인공지능스타트업생태계리포트 AI 생태계, 스타트업이말하다 우리의미래를이끌어갈기술로부상한인공지능. 인공지능스타트업생태계가활성화되기위해서는어떤것들이필요할까요? 인공지능스타트업들에게그답을물어봤습니다.

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연경 여
1 years ago
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1 인공지능스타트업생태계리포트 AI 생태계, 스타트업이말하다 우리의미래를이끌어갈기술로부상한인공지능. 인공지능스타트업생태계가활성화되기위해서는어떤것들이필요할까요? 인공지능스타트업들에게그답을물어봤습니다.

2 2 Table of Contents CHAPTER 1. Overview 1. Background & Purpose 배경및목적 2. Methodology & Process 연구방법론 3. Key Results 주요결과 CHAPTER 2. Status of AI Startups 1. 산업현황 2. 투자유치현황 3. 비즈니스유형별현황 CHAPTER 3. Ecosystem seen by AI Startups 1. 조사및분석방법 2. 사회표상코드분석 3. 사회표상구조분석

3 3 CHAPTER 4. Priorities for AI Ecosystem 1. 조사및분석방법 2. 상 / 하위기준도출및계층구조화 3. 상대적중요도분석결과 CHAPTER 5. Proposals for AI Ecosystem Activation 1. 사회적수용을바탕으로한충분한시장수요창출 2. 인공지능개발 & 연구전문인력확보를위한기반마련 3. 양질의데이터를안전하게확보하고거래하기위한환경조성 4. 법적규제최소화, 참여형규제환경조성

4 4 CHAPTER 1. Overview 1. Background & Purpose 배경및목적 2. Methodology & Process 연구방법론 3. Key Results 주요결과

5 5 1. Background & Purpose 배경및목적 인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 은우리가그리는미래의모습에항상등장하는핵심기술중하나입니다. 컴퓨터공학의아버지 라고불리는앨런튜링이 1950년그의저서 (Computing Machinery and Intelligence) 에서 과연기계가생각을할수있는가? 라는질문을던진이래로, 인간의지능과분별력을따라할수있는 만들어진 ( 인공 ) + 지능 에대한사람들의관심은항상뜨겁습니다. 스타트업생태계에서도인공지능은뜨거운이슈입니다. 국내외많은스타트업들이인공지능기술을활용해새로운서비스를만들어내고비즈니스활동을영위하고있습니다. 또한소위 GAMAM(Google, Apple, Meta, Amazon, Microsoft) 으로불리는글로벌빅테크기업의인공지능스타트업인수전쟁도뜨겁습니다. 글로벌비즈니스조사기관인 CB Insights가조사한바에따르면, GAMAM의인공지능스타트업인수규모는매년증가하고있습니다. 글로벌빅테크기업 (GAMAM) 의인공지능스타트업인수추세 ( 출처 : CB Insights, 2021)

6 6 글로벌시장에서국내인공지능스타트업들의활약은어떨까요? CB Insights는매년전세계약 6,000개이상의인공지능스타트업중 세계적으로가장영향력있는 100개의스타트업, 일명 AI 100 을선정해발표하고있습니다. 국내스타트업으로서는유일하게뤼이드가 2021년 AI 100 에이름을올렸습니다. 그러나일부전문가들은국내인공지능스타트업들이내수시장을중심으로사업을영위하고있어글로벌스케일확보는다소부족한것이아니냐는지적을내놓고있습니다 AI 100 (CB Insights) ( 출처 : CB Insights, 2021) 1 한국지능정보사회연구원, 2021

7 7 영국의데이터분석미디어인 Tortoise Intelligence가내놓는 글로벌인공지능지수 (The Global AI Index) 도주목할만합니다. 전세계 54개국의인공지능산업현황을진단한결과를내놓는이조사에의하면국내인공지능산업은전세계 5위수준이라고하는데요. 세부지표로보면, 우리나라가강점을갖고있는영역과그렇지않은영역을짐작해볼수있습니다. 2021년결과에의하면 인공지능플랫폼및알고리즘기술개발현황 에서는세계 2위수준으로평가된반면, 인공지능을둘러싼규제환경및공공의견해 에서는세계 50위수준에그쳤습니다. 또한 인공지능분야내숙련기술인력가용수준, 전문연구및연구인력의범위 는각각 19위, 18위를차지하며부족한인력문제도나타났습니다. 글로벌인공지능지수 (2020~2021) 분류 7 대분야내용 '20 년 점수 ( 순위 ) '21 년 점수 ( 순위 ) 실행 Implementation 인재 Talent 인공지능분야내숙련기술인력가용수준 11.4(28 위 ) 18.4(19 위 ) 인프라 Infrastructure 인공지능접근인프라의규모및안전성기초전력, 인터넷접속, 슈퍼컴퓨팅역량등 84.9(5 위 ) 80.7(6 위 ) 운영환경 Operating Environment 인공지능을둘러싼규제활동및공공의견해등 47.1(30 위 ) 52.4(50 위 ) 혁신 연구 전문연구및연구인력의범위유수학술저널내 22.4(22 위 ) 20.4(18 위 ) Innovation Research 논문및특허수와인용횟수 개발 Development 인공지능플랫폼및알고리즘기술개발현황 73.1(3 위 ) 80.4(2 위 ) 투자 정부전략 정부가인공지능연구개발에관여하는수준 23.1(31 위 ) 77.5(7 위 ) Investment Government Strategy 국가전략및관련정부투자규모 상용화 인공지능관련스타트업투자규모, 활동및 3.3(25 위 ) 6.3(15 위 ) Commercial 비즈니스현황 ( 출처 : Tortoise Intelligence 의발표내용을재구성 ) 그렇다면기술과사업의최전선에서분투하고있는국내인공지능스타트업들은어떤고민을하고있을까요? 국내인공지능생태계가성장하고그안에서사업을영위하기위해어떤과제들이해결되기를원하고있을까요? 스타트업얼라이언스는이러한질문에답하기위해전문가들 ( 고려대학교미디어학부정윤혁교수, 부경대학교휴먼ICT융합전공김정환교수등연구팀 ) 과함께인공지능스타트업을대상으로조사와연구를진행했습니다. 그리고이를바탕으로국내인공지능스타트업들이바라는선결과제를정리해봤습니다.

