요약문 1. 제 목 : 2025년 국내외 인공지능 산업 동향 연구 2. 연구 목적 및 필요성 ㅇ 생성형 AI와 초거대 AI 모델, 에이전트형 AI 및 피지컬 AI의 확산으로 인공지능 산업 생태계가 빠르게 재편 - AI 기술은 산업 혁신을 넘어 행정·노동·교육·안보 등 사회 전반의 구조적 변화를 촉발하고 있으며, 주요국은 이를 국가 경쟁력과 기술 패권의 핵심 요소로 인식하고 국가 AI 전략 고도화와 법·제도 정비를 본격화 - 특히, 2025년을 전후로 AI 관련 기본법 제정과 규제·거버넌스 체계가 ‘설계 단계’를 넘어 ‘시행 단계’로 진입하면서, 정책의 실질적 효과와 산업·사회적 영향에 대한 분석의 중요성이 증대 - 관련 하드웨어, AI 반도체, 연산 인프라에 대한 대규모 투자와 함께 전 산업에서 AI 융합과 활용이 가속화되고 있으며, 글로벌 빅테크를 중심으로 초거대 모델, 에이전트형 AI, 피지컬 AI 분야에서 주도권 경쟁이 심화 - 동시에 AI 안전성·신뢰성·책임성에 대한 우려가 확대되면서, 각국 정부와 국제기구, 표준화 기구를 중심으로 AI 윤리, 안전, 거버넌스 규범 정립과 국제 협력이 강화 - 동시에 AI 안전성·신뢰성·책임성에 대한 우려가 확대되면서, 각국 정부와 국제기구, 표준화 기구를 중심으로 AI 윤리, 안전, 거버넌스 규범 정립과 국제 협력이 강화 - 동시에 AI 안전성·신뢰성·책임성에 대한 우려가 확대되면서, 각국 정부와 국제기구, 표준화 기구를 중심으로 AI 윤리, 안전, 거버넌스 규범 정립과 국제 협력이 강화 - 이러한 환경 변화 속에서 국내 인공지능 산업의 경쟁력 강화, 활용 확산, 그리고 글로벌 수준의 신뢰성 확보를 위한 정책 마련을 위해 국내외 AI 산업 및 정책 동향에 대한 종합적 분석 필요성 증대 ㅇ 본 연구는 급변하는 국내외 인공지능 산업 생태계를 체계적으로 분석하여, 국내 산업 경쟁력 강화와 인공지능 활용 확산을 지원하기 위한 정책적 기초 자료를 마련하는 것을 주된 목표 - 주요국, 주요 기관 및 학술단체, 주요 기업의 동향을 조사하여 현재의 상황을 분석하고, AI 기술의 발전 및 산업 변화에 대한 전망을 통해 적시에 효과적인 AI 정책을 개발하고 정책적 의사결정을 지원하기 위한 기초 자료를 제공하며, 이를 통해 정책 과제를 발굴 - 이를 통해 향후 국가 AI 전략, 산업 정책, 법·제도 개선을 위한 주요 정책 과제를 도출하고, 중장기 정책 고도화에 기여 - 인공지능 산업과 관련된 폭넓은 조사를 바탕으로 국내외 AI 정책·법제·전략·권고안 등 핵심 자료를 체계적으로 확보하여, 정책 설계 및 발전 과정에서 활용 가능한 근거 자료로 제공 3. 연구의 구성 및 범위 ㅇ AI 산업 현황 및 전 세계 AI 시장전망에 대한 개괄적 정리 ㅇ 국내외 주요국·국제기구 정책 동향 - 주요국에는 미국, EU, 중국, 일본, 영국, 캐나다, 프랑스, 독일, 싱가포르, 이스라엘, 인도, UAE, 대만, 호주 등 포함- 국제 기구/회의로 OECD, UN, G7정상회의, G20정상회의 동향 분석 ② 오픈소스AI의 전략적 가치 : 기술 인프라, 기업 경쟁력 요소, 소버린AI(기술 확보) 수단, 기술 경쟁 수단, 글로벌 협업 수단 ③ 소버린AI를 위한 오픈소스AI의 주요 역할 : 기반 기술 제공, 외부 의존성 완화(자 율성 확보), 신뢰성 확보 수단 ④ 오픈소스AI 개념 정립으로 인한 기준 제시 글로벌 오픈소스AI 생태계는 AI 선도 기업들이 적극적인 기술 공개와 홍보를 통해 성 장하고 있다. 