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  • 본고는 생성형 AI로 인한 소프트웨어 개발 프로세스별 개발 업무 변화를 살펴보고, 이것이 소프트웨어(Software, 이하 SW) 개발자 직무에 어떠한 영향을 주는지와 그 시사점에 대해 논하려고 한다. 생성형 AI란, 텍스트, 오디오, 이미지, 동영상 형태의 새로운 콘텐츠를 생성하도록 설계된 인공지능 모델이다. 생성형 AI라는 화두를 세상에 내놓은 OpenAI사의 ChatGPT는 지금까지 출시된 애플리케이션 중 가장 빠른 속도로 이용자 수가 늘어나고 있다. 이러한 경향은 생성형 AI의 활용이 업무 효율성을 향상할 것으로 기대되기 때문이며, 특히 개발환경의 변화로 인해 개발자의 역할 또한 변화할 것으로 전망된다. SW 개발은 SW 요구분석, 설계, 구현 및 시험 등의 복잡한 프로세스로 구성되어 있다. 또한 고객사의 개발 및 운영 환경, 성능 및 보안 요구 수준, 유지보수성 등 다양한 요소를 고려해야 하는 정형화하기 어려운 업무이기 때문에 생성형 AI가 개발자 업무에 주는 영향은 예상만큼 크지 않았다. SW개발 단계 중 SW 구현과 SW 시험 단계에는 생성형 AI 활용이 가능하다. 생성형 AI를 이용하면 SW 구현 단계에서는 코드 생성, 코드 자동완성, 주석 작성, 코드 번역, 리버스 엔지니어링 등이 가능하다. SW 시험은 시간이 많이 소요되고 반복적인 업무가 많아, 생성형 AI 활용에 가장 효과적인 단계이다. 반면에 고객과의 커뮤니케이션이 중요한 SW 요구분석 단계와 최신 기술을 포함한 복잡한 기술을 연계하여 수행해야 하는 SW 설계 단계는 생성형 AI의 활용이 쉽지 않다. 전반적으로 생성형 AI 개발도구의 활용은 개발자의 생산성 향상에 효과가 있으나, 개발 단계, 개발하는 제품이나 서비스의 종류, 개발자의 수준 등에 따라 생성형 AI의 활용 방법 및 효과의 차이가 큰 것으로 분석되었다. 개발도구로써 생성형 AI의 활용은 초급개발자보다 생성형 AI 환각에 의한 잘못된 정보를 빠르게 판단할 수 있는 중급개발자의 생산성을 더 높이는 것으로 확인되었다. 반면에 초급개발자는 생성형 AI를 프로그램 언어 학습에 유용하게 활용할 수 있으며, 초급개발자 수준이 빠르게 높아질 것으로 예측된다. SW개발자의 작업에서 생성형 AI의 영향을 받는 작업은 일부분이다. 개발자 직무를 수행하기 위해서는 데이터 분석, SW 및 DB 설계, 시스템 결정 및 성능 개선 등 개발 관련 기술 업무 이외에도, 동료와 업무 협의, 이슈 해결 등의 소프트스킬이 필요한 작업이 있어 개발자 업무와 개발 생산성에 대한 생성형 AI의 영향 정도를 정량적으로 파악하기는 어렵다. 생성형 AI 시대에 대비하기 위해 개발자 수준에 따른 세분화된 생성형 AI 활용 전략 마련, 직무별로 상이한 생성형 AI의 영향을 고려한 개발자 양성 규모 검토가 필요하다. 또한 생성형 AI를 활용하면서 직면할 수 있는 저작권 문제, 프라이버시 문제, 모델 오남용 문제에 대해 적절히 대응할 수 있도록 기본적인 AI 윤리 교육에 대한 강화가 시급하다. Executive Summary In this article, we'll take a look at how generative AI is changing the development process and discuss the implications for developer jobs. Generative AI is an AI model designed to generate new content in the form of text, audio, image and video. The use of generative AI is growing at a rapid pace. This is because it is expected to improve work efficiency, and the role of developers is also expected to change due to changes in the development environment. SW development consists of a complex process of SW requirements analysis, design, implementation, and testing. In addition, the impact of generative AI on developers' work is not as large as expected because it is a difficult task to formalize that requires consideration of various factors such as the customer's development environment, performance and security requirements, and maintainability. Generative AI can be used for SW implementation and SW testing during the SW development phase. On the other hand, the SW requirement analysis phase, which requires communication with customers, and the SW design phase, which involves complex technologies including the latest technologies, are not easy to use generative AI. Overall, the use of generative AI development tools is effective in improving developers' productivity, but there are large differences in how generative AI is used and its effectiveness depending on the development stage, the type of product or service being developed, and the level of developers. Only a small part of a SW developer's work is affected by generative AI. In addition to technical tasks related to development, such as data analysis, SW and DB design, system performance improvement, developers also need soft skills, such as collaborating with colleagues, so it is difficult to quantify the extent of the impact of generative AI on developer work and development productivity. In order to prepare for the era of generative AI, it is necessary to prepare a strategy for using generative AI that is categorized by developer level and review the scale of developer training considering the impact of generative AI by job function. It is also urgent to strengthen basic AI ethics education so that developers can respond appropriately to copyright, privacy, and model misuse issues that may arise while utilizing generative AI.

