4차 산업혁명은 인공지능 기반의 디지털 대전환에 대해 전 세계적 관심을 불러왔다. 민간·공공분야의 조직들은 포스트 코로나 시대와 맞물려 인공지능 도입과 활용을 통한 업무 효율성 및 효과성 개선에 많은 투자를 지속하고 있다. World Economic Forum에서는 지능화 및 4차 산업혁명으로 인한 일자리 감소와 직무 방식의 변화에 대해 예견하였고, 코로나19 장기화로 가속화되는 비대면 방식의 업무는 실제 지능 정보 활용의 증가를 가져왔다. 이런 변화는 업무 영역에뿐만 아니라 사회구조의 변화와 국가 경쟁력에까지 영향을 미치고 있다.
지능형 사회로의 전환에 선도적으로 대응하기 위한 해외 주요국들은 다양한 국가적 특성이 반영된 인공지능 관련 국가 정책을 수립하고 세부 실행계획을 신속·정확하게 이행하기 위한 공격적인 예산투입도 함께 진행한다.
한국은 ‘IT 강국을 넘어 AI 강국’되기 위해, 범정부 역량을 결집, 인공지능 시대의 미래비전과 전략을 담은 ‘인공지능 R&D 전략’과 ‘인공지능 국가 전략’을 2018년, 2019년에 연속해서 발표하였다. 국가전략의 핵심목표는 인공지능 산업 경쟁력 강화와 사람 중심의 인공지능 실현을 통한 국민의 삶 증진과 국가 경쟁력 제고에 있다. 정부는 인공지능 산업에 대한 특성과 우리의 현황을 보다 정확히 파악하고자 ‘인공지능산업실태조사’를 2019년에 국가 승인 통계로 지정하여 수행하고 있다. 그러나 이 조사는 인공지능 산업에서도 정보통신업 기반 인공지능 하드웨어나 소프트웨어, 서비스를 생산, 판매하는 공급기업들만 대상으로 하고 있기 때문에 인공지능 산업 전체의 생태계를 파악하기 위한 자료로써는 한계가 존재한다. 물론 표본조사 또는 가공통계를 통해서 특정 목적에 맞춘 인공지능 관련 현황조사가 일부 진행되어 오고 있으나, 인공지능 생태계 전반에 대한 종합적인 이해를 제공하는 데는 어려움이 있다.
이에 본 연구에서는 이러한 한계점을 개선하고, 新산업에 해당하는 인공지능 산업에 대한 증거 기반 정책 수립을 위해 필요한 자료로써 인공지능 통계의 발전 방안에 관하여 인공지능 주요국의 사례를 바탕으로 다면적 접근을 통한 인공지능 통계의 다양화 및 고도화에 대해 논의하고자 한다.
위의 목적에 따라 본 연구에서는 먼저 인공지능에 대한 각국의 동향을 파악하는 차원에서 국내외 인공지능 국가 정책에 대하여 검토한다. 제2장에서는 각국의 인공지능 국가 정책은 해당 국가의 인공지능 산업에 대한 기본적인 기조와 방향성, 국가 및 산업 환경 등에 대해 파악할 수 있는 중요한 자료이다. 대상 국가는 크게 인공지능 선도국가로 분류되는 북미, 유럽, 아시아로 구분하고, 대륙별 주요 선진국 혹은 잠재적 경쟁국에 해당하는 미국, 유럽(유럽연합·영국·독일), 중국, 일본의 정책 현황을 조사하였다.
다음으로 제3장에서는 해외 주요국의 인공지능 관련 통계 사례들을 조사하고 비교한다. 해외 주요국에서 생산하는 인공지능 통계/데이터 현황을 확인하여 인공지능 정책 개발 및 인공지능 전략 개발을 위해 요구되는 신규 통계 항목 개발에 반영할 수 있을 것으로 기대한다. 또한, 국가 간 인공지능 산업 생태계 수준 비교를 위하여 필수 통계에 해당하는 항목 및 향후 인공지능 산업의 발전 단계에 따라 국가 간 비교 진단이 필요한 잠재적인 필요 항목에 대하여 검토하였다. 대상국가는 정책 동향과 마 찬가지로 인공지능 주요 선도국가의 사례를 조사하였다. 각 국의 인공지능 관련 통계 사례에 대하여 대상과 방법, 추진기관, 세부조사 내용 등을 정리하였다.
