SPRi Brain
안미소
AI정책연구실
안미소선임연구원
031-739-7317
연구성과물
  • 요약문 1. 제 목 : 2024년 국내외 인공지능 산업 동향 연구 2. 연구 배경 및 목적 디지털 심화시대에 기술 선점은 국가와 기업에게 중대한 경쟁 요소로 부상하고 있다. 과거처럼 기술 선도국의 전략을 추격하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않으며, 디지털 환경에서의 선도적 위치 확보는 지속적인 성장을 위한 필수 조건이 되었다. 이러한 상황에서 새로운 유망 기술을 신속하게 감지하고, 효과적으로 개발 및 확산하는 능력은 디지털 강국으로의 도약과 지속 가능한 성장을 위해 필수적이다. SW 유망기술 발굴은 전략적으로 매우 중요한 요소로 인식되지만, 대부분의 연구는 유망분야 및 토픽의 동향을 다루는 데 초점을 맞추고 있어서 구체적인 기술군에 대한 정보를 제공하는 연구가 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 디지털의 기반이되는 소프트웨어(SW) 유망 기술 발굴에 중점을 두어, 국가 및 기업이 급변하는 디지털 환경에 능동적으로 대응할 방안을 제안하고, 디지털 경쟁력을 강화하는 데 필요한 근거로 활용할 기초자료를 생성하고자 한다. 3. 연구의 구성 및 방법 본 연구는 총 6장으로 구성되어 있다. 제1장에서 디지털 심화시대에 SW의 중요성과 SW유망기술 발굴의 필요성을 밝히며, 이를 통한 정책 마련에 필요한 기초자료 제공한다는 목적을 제시한다. 제2장에서는 유망기술의 개념과 특성을 설명하고, 유망기술 발굴이 기업 경쟁력에 미치는 영향을 국내외 연구를 통해 분석한다. 제3장에서는 유망기술을 예측하기 위한 데이터 및 분석 방법론을 검토하고, 제4장에서는 특허 데이터와 소프트웨어 산업 연계 방법, 텍스트 마이닝 및 토픽 모델링을 통한 SW 유망기술 발굴 방법론을 제시한다. 제5장에서는 세부 산업별로 도출한 유망기술을 정리하고, 제6장에서는 정책적 시사점과 연구의 한계 및 향후 연구 방향을 제시한다. 본 연구는 SW유망기술 발굴을 위해 다음과 같이 양적 및 질적 연구방법을 병행하였다. 첫째, 국내외 연구논문, 연구보고서, 언론기사를 통해 유망기술의 발굴 방법, 활용 데이터, 기술 동향을 파악했다. 둘째, 특허분석 및 산업계 전문가 10인의 인터뷰를 통해 기술 후보군 검증과 신뢰성 확보, 연구방법론에 대한 자문을 수행했다. 셋째, 특허 데이터베이스를 활용한 정량분석으로, 텍스트 마이닝과 토픽 모델링 방법을 사용하여 R 프로그램을 통해 유망분야 및 기술을 도출했다. 이 연구는 전문가의 직관과 경험을 데이터 분석과 결합하여 객관적이고 전문적인 결과를 도출하고자 했다. 4. 연구 내용 및 결과 본 연구에서는 미국시장에 등록된 특허정보를 수집하여 텍스트 마이닝과 토픽모델링을 수행하였으며, 추가적으로 전문가 자문, 논문 및 보고서 등의 내용과 통합적으로 검토해서 SW세부산업(게임SW, 패키지SW, IT서비스, 인터넷SW 등)에서 총 33개의 유망기술을 발굴하였으며, 유망기술들은 각각 세부 산업별로 게임SW가 9개, 패키지SW가 7개, IT서비스 7개, 인터넷SW 10개 등으로 분류하여 소개한다. 각 해당기술이 어떻게 활용되며, 인공지능, 빅데이터, 클라우드, 블록체인 등 신SW기술들과 어떤 시너지를 발휘할 수 있는지에 대한 추가정보를 제시한다. 추가정보는 인터넷 검색, 최신 뉴스, 관련 논문, 다양한 유망기술 보고서 등의 신뢰할 수 있는 자료를 통해 심도 있게 조사한 결과를 바탕으로 제시하였다. 이 기술들은 데이터 분석, 보안, 사용자 인터페이스, 상호작용 최적화, 네트워크 등 다양한 영역에서 SW혁신을 이끌어내며, SW산업을 넘어 타산업의 디지털 전환과 산업 고도화를 앞당기는 데 핵심적역할을 할 것이다. 게임SW분야에서는 고급 데이터 스트림 처리 및 최적화 프레임워크, 적응형 신경망 시스템, 확장현실 기술 등이 플레이어의 몰입감과 상호작용을 강화시킬 것이다. 이 기술들은 게임 내 경험을 풍부하게 하고, 사용자 맞춤형 콘텐츠를 제공함으로써 게임 산업의 경쟁력을 강화할 것이다. 패키지 소프트웨어 영역에서는 지능형 데이터 융합, 보안 분석 프레임워크, 실시간 3D 재구성 등의 기술이 데이터 관리와 분석의 효율성을 높여 업무 효율성을 개선할 것이며, 보안을 강화시킬 것 이다. 이러한 기술들은 비즈니스 프로세스와 의사결정을 지원하고, 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌 것으로 예상된다. IT 서비스 분야에서는 적응형 암호화 접근 제어, 양자 키 분배 시스템, 분산 지능 아키텍처 등이 정보 기술의 안전성과 협업 효율성을 개선할 것이다. 이 기술들은 조직의 IT 인프라 관리 및 보안을 강화하고, 데이터 기반의 의사결정을 지원할 것이다. 마지막으로, 인터넷 소프트웨어 분야에서는 뇌-컴퓨터 인터페이스, AI 기반의 디자인 시스템, 데이터 스토리텔링 등이 사용자 경험과 참여를 증진시킬 것이다. 이 기술들은 데이터의 가치를 극대화하고, 사용자에게 더 풍부하고 유익한 정보를 제공할 것으로 기대된다. 이러한 유망 기술들은 산업 전반에 걸쳐 혁신을 촉진하며, 기업과 조직의 경쟁력을 강화하는 동시에 사용자의 삶의 질을 개선하는 데 기여할 것이다. 5. 정책적 활용 내용 본 연구 결과는 대한민국 SW산업의 진흥을 위한 전략 수립에 필수적인 정보를 제공한다. 정부 관계자들은 이러한 결과를 기반으로 SW 지원정책 분야의 우선순위를 결정하고 향후 연구개발과 사업화를 지원할 수 있는 방향을 설정하는 데 참고가 될 것이다. 또한 SW산업 및 결합기술과 관련된 진흥사업을 수행하는 전담기관들의 연구개발 사업기획의 방향성을 제시하는 데 참고자료로 활용될 것이다. 6. 기대효과 본 연구 결과는 산업, 정부, 교육 및 연구기관 측면에서 각각 시사점을 제공할 수 있을 것이다. 첫째, 산업계에는 SW유망기술, 유망기술과 시너지를 낼 수 있는 결합기술, 활용분야 등을 제시함으로써 기술 개발 및 사업 재편에 대한 전략적 방향설정에 활용할 수 있을 것이다. 나아가 본 연구결과를 토대로 효율적인 기술 투자와 개발을 진행하여 성공적인 비즈니스 모델을 형성할 수 있을 것으로 기대한다. 둘째, 정부차원에서는 연구 결과를 기반으로 SW유망기술 개발과 확산을 촉진하는 정책 수립에 활용할 수 있을 것이다. 이는 디지털 변혁에 선도적 정책지원으로 기술패권에서 우위를 선점하는 데 기여할 수 있을 것이다. 마지막으로 본 연구의 결과는 대학 및 연구 기관에게 유망 기술에 기반한 교육 및 훈련 프로그램을 개발과 SW분야의 연구개발 활동의 방향성을 수립하는 데 활용할 수 있는 기반자료가 될 것이다.

