디지털 전환의 가속화로 소프트웨어(SW) 융합은 산업의 부가가치를 높이고 경쟁력을 제고하는 핵심 동력으로 부상하고 있다. 글로벌 산업특화 SW의 성장률은 연평균 15%에 이르고 있으며 국내 역시 이러한 성장추세를 따라 산업별 SW의 성장률이 증가하고 있다. 이처럼 그 중요성이 확대됨에도 불구하고 산업별 SW융합 수준을 객관적으로 진단할 수 있는 체계가 부재하여 효과적인 정책수립에는 한계가 있다. 이에 본 고는 기술‧조직‧환경(TOE) 프레임워크를 기반으로 ‘SW융합경쟁력 진단체계’를 개발하고 시사점을 도출하고자 한다. 우선 기존 진단체계와 선행문헌을 검토하고 TOE 프레임워크를 기반으로 진단체계(안)을 수립하였다. 이후 지표의 타당성과 실효성 확보를 위해 델파이(Delpi) 조사와, 계층화 분석법(AHP)를 결합한 연구방법론을 차용하였다. 분석 대상이 되는 주력산업은 제조업(전자기기, 자동차, 조선)과 서비스업(금융, 보건, 물류)의 6개산업으로 선정하였다. 이 후 해당 분야 산‧학‧연 전문가 28인을 대상으로 3라운드에 걸친 델파이 조사를 통해 기술, 조직, 환경의 대분류 하에 20개 세부측정 지표를 확정하였다. 추가로 AHP 조사를 수행하여 업종별 차등을 두고 가중치를 도출하였다. SW융합경쟁력 진단 체계 도출 및 분석 결과, 제조업과 서비스업의 SW융합은 우선순위에서 차이가 존재했다. 첫째, 기술 측면에서 두 산업 모두 ‘신SW기술 도입’의 중요도가 가장 높은 순위에 있었으나 SW융합의 방향은 제조업의 경우 ‘업무 자동화(2위)’, 서비스업은 ‘기술 간 연계 및 통합(2위)로 가중치가 다르게 나왔다. 이는 제조업이 하드웨어 기반의 공정 효율화에 SW융합을 활용하고 있으며 서비스업은 파편화된 시스템의 유기적인 연결을 통해 고객 경험 향상을 중요하게 여기는 것을 나타낸다. 둘째, 조직 측면에서 제조업은 ’전담인력 보유 수준(5위)‘을 중요하게 평가하여 양적 인력 확보가 중요함을 시사하였으며 서비스업은 ’인력 수급의 적정성(8위)‘을 중요하게 평가하여 비즈니스와 기술을 잇는 고숙련 전문가의 질적 매칭이 중요함을 보여주었다. 셋째, 환경 측면에서 두 산업 모두 ’정부지원 만족도‘와 ’규제개선‘ 등의 정책 요인을 하위권으로 평가하였다. 이는 현장의 수요 대비 정부 정책의 체감도나 중요도가 낮다는 의미로 정책 공급과 시장 수요 간의 미스매치가 존재할 수 있음을 시사한다. 본 이슈리포트는 SW융합경쟁력 진단체계를 도출하여 산업별 SW융합수준을 평가할 수 있는 기준을 제시하였으며 이를 통해 향후 관련 연구 확장 및 정부의 SW융합경쟁력 지원 전략 수립을 위한 토대를 마련하였다. Executive Summary As digital transformation accelerates, software (SW) convergence has emerged as a core driver for enhancing industrial value and competitiveness. While the global market for industry-specific software is growing at an annual average rate of 15%—a trend mirrored in Korea—effective policy-making has been hindered by the absence of an objective system to diagnose convergence levels across different industries. To address this gap, this report aims to develop a ‘SW Convergence Competitiveness Diagnosis Framework’ based on the Technology-Organization-Environment (TOE) framework. To ensure both validity and practical applicability, this study employed a mixed-method approach combining Delphi surveys and the Analytic Hierarchy Process (AHP). The research targeted six key industries: manufacturing (semiconductors, automobiles, shipbuilding) and services (finance, healthcare, logistics). Through a three-round Delphi survey involving 28 experts from industry, academia, and research, 20 detailed measurement indicators were established under the categories of Technology, Organization, and Environment. Subsequently, an AHP analysis was conducted to derive weighted priorities tailored to the distinct characteristics of each sector. The diagnostic analysis revealed distinct strategic priorities for SW convergence between the manufacturing and service sectors. In the technology dimension, while both sectors identified the adoption of new SW technologies as the highest priority, their strategic directions diverged significantly. The manufacturing sector prioritized task automation, reflecting a focus on hardware-based process efficiency. In contrast, the service sector prioritized inter-technology connectivity and integration, highlighting the importance of organic system connections to enhance the customer experience. Significant differences were also evident in the organizational and environmental dimensions. Regarding human resources, the manufacturing sector placed high importance on the retention of dedicated personnel, signaling a critical need for quantitative workforce expansion. Conversely, the