글로벌 인공지능(AI) 기술개발, 수요시장 동향과 유력기업 사업 추진전략
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| Publication Date | 2016/03/29 |
| Pages/Weight/Size | 210*297*35mm |
| ISBN | 9791186934005 |
| Categories | 경제 경영 > 경제 |
Description
이 책은 본격적인 부흥기를 맞이하고 있는 인공지능 기술과 시장에 대해 개념에서부터 핵심 기술(머신 러닝, 딥 러닝 등)과 주요 이슈 등을 정리ㆍ분석하고, 향후 인공지능이 적용될 수 있는 유망 사업 분야를 조명하였으며, 이를 국내외 핵심 참여업체의 사업 동향 및 개발전략을 통하여 살펴봄으로써, 국내 기업의 마케팅전략 수립에 유용한 참고자료가 될 수 있도록 하는데 중점을 두고 조사 분석 하였다.
Contents
Ⅰ. 인공지능(AI) 기술, 시장 개요와 향후 전망 43
1. 인공지능 기술 개요 43
1-1. 인공지능 기술의 개념 43
1) 인공지능 기술의 개요 43
(1) 인공지능 정의 43
(2) 인공지능 기술 45
2) 인공지능 연구 동향 45
(1) 인공지능 연구에 활용된 핵심 기술 및 이론 47
① 기계 학습(Machine Learning) 47
② 전문가 시스템(Expert System) 50
③ 퍼지 이론(Fuzzy Theory) 53
④ 유전 알고리즘(Genetic Algorithm) 54
⑤ BDI 아키텍처(BDI Architecture) 55
(2) 인공지능을 진화시킨 ‘딥 러닝(Deep Learning)’ 57
(3) 글로벌 대기업들의 AI 연구 및 투자 동향 64
① 구글 65
② 마이크로소프트 67
③ IBM 68
④ 페이스북 69
⑤ 아마존 70
⑥ 애플 71
⑦ 삼성그룹 71
(4) 주요 인공지능 연구 분야 72
1-2. 인공지능 기술의 역사 74
1) 인공지능, 그 도전의 역사 74
2) 인공지능의 발전 과정 75
3) 인공지능 기술의 시기별 발전 과정 76
(1) 앨런 튜링(Alan Turing)의 ‘튜링 모방 게임’ 76
(2) 인공지능의 탄생 : 1943 ∼ 1956년 77
(3) 인공지능 연구의 융성 : 1956 ∼ 1960년 77
(4) 인공지능의 침체기 : 1960년대 후반 ∼ 1970년대 초반 78
(5) 전문가 시스템 기술의 등장 : 1970년대 초반 ∼ 1980년대 중반 78
(6) 기계학습의 시작, 신경망의 재탄생 : 1980년대 중반 ∼ 1980년대 후반 79
(7) 지식 공학의 새로운 시대 : 1980년대 후반 ∼ 현재 80
1-3. 주요 인공지능 연구 분야별 최근 연구 동향과 방향성 81
1) 유전 알고리즘 분야 81
2) 전문가 시스템 분야 81
3) 음성 인식 분야 82
4) 탐색 분야 83
5) 이미지 인식 분야 84
6) 신경망 분야 85
7) 기계 학습 분야 86
8) 감성 처리 분야 86
9) 게임 분야 87
10) 자연어 처리 분야 87
11) 지식 표현 분야 87
12) 정보 검색 분야 87
13) 자동 추론 분야 87
14) 데이터 마이닝 분야 88
15) 휴먼 인터페이스 분야 88
16) 계획 분야 88
17) 멀티 에이전트 분야 88
18) 인지로봇공학 분야 88
19) 컴퓨터 비전 분야 88
20) 지능엔진 분야 89
21) 양자 컴퓨터 분야 89
1-4. 주요 인공지능 기술 관련 활용사례와 동향 90
1) 웹 구조 마이닝 90
2) 협업 필터링 90
3) 개인비서 서비스 91
(1) Apple의 ‘Siri’ 91
(2) Google의 ‘Google Now’ 92
(3) Microsoft의 ‘Cortana’ 94
(4) Facebook의 ‘Facebook M’ 96
(5) 아마존 ‘알렉사’ 97
(6) 삼성전자 ‘S 보이스’ 99
(7) 바이두 ‘듀어’ 99
4) 자율주행 자동차 99
(1) Google의 자율주행차 프로젝트 99
(2) Apple의 타이탄 프로젝트 100
(3) 일본 자동차업체의 자율주행 자동차 101
(4) 독일 자동차업체의 자율주행 자동차 102
(5) 한국 현대·기아자동차의 자율주행 자동차 103
5) 인공지능 로봇 104
(1) 미국의 인공지능 로봇 연구 104
(2) 일본의 인공지능 로봇 연구 104
(3) 한국의 인공지능 로봇 연구 105
6) 사물인터넷(IoT) 106
(1) Apple의 사물인터넷 전략 106
(2) Google의 사물인터넷 전략 107
(3) 일본 기업의 사물인터넷 개발 전략 108
(4) 한국 기업의 사물인터넷 개발 110
2. 주요국별 인공지능 연구 및 정책 동향 113
2-1. 미국정부의 인공지능 연구ㆍ정책 동향 113
1) 인간 두뇌 분석을 통한 인공지능 원천기술 확보 113
2) 군사 분야와 인공지능 접목을 통한 상용화 추진 113
3) 활발한 산학연 연계를 통한 인공지능 R&D 114
2-2. 일본정부의 인공지능 연구ㆍ정책 동향 116
1) 정부의 정책동향 116
(1) 일본 정부의 인공지능 정책동향 핵심 시책 116
(2) 경제산업성의 신산업 구조 부회 117
(3) 정부의 인공지능 개발 강화 118
(4) 일본재흥전략의 발표 119
(5) 개혁 2020 프로젝트의 인공지능 관련 정책 119
2) 지자체의 정책동향 121
(1) 기타규슈시의 인공지능 간호로봇 도입 121
(2) 기타모토시의 인공지능 사이트 네비게이터 121
(3) 인공지능 로봇 ‘페퍼’의 도입 122
(4) 가나가와 현 자율주행 택시 도입 123
2-3. 유럽 및 중국의 인공지능 연구ㆍ정책 동향 124
1) 유럽연합(EU)의 인공지능 관련 주요 시책과 개요 124
2) 중국의 인공지능 관련 주요 시책 124
3. 국내 인공지능 관련 정책동향과 기술개발 동향 126
3-1. 한국정부의 인공지능 연구ㆍ정책 동향 126
1) 국내 인공지능 산업 실태 126
2) 국내 인공지능 정부 정책 동향 127
(1) 미래창조과학부 129
① 민ㆍ관 합동 지능정보기술 연구소 설립 129
② 플래그쉽 프로젝트 131
③ 엑소브레인 프로젝트 131
④ 딥뷰(Deep View) 프로젝트 132
(2) 산업통상자원부 134
(3) 문화체육관광부 136
3-2. 국내 인공지능 관련 연구개발 전략과 연구테마 138
1) 도심 미래형교차로 자율주행 혼합류 환경 통합정보 기술개발 138
(1) 연구목표 138
(2) 개발목표 139
(3) 지원내용 139
2) 저전력광역(LPWA) IoT 네트워크 핵심기술 개발 140
(1) 연구목표 140
(2) 개발목표 141
(3) 지원내용 141
3) 딥-러닝 기반 에너지 분석 기술 개발 및 생산현장 에너지 효율화 실증 142
(1) 필요성 142
(2) 연구목표 142
(3) 개발목표 144
(4) 지원내용 144
4) 빅데이터와 머신러닝 기반의 학생 맞춤형 인공지능 STEM 교육 플랫폼 개발 145
(1) 필요성 145
(2) 연구목표 145
(3) 개발목표 147
(4) 지원내용 147
5) 빅데이터 품질향상을 위한 데이터 신뢰성 분석기법 및 엔진 개발 147
(1) 개념 147
(2) 지원범위 148
(3) 지원내용 148
6) 데이터 스트림 정제를 위한 지능형 샘플링 및 필터링 기술 개발 148
(1) 개념 148
(2) 지원범위 149
(3) 지원내용 149
7) 점진적 기계학습 기반 자가진화(Self-Evolving) 에이전트 시뮬레이션을 이용한
사회변화 예측분석 기술 개발 149
(1) 필요성 149
(2) 연구목표 150
(3) 개발목표 151
(4) 지원내용 152
8) 대규모 딥러닝 고속 처리를 위한 HPC 시스템 개발 152
(1) 필요성 152
(2) 연구목표 153
(3) 개발목표 154
(4) 지원내용 155
9) 빅데이터 기반 기계학습형 산업 평가분석 SW 개발 155
(1) 개념 155
(2) 지원범위 155
(3) 지원내용 155
10) 32Gbps 데이터서비스를 위한 익스트림 스토리지 입출력 기술개발 156
(1) 필요성 156
(2) 연구목표 157
(3) 개발목표 158
(4) 지원내용 158
11) 맞춤형 보안서비스 제공을 위한 클라우드 기반 지능형 보안 기술 개발 159
(1) 필요성 159
(2) 연구목표 160
(3) 개발목표 161
(4) 지원내용 161
12) 국민참여형 사회안전서비스를 위한 영상크라우드 소싱 핵심기술 개발 162
(1) 필요성 162
(2) 연구목표 163
(3) 개발목표 164
(4) 지원내용 164
13) Deep Learning 기반의 보행자 안전지원 스마트카 비전 기술개발 164
(1) 필요성 164
(2) 연구목표 165
(3) 개발목표 166
(4) 지원내용 166
14) 자율주행 스마트자동차용 이상징후 탐지 핵심기술개발 166
(1) 필요성 166
(2) 연구목표 167
(3) 개발목표 168
(4) 지원내용 168
15) CNN-RNN 지능형 프로세서 아키텍처 및 관련 소프트웨어 개발 168
(1) 필요성 168
(2) 연구목표 169
(3) 개발목표 169
(4) 지원내용 170
16) 신경모사 인지형 모바일 컴퓨팅 지능형반도체 기술 개발 170
(1) 필요성 170
(2) 연구목표 170
(3) 개발목표 171
(4) 지원내용 172
17) 스마트 디바이스용 지능형 반도체 공통 플랫폼 기술개발 172
(1) 필요성 172
(2) 연구목표 172
(3) 개발목표 174
(4) 지원내용 174
3-3. 국내 AI 특허 동향 175
1) 응용 산업별 특허출원 현황 176
2) 출원 주체별 특허출원 현황 177
4. 인공지능 관련 기술, 시장의 과제와 향후전망 179
4-1. 인공지능 연구의 기술적, 사회적 과제 179
1) 기술적 과제 179
(1) IoT 기기 보안 문제 179
① IC3의 IoT 기기 보안 취약점 경고 179
② 여러 측면에서 본 IoT 보안 문제 180
③ UPnP 프로토콜의 보안 리스크 181
(2) 개인정보 유출 문제 181
(3) 안전문제 183
① 자율주행 자동차에서의 안전문제 183
② 드론을 이용한 테러 등의 위협 183
③ 인공지능 전쟁 로봇의 등장 186
2) 사회적 과제 188
(1) 로봇과 인공지능기술의 발달로 인한 일자리 감소 188
(2) 새로운 일자리 창출과 로봇산업 발달의 긍정적 효과 192
4-2. 인공지능 연구의 윤리적 과제 193
1) 인공지능 규범 연구의 흐름 193
2) 인공지능 및 로봇의 법제도적 규제 이슈 195
3) 인공지능 규범체계 정립을 위한 정책적 과제 197
4) 인공지능 규범체계 정립을 위한 법철학적 논의 과제 199
(1) 인공지능과 관련한 3가지 법철학적 쟁점 영역 199
(2) 인간의 존엄성과 권리 주체 문제 200
(3) 책임 배분의 문제 201
(4) 적법절차의 원리 문제 201
(5) 규범적ㆍ법적 판단의 자동화 문제 202
5) 인공지능 시대의 새로운 ICT법체계 정립을 위한 논의 방향 202
(1) 새로운 법규범 형태에 관한 연구 및 준비 202
(2) 인공지능 알고리즘(또는 아키텍처)의 시민적 통제권한 확보 203
6) 인공지능과 로봇의 규범체계를 정립하기 위한 사회적 기반 조성 203
4-3. 인공지능 관련 산업 시장 규모와 전망 206
1) 미래기술로 주목받는 인공지능 기술 206
(1) 국내외 2016년 ICT 유망 기술과 인공지능 206
(2) 국내 전망과 해외 10대 이슈와의 비교 208
(3) 차세대 ICT의 Brain, 인공지능(AI) 209
① 인공지능은 기반 기술 개발에서 타산업의 핵심기술로 프레임이 변화 209
② 인공지능 적용 유망 분야 209
③ 해외 글로벌 기업의 AI 개발 동향 210
④ 국내는 인공지능 연구 및 서비스 수준이 미약 210
(4) 2016년 인공지능 분야 예상이슈 212
2) 인공지능 관련 기술, 시장 규모 전망 212
(1) 세계 각 조사기관의 인공지능 관련 시장 규모 종합 212
(2) 한국의 인공지능 시장 전망 217
5. AI기술을 위한 빅데이터 기술, 시장전망 218
5-1. 빅데이터 기술 시장 개요 218
1) 개념과 등장배경 218
(1) 빅데이터 개념 218
(2) 빅데이터 등장배경 219
(3) 빅데이터 최근 동향 219
2) 산업분야별 활용 사례 221
(1) 자동차 산업 221
(2) 은행업 222
(3) 에너지산업 222
(4) 정부 및 공공기관 223
(5) 의료업 223
(6) 보험업 224
(7) 유통업 224
(8) 통신업 225
(9) 여행 및 교통 산업 225
3) 빅데이터 시장 규모 전망 226
(1) 세계 빅데이터 시장 전망 226
(2) 국내 빅데이터 시장 규모 227
5-2. 기술수준 평가와 기술개발 계획, 로드맵 230
1) 기술 수준 평가 230
2) 빅데이터 핵심 기술 개요와 개발 필요성 231
(1) 비정형 데이터 분석 기술 231
(2) 예측 고도화 및 시각화 기술 236
(3) 빅데이터 운영 및 관리기술 238
5-3. 빅데이터 중장기 기술 개발 계획 240
1) 중점 개발 기술 240
2) 세부 개발 기술 241
(1) 자연어 처리 기반 텍스트·음성 데이터 분석 기술 241
(2) 영상 데이터 내 컨텐츠 분석 기술 242
(3) 복합 비정형 데이터와 공간 정보 연계 및 분석 기술 243
(4) 실시간 스트림 데이터 처리 및 분석 기술 244
(5) 빅데이터 기반 마이닝 알고리즘 구현 기술 개발 245
(6) 데이터 특성 및 조회 패턴에 기반한 시각화 기술 개발 246
(7) 대량 비정형데이터 수집기술 개발 247
(8) 프라이버시 보존형 데이터 처리 기술 개발 248
(9) 예지정비를 위한 빅데이터 분석 플랫폼 250
(10) 빅데이터 기반 고객 의도 분석 플랫폼 251
(11) 빅데이터 기반 임상의사결정지원 플랫폼 252
5-4. 기술개발 로드맵(2014∼2020) 254
Ⅱ. 주요 인공지능(AI) 기술 수요분야별 시장 현황 및 전망 259
1. AI기반 개인비서 서비스 259
1-1. 인공지능 개인 비서 259
1) 인공지능 개인 비서 259
2) 글로벌 기업의 인공지능 개인 비서 사업 현황 260
