장바구니 담기 close

장바구니에 상품을 담았습니다.

장바구니로 계속쇼핑하기
초거대 생성 AI기반 AI+X 기술, 시장 동향과 유망 산업별 활용, 사업화 전략
미리보기

초거대 생성 AI기반 AI+X 기술, 시장 동향과 유망 산업별 활용, 사업화 전략

  • 이슈퀘스트 편집부
  • |
  • 이슈퀘스트
  • |
  • 2024-06-25 출간
  • |
  • 626페이지
  • |
  • 210 X 297mm
  • |
  • ISBN 9788998366674
판매가

440,000원

즉시할인가

396,000 원

배송비

무료배송

(제주/도서산간 배송 추가비용:3,000원)

추가상품
상품선택
독서대 7,900원 독서대 선택안함 0원
수량
+ -
총주문금액
396,000원
장바구니 구매하기

※ 스프링제본 상품은 반품/교환/환불이 불가능하므로 신중하게 선택하여 주시기 바랍니다.

북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

목차

Ⅰ. 글로벌 AI 기술개발 동향과 관련 시장 최근 동향 27

1. 생성 AI로 급성장 중인 AI 기술과 시장 동향 27
1-1. 인공지능(AI) 기술 개요와 시장 전망 27
1) 인공지능(AI) 기술 정의와 발전 방향 27
(1) 인공지능(AI) 기술 정의 27
(2) 인공지능(AI) 기술 발전 방향 28
2) 초거대 인공지능(AI) 시대 도래 31
(1) 초거대 AI의 등장 31
(2) 초거대 AI 모델의 진화 방향 35
3) 글로벌 AI 기술, 시장 동향과 전망 42
(1) 국내·외 인공지능 시장 전망 42
(2) 설명 가능한 AI 시장 전망 42
(3) 대화형 AI 시장 전망 43
(4) 텍스트 생성형 AI 시장 전망 44
(5) 자연어 처리시장 전망 45
1-2. 생성형 AI(Generative AI) 기술 개요 47
1) 생성형 인공지능(Generative AI) 개요 47
(1) 생성형 인공지능 정의 47
(2) 국내·외 생성형 인공지능 기술개발 현황 50
2) 초거대 생성 인공지능(AI)과 데이터 53
(1) 생성형 AI의 데이터와 학습 53
(2) 생성형 AI 분야 데이터의 역할 54
3) 초거대 AI와 학습 방법 55
(1) 인공지능과 학습 55
(2) 초거대 AI의 학습 방법 56
1-3. 생성형 AI(Generative AI) 유망 기술과 시장 전망 59
1) 생성형 인공지능(Generative AI) 유망 기술 동향 59
(1) 생성형 인공지능(Generative AI) 기술 동향 59
(2) 생성형 인공지능(Generative AI) 시대 10대 유망기술 65
2) 생성형 AI 기반 ‘대규모 멀티모달 모델(LMM)’ 경쟁 79
(1) ‘멀티모달 AI’ 시대 본격화 79
(2) 국내외 주요 기업 ‘멀티모달 AI’ 개발 동향 80
3) 생성형 인공지능(Generative AI) 시장 동향과 전망 87
(1) 생성형 인공지능 산업 밸류체인 87
(2) 생성형 인공지능 비즈니스 모델과 사업화 동향 88
(3) 생성형 인공지능 시장 규모 전망 91
(4) 생성형 인공지능 관련 유망 분야 시장 전망 92
(5) 생성형 인공지능 분야 M&A 및 투자 현황 96

2. 생성 AI 관련 유망 기술, 인프라 시장 동향과 전망 99
2-1. 빅데이터 산업과 시장 전망 99
1) 데이터 산업 및 기술 동향 99
(1) 데이터 산업 및 데이터 기술 개요 99
(2) 데이터 산업 분야 주요 기술 동향 100
(3) 국내·외 데이터 산업 시장 동향과 전망 103
2) 빅데이터 관련 산업 동향과 전망 105
(1) 빅데이터 플랫폼 산업 동향 105
(2) 빅데이터 분석 솔루션 산업 동향 108
2-2. 인공지능(AI) 반도체 시장 동향과 전망 113
1) 인공지능(AI) 반도체 기술 개요 113
(1) 인공지능 반도체 개념 113
(2) 인공지능 반도체 기술 현황 119
2) 인공지능(AI) 반도체 시장 전망과 과제 124
(1) 인공지능 반도체 시장 동향과 전망 124
(2) 인공지능 반도체 기술적 과제와 이슈 127
2-3. 클라우드 컴퓨팅, IDC(데이터센터) 시장 동향과 전망 137
1) 클라우드 컴퓨팅 기술, 시장 동향과 전망 137
(1) 클라우드 컴퓨팅 서비스 개념과 의의 137
(2) 클라우드 컴퓨팅 산업 동향 141
(3) 클라우드 컴퓨팅 시장 전망 145
2) 데이터센터(IDC) 기술, 시장 동향과 전망 147
(1) 데이터센터의 정의와 구성 147
(2) 데이터센터 통신 기술 동향 150
(3) 국내 데이터센터 입지 트렌드 158
(4) 국내·외 데이터센터 시장 동향 및 전망 161

