요약문 1. 제 목 : 국내외 SW기술, 산업 및 정책 동향 조사 : 금융 및 헬스케어 산업의 SW융합을 중심으로 2. 연구 배경 및 목적 정부가 소프트웨어(이하 SW)의 중요성을 인식하고, ‘SW 중심사회’라는 캐치프레이 즈 하에 범부처 합동으로 《SW 중심사회 실현전략》(2014.7.)을 수립한지 10년이 지났 다. 그동안 정부는 SW중심대학, AI대학원 등의 인재양성 사업을 추진했고, SW진흥법 을 통해 SW산업육성의 법적 근거를 마련하였으며, SW 기본계획을 수립하여 정책의 체 계를 갖추는 등 나름의 성과를 거뒀다. 하지만, 전 산업과 사회로 뻗어나가는 SW의 영향력에 비해 현재의 SW 주요 정책은 여전히 공공 SW제도, SI 이슈 대응 등 국내의 고질적인 SW 현안 해결에 집중되어 있 다는 지적도 상존한다. 특히 최근 AI, 메타버스, 블록체인, 빅데이터 등 SW 분야의 혁 신 기술이 끊임없이 등장하여 빠르게 발전하고, 자동차, 헬스케어 등 전통산업에서의 SW 융합혁신이 본격화되는 상황에서 새로운 SW 정책을 모색할 필요성이 높아졌다. 본 연구는 지난 10년 SW 정책의 미흡한 부분을 파악하고 SW가 만드는 미래 모습을 선제적으로 예측함으로써 대한민국이 SW 기반역량을 강화하는데 필요한 SW 정책을 기획하기 위한 목적으로 최신의 SW 기술과 산업, 그리고 정책 동향을 조사하는 것을 목적으로 한다. 3. 연구의 구성 및 방법 SW 분야의 최근 동향을 파악하고, 이를 바탕으로 SW가 주도하는 산업 및 사회 혁신 방향을 예측하며, 우선순위가 높은 정책 의제에 대해 구체적인 조사를 하여, 신규 정책 을 제언하는 것이 본 연구의 목적이다. 본 연구는 크게 두 단계를 거쳐 진행되었다. 첫 단계는 SW 분야의 최신 동향을 파악 하는 것이다. 이를 위해 2024년 1월부터 6월까지 IT 분야 시장조사기관인 IDC와 가트 너에서 발간한 SW 통계 및 동향 자료를 수집 정리하고, 5대 언론인 뉴욕타임즈, 월스 트리트저널, 파이낸셜타임즈(이상 일간지), 이코노미스트(이상 주간지), MIT테크놀로지 리뷰(이상 격월지)에서 SW 관련 기사를 분석했다. 이후 IT 시장조사기관 및 주요 언론사의 SW 관련 기사를 5개의 주제별로 분류한 후 주제별 기사의 빈도를 기준으로 정책의 우선순위를 도출한 결과, SW 융합 정책이 가장 우선순위가 높은 것으로 도출되었다. 후속 작업으로 우선순위가 높은 SW 융합에 대해 심층 조사를 수행하였다. SW 융합에 대한 심층 동향 연구는 전 산업에 공통으로 적용되는 SW 융합의 개념적 모형을 수립하는 개괄적 연구와 SW 융합이 활발히 이뤄 지는 산업을 선정하여 실제 융합 현상을 파악하는 세부 연구로 나눠 수행했다. 개괄적 연구는 제2장에서 다루고, 세부 연구는 SW 지출액이 가능 높은 금융 산업과 산업 특 화 SW 지출액 비중이 가장 높은 헬스케어 산업을 대상으로 각각 제3장과 제4장에서 다루었다. 결론에서는 SW 융합 정책의 방향에 대해 제언했다. 우선 SW 융합 정책의 큰 방향성 을 제안한 후금융 산업과 헬스케어 산업별 SW 융합 정책을 제언하였다. 4. 연구 내용 및 결과 SW 융합의 개념적 모형을 제시한 2장에서는 국가 경쟁력 모델인 다이아몬드 모델을 이용하여 SW 혁신의 특성을 ①신속성(Speed), ②협력성(Cooperation), ③적응성(Adaptation), ④지속성(Longevity), 그리고 ⑤확장성(Expansion) 등 다섯 가지 요소로 제시하고, SW 융합 을 통해 국가 및 기업 조직은 ❶제품·서비스 구조의 고도화, ❷조직 구조 및 운영 방식 의 효율화, ❸비즈니스 모델 형식 등 세 가지 측면의 편익이 있음을 밝혔다. SW 혁신의 5대 특성은 구체적으로 다음과 같다. 첫째, 전략 및 구조 관점에서 국가 와 기업은 SW를 이용하여 프로세스 자동화 및 조직 효율을 추구함으로써 혁신을 가속 화 할 뿐만 아니라 기술 사업화 기간도 단축할 수 있다. 즉, SW를 이용하여 혁신의 신 속성(Speed)을 높이게 된다. 둘째, 자원 여건 관점에서 오픈소스 플랫폼 등 SW를 중심 으로 다양한 이해관계자가 모여 협력·상생의 방식으로 사업 및 경제활동의 공통 자산 에 투자하고 함께 기반을 형성할 수 있다. 즉, SW를 중심으로 협력적(Cooperation) 혁 신 생태계를 조성한다. 셋째, 수요 여건 관점에서 빠른 시장 변화에 맞춰 SW는 클라우드 기반의 온디맨드 방식으로 실시간 업데이트가 가능하여 복잡한 환경 변화에 유연하 게 대응할 수 있다. 즉, SW는 서비스 형태로 실시간 전달하여 시장변화에 유연하게 적 응(Adaptation)하는 것이 용이하다. 넷째, 경쟁 관점에서 SW는 사용할수록 데이터가 축 적되고 이를 학습하여 지속적으로 기능을 개선하므로 경쟁 우위 확보를 위한 경쟁이 장기간에 걸쳐 치열하게 전개된다. 즉, SW는 데이터를 학습하면서 지속적(Longevity) 혁신 경쟁을 촉발시킨다(종적 파급력). 다섯째, 연관 산업 관점에서 한번 개발된 SW는 플랫폼화하여 API를 통해 타 산업의 제품과 서비스에 적용함으로써 산업간 시너지 창 출에 도움을 준다. 즉 SW 혁신은 다양한 연관 산업의 신제품 및 서비스로 확장 (Expansion)이 용이하다(횡적 파급력). SW 융합의 3대 편익은 다음과 같다. 첫째, 제품과 서비스 구조의 고도화 관점에서 SW 플랫폼은 기존에 독립적으로 기능하는 분산된 하위 시스템을 통합하고 API를 통해 서 하위 시스템을 조율하며, 하위 시스템으로부터 생성되는 데이터를 통합 관리하여 전체 기능을 최적화하는 기능을 수행한다. 둘째, 조직 구조 및 운영 효율화 관점에서 SW는 전사의 의사소통과 협력을 원활히 하고, 개별 그룹의 신설과 폐지를 유연하게 하며 외부와의 협력을 용이하게 한다. 