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인공지능 주요산업별 비즈니스 트렌드 -의료/음성/컨택센터/자율차/보안/물류

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380,000
판 매 가
342000
제조사
지식산업정보원
필수선택
규격
612쪽 (A4)
ISBN
979-11-5862-166-7 (93500)
발간일
2021-02-01
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인공지능은 단순 신기술이 아닌 4차 산업혁명을 촉발하는 핵심 동력으로 기술혁신을 통해 산업구조의 변화를 야기하고, 사회·제도의 변화까지 유발할 것으로 전망되고 있다. 인공지능은 2030년까지 약 13조 달러의 추가 경제 산출물을 창출할 것으로 전망되며, 이로 인해 세계 GDP를 연간 1.2% 증가시킬 것으로 예측된다. 그러므로 인공지능 기술을 기반한 인공지능 비즈니스 생태계에 대해 연구하고 활성화 방안을 제시해야 한다. 인공지능 생태계에서 생산자인 인공지능 서비스 생산자, 생산된 서비스를 이용하는 인공지능 서비스 소비자, 인공지능 서비스의 기반이 되는 데이터 및 관련 인프라 서비스를 분해자로 분류하였다.

 또한 인공지능 비즈니스 생태계에 등장하는 이해관계는 인공지능 서비스 생산, 소비, 운영에 직간접적으로 영향을 주는 요인이 이해관계자로서 정부 및 각종 관련 민간단체 들이 있다. 현재, 모든 산업 분야의 대기업들이 인공지능을 제품에 통합하려 하고 있으나 인공지능 관련 개발자 및 인프라가 부족한 상황이다. 또한, 급속한 기술변화 대응과 핵심인재 선점을 위해 기업들은 기술력을 확보한 대학 연구소와 글로벌 협력을 적극 추진하고 있다. 그리하여 국내외 주요 산업들은 의료ㆍ영상ㆍ신약ㆍ자동차ㆍ물류 등 다양한 분야의 비즈니스에 AI를 접목하여 유기적 관계와 산업 활성화를 위한 관련 생태계의 활성화 전략에 대해 연구할 필요가 있다.
 
이에 본원 R&D정보센터에서는 인공지능 관련 주요 산업분야 활성화를 위한 신기술 개발과 글로벌 경쟁력 강화에 도움이 되고자 관련기관들의 정보자료를 토대로 분석 정리하여 「인공지능 주요산업별 비즈니스 트렌드 -의료/음성/컨택센터/자율차/보안/물류」를 발간하였다. 본서에서는 인공지능 산업 분야에서 크게 주목받고 있는 의료·신약/영상·음성/컨택센터/자율주행차/보안/유통·물류 산업의 기술 및 시장전망과 생산사례, 산업동향을 수록하였다. 본서가 학계·연구기관 및 관련 산업분야 종사자 여러분들에게 다소나마 유익한 정보자료로 활용되기를 바라는 바입니다.


제1장 인공지능(AI) 비즈니스 적용 기술 동향
1. 코로나19시대, AI 비즈니스 변화 분석
1) 인공지능 비즈니스 생태계 활성화
(1) 인공지능 개요
가. 인공지능 개념
나. 인공지능 서비스
다. 비즈니스 생태계
라. 선행연구
(2) 인공지능 기반의 비즈니스 생태계
가. 인공지능 생태계
나. 인공지능 비즈니스 생태계
(3) 인공지능 서비스 생태계 활성화 방안
가. 생산자 증가를 위한 환경 조성
나. 인공지능 서비스에 대한 인식확대
다. 데이터 교류 및 공급 인프라의 확대 필요
라. 관련 서비스 지원 법 및 관련 제도 확보
2) 인공지능 산업 생태계 분석
3) 비즈니스 기회 창출을 위한 AI알고리즘의 활용
(1) 기업의 AI알고리즘 활용
가. 알고리즘을 활용한 최적의 가격 결정
나. 알고리즘을 활용한 추천시스템
다. 금융업계에 확산되는 AI알고리즘
(2) AI알고리즘 관련 주요 이슈와 쟁점
