제목 | [산업동향] 소프트웨어분야_2022년 SW산업 10대 이슈 및 전망 |
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분류 | 성장동력산업 | 판매자 | 김민성 | 조회수 | 47 | |
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용량 | 1.38MB | 필요한 K-데이터 | 3도토리 |
파일 이름 | 용량 | 잔여일 | 잔여횟수 | 상태 | 다운로드 |
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[산업동향] 소프트웨어분야_2022년 SW산업 10대 이슈 및 전망.pdf | 1.38MB | - | - | - | 다운로드 |
데이터날짜 : | 2022-05-25 |
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출처 : | 소프트웨어정책연구소 |
페이지 수 : | 45 |
< 목 차 >
제1장 연구 배경
제2장 2022 SW산업 10대 이슈 분석 방법
제1절 연구 방법
제2절 분석 결과
제3장 2022 SW산업 10대 이슈 전망 결과
제1절 2022년 SW산업 10대 이슈 선정 결과
제2절 이슈별 동향
제4장 결론 및 시사점
제1절 연구 방법 1. 연구 방향 소프트웨어 산업의 10대 이슈를 전망하는데 가장 중요한 고려사항은 이슈 후보를 어떤 방식으로 선정할 것인지에 관한 논의이다. 이슈 후보의 선정 결과는 자연스럽게 최종 이슈의 선정에 직접적인 영향을 끼치므로 후보 선정과정에서 불필요한 후보의 도출 및 전문가의 편향적인 의견이 과도하게 반영 될 시, 최종 결과 또한 궤를 함께 할 가능성이 농후하다. 그러므로 본 연구는 객관성과 균형감을 가지는 이슈 선정을 목표로 이를 달성할 수 있는 방안을 모색하였다. 연구 방향 연구는 크게 정보의 요약, 정보의 선별, 이슈의 발굴로 구분하여 세부 추진방향을 정했다. 먼저 국내외 IT분야 언론기사 중 미래전망 관련 기사를 추출 후 빅데이터 분석에 기반 해 잠재적 이슈 후보를 도출하는 정보의 요약 과정을 수행하였다. 다음으로는 온라인 설문조사를 진행하여 이슈별 순위를 측정함으로써 이슈를 선별하는 과정을 거쳤으며, 마지막으로 소프트웨어 분야 전문가의 의견수렴을 통해 최종적인 이슈 10개를 선정하고 각각의 이슈에 관한 동향 및 선정 경위를 해석하는 분석 절차를 수행하였다. 즉, 연구 결과 도출을 위해 빅데이터 분석→온라인 설문조사→전문가 자문의 각기 다른 방법론을 순차적으로 활용하였다.2. 연구 모델 연구 수행을 위한 절차는 와 같다. 먼저 국내외 언론 기사에 기반한 이슈 후보 도출을 위하여 언론데이터 수집, 계층적 LDA모델 적용, SW관련 이슈 취합의 과정을 거쳤다. 특히 계층적 LDA모델의 경우 기존 SW산업 10대이슈 전망 연구에서 활용하지 않은 시도로서, 주제 식별을 상위 주제와 하위 주제로 구분해주는 특성을 가진 알고리즘이다. 이를 통해 과도하게 추상적인 이슈(ex: 인공지능, 디지털 전환, 클라우드 등)를 지양하고 해당 이슈 내부의 변화하는 트랜드를 감지하고자 노력하였다. 이어서 2022년 SW산업이 주목할 주요 이슈 응답 순위 선별을 위해 SW분야 종사자 1,000 명을 대상으로 한 온라인 설문조사를 진행하였다. 설문조사의 문항 설계 과정에서 정확도를 기하고자 완전순위절차(full-ranking-procedure)를 도입하였으며, 응답자의 편향성을 견제하고자 특정 업종 및 경력 구간 유효표본이 약 30% 수준을 넘지 않도록 관리하였다. 올해의 경우 이슈 후보의 절대적인 수가 작았는데(2020년:19개→2022년:12개), 이는 SW융합을 기반으로 한 타산업의 혁신 사례를 SW산업 이슈로 선별하는데 있어 검토 문턱의 벽을 높인 결과다. 마지막으로 2022 SW산업의 10대 이슈 도출을 위하여 외부 전문가 의견 및 내부 의견을 취합하였고, 각 이슈별 국내 동향과 전망을 파악하였다. 3. 빅데이터 분석 언론 기사 다수를 분석하는 경우 일반적으로 단 건의 기사 내용을 파악하는 것 보다는 출현 키워드들을 종합해 빈도를 분석하는 형태가 전형적이다. 본 연구의 빅데이터 분석 목적은 다수 언론기사를 요약해 10대 이슈 후보군을 도출하는 것으로써 단순히 키워드 출현 빈도를 확인하는 수준에서 해석하기엔 한계가 있다. 구체적으로는 분석의 대상이 되는 언론 기사를 주제(Topic) 별로 분류하고, 분류한 기사를 요약해 이슈 후보를 추출하는 과정이 필요하다. 이를 위해 언론 기사의 유사 주제별 분류는 토픽 모델링(Topic Modeling) 기법을 활용하였으며, 분류 된 언론 기사 중 대표적인 이슈를 추출하는데 있어서는 대표적 유사도 측정 메트릭 2종을 혼용하였다. 해당 언론기사 분석의 개요는 아래와 같다.
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