2022년 국내외 인공지능(AI) 상세 시장분석과 해외 비즈니스 전략(상)

Ⅰ. 인공지능(AI) 시장분석과 뉴노멀 시대의 인공지능 역할

1. 인공지능 개념 및 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) 분야의 산업적 현안과 정책적 쟁점
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 현안과 정책적 쟁점
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 인공지능(AI) 역할
1) 서론
2) 뉴노멀(New Normal)과 인공지능
(1) 뉴노멀과 디지털 전환(DT)
(2) 인공지능 기술의 트렌드 변화
3) 연구환경 변화와 인공지능
(1) 미국
(2) EU
(3) 독일
(4) 프랑스
(5) 중국
4) 뉴노멀 시대의 인공지능의 역할
(1) 산업에의 적용
(2) 제조업에 불어닥치는 변화
5) 시사점

Ⅱ. 코로나19 및 포스트 코로나 시대의 인공지능(AI) 역할

1. 코로나19를 극복하기 위한 글로벌 인공지능(AI) 프로젝트
1) 인공지능(AI)을 활용해 코로나19에 대응하고자 하는 움직임 확산
2) 캐나다 고등연구소(CIFAR), ‘AI research project’
3) 유럽학습 및 지능형 시스템 연구소(ELLIS), ‘Covid Projects’
4) MIT-IBM 왓슨 인공지능 연구소
5) 시사점

2. 코로나19 위기 대응을 위한 AI 및 데이터 활용 사례
1) 개요
2) 주요내용
3) 시사점

3. 코로나19에 따른 산업별 인공지능(AI) 활용 사례
1) 개요
2) 주요 내용
3) 시사점

4. 코로나19 연구조사를 위한 오픈사이언스 동향
1) 개요
2) 주요 내용
3) 시사점

5. 포스트 코로나 시대의 생활 변화와 AI의 역할
1) 개요
2) 주요 내용
3) 시사점

6. 코로나19와 인공지능(AI) 산업지형의 변화
1) 개요
2) 주요 내용
3) 시사점

7. 코로나19 전후 미?중 인공지능(AI) 기술 패권 경쟁
1) 개요
2) 주요 내용
3) 시사점

Ⅲ. 국내외 인공지능(AI) 시장분석과 기업의 비즈니스 활용 과제

1. 인공지능(AI) 분야 시장분석
1) 국내외 시장 및 산업분석
(1) 해외 시장분석 및 해외업체 동향
가. 해외 시장분석
나. 해외업체 동향
(2) 국내 시장분석 및 생태계 동향
가. 국내 시장분석 및 전망
나. 국내 생태계 현황
다. 국내 생태계 주요업체 동향
2) 국내외 기술 분석
(1) 해외 기술
가. 주요 기술 분석
나. 해외업체 기술 현황
(2) 국내 기술
가. 국내 기술 동향
3) 국내외 정책 분석
(1) 해외 정책
(2) 국내 정책
4) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 연구개발 추진전략
(2) 국내 주요 전략제품

2. 주요국 중소벤처기업 지원 위한 인공지능(AI) 정책과 향후 과제
I) 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

3. 인공지능(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
나. AI 보안
가. 차세대 인공지능 개발 계획
(4) 일본
가. AI 윤리
나. AI 및 데이터 활용에 관한 계약 가이드라인
다. IoT 시스템 사이버보안
(5) 인도
가. AI를 위한 국가 전략
(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
다. UNESCO AI 윤리에 관한 권고안

Ⅳ. 코로나19 및 포스트 코로나 시대의 인공지능(AI) 역할

1. 코로나19를 극복하기 위한 글로벌 인공지능(AI) 프로젝트
1) 인공지능(AI)을 활용해 코로나19에 대응하고자 하는 움직임 확산
2) 캐나다 고등연구소(CIFAR), ‘AI research project’
3) 유럽학습 및 지능형 시스템 연구소(ELLIS), ‘Covid Projects’
4) MIT-IBM 왓슨 인공지능 연구소
5) 시사점

2. 코로나19 위기 대응을 위한 AI 및 데이터 활용 사례
1) 개요
2) 주요내용
3) 시사점

3. 코로나19에 따른 산업별 인공지능(AI) 활용 사례
1) 개요
2) 주요 내용
3) 시사점

4. 코로나19 연구조사를 위한 오픈사이언스 동향
1) 개요
2) 주요 내용
3) 시사점

5. 포스트 코로나 시대의 생활 변화와 AI의 역할
1) 개요
2) 주요 내용
3) 시사점

6. 코로나19와 인공지능(AI) 산업지형의 변화
1) 개요
2) 주요 내용
3) 시사점

7. 코로나19 전후 미?중 인공지능(AI) 기술 패권 경쟁
1) 개요
2) 주요 내용
3) 시사점

Ⅴ. AI 관련 국내외 스타트업 사례 및 비즈니스 모델 분석

1. 해외 스타트업
1) 글로벌 인공지능(AI) 스타트업 현황
2) 글로벌 인공지능 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 인공지능(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

Ⅵ. 국내 인공지능(AI) 산업 현황 조사

1. 조사 개요
1) 조사배경 및 목적
(2) 조사 연혁
(3) 법적 근거
(4) 조사주기，기준시점, 조사기간
(5) 조사대상
(6) 조사항목
(7) 자료수집 방법
(8) 조사체계
(9) 공표주기, 공표시점, 공표방법
2) 주요 용어 해설
(1) 인공지능산업 정의
(2) 인공지능산업 분류
(3) 인공지능 직무
(4) 조사항목별 용어
3) 모집단 정의
(1) 목표 모집단
(2) 조사 모집단
(3) 모집단 분포
4) 모수 추정
(1) 응답 사업체 현황 및 가중치
(2) 가중치 및 추정식
(3) 항목 간 논리 점검
(4) 이상치 파악 및 처리

