• 산업/정책 동향
    • 날짜2024.02.28
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    1. 들어가며 기술적 한계에 봉착해 두 번의 빙하기(AI Winter)를 맞이했던 인공지능(AI) 기술은 최근 들어 하루가 다르게 빠른 속도로 발전하고 있다. 더욱이 AI 기술은 이제 우리가 인지하고 있는 거의 모든 영역에 걸쳐 확산되고 있다. 특히 최근 편의성과 업무 효율성을 극적으로 향상시키는 생성 AI 애플리케이션들이 대거 등장하면서 AI에 대한 대중적 관심이 폭발적으로 증가하고 있으며, 이제는 개인의 일상생활뿐만 아니라 기업들의 업무와 비즈니스에도 AI의 도입·활용이 필수불가결한 요소로 자리잡고 있다. 이렇듯 AI의 영향력이 확대되면서, AI 기술의 주도권을 차지하기 위한 글로벌 경쟁 또한 더욱 격화되고 있다. 주요국들은 AI 기술에 대한 도전적인 투자와 정책 추진을 통해 글로벌 리더십 선점에 박차를 가하고 있으며, 우리나라의 경우에도 글로벌 기술패권 경쟁 대응과 AI 초일류 국가 도약을 핵심 국정과제로 설정해 총력을 기울이고 있다. 본고에서는 글로벌 AI 경쟁상황을 진단하기 위해 우리나라 및 주요국의 AI 기술수준 현황과 최근 변화 추이를 살펴본다. 이를 위해 정보통신기획평가원(IITP)에서 작성하는 국가별 정보통신기술(ICT) 수준 관련 통계인 ‘ICT 기술수준조사’의 최근 5년(2018년-2022년) 결과를 발췌·종합했다. 2. 기술수준 현황 및 변화 추이 ‘ICT 기술수준조사’에서 기술수준은 조사시점 기준 세계 최고기술 보유국 대비 상대적 기술수준을 의미하며, 세계 최고기술 보유국인 미국을 100으로 해 각 국가별 기술수준을 평가·측정한 것이다. 기술수준의 경우, 해당 분야에 대한 종합적 평가(전반적 기술수준)뿐 아니라 기술개발 단계별(기초/응용/사업화) 평가가 함께 이루어진다. 전반적 기술수준(총괄) AI 분야의 전반적 기술수준은 2022년 기준 미국(100%)이 가장 높고, 그다음으로 중국(92.5%), 유럽(92.4%), 한국(88.9%), 일본(86.2%) 순으로 높게 나타났다. 전년(2021년)과 비교했을 때, 미국 대비 주요국의 상대적 기술수준이 모두 저하된 것으로 나타났으며, 이는 미국이 세계 최고기술 보유국의 자리를 유지하면서 주요국과의 기술수준 격차를 벌린 것을 의미한다. 여기서 우리나라의 전년 대비 기술수준 변화가 비교적 적다는 점은 주목할 만하다. 우리나라는 전년 대비 0.2%p 하락했으며, 유럽과 일본은 각각 0.5%p, 0.7%p만큼 하락했다. 하락 폭이 가장 큰 국가는 중국으로, 2022년 AI 기술수준은 전년 대비 0.8%p만큼 하락한 것으로 나타났다. 변화 추이로 보면, 우리나라는 최근 5년 사이 기술수준이 주요국 중 가장 크게 발전한 국가임을 알 수 있다. 2018년 우리나라의 AI 기술수준(총괄)은 세계 최고기술 보유국 대비 81.6% 수준이었으나, 2022년 88.9% 수준으로 7.3%p만큼 향상됐다. 반면에, 일본의 경우, 과거 5년 전과 비교했을 때 미국 대비 상대적 기술수준이 오히려 저하된 것으로 나타났다(2018년 86.4% → 2022년 86.2%). 기초단계 기술수준 기초단계 AI의 기술수준은 2022년 기준 미국(100%)이 가장 높고, 그다음으로 유럽(95.7%), 중국(92.0%), 한국(88.0%), 일본(85.7%) 순으로 높게 나타났다. 이 중 우리나라와 중국 순으로 기초단계 AI의 기술수준이 최근 5년 사이 가장 크게 향상된 것으로 파악됐다. 우리나라의 2022년 기초단계 AI의 상대적 기술수준은 2018년 대비 7.5%p만큼 향상되었으며(2018년 80.5% → 2022년 88.0%), 중국의 경우 2018년 대비 5.2%p만큼 향상된 것으로 나타났다(2018년 86.8% → 2022년 92.0%). 유럽의 기초단계 AI 기술수준은 2020년부터 2022년까지 92.0%로 동일하게 나타나, 지난 3년간 미국과의 격차가 답보 상태인 것으로 파악됐다. 미국 대비 일본의 기초단계 AI 기술수준은 과거 5년 전과 비교했을 때 오히려 낮아진 것으로 나타났다(2018년 86.4% → 2022년 85.7%). 응용단계 기술수준 응용단계 AI의 기술수준은 2022년 기준 미국(100%)이 가장 높고, 그다음으로 중국(92.7%), 유럽(92.6%), 한국(90.1%), 일본(86.5%) 순으로 높게 나타났다. 전년(2021년)과 비교했을 때, 미국 대비 주요국의 응용단계 AI 기술수준이 모두 낮아진 것으로 나타났다. 이는 미국이 세계 최고기술 보유국의 자리를 유지하면서 주요국과의 기술수준 격차를 벌린 것을 의미한다. 한편, 최근 5년 사이 우리나라의 응용단계 AI 기술수준이 가장 크게 향상됐으며, 특히 그 발전속도는 주요국 대비 2배 이상 빠른 것으로 파악됐다. 2022년 우리나라의 응용단계 AI 기술수준은 2018년 대비 8.7%p만큼 향상된 것으로 확인됐다(2018년 81.4% → 2022년 90.1%). 그다음으로는 중국과 유럽 순으로 응용단계 AI 기술수준 발전속도가 빠른 것으로 나타났다(각각 3.7%p, 3.0%p 증가). 이와 반대로 일본의 응용단계 AI 기술수준은 2019년에 전년 대비 소폭 향상됐으나(2018년 86.6% → 2019년 89.0%), 다시 2020년부터 지속 저하되는 추세인 것으로 확인됐다(2019년 89.0% → 2020년 88.1% → 2021년 87.4% → 2022년 86.5%). 사업화단계 기술수준 사업화단계 AI의 기술수준은 2022년 기준 미국(100%)이 가장 높고, 그다음으로 중국(92.9%), 유럽(88.8%), 한국(88.6%), 일본(86.6%) 순으로 높게 나타났다. 이 중 우리나라의 최근 5년 사이 사업화단계 AI 기술수준 성장세가 가장 두드러지는 것으로 파악됐다. 구체적으로, 우리나라의 사업화단계 AI 기술수준은 2018년 82.8%에서 2022년 88.6%로 약 5.8%p만큼 향상됐다. 이와 대조적으로, 유럽과 일본의 미국 대비 사업화단계 AI 기술수준은 최근 5년 사이에 거의 변화가 없었다(각각 0.3%p, 0.2%p 증가). 특히 일본의 경우, 사업화단계 AI 기술수준이 응용단계 AI와 마찬가지로 2020년부터 지속 저하되고 있는 것으로 파악됐다(2019년 88.3% → 2020년 88.0% → 2021년 87.6% → 2022년 86.6%). 3. 기술분야별 기술격차 현황 및 변화 추이 다음으로, 우리나라와 주요국의 AI 기술분야별 기술격차 현황 및 추이를 살펴본다. ‘ICT 기술수준조사’에서 기술격차는 조사시점 기준 세계 최고기술 보유국의 기술수준에 도달하는 데 소요될 것으로 예상되는 시간을 의미한다. 학습지능 분야 기술격차 2022년 기준 학습지능 분야의 세계 최고기술 보유국은 미국으로 나타났으며, 미국 대비 기술격차는 중국(0.9년), 유럽(1.0년), 한국(1.3년), 일본(1.7년) 순으로 적게 적었다. 단지 전년(2021년)과 비교했을 때, 우리나라와 주요국의 미국 대비 학습지능 분야 기술격차에 변화가 없는 것으로 나타났다. 이는 미국이 학습지능 분야에서 주요국과의 기술격차를 유지해, 추격을 방어하는 데 성공했음을 의미한다고 볼 수 있다. 한편, 우리나라는 기술격차 측면에서 가장 큰 변화가 있었던 국가인 것으로 파악됐다. 우리나라의 미국 대비 학습지능 분야 기술격차는 2018년 약 2.0년에서 2022년 약 1.3년으로 0.7년만큼 축소된 것으로 나타났다. 단일지능 분야 기술격차 2022년 기준 단일지능 분야의 세계 최고기술 보유국은 미국으로 나타났으며, 미국 대비 기술격차는 중국(0.3년), 한국(1.5년), 유럽(1.6년), 일본(2.0년) 순으로 적었다. 변화 추이를 보면, 중국의 미국 대비 단일지능 분야 기술수준은 2018년 약 1.2년에서 2022년 약 0.3년으로 0.9년만큼 축소된 것으로 파악돼, 가장 빠르게 세계 최고기술 보유국을 추격하는 국가인 것으로 나타났다. 그러나 중국의 단일지능 분야 기술격차는 2019년 크게 축소된 이후로 변화가 없는 것으로 조사돼, 미국과의 격차가 답보 상태인 것으로 파악됐다. 