가. 반경쟁적인 시장을 초래할 수 있는 알고리즘 담합
나. EU의 GDPR(개인정보보호 규정) 도입과 알고리즘 규제
다. 윤리적 AI: 알고리즘의 윤리성, 공정성, 편향성 문제
2. 인공지능 기술 분석과 오픈소스 활용 동향
1) 인공지능 기술 분석
(1) 기술개요
(2) 기술동향
(3) IP 동향
(4) 인공지능의 부작용
(5) 한국의 기술수준
가. 정책적 지원 측면
나. 물리적 인프라 측면
다. 연구환경 및 산업화 역량 측면
라. 인력측면
2) AI 기술동향과 시장기회 분석
(1) AI 기술스택
(2) AI 프로젝트 Life cycle
3) 인공지능 오픈소스 및 AI솔루션 동향
(1) 오픈소스 활용동향
(2) 주요 기업 AI솔루션
3. 인공지능 기반 디지털 트랜스포메이션 기업 전략
1) 산업 개요
2) 기업별 디지털 트랜스포메이션 사례 분석
(1) 스타벅스(Starbucks)
가. 비즈니스 모델
나. 운영 모델
(2) 마이크로소프트(Microsoft)
가. 비즈니스 모델
나. 운영 모델
(3) 마스터카드(Mastercard)
가. 비즈니스 모델
나. 운영 모델
(4) 나이키(Nike)
가. 비즈니스 모델
나. 운영 모델

제 2장 AI 의료/신약 분야 비즈니스 적용 현황
1. Al 의료 산업과 정책 분석 현황
1) 인공지능(AI)의 의료 활용과 주요 이슈
(1) 인공지능 기술과 의료
(2) 의료분야 인공지능 활용 구분 및 현황
가. 의료분야 인공지능 활용 영역 구분
나. 활용영역별 세부 분야
⒜ 신약개발
⒝ 정밀의료 및 수술
⒞ 어시스턴스
⒟ 프로세스의 효율화
⒠ 이미징 및 진단
다. 활용분야 국내외 시장 및 기업 현황
(3) 주요 이슈 및 정책시사점
가. 윤리적 이슈
나. 법·제도 이슈
다. 이해관계자 이슈
2) AI 의료기기 시장과 정책 현황
(1) 급성장하는 AI 의료기기 시장
(2) 미충족 의료수요와 AI 의료기기의 역할
(3) AI 의료기기에는 무엇이 있나?
(4) AI 의료기기의 기술적 기반
(5) 각국의 AI 의료기기 산업 관련 정책 동향
가. 의료개인정보 보호 이슈
나. AI 의료기기의 인·허가 이슈
다. 신의료기술평가 및 보험 등재 이슈
(6) AI 의료기기의 역할과 한계
3) AI 기반 의료진단/예측/치료 분석과 전망
(1) 질병진단 인공지능 개발 동향
가. 국내외 AI 기반 의료 진단
나. 인공지능 기반 의료 진단 기술현황
다. 인공지능 기반 의료 진단 기술의 미래
라. 인공지능 기반 의료 진단의 도전과제 및 해결방안
(2) 인공지능 원격영상진단 기술 분석
가. 배경 기술 분석
⒜ 인공지능을 이용한 의료 영상진단
⒝ 인공지능을 이용한 의료 영상진단 산업의 특성
⒞ 의료 영상진단의 활용 가능성
나. 심층 기술 분석
⒜ 비정형 데이터 활용을 위한 데이터 전처리 기술
⒝ 의료 영상 분석을 위한 인공지능 모델과 모델의 학습 방법
⒞ 임상 검증을 위한 발판, 설명 가능한 인공지능
⒟ 인공지능 원격 영상진단 기술 관련 특허동향
(3) 인공지능 원격영상진단 산업 분석
가. 산업 동향 분석
⒜ 인공지능 의료 영상진단 시장의 가파른 성장세 전망
⒝ 고부가가치의 의료 영상진단 기술에 대한 집중화
⒞ 국내외 법·제도적 환경 조성 현황
나. 주요 기업 분석
⒜ 인공지능 원격영상진단 산업 글로벌 기업 동향
⒝ 국외 인공지능 원격영상진단 기술 선도 기업
⒞ 국내 인공지능 원격영상진단 기술 선도 기업
2. AI 신약개발 사례 및 정책 현황
1) AI 활용한 신약개발 국내·외 현황과 과제
(1) 신약개발 개요
가. 전통적인 신약개발
나. 인공지능 신약개발의 필요성
