표제지
목차
CHAPTER 01. 연구 개요 7
1. 연구의 배경 및 목적 9
가. 연구의 배경 9
나. 연구의 목적 10
2. 연구의 내용 및 방법 11
가. 연구의 내용 11
나. 연구의 방법 12
CHAPTER 02. 컴퓨터그래픽 산업 정의 및 분류체계 13
1. 컴퓨터그래픽 산업 재정의 및 분류체계안 도출 프로세스 15
2. 컴퓨터그래픽 산업 기존 정의 및 범위 16
3. 컴퓨터그래픽 산업 재정의 22
4. 컴퓨터그래픽 산업 특징 25
5. 컴퓨터그래픽 산업 분류체계 29
6. 컴퓨터그래픽 산업 재정의를 바탕으로 한 분류체계 40
CHAPTER 03. 국내외 컴퓨터그래픽 시장 규모 및 전망 45
1. 컴퓨터그래픽 시장 규모 47
2. 비즈니스 모델 사례조사 분석 72
3. 컴퓨터그래픽 시장 전망 85
CHAPTER 04. 컴퓨터그래픽 기술 동향 91
1. 국내외 컴퓨터그래픽 기술 동향 93
2. 컴퓨터그래픽 분야별 기술 동향 115
3. 4차 산업혁명 기술과 융합된 컴퓨터그래픽 기술 및 활용사례 149
4. 국내외 주요국 컴퓨터그래픽 기술 격차 비교 분석 163
CHAPTER 05. 컴퓨터그래픽 기업 현황 분석 175
1. 국내 컴퓨터그래픽 산업 실태조사 177
2.해외 진출 컴퓨터그래픽 기업 사례 조사 247
3. 국내 컴퓨터그래픽 관련 인력 양성 기관 258
CHAPTER 06. 컴퓨터그래픽 정책 현황 263
1. 해외 주요 정책 현황 265
2. 국내 주요 정책 현황 272
CHAPTER 07. 결론 및 제언 277
1. 결론 및 시사점 279
[부록] 282
판권기 299
〈표 2-1〉 컴퓨터그래픽 산업 국내 정의 16
〈표 2-2〉 컴퓨터그래픽 산업 해외 정의 17
〈표 2-3〉/〈그림 2-3〉 세계 컴퓨터 그래픽 시장: 가치 사슬 분석 20
〈표 2-4〉 KPMG 기준 최신 기술 트렌드 21
〈표 2-5〉 기존 정의와 신규 정의 비교 24
〈표 2-6〉 컴퓨터그래픽 산업 특징 25
〈표 2-7〉 컴퓨터그래픽 관련 협의의 산업분류체계 30
〈표 2-8〉 컴퓨터그래픽 관련 광의의 산업분류체계 31
〈표 2-9〉 컴퓨터그래픽 관련 산업분류체계 31
〈표 2-10〉 제품 분류에 따른 소프트웨어 기술 분류 32
〈표 2-11〉 용도에 따른 소프트웨어 기술 분류 33
〈표 2-12〉 컴퓨터그래픽 기술 분류 33
〈표 2-13〉 OECD 컴퓨터그래픽 산업 분류 34
〈표 2-14〉 북미 산업 분류 시스템 코드 기준 컴퓨터그래픽 산업 분류 35
〈표 2-15〉 JSIC 기준 컴퓨터그래픽 산업 분류 36
〈표 2-16〉 Computer graphics: principles and practice 기준 컴퓨터그래픽 산업 분류 37
〈표 2-17〉 Industry ARC 기준 컴퓨터그래픽 산업 분류 37
〈표 2-18〉 Reports Inslghts 기준 컴퓨터그래픽 산업 분류 38
〈표 2-19〉 Credence Research 기준 컴퓨터그래픽 산업 분류 38
〈표 2-20〉 JPR 기준 컴퓨터그래픽 산업 분류 39
〈표 2-21〉 컴퓨터그래픽 기술 산업 신분류체계 안 41
〈표 2-22〉 산업 분류 체계에 따른 기술 정의 42
〈표 3-1〉 기관별 글로벌 컴퓨터그래픽 시장 규모 48
〈표 3-2〉 세계 권역별 컴퓨터그래픽 시장 성장률 49
