빅데이터 AI 플랫폼 구축전략과 주요 산업별 활성화 동향 분석

제Ⅰ편 빅데이터 산업
제1장 빅데이터 산업 정책 현황
1. 빅데이터 산업 동향
1) 빅데이터 산업 개요
(1) 정의
(2) 필요성
(3) 구축 범위
가. 가치사슬
나. 대표적 분류 방법
2) 빅데이터 시장 분석
(1) 세계 시장 분석
가. 세계시장 동향 및 전망
⒜ 빅데이터 전체시장 전망
⒝ 분야별 시장 동향 및 전망
나. 세계시장 핵심플레이어 동향
⒜ 기업 인수합병 동향
⒝ 분야별 주요기업 동향
(2) 국내 시장 분석
가. 국내 시장 동향 및 전망
⒜ 전체 국내 시장 전망
⒝ 세부 시장 전망
나. 국내 생태계 현황
⒜ 유통·물류 분야
⒝ 제조 분야
⒞ 의료 분야
⒟ 금융 분야
⒠ 농축산 분야
⒡ 자동차 분야
다. 생태계 핵심플레이어 동향
⒜ 빅데이터 분석·처리
⒝ 금융 및 보안
⒞ 의료 분야
⒟ 미디어 분야
⒠ 교육 분야
(3) 기업 동향
가. 경쟁 환경
나. 주요 기업 동향
⒜ Microsoft
⒝ AWS
⒞ Oracle
⒟ Google
⒠ IBM
3) 빅데이터 기술 분석
(1) 해외 기술 동향
가. 주요 기술
나. 해외 기업 기술 현황
(2) 국내 기술 동향
가. 기술 동향
나. 국내 기업 기술 현황
2. 빅데이터 경제 분석 및 정책 현황
1) 데이터 경제 현황 및 전망
(1) 해외 데이터 경제 전망
(2) 국내 데이터 산업 분류
(3) 국내 데이터 산업 현황 및 전망
(4) 국내 데이터 경제 정책
2) 해외 데이터 경제 현황 및 전략
(1) 미국의 데이터 경제 정책
(2) 유럽의 데이터 경제 정책
(3) 영국의 데이터 경제 정책
(4) 일본의 데이터 경제 정책
(5) 중국의 데이터 경제 정책
3) 빅데이터 분야 산업·인력 이슈 분석
(1) 개요
(2) 이슈 분석 방법
가. 분석 데이터
나. 분석 방법
(3) 이슈 분석 결과
가. 네트워크 구성 특징
나. 1번째 군집: 4차산업혁명
⒜ 4차산업혁명 하위군집 1
⒝ 4차산업혁명 하위군집 2
⒞ 4차산업혁명 하위군집 3
다. 2번째 군집: AI
라. 3번째 군집: 지자체
마. 4번째 군집: 금융 빅데이터
(4) 시사점
제2장 빅데이터 플랫폼 산업실태 발전전략
1. 빅데이터 플랫폼의 산업 실태
1) 빅데이터 플랫폼 산업 현황
(1) 빅데이터 플랫폼의 의의
(2) 국내외 발전 현황
가. 국내 현황
⒜ 다양한 데이터 플랫폼 구축으로 데이터 공급 촉진
⒝ 데이터 플랫폼을 통해 분석?유통?표준화 등 활용 토대 마련
나. 해외 현황
(3) 한계와 시사점
가. 데이터 수집·생성
나. 데이터 유통·거래
다. 데이터 분석·활용
2) 빅데이터 플랫폼 기술 동향
(1) 빅데이터 플랫폼 기술 정의 및 범위
가. 빅데이터 플랫폼 기술 정의
나. 빅데이터 플랫폼 기술범위
(2) 빅데이터 플랫폼 기술 발전 동향
가. 데이터 유통 활용 기술
나. 플랫폼 기반 기술
다. 크로스커팅 기술
(3) 플랫폼 서비스 추진 현황
가. 국내 현황
나. 해외 현황
(4) 빅데이터 플랫폼 비교 분석
2. 빅데이터 플랫폼 추진과 산업 활성화 전략
1) 빅데이터 플랫폼 추진과제
(1) 분야별 대표 데이터 플랫폼 확충 및 통합 연계
가. 대표 데이터 플랫폼을 전략적으로 육성
⒜ 현황 및 진단
