⦃제1편 클라우드 컴퓨팅⦄

제Ⅰ장 클라우드 산업 및 기술 동향 37

1. 클라우드(Cloud) 산업 동향 37

1) 클라우드 컴퓨팅 개요 37

(1) 개념 37

(2) 등장 배경 37

(3) 정의 38

(4) 특징 39

2) 클라우드 컴퓨팅 분류 40

(1) 범위 및 종류 40

(2) 분류 41

(3) 적용 분야 42

(4) 구분 43

가. 서비스 모델에 따른 구분 43

나. 서비스 제공 형태에 따른 구분 44

3) 클라우드 정책 동향 44

(1) 미국 클라우드 정책 44

가. Federal Cloud Computing Initiative (FCCI, 2009) 44

나. 클라우드 스토어 Apps.gov 추진 (2009-2012; 2016) 46

다. 연방정부 클라우드 컴퓨팅 전략 (NIST, 2011) 46

라. 연방 정부의 IT관리 개선을 위한 25개 중점과제 (2010) 47

마. FedRAMP (2011) 48

바. 18F(2014)와 Cloud.gov 49

사. Modernizing Government Technology Act (2017) 51

아. 미국 정부의 민간 클라우드 서비스 활용 현황 53

(2) 영국 클라우드 정책 55

가. G-클라우드 전략 수립과 유통체계의 마련 55

나. 보안인증 등의 절차 간소화 57

(3) 중국 클라우드 정책 58

(4) 일본 클라우드 정책 58

(5) 독일 클라우드 정책 59

(6) 국내 클라우드 정책 60

가. 클라우드 활성화 정책 60

나. 4차 산업혁명 기반 성장방향 62

다. 초연결 지능화 혁신 63

라. 공공데이터 전략 위원회 63

마. 공공데이터 클라우드 기반 전자정부 플랫폼 64

바. 데이터 산업 활성화 전략 64

사. G-Cloud 정책 66

아. 민간 확산 및 글로벌 진출 지원 67

자. 기술개발 및 인력양성 68

차. 전자금융감독규정 주요 개정 내용 69

4) 클라우드 시장 동향 69

(1) 세계 시장 69

가. 세계 시장 현황 69

나. 주요기업 시장 점유율 70

다. 업체별 퍼블릭 클라우드 시장 전략 72

(2) 국내 시장 73

가. 국내 시장 현황 73

나. 주요기업 시장 점유율 76

다. 업체별 퍼블릭 클라우드 시장 전략 77

5) 국내 클라우드 기본계획 78

(1) 제1차 클라우드 컴퓨팅 기본계획 (2016년–2018년) 78

가. 공공부문 추진계획 79

나. 민간부문 추진계획 79

다. 클라우드 기업 경쟁력 강화 79

라. 클라우드 산업 성장 기반 조성 80

마. 제1차 클라우드 컴퓨팅 기본계획의 성과에 대한 평가 80

(2) 제2차 클라우드컴퓨팅 기본계획 (2019년–2021년) 81

가. 기본계획의 배경 81

나. 법 제도개선 81

다. 시장경쟁력 강화 81

라. 생태계 신뢰성 확보 82

마. 제2차 클라우드 컴퓨팅 기본계획에 대한 평가 83

2. 클라우드 기술 동향 83

1) 클라우드 컴퓨팅의 기술 솔류션 83

(1) 클라우드 컴퓨팅 기술 동향 83

(2) 클라우드 컴퓨팅 트렌드 85

(3) 클라우드 컴퓨팅 보안정책 수립 현황 87

(4) 클라우드 컴퓨팅 표준화 현황 88

(5) 특허분석을 통한 클라우드 컴퓨팅 연구개발 동향 88

(6) 클라우드 컴퓨팅 관련 주요 기업 및 연구기관 89

(7) 분야별 클라우드 컴퓨팅 관련 특허활동 90

가. 자원관리 분야 90

나. 데이터 통신 제어 분야 90

다. 보안기술 분야 91

(8) 클라우드 컴퓨팅 관련 공동연구 현황 91

(9) 클라우드 컴퓨팅 동향 92

가. 클라우드 컴퓨팅 서비스 기술 동향 92

나. 클라우드 컴퓨팅 기업 기술 동향 94

2) 클라우드 신뢰성 높이는 새로운 기술 95

(1) 개요 95

(2) 클라우드 확산을 방해하는 요소 보안 위협 96

(3) 클라우드 여섯 가지 특징 97

(4) 클라우드 정보 보안 솔루션 CASB 97

3) 클라우드 컴퓨팅의 가상화 기술 98

