요약문 1. 제 목 : 메타버스-인공지능 융합 활성화 연구 2. 연구 목적 및 필요성 메타버스는 제조·의료·교육 등 다양한 산업에서 실증 성과를 축적하며, 엔터테인먼 트 중심 활용을 넘어 시뮬레이션, 의사결정지원, 교육·훈련 등으로 활용 범위를 확대 하고 있다. 한편 AI는 데이터 기반 자동화를 통해 산업 전반의 생산성과 업무 구조를 재편하는 핵심 기술로 자리잡고 있다. 최근에는 생성형 AI 기반 콘텐츠 제작 고도화, XR 기반 AI 스마트 안경 확산, 엔비디아의 옴니버스–코스모스를 통한 피지컬 AI 훈련 사례 등에서 보듯 메타버스와 AI가 상호 보완적으로 결합되고 있다. 그러나 기존 연구는 메타버스 관점에서의 AI 활용에 집중되어 왔으며, AI 발전 관점 에서 메타버스의 전략적 역할에 대한 체계적 분석은 미흡하다. 이에 본 연구는 메타버 스–AI 융합 구조를 종합적으로 분석하고, 양 기술의 공진화를 촉진하는 기술·산업·정 책적 시사점을 도출함으로써, 메타버스는 AI 기반 산업 혁신과 디지털 전환을 견인하 는 핵심 플랫폼으로, AI는 메타버스의 기능·서비스·생태계를 고도화하는 핵심 동력 으로 발전하는 데 기여하고자 한다. 3. 연구의 구성 및 범위 본 연구는 메타버스와 AI 융합 활성화 전략을 도출하기 위해 기술–산업–정책으로 이 어지는 단계적 구조로 총 5개 장으로 구성되었다. 제1장은 연구 배경과 목적을 제시하 고, 제2장은 메타버스와 AI의 핵심 기술 요소를 정리한다. 제3장은 AI 기반 메타버스 혁신과 메타버스 기반 AI 혁신 등 양 기술의 상호 시너지를 분석하고, 융합 시너지에 따른 가치사슬 변화를 구조화한다. 제4장은 주요 산업별 활용 동향과 주요국의 관련 정책을 검토하여 메타버스-AI 융합의 중장기 발전 방향을 제시한다. 마지막으로 제5장 은 메타버스–AI 융합의 장애요인을 정리하고 대응 방안을 제시한다. 4. 연구 내용 및 결과 4.1 메타버스 및 AI 기술 개요 메타버스는 현실 세계와 가상 세계가 융합하는 가상융합세계로, 메타버스의 핵심 기 술로는 AI, 공간컴퓨팅, 디지털 트윈, 블록체인 등이 있다. 이들은 콘텐츠–플랫폼–네트 워크–디바이스(CPND) 산업 생태계 전반에 걸쳐 신공간화, 초개인화, 초실감화, 멀티모달화라는 진화 방향을 형성하고 있다. 특히 공간컴퓨팅은 현실 공간을 디지털 정보와 정밀하게 연동하여 사용자의 상호작용 방식을 근본적으로 확장하며, 디지털 트윈은 물 리적 세계를 가상 환경에 실시간으로 복제·분석·예측하는 기반 기술로 산업 전반의 의사결정 구조를 고도화한다. 한편, AI는 기계학습-딥러닝-생성형 AI로 이어지는 기술 발전을 통해 산업의 생산성 구조와 업무 방식을 재편하는 범용 핵심 기술로 부상하였다. 특히 생성형 AI는 텍스 트·이미지·영상·음성·코드 등 다양한 콘텐츠를 창작하는 능력을 바탕으로 메타버 스 콘텐츠 생산을 혁신하고 있으며, 멀티모달 AI, AI 에이전트 등은 산업 전반의 지능 화를 가속화하고 있다. 4.2 메타버스-AI 융합 시너지 메타버스와 AI 기술은 서로의 발전을 촉진하며 공진화하고 있으며, 이로 인해 새로운 가치와 서비스 창출의 혁신이 기대된다. AI는 텍스트로도 실시간 콘텐츠 창작을 지원하며, 메타버스 내에서 사용자의 행동 패턴을 학습하여 개인화된 콘텐츠와 추천 시스템 구현 등에 핵심적 역할을 수행한다. 이를 통해, 메타버스는 각 사용자에게 최적화된 맞춤형 경험을 제공하고 산업적 활용 측면에서도 향상된 성과 달성에 기여할 수 있다. 메타버스는 AI 학습에 필요한 데이터와 시뮬레이션 환경을 제공함으로써 상호 시너지 효과를 창출하고 있다. 메타버스에서 생성되는 사용자 행동 데이터는 AI 모델 학습에 유용하게 활용될 수 있고, 메타버스에서 제공하는 가상 시뮬레이션 환경은 AI가 복잡 하고 다양한 물리적 조건을 안전하게 사전 학습하고 대응 전략을 검증하는데 기여할 수 있다. 또한, AI 기반 XR 기기와 디지털 휴먼은 현실과 가상 세계를 연결하는 핵심 매개체로서 AI의 실생활 활용성을 높이며, 새로운 응용 서비스 기회를 창출할 것으로 기대된다. 또한, 메타버스–AI 융합은 ‘인프라’에서 ‘경험’에 이르는 메타버스 가치사슬 전 단계에 걸쳐 동시다발적으로 확산되며, 생태계 전반의 고도화를 견인하는 핵심 동력으 로 작용하고 있다. AI는 메타버스 전 영역에서 효율성·개인화·지능화를 동시에 강화 하며 기존 가치사슬을 고도화하는 동시에 새로운 수익 기회를 창출하고 있다. 