가상융합(Extended Reality, XR) 산업이 공간컴퓨팅과 생성형 AI 융합 등 세부 기술 영역 으로 빠르게 분화되고 있다. 제품 출시나 기업의 전략 발표 하나가 관련 기술 콘텐츠의 생산 구조를 단기간에 바꾸는 사례도 잦아졌다. 그러나 기업 실태조사와 특허·논문 분석은 조사 주 기와 출원·게재 시차로 인해 이러한 단기 변화를 제때 포착하기 어렵다. 유튜브 콘텐츠 선도 채널은 전 세계 기술 전문가와 얼리어답터의 관심이 비교적 빠르게 드러나는 공간으로, 업로 드 빈도와 시청자 참여 반응을 통해 기술 콘텐츠 동향을 보완적으로 관찰할 수 있는 데이터 원천이다. 본 연구는 정량적 내용 분석을 적용하여 유튜브 콘텐츠 선도 채널 20개의 5개년 (2021~2025) 영상 5,711건을 9대 기술 카테고리로 분류·분석하였다. 콘텐츠 생산은 디바 이스·플랫폼(5년 평균 68.9%)과 인터랙션·UX(13.3%) 두 카테고리에 집중되어 합산 82.3% 를 차지하였고, 이러한 기기·플랫폼 중심 구조는 5년간 유지되었다. 카테고리 수준에서 생산 비중과 시청자 참여 강도는 같은 방향으로 움직이는 양(+)의 상관 을 보였다(Spearman ρ=+0.68, p=0.042). 다만 카테고리 내부의 조회수는 소수 영상에 극 단적으로 집중되어, 참여 강도의 대표값으로 평균 대신 중앙값을 사용하였다. AI 확산은 독립 분야의 성장이 아니라 기존 콘텐츠 전반으로의 결합 형태로 나타났다. 'AI·XR 융합' 독립 카테고리의 생산 비중은 2021년 0.06%에서 2025년 1.2%에 그친 반면, 전체 영상의 AI 관련 용어 언급 비율은 같은 기간 2.6%에서 18.3%로 약 7배 증가하였다. 카테고리 단위 통계만으로는 포착되지 않는 변화이다. 이러한 확산은 채널 유형에 따라 시차 를 두고 나타났다. 개발 생태계 채널의 AI 언급 비율은 2021년 11.5%에서 2025년 44.0% 로 지속 증가한 반면, 전문 미디어는 2024년부터 본격적으로 상승하였다. 본 분석은 콘텐츠 선도 채널 생태계 내의 관찰에 한정되는 탐색적 시도에 해당하며, 분석 결과는 가상융합(XR) 기술 콘텐츠 글로벌 동향을 살펴보는 하나의 참고 신호 수준에서 활용 될 수 있다. 특히 개발 생태계 채널에서 AI 관련 논의가 먼저 증가한 양상은 새로운 기술 의 제의 조기 관찰 지점을 시사한다. 이러한 신호가 정기 실태조사·산업통계 등 기존 분석 자료 와 함께 교차 검증되는 방식으로 활용될 때, 글로벌 XR 기술 콘텐츠의 변화 흐름을 다층적 으로 이해하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

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.

목차 Table of Contents 1. AI 데이터센터(AI Data center)의 도입과 확산 2. AI 데이터센터 관련 주요 기업 동향 3. AI 데이터센터 관련 국가별 정책 동향 4. AI 데이터센터 관련 이슈 및 정책적 시사점 5. 참고 문헌

데이터 경제는 데이터를 수집해서 지속적으로 순환시키는 시스템이 필요하다. (후략)

국가통계는 사회통합 기능과 정책수립·평가기능을 갖추고 있는 국가의 중요한 공공재로서 통계법을 통해 엄격히 관리되고 있다.(후략)

2011년 3월, 미국 시사 주간지 타임에는 ‘당신의 데이터가 팔리고 있어요(Your Data For Sale)’라는 자극적인 제목의 기사가 실린 적이 있었다. 개인정보가 본인도 모르게 은밀하게 수집되고 추적되고 거래되는 과정에서 많은 기업들이 돈을 벌고 있다는 내용이었다.(후략)

데이터 경제의 도래에 따라 데이터 기본법 제정 등 법제도의 정비가 이루어지고 있다. 지금까지 데이터의 생성, 활용에 중점을 두고 논의되고 있으나, 기업의 데이터 격차에 대해서는 아직 논의되지 않고 있다. 지금과 같은 추세라면(후략)

