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          2020년 인공지능(AI) 기술개발 현황 및 주요 응용 분야별 사업 전략
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          상품정보
          전자상거래 상품정보 제공 고시
          도서명 2020년 인공지능(AI) 기술개발 현황 및 주요 응용 분야별 사업 전략
          저자, 출판사 신성장동력산업정보기술연구회
          크기 A4
          쪽수 645페이지
          제품구성 도서소개,목차,내용
          출간일 2020년 3월 16일
          목차 또는 책소개 Ⅰ. 인공지능(AI) 산업 개요 및 주요 이슈
          ISBN 979-11-966167-9-3
          체제 A4 / 645페이지
          발행일 2020년 3월 16일
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          ◈ 도서소개



          McKinsey Global Institute가 발표한 보고서 Notes From The AI frontier: Modelling The Impact of AI on The World Economy에 따르면, 인공지능은 2030년까지 전 세계 GDP에 13조 달러를 기여할 것으로 전망되며, 이로 인해 세계 GDP는 연평균 1.2% 추가 성장할 것으로 기대된다.

          인공지능 기술은 향후 기업 성장의 성패를 좌우하는 근간으로 작용하여 기업의 인공지능 역량에 따라 매출 성과에 쏠림 현상이 발생할 것으로 전망되는데, 인공지능 기술을 채택하고 향후 5~7년 내 조직 전체에 기술을 접목하는 상위 10% 수준의 인공지능 선두기업은 2018년을 기준으로 2030년까지 122%의 경제적 이익을 추가로 창출할 수 있을 것으로 분석되고 있다.

          반면, 하위 60~70%에 해당하는 대부분의 기업은 인공지능에 대한 투자가 없는 상황으로 이들 기업은 2030년 현금 창출이 오히려 23%나 하락할 것으로 예상되고 있다. 이것은 국가 간의 경쟁에도 적용되어 1그룹에 속한 미국과 중국이 경쟁을 주도하면서, 인공지능으로 인해 창출되는 대부분의 부를 차지할 것으로 평가하면서 우려의 시선을 보내고 있는 실정이다.

          주요 인공지능 연구자 100인을 선정해 분석한 인공지능 두뇌지수(AI Brain Index)는 국가별 인공지능 분야 경쟁력의 우열을 단적으로 드러낸다. 국가별로 100인을 선정해 인공지능 두뇌지수를 측정해 비교해 보았을 때, 미국이 66.46으로 1위를 차지했으며, 그 뒤를 이어 스위스 65.54, 중국 65.17, 캐나다 59.08, 한국 50.59, 칠레 47.84, 인도네시아 35.34 등으로 조사되었다. 여기서 한국의 인공지능 두뇌지수는 1위 미국의 76% 수준이며, 25개국 중 19위에 그치고 있다.

          이러한 인공지능 분야 열세를 극복하기 위해 정부는 4차 산업혁명위원회 출범을 비롯하여 DNA (Data·Network·AI)를 핵심동력으로 삼아, 분야별 대책을 발표하고, 지원을 대폭 확대하고 있다.

          특히, 2019년 10월 대통령 ‘AI 기본구상’ 발표를 통해 4차 산업혁명의 결정체인 AI에 대한 국민적 관심을 환기시키고 국가적 역량 결집의 계기를 마련한데 이어, 2020년 초부터 연구개발 등 지원을 본격화하고 있다.  

          이에, 당사는 미래 유망산업의 핵심기술인 인공지능(AI) 기술개발 현황 및 주요 응용 분야별 사업 전략 등을 종합적으로 정리 분석하여 본서를 출간하게 되었다. 특히 인공지능(AI) 산업의 동향과 트렌드를 살펴봄으로써 시장의 변화를 예측하고, 경쟁전략 수립에 유용한 참고자료가 될 수 있도록 하는데 중점을 두었으며, 모쪼록, 본 보고서가 인공지능(AI) 분야뿐만 아니라 관련 산업에 종사하는 분들의 업무에 미력하나마 도움이 되기를 바랍니다.






          목차


          Ⅰ. 인공지능(AI) 산업 개요 및 주요 이슈


          1. 소프트웨어 산업과 인공지능(AI)

