추가 적립 안내

각국의 정책 지원 현황은 물론 국내외 유수 스타트업들의 AI 비즈니스 사례와 신규 비즈니스 모델들을 분석하였고, AI가 현재 각 산업 분야에서 어떻게 활용되고 있는지 활용 사례들을 심도있게 분석해 놓았을 뿐만 아니라 AI의 핵심 분야별 시장조사도 심도 있게 분석해 놓았다. 따라서 AI 산업계에 계신 분들의 신규 사업 계획이나 해외 사업동향에 관심있는 분들에게 좋은 가이드라인이 될 것으로 기대한다.

영국 옥스퍼드 대학교 칼 베네딕트 프레이 교수와 마이클 오즈번(Carl Benedikt Frey and Michael A. Osborne) 교수는 2013년 논문에서 자동화와 기술 발전으로 미국 직업의 47%가 대체될 것이라고 예견한 바 있다.
이를 뒷받침하듯 얼마전인 2022년 11월 30일 오픈 AI의 GPT-3.5 기반 대화형 AI인 챗GPT가 공개되면서 발표 5일 만에 100만 명의 사용자를 모으면서 또한번의 AI 돌풍을 일으키고 있다. 챗(Chat)GP는 챗 GPT는 겉보기에는 단순해 보이지만 마치 사람처럼 자연스럽게 대화하면서 번역은 물론, 작문, 계산, 코딩까지 해내며 전세계의 관심을 불러일으키기에 충분했다.

한편 FORTUNE BUSINESS INSIGHTS에 따르면 세계 AI 시장은 2021년 3,280억 달러에서 2026년 8,062억 달러로 연평균 20.10% 성장을 전망하고 있다. 국내 AI 시장은 2021년 4,612억 원에서 2026년 1조 462억 원으로 연평균 17.80% 성장이 예상된다. 이렇게 AI 시장이 급성장함에 따라 글로벌 기업들은 적극적인 대규모 펀딩과 M&A를 확대하는 등 기술 경쟁력을 강화하기 위한 투자에 총력을 기울이고 있다.

2022년 KISTI 자료에 따르면 인공지능 의료기기 세계 시장은 2021년 약 6,914백만 달러에서 2026년 약 45,177백만 달러로 연평균 45.67%씩 성장할 것으로 예측되고 있다.
적용 분야에 따른 시장규모는 환자 데이터 및 위험 분석 분야가 2021년 1,278백만 달러로 가장 큰 시장규모를 차지하였으나, 의료영상 및 진단분야가 연평균 58.1%의 성장률로 2027년 12,203백만 달러로 가장 큰 시장을 차지하는 분야가 될 것으로 분석된다. 최근 몇 년간 AI는 의료영상 분야에서 혁신적인 접근법으로 발전해 왔으며 딥러닝 등 분야에서 연구와 발전이 진행됨에 따라 향후 의료영상 분야 AI 적용 범위가 크게 확대될 것으로 예상된다.

세계 자율주행차 시장 규모는 2021년 101억 달러에서 2026년 696억 달러로 연평균 47.10%의 성장이 관측된다. Renub Research의 시장조사 보고서에 따른 자율주행차 세계시장 규모는 Lv.3 및 Lv.4 수준시장을 포함하고 있으며, 2030년에는 3,259억 달러에 달할 것으로 예상하고 있다. 2030년까지는 자율주행차 시장 중에서 Lv.3 차량이 가장 높은 시장 점유율을 보일 것으로 전망되며, 그 이후는 Lv.4 이상의 완전자율주행 차량이 더 큰 시장을 형성할 것으로 분석된다.

Market Research Future의 분석 결과에 따르면 신약개발 AI 플랫폼솔 세계시장은 2019년 기준 2억 586만 달러에서 연평균 40.8%로 성장하여 2025년 약 20억 1510만 달러로 성장할 것으로 전망하고 있다.

MarketsandMarkets에 의하면 AI 리소스 제작 솔루션 세계시장 규모는 2021년 42억 달러에서 2026년 87억 달러로 증가할 것으로 예측되고 2020년부터 2026년까지의 연평균 성장률은 15.51%로 전망된다.

Technavio 자료에 의하면 전 세계 AI 기반 시각 인식 및 생성 솔루션 시장은 연평균 22.40%의 성장률로 2021년에 약 20억 달러에서 2026년에는 약 56억 달러 규모까지 성장할 것으로 예상되고 있다. 영상 처리/분석, 통신기술/인프라, 플렌옵틱 카메라를 활용한 이미지, 영상 제작 분야는 시장 성장을 이끄는 주요 요인 중 하나이며, 인공지능의 기술이 발전이 증가하고 효율적인 엔진 경량화를 바탕으로 다양한 시각 인식 생성 솔루션 서비스를 제공하기 위해 각국들, 특히 미국 실리콘밸리에서는 연구개발을 지속하고 있다.

