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연구보고서

당해 연도의 연구 방향 및 중점 연구목표를 달성하기 위해서 수행하는 연구원의 대표 보고서

표지
기업의 인공지능 활용과 생산성 연구 원문 미리보기원문 다운로드 2021.10.10

# 인공지능 # 생산성 # 기술활용 역량 # 생산성 격차
머리말

요약

제1장 서론

1. 연구의 필요성
(1) 신기술과 경제 성장
(2) 인공지능 기술의 활용
(3) 인공지능 기술과 기업 성과 선행연구
2. 연구 목적과 구성

제2장 제조업 인공지능 활용 현황 및 사례분석

1. 인공지능 활용 현황
(1) 전 산업 현황
(2) 제조업 현황
2. 제조업 인공지능 활용 사례
(1) 인공지능 활용 기술: 공정 지능화
(2) 인공지능 활용 기술: 디지털 트윈
(3) 인공지능 활용 사례: 국내 기업
(4) 인공지능 활용 사례: 해외 기업
3. 소결

제3장 기업의 인공지능 활용과 생산성 실증분석

1. 분석 자료와 주요 변수
2. 실증분석
(1) 제조업 인공지능 활용 기업의 특성
(2) 제조업 인공지능 기술 활용과 기업 생산성
(3) 인공지능 활용 성과 기업 내 사업체 간 생산성 격차 변화
3. 소결

제4장 제조업 인공지능 활용의 경제적 영향 실태분석

1. 조사 개요
2. 조사 결과
(1) 인공지능 활용 동기 및 현황
(2) 인공지능 활용의 경제적 기대 효과와 실제
(3) 인공지능 활용 애로 및 정책 지원
3. 소결

제5장 국내 인공지능 정책 현황
1. 부문별 인공지능 정책 현황
(1) 인공지능 기술 정책
(2) 인공지능 인력 정책
(3) 인프라 지원 및 기존 제도 정비
(4) 산업 내 인공지능 활용 촉진 정책
2. 제조업 내 인공지능 활용 촉진 정책 현황: 사업 단위 예시
(1) 스마트공장
(2) 인공지능 융합 선도 프로젝트
(3) 산업 디지털 전환 6대 선도 R&D 사업
3. 소결

제6장 결론

1. 주요 연구 결과
(1) 현황분석 결과
(2) 사례분석 결과
(3) 실증분석 결과
(4) 설문조사 결과
(5) 정책조사 결과
2. 시사점
(1) 인공지능과 생산성 실증분석의 학술적 기여
(2) 정책 시사점

참고문헌

부록

Abstract


   최근 국내 산업의 성장 둔화 우려 속에 새로운 경제 성장의 동인으로 4차 산업혁명 기술에 대한 기대가 높아지고 있다. 이에 따라 관련된 신기술을 기반으로 산업 디지털화와 생산성 증대 가능성이 논의되고 있으며, 다양한 관련 정책을 마련하려는 노력이 강구되고 있다. 그러나 최신 기술 활용이 가져오는 경제적 성과가 기대에 비해 미흡하다는 연구들이 등장하면서, 기대 성과의 과대 추산, 활용과 성과 실현 간 시차, 초기 신기술 수준의 한계 등이 다양한 원인으로 거론되고 있다. 언급된 각 원인에 따라 경제 주체가 신기술 활용을 통해 얻을 수 있는 성과와 파급효과 또한 달라질 수 있어, 신기술 활용으로 인한 경제 성과에 대한 심층적 이해가 긴요한 시점이다. 이러한 배경에서 본 연구는 여러 신기술 중 인공지능 활용의 생산성 효과를 종합적으로 분석할 목적으로, 현황 및 사례분석, 실증분석, 실태조사, 그리고 관련 정책 리뷰를 수행하였다.

   먼저, 본문의 제2장 1절에서는 국내 제조업의 인공지능 활용 현황을 산업 및 기업 특성에 따라 분석 제시하였다. 국내 기업의 인공지능 활용은 점점 확산 추세를 보이고 있으나, 아직은 초기 도입 단계의 낮은 활용률을 보이고 있다. 이는 인공지능 도입이 기업 성과에 긍정적일 경우, 국내 제조업에서 해당 기술 활용 촉진과 확산이 필요함을 시사한다. 또한 기업 업력 또는 규모에 따라 활용률에 차이를 보이는 등 기업에 따라 이질적 도입 현상이 관찰되는데, 이러한 결과는 인공지능 확산 정책 마련 시 기업 특성에 대한 고려가 필요함을 시사한다. 