(1) 가상화 기술의 개요 98

(2) 가상화의 종류 100

가. 서버 가상화 100

나. 데스크톱 가상화 101

다. 어플리케이션 가상화 101

라. 하드웨어 리소스에 따른 분류 102

(3) 가상머신과 하이퍼바이저 103

가. 가상머신 103

나. 하이퍼바이저 103

다. 하이퍼바이저의 가상화 방식에 따른 전가상화와 반가상화 104

라. 클라우드를 위해 필요한 기술들 106

4) 컨테이너 기반의 클라우드 가상화 108

(1) 컨테이너와 클라우드 108

가. 클라우드 컨테이너의 개요 108

나. 클라우드 컨테이너의 개념 109

다. 클라우드 컨테이너의 기술 110

(2) 도커의 등장과 클라우드 기술의 변화 111

(3) 도커의 써드파티 – 쿠버네티스(Kubernetes) 114

(4) 클라우드 기술의 변혁을 가져온 DevOps 117

(5) 클라우드 컴퓨팅 생태계 컨테이너 기술 전망 118

가. 동반성장하며 확산을 가속화 118

나. 구글의 시장 주도 118

다. 한계점과 기술개발 119

라. 컨테이너 기술은 하이퍼바이저 120

5) 클라우드 네이티브를 위한 SDN 네트워킹 기술 120

(1) 클라우드 네이티브를 위한 네트워킹 개요 120

(2) 클라우드 네이티브를 위한 네트워킹 기술 현황 121

가. 컨테이너 기술 121

나. 컨테이너 기반 네트워킹 기술 121

다. 컨테이너 기반 네트워킹 성능 비교 125

(3) SDN 네트워킹 기술 현황 125

6) 클라우드 CAE 플랫폼 128

(1) 클라우드 컴퓨팅과 CAE 플랫폼 128

(2) CAE 플랫폼 구축 130

가. 전담 조직 구성 중장기 로드맵 수립 130

나. CAE S/W 통합 및 CAE 플랫폼 구축 132

다. CAE 플랫폼 유용성 검증 133

제Ⅱ장 클라우드 컴퓨팅 전략 이슈 135

1. 클라우드 서비스 트렌드 135

1) 클라우드 이슈 135

(1) 하이브리드 클라우드 135

가. 하이브리드 클라우드 트렌드 이슈 135

나. 하이브리드 클라우드의 정의 136

다. 하이브리드 클라우드 유즈케이스 (Use Cases) 136

라. 하이브리드 클라우드 오케스트레이션 138

마. 프라이빗 클라우드 시장에 대한 재조명 139

바. 하이브리드 클라우드 확산의 열쇠 141

사. 주요 기업의 하이브리드 클라우드 대응 현황 142

(2) 오토모티브 클라우드 협력 강화 144

가. 오토모티브 클라우드 144

나. 자동차 회사의 움직임 146

(3) 클라우드 컴퓨팅의 경제 효과 147

(4) JEDI 프로젝트 149

(5) 차세대 공공 클라우드 플랫폼 선정 152

2) 클라우드 서비스 성장세 154

(1) 클라우드 스토리지 서비스 154

가. 마이크로소프트 데이터 박스와 고성능 스토리지 서비스 154

나. 애저를 위한 에이비어 vFXT 서비스 제공 156

다. 애저를 위한 고성능 스토리지 서비스 157

(2) 포브스가 선정한 2018년 클라우드 컴퓨팅 분야 기업 157

가. stripe 158

나. Slack 158

다. Zoom Video 158

라. Tanium 158

마. Procore 159

(3) 미국 연방정부의 주요 클라우드 동향 159

3) 클라우드 플랫폼의 경쟁력 특화플랫폼 162

(1) 전자정부 클라우드 플랫폼 구축 및 확산 162

가. 정부특화플랫폼과 업무환경의 클라우드화 162

나. 전용-공용 클라우드 조합 163

(2) 특화 클라우드 플랫폼의 구축 163

가. 창업‧성장 클라우드 플랫폼 구축 163

나. 산업특화 플랫폼 구축 164

(3) 글로벌 진출 전략 마련 165

가. IaaS 기반의 대‧중‧소 연합의 글로벌 진출 165

나. PaaS 기반의 오픈소스 플랫폼 기반의 생태계 조성 166

다. SaaS 기반의 글로벌 지향의 SaaS 육성 167

4) 플래그십 프로젝트 168

(1) 스마트 워크 168

(2) 스마트 제조 170

