• 2017-011

국가 소프트웨어통계체계 개선방안 연구

  • 지은희SW기반정책·인재연구실 수석연구원
  • 최무이가상융합연구실 실장
날짜2018.05.09
조회수11777
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요약문 상세
    • 1. 제 목 : 국가 소프트웨어 통계체계 개선 연구
    • 2. 연구 목적 및 필요성
    • ㅇ 제4차 산업혁명 시대에 소프트웨어가 디지털 전환을 구현하는 핵심동인으로 인식되고, 국가 차원의 소프트웨어 경쟁력 강화가 국정과제로 대두되고 있다. 소프트웨어경쟁력 강화를 위한 정책개발을 위하여 소프트웨어 통계의 생산과 활용방식도 기존의 방식에서 벗어나 전산업에 대한 소프트웨어 통계와 새로운 통계생산방식이 필요한 시점이다.
    • ㅇ 소프트웨어 통계는 통계를 작성, 제공하는 기관마다 분류기준과 조사범위가 상이하여 통계 수치가 상이하여 이용자들이 통계를 원활히 활용하는데 한계가 있다. 공식통계는 통계의 정확성, 신뢰성을 담보해야 하는 동시에, 통계 정보의 적시성, 최신성, 다양성을 원하는 이용자들의 요구를 충족시켜야 하므로 이를 해결할 수 있는 방안 마련이 필요하다.
    • ㅇ 본 연구의 목적은 현행 소프트웨어 통계 활용 현황과 문제점을 분석하고, 통계 이용자들의 수요를 조사하여 변화하는 통계 생산 환경에서 국가 소프트웨어 통계 생산체계를 구축하는 방안을 마련하는 것이다.
    • 3. 연구의 구성 및 범위
    • ㅇ 본 연구는 먼저, 국내 소프트웨어 통계 현황과 활용상의 문제점을 분석하는데, 특히 통계청, 노동부, 과기정통부 산하기관(SPRi, KAIT, NIPA, NIA 등)에서 제공하는 통계에 대한 설명과 자료 활용시 유의사항을 살펴본다.
    • ㅇ 둘째, 해외 소프트웨어 통계와 비교분석을 위하여 분류기준과 주요 항목에 대한 현황자료를 조사, 분석한다.
    • ㅇ 셋째, 현행 소프트웨어 통계의 개선점과 4차 산업혁명 시대에 신규로 수요가 예상되는 소프트웨어 통계에 대한 수요를 조사한다.
    • ㅇ 넷째, 최근 통계 생산환경이 기존의 서베이(Survey) 중심 방식에서 빅데이터를 활용한 통계 생산 방식으로 변화하고 있는데, 이용자가 필요로 하는 다양한 통계 데이터를 적기에 제공하기 위하여 해외의 빅데이터를 활용한 공식통계 생산 및 활용 현황을 벤치마킹하여, 소프트웨어 통계로 활용 가능한 빅데이터 분석 주제를 개발하고, 빅데이터 분석 방법을 연구한다.
    • ㅇ 마지막으로 국가 소프트웨어 통계체계 확립을 위하여 소프트웨어 분류체계 정립, 디지털 전환 시대에 새롭게 요구되는 신규 통계를 생산하는 방안, 그리고 여러 기관에서 제공하는 소프트웨어 통계를 종합적으로 관리하고, 기관간 협력을 증진시킬 수 있는 소프트웨어 통계 콘트롤타워의 역할을 정립하고자 한다.
    • 4. 연구의 내용 및 결과
    • 신규 통계 수요
    • ㅇ 소프트웨어 통계에 대한 활용은 소프트웨어 통계 이용자의 특성별로 차이가 있다. 대학교나 연구소에서는 주로 소프트웨어 산업과 시장변화에 대한 거시적인 현황 자료를 많이 활용하고, 기업에서는 미래 시장 트랜드와 전망에 대한 자료를 주로 활용하고 있다.
    • ㅇ 앞으로 확충되기를 바란 새로운 소프트웨어 통계는 AI, big data, VR, 드론, 블록체인 등에 대한 글로벌 시장 트랜드와 신기술/신시장에 대한 세부적인 통계를 필요로 하고 있다. 또한, 제4차 산업혁명 시대에 필요한 통계는 소프트웨어 산업 뿐 아니라 전산업에서의 소프트웨어 관련 통계, 즉 전 산업과 융합되는 소프트웨어 융합 산업에 대한 시장규모, 소프트웨어 인력 현황과 필요인원, 소프트웨어 R&D 투자 등과 같이 산업의 디지털 전환 현황을 파악할 수 있는 구체적인 통계를 필요로 하고 있다
    • ㅇ 소프트웨어 통계 정보 제공 주기를 단축하고, 보다 더 나아가 실시간으로 정보를 제공해주기를 바라는 기업들의 수요도 늘어나고 있다.