⒝ 기존 빅데이터 플랫폼을 데이터 서비스 플랫폼으로 육성
⒞ 분야별 15대 핵심 플랫폼 신규 구축
나. 민?관 데이터 플랫폼 거버넌스 확립
다. ‘통합 데이터지도’중심 플랫폼 연계
(2) 데이터 거래·유통 기반 강화
가. 투명하고 신뢰성 있는 데이터 통합 거래 체계 구축
나. 수요자 중심 데이터 공급·유통 환경 조성
다. 민간 데이터의 공공부문 활용 촉진
(3) 데이터 분석·활용 생태계 조성
가. 데이터 분석서비스 지원을 통해 활용 생태계 조성
나. 활발한 데이터 창업과 기술개발로 데이터 활용 역량 증대
다. 안전한 가명정보 결합?이용 활성화를 통해 데이터 가치 향상
라. 선순환 성과확산 체계(수집·생성-활용-신규 수집·생성) 마련
(4) 데이터 통합·관리 체계 마련
가. 지속가능한 데이터 플랫폼 관리기반 마련
나. 데이터의 신뢰성(품질·출처) 확보를 위한 관리체계 도입
2) 빅데이터 플랫폼 산업 활성화 전략
(1) 추진 연혁
(2) 사업 추진의 기반
(3) 사업의 내용과 규모
3) 빅데이터 플랫폼 운영 현황
(1) 플랫폼과 센터 구성 현황
(2) 플랫폼별 데이터상품 거래 현황
(3) 플랫폼별 데이터 결합?분석을 통한 서비스 제공 현황
(4) 빅데이터 분석 환경 제공
4) 빅데이터 플랫폼 개선과제
(1) 입법적 개선과제
(2) 정책적 개선과제
가. 빅데이터 플랫폼 운영 기반
나. 데이터 거래?유통 강화
다. 빅데이터 플랫폼 생태계
3. AI기반 데이터 가치 고도화 플랫폼 현황
1) AI기반 데이터 가치 고도화 플랫폼 산업 동향
(1) 산업 개요
가. 정의
나. 필요성
다. 범위 및 분류
⒜ 가치사슬
⒝ 용도별 분류
(2) 산업 분석
가. 데이터 개방-유통-활용 촉진을 목표로 제도적 지원
나. 데이터품질 향상 및 가치고도화 기술 개발 진행?
다. AI기반의 데이터 활용에 대한 기대 및 관심 증대
(3) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
2) AI기반 데이터 가치 고도화 플랫폼 기술개발 동향
(1) 기술개발 이슈
가. 다양한 데이터를 통합 분석 가능한 다중 지능의 발전이 요구
나. 적절한 객관적인 데이터 판단 기능을 제공하며 정보 가치 극대화
다. 급성장하는 데이터 산업에서 정부 차원의 원천기술 개발이 필수
(2) 생태계 기술 동향
가. 해외 플레이어 동향
나. 국내 플레이어 동향
(3) 국내 연구개발 기관 및 동향
가. 연구개발 기관
나. 기관 기술개발 동향
3) AI기반 데이터 가치 고도화 플랫폼 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

제3장 Al 빅데이터 산업 적용사례 분석
1. AI 빅데이터 시장 및 기술 동향
1) 주요국의 정책동향
(1) 인공지능 분야
(2) 빅데이터 분야
2) AI 빅데이터 시장동향 및 규모
(1) 산업동향 및 전망
가. 인공지능 분야
나. 빅데이터 분야
(2) 시장규모 전망 및 예측
가. 인공지능
나. 빅데이터
3) AI 빅데이터 기술 및 표준화 동향
(1) 기술 개발동향
가. 인공지능
나. 빅데이터
(2) 특허 동향
가. 인공지능
나. 빅데이터
(3) 표준화 동향
가. 인공지능
나. 인공지능
4) AI 빅데이터 기술 발전 전망