(3) 스마트 교육 172

(4) 스마트 시티 174

2. 클라우드 전략 175

1) 신뢰성 있는 생태계 조성 175

(1) 클라우드 원천 기술력 확보 175

가. 클라우드 기술 경쟁력 강화 175

나. 기술 및 인력 협업형 생태계 지원 176

(2) 클라우드 인재(미래 인력) 양성 178

가. 현장실무 중심형 전문 인력의 양성 178

나. 전문 인력 양성기반의 강화 178

(3) 클라우드 보안산업 육성 179

2) 4차 산업혁명 클라우드 180

(1) 클라우스 서비스 활성화를 가로막는 이중 규제 180

(2) 클라우드 국가 전략 180

가. 클라우드 컴퓨팅법 181

나. 개인정보 보호 182

다. 정부와 공공기관의 망 분리와 데이터 분리 182

라. 기술 중립성의 원칙 182

마. 스타트업 182

3) 4차 산업혁명 데이터 183

(1) 데이터 전략 183

가. 공공정보의 안전한 공유 184

나. 데이터의 안전한 활용 185

다. 개인정보의 안전한 활용을 위한 3대 원칙 186

(2) 데이터 국지화 사례 188

가. 중국 189

나. 러시아 189

다. 캐나다 190

라. 베트남 190

마. 호주 191

4) 클라우드 확산을 위한 제도 개선과 체계 마련 191

(1) 부처 간 협력과 사례 발굴 191

가. 부처 간 혁신사례 발굴 191

나. 협력체계 마련 및 협력단 구성 193

(2) 클라우드 도입을 위한 제도 개선 194

가. 공공부문 클라우드 이용 체계의 개선 194

나. 금융·의료 등 주요 산업분야 제도 개선 194

(3) 클라우드 관리 및 도입 체계마련 195

가. 기술‧인력관리 컨트롤타워 195

나. 세금관련 인센티브 196

다. 전문 담당관을 통한 관리감독 196

라. 보안관련 센터 운영 196

(4) 중복되는 보안인증의 간소화 197

(5) 양질의 데이터 확보 199

(6) 클라우드 활성화 기대효과 200

(7) 클라우드 적용 분야 및 효과 201

5) 빅데이터 분석 플랫폼 클라우드 및 온프레미스 203

(1) 빅데이터 분석 203

(2) 빅데이터 플랫폼 204

가. 온프레미스 플랫폼 204

나. 클라우드 플랫폼 205

(3) 온프레미스 클라우드 플랫폼 장단점 비교 206

가. 비용 206

나. 사용성 및 효율성 209

다. 확장성 및 유연성 210

라. 통제용이성 212

6) 클라우드 서비스 조달 이용계약 시 고려사항 212

(1) 클라우드 서비스의 이용 특성 212

(2) 공공부문 클라우드 서비스 조달 시 일반적 고려요소 214

가. 클라우드 컴퓨팅의 차이점에 대한 이해 214

나. 클라우드의 모든 이점을 추출하기 위한 빠른 계획수립 215

다. 지나치게 규범적인 요구사항의 회피 215

라. 클라우드 인프라와 관리서비스의 분리 215

마. 유틸리티 가격 책정 모델 통합 216

바. 보안, 개인정보보호 및 감사를 위해 인증을 활용 216

사. 보안은 공동 책임에 대한 인식 216

아. 클라우드 데이터 거버넌스 설계 및 구현 216

자. 상용 항목 조건 지정 217

차. 클라우드 평가 기준 정의 217

(3) 공공부문 클라우드 서비스 조달특성 217

7) 주요국의 클라우드 유통 플랫폼 220

(1) 미국 220

가. 클라우드 유통 플랫폼 220

나. 유통플랫폼 운영성과 223

(2) 영국 223

가. 클라우드 유통 플랫폼 223

나. 클라우드 유통플랫폼 운영성과 225

(3) 호주 227

가. 클라우드 유통 플랫폼 227

나. 유통 플랫폼 운영성과 229

⦃제2편 엣지 컴퓨팅⦄

제Ⅰ장 엣지 컴퓨팅 산업 및 기술 동향 235

1. 엣지 컴퓨팅 산업 동향 235

1) 엣지 컴퓨팅 개요 235

(1) 어원과 의미 235

(2) 등장 배경과 개념 236

(3) 정의 238

(4) 필요성 241

2) 엣지 컴퓨팅 범위 및 특징 242

(1) 범위 242

가. 제품분류 242