셋째, 비즈니스 모델 관점에서 SW는 고객 접점 을 다변화하고 관여도를 높이며, 다양한 가격 책정 방식을 가능하게 해준다. 2장의 개념적 모형을 활용하여 금융 산업의 SW 융합 혁신을 심층 조사한 3장에서는 SW 융합에 의한 금융 산업 혁신 트렌드로 개인화된 맞춤형 통합 서비스 확대, SW 기 반 업무 효율화 가속화, 금융-비금융간 빅블러 생태계 확장, 금융자산 및 거래방식 디 지털화, 보안 및 데이터 보호 강화, 금융 SW 융합 전문가 확대 등을 도출했다. 헬스케어 산업의 SW 융합 혁신을 심층 조사한 4장에서는 SW 융합에 의한 헬스케어 산업의 혁신 트렌드로 기업의 핵심 자산으로서의 SW 혁신, 기존 기업과 스타트업의 SW 혁신 추구, SW를 통한 기업간 상호 협력 강화, 헬스케어 세부 분야별 SW 혁신의 경로 및 단계성, 헬스케어 기업의 SW 활용한 사업 확장 등을 꼽았다. 5. 정책적 활용 내용 본 연구는 SW 융합에 대한 개념적 모형을 제시하고 주요 산업의 SW 융합 심층 사례 조사뿐만 아니라 정책 방향과 제언을 담았다. SW 융합 정책 방향으로서 중소기업 대상 디지털 전환 사업을 기존의 구축 지원 중심 에서 컨설팅 등 역량 향상 서비스 제공 중심으로 전환, 협력 생태계 강화를 위한 타산 업 분야 오픈소스 SW 활용 지원, SW 플랫폼을 중심으로 한 공동 해외 시장 진출, SW 중심 혁신(SDX) 역량 강화, SW 융합 인재 양성, 업간 융합을 위한 제도 개선 등을 제 안했다. 금융 산업의 SW 융합 정책으로는 개인화된 맞춤형 통합 서비스 확대를 위한 마이데 이터 2.0사업, 데이터바우처 지원사업 등의 개선, 금융기관의 SW 기반 업무 효율화를 위한 망분리 규제, AI 학습용 데이터 구축 사업의 정비, 금융-비금융 빅블러 생태계 확 장을 위한 마이데이터 인센티브 강화, 업간 규제 정비 등을 제안했다. 헬스케어 산업의 SW 융합정책으로는 원격 의료 서비스를 위한 SW 품질 및 안전성 확보 방안 마련, SW 혁신을 촉진하는 제도 설계와 수가 조정 체계 수립, 헬스케어 빅 데이터의 활용을 위한 유연한 분석 인프라 환경 구축, 데이터 전송 요구권을 지원하는 SW 기반 구축, 헬스케어 분야 SW 개발자 교육 프로그램 제공 등을 제안했다. 6. 기대효과 본 연구를 통해 최근 화두가 되고 있는 SW 융합의 실제 추진 사례를 자세히 살펴볼 수 있었다. 특히, 금융, 헬스케어 등 고부가가치를 창출하는 서비스 산업에서의 SW 융 합이 어떠한 목적과 수단으로 추진되고 있는지를 상세히 살펴봤다. 현재 SW 분야 정책 총괄을 담당하는 과학기술정보통신부는 SW 융합과 관련하여 SDX, XaaS 등의 정책을 마련하기 위해 노력하고 있다. 본 연구를 통해 탐색적 차원에 서 인재 양성, 기술 개발, 산업 육성, 플랫폼 구축 및 생태계 조성 등 다양한 정책 영 역에서 고민할 수 있는 정책 이슈를 제시함으로써 정책 개발의 기초자료를 제공했다는 의의가 있다.

요약문 1. 제 목 : 2024년 국내외 인공지능 산업 동향 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.

요약문 1. 제 목 : 공공부문 AI 도입현황 연구 2. 연구 배경 및 목적 인공지능 기술의 발전에 따라 공공분야에서도 인공지능 도입 및 활용 범위의 확대가 업무 생산성 및 효율성 개선과 대민서비스 향상에 기여할 것으로 전망한다. 이러한 기대감 속에 현 정부는 다양한 인공지능 정책 추진을 통해 인공지능 도입과 활용에 대한 중요성을 강조하고 있으며, 향후 정책 개선 요인을 도출하는 차원에서 공공부문의 인공지능 도입현황에 대한 기초 자료를 마련하는 것은 필수적인 요소이다. 본 연구는 지난 10년간 조달청의 입찰정보와 계약정보를 활용하여 공공부문 인공지능 도입 현황을 보다 객관적이고 사업 단위까지 세밀하게 조사를 수행한다. 또한 기관들이 인공지능을 도입하는 과정에서 발생하는 이슈를 조사하고 활용 확대를 위한 정책적 시사점을 도출하는 것이 본 연구의 목적이다. 이번 연구는 2023년에 개발한 조달 데이터를 사용한 공공부문 AI 도입 현황조사 방법론의 문제점을 개선하고, 인터뷰 대상을 확대해 공공기관 유형별로 겪고 있는 공통 이슈를 도출하는 것에 주안점을 두고 있다. 국내 공공부문의 AI 도입현황 조사 연구는 크게 2개 부문으로 나뉜다. 우선 도입현황 조사 부문은 지난 10년(2014∼2023년)간 401개 공공기관의 ICT시스템 관련 용역계약 정보와 제안요청서, 과업지시서 등 첨부문서를 조달청의 조달정보개발포털을 통해 수집한다. 수집된 공공조달 데이터에서 AI 관련 사업은 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 입찰 제안서(RFP) 세부 내용에 인공지능(AI) 관련 키워드가 포함되어 있는지 여부로 선별한다. 최종 선별된 인공지능 용역계약의 첨부문서를 분석해 추진단계, 활용 분야, 용도, 기술유형 등 부가 정보를 추가한 DB를 구축한다. 구축된 DB를 활용해 연도별 변화추이, 기관구분별 특성, 발주 및 낙찰 기관 등 다양한 관점에서 공공부문의 AI 도입 현황을 조사한다. 이상과 같은 조사 프로세스는 전년과 동일하다. 이번 연구에서는 AI 키워드를 8개에서 100개로 확대해 누락된 사업을 최소화하고 부가 정보 분석 시 키워드 활용을 통해 객관성을 높이는 것에 주안점을 두었다. 다음은 공공기관의 인공지능 도입 활성화 방안 도출을 위한 사례분석이다. 앞의 현황조사 분석 결과를 토대로 공공기관을 유형화한 후 구축된 조달공고 DB와 제안요청서(RFP) 등으로부터 유형을 대표할 수 있는 용역을 선정하였다. 