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          차세대 반도체컴퓨팅 발전동향 및 MEC 핵심기술 정책 추진방향
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          상품정보
          전자상거래 상품정보 제공 고시
          도서명 차세대 반도체컴퓨팅 발전동향 및 MEC 핵심기술 정책 추진방향
          저자, 출판사 신성장동력산업정보기술연구회
          크기 A4
          쪽수 569페이지
          제품구성 도서소개,목차,내용
          출간일 2019년 9월 16일
          목차 또는 책소개 Ⅰ. 클라우드 컴퓨팅
          ISBN 979-11-85782-41-6
          체제 A4 / 569페이지
          발행일 2019년 9월 16일
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          도서소개


          인공지능 기술이 점차 컴퓨팅 엣지에서 생성되는 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 기반으로 인사이트를 얻는 데에 활용하는 방안이 떠오르면서 엣지 컴퓨팅과 인공지능의 연계가 큰 관심을 끌고 있습니다. 트랙티카의 보고서에 따르면 인공지능 엣지 기기는 출하량을 기준으로 201816,140만 개에서 2025년에는 26억 개가 되어 그 잠재성이 광범위함을 얘기하고 있습니다. ‘엣지 컴퓨팅과 클라우드는 더 이상 인터넷의 단말과 서버를 보조하는 도구가 아닌 컴퓨팅의 주체로 명실상부한 자리를 잡게 되었습니다. 특히, 5G 네트워크에서 엣지 컴퓨팅과 클라우드는 MEC(Mobile Edge Computing)의 형태로 핵심 기능 중 하나의 자리를 차지하게 되었습니다.

           

          이렇듯 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 시대, 5G 기반 환경에서 자율주행이나 실감형 미디어가 제대로 실현되기 위해서는 대용량 정보가 지연 없이 실시간으로 제공되어야 하는데, 이러한 서비스를 가능하게 하는 핵심기술이 MEC(Mobile Edge Computing)입니다. 특허청에 따르면, ‘15년 이전에 49건에 불과했던 MEC 특허출원이 ’16년에 206, ‘17년에 274, ‘18년에 345건으로, 최근 3년 사이에 870여건에 이르기까지 급등 양상을 나타냈습니다. MEC 관련 글로벌 엣지 컴퓨팅 시장 역시 2025년까지 평균 41%씩 성장할 것으로 예측되어, MEC 관련 특허출원은 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다.

           

          또한, 양자역학의 원리를 활용하여 기존 슈퍼컴퓨터 대비 수백만 배 이상의 계산 성능을 발휘하는 양자컴퓨팅 등 차세대 ICT 원천기술개발 추진이 본격화 되고 있습니다. Google, IBM, Microsoft, Intel 등에서 경쟁적으로 양자컴퓨터 칩에 대한 연구개발 결과를 공개하고 있고, 양자컴퓨터의 계산 성능과 고전 컴퓨팅의 한계에 대한 비교를 명확히 확인하고자 하는 실험들이 진행되고 있습니다. 일본은 양자가 반도체 한계를 돌파할 혁신 기술이라는 점을 간파하고 주도권 선점에 나서고 있고, 우리나라도 양자정보통신 기술력이 일본에 1년 차이로 근접뿐만 아니라 반도체칩 메모리반도체 등을 이용한 다양한 컴퓨팅 디바이스 등이 등장하고 있습니다.

           

          이에 당사에서는 각 연구기관과 국내·외 민간연구소의 자료데이터 및 정부의 정책 자료를 분석 정리하여 차세대 반도체컴퓨팅 발전 동향과 MEC 핵심기술 정책 추진 방향을 발간하게 되었습니다. 본서 1편에서는 클라우드 컴퓨팅 산업과 기술동향, 전략이슈 등을 정리하였고, 2편에서는 엣지 컴퓨팅과 MEC 산업기술 이슈 등을 정리하였으며, 3편에서는 인공지능 컴퓨팅과 양자컴퓨팅 그리고 차세대 컴퓨터 등을 수록하여 이와 관련된 업계 분들에게 다소나마 유용한 정보자료로 활용되기를 바라는 바입니다.




