SPRi Brain
김항규
SW기반정책·인재연구실
김항규선임연구원
031-739-7392
연구성과물
  • 요약문 1. 제 목 : 국내외 SW기술, 산업 및 정책 동향 조사 : 금융 및 헬스케어 산업의 SW융합을 중심으로 2. 연구 배경 및 목적 정부가 소프트웨어(이하 SW)의 중요성을 인식하고, ‘SW 중심사회’라는 캐치프레이 즈 하에 범부처 합동으로 《SW 중심사회 실현전략》(2014.7.)을 수립한지 10년이 지났 다. 그동안 정부는 SW중심대학, AI대학원 등의 인재양성 사업을 추진했고, SW진흥법 을 통해 SW산업육성의 법적 근거를 마련하였으며, SW 기본계획을 수립하여 정책의 체 계를 갖추는 등 나름의 성과를 거뒀다. 하지만, 전 산업과 사회로 뻗어나가는 SW의 영향력에 비해 현재의 SW 주요 정책은 여전히 공공 SW제도, SI 이슈 대응 등 국내의 고질적인 SW 현안 해결에 집중되어 있 다는 지적도 상존한다. 특히 최근 AI, 메타버스, 블록체인, 빅데이터 등 SW 분야의 혁 신 기술이 끊임없이 등장하여 빠르게 발전하고, 자동차, 헬스케어 등 전통산업에서의 SW 융합혁신이 본격화되는 상황에서 새로운 SW 정책을 모색할 필요성이 높아졌다. 본 연구는 지난 10년 SW 정책의 미흡한 부분을 파악하고 SW가 만드는 미래 모습을 선제적으로 예측함으로써 대한민국이 SW 기반역량을 강화하는데 필요한 SW 정책을 기획하기 위한 목적으로 최신의 SW 기술과 산업, 그리고 정책 동향을 조사하는 것을 목적으로 한다. 3. 연구의 구성 및 방법 SW 분야의 최근 동향을 파악하고, 이를 바탕으로 SW가 주도하는 산업 및 사회 혁신 방향을 예측하며, 우선순위가 높은 정책 의제에 대해 구체적인 조사를 하여, 신규 정책 을 제언하는 것이 본 연구의 목적이다. 본 연구는 크게 두 단계를 거쳐 진행되었다. 첫 단계는 SW 분야의 최신 동향을 파악 하는 것이다. 이를 위해 2024년 1월부터 6월까지 IT 분야 시장조사기관인 IDC와 가트 너에서 발간한 SW 통계 및 동향 자료를 수집 정리하고, 5대 언론인 뉴욕타임즈, 월스 트리트저널, 파이낸셜타임즈(이상 일간지), 이코노미스트(이상 주간지), MIT테크놀로지 리뷰(이상 격월지)에서 SW 관련 기사를 분석했다. 이후 IT 시장조사기관 및 주요 언론사의 SW 관련 기사를 5개의 주제별로 분류한 후 주제별 기사의 빈도를 기준으로 정책의 우선순위를 도출한 결과, SW 융합 정책이 가장 우선순위가 높은 것으로 도출되었다. 후속 작업으로 우선순위가 높은 SW 융합에 대해 심층 조사를 수행하였다. SW 융합에 대한 심층 동향 연구는 전 산업에 공통으로 적용되는 SW 융합의 개념적 모형을 수립하는 개괄적 연구와 SW 융합이 활발히 이뤄 지는 산업을 선정하여 실제 융합 현상을 파악하는 세부 연구로 나눠 수행했다. 개괄적 연구는 제2장에서 다루고, 세부 연구는 SW 지출액이 가능 높은 금융 산업과 산업 특 화 SW 지출액 비중이 가장 높은 헬스케어 산업을 대상으로 각각 제3장과 제4장에서 다루었다. 