이러한 융합의 확산은 기술 혁신을 가속화하는 한편, 데이터 수집·가공 범위, AI생성 창작물 저작권 등 새로운 사회·제도적 과제의 부상을 예고하고 있다. 4.3 메타버스-AI 융합 발전 전망 제조, 교육, 유통, 의료 등 다양한 분야에서 메타버스와 AI 융합이 적용되고 있다. 제 조분야에서는 AI 기반 공정 최적화, AI 기반 시뮬레이션, 로봇 가상 훈련 등의 활용 사 례가 나오고 있으며, 교육 분야에서는 개인 맞춤형 학습, AI 보조 학습 등이 가능해지 고 있다. 유통 분야에서는 맞춤형 가상 쇼핑 경험 제공, 물류 효율성 향상 등에 기여할 수 있으며, 헬스케어·의료 분야에서는 XR 치료 플랫폼, 정신·인지 재활 지원 등에 활용될 수 있다. 건설, 국방, 문화 분야에서도 메타버스-AI 융합 활용 사례가 만들어지 는 등 다양한 산업 분야로의 점진적 확산이 전망된다. 국제적으로는 미국, EU, 중국, 중동에서 메타버스-AI 융합을 지원하는 정책들이 진행 되고 있다. 미국과 EU는 메타버스를 구현하는 XR을 중심으로 AI를 융합하는 사례들을 개발하고 있으며, 중국은 메타버스 육성 계획에 산업 메타버스를 중심 축으로 삼아 AI, 블록체인, 클라우드 등 신기술의 집성 혁신을 명시하였다. 중동에서는 관광, 도시 분야 에서 메타버스 도입과 AI 연계를 시도하고 있으며, 국제전기통신연합(ITU)과 유엔 국제 컴퓨팅센터(UNICC), 디지털 두바이가 공동으로 추진하는 시티버스(Citiverse - Global Initiative on Virtual Worlds & AI)는 메타버스와 AI 등 디지털 신기술의 도시 적용을 위한 규범적 프레임워크를 마련하고 있다. 산업 활용 동향과 정책 동향을 통해 볼 때 메타버스-AI 융합 시너지는 중장기적으로 지속 발전 할 것으로 전망된다. 구체적으로는 단기적으로 콘텐츠 생산성과 개인화 경 험의 향상 및 서비스 최적화가 두드러지며, 중기적으로 AI 인터페이스의 고도화와 활 용 범위 확대, 장기적으로 현실과 가상 간 융합이 일상화되면서 사회·경제 구조 건반 에 걸친 근본적 변화가 나타날 것으로 전망된다. 메타버스–AI 융합은 중장기적으로 높은 산업적·사회적 잠재력을 지니지만, 이를 현실화 하기 위해서는 기술적·산업적 제약을 동시에 극복할 필요가 있다. 특히 시뮬레이션 기반 AI 학습에서는 가상과 현실 간 성능 격차(Sim-to-Real Gap) 문제 해결이 필요하며, XR 기기 역시 배터리, 무게, 시야각, 사용자 피로도 등 기술적 한계를 극복해야 한다. 또한 플랫폼 구축, 장비 도입, AI 인프라 확보 등에 따른 높은 초기 비용과 투자 불확실성은 산업 확산 을 지연시키는 요인으로 작용할 수 있다. 따라서 메타버스–AI 융합은 기술 성숙도 확보와 경제성 검증 과정을 거치며 점진적으로 발전할 가능성이 높으며, 향후 발전 전략은 기술 혁 신과 산업 기회뿐 아니라 기술적 한계와 리스크를 균형 있게 고려하는 접근이 필요하다. 4.4 메타버스-AI 융합 활성화 방안 메타버스-AI 융합을 저해하는 주요 장애요인은 내부 인재 부족, 경영진의 인식 부족, 데이터 부족, AI 인프라 비용, 기존 시스템과의 상호 운용성 부족, 초기 투자비용, 투자 대비 성과 불확실, 법·제도의 불확실성 등으로 요약된다. 이러한 제약은 기업 단독으 로 해결하기 어려우며 정부 차원의 지원 정책이 요구된다. 이에 본 보고서는 융합 인재 양성, 경영·조직 역량 강화, 데이터 생태계 구축, AI 인 프라 지원, 표준·상호운용성 확립, 초기 도입지원, 정책금융, R&D 실증 지원, 파트너 십 및 글로벌 진출, 법·제도 정비를 대응 방안으로 제시한다. 이를 통해 메타버스-AI 융합을 촉진하고 메타버스와 AI 산업이 상호 발전하는 선순환 구조를 구축함으로써 국 가 디지털 경쟁력과 미래 성장 동력을 강화하는데 기여하고자 한다. [대응 방안1] 융합인재 양성 메타버스–AI 융합은 3D·XR·AI·데이터·산업 도메인을 아우르는 복합 역량을 요구 하지만, 국내 기업들은 이러한 융합 인재를 충분히 확보하지 못하고 있으며 특히 중소 기업은 인력 확보와 유지에 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 대학–산업–정부 연계를 통 한 융합 교육과정 구축, 재직자 리스킬링·업스킬링 확대, 현장 프로젝트 및 글로벌 교 육·인증 연계 등 단계적·지속적인 인재 양성 체계 구축이 필요하다. [대응 방안2] 경영·조직 역량 강화 메타버스–AI 서비스 추진을 위해서는 기술·데이터·인프라 투자와 함께, 경영진의 인식 제고와 전담 조직·거버넌스 정비 등 경영·조직 역량 강화가 병행되어야 한다. 