(1) 인공지능
(2) 빅데이터
2. AI 기술과 데이터 분야 동향
1) 인공지능 데이터 개방과 활용 현황
(1) 국외 인공지능 선도기업의 데이터 공개 현황
가. 구글(Google)
나. 마이크로소프트(Microsoft)
다. IBM
라. 인텔(Intel)
마. 바이두(Baidu)
바. 텐센트(Tencent)
(2) 국내 기업의 데이터 생산 및 공개 현황
가. 네이버
나. 카카오
다. SKT 빅데이터 허브
라. KT
(3) 국내 데이터 생태계에 대한 시사점
2) 국내외 인공지능 기술 및 데이터 관련 정책 동향
(1) 국내외 인공지능 정책 동향
가. 주요국 인공지능 정책동향
⒜ 미국
⒝ 중국
⒞ 일본
⒟ EU
⒠ 영국
⒡ 캐나다
⒢ 독일
나. 국내 AI 정책동향
(2) 국내외 데이터 산업 정책 동향
가. 주요국 데이터 산업 정책동향
⒜ 미국
⒝ EU
⒞ 영국
⒟ 중국
⒠ 일본
나. 국내 데이터산업 관련 정책
⒜ 빅데이터 플랫폼·센터 구축
⒝ 데이터 바우처 지원
⒞ 데이터 거래기반 조성
⒟ 데이터 댐
⒠ 마이데이터 사업
⒡ 중소기업 활용 지원
⒢ 데이터 플래그십 사업
3) 국내 정책동향 관련 시사점
(1) 국내 인공지능 데이터 정책의 성과
(2) 국내 인공지능 데이터 정책의 한계점
3. AI 기반 빅데이터 분석 적용 사례
1) IoT 기반 환경보건분야 적용사례
(1) 국내
(2) 국외
(3) AI 기반 IoT 기술
가. AI 기반 IoT 기술 정책 동향
나. AI 기반 IoT 연구개발 기술 내용
(4) 결론 및 시사점
2) 빅데이터와 AI를 활용한 교육용 자료의 분석
(1) 학습 데이터
(2) 인공지능 적용 기술
(3) 결론

제Ⅱ편 주요 산업별 빅데이터 현황
제1장 금융권 빅데이터 산업 활성화 현황
1. 금융권 빅데이터 산업 활용
1) 금융 빅데이터 디지털 금융혁신 동향
(1) 개요
(2) 신용정보원 빅데이터 개방시스템(CreDB) 개방 확대
가. 현황 및 평가
나. CreDB 개방 확대 방안
(3) 금융결제원 빅데이터 개방 시스템 구축
가. 현황 및 문제점
나. 구축 방안
다. 기대 효과
라. 향후 계획
2) 금융권 빅데이터 활용 사례 현황
(1) 금융권의 빅데이터 활용 개요
가. 은행권은 비정형 데이터의 업무 활용 등 활용 다각화 추진 중
나. 신용카드사들은 빅데이터 컨설팅의 수익사업화 추진까지
다. 보험회사들도 상품 개발과 보험컨설팅에 빅데이터 활용 증가
라. 시사점과 전망
(2) 금융권 빅데이터 활용 현황
(3) 국내?외 금융업권별 빅데이터 활용 사례
가. 은행
나. 카드
다. 보험
(4) 개인정보보호 제도로 인한 빅데이터 활용 한계 사례
(5) 빅데이터 활성화 정책
가. 미국
나. 영국
다. OECD의 빅데이터 관련 정책 제언
3) 금융 분야 빅데이터 구축?활용 추진 정책
(1) 금융 분야 데이터활용 및 정보보호 종합방안(2018. 3.)
가. 기본 원칙
나. 3대 추진전략 및 10대 추진과제
(2) 금융 분야 마이데이터 산업 도입방안(2018. 7.)
가. 추진 배경
나. 금융 분야 마이데이터(MyData) 서비스 개관
다. 정책 기본 방향
라. 금융 분야 마이데이터 산업 도입 방안
(3) 금융분야 빅데이터 인프라 구축방안(2019. 6.)
