요약문 1. 제 목 : 전환기 SW산업의 성장모델 연구: 고성장 SW기업 분석을 중심으로 2. 연구 배경 및 목적 SW산업은 기술 혁신과 시장 환경 변화에 따라 지속적으로 성장하고 있지만, 기업별 성장 속도에는 큰 차이가 존재한다. 일부 기업은 급성장하는 반면, 다른 기업들은 일정 규모에 도달한 이후 정체 상태를 보이는 현상이 나타나고 있다. 본 연구는 이러한 차이를 분석하기 위해 SW산업의 전환기(디지털 전환기, 팬데믹 전환기, AI 전환기)를 중심으로 고성장 기업 들의 성장 모델을 탐색하고, 지속 가능한 성장 전략을 도출하는 것을 목적으로 한다. 3. 연구의 범위 및 구성 본 연구는 SW산업의 전환기별 변화를 분석하고, 고성장 SW기업이 산업 환경 변화에 대 응하는 전략을 실증적으로 검토하여 성장 모델을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 연구는 SW산업의 전환기(디지털 전환기, 팬데믹 전환기, AI 전환기)를 중심으로 분석을 수 행하며, SW기업들이 각 전환기에서 어떻게 성장 기회를 포착하고 대응 전략을 실행하였는 지를 종합적으로 고찰하였다. 본 연구는 정성적, 정량적 방법을 병행하는 혼합연구(Mixed-Method Approach) 방식을 활 용하였으며, SW산업의 성장 전략을 실증적으로 분석하기 위해 산업 데이터 분석, 설문조사, 인터뷰, 사례 연구, 구조방정식 모형(SEM) 분석을 포함하였다. 연구의 주요 구성은 다음과 같다. 4. 연구 내용 및 결과 연구 결과, SW기업의 성장 과정에서 특정 시기의 환경 변화가 기업들에게 성장 기회를 제공했으며, 이를 효과적으로 활용한 기업들이 고성장을 기록한 것으로 나타났다. 첫째, SW산업의 중장기 전환 과정에서 기업 성장의 기회가 다르게 나타났다. 디지털 전환기에는 4차 산업혁명의 확산과 함께 IT 솔루션 수요가 증가하면서, 클라우드, 빅데이터, IoT 기술이 기존 산업과 융합되었다. 이에 따라 SW기업들은 ERP, CRM 등 엔터 프라이즈 솔루션을 중심으로 시장을 확대할 기회를 얻었다. 팬데믹 전환기에는 원격 근무, 온라인 교육, 비대면 의료 서비스가 필수 요소로 자리 잡으면서, 협업툴, 보안 소프트웨어, 클라우드 서비스의 급격한 성장이 이루어졌다. 특히, 정부의 디지털 뉴딜과 바우처 정책이 SW기업들의 성장에 직접적인 영향을 미쳤다.AI 전환기에는 AI와 데이터 기반 기술이 SW산 업의 핵심 성장 동력으로 자리 잡고 있으며, AI 솔루션을 SW 서비스에 접목하는 기업들이 새로운 시장을 선점하고 있다. 둘째, 실증 분석 결과, 제품 다각화·시장 다각화·기술 혁신이 SW기업 성장의 주요 요인 으로 작용하였다.본 연구는 2020년부터 2022년까지 연평균 20% 이상 성장한 SW기업을 대 상으로 실증 분석을 수행하였으며, 설문조사와 구조방정식 모델링(SEM)을 통해 성장 요인을 검증하였다. 분석 결과, 제품 다각화(Product Diversification), 시장 다각화(Market Diversification), 기술 혁신(Technological Innovation), 자원 공유(Resource Sharing)가 고성장 기업의 특징으로 나타났다. 셋째, 사례 분석을 통해 SW기업들의 성장 전략을 도출하였다. 본 연구는 20개 SW기업을 대상으로 인터뷰를 진행하여, 기업들이 산업 전환기에 어떻게 대응했는지를 조사하였다. 주요 성장 전략은 다음과 같이 정리될 수 있다.디지털 전환기에 대비하여 사전 준비가 된 기업들이 성장 기회를 선점하였다. 팬데믹 이전부터 SaaS 및 클라 우드 기반 서비스를 준비한 기업들이 정부 지원 정책과 맞물리면서 빠르게 성장할 수 있었 다.팬데믹 이후에는 성장을 지속하기 위한 기업 전략이 다양화되었다. 고성장 기업들은 성 장을 유지하기 위해 IPO, 인수합병(M&A), 신시장 개척, AI 기반 솔루션 개발 등을 추진하고 있다.AI 전환기에 대비하여 새로운 혁신을 시도하는 기업들이 증가하고 있다. 특히, AI-Native(태생적으로 AI를 기반으로 한) 기업들이 기존 SW기업들과 차별화된 성장 경로를 보이고 있으며, AI 기술을 활용하여 새로운 시장을 창출하는 기업들이 증가하고 있다. 넷째, 고성장 기업을 분석한 결과, 지속적인 혁신과 성장이 필수적임을 확인하였다. 본 연구에서는 SW기업들이 성장 정체 상태에 빠지는 주요 요인을 분석하기 위해 Small Old Firm(한계기업) 개념을 적용하여 성장 패턴을 비교하였다. 자본 시장이 개입된 고성장 기업들은 지속적인 성장을 추구해야 하며, 성장이 둔화되면 IPO, M&A, 사업 전환 등을 통해 새로운 돌파구를 마련하고 있다.반면, 한계기업들은 좁은 시장에 의존하며 신기술 도입 및 시장 개척이 정체된 상태로 남아 있는 경우가 많았다.한계기업이 증가할 경우 산업 전체 의 경쟁력이 저하될 가능성이 높으며, 따라서 정부는 한계기업에 대한 지원을 축소하고, 자 연스러운 시장 퇴출이 이루어지도록 유도할 필요가 있다는 점을 도출하였다. 다섯째, 팬데믹 전환기의 정책 효과를 분석한 결과, 정부 정책이 생각보다 SW산업 성장에 중요한 역할을 한 것으로 나타났다. 인터뷰 대상 19개 기업 중 11개 기업이 팬데믹 시기 정 부 정책의 효과를 체감했다고 응답하였으며, 이는 단기적인 재정 투입이 SW산업에 미친 긍 정적인 영향을 보여준다. 특히, 바우처 정책은 기존에 준비된 솔루션을 보유한 SW기업들에 게 직접적인 수요를 창출하는 효과를 가져왔다. 5. 정책적 활용 내용 SW산업의 지속 가능한 성장과 혁신을 촉진하기 위해서는 기업의 성장 단계에 맞춘 차별 화된 정책적 접근이 필요하다. 본 연구에서는 다음과 같은 정책 방향을 제안한다. 첫째, 한계기업(성장 정체 기업)에 대한 직접적인 지원을 축소하고, 자연스러운 시장 퇴출 을 유도해야 한다. SW산업은 규제산업이 아니므로, 정부가 직접 구조조정을 추진하기 어렵 다. 따라서 장기간 성장성이 정체된 기업들에 대한 지원을 점진적으로 축소하고, 시장 논리 에 따라 자연스럽게 경쟁력이 없는 기업들이 퇴출될 수 있도록 유도해야 한다. 둘째, 고성장 기업을 중심으로 연구개발(R&D) 및 글로벌 시장 진출을 지원해야 한다. 성 장 가능성이 높은 SW기업들을 대상으로 IPO 지원, 해외 진출을 위한 세제 혜택, 자금 조달 지원 등을 강화해야 한다. 또한, AI 기반 차세대 SW 솔루션 개발을 위한 연구개발 펀드를 조성하여, 글로벌 SW 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있도록 해야 한다. 셋째, 디지털 전환과 같은 근본적인 패러다임 전환을 중심으로 산업 전체의 경쟁력을 강 화해야 한다. SW산업 정책은 특정 기업의 단기적인 생존을 지원하는 방식이 아니라, 산업 전체의 역량을 강화하는 방향으로 추진될 필요가 있다. 디지털 전환 정책은 초기에는 일부 기업에서 정책 실패가 발생할 수도 있으나, 산업 전반에서 장기적으로 긍정적인 효과를 가 져올 수 있으므로 장기적인 관점에서 추진되어야 한다. 넷째, 정부는 SW기업의 성장성과 혁신성을 지속적으로 모니터링하고, 지원이 필요한 기업을 신속하게 선별할 수 있는 체계를 구축해야 한다. 예측 불가능한 외부 충격(팬데믹, 글로 벌 금융위기 등)이 발생했을 때 신속하게 지원 대상 기업을 선정할 수 있도록, 성장 가능성 이 높은 기업들을 미리 식별하는 정책적 준비가 필요하다. 또한, 최근 AI 붐이 확산되면서 기업들이 AI 기술을 도입했다고 과장하는 'AI Washing' 문제가 발생하고 있는 만큼, 실제로 AI를 활용하여 핵심 비즈니스 모델을 혁신하고 있는 기업을 선별하는 정책적 노력이 필요 하다. 6. 기대효과 본 연구는 SW산업의 전환기에 기업들이 어떻게 성장 전략을 조정해왔는지를 실증적으로 분석함으로써, 향후 SW기업의 지속 가능한 성장 모델을 도출하는 데 기여할 것으로 기대된 다. SW기업의 성장 모델을 정량적, 정성적 분석을 통해 검증함으로써, 기업들이 시장 내에 서 경쟁력을 확보하기 위해 어떤 전략을 채택해야 하는지를 제시한다. 또한 SW산업 육성을 위한 정책적 방향을 제안함으로써, 정부 정책이 산업 성장에 미치는 영향을 평가하고, 효과 적인 정책 설계 방안을 도출하는 데 기여한다. 그리고 SW산업 내 고성장 기업을 분석함으 로써, SW산업의 지속 가능한 성장을 위해 필요한 시장 구조와 정책 환경을 규명하고, 산업 생태계의 효율성을 높이는 데 기여할 것이다. 마지막으로, AI 전환기와 같은 새로운 시장 변화에 대응하는 SW기업들의 전략을 분석함으로써, 향후 AI 기반 SW산업의 발전 방향을 예측하고, 기업 및 정책 결정자들에게 유용한 인사이트를 제공할 것이다.

요약문 1. 제 목 : GovTech 혁신생태계 조성 방안 연구 2. 연구 배경 및 목적 GovTech(정부기술)은 디지털 기술을 활용하여 공공서비스의 질적 향상을 도모하고, 정부 운영의 효율성을 높이는 핵심적인 거버넌스 모델로 주목받고 있다. 기존의 전자정부 (e-Government)나 디지털 정부(Digital Government) 개념이 정부 내부의 디지털화를 중심으 로 발전했다면, GovTech는 민간의 혁신적 기술을 적극적으로 활용하여 정부와 시민 간의 관계를 재정립하고, 보다 효율적이고 투명한 행정을 구현하는 방향으로 나아가고 있다. 특 히, 전 세계적으로 디지털 전환이 가속화되면서 GovTech는 공공부문 혁신의 핵심적인 방향 으로 자리 잡고 있으며, 데이터 기반 행정, 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등의 첨 단 기술을 활용하여 시민 중심의 서비스를 제공하는 것이 필수적인 요소로 인식되고 있다. 이러한 변화 속에서 한국형 GovTech 혁신생태계를 조성하기 위해서는 국내 GovTech 산 업의 현황을 진단하고, 해외 선진국의 사례를 분석하여 정책적 시사점을 도출하는 것이 중 요하다. 특히, 민간 기업이 공공조달 시장에 원활하게 접근할 수 있도록 지원하고, 공공-민 간 협력을 강화하는 정책적 기반을 마련해야 한다. 본 연구는 GovTech 혁신생태계를 구축 하기 위한 전략을 제시하고, 이를 통해 한국의 공공서비스 혁신과 디지털 전환을 촉진하며, 나아가 글로벌 경쟁력을 갖춘 GovTech 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 3. 연구의 구성 및 방법 본 연구는 GovTech 혁신생태계를 조성하기 위한 체계적인 접근 방식을 기반으로 다섯 개 의 장으로 구성된다. 먼저, 제 1장 서론에서는 연구의 배경과 목적을 설명하고, 연구의 구성 과 방법론을 제시한다. 제 2장에서는 GovTech 혁신생태계의 개념을 정립하기 위해 기존 연 구를 검토하고, GovTech와 혁신생태계 관련 이론적 논의를 정리한다. 이를 통해 GovTech 혁신생태계의 정의와 구성 요소를 도출하고, 한국형 GovTech 모델을 설계하기 위한 방향성 을 설정한다. 제 3장에서는 해외 GovTech 혁신생태계를 분석한다. 이를 위해 주요 국가들의 GovTech 동향, 시장규모, 점유율 등을 살펴보고, 시장 점유율 상위 17개 기업과 자금 조달 규모가 높 은 7개 스타트업의 사례를 선정하여 분석한다. 이 과정에서 각국의 GovTech 전략과 공공 -민간 협력 모델을 비교·분석하고, 성공적인 GovTech 생태계 구축을 위한 주요 요인을 도 출한다. 제4장에서는 국내 GovTech 기업 사례를 분석한다. 이를 위해 지역 GovTech 사례 를 검토하고, GovTech 유형화 기준을 참고하여 선정된 7개 국내 스타트업을 대상으로 인터 뷰를 진행하였다. 인터뷰 결과를 바탕으로 GovTech 기업별 기술 역량, 공공서비스 혁신 기 여도, 자본 조달 방식 등을 검토한다. 이를 통해 한국형 GovTech 혁신생태계를 조성하기 위해 필요한 요소를 구체적으로 도출한다. 특히, 지자체 차원에서 GovTech를 실현하는 방 안을 검토하며, 지역 수요와 기술 간의 교차점을 분석하여 GovTech 도입이 필요한 분야를 도출하고, 지역 기반 GovTech 혁신모델을 설계하는 데 초점을 둔다. 마지막으로, 제 5장에서는 연구 결과를 종합하여 정책적 시사점을 도출하고, GovTech 혁 신생태계 조성을 위한 정책과제를 제언한다. 공공-민간 협력 강화 방안, 조달 체계 개선, 데 이터 및 기술 인프라 구축 전략 등을 중심으로 정책적 방향을 제시하며, 지역 수요를 기반 으로 GovTech 솔루션을 도입할 수 있도록 지원하는 방안을 논의한다. 4. 연구 내용 및 결과 GovTech 혁신생태계를 구축하기 위해서는 해외 GovTech 사례에서 나타난 주요 성공 요 인들을 면밀히 분석하고, 이를 한국적 맥락에 맞게 적용할 필요가 있다. 글로벌 GovTech 시장에서는 공공조달 혁신을 통해 민간 기업이 공공부문에 보다 쉽게 참여할 수 있도록 지 원하는 것이 중요한 전략으로 활용되고 있다. 미국, 영국, 싱가포르 등의 국가들은 경쟁적 대화 방식의 조달 제도 도입, 공공 데이터 개방 확대, GovTech 전담 조직 운영 등을 통해 GovTech 기업의 성장과 혁신을 촉진하고 있다. 국내 GovTech 기업 사례 분석 결과, GovTech 기업들은 주로 공공 데이터를 활용하여 행 정 효율성을 높이는 솔루션을 제공하거나, 공공서비스 개선을 위한 맞춤형 기술을 개발하는 방향으로 성장하고 있었다. 그러나 국내 GovTech 시장은 아직 초기 단계에 있으며, 민간 기업이 공공조달 시장에 접근하는 데 있어 제도적·운영상의 한계가 존재하는 것으로 나타 났다. 따라서, GovTech 기업이 지속적으로 성장할 수 있도록 조달 체계를 개선하고, 공공 민간 협력을 촉진하는 정책적 지원이 필요하다. 특히, 지자체가 GovTech 혁신생태계 조성의 핵심 주체로 기능할 수 있도록 지역 기반 솔 루션을 개발하는 것이 중요하다. 지자체는 공공서비스 제공의 최전선에서 다양한 지역 문제 를 해결하는 역할을 수행하므로, 지역의 특성과 수요에 맞는 GovTech 도입이 필요하다. 예 를 들어, 스마트시티, 환경 모니터링, 교통 관리, 복지 서비스 개선 등의 분야에서 GovTech 기술을 활용하여 공공서비스를 최적화할 수 있다. 또한, 지자체와 지역 기반 스타트업 간의 협력을 강화하여, 지역 내 혁신기업이 GovTech 프로젝트에 적극적으로 참여할 수 있도록 조달 제도를 개선하는 것이 필요하다. 5. 정책적 활용 내용 본 연구는 GovTech 기업의 지속가능한 성장과 혁신생태계 조성에 필요한 정보를 제공한 다. 정부 관계자들이 GovTech 정책을 설계하고 실행하는 데 있어 참고자료로 활용될 수 있 으며, 특히 과학기술정보통신부의 GovTech 창업기업 지원사업과 연계하여 기업의 성장과 공공서비스 혁신을 동시에 달성할 수 있는 전략적 기반을 제공할 수 있다. 6. 기대효과 GovTech 혁신생태계 조성을 통해 기대할 수 있는 효과는 다음과 같다. 먼저, 공공서비스 의 효율성과 접근성이 대폭 향상될 것이다. 데이터 기반 정책 결정과 맞춤형 서비스 제공이 가능해짐에 따라 시민들의 만족도가 높아지고, 보다 투명하고 효과적인 행정 운영이 이루어 질 것이다. 또한, GovTech 기업이 공공서비스 혁신에 기여함으로써 정보 접근성이 확대되 고, 디지털 기술을 활용한 포용적 행정이 강화될 것이다. GovTech 산업의 성장은 새로운 일자리 창출과 경제 활성화로 이어질 것이다. 스타트업과 중소기업들이 공공부문과 협력하여 혁신적인 솔루션을 개발하고 이를 시장에 적용할 수 있 도록 지원함으로써, 국내 GovTech 생태계가 지속적으로 성장할 수 있는 기반이 마련될 것 이다. 특히, GovTech 기업이 해외 시장으로 진출할 수 있도록 글로벌 경쟁력을 갖춘 한국 형 GovTech 모델을 개발하는 것이 중요하다. 특히, 지자체가 GovTech 혁신생태계 조성에서 중요한 역할을 수행함으로써, 지역 문제를 해결하는 맞춤형 공공서비스가 강화될 것으로 예측된다. 지역 기반 GovTech 솔루션이 활성 화됨에 따라, 시민들의 실생활과 밀접한 분야에서 효과적인 디지털 혁신이 이루어지고, 지 역 경제 활성화에도 기여할 수 있을 것이다. 또한, 중앙정부와 지방정부 간 협력을 강화하 여 GovTech 솔루션을 전국적으로 확산할 수 있는 체계를 마련하는 것이 필요하다. 이를 통 해 한국의 공공서비스 혁신과 디지털 전환이 가속화되고, GovTech가 공공-민간 협력의 새 로운 패러다임을 형성하는 데 기여할 것으로 기대된다.

