2024 국내외 인공지능(AI)ㆍ빅데이터 및 관련 핵심 산업 시장총람과 기술개발 전략(하)

Ⅲ. 국내외 인공지능(AI) 비즈니스 트렌드 분석

17. 국방 분야
1) 미래 안보환경 변화에 따른 AI 도입 필요성
(1) 미래 안보환경과 전투개념의 변화
(2) 미래 군사혁신을 위한 기술적 돌파구로서 AI
(3) 국내 국방체계 혁신을 위한 인공지능 기술 활용의 필요성
2) 국내외 국방 분야의 AI 활용 현황 분석
(1) 주요국의 국방 AI 개발 및 활용 프로젝트
가. 미국
나. 중국
다. 영국
라. EU
(2) 국내 국방 분야 AI 활용 정책 현황
가. 국방 분야의 지능화 혁신을 위한 주요 정책
나. 인공지능과 빅데이터 기반 ‘국방 인공지능 추진전략’
3) 국방 분야 AI 활용의 주요 쟁점
(1) 혁신 주체 및 조직 문화적 특징
가. 국방 분야 인공지능 기술 활용 주체
나. 활용 주체들의 인공지능 기술 도입에 대한 문화
(2) 국방 분야에서의 AI 기술 성숙도
(3) 제도적 정합성 문제
가. 관련 법제의 미비점 또는 충돌 문제
나. 윤리적 문제점
다. 민군 협력을 제약하는 요소들9
4) 국방 분야의 AI 활용 수준 조사
(1) 조사 개요
가. 전문가 인식조사 개요
나. 조사 문항 설계
(2) 조사 결과
가. 국방 분야 인공지능 기술의 활용 수준 인식
나. 국방 분야 인공지능 기술 활용 평가
다. 국방 주요 분야별 인공지능 기술 활용 저해요인 평가
5) 국방 분야의 AI 활용 수준 조사의 시사점
(1) 국방에서의 인공지능 활용 유망 분야
가. 현재·미래의 데이터 확보가 상대적으로 용이한 분야
나. 신뢰할 수 있는 알고리즘 구현이 상대적으로 용이한 분야
다. 윤리적 충돌의 문제가 상대적으로 낮은 분야
(2) 국방 분야 인공지능 활용의 애로점
가. 데이터 활용에 따른 보안 문제와 제도적 규제
나. 국방 현장과 인공지능 기술을 이해하는 조직역량의 부족
다. 국방 인공지능 기술 활용에 대한 군의 신뢰성 부족과 이해충돌
라. 현장의 의사결정을 지원하는 데이터 분석 플랫폼 기술의 부재
마. 기타·민군 R&D 협력 유인의 제약
6) 결론
(1) 활용 주체 측면에서의 개선 방향
가. 인공지능 기술의 임무대체 우려 완화 및 교육체계 마련
나. 국방 인공지능 기술에 대한 군의 신뢰성 부족 해소
(2) 기술 수준 측면에서의 개선 방향
가. 국방에 특화된 의사결정 지원을 위한 데이터 플랫폼 기술개발
나. 네트워크 인프라의 개선과 활용성 제고
(3) 제도적 측면에서의 개선 방향
가. 국방 데이터 활용을 제약하는 보안 규제 개선
나. 적극적인 인공지능 활용 시도를 위한 규제 샌드박스의 단계별 도입

18. 자동차 산업 분야
1) Software 2.0의 시대
2) 테슬라의 인공지능 전략
3) 테슬라의 자율주행 전략
4) 국내 자동차 산업과 AI
(1) 현대차그룹의 자율주행 전략
(2) 국내 초대형 AI 기술개발 현황
(3) 보스턴 다이나믹스와 휴머노이드 로봇