가. 추진 배경
나. 금융 빅데이터 개방시스템(신용정보원)
다. 금융 분야 데이터 거래소(금융보안원)
라. 금융 분야 데이터 전문기관
2. 금융 마이데이터 정책과 비즈니스 분석
1) 마이데이터와 국내외 정책 동향
(1) 마이데이터의 개념 및 도입 배경
가. 디지털 혁신으로 촉발된 데이터에 대한 개인 통제권 강화
나. 정보주체의 권리보장 및 데이터 제공에 대한 기업 의무화
다. 마이데이터 선결요소, 개인정보 보호 및 보안문제
(2) 해외 마이데이터 정책 및 금융분야 추진 동향
가. EU 정책분야 : GDPR을 통한 정보 주체의 권리 강화
나. EU 금융분야 : 금융회사에 오픈 API 구축을 통한 정보제공 의무화
다. 영국 정책분야 : 민간의 자발적 참여를 통한 Midata 추진
라. 영국 금융분야 : 9개 주요 은행에 오픈 API 개방 의무화
마. 호주 정책분야 : 정부 주도의 점진적인 데이터 권리 강화 정책 추진
바. 호주 금융분야 : 조회형 API 4대 은행 선도입 후 점증적 확대
사. 미국 정책분야 : 연방정부 관리대상 개인정보에 대한 데이터 개방
아. 미국 금융분야 : 민간 차원의 자율적 데이터 공유 추진
(3) 국내 마이데이터 정책 및 금융분야 추진 동향
가. 한국 정책분야 : ① 데이터 이동권과 개인정보의 활용
나. 한국 정책분야 : ② 5대 실증분야 마이데이터 사업 추진
다. 한국 금융분야 : ① 금융분야 마이데이터 사업의 법적 초석 마련
라. 한국 금융분야 : ② 마이데이터 사업자에 대한 정책 마련
마. 한국 금융분야 : ③ 지급결제 중심 오픈뱅킹 12월 전면 시행
(4) 정책적 시사점
가. 금융권 전반 오픈 API 확대 대비 세부 사항 마련
나. 대중의 신뢰에 기반한 정책 추진 및 벤치마킹 필요
다. 마이데이터 본격 시행 대비 기존 금융사의 대응 필요
2) 선도적 마이데이터 비즈니스 심층 분석
(1) 마이데이터를 이끄는 기업들
(2) 편의성이 최적화된 재무관리서비스
가. 가장 대중적인 재무관리서비스 플랫폼, 「민트」
나. 사용자의 기대와 경쟁사가 제공하는 서비스 갭에 집중
다. 거래 당사자 모두가 돈을 버는 수익 모델
(3) 데이터 분석 기반의 특화된 금융서비스
가. 데이터를 활용한 수익 창출의 독보적 선두주자, 「핑안보험그룹」
나. 핑안의 성장 중추, 세계 정상급 수준의 기술 경쟁력
다. 디지털 경제를 위한 포석, 플랫폼 구축을 통한 생태계 조성
라. 데이터 분석 기반 고객 니즈 파악, 이에 따른 맞춤형 상품 추천
(4) 프라이버시 보호를 비즈니스에 구현한 개인데이터 저장소
가. 정보 보호에 기반한 개인데이터 공유 플랫폼, 「디지미」
나. 사용자 중심으로 광범위한 데이터를 한 곳에서 통합관리
다. 데이터와 관련된 플랫폼 비즈니스 모델 시도
라. 데이터 권한 강화에 대응한 새로운 비즈니스 모델
(5) 산업적 시사점
가. 데이터로 가치를 창출하는 역량 고도화
나. 고객 경험의 극대화 및 차별화
다. 데이터 관리 플랫폼 비즈니스, 사용자 확보 및 신뢰가 중요

제2장 보건의료 빅데이터 산업 활성화 현황
1. 보건의료 빅데이터 산업과 정책 동향
1) 보건의료 빅데이터 개요
(1) 빅데이터 정의
가. 일반적 정의
나. 보건의료 빅데이터 개념
다. 보건의료 빅데이터 속성
⒜ 의료데이터 속성
⒝ 민간영역 의료데이터
⒞ 공공영역 의료데이터
(2) 보건의료 빅데이터 종류
가. 전자의무기록 (EMR, Electronic Medical Record)