8 8 2. Methodology & Process 연구방법론 이리포트에담긴연구결과들은크게 3 가지연구방법에의해도출되었습니다. 주요내용과연결되는연구방법, 그리고구체적인 진행과정은아래와같습니다. 1) 인공지능스타트업현황분석 : 기존데이터분석더브이씨 (The VC) 가제공하는 한국스타트업투자데이터베이스 에따르면 2021년 2월을기준으로주요기술이인공지능으로등록된스타트업은총 314개사였습니다. 스타트업얼라이언스와연구진은 314개스타트업에대한언론보도기사, 기업홈페이지등을통해산업군, 비즈니스현황, 투자유치현황등에대한자료를수집하고분석했습니다. 이과정에서폐업했거나세부정보를알수없는 23개사를제외한 291개사의현황에대해분석한결과를이리포트에담았습니다. 2) 인공지능스타트업의생태계인식분석 : 사회표상및구조분석인공지능스타트업관계자들이느끼는국내인공지능스타트업의현안에대해알아보기위해, 우선심층인터뷰를진행해사회표상과그구조를도출했습니다. 이분석은프랑스의사회심리학자 Moscovici의 사회표상이론 (Social Representation Theory) 을바탕으로했습니다. 인공지능스타트업의대표또는관리자 16명을대상으로한심층인터뷰를바탕으로사회표상코드를도출하고이를바탕으로전체사회표상의구조를그려낸결과를담았습니다. 3) 인공지능스타트업생태계활성화를위한선결과제제안 : 분석적계층화기법 (AHP) 인공지능생태계활성화를위한여러과제의우선순위를도출하기위한방법으로, 여러계층으로구성된항목의상대적중요도를비교하는기법인 계층적분석기법 (Analytical Hierarchical Process, AHP) 을사용했습니다. 인공지능스타트업의대표자및관리자 27명을대상으로 인공지능생태계활성화를위해무엇이더중요한지 비교해응답하는설문조사를시행하고, 이를분석한결과를담았습니다.

9 9 3. Key Results 국내인공지능스타트업현황 p.14 - 주요산업군 Top5 p.16 의료 20.6% 엔터테인먼트 16.8% 교육 7.2% 광고마케팅 6.5% 금융 6.2% - 법인소재지 p % 서울 / 경기에소재 - 현재투자유치단계 p % 초기투자단계 (SEED~Pre-A) 에머물러 (* 전체스타트업중초기투자단계비율은 49.6%) - 비즈니스유형 p.20 - 주요산업군별평균투자유치횟수 p % 교육 의료 3.4회 2.8회 금융 2.8 회 B2B 비즈니스 엔터테인먼트 2.4 회 광고마케팅 2.1 회 본리포트에담긴주요연구결과를요약한내용입니다. 각결과를도출한방법과자세한내용은리포트본문에서확인하실수있습니다.

10 10 인공지능스타트업이인식하고있는생태계 p.23 사회 비즈니스 산업환경 정부 기술 Core Periphery 0.07 s C10 미성숙한 비즈니스환경 s < 0.05 C14 공격적투자유치 어려움 C8 인공지능기술의 우월성 C17 스타트업 규제최소화 C11 인공지능기술응용분야의확대 C2 프라이버시에 대한규제필요 C5 소유권 / 저작권 정책필요 C18 효과적정부지원필요 C12 데이터확보와 공유필요 C16 인적자원확보 및관리의중요성 C1 프라이버시 문제에대한인식 C7 인공지능에대해낮은사회적이해도 C4 인공지능활용가이드라인필요성 C15 기술적 승자독식 C13 기술수준 평가지표필요 C9 인공지능기술의 한계 C3 윤리이슈의 일상성 C6 사회적합의 사회 만연한윤리이슈에비해인공지능에 대한사회적이해도는낮다고생각 비즈니스 인적자원확보통해기술력높이고 응용분야넓히는것이중요 산업환경 데이터확보를위해스타트업규제 최소화되어야 정부 데이터확보를위한정부의효과적 지원정책필요 기술 기술적승자독식에대한우려, 가이드라인이필요

11 11 인공지능스타트업생태계활성화를위한과제별상대적중요도 p.32 자율적규제 6.3% 법적규제 3.4% 정부지원정책 8.9% 개발인력 18.6% 비즈니스모델 9.0% [ 정책환경 ] 18.6% [ 인공지능인프라 ] 41.1% [ 시장잠재력 ] 40.3% 데이터 17.3% 사회적수용 9.9% 시장수요 21.4% 기술기반 5.2%

12 12 인공지능스타트업생태계활성화를위한선결과제 p.38 인공지능스타트업현황, 인공지능스타트업이바라본생태계, 그리고 인공지능스타트업생태계활성화를위한과제별 상대적중요도비교결과 를바탕으로, 인공지능스타트업생태계활성화를위한선결과제를아래와같이제안합니다. 01 사회적수용을바탕으로한충분한시장수요창출 인공지능스타트업들은뛰어난기술을기반으로성장하고있지만, 지속적인성장을위해서는충분한시장의수요가필요합니다. 기업간활발한사업제휴와신사업발굴을위한기반과함께, 인공지능에대한사회적인이해와국민공감대가형성되어야합니다. 인공지능개발 & 연구전문인력확보를위한기반마련 인공지능기술은하루가다르게발전하고있습니다. 때문에이러한기술을습득하고활용하는인력을확보하는것이국내인공지능생태계활성화에도매우중요합니다. 개발자인력난을해소하고, 궁극적으로인공지능생태계전반을활성화하기위해서는인력의양적인증대도필요하지만, 더불어숙련된개발자와연구인력을양성하는것도중요한과제입니다. 양질의데이터를안전하게확보하고거래하기위한환경조성 인공지능기술의핵심은 양질의데이터 에있습니다. 그러나양질의데이터를확보하는것은이제막비즈니스를궤도에올리기시작한스타트업에게는어려운숙제중하나입니다. 따라서양질의데이터를안전하게거래하고유통할수있는기반이마련되어야합니다. 법적규제최소화, 참여형규제환경조성 04 인공지능기술과관련한규제는법 정책전문가뿐만아니라, 인공지능기술분야전문가, 인공지능기술의사회적파급효과를연구하는사회과학자등인공지능을둘러싼이해관계자의참여와사회적합의를통해만들어져야합니다. 또한지속적으로최신기술과정보를업데이트하여시장수요를반영한규제방안을마련할수있도록정책환경을조성하는것이필요합니다.

