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미래 능동형 컴퓨팅과 감성 AI R&D전략 -엣지·인지·감성컴퓨팅/AI스피커/챗봇/로봇

시 중 가
380,000
판 매 가
342000
제조사
지식산업정보원
규격
688쪽 (A4)
ISBN
979-11-5862-113-1 (93500)
발간일
2019-07-10
수량

4차 산업혁명 시대! 최근 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 등 지능정보기술이 기존 산업 및 서비스와 융합되며 빠르게 진화해 초연결(hyperconnectivity), 초지능(superintelligence) 시대를 가능케 돕는 능동형 컴퓨팅 산업이 각광받고 있다. 모든 사물에서 네트워크 및 컴퓨팅이 가능한 IoT(Internet of Things) 환경이 빠르게 확산되며 단말 IoT 노드와 네트워크에서 직접 데이터를 처리하여 서비스를 제공하는 엣지 컴퓨팅이 주목받고, 이를 기반으로 한 엣지 컴퓨팅과 인공지능의 연계가 큰 관심을 끌고 있다.

 

또한, 인공 지능을 기반으로 인간의 두뇌가 시각, 청각, 촉각 등 오감으로 정보를 받아들여 인지하고 처리하여 응용하는 정보 처리 방식을 모델링한 인지 컴퓨팅이 사물인터넷(IoT) 시대의 핵심 기술이 될 것으로 기대를 모으고 있다. 그 예로, IBM의 왓슨(Watson)이 금융, 교육, 의료 등 여러 전문 분야에서 활용되며 인간의 삶을 풍요롭게 하고 있다. 더 나아가 이제는 인간의 감성을 연구·분석·해석할 수 있는 인공지능 기반 시스템 감성 컴퓨팅이 급성장하고 있다. 현재 감성컴퓨팅 시장은 2017년 69억 달러에서 연평균 성장률 42.63%를 기록해 2022년에는 425억 달러 규모에 도달할 전망이다.

 

이에 본원 R&D정보센터에서는 능동형 컴퓨팅 플랫폼 산업과 인간 친화형 감성 AI 관련 기술개발 현황을 제시함으로써 관련 산업의 경쟁력 강화에 도움이 되고자「미래 능동형 컴퓨팅과 감성 AI R&D전략 -엣지·인지·감성컴퓨팅/AI스피커/챗봇/로봇」을 발간하였다. 본서 Ⅰ편에서는 엣지 컴퓨팅과 인지 컴퓨팅, 감성컴퓨팅 관련 산업현황을 소개하였고, Ⅱ편에서는 감성 AI로 대표되는 AI 스피커, 지능형로봇, 챗봇 등의 최신 기술개발동향 수록하였다. 아무쪼록 본서가 학계 연구기관 및 관련 산업분야 종사자 여러분들에게 다소나마 유익한 정보자료로 활용되기를 바라는 바입니다.

 

 

