-목차-

1. 연구배경 및 목적

2. 연구범위

3. 경제적 유발효과 분석

4. 기술·산업·​사회적 파급효과 분석방안

5. 우수사례

6. 연구의의 및 향후 추진계획

-요약-

정부 대규모 투자에 대한 다각적 분석 방법론을 정립하고 과학적 분석에 기반한 파급효과를 도출하여 국가사회 미래전략 수립의 기초를 제공 | 코로나 팬데믹으로 인한 글로벌 경제위기 극복을 위해 투자된 정부의 대규모 사업에 대해 직간접적 19 파급효과를 분석 - 정부는 대규모 투자를 통해 일시적 일회성 성과가 아닌 지속성장의 기반 마련 및 투자의 마중물 ･ 역할을 수행함으로써 미래 경쟁력을 확보하고 일자리 안정의 발판을 마련하고자 함 | 그러나 이러한 파급효과를 객관적으로 분석하기 위한 방법론이 부재하며 그간 대부분 정책 성과는 , , 직접적 성과측정에 머물러 대규모 사업의 다양한 파급효과 분석이 미흡한 실정 - 이에 투자에 따른 경제적 파급효과는 물론 사업의 산출물 성과가 가져오는 다양한 유발효과 분석의 , ･ 방법론을 정립하고 이를 활용한 객관적 과학적 분석을 통해 ･ - 사업의 가치사슬 시장 및 인력의 변화와 이동 등 국가사회에 미치는 영향을 면밀히 살펴 미래사회 , 국가전략 수립에 반영하는 것이 중요 공급자측면 투자 과 사용자측면 결과 에서 유발되는 경제 기술 산업 ( -input) ( -outcome) ･･･ 사회적 파급효과를 포괄하여 분석 | 단편적이고 일방향적인 효과분석에 그치지 않고 지속발전적으로 선순환되는 효과를 포함 , - 정부 예산투자로 인한 경제적 유발효과는 물론 본사업의 결과로 축적된 데이터를 활용함으로써 나타 , 나는 기술발전 산업성장 서비스개발 국민 삶의 질 등 다각적으로 나타나는 영향을 검토 , , ( ) ❙AI학습용 데이터 파급효과 모델설계❙ 요 약 3 ( ) 투자측면 사회 경제적 구조 및 제도 간 관계를 분석하여 예산 투자규모에 따른 파급효과 분석 ･ | 정부 예산투자로 인해 생산부문 가계부문 등의 생산성 및 수요 변화 등을 분석하는 승수효과 분석을 , 통해 학습용 데이터 구축 투자에 따른 우리나라 경제사회 파급효과를 분석 AI ※ 승수이론 한 경제변량의 변화로 연달아 다른 변량들의 변화를 가져오는 파급관계를 분석하여 : 최초 경제변량 변화에 따른 최종 총 효과의 크기를 결정 - 국비 예산 투자 규모에 따른 년 년 년 년까지의 주요 파급효과를 분석 ’20 ~’22 , ’20 ~’22 | 20~22 AI 1.3 (SCN1 ), BASE 년 학습용 데이터 구축에 정부 투자 약 조원이 집행된 경우 시나리오 ( 자없는 경우 대비 약 조원 투자대비 배 높은 총 산출 증대효과가 도모될 것으로 전망됨 투 ) 8.3 ( 6.4 ) - 또한 학습용 데이터 구축을 위한 민간부담금을 함께 고려된 시나리오 에서는 정부 예산만 , AI (SCN2) 고려한 시나리오 대비 총 산출 증대효과가 더욱 크게 나타남 대비 약 조원 SCN1 , (BASE 9.2 ) ❙AI 학습용 데이터 구축 시나리오별 내생계정 변화 비교❙ ( : ) 단위 백만 원 BASE ( ) 정책 충격 없는 경우 AI 학습용 데이터 기반 구축 위한 정부 투자 (SCN1 ) 시나리오 AI 학습용 데이터 기반 구축 위한 정부 및 민간 투자 (SCN2 ) 시나리오 산출액 산출액 산출액 산업 생산활동 부문 5,074,467,979 5,078,466,997 5,078,969,198 (+3,999,018)1) (+4,501,219) 부가가치 부문 1,873,485,269 1,875,473,053 1,875,661,440 (+1,987,784) (+ 2,176,171) 제도 부문 가계 1,134,681,038 1,135,803,402 1,135,909,771 (+1,122,364) (+ 1,228,734) 정부 459,663,307 459,978,259 460,008,108 (+314,952) (+ 344,801) 기업 738,804,231 739,699,651 739,751,669 (+865,420) (+ 947,437) 총합 9,281,101,824 9,289,391,362 9,290,300,186 (+8,289,538) (+ 9,198,362) 주 괄호 속 숫자는 대비 변화액을 의미함 1) BASE 4 AI 학습용 데이터 파급효과 분석에 관한 연구 | 이를 통해 학습용 데이터 구축을 위한 정부 예산 투자가 민간 부문의 투자를 함께 유인하고 확대하기 , AI 위한 마중물로서 역할을 하는 것이 효과적임을 확인할 수 있음 - 그에 따라 민간 부문의 학습용 데이터 구축을 위한 투자가 확대가 진전될수록 경제체제 내 총 , AI 산출 증대효과가 더욱 큰 수준으로 도모될 수 있음을 예측할 수 있음 ( ) AI 사업 산출물로 인한 효과 학습용 데이터 구축사업으로 인해 창출되는 성과를 분석하기 위한 모델로서 성과창출의 기본단계에서 확산단계로 이어지는 단계 경로모형을 구성함 , 2 | AI 학습용 데이터의 성과 확산 경로를 파악하기 위해 기본단계에서 확산단계로 나아가는 논리모형을 개발 - 성과창출 기본단계 구축사업의 직접적 성과가 창출되는 순차적 구조를 나타내며 자원의 투입 및 ‘ ’: , 데이터 구축 과업의 이행과 차적 산출물의 생성 그리고 이에 따른 사업목표의 달성이라는 결과로 1 , 이어지는 경로모형을 뜻함 ※ 주로 정부 및 사업수행기관 허브 이용자 등 사업에 직접 참여하거나 사업의 결과물 NIA, , AI (AI 학습용 데이터 을 직접 사용하는 이해관계자에 의해 창출 ) - 성과창출 확산단계 기본단계로 표현되는 사업의 직접적 성과를 넘어 국가 전반에서 발생하는 ‘ ’: , 기술 산업적 파급효과와 국민 삶의 질 향상 등의 확장된 개념의 간접적 성과 ･ ※ 구축된 학습용 데이터를 기반으로 개발된 기술 서비스 등으로 인한 차적 차적 활용의 성과 AI , 2 , 3 | 이를 위해 이해관계자별 사업 프로세스에 따른 다각적 분석 수행