13 13 CHAPTER 2. Status of AI Startups 1. 산업현황 2. 투자유치현황 3. 비즈니스유형별현황

14 14 1. 국내인공지능스타트업은어떤특징을가지고있을까요? 산업군별현황, 투자유치현황, 비즈니스유형별현황등으로나누어 살펴봤습니다. 산업현황 2021 년 2 월을기준으로, 한국스타트업투자데이터베이스 에주요기술이인공지능으로등록된스타트업은총 314 개사였습니다. 2 먼저이들의지역분포를먼저살펴보면전체 4 곳중 3 곳 (75.6%) 이서울 / 경기에집중되어있었습니다. 해외 [3.4%] 수도권외주요도시 [21.0%] 인공지능스타트업 지역분포 서울 / 경기 [75.6%] 2 리포트를발간하는현재시점 (2022 년 3 월 ) 에서는총 396 개사로늘어났습니다. 다만, 본리포트는 2021 년 2 월에수집한리스트를토대로자료를수집하 고분석에사용했음을알려드립니다.

15 15 이들의산업군을크게 (1) 의료,(2) 엔터테인먼트. (3) 교육, (4) 광고마케팅, (5) 금융, (6) 자율주행, (7) 챗봇, (8) 생활, (9) 데이터처리, (10) 제조, (11) 매칭, (12) 스마트팜, (13) 보안, (14) 스마트시티, (15) 법률, (16) 건설, (17) 영상인식, (18) 유통 / 물류, (19) 우주항공, (20) 기타등 20 개로분류하고, 각산업군별스타트업현황을분석했습니다. 인공지능스타트업의산업군분류 산업군세부분야산업군세부분야 의료바이오 / 의료, 헬스케어, 약품 / 약물, 진료 / 진단엔터테인먼트스포츠, 쇼핑, 패션, 뷰티, 여행, 콘텐츠, AR/VR, 게임, 방송 / 통신교육영어 / 외국어, 어학능력시험, 한글, 코딩, 수학, 입시 / 컨설팅 매칭 스마트팜 보안 기업매칭, 채용 음식, 축산업, 농산업, 수산업 - 광고마케팅 - 스마트시티 환경 / 에너지, 홈 (lot), 지리정보 금융 금융, 부동산투자 법률 전자계약, 특허검색 자율주행 자동차, 항공기 / 드론, 선박 건설 - 챗봇 챗봇, 무인상담, 고객지원 영상인식 비전처리, 솔루션, 개발 / 납품 생활 - 유통 / 물류 자동운송, 교통통제, 교통체중감소 데이터처리 데이터수집가공, 데이터모델링 우주 / 항공 - 제조 전자제품 기타 그결과국내인공지능스타트업의산업군분포는의료 (20.6%), 엔터테인먼트 (16.8%), 교육 (7.2%), 광고마케팅 (6.5%), 금융 (6.2%) 등이각각 1~5 위를차지했습니다. 특히인공지능을기반으로한진료및진단, 신약개발등의료영역과게임, 방송통신, 쇼핑등엔터테인먼트영역에서많은스타트업들이서비스를하고있는것으로나타났습니다.

16 16 우주 / 항공 [0.7%] 유통 / 물류 [1.7%] 영상인식 [1.7%] 건설 [1.7%] 법률 [2.1%] 스마트시티 [2.1%] 보안 [2.4%] 스마트팜 [2.4%] 의료 [20.6%] 기타 [3.1%] 매칭 [3.1%] 제조 [3.4%] 데이터처리 [3.4%] 생활 [3.4%] 챗봇 인공지능스타트업 산업군분포 엔터테인먼트 [16.8%] [5.5%] 자율주행 [5.8%] 금융 [6.2%] 광고마케팅 [6.5%] 교육 [7.2%]

17 17 2. 투자유치현황 [ 산업군별투자유치현황 ] 그렇다면어떤산업군이투자시장에서주목받고있을까요? 우선전체인공지능스타트업의상당수 (260개사, 전체의 89.4%) 는 4회이하의투자를유치한것으로나타났는데요. 분포가높았던 5개산업군별총투자유치횟수를비교한결과교육분야 ( 평균 3.4회 ), 의료및금융분야 ( 각평균 2.8회 ), 엔터테인먼트분야 ( 평균 2.4회 ), 광고마케팅분야 ( 평균 2.1회 ) 순으로나타났습니다. 엔터테인먼트분야는많은스타트업수에비하면평균투자유치횟수는비교적적은것으로, 반면교육분야는스타트업수에비해평균투자유치횟수는많은것으로분석됩니다. 참고로투자는받았지만지금은폐업한스타트업 9개사중 4개사가엔터테인먼트분야에속했는데요. 엔터테인먼트분야에서그만큼경쟁이치열하다고도분석할수있습니다. 산업군별평균투자유치횟수 ( 단위 : 회 ) 교육 의료금융엔터테인먼트 광고마케팅

18 18 [ 투자단계현황 ] 국내인공지능스타트업의가장최근의투자단계를분석한결과, 10곳중 6곳 (60.5%) 이 SEED~Pre-A 단계에머물러있는것으로나타났습니다 ( 지원금만받은경우는포함하지않았습니다 ). 또한 Series A~B 단계의투자를받은곳은 32.3%, 그이상의투자를받은곳은 5.8% 로나타났습니다. 지원금 [0.3%] 비공개 [1.0%] Exit [2.1%] Series D [1.0%] Series C [2.7%] Series B [10.7%] SEED 인공지능스타트업의 투자단계현황 [44.7%] Series A [21.6%] Pre-A [15.8%]

19 19 보통 SEED~Pre-A 단계의투자를 초기투자 단계, Series A~B 단계의투자를 중기투자, 그이상의단계의투자를 후기투자 라고부르는데요. 3 같은데이터베이스에서전체스타트업의 49.6%( 전체 4,061개스타트업중 2,014개사 ) 가 SEED~Pre-A 이하의단계에머무른것과비교하면, 인공지능스타트업의경우전체스타트업에비해더많은비율이초기투자단계에머물러있다고분석할수있습니다. 초기투자단계 (SEED~Pre-A) 스타트업비중 인공지능스타트업 전체스타트업 49.6% 60.5% SEED-Pre A 투자 SEED-Pre A 투자 반면후기투자단계, 즉 Series C 이상의투자를받은인공지능스타트업의비율은 3.7% 로, 전체스타트업가운데후기투자 단계를받은비중인 3.6% 와유사하게나타났습니다. 후기투자단계 (Series C 이상 ) 스타트업비중 3.7% 3.6% 인공지능스타트업 전체스타트업 Serise C 이상 Serise C 이상 3 매쉬업엔젤스이택경 한국벤처투자 스타트업얼라이언스, 2021

