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.