  • 디지털 심화 사회에서 소프트웨어는 점점 더 중추적인 역할을 맡으며 산업 전반에 걸쳐 고부가가치를 창출하고 있다. 특히 모바일 컴퓨팅, 양자컴퓨터, 사물인터넷(IoT), 자율주행차, 빅데이터, 인공지능(AI), 로봇공학, 블록체인 등 4차 산업혁명의 핵심 영역에서 기술 발전을 가속화하는 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 디지털 전환 가속은 디지털 사회의 복잡성과 의존성을 심화시키며 잠재적 위협이 되는 한편 디지털 기술을 활용한 안전 고도화의 기반으로도 자리매김한다. 소프트웨어 적용 확대로 인한 잠재적 위험 증가는 신체적 상해뿐만 아니라 사회적, 경제적 손실을 유발하는 사고로 이어질 수 있다. 이제 자연적·사회적 재난 사례의 증가뿐 아니라 디지털 공간에서의 안전 위협 사례가 빈번함에 따라, 소프트웨어 안전 확보는 주요 과제로 더욱 대두된다. 소프트웨어 안전은 외부 침해 없이 소프트웨어로 인해 발생할 수 있는 사고로부터 인간의 생명이나 신체에 대한 위험에 대비하는 상태를 의미한다. 이는 'Safety of Software'와 'Safety through Software' 두 가지 측면으로 좀 더 나누어 볼 수 있다. 'Safety of Software'은 소프트웨어 자체의 무결성을 보증하며, 사용자와 이용자에게 미칠 수 있는 위험으로부터 안전하게 보호하는 소프트웨어 설계를 포함한다. 즉, 소프트웨어로 인한 사고가 발생하지 않도록 소프트웨어 자체 품질 수준을 확보하는 것을 염두에 둔다. 'Safety through Software'은 소프트웨어 안전 기능을 중점으로 하여 발생 가능한 사고를 감소 및 예방하고, 비상 상황에 대응하는 것을 말한다. 이 보고서는 각각의 사례를 분석하여 소프트웨어 안전 관리 관점에서의 미비한 부분과 개선 방향을 조명하고, 추가적으로 보완해야 할 부분을 식별한다. 이를 통해 안전관리 프레임워크 차원에서 체계적으로 살펴 우리 정책의 개선 방안을 제시하고자 한다. Executive Summary In the digitally advanced society, software is becoming increasingly central, driving high-value creation across industries. It's particularly influential in accelerating technological advancements in key areas of the Fourth Industrial Revolution, such as mobile computing, quantum computing, the Internet of Things (IoT), autonomous vehicles, big data, artificial intelligence (AI), robotics, and blockchain. The acceleration of digital transformation deepens the complexity and dependence in digital society, posing potential threats while also serving as a foundation for enhanced safety through digital technology. The rise in natural and social disasters, along with frequent safety threats in digital spaces, has made securing digital safety for citizens a primary concern. The expansion of software applications increases potential risks, leading to accidents causing physical, social, and economic damages, necessitating preventive and management measures. Software safety refers to the state where there is sufficient preparation against risks to life or physical harm from accidents caused by software, in the absence of external breaches. This can be divided into two concepts. First, 'Safety of Software' ensures the integrity of software itself, maintaining the safety level to prevent accidents caused by the software. Recent examples include autonomous vehicles and smart factories, where embedded software must guarantee integrity and safeguard against potential risks. Software algorithm malfunctions and abnormal operations can lead to human casualties. Second, 'Safety through Software' focuses on utilizing software safety features to reduce and prevent potential accidents, and ensuring safety in emergency situations. This includes incidents where software errors in safety devices fail to prevent, and instead cause, major accidents. This report examines such cases to analyze shortcomings and directions for improvement in software safety management, identifying areas needing further enhancement. Through this, we aim to systematically examine our policy's improvements within the safety management framework.

