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.

제 1 장 조사개요 1.1. 조사 목적 1.2. 조사 연혁 1.3. 이러닝 산업 및 공급자 정의 1.4. 이러닝 산업 및 공급자 조사 설계 1.5. 수요자 조사 범위 및 조사 설계 제 2 장 이러닝 공급시장 현황 2.1. 이러닝 사업체 수 2.2. 이러닝 공급시장 규모 2.3. 이러닝 인력 현황 2.4. 이러닝 해외진출 현황 2.5. 이러닝 교육대상별 매출 비중 2.6. 기술표준 적용현황 2.7. 이러닝 관련 지적재산권 보유 현황 2.8. 이러닝 소비자의 개인정보 수집 여부 2.9. 경영상 애로사항 2.10. 인공지능(AI) 디지털 교과서 개발 여부 제 3 장 이러닝 수요시장 현황 3.1. 개인 이러닝 이용 현황 3.2. 사업체 이러닝 도입현황 3.3. 정규교육기관 이러닝 도입현황 3.4. 정부/공공기관 이러닝 도입현황

제 1 장 조사개요 1.1. 조사 목적 1.2. 조사 내용 1.3. 이러닝 산업 및 공급자 정의 1.4. 이러닝 산업 및 공급자 조사 설계 1.5. 수요자 조사 범위 및 조사 설계 제 2 장 이러닝 공급시장 현황 2.1. 이러닝 사업체 수 2.2. 이러닝 공급시장 규모 2.3. 이러닝 인력 현황 2.4. 이러닝 해외진출 현황 2.5. 이러닝 교육대상별 매출 비중 2.6. 기술표준 적용현황 2.7. 이러닝 관련 지적재산권 보유 현황 2.8. 이러닝 소비자의 개인정보 수집 여부 2.9. 경영상 애로사항 2.10. 인공지능(AI) 디지털 교과서 개발 여부 제 3 장 이러닝 수요시장 현황 3.1. 개인 이러닝 이용 현황 3.2. 사업체 이러닝 도입현황 3.3. 정규교육기관 이러닝 도입현황 3.4. 정부/공공기관 이러닝 도입현황

지방은 인구 소멸과 지방산업 위기 극복을 위해 소프트웨어(SW)산업 역량 강화를 새로운 성장 동력으로 인식하고 있다. SW산업은 타 산업과의 융합을 통해 가치를 창출하고, 지역 주력산업의 디지털 전환을 촉진하는 핵심 원동력으로 자리 잡고 있다. 그러나 국내 SW기업은 인재 수급과 투자 유치 등의 이유로 수도권에 집중되는 경향이 있으며, 2022년 기준 비수도권 SW기업의 매출액은 수도권의 12.9%에 불과한 상황이다. 이에 따라, 지역 SW산업의 지속 가능한 성장을 위한 정책적 지원이 필요하다. 본고에서는 2016년부터 2021년까지 ICT 실태조사를 기반으로 권역별 SW산업 현황을 분석하고, 사업체 수, 상용 근로자 수, 생산(매출)액 추이를 살펴보았다. 또한, 수도권과 비수도권 비상장 SW기업의 재무 데이터를 취합하여 재무비율 분석을 통해 권역 간 재무적 특성을 도출하였으며, 2019년부터 2022년까지 기업 간 거래 DB를 활용해 SW기업과 타 산업 간 거래액 성장률 및 점유율을 분석하였다. 이를 통해 비수도권 SW기업의 성장 추이와 재무적 특성을 파악하고, 지방 SW산업 생태계 활성화를 위한 정책적 시사점을 도출하였다. 비수도권 SW산업은 수도권 대비 높은 성장률을 보이고 있으나, 산업 규모와 성장 여건은 여전히 미흡하다. 재무비율 분석 결과, 비수도권 비상장 SW기업은 안정적인 경영활동에 집중하는 반면, R&D 투자와 신규 시장 진출과 같은 도전적 투자에는 소극적인 경향을 보인다. 기업 간 거래 분석에서는 비수도권 SW기업의 선박 제조 및 일반 기계 분야 전국 거래액 점유율이 전체산업 평균보다 높은 것으로 나타났다. 지역 주력산업의 디지털 전환 가속화로 SW 수요가 증가함에 따라, 지역 내 산업 특화 SW기업의 발굴·육성 및 해외 선진 SW기업 유치 등 디지털 전·후방 산업 생태계 구축을 위한 정책적 지원이 필요한 상황이다. Executive Summary To overcome population decline and the crisis of local industries, local governments are recognizing software (SW) industry capacity building as a new growth engine. The SW industry is becoming a key driver to create value through convergence with other industries and promote the digital transformation of local key industries. However, domestic SW companies tend to be concentrated in the capital region for reasons such as talent supply and investment attraction, and as of 2022, the sales of non-capital region SW companies accounted for only 12.9% of the capital region. Therefore, policy support is needed for the sustainable growth of the regional SW industry. This article analyzed the status of the SW industry by region based on the ICT Survey from 2016 to 2021, and examined the number of businesses, commercial workers, and production (sales). In addition, financial data of privately held SW companies in the metropolitan area and non-metropolitan area were collected to derive financial characteristics between regions through financial ratio analysis, and the growth rate and share of transaction value between SW companies and other industries were analyzed using the business-to-business transaction database from 2019 to 2022. Through this, we identified the growth trend and financial characteristics of SW companies in non-metropolitan areas and drew policy implications for revitalizing the local SW industry ecosystem. The non-metropolitan SW industry has a higher growth rate than the metropolitan area, but the industry scale and growth conditions are still insufficient. Financial ratio analysis shows that non-metropolitan non-listed SW companies tend to focus on stable business activities and are less likely to invest in challenging investments such as R&D and entering new markets. The analysis of business-to-business transactions shows that non-capitalized SW enterprises have a higher share of national transaction value in ship manufacturing and general machinery than the average of all industries. As the demand for SW is increasing due to the acceleration of digital transformation of key industries in the region, policy support is needed to build a digital pre- and post-industrial ecosystem, including the discovery and development of industry-specific SW companies in the region and attracting advanced SW companies from abroad.

