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          2019년 인공지능(AI) 및 빅데이터 사업화 동향과 기술개발 전략
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          상품정보
          전자상거래 상품정보 제공 고시
          도서명 2019년 인공지능 및 빅데이터 사업화 동향과 기술개발 전략
          저자, 출판사 신성장동력산업정보기술연구회
          크기 A4
          쪽수 528페이지
          제품구성 도서소개,목차,내용
          출간일 2019년 6월 18일
          목차 또는 책소개 Ⅰ. AI(인공지능), 빅데이터 개요와 기술, 시장전망
          ISBN 978-89-98207-80-9
          체제 A4 / 528페이지
          발행일 2019년 6월 18일
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          ◈ 도서소개


          4차 산업혁명을 선도하는 주요 차세대 기술들이 주목을 받고 있는 가운데 AI(인공지능)기술은 가장 혁신적인 기술로, 산업뿐 아니라 인간의 삶 자체를 변화시키는 핵심 기술로 등장하고 있으며, AI기술의 확보와 활용 능력이 기업과 국가, 개인의 경쟁력을 좌우하게 될 것으로 분석되고 있다.
          최근의 AI 기술의 발전은 딥러닝 기술에 힘입은 바 크며, 그에 따라 양질의 데이터를 기반으로 한 빅데이터도 중요한 요소로 등장하고 있으며, 주요 선진국은 AI 기술 발전 전략에 빅데이터 분야를 포함하여 정책적 지원을 강화하고 있다.
          특히 빅데이터는 5G시대를 맞아 급증할 것으로 예상되는 IoT(사물인터넷) 디바이스의 보급과 그로인한 데이터 폭증에 따라 더욱 중요해 질것으로 예상되고 있다.
          AI 활용분야는 제품분야와 서비스 분야로 크게 나눌 수 있지만 머지않아 거의 모든 분야에 AI가 적용될 것으로 예상되어 글로벌 기업들은 주도권 확보와 생태계 확대를 위한 전략을 적극 추진중이며, 오픈소스화를 통한 플랫폼 강화에 나서고 있는 실정이다.
          음성인식기술과 영상인식 기술을 기반으로 한 다양한 AI제품과 서비스는 AI스피커 등 개인비서에서 나아가 로봇과 가전 분야로 확장되어 스마트 홈, 스마트 시티 등으로 적용이 확대되고 있으며, 자율주행자동차 개발이나 정밀의료를 위한 스마트 핼스케어 등 의료 분야의 혁신에 기여하고 있다.
          기존의 산업영역에 AI기술을 접목, 효율성과 전문성을 보강하는 방식이 빠르게 현장에 도입되어 스마트 팩토리, 스마트 유통 등을 가능하게 하고 있으며, 나아가 의료, 금융, 회계, 법률 등 전문가 영역의 업무 고도화에도 AI기술 도입을 시도하는 속도가 빠르게 확산하고 있다.
          또한, AI기술은 공공 서비스 부문에서도 도입이 활발하게 이루어지고 있으며, 민원부문부터 재난 안전 대응 및 편의 증진에 이르기까지 공공 서비스의 효율 향상에 크게 기여하고 있다.
          한편, AI의 보급과 기술 진전이 일자리 상실을 불러오고, 개인의 프라이버시 침해 등 인권 침해와 킬러 로봇의 등장 등, 우려할 만한 부정적 요소가 상존함에 따라 국제적인 윤리규정 논의도 활발하게 진행되고 있는 실정이다.
          이에, 당사에서는 AI와 빅데이터에 관한 최근 기술 동향과 사업화 동향들을 종합적으로 분석 정리하여 관련 분야에 관심을 갖고 계신 분들께 미력하나마 도움을 드리고자 본서를 기획, 출간하게 되었다.