특히 오픈소스AI의 핵심이라고 할 수 있는 오픈소스 모델은 선진 AI 기업 들이 주도하고 있다. 따라서, 오픈소스AI 생태계를 선도하는 국내외 기업과 이들 기업들의 오픈소스 모델을 중심으로 글로벌 오픈소스AI 동향을 조사하였다. 대상 기업으로 글로벌 오픈소스AI 생태계를 선도하는 해외 기업 8개(메타, 구글, OpenAI, EleutherAI, 알리바바, 바이두, 딥시크, 미스트랄AI)를 선정하였다. 조사 결과, 기업들은 AI 기술을 기반으로 자체 플랫폼 경쟁력 강화, 상용AI 서비스 제공, AI 솔루 션 공급을 하고 있다. 그리고 이들 기업들의 오픈소스AI는 단순한 기술 공개를 넘어 특정 기업 견제(종속성 회피), 생태계 영향력 확보 및 확장, 기술력 입증, 개방형 협업, 글로벌 진출, 기술 주권 확보 등 다양한 목적 달성을 위한 전략적 수단으로 볼 수 있다. 국내 기업으로는 오픈소스 AI를 선도하는 기업 5개(네이버, LG AI Research, SK텔레 콤, 업스테이지, 엔씨 AI)를 선정하였다. 조사 결과, 국내 기업들은 보편적으로 기술력 입증을 위한 모델 공개 전략을 추진하고 있는 것으로 보인다. 아직은 국내 기업들의 AI 기술력의 인지도 부족과 생태계 영향력 부족으로 인한 것으로 기술 공개를 통해 전 략적 입지 마련을 위해서로 생각된다. 향후에 국내 오픈소스 모델이 글로벌 오픈소스 모델 대비 성능이 견줄 수 있다면 해외 진출을 추진할 수 있다고 보며, 한국어 처리 능력에서 우월성이 증명된다면 국내 시장의 해외 오픈소스 모델의 점유율 하락을 기대 할 수 있을 것으로 생각된다. 국내외 오픈소스AI 기업 동향을 통해 도출한 시사점들은 다음과 같다. ① 오픈소스AI 전략의 실질적 목표: 기술·산업 영향력 확대 ② 중국 기업의 차별화 오픈소스 전략: 적극적 공개(혁신 기술 + 오픈소스 라이선스) ③ 오픈소스AI 영향력 확대 방안: 빠른 기술 혁신과 잦은 반복 출시로 개발자 락인 ④ 다양한 오픈소스AI 공개 방안 : 완전 공개, 제한적 공개, 폐쇄 전략 ⑤ 오픈소스AI 수익화 모델 : 간접 수익화 - 자체 제품/서비스 혁신 및 로스 리더(Loss Leader) 전략 ⑥ 오픈소스AI의 주요 수익원 : B2B 시장(엔터프라이즈 고객) 4장은 국내외 오픈소스AI 생태계에 대한 실증적 분석을 위해 EpochAI의 유명 AI 모 델 데이터를 기반으로 글로벌 AI 생태계에서 오픈소스 모델의 영향력과 현황을 분석하 였고 국내 현황으로 371명의 AI 개발자들의 오픈소스AI 인식 및 현황을 파악하기 위해 설문 조사를 수행하여 분석하였다. EpochAI의 유명 AI 모델 데이터는 1950년부터 2025년 6월 초까지 발표된 AI 모델 중 4가지 조건(① 공인 벤치마크의 최첨단 개선, ② 인용 수 1000개 이상, ③ 기술 발전의 중요성, ④ 중요한 활용)중 하나 이상을 충족한 964개의 AI 모델 정보를 제공하고 있 다. 