1장 조사개요 01 조사개요 02 주요 용어해설 03 모집단 정의 04 모수 추정 2장 조사 결과 01 일반 현황 02 인공지능기술 및 사업현황 03 매출 현황 04 인력 현황 05 해외수출 현황 06 투자 및 개발현황 07 애로사항 및 건의사항 3장 부록 01 주요 주관식 문항정리 02 통계표 03 조사표

1장 조사개요 01 조사개요 02 주요 용어해설 03 모집단 정의 04 모수 추정 2장 조사 결과 01 일반 현황 02 인공지능기술 및 사업현황 03 매출 현황 04 인력 현황 05 해외수출 현황 06 투자 및 개발현황 07 애로사항 및 건의사항 3장 부록 01 주요 주관식 문항정리 02 통계표 03 조사표

요약문 1. 제 목 : 국내 AI 창업기업 비즈니스 현황 분석 2. 연구 목적 및 필요성 우리나라는 AI 산업 육성을 위한 국가 전략과 입법을 꾸준히 추진해왔다. 예를 들어, 2023년 1월 발표된 「인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획」(관계부처 합동)은 AI 소프트웨어와 하드웨어의 초격차 실현을 위한 기술 연구개발, 법 제도 및 규제 정비를 비롯해, AI 기업 성장을 위한 데이터 및 해외 진출 등의 내용을 담고 있다. 이를 통해, 2027년 3대 AI 기술 강국 도약, AI 전문기업 1천 개 육성 등의 정량적인 목표도 제시하였다. 이러한 국가정책을 바탕으로 지금, 이 순간에도 국내 다수의 창업기업이 AI 기술을 활용하여 새로운 비즈니스를 창출하고 있으나, 세계적인 경기 침체를 비롯한 여러 가지 애로사항으로 인해 사업을 영위하기에 어려운 상황에 직면해 있다. 예를 들어, 학습용 데이터나 AI 반도체 등 AI 인프라 구축의 어려움, AI 인재 확보의 한계, 해외 언어 및 이종 문화 문제를 비롯한 판로 개척의 난항으로 인한 글로벌화의 한계 등으로 인해 AI 창업 투자 생태계 강화를 위해서는 국내 창업·투자 생태계 연구가 중요한 상황으로 꼽히고 있다. 이에, 본 연구에서는 국내외 선행연구를 통해 AI 창업기업을 정의하고, AI 창업기업의 비즈니스 현황을 분석하고, 주요 우수사례를 발굴하고, 주요 창업기업을 대상으로 심층 인터뷰하여 기업이 직면한 현황, 제품 및 서비스 개발 현황을 파악하고, 정부의 정책 지원이 필요한 분야 등 AI 산업 생태계를 육성하고, AI 창업지원을 위한 정책 기초자료를 파악하고자 한다. 이를 통해, 국내 AI 창업·투자 생태계를 파악하면서 해외 주요국과 비교할 수 있는 시장현황 통계를 생산함으로써, 세계적 수준의 AI 창업기업 육성을 위한 정책의 기초자료 마련을 목표로 한다. 빠르게 변화하는 AI 시장과 창업·투자 생태계 특성상 조사 시간이 많이 요구되는 실태조사 대비, 유관 DB를 기반으로 신속하게 현황을 파악하고 국내·외 현황 비교를 위한 대안적 조사 연구로써 데이터 기반의 분석을 수행하였다. 3. 연구의 구성 및 범위 본 연구는 크게 세 가지 세부 과업으로 구성되어 있다. 첫 번째는 AI 창업기업 정의, 조사 및 분석이며, 두 번째는 AI 창업기업 비즈니스 현황 조사이고, 셋째는 AI 기업 사례 및 기업·기관 심층 조사에 관한 내용이다. 먼저 AI 창업기업 정의, 조사 및 분석에서는 AI 창업기업 정의에 대한 선행 조사를 기반으로 하여 창업기업을 정의하고, AI 창업기업 기준을 설정하였다. 이어, 정의된 AI 창업기업 기준에 맞게 창업기업 명부를 정리하고, 조사항목을 도출하여 VC 투자 정보 데이터베이스 및 웹 자료로부터 AI 창업기업 전반에 대한 투자 및 매출 현황, 정부 지원사업 추진 현황, 해외 진출 현황, 특허 등 지식재산권 보유현황 등을 조사하고, 이러한 요인들과 기업의 투자 및 매출과의 상관관계 분석을 위한 통계 분석 등을 수행하였다. 마지막으로, AI 창업기업에서 주요한 모범사례들이나 특징적인 기업을 선정하여 심층적으로 사례분석을 수행함과 동시에 AI 기업과 기관 심층 조사에서는 창업기업 투자나 정책지원기관, AI 창업기업을 대상에 대해 인터뷰하였다. 4. 연구 내용 및 결과 선행 문헌과 선행 연구에 기반하여, AI 분야 창업기업의 정의와 분류 기준을 마련하였다. 즉, 업력 7년 이내 기업으로, AI 기술을 통해 제품, 서비스, 플랫폼의 생산, 유통, 활용, 부가서비스, 조사, 분석, 컨설팅, 중개 등의 과정을 통해 가치를 창출하는 기업으로 정의하여 이 기준에 맞게 국내 VC 투자 데이터베이스인 더브이씨 DB에서 377개의 AI 창업기업을 포함, 총 513개 기업을 대상으로 투자, 수상 이력, 해외 진출, 제품 서비스, 지식재산권 확보 현황 등을 도출하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. [국내 AI 분야 VC 투자 주요 결과] [국내 생성형 AI 분야 VC 투자 주요 결과] AI 창업기업을 대상으로 한 사례분석을 수행한 결과, 일부 AI 창업기업의 경쟁 우위와 이익창출력 측면의 취약성에 의해 지속성장의 어려움이 예측되었다. 이를 위해서는 기술과 서비스 개발을 위한 R&D 지원, 학습데이터 및 인프라 구축, 전문인력 지원의 필요성이 있었다. 기업과 기관 심층 인터뷰 결과, 최근 AI 스타트업의 대표적인 어려움으로는 높은 AI 모델의 개발 비용과 개발 데이터 확보의 어려움 및 AI 효과에 대한 투자자의 의문 등으로 초기 투자의 기피 요인이 발생하고 있다. 또한, 스타트업은 해외 시장 진출 경험 부족에 따른 Global standard 부재와 언어, 지역, 문화, 비용 등에 대한 정보 부족의 어려움을 호소하고 있다. 이에, 대기업의 자본과 창업기업의 능동적인 구조를 활용한 협업 체계를 마련하고, 대기업 벤처캐피탈 설립을 통한 오픈이노베이션 프로그램 활용이 적극적으로 필요하다고 할 수 있다. 초격차 기술을 가진 기업을 대상으로 빠른 상장을 지원하기 위해 과기정통부에서 추진하는 초격차 기술특례 상장 제도의 빠른 정착과 함께, AI 초격차 기술을 가진 기업에 경제적 지원을 할 AI 전용 펀드 결성을 통해 AI 산업 생태계 마련 및 지속성을 유지하면서도 장기적 관점에서 AI 전문인력 양성 방안 모색이 필요하다. 또한, 선제적 차원의 정부 공공 데이터를 기반으로 한 AI 기술 도입이 필요한 상황이다. 5. 정책적 활용 내용 본 연구과제의 주요 정책적 시사점은 다음과 같다. 스타트업 대상의 투자를 촉진하기 위해서는 높은 투자금을 받는 우수 스타트업을 육성하고, 대기업과의 투자 및 연구협력을 통해 기업의 내실을 키우도록 지원하는 것이 중요 정부 중심의 투자 시 좀비 스타트업을 양성하지 않도록 스타트업의 좋은 제품을 선별하여 정부가 구매하고 인증을 하는 방법이나, 공공 데이터 개방을 촉진하는 등 다른 방법의 정부 투자가 필요 해외 진출 기업과 투자자 간의 지속적인 네트워킹과 경험 교환의 장 마련 글로벌 협력을 위해 아프리카나 동남아시아 등 신흥국 ODA 사업과 연계한 글로벌 AI 활용 촉진, 국내 AI 기업 해외 영업 레퍼런스 확보 가능성 검증 기업가 정신의 함양: 교육과정으로서의 기업가 정신이 아닌, 타트업 CEO의 성공과 실패 경험을 공유하고 사업계획서를 작성하는 방법, 인큐베이터와 투자유치, 인력 확보 방안 등 실무적인 경험을 키우고 전문성을 강화 스타트업의 출구전략에 대한 정책 필요 (M&A와 기업공개를 활성화) 글로벌 AI 기업에게 필수적 사례가 된 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기술의 개발 오픈소스 AI 활용을 독려할 수 있도록 오픈소스 전문가 인력 채용을 활성화하고 오픈소스 기반 산업 응용 소프트웨어 개발을 위한 연구개발 지원 지역, 언어의 한계 극복을 위한 멀티모달 생성형 AI 기술에 주목 전문 인력 양성 및 국내 기업의 글로벌 AI 인재 유치 지원 등의 필요성 본 과제에서 제시하는 빠르게 생성 및 진화하는 국내 AI 창업기업 현황 분석 방법론을 통해, 향후 AI 기업 모집단 구축에 이바지할 수 있다. 이를 통해, 시의성 높은 산업·지역별 AI 제품 및 서비스 현황 분석으로 AI 산업 진흥을 위한 정책 자료로 제공할 수 있다. 6. 기대효과 본 연구를 통해 국내 AI 창업기업에 대한 최신 VC 투자 현황과 비즈니스 분석을 통해 국내 AI 기업을 육성하기 위한 정책 수립에 필요한 기초자료로 활용될 수 있다. 향후 혁신적인 인공지능 제품/서비스 활용 확대를 위한 미래 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

