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          국내외 인공지능(AI) 시장 분석과 비즈니스 전략 (상), (하) 합본
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          상품정보
          전자상거래 상품정보 제공 고시
          도서명 국내외 인공지능(AI) 시장 분석과 비즈니스 전략 (상), (하) 합본
          저자, 출판사 신성장동력산업정보기술연구회
          크기 A4
          쪽수 758페이지, 807페이지
          제품구성 도서소개,목차,내용
          출간일 2020년 12월 7일
          목차 또는 책소개 Ⅰ. 빅데이터와 인공지능(AI) 및 AI와 만날 가까운 미래 예측
          ISBN 979-11-85508-45-0, 979-11-85508-46-7
          체제 A4 / 758페이지, 807페이지
          발행일 2020년 12월 7일
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          ◈ 도서소개



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

          Statista의 경우 2018년 세계 AI 시장 규모는 73억 달러 발표하였고, 2023년에는 532억 달러에 달할 것으로 예상하고 있다.

          2018년 가트너에서 발표한 세계 AI 사업 가치(관련 시장 파급효과 포함)11,750억 달러였고, 꾸준히 늘어 202239,230억 달러에 이를 것이라고 전망하였다.

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

          벤쳐 스캐너의 통계자료에 따르면 미국은 AI에 대한 투자가 201630억 달러에서 2018년 대략 80억 달러로 상승했고 중국은 201610억 달러에서 201880억 달러를 초과하였다. 세계 AI 투자금액 비율(벤쳐스캐너, %, 2018) : 중국(44), 미국(41), 타 국가(15).

          AI 소프트웨어 플랫폼 시장은 201723억 달러 규모에서 202184억 달러 규모로 연평균 약 40%의 고속 성장 예상하고 있다.(IDC, 2017).

          AI 개인비서(IVA: Intelligent Virtual Assistant) 시장은 AI 분야 중 급속히 확산되고 있는 분야로서, 201725억 달러 규모에서 2023252억 달러 규모로 연평균 약 46%의 성장이 전망되고 있다.(Research and Market, 2018).

          세계 머신러닝 시장은 201425억 달러에서 2019123억 달러로 연평균 38%의 성장할 것으로 예측된다.

          미국 내 기업 설문에 따르면 자산관리, 데이터 처리, 의사결정, 리스크 관리, 사이버 보안 등 다양한 산업 분야에서 머신러닝을 접목시켰거나 계획에 있는 것으로 조사되었다.

          머신러닝 개발자들은 산업에서 집중하고 있는 상위 5개 응용분야로, IoT, 전문 서비스, 제조, 텔레커뮤니케이션, 유틸리티를 선정하였다.(Ironpaper 2016)

          한편 Tratica는 전세계 AI 자율자동차(소프트웨어, 하드웨어, 서비스) 시장이 2025년에 265억 달러에 달할 것으로 예상하였다.

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

          세계 제조 로봇 시장 규모는 2017162억 달러 규모에서 연평균 9.9% 성장하여 2021236억 달러 규모에 이를 것으로 조사되었다.

          세계 챗봇 시장규모는 2019년 약 26억 달러에서 2023년 약 73억 달러 시장으로 연평균 29.7%의 속도로 성장할 것으로 예측되고 있다.

          트렌스포스에 따르면 화자확인에 가장 요구되는 인공지능 음성인식 솔루션 시장은 ‘1730억 달러에서 ’22230억 달러로 연평균 43.8%의 성장률을 나타낼 것으로 예상하였다.

          영상데이터 이해 및 검색과 관련 있는 세계 영상처리 시스템의 시장 규모는 201610,400백만 달러에서 202119,100백만 달러로 성장하여 연평균 8.8%의 약진을 기대하고 있다.

          MarketsandMarkets은 엣지 컴퓨팅 시장이 2019년부터 2024년까지 연평균 26.5%의 성장률을 기록해, 201928억 달러이던 시장은 2024년에 90억 달러로 가파르게 성장할 것으로 전망하였다. 클라우드 서비스가 대표적인 IT 플랫폼의 허브 역할을 해오던 상황에서, 엣지 컴퓨팅이 빠르게 성장하며 새로운 트렌드로 부상할 것으로 예측된다.

