2024 인공지능(AI) 및 빅데이터 기술개발 동향과 시장전망

테크포럼은 ‘beyond technology’ 라는 캐치프레이즈를 모토로

국내/외 최신 기술 및 신성장 산업의 핵심 이슈와 동향을 분석하여 관련 업계 구성원들에게 정보와 소통의 장을 제공하고 있습니다.

기술 산업분야의 세미나, 컨퍼런스, 포럼을 기획/주최/주관 및 자료집/리포트 등을 제공 하고 있습니다.

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제조사: 산업동향연구소

규격: 789쪽 (A4, 서적, PDF)

ISBN: 9791191512496

 

 

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2024 인공지능(AI) 및 빅데이터 기술개발 동향과 시장전망

 

 

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[ 보고서 소개 ]

정부는 AI 반도체의 2030년 3대 강국 실현을 목표로 차세대 범용인공지능 및 AI 안전기술 등 미개척 첨단 AI에 1조1000억원을 투자키로 했다. 한국형 AI 프로세서, 메모리 혁신기술 개발 등 AI와 AI 반도체 간 생태계를 연계 확장하도록 지원한다는 계획이다. 2조1000억원 투자하는 첨단바이오는 바이오 빅데이터 구축과 AI 활용 신약 개발 등 디지털 바이오에 집중 투자한다. 또 바이오 제조 혁신의 핵심 인프라인 바이오 파운드리 구축과 차세대 첨단의약품 및 치료제 확보 등 차세대 의료기술 개발에 나설 계획이다. 또 올해보다 32.1% 늘려 투자하는 양자 분야는 글로벌 협력 기반을 공고히 하는 한편, 국내 연구생태계의 내실을 강화하기 위해 생태계 조성 및 코어 기술 확보에 집중한다.

이와함께 올해 첫발을 내디딘 혁신·도전형 R&D에는 1조원을 투자한다. 인공지능은 사업전략, 조직 문화, 인재 발굴 등 기업경영의 모든 영역뿐 아니라, 고객만족을 위한 고객경험 개선, 제품, 서비스, 비용절감, 프로세스 자동화, 공급망 관리, 경영, 의사결정 등 기업의 특정 업무 영역에서 새로운 패러다임을 불러올 것으로 예상하고 있다.

빅데이터는 4차 산업혁명 시대에서 원유와 같은 존재로 인공지능 분석 솔루션은 데이터 기반의 의사결정을 지원하기 때문에 이를 고려한 데이터 제공과 분석이 강조되고 있다. 특히 최근에는 스마트 기기와 사물인터넷(IoT) 등의 확산에 따라 수많은 센서에서 새로운 형태의 데이터가 매일 생성되고 있으며, 이처럼 축적되는 데이터의 양이 방대해지면서 데이터 활용의 중요성이 증가해 급증하는 데이터 리소스 속에 내재된 가치를 찾아 유용한 정보로 활용하기 위한 다양한 시도들이 진행되고 있다.

빅데이터를 기반으로 가치가 창출되는 4차 산업혁명 시대에서 데이터 혁신이 가져온 기회는 지금까지와는 전혀 다른 새로운 형태로 데이터 리소스 속에 내재된 함의를 파악해 새로운 제품, 새로운 솔루션, 새로운 기술혁신으로 이어지게 함에 따라 산업과 사회의 혁신을 불러올 뿐만 아니라 우리의 생활도 바꿀 것으로 전망되고 있다.

이에 당사는 시장이 확대되는 인공지능(AI) 및 빅데이터 기술개발동향 및 시장전망을 정리 분석하여 본서를 발간하게 되었으며, 관련 시장에 관심을 갖고 계신 분들께 조금이나마 도움이 되기를 기대해 본다.



