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2021년 글로벌 AI(인공지능)ㆍ빅데이터 관련 시장ㆍ사업화 동향과 기술개발 전략

시 중 가
400,000
판 매 가
360000
제조사
IRS Global
필수선택
규격
533쪽 (A4)
ISBN
979-11-90870-10-8
발간일
2020-11-03
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코로나19로 인한 글로벌 팬데믹은 ICT기술 활용의 중요성을 부각시키고 있으며, 진단부터, 백신 등 치료약 개발 등 많은 분야에서 인공지능과 빅데이터 활용 필요성을 보여주고 있으며, 실제로도 글로벌 시장에서 방역 등 전과정에서 중요한 역할을 수행하고 있다.

 

이처럼 최근 수년간 진화를 거듭하고 있는 인공지능(AI) 기술은 4차 산업혁명을 선도하는 주요 차세대 기술들 가운데 가장 혁신적인 기술로, 산업뿐 아니라 인간의 삶 자체를 변화시키는 핵심 역할을 수행 할 것으로 인식되고 있으며, AI기술의 확보와 활용능력이 장차 기업과 국가, 개인의 경쟁력을 좌우하게 될 것으로 평가받고 있다.

 

최근의 AI 기술의 발전은 딥러닝 기술에 힘입은 바 크며, 딥러닝은 양질의 데이터를 기반으로 하고 있어, 필연적으로 빅데이터와 슈퍼컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 등도 중요한 요소로 등장하고 있으며, 이에 따라 우리나라를 포함하여 주요 선진국은 AI 기술 발전전략에 빅데이터 분야를 포함하여 정책적 지원을 강화하고 있다. 특히 빅데이터는 5G시대를 맞아 급증할 것으로 예상되는 IoT(사물인터넷) 디바이스의 보급으로 인한 데이터 폭증에 따라 더욱 중요해 질것으로 예상되고 있는 실정이다.

 

AI 활용분야는 제품분야와 서비스 분야로 크게 나눌 수 있지만 장래적으로는 거의 모든 분야에 AI가 적용될 것으로 예상되어 글로벌 기업들은 주도권 확보와 생태계 확대를 위한 전략을 적극 추진중이며, 오픈소스화를 통한 플랫폼 강화에 나서고 있는 실정이다. 음성인식기술과 영상인식 기술을 기반으로 한 다양한 AI제품과 서비스는 AI스피커 등 개인비서에서 나아가 로봇과 가전 분야로 확장되어 스마트 홈, 스마트 시티 등으로 적용이 확대되고 있으며, 자율주행자동차 개발이나 정밀의료를 위한 스마트 헬스케어 등 의료 분야의 혁신에 기여하고 있다.

 

기존의 산업영역에 AI기술을 접목, 효율성과 전문성을 보강하는 방식이 빠르게 현장에 도입되어 스마트 팩토리, 스마트 유통 등을 가능하게 하고 있으며, 나아가 의료, 금융, 회계, 법률 등 전문가 영역의 업무 고도화에도 AI기술 도입을 시도하는 속도가 빠르게 확산하고 있다. 또한, AI기술은 공공 서비스 부문에서도 도입이 활발하게 이루어지고 있으며, 민원부문부터 재난 안전 대응 및 편의 증진에 이르기까지 공공 서비스의 효율 향상에 크게 기여하고 있다. 한편, AI의 보급과 기술 진전이 일자리 상실을 불러오고, 개인의 프라이버시 침해 등 인권 침해와 킬러 로봇의 등장 등, 우려할 만한 부정적 요소가 상존함에 따라 국제적인 윤리규정 논의도 활발하게 진행되고 있는 실정이다.

 

이에, IRS글로벌에서는 AI와 빅데이터에 관한 최근 기술 동향과 사업화 동향들을 종합적으로 분석 정리하여 관련 분야에 관심을 갖고 계신 분들께 조금이나마 도움을 드리고자 본서를 기획, 출간하게 되었다.