19. 금융·자산운용·보험 산업에서의 AI 도입
1) 금융산업 분야
(1) 고용 대체 가능성
(2) 금융기관의 AI 도입 사례
(3) AI가 금융산업 내 직무에 미치는 영향
(4) 우정사업 대응 방안
(5) 시사점
2) 자산운용 분야
(1) 자산운용산업과 인공지능(AI)
가. 글로벌 자산운용산업 현황
나. 자산운용 산업의 주요 당면이슈
다. 자산운용산업의 인공지능 활용과 영향
(2) 자산운용산업의 AI 활용 및 사례 : 리서치·투자관리
가. 분석역량 강화를 통한 투자기회 모색
나. 머신러닝 기반 알고리즘으로 투자모델 정교화
다. 거래비용 및 시장충격 최소화
(3) 자산운용산업의 AI 활용 및 사례 : 판매·마케팅
가. 디지털 채널을 통한 고객기반 확대
나. 고객 맞춤형 서비스 제고
(4) 자산운용산업의 AI 활용 및 사례 : 미들·백오피스
가. 업무 효율성 및 생산성 증대
나. 리스크 관리 고도화
(5) 자산운용산업내 AI 혁신 선두주자 : BlackRock
(6) 주요국의 인공지능 관련 규제 동향
가. 인공지능 전반 규제
나. 알고리즘 거래 규제
(7) 시사점
3) 보험 분야
(1) 개요
(2) 인공지능 기술 동향
(3) 보험업의 인공지능 기술 적용 사례
가. 보험 계약 및 유지
나. 보험금 청구 및 심사
다. 고객서비스
4) 결론

20. 보건의료 분야 AI 플랫폼 분석과 발전 방향
1) 디지털 관점에서 본 보건의료 분야 현황 및 이슈
(1) 보건의료 산업 국내외 현황
(2) 보건의료 디지털 전환 기대효과
2) 보건의료 분야 인공지능 플랫폼 현황과 사례분석
(1) 보건의료 인공지능 플랫폼 개념
(2) 보건의료 인공지능 플랫폼 현황
(3) 의료 진단기기 인공지능 플랫폼
(4) 헬스케어 인공지능 플랫폼
(5) 의료 데이터 플랫폼 구축 이슈
3) 보건의료 분야 데이터·인공지능 플랫폼 이슈와 시사점
【붙임】 국내·외 헬스케어 플랫폼 현황

21. 인공지능(AI)이 탑재된 국내외 병리·영상의료기기 시장 및 제도 분석
1) 서론
(1) 연구 배경 및 목적
(2) 연구의 범의 및 방법
가. 주요 연구 범위
나. 연구 방법
(3) 기대효과 및 활용방안
2) 국내외 병상·영상의료기기 산업 및 시장분석
(1) 산업의 정의와 범위
(2) 측진·억제·기회요인
가. AI 의료영상기기의 촉진 요인
나. AI 의료영상기기의 억제 요인
다. AI 의료영상기기의 기회 요인
(3) 주요 시장 동향
가. AI 의료영상기기 시장 규모 및 성장률
나. AI 의료영상기기 시장을 주도하는 소프트웨어 솔루션
다. 업무 프로세스에서 가장 높은 비중을 차지하고 있는 이미지 분석
라. 전문영상(Specialty Imaging) 분야의 중요성 증대
마. 종양학 분야의 성장 전망
바. 유방조영술 및 다기능 영상 시스템의 높은 성장 전망
사. 아시아 태평양 지역의 높은 성장
3) 주요 선진국 제도 및 비즈니스 모델 분석
(1) 국가별 의료기기 규제 동향
가. 국가별 의료기기 규정
나. 미국
다. 유럽
라. 캐나다
마. 일본
(2) 보험 적용 동향
가. 디지털 헬스케어 분야별 자금조달 동향
나. 미국의 보험 적용 동향
(3) 비즈니스 모델
가. 글로벌 비즈니스 동향
나. 비용 부과 방식에 따른 비즈니스 모델
4) 중국 산업 및 제도 분석
(1) 산업 현황
가. 시장 규모
나. 시장 환경 - 기회 요인
다. 시장 환경 - 억제 요인
(2) 정책 및 제도
가. 정책
나. 인허가
5) 해외 업체 분석
(1) 해외 업체 동향
(2) 해외 주요 업체
(3) 중국 업체 동향
가. BAT의 의료인공지능 사업
나. 의료인공지능 전문회사
6) 시사점2