          목차


          Ⅰ. AI(인공지능), 빅데이터 개요와 기술, 시장전망


          1. 글로벌 AI(인공지능) 시장, 기술 개요와 전망
            1-1. AI 기술 개요
              1) 인공지능 기술의 개념 및 의의
                (1) 개념과 의의
                (2) 인공지능의 역사
              2) 인공지능 서비스 개요 및 기술 분류
              3) 인공지능 기술혁신의 특징
              4) 가트너, 유망(Emerging)기술 하이프 사이클에서 AI 기술 분석
              5) AI 시장전망
            1-2. 글로벌 AI 기술 시장의 최근 동향
              1) 인공지능 기술, 폭발적 성장이 시작
              2) 범용 플랫폼 지배력 강화와 신시장 기회 공존
              3) 글로벌 기업의 기술 시장 확보 경쟁 격화
              4) 세계 AI 분야 100대 스타트업, 美ㆍ中 각축전
              5) 기술혁신 역량 확보에 국가별 정책 강화
              6) EU, 신뢰할 수 있는 ‘인공지능(AI) 윤리 가이드라인’ 발표
              7) 일본, 인재육성 강조한 AI 종합 전략 초안 공개
              8) 美, 첨단 기술 경쟁력 위해 ‘AI 이니셔티브’ 구체화
              9) AI 시대 일자리 전망


          2. AI범용 핵심기술 개발동향과 전망
            2-1. AI 반도체 개발동향과 전망
              1) 개요
                (1) 배경
                (2) 정의와 유형
              2) AI 반도체 시장 동향
                (1) 시장 분류와 특성
                (2) 시장 전망
              3) AI 반도체 대응 주요 국가별, 업체별 동향
                (1) 미국 기업
                (2) 중국 기업
                (3) 한국 기업
            2-2. AI 음성인식 기반의 AI개인비서 서비스
              1) AI 개인비서 서비스, 챗봇에서 Voice AI로 진화
              2) Voice AI의 대두
              3) 미국, 아마존, 구글에 이어 MS 등, 인공 지능(AI) 음성인식 생태계 확대
              4) 중국, AI 음성인식기술 강자로 부상
              5) 국내 기업 동향
            2-3. AI 안면인식 기술과 응용 서비스
              1) 안면인식 기술 다양한 영역에서 활용 확대
              2) 중국의 안면인식 기술과 스타트업


          3. AI기술 기반 서비스와 유망 비즈니스 동향과 전망
            3-1. 인공지능(AI)이 만드는 새로운 비즈니스 기회
              1) AI 스타트업이 만드는 변화
                (1) AI의 혁신 기능
                (2) AI 스타트업에 몰리는 투자
              2) AI 구현을 위한 인프라 동향
                (1) Open Source
                (2) 데이터
              3) 인공지능 기반 비즈니스 기회와 특징
                (1) 반도체ㆍ데이터분야
                (2) AI 엔진(언어, 시각) 분야
                (3) 응용서비스
            3-2. 킬러서비스, 인공지능(AI) 기반 헬스케어 비지니스
              1) 국내ㆍ외 기술 현황
                (1) 인공지능 기반 의료기기 적용 기술 및 특성
                (2) 임상 현황
              2) 국내ㆍ외 정책현황 및 최근이슈
                (1) 국내외 정책 및 최근 이슈
                (2) 국내 지원 정책 현황
              3) 국제 규격 표준화 현황
                (1) 의료정보관련 표준 기구
                (2) 인공지능 표준 기구
                (3) 의료인공지능 표준 기구
              4) FDA의 규제 현황
            3-3. 공공AI 서비스 개발과 비지니스
              1) AI의 공공 서비스 활용
                (1) AI의 공공 부분 활용 예측과 전망
                (2) AI의 공공 적용 사례
                (3) AI의 공공 부분 활용 가능성
                (4) AI의 공공활용 과제와 전망
              2) AI 공공서비스 주요 도입대상
                (1) 주요 도입 대상과 업무
                (2) AI 도입 가이드
            3-4. 기타 다양한 분야에서 적용되는 AI기술과 서비스, 비즈니스 동향
              1) AI, 서류 전형에서 면접까지 채용 시장에서 활용
              2) AI기반 로봇 프로세스 자동화(RPA)의 본격 도입
              3) AI, 창작시장도 진출
              4) AI 킬러로봇 시대 개막
                (1) 스텔스 무인 전투기‘타라니스’
                (2) 소형ㆍ경량화 로봇‘도고’
                (3) 무인 경계로봇‘SGR-A1’
                (4) 중국, 대형 AI 무인잠수함 개발 추진


