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  • 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.

  • 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.

    • 2024.10.28
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    본 연구는 디지털 전환(DX) 발전 유형에 따른 기업 맞춤형 정부 지원 방향을 제시하는것을 목적으로 한다. 이를 위해 최근 3년간 9개 주요 산업에 속한 1,181개 국내 기업을 대상으로 수집된 SW융합실태조사 데이터를 분석하였다. 분석은 디지털 전환을 촉진하는 주요 요인인 인력, 투자, 기술 수준을 중심으로 이루어졌으며, 이를 바탕으로 기업들을 네 가지 군집으로 분류하였다. 각 군집은 디지털 전환 수준에 따라 ‘DX 선도군’, ‘기술 주도 DX 발전군’, ‘신기술 활용 DX 발전군’, ‘DX 준비군’으로 정의하였다. DX 선도군은 SW R&D 투자 비중이 높고, SW 신기술 도입 및 활용 측면에서 다른 군집보다 앞서 있다. 이들 기업은 충분한 SW 인력을 보유하고 있으며, 디지털 전환의 여러 분야에서 선도적인 역할을 하고 있다. 반면, DX 준비군은 인력, 기술, 투자 측면에서 상대적으로 부족한 상태에 있으며, 디지털 전환 초기 단계에서 기술 인프라 및 전문 인력 부족으로 인한 어려움을 겪고 있다. 기술 주도 DX 발전군은 SW R&D 투자 비중은 높으나, SW 신기술을 실제로 활용하는 인력 비율이 낮다. 이 그룹은 기존 SW 기술을 기반으로 연구와 개발을 추진하며, 기술 중심의 발전을 통해 DX 선도군으로 성장할 가능성을 지니고 있다. 신기술 활용 DX 발전군은 SW R&D 투자 비중은 낮지만, SW 신기술 도입 및 활용 인력 비율이 높다. 이 그룹은 최신 기술 트렌드를 신속히 수용하며 디지털 전환을 가속화하고 있다. 디지털 전환 유형별로 산업 비중, 종사자 규모, 디지털 전환 추진 목적 및 분야, SW 전공자 비중과 조직 분포, 학력 비중, 디지털 전환 시 겪는 애로사항 등을 종합적으로 분석하였다. 그 결과, 기업의 성공적인 디지털 전환을 위해서는 정부가 재정 지원, 기술 인프라 제공, 인재 양성 등 기본적인 지원뿐만 아니라, 각 기업의 디지털 전환 발전 유형에 따른 맞춤형 지원 정책을 마련해야 한다는 결론을 도출하였다. DX 준비군에 속한 종사자 규모가 비교적 작은 기업에는 디지털 전환 부스트업 프로그램을 통해 공동 데이터 센터 및 신기술 체험 공간이 필요하며, 기술 주도 DX 발전군에는 산·학·연 협력 및 대기업 매칭을 통한 기술 개발 지원이 요구된다. 신기술 활용 DX 발전군에는 재직자를 위한 맞춤형 SW 신기술 교육 과정과 다양한 수준의 교육 모듈이 제공되어야 하며, DX 선도군에는 규제 샌드박스를 통해 혁신 기술 테스트를 지원하고, 법률·기술 전문가의 컨설팅 및 규제 완화가 필요하다. Executive Summary This study aims to propose customized government support directions for companies based on the development types of digital transformation (DX). To achieve this, data from the Software Convergence Status Survey, collected over the past three years from 1,181 Korean domestic companies across nine major industries, were analyzed. The analysis focused on key factors driving digital transformation, such as workforce, investment, and technology level, and based on these, companies were categorized into four clusters. These clusters were defined as 'DX Leading Group,' 'Technology-driven DX Development Group,' 'New Technology-utilizing DX Development Group,' and 'DX Preparedness Group,' according to their level of digital transformation. The DX Leading Group has a high proportion of investment in software R&D and leads other groups in the adoption and utilization of new software technologies. These companies have sufficient software personnel and play a leading role in various fields of digital transformation. On the other hand, the DX Preparedness Group is relatively lacking in terms of workforce, technology, and investment, facing challenges such as a shortage of technical infrastructure and skilled personnel in the early stages of digital transformation. The Technology-driven DX Development Group has a high proportion of software R&D investment but a low percentage of personnel utilizing new software technologies. This group promotes research and development based on existing software technologies and has the potential to grow into the DX Leading Group through technology-centered development. The New Technology-utilizing DX Development Group has a low proportion of software R&D investment but a high percentage of personnel utilizing new software technologies. This group rapidly adopts the latest technology trends and accelerates digital transformation. The study comprehensively analyzed factors such as the industrial distribution, size of employees, purposes and fields of digital transformation, proportion of software majors and organizational distribution, education levels, and difficulties experienced during digital transformation, according to the types of digital transformation. As a result, it concluded that, for a company's successful digital transformation, the government should not only provide basic support such as financial aid, technology infrastructure, and talent development but also establish tailored support policies according to each company’s type of digital transformation. For small and medium-sized enterprises in the DX Preparedness Group, a digital transformation boost-up program that provides joint data centers and new technology experience spaces is necessary. For the Technology-driven DX Development Group, support for technology development through industry-academia-research cooperation and matching with large enterprises is required. The New Technology-utilizing DX Development Group needs tailored software new technology education programs for incumbent workers and various levels of educational modules. Lastly, the DX Leading Group should be supported through regulatory sandboxes to test innovative technologies, along with consulting from legal and technical experts and regulatory relaxation.