요약문 1. 제 목 : SW 해외진출 역량강화 정책 연구 – 해외진출지원사업과 사업환경 2. 연구 배경 및 목적 시장조사기관마다 조금씩 다르지만, IT서비스와 패키지SW 분야 모두 국내 SW 시장 성장률이 글로벌 SW시장 성장률에 비해 대부분의 경우 낮다는 전망 속에 서 국내 SW산업이 지속적으로 성장하려면 국내SW기업이 상대적으로 빠르게 성 장하는 글로벌 SW시장에서의 점유율, 즉 해외매출 증대를 위해 보다 노력할 필 요가 있다. 한편, 현 정부는 출범 초기부터 SW산업의 해외진출을 촉진하기 위해 다양한 정책을 수립하고 지원사업을 펼치고 있다. 이처럼 정부의 SW기업 해외진출 지 원사업이 실제로 국내 SW산업의 해외진출과 해외수출 증대라는 결실을 거두기 위해서는 현재 국내 SW기업의 해외진출 현황을 파악하고, SW기업의 해외진출 과정에서 겪는 애로사항과 정부에 바라는 바를 정확하고 자세하게 파악하고 이 를 통해 보다 효율적인 SW 해외진출 지원사업을 계획 및 집행하여야 한다. 3. 연구의 구성 및 방법 제2장에서는 먼저 SW 해외진출에 관한 선행연구를 정리하고, 정부에서 시행하 는 각종 해외진출 지원사업 중 SW기업이 대상이 될 수 있는 사업을 선별하여 유형화한다. 그리고 SW기업의 해외진출 역량과 현재 실시되는 해외진출 지원사 업에 대한 의견을 알기 위해 국내 SW기업을 대상으로 설문조사를 실시하여 그 결과를 분석하고 해외진출 지원사업의 개선방향에 대한 시사점을 도출한다. 제3장에서는 먼저 글로벌과 국내 SW시장의 동향, 그리고 관심국가의 SW시장 과 SW규제 동향을 분석한다. 관심국가로는 미국, EU, 일본, 중국의 주요 4개국 과 디지털 해외진출 전략안에서 언급한 중동에서 사우디아라비아와 UAE 2개국, 동남아에서는 태국과 필리핀 2개국, 총8개국을 선정하였다. 다만, EU는 회원국 이 많은 관계로 프랑스와 독일, 그리고 이미 탈퇴하였지만 SW시장규모가 큰 영 국 3개국의 SW시장을 분석하기로 하여, 최종적으로 주요 6개국, 기타 4개국 합 계 10개국의 SW시장을 분석하였다. 전체 SW시장 분석연구방법은 가트너 등 시 장조사기관의 데이터와 각종 문헌 자료를 수집 및 분석하는 것이다. 그리고 앞 선 제2장의 설문조사결과까지 종합하여 총 8개국의 진출환경을 정리하였다. 제4장에서는 제2장부터 제3장까지의 내용을 요약하고 향후과제를 제시하기로 한다. 4. 연구 내용 및 결과 해외진출 지원사업 개선 본 연구에서는 국내 SW기업이 활용할 수 있는 해외진출 지원사업을 조사하여 유형화하는 한편, 해외진출 역량에 관한 선행연구를 종합하여 SW기업에 적합한 해외진출 역량요소를 정립하였다. 또한 해외진출활동을 하고 있는 국내 SW기업 308개사를 대상으로 해외진출현황과 애로사항등을 조사하고 조사대상기업 중 패 키지SW 12개사를 포함한 약 20개 기업에 대한 FGI를 실시하여 해외진출을 증대 하기 위한 다양한 정책방안을 제시하였다. 해외진출 지원사업의 개선방향은 다 음과 같다. 첫째, 글로벌 자원확보 역량부족에 대응하는 보완사업, 파트너발굴 및 레퍼런스 형성 지원사업에 중점을 두어야 한다. 둘째, 선정된 SW기업의 다양 한 요구에 대응하는 맞춤형 지원사업과 보다 많은 SW기업을 지원대상으로 하는 범용 정부지원사업 간의 균형이 필요하다. 셋째, 해외진출활동기업들이 선호하는 진출국가 및 진출의향국가 위주로 지원을 확대할 필요가 있다. 그 밖에도 SW기 업들이 제기한 해외 공동진출 형태의 지원사업과 국제인증 등이 중요한 규제산 업 특화지원의 경우에는 전문가들 사이에서 지원확대 찬성론과 신중론이 병존하 기 때문에 추가적인 검토가 요구된다. 그리고 해외진출활동기업을 지원하는 사업수행기관도 정보제공 및 파트너 발 굴을 위한 해외 네트워크 및 정보확충, 수혜기업이 적극적으로 참여해야 하는 지원사업 기획의 노력을 기울인다면 국내SW기업의 해외진출 성과가 더 늘어날 것으로 보인다. 마지막으로 SW기업들이 기존 해외진출 정부지원사업에 대한 정 보를 얻기 어려운 점을 호소하고 있어 이를 해소하기 위해서는 중소벤처기업부 와 중소기업진흥공단에서 운영하는 K-Startup 사이트와 같이 SW기업을 위한 범 부처적인 SW기업 해외진출 지원사업 통합검색 플랫폼이 필요하다. 각국별 진출 가이드 요약 미국은 가장 큰 규모의 SW시장으로 국내 SW기업들의 진출선호도가 높고 실제 진출 사례 역시 많다. 따라서 물리적·지리적 거리는 멀지만 심리적 거리는 가 깝다고 표현할 수 있다. 또한 트럼프 재집권시 연방법에 따른 공공서비스 분야 의 사이버보안 규제를 제외한 SW관련 법안(인공지능 및 온라인플랫폼)들은 사실 상 자율규제 기조로 전환될 것으로 보인다. 다만 시장 규모만큼이나 경쟁이 치 열하고, 캘리포니아 주를 위시한 일부 주에서는 개인정보보호, 온라인플랫폼 등 괴 관련한 법률이 제정되어 시행 중이므로 주의하여야 하고, 현재는 보류된 캘 리포니아주의 인공지능규제법과 같은 일부 주와 연방정부의 규제동향은 계속 주 시하여야 한다. 연방정부기관을 비롯한 공공부문의 사이버보안 규제가 강화되고 있어서 민간부문을 공략하는 것이 효율적이나, 공공부문의 지침들이 민간부문으 로 확산되는 것에 대비하는 것이 유리하다. 일본은 시장조사기관마다 조금씩 다르긴 하나 영국, 독일, 프랑스, 중국과 비슷 하거나 더 큰 시장 규모로 추산된다. 우리나라와의 지리적 근접성, 문화적 친밀 감으로 인해 진출도는 물론이고 진출선호도도 높은 국가이다. 사이버보안법과 개인정보보호법 이외의 특수한 규제법률은 없어 상대적으로 규제장벽은 낮은편 이나, SW 수요가 높은 금융 및 통신업에는 SBOM을 비롯한 사이버보안을 위한 준수사항이 있다. 그리고 온라인 플랫폼 분야에서는 모바일SW에 적용되는 스마 트폰 SW경쟁촉진법과 디지털플랫폼 소비자보호법 등 이에 관한 온라인플랫폼에 관련 법률을 준수할 필요가 있다. IT서비스 분야 글로벌 100대기업에 12개나 포 함될 정도로 대형IT서비스기업 중심의 시장구조이기 때문에 B2B 패키지SW기업 과 IT서비스기업은 일본 대형IT서비스기업과의 파트너쉽 형성에 힘써야 한다. 다음으로 EU는 미국 다음으로 큰 규모의 시장이지만, SW관련 규제 장벽이 높 다. 우선 EU 내 중심국가들은 선진국으로 법제도 등의 기업경영환경은 좋은 편 이나 물리적·심리적 거리가 멀고 사이버보안, 인공지능, 온라인플랫폼 모든 영 역에서 규제가 강화되고 있다. 특히 GDPR 이외에 SW를 제조물에 포함시키는 제조물책임지침을 2027년부터 시행할 예정이어서 SW산업 전반에 규제장벽이 더 높아지고 있다. 아울러 꼼꼼한 업무관행으로 인해 IT서비스와 패키지SW 공히 현 지 파트너 또는 바이어와 관계를 형성하고 계약을 체결해 실제 매출이 발생할 때까지 장기간 소요될 수 있다. 이런 점들이 반영되었는지 실제 진출도나 진출 선호도 모두 그리 높은 편이 아니다. 중국은 EU와 달리 ICT 분야 전체적으로 급성장하고 있고 자국기업의 해외진출 성공사례도 나오고 있다. 중국은 초기 지리적 근접성이 매우 좋은 큰 해외시장 으로 인식되어 왔지만, 현재는 국가정보보호제품인증, 네트워크안전법에 따른 인 증, 개인정보 국외이전이 매우 어려운 등 규제장벽이 매우 높다. 따라서 현재 진 출도는 서유럽 보다 높지만, 추가진출국가로서의 진출선호도는 EU로 대표되는 서유럽 보다 낮고 중동과 크게 차이나지 않는다. 따라서 국내 SW기업들이 중국으로 신규 진출할 때에는 각종 규제의 해당여부를 꼼꼼히 체크해야 한다. 중동(사우디아라비아와 아랍에미리트)은 태국 및 필리핀에 비해 SW수요가 더 크고 향후 시장 성장률도 안정적인 성장세를 보일 것으로 예측되지만, 현재는 국내 SW기업들의 진출도는 물론이고 진출선호도도 더 낮다. 이는 지리적 거리, 무더운 기후 등과 함께 이슬람 문화라는 특성이 반영된 것으로 보인다. 두 국가 에는 개인정보보호법 이외에는 인공지능이나 온라인플랫폼에 대한 규제는 없고 그 밖에 SW관련 규제도 많지 않다. 사우디는 디지털통상 자유화에 소극적이지 만 UAE는 최근 우리나라와 전향적인 포괄적 경제동반자협정을 맺어 협정이 발 효되면 국내 SW기업의 해외진출활동이 더 자유로워진다. 다만 2개국 모두 중동 특유의 외국기업의 영업활동을 규제하게 되는 대리상법이 존재한다. 대리상법은 외국상품의 현지판매 중개 또는 외국기업 지사설립 또는 프로젝트 수주를 위한 스폰서에 모두 적용되어, 국내 SW기업은 사우디 또는 UAE 상공부에 등록된 현 지 에이전트와 파트너쉽을 맺어야만 한다. 그리고 선진국들에 비해 법치주의 확 립정도가 낮기에 권력층과의 관계를 내세우며 사업을 도와주겠다는 현지인과 계 약을 체결할 때는 매우 유의하여야 한다. 따라서 KOTRA 현지무역관의 지원을 받거나 또는 중동 진출에 특화된 교육/컨설팅 지원사업을 활용해 보는 것이 바 람직하다. 태국과 필리핀은 모두 국내 SW기업들의 진출도와 진출선호도가 가장 높은 동 남아시아 국가들이다. 태국의 경우 금융, 통신 서비스에 대한 SW수요가 높은데 해당 분야 SW사업자는 개인정보보호법을 포함한 사이버보안법에 따른 의무사항 을 준수해야 하고, 온라인플랫폼은 진출하려면 디지털플랫폼서비스 사업운영에 관한 법령에 대한 대비가 필요하다. 특히 상위권 수요산업인 금융, 통신 서비스 의 특성상 대부분 대기업일 것이므로, B2B 패키지SW는 현지 IT서비스업체와 긴 밀한 협력관계가 필요할 것으로 전망된다. 필리핀의 경우 공공서비스 수요가 높 지만 공공클라우드 진출은 정책규제로 인해 진입이 사실상 불가능함을 염두해야한다. 온라인플랫폼 운영시 개인정보보호법과 인터넷거래법, 온라인 비즈니스 공 동행정명령에 따른 의무사항 준수를 위한 대비가 필요하고, B2B 패키지SW는 제 조 및 천연자원업, 소매업의 대/중/소기업 고객 특성에 따른 홍보전략 및 중국산 경쟁제품 대책이 필요할 것이다. 5. 정책적 활용 내용 본 보고서 내용 일부는 산업통상자원부 디지털경제통상과와 과학기술정보통신 부와 정보통신산업진흥원이 운영하는 실리콘밸리 이노베이션 플랫폼에 제공되었 다. 그리고 2025년 시행될 SW 해외진출 지원사업의 구체적인 사업내용을 수립 하거나 2025년에 수립될 2026년도 정부예산에 포함될 SW 해외진출 지원사업 기 획에 참고자료로 활용될 예정이다. 6. 기대효과 2025년 SW해외진출 지원사업의 집행, 2026년도 정부예산에 포함될 SW 해외진 출 관련 각종 지원사업 계획에 활용되어 국내 SW기업들이 자신의 강점을 활용 하여 성공가능성이 높은 해외국가를 선정하고 취약한 역량부분을 보완할 수 있 는 지원사업을 통해 신규 해외진출이 증가하고 기존 해외매출이 증대되기를 희 망한다.