service sector valued the appropriateness of personnel supply, indicating a demand for the qualitative matching of high-skilled experts capable of bridging business and technology. Furthermore, both sectors ranked policy factors, such as government support satisfaction and regulatory improvement, in the lower tier of importance. This ranking suggests a mismatch between policy supply and market demand, indicating that the perceived impact of current government policies is low relative to the actual needs of the industrial field. Consequently, this report establishes a foundational standard for evaluating industrial SW convergence levels by deriving a comprehensive diagnosis framework. These findings provide a critical basis for expanding future academic research and formulating evidence-based government support strategies optimized for the specific needs of Korea’s key industries.

전 산업에서 소프트웨어 활용이 보편화됨에 따라, 산업별 업무 구조와 규제·데이터 특성을 반영한 Vertical SaaS가 산업 혁신을 이끄는 핵심 인프라로 부상하고 있다. 과거 범용 소프트웨어 중심의 업무 전산화 단계를 넘어, 산업 고유의 문제를 정밀하게 해결하는 특화 소프트웨어에 대한 수요가 확대되면서 Vertical SaaS는 점차 산업 경쟁력과 직결되는 전략적 자산으로 인식되고 있다. 이러한 변화 속에서 글로벌 Vertical SaaS 시장은 2024년 약 901억 달러에서 2030년 약 2,056억 달러로 성장할 것으로 전망되며, 연평균 14% 이상의 높은 성장세가 예상된다. 이는 온프레미스 기반 산업용 소프트웨어의 성장률을 크게 상회하는 수준으로, 산업 전반에서 클라우드 기반 업무 전환이 일시적 흐름을 넘어 구조적 단계에 진입했음을 시사한다. 특히 초기에는 대기업을 중심으로 도입이 확산되었으나, 2026년 이후에는 중소기업 부문의 도입 확산이 본격화되며 시장 성장의 주요 동력으로 작용할 전망이다. 이와 같은 Vertical SaaS의 구조적 성장은 정치·법, 경제, 사회, 기술 환경 변화가 복합적으로 작용한 결과로 해석할 수 있다. 먼저 의료·금융·제조 등 규제 강도가 높은 산업에서는 규제 준수와 리스크 관리를 사후 대응이 아닌 소프트웨어 단계에서 선제적으로 내재화하려는 수요가 지속적으로 확대되고 있다. 한편 경제적 측면에서는 인건비 상승과 노동력 부족이 장기화되면서, 자동화를 통해 명확한 비용 절감 효과와 투자 대비 성과를 제공하는 구독형 SaaS 모델의 채택이 가속화되고 있다. 사회적으로는 제조 현장과 의료 분야를 중심으로 만성적인 인력 부족이 심화되는 가운데, 비대면·원격 근무 환경의 확산이 산업 특화 업무 도구의 필요성을 더욱 부각시키고 있다. 기술적으로는 생성형 AI와 대규모 언어모델의 결합을 통해 소프트웨어가 단순 지원 도구를 넘어 자율적으로 업무를 수행하는 주체로 진화하고 있으며, 클라우드 네이티브 환경의 정착은 이러한 변화의 확산 속도를 높이고 있다. 이러한 환경 변화는 향후 Vertical SaaS 시장이 헬스케어, 금융, 제조업을 중심으로 성장할 것임을 시사한다. 헬스케어 분야에서는 AI 기반 임상 문서 자동화와 의료 데이터 상호운용성에 대한 수요가 확대되면서, 향후 5년간 가장 높은 성장률이 예상된다. 금융 분야는 전체 Vertical SaaS 시장에서 큰 비중을 차지하는 핵심 산업으로, 레거시 시스템의 클라우드 전환과 함께 규제·컴플라이언스 대응 수요가 맞물리며 안정적인 성장세를 유지하고 있다. 제조업 역시 공급망 불확실성 대응과 공정·설비 운영의 효율화를 위한 소프트웨어 기반 통제 수요가 확대되며, 특히 중소 제조 현장을 중심으로 경량화된 산업특화 SaaS 도입이 빠르게 확산되고 있다. 결과적으로 Vertical SaaS는 개별 기업의 효율화 도구를 넘어, 산업 전반의 생산성과 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다. 이에 따라 기업은 범용 SaaS 활용에 머무르기보다, 산업 도메인 지식과 현장 데이터를 결합한 AI-Native 서비스로의 전환 전략을 적극적으로 모색할 필요가 있다. 동시에 정책적으로는 산업별 공통 데이터 기반과 인프라를 조성하고, 규제 샌드박스 및 제도 개선을 통해 새로운 Vertical SaaS 모델의 시장 진입 불확실성을 완화할 필요가 있다. 아울러 산업 선도 대기업과 SaaS 기업 간 협업을 촉진함으로써 실증 중심의 성공 사례를 창출하고, 이를 산업 전반으로 확산시키는 생태계 기반 조성 전략이 요구된다. Executive Summary As software adoption becomes increasingly widespread across industries, Vertical SaaS is emerging as an important component of digital transformation in industrial sectors. Rather than relying on horizontal, general-purpose enterprise software, organisations are progressively adopting specialised platforms that align with industry-specific workflows, regulatory requirements, and data structures. In this context, Vertical SaaS is increasingly recognised not only as a tool for improving operational efficiency, but also as an enabling asset that supports industrial competitiveness. The global Vertical SaaS market is projected to expand from approximately USD 90.1 billion in 2024 to USD 205.6 billion by 2030, corresponding