보고서 정보
주관연구기관 |
지능정보산업협회 Artificial Intelligence Industry Association |
연구책임자 |
신지웅
|
참여연구자 |
안성일
,
조만금
,
김태우
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보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 |
한국어
|
발행년월 | 2020-02 |
과제시작연도 |
2019 |
주관부처 |
과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 |
TRKO202000029487 |
과제고유번호 |
1711094185 |
사업명 |
ICT진흥및혁신기반조성(R&D) |
DB 구축일자 |
2020-10-10
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초록
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4. 연구 내용 및 결과
[전문기업 육성 부문]
미국, 중국, 우리나라 3개국의 AI 산업 육성 정책 및 관련 기업 지원 정책을 살펴보면 지원철학에 있어 미국과 중국이 상반되는 경향을 보인다. 미국은 혁신 주체를 민간으로 삼고 있지만, 중국은 정부가 혁신을 주도하고 있는 모습이다. 대체로 우리나라는 미국의 AI 정책 철학을 견지하고 있으나, 산업 클러스터 조성 등 세부사업 속성에서는 중국과의 유사성을 발견할 수 있으며 장기적으로는 인력양성에 비중을 두고 있다.
AI 전문기업 현황 분석 결과를 살펴보면 우리나라
4. 연구 내용 및 결과
[전문기업 육성 부문]
미국, 중국, 우리나라 3개국의 AI 산업 육성 정책 및 관련 기업 지원 정책을 살펴보면 지원철학에 있어 미국과 중국이 상반되는 경향을 보인다. 미국은 혁신 주체를 민간으로 삼고 있지만, 중국은 정부가 혁신을 주도하고 있는 모습이다. 대체로 우리나라는 미국의 AI 정책 철학을 견지하고 있으나, 산업 클러스터 조성 등 세부사업 속성에서는 중국과의 유사성을 발견할 수 있으며 장기적으로는 인력양성에 비중을 두고 있다.
AI 전문기업 현황 분석 결과를 살펴보면 우리나라 인공지능 전문기업은 2017년부터 대규모 VC 투자를 끌어낸 것으로 파악된다. 그러나 2018년 기준 인공지능 전문기업의 37.1%가 매출이 발생하지 않았거나, 10억 원 미만의 매출을 기록한 것으로 나타나 아직은 본격적인 사업화 단계에 이르지는 못한 것으로 판단된다. 우리나라 인공지능 전문기업의 시장진입 현황을 살펴보면 범용적으로 활용될 수 있는 기업(36.0%) 분야 외에 산업 특화로는 의료 (26.0%), 금융(8.0%) 분야 관련 서비스를 제공하는 기업이 많았는데 의료 및 금융 분야의 경우 규제와 함께 업계 특유의 보수성으로 인해 인공지능 수용이 빠르지 않은 모습이다.
우리나라 인공지능 기업의 투자 유치 현황을 살펴보면 규모와 대상에 있어 미국, 중국 등 주요 선도국과 차이를 보인다. 우리나라 인공지능 전문기업의 투자 유치 금액은 2018년 기준 1천 449억 원 규모로 파악되는데 연간 5조 원 이상을 AI 스타트업에 투자하는 미국과 큰 격차가 있다. 중국의 경우 소수의 인공지능 선도기업이 투자를 독식하는 경향이 나타난다. China Money Network에 따르면 중국 AI Top 50의 기업 중 6.12%가 누적 투자 유치액 1조원 을 초과한 것으로 알려졌다. 그에 반해 우리나라의 인공지능 전문기업의 경우 1천억 원 이상의 투자를 일으킨 기업조차 전무한 상황이다.
현황 분석 결과를 종합했을 때 인공지능에서도 미국, 중국의 G2 체제가 굳건하고, 우리나라 인공지능 기업의 투자 유치 실적이 미진한 상황에서 우리나라 인공지능 기업이 단기간 내 글로벌 경쟁력을 확보하는 것은 어려운 것이 사실이다. 그러나 정부에서 범부처 합동으로 「인공지능 국가전략」을 발표하고, 민간에서도 인공지능의 중요성을 인식하고 「AI퍼스트 전략」을 적극적으로 추진하고 있는 만큼 실행 관점에서 이를 지지할 수 있는 인공지능 전문기업 육성방안을 제언하고자 한다.
[인적 인프라 조성 부문]
주요국의 인력 정책 방향성을 분석한 결과 미래 국가 경쟁력으로 인공지능 인재의 중요성을 인식하고 있으며, 인공지능 교육 및 인력 공급 체계에 대한 투자를 공격적으로 확대하고 있다. 공통적으로는 인공지능 교육 저변 확대와 함께 목표 수준을 명확하게 하여 초급 수준부터 최고급 인력까지의 다양한 인력을 양성하여 배출하는 것으로 목표로 삼고 있는데 최고급 인력의 경우 단기간 내 교육만으로 양성하는 것은 어려우므로 교육보다는 확보 전략이 우선되고 있다. 이와 함께 현업에서의 프로젝트 기반 학습을 강조하고 있어 교육에서도 기업의 역할이 중요해지고 있다.
