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2021년 국내외 인공지능(AI) 시장분석과 비즈니스 전략 (상), (하)권 중 택1권

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상품명 2021년 국내외 인공지능(AI) 시장분석과 비즈니스 전략 (상), (하)권 중 택1권
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ISBN 979-11-85508-56-6, 979-11-85508-57-3
체제 A4 / 940페이지, 894페이지
발행일 2021년 5월 4일
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◈ 도서소개


AI 분야 글로벌 시장 동향은 조사기관별 규모의 차이는 존재하나 AI 시장 규모는 꾸준히 증가할 것으로 예상하고 있다.

IDC가 2020년 발표한 세계 AI 시장에 따르면 2018년 세계 AI 시장 규모는 1,337억 달러로 평가되었으며 연평균 성장률 17.1%로 2024년 3,446억 달러로 성장할 것으로 전망된다.

AI 시장이 급성장함에 따라 글로벌 기업들은 적극적인 대규모 펀딩과 M&A를 확대하는 등 기술 경쟁력을 강화하기 위한 투자에 총력을 기울이고 있다.

 

AI 소프트웨어 플랫폼 시장은 2017년 23억 달러 규모에서 2021년 84억 달러 규모로 연평균 약 40%의 고속 성장 예상되고 있다.(IDC, 2017).

AI 개인비서(IVA: Intelligent Virtual Assistant) 시장은 AI 분야 중 급속히 확산되고 있는 분야로서, 2017년 25억 달러 규모에서 2023년 252억 달러 규모로 연평균 약 46%의 성장 예측된다(Research and Market, 2018).

 

Next Move Strategy Consulting에서 발표한 설명 가능한 인공지능(eXplainable AI(XAI))’의 세계 시장 규모는 2018년 29억 6,000만 달러로 평가되었으며연평균 성장률 19.9%로 2024년 87억 9,000만원 달러로 성장할 것으로 추정된다세계 eXplainable AI(XAI) 시장은 북미와 유럽이 주도하였으며 앞으로도 세계 XAI 시장의 선두를 유지할 것으로 예상되며중국과 인도와 같은 개발도상국은 2030년까지 더 높은 성장률을 가질 것으로 전망되고 있다.

 

Mordor Intelligence가 2019년 발표한 세계 챗봇 시장규모는 2018년 1,270억 5,000만 달러 규모로 평가되었으며 연평균 성장률 34.7%로 2024년 7,600억 달러 규모로 성장할 것으로 예측된다미국 마케팅업체인 Drift에 따르면 미국의 성인 고객 중 27%는 챗봇을 통해 기본적인 제품을 구입할 의향이 있으며미국 성인의 13%는 적어도 챗봇을 사용해 비싼 상품을 구입한 적이 있다고 밝혔다.

 

Grandviewresearch이 2020년 발표한 세계 에듀테크 시장 규모에 따르면 2018년 세계 에듀테크 시장 규모는 647억 달러 규모이고연평균 성장률 18.1%로 2024년 1,755억 달러 규모로 성장할 것으로 전망된다. AI 기반 교육 서비스 시장은 2025년 61억 달러로 성장할 것으로 기대되며, VRAR 교육 시장에 이어 로보틱스블록체인과 함께 교육산업의 혁신을 이끌 것으로 예상된다(Holon IQ, 2019). 높은 교육열과 1가구 1자녀 제도 폐지 등으로 에듀테크 블루오션 시장으로 떠오른 중국은 전 세계 투자의 50% 이상을 차지하고 있으며 이어 미국유럽인도 순이다.

 

Grand View Research가 2019년 발표한 세계 AI 헬스케어 시장규모는 2018년 25억 달러 규모로 평가되었으며 연평균 41.5%로 성장하여 2024년 200억 6,700만 달러 규모로 성장이 전망되며 재활의료기기차세대 융복합 체외진단 시스템 등 신개발 기기 전망도 밝다.

CISION이 2020년 발표한 영상데이터 기반 AI 서비스 세계 시장규모는 2018년 33억 5,000만 달러로 평가되었으며 연평균 성장률 22.5%로 2024년 113억 1,000만 달러 규모로 성장이 예상된다.

 

MarketsandMarkets의 보고서에 따르면 스마트제조 분야의 AI 시장의 규모는 2018년에 10억 달러에서 2025년에는 172억 달러로 예측하며 아시아태평양이 2025년에 가장 크게 성장할 것이고 뒤이어 북아메리카유럽으로 전망하였다.

 

트렌스포스에 따르면 화자확인에 가장 요구되는 인공지능 음성인식 솔루션 시장은 ‘17년 30억 달러에서 ’22년 230억 달러로 연평균 43.8%의 성장률을 나타낼 것으로 예상하였다.

 

MarketsandMarkets은 엣지 컴퓨팅 시장이 2019년부터 2024년까지 연평균 26.5%의 성장률을 기록해, 2019년 28억 달러이던 시장은 2024년에 90억 달러로 가파르게 성장할 것으로 전망하였다클라우드 서비스가 대표적인 IT 플랫폼의 허브 역할을 해오던 상황에서엣지 컴퓨팅이 빠르게 성장하며 새로운 트렌드로 부상할 것으로 예측된다.

 

본 보고서는 인공지능에 대한 시장을 다각도로 분석했고또한 인공지능의 파생시장도 폭넓게 분석하였다인공지능(AI)에 산업에 직간접적으로 관련한 많은 분들에게 도움이 되었으면 하는 바램이다.



◈ (상) 목차


Ⅰ. 인공지능(AI) 시장 분석 및 기술 동향


1. 국내외 시장 분석

  1) 세계시장 

    (1) 세계시장 동향 및 전망

      가. 인공지능 전체시장 전망

      나. 아시아, 태평양 지역 AI 시장 동향

      다. 인공지능 산업별 전망 및 동향

    (2) 해외업체 동향

  2) 국내시장 

    (1) 국내 시장 동향 및 전망

    (2) 국내 산업계 현황

    (3) 주요 업체 동향


2. 국내외 기술 분석

  1) 해외 기술동향

    (1) 주요 기술

    (2) 해외업체 기술 현황

  2) 국내 기술 동향

    (1) 주요 기술 동향

  3) AI의 기술 발전 전망


3. 국내외 정책 분석

  1) 해외 정책 

  2) 국내 정책 


4. 국내 기술개발 전략 

  1) R&D 추진전략

  2) 전략제품 


Ⅱ. 인공지능(AI)과 빅데이터가 만날 가까운 미래 


1. 인공지능(AI)의 진화

  1) 자동화, 무인화 시대를 넘어 이제는 인공지능으로

  2) 지능화를 견인하는 기술들

    (1) 인공지능(AI)

    (2) 신 개념의 컴퓨팅

    (3) 디지털 언어

    (4) 빅데이터

  3) 인공지능(AI)이 가져올 미래

    (1) 알고리즘과 데이터의 편향성

    (2) 인간 친화적 AI가 가져올 역효과

    (3) 자율의지의 상실

    (4) 그 외 다양한 논의들

  4) 인간과 지능형 기계와의 협업


2. 빅데이터의 가치와 활용

  1) 빅데이터가 주목 받는 이유

  2) 빅데이터의 특징

  3) 빅데이터의 규모

  4) 빅데이터를 어떻게 활용하는가

    (1) 데이터베이스와 빅데이터

    (2) 빅데이터를 구현하는 기술들

    (3) 빅데이터와 인공지능의 관계


3. 인공지능(AI) 구현과 디지털 트윈(Digital Twin)

  1) 인공지능 구현 방식

  2) 국내 인공지능 투자

  3) 디지털 트윈(Digital Twin)


4. 인공지능(AI)과 만날 가까운 미래

  1) 커버리지 기업 사업 영역과 인공지능 적용

  2) 광고 – 검색광고

  3) 광고 – 디스플레이광고: Google, Facebook

  4) 광고 – NAVER, 카카오

  5) 이커머스 – 아마존 추천 알고리즘

  6) 이커머스 – NAVER 추천 알고리즘

  7) 이커머스 – 물류 자동화

  8) 테크핀 – 데이터 3법 통과

  9) 테크핀 – 핀테크 , 디지털금융 혁신과제 (20.02/25)

  10) 테크핀 – 빅데이터 분석

  11) 테크핀 – UBI

  12) 모빌리티 – Uber

  13) 모빌리티 – Google

  14) 콘텐츠 – 추천 알고리즘


5. 인공지능(AI)은 완벽할까?