이를 위해 경영진 대상 전략 교육, 전담 조직에 대한 권한·예산 부여, 기술 인력 성과 의 KPI 반영 및 보상 강화 등을 통해 메타버스–AI 융합을 중장기 핵심 사업 영역으로 정착시킬 필요가 있다. [대응 방안3] 데이터 생태계 구축 메타버스–AI 융합의 경쟁력은 고품질 데이터의 확보와 공유·활용 역량에 의해 좌우 되며, 현재 주요 산업 도메인에서 학습용 멀티모달 데이터 부족이 핵심 제약 요인으로 작용하고 있다. 이에 따라 개별 기업 단위의 대응을 넘어, 국가·산업 차원의 데이터 생태계 구축과 산업별 핵심 데이터 정의 및 데이터 로드맵 수립이 필요하다. 또한 공 공–민간 공동 데이터 표준체계 구축과 데이터 거래 활성화를 통해 표준 단절과 정합화 비용을 완화하고, 중소기업 대상 데이터 전처리 바우처 확대와 공공 전처리 인프라 공 동 활용을 통해 데이터 구축 비용 부담을 줄일 필요가 있다. [대응 방안4] AI 인프라 지원 메타버스–AI 서비스 운영에는 대규모 연산 인프라가 필수적이지만, 중소·지역 기업은 높은 GPU·클라우드 비용으로 인해 심각한 부담을 겪고 있다. 이에 공용 GPU 센터 구 축, 연산 자원 바우처·클라우드 이용료 지원, PoC 이후 운영 단계까지 이어지는 지속형 인프라 지원, 그리고 기업 성장 단계에 맞춘 맞춤형 장비 지원 체계 마련이 필요하다. [대응 방안5] 표준·상호운용성 확립 메타버스–AI 융합이 산업 전반으로 확산되기 위해서는 플랫폼 간 연동과 기존 시스템 연계를 가능하게 하는 표준·상호운용성 체계가 필수적이며, 이는 보안 기준과 함께 초기 단계부터 설계되어야 한다. 또한 글로벌 시장 진출을 고려하여 국제 표준·규제 와의 정합성을 확보하는 것이 메타버스–AI 융합 생태계 확장에 필요하다. [대응 방안6] 초기 도입 지원 메타버스–AI 융합 사업은 높은 초기 투자 비용으로 인해 중소·지역 기업이 파일럿조 차 시도하기 어려운 경우도 생겨, 공공영역 중심의 초기 시장 창출과 선도적 공공구매 를 통한 도입 촉진이 필요하다. 아울러 실증–마켓핏–디자인–현지화–사업화 이관을 연계 한 전주기 지원과 바우처·엑셀러레이팅 결합형 정책을 통해 초기 도입이 실제 시장 확산으로 이어지도록 해야 한다. [대응 방안7] 정책금융, R&D 실증 지원 메타버스–AI 융합 사업은 기술적 불확실성과 높은 투자 부담으로 인해 기업이 단독으 로 대규모 투자를 감행하기 어려우므로, 실증형 R&D 보조금과 성과연계형 금융지원 등 정책금융의 적극적 개입이 필요하다. 또한 PoC·테스트베드 확대와 공공 안전·국 방·의료 등 공공영역 중심 실증 지원을 통해 실증 비용을 낮추고 사업화 연계를 촉진 해야 한다. 또한, 심투리얼 갭 해소를 위해 고충실도 시뮬레이션과 심투리얼 전이학습 기반의 기술 개발 지원을 강화하여 가상에서 학습된 AI가 실제 산업 현장에서 정확히 작동하도록 하는 기술 지원이 시급하다. [대응 방안8] 파트너십 및 글로벌 진출 메타버스–AI 융합 사업은 초기 투자 부담과 불확실성이 높아 기업 단독 추진이 어려 우므로, 국내 AI·메타버스 기업 간 파트너십과 대기업–중소기업 협력, 그리고 글로벌 공동 연구·실증 참여를 통해 비용과 리스크를 분산할 필요가 있다. 특히 국제 협력 프로그램 참여는 초기 부담 완화와 함께 기술 신뢰도 제고, 해외 실증 및 시장 진출을 촉진하여 국내 메타버스–AI 산업의 지속 성장 기반 강화에 기여 할 수 있을 것이다. [대응 방안9] 법·제도 정비 메타버스–AI 융합 산업의 성장을 위해서는 데이터 활용과 AI 생성물에 관한 현행 법 령의 적용 범위와 해석 기준을 명확히 정립하여, 기업이 사전에 법적 리스크를 예측할 수 있는 제도적 기반을 마련할 필요가 있다. 특히 메타버스 내 생체·행태 데이터와 AI 학습 데이터에 대한 수집·활용 요건, 가명정보 및 추가적 이용 기준을 AI 학습 특 성에 맞게 구체화함으로써 데이터 활용의 법적 예측 가능성을 제고해야 한다. 아울러 AI 생성물의 유형별 법적 분류와 책임 배분 원칙, 고위험 서비스에 대한 강화된 책임 기준을 포함한 일관된 규범적 틀을 정립하여, 생성형 AI 확산에 따른 규제 불확실성과 기업의 컴플라이언스 리스크를 최소화할 필요가 있다.

