| 초록 |
4. 연구 내용 및 결과 □ 이론적 배경 및 선행연구 분석 ○ 이론적 배경 경제적 효과 산출을 위한 예측 모형에 대해 검토하였고 지능정보기술은 최근에 본격적인 태동기를 맞은 초기시장에 해당하며 초기 값 측정이 어느 정도 가능하고 구체적 활용사례가 존재하며 성장의 속도 및 기술 확산점을 일정부분 가늠할 수 있으므로 모수산정 모형과 성장 및 확산모형을 조합하여 활용하기로 함. 혁신기술 확산모형으로 곰퍼츠, 로지스틱, 바스 모형을 검토하였으며 그 특징에 대해 파악. 산업별 특성에 맞는 모형을 선택하기 위해 전문가 검토를 수행함 ○ 혁신기술 확산 연구사례 검토 해외사례로는 선행연구에서 활용된 맥킨지 연구소(MGI)의 인공지능 기술의 적용률(Adoption) 모델, 엑센츄어의 인공지능에 의한 GVA 경제효과 모델, 가트너의 하이프사이클(Hype Cycle)을 검토 하였으며, 국내사례로는 정보통신정책연구원(KISDI) 의 '30년 시점의 경제효과를 이용한 '22년 시점 경제효과 도출연구와 한국전자통신연구원(ETRI)의'22년 경제효과 산출결과를 검토함 □ 지능정보화 경제효과 분석 ○ 지능정보화의 범위와 특성 지능정보화의 범위와 특성을 정의하여 유스케이스 도출 시 기준으로 정립 자동화(Automation), 어시스트(Assistance), 증강(Augmentation)을 유형으로 하고 특성을 파악 ○ 심층연구의 경제효과 산출방법 산출방법은 기본적으로 선행연구의 상향식 모수산정법을 이용하여 선행연구와의 연속성을 유지하였음. 경제효과는 새로 산출된 각 유스케이스 별 기대효과를 기준으로 적용 가능한 경제규모를 산정하고 이에 영향률과 적용률을 곱하여 산출하였고, 이때 적용률은 성장확산 모형의 가정을 기반으로 시계열적 차이를 반영함 (분석구간의 결정) 맥킨지 분석구간을 참조하여 본 연구도 2016년을 시작시점으로 하고 2095년을 종료시점으로 하는 분석구간을 적용 (산업별 경제효과 함수 선택) 산업별 특성을 고려한 전문가 의견 반영하여 곰퍼츠, 로지스틱, 바스 모형 중 선택 (시작값 및 포화구간 결정) '16년 세계 인공지능 시장 규모는 총50.25억불, 국내 IT시장은 전 세계 IT시장 대비 1.2% 수준이며, 산업연관분석의 경제파급효과는 2.5배(생산유발 1.8, 부가가치 0.7)이므로 약 1,688억 '16년 초기 시장 가정하였으며 유스케이스 별 적용률 초기값이 '30년~'95년 내 균등 분할된 4개 포화점으로 수렴된다고 전제하고 3개의 성장모델에 대해 '30년 포화점이 되는 Base 모델과 추가로 확산속도에 따라 3종의 Branch 모델 (Short, Mid, Long)을 추가하여 총 12가지 형태의 차등적 성장곡선을 설정(포화시점별 브랜치 시나리오 적용) 시점 별 경제효과의 산출은 경제효과 산출식 중 경제규모와 영향률을 고정하고 최대/최소 시나리오 별 예상 확산속도에 따라 적합한 모형을 선택하고 차등적 적용률을 각 연도별로 반영하여 산출 □ 국내 경제효과 분석 연구 ○ 산업분야 선정 및 우선순위 분석 선행연구 9대 분야를 15대 분야로 확대 GDP와 인공지능의 영향도를 고려한 aGDP를 산출하고 IPA 분석을 수행한 결과, 적극적 투자가 필요한 산업은 의료, 금융, 교통, 가사, 교육으로 분석됨. ○ 유스케이스 도출 및 시나리오 명세화 15대 산업별 50개 영역에서 지능정보기술 유스케이스 130개를 도출하였으며 각 유스케이스별 활용 시나리오, 유사사례, 기술적 잠재력 및 확산 가능성을 명세화 함 (본 