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디지털 트랜스포메이션 기술 및 인공지능(AI) 관련 산업 실태분석

시 중 가
380,000
판 매 가
342000
제조사
지식산업정보원
규격
726쪽 (A4)
ISBN
979-11-5862-096-7
발간일
2018-11-22
수량

4차 산업혁명은 초연결, 초지능 및 융합화에 기반하여 상호 연결되고 보다 지능화된 사회로 변화하는 특성을 지니며, 특정 산업 분야에만 한정되지 않고 모든 산업 분야에서 매우 빠르게 전개되고 있다. 이러한 4차 산업혁명은 모든 산업 부문에 ICT가 활용되는 ‘디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)’이 심화되는 과정으로 이해할 수 있는데, 디지털 트랜스포메이션은 이미 각 산업분야에서 진행되고 있으며, 디지털 기술을 활용하여 기존 사업의 프로세스는 물론 기존 산업의 가치사슬 변화를 이끌어 내고 있다. 4차 산업혁명에서 디지털 전환은 글로벌 시장에서 경쟁해야 하는 국내 기업에게 피할 수 없는 도전이며, 이미 선진국의 주요 제조업체들이 관련 디지털 플랫폼과 이를 기반으로 하는 디지털 가속 기술들을 개발하여 제공하고 있다.

 

 4차 산업혁명의 가장 핵심적인 요소인 인공지능(Artificial Intelligence) 기술은 이미 각종 산업 영역에 본격적으로 적용되기 시작하여 생산성과 효율성, 편리성 등을 향상시키고 있다. 현재 빠르게 발전하고 있는 인공지능은 이제 여러 분야에서 사람의 능력을 넘어서는 수준으로 구현되고 있으며 구글, 페이스북, 마이크로소프트, IBM, 아마존, 애플 등의 적극적인 투자에 힘입어, 2017년 기준 약 1,650억 달러에 도달할 것으로 예측하였다(IDC, 2016). 실제로 각종 산업 영역에 본격적으로 적용되기 시작하며 생산성과 효율성, 편리성 등을 향상시키고 있다.

 

 이에, 본원 R&D정보센터에서는 디지털 트랜스포메이션 기술과 인공지능 산업의 국내외 최신 동향을 분석하고 글로벌 시장 선점을 위한 경쟁력 강화에 도움이 되고자, 관련기관들의 분석 정보자료를 토대로 「디지털 트랜스포메이션 기술 및 인공지능(AI) 관련 산업 실태분석」을 발간하였다. 본서 제Ⅰ편에서는 4차 산업혁명과 디지털 트랜스포메이션의 이해와 6대 디지털화 기술인 사물인터넷(IoT), 위치기반서비스(LBS), 웨어러블(Wearable), SNS, 클라우드(Cloud), 빅데이터(Big Data) 기술개발 현황과 정책 동향을 수록하였으며, 제Ⅱ편에서는 인공지능(AI) 시장 전망과 플랫폼 산업 동향, 딥러닝(Deep Learning) 활용 사례와 산업 동향을 수록하였다. 아무쪼록 본서가 학계・연구기관 및 관련 산업분야 종사자 여러분들에게 다소나마 유익한 정보자료로 활용되기를 바라는 바입니다.