Next Move Strategy Consulting에서 발표한 설명 가능한 인공지능의 세계 시장 규모는 2019년 21억 7,800만 달러로 평가되었으며 연평균 성장률 20.1%로 2025년 65억 3,100만 달러로 성장할 것으로 내다보았다. 세계 eXplainable AI(XAI) 시장은 북미와 유럽이 주도하였으며 앞으로도 세계 XAI 시장의 선두를 유지할 것으로 예상되며, 중국과 인도와 같은 개발도상국은 2030년까지 더 높은 성장률을 가질 것으로 예측된다.

Tractica에 따르면 2021년 12억 달러였던 RPA System 세계시장 규모는 2026년 79억 달러로 2020년부터 2026년까지의 연평균 성장률은 6.08%로 전망하고 있다.

본서는 이외에도 각국의 정책 지원 현황은 물론 국내외 유수 스타트업들의 AI 비즈니스 사례와 신규 비즈니스 모델들을 분석하였고, AI가 현재 각 산업 분야에서 어떻게 활용되고 있는지 활용 사례들을 심도있게 분석해 놓았을 뿐만 아니라 AI의 핵심 분야별 시장조사도 심도 있게 분석해 놓았다.
따라서 AI 산업계에 계신 분들의 신규 사업 계획이나 해외 사업동향에 관심있는 분들에게 좋은 가이드라인이 될 것으로 기대한다.

Ⅰ. 2023년 국내외 인공지능(AI) 시장분석과 비즈니스 트렌드

1. 인공지능(AI) 시장 분석
1) 국내외 정책 및 시장 분석
(1) 정책 분석
가. 한국
나. 미국
다. 중국
라. 일본
마. 유럽
(2) 시장 분석
가. 해외 시장
나. 국내 시장
다. 주요 업체 분석
2) 국내외 기술 및 규제 분석
(1) 기술개발 분석
(2) 규제 분석
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 전략품목 및 로드맵
(2) 국내 중기 기술개발 동향
[별첨] 인공지능(AI)의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) 시장 및 산업적 밸류체인
(4) 산업적 가치 유형
(4) 기술로드맵 전략분야의 범위

2. AI 기반 의료기기 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 해외 시장
나. 국내 시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
(3) 국내 연구기관 분석
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 분석
다. 기관 기술이전 동향
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표
[별첨] 인공지능 의료기기의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) 시장 및 산업적 밸류체인
(4) 산업적 가치 유형

3. 국내 인공지능 소프트웨어 시장현황 분석
1) 연구 배경 및 목적
2) 국내 AI 소프트웨어 시장 현황 분석
(1) AI 소프트웨어 시장의 정의 및 세부 분류체계
(2) AI 소프트웨어 시장현황 및 영향요인
(3) 산업별 인공지능 시장 현황 및 영향요인
3) 주요 AI 소프트웨어 기업 사례 분석
(1) 사례 선정 기준
(2) AI AD&D 시장
(3) AI Applications 시장
(4) AI SIS 시장
(5) AI Platform 시장
4) 결론 및 시사점
(1) 결론
(2) 시사점

4. 챗GPT, 인공지능 시대의 게임 체인저
1) 챗GPT로 AI 기반 비즈니스 모델 활성화 될 듯
(1) 주요 기술 등장에 따른 AI 생태계 진화
(2) 챗GPT AI 대중화의 선봉장
(3) 챗 GPT 의 나비효과
2) AI 기반 비즈니스 모델 관련 기업
(1) 솔트룩스
(2) 루닛

5. 초대규모 AI 모델(GPT-3)의 부상과 대응 전략
1) AI 기술 혁신 및 초대규모 모델의 등장
(1) 혁신적 돌파구(Breakthrough)를 통해 AI는 지속적으로 발전
(2) 자연어처리(언어모델) 분야의 주요 트렌드
(3) 오픈AI의 GPT-3 공개와 혁신적인 성능
2) 초대규모 AI 모델의 주요 특징
(1) 초대규모 모델은 다른 모델의 백본 역할
(2) 초대규모 모델은 응용서비스의 플랫폼 역할
(3) 초대규모 모델은 범용 AI로 가는 열쇠 (퓨샷러닝)
3) 글로벌 환경 분석 및 전문가 인터뷰
(1) 컴퓨팅 자원
(2) 데이터
(3) 알고리즘/모델
4) 초대규모 AI 모델 경쟁력 확보 전략
(1) 초대규모 모델 연구를 위한 슈퍼컴퓨터 지원 전략 마련
(2) 초대규모 모델에 걸맞은 대규모 데이터셋 구축
(3) 우리나라 전용 모델 성능 평가 체계 구축 지원