  • 제 1 장 조사 개요 01. 조사 목적 02. 조사 개요 03. 표본 설계 04. 조사 완료 및 유효표본 05. 주요 조사 내용 제 2 장 조사 결과 01. 일반 현황 및 재무 현황 02. 인력 현황 03. SW 기술 04. 디지털전환 도입 및 수준 현황 05. 데이터 현황 부록 01. 용어 정의 02. 조사 결과 부록표 03. 주요 항목 상대표준오차 04. 조사표

  • 제 1 장 조사 개요 01. 조사 목적 02. 조사 개요 03. 표본 설계 04. 조사 완료 및 유효표본 05. 주요 조사 내용 제 2 장 조사 결과 01. 일반 현황 및 재무 현황 02. 인력 현황 03. SW 기술 04. 디지털전환 도입 및 수준 현황 05. 데이터 현황 부록 01. 용어 정의 02. 조사 결과 부록표 03. 주요 항목 상대표준오차 04. 조사표

  • AI 융합이 강조됨에 따라 기업의 AI 도입·활용 촉진 및 성과 제고를 위한 정책 개발·추진이 활발하게 이루어지고 있으나, 실제 AI 기술을 도입·활용 중인 국내 기업(즉, AI 도입기업)들을 조사·분석한 객관적 자료는 부족한 실정이다.(후략)

    • 2023.08.21
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    세계적으로 디지털 전환이 가속화되고 있지만, 국내 기업의 디지털 전환 추진율은 세계적인 수준에 비해 여전히 낮다. 국내 기업의 디지털 전환 가속을 위해 디지털 전환을 추진하고 있는 실제 기업의 특성을 체계적으로 분석할 필요가 있다.(후략)

  • 제 1 장 조사개요 01. 조사 목적 02. 조사 개요 03. 표본 설계 04. 조사 완료 및 유효표본 5. 주요 조사 내용 제 2 장 조사 결과 01. 일반 현황 및 재무 현황 02. 인력 현황 03. SW 기술 04. 디지털전환 도입 및 수준 현황 05. 데이터 현황 부록 조사표 01. 용어 정의 02. 조사 결과 부록표 03. 주요 항목 상대표준오차 04. 조사표

  • 제 1 장 조사개요 01. 조사 목적 02. 조사 개요 03. 표본 설계 04. 조사 완료 및 유효표본 5. 주요 조사 내용 제 2 장 조사 결과 01. 일반 현황 및 재무 현황 02. 인력 현황 03. SW 기술 04. 디지털전환 도입 및 수준 현황 05. 데이터 현황 부록 조사표 01. 용어 정의 02. 조사 결과 부록표 03. 주요 항목 상대표준오차 04. 조사표

    • 2022.08.05
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    • 일시 : 2022.08.16.(화) 14:00~16:00
    • 장소 : 소프트웨어정책연구소 대회의실 (판교 글로벌R&D센터 A동 4층)
  • 제 1 장 조사개요 01. 조사 목적 02. 조사 개요 03. 표본 설계 04. 조사 완료 및 유효표본 5. 주요 조사 내용 제 2 장 조사 결과 01. 일반 현황 및 재무 현황 02. 인력 현황 03. SW 기술 04. 디지털전환 도입 및 수준 현황 05. 데이터 현황 부록 조사표 01. 용어 정의 02. 조사 결과 부록표 03. 주요 항목 상대표준오차 04. 조사표

  • 제 1 장 조사개요 01. 조사 목적 02. 조사 개요 03. 표본 설계 04. 조사 완료 및 유효표본 5. 주요 조사 내용 제 2 장 조사 결과 01. 일반 현황 및 재무 현황 02. 인력 현황 03. SW 기술 04. 디지털전환 도입 및 수준 현황 05. 데이터 현황 부록 조사표 01. 용어 정의 02. 조사 결과 부록표 03. 주요 항목 상대표준오차 04. 조사표

    • 2022.03.02
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    “Video killed the radio star(비디오가 라디오 스타를 죽였어요).”, “Pictures came and broke your heart(영상이 나오고 당신 마음을 아프게 했죠).” 1979년 싱글 발매된 Buggles의 “Video killed the Radio star”라는 노래가사 중 일부이다. 그동안의 주력 미디어였던 라디오가 비디오로 급격히 바뀌어 가는 과정에서 라디오 기반 스타들이 쇠락해 가는 아쉬움을 표현한 노래인데, 뮤직비디오 채널인 MTV가 개국할 때, 맨 처음 전파를 탄 뮤직비디오이기도 하다.(후략)