결론에서는 SW 융합 정책의 방향에 대해 제언했다. 우선 SW 융합 정책의 큰 방향성 을 제안한 후금융 산업과 헬스케어 산업별 SW 융합 정책을 제언하였다. 4. 연구 내용 및 결과 SW 융합의 개념적 모형을 제시한 2장에서는 국가 경쟁력 모델인 다이아몬드 모델을 이용하여 SW 혁신의 특성을 ①신속성(Speed), ②협력성(Cooperation), ③적응성(Adaptation), ④지속성(Longevity), 그리고 ⑤확장성(Expansion) 등 다섯 가지 요소로 제시하고, SW 융합 을 통해 국가 및 기업 조직은 ❶제품·서비스 구조의 고도화, ❷조직 구조 및 운영 방식 의 효율화, ❸비즈니스 모델 형식 등 세 가지 측면의 편익이 있음을 밝혔다. SW 혁신의 5대 특성은 구체적으로 다음과 같다. 첫째, 전략 및 구조 관점에서 국가 와 기업은 SW를 이용하여 프로세스 자동화 및 조직 효율을 추구함으로써 혁신을 가속 화 할 뿐만 아니라 기술 사업화 기간도 단축할 수 있다. 즉, SW를 이용하여 혁신의 신 속성(Speed)을 높이게 된다. 둘째, 자원 여건 관점에서 오픈소스 플랫폼 등 SW를 중심 으로 다양한 이해관계자가 모여 협력·상생의 방식으로 사업 및 경제활동의 공통 자산 에 투자하고 함께 기반을 형성할 수 있다. 즉, SW를 중심으로 협력적(Cooperation) 혁 신 생태계를 조성한다. 셋째, 수요 여건 관점에서 빠른 시장 변화에 맞춰 SW는 클라우드 기반의 온디맨드 방식으로 실시간 업데이트가 가능하여 복잡한 환경 변화에 유연하 게 대응할 수 있다. 즉, SW는 서비스 형태로 실시간 전달하여 시장변화에 유연하게 적 응(Adaptation)하는 것이 용이하다. 넷째, 경쟁 관점에서 SW는 사용할수록 데이터가 축 적되고 이를 학습하여 지속적으로 기능을 개선하므로 경쟁 우위 확보를 위한 경쟁이 장기간에 걸쳐 치열하게 전개된다. 즉, SW는 데이터를 학습하면서 지속적(Longevity) 혁신 경쟁을 촉발시킨다(종적 파급력). 다섯째, 연관 산업 관점에서 한번 개발된 SW는 플랫폼화하여 API를 통해 타 산업의 제품과 서비스에 적용함으로써 산업간 시너지 창 출에 도움을 준다. 즉 SW 혁신은 다양한 연관 산업의 신제품 및 서비스로 확장 (Expansion)이 용이하다(횡적 파급력). SW 융합의 3대 편익은 다음과 같다. 첫째, 제품과 서비스 구조의 고도화 관점에서 SW 플랫폼은 기존에 독립적으로 기능하는 분산된 하위 시스템을 통합하고 API를 통해 서 하위 시스템을 조율하며, 하위 시스템으로부터 생성되는 데이터를 통합 관리하여 전체 기능을 최적화하는 기능을 수행한다. 둘째, 조직 구조 및 운영 효율화 관점에서 SW는 전사의 의사소통과 협력을 원활히 하고, 개별 그룹의 신설과 폐지를 유연하게 하며 외부와의 협력을 용이하게 한다. 