          목차


          제1편 클라우드 컴퓨팅


          제Ⅰ장 클라우드(Cloud) 산업 및 기술 동향


          1. 클라우드 산업 동향
           1) 클라우드 컴퓨팅 개요
            (1) 개념
            (2) 등장 배경
            (3) 정의
            (4) 특징
           2) 클라우드 컴퓨팅 분류
            (1) 범위 및 종류
            (2) 분류
            (3) 적용 분야
            (4) 구분
              가. 서비스 모델에 따른 구분
              나. 서비스 제공 형태에 따른 구분
           3) 클라우드 정책 동향
            (1) 미국 클라우드 정책
              가. Federal Cloud Computing Initiative (FCCI, 2009)
              나. 클라우드 스토어 Apps.gov 추진 (2009-2012; 2016)
              다. 연방정부 클라우드 컴퓨팅 전략 (NIST, 2011)
              라. 연방 정부의 IT관리 개선을 위한 25개 중점과제 (2010)
              마. FedRAMP (2011)
              바. 18F(2014)와 Cloud.gov
              사. Modernizing Government Technology Act (2017)
              아. 미국 정부의 민간 클라우드 서비스 활용 현황
            (2) 영국 클라우드 정책
              가. G-클라우드 전략 수립과 유통체계의 마련
              나. 보안인증 등의 절차 간소화
            (3) 중국 클라우드 정책
            (4) 일본 클라우드 정책
            (5) 독일 클라우드 정책
            (6) 국내 클라우드 정책
              가. 클라우드 활성화 정책
              나. 4차 산업혁명 기반 성장방향
              다. 초연결 지능화 혁신
              라. 공공데이터 전략 위원회
              마. 공공데이터 클라우드 기반 전자정부 플랫폼
              바. 데이터 산업 활성화 전략
              사. G-Cloud 정책
              아. 민간 확산 및 글로벌 진출 지원
              자. 기술개발 및 인력양성
              차. 전자금융감독규정 주요 개정 내용
           4) 클라우드 시장 동향
            (1) 세계 시장
              가. 세계 시장 현황
              나. 주요기업 시장 점유율
              다. 업체별 퍼블릭 클라우드 시장 전략
            (2) 국내 시장
              가. 국내 시장 현황
              나. 주요기업 시장 점유율
              다. 업체별 퍼블릭 클라우드 시장 전략
           5) 국내 클라우드 기본계획
            (1) 제1차 클라우드 컴퓨팅 기본계획 (2016년-2018년)
              가. 공공부문 추진계획
              나. 민간부문 추진계획
              다. 클라우드 기업 경쟁력 강화
              라. 클라우드 산업 성장 기반 조성
              마. 제1차 클라우드컴퓨팅 기본계획의 성과에 대한 평가
            (2) 제2차 클라우드컴퓨팅 기본계획 (2019년-2021년)
              가. 기본계획의 배경
              나. 법 제도개선
              다. 시장경쟁력 강화
              라. 생태계 신뢰성 확보
              마. 제2차 클라우드 컴퓨팅 기본계획에 대한 평가


          2. 클라우드 기술 동향

           1) 클라우드 컴퓨팅의 기술 솔류션
            (1) 클라우드 컴퓨팅 기술 동향
            (2) 클라우드 컴퓨팅 트렌드
            (3) 클라우드 컴퓨팅 보안정책 수립 현황
            (4) 클라우드 컴퓨팅 표준화 현황
            (5) 특허분석을 통한 클라우드 컴퓨팅 연구개발 동향
            (6) 클라우드 컴퓨팅 관련 주요 기업 및 연구기관
            (7) 분야별 클라우드 컴퓨팅 관련 특허활동
              가. 자원관리 분야
              나. 데이터 통신 제어 분야
              다. 보안기술 분야
            (8) 클라우드 컴퓨팅 관련 공동연구 현황
            (9) 클라우드 컴퓨팅 동향
              가. 클라우드 컴퓨팅 서비스 기술 동향
              나. 클라우드 컴퓨팅 기업 기술 동향
           2) 클라우드 신뢰성 높이는 새로운 기술
            (1) 개요
            (2) 클라우드 확산을 방해하는 요소 보안 위협
            (3) 클라우드 여섯 가지 특징
            (4) 클라우드 정보 보안 솔루션 CASB
           3) 클라우드 컴퓨팅의 가상화 기술
            (1) 가상화 기술의 개요
            (2) 가상화의 종류
              가. 서버 가상화
              나. 데스크톱 가상화
              다. 어플리케이션 가상화
              라. 하드웨어 리소스에 따른 분류
            (3) 가상머신과 하이퍼바이저
              가. 가상머신
              나. 하이퍼바이저
              다. 하이퍼바이저의 가상화 방식에 따른 전가상화와 반가상화
              라. 클라우드를 위해 필요한 기술들
           4) 컨테이너 기반의 클라우드 가상화
            (1) 컨테이너와 클라우드
              가. 클라우드 컨테이너의 개요
              나. 클라우드 컨테이너의 개념
              다. 클라우드 컨테이너의 기술
            (2) 도커의 등장과 클라우드 기술의 변화
            (3) 도커의 써드파티 - 쿠버네티스(Kubernetes)
            (4) 클라우드 기술의 변혁을 가져온 DevOps
            (5) 클라우드 컴퓨팅 생태계 컨테이너 기술 전망
              가. 동반성장하며 확산을 가속화
              나. 구글의 시장 주도
              다. 한계점과 기술개발
              라. 컨테이너 기술은 하이퍼바이저
           5) 클라우드 네이티브를 위한 SDN 네트워킹 기술
            (1) 클라우드 네이티브를 위한 네트워킹 개요
            (2) 클라우드 네이티브를 위한 네트워킹 기술 현황
              가. 컨테이너 기술
              나. 컨테이너 기반 네트워킹 기술
              다. 컨테이너 기반 네트워킹 성능 비교
            (3) SDN 네트워킹 기술 현황
           6) 클라우드 CAE 플랫폼
            (1) 클라우드 컴퓨팅과 CAE 플랫폼
            (2) CAE 플랫폼 구축
              가. 전담 조직 구성 중장기 로드맵 수립
              나. CAE S/W 통합 및 CAE 플랫폼 구축
              다. CAE 플랫폼 유용성 검증