가상융합(메타버스)산업은 코로나 엔데믹 선언과 함께 성장세가 둔화되고 신기술 산업이 겪는 캐즘(Chasm)을 겪었으나, 최근 생성형 AI와의 융합, 신규 디바이스의 출현 등 점진적 혁신을 지속하고 있다. 글로벌 리서치 업체들은 여전히 가상융합산업 시장의 성장을 긍정적으로 전망하고 있으며, 한국은 주목해야 하는 국가 중 하나로 제시하였다. 우리 정부는 국내 가상융합산업 경쟁력 강화를 위해 올해 세계 최초로 「가상융합산업 진흥법」 제정·시행, 가상융합산업 진흥 기본계획 수립 착수 등 적극적인 지원체계 마련 중이다. 가상융합산업은 이제 막 시장이 태동하는 단계로, 불확실한 신시장 환경에서 실효성 있는 산업 육성 정책 수립을 위해서는 산업 수요에 기반한 기초자료 생산이 필수적이다. 미래 국가 혁신성장을 견인하고 복잡한 산업 생태계 육성을 위해서는 데이터 기반으로 과학적 의사결정 할 수 있는 증거 기반 정책 수립이 중요하기 때문이다. 「가상융합산업 진흥법 시행령」에서는 가상융합산업의 체계적인 진흥 추진체계 마련을 위한 필요사항으로 실태조사를 명시하고 있다. 본고는 국내·외 가상융합산업 현황, 국내 가상융합산업 관련 통계 현황과 한계점을 살펴보고, 향후 가상융합산업 현황 파악을 위해 필요한 개선 방안 제시를 목적으로 한다. 이를 위해 가상융합산업 현황을 살펴보고, 국내 가상융합산업 관련 통계 현황 비교를 실시하였다. 이 과정에서 국내 가상융합산업과 관련된 유일한 승인통계인 가상증강현실(VR·AR)산업 실태조사를 기준으로 한계점을 파악하고, 실태조사가 가상융합산업 진흥을 위한 정책마련의 기초자료로서 역할을 수행할 수 있도록 개선방안을 제시하였다. Executive Summary Although the metaverse industry experienced a growth slowdown post-pandemic and chasm, it has shown resilience through ongoing innovations such as generative AI integration and new device launches. Global research firms continue to forecast positive growth for the metaverse market, with South Korea being singled out as a promising market. In a world-first move, the Korean government has enacted the 「Metaverse Industry Promotion Act」 and initiated a basic plan to foster the growth of the domestic metaverse industry. Given the nascent stage of the metaverse industry and the uncertainties of a new market, it is imperative to produce fundamental data driven by industry demands to formulate effective industry development policies. Data-driven decision-making is essential for formulating evidence-based policies that will drive future national innovation and foster a complex industrial ecosystem. The 「Enforcement Decree of the Metaverse Industry Promotion Act」 stipulates a survey as a necessary requirement for establishing a systematic promotion system for the metaverse industry. This study aims to examine the domestic and global status of the metaverse industry, analyze the status and limitations of related domestic statistics, and propose improvement strategies for assessing the future status of the metaverse industry. To this end, we have examined the current status of the metaverse industry and conducted a comparative analysis of relevant domestic statistics. In this process, we focused on the limitations of the “VR·AR industry survey” and proposed improvement strategies to strengthen its role as a foundation for policymaking in the metaverse industry.

