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소프트웨어정책연구소 연구보고서
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SW융합 경쟁력 진단체계 구축 및 시사점 : 제조업과 서비스업을 중심으로
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산업혁신을 이끄는 Vertical SaaS 시장의 성장과 시사점
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데이터 상호운용성 및 이동권에 대한 주요국 정책 동향과 시사점
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협력형 해외진출을 통한 SW기업 글로벌 진출 전략 모색
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인공지능의 숨은 동력-소프트웨어의 역할과 함의
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e-book 보기 이슈 ISSUE 양자컴퓨팅과 AI 융합 발전 가능성과 시사점 주요국 AI 인재 양성 및 유치 정책: 현황 및 시사점 컬럼 COLUMN 노벨경제학상이 주목한 슘페터의 후예들과 한국 AI 포토에세이 PHOTO ESSAY 중간-이호준 포커스 FOCUS 정태적 균형에서 동태적 전환으로: 창조적 파괴와 플랫폼·AI 거버넌스
SW중심사회
<p>목차 Table of Contents 정책·법제 ▹ 트럼프 미국 대통령, AI 기반 과학 혁신을 위한 ‘제네시스 미션’ 행정명령에 서명 ▹ 영국 과학혁신기술부, ‘과학을 위한 AI’ 전략 발표 ▹ 호주 정부, AI 산업 발전을 위한 ‘국가 AI 계획’ 발표 ▹ 트럼프 미국 대통령, 주별 AI 규제 제한하는 행정명령에 서명 ▹ 미국 전쟁부, 자체 생성 AI 플랫폼에서 정부용 제미나이 도입 발표 기업·산업 ▹ 앤스로픽, 코딩과 에이전트 성능 강화한 ‘클로드 오퍼스 4.5’ 출시 ▹ 구글, 제미나이 3 프로 기반 이미지 AI 모델 ‘나노 바나나 프로’ 출시 ▹ 오픈AI, 코딩 특화 모델 ‘GPT-5.1-코덱스-맥스’ 출시 ▹ 딥시크, 추론과 에이전트 성능 강화한 ‘딥시크-V3.2’ 모델 2종 공개 ▹ 런웨이, 동영상 생성 AI 모델 ‘젠-4.5’ 출시 ▹ 아마존, 차세대 AI 칩 트레이니엄3 기반 울트라서버 발표 ▹ 옵저버, 2025년 글로벌 AI 인덱스 발표 ▹ 오픈AI, 전문 지식 업무와 장시간 에이전트 작업에 특화된 ‘GPT-5.2’ 출시 ▹ 리눅스 재단, 주요 기업 연합 ‘에이전틱 AI 재단’ 출범 기술·연구 ▹ 앤스로픽, AI 보상 해킹 학습으로 인한 오정렬 현상과 완화책 분석 ▹ 엔비디아, NeurIPS 2025에서 최신 AI 모델과 도구 개발 성과 발표 ▹ 미국 프린스턴大 등 공동 연구진, 다중 에이전트 협업 프레임워크 개발 ▹ 미국 스탠퍼드大, AI 벤치마크의 오류 탐지 자동화 방법론 개발 인력·교육 ▹ 직원의 AI 역량 요구하는 미국 금융기업들, 구직자 AI 사용은 금지 ▹ MIT 연구 결과, AI는 미국 노동시장의 11.7%에 해당하는 업무 역량 보유 ▹ EY 설문조사 결과, 미국 기업들 AI 기반 생산성 향상으로 감원보다 재투자 우세 ▹ 카네기 국제평화재단 분석 결과, 중국 출신 AI 연구자 대부분 미국에 잔류 주요행사일정</p>
AI 브리프
<p>디지털 전환의 가속화로 소프트웨어(SW) 융합은 산업의 부가가치를 높이고 경쟁력을 제고하는 핵심 동력으로 부상하고 있다. 글로벌 산업특화 SW의 성장률은 연평균 15%에 이르고 있으며 국내 역시 이러한 성장추세를 따라 산업별 SW의 성장률이 증가하고 있다. 이처럼 그 중요성이 확대됨에도 불구하고 산업별 SW융합 수준을 객관적으로 진단할 수 있는 체계가 부재하여 효과적인 정책수립에는 한계가 있다. 이에 본 고는 기술‧조직‧환경(TOE) 프레임워크를 기반으로 ‘SW융합경쟁력 진단체계’를 개발하고 시사점을 도출하고자 한다. 우선 기존 진단체계와 선행문헌을 검토하고 TOE 프레임워크를 기반으로 진단체계(안)을 수립하였다. 이후 지표의 타당성과 실효성 확보를 위해 델파이(Delpi) 조사와, 계층화 분석법(AHP)를 결합한 연구방법론을 차용하였다. 분석 대상이 되는 주력산업은 제조업(전자기기, 자동차, 조선)과 서비스업(금융, 보건, 물류)의 6개산업으로 선정하였다. 이 후 해당 분야 산‧학‧연 전문가 28인을 대상으로 3라운드에 걸친 델파이 조사를 통해 기술, 조직, 환경의 대분류 하에 20개 세부측정 지표를 확정하였다. 추가로 AHP 조사를 수행하여 업종별 차등을 두고 가중치를 도출하였다. SW융합경쟁력 진단 체계 도출 및 분석 결과, 제조업과 서비스업의 SW융합은 우선순위에서 차이가 존재했다. 첫째, 기술 측면에서 두 산업 모두 ‘신SW기술 도입’의 중요도가 가장 높은 순위에 있었으나 SW융합의 방향은 제조업의 경우 ‘업무 자동화(2위)’, 서비스업은 ‘기술 간 연계 및 통합(2위)로 가중치가 다르게 나왔다. 이는 제조업이 하드웨어 기반의 공정 효율화에 SW융합을 활용하고 있으며 서비스업은 파편화된 시스템의 유기적인 연결을 통해 고객 경험 향상을 중요하게 여기는 것을 나타낸다. 둘째, 조직 측면에서 제조업은 ’전담인력 보유 수준(5위)‘을 중요하게 평가하여 양적 인력 확보가 중요함을 시사하였으며 서비스업은 ’인력 수급의 적정성(8위)‘을 중요하게 평가하여 비즈니스와 기술을 잇는 고숙련 전문가의 질적 매칭이 중요함을 보여주었다. 셋째, 환경 측면에서 두 산업 모두 ’정부지원 만족도‘와 ’규제개선‘ 등의 정책 요인을 하위권으로 평가하였다. 이는 현장의 수요 대비 정부 정책의 체감도나 중요도가 낮다는 의미로 정책 공급과 시장 수요 간의 미스매치가 존재할 수 있음을 시사한다. 