22. 교통물류부문 인공지능(AI) 도입 현황 분석
1) 교통물류부문 기업 AI 도입 현황
2) 주요 내용
3) 시사점

23. 감염병 재난에 대응하기 위한 의료 AI 분야
1) 감염병 동향 및 AI의 필요성
(1) 감염병 재난 동향
(2) 감염병 대응 체계
(3) 범부처 감염병 대응 체계 R&D 동향
(4) 의료 AI의 기술적 이해
(5) 감염병 대응을 위한 의료 AI 기술의 필요성
2) 감염병 재난과 의료 AI 활용 사례 분석
(1) 개요9
(2) 자동 진단 보조
(3) 원격 환자 모니터링 및 예후 예측
(4) 자가 진단 검사 및 음성 인식
가. 챗봇
나. 음성 지원 에이전트
다. 음성 의료 기록 작성
라. 기타 소리 인식
(5) 질병과 재난 예측, 감시
가. 입력 데이터의 품질
나. 입력 데이터 거버넌스
다. 알고리즘의 개발
라. 전향적 임상 실험 기법
마. 전향적 감시에 의한 질병의 컨트롤
(6) 접촉자 추적 및 모니터링
가. 디지털 접촉자 추적 및 모니터링 확산
나. 프라이버시 보호를 강화한 근거리 접촉자 추적 기술
다. AI 기반 접촉 추적의 위험성과 권고 사항들
(7) 신약 개발
3) 의료 AI에 대한 표준화 동향
(1) 국제 표준화
가. 개요
나. ITU-T/WHO FG-AI4H
다. DICOM/IHE
라. HL7/FHIR
마. 미국
바. 중국
(2) 국내 표준화 동향
가. 감염병 대응을 위한 표준 프레임워크 활용
나. 의료진 감염 방지를 위한 비대면 의료 요구사항의 반영
다. 의료기기와 비의료기기 구분에 따른 표준화 방향
라. 향후 추가 작업 및 개선 방향
4) 시사점
(1) DL/ ML 기술 연구 동향 및 이슈
(2) 오픈 데이터와 오픈 사이언스 관련 이슈
가. 발생 통계 및 사례 데이터
나. 정부 개방 데이터셋(공공 데이터)
다. 오픈 리서치 데이터셋과 챌린지
라. 의료 영상 데이터
마. 기타 이슈들
(3) 표준화 이슈
〈부록1〉 방역 단계별 인공지능 기술 적용 사례 및 관련 기술
〈부록2〉 인공지능 기반 COVID-19 자동진단 지원 시스템 개발 사례 (한국, 중국)

24. AI 의료기기 분야
1) 국내외 시장 및 기술 분석
(1) 시장 현황 및 전망
가. 서론
나. 시장 규모 및 전망
① 세계 시장
② 국내 시장
(2) 국내외 기술 분석
가. 개황
나. 국내외 기업 기술개발 동향
① 해외 기업
② 국내 기업
③ 국내 연구개발 기관
2) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 핵심기술 정의
가. 인공지능 기반 의료영상 분석 기술
나. 인공지능 기반 병리영상 분석 기술
다. 병원진료기록 기반 인공지능 질병 진단·예측 기술
라. 인공지능 기반 임상 의사결정 지원 기술
마. 인공지능 기반 생체신호 분석 기술
(3) 국내 기술개발 목표
(4) 국내 중기 기술개발 종합계획안
[별첨] '인공지능 의료기기'의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 기술개발 니즈
(3) 산업적 밸류체인
(4) 산업적 분류

25. 스마트 제조 분야에서의 AI 활용 분석 및 전망
1) 스마트팩토리 구현을 위한 AI 역할
2) 스마트 제조 플랫폼에서의 인공지능 활용 동향
3) 산업용 로봇에서의 AI 활용 동향
4) 숙련 기술자와 로봇, 플랫폼의 협업, AI 기반 유연 생산이 스마트 제조의 미래

