[PDF 구매가능]국내외 인공지능(AI) 시장 분석과 비즈니스 전략 (상)

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발행사
(주)산업경제리서치
ISBN
979-11-85508-43-6
Page/Size
577 / A4
발행일
2020년 12월 9일
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본 보고서는 인공지능에 대한 시장을 다각도로 분석했고, 또한 인공지능의 파생시장도 폭넓게 분석하였다.

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머리말


AI 분야 글로벌 시장 동향은 조사기관별 규모의 차이는 존재하나 AI 시장 규모는 꾸준히 증가할 것으로 예상하고 있다.

Statista의 경우 2018년 세계 AI 시장 규모는 73억 달러 발표하였고, 2023년에는 532억 달러에 달할 것으로 예상하고 있다.

2018년 가트너에서 발표한 세계 AI 사업 가치(관련 시장 파급효과 포함)는 1조1,750억 달러였고, 꾸준히 늘어 2022년 3조9,230억 달러에 이를 것이라고 전망하였다.

AI 시장이 급성장함에 따라 글로벌 기업들은 적극적인 대규모 펀딩과 M&A를 확대하는 등 기술 경쟁력을 강화하기 위한 투자에 총력을 기울이고 있다.

벤쳐 스캐너의 통계자료에 따르면 미국은 AI에 대한 투자가 2016년 30억 달러에서 2018년 대략 80억 달러로 상승했고 중국은 2016년 10억 달러에서 2018년 80억 달러를 초과하였다. 세계 AI 투자금액 비율(벤쳐스캐너, %, 2018) : 중국(44), 미국(41), 타 국가(15).

AI 소프트웨어 플랫폼 시장은 2017년 23억 달러 규모에서 2021년 84억 달러 규모로 연평균 약 40%의 고속 성장 예상하고 있다.(IDC, 2017).

AI 개인비서(IVA: Intelligent Virtual Assistant) 시장은 AI 분야 중 급속히 확산되고 있는 분야로서, 2017년 25억 달러 규모에서 2023년 252억 달러 규모로 연평균 약 46%의 성장이 전망되고 있다.(Research and Market, 2018).

세계 머신러닝 시장은 2014년 25억 달러에서 2019년 123억 달러로 연평균 38%의 성장할 것으로 예측된다.

미국 내 기업 설문에 따르면 자산관리, 데이터 처리, 의사결정, 리스크 관리, 사이버 보안 등 다양한 산업 분야에서 머신러닝을 접목시켰거나 계획에 있는 것으로 조사되었다.

머신러닝 개발자들은 산업에서 집중하고 있는 상위 5개 응용분야로, IoT, 전문 서비스, 제조, 텔레커뮤니케이션, 유틸리티를 선정하였다.(Ironpaper 2016)

한편 Tratica는 전세계 AI 자율자동차(소프트웨어, 하드웨어, 서비스) 시장이 2025년에 265억 달러에 달할 것으로 예상하였다.

MarketsandMarkets의 보고서에 따르면 스마트제조 분야의 AI 시장의 규모는 2018년에 10억 달러에서 2025년에는 172억 달러로 예측하며 아시아ㆍ태평양이 2025년에 가장 크게 성장할 것이고 뒤이어 북아메리카, 유럽으로 전망하였다.

세계 제조 로봇 시장 규모는 2017년 162억 달러 규모에서 연평균 9.9% 성장하여 2021년 236억 달러 규모에 이를 것으로 조사되었다.

세계 챗봇 시장규모는 2019년 약 26억 달러에서 2023년 약 73억 달러 시장으로 연평균 29.7%의 속도로 성장할 것으로 예측되고 있다.

트렌스포스에 따르면 화자확인에 가장 요구되는 인공지능 음성인식 솔루션 시장은 ‘17년 30억 달러에서 ’22년 230억 달러로 연평균 43.8%의 성장률을 나타낼 것으로 예상하였다.

영상데이터 이해 및 검색과 관련 있는 세계 영상처리 시스템의 시장 규모는 2016년 10,400백만 달러에서 2021년 19,100백만 달러로 성장하여 연평균 8.8%의 약진을 기대하고 있다.

