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표제지 1

목차 3

요약문 11

SUMMARY 14

제1장 서론 20

제1절 연구의 필요성 및 목적 20

1. 연구 배경 및 필요성 20

2. 연구의 목적 21

제2절 연구 범위와 내용 22

제3절 연구 방법 23

제2장 선행 연구 검토 25

제1절 소프트웨어중심산업(SDx)의 특성 25

1. 소프트웨어중심산업(SDx)의 특성 25

2. 소프트웨어중심혁신역량의 개념적 정의와 특징 30

3. 소프트웨어중심혁신역량의 부상 31

4. 분석 틀로서의 소프트웨어중심혁신역량지수(SDICI)의 의미 32

제2절 선행연구 검토 34

1. 소프트웨어 중심 혁신역량 34

2. SDICI 지표체계 구성에 대한 시사점 39

제3절 SDICI 지표체계 설계 40

1. SDICI 지표체계의 설계 원칙 40

2. SDICI 지표체계의 구성 41

제3장 SDV 산업의 소프트웨어 중심 역량 47

제1절 조사 개요 47

1. 조사 설계 47

2. 조사 내용 53

3. 기업 일반 현황 54

제2절 국내 SDV 생태계적 특성 61

1. 기업 성과 61

2. 투자 63

3. 인력 67

4. SDV 전환의 구조적인 특성 69

제3절 소프트웨어 중심 혁신 역량 72

1. 전략과 거버넌스 72

2. 기술 역량 76

3. 인적 역량 91

4. 비즈니스 혁신역량 115

5. 생태계 혁신역량 121

제4절 인력 확보와 교육ㆍ훈련 관련 애로사항 125

1. 인력 채용시 애로사항 125

2. 교육ㆍ훈련 관련 애로사항 130

3. AX 관련 애로사항 135

제4장 소프트웨어 중심 혁신역량 지수 분석 141

제1절 분석 개요 141

1. 소프트웨어중심혁신역량지수 산출 141

제2절 분석 방법 145

1. 기업 간 비교 145

2. SDICI 성숙도 분석 146

3. 군집분석 148

제3절 분석 결과 149

1. 소프트웨어중심혁신역량 지수 분석 결과 149

2. SDICI 성숙도 분석 154

3. 군집 분석 결과 162

4. SDICI 기반 회귀분석 174

5. SDICI와 주요 변수간 관계 181

제4절 시사점 188

1. 분석 요약 : 산업 생태계의 구조적 불균형과 정책 패러다임의 전환 188

2. 군집별 특성과 맞춤형 지원 전략 190

제5장 결론 및 정책적 시사점 192

제1절 결론 192

1. 국내 SDV 산업의 구조적 특성 192

2. SDV 산업의 SW인력 부족 문제와 애로사항 194

3. SDV 산업의 소프트웨어중심혁신역량(SDICI) 분석 195

제2절 정책적 시사점 197

1. SDV 전환 가속화를 위한 산업융합형 SWㆍAI 인력양성정책 강화 197

2. 국내 SDV 산업의 구조적 전환 개선 199

3. SDV 경쟁력 강화를 위한 SDICI 성숙도 제고 201

참고문헌 203

[부록] 미래형 자동차 소프트웨어 실태조사 설문지 206

표목차 6

〈표 2-1〉 전통산업과 SDx산업의 특성 비교 26

〈표 2-2〉 DX 성숙도와 SDICI의 특성 비교 33

〈표 2-3〉 ASPIRE Index 구성요소 및 세부 지표 35

〈표 2-4〉 SDICI 지표체계 43

〈표 2-5〉 SDICI 지표체계 측정방안 46

〈표 3-1〉 미래형 자동차 산업 생태계 분류 47

〈표 3-2〉 미래형 자동차 산업 모집단 추출 현황 48

〈표 3-3〉 모집단 현황 49

〈표 3-4〉 표본 설계 현황 50

〈표 3-5〉 표본 설계 현황_생태계 대분류별 51

〈표 3-6〉 응답 기업 현황_생태계 대분류별 51

〈표 3-7〉 조사 내용 53

〈표 3-8〉 응답 기업 일반 현황 54

