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.

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.

Ⅴ. 국내외 주요 AI 산업 시장분석

1. 자율주행차 시장분석
1) 국내외 정책 및 시장 분석
(1) 주요국 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 동향
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 전략품목 및 로드맵
(2) 국내 중기 기술개발 동향
[별첨] 자율주행차의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) 시장 및 산업적 밸류체인
(4) 산업적 가치 유형
(5) 기술로드맵 전략분야의 범위

2. 신약개발 AI 플랫폼 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 해외시장
나. 국내시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
(3) 국내 연구개발 기관 및 동향
가. 연구개발 기관
나. 기관 기술개발 분석
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합계획안

3. AI 기반 리소스 제작 솔루션 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 분석
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표
[별첨] AI 기반 리소스제작 솔루션의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) 시장 및 산업적 밸류체인
(4) 산업적 가치 유형

4. AI 기반 시각인식 및 생성 솔루션 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] AI 기반 시각 인식 및 생성 솔루션의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) 시장 및 산업적 밸류체인
(4) 산업적 가치 유형

5. Robotics Process Automation(RPA) System 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) 기술개발 분석
(3) 국내외 업체 기술분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
3) 국내 연구기관 분석
(1) 연구개발 기관
(2) 연구기관 기술개발 분석
4) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표
[별첨] Robotics Process Automation(RPA) System의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) 시장 및 산업적 밸류체인
(4) 산업적 가치 유형

6. Edge-Device 기반 실시간 지능 플랫폼 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 분석
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표
[별첨] Edge-Device 기반 실시간 지능 플랫폼의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) 시장 및 산업적 밸류체인
(4) 산업적 가치 유형

7. AI를 이용한 소재 설계시스템 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
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표
[별첨] AI 소재 설계시스템 분야의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) 시장 및 산업적 밸류체인
(4) 산업적 가치 유형

8. Auto ML 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
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표
[별첨] Auto ML의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) 시장 및 산업적 밸류체인
(4) 산업적 가치 유형

9. 자가학습 기반 AI 솔루션 분야
1) 국내외 산업 및 시장분석
(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
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표
[별첨] 자가학습 기반AI 솔루션의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) 시장 및 산업적 밸류체인
(4) 산업적 가치 유형

10. AI 기반 교육서비스 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
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표
[별첨] AI 기반 교육서비스의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) 시장 및 산업적 밸류체인
(4) 산업적 가치 유형

11. 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 의료진단 솔루션 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 해외시장
나. 국내시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
(3) 국내 연구기관 동향
가. 연구개발 기관
나. 기관 기술개발 동향
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표

12. 창작 AI 플랫폼 분야
1) 국내 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 해외시장
나. 국내시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
(3) 국내 연구기관 동향
가. 연구개발 기관
나. 기관 기술개발 동향
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표

13. 영상 데이터 기반 AI 서비스 분야
1) 국내 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 해외시장
나. 국내시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술 개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
(3) 국내 연구기관 동향
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 동향
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표

14. eXplainable AI 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 해외시장
나. 국내시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술 개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
(3) 국내 연구기관 동향
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 동향
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표

15. 인간-인공지능(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 분석
가. 해외업체
나. 국내업체
(3) 국내 연구기관 동향
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내기업 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표

16. 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 의료진단 솔루션 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 분석
가. 해외업체
나. 국내업체
(3) 국내 연구기관 동향
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내기업 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표

17. 합성 데이터(Synthetic Data) 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 분석
가. 해외업체
나. 국내업체
(3) 국내 연구기관 동향
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내기업 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표

Ⅵ. 국내외 스타트업의 AI 비즈니스 사례 및 신규 비즈니스 모델 분석

1. 해외 스타트업
1) 글로벌 인공지능(AI) 스타트업 현황
2) 글로벌 AI 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
가. AI 핵심기술 집중개발
나. 시장연계형 AI R&D 추진
다. AI 글로벌 네트워크 강화
(2) 정책방향 2. AI 주력 분야 글로벌 선도 강화
가. 주력산업의 AI 융합 촉진과 글로벌 진출 지원
나. 지속적인 성장지원을 위한 AI 메가투자 추진
다. AI 분야 글로벌 新시장 개척
(3) 정책방향 3. 자생적 AI 혁신 생태계 조성
가. 해외 의존력이 높은 AI 인프라의 자립 지원
나. AI 인재흡수(Inbound) 환경 조성
다. 참여형 규제환경 조성과 통합적 규제관리체계 마련