          제Ⅱ장 클라우드 컴퓨팅 전략 이슈


          1. 클라우드 서비스 트렌드
           1) 클라우드 이슈
            (1) 하이브리드 클라우드
              가. 하이브리드 클라우드 트렌드 이슈
              나. 하이브리드 클라우드의 정의
              다. 하이브리드 클라우드 유즈케이스 (Use Cases)
              라. 하이브리드 클라우드 오케스트레이션
              마. 프라이빗 클라우드 시장에 대한 재조명
              바. 하이브리드 클라우드 확산의 열쇠
              사. 주요 기업의 하이브리드 클라우드 대응 현황
            (2) 오토모티브 클라우드 협력 강화
              가. 오토모티브 클라우드
              나. 자동차 회사의 움직임
            (3) 클라우드 컴퓨팅의 경제 효과
            (4) JEDI 프로젝트
            (5) 차세대 공공 클라우드 플랫폼 선정
           2) 클라우드 서비스 성장세
            (1) 클라우드 스토리지 서비스
              가. 마이크로소프트 데이터 박스와 고성능 스토리지 서비스
              나. 애저를 위한 에이비어 vFXT 서비스 제공
              다. 애저를 위한 고성능 스토리지 서비스
            (2) 포브스가 선정한 2018년 클라우드 컴퓨팅 분야 기업
              가. stripe
              나. Slack
              다. Zoom Video
              라. Tanium
              마. Procore
            (3) 미국 연방정부의 주요 클라우드 동향
           3) 클라우드 플랫폼의 경쟁력 특화플랫폼
            (1) 전자정부 클라우드 플랫폼 구축 및 확산
              가. 정부특화플랫폼과 업무환경의 클라우드화
              나. 전용-공용 클라우드 조합
            (2) 특화 클라우드 플랫폼의 구축
              가. 창업‧성장 클라우드 플랫폼 구축
              나. 산업특화 플랫폼 구축
            (3) 글로벌 진출 전략 마련
              가. IaaS 기반의 대‧중‧소 연합의 글로벌 진출
              나. PaaS 기반의 오픈소스 플랫폼 기반의 생태계 조성
              다. SaaS 기반의 글로벌 지향의 SaaS 육성
           4) 플래그십 프로젝트
            (1) 스마트 워크
            (2) 스마트 제조
            (3) 스마트 교육
            (4) 스마트 시티