AI 융합이 강조됨에 따라 기업의 AI 도입·활용 촉진 및 성과 제고를 위한 정책 개발·추진이 활발하게 이루어지고 있으나, 실제 AI 기술을 도입·활용 중인 국내 기업(즉, AI 도입기업)들을 조사·분석한 객관적 자료는 부족한 실정이다.(후략)

ChatGPT는 자연어를 이해하기 위해 방대한 양의 데이터로 훈련된 대규모 언어모델(LLM)로 출시 두 달 만에 1억 명의 가입자를 모으며 산업의 게임체인저로 부상했다. ChatGPT로 대표되는 언어모델을 포함한 다양한 생성 AI 모델은 높은 수준의 성능을 보여주며 검색 시장을 비롯해 다양한 산업에 영향을 미치고 있으며 크게 세 가지 분야에서 변화를 일으키고 있다. (후략)

2023년 4월 3일 스탠퍼드大 인간중심 인공지능 연구소는 AI Index 2023 보고서를 발간했다. 보고서는 연구개발, AI 기술 성능, AI 기술 윤리, 경제, 교육, 정책·거버넌스, 다양성, 여론 등 8개의 장으로 구분하고 글로벌 데이터와 보고 자료들을 심층 분석하여 핵심 내용을 정리하였다. (후략)