AI반도체 등 AI 인프라에 대해 대규모 투자가 이루어지고 있지만, 투자 대비 수익성에 대한 의문이 제기되는 상황에서, SW서비스 기업들이 실질적인 수익을 창출할 수 있는 AI 기반 신서비스 도입모델이 어떤 모습인지 검토할 필요성이 있다. 기존 SW기업들은 주로 기존 소프트웨어에 Copilot 기능을 부가하여 기존의 업무를 보완하는 수준에서 AI를 도입하고 있다. ERP나 CRM 등의 소프트웨어에 챗봇을 통합해 기본적인 업무 생산성을 높이는 데 초점을 맞추고 있는 것이다. 반면, 스타트업들은 AI를 활용해 산업 데이터 분석과 자동화 솔루션 등에서 보다 혁신적인 시도를 통해 새로운 가치를 창출하려 하고 있다. 이러한 상황에서 AI-Native 서비스는 기존 SW서비스를 뛰어넘는 새로운 가능성을 제시하고 있다. 이는 기존 시스템에 의존하지 않고 처음부터 AI에 의존하는 서비스 모델로, 클라우드와 결합해 확장성과 유연성을 강화하고 있다. 이 보고서는 AI 기술을 활용한 산업별 특화 서비스와 새로운 데이터 활용 방식을 통해 비즈니스 모델의 혁신 가능성을 탐구한다. SW기업들은 AI서비스 기업으로의 이행을 준비하는 과정에서, 과거 기술 발전에서 얻은 교훈을 활용해야 한다. AI-Native 서비스를 개발하여 새로운 시장을 장악하는 것이 성공적인 수익화를 이끄는 전략임을 역사적으로 확인할 수 있다. 이를 위해 기업들은 데이터를 효과적으로 활용하고, 기존 시스템과 AI 중심 아키텍처의 통합을 점진적으로 추진하며, 산업별 특화 애플리케이션 개발을 통해 AI 기술의 잠재력을 극대화할 필요가 있다. Executive Summary Large-scale investments are being made in AI infrastructure, such as AI semiconductors, but concerns about the ROI of these investments have arisen. In this context, there is a need to examine what AI-driven new service adoption models look like for software service companies to generate tangible revenue. Incumbent software companies typically adopt AI by augmenting existing software with Copilot features to complement their existing operations. These efforts primarily focus on enhancing productivity in basic tasks by integrating chatbots onto existing software like ERP or CRM systems. In contrast, startups are leveraging AI to create new value through more innovative approaches, such as industrial data analysis and automation solutions. Amid these developments, AI-Native services present new possibilities that surpass traditional software services. These service models are designed to depend on AI from the outset rather than relying on legacy systems, combining with cloud infrastructure to enhance scalability and flexibility. This report explores the potential for business model innovation through AI-driven industry-specific services and novel data utilization methods. As software companies transition into AI service providers, they must draw lessons from past technological advancements. Historically, developing AI-Native services to dominate new markets has proven to be a strategic pathway to successful monetization. To achieve this, companies need to effectively utilize data, gradually integrate AI-centric architectures with existing systems, and develop industry-specific applications to fully realize the potential of AI technologies.