4장에서는 국내의 인공지능 정책 및 관련 통계 현황에 대해서도 조사하였다. 국내의 경우 인공지능산업 실태조사를 중심으로 가공통계 및 2차자료를 활용하여 작성한 통계까지 상세히 살펴보고자 하였다. 주요 조사 내용은 해당 통계의 대상과 방법, 추진기관, 세부조사 내용 등을 정리하였다.
마지막 5장에서는 인공지능 통계체계의 다양성과 고도화 두 차원에서 몇가지 新통계 작성을 제안하였다. 첫째 다양성 측면에서는 우리나라의 AI생태계 관련 통계가 AI산업 영역에 집중되어 있고 국가 경제에 미치는 영향, 공공·인력, 시장, 투자 등의 대한 정보는 상대적으로 부족한 점을 고려하여 부족한 영역을 보완하기 위해 다양한 영역의 新통계 작성을 제안하였다. 또한 둘째, 고도화 측면에서는 통계작성에서 기반이 되는 분류체계, 작성방법, 거버넌스 등에 대한 개선방안을 제시하였다. 인공지능 의 경우 산업분류체계에서 명확히 구분되지 않아 통계를 생성하는 데 어려움이 있다. 이런 어려움을 해소하기 위한 방안으로 인공지능 산업 통계 특수분류체계 구축 및 공식화 방안을 제안하였으며, 정책수요에 맞는 시의성 있는 통계 생성방법 도입을 고려하여, 공공분야 빅데이터 기반의 인공지능 조사/가공 통계 생성 방안에 대해서 제안하였다. 거버넌스는 인공지능 정책을 지원하는 각 기관에서 추진 중인 정책 사업, 성과 평가 등에 필요한 통계를 산발적, 중첩적으로 작성하지 않고 효율화할 필요가 있기에, 인공지능 통계 유관 기관 간 정례적인 협의체를 운영을 제안하였다.
인공지능과 관련된 주요 국가별 정책을 검토하고 주요국 및 국내 통계 현황을 다양성과 고도화 차원에서 파악함으로써 현행 통계의 개선 방향 및 향후 생산해야 할 신규 통계 등을 도출하는 것은 국내 인공지능 생태계를 조망하는 통계 생성에 기여할 것이다. 또한, 인공지능 산업에 대한 체계적인 통계 생산 계획의 수립은 미래 선도 산업이 될 인공지능에 대한 전문통계를 통하여 핵심 산업의 경쟁력 강화를 위한 기초자료로 축적 차원에서 중요한 연구가 될 것이다. 나아가 인공지능 생태계 전반을 조망하는 데 필요한 통계를 선제적으로 개발하는 것은 인공지능 국가전략을 체계적으로 이행하는 데도 유의미한 기여를 할 것이다.
SUMMARY
The fourth Industrial Revolution has attracted wide attention around the world for digital transformation driven by artificial intelligence. Since the COVID-19 crisis, private and public institutions continued to invest in the adoption and use of artificial intelligence to improve work efficiency and productivity. The World Economic Forum predicted job losses and changes in employment due to the development of the technology intelligence within the 4th Industrial Revolution, and non-face-to-face work has brought increase in the use of technology intelligence due to the prolonged COVID-19. These changes have not only effected the employment sector but also the changes in social structure and national competitiveness.
Many developed countries have established national polices related to artificial intelligence that reflects the nations own characteristics for taking lead in responding to the transition of intelligent information societies and then also proceeding in large-scale budget investments to implement the policy plans.
