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2025 인공지능/빅데이터/AI반도체 시장총람 및 비즈니스 전략 (상)

2025 인공지능/빅데이터/AI반도체 시장총람 및 비즈니스 전략 (상)

  • 신성장동력산업정보기술연구회
  • |
  • 산업경제리서치
  • |
  • 2025-03-04 출간
  • |
  • 743페이지
  • |
  • 210 X 297 mm
  • |
  • ISBN 9791194179320
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출판사서평

□ 최근 인공지능은 놀라운 속도로 발전하며 우리 삶의 거의 모든 부분에 깊숙이 스며들고 있다. 최근에는 "에이전틱 AI" 가 급부상하고 있다. 이른바 생성형 AI 시대를 넘어 에이전틱 AI 시대가 도래하고 있는 것이다. 에이전틱 AI는 독립적으로 의사결정을 내리고 행동할 수 있는 자율적인 AI 시스템을 의미하며 이에 가장 중요한 역할을 하는 부분이 AI 에이전트다. 기존의 AI는 특정 작업을 수행하기 위해 사람의 명령이나 데이터 입력이 필요했으나, AI 에이전트는 다양한 환경과 상황을 스스로 분석해 자율적으로 행동할 수 있다.

□ 2025년이 도래하고 의료기기, 통신산업, 엔터테인먼트, 로봇산업, 자동차, 등과 같은 산업들은 자사의 독점 데이터와 결합하고, 추론할 수 있는 AI를 개발하기 위해 준비하고 있다. 이들은 데이터를 활용하고, 거의 즉각적인 인사이트를 제공할 수 있는 병원, 공장, 자동화 기기, 모바일 기기에 도입될 것이라고 예측한다.

□ 휴머노이드 로봇의 도입을 늦춘 가장 큰 요인 중 하나는 경제성입니다. 하지만 에이전틱 AI가 로봇에 새로운 인텔리전스를 부여함에 따라, 로봇의 도입은 증가하고, 비용은 급격히 낮아질 것입니다. 이러한 기기들이 상당히 저렴해짐에 따라, 모바일 기기처럼 산업 전반에 걸쳐 보편화될 전망이다.

□ 의료분야에서 AI는 디지털 트윈, 시뮬레이션, AI는 가상 환경에서 로봇 시스템을 훈련하고 테스트해 실제 임상실험과 관련된 위험을 줄이는 것을 가능하게 하고, 거의 모든 시나리오에서 로봇이 반응하도록 훈련해 다양한 임상 상황에서 로봇의 적응력과 성능을 향상시킬 수 있게 한다. 또한 복잡한 작업을 수행하기 위해 로봇을 훈련하는 등 자율 수술 로봇을 현실화할 예정이다. 이러한 수술 로봇은 복잡한 수술 작업을 정밀하게 수행해, 환자의 회복 시간을 단축하고 의사들의 정신적 부담을 줄일 것이다.

□ 금융분야에서 AI 활용은 폭발적으로 증가하고 있다. 자금 세탁 방지와 고객 확인 규정을 위한 신원 확인 개선, 거래 사기에 대한 오탐지 감소, 시장 수익률 개선을 위한 새로운 거래 전략 창출 등이 포함되고, 문서 관리를 자동화하고 자금 조달 주기를 단축해 소비자와 기업의 금융 여정을 지원한다. 이러한 기회를 활용하기 위해 금융 기관은 풀스택 가속 컴퓨팅을 사용해 성능과 활용도를 극대화하는 AI 팩토리를 구축한다. 이를 통해 수백 개 이상의 사용 사례를 지원하는 AI 지원 애플리케이션을 구축함으로써 경쟁에서 차별화할 수 있다.

□ fortunebusinessinsights의 자료에 따르면 AI의 세계 시장 규모는 7년간 연평균 성장률 20.4%로 증가하며 ’22년 약 4,279억 달러에서 ’28년 1조 3,037억 달러 규모로 성장할 것으로 전망이다. 산업 전반의 AI 채택 증가하고 있으며 의료, 소매, 금융, 제조, 자동차 등 다양한 산업에서 효율성 향상, 고객 경험 개선, 혁신 촉진을 위해 AI 기술을 적극 도입할 예정이다.
- 인터넷, 사물인터넷(IoT) 기기, 소셜 미디어 등에서 생성되는 방대한 데이터의 처리 및 분석을 위해 AI 기반 솔루션의 필요성이 높아지는 추세이다.