B2B 소프트웨어(SW)의 발전과 신기술의 융합은 산업 메타버스로의 진화를 촉진하고 있다. 기존에 공급망 관리(SCM), 전사적 자원관리(ERP) 등 B2B SW는 주로 기업 간 상호작용과 업무 효율화에 중점을 두었지만, 최근 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등의 기술과 통합되면서 의사결정 지원과 업무 자동화가 더욱 고도화되고 있다. 또한, 이는 가상과 현실세계를 연결하는 확장현실(XR), 디지털트윈(DT) 같은 기술과 결합하면서 산업 메타버스라는 새로운 패러다임이 형성되고 있다. 산업 메타버스는 가상 공간에서 공장 운영, 제품 설계, 직원 교육 등을 가능하게 하여 현실 산업의 디지털화를 촉진하고 있다. 이는 제조, 물류, 의료 등 다양한 산업에서 활용될 수 있으며, 생산성 향상과 비용 절감 등의 실질적 성과를 창출하면서 2030년까지 약 1,000억 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다. 산업 메타버스는 물리적 세계와 디지털 세계의 융합을 통해 가상 환경에서 현실 문제를 해결하고 산업 효율성을 높이는 기술로 이해할 수 있다. 가상 시뮬레이션, 원격 모니터링, 가상 제품 시연, 협업 등을 통해 생산성 향상, 비용 절감, 교육 및 훈련 효율성 증대를 가능하게 한다. 글로벌 빅테크 기업들은 산업 메타버스 플랫폼 선점, 기업 간 파트너십 및 레퍼런스 확보를 통해 생태계를 구축하고 있다. 국내에서도 제조, 국방, 제약 등 다양한 분야에서 도입 사례가 창출되기 시작하고 있으며, 수요기업과 공급기업 간 협력도 가시화되고 있다. 중장기적으로 산업 메타버스 관련 초기 투자와 협력이 증가하고, AI와 XR 등의 기술 발전을 통해 다양한 산업에서 활용이 확대되며, 직원 재교육과 환경적 고려, 그리고 경영진과 직원의 기술 역량 강화가 중요해질 전망이다. 제조업에 특화된 산업 메타버스 플랫폼의 경우, 기술 발전과 AI 융합으로 맞춤형-대량 생산 특화 기능들이 요구되는 방향으로 발전할 것으로 예상된다. 산업 메타버스 도입 활성화를 위해서는 사례 확산, 생태계 구축, 플랫폼 개발, AI 융합, 인력 양성이 중요하다. 첫 번째로, 제조, 의료, 에너지 등 다양한 산업에서 성공 사례를 발굴하고 이를 확산해야 한다. 기술 성숙도와 조직의 수용도를 고려하여 도입 장애를 줄이고, 정부는 도입 초기의 어려움을 해결할 가이드라인과 재교육 지원을 제공할 필요가 있다. 두 번째로, 중소기업의 산업 메타버스 도입 부담을 줄이기 위해 디지털 트윈, XR 등 신기술 도입 지원, 전문 인력 육성, 컨설팅 지원 등이 필요하다. 세 번째로, XR, AI, IoT 등 여러 기술이 융합되므로 다양한 기술 기업 간의 협업이 필수적이다. 정부는 기업, 연구기관, 학계 간 협력을 조율하여 상호 운용 가능한 생태계를 구축해야 한다. 네 번째로, 제조업에 특화된 산업 메타버스 플랫폼을 개발하여 기업들이 쉽게 활용할 수 있도록 제공해야 한다. 다섯 번째로, 산업 메타버스와 AI 융합을 촉진하기 위해 연구개발 지원, 파일럿 프로젝트 운영, 민관 협력 촉진 등 다양한 측면의 지원 제공이 필요하다. 여섯 번째로, 전문 인력 양성을 위해 교육 프로그램 개발 및 산학 협력을 강화하고 재직자 교육과 연구개발 인력 양성도 지원할 필요가 있다. Executive Summary The advancement of B2B SW and the convergence of new technologies are accelerating the evolution toward the industrial metaverse. Traditionally, B2B software like SCM and ERP focused on improving efficiency and interactions between businesses, but recently, the integration of technologies such as AI, big data, and IoT has led to more sophisticated decision-making support and automation. Additionally, the combination of these technologies with XR and digital twin, which bridge the virtual and real worlds, has created a new paradigm called the industrial metaverse. The industrial metaverse facilitates the digital transformation of real-world industries by enabling factory operations, product design, employee training, and more within virtual spaces. This technology is expected to be utilized in various sectors, including manufacturing, logistics, and healthcare, driving real-world improvements such as increased productivity and cost reduction. By 2030, the industrial metaverse is projected to grow into a market worth approximately $100 billion. The industrial metaverse can be understood as a technology that merges the physical and digital worlds, solving real-world challenges and enhancing industrial efficiency within virtual environments. Through virtual simulations, remote monitoring, virtual product demonstrations, and collaboration, it enables increased productivity, cost savings, and improved efficiency in education and training. Global big tech companies are building ecosystems by securing industrial metaverse platforms, forming partnerships between businesses, and gaining references. In South Korea, adoption cases are emerging in sectors like manufacturing, defense, and pharmaceuticals, with visible cooperation between demand-side and supply-side companies. In the mid to long term, early investments and collaborations related to the industrial metaverse are expected to increase, with the expansion of its use across various industries due to the advancement of technologies like AI and XR. In this context, employee reskilling, environmental considerations, and the enhancement of technical expertise among management and employees will become critical. For industrial metaverse platforms specialized in manufacturing, advancements in technology and the fusion with AI are anticipated to drive the demand for features tailored to mass customization. To promote the adoption of the industrial metaverse, it is essential to expand case studies, build ecosystems, develop platforms, integrate AI, and train skilled personnel. First, successful cases in various industries such as manufacturing, healthcare, and energy should be identified and disseminated. By considering the maturity of technology and organizational readiness, adoption barriers can be reduced, and the government should provide guidelines and retraining support to address initial challenges. Second, to ease the adoption burden on small and medium enterprises (SMEs), support for implementing new technologies like digital twins and XR, workforce development, and consulting are needed. Third, as multiple technologies such as XR, AI, and IoT converge, collaboration among diverse tech companies is essential. The government should coordinate partnerships among businesses, research institutes, and academia to establish an interoperable ecosystem. Fourth, an industrial metaverse platform tailored to manufacturing should be developed to enable easy access for businesses. Fifth, to foster the integration of the industrial metaverse with AI, a variety of support measures are required, including research and development funding, pilot projects, and public-private collaboration. Lastly, to develop a skilled workforce, the creation of specialized training programs, stronger academia-industry cooperation, as well as employee training and R&D talent development, are crucial.

