제Ⅰ편 인공지능・클라우드
제 1장 인공지능(AI) 기술개발 동향
1. 인공지능 개요 및 PEST 분석
1) 인공지능 정의
2) 인공지능의 발전 과정 및 이슈 배경
(1) 발전 과정
(2) 이슈 배경
가. 인공지능 기술의 진화
나. 인공지능에 대한 다양한 활용 니즈의 증대
3) 인공지능의 지능 수준과 학습
(1) 인공지능 지능 수준
가. 학습량에 의한 지능 수준
나. 지식분야에 의한 지능 수준
(2) 학습하는 인공지능
가. 데이터 학습을 통해 지능을 획득
나. 상황에 따른 학습량의 변화
4) 인공지능의 성장 및 도전 요인
(1) 인공지능시대 부활의 동인 분석
가. 딥러닝
나. 범용 GPU
다. 빅데이터
(2) 성장 및 도전요인
가. 성장동인(헬스케어)
나. 도전요인(헬스케어)
5) 인공지능이 초래하는 사회변화
(1) 일자리 변화 및 신규 서비스의 등장
가. 기존 일자리의 축소
나. 기존 직업의 역할 변화
다. 인공지능을 활용하는 새로운 직업의 등장
라. 새로운 서비스의 등장
(2) 소득 양극화 및 사회 제도 변화
가. 소득 양극화의 심화
나. 사회 인프라의 변화
6) 인공지능 관련 기술
(1) 기계학습
(2) 인공신경망
(3) 딥러닝
(4) 퍼지논리
(5) 패턴인식
(6) 서포트 벡터 머신
(7) 인지 컴퓨팅(Cognitive Computing)
7) 국내 인공지능 산업 기반 점검 : PEST 분석
(1) 정책적 기반
(2) 경제적 기반
(3) 사회적 기반
(4) 기술적 기반
2. 인공지능 플랫폼 산업 동향과 오픈소스화 현황
1) 인공지능 플랫폼 개요
(1) 정의 및 분류
(2) 필요성
(3) 인공지능 플랫폼과 도메인 지식
2) 국내외 인공지능 플랫폼 산업 동향
(1) 해외 인공지능 플랫폼 동향
가. 범용 인공지능 플랫폼 현황
나. 전문 인공지능 플랫폼 현황
(2) 국내 인공지능 플랫폼 동향
가. 범용 인공지능 플랫폼 현황
나. 전문 인공지능 플랫폼 현황
3) 인공지능 플랫폼 오픈소스화 현황
(1) 인공지능 기술 오픈소스화 트렌드
(2) 인공지능 기술 공개와 오픈 이노베이션
(3) 업체별 인공지능 플랫폼 오픈소스화 현황
가. 구글
나. 페이스북
다. 마이크로소프트
라. OpenAI
마. IBM
바. 삼성
사. 에어비엔비
아. 바이두
3. 인공지능 적용 분야와 사례
1) 인공지능 적용 분야
(1) 전문지식의 보조가 필요한 업무 분야
가. 공인 자격 능력이 필요한 분야
나. 노하우 및 경험이 필요한 분야
(2) 지속적인 업무 수행이 필요한 분야
가. 사람의 지적 노동력을 대체하는 인공지능
나. 사람의 물리적 노동력을 대체하는 인공지능
(3) 지속적인 집중력과 반복되는 업무 수행이 필요한 분야
가. 지속적인 집중력이 요구되는 일
나. 반복적이거나 정형화된 정보의 빠른 요약
(4) 기존에 경험하기 어려웠던 서비스 분야
가. 일상생활의 보조
나. 사물과의 인터랙션
2) 인공지능의 산업별 적용 사례
(1) 금융
가. 투자 및 트레이딩
나. 신용평가 및 심사
다. 개인금융 비서 기능(Personal Finance Management)
(2) 의료
가. 웨어러블 기기 활용한 스마트헬스 케어
나. 진단 데이터 수집/분석 능력 활용한 처방과 치료
다. 휴머노이드형 반려로봇 활용한 고령자 캐어 서비스
(3) 자동차
가. 방대한 양의 데이터 학습 통한 신속한 판단 기능 제공
나. 커넥티비티 기반 지능형 교통 서비스 실현
(4) 제조업
가. 데이터분석/광학센싱 통한 공정 최적화
나. 휴머노이드 로봇의 노동 제공 등 '스마트 팩토리' 추진
(5) 미디어/콘텐츠
가. 빅데이터 분석 통해 고객에게 최적화 콘텐츠 제공
나. 자연어 분석(Natural Language Processing) 활용