요약문 1. 제 목 : 디지털 분야 해외 우수인재 유치방안에 관한 연구 2. 연구 목적 및 필요성 생성형 AI의 확산으로 AI 기술력과 인재를 확보한 국가와 기업이 세계 경제를 선도하 고 있다. 빅테크 기업은 미국 증시를 주도하며 경제적 영향력을 확대하고 있으며, 미국 과 중국은 AI 기술과 활용에 막대한 자금을 투자하며 AI 경쟁력 강화에 주력하고 있다. 이로 인해 미국과 영국의 관련 채용공고가 급증하는 것이 증명하듯, AI 인재 수요가 급 속히 증가하고 있다. 미국, 중국, 영국 등 주요 국가들은 해외 인재 유치를 위해 비자 제도 개선과 보조금 확대를 추진 중이며, 빅테크 기업들은 파격적인 혜택을 제공하며 AI 인재 확보 경쟁을 벌이고 있다. 이러한 상황은 한국의 핵심 인재들이 해외로 유출되 는 심각한 두뇌 유출 현상을 야기할 수 있으며, 장기적으로 국가의 AI 기술 혁신 역량 을 약화시키고, 국가 산업의 미래 성장 잠재력이 위협받을 수 있다. 한국은 글로벌 AI 기술 경쟁력을 강화하기 위해 국내 디지털 인재 생태계를 혁신적으로 육성하는 동시 에, 국제적 인재 유치를 위한 전략적이고 포괄적인 접근법을 재설계해야 한다. 본 연구는 급변하는 글로벌 기술 환경에서 한국의 디지털 인재 경쟁력을 심층적으로 분석하고, 해외 인재 유치를 위한 전략적 접근 방안을 모색하는 데 그 목적이 있다. 3. 연구의 구성 및 범위 디지털 분야 우수 인재 유치정책 제언을 위해 공신력 있는 데이터를 이용하여 국 가 디지털 인재 현황 및 유출·입 현황을 분석하고, 주요국과 국내의 정책과 제도를 분석한다. 디지털 분야의 기업과 대학의 디지털 해외 인재 유치 및 관리 현황, 애로 사항을 설문을 통해 조사하고 디지털 분야 인재들을 대상으로 심층 인터뷰를 시행 하여 공급자 측면에서의 현황과 애로사항, 특히 디지털 분야 인재의 이동 동인에 대해 분석한다. 문헌 조사 결과와 실제 현장의 목소리 분석 결과를 기반으로 실질적이 고 효과적인 디지털 분야 인재 유치방안을 제언한다. ㅇ 스탠퍼드 AI Index, Macropolo, OECD 등 신뢰도 높은 국내외 통계자료를 활용 하여 국가 간 인재 유출·입 데이터를 분석 ㅇ 주요국의 디지털 인재 양성, 해외 인재 유치정책, 비자 등 제도를 분석하고 벤 치마킹하여 국내의 해외 인재 유치제도 및 정책 변화 방향을 도출 ㅇ 디지털 분야 해외 인재 유치에 대한 171개 기업과 30개 대학의 설문조사와 디 지털 분야 해외 인재 대상 심층 인터뷰 시행 ㅇ 디지털 분야 해외 인재 유치에 대한 재정적(국내 정착 지원 등), 제도적(비자 제도 등) 정책 제언 4. 연구 내용 및 결과 (1) 디지털 분야 해외 인재 유출입 현황 글로벌 디지털 인재 현황을 살펴본 결과, 한국의 AI 인재 분야 경쟁력은 13위 수준 으로 확인된다. 또한, 한국은 AI 인재의 유출이 유입보다 많은 순 유출국이며, OECD 국가 중 36개국 중 32위로 인재 유입이 적은 편이다. 2024년 기준 국내에 유입되는 디지털 관련 분야 전공 유학생은 전체 유학생의 약 20%인 2만 5,786명이며, 이들은 언어장벽과 차별 문제가 주요 애로사항이다. 디지털 분야 외국인 전문인력의 경우, E-3(연구), E-4(기술지도), E-7(전문인력) 등 다양한 비자를 보유한 외국인이 체류 중 이다. 국내 거주하는 디지털 분야 해외 인재들은 언어 문제가 가장 큰 애로사항이다. (2) 디지털 분야 해외 인재 유치정책 가. 국내 디지털 분야 해외 인재 유치정책 및 제도 대한민국은 글로벌 인재 유치를 위해 「과학기술기본법」, 「국제과학기술협력 규정」, 「첨단산업 인재혁신 특별법」 등 다양한 법적 기반을 마련하였다. 과학기술 기본법은 과학기술 국제화 촉진을 정부의 주요 책무로 명시하며, 국제협력 및 국외 우수 인재 유치·활용에 관한 정책을 규정한다. 국제과학기술협력 규정은 구체적으 로 국제 공동연구 활성화, 해외 연구기관 국내 유치, 국내 연구기관 해외 진출을 지 원한다. 2025년부터 시행하는 첨단산업 인재혁신 특별법은 첨단산업 경쟁력을 강화 하고 우수 인재의 안정적인 정착을 위한 다양한 지원책을 포함한다. 정부는 위 근거법에 기반하여 Contact Korea, Brain Pool+ 프로그램 등을 통해 글 로벌 인재 유치 노력을 지속하고 있으며, 법무부는 E-7 비자와 패스트트랙 제도 등 을 도입하여 우수 인재의 체류와 취업을 지원하고 있다. 그러나 대한민국의 인재 유 치 매력도는 세계적으로 낮은 수준이며, 외국인 박사 학위 취득자의 국내 정착 비율 또한 낮다. 주요 문제로는 높은 초기 정착 비용, 낮은 연봉, 복잡한 비자 발급 절차, 자녀 교육 환경 미흡 등이 지적되고 있다. 이에 정부는, 2024년 8월에 관계 부처 합동으로 「유학‧정주‧혁신형 외국인 정책 협 업예산 추진 방안」을 발표하였다. 외국인의 국내 취·창업 및 지역 정주까지 이어지 는 비자사다리 강화, 체류 단계별 범부처 협업체계 강화를 통해 지속가능한 지원체계를 갖춘다는 내용이다 또한 2024년 9월, 제3차 인재양성전략회의를 통해 「글로벌 개방 혁신을 위한 첨단 산업 해외 인재 유치‧활용 전략」을 발표하였다. 해외 인재의 유입 경로를 획기적으로 개선하기 위해 특별 비자와 정주 지원 프로그램인 K-Tech Pass를 신설하고 구직 비 자(D-10)의 최초 체류 기간을 연장하며 해외 인재 유치를 위한 원스톱 행정 지원체계 를 마련하고 해외 인재를 활용한 오픈이노베이션을 확산한다는 것이 주요 골자이다. 해외 우수인재 유치를 위한 우리나라의 최근 비자 제도로는 K-Tech Pass(2025년부터 시행, 첨단산업 우수 인재 대사), Startup Korea Special Visa(해외 유망 스타트업), 과학 기술 우수 인재 패스트트랙(이공계 특화기관의 석·박사)이 있으며 다양한 맞춤형 혜 택을 제공한다. 이 외 관련 비자로 D-2(유학), D-4-6(우수사설 교육기관 외국인 연수), D-8(기업투자), D-10(구직), E-3(연구), E-4(기술지도), E-7(특정활동), F-5-9(첨단박사), F-5-10(첨단학사), F-5-11(특정분야 능력 소지자), 노마드(워케이션) 비자 등이 있다. 나. 미국, 일본, 영국, 중국 디지털 분야 해외 인재 유치정책 미국은 바이든 행정부의 행정명령을 통해 AI 분야의 글로벌 인재 유치를 적극 추진 하고 있다. 비자 처리 절차 간소화, 연구자 체류 연장 지원, 영주권 경로 현대화, 해외 인재 유치를 위한 정보 제공 체계 강화 등이 주요 정책이다. 비자 제도는 H-1B(전문 직 취업), J-1(교환방문), O-1(특별재능 소유) 비자에서 취업 기간 연장, 대상자 확대 등을 통해 STEM 분야 인재를 유치한다. 일본은 WPI 프로그램(목표: 최소 20% 이상의 해외 수석연구원 확보와 전체 연구 인력의 30% 이상을 해외 인재로 구성)과 KAKENHI(과학연구비조성사업)를 통해 연 구·학술 분야의 국제적 협력을 강화하고 대학의 국제화에 노력하고 있다. 비자 정 책으로는 J-Skip(높은 연봉과 경력 요건을 통해 검증된 인재 선별)과 J-Find(우수대 학 졸업이라는 잠재력에 초점)라는 상호보완적 비자 정책을 통해 고급 인력과 미래 인재를 유치하고 있다. 영국의 해외 인재 유치 전략은 세계적 수준의 펠로우십 프로그램을 통한 인재 유 치, 산·학계를 아우르는 유연한 경력 경로 구축, 글로벌 인재 네트워크 구축이다. 영국은 연구혁신청(UKRI)은 유연한 경력 경로와 글로벌 인재 네트워크를 구축하며, 첨단연구발명기구(ARIA)를 통해 학계와 산업계를 아우르는 혁신을 지원한다. 비자 제도로는 영국 내에서 직장 변경, 자영업, 창업 등 다양한 경제활동을 별도 허가 없이 수행할 수 있게 하고 AI 분야 리더나 잠재력 있는 인재들을 위한 Global Talent Visa와 직장 없어도 신청이 가능한 High Potential Individual Visa 등을 통해 디지털 분야에서의 학문적·전문적 성과가 뛰어난 인재를 유치하며 AI Futures Grants를 통해 AI 인재에 특정한 비자 혜택을 제공한다. 영국은 AI 분야에 특화된 비자를 운용한다는 점이 특징이다. 중국은 국가·지방정부 차원의 다층적 인재 정책을 추진하고 있다. 치밍 계획을 통해 반도체와 같은 과학기술 고급인재를 대상으로 주택 구입 보조금과 함께 파격 적인 보너스 지급(5.5~9억 원) 혜택 등을 제공하며, R비자를 통해 Category A 인재 (노벨상 수상자, 해외석학 등) 우대, 비자 처리 시간 단축, 가족 동반 지원, 체류 관 리 간소화 등을 지원함으로써 고급인재를 신속 유치하고 있다.중국은 국가·지방정부 차원의 다층적 인재 정책을 추진하고 있다. 치밍 계획을 통해 반도체와 같은 과학기술 고급인재를 대상으로 주택 구입 보조금과 함께 파격 적인 보너스 지급(5.5~9억 원) 혜택 등을 제공하며, R비자를 통해 Category A 인재 (노벨상 수상자, 해외석학 등) 우대, 비자 처리 시간 단축, 가족 동반 지원, 체류 관 리 간소화 등을 지원함으로써 고급인재를 신속 유치하고 있다. 기타 국으로 호주는 국가혁신 비자를 통해 첨단산업 인재 유입을 강화하였고, 뉴질랜드는 글로벌 임팩트 비자를 통해 창업 생태계 관점에서의 혁신 인재를 유치하 고 있다. 디지털노마드 비자는 국가별 상황에 적합하게 관광과 취업, 그리고 창업 등을 연계하는 등 다양한 형태로 시행되고 있다. 다. 시사점 한국은 디지털 인재 유치를 위한 다양한 정책과 비자 제도를 시행하고 있으나, 일 부 개선의 여지가 있다. 정책적으로는 정주 여건 개선의 중요성 인식과 반영, 비자 정책의 유연화 및 간소화, 글로벌 협력 연구 환경 구축, 유학생의 체류 연장 및 취 업 지원 강화 등이 필요하다. 국내 비자는 인재 유입 측면에서 꼼꼼히 설계되어 있으나, 디지털 분야에 특화(디지 털 인력 수급 고려, 개발자들만의 문화 및 일자리 인식 등)하여 유입-정착-영주의 전 경로를 체계적으로 설계/재정비 할 필요가 있다. 또한 국내 고용시장 현황, 산업계 요구 등을 반영하여 발급 대상/요건/절차, 혜택/인센티브, 비자 간 연계 등의 측면에서 검토하고 경쟁우위를 가질 수 있도록 지속 개선해 나갈 필요가 있다. (3) 디지털 분야 해외 인재 관련 설문조사 디지털 분야 글로벌 인재 유치정책 마련을 위해 해외 인재에 대한 수요 측면의 현황과 요구사항, 애로점 등을 파악하고자, 해외 인재를 채용하고 있거나 채용 예정 이 있는 기업을 대상으로 설문조사를 시행하였다. 본조사 설문 설계를 위해 해외 인재 채용 중개 서비스를 수행하는 기업 인터뷰를 사전 시행 전문가 하였다. 개발자 인재풀이 큰 인도의 경우는 한 개 기업의 공고에 대해 수천 대 1의 경쟁률이 나타나고 있어, 인재의 역량 검증이 어렵다고 한다. 채 용 플랫폼을 이용하는 인재는 인도 국적의 인재가 가장 높은 비율을 차지하며, 그 뒤로 베트남, 파키스탄 등의 동남아 인재들이 높은 비율을 차지하고 있다. 개발자 역량의 경우는 세계적으로 상향 평준화되는 경향을 보인다. 디지털 분야 해외 인재 는 임금 부담과 비자 문제 해결을 위한 원격 근무 비율이 높으며, 개발자 채용 시 가장 큰 문제점은 언어 문제인 것으로 조사되었다. 설문조사는 다음과 같이 시행하였다. 본 연구에서 디지털 인재 및 디지털 분야 해외 인재는 다음과 같이 정의하였다. 설문조사 응답 기업의 업력은 대부분 10년 이상으로, 기업의 글로벌 네트워크는 해외 인재 채용에 유리한 점이 있으며, 구직자는 채용지원 시 기업 신뢰도, 브랜드 인지도, 기업의 재정적 여유의 장점을 고려한 것으로 분석된다. 해외 디지털 인력 비율이 낮고 업력이 높은 기업은 문화 경직성이 심해 해외 디지털 인재들은 기업 문화 적응에 어려움을 겪고 있다. 따라서 해외 인재 유치 및 활용을 위해서는 기업 들의 문화 경직성 타파를 위한 노력이 필요하다 하겠다. 설문조사 결과 수요기업은 고·중급 AI/융합기술 인력과 중급 SW 기술 인력이 부족한 것으로 조사되었으며, 초급 수요는 거의 없는 것으로 조사되었다. 또한 취득한 비자 를 분석한 결과 중견기업이나 중소기업보다는 대기업에서의 고급인력 비율이 높았다. 조사 결과 비자 취득, 임금 절감 등의 문제로 해외 디지털 인력의 해외 원격지 근무 비율이 39%로 상당히 높았다. 기업들은 주로 외국인 동료 및 자사 직원의 소개, 헤드헌터, 구인 광고 등을 활용 하여 디지털 해외 인력을 채용 하고 있었으며, 채용박람회, 학회 및 컨퍼런스, 대학의 기업설명회 등의 활용도는 비교적 낮았다. 기업이 해외 인재를 채용하거나 채용할 계획이 있는 가장 큰 이유는 해외 진출 관 련 수요 발생 때문이며 다음으로는 채용 가능 인재가 부족해서인 것으로 나타났다. 디지털 분야 해외 인재 채용 시 가장 어려운 점은 정보 확보이며 채용 후에는 의 사소통이 가장 심각한 문제 였다. 또한 기업들은 디지털 해외 인재를 채용할 때 역량 검증에 대한 문제를 어려워하였는데, 원인은 디지털 기술의 역량 검증이 복잡하고, 문화적 차이 등으로 소프트스킬 평가가 어려우며, 이러한 문제를 해결할 수 있는 역 량 검증 도구와 표준이 없기 때문라고 분석 된다. 기업들이 디지털 분야 해외 인재 채용 시 가장 큰 애로사항으로 인재 정보 획득 을 지적하였고, 동시에 정책 개선 요구사항으로 가장 중요하고 시급하게 지적하고 있는 정책은 해외 인력에 대한 정보 제공 이었다. 다음으로 중요하게 선택했던 정책 사항은 보조금 지원, 세제 지원 등 재정적 지원 사항으 로 이에 대한 지원책을 고려 해야 할 필요가 있다. 비자 발급 조건 및 절차 간소화 정책도 시급히 개선 해야 한다 고 조사되었다. 정책 개선 사항에 대한 기업 규모별, 기업의 해외 인재 채용 현황, 산업별로 요구되는 정책이 달라, 이를 적용한 차별화된 정책 마련이 요구 된다. 대학에서 해외 인재를 유치하고 관리하는 교수, 국제처 직원을 대상으로, 기업과 유사한 문항으로 설문 조사한 결과, 기업과는 일부 다른 결과를 보였다. 대학은 기 업에 비해 채용에 대한 인건비 부족에 대한 어려움이 큰 것 으로 조사되었다. 대학에서는 가장 중요한 제도 개선 사항으로 비자 발급 조건 완화 및 절차 간소 화를 선택하였다. 시급하게 개선해야 하는 정책 요구사항으로는 해외 인재 채용에 대한 보조금 지원이라고 응답하였다. 조사 결과 다음과 같은 시사점 을 도출하였다 □ 10년 이하의 업력을 가진 기업, 중견, 중소기업은 해외 디지털 인력 수요는 많 으나 채용이 어려워, 업력이 낮은 특히 스타트업 기업과 중견, 중소기업에 집 중된 지원 정책이 필요 하다. □ 디지털 해외 인재 유치를 위한 지원은 기업의 수요가 많은 중급과 고급 디지 털 인재의 유치에 주력 해야 한다. □ 기업의 가장 큰 애로사항이며, 가장 중요하게 지적했던 정책 요구사항인 해외 인재에 대한 정보 제공을 위해 채용박람회, 학회 및 컨퍼런스, 대학의 기업설 명회 등 채용 채널을 다변화하고, 해외 인재에 대한 정보 제공을 위한 관련 정 책의 마련이 필요하다. □ 해외 인재의 근무 형태 비율이 높은 원격지 근무에 대한 문제점을 파악하고 이 를 해결해 나가는 노력 이 필요하다. □ 해외 인재를 채용하고 관리하기 위해서는 언어 문제 해결이 시급 하다. □ 해외 인력에 대한 정보 제공, 보조금과 세제 등 재정적 지원, 비자 발급 조건 완 화 및 절차 간소화 등 중요하고 시급한 것으로 조사된 정책을 우선 시행한다. (4) 디지털 분야 해외 인재 심층 인터뷰 디지털 인재들의 이동 동인 파악에 중점을 두어 디지털 분야 해외 인재 심층 인 터뷰를 시행하였다. 기업 설문 및 해외 디지털 인재 심층 인터뷰 결과를 비교하면 다음과 같다. 문헌 조사 결과 디지털 인재들이 중요하게 생각하는 요인은 높은 급여도 물론 중 요한 요인이나 업무적으로 경력 경로 개발 가능성, 의사 결정 권한 여부 등이며, 컴 퓨팅 자원, 우수한 업무 환경, 고품질의 데이터 등도 구직 시 중요하게 고려하는 요 소 로 나타났다. 비업무적 요소로는 워라벨, 문화 등의 요소 를 중요하게 생각한다. 심 층 인터뷰 결과도 유사하게 나타났다. 디지털 분야 해외 인재는 경력 개발을 중요하 게 생각하며, 그에 대한 도전적 결과로 한국에 직장을 선택하였다. 국내 기업의 조직 문화 및 한국문화에 대한 부적응과 가족 관련 애로사항은 해외 인재가 국내에서 지속적으로 체류하는 데 큰 문제 가 되는 것으로 나타났다. 또한 주 택, 은행, 교육 등 관련 사항 도 국내에 해외 인재가 적응하고 생활하기 위해 해결해 야 하는 문제로 조사되었다. (5) 디지털 분야 해외 인재 유치 정책 제언 글로벌 디지털 인재 유치를 위한 전략은 단편적 지원이 아니라, 전방위적인 유입 정착- 영주를 위한 생태계 조성에 초점을 맞추어야 한다. 해외 전문인력이 한국에서 전문성을 인정받고 자부심을 느낄 수 있는 근무 환경을 마련 하고, 언어적 장벽을 해 소하기 위한 실질적인 한국어 지원 프로그램을 제공하며, 주거, 의료, 문화 등 생활 전반에 걸친 통합적인 정착 지원 을 통해 장기적이고 지속가능한 인재 유치 기반을 구축해야 한다. 특히, 해외 디지털 인재의 장기 정착을 위해서는 한국 사회의 포용 성을 높일 수 있는 포괄적 정책이 필요하다. 신속하고 간소화된 비자 발급 절차와 세금 감면 등 세제 혜택을 포함한 제도적 개선도 시급하다. 기업이 해외 인재 채용 시 가장 필요로 하는 해외 인재의 정보를 적시 제공 하고, 기업의 업력별, 규모별, 산업별로 디지털 해외 인재 유치의 애로사항 및 정책 요구사 항에 차이가 있기 때문에 이에 따른 차별화되고 세분화된 정책 방안을 마련 해야 한다. 마지막으로 정착 비율이 낮은 국내 유학생들의 효과적인 정착 을 위해 유학생 관련 비자 제도를 개선하고, 산업 연계 인턴쉽 등을 통해 국내 기업 근무 경험을 확대하며, 산업별, 역량별 맞춤형 취업을 위한 일자리 매칭 프로그램의 지원과 창업 관련 지원 을 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 다음과 같은 정책 방안을 제안한다. 5. 정책적 활용 내용 (1) 「기업 역동성 제고 및 신산업 촉진을 위한 경제규제 혁신 방안」정책 방안 제언 인공지능 전문인력 비자(E-7) 발급 요건 개선 추진을 제언하였다. AI 인재의 경우는 학력보다는 경력 및 역량을 중요시하는 특성을 반영하여 실력 있는 AI 인재에게 비자 발급 혜택 확대를 제언하였다. (2024.12.15.) (2) 법무부에 비자 제도 개선안 제출 전문인력(E-7-1) 비자에 대해 학력‧경력 요건을 완화하고 비자 갱신 없이 체류 기간 을 연장하는 등 4개의 개선안을 제출하였다. 구직 비자(D-10) 비자에 대해 디지털 분 야(특히 SW/AI) 창업에 대한 유예 기간 연장 및 요건 완화를 제언하였다. (2024.9.13.) (3) 「글로벌 개방 혁신을 위한 첨단산업 해외인재 유치･활용전략」 정책 방안 제언 국내 STEM 학위 취득 유학생(D-10)이 국내에서 직장을 구할 수 있도록 구직이 가 능한 체류 기간 연장 및 스타트업 창업을 원하는 해외 디지털 인재의 학력 및 지식재 산권 보유 등의 정량적 요건을 최소화하는 비자 제도 개선안을 제안하였다. (2024.9.) (4) 기재부 인재 양성 간담회 발표 AI 인재 글로벌 인재 이동 현황 및 시사점에 대해 기재부 간담회에서 발제하고 논 의하였다. (2024년 8월 29일) (5) 과기부 정책 방안 마련을 위한 부처 요청 사항 대응 자료 제공 연구에서 도출한 내용을 과기부 정책 방안 마련에 활용하도록 수시(2024.5. ~ 12.)로 과기부에 제공하였다. 6. 기대효과 171개 기업, 30개 대학을 대상으로 해외 디지털 인재 채용 현황, 채용, 관리 시 어 려운 점, 정책 제안을 조사 분석하고 대한민국에서 거주하며 국내 기업에 재직하거나, 국내 대학에서 수학한 해외 디지털 인재를 대상으로 채용 및 거주 현황 및 애로사항, 이동 동인, 향후 계획에 대한 심층 인터뷰를 시행하여 분석 결과를 향후 정책자료로 제공하였다. 이는 실효성 있고 효과적인 디지털 해외 인재 유치정책 마련의 자료로 활용될 것이다. 문헌 조사, 설문조사 결과와 해외 디지털 인재 심층 인터뷰 결과를 분석하여 정책 방향과 정책안을 도출하였으며, 이 정책의 시행은 글로벌 수준의 전문 역량을 보유한 인재들이 국내 산업 발전 촉진함으로써 국내 디지털 산업 경쟁력을 강화에 기여할 것 이다. 또한 해외 인재의 네트워크를 활용한 글로벌 시장으로의 진출을 확대하고, 국내 인재와 해외 인재의 협업을 통한 지식 공유와 새로운 비즈니스 기회를 창출할 것이다.