선정된 용역을 수행했던 담당자와 심층인터뷰를 진행하고, 이를 종합해 기획 → 구축 → 유지관리 단계에서 발생하는 유형별 이슈와 시사점을 도출하였다. 3. 연구 결과 가. 도입현황 조사 과거 10년(2014∼2023년)간 공공부문 조달계약 중 인공지능(AI) 도입 계약 건수는 5,891건이다. 401개 공공기관의 60.6%인 243개 기관이 인공지능을 도입한 것으로 나타났다. 조사 대상 기관 중 자체적인 ICT 시스템을 보유하지 않은 소규모 기관이 다수 포함되어 있어 이들을 제외하면 공공기관의 실질 도입률은 크게 높아질 것이다. (연도별 추이) 공공기관의 인공지능 도입은 2016년 알파고 쇼크 이후 매년 빠르게 증 가하였다. 인공지능 계약은 2014년 134건에서 2023년 1,033건으로 7배 가까이 증가했으 며, 금액은 2,823억원에서 1조 3,279억원으로 늘어났다. 이에 따라 공공기관의 전체 ICT 관련 용역 계약 중 인공지능이 차지하는 비중도 금액 기준으로 2016년 3.33%에 불과했 으나 점진적으로 증가하여 2020년 이후 10% 수준으로 늘어났다. (추진단계) 2017년부터 인공지능 모델과 기술을 개발하는 연구단계와 시스템도입을 위한 ICT컨설팅 단계가 빠르게 늘어났다. 기존 시스템 고도화를 포함한 구축 단계는 2019∼20년 2년간 빠르게 증가한 후 연간 500건 정도를 유지하고 있다. 반대로 유지관리 단계는 2017∼20년 사이 비중이 크게 줄었다가 점차 늘어나고 있다. (정책 분야) 정책 분야별로는 전자정부, 민원 서비스 등에 관련된 시스템 수요가 많은 일반공공행정 분야가 지속적으로 전체의 20% 이상의 가장 높은 비중을 차지하고 있다. 다음으로 공공질서 및 안전(범죄예방, 재난재해 대응 등) 16.2%, 교통/물류 (지능형 교통망 등) 11.3%, 문화/체육/관광(전자도서관, 문화재 안내 등) 6.7%, 보건 (복지사각지대 발굴 등) 4.8% 순으로 많이 도입되었다. (활용용도) 연도별 활용용도는 전체적으로 대민서비스 44.8%, 업무효율화 55.2%로 업 무효율화 비중이 10% 정도 높다. 2016년까지는 대민서비스 비중이 높았으나, 이후 업 무효율화 용도 도입이 빠르게 늘어나 2019년 60.3%로 정점을 기록하고 점차 낮아지고 있는 추세이다. 이러한 결과는 공공기관의 인공지능 도입이 딥러닝 등장 초기에는 주 로 내부의 업무 수행 역량을 높이기 위한 목적으로 추진되었으나 2020년대 들어서는 챗봇, 추천시스템 등의 기술이 급속히 발전하면서 점차 대민서비스를 위한 인공지능 도입이 증가한 결과이다. (기술유형) 기술유형별로 살펴보면 전체적으로 언어지능(37%), 전문가시스템(34.7%), 시각지능(19.6%) 순으로 과제가 많이 진행되었고, 일부 과제는 기술을 복합적으로 사용하였다. 언어지능의 경우 초반 규칙 기반의 TTS, STT 등의 과제가 많아 가장 높은 비중을 차지했으나 점차 축소되고 있다. 대신, 전문가시스템은 매년 큰 폭으로 증가하여 2022년 전체 용역 중 45%로 가장 높은 비중을 차지하고 있다. (적용기술) 과거 인공지능은 장애인의 홈페이지 접근성 제고를 위한 TTS 기술과 문서의 디지털화를 위한 OCR 기술에 주로 적용됐었다. 아래 표에서 2016년까지 수치를 보면 2개 기술이 다른 키워드에 비해 압도적으로 많다. 하지만 2017년부터 ‘기계학습’,‘딥러닝’의 적용이 급하게 증가하면서, TTS와 OCR 비중은 빠르게 감소한다. 한편, 챗봇은 2017년 8건을 시작으로 2020년부터 급속히 확산되어 2023년 312건으로 가장 많이 등장하는 키워드가 되었다. 또한 음성인식과 비정형 데이터 처리 기술이 발전하면서 STT와 자연어처리 적용도 점진적으로 확대되고 있다. (기관구분별) 기관 구분별 계약 건수는 국가기관(38.9%), 지자체(31.2%), 준정부기관(16.2%), 기타공공기관(12.8%) 순으로 많고, 총 계약금액은 국가기관(50.8%), 준정부기관(20.0%), 지자체(17.5%), 기타공공기관(9.7%) 순으로 많다. 국가기관과 준정부기관의 건당 평균계약금액은 17억원 정도로 지자체의 평균 7.5억에 비해 2배 이상 크다. 이는 예산 규모가 작은 기초 지자체의 계약도 포함된 영향이 있다. 공기업을 제외한 4개 공공기관 유형 중 국가기관, 준공공기관, 기타 공공기관 등 3개 유형의 기관은 정부 부처를 중심으로 밀접하게 연결되어 있어 유형 간 차이가 크지 않다. 반면 지자체의 경우 중앙정부와 독립적으로 정책이 수립·결정되기 때문에 인공지능 기술 도입의 분야, 목적, 절차 등 여러 측면에서 다른 기관과 차이가 크다. 지자체의 경우 활용 정책분야 중 공공질서 및 안전과 교통/물류의 비중이 중앙정부 기관과 비교해 압도적으로 높다. 또한, 추진단계 중 구축과 유지보수 단계가 90% 이상으로 대부분을 차지한다. 대형 구축 사업이 적고 주민 생활에 밀착된 문제를 해결하는 1억원 이하의 소규모 사업이 많은 부분을 차지하고 있다. 또한, 지자체는 기계학습, 딥러닝의 빈도는 상대적으로 많이 낮으며, 대신 과거 장애인 접근성 향상을 위해 사용되던 TTS 비중은 높다. (발주기관) 국가기관에서는 건수 기준으로 기상청, 문화체육관광부, 행정안전부 순으로 인공지능 시스템을 많이 도입했다. 대규모 시스템을 보유한 대법원, 법무부, 과학기술정통부(우정사업본부), 국방부, 국세청 등이 투자금액에서 상위 기관에 위치하였다. 자치체에서는 경기도가 건수(502건), 금액(4,205억원)에서 다른 지자체와 큰 차이를 보이며 가장 적극적으로 인공지능을 도입하고 있다. 경기도는 많은 인구와 복잡한 교통 문제를 가지고 있어 교통 관련 시스템 구축과 민원처리 관련 대민서비스 과제를 많이 수행하였다. 