셋째, 비즈니스 모델 관점에서 SW는 고객 접점 을 다변화하고 관여도를 높이며, 다양한 가격 책정 방식을 가능하게 해준다. 2장의 개념적 모형을 활용하여 금융 산업의 SW 융합 혁신을 심층 조사한 3장에서는 SW 융합에 의한 금융 산업 혁신 트렌드로 개인화된 맞춤형 통합 서비스 확대, SW 기 반 업무 효율화 가속화, 금융-비금융간 빅블러 생태계 확장, 금융자산 및 거래방식 디 지털화, 보안 및 데이터 보호 강화, 금융 SW 융합 전문가 확대 등을 도출했다. 헬스케어 산업의 SW 융합 혁신을 심층 조사한 4장에서는 SW 융합에 의한 헬스케어 산업의 혁신 트렌드로 기업의 핵심 자산으로서의 SW 혁신, 기존 기업과 스타트업의 SW 혁신 추구, SW를 통한 기업간 상호 협력 강화, 헬스케어 세부 분야별 SW 혁신의 경로 및 단계성, 헬스케어 기업의 SW 활용한 사업 확장 등을 꼽았다. 5. 정책적 활용 내용 본 연구는 SW 융합에 대한 개념적 모형을 제시하고 주요 산업의 SW 융합 심층 사례 조사뿐만 아니라 정책 방향과 제언을 담았다. SW 융합 정책 방향으로서 중소기업 대상 디지털 전환 사업을 기존의 구축 지원 중심 에서 컨설팅 등 역량 향상 서비스 제공 중심으로 전환, 협력 생태계 강화를 위한 타산 업 분야 오픈소스 SW 활용 지원, SW 플랫폼을 중심으로 한 공동 해외 시장 진출, SW 중심 혁신(SDX) 역량 강화, SW 융합 인재 양성, 업간 융합을 위한 제도 개선 등을 제 안했다. 금융 산업의 SW 융합 정책으로는 개인화된 맞춤형 통합 서비스 확대를 위한 마이데 이터 2.0사업, 데이터바우처 지원사업 등의 개선, 금융기관의 SW 기반 업무 효율화를 위한 망분리 규제, AI 학습용 데이터 구축 사업의 정비, 금융-비금융 빅블러 생태계 확 장을 위한 마이데이터 인센티브 강화, 업간 규제 정비 등을 제안했다. 헬스케어 산업의 SW 융합정책으로는 원격 의료 서비스를 위한 SW 품질 및 안전성 확보 방안 마련, SW 혁신을 촉진하는 제도 설계와 수가 조정 체계 수립, 헬스케어 빅 데이터의 활용을 위한 유연한 분석 인프라 환경 구축, 데이터 전송 요구권을 지원하는 SW 기반 구축, 헬스케어 분야 SW 개발자 교육 프로그램 제공 등을 제안했다. 6. 기대효과 본 연구를 통해 최근 화두가 되고 있는 SW 융합의 실제 추진 사례를 자세히 살펴볼 수 있었다. 특히, 금융, 헬스케어 등 고부가가치를 창출하는 서비스 산업에서의 SW 융 합이 어떠한 목적과 수단으로 추진되고 있는지를 상세히 살펴봤다. 현재 SW 분야 정책 총괄을 담당하는 과학기술정보통신부는 SW 융합과 관련하여 SDX, XaaS 등의 정책을 마련하기 위해 노력하고 있다. 본 연구를 통해 탐색적 차원에 서 인재 양성, 기술 개발, 산업 육성, 플랫폼 구축 및 생태계 조성 등 다양한 정책 영 역에서 고민할 수 있는 정책 이슈를 제시함으로써 정책 개발의 기초자료를 제공했다는 의의가 있다.