to an average annual growth rate of over 14%. This growth markedly exceeds that of on-premises industrial software, suggesting that cloud-based operating models have entered a phase of structural diffusion across industries. While early adoption was largely concentrated among large enterprises, market expansion from 2026 onward is expected to be increasingly driven by uptake among small and medium-sized enterprises. This expansion reflects the combined effects of regulatory, economic, social, and technological developments. In sectors characterised by high regulatory intensity—such as healthcare, financial services, and manufacturing—organisations face growing incentives to integrate compliance and risk-management functions directly into core software systems, rather than relying on ex post controls. From an economic perspective, persistent labour shortages and rising labour costs are strengthening demand for subscription-based SaaS models that support automation and productivity improvements, while offering clearer cost–benefit outcomes. Social factors, including chronic workforce constraints and the wider adoption of remote and hybrid working arrangements, are further increasing the relevance of industry-specific digital tools. In parallel, advances in generative artificial intelligence and large language models are enabling Vertical SaaS solutions to evolve beyond decision-support functions toward more autonomous task execution, while the continued maturation of cloud-native environments is reducing barriers to adoption. Looking ahead, market growth is expected to be concentrated in healthcare, financial services, and manufacturing. In healthcare, demand is being driven by the adoption of AI-enabled clinical documentation and workflow automation, alongside increasing requirements for interoperability across health data systems, resulting in comparatively strong growth prospects over the next five years. Financial services constitute a substantial and relatively stable segment of the Vertical SaaS market, supported by the gradual modernisation of legacy systems and sustained demand for regulatory and compliance-related solutions. In manufacturing, the transition from hardware-oriented operations toward software-based monitoring, control, and optimisation is accelerating, particularly in response to supply-chain volatility and increasing resilience requirements. Adoption is also expanding among small and medium-sized manufacturers through more modular and field-oriented SaaS solutions. Overall, Vertical SaaS is evolving beyond a firm-level efficiency instrument to become an enabling layer of digital infrastructure with implications for productivity and competitiveness at the industry level. For firms, this implies a gradual shift from generic SaaS tools toward AI-enabled solutions that combine domain-specific knowledge with operational data. From a policy and ecosystem perspective, priorities include supporting the development of shared, industry-level data infrastructures that individual firms may find difficult to establish independently; reducing uncertainty related to experimentation and market entry through regulatory sandboxes and adaptive regulatory approaches; and encouraging collaboration between incumbent firms and specialised SaaS providers to facilitate diffusion, interoperability, and the scaling of effective solutions across sectors.