제 Ⅰ편 6대 디지털화 기술
제1장 4차 산업혁명과 디지털 트랜스포메이션 기술
1. 4차 산업혁명 대응 현황 및 정책
1) 4차 산업혁명 개요
(1) 정의
(2) 특징
(3) 기반기술
(4) 부상배경
2) 4차 산업혁명의 경제적 효과
(1) 경제적 의미
가. 산업혁명 태동기
나. 1차 산업혁명
다. 2・3차 산업혁명
라. 4차 산업혁명
(2) 경제적 토대(추동요인)
가. 4차 산업혁명의 연료는 디지털 데이터
나. 소비자와 생산자를 이어주는 네트워크 생태계가 경쟁력을 좌우
다. 디지털 기술과 전문지식을 결합한‘융합적 지식’이 솔루션 제공
라. 사용자 생성 콘텐츠와 경험이 수익을 창출하는 자산
마. 개인의 유휴 자산을 조직화하여 경제적 수익자산으로 전환
바. 비물질적 무형자산이 기업가치의 중심
(3) 경제적 효과(파급영향)
3) 국내외 4차 산업혁명 대응 현황 및 정책
(1) 해외 정책 동향
가. 미국
나. 일본
다. 독일
라. 중국
마. EU
(2) 국내 산업 및 정책 동향
가. 국내 산업의 현주소
나. 대응 현황
다. 대응 정책
2. 디지털 트랜스포메이션 전략 및 구성요소
1) 디지털 트랜스포메이션 개요
(1) 정의
(2) 도입 배경
(3) 단계별 진화
2) 디지털 트랜스포메이션 전략
(1) 고객경험
(2) 운영・관리 프로세스
(3) 비즈니스 모델
3) 디지털 트랜스포메이션을 위한 구성요소
4) 디지털 트랜스포메이션 추진 방법
(1) 비전 수립
(2) 조직 정비 및 인재 확보
(3) 거버넌스 구축
(4) 비즈니스 모델 개발
(5) 혁신 및 R&D 추진
5) 4차 산업혁명과 디지털 트랜스포메이션
3. 디지털 트랜스포메이션 주요 사례
1) 주요 디지털 트랜스포메이션 사례
(1) BBVA
가. 추진배경
나. 목표 및 비전
다. 조직 및 인력
라. 추진전략
마. 주요기술
바. 성과
(2) GE
가. 추진배경
나. 목표 및 비전
다. 조직 및 인력
라. 추진전략 및 주요기술
마. 성과
(3) Fidor Bank
가. 추진배경
나. 조직 구성
다. 사업모델
라. 추진전략
마. 주요기술
바. 성과
(4) 스타벅스
가. 추진배경
나. 목표 및 비전
다. 조직 및 인력
라. 추진전략
마. 주요기술
바. 성과
(5) Burberry
가. 추진배경
나. 목표 및 비전
다. 조직 및 인력
라. 추진전략
마. 주요기술
바. 성과
2) 국내외 소상공인 디지털 트랜스포메이션 사례
(1) 해외 사례
가. 와비파커(미국 안경전문기업)
(2) 국내 사례
가. 스트라입스(맞춤형 정장 제작・판매)
나. 카카오메이커스(소규모 생산자를 위한 공동주문 플랫폼)
3) 국내외 공공부문 디지털 트랜스포메이션 사례
(1) 해외 현황
가. 뉴욕
나. 런던
다. 바르셀로나
라. 에스토니아
마. 두바이
(2) 국내 현황 및 전망
가. 서울시 '올빼미 버스'
나. 부산시 '도시 양극화 분석 프로젝트'
다. 국가 디지털 전환사업
제2장 사물인터넷(IoT)
1. 주요국의 사물인터넷 대응 현황
1) 사물인터넷 개요
(1) 정의
(2) 주요 생태계
(3) 구성요소
(4) 핵심기술
가. 네트워킹 기술
나. 센싱 기술
다. 인터페이스 기술
(5) 활용사례
2) 사물인터넷 주도권 확보를 위한 경쟁 심화
3) 주요국의 사물인터넷 추진 동향
(1) 미국
(2) 일본
(3) 중국
2. 사물인터넷 산업 동향 및 투자 추이
1) 사물인터넷 시장 현황 및 전망
2) 사물인터넷 주요국 시장 동향
(1) 해외 시장 동향
가. 미국
나. 영국
다. 독일
라. 일본
마. 중국
(2) 국내 시장 동향
3) 사물인터넷 생태계별 동향
(1) 디바이스
(2) 네트워크
(3) 플랫폼
(4) 서비스
4) 사물인터넷 활용 분야별 동향
(1) 스마트홈
(2) 스마트시티
(3) 스마트카
5) 사물인터넷 투자 동향과 주요국 비교
(1) 세계 사물인터넷 투자 추이
(2) 주요국의 투자 동향 비교
3. 사물인터넷 기술 및 표준화 동향
1) 사물인터넷 기술 동향
(1) 주요 기술 동향
가. 센싱 기술
나. 통신 기술
다. 분석・추론 기술