  • ※ 국내 GPU 현황은 시점 현행화와 정밀한 조사를 거쳐 추후 별도 게시 예정 1장 조사개요 01 조사개요 02 주요 용어 해설 03 모집단 정의 04 모수 추정 2장 조사결과 01 일반 현황 02 인공지능 기술 및 사업현황 03 매출 현황 04 해외수출 현황 04 인력 현황 05 투자 및 개발 현황 06 애로사항 및 건의사항 3장 부록 01 주요 주관식 문항정리 02 통계표 03 조사표
  • 스탠퍼드대학교 인간중심 인공지능 연구소(HAI)가 지난 4월 7일 'AI Index 2025' 보고서를 발간했다. 이번 보고서는 2017년부터 발간되어 올해 8번째로, 현재 글로벌 AI 현황에 대한 종합적인 관점의 브리핑을 제공한다. 소프트웨어정책연구소에서는 이 보고서의 주요 내용을 분석‧요약하고 우리의 전략적 대응을 제안하고자 한다. AI 연구개발 경쟁은 매년 더욱 치열해지고 있으며, 선두 주자인 미국과의 경쟁에서 중국의 약진이 두드러진다. AI의 성능은 매년 급격하게 증가하여 이를 측정하기 위한 새로운 벤치마크들이 등장했다. 고성능 모델들은 모델 간 성능 격차가 줄어들어 상향 평준화 되었다. 또한, AI의 활용 확산은 과학과 의료계의 발전을 이끌고 있으며, AI의 활용이 확산됨에 따라 책임있는 AI를 위한 다양한 노력들도 추진되고 있다. 이에 따라 각국에서는 AI에 관련한 규제 법률을 늘리고 있는 추세이다. AI 분야의 `24년의 글로벌 투자 수준은 경기침체로 인해 감소세였던 지난 `22~23년과 달리 크게 증가하였다. 세계적으로 AI 및 CS교육이 빠르게 확산하고 있어 AI 전문가 배출도 가속화되고 있다. AI에 대한 여론은 낙관적인 전망이 증가하고 있는 가운데, 공정성에 대한 신뢰도는 감소하는 양상을 보였다. Executive Summary The Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence(HAI) released the 'AI Index 2025' report on April 7th. This report that published since 2017, is the 8th this year and provides a comprehensive perspective briefing on the current global AI situation. The SPRi analyzes and summarizes the main contents of this report and proposes our strategic response. The competition in AI research and development is becoming more intense every year, and China's advances are notable in its competition with the United States, the leader. The performance of AI has increased rapidly every year, and new benchmarks have emerged to measure it. High-performance models have become more standardized as the performance gap between models has narrowed. In addition, the spread of AI utilization is leading to the development of science and medicine, and various efforts for responsible AI are also being promoted as the use of AI spreads. Accordingly, each country is increasing regulatory laws related to AI. The level of global investment in the AI ​​field in 2024 has increased significantly, unlike 2022-2023, when it was decreasing due to the economic recession. As AI and CS education are rapidly spreading worldwide, the production of AI experts is also accelerating. While public opinion on AI is showing an increasing optimism, trust in fairness is showing a decreasing trend.