3) 향후 과제 262
1-2. 인공지능 소셜 로봇 263
1) 인공지능 소셜 로봇 현황 263
2) 인공지능 소셜 로봇의 주요 기술 267
3) 향후 과제 269
2. AI기반 지능형 서비스로봇 270
2-1. 지능형 로봇의 분류 및 기술 현황 270
1) 지능형 로봇의 개념 270
2) 지능형 로봇의 분류 271
3) 기술 현황 271
(1) 조작제어 기술 271
(2) 자율이동 기술 272
(3) 물체인식 기술 273
(4) 위치인식 기술 274
(5) HRI 기술 274
(6) 센서 및 액츄에이터 기술 274
2-2. 지능형 로봇 시장 동향 및 전망 275
1) 산업용 로봇 시장 275
2) 서비스용 로봇 시장 276
2-3. 글로벌 기업의 로봇산업 진출 동향 278
1) 주요 글로벌 기업의 로봇산업 진출 현황 278
2) 주요 글로벌 기업의 로봇분야 M&A 동향 279
2-4. 세계 주요국 로봇 산업 육성 정책 280
1) 해외 주요국 로봇 정책 동향 280
(1) 미국 281
(2) 일본 282
(3) 유럽 282
(4) 중국 282
2) 국내 로봇 정책 동향 283
(1) 제2차 중기 지능형 로봇 기본계획 283
(2) 로봇 비즈니스벨트 구축사업 본격 추진 284
(3) 로봇기술 19개 분야 분류, 이에 대한 R&BD 전략 발표 285
3. AI기반 의료서비스 286
3-1. 의료 분야에서의 인공지능 286
1) 의료 서비스 분야에서의 인공지능 도입 현황 286
(1) 심리, 정신 분석 286
(2) 의료 영상 분석 287
① 딥 러닝을 활용한 의료 영상 판독(미국, 인리틱) 287
② 뷰노 메드 290
(3) AI를 통한 진단 시스템(IBM 왓슨) 291
(4) 신약개발 292
(5) 의료정보 클라우드 서비스 292
(6) 의료 빅데이터 플랫폼 295
2) 헬스케어 분야에서의 인공지능 도입 현황 296
3-2. 의료분야의 인공지능 도입 과제 297
1) 프라이버시 및 보안 문제 297
2) 책임소재의 문제 297
3) 일자리 문제 298
4. AI기반 자율주행 자동차와 드론(무인기) 299
4-1. 자율주행 자동차 개발 현황과 전망 299
1) 자율주행 자동차 개발 현황 299
(1) 자율주행 자동차 개발 단계 299
(2) 주요 글로벌 기업들의 자율주행 자동차 개발 현황 302
(3) 자율주행 자동차가 갖춰야할 핵심기술 304
① 주행환경인지 시스템 304
가. Camera 305
나. Radar 306
다. Laser Scanner(LIDAR) 307
라. Ultrasonic Sensor 307
② 경로의 계획 및 생성기술 308
③ 자율주행 자동차 플랫폼 308
(4) 현재 자율주행 자동차에 적용되고 있는 기술 309
2) 자율주행 자동차 시장전망 309
(1) 시장조사 전문 기관의 조사를 토대로 한 시장전망 309
(2) 주요 기술별 기술 상용화 전망 311
3) 자율주행 자동차 상용화를 위한 선결 과제 314
(1) 기술적인 선결 과제 314
(2) 법률 및 보험 관련 선결 과제 314
(3) 이외의 자율주행 자동차를 위협하는 외부 요인 315
4-2. AI기술과 융합하는 드론 317
1) 드론의 개요와 동향 317
(1) 드론의 정의 및 응용분야 317
(2) 주요 구성 요소 318
① 비행체 318
② 탑재장비 319
③ 자료 송수신 장비 319
④ 임무계획 및 통제 장비(Mission Planning and Control) 319
⑤ 발사 및 회수 장비(Launcher and Recovery System) 320
(3) 드론의 분류 321
2) 드론 시장 최근 동향 322
(1) 드론 시장 전망 322
(2) 드론의 주요 용도별 사용 분야 324
① 농업용 324
② 물류 326
③ IT분야 327
④ 보험 분야 328
⑤ 기타 산업 329
(3) 2016년 CES를 통해보는 주요기업 동향 330
① DJI 331
② 패럿 332
③ 헥소플러스 333
④ 이항 333
⑤ 바이로봇 335
⑥ 드로젠 336
⑧ 인텔 외, 기타 기업동향 337
3) 국내외 드론 관련 이슈와 과제 340
(1) 국내외 기업 드론 신규 사업 진출 급증 340
(2) 물류, 유통업계의 주목을 받고 있는 드론 342
(3) 드론의 위험성과 보안 344
5. AI기반 지능형 교통 시스템과 서비스 348
5-1. 지능형 교통 시스템 348
1) 지능형 교통 시스템의 구성 및 서비스 분야 348
2) 지능형 교통 시스템의 필요성 350
5-2. 지능형 교통 시스템 국내외 구축 현황 352
1) 국내 지능형 교통 시스템 추진 현황 352
2) 해외 지능형 교통 시스템 추진 현황 354
(1) 미국 354
(2) 유럽 355
(3) 일본 356
5-3. 차세대 지능형 교통 시스템 357
1) 차세대 지능형 교통 시스템 개요 357
2) 차세대 지능형 교통 시스템의 주요 시스템 및 보안체계 358
(1) 차세대 지능형 교통 시스템의 주요 시스템 358
(2) 차세대 지능형 교통 시스템의 보안체계 360
3) 국내외 차세대 지능형 교통 시스템 추진 동향 361
(1) 국내 차세대 지능형 교통 시스템 추진 현황 361
(2) 해외 차세대 지능형 교통 시스템 추진 현황 363
6. AI기반 금융서비스 364
6-1. 금융 서비스 인공지능 적용 현황 364
1) 인공지능(기계 학습) 도입 현황 364
2) 금융권에서의 IBM 왓슨 적용 시도 366
6-2. 금융 분야별 기계 학습(Machine Learning) 적용 사례 368
1) 투자 및 트레이딩 368
2) 신용평가 및 심사 369
3) 사기 방지와 예측 371
6-3. 로보 어드바이저 371
1) 로보 어드바이저의 개념 및 현황 371
2) 로보 어드바이저 성장 배경 및 시장 전망 372
3) 미국 로보 어드바이저 유형 및 제공 서비스와 한국 도입 현황 374
(1) 미국 로보 어드바이저 유형 및 제공 서비스 374
(2) 국내 로보 어드바이저 도입 현황 376
4) 로보 어드바이저 관련 논란 377
7. AI기반 스마트 팩토리 379
7-1. 스마트 팩토리의 부상과 인공지능 379
1) 사회ㆍ문화적 변화 379
(1) 제조업 종사 노동력 감소 및 기능공ㆍ숙련공의 고령화 가속 379
(2) 제조분야에 대한 업무기피 및 제조업의 공동화 심화 현상 379
2) 기술적인 변화 380
(1) ICT 기반의 ‘제4차 산업혁명’의 도래 380
(2) IoTㆍ빅데이터ㆍ클라우드컴퓨팅ㆍ스마트 로봇 등 기반 기술의 발전 381
3) 경제적, 제조 생태학적 변화 381
(1) 제조 강국의 세대교체 가속화와 상품 수출과 기술 서비스 접목 381
(2) 사물인터넷의 개화와 제조 생태계의 네트워크화 382
(3) 제조 생태계와 초연결 사회 간의 실시간 연계ㆍ소통이 가능 382
4) 정치적 변화 383
7-2. 인공지능 기반의 인더스트리 4.0 385
1) 인더스트리 4.0의 개념 및 등장 배경 385
2) 3차 산업혁명의 한계(인더스트리 3.0)와 인더스트리 4.0 387
3) 인더스트리 4.0의 주요 기술 구조 388
(1) 인공지능을 통한 분산ㆍ자율제어 생산체계 388
(2) 사물인터넷을 통한 초연결 생태계 389
(3) 다양한 기술의 발전과 인더스트리 4.0에 적용 가능성 390
4) 인더스트리 4.0의 문제점 391
(1) 표준화의 문제 391
(2) 보안과 관련된 문제 391
(3) 중소기업의 협력에 관한 문제 392
(4) 관련 인재의 부족 392
(5) 인더스트리 4.0에 대한 기업의 이해도 부족 393
7-3. 플랫폼 인더스트리 4.0 394
1) 플랫폼 인더스트리 4.0의 선포 배경 394
2) 플랫폼 인더스트리 4.0의 주요 방향 395
8. AI기반 기타 제품, 서비스 397
8-1. 예술 영역 397
1) 그림 397
(1) 구글 ‘딥 드림(Deep Dream)’ 397
(2) 헤럴드 코헨의 ‘아론’ 398
(3) 독일 튀빙겐대 398
2) 작곡 399
(1) 쿨리타(Kulitta) 399
(2) 픽토뮤직 399
(3) 작곡 프로그램, UC산타크루스대 ‘에밀리 하웰’, 케임브리지대 ‘주크덱’ 401
3) 소설 창작 401
(1) 구글 연구진 401
(2) 일본 공립 하코다테미래대 402
(3) National Novel Generation Month(NaNoGenMo) 403
4) 로봇 퍼포머(연주, 연기자) 403
8-2. 게임 영역 405
1) 스스로 게임을 공략하는 인공지능 406
2) 게임을 활용한 인공지능 연구 407
3) 국내 게임사들의 최근 인공지능 활용 407
8-3. 온라인 전자상거래 영역 408
1) 온라인 쇼핑몰 408
2) 콘텐츠 유통 410
8-4. 교육 영역 411
1) 인공지능을 통한 1:1 개인지도 411
2) 인공지능을 통한 1:1 개인지도의 위험성 412
3) 기타 교육분야 인공지능 활용 현황 및 가능성 412
8-5. 법률 영역 414
1) 인공지능 법률 시스템 연구 동향 415
2) 인공지능 법률서비스 현황 417
3) 인공지능 법률서비스의 과제 418
8-6. 농업 영역 419
1) 농업에 도입되고 있는 인공지능 로봇 419
2) 스마트팜 420
(1) 해외 스마트팜 동향 421
(2) 국내 스마트팜 동향 422
8-7. AI 저널리즘/기사작성 423
1) 해외 423
2) 국내 423
8-8. 통/번역 424
1) 딥 러닝의 등장과 실시간 통ㆍ번역 기술 요소 424
2) 해외 연구ㆍ개발 현황 426
3) 국내 연구ㆍ개발 현황 427
4) 세계 시장규모 428
8-9. 지능형 감시 시스템 429
1) 지능형 CCTV 429
(1) 지능형 CCTV 시스템의 주요 구성 429
(2) 지능형 CCTV 요소 기술 430
2) 인공지능 기술의 적용 예시 431
(1) CCTV에 인공지능기술을 적용한 ‘지능형 감시 시스템’ 431
(2) 신호를 자동으로 조절해주는 ‘스마트 신호등’ 431
(3) 인공지능 ‘위치추적 서비스’ 432
3) 홈 IoT와 지능형 CCTV의 결합, 홈 CCTV 432
(1) 이동통신사 동향 432
(2) 홈 IoT 허브로서의 가능성 433
Ⅲ. 국내외 인공지능 관련 업체 사업 동향과 전략 437
1. 해외 인공지능 관련 업체의 사업 동향과 추진전략 437
1-1. 글로벌 주요 대기업 AI 사업 동향과 전략 437
1) 구글(Google), 미국 437
(1) 회사 일반현황 437
(2) Google의 AI 관련 사업동향 437
① 인공지능 개인비서 구글 나우(Google Now) 438
② 인공지능 엔진 텐서플로우(TensorFlow) 438
③ 사물 인터넷 플랫폼 ‘브릴로‘ 440
④ 인공지능 모바일 메신저 ‘챗봇(Chat bot)’ 440
⑤ 자율주행 자동차 개발 441
⑥ AI 벤처 스타트업 인수, 합병 444
⑦ 구글의 기타 인공지능 기술(영상인식, 로봇) 개발 동향과 성과 447
2) 애플(Apple), 미국 449
(1) 회사 일반현황 449
(2) Apple의 AI 관련 사업동향 450
① 인공지능 개인비서 시리 450
② 애플의 사물인터넷 플랫폼 ‘홈 킷’ 453
③ 건강관리 플랫폼 ‘헬스킷’ 454
④ 무인 전기자동차 개발 455
⑤ AI 벤처 스타트업 인수, 합병 456
3) 아마존(Amazon), 미국 460
(1) 회사 일반현황 460
(2) Amazon의 AI 관련 사업동향 460
① 인공지능 개인비서 스피커 ‘에코’ 460
② 허위 상품 리뷰 차단 시스템 462
③ 인공지능 드론을 이용한 배송 463
4) 페이스북(Facebook), 미국 465
(1) 회사 일반현황 465
(2) Facebook의 AI 관련 사업동향 465
① 인공지능 서버 빅 서(Big Sur) 465
② 딥 러닝 소프트웨어 프로젝트 토치(Torch) 466
③ 뉴스피드 등에 인공지능 기술 도입 466
④ 인공지능 개인비서 ‘M’ 467
⑤ 인공지능 연구에 대한 대규모 투자 468
5) 아이비엠(IBM), 미국 470
(1) 회사 일반현황 470
(2) IBM의 AI 관련 사업동향 471
① 인공지능 컴퓨터 ‘Watson’ 471
② 클라우드 플랫폼 ‘블루믹스’ 476
6) 마이크로소프트(Microsoft), 미국 478
(1) 회사 일반현황 478
(2) Microsoft의 AI 관련 사업동향 478
① 인공지능 개인비서 ‘코타나’ 479
② 딥러닝 툴킷 CNTK(Computational Network Toolkit) 481
③ 클라우드 기반 머신 러닝 서비스 ‘애저 머신 러닝 서비스’ 482
④ 인공지능 기상캐스터 ‘샤오빙’ 483
⑤ AI 스타트업 인수, 합병 484
7) 퀄컴, 미국 485
(1) 회사 일반현황 485
(2) 퀄컴의 AI 관련 사업동향 486
① 기계학습 지원, 차량용 프리미엄 칩셋 486
② 인공지능 기반 이미지 인식 스타트업 인수 487
8) 엔비디아(NVIDIA), 미국 488
(1) 회사 일반현황 488
(2) 엔비디아의 AI 관련 사업동향 488
① 자율주행 자동차용 인공지능 엔진 488
② 슈퍼컴퓨팅에 최적화된 GPU 491
9) 인텔, 미국 492
(1) 회사 일반현황 492
(2) 인텔의 AI 관련 사업동향 492
① 인텔의 세그웨이 ‘호버보드’ 493
② 인공지능 드론 494
③ 오픈소스 기반 지능형 로봇 ‘지미(Jimmy)’ 495
④ AI 스타트업 인수, 합병 495
10) 테슬라, 미국 496
(1) 회사 일반현황 496
(2) 테슬라의 AI 관련 사업동향 497
① 인공지능 연구소 ‘오픈 AI’ 497
11) 델파이, 미국 498
(1) 회사 일반현황 498
(2) 델파이의 AI 관련 사업동향 498
12) SoftBank, 일본 500
(1) 회사 일반현황 500
(2) SoftBank의 AI 관련 사업동향 500
① 소프트뱅크의 휴머노이드 로봇 ‘페퍼(Pepper)’ 500
② 페퍼 이용 사례 504
13) Sony, 일본 506
(1) 회사 일반현황 506
(2) Sony의 AI 관련 사업동향 506
① 소니의 자율주행 자동차 개발 507
② 소니의 인공지능 로봇 사업 508