    • 2023.03.27
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    1. 들어가며 인공지능(AI), 빅데이터, 5G 등 지능정보기술의 발전과 더불어 코로나19 팬데믹이 앞당긴 ‘디지털전환(Digital Transformation)’은 개인의 일상부터 경제·사회 구조 전반을 변화시키고 있다. 이제 우리의 일상과 업무에 더 이상 디지털과 연관되지 않은 제품이나 서비스를 찾기 어려울 정도로 모든 것이 디지털과 결합하고 있다. 이에 따라 디지털전환은 기업의 경쟁우위 확보 차원을 넘어서, 기업의 생존과 소멸이 달린 문제로 대두되고 있다. 그리고 이러한 흐름에서, 디지털전환은 개별 기업차원을 넘어 국가 경제의 미래를 좌우하는 키워드로 부상하고 있다. 세계 각국 정부는 디지털전환의 중요성에 대한 인식 하에 디지털전환 촉진을 위한 국가 아젠다(Agenda)를 새롭게 발표하고, 경제·사회 전반의 디지털전환을 촉진하기 위한 여러 다양한 정책수단 활용을 통해 국가 경쟁력 확보를 도모하고 있다(대한무역투자진흥공사, 2021). 한편, 디지털전환이 가속화되는 가운데, 그 기반이자 핵심 요소인 소프트웨어(SW) 기술의 중요성 또한 높아지고 있다. 전 세계적으로 SW 원천기술 확보 및 SW산업 육성 경쟁을 벌이고 있으며(박태형 외, 2021), 우리나라의 경우에도 SW R&D에 대한 투자 확대, SW 및 SW융합 확산을 위한 정책 추진 등 다양한 노력을 경주하고 있다. 본고에서는 국가별 정보통신기술(ICT) 수준을 정량화한 통계 자료를 바탕으로 우리나라 및 주요 선진국의 SW기술 발전 추세와 국가 간 경쟁 상황을 파악하고자 한다. 이를 위해, 정보통신기획평가원(IITP)에서 매년 실시하고 있는 ‘ICT 기술수준조사’ 결과 중 최근 6년(2016년-2021년) 간의 SW 분야 결과를 발췌하고, 이를 종합해 연도별 SW기술수준의 변화 추이를 도출한다. 2. SW분야 기술격차 변화 추이 기술격차는 조사시점을 기준으로 세계 최고기술 보유국의 기술수준에 도달하기까지 소요되는 예상 시간을 의미한다. ‘ICT 기술수준조사’에서 SW 분야의 세계 최고기술 보유국은 미국으로 평가됐다. SW의 세부 기술분야인 시스템SW 및 응용SW 분야의 기술격차 변화 추이는 다음과 같다. 먼저, 시스템SW 분야의 미국 대비 기술격차는 중국이 0.9년으로 가장 적고, 그다음으로 우리나라(1.0년)와 유럽(1.0년)이 뒤를 잇는 것으로 나타났다. 일본의 미국 대비 시스템SW기술수준은 1.4년으로 나타나, 비교대상국 중 가장 낮은 수준인 것으로 조사됐다. 변화 추이를 보면, 중국의 미국 대비 시스템SW 기술수준은 2016년 약 2.3년에서 2021년 약 0.9년으로 1.4년만큼 축소된 것으로 파악돼, 가장 빠르게 세계 최고기술 보유국을 추격하는 국가인 것으로 나타났다. 그다음으로 추격속도가 빠른 국가는 우리나라로 나타났는데, 우리나라의 미국 대비 시스템SW 기술수준은 2016년 약 2.1년에서 2021년 약 1.0년으로 1.1년만큼 축소된 것으로 파악됐다. 유럽의 경우, 2016년 시스템SW기술수준이 세계에서 미국 다음으로 높았으나, 2021년에 결국 중국에 추격당한 것으로 나타났다. 다음으로, 응용SW 분야의 미국 대비 기술격차는 유럽이 0.6년으로 가장 적고, 그다음 우리나라(0.8년), 중국(0.9년), 일본(1.1) 순으로 나타났다. 기술격차 측면에서 가장 큰 변화가 있었던 국가는 중국이며, 우리나라가 그 뒤를 잇는 것으로 확인됐다. 중국의 미국 대비 응용SW 분야 기술격차는 2016년 약 2.0년에서 2021년 약 0.9년으로 1.1년만큼 축소됐으며, 우리나라의 경우 2016년 약 1.8년에서 2021년 약 0.8년으로 1.0년만큼 축소됐다. 유럽의 응용SW 기술은 2016년부터 2021년까지 세계에서 두번째로 높은 수준을 유지하는 가운데, 세계 최고기술 보유국인 미국과의 격차는 지속 축소되는 양상을 보였다(2016년 0.9년 → 2021년 0.6년). 이와 달리, 일본의 응용SW기술은 2016년 미국 대비 기술격차가 약 1.2년 정도로 유럽의 뒤를 잇는 높은 수준이었으나, 이후 발전이 정체돼 결국 우리나라와 중국에 추격당한 것으로 파악됐다. 3. SW분야 기술수준 변화 추이 ‘ICT 기술수준조사’에서의 기술수준은 조사시점 기준 세계 최고기술 보유국 대비 상대적 기술수준을 의미한다. 각 국가별 기술수준의 값은 세계 최고기술 보유국인 미국을 100으로 보았을 때의 각 국가별 기술수준에 대한 전문가 평가 결과로 측정된 것이다. 특히 ‘ICT 기술수준조사’에서 기술수준은 기술개발 단계별(기초, 응용, 사업화)로 평가·측정된다. 시스템SW 기술수준 2016년부터 2021년 기간 중 시스템SW 분야 기술개발 단계별 기술수준 변화 추이는 다음과 같다. 먼저, 시스템SW의 기초단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 유럽(91.1), 중국(89.6), 한국(88.9), 일본(86.7) 순으로 조사됐다. 변화 추이를 보면, 중국이 시스템SW 기초단계 기술수준이 가장 크게 향상된 국가인 것으로 나타났다. 중국의 2021년 시스템SW 기초단계 기술수준은 2016년 대비 18.8 만큼 향상됐다(2016년 70.8 → 2021년 18.8). 우리나라의 경우에도 앞서 언급한 중국 못지않은 빠른 속도로 시스템SW 기초단계 분야에서 세계 최고기술 보유국을 추격하고 있는 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 시스템SW 기초단계 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 76.0 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 89.1 수준으로 조사됐다(2016년 73.9 → 2021년 89.1). 흥미로운 점은, 2016년부터 2020년까지 국가 간 시스템SW 기초단계 기술수준 차이가 축소돼 왔으나, 2021년에는 우리나라 및 주요국의 미국 대비 상대적 시스템SW 기초단계 기술수준이 전년과 다르지 않다는 것이다. 이는 세계 최고기술 보유국인 미국이 시스템SW 기초단계에서의 우위를 전년과 동일한 수준으로 유지하는 데 성공한 반면, 다른 국가들은 미국을 추격하는 데 성과가 미흡했다는 의미로 볼 수 있다. 둘째로, 시스템SW의 응용단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 한국(91.5), 유럽(91.2), 중국(90.9), 일본(87.3) 순으로 조사됐다. 우리나라의 시스템SW 응용단계 기술수준은 매년 크게 향상돼 왔으며, 주요 선진국을 추월해 2021년 비교대상 국가 중에서는 세계 최고기술 보유국인 미국 다음으로 높은 것으로 나타났다. 중국의 경우, 시스템SW 응용단계 기술수준이 가장 빠르게 발전한 국가인 것으로 조사됐다. 구체적으로, 중국의 시스템SW 응용단계 기술수준은 2016년 71.8에서 2021년 90.9로 약 19.1 만큼 향상된 것으로 확인됐다. 일본의 시스템SW 응용단계 기술수준은 미약하나마 지속적으로 세계 최고기술 보유국과의 격차를 축소해오고 있는 데 반해, 유럽의 경우 2019년부터 오히려 그 격차가 확대되고 있는 것으로 나타났다. 