나. 공급망 관점 243

(2) 특징 243

가. 데이터 부하 감소 243

나. 실시간 서비스 보장 244

다. 보안성 향상 245

라. 안정성 즉시성 효율성 245

3) 산업 환경 246

(1) 산업의 특징 246

(2) 산업의 구조 248

(3) 산업의 흐름 250

가. 본격화되는 선두 IT기업들의 엣지 컴퓨팅 사업 250

나. 자체 AI반도체 TPU를 엣지 영역으로 적용 확대 250

다. 자체 AI반도체를 엣지 IoT 사업에 활용 251

라. 엣지 AI사업을 가속화 252

(4) 주요 활용 사례 및 적용 가능한 분야 253

가. 응용분야 253

나. 엣지 컴퓨팅의 안전성 활용 사례 254

다. 엣지 컴퓨팅의 즉시성 활용 사례 255

라. 엣지 컴퓨팅의 효율성 활용 사례 256

마. 향후 적용 가능한 사업 분야 257

(5) 시장 동향 258

가. 시장 동인 258

나. 시장 현황 및 전망 258

(6) 산업별 적용 사례 및 효과분석 259

가. 산업별 적용 사례 259

나. 엣지 컴퓨팅의 적용 산업별 효과 분석 260

다. 기업별 적용 사례 261

4) 기업 동향 264

(1) 기업 분석 264

(2) 기업 동향 265

(3) 주요 기업별 동향 266

가. MS 266

나. IBM 267

다. Intel 268

라. HPE 268

마. 아마존 269

바. 구글 269

(4) 경쟁 심화 및 활성화 269

가. 관련 산업의 경쟁 심화 269

나. 글로벌 협업 모델의 활성화 270

5) 엣지 컴퓨팅 보안 및 특허 동향 270

(1) 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)과 보안 270

(2) 특허동향 분석 271

가. 엣지 컴퓨팅 기술 특허 상 주요 기술 271

나. 세부 분야별 특허 동향 272

다. 엣지 컴퓨팅 분야의 주요 경쟁기술 및 공백기술 273

라. 최신 국내 특허기술 동향 273

6) 지능형 Edge 컴퓨팅 기술 표준화 동향 274

(1) 지능형 엣지 컴퓨팅 기술 개요 274

(2) 지능형 엣지 컴퓨팅 국내외 표준 동향 275

가. 유럽전기통신표준협회 모바일 엣지 컴퓨팅 (ETSI MEC) 275

나. 국제전기통신연합 지능형 엣지 컴퓨팅 (ITU-T IEC) 278

다. 지능형 엣지 컴퓨팅 표준화 대응전략 280

(3) 표준화 동향 281

2. 엣지 컴퓨팅 기술 동향 282

1) 엣지 컴퓨팅 자원 관리 기술 282

(1) 엣지 컴퓨팅 시스템 기술 개요 282

가. 엣지 컴퓨팅 주요 개념 282

나. 엣지 컴퓨팅 에코 시스템 283

(2) 자원 관리 기술 284

가. 자원 관리 및 컴퓨팅 오프로딩 기술 284

나. 엣지 노드와 클라우드 연계 기술 285

다. 마이그레이션 기술 286

라. 머신러닝 기술 286

2) 플랫폼과 반도체기반 엣지 컴퓨팅 288

(1) 엣지 컴퓨팅 기술의 변화 288

(2) 플랫폼기반의 엣지 컴퓨팅 289

(3) 반도체기반의 엣지 컴퓨팅 291

가. 엣지 컴퓨팅 반도체의 유형 291

나. 반도체기반 엣지 컴퓨딩 개발 동향 292

(4) 엣지 컴퓨팅 기술 활용 분야 296

3) 엣지 컴퓨팅 기술 연구 개발 분류 297

(1) 엣지 컴퓨팅 컨소시엄 297

(2) 최근 학계 연구개발 동향 300

(3) 산업 IoT에 적용을 위한 엣지 컴퓨팅 기술 동향 301

가. IoT 기술 발전 방향 301

나. 산업 IoT 구조 303

다. 산업 IoT 유스케이스 및 요구사항 305

라. 산업 IoT를 위한 엣지 컴퓨팅 오픈소스 306

마. 산업 IoT 적용을 위한 지능형 엣지 컴퓨팅 기술 307

(4) 엣지 컴퓨팅 핵심 요서 기술 310

가. 컴퓨팅 자원 관리 310

나. 엣지 컴퓨팅 지연시간 감소 기법 311

다. 엣지 컴퓨팅 보안 311

(5) 엣지 컴퓨팅 연구분야 312

가. 모바일 코드 오프로딩 (Mobile Code Offloading) 312

