최근 인공지능의 부상과 함께 인공지능의 기능적 한계, 잠재적 위험에 대한 우려도 고조되고 있다. 이러한 상황에서 2023년 11월에는 세계 최초로 세계 정상들이 참여한 ‘AI안전성 정상회의’가 개최되었고, 2024년 5월에는 후속 회의로서 ‘AI 서울 정상회의’도 열렸다. 2024년 8월에는 2021년부터 발의된 EU의 인공지능법이 발효되었다. 앞으로 믿고 쓸 수 있는 인공지능, 인간에 무해한 인공지능의 개발과 보급을 위한 정책적 노력들이 강화될 것으로 예측된다. 하지만, 정책적 대상으로서 인공지능 안전의 개념과 범위는 모호하다. 비슷한 개념으로 인공지능 신뢰성, 인공지능 윤리, 인공지능 견고성, 책임 있는 인공지능 등이 혼재되어 사용되고 있다. 따라서, 무엇보다 ‘인공지능 안전성’에 대한 개념에 대한 합의가 필요한 상황이며, 그 대상이 기술적 영역에 국한되는지, 기업의 책무와 윤리적 영역까지도 포함하는지 개념의 범위에 대한 검토도 필요하다. 이에 본 연구에서는 최근 화두가 되고 있는 ‘인공지능 안전성’을 다른 유사 개념들과 비교하여 그 개념을 정의하고, 그 개념이 포함하는 범위에 대해서도 조망한다. 이를 위해 현재까지 제정된 ISO/IEC의 국제표준 정의와 EU, OECD 등 국제 협력 기구에서의 정의, 그리고 최근 설립된 미국, 영국 등 AI안전연구소들이 준용하는 개념들을 살펴보았다. 이를 토대로 향후 AI 안전성을 확보하기 위해 정책적 시사점을 정리하였다. Executive Summary With the recent rise of artificial intelligence (AI), concerns regarding its functional limitations and potential risks have been increasing. In response, November 2023 saw the world's first AI Safety Summit with the participation of global leaders, followed by the Seoul AI Summit in May 2024. In August 2024, the EU's Artificial Intelligence Act, initially proposed in 2021, came into effect. It is anticipated that policy efforts to develop and promote trustworthy and harmless AI will be strengthened in the future. However, the concept and scope of AI safety as a policy target remain unclear. Similar terms such as AI trustworthiness, AI ethics, AI robustness, AI reliablity, and responsible AI are often used interchangeably. Thus, it is crucial to reach a consensus on the concept of 'AI safety' and to examine whether it is limited to technical aspects or includes corporate responsibility and ethical considerations. This study compares the recently prominent concept of 'AI safety' with similar terms to define its scope and meaning. To do so, we review the definitions provided by ISO/IEC international standards, international organizations like the EU and OECD, and the concepts adopted by newly established AI safety research institutes in the US and UK. Based on this analysis, the study outlines policy implications for ensuring AI safety in the future.

• 입찰마감 : 2025.01.09.(목) 10:00까지
• 서류접수 : 나라장터 e-발주시스템(http://rfp.g2b.go.kr/)

가상융합(메타버스)산업은 코로나 엔데믹 선언과 함께 성장세가 둔화되고 신기술 산업이 겪는 캐즘(Chasm)을 겪었으나, 최근 생성형 AI와의 융합, 신규 디바이스의 출현 등 점진적 혁신을 지속하고 있다. 글로벌 리서치 업체들은 여전히 가상융합산업 시장의 성장을 긍정적으로 전망하고 있으며, 한국은 주목해야 하는 국가 중 하나로 제시하였다. 우리 정부는 국내 가상융합산업 경쟁력 강화를 위해 올해 세계 최초로 「가상융합산업 진흥법」 제정·시행, 가상융합산업 진흥 기본계획 수립 착수 등 적극적인 지원체계 마련 중이다. 가상융합산업은 이제 막 시장이 태동하는 단계로, 불확실한 신시장 환경에서 실효성 있는 산업 육성 정책 수립을 위해서는 산업 수요에 기반한 기초자료 생산이 필수적이다. 미래 국가 혁신성장을 견인하고 복잡한 산업 생태계 육성을 위해서는 데이터 기반으로 과학적 의사결정 할 수 있는 증거 기반 정책 수립이 중요하기 때문이다. 「가상융합산업 진흥법 시행령」에서는 가상융합산업의 체계적인 진흥 추진체계 마련을 위한 필요사항으로 실태조사를 명시하고 있다. 본고는 국내·외 가상융합산업 현황, 국내 가상융합산업 관련 통계 현황과 한계점을 살펴보고, 향후 가상융합산업 현황 파악을 위해 필요한 개선 방안 제시를 목적으로 한다. 이를 위해 가상융합산업 현황을 살펴보고, 국내 가상융합산업 관련 통계 현황 비교를 실시하였다. 이 과정에서 국내 가상융합산업과 관련된 유일한 승인통계인 가상증강현실(VR·AR)산업 실태조사를 기준으로 한계점을 파악하고, 실태조사가 가상융합산업 진흥을 위한 정책마련의 기초자료로서 역할을 수행할 수 있도록 개선방안을 제시하였다. Executive Summary Although the metaverse industry experienced a growth slowdown post-pandemic and chasm, it has shown resilience through ongoing innovations such as generative AI integration and new device launches. Global research firms continue to forecast positive growth for the metaverse market, with South Korea being singled out as a promising market. In a world-first move, the Korean government has enacted the 「Metaverse Industry Promotion Act」 and initiated a basic plan to foster the growth of the domestic metaverse industry. Given the nascent stage of the metaverse industry and the uncertainties of a new market, it is imperative to produce fundamental data driven by industry demands to formulate effective industry development policies. Data-driven decision-making is essential for formulating evidence-based policies that will drive future national innovation and foster a complex industrial ecosystem. The 「Enforcement Decree of the Metaverse Industry Promotion Act」 stipulates a survey as a necessary requirement for establishing a systematic promotion system for the metaverse industry. This study aims to examine the domestic and global status of the metaverse industry, analyze the status and limitations of related domestic statistics, and propose improvement strategies for assessing the future status of the metaverse industry. To this end, we have examined the current status of the metaverse industry and conducted a comparative analysis of relevant domestic statistics. In this process, we focused on the limitations of the “VR·AR industry survey” and proposed improvement strategies to strengthen its role as a foundation for policymaking in the metaverse industry.