6. AI 시장에 급부상하는 국내 스타트업 분석
1) 뉴빌리티
2) 쓰리아이
3) 에덴룩스
4) 가우디오랩
5) 카티어스
6) 뤼튼테크놀로지스
7) 식스티헤르츠
8) 알고케어

7. 금융 AI 시장 전망 및 활용 동향
1) 서론
2) 인공지능 시장과 금융 AI 시장 전망
3) 금융분야 인공지능 도입 유형
4) 서비스 동향
5) 향후 전망

8. AI 학습 데이터 공유 및 활용현황과 향후 발전 방향
1) 과학기술 인공지능 데이터 공유·활용 체계의 필요성
2) 인공지능 관련 서비스 및 공유 현황
(1) 국내 인공지능 학습용 데이터 구축 및 공개 현황
(2) 인공지능 학습데이터 서비스 현황
(3) AI 코드 개발 및 공유 서비스 현황
3) KISTI 인공지능 데이터 공유·활용 서비스 구축 방향
(1) 서비스 개요
(2) 주요 기능 및 서비스
4) 학습 데이터 발전 방향
(1) 재사용성
(2) 신뢰성
(3) 국제화
(4) 라벨링 표준화
(5) 연결성
(6) 지속 가능성
5) 시사점

9. 국가 안보를 위한 AI와 3대 전략 기술
1) 서론
2) 글로벌 인공지능(AI) 현황
(1) AI 패권 경쟁
(2) AI 분야 주요 이슈 및 기술 연구 동향
(3) 향후 AI 발전 양상
3) 국가 안보 관점의 인공지능 기술 도전ㆍ기회 요소
(1) 미ㆍ중 및 글로벌 동향
(2) 중점 보호 및 육성 기술
가. 지능형 반도체
나. 자율무기
다. 생성적 적대 신경망
4) 시사점

10. OECD AI 시스템 분류 프레임워크 분석
1) OECD AI 시스템 분류 프레임워크란?
(1) 개요
(2) 인공지능 시스템 특성을 이해할 수 있는 프레임워크 개발
2) 인공지능 시스템 분류 프레임워크 구성
(1) 인간과 지구
(2) 경제적 맥락(Context)
(3) 데이터 및 입력
(4) 인공지능 모델
(5) 태스크 및 출력
3) 주요 애플리케이션에 대한 프레임워크 적용
(1) 신용점수 시스템
(2) 알파고 제로
(3) Qlector Leap 시스템(제조)
(4) GPT-3(언어모델)
4) OECD 향후 계획
5) 우리나라 정책적 시사점

11. 최신 AI 불확실성 정량화 동향 및 시사점
1) 신뢰할 수 있는 인공지능을 위한 AI 불확실성 정량화의 필요성
2) AI 기술 불확실성 정량화의 개요
(1) 인식론적 불확실성 정량화 기술 동향
(2) 내재적 불확실성 정량화 기술 동향
3) AI 기술 불확실성 정량화 활용 동향
4) 시사점

12. 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
3) 국내의 핵심자원 지원사업 및 주요 이슈
(1) 국내 AI 3대 자원 지원현황 분석
(2) 데이터 지원 주요 사업
가. 빅데이터 플랫폼 및 네트워크 구축 사업
나. AI 학습용 데이터 구축 사업
(3) 사전 훈련(학습)된 모델 지원
(4) AI 활성화를 위한 컴퓨팅 자원 지원
4) 인공지능(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 산업ㆍ기술별 로드맵 수립
(4) AI 분야 신개념 검증 프로젝트를 통해 글로벌 선도 (연합 학습)

Ⅱ. 국내외 인공지능(AI) 정책 분석

1. 해외 인공지능 정책 분석
1) 미국의 인공지능 관련 주요 정책
2) 유럽의 인공지능 국가전략 및 정책
(1) 유럽연합(EU)의 인공지능 정책
(2) 영국의 인공지능 정책
(3) 독일의 인공지능 정책
3) 중국의 인공지능 국가전략 및 정책
4) 일본의 인공지능 국가전략 및 정책 동향
5) 해외 인공지능 정책 분석과 시사점

