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영어

Recently, the global market growth rate of the artificial intelligence industry is showing a sharp rise. Not only Korea, but also major countries around the world regard artificial intelligence as a key growth engine for future industries, and are making competitive efforts to secure technology, talent, R&D, and legal and institutional infrastructure that can revitalize the artificial intelligence industry. On the other hand, since artificial intelligence became an academic topic, there have beenmany user-related studies on artificial intelligence technology and products using it, but studies that confirmed the characteristics at the industrial level targeting specialized companies are rare. This study examined the effects of AI R&D activities on business performance of companies participating in domestic AI projects. The purpose of this study is to check how the method of technology acquisition differs according to the stage of artificial intelligence commercialization of a company, and to determine the effect of whether running artificial intelligence as amain business willmoderate the effect of R&D expenses on business performance. For this purpose, chi-square test and bootstrapping analysis on moderation effect were performed on 271 companies that were confirmed to be conducting artificial intelligence business in Korea as of 2019. As a result of the analysis, it was confirmed that the proportion of joint research in the R&D stage was relatively higher than in the planning stage, where self-development was the main technology, and that therewas a lot of technology acquisition through external introduction in the final profit creation stage. In addition, it was found that R&D expenses had a greater impact on business performance in companies that were not the main business than those in which artificial intelligence was the main business. The main policy implications of the study are that government support is required to utilize technology acquisition according to the commercialization level of companies participating in the AI business, and that manufacturing companies rather than the companies whosemain business are AI. It can be said that industry-level performance can be achievedmore quickly by inducing and supporting investment in R&Dactivities for companieswithin the infrastructure convergence industry.

한국어

최근 인공지능산업의 글로벌 시장성장률은 가파르게 상승하는 모습을 보인다. 우리나라뿐만 아니라 세계 주요국들은 인공지능을 미래 산업 의 핵심 성장동력으로 간주하고 인공지능 산업을 활성화할 수 있는 기술, 인재, 연구개발, 법·제도 인프라 확보를 위해 경쟁적으로 노력하고 있 다. 반면 인공지능이 학문적인 화두가 된 이후 인공지능 기술 및 이를 활용한 제품에 대한 사용자 관련 연구는 많았으나 전문기업을 대상으로 산 업 차원에서 특성을 확인한 연구는 드물다. 본 연구는 국내 인공지능 사업에 참여하고 있는 기업을 대상으로 인공지능 연구개발 활동이 기업의 경영성과에 미치는 영향을 살펴보았다. 본 연구의 목적은 기업의 인공지능 사업화 단계에 따라 기술 확보 방식이 어떻게 상이하며, 인공지능을 주 사업으로 영위하는지가 연구개발비가 사업성과에 미치는 영향을 조절할 것인지의 효과를 확인하는 데 있다. 이를 위해 2019년 기준 국내에서 인공지능 사업을 영위하는 것으로 확인된 271개 기업을 대상으로 교차분석과 조절 효과 분석을 수행하였다. 분석 결과, 기획 단계에서는 자체 개 발이 주된 기술 확보인 것에 비해 연구개발 단계에서 공동연구 비중이 상대적으로 높아지며 최종 수익 창출 단계에서도 외부 도입을 통한 기술 확보가 많은 것으로 확인되었다. 또한, 인공지능이 주 사업인 기업에 비해 주 사업이 아닌 기업에서 연구개발비용이 사업성과에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 본 연구 결과의 주요 정책적 시사점은 인공지능 사업에 참여하는 주요 기업들의 사업화 수준에 따라 기술 확보를 위해 차 별화된 정책 지원을 필요로 하다는 점과 인공지능 사업이 주 사업인 기업에 비해 주 사업이 아닌 제조 기반 융합산업 내 기업을 대상으로 연구개 발 활동에 투자를 유도하고 지원함으로써 산업 차원의 성과를 좀 더 빠르게 달성할 수 있다는 점이라고 할 수 있다.