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

Ⅸ. 인공지능(AI)을 국가 통계에 도입 및 활성화 방안 분석

1. 국가통계 AI 도입 활성화 방안
1) 분석 배경
2) 국가통계의 AI·빅데이터 기술 도입 논의와 적용사례
(1) 각 국의 문제인식과 관련 논의
(2) UN의 국가통계의 머신러닝 활용 논의
(3) 해외 AI·빅데이터 활용 통계 도입 사례
(4) 국내 AI·빅데이터 활용 통계 도입 사례
3) 국가통계의 AI·빅데이터 기술 도입 쟁점과 시사점
(1) AI·빅데이터 통계 도입 시 예상 쟁점
가. 신규 통계 생산의 관점
나. 통계 생산 프로세스의 현대화 관점
(2) 국내 통계 제도의 개편 방향과 정책적 시사점
4) [부록 1] AI·빅데이터를 활용한 디지털산업 분류 방안
(1) 연구 배경과 목적
가. 연구 배경
나. 연구 목적
(2) 기존의 디지털산업 분류 방법과 한계
가. 디지털경제와 디지털산업 정의
나. 현행 디지털산업 분류 방법
다. 현행 방법의 한계와 개선 필요성
(3) AI·빅데이터를 활용한 디지털산업 분류 방안
가. 디지털산업 분류 방법론
나. AI·빅데이터 활용 데이터
5) [부록 2] 전자공시 데이터 기반 디지털전환 지수 산출방안
(1) 배경 및 필요성
가. ICT 신기술의 부상과 ICT시장·산업의 변동성과 불확실성 확대
나. 우리나라 ICT 산업의 특수성
다. 빅데이터를 활용한 미래예견적 정책수립의 중요성 증대
(2) 선행연구 및 DART 자료의 특징
가. 경제사회 빅데이터 분석·예측, 선행연구 현황
나. DART 자료의 특징
(3) 문제인식과 디지털전환 지수 모형제안
가. 표본조사 기반 ICT기업경기조사의 한계
나. 디지털전환 지수 구축 제안 모형
(4) 모형 분석 절차
가. 모형의 분석 단계

Ⅹ. 국내외 인공지능(AI) 관련 기술 분석

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

2. 인공지능(AI)과 얼굴 정보 처리 기술
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

3. 인공지능과 자연어 처리 기술 동향
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

4. 인공지능 기술의 안전성 확보 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

5. 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

6. AI 시대의 VUI(Voice User Interface)와 감정 기술 분야
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

7. AI 반도체 및 컴퓨팅의 변화
1) AI 확산에 있어 반도체의 역할
2) AI와 반도체의 상호 발전
(1) 반도체 및 컴퓨팅 기술 발전에 따른 데이터?연산처리 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

8. 경량 AI 반도체의 기술 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

9. AI를 이용한 농지 자동 항공방제 기술
1) 결과물 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

10. 신재생에너지로의 전환과 AI
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) 인공지능을 적용한 가상발전소
4) 결론