20 20 3. 비즈니스유형별현황 전체인공지능스타트업의비즈니스유형을 B2B(Business to Business), B2C(Business to Customer), B2G(Business to Government) 로나누어분석한결과, 4곳중 3곳이 B2B 비즈니스를하고있는것으로나타났습니다. 4 조금더자세히살펴보면다른유형의비즈니스를하지않고 B2B 비즈니스만하고있는스타트업은 39.2%(114개사 ), B2C 비즈니스만하고있는스타트업은 24.4%(71개사 ) 로나타났습니다. B2G 비즈니스만하고있는곳은 1.4%(4곳 ) 에불과했습니다. 인공지능스타트업의비즈니스유형 80.0% 70.0% 60.0% 73.9% B2B 114 [39.2%] 50.0% 40.0% 30.0% 20.0% 10.0% 43.9% 21.3% B2C 71 [24.4%] 44 [15.1%] 12 [4.1%] 1 [0.3%] 45 [15.5%] B2G 4 [1.4%] 0.0% B2B B2C B2G 4 중복응답가능

21 21 이를앞서살펴본주된산업군 ( 의료, 엔터테인먼트, 교육분야 ) 을중심으로다시분석해봤습니다. 교차분석결과, 엔터테인먼트와교육분야에서는 B2C 비즈니스만하는스타트업, 의료분야에서는 B2B 비즈니스만하는스타트업의비중이높았습니다. 또한교육분야에서는 B2B, B2C, B2G 등을모두영위하고있는스타트업의비중 (14.3%) 이다른분야에비해높게나타났습니다. 한편, B2B 비즈니스를하고있는인공지능스타트업의주된비즈니스대상을분석한결과, 주로중소기업 (96.3%) 과대기업 (77.7%) 을대상으로하고있음을알수있었습니다. 5 반면스타트업에만 B2B 비즈니스를하고있는곳은단 1곳 (0.3%) 에불과한것으로나타났습니다. 벤다이어그램으로자세히살펴보면, 중소기업을대상으로하고있는스타트업의대부분은대기업도비즈니스대상으로하고있는것을알수있습니다. 즉, B2B 유형의인공지능스타트업의비즈니스에서대기업은빼놓을수없는고객이라고해석할수있습니다. 인공지능스타트업의 B2B 비즈니스대상 120.0% 100.0% 80.0% 77.7% 96.3% 대기업 6 [2.1%] 60.0% 40.0% 20.0% 0.0% 40.0% 중소기업 33 [11.3%] 90 [30.9%] 70 [24.1%] 14 [4.8%] 1 [0.3%] 스타트업 1 [0.3%] 대기업 중소기업 스타트업 많은수의인공지능스타트업들이일반고객보다는기업, 특히대기업과비즈니스를하고있는것으로보이는데요. 인공지능 기술이고도화되어도일반이용자들이체감할수있는제품과서비스는상대적으로부족하다고볼수있습니다. 어쩌면이런 점이인공지능에대한대중의우려와도맞닿아있는것은아닐지추측해볼수있습니다. 5 중복응답가능

22 22 CHAPTER 3. Ecosystem seen by AI Startups 1. 조사및분석방법 2. 사회표상코드분석 3. 사회표상구조분석

23 23 1. 국내인공지능생태계에대한스타트업들의생각은어떨까요? 인공지능스타트업대표, 관리자를대상으로심층인터뷰한 결과를담아봤습니다. 조사및분석방법 특정한대상이나사건에대한사회구성원들의입장과생각을분석하기위한방법으로활용되는대표적인사회심리학이론중에 사회표상이론 (Social Representation Theory) 이라는것이있습니다. 프랑스의사회심리학자 Moscovici가 1984년창안한이이론에따르면, 사회표상 (Social Representation) 이란어떤대상에대하여사회적으로구성된실재적인표상을의미합니다. 6 본연구에서는인공지능스타트업의대표또는관리자 16명을대상으로인공지능생태계에대한인식을묻는심층인터뷰를통해이러한사회표상코드를도출했습니다. 또한도출된코드를바탕으로전체사회표상의구조를분석했는데요. 구체적으로는각사회표상코드를중심부코드과주변부코드로나누는방법을사용했습니다. 6 Moscovici, 1984

24 24 2. 사회표상코드분석 16명의인공지능스타트업대표또는관리자를대상으로인공지능기술및비즈니스, 인공지능에대한사회인식, 인공지능스타트업생태계와관련한질문을중심으로심층인터뷰를진행하고, 그결과를분석해총 18개의코드로분류했습니다. 또한네트워크분석기법을통해각코드별중심성 (Coreness) 을계산해중심부코드와주변부코드를도출했습니다. 그결과, 인적자원확보및관리의필요성 (C16, Coreness=0.547), 데이터확보와공유필요 (C12, Coreness=0.536), 인공지능기술응용분야의확대 (C11, Coreness=0.302) 등 3개의중심부코드가도출되었습니다. 이는인공지능스타트업생태계를나타내는여러사회표상가운데위세가지코드가다른코드와연결되는중심역할을하고있음을의미합니다. 코드 # 코드 Coreness Membership C16 인적자원확보및관리의중요성 Core C12 데이터확보와공유필요 C11 인공지능기술응용분야의확대 C6 사회적합의 Periphery C1 프라이버시문제에대한인식 C17 스타트업에게최소화규제 C18 효과적정부지원필요 C9 인공지능기술의한계 C15 기술적승자독식구조 C10 미성숙한인공지능비즈니스환경 C2 프라이버시에대한규제필요 C14 공격적투자유치어려움 C5 인공지능소유권 / 저작권정책필요 C8 인공지능기술의우월성 C7 인공지능에대한낮은사회적인지도 C3 윤리이슈의일상성 C4 인공지능활용가이드라인필요성 C13 기술수준평가지표필요 0.005