셋째로, 시스템SW의 사업화단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 중국(92.8), 한국(92.6), 유럽(90.6), 일본(88.3) 순으로 조사됐다. 중국의 시스템SW 사업화단계 기술수준은 매년 크게 향상돼 왔으며, 우리나라 및 주요 선진국을 추월해 2021년 비교대상 국가 중에서는 세계 최고기술 보유국인 미국 다음으로 높은 것으로 나타났다. 우리나라의 시스템SW 사업화단계 기술수준 역시 중국 못지않게 크게 향상된 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 시스템SW 사업화단계 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 75.4 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 92.6 수준까지 추격한 것으로 파악됐다. 한편, 앞서 살펴본 시스템SW 응용단계 기술수준과 유사하게, 일본의 세계 최고기술 보유국 대비 시스템SW 사업화단계 기술수준 격차는 미약하나마 꾸준히 축소돼 왔으나, 유럽의 경우 2019년부터 오히려 그 격차가 확대되고 있는 것으로 확인됐다. 응용SW 기술수준 다음으로, 2016년부터 2021년 사이 응용SW 분야의 기술개발 단계별 기술수준 변화 추이는 다음과 같다. 먼저, 응용SW의 기초단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 유럽(93.0), 한국(90.8), 중국(90.6), 일본(89.9) 순으로 조사됐다. 변화 추이를 보면, 2016년부터 2021년까지 국가 간 응용SW 기초단계 기술수준 격차가 점차 축소되는 추세인 것으로 나타났다. 2016~2021년 사이 비교대상 국가 중에서 응용SW 기초단계 기술수준이 가장 크게 향상된 국가는 중국으로 확인됐다. 중국의 2021년 응용SW 기초단계 기술수준은 90.6으로, 2016년과 비교했을 때 17.1 만큼 향상됐다(2016년 73.5 → 2021년 90.6). 우리나라의 경우에도 응용SW 기초단계 분야에서 앞서 언급한 중국 못지않게 빠른 속도로 세계 최고기술 보유국인 미국을 추격하고 있는 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 응용SW 기초단계 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 78.1 수준이었으나, 매년 향상돼 2021년 90.8 수준으로 조사됐다(2016년 78.1 → 2021년 90.8). 유럽과 일본 또한 미국 대비 응용SW 기초단계 기술수준 격차를 미약하나마 지속적으로 축소해오고 있는 것으로 나타났다. 유럽의 응용SW 기초단계 기술수준은 2016년 87.4에서 2021년 93.0로 약 5.6 만큼 향상됐으며, 일본의 경우 2016년 84.3에서 2021년 89.9로 약 5.6 만큼 향상됐다. 둘째로, 응용SW의 응용단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그 다음으로 한국(94.2), 중국(93.1), 유럽(92.6), 일본(91.6) 순으로 조사됐다. 우리나라의 응용SW 응용단계 기술수준은 매년 크게 향상돼 왔으며, 주요 선진국을 추월해 2021년 비교대상 국가 중에서는 세계 최고기술 보유국인 미국 다음으로 높은 것으로 나타났다. 중국의 경우, 2016-2021년 사이 응용SW의 응용단계 기술수준이 가장 빠르게 발전한 국가인 것으로 조사됐다. 구체적으로, 중국의 응용SW 응용단계 기술수준은 2016년 75.0에서 2021년 93.1로 약 18.1 만큼 향상됐다. 유럽과 일본 또한 미약하나마 미국 대비 응용SW 응용단계 기술수준 격차를 지속적으로 축소해오고 있는 것으로 파악됐다. 유럽의 응용SW 응용단계 기술수준은 2016년 87.3에서 2021년 92.6으로 약 5.3 만큼 향상됐으며, 일본의 경우 2016년 84.3에서 2021년 91.6으로 약 7.3 만큼 향상됐다. 셋째로, 응용SW의 사업화단계 기술수준은 2021년 기준 미국(100)이 가장 높고, 그다음으로 한국(93.5), 유럽(93.2), 중국(93.1), 일본(91.4) 순으로 조사됐다. 특히 타 기술분야 및 타 기술개발단계와 비교했을 때, 응용SW 사업화단계가 세계 최고기술 보유국과 비교대상 국가 간 격차가 가장 적었다. 변화 추이를 보면, 우리나라의 응용SW 사업화단계 기술수준은 매년 크게 향상돼 온 것으로 나타났다. 2016년 우리나라의 응용SW 사업화단계 기술수준은 세계 최고기술 보유국 대비 78.0 수준이었으나, 2021년 93.5 수준까지 추격해 비교대상 국가 중에서 세계 최고기술 보유국인 미국 다음으로 높은 수준에 도달한 것으로 파악됐다. 2016-2021년 사이 비교대상 국가 중에서 응용SW 사업화단계 기술수준이 가장 크게 향상된 국가는 중국으로 확인됐다. 중국의 2021년 응용SW 사업화단계 기술수준은 93.1로, 2016년과 비교했을 때 18.9 만큼 향상됐다(2016년 74.2 → 2021년 93.1). 유럽과 일본의 미국 대비 응용SW 사업화단계 기술수준 격차 또한 미약한 정도로나마 지속적으로 축소돼 온 것으로 나타났다. 유럽의 응용SW 사업화단계 기술수준은 2016년 86.5에서 2021년 93.2로 약 6.7 만큼 향상됐으며, 일본의 경우 2016년 83.9에서 2021년 91.4로 약 7.5 만큼 향상됐다. 4. 맺음말 우리나라 및 주요 선진국 간 SW기술 경쟁이 점차 심화되고 있는 것으로 보인다. 지난 몇 년 사이(2016-2021년) SW기술 분야의 국가 간 격차는 지속적으로 축소돼 왔으며, 특히 세계 최고기술 보유국인 미국을 향한 우리나라와 중국의 추격속도가 두드러지게 빨랐던 것으로 나타났다. 결과적으로, 2021년 기준 우리나라 및 주요 선진국의 미국 대비 기술수준 차이는 타 기술분야(예: 클라우드, 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등)와 비교했을 때 상대적으로 적은 편에 속한다([표 9 참고]). 그러나 여전히 우리나라의 SW기술수준은 아직 세계 최고기술 보유국인 미국뿐 아니라 유럽과 중국 등에 비해 미흡한 상황이다. 더욱이 디지털 경제로의 패러다임 전환이 본격화됨에 따라 SW의 중요성이 한층 더 부각되는 가운데, 각국의 SW기술 개발 노력이 확대되면서 세계 최고기술 보유국을 따라잡기가 더욱 어려워졌을 뿐 아니라 오히려 향후 경쟁국에 추월당할 가능성도 있다. 이는 결국 디지털전환의 근간이 되는 SW기술 경쟁에 대응하는 국가 차원의 노력이 더욱 강화돼야 하며, 나아가 일관성·지속성 있는 중장기적 관점의 경쟁력 확보 전략 수립을 통해 이 같은 노력을 뒷받침할 필요가 있음을 시사한다. 기술이 고도화되는 만큼 국가 간 기술격차를 추격하기는 더 어려워지기 때문이다. 또한 앞서 살펴본 바와 같이, 우리나라는 현재 SW기술 개발단계 중 응용 및 사업화 단계에서 비교대상 국가 대비 우위를 보이고 있는 반면, 기초 단계에서는 다소 열위를 보이고 있다. 이러한 결과는 앞으로 우리나라가 SW기술 강국으로 도약하기 위해서는 전략적으로 SW분야의 기초연구 투자를 확대하고 관련 정책을 강화할 필요가 있음을 시사한다. 이를 통해 기초단계 성과를 제고하고, 그동안 누적해온 응용·사업화 단계 기술역량을 발휘해 기초연구 성과를 미래 핵심 원천기술로 발전시켜 글로벌 SW시장에서의 리더십을 확보해야 할 것이다.