          2. 클라우드 전략
           1) 신뢰성 있는 생태계 조성
            (1) 클라우드 원천 기술력 확보
              가. 클라우드 기술 경쟁력 강화
              나. 기술 및 인력 협업형 생태계 지원
            (2) 클라우드 인재(미래 인력) 양성
              가. 현장실무 중심형 전문 인력의 양성
              나. 전문 인력 양성기반의 강화
            (3) 클라우드 보안산업 육성
           2) 4차 산업혁명 클라우드
            (1) 클라우스 서비스 활성화를 가로막는 이중 규제
            (2) 클라우드 국가 전략
              가. 클라우드 컴퓨팅법
              나. 개인정보 보호
              다. 정부와 공공기관의 망 분리와 데이터 분리
              라. 기술 중립성의 원칙
              마. 스타트업
           3) 4차 산업혁명 데이터
            (1) 데이터 전략
              가. 공공정보의 안전한 공유
              나. 데이터의 안전한 활용
              다. 개인정보의 안전한 활용을 위한 3대 원칙
              라. 개인정보보호위원회
            (2) 데이터 국지화 사례
              가. 중국
              나. 러시아
              다. 캐나다
              라. 베트남
              마. 호주
           4) 클라우드 확산을 위한 제도 개선과 체계 마련
            (1) 부처 간 협력과 사례 발굴
              가. 부처 간 혁신사례 발굴
              나. 협력체계 마련 및 협력단 구성
            (2) 클라우드 도입을 위한 제도 개선
              가. 공공부문 클라우드 이용 체계의 개선
              나. 금융·의료 등 주요 산업분야 제도 개선
            (3) 클라우드 관리 및 도입 체계마련
              가. 기술‧인력관리 컨트롤타워
              나. 세금관련 인센티브
              다. 전문 담당관을 통한 관리감독
              라. 보안관련 센터 운영
            (4) 중복되는 보안인증의 간소화
            (5) 양질의 데이터 확보
            (6) 클라우드 활성화 기대효과
            (7) 클라우드 적용 분야 및 효과
           5) 빅데이터 분석 플랫폼 클라우드 및 온프레미스
            (1) 빅데이터 분석
            (2) 빅데이터 플랫폼
              가. 온프레미스 플랫폼
              나. 클라우드 플랫폼
            (3) 온프레미스 클라우드 플랫폼 장단점 비교
              가. 비용
              나. 사용성 및 효율성
              다. 확장성 및 유연성
              라. 통제용이성
           6) 클라우드 서비스 조달 이용계약 시 고려사항
            (1) 클라우드 서비스의 이용 특성
            (2) 공공부문 클라우드 서비스 조달 시 일반적 고려요소
              가. 클라우드 컴퓨팅의 차이점에 대한 이해
              나. 클라우드의 모든 이점을 추출하기 위한 빠른 계획수립
              다. 지나치게 규범적인 요구사항의 회피
              라. 클라우드 인프라와 관리서비스의 분리
              마. 유틸리티 가격 책정 모델 통합
              바. 보안, 개인정보보호 및 감사를 위해 인증을 활용
              사. 보안은 공동 책임에 대한 인식
              아. 클라우드 데이터 거버넌스 설계 및 구현
              자. 상용 항목 조건 지정
              차. 클라우드 평가 기준 정의
            (3) 공공부문 클라우드 서비스 조달특성
           7) 주요국의 클라우드 유통 플랫폼
            (1) 미국
              가. 클라우드 유통 플랫폼
              나. 유통 플랫폼 운영성과
            (2) 영국
              가. 클라우드 유통 플랫폼
              나. 클라우드 유통플랫폼 운영성과
            (3) 호주
              가. 클라우드 유통 플랫폼
              나. 유통 플랫폼 운영성과
             

          제2편 엣지 컴퓨팅


          제Ⅰ장 엣지 컴퓨팅 산업 및 기술 동향


          1. 엣지 컴퓨팅 산업 동향
           1) 엣지 컴퓨팅 개요
            (1) 어원과 의미
            (2) 등장 배경과 개념
            (3) 정의
            (4) 필요성
           2) 엣지 컴퓨팅 범위 및 특징
            (1) 범위
              가. 제품분류
              나. 공급망 관점
            (2) 특징
              가. 데이터 부하 감소
              나. 실시간 서비스 보장
              다. 보안성 향상
              라. 안정성 즉시성 효율성
           3) 산업 환경
            (1) 산업의 특징
            (2) 산업의 구조
            (3) 산업의 흐름
              가. 본격화되는 선두 IT기업들의 엣지 컴퓨팅 사업
              나. 자체 AI반도체 TPU를 엣지 영역으로 적용 확대
              다. 자체 AI반도체를 엣지 IoT 사업에 활용
              라. 엣지 AI사업을 가속화
            (4) 주요 활용 사례 및 적용 가능한 분야
              가. 응용분야
              나. 엣지 컴퓨팅의 안전성 활용 사례
              다. 엣지 컴퓨팅의 즉시성 활용 사례
              라. 엣지 컴퓨팅의 효율성 활용 사례
              마. 향후 적용 가능한 사업 분야
            (5) 시장 동향
              가. 시장 동인
              나. 시장 현황 및 전망
            (6) 산업별 적용 사례 및 효과분석
              가. 산업별 적용 사례
              나. 엣지 컴퓨팅의 적용 산업별 효과 분석
              다. 기업별 적용 사례
           4) 기업 동향
            (1) 기업 분석
            (2) 기업 동향
            (3) 주요 기업별 동향
              가. MS
              나. IBM
              다. Intel
              라. HPE
              마. 아마존
              바. 구글
            (4) 경쟁 심화 및 활성화
              가. 관련 산업의 경쟁 심화
              나. 글로벌 협업 모델의 활성화
           5) 엣지 컴퓨팅 보안 및 특허 동향
            (1) 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)과 보안
            (2) 특허동향 분석
              가. 엣지 컴퓨팅 기술 특허 상 주요 기술
              나. 세부 분야별 특허 동향
              다. 엣지 컴퓨팅 분야의 주요 경쟁기술 및 공백기술
              라. 최신 국내 특허기술 동향
           6) 지능형 Edge 컴퓨팅 기술 표준화 동향
            (1) 지능형 엣지 컴퓨팅 기술 개요   
            (2) 지능형 엣지 컴퓨팅 국내외 표준 동향
              가. 유럽전기통신표준협회 모바일 엣지 컴퓨팅 (ETSI MEC)
              나. 국제전기통신연합 지능형 엣지 컴퓨팅 (ITU-T IEC)
              다. 지능형 엣지 컴퓨팅 표준화 대응전략
            (3) 표준화 동향