라. 보안 기술
(2) 주요 기업의 기술개발 동향
2) 사물인터넷 표준화 동향
(1) ITU 표준화 동향
(2) ISO/IEC JTC1 표준화 동향
(3) 사실표준화 동향
4. 사물인터넷 정책 동향
1) 해외 사물인터넷 정책 동향
(1) 미국
(2) EU
(3) 중국
(4) 일본
2) 국내 사물인터넷 정책 동향
(1) 중앙정부
가. 사물인터넷 발전을 위한 인프라 구축의 시작, '사물인터넷 기본계획(2014)'
나. 사물인터넷 실증단지 조성으로 서비스 현실화 제고, 'K-ICT 전략'
다. 4차 산업혁명 시대를 대비하기 위한 강한 의지 표명, '4차 산업혁명 대응계획'
라. 소결
(2) 서울시 사물인터넷 관련 정책
가. 서울디지털 기본계획(Global Digital Seoul 2020) 개요
나. 서울시 사물인터넷 관련 주요 사업
(3) 경기도
(4) 대구광역시
(5) 부산광역시
5. 사물인터넷 보안 시장 및 기술 동향
1) 사물인터넷 보안의 개요
(1) 정의
(2) 산업의 특징 및 구조
가. 특징
나. 구조
2) 국내외 사물인터넷 시장 동향
(1) 세계 시장 동향
(2) 국내 시장 동향
3) 국내외 사물인터넷 보안 가이드
(1) 해외 사물인터넷 보안 가이드
가. GSMA IoT 보안 가이드라인
나. OWASP IoT 프로젝트
(2) 국내 사물인터넷 보안 가이드
가. IoT 공통 보안 가이드
나. 홈·가전 IoT 보안 가이드
4) 사물인터넷 보안 기술
(1) IoT 보안 프로세스
(2) IoT 서비스 보안
가. 상호 인증
나. 안전한 펌웨어 업데이트
(3) 사물인터넷 기기 보안
가. 하드웨어 보안
나. 부팅 및 실행 전 소프트웨어 위·변조 탐지
다. 디버그 포트를 통한 해킹 방지
제3장 위치기반서비스(LBS)
1. 위치기반서비스 활용 분야와 시장 변화 요인
1) 위치기반서비스 개요
(1) 정의
(2) LBS 산업의 특성
(3) LBS 서비스 진화 방향
2) 위치기반서비스 활용 분야
(1) Tracking
(2) Information
(3) Maps & Navigation
(4) Safety & Emergency
(5) SNS & Commerce
3) 위치기반서비스 시장 변화 요인
(1) LBS 시장 성장 요인
가. 위치기반서비스의 기반이 되는 모바일 디바이스의 보급 확대
나. 개인 및 기업의 내비게이션 서비스 수요 증가
다. 위치기반 검색과 소셜미디어 서비스의 통합
라. 공공 및 응급 서비스 부문에서의 위치정보 활용도 증가
마. 비콘, 지자기, Li-Fi 등 새로운 기술의 채택 증가
(2) LBS 시장 성장 저해 요인
가. 개인 사생활 및 보안 문제
나. 위치기반 애플리케이션의 높은 전력 소비 문제
다. 위치데이터 정확성 및 신뢰성 문제
라. 인프라 제약
2. 위치기반서비스 산업 동향
1) 해외 위치기반서비스 시장 및 기업 동향
(1) 해외 시장 현황
가. 해외 시장 규모 및 전망
나. Global LBS 시장 성장 요인
(2) 지역별 시장 현황
가. 미국
나. 유럽・중동・아프리카
다. 아시아・태평양
(3) Outdoor/Indoor LBS 시장 현황
가. 유형별 시장 현황
나. Outdoor LBS 시장 현황
다. Indoor LBS 시장 현황
(4) 해외 기업 동향
가. 구글(Google)
나. 애플(Apple)
다. 히어(HERE)
라. 포스퀘어(Foursquare) 
2) 국내 위치기반서비스 시장 동향
(1) 국내 시장 현황 및 전망
가. 시장 규모 및 전망
나. 분야별 시장 규모 및 전망
(2) 산업별 LBS 시장 동향
가. 금융
나. 유통・물류
다. 쇼핑
라. 음식료
마. 게임
바. O2O
사. 공공
3. 위치기반서비스 기술 동향
1) LBS 실외 측위 기술
(1) SBAS
(2) LPWA(Low-Power Wide-Area, 저전력 광역 통신기술)
가. 표준 기반의 안정성을 강점으로 하는 'NB-IoT'
나. 저렴한 구축비와 대중성을 가진 'LoRa'
다. 통신사 外 비면허 LPWA 기술
라. LPWA기술 가운데 가장 느린 'Sigfox'