요약문 1. 국외 디지털콘텐츠 시장조사 개요 조사 배경 및 목적 디지털콘텐츠 산업은 ChatGPT와 같은 인공지능(AI), XR기술, 메타버스, 블록체인 등 기술의 혁신과 5G 인프라, 데이터센터, 각종 콘텐츠 제작/유통 솔루션 등 인프라 확대로 인한 제작과 유통의 효율성 증대로 인해 고부가가치 산업으로 부상하고 있다. 특히 구글, 아마존, 애플, 마이크로소프트 등 주요 기업들이 해당 분야의 연구 및 신제품 출시에 앞장서고 있고, 팬데믹을 계기로 기존 사업을 디지털로 전환한 기업이 증가하고, 디지털콘텐츠를 체험한 소비자 수도 증가하면서 디지털콘텐츠에 대한 수요도 크게 증가하고 있다. 이러한 변화를 기회로 활용하기 위해 세계 각국 정부도 디지털 인프라 확대와 이를 활용한 디지털콘텐츠 육성을 위한 정책을 추진하고 있다. 이 외에 산업발전에 따른 부작용을 최소화하기 위해 개인정보보호, 저작권 보호, 공정한 이용 등을 촉진하기 위한 각종 가이드라인을 수립하고 있다. 2022년 국내 디지털콘텐츠 시장규모는 세계 5위를 차지하는 것으로 나타났다. 그러나 국내 디지털콘텐츠 산업은 글로벌 OTT서비스가 국내 미디어 시장을 넓히면서 국내 OTT 사업자의 성장에 한계가 있고, 메타버스 등 차세대 미디어/ICT 제작 기반이 취약하며, 콘텐츠 제작 비용이 상승하며 글로벌 자본에 의존하는 리스크가 증가하고 있다. 이에 정부는 디지털 콘텐츠 산업 육성을 위해서 △OTT 플랫폼·콘텐츠의 글로벌 성장 지원, △메타버스를 차세대 미디어플랫폼으로 집중 육성, △크리에이터 미디어 지원으로 탄탄한 일자리 창출, △디지털미디어·콘텐츠 산업 혁신 기반 마련이라는 4대 정책과제를 중심으로 지원하고 있다. 본 조사에서는 전세계 5대 권역 외 미국, 일본, 중국, EU/영국, 동남아 5개국(인도네시아, 태국, 필리핀, 말레이시아, 싱가포르)을 중심으로 각 산업별 변화를 반영한 시장 통계를 조사, 분석했다. 이를 통해 해외 디지털콘텐츠 산업의 현황을 파악하고, 국내 디지털콘텐츠 정책수립 및 기업의 해외진출을 지원하기 위한 기초 자료를 제공하고자 한다. 조사 방법 시장분류체계는 전년도와 동일하게 15개 산업을 대상으로 분류체계를 유지하되, 실감콘텐츠 소분류체계는 주요 산업 활용 동향과 최신 시장 보고서의 분류 체계를 반영하여 조정하였다. 본 보고서는 전년도와의 시계열성을 유지하면서도 개정된 산업분류체계에 적합한 국외 디지털콘텐츠 산업의 시장규모를 파악하기 위해 PWC, Allied Market Research, Grand View Research, MarketsandMarkets, IMARC 등 신뢰성 높은 산업별 자료원의 보고서 및 전문 자료를 활용하여 시장규모를 산출했다. 직접조사를 수행하지 않는 본 연구의 특성상 향후 5년간 시장전망치 도출시 글로벌 리서치기관의 전망치와 성장률(CAGR 등)을 기본으로 하되, 일부 수치만 공개하는 등 자료의 한계로 추정이 불가피한 경우에는 적절한 회귀분석을 사용하여 추정하였다. 본 조사에서는 전세계 5대 권역 외 미국, 일본, 중국, EU/영국, 동남아 5개국(인도네시아, 태국, 필리핀, 말레이시아, 싱가포르)을 중심으로 각 산업별 변화를 반영한 시장 통계를 조사, 분석했다. 이를 통해 해외 디지털콘텐츠 산업에 대한 현황을 파악하고, 국내 디지털콘텐츠 정책수립과 기업의 해외진출을 지원하기 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

요약문 1. 제 목 : 생성형 AI에 대응한 SW 인재 양성 정책 방향 연구 2. 연구 목적 및 필요성 생성형 AI의 혁신적인 기술 발전으로 편리한 사용 방법과 접근, 창의적인 정보 생성, 효율적 정보 확보 등의 장점으로 생성형 AI의 활용이 확대되고 있다. 생성형 AI는 경제, 사회, 교육 등 전반에 영향을 미칠 것으로 예상되며, 이미 그 사용 효과가 증명되고 있다. 생성형 AI는 특히 기술자 그룹에 많은 영향을 미칠 것으로 예측되며, 코드 자동 생산, 코드 자동 완성 등 SW 개발 관련 기능의 효율성과 편리성으로 개발자들이 현업에서 이미 많이 활용하고 있다. 생성형 AI 기술 발전 및 업무 적용 속도로 보아 생성형 AI에 의한 개발 환경, 개발 방식, 역량 등의 변화는 매우 클 것으로 예상된다. 이러한 변화에 대한 사회·경제적 혼선을 줄이고 관련 인력양성의 기회로 연결할 수 있도록 디지털 인력양성 정책의 변화가 필요하다. 위 배경 및 필요성에 따라 본 연구는 생성형 AI가 개발 업무에 미치는 영향을 분석하고, 이에 따른 디지털 인재양성 정책 방향을 제시하고자 한다. 3. 연구의 구성과 범위 연구는 다음과 같이 5장으로 구성된다. 제1장 서론 “SW 개발 환경 변화에 따른 디지털 인재양성 정책 방향” 연구 배경, 목적, 연구의 개략적인 내용, 연구 방법을 기술한다. 제2장 생성형 AI 기술 진화 및 국내외 정책 방향 디지털 인재 정의와 역량을 해석하고, 생성형 AI의 개념과 시장 전망을 정리한다. 생성형 AI시대의 국내외 디지털 인재 양성 정책 동향을 분석하고, 국내외 기업의 생성형 AI 대응 및 인재 확보 경쟁에 대해 비교·종합한다. 제3장 SW 개발 환경변화에 따른 개발 업무 변화 생성형 AI가 개발 업무에 미치는 영향을 소프트웨어 개발 프로세스에 따라 문헌 연구, 전문가 심층 인터뷰, 전문가 설문을 통해 분석한다. 소프트웨어 개발 프로세스는 요구분석, 설계, 구현, 테스트 단계로 나누어 단계별 생성형 AI의 활용 가능성과 영향에 대해 분석한다. 생성형 AI가 개발자에 미치는 영향을 분석하기 위해 O*NET의 컴퓨터 프로그래머, 소프트웨어 개발자, 웹 개발자의 작업(Task)별 영향을 평가한다. 제4장 생성형 AI 시대에 대응한 디지털 인재양성 분석 결과에 기반하여, 생성형 AI 관련 디지털 인력 확보 정책의 기본 방향을 제안하고 디지털 인력양성을 위한 교육 환경 구축, 지속적이고 효율적인 디지털 인재 확보 추진을 제안한다. 제5장 결론 연구의 방법은 문헌분석, 전문가 심층 인터뷰, 전문가 설문을 통해 생성형 AI가 개발 업무에 미치는 영향을 분석하고, 생성형 AI 시대에 대응한 디지털 인재양성 정책 방향을 제안한다. 4. 연구 내용 및 결과 본 연구는 디지털 인력 중 특히 수요가 많은 개발자에 초점을 맞춰, 그들의 작업에서 코드 자동 생성 기능 등에 의한 생성형 AI의 영향도를 분석한다. 이를 기반으로 개발자 및 디지털 전환 인력의 역할 변화를 고려하여 생성형 AI 시대의 디지털 인재 양성 정책 변화 및 방향을 모색한다. 디지털 인재를 넓은 의미에서‘디지털 신기술을 보유하고 디지털 전환을 주도하는 사람과 디지털 기술을 활용하는 모든 사람을 포함한 인력’으로 정의하고, 해외 기관 및 정부 부처가 공통적으로 제시한 디지털 신기술은 AI, 빅데이터, 소프트웨어 등임을 확인하였다. 디지털 인재 역량 요구사항 중 가장 수요가 많고 중요성이 커지는 기술은 Java, 파이썬, SQL 등 프로그래밍 언어와 애자일 방법론, 컴퓨터 공학 등 개발 관련 기술로 조사되었으며, 디지털 기술 중 2023년 선풍을 일으킨 생성형 AI는 코딩 보조 도구로써 코드 자동 생성, 자동 테스트, 주석 작성 등에 뛰어난 성능을 가지고 있어 프로그래밍 작업 시 영향을 많이 미칠 것으로 예상된다. 이에 따라 생성형 AI가 개발자 수준, 개발 난이도, 소프트웨어 유형 등 개발 조건에 따라 개발 생산성에 얼마나 영향을 주는지 분석한다. 1) 생성형 AI 기술의 진화 생성형 AI는 딥러닝 기술과 텍스트, 오디오, 이미지 또는 동영상 형태의 방대한 데이터를 활용하여 학습하고, 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술이다. 생성형 AI 기술은 1980년대 개발된 신경망, 2006년대 심층 신경망, 2010년대 트랜스포머 모델을 거치면서 성숙하였고, 성능이 향상된 컴퓨팅 파워, 폭발적으로 증가한 데이터를 사용하여 혁신적으로 발전하게 되었다. MS, Amazon, Google 등 빅테크 기업에서는 시장에서 경쟁 우위를 확보하고 새로운 수익원을 창출하기 위해 생성형 AI 기술을 개발하고 혁신적인 서비스를 출시하는 데 매진하고 있다. 자동차, 의료 등의 산업에서도 생성형 AI를 이용한 수익 창출을 위해 차별화된 제품을 개발하고 있을 뿐 아니라 업무 효율성 향상을 위해서도 생성형 AI 기술을 도입하고 있다. 또한 생성형 AI 기술과 관련 인재를 확보·유지하기 위해 총력을 기울이고 있는데, 오픈AI, 구글 등 글로벌 빅테크 기업은 물론 아시아·태평양 지역기업들 또한 생성형 AI 인재 부족을 해결하기 위해 많이 노력하고 있다. 2) 국내·외 디지털 인재 양성 정책 생성형 AI 기술의 진화와 그에 따른 우수 디지털 인재 수급 등의 문제 발생에 신속 대응하기 위해 미·중·영·일본 등 해외 주요국에서는 기존 AI 관련 정책에 더해 다양한 대응방안을 마련하고 있다. 미국의 AI 정책은 글로벌시장에서 AI 경쟁력을 유지하고, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 발전을 추구하는 것이다. AI 인재 확보를 위해 「국가 AI R&D 전략계획」, 「안전하고 신뢰성 있는 AI를 위한 행정명령」 등을 통해 AI 분야에 필요한 기술 인력을 평가하여 교육하고 글로벌 AI 인력 확보를 위해 비자 제도를 개편하였다. 또한 「인공지능교육법」을 제정하여 AI 오용 가능성을 감소시키고, 정부 관련 직원들이 정부의 수요에 가장 적합한 인공지능 시스템을 도입할 수 있도록 하기 위해 연방 행정 각부, 산하기관 등에 AI 교육을 시행하고 있다. 중국은 「고등교육기관 AI 혁신 행동 계획」,「중국 인공지능 인재양성 백서」등을 통해 국가 주도로 AI 인재를 양성하고 있으며, 대학을 중심으로 기업이 보조하는 형태의 인재 양성을 추진하고 있다. 대학에서 실무에 바로 투입할 수 있는 실습 기반 교육을 하고, 빅테크 기업에서는 인공지능 대회, 단기 교육을 통해 실전 경험 강화를 유도하고 인재 인증 제도를 활성화하여 AI 인재 양성을 추진하고 있다. 영국도 「영국 디지털 전략」에서 영국의 기술 기업이 혁신하고 성장하는데 필요한 인력과 자금 확보를 표명하고, 해외 우수 인재 확보를 위해 새로운 비자를 대폭 신설하였다. 일본은 「AI 전략」, 「초·중등 교육 단계에서의 생성형 AI 활용에 관한 잠정적 가이드라인」 등을 발표하고, 초·중등 교육에서부터 수리·데이터사이언스·AI 이론을 학습시키는 한편 첨단 AI 기술과 기술 표준화의 국제주도권 확보를 위해 해외 우수 인재 유치 및 국제 공동 연구를 지원하는 정책과 사업을 펼쳐오고 있다. 주요국은 디지털 인재 양성을 위해 디지털 리터러시 교육과정을 확대하고, 대학 학위프로그램을 확대하는 방향으로 정규교육 프로그램을 개편하고 있다. 기업의 AI 인재 양성을 강조하고 있으며, 글로벌 해외 인재 확보를 위한 제도를 개선하고 있다. 국내에서는 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해 2023년 4월「초거대 AI 경쟁력 강화 방안」을 발표하고, 「디지털 인재양성 종합방안」등 AI·SW 인력양성의 기존 정책의 기조를 유지하며, 초거대 AI 개발·활용에 전문화된 글로벌 수준의 인재를 추가 양성한다. 3) SW 개발 환경 변화에 따른 개발 업무 변화 분석 생성형 AI 기술이 개발 업무에 미치는 영향에 대해, 요구분석-설계-구현-테스트의 4단계로 구분되는 SW 개발 프로세스를 기준으로 분석하였다. 우선 관련 문헌조사 후 컴퓨터공학과 교수, 개발자와 SW 전문가 등으로 구성된 자문단을 구성하여 구조화된 설문지를 통해 전문가 심층 인터뷰를 수행하였다. 마지막으로 O*NET의 개발자 직무 Task 기반 분석을 수행하였다. 