설명가능한 인공지능(XAI)관련 산업분석보고서

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Publication Date	2022/10/04
Pages/Weight/Size	21029615mm
ISBN	9791163453864
Categories	경제 경영 > 경제

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Description

알파고로 인공지능에 대한 관심이 증가한 이후, 인공지능의 열기는 식지않고 다양한 분야에서 활용되고 있다. CNN, RNN 등 다양한 알고리즘이 개발되었고, 이에 다양한 분야에서 인공지능을 활용하여 자동화 등을 이룩하고 있다. 하지만 밝은 부분이 있다면 어두운 부분도 있는 것이 순리인 바, 기존 인공지능 알고리즘의 문제점 또한 두드러지기 시작했다. 초기 인공지능과 다르게 최근 인공지능을 위한 신경망은 다양한 층을 가지게 되었고, 이에 따라 인공지능이 결정을 추론하는 방법과 과정을 사용자 뿐만 아니라 개발자 조차도 모르게 되었다. 이를 우리는 인공지능의 블랙박스 또는 불투명성이라고 하는데, 이러한 부분을 해결하지 못한다면 인공지능의 활용은 어느 순간 신뢰를 잃게 될 것이다.

일례로, 말 사진을 분류하는 인공지능의 경우 말 사진은 저작권으로 보호되는 경우가 많기 때문에 이 신경망은 ⓒ 기호를 찾아 말을 분류했던 것으로 파악되었는데, 결국 우리가 원하는 방식으로 분류 기준을 세우지 않았기 때문에 실생활에 적용하기에는 문제가 있게 된다. 이러한 문제점을 해결하고자 설명 가능한 인공지능 (Explainable AI; XAI)이 개발되었다. 설명 가능한 인공지능은 위에서 살펴본 인공지능의 문제점 중 하나인 블랙박스 문제를 해결하기 위해 개발된 알고리즘으로, 인공지능이 내린 최종 결과를 사용자가 정확히 이해하고 해석할 수 있도록 확장된 개념이다. 본 보고서에서는 설명 가능한 인공지능의 등장 배경부터 기술동향, 시장동향 등을 통해 설명 가능한 인공지능 산업을 전망해보고자 한다.

Contents

1. 서론 1

2. 설명 가능한 인공지능 개요 2

가. 설명 가능한 인공지능 등장 2
나. 설명 가능한 인공지능 개요 4
다. 설명 가능한 인공지능 범위 및 분류 6
1) 가치사슬 6
2) 용도별 분류 6
3) 기술별 분류 7
4) 이해관계자 기준별 분류 8
라. 설명 가능한 인공지능 모델 설명/해석 방법 10
마. 설명 가능한 인공지능 전망 11
바. 설명 가능한 인공지능 효과 13
1) 기술적인 효과 13
2) 비즈니스 효과 15

3. 설명 가능한 인공지능 기술 동향 17

가. 기존 학습 모델 변형 17
1) 설명 가능한 합성곱 신경망 17
나. 새로운 학습 모델 개발 19
1) 확률적 AND-OR 그래프 기반의 해석 가능한 분류 학습 모델 연구 19
다. 학습 모델 간 비교 20
1) 학습 모델 비교를 통한 범용적 분류 모델 연구 20

라. 대표적인 설명가능 인공지능 방법론 21
1) LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanation) 22
2) LRP(계층별 타당성 전파; Layer-wise Relevance Propagation) 23
3) DGNN의 생성 경계를 고려한 탐색적 샘플링 방식 24
4) Rule Extraction(규칙 추출) 25
5) Zero Shot learning 26
마. 설명 가능한 인공지능 R&D 관련 시사점 28
1) 완전무결한 묘사 28
2) 설명의 자동화 28
3) 품질 측정 척도 수립 및 개량 28
바. 특허 동향 30
1) 특허동향 분석 30
2) 주요 출원인 분석 33
3) 기술진입장벽 분석 39
4) 요소기술 도출 40

4. 설명 가능한 인공지능 사례 42

가. 의료 인공지능 42
1) 의료 인공지능 현황 42
2) 의료 인공지능 한계 및 문제점 44
3) 연구 사례 46
나. 정보보호 51
1) LRP(Layer-wise Relevance BackPropagation) 51
2) CAM(Class Activation Mapping) 51
3) LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) 53
4) SHAP(SHapley Additive exPlanations) 54
다. 기타분야 57
1) 자율주행 57
2) 의료 진단 57
3) 법률 시스템 57
4) 금융서비스 57
5) 군사 목적 58

5. 설명 가능한 인공지능 시장 동향 59

가. 산업 분석 59
1) 산업의 특징 59
나. 시장 분석 62
1) 세계 시장 62
2) 국내 시장 63
다. 관련 시장 동향 64
1) 인공지능 64

6. 설명 가능한 인공지능 기업 동향 68

가. 해외 기업 68
1) simMachine 68
2) Google 69
3) Nvidia 71
4) Skydisc 73
나. 국내 기업 75
1) 포스코 75
2) 마인드 AI 76
3) 딥인스펙션 77
4) 연구 개발 기관 78

7. 인공지능 관련 트렌드 80

가. 주요 인공지능 알고리즘 트렌드 80
1) 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks) 80
2) 심층강화학습 (Deep Reinforcement Learning) 87
3) 전이학습(Transfer Learning) 90
4) 캡슐망(Capsule Networks) 94

8. 결론 96

9. 참고문헌 98

Author

비피기술거래,비피제이기술거래

시장조사전문기관으로 『4차 산업혁명을 이끌 미래인쇄전자 산업분석 보고서』, 『국내외 게임시장 산업분석 보고서』, 『사물인터넷 산업분석보고서』, 『조명시장과 OLED 시장보고서』, 『MEMS 기술산업전략보고서』, 『반려동물 산업과 첨단 기술의 만남』, 『방열소재 시장과 기술동향』, 『모바일화에 따른 온라인 문화콘텐츠산업 동향』, 『미세먼지에 관련된 국내시장에 대한 전망분석 보고서』, 『고체산화물연료전지(SOFC) 정책 및 시장과 개발 업체 동향, 기술현황과 사업아이템』, 『듀얼 카메라 시장조사 보고서』, 『전통문화의 시장 및 기술동향 전통식품』, 『모바일 및 웨어러블 기기용 화학』, 『국내외 마이크로바이옴(microbiome)관련 산업분석보고서』(공저), 『국내외 스마트팩토리 산업분석보고서 2022 개정판』(공저), 『전기자동차, 휴대폰 배터리의 핵심기술관련 2차전지 산업분석보고서 2021』(공저) 등을 저술하였다.