26. AI 원격영상진단 분야
1) 배경기술 분석
2) 심층기술 분석
(1) 비정형 데이터 활용을 위한 데이터 전처리 기술
(2) 의료 영상 분석을 위한 AI 모델과 모델의 학습 방법
(3) 임상 검증을 위한 발판, 설명 가능한 AI
(4) AI 원격 영상진단 기술 관련 특허동향
3) 산업동향 분석
4) 국내외 주요업체 분석

27. AI 기반의 위치정보 산업 분야
1) 위치기반 AI 기술의 발전 방향
2) 개인위치정보 보호 인식의 필요성
3) 초정밀 위치정보로 긴급구조 골든타임 확보
28. AI 융합/확산을 위한 선결 과제와 대응 방안
1) 개요
2) 주요 내용
3) 결론

29. AI 기반의 사이버보안 분야
1) 개요
2) 주요 내용
(1) 국내외 사이버 보안 정책
(2) 사이버 보안의 개념과 시장 성장
(3) 사이버 보안에서의 AI 기술의 영향
(4) AI 보안 시장과 주요 Player 동향
3) 시사점

30. AI 기반의 대화형/언어교육용 챗봇 분야
1) 챗봇의 정의 및 기술 동향
(1) ‘챗봇은 인공지능 기술의 시초’
(2) 해외 챗봇 활용 사례
가. 워봇(Woebot): 우울증 환자에게 친구가 되어주는 워봇(′18)
나. 탈라(Talla): 업무지원을 위한 지능형 비서 Talla(′16)
다. 마스터카드(Mastercard): 주문부터 결제까지 처리하는 마스터카드 봇(′17)
라. Do not pay : 영국 최초의 로봇 변호사 챗봇(′15)
(3) 입문수준(Entry-level)의 AI 기술 챗봇 시장 급성장
(4) 국내 AI 및 챗봇 기술 현황
가. 국내 AI 지식의 현주소
나. 국내 챗봇 기술 현황
다. 국내 인공지능 육성 전략
(5) 챗봇서비스, 국내 기술개발 전략
2) AI 기반 대화형 챗봇 및 언어교육용 챗봇 개발 방안
(1) 인공지능기술 기반 대화형 챗봇 시스템 구성 원리와 개발 현황
가. 인공지능기술 기반 대화형 챗봇 시스템 구성 원리
나. AI 기술 기반 대화형 챗봇 개발 현황
다. AI 기술 기반 챗봇 개발 실제
(2) AI 기술 기반 지능형 언어교육용 챗봇 개발 방향
가. 인공지능형 언어교육용 챗봇 학습시스템 개발 시 고려해야 할 교수·학습 설계 이슈
나. 대화형 챗봇 알고리즘 개발
다. 인공지능기술 기반 대화형 언어학습용 챗봇 콘텐츠 개발 방안
(3) 시사점

31. AI 기반의 5G 통신사업자 및 통신서비스 분야
1) 5G 이동통신 사업자를 위한 AI 활용
(1) 5G 이동통신 시장 및 사업자 동향
(2) AI 도입의 중요성과 예상되는 문제
(3) 주요 사업자의 AI 기술 use case 및 전략 분석
(4) 국내 사업자 역량 강화를 위한 AI 활용방안 및 과제
2) AI의 통신서비스에서의 확산 동향
(1) 통신서비스에 있어서의 AI 적용 및 확산
(2) AI 확산에 있어 ICT 분야에서의 통신서비스의 영향력
(3) 이용 주체별 통신서비스의 AI 적용 현황 및 확산 방향
가. 개인 서비스 영역
나. 통신사업자 내부 및 기업 대상 서비스 영역
다. 타 산업 특화 서비스 영역
라. 통신서비스의 국가/사회 차원의 적용 및 확산을 위한 이슈