3. 글로벌 인공지능 주요 이슈와 대응 동향과 전략 165
3-1. 2023년 The Global AI Index 결과 165
1) 개요 165
(1) 개요 165
(2) 평가 방법 166
(3) 평가 결과 167
2) 총괄 현황 169
(1) 종합분석 169
(2) 구현(Implementation) 부문 170
(3) 혁신(Innovation) 부문 171
(4) 투자(Investment) 부문 172
3) 국내 현황 평가 173
3-2. 글로벌 인공지능 관련 주요 이슈와 동향 174
1) 주요국 AI 규제 법안 마련 추진 174
(1) AI 규제 법안 배경 174
(2) 주요국 AI 규제 법안 동향 175
2) 생성형 AI에 의한 딥페이크 기술 대응 177
(1) 생성형 AI로 딥페이크 위험 부상 177
(2) 글로벌 기업, 딥페이크 대응 동향 177
3-3. 주요국 AI 대응 동향과 전략 180
1) 미국 180
(1) 개요 180
(2) 인공지능 시장 동향 182
(3) 주요 적용사례 184
2) 중국 188
(1) 개요 188
(2) 인공지능 시장 동향 188
(3) 주요 적용사례 190
3) 일본 194
(1) 개요 194
(2) 인공지능 시장 동향 195
(3) 주요 적용사례 196
4) 영국 200
(1) 개요 200
(2) 인공지능 시장 동향 204
(3) 주요 적용사례 205
5) 독일 207
(1) 개요 207
(2) 인공지능 시장 동향 208
(3) 주요 적용사례 208
6) 멕시코 210
(1) 개요 210
(2) 인공지능 시장 동향 210
(3) 주요 적용사례 211
7) 인도 213
(1) 개요 213
(2) 인공지능 시장 동향 214
(3) 주요 적용 사례 216
8) 인도네시아 220
(1) 개요 220
(2) 인공지능 시장 동향 220
(3) 주요 적용 사례 221
9) 브라질 225
(1) 개요 225
(2) 인공지능 시장 동향 226
(3) 주요 적용사례 227
10) 싱가포르 229
(1) 개요 229
(2) 인공지능 시장 동향 230
(3) 주요 적용사례 231
11) UAE 234
(1) 개요 234
(2) 인공지능 시장 동향 236
(3) 주요 적용사례 237

Ⅱ. 유망 AI+X(활용) 분야별 기술, 시장 동향과 대응 전략 243

1. AI+X 서비스 기술개발, 사업화 동향과 전망 243
1-1. AI+교육 기술개발, 사업화 동향과 전망 243
1) 교육분야 AI 활용 개념과 유형 243
(1) 교육분야에서의 AI 활용 개념 243
(2) AI 기반 맞춤형 교육서비스 유형 246
2) AI 튜터의 개념과 기술 250
(1) 개념과 주요 기술 250
(2) AI 튜터 서비스 유형 251
(3) 글로벌 AI 튜터 사례 252
3) AI 기반 교육 서비스 사례 258
(1) 콘텐츠 서비스-지능형 튜터링 시스템(Intelligence Tutoring System, ITS) 259
(2) 콘텐츠 서비스-대화형 튜터링 시스템(Dialogue-Based Tutoring Systems, DBTS) 261
(3) 콘텐츠 서비스-탐색적 학습 환경(Exploratory Learning Environment, ELE) 263
(4) 자동화된 서술형 평가(Automatic Writing Evaluation, AWE) 264
(5) 콘텐츠 서비스 플랫폼 266
(6) 교수학습 지원 플랫폼 268
(7) 학습자 분석 도구 269
(8) 챗봇(ChatBot) 270
4) 교육분야 AI 서비스 전망 272
5) 교육분야 AI 활용 관련 국내외 정책 동향과 사례 274
(1) OECD. AI 정책 관측소 274
(2) AI Watch 276
(3) 국내 AI 관련 교육 정책 277
1-2. AI+의료, 헬스케어 기술개발, 사업화 동향과 전망 279
1) AI 기반 의료, 헬스케어 개요와 동향 279
(1) 의료용 AI 개요 279
(2) AI 의료기기 기술개발 동향 280
(3) AI 융합 의료, 헬스케어 발전전망 288
2) 의료, 헬스케어 부문 AI 활용 유망분야와 주요 기업 동향 290
(1) 유망 활용분야 290
(2) AI 의료, 헬스케어 주요 기업 동향 292
3) 글로벌 AI 의료, 헬스케어 시장 동향과 전망 295
(1) AI 의료, 헬스케어 세계 시장 전망 295
(2) 제공 형태별 AI 의료, 헬스케어 시장 전망 296
(3) 적용 분야별 AI 의료, 헬스케어 시장 전망 297
(4) 헬스케어 분야 생성형 AI 시장 전망 299
4) 주요국 AI 의료, 헬스케어 관련 정책 동향 300
(1) 미국 300
(2) 유럽연합(EU) 300
(3) 중국 300
(4) 국내 301
1-3. AI+국방 기술개발, 사업화 동향과 전망 302
1) AI 국방 기술 개요 302
(1) AI 국방 기술 개요 302
(2) 국방 분야 기능별 AI 기술 발전방향 302
2) 주요 분야 AI 국방 기술 동향과 개발 전략 319
(1) 무기체계 분야 AI 기술 319
(2) 전력지원체계 분야 AI 기술 331
3) 국내 국방 AI 기술분야 개발 로드맵 338
(1) 무기체계 분야 338
(2) 전력지원체계 분야 347
4) 국내외 AI 국방 기술 정책 동향 351
(1) 미국 351
(2) 국내 352
1-4. AI+제조(스마트팩토리) 기술개발, 사업화 동향과 전망 355
1) 스마트 제조 기술 개요 355
(1) 스마트 팩토리 개념과 구성요소 355
(2) 제조운영을 위한 스마트 제조 핵심 기술 359
(3) 생산자원(4M1E) 데이터 통합과 제조운영 361
2) 제조 분야 인공지능(AI) 기술 동향 364
(1) 제조 분야 인공지능(AI) 활용 방안 364
(2) 제조안전 분야 데이터 및 인공지능(AI) 기술 활용 367
3) 글로벌 제조 AI 시장 동향과 전망 372
4) 국내 AI 자율제조 전략 1.0 378
(1) 자율제조 개념 378
(2) AI 자율제조 전략 1.0 주요 내용 379
1-5. AI+도시(스마트시티) 융합산업 분야 기술개발, 사업화 동향과 전망 380
1) 인공지능(AI) 기반 스마트시티 380
(1) 인공지능 기반 스마트시티 개념 380
(2) 인공지능 기반 스마트시티 구축을 위한 과제 380
2) 인공지능 기술과 국가 인프라 385
(1) 국가 인프라로서의 인공지능 385
(2) 인공지능 인프라 시대 공공의 역할 386
3) 빅데이터 및 인공지능(AI) 기반 스마트시티 운영과 서비스 389
(1) 데이터 기반(Data Driven) 스마트시티 개념 389
(2) 스마트시티 데이터허브 시스템 391