MarketsandMarkets은 엣지 컴퓨팅 시장이 2019년부터 2024년까지 연평균 26.5%의 성장률을 기록해, 2019년 28억 달러이던 시장은 2024년에 90억 달러로 가파르게 성장할 것으로 전망하였다. 클라우드 서비스가 대표적인 IT 플랫폼의 허브 역할을 해오던 상황에서, 엣지 컴퓨팅이 빠르게 성장하며 새로운 트렌드로 부상할 것으로 예측된다.

본 보고서는 인공지능에 대한 시장을 다각도로 분석했고, 또한 인공지능의 파생시장도 폭넓게 분석하였다.

인공지능(AI)에 산업에 직간접적으로 관련한 많은 분들에게 도움이 되었으면 하는 바램이다.

 
 
 

Ⅰ. 빅데이터와 인공지능(AI) 및 AI와 만날 가까운 미래 예측

 

1. 빅데이터의 가치
  1) 빅데이터가 주목 받는 이유
  2) 빅데이터의 특징
  3) 빅데이터의 규모

 

2. 빅데이터를 어떻게 활용하는가
  1) 데이터베이스와 빅데이터
  2) 빅데이터를 구현하는 기술들
  3) 빅데이터와 인공지능의 관계

 

3. 인공지능(AI)
  1) 인공지능 구현 방식
  2) 국내 인공지능 투자
  3) 디지털 트윈(Digital Twin)

 

4. 인공지능과 만날 가까운 미래
  1) 커버리지 기업 사업 영역과 인공지능 적용
  2) 광고 – 검색광고
  3) 광고 – 디스플레이광고: Google, Facebook
  4) 광고 – NAVER, 카카오
  5) 이커머스 – 아마존 추천 알고리즘
  6) 이커머스 – NAVER 추천 알고리즘
  7) 이커머스 – 물류 자동화
  8) 테크핀 – 데이터 3법 통과
  9) 테크핀 – 핀테크 , 디지털금융 혁신과제 (20.02/25)
  10) 핀 – 빅데이터 분석
  11) 테크핀 – UBI
  12) 모빌리티 – Uber
  13) 모빌리티 – Google
  14) 콘텐츠 – 추천 알고리즘

 

5. 인공지능은 완벽할까?

 

6. 설명가능 인공지능(XAI, eXplainable AI)
  1) 설명가능 인공지능의 등장
  2) 확산되기 시작한 설명가능 인공지능
  3) 설명가능 인공지능, AI 산업 활성화를 이끌다

 

7. 인공지능(AI)의 경제적 특성 및 AI에 대한 투자 동향
  1) 인공지능의 경제적 특성
  2) 인공지능(AI)에 대한 투자 동향

 

8. 인공지능과(AI)과 생산성
  1) 인공지능(AI) 기술의 발전과 생산성
  2) ICT 투자와 생산성에 관한 전통적 논의
  3) 인공지능(AI)으로 인한 생산성 향상 효과
  4) AI 기반 생산성 향상을 위한 과제

 

9. AI 활성화를 위한 3대 자원(데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워) 지원 전략
  1) 이미지넷 챌린지를 통해 본 AI 핵심 자원
  2) AI 3대 자원 주요 현황과 이슈 분석
    (1) 3대 핵심 자원 및 주요 현황
  3) 국내의 핵심 자원 지원 사업 및 주요 이슈
    (1) 국내 AI 3대 자원 지원현황 분석
    (2) 데이터 지원 주요 사업
    (3) 사전 훈련(학습)된 모델 지원
    (4) AI 활성화를 위한 컴퓨팅 자원 지원
  4) AI 3대 자원 지원의 개선 방향
    (1) 데이터
    (2) 알고리즘 및 모델
    (3) 컴퓨팅 파워(자원)
  5) AI 생태계 활성화를 위한 자원 지원 전략
    (1) 커뮤니티 지향 AI자원 지원 체계 필요
    (2) AI 응용서비스 활성화 관점의 자원 지원이 중요
    (3) AI 학습용 데이터 구축을 위한 산업‧기술별 로드맵 수립
    (4) AI 분야 신개념 검증 프로젝트를 통해 글로벌 선도 (연합 학습)

 