          2. 엣지 컴퓨팅 기술 동향
           1) 엣지 컴퓨팅 자원 관리 기술
            (1) 엣지 컴퓨팅 시스템 기술 개요
              가. 엣지 컴퓨팅 주요 개념
              나. 엣지 컴퓨팅 에코 시스템
            (2) 자원 관리 기술
              가. 자원 관리 및 컴퓨팅 오프로딩 기술
              나. 엣지 노드와 클라우드 연계 기술
              다. 마이그레이션 기술
              라. 머신러닝 기술
           2) 플랫폼과 반도체기반 엣지 컴퓨팅
            (1) 엣지 컴퓨팅 기술의 변화
            (2) 플랫폼기반의 엣지 컴퓨팅
            (3) 반도체기반의 엣지 컴퓨팅
              가. 엣지 컴퓨팅 반도체의 유형
              나. 반도체기반 엣지 컴퓨딩 개발 동향
            (4) 엣지 컴퓨팅 기술 활용 분야
           3) 엣지 컴퓨팅 기술 연구 개발 분류
            (1) 엣지 컴퓨팅 컨소시엄
            (2) 최근 학계 연구개발 동향
            (3) 산업 IoT에 적용을 위한 엣지 컴퓨팅 기술 동향
              가. IoT 기술 발전 방향
              나. 산업 IoT 구조
              다. 산업 IoT 유스케이스 및 요구사항
              라. 산업 IoT를 위한 엣지 컴퓨팅 오픈소스
              마. 산업 IoT 적용을 위한 지능형 엣지 컴퓨팅 기술
            (4) 엣지 컴퓨팅 핵심 요서 기술
              가. 컴퓨팅 자원 관리
              나. 엣지 컴퓨팅 지연시간 감소 기법
              다. 엣지 컴퓨팅 보안
            (5) 엣지 컴퓨팅 연구분야
              가. 모바일 코드 오프로딩 (Mobile Code Offloading)
              나. 엣지 컨텐츠 캐싱 (Edge Content Caching)
            (6) IoT 서비스를 위한 엣지 컴퓨팅
              가. 자율형 IoT
              나. IoT 포그컴퓨팅
              다. IoT 엣지 컴퓨팅
              라. 자율기반 IoT와 엣지 컴퓨팅 국내외 연구 동향