6. 설명가능 인공지능(XAI, eXplainable AI)

  1) 설명가능 인공지능의 등장

  2) 확산되기 시작한 설명가능 인공지능(XAI)

  3) 산업에 적용되기 시작한 설명가능 인공지능(XAI)

  4) 설명가능 인공지능, AI 산업 활성화를 이끌다


7. 인공지능(AI)의 경제적 특성 및 AI에 대한 투자 동향

  1) 인공지능의 경제적 특성

  2) 인공지능(AI)에 대한 투자 동향


8. 인공지능과(AI)과 생산성

  1) 인공지능(AI) 기술의 발전과 생산성

  2) ICT 투자와 생산성에 관한 전통적 논의

  3) 인공지능(AI)으로 인한 생산성 향상 효과

  4) AI 기반 생산성 향상을 위한 과제


9. 인공지능(AI) 활성화를 위한 3대 자원(데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워) 지원 전략

  1) 이미지넷 챌린지를 통해 본 AI 핵심 자원

  2) AI 3대 자원 주요 현황과 이슈 분석

    (1) 3대 핵심 자원 및 주요 현황

  3) 국내의 핵심자원 지원사업 및 주요 이슈

    (1) 국내 AI 3대 자원 지원현황 분석

    (2) 데이터 지원 주요 사업

      가. 빅데이터 플랫폼 및 네트워크 구축 사업

      나. AI 학습용 데이터 구축 사업

    (3) 사전 훈련(학습)된 모델 지원

    (4) AI 활성화를 위한 컴퓨팅 자원 지원

  4) 인공지능(AI) 3대 자원 지원의 개선 방향

    (1) 데이터

    (2) 알고리즘 및 모델

    (3) 컴퓨팅 파워(자원)

  5) AI 생태계 활성화를 위한 자원 지원 전략

    (1) 커뮤니티 지향 AI자원 지원 체계 필요

    (2) AI 응용서비스 활성화 관점의 자원 지원이 중요

    (3) AI 학습용 데이터 구축을 위한 산업‧기술별 로드맵 수립

    (4) AI 분야 신개념 검증 프로젝트를 통해 글로벌 선도 (연합 학습)


10. 국내 AI 수준 조사 및 선진 7개국 AI 시장 규모 

  1) 데이터 기반의 인공지능 수준 측정

  2) 데이터로 측정한 2019년 국내 인공지능 수준

    (1) 지표설계

    (2) 지표 도출

      가. 글로벌 인공지능 지표 (총 32개)

      나. 한국 인공지능 지표 (총 24개)

    (3) 국내 인공지능 수준 측정 및 결과

  3) 7개국 인공지능 시장규모 및 분야별 시장규모

    (1) 7개국 시장규모

    (2) 분야별 인공지능의 7개국 시장 규모

      가. 미디어 & 광고 분야 인공지능 시장 규모

      나. 금융 분야 인공지능 시장 규모 

      다. 유통 분야 인공지능 시장 규모 

      라. 헬스케어 분야 인공지능 시장 규모 

      마. 자동차 & 교통 분야 인공지능 시장 규모 

      바. 농업 분야 인공지능 시장 규모 

      사. 법률 분야 인공지능 시장 규모 

      아. 오일 & 가스 분야 인공지능 시장 규모 

      자. 기타분야 인공지능 시장 규모 

  4) 인공지능 기업 및 스타트업 수

  5) 규제 샌드박스를 통해 해결된 건수 

  6) 한국 인공지능 항목 결과

  7) 한국어 질의응답 수준

  8) 2019년 인공지능 분야 수준 조사연구의 한계

  9) 데이터로 제시하는 인공지능 분야 정책 방향

  10) 2020년 인공지능 수준 조사를 위한 개선방안


11. 각국의 인공지능(AI) 및 자율주행(AV) 수준

  1) 개론

  2) 각국 정부의 인공지능(AI) 준비 지수

  3) 각국 정부의 자율주행(AV) 준비 지수

  4) 시사점


12. 국가 지능화를 위한 데이터 및 인공지능 정책

  1) 시대적 요구

  2) 관점 전환의 필요성

  3) 기존 정책 진단

  4) 국가 지능화를 위한 데이터⋅인공지능 정책 추진방향

  5) 결론


13. 인공지능(AI)과 국제 통상

  1) 데이터 기반 AI 기술의 비교우위 요소

  2) AI 산업정책 관련 디지털 통상규범 현황

  3) AI 산업정책 대응 통상협상을 위한 시사점


14. 기후변화와 인공지능(AI)

  1) 서론 

  2) 기후변화에 대처하는 인공지능

  3) 현재 진행중인 변화 – 지난 2년간 온실가스 12.9% 감소, 전력효율성 10.9% 향상

  4) 인공지능의 기여도는 점차 높아질 전망

  5) 인공지능은 기후변화에 긍정적이기만 할까?

  6) CO2 발생이 많아지는 이유 – 더 큰 데이터 세트, 더 큰 모델, 더 많은 컴퓨팅

  7) Green AI – Bigger is Not Always Better


15. 인공지능(AI) 9대 핵심 기술분석과 시사점

  1) 빠르게 진화하고 있는 AI

  2) 주목받는 인공지능 9대 핵심 기술

    (1) 초대규모 모델 GPT-3 

    (2) 연합학습(Federated Learning) 

    (3) 엣지 AI(Edge AI)

    (4) 트랜스포머(Transformer) : “NLP에서 컴퓨터 비전까지 영역 확장”

    (5) 시스템2 AI(System2 AI) “단순 이해를 넘어 인과적 이해를 하는 AI”

    (6) 자기지도학습(Self supervised learning) : “데이터 라벨링의 한계 극복”

    (7) 생성적 AI(Generativa AI) : “(사물 등) 인식을 위한 AI가 아닌 창조를 하는 AI”

    (8) 전이학습(Transfer learning) : “누구나 딥러닝을 할 수 있는 환경 확산”

    (9) AutoML : “AI도 AI가 만들어 낸다”

  3) 인공지능(AI) 9대 핵심 기술이 주는 시사점


Ⅲ. 코로나19 및 포스트 코로나 시대의 인공지능(AI) 역할


1. 코로나19를 극복하기 위한 글로벌 인공지능(AI) 프로젝트

  1) 인공지능(AI)을 활용해 코로나19에 대응하고자 하는 움직임 확산

  2) 캐나다 고등연구소(CIFAR), ‘AI research project’

  3) 유럽학습 및 지능형 시스템 연구소(ELLIS), ‘Covid Projects’

