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한계를 뛰어넘는 인공지능(AI) 기술 시장 동향과 전망
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한계를 뛰어넘는 인공지능(AI) 기술 시장 동향과 전망

  • KIB 편집부
  • |
  • KIB
  • |
  • 2024-12-04 출간
  • |
  • 408페이지
  • |
  • 210 X 297mm
  • |
  • ISBN 9791188593705
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

목차

Ⅰ. 인공지능(AI) 관련 시장 현황 17
1. 개요 17
1-1. 개념 17
1) 정의 17
2) 필요성/시급성 18
1-2. 구축 범위 20
1) 산업특징 및 구조 20
2) 대표적 분류 기준 21
3) 기술로드맵 전략 분야 특정 23
2. 환경 분석 24
2-1. 정책 동향 24
1) 주요국 정책 동향 24
2) 국내 정책 동향 30
2-2. 산업 여건 및 시장 현황 34
1) 국내 산업 여건 34
2) 시장 규모 및 전망 35
3) 주요 업체 동향 37
2-3. 기술 및 표준화(규제) 동향 49
1) 기술개발 동향 49
2) 표준화(규제) 동향 52
2-4. 환경 분석 종합 55
3. 품목 로드맵 58
3-1. 품목 후보군 도출 및 선정 58
1) 품목 후보군 도출 58
2) 전략 품목 선정 59
3-2. 전략 품목 로드맵 구축 61
Ⅱ. 인공지능(AI) 전략 품목 분석 63
1. Edge-Device 기반 실시간 지능 플랫폼 63
1-1. Edge-Device 기반 실시간 지능 플랫폼 개요 63
1) 정의 및 필요성 63
2) 범위 및 분류 66
1-2. Edge-Device 기반 실시간 지능 플랫폼 환경 분석 69
1) 시장 현황 및 전망 69
2) 기술개발 동향 76
1-3. Edge-Device 기반 실시간 지능 플랫폼 특허 분석 89
2. 초거대 AI 실용화 솔루션 94
2-1. 초거대 AI 실용화 솔루션 개요 94
1) 정의 및 필요성 94
2) 범위 및 분류 96
2-2. 초거대 AI 실용화 솔루션 환경 분석 98
1) 시장 현황 및 전망 98
2) 기술개발 동향 100
2-3. 초거대 AI 실용화 솔루션 특허 분석 108
3. 휴먼 AI 협업 솔루션 113
3-1. 휴먼 AI 협업 솔루션 개요 113
1) 정의 및 필요성 113
2) 범위 및 분류 115
3-2. 휴먼 AI 협업 솔루션 환경 분석 117
1) 시장 현황 및 전망 117
2) 기술개발 동향 120
3-3. 휴먼 AI 협업 솔루션 특허 분석 127
Ⅲ. 디지털플랫폼정부와 AI 투자 동향 분석 133
1. 디지털플랫폼정부 구현을 통한 정부혁신 이행 방안 연구 133
1-1. 서론 133
1) 연구의 배경 및 필요성 133
2) 연구 목적 및 내용 135
3) 연구 범위 및 대상 136
4) 연구 방법 및 도구 138
1-2. 디지털플랫폼정부와 RPA 등 업무 자동화 및 AI 기술 140
1) 정부혁신 수단으로서의 디지털플랫폼정부 140
2) 디지털플랫폼정부의 핵심기술 141
3) 디지털플랫폼정부 핵심기술 활성화 기반 149
4) 디지털플랫폼정부 핵심기술을 활용한 정부혁신 160
5) 분석 틀 176