  • 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.

  • 자료)과학기술정보통신부 ICT실태조사(2023.7), ICT주요품목동향조사(2023.9)
    주1)SW생산 통계는 SW품목 매출을 집계한 금액으로 기업의 총 매출액과는 차이가 있음
    주2)2022년 수치는 ICT품목동향조사(월간) 기준 잠정치로 ICT실태조사(연간)를 통해 확정치로 대체 예정(2024.7)

  • 자료)CMMI Institute(2023.10) - 수준(Maturity Level) 1~5를 대상으로 하고, 한 인증에 둘 이상의 수준은 중복 처리함
    주1)CMMI(Capability Maturity Model Integration): SW 개발역량 국제 평가인증
    주2)2020.10.18. ~ 2023.10.17. 인증건수 기준 (CMMI 인증 유효기간은 3년으로 2023.10.17. 기준 인증 유지 기업 대상 집계)
    주3)국내 CMMI level 5 인증 취득 기관 : 국방과학연구소, 한화시스템, 한화에어로스페이스, 한국항공우주산업, LIG 넥스원, 대한민국 공군, 현대로템, ㈜풍산, 휴니드테크놀러지스

  • 자료)CMMI Institute(2023.10) - 수준(Maturity Level) 1~5를 대상으로 하고, 한 인증에 둘 이상의 수준은 중복 처리함
    주1)CMMI(Capability Maturity Model Integration): SW 개발역량 국제 평가인증
    주2)2020.10.18. ~ 2023.10.17. 인증건수 기준 (CMMI 인증 유효기간은 3년으로 2023.10.17. 기준 인증 유지 기업 대상 집계)
    주3)국내 CMMI level 5 인증 취득 기관 : 국방과학연구소, 한화시스템, 한화에어로스페이스, 한국항공우주산업, LIG 넥스원, 대한민국 공군, 현대로템, ㈜풍산, 휴니드테크놀러지스

  • 자료) TTA(2023.9)
    주1)GS인증은 1등급과 2등급으로 나뉘며, 1등급은 TTA(한국정보통신기술협회), KTL(한국산업기술시험원), KTR(한국화학융합시험연구원), KTC(한국기계전기전자시험연구원), 부산IT융합부품연구소에서 각각 인증하고 있음

  • 2023 SW산업 실태조사 과학기술정보통신부, SPRi 소프트웨어정책연구소 Software Policy & Research Institute

  • 자료) 유럽연합 통계청(Eurostat) Annual detailed enterprise statistics for services(2023.3)
    주1) SW개발 및 공급업 : 컴퓨터 게임 출판, 기타 소프트웨어 출판
    주2) 컴퓨터 프로그래밍 및 컨설팅 : 컴퓨터 프로그래밍, 컴퓨터 시설관리, 기타 정보기술 및 컴퓨터 서비스

  • 자료) 과학기술정보통신부 SW산업실태조사(2023.4)
    주1) 신SW 진출 기업 대상으로 한 결과임
    주2) 상대표준오차(RSE)의 범위가 30%~60%인 경우(*로 표시)는 주의와 함께 이용 가능한 수치이며, 60% 이상인 경우(**로 표시)는 이용에 주의가 필요

  • 자료) 과학기술정보통신부 ICT주요품목동향조사(2023.2)
    주1) 월별 수치는 잠정치로 추후 연간조사를 통해 확정치로 대체될 예정
    주2) SW산업 생산 통계는 SW기업이 판매한 SW제품 매출을 집계한 금액으로 기업의 총 매출액과는 차이 있음(예, 기업의 총 매출이 100이고 그 중 SW제품 매출이 60, 비SW제품 매출이 40 일 경우 SW생산액은 60)

  • 자료) 한국교육개발원 고등교육기관 졸업자 취업통계조사(2022.12)
    주1) 졸업자는 기능대학, 전문대학, 산업대학, 대학, 일반대학원 모두를 포함
    주2) 응용SW공학 : 응용소프트웨어공학과, 게임개발학과 등 253개 학과
    주3) 전산・컴퓨터공학 : 전산정보학과, 컴퓨터공학과, 디지털콘텐츠학과 등 380개 학과
    주4) 정보・통신공학 : 정보공학과, 전자통신공학과 등 595개 학과(‘2022년 학과(전공)분류자료집’ 참조)
    주5) SW전공 : 응용SW공학, 전산・컴퓨터공학, 정보・통신공학

  • 자료) KOSA SW기술자 임금실태조사(2022.12)
    주1) 응답업체수 : 1,092업체
    주2) SW기술자 평균임금은 기본급+제수당+상여금+퇴직급여충당금+법인부담금을 모두 포함
    주3) 시간평균임금은 일평균÷8시간, 일평균임금은 월평균÷근무일수(20.6일)로 각각 산정함
    주4) 연평균 임금은 월평균 임금을 12개월로 계산한 수치임