3) 인공지능을 활용한 서비스 및 제품 사례
(1) CCTV
(2) 스마트 신호등
(3) 무인로봇자동차
(4) 휴머노이드 로봇
(5) 위치 추적 서비스
(6) 지능형 항공교통제어 시스템
4. 인공지능 시장 전망과 스타트업 현황
1) 인공지능 시장 동향
(1) 시장 규모
(2) 세계 시장 전망
가. Tracktica
나. TechNavio
다. BCC Research
(3) 국내 시장 동향
(4) 투자 현황
2) 인공지능 분야 R&D 투자와 스타트업 M&A 전략
3) 국내외 인공지능 분야 스타트업 현황
(1) 해외 스타트업 현황
(2) 국내 스타트업 현황 및 성공전략
가. 국내 현황
나. 국내 스타트업 성공전략
5. 인공지능 기술 관련 제도 및 정책 동향
1) 국내외 인공지능 기술 관련 정책
(1) 해외 정책 동향
가. 미국
나. 일본
다. 유럽
라. 중국
(2) 국내 정책 및 법률
가. 인공지능 관련 정책 동향
나. 인공지능 관련 법률
2) 국내외 인공지능 응용분야별 정책 및 제도 현황
(1) 스마트 팩토리
가. 배경 및 도입 현황
나. 국내 제조업 관련 정책 현황
다. 해외 주요국 제조업 관련 정책 동향
라. 이슈 및 도전 과제
(2) 지능형 로봇
가. 배경 및 도입현황
나. 국내 지능형 로봇 관련 정책 현황
다. 해외 주요국 지능형 로봇 관련 정책 동향
라. 이슈 및 도전과제
(3) 지능형 의료
가. 배경 및 도입현황
나. 국내 지능형 의료 서비스 관련 정책 현황
다. 해외 주요국 지능형 의료 서비스 관련 정책 동향
라. 이슈 및 도전과제
(4) 자율주행자동차
가. 배경 및 도입현황
나. 국내 자율주행자동차 관련 정책현황
다. 해외 주요국 자율주행자동차 관련 정책 동향
라. 이슈 및 도전과제
(5) 지능형 엔터테인먼트
가. 게임
나. 스포츠
다. 기타 창작 영역(미술, 음악, 패션, 요리, 기사작성 등)
라. 이슈 및 도전과제
3) 인공지능 기술 관련 제도 및 정책 이슈
(1) 데이터
가. 데이터 관련 현황 및 제도 종합 진단
나. 정책 및 제도 발전 방향 제언
(2) 프라이버시
가. 관련 현황 및 제도 종합 진단
나. 정책 및 제도 발전 방향 제언
(3) 알고리즘
가. 관련 현황 및 제도 종합 진단
나. 정책 및 제도 발전 방향 제언
(4) 일자리 문제
가. 관련 현황 및 제도 종합 진단
나. 정책 및 제도 발전 방향 제언
(5) 규제 및 거버넌스
가. 관련 현황 및 제도 종합 진단
나. 정책 및 제도 발전 방향 제언
(6) 책임소재
가. 관련 현황 및 제도 종합 진단
나. 정책 및 제도 발전 방향 제언
(7) 윤리
가. 관련 현황 및 제도 종합 진단
나. 정책 및 제도 발전 방향 제언
(8) 그 밖의 이슈
가. 인공지능의 안정성 확보의 문제 : 오작동 및 보안 이슈
나. 인공지능이 제작발명한 지식재산에 대한 보호 문제
6. 인공지능 기술 및 특허 동향
1) 인공지능 기술분류 및 산업별 기술 동향
(1) 인공지능 기술분류 및 동향
가. 학습 및 추론
나. 상황이해
다. 언어이해
라. 시각이해
마. 인지컴퓨팅
(2) 산업영역별 인공지능 기술 동향
가. 제조업 분야
나. 의료 및 바이오 기술 분야
다. 국방 기술 분야
라. 교육 서비스 분야
마. 자동차 기술 분야
바. 광고마케팅, 금융, 법무, 회계 등 기술 분야
2) 국내외 인공지능 기술 및 연구 동향
(1) 해외 동향
가. 미국
나. 유럽
다. 일본
라. 중국
(2) 국내 동향
3) 국내외 인공지능 기술개발 추진 사례
(1) 해외 추진 사례
가. Google 딥마인드 알파고(AlphaGo)
나. IBM Watson