SW가 점차 중요해지고 있다. SW산업이 국가경제에서 차지하는 부가가치 및 고용비중이 지속적으로 증가하고 제조업 대비 생산성이 높으며, 수출도 빠르게 증가하고 있다. 뿐만 아니라 전통 제조 및 서비스업 등 전 산업에서 SW 투자도 증가하고 있다. 특히 금융, 의료, 자동차, 기계, 인프라 산업에 속한 기업은 활발한 SW 투자를 통해 제품과 서비스의 가치를 개선하고 노동생산성을 높이고 있다. 하버드대 마이클포터(Michael Porter)교수가 제시한 국가경쟁력 결정모델인 ‘다이아몬드 모델’을 활용하면 국가경쟁력 강화를 위한 SW의 역할은 다섯 요인(SCALE)으로 설명할 수 있다. 첫째, SW를 이용하여 국가 혁신의 신속성(Speed)을 높일 수 있다. 둘째, 오픈소스 등 SW를 중심으로 다양한 이해관계자가 모여 협력적(Cooperation) 국가 혁신 생태계를 조성할 수 있다. 셋째, SW는 무형의 재화로서 서비스 형태로 실시간 전달되기 때문에 시장 환경 변화에 유연하게 적응(Adaptation)할 수 있다. 넷째, SW는 데이터를 학습하면서 지속적으로(Longevity) 혁신 경쟁을 촉발한다. 다섯째, SW는 플랫폼화하여 다양한 연관 산업의 신제품 및 서비스로 확장(Expansion)된다. SW 투자를 통해 국가 및 기업은 세 가지 차원의 이익을 얻을 수 있다. 첫째, 제품 및 서비스의 구조를 고도화할 수 있다. 최근 SW중심 자동차(Software Defined Vehicle)의 사례에서 볼 수 있듯이 기존에 독립적으로 설계된 하위 시스템을 SW 플랫폼을 중심으로 통합함으로써 차량의 전체 기능을 통합·최적화하고 자율주행, 인포테인먼트 등 지능화된 기능을 손쉽게 탑재할 수 있게 되었다. 둘째, 조직 구조 및 운영 방식을 효율화할 수 있다. 독립적인 사업부와 이를 구성하는 전문부서로 이뤄진 사일로(Silo)화 된 전통 조직구조가 전사 공통의 SW 플랫폼을 기반으로 신설과 폐지가 자유롭고 내외부 조직과의 협력이 원활한 조직으로 바뀌고 있다. 셋째, SW는 새로운 수익 창출을 가능케 한다. 그동안 제품과 서비스 판매에 따른 일회적인 현금 창출이 보편적이었다면 SW를 활용해 버저닝, 번들링, 구독료 등 가격 책정의 유연성이 높아졌다. SW가 지닌 혁신특성을 극대화하기 위한 정책 제언은 다음과 같다. 우선 우리 중소기업이 점차 빠르게 변하는 시장 환경과 혁신의 속도에 따라갈 수 있도록 지원하는 SW 역량 강화 정책 개선이 필요하다. 또한 오픈소스 활용 등 협력적 혁신 문화 조성에도 더욱 노력할 필요가 있으며 SW를 통한 업간 융합을 위한 연구개발(SDX), SW 융합인재양성, 제도정립 등이 필요하다. Executive Summary Advancements in artificial intelligence (AI) technology have accelerated, particularly following the launch of ChatGPT, which has triggered a competitive race in the development of large language models (LLMs). The performance of currently available AI models has already surpassed human capabilities in certain domains, leading to a rapid expansion in their areas of application. General-purpose AI, especially those based on generative AI, is now being utilized across various industries, including manufacturing, healthcare, finance, and education. However, while AI-based services offer numerous benefits, the increased accessibility of high-performance AI has also raised concerns about new risks. As a result, alongside existing discussions on AI reliability, accountability, and ethics, "AI safety" has become an increasingly critical issue. Given that risks such as malicious use and malfunctions are already causing real harm, there is an urgent need for measures to ensure AI safety. Governments, corporations, and other stakeholders are working to ensure the safety of AI by identifying risk factors, establishing evaluation criteria, and developing measures for the safe development and deployment of AI, as well as for responding to potential risks. Recent studies have classified risk factors based on accident cases and possible scenarios. However, since each study presents different classification, further discussion is needed to establish a common AI safety evaluation framework. The United States, the United Kingdom, and Japan are addressing safety of AI through dedicated agency, which focus on AI risk research, risk assessments, and the development of standards for the safe creation and implementation of AI systems. Notable examples include the AI Risk Management Framework (USA) and the Science Report on AI Safety (UK), both of which propose strategies for addressing AI-related risks. Korea also plans to address AI safety demands through the establishment of its own AI safety institute. This report aims to organize the concepts related to AI safety, summarize the risk factors identified in recent studies, and analyze these factors along with real-world cases to offer policy implications for future AI risk response strategies.

