인공지능 관련 기업의 사업운영 장애요인이 교육 및 상담 지원 중요도 인식에 미치는 영향
The Impact of Business Operation Barriers Faced by AI-Related Companies on the Perceived Importance of Education and Consulting Support
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초록
본 연구는 인공지능(AI) 관련 기업의 사업운영 과정에서 직면하는 장애요인이 교육 및 상담 지원 중요도 인식에 미치는 영향을 분석하고자 수행되었다. 이를 위하여 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 실시한 2023년 인공지능 산업 실태조사 자료를 활용하였으며, 조사 대상 기업체 수는 총 706개였다. 본 자료의 분석은 SPSS Win. Ver. 24 프로그램을 사용하였고, 빈도분석, 상관분석, 다중회귀분석을 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 상관분석 결과 일부 변인 간에는 통계적으로 유의한 상관관계가 나타났으나, 몇몇 변수 간에는 유의한 관계가 확인되지 않았다. 둘째, 다중회귀분석 결과 데이터 확보 및 품질 문제, 투자 유치의 어려움, 기술교류 및 협업의 어려움이 교육 및 상담 지원 중요도 인식에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 AI 인력 부족, 과도한 규제, AI 인프라 부족, 국내 시장의 협소성, 기술개발 및 사업화의 불확실성은 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 향후 정책은 데이터 관리 역량 강화, 투자 연계, 협업 촉진 등을 위한 맞춤형 교육 및 상담 지원에 초점을 둘 필요가 있다. 또한 기업 특성과 성장 단계에 따라 세분화된 정책적 지원 전략의 효과성을 심층적으로 분석하는 후속 연구가 요구된다.
Abstract
This study aims to analyze how operational barriers faced by artificial intelligence (AI)-related companies influence their perception of the importance of education and consultation support. To achieve this, data from the 2023 Artificial Intelligence Industry Survey, conducted by the Ministry of Science and ICT and the National IT Industry Promotion Agency, were utilized. A total of 706 companies participated in the survey. Data were analyzed using SPSS Win. Ver. 24, and frequency analysis, correlation analysis, and multiple regression analysis were conducted. The results are as follows. First, the correlation analysis revealed that while some variables showed statistically significant relationships, others did not. Second, the multiple regression analysis indicated that data acquisition and quality issues, difficulties in attracting investment, and challenges in technology collaboration positively influenced the perceived importance of education and consultation support. In contrast, factors such as AI talent shortages, excessive regulation, insufficient AI infrastructure, limited domestic market size, and uncertainty in technology development and commercialization did not show statistically significant effects. Based on these findings, future policy efforts should focus on enhancing data management capabilities, facilitating investment connections, and promoting collaboration through targeted education and consultation programs. Furthermore, future research should explore the effectiveness of differentiated policy strategies according to company characteristics and stages of growth.