3-1) 문헌 연구 (SW 개발에 사용되는 AI 및 생성형 AI 기술 관련 연구와 활용 현황) 소프트웨어 코딩을 자동화하기 위해 기존에 특수 목적이나 일부 한정된 사람들이 MDD(모델주도방법론), 로우코드·노코드(LCNC) 도구를 주로 사용하였다. 최근에 널리 퍼진 생성형 AI 개발 도구는 개발자들이 SW 개발 시 일반적인 도구로 활용하고 있다. 동 배경하에, 개발자들이 코드 생성 외의 다른 작업에도 생성형 AI를 얼마나 활용하는지와 활용 가능성에 대해 검토한다. SW 개발 요구분석 단계는 고객과 소프트웨어 개발 그룹과의 기능에 대한 이해와 협의가 중요하기 때문에 자동화 도구를 활용한 작업이 쉽지 않다. 생성형 AI는 회의 내용을 요약하고, 텍스트 기반의 요구사항을 구조화하는데 제한적으로 활용되고 있다. 연구에서도 사용자 요구사항의 코드 구현 관련 추적성 개선에 관한 연구 등의 소수 연구가 진행되고 있다. SW 설계 단계는 문헌 자료를 찾기 어려울 정도로 생성형 AI를 많이 활용하지 않는 것으로 조사되었다. SW 구현 단계에서는 거대언어모델(LLM)의 기술적 특성으로 인해 생성형 AI가 자동 코드 생성 기능이 우수하여, 코드 생성, 코드 자동 완성, 코드 주석 작성, 리버스 엔지니어링(역공학) 등에 개발자들이 이미 많이 활용하고 있었다. 개발자들은 생성형 AI 기술을 이용한 상용화된 도구인 GitHub Copilot, ChatGPT, AWS CodeWhisperer 및 Tabnine 등을 통해 많은 시간이 소요되고 반복 작업이 많은 코드 생성에 대해 이를 많이 활용하고 있다. 물론 생성형 AI가 코드를 완벽하게 생성하는 것은 아니어서, 컴파일되지 않는 코드, 보안 취약성, 라이선스 침해 등의 문제가 있는 코드에 대해서는 개발자의 수정을 반드시 필요로 한다. 개발자들은 생성형 AI 개발 도구를 지원하는 프로그램 언어 종류, 자동 코드 생성·코드 자동완성·코드 리뷰 등 코딩 관련 기능, 테스트 및 보안 검증 기능 여부에 따라 각 도구를 선택하여 활용하고 있다. 연구에서는 OpenAI, MS, 구글 등 LLM 관련 업체의 생성형 AI 도구의 원리 및 개선, HumanEval 등으로 성능을 테스트한 관련 논문들을 상당히 많이 발표되어 있다. 문헌 조사상에서 생성형 AI의 영향을 가장 많이 받을 것으로 예측된 단계는 SW 테스트 단계이다. 테스트 케이스의 우선순위 선정, 오류 원인 분석, 테스트 케이스 생성 등에 생성형 AI를 활용할 수 있다고 조사되었다. 생성형 AI를 활용한 테스트 데이터 생성, 테스트에 유용한 테스트 케이스 생산을 통한 테스트 커버리지 확대 등의 논문이 있다. 테스팅 자동화, 관리, 데이터 생성, 시나리오 작성 등을 지원하는 AI 증강 테스팅 도구들 또한 시장에 많이 출시되었다. SW 구현, 테스트 이외에도 생성형 AI 기술은 초급 개발자 교육에도 활용될 뿐만 아니라 SW 컴파일러의 오류메시지를 이해하기 쉽게 생성하거나, COBOL 등 기존 프로그램에서 사용하던 언어를 현재 운영하는 시스템에 맞는 프로그램 언어로 변경하는 작업 등에서도 활용되고 있다. 이러한 생성형 AI의 여러 코딩 관련 기능으로 인한 개발자 생산성 향상의 가능성에도 불구하고, 코드 생성 시 LLM에 최신 데이터 미적용, 환각(Hallucination), 보안 취약성, 저작권 침해, 내부 정보 유출 등에 문제가 있으며, 이로 인해 개발 생산성이 저하되고 개발 비용이 증가할 수 있다. 천문학적 LLM 개발 및 유지 비용도 간과할 수 없는 부분이다. 3-2) 전문가 심층 인터뷰 및 전문가 설문 분석 생성형 AI 개발 도구 사용 현황·발전 방향, 디지털 인재상, 개발자 수준, 디지털 인재 확보 현황 등에 대해 전문가들의 전문성에 따라 관련 분야의 심층 인터뷰를 시행하였다. 또한 SW 개발 프로세스 단계별로 개발자와 전문가들의 사용 현황과 의견을 물었다. 개발자들은 소프트웨어 구현 시 생성형 AI 개발 도구를 기본적으로 활용하고 있는데, 구현 및 테스트 단계에서 개발 코드 생성 및 검증은 물론, 개발 코드 설명이나 개발문서 작성에도 활용하는 것으로 조사되었다. 여러 생성형 AI 개발 도구 중 대부분 개발자가 깃허브를 이용하여 접근이 용이한 Copilot을 활용하고 있었으며, 일부 전문가가 Tabnine를 사용하고 있었다. 대화형 플랫폼으로 접근성이 가장 좋은 ChatGPT는 개발자가 코드에 대한 도움을 받거나, 새로운 기능에 대한 아이디어를 얻는 용도로 사용하는 것으로 조사되었다. 전문가들은 생성형 AI를 활용하면 초급 개발자가 빠르게 개발 역량을 높일 수 있는 장점도 있다고 했다. 그러나 단점으로는 최신 데이터 학습에 제한적인 LLM의 특성 때문에 빠른 주기로 기술이 변하는 프론트엔드 개발에는 활용하기 어렵다는 의견이 있었다. 개발자들은 테스트의 경우, 테스트 코드를 자동화하는 것과 프로그램의 단일 기능에 대한 테스트는 가능하나, 비즈니스 로직에 대한 전반적인 테스트는 불가하다고 했다. 그러나 테스트는 상당한 시간이 소요되고 반복적인 업무가 많아 생성형 AI를 이용하면 가장 개발 효율성을 높일 수 있는 단계인 것으로 분석된다. 생성형 AI 기술을 이용한 테스트 도구는 기존 테스트 도구의 단점인 적절한 테스트 커버리지를 위한 최소의 테스트 케이스 생성과 테스트 데이터 생산으로 인한 테스트 데이터 부족 문제를 해결한다고 했다. 전문가들은 요구사항 분석 단계에서는 생성형 AI를 활용하여 고객의 요구사항을 듣고 고객 요청의 맥락까지 파악하는 것은 어렵다고 조언하였다. 개발자들은 코딩작업에 생성형 AI 개발 도구를 사용하는 데에 비교적 긍적적이었으나, 소프트웨어 개발 공정 전체에 생성형 AI 개발 도구를 활용하는 데는 아직까지 어느정도 제한이 있다는 의견이 많았다. 초급 개발자보다는 중급 개발자의 개발 생산성 향상 정도가 높았는데, 이는 초급 개발자의 경우 생성형 AI의 환각(Hallucination)으로 인한 잘못된 코드를 분별하는 데 어려움을 겪기 때문인 것으로 판단된다. 또한 생성형 AI가 개발자나 SW 전문가가 원하는 정보를 생성하기 위해서는 컴퓨터 공학에 대한 기본 개념이 있어야 하고, 프롬프트 엔지리어링이 매우 중요하다는 의견이 지배적이었다. 생성형 AI 출현 이후에 전문 개발자들은 생성형 AI를 활용하여 빠르게 지식 습득을 하고 있으며, 기업에서는 지식이 많은 직원보다 주어진 문제를 인식하고 해결할 수 있는 역량을 가진 직원을 선호하는 것으로 나타났다. 교수들은 대학에서 학생들이 과제나 SW 프로그래밍에 생성형 AI 도구를 빈번하게 활용하고 있으며, 생성형 AI로 인해 소프트웨어 관련 비전공 학생들의 코딩 실력이 늘었다고 답변했다. 논문 작성에도 생성형 AI를 활용하며, 일부 학회는 논문에 생성형 AI 활용을 허용하고 있다고 했다. 3-3) O*NET의 개발 관련 직무의 작업(Task), 세부작업(DWA)별 생성형 AI 기술의 영향을 검토 컴퓨터 프로그래머, 소프트웨어 개발자, 웹 개발자의 세부 업무(DWA) 중 개발과 관련된 것과 생성형 AI에 영향을 받는 DWA를 추출하고, 개발자 작업(Task)과 비교하여, SW 개발 프로세스인 요구분석, 설계, 구현, 테스트 단계별로 생성형 AI에 의한 영향도를 분석한다. SW 개발 업무 중 생성형 AI의 영향도가 가장 큰 작업(DWA)은 구현 단계의 컴퓨터 프로그래밍 코드 작성(Write computer programming code), 애플리케이션 개발(Develop computer or online applications), 테스트 단계의 소프트웨어 테스트(Test software performance), 소프트웨어 테스트 시나리오 및 테스트 케이스 제작(Develop testing routines or procedures), 기타 소프트웨어 사용 설명서 작성(Prepare instruction manuals) 등이었다. 컴퓨터 프로그래머, 소프트웨어 개발자, 웹 개발자 중 생성형 AI의 영향을 가장 가장 많이 받는 직무는 컴퓨터 프로그래머로 분석되었다. AI나 생성형 AI의 직업에 미치는 선행연구들에서도 “AI나 생성형 AI 역량”과 “모든 직업에서 수행하는 직무”를 비교하여 “각 직업에 대한 생성형 AI의 영향도”를 분석하였으며, 본 연구는 “개발자 업무와 직업”에 관한 연구를 문헌 연구, 전문가 심층 인터뷰, 그리고 선행연구의 연구 방법(AI 역량과 직업 역량 비교)을 활용하여 수행하고 분석을 시도하였다. 3-4) 생성형 AI가 개발 업무에 미치는 영향에 대한 최종 결과 분석 문헌 연구, 전문가 심층 인터뷰, O*NET 자료 분석 결과, SW 개발 프로세스 중 생성형 AI 기술의 영향을 가장 많이 받는 단계는 구현 단계였으며, 개발자가 생성형 AI를 활용하여 구현 단계에서 할 수 있는 작업은 “문헌이나 인터넷 등에 이미 포함되어 있는 코드”를 이용한 코드 생성과 통합개발환경(IDE)이 제공하는 함수를 사용할 때 “코드 자동 완성” 기능을 활용하는 것이다. 그러나 개발 단계에서 비즈니스 로직이 복잡하거나 개발 코드가 최신 기술을 활용해야 하는 코드를 작성해야 할 때는 생성형 AI 개발 도구를 활용하기 어렵다. 생성형 AI의 영향으로 전문 개발자가 아닌 소프트웨어 산업 외의 다른 산업에 종사하는 도메인 전문가들의 프로그래밍이 가능해지며, 디지털 전문가로 전환 가능성이 커질 것으로 예상된다. 종합적으로 SW 개발 단계 중 요구분석과 설계 단계에서는 생성형 AI 활용도가 낮아 SW 개발 시 개발 생산성 향상에 많은 영향을 주지는 못하는 것으로 분석된다. 또한 개발자 업무 중 컴퓨터 하드웨어 엔지니어와 협력하여 하드웨어 및 소프트웨어 시스템을 통합하고, 고객, 마케팅 담당자, 소프트웨어 품질 담당자, 소프트웨어 보안 담당자 등 소프트웨어 개발에 중요한 이해관계자와의 협상 등 직접적인 개발 업무에 속하는 않는 작업들은 생성형 AI를 활용하기 어렵다. 4) 생성형 AI 시대에 대응한 디지털 인재양성 생성형 AI가 개발자에 미치는 영향 분석 결과와 해외 주요국 및 국내 AI 정책을 분석하여 생성형 AI 디지털 인재 양성 정책 방향을 검토하였다. 1. 디지털 인력 확보 기본 방향 - 디지털 교육 저변 확대 및 개인 맞춤 교육 - 생성형 AI 기술의 효율적 활용을 위한 디지털 교육 - 생성형 AI를 활용한 연구와 디지털 교육 2. 디지털 인재 양성을 위한 교육 환경 구축 - 체계적 교육시스템 구축 - 디지털 교육을 위한 학습 시스템과 평가시스템 구축 3. 지속적이고 효율적인 인재 확보 추진 - 글로벌 인재 확보 - 디지털 인재 네트워킹 활성화 지원 본 연구는 요구사항 분석, 설계, 구현, 테스트의 개발 프로세스 단계별로 문헌 연구, 심층 인터뷰, O*NET 데이터를 이용하여 생성형 AI 영향에 의한 개발환경 변화를 다각도로 분석하여, 생성형 AI 시대의 인재양성 정책를 제안하였다는데 의의가 있다. 향후 연구로는 생성형 AI 활용이 어려운 개발 관련 업무나 교육에 생성형 AI 기술을 적용하여 개발 생산성을 높이고 디지털 전환을 가속하게 하는 방안에 대한 연구가 필요하겠다. 5. 정책적 활용 내용 본 연구는 생성형 AI가 개발 업무와 개발자 직무에 대한 영향도를 문헌 분석, 전문가 심층 인터뷰, 데이터 기반 검토를 통해 생성형 AI가 개발 프로세스 중 구현과 테스트에 영향이 가장 많은 영향을 주는 것으로 분석하였으며, 이에 따라 디지털 인력 양성 방향을 제시하였다. 지금까지 발표한 「초거대 AI 경쟁력 강화 방안」, 「디지털 인재양성 종합방안」 등의 구체적인 실행 계획 수립에 활용할 수 있다. 6. 기대효과 생성형 AI 기술이 세계 경제 경쟁력 강화에 중요한 기술로 부각됨에 따라 생성형 AI 시대에 대비한 국내 디지털 인재 양성 정책 수립에 활용되어, 디지털 기술을 개발하고 활용하는 인력의 역량 강화 및 이에 따른 국내 디지털 경쟁력 강화에 기여할 것이다.