1-3. RPAㆍAI 공공부문 도입 실태분석 177
1) RPA 공공부문 도입 실태분석 177
2) AI 공공부문 도입 실태분석 183
3) RPA 및 AI 공공부문 도입 해외 선도 사례 190
4) 시사점 200
1-4. RPA 및 AI를 활용한 정부혁신 현황 진단 및 인식 조사
203
1) 조사 개요 203
2) 행정업무 자동화 도구 활용에 대한 인식 및 실태분석 206
3) AI 활용 인식 및 실태분석 218
4) 업무 자동화와 인공지능 기술 활성화 현황 분석 230
5) 소결 및 시사점 237
1-5. 업무 자동화 도구 및 AI 활용 심층분석 240
1) RPA 등 업무 자동화 기획ㆍ개발 : 기획자ㆍ개발자
심층 면접조사 241
2) RPA 솔루션 활용: 사용자 심층 설문조사 254
3) AI 활성화 방안: 전문가ㆍ공무원 심층 면담 조사 263
1-6. 정책대안 276
1) 전문가 조사 276
2) 정책대안 277
2. 글로벌 정부ㆍ민간 분야 AI 투자 동향 분석 336
2-1. 연구 추진 배경 및 목적 336
2-2. 글로벌 AI 투자 동향 337
1) 글로벌 정부 AI 투자 규모 분석 337
2) 글로벌 민간 AI 투자 규모 분석 338
3) 글로벌 AI 투자 규모 현황 340
2-3. 해외 주요국 정부ㆍ민간 분야 AI 투자 동향 342
1) 분석 대상 선정 342
2) 해외 주요국 AI 투자 비교 342
3) 국가별 AI 투자 동향 344
2-4. 주요 특징 및 시사점 370
1) 전 세계 AI 투자 지속 증가, ‘생성 AI 경쟁’ 본격화 370
2) AI 투자 1위 美, 2~3위 국가와 압도적 격차로 글로벌
리더십 유지 371
3) 미국ㆍ영국 민간투자 활발, 중국 정부 주도 AI 투자 계속
일본 민관 연계 투자 강화 371
4) 자국 우선순위에 따른 정부 AI 투자 분야(인프라, R&D,
상용화) 차별화 373
5) 민간투자, 생성 AI 활용한 SW 기업 투자 가장 多, AI
적용 산업에서는 소매영업 마케팅, 헬스케어, 전문서비스
등 주목 375
3. 안전ㆍ신뢰 AI 377
3-1. 작성 배경 377
3-2. 글로벌 기술/산업/정책 동향 381
1) 기술 동향 381
2) 산업 동향 385
3) 정책 동향 390
4) 요약 및 시사점 398
3-3. 경쟁력 분석 402
3-4. 정책 제언 405

표목차
Ⅰ. 인공지능(AI) 관련 시장 현황 17
〈표1-1〉 AI 분야 가치사슬 20
〈표1-2〉 AI 산업 분류 프레임 21
〈표1-3〉 AI 산업 분류체계 22
〈표1-4〉 AI 분야 전략 분야 범위 23
〈표1-5〉 주요국 AI 정책 동향 24
〈표1-6〉 EU의 AI 조정계획의 전략 목표와 실행 과제 27
〈표1-7〉 국가적 위기에 대한 대응 목표 28
〈표1-8〉 중국 차세대 AI 발전 규획의 3단계 발전 목표 29
〈표1-9〉 3개년도(2020년~2022년) 매출액 규모에 따른 인공지능
매출액 발생 여부 35
〈표1-10〉 AI 세계 시장 규모 및 전망 36
〈표1-11〉 AI 국내 시장 규모 및 전망 37
〈표1-12〉 국외 인공지능 표준화 현황 53
〈표1-13〉 국내 인공지능 표준화 현황 54
〈표1-14〉 「AI」 환경 분석 종합 57
〈표1-15〉 「AI」 전략 품목 후보군 58
〈표1-16〉 「AI」 전략 품목 60
Ⅱ. 인공지능(AI) 전략 품목 분석 63
