첨단 자율 주행 자동차 관련 총람 보고서

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720000
발행사
NRT
ISBN
979-11-88598-01-4
Page/Size
350 / A4
발행일
2018년 11월 20일
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본 보고서는 첨단 자율 주행 자동차와 관련된 산업 동향 및 기업체를 종합 분석하여 수록하였다.

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머리말


 

자동차 산업은 그 규모가 매우 크기 때문에 종종 정치적 도구가 되는 일이 있다. 새롭게 탄생한 도널드 트럼프 미국 대통령도 멕시코에서의 수입차에 난색을 표하며 미국 내 생산을 요구하고 있어 그의 발언에 주목할 필요가 높다.

 

그러나 자동차 제조사 입장에서 현재의 상황에 대응하는 것과 향후의 전략을 짜는 것이 반드시 같지는 않다. 이 책에서는 트럼프 취임 후의 세계정세를 파악하고 자동차 산업의 향후 행방을 탐색한다.

 

가장 큰 도전은 역시 자율 주행이다. 자율 주행은 IT 기업 및 신흥 서비스 기업이 가세하면서 자동차 제조사와 더불어 치열한 개발 경쟁에 돌입했다. 2020년 또는 2020년대 중반에 완전 자율 주행 시대가 도래할 것으로 예상되는 가운데, 향후 10년 이상 화제의 중심으로 떠오를 것이다. 이 분야에서 지면 미래는 없는 만큼, 전체적인 동향을 파악하는 일은 자동차 제조사와 부품 제조사의 성장 전략에서 무엇보다 중요하다.

 

자율 주행 자동차를 실현하기 위해서는 자동차 제조사와 자동차 부품 공급자가 연구‧개발해 온 차량 설계․차량 제어 기술뿐 아니라 운전자의 눈 역할을 하는 센서와 센서로부터 받은 정보로부터 주변의 상황을 인식․판단해서 안전한 운전 조작을 실행하는 두뇌 역할을 하는 AI(인공지능) 소프트웨어가 필요하다.

 

또한 보다 고도의 완전 자율 주행을 실현하기 위해서는 주행 지역의 고정세 3차원(3D) 디지털 지도와 최신 도로․교통 정보를 클라우드에서 리얼타임으로 입수해서 활용해야만 한다. 사업적인 측면에서는 온디맨드 배차 사업으로 대표되는 각종 모빌리티 서비스(MaaS: Mobility as a Service)를 어떻게 설계하고 전개해 갈지에 대한 비즈니스 플랜 입안과 운용에 따른 체제를 구축할 필요가 있다.

 

가장 주력하고 있는 기술 분야는 인간인 운전자의 눈과 두뇌 역할을 하는 센서/카메라와 자율 주행 소프트웨어의 개발이다. 여기에 추가해 센서가 취득한 데이터를 활용해서 자신이 지금 어디에 있는지를 정확하게 추정하는 것과 상세한 주변 지도의 작성을 동시에 실행하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술, 그리고 전자제어를 이용한 정확한 차체 제어 등이 있다. 이들이 현 단계의 개발 프로젝트와 실증실험에서 연구되고 있는 자율 주행 기술의 중심 내용이다.

 

자율 주행 자동차는 기존의 자동차 기술을 중핵으로 하는 차체 영역, AI(인공지능)와 센서로 구성되는 자율 주행의 핵심 영역, 그리고 지도․위치 정보와 스마트폰 연계 등의 기반이 되는 클라우드 영역의 각종 기술과 서비스를 조합함으로써 완성되는 거대한 모빌리티 산업으로 향하고 있다.

 

다임러와 우버의 제휴 발표에 임해, 우버 CEO인 Travis Kalanick은 다임러 CEO인 Dieter Zetsche와 모빌리티와 자동차 산업의 미래에 대해 논의한 적이 있으며, 그때 Dieter가 ‘다임러와 우버는 프레너미(frenemies: friend+enemy의 조어, 친구이면서 적이라는 의미이다.)’라고 발언했다는 것을 소개했다. 프레너미라는 단어가 자동운전 관련 제휴․협업을 분석하는 데 있어 키워드라고 할 수 있을 것이다.

 

많은 제조업이 상품을 소진하는 것이 아니라 상품이 창출하는 가치의 대가를 매월 서비스료라는 형태로 월액 과금하는 서비스 비즈니스로의 전환을 모색하고 있는 오늘날, 자동차 산업에서도 모빌리티라는 가치를 서비스로서 판매하는 장치가 요구되고 있다.