2. 해외 인공지능 정책지원 현황 분석
1) 주요국 인공지능 수준 및 경쟁력 진단 지표
(1) AI Index (미국, 스탠포드 大)
(2) The Government Readiness Index (영국, Oxford Insights)
(3) The Global AI Index (영국, Tortoise Intelligence)
2) 주요국 인공지능 도입 및 활용에 관한 통계 분석
(1) 미국 인공지능 통계
(2) 캐나다 인공지능 통계
(3) 유럽 인공지능 통계
(4) 중국 인공지능 통계
(5) 일본 인공지능 통계
(6) 글로벌 인공지능 통계
3) 해외 빅데이터 기반의 인공지능 통계 생성 현황
(1) 미국
(2) 캐나다
(3) EU
(4) 중국
4) 해외 인공지능 관련 통계에 대한 분석
(1) 인공지능 수준 및 경쟁력 관련 지수 개발
(2) 인공지능 관련 가공통계 및 조사통계
(3) 빅데이터 기반 통계 생성

3. 국내 인공지능 관련 정책과 통계 현황
1) 국내 인공지능 국가전략
(1) 국내 인공지능 전략 동향
(2) 인공지능 국가전략
2) 국내 인공지능 통계 작성 현황
(1) 국내 인공지능 경쟁력 지표 및 조사
(2) 민간영역의 인공지능 도입 및 활용 조사
(3) 공공영역의 인공지능 도입 및 활용 조사
가. 해외 공공기관 인공지능 활용현황
나. 국내 인공지능 공공정책 활용현황
다. 빅데이터 기반의 인공지능 통계생성 현황

4. 국내 인공지능 통계 다양화 및 고도화 방안
1) 인공지능 통계 다양화
(1) 인공지능 산업 분야별 전문통계 작성
(2) 정합성 있는 글로벌 비교 가능 新 통계 작성
(3) 시의성을 고려한 이슈별 통계 작성 및 분석
2) 인공지능 통계 작성ㆍ활용체계 고도화
(1) 인공지능 산업 통계 특수분류체계 구축 및 공식화
(2) 빅데이터 기반의 인공지능 조사/가공 통계 생성
(3) 인공지능 통계 유관기관 협의회 운영

Ⅲ. AI의 산업/정책/사회적 현안에 대한 고찰과 AI의 역할 분석

1. 인공지능(AI) 콘텐츠의 범주와 사례
1) 인공지능의 개념 및 학습방식
(1) 개념
(2) 딥러닝 학습방식
2) 인공지능 콘텐츠의 범주 및 사례
(1) 인공지능 콘텐츠의 범주
(2) AI 콘텐츠 창작 및 활용 사례
가. 글 창작 사례
나. 그림 창작 사례
다. 음악 창작 사례
라. 영상 창작 사례
마. 인공지능 가상인물 창작 및 실연 사례
바. 인공지능 활용 콘텐츠 사례
사. 인공지능 큐레이션 사례

2. 인공지능(AI)의 산업적 현안 문제
1) 저작권
(1) 인공지능 창작물의 저작권 보호
(2) 우리나라의 인공지능 저작권 관련 대응
(3) 해외의 인공지능 저작권 관련 대응
(4) 인공지능 창작물 저작권 관련 판례(중국)
(5) 인공지능을 통한 복원콘텐츠 관련 저작권 쟁점: 사자의 지적 재산권
2) 일자리
3) 불공정경쟁

3. 인공지능(AI)의 사회문화적 현안 문제
1) 인권 침해
(1) 명예훼손 및 초상권 침해, 가짜 뉴스 및 사기 등
(2) 사생활 침해 및 개인정보 유출 등
2) 가치관 왜곡 및 편향성
3) 결론 및 제언
(1) 인공지능과 콘텐츠산업 발달의 연계성
(2) 인공지능 콘텐츠 활성화를 위한 정책적 방향

4. 뉴노멀(New Normal) 시대의 AI 역할
1) 서론
2) 뉴노멀(New Normal)과 AI의 역할
(1) 뉴노멀과 디지털 전환
(2) 인공지능 기술의 트렌드 변화
3) 연구환경 변화와 인공지능
(1) 미국
(2) EU
(3) 독일
(4) 프랑스
(5) 중국
4) 뉴노멀 시대의 인공지능 역할
(1) 산업에의 적용
(2) 제조업에 불어닥치는 변화
5) 시사점