  • 제1장 조사개요 01. 조사 목적 02. 조사 개요 03. 표본 설계 04. 조사 완료 및 유효표본 05. 주요 조사 내용 제2장 조사결과 01. 일반 현황 및 재무 현황 02. 인력 현황 03. SW 기술 04. 디지털전환 도입 및 수준 현황 05. 데이터 현황 1. 부록: 용어 정의 2. 부록: 조사 결과 부록표 3. 부록: 주요 항목 상대표준오차 4. 부록: 조사표

  • 제1장 조사개요 01. 조사 목적 02. 조사 개요 03. 표본 설계 04. 조사 완료 및 유효표본 05. 주요 조사 내용 제2장 조사결과 01. 일반 현황 및 재무 현황 02. 인력 현황 03. SW 기술 04. 디지털전환 도입 및 수준 현황 05. 데이터 현황 1. 부록: 용어 정의 2. 부록: 조사 결과 부록표 3. 부록: 주요 항목 상대표준오차 4. 부록: 조사표

  • 디지털 플랫폼 비즈니스는 단순히 수요 공급을 연결하는 역할을 넘어 다양한 산업이 융합해 혁신이 창발하는 플랫폼으로 변화 중이다.(후략)

  • 제 1 장 조사개요 1. 추진 배경 1) SW 투자액 비중 2) SW R&D 투자액 비중 3) 기업부설연구소 및 전담 연구조직 2. 조사 개요 1) 조직별 SW인력 현황 2) 직무별 SW인력 현황 3) 학력별 SW인력 현황 4) 2020년 SW인력 채용 계획 5) SW 신기술 분야 인력 현황 6) SW인력 충원 주요 방법 7) 직무전환 재교육 필요 교과과정 8) 직무전환 재교육 추진 시 애로사항 3. 조사 개요 1) SW 기술 도입 형태 2) SW 기술 외부 개발 이유 3) SW 신기술 도입 현황 4) SW 신기술 실행 단계 5) SW 신기술 도입 형태 6) SW 신기술 도입 시 애로사항 4. 조사 개요 1) 디지털전환 추진 분야 2) 디지털전환 추진 목적 3) 디지털전환 관련 기업전략 4) 디지털전환 관련 조직문화 5) 디지털전환 관련 SW 기술 확보 수준 6) 디지털전환 관련 SW 기술 확보 수준이 낮은 이유 7) 디지털전환 관련 제품/서비스 혁신 수준 8) 디지털전환 관련 공정혁신 수준 9) 디지털전환 관련 비즈니스 모델 혁신 역량 수준 10) 디지털전환 관련 비즈니스 모델 혁신의 주된 고려사항 11) 디지털전환 추진과 관련된 사내 문화 및 환경 12) 디지털전환 추진 시 주된 애로사항 13) 디지털전환 촉진 관련 정부 건의사항 5. 데이터 현황 1) 데이터 수집 여부 및 활용 수준 2) 데이터 수집 및 분석 활용 3) 데이터 분석 역량 부록. 조사표

  • 제 1 장 조사개요 1. 추진 배경 1) SW 투자액 비중 2) SW R&D 투자액 비중 3) 기업부설연구소 및 전담 연구조직 2. 조사 개요 1) 조직별 SW인력 현황 2) 직무별 SW인력 현황 3) 학력별 SW인력 현황 4) 2020년 SW인력 채용 계획 5) SW 신기술 분야 인력 현황 6) SW인력 충원 주요 방법 7) 직무전환 재교육 필요 교과과정 8) 직무전환 재교육 추진 시 애로사항 3. 조사 개요 1) SW 기술 도입 형태 2) SW 기술 외부 개발 이유 3) SW 신기술 도입 현황 4) SW 신기술 실행 단계 5) SW 신기술 도입 형태 6) SW 신기술 도입 시 애로사항 4. 조사 개요 1) 디지털전환 추진 분야 2) 디지털전환 추진 목적 3) 디지털전환 관련 기업전략 4) 디지털전환 관련 조직문화 5) 디지털전환 관련 SW 기술 확보 수준 6) 디지털전환 관련 SW 기술 확보 수준이 낮은 이유 7) 디지털전환 관련 제품/서비스 혁신 수준 8) 디지털전환 관련 공정혁신 수준 9) 디지털전환 관련 비즈니스 모델 혁신 역량 수준 10) 디지털전환 관련 비즈니스 모델 혁신의 주된 고려사항 11) 디지털전환 추진과 관련된 사내 문화 및 환경 12) 디지털전환 추진 시 주된 애로사항 13) 디지털전환 촉진 관련 정부 건의사항 5. 데이터 현황 1) 데이터 수집 여부 및 활용 수준 2) 데이터 수집 및 분석 활용 3) 데이터 분석 역량 부록. 조사표

    • 2021.07.29
    • 9523

    코로나19로 인해 사회·경제 활동이 크게 위축되면서 비대면 기반 원격협업과 소통을 구현하는 가상융합기술(XR)의 필요성이 대두되고 있다.(후략)

    • 2021.01.21
    • 10638

    SW융합실태조사 보고서