   한편 실질적인 인공지능 기술의 활용이 최근 본격적으로 시작되었고, 본 연구에서 주로 사용한 단기 시계열 자료의 한계로 인해 기업이 활용하는 구체적 기술의 종류, 적용 방식과 목적, 관련 성과 등 기술 활용 요인을 파악하는 데 어려움이 있다. 따라서 제2장 2절에서는 인공지능을 활용 중인 기업의 사례분석으로 현황분석의 한계점을 보완하고자 하였다. 그 결과, 개별 기업의 인공지능 활용 목적에 따른 구체적 기술 선택과 적용 부문, 이를 통한 성과 달성 메커니즘을 파악할 수 있었다. 이는 인공지능의 경제적 영향에 관한 최근 선행연구가 일관된 결과를 보이지 못하는 상황에서, 국내 제조업 기업의 인공지능 활용의 생산성 증대 효과를 위한 메커니즘을 제공한다. 

   제3장에서는 2장의 사례분석에서 파악한 인공지능의 경제적 성과 가능성과 메커니즘을 국내 제조업 실증분석을 통해 검증하였다. 분석 결과, 국내 제조업에서 인공지능 활용과 생산성의 관계가 통계적으로 유의미하지는 않았으나, 추가분석에서 복수사업체 보유 기업과 같이 기업 특성에 따라 생산성 증대 효과가 관찰됨을 확인하였다. 실증분석 결과는 기술 도입 초기 단계에서 인공지능 활용 효과가 미진할 수 있으므로 정책 지원을 통한 촉진책 마련이 필요하며, 일괄적인 인공지능 활용 촉진보다는 복수사업체와 같은 기업 특성을 고려한 정책 접근으로 생산성 효과를 달성할 수 있음을 시사한다. 

보도 자료

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공공누리

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주관 : 산업연구원

연구진 소개

  • 학력
    • Osaka Prefecture University (Ph.D)
    경력
    • 2021.06 - 현 재 제22대 산업연구원 원장
    • 2017.10 - 2019.05 대통령비서실 중소기업비서관/중소벤처비서관 비서실 중소기업비서실 중소기업비서실 중소기업비서실 중소기업비서실 중소기업비서실 중소기업비서실 중소기업비서실 중소기업
    • 2015.04 - 2017.10 한국중소기업학회 부회장
    • 2015.03 - 2017.02 한국산업조직학회 감사
    • 2009.03 - 2017.10 한국동북아경제학회 이사
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요약 보기

월간 KIET 산업경제 코로나19 발생 이후 제조업 고용 변화: 중간 점검

코로나19 발생 이후 대부분의 고용 관심사가 항공 및 여행서비스, 음식·숙박 서비스 등 주로 서비스 업종에 집중된 상황에서 본 연구는 최근 그 중요성이 강조되고 있는 제조업의 고용변화를 살펴보았다. 분석에 따르면, 코로나19 이후 제조업 고용은 비교적 큰 충격 없이 빠르게 회복하는 모습을 보이고 있다. 제조업 고용은 서비스업에 비해 큰 충격 없이 유지되고 있고, 코로나19 직후 2020년 상반기에 약간 하락하였지만 하반기부터 회복 추세를 보이고 있으며, OECD 주요국의 제조업과 비교하여도 일본과 함께 고용 충격이 비교적 작게 나타나고 있다. 그러나 전반적으로 양호한 고용 성적에도 불구하고 제조업 내 특성 별로는 차이가 나타나는 것으로 보인다. 종사상 지위 별로 보면, 임시·일용직, 고용원이 있는 자영업자에서 고용 충격이 상대적으로 크게 나타났고, 상용직과 고용원이 없는 자영업자는 큰 충격이 없는 것으로 나타났다. 제조업 규모별로는 300인 이상의 경우 코로나 발생 초기 약간의 충격 이후 고용이 빠르게 반등하면서 코로나 이전보다 고용이 더 증가한 반면, 이보다 작은 규모의 제조업체들의 경우 고용 회복이 더디게 나타나고 있다. 고용의 중장기, 단기 추세선을 비교한 결과 제조업 업종에 따른 차이를 보였다. 코로나 발생 이전 3년간의 추세선을 2020년 1월부터 연장한 선과, 2020년 1월부터의 실제 자료를 이용한 단기 추세선을 비교한 결과, 의약품은 코로나19 발생 이전부터 시작하여 코로나19 발생 이후에도 견조한 증가세를 유지하고 있으며, 전자부품·컴퓨터, 기타운송장비, 가구는 코로나19 이후 오히려 고용 추세가 개선되었다. 그러나 다수 업종은 코로나 발생 이후 고용이 하락하였는데, 특히, 비금속광물, 1차금속, 금속가공 분야나 인쇄·기록매체 업종에서 하락이 상대적으로 크게 나타났다.

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