추가 적립 안내

데이터 시대 초거대 AI 분야에서 기술 우위를 선점하는데 도움이 되고자 관련 기관들의 분석 정보자료를 토대로 정리한 분석보고서다. 1편에서는 초거대 AI 연구개발 동향과 분야별 인공지능 활용사례를 수록하였고, 2편에서는 빅데이터 연구동향과 플랫폼, 인프라 구축을 위한 개발사례를 다루었다.

최근 '오픈AI'가 개발한 대화형 AI 챗봇- 챗GPT가 주목받고 있다. GPT는 기존에 입력된 스크립트로만 대화를 진행하는 '연산형' 변환기에서 진일보해 딥러닝을 통해 스스로 언어를 생성하고 추론할 능력을 지녔다. '강화학습' 기법으로 스스로 오류를 바로잡고 잘못된 전제를 지적할 수 있도록 설계된 챗GPT의 '초거대 AI' 기술을 선점하기 위한 경쟁이 치열하다. 우리나라는 세계에서 3번째로 초거대 언어모델을 개발하고 AI분야 논문 및 특허 경쟁력도 상위권을 유지하고 있을 만큼 착실하게 경쟁력을 다져왔다. 마켓앤드마켓에 따르면 2022년 기준 AI 시장 규모는 약 869억 달러에 달한다. 2027년이면 4.7배 늘어난 4070억 달러까지 규모를 불릴 전망이다. 한국IDC는 2020년 8000억 원 규모인 국내 AI 시장도 매년 20% 내외로 성장해 2025년 1조 9700억 원 규모가 될 것으로 보고 있다.

빅데이터는 2019년 3대 전략 투자 분야로 꼽혔으며, 2020년엔 금융 데이터를 쉽게 사고팔 수 있는 데이터거래소가 문을 열었다. 정부 차원에서 빅데이터 산업을 지원하는 이유는 데이터가 높은 부가가치를 생산하기 때문이다. 전 세계에서 시총액이 가장 높은 10개 기업 중 7개가 정보기업으로, 구글의 시가 총액은 2천조원이 넘고, 메타의 시총액은 500조원에 달한다. 국내에선 카카오가 10년 만에 시총 100조원의 대기업으로 성장했다. 이러한 데이터의 힘이 가장 극명하게 드러나는 영역은 인공지능 분야로, AI가 갖는 '생성 능력'은 결국 제공되는 데이터의 양과 범위, 그리고 품질에 달려 있다. 또한 데이터의 속도를 빠르게 하려면 데이터의 생성에서부터 활용, 폐기에 이르는 전체 사이클을 효과적으로 지원하는 '데이터 인프라'가 필요하다.

이에 본원 R&D정보센터에서는 데이터 시대 초거대 AI 분야에서 기술 우위를 선점하는데 도움이 되고자 관련 기관들의 분석 정보자료를 토대로 정리하여 「초거대？AI/챗GPT 기술 개발 동향과 빅데이터 플랫폼 분야별 R&D 분석」을 발간하였다. 본서 1편에서는 초거대 AI 연구개발 동향과 분야별 인공지능 활용사례를 수록하였고, 2편에서는 빅데이터 연구동향과 플랫폼, 인프라 구축을 위한 개발사례를 다루었다. 본서가 학계？연구기관 및 관련 산업분야 종사자 여러분들에게 다소나마 유익한 정보자료로 활용되기를 바라는 바입니다.

2023. 4.