[ 목차 ]

Ⅰ. 인공지능(AI) 및 빅데이터 산업동향 및 최신이슈
1. 생성형 인공지능(AI) 시대의 10대 유망기술
  1) 개요
  2) 연구 절차 및 세부사항
  3) 연구 결과
    (1) 미래이슈 선정
    (2) 10대 미래유망기술 후보군 도출 및 선정
    (3) 10대 미래유망기술 심층 분석
      가. 거대언어모델(LLM) 기반 텍스트 생성형 인공지능 기술
      나. 자율 이미지 및 영상 생성형 인공지능 기술
      다. 신경망처리 기반 인공지능 전용칩
      라. 지능형 개인 맞춤 서비스 인공지능 기술
      마. 감성내재 음성 생성형 인공지능 기술
      바. 클라우드 기반 머신러닝 플랫폼 기술
      사. 코딩 보조용 생성형 언어 모델 기술
      아. 멀티모달 통합 인식 및 생성 인공지능 기술
      자. 인공지능 신뢰성 및 안전성 제고 기술
      차. 인공지능 오픈 마켓플레이스 플랫폼 기술
  4) 결론 및 시사점
2. 초거대 인공지능(AI)와 생성형 인공지능
  1) 개요
  2) 생성형 AI의 주요기술
    (1) 주요 기술
      가.  LLM (Large Language Model)
      나. GAN(Generative Adversarial Network) 
      다. VAE(Variational AutoEncoder)
  3) 생성형 인공지능(AI)의 표준개발 동향
  4) 결론 및 시사점
3. 생성형 AI 생태계 기업전략과 반도체 역할
  1) 개요
  2) 생성형 AI 생태계 구조와 전개 방향
    (1) 생성형 AI 생태계 구조
    (2) 생성형 Al Tech Stack별 전개 방향
      가.  Layer 1 - 컴퓨팅 인프라
      나. Layer 2 - 파운데이션 모델
      다.  Layer 3 – 애플리케이션
  3) 생성형 AI 기업의 비즈 모형과 반도체 역할
    (1) 생성형 AI 생태계 기업의 방향성
    (2) 구글
    (3) 아마존
    (4) 마이크로소프트
    (5) 엔비디아
  4) 결론 및 시사점
4. 고성능 인공지능(AI) 반도체의 기술적 과제
  1) 개요
  2) 하드웨어에 대한 기술적 과제
    (1) 높은 메모리 대역폭
    (2) 높은 연산 능력 
    (3) 다양한 숫자 형식 지원 
    (4) 다양한 모델 지원 가능한 유연성
    (5) 이종 AI 반도체를 포함한 시스템
    (6) 선제적 하드웨어 사양 결정
  3) 소프트웨어에 대한 기술적 과제
    (1) CUDA 수준의 사용성
    (2) AI 반도체에 최적화된 컴파일러 
    (3) 데이터센터 스케일로 확장 가능한 소프트웨어 계층 지원
  4) 중장기적 기술 과제
    (1) 컨피덴셜 컴퓨팅
    (2) 칩렛(Chiplet) 기술과 칩간 연결(Chip-to-Chip Interconnect)
    (3) 프로세싱 인 메모리 
  5) 결론 및 시사점
5. 대량맞춤화를 실현하는 인공지능 기반 인간-로봇 협업
  1) 개요
  2) 대량맞춤화의 실현
    (1) 대량맞춤화 개념의 등장
    (2) 대량맞춤화의 목표
  3) 인공지능(AI)를 통한 인간-로봇 협업 고도화
    (1) 인간-로봇 협업과 대량맞춤화
    (2) 인간-로봇 협업을 고도화하는 인공지능 기술
      가. 계획과 교육
      나. 운영과 감독, 개입
      다. 학습
  4) 결론 및 시사점
6. 인공지능(AI) 시대 혁신사례 분석
  1) 제조분야
    (1) 제조업의 도전 과제