다. IBM Cognitive Computing Project
라. 일본의 토다이 프로젝트
마. EU FP7 Cognitive Systems & Robotics
(2) 국내 추진 사례
가. 엑소브레인 과제
나. 서울대학교 Videome Project
다. KAIST의 경험지식 활용 플랫폼 Project
4) 인공지능 기술 특허 분석 및 전망
(1) 인공지능 기술 특허 분석
가. 특허 분석 기술 분류
나. 분석 개요
다. 인공지능 기술 특허현황
(2) 국내외 특허출원 현황
가. 국가 연도별 특허출원 동향
나. 핵심기술 연도별 특허출원 동향
다. 핵심기술 국가별 특허출원 동향
라. 주요출원인 특허출원 동향
마. 세부기술 국가별 특허출원 동향
바. 국내 주요출원인 특허출원 동향
(3) 특허로 바라본 한국의 위상
가. 인공지능 관련 기술력
나. 특허활동지수(Activity Index)
다. 시장 확장성
라. 특허 규모
마. 한국의 특허관심(중요)도
바. 특허 평가 결과 종합
7. 인공지능 관련 기술 동향
1) 고성능컴퓨팅 환경과 현황
(1) 개요
(2) 고성능컴퓨팅 환경과 인공지능
가. 컴퓨팅 성능의 발전과 이슈
나. 인공지능 사례 분석
(3) 국내외 고성능컴퓨팅 환경 현황
가. 해외 현황
나. 국내 현황
2) 인공지능 지식검색 소프트웨어
(1) 개요
가. 정의 및 필요성
나. 범위 및 분류
(2) 산업 특징 및 구조
가. 특징 및 구조
나. 주요 현안
(3) 시장 현황 및 전망
(4) 특허 출원 동향
가. 세계 동향
나. 국내 동향
3) 자연어 대화 인터페이스
(1) 개요
(2) 자연어 대화 인터페이스 주요 기술
가. 발화 이해
나. 대화 관리
다. 응답 생성
(3) 자연어 대화 인터페이스 국내외 동향
가. 스마트 기기를 위한 개인비서 서비스
나. 자연어 대화 인터페이스를 이용한 IoT, 로보틱스 서비스
다. 자연어 대화 인터페이스를 이용한 문자 상담 서비스
4) 챗봇(ChatBot) 서비스 발전 전망
(1) 챗봇 개요
가. 정의
나. 배경 및 필요성
(2) 챗봇 기술요소
(3) 국내외 ICT 기업의 챗봇 서비스 개발 경쟁
가. 해외 주요 ICT 기업의 챗봇 서비스
나. 국내 주요 ICT 기업의 챗봇 서비스
(4) 국내외 챗봇 활용사례
가. 해외 정부의 챗봇 활용사례
나. 국내 정부의 챗봇 활용사례
(5) 챗봇 기술 및 서비스 발전 전망
5) 지능형 개인비서 추진 동향
(1) 정의
(2) 지능형 개인비서 시장 전망
(3) 해외 기업들의 지능형 개인비서 추진동향 및 특징
가. 아마존
나. 구글
다. 페이스북
(4) 국내 기업들의 대응 동향 및 산업 영향 전망
가. 국내 기업 대응 동향
나. 국내 산업 영향 전망
제 2장 머신러닝/딥러닝 활용사례
1. 머신러닝 활용사례
1) 머신러닝(Machine Learning)의 개요
(1) 개념 및 역사
가. 정의
나. 역사
(2) 특성
(3) 학습원리
2) 머신러닝의 종류 및 유형
(1) 목적별 종류
(2) 유형
가. 지도학습(Supervised learning)
나. 비지도학습(Unsupervised learning)
다. 강화학습(Reinforcement)
3) 머신러닝 기술의 활용 사례
(1) 업체별 머신러닝 산업화 사례
가. 구글 - 기계학습 제국
나. 마이크로소프트 - RankNet, Cortana, Azure
다. 페이스북 - 사진 공유 서비스 Moments
라. 지멘스 - 기계학습 응용 사례
마. 오바마 선거캠프 - 유권자 맞춤 선거 전략
바. 캐스피다(Caspida) - 기계학습 기반 지능형 보안 시스템
사. 크리테오(Criteo) - 기계학습 기반 개인 맞춤형 퍼포먼스 광고
