2018 소프트웨어산업 연간보고서

4차 산업혁명과 농식품 유통의 미래 ※ 이 글은 안양대학교 김동환 교수(농식품신유통연구원 원장)의 기고를 받아 작성되었습니다. 4차 산업혁혁명 시대 미래 농업은 인공지능, 로봇, 사물인터넷, 빅데이터 등이 결합해 운영되는 첨단 산업으로 진화될 것이다. 구체적으로는 지능형 농업로봇이 개발되어 농약살포, 무인트랙터, 자동수확 농기계 등이 개발되어 파종, 제초, 관수, 수확, 유통의 전 과정을 무인 자동화시키고 인간은 시스템 운영관리 체계 수립에만 관여하게 될 것이다. 센서, 정보시스템, 기계 등이 융복합화되는 사물인터넷 기술이 활용되어 정밀농업이 가능해 지며, 생육정보, 기상정보, 농기자재 정보를 실시간으로 획득하여 농업 생산의 자동화 및 생산량을 극대화시킬 뿐 아니라 작황 정보 파악 등에도 활용될 것이다. 4차 산업혁명은 농업생산뿐 아니라 농식품 유통에도 광범위한 영향을 미칠 것으로 예상되며, 농식품 유통의 미래상을 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 빅데이터 기술 등을 활용하여 기존의 온라인 쇼핑만이 아니라 온라인, 오프라인이 통합된 도농교류 채널을 제공할 수 있다. 단순한 도농교류를 넘어 가상현실(VR, Virtual Reality) 등을 활용하여 직접 농사 체험을 하는 방식으로 농장을 인터넷 상에서 공유하고, 사이버상에 농업, 농촌 관련 상품 구매를 유도하고 도시민과 농촌과의 유대감을 높일 수 있게 된다. 아울러 인공지능을 이용한 큐레이션(Quration, 추천) 시스템을 활용하여 도시민들에게 적합한 메뉴 및 농식품을 추천하고 체험농장, 관광농원, 민박, 특산물 등을 소개할 수 있게 된다. 둘째, 농식품 소매상들은 인공지능, 빅데이터 등을 활용하여 소비자 소비패턴을 실시간으로 수집, 분석하여 상품을 추천하고 매장 관리의 효율성을 높일 것이다. 실제 온라인 유통업체인 아마존은 회원들의 소비 패턴을 분석해 구매 가능한 상품을 추천하고 있으며, 아마존 매출의 35%가 추천 상품에서 발생하고 있다. 상품의 추천기능은 소비자의 구매를 미리 예상하여 물류센터에서 배송을 미리 준비함으로써 배송시간을 최소한으로 단축시키는 서비스로까지 발전하게 될 것이다. 다시 말해 소비자의 미래 구매를 미리 예측하고, 소비자가 구매 버튼을 누르기 전에 배송 준비에 들어가 주문과 거의 동시에 상품을 받아볼 수 있게 한다는 것이다. 셋째, 소매상들은 각종센서, 인공지능 등으로 무장하여 소비자의 움직임을 파악하여 최적의 상태로 상품을 배치하고 궁극적으로는 무인점포를 지향하게 된다. 아마존이 공개한 무인점포인 ‘아마존 고’ 매장은 다른 오프라인 매장과 달리 매장 직원이나 상품 값을 계산하는 점원이 없고 계산대, 결제 단말기도 없다. 고객은 아마존 계정을 만들고 스마트폰 전용 앱을 다운받아 QR(Quick Response)코드를 인식시킨 뒤 지하철 개찰구에 교통카드 찍듯 스마트폰을 대면 본인 인증이 끝난다. 고객은 매장에 들어가서는 사고 싶은 물건을 집어 들고 나오면 되며, 영수증은 스마트폰으로 받아볼 수 있다. 넷째, 인공지능, 빅데이터 등을 활용한 농산물의 수급관리가 가능해 진다. 기존의 생산, 소비, 기후, 해외 시장과 관련된 정형 데이터뿐 아니라 인터넷 및 SNS(Social Network Service) 상의 비정형 데이터 분석 및 인공지능을 이용한 수급예측이 가능해지고 있다. 아울러 산지 생산자나 유통조직에 생산, 유통 정보시스템이 구축되어 산지 작황은 물론 저장량, 출하량과 같은 물동량데이터가 실시간으로 수집, 분석되어 수급관리의 효율성을 높일 수 있게 된다. 앞으로 스마트 팜 데이터, 드론 등을 이용한 원격탐사 정보, 농기계 부착 센서 등 사물인터넷 정보 등도 수급관련 정보로서 광범위하게 활용될 것이다. 빅데이터를 활용한 수급예측 시스템의 활용도와 정확도가 높아지기 위해서는 관련 정보의 수집과 축적이 체계화되어야 한다. 특히 산지조직의 생산유통시스템이 확대 보급되어 산지에서부터 작부면적, 작황 등의 기초 데이터가 정확하게 수집, 축적되어야 하는 것이 필수적이다. 빅데이터 분석이 의미 있는 결과를 도출하고 실제 농산물 수급문제 등에 활용되기 위해서는 무엇보다도 데이터의 확충이 필요하다. 데이터를 활용하여 농식품 유통을 효율화시키기 위해서는 무엇보다도 데이터 수집 및 집계, 정제 등에 대한 정책적 관심을 갖는 것이 필요하다. 우리는 평상시에 데이터 수집, 집계에 대한 관심이 부족하고 빈약한 데이터로 의미있는 결과만을 도출하려고 하고 있다. 아무리 탁월한 데이터 분석 시스템이라도 적절하고 정확한 데이터가 없으면 무용지물이 된다. 또한 데이터를 의미있게 분석할 수 있는 전문가도 양성되어야 한다.