32. AI 기반의 스마트빌딩 분야
1) 스마트 빌딩 개요
2) 스마트빌딩 세계시장 현황 및 전망
3) 스마트빌딩에서의 AI 역할
4) 스마트빌딩 분류와 데이터 발생, 그리고 AI
5) 시사점

33. AI 기반의 물류산업 분야
1) 물류 산업의 디지털 트랜스포메이션
(1) 디지털 트랜스포메이션
(2) 물류 산업의 AI 접목 잠재적 가치 측정
2) 물류 산업의 AI 기술 도입 현황 및 활용 분야
(1) 도입 현황
(2) 활용 분야
가. 백오피스
나. 예측
다. 물리적 노동력
3) UX(사용자 경험) 측면의 AI 도입 효과 예상
(1) UX(사용자 경험)의 정의
(2) UX 측면에서의 AI 예측 기술
가. UX를 위한 AI 지원(AI Assistance for UX)
나. 예측 물류(Anticipatory Logistics)
4) 시사점

34. AI 기반의 몰입형 경험(Immersive Experience) 분야
1) 몰입형 경험의 발전
2) 몰입형 경험의 가능성과 도전과제
3) 몰입형 경험에서의 AI 역할
4) 결론

35. AI의 행정 도입에 따른 변화
1) AI를 바라보는 시각과 현실
2) AI 기술이 행정에 미치는 영향
3) AI의 행정 도입시 쟁점
4) 행정분야 AI 활성화를 위한 시사점

36. AI 기반의 에듀테크 산업 분야
1) 에듀테크 산업과 투자 동향
(1) E-러닝과 에듀테크 산업
(2) 에듀테크 산업 투자 동향
2) 에듀테크에 활용되는 AI
(1) 에듀테크의 메가트렌드
(2) 에듀테크의 지능화
(3) AI 기반 에듀테크 기업 투자 동향
3) AI 기반 에듀테크 기업 및 서비스 사례
(1) 에듀테크 관련 인공지능 요소 기술 및 주요 기업
(2) 에듀테크의 AI 활용 형태 및 주요 서비스
4) 시사점

37. 고령화에 따른 AI 활용 분야
1) 고령자 돌봄 서비스와 AI 연계 관심 증가
2) 생활 데이터 분석을 통한 건강문제 예측
3) 움직임 감지를 통한 낙상 위험 예측
4) 약물복용 관리를 통해 만성병 환자 치료 지원
5) 개인 맞춤형 서비스 제공을 통한 자택요양 지원
6) 대화를 통한 외로움 완화 등 심리적 안정감 제공
7) 시사점

38. 클라우드 기반 AI와 엣지 AI의 역할과 전망
1) 주요 내용
2) 시사점
39. AI 기능 탑재한 ‘무선 이어폰’ 분야
1) 글로벌 무선 이어폰 시장, AI와 결합되며 폭발적으로 성장 전망
2) 글로벌 IT기업, AI 서비스 무선 이어폰에 탑재하며 시장 선점 각축

Ⅳ. 국내외 빅데이터 핵심 분야 시장분석

1. 빅데이터 기반 인텔리전스 플랫폼 분야
1) 국내외 시장 및 기술 분석
(1) 시장 현황 및 전망
가. 개황
나. 시장 규모 및 전망
① 세계시장
② 국내시장
(2) 국내외 기술 분석
가. 개황
나. 주요 기술개발 동향
① 해외기업
② 국내기업
다. 국내 연구개발 기관
2) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
가. 자연어 텍스트 데이터 처리 기술
나. 멀티모달 데이터 처리 기술
다. 빅데이터 기반 맞춤형 추천 기술
라. 빅데이터 기반 정보 시각화 기술
(2) 국내 중기 기술개발 종합계획안
가. 국내 기술개발 목표
나. 국내 기술개발 전략
[별첨] '빅데이터 기반 인텔리전스 플랫폼'의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 국내 기술개발 니즈
(3) 산업적 밸류체인
(4) 산업별 분류