아. 아마존(Amazon) - 구매추천 및 예측, AWS 기계학습 클라우드
자. NVIDIA - 기계학습을 위한 컴퓨팅 인프라
(2) 머신러닝의 실제 사용 사례
가. 사기 방지
나. 타겟팅 디지털 디스플레이
다. 콘텐츠 추천
라. 자동차 품질 개선
마. 유망 잠재 고객에 집중
바. 미디어 최적화
사. 의료 보건 서비스 개선
2. 딥러닝 성공요인
1) 딥러닝(Deep Learning)의 개념 및 역사
2) 딥러닝 특성
(1) 인공지능/머신러닝/딥러닝 차별점
(2) 딥러닝 장단점
가. 장점
나. 단점
3) 딥러닝 산업 활성화 필요성
4) 딥러닝의 성공 요인
(1) 비지도 학습방법을 이용한 전처리과정
(2) 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크의 진화
(3) 시계열 데이터를 위한 리커런트 뉴럴 네트워크
(4) GPU 병렬 컴퓨팅의 등장과 학습 방법의 진보
3. 딥러닝 기술 소개 및 최근 발전 동향
1) 딥러닝 연구 내용
(1) 개요
(2) 깊은 신경망
(3) 사전학습(pre-training)에 의한 딥러닝
(4) 컨볼루션 네트워크
(5) 순환 신경망(RNN, recurrent neural networks)
2) 딥러닝 기술의 최근 발전 동향
(1) 계층 및 네트워크 구조의 발전
(2) 학습 알고리즘의 발전
(3) 시각화에 의한 학습 결과의 이해
(4) CNN과 기존 방법을 결합한 인식 시스템
4. 딥러닝 적용 분야 및 활용 사례
1) 딥러닝 주요 적용 분야와 향후 파급 효과
(1) 딥러닝 주요 적용 분야
가. 자율주행 자동차
나. 자율로봇
다. 이미지 인식
라. 자연어처리
마. 상품추천
바. 금융
사. 그림제작
아. 작곡
(2) 향후 산업별 파급 효과 예측
2) 딥러닝 성공 사례
3) 딥러닝 활용 사례
(1) 금융업
가. 투자자문 및 트레이딩
나. 신용평가 및 심사
다. 개인금융 비서 기능
라. 금융 범죄 예방
(2) 자동통번역
가. 개요
나. 해외 현황
다. 국내 현황
라. 최근 이슈
(3) 위성 영상분석
(4) 의료영상에서의 응용
가. 뇌 자기공명영상에서 다양체 학습
나. 조직병리영상에서 기저세포암 인지
다. 뇌 자기공명영상에서 해마 분할
(5) 영상처리 응용 기술
가. 개요
나. 딥러닝 기반 영상처리 응용 기술개발 동향
다. 딥러닝 기반 영상처리 응용 서비스 동향
5. 딥러닝 관련 시장 규모 및 기업 현황
1) 딥러닝 관련 시장 현황 및 전망
2) 딥러닝 주요 기업 현황
(1) 구글
(2) 페이스북
(3) 마이크로소프트
6. 딥러닝 연구개발 정책 현황
1) 해외 주요국 정책 현황
(1) 캐나다
(2) 미국
(3) 일본
2) 국내 정책 현황
제 3장 클라우드(Cloud) 산업 동향
1. 클라우드 개요
1) 클라우드 정의 및 분류
(1) 클라우드 컴퓨팅 정의 및 특성
가. 정의
나. 클라우드 컴퓨팅 서비스 특성
(2) 클라우드 컴퓨팅 분류
가. 서비스 종류별 분류
나. 서비스 운용별 분류
2) 클라우드 컴퓨팅의 구성
3) 클라우드 컴퓨팅 도입 효과
(1) 최소의 구축비용으로 다양한 서비스 이용 가능
(2) 언제 어디서나 업무 가능
(3) 중앙 집중화를 통한 효율적 관리
4) 클라우드 컴퓨팅 도입 관련 기업 IT 생태계
(1) 클라우드의 전략적인 관점(CEO 관점)
(2) 클라우드의 재무적인 관점(CFO 관점)
(3) IT 개발과 운영의 관점(CIO, CTO 관점)
(4) 클라우드에 대한 국내 IT 기업들의 관점
5) 클라우드가 국가･사회 전반에 미치는 영향
(1) 정부 등 공공분야
가. 공공혁신
나. 공공서비스 확산
(2) 산업 전반
가. 전통산업
나. ICT산업
(3) 개인생활
(4) 아이디어 창업 등 창조경제