소프트웨어(SW)의 공정한 기술가치평가 어려운 것인가? ※ 이 글은 벤처기업협회 혁신벤처정책연구소 강형종 선임연구원의 기고를 받아 작성되었습니다. 자율 주행차(self-driving car), 검색엔진 등 다양한 분야에서 인공지능 알고리즘(artificial intelligence algorithm)을 활용해온 구글이 창업 3년도 안 된 인공지능(AI)기업인 딥 마인드 테크놀로지(DeepMind Technologies)1]를 인수하기 위해 투자한 금액은 무려 5억 달러다. 눈에 보이지 않지만 소프트웨어(SW)의 무한한 성장 가능성과 가치를 인정하고, 미래를 위해 막대한 투자를 감행하는 구글의 용기가 한없이 부럽기도 하고 대단해 보이지만 일면 이를 가능하게 하는 공정한 생태계 환경에 눈을 돌려볼 필요가 있다. 경제적 가치, 신산업 창출, 고용유발 효과 등 국가적 핵심 산업인 소프트웨어(SW) 산업 생태계를 발전시키기 위해서는 소프트웨어 기술금융(technology financing)이 반드시 필요하다. 기술금융은 기술기반 기업들이 기술사업화를 추진하는데 있어서 부족한 자금을 지원해주는 것을 의미하는데, 장기적으로 경쟁력 있는 기업육성과 산업생태계 발전에 있어서 매우 중요한 부분이라고 할 수 있으며, 기술기반 기업들의 성공적인 기술사업화를 위한 촉진제 역할을 한다. 이때 반드시 선행되어야 하는 것이 기술 가치평가(Technology Valuation)이다. 기술 가치평가는 특허와 같은 광범위한 무형자산(intangible assets)에 대한 금액적 가치를 산출하는 것이다. 소프트웨어(SW) 산업 생태계의 보호와 육성을 위해서는 시장에서의 소프트웨어(SW) 권리 보장도 중요한 부분이나, 올바른 소프트웨어(SW) 기술 가치평가 제도와 모델의 확립이 무엇보다 중요하다. 제대로 된 가치를 인정하고 인정받아야 산업 생태계 전반에 활력이 생긴다. 우선, 소프트웨어(SW)의 공정한 기술 가치평가를 위해서는 일반 제조 산업과 소프트웨어(SW) 산업과의 차이를 올바르게 이해할 필요가 있다. 일반 제조 산업에 비해 소프트웨어(SW) 산업은 개발 원가는 있으나 제조원가가 없으며, 솔루션이나 제품과 함께 공급하는 SI는 완제품이 이미 시장에 나와 있는 것이 아니고, 특정 고객의 필요에 맞는 주문자 생산 방식으로 인한 소프트웨어의 복잡성을 내포하고 있다. 현재, 기술 가치평가 방법은 다양하게 존재하는데 일반적으로 시장접근법, 수익접근법, 비용접근법(원가접근법), 로열티 공제법 등이 있다. 시장접근법(market approach)은 대상기술과 동일 또는 유사한 기술이 활성시장에서 거래된 가격에 근거하여 비교·분석을 통해 상대적인 가치를 산정하는 방법으로써, 거래사례 탐색과 조정 절차를 통하여 수행된다. 거래사례 탐색은 시장에서 유사 거래사례를 가능한 한 다수 확보하는 것이고, 조정 절차는 시장거래정보와 대상기술 사이에 유의한 차이가 확인될 경우 그 차이를 가치를 산출하는 데 반영하는 것이다. 이 방법을 적용하려면 시장에서 유사한 기술이 거래된 사례가 다수 존재해야 하고, 비교 가능한 정보가 존재해야 한다. 수익접근법(income approach)은 대상기술의 경제적 수명기간에 기술사업화로 발생할 경제적 이익을 추정한 후 할인율을 적용하여 현재가치로 환산하는 방법으로써, 가치를 산정할 때는 기술의 경제적 수명, 현금흐름, 할인율, 기술기여도 등 네 가지 평가요소를 추정해야 한다. 