〈표 3-9〉 응답 기업의 주요 사업 영역 55

〈표 3-10〉 자동차 부품 산업의 주력 품목 분류 56

〈표 3-11〉 자동차 및 부품 제조 기업의 주요 사업 영역 56

〈표 3-12〉 자동차 및 부품 제조 기업의 주요 사업 영역 57

〈표 3-13〉 ICT 및 인프라 산업의 주력 품목 분류 57

〈표 3-14〉 ICT 및 인프라 기업의 주요 사업 영역 58

〈표 3-15〉 SDV 산업의 환경 변화 대응 60

〈표 3-16〉 SDV 매출 현황 62

〈표 3-17〉 총 연구개발 투자 규모와 비중 64

〈표 3-18〉 SDV 연구개발(R&D) 투자 규모와 비중 66

〈표 3-19〉 SDV SW 연구개발(R&D) 투자 규모와 비중 66

〈표 3-20〉 SDV 및 SW 인력 현황(2025년 현재) 68

〈표 3-21〉 SDV 전환 구조적 특성 71

〈표 3-22〉 SW 중심 전환을 위한 중장기 전략 수립 73

〈표 3-23〉 SW 중심 전환 공유 및 추진 여부 74

〈표 3-24〉 최고경영자의 SW 중심 전략 참여 정도 75

〈표 3-25〉 SW 전담조직 마련 76

〈표 3-26〉 SDV SW 특허 현황 78

〈표 3-27〉 디지털 신기술 활용 수준 79

〈표 3-28〉 AI 기술 도입 수준 80

〈표 3-29〉 SW 내재화 수준 82

〈표 3-30〉 SW 개발 및 프로세스 정립 수준 84

〈표 3-31〉 SW 테스트ㆍ검증 프로세스에서 자동화 수준 84

〈표 3-32〉 SW 품질관리 수준 85

〈표 3-33〉 AI 기능 적용 여부 86

〈표 3-34〉 AI 첨단 기술 활용 수준 88

〈표 3-35〉 데이터 수집ㆍ분석 활용 수준 88

〈표 3-36〉 SWㆍAI 인프라 보유 수준 90

〈표 3-37〉 외부 시스템과 연동가능한 플랫폼 구조 90

〈표 3-38〉 SDV 인력 분류 92

〈표 3-39〉 직종별 SDV 인력 비중 94

〈표 3-40〉 SDV 및 SWㆍAI 인력의 학력별 분포 97

〈표 3-41〉 SDV 및 SWㆍAI 인력의 경력별 분포 98

〈표 3-42〉 직종별 인력 부족 현황 101

〈표 3-43〉 SDV 산업의 인력 부족률 103

〈표 3-44〉 SDV SW 인력수요와 수급차_임베디드/차량 플랫폼 SW 105

〈표 3-45〉 SDV SW 인력수요와 수급차_DevOps/응용/UX 105

〈표 3-46〉 SDV SW 인력수요와 수급차_전략/정책 106

〈표 3-47〉 SDV AI 인력수요와 수급차_데이터/모델 개발 107

〈표 3-48〉 SDV AI 인력수요와 수급차_MLOps/AI 응용 108

〈표 3-49〉 SDV AI 인력수요와 수급차_AI 컨설팅/거버넌스 108

〈표 3-50〉 SWㆍAI 교육ㆍ훈련 이수 현황 110

〈표 3-51〉 SWㆍAI 교육ㆍ훈련 투자 현황 111

〈표 3-52〉 SWㆍAI 교육ㆍ훈련 운영 방식 112

〈표 3-53〉 우수 인재 채용 난이도 114

〈표 3-54〉 SDV 산업의 이직률 114

〈표 3-55〉 하드웨어에서 소프트웨어로 전환 정도 116

〈표 3-56〉 구독형ㆍ서비스형 비즈니스 모델 전환 116

〈표 3-57〉 데이터 기반 수익모델 도입 118

〈표 3-58〉 개방형 비즈니스 역량 118

〈표 3-59〉 AI 기반 고객 맞춤형 서비스 실현 수준 120

〈표 3-60〉 고객에게 차별화된 경험 제공 수준 120

〈표 3-61〉 산ㆍ학ㆍ연 협력 수준 122

〈표 3-62〉 오픈소스 활용 수준 123

〈표 3-63〉 오픈소스 기여도 123

〈표 3-64〉 국제 기술표준 적용 수준 124

〈표 3-65〉 SW/AI 인재를 채용할 때 겪는 어려움 126

〈표 3-66〉 SWㆍAI 인력 채용 방식 129

〈표 4-1〉 SDICI 지표(대-중-소)의 가중치 143