AI 기술이 산업과 사회 전반에 빠르게 확산되면서, AI는 전기·수도·인터넷과 같은 보편적 사회 인프라로 기능하는 단계에 진입하고 있다. 이에 대한민국은 AI 기술을 통해 모든 국민의 기본적 삶과 안전이 보장되는 ‘AI 기본사회’를 국가 전략으로 제시하고, 의료·교육·복지·금융 등 다양한 공공서비스 영역에서 AI 기반 혁신을 추진하고 있다. 이러한 AI 기본사회는 기술 발전의 성과가 특정 집단에 집중되지 않고 모든 국민에게 공정하게 제공되는 포용적 사회 구현을 목표로 하며, 이를 위해서는 AI 서비스를 국민이 실제 생활 속에서 체감할 수 있는 실행 인프라가 필요하다. 이 과정에서 XR, 디지털 트윈 등 가상융합은 현실과 디지털 세계를 연결하는 공간적 인터페이스로서 중요한 역할을 수행할 수 있다. 가상융합은 시공간의 제약을 극복하여 다양한 사회 문제를 가상환경에서 사전에 실험하고 검증할 수 있게 하며, 국민이 AI 기술을 보다 직관적으로 이해하고 활용할 수 있는 몰입형 환경을 제공한다. 특히 물리적 접근성이 낮은 지역이나 사회적 취약계층에게도 고품질의 공공 서비스를 제공할 수 있다는 점에서, 가상융합은 AI 기본사회의 보편적 접근성을 강화하는 핵심 인프라로 기능할 수 있다. 가상융합은 코로나19 기간 동안 높은 기대를 받았으나, 실제 활용이 게임이나 이벤트 중심 서비스에 머무르고 사용자에게 명확한 가치 제안을 제공하지 못하면서 기대에 비해 확산 속도가 제한적이었다. 또한 고가의 장비, 제한된 콘텐츠, 지속 가능한 비즈니스 모델 부족 등이 산업 발전의 제약 요인으로 작용하였다. 그러나 최근에는 생성형 AI의 발전과 XR 디바이스의 기술적 개선을 바탕으로 가상융합 서비스의 개인화와 몰입도가 높아지고 있으며, 교육·제조·국방·의료 등 다양한 산업 분야에서 가상 시뮬레이션, 원격 협업, 직무훈련 등 실질적인 활용 사례가 가시화되면서 산업의 재도약 가능성이 높아지고 있다. 본 보고서는 국가인공지능전략위원회의 「대한민국 인공지능 행동계획」에서 제시된 AI 기본사회 주요 과제를 중심으로, 가상융합이 실제 정책 실행 과정에서 어떻게 활용될 수 있는지를 구체적으로 제시한다. 우선 사회적 합의 형성 측면에서는 가상공간에서 AI 정책의 영향을 시뮬레이션하고 아바타 기반 토론을 통해 다양한 이해관계자가 참여하는 공론장을 구축함으로써 정책 수용성을 높일 수 있다. 또한 디지털 트윈 기반 리빙랩을 통해 사회 문제 해결을 위한 AI 기술을 가상환경에서 실험하고 검증할 수 있으며, 가상 오피스와 가상 직무훈련을 통해 AI 전환에 따른 일자리 변화와 재교육 문제에도 대응할 수 있다. 이와 함께 가상융합은 돌봄과 의료 분야에서도 활용 가능성이 크다. 가상현실 기반 인지훈련과 아바타 상담을 통해 고령층의 정서적 돌봄을 지원하고, 가상 원격 협진이나 환자 디지털 트윈을 활용한 의료 시뮬레이션을 통해 의료 접근성을 개선할 수 있다. 또한 딥페이크나 금융 사기 등 AI 기반 범죄 대응을 위해 가상환경에서 실제 범죄 상황을 체험하고 대응하는 교육을 제공하거나, 아바타 기반 상담을 통해 피해자의 심리적 회복을 지원하는 방식도 제안된다. 나아가 가상 캠퍼스와 산업 공정 디지털 트윈을 활용한 교육 프로그램을 통해 국민 누구나 AI 교육과 실무 경험에 접근할 수 있는 환경을 구축함으로써 지역과 계층 간 AI 교육 격차를 완화할 수 있다. 종합적으로 볼 때 가상융합은 AI 공론장 구축, 사회문제 해결 실험, 일자리 전환 대응, 돌봄·의료 서비스 확대, 생활 안전 강화, 교육 역량 강화 등 다양한 분야에서 AI 기본사회를 구현하기 위한 공간적 인프라이자 정책 실험 플랫폼으로 활용될 수 있다. 다만 과거 일부 공공 가상융합 프로젝트가 일회성 행사나 전시성 구축에 그쳤던 사례를 반복하지 않기 위해서는 단순한 가상 공간 구축에 머무르지 않고, 실제 정책 효과와 서비스 활용 가치를 창출할 수 있는 지속 가능한 운영 모델과 성과 중심의 정책 설계가 함께 마련될 필요가 있다. Executive Summary As AI technologies rapidly spread across industry and society, AI is entering a stage where it functions as a universal social infrastructure comparable to electricity, water, and the internet. In response, the Republic of Korea has proposed the concept of an “AI Basic Society,” in which AI technologies ensure the basic quality of life and safety of all citizens, as a national strategy. Under this vision, AI-driven innovation is being promoted across a wide range of public service sectors, including healthcare, education, welfare, and finance. The AI Basic Society aims to build an inclusive society in which the benefits of technological advancement are not concentrated in specific groups but are distributed fairly among all citizens. To achieve this, practical implementation infrastructure is required so that citizens can experience and benefit from AI services in their everyday lives. In this context, virtual convergence technologies—such as XR and digital twins—can play a critical role as spatial interfaces connecting the physical and digital worlds. Virtual convergence makes it possible to overcome spatial and temporal constraints, enabling various social issues to be experimented with and verified in virtual environments before implementation in the real world. It also provides immersive environments through which citizens can more intuitively understand and utilize AI technologies. In particular, by enabling the provision of high-quality public services even in regions with limited physical accessibility or among socially vulnerable groups, virtual convergence can function as a key infrastructure