목차 Table of Contents

ㅇ Stanford HAI AI Index 2023 개요 ㅇ AI 연구 개발: 중국 대학 주도의 양적 질적 성장세 지속 ㅇ AI 기술 성능: 전반적 기술 성능이 벤치마크의 정점에 도달, 윤리성 검증 노력도 증가 ㅇ AI 경제: AI 고용 수요는 여전히 증가세이나 투자와 활용률은 주춤 ㅇ AI 교육: AI가 초중등 교육에도 활용되는 등 AI 교육 보편화 ㅇ AI 거버넌스 및 정책: AI전략 수립은 정점을 지났고 AI 입법 활동은 증가 ㅇ AI분야의 다양성: AI분야에서의 성별·인종별 격차가 존재하지만 감소 추이 ㅇ AI관련 여론: AI를 긍정적으로 인식하는 경향이 비교적 우세

제 1 장 조사개요 1절 조사개요 2절 주요 용어 해설 3절 모집단 정의 4절 모수 추정 제 2 장 조사결과 1절 일반 현황 2절 인공지능 기술 및 사업현황 3절 매출 현황 4절 인력 현황 5절 투자 및 개발 현황 6절 애로사항 및 건의사항 부록1 주요 주관식 문항 정리 부록2 통계표 부록3 조사표

목차 Table of Contents 1. 국내외 정책ㅇ미국 국립표준기술연구소(NIST), 인공지능 위험 관리 프레임워크 발표ㅇ 중국, ChatGPT 확산을 경계하는 인공지능 규제 도입 시사ㅇ 유럽, 인공지능 사용 확대에 따른 프라이버시 규제 당국 감시 강화ㅇ ChatGPT 사용 증가에 따른 AI 윤리 규제 필요성 대두 2. 기업·시장 동향ㅇ 구글, MusicLM을 통해 텍스트 기반 음악 생성 도구 상용화 가능성 시사ㅇ 디지털 검열에 따른 중국내 AI 기업의 정보 왜곡 우려 대두ㅇ 윤리적이고 책임감 있는 AI가 비즈니스 성공 열쇠로 부상 3. 고용·인력 동향ㅇ 채용AI, 편향성 우려로 여전히 활용엔 제한적으로 평가ㅇ 워싱턴포스트紙, AI알고리즘 해고 대상 선정 도구로 활용 편중 지적ㅇ 저널리즘에서 윤리적, 고용 문제를 야기하는 인공지능 사용 4. 기술·연구 동향ㅇ MIT 연구진, 폐암 위험을 감지할 수 있는 AI 모델 개발ㅇ 스탠포드大, 정치로비스트를 대신하는 ChatGPT 잠재력 연구ㅇ 브리티시컬럼비아大,AI로 의사 소견서를 분석하여 암 환자 생존 여부 예측ㅇ 美·中 연구진, 메타 LLAMA 기반 의료 챗봇 ChatDoctor 연구 결과 소개

제 1 장 조사개요 1절 조사개요 2절 주요 용어 해설 3절 모집단 정의 4절 모수 추정 제 2 장 조사결과 1절 일반 현황 2절 인공지능 기술 및 사업현황 3절 매출 현황 4절 인력 현황 5절 투자 및 개발 현황 6절 애로사항 및 건의사항 부록1 주요 주관식 문항 정리 부록2 통계표 부록3 조사표

목차 Table of Contents 1. 국내외 정책 ㅇ 미국, 국가 인공지능연구자원(NAIRR) TF 최종 보고서 발표 ㅇ EU의 인공지능법, 생성AI 규제에 영향을 줄 것으로 전망 2. 기업·시장 동향 ㅇ 마이크로소프트, OpenAI에 100억 달러 추가 투자 결정 ㅇ 게티 이미지, 저작권 침해로 AI 이미지 생성기 개발사 스태빌리티AI 고소 ㅇ TechEU, 영화 제작에서 생성 AI 활용에 따른 혼란과 윤리 이슈 제기 ㅇ Moonshot, 사진 및 텍스트 생성 AI 관련 윤리 및 저작권 문제 제기 3. 고용·인력 동향 ㅇ 구직 및 경력 관리 도구로서 ChatGPT 활용 방안 ㅇ 마케팅 회사 코드워드(Codeword), 세계 최초 AI 인턴 채용 4. 기술·연구 동향 ㅇ 美 프리스턴 대학생, AI가 에세이를 썼는지 판별하는 앱 개발 ㅇ MIT, 美 공군 요원에게 AI 기초 교육 가능한 프로그램 개발 ㅇ 2023년 ICML 논문 제출에 ChatGPT 사용 금지 ㅇ ChatGPT, 사이버 범죄에 악용 가능성 확대

목차 Table of Contents 들어가며 (Introduction) 1. AI의 위대한 변곡점 (AI’s Great Inflection Point) 2. 합성 환자의 잠재력 (The Potentials of Synthetic Patients) 3. 의료 서비스 개선, 환자 관리에서 비용 청구까지 (Upending Healthcare, from Patient Care to Billing) 4. 자연을 들여다보는 AI의 창 (An AI Window into Nature) 5. 일상 생활의 새로운 도구 (The New Tools of Daily Life) 6. 시는 최적화되지 않을 것: AI 시대의 창의성 (Poetry Will Not Optimize: Creativity in the Age of AI) 7. 생성 AI와 법치주의 (Generative AI and the Rule of Law) 8. 新캄브리아기: ‘과학적 흥분과 불안’ (The New Cambrian Era: ‘Scientific Excitement, Anxiety’) 9. 작업자들을 위한 증강(자동화가 아닌) (A Call to Augment – Not Automate – Workers) 10. 노동의 재발명 (The Reinvention of Work) 11. 교육계 ‘진행중인 재앙’ (In Education, a ‘Disaster in the Making’) 12. 교육 시스템의 불평등 해결 (Solving Inequalities in the Education System)