    (2) 생성형 AI 기술과 기업의 제조혁신 전략
    (3) 생성형 AI 를 활용한 제조 혁신 사례
      가. 제품 디자인 혁신
      나. 제조 엔지니어링 혁신
      다. 제조 생산 혁신
      라. 제조 운영 혁신
    (4) 미래 전망과 시사점
      가. 미래 전망
      나. 시사점
  2) 생성형 인공지능(AI)와의 협업 방식 변화
    (1) 생성형 인공지능(AI)의 발전 현황
    (2) 인공지능(AI)가 주도하는 일하는 방식과 조직문화 혁신
    (3) 생성형 인공지능(AI) 기반 경영 기능별 일하는 방식 혁신
      가. 연구개발
      나. 제조
      다. 소프트웨어 엔지니어링
      라. 마케팅/영업
      마. 고객 관리
      바. 기획/재무
    (4) 결론 및 시사점
  3) 비즈니스 모델 혁신
    (1) 비즈니스 모델 정의 및 유형
      가. 비즈니스 모델의 개념과 구성 요소
      나. 비즈니스 모델의 유형과 예시
    (2) 인공지능(AI) 비즈니스 모델 혁신에 미치는 영향
      가. 인공지능(AI) 기술의 발전과 비즈니스 적용
      나. AI가 비즈니스 모델 혁신에 기여하는 방식
    (3) 인공지능(AI)와 비즈니스 모델 혁신 3단계
      가. 1 단계 포인트 솔루션 도입
      나. 2 단계 End to End 디지털 인프라 구축 및 통합
      다. 3단계 새로운 비즈니스 모델 개발
    (4) 인공지능(AI)를 활용한 비즈니스 모델 혁신사례
    (5) 결론 및 시사점
7. 인공지능(AI)를 이용한 의료영상처리
  1) 개요
  2) 인공지능(AI) 적용 분야
    (1) 영상 판독
      가. 분류 모델
      나. 분류 모델의 근거
      다. 분할 모델
      라. 분할 모델의 활용
    (2) 영상 재구성
      가. X-ray
      나. CT
      다. MRI
  3) 한계 및 개선 방향
    (1) 영상 획득의 어려움
    (2) 인공지능(AI)에 대한 신뢰도
    (3) 개선 방향
  4) 결론 및 시사점
8. 인공지능(AI) 통제의 현주소와 디지털 권리장전
  1) 인공지능(AI) 통제와 윤리 표준의 현주소
    (1) 인공지능(AI) 통제 가능성에 대한 우려
    (2) 자율주행차와 인공지능 통제 가능성, 그리고 대중의 신뢰도
    (3) ‘파괴적 기술’(Disruptive Technology), 인공지능
    (4) 디지털 시대의 권리와 원칙에 대한 해외 논의 동향
  2) 디지털 환경의 新질서, ‘디지털 권리장전’
    (1) 우리나라의 인공지능 관련 ‘규제와 윤리’ 현주소
    (2) 온라인에서 누리는 자유와 권리, ‘디지털 권리장전’
    (3) 우리나라 인공지능 관련 법안의 주요 내용
    (4) 인공지능 통제와 규제를 위한 시사점과 대응 방안
9. 인공지능(AI)를 활용한 글로벌 문제 해결
  1) 개요
  2) AI 기반 R&D의 미래 비전
  3) AI를 통한 발견의 가속화, 글로벌 및 사회 문제 해결
  4) 결론 및 시사점
10. 해외 생성형 인공지능(AI) 관련 주요 규제동향 및 시사점
  1) 개요
  2) 국가별 규제 동향
    (1) 미국
    (2) 중국
  3) 국제적 규제 동향
    (1) G7, 11개 지도원칙 및 그 이행을 위한 행동강령
    (2) EU, 인공지능법안(‘24.3.13. 의회 채택안)
  4) 사업자 자율규제
  5) 결론 및 시사점