 

유저 측도 사용하고 싶을 때, 사용하고 싶은 시간에만 이용하고 그 만큼의 대가를 지불하는 편이 낫다는 생각이 있다. 온디맨드 배차 서비스와 통근용 카풀의 침투는 이러한 개념이 확산되고 있다는 증거라고 할 수 있다.

 

HERE는 2015년 12월에 아우디, BMW, 다임러라는 자율 주행에 적극적인 독일의 자동차 제조사 3사가 공동으로 매수한 것으로 화제를 모았다. 3사의 HERE 매수는, 자동차 제조사의 입장에서 볼 때 일반도로에서 완전 자율 주행을 실현하려면 디지털 지도의 정비가 필요불가결하다는 점과 자율 주행 비즈니스 전체에서 보면 디지털 지도의 정비는 협조 영역이라고 판단했음을 엿볼 수 있다.

 

NHTSA는 2016년 2월 4일, 구글에서 완전 자율 주행 자동차의 개발을 이끄는 Chris Urmson에게 서면으로 회답했다. Urmson은 2015년 11월, 구글이 개발 중인 스티어링과 브레이크 페달이 없는 완전 자율 주행 자동차(구글 카)의 안전 기준 해석에 대해 NHTSA에 문의했다.

 

NHTSA는 ‘구글이 충분한 정보와 근거를 제시’하는 것을 전제로 인공지능으로 자리매김 되는 자율 주행용 소프트웨어 ‘SDS(Self-Driving System)’을 ‘운전자’로 간주할 가능성이 있다고 답변했다.

 

테슬라는 2020년에 연간 50만 대의 EV를 생산할 계획이다. 계획이 순조롭게 진행되면 그 무렵에는 학습 기능을 갖춘 100만 대 이상의 EV가 전 세계를 달린다는 계산이다. 딥 러닝은 학습에 투입할 수 있는 데이터 량이 중요하며 테슬라의 특징(강점)은 여기서 발휘된다. 동사 CEO Elon Musk는 ‘자율 주행 기술에 열심인 신봉자’임을 자인한다. 이 사람의 눈에는 완전 자율 주행의 모습이 확실히 보일 것이다.

 

AI를 사용한 자율 주행 자동차의 소프트웨어를 무선 갱신하는 데 있어서, 동시에 보안(security)의 확보도 중요하다. 해킹 대책을 완벽히 강구하지 않으면 자동차를 탈취당하기 때문이다.

 

자동차가 양산화 되고 나서 100년 이상의 시간이 지났다. 거기에는 언제나 운전자가 앉아 있고 핸들이 있었다. ‘AI=운전자’가 인정되면 자동차의 정의부터 바뀌게 될 것이다. 100년에 한 번의 대전환기가 도래하려는 순간이다.

 

목차


 

 

2. 서비스업
  2-1. 인공지능 도입에 따른 서비스업 비즈니스 모델 변화
  2-2. 비대면 서비스 사례
  2-3. 예측 기반 개인 맞춤 서비스 사례
  2-4. 공유 방식의 온디맨드 서비스화
  2-5. 서비스업의 인공지능 활용 사례
    1) e-Commerce
      (1) The North Face의‘Watson’활용 사례
      (2) 인공지능 퍼스널 쇼핑 어시스턴트 앱‘Mezi’
      (3) 여성의류 온라인 구독형 퍼스널 쇼핑서비스 ‘Stitch Fix’
    2) 인공지능 가상 개인비서 서비스
      (1) 가상 개인비서 서비스의 개념
      (2) 가상 개인비서 서비스 시장 현황
      (3) ICT 기업의 서비스 사례
      (4) 스타트업 기업의 서비스 사례
    3) 로봇 저널리즘
      (1) 로봇 저널리즘 개념 및 개요
      (2) 로봇 저널리즘 시장 규모 및 전망
      (3) 로봇 저널리즘 시장 동향 및 경쟁상황
    4) 지능형 감시시스템(CCTV)
      (1) 지능형 감시시스템의 개념 및 필요성
      (2) 지능형 감시시스템의 활용 분야 및 분류
      (3) 지능형 감시시스템 세계 시장 규모 및 전망
      (4) 지능형 감시시스템 국내 시장 규모
      (5) 최근 주요 이슈

 