제 Ⅰ편  미래 능동형 컴퓨팅 플랫폼

제 1장 엣지 컴퓨팅
1. 엣지 컴퓨팅 산업현황
1) 시장현황
(1) 일반현황
가. 정의
나. 필요성
다. 범위
2) 외부환경 분석
(1) 산업환경 분석
가. 산업의 특징
나. 산업의 구조
(2) 시장환경 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
다. 무역현황
(3) 기술환경 분석
3) 기업 분석
(1) 주요기업 비교
가. 국내 중소기업 사례
(2) 주요업체별 기술개발동향
가. 해외업체동향
나. 국내업체동향
4) 기술개발 현황
(1) 기술개발 이슈
(2) 특허동향 분석
가. 엣지 컴퓨팅 분야 특허 상 주요 기술
나. 세부 분야별 특허동향
다. 엣지 컴퓨팅 분야의 주요 경쟁기술 및 공백기술
라. 최신 국내 특허기술 동향
마. 중소기업 특허전략 수립 방향 및 시사점
5) 연구개발네트워크
(1) 연구개발 기관/자원
가. 연구개발 기관
나. 연구개발 자원
(2) 연구개발 인력 및 기술이전가능 기술
가. 연구개발 인력
나. 기술이전가능 기술
6) 기술로드맵 기획
(1) 중소기업 핵심요소기술
가. 데이터 기반 요소기술 발굴
나. 요소기술 도출
다. 핵심요소기술 선정
(2) 엣지 컴퓨팅 기술로드맵
(3) 연구개발 목표 설정
2. 엣지컴퓨팅 시장동향
1) 4 차 산업혁명 새로운 파괴적 혁신 기술로 부상한 엣지컴퓨팅
(1) 개요
(2) 새로운 파괴적 패러다임 시프트 가능성
가. Game changer로 떠오르는 엣지컴퓨팅(edge computing)
나. 클라우드 컴퓨팅이 주도하는 집중의 시대
다. 파괴적 기술로 새롭게 부상한 엣지컴퓨팅
(3) 컴퓨터 자체로 진화 중인 반도체
가. 반도체 기술진화의 중심에 있는 엔비디아
(4) 세상을 바꿀 기술 경쟁  엣지컴퓨팅 vs. 클라우드컴퓨팅
가. 컴퓨팅 기술의 변화가 가져올 거대한 파급 효과
나. 경쟁 결과는 판단하기 이른 상황
(5) 글로벌 전략: 반도체, 통신, 인터넷 업종 주목
가. 핵심 반도체 기업에 긍정적인 시각을 유지
나. AI 솔루션을 확보한 인터넷 선두 기업에도 지속적인 관심 필요
다. 글로벌 주요 통신사업자들에 관심
라. 데이터센터 및 IoT 환경 구축에 필요한 소프트웨어 기업 주목
2) 클라우드 이슈-엣지 컴퓨팅 주요 기업의 전략
(1) 엣지 컴퓨팅의 개념과 사례
가. 5G시대의 도래와 클라우드 컴퓨팅의 한계
나. 엣지 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅의 대체기술로 주목
(2) 기업별 엣지 컴퓨팅 적용 사례
가. 구글
나. 마이크로소프트
다. GE
라. 아마존
마. IBM
바. Apple
사. HPE
아. Toshiba
자. Nvidia
차. Dell
카. AECC(Automotive Edge Computing Consortium)
타. OpenFog
파. 시사점
3) 2019 ICT 10대 이슈 선정- 에지 컴퓨팅 · 지능형(AI) 반도체 도입 확대
(1) 정보통신기술진흥센터-. 이슈 선정배경
가. 사물인터넷 보급 확산 에지 컴퓨팅과 지능형(AI) 반도체 성장촉진
나. 에지 컴퓨팅과 지능형(AI) 반도체는 왜 필요한가
(2) 2019-2020 전망 포인트
가. 5G 서비스 상용화
나. 지능형 반도체 시장 무게 중심
3. 엣지 컴퓨팅이 가져올 변화
1) 현황
(1) 엣지 컴퓨팅의 필요성
가. 사물인터넷(IoT)의 발달과 데이터 사용량의 증가
나. 새로운 컴퓨팅 기술의 필요성 대두
(2) 엣지 컴퓨팅의 개념과 특징
가. 엣지 컴퓨팅의 개념
나. 엣지 컴퓨팅의 특징
2) 엣지 컴퓨팅의 활용
(1) 주요 활용 사례
가. (자율 주행 자동차) 엣지 컴퓨팅의 안전성 활용 사례
나. (증강현실과 가상현실) 엣지 컴퓨팅의 즉시성 활용 사례
다. (스마트 팩토리) 엣지 컴퓨팅의 효율성 활용 사례
(2) 향후 적용 가능한 사업 분야
가. 모바일
나. 드론
다. 에너지
(3) 시사점
가. 엣지 컴퓨팅 시대의 도래
나. 다양한 산업 분야에 활용 가능한 엣지 컴퓨팅
4. 제조 데이터 처리용 엣지컴퓨팅 시스템
1) 개요
(1) 정의 및 필요성
(2) 범위 및 분류
가. 제품분류 관점
나. 공급망 관점
2) 외부환경 분석
(1) 산업환경 분석
가. 산업의 특징
나. 산업의 구조
(2) 시장환경 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
가. 기술개발트렌드
(2) 주요기업 동향
가. 해외업체동향
나. 국내업체동향
(3) 특허 동향
가. 제조 데이터 처리용 엣지컴퓨팅 시스템 기술 분야 특허상 주요 기술
나. 세부 분야별 특허동향
다. 국가별 특허활동지수(AI) 비교
라. 질적 수준을 고려한 각국의 시장력 분석
마. 제조 데이터 처리용 엣지컴퓨팅 시스템 기술 분야의 주요 경쟁기술 및 공백기술
바. 최신 국내 특허기술 동향
사. 중소기업 특허전략 수립 방향 및 시사점
4) 연구개발네트워크
(1) 연구개발 기관/자원
가. 연구개발 기관
나. 연구개발 자원
(2) 연구개발 인력 및 기술이전가능 기술
가. 연구개발 인력
나. 기술이전가능 기관 및 세부내용
5) 기술개발로드맵
(1) SWOT 분석
(2) 중소기업 핵심요소기술
가. 핵심요소기술 도출절차
나. 요소기술
다. 핵심요소기술
(3) 기술개발전략
가. 우리의 현황
나. 기술개발로드맵