제Ⅰ편 초거대 AI 연구개발과 분야별 최신기술 활용사례 분석
제1장 인공지능 주요 기술 트렌드와 최신연구 동향
1. 주요국 인공지능 글로벌 동향 및 산업 이슈
1) 인공지능 글로벌 동향
(1) 글로벌 인공지능 경쟁력
(2) 주요국 정책 동향
2) 인공지능 산업 이슈
(1) 인공지능 생태계 블록화
(2) 국내 인공지능 유망기업 현황
가. 분야별 유망기업 분석
A) 이미지/영상인식 & 모빌리티 관련 유망기업
B) 자연어처리 & 챗봇 관련 유망기업
C) 제조업 관련 인공지능 유망기업
D) AI기반 헬스케어 관련 유망기업
E) 광고/미디어 & 교육 관련 인공지능 유망기업
F) AI 지원(개발플랫폼, 데이터, 하드웨어) 관련 유망기업
나. AI 스타트업 현황
2. 인공지능 주요 기술 트렌드와 연구동향
1) 기계학습과 활용예시
(1) 인공지능의 종류와 구현 방법
(2) 기계학습 개요 및 활용
가. 기계학습 기법과 분류
나. 주요 기계학습 기법 및 활용예시
A) 선형회귀(Linear Regression) 기법
B) 퍼셉트론(Single-layer Neural Network)과 심층신경망(Deep Neural Network) 기법
C) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기법
D) 순환신경망(Recurrent Neural Network)
E) 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network)
F) 강화학습(Reinforcement Learning)
G) Q-학습(Q-learning)과 심층강화학습(Deep reinforcement learning)
2) 인공지능 주요 기술 트렌드
(1) 인공지능 모형의 확장
가. 대규모 언어모형
나. 멀티모달학습
(2) 생성적 인공지능(Generative AI)
가. 생성적 모형
나. 공평성과 신뢰성 이슈
(3) 데이터 중심 인공지능과 독점화
가. 데이터 중심 AI
나. 인공지능 독점화
다. 반독점화 운동
3) 글로벌 주요 대학 인공지능 연구 동향
(1) 해외대학 연구 현황
가. MIT, CSAIL(Computer Science and Artificial Intelligence Lab)
A) MIT Media Lab
나. 카네기멜론대학, CMU AI
다. 스탠포드 HAI(Human-Centered Artificial Intelligence)
A) 스탠포드, AI 100 프로젝트
라. UC 버클리, BAIR(Berkeley Artificial Intelligence Research Lab)
A) UC 버클리, CHAI (Center for Human-Compatible AI)
B) UC- 버클리, MIRI(Machine Intelligence Research Institute)
마. 하버드, THE AI INITIATIVE
A) 데이터 기반 인공지능 연구 선순환(Harvard Univ)
바. 옥스포드, Institute for Ethics in AI
A) 옥스퍼드, FHI(Future of Humanity Institute
사. 워싱턴 대학, Paul G. Allen School
아. 뉴욕대, AI Now Institute
(2) 정책 시사점
4) 자가학습 기반 솔루션 AI 기술 개발동향
(1) 최신 자가 학습 기반의 인공지능 기술 동향
가. 최신 자가 학습 기반 인공지능 기술 동향
나. 기존 방법들의 한계점 및 향후 연구 방향
다. 결론
(2) 자가학습 기반 AI 솔루션
가. 정의
나. 필요성
다. 시장 동향 분석
A) 세계시장
B) 국내시장
라. 기술개발 동향 분석
A) 기술개발 이슈
B) 해외 플레이어 동향
C) 국내 플레이어 동향
D) 국내 중소·중견기업
E) 국내 연구개발 기관 및 동향
마. 특허 동향 분석
A) 특허 증가율
B) 특허 점유율
C) 특허 영향력
D) 주요 출원인 동향
5) AutoML 솔루션
(1) 정의 및 필요성
가. 정의
나. 필요성
(2) 범위 및 분류
가. 가치사슬
나. 용도별 분류
(3) 시장 동향 분석
가. 시장분석
나. 세계시장