최근 산업의 고유한 문제를 해결하기 위한 소프트웨어인 산업특화 소프트웨어 시장이 빠르게 성장하고 있다. 2011년부터 2020년까지 10년 간 1.4배 성장하는데 그쳤으나, 2021년 이후 5년 사이 2.3배나 성장했다. 산업특화 소프트웨어의 시장 성장 동인을 (1)공급, (2)수요, (3)기술로 구분하여 2020년을 기점으로 어떤 변화가 있었는지 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 시장 공급 관점에서 과거의 산업특화 소프트웨어 기업은 산업별로 명확히 구분되어 소프트웨어 기업의 타산업 진출 및 성장을 제한했다. 하지만 빅테크 기업을 중심으로 산업특화 클라우드 플랫폼(Vertical PaaS)을 제공하면서 클라우드 기반의 산업특화 소프트웨어(Vertical SaaS)를 제공하는 기업이 증가했고 산업간 경계가 희미해졌으며, 중소기업의 산업특화 소프트웨어 사용을 촉발하고 있다. 둘째, 시장 수요 관점에서 과거의 산업특화 소프트웨어는 대기업의 일부 부서에서 특정 문제를 해결하기 위한 보완적 도구로 활용된 반면, 소프트웨어 중심의 산업 패러다임(Software Defined X)이 전 산업으로 확장되면서 점차 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 경쟁 무기로 탈바꿈하고 있다. 셋째, 기술 관점에서 그동안의 산업특화 소프트웨어는 특정 기업이 오랜 기간 시장을 독과점하면서 신규 사업자의 진입을 저해하고 기술 혁신을 위축시켜왔다. 하지만 2020년 이후 산업별 데이터를 학습하여 산업고유의 난제를 해결하는 AI 기반의 산업특화 소프트웨어 기업이 등장하면서 경쟁 환경이 역동적으로 변화하고 가치 혁신이 활발히 이뤄지고 있다. 다양한 환경에서 상이한 용도로 활용되는 산업특화 소프트웨어 사례를 분석하여 산업 경쟁력 강화의 원동력인 산업특화 소프트웨어 활성화를 위해 다음과 같은 정책적 제언을 도출했다./p> 우선, 대-중소기업의 산업특화 소프트웨어 활용 수준을 높이기 위해 산업특화 클라우드 활성화가 필요하다. 이를 위해 산업별 데이터 및 클라우드 플랫폼 구축, 클라우드 도입을 저해하는 제도의 개선, 중소기업 기업의 클라우드 활용 지원 정책 등을 고려해볼 수 있다. 또한 AI 기반의 산업특화 소프트웨어 개발을 촉진해야 한다. 이와 관련하여, 산업특화 AI 스타트업 육성 지원, AI 컴퓨팅 인프라의 운영관리에 필요한 기반 소프트웨어 기술력 제고, AI 기술력을 다양한 산업특화 소프트웨어 개발로 연결하기 위한 부처 간 긴밀한 협력 등이 필요하다. 끝으로 협력적 소프트웨어 혁신을 통해 산업 경쟁력을 높일 수 있는 기회를 제공해아 한다. 다수의 산업특화 소프트웨어에 탑재되는 공통 모듈의 통합 개발, 동종업계의 기업이 협력하여 산업특화 소프트웨어를 함께 개발하는 오픈소스 프로젝트 운영 등을 고려해볼 수 있다.