          본 보고서는 인공지능에 대한 시장을 다각도로 분석했고, 또한 인공지능의 파생시장도 폭넓게 분석하였다.

          인공지능(AI)에 산업에 직간접적으로 관련한 많은 분들에게 도움이 되었으면 하는 바램이다.

           

           



          (상)권 목차



          Ⅰ. 빅데이터와 인공지능(AI) 및 AI와 만날 가까운 미래 예측


          1. 빅데이터의 가치
            1) 빅데이터가 주목 받는 이유
            2) 빅데이터의 특징
            3) 빅데이터의 규모


          2. 빅데이터를 어떻게 활용하는가
            1) 데이터베이스와 빅데이터
            2) 빅데이터를 구현하는 기술들
            3) 빅데이터와 인공지능의 관계


          3. 인공지능(AI)
            1) 인공지능 구현 방식
            2) 국내 인공지능 투자
            3) 디지털 트윈(Digital Twin)


          4. 인공지능과 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) 핀 – 빅데이터 분석
            11) 테크핀 – UBI
            12) 모빌리티 – Uber
            13) 모빌리티 – Google
            14) 콘텐츠 – 추천 알고리즘


          5. 인공지능은 완벽할까?


          6. 설명가능 인공지능(XAI, eXplainable AI)
            1) 설명가능 인공지능의 등장
            2) 확산되기 시작한 설명가능 인공지능
            3) 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. 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 핵심 자원 지원 사업 및 주요 이슈
              (1) 국내 AI 3대 자원 지원현황 분석
              (2) 데이터 지원 주요 사업
              (3) 사전 훈련(학습)된 모델 지원
              (4) AI 활성화를 위한 컴퓨팅 자원 지원
            4) 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. 2019년 국내 AI 수준 조사 및 글로벌 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
                나. 한국 인공지능 지표
              (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. 기타분야12) 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. 각국 정부의 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. 2020년 10대 미래유망기술
            1) 연구배경
            2) 연구절차
              (1) 주요 미래이슈 도출
              (2) 미래유망기술 후보 도출
              (3) 미래유망기술 선정
              (4) 미래유망기술 분석
            3) 연구결과
              (1) 주요 미래이슈
              (2) 미래유망기술 후보
              (3) 10대 미래유망기술
              (4) 미래유망기술 분석 주요 결과
            4) 결론 및 시사점


          Ⅱ. 인공지능(AI)의 시장 및 산업 분석


          1. 국내외 시장 분석
            1) 세계 시장
              (1) 세계시장 동향 및 전망
              (2) 해외업체 동향
            2) 국내 시장
              (1) 국내 시장 동향 및 전망
              (2) 국내업체 현황
              (3) 국내 업체 동향


          2. 국내외 기술 분석
            1) 해외기술 동향
              (1) 주요 기술
              (2) 해외업체 기술 동향
            2) 국내기술 동향
              (1) 기술 동향
              (2) 국내업체 기술동향


          3. 국내외 정책 분석
            1) 해외 정책 동향
            2) 국내 정책 동향


          4. 국내 기술개발 전략
            1) 연구개발 추진전략
            2) 전략제품


          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 현황
            1) 개요
            2) 주요 내용
            3) 시사점


          5. 포스트 코로나 시대의 생활 변화와 AI의 역할
            1) 개요
            2) 주요 내용
            3) 시사점


          6. 코로나19와 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


          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
              (2) 정책방향 2. AI 주력 분야 글로벌 선도 강화
              (3) 정책방향 3. 자생적 AI 혁신 생태계 조성