다. 국내시장
(4) 기술개발 동향 분석
가. 기술개발 이슈
나. 해외 플레이어 동향
다. 국내 플레이어 동향
라. 국내 중소·중견기업
마. 국내 연구개발 기관 및 동향
(5) 특허동향 분석
가. 특허 증가율
나. 특허 점유율
다. 특허 영향력
라. 주요 출원인 동향

제2장 초거대 AI 연구와 챗GPT/MLPerf/XAI/S·W 개발현황
1. 초거대 AI 개발 동향과 과제
1) 글로벌 경쟁력 확보를 위한 핵심 기술 ‘초거대 AI ’
(1) 초거대 AI 성능과 특징
가. 초대규모 모델은 다른 모델의 백본 역할
나. 초대규모 모델은 응용서비스의 플랫폼 역할
다. 초대규모 모델은 범용 AI로 가는 열쇠 (퓨샷러닝)
(2) 상용화 단계 진입한 초거대 AI 기술
(3) 한국 기업 초거대 AI 개발 동향
(4) 시사점
2) 초거대 언어모델을 기반으로 한 AI 대화 모델
(1) 초거대 AI 시대 언어 연구
(2) 인공지능 언어 모델 성장과 초거대 AI 모델의 등장
가. 언어 모델과 인공 지능
나. 인공지능 연구의 재도약과 언어 모델의 성장
(3) 초거대 AI 언어모델의 등장과 특징
(4) 초거대 AI 언어모델과 함께 진화하는 대화형 인터페이스
가. 대화형 AI: 대화 시스템, AI 에이전트, 챗봇
나. 음성 대화 인터페이스의 확장
다. 인공지능 언어모델 기반의 대화형 AI
(5) 발전 방향 : 연결-융합-확장된 대화형 AI의 미래
3) 초거대 인공지능(AI) 관련 특허출원 동향
2. ChatGPT(챗GPT) 활용 사례 및 전망
1) ChatGPT
2) ChatGPT 추이
3) ChatGPT의 활용 사례
(1) 논문 작성
(2) 프로그래밍
(3) 언어 번역 및 교정
(4) 콘텐츠 제작
(5) 그 외에 다양한 활용 방법 : 창의적 아이디어 구현
4) ChatGPT의 한계
(1) 기능상의 한계
(2) 서비스상의 한계
5) 시사점
(1) 한계 극복을 통해 초거대 AI는 보편화
(2) 지식(知識)을 얻기 위한 노력이 줄어드는 세상
(3) 검색 엔진(Search Engine) 시대에서 창의성 엔진(Creativity Engine) 시대로 전환
(4) 기술이라는 도구를 어떻게 사용할지에 대한 고민 필요
(5) 기술의 진보에 따른 인간의 역할 변화
3. 인공지능 시스템 성능 측정 MLPerf 현황
1) 부상 배경
2) MLPerf 벤치마크 현황
(1) 개요
(2) MLPerf 학습 벤치마크
가. MLPerf 학습 벤치마크의 접근방법
나. MLPerf의 학습 벤치마크는 4대 분야 8개 벤치마크로 구성
(3) MLPerf 추론 벤치마크
가. MLPerf 추론 벤치마크의 접근방법
나. MLPerf의 추론 벤치마크 4개의 시나리오로 구분
다. MLPerf 추론 벤치마크 4종의 시스템 환경 특정하여, 특화된 벤치마크 과업 정의
3) MLPerf 벤치마크 결과
(1) MLPerf 학습 벤치마크
(2) MLPerf 추론 벤치마크
가. 데이터 센터의 MLPerf 추론 벤치마크 결과(CLOSED 방식)
나. 엣지 장치의 MLPerf 추론 벤치마크 결과(CLOSED 방식)
다. 엣지 장치의 MLPerf 추론 벤치마크 결과(OPEN 방식)
4) 인공지능 가속기 관련 특허 출원
4. 설명가능한 인공지능(Explainable AI; XAI) 연구 동향
1) 배경
2) 연구 동향
(1) LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanation)
(2) LRP(계층별 타당성 전파; Layer-wise Relevance Propagation)
(3) DGNN의 생성 경계를 고려한 탐색적 샘플링 방식
(4) Rule Extraction(규칙 추출)
(5) Zero shot learning
3) 설명 가능한 인공지능 R&D 관련 시사점
5. 인공지능(AI) 소프트웨어 시장현황과 국제 표준화 동향
1) 국내 AI 소프트웨어 시장 현황 분석
(1) AI 소프트웨어 시장현황 및 영향요인
(2) 산업별 인공지능 시장 현황 및 영향요인
2) 주요 AI 소프트웨어 기업 사례 분석
(1) AI AD&D 시장