  • 팬데믹 기간 소프트웨어 산업에 무슨 일이 있었는가? Ⅰ. 팬데믹 기간 소프트웨어 산업 현황 팬데믹으로 인해 각 산업은 성장성이 위축된 부분도 있지만 성장성이 가속된 부분도 있다. 그 중 소프트웨어 산업은 팬데믹 기간 비대면 업무, 비대면 교육 수요 증가로 성장세를 보인 산업 중 하나이다. 소프트웨어 산업과 타 산업의 성장성 추이를 비교하기 위해 팬데믹이 존재 하지 않았던 2019년을 기준으로 2020년 매출액 증가율을 확인한다. [그림 1]을 보면 전 산업의 평균 매출액 증가율은 –0.6%로 전 산업의 매출액은 전기 대비 소폭 감소하였지만 모든 산업의 성장성이 위축된 것은 아님을 알 수 있다. 구체적으로 예술, 스포츠 및 여가 관련 서비스업과 숙박 및 음식점업의 매출액 증가율은 각각 –40.8%, -18.9%로 팬데믹 기간 성장성이 위축된 반면 소프트웨어 산업과 전문,과학 및 기술 서비스업의 매출액 증가율은 각각 11.3%, 11.8%로 팬데믹 기간 소프트웨어 산업은 성장성이 가속된 것을 알 수 있다. [그림 1]의 한국은행 자료보다 더 최근의 추이를 분석하기 위해 소프트웨어정책연구소의 SW산업분석 DB를 활용하여 2008년부터 2021년까지 소프트웨어 기업의 분기별 매출 데이터를 확인한다. [그림 2]를 보면 국내 소프트웨어 산업의 매출 거래금액 그래프는 2008년부터 2021년까지 장기적으로 우상향하며 성장한 것과 팬데믹 기간에 해당하는 2020년, 2021년에도 매출 거래금액 규모는 꾸준히 증가한 것을 확인할 수 있다. 의 분기별 매출액 증가율을 보면 2021년 소프트웨어 산업은 성장성의 가속화 속도는 떨어졌지만 성장세는 유지하고 있음을 알 수 있다. 또한 2021년 4분기 소프트웨어 산업 매출 거래금액은 약 10조원으로 2008년부터 구축한 SPRi 산업분석 DB에서 분기 최대금액을 기록한 것으로 보아 팬데믹 기간 소프트웨어 산업은 유례없는 호황기를 보낸 것으로 추측한다. 이 기간 소프트웨어 산업의 창업도 증가했다. [표 2]을 보면 2019년 대비 제조업 창업 기업 수는 감소하는 반면 소프트웨어 창업 기업 수는 증가하는 것을 확인할 수 있다. 소프트웨어 산업은 제조업과 달리 재료, 부품, 장비와 같은 자본보다 소프트웨어 개발 인력과 같은 노동이 창업에서 중요한 요소로 작용하여 창업 접근성이 좋은 점, 4차산업혁명과 같은 소프트웨어에 긍정적인 사회적인 분위기의 영향을 받아 창업이 증가한 것으로 추측한다. [그림 3]은 국내 소프트웨어 기업과 타 기업 간 매출 거래 횟수를 의미한다. 매출 거래 빈도 그래프에서 거래 횟수는 팬데믹 기간을 포함하여 장기적으로 우상향하는 것과 2019년 거래 빈도가 급증한 것을 확인할 수 있다. 2019년 이후 거래 빈도는 큰 변화가 없으나, 이 기간동안 매출 거래금액은 2019년 이후에도 꾸준히 증가했다는 것은 거래 건당 금액 규모가 증가했음을 시사한다. Ⅱ. 국내 소프트웨어 시장 분석 지금까지 팬데믹 기간 소프트웨어 산업 전체를 분석했다면, 소프트웨어 시장을 구성하고 있는 세부 품목/서비스를 구분하여 구체적으로 어떤 소프트웨어 품목/서비스의 수요가 증가했는지 확인할 필요가 있다. 와 같이 소프트웨어 산업은 한국표준산업분류를 기준으로 패키지SW, IT서비스, 게임SW, 인터넷 정보서비스로 세분화할 수 있다. 각 소프트웨어 세분류 산업의 대표적인 비즈니스 모델로 패키지SW는 상용화된 SW 프로그램 판매(기업예시: SAP Korea), IT서비스는 기업 정보시스템 구축(기업예시: 삼성SDS), 게임SW는 모바일게임, PC게임, 콘솔게임 판매(기업예시: 넷마블), 인터넷 정보서비스는 인터넷을 통한 온라인 광고(기업예시: 네이버)가 있다. 비즈니스 모델에 따라 B2B 거래를 주로 하는 패키지SW와 IT서비스, B2C 거래를 주로 하는 게임SW와 인터넷 정보서비스와 같이 거래 유형을 기준으로 구분할 수 있다. 를 보면 팬데믹 기간 국내 소프트웨어 시장 규모는 패키지SW, IT서비스와 같은 B2B 시장의 성장뿐 아니라 게임SW와 같은 B2C 시장의 성장 또한 가속화된 것을 알 수 있다. [그림 4]는 SPRi 산업분석DB를 활용한 거래 유형별 소프트웨어 산업 매출 거래금액을 의미한다. B2B 산업인 패키지SW, IT서비스는 4분기에 거래액이 증가하고 1분기에 거래액이 감소하는 싸이클 산업의 추이를 보이는데, 이는 경기에 후행적인 B2B 산업의 특성상 연간 회계연도 마지막 분기에 대규모 IT서비스 구축 사업 등 대부분의 IT 프로젝트가 연말에 집중되는 현상을 반영한다. 소프트웨어 산업과 타 산업과의 연계성을 확인하기 위해 소프트웨어 산업이 어떤 산업에 가장 많은 매출을 발생시켰는지 확인한다. 소프트웨어 산업과 가장 많은 매출을 발생시킨 산업을 기준으로 주된 매출 거래는 ICT 산업 내 거래로 한정할 수 있었으며 은 소프트웨어 산업 세분류별 매출 거래금액이 가장 컸던 산업명을 연도별로 집계한 것을 의미한다. 패키지SW의 경우 협업 관계에 있는 IT서비스 산업간 거래에서 가장 많은 매출을 발생시켰으며 다음으로 시스템, 응용 소프트웨어 개발 및 공급업에 해당하는 패키지SW 산업 내 거래에서 많은 매출을 발생시켰다. IT서비스의 경우 제조업간 거래에서 가장 많은 매출을 발생시켰으며 다음으로 IT서비스 산업내 거래나 협업 관계에 있는 패키지SW 산업간 거래에서 많은 매출을 발생시켰다. IT서비스는 기업 전산망 또는 ERP 구축, 유지보수로 인해 제조업과의 연계성이 큰 것으로 추측한다. 게임SW의 경우 모바일 게임 소프트웨어 개발 및 공급업종에서 가장 많은 매출을 발생시켰으며 게임 개발업체-게임 퍼블리싱 업체 거래와 같은 게임SW산업 내 거래가 활발한 것을 알 수 있다. 인터넷 정보서비스의 경우 포털 및 기타 인터넷 정보매개 서비스업종과의 거래에서 가장 많은 매출을 발생시켰으며 소프트웨어 세분류에 따라 포털 및 기타 인터넷 정보매개 서비스업은 인터넷 정보서비스에 해당하므로 인터넷 정보서비스산업 내 거래가 활발한 것을 알 수 있다. 또한 인터넷 정보서비스-응용 소프트웨어 개발 및 공급업간 거래에서 많은 매출을 발생시키는 것은 배달앱 등 응용 소프트웨어 패키지와 인터넷 정보서비스 업종간 연계성이 큰 것을 의미한다. III. 시사점 팬데믹 기간 소프트웨어 산업이 다른 산업군에 비해 성장을 가속할 수 있었던 이유로 비대면 업무 및 비대면 교육에 활용할 수 있는 패키지SW 또는 IT서비스 수요 증가, 실내 활동 증가로 인한 게임SW 수요 증가 등을 꼽을 수 있다. 팬데믹 기간을 중심으로 소프트웨어 산업 동향을 분석한 결과 매출 거래금액과 매출 거래 빈도가 증가하는 등 전반적으로 산업의 성장세가 지속되었던 것을 확인할 수 있었다. 구체적으로 IT서비스의 경우 제조기업과의 B2B거래로, 패키지SW의 경우 IT서비스와의 B2B 거래로 성장하고 있다. B2B 거래인 IT서비스 기업과 제조기업간 연계성 강화와 IT서비스 기업과 패키지SW 기업간 협업 강화는 소프트웨어 산업의 성장을 견인할 것으로 기대한다. 팬데믹 이후에도 소프트웨어 산업의 성장을 가속화하기 위한 공공부문의 역할로 소프트웨어 품목/서비스를 세분화하여 매출 거래액과 같은 성장성 지표를 모니터링하고 세부 산업별 맞춤형 지원정책을 개발 및 관리하는 것이 중요하다. 예를 들어 SW산업진흥이라는 프로그램으로 편성되는 예산은 2019년 3,619억원, 2020년 4,637억원, 2021년 4,780억원, 2022년 5,184억원 열린재정, 사업별 예산 시계열(2019~2023년)으로 매년 소프트웨어에 대한 정책지원 규모는 늘고 있는데 해당 프로그램으로 편성되는 세부사업은 크게 SW인재 양성, SW기술 개발, SW산업기반 확충으로 세분화하여 모니터링할 수 있다. SW산업진흥 프로그램 이외에도 정부의 각 부처에서 집행하는 소프트웨어 관련 예산을 범주화하여 통합 관리하는 것과 공공부문에서 구매하는 SW품목/서비스 구매액을 산출 및 모니터링하는 연구를 진행할 필요가 있다.