한편, 중국 다음으로 추격속도가 빠른 국가는 우리나라로 확인됐는데, 우리나라의 미국 대비 단일지능 분야 기술수준은 2018년 약 2.0년에서 2022년 약 1.5년으로 0.5년만큼 축소된 것으로 파악됐다. 특히 우리나라의 단일지능 분야 기술수준은 최근 5년 사이 유럽과 일본을 추월한 것으로 나타났다. 복합지능 분야 기술격차 2022년 기준 복합지능 분야의 세계 최고기술 보유국은 미국으로 나타났으며, 미국 대비 기술격차는 유럽(0.5년), 일본(0.9년), 한국(1.0년), 중국(1.3년) 순으로 적게 조사됐다. AI 전 분야에서 미국에 가장 근접한 기술수준을 보유한 중국이 복합지능 분야에서는 비교대상 국가 대비 열위를 보인다는 점은 주목할 만하다고 사료된다. 한편, 변화 추이로 보면 우리나라와 유럽이 최근 5년 사이 가장 빠르게 세계 최고기술 보유국을 추격하는 국가임을 알 수 있다. 우리나라의 미국 대비 복합지능 분야 기술격차는 2018년 약 2.0년 수준이었으나, 매년 축소되어 2022년 약 1.0년 수준까지 추격한 것으로 파악됐다(1.0년만큼 축소). 유럽의 경우, 2018년 약 1.5년 수준이었으나, 2022년에는 약 0.5년으로 1.0년만큼 축소된 것으로 파악됐다. 단지 유럽의 복합지능 분야 기술격차는 2019년 크게 축소된 이후로 변화가 없는 것으로 나타나, 미국과의 격차가 답보 상태인 것으로 파악됐다. 4. 맺음말 현재 우리나라의 AI 기술수준은 아직 세계 최고기술 보유국인 미국과 중국 등 주요국에 비해 다소 미흡하지만, 본고에서의 분석을 통해 알 수 있듯이 우리나라는 주요 선진국 중 최근의 발전속도가 가장 빠른 국가다. 더욱이 일부 분야에서는 중국과 유럽보다 우위에 있는 것으로 나타난 점도 고무적이다. 한편, 최근 생성형 AI(generative AI)의 등장으로, 글로벌 AI 기술경쟁은 차세대 기술로 전환되는 새로운 국면으로 접어들었다. 우리나라는 이러한 경쟁 패러다임의 변화를 새로운 도약의 기회로 이끌어야 할 것이다. 다행히 과학기술정보통신부는 2023년 4월 「초거대 인공지능 경쟁력 강화 방안」을 선제적으로 마련하고, AI를 포함한 국가전략기술에 대한 2024년 국가연구개발 예산을 확대 편성한 바 있다. 이러한 정책 기조와 노력은 지속 유지돼야 한다. 더욱이, 새로운 경쟁 패러다임 속에서 우위를 선점해야 하는 중대한 시점인바, 민간과 정부가 협력하는 범국가적 노력의 중요성이 더욱 강조된다고 하겠다.

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    • 날짜2023.10.11
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    현대사회를 가장 잘 표현할 수 있는 키워드 중 하나는 ‘융합(Fusion)’이다. 우리는 다양하고 상충되는 가치가 공존하는 융합사회의 시대를 살아가고 있다. 국가의 운영원리가 발전에 기반한 효율성과 정의에 기반한 책임성이 수용되는 방향으로 변화하면서 경제적 가치뿐만 아니라 사회적 가치에 대한 관심이 증가하였다. 발전을 내세우면서도 환경을 소홀히 하지 않고 이윤을 창출하면서도 공정의 가치를 놓치지 않는다. 이러한 융합사회의 모습은 어느 한 영역에서만 보이는 것이 아니라 정부를 포함한 공공부문과 민간기업, 비영리조직 등 다양한 조직에서 동시다발적으로 발생한다. 최근 융합사회에서 빠질 수 없는 키워드가 있다. 바로 환경(Environment), 사회(Social), 지배구조(Government)를 의미하는 ESG다. 언뜻 보면 전혀 다른 키워드를 한데 모아놓은 느낌을 주지만 자세히 들여다보면 세 가지 모두 현대사회에서 필수불가결하고 지속가능한 발전을 위해 융합될 필요가 있는 요소들이다. 이에 국가 단위에서의 제도화가 진행되는 것은 물론 효율성을 강조하는 민간부문에서도 적극적인 대응을 위해 ESG 경영 전략을 도출하고 있다. 즉, 융합사회를 살아가는 모든 주체들은 ESG의 중요성을 강조하는 추세다. 그렇다면 디지털 전환 사회에서 급격한 발전 속도를 보이는 SW기업들의 ESG에 대한 대응은 어디까지 왔을까? 앞으로 SW기업은 빠른 발전 속도만큼 사회적 책임에 대한 압력도 강해질 수 있기 때문에 ESG와의 동거(同居)를 염두할 필요가 있다. ESG 경영 패러다임과 이에 대한 SW기업의 현 주소를 살펴보고 ESG와 SW기업의 동거를 위한 지름길을 모색해보고자 한다.

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    • 날짜2023.03.27
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    1. 들어가며 인공지능(AI), 빅데이터, 5G 등 지능정보기술의 발전과 더불어 코로나19 팬데믹이 앞당긴 ‘디지털전환(Digital Transformation)’은 개인의 일상부터 경제·사회 구조 전반을 변화시키고 있다. 이제 우리의 일상과 업무에 더 이상 디지털과 연관되지 않은 제품이나 서비스를 찾기 어려울 정도로 모든 것이 디지털과 결합하고 있다. 이에 따라 디지털전환은 기업의 경쟁우위 확보 차원을 넘어서, 기업의 생존과 소멸이 달린 문제로 대두되고 있다. 그리고 이러한 흐름에서, 디지털전환은 개별 기업차원을 넘어 국가 경제의 미래를 좌우하는 키워드로 부상하고 있다. 세계 각국 정부는 디지털전환의 중요성에 대한 인식 하에 디지털전환 촉진을 위한 국가 아젠다(Agenda)를 새롭게 발표하고, 경제·사회 전반의 디지털전환을 촉진하기 위한 여러 다양한 정책수단 활용을 통해 국가 경쟁력 확보를 도모하고 있다(대한무역투자진흥공사, 2021). 한편, 디지털전환이 가속화되는 가운데, 그 기반이자 핵심 요소인 소프트웨어(SW) 기술의 중요성 또한 높아지고 있다. 전 세계적으로 SW 원천기술 확보 및 SW산업 육성 경쟁을 벌이고 있으며(박태형 외, 2021), 우리나라의 경우에도 SW R&D에 대한 투자 확대, SW 및 SW융합 확산을 위한 정책 추진 등 다양한 노력을 경주하고 있다. 본고에서는 국가별 정보통신기술(ICT) 수준을 정량화한 통계 자료를 바탕으로 우리나라 및 주요 선진국의 SW기술 발전 추세와 국가 간 경쟁 상황을 파악하고자 한다. 이를 위해, 정보통신기획평가원(IITP)에서 매년 실시하고 있는 ‘ICT 기술수준조사’ 결과 중 최근 6년(2016년-2021년) 간의 SW 분야 결과를 발췌하고, 이를 종합해 연도별 SW기술수준의 변화 추이를 도출한다. 2. SW분야 기술격차 변화 추이 기술격차는 조사시점을 기준으로 세계 최고기술 보유국의 기술수준에 도달하기까지 소요되는 예상 시간을 의미한다. ‘ICT 기술수준조사’에서 SW 분야의 세계 최고기술 보유국은 미국으로 평가됐다. SW의 세부 기술분야인 시스템SW 및 응용SW 분야의 기술격차 변화 추이는 다음과 같다. 먼저, 시스템SW 분야의 미국 대비 기술격차는 중국이 0.9년으로 가장 적고, 그다음으로 우리나라(1.0년)와 유럽(1.0년)이 뒤를 잇는 것으로 나타났다. 일본의 미국 대비 시스템SW기술수준은 1.4년으로 나타나, 비교대상국 중 가장 낮은 수준인 것으로 조사됐다. 변화 추이를 보면, 중국의 미국 대비 시스템SW 기술수준은 2016년 약 2.3년에서 2021년 약 0.9년으로 1.4년만큼 축소된 것으로 파악돼, 가장 빠르게 세계 최고기술 보유국을 추격하는 국가인 것으로 나타났다. 그다음으로 추격속도가 빠른 국가는 우리나라로 나타났는데, 우리나라의 미국 대비 시스템SW 기술수준은 2016년 약 2.1년에서 2021년 약 1.0년으로 1.1년만큼 축소된 것으로 파악됐다. 유럽의 경우, 2016년 시스템SW기술수준이 세계에서 미국 다음으로 높았으나, 2021년에 결국 중국에 추격당한 것으로 나타났다. 다음으로, 응용SW 분야의 미국 대비 기술격차는 유럽이 0.6년으로 가장 적고, 그다음 우리나라(0.8년), 중국(0.9년), 일본(1.1) 순으로 나타났다. 기술격차 측면에서 가장 큰 변화가 있었던 국가는 중국이며, 우리나라가 그 뒤를 잇는 것으로 확인됐다. 