1-6. 기타 AI+융합산업 기술개발, 사업화 동향과 전망 395
1) 농업 분야 AI 기술개발, 사업화 동향과 전망 395
(1) 개요 395
(2) 농업 분야 AI 적용 사례 395
2) 유통 분야 AI 기술개발, 사업화 동향과 전망 398
(1) 개요 398
(2) 유통 분야 AI 적용 사례 399
3) 법률 분야 AI 기술개발, 사업화 동향과 전망 403
(1) 개요 403
(2) 법률 분야 AI 적용 사례 403

2. 국내 AI 관련 대응 정책 및 실행 계획과 전략 405
2-1. 전국민 AI 일상화 실행계획과 2024년 추진 계획 405
1) 추진배경 405
(1) 디지털 심화 시대를 주도하는 글로벌 모범국가 도약 추진 405
(2) 그간의 노력을 국민이 피부로 느끼는 혜택으로 본격 실현할 시점 405
(3) 범부처 역량 결집을 통한 국가 전방위적 AI 일상화 실행 405
2) AI 일상화 시대의 본격 개막 408
(1) 일상 곳곳에 AI가 스며들면서 AI 대중화가 빠르게 진행 408
(2) 글로벌 AI 시장은 초거대 AI 성능·활용 경쟁이 치열하게 전개 408
(3) AI 시대의 최종 승자가 되기 위해서는 AI 활용·확산 노력이 필수 409
3) 국내 현황 진단 410
(1) (일상) 국민 삶에 스며든 AI, 보편적 서비스로서의 대중화는 과제 410
(2) (일터) 생산성 제고를 위한 AI 활용 본격화, 전면 확산이 관건 411
(3) (공공) AI으로 더 빠르고, 더 광범위한 혁신 필수 412
4) 비전 및 추진과제 413
5) 추진과제 414
(1) AI로 국민의 일상을 풍요롭게 하겠습니다 414
(2) AI 내재화로 산업·일터를 혁신하겠습니다 419
(3) AI를 가장 잘 사용하는 똑똑한 정부를 만들겠습니다 424
(4) AI 일상화 기반을 선제적으로 조성하겠습니다 428
6) 세부 추진 계획 및 일정 431
(1) AI 일상화 분야 431
(2) AI 내재화 분야 432
(3) 공공분야 AI 433
(4) AI 일상화 기반 조성 분야 434
7) 2024년 국민·산업·공공 프로젝트 추진계획 435
(1) 추진배경 435
(2) AI 일상화 본격 확산 436
(3) 2024년 국내 상황 진단 437
(4) 주요 추진 과제 438
2-2. 5대 분야 초거대 AI 플래그십 프로젝트 444
1) 개요 444
2) 세부 사업 개요 445
(1) 법률 분야 445
(2) 미디어·문화 분야 445
(3) 학술 분야 446
(4) 보건의료 분야 447
(5) 심리케어·정신건강 분야 448
2-3. 전지역·전산업 인공지능 확산 사업 449
1) 개요 449
(1) 사업 추진 개요 449
(2) 2024년 신규 사업 450
2) 세부 사업 개요 451
(1) (영남권) 제조업 AI기반 기반 조성 사업 451
(2) (호남권) AI융합 지능형 농업 생태계 구축 사업 452
2-4. 2024년 부처협업 기반 AI 확산(공공부문) 10개 신규 사업 453
1) 개요 453
2) 2024년 추진 10개 사업 454

Ⅲ. AI+X 관련 특허, 기술개발 로드맵과 연구과제 457

1. AI+X 관련 특허동향과 유망기술 개발 로드맵 457
1-1. AI+X 관련 기술 특허 457
1) 초거대 AI 기술 특허 동향 457
(1) 연도별 국적별 동향 457
(2) 초거대 AI 기술별 특허 동향 459
(3) 주요 출원인별 동향 460
2) AI 융복합(AI+X) 기술 특허 동향 462
(1) 연도별 국적별 동향 462
(2) 분야별 특허 동향 463
(3) 융복합기술 분야 특허 동향 464
3) eXplainable AI(XAI) 기술 특허 동향 466
(1) 연도별 출원동향 466
(2) 국가별 내·외국인 출원현황 467
(3) 주요 출원인 분석 468
4) AI 활용 지능형(스마트) 품질관리 특허 동향 469
(1) 연도별, 국적별 출원동향 469
(2) 주요 다출원인 471
(3) 기술분류별 특허 동향 472
1-2. AI+X 관련 유망기술 개발 로드맵 473
1) 인공지능 학습용 데이터 기술 개발 로드맵 473
(1) 핵심 요소기술 473
(2) 기술로드맵 473
(3) 핵심 요소기술 연구목표 474
2) eXplainable AI(XAI) 기술 개발 로드맵 475
(1) 핵심 요소기술 475
(2) 기술로드맵 475
(3) 핵심 요소기술 연구목표 476