4. 국내외 AI 스타트업의 서비스 사례
1) 헬스케어
2) 생활
3) 문화관광
4) 행정사무
5) 유통
6) 모빌리티
7) 교육
8) 보안
9) 스마트팩토리
10) 안전
11) 환경
12) 법률
13) 기타

5. 인공지능(AI)이 열어갈 새로운 산업
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) 테크핀 - 빅데이터 분석
11) 테크핀 - UBI
12) 모빌리티 - Uber
13) 모빌리티 - Google
14) 콘텐츠 - 추천 알고리즘

Ⅶ. 주요국의 중소벤처기업에 대한 AI 정책과 기술규제 실태 분석

1. 주요국 중소벤처기업 지원 위한 AI 정책과 향후 과제
1) 검토 배경
2) 인공지능 시장ㆍ기술 및 발전 트렌드
(1) 시장 동향
(2) 기술 발전 전망
(3) 주요 트렌드
3) 주요국 인공지능 정책
(1) 미국
(2) 캐나다
(3) EU
(4) 영국
(5) 독일
(6) 일본
(7) 중국
4) 중소벤처기업에 대한 인공지능의 영향과 도입의 과제
(1) 중소벤처기업에 대한 인공지능의 영향
(2) 중소벤처기업에 대한 인공지능 솔루션
(3) 중소벤처기업의 인공지능 도입의 과제
5) 시사점 및 대응 과제

2. AI 기술규제에 관한 해외 주요국 실태 분석
1) 해외 주요국 AI 관련 규제 현황 및 대응 방안
(1) 미국
가. OMB - AI 애플리케이션 규정
나. AI 관련 법률 발의/제정 현황
다. 연방정부 기관 지침
(2) 캐나다
가. AI 규제 프레임워크 및 개인정보보호법 적용
나. 알고리즘 영향평가
다. AI 데이터 거버넌스 전략
(3) 중국
가. 차세대 인공지능 개발 계획
나. AI 보안
(4) 일본
가. AI 윤리
나. AI 및 데이터 활용에 관한 계약 가이드라인
다. IoT 시스템 사이버보안
(5) 인도
(6) 유럽연합
가. AI HLEG 연구 산출물
나. AI Regulation (proposal)
다. Trusted AI Product 인증
(7) 영국
가. 공공부문 AI 활용 가이드라인
나. 신사업 규제혁신 전략
(8) 독일
가. AI를 위한 입법 프레임워크
나. 설계에 의한 윤리 및 표준
(9) 프랑스
가. AI 투명성 보장
나. 디지털 공화국법 개정
다. 안면인식 기술 사용에 대한 지침
(10) 이탈리아
2) 해외 주요 기업, 국제기구의 AI 가이드라인
(1) 해외 주요 기업
가. IBM
나. Google
다. Microsoft
(2) 국제기구
가. OECD AI 권고안
나. IEEE 윤리적 설계 보고서

Ⅷ. 국내외 인공지능(AI) 관련 핵심 기술 동향

1. 스마트 농업 분야에서의 AI 활용 현황과 전망
1) 스마트 농업의 개념
2) 스마트 농업 시장 현황
3) 스마트 농업의 인공지능 활용 동향과 전망
(1) 스마트 온실 정밀 환경 제어
(2) 자동화, 무인화
(3) 원격 센싱
(4) 예측 분석
(5) 예지 보전
4) 시사점

2. 스포츠 분야에서의 인공지능(AI) 기술 활용 전망
1) 지금까지는 데이터 분석 기반
2) AI의 스포츠 분야에서의 활용성
(1) 스포츠 분석 분야
(2) 스포츠 선수 코칭 분야
(3) 스포츠 중계 분야
(4) 스포츠 관리 분야
3) 시사점

3. 엣지컴퓨팅을 활용한 스마트 제조환경에서의 AI 데이터 분석 모델
1) 스마트공장의 급속한 확산
2) 연합학습의 이해
3) 엣지 컴퓨팅과 연합학습을 활용한 제조 공정 AI 모델
(1) 제조 공정의 데이터 수집 환경
(2) 각 공정의 개별 단말에서 수행되는 자율실행학습 알고리즘
(3) 클라우드 서비스 모델
4) 시사점