중국의 미국 대비 응용SW 분야 기술격차는 2016년 약 2.0년에서 2021년 약 0.9년으로 1.1년만큼 축소됐으며, 우리나라의 경우 2016년 약 1.8년에서 2021년 약 0.8년으로 1.0년만큼 축소됐다. 유럽의 응용SW 기술은 2016년부터 2021년까지 세계에서 두번째로 높은 수준을 유지하는 가운데, 세계 최고기술 보유국인 미국과의 격차는 지속 축소되는 양상을 보였다(2016년 0.9년 → 2021년 0.6년). 이와 달리, 일본의 응용SW기술은 2016년 미국 대비 기술격차가 약 1.2년 정도로 유럽의 뒤를 잇는 높은 수준이었으나, 이후 발전이 정체돼 결국 우리나라와 중국에 추격당한 것으로 파악됐다. 3. SW분야 기술수준 변화 추이 ‘ICT 기술수준조사’에서의 기술수준은 조사시점 기준 세계 최고기술 보유국 대비 상대적 기술수준을 의미한다. 각 국가별 기술수준의 값은 세계 최고기술 보유국인 미국을 100으로 보았을 때의 각 국가별 기술수준에 대한 전문가 평가 결과로 측정된 것이다. 특히 ‘ICT 기술수준조사’에서 기술수준은 기술개발 단계별(기초, 응용, 사업화)로 평가·측정된다. 시스템SW 기술수준 2016년부터 2021년 기간 중 시스템SW 분야 기술개발 단계별 기술수준 변화 추이는 다음과 같다. 먼저, 시스템SW의 기초단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 유럽(91.1), 중국(89.6), 한국(88.9), 일본(86.7) 순으로 조사됐다. 변화 추이를 보면, 중국이 시스템SW 기초단계 기술수준이 가장 크게 향상된 국가인 것으로 나타났다. 중국의 2021년 시스템SW 기초단계 기술수준은 2016년 대비 18.8 만큼 향상됐다(2016년 70.8 → 2021년 18.8). 우리나라의 경우에도 앞서 언급한 중국 못지않은 빠른 속도로 시스템SW 기초단계 분야에서 세계 최고기술 보유국을 추격하고 있는 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 시스템SW 기초단계 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 76.0 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 89.1 수준으로 조사됐다(2016년 73.9 → 2021년 89.1). 흥미로운 점은, 2016년부터 2020년까지 국가 간 시스템SW 기초단계 기술수준 차이가 축소돼 왔으나, 2021년에는 우리나라 및 주요국의 미국 대비 상대적 시스템SW 기초단계 기술수준이 전년과 다르지 않다는 것이다. 이는 세계 최고기술 보유국인 미국이 시스템SW 기초단계에서의 우위를 전년과 동일한 수준으로 유지하는 데 성공한 반면, 다른 국가들은 미국을 추격하는 데 성과가 미흡했다는 의미로 볼 수 있다. 둘째로, 시스템SW의 응용단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 한국(91.5), 유럽(91.2), 중국(90.9), 일본(87.3) 순으로 조사됐다. 우리나라의 시스템SW 응용단계 기술수준은 매년 크게 향상돼 왔으며, 주요 선진국을 추월해 2021년 비교대상 국가 중에서는 세계 최고기술 보유국인 미국 다음으로 높은 것으로 나타났다. 중국의 경우, 시스템SW 응용단계 기술수준이 가장 빠르게 발전한 국가인 것으로 조사됐다. 구체적으로, 중국의 시스템SW 응용단계 기술수준은 2016년 71.8에서 2021년 90.9로 약 19.1 만큼 향상된 것으로 확인됐다. 일본의 시스템SW 응용단계 기술수준은 미약하나마 지속적으로 세계 최고기술 보유국과의 격차를 축소해오고 있는 데 반해, 유럽의 경우 2019년부터 오히려 그 격차가 확대되고 있는 것으로 나타났다. 셋째로, 시스템SW의 사업화단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 중국(92.8), 한국(92.6), 유럽(90.6), 일본(88.3) 순으로 조사됐다. 중국의 시스템SW 사업화단계 기술수준은 매년 크게 향상돼 왔으며, 우리나라 및 주요 선진국을 추월해 2021년 비교대상 국가 중에서는 세계 최고기술 보유국인 미국 다음으로 높은 것으로 나타났다. 우리나라의 시스템SW 사업화단계 기술수준 역시 중국 못지않게 크게 향상된 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 시스템SW 사업화단계 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 75.4 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 92.6 수준까지 추격한 것으로 파악됐다. 한편, 앞서 살펴본 시스템SW 응용단계 기술수준과 유사하게, 일본의 세계 최고기술 보유국 대비 시스템SW 사업화단계 기술수준 격차는 미약하나마 꾸준히 축소돼 왔으나, 유럽의 경우 2019년부터 오히려 그 격차가 확대되고 있는 것으로 확인됐다. 응용SW 기술수준 다음으로, 2016년부터 2021년 사이 응용SW 분야의 기술개발 단계별 기술수준 변화 추이는 다음과 같다. 먼저, 응용SW의 기초단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 유럽(93.0), 한국(90.8), 중국(90.6), 일본(89.9) 순으로 조사됐다. 변화 추이를 보면, 2016년부터 2021년까지 국가 간 응용SW 기초단계 기술수준 격차가 점차 축소되는 추세인 것으로 나타났다. 2016~2021년 사이 비교대상 국가 중에서 응용SW 기초단계 기술수준이 가장 크게 향상된 국가는 중국으로 확인됐다. 중국의 2021년 응용SW 기초단계 기술수준은 90.6으로, 2016년과 비교했을 때 17.1 만큼 향상됐다(2016년 73.5 → 2021년 90.6). 우리나라의 경우에도 응용SW 기초단계 분야에서 앞서 언급한 중국 못지않게 빠른 속도로 세계 최고기술 보유국인 미국을 추격하고 있는 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 응용SW 기초단계 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 78.1 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 90.8 수준으로 조사됐다(2016년 78.1 → 2021년 90.8). 유럽과 일본 또한 미국 대비 응용SW 기초단계 기술수준 격차를 미약하나마 지속적으로 축소해오고 있는 것으로 나타났다. 유럽의 응용SW 기초단계 기술수준은 2016년 87.4에서 2021년 93.0로 약 5.6 만큼 향상됐으며, 일본의 경우 2016년 84.3에서 2021년 89.9로 약 5.6 만큼 향상됐다. 둘째로, 응용SW의 응용단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그 다음으로 한국(94.2), 중국(93.1), 유럽(92.6), 일본(91.6) 순으로 조사됐다. 우리나라의 응용SW 응용단계 기술수준은 매년 크게 향상돼 왔으며, 주요 선진국을 추월해 2021년 비교대상 국가 중에서는 세계 최고기술 보유국인 미국 다음으로 높은 것으로 나타났다. 중국의 경우, 2016-2021년 사이 응용SW의 응용단계 기술수준이 가장 빠르게 발전한 국가인 것으로 조사됐다. 구체적으로, 중국의 응용SW 응용단계 기술수준은 2016년 75.0에서 2021년 93.1로 약 18.1 만큼 향상됐다. 유럽과 일본 또한 미약하나마 미국 대비 응용SW 응용단계 기술수준 격차를 지속적으로 축소해오고 있는 것으로 파악됐다. 유럽의 응용SW 응용단계 기술수준은 2016년 87.3에서 2021년 92.6으로 약 5.3 만큼 향상됐으며, 일본의 경우 2016년 84.3에서 2021년 91.6으로 약 7.3 만큼 향상됐다. 셋째로, 응용SW의 사업화단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 한국(93.5), 유럽(93.2), 중국(93.1), 일본(91.4) 순으로 조사됐다. 특히 타 기술분야 및 타 기술개발단계와 비교했을 때, 응용SW 사업화단계가 세계 최고기술 보유국과 비교대상 국가 간 격차가 가장 적었다. 