10. 2019년 국내 AI 수준 조사 및 글로벌 AI 시장 규모 
  1) 데이터 기반의 인공지능 수준 측정
  2) 데이터로 측정한 2019년 국내 인공지능 수준
    (1) 지표설계
    (2) 지표 도출
      가. 글로벌 인공지능 지표
      나. 한국 인공지능 지표 
    (3) 국내 인공지능 수준 측정 및 결과
  3) 7개국 인공지능 시장규모 및 분야별 시장규모
    (1) 7개국 시장규모
    (2) 분야별 인공지능의 7개국 시장 규모
      가. 미디어 & 광고 분야 인공지능 시장 규모
      나. 금융 분야 인공지능 시장 규모 
      다. 유통 분야 인공지능 시장 규모 
      라. 헬스케어 분야 인공지능 시장 규모 
      마. 자동차 & 교통 분야 인공지능 시장 규모 
      바. 농업 분야 인공지능 시장 규모
      사. 법률 분야 인공지능 시장 규모
      아. 오일 & 가스 분야 인공지능 시장 규모
      자. 기타분야12) 인공지능 시장 규모
  4) 인공지능 기업 및 스타트업 수
  5) 규제 샌드박스를 통해 해결된 건수 
  6) 한국 인공지능 항목 결과
  7) 한국어 질의응답 수준
  8) 2019년 인공지능 분야 수준 조사연구의 한계
  9) 데이터로 제시하는 인공지능 분야 정책 방향
  10) 2020년 인공지능 수준 조사를 위한 개선방안

 

11. 각국 정부의 인공지능(AI) 및 자율주행(AV) 수준
  1) 개론
  2) 각국 정부의 인공지능(AI) 준비 지수
  3) 각국 정부의 자율주행(AV) 준비 지수
  4) 시사점

 

12. 국가 지능화를 위한 데이터 및 인공지능 정책
  1) 시대적 요구
  2) 관점 전환의 필요성
  3) 기존 정책 진단
  4) 국가 지능화를 위한 데이터⋅인공지능 정책 추진방향
  5) 결론

 

13. 인공지능(AI)과 국제 통상
  1) 데이터 기반 AI 기술의 비교우위 요소
  2) AI 산업정책 관련 디지털 통상규범 현황
  3) AI 산업정책 대응 통상협상을 위한 시사점

 

14. 2020년 10대 미래유망기술
  1) 연구배경
  2) 연구절차
    (1) 주요 미래이슈 도출
    (2) 미래유망기술 후보 도출
    (3) 미래유망기술 선정
    (4) 미래유망기술 분석
  3) 연구결과
    (1) 주요 미래이슈
    (2) 미래유망기술 후보
    (3) 10대 미래유망기술
    (4) 미래유망기술 분석 주요 결과
  4) 결론 및 시사점

 

Ⅱ. 인공지능(AI)의 시장 및 산업 분석 

 

1. 국내외 시장 분석
  1) 세계 시장
    (1) 세계시장 동향 및 전망
    (2) 해외업체 동향
  2) 국내 시장
    (1) 국내 시장 동향 및 전망
    (2) 국내업체 현황
    (3) 국내 업체 동향

 

2. 국내외 기술 분석
  1) 해외기술 동향
    (1) 주요 기술
    (2) 해외업체 기술 동향
  2) 국내기술 동향
    (1) 기술 동향
    (2) 국내업체 기술동향

 

3. 국내외 정책 분석
  1) 해외 정책 동향
  2) 국내 정책 동향

 

4. 국내 기술개발 전략
  1) 연구개발 추진전략
  2) 전략제품


Ⅲ. 코로나19 및 포스트 코로나 시대의 인공지능(AI) 역할

 

1. 코로나19를 극복하기 위한 글로벌 인공지능(AI) 프로젝트
  1) 인공지능(AI)을 활용해 코로나19에 대응하고자 하는 움직임 확산
  2) 캐나다 고등연구소(CIFAR), ‘AI research project’
  3) 유럽학습 및 지능형 시스템 연구소(ELLIS), ‘Covid Projects’
  4) MIT-IBM 왓슨 인공지능 연구소
  5) 시사점

 

2. 코로나19 위기 대응을 위한 AI 및 데이터 활용 사례
  1) 개요
  2) 주요내용
  3) 시사점

 

3. 코로나19에 따른 산업별 인공지능(AI) 활용 사례
  1) 개요
  2) 주요 내용
  3) 시사점

 