  • 요약문 1. 제 목 : 국외 AI 시장 및 창업지원 정책 동향 조사 2. 연구 목적 및 필요성 2022년 ChatGPT의 출시와 더불어, 최근 초거대 AI 애플리케이션의 확산과 함께 전 산업의 AI 활용 확대 등 AI는 글로벌 시장에서 빠르게 확산하고 있다. 기존 산업에서는 AI를 도입하여 생산성 향상과 신규 시장 창출 등 부가가치를 발생하고 있으며, 신규 스타트업이 지속적으로 등장하여 VC와 정부로부터 대규모의 투자를 받아 성장하고 있다. 이에, 글로벌 AI 시장 및 창업 투자 동향을 파악하여 국내 AI 산업과 비교, 분석하는 연구를 통해 국내 AI 산업의 육성을 위한 정책 방향 수립의 기초자료 생성이 필요한 상황이다. 즉, 하루가 다르게 신규 기업 및 서비스가 출현하고 있는 급변하는 AI 시장의 특성을 고려할 때 글로벌 시장 조사와 환경분석은 시장의 흐름을 인지하고 기회를 포착하여 정책수립의 방향 설정을 하는 데에 중요한 역할을 할 것이다. 본 연구는 글로벌 인공지능 시장 및 투자 규모를 추정·전망하는 정량 자료를 수집‧ 분석하여, 주요국과 국내시장을 비교 분석하여 국산 AI 경쟁력 강화 및 해외진출 정책 발굴에 필요한 기초자료를 생성하는 데에 목적을 둔다. 또한, 국내와 해외의 AI분야 창업을 지원하는 정책의 비교 분석을 통해, 정책의 현황을 도출하고 비교함으로써 국내 AI 창업 및 투자 관점에서의 향후 가능성에 대해 분석하는 것을 목표로 한다. 3. 연구의 구성 및 범위 먼저, 본 과제에서 아우르는 ‘생태계’에 대한 용어를 명확히 정의하기 위해 기존 선행연구 문헌을 검토하였다. 이후, 글로벌 및 국내 AI 시장 규모 조사를 위해 글로벌 시장 조사 기관인 IDC와 Gartner로부터 세계, 국내 AI 및 생성형 AI 시장 규모 전망 보고서를 수집하여 조사 및 시사점을 도출하였다. 또한, 주요 국가별 AI 공급을 주도하는 주요기업의 시장 동향을 수집, 정리하였다. 시장 조사 기관의 보고서는 객관적인 수치를 도출하여 연도 및 국가 간 비교 분석을 하기에는 용이하나, 세부적인 기업의 현황과 통계 분석을 진행하기에는 원본 데이터 확보의 어려움, 기관의 수치 보정 및 계산 등의 사유로 어려움이 있다. 이에, 국가 간 비교가 가능한 스타트업 지표인 VC 투자 현황 데이터베이스인 Crunchbase 및 Dealroom.co 등을 분석하여 연도별, 국가별 AI분야 투자 및 창업기업 현황을 분석하였다. 마지막으로, 주요국의 AI 창업분야 정책 현황을 분석하고, 최근 우리나라의 각 유관 부처가 발표하는 AI 창업 정책을 통해 우리나라의 정책적 창업 환경의 강·약점을 도출하였다. 이를 통해, 전문가 자문 의견을 참고하여 최종 시사점을 도출하였다. 4. 연구 내용 및 결과 AI 생태계 관점에서는 AI의 공급과 수요, 활용 관점에서 주체들이 상호 상생하고 협력하는 구조를 형성하고 있다. 최근 글로벌 AI 생태계의 확장과 생성형 AI의 주목에 따라, 산업과 기업을 혁신함으로써 생태계는 능동적으로 확장되고 있다. 창업 및 투자 생태계 관점으로는 정책, 시장, 금융, 인적 자원, 지원, 문화 등 6가지 영역의 창업 생태계 모델을 바탕으로, 기업가정신에 기반하여 혁신적인 스타트업의 발전과 성장을 지원하고, 자금조달과 성장, 회수 등 창업 전반의 프로세스를 진행하는 제도와 자원의 기반을 의미하는 것으로 정의하였다. 글로벌 AI 시장 규모 및 투자 현황을 분석한 결과는 다음과 같다. [세계 AI 시장 규모] [해외 AI분야 VC투자 주요 결과] 글로벌 AI 시장 현황 분석 결과와 유사하게 VC 투자 부문 역시 미국이 전세계의 AI 시장을 주도하고 있으며, 특히 구글이나 MS 등 빅테크 기업이 시장 점유율은 물론 생성형 AI 스타트업 투자에서도 상위 투자액을 기록함으로써 플랫폼과 스타트업 생태계를 구성하고 있는 형태를 볼 수 있었다. 우리나라는 2022년 투자액 기준 세계 10위로, 스탠퍼드 AI Index의 결과와 유사한 수준으로 나타났다. 5. 정책적 활용 내용 본 연구의 주요 정책적 시사점은 다음과 같다. 정부의 적극적인 창업 정책과 AI 전략에 기반한 AI 창업기업 지원 정책 강화 AI 창업기업에 대한 정보 제공 및 자문 지원 글로벌 시장 진출 및 브랜드 위상 강화, 국제협력 및 파트너쉽 강화 개방형 AI 창업 연구 체계 구축 국내 인력의 해외 인력 유출 방지, 우수한 AI 인재 양성 및 유치 산업 생태계에서 협력체계 및 다양성 강화 창업기업들의 자금조달력 강화 지원 AI 창업 활성화를 위한 현행 법규에서 부담과 장애로 작용하는 규제를 완화하는 정책 마련 국내 AI 창업기업의 자금조달 및 투자 환경 개선 국내 대기업으로부터의 벤처투자 및 기업벤처캐피털(CVC) 활성화 GPT스토어 등 빅테크 생태계의 독점에 대한 우려 해소 필요 AI 원천기술(Foundation Model 등) 확보에 주력 현재, 국가별 AI 지수는 미국 스탠포드 대학을 비롯, 영국 토터스인텔리전스 등에서 매년 발표함으로써 세계적인 공신력을 인정받고 있다. 본 연구의 결과는 세계적인 AI 지수 발표 내용을 분석, 설명하는 보조 자료로써 활용될 수 있다. 대다수의 AI 지수는 순위와 점수 위주로 발표되며, 구체적인 스타트업의 수나 국가별 상위 투자 기업 등 계산 방식은 비공개로 처리되어 상세한 분석이 어려운 단점이 있으나, 본 연구와 같은 데이터베이스 원자료에 기반한 구체적인 데이터 분석 연구는 정량적인 결과 외에 추론과 국가별/기업별/기간별 세부 분석이 가능한 장점이 있다. 또한, 최근 AI 분야는 국가별 치열한 경쟁으로, 특히 선두국인 미국과 중국의 첨단기술 무역 경쟁으로 치닫고 있다. 아직까지는 미국과 중국 양국 간 경계를 넘나드는 투자나, 중국으로부터 투자받은 국내 기업이 문제가 되지는 않고 있지만, 본 과제에서 확보한 원자료를 통해 국가 간 투자 현황에 대한 모니터링이 가능하다. 6. 기대효과 세계 AI 시장 및 투자 규모 대비 국내 규모와 성장성을 파악하기 위해 수행한 본 연구과제는 세계 시장 대비 국내 인공지능 창업·투자 시장의 현주소를 점검하고 앞으로 AI 산업 생태계 활성화를 위한 정책 개발에 도움이 될 것으로 기대한다. 본 연구를 통해 국내 인공지능 시장 활성화 및 국내 기업 역량 강화 목적의 다양한 정책을 마련함으로써, AI 기술과 유관 산업이 중심이 된 국가경제 활성화와 AI 기업의 경쟁력 제고 등에 이바지할 것이다.