11. 헬스케어 AI 활용 동향
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

12. AI 기반의 자율사물 개발 및 발전 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

13. AI 전이학습(Transfer Learning)과 응용 분야
1) 전이학습의 개요와 적용 고려사항
2) 전이학습의 장점 및 응용 분야
3) 결론

14. 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) 결론

15. NIA 인공지능 학습용 데이터

16. NIA 인공지능 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)

?. 인공지능(AI) 관련 주요 국가별 시장 및 정책동향

1. 미국
1) 인공지능(AI) 개발 전략
2) 미국의 AI 정책동향
(1) Al R&D 정책
가. 국가 Al R&D 전략 : 2019 업데이트
나. Al R&D 기반 정책 : 컴퓨팅，데이터，표준화 관련
다. 2020년 Al R&D 에산[안]
(2) 산업별 Al 정책
가. 교통 분야
나. 의료 분야
다. 제조 분야
라. 금융 분야
마. 농업 분야
바. 기상/해양/우주 분야
사. 안보?국방 분야
(3) Al 인력 정책
가. 직무훈련 및 재교육
나. 견습제[Apprenticseships]
다. STEM 교육
라. R&D 인력 훈련
(4) 기타 정책
가. 설명가능하고 견고한 인공지능
나. 고용시장과 Al
다. 국제사회 Al 리더십
(5) 결론 및 시사점
3) 의료분야 데이터사이언스 및 인공지능 정책 동향
4) AI 어플리케이션 규정 가이드
(1) 미백악관의 AI 어플리케이션 규정에 관한 가이드 개요
(2) AI 정책목표 달성을 위한 AI 애플리케이션 관리 원칙
(3) AI 배포 및 사용 장벽 해소
(4) 정책적 시사점
5) 미국 AI 산업 발전 현황
(1) 미국 AI 시장분석
(2) Gartner의 2019 AI 하이프 사이클(Hype Cycle)
(3) 주목받는 AI 기술들
(4) 시사점

2. 중국
1) AI 개발전략 및 정책동향
2) 중국 인공지능 시장?정책 및 기업동향
(1) 산업 규모
(2) 정부 지원정책 및 제도
(3) 기업현황
(4) 시사점
3) 중국, 인공지능(AI) 굴기, 관련 기업 수 증가 일로
4) 중국 AI 반도체 산업의 발전 현황과 시사점
(1) 중국 AI 반도체산업 발전 현황
(2) 중국 정부의 AI 반도체 관련 주요 정책
(3) 중국의 AI 반도체 관련 주요 기업
(4) 정책적 시사점
5) AI 로봇과 함께하는 중국의 에듀테크

3. 일본
1) 일본의 AI 정책 동향
2) 일본 교육시장에 돌풍을 일으킨 AI학습, 아타마플러스
3) 일본 AI 기술, 복제 인간의 시대가 도래하는가?

4. 유럽
1) EU의 AI 정책 동향
2) EU AI 전략 분석
(1) 전략 배경
(2) AI 우수성 확보전략
(3) AI 신뢰성 확보전략
가. AI가 낳은 새로운 위험
나. 기존 규제의 한계와 보완 방향
다. AI 규제의 범위
라. AI 규제가 제시할 새로운 요구 사항
마. AI 규제 적용의 대상자
바. AI 규제의 집행
3) EU, 디지털 미래 청사진 제시…인공지능(AI)과 데이터가 핵심
4) EU 인공지능 백서
(1) 수월성 확보를 위한 생태계 구축(AN ECOSYSTEM OF EXCELLENCE) 방안
가. 회원국과의 협력
나. 연구 및 혁신 커뮤니티의 노력
다. 역량 강화
라. 중소기업에 대한 초점
마. 민간부문과의 파트너십
바. 공공 부문의 인공지능 도입 촉진
사. 데이터 및 컴퓨팅 인프라에 대한 접근성 확보
아. 국제적 측면
(2) 신뢰성 확보를 위한 생태계 구축(AN ECOSYSTEM OF TRUST) : 인공지능을 위한 규제 프레임워크
가. 문제의 정의 및 인공지능 관련 기존 법적 프레임워크의 조정 가능성
나. 향후 EU 규제 프레임워크의 범위
다. 요구 사항(REQUIREMENTS)의 유형
라. 적용 범위
마. 규정준수와 자발적 레이블링 체계(voluntary labelling scheme)
바. 거버넌스
(3) 결론 및 시사점

5. 영국
1) AI 전략 및 정책 동향
2) 인공지능(AI) 산업 현황

6. 독일
1) AI 전략 및 정책 동향
2) 독일 인공지능 적용 분야 진단
(1) 인류와 인공지능(AI)의 만남, 적용 사업 및 기술 분류
(2) 독일 인공지능 개발 스타트업들과 투자 현황
(3) 전망 및 시사점

7. 캐나다
1) AI 전략 및 정책 동향
2) 인공지능을 통해 코로나19에 대응
(1) 코로나19 대응을 위한 범국가적 인공지능 연구 지원
가. 캐나다 고등연구재단
나. 혁신슈퍼클러스터
(2) 인공지능 기반 코로나19 솔루션에 대한 활발한 협력 움직임
(3) 전망 및 시사점