오픈소스 개발 방식을 도입한 깃허브 사용자 수가 1억 명을 넘어서고 깃허브 활용 조직의 수가 400만 개를 넘어섰으며, 오픈소스 프로젝트 수도 지속적으로 성장하면서 오픈소스 생태계가 꾸준히 성장하고 있다. 오픈소스 생태계 성장 배경에는 글로벌 기업의 기술적 기여와 재정적 후원이 있었기 때문이다. 리눅스 재단 보고서에서 전체 오픈소스 기여자의 약 88%가 기업과 연관있는 개발자이었으며, 2006년 이후 리눅스 커널 개발 활동에서 기업 비중은 약 75%를 차지하고 있었다. 그리고, 가장 활성화된 오픈소스 재단인 리눅스 재단의 경우 재단 수익의 45%가 기업의 연회비이었으며, 기업들은 행사 후원 등을 포함하여 오픈소스 활성화를 위한 다양한 지원을 제공하고 있다. 그 결과 소프트웨어 생태계에서 오픈소스 선호 비중이 증가하고 있으며 오픈소스 서비스 시장은 2028년 752억 달러에 이를 것으로 전망될 정도로 오픈소스의 산업적 영향력이 계속 커져가고 있다. 실제로 오픈소스 운영체제인 리눅스 커널은 모바일, 서버, 슈퍼컴, 클라우드 분야에서 압도적 영향력을 가지고 있으며, 데이터베이스 분야에서 오픈소스 비중은 절반을 넘어섰다. 또한, 인공지능, 클라우드, 블록체인 등의 SW 신기술 분야에서 오픈소스 전문기업들이 증가하며 영향력을 키우고 있다. 오픈소스의 산업적 영향력 확대로 오픈소스 생태계의 경제적 효과를 새로운 관점에서 분석하는 보고서들이 유럽(EU), 영국, 미국에서 최근 발표되고 있다. 이에 본 보고서는 크런치베이스에서 Open Source Companies로 분류된 기업들의 8개월간(‘23년 8월 ~ ’24년 4월) 변화를 조사하여 최근 증가하고 있는 글로벌 오픈소스 전문기업 현황을 분석하였다. 분석 결과, 오픈소스 전문기업들은 유럽, 북미, 아시아를 중심으로 증가하였고 특히 2021년 이후 증가량이 커지고 있었다. 8개월간 변화에서 추정 매출(Estimated Revenue)과 종사자 수(Number of Employees)가 증가하며 기업 규모가 성장하는 것으로 판단되었다. 그리고 오픈소스 전문기업에 대한 투자가 창업(Seed) 투자를 중심으로 증가하고 있었으며, 연도별 투자 현황에서 2021년 이후 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 그리고 운영 중단(Closed) 기업의 투자 정보에서 M&A 비중이 64.3%를 차지하면서, M&A가 오픈소스 전문기업의 운영 중단에 큰 비중을 차지하며 기업 청산보다 투자금 회수에 다소 유리하다고 판단된다. 마지막 시사점으로 오픈소스 생태계 확산을 3 단계(1. SW 개발자, 2. 빅테크 기업, 3. 오픈소스 전문기업)로 구분하였으며, 글로벌 오픈소스 생태계 변화에 맞춰 오픈소스 사업화 문화 확산을 위한 오픈소스 전문기업 육성 및 글로벌 오픈소스 생태계 참여 지원 필요성을 제기하였다. Executive Summary The number of users of GitHub, which adopted the open source development method, has exceeded 100 million, the number of organizations utilizing GitHub has exceeded 4 million, and the number of open source projects has also continuously grown, so the open source ecosystem grows steadily. The background of the open source ecosystem growth is based on the technical contributions and financial support of global companies. According to the Linux Foundation report, approximately 88% of all contributors were developers related to companies, and since 2006, companies have accounted for approximately 75% of Linux kernel development activities. In the case of the Linux Foundation which is the most active open source foundation, 45% of the foundation's revenue came from corporate membership fees, and companies provided additional supports for open source activation including event sponsorship. As a result, the preference for open source in the software ecosystem is increasing, and the open source service market is expected to reach $75.2 billion by 2028, which is how the industrial influence of open source is growing. For example, the Linux kernel, an open source operating system, has an overwhelming influence in the mobile, server, supercomputer, and cloud sectors, and then the proportion of open source in the database sector has exceeded half. In addition, open source companies are increasing and increasing their influence in new SW technologies such as artificial intelligence, cloud, and blockchain. As the industrial influence of open source expands, reports analyzing the economic effects of the open source ecosystem from an industrial perspective are being published in Europe (EU), the UK, and the US. So, this report analyzed the changes in the status of global open source specialized companies, which have been increasing recently, over the past eight months (August 2023 to April 2024) classified as Open Source Companies by Crunchbase. The analysis results show that open source specialized companies have increased mainly in Europe, North America, and Asia, then the increase has been increasing since 2021. Looking at the changes over the eight months, it was determined that the estimated revenue and number of employees have increased, indicating that the company size is growing. And, investment in open source specialized companies has been increasing mainly in seed investments, and the annual investment status shows that it has increased significantly since 2021. As the proportion of M&A in the investment information of closed companies accounts for 64.3%, it can be seen that M&A has a great impact on the closed operation of open source specialized companies and is advantage for recovering investment funds than liquidating the company. As a final implication, the expansion of the open source ecosystem is divided into three stages (1. SW developers, 2. Big tech companies, 3. Open source specialized companies), and the need to foster open source specialized companies and support participation in the global open source ecosystem to spread the open source commercialization culture in line with these changes in the global ecosystem is raised.

