활용 효과 극대화 vs. R&D 기반 기술 개

발)에 따라 ‘실무형 SW 인재 육성’과 ‘고급 SW 인재 확보’를 중심으로 차

별화된 인재 경영 전략 추진

●

(기술 도입·활용 중심 기업) ‘실무형 SW 인재’의 역량 강화에 집중

–

현장 실무자를 대상으로 SW 신기술 ‘Re-skilling/Up-skilling’ 교육 프

로그램을 상시 운영 및 지원

–

산학 연계를 통해 인턴십 및 현장 프로젝트 기반 학습 기회를 제공하여

실무형 인재의 현장 적응력과 활용 능력 강화

●

(R&D 중심 기업) ‘고급 SW 인재’의 확보 및 유지를 최우선 과제로 설정

–

파격적 보상과 자율적 연구 환경 보장해 최고 수준의 SW 인재가 연구

에 몰입할 수 있는 환경 조성

–

대규모 R&D 투자와 연구 인프라 확충을 통해 ‘SW 인재 친화적 R&D

생태계’ 구축

5.2.2. 정부의 역할: 기업 맞춤형 SW 인재 정책 설계

■

기업 유형별 특성을 고려해 ‘실무형 SW 인재 공급’과 ‘고급 SW 인재 R&D

활동 촉진’을 목표로 정교하고 차별화된 정책 지원 제공

●

(기술 도입·활용 중심 기업 대상) 실무형 SW 인재의 원활한 공급 강화

–

산업 현장 수요 기반의 SW 신기술 특화 교육 프로그램 및 아카데미

확대

–

대학 및 훈련기관과 연계한 단기 맞춤형 재교육 및 역량 고도화 프로그램

지원

●

(R&D 중심 기업 대상) 고급 SW 인재의 연구개발 활동 촉진

–

석·박사급 고급 SW 인재의 장기 연구 프로젝트 참여 지원 및 연구 환

경 개선

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

–

우수 인재가 지속적으로 연구개발에 몰입할 수 있도록 연구 인력 중심

의 세제 혜택, 장학·펠로우십, 산학 공동 연구 인턴십 제도 확대

5.2.3. 정부와 기업의 협력: ‘SW 인재 선순환’ 생태계 공동 구축

■

정부와 기업은 ‘산관(産官)협력 공동 R&D’와 ‘실전형 SW 인재 양성’을 두 축으로

협력하여 국가적 'SW 인재 선순환 생태계'를 공동 구축

●

(공동 R&D 및 학습 인프라 구축) 연구개발 과정 자체를 인재 학습 및 성장

기회로 활용

–

정부 예산과 기업 투자를 결합한 공동 펀드 및 컨소시엄을 통해 국가 핵심

SW 기술을 개발하는 동시에, 프로젝트 참여 인력에게 최신 기술 역량을 습득할

수 있는 교육 및 훈련 기회를 제공

–

개발 성과의 개방 및 공유와 산업계 인력 교류를 활성화하여, R&D 성

과가 단순한 기술 혁신을 넘어 인재 역량 강화와 현장 학습 기회로 확

산되도록 촉진

●

(실전형 인재 양성 시스템 고도화) 산업 수요와 연계된 현장 중심 인재 양성

–

기업은 실제 프로젝트 기반의 인턴십 및 현장실습 기회를 대폭 확대하여 차세대

SW 인재가 실무 경험을 통해 역량을 축적할 수 있도록 지원

–

정부는 이를 산학연계 학위 과정, 맞춤형 교육과정 등 고등교육 시스템과 연계

하여, 이론과 실무 역량을 겸비한 인재 양성 체계를 구축

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

부록 1. 관측변수 기술통계량 및 상관계수

[기술통계량]

[상관계수]

　관측변수

관측치(N)

평균

표준편차

최소값

최대값

SW투자액 (로그값)

1,126

2.417

2.821

.000

14.017

SW_R&D투자액 (로그값)

1,126

1.583

2.970

.000

14.152

빅데이터_수준

1,126

.837

1.146

.000

3.000

클라우드_수준

1,126

1.280

1.265

.000

3.000

AI_수준

1,126

.591

1.067

.000

3.000

IoT_수준

1,126

.473

.979

.000

3.000

블록체인_수준

1,126

.320

.792

.000

3.000

SW전문인력수 (로그값)