            1-1. 소프트웨어 및 소프트웨어 산업 개요

              1) 소프트웨어의 정의와 발전

                (1) 소프트웨어의 정의

                (2) 소프트웨어 패러다임의 변화

              2) 소프트웨어 산업 개요

                (1) 소프트웨어 산업 정의와 분류

                (2) 소프트웨어 산업의 의의

                (3) 소프트웨어 산업의 경제적 효과

            1-2. 소프트웨어 산업 동향 및 기업 현황

              1) 소프트웨어 생산 및 수출 현황

                (1) 소프트웨어 생산 현황

                (2) 소프트웨어 수출 현황

              2) 소프트웨어 기업 경영 실적

                (1) 소프트웨어 기업 총 매출액

                (2) 소프트웨어 기업 연구개발비

                (3) 소프트웨어 기업 연구개발 집약도

              3) 소프트웨어 기업 신사업 현황

                (1) 신소프트웨어 사업 진출 현황

                (2) 신소프트웨어 사업 성과

            1-3. 인공지능(AI) 기술의 산업화 동향

              1) 인공지능(AI)의 발전과 산업적 가능성

              2) 인공지능(AI) 산업 전망과 국가별 대응 현황


          2. 인공지능(AI) 기술의 발전과 산업화 동향

            2-1. 인공지능(AI)의 개념 및 구분

              1) 인공지능(AI)의 개념과 배경

                (1) 인공지능(AI)의 부상 배경과 필요성

                (2) 인공지능(AI) 기술의 정의와 범위

                (3) 인공지능(AI)의 3대 기능

              2) 범용 인공지능(AI)의 개념과 연구 현황

                (1) 범용 인공지능(AI)의 개념과 접근 방법

                (2) 범용 인공지능(AI)의 연구 현황

            2-2. 인공지능(AI) 기술 및 산업 동향

              1) 인공지능(AI) 기술 및 기술 경쟁력 동향

                (1) 인공지능(AI) 기술개발 동향

                (2) 국내 인공지능(AI) 기술 경쟁력 분석

              2) 인공지능(AI) 산업 및 플랫폼 동향

                (1) 국내·외 인공지능(AI) 산업 동향

                (2) 국내·외 인공지능(AI) 플랫폼 현황

              3) 주요 산업 분야 인공지능(AI) 도입 현황

                (1) 인공지능(AI) 도입에 따른 산업 환경 전망

                (2) 국내 산업 인공지능(AI) 도입 사례

            2-3. 인공지능(AI) 분야 주요국 동향

              1) 국내·외 인공지능(AI) 정책 동향

                (1) 글로벌 인공지능(AI) 정책 동향

                (2) 국내 인공지능(AI) 정책 동향

              2) 국내·외 인공지능(AI) R&D 투자 동향

                (1) 글로벌 정부주도 인공지능(AI) R&D 투자 동향

                (2) 국내 정부주도 인공지능(AI) R&D 투자 동향


          3. 인공지능(AI) 분야 주요 이슈

            3-1. 인공지능(AI)과 데이터

              1) 빅데이터 산업 생태계 분석

                (1) 빅데이터의 정의와 분류

                (2) 빅데이터 플랫폼의 정의와 범위

                (3) 빅데이터 플랫폼의 산업특징과 구조

              2) 데이터 활용에 대한 이슈 및 논의

                (1) 데이터에 대한 규범 측면의 이슈

                (2) 데이터에 대한 시장 측면의 이슈

            3-2. 인공지능(AI) 기술 및 연구개발 동향

              1) 인공지능(AI) 기술에 대한 인식

                (1) 인공지능(AI)의 영향력에 대한 인식

                (2) 인공지능(AI) 기술 관련 제도적 이슈

                (3) 인공지능(AI) 시대를 대비한 대응 방안

              2) 인공지능(AI) 연구 트렌드

                (1) 인공지능(AI)의 기초가 되는 핵심 분야의 식별과 탐구

                (2) 사회현안 해결을 위한 유익한 인공지능(AI) 연구 확대

                (3) 인간중심의 인공지능(AI) 발전을 위한 글로벌 협력 강화

                (4) 인공지능(AI)에 대한 이해와 잠재력·영향력 연구

            3-3. 인공지능(AI) 시대의 법과 제도

              1) 인공지능(AI) 시대의 도래와 기존의 법규범

                (1) 인공지능(AI) 기술적 특징에 따른 법제 분야 이슈

                (2) 인공지능(AI)과 국내 법 분야별 이슈

              2) 주요 활용분야별 법적 쟁점

                (1) 자율주행자동차 분야

                (2) 의료 및 헬스케어 분야

                (3) 예술 창작 분야

              3) 인공지능(AI) 활성화를 위한 법제도적 과제

                (1) 기술개발 촉진 및 산업 진흥을 위한 법체계 효율화

                (2) 분야별 신규 법적 이슈 대응을 위한 방안 모색

                (3) 안전하고 신뢰 가능한 인공지능 윤리 정립

                (4) 법적 불명확성 해소를 위한 다학제적 연구 추진 및 제도 운영 지원

            3-4. 인공지능(AI) 영역에서의 윤리

              1) 인공지능(AI) 분야 윤리 이슈와 논의

                (1) 인공지능(AI) 발전에 따른 윤리 이슈의 부상

                (2) 인공지능(AI) 윤리 이슈에 대한 기업의 대응 방안

                (3) 인공지능(AI) 윤리의 필요성

                (4) 인공지능(AI) 윤리 논의를 야기하는 주요 사례

              2) 글로벌 주요 기업 인공지능(AI) 윤리원칙 수립 동향


          Ⅱ. 인공지능(AI) 기술 연구개발 및 표준화 동향


          1. 인공지능(AI) 기술 연구개발 동향

            1-1. 인공지능(AI) 기술의 정의 및 구분

              1) 인공지능(AI) 기술의 개념과 발전

                (1) 인공지능(AI)의 개념

                (2) 인공지능(AI)의 발전 과정

                (3) 인공지능(AI) 기술 발전을 이끈 주요 이론

              2) 주요 인공지능(AI) 알고리즘의 구분

                (1) 규칙 기반 모델(Rule-based Model)

                (2) Support Vector Machine(SVM)

                (3) k-means clustering

                (4) Hidden Markov Model(HMM)

                (5) 강화학습(reinforcement learning)

                (6) Convolutional Neural Network(CNN)

                (7) Recurrent Neural Network(RNN)

                (8) 심층강화학습(deep reinforcement learning)

                (9) GAN(Generative Adversarial Network)

              3) 기계학습 및 심층 신경망

                (1) 기계학습

                (2) 심층 신경망(딥러닝)의 등장

                (3) 심층 신경망의 문제점 및 연구 동향

              4) 컴퓨팅 및 데이터

                (1) 클라우드 컴퓨팅

                (2) 빅데이터

              5) 알고리즘 관점에서의 인공지능(AI) 기술 분류

                (1) 기존의 인공지능(AI) 기술 분류체계

                (2) 인공지능(AI) 기술 분류체계 개선안

            1-2. 인공지능(AI) 기술 수준 및 성숙도 분석

              1) 글로벌 인공지능(AI) 기술 및 연구역량 분석

                (1) 글로벌 인공지능(AI) 기술 수준 현황

                (2) 글로벌 인공지능(AI) 연구역량 현황

              2) 국내 인공지능(AI) 기술 수준 분석

                (1) 인공지능(AI) 분야 논문 출간

                (2) 인공지능(AI) 관련 대학 교과목 현황

                (3) 인공지능(AI) 관련 국제 컨퍼런스 참석자

                (4) 인공지능(AI) 관련 스타트업

                (5) 인공지능(AI) 관련 스타트업 투자

                (6) 인공지능(AI) 관련 일자리

                (7) 로봇 수입량

                (8) 깃허브 프로젝트 통계

                (9) 언론 보도 동향

                (10) 객체 인식

                (11) 시각 데이터 문답

                (12) 파싱

                (13) 기계번역

                (14) 질의응답

                (15) 음성인식

                (16) 정리증명

                (17) 충족 가능성 문제 해결

              3) 인공지능(AI) 기술 중요도 및 성숙도 분석

              4) 인공지능 두뇌지수(AI Brain Index) 분석

                (1) 상위 500인 인공지능(AI) 연구자 분석

                (2) 국가별 인공지능 두뇌지수(AI Brain Index) 측정

                (3) 글로벌 인공지능 두뇌지수(AI Brain Index) 측정

              5) 글로벌 주요기업 인공지능(AI) 경쟁력 분석

                (1) 양적 측면의 주요기업 인공지능(AI) 경쟁력

                (2) 질적 측면의 주요기업 인공지능(AI) 경쟁력

            1-3. 주요 기관 및 기업별 인공지능(AI) 연구개발 동향

              1) 글로벌 주요 대학 인공지능(AI) 연구개발 동향

                (1) 카네기멜론대학, CMU AI

                (2) MIT, Computer Science and Artificial Intelligence Lab

                (3) MIT 미디어랩, Ethics and Governance of Artificial Intelligence

                (4) 스탠포드, Human-Centered Artificial Intelligence

                (5) 스탠포드, AI100 프로젝트

                (6) UC 버클리, Berkeley Artificial Intelligence Research

                (7) UC 버클리, Center for Human-Compatible AI

                (8) UC 버클리, Machine Intelligence Research Institute

                (9) 하버드, THE AI INITIATIVE

                (10) 옥스포드, Ethics in Artificial Intelligence

                (11) 옥스퍼드, Strategic Artificial Intelligence Research Centre

                (12) 워싱턴 대학, Paul G. Allen School

                (13) 뉴욕대, AI Now Institute

              2) 국내·외 주요 기업 인공지능(AI) 연구개발 및 서비스 동향

                (1) 구글

                (2) 아마존

                (3) 페이스북

                (4) 마이크로소프트

                (5) IBM

                (6) 엔비디아

                (7) 애플

                (8) Kensho Technologies

                (9) 바이두

                (10) 알리바바

                (11) 텐센트

                (12) 레노버

                (13) 삼성전자

                (14) SK텔레콤

                (15) 네이버

                (16) 카카오

                (17) LG전자

                (18) 한컴MDS

                (19) 솔트룩스

                (20) 셀바스AI

                (21) 엑셈

                (22) 아임클라우드

                (23) 플리토

                (24) 루닛

                (25) 수아랩


          2. 인공지능(AI) 기술 표준화 및 특허 동향

            2-1. 인공지능(AI) 기술 분야 표준화 현황

              1) 인공지능(AI) 기술 표준화 개요

                (1) 인공지능(AI) 기술 중점 표준화 항목

                (2) 인공지능(AI) 기술 표준화 목표 및 기대 효과

              2) 글로벌 인공지능(AI) 분야 기술개발 현황 및 전망

                (1) 인공지능(AI)