□ 한국IDC의 자료에 따르면 AI의 국내 시장 규모는 7년간 연평균 성장률 14.9%로 증가하며 ’22년 약 2조 2,740억 원에서 ’28년 5조 9,347억 원 규모로 성장할 것으로 전망이며, AI 국가전략, 데이터댐 구축, AI 반도체 개발 등 정부의 적극적인 지원과 투자로 AI 생태계를 활성화할 예정이다.
- 클라우드 컴퓨팅, 5G 네트워크, 고성능 AI 반도체 등 기술적 기반 강화로 AI 기술의 도입과 활용이 용이해지고 있다.

□ 본 보고서는 AI, 빅데이터 핵심 분야 시장분석은 물론 인공지능 관련 비즈니스 트렌드 분석, 국내외 스타트업의 AI 비즈니스 사례와 신규 비즈니스 모델 분석, 국내외 기술개발 동향 등을 심층적으로 다루고 있다. 하시는 일과 관련 사업에 도움이 되기를 바란다.

목차

Ⅰ. 인공지능 및 빅데이터 시장 및 AI 반도체 산업 및 기술 분석

1. 인공지능 분야
1) 국내외 정책 및 시장 분석
(1) 해외 정책동향
가. 미국
나. 중국
다. EU
라. 일본
마. 싱가포르
(2) 국내 정책 동향
(3) 산업 여건 및 시장 현황
가. 산업특징 및 구조
나. 국내 산업생태계
(4) 시장 규모 및 전망
가. 세계 시장
나. 국내 시장
(5) 국내외 주요 업체 동향
2) 국내외 기술개발 분석
(1) 기술개발 동향
(2) 정부 R&D 투자동향
가. 지원 현황 일반
나. 중소기업 지원 현황
다. 표준화(규제) 동향
3) 국내외 환경 분석
(1) 환경 분석
(2) 국내 기업 대응전략
4) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 전략 품목
(2) 국내 전략품목 정의
가. Edge- Device 기반 실시간 지능 플랫폼
나. 데이터 관리 플랫폼
다. 초거대 복합 AI 실용화 솔루션
라. 휴먼 AI 협업 솔루션
(3) 국내 중기 기술개발 종합계획안
[별첨] "인공지능(AI)"의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) AI 산업 기술 체계
(4) 국내 AI 핵심 분야

2. 국내외 AI 밸류체인 분석을 통한 AI 경쟁력 강화
1) AI 시대의 도래와 대한민국의 전략적 위치
(1) AI 혁신과 글로벌 경쟁력의 재편
(2) 대한민국 AI 경쟁력 현황과 도전 과제
2) 밸류체인 관점에서 본 AI 생태계
(1) 생성형 AI 밸류체인에 대한 선행 연구
(2) 생성형 AI 밸류체인 개요
가. 데이터 수집 및 처리
나. AI 컴퓨팅 인프라
다. AI 모델 개발
라. AI 서비스 개발 및 배포
(3) 생성형 AI 가치 사슬의 동향과 전망
3) AI 가치 사슬로 본 글로벌 기업의 경쟁력
(1) 빅테크들의 All Round Player 화: AI 가치 사슬 수직 계열화
가. 구글(Google)
① AI 컴퓨팅 인프라
② AI 모델 개발
나. 메타(Meta)
① AI 컴퓨팅 인프라
② AI 모델 개발
③ 메타의 서비스
다. MS(마이크로소프트)
① AI 모델 개발
② AI 컴퓨팅 인프라
(2) AI 컴퓨팅 인프라
가. AI 반도체
① 엔비디아(NVIDIA)
② 인텔(INTEL)
③ AMD
④ ARM
⑤ AI 메모리 반도체 : SK 하이닉스
⑥ AI 메모리 반도체 : 삼성전자
나. AI 데이터 센터
(3) AI 모델 개발
가. 오픈AI(OpenAI)
나. 앤쓰로픽(Anthropic)
다. 미스트랄AI(Mistral AI)
라. 코히어(Cohere)
마. 스테빌리티AI(StabilityAI)0
(4) AI 서비스 개발・배포
가. 플랫폼: 허깅페이스
나. 버티컬 AI(Vertical AI) 서비스
다. 소비자용 AI
라. AI 에이전트 : 퍼플렉시티 AI
4) 한국 AI 경쟁력 강화를 위한 제언
(1) 거대 기업들이 주도하는 AI 산업
(2) 스마트폰 시대의 교훈과 AI 산업에의 적용
가. 스마트폰 시대 대한민국의 성공 전략
나. 노키아와 일본 기업들의 실패 사례
다. AI 시대에의 적용
(3) 한국의 강점과 전략적 선택
가. AI 서비스에서 찾는 기회
나. AI 하드웨어 경쟁력 강화
다. 변화에 열광하는 국내 시장 특성 활용
(4) 시사점