3. 의료ㆍ헬스케어
  3-1. 의료분야의 인공지능 도입 현황
    1) 인공지능 기반 스마트 헬스케어
      (1) 인공지능 헬스케어의 개요
      (2) 인공지능 헬스케어 분야의 주요 인공지능 기술
      (3) 인공지능 헬스케어 시장규모 및 전망
      (4) 인공지능 헬스케어 시장 동향 및 경쟁상황
    2) 진단 데이터 수집/분석 등 의료 영상 분석 분야 주요 기업 동향
      (1) IBM 왓슨(Watson)
      (2) 인리틱(Enlitic)
      (3) 뷰노 메드(Vuno-Med)
    3) 휴머노이드형 등 활용한 고령자 헬스케어 서비스
    4) AI 활용한 신약개발
    5) 의료정보 클라우드 서비스
      (1) 국내
      (2) 일본
      (3) 중국
    6) 의료 빅데이터 플랫폼
  3-2. 의료분야 인공지능 도입에 따른 이슈
    1) 보수적 법제도 해소 문제
    2) 일자리 감소 문제

 

4. 자동차ㆍ교통시스템
  4-1. 자율주행 자동차 개발 현황과 전망
    1) 자율주행자동차 발전 배경
      (1) 방대한 양의 데이터 학습 통한 신속한 판단 기능 제공
      (2) 커넥티비티 기반 지능형 교통 서비스 실현
      (3) 최근 자율주행자동차 상용화의 가속화
    2) 자율주행자동차 시장 전망
      (1) 전체 시장 전망
      (2) 지역별 전망
      (3) 향후 자율주행 자동차산업의 미래
    3) 주요국 동향
      (1) 중국
      (2) 미국
      (3) 일본
      (4) 영국
      (5) 독일
      (6) 네덜란드
    4) 글로벌 IT업체 개발동향
      (1) Google
      (2) Apple
      (3) Uber
      (4) Baidu
      (5) SONY
      (6) Induct Technology
  4-2. 자동차산업 분야의 인공지능 개발동향과 선결과제
    1) 도입 배경
    2) 자동차용 인공지능의 개요
    3) 자율주행차용 인공지능 시장 규모 및 전망
    4) 시장 동향 및 경쟁 상황

 4-3. 자율주행 자동차 상용화를 위한 선결 과제
    1) 기술적 격차 존재
    2) 법제도적 선결 과제
  4-4. 차세대 지능형 교통 시스템
    1) 차세대 지능형 교통 시스템 개요
    2) 지능형 교통제어시스템 주요국 시장 현황 및 전망

 

5. 금융
  5-1. 투자/트레이딩
  5-2. 신용평가/심사
  5-3. 개인자산관리
  5-4. Regtech
  5-5. 개인금융 비서 서비스
  5-6. 로봇 은행원
  5-7. 로드어드바이저
    1) 로드어드바이저 개념
    2) 로보 어드바이저 시장 규모 및 전망
      (1) 글로벌 시장 규모
      (2) 국내 시장 규모
    3) 글로벌 시장 동향
    4) 국내 시장 동향
    5) 향후 전망 및 이슈

 

6. 농업
  6-1. 농업 로봇의 개념 및 범위
    1) 농업로봇 정의
    2) 농업로봇의 범위
  6-2. 농업로봇 개발 동향
      (1) 노지농업 로봇
      (2) 시설농업 로봇
      (3) 축산 로봇
  6-3. 국내외 농업로봇 시장 동향과 전망
    1) 글로벌 농업로봇 시장 규모 및 전망
    2) 국내 농업로봇 시장 규모 및 전망
  6-4. 국내외 주요 업체별 개발 동향 
    1) 해외 업체
      (1) John Deere
      (2) KUKA
      (3) FANUC
      (4) ABB robots(전력과 수자원 토탈 플랜트회사)
      (5) YASKAWA
      (6) Harvest Automation
      (7) Robotic Harvesing LLC
      (8) Agrobot
      (9) Blue River Technology(CMU’s robotics institute)
      (10) cRops(Clever Robot for Crops)
      (11) Jaybridge Robotics
    2) 국내 업체
      (1) 동양물산
      (2) 로보닉스
      (3) KSF
      (4) 메타로보틱스
      (5) 신드론
      (6) 티엠시

 

7. 지능형 로봇
  7-1. 지능형 로봇 산업 전반 현황
    1) 개념 및 분류
    2) 로봇 산업의 중요성
    3) 지능형 로봇 세계 시장 규모
    4) 지능형 로봇 국내 시장 동향
      (1) 시장 규모
      (2) 주요 업체 동향
  7-2. 챗봇
    1) 챗봇 개요
    2) 시장 규모 및 전망
    3) 시장 동향 및 경쟁상황
    4) AI 채팅앱 산업 구조
  7-3. 소셜로봇
    1) 소셜로봇의 개요
    2) 국내외 기술개발 동향
    3) 소셜로봇 시장 규모 및 전망

 

8. 광고 및 미디어
  8-1. 빅데이터 분석 통해 고객에게 최적화 콘텐츠 제공
  8-2. 자연어 분석(Natural Language Processing) 활용

 