변화 추이를 보면, 우리나라의 응용SW 사업화단계 기술수준은 매년 크게 향상돼 온 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 응용SW 사업화단계 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 78.0 수준이었으나, 2021년 93.5 수준까지 추격해 비교대상 국가 중에서 세계 최고기술 보유국인 미국 다음으로 높은 수준에 도달한 것으로 파악됐다. 2016-2021년 사이 비교대상 국가 중에서 응용SW 사업화단계 기술수준이 가장 크게 향상된 국가는 중국으로 확인됐다. 중국의 2021년 응용SW 사업화단계 기술수준은 93.1로, 2016년과 비교했을 때 18.9 만큼 향상됐다(2016년 74.2 → 2021년 93.1). 유럽과 일본의 미국 대비 응용SW 사업화단계 기술수준 격차 또한 미약한 정도로나마 지속적으로 축소돼 온 것으로 나타났다. 유럽의 응용SW 사업화단계 기술수준은 2016년 86.5에서 2021년 93.2로 약 6.7 만큼 향상됐으며, 일본의 경우 2016년 83.9에서 2021년 91.4로 약 7.5 만큼 향상됐다. 4. 맺음말 우리나라 및 주요 선진국 간 SW기술 경쟁이 점차 심화되고 있는 것으로 보인다. 지난 몇 년 사이(2016-2021년) SW기술 분야의 국가 간 격차는 지속적으로 축소돼 왔으며, 특히 세계 최고기술 보유국인 미국을 향한 우리나라와 중국의 추격속도가 두드러지게 빨랐던 것으로 나타났다. 결과적으로, 2021년 기준 우리나라 및 주요 선진국의 미국 대비 기술수준 차이는 타 기술분야(예: 클라우드, 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등)와 비교했을 때 상대적으로 적은 편에 속한다([표 9 참고]). 그러나 여전히 우리나라의 SW기술수준은 아직 세계 최고기술 보유국인 미국뿐 아니라 유럽과 중국 등에 비해 미흡한 상황이다. 더욱이 디지털 경제로의 패러다임 전환이 본격화됨에 따라 SW의 중요성이 한층 더 부각되는 가운데, 각국의 SW기술 개발 노력이 확대되면서 세계 최고기술 보유국을 따라잡기가 더욱 어려워졌을 뿐 아니라 오히려 향후 경쟁국에 추월당할 가능성도 있다. 이는 결국 디지털전환의 근간이 되는 SW기술 경쟁에 대응하는 국가 차원의 노력이 더욱 강화돼야 하며, 나아가 일관성·지속성 있는 중장기적 관점의 경쟁력 확보 전략 수립을 통해 이 같은 노력을 뒷받침할 필요가 있음을 시사한다. 기술이 고도화되는 만큼 국가 간 기술격차를 추격하기는 더 어려워지기 때문이다. 또한 앞서 살펴본 바와 같이, 우리나라는 현재 SW기술 개발단계 중 응용 및 사업화 단계에서 비교대상 국가 대비 우위를 보이고 있는 반면, 기초 단계에서는 다소 열위를 보이고 있다. 이러한 결과는 앞으로 우리나라가 SW기술 강국으로 도약하기 위해서는 전략적으로 SW분야의 기초연구 투자를 확대하고 관련 정책을 강화할 필요가 있음을 시사한다. 이를 통해 기초단계 성과를 제고하고, 그동안 누적해온 응용·사업화 단계 기술역량을 발휘해 기초연구 성과를 미래 핵심 원천기술로 발전시켜 글로벌 SW시장에서의 리더십을 확보해야 할 것이다.

    • 산업/정책 동향
    • 날짜2023.03.02
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    들어가며 오늘날 인공지능이 단순 기술을 넘어 경제적·사회적 패러다임을 근본적으로 변화시키고, 다양한 분야와의 융합을 통해 획기적인 혁신을 주도할 것이라는 데 이견을 달 사람은 많지 않을 것이다. AI 기술은 최근 10년 사이 폭발적인 속도로 발전해왔으며(Wang, 2020), 고도화된 AI 기술은 코로나19 팬데믹을 거치면서 디지털전환(digital transformation)을 주도하며 경제·사회의 모든 분야로 확산돼 우리 일상생활에 스며들었다. 이제 AI는 전문가 집단뿐 아니라 일반 대중들에게도 국가경쟁력의 핵심 원천으로 인식되고 있다. 예컨대 지난 2022년 특허청이 제57회 발명의 날을 맞아 실시한 대국민 투표에서 AI가 ‘대한민국 내일을 바꿀 발명 기술’ 1위로 선정된 바 있으며, 최근 과학기술정책연구원(STEPI)이 일반인 800명과 과학기술정책 전문가 200명을 대상으로 실시한 인식조사에서도 AI가 국가 성장을 위해 경쟁력 확보가 필요한 기술 분야 중 상위 1~2위(일반인 2위, 전문가 1위)를 차지하는 것으로 나타난 결과가 그 증거라고 할 수 있다. 한편, AI의 영향력이 급속도로 확대되는 가운데, 선진국을 중심으로 AI 기술패권 경쟁이 치열하게 진행되고 있다(정보통신기획평가원, 2022). 우리나라의 경우에도 이러한 경쟁에 대응함과 동시에 ‘인공지능 초일류 강국’으로의 도약을 위해 다양한 정책적 노력을 진행하고 있다. 최근에는 과학기술정보통신부가 「인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획(안)」을 발표했으며(2023년 1월), AI 기본법 성격인 「인공지능산업 육성 및 신뢰 기반 조성에 관한 법률」이 국회 법안소위를 통과했다(2023년 2월). 그러나 혁신에 혁신을 거듭하고 있는 AI를 중심으로 차세대 신·융합기술 및 시장 선점을 위한 국가 간 경쟁이 날로 격화되고 있는바, 국가적 역량을 결집해 한층 더 적극적으로 대응해야 할 필요가 있다고 하겠다. 본고에서는 AI 정책 기획·평가, 중장기 방향 설정 등의 정책 활동에 활용될 수 있는 기초자료 생성을 목적으로, 국가별 정보통신기술(ICT) 수준을 정량화한 통계 자료를 바탕으로 우리나라 및 주요국의 AI 기술수준 변화 추이를 살펴보고자 한다. 구체적으로, 정보통신기획평가원(IITP)에서 매년 실시하고 있는 ‘ICT 기술수준조사’의 최근 결과를 포함해 지난 6년(2016년~2021년) 간의 AI 분야 조사 결과를 발췌·종합해 연도별 AI 기술수준 변화 추이를 도출한다. 기술격차 변화 추이 기술격차는 조사시점 기준 세계 최고기술 보유국의 기술수준에 도달하는 데 소요될 것으로 예상되는 시간을 의미한다. ‘ICT 기술수준조사’에서 AI 분야의 세계 최고기술 보유국은 미국으로 나타났으며, 미국 대비 AI 분야 기술격차는 중국(0.8년), 유럽(1.0년), 한국(1.3년), 일본(1.5년) 순으로 적게 나타났다. 변화 추이를 보면, 우리나라의 AI 분야 기술격차는 최근 6년 간 축소 추세인 것으로 나타났다. 우리나라의 미국 대비 AI 분야 기술격차는 2016년 약 2.2년으로 평가됐으나, 2021년에는 약 1.3년으로 0.9년만큼 축소된 것으로 파악됐다. 기술격차 측면에서 가장 큰 변화가 있었던 국가는 중국으로 확인됐다. 중국의 미국 대비 AI 분야 기술수준은 2016년 약 2.3년에서 2021년 약 0.8년으로 1.5년만큼 축소된 것으로 파악됐다. 반면에 일본과 유럽의 경우, 미국 대비 AI 분야 기술격차에 거의 변화가 없는 것으로 나타났다. 기술수준 변화 추이 ‘ICT 기술수준조사’에서 기술수준은 조사시점 기준 세계 최고기술 보유국 대비 상대적 기술수준을 의미하며, 세계 최고기술 보유국인 미국을 100으로 해 각 국가별 기술수준을 평가·측정한 것이다. 기술수준의 경우, 해당 분야에 대한 종합적 평가뿐 아니라 기술개발 단계별(기초, 응용, 사업화) 평가가 함께 이루어진다. 전반적 기술수준 전반적인 AI 분야 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 중국(93.3), 유럽(92.9), 한국(89.1), 일본(86.9) 순으로 조사됐다. 여기서 2021년에 두 번째로 높은 기술수준을 보유한 것으로 조사된 중국이 2016년에는 우리나라를 포함한 주요국 중 가장 낮은 기술수준을 보유한 국가라 평가받았었다는 점이 주목할 만하다. 중국의 2021년 AI 분야 상대적 기술수준은 2016년 대비 21.5 만큼 향상됐다(2016년 71.8 → 2021년 93.3). 