AI반도체 등 AI 인프라에 대해 대규모 투자가 이루어지고 있지만, 투자 대비 수익성에 대한 의문이 제기되는 상황에서, SW서비스 기업들이 실질적인 수익을 창출할 수 있는 AI 기반 신서비스 도입모델이 어떤 모습인지 검토할 필요성이 있다. 기존 SW기업들은 주로 기존 소프트웨어에 Copilot 기능을 부가하여 기존의 업무를 보완하는 수준에서 AI를 도입하고 있다. ERP나 CRM 등의 소프트웨어에 챗봇을 통합해 기본적인 업무 생산성을 높이는 데 초점을 맞추고 있는 것이다. 반면, 스타트업들은 AI를 활용해 산업 데이터 분석과 자동화 솔루션 등에서 보다 혁신적인 시도를 통해 새로운 가치를 창출하려 하고 있다. 이러한 상황에서 AI-Native 서비스는 기존 SW서비스를 뛰어넘는 새로운 가능성을 제시하고 있다. 이는 기존 시스템에 의존하지 않고 처음부터 AI에 의존하는 서비스 모델로, 클라우드와 결합해 확장성과 유연성을 강화하고 있다. 이 보고서는 AI 기술을 활용한 산업별 특화 서비스와 새로운 데이터 활용 방식을 통해 비즈니스 모델의 혁신 가능성을 탐구한다. SW기업들은 AI서비스 기업으로의 이행을 준비하는 과정에서, 과거 기술 발전에서 얻은 교훈을 활용해야 한다. AI-Native 서비스를 개발하여 새로운 시장을 장악하는 것이 성공적인 수익화를 이끄는 전략임을 역사적으로 확인할 수 있다. 이를 위해 기업들은 데이터를 효과적으로 활용하고, 기존 시스템과 AI 중심 아키텍처의 통합을 점진적으로 추진하며, 산업별 특화 애플리케이션 개발을 통해 AI 기술의 잠재력을 극대화할 필요가 있다. Executive Summary Large-scale investments are being made in AI infrastructure, such as AI semiconductors, but concerns about the ROI of these investments have arisen. In this context, there is a need to examine what AI-driven new service adoption models look like for software service companies to generate tangible revenue. Incumbent software companies typically adopt AI by augmenting existing software with Copilot features to complement their existing operations. These efforts primarily focus on enhancing productivity in basic tasks by integrating chatbots onto existing software like ERP or CRM systems. In contrast, startups are leveraging AI to create new value through more innovative approaches, such as industrial data analysis and automation solutions. Amid these developments, AI-Native services present new possibilities that surpass traditional software services. These service models are designed to depend on AI from the outset rather than relying on legacy systems, combining with cloud infrastructure to enhance scalability and flexibility. This report explores the potential for business model innovation through AI-driven industry-specific services and novel data utilization methods. As software companies transition into AI service providers, they must draw lessons from past technological advancements. Historically, developing AI-Native services to dominate new markets has proven to be a strategic pathway to successful monetization. To achieve this, companies need to effectively utilize data, gradually integrate AI-centric architectures with existing systems, and develop industry-specific applications to fully realize the potential of AI technologies.