  • 자료) 통계청 서비스업 조사(2023.3)
    주1) 평균급여액은 전체종사자를 기준으로 산출(급여총액/종사자수)
    주2) 패키지SW : 시스템·응용 소프트웨어 개발 및 공급업(58220)
    주3) IT서비스 : 컴퓨터 프로그래밍, 시스템 통합 및 관리업(620)
    주4) 게임SW : 게임 소프트웨어 개발 및 공급업(58210)
    주5) 인터넷SW(정보서비스) : 자료 처리, 호스팅 및 관련 서비스업(63110), 포털 및 기타 인터넷 정보매개 서비스업(63120), 그 외 기타 정보 서비스업(63990)

  • 자료)과학기술정보통신부 ICT실태조사(2023.7), ICT인력동향실태조사(2023.9)
    주1)2019년을 기준으로 패키지SW와 IT서비스 업종 간 주산업 분류기준이 조정됨

  • 자료) 과학기술정보통신부 SW산업실태조사(2023.4)
    주1) 상대표준오차(RSE)의 범위가 30%~60%인 경우(*로 표시)는 주의와 함께 이용 가능한 수치이며, 60% 이상인 경우(**로 표시)는 이용에 주의가 필요
    주2) 한국표준직업분류(KSCO, 7차 개정)를 기준으로 분류하였으며, 일부 직종은 정책 목적에 따라 세분화 함
    주3) 컴퓨터시스템 분석가 : 시스템 분석 및 설계, 네트워크 아키텍트
    주4) SW개발자 : 시스템SW 개발, 응용SW 개발, 테스팅/품질관리
    주5) 웹 전문가 : 웹개발, 웹/앱 UI/UX 디자인
    주6) 정보 시스템 운영 및 지원 : 정보시스템 관리, 네트워크 운영지원, 웹 운영, 사용자 지원
    주7) 데이터 전문가 : 데이터설계 및 프로그래머, 데이터 분석가, 데이터베이스 관리

  • 자료) 과학기술정보통신부 SW산업실태조사(2023.4)

  • 자료) 과학기술정보통신부 SW산업실태조사(2023.4)
    주1) 전공구분은 한국교육개발원 ‘2020년 학과(전공)분류자료집’을 기반으로 SPRi에서 재구성함
    주2) SW계열 : 응용소프트웨어 공학, 전산·컴퓨터 공학, 정보·통신 공학
    주3) 공학계열 : 건축, 교통·운송, 기계·금속 등 SW계열 전공을 제외한 공학계열
    주4) 자연계열 : 농림·수산, 생물·화학·환경, 생활과학, 수학·물리·천문·지리
    주5) 기타 : 교육계열, 사회계열, 예체틍계열, 의약계열, 인문계열

  • 자료) 과학기술정보통신부 SW산업실태조사(2023.4)
    주1) 복수응답
    주2) 상대표준오차(RSE)의 범위가 30%~60%인 경우(*로 표시)는 주의와 함께 이용 가능한 수치이며, 60% 이상인 경우(**로 표시)는 이용에 주의가 필요
    주3) Visual 계열 : Visual Basic, Visual C++, .NET
    주4) 기타 : Assembly language, Delphi/Object Pascal, MATLAB, Pascal, R 등

  • 자료) 과학기술정보통신부 SW산업실태조사(2023.4)
    주1) 상대표준오차(RSE)의 범위가 30%~60%인 경우(*로 표시)는 주의와 함께 이용 가능한 수치이며, 60% 이상인 경우(**로 표시)는 이용에 주의가 필요
    주2) 2022년 수치는 조사시점(2022.10) 연구개발비를 기준으로 연말 기준 연구개발비를 추정한 수치임

  • 자료) 과학기술정보통신부 SW산업실태조사(2023.4)
    주1)연구개발 집약도(R&D Intensity)는 매출액 대비 연구개발 규모로 기업의 혁신성을 평가하는 주요 지표로 활용됨, 연구개발집약도 = 연구개발비 / 개별매출액 × 100
    주2) 2022년 수치는 연구개발비와 개별매출액의 2022년 예측치를 기반으로 연구개발 집약도를 계산한 수치임