우리나라의 경우에도 앞서 언급한 중국 못지않은 빠른 속도로 AI 분야 세계 최고기술 보유국을 추격하고 있는 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 AI 기술수준(총괄)은 세계 최고기술 보유국 대비 73.9 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 89.1 수준으로 조사됐다(2016년 73.9 → 2021년 89.1). 기초단계 기술수준 기초단계 AI의 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 유럽(95.7), 중국(92.0), 한국(87.7), 일본(85.6) 순으로 조사됐다. 이 중 중국이 기초단계 AI의 기술수준이 가장 크게 향상된 국가인 것으로 나타났다. 중국의 2021년 기초단계 AI의 상대적 기술수준은 2016년 대비 20.7 만큼 향상됐다(2016년 71.3 → 2021년 92.0). 한편, 우리나라의 기초단계 AI 기술수준 또한 크게 향상된 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 기초단계 AI 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 73.6 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 87.7 수준까지 추격한 것으로 파악됐다. 유럽의 기초단계 AI 기술수준은 지속적으로 미국을 추격하고 있는 데 반해, 일본의 경우 2019년부터 오히려 미국과의 격차가 확대되고 있는 것으로 조사됐다. 응용단계 기술수준 응용단계 AI의 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 중국(93.9), 유럽(93.3), 한국(90.6), 일본(87.4) 순으로 조사됐다. 이 중 중국의 응용단계 AI 기술수준이 2016~2021년 사이 가장 크게 향상된 것으로 나타났다(2016년 72.2 → 2021년 93.9). 우리나라의 경우에도 응용단계 AI 기술수준이 크게 향상된 것으로 파악됐다. 2016년 우리나라의 응용단계 AI 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 74.5 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 90.6 수준까지 추격한 것으로 파악됐다. 반면에, 세계 최고기술 보유국인 미국 대비 일본의 응용단계 AI 기술수준은 2019년부터 지속 저하되고 있는 것으로 나타났다(2019년 89.0 → 2020년 88.1 → 87.4). 유럽의 응용단계 AI 기술수준은 2020년에 전년 대비 소폭 저하됐으나(2019년 92.8 → 2020년 92.1), 2021년 다시 향상되는 추세로 전환된 것으로 조사됐다(2020년 92.1 → 2021년 93.3). 사업화단계 기술수준 사업화단계 AI의 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 중국(94.2), 유럽(89.7), 한국(89.2), 일본(87.6) 순으로 조사됐다. 이 중 중국의 사업화단계 AI 기술수준 성장세가 가장 두드러지는 것으로 나타났다. 구체적으로, 중국의 사업화단계 AI의 상대적 기술수준은 2016년 71.7에서 2021년 94.2로 약 22.5 만큼 향상된 것으로 확인됐다. 우리나라의 사업화단계 AI 기술수준은 앞서 언급한 중국과 마찬가지로 크게 향상된 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 사업화단계 AI 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 73.5 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 89.2 수준으로 조사됐다(2016년 73.5 → 2021년 89.2). 이처럼 우리나라가 가파른 상승세를 보인 것과 다르게, 유럽의 사업화단계 AI 기술수준은 2016~2021년 사이에 거의 변화가 없었던 것으로 나타났다. 일본의 사업화단계 AI 기술수준의 경우, 응용단계와 마찬가지로 2019년부터 지속 저하되고 있는 것으로 나타났다(2019년 88.3 → 2020년 88.0 → 87.6). 맺음말 객관적으로, 우리나라의 AI 기술수준은 아직 세계 최고기술 보유국인 미국과 중국, 유럽 등에 비해 다소 미흡한 것이 사실이다. 그러나 우리나라는 지난 몇 년 사이에 AI 기술 분야에서 눈부신 발전을 이룩했으며, 주요 선진국을 빠르게 추격해왔다. 그리고 현재 우리나라가 AI 분야에서 선진국들을 위협하는 수준에 이르렀다고 보는 것이 무리는 아니다. 더욱이 우리나라의 AI 기술이 2019년까지는 일본에 비해 낮은 수준이었으나, 2020년에는 일본과 유사한 수준에 도달해 결국 그다음 해인 2021년에 일본을 추월한 것으로 나타난 점은 우리나라 과학기술정책의 고무적인 성과로 평가할 만하다. 그럼에도 불구하고, 우리나라가 직면하고 있는 AI 기술패권 경쟁은 여전히 현재진행형이며, 인간 수준의 차세대 AI 시대가 다가오면서 이러한 경쟁이 더욱 치열하게 전개될 것으로 전망되고 있다. 이는 결코 반드시 암울한 이야기만은 아니며, 우리나라가 그간의 성과를 넘어 AI 글로벌 강국으로 도약하는 절호의 기회가 될 수 있다고 사료된다. 물론 이러한 기회를 도약의 발판으로 만들기 위해서는 기 축적한 기술역량 및 산업기반의 결집·연계를 강화하고, 주요 선진국이 리드하고 있는 AI 경쟁 국면에 선제적·적극적으로 대응함으로써 양적 성장의 한계를 벗어나 글로벌 시장에서 확고한 지위를 구축하는 질적 성장을 달성해야 할 것이다. 이를 위해서는 AI 및 AI 융합 R&D에 대한 국가 차원의 투자를 지속 확대함과 더불어 AI 융합 확산을 위한 새로운 법·제도 및 정책방안 발굴, 장기적 AI 국가 전략 수립 및 주기적 개정 추진, 그리고 AI 정책 개발을 뒷받침하는 기초자료의 고도화를 위한 조사 및 정책연구 확대 등이 필요하다고 하겠다.

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    • 날짜2023.01.12
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    팬데믹 기간 소프트웨어 산업에 무슨 일이 있었는가? Ⅰ. 팬데믹 기간 소프트웨어 산업 현황 팬데믹으로 인해 각 산업은 성장성이 위축된 부분도 있지만 성장성이 가속된 부분도 있다. 그 중 소프트웨어 산업은 팬데믹 기간 비대면 업무, 비대면 교육 수요 증가로 성장세를 보인 산업 중 하나이다. 소프트웨어 산업과 타 산업의 성장성 추이를 비교하기 위해 팬데믹이 존재 하지 않았던 2019년을 기준으로 2020년 매출액 증가율을 확인한다. [그림 1]을 보면 전 산업의 평균 매출액 증가율은 –0.6%로 전 산업의 매출액은 전기 대비 소폭 감소하였지만 모든 산업의 성장성이 위축된 것은 아님을 알 수 있다. 구체적으로 예술, 스포츠 및 여가 관련 서비스업과 숙박 및 음식점업의 매출액 증가율은 각각 –40.8%, -18.9%로 팬데믹 기간 성장성이 위축된 반면 소프트웨어 산업과 전문,과학 및 기술 서비스업의 매출액 증가율은 각각 11.3%, 11.8%로 팬데믹 기간 소프트웨어 산업은 성장성이 가속된 것을 알 수 있다. [그림 1]의 한국은행 자료보다 더 최근의 추이를 분석하기 위해 소프트웨어정책연구소의 SW산업분석 DB를 활용하여 2008년부터 2021년까지 소프트웨어 기업의 분기별 매출 데이터를 확인한다. [그림 2]를 보면 국내 소프트웨어 산업의 매출 거래금액 그래프는 2008년부터 2021년까지 장기적으로 우상향하며 성장한 것과 팬데믹 기간에 해당하는 2020년, 2021년에도 매출 거래금액 규모는 꾸준히 증가한 것을 확인할 수 있다. 의 분기별 매출액 증가율을 보면 2021년 소프트웨어 산업은 성장성의 가속화 속도는 떨어졌지만 성장세는 유지하고 있음을 알 수 있다. 또한 2021년 4분기 소프트웨어 산업 매출 거래금액은 약 10조원으로 2008년부터 구축한 SPRi 산업분석 DB에서 분기 최대금액을 기록한 것으로 보아 팬데믹 기간 소프트웨어 산업은 유례없는 호황기를 보낸 것으로 추측한다. 