  4) MIT-IBM 왓슨 인공지능 연구소

  5) 시사점


2. 코로나19 위기 대응을 위한 AI 및 데이터 활용 사례

  1) 개요

  2) 주요내용

  3) 시사점


3. 코로나19에 따른 산업별 인공지능(AI) 활용 사례

  1) 개요

  2) 주요 내용

  3) 시사점


4. 코로나19 연구조사를 위한 오픈사이언스 동향

  1) 개요

  2) 주요 내용

  3) 시사점


5. 포스트 코로나 시대의 생활 변화와 AI의 역할

  1) 개요

  2) 주요 내용

  3) 시사점


6. 코로나19와 인공지능(AI) 산업지형의 변화

  1) 개요

  2) 주요 내용

  3) 시사점


7. 코로나19 전후 미⋅중 인공지능(AI) 기술 패권 경쟁

  1) 개요

  2) 주요 내용

  3) 시사점


Ⅳ. 인공지능(AI)의 국내외 스타트업 사례 및 비즈니스 모델 분석


1. 해외 스타트업

  1) 글로벌 인공지능(AI) 스타트업 현황

  2) 글로벌 인공지능 스타트업 주요 사례

    (1) Riiid

    (2) Knewton

    (3) Squirrel AI

    (4) SendBird

    (5) Vuno

    (6) Butterfly network

    (7) iCarbonX

    (8) Genoplan

    (9) face++

    (10) Fortem Technologies

    (11) SHIELD AI

    (12) VECTRA

    (13) Yitu Technology

    (14) Sensetime

    (15) H2O.ai

    (16) DataRobot

    (17) 4Paradigm

    (18) TAMR

    (19) ELEMENT Ai

    (20) iflytek

    (21) Bytedance

    (22) Pixellot

    (23) Drive.AI

    (24) Aurora

    (25) code42

    (26) pony.ai

  3) 시사점


2. 국내 스타트업

  1) 개요

  2) AI 혁신의 특징

  3) AI의 혁신 사례

    (1) 사례 기업의 선정

    (2) 의료 분야

    (3) 금융 분야

    (4) 마케팅/광고

  4) 새로운 혁신의 경로와 시사점


3. 인공지능(AI) 스타트업을 위한 정책

  1) 제6의 물결 이끄는 인공지능(AI) 스타트업

  2) 국내외 인공지능(AI) 스타트업 현황 분석

    (1) 현황 비교

    (2) 현황 분석

  3) 국내 인공지능(AI) 스타트업 정책 분석

    (1) 인공지능(AI) 생태계 혁신 정책

      가. 4차 산업혁명 대응계획(’17.11)

      나. 데이터·AI 경제 활성화 계획(’19.1)

      다. 인공지능(AI) 국가 전략(’19.12)

    (2) 스타트업 생태계 혁신 정책

      가. 혁신창업 생태계 조성방안( ’17.11)

      나. 제2벤처 붐 확산 전략(’19.3)

      다. 인공지능(AI) 스타트업 혁신 정책의 현황 분석

  4) 인공지능(AI) 스타트업 생태계 혁신을 위한 정책방향

    (1) 정책방향 1. AI 기술 고도화로 글로벌 Catch-up

      가. AI 핵심기술 집중개발

      나. 시장연계형 AI R&D 추진

      다. AI 글로벌 네트워크 강화

    (2) 정책방향 2. AI 주력 분야 글로벌 선도 강화

      가. 지속적인 성장지원을 위한 AI 메가투자 추진

      나. AI 분야 글로벌 新시장 개척

    (3) 정책방향 3. 자생적 AI 혁신 생태계 조성

      가. 해외 의존력이 높은 AI 인프라의 자립 지원

      나. AI 인재흡수(Inbound) 환경 조성

      다. 참여형 규제환경 조성과 통합적 규제관리체계 마련


Ⅴ. 인공지능(AI)의 분야별 시장 분석


1. 자율주행차 분야

  1) 국내외 정책 분석

    (1) 해외 정책 

    (2) 국내 정책 

  2) 국내외 시장 및 밸류체인 분석

    (1) 시장분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

    (2) 가치사슬 분석

    (3) 주요 이슈

  3) 국내외 기술 분석

    (1) 해외기술 

    (2) 국내기술 

    (3) 기술개발 시나리오

  4) 국내 기술개발 전략

    (1) 기업 시장대응 전략

    (2) 전략품목


2. 감염병 재난에 대응하기 위한 의료 인공지능(AI) 분야

  1) 감염병 동향 및 인공지능(AI)의 필요성

    (1) 감염병 재난 동향

    (2) 감염병 대응 체계

    (3) 범부처 감염병 대응 체계 R&D 동향

    (4) 의료 인공지능의 기술적 이해

    (5) 감염병 대응을 위한 의료 인공지능 기술의 필요성

  2) 감염병 재난과 의료 인공지능(AI) 활용 사례 분석 

    (1) 개요

    (2) 자동 진단 보조

    (3) 원격 환자 모니터링 및 예후 예측

    (4) 자가 진단 검사 및 음성 인식

      가. 챗봇

      나. 음성 지원 에이전트

      다. 음성 의료 기록 작성

      라. 기타 소리 인식

    (5) 질병과 재난 예측, 감시

      가. 입력 데이터의 품질

      나. 입력 데이터 거버넌스

      다. 알고리즘의 개발

      라. 전향적 임상 실험 기법

      마. 전향적 감시에 의한 질병의 컨트롤(6) 접촉자 추적 및 모니터링

    (6) 접촉자 추적 및 모니터링

      가. 디지털 접촉자 추적 및 모니터링 확산

      나. 프라이버시 보호를 강화한 근거리 접촉자 추적 기술

      다. AI 기반 접촉 추적의 위험성과 권고 사항들

    (7) 신약 개발

  3) 의료 인공지능에 대한 표준화 동향

    (1) 국제 표준화

      가. 개요  

      나. ITU-T/WHO FG-AI4H 

      다. DICOM/IHE

      라. HL7/FHIR 

      마. 미국 

      바. 중국 

    (2) 국내 표준화 동향

      가. 감염병 대응을 위한 표준 프레임워크 활용

      나. 의료진 감염 방지를 위한 비대면 의료 요구사항의 반영

      다. 의료기기와 비의료기기 구분에 따른 표준화 방향

      라. 향후 추가 작업 및 개선 방향

  4) 시사점

    (1) DL/ ML 기술 연구 동향 및 이슈 

    (2) 오픈 데이터와 오픈 사이언스 관련 이슈

      가. 발생 통계 및 사례 데이터

      나. 정부 개방 데이터셋(공공 데이터)

      다. 오픈 리서치 데이터셋과 챌린지

      라. 의료 영상 데이터

      마. 기타 이슈들

  (3) 표준화 이슈

     <부록1> 방역 단계별 인공지능 기술 적용 사례 및 관련 기술

     <부록2> 인공지능 기반 COVID-19 자동진단 지원 시스템 개발 사례 (한국, 중국)