(2) 인공지능 활용 신약개발 배경
가. 신약개발의 도전
나. 인공지능 신약개발로의 전환
(3) 인공지능을 활용한 신약개발 방법
가. 인공지능 신약개발 전주기별 예상 결과물
나. 인공지능을 활용한 신약후보물질 탐색
다. 신약 임상 개발 및 사용 단계에서의 인공지능
(4) 인공지능 활용 신약개발 사례
가. 국내 인공지능 활용 기업
나. 국내 인공지능 기업 협업 사례
다. 해외 인공지능 활용 기업
라. 선진국의 AI 활용 신약개발 프로젝트
마. AI 신약개발지원센터 소개 및 현황
(5) 전망 및 정부 역할
가. 향후 전망
나. 정부 역할
2) 코로나19 대응 국내외 치료제 및 백신 개발 현황
(1) 코로나19 바이러스(COVID-19) 개요
가. 질환명
나. 병원체
다. 구조 및 발생기전
라. 감염경로
마. 증상
바. 진단
(2) COVID-19 치료제 및 백신 개발 글로벌 현황
가. 파이프라인
나. 치료제
다. 백신
(3) COVID-19 치료제 및 백신 개발 국내 현황
가. 치료제
나. 백신
(4) 국내외 정책사례
가. 미국 FDA
나. 식품의약품안전처
다. 질병관리본부 국립보건연구원
라. 과학기술정보통신부
마. 범부처 감염병 연구개발 추진위원회
바. 민관합동 코로나19 치료제·백신개발 「범정부 실무추진단」
(5) 당면 문제
(6) 정책적 제언
(7) 특허분석
가. 특허 동향 및 분석 범위
나. 코로나 바이러스 관련 백신 특허
다. 코로나 바이러스 관련 항바이러스 치료제 특허
3. Al 기반 의료/신약개발 데이터 미래 전망
1) 의료 데이터 및 데이터 3법 통과 현황
(1) 디지털 헬스케어와 데이터의 중요성
가. 중국의 명의 편작(扁鵲)과 디지털 헬스케어
나. 디지털 헬스케어로 발전해가는 치료방식
다. 디지털 헬스케어의 방점, 결국 데이터가 핵심
(2) 의료 데이터에 관한 한국의 현실
가. 세계 최고 수준의 의료 빅데이터와 IT 인프라를 보유한 한국
나. 비옥한 텃밭에서 새싹을 못 키우는 한국
다. 디지털 헬스케어 산업의 발전과 보폭을 맞춰야 하는 정부 규제
라. 점점 도태되어 가는 한국의 디지털 헬스케어 산업
(3) 데이터 3법 통과, 성장의 발판을 마련
(4) 글로벌 사례로 살펴본 한국 디지털 헬스케어의 미래
가. 국가별 데이터 관련 규제
나. 미국의 디지털 헬스케어 정책 및 기업 동향
⒜ 디지털 기술력을 갖춘 Player 등장
⒝ 웰닥(Welldoc)
⒞ 23andMe
⒟ 유전체 정보 공유 플랫폼 개발하는 DNA Nexus
다. 일본의 디지털 헬스케어 정책 및 기업 동향
⒜ 히타치(Hitachi)
⒝ 라쿠텐(Rakuten)
라. 핀란드의 디지털 헬스케어 정책 및 기업 동향
⒜ 핀젠 프로젝트
⒝ 가상병원 프로젝트
⒞ 팝잇(Popit)
⒟ 에본도스(Evondos)
2) EMR 및 의료 데이터 분야
(1) EMR은 환자 관리 시스템
(2) 인공지능의 발달로 EMR 데이터 가치 부각
(3) EMR 데이터에 인공지능을 적용
가. 분석이 불가능했던 비정형 데이터를 딥러닝으로 학습
나. 불투명한 알고리즘의 한계, 설명 가능한 인공지능의 대두
(4) EMR 데이터 분석 사례
가. IBM 왓슨 헬스 온콜로지(Watson for Oncology) 
나. 구글 딥러닝을 적용한 인공지능
(5) 표준화된 데이터 축적을 위한 플랫폼 구축 필요성
(6) 데이터 표준화 및 플랫폼 구축 사례
가. 미국 현황
나. 국내 현황
⒜ 국내 공공부문
⒝ 국내 민간부문
3) 의료데이터 활용 신약개발 현황
(1) 의료데이터 활용 사례
가. 해외 사례
나. 국내 사례
⒜ 의료데이터 연계 현황
⒝ 의료데이터 활용 사례