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.

SW가 점차 중요해지고 있다. SW산업이 국가경제에서 차지하는 부가가치 및 고용비중이 지속적으로 증가하고 제조업 대비 생산성이 높으며, 수출도 빠르게 증가하고 있다. 뿐만 아니라 전통 제조 및 서비스업 등 전 산업에서 SW 투자도 증가하고 있다. 특히 금융, 의료, 자동차, 기계, 인프라 산업에 속한 기업은 활발한 SW 투자를 통해 제품과 서비스의 가치를 개선하고 노동생산성을 높이고 있다. 하버드대 마이클포터(Michael Porter)교수가 제시한 국가경쟁력 결정모델인 ‘다이아몬드 모델’을 활용하면 국가경쟁력 강화를 위한 SW의 역할은 다섯 요인(SCALE)으로 설명할 수 있다. 첫째, SW를 이용하여 국가 혁신의 신속성(Speed)을 높일 수 있다. 둘째, 오픈소스 등 SW를 중심으로 다양한 이해관계자가 모여 협력적(Cooperation) 국가 혁신 생태계를 조성할 수 있다. 셋째, SW는 무형의 재화로서 서비스 형태로 실시간 전달되기 때문에 시장 환경 변화에 유연하게 적응(Adaptation)할 수 있다. 넷째, SW는 데이터를 학습하면서 지속적으로(Longevity) 혁신 경쟁을 촉발한다. 다섯째, SW는 플랫폼화하여 다양한 연관 산업의 신제품 및 서비스로 확장(Expansion)된다. SW 투자를 통해 국가 및 기업은 세 가지 차원의 이익을 얻을 수 있다. 첫째, 제품 및 서비스의 구조를 고도화할 수 있다. 최근 SW중심 자동차(Software Defined Vehicle)의 사례에서 볼 수 있듯이 기존에 독립적으로 설계된 하위 시스템을 SW 플랫폼을 중심으로 통합함으로써 차량의 전체 기능을 통합·최적화하고 자율주행, 인포테인먼트 등 지능화된 기능을 손쉽게 탑재할 수 있게 되었다. 둘째, 조직 구조 및 운영 방식을 효율화할 수 있다. 독립적인 사업부와 이를 구성하는 전문부서로 이뤄진 사일로(Silo)화 된 전통 조직구조가 전사 공통의 SW 플랫폼을 기반으로 신설과 폐지가 자유롭고 내외부 조직과의 협력이 원활한 조직으로 바뀌고 있다. 셋째, SW는 새로운 수익 창출을 가능케 한다. 그동안 제품과 서비스 판매에 따른 일회적인 현금 창출이 보편적이었다면 SW를 활용해 버저닝, 번들링, 구독료 등 가격 책정의 유연성이 높아졌다. SW가 지닌 혁신특성을 극대화하기 위한 정책 제언은 다음과 같다. 우선 우리 중소기업이 점차 빠르게 변하는 시장 환경과 혁신의 속도에 따라갈 수 있도록 지원하는 SW 역량 강화 정책 개선이 필요하다. 또한 오픈소스 활용 등 협력적 혁신 문화 조성에도 더욱 노력할 필요가 있으며 SW를 통한 업간 융합을 위한 연구개발(SDX), SW 융합인재양성, 제도정립 등이 필요하다. Executive Summary Advancements in artificial intelligence (AI) technology have accelerated, particularly following the launch of ChatGPT, which has triggered a competitive race in the development of large language models (LLMs). The performance of currently available AI models has already surpassed human capabilities in certain domains, leading to a rapid expansion in their areas of application. General-purpose AI, especially those based on generative AI, is now being utilized across various industries, including manufacturing, healthcare, finance, and education. However, while AI-based services offer numerous benefits, the increased accessibility of high-performance AI has also raised concerns about new risks. As a result, alongside existing discussions on AI reliability, accountability, and ethics, "AI safety" has become an increasingly critical issue. Given that risks such as malicious use and malfunctions are already causing real harm, there is an urgent need for measures to ensure AI safety. Governments, corporations, and other stakeholders are working to ensure the safety of AI by identifying risk factors, establishing evaluation criteria, and developing measures for the safe development and deployment of AI, as well as for responding to potential risks. Recent studies have classified risk factors based on accident cases and possible scenarios. However, since