최근의 팬데믹 상황에서 인공지능의 중요성은 더욱 부각되고 있으며, 주요국은 AI 기술주도권 확보를 위하여 노력 중이다. 한국 정부도 AI경쟁력 확보를 위한 사업을 추진하며 정부투자를 지속적으로 확대하고 있다. 산업 육성을 위한 정부사업의 효율적인 운영이 중요함에도 불구하고 이와 관련한 연구는 미미한 실정이다. 이에 본 연구는 AI 분야의 대표적인 정부 사업인 AI 바우처 지원사업의 개선방안을 분석하고 제안한다. 지원사업 참여기업을 대상으로 인터뷰를 수행하였으며, 내용 분석을 통하여 사업 추진과정의 이슈를 파악하고, 개선방안을 사업 준비, 진행, 종료 및 사후관리의 단계별로 제시하였다. 본 연구는 AI의 중요성이 증가하는 시점에 성공적인 AI산업 육성을 위한 정부 지원사업의 개선방안을 제시하는데 의의를 둔다.
전세계적으로 인공지능(AI)을 활용한 디지털전환을 위해 국가적 역량을 집중하고 있는 상황에서 국내 AI 기업 육성이나 AI 산업생태계 환경조성은 더디기만 하다. 정부는 대내외적으로 힘든 경제상황을 타개하기 위해 거액의 공적자금을 투입하고 있으나 그 효과에 대한 체계적 연구는 미진하다. 이런 이유로 본 연구는 성향점수매칭(PSM)과 이중차분법(DID)을 활용하여 정부 인공지능 솔루션 바우처 지원 사업이 수혜기업의 경제적 성과에 미치는 정책효과를 살펴보고자 하였다. 실증분석을 위해 정보통신산업진흥원에서 공개한 AI 중소기업 정보 중 바우처 지원 이력이 있는 461개 기업을 대상으로 2019년 이후 매출 실적을 활용해 PSM-DID 분석을 수행하였다. 실험군과 대조군을 비교 분석한 결과 수혜기업은 정부지원 이후 자산증가, 임금, 연구개발비 등이 전반적으로 증가한 반면, 수익측면에서는 유의미한 기여도를 확인할 수 없었다. 이는 AI 바우처 정책사업이 단기적으로 기업 외형성장에 직접적인 기여를 하였으나 수익창출 여부는 중장기적 시간이 필요하다는 점을 시사한다.
에너지바우처 사업은 해마다 지원 예산의 규모를 증액하고 대상 가구원 특성 기준을 추가하는 등 지속적인 노력에도 불구하고 현재 에너지바우처 사용률은 전국 평균 약 81.8%로 여전히 목표치에는 못 미치는 상황이다. 본 논문에서는 2015년 최초 시행 이후부터 누적된 에너지바우처의 데이터와 에너지연료비(유가 정보, 지역 난방비 등), 기상청의 개방된 기상자료(기상특보, 예보), 한전의 실시간 전력 소비데이터 등 타 정보를 결합하여 인공지능 기반 데이터 분석으로 에너지바우처 사용률을 높여 사용률 저조 원인을 분석하고 이를 기반으로 위험 가구에 대한 사전 탐지와 관리를 위한 시스템을 제안한다. 향후, 제안 시스템의 현실적인 운영을 위해서는 사용률과 연관된 다양한 변수에 대한 분석과 시스템 성능평가가 필요하다.
교통약자의 이동권을 보장하기 위해서 이동지원 편의시설 확충, 특별교통수단 공급, 데이터·AI 기반으로 이동패턴 분석으로 대중교통 노선 계획 및 요금정책 수립 등 국내외에서는 다양한 정책과 서비스가 시행되고 있다. 그러나 서비스 이용자인 교통약자 관점에서 필요한 상황에서 원하는 교통수단을 보다 편리하게 이용하기에는 여전히 서비스 편의성을 향상시키기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 교통약자 이동편의 증진을 위한 정책과 서비스를 살펴보고, 교통약자 이동지원을 위한 마이데이터 기반 서비스 모델을 제시한다. 제시한 서비스 모델에서는 교통약자가 개인별 상황에 따라 교통수단을 자유롭게 선택하여 이용할 수 있고, 국가 또는 지자체가 제공하는 교통복지 바우처 혜택을 동일하게 제공받을 수 있다. 제시한 서비스 모델은 개인데이터를 안전하게 수집하고 활용할 수 있도록 지원하는 마이데이터 플랫폼, 마이데이터 기반으로 교통복지 수혜 대상자 인증, 서비스 이용 후 요금정산을 위한 결제 기능을 핵심 구성요소로 정의하고 있다. 본 연구에서는 제시한 서비스 모델을 구현하고 대전시의 교통약자를 대상으로 실증서비스를 실시함으로써 이용자 관점에서의 서비스 만족도를 조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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