중소기업 인공지능 내재화를 위한 데이터세트 구축 자동화 시스템 개발 연구

Abstract

전 세계 산업 분야에서 인공지능 기술의 활용이 급증하고 있다. 인공지능 기술은 사람이 하는 일의 일부를 대신해 주는 도구에 머물지 않고 조직의 운영 구조와 판단 체계를 스스로 학습하고 개선하는 지능형 운영시스템으로 빠르게 발전하고 있다. 산업 분야와 직무에 따라 인공지능 기술 사용 수준에 차이가 있겠으나, 인공지능 기술을 내재화（內在化）한 기업과 그렇지 않은 기업 간의 격차가 크게 벌어지고 있다. 인공지능 전환（AX）과 활용은 비즈니스 환경에서 기업의 생존을 결정하게 될 것이 틀림없다. 인공지능 기술 내재화를 위해 우리 중소기업은 무엇을 준비하면 좋을까? 인공지능 기술 내재화는 인공지능 운영에 필요한 지식과 기술 경험을 조직 내부에 축적하여 외부 의존도를 낮추고 자체 관리 및 발전 역량을 갖추는 과정이다. 연구자는 중소기업이 지금 시작할 수 있는 인공지능 내재화의 시작점은 데이터와 정보의 축적, 즉 인공지능 학습을 위한 지식의 내재화가 인공지능 전환을 위해 해야 할 일이라고 판단했다. 중소기업의 재직 근로자는 필요할 때 언제든지 인공지능 도구를 활용할 수 있는 역량을 확보해야 하고, 중소기업은 이때 조직의 목표 달성에 필요한 데이터를 보유하고 있어야 한다는 의미이다. 이를 위해서는 항시 기업이 분석, 활용할 수 있는 최신 데이터를 자동으로 확보하여 보유할 수 있는 체계를 갖추는 것이 매우 중요하다. 이 연구는 가장 보편적인 데이터 확보 방식인 인터넷 웹사이트에 게시된 정보, 첨부파일 등 데이터를 수집하여 AI 활용을 위한 데이터세트로 저장, 보관하는 기능을 내재화할 수 있는 정보시스템을 구현하고 실제 동작시켜 실증결과를 제시하고 전문가 검토 등을 거쳐 시사점을 제시하였다.|The application of artificial intelligence（AI） technology is rapidly surging across global industrial sectors. Rather than remaining a mere tool that substitutes for portions of human labor, AI is swiftly evolving into an intelligent operating system capable of autonomously learning and optimizing an organization's operational structures and decision-making frameworks. While the degree of AI utilization varies, a significant divide is emerging between enterprises that have internalized AI capabilities and those that have not. Undoubtedly, AI Transformation（AX） and its practical application will dictate corporate survival in the modern business environment. To achieve this AI internalization, what preparations must small and medium-sized enterprises （SMEs） in South Korea undertake? AI internalization is the process of accumulating the requisite knowledge and technical expertise for AI operations within an organization, thereby mitigating reliance on external resources and cultivating independent management and developmental capabilities. This study posits that the most actionable initial step for SMEs embarking on AX is the aggregation of dispersed data and information—fundamentally, the internalization of knowledge. Employees within SMEs must secure the competency to leverage AI tools on demand, while the organizations themselves must possess the requisite data to achieve their strategic objectives. To facilitate this, it is critical to establish a systemic architecture that automatically and continuously acquires up-to-date data, ensuring its availability for corporate analysis and application. Consequently, this research developed and implemented an information system designed to internalize the capability of extracting ubiquitous web-based data—such as website text and attached files—and structuring it into datasets for AI utilization. By demonstrating the operationalization of this system, presenting empirical results, and incorporating expert reviews, this study provides actionable implications for South Korean SMEs pursuing AI internalization.