25 25 3. 사회표상구조분석 다음으로는도출된중심부코드와주변부코드를바탕으로전체사회표상의구조를나타냈습니다. 그결과아래와같은 사회표상구조가나타났는데요. 이를각각 사회, 비즈니스, 산업환경, 정부, 기술 등 5 가지영역으로나누어해석해본 결과는다음과같습니다. Core 사회 비즈니스 산업환경 정부 기술 Periphery 0.07 s s < 0.05 C10 미성숙한 비즈니스환경 C14 공격적투자유치 어려움 C8 인공지능기술의 우월성 C17 스타트업 규제최소화 C11 인공지능기술응용분야의확대 C2 프라이버시에 대한규제필요 C5 소유권 / 저작권 정책필요 C18 효과적정부지원필요 C12 데이터확보와 공유필요 C16 인적자원확보 및관리의중요성 C1 프라이버시 문제에대한인식 C7 인공지능에대해낮은사회적이해도 C4 인공지능활용가이드라인필요성 C15 기술적 승자독식 C13 기술수준 평가지표필요 C9 인공지능기술의 한계 C3 윤리이슈의 일상성 C6 사회적합의

26 26 사회 만연한윤리이슈에비해 AI 에대한사회적이해도는낮다고생각 C2 프라이버시에 대한규제필요 C16 인적자원확보 및관리의중요성 C1 프라이버시 문제에대한인식 C7 인공지능에대해낮은사회적이해도 C3 윤리이슈의 일상성 사회 영역의사회표상구조는 프라이버시문제에대한인식 (C1) 을중심으로 인공지능에대한낮은사회적이해도 (C7), 프라이버시에대한규제필요 (C2), 윤리이슈의일상성 (C3) 등의코드가연결되어있는구조를나타내고있습니다. 이는인공지능서비스를위해수집된개인정보가결합되고활용되면서발생하는프라이버시문제, 윤리적문제가일상적으로발생하고있음 (C1, C2) 에도불구하고, 이러한문제들을이해하는데기초가되는인공지능에대한사회적이해도가낮다 (C7) 고스타트업들이인식하고있음을의미합니다. 또한이와같은문제를해결하기위해서는프라이버시에대한적절한규제책이필요함도인식되고있음을알수있습니다 (C2). 실제로인공지능기술과서비스개발에활용되는개인정보에대한침해우려는최근인공지능스타트업생태계에서가장핫한이슈중하나였습니다. 정부역시이를방지하고대응하기위해 인공지능개인정보보호자율점검표 를발표 7 하는등여러정책을추진하고있고, 기업들도자체적인윤리원칙과가이드라인을수립하고있습니다. 여기에덧붙여앞으로는인공지능이무엇이고, 인공지능기술과서비스를개발하기위해 나 의정보가어떻게수집되고활용되는지에대한사회적이해도도높아져야할것으로보입니다. 개인정보침해와혐오표현으로논란을불러왔던한챗봇서비스스타트업이최근개인정보보호를강화하고어뷰징 (abusing) 대응기술을도입해서비스개선을다짐했는데요. 결국우리사회의보편타당한가치에부합하는기술과서비스를만들어내는것이사회와인공지능의접점을만드는데에중요해보입니다 년 5 월, 개인정보보호위원회가발표한자율점검표로인공지능설계, 개발및운영등업무처리의모든과정에서지켜야할개인정보보호 6 대원칙과 이에따른자율점검항목을제시

27 27 비즈니스 인적자원확보통해기술력높이고응용분야넓히는것이중요 C11 인공지능기술응용분야의확대 C12 데이터확보와 공유필요 C16 인적자원확보 및관리의중요성 C9 인공지능기술의 한계 비즈니스 영역의사회표상구조는어떤모습일까요? 인적자원확보및관리의중요성 (C16) 을중심으로 인공지능기술응용분야의확대 (C11), 데이터확보와공유필요 (C12), 인공지능기술의한계 (C9) 등의코드가연결되어있는모습입니다. 스타트업들이인공지능을구현하기위한기술의한계를극복하고이를바탕으로응용분야를확대하기위해개발자등인적자원을확보하고관리하는것이중요함을인식하고있다고풀이할수있습니다. 또한기술과서비스개발의기초가되는데이터확보를위해서도인적자원이중요하다고인식하고있는것으로보입니다. 전국경제인연합회산하한국경제연구원이 2019년인공지능관련전문가 30명을대상으로조사한바에따르면, 우리나라의인공지능인력부족률은약 60.6% 에달합니다. 또한앞서 Tortoise Intelligence의 글로벌 AI 지수 (The Global AI Index) 에서도우리나라는 인공지능분야내숙련기술인력가용수준, 전문연구및연구인력의범위 에서 54개국중각각 19위, 18위를차지하며다른지수에비해낮은순위를나타냈습니다. 데이터전문인력으로보면인력부족문제는더욱심각합니다. 한국데이터산업진흥원이 2020년조사한바에따르면, 2020년을기준으로산업계에부족한순수데이터전문인력은 5,951명에달하고 2025년까지 1만 2천여명이더부족해질것이라고합니다. 인공지능관련기술과데이터관리능력을보유한인재를확보하는것이인공지능스타트업의비즈니스성장을위해중요해보입니다.

28 28 산업환경 데이터확보를위해스타트업규제최소화되어야 C10 미성숙한 비즈니스환경 C14 공격적투자유치 어려움 C8 인공지능기술의 우월성 C17 스타트업 규제최소화 C12 데이터확보와 공유필요 다음으로 산업환경 영역의사회표상구조를살펴봤습니다. 여기에서도 데이터확보와공유필요 (C12) 가등장하는데요. 해당코드가 스타트업규제최소화 (C17) 와연결되고이코드가다시 인공지능기술의우월성 (C8), 미성숙한비즈니스환경 (C10) 과연결되는구조입니다. 또한 공격적투자유치어려움 (C14) 역시 데이터확보와공유필요 (C12) 코드에연결되어있습니다. 스타트업들이데이터를확보하고공유 (C12) 하기위해서는이와관련된규제가최소화 (C17) 되어야하고이것이곧인공지능기술의개발 (C8) 과비즈니스환경의성숙도 (C10) 에도영향을미친다고인식하고있는것으로보입니다. 또한이러한문제가해결되면더활발한투자유치 (C14) 도가능할것으로기대하고있다고해석할수있습니다. 인공지능기술은나날이발전하고있고, 관련된산업은급속하게성장하고있습니다. 글로벌 IT 기업들은공격적인 M&A를통해인공지능스타트업이가진기술과아이디어, 인재를흡수하고시장지배력을강화하고있습니다. 그러나한국의인공지능분야투자규모는해외인공지능강대국인미국과중국에비해낮은수준입니다. 8 인공지능스타트업들이양질의데이터를기반으로비즈니스를성장시키고투자를유치하기위해서는데이터와관련한최소한의규제가필요합니다. 물론앞서살펴본바와같이개인정보보호와관련된규제책의필요성은스타트업들도인식하고있습니다. 그러나규제의목적을개인정보의보호로명확히하고, 이를침해하지않는선에서스타트업들이데이터를활발하게수집하고활용할수있어야인공지능스타트업생태계가성장할수있을것으로보입니다. 8 전국경제인연합회, 2021