수익접근법은 대상기술의 사업화로 인하여 발생할 중장기 수익 창출 능력에 근거한다. 따라서 추정 및 가정의 신뢰성을 확보하기 위해서 객관적인 근거와 분석적 관점이 요구되며, 전문가의 합리적인 결정에 대한 설명이 포함되어야 한다. 비용접근법(cost approach)은 대체의 경제 원리에 기초를 두고 동일한 경제적 효익을 가지고 있는 기술을 개발하거나 구입하는 원가를 추정하여 가치를 산정하는 방법으로써, 기술개발비용, 재생산원가, 대체원가 등 상세한 원가 정보가 필요하다. 원가접근법은 대상기술을 개발하는 데 소요된 역사적원가가 아니라 현재 시점의 비용으로 대상기술과 유사한 효용을 가진 새로운 기술을 개발하는 데 소요될 원가를 의미한다. 로열티 공제법(Royalty Method)은 기업이 대상기술을 보유하지 못한 경우 제3자로부터 라이선스하는 경우를 가정하고, 대상기술의 경제적 수명 동안 지급할 로열티를 로열티 절감액으로 추정하여 현재가치로 환산하는 방법으로써, 기술의 경제적 수명, 예상 매출액, 로열티, 할인율 등 네 가지 평가요소로 추정한다. 로열티 공제법을 적용하기 위해서는 대상기술의 라이선스와 연관된 로열티를 합리적으로 추정해야 한다. 가치를 측정하는 가장 적절한 방법은 시장에서 결정되는 시가(market price)를 기준으로 하는 것이다. 주요한 요인으로는 기술의 경제적 수명, 예상되는 매출액과 이익구조, 위험요인 분석, 기술기여도 등으로, 관련 분야의 전문가가 객관적인 기준으로 정확하게 산정하여야 한다. 하지만, 소프트웨어(SW) 기술이 빠르게 변화하는 만큼 평가 기준 역시 그에 따라 능동적으로 맞춰져야 하며, 이를 위해 소프트웨어(SW)에 특화된 지속적인 기술 가치평가 모델링(modeling)에 대한 연구가 필요하다. 이때 소프트웨어(SW)의 가치는 잠재적인 미래가치(Future value)가 더 중요하다는 전제를 잊지 말아야 한다. 산업의 발전과 기술 가치평가는 매우 밀접한 관계가 있다. 최근 소프트웨어(SW) 기술 가치평가에 대한 관심은 높아지고 있지만, 이에 대한 전문가는 매우 부족한 실정으로 향후 전문적이고 체계적인 교육을 통하여 이 분야의 전문가가 많이 배출되어야 소프트웨어(SW) 기업의 성공적인 기술사업화와 기술금융 활성화를 기대할 수 있을 것이다. 더불어, 정부가 장기간 준비하고 국회에 제출한 '소프트웨어산업 진흥법' 전부 개정안이 조속히 처리되어 정부 100대 국정과제 중 33번째인 `SW 강국 코리아`가 우리 앞에 성큼 다가오길 기대한다. 공정한 SW 기술 가치평가를 기반으로 오라클(Oracle)과 SAP [2]같은 글로벌 소프트웨어 기업이 우리나라에서 출현하는 그날을 함께 기대해본다. [ 딥 마인드 테크놀로지는 영국의 인공지능 관련 기업으로써, 데미스 허사비스(Demis Hassabis), 셰인 레그(Shane Legg), 무스타파 술레이만(Mustafa Suleyman)의 세 명이 2010년 공동 창업 [2] 1972년 독일 만하임에서 IBM 출신 엔지니어 5명이 세운 소프트웨어 기업으로, 주로 산업용 소프트웨어, 특히 ERP를 중점적으로 개발하는 기업