• 입찰마감 : 2024.12.27.(금) 15:00까지
• 서류접수 : 나라장터 e-발주시스템(http://rfp.g2b.go.kr/)

• 행사명 : 2025 SW 산업전망 컨퍼런스


• 주제 : 소프트웨어와 인공지능 미래를 먼저 보다


• 일시 : 2024.12.3.(화) / 13:20 ~ 17:20

e-book 보기 이슈 ISSUE 글로벌 트렌드로서의 GovTech와 GovTech의 유형화 디지털전환 발전 유형에 따른 맞춤형 기업 지원 방안 연구 포토에세이 PHOTO ESSAY 중간-이호준 포커스 FOCUS 국내 SaaS 기업의 글로벌 진출 전략과 성공 요소:기회와 도전 디지털 격차와 디지털 소외에 관한 논의-영국 사례 중심으로

목차 Table of Contents 1. AI 에이전트(AI Agent)의 도입 및 부상 2. AI 에이전트 주요 사례 3. AI 에이전트 관련 이슈 및 전망 4. 참고 문헌

최초의 산업혁명은 증기 기관과 철도를 통한 대규모 운송과 이동성의 변화에서 시작되었으며, 이는 생산과 무역 방식을 근본적으로 바꿔 기존의 산업·시장의 경쟁 및 성장 체계를 근간부터 재구성하였다. 이를 고려하면 최근 진행되는 4차 산업혁명에서도 운송과 이동성의 변화는 눈여겨 봐야하는 주요한 경쟁 요소로 파악할 수 있다. 실제로 SDV(Software Defined Vehicle, 소프트웨어 정의 차량)와 UAM(Urban Air Mobility, 도심 항공 모빌리티)은 4차 산업혁명의 대표적인 모빌리티 혁신 사례로, 물리적 이동 수단이 디지털로 제어되는 통합 기술이다. 그리고 그 파급력은 물리적 거리의 한계 극복에 그치지 않고 물리적 기술과 디지털 기술의 융합을 통해 산업의 경쟁 및 성장 체계를 재구성할 것으로 기대할 수 있다. 다만 SDV의 대표격인 자율주행차나 도심항공 모빌리티의 본격적인 상용화는 어려움을 겪고 있으며, 앞으로도 상당 기간 소요될 것으로 전망된다. 이에 '크롤-워크-런(Crawl-Walk-Run)'과 같은 접근법을 통해 산업의 단계적 발전을 차근히 밟으며 관련 이슈와 리스크를 최소화 하는 것이 필요할 수 있다. 그리고 본격적인 상용화로 이끄는 간극(캐즘)을 최소화하기 위해 가장 중요하게 고려할 수 있는 필수 요소 중의 하나가 안전 신뢰성의 향상이라고 할 수 있다. 특히 물리적 이동수단과 디지털 인프라가 결합되어 진행될 시스템에서는 서비스의 핵심이라고 볼 수 있는 소프트웨어의 안전 확보를 위한 노력도 병행되어야 할 것이다. 본 보고서는 이런 관점으로 SDV와 UAM 분야의 동향을 파악하며 모빌리티 산업의 안정적인 발전과 국내 산업의 성공적인 연착륙을 지원하고자 한다. Executive Summary The First Industrial Revolution began with transformative changes in large-scale transportation and mobility through the advent of steam engines and railroads. These innovations fundamentally altered methods of production and trade, reconstructing the competitive and growth structures of existing industries and markets from their very foundations. Considering this historical precedent, changes in transportation and mobility during the ongoing Fourth Industrial Revolution can be identified as critical competitive factors that warrant close attention. Indeed, Software-Defined Vehicles (SDVs) and Urban Air Mobility (UAM) are representative examples of mobility innovation in the Fourth Industrial Revolution. These technologies integrate physical means of transportation with digital control systems. Their impact is expected not only to overcome the limitations of physical distance but also to reconstruct industrial competitive and growth structures through the convergence of physical and digital technologies. However, the full-scale commercialization of autonomous vehicles which epitomize SDVs and urban air mobility is encountering significant challenges and is projected to require considerable time to materialize. Therefore, it may be necessary to minimize related issues and risks by methodically advancing through stages of industrial development, such as the "Crawl-Walk-Run" approach. One of the essential factors in bridging the chasm toward full commercialization is the enhancement of safety reliability. Particularly in systems where physical transportation means and digital infrastructure are integrated, concurrent efforts to ensure the safety of software which can be considered the core of the service are imperative. From this perspective, this report aims to understand the trends in the SDV and UAM sectors based on such analysis, thereby supporting the stable development of the mobility industry and facilitating the successful soft landing of the domestic industry.