                (2) 빅데이터

                (3) 로봇지능

                (4) 지능정보 응용

              3) 국내 인공지능(AI) 분야 기술개발 현황 및 전망

                (1) 인공지능(AI)

                (2) 빅데이터

                (3) 로봇지능

                (4) 지능정보 응용

              4) 글로벌 인공지능(AI) 분야 표준화 현황 및 전망

                (1) 인공지능(AI)

                (2) 빅데이터

                (3) 로봇지능

                (4) 지능정보 응용

              5) 국내 인공지능(AI) 분야 표준화 현황 및 전망

                (1) 인공지능(AI)

                (2) 빅데이터

                (3) 로봇지능

                (4) 지능정보 응용

            2-2. 국내·외 인공지능(AI) 기술 특허 동향

              1) 주요국 인공지능(AI) 특허 현황

                (1) 미국

                (2) 중국

                (3) 일본

                (4) 한국

              2) 글로벌 주요 기업 인공지능(AI) 특허 현황


          3. 핵심 응용분야별 인공지능(AI) 기술 동향

            3-1. 스마트홈

              1) 스마트홈 분야 인공지능(AI) 기술 동향

                (1) 인공지능(AI) 음성비서의 확대

                (2) 가정용 기기 내 인공지능(AI) 적용

                (3) 인공지능(AI) 개인비서 시장 동향

              2) 지능형 사물인터넷(IoT)을 위한 사물지능 기술

                (1) 사물지능 기술의 필요성

                (2) 글로벌 사물지능 기술 동향

                (3) 국내 사물지능 기술 동향

                (4) 사물지능 SW 엔진 기술

            3-2. 자율주행차

              1) 국내·외 자율주행 기술 개발 동향 및 기대 효과

                (1) 스마트카의 광의적 개념

                (2) 스마트카 서비스

                (3) 자율주행차의 자율주행 단계 구분

                (4) 글로벌 자율주행 기술 개발 동향

                (5) 국내 자율주행 기술 개발 동향

                (6) 국내 자율주행 주요 기업 및 연구기관

                (7) 스마트카 보급의 기대효과 및 과제

              2) 지능형 로봇기술과 자율주행자동차

                (1) 위치추정기술 동향

                (2) 경로생성 및 주행제어기술 동향

                (3) 동적 장애물 검지 및 추적기술 동향

              3) 자율주행 플랫폼 동향 및 경쟁력 분석

                (1) 스마트카 주요 플랫폼 동향

                (2) 플랫폼사업자 및 완성차업체 경쟁력 분석

            3-3. 스마트 헬스케어

              1) 의료용 인공지능(AI) 개요

                (1) 인공지능(AI) 헬스케어의 개념과 발전

                (2) 인공지능(AI) 헬스케어의 배경

                (3) 의료 관점에서의 인공지능(AI) 기술

                (4) 의료 인공지능(AI) 연구 및 사업화 사례

              2) 인공지능(AI) 기술과 제약·바이오 산업

                (1) 심사평가원 보건의료빅데이터

                (2) 제약 부문 보건의료빅데이터 활용 현황

              3) 인공지능(AI) 기반 의료영상 분석

                (1) 인공지능(AI) 기반 의료영상 분석의 개념

                (2) 인공지능(AI) 기반 의료영상 분석의 연구 현황

                (3) 인공지능(AI) 기반 의료영상 분석의 기술적 난제와 극복 방안

                (4) 국내·외 규제 및 상용화 현황

              4) 인공지능(AI) 기반 환자 맞춤형 재활치료

              5) 인공지능(AI) 기반 의료기기

                (1) 국내·외 인공지능(AI) 기반 의료기기 시장규모

                (2) 국내·외 인공지능(AI) 기반 의료기기 기업 및 제품 현황

                (3) 국내·외 인공지능(AI) 기반 의료기기 제품개발 동향

            3-4. 주요 산업의 스마트화

              1) 인공지능(AI)과 스마트제조

                (1) 스마트 제조와 제조혁신의 구분

                (2) 스마트 제조의 성공요건

                (3) 스마트 제조 분야 인공지능(AI) 적용 사례

              2) 인공지능(AI)과 스마트유통

                (1) 인공지능(AI) 기술과 유통 산업

                (2) 스마트 유통 분야 인공지능(AI) 기반 주요 서비스

                (2) 주요 유통 기업 인공지능(AI) 도입 사례

                (3) 인공지능(AI) 기반 챗봇 서비스 동향

              3) 인공지능(AI)과 스마트팜

                (1) 인공지능(AI) 기술의 스마트팜 분야 도입 전략

                (2) 인공지능(AI) 기술의 스마트팜 분야 도입 사례


          Ⅲ. 인공지능(AI) 시장 및 정책 동향


          1. 국내·외 인공지능(AI) 및 관련 분야 시장 동향

            1-1. 빅데이터 산업 생태계 및 시장 동향

              1) 빅데이터 산업 생태계 현황

                (1) 빅데이터 및 빅데이터 플랫폼의 정의와 분류

                (2) 빅데이터 플랫폼 범위

                (3) 빅데이터 플랫폼의 특징과 구조

              2) 국내·외 빅데이터 분야 주요기업 동향

                (1) 빅데이터 분야 글로벌 주요기업 동향

                (2) 빅데이터 분야 국내 주요기업 동향

              3) 글로벌 데이터 산업 시장 현황

                (1) 글로벌 데이터 산업 시장 규모

                (2) 글로벌 데이터 산업 기업 현황

                (3) 글로벌 데이터 산업 전문인력 현황

                (4) 글로벌 데이터 산업 경제적 효과

                (5) 글로벌 데이터 산업 전망

              4) 국내 데이터 산업 시장 현황

                (1) 국내 데이터 산업 시장규모

                (2) 국내 데이터 산업 직접매출 시장규모

                (3) 국내 데이터 직무 인력 현황

                (4) 국내 데이터 직무 인력수요 전망

            1-2. 소프트웨어 산업 시장 동향 및 이슈

              1) 패키지 소프트웨어 시장

                (1) 국내·외 패키지 소프트웨어 시장 규모 동향

                (2) 국내·외 패키지 소프트웨어 시장 주요 이슈

              2) IT 서비스 시장

                (1) 국내·외 IT 서비스 시장 규모 동향

                (2) 국내·외 IT 서비스 시장 주요 이슈

              3) 클라우드 시장

                (1) 국내·외 클라우드 시장 규모 동향

                (2) 국내·외 클라우드 시장 주요 이슈

            1-3. 인공지능(AI) 시장 현황 및 전망

              1) 인공지능(AI) 산업 생태계 현황

              2) 인공지능(AI) 소프트웨어 시장

                (1) 국내·외 인공지능(AI) 소프트웨어 시장 규모 동향

                (2) 국내·외 인공지능(AI) 소프트웨어 시장 주요 이슈