나. 영상의료전달시스템(PACS, Picture Archiving Communication System)
다. 국민건강보험공단
라. 건강보험심사평가원
마. 근로복지공단
2) 보건의료 빅데이터 국내외 정책 및 시장 동향
(1) 국외동향
가. 정책 동향
⒜ 미국
⒝ 영국
나. 국외 시장 동향
다. 국외 보건의료 빅데이터 활용 제도
⒜ 미국
⒝ 영국
(2) 국내동향
가. 보건의료 빅데이터 국내 정책 동향
나. 국내시장 동향
다. 국내기술 동향
⒜ 인공지능(AI) 기반 정밀의료 서비스 플랫폼
⒝ 의료정보시스템
⒞ 온라인민원서비스
⒟ 국가 암 표준 데이터 베이스 구축
⒠ 연구데이터 수집
⒡ 플랫폼 구축사업
라. 강원도 지자체 정책동향
3) 보건의료 빅데이터 활용 사례
(1) 국외
(2) 국내
2. 보건의료 데이터·AI 활용 현황
1) 보건의료 데이터·AI를 통한 미래의료
(1) 보건의료 데이터가 열어가는 미래의료
(2) 보건의료 AI가 열어가는 미래의료
2) 보건의료 데이터·AI 뉴노멀 시대 전망과 과제
(1) 의료AI 활성화를 위한 전주기 지원체계 마련
(2) 보건의료 데이터 활용혁신을 위한 중개·분양시스템 구축
3) 데이터 기반 건강관리 서비스
(1) 데이터 기반 건강관리 서비스 관련 국내외 동향 및 사례, 미래전망
(2) Global Digital Health Partnership (GDHP), 근거 및 평가
가. 디지털 헬스의 안전성
나. 디지털 헬스의 질
다. 디지털 헬스의 유효성
라. 디지털 헬스의 최종사용자 경험
마. 디지털 헬스의 효율성 및 투자 수익
바. 인구 건강 추세 및 이차적 이용
사. 디지털 헬스의 형평성
(3) 공공분야 국내 사례 및 발전방향
가. 공공영역에서의 디지털 헬스케어 서비스 시작
나. 공공형 디지털 헬스케어 서비스의 확대
다. 대상자 맞춤의 공공형 디지털 헬스케어 서비스 제공
라. 공공형 디지털 헬스케어 서비스의 향후과제
(4) 민간분야 국내 사례 및 발전방향
가. 암생존자 건강관리 서비스 (세컨드 닥터)소개
나. 회복 단계에 따라 개인 맞춤 관리가 필요
다. AI 분석을 위한 환자 개인 맞춤 알고리즘 설계
라. Fast Track을 활용한 혁신의료기술 신청 필요
3. 보건의료 빅데이터 주요 정책 현황
1) 양질의 데이터 생산 개방
(1) 데이터 표준화 및 質 관리 강화
가. 활용 중심 보건의료데이터 표준화
나. 데이터 품질관리체계 구축
(2) 선제적 데이터 개방
가. 건강보험 등 공공보건의료데이터 개방 확대
나. 한국인 특화 고품질 결합데이터(K-헬스데이터) 개방
다. 국가재정 투입 연구데이터 개방?공유 의무화
(3) 가명정보 결합 활성화
가. 보건의료데이터 활용가이드라인의 지속적 개선
나. 이용자 중심 가명정보 결합전문기관 운영 정착 및 민간 확대
2) 고부가가치 데이터 활용 플랫폼 강화
(1) 원천 데이터 집적 플랫폼 완성
가. (바이오) K-100만 통합 바이오 빅데이터 구축
나. (임상) 데이터 중심병원 기반 임상데이터 클러스터 구축
(2)?선도 활용 플랫폼 확산·고도화
가. 인공지능 기반 신약개발 플랫폼 구축
나. 피부-유전체 데이터 플랫폼 기반 K-뷰티 혁신기술 개발
다. 개인정보침해 없는 익명데이터 활용플랫폼 확산
3) 데이터 활용 혁신으로 성과 가속화
(1) 데이터 중개·분양시스템 체계화
가. (단기) 중개 전문인력을 통한 데이터 분양 지원
나. (중기) 보건의료데이터 안심 분양센터 설치?운영