14) Panasonic, 일본 510
(1) 회사 일반현황 510
(2) Panasonic의 AI 관련 사업동향 510
① 딥 러닝을 활용한 보행자 인식기술 510
② ADAS 기술 개발 511
③ ITS 분야 빅데이터 활용 512
15) NEC, 일본 513
(1) 회사 일반현황 513
(2) NEC의 AI 관련 사업동향 513
① NEC Advanced Analytics RAPID 기계 학습 V1.1 514
② 얼굴인식시스템 515
16) Toyota, 일본 515
(1) 회사 일반현황 515
(2) Toyota의 AI 관련 사업동향 516
① 도요타의 협력적 자율주행 자동차 전략 516
② 미국 대학과 인공지능 공동 연구 시작, 5년간 5000만 달러 투입 518
③ 벤처 기업 지원 공동 투자 펀드 설립 519
④ 도요타의 인공지능 로봇 관련 사업 520
17) Dentsu, 일본 521
(1) 회사 일반현황 521
(2) Dentsu의 AI 관련 사업동향 521
18) 콘티넨탈 오토모티브(Continental Automotive), 독일 522
(1) 회사 일반현황 522
(2) 콘티넨탈의 AI 관련 사업동향 522
① 지능형 유리창 제어 522
② 콘티넨탈의 지능형 교통 시스템 524
19) 보쉬(Bosch), 독일 525
(1) 회사 일반현황 525
(2) 보쉬의 AI 관련 사업동향 526
① 스마트 가속 페달 526
② 보행자 보호 시스템 528
③ APAS 패밀리 530
20) BMW, 독일 531
(1) 회사 일반현황 531
(2) BMW의 AI 관련 사업동향 531
① CES 2016을 통해 본 BMW의 기술 532
21) 다임러 벤츠(Benz), 독일 536
(1) 회사 일반현황 536
(2) 벤츠의 AI 관련 사업동향 536
① 자율주행 승용차 536
② 자율주행 트럭 538
22) 아우디(Audi), 독일 540
(1) 회사 일반현황 540
(2) 아우디의 AI 관련 사업동향 540
① 아우디의 자율주행 자동차 개발 동향 540
② CES 2016을 통해 본 아우디의 기술 541
23) 바이두, 중국 542
(1) 회사 일반현황 542
(2) 바이두의 AI 관련 사업동향 542
① 인공지능 기술 543
② 지능형 로봇과 개인비서 서비스 544
24) 알리바바, 중국 545
(1) 회사 일반현황 545
(2) 알리바바의 AI 관련 사업동향 545
① 인공지능 플랫폼 서비스 545
② 엔비디아와의 협업을 통한 GPU 인공지능 개발 546
③ 중국 과학기술부와 양자컴퓨터 전문 실험실 공동 설립 546
25) 텐센트, 중국 547
(1) 회사 일반현황 547
(2) 텐센트의 AI 관련 사업동향 547
① 인공지능 기사작성 프로그램 ‘드림라이터(Dreamwriter)’ 548
26) 하이얼, 중국 549
(1) 회사 일반현황 549
(2) 하이얼의 AI 관련 사업동향 549
1-2. 글로벌 벤처, 스타트업 AI 사업 동향과 전략 551
1) 비카리우스(Vicarious), 미국 551
(1) 회사 일반현황 551
(2) 비카리우스의 AI 관련 사업동향 551
2) 메타마인드(MetaMind), 미국 552
(1) 회사 일반현황 552
(2) 메타마인드의 AI 관련 사업동향 552
3) 스카이마인드(Skymind), 미국 555
(1) 회사 일반현황 555
(2) 스카이마인드의 AI 관련 사업동향 556
4) 셀렉트(Celect), 미국 557
(1) 회사 일반현황 557
(2) 셀렉트의 AI 관련 사업동향 557
5) 유클리드 애널리틱스(Euclid Analytics), 미국 558
(1) 회사 일반현황 558
(2) 유클리드의 AI 관련 사업동향 558
6) 코노랩스(KonoLabs), 미국 560
(1) 회사 일반현황 560
(2) 코노랩스의 AI 관련 사업동향 560
7) 넷플릭스(NETFLIX), 미국 562
(1) 회사 일반현황 562
(2) 넷플릭스의 AI 관련 사업동향 562
8) 라이엇 게임즈(Riot Games), 미국 564
(1) 회사 일반현황 564
(2) 라이엇 게임즈의 AI 관련 사업동향 564
9) 딥마인드(Deep Mind), 영국 565
(1) 회사 일반현황 565
(2) 딥마인드의 AI 관련 사업동향 565
10) 사이버다인(CYBERDYNE), 일본 566
(1) 회사 일반현황 566
(2) CYBERDYNE의 AI 관련 사업동향 566
① 사이버다인의 인공지능 로봇 슈트 ‘HAL’ 567
② 의료·복지용 HAL 567
③ 작업지원용 HAL 569
④ 기타 HAL의 적용 사례 569
⑤ HAL의 기능 향상 570
11) WACUL, 일본 570
(1) 회사 일반현황 570
(2) WACUL의 AI 관련 사업동향 570
① 웹 분석 기술 ‘인공지능 분석가’ 570
12) Preferred Networks(PFN), 일본 573
(1) 회사 일반현황 573
(2) Preferred networks의 AI 관련 사업동향 573
① PFN이 보유하고 있는 기술, 인재 등용 전략 573
② 대기업, 대학 연구소와의 업무 제휴 574
13) COLORFUL BOARD, 일본 576
(1) 회사 일반현황 576
(2) Colorful Board의 AI 관련 사업동향 576
① 패션 인공지능 응용 프로그램 ‘SENSY’ 576
14) Shannon Lab, 일본 578
(1) 회사 일반현황 578
(2) Shannon Lab의 AI 관련 사업동향 578
① 고령자를 위한 학습형 인공지능 간호 시스템 ‘간호 대리인’ 578
② 사무 지원 인공지능 프로그램 개발 579
15) Quelon, 일본 580
(1) 회사 일반현황 580
(2) Quelon의 AI 관련 사업동향 580
① 인공지능을 이용한 웹사이트 코멘트 시스템 ‘QuACS’ 580
16) Chotchy, 일본 584
(1) 회사 일반현황 584
(2) Chotchy의 AI 관련 사업동향 584
① 인공지능 기술을 이용한 단체 미팅 개최 584
17) ABEJA, 일본 585
(1) 회사 일반현황 585
(2) ABEJA의 AI 관련 사업동향 585
① 인공지능을 활용한 매장 마케팅 기술 585
2. 국내 인공지능 관련업체의 사업 동향과 추진전략 588
2-1. 국내 대기업의 인공지능 관련 사업 동향과 전략 588
1) 삼성전자 588
(1) 회사 일반현황 588
(2) 삼성전자의 AI 관련 사업동향 589
① 벤처 스타트업 기업에 대한 투자 590
② 삼성전자의 개인건강관리 플랫폼 '삼성 디지털 헬스' 591
③ 사물인터넷 기술 592
2) LG전자 593
(1) 회사 일반현황 593
(2) LG전자의 AI 관련 사업동향 593
① 인공지능 연구소 설립 594
② 사물인터넷 플랫폼 594
3) 네이버 596
(1) 회사 일반현황 596
(2) 네이버의 AI 관련 사업동향 597
① 사업영역의 확장 597
② 글로벌 메신저 LINE에 인공지능 도입 598
③ 자사 검색ㆍ데이터 저장 서비스에 딥 러닝 기술 적용 598
③ 네이버 개발자 센터 599
4) 카카오(구, 다음 카카오) 600
(1) 회사 일반현황 600
(2) 카카오의 AI 관련 사업동향 600
① 머신러닝 기반 콘텐츠 자동 추천 시스템 ‘루빅스’ 601
② 인공지능 기반 스타트업에 대한 투자 602
5) SK텔레콤 604
(1) 회사 일반현황 604
(2) SK텔레콤의 AI 관련 사업동향 605
① BE-ME 플랫폼 606
② 지능형 아파트 607
6) LG유플러스 608
(1) 회사 일반현황 608
(2) LG U+의 AI 관련 사업동향 608
① 사물인터넷 기술 609
② 인공지능 로봇 지보(JIBO) 610
7) KT 612
(1) 회사 일반현황 612
(2) KT의 AI 관련 사업동향 612
8) 엔씨소프트 613
(1) 회사 일반현황 613
(2) NC 소프트의 AI 관련 사업동향 614
① 인공지능 연구 시설 ‘AI Lab' 614
② 인공지능 기술을 게임에 적용 614
9) 넷마블 게임즈 616
(1) 회사 일반현황 616
(2) 넷마블 게임즈의 AI 관련 사업동향 617
10) BC카드 618
(1) 회사 일반현황 618
(2) BC카드의 AI 관련 사업동향 618
2-2. 국내 벤처, 스타트업의 인공지능 관련 사업 동향과 전략 620
1) 클래스팅 620
(1) 회사 일반현황 620
(2) 클래스팅의 AI 관련 사업동향 620
① 인공지능 학습 비서 ‘러닝카드’ 621
2) 유비파이(UVify) 622
(1) 회사 일반현황 622
(2) UVify의 AI 관련 사업동향 622
3) Scatter Lab 624
(1) 회사 일반현황 624
(2) Scatter Lab의 AI 관련 사업동향 624
4) 솔트룩스 626
(1) 회사 일반현황 626
(2) 솔트룩스의 AI 관련 사업동향 626
① 인공두뇌 아담(ADAM) 627
② 인공지능 검색엔진 628
③ 실시간 데이터 분석 소프트웨어 ‘D2’ 629
5) 디오텍 630
(1) 회사 일반현황 630
(2) 디오텍의 AI 관련 사업동향 630
6) 스탠다임 631
(1) 회사 일반현황 631
(2) 스탠다임의 AI 관련 사업동향 631
7) 뷰노(Vuno) 633
(1) 회사 일반현황 633
(2) 뷰노의 AI 관련 사업동향 633
8) 플런티 634
(1) 회사 일반현황 634
(2) 플런티의 AI 관련 사업동향 634
9) 뤼이드(Riiid) 637
(1) 회사 일반현황 637
(2) 뤼이드의 AI 관련 사업동향 637
10) 씽크풀 639
(1) 회사 일반현황 639
(2) 씽크풀의 AI 관련 사업동향 639
11) 루닛(Lunit) 640
(1) 회사 일반현황 640
(2) 루닛의 AI 관련 사업동향 640
12) 솔리드웨어 642
(1) 회사 일반현황 642
(2) 솔리드웨어의 AI 관련 사업동향 642
13) 일리시스 645
(1) 회사 일반현황 645
(2) 일리시스의 AI 관련 사업동향 645
표 목차
Ⅰ. 인공지능(AI) 기술, 시장 개요와 향후 전망 43
[표1-1] 전문가 시스템의 응용 분야 53
[표1-2] 기계 학습(머신 러닝)과 딥 러닝의 차이점 57
[표1-3] 딥 러닝으로 영어-프랑스어 번역을 수행한 결과 63
[표1-4] 인공지능 관련 기술 분야 72
[표1-5] 인공지능 관련 기술 분야 73
[표1-6] 인공지능 도전의 역사 74
[표1-7] 구글 나우의 주요 서비스 내용 94
[표1-8] 국내 주요 기업들의 홈 IoT 추진 동향 112
[표1-9] 민간주도 지능정보기술 연구소 참여 기업 주요 관심 분야 130
[표1-10] 지능정보 산업 응용 서비스 모델 131
[표1-11] 딥뷰 프로젝트 추진전략 133
[표1-12] 간담회 참여 업체 · 학계 · 기관 명단 134
[표1-13] 인공지능 응용ㆍ산업화 추진단 운영계획 134
[표1-14] R&D 중점 투자분야 개요 136
[표1-15] 게임산업 분야 문화체육관광부 R&D 과제 137
[표1-16] 연도별 특허출원 동향 175
[표1-17] 응용산업별 특허출원 현황 176
[표1-18] 다출원 순위 177
[표1-19] 출원 주체별 출원 건수 177
[표1-20] 스마트 홈 서비스의 IoT 보안 취약점 예시 180
[표1-21] 인공지능과 로봇의 윤리적 프로그래밍 방법론 194
[표1-22] 인공지능의 규범적 이슈 및 주요 내용 195
[표1-23] 인공지능/로봇의 규범이슈에 관한 학계의 논의 동향 196
[표1-24] 인공지능/로봇 관련 해외 민간연구기관 현황 198
[표1-25] 10대 이슈별 핵심 키워드 206
[표1-26] 2016년 가트너 10대 전략기술 동향의 주요내용 206
[표1-27] 세계 각국의 인공지능 관련 시장 전망 213
[표1-28] 각 기관별 빅데이터의 정의 218
[표1-29] 자동차 산업 주요 활용 사례 221
[표1-30] 은행업 주요 활용 사례 222
[표1-31] 에너지 산업 주요 활용 사례 222
[표1-32] 정부 및 공공기관 주요 활용 사례 223
[표1-33] 의료업 주요 활용 사례 223
[표1-34] 보험업 주요 활용 사례 224
[표1-35] 유통업 주요 활용 사례 224
[표1-36] 통신업 주요 활용 사례 225
[표1-37] 여행 및 교통 산업 주요 활용 사례 225
[표1-38] 빅데이터 분야 3대 전략기술 기술수준(’13) 230
[표1-39] 비정형 데이터 분석 기술 개발 필요성 및 핵심 기술 231
[표1-40] 예측 고도화 및 시각화 기술 개발 필요성 및 핵심 기술 236
[표1-41] 빅데이터 운영 및 관리기술 필요성 및 핵심 기술 238
[표1-42] 중점 개발 기술 240
[표1-43] 자연어 처리 기반 텍스트·음성 데이터 분석 기술 세부 연구분야 241
[표1-44] 영상 데이터 내 컨텐츠 분석 기술 세부 연구분야 242
[표1-45] 복합 비정형 데이터와 공간 정보 연계 및 분석 기술 세부 연구분야 243
[표1-46] 실시간 스트림 데이터 처리 및 분석 기술 세부 연구분야 244
[표1-47] 빅데이터 기반 마이닝 알고리즘 구현 기술 세부 연구분야 245
[표1-48] 데이터 특성 및 조회 패턴에 기반한 시각화 기술 세부 연구분야 246
[표1-49] 대량 비정형데이터 수집 기술 세부 연구분야 247
[표1-50] 프라이버시 보존형 데이터 처리 기술 세부 연구분야 249
[표1-51] 예지 정비를 위한 빅데이터 분석 플랫폼 세부 연구분야 250
[표1-52] 빅데이터 기반 고객 의도분석 플랫폼 세부 연구분야 251
[표1-53] 빅데이터 기반 임상의사결정지원 플랫폼 세부 연구분야 252
Ⅱ. 주요 인공지능(AI) 기술 수요분야별 시장 현황 및 전망 259
[표2-1] 시리/구글나우/코타나 특징 비교 261
[표2-2] 지능형 로봇의 분류 271
[표2-3] 글로벌 대기업의 로봇산업 진출 동향 278
[표2-4] 글로벌 기업의 로봇분야 M&A 동향 279
[표2-5] 구글의 로봇분야 M&A 현황 280
[표2-6] 세계 주요국별 로봇 산업 정책 요약 280