2. 조사 결과
1) 일반현황
(1) 응답 사업체 일반 특성
2) 인공지능 기술 및 사업현황
(1) 보유 중인 인공지능 기술 분야 (1순위, 1+2순위)
(2) 인공지능 부문 주력 사업 분야
(3) 인공지능 사업화 준비 단계
(4) 인공지능 응용 산업 분야
(5) 인공지능 모델 개발에 사용하는 도구 형태
(6) 인공지능 계산을 위한 GPU 보유 현황
(7) 인공지능 R&D를 위한 향후 컴퓨팅 인프라 형태
(8) 인공지능 학습용 데이터 확보 방식（1순위, 1+2순위）
(9) 향후 3년간 가장 유망한 인공지능 응용 산업 분야
3) 매출 현황
(1) 전체 매출액 현황（3개년）
(2) 인공지능 매출액 현황(3개년)
(3) 사업 분야별 인공지능 매출액 현황(3개년)
(4) 고객별 인공지능 매출액 현황(3개년)
4) 인력 현황
(1) 전체 종사자 수 현황(3개년)
(2) 인공지능 종사자 수 현황（3개년）
(3) 인공지능 외국인 종사자 수 현황（3개년）
(4) 직무별 인공지능 종사자 수 현황
(5) 학력별 인공지능 종사자 수 현황
(6) 경력별 인공지능 종사자 수 현황
(7) 인공지능 관련 인력 채용 시 주요 고려사항
5) 투자 및 개발 현황
(1) 전체 연구개발 투자액（3개년）
(2) 인공지능 부문 연구개발 투자액（3개년）
(3) 외부투자 유치 실적 유무（3개년）
(4) 외부투자 유치 실적 수（3개년）
(5) 외부투자 유치 실적 금액（3개년）
(6) 연구개발 특허 현황（3개년）
6) 애로사항 및 건의사항
(1) 전체 애로사항 및 건의사항
(2) 인공지능 사업 운영상 느끼는 애로사항 - 데이터 확보 및 품질 문제
(3) 인공지능 사업 운영상 느끼는 애로사항 - AI 인력 부족
(4) 인공지능 사업 운영상 느끼는 애로사항 - 과도한 규제
(5) 인공지능 사업 운영상 느끼는 애로사항 - AI 인프라（컴퓨팅） 부족
(6) 인공지능 사업 운영상 느끼는 애로사항 - 투자 유치의 어려움
(7) 인공지능 사업 운영상 느끼는 애로사항 - 기술교류 및 협업의 어려움
(8) 인공지능 사업 운영상 느끼는 애로사항 - 국내 시장의 협소성
(9) 인공지능 사업 운영상 느끼는 애로사항 - 기술개발 및 사업화의 불확실성

3. 첨부
1) 주요 주관식 문항 정리
(1) 보유 중인 인공지능 분야 세부기술
(2) 데이터 확보 및 활용 시 애로사항
(3) 인공지능 사업 운영상 느끼는 구체적인 애로사항
2) 통계표

Ⅶ. 인공지능(AI)이 만들어갈 가까운 미래

1. 인공지능(AI)의 진화
1) 자동화, 무인화 시대를 넘어 이제는 인공지능으로
2) 지능화를 견인하는 기술들
(1) 인공지능(AI)
(2) 신 개념의 컴퓨팅
(3) 디지털 언어
(4) 빅데이터
3) 인공지능(AI)이 가져올 미래
(1) 알고리즘과 데이터의 편향성
(2) 인간 친화적 AI가 가져올 역효과
(3) 자율의지의 상실
(4) 그 외 다양한 논의들
4) 인간과 지능형 기계와의 협업

2. 빅데이터의 가치와 활용
1) 빅데이터가 주목 받는 이유
2) 빅데이터의 특징
3) 빅데이터의 규모
4) 빅데이터를 어떻게 활용하는가
(1) 데이터베이스와 빅데이터
(2) 빅데이터를 구현하는 기술들
(3) 빅데이터와 인공지능의 관계

3. 인공지능(AI) 구현과 디지털 트윈(Digital Twin)
1) 인공지능 구현 방식
2) 국내 인공지능 투자
3) 디지털 트윈(Digital Twin)

4. 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

5. 인공지능(AI)은 완벽할까?

6. 설명가능 인공지능(XAI, eXplainable AI)
1) 설명가능 인공지능의 등장
2) 확산되기 시작한 설명가능 인공지능(XAI)
3) 산업에 적용되기 시작한 설명가능 인공지능(XAI)
4) 설명가능 인공지능, AI 산업 활성화를 이끌다

7. 인공지능(AI)의 경제적 특성 및 AI에 대한 투자 동향
1) 인공지능의 경제적 특성
2) 인공지능(AI)에 대한 투자 동향

8. 인공지능과(AI)과 생산성
1) 인공지능(AI) 기술의 발전과 생산성
2) ICT 투자와 생산성에 관한 전통적 논의
3) 인공지능(AI)으로 인한 생산성 향상 효과
4) AI 기반 생산성 향상을 위한 과제

9. 인공지능(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
(1) 3대 핵심 자원 및 주요 현황
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 산업?기술별 로드맵 수립
(4) AI 분야 신개념 검증 프로젝트를 통해 글로벌 선도 (연합 학습)