〈표 3-3〉 주요 국가 연도별 컴퓨터그래픽 시장 규모 및 전망 49
〈표 3-4〉 글로벌 실감콘텐츠 시장 규모 51
〈표 3-5〉 글로벌 디지털 콘텐츠 시장 규모 52
〈표 3-6〉 측정 방법별 컴퓨터그래픽 시장 규모 53
〈표 3-7〉 컴퓨터그래픽 시장 규모 - 콘텐츠산업통계조사(2019) 53
〈표 3-8〉 국내 컴퓨터그래픽 기업 매출액 및 자산총계 55
〈표 3-9〉 컴퓨터그래픽 시장 규모 전망 56
〈표 3-10〉 컴퓨터그래픽 시장 규모 산업분류표 57
〈표 3-11〉 컴퓨터그래픽 시장규모 산업분류표 58
〈표 3-12〉 디지털콘텐츠 시장규모 69
〈표 3-13〉 실감콘텐츠 시장규모 69
〈표 3-14〉 컴퓨터그래픽 연관 산업과 타 산업의 경제적 파급효과 비교 71
〈표 3-15〉/〈표 3-16〉 산업별 컴퓨터그래픽 시장 전망 85
〈표 4-1〉 컴퓨터그래픽 기술 연혁 94
〈표 4-2〉 OLED 디스플레이 국적별 구동 핵심기술 특허출원 동향(2011~2020년) 109
〈표 4-3〉 OLED 디스플레이 구동 핵심기술 상위 10대 기업(2011~2020년) 109
〈표 4-4〉 메타버스를 활용한 분야 113
〈표 4-5〉 3D 스캐너 종류 118
〈표 4-6〉 홀로그램 종류 135
〈표 4-7〉 홀로그램 기술 동향 136
〈표 4-8〉 플렌옵틱 기술 종류 140
〈표 4-9〉 HMD 정의 142
〈표 4-10〉 디스플레이 기술 구분 143
〈표 4-11〉 디지털 휴먼 생성 기술 153
〈표 4-12〉 주요국 CG 연관 분야별 기술수준 비교 164
〈표 4-13〉/〈표 4-12〉 주요국 CG 연관 분야별 기술수준 비교 166
〈표 4-14〉 설문조사 응답결과 167
〈표 4-15〉 컴퓨터그래픽 기술 관련 세계 최고국 응답 결과 168
〈표 4-16〉 최고 기술국 및 국내 기술 수준 비교 169
〈표 4-17〉 한국 컴퓨터그래픽 기술별 수준 비교 171
〈표 4-18〉 컴퓨터그래픽 기술별 한국과 각 기업 기술 수준 비교 173
〈표 5-1〉 기업 실태조사 모집단 후보 리스트 178
〈표 5-2〉 기업실태 조사 적격 및 비적격 기업 수 및 비율 179
〈표 5-3〉 컴퓨터그래픽 산업분류 181
〈표 5-4〉 조사 대상 기업 일반 현황 183
〈표 5-5〉 2020년 산업별 업력 현황 186
〈표 5-6〉 업력별 매출액 현황 188
〈표 5-7〉 인프라 및 제작ㆍ구현 기술 빈도수 및 비중 189
〈표 5-8〉 인프라 및 제작ㆍ구현 기술빈도수 및 비중 190
〈표 5-9〉 산업분류 체계에 따른 기업의 사업 영위 현황 190
〈표 5-10〉 수주계약모델 주요 분야 기업 수 및 비중 196
〈표 5-11〉 수주계약 모델 업력별 기업 수 197
〈표 5-12〉 수주계약 모델 매출액 규모별 기업 수 198
〈표 5-13〉 콘텐츠 제작 모델 주요 분야 기업 수 및 비중 199
〈표 5-14〉 콘텐츠 제작 모델 업력별 기업 수 200
〈표 5-15〉 콘텐츠 제작 모델 매출액 규모별 기업 수 201
〈표 5-16〉 성과보상 모델 주요 분야 기업 수 및 비중 202
〈표 5-17〉 성과보상 모델 업력별 기업 수 203
〈표 5-18〉 성과보상 모델 매출액 규모별 기업 수 204
〈표 5-19〉 솔루션 제공 모델 주요 분야 기업 수 및 비중 205