4. 코로나19 연구조사를 위한 오픈사이언스 현황
  1) 개요
  2) 주요 내용
  3) 시사점

 

5. 포스트 코로나 시대의 생활 변화와 AI의 역할
  1) 개요
  2) 주요 내용
  3) 시사점

 

6. 코로나19와 AI 산업지형의 변화
  1) 개요
  2) 주요 내용
  3) 시사점

 

7. 코로나19 전후 미⋅중 인공지능(AI) 기술 패권 경쟁
  1) 개요
  2) 주요 내용
  3) 시사점

 

Ⅳ. 인공지능(AI)의 국내외 스타트업 사례 및 비즈니스 모델

 

1. 해외 스타트업
  1) 글로벌 인공지능(AI) 스타트업 현황
  2) 글로벌 인공지능 스타트업 주요 사례
    (1) Riiid
    (2) Knewton
    (3) Squirrel AI
    (4) SendBird
    (5) Vuno
    (6) Butterfly network
    (7) iCarbonX
    (8) Genoplan
    (9) face++
    (10) Fortem Technologies
    (11) SHIELD AI
    (12) VECTRA
    (13) Yitu Technology
    (14) Sensetime
    (15) H2O.ai
    (16) DataRobot
    (17) 4Paradigm
    (18) TAMR
    (19) ELEMENT Ai
    (20) iflytek
    (21) Bytedance
    (22) Pixellot
    (23) Drive.AI
    (24) Aurora
    (25) code42
    (26) pony.ai
  3) 시사점

 

2. 국내 스타트업
  1) 개요
  2) AI 혁신의 특징
  3) AI의 혁신 사례
    (1) 사례 기업의 선정
    (2) 의료 분야
    (3) 금융 분야
    (4) 마케팅/광고
  4) 새로운 혁신의 경로와 시사점

 

3. 인공지능(AI) 스타트업을 위한 정책
  1) 제6의 물결 이끄는 인공지능(AI) 스타트업
  2) 국내외 인공지능(AI) 스타트업 현황 분석
    (1) 현황 비교
    (2) 현황 분석
  3) 국내 인공지능(AI) 스타트업 정책 분석
    (1) 인공지능(AI) 생태계 혁신 정책
      가. 4차 산업혁명 대응계획(’17.11)
      나. 데이터·AI 경제 활성화 계획(’19.1)
      다. 인공지능(AI) 국가 전략(’19.12)
    (2) 스타트업 생태계 혁신 정책
      가. 혁신창업 생태계 조성방안( ’17.11)
      나. 제2벤처 붐 확산 전략(’19.3)
      다. 인공지능(AI) 스타트업 혁신 정책의 현황 분석
  4) 인공지능(AI) 스타트업 생태계 혁신을 위한 정책방향
    (1) 정책방향 1. AI 기술 고도화로 글로벌 Catch-up
    (2) 정책방향 2. AI 주력 분야 글로벌 선도 강화
    (3) 정책방향 3. 자생적 AI 혁신 생태계 조성

 

Ⅴ. 인공지능(AI)의 분야별 시장 분석

 

1. 자율주행차 분야
  1) 국내외 정책 분석
    (1) 해외 정책 
    (2) 국내 정책 
  2) 국내외 시장 및 밸류체인 분석
    (1) 시장분석
      가. 세계시장
      나. 국내시장
    (2) 가치사슬 분석
    (3) 주요 이슈
  3) 국내외 기술 분석
    (1) 해외기술 
    (2) 국내기술 
    (3) 기술개발 시나리오
  4) 국내 기술개발 전략
    (1) 기업 시장대응 전략
    (2) 전략품목

 