이 데이터를 기반으로 OSI의 오픈소스AI 정의를 기반으로 주요 공개 항목(데이터, 모델 구조, 웨이트, 학습 & 추론 코드 등)을 중심으로 오픈소스 모델 269개를 분류하여 참여 기관, 참여 기관 국가, 조직 분류, 발표 일시, 유형, 활용 분야, 선정 기준 등을 분석하였다. 참여 기관에서 가장 많은 유명 모델 개발에 참여한 기관은 구글로 타 기관 대비 압 도적이었으며 오픈소스 모델 공개는 메타(페이스북 포함시)가 45개로 1위를 차지하였 다. 그리고, 기관 유형은 산업계가 참여한 AI 모델이 626개 이었으며, 오픈소스 모델은 208개로 기업들이 AI 기술 혁신을 주도하고 있었다. 연도별 현황을 보면 AI 모델은 2013년부터 지속적으로 증가하고 있으며, 오픈소스 모 델은 2015년에 처음 등장하여 2018년부터 지속 증가하는 추세이다. 그리고, 2019년 이 후 유명 모델의 51.9%는 오픈소스 모델일 정도로 오픈소스 생태계 영향력이 최근 빠르 게 증가하고 있다. 모델별 참여 국가 현황을 보면 미국이 AI 모델과 오픈소스 모델 모두 1위였고 이어서 중국이 2위 었으며, 우리나라는 오픈소스 모델 분야에서 양적으로 7위에 위치하고 있 었다. 이러한 데이터는 최근 AI 생태계에서 중국 기업의 부상을 데이터로 입증하는 자 료이며 허깅페이스 자료에서도 중국 모델들이 전세계적으로 주목을 받고 있음을 보여 주고 있다. 데이터 정보 공개, 모델 접근성, 학습 코드 접근성, 추론 코드 접근성의 분석 결과를 보면 유명 모델의 약 절반인 48.3%(458개) 모델들이 학습 데이터 정보를 공개하고 있으 며 학습 데이터 종류는 276개로 다양한 데이터들이 활용되고 있음을 알 수 있다. 이에 반해 모델 접근성, 학습 코드 접근성, 추론 코드 접근성을 공개한 모델은 각각 269개, 237개, 225개로 상대적으로 적음을 알 수 있다. 국내 오픈소스AI 인식 및 활용 현황 조사는 선행 문헌들을 분석하여 총 60개의 설문 문항을 개발하여 모바일 온라인 설문 조사를 통해 총 371명의 AI 개발자로부터 응답 결과를 수집하였다. 주요 구성은 Part 1은 성능 기대, 노력 기대, 사회적 영향, 촉진 조 건, 저항 요인, 활용 의사, 사용 행동, 기술 적합성, 환경 역동성, 제품 난이도에 대해 40개의 리커드 척도 문항으로 구성하였다. Part2는 오픈소스AI 관련 개발자들의 직접적인 인식과 상세 현황을 위한 설문으로 핵심 공개 항목, 중요성, 만족도 및 향후 예측, 국산 중요성, AI 도입 유형, 적용 분야 및 활용 수준, 모델 유형, 장단점, 저해 요인 및 촉진 조건, 플랫폼/기업 종속성, 전문가 필요성 및 핵심 역량에 관한 20개의 문항으로 구성하였다. Part 1의 오픈소스AI 활용 동기 측면에서 성능 기대에서 업무 생산성과 빠른 업무 수 행에 상대적으로 많은 응답자들이 동의하였으며, 노력 기대에서 필요 정보 획득에 가 장 많은 응답자들이 선택하였으며, 사회적 영향에서 의사결정자와 고위 경영진이 상대 적 으로 많은 응답자들이 동의하였고, 촉진 조건에서 필요 지식이 가장 많이 응답되었 다. 