  • 요약문 1. 제 목 : 산업 수요 중심의 국가 AI R&D 전략성 강화를 통한 AI 확산 방안 연구 2. 연구 목적 및 필요성 최근 인공지능(AI) 경쟁력이 국가 경제와 직결될 만큼 절대적 영향력을 가지게 되면서, 미국과 중국을 중심으로 한 글로벌 AI 기술패권 경쟁이 더욱 치열하게 전개되고 있다. 미국의 동맹국과의 연대를 통한 對중국 기술제재와 중국의 자체 AI 기술생태계 구축 노력이 동시에 전개되면서 양국 간 일대일 구도의 경쟁이 아닌 AI 기술 블록화와 맞물리는 진영 대결로 심화되고 있어, 기술적 자주성과 글로벌 리더십 확보를 도모하기 위해 국가 차원의 전략적 선택과 범국가적 역량의 집중이 요구되고 있다. 우리나라는 AI 기술수준 측면에서 중국에 이어 두 번째로 빠른 속도로 성장하여 현재 선진국들에 근접한 수준에 이르렀다. 그러나 생태계 측면에서는 AI 기술의 개발 및 공급이 크게 확대되고 있는 추세에도 불구하고, 시장(수요)에 해당하는 AI 응용·활용 수준이 다소 미흡한 상황이다. 여러 실태조사에서 기업들이 AI 도입의 가장 큰 걸림돌로 ‘기업 수요에 맞는 AI 기술 및 솔루션 부족’과 ‘맞춤식 AI 적용의 어려움’을 응답한 것으로 볼 때, 이러한 상황의 주요한 원인 중 하나가 바로 AI 기술 수요와 공급의 미스매치라고 판단된다. 즉, 우리나라 AI 기술생태계 자립성 확보의 선결조건인 AI 확산을 위해서는 산업에서의 활용도 있는 기술개발을 위한 정책적 노력이 필요함을 시사한다고 볼 수 있다. 한편, 글로벌 경기둔화와 고금리 기조 등의 영향으로 경제 불확실성이 증대됨에 따라, 우리나라 정부는 최근 이러한 경제위기 돌파와 더불어 그동안 끊임없이 지적되어왔던 국가 R&D 성과의 질적수준 정체 문제 해결이라는 시대적 요구에 부응하여 ‘R&D 혁신’을 추진하고 있다. 즉, 글로벌 AI 기술패권 경쟁에 능동적으로 대응하기 위하여 AI 기술경쟁력 강화와 산업 활용도 높은 기술개발을 통한 AI 확산을 도모해나가야 하는 동시에, 이를 ‘R&D 혁신’이라는 국가 전략에 부합하는 방향으로 추진해나가야 하는 상황이라는 것이다. 종합하면, AI 기술에 대한 국내 기업들의 인식·수요 현황을 객관적으로 확인하고, 산업 수요를 고려하여 국가 AI R&D 추진 방향을 전략적으로 수립·조정할 필요가 있다고 사료된다. 본 연구에서는 산업 활용도·수용성 중심의 국가 AI R&D 전략성 강화를 통한 AI 확산을 도모하는 정책 방안 및 제언을 제시한다. 본 연구를 통해 산업 수요에 부합하는 기술의 개발 및 공급을 통한 全 산업의 AI 융합·활용을 가속화하는 한편, R&D 성과 확산을 통한 국가 AI R&D 투자 및 정책의 효율성·효과성 제고를 도모하는 데 도움이 될 수 있는 기초자료를 마련하고자 하였다. 3. 연구의 구성 및 범위 본 연구에서는 먼저 AI 기술개발에 대한 정부의 투자 측면인 국가 R&D 현황을 분석하였다. 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에 등록된 AI 기술 관련 국가 R&D 과제 정보(2018년 1월 ~ 2023년 6월)를 수집하고, LDA 토픽모델링을 통해 AI 분야의 세부기술 영역(주제)별 국가 R&D 규모 현황을 도출하였다. 둘째, AI 기술에 대한 국내 기업의 인식 및 수요 조사결과를 살펴본다. 여기서 AI 기술은 국가 R&D 과제 정보를 활용한 토픽모델링을 통해 분류한 12가지 AI 세부기술 영역으로 설정하였다. 셋째, 국가 AI R&D 현황 및 AI 기술에 대한 국내 기업의 인식·수요 조사결과를 비교 분석하였다. 