제 2장 엣지 컴퓨팅과 AI
1. 엣지 컴퓨팅과 인공지능
1) 엣지 컴퓨팅 이슈
(1) 엣지 컴퓨팅과 인공지능의 만남은 자연스러운 진화
(2) 주요 클라우드 기업의 인공지능 엣지 서비스
2) 엣지 컴퓨팅과 V2X
(1) 개요
(2) 5G와 커넥티드 카, 그리고 엣지 컴퓨팅
(3) V2X (Vehicle-to-everything) 통신
(4) MEC(Multi-Access Edge Computing)
(5) 커넥티드 카의 핵심기술 –엣지 컴퓨팅
(6) V2X관점에서 엣지 컴퓨팅의 주요 당면과제
(7) 국내 사업자 동향
3) 에너지 IoT에서의 엣지 컴퓨팅
(1) 에너지 IoT
(2) 미래 에너지 환경에서의 엣지 컴퓨팅
가. 신재생에너지의 확산
나. 수요 반응
다. 시사점
4) 엣지 컴퓨팅에서의 오픈소스 동향
(1) 엣지 컴퓨팅 오픈소스 프로젝트
가. 리눅스 재단, EdgeX Foundry
나. 오픈엣지 컴퓨팅(OpenEdgeComputing)
다. 오픈엣지 (OpenEdge)
라. 이클립스 (Eclipse) 재단의 IoT 프로젝트들
마. 애저 IoT Edge
바. 기타 오픈소드 엣지 컴퓨팅 프로젝트들
2. 기술혁신의 관점에서 바라보는 인공지능 생태계
1) 개요
2) 인공지능 기술 스택(AI Technology stack)
(1) 인공지능 기술 계층(AI Technology layer)
(2) 인공지능과 에지(Edge) 컴퓨팅 그리고 클라우드(Cloud)
3) 인공지능 생태계(AI Ecosystem)의 이해
(1) 개요
가. 기술 계층 중심의 생태계
4) 인공지능 생태계에서 지능형 반도체의 중요성과 기술혁신 현황
(1) 현황
5) 인공지능 생태계에서 지능형 반도체의 혁신 방향
(1) 지능형 반도체의 진화 방향
(2) 지능형 반도체의 진화 방향에 따른 주요 이슈
가. 생태계 관점의 중요성
나. 반도체 산업 생태계 관점에서 주요 이슈
다. 인공지능 생태계 관점에서의 주요 이슈
6) 시사점
(1) 해결 과제
가. 분야별로 전문화되어 있는 가치사슬 참여 강화
나. 반도체 관련 정부의 적극적인 R&D 투자
3. 엣지 컴퓨팅 기술 연구 동향
1) 분산 클라우드 환경에서 서비스 트래픽 예측을 통한 에지 클라우드 활용 기법 연구
(1) 개요
(2) 관련연구
가. ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)
(3) 제안 사항
(4) 성능 평가
(5) 결론
2) 분산 클라우드 환경에서 효율적인 패킷 전송을 위한 오픈플로우 스위치 기반의 에지 클라우드 구조 연구
(1) 개요
(2) 관련 연구
가. Mobile Edge Computing
(3) 제안사항
(4) 성능 평가
(5) 결론
3) 포그 컴퓨팅 구현 위한 네트워크 엣지 영역 트래픽 기반 포그 서버 배치 기법
(1) 개요
(2) Related Work
(3) 포그 서버 배치 기법
가. 네트워크 데이터 수집
나. 로지컬 플로우
다. 배치 위치 선정을 위한 요소
라. 포그 서버 배치 동작 과정
마. 경로 제어를 위한 요소
바. 클라우드 디바이스 및 포그 디바이스 구성
(4) 실험 결과 및 분석
가. 실험 환경
나. 실험 토폴로지 설정 및 실험
(5) 결론 및 향후 과제