3. 생성형 AI 산업과 경쟁 현황 분석
1) 생성형 AI 연관 산업 현황
(1) AI와 생성형 AI
가. AI의 개념
나. AI의 발전 단계
다. 생성형 AI의 개념과 의의
라. 생성형 AI의 유형
(2) 생성형 AI의 구축과 실행
가. 구축·실행 제반 과정
나. 생성형 AI의 가치사슬 현황
① AI 반도체
② 클라우드 컴퓨팅
③ 데이터
④ 전문인력
⑤ 기반모델
⑥ AI 서비스
(3) 국내 생성형 AI의 시장구조 및 현황
가. 가치사슬 관련 시장 구조
나. 시장 경쟁상황 분석
① AI 반도체
㉠ 시장 상황
㉡ 경쟁상황 평가
② 클라우드 컴퓨팅
㉠ 시장 상황
㉡ 경쟁상황 평가
③ 기반모델
㉠ 시장 상황
㉡ 경쟁상황 평가
④ AI 서비스
㉠ 시장상황
㉡ 경쟁상황 평가
2) 생성형 AI 산업에서의 경쟁ㆍ소비자 쟁점 및 과제
(1) 시장경쟁에 영향을 미치는 구조적 요인
가. 자본ㆍ기술 집약적 산업에 따른 진입장벽
나. 규모의 경제, 범위의 경제 등에 따른 대규모 사업자의 우위
다. 시장 선점 효과에 따른 선도적 사업자의 우위
(2) 경쟁 저해 및 소비자 이익 저해 우려
가. 단독행위
ⓐ 필수 요소에 대한 접근 제한
ⓑ 결합 판매
ⓒ 고객 유인 및 고객의 이탈 방지
ⓓ 기술 부당 이용
ⓔ 인력의 유인·채용
나. 기업결합
다. 소비자 이익 저해
3) 시사점