에꼴42, 미션U, 미네르바 스쿨 등 혁신적 교육 사례로 평가 받고 있는 기관의 교육 체계상 특징을 살펴보면, ICT 기술을 기반으로 교사, 교육내용, 학생 등 교육의 요소에 큰 변화를 가져오고 있다. 교사의 경우 지식 전달자가 아닌 다양한 문제를 제시하고 문제 해결을 돕는 조력자로서 그 역할이 변화하였는데 이에 따라, 학습자의 역할 또한 수동적에서 능동적으로 변화하고 있는 모습이다. 전통적 교육은 교사가 지식(교육 컨텐츠)을 학생에게 전달하는 행위에 집중되어 있다면, 혁신적인 교육은 창의적인 문제 해결력 등 종합적, 복합적 역량 향상에 집중한다고 할 수 있다.
기업마다 인재상 및 인재에게 요구하는 역량은 일부 차이가 있으나, 창의력, 커뮤니케이션 역량, 문제해결 역량, 논문 작성 등을 공통된 역량으로 응답하였다. 이러한 역량 set 외에는 자기 주도적으로 학습하는 성향을 갖춘 인력을 선호하는 것으로 나타났다.
인공지능 인재상에 부합하는 인력 양성과 원활한 인력 수급 체계를 조성하기 위해서는 산업계의 요구사항에 부합하는 중장기적인 관점의 Specialist 양성을 위한 교육이 필요하다. 또한, 인공지능이 적용되는 산업분야에 이해가 높은 AI+X형 인재 양성을 위한 다양한 노력이 요구된다.
(출처 : 요약문 12p)
Abstract
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4. Research Results
First, the AI market is in a solid G2 system between the US and China, and Korea's artificial intelligence firms are not doing enough to attract investment. Therefore, it is difficult for Korean AI companies to secure global competitiveness in the short term. In order to overc
4. Research Results
First, the AI market is in a solid G2 system between the US and China, and Korea's artificial intelligence firms are not doing enough to attract investment. Therefore, it is difficult for Korean AI companies to secure global competitiveness in the short term. In order to overcome this situation, the government jointly announced 「the National Strategy on Artificial Intelligence」, and as the private sector recognizes the importance of artificial intelligence and actively promotes the 「AI First Strategy」, this study is suggested practicable ways to foster an artificial intelligence company.
In addition, artificial intelligence companies responded with common capabilities such as creativity, communication skills, problem-solving skills, and thesis writing as capabilities required by them. Besides these competence factors, it has been shown that they prefer people who can learn on their own initiative. In order to foster human resources that are compatible with artificial intelligence talent and a smooth supply and demand system, mid-to long-term training for specialists that meets the requirements of the industry is needed.
Also, a variety of efforts are required to cultivate “AI + X-type” human resources with high understanding in industrial fields where artificial intelligence is applied.
(출처 : SUMMARY 16p)
목차 Contents
- 표지 ... 1
- 제 출 문 ... 3
- 목차 ... 5
- 표목차 ... 7
- 그림목차 ... 9
- 요 약 문 ... 11
- SUMMARY ... 15
- CONTENTS ... 17
- 제1장 연구 개요 ... 19
- 제 1 절 연구 배경 및 목적 ... 19
- 1. 연구 배경 ... 19
- 2. 연구의 목적 및 내용 ... 21
- 제 2 절 연구 추진 체계 및 방법 ... 22
- 1. 연구 추진 체계 ... 22
- 2. 연구 추진 방법 ... 23
- 제2장 우리나라 AI 전문기업 현황 분석 및 육성방안 ... 25
- 제 1 절 AI 산업 정책 현황 ... 25
- 1. 국외 정책 현황 ... 25
- 2. 국내 정책 현황 ... 38
- 제 2 절 AI 전문기업 선정 및 현황 분석 ... 43
- 1. 인공지능 전문기업 선정 ... 43
- 2. 인공지능 전문기업 현황 분석 ... 57
- 제 3 절 AI 전문기업 육성방안 ... 163
- 1. 소결 및 시사점 ... 163
- 2. 전문기업 육성 제언 ... 165
- 3. 연구 제한 사항 및 과제 ... 168
- 제3장 우리나라 AI 인력 현황 분석 및 인프라 조성 방안 ... 169
- 제 1 절 AI 인력 정책 및 교육 혁신 기관 사례 분석 ... 169
- 1. 인력양성 정책 분석 ... 169
- 2. 교육 기관 사례 분석 ... 188
- 제 2 절 AI 인력 인프라 조성 방안 ... 215
- 1. AI 인력 수급 분석 ... 215
- 2. 산업계에서 요구하는 인재상 ... 218
- 3 AI 인력 인프라 조성 방안 ... 222
- 참 고 문 헌 ... 225
- 끝페이지 ... 227
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