3. 인공지능(AI) 헬스케어 및 의료기기 분야

  1) 인공지능(AI) 헬스케어 분야

    (1) 인공지능 헬스케어 산업의 실용화 현황

    (2) 인공지능과 헬스케어의 융합

      가. 모바일 디바이스 개발 및 의료 데이터 활용 분야

      나. 인공지능 수술로봇 및 영상진단장치 분야

      다. 신약연구 및 개발 분야

      라. 시사점

  2) 인공지능 의료기기 분야

    (1) 급성장하는 AI 의료기기 시장

    (2) 첫 격전지는 의료영상 분석 시장

    (3) 의료영상분석의 핵심 기술, 컨볼루션 신경망

    (4) AI 의료기기의 도입 효과

    (5) 병원과 환자, 정부의 Win-win

    (6) 한국의 AI 의료기기 허가 사례

    (7) 해외 인공지능(AI) 의료시스템 현황

      가. 미국 식품의약국(FDA)의 AI 의료기기 산업 준비

      나. 덴마크의 인공지능(AI) 의료시스템 현황

      다. 영국의 인공지능(AI) 의료시스템 현황

      라. 중국의 인공지능(AI) 의료시스템 현황

      마. 시사점


4. 스마트 제조 분야에서의 인공지능 활용 전망

  1) 서론

  2) 스마트 제조 플랫폼에서의 인공지능 활용 동향

  3) 산업용 로봇에서의 인공지능 활용 동향

  4) 숙련 기술자와 로봇, 플랫폼의 협업, 인공지능 기반 유연 생산이 스마트 제조의 미래


5. 인공지능 원격영상진단 분야

  1) 배경기술 분석

  2) 심층기술 분석

    (1) 비정형 데이터 활용을 위한 데이터 전처리 기술

    (2) 의료 영상 분석을 위한 인공지능 모델과 모델의 학습 방법

    (3) 임상 검증을 위한 발판, 설명 가능한 인공지능

    (4) 인공지능 원격 영상진단 기술 관련 특허동향

  3) 산업동향 분석

  4) 주요업체 분석


6. 위치정보 산업에서 AI 기술의 현재와 미래

  1) 위치기반 AI기술의 발전 방향

  2) 개인위치정보 보호 인식의 필요성

  3) 초정밀 위치정보로 긴급구조 골든타임 확보


7. AI 융합/확산을 위한 선결 과제와 대응 방안

  1) 개요

  2) 주요 내용

  3) 결론


8. 인공지능(AI) – 사이버보안의 패러다임

  1) 개요

  2) 주요 내용

    (1) 국내외 사이버 보안 정책

    (2) 사이버 보안의 개념과 시장 성장

    (3) 사이버 보안에서의 인공지능 기술의 영향

    (4) 인공지능 보안 시장과 주요 Player 동향

  3) 결론


9. 인공지능(AI) 기반의 대화형/언어교육용 챗봇 분야

  1) 챗봇의 정의 및 기술 동향

    (1) ‘챗봇은 인공지능 기술의 시초

    (2) 해외 챗봇 활용 사례

      가. 워봇(Woebot): 우울증 환자에게 친구가 되어주는 워봇

      나. 탈라(Talla): 업무지원을 위한 지능형 비서 Talla

      다. 마스터카드(Mastercard): 주문부터 결제까지 처리하는 마스터카드 봇

      라. Do not pay : 영국 최초의 로봇 변호사 챗봇(′15)

    (3) 입문수준(Entry-level)의 인공지능 기술 챗봇 시장 급성장

    (4) 국내 인공지능 및 챗봇 기술 현황

      가. 국내 인공지능 지식의 현주소

      나. 국내 챗봇 기술 현황

      다. 국내 인공지능 육성 전략

    (5) 챗봇서비스, 국내 기술개발 전략

  2) 인공지능 기반 대화형 챗봇 및 언어교육용 챗봇 개발 방안

    (1) 인공지능기술 기반 대화형 챗봇 시스템 구성 원리와 개발 현황

      가. 인공지능기술 기반 대화형 챗봇 시스템 구성 원리

      나. 인공지능 기술 기반 대화형 챗봇 개발 현황

      다. 인공지능기술 기반 챗봇 개발 실제

    (2) 인공지능기술 기반 지능형 언어교육용 챗봇 개발 방향

      가. 인공지능형 언어교육용 챗봇 학습시스템 개발 시 고려해야 할 교수·학습 설계 이슈

      나. 대화형 챗봇 알고리즘 개발

      다. 인공지능기술 기반 대화형 언어학습용 챗봇 콘텐츠 개발 방안

    (3) 시사점


10. 5G 통신사업자 및 통신서비스에 대한 인공지능(AI)

  1) 5G 이동통신 사업자를 위한 인공지능(AI) 활용

    (1) 5G 이동통신 시장 및 사업자 동향

    (2) AI 도입의 중요성과 예상되는 문제

    (3) 주요 사업자의 AI 기술 use case 및 전략 분석

    (4) 국내 사업자 역량 강화를 위한 AI 활용방안 및 과제

  2) 인공지능(AI)의 통신서비스에서의 확산 동향 

    (1) 통신서비스에 있어서의 AI 적용 및 확산

    (2) AI 확산에 있어 ICT 분야에서의 통신서비스의 영향력

    (3) 이용 주체별 통신서비스의 AI 적용 현황 및 확산 방향

      가. 개인 서비스 영역

      나. 통신사업자 내부 및 기업 대상 서비스 영역

      다. 타 산업 특화 서비스 영역

      라. 통신서비스의 국가/사회 차원의 적용 및 확산을 위한 이슈


11. 인공지능(AI) 반도체 분야

  1) 개념 정의와 범위 

  2) 글로벌 시장분석

    (1) 시장규모 및 성장률

    (2) 성장 동인

  3) 시스템 반도체 산업 및 사업자 동향

    (1) 산업 구조

    (2) 사업자 동향

       가. 반도체 업체(Chip maker)

      나. SW/서비스 업체

      다. 디바이스 업체 (Device maker)

  4) 글로벌 기술동향

  5) 국내 연구개발(R&D) 투자 분석

    (1) 공공 R&D

    (2) 민간 R&D

  6) 시스템 반도체 응용 분야별 주요 가치

    (1) 도출 프레임워크

    (2) 지능형 반도체의 니즈 도출

      가. 분석 대상 애플리케이션 선정

      나. 응용 분야별 니즈 도출

    (3) 핵심가치 제안

      가. General suggestions

      나. Niche suggestions

  7) 인공지능 기술의 진화와 AI 반도체 및 컴퓨팅 변화

    (1) 반도체 진화와 인공지능 및 컴퓨팅

      가. 반도체 영역에서 환경변화_미세화 공정에 따른 한계 대두

      나. 인공지능과 반도체의 상호 발전 기제

    (2) 인공지능 진화와 인공지능 반도체 및 컴퓨팅

      가. 인공지능 생태계와 인공지능 반도체의 중요성

      나. 인공지능 반도체와 컴퓨팅 방식의 변화

      다. 인공지능 반도체의 시장 현황 및 전망

      라. 인공지능 반도체 개발 현황

    (3) 결론 및 시사점

  8) 국내 인공지능(AI) 반도체 설계역량 총 결집해 AI 반도체 1등 국가 되겠다


12. 금융⋅자산운용⋅보험 산업에서의 인공지능(AI) 도입

  1) 금융산업 분야

    (1) 고용 대체 가능성

    (2) 금융기관의 AI 도입 사례

    (3) AI가 금융산업 내 직무에 미치는 영향

    (4) 우정사업 대응 방안

    (5) 시사점

  2) 자산운용 분야

    (1) 자산운용산업과 인공지능(AI)

      가. 글로벌 자산운용산업 현황

      나. 자산운용 산업의 주요 당면이슈

      다. 자산운용산업의 인공지능 활용과 영향

    (2) 자산운용산업의 AI 활용 및 사례 : 리서치⋅투자관리

      가. 분석역량 강화를 통한 투자기회 모색

      나. 머신러닝 기반 알고리즘으로 투자모델 정교화

      다. 거래비용 및 시장충격 최소화

    (3) 자산운용산업의 AI 활용 및 사례 : 판매·마케팅

      가. 디지털 채널을 통한 고객기반 확대

      나. 고객 맞춤형 서비스 제고

    (4) 자산운용산업의 AI 활용 및 사례 : 미들·백오피스

      가. 업무 효율성 및 생산성 증대

      나. 리스크 관리 고도화

    (5) 자산운용산업내 AI 혁신 선두주자 : BlackRock

    (6) 주요국의 인공지능 관련 규제 동향

      가. 인공지능 전반 규제

      나. 알고리즘 거래 규제

    (7) 시사점

  3) 보험 분야

    (1) 개요

    (2) 인공지능 기술 동향

    (3) 보험업의 인공지능 기술 적용 사례

      가. 보험 계약 및 유지

      나. 보험금 청구 및 심사

      다. 고객서비스

  4) 결론


13. 스마트빌딩의 인공지능(AI) 도입

  1) 스마트 빌딩 개요

  2) 스마트빌딩 세계시장 현황 및 전망

  3) 스마트빌딩에서의 인공지능의 역할

  4) 스마트빌딩 분류와 데이터 발생, 그리고 인공지능

  5) 결론


14. 물류산업에 인공지능(AI) 접목

  1) 물류 산업의 디지털 트랜스포메이션

    (1) 디지털 트랜스포메이션

    (2) 물류 산업의 AI 접목 잠재적 가치 측정

  2) 물류 산업의 AI 기술 도입 현황 및 활용 분야

    (1) 도입 현황

    (2) 활용 분야

      가. 백오피스

      나. 예측

      다. 물리적 노동력

  3) UX(사용자 경험) 측면의 AI 도입 효과 예상

    (1) UX(사용자 경험)의 정의

    (2) UX 측면에서의 AI 예측 기술

      가. UX를 위한 AI 지원(AI Assistance for UX)