저해 요인으로는 저작권 침해에 가장 많은 응답자들이 동의하였다. AI 개발자들의 오픈소스AI 활용 현황을 보면 활용 의사에서 보면 주변 추천, 자주 사 용, 지속 사용, 방법 탐색 등 다양한 측면에서 활용을 확산할 의사를 가지고 있음을 확 인하였다. 그리고 실질적 행동으로 기술 문서 탐색, 새로운 정보 획득, 학습 자료 활용 등을 통해 오픈소스AI 역량을 강화하려는 응답 비중이 50%를 넘었다. Part 2에서 개발자들은 오픈소스AI의 핵심 공개 항목으로 모델, 데이터 정보, 학습 데 이터, 기술 문서를 선택하였다. 이는 공개된 정보를 기반으로 활용과 성능 향상을 위한 핵심 정보들도 판단된다. 다양한 측면의 오픈소스AI 중요성에 대해 개인적인 업무상 중요성 외에 국가 AI 기술 력 강화, 기업 AI 경쟁력 강화, AI 기술 확산 측면에 오픈소스AI 중요하다는 응답에 90% 안팎으로 응답할 정도로 중요하게 인식되고 있었다. 그리고 오픈소스AI에 만족하 는 개발자 비율이 54.4%로 과반이 넘었고, 향후 활용이 확대될 것으로 예상하는 개발 자 비율이 89%이었다. 실제로 AI 원천 기술 도입 형태에서 오픈소스AI를 활용하는 비 율은 68.5%이었다. 적용 분야와 활용 수준을 보면 사내 업무 및 서비스 적용과 기존 제품/서비스 개선 이 각각 60.4%와 59.0%로 새로운 제품/서비스 개발에 활용하는 비율보다 높았으며, 활 용 수준도 제품 적용 보다는 기술 탐색 및 연구개발 진행 중이 전체의 72.3%로 아직까 지는 제품 적용 단계는 소수인 것으로 파악되었다. 그리고 오픈소스AI 기술의 장단점으로 빠른 기술 발전 속도, 라이선스 비용 절감, 및 기술 내재화 가능성에 많은 응답자들이 선택하였으며, 단점으로는 기술 완성도 부족, 책임 주체의 불명확성, 부족한 문서화 등이 선택되면서 기술 역량 확보가 오픈소스AI 확산의 주요 요소로 판단된다. Part1의 오픈소스AI 저항 요인과 촉진 조건을 상세히 묻는 설문에서 주요 저해 요인 으로는 조직의 오픈소스AI 전략(비전) 부재, 인력 부족, 자체 인프라 부족, 조직의 정책 /거버넌스 부재 순으로 응답되며 개인적 오픈소스AI 활용 의사에 비해 환경적 요인이 부족한 것으로 판단된다. 그리고 주요 촉진 조건으로는 연구개발 인프라, 전문가 양성 및 발굴, 기업/기관 거버넌스 확립, 오픈소스AI 활용 기업 발굴 등이 응답되며 오픈소 스AI 활용 기반 조성 및 인력 양성 필요성이 제기되었다. 기술 종속성 관점에서 국산 오픈소스AI의 중요성과 특정 플랫폼/기업 종속성에 대한 설문 결과를 보면 국산 오픈소스AI 기술이 중요하다고 응답한 비율이 해외 오픈소스AI 가 중요하다고 응답한 비율보다 10.2% 높았으나, 둘 다 중요하다고 응답한 비율이 절 반이 넘는 50.9%임을 고려하면 개발자들은 국산 혹은 외산 구분 보다는 우수한 오픈소 스AI에 관심이 많다고 추정할 수 있다. 다만, 특정 플랫폼 및 기업 종속성에 대한 우려 에 대한 응답은 50.7%로 이에 대한 우려가 있음을 확인하였다. 