(2) AI Applications 시장
(3) AI SIS 시장
(4) AI Platform 시장
3) 인공지능 표준화 기구 내 동향(ISO/IEC JTC 1/SC 42)

제3장 AI 기술개발과 활용사례(Ⅰ) -가상비서/가전/의료/데이터-
1. 인공지능(AI) 가상비서/챗봇 서비스 현황과 연구동향
1) 인공지능 가상비서 서비스 현황
(1) AI 가상비서 서비스 정의 및 특징
가. AI 가상비서 서비스 정의
나. AI 가상비서 서비스 특징
(2) AI 가상비서 수준 및 발전단계
2) 인공지능 가상비서 서비스 국내외 현황
(1) 국외 현황
가. 민간 서비스
A) Google Now(구글)
B) Google Assistant(구글)
C) Google Duplex(구글)
D) Alexa(아마존)
E) Siri(애플)
F) Nina(뉘앙스 커뮤니케이션)
G) Duer(바이두)
나. 공공 서비스
A) Ask Karen(미국 농림부 USDA)
B) Ask Jamie(싱가포르)
C) 납세 채팅봇(미국 국세청 IRS)
D) DubaiNow(아랍에미레이트)
(2) 국내 현황
가. 민간 서비스
A) 클로바(네이버)
B) 에이닷(SK 텔레콤)
C) AI 컨택센터(KT)
D) 오로라[신한은행]
E) AI은행원[국민은행]
F) SoRi[우리은행]
나. 공공 서비스
A) 국민비서(행안부)
B) 민원 도우미(김해시)
C) 뚜봇(대구시)
D) 위택스봇(행안부)
3) 챗봇 특허출원 동향
4) AI 스피커 시장동향
(1) 시장 개요
(2) 기술 트렌드
(3) 시장 동향
가. 시장 규모 및 전망
(4) 경쟁 현황
2. 인공지능가전 기술동향과 산업전망
1) 인공지능가전 기술
(1) 인공지능과 가전
(2) 인공지능 가전 주요 기술
(3) 인공지능 가전 사례
2) 국내외 기술개발 동향
(1) 기술 수준
(2) 출원 동향
(3) 산업 전망
3. 인공지능 바이오·메디컬 분야 활용과 시장동향
1) 의료분야 인공지능의 활용과 고찰
(1) 연구 배경
(2) 딥러닝의 의료분야 적용 방법
가. 데이터 증강
나. 데이터 전처리
다. 딥러닝 모델의 학습
라. 학습 모델의 검증
마. 딥러닝 모델의 경량화
(3) 인공지능에 대한 고찰
2) 인공지능을 이용한 의료 진단방법 특허출원
3) 인공지능(AI) 기술을 활용한 유전체 분석 동향
(1) 유전체 데이터 분석 기술 및 인공지능 기술의 발달
(2) 유전체 데이터에 인공지능 기술을 적용한 사례
가. 약물반응성 예후 예측
나. 공간전사체 발현 예측
다. 신약개발 타겟 발굴
4) AI 의료/헬스케어 및 AI 신약 개발 분야 시장동향
(1) AI 의료 및 헬스케어
가. 시장의 개요
나. AI 의료 및 헬스케어의 관련 정책 및 제도
다. AI 의료 및 헬스케어의 시장동향
라. AI 의료 및 헬스케어의 경쟁현황
(2) AI 신약 개발
가. 시장의 개요
나. 정책 및 규제 현황
다. 시장 규모 및 전망
라. 경쟁 현황
4. 인공지능, 빅데이터 기반 가축 헬스케어
1) 가축 헬스케어 필요성
2) 국내 가축헬스케어 산업기술동향
(1) 한국축산데이터(팜스플랜)
(2) ㈜유라이크코리아
3) 해외 가축헬스케어 산업기술동향
4) 농업분야 시사점
5. AI 학습 데이터 공유·활용 현황과 서비스 구축
1) 과학기술 인공지능 데이터 공유·활용 체계의 필요성
2) 인공지능 관련 서비스 및 공유 현황
(1) 인공지능 학습데이터 서비스 현황
(2) AI 코드 개발 및 공유 서비스 현황
3) KISTI 인공지능 데이터 공유·활용 서비스 구축 방향
(1) 서비스 개요
(2) 주요 기능 및 서비스
가. 과학기술 분야의 인공지능 데이터 9종 제공 및 활용 지원
나. 데이터 기반 문제해결을 위한 과학기술 AI 데이터 분석 워크벤치 제공
6. AI, 빅데이터 활용 글로벌 자산운용사 사례
1) 글로벌 자산운용사의 디지털 기술 투자 확대 배경
2) 글로벌 자산운용사의 AI, 빅데이터 활용 사례
(1) 맞춤형 포트폴리오
(2) 대체데이터 분석
(3) 매매주문 집행
(4) 마케팅 컴플라이언스



제4장 AI 기술개발과 활용사례(Ⅱ) -보안/국방·안보/제조·산업-