경기도 외에 서울특별시와 경상남도, 경상북도가 건수와 계약 금액에서 상위권을 차지하고 있다. (낙찰기업) 공공부문 인공지능 도입 계약 5,891건의 공급기업은 총 1,788개이고 평균 계약금액은 13.4억원이다. 이를 조달정보개방포탈의 기업구분에 따라 나누어 살펴보면, 대기업(113.4억원), 중견기업(66.6억원), 중소기업(8.1억원), 비영리 중소기업(6.7억원), 비영리법인(2.4억원) 순으로 기업의 규모에 따라 평균계약금액이 작아지는 것을 확인할 수 있다. 한편, 전체 인공지능 건수 중에 중소기업이 88.6%의 계약을 낙찰받은 것으로 나타났다. 나. 사례분석 중앙정부 기관(국가기관, 준공공기관, 기타 공공기관)과 지자체는 인공지능 도입 환경, 사업구조, 대상 및 목적 등 서로 다른 특성을 가지고 있어서 본 연구에서는 중앙정부 기관과 지자체로 유형화했다. 또한, PoC(Proof of Concept) 사업은 최신 인공지능 기술 도입, 예산확보, 내부 공감대 형성, 구축 방향 설정 등에 중요한 영향을 미치기 때문에 별도의 유형으로 분리해 사례조사를 수행하였다. 대형 IT 시스템이 많은 중앙정부 기관 은 기존 시스템 고도화 사례를 중심으로 했으며, 지자체는 특정 지역 문제 해결을 위 한 사례 위주로 조사 대상을 선정하고 19개 사례에 대해 심층인터뷰를 진행했다. (중앙정부 유형) 중앙정부 유형의 주요 이슈 중 많은 부분은 AI 전문인력 부족과 관 련 제도의 경직성에 기인한다. 기관 내부 AI 전문인력과 역량 부족으로 인공지능 시스 템 도입을 통해 얻고자 하는 목적, 목표, 계획 등이 구체적이지 않고 현실성이 떨어지 는 경우가 많고, 구축 과정에서 발생하는 다양한 문제에 대해 의사결정이 잘 이루어지 지 않고 있다. 그리고 인공지능 시스템의 성능을 결정하는 데이터 사전 준비도 미흡했 다. 제도 측면에서는 대형 사업의 경우 ISP사업에 경험이 많은 대기업 참여가 불가하여 인공지능 기술 내용이 전문적이지 않고 결과물이 활용성이 낮았던 사례가 있었다. 공 공정보화 사업 기간은 1년과 3년 2가지 밖에 없는데, 1년 사업의 경우 내부 절차와 조 달청 입찰 및 계약 과정을 마치는데 통상 6개월 정도 소요되어 실제 구축 시간 확보에 많은 기관들이 어려움을 겪고 있다. 그리고 몇몇 기관은 재학습 비용을 추가해 유지보 수 예산을 신청했으나 기재부 심사에서 삭감되었다고 응답했다. (지자체 유형) 지자체 사업은 예산 규모가 작기 때문에 중소기업만 참여가 가능하고, 지방계약법에 따라 일정 금액 이하는 해당 지역 기업만 응찰이 가능하다. 그래서 AI기 업이 집중되어 있는 수도권을 제외하면 AI 기술과 경험을 갖춘 개발 기업을 찾는데 어 려움이 있었다. 특히 안내로봇 등 수요는 많고 공급 기업이 적은 분야는 상대적으로 한정된 예산 때문에 우수 기업과 계약이 어려운 상황이다. 그리고 공급 중소기업의 파 산, 잦은 담당자 교체 등의 사유로 구축 및 유지보수에 차질이 발생하는 경우도 많았 다. (PoC사업 유형) PoC과제를 수행했던 기업이 지적한 주요 이슈는 대부분 사업이 실제 성능을 테스트할 수 있는 파일럿 테스트 단계까지 진행되지 못하고 모델 개발에 그치 고 있다는 것이다. 이 외 하드웨어 할당, 데이터 수집 시간 등에 대한 수요기관 지원 부족으로 어려움을 겪었다. 4. 결론 조달 정보를 사용한 현황조사와 사례분석을 종합하여 도출한 국내 공공부문 인공지능 활용을 촉진하기 위한 정책적 제언은 다음과 같다. 첫째, 체계적인 AI 전문인력 확보 및 역량 강화 전략 추진이다. 교육, 채용 등 AI 전문인력 확보를 위한 노력만으로는 한계가 있으며, 인공지능 활용과 구축 경험이 축적되어 기관 구성원 전체가 AI에 대한 이해와 지식이 높아져야 한다. 이를 위해 체계적이고 단계적인 도입 전략으로 기관 내부의 AI 역량과 성공 가능성을 동시에 높여야 한다. 그리고 다양한 문제에 대해 여러 가지 모델을 만들고 검증하는 PoC 사업을 적극 추진해야 한다. 내부 AI 역량 강화와 함께 전문가 중심의 신속한 의사결정 체제의 확립이 중요하다. 둘째, AI 인프라 중심의 사업 추진이 필요하다. 기존 시스템과 대별되는 인공지능의 가장 큰 특징은 데이터가 미치는 영향이다. 확보된 데이터의 종류, 품질, 양 등에 따라 시스템의 성능, 구축 기간, 예산 등이 크게 차이가 난다. 그리고 데이터 관련 이슈는 기획 → 구축 → 유지관리의 전체 프로세스에 발생하기 때문에 사전에 충분한 고려와 대비가 필요하다. 또한, 인공지능 시스템은 학습할 때와 운영할 때 필요한 컴퓨팅 파워의 편차가 상당히 크다. 구축 및 재학습에 필요한 컴퓨팅 파워를 고려하여 외부 클라우드 서비스 이용을 포함한 HW 확보 계획을 수립해야 한다. 셋째, 디지털서비스 전문계약제도 활용 확대가 필요하다. 2020년 시행된 디지털서비스 전문계약제도는 복잡한 조달 계약 절차를 간소화해 클라우드 방식으로 공공기관이 신속하게 IT 서비스를 도입할 수 있게 만든 것이다. 디지털서비스 전문계약 제도의 장단점에도 불구하고 인공지능 관점에서 보면, 커스트마이징 요소가 적고 사업기간이 1년인 정보화 사업은 긍정적으로 검토할 필요가 있다. 특히 지자체의 경우 유사한 사업이 많고 우수한 공급기업을 찾기 힘들기 때문에 이 제도의 활용 효과가 클 것으로 예상된다. 그리고 Hyper CloverX(NAVER), 에이닷(SKT), 믿:음(KT) 등 민간의 우수한 초거대 AI 서비스 활용을 통해 공공기관의 인공지능 도입과 혁신적인 공공서비스 창출을 가속시킬 수 있을 것으로 생각된다. 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.