      나. 예측 물류(Anticipatory Logistics)

  4) 결론


15. 인공지능을 활용한 몰입형 경험(Immersive Experience)

  1) 몰입형 경험의 발전

  2) 몰입형 경험의 가능성과 도전과제

  3) 몰입형 경험에서의 AI 역할

  4) 결론 


16. 인공지능의 행정 도입에 따른 변화

  1) 인공지능을 바라보는 시각과 현실

  2) 인공지능 기술이 행정에 미치는 영향

  3) 인공지능의 행정 도입시 쟁점

  4) 행정분야 인공지능 활성화를 위한 제언


17. 인공지능 기반의 에듀테크 기업 및 서비스

  1) 에듀테크 산업과 투자 동향

    (1) E-러닝과 에듀테크 산업

    (2) 에듀테크 산업 투자 동향

  2) 에듀테크에 활용되는 인공지능

    (1) 에듀테크 산업 투자 동향

    (2) 에듀테크의 지능화

    (3) 인공지능 기반 에듀테크 기업 투자 동향

  3) 인공지능 기반 에듀테크 기업 및 서비스 사례

    (1) 에듀테크 관련 인공지능 요소 기술 및 주요 기업

    (2) 에듀테크의 인공지능 활용 형태 및 주요 서비스

  4) 결론


18. 고령화에 따른 인공지능(AI) 활용

  1) 고령자 돌봄 서비스와 인공지능 연계 관심 증가

  2) 생활 데이터 분석을 통한 건강문제 예측

  3) 움직임 감지를 통한 낙상위험 예측

  4) 약물복용 관리를 통해 만성병 환자 치료 지원

  5) 개인 맞춤형 서비스 제공을 통한 자택요양 지원

  6) 대화를 통한 외로움 완화 등 심리적 안정감 제공

  7) 결론


19. 클라우드 기반 AI와 엣지 AI의 역할과 전망

  1) 주요 내용

  2) 결론


20. 인공지능(AI) 기능 탑재한 ‘무선 이어폰’ 분야

  1) 글로벌 무선 이어폰 시장, AI와 결합되며 폭발적으로 성장 전망

  2) 글로벌 IT기업, AI 서비스 무선 이어폰에 탑재하며 시장 선점 각축


Ⅵ. 인공지능(AI) 관련 주요 국가별 시장 및 정책 동향


1. 미국

  1) 인공지능(AI) 개발 전략

  2) 미국의 AI 정책동향

    (1) Al R&D 정책

      가. 국가 Al R&D 전략 : 2019 업데이트

      나. Al R&D 기반 정책 : 컴퓨팅,데이터,표준화 관련

      다. 2020년 Al R&D 에산[안]

    (2) 산업별 Al 정책

      가. 교통 분야

      나. 의료 분야

      다. 제조 분야

      라. 금융 분야

      마. 농업 분야

      바. 기상/해양/우주 분야

      사. 안보‧국방 분야

    (3) Al 인력 정책

      가. 직무훈련 및 재교육

      나. 견습제[Apprenticseships]

      다. STEM 교육

      라. R&D 인력 훈련

    (4) 기타 정책

      가. 설명가능하고 견고한 인공지능

      나. 고용시장과 Al

      다. 국제사회 Al 리더십

    (5) 결론 및 시사점

      <부록1> 2020 연방정부 전체 Al R&D 예산 상세

  3) 의료분야 데이터사이언스 및 인공지능 정책 동향

  4) AI 어플리케이션 규정 가이드 

    (1) 미백악관의 AI 어플리케이션 규정에 관한 가이드 개요

    (2) AI 정책목표 달성을 위한 AI 애플리케이션 관리 원칙

    (3) AI 배포 및 사용 장벽 해소

    (4) 정책적 시사점

  5) 미국 AI 산업 발전 현황

    (1) 미국 AI 시장분석

    (2) Gartner의 2019 AI 하이프 사이클(Hype Cycle)

    (3) 주목받는 AI 기술들

    (4) 시사점


2. 중국

  1) AI 개발전략 및 정책동향

  2) 중국 인공지능 시장⋅정책 및 기업동향

    (1) 산업 규모

    (2) 정부 지원정책 및 제도

    (3) 기업현황

    (4) 시사점

  3) 중국, 인공지능(AI) 굴기, 관련 기업 수 증가 일로

  4) 중국 AI 반도체 산업의 발전 현황과 시사점

    (1) 중국 AI 반도체산업 발전 현황

    (2) 중국 정부의 AI 반도체 관련 주요 정책

    (3) 중국의 AI 반도체 관련 주요 기업

    (4) 정책적 시사점

  5) AI 로봇과 함께하는 중국의 에듀테크 


3. 일본

  1) 일본의 AI 정책 동향

  2) 일본 교육시장에 돌풍을 일으킨 AI학습, 아타마플러스

  3) 일본 AI 기술, 복제 인간의 시대가 도래하는가?


4. 유럽

  1) EU의 AI 정책 동향

  2) EU AI 전략 분석

    (1) 전략 배경

    (2) AI 우수성 확보전략

    (3) AI 신뢰성 확보전략

      가. AI가 낳은 새로운 위험

      나. 기존 규제의 한계와 보완 방향

      다. AI 규제의 범위

      라. AI 규제가 제시할 새로운 요구 사항

      마. AI 규제 적용의 대상자

      바. AI 규제의 집행

  3) EU, 디지털 미래 청사진 제시…인공지능(AI)과 데이터가 핵심

  4) EU 인공지능 백서

    (1) 수월성 확보를 위한 생태계 구축(AN ECOSYSTEM OF EXCELLENCE) 방안

      가. 회원국과의 협력

      나. 연구 및 혁신 커뮤니티의 노력

      다. 역량 강화

      라. 중소기업에 대한 초점

      마. 민간부문과의 파트너십

      바. 공공 부문의 인공지능 도입 촉진

      사. 데이터 및 컴퓨팅 인프라에 대한 접근성 확보

      아. 국제적 측면

    (2) 신뢰성 확보를 위한 생태계 구축(AN ECOSYSTEM OF TRUST) : 인공지능을 위한 규제 프레임워크

      가. 문제의 정의 및 인공지능 관련 기존 법적 프레임워크의 조정 가능성

      나. 향후 EU 규제 프레임워크의 범위

      다. 요구 사항(REQUIREMENTS)의 유형

      라. 적용 범위

      마. 규정준수와 자발적 레이블링 체계(voluntary labelling scheme)