다. (장기) 보건의료데이터 통합 분양센터 설치
(2) 보건의료데이터?AI 전문인력 양성
가. (醫) 의사 전문인력 양성
나. (工) 보건의료데이터?AI 특성화 대학원 인증제
다. (재직자) 데이터·AI 역량개발 프로그램 확대, 기업 內 AI팀 운영유도
(3) 활용기술 연구개발 투자 확대
가. 의료AI 연구개발 4대 중점투자 분야 대상 투자 확대
나. 안전한 활용을 위한 데이터 보안, 비식별 처리?분석 기술 장기투자
(4) 현장중심 산업화 지원
가. 의료인공지능 스타트업 혁신 네트워크 구성
나. 병원중심 의료AI 특화 개방형 실험실 구축·운영
다. (보상) 의료인공지능 평가?보상체계 개선
4) 신뢰할 수 있는 데이터 거버넌스 확립
(1) 안전한 활용을 위한 법제 개선
가. 2차 활용 활성화를 위한 법령 정비
나. 의료인공지능 윤리 가이드라인 마련
다. 데이터 활용에 관한 개인의 권리 강화
라. 불공정행위 방지 및 분쟁조정시스템 구축(공정위 협업)
(2) 데이터 거버넌스 및 보건의료데이터 활용지원체계 구축
가. 보건의료데이터 활용 정책 거버넌스 정립
나. 보건의료데이터 및 인공지능 활용지원체계 정립
4. 보건의료 빅데이터 플랫폼 R&D 사업 현황
1) 보건의료 데이터 활용
(1) 보건의료 데이터 플랫폼 활용 현황
(2) 보건의료 데이터 활용 R&D사업 사업화 현황
가. 정밀의료 기술개발 사업 사업화 성과
나. 혁신의료기기 시장진입 촉진 방안 개선 검토
(3) 소결
2) 의료 빅데이터기반 확장 인공지능 통합플랫폼 분석
(1) 의료빅데이터 기반 확장 인공지능 통합 플랫폼
(2) 의료빅데이터의 통합과 현장실증 활용
(3) 결론 및 향후 연구
3) 감염병 위기대응과 보건의료 빅데이터 수집에대한 법적 고찰
(1) 보건의료 빅데이터의 의의와 관련 법제
가. 빅데이터의 의의와 활용 범위
⒜ 빅데이터의 의의
⒝ 빅데이터의 활용 범위
나. 보건의료 빅데이터의 의의와 활용 범위
⒜ 보건의료 빅데이터의 의의
⒝ 보건의료 빅데이터의 활용범위
다. 우리나라의 빅데이터 관련 법제
(2) 보건의료 빅데이터의 수집
가. 감염병 위기대응 시 보건의료 빅데이터의 수집 양상
⒜ 역학조사
⒝ 정보 제공 요청 및 정보 확인
⒞ 감염병관리통합정보시스템의 구축과 운영
나. 『개인정보보호법』과 『감염병예방법』의 관계
⒜ 개인정보보호법 과 프라이버시권
⒝ 감염병예방법 에 의한 정보주체 동의 없는 광범위한 보건의료 데이터의 수집
다. 감염병 위기와 빅데이터의 수집에 관한 사례 검토
⒜ 감염병예방법 상 역학조사와 인천 학원 강사 사건
⒝ 가축전염병예방법 상 역학조사와 개인정보자기결정권 침해 사건
(3) 감염병 위기대응을 위한 보건의료 빅데이터 수집이 개인에 미치는 영향
가. 감염병예방법 개정을 통한 법정형 가중의 적절성
나. 과도한 개인의 프라이버시권 침해 가능성
다. 사법부의 판단 시 제반사정의 고려 필요성

제3장 유통·물류 빅데이터 산업 활성화 현황
1. 디지털 유통·물류 산업과 기술 경쟁력 현황
1) 디지털 유통물류 기술동향과 산업전망
(1) 산업 개요
(2) 디지털 유통물류 시장 및 산업동향
(3) 디지털 유통물류 기술동향
가. 인공지능/블록체인 기술
나. 유통매장 지원 기술
다. 풀필먼트 운영 기술
라. 실감형 기술(가상·증강현실)
(4) 디지털 유통물류 기술개발 추진방향
2) 디지털 유통 경쟁력강화 추진 동향
(1) 유통데이터 댐 구축
가. 상품정보 표준데이터 확충
나. 유통데이터의 산업활용 기반 구축