〈표 5-20〉 솔루션 제공 모델 업력별 기업 수 206
〈표 5-21〉 솔루션 제공 모델 매출액 규모별 기업 수 207
〈표 5-22〉 CG 매출액(비지니스 모델별 매출액+ 수출액) 및 비중 208
〈표 5-23〉 기술별 CG 매출액 및 비중 208
〈표 5-24〉 수주 계약 모델 기술별 CG 매출액 및 비중 209
〈표 5-25〉 콘텐츠 제작 모델 기술별 CG 매출액 및 비중 210
〈표 5-26〉 성과보상모델 기술별 CG 매출액 및 비중 211
〈표 5-27〉 솔루션 제공 모델 기술별 CG 매출액 및 비중 212
〈표 5-28〉 2020년 기준 컴퓨터그래픽 기업 인력 현황 213
〈표 5-29〉 아키텍트 기술별 고용 인원 및 비중 213
〈표 5-30〉 아키텍트 기술별 고용 인원 및 비중 214
〈표 5-31〉 개발자 기술별 고용 인원 및 비중 215
〈표 5-32〉 개발자 기술별 고용 인원 및 비중 216
〈표 5-33〉 비주얼 디벨롭먼트 기술별 고용 인원 및 비중 218
〈표 5-34〉 비주얼 디벨롭먼트 기술별 고용 인원 및 비중 218
〈표 5-35〉/〈표 5-37〉 컨설턴트 기술별 고용 인원 및 비중 220
〈표 5-36〉 PD 기술별 고용 인원 및 비중 221
〈표 5-37〉 컨설턴트 기술별 고용 인원 및 비중 223
〈표 5-38〉 컨설턴트 기술별 고용 인원 및 비중 223
〈표 5-39〉 2018년~2020년 신규 인력 유입 경로 229
〈표 5-40〉 2018년~2020년 종사자 재교육 및 전문교육 경로 230
〈표 5-41〉 연구개발비 현황 231
〈표 5-42〉 2018년~2020년 종사자 재교육 및 전문교육 경로 231
〈표 5-43〉 5년 이하 업력 CG 연구개발비별 기업 수 및 비중 232
〈표 5-44〉 6년 이상~10년 이하 업력 CG 연구개발비별 기업 수 및 비중 232
〈표 5-45〉 11년 이상 15년 이하 업력 CG 연구개발비별 기업 수 및 비중 233
〈표 5-46〉 16년 이상 15년 이하 업력 CG 연구개발비별 기업 수 및 비중 233
〈표 5-47〉 2018년~2020년 지식재산권 현황 234
〈표 5-48〉 해외 시장 진출 여부 235
〈표 5-49〉 연도별 해외진출 기업 수(2019년~2020년) 237
〈표 5-50〉 해외 진출 유형별 기업 수 및 비중 237
〈표 5-51〉 국내 CG 인프라 기술 중 발전 가능성이 높을 것으로 예상되는 분야(1순위) 239
〈표 5-52〉 국내 CG 제작ㆍ구현 기술 중 발전 가능성이 높을 것으로 예상되는 분야(1순위) 241
〈표 5-53〉 사업 추진 과정 애로사항(1순위) 243
〈표 5-54〉 정부 및 유관기관 희망사항(1순위) 245
〈표 5-55〉/〈표 5-56〉 2018~2020년 덱스터 매출액 및 증감률 247
〈표 5-56〉/〈표 5-57〉 덱스터 CG 기술 248
〈표 5-57〉/〈표 5-55〉 2018~2020년 위지윅스튜디오 매출액 및 증감률 251
〈표 5-58〉/〈표 5-59〉 2018~2020년 자이언트 스텝 매출액 및 증감률 254
〈표 6-1〉 미국 ARㆍVR 정책 동향 265
〈표 6-2〉 중국 ARㆍVR 정책 동향 267
〈표 6-3〉 EU 5G 보급 촉진 정책 267