(2) 국가 임상시험 데이터 표준 모델의 필요성
(3) 결과

제 3장 AI 영상ㆍ음성 분야 비즈니스 적용 현황
1. AI 영상·이미지 기반 산업 기술 현황
1) AI 영상·이미지 산업 분석
(1) 산업 개요
가. 정의 및 필요성
⒜ 정의
⒝ 필요성
나. 범위 및 분류
⒜ 기술별 분류
⒝ 가치사슬
⒞ 용도별 분류
(2) 산업 및 시장 분석
가. 산업 분석
⒜ 영상 데이터 기반 AI 서비스의 특징
⒝ 다양한 도메인 분야에서의 적용
⒞ 시각 지능은 인간 수준을 넘은 시각 인식률 달성
⒟ 국내외의 AI 기술의 빠른 발전 예상
⒠ 국내 영상 데이터 기반 AI 서비스 관련 기술 인프라
⒡ 정책 동향
⒢ 국내 영상 데이터 처리를 위한 AI 분야 전문가 부족 현상
나. 시장 분석
⒜ 세계시장
⒝ 국내시장
2) AI 영상·이미지 기술개발 분석
(1) 기술개발 이슈
가. 연구 개발 동향
나. 영상 인식을 위한 학습 기술
다. 영상검색 및 내용분석 기술
라. 방대한 양의 데이터 및 처리기술 필요
마. 새로운 이미지를 생성하는 기술도 발전
바. 반자동 영상 콘텐츠 생성 기술
사. 자동 영상 콘텐츠 생성 기술
아. 영상 분석 기술의 의료 영상 산업에 적용
(2) 생태계 기술 동향
가. 해외 플레이어 동향
나. 국내 플레이어 동향
(3) 이미지 인식 기술 기반의 서비스 분석
가. 블루리버 테크놀로지(Blueriver technoloty)
나. 케스프리(Kespry)
다. 오비털 인사이트(Orbital Insight)
라. 로고그랩(LogoGrab)
마. 이마가(Imagga)
바. BitRefind Group
사. 엔비디아(NVIDIA)
아. 한본
자. 사이버링크
3) AI 영상·이미지 특허 동향
(1) 특허동향 분석
가. 연도별 출원동향
나. 국가별 출원현황
다. 기술 집중도 분석
(2) 주요 출원인 분석
(3) 기술진입장벽 분석
가. 기술 집중력 분석
나. 특허소송 현황 분석
(4) 요소기술 도출
가. 특허 기반 토픽 도출
나. LDA 클러스터링 기반 요소기술 도출
다. 특허 분류체계 기반 요소기술 도출
라. 최종 요소기술 도출
2. 음성 AI 기반 산업 비즈니스 적용 동향
1) 음성 AI 시장 개요
(1) 음성 AI 시장의 부상 배경
(2) 음성 AI의 기반 기술
(3) 음성 AI 시장의 가치사슬
2) 음성 AI 플랫폼 현황
(1) 해외 기업의 음성 AI 플랫폼
(2) 국내 기업의 음성 AI 플랫폼
3) 음성 AI 하드웨어 현황
(1) 스마트 스피커
(2) 스마트TV
(3) 커넥티드 카 시스템
4) 음성 AI 서비스 현황
(1) 음성 AI 활용 서비스와 새로운 유망 서비스
(2) 보이스 커머스 서비스
(3) 차량 내 음성 AI 서비스
(4) 확장 기능
5) 음성인식 기술 및 지식서비스 분석
(1) 음성인식 가상비서 기술 동향
(2) 음성인식 가상비서 이슈와 과제
(3) 음성인식 가상비서와 지식서비스 분석

제 4장 AI 컨택센터 분야 비즈니스 적용 현황
1. AI 컨택센터 산업 분석
1) AI 컨택센터 산업 개요
(1) 컨택센터의 개념 이해
(2) 컨택센터의 구성
2) 콜센터 업무의 AI기반 시스템 대체 활성화 현황
3) AI 기반 컨택센터 시스템의 프레임워크 기반 기술개발
(1) 개요
(2) 선행 연구 분석
(3) 인공지능 기술적용을 위한 컨택센터 구성 이해
가. 컨택센터 시스템의 기능 및 이슈 파악
나. 업무 프로세스
(4) 인공지능 기술의 컨택센터 적용 방안
가. 음성 처리 분야
나. 자연어 처리 분야
다. 대화 처리 분야
라. 지식 처리 분야
마. 데이터 분석 및 최적화
(5) 인공지능 기반 컨택센터의 시스템 프레임워크 기반 구조