Ⅳ. 주요 산업별 인공지능(AI) 사용 현황 분석과 시사점

1. 국방 분야
1) 미래 안보환경 변화에 따른 AI 도입 필요성
(1) 미래 안보환경과 전투개념의 변화
(2) 미래 군사혁신을 위한 기술적 돌파구로서 AI
(3) 국내 국방체계 혁신을 위한 인공지능 기술 활용의 필요성
2) 국내외 국방 분야의 AI 활용 현황 분석
(1) 주요국의 국방 AI 개발 및 활용 프로젝트
가. 미국
나. 중국
다. 영국
라. EU
(2) 국내 국방 분야 AI 활용 정책 현황
가. 국방 분야의 지능화 혁신을 위한 주요 정책
나. 인공지능과 빅데이터 기반 ‘국방 인공지능 추진전략’
3) 국방 분야 AI 활용의 주요 쟁점
(1) 혁신 주체 및 조직 문화적 특징
가. 국방 분야 인공지능 기술 활용 주체
나. 활용 주체들의 인공지능 기술 도입에 대한 문화
(2) 국방 분야에서의 AI 기술 성숙도
(3) 제도적 정합성 문제
가. 관련 법제의 미비점 또는 충돌 문제
나. 윤리적 문제점
다. 민군 협력을 제약하는 요소들
4) 국방 분야의 AI 활용 수준 조사
(1) 조사 개요
가. 전문가 인식조사 개요
나. 조사 문항 설계
(2) 조사 결과
가. 국방 분야 인공지능 기술의 활용 수준 인식
나. 국방 분야 인공지능 기술 활용 평가
다. 국방 주요 분야별 인공지능 기술 활용 저해요인 평가
5) 국방 분야의 AI 활용 수준 조사의 시사점
(1) 국방에서의 인공지능 활용 유망 분야
가. 현재ㆍ미래의 데이터 확보가 상대적으로 용이한 분야
나. 신뢰할 수 있는 알고리즘 구현이 상대적으로 용이한 분야
다. 윤리적 충돌의 문제가 상대적으로 낮은 분야
(2) 국방 분야 인공지능 활용의 애로점
가. 데이터 활용에 따른 보안 문제와 제도적 규제
나. 국방 현장과 인공지능 기술을 이해하는 조직역량의 부족
다. 국방 인공지능 기술 활용에 대한 군의 신뢰성 부족과 이해충돌
라. 현장의 의사결정을 지원하는 데이터 분석 플랫폼 기술의 부재
마. 기타ㆍ민군 R&D 협력 유인의 제약
6) 결론
(1) 활용 주체 측면에서의 개선 방향
가. 인공지능 기술의 임무대체 우려 완화 및 교육체계 마련
나. 국방 인공지능 기술에 대한 군의 신뢰성 부족 해소
(2) 기술 수준 측면에서의 개선 방향
가. 국방에 특화된 의사결정 지원을 위한 데이터 플랫폼 기술개발
나. 네트워크 인프라의 개선과 활용성 제고
(3) 제도적 측면에서의 개선 방향
가. 국방 데이터 활용을 제약하는 보안 규제 개선
나. 적극적인 인공지능 활용 시도를 위한 규제 샌드박스의 단계별 도입

2. 자동차 산업 분야
1) Software 2.0의 시대
2) 테슬라의 인공지능 전략
3) 테슬라의 자율주행 전략
4) 국내 자동차 산업과 AI
(1) 현대차그룹의 자율주행 전략
(2) 국내 초대형 AI 기술개발 현황
(3) 보스턴 다이나믹스와 휴머노이드 로봇

3. 인공지능 반도체 분야
1) 인공지능 반도체 현황
(1) 글로벌 반도체 시장의 생태계 변화와 인공지능 반도체 부상
(2) 인공지능 반도체 개요
(3) 인공지능 반도체 시장의 급성장과 신규 기업 참여 증가
(4) 국내 인공지능 반도체 기술력 강화 필요
2) 주요국 인공지능 반도체 정책분석
(1) 미국
가. 반도체 산업 경쟁력 강화 정책
나. 인공지능 반도체 특화 정책
(2) 중국
가. 반도체 산업 경쟁력 강화 정책
나. 인공지능 반도체 특화 정책
(3) EU
가. 반도체 산업 경쟁력 강화 정책
나. 인공지능 반도체 특화 정책
(4) 일본
가. 반도체 산업 경쟁력 강화 정책
나. 인공지능 반도체 특화 정책
(5) 대만
가. 반도체 산업 경쟁력 강화 정책
나. 인공지능 반도체 특화 정책
(6) 대한민국
가. 반도체 산업 경쟁력 강화 정책
나. 인공지능 반도체 특화 정책
3) 시사점

4. 금융ㆍ자산운용ㆍ보험 산업에서의 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
다. 자산운용산업의 인공지능 활용과 영향
(2) 자산운용산업의 AI 활용 및 사례 : 리서치ㆍ투자관리
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