each study presents different classification, further discussion is needed to establish a common AI safety evaluation framework. The United States, the United Kingdom, and Japan are addressing safety of AI through dedicated agency, which focus on AI risk research, risk assessments, and the development of standards for the safe creation and implementation of AI systems. Notable examples include the AI Risk Management Framework (USA) and the Science Report on AI Safety (UK), both of which propose strategies for addressing AI-related risks. Korea also plans to address AI safety demands through the establishment of its own AI safety institute. This report aims to organize the concepts related to AI safety, summarize the risk factors identified in recent studies, and analyze these factors along with real-world cases to offer policy implications for future AI risk response strategies.

현재 인류가 직면한 최대의 위험은 기후위기다. 단기적으로는 극한 기상이 기승을 부리고, 장기적으로는 생물 다양성 감소에 따른 생태계 붕괴까지 이어질 수 있다. 이에 주요 선진국을 포함한 전 세계 130여개국이 기후위기 극복을 위해 2050년까지 탄소중립을 달성하겠다고 선언했다. 탄소중립은 이산화탄소를 비롯한 온실가스의 순 배출을 제로로 만드는 것을 의미하며, 청정에너지 사용 확대, 에너지 소비의 효율화, 온실 가스 고정 등을 통해 이룰 수 있다. 이처럼 탄소중립을 지원하고 기후변화에 대응하는 기술을 ‘기후기술’이라 칭한다. 기후기술 산업은 기후위기 극복의 핵심이 될 뿐 아니라 선진국의 차세대 성장 동력으로도 주목 받는다. 최근 수 년 간 빅데이터, AI 등의 비약적 발전으로 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌어 낸 SW 기술은 기후기술 산업에서도 중요한 역할을 차지한다. 특히, 국내 온실가스 배출량의 약 87%를 차지(2021년 기준)하는 에너지 분야에서 SW는 재생에너지의 불확실성을 줄여 안정적 공급을 지원하고, 산업․건물․수송 등의 에너지 소비 효율을 증진하는 데에 적극 활용되고 있다. 탄소중립 달성을 위해 SW(SW for 탄소중립)가 이미 전방위적으로 활약하고 있으며, 향후에도 더욱 중요한 역할을 담당할 것으로 기대된다. 반면, 디지털 전환, 생성 AI 보편화 등으로 인해 SW 산업이 소모하는 전력량이 급증하는 것은 또 다른 문제다. 데이터센터의 연간 전력소모량은 2022년 기준 460TWh로 프랑스(425), 독일(490)의 국가 연간 전력소모량과 유사하며, 향후 더욱 급증할 전망이다. 따라서 국가 경쟁력의 핵심으로 떠오르는 AI, 빅데이터를 비롯한 SW 산업의 지속가능한 성장을 위해서도 탄소중립이 필요(탄소중립 for SW)하다. 이는 AI 반도체 및 데이터센터의 저전력화, 친환경 SW 생태계 구축 등으로 가능하다. 본 보고서는 온실가스 배출의 주원인인 에너지 분야에서, 탄소중립을 지원하는 SW 기술 및 기업의 사례를 탐구했다. 에너지 공급 쪽에서는 ‘재생에너지(식스티헤르츠)’, 에너지 소비 쪽에서는 ‘AI 반도체(리벨리온, 사피온, 퓨리오사AI) 및 데이터센터(구글)’, ‘SW 개발(그린SW재단)’, ‘건물(에너지엑스)’ 분야에 대해 현재 성과를 보이는 기업을 선정했다. 사례 연구를 기반으로 기후위기 극복에 기여하는 SW 기술의 실효성을 살펴보고, 탄소중립 달성에 SW 기술이 더욱 적극적으로 도입 및 활약하기 위해서 필요한 정책적 시사점을 도출하고자 한다. Executive Summary The greatest threat to humanity today is climate change. In the short term, extreme weather patterns prevail, while in the long term, it could lead to ecosystem collapse due to the reduction in biodiversity. To tackle this, over 130 countries worldwide, including major advanced nations, have pledged to achieve carbon neutrality by 2050 to combat climate change. Carbon neutrality refers to achieving a net zero emission of greenhouse gases, including carbon dioxide, through measures such as expanding clean energy usage, enhancing energy efficiency, CCUS(carbon