          Ⅱ. AI(인공지능), 빅데이터 기술개발 및 정책추진 동향


          1. AI(인공지능), 빅데이터 기술 동향과 전망
            1-1. 인공지능ㆍ빅데이터 기술의 개요
              1) 개념 및 범위
                (1) 개념 및 정의
                (2) 기술 분류(Technology Tree)
                (3) 기술의 범위
                (4) 국내 기술수준
              2) 인공지능ㆍ빅데이터 기술 핵심이슈
                (1) 인공지능 기술 핵심 이슈
                (2) 빅데이터 기술 핵심 이슈
            1-2. 인공지능 기술동향과 전망
              1) AI 기술 개요
              2) AI 중점 표준화 대상 기술
              3) AI 중점 기술 분야별 국내외 기술개발 동향과 전망
                (1) 국내 기술개발 현황 및 전망
                (2) 국외 기술개발 현황 및 전망
            1-3. 빅데이터 기술동향과 전망
              1) 빅데이터 기술 개요
              2) 빅데이터 중점 표준화 대상 기술
              3) 빅데이터 중점 기술 분야별 국내외 기술개발 동향과 전망
                (1) 국내 기술개발 현황 및 전망
                (2) 국외 기술개발 현황 및 전망


          2. 인공지능(AI) 시장 전망과 주요국별 정책 추진 동향
            2-1. 인공지능(AI) 시장 전망과 개발 동향
              1) 인공지능(AI) 시장규모와 전망
                (1) 기술별/애플리케이션별/권역별 시장 규모와 전망
                (2) 다양한 분야로 확산
                (3) 주요 업체 최근 동향
              2) 중국 주요 기업별 AI 대응 동향
                (1) 대기업의 AI 포석
                (2) AI 벤처기업의 약진
            2-2. 주요국별 인공지능(AI) 관련 정책 추진 동향
              1) 중국
                (1) AI에 관한 최근 동향
                (2) 차세대 AI 발전 계획 - 2030년으로 가는 로드맵
                (3) 지방 정부의 정책 촉진
                (4) 보건의료 분야 연구개발ㆍ활용 계획
              2) 미국
                (1) 국가 AI 연구개발ㆍ활용 계획
                (2) 보건의료 분야 연구개발ㆍ활용 계획
              3) 독일
                (1) 국가 AI 연구개발ㆍ활용 계획
                (2) 보건의료 분야 연구개발ㆍ활용 계획
              4) 프랑스
                (1) 국가 AI 연구개발ㆍ활용 계획
                (2) 보건의료 분야 연구개발ㆍ활용 계획
              5) 영국
                (1) 국가 AI 연구개발ㆍ활용 계획
                (2) 보건의료 분야 연구개발ㆍ활용 계획
              6) 핀란드
                (1) 핀란드 인공지능 계획


          3. 인공지능 기술 및 산업 육성을 위한 정책동향과 전략
            3-1. I-Korea 4.0 실현을 위한 인공지능(AI) R&D 전략(2018.05)
              1) 추진배경
              2) 본 전략의 범위
              3) 국내 인공지능 R&D 현황 진단과 대응방향
                (1) 현황 진단
                (2) [대응방향] 국내 경쟁력을 고려한 AI R&D 전략 추진 필요
              4) 비전 및 추진방안
              5) 중점 추진과제
                (1) [기술력] 세계적 수준의 AI 기술 확보
                (2) [인재] 인공지능 우수 인재 양성ㆍ확보
                (3) [기반] 개방ㆍ협력형 연구기반 조성
              6) 추진체계 및 기대효과
                (1) 추진체계
                (2) 기대효과
              7) 추진 일정
            3-2. 지능정보사회중장기종합계획
              1) 개요
                (1) 추진배경
                (2) 지능정보기술의 개념
                (3) 지능정보기술로 인한 제4차 산업혁명
              2) 지능정보기술로 인한 변화 전망
                (1) 산업 구조의 변화
                (2) 고용 구조의 변화
                (3) 삶의 모습ㆍ환경 변화
                (4) 지능정보기술을 통해 사회 전반의 편의성 제고 및 사회문제 해결
              3) 지능정보사회 중장기 정책방향
                (1) 글로벌 수준의 지능정보기술 기반 확보
                (2) 전 산업의 지능정보화 촉진
                (3) 사회정책 개선을 통한 선제적 대응
              4) 추진과제
                (1) 미래 경쟁력 원천인 데이터 자원의 가치 창출
                (2) 지능정보기술 기반 확보
                (3) 데이터ㆍ서비스 중심의 초연결 네트워크 환경 구축
                (4) 국가 근간 서비스에 선제적인 지능정보기술 활용
                (5) 지능정보산업 생태계 조성을 통한 민간 혁신 파트너 역할 수행
                (6) 지능형 의료서비스를 통한 혁신 가치 창출
                (7) 제조업의 디지털 혁신
                (8) 지능정보사회 미래교육 혁신
                (9) 자동화 및 고용형태 다변화에 적극적 대응
                (10) 지능정보사회에 대응한 사회안전망 강화
                (11) 지능정보사회에 대비한 법제 정비 및 윤리 정립
                (12) 사이버 위협, AI 오작동 등 역기능 대응
            3-3. 데이터 산업 활성화 전략
              1) 개요
                (1) 추진배경
                (2) 그간 정책의 한계
              2) 비전 및 추진전략
              3) 추진 과제
                (1) 데이터 이용제도 패러다임 전환
                (2) 데이터 가치사슬 全주기 혁신
                (3) 글로벌 데이터산업 육성기반 조성
              4) 기대효과
              5) 과제별 추진 로드맵
              6) 10대 산업 분야 빅데이터 구축 현황


