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제목 첨단 인공지능(AI) 관련 시장 분석과 핵심 소재 기술개발 동향
작성자 관리자
작성일자 2020-07-15
조회수 14
"첨단 인공지능(AI) 관련 시장 분석과 핵심 소재 기술개발 동향"

979-11-85782-51-5 (93560)
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발간일 2020년 07월 21일


[목차]

 

1편 인공지능산업



장 인공지능 주요 동향 35

1. 인공지능 현황 35

1) 인공지능 개요 35

(1) 인공지능 정의 35

(2) 인공지능 산업 생태계 36

(3) 필요성 및 가치사슬 37

(4) 인공지능 환경 39

2) 인공지능 산업 동향 41

(1) 해외 업체 41

. 해외 업체 현황 42

. 국내 업체 현황 48

(2) 국내 주요 이슈 54

. 산업 주요 이슈 54

. 주요 산업 현황 55

. 지능형 서비스 핵심 동향 57

. 시각 지능 활용 핵심 동향 57

. AI 하드웨어 핵심 동향 58

. 스마트 헬스케어 핵심 동향 58

3) 인공지능 정책 분석 59

(1) 해외 정책 동향 59

. 미국 59

. 중국 60

. 일본 61

. 유럽 62

(2) 국내 정책 동향 62

4) 인공지능 기술 분석 66

(1) 기술 심층 분석 66

. 기술 개요 66

. 기술 진화 67

. 머신러닝 이후 딥러닝 69

. 이미지인식 70

. 언어지능 음성 생성 및 인식 70

(2) 해외 기술 동향 71

. 오픈 플랫폼 71

. 알고리즘 개발 72

. 해외 기업 AI 인식 72

. 해외 기업 AI 러닝 73

. 해외 기업 AI 의료 74

. 해외 기업 의료 외 산업 분야 응용 75

. 해외 기업 AI 챗봇 76

. 오픈소스 활용 AI 프로젝트 76

(3) 국내 기술 동향 77

. KAISTAI 플래그십 프로그램 77

. 지능형 비서 79

. 음성인식 및 챗봇 79

. 의료 80

. 영상 80

. 국내 대기업 동향 81

. 국내 중소기업 동향 81

(4) 기술 이슈 및 사례 동향 82

. 기계와 사람의 상호작용 82

. IP 동향 83

. 인공지능의 부작용 84

. 오픈사이언스 움직임 가속화 85

(5) 오픈소스 현황 및 전망 87

. TensorFlow (구글) 87

. DeepMind Lab (구글) 88

. Caffe2 PyTorch (페이스북) 89

. OpenAI Gym (OpenAI) 89

. CNTK (마이크로소프트) 90

. MXNet (Apache 재단) 90

. Gluon (AWS와 마이크로소프트) 90

5) 첨단 AI 트렌드 91

(1) AI 내셔널리즘 91

(2) 증강 분석과 다크 데이터 94

(3) R&D 혁신지능 96

(4) 창작지능 98

(5) 자율지능 101

(6) AI칩 컴퓨팅 폼팩터 103

2. 인공지능 사회윤리 105

1) 인공지능 윤리 기준 필요성과 역할 105

(1) 인공지능 기술의 현상과 수용 방식 105

(2) 인공지능 기술과 윤리 기준의 관계 106

(3) 전문가 윤리의 규범적 의의와 역할 108

. 기존 전문분야 윤리의 의미 108

. 전문성과 책임의 강조 108

. 예방 윤리로서의 기능 109

(4) 주요 인공지능 관련 윤리 정책 및 규범 동향 110

. 국가별 동향 110

. 민간 기업 및 전문가 단체 113

(5) 전통적 전문분야 윤리 기준 114

. 엔지니어 윤리 114

. 생명윤리 116

. 의료윤리 117

2) AI에 의한 사회변화와 리스크 118

(1) 기술적 특이점 (singularity) 118

(2) 리스크 사회에서 과학과 사회의 관계 118

(3) 예상 가능한 리스크 119

. 기능과 관련한 리스크 119

. 법률과 관련한 리스크 119

. 예상 가능한 리스크 예 120

(4) 법률적 과제 121

. AI 법의 패러다임 121

. 독자영역의 AI 122

3) AI 관련 발명의 윤리적 문제 및 지침 122

(1) AI 관련 발명의 윤리적 문제 122

. AI가 인간의 편견을 학습했을 경우 일어날 수 있는 문제 122

. 마이크로 소프트사가 개발한 챗봇(chatbot) 사례 123

. 플로리다 법원에서 사용된 범죄 펑가 AI(COMPAS) 사례 124

. 아마존의 HR 알고리즘 124

. 구글 번역기(Google translation) 사례 124

. YouTube의 증오 연설 확산 알고리즘 사례 125

(2) AI가 도출한 결과에 기초하여 인간이 판단할 때의 문제 125

. 중국의 센스넷 사례 125

. AI에 의한 의료행위 관련 사례 126

(3) 주요국의 AI 윤리지침 126

. 유럽 126

. 미국 127

. 일본 128

. 국내 129

(4) AI의 사용으로 인한 윤리적 고려사항 130

. 투명성 (Transparency) 130

. 윤리성 (Ethics) 131

. 책임성 (Liability) 131

. 사회적 수용 (Public Acceptance) 132

(5) AI 이용에 파생되는 규제 고려사항 132

4) AI와 개인정보보호법의 검토 133

(1) 보호의 대상 133

. 법률의 정의 133

. 경제()적 정당화 134

(2) 주요국 개인정보 보호 법제 135

. 미국 135

. EU 136

. 일본 136

. 국내 137

5) 프로파일링 및 정보은행(Data bank)의 문제 139

(1) 프로파일링 (Profiling) 139

(2) AI 프로파일링과 개인정보보호법 139

. AI에 의한 민감정보의 생성 140

. AI에 의한 익명가공정보의 본인식별 140

(3) 프라이버시와의 관계 141

. 프라이버시권 (사생활의 보호) 141

. 설계에 의한 프라이버시 (Privacy by design) 142

(4) 의사결정의 자유, 내심의 자유와의 관계 143