[표2-7] 제2차 중기 지능형 로봇 기본계획 추진방향 284
[표2-8] 2014∼2015 R&D 추진 현황 285
[표2-9] 의료 빅데이터 분석 사례 296
[표2-10] 미국 도로교통안전국이 발표한 자율주행 기술수준 300
[표2-11] 자율주행 자동차 단계 301
[표2-12] 주요 업체별 자율주행 자동차 관련 이슈 303
[표2-13] Monocular Camera/Multi-ocular Camera/Wide Angle Camera 특징 306
[표2-14] Long Range Radar/Middle Range Radar/Short Range Radar 특징 306
[표2-15] Laser Scanner 307
[표2-16] Ultrasonic Sensor 307
[표2-17] 자율주행 자동차 시장전망 310
[표2-18] 주요 업체별 자율주행 자동차 예측 310
[표2-19] 자율주행 시스템 시장전망 312
[표2-20] 주요 자율주행 기술별 상용화 전망 312
[표2-21] 지능형 교통 시스템 서비스 분야 349
[표2-22] 지능형 교통 시스템 추진연혁 353
[표2-23] 미국의 ITS 추진현황 354
[표2-24] 유럽의 ITS 추진현황 355
[표2-25] 일본의 ITS 추진현황 356
[표2-26] 지능형 교통 시스템과 차세대 교통 시스템 간의 비교 358
[표2-27] 보안체계 개념 360
[표2-28] C-ITS 시범사업 주요 내용 361
[표2-29] 차세대 지능형 교통 시스템 시범사업 15개 서비스 362
[표2-30] 미국, 유럽, 일본의 C-ITS 추진 계획 363
[표2-31] 기계 학습을 활용하는 트레이딩 회사들 368
[표2-32] 기존 자산관리 업체들의 대응 방안 372
[표2-33] 미국 로보 어드바이저 업체별 자산관리 서비스 내역(2015.10월 기준) 375
[표2-34] 주요국의 생산인구 비중 379
[표2-35] 산업혁명 과정 비교 380
[표2-36] 제조업 경쟁력 지수 순위 변동 382
[표2-37] 기존의 인더스트리 4.0과 새로운 플랫폼 인더스트리 4.0의 비교 396
[표2-38] 제임스 포플 교수의 법률 인공지능 시스템 분류 415
[표2-39] 자동번역 기술별 특징과 장단점 425
[표2-40] 국내외 대표적 자동번역기 특징 425
[표2-41] 지능형 CCTV 시스템의 주요 구성 430
Ⅲ. 국내외 인공지능 관련 업체 사업 동향과 전략 437
[표3-1] Google Inc. 프로필 437
[표3-2] 구글의 인공지능 기업 인수ㆍ합병 현황 445
[표3-3] Apple Inc. 프로필 449
[표3-4] 애플의 인공지능 기업 인수ㆍ합병 현황 456
[표3-5] Amazon.com, Inc. 프로필 460
[표3-6] Facebook, Inc. 프로필 465
[표3-7] International Business Machines Corporation 프로필 470
[표3-8] Microsoft Corporation 프로필 478
[표3-9] 마이크로소프트의 인공지능 기업 인수ㆍ합병 현황 485
[표3-10] Qualcomm, Inc. 프로필 485
[표3-11] NVIDIA Corporation 프로필 488
[표3-12] Intel Corporation 프로필 492
[표3-13] 인텔의 인공지능 기업 인수ㆍ합병 현황 496
[표3-14] Tesla Motors, Inc. 프로필 496
[표3-15] Delphi Automotive PLC 프로필 498
[표3-16] SoftBank Group Corp. 프로필 500
[표3-17] Sony Corporation 프로필 506
[표3-18] Panasonic Corporation 프로필 510
[표3-19] NEC Corporation 프로필 513
[표3-20] Toyota Motor Corporation 프로필 515
[표3-21] Dentsu Inc. 프로필 521
[표3-22] Continental AG 프로필 522
[표3-23] Robert Bosch GmbH 프로필 525
[표3-24] Bayerische Motoren Werke AG 프로필 531
[표3-25] Daimler AG 프로필 536
[표3-26] 벤츠가 보유하고 있는 Top9 기술 537
[표3-27] Audi AG 프로필 540
[표3-28] BAIDU Inc. 프로필 542
[표3-29] Alibaba Group Holding Limited 프로필 545
[표3-30] Tencent Holdings Limited 프로필 547
[표3-31] Haier Group 프로필 549
[표3-32] 비카리우스(Vicarious) 프로필 551
[표3-33] 메타마인드(MetaMind, Inc.) 프로필 552
[표3-34] 스카이마인드(Skymind) 프로필 555
[표3-35] 셀렉트(Celect) 프로필 557
[표3-36] 유클리드 애널리틱스(Euclid Analytics) 프로필 558
[표3-37] 코노랩스(KonoLabs Inc.) 프로필 560
[표3-38] 넷플릭스(NETFLIX INC.) 프로필 562
[표3-39] 라이엇 게임즈(Riot Games) 프로필 564
[표3-40] 딥마인드(Deep Mind) 프로필 565
[표3-41] 알파고의 학습 기법 566
[표3-42] 삼성전자(주) 업체 프로필 588
[표3-43] 삼성의 인공지능 기업 투자 현황 591
[표3-44] LG전자(주) 업체 프로필 593
[표3-45] 네이버 업체 프로필 596
[표3-46] 카카오 업체 프로필 600
[표3-47] SK텔레콤(주) 업체 프로필 604
[표3-48] (주)LG유플러스 업체 프로필 608
[표3-49] (주)KT 업체 프로필 612
[표3-50] 엔씨소프트 프로필 613
[표3-51] 엔씨소프트 신규게임 준비 현황 614
[표3-52] 넷마블게임즈 업체 프로필 616
[표3-53] BC카드 업체 프로필 618
그림 목차
Ⅰ. 인공지능(AI) 기술, 시장 개요와 향후 전망 43
[그림1-1] 인공지능기술 적용의 흐름 45
[그림1-2] 인공지능 기술 연구 분야 46
[그림1-3] 비지도학습 ? 군집화 49
[그림1-4] 전문가 시스템 51
[그림1-5] 기계 학습(머신 러닝)과 딥 러닝과의 차이(예시) 58
[그림1-6] 딥 러닝으로 문제를 해결하는 방식 58
[그림1-7] 딥 러닝 기반 이미지 인식 성능의 현황 59
[그림1-8] 페이스북의 딥 페이스 얼굴인식 61
[그림1-9] CVPR 학회에서 발표된 이미지를 문장으로 읽어주는 알고리즘 61
[그림1-10] 딥 러닝이 음성 인식 분야에 가져온 성능 개선 62
[그림1-11] ‘클디’의 유방암 진단 엔진 63
[그림1-12] 글로벌 기업들의 인공지능 기술 쟁탈전 65
[그림1-13] 구글의 ‘텐서플로우’ 65
[그림1-14] 마이크로소프트가 공개한 기계 학습(Machine Learning) 툴킷 68
[그림1-15] 제퍼디 출연 모습 69
[그림1-16] 인공지능의 발전과정 75
[그림1-17] 알란 튜링의 일대기를 다룬 영화 ‘이미테이션 게임’ 76
[그림1-18] 신경망의 기본 구조 79
[그림1-19] 전문가 시스템의 개념 81
[그림1-20] 음성 파형으로부터 언어 정보를 추출하는 방법 83
[그림1-21] 얼굴사진을 통해 나이를 추정해주는 ‘하우올드닷넷’ 84
[그림1-22] 인공 신경망 모델 86
[그림1-23] 큐비트를 그림으로 나타내기 위한 ‘블로크 구 모형’ 89
[그림1-24] 상업용 양자 컴퓨터 ‘D-Wave System’ 89
[그림1-25] 협업 필터링 알고리즘 91
[그림1-26] 시리(Siri)의 작동화면 91
[그림1-27] 구글 나우 작동화면 93
[그림1-28] 마이크로소프트의 코타나 작동 화면 95
[그림1-29] 페이스북 개인비서 M의 작동화면 97
[그림1-30] 알렉사를 기반으로 한 아마존 에코 98
[그림1-31] 구글이 개발 중인 자율주행 자동차 100
[그림1-32] 애플의 자동차용 OS ‘카 플레이’ 101
[그림1-33] 도요타의 고속도로 자동운전기술 ‘하이웨이 팀메이트’ 102
[그림1-34] 벤츠의 세계최초 자율주행 트럭 102
[그림1-35] 현대자동차의 자율주행 차 시제품 103
[구글1-36] 애플의 홈킷 106
[그림1-37] 구글이 발표한 '브릴로'의 특징 107
[그림1-38] 일본 IoT 시장 기술요소별 매출액 전망 109
[그림1-39] IoT 시대 도래에 대한 일본 기업 대응에 대한 설문 결과 109
[그림1-40] IBM의 뉴로모픽 칩 트루노스 114
[그림1-41] 스탠포드 연구소가 개발한 셸리 115
[그림1-42] 신산업구조부회가 제시한 차세대 산업구조 전환 118
[그림1-43] 일본재흥전략의 3가지 액션 플랜 119
[그림1-44] 로봇 사회 실현 프로젝트 공정표 120
[그림1-45] 인공지능 간호로봇의 도입 121
[그림1-46] 기타모토시의 인공지능 네비게이터 '토마' 122
[그림1-47] 카나가와현 마츠다쵸의 페퍼 ‘Sora’ 122
[그림1-48] 일본 자율주행 택시 ‘로봇 택시’ 123
[그림1-49] 분선 병렬처리 개념도 128
[그림1-50] 지능정보기술 연구소 개요도 129
[그림1-51] 정부의 1조원 투자 계획 130
[그림1-52] 엑소브레인 단계별 연구목표 및 결과 132
[그림1-53] 엑소브레인 세부과제별 기술개발 내용 132
[그림1-54] 딥뷰 기술 개념도 133
[그림1-55] 과제 구성도 140
[그림1-56] 딥-러닝 에너지 분석 기능 개념도 144
[그림1-57] 빅데이터와 머신러닝 기반의 학생 맞춤형 인공지능 교육 플랫폼 개념도 146
[그림1-58] 자가진화 에이전트 기반 모델링/시뮬레이션 개념도 150
[그림1-59] 대규모 딥러닝 모델을 위한 HPC 분산 병렬 처리 개념도 154
[그림1-60] 초고용량 스트림 데이터 지원 스토리지 입출력 기술 개념도 157
[그림1-61] 개념도 161
[그림1-62] 개념도 164
[그림1-63] 개요도 165
[그림1-64] 개념도 167
[그림1-65] 개념도 169
[그림1-66] 개념도 171
[그림1-67] 개념도 173
[그림1-68] 출원연도별 특허출원 동향 175
[그림1-69] IPC 세부 기술별 특허출원 동향 176
[그림1-70] 인공지능 기술 분야의 한국, 미국, 일본의 국가별 특허 출원 동향 178
[그림1-71] 개인 정보를 위협하는 IoT의 요소들 179
[그림1-72] UPnP 프로토콜 181
[그림1-73] 해킹에 사용되는 안테나 기기 182
[그림1-74] 총을 장착한 드론 184
[그림1-75] 드론 테러 대비 훈련 184
[그림1-76] 사진기 등의 촬영기기를 장비한 드론 185
[그림1-77] 보잉이 개발한 드론을 추락시킬 수 있는 레이저 포 186
[그림1-78] 영화 ‘터미네이터’ 속의 킬러 로봇 187
[그림1-79] 인간형 로봇 ‘아틀라스’ 187
[그림1-80] 최초로 항공모함에서 이륙에 성공한 무인 전투기 X-47B 드론 188
[그림1-81] 전세계 산업용 로봇과 미국 제조업 일자리 증감 189
[그림1-82] 미국 로봇 선적량과 고용 증감 190
[그림1-83] 하우스텐보스의 로봇호텔 직원 191
[그림1-84] 요리하는 로봇 192
[그림1-85] 메드에덱스의 해악금지원칙 논리 구조 194
[그림1-86] 2016년 10대 이슈와 Gartner Hype Cycle Mapping 208
[그림1-87] 2016년 10대 이슈 비교 208
[그림1-88] 인공지능 패러다임의 변화 209
[그림1-89] 글로벌 기업들의 인공지능 개발 및 투자 현황 210
[그림1-90] 국내 AI연구 기업 및 대학/연구소 현황 211
[그림1-91] 미래창조과학부의 엑소브레인/딥뷰 프로젝트 211
[그림1-92] 머신 인텔리전스 랜드 스케이프 213
[그림1-93] 지역별 기업용 인공지능 시스템 시장 전망 214
[그림1-94] AI 시스템 시장전망 214
[그림1-95] 스마트 머신 시장 규모와 전망 215
[그림1-96] AI 벤처투자 규모추이 216
[그림1-97] 국내 인공지능 시장 규모 전망 217
[그림1-98] 국내 인공지능 시장 규모 전망 217
[그림1-99] 국내 지능형 로봇 시장 규모 추이 217
[그림1-100] 초기 빅데이터 관리 솔루션 개념도 219
[그림1-101] 빅데이터 시대로의 진입 220
[그림1-102] 불확실한 데이터의 증가 220
[그림1-103] 기술관점에서의 빅데이터 등장배경 221
[그림1-104] IDC 세계 빅데이터 SW 시장 성장 전망 227
[그림1-105] 빅데이터 시장규모 228
[그림1-106] 국내 기업의 빅데이터 활용 현황 및 기술 수준 229
[그림1-107] 향후 유망 업종 및 분야, 선호하는 빅데이터 전문인력 229
Ⅱ. 주요 인공지능(AI) 기술 수요분야별 시장 현황 및 전망 259
[그림2-1] 인공지능 스케줄러 ‘코노’ 262
[그림2-2] 주방에 놓여있는 ‘지보’ 264
[그림2-3] 소프트뱅크의 ‘페퍼(Pepper)’ 265
[그림2-4] 지미(Jimmy) 265
[그림2-5] 큐빅 로보틱스의 ‘큐빅’ 266
[그림2-6] 이모쉐이프의 ‘이모스파크’ 267
[그림2-7] 지능형 로봇으로의 변화 270
[그림2-8] 세계 산업용 로봇 시장 규모 275
[그림2-9] 국가별 산업용 로봇 시장 현황 276
[그림2-10] 용도별 서비스 로봇 세계 시장 현황 277
[그림2-11] 용도별 서비스 로봇 세계 시장 현황 277
[그림2-12] 환자와 대화하는 엘리의 아바타 287
[그림2-13] 시스템 교육을 통한 5년 생존율 추정 288
[그림2-14] 조직 이미지의 C-Path 분석 289
[그림2-15] 뷰노 메드를 통한 이미지 분석 290
[그림2-16] 왓슨의 의료 산업 활용 291
[그림2-17] 질의기반 클라우드 방식의 의료정보서비스 개념 294
[그림2-18] 의료 빅데이터 분석 방향 295