  • 세계 소프트웨어 시장은 패키지 소프트웨어와 클라우드 서비스 중심으로 성장하고 있다. (후략)

  • 코로나19로 인해 전반적으로 수출이 위축된 상황에서도 확대되는 디지털 전환의 수요로 인해 소프트웨어 관련 제품과 서비스는 수출 유망 품목으로 전망되고 있다. (후략)

  • 본 연구의 목적은 초·중등학교 정보(SW·AI) 교육 정책과 관련한 다각적 분석을 통해 체계적이고 지속가능한 정책 수립을 위한 시사점을 도출하는 것에 있다.(후략)

    • 2021.12.13
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    공개SW 기반 조성을 통한 생태계 활성화 2021년 우리나라 소프트웨어 생태계의 최대 이슈는 소프트웨어 인력난이라고 할 수 있다. 작년부터 올해까지 이어지는 코로나19로 인해 ‘사회적 거리두기’가 우리 경제, 사회 전 분야로 확산되었다. 이러한 비대면 트랜드는 클라우드 컴퓨팅, 인공지능 등 IT 신기술에 대한 수용성을 높여 ‘디지털 전환’의 속도를 급격히 가속시켰다. 새로운 비즈니스의 기회는 소프트웨어 개발분야 뿐 아니라 기획/운영 등 다양한 분야에서, IT 전문기업뿐 아니라 일반기업에서도 디지털 신기술에 익숙한 소프트웨어 인력수요를 급격히 끌어 올렸다. 과거에도 소프트웨어 인력수요가 단기적으로 급등한 사례가 있었는데, 2009년 11월 우리나라에 아이폰이 처음 도입되었을 때이다. 소위 ‘아이폰 쇼크’로 삼성전자, LG전자 등 휴대폰 메이커들이 소프트웨어 개발인력을 마구잡이로 끌어 모았다. 앱 생태계도 새로 재편되고 빠르게 성장하며 소프트웨어 인력 수요를 끌어 올렸다. 일부 중소기업들의 경우 팀원들이 통째로 이직하여 사업부문 자체가 소멸되는 어려움을 겪기도 했다. 하지만 이때는 단기적이었고 대한민국만의 이슈였다. 현재 우리가 겪고 있는 소프트웨어 인력난은 세계적 현상이고 당분간 계속 이어질 것으로 보인다. 미국, 유럽 등 소프트웨어 선진국은 물론, 일본, 중국, 동남아 국가들도 마찬가지다. 국내 노동시장에서는 수요와 공급간 미스매치에 더하여, 선호도가 높은 기업들 사이에 ‘개발자 구하기’ 경쟁이 불붙었다. 이 불길은 상위 기업들 뿐아니라 소프트웨어 업계 전반에 걸쳐 지금도 확산되고 있다. 비즈니스 기회를 맞은 중소기업들이 연봉 테이블을 높여도 오려는 인력을 찾기 어렵고, 심지어는 핵심 인력이 이직하여 기존 비즈니스의 유지에도 어려움을 겪는 경우도 많다고 한다. 정부 당국에서는 2021년 6월에 ‘민관협력 기반의 소프트웨어 인재양성 대책’을 발표했다. 이전의 정부의 인력양성 대책들은 대게 정규대학 중심으로 이루어져 우선 양적으로 한계가 있었고, 질적으로도 ‘실전적’ 역량을 갖춘 인재 양성에는 미흡하다는 평가를 받아왔었는데, 이번 대책은 다양한 기업의 참여와 민관의 협업을 추구하고 있어 상당히 개선된 모습이다. 다만, 지금의 소프트웨어 인력부족 문제는 기술기반의 중소기업들에게는 생존의 위협을 느낄 정도로 다급한 상황이라 정부 지원을 더욱 가속할 필요가 있다. 단기간에 소프트웨어 인력공급을 늘리는 속도전도 필요하다. 그러기 위해서는 교육공간과 전문강사의 양적, 질적 한계를 가진 전통적인 오프라인 교육훈련 방식에만 머물러서는 안된다. 소프트웨어 교육플랫폼이나 MOOC 등 다양한 온라인 교육수단을 적극 활용해야 한다. 이노베이션 아카데미 같은 새로운 교육훈련 모델도 더 다양하게 발굴하고 확산시켜야 한다. 소프트웨어 역량은 실전적 역량이며 지식 습득으로만 얻어지는 것이 아니라는 측면에서 볼 때, 검증된 새로운 교육훈련 모델들은 앞으로 정규 교육과정에도 과감히 도입할 필요가 있다. 한편, 초중고에 최초로 소프트웨어 교육을 도입했던 2015년에 이어, 2022년은 새로운 교육과정이 결정되는 해이다. 정보교육학계에서는 4차 산업혁명 시대의 사회적 니즈를 충분히 반영할 수 있는 교육과정이 마련돼야 한다고 주장하고 있다. 교육 시수와 교사의 부족 등 현재 소프트웨어 교육과정의 문제를 보완하는 수준에 그칠 것이 아니라, 완전한 패러다임의 전환이 일어나야 한다는 것이다. 초중고 과정에서 제대로 된 소프트웨어 교육이 이루어지지 않으면 소프트웨어 인력난을 근본적으로 해결하기 어렵다. 이 문제를 정보교육학계에만 맡길 것이 아니라 우리 소프트웨어 산업계도 모두 관심을 가지고 한 목소리를 낼 필요가 있다.