(3) RTK(Real Time Kinematic)
2) LBS 실내 측위 기술
(1) Wi-Fi
(2) BLE Beacon
(3) UWB
(4) Geo-Magnetic
(5) 카메라/관성센서 활용한 실내 측위 기술
3) LBS 기타 측위 기술
제4장 웨어러블(Wearable)
1. 웨어러블 디바이스 동향 및 트렌드
1) 웨어러블 디바이스 개요
(1) 정의
(2) 발전단계
(3) 핵심기술
(4) 기술적 분류
(5) 활용 분야
가. 피트니스, 웰빙 기능(Fitness and Wellness)
나. 헬스케어, 의료(Healthcare and Medical) 기능
다. 인포테인먼트(Infotainment)
라. 산업・군사(Industrial and military)
2) 웨어러블 디바이스 동향 및 트렌드
2. 웨어러블 디바이스 시장 및 업체 동향
1) 국내외 웨어러블 디바이스 시장 동향
(1) 세계 시장 동향
(2) 국내 시장 동향
2) 국내외 웨어러블 디바이스 업체 동향
(1) 해외 업체 동향
가. 핏비트(Fitbit)
나. 샤오미(Xiaomi)
다. 애플(Apple)
라. 화웨이(Huawei)
마. 가민(Garmin) 
바. 웨어리스 테크(Wearless Tech)
사. 구글(Google)
(2) 국내 업체 동향
가. 삼성전자
나. LG전자
다. 기타
3. 웨어러블 디바이스 기술개발 동향
1) 웨어러블 디바이스 개발 동향
(1) 개발 현황
(2) 기술 동향
2) 웨어러블 디바이스 기술별 동향
(1) 입력기술
(2) 출력기술
(3) 처리기술
(4) 전원기술
(5) 웨어러블 디바이스 핵심기술 및 현안
3) 웨어러블 디바이스 유형별 개발 동향 및 사례
(1) 액세서리 유형
(2) 의류 유형
(3) 신체부착 유형
(4) 생체이식 유형
4. 웨어러블 디바이스 정책 동향
1) 해외 웨어러블 정책 동향
(1) 미국
(2) 일본
(3) 중국
2) 국내 웨어러블 정책 동향
5. 웨어러블 디바이스 종류별 동향과 유망 제품 사례
1) 웨어러블 디바이스 종류별 산업 동향
(1) 스마트 의류
가. 정의
나. 국내외 시장 동향
다. 국내 업체별 기술개발 동향
(2) 스마트 시계・밴드
가. 정의
나. 국내외 시장 동향
다. 국내외 업체별 기술개발 동향
(3) 스마트 패치
가. 정의
나. 국내외 시장 동향
다. 국내외 업체별 기술개발 동향
(4) 스마트 신발
가. 정의
나. 국내외 시장 동향
다. 국내외 업체별 기술개발 동향
2) 웨어러블 디바이스 유망 제품 사례
(1) 스마트 의류
가. Wendu - 온조 조절 티셔츠
나. ZEROi - 골전도 스피커 탑재 스마트 모자
(2) 이어웨어(Earwear)
가. Ken AI Headphones - 맞춤형 음악 재생 헤드폰
나. Vi - 인공지능 트레이너
(3) 헬스케어 관련 웨어러블기기
가. WELT - 스마트 벨트
나. ZIKTO Walk - 올바른 걷기를 위한 기기
다. 인바디밴드 - 휴대용 체성분 검사기
(4) 스포츠용 웨어러블기기
가. CARV - 스마트 스키부츠
나. Stridalyzer - 스마트 깔창
(5) 일상생활용 웨어러블기기
가. blö - 체온을 낮춰주는 웨어러블기기
나. Senstone - 음성 메모장
(6) 유아・어린이용 웨어러블기기
가. Hugsy - 아기를 감싸주는 담요
나. Octopus by Joy - 좋은 습관을 유도하는 스마트워치
(7) 애완동물용 웨어러블기기
가. Pip - 반려견 위치 추적기
나. Jagger & Lewis - 반려견 건강 추적기
제5장 SNS(소셜 네트워크 서비스)
1. SNS 활용 동향
1) SNS 개요
(1) 정의
(2) 특성
가. 사회적 인간관계
나. 정보교환 및 창출
다. 자기노출
(3) 유형
가. 1세대 SNS
나. 2세대 SNS
다. 3세대 SNS
2) SNS 국내외 활용 동향
(1) 세계 주요국 활용 동향
가. 상업적 영역
나. 안전 분야
다. 공유경제시스템 영역
(2) 국내 활용 동향
가. 크라우드소싱
나. 안전 분야
다. 공유경제의 확대