(5) 정보은행(Data bank)의 문제 144


장 분야별 인공지능 시장 전망 147

1. 인공지능 및 로봇 시장 147

1) 인공지능 시장 147

(1) 시장 개요 147

(2) 시장 특성 147

(3) 시장 동향 148

. 글로벌 전체 시장 규모 148

. 세부기술별 시장 규모 149

. 지역별 시장 규모 153

. 국내 시장 규모 154

(4) 기업 동향 155

. 경쟁 환경 155

. 주요 기업 동향 156

2) 인공지능(AI) 로봇 시장 159

(1) 시장 개요 159

(2) 시장 특성 159

(3) 시장동향 161

. 글로벌 전체 시장 규모 161

. 세부기술별 시장 규모 161

. 지역별 시장 규모 165

(4) 기업 동향 167

. 경쟁 환경 167

. 주요 기업 동향 168

2. 의료용 기기 인공지능 시장 170

1) 의료용 인공지능 시장 170

(1) 시장 개요 170

(2) 시장 특성 170

(3) 시장 동향 172

. 글로벌 전체 시장 규모 172

. 세부기술별 시장 규모 172

. 지역별 시장 규모 176

(4) 기업 동향 177

. 경쟁 환경 177

. 주요 기업 동향 178

2) 웨어러블 인공지능 시장 180

(1) 시장 개요 180

(2) 시장 특성 181

(3) 시장 동향 181

. 글로벌 전체 시장 규모 181

. 세부기술별 시장 규모 182

. 지역별 시장 규모 185

. 국내 시장 규모 186

(4) 기업 동향 187

. 경쟁 환경 187

. 주요 기업 동향 189

3. 이동용 인공지능 시장 191

1) 항공용 인공지능 시장 191

(1) 시장 개요 191

(2) 시장 특성 191

(3) 시장 동향 193

. 글로벌 전체 시장 규모 193

. 세부기술별 시장 규모 193

. 지역별 시장 규모 196

. 국내 시장 규모 197

(4) 기업 동향 197

. 경쟁 환경 197

. 주요 기업 동향 198

2) 자동차용 인공지능(AI) 시장 200

(1) 시장 개요 200

(2) 시장 특성 201

(3) 시장 동향 202

. 글로벌 전체 시장 규모 202

. 세부기술별 시장 규모 202

. 지역별 시장 규모 205

. 국내 시장 규모 205

(4) 기업 동향 206

. 경쟁 환경 206

. 주요 기업 동향 207

3) 운송용 인공지능(AI) 시장 208

(1) 시장 개요 208

(2) 시장 특성 209

(3) 시장 동향 210

. 글로벌 전체 시장 규모 210

. 세부기술별 시장 규모 210

. 지역별 시장 규모 213

. 국내 시장 규모 213

(4) 기업 동향 215

. 경쟁 환경 215

. 주요 기업 동향 215

4. IT 통신용 인공지능 시장 217

1) 통신용 인공지능(AI) 시장 217

(1) 시장 개요 217

(2) 시장 특성 217

(3) 시장 동향 219

. 글로벌 전체 시장 규모 219

. 세부기술별 시장 규모 220

. 지역별 시장 규모 222

(4) 기업 동향 223

. 경쟁 환경 223

. 주요 기업 동향 224

2) IoT용 인공지능 시장 226

(1) 시장 개요 226

(2) 시장 특성 226

(3) 시장 동향 227

. 글로벌 전체 시장 규모 227

. 세부기술별 시장 규모 228

. 지역별 시장 규모 230

(4) 기업 동향 231

3) 사이버 보안용 인공지능 시장 232

(1) 시장 개요 232

(2) 시장 특성 233

(3) 시장 동향 234

. 글로벌 전체 시장 규모 234

. 세부기술별 시장 규모 234

. 지역별 시장 규모 239

. 국내 전체 시장 규모 240

(4) 기업 동향 241

. 경쟁 환경 241

. 주요 기업 동향 241

5. 교육 업무용 인공지능 시장 244

1) 교육용 인공지능 시장 244

(1) 시장 개요 244

(2) 시장 특성 244

(3) 시장동향 246

. 글로벌 전체 시장 규모 246

. 세부기술별 시장 규모 246

. 지역별 시장 규모 250

(4) 기업 동향 251

. 경쟁 환경 251

. 주요 기업 동향 251

2) 회계 업무용 인공지능 시장 252

(1) 시장 개요 252

(2) 시장 특성 253

(3) 시장동향 254

. 글로벌 전체 시장 규모 254

. 세부기술별 시장 규모 255

. 지역별 시장 규모 259

(4) 기업 동향 260

. 경쟁 환경 260

. 주요 기업 동향 261

3) 대화형 인공지능(AI) 시장 263

(1) 시장 개요 263

(2) 시장 특성 263

(3) 시장동향 265

. 글로벌 전체 시장 규모 265

. 세부기술별 시장 규모 265

. 지역별 시장 규모 268

(4) 기업 동향 269

. 경쟁 환경 269

. 주요 기업 동향 270

6. 건설 제조업용 인공지능 시장 272

1) 건설용 인공지능(AI) 시장 272

(1) 시장 개요 272

(2) 시장 특성 272

(3) 시장 동향 274

. 글로벌 전체 시장 규모 274

. 세부기술별 시장 규모 275

. 지역별 시장 규모 279

(4) 기업 동향 280

. 경쟁 환경 280

. 주요 기업 동향 281

2) 제조업용 인공지능 시장 282

(1) 시장 개요 282

(2) 시장 특성 283

(3) 시장 동향 285

. 글로벌 전체 시장 규모 285

. 세부기술별 시장 규모 285

. 지역별 시장 규모 289

. 국내 시장 규모 289

(4) 기업 동향 290

. 경쟁 환경 290

. 주요 기업 동향 291


장 인공지능 기술 연구동향 295

1. 의료 바이오 인공지능 295

1) 의료 바이오 인공지능 개발 동향 295

(1) 의료 인공지능 개요 295

(2) 국내외 AI 기반 의료 진단 295

(3) 인공지능 기반 의료 진단 기술현황 297

(4) 신종감염병 대응 AI 기술 동향 분석 300

. 감염병에 대한 통합 빅 데이터 개념 300

. 신종감염병 대응 AI 해외 동향 301