〈표 6-4〉 글로벌 과제와 산업 경쟁력 클러스터 및 예산 268
〈표 6-5〉 2021년 정보통신산업진흥원 CG 관련 정책 272
〈그림 2-1〉 컴퓨터그래픽 산업 정의 및 분류체계안 도출 프로세스 15
〈그림 2-2〉 컴퓨터그래픽 가치사슬 18
〈그림 2-3〉 세계 컴퓨터 그래픽 시장 : 가치 사슬 분석 19
〈그림 2-4〉 컴퓨터그래픽 산업 재정의 도출 과정 23
〈그림 2-5〉 컴퓨터그래픽 산업분류 체계 제시를 위해 검토한 자료들 29
〈그림 3-1〉 글로벌 컴퓨터그래픽 시장 규모 47
〈그림 3-2〉 국내 디지털콘텐츠 시장 시장 규모 59
〈그림 3-3〉 국내 실감콘텐츠 시장 규모 60
〈그림 3-4〉 국내 컴퓨터그래픽 시장 규모 61
〈그림 3-5〉 국내 VFX 기업 매출 62
〈그림 3-6〉 컴퓨터그래픽 소프트웨어 시장 규모 66
〈그림 3-7〉 VFX 제작 시스템 72
〈그림 3-8〉 CG/VFX 관련 기업의 주요 비즈니스 모델 73
〈그림 3-9〉 로블록스 수익 창출 구조 79
〈그림 3-10〉 제페토 수익 창출 구조 80
〈그림 3-11〉 직방 수익 창출 구조 81
〈그림 3-12〉 2019년 대비 2025년 산업별 컴퓨터그래픽 시장 규모 전망 85
〈그림 4-1〉 패스 트레이싱을 이용한 이미지 구현 94
〈그림 4-2〉 뉴럴 래디언스 캐싱을 이용한 이미지 구현 95
〈그림 4-3〉 너프 텍스를 이용한 이미지 구현 95
〈그림 4-4〉 록히드마틴사 비행훈련 시뮬레이션 교육 96
〈그림 4-5〉 AR 기반 척추 수술 지원 시스템 '어그메딕스(Augmedics)의 엑스비전(Xvision)' 97
〈그림 4-6〉 테일스핀(Talespin)의 인사관리 업무교육 훈련 활용 사례 97
〈그림 4-7〉' 왕좌의 게임' 전장을 구현한 버추얼 프로덕션 98
〈그림 4-8〉 Sony Music의 '디지털 매디슨 비어(Madison Beer)' 98
〈그림 4-9〉 포트나이트 기반 트레비스 스캇 가상 콘서트 99
〈그림 4-10〉 마인크래프트 기반 UC 버클리 가상 졸업식 100
〈그림 4-11〉 로블록스 게임과 아바타들 100
〈그림 4-12〉 사용자와 애플리케이션 간의 실시간 협업 101
〈그림 4-13〉 소비자들의 제품 구매 결정을 위한 가상 세계 제작 101
〈그림 4-14〉 가상사무실 '인피니트 오피스' 102
〈그림 4-15〉 자동차 공장 시뮬레이션 102
〈그림 4-16〉 5G 전파 시뮬레이션 103
〈그림 4-17〉 홀로렌즈를 통한 의료 시뮬레이션 103
〈그림 4-18〉 세계 넷플릭스 TV 시청 순위(2021.10.24. 기준) 104
〈그림 4-19〉 오징어 게임 세트장 105
〈그림 4-20〉 오징어 게임 한 장면 105
〈그림 4-21〉 세계 넷플릭스 영화 시청 순위(2021.02.06. 기준) 106
〈그림 4-22〉 촬영 세트 106
〈그림 4-23〉 VFX 기술로 우주 장면 창조 106
〈그림 4-24〉 업동이 역할 연기의 한 장면 107
〈그림 4-25〉 영화 승리호의 한 장면 107
〈그림 4-26〉 프로틴 괴물 107
〈그림 4-27〉 눈알 괴물 107
〈그림 4-28〉 안무가의 움직임 지도 108
〈그림 4-29〉 실시간 CG가 적용된 화면을 볼 수 있는 촬영현장 108
〈그림 4-30〉 VR 퓨처 시네마(VR FUTURE CINEMA) 110