Ⅳ. 인공지능(AI) 관련 핵심기술 개발 및 특허동향

 

1. 인공지능 핵심기술 개발동향
  1-1. 자연어처리(Natural Language Processing)
    1) 개념
    2) 활용분야
    3) 시장규모 및 향후 전망
    4) 기술개발 동향 및 주요 사례
  1-2. 이미지 인식(Image recognition)
    1) 개념
    2) 활용분야
    3) 시장규모 및 향후 전망
    4) 기술개발 동향 및 주요 사례
      (1) 업체동향
      (2) 기술현황
  1-3. 음성인식(Speech recognition)
    1) 개념 및 원리
    2) 기술 개발 이력
    3) 음성인식 기술의 분류
    4) 음성인식의 기술분류체계
      (1) 음성 특징추출 기술
      (2) 음성인식 기술
    5) 활용분야
    6) 국내외 시장규모 및 향후 전망
      (1) 글로벌
      (2) 국내
    7) 기술개발 동향 및 주요 사례
      (1) 음성인식 기술 동향
      (2) 음성인식 SW 개발 동향
      (3) 음성인식 주요 활용 사례
  1-4. 뉴로시냅틱 인지컴퓨팅(Neurosynaptic Cognitive computing)
    1) 개념
    2) 시장규모 및 향후 전망
    3) 기술개발 동향 및 주요 사례
      (1) 기업 현황
      (2) 국가별 현황
  1-5. 인간로봇 상호작용(HRI) 기술
    1) 개념
    2) 활용분야
    3) 기업 동향 및 주요 사례
      (1) 투자동향
      (2) 기술동향
      (3) 기술개발 동향
  1-6. 양자컴퓨터(Quantum computer)
    1) 개념
    2) 활용분야
      (1) 함수의 전역적 특성 파악 유형
      (2) 데이터의 전역적 특성 파악 유형
      (3) 고전컴퓨팅방식을 뛰어넘는 데 필요한 입력크기 기준
    3) 시장규모 및 향후 전망
    4) 기술개발 동향 및 주요 사례
  1-7. 딥러닝 기반 기계학습(Machine learning)
    1) 개념
    2) 활용분야
    3) 기술개발 동향 및 주요 사례
      (1) 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network)
      (2) 깊은 신경망
      (3) 사전 학습(pre-training)에 의한 딥러닝
      (4) 순환 신경망(RNN, recurrent neural networks)
      (5) 딥러닝 성공사례

 

2. 국내외 인공지능 관련 특허 동향
  2-1. 글로벌 인공지능(AI) 특허 동향
    1) 주요국별 특허 동향
    2) 주요 기업별 특허 동향
    3) 기술 구분별 특허 동향
      (1) 기반기술별
      (2) 응용기술별
      (3) 기술구분별ㆍ출원인별
      (4) 기반기술과 응용기술의 상관관계
    4) 응용산업 분야별 특허 동향
    5) 의료분야 인공지능(AI) 특허 동향
    6) 5대 특허청, 인공지능(AI) 공동 대응 
  2-2. 국내 인공지능(AI) 특허 동향
    1) 인공지능
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향
    2) 딥러닝
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향
    3) 머신러닝
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향
    4) 자연어처리
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향
    5) 인지컴퓨터
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향

 

Ⅴ. 국내외 인공지능(AI) 분야 참여업체 개발추진 동향과 사업전략

 

1. 해외 참여업체 개발추진 동향과 사업전략
  1-1. 미국
    1) Company1
    2) Company2
    3) Company3
    4) Company4
    5) Company5
    6) Company6
    7) Company7
    8) Company8
    9) Company9
    10) Company10
    11) Company11
    12) Company12
    13) Company13
    14) Company14
    15) Company15
    16) Company16
  1-2. 유럽
    1) Company17
    2) Company18
    3) Company19
    4) Company20
    5) Company21
    6) Company22
  1-3. 일본
    1) Company23
    2) Company24
    3) Company25
    4) Company26
    5) Company27
    6) Company28
    7) Company29
    8) Company30
    9) Company31
    10) Company32
    11) Company32
    12) Company33
  1-4. 중국
    1) Company34
    2) Company35
    3) Company36
    4) Company37
    5) Company38

 

2. 국내 참여업체 개발추진 동향과 사업전략
  2-1. 대규모 기업
    1) A社
    2) B社
    3) C社
    4) D社
    5) E社
    6) F社
    7) G社
    8) H社
    9) I社
    10) J社
    11) K社
    12) L社
  2-2. 벤처 및 스타트업 기업
    1) M社
    2) N社
    3) O社
    4) P社
    5) Q社
    6) R社
    7) S社
    8) T社
    9) U社
    10) V社
    11) W社
    12) X社
    13) Y社
    14) Z社