1,126

2.145

1.354

.000

9.263

SW전공자수 (로그값)

1,126

.999

1.480

.000

8.011

SW신기술인력수 (로그값)

1,126

1.127

1.425

.000

8.318

전략·리더십

1,126

.000

.978

-2.044

2.636

기술·업무활용

1,126

.000

.972

-2.042

2.298

비즈니스·고객

1,126

.000

.968

-1.939

2.584

문화·실행체계

1,126

.000

.968

-1.896

2.854

관측변수　

1. SW투자액

1.000

2. SW_R&D투자액

.531

1.000

3. 빅데이터_수준

.380

.255

1.000

4. 클라우드_수준

.248

.127

.579

1.000

5. AI_수준

.290

.189

.684

.497

1.000

6. IoT_수준

.208

.241

.392

.322

.454

1.000

7. 블록체인_수준

.272

.178

.439

.339

.412

.389

1.000

8. SW전문인력수

.573

.490

.441

.330

.460

.385

.386

1.000

9. SW전공자수

.454

.384

.495

.404

.536

.413

.418

.772

1.000

10. SW신기술인력수

.556

.451

.565

.570

.569

.431

.489

.791

.752

1.000

11. 전략·리더십

.338

.248

.325

.482

.297

.303

.278

.397

.432

.506

1.000

12. 기술·업무활용

.396

.300

.475

.275

.422

.301

.242

.449

.447

.453

.626

1.000

13. 비즈니스·고객

.387

.250

.344

.220

.267

.209

.309

.405

.373

.445

.667

.641

1.000

14. 문화·실행체계

.420

.256

.424

.365

.385

.275

.283

.459

.485

.526

.759

.781

.711

주1: 상관관계가 0.01 수준에서 모두 유의(양측)