〈그림 4-31〉 LG전자 온라인 전시관(CES 2021) 111
〈그림 4-32〉 위지윅스튜디오가 제작한 LG 전자 XR 스튜디오(CES 2021) 111
〈그림 4-33〉 ㈜스페이스이엑스의 XR 스튜디오 112
〈그림 4-34〉 제페토를 활용한 네이버 신규입사자 프로그램 113
〈그림 4-35〉 온라인 전시를 통해 관람하는 영화 'The Brave New World' 114
〈그림 4-36〉 모션 캡쳐 120
〈그림 4-37〉 AI Motion Capture 120
〈그림 4-38〉 삼성디스플레이 Light Field Display 121
〈그림 4-39〉 MACHINING STRATEGIST 2022 신버전 CAM 가공 작업 122
〈그림 4-40〉 드라마 분야 언리얼 엔진 활용 사례 웨스트월드 127
〈그림 4-41〉 영화 분야 언리얼 엔진 활용 사례 더 만달로리안 127
〈그림 4-42〉 다큐멘터리 분야언리얼 엔진 활용 사례 MBC 스페셜, 너를 만났다 128
〈그림 4-43〉 공연 분야 언리얼 엔진 활용 사례 2020 MAMA의 방탄소년단 'LIFE GOES ON' 무대 한 장면 128
〈그림 4-44〉 프리비즈 분야 언리얼 엔진 활용 사례 황금나침반 129
〈그림 4-45〉 건축 분야 언리얼 엔진 활용 사례 라인 크리에이티브(Line Creative)의 작품 129
〈그림 4-46〉 의료 분야 언리얼 엔진 활용 사례 VR 의료 시뮬레이션 130
〈그림 4-47〉 의료 분야 언리얼 엔진 활용 사례 인공호흡기 VR 시뮬레이션 130
〈그림 4-48〉 항공 분야 언리얼 엔진 활용 사례 항공기 수리 및 유지보수 교육 131
〈그림 4-49〉 Epic Games 언리얼 엔진 5 131
〈그림 4-50〉 2020년 Unity 사용자 인터페이스 131
〈그림 4-51〉 영화 '존 윅' 프리비즈 132
〈그림 4-52〉 디지털 홀로그래피 주요 기술 135
〈그림 4-53〉 홀로그램 영화 활용사례 137
〈그림 4-54〉 홀로그램 광고 활용사례 137
〈그림 4-55〉 홀로그램 광고 활용사례 138
〈그림 4-56〉 홀로그램 광고 활용사례 138
〈그림 4-57〉 홀로그램 광고 활용사례 138
〈그림 4-58〉 홀로그램 광고 활용사례 139
〈그림 4-59〉 홀로그램 광고 활용사례 139
〈그림 4-60〉 홀로그램 광고 활용사례 139
〈그림 4-61〉 비정형 플렌옵틱 카메라로 입체 영상을 촬영하는 모습 141
〈그림 4-62〉 Samsung Odyssey VR 143
〈그림 4-63〉 삼성 VR 디스플레이 시야각 143
〈그림 4-64〉 해상도에 따른 VR 화질 시뮬레이션 143
〈그림 4-65〉 명암비 및 화면 잔상 현상 143
〈그림 4-66〉 Nvidia & Stanford 대학의 3D 시각 부작용을 완화시키는 Lightfield VR 기술 144
〈그림 4-67〉 미국 스타트업 액손(Axon) VR의 'axon suit' 144
〈그림 4-68〉 VR/AR 디스플레이 디바이스 145
〈그림 4-69〉 VR/AR 특징 비교 146
〈그림 4-70〉 AR 안경 - F8 2017 147
〈그림 4-71〉 모조 비전 스마트 콘텍트렌즈 148
〈그림 4-72〉 딥페이크 영상 제작 과정 149