이 기간 소프트웨어 산업의 창업도 증가했다. [표 2]을 보면 2019년 대비 제조업 창업 기업 수는 감소하는 반면 소프트웨어 창업 기업 수는 증가하는 것을 확인할 수 있다. 소프트웨어 산업은 제조업과 달리 재료, 부품, 장비와 같은 자본보다 소프트웨어 개발 인력과 같은 노동이 창업에서 중요한 요소로 작용하여 창업 접근성이 좋은 점, 4차산업혁명과 같은 소프트웨어에 긍정적인 사회적인 분위기의 영향을 받아 창업이 증가한 것으로 추측한다. [그림 3]은 국내 소프트웨어 기업과 타 기업 간 매출 거래 횟수를 의미한다. 매출 거래 빈도 그래프에서 거래 횟수는 팬데믹 기간을 포함하여 장기적으로 우상향하는 것과 2019년 거래 빈도가 급증한 것을 확인할 수 있다. 2019년 이후 거래 빈도는 큰 변화가 없으나, 이 기간동안 매출 거래금액은 2019년 이후에도 꾸준히 증가했다는 것은 거래 건당 금액 규모가 증가했음을 시사한다. Ⅱ. 국내 소프트웨어 시장 분석 지금까지 팬데믹 기간 소프트웨어 산업 전체를 분석했다면, 소프트웨어 시장을 구성하고 있는 세부 품목/서비스를 구분하여 구체적으로 어떤 소프트웨어 품목/서비스의 수요가 증가했는지 확인할 필요가 있다. 와 같이 소프트웨어 산업은 한국표준산업분류를 기준으로 패키지SW, IT서비스, 게임SW, 인터넷 정보서비스로 세분화할 수 있다. 각 소프트웨어 세분류 산업의 대표적인 비즈니스 모델로 패키지SW는 상용화된 SW 프로그램 판매(기업예시: SAP Korea), IT서비스는 기업 정보시스템 구축(기업예시: 삼성SDS), 게임SW는 모바일게임, PC게임, 콘솔게임 판매(기업예시: 넷마블), 인터넷 정보서비스는 인터넷을 통한 온라인 광고(기업예시: 네이버)가 있다. 비즈니스 모델에 따라 B2B 거래를 주로 하는 패키지SW와 IT서비스, B2C 거래를 주로 하는 게임SW와 인터넷 정보서비스와 같이 거래 유형을 기준으로 구분할 수 있다. 를 보면 팬데믹 기간 국내 소프트웨어 시장 규모는 패키지SW, IT서비스와 같은 B2B 시장의 성장뿐 아니라 게임SW와 같은 B2C 시장의 성장 또한 가속화된 것을 알 수 있다. [그림 4]는 SPRi 산업분석DB를 활용한 거래 유형별 소프트웨어 산업 매출 거래금액을 의미한다. B2B 산업인 패키지SW, IT서비스는 4분기에 거래액이 증가하고 1분기에 거래액이 감소하는 싸이클 산업의 추이를 보이는데, 이는 경기에 후행적인 B2B 산업의 특성상 연간 회계연도 마지막 분기에 대규모 IT서비스 구축 사업 등 대부분의 IT 프로젝트가 연말에 집중되는 현상을 반영한다. 소프트웨어 산업과 타 산업과의 연계성을 확인하기 위해 소프트웨어 산업이 어떤 산업에 가장 많은 매출을 발생시켰는지 확인한다. 소프트웨어 산업과 가장 많은 매출을 발생시킨 산업을 기준으로 주된 매출 거래는 ICT 산업 내 거래로 한정할 수 있었으며 은 소프트웨어 산업 세분류별 매출 거래금액이 가장 컸던 산업명을 연도별로 집계한 것을 의미한다. 패키지SW의 경우 협업 관계에 있는 IT서비스 산업간 거래에서 가장 많은 매출을 발생시켰으며 다음으로 시스템, 응용 소프트웨어 개발 및 공급업에 해당하는 패키지SW 산업 내 거래에서 많은 매출을 발생시켰다. IT서비스의 경우 제조업간 거래에서 가장 많은 매출을 발생시켰으며 다음으로 IT서비스 산업내 거래나 협업 관계에 있는 패키지SW 산업간 거래에서 많은 매출을 발생시켰다. IT서비스는 기업 전산망 또는 ERP 구축, 유지보수로 인해 제조업과의 연계성이 큰 것으로 추측한다. 게임SW의 경우 모바일 게임 소프트웨어 개발 및 공급업종에서 가장 많은 매출을 발생시켰으며 게임 개발업체-게임 퍼블리싱 업체 거래와 같은 게임SW산업 내 거래가 활발한 것을 알 수 있다. 인터넷 정보서비스의 경우 포털 및 기타 인터넷 정보매개 서비스업종과의 거래에서 가장 많은 매출을 발생시켰으며 소프트웨어 세분류에 따라 포털 및 기타 인터넷 정보매개 서비스업은 인터넷 정보서비스에 해당하므로 인터넷 정보서비스산업 내 거래가 활발한 것을 알 수 있다. 또한 인터넷 정보서비스-응용 소프트웨어 개발 및 공급업간 거래에서 많은 매출을 발생시키는 것은 배달앱 등 응용 소프트웨어 패키지와 인터넷 정보서비스 업종간 연계성이 큰 것을 의미한다. III. 시사점 팬데믹 기간 소프트웨어 산업이 다른 산업군에 비해 성장을 가속할 수 있었던 이유로 비대면 업무 및 비대면 교육에 활용할 수 있는 패키지SW 또는 IT서비스 수요 증가, 실내 활동 증가로 인한 게임SW 수요 증가 등을 꼽을 수 있다. 팬데믹 기간을 중심으로 소프트웨어 산업 동향을 분석한 결과 매출 거래금액과 매출 거래 빈도가 증가하는 등 전반적으로 산업의 성장세가 지속되었던 것을 확인할 수 있었다. 구체적으로 IT서비스의 경우 제조기업과의 B2B거래로, 패키지SW의 경우 IT서비스와의 B2B 거래로 성장하고 있다. B2B 거래인 IT서비스 기업과 제조기업간 연계성 강화와 IT서비스 기업과 패키지SW 기업간 협업 강화는 소프트웨어 산업의 성장을 견인할 것으로 기대한다. 팬데믹 이후에도 소프트웨어 산업의 성장을 가속화하기 위한 공공부문의 역할로 소프트웨어 품목/서비스를 세분화하여 매출 거래액과 같은 성장성 지표를 모니터링하고 세부 산업별 맞춤형 지원정책을 개발 및 관리하는 것이 중요하다. 예를 들어 SW산업진흥이라는 프로그램으로 편성되는 예산은 2019년 3,619억원, 2020년 4,637억원, 2021년 4,780억원, 2022년 5,184억원 열린재정, 사업별 예산 시계열(2019~2023년)으로 매년 소프트웨어에 대한 정책지원 규모는 늘고 있는데 해당 프로그램으로 편성되는 세부사업은 크게 SW인재 양성, SW기술 개발, SW산업기반 확충으로 세분화하여 모니터링할 수 있다. SW산업진흥 프로그램 이외에도 정부의 각 부처에서 집행하는 소프트웨어 관련 예산을 범주화하여 통합 관리하는 것과 공공부문에서 구매하는 SW품목/서비스 구매액을 산출 및 모니터링하는 연구를 진행할 필요가 있다.

    • 산업/정책 동향
    • 날짜2022.09.30
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    김성옥 연구위원 정보통신정책연구원 xingyu@kisdi.re.kr 디지털화와 플랫폼 기반 글로벌 가치사슬의 변화 디지털화는 우리가 생각했던 가치의 모든 것을 변화시킨다. 가치의 정의, 가치가 창출되는 방식, 가치의 목표. 우리가 생각하는 가치는 그간 기업 단위에서도 다르지 않다. 급격한 변화와 변화에의 적응, 그 안에서 지속가능성을 확보하는 일련의 행위가 디지털화되고, 기업이 가치를 포착하고 생성하는 과정이 변화한다. 기업이 가치를 포착하고 확보해나가는 과정, 그 과정에서 생겨나는 전후방 이해관계자들과의 관계, 가치를 통해 수익을 극대화하는 과정은 가치사슬로 표현된다. 즉, 가치사슬은 기업에서 경쟁전략을 세우기 위해, 자신의 경쟁적 지위를 파악하고 이를 향상시킬 수 있는 지점을 찾기 위해 사용하는 모형이다. 전통적인 경제체제에서 가치사슬이 하나의 가치사슬(R&D, 생산, 유통, 소비)로 연결된 파이프라인 경제였다면, 디지털 전환 과정에서 가치사슬은 외부 생산자와 소비자의 상호작용으로 새로운 가치 창출이 가능한 플랫폼 기반 경제(규모의 수요경제)로 변화된다. 마셜 밴 앨스타인, 상지트 폴 초더리, 제프리 파커(2017), 『플랫폼 레볼루션』, 이현경 옮김, 재인용: 이진휘(2019. 5. 27.), “오픈소스 동향과 시사점”, 이슈리포트 2019-13, 정보통신산업진흥원. 각자의 우위를 바탕으로 한 중간재, 인력이동을 통한 글로벌 가치사슬의 견고함보다는, 디지털화를 통한 데이터나 원거리 서비스 기반의 연계가 강화되고, 외부충격에 유연하게 대응할 수 있는 형태로 가치사슬이 재구성되어가는 중이다. 이 재구성의 중심에는 플랫폼이 있다. 플랫폼 기반의 가치사슬은 이전 ICT 서비스 산업이 가지고 있던 전통적인 가치사슬과는 확연히 다른 형태로 구성된다. 