2023 SW산업 실태조사 과학기술정보통신부, SPRi 소프트웨어정책연구소 Software Policy & Research Institute

제1장 조사개요 01. 조사 목적 02. 조사 연혁 03. 조사 내용 04. 조사 범위 및 용어 정의 05. 표본 설계 06. 주요 조사 절차 07. 상대표준오차 제2장 이러닝 공급시장 현황 01. 사업체 일반 현황 02. 이러닝 공급 시장 규모 03. 투자 및 투자 유치 현황 04. 이러닝 인력 05. 해외 시장 진출 현황 06. 사업추진 현황 07. 기술개발 현황 및 시장 동향 08. 이러닝 관련 지적재산권 보유 현황 09. 개인정보보호 수집 및 처리 10. 이러닝 공급 사업체의 경영상 애로사항 제3장 이러닝 수요시장 현황 01. 국내 이러닝 수요시장 규모 02. 개인 03. 사업체 04. 정규교육기관 05. 공공기관 부록 01. 통계표 02. 조사표

제1장 조사개요 01. 조사 목적 02. 조사 연혁 03. 조사 내용 04. 조사 범위 및 용어 정의 05. 표본 설계 06. 주요 조사 절차 07. 상대표준오차 제2장 이러닝 공급시장 현황 01. 사업체 일반 현황 02. 이러닝 공급 시장 규모 03. 투자 및 투자 유치 현황 04. 이러닝 인력 05. 해외 시장 진출 현황 06. 사업추진 현황 07. 기술개발 현황 및 시장 동향 08. 이러닝 관련 지적재산권 보유 현황 09. 개인정보보호 수집 및 처리 10. 이러닝 공급 사업체의 경영상 애로사항 제3장 이러닝 수요시장 현황 01. 국내 이러닝 수요시장 규모 02. 개인 03. 사업체 04. 정규교육기관 05. 공공기관 부록 01. 통계표 02. 조사표