 

Ⅵ. 부록[참고자료]

 

1. 국내 인공지능(AI) 실태조사 결과
  1-1. 조사 개요
  1-2. 조사결과 및 분석

 

2. 2014년 로봇산업 실태조사 결과
  2-1. 조사 개요
  2-2. 조사결과 요약 및 분석

 

3. ‘CES 2016’의 핵심 화두, 인공지능 관련 주요 이슈 정리
  3-1. ‘CES 2016’ 행사 개관
  3-2. 인공지능 관련 주요 이슈 트렌드

Ⅲ. 인공지능(AI) 활용분야별 최근 동향 및 주요 이슈

 

1. 제조업
  1-1. 스마트 팩토리 추세 가속화
  1-2. 데이터 분석/광학센싱 통한 공정 최적화
  1-3. 산업용 로봇 시장 동향
    1) 산업용 로봇의 개념
    2) 산업용 로봇의 특징
    3) 산업용 로봇의 유형 분류
    4) 산업용 로봇의 시장 규모 및 전망
    5) 산업용 로봇업체 동향
      (1) Rethink의 산업용 로봇‘Baxter’
      (2) ABB의 협업 로봇‘Yumi’
      (3) 어뎁트 테크놀로지(Adept Technology)의‘쿼트로 로봇 s650H’
      (4) 제조용 로봇‘코마우(Comau)’
      (5) 나치-후지코시(Nachi-Fujikoshi)의 ‘MZ시리즈’
      (6) 스토브리(Staubli)
      (7) 엡손의 산업용 수직 다관절 로봇‘C8 시리즈’
      (8) 가와사키중공업(Kawasaki Heavy Industries)
      (9) 화낙(Fanuc)
      (10) 쿠카 로보틱스(Kuka Robotics)
      (11) 야스카와전기(Yaskawa Electric Corporation)

 

2. 서비스업
  2-1. 인공지능 도입에 따른 서비스업 비즈니스 모델 변화
  2-2. 비대면 서비스 사례
  2-3. 예측 기반 개인 맞춤 서비스 사례
  2-4. 공유 방식의 온디맨드 서비스화
  2-5. 서비스업의 인공지능 활용 사례
    1) e-Commerce
      (1) The North Face의‘Watson’활용 사례
      (2) 인공지능 퍼스널 쇼핑 어시스턴트 앱‘Mezi’
      (3) 여성의류 온라인 구독형 퍼스널 쇼핑서비스 ‘Stitch Fix’
    2) 인공지능 가상 개인비서 서비스
      (1) 가상 개인비서 서비스의 개념
      (2) 가상 개인비서 서비스 시장 현황
      (3) ICT 기업의 서비스 사례
      (4) 스타트업 기업의 서비스 사례
    3) 로봇 저널리즘
      (1) 로봇 저널리즘 개념 및 개요
      (2) 로봇 저널리즘 시장 규모 및 전망
      (3) 로봇 저널리즘 시장 동향 및 경쟁상황
    4) 지능형 감시시스템(CCTV)
      (1) 지능형 감시시스템의 개념 및 필요성
      (2) 지능형 감시시스템의 활용 분야 및 분류
      (3) 지능형 감시시스템 세계 시장 규모 및 전망
      (4) 지능형 감시시스템 국내 시장 규모
      (5) 최근 주요 이슈

 

3. 의료ㆍ헬스케어
  3-1. 의료분야의 인공지능 도입 현황
    1) 인공지능 기반 스마트 헬스케어
      (1) 인공지능 헬스케어의 개요
      (2) 인공지능 헬스케어 분야의 주요 인공지능 기술
      (3) 인공지능 헬스케어 시장규모 및 전망
      (4) 인공지능 헬스케어 시장 동향 및 경쟁상황
    2) 진단 데이터 수집/분석 등 의료 영상 분석 분야 주요 기업 동향
      (1) IBM 왓슨(Watson)
      (2) 인리틱(Enlitic)
      (3) 뷰노 메드(Vuno-Med)
    3) 휴머노이드형 등 활용한 고령자 헬스케어 서비스
    4) AI 활용한 신약개발
    5) 의료정보 클라우드 서비스
      (1) 국내
      (2) 일본
      (3) 중국
    6) 의료 빅데이터 플랫폼
  3-2. 의료분야 인공지능 도입에 따른 이슈
    1) 보수적 법제도 해소 문제
    2) 일자리 감소 문제

 