공급자, 수요자, 제3자 개발사, 투자자, 유통과 마케팅, 인프라 등 각종 주체와 리소스가 얽힐 수 있는 공간을 제공하고, 이 다양한 이해관계자들이 보유한 자원과 가치를 통합, 새로운 가치를 창출하여 수요자에게 전달한다. Cennamo(2020)에 따르면, 플랫폼은 기업의 재화와 서비스가 최종 수요자에게 가치를 창출, 전달할 수 있게 해주는 새로운 인프라스트럭처이다. Carmelo Cennamo(2020). Competing in digital markets: A Platform-based perspective. 쉽게 말하면, 기존 가치사슬 상의 행위와 요소, 즉 인프라, 기술개발, 생산과 유통 등이 플랫폼을 중심으로 ‘통으로 녹아드는’ 형태이며, 플랫폼은 클라우드 인프라와 SaaS 형태로 모듈화된 기술을 제공하여 기업들이 그 위에서 또 다른 혁신 제품과 서비스를 생산할 수 있도록 돕는다. 조금 더 조밀하게 들여다보자면, 가치사슬 행위 중 인프라와 R&D는 빅테크 기업들이 제공하는 클라우드와 기술서비스, SaaS로 대체되어가는 경향을 보인다. 포터의 가치사슬에서 기업이 비용을 낮추고 수익을 올려 가치를 창출하는 본원적 활동(기업 내부 물류, 생산, 유통/외부물류, 판매)와 지원활동(인프라, 연구개발, 구매/조달 등)은 각각의 단계가 플랫폼 서비스화 되거나, 플랫폼 기반의 외부 서비스 활용을 통한 즉각적인 보완이 가능해지는 것이다. 즉, 플랫폼이 모듈화되고 범용화된 형태의 기술과 서비스를 제공함으로써, 이전에는 기업 자체의 역량과 시간, 금전적 비용을 쏟아부어야 했던 기술개발과 인프라 구축, 물류 체계 구축과 판매경로 확보 등이 훨씬 간소화된 형태로 이루어질 수 있게 된 것이다. 클라우드와 AI 등 기술 발전에 따라 기술플랫폼 기반의 보완재 확보가 더욱 쉽게 일어나면서, 기업의 비즈니스 가치사슬 변화를 촉진한다. 특히, 기업의 인프라 도입을 용이하게 할 뿐 아니라 기술도입의 경로가 되는 클라우드의 발전, AI 기술의 범용화 등은 가치사슬의 변화를 촉진하는 중요한 기반이 된다. 클라우드 AI 기반의 가치사슬 변화 클라우드는 컴퓨팅 파워와 인프라에 대한 민주화된 접근방식을 제공하고, 소규모 회사가 비용 부담을 낮추고 최신 인프라에서 비즈니스를 확장할 수 있도록 하여, 신생기업의 진입장벽을 완화하고 산업지형을 바꾸는 게임체인저로 기능한다. 단순 인프라로서의 기능을 넘어, 급속도로 증가하는 데이터를 가치 있는 정보로 관리하는 수단을 제공하고, 혁신적인 기술을 애플리케이션 형태로 탑재, 수요자에게 연결한다. 또한, SaaS 시장의 성장과 클라우드 마켓플레이스는 무료 SW를 실험할 수 있는 공간을 제공하여, 기술력 대비 마케팅 역량이 취약한 신생기업들의 서비스가 시장에 노출되어 고객경험을 쌓을 수 있도록 하여 진입장벽을 해소하는 데 기여한다. 이런 이유로, 디지털화 과정에서 클라우드 채택은 필수불가결한 요소로 간주되며, 비즈니스의 유연성 확보(39%), 유지보수 수고 절감(30%), 비용 절감(17%) 등의 이유로 기업의 클라우드 전환이 진행되는 중이다(Gartner, 2021. 8.). 아마존, MS, 구글 등 주요 사업자는 클라우드 서비스를 자사 제품에 통합 제공하여 하드웨어에 대한 별도 투자없이 기업들이 컴퓨팅 자원과 기술 도구를 활용할 수 있도록 지원하며, 이는 기업의 디지털화와 혁신을 손쉽게 촉진하는 McKinsey(2021. 2)는 클라우드로 인한 가치의 차원(Dimension of value)을 다음과 같이 분류하고, 각 산업섹터의 기업들이 클라우드를 통해 상당한 가치를 얻을 수 있을 것으로 분석한다. 클라우드의 도입은 비용 최적화와 리스크 경감, 제품 혁신과 규모화를 통한 기업 혁신에 도움이 되어 가치의 확대에 일익한다는 것이다. 수요기업의 클라우드 도입 주요 이유도 IT 관리와 비용 효율화에서 클라우드 사업자들이 제공하는 혁신 응용기술 활용 목적으로 변화하는 중으로, 수요에 부합하는 기술환경 및 툴의 지원 여부가 날로 중요해져 가고 있다. 이러한 형태의 가치사슬이 구현되기 위해서는 개방과 공유 두 가지가 필수적인 전제이다. API 등의 발전은 기업의 비즈니스와 외부와의 연결을 촉진하면서 기업의 가치사슬을 확장시키고, 기술과 데이터, 알고리즘 등의 자산에 빠르게 접근하여 보완할 수 있게 해주는 역할을 하며, 핵심 리소스와 지식재산권, 사용권을 개방, 공유한다. 즉, 클라우드는 오픈리소스(open resource)를 통해 각기 다른 이용자집단(개발자, 기업, 소비자 등) 간 개방형 네트워크를 형성하고 협업과 상호작용을 통해 기업들이 빠른 혁신과 가치창출 프로세스를 만들어내는 기반으로 작용한다. 즉, 클라우드 플랫폼을 중심으로 API와 SDK 등을 통해 보완재의 개방과 공유가 촉진되며, 클라우드 서비스, 기업용 애플리케이션을 통한 인프라, 기술, 서비스 등의 리소스를 제공하는 CSP(클라우드 서비스 제공자, Cloud Service Provider)가 공급자로, 공급자가 제공하는 인프라와 서비스를 기반으로 제3의 서비스를 제작하여 판매하거나 최종 소비하는 개발사, 기업이나 개인이 수요자로 기능하게 된다. 또한, 서비스 개발 과정에서 수집된 데이터와 정교해진 서비스는 다시 플랫폼으로 환원, SaaS 제품과 서비스는 클라우드 플랫폼의 마켓플레이스에 탑재되어 클라우드의 차별화된 경쟁력으로 작용할 수 있어, 공급자-플랫폼-수요자가 상호보완 관계를 이루는 생태계형 가치사슬을 조성하게 되는 것이다. 클라우드 위에 얹어진 대표적인 혁신기술이자, 가치사슬의 재구성을 촉진하는 기술은 AI이다. AI 기술이 범용화되어가면서, 많은 기업은 AI를 활용하여 비용절감, 새로운 제품과 서비스의 생산, 타겟광고 등을 통한 이용자 규모 확대와 서비스의 고도화 등 가치창출과 가치확보를 진행한다. 이 과정에서 범용 혹은 특정 업무에 특화된 AI 애플리케이션과 머신러닝 개발 플랫폼의 제공 여부, R&D, 자금, 판매, 파트너 생태계, 광범위한 지리적 접근성, AI 역량, 툴의 범위, 데이터 가용성 등의 자원을 중심으로 시장에서 경쟁한다. Mckinsey(2021)는 기업의 AI 적용 비즈니스 기능을 마케팅·판매, 제품과 서비스 개발, 공급망 관리, 제조, 서비스 운영, 전략과 기업 재무, 리스크, 인사 8개 카테고리로 나누어 기업의 적용 정도와 효과를 조사하였다. Mckinsey(2021). Global AI Survey: The State of AI 마케팅·판매는 고객 서비스 분석 고객 세분화, 채널 관리, 구매 가능성 예측, 마케팅 예산 분배 등을 포함하고, 제품 및 서비스 고도화는 제품 및 서비스 개발과 개발 사이클 최적화, 특징 최적화, AI 기반의 고도화 및 새로운 제품 출시, 공급망 관리는 물류 네트워크 최적화, 판매와 부품 전망, 재고 최적화 등을, 서비스 운영은 콘택트 센터 자동화, 예측 가능한 서비스와 조정 등의 행위를 포함한다. 개별 행위는 모두 기업의 가치사슬에 해당하는 것으로, 기업의 가치사슬에 AI가 어떤 목적으로 얼마나 도입이 되었는지를 살펴볼 수 있는 근거로 활용할 수 있다. 해당 조사에 따르면 2020년 기준, AI를 도입한 기업들의 79%가 비용절감을, 67%가 수익증대 효과를 경험하였고, 그중 마케팅·판매, 제품 및 서비스 개발 측면에서 AI 도입을 통한 수익증대가 가장 눈에 띈다. 또한, 서비스 운영과 제조 분야 적용을 통해 비용 절감에 큰 효과를 보았다. 포터의 가치사슬에 대입하면, 기업들은 가치사슬의 지원활동에 해당하는 인적 자원관리, 기업 하부구조 등과 본원적 활동에 해당하는 내외부 물류, 제조, 생산, 마케팅, 영업, 서비스 전 단계에서 비용절감과 매츨증대 목적으로 AI를 도입하고 있으며, 마케팅과 세일즈, 제품 개발 등에서 성장효과를 보고 있는 것이다. 그뿐만 아니라, AI 기반 서비스가 보편화되면서, 공급자에서 수요자에게 일방적으로 전달되던 가치의 흐름은 공동 가치창출(co-creation)로 바뀌고 있다. AI 기반 서비스의 수요자에게서 발생하는 데이터가 무엇보다 중요한 리소스가 되고 있기 때문이다. 플랫폼 기반의 글로벌 가치사슬 변화는 지속 가능한가? 글로벌 국가 단위로 확장해 보자면, AI 기술플랫폼의 등장으로 인해 기술우위를 확보하지 못하는 로컬 플랫폼들이 로컬 데이터를 활용하여 차별화와 특화를 꾀하는 것이 가능해짐으로써, 내수시장을 기반으로 하는 로컬 플랫폼이 글로벌 플랫폼으로부터 내수를 방어하는 현상이 나타나고, 내수를 기반으로 성장한 플랫폼이 글로벌화를 진행하는 모습도 목도할 수 있다. 