capture utilization and sotorage) and so on. The technology supporting carbon neutrality and addressing climate change is referred to as "climate technology." The climate technology industry not only plays a crucial role in addressing climate change but also attracts attention as a future growth driver for advanced nations. In recent years, software (SW) technologies, driven by significant advancements such as big data and AI, have led innovations across various industries. SW technology also plays a important role in the climate technology industry. Particularly in the energy sector, which accounts for approximately 87% of domestic greenhouse gas emissions (as of 2021), SW helps support stable renewable energy supply by reducing the uncertainty, and enhances energy efficiency in industries, buildings, and transportation. SW is already actively contributing to achieving carbon neutrality (SW for CN) and is expected to play an even more significant role in the future. However, the increasing power consumption by the SW industry due to digital transformation and widespread adoption of AI poses another challenge. The annual power consumption of data centers is approximately 460TWh as of 2022, which is similar to the national annual power consumption of countries like France(425) and Germany(490). Therefore, achieving carbon neutrality is necessary for the sustainable growth of the SW industry (CN for SW), including AI and big data, which are emerging as key drivers of national competitiveness. This can be achieved through low-power AI chips and data center greening efforts. This report explores SW technologies and companies supporting carbon neutrality in the energy sector, the primary source of greenhouse gas emissions. It identifies companies demonstrating success in renewable energy(Sixtyhertz), AI chips(Rebellion, Sapeon, FuriosaAI), data centers(Google), SW development (Green Software Foundation), and building(EnergyX) sectors. Through case studies, it examines the effectiveness of SW technologies in addressing climate change and derives policy implications to facilitate the more proactive adoption and deployment of SW technologies for achieving carbon neutrality.

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.

세계 주요 경제개발 기구 및 글로벌 컨설팅 기관들은 공공부문의 인공지능 도입 및 활용범위의 확대는 업무 생산성 및 효율성 개선을 넘어, 국가 경제 전반에 긍정적 파급효과를 가져다줄 것으로 전망한다. 이런 AI도입의 순기능을 고려한 주요국 정부는 AI 기술을 공공부문에 적극 활용하여 사회문제를 해결하고, 업무 프로세스와 성과 혁신을 추구하고 있으나, AI 도입 및 확산은 더디게 진행되고 있다. (후략)

세계 각국의 인공지능(AI) 시장은 급속히 성장하며 AI 기술과 시장에 대한 투자 규모 역시 경쟁적으로 증가함에 따라, 가히 AI 패권 경쟁의 시대가 도래하였다. (후략)

디지털 전환은 기존 산업의 진입장벽 파괴에 따른 새로운 비즈니스 기회 확대, 자산의 디지털화에 따른 초기창업비용의 축소 등 창업 및 기업가적 활동 측면에서 중대한 환경적 변화를 초래하고 있다. (후략)

4차 산업혁명은 인공지능 기반의 디지털 대전환에 대해 전 세계적 관심을 불러왔다. (후략)