. 신종감염병 대응 AI 국내 동향 302

(5) 인공지능과 바이오 적층제조 기술 303

(6) 인공지능 헬스케어 304

. 진단보조 304

. 웨어러블 건강관리 306

(7) 인공지능 기반 의료 진단 기술의 미래 307

2) 의료 인공지능 표준화 동향 308

(1) 국제표준화 기구별 동향 308

. ITU/WHO FG-AI4H 308

. DICOM 310

. IHE 311

. IEC TC 62 312

. IEEE 313

(2) 표준화 프레임워크 313

(3) 핵심 표준화 이슈 314

. 정의와 분류 314

. 위험 평가 및 관리 체계 314

. 성능평가 315

. 표준 데이터 및 기준 데이터 315

. 임상 평가 316

. 품질관리 프로세스 316

. 보안 및 프라이버시 317

. 윤리적 위험관리 317

. 연동 및 상호호환성 318

. 응용 요구사항 319

2. 음성 영상 인공지능 319

1) 음성 인공지능 기술 서비스 연구동향 319

(1) 음성 AI 산업동향 319

. 음성 AI 부상 배경 319

. 음성 AI의 기반 기술 320

. 음성 AI시장의 가치사슬 321

(2) 음성 AI 플랫폼 현황 323

. 해외 기업의 음성 AI 플랫폼 323

. 국내 기업의 음성 AI 플랫폼 324

(3) 음성 AI 하드웨어 현황 326

. 스마트 스피커 326

. 스마트TV 329

. 커넥티드 카 시스템 330

(4) 음성 AI 유망 서비스 분야 331

. 보이스 커머스 서비스 331

. 차량 내 음성 AI 서비스 335

. 확장 기능 336

2) 인공지능 기반 영상 기술 연구동향 337

(1) 인공지능 기반 자동 영상 콘텐츠 생성 기술 337

. MCNet 337

. MoCoGan 338

(2) 인공지능 기반 영상 화질 개선 기술 동향 339

. 다양한 최적화 기법을 이용한 영상 화질 개선 방법 339

. 심층신경망을 이용한 화질 개선 영상 생성 방법 341

3. 자율주행 인공지능 342

1) 자율주행을 위한 인공지능 기술 342

(1) 단계별 자율주행 수준 342

(2) 자율주행과 딥러닝 기술 343

(3) 자동화된 머신러닝과 딥러닝을 지원하는 AutoML 기술 345

(4) 항공분아에서의 인공지능 347

(5) 자율운항선박 인공지능 350

. MASS 350

. 국제 동향 및 방향 350

. 스마트 선박 국내 동향 351

2) ADAS와 인공지능의 결합 자율주행차 352

(1) 자율주행 기술개발 벨류체인 352

(2) 주요 업계 주요 기술 353

. 웨이모 353

. GM 크루즈 354

. 앱티브 355

. 현대차 그룹 355

(3) 국내 주요 업체 개발 현황 357

. 세코닉스 357

. 텔레칩스 358

. 모바일어플라이언스 359

(4) 자율주행 시스템 기술 분석 360

. 자율주행의 원동력 360

. 자율주행을 위한 ADAS 주요 기능 361

. 자율주행을 위한 주요 센서 362

. 자율주행차의 ECU와 소프트웨어 366

. 인공지능을 통한 자율주행 기술의 가속화 367

. 기술 발전 방향 369

4. 스마트 제조 서비스용 인공지능 370

1) 미래 스마트 제조를 위한 인공지능 기술 370

(1) 제조 산업 인공지능 패러다임 370

(2) 제너레이티브 디자인 기술 371

. 기술개요 371

. 기술동향 372

(3) 인간-로봇 협업 스마트 작업대 기술 372

. 기술개요 372

. 기술동향 373

(4) 지능형 실감 인터랙션 가이드 기술 374

. 기술개요 374

. 기술동향 375

(5) 자율 제조를 위한 지능형 설비기술 376

. 기술개요 376

. 기술동향 377

(6) 공장이상 탐지 기술 378

. 기술개요 378

. 기술동향 379

2) 서비스용 로봇 기술 381

(1) 서비스용 로봇 특징 및 구조 381

(2) 서비스용 로봇 업계 기술 동향 383

. 해외업체 기술동향 383

. 국내업체 기술동향 386

(3) 서비스용 로봇 기술 심층 분석 389

. 로봇 기술 389

. 제어 기술 389

. 센서 기술 390

. Artificial Intelligence (AI) 391

. MEMS/Nano Technology 391

. Biomimetics 392

. Human Robot Interaction (HRI) 392

. Brain-Computer Interface (BCI) 393

. 기술 발전방향 393

3) 물류 인공지능 기술 394

(1) 물류관련 인공지능 핵심기술 394

. 자연어 처리 (NLP) 394

. 컴퓨터 비전 (Computer Vision) 394

. 기계학습 (Machine Learning) 394

. 심층학습 (Deep Learning) 395

(2) 물류분야 인공지능 활용 사례 396

. 스마트 공급망관리 (Smart SCM) 396

. 스마트 물류창고 (Smart Warehouse) 398

. 스마트 공장 (Smart Factory) 399

. 스마트 예지정비 (Smart PDM) 400

5. 에너지 ICT 인공지능 401

1) 에너지 ICT 인공지능 기술 동향 401

(1) 연구동향 401

(2) 세부 주제별 연구동향 402

. 스마트그리드 및 마이크로그리드 402

. 부하예측 및 수요반응 403

. 에너지 프로슈머 및 에너지거래 405

. HVAC 407

. 전력 시스템 제어 기법 407

. 설비 결함 및 비정상 탐지 408

. AI를 활용한 전력신산업 408

2) 에너지 디지털화 413

(1) 에너지 디지털화 산업 기술 개념 413

(2) 에너지 디지털화의 부문별 진행단계 및 발전방향 414

(3) 에너지 디지털화가 에너지 수요에 미치는 영향 417

. 수송 부문 417

. 건물 부문 418

. 산업 부문 418

(4) 디지털화와 에너지 공급의 변화 419

. 화석연료 생산 부문 419

. 전력 부문 420

. 디지털화와 에너지 시스템의 변화 422 

 