포트폴리오 분석 틀을 활용해 세부 AI 기술 영역별 국가 R&D 추진 현황을 진단하였다. 넷째, 본 연구의 결론으로서 산업 수요 중심의 국가 AI R&D 전략성 강화방안과 AI 확산 및 활용 고도화를 위한 정책 제언을 제시하였다. 4. 연구 내용 및 결과 첫째, 국가 AI R&D 추진현황을 분석하였다. 토픽모델링 분석을 통하여 AI 기술 관련 국가 R&D 과제 정보에 내포된 12개 토픽을 추출하였다. 정부연구비를 기준으로, 국가 AI R&D 과제의 연도별 규모는 증가 추세이며, ‘딥러닝 기반 이미지 분석 및 처리 기술’ 토픽 관련 과제의 규모가 가장 큰 것으로 나타났다. 정부연구비 규모를 기준으로 한 순위 변화를 보면, ‘객체 탐지 및 추적을 위한 비전 딥러닝 기술’과 ‘머신러닝 기반 데이터 보안 및 보호 기술’이 2018년 대비 가장 크게 순위가 상승한 토픽인 것으로 나타났다. 둘째, AI 기술에 대한 산업계 인식 및 수요 현황을 파악하기 위한 설문조사를 실시하였다. 현재 산업에서의 활용도에 대해 전체 기업이 긍정적으로 응답한 비중이 가장 높은 기술은 ‘딥러닝 기반 이미지 분석 및 처리 기술’이고, 그 다음으로 ‘생성형 인공지능기술’, ‘딥러닝 모델 알고리즘 및 성능 최적화’, ‘머신러닝 기반 데이터 보안 및 보호 기술’ 순으로 긍정 응답 비중이 높았다. 3년 이후의 예상 활용도가 높은 기술로는 ‘딥러닝 모델 알고리즘 및 성능 최적화’, ‘딥러닝 기반 이미지 분석 및 처리 기술’, ‘머신러닝 기반 데이터 보안 및 보호 기술’ 순으로 긍정적 응답이 많았다. 현재 기술별 활용도와 3년 이후의 예상 활용도 응답 결과를 비교하여 기업들이 예상하는 기술별 미래 활용도 변화를 추정해보면, 활용도 변화가 가장 클 것으로 예상되는 기술은 ‘강화학습 기술’과 ‘인공지능 신뢰성 기술’이다. 기술별 수용(도입) 의사에 대한 조사에서는 ‘딥러닝 기반 이미지 분석 및 처리 기술’, ‘머신러닝 기반 데이터 보안 및 보호 기술’, ‘딥러닝 모델 알고리즘 및 성능 최적화’ 순으로 긍정 응답 비중이 높았다. 기술별 개발 시급성 정도로는 ‘딥러닝 기반 이미지 분석 및 처리 기술’, ‘머신러닝 기반 데이터 보안 및 보호 기술’, ‘객체 감지 및 추적을 위한 비전 딥러닝 기술’ 순으로 높았다. 이 외에도 중소기업을 기준으로 한 응답 결과를 별도로 살펴보고, 주요 산업별로도 나누어 살펴보았다. 셋째, 앞서 살펴본 국가 AI R&D 현황과 AI 기술에 대한 국내 기업의 인식·수요 조사 결과를 비교분석하였다. 최근 3년 기간의 정부연구비 규모와 중소기업이 응답한 미래 활용도, 개발 시급성 정도, 기술 수용도(수용 의사)를 중심으로 비교한 결과, ‘인공지능 신뢰성 기술’은 산업계 인식 수준이 높은 데 비해 국가 R&D 규모가 상당히 부족한 것으로 나타났으며, 전략적으로 국가 R&D 투자를 대폭 확대하는 방향으로 정책 및 투자 방향을 조정할 필요가 있다고 사료된다. ‘생성형 인공지능 기술’, ‘그래프 분석 기반 진단 및 예측 기술’, ‘경로 탐색 및 모델 최적화’ 기술, ‘강화학습 기술’ 등의 경우에도 국가 R&D 투자 확대가 필요한 영역이라고 판단된다. 5. 결론 본 연구의 결론으로서 산업 수요 중심의 국가 AI R&D 전략성 강화를 위한 방안을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, 산업 활용도·수용성을 고려해 전략적으로 AI 관련 정책 및 R&D 투자를 추진하는 것이다. 