              3) 인공지능(AI) 하드웨어 시장

                (1) 인공지능(AI) 칩의 발전과 구분

                (2) 인공지능(AI) 칩 시장 전망

                (3) 인공지능(AI) 칩 시장 경쟁력 제고 전략

                (4) 인공지능(AI) 칩 스타트업 동향

              4) 인공지능(AI) 세부 분야별 시장 전망

                (1) 기술별 시장 전망

                (2) 산업별 시장 전망

                (3) 디지털 가상비서 시장

              5) 인공지능(AI) 산업 주요 트렌드

                (1) 단순 노동 분야의 인공지능(AI) 로봇 도입 확대

                (2) 인공지능(AI) 도입의 보편화

                (3) 주도하는 미국과 추격하는 중국

                (4) 국방 분야의 인공지능(AI) 도입 확대

                (5) 인공지능(AI) 스피커 생태계 확장

                (6) 전문직 분야의 인공지능(AI) 도입

                (7) 엣지(edge)와 인공지능의 결합

                (8) 캡슐회로망(capsule networks)의 등장

                (9) 인공지능(AI) 전문인력 확보 경쟁 심화

                (10) 머신러닝의 일반화 및 트렌드의 이동

                (11) 주요 IT 기업의 시장 지배력 확대

                (12) 인공지능(AI) 기반 의료서비스 규제 완화

                (13) DIY 인공지능(AI)의 도래


          2. 국내·외 인공지능(AI) 정책 동향

            2-1. 글로벌 주요국 인공지능(AI) 정책 동향

              1) 미국

                (1) 브레인 이니셔티브

                (2) 국가 인공지능 R&D 전략계획

                (3) 인공지능에 관한 국가안보전략

                (4) 인공지능 행정명령

                (5) 인공지능 입법을 위한 미국 의회 활동

              2) 중국

                (1) 인터넷 플러스 인공지능 3년 실시방안

                (2) 차세대 인공지능 발전규획

                (3) 인공지능 산업 3개년 발전촉진계획(2018~2020)

                (4) 중국 지방정부 인공지능 정책

                (5) 중국 인공지능 인력양성 정책

              3) 유럽

                (1) EU

                (2) 프랑스

                (3) 독일

                (4) 핀란드

                (5) 덴마크

              4) 영국

                (1) 영국 인공지능 분야 주요 정책

                (2) 영국 인공지능 분야 인력양성 정책

              4) 일본

                (1) 일본재흥전략

                (2) 제5기 과학기술기본계획

                (3) 인공지능 산업화 로드맵

                (4) 일본 인공지능 분야 인력양성 정책

              5) 기타

                (1) 캐나다

                (2) 인도

                (3) 싱가포르

                (4) 호주

            2-2. 국내 인공지능(AI) 정책 동향

              1) 국내 인공지능(AI) 분야 입법 현황

                (1) 정책추진 및 거버넌스 정립 관련 법률안

                (2) 자율주행자동차 관련 법률안

                (3) 드론 관련 법률안

                (4) 로봇·스마트도시·의료·스마트공장 및 저작권 관련 법률안

                (5) 데이터·개인정보 관련 법률안

              2) 인공지능 국가전략

                (1) 인공지능 국가전략 추진 배경

                (2) 인공지능 국가전략 추진 과제

              3) 데이터·AI경제 활성화 계획

                (1) 추진 배경 및 국내·외 산업 환경

                (2) 주요 추진과제

                (4) 기대 효과

              4) 인공지능(AI) R&D 전략

                (1) 세계적 수준의 AI 기술 확보

                (2) 인공지능 우수 인재 양성·확보

                (3) 개방·협력형 연구기반 조성

                (4) 추진체계 및 기대효과



          <표 목차>


          Ⅰ. 인공지능(AI) 산업 개요 및 주요 이슈
          <표1-1> 소프트웨어가 변화시키는 산업 환경
          <표1-2> SW 산업 및 타 샅업 부가가치율 추이
          <표1-3> SW 산업 및 주요 산업 부가가치유발계수 추이
          <표1-4> 국내 SW 산업 생산액 추이
          <표1-5> 국내 SW 산업 수출액 추이
          <표1-6> 소프트웨어 기업 연도별 총 매출액
          <표1-7> 소프트웨어 기업 연도별 총 연구개발비 추이
          <표1-8> 소프트웨어 기업의 연도별 연구개발 집약도 추이
          <표1-9> 신소프트웨어 사업 추진기업 현황
          <표1-10> 클라우드 서비스 사업 분야별 진출 현황
          <표1-11> 빅데이터 사업 분야별 진출 현황
          <표1-12> IoT 사업 분야별 진출 현황
          <표1-13> AI 사업 분야별 진출 현황
          <표1-14> VR/AR/MR 사업 분야별 진출 현황
          <표1-15> 융합신서비스 사업 분야별 진출 현황
          <표1-16> 블록체인 사업 분야별 진출 현황
          <표1-17> 신소프트웨어 사업 매출 발생 기업 비중
          <표1-18> 총 매출액 대비 신소프트웨어 매출 비중
          <표1-19> 총 연구개발비 대비 신소프트웨어 사업 연구개발비 비중
          <표1-20> 인공지능의 다양한 정의
          <표1-21> 인공지능 SW 기술의 범위
          <표1-22> 아실로마 23대 AI 원칙
          <표1-23> 딥러닝 주요 알고리즘
          <표1-24> 2005-2016 인공지능 SW 분야 글로벌 논문 등재/인용 건수
          <표1-25> 2005-2016 인공지능 SW 분야 글로벌 특허 출원/등록 건수
          <표1-26> 인공지능 분야 주요 글로벌 기업 M&A 동향
          <표1-27> 의료 및 헬스케어 분야 인공지능 활용 국내 사례
          <표1-28> 물류 및 제조분야 인공지능 활용 국내 사례
          <표1-29> 고객 서비스 분야 인공지능 활용 국내 사례
          <표1-30> 자율주행차 분야 인공지능 활용 국내 사례
          <표1-31> 전문서비스 분야 인공지능 활용 국내 사례
          <표1-32> 미국 인공지능 분야 주요 정책 현황
          <표1-33> 중국 차세대 인공지능 발전규획 3단계 로드맵
          <표1-34> 일본 AI 산업화 3단계 로드맵
          <표1-35> 인공지능 SW 분야 부처별 R&D 투자 현황
          <표1-36> 2015-2017 정부 R&D 상위 5개 사업 추진 현황
          <표1-37> 인공지능 SW 분야 정부 R&D 중점사업
          <표1-38> 2015-2017 기술개발단계별 정부 R&D 투자현황
          <표1-39> 2015-2017 수행주체별 정부 R&D 투자현황
          <표1-40> 빅데이터의 분류
          <표1-41> 빅데이터 플랫폼의 구조 및 세부기술
          <표1-42> 빅데이터 산업의 특징
          <표1-43> 국내외 주요 인공지능 윤리 가이드라인
          <표1-44> 주요국 자율주행 관련 입법례
          <표1-45> Microsoft 인공지능 윤리 연구 및 자문 조직