4. 해외 지자체의 AI 활용 사례 및 도입 과제
1) 지자체의 인공지능(AI) 활용과 도입의 필요성
(1) 저출산ㆍ고령화와 지속적인 인구ㆍ세수 감소로 경제적 위기와 소멸에 직면한 지자체
(2) 인구감소ㆍ경제 침체ㆍ서비스 부족 등 지역 현안 해결을 위해 AI 기술 활용 필요
(3) AI 기술은 지자체 현안 해결과 업무 효율화를 위한 도구로 적용이 가능
2) 해외 지자체의 AI 활용 사례와 현황
(1) 영국 지자체의 AI 활용 사례
가. 재정 불안전성과 필수 서비스 증가로 인한 지자체 재정난과 부담 증가
나. AI를 이용한 업무 지능화와 현장 인력 지원 방안 모색
(사례1) 블랙풀(Blackpool Council) : AI 기술로 도로 유지보수 최적화와 비용 절감
(사례2) 해크니(Hackney)ㆍ서럭(Thurrock) : AI 프로파일링 시스템으로 아동 학대ㆍ방치 예방
(사례3) 켄트주(County of Kent) : 범죄 예측 매핑 시스템을 통한 경찰 활동
(2) 일본 지자체의 AI 활용 사례
가. 저출산ㆍ고령화와 사회복지서비스 업무 증가에 따른 지자체 공무원 수 부족
나. AI 기술을 현안 해결에 적용하고, 생성AI는 업무지원 도구나 정보제공 수단으로 활용
(사례1) 자료ㆍ문서 작성, 기획 아이디어 도출, 서비스 문의 대응 등에 챗GPT 활용
① 가나가와현 요코스카시
② 후쿠이현 에치젠시
③ 미에현 이가시
④ 효고현 고베시
⑤ 도쿄도 치요다구
(사례3) 미에현 : AI를 활용한 아동학대 대응 지원 시스템
(사례4) 아이치현 나고야시 : AI를 활용한 범죄 예방 활동
3) 지자체 인공지능(AI) 활용의 주요 과제와 대응 방안
(1) AI 도입ㆍ활용을 위해 해결해야 할 시급한 문제는 ‘인재ㆍ예산ㆍ데이터’
① AI 인재 부족에 실천적으로 대응
② AI 도입ㆍ활용 예산 확보의 어려움에 대응하는 효율적인 방안 마련
(2) AI를 효율적ㆍ효과적으로 활용하기 위한 상시 위험 관리가 중요
① 개인정보와 기밀정보 유출, 위험을 최소화하는 데이터 관리
② 지자체 AI 사용으로 발생하는 위험을 감시하는 모니터링 체계 구축
③ 사이버 공격 등에 대응하기 위한 안전한 AI 툴 선정과 시스템 구축
④ AI 과신에 따른 업무 실수를 차단하기 위해 AI와 사람의 적절한 역할 분담  
(3) AI 활용을 성공시키기 위해서는 반드시 목적과 방향을 정확히 설정
① 중장기적인 AI 활용 전략 수립
② 투자 대비 효과가 높은 활용 목적·방법 선정
③ 민첩한 접근 방식 개발과 도입
④ 시스템과 룰의 양면에서 위험 관리
⑤ 직원 AI 활용 리터러시 향상

5. 지속가능한 국내외 AI 생태계 구축방안(개발도상국의 AI 기회와 도전 중심)
1) 배경
(1) AI와 지속가능한 발전 목표(SDGs)
(2) AI 격차와 글로벌 AI 거버넌스
2) 국제사회 논의 현황
(1) 글로벌 AI 거버넌스에서의 "포용(Inclusiveness)" 및 "지속가능한 발전목표(SDGs)" 논의 현황
가. OECD AI 원칙
나. G7 히로시마 AI 프로세스
다.영국 AI 안전성 정상회의 "블레츨리 선언"
라. AI 서울 정상회의 "서울 선언" 및 "서울 장관 성명’
마. UN에서의 AI 규범
(2) 개발도상국의 글로벌 AI 거버넌스 참여 현황
3) 기회와 도전 과제
(1) 기회 요인
(2) 도전 과제
가. 디지털 인프라
나. 데이터 및 컴퓨팅
다. 인력
라. 거버넌스
4) 결론
(1) UN AI 고위급 자문기구의 제언
가. 공통의 이해(Common Understanding)
나. 공통의 기반(Common Ground)
다. 공통의 이익(Common Benefits)
라. 일관된 노력(Coherent Effort)
5) 시사점
[참고] 미국 USAID AI 개발 플레이북
(1) 디지털 인프라
(2) 데이터 및 컴퓨팅
(3) 인력
(4) 거버넌스

6. 글로벌 상위 6 빅테크 기업 AI 투자 현황
(1) Top 6 빅테크 전체 AI 투자 현황
가. Top 6 빅테크 R&D 분석
나. AI Top100 기업에 대한 Top 6 빅테크의 투자
다. Top 6 빅테크 AI 투자규모
라. Top 6 빅테크 AI 투자 비중
마. Top 6 빅테크별 AI 투자건수 점유율 현황
(2) Top 6 빅테크 기업별 AI 투자 동향
가. Micorosoft
나. Apple
다. NVIDIA
라. Google
마. Amazon
바. Meta
(3) Top 6 빅테크 AI 주요 투자 방향