4. 자동차ㆍ교통시스템
  4-1. 자율주행 자동차 개발 현황과 전망
    1) 자율주행자동차 발전 배경
      (1) 방대한 양의 데이터 학습 통한 신속한 판단 기능 제공
      (2) 커넥티비티 기반 지능형 교통 서비스 실현
      (3) 최근 자율주행자동차 상용화의 가속화
    2) 자율주행자동차 시장 전망
      (1) 전체 시장 전망
      (2) 지역별 전망
      (3) 향후 자율주행 자동차산업의 미래
    3) 주요국 동향
      (1) 중국
      (2) 미국
      (3) 일본
      (4) 영국
      (5) 독일
      (6) 네덜란드
    4) 글로벌 IT업체 개발동향
      (1) Google
      (2) Apple
      (3) Uber
      (4) Baidu
      (5) SONY
      (6) Induct Technology
  4-2. 자동차산업 분야의 인공지능 개발동향과 선결과제
    1) 도입 배경
    2) 자동차용 인공지능의 개요
    3) 자율주행차용 인공지능 시장 규모 및 전망
    4) 시장 동향 및 경쟁 상황

 4-3. 자율주행 자동차 상용화를 위한 선결 과제
    1) 기술적 격차 존재
    2) 법제도적 선결 과제
  4-4. 차세대 지능형 교통 시스템
    1) 차세대 지능형 교통 시스템 개요
    2) 지능형 교통제어시스템 주요국 시장 현황 및 전망

 

5. 금융
  5-1. 투자/트레이딩
  5-2. 신용평가/심사
  5-3. 개인자산관리
  5-4. Regtech
  5-5. 개인금융 비서 서비스
  5-6. 로봇 은행원
  5-7. 로드어드바이저
    1) 로드어드바이저 개념
    2) 로보 어드바이저 시장 규모 및 전망
      (1) 글로벌 시장 규모
      (2) 국내 시장 규모
    3) 글로벌 시장 동향
    4) 국내 시장 동향
    5) 향후 전망 및 이슈

 

6. 농업
  6-1. 농업 로봇의 개념 및 범위
    1) 농업로봇 정의
    2) 농업로봇의 범위
  6-2. 농업로봇 개발 동향
      (1) 노지농업 로봇
      (2) 시설농업 로봇
      (3) 축산 로봇
  6-3. 국내외 농업로봇 시장 동향과 전망
    1) 글로벌 농업로봇 시장 규모 및 전망
    2) 국내 농업로봇 시장 규모 및 전망
  6-4. 국내외 주요 업체별 개발 동향 
    1) 해외 업체
      (1) John Deere
      (2) KUKA
      (3) FANUC
      (4) ABB robots(전력과 수자원 토탈 플랜트회사)
      (5) YASKAWA
      (6) Harvest Automation
      (7) Robotic Harvesing LLC
      (8) Agrobot
      (9) Blue River Technology(CMU’s robotics institute)
      (10) cRops(Clever Robot for Crops)
      (11) Jaybridge Robotics
    2) 국내 업체
      (1) 동양물산
      (2) 로보닉스
      (3) KSF
      (4) 메타로보틱스
      (5) 신드론
      (6) 티엠시

 

7. 지능형 로봇
  7-1. 지능형 로봇 산업 전반 현황
    1) 개념 및 분류
    2) 로봇 산업의 중요성
    3) 지능형 로봇 세계 시장 규모
    4) 지능형 로봇 국내 시장 동향
      (1) 시장 규모
      (2) 주요 업체 동향
  7-2. 챗봇
    1) 챗봇 개요
    2) 시장 규모 및 전망
    3) 시장 동향 및 경쟁상황
    4) AI 채팅앱 산업 구조
  7-3. 소셜로봇
    1) 소셜로봇의 개요
    2) 국내외 기술개발 동향
    3) 소셜로봇 시장 규모 및 전망

 

8. 광고 및 미디어
  8-1. 빅데이터 분석 통해 고객에게 최적화 콘텐츠 제공
  8-2. 자연어 분석(Natural Language Processing) 활용

 

Ⅳ. 인공지능(AI) 관련 핵심기술 개발 및 특허동향

 