국내외를 막론한 조사환경 악화와 데이터 확보 유형의 증가는 기존 통계자료의 대안을 고려하는 계기로 작용하고 있다. (후략)

소프트웨어정책연구소는 차년도 SW산업에서 화재가 될 만한 10개의 이슈를 선정하고 관련 내용을 대중에게 알기 쉽게 전달하는 역할을 수행해왔다. (후략)

제 1 장 조사개요 1절 조사개요 2절 주요 용어 해설 3절 모집단 정의 4절 모수 추정 제 2 장 조사결과 1절 일반 현황 2절 인공지능 기술 및 사업현황 3절 매출 현황 4절 인력 현황 5절 투자 및 개발 현황 6절 애로사항 및 건의사항 부록1 주요 주관식 문항 정리 부록2 통계표 부록3 조사표

제 1 장 조사개요 1절 조사개요 2절 주요 용어 해설 3절 모집단 정의 4절 모수 추정 제 2 장 조사결과 1절 일반 현황 2절 인공지능 기술 및 사업현황 3절 매출 현황 4절 인력 현황 5절 투자 및 개발 현황 6절 애로사항 및 건의사항 부록1 주요 주관식 문항 정리 부록2 통계표 부록3 조사표

한해를 마무리하고 새해를 맞이하는 시기가 오면 과거를 다시금 복기하고 신년에 무엇을 주목해야 하는지에 관한 관심도가 높아지기 마련이다. SW산업 또한 예외가 아닌데, SW분야 기반기술의 발전과 먹거리 변화 주기가 타 산업에 비해 빨라 관련업에 종사하더라도 SW산업의 다양한 이슈를 폭넓게 파악하기 어렵기 때문이다. 이에 착안하여 소프트웨어정책연구소는 매년 차년도 SW산업에서 화제가 될 만한 10개의 이슈를 선정하고 관련 내용을 대중에게 알기 쉽게 전달하는 역할을 수행해왔다. 본고는 2022년도를 맞이하며 어떠한 이슈들이 SW산업에서 화두가 될 것인지에 관해 간략히 소개하고 각각의 이슈를 선정한 배경과 주안점 등을 짚어본다. 소개할 10가지 이슈는 다음과 같은 절차를 통해 도출되었다. 첫 번째로 2020년 1월부터 2021년 9월까지의 국내외 언론기사 28,543건에 대한 계층적 잠재 디리클레 할당(Hierarchical LDA) 분석을 수행하고 추출된 주제(Topic)를 종합해 12건의 이슈후보군을 선별하였다. 두 번째로는 이슈후보군의 순위를 조사하기 위해 SW산업 종사자 1,000명을 대상으로 완전순위척도(full ranking procedure) 기반의 설문조사를 수행하였다. 마지막으로 설문 결과를 토대로 전문가 협의 및 의견수렴을 거쳐 최종 이슈 10건을 도출하였다. 1위 책임있는 인공지능(Responsible AI) “세계는 AI가 인류에게 이익이 되기 위한 규칙이 필요하며, AI윤리에 대한 권고가 우리의 해답이다.” - Audrey Azoulay 유네스코 사무총장, 2021 - 최근 AI 알고리즘이 계산한 결과에 관한 사회적 책임이 주요 현안으로 언급되는 상황이다. 이는 인간 사회에 내포된 관행, 차별적 요소, 불평등한 특성 등이 AI학습용 데이터에 고스란히 포함되어, 의도치 않게 이를 학습한 AI 솔루션의 편향성을 야기할 수 있다는 우려로부터 파생된 이슈로 볼 수 있다. 실제 AI 학습 데이터의 편향성이 사회적 윤리와 괴리되는 결과로 이어져 물의를 빚은 사례들이 국내외적으로 출현하였는데, 미국 아마존사의 남성 편향적 채용 추천 알고리즘, AI재판 지원 시스템 컴 파스(COMPAS)의 인종차별적 결과 도출 등이 대표적이다. 국내는 2021년 초 불거진 챗봇 ‘이루다’의 문제가 세간에 오르내리며, 관련 문제 인식이 수면위로 떠올랐으며 시간이 지남에 따라 이러한 문제를 해결한 AI를 ‘책임있는 인공지능’으로 명명하고 있다. 현재 글로벌 단위로 책임있는 인공지능을 규정할 수 있는 기준 마련에 한창인데, 이는 AI기술을 활용하여 수익을 창출하는 다양한 산업에 영향을 끼칠 것으로 예상된다. 비단 수출 기업 뿐만 아니라 국내 정부가 2021년 5월 발표한 “신뢰할 수 있는 인공지능 실현전략”의 내용을 보면 제품의 서비스 및 구현 절차에서 국내차원의 검증체계를 마련할 것임을 알 수 있다. 머지않아 기존 유통되는 AI솔루션에도 이와 같은 검증체계에 맞춘 인증과정이 요구될 것임을 추정해볼 수 있는 상황이나, 2022년만 한 정할 시 관련 이슈로 인해 기업의 AI솔루션 유통에는 큰 제약이 없을 것으로 보인다. 