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

요약문 1. 제 목 : 메타버스 시장 및 동향 분석 2. 조사 목적 및 필요성 메타버스 시장의 선점을 목표로 하는 정책 수립을 위해 메타버스 시장 및 최신 동향에 대한 연구가 중요성을 더하고 있다. 메타버스는 커머스, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 서비스가 확산 중이며, 우리 정부는 메타버스 산업 육성을 위한 범정부 차원의 노력을 지속하고 있다. 본 연구는 아직 시장 초기 단계인 메타버스 시장의 현황을 구체적으로 파악하고, 신규 산업 창출 및 프로젝트 기획에 필요한 메타버스 동향을 분석하고 이슈를 발굴함으로써 메타버스 관련 수요자와 공급자에게 정보를 제공하고 확산시키기 위한 목적을 가지고 있다. 메타버스 산업은 XR, 인공지능 등의 기술 발전과 비대면 생활 증가라는 사회적 환경의 변화와 함께, 몰입형 경험에 대한 수요가 증가하면서 급속히 확대되고 있다. 메타, 마이크로소프트, 애플 등의 글로벌 메타버스 기업들은 시장 선점을 위해 치열한 개발 경쟁을 벌이고 있으며, 게임, 교육, 엔터테인먼트, 의료 등 여러 산업에서 다양한 수요가 부상하면서 새로운 메타버스 플랫폼 및 서비스가 출시되고 있다. 이에 본 연구는 글로벌 시장조사기관의 메타버스 시장 규모 및 전망 데이터와 국내외 주요 기업의 동향, 주요국의 정책을 분석하여 국내 정책 입안을 위한 기초자료를 제공하며, 메타버스 관련 산학연 종사자들에게 글로벌 동향 정보를 제공하여 산업의 발전에 기여하고, 국내 정책수립에 필요한 토대를 마련하고자 한다. 3. 연구의 구성과 범위 본 연구는 글로벌 메타버스 시장 규모 및 전망, 산업 및 권역별 메타버스 시장 현황, 국내외 메타버스 기업 동향, 주요국 메타버스 정책 동향 그리고 최근 메타버스 주요 10대 이슈 동향으로 구성되어 있다. 제1장에서는 본 연구의 개요 및 메타버스의 개념을 정리하였다. 제2장에서는 메타버스 시장에 대한 조사 배경에 대하여 살펴보았다. 제3장에서는 메타버스 시장 동향을 세계 시장 규모에 대한 전망, 산업별 및 주요 권역별로 살펴본 후, 국내 메타버스 시장 규모와 전망을 확인하였다. 시장 통계 자료는 특정 자료 한가지에 의존하는 것을 지양하고 글로벌 시장조사기관인 Emergen Research, Markets and markets, Statista, Grand View Research에서 2023년 발간한 자료를 활용 및 다양한 기관에서 공개한 데이터를 활용하였다. 이밖에 소비자 수요, 산업계 현황 및 전망에 대해 글로벌 컨설팅기관 Accenture, Deloitte, EY등이 수행한 보고서도 자료로 활용하였다. 제4장에서는 2023년 국내외 메타버스 시장의 주요 사업자들의 동향을 살펴보았다. 제5장은 2023년 중국, EU, 미국, 영국, 일본, 중동 등 주요국에서 메타버스 산업 육성을 위해 발표한 주요 정책을 살펴보고, 이어서 한국의 메타버스 관련 정책도 살펴보았다. 마지막으로 제6장에서는 앞선 내용을 통해 도출된 내용을 요약 정리하고, 2023년 메타버스 산업 10대 주요 동향을 제시하고, 메타버스 관련 정책을 위한 시사점을 도출하였다. 4. 연구 내용 및 결과 □ 글로벌 메타버스 시장 규모 및 전망 본 연구에서는 메타버스 시장 규모 및 전망을 분석하기 위해서 글로벌 주요 시장조사기관(Emergen Research, Markets and Markets, Statista, Grand View Research, 360iResearch)의 공개 데이터를 활용하였다. 글로벌 메타버스 시장 규모는 XR, 인공지능, 블록체인 등 디지털 기술의 급속한 발전, 코로나19 이후의 몰입형 세계에 대한 수요 증가, 다양한 산업에 메타버스 도입 증가로 인해 고성장이 전망된다. 특히, XR, HCI(Human Computer Interaction, 인간 컴퓨터 상호작용), 인공지능, 블록체인, 컴퓨터 비전, 엣지 및 클라우드 컴퓨팅, 미래 모바일 네트워크 등과 같은 기술 성장이 글로벌 메타버스 시장을 주도할 것으로 예측된다. 코로나19 팬데믹으로 인한 몰입형 세계에 관한 관심 증가로 XR 기술 기반 애플리케이션 및 디바이스에 대한 지속적인 수요가 확대되고, 기업과 개인이 몰입형 가상경험의 가치와 잠재력을 인식하면서 메타버스 시장의 성장 및 투자가 지속적으로 진행될 것으로 예상된다. 또한, XR 기반 게임 및 엔터테인먼트, 업무, 교육 등 다양한 분야에 가상경험에 대한 수요가 증가하면서 메타버스 시장이 성장할 것으로 예상된다. 특히, 메타, MS, 애플 등의 글로벌 기업들은 메타버스 구현을 위한 기술 개발과 플랫폼 및 서비스 제공에 앞장서며 시장을 견인할 것으로 예측된다. 이에 조사기관별 메타버스 시장 산정 및 방법론의 차이로 전망 수치의 차이는 있으나, 전반적으로 연평균 30%~40% 내외 수준의 지속적인 고성장을 예상한다. □ 산업별 메타버스 시장 규모 및 전망 산업별 메타버스 동향을 종합적으로 파악하기 위해 2023년 메타버스 관련 주요 시장 조사기관들의 공통 산업의 전망치를 비교·분석하였다. 교육 분야의 메타버스 시장은 아직 초기 단계에 있으나, 위에서 언급한 주요 글로벌 시장조사기관1)들은 공통으로 2022년부터 2030년까지 약 30%~50% 사이의 지속적인 고성장을 예측한다. 최근 메타버스 기술의 발전과 비대면 수요 증가로 메타버스의 교육 분야 활용이 증가하는 추세이다. 향후 교수자와 학생의 메타버스 활용 역량 향상, 메타버스 교육 및 훈련 콘텐츠와 XR 디바이스의 개선 등을 통해 메타버스 교육 시장 역시 꾸준히 성장할 것으로 전망된다.

요약문 1. 제 목 : 글로벌 오픈소스 기업 현황 및 사업화 성장 요인 분석 2. 연구 목적 및 필요성 글로벌 기업들의 오픈소스 참여 활성화로 인해 SW 생태계에서 오픈소스 영향력이 커지고 있다. 이미 빅테크 기업들은 오픈소스 전략으로 SW 기술ž산업 혁신을 선도하고 있으며 이어 몽고DB, 일레스틱 같은 오픈소스 전문기업들이 등장하며 SW 생태계에 새로운 변화를 일으키고 있다. 기존 오픈소스 연구들은 오픈소스 활용 및 개발, 오픈소스 개발자 생태계, 빅테크 기업의 오픈소스 전략을 연구하며 오픈소스 현상을 해석하였지만, 최근 확산되는 오픈소스 전문기업에 대한 연구 사례는 많지 않다. 이에 본 연구는 증가하는 오픈소스 전문기업의 글로벌 현황을 분석하고 이들의 오픈소스 사업화 성장 요인을 분석하고자 한다. 이러한 연구는 국내 SW기업의 절대 다수가 중소기업이기 때문에 빅테크 기업의 오픈소스 연구에 비해 국내 SW산업 육성 및 기업 중심의 오픈소스 생태계 활성화 정책 수립에 더욱 도움이 될 것이다. 3. 연구의 구성 본 연구는 그림 1과 같이 서론을 포함하여 총 5장으로 구성되어 있다. 제 2장 선행 연구 문헌은 글로벌 오픈소스 동향과 오픈소스 사업화와 관련된 선행 문헌들을 분석하여 오픈소스 경제적 가치의 중요성과 증가하는 오픈소스 전문기업에 대한 해외 동향들을 소개한다. 그리고 유럽, 영국, 미국의 최신 오픈소스 경제적 효과 분석 연구 사례를 소개하며 국가 경제 활성화에 미치는 오픈소스의 새로운 긍정적 가치에 대해서도 소개한다. 제 3장 글로벌 오픈소스 전문기업 현황 분석은 크런치베이스에 제공하는 2,130개의 오픈소스 기업(Open Source Company)으로 분류된 기업들의 자료를 활용하여 주요국별 오픈소스 전문기업 현황, 오픈소스 전문기업의 설립 연도, 매출액, 종사자 수, 홍보 활동, 지재권 현황, 투자 현황 등과 같은 다양한 자료를 분석하여 글로벌 현황 정보을 제시한다. 분석 결과 매년 오픈소스 전문기업이 지속적으로 증가하고 있으며, 최근에는 오픈소스 전문기업에 대한 투자 규모가 급격히 증가하며 글로벌 SW 생태계에서 오픈소스 전문기업의 가치가 상승하고 있음을 알 수 있다. [그림 1] 연구 구성 및 방법 제 4장 오픈소스 사업화 성장 요인 분석은 오픈소스 사업화 성과의 중요한 지표인 매출, 제품ž서비스 수, 외부 투자액, 종사자 수와 기업 일반 사업화 요인 8가지, 오픈소스 기업 현황 3가지, 대표 오픈소스 프로젝트 현황 6가지에 대해 통계 기반의 정량적 분석을 수행하였다. 분석 결과 핵심 오픈소스 사업화 요인은 오픈소스 프로젝트의 기여자 수(외부 개발자 참여)와 와칭 수(프로젝트 관심도)와 함께 오픈소스 기업의 오픈소스 인력 수, 오픈소스 프로젝트 수(기업 내부 인식)이었다. 그리고, 오픈소스 프로젝트 성과와 밀접하게 관련된 오픈소스 기업 요인으로는 기업 팔로워 수(기업 외부 인식)임이 밝혀졌다. 또한 일반 사업화 요인 중에서는 기술 요인인 특허 수(기술 수준), SW 활용 수(기술 다양성), 기사 수(홍보 언론 노출)이 오픈소스 성과에 많은 영향을 주는 요인으로 밝혀졌다. 제 5장 결론에서는 정책적 시사점으로 오픈소스 전문기업 육성 필요성을 제시하며 이를 위한 3가지 추가 시사점을 제시하며 본 연구를 마무리하였다. 4. 연구 내용 및 결과 깃허브 현황에 의하면 오픈소스 생태계에 참여하는 개발자와 기업이 빠르게 증가하고 있다. 오픈소스 기여자의 88%가 기업 소속 개발자이었으며 리눅스 커널 개발 이슈의 84%가 기업 이슈일 정도로 개발 과정에 기업이 크게 영향을 주고 있었다. 그리고 글로벌 기업은 리눅스 재단의 오픈소스 프로젝트 활성화를 위한 재원에 연회비를 통해 간접적 지원을 하고 있었다. 이렇게 기업들이 오픈소스 생태계에 직접적 간접적으로 참여하는 이유는 오픈소스에 대한 높은 의존도와 선호도 때문이다. 기업에서 개발하는 상용SW의 90% 이상에서 오픈소스가 활용되고 있으며, 개발자가 선호하는 SW 기술의 과반 이상의 오픈소스 기술이었기 때문에 기업은 오픈소스와 분리될 수 없는 현실이다. 비록 기업이 오픈소스에 대한 높은 의존도가 있더라도 이는 긍정적 의존성으로 비용 절감, 타 기업 종속성 회피, 빠른 시장 접근성, SW 생산성 향상에 도움을 주어 기업의 경쟁력 강화에 기여하고 있다. 실제로 IT 분야의 시가 총액 10위 이내의 빅테크 기업 모두 적극적으로 오픈소스 기여를 하는 기업들이었으며 빅테크 기업은 오픈소스 생태계 참여를 통해 기술·산업 혁신을 주도하고 있다. 최근에는 오픈소스 전문기업들이 오픈소스를 기반으로 창업을 하며 SW 생태계에서 영향력을 키우고 있다. 일부에서는 2030년에는 오픈소스 기업의 시가 총액이 폐쇄형 SW 기업의 시가 총액을 넘어설 것으로 예측할 정도이다. 오픈소스 전문기업의 주요 오픈소스 비즈니스 모델은 오픈 코어 모델, 시스템 통합 모델, 부가가치 라이브러리 모델로 크게 분류할 수 있으며, 이들의 공통점은 고객 유인을 위한 무료 오픈소스 기능과 수익 창출을 위한 독점적 SW 기능의 결합으로 볼 수 있다. 그리고, 오픈소스 사업화 단계는 3단계(프로젝트 -> 제품화 -> 수익화)로 구분되며 이 과정에서 오픈소스는 SW 신기술 홍보ž확산을 위한 기술 마케팅 수단으로 활용되고 있었다. 오픈소스 생태계가 빠르게 성장하며 기업들에게 영향력을 확대함에 따라 유럽, 영국, 미국에서는 오픈소스의 국가 경제에 미치는 효과에 대한 새로운 연구가 등장하고 있다. 유럽에서는 2018년 EU 경제에 미치는 오픈소스의 경제적 효과를 950억 유로로 추정하였으며, 영국에서는 2020년 영국 경제에 미치는 오픈소스의 경제적 효과를 431억 파운드로 추정하였다. 미국에서는 아파치 재단의 아파치 웹 서버의 경제적 효과를 120억 달러로 추정하였고 미국의 GPS의 오픈소스 협력의 경제적 가치를 1조 4천억 달러로 추정하였다. 이와 같이 오픈소스는 국가 경제, 기술 주권 확보, 스타트업 육성, 국가 인프라 강화에 긍정적 영향을 주기 때문에 정책적 지원이 필요하다고 제안하고 있다. 글로벌 오픈소스 전문기업 현황 분석을 위해 크런치베이스에서 오픈소스 기업으로 분류한 2130개의 기업 목록을 활용하였다. 크런치베이스는 4천개 이상의 벤쳐 캐피털 회사가 이용하는 대표적인 글로벌 테크 기업 정보 제공 서비스이다. 본 연구에서는 크런치베이스에서 제공하는 오픈소스 기업의 130개 넘는 데이터 중에서 자료 제공률, 데이터 중요성을 감안하여 27개의 자료 항목(기업 유형, 지역, 설립연도, 매출 규모, 종사자 수, 경쟁 기업 수, 투자 횟수, 투자 유형, 투자 연도, M&A 등)을 선정하여 글로벌 오픈소스 전문기업 현황을 분석하였다. [그림 2] 연도별 오픈소스 전문기업의 수 분석 결과 오픈소스 전문기업은 매년 꾸준히 늘어나고 있었으며 최근에는 투자 규모도 빠르게 성장하고 있었다. 특히 2000년대에 오픈소스 전문기업의 수가 급격히 증가하기 시작하였고, 투자 규모는 최근 5년 이내에 급상승하였다. 소수이지만 일부 기업은 매출 규모가 10 달러를 초과할 정도로 시장에서 큰 영향력을 발휘하고 있지만 보편적인 오픈소스 전문기업은 창업한지 얼마 안 되어 매출 규모, 종사자 수, 한정된 제품 수 등에서 스타트업 특성을 가지고 있었고, 많은 데이터들의 자료가 제공되지 않는 상황이었기 때문에 한정적 분석을 할 수 밖에 없었다. 오픈소스 전문기업의 성장 요인 분석을 위해 오픈소스 사업화에 대한 조작적 정의를 기술 이전법 제 2조에 정의된 기술 사업화 정의를 이용하여 “오픈소스 기술을 이용하여 제품을 개발·생산 또는 판매하거나 그 과정의 관련 오픈소스 기술을 향상시키는 것”으로 정의하였다. 그리고 기술 사업화 과정을 추가로 참고하여 크런치베이스 제공 정보를 기반으로 오픈소스 전문기업의 일반 사업화 성과로 매출, 제품ž서비스 수, 외부 투자액, 종사자 수 4가지를 선정하였고 일반 사업화 요인으로 특허 수, 활용 SW 제품수, IT 지출, 기사 수, 행사 참여 수, M&A, 창업자 수, 유사 기업 수, 상표권 수 8가지를 선정하였다. 추가로 대표적인 오픈소스 개발 플랫폼인 깃허브에서 오픈소스 사업화 요인과 성과로써 오픈소스 기업 정보 3가지(오픈소스 업 팔로워 수, 오픈소스 인력 수, 저장소 수)와 대표 오픈소스 프로젝트 정보 6가지(스타 수, 워칭 수, 포크 수, 커밋 수, 기여자 수, 라이선스 유형)로 선정하여 다앙햔 사업화 요인과 성과간의 가설을 수립하였다. 가설 검증을 위한 연구 모형으로 ① 일반 사업화 요인 -> 일반 사업화 성과, ② 오픈소스 사업화 요인 -> 일반 사업화 성과, ③ 일반 사업화 요인 -> 오픈소스 사업화 성과, ④ 오픈소스 사업화 요인 -> 오픈소스 사업화 성과, ⑤ 오픈소스 라이선스 -> 일반 사업화 성과, ⑥ 오픈소스 라이선스 -> 오픈소스 사업화 성과을 설정하여 모형별 가설을 통계적 방법론(단순 회귀 분석, 분산 분석 등)을 활용하여 검증하였다. [그림 3] 연구 모형과 핵심 가설 통계적 검증 결과 오픈소스 사업화 요인과 일반 사업화 성과에 대한 통계적 분석 결과 오픈소스 사업화 요인이 일반 사업화 성과 중 매출과 상표권 수와 통계적 유의성이 가장 많았기 때문에 오픈소스 활동이 기업 매출 증가와 제품 다양화에 기여한다고 해석할 수 있다. 그리고 기업 사업화 성장에 영향을 많이 준 오픈소스 사업화 요인으로는 프로젝트 기여자 수, 와칭 수와 기업 오픈소스 인력 수와 프로젝트 수가 통계적 유의성이 많았기 때문에 다양한 오픈소스 활동 중에 프로젝트 기여자 수와 와칭 수를 늘리기 위한 기술 홍보와 기업 오픈소스 인력 확보 및 오픈소스 개발 활성화가 중요하다고 해석된다. 오픈소스 사업화 성과와 관련된 주요 일반 사업화 요인으로는 기술적 측면의 특허 수와 활용 SW 수가 있으며 기업 홍보 측면의 기사 수가 통계적 유의성이 많았기 때문에 오픈소스는 기술 역량 확보를 위한 노력과 함께 홍보(기술 마케팅) 역량 강화가 필요하다고 해석된다. 그리고 최근 늘어나는 상용 오픈소스 라이선스의 경우 퍼미시브 라이선스 프로젝트들에 비해 매출, 상표권 수, 직원 수와 프로젝트 와칭 수에서 통계적 차이가 있었기 때문에 상용 오픈소스 라이선스는 매출 증가, 제품 다양화, 직원 수 증가에 기여한다고 해석되며 상용 오픈소스 라이선스 전환을 위한 주요 조건으로 프로젝트 와칭 수가 가장 유의미한 요인으로 해석된다. 글로벌 오픈소스 전문기업 현황 분석과 오픈소스 전문기업의 사업화 성장 요인 분석 결과를 종합적으로 해석하여 결론에서 핵심 정책적 시사점으로 오픈소스 전문기업 육성을 제시하며 이를 위한 추가 시사점을 3가지를 더 제시하였다. ① 기술 마케팅 측면에서 오픈소스 사업화 지원 - 지원 1: 오픈소스 프로젝트 활성화 지원 - 지원 2: 오픈소스 제품화를 위한 비즈니스 협업 지원 ② 오픈소스 기업 중점 지원 방향 - 프로젝트 활성화(기여자 수, 와칭 수)를 위한 홍보 지원 - 오픈소스 인력 양성 ③ 오픈소스 기술 경쟁력 강화를 위한 글로벌 생태계 참여 지원 5. 정책적 활용 내용 SW 산업 육성과 국가 경쟁력 강화를 위해 오픈소스 중요성이 증가하기 때문에 본 연구는 오픈소스 생태계 활성화 정책 수립를 위한 기초 자료로써 활용될 수 있다. 국내 SW 기업들은 글로벌 빅테크 기업들과 달리 투자 규모, 인력 측면에서 현격한 차이가 있기 때문에 오픈소스 정책 수립에 있어 빅테크 기업 사례는 정책 수립에 어려움이 있다. 하지만 글로벌 오픈소스 전문기업들은 규모 면에서 국내 SW 기업들과 비슷하기 때문에 이들 기업에 대한 상세한 연구는 오픈소스 정책 수립 및 SW 정책 수립에 있어 중요한 자료로 판단된다. 따라서, 오픈소스 전문기업에 대한 현황 분석 및 성장 요인 분석을 통해 새로운 오픈소스 정책 수립, 특히 오픈소스 전문기업 육성 정책을 위한 참고 자료로 활용된다면 정책 방향 설정에 도움이 될 것이다. 6. 기대효과 SW 생태계에서 오픈소스 영향력이 지속적으로 증가하고 있으며 또한 오픈소스 활용은 SW산업 뿐만 아니라 전산업에서 확산되고 있다. 본 연구는 일차적으로 SW 기업 육성을 위한 하나의 방안으로 오픈소스 전문기업 육성을 제안하면서 국내 오픈소스 전문기업이 많이 등장하고 성장할 수 있는 토대가 마련되길 기대한다. 만약 오픈소스 전문기업들이 많이 등장하고 성장한다면 국내 SW 생태계의 핵심인 중소SW기업들의 경쟁력 상승과 국가 SW 경쟁력도 더욱 강화될 것으로 생각된다. 이들 기업들은 글로벌 오픈소스 생태계를 근간으로 기술 개발과 SW 사업화가 이루어지기 때문에 오픈소스 기반 기술 경쟁력으로 국내외 시장에서 영향력을 키울 수 있을 것으로 생각된다. 이는 곧 고부가가치 산업인 국내 SW산업 성장과 국가 디지털 경쟁력 강화의 초석이 될 것이며, 기업 성장과 함께 고용 증대 효과로 국가 전반에 걸쳐 긍정적 효과를 발휘할 수 있을 것으로 기대된다.