2. 클라우드 시장 동향과 부문별 현황
1) 국내외 클라우드 시장 동향
(1) 해외 시장 동향
(2) 국내 시장 동향
2) 클라우드 기업 동향
(1) 기업과 클라우드
가. IT 활용에 대한 고민과 관심 증대
나. 클라우드를 통한 신속한 사업 대응
다. 클라우드로 안정적인 서비스로 제공
라. 클라우드로 얻는 비용 효율
(2) 글로벌 선도기업 동향
3) 클라우드 부문별 현황
(1) 클라우드 공급자 현황
가. 공급 및 수요현황
나. 제품 및 기술현황
다. 재무현황
라. 전문인력 현황
마. 해외진출 현황
바. 시장 현황 및 전망
사. 산업 활성화 전략
(2) 클라우드 도입 현황(민간/공공)
가. 도입 운영 현황
나. 도입규모 및 제품 현황
다. 도입(이용) 만족도 현황
라. 도입 활성화 전략
(3) 클라우드 수요 현황(민간/공공)
가. 도입계획 현황
나. 도입규모 계획
다. 도입(이용) 이해도 현황
라. 도입 활성화 전략
3. 클라우드 컴퓨팅 기술별 현황
1) 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공자
(1) 클라우드 컴퓨팅 서비스
가. SaaS
나. PaaS
다. IaaS
(2) 클라우드 컴퓨팅 플랫폼
가. SaaS : ERP/CRM/SCM
나. SaaS : 데스크탑
다. PaaS : 통합 개발 환경
라. PaaS : SDK
마. IaaS : 운영체제
바. IaaS : 컴퓨팅 가상화
사. IaaS : 스토리지 가상화
아. IaaS : I/O 가상화
자. 서비스 관리
(3) 클라우드 컴퓨팅 인프라 장비
가. 서버
나. 스토리지
다. 네트워크 장비
라. 클라우드 어플라이언스
마. 인프라 설비
2) 클라우드 컴퓨팅 서비스 단말
(1) 클라이언트 플랫폼
(2) 클라이언트 장비
(3) 클라이언트 부품
3) 클라우드 컴퓨팅 네트워크
(1) 클라우드 컴퓨팅 엑세스 네트워크
(2) Intra-cloud 네트워크
(3) Inter-cloud 네트워크
4) 클라우드 컴퓨팅 보안
5) 클라우드 컴퓨팅 서비스 브로커
(1) 서비스 브로커
(2) 클라우드 연동 기술
4. 클라우드 정책 동향
1) 해외 주요국 활성화 정책
(1) 미국
(2) 일본
(3) 중국
2) 국내 정책 동향
(1) 정책 현황
(2) 클라우드 컴퓨팅 발전법
가. 클라우드컴퓨팅 발전법 통과
나. 공공부문의 클라우드 도입 가속화 예상
5. 클라우드 보안 산업 동향
1) 클라우드 보안 개요
(1) 클라우드 보안 정의 및 범위
가. 정의 및 필요성
나. 클라우드 보안 기술 개요
다. 범위
(2) 클라우드 보안 산업 특징 및 구조
가. 산업의 특징
나. 산업의 구조
2) 국내외 클라우드 보안 시장 동향
(1) 세계 시장 동향
(2) 국내 시장
(3) 무역현황
3) 국내외 클라우드 보안 관련 정책 동향
(1) 해외 정책 동향
가. 미국
나. 일본
다. 유럽
라. 중국
(2) 국내 정책 동향
4) 클라우드 보안 기술 동향
(1) 기술개발 트렌드
가. 기술 개요
나. 클라우드 보안 기술 동향
다. 클라우드 기술 동향
(2) 주요 업체별 기술개발 동향
가. 해외 업체 동향
나. 국내 업체 동향
(3) 기술인프라 현황
가. 2016 미국 보안기기 전시회(ISC 2016) 한국관 개요
나. 미 시장진출 관련 주요 인증 정보
다. 미국 정보보호 산업 관련 전시회
5) 클라우드 보안 관련 기술 특허 동향
(1) 연도별 출원동향
(2) 국가별 출원현황
(3) 투입기술 및 융합성 분석
(4) 주요출원인 분석
(5) 국내 출원인 동향
제Ⅱ편 ICT 기반 헬스케어
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