요약문 1. 제 목 : 인공지능 산업 분류체계 개선 연구 2. 연구 목적 및 필요성 최근 인공지능(AI) 기술은 산업의 디지털 전환(DX) 및 생성형 AI가 촉발한 기술적 진 보를 통해 정보통신업은 물론 산업 전반으로 빠르게 확산되고 있다. 즉, AI는 단일 기 술 영역을 넘어 제조, 금융, 의료, 콘텐츠, 물류 등 다양한 산업 분야에 융합되고 내재 화되며 생산성 향상과 산업 혁신의 핵심 동력으로 자리잡고 있다. 이러한 변화는 AI가 더 이상 특정 기술이나 서비스의 부속 개념이 아니라, 전 산업의 구조 전반을 재편하 는 핵심 기반으로 성장하고 있음을 보여준다. 그러나 현행 한국표준산업분류(KSIC)를 비롯한 기존 AI 관련 산업 분류체계는 이러한 AI 산업의 변화 양상을 충분히 반영하지 못하고 있다. AI 기술과 관련 산업 활동이 다 양한 산업 코드에 산재됨에 따라 산업 규모나 성장 추세를 체계적으로 파악하기 어렵 고, AI 기술 개발, 데이터 처리, AI 서비스 제공 등 주요 산업 활동이 명확히 구분되지 못하고 있다. 그 결과 AI 산업의 변화를 반영한 통계 조사의 필요성이 부각되고 있으 며, 세분화되지 못한 분류로 인한 정책적 활용에도 한계가 존재한다. 특히 정부에서 추진 중인 AI 관련 정책, 연구개발(R&D), 인력양성 사업 등은 산업별 통계와 연계되어야 실효성을 확보할 수 있으나, 현행 대분류 중심의 분류체계로는 관 련 산업의 범위와 구조를 일관성 있게 정의하기 어렵다. 따라서 AI 산업을 변화된 산 업 생태계 중심의 관점에서 재정의하고, 기술 개발에서 서비스 제공, 활용 산업에 이르 는 전 주기적 분류체계를 마련할 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 AI 산업의 실제 구조와 가치사슬을 반영한 새로운 산업 분류체계를 설계하고자 한다. 구체적으로는 AI 핵심 기술, 플랫폼 및 서비스, 활용 산업을 포괄하 는 다층적 분류 기준을 수립하고, 이를 통해 AI 산업의 통계적 가시성을 제고하며 정 책 수립의 근거를 마련하는 것을 목표로 한다. 또한 산업 간 융합과 기술 진화를 반영 할 수 있도록 중분류 항목 간의 연계성과 확장성을 확보하고, 산업 실태조사 및 정책 평가에 활용 가능한 기초자료를 구축하고자 한다. 아울러 본 연구는 OECD, EU, 미국 등 주요국의 AI 산업 정의 및 분류체계 동향을 분 석하여 국제적 정합성을 확보하는 데에도 중점을 두었다. 글로벌 차원의 산업 비교와 통계 연계를 위해서는 AI 산업의 정의와 범위를 국제 표준과 조화롭게 정립하는 것이 필수적이다. 따라서 본 연구에서 제시하는 개선 방안은 국내 정책적 실효성과 함께 국 제 경쟁력 강화를 위한 기반으로서의 의미를 갖고 있다. 3. 연구의 구성 및 범위 본 연구는 AI 산업의 정의와 구조를 명확히 하고, 현행 산업 분류체계의 한계를 개선 하기 위한 실질적 개선 방안을 도출하기 위해 단계적으로 구성되었다. 첫째, AI 산업의 개념, 기술 분류, 응용 분야 등 국내외 관련 문헌과 통계체계를 조사 하고 분석하였다. 이를 통해 인공지능산업실태조사에서 활용중인 분류체계 구조와 한 계를 검토하고, OECD, EU, 미국 등 주요국의 AI 산업 정의 및 분류체계 사례를 비교, 분석하여 국제적 정합성 확보를 위한 기초자료를 마련하였다. 산업 분류체계 개선(안) 도출 단계에서는 국내 산업통계체계와 정책 수요를 반영하여 세부 산업군을 식별하고, 새로운 분류체계의 구조와 코드를 설계하였다. 특히 AI 관련 소프트웨어, 서비스, 하드웨어 산업을 통합적으로 포괄할 수 있도록 세부 분류항목을 강화하고, 기존 KSIC과의 대응관계를 분석하여 실무적 활용 가능성을 높였다. 제안된 분류체계의 타당성을 검증하기 위해 시범 적용 사례를 분석하고, 관련 전문가 자문 및 관계 기관 의견 수렴을 통해 개선(안)의 보완 방향을 제시하였다. 이를 통해 본 연구의 분류체계가 실제 정책 및 통계 작성, 산업 실태조사 등에 활용 가능한 수준 의 실효성을 갖추도록 하였다. 