2. SNS 산업 및 업체 동향
1) 국내외 SNS 산업 동향
(1) 세계 산업 동향
(2) 국내 산업 동향
2) SNS 업체별 현황
(1) 페이스북(Facebook)
가. 일반 현황
나. 네트워크 형성
다. 특징
(2) 트위터(Twitter)
가. 일반 현황
나. 네트워크 형성
다. 특징
(3) 인스타그램(Instagram)
가. 일반 현황
나. 네트워크 형성
다. 특징
(4) 카카오스토리(Kakaostory)
가. 일반 현황
나. 네트워크 형성
다. 특징
(5) 밴드(Band)
가. 일반 현황
나. 네트워크 형성
다. 특징
3. SNS 이용 현황 및 행태 분석
1) 세계 SNS 이용자 동향
2) 국내 SNS 이용 현황
(1) SNS 이용률 추이
(2) SNS 업체별 이용률 추이
(3) SNS 이용량 변화 추이
(4) 기기별 SNS 이용량 추이
(5) 결과 요약
4. SNS 광고 유형 및 규제 현황
1) SNS 광고 현황 및 유형
(1) SNS 광고 현황
가. SNS 광고 정의 및 특성
나. SNS 광고 시장 규모
다. SNS 광고 수익 구조
(2) SNS 광고 유형
가. 특성에 따른 분류
나. 광고 표시 용어에 따른 분류
다. 광고 노출 위치에 따른 분류
2) SNS 광고 규제 현황
(1) 국내 SNS 광고 관련 규제 현황
가. 법적규제
나. 자율규제
다. SNS 광고 심의 기구
(2) 주요국의 인터넷 광고 규제 현황
가. 미국
나. 영국
다. 일본
3) 주요 SNS 업체의 광고 운영실태
(1) 업체별 광고 정책
가. 업체별 광고 제한 콘텐츠
나. 업체별 광고 금지 콘텐츠
(2) 업체별 광고 관련 서비스
(3) 업체별 신고 서비스
제6장 클라우드(Cloud)
1. 클라우드 컴퓨팅 도입 효과와 영향
1) 클라우드 컴퓨팅 개요
(1) 정의
(2) 클라우드 컴퓨팅의 특징과 유용성
(3) 클라우드 컴퓨팅 분류
가. 서비스 종류별 분류
나. 서비스 운용별 분류
(4) 클라우드 컴퓨팅의 구성
2) 클라우드 컴퓨팅 도입 효과
(1) 최소의 구축비용으로 다양한 서비스 이용 가능
(2) 언제 어디서나 업무 가능
(3) 중앙 집중화를 통한 효율적 관리
3) 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
4) 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 컴퓨팅 시장 및 기업 동향
1) 국내외 클라우드 컴퓨팅 시장 동향
(1) 세계 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) 국내외 기업의 클라우드 컴퓨팅 이용 수준
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 컴퓨팅 정책 동향
1) 해외 클라우드 컴퓨팅 정책
(1) 미국
가. 연방 클라우드 컴퓨팅 계획(FCCI)
나. 클라우드 퍼스트(Cloud First) 정책
다. 연방 클라우드 컴퓨팅 전략(FCCS)
라. 연방 위험승인 관리 프로그램(FedRAMP)
(2) 영국
가. G-클라우드(G-Cloud)와 디지털 마켓플레이스(Digital Marketplace)
나. 공공 데이터 보안 분류 체계 개편
(3) 중국
가. 국무원(State Council) 주도의 강력한 클라우드 진흥 정책
나. 인터넷 플러스 정책과 네트워크 안전법
(4) 일본
2) 국내 클라우드 컴퓨팅 정책
(1) 법률 및 규정
가. 「클라우드컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률」
나. 「클라우드컴퓨팅서비스 정보보호에 관한 기준」고시
다. 「클라우드컴퓨팅서비스 품질・성능에 관한 기준」
(2) 정책 및 제도
가. 클라우드 육성계획(2014), 기본계획(2015) 및 시행계획(2017)
나. 클라우드 보안인증제도
다. 공공부문 클라우드 도입을 위한 공공 정보자원 중요도 구분 제도
라. 공공클라우드 지원센터와 클라우드 스토어 '씨앗'
마. 정부가 운영하는 G-클라우드
바. 클라우드 도입 확산을 위한 규제 개혁