 

 

Ⅰ. AI(인공지능)ㆍ빅데이터 관련 기술 개요와 최근 동향

 

1. AI(인공지능), 빅데이터 시장 개요 및 전망
  1-1. 2020년대를 여는 AI기술 전망
    1) Gartner, 2020년 10대 전략기술 트렌드로 AI 주목
    2) 포브스, ’20년 가장 영향력 있는 7가지 기술 트렌드 선정
      (1) 2020년을 주도할 7가지 기술 트렌드
      (2) 2020년 7가지 위협 기술
  1-2. AI, 빅데이터 관련 글로벌 이슈와 과제
    1) 플랫폼으로서의 AI 시대 주역을 꿈꾸는 “GPT-3”
    2) 글로벌 ICT기업, 인공지능(AI) 반도체 개발 경쟁
    3) 미국, AI 분야 인력 수요 및 일자리 영향 분석
      (1) 미국, AI 분야 인력 수요 분석
      (2) 미국, AI 제조업 혁신과 미래 일자리 영향 분석
    4) EU, 인공지능 백서 발표
      (1) 산업 및 시장 내 자금 확대
      (2) 차세대 데이터 흐름 기회 활용
      (3) 우수한 인공지능 생태계 구축
      (4) 인공지능 규제 프레임워크를 통한 신뢰 강화
  1-3. AI, 빅데이터 관련 주요 지표
    1) AI경쟁력 지표
      (1) AI 경쟁력 - 미국ㆍ중국ㆍEU 순
      (2) 글로벌 AI 지수(영국 Tortoise)
    2) AI 선도 도시, 기업 지표
      (1) 싱가포르, AI 시대 준비가 가장 잘 되어 있는 도시로 선정
      (2) OECD, AI 글로벌 연구개발 선도기업 혁신활동 조사
      (3) 중국, 글로벌 인공지능(AI) 기업 경쟁력 Top 20 선정
    3) 자동화 및 인공지능 기술 파급효과 분석
    4) 인공지능 특허 동향 분석(영국 지식재산청)
  1-4. 주요국의 AI 인재양성 정책동향 및 시사점
    1) 배경과 현황
      (1) 급성장하는 글로벌 AI 시장
      (2) 국내외 AI 인재 현황
    2) 주요국의 AI 인재양성 정책 현황
      (1) 미국
      (2) 중국
      (3) 일본
      (4) 영국
      (5) 프랑스
    3) 국내 AI 인재양성 정책 현황

 

2. AI(인공지능), 빅데이터 기술 개요와 동향
  2-1. 인공지능(AI) 기술 개요와 동향
    1) 인공지능(AI) 기술 개요
      (1) 인공지능의 정의
      (2) 인공지능 연구에 활용된 핵심 기술 및 이론
      (3) 인공지능 주요 기술 요소
    2) 인공지능 4대 주요 기술요소 동향
      (1) 학습지능 구현기술 주요 동향 및 사례
      (2) 추론ㆍ표현지능 구현기술 주요 동향 및 사례
      (3) 음성인식ㆍ이해지능 구현기술 주요 동향 및 사례
      (4) 시각지능 구현기술 주요 동향 및 사례
  2-2. 빅데이터 기술 개요와 동향
    1) 빅데이터  기술 개요
    2) 빅데이터 산업 생태계 현황
      (1) 빅데이터 및 빅데이터 플랫폼의 정의와 분류
      (2) 빅데이터 플랫폼 범위
      (3) 빅데이터 플랫폼의 특징과 구조
  2-3. 중국의 빅데이터, 인공지능 투자현황
    1) 빅데이터 혁신 정책 및 투자 현황 분석
    2) 인공지능 혁신 정책 및 투자 현황 분석
    3) 2020년 빅데이터 청서 발표

 