나. 엣지 컨텐츠 캐싱 (Edge Content Caching) 313

(6) IoT 서비스를 위한 엣지 컴퓨팅 315

가. 자율형 IoT 315

나. IoT 포그컴퓨팅 316

다. IoT 엣지 컴퓨팅 318

라. 자율기반 IoT와 엣지 컴퓨팅 국내외 연구 동향 319

제Ⅱ장 엣지 컴퓨팅 이슈 및 Mobile Edge Computing 325

1. 엣지 컴퓨팅 이슈 325

1) 엣지 컴퓨팅과 인공지능 325

(1) 엣지 컴퓨팅과 인공지능의 만남 325

(2) 주요 클라우드 기업의 인공지능 엣지 서비스 326

2) 엣지 컴퓨팅과 V2X 329

(1) 5G와 커넥티드 카 엣지 컴퓨팅 329

(2) V2X(Vehicle-to-everything) 통신 330

(3) MEC (Multi-Access Edge Computing) 332

(4) 커넥티드 카의 핵심기술–엣지 컴퓨팅 333

(5) V2X관점에서 엣지 컴퓨팅의 주요 당면과제 335

(6) 국내 사업자 동향 336

3) 에너지 IoT에서의 엣지 컴퓨팅 337

(1) 에너지 IoT 337

(2) 미래 에너지 환경에서의 엣지 컴퓨팅 338

4) 엣지 컴퓨팅에서의 오픈소스 동향 340

(1) 엣지 컴퓨팅 오픈소스 340

(2) 오픈소스 프로젝트 340

가. 리눅스 재단, EdgeX Foundry 340

나. 오픈엣지 컴퓨팅 (OpenEdgeComputing) 341

다. 오픈엣지 (OpenEdge) 342

라. 이클립스(Eclipse) 재단의 IoT 프로젝트들 342

마. 애저 IoT Edge 343

(3) Open Source Edge 컴퓨팅 프로젝트 343

가. ETSI MEC 구조 343

나. OPNFV (Open Platform for NFV) 344

다. Akraino 및 Boston summi 345

라. Industry Group 345

마. Open Edge Computing Initiative (OEC) 346

바. Deutsche Telekom-MobiledgeX 346

(4) Edge Computing 오픈소스 StarlingX 347

(5) Edge Computing 오픈소스 Akraino Edge Stack 350

5) 분산 엣지 컴퓨팅 시스템 개발 동향 352

(1) 엣지 컴퓨팅 3개의 구조 352

(2) 기업별 엣지 컴퓨팅 개발 동향 353

가. SKT 353

나. 마이크로소프트 354

다. 휴렛 팩커드 엔터프라이즈 (HPE) 354

라. 델 (Dell EMC) 354

마. 제너럴 일렉트릭스 (GE) 355

바. 시스코 (Cisco) 355

사. Intel 356

아. Amazon 356

2. Mobile Edge Computing 357

1) 개요 357

(1) 정의 357

(2) MEC 네트워크 구조 357

(3) 모바일 엣지 컴퓨팅의 이점 358

2) 산업 동향과 연구 이슈 359

(1) 모바일 엣지 컴퓨팅 사용 예와 서비스 359

가. 사용자 응용 서비스 360

나. 오퍼레이터와 제3자 서비스 360

다. 네트워크 성능과 QoE 개선 361

(2) 산업 동향 및 표준화 움직임 361

(3) 연구 이슈 362

가. 끊김 없는 핸드오버 362

나. 보안 및 프라이버시 362

다. 에지 캐싱 362

라. 실시간 데이터 처리 362

3) 5G 자율주행 및 Mobile Edge Computing 363

(1) 주요 기술 동향 363

(2) 자율주행 빅데이터 처리를 위한 5G 요구 사항 365

가. 자율주행 지원을 위한 5G V2X통신의 대역폭 요구 사항 366

나. 자율주행 지원을 위한 5G V2X통신의 저 지연성 요구 사항 367

(3) 자율주행 지원 서비스의 계층적자원 스케줄링 368

(4) 서비스 핸드오버(application handover) 기술 370

가. 모바일 엔티티, 호스트와 모빌리티 서비스 확장 371