          Ⅱ. 인공지능(AI) 기술 연구개발 및 표준화 동향
          <표2-1> 인공지능에 대한 연구자별 정의
          <표2-2> 전문가시스템의 응용 분야
          <표2-3> 컨테이너와 서버 가상화 비교
          <표2-4> 인공지능 관련 학문 영역
          <표2-5> Waltz, D.의 인공지능 기술 분류
          <표2-6> 스튜어드 러셀·피터 노빅의 인공지능 기술 분류
          <표2-7> Tractica의 인공지능 기술 분류
          <표2-8> Mills, M.의 인공지능 기술 분류
          <표2-9> 곽현 외의 인공지능 기술 분류
          <표2-10> 특허청의 인공지능 기술 분류
          <표2-11> 인공지능 기술 분류체계 개선안
          <표2-12> 인공지능 기술 분류체계 개선안 기준 주 활용 분야
          <표2-13> 국가별 인공지능 분야 학술연구 건수
          <표2-14> 중국 인공지능 국가정책 및 주요 내용
          <표2-15> 글로벌 인공지능 연구 건수 및 피인용 수 순위 비교
          <표2-16> 피인용 수 기준 글로벌 인공지능 연구 질적 분석
          <표2-17> 글로벌 인공지능 특허 인용 연구 수
          <표2-18> 인공지능 연구 네트워크 중심성 지표
          <표2-19> 국가별 인공지능 관련 논문 비중 동향
          <표2-20> 주요 대학 인공지능 관련 과목 및 수강인원 동향
          <표2-21> 인공지능 관련 학회 한국인 저자 수
          <표2-22> 인공지능 관련 학회 한국인 저자 수
          <표2-23> 인공지능 스타트업 현황
          <표2-24> 연도별 인공지능 스타트업에 대한 투자 규모
          <표2-25> 2018년 투자유치 상위 10개 스타트업 투자유치 현황
          <표2-26> 연도별 인공지능 스타트업 투자유치 동향
          <표2-27> 연도별 인공지능 관련 채용공고 현황
          <표2-28> 연도별 주요국 산업용 로봇 수입 동향
          <표2-29> 국가별 깃허브 오픈소스 프로젝트 동향
          <표2-30> 연도별 인공지능 관련 뉴스기사 비율
          <표2-31> 연도별 LSVRC 정확도
          <표2-32> 연도별 VQA1.0 정확도
          <표2-33> 한국어 말뭉치를 활용한 연구논문의 구문분석 성능
          <표2-34> 기계번역 관련 논문의 BLUE 점수
          <표2-35> 연도별 SQuAD1.1 정확도
          <표2-36> 연도별 WSJ WER
          <표2-37> 연도별 Aurora4 WER
          <표2-38> 기술 중요도 및 성숙도 평가 항목
          <표2-39> 2009-2018 25개국 인공지능 상위 500인 연구지표 통계
          <표2-40> 2009-2018 25개국 상위 500인 인공지능 연구지표 통계
          <표2-41> 2009-2018 글로벌 인공지능 두뇌지수 비교
          <표2-42> 글로벌 기업 누적 인공지능 학술연구 현황
          <표2-43> 1996-2018 기업별 인공지능 학술연구 실적지표 현황
          <표2-44> 1996-2018 기업별 인공지능 학술연구 협력 현황
          <표2-45> 글로벌 주요기업 인공지능 연구협력 네트워크 중심성 지표 현황
          <표2-46> 2019-2018 글로벌 주요기업 인공지능 연구협력 현황
          <표2-47> 2009-2018 글로벌 주요기업 인공지능 연구협력 지속기관 및 해외비중
          <표2-48> 카네기멜론대학 AI 기반 연구 및 프로젝트
          <표2-49> MIT AI 및 머신러닝 분야 프로젝트
          <표2-50> MIT 미디어랩 스프린트 및 파일럿 프로젝트
          <표2-51> 스탠포드 ‘AI 100’ 연구조직 구성
          <표2-52> BAIR 주요 프로젝트
          <표2-53> 2012-2017 구글의 인공지능 분야 투자 현황
          <표2-54> 구글의 인공지능 분야 연구개발 조직
          <표2-55> 2012-2017 아마존 인공지능 분야 투자 동향
          <표2-56> 아마존 알렉사(ALEXA) 연구개발 조직 현황
          <표2-57> 2012-2017 페이스북 인공지능 분야 투자 동향
          <표2-58> 페이스북 인공지능 연구개발 조직 현황
          <표2-59> 마이크로소프트 인공지능 적용 제품 및 서비스
          <표2-60> 2012-2017 페이스북 인공지능 분야 투자 동향
          <표2-61> 마이크로소프트 인공지능 연구개발 조직 현황
          <표2-62> 2012-2017 IBM 인공지능 분야 투자 동향
          <표2-63> IBM 인공지능 연구개발 조직 현황
          <표2-64> 2012-2017 엔비디아 인공지능 분야 투자 동향
          <표2-65> 엔비디아 자율주행차 개발 협력 현황
          <표2-66> 바이두 인공지능 적용 제품 및 서비스
          <표2-67> 2014-2017 바이두 인공지능 분야 투자 동향
          <표2-68> 바이두 인공지능 연구개발 조직 현황
          <표2-69> 알리바바 인공지능 적용 제품 및 서비스
          <표2-70> 알리바바 이티 브레인(ET Brain) 기반 서비스
          <표2-71> 2016-2018 알리바바 인공지능 분야 투자 동향
          <표2-72> 알리바바 인공지능 연구개발 조직 현황
          <표2-73> 텐센트 인공지능 적용 제품 및 서비스
          <표2-74> 2016-2018 텐센트 인공지능 분야 투자 동향
          <표2-75> 텐센트 인공지능 연구개발 조직 현황
          <표2-76> 삼성전자 인공지능 연구개발 조직 현황
          <표2-77> SK텔레콤 AI기술본부 주요 실적
          <표2-78> 네이버랩스 주요 프로젝트 현황
          <표2-79> 클로바 AI 리서치 주요 연구 분야
          <표2-80> 글로벌 주요 빅데이터 분야 서비스 동향
          <표2-81> 글로벌 주요 기업 로봇지능 분야 서비스 동향
          <표2-82> 글로벌 주요 기업 지능정보 응용 분야 서비스 동향
          <표2-83> 국내 주요 기업 빅데이터 분야 서비스 동향
          <표2-84> 국내 주요 기업 로봇지능 분야 서비스 동향
          <표2-85> 국내 주요 기업 지능정보 응용 분야 서비스 동향
          <표2-86> 글로벌 머신러닝 프레임워크 표준화 현황
          <표2-87> 글로벌 인공지능 위험 관리 체계 표준화 현황
          <표2-88> 글로벌 인공지능 개념 및 용어 정의 표준화 현황
          <표2-89> 글로벌 신경망 표현 포맷(NNR) 표준화 현황
          <표2-90> 글로벌 클라우드 기반 머신러닝 서비스 표준화 현황
          <표2-91> 글로벌 인공지능 경량 소프트웨어 프레임워크 표준화 현황
          <표2-92> 글로벌 빅데이터 참조 구조 표준화 현황
          <표2-93> 글로벌 메타데이터 프레임워크 및 개념 모델 표준화 현황
          <표2-94> 글로벌 데이터 프로파일링 기반 빅데이터 품질진단 표준화 현황
          <표2-95> 글로벌 사람-로봇 상호작용을 위한 인식지능 평가 표준화 현황
          <표2-96> 글로벌 로봇이동지능 기반 시맨틱 맵데이터 표현 표준화 현황
          <표2-97> 글로벌 인간-로봇 협동을 위한 조작 지능 표준화 현황
          <표2-98> 글로벌 인간-로봇 상호작용 시 로봇 윤리 평가 표준화 현황
          <표2-99> 글로벌 지능 생성/재구성을 위한 모듈간 상호운용성 표준화 현황
          <표2-100> 글로벌 실시간 동시통역 표준화 현황
          <표2-101> 글로벌 실시간 동시통역 표준화 현황
          <표2-102> 글로벌 제스처 인터페이스 표준화 현황
          <표2-103> 글로벌 학습분석 프레임워크 및 데이터 수집 표준 표준화 현황
          <표2-104> 국내 머신러닝 프레임워크 표준화 현황
          <표2-105> 국내 인공지능 경량 소프트웨어 프레임워크 표준화 현황
          <표2-106> 국내 빅데이터 참조 구조 표준화 현황
          <표2-107> 국내 메타데이터 프레임워크 및 개념 모델 표준화 현황
          <표2-108> 국내 인간-로봇 상호작용 인식지능 평가 표준화 현황
          <표2-109> 국내 로봇이동지능기반 시맨틱 맵데이터 표현 표준화 현황
          <표2-110> 국내 인간-로봇 협동을 위한 조작 지능 표준화 현황
          <표2-111> 국내 로봇 지능체계 및 평가방법 표준화 현황
          <표2-112> 국내 지능 생성/재구성을 위한 모듈 간 상호운용성 표준화 현황
          <표2-113> 국내 제스처 인터페이스 표준화 현황
          <표2-114> 국내 학습분석 프레임워크 및 데이터 수집 표준화 현황
          <표2-115> 인공지능 분야 미국특허 현황으로 본 주요기업 기술 경쟁력
          <표2-116> 인공지능 주요 세부기술별 출원량 비교
          <표2-117> 2018-2016 국가별 인공지능 세부기술 특허출원 현황
          <표2-118> 2008-2016 국내외 인공지능 세부기술별 특허출원 동향
          <표2-119> 국내 인공지능 분야별 상위 10대 출원인 분석
          <표2-120> 국내 인공지능 상위 10대 출원인 연도별 특허활동지수
          <표2-121> 국내 인공지능 분야 10대 출원기업 세부분야별 산업 비중
          <표2-122> 인공지능 특허 보유 기업 순위
          <표2-123> 분야별 인공지능 특허 선도기업
          <표2-124> 센스타임 인공지능 특허 출원 동향
          <표2-125> 아마존 에코 및 파생상품 출시시기
          <표2-126> 아마존이 공개한 인공지능 기술
          <표2-127> 알렉사 개발 조직 현황
          <표2-128> 페이스북 ‘엠(M)’ 주요 기능
          <표2-129> 빅스비 주요 기능
          <표2-130> 국내 자율주행기술 개발 현황
          <표2-131> 국내 자율주행자동차 운행 허가 취득 현황
          <표2-132> KPIS 의약품 정보제공 신청 유형
          <표2-133> 해외 의료용 인공지능 연구 현황
          <표2-134> 2016-2023 글로벌 인공지능 헬스케어 시장 규모
          <표2-135> 2016-2023 기술별 글로벌 인공지능 헬스케어 시장 규모
          <표2-136> 생체정보를 이용한 빅데이터 및 인공지능 기술 적용 의료기기 품목
          <표2-137> IBM Watson 국내·외 도입현황
          <표2-138> 국내 의료 및 병리영상 인공지능 의료기기 허가 현황
          <표2-139> FDA 승인 의료 및 병리영상 관련 주요 인공지능 의료기기 현황
          <표2-140> 국내 EMR 및 의료데이터 인공지능 의료기기 제품개발 동향
          <표2-141> 국내 의료 및 병리영상 인공지능 의료기기 제품개발 동향
          <표2-142> 글로벌 시그널 모니터링 인공지능 의료기기 제품 활용사례
          <표2-143> 국외 시그널 모니터링 인공지능 의료기기 연구개발 사례
          <표2-144> 국내외 시그널 모니터링 인공지능 의료기기 제품개발 사례
          <표2-145> 한국의 스마트 공장 수준별 단계
          <표2-146> 제조업 4차 산업혁명 선도 기업의 접근 방향
          <표2-147> 채용에 인공지능을 도입한 북미 기업
          <표2-148> 문자 기반 인공지능 채팅앱 시장 전망
          <표2-149> Kakao Talk 내 메세지 서비스 현황
          <표2-150> IoF2020 주요 프로젝트