      바. 거버넌스

    (3) 결론 및 시사점


5. 영국

  1) AI 전략 및 정책 동향

  2) 인공지능(AI) 산업 현황


6. 독일

  1) AI 전략 및 정책 동향

  2) 독일 인공지능 적용 분야 진단

    (1) 인류와 인공지능(AI)의 만남, 적용 사업 및 기술 분류

    (2) 독일 인공지능 개발 스타트업들과 투자 현황

    (3) 전망 및 시사점


7. 캐나다

  1) AI 전략 및 정책 동향

  2) 인공지능을 통해 코로나19에 대응

    (1) 코로나19 대응을 위한 범국가적 인공지능 연구 지원

      가. 캐나다 고등연구재단

      나. 혁신슈퍼클러스터

    (2) 인공지능 기반 코로나19 솔루션에 대한 활발한 협력 움직임

    (3) 전망 및 시사점


8. 프랑스


9. 네덜란드 


10. 호주

  1) 인공지능 기술 강국 꿈꾸다

    (1) 호주의 인공지능 투자 개발 현황 

    (2) 새로운 산업과 일자리 창출 

    (3) 호주에 적용 가능한 인공지능분야

    (4) 호주의 AI 접목사례

    (5) 호주 인공지능 미래 


11. 뉴질랜드 연구의 장 ‘뉴질랜드 AI 포럼


◈ (하) 목차


Ⅶ. AI 기반의 지능형 로봇 분야 시장분석


1. 국내외 지능형 로봇 시장분석

  (1) 세계 시장 분석

    가. 세계시장 동향 및 전망

    나. 세계 주요업체 동향

  (2) 국내 시장 분석

    가. 국내 시장동향 및 전망

    나. 국내 생태계 현황

    다. 국내 업체 동향

  (3) 국내외 기술 분석

    가. 해외 기술 동향

    나. 국내 기술 동향

  (4) 국내외 정책 분석

    가. 해외 정책 

    나. 국내 정책 

  (5) 국내 기술개발 전략

    가. R&D 추진전략

    나. 전략제품 


2. 협업형 작업지원 로봇 분야

  (1) 국내외 산업 및 시장 분석

    가. 산업 분석

    나. 시장 분석

  (2) 국내외 기술 분석

    가. 기술개발 이슈

    나. 국내외 업체 기술 분석

    다. 국내 연구개발 기관

  (3) 국내 기술개발 전략

    가. 핵심기술

    나. 기업 기술개발 전략

    다. 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    라. 기술개발 목표


3. 지능형 가정용 로봇 분야

  (1) 국내외 산업 및 시장 분석

    가. 산업 분석

    나. 시장 분석

  (2) 국내 기술개발 전략

    가. 핵심기술 리스트

    나. 기업 기술개발 전략

    다. 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    라. 기술개발 목표


4. 배달 및 안내서비스 로봇 분야

  (1) 국내외 산업 및 시장 분석

    가. 산업 분석

    나. 시장 분석

  (2) 국내외 기술 분석

    가. 기술개발 이슈

    나. 국내외 업체 기술 분석

    다. 국내 연구개발 기관

  (3) 국내 기술개발 전략

    가. 핵심기술

    나. 기업 기술개발 전략

    다. 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    라. 기술개발 목표


5. 체험형 시뮬에이터 로봇 분야

  (1) 국내외 산업 및 시장 분석

    가. 산업 분석

    나. 시장 분석

  (2) 국내외 기술 분석

    가. 기술개발 이슈

    나. 국내외 업체 기술 분석

    다. 국내 연구개발 기관

  (3) 국내 기술개발 전략

    가. 핵심기술

    나. 기업 기술개발 전략

    다. 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    라. 기술개발 목표


6. 살균/방역 지능형 로봇 분야

  (1) 국내외 산업 및 시장 분석

    가. 산업 분석

    나. 시장 분석

  (2) 국내외 기술 분석

    가. 기술개발 이슈

    나. 국내외 업체 기술 분석

    다. 국내 연구개발 기관

  (3) 국내 기술개발 전략

    가. 핵심기술

    나. 기업 기술개발 전략

    다. 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    라. 기술개발 목표


7. 건강관리 및 식사 보조 로봇 분야

  (1) 국내외 산업 및 시장 분석

    가. 산업 분석

    나. 시장 분석

  (2) 국내 기술개발 전략

    가. 핵심기술 리스트

    나. 기업 기술개발 전략

    다. 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    라. 기술개발 목표


8. 커뮤니케이션 돌봄 로봇 분야

  (1) 국내외 산업 및 시장 분석

    가. 산업 분석

    나. 시장 분석

  (2) 국내외 기술 분석

    가. 기술개발 이슈

    나. 국내외 업체 기술 분석

    다. 국내 연구개발 기관

  (3) 국내 기술개발 전략

    가. 핵심기술

    나. 기업 기술개발 전략

    다. 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    라. 기술개발 목표


9. 산업용 근력 증강 웨어러블 로봇 분야

  (1) 국내외 산업 및 시장 분석

    가. 산업 분석

    나. 시장 분석

  (2) 국내 기술개발 전략

    가. 장단점 분석

    나. 기업의 핵심 요소기술

    다. 국내 기술개발 중기 종합계획안

    라. 핵심요소기술 평가결과


10. 융합적 사고 교육용 교구재 로봇 분야

  (1) 국내외 산업 및 시장 분석

    가. 산업 분석

    나. 시장 분석

  (2) 국내 기술개발 전략

    가. 장단점 분석

    나. 기업의 핵심 요소기술

    다. 국내 기술개발 중기 종합계획안

    라. 핵심요소기술 평가결과


11. 엔터테인먼트용 시뮬레이터 로봇 분야

  (1) 국내외 산업 및 시장 분석

    가. 산업 분석

    나. 시장 분석

  (2) 국내 기술개발 전략

    가. 장단점 분석

    나. 기업의 핵심 요소기술

    다. 국내 기술개발 중기 종합계획안


12. 물류 배송 지능형 로봇 분야

  (1) 국내외 산업 및 시장 분석

    가. 산업 분석

    나. 시장 분석

  (2) 국내외 기술 분석

    가. 기술개발 이슈

    나. 국내외 업체 기술 분석

    다. 국내 연구개발 기관

  (3) 국내 기술개발 전략

    가. 핵심기술

    나. 기업 기술개발 전략

    다. 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    라. 기술개발 목표


13. 바이오 공정 자동화 로봇 분야

  (1) 국내외 산업 및 시장 분석

    가. 산업 분석

    나. 시장 분석

  (2) 국내 기술개발 전략

    가. 장단점 분석

    나. 기업의 핵심 요소기술

    다. 국내 기술개발 중기 종합계획안


14. 재활훈련용 근력보조 웨어러블 로봇

  (1) 국내외 산업 및 시장 분석

    가. 산업 분석

    나. 시장 분석

  (2) 국내 기술개발 전략

    가. 장단점 분석

    나. 기업의 핵심 요소기술

    다. 국내 기술개발 중기 종합계획안


15. 수술용 의료 로봇 분야

  (1) 국내외 산업 및 시장 분석

    가. 산업 분석

    나. 시장 분석

  (2) 국내외 기술 분석

    가. 기술개발 이슈

    나. 국내외 업체 기술 분석

    다. 국내 연구개발 기관

  (3) 국내 기술개발 전략

    가. 핵심기술

    나. 기업 기술개발 전략

    다. 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    라. 기술개발 목표


Ⅷ. 인공지능(AI)의 전략분야 국내외 산업 및 시장 분석


1. eXplainable AI(XAI) 분야

  1) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  2) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 국내 연구개발 기관 동향

  3) 국내 기술개발 전략

    (1) 핵심기술 

    (2) 기업 기술개발 전략

    (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    (4) 기술개발 목표


2. 인간-인공지능(AI) 협업 시스템 분야

  1) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  2) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 국내 연구개발 기관 동향

  3) 국내 기술개발 전략

    (1) 핵심기술 

    (2) 기업 기술개발 전략

    (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    (4) 기술개발 목표


3. AI 기반 교육서비스 부문

  1) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  2) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 국내 연구개발 기관 동향

  3) 국내 기술개발 전략

    (1) 핵심기술 

    (2) 기업 기술개발 전략

    (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    (4) 기술개발 목표


4. 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 의료진단 솔루션 분야

  1) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  2) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 국내 연구개발 기관 동향

  3) 국내 기술개발 전략

    (1) 핵심기술 

    (2) 기업 기술개발 전략

    (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    (4) 기술개발 목표


5. 영상데이터 기반 AI 서비스 분야

  1) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  2) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 국내 연구개발 기관 동향