1. 사이버/영상 보안 분야 인공지능 기술 활용연구
1) 사이버보안 패러다임의 전환과 인공지능 기술
(1) 사이버보안
(2) 국내외 사이버 보안 정책
가. 국내 사이버 보안 국가전략
나. 해외 주요국의 사이버 보안 국가전략 추진 현황
(3) 사이버 보안의 개념과 시장 성장
(4) 사이버 보안에서의 인공지능 기술의 영향
(5) 인공지능 보안 시장과 주요 Player 동향
2) 인공지능 기술을 활용한 영상 보안 기술동향
(1) 보안산업의 핵심
가. 영상 보안 기술 현황
(2) 인공지능 CCTV 기술
가. 보행자 검출 및 추적(Pedestrian Detection and Tracking) 기술
나. 사람 재식별(Person Re-identification) 기술
다. 비디오 요약(Video Synopsis) 기술
(3) 인공지능 바이오 인식 기술
가. 바이오 인식 기반 신원 확인(Biometrics for Person Identification) 기술
나. 얼굴 인식 기술
다. 전처리(얼굴 복원) 기술
라. 가림에 강인한 얼굴 인식 기술
마. 귀 인식 기술
3) 첨단 조작 기술 기반 AI 학습 관련 특허출원 동향
2. 국방/안보 분야 활용 인공지능 기술개발 전략
1) 국방 AI 플랫폼 개발
(1) AI 플랫폼
(2) 우리의 현주소
(3) 국방 AI 플랫폼의 필요성
(4) 성공적 개발을 위한 제언
2) 국가 안보를 위한 인공지능(AI)과 3대 전략 기술
(1) 인공지능 현황
가. AI 패권 경쟁
나. AI 분야 주요 이슈 및 기술 연구 동향
다. 향후 AI 발전 양상
(2) 국가 안보 관점의 인공지능 기술 도전·기회 요소
가. 미·중 및 글로벌 동향
나. 중점 보호 및 육성 기술
A) 지능형 반도체
B) 자율무기
C) 생성적 적대 신경망
3. 제조/산업 분야 인공지능 기술 활용동향과 고려사항
1) 제조 분야 인공지능 활용 동향
(1) 인공지능 제조 분야 적용 현황
(2) 인공지능 도입 시 데이터 수집·관리·분석 단계에 따른 고려사항
2) 산업 인공지능 기반 발전 설비 고장 진단 및 예측 시스템 개발
(1) 화력 발전소 고장 예지 및 건전성 관리 기술
(2) 터빈 이상 감지를 위한 알고리즘 및 임계값 설정 기법
가. 터빈 이상 감지
나. 동적 임계값
다. 검증 결과
(3) 보일러 누설 감지 알고리즘 및 누설 위치 추정 기법
가. 보일러 누설 감지
나. 보일러 누설 위치 추정
다. 검증 결과
3) 인공지능 기반 이상감지 기술
(1) 비지도(Unsupervised) 방식의 이상 탐지 방법
가. 유사도 기반 판별 방식
나. 예측 기반 판별 방식
다. 재구성 기반 판별 방식
(2) GAN 기반 이상 탐지 방법
가. GAN(Generative Adversarial Networks)
나. GAN 기반 이미지 데이터 이상 탐지 방법
다. GAN 기반 시계열 데이터 이상 탐지 사례
4) 인공지능 기반 특허출원 동향
(1) 인공지능(AI) 기반 자율주행기술 특허출원
(2) 정보통신기술을 융합한 새로운 미세먼지 측정기술 특허출원

제Ⅱ편 데이터기반 미래를 위한 빅데이터 플랫폼·인프라 구축연구
제1장 빅데이터 주요기술 연구동향 -수집/저장/분석/시각화 기술-
1. 빅데이터 주요동향
1) 빅데이터
(1) 빅데이터 등장배경
(2) 빅데이터의 분류
(3) 빅데이터의 속성
2) 빅데이터 밸류체인(Value Chain)
3) 빅데이터 정책동향
(1) 해외 정책동향
가. 미국
나. 유럽
다. 일본
라. 중국
(2) 국내 정책동향
4) 빅데이터 기술동향
(1) 기술범의 및 특징
(2) 국내외 Trend
가. 이종 데이터를 통합하여 처리할 수 있는 플랫폼의 개발
나. 신속한 정보 확보를 위한 데이터 처리 가속화 기술의 개발
다. 데이터 활용을 촉진할 수 있는 데이터 유통 기술의 개발
라. 분석 정확도를 높일 수 있는 데이터 분석 알고리즘의 진화
마. 데이터 분석 서비스 활성화를 위한 분석 기술 개발
5) 빅데이터 산업 동향
(1) 국내외 산업 동향
가. 빅데이터 기반의 AI 기술과의 융복합을 통한 사업 영역 확대
나. 빅데이터 스타트업의 우수기술력을 바탕으로 글로벌기업과의 M&A 증가