요약문 1. 제 목 : 글로벌 오픈소스 기업 현황 및 사업화 성장 요인 분석 2. 연구 목적 및 필요성 글로벌 기업들의 오픈소스 참여 활성화로 인해 SW 생태계에서 오픈소스 영향력이 커지고 있다. 이미 빅테크 기업들은 오픈소스 전략으로 SW 기술ž산업 혁신을 선도하고 있으며 이어 몽고DB, 일레스틱 같은 오픈소스 전문기업들이 등장하며 SW 생태계에 새로운 변화를 일으키고 있다. 기존 오픈소스 연구들은 오픈소스 활용 및 개발, 오픈소스 개발자 생태계, 빅테크 기업의 오픈소스 전략을 연구하며 오픈소스 현상을 해석하였지만, 최근 확산되는 오픈소스 전문기업에 대한 연구 사례는 많지 않다. 이에 본 연구는 증가하는 오픈소스 전문기업의 글로벌 현황을 분석하고 이들의 오픈소스 사업화 성장 요인을 분석하고자 한다. 이러한 연구는 국내 SW기업의 절대 다수가 중소기업이기 때문에 빅테크 기업의 오픈소스 연구에 비해 국내 SW산업 육성 및 기업 중심의 오픈소스 생태계 활성화 정책 수립에 더욱 도움이 될 것이다. 3. 연구의 구성 본 연구는 그림 1과 같이 서론을 포함하여 총 5장으로 구성되어 있다. 제 2장 선행 연구 문헌은 글로벌 오픈소스 동향과 오픈소스 사업화와 관련된 선행 문헌들을 분석하여 오픈소스 경제적 가치의 중요성과 증가하는 오픈소스 전문기업에 대한 해외 동향들을 소개한다. 그리고 유럽, 영국, 미국의 최신 오픈소스 경제적 효과 분석 연구 사례를 소개하며 국가 경제 활성화에 미치는 오픈소스의 새로운 긍정적 가치에 대해서도 소개한다. 제 3장 글로벌 오픈소스 전문기업 현황 분석은 크런치베이스에 제공하는 2,130개의 오픈소스 기업(Open Source Company)으로 분류된 기업들의 자료를 활용하여 주요국별 오픈소스 전문기업 현황, 오픈소스 전문기업의 설립 연도, 매출액, 종사자 수, 홍보 활동, 지재권 현황, 투자 현황 등과 같은 다양한 자료를 분석하여 글로벌 현황 정보을 제시한다. 분석 결과 매년 오픈소스 전문기업이 지속적으로 증가하고 있으며, 최근에는 오픈소스 전문기업에 대한 투자 규모가 급격히 증가하며 글로벌 SW 생태계에서 오픈소스 전문기업의 가치가 상승하고 있음을 알 수 있다. [그림 1] 연구 구성 및 방법 제 4장 오픈소스 사업화 성장 요인 분석은 오픈소스 사업화 성과의 중요한 지표인 매출, 제품ž서비스 수, 외부 투자액, 종사자 수와 기업 일반 사업화 요인 8가지, 오픈소스 기업 현황 3가지, 대표 오픈소스 프로젝트 현황 6가지에 대해 통계 기반의 정량적 분석을 수행하였다. 분석 결과 핵심 오픈소스 사업화 요인은 오픈소스 프로젝트의 기여자 수(외부 개발자 참여)와 와칭 수(프로젝트 관심도)와 함께 오픈소스 기업의 오픈소스 인력 수, 오픈소스 프로젝트 수(기업 내부 인식)이었다. 그리고, 오픈소스 프로젝트 성과와 밀접하게 관련된 오픈소스 기업 요인으로는 기업 팔로워 수(기업 외부 인식)임이 밝혀졌다. 또한 일반 사업화 요인 중에서는 기술 요인인 특허 수(기술 수준), SW 활용 수(기술 다양성), 기사 수(홍보 언론 노출)이 오픈소스 성과에 많은 영향을 주는 요인으로 밝혀졌다. 제 5장 결론에서는 정책적 시사점으로 오픈소스 전문기업 육성 필요성을 제시하며 이를 위한 3가지 추가 시사점을 제시하며 본 연구를 마무리하였다. 4. 연구 내용 및 결과 깃허브 현황에 의하면 오픈소스 생태계에 참여하는 개발자와 기업이 빠르게 증가하고 있다. 오픈소스 기여자의 88%가 기업 소속 개발자이었으며 리눅스 커널 개발 이슈의 84%가 기업 이슈일 정도로 개발 과정에 기업이 크게 영향을 주고 있었다. 그리고 글로벌 기업은 리눅스 재단의 오픈소스 프로젝트 활성화를 위한 재원에 연회비를 통해 간접적 지원을 하고 있었다. 이렇게 기업들이 오픈소스 생태계에 직접적 간접적으로 참여하는 이유는 오픈소스에 대한 높은 의존도와 선호도 때문이다. 기업에서 개발하는 상용SW의 90% 이상에서 오픈소스가 활용되고 있으며, 개발자가 선호하는 SW 기술의 과반 이상의 오픈소스 기술이었기 때문에 기업은 오픈소스와 분리될 수 없는 현실이다. 비록 기업이 오픈소스에 대한 높은 의존도가 있더라도 이는 긍정적 의존성으로 비용 절감, 타 기업 종속성 회피, 빠른 시장 접근성, SW 생산성 향상에 도움을 주어 기업의 경쟁력 강화에 기여하고 있다. 실제로 IT 분야의 시가 총액 10위 이내의 빅테크 기업 모두 적극적으로 오픈소스 기여를 하는 기업들이었으며 빅테크 기업은 오픈소스 생태계 참여를 통해 기술·산업 혁신을 주도하고 있다. 최근에는 오픈소스 전문기업들이 오픈소스를 기반으로 창업을 하며 SW 생태계에서 영향력을 키우고 있다. 일부에서는 2030년에는 오픈소스 기업의 시가 총액이 폐쇄형 SW 기업의 시가 총액을 넘어설 것으로 예측할 정도이다. 오픈소스 전문기업의 주요 오픈소스 비즈니스 모델은 오픈 코어 모델, 시스템 통합 모델, 부가가치 라이브러리 모델로 크게 분류할 수 있으며, 이들의 공통점은 고객 유인을 위한 무료 오픈소스 기능과 수익 창출을 위한 독점적 SW 기능의 결합으로 볼 수 있다. 그리고, 오픈소스 사업화 단계는 3단계(프로젝트 -> 제품화 -> 수익화)로 구분되며 이 과정에서 오픈소스는 SW 신기술 홍보ž확산을 위한 기술 마케팅 수단으로 활용되고 있었다. 오픈소스 생태계가 빠르게 성장하며 기업들에게 영향력을 확대함에 따라 유럽, 영국, 미국에서는 오픈소스의 국가 경제에 미치는 효과에 대한 새로운 연구가 등장하고 있다. 유럽에서는 2018년 EU 경제에 미치는 오픈소스의 경제적 효과를 950억 유로로 추정하였으며, 영국에서는 2020년 영국 경제에 미치는 오픈소스의 경제적 효과를 431억 파운드로 추정하였다. 미국에서는 아파치 재단의 아파치 웹 서버의 경제적 효과를 120억 달러로 추정하였고 미국의 GPS의 오픈소스 협력의 경제적 가치를 1조 4천억 달러로 추정하였다. 이와 같이 오픈소스는 국가 경제, 기술 주권 확보, 스타트업 육성, 국가 인프라 강화에 긍정적 영향을 주기 때문에 정책적 지원이 필요하다고 제안하고 있다. 글로벌 오픈소스 전문기업 현황 분석을 위해 크런치베이스에서 오픈소스 기업으로 분류한 2130개의 기업 목록을 활용하였다. 크런치베이스는 4천개 이상의 벤쳐 캐피털 회사가 이용하는 대표적인 글로벌 테크 기업 정보 제공 서비스이다. 본 연구에서는 크런치베이스에서 제공하는 오픈소스 기업의 130개 넘는 데이터 중에서 자료 제공률, 데이터 중요성을 감안하여 27개의 자료 항목(기업 유형, 지역, 설립연도, 매출 규모, 종사자 수, 경쟁 기업 수, 투자 횟수, 투자 유형, 투자 연도, M&A 등)을 선정하여 글로벌 오픈소스 전문기업 현황을 분석하였다. [그림 2] 연도별 오픈소스 전문기업의 수 분석 결과 오픈소스 전문기업은 매년 꾸준히 늘어나고 있었으며 최근에는 투자 규모도 빠르게 성장하고 있었다. 특히 2000년대에 오픈소스 전문기업의 수가 급격히 증가하기 시작하였고, 투자 규모는 최근 5년 이내에 급상승하였다. 소수이지만 일부 기업은 매출 규모가 10 달러를 초과할 정도로 시장에서 큰 영향력을 발휘하고 있지만 보편적인 오픈소스 전문기업은 창업한지 얼마 안 되어 매출 규모, 종사자 수, 한정된 제품 수 등에서 스타트업 특성을 가지고 있었고, 많은 데이터들의 자료가 제공되지 않는 상황이었기 때문에 한정적 분석을 할 수 밖에 없었다. 오픈소스 전문기업의 성장 요인 분석을 위해 오픈소스 사업화에 대한 조작적 정의를 기술 이전법 제 2조에 정의된 기술 사업화 정의를 이용하여 “오픈소스 기술을 이용하여 제품을 개발·생산 또는 판매하거나 그 과정의 관련 오픈소스 기술을 향상시키는 것”으로 정의하였다. 그리고 기술 사업화 과정을 추가로 참고하여 크런치베이스 제공 정보를 기반으로 오픈소스 전문기업의 일반 사업화 성과로 매출, 제품ž서비스 수, 외부 투자액, 종사자 수 4가지를 선정하였고 일반 사업화 요인으로 특허 수, 활용 SW 제품수, IT 지출, 기사 수, 행사 참여 수, M&A, 창업자 수, 유사 기업 수, 상표권 수 8가지를 선정하였다. 추가로 대표적인 오픈소스 개발 플랫폼인 깃허브에서 오픈소스 사업화 요인과 성과로써 오픈소스 기업 정보 3가지(오픈소스 업 팔로워 수, 오픈소스 인력 수, 저장소 수)와 대표 오픈소스 프로젝트 정보 6가지(스타 수, 워칭 수, 포크 수, 커밋 수, 기여자 수, 라이선스 유형)로 선정하여 다앙햔 사업화 요인과 성과간의 가설을 수립하였다. 가설 검증을 위한 연구 모형으로 ① 일반 사업화 요인 -> 일반 사업화 성과, ② 오픈소스 사업화 요인 -> 일반 사업화 성과, ③ 일반 사업화 요인 -> 오픈소스 사업화 성과, ④ 오픈소스 사업화 요인 -> 오픈소스 사업화 성과, ⑤ 오픈소스 라이선스 -> 일반 사업화 성과, ⑥ 오픈소스 라이선스 -> 오픈소스 사업화 성과을 설정하여 모형별 가설을 통계적 방법론(단순 회귀 분석, 분산 분석 등)을 활용하여 검증하였다. [그림 3] 연구 모형과 핵심 가설 통계적 검증 결과 오픈소스 사업화 요인과 일반 사업화 성과에 대한 통계적 분석 결과 오픈소스 사업화 요인이 일반 사업화 성과 중 매출과 상표권 수와 통계적 유의성이 가장 많았기 때문에 오픈소스 활동이 기업 매출 증가와 제품 다양화에 기여한다고 해석할 수 있다. 그리고 기업 사업화 성장에 영향을 많이 준 오픈소스 사업화 요인으로는 프로젝트 기여자 수, 와칭 수와 기업 오픈소스 인력 수와 프로젝트 수가 통계적 유의성이 많았기 때문에 다양한 오픈소스 활동 중에 프로젝트 기여자 수와 와칭 수를 늘리기 위한 기술 홍보와 기업 오픈소스 인력 확보 및 오픈소스 개발 활성화가 중요하다고 해석된다. 오픈소스 사업화 성과와 관련된 주요 일반 사업화 요인으로는 기술적 측면의 특허 수와 활용 SW 수가 있으며 기업 홍보 측면의 기사 수가 통계적 유의성이 많았기 때문에 오픈소스는 기술 역량 확보를 위한 노력과 함께 홍보(기술 마케팅) 역량 강화가 필요하다고 해석된다. 그리고 최근 늘어나는 상용 오픈소스 라이선스의 경우 퍼미시브 라이선스 프로젝트들에 비해 매출, 상표권 수, 직원 수와 프로젝트 와칭 수에서 통계적 차이가 있었기 때문에 상용 오픈소스 라이선스는 매출 증가, 제품 다양화, 직원 수 증가에 기여한다고 해석되며 상용 오픈소스 라이선스 전환을 위한 주요 조건으로 프로젝트 와칭 수가 가장 유의미한 요인으로 해석된다. 글로벌 오픈소스 전문기업 현황 분석과 오픈소스 전문기업의 사업화 성장 요인 분석 결과를 종합적으로 해석하여 결론에서 핵심 정책적 시사점으로 오픈소스 전문기업 육성을 제시하며 이를 위한 추가 시사점을 3가지를 더 제시하였다. ① 기술 마케팅 측면에서 오픈소스 사업화 지원 - 지원 1: 오픈소스 프로젝트 활성화 지원 - 지원 2: 오픈소스 제품화를 위한 비즈니스 협업 지원 ② 오픈소스 기업 중점 지원 방향 - 프로젝트 활성화(기여자 수, 와칭 수)를 위한 홍보 지원 - 오픈소스 인력 양성 ③ 오픈소스 기술 경쟁력 강화를 위한 글로벌 생태계 참여 지원 5. 정책적 활용 내용 SW 산업 육성과 국가 경쟁력 강화를 위해 오픈소스 중요성이 증가하기 때문에 본 연구는 오픈소스 생태계 활성화 정책 수립를 위한 기초 자료로써 활용될 수 있다. 국내 SW 기업들은 글로벌 빅테크 기업들과 달리 투자 규모, 인력 측면에서 현격한 차이가 있기 때문에 오픈소스 정책 수립에 있어 빅테크 기업 사례는 정책 수립에 어려움이 있다. 하지만 글로벌 오픈소스 전문기업들은 규모 면에서 국내 SW 기업들과 비슷하기 때문에 이들 기업에 대한 상세한 연구는 오픈소스 정책 수립 및 SW 정책 수립에 있어 중요한 자료로 판단된다. 따라서, 오픈소스 전문기업에 대한 현황 분석 및 성장 요인 분석을 통해 새로운 오픈소스 정책 수립, 특히 오픈소스 전문기업 육성 정책을 위한 참고 자료로 활용된다면 정책 방향 설정에 도움이 될 것이다. 6. 기대효과 SW 생태계에서 오픈소스 영향력이 지속적으로 증가하고 있으며 또한 오픈소스 활용은 SW산업 뿐만 아니라 전산업에서 확산되고 있다. 본 연구는 일차적으로 SW 기업 육성을 위한 하나의 방안으로 오픈소스 전문기업 육성을 제안하면서 국내 오픈소스 전문기업이 많이 등장하고 성장할 수 있는 토대가 마련되길 기대한다. 만약 오픈소스 전문기업들이 많이 등장하고 성장한다면 국내 SW 생태계의 핵심인 중소SW기업들의 경쟁력 상승과 국가 SW 경쟁력도 더욱 강화될 것으로 생각된다. 이들 기업들은 글로벌 오픈소스 생태계를 근간으로 기술 개발과 SW 사업화가 이루어지기 때문에 오픈소스 기반 기술 경쟁력으로 국내외 시장에서 영향력을 키울 수 있을 것으로 생각된다. 이는 곧 고부가가치 산업인 국내 SW산업 성장과 국가 디지털 경쟁력 강화의 초석이 될 것이며, 기업 성장과 함께 고용 증대 효과로 국가 전반에 걸쳐 긍정적 효과를 발휘할 수 있을 것으로 기대된다.