가. 인공지능 기반 컨택센터의 시스템 플로우
나. 인공지능 기반 컨택센터 시스템의 응용시스템 관점 구성도
다. 인공지능 기반 컨택센터 시스템의 프레임워크 기반 구조
라. 프레임워크 기반 구조에 대한 검증
2. AI 기반 챗봇 시스템과 활용 사례 분석
1) AI 기반 챗봇 시스템 기술 동향
(1) 챗봇 기술 동향
가. 자연어 처리
나. 대화 처리
다. 지식 처리
(2) 인공지능 기반 챗봇 구축 방안
2) 챗봇의 활용 사례 분석
(1) 고객 상담
가. CJ 대한통운 ‘챗봇 상담’
나. 삼성생명 ‘따봇’
(2) 정보 서비스
가. 일기예보 챗봇 ‘Poncho’
나. 뉴스 챗봇 ‘쿼츠(Quartz)’
다. 뉴스 챗봇 ‘닐(NEIL)’
라. 카카오I 번역
(3) 마케팅
가. 마블 스파이더맨 챗봇
나. 현대자동차 코나 챗봇
다. 알버트 아인슈타인 챗봇
(4) 쇼핑몰
가. 롯데백화점 ‘로사’
나. 도미노 피자 ‘도미챗’
(5) 금융
가. 우리은행 ‘소리SORi’
나. 신한은행 쏠메이트
(6) 의료
가. Woebot(워봇) 
나. Tess(테스)
(7) 법률
가. Do Not Pay(두낫페이)
(8) 엔터테인먼트
가. 카카오멜론 뮤직봇 ‘로니’
(9) 교육
가. Duolingo(듀오링고)
나. eggbun(에그번)
다. Mathway
라. Jill Watson(질 왓슨)
제 5장 AI 자율주행차 분야 비즈니스 적용 현황
1. 자율주행차 산업 인프라와 정책 현황
1) 자율주행차 국내외 개발 현황
(1) 자율주행차 개요
(2) 자율주행차 주요 이슈
(3) 자율주행차 산업 동향 및 전망
(4) 대응 방안
2) 자율주행 인프라의 부상 동향
(1) 자율주행으로 변화할 도시의 모습
가. 2030년 자율주행 시대의 청사진
나. 자율주행 인프라가 가져올 도시의 변화
⒜ ‘Safety’: 도로 교통 안전의 확보
⒝ ‘Efficiency’: 교통 운영의 효율성 증대
⒞ ‘Predictability’: 교통 수요의 예측 가능성 증대
(2) 자율주행의 시대를 앞당기는 글로벌 메가트렌드
가. [Society] 밀레니얼이 주도하는 자율주행 자동차 시장
나. [Technology] 기술혁신이 불러올 자율주행 자동차 산업의 미래
다. [Economy] 공유 패러다임의 확산이 자율주행 상용화 촉진
라. [Policy] 글로벌 환경 규제가 만드는 자율주행 산업의 새로운 기회
2. 자율주행차 산업 플랫폼과 정책 현황
1) 자율주행차 산업의 패권 현황
(1) 자율주행 인프라의 패권의 장악 현황
(2) 완성차 업체
가. 국내외 자율주행 자동차 시장
나. 자동차 형태ㆍ서비스ㆍ가치사슬의 대대적 변화
(3) 자동차 부품업체
가. 시장이 본격 개화할 전망
나. 자동차 부품 산업 도약의 기회
(4) 통신업체
가. 글로벌 도로 인프라의 패러다임 변화를 주목
나. 자율주행 인프라 구축의 핵심 요소, V2X 통신 프로토콜
(5) 차량공유 플랫폼 업체
가. 성장할 자율주행 서비스 시장
나. 합종연횡으로 확대하고 있는 차량공유 플랫폼
(6) 건설업체
가. 향후 대규모의 글로벌 투자가 기대되는 도로 인프라 시장
나. 자율주행 시대에 대응한 건설업체들의 경쟁력 확보 전략
2) 글로벌 자율주행 정책 동향
(1) 자율주행 강국의 꿈
(2) KPMG AVRI 개요(자율주행 자동차 도입 지수)
가. 각국의 자율주행 자동차 도입 환경 분석 
나. 사회적ㆍ산업적ㆍ사용자 수용성을 종합 평가
(3) 글로벌 자율주행 인프라ㆍ정책 동향
가. 싱가포르의 자율주행 인프라 및 정책 동향
⒜ 인프라
⒝ 정책과 규제
나. 미국의 자율주행 인프라 및 정책 동향