2편 인공지능 핵심 소재


장 인공지능 반도체 디바이스 기술개발 동향 427

1. 인공지능 차세대 반도체 산업 427

1) 산업 생태계 분석 427

(1) 시스템 반도체 개요 427

. 시스템 반도체 개념 427

. 시스템 반도체의 정의 428

(2) 시스템 반도체 분류 429

. 장치 종류 (기능별) 429

. 범용성 또는 납품 구조 429

(3) 반도체 산업 생태계 430

. 연관 산업 430

. Value Chain 431

. 시스템 반도체와 메모리 반도체 산업 비교 432

(4) 반도체 시장 전망 및 규모 434

2) 시스템 반도체 업계환경 437

(1) 시스템 반도체 업체 현황 점유율 437

(2) 인공지능 주요 반도체 업체 439

. 인텔 439

. 퀄컴 441

. 엔비디아 442

. 삼성전자 443

. SK하이닉스 444

. 어보브반도체 445

. 텔레칩스 445

2. 인공지능 반도체 디바이스 기술 개발 동향 446

1) 인공지능 반도체 기술동향 446

(1) 인공지능 반도체 기술의 발전 446

. 특징 및 기술 진화 방향 446

. 기술의 패러다임 448

. 지능형 반도체의 기술분류 450

(2) 인공지능 반도체 기술개발 451

. 인공지능 가속기 (AI accelerator) 451

. 에지 다비이스에서 인공지능 451

. 뉴모로픽 반도체 452

. 향후 시스템 반도체 453

2) 인공지능 프로세서 반도체 454

(1) 인공지능 프로세서 반도체 분류 454

(2) 인공지능 프로세서 반도체 기술 동향 455

. 인공지능 반도체의 기술 배경 455

. 글로벌 ICT 기업의 인공지능 반도체 개발 동향 455

. AI 스타트업 기업의 인공지능 반도체 개발 동향 456

. 국내 인공지능 반도체 개발 동향 457

(3) 인공지능 프로세서 반도체 관련 표준화 현황 459

. 인공지능 프로세서 반도체 관련 국내 표준화 현황 459

. 인공지능 프로세서 반도체 관련 국제 표준화 현황 460

3) AI 차세대 디바이스 기술 동향 460

(1) 지능형 디바이스 부품 460

. 스마트 센서 및 센서 플랫폼 460

. 지능형 반도체 461

. 자립형 전원 461

(2) 딥러닝 알고리즘 경량화 462

. SqueezNet 463

. MobileNet 463

. ShuffleNet 464

(3) 경량 딥러닝 알고리즘 기술 465

. 모델 구조 변경 기술 465

. 효율적인 합성곱 필터 기술 467

. 경량 모델 자동 탐색 기술 468

(4) 알고리즘 경량화 연구 470

. 모델 압축 기술 470

. 지식 증류 기술 471

. 하드웨어 가속화 기술 472

. 모델 압축을 적용한 경량 모델 자동 탐색 기술 473

4) AI 인공신경망 474

(1) AI 인공신경망 개요 474

(2) 인공신경망 구현 475

. 인공신경망 구현의 개념 475

. 인공신경망 구현에서의 하드웨어 476

(3) 인공신경망을 위한 하드웨어 연구 477

. 정보량과 정밀도 최소화 477

. 새로운 하드웨어 구조의 인공신경망 적용 479

(4) 인공신경망 구현을 위한 하드웨어 전망 480

5) 인공지능(AI) 반도체 개발 이슈 481

(1) 국가 인공지능(AI) 반도체 개발 사업 481

(2) CPUGPU 이을 차세대 프로세서는 DPU 483

(3) 국내의 미래 먹거리 AI 반도체 개발 485

(4) 국내 기술로 세계적 수준의 인공지능 반도체 개발 487

. 서버용 초저전력 AI 반도체 개발 487

. 모바일·IoT 디바이스용 시각지능 AI 반도체 488


장 뉴로모픽 지능형 AI칩 기술개발 동향 489

1. 뉴로모픽 기술개발 동향 489