          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
                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. 인공지능(AI) 기반 로봇 분야
            1) 국내외 지능형 로봇 시장분석
              (1) 세계 시장분석
                가. 세계시장 동향 및 전망
                나. 세계 주요업체 동향
              (2) 국내 시장 분석
                가. 국내시장 동향 및 전망
                나. 국내 생태계 현황
                다. 생태계 핵심플레이어 동향
              (3) 국내 기술개발 전략
                가. 연구개발 전략
                나. 전략제품 선정결과
            2) 지능형 가정용 로봇 분야
              (1) 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 종합계획안
                라. 기술개발 목표
            3) 배달 및 안내서비스 로봇 분야
              (1) 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 종합계획안
                라. 기술개발 목표
            4) 체험형 시뮬에이터 로봇 분야
              (1) 산업 및 시장 분석
                가. 산업 분석
                나. 시장 분석
              (2) 국내 기술개발 중기 종합계획안
                가. 핵심기술 리스트
                나. 기업 기술개발 전략
                다. 국내 기술개발 중기 종합 계획안
                라. 기술개발 목표
            5) 건강관리 및 식사 보조 로봇 분야
              (1) 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 종합계획안
                라. 기술개발 목표
            6) 커뮤니케이션 돌봄 로봇 분야
              (1) 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 종합계획안
                라. 기술개발 목표
            7) 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
            8) 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. 기업 핵심 요소기술
                다. 국내 기술개발 전략
                라. 국내 기술개발 중기 종합계획안
                마. 핵심 요소기술 평가결과
            9) 엔터테인먼트용 시뮬레이터 로봇 분야
              (1) 산업 및 시장 분석
                가. 산업 분석
                나. 시장 분석
                다. 무역 동향
              (2) 국내 기술개발 전략
                가. 장단점 분석
                나. 기업 핵심 기술
                다. 국내 기술개발 중기 종합 계획안
            10) 물류 로봇 분야
              (1) 산업 및 시장 분석
                가. 산업 분석
                나. 시장 분석
              (2) 국내 기술개발 전략
                가. 물류로봇 장단점 분석
                나. 물류 로봇 핵심기술
                다. 국내 현황
                라. 국내 기술개발 중기 종합 계획안
            11) 바이오 공정 자동화 로봇 분야
              (1) 산업 및 시장분석
                가. 산업 분석
                나. 시장 분석
              (2) 국내 기술개발 전략
                가. 장단점 분석
                나. 핵심기술
                다. 국내 기술개발 중기 종합 계획안
            12) 재활훈련용 근력보조 웨어러블 로봇
              (1) 산업 및 시장 분석
                가. 산업 분석
                나. 시장 분석
              (2) 국내 기술개발 전략
                가. 장단점 분석
                나. 핵심기술
                다. 국내 기술개발 중기 종합 계획안


          5. 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(′18)
                나. 탈라(Talla): 업무지원을 위한 지능형 비서 Talla(′16)
                다. 마스터카드(Mastercard): 주문부터 결제까지 처리하는 마스터카드 봇(′17)
                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


          6. 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


          7. 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
                다. 인공지능 반도체 발전 추이
              (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


          8. 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


          9. 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


          10. 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


          11. 인공지능을 활용한 몰입형 경험(Immersive Experience)
            1) 몰입형 경험의 발전
            2) 몰입형 경험의 가능성과 도전과제
            3) 몰입형 경험에서의 AI 역할
            4) 결론


          12. 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


          13. 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) 에듀테크의 메가트렌드
              (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


          14. 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


          15. 클라우드 기반 AI와 엣지 AI의 역할과 전망
            1) 주요 내용
            2) 결론


          16. 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




          (하)권 목차


          Ⅰ. 인공지능(AI)의 전략적 분야 국내외 산업 및 시장 분석


          1. 화자 확인 인공지능 분야
            1) 국내외 산업 및 시장 분석
              (1) 산업 분석
                가. 산업 특징
                나. 산업 구조
              (2) 시장 분석
                가. 세계시장
                나. 국내시장
            2) 국내외 기술 분석
              (1) 기술개발 이슈
              (2) 국내외 업체 기술 동향
                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


          2. 공공서비스용 챗봇 인공지능 분야
            1) 국내외 산업 및 시장 분석
              (1) 산업 분석
                가. 산업 특징
                나. 산업 구조
              (2) 시장 분석
                가. 세계시장
                나. 국내시장
            2) 국내외 기술 분석
              (1) 기술개발 이슈
              (2) 국내외 업체 기술 동향
                가. 해외업체
                나. 국내업체
              (3) 연구개발 기관
            3) 국내 기술개발 전략
              (1) 장단점 분석
              (2) 핵심요소기술
              (3) 국내 현황
              (4) 국내 기술개발 중기 종합 계획안