2. 감염병 재난에 대응하기 위한 의료 인공지능(AI) 분야
  1) 감염병 동향 및 인공지능(AI)의 필요성
    (1) 감염병 재난 동향
    (2) 감염병 대응 체계
    (3) 범부처 감염병 대응 체계 R&D 동향
    (4) 의료 인공지능의 기술적 이해
    (5) 감염병 대응을 위한 의료 인공지능 기술의 필요성
  2) 감염병 재난과 의료 인공지능(AI) 활용 사례 분석 
    (1) 개요
    (2) 자동 진단 보조
    (3) 원격 환자 모니터링 및 예후 예측
    (4) 자가 진단 검사 및 음성 인식
      가. 챗봇
      나. 음성 지원 에이전트
      다. 음성 의료 기록 작성
      라. 기타 소리 인식
    (5) 질병과 재난 예측, 감시
      가. 입력 데이터의 품질
      나. 입력 데이터 거버넌스
      다. 알고리즘의 개발
      라. 전향적 임상 실험 기법
      마. 전향적 감시에 의한 질병의 컨트롤
    (6) 접촉자 추적 및 모니터링
      가. 디지털 접촉자 추적 및 모니터링 확산
      나. 프라이버시 보호를 강화한 근거리 접촉자 추적 기술
      다. AI 기반 접촉 추적의 위험성과 권고 사항들
    (7) 신약 개발
  3) 의료 인공지능에 대한 표준화 동향
    (1) 국제 표준화
      가. 개요
      나. ITU-T/WHO FG-AI4H 
      다. DICOM/IHE
      라. HL7/FHIR
      마. 미국
      바. 중국
    (2) 국내 표준화 동향
      가. 감염병 대응을 위한 표준 프레임워크 활용
      나. 의료진 감염 방지를 위한 비대면 의료 요구사항의 반영
      다. 의료기기와 비의료기기 구분에 따른 표준화 방향
      라. 향후 추가 작업 및 개선 방향
  4) 시사점
    (1) DL/ ML 기술 연구 동향 및 이슈
    (2) 오픈 데이터와 오픈 사이언스 관련 이슈
      가. 발생 통계 및 사례 데이터
      나. 정부 개방 데이터셋(공공 데이터)
      다. 오픈 리서치 데이터셋과 챌린지
      라. 의료 영상 데이터
      마. 기타 이슈들
    (3) 표준화 이슈
      <부록1> 방역 단계별 인공지능 기술 적용 사례 및 관련 기술
      <부록2> 인공지능 기반 COVID-19 자동진단 지원 시스템 개발 사례 (한국, 중국)

 

3. 인공지능(AI) 헬스케어 및 의료기기 분야
  1) 인공지능(AI) 헬스케어 분야
    (1) 인공지능 헬스케어 산업의 실용화 현황
    (2) 인공지능과 헬스케어의 융합
      가. 모바일 디바이스 개발 및 의료 데이터 활용 분야
      나. 인공지능 수술로봇 및 영상진단장치 분야
      다. 신약연구 및 개발 분야
      라. 시사점
  2) 인공지능 의료기기 분야
    (1) 급성장하는 AI 의료기기 시장
    (2) 첫 격전지는 의료영상 분석 시장
    (3) 의료영상분석의 핵심 기술, 컨볼루션 신경망
    (4) AI 의료기기의 도입 효과
    (5) 병원과 환자, 정부의 Win-win
    (6) 한국의 AI 의료기기 허가 사례
    (7) 해외 인공지능(AI) 의료시스템 현황
      가. 미국 식품의약국(FDA)의 AI 의료기기 산업 준비
      나. 덴마크의 인공지능(AI) 의료시스템 현황
      다. 영국의 인공지능(AI) 의료시스템 현황
      라. 중국의 인공지능(AI) 의료시스템 현황
      마. 시사점

 