  3) 국내 기술개발 전략

    (1) 핵심기술 

    (2) 기업 기술개발 전략

    (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    (4) 기술개발 목표


6. AutoML 솔루션 분야

  1) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  2) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 국내 연구개발 기관 동향

  3) 국내 기술개발 전략

    (1) 핵심기술 

    (2) 기업 기술개발 전략

    (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    (4) 기술개발 목표


7. 합성 데이터(Synthetic Data) 분야

  1) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  2) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 국내 연구개발 기관 동향

  3) 국내 기술개발 전략

    (1) 핵심기술 

    (2) 기업 기술개발 전략

    (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    (4) 기술개발 목표


8. Robotics Process Automation(RPA) System 분야

  1) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  2) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 국내 연구개발 기관 동향

  3) 국내 기술개발 전략

    (1) 핵심기술 

    (2) 기업 기술개발 전략

    (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    (4) 기술개발 목표


9. 화자 확인 인공지능 분야

  1) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  2) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 연구개발 기관

  3) 국내 기술개발 전략

    (1) 장단점 분석

    (2) 핵심 요소기술

    (3) 국내 현황

    (4) 국내 기술개발 중기 종합 계획안


10. 공공서비스용 챗봇 인공지능 분야

  1) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  2) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 연구개발 기관

  3) 국내 기술개발 전략

    (1) 장단점 분석

    (2) 핵심 요소기술

    (3) 국내 현황

    (4) 국내 기술개발 중기 종합 계획안


11. 시각 데이터 이해 및 검색 서비스 분야

  1) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  2) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 연구개발 기관