    • 2021.12.13
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    4차 산업혁명이라는 디지털 대전환 시대가 되면서 소프트웨어(SW) 경쟁력 확보가 매우 중요한 목표가 되었다. 전통적인 SW 산업계 뿐 아니라 자동차, 기계, 화학 등 다양한 제조업과 서비스 업체들도 경쟁력 있는 SW 개발자 확보에 나서면서 개발자 구인난이 심각해지고 있는 상황이다. SW는 노동 집약적인 산업이다. 많은 SW 전문 인재를 양성해야만 하는 이유이다. 뿐만 아니라 SW 분야에서는 한 명의 슈퍼 개발자가 백 명의 일반 개발자보다 생산성이 높다고 한다. 세계적으로 경쟁력 있는 슈퍼 SW 전문 인력을 양성하는 것도 매우 중요하다. 즉, SW 인력 양성은 질적인 측면과 양적인 측면을 다 고려해서 추진해야 한다. 현재 국내 SW 인재양성의 가장 중요한 축은 대학이 담당하고 있다. 학사/석사/박사로 이어지는 대학의 정규 교육 체계를 통하여 전문 인력이 양성되고 있는데, 이를 체계적으로 지원하기 위한 프로그램이 SW중심대학 지원사업이다. 2015년에 시작된 이 사업은 지난 6년간 1단계 시행에서 많은 호평을 받고 2021년부터 2단계 사업을 시작하였다. 1단계에서 40개 대학을 선발하여 SW 관련 전공 교육을 양적/질적으로 발전시키는 목표를 충분히 달성하였고, 2단계 사업에서는 68개 대학으로 확대 지원할 계획이라고 한다. SW중심대학 지원 사업은 정부에서 세계적으로 4차산업혁명이라는 용어가 나오기 이전부터 SW 인재 양성의 중요성을 미리 파악하여 선제적으로 시행한 사업으로 매우 의미있는 성과를 보이고 있다고 하겠다. 다만 이 사업을 처음 시작할 때는 SW 인재 양성의 양적인 확대뿐만 아니라 우수한 인재 양성이라는 질적인 목표를 매우 중요하게 여기고 지원 대학을 선정했었는데, 최근에는 지방 대학 우대 정책 등 양적 확대에 정책의 무게를 두는 경향이 짙어지는 것 같아서 우려가 된다. SW 인재 양성은 세계적인 경쟁력을 갖는 슈퍼 개발자를 많이 배출하는 것이 매우 중요하다는 것을 다시 한번 강조한다. 인공지능(AI)의 중요성이 세계적인 화두가 되면서 AI 전문 인력 양성이 매우 중요한 이슈가 되고 있다. AI는 SW의 한 분야로써 모든 산업 분야에 적용되어 새로운 제품과 서비스를 가능하게 하는 매직처럼 인식되고 있다. 우수한 AI 인재양성을 위해서는 기본적으로 우수한 SW 인재양성 체계를 갖추는 것이 중요하다. 2019년부터 과기정통부에서 의욕적으로 추진하여 시행된 AI대학 원 지원사업이 2021년까지 총 10개 대학을 선발하여 지원하는 것으로 종료되어서 매우 안타깝게 생각한다. AI 분야의 전문 인력은 최소한 석사 이상의 충분한 연구 경력을 거쳐야만 기본적인 개발 역량을 갖추었다고 인정받을 수 있다. 즉, AI 분야는 석사 수준의 인력이 엔트리 수준의 개발자라고 볼 수 있다. 현재 10개의 국가지원 AI대학원에서 매년 50명씩 선발해서 교육시킨다고 가정해도, 몇 년 뒤에 최대 500명/년 정도의 AI 전문 인력이 배출되는 셈이다. 현재 산업계에서 필요로 하는 수준으로 본다면 AI대학원 지원사업을 대폭 확대해서 최소 1,000명/년 정도의 석사 이상의 전문가들이 배출되도록 해야 할 것이다. 그러기 위해서는 지금이라도 AI 대학원 지원사업을 추가로 확대해서 최소 15~20개 대학에서 체계적인 AI 석박사 교육을 시킬 수 있도록 지원을 확대하는 것이 바람직하다. 대학과 같은 정규교육 기관과는 달리 SW 인재양성에서 더 파격적인 성공작으로 알려진 형태의 양성 기관인 프랑스의 에꼴42와 같은 개방 SW 교육기관으로 대한민국에는 이노베이션아카데미가 설립되어 있다. 이노베이션아카데미는 학위과정이 아닌 순수한 소프트웨어 전문 인력 양성을 목표로 설립된 교육 기관으로 현재 2년째 교육을 진행하고 있는 상황이다. 아쉽게도 시작과 동시 에 코로나로 인한 대면 교육의 어려움으로 인하여 SW교육의 핵심 역량인 협업 능력을 키우는데 어려움을 겪고 있는데, 앞으로 다양한 온라인 협업 공간 기법들이 확대 보급되면서 SW 인재 양성의 목적 달성에는 문제가 없을 것으로 보인다. 앞으로 계속 주시해야 할 SW 인재 양성의 한 축을 담당할 것으로 기대된다. 어떤 분야든지 우수한 인재를 양성하기 위해서는 어려서부터 교육을 체계적으로 잘 시행하는 것이 중요하다. 특히 언어나 논리적인 사고력은 어릴 때부터 차근차근 반복적으로 학습을 해야 몸에 배고 익숙해진다. 소프트웨어의 가장 기본적인 역량은 컴퓨팅 사고력과 코딩이다. 컴퓨팅 사고력은 데이터의 개념과 데이터를 가지고 다양한 문제들을 처리하는 알고리즘의 개념과 원리를 포함한다. 이러한 컴퓨팅 사고력과 코딩 역시 어릴 때부터 배우는 것이 매우 중요하다. 대한민국의 교육 체계에서 이러한 소프트웨어의 기본적인 교육이 초중고등학교에서 제대로 이루어지지 못하고 있는 상황이다. 교육부는 지난 2015년 교육과정 개정에서 처음으로 초등학교에서 6년간 17시간, 중학교 3년간 34시간 정보교과 교육을 필수화하여 학생들이 컴퓨팅 사고력을 배울 수 있는 기회를 부여했고, 2018년부터 시행하기 시작하였다. 일단 학생들이 초중등 교육에서 컴퓨팅 사고력의 기초 개념을 접할 수 있는 기회를 준 것은 매우 중요한 개선이었지만, 단발성의 짧은 교육 시간으로 인하여 대부분의 학생들이 제대로 기억조차 하기 어려운 상황으로 보인다. 미래 사회를 살아가야 하는 어린 아이들 입장에서는 컴퓨터를 활용해서 문제를 해결하는 컴퓨팅 사고력을 읽기/쓰기나 산술과 같이 익숙한 수준으로 몸에 배도록 교육을 일정기간 지속적으로 시행해야만 한다. 특히 모든 학생들이 SW와 AI의 구구단이 되는 컴퓨팅 사고력을 어려서부터 익히도록 하는 것이 세계적인 경쟁력을 갖는 전문가 양성의 가장 중요한 초기 단계의 교육이라라는 점에서 매우 중요한 의미가 있다. 지금 교육부에서는 2022년 개정 교육과정을 준비하고 있다. 이번에 새로 개정되는 2022 개정 교육과정에서는 초등, 중등교육에서 모든 SW와 AI의 구구단에 해당하는 컴퓨팅 사고력을 모든 학생들이 공교육에서 충분히 배우고 익숙해질 수 있도록 정보 교과 교육을 확대하는 것이 매우 중요하다. SW와 AI 분야의 인재 양성은 초중고등학교와 대학으로 이어지는 정규 교육을 시대에 맞추어서 일관성 있도록 체계적으로 개혁하는 것이 매우 중요하다. 이러한 정규 교육뿐만 아니라, 매우 빠르게 발전하는 이 분야의 특성상 기존의 SW 전문가들의 재교육도 매우 중요한 이슈이다. 자체적인 재교육 프로그램을 진행하여 대처하는 기업들도 있지만, 그런 역량을 갖추지 못한 기업들은 거의 손을 놓고 있는 현실이다. SW와 AI 분야 전문가 재교육 지원책을 속히 마련하는 것이 시급하다. 현재 경쟁력 있는 SW와 AI 개발자를 구하는 것이 매우 어려운 상황이 되었고, 개발자들의 파격적인 연봉 인상은 더 이상 뉴스거리가 되지 않을 정도로 일상화되고 있다. 이미 우수한 SW 인력의 수요/공급 균형이 잘 맞지 않고 있는 상황으로 보인다. 디지털 대전환 시대에는 모든 기업이 소프트웨어 기업이 되어가기 때문에, 이러한 현상은 더욱 심화될 것으로 보인다. SW 인력 양성 정책은 장기적인 정책과 단기 정책을 잘 마련하여 일관성 있게 체계적으로 추진해야 한다. 대한민국 전 국민의 90% 이상이 SW/AI 기초역량이 없는 상태이다. 90% 이상의 국민들이 읽기/쓰기나 구구단을 매우 익숙하게 구사하듯이 데이터의 개념과 알고리즘의 기본 원리에 익숙해지도록 하는 것이 중요하다. 전 국민이 디지털 기본 역량을 갖추게 되면 세계에서 SW를 가장 잘 활용하는 국가가 될 것이다. 지금부터라도 장기적인 교육 정책을 잘 수립하여 모든 사람들이 디지털 세상에서 경쟁력을 갖출 수 있도록 과감한 교육 개혁을 해야 한다.