소프트웨어 개발은 저작물 창작이다 ※ 이 글은 한밭대학교 공공행정학과 김창화 교수의 기고를 받아 작성되었습니다. 1. 4차 산업혁명 시대 소프트웨어의 중요성 4차 산업혁명은 기존 컴퓨터와 인터넷 등의 하드웨어 혁신을 인공지능과 같은 소프트웨어 혁신으로 옮겨가도록 하고 있어, 4차 산업혁명은 소프트웨어의 시대라고 한다. 소프트웨어는 불과 몇 십 년 전까지만 해도 하드웨어의 일부였으나 이제는 그 자체로 거래 대상이 되었을 뿐만 아니라 하드웨어가 소프트웨어의 일부가 되는 역전 현상이 벌어지고 있다. 4차 산업혁명의 원동력은 ‘소프트 파워’가 될 것이기 때문에, 소프트웨어는 4차 산업혁명 시대에 있어 필수적인 역할을 할 것이다. 2015년 GE사의 CEO인 제프 이멜트가 “미래에는 모든 기업이 소프트웨어기업”이라고 이야기한 바와 같이, 4차 산업혁명 시대에는 창의성을 기반으로 하는 소프트웨어 창작과 개발자의 역할이 무엇보다 중요해지고 있다. 소프트웨어는 단순히 컴퓨터 활용을 위한 프로그램이 더 이상 아니고, 인공지능, 빅데이터, 자율주행자동차 등 4차 산업혁명 시대 모든 기술 분야에서 창작 활동의 기초가 되는 핵심적 요소가 되고 있다. 또한 소프트웨어는 다양한 분야에 접목될 수 있다는 장점을 갖고 있어, 미래 성장 산업을 포함한 다른 산업에도 지대한 영향을 미칠 것이다. 정부는 소프트웨어 산업의 고용유발이나 타 산업에의 영향 등 높은 부가가치를 주목하여 경제성장의 새로운 동력으로서 이를 육성하기 위한 정책적인 지원을 지속하고 있다. 또한 소프트웨어 교육의 중요성을 인지하고 인력 양성을 추진하는 등 소프트웨어 산업의 발전을 위한 여러 가지 정책을 마련하고 이를 실시중이다. 2. 소프트웨어 개발에 있어서의 저작물 창작성 지식재산권 측면에서 소프트웨어 창작에 대한 법적 보호 방법은 저작권과 특허권 두 가지 유형으로 나눌 수 있다. 저작권은 소프트웨어의 소스코드 표현을 보호하며, 특허권은 소프트웨어 그 자체가 아니라 물건과 결합된 소프트웨어 또는 소프트웨어를 이용한 발명의 구현 방법이다. 소프트웨어의 두 가지 보호 방법은 해당 권리가 심사와 등록에 의해 보호받을 수 있는지에 따라 구별된다.[1] 소프트웨어를 어떠한 방식으로 보호해야 할 것인지에 대한 문제는 1969년 미국 IBM이 소프트웨어와 하드웨어의 분리정책을 취하고, 소프트웨어가 별개의 상품으로 인식되기 시작하면서였다. 그 이전에 소프트웨어는 단순히 하드웨어인 컴퓨터를 조작하기 위한 스위치로 인식되거나, 펀치카드에 의한 조작수순 기록에 불과한 것으로 여겨졌다. 그러나 범용 소프트웨어가 만들어지면서 소프트웨어는 그 자체로서 독립적인 가치를 지닌 재화 또는 상품으로서의 지위를 가지게 되었고, 이러한 역할 변화는 소프트웨어를 따로 떼어 보호해야 한다는 논의로 이어지게 되었다.[2] 미국에서는 1978년 대통령 자문기구인 CONTU(Commission on New Technological Uses of Copyrighted Works)의 보고서가 발간되었으며, 이를 통해 미국 의회는 저작권적 보호방안을 채택하였고, 1980년에 소프트웨어를 보호하기 위한 저작권법을 개정하였다. 일본도 1985년에 저작권법을 개정하여 소프트웨어를 저작물로 보호하기 시작하였다. 우리나라는 다른 국가들과 달리 소프트웨어를 저작권법이 아닌 “컴퓨터프로그램보호법”이란 특별법을 1986년 12월 31일 제정하여 보호하기 시작하였고 이 법은 2009년 4월에 기존의 저작권법과 통합되어 이른바 “통합 저작권법”으로 개정되었다. 소프트웨어 보호를 위한 특별법 체계는 저작권법의 문화 창달적 요소와 더불어 첨단기술과 관련되는 산업경제재로서 정보산업 측면에서 보호, 개발, 육성되어야 할 특성을 인식한 결과이고 이러한 특성은 현행과 같이 “통합 저작권법” 체계에서도 동일하다. 