Ⅱ. 인공지능(AI) 및 빅데이터 시장전망 및 비즈니스 전략
1. 인공지능(AI) 반도체 시장현황 및 전망
  1) 인공지능(AI) 개요
    (1) 인공지능(AI)의 부상
  2) 인공지능(AI) 반도체 시장현황 및 전망
    (1) 시장규모
    (2) 경쟁구도
    (3) 주요 사업자
      가. 반도체기업
      나. Big Tech
      다. 스타트업
      라. 향후 전망
  3) 주요국의 육성정책
  4) 한국의 인공지능(AI) 반도체 산업현황
    (1) 인공지능(AI) 반도체 기업현황 및 경쟁력
    (2) 정부의 육성정책
  5) 결론 및 시사점
2. 인공지능(AI) 시스템 수출가능성 검토와 지원방안
  1) 인공지능(AI)의 인프라화
    (1) 국가 인프라와 인공지능
    (2) 국가차원의 AI 시스템 구축 필요성
    (3) 국가별 AI 시스템 구축 동향
  2) AI 시스템 수출가능성 검토
    (1) AI 시스템 핵심요소
    (2) 핵심요소별 국내외 현황
    (3) 국내 AI 산업 경쟁력 분석
  3) 지원방안
  4) 결론 및 시사점
3. 데이터 분석을 통한 인공지능(AI)윤리 이슈분석 및 정책적 시사점
  1) 개요
    (1) 배경
    (2) 필요성
    (3) 목적
  2) 개념 및 정의
    (1) 인공지능(AI)의 정의
    (2) 인공지능(AI)의 발전
    (3) 인공지능(AI) 윤리원칙의 필요성 대두
  3) 인공지능(AI) 윤리 정책현황
    (1) 국내외 주요 인공지능 윤리원칙 동향
      가. 국외
      나. 한국
    (2) 인공지능(AI) 윤리원칙 및 정책현황
      가. 국외
      나. 국내 공공부문
      다. 국내 민간부문
  4) 데이터 분석
    (1) 데이터 수집
      가. 데이터
      나. 검색식
    (2) 데이터 분석 결과
      가. AI 윤리키워드 분석 결과
        ① 국가별 AI 윤리 키워드
        ② 연도별 AI 윤리 키워드 
      나. 연구분야 분석결과
      다. 기술 키워드 분석결과
        ① 국가별 기술 키워드
        ② 기술 키워드별 AI 윤리 키워드 
  5) 결론 및 시사점
4. 인공지능 윤리(AI Ethics): 인간과 인공지능의 조화로운 공존 방안
  1) 인공지능(AI) 시대로의 전환
    (1) 지능을 가진 기계, 인공지능
    (2) 생성형 인공지능 부상에 따른 변화
  2) 인공지능(AI) 기술과 윤리
    (1) 인공지능 기술의 명과 암
    (2) 인공지능(AI) 윤리 전쟁
    (3) 국제사회 대응 모습
  3) 인공지능(AI) 윤리정책
    (1) 해외 인공지능(AI) 윤리정책
    (2) 국내 인공지능(AI) 윤리 정책
    (3) 주요 시사점
  4) 인간과 인공지능, 유토피아로 가는 길
    (1) 인간과 인공지능의 공존
    (2) 정책적 제언
5. 챗GPT 시대, 인공지능(AI) 리터러시의 필요성과 역할
  1) 리터러시 개념과 유형
  2) 디지털 리터러시의 대두
  3) 기술 숙련도와 리터러시 역량의 관계
  4) AI 리터러시의 개념과 필요성
  5) AI 리터러시 역량과 영향 요인
  6) ‘파괴적 혁신’을 이끌 AI 리터러시
6. 의료 인공지능(AI) 동향과 발전방향
  1) 인공지능 의료기기의 정의와 개요
  2) 영상진단 분야 인공지능 의료기기의 개발 및 사례
  3) 의료 인공지능 기술의 미래와 과제
    (1) 인공지능 기술개발을 위한 합성 의료데이터 마련
    (2) 보안성 향상을 위한 온-디바이스 AI 기술 적용
  4) 결론 및 시사점
    