7. 국내외 AI 반도체 시장 및 경쟁 분석
1) 국내외 (보안용) 인공지능 반도체 시장 및 기술 분석
(1) 시장 현황 및 전망
(2) 시장 규모 및 전망
가. 세계 시장
나. 국내 시장
(3) 국내외 기술개발 분석
가. 개황
나. 주요 기술개발 동향
① 해외 기업
② 국내 기업
③ 국내 연구개발 기관
2) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심 요소기술
(2) 국내 핵심 요소기술 정의
가. AI 프로세서 기술
나. AI 반도체 인터페이스
다. 온디바이스 AI 반도체
라. 보안 반도체
(3) 국내 기술개발 목표
(4) 국내 중기 기술개발 종합계획안
[별첨] "(보안용) 인공지능 반도체"의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 기술개발 니즈
(3) 산업적 밸류체인
3) AI 반도체 글로벌 논문 분석
4) AI 반도체 글로벌 특허 분석
5) AI 반도체 시장 분석
(1) 글로벌 반도체 시장의 생태계 변화와 인공지능 반도체 부상
(2) 인공지능(AI) 반도체 개요
(3) 인공지능 반도체 시장의 급성장과 신규 기업 참여 증가
가. 인공지능 반도체 시장의 폭발적인 성장 전망
나. 반도체 수요가 높은 자동차 산업에 특화된 차량용 첨단 반도체 주목
(4) 국내 인공지능 반도체 기술력 강화 필요
6) 주요국 인공지능 반도체 정책 동향
(1) 미국
가. 반도체 산업 경쟁력 강화 정책
나. 인공지능 반도체 특화 정책
(2) 중국01
가. 반도체 산업 경쟁력 강화 정책
나. 인공지능 반도체 특화 정책
(3) EU
가. 반도체 산업 경쟁력 강화 정책
나. 인공지능 반도체 특화 정책
(4) 일본
가. 반도체 산업 경쟁력 강화 정책
나. 인공지능 반도체 특화 정책
(5) 대만
가. 반도체 산업 경쟁력 강화 정책
나. 인공지능 반도체 특화 정책
(6) 대한민국
가. 반도체 산업 경쟁력 강화 정책
나. 인공지능 반도체 특화 정책
7) 시사점

8. 빅데이터 분야
1) 국내외 정책 분석
(1) 해외 정책동향
가. 미국
나.EU
다. 일본
라. 중국
(2) 국내 정책동향
가. 정부합동
나. 과학기술정보통신부
다. 그 외 기관
2) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 국내 산업 현황
(2) 국내외 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
(3) 국내외 주요업체 동향
가. 해외업체
나. 국내 업체
3) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 동향
가. 해외 기술개발 동향
나. 국내 기술개발 동향
(2) 표준화 동향
4) 국내 기술개발 전략
(1) 빅데이터 개발 핵심이슈
(2) 국내 전략 품목
(3) 국내 전략품목 정의
가. 데이터 수집·품질관리 솔루션
나. 빅데이터 기반 디지털 트윈 체계 구축 솔루션
다. 빅데이터 기반 인텔리전스 플랫폼
(4) 국내 중기 기술개발 종합계획안
[별첨] "빅데이터"의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) 산업적 밸류체인 및 구조
(4) 국내 전략품목 중기 기술개발 전략

Ⅱ. 수출 기회의 장으로 떠오른 인공지능(AI) 분야 및 해외진출 전략

1. AI 발전 배경
1) 기술적 요인
(1) 데이터의 급격한 증가
(2) 고성능 컴퓨팅(HPC)의 발전
(3) 알고리즘의 고도화
2) 사회경제적 요인
(1) 인력 부족 문제
(2) 산업 자동화 필요성 대두
(3) 새로운 비즈니스 모델의 도입 확대