제 3장 인지 컴퓨팅
1. 인지 컴퓨팅 시장현황
1) 인지 컴퓨팅 현황
(1) 정의 및 필요성
(2) 범위
가. 제품분류 관점
나. 공급망 관점
2) 외부환경 분석
(1) 산업환경 분석
가. 산업의 특징
나. 산업의 구조
(2) 시장환경 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
(3) 기술환경 분석
3) 기업 분석
(1) 주요기업 비교
가. 국내 중소기업 사례
(2) 주요기업 기술개발동향
4) 기술개발 현황
(1) 기술개발 이슈
가. 해외시장
나. 국내시장
(2) 특허동향 분석
가. 인지 컴퓨팅 분야 특허 상 주요 기술
나. 세부 분야별 특허동향
다. 인지 컴퓨팅 분야의 주요 경쟁기술 및 공백기술
라. 최신 국내 특허기술 동향
마. 중소기업 특허전략 수립 방향 및 시사점
5) 연구개발네트워크
(1) 연구개발 기관/자원
가. 연구개발 기관
나. 연구개발 자원
(2) 연구개발 인력
(3) 기술이전가능 기술
가. 이전가능 기술에 대한 세부내용
6) 기술로드맵 기획
(1) 중소기업 핵심요소기술
가. 데이터 기반 요소기술 발굴
나. 요소기술 도출
다. 핵심요소기술 선정
(2) 인지 컴퓨팅 기술로드맵
(3) 연구개발 목표 설정
2. 인지컴퓨팅 시장동향
1) 인지시스템을 이용한 데이터보호 및 시장동향
(1) 인지시스템을 이용한 데이터보호 동향
가. 인지시스템을 이용한 데이터보호 이슈
나. 증거능력 및 신뢰성
다. 인지시스템 시장전망
라. 글로벌 시장의 기술점유율 추이
마. 시사점
3. Watson
1) IBM Watson 작동방식에 대한 이해
(1) IBM Watson 작동방식에 대한 이해
가. Watson의 탄생
나. Watson의 작동 방식
다. Watson Services
2) IBM의 코그너티브 컴퓨팅과 Watson 활용 사례
(1) IBM의 코그너티브 컴퓨팅(Cognitive Computing)
가. Cognitive 기술을 비즈니스에 활용하기 위한 필수요소
나. 비정형 분석을 위한 최적의 플랫폼, IBM Watson Explorer
다. 코그노티브 인사이트 도출을 위한 Watson Explorer(WEX)로 할 수 있는 것
(2) WEX의 사용 사례
가. 마이닝
나. 정보 서비스 포털
다. 인사이트 추출
다. WEX의 적용 목적, 비정형 분석과 검색, 그리고 탐색
(3) Watson 주요 사례