요약문 1. 제 목 : AI안전의 부상과 정책 대응 방안 연구 2. 연구 배경 및 목적 ㅇ (배경 및 필요성) 고성능 인공지능(AI)의 보급과 확산이 빠르게 진행되며 사회 ·산업 전반에 활용도가 증가하고 있으나, AI의 위험·부작용에 대한 우려도 함께 증가하며 AI 안전이 중요한 아젠다로 부상

요약문 1. 제 목 : AI 윤리·신뢰성 제도 연구 2. 연구 배경 및 목적 최근 AI 기술의 발전은 전 세계적으로 사용자의 증가와 함께 주목을 받고 있으며, 특 히 생성형 AI 기술은 글로벌 기술 시장에서 주요 트렌드로 자리 잡았다. 구글, 마이크 로소프트와 같은 AI 분야 글로벌 선도 기업들은 경쟁적으로 새로운 AI 서비스를 출시 하고 있으며, 2022년 오픈AI의 챗GPT 출시는 생성형 AI 시대의 본격적인 서막을 알렸 으며, 영상 생성 기술인 '소라(Sora)'와 같은 혁신적인 AI 기술이 고품질 영상과 환경 묘사를 통해 높은 평가를 받고 있다. 더불어, 구글은 자체 서비스에 생성형 AI 모델인 제미나이(Gemini)를 도입하며 AI 생태계 확장을 발표하는 등 AI 기술의 발전과 도입이 빠르게 진행되고 있다. AI 기술의 이러한 발전은 단순히 기술적 가능성에 그치지 않고, 글로벌 경제와 산업 전반에서 큰 파급 효과를 예고하고 있다. 예를 들어, 스탠퍼드대학교의 2024 AI 인덱스 보고서에 따르면, 전 세계 기업 중 55%가 AI 기술을 도입하고 있으며, 이는 전년도 50%에서 5%p 증가한 수치이다. 이러한 도입률 증가는 AI 기술이 향후 3~5년 이내에 일상생활과 산업에 걸쳐 획기적인 변화를 가져올 것이라는 기대를 반영하고 있다. 또 한, 전 세계 응답자의 63%가 챗GPT를 인지하고 있을 만큼, AI 기술은 대중의 관심과 기대를 동시에 받고 있다. 그러나 AI 기술의 빠른 발전과 확산은 새로운 윤리적 문제와 신뢰성 확보에 대한 필 요성을 동반하고 있다. 특히, 데이터 편향, 개인정보 유출, 그리고 AI 시스템의 공정성 과 투명성 문제는 사회적 신뢰를 저해할 수 있는 주요 요소로 지적되고 있다. 구글, 오 픈AI 등 글로벌 빅테크 기업은 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 윤리 가이드라인과 내 부 프레임워크를 구축하고, 안전성을 강화하기 위한 연구와 평가를 지속 진행하고 있 다. 하지만, 국내에서는 특히 중소기업들이 예산과 인력 부족, 기술적 인프라의 미비 등의 이유로 변화에 효과적으로 대응하기 어려운 상황에 직면해 있다. 이에, 본 연구는 국내 중소기업들이 AI 기술 도입과 활용 과정에서 직면할 수 있는 윤리적 문제와 신뢰성 확보 이슈를 해결할 수 있도록 지원하기 위한 정책적 기반에 대 해 연구하고자 한다. 각국의 정책 및 글로벌 기업의 가이드라인을 살펴보고, 우리나라 기업이 이 이슈에 대해 어느 정도의 인식 수준을 갖고 있는지를 심층 인터뷰 조사를 통해 확인하고자 한다. 이러한 연구는 국내 AI 산업이 글로벌 경쟁력을 갖추고, 윤리적 이고 신뢰성 있는 AI 생태계를 구축하며, 지속 가능한 성장을 이룰 것으로 기대된다. 3. 연구의 구성 및 범위 본 연구는 AI 신뢰성 확보를 위한 정책 방향을 제시하기 위해 다음과 같은 세 가지 주요 과업으로 구성되었다. 먼저, 선행연구 조사에서는 AI 윤리, 신뢰성, 그리고 AI 위 험의 개념과 정의를 체계적으로 정리하고자 하였다. 이를 위해 기존의 다양한 문헌을 검토하며, 글로벌 및 국내 AI 기업의 대비 현황을 파악하기 위한 연구의 범위를 설정 하였다. 또한, OECD에서 제공하는 데이터베이스를 활용하여 AI 사고의 연도별 및 국가 별 현황을 분석하였으며, 글로벌 빅테크 기업들이 AI 윤리와 신뢰성 확보를 위해 조직, 프레임워크, 기술 개발 등의 다양한 방식으로 대응하고 있는 사례를 살펴보았다. 그 다음, 글로벌 AI 사고 및 기업 대응 현황 분석에서는 글로벌 AI 사고 데이터를 기 반으로 주요 국가와 기업의 AI 위험 관리와 대응 현황을 조사하였다. 특히 빅테크 기 업들의 사업 보고서와 최근 조사 자료를 통해 신뢰할 수 있는 AI의 대응을 강화하기 위해 조직적으로 접근하는 방식과 프레임워크를 구체적으로 분석했다. 이 과정에서 구 글, 오픈AI, 메타 등 주요 기업들이 AI 개발 과정에서 안전성과 책임성을 높이기 위해 어떤 노력을 기울이고 있는지에 대한 구체적인 사례를 포함하였다.

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.

요약문 1. 제 목 : 가상융합 생태계 발전 방안 연구 2. 연구 배경 및 목적 인공지능, 공간컴퓨팅, 디지털 트윈, 블록체인 등 가상융합세계(이하“메타버스”) 기 술의 발전은 물리적 세계와 디지털 세계의 경계를 허물며 제조, 의료, 교육 등 다양한 산업에서 효율성을 높이고 새로운 시장 기회를 창출하고 있다. 제조 분야에서는 디지 털 트윈과 AI 기술을 활용해 공정 자동화 지원과 예측 유지보수가 가능하며, 국방 분 야에서는 공간컴퓨팅과 디지털 트윈, AI를 활용한 메타버스 공간에서의 시뮬레이션 훈 련이 물리적 제약을 극복하고 있다. 이러한 메타버스 기술 발전과 산업 융합의 확산에 따라 혁신적인 활용 사례들이 등장할 가능성이 높아지고 있으나, 현재 연구는 개별 기 술 중심에 치우쳐 있으며, 다양한 산업 분야와의 융합적인 관점에서 가상융합 생태계 (이하“메타버스 생태계”) 발전 방안을 논의하는 체계적인 연구는 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 주요 메타버스 기술들의 발전과 산업 융합 관점에서 메타버스 생태계 의 진화 방향을 분석하고, 최근 국내외 기업 전략과 정책 분석을 통해 국내 메타버스 산업의 도전과 기회를 구체화하며 대응 방안을 제시함으로써 국가 산업 경쟁력을 강화 하고 새로운 성장 동력을 창출하는 데 기여하고자 한다. 3. 연구의 구성 및 범위 본 연구는 다음과 같이 구성된다. 제2장에서는 메타버스 사례 분석을 다룬다. 디지털 신기술 발전 사례 분석을 통해 메타버스 진화 전망을 제시한다. 이를 기반으로 메타버 스의 각 산업 융합 사례를 분석하고 메타버스 생태계 발전 방향과 관련 정책적 시사점 을 제시한다. 제3장에서는 메타버스 기업 전략을 분석한다. 글로벌 및 국내 기업 사례를 통해 메타 버스 추진 전략을 비교하고, 국내 기업의 글로벌 경쟁력 확보 방안을 모색한다. 제4장에서는 주요국의 메타버스 정책을 조사하고, 국내 정책과의 차이점을 분석한다. 이를 통해 국내 메타버스 정책의 보완 방향과 글로벌 경쟁력 강화를 위한 정책적 지원 방향을 제안한다. 제4장에서는 주요국의 메타버스 정책을 조사하고, 국내 정책과의 차이점을 분석한다. 이를 통해 국내 메타버스 정책의 보완 방향과 글로벌 경쟁력 강화를 위한 정책적 지원 방향을 제안한다. 제5장에서는 메타버스 생태계 발전 방안을 제시한다. 사례 분석, 기업 전략, 정책 분 석 결과를 종합하여 메타버스 생태계 발전을 촉진하기 위한 구체적 방안을 도출한다. 본 연구는 메타버스 기술 발전, 산업 융합, 기업 전략, 정책 분석을 통해 국내 메타버 스 산업 발전에 실질적인 시사점을 제공하는 것을 목표로 한다. 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.

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.

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.