2. 2024년 AI+X 관련 기술개발 사업 연구과제 477
2-1. 2024년 AI 데이터 분야 기술개발 연구과제 477
1) 산업적용을 위한 AI 기반 초분광 영상 실시간 분석 기술 개발 477
2) 촉각으로 감지될 수 있도록 변형되는 투명 화합물 개발용 AI 시뮬레이터 개발 480
3) 생성AI가 생성한 결과물의 진실성과 일관성 확보를 위한 기술 연구 483
4) 사회적, 윤리적 학습을 위한 데이터 특성 및 생성 AI 모델의 윤리성 향상 연구 486
5) 생성형 언어모델의 지속 가능성과 시간의 흐름에 따른 최신성 반영을 위한 학습
및 활용 기술 개발 489
6) 언어전달 약자의 양방향 의사소통을 위한 인공지능 기술개발 492
7) 초소형 위성영상 기반 주요 지역 분석 및 실감화 지능 기술 개발 495
8) 예외 상황 합성데이터 생성 및 인공지능 예측 모델 고도화 기술 개발 498
9) 써드파티 데이터(Third-Party Data)의 활용성 증대를 위한 액티브 메타데이터 기반
능동형 데이터 확장 기술 개발 501
10) 분석 모델의 성능저하 극복을 위한 데이터 드리프트 관리 기술 개발 505
11) 데이터 기반 장애인 데이터 탐색·활용 해결 기술 개발 509
12) 데이터 기반 인구감소지역 사회문제 해결지원 기술 개발 512
13) AI 모델과 서비스 개발을 위한 PaaS 기술 개발 516
14) 고품질, 초저지연 XR 클라우드 컴퓨팅 기술 개발 519
2-2. 2024년 AI+X 기술개발 연구과제 521
1) 생성형 AI 기반 모델에 대한 보안 위협 대응 기술 개발 521
2) 생성형 인공지능 기반의 바이너리 역난독화 기술 개발과 평가 방안 연구 524
3) 생성 AI 기반 특수효과 자동 생성 및 합성 기술 개발 528
4) 지능형 차량에 필요한 AI 프레임워크와 연동되는 SDV기반 자동차 SW플랫폼
기술 개발 530
5) 인공지능 기반 실감형 3D 렌더링 및 모델링 가속 AI반도체 개발 534
6) 엣지 AI 반도체를 위한 품질성능평가시험(BMT) 플랫폼 기술 개발 538
7) AI 기반 저전력 5G-A O-DU/O-CU 기술 개발 542
8) 중소 게임 기업의 게임 제작 검증 효율화를 위한 AI 기반의 대규모 게임 자동검증
기술 개발 547
9) 공연 콘텐츠의 고해상도(8K/16K) 서비스를 위한 AI 기반 영상확장 및 서비스 기술
개발 551
10) 외국인의 한국문화 접근성 향상을 위한 AI 기반 맞춤형 한글 교육 및 한국문화
체험 기술 개발 555
11) 생성형 AI 기반 3D 웹툰 자동 완성을 위한 코파일럿 기술개발 559
12) 공연 연출 효율화를 위한 생성형 AI 기반 테크 리허설 지원 및 실감형 플랫폼
기술 개발 563
13) 전통예술 고품질 미디어아트 제작 및 서비스를 위한 AI 기반 미디어아트 온라인
플랫폼 기술 개발 568
14) AI 기반 공연현장 군중 밀집 사고예측 및 실시간 대응 플랫폼 기술 개발 573
15) 멀티모달 생성형 AI 모델의 데이터셋 저작권 핵심 기술 개발 577
16) 생성형 AI 3D 콘텐츠 저작권 보호를 위한 뉴럴 워터마크 기술 연구 581
17) 생성형 AI 모델을 활용한 기사저작물(뉴스기사)의 유사도 비교 기술 개발 585
18) 인공지능을 활용한 캐릭터 유사도 검증 및 IP 라이선스 추출 기술 개발 588
19) AI 기반 저작권 침해 콘텐츠 식별·탐지를 위한 저작권 포렌식 수집 도구 기술 개발 591
20) 복잡한 비정형 환경 내 고난도 작업의 자율작업이 가능한 가상환경, 인공지능,
로봇 융합 핵심기술 개발 595
21) (2세부) 안전하고 신뢰받을 수 있는 XAI 기반의 로봇 워크셀 안전 센서 및 제어
모듈 개발 597
22) 클라우드 인공지능 항체은행 구축 599
23) AI 활용 멀티오믹스와 임상정보 빅데이터 통합 기반 난치 위암 undruggable 타겟
연구 및 표적치료제 설계 기술개발 602
24) (2세부) 인공지능 기반 세포-생체재료 복합지지체의 최적 설계 및 제조·생산기술
개발 604
25) 퇴행성 뇌질환 중심 AI기반 디지털헬스 임상시험 플랫폼 개발 606
26) AI 기반 응급 의무정보 자동생성 지원 플랫폼 개발 608
27) 스마트축사 생산환경 관리용 인공지능 플랫폼 실용화 610
28) 융복합 계측기술 기반 하천횡단 수자원시설 안전성 평가 기술개발 612
29) AI 모델 취약성 분석, 평가 기술 및 생성정보 비밀성 판단 도구 개발 614
30) AI 기반 자동화된 취약점 탐지 및 안전한 코드 생성 618
31) 인공지능 기반 고효율 MCS/초급속 충전시스템 개발 및 실증 621
32) AI 기반 분산·유휴자원 안전관리 통합 플랫폼 및 원격제어 기술 개발/실증 623