다. 미국과 중국을 중심으로 전 세계 빅데이터 기업에 대한 투자 증가
(2) 국내외 기업 동향
가. 해외 기업 동향
A) 빅데이터 선도기업
B) 빅데이터 유망기업
나. 국내 기업 동향
2. 빅데이터 처리·유통/분석·활용 연구개발 및 시장동향
1) 자동인식 및 데이터 취득 기술
(1) 기술범위 및 특징
(2) 국내외 기술 Trend
가. DIDs
2) 빅데이터 수집 처리를 위한 분산 하둡 풀스택 플랫폼 설계 연구
(1) 연구 배경
(2) 관련 연구에 대한 고찰
가. 수집 플랫폼
나. 저장 플랫폼
다. 처리/탐색 플랫폼
라. 분석/응용 플랫폼
마. 주키퍼
바. 하둡
사. 스프링 프레임워크
아. 마이바티스
자. 웹 스크래핑
차. 형태소 분석기
(3) 개발 플랫폼의 설계
가. 분산 빅데이터 풀스택 개발 환경
나. 빅데이터 수집 및 처리 플랫폼 설계
(4) 분산 빅데이터 풀스텍 플랫폼의 구현
(5) 결론
3) 빅 데이터의 안전성을 보장하기 위한 비대칭 데이터 저장관리 기법연구
(1) 연구 배경
(2) 관련 연구
(3) 딥러닝 기반의 다중 클라우드 환경의 빅 데이터 저장 관리 기법
가. 시스템 구성
A) 디바이스 장치 계층
B) 사전처리 계층
C) 처리 계층
D) 클라우드 계층
나. 해쉬 체인을 이용한 빅 데이터의 비대칭 처리 과정
A) 빅 데이터 정보의 상관관계
B) 비대칭 처리를 위한 빅 데이터 연계 정보
C) 해쉬 체인을 이용한 빅 데이터의 비대칭 연계 정보 처리
(4) 성능평가
가. 실험환경
나. 해시 코드 길이에 따른 비대칭 저장 속도
다. 서버 저장 효율성
(5) 결과
4) 고성능, 고확장성 빅데이터 분석 플랫폼연구 및 산업
(1) 고성능, 고확장성 빅데이터 분석 플랫폼 연구
가. 플랫폼 개요 및 구성 요소
나. 결론
(2) 활용도 높아지는 빅데이터 분석 산업
가. 빅데이터 분석 산업 가치, 2027년 1,000억 달러 돌파 성장
나. 정밀 마케팅 시대에 반드시 필요한 ‘빅데이터 분석’
다. 주요 빅데이터 트렌드
라. 주요 빅데이터 스타트업
5) 빅데이터 분석 및 수집 시장동향
(1) 시장의 개요
(2) 빅데이터 분석 및 수집 산업에서의 정책 및 규제현황
(3) 시장동향 및 전망
가. 시장 규모
(4) 경쟁 현황
가. Clickworker
나. Qburst
다. ScienceSoft
라. 위엠비
마. 빅인사이트
6) 빅데이터 시각화 방안 연구 및 시장동향
(1) RPA(Robot Process Automation) 기반 빅데이터 시각화 방안에 관한 연구
가. 연구 배경
나. 이론적 배경
A) RPA개념
B) RPA구성
C) RPA 도입 성과
다. RPA기반 빅데이터 시각화 도구 적용 사례
라. RPA기반 빅데이터 시각화 도구 적용 방안
마. 결론
(2) 데이터 시각화 도구 시장동향
가. 시장의 개요
나. 시장 규모 및 전망
다. 경쟁 현황

제2장 빅데이터 플랫폼 R&D(Ⅰ) -기업/공공/도로·교통-
1. 기업의 데이터 잠재력 활용과 디지털 전환
1) 기업의 디지털 전환
(1) 기업의 ICT 도입 양상 및 동향
(2) 기업의 무형 자산에 대한 투자와 스킬(skill)에 대한 수요
(3) 제품의 디지털화 및 빅데이터 분석을 위한 사용자 데이터 활용
2) 기업의 빅데이터 분석(BDA)과 혁신
(1) 실증 연구에 사용된 표본 데이터
(2) 실증 분석 방법론
(3) 상세 분석 결과
3) 데이터 기반 비즈니스 모델의 특성
(1) 가치의 창출
(2) 가치의 전달
(3) 가치의 확보
(4) 규모와 범위의 경제 효과
4) 기업의 빅데이터 분석 활용 사례
(1) 빅데이터 분석 활용 사례
(2) 개선 과제
5) 동영상 OTT 플랫폼의 데이터 활용을 통한 경쟁력 제고
(1) 미디어 데이터 유형
(2) OTT 사업자의 데이터 활용
가. 이용자 행동 분석을 통한 경영전략 수립
나. 고객충성도 증대를 위한 추천시스템
다. AI 자동자막기술 고도화
2. 공공부문의 빅데이터 활용사례와 플랫폼 구축방안 연구
1) 4차 산업혁명시대, 공공부문 빅데이터 활용사례에 관한 연구
(1) 공공부문의 빅데이터
(2) 빅데이터 활용현황