that strengthens universal accessibility within an AI Basic Society. Virtual convergence attracted significant attention during the COVID-19 pandemic; however, its actual utilization remained largely centered on games or event-based services. As a result, it struggled to present clear value propositions to users, and its diffusion progressed more slowly than expected. In addition, high equipment costs, limited content, and the lack of sustainable business models acted as constraints on industry development. Recently, however, advancements in generative AI and technological improvements in XR devices have significantly enhanced the personalization and immersive qualities of virtual convergence services. At the same time, practical use cases—such as virtual simulations, remote collaboration, and job training—are expanding across various sectors including education, manufacturing, defense, and healthcare, increasing the potential for renewed growth in the industry. This report focuses on the major initiatives of the “Republic of Korea AI Action Plan” proposed by the National AI Strategy Committee and presents concrete ways in which virtual convergence can be utilized in the actual implementation of AI Basic Society policies. First, in terms of building social consensus, virtual spaces can be used to simulate the impacts of AI policies and establish public deliberation platforms where diverse stakeholders participate through avatar-based discussions, thereby enhancing policy acceptance. In addition, digital-twin-based living labs can enable AI technologies for solving social problems to be tested and validated in virtual environments. Virtual offices and virtual job training programs can also help address employment transitions and reskilling challenges associated with the AI transformation. At the same time, virtual convergence has significant potential in the fields of care and healthcare. Emotional support for older adults can be provided through virtual-reality-based cognitive training and avatar-based counseling, while medical accessibility can be improved through virtual remote collaboration among medical professionals and medical simulations using patient digital twins. Furthermore, to respond to AI-driven crimes such as deepfakes and financial fraud, immersive training programs can allow individuals to experience and respond to simulated crime scenarios in virtual environments, while avatar-based counseling can help support the psychological recovery of victims. In addition, education programs using virtual campuses and industrial process digital twins can create environments where anyone can access AI education and practical experience, thereby reducing AI education disparities across regions and social groups. Overall, virtual convergence can function as both a spatial infrastructure and a policy experimentation platform for realizing the AI Basic Society across various domains, including the establishment of AI public deliberation spaces, experimentation for solving social problems, responses to employment transitions, expansion of care and healthcare services, enhancement of public safety, and strengthening of educational capabilities. However, in order to avoid repeating past cases in which some public virtual convergence projects were limited to one-time events or exhibition-oriented initiatives, it is necessary to move beyond merely building virtual spaces and instead develop sustainable operational models and performance-oriented policy designs that can generate tangible policy outcomes and real service value.