요약 본 연구는 최근 인공지능을 비롯한 디지털 기술이 산업의 핵심 동력으로 떠오르며, 예측 불가능한 속도로 부상하는 “샥스핀(Shark-fin)” 형태가 주목받고 있음을 배경으로 출발한다. 이러한 기술 환경은 기존의 통계적 추세 분석이나 하이프 사이클로 설명하기 어려운 수준의 불확실성을 초래하며, 따라서 정부와 기업은 미래 기술을 단순히 ‘지금 수준’만 판단하는 것이 아니라 약 신호(Weak Signal), 부상 신호(Emerging Signal), 추세 신호(Trend Signal)와 같은 전 주기적 관점에서 체계적으로 모니터링해야 한다. 본 연구는 이를 위해 기술을 개념기술(Concept Technology)과 구성기술(Component Technology)로 구분하고, 델파이(Delphi), 계층적 의사결정법(AHP) 등 정성적 기법과 논문·특허 등 대규모 데이터를 활용한 정량적 분석을 결합한 “SPRi DaRT(SPRi Dynamic Radar for digital Trends and Signals)” 방법론을 제안한다. SPRi DaRT는 각 기술을 시간축(단기·중기·장기)과 시그널 유형(약‧부상‧추세)으로 배치함으로써, 샥스핀 같은 급격한 기술 흥망을 비롯해 S-커브나 하이프 사이클로 설명하기 어려운 다양한 확산 패턴을 포착할 수 있도록 설계되었다. 이 과정에서 30대 개념기술과 이를 구성하는 하위 기술군을 도출하고, 2년 단위 시계열 분석으로 약 신호에서 추세 신호로 전환되는 경로와 시기를 탐색하였다. 또한 한국·미국·유럽·중국의 약 3,600만 건 R&D 데이터를 SPRi DaRT 관점에서 비교 분석한 결과, 네 국가 모두 부상 신호에 집중 투자하나, 미국과 중국은 부상 기술에 편중된 전략을, 유럽은 추세‧부상 기술 간 균형 투자를, 한국은 부상 신호에 집중하면서도 약 신호에도 상당한 투자를 병행하는 중도적 유형을 보이는 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구는 디지털 미래기술이 짧은 시간 안에 폭발적으로 부상했다가도 가파르게 쇠퇴할 수 있는 현실에서, 정부와 기업이 약‧부상‧추세 신호를 종합적으로 고려한 맞춤형 대응 전략을 마련할 수 있는 근거를 제시하고, 향후에는 실시간 데이터 모니터링과 자동화된 예측 모델을 도입하여 예측의 시의성과 정밀도를 더욱 높일 필요가 있음을 시사한다.

요약문 1. 제 목 : 전환기 SW산업의 성장모델 연구: 고성장 SW기업 분석을 중심으로 2. 연구 배경 및 목적 SW산업은 기술 혁신과 시장 환경 변화에 따라 지속적으로 성장하고 있지만, 기업별 성장 속도에는 큰 차이가 존재한다. 일부 기업은 급성장하는 반면, 다른 기업들은 일정 규모에 도달한 이후 정체 상태를 보이는 현상이 나타나고 있다. 본 연구는 이러한 차이를 분석하기 위해 SW산업의 전환기(디지털 전환기, 팬데믹 전환기, AI 전환기)를 중심으로 고성장 기업 들의 성장 모델을 탐색하고, 지속 가능한 성장 전략을 도출하는 것을 목적으로 한다. 3. 연구의 범위 및 구성 본 연구는 SW산업의 전환기별 변화를 분석하고, 고성장 SW기업이 산업 환경 변화에 대 응하는 전략을 실증적으로 검토하여 성장 모델을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 연구는 SW산업의 전환기(디지털 전환기, 팬데믹 전환기, AI 전환기)를 중심으로 분석을 수 행하며, SW기업들이 각 전환기에서 어떻게 성장 기회를 포착하고 대응 전략을 실행하였는 지를 종합적으로 고찰하였다. 본 연구는 정성적, 정량적 방법을 병행하는 혼합연구(Mixed-Method Approach) 방식을 활 용하였으며, SW산업의 성장 전략을 실증적으로 분석하기 위해 산업 데이터 분석, 설문조사, 인터뷰, 사례 연구, 구조방정식 모형(SEM) 분석을 포함하였다. 연구의 주요 구성은 다음과 같다. 4. 연구 내용 및 결과 연구 결과, SW기업의 성장 과정에서 특정 시기의 환경 변화가 기업들에게 성장 기회를 제공했으며, 이를 효과적으로 활용한 기업들이 고성장을 기록한 것으로 나타났다. 첫째, SW산업의 중장기 전환 과정에서 기업 성장의 기회가 다르게 나타났다. 디지털 전환기에는 4차 산업혁명의 확산과 함께 IT 솔루션 수요가 증가하면서, 클라우드, 빅데이터, IoT 기술이 기존 산업과 융합되었다. 이에 따라 SW기업들은 ERP, CRM 등 엔터 프라이즈 솔루션을 중심으로 시장을 확대할 기회를 얻었다. 팬데믹 전환기에는 원격 근무, 온라인 교육, 비대면 의료 서비스가 필수 요소로 자리 잡으면서, 협업툴, 보안 소프트웨어, 클라우드 서비스의 급격한 성장이 이루어졌다. 특히, 정부의 디지털 뉴딜과 바우처 정책이 SW기업들의 성장에 직접적인 영향을 미쳤다.AI 전환기에는 AI와 데이터 기반 기술이 SW산 업의 핵심 성장 동력으로 자리 잡고 있으며, AI 솔루션을 SW 서비스에 접목하는 기업들이 새로운 시장을 선점하고 있다. 둘째, 실증 분석 결과, 제품 다각화·시장 다각화·기술 혁신이 SW기업 성장의 주요 요인 으로 작용하였다.본 연구는 2020년부터 2022년까지 연평균 20% 이상 성장한 SW기업을 대 상으로 실증 분석을 수행하였으며, 설문조사와 구조방정식 모델링(SEM)을 통해 성장 요인을 검증하였다. 분석 결과, 제품 다각화(Product Diversification), 시장 다각화(Market Diversification), 기술 혁신(Technological Innovation), 자원 공유(Resource Sharing)가 고성장 기업의 특징으로 나타났다. 