제 4장 인지 컴퓨팅과 시각처리 주요 기술 현황
1. 영상·얼굴·행동인식 주요 기술동향
1) 영상 데이터 기반 AI 서비스
(1) 개요
가. 정의 및 필요성
나. 범위
2) 외부환경 분석
(1) 산업환경 분석
가. 산업의 특징
나. 산업의 구조
(2) 시장환경 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
3) 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
가. 국내외의 인공지능 기술의 빠른 발전 예상
나. 국내의 인공지능 관련 기술인프라 현황
다. 국내 인공지능 분야 전문가 부족 현상
라. 연구 개발 동향
(2) 주요기업 동향
가. 해외업체동향
나. 국내업체동향
(3) 특허 동향
가. 영상 데이터 기반 AI 서비스 분야 특허상 주요 기술
나. 세부 분야별 특허동향
다. 국가별 특허활동지수(AI) 비교
라. 질적 수준을 고려한 각국의 시장력 분석
마. 영상 데이터 기반 AI 서비스 분야의 주요 경쟁기술 및 공백기술
사. 최신 국내 특허기술 동향
아. 중소기업 특허전략 수립 방향 및 시사점
4) 연구개발 네트워크
(1) 연구개발 기관/자원
가. 영상 데이터 기반 AI 서비스 분야 주요 연구개발 기관
(2) 연구개발 인력
(3) 기술이전가능 기술
가. 글로벌 기술 이전 동향
나. 기술 이전 가능 기술
5) 기술개발로드맵
(1) SWOT 분석
(2) 중소기업 핵심요소기술
가. 핵심요소기술 도출절차
나. 요소기술
다. 핵심요소기술 도출
(3) 기술개발전략
가. 우리의 현황
나. 기술개발로드맵
2. 지능정보시대, 안면인식 기술
1) 생체인식 기술로의 안면인식
(1) 개요
2) 안면인식 기술 및 시장 동향
(1) 시장현황
(2) 안면인식기반 주요 서비스 현황
(3) 글로벌 기업의 안면인식 기술 확보를 위한 M&A 경쟁
가. 페이스북
나. 구글
다. 애플
(4) 모바일 업계 화두로 부상한 안면인식
(5) 안면인식 기술의 빛과 그림자
3) 얼굴 표정 인식 분석
(1) 개요
(2) 방법론
가. 얼굴 식별과 정보 추출
나. 데이터 프레임과 분류 모델
(3) 데이터 소개
가. 분석 자료 출처
나. 데이터 전처리
다. 최종 자료
라. 자료의 한계
(4) 분석 결과
가. 모형 성능 비교
나. 최종 모형
다. 잘 분류되는 사진과 오분류되는 사진의 특징
(5) 결론 및 시사점
가. Microsoft Azure API 및 CNN과의 비교
나. 결론
3. 딥러닝을 포함한 인간행동 인식 최신 기술 동향
1) 비디오기반 행동인식 연구 동향
(1) 개요
(2) 전통적인 행동인식 연구 방법
가. 시공간 지역 특징 점 검출기
나. 시공간 특징 기술자
다. 행동 인식 분류기
(3) 딥 러닝 기반의 행동인식
가. CNN기반의 행동인식
나. LSTM 기반의 행동인식
(4) 결론 및 향후연구 방향
2) 지능형 자동차를 위한 야간보행자 검출 기술
(1) 개요
(2) 상용화된 야간보행자 모니터링 기술
(3) Thermal IR 카메라 기반 야간보행자 검출 기술
가. 적외선 보행자 검출 기술 동향
나. 물리적 온도 기반 보행자 검출 기법
다. 적외선 및 가시광 영상 융합을 통한 보행자 검출 향상 기법
(4) 전망과 결론
3) 의미론적 연관성 분석을 위한 영상정합 동향
(1) 개요
(2) 의미론적 영상 정합 동향
가. 문제의 정의
나. 응용 분야
다. 방법론
라. 연구 동향
4) 최근 표정인식 기술 동향
(1) 개요
(2) 표정의 종류 및 표정 기술 방법
(3) 표정 인식 단계별 접근 방법 및 최신 동향
가. 얼굴검출
나. 얼굴 특징 추출
다. 표정 분류기
라. 표정 판단
(4) 표정 인식 시스템의 사례
가. Multilinear 모델을 이용한 표정 인식
나. 표정의 변화 추적과 이를 이용한 표정 및 스트레스 정도 인식
다. 지역적인 특징에 대한 Dictionary 학습을 통한 표정인식
라. 딥러닝을 이용한 표정인식
마. 딥러닝을 이용한 표정인식과 특징점 흐름에 대한 인식기의 결합에 의한 표정인식
(5) 전망 및 결론
5) 무인비행체 임베디드 조난자 탐지 시스템
(1) 개요
(2) 조난자 탐지 시스템의 구조
가. 물체 검출 모델 구조
나. 데이터 수집
다. 작은 물체 검출을 위한 개선
라. Tracker
마. 임베디드 시스템(Embedded System)
바. 점진적 학습(Incremental Learning)
(3) 실험 조건 및 결과
가. 실험 환경
나. 데이터 셋
다. 모델 학습
라. 실험 결과
마. 점진적 학습
(4) 전망과 결론
6) MPEG-I 표준과 360도 비디오 콘텐츠 생성
(1) 개요
(2) MPEG-I Phase의 분류
가. Phase 1
나. Phase 2
(3) MPEG-I Visual 기술 동향
(4) 전망 및 전망
7) 컴퓨터 비전 및 영상처리를 위한 컬러 시스템의 이해
(1) 개요
(2) 전자장비 간의 컬러 불일치
(3) CIERGB 시스템과 전자 장비의 RGB
(4) CIERGB에서 CIEXYZ으로 변환하기
(5) CIEXYZ 컬러 시스템의 문제점
(6) 컴퓨터 비전 및 영상처리를 위한 색공간
(7) RGB 컬러 코드의 문제점
(8) 감마 값과 이미지
(9) 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서의
(10) 결론 및 전망