2. 국내외 AI 시장 현황
1) 세계 시장 개요
(1) 시장 규모
(2) 주요 시장 및 국가
(3) 주요 민간투자 분야
2) AI 주요 트렌드
(1) AI 발전 마일스톤
(2) Fortune 500 기업의 AI 트렌드 변화
(3) 생성형 AI(Gen AI)의 부상
(4) 엣지 컴퓨팅(Edge computing)과 엣지 AI
(5) AI 발전과 데이터센터 전력 수요 증가
3) 국가별 정책 및 제도
(1) 미주 : 미국, 캐나다, 멕시코, 브라질
가. 미국 - 혁신을 선도하되 규제를 확립하여 지속가능한 발전을 도모
① 연방정부의 AI 정책
② 주요 주(州)별 AI 정책
나. 캐나다 - 국가 차원의 통합 전략으로 혁신과 규제의 균형 추구
① 국가 AI 비전 및 전략
② AI 규제 현황
다. 멕시코 - AI로 국가 경쟁력 강화, 사회 발전의 미래 설계
라. 브라질 - AI 핵심 국가로 도약하려는 야심찬 국가 계획 발표
(2) 유럽 : EU, 독일, 벨기에, 영국
가. EU - 인류 보호와 AI 혁신의 조화를 추구하는 선도적 정책
나. 독일 - EU 공동의 AI 기술 발전을 함께 도모하는 포괄적 접근 방식
다. 벨기에 - 연방정부와 지방정부 시너지에 기반한 참여형 AI 육성 전략
라. 영국 - 산업 성장을 위한 지속적인 지원 정책과 규제 체계 구축 추진
(3) 동북아시아 : 중국, 일본
가. 중국 - 혁신을 가속하면서 위험 요인을 체계적으로 관리하는 발전 전략
나. 일본 - 인간 중심의 AI로 실현하는 Society 5.0
(4) 동남아시아·대양주 : 싱가포르, 태국, 말레이시아, 호주
가. 싱가포르 - 엄격한 규제보다는 가이드라인 중심의 유연한 접근법 채택
나. 태국 - 인적 역량 강화와 산업 혁신 통한 AI 기반 경제 도약 목표
다. 말레이시아 - 국가 전략에 기반한 AI 혁신 성장의 새로운 이정표
라. 호주 - 책임감 있는 AI 개발 촉진과 윤리적이고 안전한 채택의 조화
(5) 중동ㆍ서남아 : 아랍에미리트, 인도
가. 아랍에미리트 - 2031년 AI 세계 1위를 향한 국가 혁신 전략
나. 인도 - AI 산업의 효율적 지원과 합리적 규제를 통한 실질적 성장 추진
4) AI 생태계별 수출 기회
(1) 1차 생태계 : 기술ㆍ인프라
가. 글로벌 AI 인프라 구축 현황
나. 핵심 기술 동향
다. 유망 분야 및 품목
(2) 2차 생태계 : 효율성 향상
가. 기술 및 시장 동향
① 스마트 제조
② 에너지 관리
③ 물류 및 공급망 관리
나. 유망 분야 및 품목
① 공급망 최적화 도구 독일 영국
② 산업용 로봇 미국 멕시코 브라질 독일 중국 일본 싱가포르
③ 스마트 그리드 독일 인도
④ 자동화 소프트웨어 - 벨기에, 싱가포르, 인도
(3) 3차 생태계 : 서비스 강화
가. 기술 및 시장 동향
① 의료·헬스케어
② 금융 서비스
③ 고객 서비스
나. 유망 분야 및 품목
① AI 의료시스템 - 캐나다, 영국, 일본, 싱가포르, 말레이시아, 인도
② AI 기반 금융 서비스 싱가포르 일본
③ 고객 지원 자동화 시스템 - 캐나다, 브라질, 싱가포르, 일본
(4) 4차 생태계 : 산업 혁신
가. 기술 및 시장 동향
① 스마트시티
② 자동차
③ 농수산업
나. 유망 분야 및 품목
① 에너지 효율 건축물 벨기에 영국 일본 싱가포르
② 지능형 교통 시스템(ITS) - 독일, 일본, 인도
③ 자율주행 기술 - 미국, 독일, 중국, 일본, 싱가포르
④ 전기자동차 인프라 - 독일, 일본, 태국, 아랍에미리트
⑤ 스마트농업 - 캐나다, 브라질, 독일, 싱가포르, 태국

3. 시사점
1) 생태계별 수출 기회
(1) 주요 시사점
(2) 1차 생태계 : 기술ㆍ인프라
(3) 2차 생태계 : 효율성 향상
(4) 3차 생태계 : 서비스 강화
(5) 4차 생태계 : 산업 혁신
2) AI 시장 부상에 따른 기회와 도전 과제