셋째, 사례 분석을 통해 SW기업들의 성장 전략을 도출하였다. 본 연구는 20개 SW기업을 대상으로 인터뷰를 진행하여, 기업들이 산업 전환기에 어떻게 대응했는지를 조사하였다. 주요 성장 전략은 다음과 같이 정리될 수 있다.디지털 전환기에 대비하여 사전 준비가 된 기업들이 성장 기회를 선점하였다. 팬데믹 이전부터 SaaS 및 클라 우드 기반 서비스를 준비한 기업들이 정부 지원 정책과 맞물리면서 빠르게 성장할 수 있었 다.팬데믹 이후에는 성장을 지속하기 위한 기업 전략이 다양화되었다. 고성장 기업들은 성 장을 유지하기 위해 IPO, 인수합병(M&A), 신시장 개척, AI 기반 솔루션 개발 등을 추진하고 있다.AI 전환기에 대비하여 새로운 혁신을 시도하는 기업들이 증가하고 있다. 특히, AI-Native(태생적으로 AI를 기반으로 한) 기업들이 기존 SW기업들과 차별화된 성장 경로를 보이고 있으며, AI 기술을 활용하여 새로운 시장을 창출하는 기업들이 증가하고 있다. 넷째, 고성장 기업을 분석한 결과, 지속적인 혁신과 성장이 필수적임을 확인하였다. 본 연구에서는 SW기업들이 성장 정체 상태에 빠지는 주요 요인을 분석하기 위해 Small Old Firm(한계기업) 개념을 적용하여 성장 패턴을 비교하였다. 자본 시장이 개입된 고성장 기업들은 지속적인 성장을 추구해야 하며, 성장이 둔화되면 IPO, M&A, 사업 전환 등을 통해 새로운 돌파구를 마련하고 있다.반면, 한계기업들은 좁은 시장에 의존하며 신기술 도입 및 시장 개척이 정체된 상태로 남아 있는 경우가 많았다.한계기업이 증가할 경우 산업 전체 의 경쟁력이 저하될 가능성이 높으며, 따라서 정부는 한계기업에 대한 지원을 축소하고, 자 연스러운 시장 퇴출이 이루어지도록 유도할 필요가 있다는 점을 도출하였다. 다섯째, 팬데믹 전환기의 정책 효과를 분석한 결과, 정부 정책이 생각보다 SW산업 성장에 중요한 역할을 한 것으로 나타났다. 인터뷰 대상 19개 기업 중 11개 기업이 팬데믹 시기 정 부 정책의 효과를 체감했다고 응답하였으며, 이는 단기적인 재정 투입이 SW산업에 미친 긍 정적인 영향을 보여준다. 특히, 바우처 정책은 기존에 준비된 솔루션을 보유한 SW기업들에 게 직접적인 수요를 창출하는 효과를 가져왔다. 5. 정책적 활용 내용 SW산업의 지속 가능한 성장과 혁신을 촉진하기 위해서는 기업의 성장 단계에 맞춘 차별 화된 정책적 접근이 필요하다. 본 연구에서는 다음과 같은 정책 방향을 제안한다. 첫째, 한계기업(성장 정체 기업)에 대한 직접적인 지원을 축소하고, 자연스러운 시장 퇴출 을 유도해야 한다. SW산업은 규제산업이 아니므로, 정부가 직접 구조조정을 추진하기 어렵 다. 따라서 장기간 성장성이 정체된 기업들에 대한 지원을 점진적으로 축소하고, 시장 논리 에 따라 자연스럽게 경쟁력이 없는 기업들이 퇴출될 수 있도록 유도해야 한다. 둘째, 고성장 기업을 중심으로 연구개발(R&D) 및 글로벌 시장 진출을 지원해야 한다. 성 장 가능성이 높은 SW기업들을 대상으로 IPO 지원, 해외 진출을 위한 세제 혜택, 자금 조달 지원 등을 강화해야 한다. 또한, AI 기반 차세대 SW 솔루션 개발을 위한 연구개발 펀드를 조성하여, 글로벌 SW 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있도록 해야 한다. 셋째, 디지털 전환과 같은 근본적인 패러다임 전환을 중심으로 산업 전체의 경쟁력을 강 화해야 한다. SW산업 정책은 특정 기업의 단기적인 생존을 지원하는 방식이 아니라, 산업 전체의 역량을 강화하는 방향으로 추진될 필요가 있다. 디지털 전환 정책은 초기에는 일부 기업에서 정책 실패가 발생할 수도 있으나, 산업 전반에서 장기적으로 긍정적인 효과를 가 져올 수 있으므로 장기적인 관점에서 추진되어야 한다. 넷째, 정부는 SW기업의 성장성과 혁신성을 지속적으로 모니터링하고, 지원이 필요한 기업을 신속하게 선별할 수 있는 체계를 구축해야 한다. 예측 불가능한 외부 충격(팬데믹, 글로 벌 금융위기 등)이 발생했을 때 신속하게 지원 대상 기업을 선정할 수 있도록, 성장 가능성 이 높은 기업들을 미리 식별하는 정책적 준비가 필요하다. 또한, 최근 AI 붐이 확산되면서 기업들이 AI 기술을 도입했다고 과장하는 'AI Washing' 문제가 발생하고 있는 만큼, 실제로 AI를 활용하여 핵심 비즈니스 모델을 혁신하고 있는 기업을 선별하는 정책적 노력이 필요 하다. 6. 기대효과 본 연구는 SW산업의 전환기에 기업들이 어떻게 성장 전략을 조정해왔는지를 실증적으로 분석함으로써, 향후 SW기업의 지속 가능한 성장 모델을 도출하는 데 기여할 것으로 기대된 다. SW기업의 성장 모델을 정량적, 정성적 분석을 통해 검증함으로써, 기업들이 시장 내에 서 경쟁력을 확보하기 위해 어떤 전략을 채택해야 하는지를 제시한다. 또한 SW산업 육성을 위한 정책적 방향을 제안함으로써, 정부 정책이 산업 성장에 미치는 영향을 평가하고, 효과 적인 정책 설계 방안을 도출하는 데 기여한다. 그리고 SW산업 내 고성장 기업을 분석함으 로써, SW산업의 지속 가능한 성장을 위해 필요한 시장 구조와 정책 환경을 규명하고, 산업 생태계의 효율성을 높이는 데 기여할 것이다. 마지막으로, AI 전환기와 같은 새로운 시장 변화에 대응하는 SW기업들의 전략을 분석함으로써, 향후 AI 기반 SW산업의 발전 방향을 예측하고, 기업 및 정책 결정자들에게 유용한 인사이트를 제공할 것이다.