따라서 현행 저작권법은 “컴퓨터프로그램저작물” 즉 소프트웨어를 소설, 영화, 음악 등의 저작물과 동등한 창작물로 규정하고 있으며, WTO/TRIPs와 같은 지식재산권 관련 국제협정에서도 소프트웨어는 원시코드와 목적코드를 불문하고 저작물로 보호한다고 규정하여 국제적 보호체계 또한 형성되어 있다. 3. 일반 저작물과 동일한 가치로서의 소프트웨어 현행 저작권법은 소프트웨어 관련 조항을 별도의 장으로 규정하는 것은 물론 일반 조항에서도 필요한 경우 소프트웨어에 관한 사항을 규정함으로써 소프트웨어를 일반적인 저작물과 다르게 취급하기도 한다. 특히 소프트웨어에 관하여 일반 저작물과 다르게 저작권법 제45조제2항에서 “2차적 저작물 작성권 양도(저작재산권의 전부를 양도하는 경우에 특약이 없는 때에는 제22조에 따른 2차적 저작물을 작성하여 이용할 권리는 포함되지 아니한 것으로 추정한다. 다만, 프로그램의 경우 특약이 없는 한 2차적 저작물작성권도 함께 양도된 것으로 추정한다)” 등의 특별한 규정을 두고 있기도 하다. 일반 저작물에 대해 2차적 저작물 작성권을 유보시키는 근거는 저작자가 비슷한 작풍·화풍으로 저작물을 작성할 수 있다거나 원저작물이 어떠한 가치를 가질 지 예측할 수 없으므로 당사자들이 이에 대한 특약을 하지 않았다면 유보시키는 것이 필요하기 때문이다. 그러나 저작물이 이용되는 유통경로가 확대되는 것을 예측할 수 없기 때문에, 저작물의 미래 가치를 예측할 수 없다는 것을 근거로 2차적 저작물 작성권을 유보시키는 것은 설득력이 떨어진다.[3] 이러한 규정에 따라 소프트웨어 창작자와 사업자 또는 개발의뢰자 간의 이해관계가 대립할 수 있으므로 이해관계를 적절하게 규정하지 않는다면 소프트웨어 창작자가 창작의 동기를 가지지 않는 것에 상당한 영향을 미칠 수 있다. 소프트웨어 창작에 대해 저작권 등의 법적 보호는 당연하지만 현실적으로 소프트웨어 개발자를 단순한 기능적, 기술적 인력으로만 취급하는 것이 현실이므로 영화감독, 소설가, 작곡가, 만화가와 같은 창작자로 대우하고 인정하는 문화가 우리 사회에 필요하다. 문화예술과 정보통신기술이 만나는 소프트웨어를 단순히 개발하는 것이 아니라 창작이라는 점을 인식할 때, 소프트웨어를 창작하는 소프트웨어 개발자에 대해 소프트웨어 ‘창작자’로서의 정당한 가치를 인정할 때 비로소 혁신적 기술과 새로운 서비스가 우리나라의 경쟁력은 물론 개개인의 삶을 바꿀 수 있다. 4. 소프트웨어 창작자에 대한 범정부 정책의 필요성 소프트웨어 산업 분야에서 정부와 업계는 더 많은 개발자를 육성하고 양질의 소프트웨어를 만들도록 정책적인 지원에 힘쓰는 것은 물론 소프트웨어 창작물에 대한 지식재산권 보호와 함께 소프트웨어 개발자를 ‘소프트웨어 창작자’로서 처우할 수 있도록 관련 제도의 개선 및 운영 등 범정부 차원의 정책이 필요하다. 소프트웨어에 대한 현재의 정책은 단순히 불법복제 방지나 산업진흥 차원의 지원 대상으로만 머물러 있다. 영상, 게임 등 저작물(콘텐츠)에 대해서는 저작권을 중심으로 고부가가치 문화콘텐츠 산업발전과 풍요로운 문화향유 환경 조성을 위한 핵심적 기반으로 설정하여 다양한 사회적 인식 개선 활동을 하고 있으므로 소프트웨어 창작에 대해서도 동일한 수준의 인식개선 활동이 필요하다. [1] 김윤명/김현숙, “소프트웨어 지식재산 이슈와 개선방안”, 소프트웨어정책연구소, 2017.4, 18면. [2] 정진근, “컴퓨터프로그램저작물의 효과적 보호방안 연구”, 강원대학교 산학협력단, 2013.2, 6면 참조. [3] 이대희/송선미/최우령/신은경/백혜린/박민주, “SW산업 진흥을 위한 SW지식재산권 관련 법‧제도 개선방안 연구”, 한국저작권법학회, 2016.2, 141-142면.