마지막으로 오픈소스AI 확산의 주요 저해 요소인 인력(개발자, 기여자) 부족이자 주요 촉진 조건인 전문가 양성을 위한 오픈소스AI 전문가 육성 필요성에 중요하다고 응답한 비율은 88.1%로 많은 개발자들이 동의하고 있었다. 그리고, 전문가의 주요 역량으로 AI 모델 개발, 오픈소스 프레임워크 활용, 데이터 처리 및 품질 관리와 데이터셋 구축 역 량, 오픈소스 기여 및 협업 역량 순이었다. 이러한 국내외 오픈소스AI 현황 분석을 통해 다음과 같은 시사점들을 도출하였다. ① 빠르게 성장하는 오픈소스AI 생태계 ② 기업/국가 경쟁력 강화를 위해 중요한 오픈소스AI ③ 기업 인식 개선 필요 ④ 오픈소스AI 활용을 위한 전제조건 : 기술 역량 확보 ⑤ 오픈소스AI 인재 양성 필요 ⑥ 자주적 AI 역량 확보가 필요 최근 오픈소스AI가 빠르게 성장하면서 AI 기술 혁신 및 산업 혁신의 원동력이 되면서 AI 3강 도약을 위한 오픈소스AI 정책의 필요성이 커져가고 있다. 따라서 마지막 5장에 서 본 연구 내용을 기반으로 다음과 같은 정책적 시사점과 정책을 제언하고자 한다. ① 선진 기술의 빠른 수용을 위한 오픈소스AI 활용 확산 지원 ② AI 기술력 강화를 위한 선진 오픈소스AI 기술 내재화 추진 ③ 기업의 오픈소스AI 인식 개선 필요 ④ 오픈소스AI 전문가 양성 및 교육 확대 필요 ⑤ 오픈소스AI 전문 컨설팅 제공 필요 ⑥ 오픈소스AI 전문기업 육성 5. 정책적 활용 내용 AI의 중요성이 급부상하면서 우리나라는 최근 AI 3강 도약을 위한 투자 및 정책적 지 원이 집중되고 있다. 최근 글로벌 AI 동향을 보면 AI 선도 기업을 중심으로 오픈소스 모델을 공개하며 기술·산업 주도권 확보 경쟁이 치열해지면서 오픈소스AI 생태계가 중요해지고 있다. 특히 오픈소스AI는 글로벌 기업 중심의 AI 대외 의존도를 완화할 수 있는 대안을 제시하고 있다. 이러한 현실에서 본 보고서는 국가 AI 경쟁력 강화를 위 한 오픈소스AI 정책 수립을 지원을 위한 연구 목적으로 작성되었다. 따라서, 본 보고서는 AI 3강 도약을 위한 오픈소스AI 정책을 위한 당위성 제공과 정 책 방향 수립를 위한 핵심 근거 자료를 제공할 수 있으며, 국가 AI 경쟁력 확보를 위 한 오픈소스AI 기반 기술 확보 방안, 오픈소스AI 기업 육성, 오픈소스 생태계 활성화 정책 수립의 근거 자료로 활용될 수 있다. 6. 기대효과 오픈소스AI는 국가 AI 기술 경쟁력 강화, 기업 AI 경쟁력 강화, AI 기술 확산 등 다양 한 관점에서 중요하다. 특히 글로벌 기업 중심의 AI 기술 혁신에 의해 해외 의존도가 심화되고 있다. 오픈소스AI는 대외 의존도를 완화할 수 있는 가장 효율적인 대안으로 자주적인 AI 역량 확보를 통한 산업 경쟁력 강화에 큰 기여를 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 오픈소스AI 정책 수립을 위한 기초 자료 제공과 정책 방안 제시를 통해 국가 AI 경쟁력 제고를 위한 AI 기술력 확보, AI 기업 경쟁력 강화를 통한 AI 산업 활성화 등 다양한 측면에서 긍정적 효과가 기대된다.