요약문 1. 제 목 : GovTech 혁신생태계 조성 방안 연구 2. 연구 배경 및 목적 GovTech(정부기술)은 디지털 기술을 활용하여 공공서비스의 질적 향상을 도모하고, 정부 운영의 효율성을 높이는 핵심적인 거버넌스 모델로 주목받고 있다. 기존의 전자정부 (e-Government)나 디지털 정부(Digital Government) 개념이 정부 내부의 디지털화를 중심으 로 발전했다면, GovTech는 민간의 혁신적 기술을 적극적으로 활용하여 정부와 시민 간의 관계를 재정립하고, 보다 효율적이고 투명한 행정을 구현하는 방향으로 나아가고 있다. 특 히, 전 세계적으로 디지털 전환이 가속화되면서 GovTech는 공공부문 혁신의 핵심적인 방향 으로 자리 잡고 있으며, 데이터 기반 행정, 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등의 첨 단 기술을 활용하여 시민 중심의 서비스를 제공하는 것이 필수적인 요소로 인식되고 있다. 이러한 변화 속에서 한국형 GovTech 혁신생태계를 조성하기 위해서는 국내 GovTech 산 업의 현황을 진단하고, 해외 선진국의 사례를 분석하여 정책적 시사점을 도출하는 것이 중 요하다. 특히, 민간 기업이 공공조달 시장에 원활하게 접근할 수 있도록 지원하고, 공공-민 간 협력을 강화하는 정책적 기반을 마련해야 한다. 본 연구는 GovTech 혁신생태계를 구축 하기 위한 전략을 제시하고, 이를 통해 한국의 공공서비스 혁신과 디지털 전환을 촉진하며, 나아가 글로벌 경쟁력을 갖춘 GovTech 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 3. 연구의 구성 및 방법 본 연구는 GovTech 혁신생태계를 조성하기 위한 체계적인 접근 방식을 기반으로 다섯 개 의 장으로 구성된다. 먼저, 제 1장 서론에서는 연구의 배경과 목적을 설명하고, 연구의 구성 과 방법론을 제시한다. 제 2장에서는 GovTech 혁신생태계의 개념을 정립하기 위해 기존 연 구를 검토하고, GovTech와 혁신생태계 관련 이론적 논의를 정리한다. 이를 통해 GovTech 혁신생태계의 정의와 구성 요소를 도출하고, 한국형 GovTech 모델을 설계하기 위한 방향성 을 설정한다. 제 3장에서는 해외 GovTech 혁신생태계를 분석한다. 이를 위해 주요 국가들의 GovTech 동향, 시장규모, 점유율 등을 살펴보고, 시장 점유율 상위 17개 기업과 자금 조달 규모가 높 은 7개 스타트업의 사례를 선정하여 분석한다. 이 과정에서 각국의 GovTech 전략과 공공 -민간 협력 모델을 비교·분석하고, 성공적인 GovTech 생태계 구축을 위한 주요 요인을 도 출한다. 제4장에서는 국내 GovTech 기업 사례를 분석한다. 이를 위해 지역 GovTech 사례 를 검토하고, GovTech 유형화 기준을 참고하여 선정된 7개 국내 스타트업을 대상으로 인터 뷰를 진행하였다. 인터뷰 결과를 바탕으로 GovTech 기업별 기술 역량, 공공서비스 혁신 기 여도, 자본 조달 방식 등을 검토한다. 이를 통해 한국형 GovTech 혁신생태계를 조성하기 위해 필요한 요소를 구체적으로 도출한다. 특히, 지자체 차원에서 GovTech를 실현하는 방 안을 검토하며, 지역 수요와 기술 간의 교차점을 분석하여 GovTech 도입이 필요한 분야를 도출하고, 지역 기반 GovTech 혁신모델을 설계하는 데 초점을 둔다. 마지막으로, 제 5장에서는 연구 결과를 종합하여 정책적 시사점을 도출하고, GovTech 혁 신생태계 조성을 위한 정책과제를 제언한다. 공공-민간 협력 강화 방안, 조달 체계 개선, 데 이터 및 기술 인프라 구축 전략 등을 중심으로 정책적 방향을 제시하며, 지역 수요를 기반 으로 GovTech 솔루션을 도입할 수 있도록 지원하는 방안을 논의한다. 4. 연구 내용 및 결과 GovTech 혁신생태계를 구축하기 위해서는 해외 GovTech 사례에서 나타난 주요 성공 요 인들을 면밀히 분석하고, 이를 한국적 맥락에 맞게 적용할 필요가 있다. 글로벌 GovTech 시장에서는 공공조달 혁신을 통해 민간 기업이 공공부문에 보다 쉽게 참여할 수 있도록 지 원하는 것이 중요한 전략으로 활용되고 있다. 미국, 영국, 싱가포르 등의 국가들은 경쟁적 대화 방식의 조달 제도 도입, 공공 데이터 개방 확대, GovTech 전담 조직 운영 등을 통해 GovTech 기업의 성장과 혁신을 촉진하고 있다. 국내 GovTech 기업 사례 분석 결과, GovTech 기업들은 주로 공공 데이터를 활용하여 행 정 효율성을 높이는 솔루션을 제공하거나, 공공서비스 개선을 위한 맞춤형 기술을 개발하는 방향으로 성장하고 있었다. 그러나 국내 GovTech 시장은 아직 초기 단계에 있으며, 민간 기업이 공공조달 시장에 접근하는 데 있어 제도적·운영상의 한계가 존재하는 것으로 나타 났다. 따라서, GovTech 기업이 지속적으로 성장할 수 있도록 조달 체계를 개선하고, 공공 민간 협력을 촉진하는 정책적 지원이 필요하다. 특히, 지자체가 GovTech 혁신생태계 조성의 핵심 주체로 기능할 수 있도록 지역 기반 솔 루션을 개발하는 것이 중요하다. 지자체는 공공서비스 제공의 최전선에서 다양한 지역 문제 를 해결하는 역할을 수행하므로, 지역의 특성과 수요에 맞는 GovTech 도입이 필요하다. 예 를 들어, 스마트시티, 환경 모니터링, 교통 관리, 복지 서비스 개선 등의 분야에서 GovTech 기술을 활용하여 공공서비스를 최적화할 수 있다. 또한, 지자체와 지역 기반 스타트업 간의 협력을 강화하여, 지역 내 혁신기업이 GovTech 프로젝트에 적극적으로 참여할 수 있도록 조달 제도를 개선하는 것이 필요하다. 5. 정책적 활용 내용 본 연구는 GovTech 기업의 지속가능한 성장과 혁신생태계 조성에 필요한 정보를 제공한 다. 정부 관계자들이 GovTech 정책을 설계하고 실행하는 데 있어 참고자료로 활용될 수 있 으며, 특히 과학기술정보통신부의 GovTech 창업기업 지원사업과 연계하여 기업의 성장과 공공서비스 혁신을 동시에 달성할 수 있는 전략적 기반을 제공할 수 있다. 6. 기대효과 GovTech 혁신생태계 조성을 통해 기대할 수 있는 효과는 다음과 같다. 먼저, 공공서비스 의 효율성과 접근성이 대폭 향상될 것이다. 데이터 기반 정책 결정과 맞춤형 서비스 제공이 가능해짐에 따라 시민들의 만족도가 높아지고, 보다 투명하고 효과적인 행정 운영이 이루어 질 것이다. 또한, GovTech 기업이 공공서비스 혁신에 기여함으로써 정보 접근성이 확대되 고, 디지털 기술을 활용한 포용적 행정이 강화될 것이다. GovTech 산업의 성장은 새로운 일자리 창출과 경제 활성화로 이어질 것이다. 스타트업과 중소기업들이 공공부문과 협력하여 혁신적인 솔루션을 개발하고 이를 시장에 적용할 수 있 도록 지원함으로써, 국내 GovTech 생태계가 지속적으로 성장할 수 있는 기반이 마련될 것 이다. 특히, GovTech 기업이 해외 시장으로 진출할 수 있도록 글로벌 경쟁력을 갖춘 한국 형 GovTech 모델을 개발하는 것이 중요하다. 특히, 지자체가 GovTech 혁신생태계 조성에서 중요한 역할을 수행함으로써, 지역 문제를 해결하는 맞춤형 공공서비스가 강화될 것으로 예측된다. 지역 기반 GovTech 솔루션이 활성 화됨에 따라, 시민들의 실생활과 밀접한 분야에서 효과적인 디지털 혁신이 이루어지고, 지 역 경제 활성화에도 기여할 수 있을 것이다. 또한, 중앙정부와 지방정부 간 협력을 강화하 여 GovTech 솔루션을 전국적으로 확산할 수 있는 체계를 마련하는 것이 필요하다. 이를 통 해 한국의 공공서비스 혁신과 디지털 전환이 가속화되고, GovTech가 공공-민간 협력의 새 로운 패러다임을 형성하는 데 기여할 것으로 기대된다.