          Ⅲ. AIㆍ빅데이터 관련 기술개발 전략과 연구과제


          1. AIㆍ빅데이터 관련 기술개발 로드맵
            1-1. AI/빅데이터 기술분야 중소기업형 기술개발 로드맵(2018-2020)
              1) 영상처리 시스템
                (1) 핵심 요소기술 선정
                (2) 기술로드맵
                (3) 연구개발 목표설정
              2) 음성인식 SW
                (1) 핵심 요소기술 선정
                (2) 기술로드맵
                (3) 연구개발 목표설정
              3) 인공지능 플랫폼
                (1) 핵심 요소기술 선정
                (2) 기술로드맵
                (3) 연구개발 목표설정
              4) 인지과학 SW
                (1) 핵심 요소기술 선정
                (2) 기술로드맵
                (3) 연구개발 목표설정
              5) 빅데이터 기반 SW
                (1) 핵심 요소기술 선정
                (2) 기술로드맵
                (3) 연구개발 목표설정
              6) Cloud Brokering
                (1) 핵심 요소기술 선정
                (2) 기술로드맵
                (3) 연구개발 목표설정
              7) Cloud service
                (1) 핵심 요소기술 선정
                (2) 기술로드맵
                (3) 연구개발 목표설정
              8) 가상화/컨테이너
                (1) 핵심 요소기술 선정
                (2) 기술로드맵
                (3) 연구개발 목표설정
            1-2. AI, 빅데이터 관련 기술 표준화 로드맵
              1) AI 기술분야
                (1) 중기(2018~2020) 표준화 계획
                (2) 장기(~2028) 표준화 계획
              2) 빅데이터 기술 분야
                (1) 중기(2018~2020) 표준화 계획
                (2) 장기(~2028) 표준화 계획
            1-3. IITP, ICT R&D기술로드맵 2023(AI, 빅데이터)
              1) AI 기술분야
                (1) 최종 선정된 인공지능 로드맵 대상 기술
                (2) AI 기술 로드맵
              2) 빅데이터 기술 분야
                (1) 최종 선정된 빅데이터 로드맵 대상 기술
                (2) 빅데이터 기술로드맵


          2. AIㆍ빅데이터 관련 핵심 특허 동향
            2-1. AI 기술 분야 특허 동향
              1) 특허분석 개요
              2) 특허 동향
            2-2. 빅데이터 기술 분야 특허 동향
              1) 특허분석 개요
              2) 특허 동향
            2-3. AI,빅데이터 융합 기술 특허 동향
              1) AI기반 지능형 CCTV 특허동향
                (1) 개요
                (2) 특허동향
              2) AI 스피커 국내 특허 동향
                (1) 개요
                (2) 특허동향
              3) ARㆍVR 기반 의료기술 특허 동향
                (1) 개요
                (2) 특허 동향
              4) 의료용 인공지능(AI) 특허출원 동향
                (1) 개요
                (2) 특허 동향
              5) 인공지능(AI) 기술이 접목된 엘리베이터 특허 동향
                (1) 개요
                (2) 특허동향
              6) 인공지능 기술을 활용한 디지털콘텐츠 관련 특허동향
                (1) 개요
                (2) 특허동향
              7) 인공지능(AI) 반도체 특허 동향
                (1) 개요
                (2) 특허 동향
              8) 인공지능 로봇 특허 동향
                (1) 개요
                (2) 특허동향
              9) 빅데이터 활용 위한 정보검색 분야 특허 동향
                (1) 개요
                (2) 특허 동향