요약문 메타버스는 현재 가장 주목받는 차세대 산업 중 하나이다. 세계 주요국들은 중장기적인 관점에서 메타버스 산업 육성을 위한 정책적 지원 및 사업 환경을 조성해가고 있다. 우리나라도 정부 차원에서 메타버스 산업을 적극적으로 지원하고 있다. 하지만, 지속적이고 효과적인 메타버스 지원 정책 수립을 위해서는 국내 메타버스 산업 현황과 변화를 파악할 수 있는 산업분류체계가 필요하다. 현재 메타버스에 대한 정의와 범위에 대해 여러 다른 의견이 있으며, 관련 기관이나 업체 별로 활용 목적에 따라 제정한 분류체계가 있다. 그러나, 국내 산업의 현황을 반영하고 산업 범위를 이해할 수 있는 메타버스산업분류체계는 부재한 상황이다. 현재 메타버스의 중요 구현 기술인 VR·AR산업의 산업분류체계를 우선적으로 참고하는 사례들이 있지만, VR·AR기반이 아닌 메타버스 산업활동까지 포괄하기는 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 메타버스 산업 발전 방향을 고려하여 확장 가능한 메타버스 산업의 정의와 범위를 정립하고, 통계체계 구축을 위한 산업분류체계를 제시한다. 또한 본 연구는 메타버스산업 실태조사 시범조사 도입 논의를 위한 선행 연구로서, 메타버스산업 기초통계 자료 산출을 사전 모집단 구축 및 조사방법론 제시를 연구 범위로 포함한다. [참고 1] 연구 추진 단계는 과 같다. 우선 글로벌 조사기관의 메타버스 생태계 구조안, 선행 메타버스 시장조사 분류체계, 유사 이종 분류체계 등 다양한 연구들을 수집하였다. 수집된 내용을 분석하여 VR·AR 분류체계에서 확대되는 영역을 파악하였고, 내부적인 검토를 통해 1차 메타버스 분류체계 초안을 작성하였다. 작성된 내용을 토대로 메타버스와 연관성이 높은 학계, 연구계, 산업계의 다양한 전문가 의견을 수렴하였고 분류체계에 메타버스산업의 미래 가능성을 포함할 수 있도록 확장성을 고려하였다. 전문가 회의를 3차례 진행하여 2차 초안을 작성하였고, 유관기관 의견수렴, 공개 의견수렴, 산업계 의견수렴을 통해 분류체계를 개선해 나갔다. [참고2] 이런 과정을 통해 현재 완료된 분류체계는 “메타버스 콘텐츠 제작 및 공급업(플랫폼 포함)”, “메타버스 전용기기, 주변기기 및 부분품 제조업”, “메타버스 전용 소프트웨어 개발 및 공급업”, “메타버스 지원 서비스업”과 같이 4개의 대분류로 분류하였고, 각각의 중분류는 과 같다. 구축된 메타버스산업 분류체계를 근거하여 사전 모집단을 구축하였고, 파일럿테스트를 통해 분류체계 범위 안에 메타버스산업을 모두 포함하는지 검토하였다. 추가적으로 통계 전문가 회의를 통해 향후 메타버스 실태조사 계획을 위한 ICT통합모집단 연계 방안, 조사 설계 등 향후 방향을 계획하였다. 향후 메타버스산업 실태조사 시범조사가 수행된다면, 모집단 구축, 조사표 설계, 데이터 검증 등 조사 설계의 신뢰성 제고 방안과 통계적인 오류를 줄일 수 있는 방안을 검토하여 2~3년간의 데이터/수집 분석의 안정화 기간을 거쳐 통계청 국가승인 변경 방안을 검토할 필요가 있으며, 이를 아래와 같은 로드맵으로 제시하였다. [참고 3]

요약문 1. 제 목 : 글로벌 AI 신뢰성 동향 분석 2. 연구 목적 및 필요성 본 연구의 목적은 국내외의 AI 신뢰성 관련 동향 조사를 통해 최신 이슈를 파악 및 분석하여 정책적 시사점을 도출하고, 국내 정책 수립을 위한 기초 자료를 제공하는 데 있다. 인공지능 기술의 급격한 발전으로 국가사회 전반의 변화가 빠르게 이루어지면서, 현재 많은 산업 분야에서 AI 기술이 도입되고 일상 활용이 확산되고 있다. 하지만, AI 높은 효용성과는 반대로, 기술적 한계와 오남용 등으로 인해 환각, 편견과 차별을 야기하는 불공정, 개인정보 유출과 같은 문제가 대두되고 있다. AI 기술로 인한 위협으로부터 안전한 활용을 가능케하기 위해 AI 신뢰성을 확보하기 위한 노력들이 확산되고 있다. 세계 각국은 인공지능의 효용은 극대화하고 역기능 등은 최소화하기 위해 법제도적 기반과 통제방안 등을 마련하고 있고, 국제기관에서는 정책 보고서 및 신뢰할 수 있는 AI를 위한 지침들을 발표하고 있다. 기업들은 AI 시스템 개발에 있어 자체적인 원칙을 마련하거나 검증을 위한 방안을 수립하는 등 신뢰성을 고려한 전략을 추진하고 있다. 우리나라 또한 AI 국가 전략을 기반으로 다수의 전략과 실행 계획들을 발표하며 다양한 정책을 추진 중에 있는 만큼, 세계 주요국의 시의성 있는 동향을 파악하고 대응 할 필요가 있다. 3. 연구의 구성 및 범위 본 연구는 총 7개의 장으로 서론(1장)을 시작으로 주요국 AI 신뢰성 동향(2장), 국제기구(3장) 및 주요 기업동향(4장), 연구 및 표준 동향(5장)을 비롯하여 주요 AI 활용 산업별 동향(6장)과 시사점 및 결론(7장)으로 구성되어있다. 국내외 정부 및 국제기관 등의 언론, 공식 보도, 정책보고서와 같이 다양한 정보소스를 바탕으로 동향을 조사하여, △법제도 △기업/산업 △기술/연구 △인력/교육으로 이를 분류하였다. 본 연구에서는 한국을 포함하여 총 14개의 주요국을 다루고 있다. AI 관련 활동이 활발한 미국, EU, 영국, 중국, 일본, 캐나다를 포함하여 기타 주요국(독일, 프랑스, 호주, 스페인, 네덜란드, 싱가포르, 이스라엘)에 대한 동향을 바탕으로 국가별 AI 신뢰성 정책 동향을 기술한다. 산업별 AI 신뢰성 동향에서 고려하고 있는 산업은 크게 5가지로, AI의 도입이 활발한 △ICT △교육 △의료 △금융 △보안 산업에 해당한다. 기본적으로 2023년 이전의 정책적 흐름을 간략하게 다루고 있고, 주 조사 내용은 2023년 자료에 해당한다. 4. 연구 내용 및 결과 2017년부터 현재까지 50개국 이상에서 신뢰할 수 있는 AI를 위한 국가 전략 또는 정부 차원의 이니셔티브를 채택하였다. 이에 따라 국가 AI 정책 관리를 위해, 각 국 정부는 정부 조정기관, 위원회 설립 등을 통해 다양한 거버넌스 모델을 사용하고 있다. 현재 시의성 있는 동향 중 하나는 규제 정책이며, OECD AI 원칙과 국가 AI 전략 등을 바탕으로 규제 프레임워크를 만들고 있다. EU의 규제법안인 AI act는 2023년 말 합의가 된 만큼 추후 시행까지 동향을 추가적으로 파악할 필요가 있다. 대부분의 국가는 위험 기반의 규제 방식을 채택하고 있고, 고위험 AI에 대한 관리와 통제조치들을 집중적으로 다루고 있다. 우리나라의 AI 관련 입법안들은 AI 산업 발전을 위한 기반 마련에 초점을 맞추고 있고, 최근 들어 입법안에서 규제적 조치를 담고 있으나 아직 추가적인 논의가 필요한 상황이다. 세계적으로 AI의 신뢰성 확보가 더욱 중요해지고 있는 만큼, 주요국들은 적극적인 국가간 협력 체계를 구축하면서 다양한 논의를 진행하고 있다 OECD, UN, 유네스코 등은 꾸준히 인간 중심 접근방식에 중점을 두고 다양한 활동을 하고 있는데, OECD는 GPAI(Global Partnership on Artificial Intelligence), AI 거버넌스 작업반(AIGO) 등을 통한 국제 협력을 주도하고 있다. 이외에도 AI 책임성 향상에 관한 정책보고서, AI 규제 샌드박스 보고서 등 여러 정책 보고서 또한 발간하고 있다. G7 7개국은 히로시마 정상회담에서 히로시마 AI 프로세스를 출범하며 AI 국제 행동강령을 마련하였다. 이외에도 AI 안전 정상회의에서의 블레츨리 선언 등 대부분 생성 AI 기술 확산에 따른 위험성 증가에 대응하기 위한 움직임이 다수 존재하였으며, 국제 협력 규모가 더욱 확대되고 AI 거버넌스 등이 생기고 있는 추세다. 각 국 정부의 규제 움직임에 대해 기업 및 산업 부문에서는 과도한 규제에 우려하는 추세로, 기술 발전과 신뢰성 확보 측면에서 입장차가 존재한다. 명확한 규제가 존재하지 않는 현재, 기업들은 자율 규제 방식을 채택하고 최소한의 신뢰성 확보를 위해 개발 가이드라인이나 윤리 원칙 등을 수립하여 대응하고 있다. 향후 AI 서비스 및 SW 등에 인·검증이 본격적으로 전개될 것으로 예상되는데, 이와 관련한 국제 표준 선도에 대한 전략적 대응이 필요한 상황이며, 선제적 대응을 통해 이를 주도함으로써 선도적 입지 확보를 위한 투자가 필요할 것으로 보인다. 마지막으로 생성 AI 기술이 산업의 각 영역에 적용되고 혁신 도구로서의 가능성을 보여주고 있다. 특히 의료, 금융, 보안, 교육 등 분야에서 AI가 많이 활용되고는 있으나, 개인 및 사회에 영향력이 높은 만큼 엄격한 검증이 필요하다. 이에 도메인의 정제된 데이터를 이용해 생성 AI 기술의 신뢰성을 높이는 연구들이 진행되고 있음을 확인할 수 있었으며, 생성 AI의 잠재적 보안 취약성과 오남용으로 인한 피해에 대한 산업계의 면밀한 검토가 진행되고 있음을 파악하였다. 향후 다양한 산업 도메인과 영역에서 생성 AI 기술이 적용되기 위해서는 산업 특화된 데이터를 기반으로 생성 결과물의 신뢰성을 높이는 작업과 함께, 올바른 활용을 위한 지침과 규정이 보다 구체화될 것으로 예상된다. 5. 정책적 활용 내용 주요국의 AI 규제 입법안에서 위험을 통제하는 수단들은 데이터 관리, 위험 및 품질관리, 보안강화, 인간에 의한 통제조치, 투명성 확보와 이용자에 대한 정보제공 등으로 정리할 수 있다. 국가 및 기업들은 AI가 다루는 데이터의 방대함과 민감한 데이터의 사용 등에 따라 정보보안에 대한 요구사항이 많다. 시스템의 안정적 운영이나 오류를 방지하기 위해서도 정보보안이 강화되어야 하는데, 대부분의 법률안들은 사이버보안에 대해 특히 강조하고 있다. AI 시스템이 의도된 목적에 따라 적절한 수준의 정확성과 견고성, 사이버보안을 달성하고 수명주기 동안 일관되게 수행할 수 있도록 설계·개발될 것을 요구한다. 최근에는 AI 기술의 안전성에 초점을 맞춘 ‘AI 안전’이 더욱 중요해지고 있으며 다양한 가이드라인이 제안되고 있는 추세이다. 이외에도 EU 및 미국 등은 AI 시스템이 사용되는 동안 인간이 효과적으로 감독할 수 있도록 설계·개발되어야 하고, 시스템을 안전한 상태로 정지시킬 수 있도록 통제를 강조하고 있으며, 투명성을 확보할 것을 규정한다. 이를 위해 미국, 영국을 중심으로 AI안전, 신뢰를 확보하기 위한 거버넌스 체계도 정비되고 있다. 국가 최고지도자를 중심으로 인공지능 국가 전략을 수립 추진하고 있으며 관련해 AI안전연구소와 같은 전담연구조직을 설치해 기술 및 제도 기반 수립을 위한 연구에 힘을 싣고 있는 상황을 주시할 필요가 있다. 생성 AI의 기반이 되는 파운데이션 모델(foundation model)의 중요성이 커지는 만큼 이와 관련된 지침들이 추가적으로 정의되고 있다. 향후 생성 AI는 텍스트를 넘어, 다양한 이미지, 영상, 텍스트 정보들을 학습에 활용하고 다양한 형태의 결과물로 출력하는 이른 바 ‘네이티브 멀티모달’ 기술로 전개될 것으로 예상된다. 따라서 데이터, 콘텐츠 산업 전반에 있어 영향이 커질 것으로 예상되는 가운데 관련 지적재산권, 오남용으로 인한 사회적 피해와 혼란에 대한 선제적 대응이 필요하다. 일례로, 딥페이크와 같은 기술은 배포, 게시 금지와 같은 규제와 처벌 규정들이 도입되고 있다. 이처럼 앞으로의 AI 신뢰성 정책을 수립함에 있어, 생성 AI를 비롯하여 급격히 발전하고 있는 AI 기술을 포괄적으로 수용할 수 있는 기반을 마련해 둘 필요가 있다. 기술과 서비스 변화에 따라 AI 산업 전반에 관여하는 구성원 또는 참여자가 달라지는 환경을 고려하여 구성원 간 관계, 개별 구성원이 준수해야 하는 의무들에 대한 지속적 논의가 필요하다. 또한 주요국들은 빠르게 인공지능의 위험성을 통제하는 수단들을 고민하고 적극적으로 입법화를 시도하는 만큼, 우리나라도 신업 진흥 및 기술 발전 이외에도 국내 규제 법안 마련에도 집중할 필요가 있다. 산업 및 시장 구조와 환경 변화에 대응하는 규제조치를 포함하여 데이터 관리와 차별 방지 의무화, 품질관리와 위험관리, 사이버보안과 회복력 확보, 인간에 의한 통제가능성 확보, 기술문서 작성과 기록관리 의무, 사용자 권리 보장과 국가의 감독기능 강화 등 다양한 규제수단들이 매우 구체적으로 제시되고 있는 만큼 적극적으로 이러한 조치들을 참조할 수 있을 것으로 판단된다. 6. 기대효과 본 연구에서는 국내외의 주요 AI 신뢰성 정책 사례를 조사하고 다양한 관점에서 이를 분석하였다. 법제도, 기업 및 산업, 기술 및 연구, 인력 및 교육 분야로 구분하여 넓은 범위에서 시의성 있는 사례들을 포함하여 의미 있는 움직임들을 파악할 수 있다. 또한 분석을 통해 현재 주요국의 규제에 대한 움직임, 기업들의 대응 방법, 주요 AI 활용 산업 분야에서의 신뢰성 이슈 등에서 시사점을 도출하여 방향성을 제시하고 있다. 이러한 국가별, 산업별 정책 현황 자료 및 분석 결과는 앞으로의 새로운 국내 AI 신뢰성 정책 수립에 있어 참고 자료로서 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.