목차 Table of Contents Ⅰ. 인공지능 산업 동향 브리프 1. 정책/법제 ▹ 미국 백악관, AI 기술 활용에 관한 최초의 국가안보 각서 발표 ▹ 미국 재무부, AI를 포함한 첨단기술에 대한 對중국 투자 제한 행정규칙 발표 ▹ 호주 국가AI센터, 기업의 AI 영향 평가를 지원하는 프레임워크 발표 ▹ OECD, 기업 간 AI 격차 증대에 포용적 디지털 혁신 강조하는 정책 브리프 발간 ▹ 국제 AI안전연구소 네트워크 출범 및 국내 AI안전연구소 설립 ▹ 캐나다, 혁신과학경제부 산하에 AI안전연구소 설립 2. 기업/산업 ▹ 오픈AI, 챗GPT에 실시간 검색 기능 추가해 유료 사용자에 우선 공개 ▹ 오픈AI, 슈퍼얼라인먼트 팀에 이어 범용 AI 대비팀도 해체 ▹ 앤스로픽, ‘클로드 3.5 소네트’ 업데이트로 AI 에이전트 기능 추가 ▹ 메타와 엔스로픽, 미국 정부 기관에 군사·안보 목적의 AI 모델 제공 ▹ 오픈AI, 브로드컴 및 TSMC와 제휴해 자체 AI 칩 개발 추진 ▹ 가트너, 2027년까지 AI 데이터센터의 40%가 전력 부족을 겪을 것으로 예측 3. 기술/연구 ▹ 가트너, 2025년 10대 전략 기술 트렌드 예측 ▹ 오픈소스 이니셔티브, 오픈소스 AI의 정의 발표 ▹ 구글 딥마인드, 인간의 이중 사고방식 적용한 AI 에이전트 시스템 연구 결과 발표 ▹ 텐센트, 오픈소스 최대 규모 MoE 모델 ‘훈위안-라지’ 공개 ▹ AI 기업들, 사전 훈련을 통한 LLM 성능 한계에 추론 연구에 주목 4. 인력/교육 ▹ 포레스터의 2025년 AI 예측, AI에 대한 투자 조정 불가피 ▹ 세일즈포스, 소비자의 기업 신뢰도와 AI 에이전트 인식 조사 결과 발표 ▹ 중국 베이징市 정부, 교육 분야의 AI 응용 활성화 지침 발표 Ⅱ. 주요 행사 ▹CES 2025 ▹AI & Big Data Expo Global 2025 ▹AAAI 2025

지난 7월 EU의 공급망 실사 지침(CSDDD·Corporate Sustainability Due Diligence Directive)과 같은 글로벌 규제 강화와 더불어, 소비자와 투자자의 ESG 요구가 증가함에 따라 기업들은 지속가능한 경영을 선택이 아닌 필수적인 생존 전략으로 채택하는 추세다. 디지털 전환을 주도하는 SW산업에서도 ESG 경영의 필요성이 제기되고 있다. SW산업은 데이터 보안, 탄소배출 관리, 사회적 책임 등 다양한 ESG 이슈와 직결되어 있어 이에 대한 체계적인 대응이 필수적이다. SW기업의 효과적인 ESG 경영을 위해서는 이들이 EGS 경영에 대해 가진 인식과 현황을 명확하게 파악하고 산업 특성에 부합하는 ESG 경영전략을 수립하는 과정이 필요하다. 이에 본 보고서는 그동안 이루어지지 않았던 SW기업을 대상으로 한 ESG 경영 실태조사를 바탕으로 SW기업의 ESG 현황을 분석하고 SW기업의 ESG 경영전략 수립을 모색하였다. 이를 위해 한국소프트웨어산업협회(KOSA)에서 실시한 ‘소프트웨어 분야 ESG 경영 실태 및 인식 조사’ 결과를 기반으로 국내 SW기업의 ESG 경영 현황을 검토하였다. 구체적인 항목으로는 SW기업의 ESG 경영 인식(ESG 개념, ESG 경영의 필요성, ESG 경영의 지속가능경영 기여), ESG 경영 추진(ESG 경영전략 수립, ESG 경영 담당 조직 및 별도 임원 유무, ESG 경영 추진 여부, ESG 경영 중점 추진 분야 및 추진 이유), ESG 경영 지원(애로사항, 지원 필요사항, 지원 수혜 사례) ESG 경영 평가(개념 및 필요성, 경험, 평가를 받은 이유, 평가 지표에 대한 인식)이 포함되었다. 이후 SW기업의 ESG 경영 실태를 바탕으로 한 SWOT-Mix 분석을 통해 SW기업이 보유한 내부 강점과 약점, 외부 기회와 위협을 고려한 맞춤형 EGS 경영전략을 도출하였다. 이를 통해, 디지털 기술을 활용한 ESG 솔루션 개발과 같은 기업의 노력과 SW산업의 특성을 반영한 평가 지표 개발, 중소 SW기업의 ESG 경영 인프라 구축 지원 등과 같은 정책이 병행되어야 함을 시사한다. Executive Summary With the rise of global regulations, including the EU’s Corporate Sustainability Due Diligence Directive (CSDDD), alongside increasing ESG expectations from consumers and investors, companies now see sustainable management as an essential survival strategy. The software industry, a leader in digital transformation, faces particular ESG demands due to its connection with key issues such as data security, carbon emissions, and social responsibility, making systematic ESG management vital. This report, based on the "Survey on ESG Management Status and Awareness in the Software Sector" conducted by the Korea Software Industry Association(KOSA), provides an analysis of the ESG status among software companies and identifies pathways to establish customized ESG strategies. The survey examines areas such as ESG awareness (concept, necessity, contribution to sustainable growth), management practices (strategy development, organizational roles, and primary focus areas), support requirements, and evaluation experiences. Following this, a SWOT-Mix analysis was performed to derive strategic insights that address internal strengths, weaknesses, and external opportunities and threats. The findings underscore the importance of policies that support ESG solutions leveraging digital technology, the creation of assessment metrics tailored to the software industry’s unique attributes, and building ESG infrastructure for small and medium-sized software firms. Through these measures, the software sector can better integrate sustainability into its core operations and meet the growing demands for responsible management.