          3. 시각 데이터 이해 및 검색 서비스 분야
          1) 국내외 산업 및 시장 분석
              (1) 산업 분석
                가. 산업 특징
                나. 산업 구조
              (2) 시장 분석
                가. 해외 시장
                나. 국내 시장
            2) 국내외 기술 분석
              (1) 기술개발 이슈
              (2) 국내외 업체 기술 동향
                가. 해외업체
                나. 국내업체
              (3) 연구개발 기관
            3) 국내 기술개발 전략
              (1) 장단점 분석
              (2) 핵심요소기술
              (3) 국내 현황
              (4) 국내 기술개발 중기 종합 계획안


          4. 영상 데이터 기반 인공지능 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 동향
                가. 해외업체
                나. 국내업체
              (3) 국내 연구개발 기관
                가. 연구개발 기관
                나. 기관 기술개발 동향
            3) 국내 기술개발 전략
              (1) 핵심기술
              (2) 기업 기술개발 전략
              (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안
              (4) 기술개발 목표


          5. AI 기반 협업 군집 자율주행 로봇 분야
            1) 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 동향
                가. 해외업체
                나. 국내업체
              (3) 국내 연구개발 기관
                가. 연구개발 기관
                나. 연구기관 기술개발 동향
            3) 국내 기술개발 전략
              (1) 핵심기술
              (2) 기업 기술개발 전략
              (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안
              (4) 기술개발 목표


          6. AI 영상처리 기술을 활용한 의료 진단 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 동향
                가. 해외업체
                나. 국내업체
              (3) 국내 연구개발 기관
                가. 연구개발 기관
                나. 기관 기술개발 동향
            3) 국내 기술개발 전략
              (1) 핵심기술
              (2) 기업 기술개발 전략
              (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안
              (4) 기술개발 목표


          7. 사람-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 동향
                가. 해외 업체
                나. 국내 업체
              (3) 국내 연구개발 기관
                가. 연구개발 기관
                나. 연구기관 기술개발 동향
            3) 국내 기술개발 전략
              (1) 핵심기술
              (2) 기업 기술개발 전략
              (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안
              (4) 기술개발 목표


          8. 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 동향
                가. 해외업체
                나. 국내업체
              (3) 국내 연구개발 기관
                가. 연구개발 기관
                나. 연구기관 기술개발 동향
            3) 국내 기술개발 전략
              (1) 핵심기술
              (2) 기업 기술개발 전략
              (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안
              (4) 기술개발 목표


          9. 인공지능형 RPA(Robot Process Automation) 분야
            1) 국내외 산업 및 시장 분석
              (1) 산업 분석
              (2) 시장 분석
                가. 세계시장
                나. 국내시장
              (2) 국내외 정책 동향
                가. 해외 정책동향
                나. 국내 정책동향
            2) 국내외 기술 분석
              (1) 기술개발 이슈
              (2) 국내외 업체 기술 동향
                가. 해외업체
                나. 국내업체
              (3) 국내 연구개발 기관
                가. 연구개발 기관
                나. 기관 기술개발 동향
            3) 국내 기술개발 전략
              (1) 핵심기술
              (2) 기업 기술개발 전략
              (3) 국내 기술개발 중기 종합 계획안
              (4) 기술개발 목표


          Ⅱ. 국가별 인공지능(AI) 개발 전략과 현황


          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


          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
            1) AI 정책 동향


          9. 세르비아
            1) AI 시장 개요
            2) AI 개발 동향
            3) 유망 산업 분야
            4) 관련 기관 및 행사
            5) 시사점


          10. 네덜란드의 인공지능 기술개발 청사진


          11. 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


          12. 뉴질랜드 연구의 장 ‘뉴질랜드 AI 포럼’


          Ⅲ. 인공지능 분야 주요국 및 분야별 특허 동향


          1. 인공지능 분야 특허출원 10년간 16배 증가
            [붙임1] 4차 산업혁명 관련기술 출원 현황
            [붙임2] 통계집 표지


