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.

그간 SW 안전은 사람의 신체적, 물리적 피해를 유발할 수 있는 분야를 중심으로 발전해 왔다. 그러나 SW의 영향력은 급격하게 확장되고 있다. SW 신기술로 볼 수 있는 인공지능, 블록체인, 메타버스 등은 세상을 혁신시키는 핵심 기술로 부상하고 있으나, 그 이면에는 다양한 사건 사고가 존재한다. 이러한 사고는 비단 신체적, 물리적 피해를 넘어 정신적, 경제적 피해를 유발시키고 있다. (후략)

인공지능의 확산은 인공지능 윤리 및 신뢰성 이슈를 발생시키며 사회적 문제를 야기하였다. 이에 국내외 정부 및 기업, 국제 기관, 학계 등 전방위적으로 대응 정책을 마련중에 있다. 국내외 주요 정부와 국제 기관 등에서는 윤리적 인공지능 및 신뢰할 수 있는 인공지능 개발을 위한 권고안, 정책 보고서를 발간하고 있으며 주요 기업들 또한 신뢰할 수 있는 인공지능 개발을 위하여 기업 윤리 원칙 수립과 신뢰성 검증 도구 등의 개발을 촉진하고 있는 상황이다. 국내 또한 인공지능 신뢰성 확보를 위해 신뢰할 만한 인공지능 실현 전략 등을 추진하고 있다. 이렇듯 시의성 있는 정책 대응 방안 마련이 필요한 시점에서 인공지능 신뢰성 확보를 위한 국내외 정책 동향을 조사하고 분석하여 국내 인공지능 정책 고도화를 위한 시사점을 제공하고자 한다. (후략)

최근 ChatGPT의 등장은 산업 및 사회적으로 큰 파급력을 보이고 있다. 공개 두 달 만에 월 1억 명이 넘는 사용자 수를 확보했다. ChatGPT는 기존 GPT시리즈의 최신 버전으로 1,750억 개의 파라미터를 갖추고 문서요약, 프로그래밍, 보고서 작성 등 사람 수준의 결과를 생성하는 대화형 언어모델이다. 애초 자연어처리를 목적으로 하는 언어모델이 점차 발전하여 초거대 인공지능(AI)이 되고, 이제 범용성까지 갖추는 상황에 도달했다. 글로벌 주요 기업들은 이 초거대 AI 시장을 선점하기 위해 다방면으로 각축전을 벌이고 있다. 한편, 오늘날의 초거대 AI는 분명 기술적 혁신을 이룩했지만, 여전히 많은 과제를 안고 있다. 이 보고서에서는 ChatGPT를 중심으로 대규모 언어모델의 기술적 변화양상과 특징, 활용성, 한계점 등을 짚어보고, 산업 및 사회적 영향력과 향후 방향을 논의해보고자 한다. Executive Summary The recent appearance of ChatGPT is showing a great ripple effect on the industry and society. Within two months of its release, it has attracted over 100 million monthly users. ChatGPT is the latest version of the existing GPT series, an interactive language model with 175 billion parameters that generates human-level results such as document summarization, programming, and report writing. Originally designed for natural language processing, the language model has gradually evolved to become a hyper-scale artificial intelligence(AI) and has now reached the point of universality. Major global companies are competing to dominate this market. Meanwhile, while today's hyper-scale AI is certainly a technological breakthrough, it still faces many challenges. In this report, we will examine the technological changes, features, utility, and limitations of large-scale language models(LLMs), focusing on ChatGPT, and discuss their industrial and social impact and future directions.

목차 Table of Contents 1. 국내외 정책 2. 기업·시장 동향 3. 고용·인력 동향 4. 기술동향

인공지능이 널리 활용됨에 따라 인공지능의 기술적 한계, 기술의 오남용 등의 사회적 역기능이 부각되고 있고, 이에 따라 인공지능 기술, 산업 생태계의 지속 성장 가능성이 도전을 받고 있는 상황이다. (후략)

혁신 기술이 등장하면서 산업 간 경계가 무너지고 융합기술이 산업경쟁력을 제고시키는 중요 속성으로 작용하고 있다. (후략)

SPRi AI BRIEF 인공지능의 최신 동향 2022년 5월호

메타버스에서 시공간의 제약을 극복하며 유연하게 근무할 수 있는 여건이 조성되면서, 메타버스가 일하는 곳으로 주목받고 있다. 본 고에서는 메타버스 관련 일하는 방식의 변화 양상을 살펴보고 시사점을 제시하였다. (후략)

SPRi AI BRIEF 인공지능의 최신 동향 2022년 4월호

목차 Table of Contents 1. 국내외 정책 2. 기업·시장 동향 3. 고용·인력 동향 4. 기술 동향

1. 퓨 리서치(Pew Research), AI에 대한 인식조사 결과 발표

2. 오픈AI(OpenAI), 문장으로부터 이미지를 생성하는 AI 공개

3. 몬트리올.AI(Montreal.AI), 2021년 AI 도전과제 논의

4. 美 국방예산 중 6조원 이상 AI 연구개발에 투자

1. 세계경제포럼(WEF),「미래일자리 2020 보고서」발간

2. 라이카(Laika), AI로 애니메이션 제작 가속화

3. 아마존 알렉사(Alexa), 사용자에게 배우는 AI 탑재

4. AI 활용 확대를 위한 모델 경량화 연구 본격화

1. 딥마인드, AI로 50년 된 생명과학분야 난제 해결

2. 서비스나우, 엘리먼트AI 인수 발표

3. 유튜브, AI로 유해 동영상에 이어 악성 댓글 관리 강화

4. 구글, AI 학습 방식의 한계에 주목

1. 맥킨지,「2020년 글로벌 AI 실태조사」결과 발표

2. APEC 기업인자문위원회,「APEC 인공지능 보고서」발간

3. 美 차기 정부, AI와 양자정보과학 분야 지원 강화

4. 구글, “AI를 활용해 상상 속 생명체 제작 가능”

미래 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심요소로 인공지능에 주목하고 있다. 인공지능은 산업과 사회 전반에 영향을 미치며, 2030년까지 전 세계 GDP에 13조 달러 기여 할 것으로 전망되며, 향후 국가의 인공지능 활용 역량에 따라 경쟁력에 큰 차이가(후략)

1. 엘리먼트 AI, 「글로벌 AI 인재보고서 2020」 발간

2. AI 선구자 제프리 힌튼 교수, “딥러닝의 무한한 잠재력 확신”

3. 스탠포드大, 딥페이크 잡는 AI 개발

4. AI로 만든 식물성 우유, 인기몰이 성공

1. 중국, 컴퓨터 비전 분야에서 미국 추월

2. 포브스紙, 차세대 AI 3대 기술 전망

3. 어도비, AI로 사진 속 인물의 나이 조절

4. 구글, AI를 이용한 검색기능 강화 발표