요약문 1. 제 목 : 2023년 국내외 인공지능 산업 동향 연구 2. 연구 목적 및 필요성 ㅇ 생성AI 기술이 전세계적 이슈로 부상 - 2022년 11월 등장한 오픈AI社의 챗GPT(ChatGPT) 이후 인공지능 기술이 다시 한 번 역사적 변곡점을 맞이하면서 급성장 - 관련 하드웨어, 서비스 개발에 대한 투자뿐만아니라 전산업에서 AI융합이 본격화되고 있으며 글로벌 빅테크를 중심으로 한 주도권 경쟁이 치열해 지고 있는 상황 - 한편, 확률적 산출물 조합에 기반한 생성AI 기술의 한계, 생성물의 오남요에 따른 사회적 부작용 등 AI에 대한 국제사회의 규제 움직임도 점차 가시화 - 이에, 알파고(AlphaGo)이후 2010년 중반부터 급격히 진행되고 있는 인공지능 기술의 진화와 함께 사회적, 제도적 추이를 지속적으로 파악하여 시의성 있게 대응하는 정책적 민첩성의 요구도 높아짐 ㅇ 본 연구는 급변하는 국내외 인공지능 산업 동향을 파악하여 국내 산업 경쟁력 강화와 인공지능 활용 확산을 위한 정책 자료를 확보하는 것이 기본 목표 - 주요국, 기관, 학술단체, 주요 기업의 동향을 파악하여 현황을 진단하고, 향후 AI 기술의 발전과 산업을 전망하여 시의적절한 AI 정책을 개발하고 의사결정을 지원할 수 있도록 기초 자료 제공 및 정책 과제 발굴에 활용 - 인공지능 산업 관련 광범위한 조사를 바탕으로 국내외 AI 정책 관련 유용한 자료(정책, 법률, 권고사항 등)을 확보하여 정책 고도화에 활용 3. 연구의 구성 및 범위 ㅇ 인공지능 산업 현황 및 시장에 대한 개괄적 정리 ㅇ 국내 및 해외 주요국·국제 기구 정책 동향 - 주요국에는 미국, 유럽, 중국, 일본, 영국, 캐나다, 독일, 프랑스, 싱가포르 포함 - 국제 기구/회의로 OECD, UN/UNESCO, G7정상회의, 세계경제포럼(WEF) 동향 분석 ㅇ 국내외 인공지능 주요 기업 동향 분석 - 해외 글로벌 빅테크(구글, 마이크로소프트, 메타, 아마존, 오픈AI, 애플, 테슬라 등) 기업 및 국내 주요 기업 (네이버, 카카오)을 포함한 주요 AI 스타트업 동향 포함 ㅇ 국제 학술 단체 연구, 표준기관, 비영리 연구 기관 동향 분석 - IEEE, ACM 및 최상위 AI 컨퍼런스 발표 및 ISO/EC 국제 표준화 동향 - 국내 TTA 인공지능 표준화 동향 및 관련 인공지능 학회 주요 연구 동향 ㅇ 인공지능 교육 및 고용, 인력 개발 관련 동향 분석 4. 연구 내용 및 결과 ㅇ 주요국 및 국제기관에서는 생성AI 관련 규범 정립 및 규제 추진 - 미국은 인공지능 청사진 마련, 신뢰성 있는 AI 개발을 위한 행정명령, 유럽은 인공지능법안 통과, 중국의 생성 AI 지침 마련, G7의 AI행동강령, 일본은 생성 AI 저작권 지침 수립 및 국내에서는 인공지능 기본법 제정 추진 ㅇ 생성AI의 핵심 기술 개발 및 관련 서비스 생태계에서 경쟁력 우위 확보를 위해 주요 기업들은 가치사슬의 수직 통합화를 가속화 - 마이크로소프트, 구글, 메타, 아마존, 엔비디아 등 주요기업들은 인수합병, 전략적 투자를 통해 인공지능 반도체, 클라우드, AI플랫폼(모델), 애플리케이션에 이르는 인공지능 가치사슬의 수직통합화를 통한 경쟁력 강화 ㅇ 생성AI 모델의 고도화, 경량화와 함께 인공지능 신뢰성 확보 연구 확대 - 대규모 컴퓨팅 인프라 투자를 통해 거대언어모델 성능 경쟁을 펼치는 추세에서 비용 효과적인 경량 모델, 오픈소스 활용 움직임이 확대되고 있음 - 특히 생성물의 부정확성, 오류, 환각 현상, 잠재적 편향성 등 신뢰성 문제가 대두됨에 따라 이를 보완하거나 최소화 하기 위한 기술적, 정책적 대응 강화 5. 정책적 활용 내용 ㅇ 본 연구 내용은 정부의 인공지능 정책 수립 (초거대 인공지능 경쟁력 강화, 전국민 인공지능 일상화 전략 등) 및 관련 법안 마련 (인공지능 기본법)을 위한 현황 분석의 기초 자료로 활용 되었음 6. 기대효과 ㅇ 국내외 환경 변화에 대한 시의성 있는 정보 제공으로 정부 정책 대응력 제고 ㅇ 동태적 동향 분석 체계 구축을 통해 일관적이고 지속적인 정책 고도화 기반 마련 ㅇ 업계, 연구자 및 이용자 등 다양한 이해관계자에게 인공지능 관련 정책, 시장, 기업 전략, 표준, 인력, 연구 개발 동향 등 다양한 AI 현황 자료 제공함으로써 민간의 AI 산업 이해도 및 전략 대응력 향상에 기여