본 이슈리포트는 SW융합경쟁력 진단체계를 도출하여 산업별 SW융합수준을 평가할 수 있는 기준을 제시하였으며 이를 통해 향후 관련 연구 확장 및 정부의 SW융합경쟁력 지원 전략 수립을 위한 토대를 마련하였다. Executive Summary As digital transformation accelerates, software (SW) convergence has emerged as a core driver for enhancing industrial value and competitiveness. While the global market for industry-specific software is growing at an annual average rate of 15%—a trend mirrored in Korea—effective policy-making has been hindered by the absence of an objective system to diagnose convergence levels across different industries. To address this gap, this report aims to develop a ‘SW Convergence Competitiveness Diagnosis Framework’ based on the Technology-Organization-Environment (TOE) framework. To ensure both validity and practical applicability, this study employed a mixed-method approach combining Delphi surveys and the Analytic Hierarchy Process (AHP). The research targeted six key industries: manufacturing (semiconductors, automobiles, shipbuilding) and services (finance, healthcare, logistics). Through a three-round Delphi survey involving 28 experts from industry, academia, and research, 20 detailed measurement indicators were established under the categories of Technology, Organization, and Environment. Subsequently, an AHP analysis was conducted to derive weighted priorities tailored to the distinct characteristics of each sector. The diagnostic analysis revealed distinct strategic priorities for SW convergence between the manufacturing and service sectors. In the technology dimension, while both sectors identified the adoption of new SW technologies as the highest priority, their strategic directions diverged significantly. The manufacturing sector prioritized task automation, reflecting a focus on hardware-based process efficiency. In contrast, the service sector prioritized inter-technology connectivity and integration, highlighting the importance of organic system connections to enhance the customer experience. Significant differences were also evident in the organizational and environmental dimensions. Regarding human resources, the manufacturing sector placed high importance on the retention of dedicated personnel, signaling a critical need for quantitative workforce expansion. Conversely, the service sector valued the appropriateness of personnel supply, indicating a demand for the qualitative matching of high-skilled experts capable of bridging business and technology. Furthermore, both sectors ranked policy factors, such as government support satisfaction and regulatory improvement, in the lower tier of importance. This ranking suggests a mismatch between policy supply and market demand, indicating that the perceived impact of current government policies is low relative to the actual needs of the industrial field. Consequently, this report establishes a foundational standard for evaluating industrial SW convergence levels by deriving a comprehensive diagnosis framework. These findings provide a critical basis for expanding future academic research and formulating evidence-based government support strategies optimized for the specific needs of Korea’s key industries.</p>
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2024 SW융합 실태조사 과학기술정보통신부 SPRi 소프트웨어정책연구소
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