〈그림 4-73〉 '가상 인터뷰 동영상' 제작 기술 150
〈그림 4-74〉 배우 톰행크스의 더빙 영화 한 장면 151
〈그림 4-75〉 엑스선 영상에 딥페이크 기술을 적용한 암 진단 151
〈그림 4-76〉 싱가포르 정부의 국가 신원확인 시스템 152
〈그림 4-77〉 순국열사 영상 복원 152
〈그림 4-78〉 'Visible Korean Brain : 빅데이터 기반, 디지털 휴먼의 시지각모델 및 교육 프로그램 개발' 프로젝트 결과물 154
〈그림 4-79〉 디지털 휴먼 활용 사례 154
〈그림 4-80〉 디지털 트윈 개념 구조 155
〈그림 4-81〉 Ontwa의 GIS를 기반으로 한 폐수 네트워크 '디지털 트윈' 구축 156
〈그림 4-82〉 지멘스의 디지털 트윈 157
〈그림 4-83〉 VU.CITY London 157
〈그림 4-84〉 버추얼 프로덕션 시스템으로 제작한 추석특집 투자정보 콘텐츠 제공 159
〈그림 4-85〉 각국 버추얼 프로덕션 예시 160
〈그림 4-86〉 프랑스의 빛의 채석장 161
〈그림 4-87〉 예천군 곤충생태 디지털 테마파크 조감도 162
〈그림 4-88〉 항공우주박물관의 가상ㆍ증강현실(VRㆍAR) 테마파크 '번개 레이싱 체험관' 162
〈그림 5-1〉 기업실태 조사 목적 및 필요성 177
〈그림 5-2〉 기업실태 조사 최종 후보 기업 선정 과정 179
〈그림 5-3〉 5년 이하 기업 사용 기술 184
〈그림 5-4〉 6~10년 이하 기업 사용 기술 185
〈그림 5-5〉 11~15년 이하 기업 사용 기술 185
〈그림 5-6〉 16년 이상 기업 사용 기술 186
〈그림 5-7〉 업력별 기업 매출액 구간 비율 188
〈그림 5-8〉 2020년 주요 거래 대상 유형 189
〈그림 5-9〉 인프라 및 제작ㆍ구현 기술 비중 189
〈그림 5-10〉 2020년 주요 거래 대상 유형 190
〈그림 5-11〉 하드웨어 영위 사업 빈도수 192
〈그림 5-12〉 소프트웨어 영위 사업 빈도수 192
〈그림 5-13〉 기획 기술 영위 사업 빈도수 193
〈그림 5-14〉 기반 기술 영위 사업 빈도수 193
〈그림 5-15〉 융합 기술 영위 사업 빈도수 194
〈그림 5-16〉 확장 기술 영위 사업 빈도수 194
〈그림 5-17〉 CG 관련 매출액 비중 195
〈그림 5-18〉 비즈니스 모델 유형별 기업 매출액 비중 195
〈그림 5-19〉 수주계약모델 주요 분야 비중 196
〈그림 5-20〉 수주계약 모델 업력별 기업 비중 197
〈그림 5-21〉 수주계약 모델 매출액 규모별 기업 비중 198
〈그림 5-22〉 콘텐츠 제작 모델 주요 분야 비중 199
〈그림 5-23〉 콘텐츠 제작 모델 업력별 기업 비중 200
〈그림 5-24〉 콘텐츠 제작 모델 매출액 규모별 기업 비중 201
〈그림 5-25〉 성과보상 모델 주요 분야 비중 202
〈그림 5-26〉 성과보상 모델 업력별 기업 비중 203
〈그림 5-27〉 성과보상 모델 업력별 기업 비중 204
〈그림 5-28〉 솔루션 제공 모델 주요 분야 비중 205
〈그림 5-29〉 솔루션 제공 모델 업력별 기업 비중 206
〈그림 5-30〉 솔루션 제공 모델 업력별 기업 비중 207
〈그림 5-31〉 CG 매출액(비지니스 모델별 매출액+ 수출액) 비중 208
〈그림 5-32〉 기술별 CG 매출액 비중 208