Ⅰ. 글로벌 AI 기술개발 동향과 관련 시장 최근 동향 27

〈표1-1〉 약한 인공지능(Weak AI)과 강한 인공지능(Strong AI) 비교 27
〈표1-2〉 언어모델 벗어난 멀티모달 AI 34
〈표1-3〉 외부 검색 등을 통해 열린 지식을 반영하는 언어 모델 사례 35
〈표1-4〉 멀티모달을 적용한 모델 개발 동향과 사례 36
〈표1-5〉 초거대 AI의 기업별 창작 AI 모델(이미지/비디오) 사례 40
〈표1-6〉 초거대 AI의 기업별 창작 AI 모델(음성) 사례 41
〈표1-7〉 정보검색(Search)의 발전 동향 47
〈표1-8〉 주요 기업 LLM 및 생성형 AI 서비스 현황 49
〈표1-9〉 글로벌 빅테크 생성형 AI(Generative AI) 개발 현황 50
〈표1-10〉 국내 빅테크 생성형 AI(Generative AI) 개발 현황 51
〈표1-11〉 국내 중소·스타트업 생성형 AI(Generative AI) 사업 현황 52
〈표1-12〉 인공지능의 학습 방식과 주요 모델, 특징 57
〈표1-13〉 생성형 인공지능 시대에 기여할 10대 미래유망기술 65
〈표1-14〉 주요 글로벌 기업의 멀티모달 AI 83
〈표1-15〉 국내 기업의 멀티모달 AI 개발 현황 및 특징 85
〈표1-16〉 글로벌 생성형 AI 분야 주요 M&A 사례 97
〈표1-17〉 국내 생성형 AI 분야 스타트업 투자 현황 98
〈표1-18〉 빅데이터 플랫폼 구조 및 세부기술 107
〈표1-19〉 빅데이터 산업 특징 108
〈표1-20〉 빅데이터 분석 과정 및 주요 세부기술 109
〈표1-21〉 인공지능 반도체의 분류 114
〈표1-22〉 인공지능(AI) 반도체 세대별 기술 구분 115
〈표1-23〉 인공지능 반도체 분류와 특징 115
〈표1-24〉 주요 기업 RISC-V 활용 사례 122
〈표1-25〉 유럽의 RISC-V 관련 R&D 프로그램 현황 123
〈표1-26〉 응용 분야별 인공지능 반도체 시장 규모 전망 125
〈표1-27〉 반도체 소자별 AI 반도체 시장 규모 전망 126
〈표1-28〉 클라우드 컴퓨팅 서비스 특징 137
〈표1-29〉 해외 그린 데이터센터 기술 적용 사례 160
〈표1-30〉 국내 그린 데이터센터 기술 적용 사례 160
〈표1-31〉 2023-2029 신규 데이터센터 전력수요 지역별 분포 163
〈표1-32〉 지자체별 제공가능 데이터센터 입지 인센티브 164
〈표1-33〉 2023년 The Global AI Index의 부문/항목 구성 166
〈표1-34〉 2023년 The Global AI Index의 부문/항목별 가중치 167
〈표1-35〉 2023년 The Global AI Index 결과 167
〈표1-36〉 2023년 The Global AI Index 상위 10개 국가 169
〈표1-37〉 2023년 The Global AI Index 구현 부문 상위 20개 국가 170
〈표1-38〉 2023년 The Global AI Index 혁신 부문 상위 20개 국가 171
〈표1-39〉 2023년 The Global AI Index 투자 부문 상위 20개 국가 172
〈표1-40〉 2023년 The Global AI Index의 한국 순위 및 수준 173
〈표1-41〉 2024 다보스 포럼 AI 관련 발언 174
〈표1-42〉 최근 딥페이크 사례 177
〈표1-43〉 AI 행정명령 주요 내용 180
〈표1-44〉 중국의 AI 산업 관련 정책 188
〈표1-45〉 중소기업 AI 도입을 지원하기 위한 일본 정부 보조금 제도 194
〈표1-46〉 일본 IT·통신업계 생성형 AI 개발 및 상용화 추진 동향 197
〈표1-47〉 AI 섹터딜(2018.4.) 내용 200
〈표1-48〉 영국 정부 지원 인공지능 연구기관 201
〈표1-49〉 시스템 평가에 반영되는 안전 요소 202
〈표1-50〉 주요 연구 프로젝트 예시 203
〈표1-51〉 정보 교환을 지원하기 위한 추가적인 접근 방식 204
〈표1-52〉 영국 인공지능(AI) 산업 관련 주요 지표 204
〈표1-53〉 독일 기업의 인공지능 활용 사례 209
〈표1-54〉 인도 Meity에서 구성한 AI 위원회 214
〈표1-55〉 인도 AI 주요 부문과 그 특징 216
〈표1-56〉 인도네시아 스마트시티 6대 중점 육성분야 222
〈표1-57〉 ‘National AI Strategy(NAIS) 2.0’ 주요 내용 229
〈표1-58〉 UAE ‘국가 AI 전략 2031’ 8개 목표 234