나. 전역 모바일 엔티티 이동성 서비스 흐름 구현 단계 372

(5) 5G에서의 MEC 활용 374

가. 5G를 위한 MEC 요구사항 374

나. 5G Service Based Architecture와 MEC 374

다. 5G에서 MEC 배치 시나리오 375

라. 3rd-party 클라우드 사업자를 위한 MEC 376

마. 대규모 IoT 장치를 위한 클라우드 통합에서의 MEC 활용 377

4) MEC(Mobile Edge Computing) 기술 특허 및 표준화 동향 378

(1) MEC(Mobile Edge Computing) 기술 특허출원 378

(2) MEC 기술 표준화 동향 380

가. MEC 기술 표준화 380

나. MEC 플랫폼 380

다. MEC 표준의 대표 사용 시나리오 381

라. 5G 표준에서의 MEC 383

5) FPGA-Docker 기반 MEC 서버 기술 383

(1) MEC 서버의 기술적 요구사항 및 도커 컨테이너 기술 383

가. MEC와 가상화 기술 383

나. 컨테이너 가상화 및 도커 385

(2) 저지연 서비스를 위한 FPGA 기반 서비스 응용 가속화 387

가. FPGA 하드웨어 가속기 387

나. FPGA 가속기 프로그래밍 모델 및 OpenCL 387

(3) FPGA 가속 서비스 지원을 위한 FPGA-Docker 기반 MEC 서버 388

가. FPGA 가속 서비스 요구사항 및 Docker 기반 FPGA-MEC 서버 388

나. FPGA-Docker 390

6) 블록체인 기반 모바일 엣지 컴퓨팅 (Mobile Edge Computing) 394

(1) 시스템 모델 및 구조 394

(2) 블록체인 동작 원리와 MEC 환경 395

가. 분산 컨센서스 395

나. 작업 증명 기반 마이닝 396

(3) 모바일 엣지 컴퓨팅 사용 예와 서비스 시나리오 396

가. 모바일 엣지 컴퓨팅 사용 예 396

나. 모바일 엣지 컴퓨팅 서비스 시나리오 397

(4) 블록체인을 사용한 IoT용 MEC 연구 이슈 398

가. 보안 문제 398

나. 불균형한 컴퓨팅 성능 398

다. 자원 활용 및 할당 398

(5) 블록체인이 가능한 MEC 시스템 기술적 해결책 399

가. 엣지 컴퓨팅 자원 관리 399

나. 포그버스 (FogBus) 400

⦃제3편 인공지능 양자컴퓨팅⦄

제Ⅰ장 차세대 인공지능 컴퓨팅 동향 407

1. 인공지능 컴퓨팅산업 기술 동향 407

1) 인공지능 407

(1) 인공지능의 역사 407

(2) 현대의 인공지능 408

(3) 국내외 주요 정책 및 동향 410

가. 미국 410

나. 중국 411

다. 한국 412

(4) 인공지능 트렌드 413

가. 기계학습 414

나. 지식추론 416

다. 시각 지능 417

라. 언어 지능 418

2) 인공지능 컴퓨팅 420

(1) 인공지능 컴퓨팅 인프라 420

(2) 인공지능과 컴퓨팅 환경 421

가. 현대 연산처리장치 개요 421

나. 현대 연산처리장치의 활용 측면에서의 이슈 424

(3) 인공지능과 GPU 컴퓨팅 426

(4) 인공지능 사례 분석 429

(5) 인공지능 기반 브레인 컴퓨팅 기술 433

가. 오감 능력을 증강 433

나. 감정을 표현하는 3D 아바타 436

다. Brain Computer Interface 439

3) 인공지능 플랫폼 441

(1) 인공지능 플랫폼의 개념 441

가. 플랫폼의 전통적 개념 441

나. 구성 요소에 기반한 인공지능 플랫폼의 정의 442

다. 인공지능 플랫폼의 활용 면에서의 특성 443

(2) 국내외 인공지능 플랫폼 444

가. 국외 인공지능 플랫폼 444

나. 국내 인공지능 플랫폼 446

다. 인공지능 플랫폼 도입을 위한 전략 446

4) 인공지능 칩 448

(1) 엣지 컴퓨팅, 클라우드, AI 칩 448

(2) 인공지능 칩 상장기업 동향 449

(3) 인공지능 칩 스타트업 동향 451