(3) 공공부문의 빅데이터 활용사례
가. 빅데이터 활용배경
나. 빅데이터 활용계획
다. 빅데이터 분석내용
(4) 분석결과
(5) 빅데이터 이용 활성화를 통한 한국관광의 발전
가. 한국관광 데이터랩 1.0
나. 한국관광 데이터랩 2.0
다. 빅데이터의 한계점
라. 빅데이터 활용 사례
2) 빅데이터 시대, 효율적 플랫폼 정부 방안
(1) 데이터 기반 행정혁신과 국가 운영 패러다임의 변화
(2) 효율적 플랫폼 정부 구현을 위한 지속적인 과제
(3) 협업 촉진을 위한 공통 기반 조성
가. 클라우드 기반의 범정부 정보 공유 촉진
나. 데이터 기반 행정 활성화와 업무 현황 정보의 공유 기반 마련
(4) 플랫폼 정부 효율화 방안
3) 빅데이터를 활용한 범죄예측 현황과 문제점
(1) 범죄예측시스템의 활용 현황
가. 빅데이터를 활용한 범죄예측
(2) 범죄예측시스템 활용 현황
가. 범죄위험도 예측·분석 시스템(PRE-CAS : Predictive Crime Risk Analysis System)
나. 범죄 징후 예측시스템
(3) 범죄예측시스템 활용의 법적ㆍ기술적 문제점
가. 개인정보 및 기본권의 침해
나. 데이터와 알고리즘의 편향성ㆍ차별성
다. 알고리즘의 불투명성
라. 범죄예측의 부정확성
마. 기타
3. 빅데이터 기반 도시/교통/도로안전 부문 연구동향
1) 스마트 시티의 발전을 위한 빅데이터 플랫폼 구축
(1) 스마트 시티의 현황
(2) 스마트 시티 생태계의 발전
가. IoT
나. 빅데이터 플랫폼
(3) 스마트 시티 비즈니스 기회
가. 이동장치 및 부품
나. 스마트그리드
다. 정보통신 시스템
2) 빅데이터 기반 모빌리티 패턴 변화
(1) 위치기반 모빌리티 활용 가능성
가. 스마트폰 앱(App)으로 수집된 빅데이터로 모빌리티 패턴 분석
나. 빅데이터 시각화 결과
(2) 모빌리티 패턴 분석방법
(3) 모빌리티 패턴 분석결과
(4) 코로나 발생 전후 모빌리티 패턴 변화
(5) 활용 방안
가. 생활인구 개념 도입을 위한 기초 분석자료로 활용 가능
나. 모빌리티 패턴 시각화 자료는 다양한 공간위계별 정책 수립에 활용 가능
다. 모빌리티 빅데이터는 별도의 조사 없이 교통DB 구축을 위한 보완자료로 활용 가능
3) 빅데이터를 활용한 인구이동 분석모형 개발과 활용
(1) 빅데이터를 활용한 인구이동 분석모형 개발의 의의
(2) 택지개발에 따른 인구이동 분석모형 개발방향
(3) 택지지구 주택공급 유형별 인구이동 특성
4) 빅데이터 기반의 도로안전정책
(1) 도로안전 분야 내 하인리히 법칙 적용 가능성
(2) 도로안전성 대리지표 개발 및 분석
(3) 정책제안
가. 빅데이터 및 주민의견을 활용한 종합적(예방적·사후적) 도로안전정책 도입
나. 빅데이터 도로안전성 분석틀을 활용하여 도로의 안전취약구간 선정
다. 도로안전성 향상 정책을 위한 중·단기적 제도개선 방안
5) 공공정책 업무 활용 공간빅데이터 표준분석모델(5종) 개방

제3장 빅데이터 플랫폼 R&D(Ⅱ) -제조/농·임업/의료/공간분석-
1. 제조/물류/유통 산업부문 빅데이터 플랫폼 기술동향
1) 스마트공장 빅데이터 분석 플랫폼 기술동향
(1) 스마트공장 제조 빅데이터
(2) 스마트공장 빅데이터
(3) 산업동향
가. 국내외 산업동향
나. 국내 주요기업의 제조 빅데이터 분석 기술동향
A) 한국타이어 : 빅데이터 통계를 활용한 운영 효율화
B) 대우해양 조선 : 디지털 전환 및 데이터 격차 해소
C) 삼성 SDS : 스마트 팩토리 소프트웨어 솔루션
D) 동국시스템즈 : 클라우드 기반 제조 데이터 분석
다. 글로벌 주요기업의 제조 빅데이터 분석 기술동향
A) BMW(독일) : IBM의 예지 정비 솔루션을 도입하여 성공적인 스마트 제조 현장 완성
B) 센츄리 타이어(중국) : MES, 자동생산계획시스템, 창고관리시스템, 설비관리시스템 도입
C) 소니(일본) : ML 모델을 통한 공장 장비의 이상 징후 파악
D) 우드사이드(호주) : 이사징후 예측 모델을 통한 장비 고장 예측
E) 볼보(VOLVO)社 (스웨덴)
(4) 스마트공장 빅데이터 분석 플랫폼
가. 스마트공장 빅데이터 분석 플랫폼 주요 기능 구성