〈표2-1〉 Edge-Device 기반 실시간 지능 플랫폼 품목 산업구조 66
〈표2-2〉 용도별 분류 67
〈표2-3〉 기술별 분류 68
〈표2-4〉 Edge 컴퓨팅 세계 시장 규모 및 전망 75
〈표2-5〉 Edge 컴퓨팅 국내 시장 규모 및 전망 76
〈표2-6〉 Edge-Device 기반 실시간 지능 플랫폼 주요 연구조직
현황 87
〈표2-7〉 국내 선행연구(정부/민간) 88
〈표2-8〉 글로벌 초거대 AI 경쟁 현황 96
〈표2-9〉 초거대 AI 실용화 솔루션 가치사슬 97
〈표2-10〉 생성형 AI 세계 시장 규모 및 전망 99
〈표2-11〉 생성형 AI 국내 시장 규모 및 전망 100
〈표2-12〉 초거대 AI 모델 관련 주요 연구조직 현황 107
〈표2-13〉 휴먼 AI 협업 솔루션 분야 산업구조 115
〈표2-14〉 용도별 분류 116
〈표2-15〉 서비스형 AI 세계 시장 규모 및 전망 119
〈표2-16〉 서비스형 AI 국내 시장 규모 및 전망 120
〈표2-17〉 휴먼-AI 협업 솔루션 분야 주요 연구조직 현황 125
Ⅲ. 디지털플랫폼정부와 AI 투자 동향 분석 133
〈표3-1〉 디지털플랫폼정부의 원칙 141
〈표3-2〉 업무 자동화 기술 유형별 적용 내용 142
〈표3-3〉 「인공지능 국가전략」의 AI 인프라 추진 과제 146
〈표3-4〉 「디지털플랫폼정부 실현 계획」에서 RPA, AI와 관련된
중점 추진 과제 147
〈표3-5〉 인공지능 행정결정과 관련된 법령 현황 150
〈표3-6〉 업무 자동화 영역별 예시 162
〈표3-7〉 RPA 도입 효과의 차원과 속성 163
〈표3-8〉 인공지능 기술 유형과 예시 172
〈표3-9〉 행정에 인공지능 기술 배치ㆍ활용 시 발생할 수 있는
이슈 175
〈표3-10〉 2023년 상반기 공공부문 RPA 도입 현황 179
〈표3-11〉 정보 제공 유형의 RPA 도입 업무 182
〈표3-12〉 나라장터 검색 키워드별 검색 건수 184
〈표3-13〉 2023년 상반기 공공부문 AI 도입 현황 186
〈표3-14〉 행정업무, 세금 징수, 민원, 시민 참여, 공공 조달 분야
AI 도입 해외사례 194
〈표3-15〉 치안, 법률 분야 AI 도입 해외사례 196
〈표3-16〉 의료, 복지 분야 AI 도입 해외사례 198
〈표3-17〉 항공, 교통, 농업 분야 AI 도입 해외사례 199
〈표3-18〉 인사, 고용노동 분야 AI 도입 해외사례 200
〈표3-19〉 조사설계 204
〈표3-20〉 설문조사 내용 204
〈표3-21〉 응답자 특성 206
〈표3-22〉 엑셀 활용 자동화 도입 전후 업무 효율성 비교 208
〈표3-23〉 코딩 프로그램 활용 자동화 도입 전후 업무 효율성
비교 208
〈표3-24〉 RPA 솔루션 도입 전후 업무 효율성 비교 209
〈표3-25〉 시스템 반영 전후 업무 결과물의 정확성 비교 209
〈표3-26〉 RPA 등 업무 자동화 심층 면담 개요 242
〈표3-27〉 자동화 도구 주요 활용 업무 243
〈표3-28〉 개인 차원에서의 업무 자동화 도구 개발 계기 244
〈표3-29〉 조직 차원에서의 RPA 솔루션 도입 계기 245
〈표3-30〉 업무 프로세스 분석의 중요성 246
〈표3-31〉 기획자/개발자와 현업 사용자 간 협업의 중요성 247
〈표3-32〉 RPA 등 업무 자동화 도구 운영ㆍ관리 및 확산
과정에서의 이슈 249