29 29 정부 데이터확보를위한정부의효과적지원정책필요 C5 소유권 / 저작권 정책필요 C18 효과적정부지원필요 C12 데이터확보와 공유필요 정부 영역에서도 데이터확보와공유 (C12) 중심부코드가다시등장합니다. 효과적정부지원필요 (C18), 소유권 / 저작권정보필요 (C5) 등의코드가여기에순차적으로연결되어있는구조입니다. 앞서계속해서이야기되고있는 인공지능기술및서비스개발을위한양질의데이터확보 (C12) 를위해서정부가효과적인지원정책 (C18) 을낼필요가있으며, 여기에는데이터에대한소유권과저작권에대한고려가필요 (C5) 하다고스타트업이인식하고있는것으로해석할수있습니다. 인공지능생태계구성원들이양질의데이터를확보하기위해서는외부와데이터를공유하고거래하는과정이필수적입니다. 문제는이과정에서기업의데이터소유권이침해될위험성이존재한다는것입니다. 정보통신정책연구원이 2018년조사한바에따르면데이터거래활성화를저해하는가장큰요인 1, 2순위는각각 소유권 저작권침해우려, 개인정보보호법침해우려 입니다. 인공지능구현을위한데이터학습의대표적인방법인 딥러닝 이이루어지기위한데이터셋을만들기위해서는많은시간과비용이소요됩니다. 이것은개별인공지능스타트업들이기술과서비스를개발함에있어큰장애로작용하는요인중하나이기도합니다. 9 양질의데이터를안전하게공유하고거래하는환경이조성되어개별스타트업들이보다쉽게데이터셋을구축하고활용할수있어야하는이유입니다. 데이터베이스의소유권및저작권을보호하기위한법적장치에대한논의는어떻게이루어지고있을까요? 국내에는아직데이터소유권에대한명확한정의규정이없거나판례가축적되지않았습니다. 2020년시행된데이터3법은기존의법체계혼선을최소화하고개인정보데이터의활용가능성을일부분확대했지만데이터의소유권을명문화하지는않았습니다. 다만, 2021년 12월 산업디지털전환촉진법 이국회본회에서가결되면서산업데이터의권리주체가명시적으로확정되었고, 2022년 4월시행예정인 데이터산업법( 데이터산업진흥및이용촉진에관한기본법 ) 에 데이터자산 이라는개념이사용되면서데이터의소유권을인정하고이를취득하고활용하기위한정책적지원책이기대되고있습니다 윤준배, 소프트웨어정책연구소, 2021

30 30 기술 기술적승자독식에대한우려, 가이드라인이필요 C12 데이터확보와 공유필요 C4 인공지능활용가이드라인필요성 C15 기술적 승자독식 C13 기술수준 평가지표필요 C6 사회적합의 기술 영역은 데이터확보와공유필요 (C12) 중심부코드를중심으로 기술적승자독식 (C15) 과 기술수준평가지표필요 (C13) 가연결되는사회표상구조를보이고있습니다. 또한 기술적승자독식 (C15) 문제와연결해 인공지능활용가이드라인필요성 (C4), 사회적합의 (C6) 이등장하고있습니다. 전국경제인연합회가 2021년조사한바에따르면우리나라의인공지능기술수준은미국의 80.9% 수준으로, 기술격차를연수로나타내면불과 1.8년의격차를나타내고있는데요. 앞서언급한 Tortoise Intelligence의 글로벌 AI 지수 에따르면우리나라는 인공지능플랫폼및알고리즘기술개발현황 에서전체 54개국중 2위를차지했습니다. 인공지능기술수준으로보자면해외와비교해뒤쳐지지않습니다. 그러나방대한규모의비즈니스를통해데이터를축적하고, 자본을바탕으로기술과인력의우위를점하고있는대기업을중심으로인공지능기술환경이재편되고있는것이사실입니다. 국내인공지능스타트업역시 기술적승자독식 (C15)' 문제에대한인식을나타내고있는데요. 이와관련해사회적합의 (C6) 가뒷받침이된인공지능활용가이드라인 (C4) 의필요성을인식하고있는것이인상적입니다. 인터뷰과정에서응답자들은이와관련해 무엇을할수있고, 할수없는지가명확해야빠르게서비스를시험해볼수있다, 기술창업은우리기술이남들보다얼마나뛰어난지를증명해야하는데, 이를판단할준거가부족하다 는응답을내놓았습니다. 대기업과비교한기술격차는피할수없는문제입니다. 그러나인공지능스타트업들은기술을활용할수있는명확한가이드라인과기술수준을평가하고입증할수있는지표를통해, 기술격차를극복하고성장하는것을기대하고있습니다.

31 31 CHAPTER 4. Priorities for AI Ecosystem 1. 조사및분석방법 2. 상 / 하위기준도출및계층구조화 3. 상대적중요도분석결과

32 32 1. 인공지능생태계가활성화되기위해서는해결되어야할여러과제들이있습니다. 여러과제가운데인공지능스타트업이 우선적으로해결되어야한다고느끼는선결과제는무엇일까요? 조사및분석방법 앞서 CHAPTER 3에서는심층인터뷰를바탕으로인공지능스타트업이생태계를바라보는사회표상과그구조를도출했습니다. 다음으로본챕터에서는이를바탕으로인공지능생태계활성화를위한여러과제를설정하고, 인공지능스타트업의평가를바탕으로각과제별우선순위를도출했습니다. 여러계층으로구성된항목에대해상대적중요도를비교하기위해사용되는대표적인연구방법으로 분석적계층화과정 (Analytical Hierarchical Process, AHP) 이있습니다. 분석적계층화과정은공통의목적에대해의사결정의계층구조를구성하고있는요소간쌍대비교를통해상대적인중요도를산출하는연구방법입니다. 본리포트에서는인공지능스타트업의대표자및관리자 27명을대상으로 인공지능생태계활성화를위해무엇이더중요한지 비교해응답하는설문조사를시행하고, 이를분석한결과를담았습니다.