2. 빅데이터 기반 디지털 트윈 체계 구축 솔루션 분야
1) 국내외 시장 및 기술 분석
(1) 시장 현황 및 전망
가. 개황
나. 시장 규모 및 전망
① 세계시장
② 국내시장
(2) 국내외 기술 분석
가. 개황
나. 주요 기술개발 동향
① 해외 기업
② 국내 기업
③ 국내 연구개발 기관
2) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 핵심기술 정의
가. 실시간 데이터 수집·분석 기술
나. 데이터 경량화 기술
다. 실시간 동적데이터 연계 기술
라. 가상세계 기반 실시간 체험기술
(3) 국내 기술개발 목표
(4) 국내 중기 기술개발 종합계획안
[별첨] '빅데이터 기반 디지털 트윈 체계 구축 솔루션'의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 기술개발 필요성

3. 데이터 수집·품질관리 솔루션 분야
1) 국내외 시장 및 기술 분석
(1) 시장 현황 및 전망
가. 개황
나. 시장 규모 및 전망
① 세계 시장
② 국내 시장
(2) 국내외 기술 분석
가. 개황
나. 주요 기술개발 동향
① 해외 기업
② 국내 기업
③ 국내 연구개발 기관
2) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 핵심기술 정의
가. 데이터 크라우드소싱 기술
나. 데이터 오토라벨링 기술
다. 인공 데이터 생성 기술
라. 데이터 품질 식별 기술
(3) 국내 기술개발 목표
(4) 국내 중기 기술개발 종합계획안
[별첨] '데이터 수집·품질관리 솔루션'의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 기술개발 필요성
(3) 산업적 밸류체인

4. 공간정보분석 및 공간빅데이터 융복합 솔루션 분야
1) 국내외 시장 및 기술 분석
(1) 시장 분석
가. 세계 시장
나. 국내시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 동향
가. 해외 업체
나. 국내 업체
다. 국내 중소·중견 업체
(3) 국내 연구기관 동향
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 동향
다. 국내 공간정보분석 및 공간빅데이터 융복합 솔루션 관련 선행연구 사례
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 중기 기술개발 전략
(3) 기술개발 목표
(4) 국내기업 기술개발 전략
[별첨] '공간정보분석 및 공간빅데이터 융복합 솔루션'의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) 산업적 밸류체인
(4) 용도별 분류

5. 학습 데이터 증식 및 오류방지 솔루션 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 국내외 시장 분석
가. 세계 시장
나. 국내 시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 동향
가. 해외 업체
나. 국내 업체
다. 국내 중소·중견 업체
(3) 국내 연구기관 동향
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 동향
다. 국내 학습 데이터 증식 및 오류방지 솔루션 관련 선행연구 사례
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 중기 기술개발 전략
(3) 국내기업 기술개발 전략
(4) 국내 기술개발 목표
[별첨] '학습 데이터 증식 및 오류방지 솔루션'의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) 산업적 밸류체인
(4) 용도별 분류

6. 특허 빅데이터를 활용한 천연화장품 신소재 탐구 현황
1) 특허데이터와 천연화장품
(1) 천연화장품의 개요와 연구범위
가. 기술융복합, 친환경, 지속가능성의 글로벌 트렌드와 천연화장품
나. 천연물 중심 기능성화장품의 종류와 범위 다양
다. 천연화장품 관련 바이오화장품, 한방화장품
(2) 천연화장품 산업 및 소재개발 트렌드
가. 인체, 사회, 환경에 모두 안전해 산업전망 밝아
나. 선택적 효능의 기능성 소재 발굴
다. 천연유래 바이오소재 화장품 산업 성장
라. 줄기세포 및 엑소좀 활용 천연(바이오) 화장품의 진전
(3) 천연화장품의 특허분석 선행연구와 텍스트마이닝
가. 특허분석 선행연구들 내용과 드러난 한계
나. 텍스트마이닝의 개념과 분석 활용
2) 데이터로 본 천연화장품의 연구개발 동향
(1) 분석 범위와 방법
(2) 데이터 기반 천연화장품의 글로벌 R&D 동향
가. 일반화장품에 비해 높은 성장세, 최근 더 높아진 천연화장품
나. 한·중·일 중심의 천연화장품, 국내도 연평균 10% 성장
다. 미백기능 가장 크고, 최근 주름개선/광노화 분야 급증, 항염증/피부개선 진전
라. 활동지수(AI)로 주력 개발분야 분석
마. 식물유래화장품이 대부분, 미생물과 동물유래 개발 미미
바. 제품별 차이 있으나 중국 우세 속 한국의 약진
(3) 데이터 기반 국내 천연화장품의 연구개발 경쟁력
가. 항염증/피부개선, 주름개선/항노화의 글로벌 트렌드, 국내비중 높은 향료·모발/제모
나. 국내특허 출원인 유형에 따른 주력분야 차이
다. 국내, 스킨케어 분야 활발
라. 스킨케어제 세부기능별 국내외 트렌드 차이
마. 용어빈도 분석으로 본 개발 트렌드
3) 데이터 분석을 통한 천연화장품 신소재 발굴 연구
(1) 천연화장품 소재 연구지형 분석
가. ‘소재/효능’, ‘성분/제형’의 클러스터 맵
나. 최신 용어의 부상 - ‘미세먼지’, ‘마스크팩’, ‘일산화질소’, ‘항염증’, ‘펩타이드’ 등
다. 출원인 유형별 주력 기술분야 차이
(2) 텍스트마이닝 기반 천연화장품 소재발굴 연구