1) 뉴로모픽 기술 동향 489

(1) 뉴로모픽 기술 흐름 489

. 뉴로모픽 컴퓨팅 기술의 발전 489

. AI 가속기로서의 뉴로모픽 490

. 뇌를 모방한 뉴로모픽 491

(2) 뉴로모픽 반도체 개발 동향 492

. 뉴로모픽 반도체 연구 동향 492

. 차세대 뉴로모픽 반도체 494

(3) 뉴로모픽 시스템의 구현 495

. 스파이킹 인공 신경망 495

. 뉴런의 설계 방법 496

. 가상 시냅스 연결을 위한 주소기반 표현 방식 497

. 시스템 아키텍처 설계 498

. 다양한 시스템들 498

(4) 스파이킹 신경망 뉴로모픽 기술 499

. 스파이킹 뉴럴 네트워크 비교 및 현황 499

. 스파이킹 뉴럴 네트워크 동작 및 세대별 신경망 501

. 스파이킹 뉴럴 네트워크 시뮬레이터 502

2) 뉴로모픽 하드웨어 기술 연구 504

(1) 뉴로모픽 지원 하드웨어 504

. Spikey 504

. HICANN 505

. BrainScaleS 506

. Neurogrid 506

. SpiNNaker 507

. NeuroMem 508

. TrueNorth 509

. NPU 510

. FPGA기반 아키텍처 510

. Loihi 511

. Akida 512

. ODIN 512

(2) Neural Network 하드웨어 연구 512

. Artificial Neural Network (ANN) 512

. Spiking Neural Network (SNN) 514

(3) 뉴로모픽 HW를 위한 운영체제 동향 516

. 디바이스 드라이버/API 모델 516

. 운영체제 모델 517

(4) 하드웨어 ANN에서 학습알고리즘 518

. 지도/비지도 학습 518

. 강화학습 (reinforcement learning) 520

. 축적컴퓨팅 (reservoir computing) 521

. one-shot 또는 few-shot 학습 522

3) 대규모 뉴로모픽 시스템 523

(1) 시뮬레이션 연구 523

(2) 소프트웨어 시뮬레이터 524

. 멀티노드 클러스터 524

. Carlsim (GPU 기반의 시뮬레이터) 525

. SpiNNaker (CPU 기반의 ASIC) 525

(3) 디지털 기반의 하드웨어 가속기 526

. FPGA 기반의 가속기 (NeuroFlow) 526

. ASIC 기반의 가속기 (TrueNorth, Flexon) 527

(4) 디지털-아날로그 가속기 (FACETS & NeuroGrid) 528

(5) 시스템 분석 529

. 시뮬레이션 규모 529

. 성능 530

. 범용성 530

2. 지능형 AI칩 산업 기술 개발 동향 531

1) AI칩 산업 동향 531

(1) AI칩 산업 개요 531

. AI칩 산업 역할 531

. AI 알고리즘 처리 532

. 딥 러닝에서의 AI 배치 533

(2) AI칩 시장 533

(3) AI칩의 특성화 536

2) 인공지능 칩 기업 동향 537

(1) 인공지능 칩 주요 기업 537

(2) 인공지능 칩 스타트업 539

. 그래프코어: 딥 러닝 프로세서 540

. Mythic: 뉴로모픽 프로세서 542

. 캠브리콘 테크놀러지: 딥 러닝 프로세서 544

3) 지능형 에지 컴퓨팅 (Edge Computing) 545

(1) 에지 컴퓨팅과 인공지능 545

. 에지 컴퓨팅 인공지능의 진화 545

. 주요 클라우드 기업의 인공지능 에지 서비스 546

(2) 지능형 에지 컴퓨팅 기술 548

(3) 지능형 에지 컴퓨팅 국내외 표준 동향 549

. 유럽전기통신표준협회 모바일 에지 컴퓨팅 549

. 국제전기통신연합 지능형 에지 컴퓨팅 (ITU-T IEC) 551


  

[도표/그림]