5. 보건의료 분야 AI 플랫폼 분석과 발전 방향
1) 디지털 관점에서 본 보건의료 분야 현황 및 이슈
(1) 보건의료 산업 국내외 현황
(2) 보건의료 디지털 전환 기대효과
2) 보건의료 분야 인공지능 플랫폼 현황과 사례분석
(1) 보건의료 인공지능 플랫폼 개념
(2) 보건의료 인공지능 플랫폼 현황
(3) 의료 진단기기 인공지능 플랫폼
(4) 헬스케어 인공지능 플랫폼
(5) 의료 데이터 플랫폼 구축 이슈
3) 보건의료 분야 데이터？인공지능 플랫폼 이슈와 시사점

6. 인공지능(AI)이 탑재된 국내외 병리ㆍ영상의료기기 시장 및 제도 분석
1) 서론
(1) 연구 배경 및 목적
(2) 연구의 범의 및 방법
가. 주요 연구 범위
나. 연구 방법
(3) 기대효과 및 활용방안
2) 국내외 병상ㆍ영상의료기기 산업 및 시장분석
(1) 산업의 정의와 범위
(2) 측진ㆍ억제ㆍ기회요인
가. AI 의료영상기기의 촉진 요인
나. AI 의료영상기기의 억제 요인
다. AI 의료영상기기의 기회 요인
(3) 주요 시장 동향
가. AI 의료영상기기 시장 규모 및 성장률
나. AI 의료영상기기 시장을 주도하는 소프트웨어 솔루션
다. 업무 프로세스에서 가장 높은 비중을 차지하고 있는 이미지 분석
라. 전문영상(Specialty Imaging) 분야의 중요성 증대
마. 종양학 분야의 성장 전망
바. 유방조영술 및 다기능 영상 시스템의 높은 성장 전망
사. 아시아 태평양 지역의 높은 성장
3) 주요 선진국 제도 및 비즈니스 모델 분석
(1) 국가별 의료기기 규제 동향
가. 국가별 의료기기 규정
나. 미국
다. 유럽
라. 캐나다
마. 일본
(2) 보험 적용 동향
가. 디지털 헬스케어 분야별 자금조달 동향
나. 미국의 보험 적용 동향
(3) 비즈니스 모델
가. 글로벌 비즈니스 동향
나. 비용 부과 방식에 따른 비즈니스 모델
4) 중국 산업 및 제도 분석
(1) 산업 현황
가. 시장 규모
나. 시장 환경 - 기회 요인
다. 시장 환경 - 억제 요인
(2) 정책 및 제도
가. 정책
나. 인허가
5) 해외 업체 분석
(1) 해외 업체 동향
(2) 해외 주요 업체
(3) 중국 업체 동향
가. BAT의 의료인공지능 사업
나. 의료인공지능 전문회사
6) 시사점

7. 교통물류부문 인공지능(AI) 도입 현황 분석
1) 교통물류부문 기업 AI 도입 현황
2) 주요 내용
3) 시사점

8. 감염병 재난에 대응하기 위한 의료 AI 분야
1) 감염병 동향 및 AI의 필요성
(1) 감염병 재난 동향
(2) 감염병 대응 체계
(3) 범부처 감염병 대응 체계 R&D 동향
(4) 의료 AI의 기술적 이해
(5) 감염병 대응을 위한 의료 AI 기술의 필요성
2) 감염병 재난과 의료 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 AI에 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

9. AI 헬스케어 및 의료기기 분야
1) AI 헬스케어 분야
(1) AI 헬스케어 산업의 실용화 현황
(2) AI와 헬스케어의 융합
가. 모바일 디바이스 개발 및 의료 데이터 활용 분야
나. AI 수술로봇 및 영상진단장치 분야
다. 신약연구 및 개발 분야
라. 시사점
2) AI 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 AI 의료시스템 현황
가. 미국 식품의약국(FDA)의 AI 의료기기 산업 준비
나. 덴마크의 AI 의료시스템 현황
다. 영국의 AI 의료시스템 현황
라. 중국의 AI 의료시스템 현황
마. 시사점

10. 스마트 제조 분야에서의 AI 활용 분석 및 전망
1) 스마트팩토리 구현을 위한 AI 역할
2) 스마트 제조 플랫폼에서의 인공지능 활용 동향
3) 산업용 로봇에서의 AI 활용 동향
4) 숙련 기술자와 로봇, 플랫폼의 협업, AI 기반 유연 생산이 스마트 제조의 미래

11. AI 원격영상진단 분야
1) 배경기술 분석
2) 심층기술 분석
(1) 비정형 데이터 활용을 위한 데이터 전처리 기술
(2) 의료 영상 분석을 위한 AI 모델과 모델의 학습 방법
(3) 임상 검증을 위한 발판, 설명 가능한 AI
(4) AI 원격 영상진단 기술 관련 특허동향
3) 산업동향 분석
4) 국내외 주요업체 분석