          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
            [붙임1] 주요 국가별 AI 핵심 기술(G06N) 분야 특허출원 건수
            [붙임2] 한국과 미국의 AI 핵심 기술(G06N) 다출원인 순위


          4. AI 영상인식 기술 특허 동향
            [붙임1] 기술 개요
            [붙임2] 연도별 출원 현황(2010 ~2019.6)
            [붙임3] 출원인별 현황(2010 ~2019.6)
            [붙임4] 기술별 출원 현황(2010 ~2019.6)


          5. 영상 데이터 기반 AI 서비스 분야
            1) 특허출원 동향
            2) 국내외 출원업체 분석
              (1) 해외업체
              (2) 국내업체
            3) 기술 집중도 및 특허소송 동향


          6. 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


          7. AI 영상처리 기술을 활용한 의료 진단 분야
            1) 특허출원 동향
            2) 국내외 출원업체 분석
              (1) 해외업체
              (2) 국내업체
            3) 기술 집중도 및 특허소송 동향


          8. 화자 확인 AI 분야
            1) 특허 동향
            2) 국가별 특허활동


          9. 공공서비스 특화 챗봇 AI 분야
            1) 특허 동향
            2) 국가별 특허활동


          10. 시각 데이터 이해 및 검색 서비스 분야
            1) 특허 동향
            2) 국가별 특허활동


          11. 엣지 디바이스 기반 시각용 경량 AI 분야
            1) 특허출원 동향
            2) 국내외 출원업체 분석
              (1) 해외업체
              (2) 국내업체
            3) 기술 집중도 및 특허소송 동향


          12. 사람-AI 협업 시스템 분야
            1) 특허출원 동향
            2) 국내외 출원업체 분석
              (1) 해외업체
              (2) 국내업체
            3) 기술 집중도 및 특허소송 동향


          13. 인공지능형 RPA 분야
            1) 특허출원 동향
            2) 국내외 출원업체 분석
              (1) 해외업체
              (2) 국내업체
            3) 기술 집중도 및 특허소송 동향


          Ⅳ. 인공지능(AI) 관련 기술 분석


          1. 최근의 인공지능 기술 동향
            I) 가트너의 2019년 데이터 과학과 머신러닝 기술에 대한 하이프 사이클
              (1) 2019년 새롭게 등장한 기술(상용화 기간: 10년 이내)
              (2) 2018년과 비교해 관심도가 올라간 기술(상용화 기간: 5년 이내)
            2) 연합 기계학습(Federated Machine Learning)
            3) 설명 가능한 AI
            4) 시사점


          2. 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


          3. 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


          4. 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


          5. 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


          6. 병렬컴퓨터 기반 AI 프로세서
            1) 병렬컴퓨팅의 보편화
            2) AI 프로세서
            3) AI 프로세서 개발 동향
              (1) 모바일 AI 프로세서
              (2) 서버 AI 프로세서
            4) 국내 AI 프로세서
              (1) VIC
              (2) AB9
            5) 결론


          7. 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


          8. 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


          9. 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


          10. AI 전이학습(Transfer Learning)과 응용 분야
            1) 전이학습의 개요와 적용 고려사항
            2) 전이학습의 장점 및 응용 분야
            3) 결론


          11. 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


          12. AI 모듈용 2.5D 및 3D 집적기술 개발 현황
            1) 서론
            2) 2.5D 및 3D 집적기술 개발 현황
            3) 2.5D 및 3D 핵심 요소기술
              (1) C2W 접합 기술
              (2) 방열 기술
              (3) 휨 제어 기술
            4) 결론


          Ⅴ. 인공지능(AI)에 관한 국내 정부정책 분석


          1. 디지털 뉴딜, 「데이터 댐」의 핵심 인공지능(AI) 데이터 품질 표준안, 국내외 표준화 추진
            [붙임1] 인공지능 데이터 품질 표준안 – 요약본
            [붙임2] 인공지능 데이터 품질 표준안 – 상세본