  3) 국내 기술개발 전략

    (1) 장단점 분석

    (2) 핵심 요소기술

    (3) 국내 현황

    (4) 국내 기술개발 중기 종합 계획안


12. 엣지 디바이스 기반 시각용 경량 인공지능 분야

  1) 국내외 산업 및 시장 분석

    (1) 산업 분석

    (2) 시장 분석

      가. 세계시장

      나. 국내시장

  2) 국내외 기술 분석

    (1) 기술개발 이슈

    (2) 국내외 업체 기술 분석

      가. 해외업체

      나. 국내업체

    (3) 국내 연구개발 기관 동향

  3) 국내 기술개발 전략

    (1) 핵심기술 

    (2) 기업 기술개발 전략

    (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안

    (4) 기술개발 목표


Ⅸ. 인공지능(AI) 분야 주요국 및 분야별 특허 동향 


1. 인공지능 분야 특허출원 10년간 16배 증가


2. 국내외 인공지능 특허출원 분석 

  1) AI 특허중 컴퓨터 비전’(computer vision)이 가장 인기

  2) 세계 주요국 인공지능 특허 동향

    (1) 중국

    (2) 미국

    (3) 일본

    (4) 한국

  3) 세계 주요국 기업의 AI 특허 출원 및 보유

  4) 세계 주요국 스타트업의 AI 특허출원 동향

  5) AI 시대, 특허 관련법도 정비해야

  6) 결론


3. 인공지능 핵심기술 분야 특허출원 지난 9년간(‘10~’18) 40% 증가 


4. AI 영상인식 기술 특허 동향


5. eXplainable AI(XAI) 분야

  1) 특허출원 동향

    (1) 연도별 동향

    (2) 국가별 동향

  2) 국내외 주요 출원인 분석

    (1) 해외 업체

    (2) 국내 업체

  3) 기술집중력 및 특허소송 동향

  4) 특허기반 요소기술 도출


6. AutoML 솔루션 분야

  1) 특허출원 동향

    (1) 연도별 동향

    (2) 국가별 동향

  2) 국내외 주요 출원인 분석

    (1) 해외 업체

    (2) 국내 업체

  3) 기술집중력 및 특허소송 동향

  4) 특허기반 요소기술 도출


7. AI 기반 교육서비스 분야

  1) 특허출원 동향

    (1) 연도별 동향

    (2) 국가별 동향

  2) 국내외 주요 출원인 분석

    (1) 해외 업체

    (2) 국내 업체

  3) 기술집중력 및 특허소송 동향

  4) 특허기반 요소기술 도출


8. Robot Process Automation System 분야

  1) 특허출원 동향

    (1) 연도별 동향

    (2) 국가별 동향

  2) 국내외 주요 출원인 분석

    (1) 해외 업체

    (2) 국내 업체

  3) 기술집중력 및 특허소송 동향

  4) 특허기반 요소기술 도출


9. 영상데이터 기반 AI 서비스 분야

  1) 특허출원 동향

    (1) 연도별 동향

    (2) 국가별 동향

  2) 국내외 주요 출원인 분석

    (1) 해외 업체

    (2) 국내 업체

  3) 기술집중력 및 특허소송 동향

  4) 특허기반 요소기술 도출


10. 합성 데이터(Synthetic Data) 분야

  1) 특허출원 동향

    (1) 연도별 동향

    (2) 국가별 동향

  2) 국내외 주요 출원인 분석

    (1) 해외 업체

    (2) 국내 업체

  3) 기술집중력 및 특허소송 동향

  4) 특허기반 요소기술 도출


11. 인간-AI 협업 시스템 분야

  1) 특허출원 동향

    (1) 연도별 동향

    (2) 국가별 동향

  2) 국내외 주요 출원인 분석

    (1) 해외 업체

    (2) 국내 업체

  3) 기술집중력 및 특허소송 동향

  4) 특허기반 요소기술 도출


12. 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 의료진단 솔루션 분야

  1) 특허출원 동향

    (1) 연도별 동향

    (2) 국가별 동향

  2) 국내외 주요 출원인 분석

    (1) 해외 업체

    (2) 국내 업체

  3) 기술집중력 및 특허소송 동향

  4) 특허기반 요소기술 도출


13. AI 기반 군집 로봇 협업 운영시스템 분야

  1) 특허출원 동향

  2) 국내외 주요 출원업체 분석

    (1) 해외업체

    (2) 국내업체

  3) 기술 집중도 및 특허소송 동향


14. 화자 확인 AI 분야

  1) 특허 동향

  2) 국가별 특허활동


15. 공공서비스 특화 챗봇 AI 분야

  1) 특허 동향

  2) 국가별 특허활동


16. 시각 데이터 이해 및 검색 서비스 분야

  1) 특허 동향

  2) 국가별 특허활동


17. 엣지 디바이스 기반 시각용 경량 AI 분야

  1) 특허출원 동향

  2) 국내외 주요 출원업체 분석

    (1) 해외업체

    (2) 국내업체

  3) 기술 집중도 및 특허소송 동향


Ⅹ. 인공지능(AI) 관련 기술 분석


1. NeurIPS 2020을 통해 본 인공지능(AI) 기술 트렌드

  1) NeurIPS 2020을 통해 본 주요 연구 트렌드

    (1) 연구 개요

    (2) NeurIPS 2020 논문 키워드 분석

  2) NeurIPS2020 6대 기술 개념 및 사례

    (1) 6대 기술 및 주요 특징

    (2) 6대 기술 핵심개념 및 사례

  3) NeurIPS2020 6대 기술 세부 연구 내용

    (1) NeurIPS 2020 6대 기술 트렌드

      가. 메타학습

      나. 연합학습과 프라이버시 보존 머신러닝

      다. 자기지도학습

      라. 심층 강화학습

      마. 그래프 신경망 기반 딥러닝 알고리즘

      바. 생성적 적대 신경망 기반 인공지능

    (2) NeurIPS 2020 Hot Topic – COVID19 연구 동향

  4) 주요 시사점


2. 인공지능(AI)과 얼굴 정보 처리 기술

  1) 서론

  2) 인공지능 기술과 컴퓨팅 성능의 발전

  3) 얼굴 정보 처리 기술의 최신 연구개발 동향

    (1) 얼굴 영역 검출 기술

    (2) 얼굴 인식 기술

    (3) 얼굴 복원 기술

  4) 시장 동향, 서비스 동향 및 이슈

    (1) 국내외 시장 동향 요약

    (2) 응용 서비스 동향

    (3) 얼굴 정보 처리기술의 주요 이슈와 대응 방향

  5) 맺음말


3. 인공지능과 자연어 처리 기술 동향

  1) 인공지능과 언어처리 기술

  2) 자연어 처리 임베딩 기술

  3) 결론


4. 인공지능 기술의 안전성 확보 동향

  1) 서론

  2) 인공지능 안전 확보 동향

    (1) 각국의 논의 동향

    (2) 대학 및 연구기관의 논의 동향

    (3) 인공지능 개발에 대한 안전 기술 표준 동향

  3) 맺음말


5. 인공지능 학습용 영상 데이터 기술 동향

  1) 서론

  2) COCO

  3) Open Image

    (1) Open Image V4

    (2) Open Image V5

    (3) Open Image V6

  4) Visual Genome

  5) 결론


6. AI 시대의 VUI(Voice User Interface)와 감정 기술 분야 

  1) VUI(Voice User Interface)

    (1) VUI의 핵심 기술 

    (2) 음성 AI 에이전트

    (3) VUI의 특징

    (4) 차량 내 음성 사용자 인터페이스

    (5) 차세대 자율주행차에 적용될 VUI

      가. 음성 대화형 인터페이스의 오류 발생과 회복 전략

      나. 미래 자동차에서의 예상 시나리오

  3) 감정 기술(Emotion Technology)

    (1) 사람과 AI의 연결을 돕는 기술

    (2) Valence – Arousal 감정 모델

    (3) 감정 인식 방법

      가. 감정 인식 – 얼굴

      나. 감정 인식 – 음성

      다. 감정 인식 – 언어

    (4) 산업 분야별 적용 사례

      가. 자동차 산업

      나. 로봇산업

      다. 헬스케어 산업

      라. 고객 지원 서비스 산업

      마. 교육산업

  4) 인공감성지능의 가치판단

  5) 결론


7. AI 반도체 및 컴퓨팅의 변화

  1) AI 확산에 있어 반도체의 역할

  2) AI와 반도체의 상호 발전 

    (1) 반도체 및 컴퓨팅 기술 발전에 따른 데이터⋅연산처리 속도 증가

    (2) AI 진화에 따른 AI를 위한 반도체 개발

  3) AI 진화와 AI 반도체 및 컴퓨팅

    (1) AI 생태계와 AI 반도체의 중요성

    (2) AI 반도체와 컴퓨팅 방식의 변화

  4) 결론


8. 경량 AI 반도체의 기술 전망

  1) 경량 AI 반도체

  2) 경량 인공지능 반도체 국내외 기술 동향

    (1) 해외 기술동향

    (2) 국내 기술동향

  3) 경량 AI 반도체 시장 전망

  4) 경량 AI 반도체의 발전 방향 

  5) 결론


9. AI를 이용한 농지 자동 항공방제 기술

  1) 결과물 개요

  2) 기술의 개념 및 내용

  3) 국내외 기술 동향 및 경쟁력

    (1) 기술의 특성 및 성능

    (2) 경쟁기술/대체기술 동향 및 현황

    (3) 우수성 및 차별성

    (4) 표준화 및 특허

  4) 국내외 시장분석

    (1) 국내외 시장동향 

    (2) 제품화 및 활용 분야

  5) 기대효과

    (1) 기술도입으로 인한 경제적 효과

    (2) 기술사업화로 인한 파급효과


10. 신재생에너지로의 전환과 AI

  1) 재생에너지로의 전환

  2) 신재생에너지로의 전환과 에너지 효율

    (1) 재생에너지의 특징

    (2) 신재생에너지 정책

    (3) 에너지 효율

    (4) 4차 산업혁명과 신재생에너지

  3) AI를 적용한 친환경 에너지 시스템

    (1) 스마트 그리드

    (2) 디지털 트윈

    (3) 인공지능을 적용한 가상발전소

  4) 결론


11. 헬스케어 AI 활용 동향

  1) 헬스케어 AI의 부상

  2) AI의 분야별 활용 동향

    (1) 의료영상 정밀진단

    (2) 신약개발

    (3) 진료 프로세스의 효율화

    (4) 환자에 대한 지속적인 치료와 모니터링 제공

  3) 결론


12. AI 기반의 자율사물 개발 및 발전 전망

  1) 자율사물이란?

  2) 자율 사물의 분류와 자율성 평가

  3) 자율 사물의 기술개발 동향과 향후 전망

    (1) 자율로봇

    (2) 자율주행차

    (3) 자율비행 드론

  4) 결론


13. AI 전이학습(Transfer Learning)과 응용 분야

  1) 전이학습의 개요와 적용 고려사항

  2) 전이학습의 장점 및 응용 분야

  3) 결론


14. AI 기반 스마트팩토리 기술동향

  1) 서론

  2) 스마트팩토리 최신 기술현황

    (1) 진화하는 디지털 트윈 플랫폼 기술

    (2) 산업용 협동로봇과 고용대체

    (3) 3차원 인쇄(3D printing) 등 적층 제조기법 향상과 대량생산 전망

  3) AI 기반의 스마트팩토리 기술한계와 대응방안

  4) 결론


Ⅺ. 인공지능(AI) 연구개발 과제


1. AI 기반 중량화물 이동체 물류플랫폼 실증

  1) (세부과제) P2P(Port to Port) 디지털 물류플랫폼 설계

  2) (세부과제) IoT 기반 스마트Data 생성기술 장치 개발 및 선박 적용

  3) (세부과제) 고신뢰성 블록체인 플랫폼/솔루션 개발 및 최적화

  4) (세부과제) 선박용 항해통신기자재 고도화 및 국산화 개발

  5) (세부과제) 통합항해시스템(INS) 부가 신규 항해통신기자재 개발

  6) (세부과제) 지능형 운항지원 솔루션 개발 및 최적화

  7) (세부과제) 지능형 통합항해시스템(AI-INS) 통합 국산화 및 국제인증

  8) (세부과제) 해상실증(물류플랫폼, AI-INS) 시나리오 개발

  9) (세부과제) 실증선박 개조(물류플랫폼, AI-INS 탑재) 및 육상관제센터 구축

  10) (세부과제) 實선박 해상실증 테스트(선박인증)


2. AI기반 자율주행 컴퓨팅 모듈개발 및 서비스 실증사업

  1) AI 기반 자율주행 컴퓨팅 모듈 개발 및 서비스 실증사업

  2) (1세부과제) 글로벌 산업표준을 적용한 자율주행 AI 컴퓨팅모듈 개발

  3) (2세부과제) 자율주행 AI 컴퓨팅모듈 검증 및 차량실증기술 개발

  4) (3세부과제) 자율주행차 융합기술 표준화 활성화


3. AI기반 스마트하우징 플랫폼 및 서비스 기술개발 사업

  1) AI홈 플랫폼 기술개발

  2) 지능형 케어 서비스 개발

  3) 지능형 주거안전 서비스 개발

  4) 지능형 청정환경 서비스 개발

  5) 지능형 쾌적환경 서비스 개발

  6) 무인배송 서비스 개발


4. 인공지능 탑재형 의료영상 진단기기 개발

  1) (1세부과제) 인공지능 학습용 데이터셋 구축

  2) (2세부과제) AI 기반 영상진단기기 특화 AI기술 개발

  3) (3세부과제) AI기반 영상분석 기술을 탑재한 영상진단 의료기기 개발

  4) (4세부과제) AI 탑재 영상진단기기 개발자 사용환경 지원기술 개발

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