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(원문 보기 >>> https://www.msit.go.kr/web/msipContents/contentsView.do?cateId=mssw65&artId=2092233)   PART 01 주요 동향 01  1. 과학기술 01   ❶ 미국, 2019년 국가 인공지능 연구개발 전략계획 발표 01   ❷ 미국, 첨단산업 지원 중소기업투자회사 프로그램 개선 03   ❸ 일본, 대학·국립연구법인과 외국기업 연계 가이드라인 발표 05   ❹ 일본, '규제개혁실시계획' 발표 07    ❺ 중국, ''대중창업 민중혁신' 세제 인센티브 방안 도입 09   ❻ 중국, 상하이 스마트제조 3년 행동계획 발표 11   ❼ 영국, 인공지능 특허 동향 분석 12   ❽ 독일, 기후변화 대응을 위한 수소 연구개발 강화 14  2. ICT 16   ❶ 일본, 반도체·디스플레이 소재의 對한국 수출 규제 강화 16   ❷ 캐나다 토론토, 인공지능(AI) 클러스터로 탈바꿈 21   ❸ 5G, 2034년까지 아·태 경제에 8,900억 달러 기여할 전망 24   ❹ 일본, 무인 배송 로봇 상용화 위해 인프라 정비 가속페달 28   ❺ 국내 간편결제 서비스, 규제 개선으로 글로벌 시장 진출 31   ❻ 플랫폼 기업 참여로 글로벌 가상화폐 시장 기대감 상승 35 PART 02 단신 동향 38  1. 해외 38  2. 국내 43 PART 03 주요 통계 48