AI 스마트 글래스는 단순한 시각 보조 기기를 넘어, 사용자의 시선과 주변 환경을 인공지능(AI)이 실시간으로 인식하고 해석함으로써 디지털 정보와 현실 세계를 직접 연결하는 차세대 컴퓨팅 인터페이스로 부상하고 있다. 기존의 개인 컴퓨팅이 화면과 손 중심의 입력·소비 구조였다면, AI 스마트 글래스는 사용자가 바라보는 대상과 공간 자체가 데이터가 되는 ‘시선 중심 컴퓨팅’으로의 전환을 의미하며, 생성형 AI와 멀티모달 AI의 발전에 힘입어 새로운 개인 컴퓨팅 패러다임을 형성하고 있다. AI 스마트 글래스 시장은 향후 높은 성장 잠재력을 보유하고 있다. 글로벌 시장에서는 메타, 삼성전자, 구글 등 주요 빅테크 기업들이 AI 스마트 글래스를 차세대 플랫폼으로 인식하고 생태계 구축 경쟁을 본격화하고 있으며, 중국 기업들은 제조 경쟁력을 기반으로 빠르게 시장 진입을 확대하고 있다. 현재 음성 전용 AI 스마트 글래스가 주류를 이루고 있으나 디스플레이를 갖춘 AI 스마트 글래스로의 발전이 예상된다. AI 스마트 글래스는 단기적으로 스마트폰을 보완하는 시선 기반 인터페이스로 확산되고, 중기적으로는 공간의 맥락을 이해하는 공간 기반 인터페이스로 발전하며, 장기적으로는 인간의 시선을 AI가 해석하고 확장하는 ‘시선의 지능화’ 단계로 진화할 것으로 전망된다. 이러한 변화는 정보 탐색 방식, 의사결정 과정, 산업 현장의 작업 방식, 광고·교육·의료 등 다양한 영역에서 구조적 변화를 유발할 가능성이 있다. 특히 AI 스마트 글래스는 1인칭 시점 데이터의 주요 생성 장치로서 AI의 맥락 지능 구현을 가능하게 하는 핵심 기반으로 작용할 것으로 예상된다. 한편 AI 스마트 글래스는 배터리 지속시간 개선, 기기 경량화, 시야각 확대 등 기술적 과제와 함께, 개인정보 보호 우려, 디지털 격차 심화 가능성, 사회적 수용성 확보 등 사회·제도적 이슈에 대한 대응이 동시에 필요하다. 현재는 AI 스마트 글래스 도입 초기 단계로, 기술에 대한 사회적 기대와 프라이버시·안전 등에 대한 우려가 동시에 존재하는 과도기적 국면에 있으며, 기술 확산과 사회적 수용성 확보 간의 균형을 마련하기 위한 정책적 역할이 중요한 시점이다. 이에 본 연구는 산업 생태계 경쟁력 강화 지원, ‘시선 중심 컴퓨팅’ 시대 대비를 위한 선제적 제도 설계, 새로운 디지털 격차 대응을 위한 포용 정책의 필요성을 제시한다. 이를 통해 AI 스마트 글래스가 새로운 개인 컴퓨팅 인터페이스로 안정적으로 정착하고 산업적·사회적 가치 창출로 이어질 수 있는 정책 방향을 도출하고자 한다. Executive Summary AI smart glasses are emerging as a next-generation computing interface that goes beyond simple visual assistance devices by enabling artificial intelligence (AI) to recognize and interpret users’ gaze and surrounding environments in real time, thereby directly connecting digital information with the physical world. Whereas traditional personal computing has been structured around screen- and hand-based input and consumption, AI smart glasses signify a transition toward “gaze-centered computing,” in which the objects and spaces a user looks at themselves become data. Supported by advances in generative AI and multimodal AI, this shift is forming a new paradigm in personal computing. The AI smart glasses market is expected to demonstrate strong growth potential in the coming years. Globally, major technology companies such as Meta, Samsung Electronics, and Google are recognizing AI smart glasses as a next-generation platform and are accelerating competition to establish ecosystem leadership, while Chinese companies are rapidly expanding market entry based on their manufacturing competitiveness. At present, voice-centric AI smart glasses dominate the market, but the evolution toward AI smart glasses equipped with displays is anticipated. In the short term, AI smart glasses are likely to spread as gaze-based interfaces that complement smartphones. In the mid-term, they are expected to evolve into spatial interfaces capable of understanding contextual information within physical environments. In the long term, they are projected to advance toward a stage of “intelligent gaze,” in which AI interprets and augments human vision itself. These developments may trigger structural changes across multiple domains, including information discovery, decision-making processes, industrial workflows, and sectors such as advertising, education, and healthcare. In particular, AI smart glasses are expected to function as a primary device for generating first-person perspective data, serving as a key foundation for enabling context-aware intelligence in AI systems. At the same time, AI smart glasses face technical challenges such as improving battery life, reducing device weight, and expanding field of view, alongside social and institutional issues including privacy concerns, the potential widening of digital divides, and the need to secure social acceptance. As the technology is currently in its early adoption phase, societal expectations and concerns regarding privacy and safety coexist, placing the market in a transitional stage. Accordingly, this is a critical moment for policy intervention to balance technological diffusion with social acceptance. In this context, this study highlights the need for policy measures to strengthen industrial ecosystem competitiveness, establish proactive institutional frameworks in preparation for the era of gaze-centered computing, and develop inclusive policies to address emerging forms of digital inequality. Through this approach, the study aims to derive policy directions that enable AI smart glasses to be stably established as a new personal computing interface while generating both industrial and societal value.