한편 2022년 이후 국내외적인 AI신뢰 확보 체계가 마련될 시, 내수·해외시장을 불문하고 관련 인증이 불가피할 것이므로 장기적인 비전 속 예방차원의 대비가 필요할 것으로 전망된다. 2위 비즈니스의 가상화 “메타버스가 모바일 인터넷의 후계자가 될 것이다.” - Mark Zuckerburg 메타 CEO, 2021 - 전세계적으로 메타버스가 대세임은 의심할 여지가 없다. PWC에 따르면 메타버스 세계 시장 규모가 2021년 1,485억 달러 수준에서 2030년에는 1조 5,429억 달러로 껑충 뛸 것으로 예상하고 있다. 관건은 메타버스라는 플랫폼형 기술이 창출해내는 혁신의 가치가 기업의 수익으로 이어질 수 있는지로 볼 수 있는데, 민간 기업의 아이디어를 통해 서서히 윤곽이 드러나는 추세다. 메타버스 플랫폼은 초기 게임화(Gamification)에 기반한 부캐문화를 통해 사용자의 유입 동인을 만들었다. 하지만 이는 사용자의 플랫폼 활용 목적을 제공해준다는 점에서 효과적이었으나, 기업의 가치 창출로 이어지기 어려운 한계가 있었다. 그러므로 실제 수익모델은 실감형 커뮤니케이션 환경과 장소에 구애 받지 않는다는 특성 두 가지에 주목해 개발되고 있다. 현재 메타버스 비즈니스의 수익모델은 마케팅과 광고 분야에 집중되어 있다. 패션브랜드인 구찌(Gucci)와 나이키(NIKE)의 경우 메타버스 플랫폼 내 브랜드 홍보관 개설 및 아바타 전용 패션 아이템 출시 등을 통한 간접적인 광고효과를 노렸고, 국내 엔터테인먼트 기업인 YG, JYP 등이 자사 출신 연예인을 홍보하는 수단으로 메타버스를 활용하는 등이 대표적 사례이다. 아직 다양화된 수익모델이 출현한 것은 아니나 꾸준히 성공적 수익모델이 축적되고 있는 현재 메타버스의 향후 전망이 밝을 것으로 예상해볼 수 있다. 다만 경계해야 할 부분은 연령층에 따라 메타버스 기술 수용이 극단화 되어있다는 점이다. 매일경제에 따르면 네이버Z의 메타버스 서비스 ‘제페토’ 전체 이용자의 약 80%가 10대인 것으로 나타났다. 이는 현 시점 기준으로 주 고객층이 한정되어 있다는 의미이며, 메타버스 기술을 활용한 수익모델 개발 시에도 단기적인 관점에서는 충분히 고려되어야할 사안이다. 3위 IT운영의 자율화(AIOps) “AIOps는 AI의 이점을 파악한 조직의 자연스러운 진화다.” - Ken Corless 딜로이트 컨설팅 CTO, 2020 - AIOps는 Artificial Intelligence for IT Operations의 약자로서 IT운영을 향상시키기 위한 인공지 능 어플리케이션을 의미한다. 전세계적으로 AI의 중요성이 높아진 이후 IT솔루션 및 시스템에 AI를 도입한 다양한 사례가 존재한다는 점을 감안해보면 AIOps가 기존의 AI 도입 추세와 무엇에서 차별성 을 지니는지 모호할 수 있다. AIOps는 시스템 관리와 운영의 자율화에 초점을 맞추고 있는데, 전산 시스템을 의사결정의 영역과 실무단위 영역으로 간단히 구분해볼 때 전자의 영역에 도입되는 AI기술 이라 볼 수 있다. 그간 IT시스템에 AI를 도입하기 위한 시도가 활발했음에도 불구하고 시스템 관리 및 운영 과정은 인간의 역할로 규정하는 경우가 많았다. 그렇기에 AIOps는 IT운영 전반의 AI기반 혁신을 달성하고자 하는 목표로서 가치가 있는 개념적 용어이다. 최근 관련 이슈가 주목받는 이유는 기존부터 존재했던 민간기업의 AIOps 기능의 고도화에서 기인 한다. 예를 들어 IBM의 경우 Watson AIOps를 통해 모니터링SW에서 수집된 데이터의 원인 분석을 제공하고 분석 결과의 상태(State)에 따른 행동(Action)을 사전 설정하는 자율화 기능을 탑재하였다. 국내 기업인 모아데이터의 경우도 PETAON Forecaster를 통해 시스템 장애를 사전 예측하는 기능을 제공하는 등 운영 측면의 괄목할만한 AI도입 성과가 눈에 띄는 상황이다. Global Market Insight은 2021년 11월 AIOps 시장 규모가 2027년까지 연평균 25% 수준의 성장 을 보일 것이라 예측하였다. 최근 관련 솔루션이 실증 가능한 수준으로 성숙되고 유관 기업의 AIOps 솔루션 출시도 활발한 상황으로, 향후 관련 시장 확대가 기대되는 분야다. 4위 데이터 주권 시대의 개막 “데이터 주권은 모든 국가가 고민하고 스스로 정책을 만들어야 하는 중요한 문제다.” - Arvind Krishna IBM CEO, 2021 - 본격적으로 국내 마이데이터 사업이 가시화 된다. 2021년 한해는 금융권과 빅테크 기업 간 데이터 제공과 관련한 협상 및 줄다리기가 치열했는데, 파열음이 적지 않았던 시기를 거쳐 2022년은 국민에게 변화가 체감되는 한해가 되지 않을까 예측된다. 