본 연구에서는 국가 AI R&D 현황과 산업계 인식·수요를 비교하는 포트폴리오 분석을 통해 ‘인공지능 신뢰성 기술’, ‘그래프 분석 기반 진단 및 예측 기술’, ‘생성형 인공지능 기술’, ‘경로 탐색 및 모델 최적화’ 기술, ‘강화학습 기술’ 등 산업 활용도·수용성 측면에서 높은 인식 수준을 보인 데 비해 국가 R&D 규모가 부족한 세부 AI 기술분야를 도출하였다. 이러한 결과를 활용하여, 전략적으로 해당 분야의 육성을 위해 국가 R&D 투자 확대 및 정책적 지원을 추진할 필요가 있다고 판단된다. 둘째, AI 정책 및 R&D 전략 수립 과정의 산업계 인식·수요 반영 체계를 강화하는 것이다. 글로벌 AI 기술패권 경쟁에 대응하기 위한 차원에서, AI 기술생태계 자립성 확보의 선결과제인 산업에서의 활용도 있는 기술 공급을 통한 AI 확산을 촉진하는 데 대한 실효성 있는 정책 및 R&D 투자전략이 마련되기 위해서는 산업계 기술 인식·수요에 대한 보다 충분한 정보와 이해가 필수적이다. 따라서 규모있는 조사를 통해 AI 기술에 대한 기업들의 인식 및 수요를 객관적으로 파악하는 것이 바람직해보인다. AI 기술 육성을 위한 정책 및 R&D 투자계획을 수립·조정하는 과정에서 AI 세부기술 영역별 중요성 정도 및 파급효과를 평가하는 요소로서 동 조사 결과를 활용함으로써 산업 활용도·수용성 측면의 전략성 제고를 도모할 필요가 있다. 아울러 AI 확산 및 활용 고도화를 위한 정책 제언을 다음과 같이 제시하였다. 첫째, AI 기술 응용·활용 성공사례를 발굴하여 적극 보급할 필요가 있다는 것이다. 전반적으로, 국내 산업계에서는 이들 AI 세부기술의 미래 활용도, 유용성, 시급성 등 측면에 대해서는 긍정적 응답이 많았으나, 현재 활용도와 기술 수용에 대한 긍정 응답 비중은 상대적으로 낮은 경향을 보였다. 이러한 결과는 국내 기업들이 기술 자체의 우수성과 잠재력에 대한 높은 인식을 가지고 있으나, 그에 비해 실제 비즈니스 현장에서의 활용 측면에 대해서는 인식 및 이해가 다소 낮은 상황임을 암시한다고 판단된다. 따라서 AI 기술 응용활용에 대한 인식 수준 제고를 지원하기 위해 AI 도입 효과에 대한 실증적 연구(결과), 그리고 산업별 또는 분야별로 기업들이 참조할 수 있는 AI 도입 성공 사례들을 발굴하여 보급할 필요가 있다. AI 기술 도입 및 사업화 관련 지원사업의 주요 성과를 기업들이 체감할 수 있도록 사례화하고 홍보하는 방안을 고려해 볼 수 있다. 단지 정부 지원사업의 성과로부터 발굴된 사례들 간 중복성이 발생하거나 다양성이 부족할 수 있는 바, 정부 지원 사업 성과조사의 범위를 넘어서서 다양한 국내·외 사례들을 확보하기 위해 관련 조사·연구에 대한 범정부적 지원을 추진해볼 필요도 있다고 사료된다. 둘째, 기술수요에 대응할 수 있는 정책의 유연성 및 시의성을 확보할 필요가 있다. 본 연구의 조사 결과에 따르면, 현재 활용도가 높은 AI 기술이 앞으로도 활용도가 높을 것이라 전망하는 산업 분야가 있는 반면, 그렇지 않은 산업 분야도 있었다. 즉, 특정 AI 기술의 현재 산업 활용도는 높지만 향후에는 활용도가 낮아지고, 반대로 현재 활용도가 낮은 기술이 앞으로는 중요하게 활용될 것으로 예상하는 산업 분야가 있다는 것이다. 이러한 결과는 국가 AI R&D 정책과 제도가 산업 환경의 변화 및 고도화에 따른 기술수요의 차별화·다양화에 유연하게 대응할 수 있도록 설계되어야 함을 시사한다. 오늘날 AI의 기술변화 속도가 어느 다른 분야보다 빠르다는 점에 대해 이견이 없을 것이다. 이러한 측면을 감안할 때, AI 관련 국가 정책은 산업 환경 및 수요에 대한 지속적인 모니터링과 피드백·조정을 통해 높은 수준의 유연성 및 시의성을 확보할 필요가 있다고 하겠다.

