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표제지 1

목차 3

요약문 4

Executive Summary 5

Ⅰ. 연구 개요 6

1. 연구 배경 및 필요성 6

2. 연구 목적 10

3. 연구 범위 11

Ⅱ. 데이터 수집 및 분석 방법론 14

1. 분석 설계 개요 14

2. 데이터 수집 체계 15

3. 9대 기술 카테고리 분류 체계 16

4. AI 융합 식별 방법 17

5. 측정 지표 산출 방법 18

Ⅲ. 글로벌 가상융합 기술 콘텐츠 동향 분석 결과 21

1. 카테고리별 콘텐츠 생산 비중 분포 21

2. 시계열 분석: 연도별 콘텐츠 동향 변화 23

3. 생산-참여 관계 분석 28

4. 채널 유형별 콘텐츠 동향 비교 32

Ⅳ. 결론 및 정책 시사점 36

1. 핵심 요약 37

2. 정책적 시사점 38

① AI 융합 확산에 대응한 기술 분류ㆍ지원 체계 정비 38

② 개발 생태계 선행 신호를 활용한 조기 대응 39

③ 플랫폼 종속 구조를 고려한 국내 기반 점검 40

④ 정기 실태조사를 보완하는 상시 모니터링 지표 검토 40

⑤ 국내 데이터 연계 및 후속 검증 41

3. 본 분석의 활용 방안 및 한계 41

참고문헌 43

표목차 8

〈표 1〉 선행연구 목록 8

〈표 2〉 채널 구성 목록 11

〈표 3〉 연도별 데이터 분포 12

〈표 4〉 카테고리별 주요 수집 식별 키워드 16

〈표 5〉 카테고리별 정의 17

〈표 6〉 카테고리별 콘텐츠 생산 비중 현황 21

〈표 7〉 연도별 AIㆍXR 분야 비중 25

〈표 8〉 카테고리별 생산-참여 포지션 28

〈표 9〉 채널 유형별 기본 프로파일 32

〈표 10〉 채널 유형별 AI 융합 콘텐츠 비율 34

그림목차 15

[그림 1] 연구 흐름도 15

[그림 2] 사분면 매트릭스 구성 개념 20

[그림 3] 카테고리별 5년 평균 콘텐츠 생산 비중(2021-2025) 21

[그림 4] 연도별 기술 카테고리 콘텐츠 생산 비중 변화 22

[그림 5] 콘텐츠 동향 패턴 비교 23

[그림 6] 연도별 AI 명시 언급 비율 26

[그림 7] 연도별 카테고리 콘텐츠 비중 변화(전체 9개 카테고리) 27

[그림 8] 생산-참여 진단 매트릭스 28

[그림 9] 생산-참여 영역별 포지션: 9개 기술 카테고리의 사분면 진단 29

[그림 10] 채널 유형별 기술 카테고리 구성 비중 32

[그림 11] 채널 유형별 AI 언급 콘텐츠 확산 경로 34

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