1편 인공지능산업


장 인공지능 주요 동향 35

[도표-1] 기존학습 방식과 심층학습의 차이 37

[도표-2] AI의 대표적 기술별 분류 39

[도표-3] 최근 인공지능 분야 주요 글로벌 기업 M&A 동향 42

[도표-4] 연초 이후 로보어드바이저 펀드 수익률 상위 5 45

[도표-5] AI 산업 이슈 55

[도표-6] AI 연구 영역의 구분과 정의 56

[도표-7] 인공지능 일본 정책 동향 61

[도표-8] AI SW 분야 정부 R&D 중점사업 63

[도표-9] AI 허브 구축 (데이터셋·알고리즘·컴퓨팅파워의 원스톱지원) (2019) 64

[도표-10] 인공지능의 개요 66

[도표-11] 인공지능 분야의 발전 단계 68

[도표-12] 주요 AI 오픈 플랫폼 71

[도표-13] 기존 산업 분야에서의 AI 적용 사례 75

[도표-14] 응용 산업 분야에서의 AI 적용 사례 76

[도표-15] 전 세계 인공지능 관련 특허 출원 30개 사 83

[도표-16] 글로벌 기업들의 인공지능 학술 연구역량 상대 비교 87

[도표-17] 분석 방법의 진화 94

[도표-18] 신약 및 신소재 개발의 혁신을 이끌 AI 시도들 98

[도표-19] 유럽 인공지능에 대한 윤리 가이드라인 127

[도표-20] 아실로마 원칙 128

[도표-21] 일본 인공지능학회 윤리지침 129

[도표-22] 대한민국 인공지능 윤리+교육 포럼 공동 선언문 129


[그림-1] 인공지능 개요도 35

[그림-2] 인공지능 제품의 기초 기술과 서비스 현황 36

[그림-3] AI 서비스 38

[그림-4] 인공지능 도입 정도에 따른 경제적 영향 시뮬레이션 40

[그림-5] 해외 업체들의 인공지능 스타트업 인수 현황 41

[그림-6] 알파스타 알고리즘 설명 이미지 43

[그림-7] Deepface 아키텍쳐 43

[그림-8] 타이탄 프로젝트 관련 애플카 이미지 콘셉트 44

[그림-9] 왓슨 퀴즈 방송 출현 장면 44

[그림-10] 아마존 알렉사 생태계 46

[그림-11] 레노버 무인 편의점 얼굴인식 장면 46

[그림-12] Tencent 거위 47

[그림-13] Inkitt 출판 구조 47

[그림-14] 네이버 클로바 플랫폼 48

[그림-15] 카카오 통합 인공지능 플랫폼 49

[그림-16] 아담 플랫폼 개요도 50

[그림-17] 엑셈 에이아이옵스 도입 효과 51

[그림-18] 인공지능 채팅봇 에디 시스템 구성도 52

[그림-19] 집단지성 번역 예시 53

[그림-20] 루닛인사이트 MMG 53

[그림-21] 수아랩 딥러닝 솔루션 주요 기능 54

[그림-22] 지능정보사회 중장기 종합대책 정책과제 63

[그림-23] AI 국가전략 (2019.12) 64

[그림-24] 인공지능의 진화발전 67

[그림-25] 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 상관관계 69

[그림-26] Nvidia GPU 딥러닝 성능 73

[그림-27] IBM 왓슨 주요 현황 74

[그림-28] Predix Plaform 개요도 75

[그림-29] 인공지능이 만든 예술품 77

[그림-30] 미션중심 군집 AGV 로봇 78

[그림-31] 루닛 인사이트 82

[그림-32] 윤리문제로 실패나 규제 대상이 된 인공지능 사례 85

[그림-33] 글로벌 기업들 간 인공지능 학술 연구협력 네트워크 및 FWCI 86

[그림-34] TensorFlow Programming Stack 88

[그림-35] DeepMind Lab 에이전트의 사물 인지와 조작 방식 88

[그림-36] CaffeCaffe2의 연산 기능 비교 89

[그림-37] AI의 학습, 인식, 창작 과정의 비교 100

[그림-38] Dactyl에 의해 움직이는 로봇팔 102

[그림-39] 펜필드 호문쿨루스 102

[그림-40] MIT의 실험사례 123

[그림-41] 콤파스 사례 124

[그림-42] 구글 번역기 사례 125

[그림-43] 중국의 센스넷 사례 126


장 분야별 인공지능 시장 전망 147

[도표-1] 인공지능 시장의 원동력 147

[도표-2] 글로벌 인공지능 시장 규모 및 전망 149

[도표-3] 글로벌 산업 분야 인공지능 시장 규모 및 전망 149

[도표-4] 글로벌 인공지능 시장의 종류별 시장 규모 및 전망 150

[도표-5] 글로벌 인공지능 시장의 기술별 시장 규모 및 전망 150

[도표-6] 글로벌 인공지능 시장의 최종 산업별 시장 규모 및 전망 151

[도표-7] 글로벌 산업 분야 인공지능 시장의 최종 산업별 시장 규모 및 전망 152

[도표-8] 글로벌 인공지능 시장의 지역별 시장 규모 및 전망 153

[도표-9] 글로벌 산업 분야 인공지능 시장의 지역별 시장 규모 및 전망 154

[도표-10] 국내 인공지능 시장 규모 및 전망 154

[도표-11] 인공지능 제품 출시 현황 (2016-2018) 155

[도표-12] INTEL의 제품 현황 156

[도표-13] NVIDIA의 제품 현황 157

[도표-14] SAMSUNG ELECTRONICS의 제품 현황 157

[도표-15] XILINX의 제품 현황 158

[도표-16] MICRON TECHNOLOGY의 제품 현황 158

[도표-17] 글로벌 인공지능(AI) 로봇 시장의 원동력 159

[도표-18] 글로벌 인공지능(AI) 시장 규모 및 전망 161