5. 클라우드 컴퓨팅 보안 분야 산업 동향
1) 클라우드 컴퓨팅 보안의 핵심이슈
(1) 보안에 대한 우려
(2) 보안문제의 재분류
2) 클라우드 컴퓨팅의 보안 위협
(1) 클라우드 기술의 개관
(2) 기술적 측면의 위협
(3) 기술외적 측면의 위협
가. 관리측면 문제
나. 법・제도적 문제
3) 다양한 클라우드 보안책
(1) 기술적인 보안책
(2) 기술외적인 보안책
가. 보안 인증체계
나. 보상 및 보험
다. 지리적 분산
4) 국내외 클라우드 보안 분야 시장 및 기업 동향
(1) 국내외 시장 동향
가. 세계 시장 동향
나. 국내 시장 동향
(2) 국내외 업체별 기술개발 동향
가. 해외 업체 동향
나. 국내 업체 동향
제7장 빅데이터(Big Data)
1. 빅데이터 가치사슬과 요소기술
1) 빅데이터 개요
(1) 정의
(2) 등장 배경
(3) 특성 및 효과
2) 빅데이터의 가치사슬(Value Chain)
3) 빅데이터 활용을 위한 요소기술
(1) 빅데이터 기술의 체계적인 분류
(2) 빅데이터 수집 기술
(3) 빅데이터 저장 기술
(4) 빅데이터 처리 기술
(5) 빅데이터 분석 기술
(6) 빅데이터 시각화 기술
2. 빅데이터 시장 및 기술 동향
1) 국내외 빅데이터 시장 동향
(1) 세계 시장 동향
(2) 국내 시장 동향
가. 국내 시장규모
나. 시장영역별 시장규모
다. 제품별 시장규모
2) 빅데이터 기술 동향
(1) 기술 동향 및 이슈
(2) 국내외 업체별 기술개발 동향
가. 해외 업체 동향
나. 국내 업체 동향
3. 빅데이터 정책 동향과 추진사례
1) 국내외 빅데이터 정책 동향
(1) 해외 정책 동향
가. 미국
나. 영국
다. 일본
(2) 국내 정책 동향
2) 국내외 빅데이터 추진사례
(1) 해외 추진사례
가. 빅데이터를 활용한 공공 서비스 개선 사례
나. 주요기업의 빅데이터 활용 현황
(2) 국내 추진사례
가. 중앙부처
나. 지자체
4. 빅데이터 활용 현황
1) 빅데이터의 활용
(1) 빅데이터의 유용성
(2) 빅데이터의 활용 분야
(3) 빅데이터 분석에 의한 경영혁신
(4) 빅데이터에 의한 새로운 패러다임
2) 빅데이터 시스템 도입 현황
(1) 빅데이터 시스템 도입률
(2) 빅데이터 도입 관심 수준
(3) 빅데이터 미도입 이유
3) 국내 기업의 빅데이터 투자 현황
(1) 빅데이터 도입 기업의 평균 투자 금액
(2) 빅데이터 시스템 향후 수요 및 도입 시기
(3) 빅데이터 활성화지표

 

제 Ⅱ편 인공지능/딥러닝
제1장 인공지능(AI)
1. 인공지능 관련 기술과 작동 매커니즘
1) 인공지능 개요
(1) 정의
(2) 특성
(3) 인공지능 기술의 발전 및 확산
(4) 인공지능 관련 기술
가. 기계학습
나. 인공신경망
다. 딥러닝
라. 퍼지논리
마. 패턴인식
바. 서포트 벡터 머신
사. 인지 컴퓨팅(Cognitive Computing)
2) 인공지능의 작동 메커니즘
3) 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
2. 인공지능 시장 동향과 스타트업 현황
1) 국내외 인공지능 시장 동향
(1) 세계 시장 동향
(2) 국내 시장 동향
2) 국내외 인공지능 분야 스타트업 현황
(1) 해외 스타트업 현황
(2) 국내 스타트업 현황 및 성공전략
가. 국내 현황
나. 국내 스타트업 성공전략
3. 인공지능 플랫폼 산업 동향
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) 국내외 주요 기업의 인공지능 플랫폼
(1) 해외 현황
가. 구글
나. 페이스북
다. 아마존
라. IBM
마. GE
(2) 국내 현황
가. 삼성전자
나. 네이버
다. SK텔레콤
라. KT
마. 기타
4) 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
4. 인공지능 기술 및 특허 동향
1) 인공지능 4대 주요 기술요소 동향
(1) 학습지능 구현기술
(2) 추론/표현지능 구현기술
(3) 음성인식/이해지능 구현기술
(4) 시각지능 구현기술