결과적으로 본 연구의 범위는 AI 산업의 개념 정의에서부터 분류체계 설계 및 검증까 지 전 주기를 포괄하며, 통계와 정책 연구 등 다양한 분야에서 활용 가능한 AI 산업 분류체계의 기초 틀을 제시하는 데 그 의의가 있다. 4. 연구 내용 및 결과 본 연구는 AI 산업의 구조적 특성을 반영한 새로운 산업 분류체계를 마련하기 위해, 기존 분류체계의 한계를 분석하고 개선 방향과 구체적 대안을 도출하는 것을 중심 내 용으로 구성되었다. 연구는 문헌 조사, 사례 분석, 전문가 자문, 분류체계 설계 및 검증 등 다각적인 방법론을 통해 수행되었으며, 기술, 산업, 정책의 연계성을 종합적으로 고 려하였다. 우선, 기존 산업 분류체계 분석 단계에서는 인공지능산업실태조사에서 활용 중인 기 존 AI 산업 분류체계 및 한국표준산업분류(KSIC)와 관련 통계 체계를 중심으로 AI 관련 산업 활동이 어떻게 분류되어 있는지를 검토하였다. 그 결과, AI 기술 개발, 데이터 처 리, AI 서비스 제공 등 핵심 산업 활동이 여러 산업 코드에 분산되어 있어 산업 실태 를 정확히 파악하기 어렵다는 한계가 확인되었다. 이러한 문제 인식에 따라, 국내 산업 현황과 정책 수요를 반영하여 세부 산업군을 재 구성하였다. AI 관련 산업을 기존 AI 산업 분류체계 및 타 분류체계를 참고하여 ‘AI 소프트웨어 산업’, ‘AI 서비스 산업’, ‘AI 하드웨어 산업’으로 구분하고, 각 영역 내에 세부 분류 항목을 기존 문헌 및 전문가 수요 조사에 따라 설정하였다. 마지막으로, 개선(안) 검증 단계에서는 제안된 분류체계의 타당성과 활용 가능성을 검 토하기 위해 시범 적용 및 전문가 검토를 실시하였다. 이를 통해 새로운 분류체계가 산업 실태조사, 정책평가, 투자통계 등 다양한 분야에서 실질적으로 활용될 수 있음을 확인하였으며, 향후 국가데이터처 및 관련 기관의 산업 분류 개편 시 참고 가능한 기 초자료로서의 유용성을 확보하였다. 본 연구의 결과는 AI 산업을 소프트웨어, 서비스, 하드웨어의 전 주기적 관점에서 통 합적으로 파악할 수 있는 체계를 제시하였다는 데 의의가 있다. 이를 통해 AI 산업의 통계적 기반을 강화하고, 정책 수립과 산업 지원의 실효성을 높이는 동시에, 국제 표준 과의 정합성을 갖춘 국가 차원의 AI 산업 분류체계 고도화 모델을 제안하였다. 이러한 연구 성과는 향후 정부, 연구기관, 산업계가 AI 관련 통계를 생산, 활용하는 데 중요한 기준으로 활용될 것으로 기대된다. 5. 정책적 활용 내용 본 연구에서 제시한 AI 산업 분류체계 개선(안)은 단순히 산업 코드를 재편하는 기술 적 작업을 넘어, AI 산업의 구조적 특성을 체계적으로 이해하고 이를 정책·통계·산 업 전략 전반에 반영하기 위한 기반을 마련했다는 점에서 의의가 있다. 새로운 분류체 계는 AI 산업의 범위와 구성요소를 명확히 정의함으로써, 정부와 공공기관이 추진하는 AI 관련 정책의 효과성을 높이고 산업 육성 전략의 방향성을 구체화하는 데 기여할 수 있다. 첫째, 정책적 측면에서 본 연구의 결과는 AI 산업 진흥 정책의 수립 및 평가를 위한 근거자료로 활용될 수 있다. 그동안 AI 산업은 기술 중심의 분류와 융합 산업 중심의 분류가 혼재되어 정책 효과 분석이 어려웠으나, 개선된 분류체계를 통해 산업별 실태 조사와 성과평가가 가능해질 것으로 기대된다. 특히, 정부의 「국가 AI 전략」, 「산업 디지털 전환 정책」, 「AI 인재양성 종합계획」 등과 연계하여 AI 산업의 구조적 변화 를 추적하고, 중장기 정책목표 설정의 기초자료로 활용될 수 있다. 둘째, 통계적 측면에서는 새로운 분류체계가 AI 산업의 규모와 성장 추세를 객관적으 로 측정할 수 있는 통계 기반을 제공한다. 기존 한국표준산업분류(KSIC)에서는 AI 관련 산업이 여러 코드에 분산되어 있어 통계 생산 시 중복과 누락이 발생했으나, 본 연구 의 개선(안)을 적용하면 산업 단위별로 일관된 데이터 수집과 비교 분석이 가능해진다. 이는 국가데이터처, 과학기술정보통신부 등 관련 기관이 추진하는 산업통계 생산체계 의 정합성을 높이고, AI 산업 통계의 국제 비교 가능성을 확보하는 데에도 기여할 것 이다. 셋째, 산업적 측면에서는 AI 기술과 서비스가 다양한 산업에 내재화되는 추세를 반영 하여, 산업계의 전략적 투자와 기술개발 방향 설정에도 활용될 수 있다. 