ISSUE REPORT 2025.08.20. IS-206 메타버스-AI 공진화 전망과 시사점 Prospects and Implications of Metaverse and AI Co-evolution 한상열 SPRi 소프트웨어정책연구소

요약문 1. 제 목 : 가상융합 생태계 발전 방안 연구 2. 연구 배경 및 목적 인공지능, 공간컴퓨팅, 디지털 트윈, 블록체인 등 가상융합세계(이하“메타버스”) 기 술의 발전은 물리적 세계와 디지털 세계의 경계를 허물며 제조, 의료, 교육 등 다양한 산업에서 효율성을 높이고 새로운 시장 기회를 창출하고 있다. 제조 분야에서는 디지 털 트윈과 AI 기술을 활용해 공정 자동화 지원과 예측 유지보수가 가능하며, 국방 분 야에서는 공간컴퓨팅과 디지털 트윈, AI를 활용한 메타버스 공간에서의 시뮬레이션 훈 련이 물리적 제약을 극복하고 있다. 이러한 메타버스 기술 발전과 산업 융합의 확산에 따라 혁신적인 활용 사례들이 등장할 가능성이 높아지고 있으나, 현재 연구는 개별 기 술 중심에 치우쳐 있으며, 다양한 산업 분야와의 융합적인 관점에서 가상융합 생태계 (이하“메타버스 생태계”) 발전 방안을 논의하는 체계적인 연구는 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 주요 메타버스 기술들의 발전과 산업 융합 관점에서 메타버스 생태계 의 진화 방향을 분석하고, 최근 국내외 기업 전략과 정책 분석을 통해 국내 메타버스 산업의 도전과 기회를 구체화하며 대응 방안을 제시함으로써 국가 산업 경쟁력을 강화 하고 새로운 성장 동력을 창출하는 데 기여하고자 한다. 3. 연구의 구성 및 범위 본 연구는 다음과 같이 구성된다. 제2장에서는 메타버스 사례 분석을 다룬다. 디지털 신기술 발전 사례 분석을 통해 메타버스 진화 전망을 제시한다. 이를 기반으로 메타버 스의 각 산업 융합 사례를 분석하고 메타버스 생태계 발전 방향과 관련 정책적 시사점 을 제시한다. 제3장에서는 메타버스 기업 전략을 분석한다. 글로벌 및 국내 기업 사례를 통해 메타 버스 추진 전략을 비교하고, 국내 기업의 글로벌 경쟁력 확보 방안을 모색한다. 제4장에서는 주요국의 메타버스 정책을 조사하고, 국내 정책과의 차이점을 분석한다. 이를 통해 국내 메타버스 정책의 보완 방향과 글로벌 경쟁력 강화를 위한 정책적 지원 방향을 제안한다. 제4장에서는 주요국의 메타버스 정책을 조사하고, 국내 정책과의 차이점을 분석한다. 이를 통해 국내 메타버스 정책의 보완 방향과 글로벌 경쟁력 강화를 위한 정책적 지원 방향을 제안한다. 제5장에서는 메타버스 생태계 발전 방안을 제시한다. 사례 분석, 기업 전략, 정책 분 석 결과를 종합하여 메타버스 생태계 발전을 촉진하기 위한 구체적 방안을 도출한다. 본 연구는 메타버스 기술 발전, 산업 융합, 기업 전략, 정책 분석을 통해 국내 메타버 스 산업 발전에 실질적인 시사점을 제공하는 것을 목표로 한다. 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.