Ⅲ. 인공지능(AI) 관련 기술동향 및 현황
1. 인공지능(AI)
  1) 개요
    (1) 개념
      가. 정의
      나. 필요성/시급성
    (2) 구축 범위
      가. 산업특징 및 구조
      나. 대표적 분류 기준
      다. 기술로드맵 전략분야 특정
  2) 환경 분석
    (1) 정책동향
      가. 주요국 정책동향
        ① 미국
        ② EU
        ③ 일본
        ④ 중국
      나. 국내 정책동향
    (2) 산업 여건 및 시장 현황
      가. 국내 산업 여건
      나. 시장 규모 및 전망
        ① 세계 시장
        ② 국내 시장
      다. 주요 업체 동향
        ① 해외 업체
        ② 국내 업체
    (3) 기술 및 표준화(규제) 동향
      가. 기술개발 동향
      나. 표준화(규제) 동향
    (4) 환경분석 종합
  3) 품목 로드맵
    (1) 품목 후보군 도출 및 선정
      가. 품목 후보군 도출
      나. 전략품목 선정
      다. 전략품목 정의서(안)
        ① Edge-Device 기반 실시간 지능 플랫폼
        ② 초거대 AI 실용화 솔루션
        ③ 휴먼 AI 협업 솔루션
    (2) 전략품목 로드맵 구축
2. Edge-Device 기반 실시간 지능 플랫폼
  1) 개요
    (1) 정의 및 필요성
      가. 정의
      나. 기술개발 필요성
    (2) 범위 및 분류
      가. 가치사슬
      나. 용도별 분류
      다. 기술별 분류
  2) 환경 분석
    (1) 시장 현황 및 전망
      가. 개요
      나. 관련 시장 규모 및 전망
        ① 세계 시장
        ② 국내 시장
    (2) 기술개발 동향
      가. 개요
      나. 주요 기술개발 동향
        ① 해외 기업
        ② 국내 기업
        ③ 국내 연구개발 기관
  3) 특허 분석
    (1) 특허 동향 분석
      가. 특허증가율 분석
      나. 기술경쟁력 및 기술수명측정
      다. 특허영향력 분석
    (2) 주요 기술 키워드 분석
      가. 기술개발동향 변화분석
      나. 기술현황 분석
      다. 기술집중력 분석
    (3) 주요 출원인 분석
      가. 주요 출원인 동향
      나. 주요 출원인 기술 키워드 및 주요 특허 분석
    (4) 분석 종합
      가. 분석결과 요약
      나. 요소기술 후보군 도출
  4) 기술개발 로드맵
    (1) 요소기술 도출 및 핵심기술 선정
      가. 요소기술 도출
      나. 핵심기술 선정
      다. 핵심기술 정의서(안)
        ① Edge-Device 맞춤형 딥러닝 엔진경량화 모델 압축 기술
        ② Edge-Device 맞춤형 딥러닝 엔진 고속화 기술
        ③ Edge-Device 기반 멀티모달 인식 기술
        ④ 분산된 Edge-Device 통합 운영관리 기술
    (2) 기술 로드맵 구축
      가. 기술개발 목표
      나. 로드맵 기획
3. 초거대 AI 실용화 솔루션
  1) 개요
    (1) 정의 및 필요성
      가. 정의
      나. 기술개발 필요성
    (2) 범위 및 분류
      가. 가치사슬
      나. 용도별 분류
  2) 환경 분석
    (1) 시장 현황 및 전망
      가. 개요
      나. 관련 시장 규모 및 전망
        ① 세계 시장
        ② 국내 시장
    (2) 기술개발 동향
      가. 개요
      나. 주요 기술개발 동향
        ① 해외 기업
        ② 국내 기업
        ③ 국내 연구개발 기관
  3) 특허 분석
    (1) 특허동향 분석
      가. 특허증가율 분석
      나. 기술경쟁력 및 기술수명측정
      다. 특허영향력 분석
    (2) 주요 기술 키워드 분석
      가. 기술개발동향 변화분석
      나. 기술현황 분석
      다. 기술집중력 분석
    (3) 주요 출원인 분석
      가. 주요 출원인 동향
      나. 주요 출원인 기술 키워드 및 주요 특허 분석
    (4) 분석 종합
      가. 분석결과 요약
      나. 요소기술 후보군 도출
  4) 기술개발 로드맵