12. AI 기반의 위치정보 산업 분야
1) 위치기반 AI 기술의 발전 방향
2) 개인위치정보 보호 인식의 필요성
3) 초정밀 위치정보로 긴급구조 골든타임 확보

13. AI 융합/확산을 위한 선결 과제와 대응 방안
1) 개요
2) 주요 내용
3) 결론

14. AI 기반의 사이버보안 분야
1) 개요
2) 주요 내용
(1) 국내외 사이버 보안 정책
(2) 사이버 보안의 개념과 시장 성장
(3) 사이버 보안에서의 AI 기술의 영향
(4) AI 보안 시장과 주요 Player 동향
3) 시사점

15. 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 AI 기술 챗봇 시장 급성장
(4) 국내 AI 및 챗봇 기술 현황
가. 국내 AI 지식의 현주소
나. 국내 챗봇 기술 현황
다. 국내 인공지능 육성 전략
(5) 챗봇서비스, 국내 기술개발 전략3
2) AI 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. AI 기술 기반 대화형 챗봇 개발 현황
다. AI 기술 기반 챗봇 개발 실제
(2) AI 기술 기반 지능형 언어교육용 챗봇 개발 방향
가. 인공지능형 언어교육용 챗봇 학습시스템 개발시 고려해야 할 교수·학습 설계 이슈
나. 대화형 챗봇 알고리즘 개발
다. 인공지능기술 기반 대화형 언어학습용 챗봇 콘텐츠 개발 방안
(3) 시사점

16. AI 기반의 5G 통신사업자 및 통신서비스 분야
1) 5G 이동통신 사업자를 위한 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) AI의 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

17. AI 기반의 스마트빌딩 분야
1) 스마트 빌딩 개요
2) 스마트빌딩 세계시장 현황 및 전망
3) 스마트빌딩에서의 AI 역할
4) 스마트빌딩 분류와 데이터 발생, 그리고 AI
5) 시사점

18. AI 기반의 물류산업 분야
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) 시사점

19. AI 기반의 몰입형 경험(Immersive Experience) 분야
1) 몰입형 경험의 발전
2) 몰입형 경험의 가능성과 도전과제
3) 몰입형 경험에서의 AI 역할
4) 결론

20. AI의 행정 도입에 따른 변화
1) AI를 바라보는 시각과 현실
2) AI 기술이 행정에 미치는 영향
3) AI의 행정 도입시 쟁점
4) 행정분야 AI 활성화를 위한 시사점

21. AI 기반의 에듀테크 산업 분야
1) 에듀테크 산업과 투자 동향
(1) E-러닝과 에듀테크 산업
(2) 에듀테크 산업 투자 동향
2) 에듀테크에 활용되는 AI
(1) 에듀테크의 메가트렌드
(2) 에듀테크의 지능화
(3) AI 기반 에듀테크 기업 투자 동향
3) AI 기반 에듀테크 기업 및 서비스 사례
(1) 에듀테크 관련 인공지능 요소 기술 및 주요 기업
(2) 에듀테크의 AI 활용 형태 및 주요 서비스
4) 시사점

22. 고령화에 따른 AI 활용 분야
1) 고령자 돌봄 서비스와 AI 연계 관심 증가
2) 생활 데이터 분석을 통한 건강문제 예측
3) 움직임 감지를 통한 낙상 위험 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) 시사점

23. 클라우드 기반 AI와 엣지 AI의 역할과 전망
1) 주요 내용
2) 시사점

24. 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

머리말

영국 옥스퍼드 대학교 칼 베네딕트 프레이 교수와 마이클 오즈번(Carl Benedikt Frey and Michael A. Osborne) 교수는 2013년 논문에서 자동화와 기술 발전으로 미국 직업의 47%가 대체될 것이라고 예견한 바 있다.
이를 뒷받침하듯 얼마전인 2022년 11월 30일 오픈 AI의 GPT-3.5 기반 대화형 AI인 챗GPT가 공개되면서 발표 5일 만에 100만 명의 사용자를 모으면서 또한번의 AI 돌풍을 일으키고 있다. 챗(Chat)GP는 챗 GPT는 겉보기에는 단순해 보이지만 마치 사람처럼 자연스럽게 대화하면서 번역은 물론, 작문, 계산, 코딩까지 해내며 전세계의 관심을 불러일으키기에 충분했다.