가. 그래프코어: 딥 러닝 프로세서 453

나. Mythic: 뉴로모픽 프로세서 454

다. 캠브리콘 테크놀러지: 딥 러닝 프로세서 456

5) 인공지능 컴퓨팅 하드웨어 플랫폼 자율주행 458

(1) 해외 기술 동향 458

가. 엔비디아 DRIVE PX 458

나. 아우디 zFAS 461

다. 인텔 GO 462

라. 모빌아이 EyeQ 463

마. 바이두 Apollo 465

(2) 국내 기술 동향 465

6) 감정 인식 동향 468

(1) 감정 인식 기술 개요 468

(2) 감정 인식 기술 동향 470

가. 동영상 기반 감정 인식 기술 동향 470

나. 음성 기반 감정 인식 기술 동향 472

다. 생체신호 기반 감정 인식 기술동향 472

(3) EmotiW 473

(4) 멀티모달 딥러닝 기반 감정 인식 473

가. 기술 발전 추이 및 고찰 473

나. 멀티모달 딥러닝 475

다. 최근 동향 476

2. 뉴로모픽 컴퓨팅 477

1) 개요 477

(1) 미래 인공지능 서비스 477

(2) 신경과학적 배경 478

가. 뉴런과 신경망 478

나. 생물물리학 모델과 현상학적 모델 479

다. 뉴런 모델 479

라. 시냅스 모델 480

(3) 뉴로모픽 컴퓨팅 기술의 발전 481

2) 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 482

(1) 뉴로모픽 컴퓨팅의 구조 482

(2) 뉴로모픽 신호처리 및 학습 483

(3) 뉴로모픽 반도체의 구현 486

가. 뉴로모픽 반도체 기술의 개발 486

나. IBM의 뉴로모픽 칩 486

다. Qualcomm의 뉴로모픽 칩 487

라. Intel의 뉴로모픽 칩 488

마. 유럽의 뉴로모픽 칩 488

바. 뉴로모픽 신호처리 기술 489

3) 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 기술 490

(1) 대규모 뉴로모픽 시스템 플랫폼 490

(2) 신경망 시뮬레이션 491

(3) 소프트웨어 시뮬레이터 491

가. 멀티노드 클러스터 491

나. Carlsim (GPU 기반의 시뮬레이터) 492

다. SpiNNaker (CPU 기반의 ASIC) 492

(4) 디지털 기반의 하드웨어 가속기 493

가. FPGA 기반의 가속기 (NeuroFlow) 493

나. ASIC 기반의 가속기 (TrueNorth, Flexon) 494

(5) 디지털-아날로그 가속기 (FACETS & NeuroGrid) 495

(6) 대규모 뉴로모픽 시스템 분석 495

가. 시뮬레이션 규모 495

나. 성능 496

다. 범용성 497

제Ⅱ장 양자컴퓨팅 및 차세대 컴퓨팅 499

1. 양자컴퓨팅 및 양자정보 통신동향 499

1) 양자컴퓨팅 499

(1) 양자컴퓨팅 개요 499

(2) 사용되는 양자역학 원리 500

가. 양자 중첩 현상 500

나. 관측 붕괴 현상 501

다. 양자 얽힘 현상 501

(3) 양자컴퓨팅의 높은 계산 성능 원리 502

(4) 양자컴퓨팅 시장 503

(5) 주요국의 정책적 개발 동향 506

(6) 주요 기업 개발동향 508

가. IBM 508

나. Google 509

다. Microsoft (MS) 511

라. 기타 기업 512

(7) 양자컴퓨터 프로그래밍 기술 동향 513

가. 양자컴퓨터 프로그래밍 개념 513

나. 기술개발 동향 513

다. 연구개발 이슈들 514

(8) 양자컴퓨터 시스템 합성 및 운영체제 기술 동향 514

가. 동작원리 514

나. 기술개발 동향 516

다. 향후 연구개발 이슈 519

(9) 양자컴퓨터 프로세서 기술 동향 519

가. 프로세서 동작원리 519

나. 프로세서 기술개발 동향 520

다. 향후 연구개발 이슈 521

(10) 양자컴퓨팅 클라우드 521

가. 양자컴퓨팅 클라우드 서비스 현황 521

나. NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 시대 523