    (1) 요소기술 도출 및 핵심기술 선정
      가. 요소기술 도출
      나. 핵심기술 선정
      다. 핵심기술 정의서(안)
        ① 빅데이터 공유 플랫폼 자동화 기술
        ② 데이터 기반 자가학습 기술
        ③ 복합지능 멀티모달 기술
        ④ 강화학습 기반 초거대 모델 자동 최적화 기술
        ⑤ 언어·이미지 생성 인공지능 기술
        ⑥ 인공지능 분석 과정 이해도 향상 기술
    (2) 기술 로드맵 구축
      가. 기술개발 목표
      나. 로드맵 기획
4. 휴먼 AI 협업 솔루션
  1) 개요
    (1) 정의 및 필요성
      가. 정의
      나. 기술개발 필요성
    (2) 범위 및 분류
      가. 가치사슬
      나. 용도별 분류
  2) 환경 분석
    (1) 시장 현황 및 전망
      가. 개요
      나. 관련 시장 규모 및 전망
        ① 세계 시장
        ② 국내 시장
    (2) 기술개발 동향
      가. 개요
      나. 주요 기술개발 동향
        ① 해외 기업
        ② 국내 기업
        ③ 국내 연구개발 기관
  3) 특허 분석
    (1) 특허 동향 분석
      가. 특허증가율 분석
      나. 기술경쟁력 및 기술수명측정
      다. 특허영향력 분석
    (2) 주요 기술 키워드 분석
      가. 기술개발동향 변화분석
      나. 기술현황 분석
      다. 기술집중력 분석
    (3) 주요 출원인 분석
      가. 주요 출원인 동향
      나. 주요 출원인 기술 키워드 및 주요 특허 분석
    (4) 분석 종합
      가. 분석결과 요약
      나. 요소기술 후보군 도출
  4) 기술개발 로드맵
    (1) 요소기술 도출 및 핵심기술 선정
      가. 요소기술 도출
      나. 핵심기술 선정
      다. 핵심기술 정의서(안)
        ① 멀티모달 명령에 따른 작업 수행 기술
        ② 멀티모달 인터페이스를 통한 추천 제공 기술
        ③ 벡터 데이터 베이스 관리·학습 기술
        ④ 인간-컴퓨터 간 상호작용 기술
    (2) 기술 로드맵 구축
      가. 기술개발 목표
      나. 로드맵 기획
5. 인공지능(AI) 반도체의 기술 동향
  1) 개요
  2) 인공지능(AI) 반도체 시장 동향분석
  3) 인공지능(AI) 반도체 기술동향 분석
    (1) 엣지 컴퓨팅을 위한 인공지능 반도체 기술
      가. 템플릿 기반 마이크로아키텍처 구조
      나. 초경량 인공지능 모델 지원 반도체 구조
      다. 온-디바이스 학습을 위한 하드웨어 구조
    (2) 데이터센터를 위한 인공지능 반도체 기술
      가. ASIC 기반 Pod-level 데이터 병렬화 기술
      나. 초거대 모델을 위한 인공지능 반도체
      다. 데이터센터 인공지능 연산 가속을 위한 차세대 인터커넥트 기술
    (3) 인공지능 반도체 관련 기업 동향
  4) 결론 및 시사점
6. 설명 가능한 인공 지능(XAI)
  1) 개요
  2) 정책 및 규제 현황
  3) 시장동향
    (1) 시장규모 및 전망
    (2) 경쟁 현황
  4) 결론 및 시사점
7. 인공지능 챗봇(Chat GPT)의 가능성과 한계
  1) 개요
  2) ChatGPT 소개
  3) ChatGPT를 활용한 과제 제안요청서 작성
  4) 가능성과 한계점
8. 인공지능(AI)이 조종하는 자율운항선박의 현재와 미래 기술
  1) 자율운항선박 정의와 범위
  2) 자율운항선박 시장 동향
  3) 자율운항선박의 기술현황
    (1) 연구 동향
    (2) 산업 동향
    (3) 핵심기술 및 개발 방향
  4) 결론 및 시사점
9. 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 보안 기술
  1) 개요
  2) 인공지능 보안
  3) 인공지능 보안기술의 필요성
  4) 인공지능 보안기술 연구동향
  5) 인공지능 보안기술 국내외 주요기업 동향
  6) 기초연구사업 지원현황
  7) 인공지능 보안기술 시장전망
10. 인공지능(AI)와 구조물 안전 검측 자동화
  1) 정의 및 개요
  2) 이슈 현황
  3) 국내외 최신 연구 동향
    (1) 해외 연구 동향
    (2) 국내 연구 동향
  5) 기초연구사업 지원 현황