주2: 관측변수 간 상관계수는 모두 0.8 미만으로, 다중공선성의 우려는 크지 않은 것으로 판단됨

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

부록 2. DX성과 관련 관측변수 및 측정문항

관측변수

정의

문항

번호

측정문항

전략·리더십

디지털 전환의

방향을 설정하

고, 조직 전체를

통합적으로 이끌

며 실행을 주도

하는 리더십과

전략적 의사결정

역량

(고객 이해) 디지털 전환 이해관계자를 식별하고 기대/요구 파악

(고객 경험) 고객 접점 및 구매부터 사용 과정 전반에서 디지털 경험 제공

(전략 수립) 전사 경영 전략에 부합하는 디지털 전환 전략 수립 또는 실행

(리더십) 디지털 전환 전문지식/경험/열정을 가진 경영진과 부서별 리더 확보

(고객 반응) 디지털 전환 과정/결과에 대한 내/외부 고객의 긍정적 평가

(직원 역량) 디지털 전환의 중요성을 이해하고 필요한 역량 확보

(파트너 역량) 협력업체가 충분한 디지털 전환 기술 또는 업무 역량 확보

(연결/통합) 프로세스 관리, 통신 기술로 상품과 업무 통합

(판매/전달) 제품(서비스) 판매나 유통에 디지털 기술 활용

(인프라/보안) 컴퓨터 HW/SW, 통신망, 클라우드 등 보호 체계 운영

기술·업무활용

디지털 기술과

자원을 다양한

업무에 효과적으

로 적용해 운영

효율성과 혁신을

실현하는 실행

역량

(R&D/기획) 기술 개발, 제품(서비스) 기획에 디지털 기술 활용

(생산/운영) 제품(서비스) 개발에 디지털 기술 활용

(구매/조달) 물적/인적/지적 자원(역량)의 구매/조달에 디지털 기술 활용

(사후 지원) 상품 판매 후 고객 지원 또는 유지보수에 디지털 기술 활용

(신기술) 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능 등 SW 신기술 도입 추진

(경영/지원) 경영 의사결정 및 현업 관리 또는 사무에 디지털 기술 활용

(아키텍처) 전사 차원 업무, 애플리케이션, 데이터, 기술 구조(로드맵) 확보

(데이터/분석) 다양한 데이터를 AI, 빅데이터 기술로 분석 또는 활용

비즈니스·고객

디지털 기술을

기반으로 고객

참여와 경험을

강화하고, 수익

모델과 자산을

통해 비즈니스

가치를 창출하는

경쟁 역량

(부가가치 창출) 디지털 기술을 적용해 부가가치 창출을 위한 신사업 추진

(수익모델) 디지털 기술을 활용한 수익모델(예: 임대, 구독료, 수수료) 보유

(고객 참여) 디지털 상품/사업 개발부터 판매 과정에 고객이 참여

(디지털 자산) 디지털 상품에 투입할 디지털 자산(예: SW, 플랫폼(디지털화)) 보유

(부가 서비스) 고객에게 제공되는 디지털 부가 서비스(예: 뉴스레터, SNS 채널 등) 보유

(디지털 상품) 매출 또는 긍정적 평판을 얻고 있는 디지털 제품(서비스) 보유

문화·실행체계

디지털 전환을

지속 가능하게

추진하기 위한

조직문화, 제도,

인프라 등 실행

기반을 체계적으

로 운영하는 조

직 역량

(예산/투자) 디지털 전환 추진을 위해 장/단기 예산 확보 및 균형 있는 투자

(제도/절차) 디지털 전환 전략 수립 실행부터 실행에 필요한 제도 및 절차 공식화

(성과관리) 객관적인 성과지표로 전사 또는 사업별 성과관리 계획 수립 및 수행

(조직문화) 개방적/협력적 조직문화, ‘디지털 퍼스트’ 분위기 조성

(교육) 디지털 전환을 위한 임직원 교육 실행

(조직구조) 단위 조직들이 ‘책임과 자율’ 기조로 디지털 전환을 위해 긴밀하게 협업

(추진조직) 디지털 전환 전략을 수립·실행하고 현업부서를 연계하는 전담조직 운영

(지능/자동화) 지능형 SW, RPA, 로봇, 드론등을 도입 또는 활용

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

부록 3. 요인분석 결과표

[DX성과 관련]

항목

성 분

Cronbach’s

요인1

(전략·리더십)

요인2

(기술·업무활용)

요인3

(비즈니스·고객)

요인4

(문화·실행체계)

.875

.437

.625

.540

.944

.873

.434

.693

.583

.816

.648

.444

.710

.815

.635

.565

.779

.815

.462

.763

.645

.803

.640

.506

.719

.786

.598

.540

.698

.757

.522

.467

.533

.718

.541

.500

.600

.632

.458

.315

.482

.562

.900

.505

.616

.942

.619

.853

.639

.715

.581

.845

.580

.680

.618

.810

.617

.730

.542

.778

.604

.652

.444

.767

.505

.648

.588

.756

.639

.595

.548

.687

.647

.651

.543

.637

.845

.668

.933

.515

.580

.844

.618

.647

.505

.830

.668

.603

.680

.814

.616

.541

.623

.812

.664

.531

.696

.774

.565

.656

.668

.679

.871

.953

.730

.714

.640

.856

.653

.716

.647

.844

.690

.608

.703

.838

.613

.669

.663

.835

.794

.637

.650

.822

.745

.704

.640

.814

.589

.650

.721

.730

고유값

19.268

2.022

1.536

1.020

KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)

.976

Bartlett의 구형성 검정

(Bartlett’s Test of Sphericity)

38202.011

df(

)

496(.000)

추출 방법 : 최대우도

회전 방법 : 카이저 정규화가 있는 프로멕스

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

[SW투자·SW신기술·SW인력 관련]

항목

성 분

Cronbach’s

요인1

(SW신기술)

요인2

(SW인력)

요인3

(SW투자)

빅데이터_수준

.842

.508

.430

.802

AI_수준

.793

.551

.327

클라우드_수준

.689

.435

.284

블록체인_수준

.536

.463

.308

IoT_수준

.508

.456

.257

SW전문인력수

.539

.913

.696

.909

SW신기술인력수

.719

.867

.660

SW전공자수

.622

.854

.546

SW투자액

.397

.545

.843

.693

SW_R&D투자액

.262

.475

.635

고유값

5.026

1.319

.773

KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)

.875

Bartlett의 구형성 검정

(Bartlett’s Test of Sphericity)

6061.610

df(

)

45(.000)

추출 방법 : 최대우도

회전 방법 : 카이저 정규화가 있는 프로멕스

SPRi 이슈리포트 IS-209DX 성공 전략의 재조명 : 왜 ‘SW 인력‘이 핵심인가?

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