〈그림 5-33〉 수주 계약 모델 기술별 CG 매출액 기여도 209
〈그림 5-34〉 콘텐츠 제작 모델 기술별 CG 매출액 기여도 210
〈그림 5-35〉 성과보상모델 기술별 CG 매출액 기여도 211
〈그림 5-36〉 솔루션 제공 모델 기술별 CG 매출액 기여도 212
〈그림 5-37〉 아키텍트 기술별 고용 인원 비중 213
〈그림 5-38〉 아키텍트 기술별 고용 인원 비중 215
〈그림 5-39〉 개발자 기술별 고용 인원 비중 216
〈그림 5-40〉 개발자 기술별 고용 인원 비중 217
〈그림 5-41〉 비주얼 디벨롭먼트 기술별 고용 인원 비중 218
〈그림 5-42〉 비주얼 디벨롭먼트 기술별 고용 인원 비중 220
〈그림 5-43〉 PD 기술별 고용 인원 비중 221
〈그림 5-44〉 PD 기술별 고용 인원 비중 222
〈그림 5-45〉 컨설턴트 기술별 고용 인원 비중 223
〈그림 5-46〉 컨설턴트 기술별 고용 인원 비중 225
〈그림 5-47〉 아키텍트 중 기술별 채용 희망 인력 수 225
〈그림 5-48〉 개발자 중 기술별 채용 희망 인력 수 226
〈그림 5-49〉 비주얼 디벨롭먼트 중 기술별 채용 희망 인력 수 227
〈그림 5-50〉 PD 중 기술별 채용 희망 인력 수 227
〈그림 5-51〉 컨설턴트 중 기술별 채용 희망 인력 수 228
〈그림 5-52〉 인력 채용 시 애로사항 228
〈그림 5-53〉 PD 중 기술별 채용 희망 인력 수 229
〈그림 5-54〉 2018년~2020년 종사자 재교육 및 전문교육 경로 추이 230
〈그림 5-55〉 연도별 총 연구개발비 비중(2018년~2020년) 232
〈그림 5-56〉 업력별 CG 연구개발비 비중 233
〈그림 5-57〉 2018년~2020년 지식재산권 비중 235
〈그림 5-58〉 해외 시장 진출 및 진출 의향 비중 236
〈그림 5-59〉 해외 진출 대상국 현황 236
〈그림 5-60〉 해외 시장 진출 및 진출 의향 비중 237
〈그림 5-61〉 해외 진출 희망국 사례 수 238
〈그림 5-62〉 해외 시장 진출 주저하는 이유 비중 239
〈그림 5-63〉 국내 CG 인프라 기술 중 발전 가능성이 높을 것으로 예상되는 1순위 분야 비중 240
〈그림 5-64〉 국내 CG 인프라 기술 중 발전 가능성이 높을 것으로 예상되는 1+2+3순위 분야 비중 241
〈그림 5-65〉 국내 CG 제작ㆍ구현 기술 중 발전 가능성이 높을 것으로 예상되는 1순위 분야 비중 242
〈그림 5-66〉 국내 CG 제작ㆍ구현 기술 중 발전 가능성이 높을 것으로 예상되는 1+2+3순위 분야 비중 243
〈그림 5-67〉 사업 추진 과정 애로사항(1순위) 비중 244
〈그림 5-68〉 사업 추진 과정 애로사항(1+2+3순위) 비중 245
〈그림 5-69〉 정부 및 유관기관 희망사항(1순위) 비중 246
〈그림 5-70〉 정부 및 유관기관 희망사항(1+2+3순위) 비중 246
〈그림 5-71〉 '신과 함께' IP 확장 250
〈그림 5-72〉 버추얼 캐릭터 '지아' 256
〈그림 5-73〉 버추얼 캐릭터 '빈센트' 256
〈그림 5-74〉 모델링 과목 256
〈그림 5-75〉 CG 라이브 방송 256
〈그림 5-76〉 시그라프 257
〈그림 5-77〉 NAB SHOW 257