〈표 4-2〉 SDICI 지표의 혼합 가중치 144

〈표 4-3〉 SDICI 종합점수 구간별 기업 분포 150

〈표 4-4〉 SDICI 영역별(대분류) 달성률 153

〈표 4-5〉 5대 영역별 ANOVA와 효과크기 154

〈표 4-6〉 세부지표별 단계 간 차이 및 효과크기 155

〈표 4-7〉 SDICI 성숙 단계별 16개 세부지표 달성률 157

〈표 4-8〉 SDICI 성숙 단계별 병목(장애 요인) 분석 159

〈표 4-9〉 군집간 핵심지표 차이 검정 결과 163

〈표 4-10〉 군집별 역량 수준(대분류 달성률 기준) 163

〈표 4-11〉 군집별 16개 세부지표 평균 달성률 165

〈표 4-12〉 5대 영역 군집 간 차이에 기여한 핵심변수 166

〈표 4-13〉 군집간 차이에 기여한 핵심변수(효과크기) 166

〈표 4-14〉 군집별 병목요인(RowPct) 상위 항목 167

〈표 4-15〉 군집별 강점과 약점 169

〈표 4-16〉 군집별 정책대상 171

〈표 4-17〉 군집별 특성과 정책 연계 173

〈표 4-18〉 회귀 분석 모형별 설명력 비교 175

〈표 4-19〉 성숙도 단계별 SDV 매출 차이 175

〈표 4-20〉 SDICI 5개 영역의 SDV 매출 효과(0.01 증가 기준, '25p) 176

〈표 4-21〉 군집과 SDICI 영역의 성과 기여효과(0.01 증가 시 SDV 매출 변화율, '25p) 177

〈표 4-22〉 SDV 매출 발생과 확대에 대한 Two-part 분석 결과 요약('25년 SDV 매출) 178

〈표 4-23〉 군집별 SW 인력 분포 185

〈표 4-24〉 SDICI 수준과 SWㆍAI 전문인력 규모의 관계 187

그림목차 9

〈그림 3-1〉 자동차/부품 제조업의 직종별 부족인력 현황 100

〈그림 3-2〉 ICT/인프라 산업의 직종별 부족인력 현황 100

〈그림 3-3〉 SWㆍAI 인재 채용시 애로사항 126

〈그림 3-4〉 인력 채용시 선호하는 전공 127

〈그림 3-5〉 SWㆍAI 인력 채용 방식 128

〈그림 3-6〉 SWㆍAI 인재 채용 관련 정부 지원 사항 130

〈그림 3-7〉 SDV SW/AI 역량 교육과 관련한 애로사항 131

〈그림 3-8〉 SW/AI 역량 강화를 위해 필요한 교육ㆍ훈련 내용(복수응답) 133

〈그림 3-9〉 교육훈련 관련 정부 지원 방식 135

〈그림 3-10〉 AX 전환 관련 애로사항 136

〈그림 3-11〉 AX 전환 관련 정부 지원 사항 137

〈그림 3-12〉 AX 관련 정부의 지역 균형 지원 정책 139

〈그림 3-13〉 AX 전환 관련 인력 양성 정책 140

〈그림 4-1〉 SDICI 성숙도 분석 절차 147

〈그림 4-2〉 군집 분석 절차 148

〈그림 4-3〉 SDICI 종합점수 분포 149

〈그림 4-4〉 SDICI 종합점수 히트맵 150

〈그림 4-5〉 SDICI 성숙 단계별 16개 세부지표 달성률 157

〈그림 4-6〉 군집별 5대 역량 프로파일 164

〈그림 4-7〉 군집별 16개 지표별 속성 프로파일 164

〈그림 4-8〉 군집별 기업 분포 : SDICI 점수 X 종사자수 182

〈그림 4-9〉 4개 군집별 분포 : SDICI 점수 X SDV 매출 비중 183

〈그림 4-10〉 군집별 기업 분포 : SDICI 종합점수 X SW인력 규모 185

〈그림 4-11〉 SDICI와 SWㆍAI 전문인력의 관계 187

〈그림 5-1〉 SDV 산업의 구조적인 특성(1) : SDV 매출 규모(버블 크기) 193

〈그림 5-2〉 SDV 산업의 구조적인 특성(2) : SW 인력 규모(버블 크기) 193

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