2) 국내외 업체별 인공지능 기술개발 동향
(1) 해외 업체 동향
가. IBM
나. Microsoft
다. Facebook
라. Google
마. Amazon
(2) 국내 업체 동향
가. 삼성전자
나. 디오텍
다. 쿨디
라. 유빅
3) 인공지능 R&D 현황 진단과 대응방향
(1) 현황 진단
가. 기술
나. 인재
다. 기반
(2) 대응방향
4) 국내외 인공지능 기술 분야 특허 동향
(1) 해외 특허 동향
(2) 국내 특허 동향
가. 특허출원 동향
나. 특허로 바라본 한국의 위상
5. 인공지능 적용 분야와 활용 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) 산업별 인공지능 활용 사례
(1) 의료・바이오
가. 임상의사지원시스템
나. 신약개발
(2) 금융
가. 챗봇(Chatbot) 활용 사례
나. 가상비서(Virtual Assistant) 활용 사례
다. 소셜로봇(social robot) 활용 사례
(3) 국방
가. 무인 잠수함 '씨 헌터'
나. 해양 탐사용 자율 무인잠수정 '치안롱'
다. AI알고리즘으로 실종자를 수색하는 '쿼드콥터형 드론'
라. 인공지능 기술을 적용한 무인 항공기
마. 경비・보안 업무 수행 'K5'
바. 무인 자율 전투로봇(차량)
사. 탈로스(TALOS) 계획
(4) 방송
가. 영상 제작 AI
나. 콘텐츠 유통 및 관리 AI
다. 시청자 대응 AI
(5) 자동차
가. 방대한 양의 데이터 학습 통한 신속한 판단 기능 제공
나. 커넥티비티 기반 지능형 교통 서비스 실현
(6) 제조업
6. 인공지능 정책 동향
1) 국내외 인공지능 정책 동향
(1) 해외 정책 동향
가. 미국
나. 중국
다. 일본
(2) 국내 정책 동향
가. 9대 국가프로젝트 추진 계획(2016.8)
나. 4차 산업혁명에 대한 지능정보사회 중장기 종합대책(2016.12)
다. 지능정보사회 중장기 종합대책(2017.1)
2) 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 제작발명한 지식재산에 대한 보호 문제
제2장 머신러닝(ML) / 딥러닝(DL)
1. 머신러닝 산업 동향과 활용 사례
1) 머신러닝의 개요
(1) 정의 및 특성
가. 정의
나. 특성
(2) 역사
(3) 목적별 종류
(4) 유형
가. 지도학습(Supervised learning)
나. 비지도학습(Unsupervised learning)
다. 강화학습(Reinforcement)
2) 머신러닝 시장 및 기업 동향
(1) 세계 시장 동향
(2) 세계 주요 기업 동향
가. IBM
나. SAS
다. 마이크로소프트
라. 구글
마. SAP SE
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 및 발전 동향
1) 딥러닝 개요
(1) 정의와 역사
(2) 인공지능/머신러닝/딥러닝 차별점
(3) 딥러닝 산업 활성화 필요성
2) 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 연구 내용
(1) 개요
(2) 깊은 신경망
(3) 사전학습(pre-training)에 의한 딥러닝
(4) 컨볼루션 네트워크
(5) 순환 신경망(RNN, recurrent neural networks)
4) 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
3. 딥러닝 적용 분야와 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) 금융
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
4. 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
5. 딥러닝 관련 연구개발 정책 현황
1) 해외 주요국 정책 현황
(1) 캐나다
(2) 미국
(3) 일본
2) 국내 정책 현황
통계(도표) 목차


 

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