          제Ⅱ장 엣지 컴퓨팅 이슈 및 Mobile Edge Computing


          1. 엣지 컴퓨팅 이슈
           1) 엣지 컴퓨팅과 인공지능
            (1) 엣지 컴퓨팅과 인공지능의 만남
            (2) 주요 클라우드 기업의 인공지능 엣지 서비스
           2) 엣지 컴퓨팅과 V2X
            (1) 5G와 커넥티드 카 엣지 컴퓨팅
            (2) V2X(Vehicle-to-everything) 통신
            (3) MEC (Multi-Access Edge Computing)
            (4) 커넥티드 카의 핵심기술–엣지 컴퓨팅
            (5) V2X관점에서 엣지 컴퓨팅의 주요 당면과제
            (6) 국내 사업자 동향
           3) 에너지 IoT에서의 엣지 컴퓨팅
            (1) 에너지 IoT
            (2) 미래 에너지 환경에서의 엣지 컴퓨팅
           4) 엣지 컴퓨팅에서의 오픈소스 동향
            (1) 엣지 컴퓨팅 오픈소스
            (2) 오픈소스 프로젝트
              가. 리눅스 재단, EdgeX Foundry
              나. 오픈엣지 컴퓨팅 (OpenEdgeComputing)
              다. 오픈엣지 (OpenEdge)
              라. 이클립스(Eclipse) 재단의 IoT 프로젝트들
              마. 애저 IoT Edge
            (3) Open Source Edge 컴퓨팅 프로젝트
              가. ETSI MEC 구조
              나. OPNFV (Open Platform for NFV)
              다. Akraino 및 Boston summi
              라. Industry Group
              마. Open Edge Computing Initiative (OEC)
              바. Deutsche Telekom-MobiledgeX
            (4) Edge Computing 오픈소스 StarlingX
            (5) Edge Computing 오픈소스 Akraino Edge Stack
           5) 분산 엣지 컴퓨팅 시스템 개발 동향
            (1) 엣지 컴퓨팅 3개의 구조
            (2) 기업별 최신 엣지 컴퓨팅 개발 동향
              가. SKT
              나. 마이크로소프트
              다. 휴렛 팩커드 엔터프라이즈 (HPE)
              라. 델 (Dell EMC)
              마. 제너럴 일렉트릭스 (GE)
              바. 시스코 (Cisco)
              사. Intel
              아. Amazon


          2. Mobile Edge Computing
           1) 개요
            (1) 정의
            (2) MEC 네트워크 구조
            (3) 모바일 엣지 컴퓨팅의 이점
           2) 산업 동향과 연구 이슈
            (1) 모바일 엣지 컴퓨팅 사용 예와 서비스
              가. 사용자 응용 서비스
              나. 오퍼레이터와 제3자 서비스
              다. 네트워크 성능과 QoE 개선
            (2) 산업 동향 및 표준화 움직임
            (3) 연구 이슈
              가. 끊김 없는 핸드오버
              나. 보안 및 프라이버시
              다. 에지 캐싱
              라. 실시간 데이터 처리
           3) 5G 자율주행 및 Mobile Edge Computing
            (1) 주요 기술 동향
            (2) 자율주행 빅데이터 처리를 위한 5G 요구 사항
              가. 자율주행 지원을 위한 5G V2X통신의 대역폭 요구 사항
              나. 자율주행 지원을 위한 5G V2X통신의 저 지연성 요구 사항
            (3) 자율주행 지원 서비스의 계층적자원 스케줄링
            (4) 서비스 핸드오버(application handover) 기술
              가. 모바일 엔티티, 호스트와 모빌리티 서비스 확장
              나. 전역 모바일 엔티티 이동성 서비스 흐름 구현 단계
            (5) 5G에서의 MEC 활용
              가. 5G를 위한 MEC 요구사항
              나. 5G Service Based Architecture와 MEC
              다. 5G에서 MEC 배치 시나리오
              라. 3rd-party 클라우드 사업자를 위한 MEC
              마. 대규모 IoT 장치를 위한 클라우드 통합에서의 MEC 활용
           4) MEC(Mobile Edge Computing) 기술 특허 및 표준화 동향
            (1) MEC(Mobile Edge Computing) 기술 특허출원
            (2) MEC 기술 표준화 동향
              가. MEC 기술 표준화
              나. MEC 플랫폼
              다. MEC 표준의 대표 사용 시나리오
              라. 5G 표준에서의 MEC
           5) FPGA-Docker 기반 MEC 서버 기술
            (1) MEC 서버의 기술적 요구사항 및 도커 컨테이너 기술
              가. MEC와 가상화 기술
              나. 컨테이너 가상화 및 도커
            (2) 저지연 서비스를 위한 FPGA 기반 서비스 응용 가속화
              가. FPGA 하드웨어 가속기
              나. FPGA 가속기 프로그래밍 모델 및 OpenCL
            (3) FPGA 가속 서비스 지원을 위한 FPGA-Docker 기반 MEC 서버
              가. FPGA 가속 서비스 요구사항 및 Docker 기반 FPGA-MEC 서버 모델
              나. FPGA-Docker
           6) 블록체인 기반 모바일 엣지 컴퓨팅 (Mobile Edge Computing)
            (1) 시스템 모델 및 구조
            (2) 블록체인 동작 원리와 MEC 환경
              가. 분산 컨센서스
              나. 작업 증명 기반 마이닝
            (3) 모바일 엣지 컴퓨팅 사용 예와 서비스 시나리오
              가. 모바일 엣지 컴퓨팅 사용 예
              나. 모바일 엣지 컴퓨팅 서비스 시나리오
            (4) 블록체인을 사용한 IoT용 MEC 연구 이슈
              가. 보안 문제
              나. 불균형한 컴퓨팅 성능
              다. 자원 활용 및 할당
            (5) 블록체인이 가능한 MEC 시스템 기술적 해결책
              가. 엣지 컴퓨팅 자원 관리
              나. 포그버스 (Fog Bus)    
           