〈표3-33〉 RPA 등 업무 자동화 도구 활용 활성화 요인 250
〈표3-34〉 업무 자동화 도구 활용의 효과 253
〈표3-35〉 응답자 특성 254
〈표3-36〉 활용 업무 비중 255
〈표3-37〉 RPA 솔루션 이후 업무량 변화 정도 255
〈표3-38〉 RPA 솔루션 이후 오류 발생 가능성 변화 정도 256
〈표3-39〉 RPA 솔루션 이후 품질 변화 정도 256
〈표3-40〉 RPA 솔루션 도입으로 누리게 된 편익 257
〈표3-41〉 AI 활용 행정서비스 심층 면담 개요 264
〈표3-42〉 AI 전문가 및 공무원 심층 면담 내용(1) 267
〈표3-43〉 AI 전문가 및 공무원 심층 면담 내용(2) 268
〈표3-44〉 AI 전문가 및 공무원 심층 면담 내용(3) 271
〈표3-45〉 AI 기술 기반의 행정서비스 활성화 요인 273
〈표3-46〉 전문가 조사 참여자 277
〈표3-47〉 지방 공무원 교육훈련 운영 지침 별표1 개정안 279
〈표3-48〉 국가공무원인재개발원 디지털 역량 교육과정 281
〈표3-49〉 지방자치인재개발원 전문교육 과정 282
〈표3-50〉 문제해결 지향 민관사학 협업에 의한 수요자 맞춤형
교육 과목(안) 284
〈표3-51〉 공무원 교육훈련의 기본교육 및 전문교육 286
〈표3-52〉 승진 임용에 필요한 연간 최저 교육훈련 이수 시간 287
〈표3-53〉 공공부문 인공지능 기술 도입ㆍ활용을 위한
체크리스트 289
〈표3-54〉 공공부문 RPA 도입ㆍ활용을 위한 체크리스트 293
〈표3-55〉 지역지원 분과 설치에 따른 디지털플랫폼정부위원회
기능의 고도화 추진 전략 296
〈표3-56〉 디지털플랫폼정부위원회 지역지원 분과의 기능 297
〈표3-57〉 디지털플랫폼정부위원회 지역지원 분과 설치의
기대효과 299
〈표3-58〉 「국가정보보안 기본지침」 개별 사용자 정의 개정 303
〈표3-59〉 행정전자서명 인증관리센터 인증서 종류 304
〈표3-60〉 행정절차법 제21조(처분의 사전통지) 개정안 309
〈표3-61〉 행정절차법 제22조(의견 청취) 개정안 311
〈표3-62〉 행정절차법 제23조(처분의 이유제시) 개정안 311
〈표3-63〉 행정절차법 제33조(증거 조사) 312
〈표3-64〉 전자정부법 제11조(전자적 고지ㆍ통지) 개정안 313
〈표3-65〉 전자정부법 제18조의2(지능형 전자정부 서비스의 제공
등) 개정안 314
〈표3-66〉 수입식품 안전관리 특별법 시행령 제29조의2(수입신고
수리의 자동화) 개정안 315
〈표3-67〉 개인정보보호법 제37조의2(자동화된 결정에 대한 정보
주체의 권리 등) 개정안(1) 316
〈표3-68〉 개인정보보호법 제37조의2(자동화된 결정에 대한 정보
주체의 권리 등) 개정안(2) 317
〈표3-69〉 행정절차법 제24조(처분의 방식) 개정안 319
〈표3-70〉 전자정부법 제2조(정의) 개정안 321
〈표3-71〉 데이터 기반 행정법 제17조(데이터 기반 행정 표준화)
개정안 322
〈표3-72〉 데이터 기반 행정법 제20조(데이터분석센터) 개정안 323
〈표3-73〉 행정 기본법 제20조의2(알고리즘 영향평가) 신설안 324
〈표3-74〉 모니터링 담당 기관의 유형 분류 326
〈표3-75〉 모니터링 기관의 유형에 대한 전문가 의견 327
〈표3-76〉 모니터링 체계 운영 해외사례 시사점 327