2024년 한국 소프트웨어(SW) 시장은 패키지SW, IT서비스, 게임SW를 포함해 약 44조 원 규모로 성장하였다. 그러나 해외진출 기업의 비중은 약 3%로 낮고, 특히 패키지SW와 IT서비스 분야에서 해외진출은 미미한 수준이다. 이에 정부는 SW 프런티어 프로젝트와 같은 다양한 해외진출 지원사업을 추진하고 있다. 본 연구는 이러한 한국 SW산업의 해외진출 현황과 정부지원사업의 개선 방안에 대해 다루고자 하였다. 2장에서는 SW산업 실태조사 결과를 이용해 국내 SW기업들의 해외진출 동향을 분석하였으며, 이어서 3장에서는 정부에서 운영하고 있는 해외진출 지원사업을 조사하여 유형화 하였다. 주요 지원 방식으로는 단일형(특정 목적에 대한 지원)과 복합형(맞춤형 종합 지원)이 있으며, 수출바우처 사업, 글로벌 SaaS 육성 프로젝트 등이 대표적이다. 이러한 분석 결과 SW기업들이 해외진출에서 겪는 주요 애로사항으로 규제차이등(인증/계약), 현지시장정보 부족, 현지 네트워크 접근역량 부족 등이 증가하고 있음을 도출하였다. 이를 해결하기 위해 정부는 맞춤형 지원을 강화해야 하며, SW산업 특성에 맞는 다양한 지원사업을 마련할 필요가 있다. 특히, 게임SW, 패키지SW, IT서비스 등 각 분야의 특성에 맞춘 지원이 필요하다. 왜냐하면 분야 별로 해외진출의 방식과 특성이 다른데, 게임SW는 독자 진출과 온라인 서비스 활용이 중요하며, 패키지SW와 IT서비스는 현지기업과의 협력이 매우 중요한 특성이 있다. 본 연구는 이러한 차이를 반영해 각 분야별로 적합한 맞춤형 지원을 제공해야 함을 강조하고 있다. 정부는 재정지원, 현지화 및 마케팅, 기술/인증 등 다양한 지원을 확대해 SW기업이 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖추고 지속적인 성장을 이루도록 해야 할 것이다. Executive Summary In 2024, the South Korean software (SW) market has grown to approximately 44 trillion KRW. However, the proportion of companies expanding overseas remains low at around 3%, with particularly minimal expansion in the package SW and IT services sectors. To address this, the government is promoting various overseas expansion support initiatives, such as the SW Frontier Project. This study aims to examine the current status of overseas expansion in the Korean SW industry and explore ways to improve government support systems. In Chapter 2, the study analyzes the trends in overseas expansion of domestic SW companies. Chapter 3 categorizes the government’s overseas expansion support programs, identifying key types of support, including single-focus programs (support for specific areas) and comprehensive programs (tailored, multi-faceted support), with the ‘Export Voucher Program’ and the ‘Global SaaS Development Project’ as representative examples. The analysis reveals that major challenges faced by SW companies in their overseas expansion include regulatory differences (such as certifications and contracts), lack of local market information, and limited access to local networks. To address these issues, the government must strengthen tailored support and develop diverse support programs that align with the specific needs of the SW industry. Particularly, support must be customized to the characteristics of different sectors, such as game SW, package SW, and IT services. Likewise, this study emphasizes the importance of providing customized support for each sector, reflecting these differences. The government should expand its financial support, localization marketing, and technical certification programs to help SW companies enhance their competitiveness and achieve sustainable growth in the global market.