[그림2-19] 그림으로 보는 자율주행 자동차 단계 301
[그림2-20] 자율주행 자동차 프로세스 302
[그림2-21] 구글 자율주행 자동차 주요 기능(2015년 기준) 302
[그림2-22] 자율주행 자동차 작동 원리 304
[그림2-23] 볼보의 자율주행 자동차 인지 시스템 305
[그림2-24] Radar 인지 프로세스 306
[그림2-25] 경로 계획 및 생성 기술 308
[그림2-26] Matthew Moore & Beverly LU의 자율주행 자
1. 인공지능 기술 개요 43
1-1. 인공지능 기술의 개념 43
1) 인공지능 기술의 개요 43
(1) 인공지능 정의 43
(2) 인공지능 기술 45
2) 인공지능 연구 동향 45
(1) 인공지능 연구에 활용된 핵심 기술 및 이론 47
① 기계 학습(Machine Learning) 47
② 전문가 시스템(Expert System) 50
③ 퍼지 이론(Fuzzy Theory) 53
④ 유전 알고리즘(Genetic Algorithm) 54
⑤ BDI 아키텍처(BDI Architecture) 55
(2) 인공지능을 진화시킨 ‘딥 러닝(Deep Learning)’ 57
(3) 글로벌 대기업들의 AI 연구 및 투자 동향 64
① 구글 65
② 마이크로소프트 67
③ IBM 68
④ 페이스북 69
⑤ 아마존 70
⑥ 애플 71
⑦ 삼성그룹 71
(4) 주요 인공지능 연구 분야 72
1-2. 인공지능 기술의 역사 74
1) 인공지능, 그 도전의 역사 74
2) 인공지능의 발전 과정 75
3) 인공지능 기술의 시기별 발전 과정 76
(1) 앨런 튜링(Alan Turing)의 ‘튜링 모방 게임’ 76
(2) 인공지능의 탄생 : 1943 ∼ 1956년 77
(3) 인공지능 연구의 융성 : 1956 ∼ 1960년 77
(4) 인공지능의 침체기 : 1960년대 후반 ∼ 1970년대 초반 78
(5) 전문가 시스템 기술의 등장 : 1970년대 초반 ∼ 1980년대 중반 78
(6) 기계학습의 시작, 신경망의 재탄생 : 1980년대 중반 ∼ 1980년대 후반 79
(7) 지식 공학의 새로운 시대 : 1980년대 후반 ∼ 현재 80
1-3. 주요 인공지능 연구 분야별 최근 연구 동향과 방향성 81
1) 유전 알고리즘 분야 81
2) 전문가 시스템 분야 81
3) 음성 인식 분야 82
4) 탐색 분야 83
5) 이미지 인식 분야 84
6) 신경망 분야 85
7) 기계 학습 분야 86
8) 감성 처리 분야 86
9) 게임 분야 87
10) 자연어 처리 분야 87
11) 지식 표현 분야 87
12) 정보 검색 분야 87
13) 자동 추론 분야 87
14) 데이터 마이닝 분야 88
15) 휴먼 인터페이스 분야 88
16) 계획 분야 88
17) 멀티 에이전트 분야 88
18) 인지로봇공학 분야 88
19) 컴퓨터 비전 분야 88
20) 지능엔진 분야 89
21) 양자 컴퓨터 분야 89
1-4. 주요 인공지능 기술 관련 활용사례와 동향 90
1) 웹 구조 마이닝 90
2) 협업 필터링 90
3) 개인비서 서비스 91
(1) Apple의 ‘Siri’ 91
(2) Google의 ‘Google Now’ 92
(3) Microsoft의 ‘Cortana’ 94
(4) Facebook의 ‘Facebook M’ 96
(5) 아마존 ‘알렉사’ 97
(6) 삼성전자 ‘S 보이스’ 99
(7) 바이두 ‘듀어’ 99
4) 자율주행 자동차 99
(1) Google의 자율주행차 프로젝트 99
(2) Apple의 타이탄 프로젝트 100
(3) 일본 자동차업체의 자율주행 자동차 101
(4) 독일 자동차업체의 자율주행 자동차 102
(5) 한국 현대·기아자동차의 자율주행 자동차 103
5) 인공지능 로봇 104
(1) 미국의 인공지능 로봇 연구 104
(2) 일본의 인공지능 로봇 연구 104
(3) 한국의 인공지능 로봇 연구 105
6) 사물인터넷(IoT) 106
(1) Apple의 사물인터넷 전략 106
(2) Google의 사물인터넷 전략 107
(3) 일본 기업의 사물인터넷 개발 전략 108
(4) 한국 기업의 사물인터넷 개발 110
2. 주요국별 인공지능 연구 및 정책 동향 113
2-1. 미국정부의 인공지능 연구ㆍ정책 동향 113
1) 인간 두뇌 분석을 통한 인공지능 원천기술 확보 113
2) 군사 분야와 인공지능 접목을 통한 상용화 추진 113
3) 활발한 산학연 연계를 통한 인공지능 R&D 114
2-2. 일본정부의 인공지능 연구ㆍ정책 동향 116
1) 정부의 정책동향 116
(1) 일본 정부의 인공지능 정책동향 핵심 시책 116
(2) 경제산업성의 신산업 구조 부회 117
(3) 정부의 인공지능 개발 강화 118
(4) 일본재흥전략의 발표 119
(5) 개혁 2020 프로젝트의 인공지능 관련 정책 119
2) 지자체의 정책동향 121
(1) 기타규슈시의 인공지능 간호로봇 도입 121
(2) 기타모토시의 인공지능 사이트 네비게이터 121
(3) 인공지능 로봇 ‘페퍼’의 도입 122
(4) 가나가와 현 자율주행 택시 도입 123
2-3. 유럽 및 중국의 인공지능 연구ㆍ정책 동향 124
1) 유럽연합(EU)의 인공지능 관련 주요 시책과 개요 124
2) 중국의 인공지능 관련 주요 시책 124
3. 국내 인공지능 관련 정책동향과 기술개발 동향 126
3-1. 한국정부의 인공지능 연구ㆍ정책 동향 126
1) 국내 인공지능 산업 실태 126
2) 국내 인공지능 정부 정책 동향 127
(1) 미래창조과학부 129
① 민ㆍ관 합동 지능정보기술 연구소 설립 129
② 플래그쉽 프로젝트 131
③ 엑소브레인 프로젝트 131
④ 딥뷰(Deep View) 프로젝트 132
(2) 산업통상자원부 134
(3) 문화체육관광부 136
3-2. 국내 인공지능 관련 연구개발 전략과 연구테마 138
1) 도심 미래형교차로 자율주행 혼합류 환경 통합정보 기술개발 138
(1) 연구목표 138
(2) 개발목표 139
(3) 지원내용 139
2) 저전력광역(LPWA) IoT 네트워크 핵심기술 개발 140
(1) 연구목표 140
(2) 개발목표 141
(3) 지원내용 141
3) 딥-러닝 기반 에너지 분석 기술 개발 및 생산현장 에너지 효율화 실증 142
(1) 필요성 142
(2) 연구목표 142
(3) 개발목표 144
(4) 지원내용 144
4) 빅데이터와 머신러닝 기반의 학생 맞춤형 인공지능 STEM 교육 플랫폼 개발 145
(1) 필요성 145
(2) 연구목표 145
(3) 개발목표 147
(4) 지원내용 147
5) 빅데이터 품질향상을 위한 데이터 신뢰성 분석기법 및 엔진 개발 147
(1) 개념 147
(2) 지원범위 148
(3) 지원내용 148
6) 데이터 스트림 정제를 위한 지능형 샘플링 및 필터링 기술 개발 148
(1) 개념 148
(2) 지원범위 149
(3) 지원내용 149
7) 점진적 기계학습 기반 자가진화(Self-Evolving) 에이전트 시뮬레이션을 이용한
사회변화 예측분석 기술 개발 149
(1) 필요성 149
(2) 연구목표 150
(3) 개발목표 151
(4) 지원내용 152
8) 대규모 딥러닝 고속 처리를 위한 HPC 시스템 개발 152
(1) 필요성 152
(2) 연구목표 153
(3) 개발목표 154
(4) 지원내용 155
9) 빅데이터 기반 기계학습형 산업 평가분석 SW 개발 155
(1) 개념 155
(2) 지원범위 155
(3) 지원내용 155
10) 32Gbps 데이터서비스를 위한 익스트림 스토리지 입출력 기술개발 156
(1) 필요성 156
(2) 연구목표 157
(3) 개발목표 158
(4) 지원내용 158
11) 맞춤형 보안서비스 제공을 위한 클라우드 기반 지능형 보안 기술 개발 159
(1) 필요성 159
(2) 연구목표 160
(3) 개발목표 161
(4) 지원내용 161
12) 국민참여형 사회안전서비스를 위한 영상크라우드 소싱 핵심기술 개발 162
(1) 필요성 162
(2) 연구목표 163
(3) 개발목표 164
(4) 지원내용 164
13) Deep Learning 기반의 보행자 안전지원 스마트카 비전 기술개발 164
(1) 필요성 164
(2) 연구목표 165
(3) 개발목표 166
(4) 지원내용 166
14) 자율주행 스마트자동차용 이상징후 탐지 핵심기술개발 166
(1) 필요성 166
(2) 연구목표 167
(3) 개발목표 168
(4) 지원내용 168
15) CNN-RNN 지능형 프로세서 아키텍처 및 관련 소프트웨어 개발 168
(1) 필요성 168
(2) 연구목표 169
(3) 개발목표 169
(4) 지원내용 170
16) 신경모사 인지형 모바일 컴퓨팅 지능형반도체 기술 개발 170
(1) 필요성 170
(2) 연구목표 170
(3) 개발목표 171
(4) 지원내용 172
17) 스마트 디바이스용 지능형 반도체 공통 플랫폼 기술개발 172
(1) 필요성 172
(2) 연구목표 172
(3) 개발목표 174
(4) 지원내용 174
3-3. 국내 AI 특허 동향 175
1) 응용 산업별 특허출원 현황 176
2) 출원 주체별 특허출원 현황 177
4. 인공지능 관련 기술, 시장의 과제와 향후전망 179
4-1. 인공지능 연구의 기술적, 사회적 과제 179
1) 기술적 과제 179
(1) IoT 기기 보안 문제 179
① IC3의 IoT 기기 보안 취약점 경고 179
② 여러 측면에서 본 IoT 보안 문제 180
③ UPnP 프로토콜의 보안 리스크 181
(2) 개인정보 유출 문제 181
(3) 안전문제 183
① 자율주행 자동차에서의 안전문제 183
② 드론을 이용한 테러 등의 위협 183
③ 인공지능 전쟁 로봇의 등장 186
2) 사회적 과제 188
(1) 로봇과 인공지능기술의 발달로 인한 일자리 감소 188
(2) 새로운 일자리 창출과 로봇산업 발달의 긍정적 효과 192
4-2. 인공지능 연구의 윤리적 과제 193
1) 인공지능 규범 연구의 흐름 193
2) 인공지능 및 로봇의 법제도적 규제 이슈 195
3) 인공지능 규범체계 정립을 위한 정책적 과제 197
4) 인공지능 규범체계 정립을 위한 법철학적 논의 과제 199
(1) 인공지능과 관련한 3가지 법철학적 쟁점 영역 199
(2) 인간의 존엄성과 권리 주체 문제 200
(3) 책임 배분의 문제 201
(4) 적법절차의 원리 문제 201
(5) 규범적ㆍ법적 판단의 자동화 문제 202
5) 인공지능 시대의 새로운 ICT법체계 정립을 위한 논의 방향 202
(1) 새로운 법규범 형태에 관한 연구 및 준비 202
(2) 인공지능 알고리즘(또는 아키텍처)의 시민적 통제권한 확보 203
6) 인공지능과 로봇의 규범체계를 정립하기 위한 사회적 기반 조성 203
4-3. 인공지능 관련 산업 시장 규모와 전망 206
1) 미래기술로 주목받는 인공지능 기술 206
(1) 국내외 2016년 ICT 유망 기술과 인공지능 206
(2) 국내 전망과 해외 10대 이슈와의 비교 208
(3) 차세대 ICT의 Brain, 인공지능(AI) 209
① 인공지능은 기반 기술 개발에서 타산업의 핵심기술로 프레임이 변화 209
② 인공지능 적용 유망 분야 209
③ 해외 글로벌 기업의 AI 개발 동향 210
④ 국내는 인공지능 연구 및 서비스 수준이 미약 210
(4) 2016년 인공지능 분야 예상이슈 212
2) 인공지능 관련 기술, 시장 규모 전망 212
(1) 세계 각 조사기관의 인공지능 관련 시장 규모 종합 212
(2) 한국의 인공지능 시장 전망 217
5. AI기술을 위한 빅데이터 기술, 시장전망 218
5-1. 빅데이터 기술 시장 개요 218
1) 개념과 등장배경 218
(1) 빅데이터 개념 218
(2) 빅데이터 등장배경 219
(3) 빅데이터 최근 동향 219
2) 산업분야별 활용 사례 221
(1) 자동차 산업 221
(2) 은행업 222
(3) 에너지산업 222
(4) 정부 및 공공기관 223
(5) 의료업 223
(6) 보험업 224
(7) 유통업 224
(8) 통신업 225
(9) 여행 및 교통 산업 225
3) 빅데이터 시장 규모 전망 226
(1) 세계 빅데이터 시장 전망 226
(2) 국내 빅데이터 시장 규모 227
5-2. 기술수준 평가와 기술개발 계획, 로드맵 230
1) 기술 수준 평가 230
2) 빅데이터 핵심 기술 개요와 개발 필요성 231
(1) 비정형 데이터 분석 기술 231
(2) 예측 고도화 및 시각화 기술 236
(3) 빅데이터 운영 및 관리기술 238
5-3. 빅데이터 중장기 기술 개발 계획 240
1) 중점 개발 기술 240
2) 세부 개발 기술 241
(1) 자연어 처리 기반 텍스트·음성 데이터 분석 기술 241
(2) 영상 데이터 내 컨텐츠 분석 기술 242
(3) 복합 비정형 데이터와 공간 정보 연계 및 분석 기술 243
(4) 실시간 스트림 데이터 처리 및 분석 기술 244
(5) 빅데이터 기반 마이닝 알고리즘 구현 기술 개발 245
(6) 데이터 특성 및 조회 패턴에 기반한 시각화 기술 개발 246
(7) 대량 비정형데이터 수집기술 개발 247
(8) 프라이버시 보존형 데이터 처리 기술 개발 248
(9) 예지정비를 위한 빅데이터 분석 플랫폼 250
(10) 빅데이터 기반 고객 의도 분석 플랫폼 251
(11) 빅데이터 기반 임상의사결정지원 플랫폼 252
5-4. 기술개발 로드맵(2014∼2020) 254
Ⅱ. 주요 인공지능(AI) 기술 수요분야별 시장 현황 및 전망 259
1. AI기반 개인비서 서비스 259
1-1. 인공지능 개인 비서 259
1) 인공지능 개인 비서 259
2) 글로벌 기업의 인공지능 개인 비서 사업 현황 260
3) 향후 과제 262
1-2. 인공지능 소셜 로봇 263
1) 인공지능 소셜 로봇 현황 263
2) 인공지능 소셜 로봇의 주요 기술 267
3) 향후 과제 269
2. AI기반 지능형 서비스로봇 270
2-1. 지능형 로봇의 분류 및 기술 현황 270
1) 지능형 로봇의 개념 270
2) 지능형 로봇의 분류 271
3) 기술 현황 271
(1) 조작제어 기술 271
(2) 자율이동 기술 272