3. 코로나-19와 AI, 빅데이터 기술 환경의 변화와 동향
  3-1. 코로나19로 가속화하는 데이터경제의 도래
    1) 주요국의 코로나19 관련 공공데이터 개방 현황
      (1) 미국
      (2) 프랑스
      (3) 이태리
      (4) 기타 국가
      (5) 국내
    2) 코로나19 오픈 데이터 활용 사례
    3) 중국, COVID-19 대응 AI 기술 활용 사례 조사
      (1) 감시
      (2) 의료영상
      (3) 로보틱스
      (4) 인간-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction, HCI)
    4) 코로나 19로 주목받은 기술
      (1) 코로나19 현장에서 맹활약하는 AIㆍ로봇 등 첨단기술
      (2) 코로나19 대응을 위한 슈퍼컴퓨팅 역할 확대
  3-2. 데이터 경제에서 주목되는 시장과 기술
    1) 인터넷업계와 자동차 업계에 부는 데이터 경쟁
      (1) 인터넷 업계 동향
      (2) 자동차 업계 동향
    2) 의료 데이터 시장 활성화 기대
    3) 비대면 기술로 부상한, 안면인식 기술
      (1) 中, 인공지능(AI) 안면인식 기술 국가 표준화 준비
      (2) 안면인식 기술의 과제
    4) 데이터 인프라로 주목되는 5G 상용화 동향
      (1) 주요국 5G 추진현황과 시사점
      (2) 포스트 5G 시대를 향한 글로벌 주요국 준비 현황
      (3) 데이터 사용량 증가로 클라우드 시장 확대
    5) 데이터기반 디지털트윈 주목
      (1) 디지털 트윈의 개념과 정의
      (2) 디지털 트윈의 등장
      (3) 주요국 디지털 트윈 추진 현황
      (4) 주요 기업의 디지털 트윈 관련 솔루션 현황

 

Ⅱ. AIㆍ빅데이터 관련 시장 동향과 국내외 정책동향

 

1. AI, 빅데이터 기술기반 유망시장 동향과 전망
  1-1. AI, 빅데이터 관련 시장 동향과 전망
    1) 국내외 AI 시장 및 기업동향
      (1) 해외 인공지능 시장 및 기업 동향
      (2) 국내 인공지능 시장 및 기업 동향
    2) 인공지능 시장 세부 분야별 전망
      (1) 기술별 시장 전망
      (2) 산업별 시장 전망
      (3) 디지털 가상비서 시장
    3) 글로벌 데이터 산업 시장 현황
      (1) 글로벌 데이터 산업 시장 규모
      (2) 글로벌 데이터 산업 기업 현황
      (3) 글로벌 데이터 산업 전문인력 현황
      (4) 글로벌 데이터 산업 경제적 효과
      (5) 글로벌 데이터 산업 전망
    4) 국내 데이터 산업 시장 현황
      (1) 국내 데이터 산업 시장규모
      (2) 국내 데이터 산업 직접매출 시장규모
      (3) 국내 데이터 직무 인력 현황
      (4) 국내 데이터 직무 인력수요 전망
  1-2. AI, 빅데이터 기술기반 의료, 헬스케어 시장 동향과 전망
    1) 의료용 AI 개요
      (1) 인공지능 헬스케어의 개념과 발전
      (2) 인공지능 헬스케어의 배경
      (3) 의료 관점에서의 인공지능 기술
      (4) 의료 인공지능 연구 및 사업화 사례
    2) 인공지능 기반 의료영상 분석
      (1) 인공지능 기반 의료영상 분석의 개념
      (2) 인공지능 기반 의료영상 분석의 연구 현황
      (3) 인공지능 기반 의료영상 분석의 기술적 난제와 극복 방안
      (4) 국내외 규제 및 상용화 현황
    3) 인공지능 기반 환자 맞춤형 재활치료
    4) 인공지능 기반 바이오제약 산업
      (1) 데이터 경쟁
      (2) IT 인프라 개선
      (3) 규제 준수
      (4) 윤리적 AI 실행
      (5) 미래 인재
    5) 국내외 AI 기반 의료기기 시장규모
      (1) 글로벌 AI의료 시장규모
      (2) 국내 AI의료 시장규모 및 AI의료기기 허가현황
  1-3. AI, 빅데이터 기반 주요 산업의 스마트화 동향과 전망
    1) 스마트팩토리(스마트제조)
      (1) 스마트 제조와 제조혁신의 구분
      (2) 스마트 제조의 성공요건
      (3) 스마트 제조 분야 인공지능 적용 사례
    2) 스마트카(자율차, 커넥티드카)
      (1) 스마트카의 광의적 개념
      (2) 스마트카 서비스
      (3) 자율주행차의 자율주행 단계 구분
      (4) 글로벌 자율주행 기술 개발 동향
      (5) 국내 자율주행 기술 개발 동향
      (6) 국내 자율주행 주요 기업 및 연구기관
    3) 스마트팜(스마트농업)
      (1) 인공지능 기술의 스마트팜 분야 도입 전략
      (2) 인공지능 기술의 스마트팜 분야 도입 사례