〈표3-77〉 모니터링 담당 기관의 독립성에 따른 특성 비교 328
〈표3-78〉 모니터링 담당 기관의 구성원 구성(안) 329
〈표3-79〉 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 속성 및 의미 330
〈표3-80〉 인공지능 기반 행정서비스의 단계별 모니터링 활동과
적용 기준(1) 331
〈표3-81〉 인공지능 기반 행정서비스의 단계별 모니터링 활동과
적용 기준(2) 332
〈표3-82〉 정책 이슈별 대안 분류 334
〈표3-83〉 글로벌 정부의 AI R&D 규모 추정 338
〈표3-84〉 민간 AI 투자 통계 비교 340
〈표3-85〉 글로벌 정부+민간 AI 투자 규모 현황 341
〈표3-86〉 분석 대상 국가 선정 342
〈표3-87〉 미국 정부+민간 AI 투자 규모 현황 345
〈표3-88〉 미국의 AI 분야별 투자 현황 346
〈표3-89〉 중국 정부+민간 AI 투자 규모 현황 350
〈표3-90〉 중국의 AI 분야별 투자 현황 351
〈표3-91〉 EU 정부+민간 AI 투자 규모 현황 354
〈표3-92〉 EU의 AI 분야별 투자 현황 355
〈표3-93〉 캐나다 정부+민간 AI 투자 규모 현황 358
〈표3-94〉 캐나다의 AI 분야별 투자 현황 359
〈표3-95〉 영국 정부+민간 AI 투자 규모 현황 362
〈표3-96〉 영국의 AI 분야별 투자 현황 363
〈표3-97〉 일본 정부+민간 AI 투자 규모 현황 366
〈표3-98〉 일본의 AI 분야별 투자 현황 367
〈표3-99〉 주요국 정부 AI 분야별 투자 규모 순위 374
〈표3-100〉 주요국 민간 AI 분야별 투자 규모 Top 10 순위(2024년)
375
〈표3-101〉 주요국 민간 AI 분야별 투자성장률 Top 10 순위
(2020~2021년 대비 2022~2023년 성장률) 376
〈표3-102〉 주요국 AI 촉진 정책 및 안전ㆍ신뢰 AI 정책 391
〈표3-103〉 안전ㆍ신뢰 AI 논문 추출을 위한 데이터 추출
논리ㆍ키워드 쿼리 402
〈표3-104〉 AI 주요 학회별 안전ㆍ신뢰 AI 프로시딩 수집 결과 403
〈표3-105〉 규제 강도에 따른 안전ㆍ신뢰 AI 정책 수단 및
수단별 장단점 405

그림목차
Ⅰ. 인공지능(AI) 관련 시장 현황 17
〈그림1-1〉 2023년 미국 국가 AI R&D 전략 25
〈그림1-2〉 대한민국 초거대 인공지능(AI) 도약 31
〈그림1-3〉 인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획 추진 목표 32
〈그림1-4〉 3개년도(2020년~2022년) 인공지능 매출액 34
〈그림1-5〉 3개년도(2020년~2022년) 인공지능 매출 발생 여부 35
〈그림1-6〉 ChatGPT 사용 화면 38
〈그림1-7〉 알파폴드 데이터베이스 공개 화면 39
〈그림1-8〉 온디바이스 ML 기반의 새로운 AI 기능을 탑재한
Apple의 iOS 17 41
〈그림1-9〉 애저(Azure)의 문서 인텔리전스 레이아웃 모델 화면 42
〈그림1-10〉 삼성 SDS의 Brightics AI 오픈소스 버전 44
〈그림1-11〉 Ko-GPT API의 프롬프트 구성 화면 46
〈그림1-12〉 Auto ML 시스템 49
〈그림1-13〉 구글 Imagen이 멀티모달 모형을 활용하여 생성한
이미지 51