바야흐로 데이터 패권의 시대에서 데이터 주권의 시대로의 전환이 시작됐다. 데이터 주권을 직관적으로 이해하기 위한 예를 들자면 이와 같다. 기존에는 개인 신용정보를 기업이 보유하고 있었고, 데이터 보유 기업이 타 기업에게 해당 정보를 제공하기 원할 시 각 개인에게 데이터 활용권한을 물었다. 즉 개인은 개인 정보를 능동적으로 통제 및 제어할 수 없었으며, 개인정보가 최초 생성된 기업이 자사에 축적된 데이터를 공유 및 활용하고자 할 때만 한정적으로 권리를 주장할 수 있었다. 데이터 주권은 개인 데이터를 민간의 사유 재산이 아닌 제도로서 관리한다는 의미도 포함 되어 있는데, 해당 변화는 개인정보를 개인이 능동적으로 통제할 수 있도록 권리를 제도화한다는데 의의를 가진다. 마이데이터는 개인의 데이터 권리를 보장해주는 대표적인 제도로 볼 수 있다. 데이터 주권 시대로의 전환을 통한 종국적인 수혜층은 중소기업 이하 기업이 될 것으로 보인다. 단기적으로는 공고히 구축한 플랫폼과 금융권 업무를 연계시킨다는 차원에서 빅테크 기업에게 호재일 수 있으나 사실 데이터 주권의 핵심은 국민이 직접 기업에게 정보를 제공할 수 있다는 점이다. 규모가 작은 기업일수록 비즈니스를 위한 데이터 확보를 고객 제공 데이터에 의존한다. 이러한 변화가 가속화된다면 아이디어는 참신하나 데이터 기반이 없는 유망 신생기업에게 가뭄의 단비가 될 것이라 예 상해볼 수 있다. 5위 메타버스의 공적 활용 “메타버스 등 초연결 신산업은 가상세계와 현실 세계를 융합해 우리나라의 경제영토를 확장할 기회가 될 것” - 임혜숙 과학기술정보통신부 장관, 2021 - 앞서 언급한 바와 같이 메타버스 기술의 성공은 수익모델 창출이 관건이다. 하지만 수익모델 창출에서 비교적 자유로운 분야가 존재하는데 그것은 즉 공공부문이다. 공공부문에서는 비영리 목적으로 다양한 기술이 활용되는데, 그러므로 메타버스 기술이 도입되거나 잠재성을 실험하는데 더할나위 없는 테스트베드로 보인다. 행사, 교육훈련, 정책기획 등 공공부문 메타버스 기술의 잠재성은 무궁무진하다. 가령 미국은 가상훈련 플랫폼 EDGE를 통해 메타버스 기술을 교훈 목적으로 활용하였으며, 싱가폴은 일찍이 버추어 싱가포르라는 가상 도시 시뮬레이션을 추진해 도시 발전을 위한 계획 및 정책 수립의 시험장으로 활용하는 등 공적 기능을 보완하는 역할로 활용 중이다. 국내의 경우엔 아직 가시화 된 공공의 성과는 없으나, 다양한 분야로부터 추진의 바람이 불고 있다. 국방 분야에서는 미국의 가상훈련 플랫폼을 참고한 미래형 훈련 체계 연구를 구상하는 중이며, 부산시는 교육분야에 메타버스 활용을 독려하기 위한 가이드라인을 배포하였다. 최근 서울시는 개방형 행정을 기치에 걸고 ‘메타버스 서울’의 구현을 알리는 등 향후 관련 소식은 더욱 풍성해질 전망이다. 그러나 문제는 서비스 활성화에 있다. 과거 사례를 비추어 볼 때 공공 서비스의 성패는 서비스 수혜자, 즉 국민에 대한 고려여부가 관건이었는데, 2021년 코로나19로 인한 비대면 교육 시행이 하나의 사례가 될 수 있다. 갑작스런 비대면 교육 추진은 국민의 IT인프라 불균형과 개인정보보호 문제 등의 해결 과제를 남겼고, 이를 해결하기 위한 시행착오를 거쳤다. 메타버스 기술의 공공부문 도입 또한 마찬가지로 국민의 눈높이를 간과하지 않는다면 국내 VR/AR기업의 공공 먹거리 창출에 기여할 수 있을 것으로 보인다. 6위 지능형 로봇의 불확실성 완화 “인공지능으로 구동되는 로봇은 악의 세력이 아니다.” - Bill Gates Microsoft 창립자, 2021 - 한국로봇산업진흥원의 2021년도 자료에 따르면 국내외 전문서비스 로봇 시장 매출이 꾸준히 증가하는 추세를 알 수 있다. 이는 코로나19에 의한 제조분야 로봇의 매출 하락세와는 대비되는 결과로서 비대면 기술이 각광받음에 따른 서비스 로봇수요의 증가 영향으로 해석된다. 실제 지능형 서비스 로봇은 일상 속에서 쉽게 찾아볼 수 있는 시대로 진입하였다. 최근 식당가 및 대형 쇼핑몰 등지에서 서빙, 길안내 등의 역할을 로봇이 담당하고 있는 모습을 볼 수 있는데, 아직 딥러닝 기반의 AI기술이 적용된 로봇은 아니라도 규칙 기반(Rull-based) 알고리즘으로 해결 가능한 분야는 도입이 활발하다. 로봇 수요의 증가는 로봇이 대중에게 친숙해질 수 있는 기회가 된다. 