8. 프랑스
1) AI 정책 동향

9. 네덜란드
10. 호주
1) 인공지능 기술 강국 꿈꾸다
(1) 호주의 인공지능 투자 개발 현황
(2) 새로운 산업과 일자리 창출
(3) 호주에 적용 가능한 인공지능분야
(4) 호주의 AI 접목사례
(5) 호주 인공지능 미래

11. 뉴질랜드 연구의 장 ‘뉴질랜드 AI 포럼’

?. 국가별 인공지능(AI) 연구지수 측정(AI Research Index)과 시사점

1. 연구배경 및 추진체계
1) 연구배경 및 필요성
2) 연구목표 및 추진체계

2. 선행연구 및 인공지능 연구지수 개념
1) 선행연구 조사
2) 인공지능 연구지수의 개념

3. 세계 주요 대학의 인공지능 연구지수 측정
1) 측정 단계
2) 인공지능 상위 500개 대학 분석
3) 세계 주요대학의 인공지능 연구지수 측정
4) 종합분석 및 소결

4. 국가 인공지능 연구 지수 측정
1) 측정 단계
2) 국가 인공지능 연구지수 측정
3) 종합분석 및 소결

5. 인공지능 연구역량 결정요인 분석
1) 개요
2) 주요변수
(1) 글로벌 협력연구
(2) 연구개발비
3) 추정모형
4) 분석결과
5) 종합분석 및 소결
6) 시사점

ⅩⅢ. 국내외 인공지능(AI) 관련 특허 동향

1. 신약개발 AI 플랫폼 분야
1) 특허 동향
(1) 특허동향 분석
가. 연도별 출원동향
나. 국가별 내·외국인 출원현황
(2) 주요 기술 키워드 분석
가. 기술개발 동향 변화 분석
나. 기술-산업 현황 분석
(3) 주요 출원인 분석
가. 해외 주요출원인 주요 특허 분석
나. 국내 주요출원인 주요 특허 분석
(4) 기술진입장벽 분석
가. 기술 집중력 분석
나. IP 경쟁력 분석
2) 요소기술 도출
(1) 특허 기반 토픽 도출
(2) LDA 클러스터링 기반 요소기술 도출
(3) 특허 분류체계 기반 요소기술 도출
(4) 최종 요소기술 도출

2. 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 의료진단 솔루션 분야
1) 특허 동향
(1) 특허동향 분석
가. 연도별 출원동향
나. 국가별 내·외국인 출원현황
(2) 주요 기술 키워드 분석
가. 기술개발 동향 변화 분석
나. 기술-산업 현황 분석
(3) 주요 출원인 분석
가. 해외 주요출원인 주요 특허 분석
나. 국내 주요출원인 주요 특허 분석
(4) 기술진입장벽 분석
가. 기술 집중력 분석
나. IP 경쟁력 분석
2) 요소기술 도출
(1) 특허 기반 토픽 도출
(2) LDA 클러스터링 기반 요소기술 도출
(3) 특허 분류체계 기반 요소기술 도출
(4) 최종 요소기술 도출

3. 창작 AI 플랫폼 분야
1) 특허 동향
(1) 특허동향 분석
가. 연도별 출원동향
나. 국가별 내·외국인 출원현황
(2) 주요 기술 키워드 분석
가. 기술개발 동향 변화 분석
나. 기술-산업 현황 분석
(3) 주요 출원인 분석
가. 해외 주요출원인 주요 특허 분석
나. 국내 주요출원인 주요 특허 분석
(4) 기술진입장벽 분석
가. 기술 집중력 분석
나. IP 경쟁력 분석
2) 요소기술 도출
(1) 특허 기반 토픽 도출
(2) LDA 클러스터링 기반 요소기술 도출
(3) 특허 분류체계 기반 요소기술 도출
(4) 최종 요소기술 도출

4. 인공지능 소재설계 시스템 분야
1) 특허 동향
(1) 특허동향 분석
가. 연도별 출원동향
나. 국가별 내·외국인 출원현황
(2) 주요 기술 키워드 분석
가. 기술개발 동향 변화 분석
나. 기술-산업 현황 분석
(3) 주요 출원인 분석
가. 해외 주요출원인 주요 특허 분석
나. 국내 주요출원인 주요 특허 분석
(4) 기술진입장벽 분석
가. 기술 집중력 분석
나. IP 경쟁력 분석
2) 요소기술 도출
(1) 특허 기반 토픽 도출
(2) LDA 클러스터링 기반 요소기술 도출
(3) 특허 분류체계 기반 요소기술 도출
(4) 최종 요소기술 도출