4. 인공지능(AI) 기반 로봇 분야
  1) 국내외 지능형 로봇 시장분석
    (1) 세계 시장분석
      가. 세계시장 동향 및 전망
      나. 세계 주요업체 동향
    (2) 국내 시장 분석
      가. 국내시장 동향 및 전망
      나. 국내 생태계 현황
      다. 생태계 핵심플레이어 동향
    (3) 국내 기술개발 전략
      가. 연구개발 전략
      나. 전략제품 선정결과
  2) 지능형 가정용 로봇 분야
    (1) 산업 및 시장 분석
      가. 산업 분석
      나. 시장 분석
    (2) 국내 기술개발 전략
      가. 핵심기술 리스트
      나. 기업 기술개발 전략
      다. 국내 기술개발 중기 종합계획안
      라. 기술개발 목표
  3) 배달 및 안내서비스 로봇 분야
    (1) 산업 및 시장 분석
      가. 산업 분석
      나. 시장 분석
    (2) 국내 기술개발 전략
      가. 핵심기술 리스트
      나. 기업 기술개발 전략
      다. 국내 기술개발 중기 종합계획안
      라. 기술개발 목표
  4) 체험형 시뮬에이터 로봇 분야
    (1) 산업 및 시장 분석
      가. 산업 분석
      나. 시장 분석
    (2) 국내 기술개발 중기 종합계획안
      가. 핵심기술 리스트
      나. 기업 기술개발 전략
      다. 국내 기술개발 중기 종합 계획안
      라. 기술개발 목표
  5) 건강관리 및 식사 보조 로봇 분야
    (1) 산업 및 시장 분석
      가. 산업 분석
      나. 시장 분석
    (2) 국내 기술개발 전략
      가. 핵심기술 리스트
      나. 기업 기술개발 전략
      다. 국내 기술개발 중기 종합계획안
      라. 기술개발 목표
  6) 커뮤니케이션 돌봄 로봇 분야
    (1) 산업 및 시장 분석
      가. 산업 분석
      나. 시장 분석
    (2) 국내 기술개발 전략 
      가. 핵심기술 리스트
      나. 기업 기술개발 전략
      다. 국내 기술개발 중기 종합계획안
      라. 기술개발 목표
  7) 산업용 근력 증강 웨어러블 로봇 분야
    (1) 국내외 산업 및 시장 분석
      가. 산업 분석
      나. 시장 분석
    (2) 국내 기술개발 전략
      가. 장단점 분석
      나. 기업의 핵심 요소기술
      다. 국내 기술개발 중기 종합계획안
      라. 핵심요소기술 평가결과
  8) 융합적 사고 교육용 교구재 로봇 분야
    (1) 국내외 산업 및 시장 분석
      가. 산업 분석
      나. 시장 분석
    (2) 국내 기술개발 전략
      가. 장단점 분석
      나. 기업 핵심 요소기술
      다. 국내 기술개발 전략
      라. 국내 기술개발 중기 종합계획안
      마. 핵심 요소기술 평가결과
  9) 엔터테인먼트용 시뮬레이터 로봇 분야
    (1) 산업 및 시장 분석 
      가. 산업 분석
      나. 시장 분석
      다. 무역 동향
    (2) 국내 기술개발 전략
      가. 장단점 분석
      나. 기업 핵심 기술
      다. 국내 기술개발 중기 종합 계획안
  10) 물류 로봇 분야
    (1) 산업 및 시장 분석
      가. 산업 분석
      나. 시장 분석
    (2) 국내 기술개발 전략
      가. 물류로봇 장단점 분석
      나. 물류 로봇 핵심기술
      다. 국내 현황
      라. 국내 기술개발 중기 종합 계획안
  11) 바이오 공정 자동화 로봇 분야
    (1) 산업 및 시장분석
      가. 산업 분석
      나. 시장 분석
    (2) 국내 기술개발 전략
      가. 장단점 분석
      나. 핵심기술
      다. 국내 기술개발 중기 종합 계획안
  12) 재활훈련용 근력보조 웨어러블 로봇
    (1) 산업 및 시장 분석
      가. 산업 분석
      나. 시장 분석
    (2) 국내 기술개발 전략 
      가. 장단점 분석
      나. 핵심기술
      다. 국내 기술개발 중기 종합 계획안

 

5. 인공지능(AI) 기반의 대화형/언어교육용 챗봇 분야
  1) 챗봇의 정의 및 기술 동향
    (1) ‘챗봇은 인공지능 기술의 시초’
    (2) 해외 챗봇 활용 사례
      가. 워봇(Woebot): 우울증 환자에게 친구가 되어주는 워봇(′18)
      나. 탈라(Talla): 업무지원을 위한 지능형 비서 Talla(′16)
      다. 마스터카드(Mastercard): 주문부터 결제까지 처리하는 마스터카드 봇(′17)
      라. Do not pay : 영국 최초의 로봇 변호사 챗봇(′15)
    (3) 입문수준(Entry-level)의 인공지능 기술 챗봇 시장 급성장
    (4) 국내 인공지능 및 챗봇 기술 현황
      가. 국내 인공지능 지식의 현주소
      나. 국내 챗봇 기술 현황
      다. 국내 인공지능 육성 전략
    (5) 챗봇서비스, 국내 기술개발 전략
  2) 인공지능 기반 대화형 챗봇 및 언어교육용 챗봇 개발 방안
    (1) 인공지능기술 기반 대화형 챗봇 시스템 구성 원리와 개발 현황
      가. 인공지능기술 기반 대화형 챗봇 시스템 구성 원리
      나. 인공지능 기술 기반 대화형 챗봇 개발 현황
      다. 인공지능기술 기반 챗봇 개발 실제
    (2) 인공지능기술 기반 지능형 언어교육용 챗봇 개발 방향
      가. 인공지능형 언어교육용 챗봇 학습시스템 개발 시 고려해야 할 교수·학습 설계 이슈
      나. 대화형 챗봇 알고리즘 개발
      다. 인공지능기술 기반 대화형 언어학습용 챗봇 콘텐츠 개발 방안
    (3) 시사점