  • ChatGPT의 등장과 함께 생성 AI 생태계 주도권 확보를 위한 경쟁이 갈수록 치열해지고 있다. 빅테크 기업들은 보다 저렴한 비용으로 고품질의 인공지능 서비스를 제공하기 위한 전략으로 생성 AI 생태계의 가치 사슬을 수직 통합하는 방향을 택하고 있다.(후략)

  • 공공부문 인공지능 기술 활용에 따른 생산성 향상, 비용 절감 등의 경제적 파급효과를 고려할 때, 국가 전반의 인공지능 경쟁력 강화를 위해서 민간과 더불어 공공부문의 인공지능 활용현황에 대한 확인 필요하다. 이에 따라 현시점에서 국내 공공부문 대상으로 인공지능 활용현황에 대한 실태를 파악할 필요성이 대두되었다. (후략)

  • AI 융합이 강조됨에 따라 기업의 AI 도입·활용 촉진 및 성과 제고를 위한 정책 개발·추진이 활발하게 이루어지고 있으나, 실제 AI 기술을 도입·활용 중인 국내 기업(즉, AI 도입기업)들을 조사·분석한 객관적 자료는 부족한 실정이다.(후략)

  • 제 1 장 조사개요 01. 조사 목적 02. 조사 개요 03. 표본 설계 04. 조사 완료 및 유효표본 5. 주요 조사 내용 제 2 장 조사 결과 01. 일반 현황 및 재무 현황 02. 인력 현황 03. SW 기술 04. 디지털전환 도입 및 수준 현황 05. 데이터 현황 부록 조사표 01. 용어 정의 02. 조사 결과 부록표 03. 주요 항목 상대표준오차 04. 조사표

  • 제 1 장 조사개요 01. 조사 목적 02. 조사 개요 03. 표본 설계 04. 조사 완료 및 유효표본 5. 주요 조사 내용 제 2 장 조사 결과 01. 일반 현황 및 재무 현황 02. 인력 현황 03. SW 기술 04. 디지털전환 도입 및 수준 현황 05. 데이터 현황 부록 조사표 01. 용어 정의 02. 조사 결과 부록표 03. 주요 항목 상대표준오차 04. 조사표

  • ChatGPT는 자연어를 이해하기 위해 방대한 양의 데이터로 훈련된 대규모 언어모델(LLM)로 출시 두 달 만에 1억 명의 가입자를 모으며 산업의 게임체인저로 부상했다. ChatGPT로 대표되는 언어모델을 포함한 다양한 생성 AI 모델은 높은 수준의 성능을 보여주며 검색 시장을 비롯해 다양한 산업에 영향을 미치고 있으며 크게 세 가지 분야에서 변화를 일으키고 있다. (후략)

  • 2023년 4월 3일 스탠퍼드大 인간중심 인공지능 연구소는 AI Index 2023 보고서를 발간했다. 보고서는 연구개발, AI 기술 성능, AI 기술 윤리, 경제, 교육, 정책·거버넌스, 다양성, 여론 등 8개의 장으로 구분하고 글로벌 데이터와 보고 자료들을 심층 분석하여 핵심 내용을 정리하였다. (후략)

  • 목차 Table of Contents

    ㅇ Stanford HAI AI Index 2023 개요 ㅇ AI 연구 개발: 중국 대학 주도의 양적 질적 성장세 지속 ㅇ AI 기술 성능: 전반적 기술 성능이 벤치마크의 정점에 도달, 윤리성 검증 노력도 증가 ㅇ AI 경제: AI 고용 수요는 여전히 증가세이나 투자와 활용률은 주춤 ㅇ AI 교육: AI가 초중등 교육에도 활용되는 등 AI 교육 보편화 ㅇ AI 거버넌스 및 정책: AI전략 수립은 정점을 지났고 AI 입법 활동은 증가 ㅇ AI분야의 다양성: AI분야에서의 성별·인종별 격차가 존재하지만 감소 추이 ㅇ AI관련 여론: AI를 긍정적으로 인식하는 경향이 비교적 우세