연구보고서 제4장) ○ 매개변수의 도출 (통계조사) 맥킨지 선행연구 매개변수 외, 59개 국내 기관·협회 등 국가·산업통계를 조사하여, 약 600여개의 매개변수 후보 도출 (변환상수계산) 영역별 시장규모, 비용 규모 등을 '30년 기준으로 변환하기 위하여 가용한 최근 통계를 이용하여 CAGR(%)(연평균 성장률)을 계산하여 이를 변환상수로 산출 (변수추출 및 산업별 변수등록) 변환상수 등을 반영하여 경제 함수식에서 추가적 가공없이 '30년 경제효과식에 사용할 수 있는 변수를 만드는 변수추출 작업 및 산업별 변수 할당 수행 (약 330개) (유스케이스별 매개변수 활용) 유스케이스 별 해당 기대효과를 예상하고 이를 경제함수식으로 표현한 후에 해당산업에 할당 되어있는 통계값을 활용하여 경제효과를 산출 ○ 심층연구 경제효과 산출결과 '30년 기준 산업 및 사회 각 분야에서 지능정보기술 활용으로 인해 국내에 최대 약 570조원의 경제적 효과가 창출 될 것으로 전망 심층연구에서는 의료(20%), 제조(18%), 금융(13%), 유통(12%), 교통(10%), 순으로 높은 비중을 보임'30년 기준 주요 경제효과 산출영역, 주요 매개변수, 경제효과 금액은 아래 표와 같음 □ 지능정보화 정책방향 연구 ○ 주요국가 인공지능 주요정책 전 세계적으로 인공지능(AI) 기술경쟁력을 확보하고 다양한 분야로 적용하기 위해 주요정책을 쏟아내고 있다. 미국의 Brain Initiative, 중국의 인터넷 플러스 전략, EU의 Human Brain Project, 일본의 로봇 신전략 등이 있음 ○ 국내 인공지능 주요정책 로봇, 자율주행자동차, 빅데이터, 사물인터넷으로 나타나 정부를 중심으로 주요 인공지능 핵심 기술 개발 중 (로봇) 2000년대 부터 개인 및 전문 서비스 로봇이 개발되기 시작해 로봇 R D에 대한 정부지원이 본격적으로 이루어지고 있다. (자율주행자동차)는 2015년 국토부 주관의'자율주행자동차 상용화 지원방안'을 마련함으로써 규제개선 및 제도정비, 자율주행 기술개발 지원 그리고 자율주행 지원 인프라 확충으로 상용화 시기(2020년)를 단축하는 것이 목표 (빅데이터) 2013년 행정안전부(前 행정자치부) 주관(관계부처 합동) 으로 스마트폰 등의 활성화로 대규모데이터 관리 및 창의적인 활용을 통한 국가의 미래 경쟁력을 강화하기 위해 '빅데이터 마스터 플랜'을 마련해 '사회안전', '국민복지', '국가경제', '국가인프라','산업지원', '과학기술' 등 6가지 분야 16개 프로젝트가 제시된 세부과제를 진행 중 (사물인터넷) `14년 과학기술정보통신부 주관(관계부처 합동)으로 '초연결 디지털 혁명의 선도국가 실현'비전하의'사물인터넷 기본계획'을 발표해 이에 대한 추진전략으로는 관계부처, 지자체 등과 범부처 민간협력 추진, 개방형 플랫폼 활용을 통한 국민 개인의 잠재력 극대화 환경 제공이 있음 ○ 지능정보화 시대, 신경제를 위한 정책적 시사점 (지능정보화 정책 기본방향) 본 연구에서 수행한 유스케이스 심층연구과 경제효과 산출 결과를 이용하여 세 가지 측면(경제효과성, 기술적요소, 사회적요소)에 대해 분석 (지능정보화를 통한 우선순위 과제) 종합순위를 산출한 결과 제조가 82점으로 1위를 기록하였고 금융이 73점으로 2위를, 유통(72점), 의료(71점), 교통(58점) 순으로 나타남 상위 5대 산업에 대해 기 수립된 '지능정보사회 중장기 종합대책'의 12대 전략과제와 연관하여 분석하여 전략과제를 도출 ( 출처: 요약문 27p ) |