Ⅱ. 유망 AI+X(활용) 분야별 기술, 시장 동향과 대응 전략 243

〈표2-1〉 AI 기반 학습분석 활용 주체별 접근관점 245
〈표2-2〉 맞춤형 교육서비스 대표 사례 246
〈표2-3〉 AI·빅데이터 기반 교수-학습 데이터 유형 247
〈표2-4〉 구글 클라우드 Interactive AI Tutor Platform을 적용한 Walden University의 사례 253
〈표2-5〉 Duolingo의 AI 기술 활용 254
〈표2-6〉 AI 기술을 기반으로 한 AIED* 사례 분류 258
〈표2-7〉 교육 분야 AI 기술의 현재와 미래 272
〈표2-8〉 교육과정 운영을 지원하기 위해 가능한 AI 활용 유형 273
〈표2-9〉 AI 관련 한국의 교육 정책 및 정부 조직의 변화 278
〈표2-10〉 AI 기반 환자모니터링 관련 주요 기술 특징 281
〈표2-11〉 AI 기반 이미지 진단 플랫폼 관련 주요 기술 특징 283
〈표2-12〉 AI 기반 안질환 및 안과 진단 관련 주요 기술 특징 285
〈표2-13〉 AI 기반 암 검진 및 진단 관련 주요 기술 특징 286
〈표2-14〉 AI 융합 의료·헬스케어산업 발전전망(2035) 289
〈표2-15〉 세계 AI 의료 및 헬스케어 시장 규모 및 전망 296
〈표2-16〉 AI 의료, 헬스케어 국가별 연평균 성장률 296
〈표2-17〉 제공 형태별 AI 의료 및 헬스케어 시장 규모 및 전망 297
〈표2-18〉 적용 분야별 AI 의료 및 헬스케어 시장 규모 및 전망 298
〈표2-19〉 전장인식 분야 기술 302
〈표2-20〉 전장인식 분야의 국내외 주요 개발현황 305
〈표2-21〉 전장인식 기술에 대한 최고선진국 대비 국내 기술수준 306
〈표2-22〉 전장인식 분야 기술에 대한 발전방향 306
〈표2-23〉 자율판단 분야 기술 308
〈표2-24〉 자율판단 분야의 국내외 주요 개발현황 310
〈표2-25〉 자율판단 기술에 대한 최고선진국 대비 국내 기술수준 311
〈표2-26〉 자율판단 분야 기술에 대한 발전방향 312
〈표2-27〉 지휘결심 분야의 기술 313
〈표2-28〉 지휘결심 분야의 국내외 주요 개발현황 314
〈표2-29〉 지휘결심 기술에 대한 최고선진국 대비 국내 기술수준 315
〈표2-30〉 지휘결심 분야 기술에 대한 발전방향 315
〈표2-31〉 임무수행 분야의 기술 316
〈표2-32〉 임무수행 분야의 국내외 주요 개발현황 317
〈표2-33〉 임무수행 기술에 대한 최고선진국 대비 국내 기술수준 318
〈표2-34〉 임무수행 분야 기술에 대한 발전방향 318
〈표2-35〉 무기체계 분야 AI 기술 목록 319
〈표2-36〉 감시정찰 분야의 AI 기술이 적용된 국내외 무기체계 개발동향 320
〈표2-37〉 감시정찰 분야의 AI 기술 적용이 예상되는 무기체계 321
〈표2-38〉 지휘통제 분야의 AI 기술이 적용된 국내외 무기체계 개발동향 322
〈표2-39〉 지휘통제 분야의 AI 기술 적용이 예상되는 무기체계 323
〈표2-40〉 유무인 복합 분야의 AI 기술이 적용된 국내외 무기체계 개발동향 326
〈표2-41〉 유무인 복합 분야의 AI 기술 적용이 예상되는 무기체계 327
〈표2-42〉 사이버 및 기타 분야의 AI 기술이 적용된 국내외 무기체계 개발동향 329
〈표2-43〉 사이버 및 기타 분야의 AI 기술 적용이 예상되는 무기체계 330
〈표2-44〉 전력지원체계 분야 AI 기술 목록 331
〈표2-45〉 인사/행정 분야 AI 기술이 적용된 국내외 개발동향 332
〈표2-46〉 인사/행정 분야의 AI 기술 적용이 예상되는 전력지원체계 332
〈표2-47〉 군수 분야 AI 기술이 적용된 국내외 개발동향 333
〈표2-48〉 군수 분야의 AI 기술 적용이 예상되는 전력지원체계 334
〈표2-49〉 의무 분야 AI 기술이 적용된 국내외 개발동향 336
〈표2-50〉 의무 분야의 AI 기술 적용이 예상되는 전력지원체계 337
〈표2-51〉 감시정찰 분야의 AI 핵심기술 과제 세부현황 339
〈표2-52〉 지휘통제 분야의 AI 핵심기술 과제 세부현황 341
〈표2-53〉 유무인 복합 분야의 AI 핵심기술 과제 세부현황 343
〈표2-54〉 사이버 및 기타 분야의 AI 핵심기술 과제 세부현황 346
〈표2-55〉 스마트 팩토리 수준별 플랫폼 표준 357
〈표2-56〉 스마트 팩토리 제조기술별 구성요소 358
〈표2-57〉 스마트 팩토리 분야 산업기술분류 359
〈표2-58〉 스마트 팩토리 가치사슬 단계별 주요 기술 및 역할 359
〈표2-59〉 데이터 및 AI 기반 제조안전 기술 예시 371
〈표2-60〉 공장자동화와 AI 자율제조 특성 비교 378
〈표2-61〉 기술 발전에 따른 인프라의 확대 385
〈표2-62〉 유통업계의 주요 AI 기반 가격 최적화 소프트웨어 400
〈표2-63〉 세부 지원과제(안) 414
〈표2-64〉 AI 디지털교과서 도입 계획(안) 417
〈표2-65〉 세부 과제(사례) 418
〈표2-66〉 ‘23년 산업 전문인력 AI 역량 강화 프로그램 429
〈표2-67〉 초거대 AI 플래그십 프로젝트(‘24∼‘27) 개요 444
〈표2-68〉 법률 분야 AI서비스 개발 사업 개요 445
〈표2-69〉 미디어·문화 분야 AI서비스 개발 사업 개요 446
〈표2-70〉 학술 분야 AI서비스 개발 사업 개요 447
〈표2-71〉 보건의료 분야 AI서비스 개발 사업 개요 447
〈표2-72〉 심리케어·정신건강 분야 AI서비스 개발 사업 개요 448
〈표2-73〉 인공지능 지역확산 권역별 추진방향(안) 449
〈표2-74〉 2024년 부처협업 기반 AI 확산(공공부문) 10개 신규 사업 454

Ⅲ. AI+X 관련 특허, 기술개발 로드맵과 연구과제 457

〈표3-1〉 연도별, 국적별 초거대 AI 특허 출원 동향 458
〈표3-2〉 초거대 AI 특허 다출원인 460
〈표3-3〉 초거대 AI 특허 출원인 중 기업 비율 461
〈표3-4〉 주요 다출원인 471
〈표3-5〉 국적별 출원인 분류별 현황 471
〈표3-6〉 인공지능 학습용 데이터 분야 핵심기술 473
〈표3-7〉 인공지능 학습용 데이터 분야 중기 기술개발 로드맵 473
〈표3-8〉 인공지능 학습용 데이터 분야 핵심기술 연구목표 474
〈표3-9〉 eXplainable AI(XAI) 분야 핵심기술 475
〈표3-10〉 eXplainable AI(XAI) 분야 중기 기술개발 로드맵 475
〈표3-11〉 eXplainable AI(XAI) 분야 핵심기술 연구목표 476