Ⅲ. 국내외 인공지능(AI) 핵심 분야 시장 및 기술 분석

1. 휴먼 AI 협업 솔루션 분야
1) 국내외 시장 및 기술 분석
(1) 시장 현황 및 전망
(2) 시장 규모 및 전망
가. 세계 시장
나. 국내 시장
(3) 국내외 기술개발 분석
가. 개황
나. 국내외 주요 기업 기술개발 동향
① 해외 기업
② 국내 기업
③ 국내 연구개발 기관
2) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심 기술
(2) 국내 핵심 기술 정의
가. 멀티모달 데이터 수집·처리·분석 기술
나. 인간·컴퓨터 상호작용(HCI) 기술
다. 사용자 인터페이스(UI) 및 사용자 경험(UX) 설계 기술
(3) 국내 기술개발 목표
(4) 국내 중기 기술개발 종합계획안
[별첨] ‘휴먼 AI 협업 솔루션’의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 기술개발 니즈
(3) 산업적 밸류체인

2. 초거대 AI 실용화 솔루션 분야
1) 국내외 시장 및 기술 분석
(1) 시장 현황 및 전망
(2) 시장 규모 및 전망
가. 세계 시장
나. 국내 시장
(3) 국내외 기술개발 분석
가. 개황
나. 국내외 주요 기업 기술개발 동향
① 해외 기업
② 국내 기업
③ 국내 연구개발 기관
2) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심 기술
(2) 국내 핵심 기술 정의
가. 멀티모달 학습 기술
나. 다종데이터 출력 기술
다. 인공지능 모델 경량화 기술
라. 인공지능 모델 최적화 기술
마. 생성 데이터 신뢰도 향상 기술
(3) 국내 기술개발 목표
(4) 국내 중기 기술개발 종합계획안
[별첨] "초거대 AI 실용화 솔루션"의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 기술개발 니즈
(3) 산업적 밸류체인

3. 데이터 관리 플랫폼 분야
1) 국내외 시장 및 기술 분석
(1) 시장 현황 및 전망
(2) 시장 규모 및 전망
가. 세계 시장
나. 국내 시장
(3) 국내외 기술개발 분석
가. 개황
나. 국내외 주요 기업 기술개발 동향
① 해외 기업
② 국내 기업
③ 국내 연구개발 기관
2) 국내 기술개발 전략
(1) 핵심 기술 선정
(2) 국내 핵심 기술 정의
가. 데이터 수집·통합 기술
나. 데이터 품질 향상 기술
다. 데이터 분석·활용 지원
라. 데이터 보안기술
(3) 국내 기술개발 목표
(4) 국내 중기 기술개발 종합계획안
[별첨] "데이터 관리 플랫폼"의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 기술개발 니즈
(3) 산업적 밸류체인

4. Edge- Device 기반 실시간 지능 플랫폼 분야
1) 국내외 시장 및 기술 분석
(1) 시장 현황 및 전망
(2) 시장 규모 및 전망
가. 세계 시장
나. 국내 시장
(3) 국내외 기술개발 분석
가. 개황
나. 국내외 주요 기업 기술개발 동향
① 해외 기업
② 국내 기업
③ 국내 연구개발 기관
2) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심 기술
(2) 국내 핵심 기술 정의
가. Edge- Device 멀티모달 데이터 수집 및 처리 기술
나. Edge- Device용 딥러닝 알고리즘 경량화 기술
다. Edge- Device용 딥러닝 알고리즘 고속화 기술
(3) 국내 기술개발 목표
(4) 국내 중기 기술개발 종합계획안
[별첨] ‘Edge- Device 기반 실시간 지능 플랫폼’의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 기술개발 니즈
(3) 산업적 밸류체인