4. 자동차 부품 설계 파라미터 최적화를 위한 AI 기술
1) 개요
2) 내용
3) 국내외 기술 및 시장 분석
(1) 제조 영역별 지식 기반 자동화 기술 분석
가. 제조 영역별 지식 기반 자동화 주요 기술 분야
나. 국내외 시장 분석
(2) 인공지능 기반 설계 지능화 기술 분석
가. 인공지능 기반 설계 지능화 기술 방식
나. 국내외 시장 분석
(3) 스마트 제조 글로벌 시장 분석
4) 기대 효과
(1) 기술적 효과
(2) 경제 및 사회적 효과

5. 인공지능 가전산업 기술분석과 산업전망
1) 인공지능가전 기술 정의
2) 국내외 시장분석
3) 국내외 기술개발 분석
4) 국내외 정책 분석
5) AI 가전을 위한 참조모델

6. AI와 얼굴정보 처리 기술 동향
1) 서론
2) 인공지능 기술과 컴퓨팅 성능의 발전
3) 얼굴 정보 처리 기술의 최신 연구개발 동향
(1) 얼굴 영역 검출 기술
(2) 얼굴 인식 기술
(3) 얼굴 복원 기술
4) 시장 동향, 서비스 동향 및 이슈
(1) 국내외 시장 동향 요약
(2) 응용 서비스 동향
(3) 얼굴 정보 처리기술의 주요 이슈와 대응 방향
가. 얼굴 정보 처리 기술의 주요 이슈
나. 관련 대책 및 기술 개발 방향
5) 맺음말

7. 인공지능과 자연어 처리 기술동향
1) 인공지능과 언어처리 기술
(1) 워드 클라우드
(2) N-gram Model
(3) 토픽모델링
2) 자연어 처리 임베딩 기술
(1) 통계적 기반
가. TDM
나. TF-IDF
다. One-hot Encoding
(2) 뉴럴 네트워크 기반 기법
(3) 단어 수준의 임베딩 기법
가. Word2Vec
나. FastText
다. ELMo
(4) 문장 수준의 임베딩 기법
3) 결론

8. AI 기술의 안전성 확보 기술 동향
1) 서론
2) 인공지능 안전 확보 동향
(1) 각국의 논의 동향
(2) 대학 및 연구기관의 논의 동향
(3) 인공지능 개발에 대한 안전 기술 표준 동향
3) 맺음말

9. 인공지능 학습용 영상 데이터 기술 동향
1) 서론
2) COCO
3) Open Image
(1) Open Image V4
(2) Open Image V5
(3) Open Image V6
4) Visual Genome
5) 결론

10. AI 시대의 VUI(Voice User Interface)와 감정 기술 동향
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
2) 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
3) 인공감성지능의 가치판단
4) 결론

11. AI 반도체 및 컴퓨팅의 변화
1) AI 확산에 있어 반도체의 역할
2) AI와 반도체의 상호 발전
(1) 반도체 및 컴퓨팅 기술 발전에 따른 데이터ㆍ연산처리 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

12. 경량 AI 반도체의 기술 동향 및 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

13. AI를 이용한 농지 자동 항공방제 기술 동향
1) 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

14. AI를 적용한 친환경 에너지 시스템 기술동향
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) AI를 적용한 가상발전소
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

15. AI 기반의 자율사물 개발 및 향후 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

16. 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) 시사점

17. AI 학습용 데이터 활용 사례 분석
1) NAVER Clova AI, AI Call(D-LaRva)
2) ㈜삼성전자, 빅스비 서비스
3) 스켈터랩스, AIQ.TALK
4) 인라이플, 아이봇(i-BOT)
5) 로민, 딥러닝기반 문서인식 솔루션 및 보험금 청구서류 전자문서화
6) 에버트란, LAW@EVERTRAN (인공신경망 법령번역서비스)
7) 고려대학교, Machine Translation 한-영 기계번역 모델
8) 엠폴시스템, Sentio
9) 대학생 연합동아리 오벤저스, 공항 위해물품 탐지 시스템
10) 마인즈랩, 도시통합안전센터
11) 포티투마루, 딥러닝 기반 질의응답(QA) 서비스
12) 스위트케이, 낙상감지·알림서비스 및 무인재활 서비스
13) 휴먼아이씨티, 3D얼굴인식시스템
14) 리스트, 음식 분석과 건강 맞춤화 서비스
15) 테스트웍스, 고령자·장애인을 위한 보행 보조기 기반 안내 시스템
16) 머시 프로젝트(Mercy Project)