Ⅳ. 빅데이터 관련 기술동향 및 현황
1. 빅데이터
  1) 개요
    (1) 개념
      가. 정의
      나. 필요성/시급성
    (2) 구축 범위
      가. 산업특징 및 구조
      나. 대표적 분류 기준
      다. 기술로드맵 전략분야 특정
  2) 환경 분석
    (1) 정책동향
      가. 주요국 정책동향
        ① 미국
        ② EU
        ③ 일본
        ④ 중국
      나. 국내 정책동향
        ① 정부합동
        ② 과학기술정보통신부
        ③ 그 외 기관
    (2) 산업 여건 및 시장 현황
      가. 국내 산업 여건
      나. 시장 규모 및 전망
        ① 세계 시장
        ② 국내 시장
      다. 주요 업체 동향
        ① 해외 업체
        ② 국내 업체
    (3) 기술 및 표준화(규제) 동향
      가. 기술개발 동향
        ① 해외 기술개발 동향
        ② 국내 기술개발 동향
      나. 표준화(규제) 동향
    (4) 환경분석 종합
  3) 품목 로드맵
    (1) 품목 후보군 도출 및 선정
      가. 품목 후보군 도출
      나. 전략품목 선정
      다. 전략품목 정의서(안)
        ① 데이터 수집·품질관리 솔루션
        ② 빅데이터 기반 디지털 트윈 체계 구축 솔루션
        ③ 빅데이터 기반 인텔리전스 플랫폼
    (2) 전략품목 로드맵 구축
2. 데이터 수집·품질관리 솔루션
  1) 개요
    (1) 정의 및 필요성
      가. 정의
      나. 기술개발 필요성
    (2) 범위 및 분류
      가. 가치사슬
      나. 용도별 분류
  2) 환경 분석
    (1) 시장 현황 및 전망
      가. 개요
      나. 관련 시장 규모 및 전망
        ① 세계 시장
        ② 국내 시장
    (2) 기술개발 동향
      가. 개요
      나. 주요 기술개발 동향
        ① 해외 기업
        ② 국내 기업
        ③ 국내 연구개발 기관
  3) 특허 분석
    (1) 특허 동향 분석
      가. 특허증가율 분석
      나. 기술경쟁력 및 기술수명측정
      다. 특허 영향력 분석
    (2) 주요 기술 키워드 분석
      가. 기술개발동향 변화분석
      나. 기술현황분석
      다. 기술집중력분석
    (3) 주요 출원인 분석
      가. 주요 출원인 동향
      나. 주요 출원인 기술 키워드 및 주요 특허 분석
    (4) 분석 종합
      가. 분석결과 요약
      나. 요소기술 후보군 도출
  4) 기술개발 로드맵
    (1) 요소기술 도출 및 핵심기술 선정
      가. 요소기술 도출
      나. 핵심기술 선정
      다. 핵심기술 정의서(안)
        ① 데이터 크라우드소싱 기술
        ② 데이터 오토라벨링 기술
        ③ 인공 데이터 생성 기술
        ④ 데이터 품질 식별 기술
    (2) 기술로드맵 구축
      가. 기술개발 목표
      나. 로드맵 기획
3. 빅데이터 기반 디지털 트윈 체계 구축 솔루션
  1) 개요
    (1) 정의 및 필요성
      가. 정의
      나. 기술개발 필요성
    (2) 범위 및 분류
      가. 가치사슬
      나. 용도별 분류
  2) 환경 분석
    (1) 시장 현황 및 전망
      가. 개요
      나. 관련 시장규모 및 전망
        ① 세계 시장
        ② 국내 시장
    (2) 기술개발 동향
      가. 개요
      나. 주요 기술개발 동향
        ① 해외 기업
        ② 국내 기업
        ③ 국내 연구개발 기관
  3) 특허 분석
    (1) 특허 동향분석
      가. 특허증가율 분석
      나. 기술경쟁력 및 기술수명측정
      다. 특허 영향력 분석
    (2) 주요 기술 키워드 분석
      가. 기술 개발동향 변화분석
      나. 기술현황분석
      다. 기술집중력 분석
    (3) 주요 출원인 분석
      가. 주요 출원인 동향
      나. 주요 출원인 기술 키워드 및 주요 특허 분석
    (4) 분석 종합
      가. 분석결과 요약
      나. 요소기술 후보군 도출