          3. AIㆍ빅데이터 기술분야 연구과제
            3-1. 국가전략프로젝트, AI(지능정보) 기술분야
              1) 의사결정 이유를 설명할 수 있는 인간 수준의 학습ㆍ추론 프레임워크
              2) (총괄/세부1) 비디오 튜링 테스트를 통과할 수준의 비디오 스토리 이해 기반의 질의응답 기술 개발
              3) (세부2) 비디오 이해를 위한 이벤트-상황 지식체계 학습 및 이벤트인식/관계추론 기술 개발
              4) (세부3) 비디오 이해를 위한 데이터수집 및 보정 자동화 시스템 개발
            3-2. 기타 정부지원 사업(AI, 빅데이터 기술) 연구과제
              1) 개인정보를 안전하고 편리하게 빅데이터 처리할 수 있는 방법
              2) 경기전략을 수립하고 경기 수행이 가능한 인공지능 컬링 로봇 기술 개발
              3) (BCI-2세부) 딥러닝을 이용하여 사람의 의도를 인지하는 BCI 기반 뇌인지컴퓨팅 기술 개발
              4) 국방 의료정보 빅데이터 분석체계 개발
              5) 기계학습용 텍스트 데이터 레이블 자동생성 및 검증도구 개발
              6) 빅데이터 품질 평가 도구 개발
              7) 빅데이터 기반 신약 탐색 SW 개발
              8) 머신러닝 기반 군 전력장비 수리부속/정비수요 예측시스템 기술 개발
              9) 빅데이터 및 AI 기반의 대화형 개인 맞춤 한국어 학습지원 시스템 개발
              10) 빅데이터 및 AI 기반의 로보 애널리스트 서비스 시스템 개발
              11) AI 기반의 고해상도 공간 영상자료 분석을 통한 불법 건축물 변화 탐지 모니터링 시스템 개발
              12) AI 기반의 수요 반응형 주거용 스마트 에너지관리 시스템 개발
              13) AI 기반의 조직 병리검사 지원 시스템 개발
              14) 인공지능 및 증강현실 기반의 자연학습 지원 서비스 시스템 개발
              15) 인공지능 기반 환경 감지 IoT 융합센서 시스템 개발
              16) 인공신경망 E2E 기반 영상화질 및 인식 최적화 영상처리 반도체 개발
              17) 딥러닝 기반 조향제어 사고회피 상황 판단 원천기술 개발
              18) 딥러닝을 활용한 비전 기반 후방 보행자 경보 시스템 개발
              19) 영상과 라이다 융합 기반 딥러닝을 이용한 주행경로생성 기술 개발
              20) 인공지능 기반 Cut-in 시 주변 차량 운전자 의도 예측 알고리즘 개발
              21) 기계학습 기반 SMT제조공정 최적화 시스템 기술 개발
              22) 인공지능 및 Industry 4.0과 IoT지원 가능한 스마트공장용 개방형 로봇시스템 제어 SW 개발
              23) 서비스 로봇의 대용량ㆍ고성능 딥러닝 실시간 처리를 위한 인공지능 컴퓨팅 플랫폼 기술 개발
              24) 서비스 로봇의 지식/지능 데이터베이스 공유 기술 개발
              25) 인공지능을 활용한 에듀테인먼트 분야의 로봇화 기술 개발
              26) AI 기반의 플랜트 설계 최적화 및 자동화 지원 시스템 개발
              27) AI기반 엔지니어링 빅데이터 통합 분석 지원 시스템 개발
              28) 빅데이터 기반 물류자산 운영 및 거래 서비스플랫폼 개발
              29) 빅데이터기반 AI의 산업특화 활용을 위한 개방형 AI 클라우드 서비스 시스템 개발
              30) 빅데이터/인공지능 기반 신약개발 플랫폼 구축
              31) ICT, 빅데이터 기술을 적용한 위험요인 분석 및 확산 예측 모델 구축
              32) 빅 데이터를 활용한 스마트팩토리 에너지절감 솔루션 개발