 

2. 국내외 AI, 빅데이터 관련 정책동향과 전략
  2-1. 국내 AI, 빅데이터 관련 정책 및 주요 추진전략
    1) 디지털뉴딜 종합계획
      (1) 추진배경
      (2) 추진내용
      (3) 디지털 뉴딜 5대 대표과제와 이행계획
    2) AI국가전략
      (1) 수립배경
      (2) 의의 및 추진전략
      (3) 주요 특징
      (4) 비전 및 목표
      (5) 주요 내용
    3) 인공지능 융합선도프로젝트
      (1) 인공지능 융합연구센터 지원
      (2) 인공지능 전문기업 육성
    4) 데이터ㆍAI 경제 활성화 계획
      (1) 데이터 가치사슬 전주기 활성화
      (2) 세계적 수준의 AI 혁신 생태계 조성
      (3) 데이터ㆍAI 융합 촉진
    5) AI인프라 구축 동향과 계획
      (1) 개요
      (2) 그간의 구축 동향과 실적
      (3) 주요 추진 계획
      (4) 인공지능(AI) 허브 주요 내용
    6) 클라우드산업 발전전략
      (1) 개요
      (2) 비전 및 목표
      (3) 주요 정책과제
    7) 인공지능 반도체 산업 발전전략
      (1) 개요
      (2) 비전 및 목표
      (3) 세부 추진전략
  2-2. 해외 주요국 AI, 빅데이터 관련 정책 및 주요 추진전략
    1) 미국
      (1) 개요
      (2) 미국, AI 정책 과제 및 성과
      (3) 미국국가 최상위 데이터실천전략 계획(안)
      (4) 미국, AI 규제 법안 도입
    2) 중국
      (1) 개요
      (2) 중국, 차세대 인공지능 발전 현황 발표
    3) 일본
      (1) 개요
      (2) 일본, AI 활용 가이드라인 논의
    4) EU
      (1) 독일
      (2) 영국
      (3) 프랑스
      (4) 스위스

 

Ⅲ. AI, 빅데이터 관련 기술개발 동향과 연구과제

 

1. AIㆍ빅데이터 관련 기술 특허 동향
  1-1. 인공지능(AI) 관련 특허 동향
    1) 인간-AI 협업 시스템 특허동향
      (1) 개요
      (2) 특허 출원동향
    2) 영상데이터 기반 AI 서비스 특허동향
      (1) 개요
      (2) 특허 출원동향
    3) RPA(Robot Process Automation) System 특허동향
      (1) 개요
      (2) 특허 출원동향
    4) Edge-Device 기반 고성능 경량 고속-시각 지능 플랫폼 특허동향
      (1) 개요
      (2) 특허 출원동향
    5) 제조 및 서비스 AI 기반 군집 로봇 협업 운영 시스템 특허동향
      (1) 개요
      (2) 특허 출원동향
    6) 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 의료 진단 솔루션 특허동향
      (1) 개요
      (2) 특허 출원동향
  1-2. 빅데이터 관련 특허 동향
    1) 유통/물류 빅데이터 구축 및 분석 시스템 특허동향
      (1) 개요
      (2) 특허 출원동향
    2) 빅데이터 분석 및 시각화 플랫폼 특허동향
      (1) 개요
      (2) 특허 출원동향
    3) 데이터 3D 변환 시각화 도구 특허동향
      (1) 개요
      (2) 특허 출원동향
    4) 빅데이터 기반 마케팅 인텔리전스 플랫폼 특허동향
      (1) 개요
      (2) 특허 출원동향
    5) 스마트 헬스케어를 위한 빅데이터 수집 시스템 특허동향
      (1) 개요
      (2) 특허 출원동향
    6) 영상, 음성, 문서 등의 개인정보 비식별화 솔루션 특허동향
      (1) 개요
      (2) 특허 출원동향