  • 목차 Table of Contents 1. 국내외 정책ㅇ미국 국립표준기술연구소(NIST), 인공지능 위험 관리 프레임워크 발표ㅇ 중국, ChatGPT 확산을 경계하는 인공지능 규제 도입 시사ㅇ 유럽, 인공지능 사용 확대에 따른 프라이버시 규제 당국 감시 강화ㅇ ChatGPT 사용 증가에 따른 AI 윤리 규제 필요성 대두 2. 기업·시장 동향ㅇ 구글, MusicLM을 통해 텍스트 기반 음악 생성 도구 상용화 가능성 시사ㅇ 디지털 검열에 따른 중국내 AI 기업의 정보 왜곡 우려 대두ㅇ 윤리적이고 책임감 있는 AI가 비즈니스 성공 열쇠로 부상 3. 고용·인력 동향ㅇ 채용AI, 편향성 우려로 여전히 활용엔 제한적으로 평가ㅇ 워싱턴포스트紙, AI알고리즘 해고 대상 선정 도구로 활용 편중 지적ㅇ 저널리즘에서 윤리적, 고용 문제를 야기하는 인공지능 사용 4. 기술·연구 동향ㅇ MIT 연구진, 폐암 위험을 감지할 수 있는 AI 모델 개발ㅇ 스탠포드大, 정치로비스트를 대신하는 ChatGPT 잠재력 연구ㅇ 브리티시컬럼비아大,AI로 의사 소견서를 분석하여 암 환자 생존 여부 예측ㅇ 美·中 연구진, 메타 LLAMA 기반 의료 챗봇 ChatDoctor 연구 결과 소개

  • 세계 주요 경제개발 기구 및 글로벌 컨설팅 기관들은 공공부문의 인공지능 도입 및 활용범위의 확대는 업무 생산성 및 효율성 개선을 넘어, 국가 경제 전반에 긍정적 파급효과를 가져다줄 것으로 전망한다. 이런 AI도입의 순기능을 고려한 주요국 정부는 AI 기술을 공공부문에 적극 활용하여 사회문제를 해결하고, 업무 프로세스와 성과 혁신을 추구하고 있으나, AI 도입 및 확산은 더디게 진행되고 있다. (후략)

  • 목차 Table of Contents 1. 국내외 정책 ㅇ 미국, 국가 인공지능연구자원(NAIRR) TF 최종 보고서 발표 ㅇ EU의 인공지능법, 생성AI 규제에 영향을 줄 것으로 전망 2. 기업·시장 동향 ㅇ 마이크로소프트, OpenAI에 100억 달러 추가 투자 결정 ㅇ 게티 이미지, 저작권 침해로 AI 이미지 생성기 개발사 스태빌리티AI 고소 ㅇ TechEU, 영화 제작에서 생성 AI 활용에 따른 혼란과 윤리 이슈 제기 ㅇ Moonshot, 사진 및 텍스트 생성 AI 관련 윤리 및 저작권 문제 제기 3. 고용·인력 동향 ㅇ 구직 및 경력 관리 도구로서 ChatGPT 활용 방안 ㅇ 마케팅 회사 코드워드(Codeword), 세계 최초 AI 인턴 채용 4. 기술·연구 동향 ㅇ 美 프리스턴 대학생, AI가 에세이를 썼는지 판별하는 앱 개발 ㅇ MIT, 美 공군 요원에게 AI 기초 교육 가능한 프로그램 개발 ㅇ 2023년 ICML 논문 제출에 ChatGPT 사용 금지 ㅇ ChatGPT, 사이버 범죄에 악용 가능성 확대

  • 목차 Table of Contents 들어가며 (Introduction) 1. AI의 위대한 변곡점 (AI’s Great Inflection Point) 2. 합성 환자의 잠재력 (The Potentials of Synthetic Patients) 3. 의료 서비스 개선, 환자 관리에서 비용 청구까지 (Upending Healthcare, from Patient Care to Billing) 4. 자연을 들여다보는 AI의 창 (An AI Window into Nature) 5. 일상 생활의 새로운 도구 (The New Tools of Daily Life) 6. 시는 최적화되지 않을 것: AI 시대의 창의성 (Poetry Will Not Optimize: Creativity in the Age of AI) 7. 생성 AI와 법치주의 (Generative AI and the Rule of Law) 8. 新캄브리아기: ‘과학적 흥분과 불안’ (The New Cambrian Era: ‘Scientific Excitement, Anxiety’) 9. 작업자들을 위한 증강(자동화가 아닌) (A Call to Augment – Not Automate – Workers) 10. 노동의 재발명 (The Reinvention of Work) 11. 교육계 ‘진행중인 재앙’ (In Education, a ‘Disaster in the Making’) 12. 교육 시스템의 불평등 해결 (Solving Inequalities in the Education System)

  • 코로나-19 이후 세계적으로 디지털 전환이 가속화되고 있다. 반면 국내 기업의 디지털 전환 추진율은 세계적인 수준에 비해 여전히 낮다. (후략)

  • 제 1 장 조사개요 01. 조사 목적 02. 조사 개요 03. 표본 설계 04. 조사 완료 및 유효표본 5. 주요 조사 내용 제 2 장 조사 결과 01. 일반 현황 및 재무 현황 02. 인력 현황 03. SW 기술 04. 디지털전환 도입 및 수준 현황 05. 데이터 현황 부록 조사표 01. 용어 정의 02. 조사 결과 부록표 03. 주요 항목 상대표준오차 04. 조사표

  • 제 1 장 조사개요 01. 조사 목적 02. 조사 개요 03. 표본 설계 04. 조사 완료 및 유효표본 5. 주요 조사 내용 제 2 장 조사 결과 01. 일반 현황 및 재무 현황 02. 인력 현황 03. SW 기술 04. 디지털전환 도입 및 수준 현황 05. 데이터 현황 부록 조사표 01. 용어 정의 02. 조사 결과 부록표 03. 주요 항목 상대표준오차 04. 조사표