          Ⅲ. 인공지능(AI) 시장 및 정책 동향
          <표3-1> 빅데이터의 분류
          <표3-2> 빅데이터 플랫폼 구조 및 세부기술
          <표3-3> 빅데이터 산업 특징
          <표3-4> 2017-2021 글로벌 정보서비스 부문별 시장규모
          <표3-5> 2016-2020 유럽연합 데이터 전문인력 수
          <표3-6> 국내 데이터 산업 부문별 시장 규모
          <표3-7> 국내 데이터 솔루션 중분류별 시중 규모
          <표3-8> 국내 데이터 솔루션 영역별 시장 규모
          <표3-9> 국내 데이터 서비스 중분류별 시장 규모
          <표3-10> 국내 데이터 산업 인력 현황
          <표3-11> 2018년 국내 산업 데이터 직무 인력 현황
          <표3-12> 2018 국내 직무별 데이터 인력 현황
          <표3-13> 2018 국내 빅데이터 분야 직무별 데이터 인력 현황
          <표3-14> 2023 국내 직무별 데이터 인력 수요 전망
          <표3-15> 2023 국내 직무별 데이터 인력 부족률
          <표3-16> 2023 국내 빅데이터 분야 직무별 데이터 인력 수요 전망
          <표3-17> 패키지 SW 시장 분류
          <표3-18> 글로벌 패키지 SW 시장 전망
          <표3-19> 국내 패키지 SW 시장 전망
          <표3-20> 국내 패키지 SW 세부 분야별 시장 동향
          <표3-21> 글로벌 패키지 SW 시장 국내 비중
          <표3-22> 국내 산업별 패키지 SW 시장 동향
          <표3-23> IT 서비스 시장 분류
          <표3-24> 글로벌 IT 서비스 시장 전망
          <표3-25> 국내 IT 서비스 시장 전망
          <표3-26> 국내 IT 서비스 세부 분야별 시장 동향
          <표3-27> 국내 산업별 IT 서비스 시장 동향
          <표3-28> 클라우드 서비스 분류
          <표3-29> 서비스 제공 내용에 따른 클라우드 서비스 유형
          <표3-30> 글로벌 퍼블릭 클라우드 시장 전망
          <표3-31> 국내 퍼블릭 클라우드 시장 전망
          <표3-32> 인공지능 분야 주요 글로벌 기업 M&A 동향
          <표3-33> 글로벌 인공지능 시장 규모 전망
          <표3-34> 국내·외 주요 스마트 스피커 개요
          <표3-35> 미국 국가 인공지능 R&D 전략계획 7대 실천계획
          <표3-36> 중국 지방정부 인공지능 정책 추진 현황
          <표3-37> 중국 ‘차세대 AI 발전 계획’ 3단계 전략 목표
          <표3-38> ‘차세대 AI 발전 계획’의 인력양성 방안
          <표3-39> ‘대학 AI 혁신행동계획’의 인력양성 방안
          <표3-40> 덴마크 디지털 성장전략
          <표3-41> 영국 AI 산업발전의 인력양성 권고안
          <표3-42> ‘AI 분야 합의안’의 인력양성 방안
          <표3-43> ‘영국의 AI: 준비, 의지, 가능성’의 AI 관련 정부기관별 역할 분담
          <표3-44> ‘영국의 AI: 준비, 의지, 가능성’의 AI 인력양성 관련 주요 제언
          <표3-45> 일본 주요 대학 AI 인재 양성 계획
          <표3-46> ‘AI 기술전략’ 1단계 인력양성 방안
          <표3-47> ‘미래투자전략 2018’ 인력양성 방안
          <표3-48> ‘AI 기술 전략 실행계획’ 인력양성 방안
          <표3-49> ‘AI 전략 패키지’ 교육개혁 방안
          <표3-50> 인도 AI 용응 5개 주요 산업분야
          <표3-51> ‘AI 싱가포르’ 목적 및 실행방법
          <표3-52> 인공지능 정책추진 및 거버넌스 정립 관련 주요 법률안
          <표3-53> 처리 완료 자율주행자동차 관련 주요 법률안
          <표3-54> 계류 중 및 대안반영폐기 자율주행자동차 관련 주요 법률안
          <표3-55> 처리 완료 드론 관련 주요 법률안
          <표3-56> 계류 중 드론 관련 주요 법률안
          <표3-57> 처리 완료 로봇·의료·스마트도시 관련 주요 법률안
          <표3-58> 계류 중 스마트공장, 저작권, 손해배상 관련 주요 법률안
          <표3-59> 계류 중 데이터·개인정보 관련 주요 법률안
          <표3-60> 인공지능 기본법제 주요내용(안)
          <표3-61> 오픈스퀘어-D 주요 프로그램
          <표3-62> 주요 업종별 AI 융합제품 개발 및 상용화 동향
          <표3-63> 공공서비스 도입·활용 과제(예시)
          <표3-64> OECD AI 권고안 주요 내용
          <표3-65> 단계별 AI 학습용 데이터 구축 계획(안)
          <표3-66> AI 실무인력 교육 주요 내용