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.

ISSUE REPORT 2024.5.3. IS-171 A Study on the Development of The Industrial Classification System of Metaverse Sang-Yeal Han, Yiseul Jeon, Nayeon Kwak, and Seulki Lee SPRi 소프트웨어정책연구소 Software Policy & Research Institute

메타버스는 현재 가장 주목받는 신산업 중에 하나로, 주요 국가들은 중장기적인 관점에서 메타버스산업 육성을 위한 정책적 지원 및 사업 환경을 조성해가고 있다. 국내에서도 메타버스산업의 중요성을 인지하고 적극적인 지원 정책을 추진 중이다. 지속적이고 효과적인 메타버스 지원 정책 수립을 위해서는 국내 산업 현황과 변화를 파악할 수 있는 체계적인 분류체계가 필요하다. 여러 글로벌 시장조사기관에서 각자의 목적이나 기준에 따른 메타버스산업 분류체계를 사용하고 있지만, 국내 산업 현황 파악에 적합한 공식적인 분류체계는 아직 부재하다. 본 연구는 메타버스산업 현황을 조사하기 위한 메타버스 실태조사 도입을 위한 선행연구로서, 메타버스산업 정의 및 범위, 메타버스산업 분류체계를 수립하되, 신산업 발전에 따른 분류체계의 확장성을 고려하였다. 우선 메타버스 실태조사의 법적인 근거인 「가상융합산업 진흥법」의 메타버스 개념을 중심으로 메타버스 및 메타버스산업 정의안을 수립하였다. 메타버스산업 정의에 근거하여 메타버스산업 범위를 설정하고, VR·AR산업 분류체계, 글로벌 조사 기관의 메타버스산업 분류체계, 메타버스산업 구조 등 선행자료 조사를 통해 메타버스산업 분류체계(안)을 수립하였다. 작성된 내용을 토대로 산·학·연 전문가 의견을 수렴하였다. 추가로, 유관기관 및 기업체 의견 수렴을 통해서 분류체계를 개선하여 4개 대분류(△메타버스 콘텐츠 제작 및 공급업, △메타버스 전용기기, 주변기기 및 부분품 제조업, △메타버스 전용 소프트웨어 개발 및 공급업, △메타버스 지원 서비스업) 및 12개 중분류로 구성된 최종안을 도출하였다. 본 메타버스산업 분류체계(안)을 기반으로, 메타버스산업 현황 파악을 위한 실태조사가 시범 수행될 예정이다. 다만, 중장기 시계열 분석을 위한 자료 연속성 확보를 위해 메타버스산업 분류체계(안) 지속 개선, 데이터 수집/분석 안정화 기간(약 2~3년, 미공표)이 필요하다. 본 연구에서 제시하는 메타버스산업 분류체계(안)은 메타버스산업 현황을 파악할 수 있는 실태조사 등 기초통계 산출에 활용되어, 국내 메타버스산업 발전을 지원하기 위한 기반 마련에 기여할 것으로 기대된다. Executive Summary The metaverse is currently one of the most noteworthy emerging industries, with major countries creating policies and business environments to nurture the metaverse industry from a medium to long-term perspective. In South Korea, the significance of the metaverse industry is recognized, and active support policies are being pursued. For the establishment of continuous and effective metaverse support policies, a systematic classification system that can grasp the domestic industry status and changes is necessary. Although various global market research institutions are using their metaverse industry classification systems based on their purposes or criteria, an official classification system suitable for understanding the domestic industry status is still lacking. This study serves as a preliminary research for the introduction of a metaverse status survey to investigate the current state of the metaverse industry. It has established a definition and scope of the metaverse industry and a metaverse industry classification system, considering the expandability of the classification system with the development of new industries. Firstly, a metaverse and metaverse industry definition proposal was established based on the concept of the metaverse in the "Virtual Convergence Industry Promotion Act," which is the legal basis for the metaverse status survey. Based on the definition of the metaverse industry, the scope of the metaverse industry was set, and a metaverse industry classification system (draft) was established through the investigation of preliminary data such as the VR·AR industry classification system, global research institutions' metaverse industry classification systems, and the structure of the metaverse industry. Opinions from industry, academia, and research experts were collected based on the written content. Additionally, through the collection of opinions from related organizations and companies, the classification system was improved to derive a final version composed of 4 major categories and 12 sub-categories. Based on this metaverse industry classification system (draft), a pilot status survey to understand the current state of the metaverse industry is scheduled to be conducted. However, about 2-3 years (unpublished) of stabilization period for data collection/analysis and continuous improvement of the metaverse industry classification system are required to ensure data continuity for medium to long-term time series analysis. The metaverse industry classification system proposed in this study is expected to be utilized in producing basic statistics such as status surveys to understand the current state of the metaverse industry, thereby contributing to laying the groundwork to support the development of the domestic metaverse industry.

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 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]

공간컴퓨팅과 AI의 메타버스 융합은 현재 메타버스 한계를 극복하고 새로운 발전 기회를 제공할 것으로 보인다. (후략)

디지털콘텐츠 산업은 5G, AI, 실감기술 등의 기술 발전과 데이터센터, 제작플랫폼 등 인프라의 구축으로 제작 비용이 절감과 고품질의 콘텐츠 생산이 가능해지면서 새로운 고부가가치 산업으로 각광 받고 있다.(후략)

메타버스의 적용 범위가 엔터테인먼트, 소셜 등 B2C 시장을 넘어 원격 근무/협업, 훈련교육, 유통, 제조, 의료, 건축, 안전, 국방 등 전 산업 분야로 확대되면서 산업적 활용에 특화된 메타버스가 중요한 화두로 부상하고 있다. (후략)

메타버스에 대한 관심이 커지고 글로벌 기업 투자가 구체화되면서, 해외 주요국을 중심으로 메타버스 육성, XR/NFT 등 메타버스와 밀접한 분야 관련 정책 발표가 늘어나고 있다.(후략)

디지털콘텐츠 산업은 5G 상용화, VR/AR, AI 등 디지털 기술과 융합으로 고부가가치 창출이 확대되면서 글로벌 경제에서의 비중이 증가하고 있어 해외 주요국 및 기업들은 관련 분야의 R&D 투자를 강화하고 있다. (후략)

메타버스가 미래의 산업과 사회를 견인할 혁신의 동력으로 주목받으면서, 메타버스 생태계 활성화 방안이 중요한 이슈로 부상하고 있다. (후략)

디지털 휴먼은 인간의 모습/행동과 유사한 형태를 가진 3D 가상 인간을 의미한다. 인간과 매우 유사한 형태의 디지털 휴먼 구현이 가능해지고, 가상과 현실이 융합하는 메타버스 시대가 도래하면서 디지털 휴먼의 활용 영역은 지속적으로 확대될 것으로 전망된다. (후략)

가상과 현실 세계가 융합하는 메타버스에 대한 관심이 높아지는 가운데, 메타버스 구현을 위한 핵심 기술, XR에 대한 투자와 정부 지원도 증가하고 있다. 미국, 유럽, 일본 등 주요국의 XR 정책 지원 활동과 메타버스 관련 동향을 파악하고, 국내 XR 산업과 메타버스 활성화를 위한 정책적 시사점을 제공한다.

세계는 지금 디지털 중심의 메가트렌드가 확산되고 있다.(후략)