⒜ 인프라
⒝ 정책과 규제
다. 일본의 자율주행 인프라 및 정책 동향
⒜ 인프라
⒝ 정책과 규제
(4) 국내 자율주행 인프라ㆍ정책 및 기술 혁신 동향
가. 인프라
나. 정책과 규제
다. 기술 혁신
(5) 시사점 및 대응전략
가. 정책적 시사점
⒜ 자율주행 인프라 이용자의 니즈를 지속적으로 파악
⒝ 급격히 변화하는 자율주행 산업의 기술 트렌드를 파악
⒞ 자율주행 인프라 혁신을 추진할 컨트롤 타워를 구축
나. 산업적 시사점
⒜ 적극적인 M&A를 통해 자율주행 인프라 기술을 확보
⒝ 파트너링을 통해 새로운 비즈니스 모델 개발에 집중
3) 자율주행차 플랫폼과 Al 트렌드 동향
(1) 모바일 플랫폼으로 발전하는 자동차
가. 새로운 시장기회 창출 기대
나. 필수요건 5G 초고속통신
(2) 자율주행차용 센서와 AI 컴퓨터 트렌드
가. 시장 트렌드
나. 이미지센서(카메라) 트렌드
다. 라이다 트렌드
라. 레이다 트렌드
마. AI컴퓨터 트렌드
(3) 자율주행기술의 현재
(4) 시사점
4) 자율주행차 주요 기업 현황
(1) 자율주행차 선도기업
가. 엔비디아(Nvidia)
나. 웨이모(Waymo)
다. 바이두(Baidu)
(2) 자율주행차 유망 기업
가. 오로라이노베이션(Aurora Innovation) – 자율주행 소프트웨어
나. 투심플(TuSimple) – 자율주행 트럭
다. 포니닷에이아이(Pony.ai) – 자율주행 솔루션
3. 자율주행차 기술개발과 R&D 투자동향
1) 자율주행차 기술동향
(1) 국내외 기술동향
가. 글로벌 기술동향
나. 국내 기술동향
(2) 국내외 R&D 투자동향
가. 글로벌 R&D 투자동향
나. 국내 R&D 투자동향
2) 자율주행차 기술 심층 분석
(1) 자율주행의 주요 기능
(2) 자율주행을 위한 주요센서
가. 카메라 트렌드
나. 레이더 트렌드
다. 라이다 트렌드
(3) 자율주행차 위한 소프트웨어 기술 분석
(4) 인공지능을 통한 자율주행 기술 분석
(5) 특허출원
(6) 기술 발전 방향
3) 자율주행차 서비스 위치와 환경인지 기술 연구 분석
(1) 자율주행차 기술요소
가. 자율주행을 위한 처리 프로세스 
⒜ 딥러닝 기반 인지기술
⒝ 주행전략 및 판단제어 프로세스
나. 커넥티드 자율주행서비스 핵심 기술
⒜ 클라우드 기반 자율주행학습용 데이터센터
⒝ V2X 통신 및 보안 기술
⒞ 개방형 자율주행 플랫폼
⒟ 시뮬레이션 및 SW평가
⒠ 자율주행서비스
(2) 자율주행차 연구 개발 현황
가. 자율주행 학습 데이터 구축현황 
⒜ 자율주행 학습 데이터 수집 플랫폼
⒝ 도심 자율주행 학습용 데이터 셋의 정규화 및 모델링
나. 도심/캠퍼스 등 자율주행서비스를 위한 위치 및 환경 인지기술
⒜ 비젼 기반 위치 인지기술
⒝ 자동발렛 주차를 위한 위치인지기술
⒞ 주차장 내 자동발렛주차 서비스에서의 VSLAM 위치 인식기술 적용 결과
⒟ 도심내 자동발렛주차 서비스에서의 VSLAM위치 인식기술 적용 결과
(3) 핵심이슈 및 향후 연구개발 계획
가. 자율주행차 개발의 핵심이슈
나. 향후 연구개발 계획
⒜ 커넥티드 차량-엣지-클라우드 협력형 자율주행시스템
⒝ 인공지능 SW 융합의 위치와 환경인지 고도화
⒞ 대용량의 고신뢰·초저지연의 V2X 시스템
⒟ 자율주행 공공서비스를 통한 시장 경쟁력 강화

제 6장 AI 보안 분야 비즈니스 적용 현황
1. AI 보안 주요 산업과 적용활용 분석
1) 언택트 시대와 정보보호산업 촉진
(1) 코로나19 확산과 근무환경 변화 
(2) 디지털 전환에 따른 정보보호 이슈
(3) 코로나19로 인한 사이버 공격 증가
(4) 제2차 정보보호산업 진흥계획