          2. 관계부처 합동「인공지능(AI) 반도체 산업 발전전략」확정


          3. AI 반도체, 원자 수준 미세공정 기술 등 반도체 핵심기술 과제 본격 착수
            [참고1] 인공지능 반도체 개요
            [참고2] ‘20년 신규 과제 45개 상세내역


          4. ‘마이제조데이터’ 시대를 열어갈 인공지능 제조 체계 구축 착수
            [참고1] 민간 클라우드 사업자 선정 개요
            [참고2] AI 제조 플랫폼 구축‧운영방안
            [참고3] AI 활용지원 및 생태계 조성방안


          5. 과기정통부, 산업계 인공지능(AI)+X 선도인력 양성 본격 추진
            [참고1] 산업전문인력 인공지능(AI)역량강화사업 대상기관 선정 결과


          6. 인공지능(AI)‧데이터 기반의 스마트제조 2.0 시대 개화
            [참고1] “AI‧데이터 기반 제조혁신 고도화 전략“ 주요내용


          7. 중기부, 인공지능(AI) 활용한 제조 플랫폼 구축 실행방안 협의
            [붙임1] 국내·외 제조 플랫폼


          8. 인공지능(AI)-지식재산 특위 출범, 범정부적 정책 마련한다
            [붙임] AI-지식재산 특별전문위원회 민간·정부위원 명단


          9. ‘인공지능 바우처’ 사업 지원 대상 기업 선정
            [참고1] 「인공지능 바우처」사업 선정 기업 사업 내용


          10. 인공지능 산업 성장 촉진제인 ’인공지능(AI) 학습용 데이터’ 공급 확대
            [붙임] 2020년 AI 학습용 데이터 구축 지원 계획


          11. 대한민국 인공지능 국가전략 로드맵
            1) 추진배경
              (1) AI로 인한 변화양상
              (2) 우리의 상황
                가. 글로벌 동향
                나. 국내 동향
              (3) AI 국가전략의 필요성
              (4) 추진전략
            2) 비전 및 목표
            3) 추진 과제
              (1) 세계를 선도하는 인공지능 생태계 구축
                가. AI 인프라 확충
                나. AI 기술 경쟁력 확보
                다. 과감한 규제 혁신 및 법제도 정비
                라. 글로벌을 지향하는 AI 스타트업 육성
              (2) AI를 가장 잘 활용하는 나라
                가. 최고의 AI 인재 양성 및 전 국민 AI 교육
                나. 산업 전반의 AI 활용 전면화
                다. 최고의 디지털 정부 구현
              (3) 사람 중심의 AI를 실현하는 나라
                가. 포용적 일자리 안전망 구축
                나. 역기능 방지 및 AI 윤리체계 마련
            4) 추진체계 및 실행계획


          12. 인공지능 데이터 국제표준 우리 손으로 만든다!


          13. 데이터 경제와 인공지능 시대를 대비한 클라우드 산업 활성화 추진


          14. 과기부, 전 국민 대상 인공지능·소프트웨어(SW) 교육 체계 마련
            [붙임1] 「전국민 AI·SW교육 확산방안」비전 및 중점 추진 과제
            [붙임2] 「전국민 AI·SW교육 확산방안」인포그래픽


          15. 세계적 기업과 함께 인공지능 창업초기기업 육성 시동


          Ⅵ. 인공지능(AI) 부문 정부지원 연구개발 사업 내용


          1. AI기반 자율주행 컴퓨팅 모듈개발 및 서비스 실증사업
            1) AI 기반 자율주행 컴퓨팅 모듈 개발 및 서비스 실증사업
            2) 글로벌 산업표준을 적용한 자율주행 AI 컴퓨팅모듈 개발
            3) 자율주행 AI 컴퓨팅모듈 검증 및 차량실증기술 개발
            4) 자율주행차 융합기술 표준화 활성화


          2. 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


          3. 인공지능 탑재형 의료영상 진단기기 개발
            1) 인공지능 학습용 데이터셋 구축
            2) AI 기반 영상진단기기 특화 AI기술 개발
            3) AI기반 영상분석 기술을 탑재한 영상진단 의료기기 개발
            4) AI 탑재 영상진단기기 개발자 사용환경 지원기술 개발


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