    • 2021.12.06
    • 7822
    • 행사명 : 소프트웨어 안전 국제 컨퍼런스 2021
    • 일시 : 2021년 12월 2일(목) 13:00~17:00
    • 장소 : 온라인 생중계
  • 코로나19 상황에서도 SW산업은 성장하고 있으며, 개발자 수요 역시 증가하고 있다. 기업들은 부족한 인력을 충원하기 위해서 임금인상 경쟁을 펼치고 있는데, 중소벤처기업들은 이러한 임금인상 경쟁에서 버틸 수 없게 되었다.(후략)

    • 2021.11.29
    • 6895
    • 행사명 : 소프트웨어 안전 국제 컨퍼런스 2021
    • 일시 : 2021년 12월 2일(목) 13:00~17:00
    • 장소 : 온라인 생중계
  • 디지털 경제의 부상은 디지털 분야에서 세계 각국의 치열한 경쟁을 불러오고 있으며, 이는 디지털 주권, 데이터 주권 등에 대한 논의와도 연결된다.

  • 4차 산업혁명의 영향으로 소프트웨어의 사용이 확대됨에 따라 소프트웨어 중요성이 강조되고 있다.(후략)

    • 2021.07.26
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    본 연구는 소프트웨어 산업의 근로환경과 주 52시간 근무제에 대한 실태를 조사하고 근로환경 개선을 위한 정책적 시사점을 도출하는 것이 주요 목적이다.

    • 2021.07.13
    • 7703

    지난 10년간 글로벌 경제에서 소프트웨어 분야가 차지하는 비중이 폭발적으로 성장했다. 일례로, 글로벌 시가총액 10위 내에 소프트웨어 기업은 2010년 2개에서 2021년 8개로 증가했으며, 딜로이트의 북미 지역 고성장 기업 500개 조사에서 소프트웨어 기업 비중은 ’95년 25%에서 ’19년 68%로 증가했다. 또한, 구글의 ’20년 말 분석에 따르면 코로나 이후 제조업에서의 데이터 분석, 디지털 생산성 도구, 클라우드 활용률이 42~46% 증가하는 등 각 산업에서 소프트웨어를활용한 디지털 전환의 속도가 급속도로 빨라지고 있다.

    • 2020.06.26
    • 12460

    2020년 6월, 코로나19 극복과 포스트코로나 시대를 위한 디지털 뉴딜 정책이 발표되었다.1 DNA(Data·Network·AI) 생태계 강화와 비대면 인프라 확대가 주요대상이며, 재정규모는 20년 3차 추경 5.1조 원을 포함하여 22년 까지 13.4조 원이다. 기존 공공SW 예산이(후략)

  • 제4차 산업혁명 시대에 소프트웨어가 디지털 전환을 구현하는 핵심동인으로 인식되고 있는 상황에서 소프트웨어 관련 통계에 대한 수요는 계속 증가하고 있다. 하지만 현재 이를 충족할만한 통계가 부족한 실정으로 보다 정확하고, 다양한 통계 생산 체계를 마련할 필요가 있다.(후략)

    • 2019.08.19
    • 11934

    최근 디지털 전환과 공유 경제의 확산, 워라밸(Work-Life Balance)을 선호하는 밀레니얼 세대들이 노동 시장에 가세하면서 프리랜서 규모는 더욱 커지고 있다.(후략)