요약문 1. 제 목 : AI시대 데이터 상호운용성 및 이동권 활성화 전략 연구 2. 연구 목적 및 필요성 AI 기술이 단순한 보조 도구를 넘어 스스로 데이터를 탐색하고 과업을 수행하는 능동 형 AI(AI Agent) 시대로 진화함에 따라, 데이터는 가치 창출을 목적으로 설계·관리되 는 ‘데이터 제품(Data Product)’으로 재정의되고 있다. 이러한 패러다임 변화에 대응 하여 국내에서도 데이터 댐 프로젝트와 마이데이터 사업 등을 통해 양적 공급을 확대 해 왔으나, 산업 현장은 여전히 데이터 파편화와 ‘AI-Ready Data’의 부족이라는 구 조적 한계에 직면해 있다. 특히 2024년 소프트웨어정책연구소(SPRi) 인공지능산업실태 조사에서 기업의 22.8%가 AI 도입의 핵심 장애요인으로 데이터 확보 및 품질 문제를 꼽은 것은, 데이터의 총량보다 실질적인 연결과 활용이 더 시급함을 시사한다. 따라서 현재의 파편화된 구조를 극복하고 혁신적인 데이터 생태계를 조성하기 위해서는 데이 터를 유기적으로 결합하는 ‘상호운용성(Interoperability)’ 확보와 정보 주체의 주도적 활용을 보장하는 ‘데이터 이동권(Right to Data Portability)’의 실질적 구현이 필수적 이다. 3. 연구의 구성 및 범위 본 연구는 총 6장으로 구성되며, 주요 내용은 다음과 같다. 제1장 서론에서는 능동형 AI의 등장에 따른 데이터 패러다임 변화와 연구 배경 및 목 적을 제시한다. 제2장에서는 데이터 관리 패러다임의 전환을 살펴보고 생애주기별 현 황 분석을 위한 프레임워크를 구축한다. 제3장과 제4장에서는 각각 상호운용성과 이동 권에 관한 국내외 정책·표준·법제 및 산업별 적용 사례를 수집·분석하여 핵심 쟁점 을 도출한다. 제5장에서는 생애주기 단계별 쟁점을 논리적으로 구조화하고 기술, 제 도·거버넌스, 경제·사회적 관점의 개선 방안을 종합 분석하여 실행 방향을 제언한다. 마지막 제6장에서는 연구 결과를 종합하고 정책 수립 및 실무 활용을 위한 중장기 발 전 방향을 논의한다. 4. 연구 내용 및 결과 본 연구는 데이터 상호운용성 및 이동권에 관한 글로벌 주요국의 정책 동향과 산업별 적용 사례 분석을 통해 도출된 핵심 쟁점들을 5단계의 순환적 데이터 생애주기 모 델과 STS(사회기술시스템)의 세 가지 관점(기술, 제도·거버넌스, 경제·사회)을 활용하 여 입체적으로 분석하였다. 분석 결과, 데이터 생태계의 원활한 흐름을 저해하는 5대 핵심 쟁점(① 데이터 고립 및 초기 확보 역량 격차 심화, ② 대규모 연계 체계 미흡 및 상호 연결성 한계, ③ 데이터 품질 및 신뢰성 확보 미흡, ④ 플랫폼 독점 및 데이터 흐 름 단절, ⑤ 지속가능성 결여 및 책임 거버넌스 부재)을 식별하였으며, 세부적인 분석 결과는 다음과 같다. 5. 정책적 활용 내용 본 연구에서 도출된 3대 추진 전략 및 세부 실행 과제는 향후 국가 차원의 데이터 정책 수립 및 현장 이행을 위한 실무 지침으로 폭넓게 활용될 수 있다. 거버넌스 측면에서는 국가데이터처와 같은 전담 조직이 부처별로 산재한 데이터 정책을 통합하고, 플랫폼 시장의 공정 경쟁 환경을 조성하기 위한 실질적인 법적·제도적 근거를 마련하 는 데 기초 자료로 활용되어야 한다. 특히 데이터 산업법 및 산업별 특별법 개정 시 범용 표준 API 제공 의무화와 이행 실효성 확보를 위한 가이드라인으로 쓰일 수 있다. 기술적 측면에서는 국가 데이터 허브의 논리적 구조 설계와 산업별 표준 API 확산 로 드맵 수립 시 구체적인 기술적 참조 모델을 제공한다. 또한 사회적 측면에서는 정보 주체 친화적인 UX/UI 표준 가이드라인 보급을 통해 마이데이터 이용률을 실질적으로 제고하고, 글로벌 신뢰 기반 데이터 흐름(DFFT) 규범에 대응하는 국제 협력 전략 수립 에 정책적 시사점을 제공한다. 6. 기대효과 본 연구의 수행을 통해 기대되는 성과는 경제, 제도, 국가적 측면에서 실질적이고 광 범위한 파급 효과를 가질 것으로 전망된다. 경제적으로는 파편화된 데이터 환경을 실 질적으로 연결함으로써 개별 기업의 중복 투자를 방지하고 데이터 거래 및 탐색 비용 을 획기적으로 낮추어 AI 산업 전반의 혁신 성장을 가속화할 수 있다. 제도적 측면에 서는 정보 주체의 실질적인 데이터 주권을 확립하는 동시에, 데이터 이동권 행사와 관 련된 법적 불확실성을 해소하여 투명하고 예측 가능한 데이터 거버넌스 체계를 정착시 키는 데 기여할 것이다. 국가적으로는 대한민국이 AI 시대에 부합하는 선진적 데이터 관리 역량을 확보함으로써, 데이터 고립주의에 대응하고 글로벌 데이터 규범 형성을 주도하는 핵심 국가로 도약하는 정책적 토대가 마련될 것으로 기대된다.

요약문 1. 제 목 : SW 융합 혁신의 개념과 실제 - 금융 및 헬스케어 산업을 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.