여기에 더불어 국내외적으로 로봇세 등의 생소한 개념이 논의되는 등 로봇이 인간과 공존은 이미 현실이 되는 모양새다. 로봇 도입의 불확실성이 완화되고 코로나19에 의한 서비스용 로봇 수요가 당분간 이어질 것으로 보여 지능형 로봇의 보급은 더욱더 가속화 될 것으로 전망된다. 7위 대체불가능토큰(NFT) “NFT시장의 성장은 NFT시장 참가자와 규제 당국이 업계가 직면한 법적 문제를 해결하는데 달려있다.” - JP Morgan, 2021 - 디지털 자산의 고유한 소유권을 생성할 수 있다는 점에서 최근 주목받고 있는 NFT는 블록체인의 단위기술로 볼 수 있다. 일각에서는 발생 가능한 원본 파일의 손실 및 복제, 에너지 효율, 지적재산권 무단 부여 등의 문제를 우려하는 반면, 개인 간 거래가 가능하고 소유권을 자유로이 유통할 수 있다는 측면을 들어 디지털 저작권 문제를 해결할 수 있는 유망한 기술로 평가하기도 한다. NFT는 디지털 자산의 원본을 보존해주는 기술이 아니라, 별도 소유권을 인증하는 개념이므로 자산 중 취득 순위가 중요한 사례에 효과적인 기술로 판단된다. 가령 음원이나 미술작품의 경우, NFT를 통해 소유권을 인증할 수 있다면 원본이 복제되더라도 가치를 인정받을 수 있다. 반면 소프트웨어의 기능처럼 디지털 자산이 실행 가능한 기능으로서 가치를 지니는 경우 NFT를 통한 소유권을 인증하더라도 원본이 복제될 시 자산의 핵심 가치를 소유할 수 없으므로 의미가 없다고 볼 수 있다. 한편 게 임 산업의 경우, 게임 내 아이템을 NFT화하여 생성하는 시도를 하고 있는데, 게임 아이템의 경우 소유권을 가진 유저 외 원본 복제시도를 NFT여부로 관리할 수 있으므로 상당한 기대를 받고 있다. 불행하게도 NFT는 게임 컨텐츠 외 외부자산으로 평가 받으므로 현재 관련 게임은 게임산업법 위배(사행성 금지 조항)의 벽에 묶여있는 실정이다. 즉, 안전장치 마련이 필요한 상황이다. 제도 마련은 곧 사회적 비용이 소모된다는 의미이며 NFT가 논란이 많은 블록체인 기술에 기반을 두므로 활성화 여부는 블록체인 제도 완화 성과와 연계될 것으로 보인다. 8위 양자 소프트웨어 “미래 기술은 일반 컴퓨터로는 해결이 어렵다. 꿈의 컴퓨터로 불리는 양자컴퓨터가 이런 난제들에 해답을 줄 것” - 백한희 IBM 퀀텀그룹 연구원, 2021 - 전세계적으로 양자 우위(Quantum advantage)를 점하기 위한 투자 및 경쟁이 한창이다. 관련 분야를 선도하고 있는 미국의 경우 그간 양자컴퓨팅에 1조 3,500억 원을 투자하였다고 언급하였으며, 중국의 경우도 17조 원의 투자를 발표하였다. 지난 11월 영국은 양자컴퓨팅에 대규모 투자를 추진할 것이며 이를 통해 향후 양자컴퓨터 글로벌 시장 점유의 50% 이상을 자국이 확보하겠다는 공격적 목표를 선언했다. 뿐만 아니라 양자컴퓨팅 관련 기업에 대한 벤처캐피털의 투자가 매우 급진적인 상승 을 보이고 있는데, 2020년 6억 8,400만 달러 수준에서 2021년 10억 2,000만 달러로 대폭 증가하는 추세를 보여 아직 상용화 단계가 아님에도 대중의 관심이 매우 높음을 알 수 있다. 대다수가 양자 하드웨어의 무결성에 관심을 갖고 있는 현재 우리가 주목해야할 부분은 소프트웨어로 보인다. 양자 아키텍처에 대응한 기반 SW개발은 초기 단계로서 양자 후발주자인 한국 또한 충분히 경쟁력을 가질 수 있는 기회가 존재하기 때문이다. 이와 관련하여 Cirq Python(구글), Qiskit(IBM), Braket(아마존) 등 글로벌 기업이 관련 오픈소스를 공개하고 있는 가운데, 2021년 중국은 양자 아키텍처 상에서 구동되는 운영체제에 관한 파일럿 아키텍처를 공개하였다. 이미 양자 SW의 선점 경쟁은 시작되었다고 볼 수 있다. 국내에서 활용하는 SW다수가 오랜기간 외산에 의존했음을 고려해볼 때, 외산SW 독점을 탈피하고 국내 SW점유를 높이기란 쉬운 일이 아니다. 향후 다가올 폰 노이만 아키텍처(Von Neumann architecture)에서 양자 아키텍처로의 대전환은 이를 극복하기 위한 좋은 기회가 될 것으로 전망된다. 9위 앰비언트 인텔리전스(Ambient Intelligence) “이제 기기는 시스템의 핵심이 아닙니다. 당신이 핵심이죠. 이것이 앰비언트 컴퓨팅에 대한 우리의 비전입니다.” - 백한희 IBM 퀀텀그룹 연구원, 2021 - 시대가 흐름에 따라 컴퓨터의 크기는 점차 작아지고, 그 숫자는 늘어나고 있다. 