제 5장 감성 컴퓨팅
1. 감성정보 분석 서비스
1) 감성정보 분석 서비스 시장 현황
(1) 개요
가. 국정의 및 필요성
나. 범위
(2) 외부환경 분석
가. 산업환경 분석
나. 시장환경 분석
2) 기술 분석
(1) 기술개발 이슈
가. 기술개발 트렌드
나. 기술환경 분석
다. 기술개발 이슈
(2) 주요기업 동향
가. 해외 업체 동향
나. 해외 업체
다. 국내 업체 동향
(3) 특허 동향
가. 감성정보 분석 서비스 기술 분야 특허상 주요 기술
나. 세부 분야별 특허동향
다. 질적 수준을 고려한 각국의 시장력 분석
라. 감성정보 분석 서비스 기술 분야의 주요 경쟁기술 및 공백기술
마. 최신 국내 특허기술 동향
바. 중소기업 특허전략 수립 방향 및 시사점
3) 연구개발 네트워크
(1) 연구개발 기관/자원
가. 연구개발 기관/자원
(2) 연구개발 인력
(3) 기술이전가능 기술
4) 기술개발로드맵
(1) SWOT 분석
(2) 중소기업 핵심요소기술
가. 핵심요소기술 도출절차
나. 요소기술
다. 핵심요소기술 도출
(3) 기술개발전략
가. 우리의 현황
나. 기술개발로드맵
2. 감성컴퓨팅
1) 감성컴퓨팅 연구동향
(1) 개요
가. 정의
나. 개념비교
다. 대표사례
(2) 핵심기술
가. 감성인식 기술
나. 감성 추론 및 표현 기술
(3) 글로벌 기업의 감성컴퓨팅 연구동향
가. 구글, 브레인 프로젝트
나. IBM, 딥러닝기반 감성 시스템 (Deep learning-based emotional system)
다. 마이크로소프트, 바이브(VIBE)*
라. 인텔, 리얼센스 (RealSense)
(4) 시사점
2. 감성컴퓨팅 기술동향
1) 감성인식 기술동향
(1) 개요
(2) 감정 인식 기술 개요
가. 동영상 기반 감정 인식 기술 동향
나. 음성 기반 감정 인식 기술 동향
다. 생체신호 기반 감정 인식 기술동향
(3) EmotiW의 소개
(4) 멀티모달 딥러닝 기반 감정 인식
가. 기술 발전 추이 및 고찰
나. 멀티모달 딥러닝
다. 최근 동향
(5) 결론 및 시사점

 