 

2. AIㆍ빅데이터 관련 기술개발 로드맵
  2-1. 인공지능(AI) 기술분야 중소기업형 기술 로드맵(2020-2022)
    1) 인간-AI 협업 시스템
      (1) 핵심 요소기술 선정
      (2) 기술로드맵(2020-2022)
      (3) 핵심요소기술 연구목표
    2) 영상 데이터 기반 AI 서비스
      (1) 핵심 요소기술 선정
      (2) 기술로드맵(2020-2022)
      (3) 핵심요소기술 연구목표
    3) Robot Process Automation System
      (1) 핵심 요소기술 선정
      (2) 기술로드맵(2020-2022)
      (3) 핵심요소기술 연구목표
    4) Edge-Device 기반 고성능 경량 고속-시각 지능 플랫폼
      (1) 핵심 요소기술 선정
      (2) 기술로드맵(2020-2022)
      (3) 핵심요소기술 연구목표
    5) 제조 및 서비스 AI 기반 군집 로봇 협업 운영 시스템
      (1) 핵심 요소기술 선정
      (2) 기술로드맵(2020-2022)
      (3) 핵심요소기술 연구목표
    6) 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 의료 진단 솔루션
      (1) 핵심 요소기술 선정
      (2) 기술로드맵(2020-2022)
      (3) 핵심요소기술 연구목표
  2-2. 빅데이터 기술분야 중소기업형 기술 로드맵(2020-2022)
    1) 유통/물류 빅데이터 구축 및 분석 시스템
      (1) 핵심 요소기술 선정
      (2) 기술로드맵(2020-2022)
      (3) 핵심요소기술 연구목표
    2) 빅데이터 분석 및 시각화 플랫폼
      (1) 핵심 요소기술 선정
      (2) 기술로드맵(2020-2022)
      (3) 핵심요소기술 연구목표
    3) 데이터 3D 변환 시각화 도구
      (1) 핵심 요소기술 선정
      (2) 기술로드맵(2020-2022)
      (3) 핵심요소기술 연구목표
    4) 빅데이터 기반 마케팅 인텔리전스 플랫폼
      (1) 핵심 요소기술 선정
      (2) 기술로드맵(2020-2022)
      (3) 핵심요소기술 연구목표
    5) 스마트 헬스케어를 위한 빅데이터 수집 시스템
      (1) 핵심 요소기술 선정
      (2) 기술로드맵(2020-2022)
      (3) 핵심요소기술 연구목표
    6) 영상, 음성, 문서 등의 개인정보 비식별화 솔루션
      (1) 핵심 요소기술 선정
      (2) 기술로드맵(2020-2022)
      (3) 핵심요소기술 연구목표

 

3. AI, 빅데이터 관련 기술 표준화 로드맵
  3-1. AI, 빅데이터 관련 기술 표준화 로드맵(TTA)
    1) AI 기술분야
      (1) 중기(2018~2020) 표준화 계획
      (2) 장기(~2028) 표준화 계획
    2) 빅데이터 기술 분야
      (1) 중기(2018~2020) 표준화 계획
      (2) 장기(~2028) 표준화 계획
  3-2. AI, 빅데이터 관련 R&D 기술로드맵 2023(IITP)
    1) AI 기술분야
      (1) 최종 선정된 인공지능 로드맵 대상 기술
      (2) AI 기술 로드맵
    2) 빅데이터 기술 분야
      (1) 최종 선정된 빅데이터 로드맵 대상 기술
      (2) 빅데이터 기술로드맵

 