1. 인공지능 핵심기술 개발동향
  1-1. 자연어처리(Natural Language Processing)
    1) 개념
    2) 활용분야
    3) 시장규모 및 향후 전망
    4) 기술개발 동향 및 주요 사례
  1-2. 이미지 인식(Image recognition)
    1) 개념
    2) 활용분야
    3) 시장규모 및 향후 전망
    4) 기술개발 동향 및 주요 사례
      (1) 업체동향
      (2) 기술현황
  1-3. 음성인식(Speech recognition)
    1) 개념 및 원리
    2) 기술 개발 이력
    3) 음성인식 기술의 분류
    4) 음성인식의 기술분류체계
      (1) 음성 특징추출 기술
      (2) 음성인식 기술
    5) 활용분야
    6) 국내외 시장규모 및 향후 전망
      (1) 글로벌
      (2) 국내
    7) 기술개발 동향 및 주요 사례
      (1) 음성인식 기술 동향
      (2) 음성인식 SW 개발 동향
      (3) 음성인식 주요 활용 사례
  1-4. 뉴로시냅틱 인지컴퓨팅(Neurosynaptic Cognitive computing)
    1) 개념
    2) 시장규모 및 향후 전망
    3) 기술개발 동향 및 주요 사례
      (1) 기업 현황
      (2) 국가별 현황
  1-5. 인간로봇 상호작용(HRI) 기술
    1) 개념
    2) 활용분야
    3) 기업 동향 및 주요 사례
      (1) 투자동향
      (2) 기술동향
      (3) 기술개발 동향
  1-6. 양자컴퓨터(Quantum computer)
    1) 개념
    2) 활용분야
      (1) 함수의 전역적 특성 파악 유형
      (2) 데이터의 전역적 특성 파악 유형
      (3) 고전컴퓨팅방식을 뛰어넘는 데 필요한 입력크기 기준
    3) 시장규모 및 향후 전망
    4) 기술개발 동향 및 주요 사례
  1-7. 딥러닝 기반 기계학습(Machine learning)
    1) 개념
    2) 활용분야
    3) 기술개발 동향 및 주요 사례
      (1) 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network)
      (2) 깊은 신경망
      (3) 사전 학습(pre-training)에 의한 딥러닝
      (4) 순환 신경망(RNN, recurrent neural networks)
      (5) 딥러닝 성공사례

 

2. 국내외 인공지능 관련 특허 동향
  2-1. 글로벌 인공지능(AI) 특허 동향
    1) 주요국별 특허 동향
    2) 주요 기업별 특허 동향
    3) 기술 구분별 특허 동향
      (1) 기반기술별
      (2) 응용기술별
      (3) 기술구분별ㆍ출원인별
      (4) 기반기술과 응용기술의 상관관계
    4) 응용산업 분야별 특허 동향
    5) 의료분야 인공지능(AI) 특허 동향
    6) 5대 특허청, 인공지능(AI) 공동 대응 
  2-2. 국내 인공지능(AI) 특허 동향
    1) 인공지능
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향
    2) 딥러닝
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향
    3) 머신러닝
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향
    4) 자연어처리
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향
    5) 인지컴퓨터
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향

 

Ⅴ. 국내외 인공지능(AI) 분야 참여업체 개발추진 동향과 사업전략

 

1. 해외 참여업체 개발추진 동향과 사업전략
  1-1. 미국
    1) Company1
    2) Company2
    3) Company3
    4) Company4
    5) Company5
    6) Company6
    7) Company7
    8) Company8
    9) Company9
    10) Company10
    11) Company11
    12) Company12
    13) Company13
    14) Company14
    15) Company15
    16) Company16
  1-2. 유럽
    1) Company17
    2) Company18
    3) Company19
    4) Company20
    5) Company21
    6) Company22
  1-3. 일본
    1) Company23
    2) Company24
    3) Company25
    4) Company26
    5) Company27
    6) Company28
    7) Company29
    8) Company30
    9) Company31
    10) Company32
    11) Company32
    12) Company33
  1-4. 중국
    1) Company34
    2) Company35
    3) Company36
    4) Company37
    5) Company38

 

2. 국내 참여업체 개발추진 동향과 사업전략
  2-1. 대규모 기업
    1) A社
    2) B社
    3) C社
    4) D社
    5) E社
    6) F社
    7) G社
    8) H社
    9) I社
    10) J社
    11) K社
    12) L社
  2-2. 벤처 및 스타트업 기업
    1) M社
    2) N社
    3) O社
    4) P社
    5) Q社
    6) R社
    7) S社
    8) T社
    9) U社
    10) V社
    11) W社
    12) X社
    13) Y社
    14) Z社

 

Ⅵ. 부록[참고자료]

 

1. 국내 인공지능(AI) 실태조사 결과
  1-1. 조사 개요
  1-2. 조사결과 및 분석

 

2. 2014년 로봇산업 실태조사 결과
  2-1. 조사 개요
  2-2. 조사결과 요약 및 분석

 

3. ‘CES 2016’의 핵심 화두, 인공지능 관련 주요 이슈 정리
  3-1. ‘CES 2016’ 행사 개관
  3-2. 인공지능 관련 주요 이슈 트렌드

제1부 자율 주행 자동차 전체 동향 분석

 

 1장. 전체 분석

  1-1. 자율 주행 프로젝트의 목적
  1-2. 자율 주행 기술의 개발 목적
  1-3. 자율 주행 자동차의 실현 요건
  1-4. 자율 주행이 초래하는 니즈와 비즈니스
  1-5. 모빌리티 비즈니스에서의 경쟁 영역과 협조 영역


제2부 트럼프 시대에 따른 자동차 산업의 변화


 □ 토요타를 흔드는 세계의 ‘난제’

 □ 국가를 초월한 기업, 더 이상 퇴보하지 않는다.