Ⅰ. 글로벌 AI 기술개발 동향과 관련 시장 최근 동향 27

〈그림1-1〉 인공지능(AI) 기술 주요 변화 추이 30
〈그림1-2〉 AI 밸류체인 31
〈그림1-3〉 Transformer 등장 전과 후 31
〈그림1-4〉 파운데이션 모델 구조 32
〈그림1-5〉 DeepMind의 언어기반 모델에서 언어/시각/로보틱스 모델로 변화 37
〈그림1-6〉 생성 모델 기술별, 용도별 초거대 AI의 활용 38
〈그림1-7〉 텍스트에서 이미지를 생성하는 연구 성과 39
〈그림1-8〉 텍스트에서 비디오를 생성하는 초기 연구 39
〈그림1-9〉 국내·외 인공지능(AI) 시장 규모 전망 42
〈그림1-10〉 글로벌 설명 가능한 인공지능(XAI) 시장 전망 43
〈그림1-11〉 글로벌 대화형 AI(Conversational AI) 시장 규모 전망 44
〈그림1-12〉 텍스트 생성형 AI 시장 전망 45
〈그림1-13〉 글로벌 자연어 처리(NLP) 시장규모 전망(2023∼2027) 46
〈그림1-14〉 인공지능 주요 개념과 생성형 AI(Generative AI)의 관계 48
〈그림1-15〉 AI와 생성형 AI와의 관계 60
〈그림1-16〉 딥러닝 NLP 기술 발전 흐름 61
〈그림1-17〉 생성자와 판별자의 상관관계 62
〈그림1-18〉 GAN을 주제로 한 논문 발표 동향 63
〈그림1-19〉 VAE 구조 64
〈그림1-20〉 대규모 언어 모델과 대규모 멀티모달 모델 비교 79
〈그림1-21〉 Hype Cycle for Generative AI, 2023 80
〈그림1-22〉 글로벌 멀티모달 AI 시장 전망 86
〈그림1-23〉 생성형 AI(Generative AI) 밸류체인 87
〈그림1-24〉 생성형 AI(Generative AI) 분야 주요 기업 현황 88
〈그림1-25〉 오픈 AI 서비스 매커니즘 89
〈그림1-26〉 글로벌 생성형 AI 시장 규모 전망 91
〈그림1-27〉 글로벌 검색 시장 점유율 및 인공지능 시장 규모 전망 92
〈그림1-28〉 글로벌 AI 반도체 및 EDA 시장 규모 전망 95
〈그림1-29〉 데이터 생태계와 데이터 기술 100
〈그림1-30〉 글로벌 데이터 시장 규모 동향 104
〈그림1-31〉 국내 데이터 시장 규모 동향 104
〈그림1-32〉 빅데이터 플랫폼 개념도 105
〈그림1-33〉 빅데이터 플랫폼의 구조 106
〈그림1-34〉 인공지능(AI)의 핵심 기능 학습과 추론 113
〈그림1-35〉 인공지능 반도체(GPU·FPGA·ASIC) 성능 비교 117
〈그림1-36〉 인공지능 반도체 구조 비교 118
〈그림1-37〉 데이터센터용 인공지능 반도체 시장 전망 119
〈그림1-38〉 단일칩 구성과 Chiplet 구조 비교 121
〈그림1-39〉 인공지능 반도체 생태계 124
〈그림1-40〉 글로벌 클라우드 시장 규모 전망 145
〈그림1-41〉 글로벌 클라우드 서비스 세부시장별 규모 전망 146
〈그림1-42〉 국내 주요 산업별 클라우드 도입 현황 146
〈그림1-43〉 데이터센터 주요 인프라 시설 149
〈그림1-44〉 후면 렌즈 집적형 InGaAs 광검출기 소자 칩 단면도 153
〈그림1-45〉 실리콘 포토닉스 기반 광학엔진(AIO Core) 156
〈그림1-46〉 400Gbps 광송수신 엔진 157
〈그림1-47〉 400Gbps PPG & BERT 구동보드 158
〈그림1-48〉 글로벌 데이터센터 시장 규모 전망 161
〈그림1-49〉 북미 데이터센터 시장 규모 전망 162
〈그림1-50〉 2022년 지역별 데이터센터 시장 비중 현황 162
〈그림1-51〉 북미 챗봇 시장규모 전망(2020-2030) 182
〈그림1-52〉 유통 업계에서의 AI 시장 규모 전망(2023∼2032년) 183
〈그림1-53〉 Arterys 및 Viz.ai의 AI 기반 영상진단 서비스 예시 184
〈그림1-54〉 Ranking of The Global AI Index 189
〈그림1-55〉 2021~2022년 중국 업종별 AI 침투도 190
〈그림1-56〉 중국 AI 의료 시장규모 추이(2016∼2021년) 192
〈그림1-57〉 중국 의료 AI 분야별 점유율(2021) 192
〈그림1-58〉 일본 국내 AI 시스템 시장 규모 및 예측치 195
〈그림1-59〉 일본 생성형 AI 시장 수요 예측 전망 196
〈그림1-60〉 SAVS의 시스템 개요도 199
〈그림1-61〉 2020∼2040년 AI 기술에 대한 기업 지출 예상 시나리오 205
〈그림1-62〉 2023년 독일인의 인공지능에 대한 인식 208
〈그림1-63〉 2016∼2022 멕시코의 AI 시장 규모 210
〈그림1-64〉 2022년 국가별 민간부문 AI 투자액 215
〈그림1-65〉 제조산업 분야 인공지능 적용 단계 217
〈그림1-66〉 사퍼 스카우트(Sapper Scout) 218
〈그림1-67〉 스마트시티 솔루션 가이드라인 218
〈그림1-68〉 인도네시아 AI 시장 규모 전망 220
〈그림1-69〉 인도네시아 Artificial Intelligence Tool 이용자 수 전망 221
〈그림1-70〉 국가별 인공지능 신뢰도 226
〈그림1-71〉 두바이 AI 범용 계획 개요 235
〈그림1-72〉 UAE의 AI 시장 규모 전망 236