〈그림1-14〉 중소기업 전략기술 로드맵 「AI」 품목 로드맵 61
Ⅱ. 인공지능(AI) 전략 품목 분석 63
〈그림2-1〉 AI 품목 로드맵 내 Edge-Device 기반 실시간 지능
플랫폼 64
〈그림2-2〉 ‘인공지능 반도체 산업 성장 지원 대책’의 AI 반도체의
인프라 적용ㆍ확산 72
〈그림2-3〉 중국 텐센트의 엣지 컴퓨팅 센터 ‘T-BLOCK’ 74
〈그림2-4〉 스파이킹 신경망의 구조 79
〈그림2-5〉 구글의 Vertex AI 기능 80
〈그림2-6〉 Azure IoT Edge 81
〈그림2-7〉 Watson Tone Analyzer 82
〈그림2-8〉 Open VINO 82
〈그림2-9〉 AWS IoT Greengrass 83
〈그림2-10〉 HPE 84
〈그림2-11〉 노타의 넷츠프레소(NetsPresso) 플랫폼 86
〈그림2-12〉 연도별ㆍ국가별 특허 출원 동향 89
〈그림2-13〉 기술수명주기 분석 90
〈그림2-14〉 TCT 분석 91
〈그림2-15〉 특허 영향력 분석 92
〈그림2-16〉 AI 품목 로드맵 내 초거대 AI 실용화 솔루션 95
〈그림2-17〉 인간 수준의 능력을 보여준 GPT-4 모델의 시험
결과 102
〈그림2-18〉 DeepMind사의 고퍼와 인간 전문가, 타 AI 모델과의
능력 비교 103
〈그림2-19〉 대화형 AI 서비스인 네이버 ‘하이퍼클로바X’의
구체적인 답변 예시 104
〈그림2-20〉 카카오 ‘AI 아티스트 칼로’가 생성한 이미지 샘플 105
〈그림2-21〉 KT의 초거대 AI 모델인 ‘믿음’ 특장점 106
〈그림2-22〉 연도별ㆍ국가별 특허 출원 동향 108
〈그림2-23〉 기술수명주기 분석 109
〈그림2-24〉 TCT 분석 110
〈그림2-25〉 특허 영향력 분석 111
〈그림2-26〉 AI 품목 로드맵 내 휴먼 AI 협업 솔루션 114
〈그림2-27〉 마이크로소프트 워드 사용 시 내장된 코파일럿 123
〈그림2-28〉 IBM Watson Assistant의 의도 감지 시스템 124
〈그림2-29〉 KT 지니 125
〈그림2-30〉 연도별ㆍ국가별 특허 출원 동향 127
〈그림2-31〉 기술수명주기 분석 128
〈그림2-32〉 TCT 분석 129
〈그림2-33〉 특허 영향력 분석 130
Ⅲ. 디지털플랫폼정부와 AI 투자 동향 분석 133
〈그림3-1〉 디지털플랫폼정부-기술-정부혁신 간 관계 135
〈그림3-2〉 연구흐름도 139
〈그림3-3〉 인공지능 주요 개념과 생성형 모델의 관계 145
〈그림3-4〉 RPA 성숙도 모델 157
〈그림3-5〉 데이터 통합관리 플랫폼 개념도 159
〈그림3-6〉 분석 틀 176
〈그림3-7〉 RPA 업무 유형 비율 180
〈그림3-8〉 RPA 업무 유형별 적용 지점(업무 수 기준) 181
〈그림3-9〉 RPA 업무 내용별 도입 현황(업무 수 기준) 183
〈그림3-10〉 2023년 디지털 공공서비스 혁신 프로젝트 세부 추진
과제 목록 184
〈그림3-11〉 업무 유형별 AI 도입 비율(업무 수 기준) 187
〈그림3-12〉 적용 지점별 AI 도입 현황(업무 수 기준) 188
〈그림3-13〉 세부 활용 분야별 AI 도입 현황(업무 수 기준) 189
〈그림3-14〉 AI 기반 시민 참여 플랫폼 CitizenLab 화면예시 194
〈그림3-15〉 AI 간호사 Tucuvi의 환자 모니터링 대시보드 197