(3) 물체인식 기술 273
(4) 위치인식 기술 274
(5) HRI 기술 274
(6) 센서 및 액츄에이터 기술 274
2-2. 지능형 로봇 시장 동향 및 전망 275
1) 산업용 로봇 시장 275
2) 서비스용 로봇 시장 276
2-3. 글로벌 기업의 로봇산업 진출 동향 278
1) 주요 글로벌 기업의 로봇산업 진출 현황 278
2) 주요 글로벌 기업의 로봇분야 M&A 동향 279
2-4. 세계 주요국 로봇 산업 육성 정책 280
1) 해외 주요국 로봇 정책 동향 280
(1) 미국 281
(2) 일본 282
(3) 유럽 282
(4) 중국 282
2) 국내 로봇 정책 동향 283
(1) 제2차 중기 지능형 로봇 기본계획 283
(2) 로봇 비즈니스벨트 구축사업 본격 추진 284
(3) 로봇기술 19개 분야 분류, 이에 대한 R&BD 전략 발표 285
3. AI기반 의료서비스 286
3-1. 의료 분야에서의 인공지능 286
1) 의료 서비스 분야에서의 인공지능 도입 현황 286
(1) 심리, 정신 분석 286
(2) 의료 영상 분석 287
① 딥 러닝을 활용한 의료 영상 판독(미국, 인리틱) 287
② 뷰노 메드 290
(3) AI를 통한 진단 시스템(IBM 왓슨) 291
(4) 신약개발 292
(5) 의료정보 클라우드 서비스 292
(6) 의료 빅데이터 플랫폼 295
2) 헬스케어 분야에서의 인공지능 도입 현황 296
3-2. 의료분야의 인공지능 도입 과제 297
1) 프라이버시 및 보안 문제 297
2) 책임소재의 문제 297
3) 일자리 문제 298
4. AI기반 자율주행 자동차와 드론(무인기) 299
4-1. 자율주행 자동차 개발 현황과 전망 299
1) 자율주행 자동차 개발 현황 299
(1) 자율주행 자동차 개발 단계 299
(2) 주요 글로벌 기업들의 자율주행 자동차 개발 현황 302
(3) 자율주행 자동차가 갖춰야할 핵심기술 304
① 주행환경인지 시스템 304
가. Camera 305
나. Radar 306
다. Laser Scanner(LIDAR) 307
라. Ultrasonic Sensor 307
② 경로의 계획 및 생성기술 308
③ 자율주행 자동차 플랫폼 308
(4) 현재 자율주행 자동차에 적용되고 있는 기술 309
2) 자율주행 자동차 시장전망 309
(1) 시장조사 전문 기관의 조사를 토대로 한 시장전망 309
(2) 주요 기술별 기술 상용화 전망 311
3) 자율주행 자동차 상용화를 위한 선결 과제 314
(1) 기술적인 선결 과제 314
(2) 법률 및 보험 관련 선결 과제 314
(3) 이외의 자율주행 자동차를 위협하는 외부 요인 315
4-2. AI기술과 융합하는 드론 317
1) 드론의 개요와 동향 317
(1) 드론의 정의 및 응용분야 317
(2) 주요 구성 요소 318
① 비행체 318
② 탑재장비 319
③ 자료 송수신 장비 319
④ 임무계획 및 통제 장비(Mission Planning and Control) 319
⑤ 발사 및 회수 장비(Launcher and Recovery System) 320
(3) 드론의 분류 321
2) 드론 시장 최근 동향 322
(1) 드론 시장 전망 322
(2) 드론의 주요 용도별 사용 분야 324
① 농업용 324
② 물류 326
③ IT분야 327
④ 보험 분야 328
⑤ 기타 산업 329
(3) 2016년 CES를 통해보는 주요기업 동향 330
① DJI 331
② 패럿 332
③ 헥소플러스 333
④ 이항 333
⑤ 바이로봇 335
⑥ 드로젠 336
⑧ 인텔 외, 기타 기업동향 337
3) 국내외 드론 관련 이슈와 과제 340
(1) 국내외 기업 드론 신규 사업 진출 급증 340
(2) 물류, 유통업계의 주목을 받고 있는 드론 342
(3) 드론의 위험성과 보안 344
5. AI기반 지능형 교통 시스템과 서비스 348
5-1. 지능형 교통 시스템 348
1) 지능형 교통 시스템의 구성 및 서비스 분야 348
2) 지능형 교통 시스템의 필요성 350
5-2. 지능형 교통 시스템 국내외 구축 현황 352
1) 국내 지능형 교통 시스템 추진 현황 352
2) 해외 지능형 교통 시스템 추진 현황 354
(1) 미국 354
(2) 유럽 355
(3) 일본 356
5-3. 차세대 지능형 교통 시스템 357
1) 차세대 지능형 교통 시스템 개요 357
2) 차세대 지능형 교통 시스템의 주요 시스템 및 보안체계 358
(1) 차세대 지능형 교통 시스템의 주요 시스템 358
(2) 차세대 지능형 교통 시스템의 보안체계 360
3) 국내외 차세대 지능형 교통 시스템 추진 동향 361
(1) 국내 차세대 지능형 교통 시스템 추진 현황 361
(2) 해외 차세대 지능형 교통 시스템 추진 현황 363
6. AI기반 금융서비스 364
6-1. 금융 서비스 인공지능 적용 현황 364
1) 인공지능(기계 학습) 도입 현황 364
2) 금융권에서의 IBM 왓슨 적용 시도 366
6-2. 금융 분야별 기계 학습(Machine Learning) 적용 사례 368
1) 투자 및 트레이딩 368
2) 신용평가 및 심사 369
3) 사기 방지와 예측 371
6-3. 로보 어드바이저 371
1) 로보 어드바이저의 개념 및 현황 371
2) 로보 어드바이저 성장 배경 및 시장 전망 372
3) 미국 로보 어드바이저 유형 및 제공 서비스와 한국 도입 현황 374
(1) 미국 로보 어드바이저 유형 및 제공 서비스 374
(2) 국내 로보 어드바이저 도입 현황 376
4) 로보 어드바이저 관련 논란 377
7. AI기반 스마트 팩토리 379
7-1. 스마트 팩토리의 부상과 인공지능 379
1) 사회ㆍ문화적 변화 379
(1) 제조업 종사 노동력 감소 및 기능공ㆍ숙련공의 고령화 가속 379
(2) 제조분야에 대한 업무기피 및 제조업의 공동화 심화 현상 379
2) 기술적인 변화 380
(1) ICT 기반의 ‘제4차 산업혁명’의 도래 380
(2) IoTㆍ빅데이터ㆍ클라우드컴퓨팅ㆍ스마트 로봇 등 기반 기술의 발전 381
3) 경제적, 제조 생태학적 변화 381
(1) 제조 강국의 세대교체 가속화와 상품 수출과 기술 서비스 접목 381
(2) 사물인터넷의 개화와 제조 생태계의 네트워크화 382
(3) 제조 생태계와 초연결 사회 간의 실시간 연계ㆍ소통이 가능 382
4) 정치적 변화 383
7-2. 인공지능 기반의 인더스트리 4.0 385
1) 인더스트리 4.0의 개념 및 등장 배경 385
2) 3차 산업혁명의 한계(인더스트리 3.0)와 인더스트리 4.0 387
3) 인더스트리 4.0의 주요 기술 구조 388
(1) 인공지능을 통한 분산ㆍ자율제어 생산체계 388
(2) 사물인터넷을 통한 초연결 생태계 389
(3) 다양한 기술의 발전과 인더스트리 4.0에 적용 가능성 390
4) 인더스트리 4.0의 문제점 391
(1) 표준화의 문제 391
(2) 보안과 관련된 문제 391
(3) 중소기업의 협력에 관한 문제 392
(4) 관련 인재의 부족 392
(5) 인더스트리 4.0에 대한 기업의 이해도 부족 393
7-3. 플랫폼 인더스트리 4.0 394
1) 플랫폼 인더스트리 4.0의 선포 배경 394
2) 플랫폼 인더스트리 4.0의 주요 방향 395
8. AI기반 기타 제품, 서비스 397
8-1. 예술 영역 397
1) 그림 397
(1) 구글 ‘딥 드림(Deep Dream)’ 397
(2) 헤럴드 코헨의 ‘아론’ 398
(3) 독일 튀빙겐대 398
2) 작곡 399
(1) 쿨리타(Kulitta) 399
(2) 픽토뮤직 399
(3) 작곡 프로그램, UC산타크루스대 ‘에밀리 하웰’, 케임브리지대 ‘주크덱’ 401
3) 소설 창작 401
(1) 구글 연구진 401
(2) 일본 공립 하코다테미래대 402
(3) National Novel Generation Month(NaNoGenMo) 403
4) 로봇 퍼포머(연주, 연기자) 403
8-2. 게임 영역 405
1) 스스로 게임을 공략하는 인공지능 406
2) 게임을 활용한 인공지능 연구 407
3) 국내 게임사들의 최근 인공지능 활용 407
8-3. 온라인 전자상거래 영역 408
1) 온라인 쇼핑몰 408
2) 콘텐츠 유통 410
8-4. 교육 영역 411
1) 인공지능을 통한 1:1 개인지도 411
2) 인공지능을 통한 1:1 개인지도의 위험성 412
3) 기타 교육분야 인공지능 활용 현황 및 가능성 412
8-5. 법률 영역 414
1) 인공지능 법률 시스템 연구 동향 415
2) 인공지능 법률서비스 현황 417
3) 인공지능 법률서비스의 과제 418
8-6. 농업 영역 419
1) 농업에 도입되고 있는 인공지능 로봇 419
2) 스마트팜 420
(1) 해외 스마트팜 동향 421
(2) 국내 스마트팜 동향 422
8-7. AI 저널리즘/기사작성 423
1) 해외 423
2) 국내 423
8-8. 통/번역 424
1) 딥 러닝의 등장과 실시간 통ㆍ번역 기술 요소 424
2) 해외 연구ㆍ개발 현황 426
3) 국내 연구ㆍ개발 현황 427
4) 세계 시장규모 428
8-9. 지능형 감시 시스템 429
1) 지능형 CCTV 429
(1) 지능형 CCTV 시스템의 주요 구성 429
(2) 지능형 CCTV 요소 기술 430
2) 인공지능 기술의 적용 예시 431
(1) CCTV에 인공지능기술을 적용한 ‘지능형 감시 시스템’ 431
(2) 신호를 자동으로 조절해주는 ‘스마트 신호등’ 431
(3) 인공지능 ‘위치추적 서비스’ 432
3) 홈 IoT와 지능형 CCTV의 결합, 홈 CCTV 432
(1) 이동통신사 동향 432
(2) 홈 IoT 허브로서의 가능성 433
Ⅲ. 국내외 인공지능 관련 업체 사업 동향과 전략 437
1. 해외 인공지능 관련 업체의 사업 동향과 추진전략 437
1-1. 글로벌 주요 대기업 AI 사업 동향과 전략 437
1) 구글(Google), 미국 437
(1) 회사 일반현황 437
(2) Google의 AI 관련 사업동향 437
① 인공지능 개인비서 구글 나우(Google Now) 438
② 인공지능 엔진 텐서플로우(TensorFlow) 438
③ 사물 인터넷 플랫폼 ‘브릴로‘ 440
④ 인공지능 모바일 메신저 ‘챗봇(Chat bot)’ 440
⑤ 자율주행 자동차 개발 441
⑥ AI 벤처 스타트업 인수, 합병 444
⑦ 구글의 기타 인공지능 기술(영상인식, 로봇) 개발 동향과 성과 447
2) 애플(Apple), 미국 449
(1) 회사 일반현황 449
(2) Apple의 AI 관련 사업동향 450
① 인공지능 개인비서 시리 450
② 애플의 사물인터넷 플랫폼 ‘홈 킷’ 453
③ 건강관리 플랫폼 ‘헬스킷’ 454
④ 무인 전기자동차 개발 455
⑤ AI 벤처 스타트업 인수, 합병 456
3) 아마존(Amazon), 미국 460
(1) 회사 일반현황 460
(2) Amazon의 AI 관련 사업동향 460
① 인공지능 개인비서 스피커 ‘에코’ 460
② 허위 상품 리뷰 차단 시스템 462
③ 인공지능 드론을 이용한 배송 463
4) 페이스북(Facebook), 미국 465
(1) 회사 일반현황 465
(2) Facebook의 AI 관련 사업동향 465
① 인공지능 서버 빅 서(Big Sur) 465
② 딥 러닝 소프트웨어 프로젝트 토치(Torch) 466
③ 뉴스피드 등에 인공지능 기술 도입 466
④ 인공지능 개인비서 ‘M’ 467
⑤ 인공지능 연구에 대한 대규모 투자 468
5) 아이비엠(IBM), 미국 470
(1) 회사 일반현황 470
(2) IBM의 AI 관련 사업동향 471
① 인공지능 컴퓨터 ‘Watson’ 471
② 클라우드 플랫폼 ‘블루믹스’ 476
6) 마이크로소프트(Microsoft), 미국 478
(1) 회사 일반현황 478
(2) Microsoft의 AI 관련 사업동향 478
① 인공지능 개인비서 ‘코타나’ 479
② 딥러닝 툴킷 CNTK(Computational Network Toolkit) 481
③ 클라우드 기반 머신 러닝 서비스 ‘애저 머신 러닝 서비스’ 482
④ 인공지능 기상캐스터 ‘샤오빙’ 483
⑤ AI 스타트업 인수, 합병 484
7) 퀄컴, 미국 485
(1) 회사 일반현황 485
(2) 퀄컴의 AI 관련 사업동향 486
① 기계학습 지원, 차량용 프리미엄 칩셋 486
② 인공지능 기반 이미지 인식 스타트업 인수 487
8) 엔비디아(NVIDIA), 미국 488
(1) 회사 일반현황 488
(2) 엔비디아의 AI 관련 사업동향 488
① 자율주행 자동차용 인공지능 엔진 488
② 슈퍼컴퓨팅에 최적화된 GPU 491
9) 인텔, 미국 492
(1) 회사 일반현황 492
(2) 인텔의 AI 관련 사업동향 492
① 인텔의 세그웨이 ‘호버보드’ 493
② 인공지능 드론 494
③ 오픈소스 기반 지능형 로봇 ‘지미(Jimmy)’ 495
④ AI 스타트업 인수, 합병 495
10) 테슬라, 미국 496
(1) 회사 일반현황 496
(2) 테슬라의 AI 관련 사업동향 497
① 인공지능 연구소 ‘오픈 AI’ 497
11) 델파이, 미국 498
(1) 회사 일반현황 498
(2) 델파이의 AI 관련 사업동향 498
12) SoftBank, 일본 500
(1) 회사 일반현황 500
(2) SoftBank의 AI 관련 사업동향 500
① 소프트뱅크의 휴머노이드 로봇 ‘페퍼(Pepper)’ 500
② 페퍼 이용 사례 504
13) Sony, 일본 506
(1) 회사 일반현황 506
(2) Sony의 AI 관련 사업동향 506
① 소니의 자율주행 자동차 개발 507
② 소니의 인공지능 로봇 사업 508
14) Panasonic, 일본 510
(1) 회사 일반현황 510
(2) Panasonic의 AI 관련 사업동향 510
① 딥 러닝을 활용한 보행자 인식기술 510
② ADAS 기술 개발 511
③ ITS 분야 빅데이터 활용 512
15) NEC, 일본 513
(1) 회사 일반현황 513
(2) NEC의 AI 관련 사업동향 513
① NEC Advanced Analytics RAPID 기계 학습 V1.1 514
② 얼굴인식시스템 515