  4) 기술개발 로드맵
    (1) 요소기술 도출 및 핵심기술 선정
      가. 요소기술 도출
      나. 핵심기술 선정
      다. 핵심기술 정의서(안)
        ① 실시간 데이터 수집·분석 기술
        ② 데이터 경량화 기술
        ③ 실시간 동적데이터 연계 기술
        ④ 가상세계 기반 실시간 체험기술
    (2) 기술로드맵 구축
      가. 기술개발 목표
      나. 로드맵 기획
4. 빅데이터 기반 인텔리전스 플랫폼
  1) 개요
    (1) 정의 및 필요성
      가. 정의
      나. 기술개발 필요성
    (2) 범위 및 분류
      가. 가치사슬
      나. 용도별 분류
  2) 환경 분석
    (1) 시장현황 및 전망
      가. 개요
      나. 관련 시장규모 및 전망
        ① 세계 시장
        ② 국내 시장
    (2) 기술개발 동향
      가. 개요
      나. 주요 기술개발 동향
        ① 해외 기업
        ② 국내 기업
        ③ 국내 연구개발 기관
  3) 특허 분석
    (1) 특허 동향 분석
      가. 특허증가율 분석
      나. 기술경쟁력 및 기술수명측정
      다. 특허 영향력 분석
    (2) 주요 기술 키워드 분석
      가. 기술개발동향 변화분석
      나. 기술현황 분석
      다. 기술집중력 분석
    (3) 주요 출원인 분석
      가. 주요 출원인 동향
      나. 주요 출원인 기술 키워드 및 주요 특허 분석
    (4) 분석 종합
      가. 분석결과 요약
      나. 요소기술 후보군 도출
  4) 기술개발 로드맵
    (1) 요소기술 도출 및 핵심기술 선정
      가. 요소기술 도출
      나. 핵심기술 선정
      다. 핵심기술 정의서(안)
        ① 자연어 텍스트 데이터 처리 기술
        ② 멀티모달 데이터 처리 기술
        ③ 빅데이터 기반 맞춤형 추천 기술
        ④ 빅데이터 기반 정보 시각화 기술
    (2) 기술로드맵 구축
      가. 기술개발 목표
      나. 로드맵 기획
Ⅴ. 국내외 인공지능(AI) 및 빅데이터 정책동향과 산업현황
1. 바이오 빅데이터 인프라 구축 동향 및 발전방향
  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 데이터생태계 가치사슬
    (2) 데이터 생산 부문 인프라 발전 방향
    (3) 데이터 저장·유통 부문 인프라 발전 방향
    (4) 대규모처리량 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) 결론 및 시사점
2. 인공지능(AI)을 활용한 글로벌 질병 대응 전략
  1) 코로나19 대유행으로 변화하는 질병 대응 전략: 주요 국가 비교 분석
    (1) 미국의 대응 전략
    (2) 유럽의 대응 전략
    (3) 일본의 대응 전략
    (4) 중국의 대응 전략
    (5) 동남아시아의 대응 전략
    (6) 한국의 대응 전략
  2) 포스트 코로나 시대의 새로운 질병 대응 패러다임: 인공지능(AI)
    (1) 코로나19와 인공지능
  3) KISTI가 개발한 인공지능 기반 감염병 감시 예측 기술
    (1) 코로나19 대응 기술
    (2) 기타 감염병 유입 예측 기술
  4) 결론 및 시사점
    (1) KISTI의 인공지능 기반 질병 감시 예측 기술
    (2) 정책 제언
3. 美, ‘안전한 인공지능 법안’의 주요 내용 및 시사점
  1) 개요
  2) 주요 내용
    (1) 주요 용어 정의
    (2) 인공지능 보안‧안전 및 위험의 추적‧관리
    (3) ‘공통 취약성 및 노출 프로그램 관련 절차‘ 개선 및 ‘자발적 합의 표준’ 평가 등
    (4) 인공지능 안전센터(Artificial Intelligence Security Center) 설립
  3) 결론 및 시사점
4. CES 2024로 본 중국 인공지능 산업의 발전 방향
5. EU 인공지능(AI) 규제 현황과 시사점
  1) EU AI 법안 배경 및 경과
  2) EU AI 법안 주요 내용
  3) 미국 등 주요국의 AI 규제 현황
  4) 우리나라 AI 규제에 대한 시사점

 

 

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2024 인공지능(AI) 및 빅데이터 기술개발 동향과 시장전망