한편 FORTUNE BUSINESS INSIGHTS에 따르면 세계 AI 시장은 2021년 3,280억 달러에서 2026년 8,062억 달러로 연평균 20.10% 성장을 전망하고 있다. 국내 AI 시장은 2021년 4,612억 원에서 2026년 1조 462억 원으로 연평균 17.80% 성장이 예상된다. 이렇게 AI 시장이 급성장함에 따라 글로벌 기업들은 적극적인 대규모 펀딩과 M&A를 확대하는 등 기술 경쟁력을 강화하기 위한 투자에 총력을 기울이고 있다.

2022년 KISTI 자료에 따르면 인공지능 의료기기 세계 시장은 2021년 약 6,914백만 달러에서 2026년 약 45,177백만 달러로 연평균 45.67%씩 성장할 것으로 예측되고 있다.
적용 분야에 따른 시장규모는 환자 데이터 및 위험 분석 분야가 2021년 1,278백만 달러로 가장 큰 시장규모를 차지하였으나, 의료영상 및 진단분야가 연평균 58.1%의 성장률로 2027년 12,203백만 달러로 가장 큰 시장을 차지하는 분야가 될 것으로 분석된다. 최근 몇 년간 AI는 의료영상 분야에서 혁신적인 접근법으로 발전해 왔으며 딥러닝 등 분야에서 연구와 발전이 진행됨에 따라 향후 의료영상 분야 AI 적용 범위가 크게 확대될 것으로 예상된다.

세계 자율주행차 시장 규모는 2021년 101억 달러에서 2026년 696억 달러로 연평균 47.10%의 성장이 관측된다. Renub Research의 시장조사 보고서에 따른 자율주행차 세계시장 규모는 Lv.3 및 Lv.4 수준시장을 포함하고 있으며, 2030년에는 3,259억 달러에 달할 것으로 예상하고 있다. 2030년까지는 자율주행차 시장 중에서 Lv.3 차량이 가장 높은 시장 점유율을 보일 것으로 전망되며, 그 이후는 Lv.4 이상의 완전자율주행 차량이 더 큰 시장을 형성할 것으로 분석된다.

Market Research Future의 분석 결과에 따르면 신약개발 AI 플랫폼솔 세계시장은 2019년 기준 2억 586만 달러에서 연평균 40.8%로 성장하여 2025년 약 20억 1510만 달러로 성장할 것으로 전망하고 있다.

MarketsandMarkets에 의하면 AI 리소스 제작 솔루션 세계시장 규모는 2021년 42억 달러에서 2026년 87억 달러로 증가할 것으로 예측되고 2020년부터 2026년까지의 연평균 성장률은 15.51%로 전망된다.

Technavio 자료에 의하면 전 세계 AI 기반 시각 인식 및 생성 솔루션 시장은 연평균 22.40%의 성장률로 2021년에 약 20억 달러에서 2026년에는 약 56억 달러 규모까지 성장할 것으로 예상되고 있다. 영상 처리/분석, 통신기술/인프라, 플렌옵틱 카메라를 활용한 이미지, 영상 제작 분야는 시장 성장을 이끄는 주요 요인 중 하나이며, 인공지능의 기술이 발전이 증가하고 효율적인 엔진 경량화를 바탕으로 다양한 시각 인식 생성 솔루션 서비스를 제공하기 위해 각국들, 특히 미국 실리콘밸리에서는 연구개발을 지속하고 있다.

Next Move Strategy Consulting에서 발표한 설명 가능한 인공지능의 세계 시장 규모는 2019년 21억 7,800만 달러로 평가되었으며 연평균 성장률 20.1%로 2025년 65억 3,100만 달러로 성장할 것으로 내다보았다. 세계 eXplainable AI(XAI) 시장은 북미와 유럽이 주도하였으며 앞으로도 세계 XAI 시장의 선두를 유지할 것으로 예상되며, 중국과 인도와 같은 개발도상국은 2030년까지 더 높은 성장률을 가질 것으로 예측된다.

Tractica에 따르면 2021년 12억 달러였던 RPA System 세계시장 규모는 2026년 79억 달러로 2020년부터 2026년까지의 연평균 성장률은 6.08%로 전망하고 있다.

본서는 이외에도 각국의 정책 지원 현황은 물론 국내외 유수 스타트업들의 AI 비즈니스 사례와 신규 비즈니스 모델들을 분석하였고, AI가 현재 각 산업 분야에서 어떻게 활용되고 있는지 활용 사례들을 심도있게 분석해 놓았을 뿐만 아니라 AI의 핵심 분야별 시장조사도 심도 있게 분석해 놓았다.
따라서 AI 산업계에 계신 분들의 신규 사업 계획이나 해외 사업동향에 관심있는 분들에게 좋은 가이드라인이 될 것으로 기대한다.