A) 스마트공장 빅데이터 플랫폼 주요 기능
B) 스마트공장 빅데이터 수집
C) 공정 빅데이터 저장
D) 빅데이터 전처리, 분석 및 가시화
나. 스마트공장 빅데이터 수집 및 저장 기술
A) 빅데이터 수집 및 저장 기술
다. 스마트공장 빅데이터 통합 분석 기술
A) 제조 빅데이터 분석 소프트웨어 구조
B) 이기종 데이터 연계 분석기술
C) 딥러닝 기술을 활용한 공정별 모델 학습
D) 복합 분석을 위한 워크플로우(Workflow) 관리 및 가시화
E) 클라우드 및 엣지 컴퓨팅 기술
F) 빅데이터 통합 및 의사결정 지원 시스템
라. 스마트공장 빅데이터 기반 예측 및 관리 기술
A) 데이터 기반 예측
B) 디지털 트윈을 활용한 분석
C) 데이터 외부 공유 및 신뢰성 확보
(5) 스마트공장 빅데이터 분석 플랫폼 개발 실증 사례
가. (기계) 밸브부품의 정밀가공에서의 품질영향도 인자분석
나. (자동차) 자동차 부품사 전장부품 품질예측 및 불량원인인자 도출
다. (항공) 항공부품 가공산업의 가공오차 예측 및 보정모델 개발실증
라. (재제조) 폐플라스틱 분류성능 향상을 위한 딥러닝 기반의 분류기술 개발 및 실증
마. (뿌리) 사출성형제품 품질예측모델 개발
2) 물류 빅데이터
(1) 주요 물류 빅데이터 특성 및 활용 분야
(2) 물류산업 빅데이터 구축의 한계점
3) 유통ㆍ소비 빅데이터 플랫폼에 대한 사례연구
(1) 연구 배경
(2) 유통·소비 빅데이터 플랫폼 및 센터 구축
가. 추진 경과
나. 빅데이터 플랫폼 및 센터 추진체계
다. 빅데이터 플랫폼 구성
라. 데이터 및 혁신 서비스
마. 데이터 활용사례와 성과
(3) 결론
2. 농업/산림 빅데이터 기반 플랫폼 개발 및 구축전략
1) 농업 빅데이터 관리 및 인공지능 연구 플랫폼 개발
(1) 연구 배경
(2) 농업 빅데이터 및 인공지능 연구 플랫폼 개발
(3) 농업 빅데이터 및 인공지능 연구 플랫폼 활용
(4) 결론
2) 산림빅데이터 혁신을 위한 디지털 전환과 비즈니스 모델
(1) 산림의 현재와 가치
가. 기후변화와 산림
나. 산림과 디지털전환
다. 산림의 디지털화
(2) 산림빅데이터 활용 및 비즈니스 혁신
가. 기후변화 대응
나. 산림모니터링
다. 산림활동 지원
라. 생물종유전체 활용 신약개발 비즈니스
마. 이동통신 음영지역 해소
(3) 결론
3) 한반도 토종식물자원 생명 정보 빅데이터 구축전략
(1) 추진 배경
(2) 주요 현황
(3) 우리의 현황 진단 및 시사점
(4) 비전 및 추진전략
(5) 토종 식물자원 범위 및 정보구축 현황
가. 토종자원 정의
나. 식물자원 보유현황
3. 빅데이터 활용 의료분야 기술연구
1) 빅데이터와 AI를 활용한 의료영상 정보시스템 발전 방향에 대한 연구
(1) 연구 배경
(2) 차세대 통합의료정보시스템
(3) 인공지능과 의료영상정보와의 결합
(4) 결론
2) 빅데이터 활용 의학·바이오 부문 사업화 가능 기술연구
(1) 연구 배경
(2) 빅데이터 분석 기술 활용 의학·바이오 트렌드 분석 모델
가. 문헌데이터 구축
나. 전처리와 서지 행렬 구성
다. 신규 주제 예측 모델링
(3) 분석 결과
가. COVID19 영향 고려한 필터
나. 연구 결과
(4) 결론
4. 공간정보분석 및 공간빅데이터 융복합 솔루션 주요동향
1) 공간정보분석 및 공간빅데이터 융복합 솔루션
(1) 정의
(2) 필요성
(3) 가치사슬
(4) 용도별 분류
2) 시장·산업 동향 분석
(1) 시장 분석
가. 공간정보분석 및 공간빅데이터 융복합 솔루션 시장의 급격한 팽창
나. 메타버스 디지털 트윈 등 공간정보활용에 대한 대중의 관심과 정책적 지원
(2) 세계 시장
(3) 국내 시장
3) 기술개발 동향 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 생태계 기술동향
가. 해외 플레이어 동향
나. 국내 플레이어 동향
다. 국내 중소·중견기업
4) 특허동향 분석
(1) 특허 증가율
(2) 특허 점유율
(3) 특허 영향력
(4) 주요 출원인 동향

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