B2B 소프트웨어(SW)의 발전과 신기술의 융합은 산업 메타버스로의 진화를 촉진하고 있다. 기존에 공급망 관리(SCM), 전사적 자원관리(ERP) 등 B2B SW는 주로 기업 간 상호작용과 업무 효율화에 중점을 두었지만, 최근 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등의 기술과 통합되면서 의사결정 지원과 업무 자동화가 더욱 고도화되고 있다. 또한, 이는 가상과 현실세계를 연결하는 확장현실(XR), 디지털트윈(DT) 같은 기술과 결합하면서 산업 메타버스라는 새로운 패러다임이 형성되고 있다. 산업 메타버스는 가상 공간에서 공장 운영, 제품 설계, 직원 교육 등을 가능하게 하여 현실 산업의 디지털화를 촉진하고 있다. 이는 제조, 물류, 의료 등 다양한 산업에서 활용될 수 있으며, 생산성 향상과 비용 절감 등의 실질적 성과를 창출하면서 2030년까지 약 1,000억 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다. 산업 메타버스는 물리적 세계와 디지털 세계의 융합을 통해 가상 환경에서 현실 문제를 해결하고 산업 효율성을 높이는 기술로 이해할 수 있다. 가상 시뮬레이션, 원격 모니터링, 가상 제품 시연, 협업 등을 통해 생산성 향상, 비용 절감, 교육 및 훈련 효율성 증대를 가능하게 한다. 글로벌 빅테크 기업들은 산업 메타버스 플랫폼 선점, 기업 간 파트너십 및 레퍼런스 확보를 통해 생태계를 구축하고 있다. 국내에서도 제조, 국방, 제약 등 다양한 분야에서 도입 사례가 창출되기 시작하고 있으며, 수요기업과 공급기업 간 협력도 가시화되고 있다. 중장기적으로 산업 메타버스 관련 초기 투자와 협력이 증가하고, AI와 XR 등의 기술 발전을 통해 다양한 산업에서 활용이 확대되며, 직원 재교육과 환경적 고려, 그리고 경영진과 직원의 기술 역량 강화가 중요해질 전망이다. 제조업에 특화된 산업 메타버스 플랫폼의 경우, 기술 발전과 AI 융합으로 맞춤형-대량 생산 특화 기능들이 요구되는 방향으로 발전할 것으로 예상된다. 산업 메타버스 도입 활성화를 위해서는 사례 확산, 생태계 구축, 플랫폼 개발, AI 융합, 인력 양성이 중요하다. 첫 번째로, 제조, 의료, 에너지 등 다양한 산업에서 성공 사례를 발굴하고 이를 확산해야 한다. 기술 성숙도와 조직의 수용도를 고려하여 도입 장애를 줄이고, 정부는 도입 초기의 어려움을 해결할 가이드라인과 재교육 지원을 제공할 필요가 있다. 두 번째로, 중소기업의 산업 메타버스 도입 부담을 줄이기 위해 디지털 트윈, XR 등 신기술 도입 지원, 전문 인력 육성, 컨설팅 지원 등이 필요하다. 세 번째로, XR, AI, IoT 등 여러 기술이 융합되므로 다양한 기술 기업 간의 협업이 필수적이다. 정부는 기업, 연구기관, 학계 간 협력을 조율하여 상호 운용 가능한 생태계를 구축해야 한다. 네 번째로, 제조업에 특화된 산업 메타버스 플랫폼을 개발하여 기업들이 쉽게 활용할 수 있도록 제공해야 한다. 다섯 번째로, 산업 메타버스와 AI 융합을 촉진하기 위해 연구개발 지원, 파일럿 프로젝트 운영, 민관 협력 촉진 등 다양한 측면의 지원 제공이 필요하다. 여섯 번째로, 전문 인력 양성을 위해 교육 프로그램 개발 및 산학 협력을 강화하고 재직자 교육과 연구개발 인력 양성도 지원할 필요가 있다. Executive Summary The advancement of B2B SW and the convergence of new technologies are accelerating the evolution toward the industrial metaverse. Traditionally, B2B software like SCM and ERP focused on improving efficiency and interactions between businesses, but recently, the integration of technologies such as AI, big data, and IoT has led to more sophisticated decision-making support and automation. Additionally, the combination of these technologies with XR and digital twin, which bridge the virtual and real worlds, has created a new paradigm called the industrial metaverse. The industrial metaverse facilitates the digital transformation of real-world industries by enabling factory operations, product design, employee training, and more within virtual spaces. This technology is expected to be utilized in various sectors, including manufacturing, logistics, and healthcare, driving real-world improvements such as increased productivity and cost reduction. By 2030, the industrial metaverse is projected to grow into a market worth approximately $100 billion. The industrial metaverse can be understood as a technology that merges the physical and digital worlds, solving real-world challenges and enhancing industrial efficiency within virtual environments. Through virtual simulations, remote monitoring, virtual product demonstrations, and collaboration, it enables increased productivity, cost savings, and improved efficiency in education and training. Global big tech companies are building ecosystems by securing industrial metaverse platforms, forming partnerships between businesses, and gaining references. In South Korea, adoption cases are emerging in sectors like manufacturing, defense, and pharmaceuticals, with visible cooperation between demand-side and supply-side companies. In the mid to long term, early investments and collaborations related to the industrial metaverse are expected to increase, with the expansion of its use across various industries due to the advancement of technologies like AI and XR. In this context, employee reskilling, environmental considerations, and the enhancement of technical expertise among management and employees will become critical. For industrial metaverse platforms specialized in manufacturing, advancements in technology and the fusion with AI are anticipated to drive the demand for features tailored to mass customization. To promote the adoption of the industrial metaverse, it is essential to expand case studies, build ecosystems, develop platforms, integrate AI, and train skilled personnel. First, successful cases in various industries such as manufacturing, healthcare, and energy should be identified and disseminated. By considering the maturity of technology and organizational readiness, adoption barriers can be reduced, and the government should provide guidelines and retraining support to address initial challenges. Second, to ease the adoption burden on small and medium enterprises (SMEs), support for implementing new technologies like digital twins and XR, workforce development, and consulting are needed. Third, as multiple technologies such as XR, AI, and IoT converge, collaboration among diverse tech companies is essential. The government should coordinate partnerships among businesses, research institutes, and academia to establish an interoperable ecosystem. Fourth, an industrial metaverse platform tailored to manufacturing should be developed to enable easy access for businesses. Fifth, to foster the integration of the industrial metaverse with AI, a variety of support measures are required, including research and development funding, pilot projects, and public-private collaboration. Lastly, to develop a skilled workforce, the creation of specialized training programs, stronger academia-industry cooperation, as well as employee training and R&D talent development, are crucial.