〈그림3-16〉 업무 자동화 툴별 사용 전후 업무 효율성 207
〈그림3-17〉 업무 자동화 기술별 활용 효과(업무 프로세스 개선
등) 215
〈그림3-18〉 RPA 도입이 효율성ㆍ정확성ㆍ행정서비스 개선 등에
미치는 효과(직급별) 217
〈그림3-19〉 ChatGPT 사용 경험 219
〈그림3-20〉 ChatGPT 외 인공지능(AI) 사용 경험 221
〈그림3-21〉 AI 효과성(직급별) 224
〈그림3-22〉 AI 효과성(중앙/지방) 226
〈그림3-23〉 AI 효과성(일반직/데이터 담당) 229
〈그림3-24〉 업무 자동화 활성화 요인(직급별) 231
〈그림3-25〉 인공지능(AI) 활성화 요인(직급별) 233
〈그림3-26〉 RPA 기술 수용성(직급별) 235
〈그림3-27〉 AI 기술 수용성(직급별) 236
〈그림3-28〉 RPA 솔루션 이후 품질 만족도 256
〈그림3-29〉 업무 프로세스 개선 258
〈그림3-30〉 행정서비스 개선 259
〈그림3-31〉 업무 자유도 260
〈그림3-32〉 창의성 260
〈그림3-33〉 직무만족 261
〈그림3-34〉 RPA 지속적 사용 의사 261
〈그림3-35〉 정책대안 도출 과정 276
〈그림3-36〉 국가공무원인재개발원 디지털 역량 강화 교육과정
프레임워크 283
〈그림3-37〉 디지털플랫폼정부위원회 조직도(안) 295
〈그림3-38〉 전 세계 정부 AI R&D 투자 규모 추이 338
〈그림3-39〉 발표기관별 AI 투자 금액 비교 - 최근 5년간(2019
~2023년) 평균 339
〈그림3-40〉 글로벌 VC 투자에서 AI가 차지하는 비중 추이 341
〈그림3-41〉 국가별 정부ㆍ민간 AI 투자 비중(2020~2023년
평균) 343
〈그림3-42〉 정부 투자 비중 비교(과학기술 전체 vs AI)(2020~
2021년 평균) 343
〈그림3-43〉 주요국 AI 투자 비교(2020~2023년 평균) 344
〈그림3-44〉 미국 - 민간 AI 투자 현황 347
〈그림3-45〉 미국 - 국가 간 투자 분석 348
〈그림3-46〉 미국 - 주요국 간 투자 관계 349
〈그림3-47〉 중국 - 민간 AI 투자 현황 352
〈그림3-48〉 중국 - 국가 간 투자 분석 353
〈그림3-49〉 EU - 민간 AI 투자 현황 356
〈그림3-50〉 EU - 국가 간 투자 분석 357
〈그림3-51〉 캐나다 - 민간 AI 투자 현황 360
〈그림3-52〉 캐나다 - 국가 간 투자 분석 361
〈그림3-53〉 영국 - 민간 AI 투자 현황 364
〈그림3-54〉 영국 - 국가 간 투자 분석 365
〈그림3-55〉 일본 - 민간 AI 투자 현황 368
〈그림3-56〉 일본 - 국가 간 투자 분석 369
〈그림3-57〉 AI 채택을 통한 국가 및 글로벌 연간 생산성 성장
추정치 377
〈그림3-58〉 글로벌 AI 시장 전망 378
〈그림3-59〉 AI에 대한 우선순위 매트릭스 380
〈그림3-60〉 XRAI 기술 개념도 383
〈그림3-61〉 XAI 글로벌 시장 규모 예측(2022~2028년) 386
〈그림3-62〉 Frontier Model forum 388
〈그림3-63〉 AI Alliance 389
〈그림3-64〉 국가별ㆍ연도별 게재된 AI 주요 학회 안전ㆍ신뢰
AI 프로시딩 수 403
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