 □ 자동차 부품 업계를 덮친 3가지 ‘공포’

 □ 보호주의에 대비하는 일본 기업

 □ 글로벌화는 멈추지 않는다.


제3부 자율 주행 자동차 관련 기업 분석

 

 3-1. 자동차 제조사: 독일

 3-2. 자동차 제조사: 미국

 3-3. 자동차 제조사: 일본

 3-4. 자동차 제조사: 스웨덴, 한국

 3-5. 트럭 제조사/트럭 관련 개발 벤더

 3-6. 도심 교통 관련 개발 벤더

 3-7. 클라우드 사업자

 3-8. 신흥 자동차 제조사

 3-9. 지도‧위치 정보 사업자

 3-10. 이동 서비스 사업자

 3-11. 자동차 부품 공급자

 3-12. AI 개발 벤더

 3-13. 센서/화상처리 벤더

 3-14. 공동 프로젝트


제4부 자율 주행, 기회와 리스크

 

 4-1. 자율 주행 시장을 선점하라!

1장. 자율 주행, 여기까지 왔다!
     - 세계 최초 취재  독일 최신 시작 차 

Part 1. 세계 최초 공개! 코드 네임 ‘PT1’
        - BMW, 세계의 첨병

Part 2. 아우디, 다임러의 결단
        - 패권은 누구에게도 넘기지 않겠다.

Part 3. ‘대중차’에서 질 수 없는 일본
        - 준비 착착, 역전 시나리오

2장. 소프트웨어로 격차가 벌어지는 자율 주행 자동차

3장. 운전자는 AI : 다가오는 자율 주행 시대

Part 1. 구글(Google)이 일으킨 새 바람
        - 완전 자율 주행 자동차가 세계를 달린다.

Part 2. 열기를 띠는 AI 개발 경쟁
        - 가상 주행 시험으로 점점 똑똑해지다.

4장. 자율 주행 센서의 주역은 레이저

Part 1. 센서는 전부 탑재한다.
        - 시내의 자율 주행에서 라이더(LiDAR)는 필수

Part 2. 라이더(LiDAR) 시장으로의 진출이 계속되고 있다.
        - 가동 부분을 줄여 소형․저비용화

Part 3. 고해상도를 지향하는 카메라
        - 2020년 이후 화소 수는 700만 이상

Part 4. 밀리파 레이더의 궁극의 목적은 절반의 비용 실현
        - 예상보다 빨라지는 CMOS화

5장. LiDAR(레이저 레이더), 자율 주행에 있어서 필수적인 ‘눈’
     - 프랑스 발레오(Valeo), 독일 아우디(Audi), 일본 덴소

6장. 고정도 지도, 2018년에 실용화로

7장. 젠린 : 자율 주행으로 인해 발생한 비즈니스 기회

 

4-2. 무슨 일이 있으면 즉시 퇴장!

1장. 운전지원 시스템, ‘과신(過信)’을 막아라!

2장. 일본의 제조 방식이 격변한다.
     - 일본차 해킹의 충격

3장. AI를 해킹에서 지킨다.
     - 다층 방어로 안전하게 ‘연결하다.’

4장. 테슬라(Tesla)의 해킹 대응
     - 격변하는 자동차 개발 프로세스와 구조


제5부 자율 주행 자동차 관련 자동차 메이커 동향

 

5-1. BMW

5-2. 다임러 (Daimler)

5-3. FCA (Fiat Chrysler Automobiles)

5-4. 포드 모터스 (Ford Motor)

5-5. 프라이트너 트럭 (Freightliner Trucks)

5-6. 제너럴 모터스 (General Motors)

5-7. 기아 자동차 (Kia Motors) / 현대 자동차 (Hyundai Motor)

5-8. 폭스바겐 (Volkswagen) / 아우디 (Audi)

5-9. 볼보 (Volvo)

5-10. 볼보 자동차 (Volvo Cars)

5-11. 테슬라 (Tesla)

5-12. 토요타 자동차

5-13. 닛산 자동차

5-14. 혼다기연공업

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