    • ㅇ 제4차 산업혁명 시대의 통계 수요를 충족하기 위해서는 공공 통계로는 한계점이 있으므로 공공부문과 민간부문(포털 및 SNS)의 통계를 연계하여 보다 풍부한 실시간 분석 통계를 생산, 제공할 필요가 있다. 그리고 통계 수치 뿐 아니라 원시데이터(raw data)를 공개하여 모두가 참여하는 통계 커뮤니티를 통해 집단지성 기반 통계 분석과 다양한 형태의 통계가 생산, 유통되어 통계의 활용도를 높일 필요가 있다.
    • ㅇ 또한 여러 기관에서 생산되는 통계가 분류체계와 통계치의 차이로 인한 활용상의 어려움을 해소하기 위하여 유관기관과 협의를 거쳐 표준분류체계를 마련하며 이를 조정하는 소프트웨어 통계 콘트롤타워가 필요하다. 소프트웨어 콘트롤타워는 소프트웨어 통합 모집단을 구축하고, 유관 기관의 소프트웨어 통계의 품질관리를 지원한다.
    • 빅데이터 기반 통계 생산
    • ㅇ 최근, 정보기술의 발달로 통계 생산 환경이 상당히 변화하고 있다. 기존의 서베이를 통한 국가 공신통계 생산이 행정통계나 빅데이터를 활용하여 통계를 생산하는 방식으로 다변화되고 있다. 해외에서는 이미 빅데이터/행정통계 활용 통계 생산체계로의 전환하기 위하여 다양한 연구와 시범과제를 추진하고 있다.
    • ㅇ 국내에서도 소프트웨어 통계를 생산할 때, 높은 비용과 장시간이 소요되는 통계생산방식을 변화시킬 수 있는 방안을 모색해야 할 시점이다. 이를 위해서 먼저 공공 및 민간 부문의 다양한 빅데이터와 행정통계를 활용할 수 있는 연구가 추진되어야 할 것이다. 다만 해외의 선행연구에서 알 수 있듯이, 빅데이터를 활용한 공식통계 생산방식의 신뢰도 제고를 위해서는 설문조사나 전문가 인터뷰를 보완적으로 활용되어야 할 필요가 있다.
    • 5. 정책적 활용 내용
    • ㅇ 디지털 전환 시대에 소프트웨어 통계에 대한 수요가 증대할 것에 대비하여 소프트웨어 통계의 질적, 양적 향상을 위한 전략과 추진과제를 도출하였다.
    • ㅇ 소프트웨어 정책 수립에 필요한 종합지표관리체계를 구축함으로써, 기관별로 분절적으로 생산, 운영되고 있는 소프트웨어 통계 생산체계를 개선 하였다.
    • 6. 기대효과
    • ㅇ 이용자들의 소프트웨어 통계에 대한 개선 요구 사항과 신규 통계 수요를 파악함으로써 소프트웨어 통계 발전을 위한 전략 수립 가능
    • ㅇ 빅데이터를 활용한 다양하고 세분화된 통계를 적시에 제공함으로써 정책의 실효성 제고하고, 빅데이터의 공식 통계 활용에 대한 국제 통계 사회의 논의 주도
  • Summary
    • 1. Title: Improvement of national software statistical system
    • 2. Study Purpose and Necessity
    • ㅇ In the era of the fourth industrial revolution, software is recognized as a key driver of digital conversion, and national competitiveness of software is becoming a national task. In order to develop policies for enhancing software competitiveness,
    • ㅇ It is time to get software statistical data and new statistical production methods for all industries
    • ㅇ The statistical data of software statistics are different because the classification standard and scope of investigation are different for each organization that generates and provides statistical data. Official statistics should ensure the accuracy and reliability of statistics, and meet the needs of users who want timeliness, up-to-date and diversity of statistical information.