기술 발전과 함께 인공지능(AI)은 경제·산업 전반에 지대한 영향을 미치며 국가 경쟁력의 핵심 기술로 부상하고 있다. 데이터는 AI 모델 성능과 신뢰성을 좌우하는 핵심 자원이자 국가 및 산업 경쟁력의 주요 동력으로 자리매김했다. 다양한 주체에 의해 생성되고 활용되는 이종(異種) 데이터가 폭증하며, 데이터의 효과적인 연결과 원활한 유통을 통한 가치 증대를 위해 데이터 상호운용성(Interoperability)과 이동권(Right to Data Portability)의 중요성이 더욱 커지고 있다. 상호운용성은 다양한 시스템과 주체 간 데이터의 원활한 연결, 교환 및 재활용을 보장하며, 이동권은 데이터 주체가 자신의 데이터를 자유롭게 이전하고 통제할 권리를 의미한다. 이러한 배경 속에서 미국, EU, 중국, 일본 등 해외 주요국들은 데이터 주권 강화와 데이터 흐름 활성화를 위해 데이터 상호운용성 및 이동권 관련 정책적 노력을 선제적으로 추진 중이다. 우리나라도 데이터 주권 강화와 경제 가치 창출을 목표로 법제도 개편, 마이데이터 정책 추진, 디지털플랫폼정부 구현 등 다양한 노력으로 데이터 상호운용성 및 이동권 기반을 확충하고 있다. 이 보고서에서는 AI 시대 주요 과제인 데이터 상호운용성 및 이동권 확보를 위한 주요국 정책과 현황을 종합 분석했다. 그 결과, 국내 데이터 활성화와 정책 개선을 위한 네 가지 핵심 추진 방향을 제시한다. 첫째, 통합 데이터 거버넌스와 데이터 주권 강화, 둘째, 데이터 시장의 공정성과 신뢰성 제고, 셋째, 글로벌 데이터 거버넌스 선도와 표준 협력, 그리고 유기적 인프라 연계와 산업별 활용 촉진이다. 이러한 정책 추진을 통해, 국내 데이터 생태계 경쟁력을 높이고 글로벌 수준의 데이터 정책 정립에 기여할 수 있다. Executive Summary Artificial intelligence (AI) is having a profound impact on the economy and industry, emerging as a core technology for national competitiveness. Data has become a key resource that determines the performance and reliability of AI models and a key driver of national and industrial competitiveness. With the explosive growth of heterogeneous data generated and utilized by various entities, the importance of data interoperability and the right to data portability is growing to enhance value through effective data connection and smooth distribution. Interoperability ensures the seamless connection, exchange, and reuse of data between various systems and entities, while the right to data portability signifies the right of data subjects to freely transfer and control their data. Against this backdrop, major countries such as the United States, the EU, China, and Japan are proactively pursuing policy efforts related to data interoperability and portability to strengthen data sovereignty and facilitate data flow. South Korea is also expanding its foundation for data interoperability and mobility through various efforts, including legal reforms, the implementation of MyData policies, and the implementation of a digital platform government, aimed at strengthening data sovereignty and creating economic value. This report comprehensively analyzes the policies and current status of major countries aimed at securing data interoperability and mobility, key challenges in the AI ​​era. The report proposes four key directions for revitalizing domestic data and improving policy: first, strengthening integrated