[도표-19] 글로벌 인공지능(AI) 로봇 시장 규모 및 전망 161

[도표-20] 글로벌 인공지능(AI) 시장의 최종사용자별 시장 규모 및 전망 162

[도표-21] 글로벌 인공지능(AI) 로봇 시장의 제공별 시장 규모 및 전망 163

[도표-22] 글로벌 인공지능(AI) 로봇 시장의 제공별 시장 규모 및 전망 164

[도표-23] 글로벌 인공지능(AI) 로봇 시장의 로봇 종류별 시장 규모 및 전망 164

[도표-24] 글로벌 인공지능(AI) 로봇 시장의 기술별 시장 규모 및 전망 165

[도표-25] 글로벌 인공지능(AI) 시장의 지역별 시장 규모 및 전망 166

[도표-26] 글로벌 인공지능(AI) 로봇 시장의 지역별 시장 규모 및 전망 167

[도표-27] 인공지능(AI) 로봇 시장 주요 기업 개발 동향 167

[도표-28] NVIDIA의 제품 현황 168

[도표-29] Alphabet의 제품 현황 169

[도표-30] Amazon의 제품 현황 169

[도표-31] Softbank의 제품 현황 169

[도표-32] Hanson Robotics의 제품 현황 170

[도표-33] 글로벌 의료용 인공지능 시장의 원동력 171

[도표-34] 글로벌 의료용 인공지능 시장 규모 및 전망 172

[도표-35] 글로벌 의료용 인공지능 시장의 제공 방법별 시장 규모 및 전망 173

[도표-36] 글로벌 의료용 인공지능 시장의 기술별 시장 규모 및 전망 174

[도표-37] 글로벌 의료용 인공지능 시장의 최종 용도별 시장 규모 및 전망 175

[도표-38] 글로벌 의료용 인공지능 시장의 최종 사용자별 시장 규모 및 전망 176

[도표-39] 글로벌 의료용 인공지능 시장의 지역별 시장 규모 및 전망 177

[도표-40] 글로벌 의료용 인공지능 시장 주요 기업 개발 동향 177

[도표-41] NVIDIA의 제품 제공 현황 178

[도표-42] INTEL의 제품 제공 현황 179

[도표-43] GOOGLE의 제품 제공 현황 179

[도표-44] MICROSOFT의 제품 제공 현황 179

[도표-45] IBM의 제품 제공 현황 180

[도표-46] 웨어러블 인공지능 시장의 원동력 181

[도표-47] 글로벌 웨어러블 인공지능 시장 규모 및 전망 182

[도표-48] 글로벌 웨어러블 인공지능 시장의 제품별 시장 규모 및 전망 182

[도표-49] 글로벌 웨어러블 인공지능 시장의 최종사용자별 시장 규모 및 전망 183

[도표-50] 글로벌 웨어러블 인공지능 시장의 작업 종류별 시장 규모 및 전망 184

[도표-51] 글로벌 웨어러블 인공지능 시장의 용도별 시장 규모 및 전망 185

[도표-52] 글로벌 웨어러블 인공지능 시장의 지역별 시장 규모 및 전망 186

[도표-53] 우리나라의 웨어러블 인공지능 시장 규모 및 전망 186

[도표-54] 국내 웨어러블 인공지능 시장의 용도별 시장 규모 및 전망 187

[도표-55] 글로벌 웨어러블 인공지능 시장의 주요 기업 개발 동향 187

[도표-56] APPLE의 제품 현황 189

[도표-57] SAMSUNG의 제품 현황 189

[도표-58] GOOGLE의 제품 현황 190

[도표-59] MICROSOFT의 제품 현황 190

[도표-60] SONY의 제품 현황 190

[도표-61] 항공용 인공지능(AI) 시장의 원동력 191

[도표-62] 글로벌 항공용 인공지능(AI) 시장 규모 및 전망 193

[도표-63] 글로벌 항공용 인공지능(AI) 시장의 구성 요소별 시장 규모 및 전망 194

[도표-64] 글로벌 항공용 인공지능(AI) 시장의 기술별 시장 규모 및 전망 194

[도표-65] 글로벌 항공용 인공지능(AI) 시장의 용도별 시장 규모 및 전망 195

[도표-66] 글로벌 항공용 인공지능(AI) 시장의 지역별 시장 규모 및 전망 196

[도표-67] 국내 항공용 인공지능(AI) 시장 규모 및 전망 197

[도표-68] 글로벌 항공용 인공지능(AI) 시장의 주요 기업 동향 197

[도표-69] NVIDIA의 주요 제품 198

[도표-70] INTEL의 주요 제품 199

[도표-71] XILINX의 주요 제품 199

[도표-72] SAMSUNG ELECTRONICS의 주요 제품 199

[도표-73] MICRON의 주요 제품 200

[도표-74] 글로벌 자동차용 인공지능(AI) 시장의 원동력 201

[도표-75] 글로벌 자동차용 인공지능(AI) 시장 규모 및 전망 202

[도표-76] 글로벌 자동차용 인공지능(AI) 시장의 제공 내용별 시장 규모 및 전망 202

[도표-77] 글로벌 자동차용 인공지능(AI) 시장의 기술별 시장 규모 및 전망 203

[도표-78] 글로벌 자동차용 인공지능(AI) 시장의 프로세스별 시장 규모 및 전망 204

[도표-79] 글로벌 자동차용 인공지능(AI) 시장의 애플리케이션별 시장 규모 및 전망 204

[도표-80] 글로벌 자동차용 인공지능(AI) 시장의 지역별 시장 규모 및 전망 205

[도표-81] 국내 자동차용 인공지능(AI) 시장 규모 및 전망 206

[도표-82] 자동차용 인공지능(AI) 시장 주요 기업 개발 동향 206

[도표-83] NVIDIA의 주요 제품 207

[도표-84] ALPHABET의 주요 제품 207

[도표-85] INTEL의 주요 제품 208