5. AI 보안 분야
1) 국내외 시장 및 기술 분석
(1) 시장 현황 및 전망
가. 개황
나. 시장 규모 및 전망
① 세계시장
② 국내시장
(2) 국내외 기술 분석
가. 개황
나. 주요 기술개발 동향
① 해외 기업
② 국내 기업
③ 국내 연구개발 기관
2) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 핵심기술 정의
가. 자율 무인 이동체 보안 위협 대응 기술
나. AI 역기능 대응 기술
다. 딥페이크 탐지기술
(3) 국내 기술개발 목표
(4) 국내 중기 기술개발 종합계획안
[별첨] "AI 보안"의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 기술개발 니즈
(3) 산업적 밸류체인

6. 인공지능 의료기기 분야
1) 국내외 시장 및 기술 분석
(1) 시장 현황 및 전망
가. 개황
나. 시장 규모 및 전망
① 세계 시장
② 국내 시장
(2) 국내외 기술 분석
가. 개황
나. 국내외 주요 기술개발 동향
① 해외 기업
② 국내 기업
③ 국내 연구개발 기관
2) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 핵심기술 정의
가. 인공지능 기반 의료영상 분석 기술
나. 인공지능 기반 병리영상 분석 기술
다. 병원진료기록 기반 인공지능 질병 진단·예측 기술
라. 인공지능 기반 임상 의사결정 지원 기술
마. 인공지능 기반 생체신호 분석 기술
(3) 국내 기술개발 목표
(4) 국내 중기 기술개발 종합계획안
[별첨] "인공지능 의료기기"의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 기술개발 니즈
(3) 산업적 밸류체인

7. 자율주행차 분야
1) 국내외 정책 및 시장 분석
(1) 정책 분석
가. 해외 정책동향
① 미국
② 유럽
③ 일본
④ 중국
나. 국내 정책동향
(2) 산업 여건 및 시장 현황
가. 국내 산업 여건
나. 시장 규모 및 전망
① 세계 시장
② 국내 시장
다. 국내외 주요업체 동향
① 해외 업체
② 국내 업체
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 동향
(2) 표준화 동향
(3) 기술 환경 분석
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 전략품목
(2) 국내 전략품목 정의
가. 자율주행 신뢰성 향상 시스템
나. 자율주행 판단·인지 시스템
다. 자율주행차 상태 기록 시스템
라. 스마트시티 연계 시스템
마. 자율주행차 연계서비스
(3) 국내 중기 기술개발 종합계획안
[별첨] "자율주행차"의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) 산업의 특징 및 구조
(4) 산업적 분류 기준
(5) 국내 전략분야 범위

8. 신약개발 AI 플랫폼 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 해외시장
나. 국내시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
(3) 국내 연구개발 기관 및 동향
가. 연구개발 기관
나. 기관 기술개발 분석
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합계획안

9. AI 기반 리소스 제작 솔루션 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 해외 시장
나. 국내 시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
(3) 국내 연구기관 분석
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 분석
다. 기관 기술이전 분석
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표
[별첨] AI 기반 리소스제작 솔루션의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) 시장 및 산업적 밸류체인
(4) 산업적 가치 유형

10. AI 기반 시각인식 및 생성 솔루션 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 해외 시장
나. 국내 시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 국내외 업체 기술 분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
(3) 국내 연구기관 분석
가. 연구개발 기관
나. 연구기관 기술개발 분석
다. 기관 기술이전 동향
3) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 중기 기술개발 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표
[별첨] AI 기반 시각 인식 및 생성 솔루션의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) 시장 및 산업적 밸류체인
(4) 산업적 가치 유형

11. Robotics Process Automation(RPA) System 분야
1) 국내외 산업 및 시장 분석
(1) 산업 분석
(2) 시장 분석
가. 해외 시장
나. 국내 시장
2) 국내외 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
(2) 기술개발 분석
(3) 국내외 업체 기술분석
가. 해외 업체
나. 국내 업체
3) 국내 연구기관 분석
(1) 연구개발 기관
(2) 연구기관 기술개발 분석
4) 국내 기술개발 전략
(1) 국내 핵심기술
(2) 국내 기업 기술개발 전략
(3) 국내 기술개발 중기 종합계획안
(4) 국내 기술개발 목표
[별첨] Robotics Process Automation(RPA) System의 전략적 이해
(1) 산업 및 시장적 의미
(2) 산업적 니즈
(3) 시장 및 산업적 밸류체인
(4) 산업적 가치 유형

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