          Ⅳ. 글로벌 AI스타트업 100개사 기술 및 사업 현황


          1. CB INSIGHT 선정 2018년 AI 스타트업 100개사 현황
            1-01. AEye, Inc.(미국)
            1-02. Affirm, Inc.(미국)
            1-03. Afiniti(미국)
            1-04. AiCure(미국)
            1-05. Algolia(미국)
            1-06. Amplero(미국)
            1-07. Anki(미국)
            1-08. Appier(대만)
            1-09. Applitools(이스라엘)
            1-10. Appthority(미국)
            1-11. Aquifi(미국)
            1-12. Arterys(미국)
            1-13. babylon(이스라엘)
            1-14. Benson Hill Biosystems(미국)
            1-15. Brain Corporation(미국)
            1-16. Bytedance(중국)
            1-17. C3 IoT(미국)
            1-18. Cambricon(중국)
            1-19. Cape Analytics(미국)
            1-20. Captricity(미국)
            1-21. Casetext(미국)
            1-22. Cerebras Systems(미국)
            1-23. CloudMinds(미국)
            1-24. CognitiveScale(미국)
            1-25. Conversica(미국)
            1-26. CrowdFlower(미국)
            1-27. CrowdStrike(미국)
            1-28. Cybereason(미국)
            1-29. Darktrace(영국)
            1-30. DataRobot(미국)
            1-31. Deep Sentine(미국)
            1-32. Descartes Labs(미국)
            1-33. Drive.ai(미국)
            1-34. Dynamic Yield(미국)
            1-35. Element AI(캐나다)
            1-36. Endgame(미국)
            1-37. Face++(중국)
            1-38. Flatiron Health(미국)
            1-39 FLYR(미국)
            1-40. Foghorn Systems(미국)
            1-41. Freenome(미국)
            1-42. Gong(미국)
            1-43. Graphcore(영국)
            1-44. InsideSales.com(미국)
            1-45. Insight Engines(미국)
            1-46. Insilico Medicine(미국)
            1-47. Invoca(미국)
            1-48. Kindred Systems(미국)
            1-49. KYNDI(미국)
            1-50. LeapMind(일본)
            1-51. Liulishuo(중국)
            1-52. MAANA(미국)
            1-53. Merlon Intelligence(미국)
            1-54. Mighty AI(미국)
            1-55. Mobalytics(미국)
            1-56. Mobvoi(중국)
            1-57. MOOGsoft(미국)
            1-58. Mya Systems(미국)
            1-59. Mythic(미국)
            1-60. Narrative Science(미국)
            1-61. NAUTO(미국)
            1-62. Neurala(미국)
            1-63. Numerai(미국)
            1-64. Obsidian Security(미국)
            1-65. Onfido(영국)
            1-66. Orbital Insight(미국)
            1-67. OrCam Technologies(이스라엘)
            1-68. Osmo(미국)
            1-69. PerimeterX(미국)
            1-70. Petuum(미국)
            1-71. Preferred Networks(일본)
            1-72. Primer(미국)
            1-73. Prospera(이스라엘)
            1-74. Recursion Pharmaceuticals(미국)
            1-75. Reflektion(미국)
            1-76. SenseTime(중국)
            1-77. Shape Security(미국)
            1-78. Sher.pa(스페인)
            1-79. Shield AI(미국)
            1-80. Shift Technology(프랑스)
            1-81. Socure(미국)
            1-82. SoundHound(미국)
            1-83. SparkCognition(미국)
            1-84. Sportlogiq(캐나다)
            1-85. Tamr(미국)
            1-86. Tempus Labs(미국)
            1-87. Text IQ(미국)
            1-88. Textio(미국)
            1-89. Tractable(영국)
            1-90. Trifacta(미국)
            1-91. Twiggle(이스라엘)
            1-92. UBTECH Robotics(중국)
            1-93. Upstart(미국)
            1-94. Versive(미국)
            1-95. Vicarious Systems(미국)
            1-96. Gloat(舊Workey)(미국)
            1-97. WorkFusion(미국)
            1-98. ZestFinance
            1-99. Zoox(미국)
            1-100. Zymergen(미국)





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