data governance and data sovereignty; second, enhancing fairness and reliability in the data market; and third, leading global data governance and standards cooperation, as well as promoting organic infrastructure linkages and industry-specific utilization. These policy initiatives can enhance the competitiveness of the domestic data ecosystem and contribute to the establishment of world-class data policies.

스탠퍼드대학교 인간중심 인공지능 연구소(HAI)가 지난 4월 7일 'AI Index 2025' 보고서를 발간했다. 이번 보고서는 2017년부터 발간되어 올해 8번째로, 현재 글로벌 AI 현황에 대한 종합적인 관점의 브리핑을 제공한다. 소프트웨어정책연구소에서는 이 보고서의 주요 내용을 분석‧요약하고 우리의 전략적 대응을 제안하고자 한다. AI 연구개발 경쟁은 매년 더욱 치열해지고 있으며, 선두 주자인 미국과의 경쟁에서 중국의 약진이 두드러진다. AI의 성능은 매년 급격하게 증가하여 이를 측정하기 위한 새로운 벤치마크들이 등장했다. 고성능 모델들은 모델 간 성능 격차가 줄어들어 상향 평준화 되었다. 또한, AI의 활용 확산은 과학과 의료계의 발전을 이끌고 있으며, AI의 활용이 확산됨에 따라 책임있는 AI를 위한 다양한 노력들도 추진되고 있다. 이에 따라 각국에서는 AI에 관련한 규제 법률을 늘리고 있는 추세이다. AI 분야의 `24년의 글로벌 투자 수준은 경기침체로 인해 감소세였던 지난 `22~23년과 달리 크게 증가하였다. 세계적으로 AI 및 CS교육이 빠르게 확산하고 있어 AI 전문가 배출도 가속화되고 있다. AI에 대한 여론은 낙관적인 전망이 증가하고 있는 가운데, 공정성에 대한 신뢰도는 감소하는 양상을 보였다. Executive Summary The Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence(HAI) released the 'AI Index 2025' report on April 7th. This report that published since 2017, is the 8th this year and provides a comprehensive perspective briefing on the current global AI situation. The SPRi analyzes and summarizes the main contents of this report and proposes our strategic response. The competition in AI research and development is becoming more intense every year, and China's advances are notable in its competition with the United States, the leader. The performance of AI has increased rapidly every year, and new benchmarks have emerged to measure it. High-performance models have become more standardized as the performance gap between models has narrowed. In addition, the spread of AI utilization is leading to the development of science and medicine, and various efforts for responsible AI are also being promoted as the use of AI spreads. Accordingly, each country is increasing regulatory laws related to AI. The level of global investment in the AI ​​field in 2024 has increased significantly, unlike 2022-2023, when it was decreasing due to the economic recession. As AI and CS education are rapidly spreading worldwide, the production of AI experts is also accelerating. While public opinion on AI is showing an increasing optimism, trust in fairness is showing a decreasing trend.