 

6. 5G 통신사업자 및 통신서비스에 대한 인공지능(AI)
  1) 5G 이동통신 사업자를 위한 인공지능(AI) 활용
    (1) 5G 이동통신 시장 및 사업자 동향
    (2) AI 도입의 중요성과 예상되는 문제
    (3) 주요 사업자의 AI 기술 use case 및 전략 분석
    (4) 국내 사업자 역량 강화를 위한 AI 활용방안 및 과제
  2) 인공지능(AI)의 통신서비스에서의 확산 동향 
    (1) 통신서비스에 있어서의 AI 적용 및 확산
    (2) AI 확산에 있어 ICT 분야에서의 통신서비스의 영향력
    (3) 이용 주체별 통신서비스의 AI 적용 현황 및 확산 방향
      가. 개인 서비스 영역
      나. 통신사업자 내부 및 기업 대상 서비스 영역
      다. 타 산업 특화 서비스 영역
      라. 통신서비스의 국가/사회 차원의 적용 및 확산을 위한 이슈

 

7. 인공지능(AI) 반도체 분야
  1) 개념 정의와 범위 
  2) 글로벌 시장분석
    (1) 시장규모 및 성장률
    (2) 성장 동인
  3) 시스템 반도체 산업 및 사업자 동향
    (1) 산업 구조
    (2) 사업자 동향
      가. 반도체 업체(Chip maker)
      나. SW/서비스 업체
      다. 디바이스 업체 (Device maker)
  4) 글로벌 기술동향
  5) 국내 연구개발(R&D) 투자 분석
    (1) 공공 R&D
    (2) 민간 R&D
  6) 시스템 반도체 응용 분야별 주요 가치
    (1) 도출 프레임워크
    (2) 지능형 반도체의 니즈 도출
      가. 분석 대상 애플리케이션 선정
      나. 응용 분야별 니즈 도출
    (3) 핵심가치 제안
      가. General suggestions
      나. Niche suggestions
  7) 인공지능 기술의 진화와 AI 반도체 및 컴퓨팅 변화
    (1) 반도체 진화와 인공지능 및 컴퓨팅
      가. 반도체 영역에서 환경변화_미세화 공정에 따른 한계 대두
      나. 인공지능과 반도체의 상호 발전 기제
      다. 인공지능 반도체 발전 추이
    (2) 인공지능 진화와 인공지능 반도체 및 컴퓨팅
      가. 인공지능 생태계와 인공지능 반도체의 중요성
      나. 인공지능 반도체와 컴퓨팅 방식의 변화
      다. 인공지능 반도체의 시장 현황 및 전망
      라. 인공지능 반도체 개발 현황
    (3) 결론 및 시사점
  8) 국내 인공지능(AI) 반도체 설계역량 총 결집해 AI 반도체 1등 국가 되겠다

 