          <그림 목차>


          Ⅰ. 인공지능(AI) 산업 개요 및 주요 이슈
          <그림1-1> 소프트웨어 기업 연도별 총 매출액
          <그림1-2> 소프트웨어 기업 연도별 총 연구개발비 추이
          <그림1-3> 신소프트웨어 사업 추진 분야별 비중
          <그림1-4> 국가별 인공지능 기술 개발 추진 강도
          <그림1-5> 국가별 인공지능 기술 단기전망 및 투자 계획
          <그림1-6> 신경회로망의 기본 구성요소
          <그림1-7> 기존 신경회로망의 분류와 딥러닝의 분류방식 차이
          <그림1-8> 지도학습에 의한 신경회로망의 패턴인식 방법의 예
          <그림1-9> 딥러닝에서의 패턴인식 방법의 예
          <그림1-10> ACR-R 개념도
          <그림1-11> Soar 메모리 모듈 구조
          <그림1-12> CBMM의 시각지능 구조 가설
          <그림1-13> 신경망구조탐색의 개념
          <그림1-14> 인공지능 관련 기술(인공지능, 빅데이터, 응용 SW) 상대 수준
          <그림1-15> 국내 사업체 인공지능 기술·서비스 활용 현황
          <그림1-16> 2019 국가별 정부 인공지능 준비도 지수
          <그림1-17> 글로벌 인공지능 핵심 인재 500인 출신국가별 비중
          <그림1-18> 글로벌 인공지능 전문인력 22,400인 활동국가별 비중
          <그림1-19> 인공지능 적용으로 인한 기업 업무의 경제적 효과
          <그림1-20> 국내 인공지능 분야 시장 규모
          <그림1-21> 2015-2017 세부분야별 정부 R&D 투자현황
          <그림1-22> 빅데이터의 특징
          <그림1-23> 인공지능 기술이 사회 전반에 적용되는 시점
          <그림1-24> 인공지능 기술에 대한 기대와 우려
          <그림1-25> 인공지능 기술 활용으로 인해 기대되는 점
          <그림1-26> 인공지능 기술로 인해 가장 우려되는 점
          <그림1-27> 인공지능 기술의 개발 및 활용과 관련한 제도적 장치 마련
          <그림1-28> 제도마련 시 가장 중요한 이슈
          <그림1-29> 개인정보 보호와 인공지능 기술력 확보의 상대적 중요도
          <그림1-30> 인공지능 기술 발전을 위한 개인정보의 기업 제공 여부
          <그림1-31> 순찰 로봇 등 인공지능 기기에게 권한부여 정도
          <그림1-32> 인공지능으로 인한 피해 발생 시 주체들 간 책임분배 수준
          <그림1-33> 창작물에 대한 주체들 간 적절한 저작권 분배 수준
          <그림1-34> 인공지능 시대를 대비하는 개인의 영역
          <그림1-35> 인공지능 시대를 대비하는 회사 및 연구기관의 영역
          <그림1-36> 인공지능 시대를 대비하는 정부의 영역
          <그림1-37> 인공지능의 세부 주제별 논문 수


