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2016년 이세돌이 알파고에 패하면서 우리는 인공지능 기술의 발전을 실감할 수 있었다. 과거 SF영화의 소재로만 다루어졌던 인공지능은 어느새 우리 생활 깊숙이 들어왔고 점점 발전을 거듭하여 우리가 상상할 수 없는 수준에 이르렀다. 많은 사람들은 인공지능의 기술의 확대를 인정하면서도 인간의 영역을 대체할 것이라는 우려 때문에 경계를 늦추지 않고 있다.

사실 ‘인공지능’이라는 용어는 최근에 사용된 것이 아니라 1950년대부터 사용되었으며 꾸준히 연구되었다. 하지만 1970년대까지 인공지능에 대한 연구 성과는 미미한 수준에 불과하여 큰 관심을 받지 못했다. 그러던 중, 1980년대 인간의 신경계에 대한 연구를 토대로 개발된 분석과 처리가 가능한 메커니즘을 통해 생각하는 기계를 만들 수 있다는 신경망(neural net)이론이 대두되면서 인공지능에 대한 연구가 활기를 띠는 듯 하였으나 방대한 데이터를 얻고, 관리할 방법이 없어 다시 침체기를 맞았다. 이후 1990년대 들어서야 검색 엔진 등을 통해 방대한 데이터를 수집할 수 있게 되었고 여기에 기계학습기술을 접목시켜 인공지능 스스로도 학습할 수 있는 수준에 이르렀고, 기계학습 방법론을 통한 인공지능 연구 흐름은 딥러닝 알고리즘을 이용하면서 극적인 도약의 전환점을 맞게 되었다. 이렇게 황금기와 침체기를 번갈아 맞이하며 꾸준히 발전한 인공지능은 현재 다양한 분야에 적용되면서 실질적으로 우리생활에 많은 영향을 미치고 있다.

인공지능은 4차 산업혁명의 주요 기술 중 하나로 최근 지능형 비서, 의료, 법률서비스, 지능형 CCTV, 지능형 로봇, 지능형 금융서비스등과 같은 다양한 응용분야를 가지고 있다. 또한 4차 산업혁명의 주요 기술인 사물인터넷(IoT), 클라우드(Cloud), 빅데이터(Bigdata), 모바일(Mobile) 보안(Security)과 인공지능이 만나 향후 엄청난 시너지 효과를 내며 더 많은 분야가 생산될 전망이다.

최근 세계 각 국의 글로벌 기업들은 모두 인공지능 분야에 뛰어들어 하나의 큰 시장을 형성하며 다양한 분야의 발전가능성을 보이고 있으며, Tractica의 보고에 따르면 2025년 인공지능 전체 시장은 약 600억 달러 규모로 엄청난 성장을 이룩할 것으로 예상된다.

1. 서론 1

2. 인공지능의 정의 2
가. 인공지능의 목표 4
나. 인공지능의 역사 6
다. 인공지능의 분류 9

3. 인공지능의 주요기술 10
가. 학습 11
나. 추론 25
다. 인식 29

4. 인공지능 기술 개발 현황 32
가. 국외 기술 개발 현황 32
나. 국내 기술 개발 현황 35
다. 응용분야별 기술 개발 현황 37
1) 지능형 비서 37
2) 의료진단 41
3) 법률서비스 지원 44
4) 지능형 감시시스템 49
5) 추천시스템 51
6) 지능형 로봇 53
7) 지능형 금융서비스 57
8) 기타 58
라. 인공지능과 접목 가능한 기술별 동향 65

5. 시장 동향 73
가. 국외 시장 현황 73
1) 중국 78
2) 일본 83
나. 국내 시장 현황 87
다. 응용분야별 시장 현황 90
1) 지능형 비서 90
2) 의료 91
3) 법률서비스 94
4) 지능형 CCTV 96
5) 지능형 로봇 98
6) 지능형 금융서비스 99
라. 국내외 인공지능 관련 정책 102
1) 미국 102
2) 중국 106
3) 일본 112
4) 한국 114

6. 기업 분석 116
가. 국내 기업 116


나. 국외 기업 134

7. 인공지능 리스크 156
가. 산업 측면 156
나. 일자리 측면 156
다. 경제적 측면 157
라. 사회적 측면 157
마. 문화적 측면 158
바. 윤리적 측면 158

8. 결론 159

9. 참고자료 163