Ⅱ. 유망 AI+X(활용) 분야별 기술, 시장 동향과 대응 전략 243

〈그림2-1〉 AIEd, EDM, LA 간의 관계 243
〈그림2-2〉 종이 기반의 시험 풀이 결과를 불러와 자동으로 채점을 하는 과정 개념도 256
〈그림2-3〉 대학 수업 조교 챗봇 Jill Watson과 학생의 실제 대화 사례 257
〈그림2-4〉 MATHia 서비스 예시 260
〈그림2-5〉 ASSISTments 서비스 예시 260
〈그림2-6〉 Alta 학습 수준 분석 예시 261
〈그림2-7〉 Fractions Lab 서비스 예시 263
〈그림2-8〉 Crystal Island 서비스 예시 264
〈그림2-9〉 Intelligent Essay Assessor(IEA) 서비스 예시 265
〈그림2-10〉 ClassChart 서비스 예시 270
〈그림2-11〉 OECD.AI에서 제공하는 교육을 포함한 20개 분야 275
〈그림2-12〉 OECD.AI에서 제공하는 교육 분야 AI 관련 연구의 키워드 275
〈그림2-13〉 인공지능 기반 의료기기 기술개발의 장점 279
〈그림2-14〉 의료·헬스케어산업 개념도 289
〈그림2-15〉 AI 의료 및 헬스케어 주요 스타트업 293
〈그림2-16〉 전 세계 AI 헬스케어 시장 규모 전망 295
〈그림2-17〉 세계 AI 의료 및 헬스케어 시장 규모 및 전망 295
〈그림2-18〉 제공 형태별 AI 의료 및 헬스케어 시장 규모 및 전망 297
〈그림2-19〉 감시정찰 분야 AI 기술로드맵 338
〈그림2-20〉 지휘통제 분야에 AI 기술로드맵 340
〈그림2-21〉 유무인 복합 분야에 AI 기술로드맵 342
〈그림2-22〉 사이버 분야에 AI 기술로드맵 345
〈그림2-23〉 기타 분야에 AI 기술로드맵 345
〈그림2-24〉 인사/행정 분야에 AI 기술로드맵 347
〈그림2-25〉 군수 분야에 AI 기술로드맵 349
〈그림2-26〉 의무 분야에 AI 기술로드맵 350
〈그림2-27〉 스마트 팩토리 개념도 355
〈그림2-28〉 스마트 제조의 제조운영 시스템 모델 360
〈그림2-29〉 애플리케이션 관점의 스마트 팩토리 핵심기술 361
〈그림2-30〉 제조운영에서 생산자원(4M1E) 데이터 통합 방안 361
〈그림2-31〉 생산자원(4M1E) 데이터 통합화 모델 362
〈그림2-32〉 제조 분야 인공지능(AI) 시장 규모 전망 373
〈그림2-33〉 2022년 산업별·기능별 인공지능(AI) 채택 현황 374
〈그림2-34〉 2021년 기능별 인공지능(AI) 채택을 통한 비용 절감 및 수익 증가 375
〈그림2-35〉 데이터 기반 도시운영 개념도 390
〈그림2-36〉 스마트시티 데이터허브 시스템 참조구조 392
〈그림2-37〉 보워리 수직농장 396
〈그림2-38〉 앱하베스트의 토마토 숙성도 선별 396
〈그림2-39〉 미네랄 로버의 AI를 통한 생산성 판독 397
〈그림2-40〉 유통 업계에서의 AI 시장 규모 전망(2023∼2032년) 398
〈그림2-41〉 팩텀AI 가격협상 챗봇 사용 예시 399
〈그림2-42〉 AI 컴퓨터 비전 기술이 적용된 무인매장 사례 402
〈그림2-43〉 오픈AI 챗GPT 플러그인(‘23.3월 출시) 적용 서비스 출시 사례 408
〈그림2-44〉 사회문제 해결을 위한 AI 적용 사례 412
〈그림2-45〉 비전 및 목표 413
〈그림2-46〉 AI 기반 병충해 방지 서비스 예시 420
〈그림2-47〉 소상공인·서비스업 매장 지원 AI 제품·서비스 예시 421
〈그림2-48〉 소상공인 대상 경영 컨설팅 서비스 421
〈그림2-49〉 AI 기반 고품질 공공서비스 과제 424
〈그림2-50〉 AI 기반 재난신고 대응 시스템 예시 426
〈그림2-51〉 AI·OCR을 활용한 특허심판 방식심사 자동화 427
〈그림2-52〉 ‘AI 선도학교’ 수업 모습 428
〈그림2-53〉 AI 신뢰성 검·인증 프로세스(안) 430
〈그림2-54〉 계속과제 예시 453

Ⅲ. AI+X 관련 특허, 기술개발 로드맵과 연구과제 457

〈그림3-1〉 연도별, 국적별 초거대 AI 특허 출원 동향 457
〈그림3-2〉 초거대 AI 특허 출원(기술별) 동향 459
〈그림3-3〉 초거대 AI 특허 출원인 구분별 비율(‘11∼‘20) 461
〈그림3-4〉 4차 산업혁명 기술분야 출원 동향 462
〈그림3-5〉 주요 기술 분야별 출원 동향 463
〈그림3-6〉 융복합 기술분야 출원 동향 464
〈그림3-7〉 융복합 기술 분야별 출원 증가율(CAGR, ‘12→‘21) 465
〈그림3-8〉 eXplainable AI(XAI) 연도별 출원동향 466
〈그림3-9〉 국가별 출원현황 467
〈그림3-10〉 eXplainable AI(XAI) 주요출원인 468
〈그림3-11〉 출원인 국적별 특허출원 동향 470
〈그림3-12〉 기술분류별 특허 동향 472
추천포스트

교환 및 환불안내

도서교환 및 환불
  • ㆍ배송기간은 평일 기준 1~3일 정도 소요됩니다.(스프링 분철은 1일 정도 시간이 더 소요됩니다.)
  • ㆍ상품불량 및 오배송등의 이유로 반품하실 경우, 반품배송비는 무료입니다.
  • ㆍ고객님의 변심에 의한 반품,환불,교환시 택배비는 본인 부담입니다.
  • ㆍ상담원과의 상담없이 교환 및 반품으로 반송된 물품은 책임지지 않습니다.
  • ㆍ이미 발송된 상품의 취소 및 반품, 교환요청시 배송비가 발생할 수 있습니다.
  • ㆍ반품신청시 반송된 상품의 수령후 환불처리됩니다.(카드사 사정에 따라 카드취소는 시일이 3~5일이 소요될 수 있습니다.)
  • ㆍ주문하신 상품의 반품,교환은 상품수령일로 부터 7일이내에 신청하실 수 있습니다.
  • ㆍ상품이 훼손된 경우 반품 및 교환,환불이 불가능합니다.
  • ㆍ반품/교환시 고객님 귀책사유로 인해 수거가 지연될 경우에는 반품이 제한될 수 있습니다.
  • ㆍ스프링제본 상품은 교환 및 환불이 불가능 합니다.
  • ㆍ군부대(사서함) 및 해외배송은 불가능합니다.
  • ㆍ오후 3시 이후 상담원과 통화되지 않은 취소건에 대해서는 고객 반품비용이 발생할 수 있습니다.
반품안내
  • 마이페이지 > 나의상담 > 1 : 1 문의하기 게시판 또는 고객센터 1800-7327
교환/반품주소
  • 경기도 파주시 문발로 211 1층 / (주)북채널 / 전화 : 1800-7327
  • 택배안내 : CJ대한통운(1588-1255)
  • 고객님 변심으로 인한 교환 또는 반품시 왕복 배송비 5,000원을 부담하셔야 하며, 제품 불량 또는 오 배송시에는 전액을 당사에서부담 합니다.