    • ㅇ The purpose of this study is to analyze the current status and problems of using software statistics, and to find out the demand of statistical users and to establish a system of national software statistics production in a changing statistical production environment
    • 3. Study Composition and Scope
    • ㅇ This study first analyzes the present status of software statistics in Korea and its application problems. In particular, it explains statistics provided by the National Statistical Office, Ministry of Labor, Ministry of Information and Communication (SPRi, KAIT, NIPA, NIA etc.) Look at
    • ㅇ Second, to analyze and compare overseas software statistics, we analyze and analyze the current status of classification criteria and major items
    • ㅇ Third, examine the improvement of current software statistics and the demand for software statistics that are expected to be demanded in the fourth industrial revolution era
    • ㅇ Fourth, the recent statistics production environment is changing from the existing survey-oriented method to the statistical production method using Big Data. In order to provide various statistical data needed by users in a timely manner, We benchmark the production and utilization of official statistical data, develop big data analysis subject that can be used as SW statistics, and study big data analysis method.
    • ㅇ Finally, in order to establish the national software statistical system, it is necessary to establish a software classification system, to produce new statistics newly required in the digital transition period, to manage the software statistics provided by various institutions, I want to establish the role of the Software Statistics Control Tower
    • 4. Study Details and Results
    • Software Statistics Demand
    • ㅇ The use of software statistics varies according to the characteristics of users of software statistics. Universities and research laboratories mainly utilize the macro industry data on the software industry and market changes, and companies mainly use data on future market trends and forecasts
    • ㅇ The new software statistics demand that needs to be expanded in the future requires detailed statistics on global market trends and new technologies / new markets for AI, big data, VR, drones, and block chains. In addition, the statistics needed during the 4th Industrial Revolution era include not only the software industry but also the statistics related to software in all industries, such as the market size for software convergence industry, the status of software manpower, It needs specific statistics to understand the current state of digital transformation of industry.
    • ㅇ There is also a growing demand for companies that want to shorten the frequency of providing software statistical information and, more importantly, provide information in real time.
    • ㅇ In order to meet the statistical demand in the 4th Industrial Revolution era, there is a limitation in public statistics. Therefore, it is necessary to produce and provide more rich real-time analysis statistics by linking statistics of the public sector and the private sector (portal and SNS). In addition, it is necessary to increase the utilization of statistics by collective intelligence-based statistical analysis and various types of statistics produced and circulated through statistical communities in which all participants participate by disclosing raw data as well as statistical data.
    • ㅇ In order to solve the difficulties in utilization due to the difference of classification system and statistics, the statistical control tower of the software is required to prepare and adjust the standard classification system through consultation with relevant organizations. The software control tower establishes a software integration population and supports the quality control of the software statistics of the relevant organizations.
    • Big data-based statistics
    • ㅇ In recent years, the development of information technology has changed the statistical production environment considerably. National public statistics production through existing surveys is being diversified into the method of producing statistics by using administrative statistics or big data. Overseas, we are already pursuing various researches and pilot projects in order to switch to big data / administrative statistical utilization statistics production system.
    • ㅇ It is time to find ways to change the statistical production method, which requires high cost and long time, when producing software statistics in Korea. To do this, research should be carried out to utilize various big data and administrative statistics in the public and private sectors. However, as can be seen from overseas studies, it is necessary to supplement surveys and expert interviews in order to improve the reliability of official statistical production methods using Big Data.
    • 5. Details of Policy Use
    • ㅇ In order to increase the demand for software statistics in the digital transition period, strategies and proposals for qualitative and quantitative improvement of software statistics were derived.
    • ㅇ By establishing a comprehensive indicator management system for software policy establishment, we improved the software statistical production system that is produced and operated segmentally.
    • 6. Expected Effects
    • ㅇ Strategies for software statistics development can be established by grasping the improvement requirements of users' software statistics and the demand for new statistics.
    • ㅇ Enhance the effectiveness of policies by timely providing diverse and detailed statistics using Big Data, and lead the discussion of international statistical society on the use of official statistics of Big Data.