(5) 안전한 클라우드 사용을 위한 클라우드 보안인증제
(6) 근무환경 변화에 따른 보안 위협
(7) SIEM을 보완하는 보안 운영 자동화 및 대응
(8) 금융권 보안투자 현황
2) 보안 분야 인공지능 도입 필요성 및 적용 분야
(1) 인공지능 도입 필요성
(2) 인공지능 적용 분야
가. 위협 인텔리전스
나. 통합 보안 관제
다. 네트워크 패킷 분석
라. 악성코드 분석
마. 사용자 이상 행위 분석
바. 사용자 인증과 사기(Fraud) 탐지
사. 취약점 분석 및 모의 해킹
(2) 시사점
3) AI로 증강된 사이버보안 인력 동향
(1) 사이버보안 현황
(2) 사이버보안 기술 동향
가. 인지 기술의 역할
나. 재미없는 일상적 업무로부터의 이동
다. 사이버보안 인력을 확장하기
라. 인지적 조화
(3) 사이버보안에 대한 접근법의 진화
가. 위협 환경
나. 인재 전략
다. 내부 절차와 구조
(4) 도전과제
2. AI 보안 기술개발과 기업 분석
1) 인공지능을 활용한 보안기술 개발 동향
(1) 인공지능 기술 및 보안위협
가. 인공지능 기술
나. 인공지능 보안 위협
(2) 인공지능 보안기술 적용 분야
가. 통합보안관제
나. 네트워크 침입탐지
다. 악성코드 분석
(3) 시사점
2) AI 보안시대 물리보안 분석
(1) AI 기술을 가진 기업의 물리보안 진출
(2) AI와 물리보안의 결합
가. 알렉사의 아마존가드의 원리
나. 알렉사가드와 비슷한 원리의 AI를 탑재한 물리보안 시스템
(3) AI 보안시대, 무엇이 달라지는가
3) 인공지능 기반 금융권 보안관제 동향 및 향후과제
(1) 침해데이터 공유 현황
가. 침해데이터 공유의 필요성
나. 국내・외 침해데이터 공유 현황
(2) 보안관제를 위한 머신러닝 알고리즘 동향
(3) 향후과제
4) 딥러닝 기술이 가지는 보안 문제점에 대한 분석
(1) 관련 연구 현황
가. 딥러닝 작동 방식
나. 딥러닝과 패턴
다. 딥러닝 보안 적용 가능성
라. 딥러닝 활용
마. 딥러닝이 보안 적용에 필요한 이유
(2) 딥러닝 기술
가. 딥러닝 데이터 마이닝
나. 딥러닝 학습 모델
다. 딥러닝 트레이닝
라. 딥러닝 병렬처리
마. 딥러닝 추론 엔진(TensorRT)
바. 딥스트림 SDK(DeepStream SDK)
사. cuDNN 가속화 프레임워크
아. 비동기식 방식 처리
(3) 딥러닝 보안 기술 문제점 분석
가. 딥러닝 보안 탐지 모델
나. 다양한 비즈니스 업무 보안 검토
⒜ 비정상 탐지 학습
⒝ 위협 분석 능력
다. 서버 운영에 따른 취약점 인지

제 7장 AI 유통ㆍ물류분야 비즈니스 적용 현황
1. AI 유통ㆍ물류분야 산업 비즈니스 현황
1) 코로나19시대 물류기업의 대응 전략
(1) 산업계에 미치는 영향
(2) 공급사슬 분산 고도화 요구
(3) 물류업계 변화와 기업 전략의 방향성
2) 스마트 유통·물류 산업에서의 인공지능 서비스
(1) 인공지능 요소 기술
(2) 유통·물류 산업 및 고용 현황
(3) 인공지능 서비스
3) 유통 4.0 시대 대응해 글로벌 플랫폼화 추진
(1) 유통·물류·IT·제조업체 간 융합 얼라이언스 구축
(2) 중소 전자상거래 수출 전용자금 신설
4) 물류·유통 혁신, 블록체인과 디지털 무역 현황
(1) 블록체인의 부상
가. 블록체인의 부상과 관심
나. 블록체인 확산
(2) 물류/유통 및 무역분야 블록체인 활용동향
가. 물류/유통을 개선시키고 있는 블록체인
나. 무역시스템을 개선시키고 있는 블록체인
(3) 물류 및 무역분야 블록체인 활용사례
가. 월마트, 블록체인 기반의 디지털 식품유통망 구축
나. 머스크의 블록체인 기반의 디지털 무역
다. 국내 해운물류 블록체인 컨소시엄 구축