33 33 2. 상 / 하위기준도출및계층구조화 조사에앞서인공지능생태계에대한스타트업의사회표상및구조분석결과를바탕으로, 각과제의상 / 하위기준을도출하고 계층을구조화했습니다. 그결과, 3 개의상위기준과각상위기준별 3 개의하위기준을포함하는계층구조를아래와같이 도식화했습니다. 목적 인공지능생태계활성화를위한선결과제 상위 기준 인공지능 인프라 시장 잠재력 정책 환경 시장수요 사회적수용 비즈니스모델 하위 기준 정부지원개발인력데이터기반기술자율적규제정책 법적규제

34 34 3. 상대적중요도분석결과 [ 상위기준상대적중요도 : 인공지능인프라 > 시장잠재력 > 정책환경순 ] 인공지능생태계활성화를위한과제의세가지상위기준 (1인공지능인프라, 2시장잠재력, 3정책환경 ) 에대한상대적중요도를분석해봤습니다. 그결과 인공지능인프라 (41.1%), 시장잠재력 (40.3%), 정책환경 (18.6%) 순으로상대적중요도가높게나타났습니다. 인공지능인프라 [41.1%] 시장잠재력 [40.3%] 정책환경 [18.6%] 인공지능스타트업의대표또는관리자들은인공지능기반서비스를개발하기위한인력과기반기술, 그리고데이터와같은인프라가무엇보다중요하다고인식하고있는것으로해석됩니다. 또한소비자들과만나고수익을창출하기위해무엇보다중요한시장잠재력에대해서도중요하다고인식하고있습니다. 반면정부의각종지원정책이나규제에대해서는상대적으로덜중요하다고인식하고있는것으로나타났습니다.

35 35 [ 인공지능인프라 의하위기준상대적중요도 : 개발인력 > 데이터 > 기반기술순 ] 앞서상위기준별상대적중요도에서가장중요하다고평가된 인공지능인프라 의세가지하위기준 (1 개발인력, 2 데이터, 3 기반기술 ) 에대한상대적중요도평가결과, 개발인력 (45.3%), 데이터 (42.1%), 기반기술 (12.6%) 순으로나타났습니다. 개발인력 [45.3%] 데이터 [42.1%] 기반기술 [12.6%] 인공지능인프라 가운데서도기술을개발하고응용해서비스를개발하는 인력 이가장중요하다고인식하고있는것으로 해석됩니다. 또한이를뒷받침할수있는데이터역시이에못지않게중요하게인식되고있었습니다. [ 시장잠재력 의하위기준상대적중요도 : 시장수요 > 사회적수용 > 비즈니스모델순 ] 시장잠재력 의세가지하위기준 (1시장수요, 2사회적수용, 3비즈니스모델 ) 에대한중요도평가결과, 시장수요 (53.0%) 의중요도가가장높게나타났고뒤이어 사회적수용 (24.7), 비즈니스모델 (22.3%) 이비슷한중요도를나타냈습니다. 시장수요 [53.0%] 사회적수용 [24.7%] 비즈니스모델 [22.3%] 시장에서잠재력을갖기위해서는무엇보다시장의수요가뒷받침되어야한다고인식하고있는것으로해석됩니다.

36 36 [ 정부정책 의하위기준상대적중요도 : 정부지원정책 > 자율적규제 > 법적규제순 ] 정부정책 의세가지하위기준 (1정부지원정책, 2자율적규제, 3법적규제 ) 에대한중요도평가결과, 정부지원정책 (47.8%) 의중요도가가장높게나타났고뒤이어 자율적규제 (34.1%), 법적규제 (18.1%) 순으로중요도가높게나타났습니다. 정부지원정책 [47.8%] 자율적규제 [43.1%] 법적규제 [18.1%] 정부의지원정책이나자율적규제에비해법적규제에대한상대적중요도가가장낮게나타났는데, 인공지능생태계활성화를 위해정부가법적인규제장치를도입하는것은상대적으로덜필요하다고인식하고있는것으로풀이됩니다. [ 전체하위기준별우선순위 : 시장수요 > 개발인력 > 데이터 > > 법적규제순 ] 마지막으로전체하위기준별우선순위를서로비교할수있도록분석한결과가아래와같습니다. 시장수요 (21.4%), 개발인력 (18.6%), 데이터 (17.3%) 가각각전체하위기준중 1~3위를차지했습니다. 또한이들세가지하위기준의종합상대적중요도의합이전체의과반 (57.3%) 을차지해다른하위기준에비해높은중요도를나타내는모습입니다. 상위기준 상대적 하위기준 상대적 종합상대적 우선순위 중요도 (Wc) 중요도 (WL) 중요도 (Wc*WL) 인공지능인프라 개발인력 데이터 기반기술 시장잠재력 시장수요 사회적수용 비즈니스모델 정책환경 정부지원정책 자율적규제 법적규제

37 37 CHAPTER 5. Proposals for AI Ecosystem Activation 1. 사회적수용을바탕으로한충분한시장수요창출 2. 인공지능개발 & 연구전문인력확보를위한기반마련 3. 양질의데이터를안전하게확보하고거래하기위한환경조성 4. 법적규제최소화, 참여형규제환경조성

38 38 Proposals for AI Ecosystem Activation 앞선사회표상분석과상대적중요도분석결과를바탕으로, 인공지능생태계활성화 를위한네가지선결과제를다음과같이 제안합니다. 사회적수용을바탕으로한 충분한시장수요창출 1 2 인공지능개발 & 연구전문인력 확보를위한기반마련 4 대제안 법적규제최소화, 참여형규제 환경조성 4 3 양질의데이터를안전하게 확보하고거래하기위한환경조성

39 39 01 사회적수용을바탕으로한충분한시장수요창출 인공지능스타트업들은뛰어난기술을기반으로성장하고있지만, 지속적인성장을위해서는충분한시장의수요가창출되어야합니다. 앞서국내인공지능스타트업의비즈니스유형에서살펴본바와같이, 많은스타트업들이 B2C보다는 B2B를기반으로한비즈니스를영위하고있습니다. 때문에기업간활발한사업제휴와신사업발굴을위한기반마련이필요합니다. 국내인공지능스타트업들과 IT 기반대기업들이기술과비즈니스교류를활발히할수있는커뮤니티와플랫폼을형성하는것이그기반이될수있을것입니다. 한편, 인공지능기술과서비스에대한사회적수용도뒷받침되어야합니다. 인공지능스타트업들이 B2B를중심으로비즈니스를하고있다는것은일반소비자들이인공지능기술과서비스를접할기회는상대적으로적다는것을의미하고, 이는자칫인공지능전반에대한막연한두려움으로나타날수있습니다. 때문에전문가들은교육인프라를조성해인공지능기술에대한사회적인이해와국민공감대를형성하고, 나아가지능화사회에대한대응력을강화해야한다고말하고있습니다 문용식, 2019