제 Ⅱ편  감성 AI R&D전략
제 1장 AI 스피커
1. 음성인식 가상비서 기술 동향 및 전망
1) AI 스피커 시장 현황
(1) 개요
가. 시사점 및 정책제안
(2) 음성인식 가상비서의 등장
(3) 음성인식 가상비서 기술 동향
가. ASR, NLU, TTS, 음성인식 기술의 발달
(4) 음성인식 가상비서 시장 현황
가. 스마트스피커, 2018년 누적 1억대 보급
(5) 음성인식 가상비서 서비스
가. 음성 UX의 장점을 기반으로 Q&A, 음악, 날씨, 스마트홈 서비스 활성화
(6) 음성인식 가상비서 이슈와 과제
가. 프라이버시 vs. 나의 친구
(7) 음성인식 가상비서와 지식서비스
가. 지식서비스와 4차산업혁명 기술과의 연계는 필수
2) 글로벌 스마트 스피커 시장 동향과 전망
(1) 스마트 스피커 기술 개요
가. 등장 배경
나. 기술
다. 작동과정
(2) 스마트 스피커 시장 현황
가. 세계 시장 현황
나. 국내 시장 현황
(3) 향후 시장 전망
가. 전 세계 스마트 스피커 판매량
나. AI 서비스 개발 플랫폼 구축 활발
다. 스마트 스피커의 차별화 부각
(4) 중국 스마트 스피커 산업 동향
가. 스마트 스피커 산업의 발전
나. 중국의 스마트 스피커 산업 동향
다. 향후 전망 및 시사점
3) 국내외 기업 중심 음성인식 인공지능 시스템 시장현황
(1) 개요
(2) 음성 인식 시스템의 산업 동향
가. 해외 시장
나. 국내 시장
다. 보이스 UI 의 발전 방향
라. 사용자 인식 및 만족
마. 음성 인터페이스 산업 전망 및 결론
(3) 음성인식 사용자 경험(Voice UX)의 12가지 특성
가. 개요
나. 음성인식 사용자 경험의 12 가지 특성
2. 플랫폼으로 진화하는 인공지능(AI) 음성비서
1) 디바이스별 인공지능(AI) 음성비서
(1) 개요
가. 음성비서로 다가오는 인공지능(AI)
나. AI 음성비서 지원, 스마트폰·스피커를 넘어 다양한 디바이스 분야로 영역 확대
(2) 디바이스별 AI 음성비서 탑재동향 : 휴대기기
가. 휴대전화(스마트폰)
나. 웨어러블(스마트워치)
(3) 디바이스별 AI 음성비서 탑재동향 : 가정용 기기
가. AI 스피커
나. 가정용 로봇
(4) 디바이스별 AI 음성비서 탑재동향 : 자동차
(5) AI 음성비서에 관한 인식 조사 결과
가. 조사 개요 및 표본의 특성
나. AI 음성비서 서비스 이용 현황
다. AI 음성비서 서비스의 개선 방향
(6) 시사점
가. AI 음성비서 주도자가 차기 ICT 시장을 주도할 가능성 높아
나. 아직은 레이스 초반, 플랫폼화를 통한 생태계 확장에 주력
다. 언어적 한계를 극복하기 위한 방안 모색 시급
2) 인공지능(AI 스피커) 플랫폼의 발전과 디지털콘텐츠산업과의 연계방안
(1) 국내외 현황 및 동향
가. 세계 시장 규모
나. 국내 시장 규모
(2) 국내외 주요 기업 현황
가. 해외 기업 동향
나. 국내 기업 동향
(3) 인공지능 기반 음성서비스의 특성
가. 시장 지배력을 가지는 개방형 플랫폼(open platform)*
나. 인공지능 기반 음성 인식 서비스의 핵심 경쟁력은 SW
다. 음성 인식 서비스가 가져다 주는 편리성
(4) 인공지능 음성서비스와 디지털콘텐츠산업 연계 전망
가. 인공지능 음성서비스의 전망
나. 디지털콘텐츠산업의 연계 전망
3. AI 음성비서 중심, 인공지능(AI)과 프라이버시
1) 개요
2) 인공지능 채택 현황 및 주요국의 진흥 전략
(1) 산업과 인공지능(AI) 서비스
(2) AI 관련 미디어 보도 현황과 보도 방향
가. 미디어의 인공지능 관련 보도와 논조의 변화
나. 해외 주요국의 인공지능 진흥 전략과 시도
3) 프라이버시, 인공지능의 딜레마
(1) 인공지능의 원죄, 프라이버시 침해
가. 인공지능에 기인한 경제․사회적 풍요 이면에 존재하는 프라이버시 이슈
(2) 인공지능 디바이스의 프라이버시 이슈와 심화 가능성
가. AI 음성비서의 프라이버시(Waddell, 2018) 및 보안 이슈
4) 함의 및 시사점
(1) AI의 그늘, 프라이버시 로깅(Privacy-logging)
(2) 상충관계(trade-off relationship)의 기울어진 운동장
(3) IoT 환경과 프라이버시 로깅 확대 및 신규 위협요소

제 2장 지능형로봇
1. 지능형로봇 산업
1) 지능형로봇 산업동향
(1) 개요
가. 지능형로봇의 정의
나. 지능형로봇의 분류와 범위
(2) 지능형로봇 국내외 시장동향
가. 해외 산업 동향
나. 글로벌 시장현황
다. 국내 지능형로봇 정책 및 산업 동향
라. 국내 지능형로봇 기업동향
2) 지능형로봇 활용 동향
(1) 분야별 활용
가. 산업용 로봇
(2) 분류별 현황
가. 개요
나. 전환점 맞이한 로봇 시장
다. 생활 속으로 파고드는 지능형 로봇
라. 지능형 로봇 관련 주요 이슈
마. 비즈니스 활용 기회
(3) 인간 능력 증강! 인간 친화형 서비스 로봇
가. 인간 능력 증강(Human Augmentation) 시대의 도래
나. 서비스 로봇의 범위 및 시장 동향
다. 인간 친화형 서비스 로봇
3) 인공지능형 로봇 언어학습시스템 개발 동향
(1) 개요
(2) 인공지능형 로봇 언어학습시스템 개발 현황과 기술 동향
가. 인공지능형 로봇 언어학습시스템 개발 현황
나. 인공지능형 로봇 영어학습시스템의 개발 사례
다. 인공지능형 로봇 언어학습시스템 개발 방향
라. 인공지능형 언어학습용 로봇시스템의 언어 교수·학습론적 활용 방안
2. 4차 산업혁명 시대의 성격기반 로봇 UX에 대한 고찰
1) 로봇 산업 현황
(1) 개요
가. 4차 산업혁명과 로봇
나. 로봇과 인공지능
다. 한국에서의 로봇과 디자인
라. 성격기반 사용자경험 디자인
(2) 로봇의 정의와 성격
가. 로봇의 정의
나. 성격(Personality)과 자아(Self), 페르소나(Persona)
다. 로봇의 성격
(3) 사용자 인터페이스 진화와 로봇
가. 로봇 GUI
나. 터치스크린 로봇
다. 음성 인식 로봇
라. 멀티 모달 로봇
(4) 성격기반 로봇 사용자경험 디자인
가. 성격기반 로봇 사용자 경험 디자인의 정의 및 유용성
나. 성격기반 로봇 사용자 경험 디자인과 시스템 환경
다. 성격기반 로봇 사용자 경험 디자인 관련 주요 디자인 연구분야
라. 성격기반 로봇 사용자 경험 디자인 사례
(5) 성격기반 로봇 사용자 경험 디자인 가이드
가. 시각 어휘의 개수
나. 감성적 소통 수준
다. 섬세한 음성 디자인
라. 성격 구성 요소의 조합
마. 피드백의 깊이감
바. 연결성 및 안정성의 고려
사. 복합 경험의 고려
아. 실제감의 수준
(6) 연구의 한계점 및 결론

