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민간 SW 안 쓰는 공공기관들…구매율 20%로 높인다

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과기정통부, 상용 SW 경쟁력 강화 전략 수립

2020년 10.7%→2025년 20%로

공공기관, 새 시스템 구축 대신 구매하게 유도

클라우드 등 고부가가치 기술 개발도 지원

지방 산업계·대학 연계 발전 방안도

아시아경제

[아시아경제 차민영 기자] 정부가 국내 소프트웨어 산업의 성장을 유도하기 위해 공공 부문의 상용(민간) 소프트웨어(SW) 사용률을 높인다. 2020년 기준 10%대에 그쳤던 공공기관의 상용 소프트웨어 구매비율을 5년 내 두 배인 20%로 끌어올리는 게 목표다. 클라우드를 중심으로 양질의 일자리를 창출할 수 있는 고부가가치 소프트웨어가 개발될 수 있도록 지원사격에도 나선다.


소프트웨어 영향평가 제도 실효성↑

과학기술정보통신부는 현재 국내 소프트웨어 경쟁력 제고를 위해 이 같은 내용의 '상용 소프트웨어 경쟁력 강화 전략'을 수립하고 국정현안점검조정회의에 상정했다고 17일 밝혔다.


과기정통부는 '소프트웨어 사업 영향평가 제도'의 실효성을 높이기 위해 관련 법 개정을 통해 2022년부터 영향평가 결과 반영을 의무화한다. 2015년 제도 도입 후 정부는 공공기관에 상용 소프트웨어가 있을 경우 구매 후 사용할 것을 권고해왔으나 이행 비율은 미미했다. 2020년 기준 공공 소프트웨어 사업의 상용 소프트웨어 구매비율은 10.7%로 정부는 이를 2025년 20%까지 높인다는 방침이다.


시행령 개정을 통해 2022년 공공소프트웨어사업의 발주수요를 중기단위(발주 2~3년 전)로 조사하는 '중기수요예보제'도 도입한다. 산업계에는 개발에 필요한 시간과 정보를 제공하고, 공공기관에는 개발 없이 구매할 수 있는 상용 소프트웨어를 안내한다. 관련 컨설팅도 제공한다.


기존에는 나라장터에 등록이 불가능했던 공개 소프트웨어도 구매 가능하도록 제도를 개선한다. 공개 소프트웨어는 누구나 활용할 수 있도록 공개된 것으로, 이를 활용해 소프트웨어를 개발한 경우 저작권 확보가 어려워 기업의 저작권을 요건으로 하는 나라장터에는 등록이 불가능했다.


소프트웨어 제값받기에도 나선다. 업계에선 소프트웨어 구매 후 운영 비용인 '유지관리요율'도 일반 대가기준보다 낮다는 지적이 있었다. 2020년 대가기준은 15%인 반면, 국산 공공부문은 11.1%, 민간부문은 12.4%였고, 외산은 14.6%였다. 올 하반기 민관 합동 실태조사를 거쳐 실 지급률을 2022년 상반기까지 높여 현실화한다.


민간 자본·기술을 활용하는 민간투자형 사업도 활성화한다. 올 하반기 공공기관이 민간투자형 소프트웨어 사업을 추진할 시 참고할 수 있도록 가이드라인을 마련한다. 아이디어 공모전을 개최해 2022년 상반기 공공·민간 매칭, 시범사업도 지원한다.


고부가가치 소프트웨어 개발 지원

협업을 통해 고부가가치 소프트웨어도 만든다. 2022년부터 산업계가 자율적으로 기획한 협업 모델 중 우수 과제를 선정, 개발부터 사업화까지 전 단계를 패키지로 지원한다. 특히 클라우드 소프트웨어 개발에 초점을 맞춘다. 이는 지난 9일 발표된 정부의 '민·관 협력 기반의 소프트웨어 인재양성 추진계획' 일환이기도 하다. 양질의 일자리를 요구하는 고급 소프트웨어 인력의 수요를 고려한 것이다.


디지털 뉴딜 등을 통해 개발된 인공지능(AI) 의료 소프트웨어 '닥터앤서' 같은 우수 레퍼런스가 해외로 진출할 수 있도록 품질 고도화, 현지화 등 맞춤형 지원도 지원한다. 닥터앤서는 치매, 대장암 등 8대 질환에 대한 진단보조 소프트웨어로 획기적인 임상 성과를 창출하고 국내 18개 의료기관에서 활용 중이다.


지역 소프트웨어산업의 성장을 지원하기 위해 소프트웨어 진흥단지 5개도 2025년까지 조성한다. 현재 국내 소프트웨어 산업은 기업 수 기준 82%, 매출액 기준 88%가 수도권에 몰려 있는 상황이다. 때문에 지역산업과 소프트웨어 기업, 대학 등을 연계한 산업 기반 강화가 필요하다는 지적이 나왔다.


지역 주도로 주력산업 디지털 전환 및 소프트웨어 기업 동반 성장 , 기업·대학 연계한 지역 소프트웨어 인재 양성 및 일자리 창출 지역 간 분업·협업하는 초광역 프로젝트 등 융합과제를 발굴·지원한다. A지역에서는 AI 기반기술을, B지역에서는 농생명·관광 데이터에 특화하는 방식이다.



차민영 기자 blooming@asiae.co.kr
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