          제3편 인공지능 양자컴퓨팅


          제Ⅰ장 차세대 인공지능 컴퓨팅 동향


          1. 인공지능 컴퓨팅산업 기술 동향
           1) 인공지능
            (1) 인공지능의 역사
            (2) 현대의 인공지능
            (3) 국내외 주요 정책 및 동향
              가. 미국
              나. 중국
              다. 한국
            (4) 인공지능 트렌드
              가. 기계학습
              나. 지식추론
              다. 시각 지능
              라. 언어 지능
           2) 인공지능 컴퓨팅
            (1) 인공지능 컴퓨팅 인프라
            (2) 인공지능과 컴퓨팅 환경
              가. 현대 연산처리장치 개요
              나. 현대 연산처리장치의 활용 측면에서의 이슈
            (3) 인공지능과 GPU 컴퓨팅
            (4) 인공지능 사례 분석
            (5) 인공지능 기반 브레인 컴퓨팅 기술
              가. 오감 능력을 증강
              나. 감정을 표현하는 3D 아바타
              다. Brain Computer Interface
           3) 인공지능 플랫폼
            (1) 인공지능 플랫폼의 개념
              가. 플랫폼의 전통적 개념
              나. 구성 요소에 기반한 인공지능 플랫폼의 정의
              다. 인공지능 플랫폼의 활용 면에서의 특성
            (2) 국내외 인공지능 플랫폼
              가. 국외 인공지능 플랫폼
              나. 국내 인공지능 플랫폼
              다. 인공지능 플랫폼 도입을 위한 전략
           4) 인공지능 칩
            (1) 엣지 컴퓨팅, 클라우드, AI 칩
            (2) 인공지능 칩 상장기업 동향
            (3) 인공지능 칩 스타트업 동향
              가. 그래프코어: 딥 러닝 프로세서
              나. Mythic: 뉴로모픽 프로세서
              다. 캠브리콘 테크놀러지: 딥 러닝 프로세서
           5) 인공지능 컴퓨팅 하드웨어 플랫폼 자율주행
            (1) 해외 기술 동향
              가. 엔비디아 DRIVE PX
              나. 아우디 zFAS
              다. 인텔 GO
              라. 모빌아이 EyeQ
              마. 바이두 Apollo
            (2) 국내 기술 동향
           6) 감정 인식 동향
            (1) 감정 인식 기술 개요
            (2) 감정 인식 기술 동향
              가. 동영상 기반 감정 인식 기술 동향
              나. 음성 기반 감정 인식 기술 동향
              다. 생체신호 기반 감정 인식 기술동향
            (3) EmotiW
            (4) 멀티모달 딥러닝 기반 감정 인식
              가. 기술 발전 추이 및 고찰
              나. 멀티모달 딥러닝
              다. 최근 동향


          2. 뉴로모픽 컴퓨팅
           1) 개요
            (1) 미래 인공지능 서비스
            (2) 신경과학적 배경
              가. 뉴런과 신경망
              나. 생물물리학 모델과 현상학적 모델
              다. 뉴런 모델
              라. 시냅스 모델
            (3) 뉴로모픽 컴퓨팅 기술의 발전
           2) 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템
            (1) 뉴로모픽 컴퓨팅의 구조
            (2) 뉴로모픽 신호처리 및 학습
            (3) 뉴로모픽 반도체의 구현
              가. 뉴로모픽 반도체 기술의 개발
              나. IBM의 뉴로모픽 칩
              다. Qualcomm의 뉴로모픽 칩
              라. Intel의 뉴로모픽 칩
              마. 유럽의 뉴로모픽 칩
              바. 뉴로모픽 신호처리 기술
           3) 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 기술
            (1) 대규모 뉴로모픽 시스템 플랫폼
            (2) 신경망 시뮬레이션
            (3) 소프트웨어 시뮬레이터
              가. 멀티노드 클러스터
              나. Carlsim (GPU 기반의 시뮬레이터)
              다. SpiNNaker (CPU 기반의 ASIC)
            (4) 디지털 기반의 하드웨어 가속기
              가. FPGA 기반의 가속기 (NeuroFlow)
              나. ASIC 기반의 가속기 (TrueNorth, Flexon)
            (5) 디지털-아날로그 가속기 (FACETS & NeuroGrid)
            (6) 대규모 뉴로모픽 시스템 분석
              가. 시뮬레이션 규모
              나. 성능
              다. 범용성