(4) 물류/유통 및 무역분야 블록체인 도입방안
가. 블록체인의 미래: 네트워크 효과와 확장성
나. 블록체인의 단계적 도입 방안
(5) 시사점
가. 유통기업, 블록체인 도입을 통해 효율성 및 신뢰성 제고
나. 해운사, 블록체인 도입으로 페이퍼리스 무역 실현
다. 정부, 블록체인 도입을 통해 경쟁력 있는 물류환경 구축
라. 단계적 접근으로 블록체인의 미래에 대비
2. 물류분야 인공지능 신산업 동향 분석
1) 4차 산업혁명에 따른 물류산업 변화 전망
(1) 물류 4.0 정의 및 진화과정
가. 물류 4.0의 개념
나. 산업혁명과 물류 서비스산업 역할 변화
(2) 물류 4.0 사회·경제·기술 미래상 전망
가. 미래사회의 글로벌 메가 및 마이크로 트렌드
나. 4차 산업혁명시대의 물류 미래상
⒜ 기술발전에 따른 물류 미래상
⒝ 사회구조 변화에 따른 물류미래상
⒞ 경제구조 변화에 따른 물류미래상
2) 주요 국가의 물류 신산업 육성 및 대응동향
(1) 주요국 물류 4.0 대응 정책동향
가. EU
나. 일본
다. 미국
라. 독일
마. 중국
(2) 한국 물류 4.0 대응 정책동향
가. 서비스경제 발전전략
나. 스마트 제조 R&D 중장기 로드맵
다. 제4차 산업혁명 대응한 지능정보사회 중장기 종합대책
라. 국가물류기본계획(2016~2025)
⒜ 전략1: 산업트렌드 변화에 대응한 고부가가치 물류산업 육성
⒝ 전략2: 세계 물류지형 변화에 따른 글로벌 물류시장 진출확대
⒞ 전략3: 미래대응형 스마트 물류기술 개발 및 확산 565
(3) 시사점
3) 스마트 물류기술 개발 동향
(1) 4차 산업혁명 핵심기술 유형과 최신 물류기술동향
(2) 국내외 스마트 물류기술 개발 동향 및 활용사례
가. 자율주행차량 관련 기술
⒜ 물류창고 내 화물이송
⒝ 옥외 물류시설 화물이송
⒞ 터미널 간 간선화물 운송
⒟ 라스트마일(Last-mile) 화물운송
나. 로보틱스 및 자동화 기술
⒜ AS/RS
⒝ 자동분류기
⒞ 자동 일괄 하역 기술
⒟ 자동제함기
⒠ 로봇 파렛타이저
다. 증강/가상현실과 생체강화 웨어러블 기술
⒜ 증강현실/가상현실 기술
⒝ 생체강화기술
라. 빅데이터와 클라우드 물류 기술 
⒜ 빅데이터
⒝ 클라우드 물류
마. 사물 인터넷
바. 저비용 센서기술 및 디지털 식별자
⒜ 저비용 센서기술
⒝ 디지털 식별자
사. 3D프린팅 기술
아. 자기학습
자. 무인항공기
(3) 기술혁신이 생활물류에 미치는 영향
3. 지능형 물류 시스템 산업과 기술 분석
1) 물류 시스템 산업 분석
(1) 산업 개요
가. 정의
나. 필요성
⒜ 일반적 필요성
⒝ 중소기업에서의 필요성
다. 범위 및 분류
⒜ 기술별 분류
⒝ 가치사슬 및 용도별 분류
(2) 산업 분석
가. 아직은 부족한 국내 물류 경쟁력
나. 4차 산업혁명과 만난 물류산업
다. 지능형 창고관리 시스템
라. 국가물류 기본계획
(3) 시장 분석
가. 세계시장
나. 국내시장
2) 물류 시스템 기술개발 동향
(1) 기술개발 이슈
가. 기술 경쟁력 분석결과
나. ICT 기술을 흡수하는 물류시스템
(2) 생태계 기술 동향
가. 해외 플레이어 동향
나. 국내 플레이어 동향
⒜ 국내 콜드체인 기업 현황
⒝ 스마트물류 대기업
⒞ 스마트 물류 중소기업
3) 물류 시스템 특허 분석
(1) 특허동향 분석
가. 연도별 출원동향
나. 국가별 출원현황
다. 기술 집중도 분석
(2) 주요 출원인 분석
(3) 기술진입장벽 분석
가. 기술 집중력 분석
나. 특허소송 현황 분석


도표(그림) 목차


 

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