(11) 양자컴퓨팅 투자 지원 추진 계획 523

2) 양자정보통신 525

(1) 양자정보통신 정의 525

(2) 양자정보통신 정책 동향 526

(3) 양자정보통신 기술 관련 PCT 529

가. 양자정보통신 기술관련 PCT 국제특허출원 529

나. 양자정보통신 기술 분야별 PCT 출원 529

다. 양자정보통신 주요 출원인별 PCT 출원 동향 530

(4) 양자통신 기술 동향 531

가. 양자통신 기술 현황 531

나. 양자통신 테스트베드 532

다. 양자통신 표준화 현황 534

라. 향후 양자통신 기술 534

(5) 양자센서 기술 동향 534

가. 양자센서 기술 현황 534

나. 향후 양자센서 기술 535

3) 양지암호통신 536

(1) 양자암호 기술 개요 536

(2) 해외 양자암호통신 테스트베드 동향 537

가. SECOQC (SEcure COmmunication based on Quantum Cryptography) 537

나. 도쿄 QKD 네트워크 538

(3) 국내 양자암호통신 테스트베드 동향 538

(4) 해외 양자암호통신 표준화 동향 539

가. 표준화 대상 539

나. 유럽전기통신표준화협회 (ETSI) 540

다. ITU-T 541

라. 한국정보통신협회 (TTA) 543

(5) 양자암호기술의 보안인증과 관련된 표준화 동향 544

(6) 양자정보통신기술 분야별 세계 시장 전망 544

2. 차세대 컴퓨팅 545

1) 메모리 중심 컴퓨팅 545

(1) 메모리와 컴퓨팅 545

가. CPU 코어 당 메모리 용량 한계 545

나. SCM 메모리의 발전 546

다. 메모리 중심 컴퓨팅 547

(2) HPE The Machine 548

(3) Gen-Z 프로토콜 550

2) 서버리스 컴퓨팅 552

(1) 클라우드 컴퓨팅 서버의 진화 552

(2) 서버리스 컴퓨팅 정의 553

(3) 아키텍처 555

(4) 서버리스 컴퓨팅의 장단점 557

(5) 빅3의 서버리스 컴퓨팅 현황 557

3) 네트워크 엣지 컴퓨팅 IOT 560

(1) 네트워크 엣지 컴퓨팅 IOT 개요 560

(2) 광범위한 사물인터넷의 기술 분야 561

(3) 제조업 혁신을 위한 산업용 사물인터넷 562

가. 산업용 사물인터넷 562

나. 스마트팩토리에서의 산업용 사물인터넷 역할 562

(4) 마이크로소프트 산업용 사물인터넷 플랫폼 동향 563

가. 스마트팩토리 솔루션 563

나. Azure IOT Edge 564

다. Azure Sphere 565

(5) 지멘스(SIEMENS) 산업용 사물인터넷 플랫폼 동향 567

가. 스마트팩토리 솔루션 567

나. MindSphere 567

다. 산업용 사물인터넷 플랫폼 솔루션에 대한 국내 도입의 제약점 568

[도표/그림]

⦃제1편 클라우드 컴퓨팅⦄

제Ⅰ장 클라우드 산업 및 기술 동향 37

[도표Ⅰ-1] 클라우드 컴퓨팅의 다양한 정의 39

[도표Ⅰ-2] 클라우드 컴퓨팅의 특징 40

[도표Ⅰ-3] 클라우드 컴퓨팅 기술 분류 41

[도표Ⅰ-4] 클라우드 컴퓨팅과 직접적인 관련이 있는 분야 42

[도표Ⅰ-5] 클라우드 서비스 유형과 운용 형태 42

[도표Ⅰ-6] FISMA와 FedRAMP 비교 49

[도표Ⅰ-7] 미국 클라우드 정책의 흐름 51

[도표Ⅰ-8] MGT Act 내용 52

[도표Ⅰ-9] 영국정부의 디지털 마켓플레이스 수요-공급 관리 57

[도표Ⅰ-10] G-클라우드의 BIL 평가기준 57

[도표Ⅰ-11] 영국의 클라우드 정책 변화 58

[도표Ⅰ-12] 정부의 클라우드 활성화 정책 (2009~2018) 61

[도표Ⅰ-13] 규제개혁의 추진과제 63

[도표Ⅰ-14] 자체 클라우드의 구축을 위한 사업추진 67

[도표Ⅰ-15] 민간의 클라우드 확산 및 글로벌 사업화 68

[도표Ⅰ-16] 원천기술 확보 및 인력양성 68

[도표Ⅰ-17] 「전자금융감독규정」 주요 개정 내용 69