          제Ⅱ장 양자컴퓨팅 및 차세대 컴퓨팅


          1. 양자컴퓨팅 및 양자정보 통신동향
           1) 양자컴퓨팅
            (1) 양자컴퓨팅 개요
            (2) 사용되는 양자역학 원리
              가. 양자 중첩 현상
              나. 관측 붕괴 현상
              다. 양자 얽힘 현상
            (3) 양자컴퓨팅의 높은 계산성능 원리
            (4) 양자컴퓨팅 시장
            (5) 주요국의 정책적 개발 동향
            (6) 주요 기업 개발동향
              가. IBM
              나. Google
              다. Microsoft (MS)
              라. 기타 기업
            (7) 양자컴퓨터 프로그래밍 기술 동향
              가. 양자컴퓨터 프로그래밍 개념
              나. 기술개발 동향
              다. 연구개발 이슈들
            (8) 양자컴퓨터 시스템 합성 및 운영체제 기술 동향
              가. 동작원리
              나. 기술개발 동향
              다. 향후 연구개발 이슈
            (9) 양자컴퓨터 프로세서 기술 동향
              가. 프로세서 동작원리
              나. 프로세서 기술개발 동향
              다. 향후 연구개발 이슈
            (10) 양자컴퓨팅 클라우드
              가. 양자컴퓨팅 클라우드 서비스 현황
              나. NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 시대
            (11) 양자컴퓨팅 투자 지원 추진 계획
           2) 양자정보통신
            (1) 양자정보통신 정의
            (2) 양자정보통신 정책 동향
            (3) 양자정보통신 기술 관련 PCT
              가. 양자정보통신 기술관련 PCT 국제특허출원
              나. 양자정보통신 기술 분야별 PCT 출원
              다. 양자정보통신 주요 출원인별 PCT 출원 동향
            (4) 양자통신 기술 동향
              가. 양자통신 기술 현황
              나. 양자통신 테스트베드
              다. 양자통신 표준화 현황
              라. 향후 양자통신 기술
            (5) 양자센서 기술 동향
              가. 양자센서 기술 현황
              나. 향후 양자센서 기술
           3) 양지암호통신
            (1) 양자암호 기술 개요
            (2) 해외 양자암호통신 테스트베드 동향
              가. SECOQC (SEcure COmmunication based on Quantum Cryptography)
              나. 도쿄 QKD 네트워크
            (3) 국내 양자암호통신 테스트베드 동향
            (4) 양자암호통신 표준화 동향
              가. 표준화 대상
              나. 유럽전기통신표준화협회 (ETSI)
              다. ITU-T
              라. 한국정보통신협회 (TTA)
            (5) 양자암호기술의 보안인증과 관련된 표준화 동향
            (6) 양자정보통신기술 분야별 세계 시장 전망


          2. 차세대 컴퓨팅
           1) 메모리 중심 컴퓨팅
            (1) 메모리와 컴퓨팅
              가. CPU 코어 당 메모리 용량 한계
              나. SCM 메모리의 발전
              다. 메모리 중심 컴퓨팅
            (2) HPE The Machine
            (3) Gen-Z 프로토콜
           2) 서버리스 컴퓨팅
            (1) 클라우드 컴퓨팅 서버의 진화
            (2) 서버리스 컴퓨팅 정의
            (3) 아키텍처
            (4) 서버리스 컴퓨팅의 장단점
            (5) 빅3의 서버리스 컴퓨팅 현황
           3) 네트워크 엣지 컴퓨팅 IOT
            (1) 네트워크 엣지 컴퓨팅 IOT 개요
            (2) 광범위한 사물인터넷의 기술 분야
            (3) 제조업 혁신을 위한 산업용 사물인터넷
              가. 산업용 사물인터넷
              나. 스마트팩토리에서의 산업용 사물인터넷 역할
            (4) 마이크로소프트 산업용 사물인터넷 플랫폼 동향
              가. 스마트팩토리 솔루션
              나. Azure IOT Edge
              다. Azure Sphere
            (5) 지멘스(SIEMENS) 산업용 사물인터넷 플랫폼 동향
              가. 스마트팩토리 솔루션
              나. MindSphere
              다. 산업용 사물인터넷 플랫폼 솔루션에 대한 국내 도입의 제약점

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