40 40 02 인공지능개발 & 연구전문인력확보를위한기반마련 인공지능과관련한기술은하루가다르게발전하고있습니다. 때문에이러한기술을습득하고활용하는인력을확보하는것이국내인공지능생태계활성화에도매우중요합니다. 앞선중요도분석결과에서도전체하위기준중에서도 개발인력 은전체우선순위에서 2위 ( 상대적중요도는 18.6%) 를차지할정도로중요한요소로나타났습니다. Tortoise Intelligence의 글로벌 AI 지수 (The Global AI Index) 를다시한번살펴보면, 우리나라의 인공지능플랫폼및알고리즘기술개발 수준은세계 2위수준인반면이러한기술을활용할수있는 인공지능분야내숙련기술인력가용수준, 전문연구및연구인력의범위 는각각 54개국중 19위, 18위수준입니다. 점수로보면격차가더욱큰격차를확인할수있습니다. 특히 인공지능분야내숙련된기술인력가용수준 은 1위국가를 100점으로봤을때 18.4점수준에불과합니다. 정부, 지방자치단체들이앞다투어개발자인력난해소를위해인공지능과관련된기술교육과정을지원하고있습니다. 대학에서도인공지능과관련한교육과정들이많이생겨나고있습니다. 그러나이들교육과정중일부는전문인력을양성하기보다는 청년취업난 을해소하는데에초점이맞춰져있거나, 코딩과같은기초적인데이터활용능력중심교육에그치고있습니다. 개발자인력난을해소하고, 궁극적으로인공지능생태계전반을활성화하기위해서는인력의양적인증대도필요하지만, 더불어숙련된개발자와연구인력을양성하는것도중요한과제입니다. 분류 7 대분야내용 '20 년 점수 ( 순위 ) '21 년 점수 ( 순위 ) 실행 Implementation 인재 Talent 인공지능분야내숙련기술인력가용수준 11.4(28 위 ) 18.4(19 위 ) 인프라 Infrastructure 인공지능접근인프라의규모및안전성기초전력, 인터넷접속, 슈퍼컴퓨팅역량등 84.9(5 위 ) 80.7(6 위 ) 운영환경 Operating Environment 인공지능을둘러싼규제활동및공공의견해등 47.1(30 위 ) 52.4(50 위 ) 혁신 연구 전문연구및연구인력의범위유수학술저널내 22.4(22 위 ) 20.4(18 위 ) Innovation Research 논문및특허수와인용횟수 개발 Development 인공지능플랫폼및알고리즘기술개발현황 73.1(3 위 ) 80.4(2 위 ) 투자 정부전략 정부가인공지능연구개발에관여하는수준 23.1(31 위 ) 77.5(7 위 ) Investment Government Strategy 국가전략및관련정부투자규모 상용화 인공지능관련스타트업투자규모, 활동및 3.3(25 위 ) 6.3(15 위 ) Commercial 비즈니스현황 ( 출처 : Tortoise Intelligence 의발표내용을재구성 )

41 41 03 양질의데이터를안전하게확보하고거래하기위한환경조성 인공지능기술의핵심은 양질의데이터 에있습니다. 인공지능과데이터기술을활용하는전문가들이많이사용하는말중에 Garbage in, garbage out 이라는말이있습니다. 좋은데이터가입력되어야좋은결과가출력된다는것입니다. 그러나양질의데이터를확보하는것은이제막비즈니스를궤도에올리기시작한스타트업에게는어려운숙제중하나입니다. 앞서살펴본바와같이데이터의소유권을인정하고거래를활성화하기위한정부정책들이등장하고있기는하지만, 한편으로는 데이터보호 에대한우려도풀어야할숙제중하나입니다. 이러한문제를해결하기위해서는양질의데이터를거래하고유통할수있는안전한기반이마련되어야합니다. 대기업및스타트업이보유하고있는데이터공유를촉진하기위해적절한보상체계를마련하고이를지원하는것이한방법입니다. 또한전문가들은기존에보유하거나필요한데이터의가치를기업이자체적으로측정할수있는문화와환경을조성하는것이필요하다고지적하고있습니다 법적규제최소화, 참여형규제환경조성 스타트업에게규제는항상큰장벽입니다. 특히인공지능스타트업들은전에없던새로운기술, 나날이발전하는기술을바탕으로비즈니스모델을만들어가고있기때문에이에대한규제는신중해야합니다. 앞서인공지능생태계활성화를위한여러과제중법적규제에대한중요도가가장낮게나타난것역시규제에대한낮은신뢰도를보여주는대목이라할수있습니다. 인공지능기술과관련한규제는법 정책전문가뿐만아니라, 인공지능기술분야전문가, 인공지능기술의사회적파급효과를연구하는사회과학자등인공지능을둘러싼이해관계자의참여와사회적합의를통해만들어져야합니다. 또한지속적으로최신기술과정보를업데이트하여시장수요를반영한규제방안을마련할수있도록정책환경을조성하는것이필요합니다. 12 우상근, 2020

42 발행일 기획및발간 2022 년 4 월 25 일 스타트업얼라이언스 연구수행정윤혁교수 ( 고려대 ), 김정환교수 ( 부경대 ) 디자인홈페이지주소이메일 디썬 서울시강남구테헤란로 70길 14-6 세왕종합상사빌딩 B동 4층스타트업얼라이언스 contact@startupall.kr 리포트에대한저작권은스타트업얼라이언스에있습니다. Copyright c 2022 StartupAlliance. All rights reserved.

Best of the Best Benchmark Adobe Digital Index | APAC | 2015

Best of the Best Benchmark Adobe Digital Index | APAC | 2015 v Best of the Best 벤치마크 Adobe Digital Index APAC 2015 ADOBE DIGITAL INDEX Best of the Best 벤치마크 (아시아 태평양 지역) 본 리포트는 아시아 태평양 지역에 있는 기업의 성과를 정리해 놓은 것입니다. 이 리포트를 통해 아시아 태평양 지역의 모바일 마케팅 모범 사례를 살펴볼 수 있습니다.