목차 상세
    • 제1장 서 론
    • 제1절 연구 배경과 목적
    • 제2절 연구 내용과 연구 방법
    • 제2장 국내 소프트웨어 통계 현황 분석
    • 제1절 소프트웨어 통계 현황 및 문제점
    • 제2절 소프트웨어 통계 해설
    • 1. SW산업의 경제적 파급효과
    • 2. SW산업 현황
    • 3. SW시장 현황
    • 4. SW품질 현황
    • 제3장 해외 소프트웨어 통계 현황 분석
    • 제1절 주요국 소프트웨어 통계 현황
    • 1. 미국
    • 2. 중국
    • 3. 일본
    • 4. 영국
    • 5. 독일
    • 6. 프랑스
    • 7. 유럽연합
    • 제2절 국가 간 비교 통계
    • 1. 시장 측면
    • 2. 기업 측면
    • 3. SW신기술 / 융합 분야
    • 4. SW인력 측면
    • 5. 기술 측면
    • 제4장 신규 소프트웨어 통계 수요 분석
    • 제1절 신규 통계 수요조사 개요
    • 1. 추진 배경 및 목적
    • 2. 추진 방법
    • 제2절 소프트웨어 통계 활용 현황
    • 1. 소프트웨어 통계의 활용 목적
    • 2. 소프트웨어 통계 중 유용하게 활용되는 통계
    • 3. 통계 자료에 대한 접근성 및 검색 현황
    • 제3절 소프트웨어 통계 문제점과 개선방향
    • 1. 소프트웨어 통계 활용의 문제점
    • 2. 소프트웨어 통계 분류의 문제점
    • 3. 소프트웨어 통계 개선 방향
    • 제4절 소프트웨어 통계에 대한 신규 수요
    • 1. 신규 소프트웨어 통계 수요
    • 2. 제4차 산업혁명 시대 소프트웨어 융합 관련 통계 수요
    • 제5절 시사점
    • 제5장 빅데이터 기반 통계 생산 관리 방안
    • 제1절 국가 공식통계 생산 환경의 변화
    • 1. 통계 생산 환경의 변화
    • 2. 빅데이터를 활용한 공식통계 생산
    • 제2절 해외 빅데이터 활용 공식통계 현황
    • 1. 미국
    • 2. 유럽
    • 3. 네델란드
    • 4. 호주
    • 제3절 시사점
    • 제6장 국가 소프트웨어통계 체계 개선방안
    • 제1절 국가 소프트웨어통계 개선방안 총괄
    • 제2절 분류체계 정립
    • 제3절 소프트웨어 통계 지표관리
    • 제4절 소프트웨어 통계 컨트롤타워 정립 및 거버넌스 확립방안
    • 제7장 결 론
    • 제1절 요약 및 결론
    • 제2절 정책적 시사점
    • 참고문헌
  • Contents
    • Chapter 1 Introduction
    • Section 1 Research Background and Purpose
    • Section 2 Research Contents and Research Method
    • Chapter 2 Analysis of Software Statistics Status
    • Section 1 Software Statistics Status and Problems
    • Section 2 Software Statistics Explanation
    • 1. Economic Impact of Software Industry
    • 2. Software Industry Status
    • 3. Software Market Status
    • 4. Software quality status
    • Chapter 3 Analysis of the Status of Overseas Software Statistics
    • Section 1 Software Statistics in Foreign Countries
    • 1. US
    • 2. China
    • 3. Japan
    • 4. United Kingdom
    • 5. Germany
    • 6. France
    • 7. European Union
    • Section 2 Cross-country statistics
    • 1. Market Side
    • 2. Enterprise side
    • 3. New Technologies and Software Convergence
    • 4. The software workforce aspect
    • 5. Technical Aspects
    • Chapter 4 Analyzing New Demand for Software Statistics
    • Section 1 Overview of New Demand Survey
    • 1. Background and Objectives
    • 2. Research Method
    • Section 2 Software Statistics Usage
    • 1. Purpose of Utilizing Software Statistics
    • 2. Frequently used software statistics
    • 3. Accessibility and Search Status for Statistics
    • Section 3 Software Statistics Problems and Improvements
    • 1. Problems of Utilization of Software Statistics
    • 2. Problems with Software Statistics Classification
    • 3. Direction of improving software statistics
    • Section 4. New Demand for Software Statistics
    • 1. New Demand for Software Statistics
    • 2. Demand for New Statistics Required in the Fourth Industrial Revolution
    • Section 5 Implications
    • Chapter 5 Big Data Analysis-Based Statistics Production
    • Section 1 Statistics Production Using Big Data
    • 1. Changes in Statistics Production Environment
    • 2. Official statistics production using Big Data
    • Section 2: Example of official statistics using overseas Big Data
    • 1. United States
    • 2. Europe
    • 3. The Netherlands
    • 4. Australia
    • Section 3 Implications
    • CHAPTER 6 IMPROVING THE NATIONAL SOFTWARE STATISTICS SYSTEM
    • Section 1 Establishment of Software Classification System
    • Section 2 Establishment of Software Classification System
    • Section 3 Management of Software Statistics Indicators
    • Section 4 Software Statistics Control Tower Formation
    • Chapter 7 Conclusions
    • Section 1 Summary and Conclusion
    • Section 2 Policy Implications
    • References