16) Toyota, 일본 515
(1) 회사 일반현황 515
(2) Toyota의 AI 관련 사업동향 516
① 도요타의 협력적 자율주행 자동차 전략 516
② 미국 대학과 인공지능 공동 연구 시작, 5년간 5000만 달러 투입 518
③ 벤처 기업 지원 공동 투자 펀드 설립 519
④ 도요타의 인공지능 로봇 관련 사업 520
17) Dentsu, 일본 521
(1) 회사 일반현황 521
(2) Dentsu의 AI 관련 사업동향 521
18) 콘티넨탈 오토모티브(Continental Automotive), 독일 522
(1) 회사 일반현황 522
(2) 콘티넨탈의 AI 관련 사업동향 522
① 지능형 유리창 제어 522
② 콘티넨탈의 지능형 교통 시스템 524
19) 보쉬(Bosch), 독일 525
(1) 회사 일반현황 525
(2) 보쉬의 AI 관련 사업동향 526
① 스마트 가속 페달 526
② 보행자 보호 시스템 528
③ APAS 패밀리 530
20) BMW, 독일 531
(1) 회사 일반현황 531
(2) BMW의 AI 관련 사업동향 531
① CES 2016을 통해 본 BMW의 기술 532
21) 다임러 벤츠(Benz), 독일 536
(1) 회사 일반현황 536
(2) 벤츠의 AI 관련 사업동향 536
① 자율주행 승용차 536
② 자율주행 트럭 538
22) 아우디(Audi), 독일 540
(1) 회사 일반현황 540
(2) 아우디의 AI 관련 사업동향 540
① 아우디의 자율주행 자동차 개발 동향 540
② CES 2016을 통해 본 아우디의 기술 541
23) 바이두, 중국 542
(1) 회사 일반현황 542
(2) 바이두의 AI 관련 사업동향 542
① 인공지능 기술 543
② 지능형 로봇과 개인비서 서비스 544
24) 알리바바, 중국 545
(1) 회사 일반현황 545
(2) 알리바바의 AI 관련 사업동향 545
① 인공지능 플랫폼 서비스 545
② 엔비디아와의 협업을 통한 GPU 인공지능 개발 546
③ 중국 과학기술부와 양자컴퓨터 전문 실험실 공동 설립 546
25) 텐센트, 중국 547
(1) 회사 일반현황 547
(2) 텐센트의 AI 관련 사업동향 547
① 인공지능 기사작성 프로그램 ‘드림라이터(Dreamwriter)’ 548
26) 하이얼, 중국 549
(1) 회사 일반현황 549
(2) 하이얼의 AI 관련 사업동향 549
1-2. 글로벌 벤처, 스타트업 AI 사업 동향과 전략 551
1) 비카리우스(Vicarious), 미국 551
(1) 회사 일반현황 551
(2) 비카리우스의 AI 관련 사업동향 551
2) 메타마인드(MetaMind), 미국 552
(1) 회사 일반현황 552
(2) 메타마인드의 AI 관련 사업동향 552
3) 스카이마인드(Skymind), 미국 555
(1) 회사 일반현황 555
(2) 스카이마인드의 AI 관련 사업동향 556
4) 셀렉트(Celect), 미국 557
(1) 회사 일반현황 557
(2) 셀렉트의 AI 관련 사업동향 557
5) 유클리드 애널리틱스(Euclid Analytics), 미국 558
(1) 회사 일반현황 558
(2) 유클리드의 AI 관련 사업동향 558
6) 코노랩스(KonoLabs), 미국 560
(1) 회사 일반현황 560
(2) 코노랩스의 AI 관련 사업동향 560
7) 넷플릭스(NETFLIX), 미국 562
(1) 회사 일반현황 562
(2) 넷플릭스의 AI 관련 사업동향 562
8) 라이엇 게임즈(Riot Games), 미국 564
(1) 회사 일반현황 564
(2) 라이엇 게임즈의 AI 관련 사업동향 564
9) 딥마인드(Deep Mind), 영국 565
(1) 회사 일반현황 565
(2) 딥마인드의 AI 관련 사업동향 565
10) 사이버다인(CYBERDYNE), 일본 566
(1) 회사 일반현황 566
(2) CYBERDYNE의 AI 관련 사업동향 566
① 사이버다인의 인공지능 로봇 슈트 ‘HAL’ 567
② 의료·복지용 HAL 567
③ 작업지원용 HAL 569
④ 기타 HAL의 적용 사례 569
⑤ HAL의 기능 향상 570
11) WACUL, 일본 570
(1) 회사 일반현황 570
(2) WACUL의 AI 관련 사업동향 570
① 웹 분석 기술 ‘인공지능 분석가’ 570
12) Preferred Networks(PFN), 일본 573
(1) 회사 일반현황 573
(2) Preferred networks의 AI 관련 사업동향 573
① PFN이 보유하고 있는 기술, 인재 등용 전략 573
② 대기업, 대학 연구소와의 업무 제휴 574
13) COLORFUL BOARD, 일본 576
(1) 회사 일반현황 576
(2) Colorful Board의 AI 관련 사업동향 576
① 패션 인공지능 응용 프로그램 ‘SENSY’ 576
14) Shannon Lab, 일본 578
(1) 회사 일반현황 578
(2) Shannon Lab의 AI 관련 사업동향 578
① 고령자를 위한 학습형 인공지능 간호 시스템 ‘간호 대리인’ 578
② 사무 지원 인공지능 프로그램 개발 579
15) Quelon, 일본 580
(1) 회사 일반현황 580
(2) Quelon의 AI 관련 사업동향 580
① 인공지능을 이용한 웹사이트 코멘트 시스템 ‘QuACS’ 580
16) Chotchy, 일본 584
(1) 회사 일반현황 584
(2) Chotchy의 AI 관련 사업동향 584
① 인공지능 기술을 이용한 단체 미팅 개최 584
17) ABEJA, 일본 585
(1) 회사 일반현황 585
(2) ABEJA의 AI 관련 사업동향 585
① 인공지능을 활용한 매장 마케팅 기술 585
2. 국내 인공지능 관련업체의 사업 동향과 추진전략 588
2-1. 국내 대기업의 인공지능 관련 사업 동향과 전략 588
1) 삼성전자 588
(1) 회사 일반현황 588
(2) 삼성전자의 AI 관련 사업동향 589
① 벤처 스타트업 기업에 대한 투자 590
② 삼성전자의 개인건강관리 플랫폼 '삼성 디지털 헬스' 591
③ 사물인터넷 기술 592
2) LG전자 593
(1) 회사 일반현황 593
(2) LG전자의 AI 관련 사업동향 593
① 인공지능 연구소 설립 594
② 사물인터넷 플랫폼 594
3) 네이버 596
(1) 회사 일반현황 596
(2) 네이버의 AI 관련 사업동향 597
① 사업영역의 확장 597
② 글로벌 메신저 LINE에 인공지능 도입 598
③ 자사 검색ㆍ데이터 저장 서비스에 딥 러닝 기술 적용 598
③ 네이버 개발자 센터 599
4) 카카오(구, 다음 카카오) 600
(1) 회사 일반현황 600
(2) 카카오의 AI 관련 사업동향 600
① 머신러닝 기반 콘텐츠 자동 추천 시스템 ‘루빅스’ 601
② 인공지능 기반 스타트업에 대한 투자 602
5) SK텔레콤 604
(1) 회사 일반현황 604
(2) SK텔레콤의 AI 관련 사업동향 605
① BE-ME 플랫폼 606
② 지능형 아파트 607
6) LG유플러스 608
(1) 회사 일반현황 608
(2) LG U+의 AI 관련 사업동향 608
① 사물인터넷 기술 609
② 인공지능 로봇 지보(JIBO) 610
7) KT 612
(1) 회사 일반현황 612
(2) KT의 AI 관련 사업동향 612
8) 엔씨소프트 613
(1) 회사 일반현황 613
(2) NC 소프트의 AI 관련 사업동향 614
① 인공지능 연구 시설 ‘AI Lab' 614
② 인공지능 기술을 게임에 적용 614
9) 넷마블 게임즈 616
(1) 회사 일반현황 616
(2) 넷마블 게임즈의 AI 관련 사업동향 617
10) BC카드 618
(1) 회사 일반현황 618
(2) BC카드의 AI 관련 사업동향 618
2-2. 국내 벤처, 스타트업의 인공지능 관련 사업 동향과 전략 620
1) 클래스팅 620
(1) 회사 일반현황 620
(2) 클래스팅의 AI 관련 사업동향 620
① 인공지능 학습 비서 ‘러닝카드’ 621
2) 유비파이(UVify) 622
(1) 회사 일반현황 622
(2) UVify의 AI 관련 사업동향 622
3) Scatter Lab 624
(1) 회사 일반현황 624
(2) Scatter Lab의 AI 관련 사업동향 624
4) 솔트룩스 626
(1) 회사 일반현황 626
(2) 솔트룩스의 AI 관련 사업동향 626
① 인공두뇌 아담(ADAM) 627
② 인공지능 검색엔진 628
③ 실시간 데이터 분석 소프트웨어 ‘D2’ 629
5) 디오텍 630
(1) 회사 일반현황 630
(2) 디오텍의 AI 관련 사업동향 630
6) 스탠다임 631
(1) 회사 일반현황 631
(2) 스탠다임의 AI 관련 사업동향 631
7) 뷰노(Vuno) 633
(1) 회사 일반현황 633
(2) 뷰노의 AI 관련 사업동향 633
8) 플런티 634
(1) 회사 일반현황 634
(2) 플런티의 AI 관련 사업동향 634
9) 뤼이드(Riiid) 637
(1) 회사 일반현황 637
(2) 뤼이드의 AI 관련 사업동향 637
10) 씽크풀 639
(1) 회사 일반현황 639
(2) 씽크풀의 AI 관련 사업동향 639
11) 루닛(Lunit) 640
(1) 회사 일반현황 640
(2) 루닛의 AI 관련 사업동향 640
12) 솔리드웨어 642
(1) 회사 일반현황 642
(2) 솔리드웨어의 AI 관련 사업동향 642
13) 일리시스 645
(1) 회사 일반현황 645
(2) 일리시스의 AI 관련 사업동향 645
표 목차
Ⅰ. 인공지능(AI) 기술, 시장 개요와 향후 전망 43
[표1-1] 전문가 시스템의 응용 분야 53
[표1-2] 기계 학습(머신 러닝)과 딥 러닝의 차이점 57
[표1-3] 딥 러닝으로 영어-프랑스어 번역을 수행한 결과 63
[표1-4] 인공지능 관련 기술 분야 72
[표1-5] 인공지능 관련 기술 분야 73
[표1-6] 인공지능 도전의 역사 74
[표1-7] 구글 나우의 주요 서비스 내용 94
[표1-8] 국내 주요 기업들의 홈 IoT 추진 동향 112
[표1-9] 민간주도 지능정보기술 연구소 참여 기업 주요 관심 분야 130
[표1-10] 지능정보 산업 응용 서비스 모델 131
[표1-11] 딥뷰 프로젝트 추진전략 133
[표1-12] 간담회 참여 업체 · 학계 · 기관 명단 134
[표1-13] 인공지능 응용ㆍ산업화 추진단 운영계획 134
[표1-14] R&D 중점 투자분야 개요 136
[표1-15] 게임산업 분야 문화체육관광부 R&D 과제 137
[표1-16] 연도별 특허출원 동향 175
[표1-17] 응용산업별 특허출원 현황 176
[표1-18] 다출원 순위 177
[표1-19] 출원 주체별 출원 건수 177
[표1-20] 스마트 홈 서비스의 IoT 보안 취약점 예시 180
[표1-21] 인공지능과 로봇의 윤리적 프로그래밍 방법론 194
[표1-22] 인공지능의 규범적 이슈 및 주요 내용 195
[표1-23] 인공지능/로봇의 규범이슈에 관한 학계의 논의 동향 196
[표1-24] 인공지능/로봇 관련 해외 민간연구기관 현황 198
[표1-25] 10대 이슈별 핵심 키워드 206
[표1-26] 2016년 가트너 10대 전략기술 동향의 주요내용 206
[표1-27] 세계 각국의 인공지능 관련 시장 전망 213
[표1-28] 각 기관별 빅데이터의 정의 218
[표1-29] 자동차 산업 주요 활용 사례 221
[표1-30] 은행업 주요 활용 사례 222
[표1-31] 에너지 산업 주요 활용 사례 222
[표1-32] 정부 및 공공기관 주요 활용 사례 223
[표1-33] 의료업 주요 활용 사례 223
[표1-34] 보험업 주요 활용 사례 224
[표1-35] 유통업 주요 활용 사례 224
[표1-36] 통신업 주요 활용 사례 225
[표1-37] 여행 및 교통 산업 주요 활용 사례 225
[표1-38] 빅데이터 분야 3대 전략기술 기술수준(’13) 230
[표1-39] 비정형 데이터 분석 기술 개발 필요성 및 핵심 기술 231
[표1-40] 예측 고도화 및 시각화 기술 개발 필요성 및 핵심 기술 236
[표1-41] 빅데이터 운영 및 관리기술 필요성 및 핵심 기술 238
[표1-42] 중점 개발 기술 240
[표1-43] 자연어 처리 기반 텍스트·음성 데이터 분석 기술 세부 연구분야 241
[표1-44] 영상 데이터 내 컨텐츠 분석 기술 세부 연구분야 242
[표1-45] 복합 비정형 데이터와 공간 정보 연계 및 분석 기술 세부 연구분야 243
[표1-46] 실시간 스트림 데이터 처리 및 분석 기술 세부 연구분야 244
[표1-47] 빅데이터 기반 마이닝 알고리즘 구현 기술 세부 연구분야 245
[표1-48] 데이터 특성 및 조회 패턴에 기반한 시각화 기술 세부 연구분야 246
[표1-49] 대량 비정형데이터 수집 기술 세부 연구분야 247
[표1-50] 프라이버시 보존형 데이터 처리 기술 세부 연구분야 249
[표1-51] 예지 정비를 위한 빅데이터 분석 플랫폼 세부 연구분야 250
[표1-52] 빅데이터 기반 고객 의도분석 플랫폼 세부 연구분야 251
[표1-53] 빅데이터 기반 임상의사결정지원 플랫폼 세부 연구분야 252
Ⅱ. 주요 인공지능(AI) 기술 수요분야별 시장 현황 및 전망 259
[표2-1] 시리/구글나우/코타나 특징 비교 261
[표2-2] 지능형 로봇의 분류 271
[표2-3] 글로벌 대기업의 로봇산업 진출 동향 278
[표2-4] 글로벌 기업의 로봇분야 M&A 동향 279
[표2-5] 구글의 로봇분야 M&A 현황 280
[표2-6] 세계 주요국별 로봇 산업 정책 요약 280
[표2-7] 제2차 중기 지능형 로봇 기본계획 추진방향 284
[표2-8] 2014∼2015 R&D 추진 현황 285
[표2-9] 의료 빅데이터 분석 사례 296
[표2-10] 미국 도로교통안전국이 발표한 자율주행 기술수준 300
[표2-11] 자율주행 자동차 단계 301
[표2-12] 주요 업체별 자율주행 자동차 관련 이슈 303
[표2-13] Monocular Camera/Multi-ocular Camera/Wide Angle Camera 특징 306