          Ⅱ. 인공지능(AI) 기술 연구개발 및 표준화 동향
          <그림2-1> 전문가 시스템
          <그림2-2> BDI 아키텍처의 개념도
          <그림2-3> 규칙 기반 모델의 구조
          <그림2-4> Support Vector Machine(SVM) 분류기
          <그림2-5> HMM의 형식 모형
          <그림2-6> RL의 작동 개념도
          <그림2-7> CNN의 아키텍처
          <그림2-8> RNN의 아키텍처
          <그림2-9> DRL의 작동원리
          <그림2-10> 인공지능 기계학습 기술의 범용성
          <그림2-11> 단층 퍼셉트론의 구조
          <그림2-12> 다층 퍼셉트론의 구조
          <그림2-13> XAI의 개념도
          <그림2-14> 클라우드 컴퓨팅 개념도
          <그림2-15> 빅데이터 구성도
          <그림2-16> 하둡(2.0 버전)과 스파크의 스택(stack) 구조
          <그림2-17> 구글의 관계형 추론(relational network) 개념도
          <그림2-18> 분야별 인간보다 앞서는 인공지능 등장 시기 전망
          <그림2-19> 국가별 인공지능 관련 논문 발간 동향
          <그림2-20> 주요 대학 인공지능 관련 과목 및 수강인원 동향
          <그림2-21> 기술 중요도 및 성숙도 분석 결과
          <그림2-22> 2009-2018 25개국 상위 500인 인공지능 연구지표 분포
          <그림2-23> 25개국 상위 100인 인공지능 두뇌지수 분포
          <그림2-24> 글로벌 상위 500인 및 100인 인공지능 두뇌지수 분포
          <그림2-25> 인공지능의 발달과 글로벌 도전과제
          <그림2-26> 사람(좌)과 인공지능(우)이 설계한 기계학습 알고리즘
          <그림2-27> 아마존 에코 제품군
          <그림2-28> 주요 AI 적용 분야별 글로벌 특허 출원 동향
          <그림2-29> 글로벌 인공지능 특허 출원분포도
          <그림2-30> 주요국 인공지능 분야별 특허 출원 현황
          <그림2-31> 주요국 인공지능 산업별 특허 출원 현황
          <그림2-32> 주요국 설명 가능한 인공지능 기술 분야별 특허 동향
          <그림2-33> 연도별 설명 가능한 인공지능 기술 특허 동향
          <그림2-34> 국가별 인공지능 분야 패밀리특허 건수
          <그림2-35> 2018 중국 도시별 인공지능 특허 출원 건수
          <그림2-36> 중국 인공지능 특허 상위 5개 기업
          <그림2-37> 중국 머신러닝 및 기본 알고리즘 분야 출원 상위 15개 기관
          <그림2-38> 스마트검색 및 스마트추천 분야 출원 상위 15개 기관
          <그림2-39> 음성인식 분야 출원 상위 15개 기관
          <그림2-40> 자연어처리 분야 출원 상위 15개 기관
          <그림2-41> 자율주행 분야 출원 상위 15개 기관
          <그림2-42> 일본 내 인공지능 특허 출원 동향
          <그림2-43> 일본 인공지능 하위분류 기술코드 특허출원 건수 동향
          <그림2-44> 인공지능 관련 발명의 특허사정률 동향
          <그림2-45> 일본 인공지능 특허 출원기업 현황
          <그림2-46> 2008-2016 국가별 인공지능 특허출원 동향
          <그림2-47> Alexa Skill 증가 추이
          <그림2-48> 알렉사 스킬 개발 및 이용 구조도
          <그림2-49> 아마존 에코 구매자들의 서비스 이용 실태
          <그림2-50> 자율주행 기술 단계
          <그림2-51> 미국 미시건 대학 단안카메라 기반 위치추정기술
          <그림2-52> 영국 옥스퍼드 대학 2차원 라이더 센서 기반 위치추정기술
          <그림2-53> 환경변화에 대응 가능한 위치추정기술
          <그림2-54> 자율주행차량 경로생성 및 주행제어기술
          <그림2-55> Romero-Cano의 동적 장애물 검지 및 추적 기술
          <그림2-56> 지역별 자율주행차 수요 전망
          <그림2-57> 메르세데스 벤츠 자율주행 콘셉트카 ‘F015’
          <그림2-58> 다츰 퍼셉트론의 모식도
          <그림2-59> 컨볼루션 신경망의 구성
          <그림2-60> 특징 추출 알고리즘과 특징 학습 방법의 비교
          <그림2-61> Medtronic의 Sugar.IQ
          <그림2-62> 공정소요시간(cycle time)의 구성
          <그림2-63> 단계별 비용절감 효과 및 발생 비용
          <그림2-64> 핀터레스트 비주얼 서치 서비스
          <그림2-65> 노스페이스 최적 상품 추천 서비스
          <그림2-66> 베스트바이 뉴욕매장의 클로이
          <그림2-67> 접객 로봇 오쉬봇
          <그림2-68> 소프트뱅크 인공지능 로봇 페퍼
          <그림2-69> 심비 로보틱스 매장 관리 로봇 ‘탤리(Tally)’
          <그림2-70> 아마존 대시 버튼과 아마존 대시
          <그림2-71> 아마존 에코와 알렉사를 적용한 기기
          <그림2-72> 알리바바의 이미지 검색 서비스
          <그림2-73> 넷플릭스의 추천 요소들
          <그림2-74> 문자기반 챗봇 핵심 기술별 시장 전망
          <그림2-75> 페이스북 챗봇 플랫폼을 활용한 피자헛 배달 서비스
          <그림2-76> Slack Bot을 활용한 페이팔 송금서비스
          <그림2-77> Botshop 이용 화면
          <그림2-78> LG전자 Home Chat
          <그림2-79> 아시아나항공 챗봇 ‘아론(Aaron)’
          <그림2-80> 텍스트 팩토리 문비서


          Ⅲ. 인공지능(AI) 시장 및 정책 동향
          <그림3-1> 빅데이터 플랫폼 개념도
          <그림3-2> 2017-2022 글로벌 데이터 기반 솔루션 시장 규모
          <그림3-3> 2014-2018 글로벌 디지털 데이터 시장 규모
          <그림3-4> 2014-2018 글로벌 디지털 데이터 기업 수
          <그림3-5> 2014-2018 글로벌 데이터 전문인력 수
          <그림3-6> 2014-2018 글로벌 데이터 산업의 직접적 경제 효과
          <그림3-7> 2014-2018 글로벌 데이터 산업의 간접적 후방 효과
          <그림3-8> 2010-2018 국내 데이터 산업 시장 규모
          <그림3-9> 2010-2018 국내 데이터 산업 부문별 시장 규모 비중
          <그림3-10> 2018-2024 국내 데이터 산업 시장 전망
          <그림3-11> 국내 데이터 솔루션 시장 규모
          <그림3-12> 2018 국내 데이터 솔루션 중분류별 시장 규모 비중
          <그림3-13> 국내 데이터 구축·컨설팅 시장 규모
          <그림3-14> 국내 데이터 구축 시장 규모
          <그림3-15> 국내 데이터 컨설팅 시장 규모
          <그림3-16> 국내 데이터 서비스 시장 규모
          <그림3-17> 국내 데이터 서비스 중분류별 시장 규모 비중
          <그림3-18> 국내 데이터 산업 직접매출 시장 규모
          <그림3-19> 국내 데이터 산업 부문별 직접매출 비중
          <그림3-20> 국내 데이터 서비스 직접매출 시장 규모
          <그림3-21> 2015-2018 국내 데이터 산업 부문별 인력 현황
          <그림3-22> 2023 직무별 데이터 인력 부족률
          <그림3-23> 글로벌 패키지 SW 시장 전망
          <그림3-24> 국내 패키지 SW 시장 전망
          <그림3-25> 마이크로소프트 비즈니스 모델별 매출 비중
          <그림3-26> 클라우드 기반 CRM 시장 규모 전망
          <그림3-27> 주요 기업 CRM SaaS 시장점유율 동향
          <그림3-28> 글로벌 IT 서비스 시장 전망
          <그림3-29> 국내 IT 서비스 시장 전망
          <그림3-30> 글로벌 퍼블릭 클라우드 시장 전망
          <그림3-31> 국내 퍼블릭 클라우드 시장 전망
          <그림3-32> 글로벌 Top 3 클라우드 서비스 기업 CAPEX 동향
          <그림3-33> 글로벌 클라우드 컴퓨팅 분야별 이용 비중
          <그림3-34> 글로벌 클라우드 서비스 기업별 시장점유율
          <그림3-35> 2017년 분야별 글로벌 인공지능 시장 규모
          <그림3-36> 글로벌 인공지능 시장 규모 전망
          <그림3-37> 국내 인공지능 시장 규모 동향
          <그림3-38> 국내 분야별 인공지능 시장 규모 동향
          <그림3-39> 주요기업 스마트 스피커 시장점유율 및 미중 시장 동향
          <그림3-40> 아마존 알렉사 스킬(Skill) 수 추이
          <그림3-41> 구글 홈 판매량 및 구글 어시스턴트 앱 증가 추이
          <그림3-42> 소매 분야 음성인식 비서 이용 현황
          <그림3-43> 국내 검색광고 시장 내 AI 플랫폼 기반 보급률 전망
          <그림3-44> 딥러닝의 두 가지 AI 배치 순서
          <그림3-45> 글로벌 AI 및 AI 칩 시장 전망
          <그림3-46> 분야별 AI 칩 시장 규모 및 성장률 전망
          <그림3-47> 글로벌 인공지능 시장의 기술별 시장규모 및 전망
          <그림3-48> 글로벌 인공지능 시장의 산업별 시장 규모 및 전망
          <그림3-49> 글로벌 디지털 가상 비서 시장 시장규모 및 전망

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