[도표-86] MICROSOFT의 주요 제품 208

[도표-87] IBM의 제품 208

[도표-88] 글로벌 운송용 인공지능(AI) 시장의 원동력 209

[도표-89] 글로벌 운송용 인공지능(AI) 시장 규모 및 전망 210

[도표-90] 글로벌 운송용 인공지능(AI) 시장의 머신러닝 기술별 시장 규모 및 전망 210

[도표-91] 글로벌 운송용 인공지능(AI) 시장의 프로세스별 시장 규모 및 전망 211

[도표-92] 글로벌 운송용 인공지능(AI) 시장의 용도별 시장 규모 및 전망 212

[도표-93] 글로벌 운송용 인공지능(AI) 시장의 제공별 시장 규모 및 전망 212

[도표-94] 글로벌 운송용 인공지능(AI) 시장의 지역별 시장 규모 및 전망 213

[도표-95] 국내 운송용 인공지능(AI) 시장 규모 및 전망 214

[도표-96] 국내 운송용 인공지능(AI) 시장의 용도별 시장 규모 및 전망 214

[도표-97] Volvo AB의 주요 제품 215

[도표-98] Daimler의 주요 제품 216

[도표-99] NVIDIA의 주요 제품 216

[도표-100] Continental의 주요 제품 216

[도표-101] ZF의 주요 제품 217

[도표-102] 통신용 인공지능(AI) 시장의 원동력 218

[도표-103] 글로벌 통신용 인공지능(AI) 시장 규모 및 전망 219

[도표-104] 글로벌 통신용 인공지능(AI) 시장의 구성 요소별 시장 규모 및 전망 220

[도표-105] 글로벌 통신용 인공지능(AI) 시장의 기술별 시장 규모 및 전망 220

[도표-106] 글로벌 통신용 인공지능(AI) 시장의 용도별 시장 규모 및 전망 221

[도표-107] 글로벌 통신용 인공지능(AI) 시장의 전개방식별 시장 규모 및 전망 222

[도표-108] 글로벌 통신용 인공지능(AI) 시장의 지역별 시장 규모 및 전망 223

[도표-109] 글로벌 통신용 인공지능(AI) 시장의 주요 기업 223

[도표-110] AT&T의 주요 제품 224

[도표-111] Nuance Communications의 주요 제품 224

[도표-112] Cisco Systems의 주요 제품 225

[도표-113] Infosys의 주요 제품 225

[도표-114] IBM의 제품 현황 226

[도표-115] 글로벌 IoT용 인공지능(AI) 시장의 원동력 226

[도표-116] 글로벌 사물인터넷(IoT)용 인공지능(AI) 시장 규모 및 전망 227

[도표-117] 글로벌 사물인터넷(IoT)용 인공지능(AI) 시장의 컴포넌트별 시장 규모 및 전망 228

[도표-118] 글로벌 사물인터넷(IoT)용 인공지능(AI) 시장의 기술별 시장 규모 및 전망 229

[도표-119] 글로벌 사물인터넷(IoT)용 인공지능(AI) 시장의 산업별 시장 규모 및 전망 230

[도표-120] 글로벌 사물인터넷(IoT)용 인공지능(AI) 시장의 지역별 시장 규모 및 전망 230

[도표-121] IBM의 주요 제품 231

[도표-122] Microsoft의 주요 제품 231

[도표-123] PTC의 주요 제품 232

[도표-124] Google의 주요 제품 제공 현황 232

[도표-125] SAP의 주요 제품 232

[도표-126] 글로벌 사이버 보안용 인공지능 시장의 원동력 233

[도표-127] 글로벌 사이버 보안용 인공지능 시장 규모 및 전망 234

[도표-128] 글로벌 사이버 보안용 인공지능 시장의 제공별 시장 규모 및 전망 235

[도표-129] 글로벌 사이버 보안용 시장의 도입 유형별 시장 규모 및 전망 235

[도표-130] 글로벌 사이버 보안용 시장의 보안 유형별 시장 규모 및 전망 236

[도표-131] 글로벌 사이버 보안용 시장의 기술별 시장 규모 및 전망 237

[도표-132] 글로벌 사이버 보안용 인공지능 시장의 애플리케이션별 시장 규모 및 전망 238

[도표-133] 글로벌 사이버 보안용 인공지능 시장의 최종사용자별 시장 규모 및 전망 239

[도표-134] 글로벌 사이버 보안용 인공지능 시장의 지역별 시장 규모 및 전망 240

[도표-135] 국내 사이버 보안용 인공지능 시장 규모 및 전망 240

[도표-136] 글로벌 사이버 보안용 인공지능 시장의 주요 기업 전략 채택 현황 241

[도표-137] NVIDIA의 주요 제품 242

[도표-138] INTEL의 주요 제품 242

[도표-139] SAMSUNG의 주요 제품 242

[도표-140] DARKTACE의 주요 제품 243

[도표-141] CYLANCE의 주요 제품 243

[도표-142] 교육용 인공지능 시장의 원동력 245

[도표-143] 글로벌 교육용 인공지능 시장 규모 및 전망 246

[도표-144] 글로벌 교육용 인공지능 시장의 기술별 시장 규모 및 전망 247

[도표-145] 글로벌 교육용 인공지능 시장의 용도별 시장 규모 및 전망 247

[도표-146] 글로벌 교육용 인공지능 시장의 컴포넌트별 시장 규모 및 전망 248

[도표-147] 글로벌 교육용 인공지능 시장의 전개 모드별 시장 규모 및 전망 249

[도표-148] 글로벌 교육용 인공지능 시장의 최종 사용자별 시장 규모 및 전망 249

[도표-149] 글로벌 교육용 인공지능 시장의 지역별 시장 규모 및 전망 250

[도표-150] 글로벌 교육용 인공지능 시장에서 주요 기업의 시장 위치 251

[도표