e-book 보기 이슈 ISSUE 글로벌 초거대 AI 모델 현황 분석(2020~2023년) 생성형 AI에 의한 소프트웨어 개발자 업무 영향 분석 컬럼 COLUMN 그거 맞는 통계예요? 포토에세이 PHOTO ESSAY 중간-이호준 포커스 FOCUS 생성형 AI 활용 최대화를 위한 프롬프트 디자인 방안 중국 이커머스 플랫폼의 리스크와 지속가능성

목차 Table of Contents Ⅰ. 인공지능 산업 동향 브리프 1. 정책/법제 ▹ 미국 민권위원회, 연방정부의 얼굴인식 기술 사용에 따른 민권 영향 분석 ▹ 미국 백악관 예산관리국, 정부의 책임 있는 AI 조달을 위한 지침 발표 ▹ 유로폴, 법 집행에서 AI의 이점과 과제를 다룬 보고서 발간 ▹ OECD, 공공 부문의 AI 도입을 위한 G7 툴킷 발표 ▹ 세계경제포럼, 생성AI 시대의 거버넌스 프레임워크 제시 2. 기업/산업 ▹ CB인사이츠 분석 결과, 2024년 3분기 벤처 투자 31%가 AI 스타트업에 집중 ▹ 메타, 동영상 생성AI 도구 ‘메타 무비 젠’ 공개 ▹ 메타, 이미지와 텍스트 처리하는 첫 멀티모달 AI 모델 ‘라마 3.2’ 공개 ▹ 앨런AI연구소, 벤치마크 평가에서 GPT-4o 능가하는 성능의 오픈소스 LLM ‘몰모’ 공개 ▹ 미스트랄AI, 온디바이스용 AI 모델 ‘레 미니스트로’ 공개 ▹ 카카오, 통합 AI 브랜드 겸 신규 AI 서비스 ‘카나나’ 공개 3. 기술/연구 ▹ 2024년 노벨 물리학상과 화학상, AI 관련 연구자들이 수상 ▹ 미국 국무부, AI 연구에서 국제협력을 위한 ‘글로벌 AI 연구 의제’ 발표 ▹ 일본 AI안전연구소, AI 안전성에 대한 평가 관점 가이드 발간 ▹ 구글 딥마인드, 반도체 칩 레이아웃 설계하는 AI 모델 ‘알파칩’ 발표 ▹ AI21 CEO, AI 에이전트에 트랜스포머 아키텍처의 대안 필요성 강조 4. 인력/교육 ▹ MIT 산업성과센터, 근로자 관점에서 자동화 기술의 영향 조사 ▹ 다이스 조사, AI 전문가의 73%는 2025년 중 이직 고려 ▹ 가트너 예측, AI로 인해 엔지니어링 인력의 80%가 역량 향상 필요 ▹ 인디드 조사 결과, 생성AI가 인간 근로자 대체할 가능성은 희박 Ⅱ. 주요 행사 ▹NeurIPS 2024 ▹GenAI Summit Maroc 2024 ▹AI Summit Seoul 2024

[spri_webponent_chart id=22] [spri_webponent_grid id=6] * 자료) 한국은행 산업연관표(2021.6) 주1)고용유발계수 : 해당 산업(품목)에서 최종 수요가 10억 원 발생할 경우 해당 산업을 포함한 관련 산업에서 유발되는 고용자 수. 즉, 10억 원 투입할 때 늘어나는 고용자 수(산업연관표 고용표 취업 및 고용유발계수 기준) 주2) SW산업 : 한국은행 상품분류 기준 062 소프트웨어 개발 공급(게임SW 포함) 및 기타 IT서비스 주3) 제조업 : 한국은행 상품분류 기준 C01 음식료품 ~ C14 제조임가공 및 산업용 장비 수리 평균 주4) 서비스업 : 한국은행 상품분류 기준 G 도소매 및 상품중개서비스 ~ S 기타 서비스 평균 주5) 전체산업 : 한국은행 상품분류 기준 A 농림수산품 ~ T 기타 평균 [download id=5414]