[표2-14] Long Range Radar/Middle Range Radar/Short Range Radar 특징 306
[표2-15] Laser Scanner 307
[표2-16] Ultrasonic Sensor 307
[표2-17] 자율주행 자동차 시장전망 310
[표2-18] 주요 업체별 자율주행 자동차 예측 310
[표2-19] 자율주행 시스템 시장전망 312
[표2-20] 주요 자율주행 기술별 상용화 전망 312
[표2-21] 지능형 교통 시스템 서비스 분야 349
[표2-22] 지능형 교통 시스템 추진연혁 353
[표2-23] 미국의 ITS 추진현황 354
[표2-24] 유럽의 ITS 추진현황 355
[표2-25] 일본의 ITS 추진현황 356
[표2-26] 지능형 교통 시스템과 차세대 교통 시스템 간의 비교 358
[표2-27] 보안체계 개념 360
[표2-28] C-ITS 시범사업 주요 내용 361
[표2-29] 차세대 지능형 교통 시스템 시범사업 15개 서비스 362
[표2-30] 미국, 유럽, 일본의 C-ITS 추진 계획 363
[표2-31] 기계 학습을 활용하는 트레이딩 회사들 368
[표2-32] 기존 자산관리 업체들의 대응 방안 372
[표2-33] 미국 로보 어드바이저 업체별 자산관리 서비스 내역(2015.10월 기준) 375
[표2-34] 주요국의 생산인구 비중 379
[표2-35] 산업혁명 과정 비교 380
[표2-36] 제조업 경쟁력 지수 순위 변동 382
[표2-37] 기존의 인더스트리 4.0과 새로운 플랫폼 인더스트리 4.0의 비교 396
[표2-38] 제임스 포플 교수의 법률 인공지능 시스템 분류 415
[표2-39] 자동번역 기술별 특징과 장단점 425
[표2-40] 국내외 대표적 자동번역기 특징 425
[표2-41] 지능형 CCTV 시스템의 주요 구성 430
Ⅲ. 국내외 인공지능 관련 업체 사업 동향과 전략 437
[표3-1] Google Inc. 프로필 437
[표3-2] 구글의 인공지능 기업 인수ㆍ합병 현황 445
[표3-3] Apple Inc. 프로필 449
[표3-4] 애플의 인공지능 기업 인수ㆍ합병 현황 456
[표3-5] Amazon.com, Inc. 프로필 460
[표3-6] Facebook, Inc. 프로필 465
[표3-7] International Business Machines Corporation 프로필 470
[표3-8] Microsoft Corporation 프로필 478
[표3-9] 마이크로소프트의 인공지능 기업 인수ㆍ합병 현황 485
[표3-10] Qualcomm, Inc. 프로필 485
[표3-11] NVIDIA Corporation 프로필 488
[표3-12] Intel Corporation 프로필 492
[표3-13] 인텔의 인공지능 기업 인수ㆍ합병 현황 496
[표3-14] Tesla Motors, Inc. 프로필 496
[표3-15] Delphi Automotive PLC 프로필 498
[표3-16] SoftBank Group Corp. 프로필 500
[표3-17] Sony Corporation 프로필 506
[표3-18] Panasonic Corporation 프로필 510
[표3-19] NEC Corporation 프로필 513
[표3-20] Toyota Motor Corporation 프로필 515
[표3-21] Dentsu Inc. 프로필 521
[표3-22] Continental AG 프로필 522
[표3-23] Robert Bosch GmbH 프로필 525
[표3-24] Bayerische Motoren Werke AG 프로필 531
[표3-25] Daimler AG 프로필 536
[표3-26] 벤츠가 보유하고 있는 Top9 기술 537
[표3-27] Audi AG 프로필 540
[표3-28] BAIDU Inc. 프로필 542
[표3-29] Alibaba Group Holding Limited 프로필 545
[표3-30] Tencent Holdings Limited 프로필 547
[표3-31] Haier Group 프로필 549
[표3-32] 비카리우스(Vicarious) 프로필 551
[표3-33] 메타마인드(MetaMind, Inc.) 프로필 552
[표3-34] 스카이마인드(Skymind) 프로필 555
[표3-35] 셀렉트(Celect) 프로필 557
[표3-36] 유클리드 애널리틱스(Euclid Analytics) 프로필 558
[표3-37] 코노랩스(KonoLabs Inc.) 프로필 560
[표3-38] 넷플릭스(NETFLIX INC.) 프로필 562
[표3-39] 라이엇 게임즈(Riot Games) 프로필 564
[표3-40] 딥마인드(Deep Mind) 프로필 565
[표3-41] 알파고의 학습 기법 566
[표3-42] 삼성전자(주) 업체 프로필 588
[표3-43] 삼성의 인공지능 기업 투자 현황 591
[표3-44] LG전자(주) 업체 프로필 593
[표3-45] 네이버 업체 프로필 596
[표3-46] 카카오 업체 프로필 600
[표3-47] SK텔레콤(주) 업체 프로필 604
[표3-48] (주)LG유플러스 업체 프로필 608
[표3-49] (주)KT 업체 프로필 612
[표3-50] 엔씨소프트 프로필 613
[표3-51] 엔씨소프트 신규게임 준비 현황 614
[표3-52] 넷마블게임즈 업체 프로필 616
[표3-53] BC카드 업체 프로필 618
그림 목차
Ⅰ. 인공지능(AI) 기술, 시장 개요와 향후 전망 43
[그림1-1] 인공지능기술 적용의 흐름 45
[그림1-2] 인공지능 기술 연구 분야 46
[그림1-3] 비지도학습 ? 군집화 49
[그림1-4] 전문가 시스템 51
[그림1-5] 기계 학습(머신 러닝)과 딥 러닝과의 차이(예시) 58
[그림1-6] 딥 러닝으로 문제를 해결하는 방식 58
[그림1-7] 딥 러닝 기반 이미지 인식 성능의 현황 59
[그림1-8] 페이스북의 딥 페이스 얼굴인식 61
[그림1-9] CVPR 학회에서 발표된 이미지를 문장으로 읽어주는 알고리즘 61
[그림1-10] 딥 러닝이 음성 인식 분야에 가져온 성능 개선 62
[그림1-11] ‘클디’의 유방암 진단 엔진 63
[그림1-12] 글로벌 기업들의 인공지능 기술 쟁탈전 65
[그림1-13] 구글의 ‘텐서플로우’ 65
[그림1-14] 마이크로소프트가 공개한 기계 학습(Machine Learning) 툴킷 68
[그림1-15] 제퍼디 출연 모습 69
[그림1-16] 인공지능의 발전과정 75
[그림1-17] 알란 튜링의 일대기를 다룬 영화 ‘이미테이션 게임’ 76
[그림1-18] 신경망의 기본 구조 79
[그림1-19] 전문가 시스템의 개념 81
[그림1-20] 음성 파형으로부터 언어 정보를 추출하는 방법 83
[그림1-21] 얼굴사진을 통해 나이를 추정해주는 ‘하우올드닷넷’ 84
[그림1-22] 인공 신경망 모델 86
[그림1-23] 큐비트를 그림으로 나타내기 위한 ‘블로크 구 모형’ 89
[그림1-24] 상업용 양자 컴퓨터 ‘D-Wave System’ 89
[그림1-25] 협업 필터링 알고리즘 91
[그림1-26] 시리(Siri)의 작동화면 91
[그림1-27] 구글 나우 작동화면 93
[그림1-28] 마이크로소프트의 코타나 작동 화면 95
[그림1-29] 페이스북 개인비서 M의 작동화면 97
[그림1-30] 알렉사를 기반으로 한 아마존 에코 98
[그림1-31] 구글이 개발 중인 자율주행 자동차 100
[그림1-32] 애플의 자동차용 OS ‘카 플레이’ 101
[그림1-33] 도요타의 고속도로 자동운전기술 ‘하이웨이 팀메이트’ 102
[그림1-34] 벤츠의 세계최초 자율주행 트럭 102
[그림1-35] 현대자동차의 자율주행 차 시제품 103
[구글1-36] 애플의 홈킷 106
[그림1-37] 구글이 발표한 '브릴로'의 특징 107
[그림1-38] 일본 IoT 시장 기술요소별 매출액 전망 109
[그림1-39] IoT 시대 도래에 대한 일본 기업 대응에 대한 설문 결과 109
[그림1-40] IBM의 뉴로모픽 칩 트루노스 114
[그림1-41] 스탠포드 연구소가 개발한 셸리 115
[그림1-42] 신산업구조부회가 제시한 차세대 산업구조 전환 118
[그림1-43] 일본재흥전략의 3가지 액션 플랜 119
[그림1-44] 로봇 사회 실현 프로젝트 공정표 120
[그림1-45] 인공지능 간호로봇의 도입 121
[그림1-46] 기타모토시의 인공지능 네비게이터 '토마' 122
[그림1-47] 카나가와현 마츠다쵸의 페퍼 ‘Sora’ 122
[그림1-48] 일본 자율주행 택시 ‘로봇 택시’ 123
[그림1-49] 분선 병렬처리 개념도 128
[그림1-50] 지능정보기술 연구소 개요도 129
[그림1-51] 정부의 1조원 투자 계획 130
[그림1-52] 엑소브레인 단계별 연구목표 및 결과 132
[그림1-53] 엑소브레인 세부과제별 기술개발 내용 132
[그림1-54] 딥뷰 기술 개념도 133
[그림1-55] 과제 구성도 140
[그림1-56] 딥-러닝 에너지 분석 기능 개념도 144
[그림1-57] 빅데이터와 머신러닝 기반의 학생 맞춤형 인공지능 교육 플랫폼 개념도 146
[그림1-58] 자가진화 에이전트 기반 모델링/시뮬레이션 개념도 150
[그림1-59] 대규모 딥러닝 모델을 위한 HPC 분산 병렬 처리 개념도 154
[그림1-60] 초고용량 스트림 데이터 지원 스토리지 입출력 기술 개념도 157
[그림1-61] 개념도 161
[그림1-62] 개념도 164
[그림1-63] 개요도 165
[그림1-64] 개념도 167
[그림1-65] 개념도 169
[그림1-66] 개념도 171
[그림1-67] 개념도 173
[그림1-68] 출원연도별 특허출원 동향 175
[그림1-69] IPC 세부 기술별 특허출원 동향 176
[그림1-70] 인공지능 기술 분야의 한국, 미국, 일본의 국가별 특허 출원 동향 178
[그림1-71] 개인 정보를 위협하는 IoT의 요소들 179
[그림1-72] UPnP 프로토콜 181
[그림1-73] 해킹에 사용되는 안테나 기기 182
[그림1-74] 총을 장착한 드론 184
[그림1-75] 드론 테러 대비 훈련 184
[그림1-76] 사진기 등의 촬영기기를 장비한 드론 185
[그림1-77] 보잉이 개발한 드론을 추락시킬 수 있는 레이저 포 186
[그림1-78] 영화 ‘터미네이터’ 속의 킬러 로봇 187
[그림1-79] 인간형 로봇 ‘아틀라스’ 187
[그림1-80] 최초로 항공모함에서 이륙에 성공한 무인 전투기 X-47B 드론 188
[그림1-81] 전세계 산업용 로봇과 미국 제조업 일자리 증감 189
[그림1-82] 미국 로봇 선적량과 고용 증감 190
[그림1-83] 하우스텐보스의 로봇호텔 직원 191
[그림1-84] 요리하는 로봇 192
[그림1-85] 메드에덱스의 해악금지원칙 논리 구조 194
[그림1-86] 2016년 10대 이슈와 Gartner Hype Cycle Mapping 208
[그림1-87] 2016년 10대 이슈 비교 208
[그림1-88] 인공지능 패러다임의 변화 209
[그림1-89] 글로벌 기업들의 인공지능 개발 및 투자 현황 210
[그림1-90] 국내 AI연구 기업 및 대학/연구소 현황 211
[그림1-91] 미래창조과학부의 엑소브레인/딥뷰 프로젝트 211
[그림1-92] 머신 인텔리전스 랜드 스케이프 213
[그림1-93] 지역별 기업용 인공지능 시스템 시장 전망 214
[그림1-94] AI 시스템 시장전망 214
[그림1-95] 스마트 머신 시장 규모와 전망 215
[그림1-96] AI 벤처투자 규모추이 216
[그림1-97] 국내 인공지능 시장 규모 전망 217
[그림1-98] 국내 인공지능 시장 규모 전망 217
[그림1-99] 국내 지능형 로봇 시장 규모 추이 217
[그림1-100] 초기 빅데이터 관리 솔루션 개념도 219
[그림1-101] 빅데이터 시대로의 진입 220
[그림1-102] 불확실한 데이터의 증가 220
[그림1-103] 기술관점에서의 빅데이터 등장배경 221
[그림1-104] IDC 세계 빅데이터 SW 시장 성장 전망 227
[그림1-105] 빅데이터 시장규모 228
[그림1-106] 국내 기업의 빅데이터 활용 현황 및 기술 수준 229
[그림1-107] 향후 유망 업종 및 분야, 선호하는 빅데이터 전문인력 229
Ⅱ. 주요 인공지능(AI) 기술 수요분야별 시장 현황 및 전망 259
[그림2-1] 인공지능 스케줄러 ‘코노’ 262
[그림2-2] 주방에 놓여있는 ‘지보’ 264
[그림2-3] 소프트뱅크의 ‘페퍼(Pepper)’ 265
[그림2-4] 지미(Jimmy) 265
[그림2-5] 큐빅 로보틱스의 ‘큐빅’ 266
[그림2-6] 이모쉐이프의 ‘이모스파크’ 267
[그림2-7] 지능형 로봇으로의 변화 270
[그림2-8] 세계 산업용 로봇 시장 규모 275
[그림2-9] 국가별 산업용 로봇 시장 현황 276
[그림2-10] 용도별 서비스 로봇 세계 시장 현황 277
[그림2-11] 용도별 서비스 로봇 세계 시장 현황 277
[그림2-12] 환자와 대화하는 엘리의 아바타 287
[그림2-13] 시스템 교육을 통한 5년 생존율 추정 288
[그림2-14] 조직 이미지의 C-Path 분석 289
[그림2-15] 뷰노 메드를 통한 이미지 분석 290
[그림2-16] 왓슨의 의료 산업 활용 291
[그림2-17] 질의기반 클라우드 방식의 의료정보서비스 개념 294
[그림2-18] 의료 빅데이터 분석 방향 295
[그림2-19] 그림으로 보는 자율주행 자동차 단계 301
[그림2-20] 자율주행 자동차 프로세스 302
[그림2-21] 구글 자율주행 자동차 주요 기능(2015년 기준) 302
[그림2-22] 자율주행 자동차 작동 원리 304
[그림2-23] 볼보의 자율주행 자동차 인지 시스템 305
[그림2-24] Radar 인지 프로세스 306
[그림2-25] 경로 계획 및 생성 기술 308
[그림2-26] Matthew Moore & Beverly LU의 자율주행 자