인공지능은 새로운 시장을 창출하며, 향후 기업의 성패를 결정짓는 중요한 요인으로 주목받고 있다. 기업의 인공지능 역량에 따라 성과에 쏠림현상이 발생할 전망이며, 인공지능 선두기업은 2030년까지 지금보다 122% 많은 경제적 가치를 창출하나, (후략)

과거 산업혁명은 자본주의 탄생의 직접적 원인으로서 상업자본, 산업자본의 출현을 야기하였고,
이는 자본을 축적한 시민들에 의한 시민사회 형성과 지식인 사회 등장으로 이어짐(후략)

월간SW중심사회 2019년 7월호

SW기업이 제품/서비스 수출이라는 실질적 성과를 창출하기 위해서는 다양한 자원과 역량이 필요하다. 현재 정부는 국내 SW산업의 해외진출을 촉진하기 위해 ‘Born to the Global’, ‘패키지SW수출 강화’, ‘IT서비스 수출 확대’, ‘SW품질 글로벌(후략)

2018년 말 기준으로 72개 SW회사들 중 32개사에서 총 106건, 회사 당 평균 3.3건의 소송이 진행 중이었는데, IT서비스 분야 17개사가 총 83건 78.3%로 대부분을 차지하였고, 정보보안 분야는 총 5건으로 소송이 매우 적어 분야별 차이가 큰 편이었다.(후략)

글로벌 자산 운용 업계는 다양한 산업 이슈에 직면하면서 많은 변화가 요구되고 있다. 자본수익률의 변동성 확대로 인하여 지속적으로 알파(Alpha)1를 창출하는 매니저의 숫자가 줄고 있다.(후략)

오늘날 비디오 게임은 대표적인 유희거리로 정착되고 있다. 그 저변에는 컴퓨터의 대중화와 고성능 CPU와 GPU 등 같은 하드웨어적인 발전이 있었다. 더불어 강력한 지식재산권(IP) 기반의 게임 출시, 다양한 장르의 확산 등 콘텐츠 자체의 발전은 게임 시장이 지금까지 성장해온 자양분이 됐다.(후략)

인공지능의 확산과 더불어 인공지능의 윤리적 가치에 대한 논의가 지속적으로 커져가고 있다. 가장 잘 알려진 윤리적 이슈는 ‘트롤리 딜레마(Trolley Dilemma)’1이다. 인공지능이 사회 전반에 자연스럽게 적용되기 위해서는 이와 같은 답하기 어려운 윤리 문제에 대해서도 대응체계를 갖추고 법제화되는 것이 매우 중요하다. (후략)

최근 보잉의 신형 항공기인 737 MAX 8이 연이어 추락했다. 첫 번째 사고는 2018년 10월 29일 인도네시아의 라이언 에어에서 발생했고, 이 사고로 탑승객 189명 전원이 사망했다. 첫 번째 사고 후 130여 일 만인 2019년 3월 10일 에티오피아 항공에서 두 번째 추락 사고가 발생했다. (후략)