해외 주요국은 미래 산업으로서 메타버스의 잠재력과 발전 가능성을 주목하고 있으며, 관련 기술과 산업에 대한 중장기적인 투자 방안 및 산업 육성 정책을 발표하고 있다. (후략)

소프트웨어정책연구소는 급변하는 SW산업의 전략수립 및 사업방향 설정을 위한 통찰력을 제공하기 위해, SW산업의 현황과 관련 메가트랜드 등을 조사하고 분석하여, 2023년 10대 SW산업 이슈를 선정했다.(후략)

메타버스의 적용 범위가 엔터테인먼트, 소셜 등 B2C 시장을 넘어 원격 근무/협업, 훈련교육, 유통, 제조, 의료, 건축, 안전, 국방 등 전 산업 분야로 확대되면서 산업적 활용에 특화된 메타버스가 중요한 화두로 부상하고 있다. (후략)

제1장 조사 개요 1. 일러두기 2. 조사개요 3. 조사 모집단 및 표본 4. 조사항목 및 용어해설 제2장 조사 결과 1. 일반현황 2. 경영 실적 3. 사업 현황 4. 인력 현황 5. 기술 개발 환경 6. 신소프트웨어 7. 해외진출 현황 제3장 부록 1. 세부통계표 2. 조사설문지 3. 소프트웨어산업 품목 분류체계

제1장 조사 개요 1. 일러두기 2. 조사개요 3. 조사 모집단 및 표본 4. 조사항목 및 용어해설 제2장 조사 결과 1. 일반현황 2. 경영 실적 3. 사업 현황 4. 인력 현황 5. 기술 개발 환경 6. 신소프트웨어 7. 해외진출 현황 제3장 부록 1. 세부통계표 2. 조사설문지 3. 소프트웨어산업 품목 분류체계

• 일시 : 2023년 6월 27일(화) 14:30~17:00
• 장소 : 판교 코사이어티 타운홀 (판교역 1번출구 판교테크원타워 3층)

제1장 조사개요 01. 조사 목적 02. 조사 연혁 03. 조사 내용 04. 조사 범위 및 용어 정의 05. 표본 설계 06. 주요 조사 절차 07. 상대표준오차 제2장 이러닝 공급시장 현황 01. 사업체 일반 현황 02. 이러닝 공급 시장 규모 03. 투자 및 투자 유치 현황 04. 이러닝 인력 05. 해외 시장 진출 현황 06. 사업추진 현황 07. 기술개발 현황 및 시장 동향 08. 이러닝 관련 지적재산권 보유 현황 09. 개인정보보호 수집 및 처리 10. 이러닝 공급 사업체의 경영상 애로사항 제3장 이러닝 수요시장 현황 01. 국내 이러닝 수요시장 규모 02. 개인 03. 사업체 04. 정규교육기관 05. 공공기관 부록 01. 통계표 02. 조사표

제1장 조사개요 01. 조사 목적 02. 조사 연혁 03. 조사 내용 04. 조사 범위 및 용어 정의 05. 표본 설계 06. 주요 조사 절차 07. 상대표준오차 제2장 이러닝 공급시장 현황 01. 사업체 일반 현황 02. 이러닝 공급 시장 규모 03. 투자 및 투자 유치 현황 04. 이러닝 인력 05. 해외 시장 진출 현황 06. 사업추진 현황 07. 기술개발 현황 및 시장 동향 08. 이러닝 관련 지적재산권 보유 현황 09. 개인정보보호 수집 및 처리 10. 이러닝 공급 사업체의 경영상 애로사항 제3장 이러닝 수요시장 현황 01. 국내 이러닝 수요시장 규모 02. 개인 03. 사업체 04. 정규교육기관 05. 공공기관 부록 01. 통계표 02. 조사표