4) KISTI Data Insight
(1) 특허데이터 분석을 통한 지식의 창출
가. 정제된 특허데이터의 텍스트마이닝으로 천연화장품 개발분석, 소재발굴 조사
(2) 데이터 분석 기반 조사 결과 및 시사점

7. 국가 바이오 빅데이터 인프라의 구축 및 전망
1) 국가 바이오 빅데이터 인프라 구축 배경
(1) 바이오 빅데이터 인프라 개요
(2) 바이오 빅데이터 인프라 구축의 필요성
2) 국내외 정책 및 투자 전략 동향
(1) 국내 정책 추진 현황
(2) 국내 바이오 빅데이터 인프라 구축 동향
(3) 해외 정책 추진 현황
(4) 해외 바이오 빅데이터 인프라 구축 동향
3) 국가 바이오 빅데이터 인프라 발전 방향
(1) 바이오 데이터 생태계 가치사슬
(2) 데이터 생산 부문 인프라 발전 방향
(3) 데이터 저장·유통 부문 인프라 발전 방향
(4) 대규모 처리량 기술 등장과 데이터 제공 유통의 활성화
(5) 연구 및 산업 주체별 활용을 위한 인프라 발전방향
(6) 빅데이터 분석에 필요한 대규모 컴퓨팅 인프라 공급
(7) 디지털 바이오 패러다임 대응
(8) 빅데이터 분석을 위한 협업 인프라의 제공
4) 시사점

8. 과학기술 분야 빅데이터 현황 및 빅데이터 구축 조사 분석
1) 과학기술 분야 빅데이터 현황
(1) 과학기술 분야 메타데이터 공개·개방 현황
가. 국가통계포털(KOSIS*)
① 중소기업기술통계조사
② 공간정보산업조사
③ 공공기술이전사업화현황조사
④ 국가연구개발사업통계
⑤ 국내바이오산업실태조사
나. 마이크로데이터 통합서비스(MDIS)
① 이러닝산업실태조사
② ICT기업경기조사
③ 데이터안심구역
④ 통합데이터지도
(2) 과학기술 빅데이터 구축을 위한 연계 가능성 검토
2) 과학기술 분야 빅데이터 구축
(1) 빅데이터 구축 대상 데이터
가. 국가연구개발사업 조사·분석
나. 연구개발활동조사
다. 기업정보
라. 대상 데이터 특성
(2) 과학기술 분야 빅데이터 구축
가. 기관 식별 및 정비
나. 연도별 통합 표준화 데이터 구축
다. 빅데이터 구축 결과

Ⅴ. 국내외 스타트업의 AI 비즈니스 사례와 신규 비즈니스 모델 분석

1. 해외 스타트업
1) 글로벌 인공지능(AI) 스타트업 현황
2) 글로벌 AI 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) code
(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 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
5. 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