또한, 글로벌 플랫폼들에게도 로컬 소비자가 생산하는 데이터의 중요도가 배가되면서, 로컬에서 창출되는 가치가 글로벌 가치사슬의 상류로 흘러 들어가는 모습도 강화되고 있다. 이에 따라 알리바바·텐센트·네이버·카카오, 그랩 등 로컬에 뿌리를 둔 플랫폼 기업들의 약진이 가능해졌고, 플랫폼 기반의 자원통합과 수직·수평적 확장을 통해 기존 선도국 기업들이 차지하던 글로벌 가치사슬의 상하류 부문으로의 이동, 기술과 플랫폼 기반 고부가가치화 실현을 통한 스마일커브 자체의 상향이동을 할 수 있었다. 원천기술과 클라우드, AI 등의 플랫폼을 미국 기업들이 장악하고 있다면, 그 플랫폼 위에 구현되는 새로운 서비스 모델들은 국가 단위로 출현하는 양상이 가능해진 것이다. 후발국들은 선도국에서 출현한 서비스 아이디어를 로컬 맥락에 맞게 응용, 개선하면서 자체적인 로컬 플랫폼 서비스를 만들어내고 있다. 한국의 쿠팡, 중국의 바이트댄스, 인도의 플립카트 등 고유한 특성을 가진 유니콘 기업들이 대거 탄생할 수 있었던 것도, 이들 기업이 글로벌 가치사슬 안에서 범용화되고 모듈화된 핵심기술과 부품, 개방형 협력을 기반으로 했기에 가능한 것이었다. 우리 역시 마찬가지이다. 네이버와 카카오 등 국내의 대형 플랫폼 기업들 또한 클라우드와 AI 기반으로 생태계를 형성해 나가면서 국내 기업들의 디지털화를 촉진하고 있음은 주지의 사실이다. 이외에도, 2022년 8월 기준 총 15개의 기업이 유니콘리스트에 이름을 올리면서 비약적인 발전상을 보인다. 그간 한국의 유니콘기업 중 혁신 기술기업이 부재하다는 평을 받아온 데에 반해, 15개 중 의약 기업인 에이프로겐, 화장품 기업인 GP클럽과 LP코스메틱을 제외한 나머지 12개가 모두 기술기업이며, 특히 2020년에서 2022년 사이 7개가 유니콘 기업으로 폭발적인 가치상승을 보였다. 이들은 모두 해외의 클라우드를 활용하는 SaaS 기업이자, 공급자와 소비자를 매개하는 플랫폼 기업으로 출발하고, 글로벌 시장을 지향하면서, 소비자 접점을 가진 서비스 기업에서 축적한 데이터와 기술력을 바탕으로 관련 분야 기술 솔루션을 제공하는 SaaS 기업으로 변모하기도 한다. ‘야놀자’가 그 대표적인 사례로, 숙박거래 플랫폼에서 종합 여행플랫폼으로의 다변화를 넘어서서, 2021년에는 야놀자 클라우드를 설립하여 호텔 운영 시스템을 클라우드 기반으로 제공하는 솔루션 SaaS 기업으로 거듭나고 있으며, 이 솔루션을 바탕으로 글로벌화를 진행 중이다. 그러나 수직적 분업구조에서 탈피한 수평적 네트워크 관계, 그리고 후발주자들의 거센 도약은 지속가능한 것일까에 대해서는 의문이 남는다. 디지털 보호주의의 강화와 불거지는 지정학적 리스크를 보면 모듈화되고 범용화된 리소스 제공자, 개방과 공유를 통한 상호혁신의 촉진자로서의 플랫폼의 기능, 이러한 기능으로 촉발된 가치사슬의 재구성, 그 속에서 가능한 후발주자들의 비약적 혁신이 과연 언제까지 지속가능할 수 있겠냐는 질문을 제기하게 된다. 위에서도 언급했듯이, 디지털 세상에서 유용한 플랫폼 기반의 가치사슬은 데이터의 자유로운 흐름과 서비스의 초국경성, 개방과 공유를 전제로 한다. 지정학적 리스크와 데이터 지역화 등의 문제는 클라우드의 본질인 데이터의 자유로운 이동과 위치독립성, 초국경적 특성을 가로막아, 향후 클라우드 시장 지형의 변화를 촉발할 수 있는 요인이다. NIKKEI Asia(2021. 8. 18.)는 미중 갈등과 미국의 데이터 안보 기조로 인해 클라우드 시장에서도 미중 양 진영의 분리가 표면화될 우려가 존재함을 제시했고, 실제로 틱톡 서비스를 제공하는 바이트댄스가 중국 이외의 비즈니스에 알리바바 클라우드 사용을 중단하는 등의 조치를 진행한 바 있다. 데이터 지역화의 심화는 클라우드의 기본 전제인 데이터의 국경 간 자유로운 전송과 저장을 제한하여, 클라우드 서비스의 전반적인 효율성을 저하시킬 우려가 있다. 특정 위치에 데이터 시설을 배치하도록 하는 요구는 클라우드 제공자의 위치 최적화를 가로막거나 대상 시장에 대한 서비스를 제한하도록 할 수 있어, 클라우드 서비스의 개방성과 접근성이 저해되고 제한적이고 탄력성이 떨어지는 네트워크 성능의 웹으로 변질될 가능성이 제기된다(Bitthal Sharma, 2021. 8.). 또한, 인프라와 기술의 제공을 통해 후발주자들의 빠른 혁신이 가능한 생태계를 조성한다는 측면에서 플랫폼 기반의 가치사슬 변화는 긍정적으로 평가할 수 있으나, 기술을 제공하는 거대 플랫폼들이 다른 플랫제품/서비스 생산자들의 생성력(generativity)을 억제하는 효과를 가져왔다는 비판도 제기된다. 이들 플랫폼이 제공하는 AI 기술 등은 자체 기술개발이 힘든 기업들에게 빠르고 손쉬운 혁신의 기회를 주는 것이 사실이나, 거대 플랫폼에 대한 기술 의존도를 높이고, 스스로의 혁신역량을 저하하게 될 수도 있다는 우려이다. 이는 거대한 기술플랫폼을 선발국이 독점하고, 후발국은 모방자나 추격자로서의 역할만을 답습하는 구조로 고착화될 수 있다. 이러한 흐름은 규모의 경제와 네트워크 효과에 기반을 둔 플랫폼 서비스의 효율성을 저해하고, 중소기업들에 막대한 클라우드 이용료나 전환비용으로 작용하게 될 수 있으며, 나아가 플랫폼 기반으로 촉진되는 가치사슬의 초국경성, 리소스의 개방과 공유, 상호호혜적인 네트워크 관계와 협업, 공동의 가치창출로부터 발생하는 혁신의 기회가적어질 수 있음을 인식해야 할 것이다.

    • 산업/정책 동향
    • 날짜2022.09.30
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    최근 미중 두 강대국의 기술경쟁이 다양한 분야에서 벌어지고 있다. 그중에서도 핵심은 4차 산업혁명 분야의 첨단기술 경쟁이라고 할 수 있다.(후략)

    • 산업/정책 동향
    • 날짜2022.08.31
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    인공지능과 블록체인, 메타버스까지 디지털 재화가 창출하는 혁신의 지평은 넓지만, 디지털 재화의 투입만으로 누구나 혁신을 창출하는 것은 아니다. (후략)

    • 산업/정책 동향
    • 날짜2022.08.31
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    인공지능 소식이 뜸하다. 몇 년 전만 하더라도 모두들 앞다투어 인공지능의 장밋빛 미래를 예측했던 것에 비하면 의아하다. 맥킨지는 2018년 보고서에서 2030년까지 글로벌 GDP의 13조 달러가 인공지능으로부터 창출될 정도로 예상한 바 있다.(후략)

    • 산업/정책 동향
    • 날짜2022.08.31
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    최근 민간부문을 중심으로 매우 다양한 디지털플랫폼이 발전하고 있으며, 이 중 영향력이 큰 디지털플랫폼들은 특정 산업영역의 시장지배는 물론 이질적인 산업 간 융합을 이끄는 디지털플랫폼 생태계로 발전하고 있다. (후략)

    • 산업/정책 동향
    • 날짜2022.08.31
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    최근 4차 산업혁명 가속화, 인공지능·빅데이터 등 디지털 기술의 성숙, 유연생산 등 기업 경쟁 방식의 변화 속에서 산업데이터와 디지털 기술의 활용을 기반으로 하는 산업 디지털 전환이 기업의 생존과 산업 경쟁력을 좌우할 만큼 매우 중요해지고 있다. (후략)

    • 산업/정책 동향
    • 날짜2022.07.25
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    코로나19는 학교 현장에서 에듀테크를 일상으로 바꾸어 놓았다. 에듀테크, 즉 교육기술은 교수(teaching)와 교육기관의 효과적인 운영을 지원하기 위하여 테크 놀로지를 사용하는 것을 말한다(Department for Education, 2019).(후략)