4. AI, 빅데이터 기술 분야 연구 과제
  4-1. AI, 빅데이터 관련 기술개발 사업과 연구과제
    1) 화상회의용 디지털 AI 큐레이션 기술 개발
    2) 설명가능한 AI 기반 디지털트윈 자율운영 서비스 기술 개발
    3) 비대면 학습 및 산업현장 지원을 위한 감성 인지ㆍ교감 AI 서비스 기술 개발
    4) AI 기반 암호 안전성 분석ㆍ평가 기술 연구
    5) AI 모델의 역기능 취약점 탐지 및 방어기술 연구
    6) (총괄과제) AI기반 스마트하우징 플랫폼 및 서비스통합관리 및 정책연구
    7) (1세부) AI홈 플랫폼 기술개발
    8) (2세부) 지능형 케어 서비스 개발
    9) (3세부) 지능형 청정환경 서비스 개발
    10) (4세부) 무인배송 서비스 개발
    11) 클라우드 엣지 전주기 데이터 안정성을 위한 추적성 보장 기술 개발
    12) 데이터맵 기반 지능형 빅데이터 탐색ㆍ활용 핵심 기술 개발
    13) 데이터 특징과 문제 정의를 인지하는 빅데이터 분석모델 추천 자동화 기술 개발
    14) 적은 양의 학습데이터만으로 양질의 데이터 분석결과를 보장해야하는 문제 해결
    15) 뉴럴-심볼릭(neural-symbolic) 모델의 지식 학습 및 추론 기술 개발
    16) 현실 세계에서 변화하는 상황에 따라 지속적으로 자가 개선하는 인공지능 기술의 문제해결
    17) 스스로 학습역량을 인지하고 활용하여 신뢰할 수 있는 인공지능 기술 개발
    18) (총괄) 지속적 지능 증강ㆍ공유를 통해 기존 및 신규 로봇 작업에 대응하여 최적 지능 제 가능한 클라우드 로봇 복합인공지능 핵심기술 개발
    19) (세부2) 실환경 서비스 상황에서 사용자 반응에 지속적으로 지역(Local) 적응하는 로봇 지능 기술 개발
    20) (세부3) 클라우드에 연결된 개별 로봇 및 로봇그룹의 작업 계획 기술 개발
    21) 이종 정보 활용 및 데이터 융합을 통한 데이터 증식 기술 개발
    22) 데이터 품질 평가기반 데이터 고도화 및 데이터셋 보정 기술 개발
    23) (총괄) 엣지 데이터 특성에 따라 가변적으로 확장ㆍ재구성이 가능한 엣지 서버 시스템 및 통합 기술 개발
    24) (세부2) 저지연 입출력 집약적 엣지 데이터 처리를 위한 스토리지 모듈 기술 개발
    25) (세부3) 엣지 서버 시스템 자원 관리 및 제어를 위한 경량 시스템 소프트웨어 기술 개발
    26) 소량 데이터만을 이용한 고품질 종단형(End-to-End) 기반의 딥러닝 다화자 운율 및 감정 복제 기술 개발
    27) 비디오 데이터 대상 오픈셋 학습 기반 능동 기계학습 기술 개발
  4-2. AI반도체 기술개발사업과 연구과제
    1) (총괄) 데이터 중심 서버향 고성능 인공지능 컴퓨팅 플랫폼
    2) (세부2) 복합 트랜잭션 처리 가능 서버용 인공지능 딥러닝 프로세서 개발
    3) (세부3) 100Gbps급 초고속 직렬 인터페이스 기술 개발
    4) (세부4) 고성능 AI 서버용 HBM3 급 이상 인터페이스 기술 개발
    5) (세부5) AI 특화형 병렬 초고속 메모리 인터페이스 기술 개발
    6) (총괄) 모바일 인공지능 프로세서 플랫폼 기술
    7) (세부2) 딥러닝 초소형 코어 어레이 기반 지능형 모바일 프로세서
    8) (세부3) 모바일 자가 학습 가능 재귀 뉴럴 네트워크 프로세서
    9) (총괄) 엣지 인공지능 프로세서 플랫폼 기술
    10) (세부2) IoT 기반 엣지컴퓨팅 초저전력 인공지능 프로세서 기술개발
    11) (세부3) 가변 정밀도 고속-다중 사물인식 딥러닝 프로세서 기술개발
    12) (세부4) 데이터 재사용 고도화 초저전력 엣지용 딥러닝 프로세서 기술개발
    13) 인메모리 특화 프로세서 기술