Ⅵ. 국내외 인공지능(AI) 관련 기술개발 동향

1. 국내 생성형 AI 분야의 연구개발 동향
1) 서론
2) AI 및 생성 AI 국가 연구개발 투자 현황
3) 생성 AI 분야의 키워드 분석
4) 결론

2. 심리상담 분야의 생성형 AI 도입에 관한 기술 동향
1) 서론
2) 심리상담에 대한 생성형 AI 진영의 주장
3) 실제 심리상담/치료 산업 분야와의 괴리
(1) 현재의 AI는 인간 심리를 이해하고 답변을 내는 것이 아니다.
(2) 인간 심리에 대한 정확한 데이터 수집과 연구의 어려움
가. 심리상담 분야는 디지털 전환이 매우 미비한 분야라 정확한 데이터 수집/분석이 어렵다.
나. 위의 문제로, 데이터 분석을 통해 정확한 상담/치료에 관한 모델을 만들기가 어렵다.
다. 의료 분야의 규제를 뚫기도, 비즈니스 모델(BM)을 만들기도 매우 어렵다.
(3) 인간을 동의 없이 생성 AI의 실험상대로 삼는 사기업들
4) 심리상담의 보조도구로는 생성 AI가 매우 유용
(1) 전문가에 의한 필터링을 거침으로서, 정확도가 떨어지는 문제를 피할 수 있다.
(2) 심리상담의 업무 프로세스 개선에는, 생성형 AI가 매우 효과적이다.
5) 결론
3. 데이터 중심 머신러닝 시스템 개발을 위한 AI 데이터 플랫폼 활용
1) 머신러닝의 도래
2) 머신러닝 모델 생애주기
(1) 임무정의
(2) 데이터 설계
(3) 데이터 수집
(4) 데이터 정제
(5) 데이터 라벨링
(6) 모델 학습/튜닝
(7) 모델 평가
(8) 배포 및 모니터링
3) 데이터 중심 AI
4) AI 데이터 플랫폼
(1) 데이터 라벨러 관리(Workforce Management)
(2) 데이터 작업 프로세스 관리(Workflow Management)
(3) 어노테이션 도구
(4) 데이터셋 관리
5) 결론

4. 스마트 농업 분야에서의 AI 활용 현황과 전망
1) 스마트 농업의 개념
2) 스마트 농업 시장 현황
3) 스마트 농업의 인공지능 활용 동향과 전망
(1) 스마트 온실 정밀 환경 제어
(2) 자동화, 무인화
(3) 원격 센싱
(4) 예측 분석
(5) 예지 보전
4) 시사점

5. 스포츠 분야에서의 인공지능(AI) 기술 활용 전망
1) 지금까지는 데이터 분석 기반
2) AI의 스포츠 분야에서의 활용성
(1) 스포츠 분석 분야
(2) 스포츠 선수 코칭 분야
(3) 스포츠 중계 분야
(4) 스포츠 관리 분야
3) 시사점

6. 엣지컴퓨팅을 활용한 스마트 제조환경에서의 AI 데이터 분석 모델
1) 스마트공장의 급속한 확산
2) 연합학습의 이해
3) 엣지 컴퓨팅과 연합학습을 활용한 제조 공정 AI 모델
(1) 제조 공정의 데이터 수집 환경
(2) 각 공정의 개별 단말에서 수행되는 자율실행학습 알고리즘
(3) 클라우드 서비스 모델
4) 시사점

7. 자동차 부품 설계 파라미터 최적화를 위한 AI 기술
1) 개요
2) 내용
3) 국내외 기술 및 시장 분석
(1) 제조 영역별 지식 기반 자동화 기술 분석
가. 제조 영역별 지식 기반 자동화 주요 기술 분야
나. 국내외 시장 분석
(2) 인공지능 기반 설계 지능화 기술 분석
가. 인공지능 기반 설계 지능화 기술 방식
나. 국내외 시장 분석
(3) 스마트 제조 글로벌 시장 분석
4) 기대 효과
(1) 기술적 효과
(2) 경제 및 사회적 효과

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