(2) 배송물류 혁신기반 확충
가. 풀필먼트센터 확충 및 표준모델 확산
나. 드론·로봇 활용 비대면 물류·배송서비스 혁신
(3) 인재양성·창업 등 유통 혁신생태계 조성
가. AI 융합형 유통 전문인력 양성
나. 혁신·창업을 위한 유통 R&D 확대
다. 창업기회 확산을 위한 디지털 유통대전(Retail Tech Show) 개최
라. 디지털 유통“연대와 협력체계”구축
(4) 지속가능 성장을 위한 유통환경 조성
가. 소비자 보호를 위한 제도적 환경 조성
나. 공정한 플랫폼 경제 환경 조성
다. 환경친화적 유통물류 환경 조성
(5) e-커머스의 글로벌화 촉진
가. 온라인 수출 해외 물류기지 확대
나. 글로벌 유통망 협력과 해외진출
다. 글로벌 통상규범 마련에 적극 참여
2. 빅데이터/블록체인 활용한 유통·물류 분석과 혁신사례
1) 빅데이터 분석을 활용한 유통 분야 연구동향 분석
(1) 이론적 고찰
가. 빅데이터를 활용한 연구 동향 분석
나. 유통(Distribution) 분야 동향 연구
(2) 빅데이터 분석 방법
가. 워드클라우드(Word Cloud)
나. 토픽모델링(Topic Modeling)
다. 의미연결망분석(Semantic Network Analysis)
(3) 연구대상 및 연구절차
가. 연구대상
나. 연구절차
(4) 실증분석 및 결과
가. 워드클라우드 분석 결과
나. 토픽모델링 분석 결과
다. 의미연결망 분석 결과
(5) 결론 및 논의
가. 연구의 요약
나. 연구의 이론적, 실무적 시사점
다. 연구의 한계 및 향후 연구방향
2) 블록체인을 통한 유통·물류 서비스 혁신사례와 시사점
(1) 블록체인에 대한 기대와 산업적 활용 가능성
(2) 블록체인 기반 공급망 관리 모델
(3) 블록체인을 활용한 유통?물류 서비스 혁신 방향
3. 미래 스마트 융복합 물류 환경 분석
1) 메가트렌드 분석
(1) 기술의 발전과 물류미래상
(2) 사회구조의 변화와 물류미래상
(3) 경제구조의 변화와 물류미래상
(4) 환경·안전 이슈증대와 물류미래상
2) 정책적 환경분석
(1) 국외 정책 동향
가. 미국
나. 독일
다. EU
라. 일본
마. 중국
(2) 국내 정책 동향
가. 국가 정책
나. 부처 정책
3) 경제적 환경 분석
4) 사회적 환경 분석
5) 기술적 환경 분석
(1) 생활물류 배송 및 인프라 구축 기술
(2) 스마트 물류센터 자동화 기술
(3) 물류 디지털 정보 통합?관리 플랫폼 및 실증 기술

제4장 스마트제조 빅데이터 산업 활성화 현황
1. 디지털 혁신 제조업 변화와 대응방안
1) 디지털 기술이 촉발하는 제조업의 변화
(1) 생산방식의 혁신
(2) 가치창출방식의 혁신
(3) 디지털 혁신이 가져올 기회와 위기
2) 국내외 대응현황
(1) 디지털 역량확보를 위한 노력 가속화
(2) 생태계 다양한 주체들과의 협업 강화
3) 주요 쟁점 및 대응방안
(1) 주요 쟁점
(2) 중소제조기업의 디지털 역량 강화
(3) 제조혁신의 연결성·확장성·유연성 강화
(4) 인간중심 기술개발 지원
2. 스마트공장 빅데이터 센터 산업과 기술 분석
1) 스마트공장 빅데이터 센터 산업 동향
(1) 산업 개요
가. 정의
나. 필요성
다. 범위 및 분류
⒜ 가치사슬
⒝ 용도별 분류
(2) 산업 분석
(3) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
2) 스마트공장 빅데이터 센터 기술개발 동향
(1) 기술개발 이슈
(2) 생태계 기술 동향
가. 해외 플레이어 동향