8. 금융⋅자산운용⋅보험 산업에서의 인공지능(AI) 도입
  1) 금융산업 분야
    (1) 고용 대체 가능성
    (2) 금융기관의 AI 도입 사례
    (3) AI가 금융산업 내 직무에 미치는 영향
    (4) 우정사업 대응 방안
    (5) 시사점
  2) 자산운용 분야
    (1) 자산운용산업과 인공지능(AI)
      가. 글로벌 자산운용산업 현황
      나. 자산운용 산업의 주요 당면이슈
      다. 자산운용산업의 인공지능 활용과 영향
    (2) 자산운용산업의 AI 활용 및 사례 : 리서치⋅투자관리
      가. 분석역량 강화를 통한 투자기회 모색
      나. 머신러닝 기반 알고리즘으로 투자모델 정교화
      다. 거래비용 및 시장충격 최소화
    (3) 자산운용산업의 AI 활용 및 사례 : 판매·마케팅
      가. 디지털 채널을 통한 고객기반 확대
      나. 고객 맞춤형 서비스 제고
    (4) 자산운용산업의 AI 활용 및 사례 : 미들·백오피스
      가. 업무 효율성 및 생산성 증대
      나. 리스크 관리 고도화
    (5) 자산운용산업내 AI 혁신 선두주자 : BlackRock
    (6) 주요국의 인공지능 관련 규제 동향
      가. 인공지능 전반 규제
      나. 알고리즘 거래 규제
    (7) 시사점
  3) 보험 분야
    (1) 개요
    (2) 인공지능 기술 동향
    (3) 보험업의 인공지능 기술 적용 사례
      가. 보험 계약 및 유지
      나. 보험금 청구 및 심사
      다. 고객서비스
  4) 결론

 

9. 스마트빌딩의 인공지능(AI) 도입
  1) 스마트 빌딩 개요
  2) 스마트빌딩 세계시장 현황 및 전망
  3) 스마트빌딩에서의 인공지능의 역할
  4) 스마트빌딩 분류와 데이터 발생, 그리고 인공지능
  5) 결론

 

10. 물류산업에 인공지능(AI) 접목
  1) 물류 산업의 디지털 트랜스포메이션
    (1) 디지털 트랜스포메이션
    (2) 물류 산업의 AI 접목 잠재적 가치 측정
  2) 물류 산업의 AI 기술 도입 현황 및 활용 분야
    (1) 도입 현황
    (2) 활용 분야
      가. 백오피스
      나. 예측
      다. 물리적 노동력
  3) UX(사용자 경험) 측면의 AI 도입 효과 예상
    (1) UX(사용자 경험)의 정의
    (2) UX 측면에서의 AI 예측 기술
      가. UX를 위한 AI 지원(AI Assistance for UX)
      나. 예측 물류(Anticipatory Logistics)
  4) 결론

 

11. 인공지능을 활용한 몰입형 경험(Immersive Experience)
  1) 몰입형 경험의 발전
  2) 몰입형 경험의 가능성과 도전과제
  3) 몰입형 경험에서의 AI 역할
  4) 결론

 

12. 인공지능의 행정 도입에 따른 변화
  1) 인공지능을 바라보는 시각과 현실
  2) 인공지능 기술이 행정에 미치는 영향
  3) 인공지능의 행정 도입시 쟁점
  4) 행정분야 인공지능 활성화를 위한 제언

 

13. 인공지능 기반의 에듀테크 기업 및 서비스
  1) 에듀테크 산업과 투자 동향
    (1) E-러닝과 에듀테크 산업
    (2) 에듀테크 산업 투자 동향
  2) 에듀테크에 활용되는 인공지능
    (1) 에듀테크의 메가트렌드
    (2) 에듀테크의 지능화
    (3) 인공지능 기반 에듀테크 기업 투자 동향
  3) 인공지능 기반 에듀테크 기업 및 서비스 사례
    (1) 에듀테크 관련 인공지능 요소 기술 및 주요 기업
    (2) 에듀테크의 인공지능 활용 형태 및 주요 서비스
  4) 결론

 

14. 고령화에 따른 인공지능(AI) 활용
  1) 고령자 돌봄 서비스와 인공지능 연계 관심 증가
  2) 생활 데이터 분석을 통한 건강문제 예측
  3) 움직임 감지를 통한 낙상위험 예측
  4) 약물복용 관리를 통해 만성병 환자 치료 지원
  5) 개인 맞춤형 서비스 제공을 통한 자택요양 지원
  6) 대화를 통한 외로움 완화 등 심리적 안정감 제공
  7) 결론

 

15. 클라우드 기반 AI와 엣지 AI의 역할과 전망
  1) 주요 내용
  2) 결론

 

16. 인공지능(AI) 기능 탑재한 ‘무선 이어폰’ 분야
  1) 글로벌 무선 이어폰 시장, AI와 결합되며 폭발적으로 성장 전망
  2) 글로벌 IT기업, AI 서비스 무선 이어폰에 탑재하며 시장 선점 각축

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