5. 영상 데이터 기반 AI 서비스 분야
1) 특허 동향
(1) 특허동향 분석
가. 연도별 출원동향
나. 국가별 내·외국인 출원현황
(2) 주요 기술 키워드 분석
가. 기술개발 동향 변화 분석
나. 기술-산업 현황 분석
(3) 주요 출원인 분석
가. 해외 주요출원인 주요 특허 분석
나. 국내 주요출원인 주요 특허 분석
(4) 기술진입장벽 분석
가. 기술 집중력 분석
나. IP 경쟁력 분석
2) 요소기술 도출
(1) 특허 기반 토픽 도출
(2) LDA 클러스터링 기반 요소기술 도출
(3) 특허 분류체계 기반 요소기술 도출
(4) 최종 요소기술 도출

6. AI 기반 교육서비스 분야
1) 특허 동향
(1) 특허동향 분석
가. 연도별 출원동향
나. 국가별 내·외국인 출원현황
(2) 주요 기술 키워드 분석
가. 기술개발 동향 변화 분석
나. 기술-산업 현황 분석
(3) 주요 출원인 분석
가. 해외 주요출원인 주요 특허 분석
나. 국내 주요출원인 주요 특허 분석
(4) 기술진입장벽 분석
가. 기술 집중력 분석
나. IP 경쟁력 분석
2) 요소기술 도출
(1) 특허 기반 토픽 도출
(2) LDA 클러스터링 기반 요소기술 도출
(3) 특허 분류체계 기반 요소기술 도출
(4) 최종 요소기술 도출

7. Edge-Device 기반 고성능 경량 고속-시각 지능 플랫폼 분야
1) 특허 동향
(1) 특허동향 분석
가. 연도별 출원동향
나. 국가별 내·외국인 출원현황
(2) 주요 기술 키워드 분석
가. 기술개발 동향 변화 분석
나. 기술-산업 현황 분석
(3) 주요 출원인 분석
가. 해외 주요출원인 주요 특허 분석
나. 국내 주요출원인 주요 특허 분석
(4) 기술진입장벽 분석
가. 기술 집중력 분석
나. IP 경쟁력 분석
2) 요소기술 도출
(1) 특허 기반 토픽 도출
(2) LDA 클러스터링 기반 요소기술 도출
(3) 특허 분류체계 기반 요소기술 도출
(4) 최종 요소기술 도출

8. AutoML 솔루션 분야
1) 특허 동향
(1) 특허동향 분석
가. 연도별 출원동향
나. 국가별 내·외국인 출원현황
(2) 주요 기술 키워드 분석
가. 기술개발 동향 변화 분석
나. 기술-산업 현황 분석
(3) 주요 출원인 분석
가. 해외 주요출원인 주요 특허 분석
나. 국내 주요출원인 주요 특허 분석
(4) 기술진입장벽 분석
가. 기술 집중력 분석
나. IP 경쟁력 분석
2) 요소기술 도출
(1) 특허 기반 토픽 도출
(2) LDA 클러스터링 기반 요소기술 도출
(3) 특허 분류체계 기반 요소기술 도출
(4) 최종 요소기술 도출

9. eXplainable AI 분야
1) 특허 동향
(1) 특허동향 분석
가. 연도별 출원동향
나. 국가별 내·외국인 출원현황
(2) 주요 기술 키워드 분석
가. 기술개발 동향 변화 분석
나. 기술-산업 현황 분석
(3) 주요 출원인 분석
가. 해외 주요출원인 주요 특허 분석
나. 국내 주요출원인 주요 특허 분석
(4) 기술진입장벽 분석
가. 기술 집중력 분석
나. IP 경쟁력 분석
2) 요소기술 도출
(1) 특허 기반 토픽 도출
(2) LDA 클러스터링 기반 요소기술 도출
(3) 특허 분류체계 기반 요소기술 도출
(4) 최종 요소기술 도출