이제 개인은 데스크 톱, 노트북, 태블릿, 스마트폰 등 다양한 종류의 컴퓨터를 일상에서 활용하는데 익숙하다. 앰비언트 인텔리전스(이하 AMI)는 이러한 시대 변화상을 관통하는 용어로서, 일상 속에서 인간이 의식하지 않았음에도 다수의 은닉된 컴퓨터 환경을 향유하는 것을 의미한다. 특히 AMI는 스마트 기술의 사용자에 따른 맞춤형 서비스에서 더 나아가 사용자 의도를 예측해 그에 맞는 액션을 수행하는 기능을 포함 한다. 현실적으로 AMI는 아직 요원해보이는 개념이지만 사실 이를 달성하기 위한 당면과제는 꽤 명확해 보인다. 바로 “데이터 상호운용성”이다. 현재 서로 다른 데이터 포맷을 가진 기기들은 소통이 불가능한 문제가 있다. 가령, A사와 B사가 만든 IoT기기는 데이터를 다루는 내부 모듈이 서로 달라 연동이 안 되는 경우가 매우 많다. 이는 각 기업의 플랫폼 독점 전략에 의한 의도적 차별화일 수도 있고, 반면에 표준화 노력의 부족이 원인일 수도 있을 것이다. 우리는 이에 대한 노력이 필요하다. 다행히도 국 내에서는 정부차원에서 다양한 기술의 상호운용성을 확보하기 위한 사업이 추진되고 있다. 향후 범용적 데이터 상호운용성 표준의 정립과 관련 기기의 확산이 활발해져 AMI가 가시화되길 기대해본다. 10위 노코드(No-code) & 로우코드(Low-code) “No-code, Low-code 플랫폼은 값비싼 개발자와 데이터 과학자를 고용하지 않고도 인공지능을 배포할 수 있다.” - Jonathon Reilly Akkio 공동설립자, 2021.11 - 노코드, 로우코드는 프로그래밍을 배우지 않고도 SW를 개발하기 위한 사용자 친화적 도구로 이해하면 편하다. 불과 몇 년전까지만 하더라도 허황된 개념이라 생각할 법한 해당 개념은 최근 들어 국내외 글로벌 기업의 관심과 함께 대중에게 공개되었다. 마이크로소프트는 ‘파워 플랫폼’이란 노코드 솔루션을 공개하였으며, 아마존은 ‘허니코드’, LG CNS는 ‘데브온NCD’와 같은 솔루션을 공개하였는데 개발자 사이의 갑론을박을 이끌어내며 화재가 되었다. 이러한 인기에 힘입어 국내 노코드 기업의 투자유치도 활발한데, 아웃시스템즈는 1억 5,000만 달러, 웹플로우는 1억 4,000만 달러 등 해외 투자자들 사이에서도 관심도가 높은 기술이다. 한편 노코드&로우코드가 프로그래밍의 난이도를 비전공자 수준까지 낮출 수 있다는 큰 장점이 있음에도 불구하고, 개발 수준의 범위가 플랫폼 지원 기능에 한정되는 경우가 많다보니 범용성을 갖기에는 현재 시점에서 한계가 뚜렷한 점도 인지해야 한다. 다만 한정된 기능을 상수로 수용하고 장점을 극대화 시킨다면 정형화된 형태의 SW를 반복 제작 및 유통하는 특정 시장에서는 상당히 잠재력이 높을 것으로 예상된다. 마치며 2022년의 국내 SW산업은 AI기술이 위상을 공고히 하는 가운데 새로운 기술 및 서비스의 출현이 예고되고 있다. 다양한 응용 기술과 함께 그간 기술발전이 더뎌 주목받지 못한 색다른 이슈가 수면위로 떠오른 만큼, SW분야의 즐거운 춘추전국시대를 기대해보아도 좋을 것이다. 반면 새로운 이슈가 많은 만큼 기술의 가치를 평가하는데 어느 때보다 신중해질 필요가 있다. 개인적으로 메타버스의 본격적 외연 확장의 결과, 2022년도에 데이터 주권의 권한을 어디까지 개방 가능할지, NFT에 관한 공론화 논의 시기 등은 귀추가 주목되는 대목이다. 향후 지속적인 추적조사와 전망 조사가 필요할 것으로 보인다.

목차 주요 결과 요약 제1장 조사개요 1절 조사 개요 2절 주요 용어 해설 3절 모집단 정의 4절 모수 추정 제2장 조사결과 1절 일반 현황 2절 인공지능 기술 및 사업현황 3절 매출 현황 4절 인력 현황 5절 투자 및 개발 현황 6절 애로사항 및 건의사항 부록 부록1 주요 주관식 문항 정리 부록2 통계표 3절 모집단 정의 부록3 조사표

목차 주요 결과 요약 제1장 조사개요 1절 조사 개요 2절 주요 용어 해설 3절 모집단 정의 4절 모수 추정 제2장 조사결과 1절 일반 현황 2절 인공지능 기술 및 사업현황 3절 매출 현황 4절 인력 현황 5절 투자 및 개발 현황 6절 애로사항 및 건의사항 부록 부록1 주요 주관식 문항 정리 부록2 통계표 3절 모집단 정의 부록3 조사표

소프트웨어정책연구소는 차년도 SW산업에서 화재가 될 만한 10개의 이슈를 선정하고 관련 내용을 대중에게 알기 쉽게 전달하는 역할을 수행해왔다.(후략)