 

Ⅳ. 글로벌 AI스타트업 100사 핵심기술 및 사업 현황

 

1. CB INSIGHT 선정 2020년 AI 스타트업 100
  1-1. 2020년 글로벌 AI스타트업 100사 현황
  1-2. 글로벌 AI스타트업 100사 프로필
    1) BUILT Robotics (미국)
    2) ALICE Technologies (미국)
    3) Korbit.ai (캐나다)
    4) Squirrel AI Learning (중국)
    5) Invenia Labs (캐나다)
    6) Beyond Limits (미국)
    7) Tachyus (미국)
    8) ComplyAdvantage (영국)
    9) Featurespace (영국)
    10) Tractable (영국)
    11) HyperScience (미국)
    12) Lemonade (미국)
    13) Zesty.ai (미국)
    14) Benson Hill Biosystems (미국)
    15) Bowery Farming (미국)
    16) NotCo (칠레)
    17) Synapse Technology (미국)
    18) Replica (미국)
    19) Mapillary (스웨덴)
    20) Shield AI (미국)
    21) AMP Robotics (미국)
    22) Recursion Pharmaceuticals (미국)
    23) Eko (미국)
    24) Healthy.io (이스라엘)
    25) Zebra Medical Vision (이스라엘)
    26) Atomwise (미국)
    27) Cyclica (캐나다)
    28) OWKIN (미국)
    29) Paige.AI (미국)
    30) Butterfly Network (미국)
    31) ProteinQure (캐나다)
    32) Subtle Medical (미국)
    33) ConcertAI (미국)
    34) Viz.ai (미국)
    35) Lexion (미국)
    36) DataProphet (남아프리카)
    37) NavVis (독일)
    38) Citrine Informatics (미국)
    39) Noodle.ai (미국)
    40) Synthesia (영국)
    41) Second Spectrum (미국)
    42) FanAI (미국)
    43) WellSaid Labs (미국)
    44) Razor Labs (이스라엘)
    45) Caspar (미국)
    46) AiFi (미국)
    47) Grabango (미국)
    48) Standard Cognition (미국)
    49) The Yes (미국)
    50) Heuritech (프랑스)
    51) Dorabot (중국)
    52) Covariant (미국)
    53) Osaro (미국)
    54) Faire (미국)
    55) Metawave (미국)
    56) DeepSig (미국)
    57) Aurora (미국)
    58) Voyage (미국)
    59) TuSimple (미국)
    60) HoloMatic (중국)
    61) iSee (미국)
    62) Loadsmart (미국)
    63) Ghost Locomotion (미국)
    64) KONUX (독일)
    65) Graphcore (영국)
    66) Kneron (미국)
    67) Lightmatter (미국)
    68) Syntiant (미국)
    69) Xanadu (캐나다)
    70) DarwinAI (캐나다)
    71) DataRobot (미국)
    72) H2O.ai (미국)
    73) PerceptiLabs (스웨덴)
    74) dotData (미국)
    75) Algorithmia (미국)
    76) ArthurAI (미국)
    77) Snyk (영국)
    78) AInnovation (중국)
    79) Hugging Face (미국)
    80) Primer (미국)
    81) Sherpa (스페인)
    82) Affectiva (미국)
    83) Blue Hexagon (미국)
    84) Obsidian Security (미국)
    85) SentinelOne (미국)
    86) Onfido (영국)
    87) Abnormal Security (미국)
    88) C3.ai (미국)
    89) ClimaCell (미국)
    90) Falkonry (미국)
    91) Cresta (미국)
    92) Integrate.ai (캐나다)
    93) Zhuiyi Technology (중국)
    94) Deeplite (캐나다)
    95) 4Paradigm (중국)
    96) InstaDeep (영국)
    97) Kyndi (미국)
    98) Nnaisense (스위스)
    99) HACARUS (일본)
    100) SparkCognition (미국)


 

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