기업은 본 연 구에서 제시한 분류체계를 통해 자사의 사업 영역이 AI 가치사슬 내에서 어떤 위치에 있는지를 파악할 수 있으며, 이를 기반으로 협력 네트워크 구축, 시장 진출 전략 수립, 기술로드맵 개발 등에 참고할 수 있다. 특히, AI 스타트업 및 중소기업의 경우 산업 통 계에 기반한 시장 진입 전략을 구체화할 수 있는 근거 자료로서의 활용 가능성이 높 다. 마지막으로, 본 연구의 결과는 향후 표준산업분류 개편 및 AI 산업 실태조사 제도화 를 위한 기초자료로서 기능할 수 있다. 제안된 분류체계는 국내외 산업 구조 변화를 반영할 수 있는 유연성과 확장성을 갖추고 있어, 국가데이터처 및 관계 기관의 공식 산업 분류체계 개정 과정에서 실질적인 참고 모델로 활용될 수 있다. 나아가 정부 차 원의 산업통계 체계와 연계하여 AI 산업의 성장 추세를 정량적으로 모니터링하고, 정 책의 효과성을 정기적으로 평가하는 기반을 마련할 수 있을 것이다. 즉, 본 연구는 AI 산업의 개념적 정의부터 통계적 적용, 정책적 활용에 이르기까지 전 주기적 관점을 반영한 분류체계 개선 모델을 제시함으로써, AI 산업의 체계적 관리와 국가 경쟁력 강화를 위한 토대를 구축했다는 점에서 중요한 의의를 가진다. 6. 기대효과 본 연구는 인공지능(AI) 산업의 급속한 발전과 산업 간 융합 확산에 대응하여, 현행 산업 분류체계의 한계를 보완하고 인공지능 산업의 실질적 구조를 반영할 수 있는 체 계적이고 정합성 있는 분류체계 개선 방안을 제시하였다. 이를 위해 국내외 산업 분류체계의 현황을 분석하고, AI 산업의 소프트웨어, 서비스, 하드웨어 구조를 중심으로 다층적 분류체계를 설계하였으며, 실제 산업 통계 및 정책 적용 가능성을 검증하였다. 연구 결과, AI 산업은 기술 중심적 접근만으로는 충분히 설명될 수 없으며, AI 소프트 웨어, 서비스, 하드웨어 산업으로 이어지는 가치사슬 전체를 포괄하는 생태계적 관점에 서 정의될 필요가 있음이 확인되었다. 이에 따라 본 연구는 AI 산업을 3단계 구조로 구분하고, 각 세부 영역별 산업 활동을 세분화함으로써 산업 실태 파악과 통계 생산의 기초를 마련하였다. 또한 기존 한국표준산업분류(KSIC) 체계와의 연계 가능성을 고려하 여 개선안을 제시함으로써, 정책적 실효성과 통계적 활용성을 동시에 확보하였다. 본 연구의 성과는 향후 정부의 AI 산업 진흥 정책, 디지털 전환 전략, R&D 투자 계 획, 인력 수급 정책 등 다양한 정책 분야에 근거자료로 활용될 수 있다. 특히 AI 산업 의 범위를 명확히 하고, 산업별 통계의 신뢰성을 높임으로써 정책 목표 설정과 효과 분석의 정밀도를 향상시킬 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 제안한 분류체계는 국가 데이터처, 과학기술정보통신부 등 관계 기관 간 협력을 통해 국가 차원의 산업통계 표 준 체계로 발전할 수 있는 잠재적 기반을 제공한다. 향후 과제로는 첫째, 본 연구에서 제시한 개선(안)의 실증 적용과 데이터 기반 검증이 필요하다. 산업체·학계·정부기관 등 다양한 이해관계자의 참여를 통해 분류항목의 세부 기준을 구체화하고, 실제 산업 활동과의 적합성을 검토해야 한다. 둘째, AI 기술 의 급속한 진화와 산업 융합 확산에 대응하기 위해 분류체계의 주기적 개편 및 업데이 트 체계 구축이 요구된다. AI 산업은 생성형 AI, 자율지능시스템, 엣지AI 등 새로운 기 술 패러다임의 등장에 따라 지속적으로 확장되고 있으므로, 이에 맞는 유연한 유지· 보완 시스템이 필요하다. 마지막으로, 향후 연구에서는 AI 산업 분류체계와 연계한 통계 생산 체계의 구체적 설계, 그리고 국제 표준화 연계 방안에 대한 심층적 검토가 요구된다. OECD, EU, ISO 등 국제기구의 논의와 연계함으로써 한국의 AI 산업 통계가 글로벌 비교와 정책 협력 에 활용될 수 있도록 발전시킬 필요가 있다. 이러한 후속 연구는 본 연구의 결과를 실질적인 정책 도구로 정착시키고, 한국 AI 산업의 경쟁력 강화를 위한 지속 가능한 기 반을 마련하는 데 기여할 것이다.