2019년 12월 대유행이 시작된 코로나19 바이러스는 인류에게 생존의 커다란 위협과 막대한 사회·경제적 피해를 입히고 있다. 바이러스 팬데믹은 실물경제와 고용지표, 사회적 관계와 보건체계 등에 부정적 영향을(후략)

최근 급격한 기후변화와 코로나19 확산에 따라 뉴노멀 시대에 접어들면서 사회구조 및 경제구조 변화가 가속화 될 전망이다.(후략)

2021년은 혼돈의 시대이다. 예상하지 못했던 혼란으로 기업은 물론 개인과 사회 전반에 과거와는 다른 미래를 맞이하는 불안감이 흐른다. 많은 사람이 뉴노멀을 말하지만 무엇이 그 실체인지는 불투명하다.(후략)

디지털 경제 활성화라는 목표하에 최근 발표된 데이터 댐 개념은 데이터 재화의 근본적 특성, 즉 집합적 가치(연결성), 활용의 상대적 가치, 무상거래성과 공익성의 특성이 잘 구현되도록 법, 제도적 인프라가 필요할 것이다.(후략)

데이터 경제(Data Economy)는 누구나 인정하는 새로운 기회로 다가오고 있으며 미국, EU, 중국 등 주요 국가 정부와 글로벌 기업들은 그 기회를 잡기 위해 전략적으로 접근하고 있다. 우리나라는 기술, 인재, 법/제도, 인식과 문화, 데이터 자체와(후략)

4차 산업혁명 이후 데이터의 중요성은 커져 가고 있다. 국회에서 데이터청 설립 논의가 진행 중이다. 하지만 데이터의 권리에 대한 명확한 정립이 없어서 데이터를 보유한 민간기업이 시장에 데이터를 제공할 동인이 없다. (후략)

인공지능을 활용하여 제작한 콘텐츠, 딥페이크가 확산 중이다. 딥페이크는 딥러닝(Deep Learning)을 이용해 원본 이미지나 동영상 위에 다른 영상을 중첩하거나 결합하여 원본과는 다른 콘텐츠를 생성하는 기술이다. 딥페이크는 산업적 활용가치가 높아 영화, 음반 등 다양한 분야에서 활용이 가능하나, 포르노, 가짜뉴스 등 부작용도 존재한다. 본고에서는 딥페이크 영상이 확산되기 시작한 최근 2년간의 소셜 빅 데이터를 분석하고 시사점을 도출하였다. (후략)

4차 산업혁명 시대에 데이터는 중요한 재화이다. 이미 시장에서 데이터가 유통, 거래되고 있으나, 기본 개념인 데이터 소유권의 정의가 명확하지 않다. 국내에서는 개인정보보호법과 관련해 ‘동의’ 여부가 중요한 이슈이고, 그로인해 데이터의 사용·수익·처분에 문제가 발생한다. 또한 데이터의 저작권과(후략)

본 연구에서는 워크넷 구인공고 데이터에 기반 하여 2018년도의 국내 소프트웨어 분야 직업의 유형을 분류하였다. 분석 주기는 2018년 1월 ∼ 9월까지 총 9개월이었으며, 분석 방법론으로서 문서에 내포한 주제(Topic)의 수를 자동으로(후략)

제4차 산업혁명에서 혁신은 소프트웨어, 그리고 데이터의 흐름이 기반이 된다. 오죽하면 근래 들어 데이터를 원유나 통화(금전)에 비교할까. 데이터를 활용한 산업 육성은 성장을 위한 정부의 가장 큰 의제 중 하나가 되어야 함은, 누구나 공감하고 있는 전략이다.(후략)

보건의료정보 활용의 현실적 제약을 알아보고 의료기기 관련산업의 국내정책 동향을 짚어본다. 나아가 의료산업 핵심 기술 내용을 보고 그 가운데 빅데이터 기술을 이용한 보건의료정보 플랫폼을 구축하는 과정, 해외의 의료기술 동향을 확인하고 보건의료정보 시스템의 구축 과제와 전망을 들어본다.

• 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 기술 보급과 함께 점차 더 다양한 단말들이 인터넷에 연결되고 있고 이들이 생성하는 사물데이터도 급증하는 추세
• 사물인터넷 기술 개발은 인터넷 연결 및 단말 간 데이터 전송 기술에 집중되어왔으나, 최근에는 사물들이 발생시킨 데이터를 분석하여 활용하려는 시도가 점차 늘고 있음(후략)

• 오랜 기간이 걸리는 신약개발 과정
  • Phase 1, 2, 3를 거쳐 FDA 승인까지 성공 확률도 낮고 시간이 오래 걸림
  • 국내의 신약개발 비용 및 시간은 점차 증가하는 추세(후략)