Korea announced the AI for R&D strategy in 2018 and the AI national strategy in 2019, both included policies and the strategies for the future vision of artificial intelligence in order to become an AI powerhouse beyond an IT powerhouse. The key goal of the national strategy is to strengthen industrial competitiveness of the artificial intelligence, improve people’s lives, and boost national competitiveness through the realization of human-centered artificial intelligence. In order to understand the characteristics and current status of the artificial intelligence industry, the government conducted ‘the Artificial Intelligence Industry Survey’ designated as a nationally recognized statistics in 2019. However, there is a limit to understanding the entire ecosystem of the artificial intelligence industry because this study only targeted a part of artificial intelligence industry that has suppliers such as artificial intelligence-based HW, SW, and services. Although there are studies on the trends of artificial intelligence that require special purposes through some sample surveys and derived statistical surveys, it is still insufficient to provide an understanding of the overall artificial intelligence ecosystem.
To this end, this study aims to improve these limitations and establishing evidence-based on policy for the artificial intelligence industry, which is an innovation industry, and to develop into diversification and advancement of artificial intelligence statistics through a multi-faceted approach based on cases of major developed countries in artificial intelligence.
In accordance with the purpose above, this study first discusses the policies that domestic and developed countries have for artificial intelligence in order to understand the trends of each country. Chapter 2 presents national AI policies of each country, which are the important data for figuring out the fundamental position and direction of the country’s artificial intelligence industry, country, and industrial environment. The target countries are divided into North America, Europe, and Asia, which are classified as leading countries in artificial intelligence, and the policy status of the US, Europe(European Union, UL, Germany), China, and Japan, which are major developed countries or potential competitors, is investigated.
Next, in chapter 3, the study shows that the cases of artificial intelligence statistics among the major developed countries can be compared with. As a result of examining the trends and status of artificial intelligence statistics produced in major developed countries, it is expected that it can be reflected in the development of new statistical items required for the development of artificial intelligence policies and artificial intelligence strategies. In addition, in order to compare the levels of the AI industry ecosystem among countries, items corresponding to essential statistics and potential necessary items requiring comparative diagnosis among countries were reviewed according to the developmental stage of the artificial intelligence industry in the future. The target countries are reviewed as cases of major leading artificial intelligence countries such as reviewing policy trends. This is a summary of statistical cases based on artificial intelligence including statistical cases, subjects, methods, and details.
Chapter 4 presents the status of domestic artificial intelligence policies and related statistics. In the case of Korea, the purpose of this study is to examine in detail the statistics prepared by using derived statistics and secondary data based on ‘the Artificial Intelligence Industry Survey’. The main contents of the survey summarizes the subject and method of the statistics, the conducting agency, and the survey content.
Finally, Chapter 5 proposes several new artificial intelligence statistics in terms of the diversity and development of artificial intelligence statistics. First, in terms of the diversity, statistics related to Korea's AI ecosystem are concentrated in artificial intelligence industry, considering the relatively insufficient information on the impact of the national economy, public manpower, market, and investment, so the study proposes new statistics in various areas in order to compensate for the insufficient areas. Secondly, in terms of the advancement, based on statistics, improvement plans for classification systems, preparation method, and governance are suggested. In the case of artificial intelligence, it is difficult to generate statistics because it is not clearly distinguished from the industrial classification system. As a way to solve these difficulties, this study proposes a plan to establish and formulate a special classification system for artificial intelligence industry statistics, and create artificial intelligence survey or derided statistics based on big data in the public sector, considering the introduction of a method for generating timely statistics that meets policy demand. The study proposes a regular consultative body among organization related to artificial intelligence statistics since the government needs to be efficient without sporadic or overlapping statistics which is necessary for policy projects, performance evaluations, and so on, processing by each institution that supports artificial intelligence polices.
It will contribute to the creation of statistics by reviewing the policies of major countries related to artificial intelligence, identifying the status of major national and domestic statistics in terms of diversity and advancement, and deriving new statistics to be produced in the future. In addition, the establishment of systematic statistical production plans for the artificial intelligence industry will be important for accumulating fundamental data to strengthen the competitiveness of core industries through professional statistics on artificial intelligence, which will become a leading industry in the future. Furthermore, preemptive development of statistics needed to predict entire artificial intelligence ecosystems will also contribute significantly to systematically implementing the national strategy of artificial intelligence.
