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인공지능(AI) 기술개발 현황과 주요 응용 분야별 사업 전략
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출판사 데이코인텔리전스
발행일 2020년 3월 16일
주문수량 EA
총 결제금액 342,000





McKinsey Global Institute가 발표한 보고서 Notes From The AI frontier: Modelling The Impact of AI on The World Economy에 따르면, 인공지능은 2030년까지 전 세계 GDP13조 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, 201910월 대통령 ‘AI 기본구상발표를 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 두었으며모쪼록, 본 보고서가 인공지능(AI) 분야뿐만 아니라 관련 산업에 종사하는 분들의 업무에 미력하나마 도움이 되기를 바랍니다.

 






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