나. 국내 플레이어 동향
(3) 국내 연구개발 기관 및 동향
가. 연구개발 기관
나. 기관 기술개발 동향
3. 제조 빅데이터 플랫폼 구축 연구 분석
1) 제조 빅데이터 시스템을 위한 효과적인 시각화 기법
(1) 수집 데이터 시각화
(2) 분석 데이터 시각화
(3) 예측 데이터 시각화
(4) 결론 및 향후 과제
2) 제조 특화형 기반 빅데이터 분석 플랫폼 구축사례
(1) 기존 연구현황
가. 제조 데이터 분석 관련 연구
나. 제조 데이터 분석 플랫폼 관련 연구
(2) 제조 특화형 라이브러리 기반 데이터 분석 플랫폼
가. 분석모델 모델링 애플리케이션
나. 데이터 분석 플랫폼
(3) 구현 및 사례연구
가. 다이캐스팅 공장에 적용된 데이터 분석 플랫폼
나. 품질 특화형 라이브러리
⒜ 라이브러리
⒝ 데이터 모델링 애플리케이션
⒞ 분석 & 가시화
⒟ 검증
(4) 논의와 결론
3) 스마트팩토리에서 빅데이터 인프라 구축 연구
(1) 제조혁신과 스마트팩토리
가. 제조업 혁신
나. 스마트팩토리 구축을 위한 프레임워크
다. 스마트팩토리 구축에 영향을 미칠 요소
라. 빅데이터 분석 및 시각화
(2) 빅데이터 활용을 위한 인프라 구축
가. 빅데이터 인프라 구축 프로세스
나. 빅데이터 플랫폼
다. 빅데이터 모델링
라. 빅데이터 품질관리

제5장 문화예술 빅데이터 산업 활성화 현황
1. 문화예술 빅데이터 산업 현황 분석
1) 빅데이터 활용 사업 추진 현황
(1) 배경
(2) 국내 빅데이터 사업 추진 현황
(3) 국내?외 문화분야 빅데이터 사업 추진 현황
2) 문화체육관광 빅데이터 플랫폼 추진 현황
(1) 추진 방향
(2) 추진 현황
가. 문화빅데이터 센터 구성 현황 및 역할
나. 문화체육관광 빅데이터 플랫폼 및 혁신서비스 구축
다. 『대한민국 지도 위에 ‘문화’를 담다!』앱 서비스
(3) 제안점
3) 문화예술 콘텐츠 제작 및 유통에서의 빅데이터 활용 연구
(1) 문화예술산업에서의 빅데이터 활용 사례
가. 빅데이터의 정의와 분석방법
나. 빅데이터의 문화예술산업에서의 활용 사례
(2) 빅데이터를 활용한 Netflix의 영상콘텐츠 제작/유통 사례
가. Netflix의 ‘House of Cards’ 제작/유통에 활용된 알고리즘과 빅데이터
나. 국내 문화예술 콘텐츠 흥행을 위한 빅데이터 활용
다. FGI를 통한 빅데이터의 문화예술 콘텐츠 활용 사례 및 전망 연구
(3) 문화예술콘텐츠 제작/유통에서의 빅데이터 활용 전망
2. 문화예술 산업 빅데이터 활용과 미래문화 정책 현황
1) 방송·영화콘텐츠 산업에서의 빅데이터 활용방안 연구
(1) 넷플릭스의 빅데이터 활용
가. 넷플릭스
나. 넷플릭스의 기술 방식
다. 또 하나의 넷플릭스의 ‘추천’ 알고리즘
라. 방송 산업의 새 역사를 쓴 ‘넷플릭스’
마. 빅데이터를 활용한 콘텐츠 기획/제작
(2) 영화흥행 예측과 추천 서비스의 기술 원리
가. 빅데이터를 활용한 영화흥행 예측
나. 영화 추천 서비스의 원리
(3) 그 밖의 주요 영화 추천 서비스 분석
가. 왓챠
나. 웨이브
다. 상황인지정보와 SNS의 결합
(4) 결론
2) 문화부문의 영향과 미래문화정책
(1) 현황과 전망
가. 플랫폼 변화
나. 메타버스 재점화
(2) 문화부문의 영향
가. 생산체계 변화
나. 소비방식 변화
(3) 문화정책 과제
가. 문화예술분야
나. 체육분야
(4) 관광분야
(5) 콘텐츠분야

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