제 3장 챗봇
1. 챗봇 시스템
1) 공공서비스 특화 챗봇 시스템
(1) 개요
가. 정의 및 필요성
나. 범위
(2) 외부환경 분석
가. 산업환경 분석
나. 시장환경 분석
(3) 기술 분석
가. 기술개발 이슈
나. 특허 동향
(4) 연구개발 네트워크
가. 연구개발 기관/자원
나. 연구개발 인력
다. 기술이전가능 기술
(5) 기술개발로드맵
가. SWOT 분석
나. 중소기업 핵심요소기술
다. 기술개발전략
2. 인공지능 기반 챗봇 서비스
1) 챗봇서비스 구현을 위한 기술 시장 현황
(1) 인공지능 시장의 성장과 활용 분야의 확대
가. 국제사회에서 인공지능 기술에 주목하게 된 배경
나. 인공지능 시장 규모 급성장 전망
다. 인공지능 기술 적용 분야
(2) 챗봇의 정의와 챗봇 기술 동향
가. 챗봇의 개념과 유형 및 기술요소
나. 입문수준(Entry-level)의 인공지능 기술 챗봇 시장 급성장
(3) 국내 인공지능 및 챗봇 기술 현황
가. 국내 인공지능 지식의 현주소
나. 국내 챗봇 기술 현황
다. 정부의 인공지능 육성 전략
(4) 챗봇 서비스 발전 단계
가. 1단계: 챗봇
나. 2단계: 지능형비서
다. 3단계: 감성비서
2) 챗봇 서비스의 국내외 동향분석 및 발전 전망
(1) 배경 및 필요성
가. 챗봇 서비스 활용 증가
나. 인공지능 기반의 챗봇 적극 도입
(2) 국내 추진동향
가. 공공부문 주요 사례
나. 민간부문 주요 사례
(3) 해외 추진동향
가. 공공부문 주요 사례
나. 해외 민간부문 주요 사례
(4) 결론 및 시사점
가. 사례분석 결과
나. 챗봇서비스 발전 전망
다. 정책적 시사점
3) 챗봇, 지능화된 고객 경험
(1) 지능화된 고객 경험
가. 방법론
(2) AI와 고객 여정
가. 변화하는 소비자
나. 앞서가는 얼리 어답터 기업
다. 보다 깊이 있는 고객 이해
(3) AI의 가치 실현
가. AI와 고객 여정
나. 높은 효율성 향상 성과
다. 아직 개선이 필요한 NPS
(4) 고객 친밀도 향상을 위한 탐색
가. 감성을 위한 알고리즘
나. 차이를 만드는 감성 분석
(5) 머신 러닝 실험실
가. AI의 도입 효과를 높이기 위한 기업들의 R&D 플랫폼
나. AI에 따른 성장, 일본의 전자상거래 기업 Rakuten의 AI 개발 로드맵
다. 규제 환경에서 AI 구축, Orange Bank의 AI 로드맵
(6) 지역별 비교
(7) 시사점
가. 90%의 기업이 고객 여정의 일부분에 AI 도입
나. AI 투자는 효율성 향상
다. 기업 AI를 구현한 후 급격한 처리량 증가
라. 보다 빠른 통화 처리 및 불만 해결을 경험
마. 고객 만족도 향상으로 매출 실적 개선
바. 운영비용 증가

 

통계(도표) 목차


 

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