국내외 인공지능(AI)관련 기술 분석

1.인공지능 가전산업 기술분석과 산업전망

1)인공지능가전 기술 정의

2)국내외 시장분석

3)국내외 기술개발 분석

4)국내외 정책 분석

5)인공지능 가전을 위한 참조모델
2.인공지능(AI)과 얼굴 정보 처리 기술

1)서론

2)인공지능 기술과 컴퓨팅 성능의 발전

3)얼굴 정보 처리 기술의 최신 연구개발 동향

(1)얼굴 영역 검출 기술

(2)얼굴 인식 기술

(3)얼굴 복원 기술

4)시장 동향,서비스 동향 및 이슈

(1)국내외 시장 동향 요약

(2)응용 서비스 동향

(3)얼굴 정보 처리기술의 주요 이슈와 대응 방향

가.얼굴 정보 처리 기술의 주요 이슈

나.관련 대책 및 기술 개발 방향

5)맺음말
3.인공지능과 자연어 처리 기술 동향

1)인공지능과 언어처리 기술

(1)워드 클라우드

(2) N-gram Model

(3)토픽모델링

2)자연어 처리 임베딩 기술

(1)통계적 기반

가. TDM

나. TF-IDF

다. One-hot Encoding

(2)뉴럴 네트워크 기반 기법

(3)단어 수준의 임베딩 기법

가. Word2Vec

나. FastText

다. ELMo

(4)문장 수준의 임베딩 기법

3)결론
4.인공지능 기술의 안전성 확보 동향

1)서론

2)인공지능 안전 확보 동향

(1)각국의 논의 동향

(2)대학 및 연구기관의 논의 동향

(3)인공지능 개발에 대한 안전 기술 표준 동향

3)맺음말
5.인공지능 학습용 영상 데이터 기술 동향

1)서론

2) COCO

3) Open Image

(1) Open Image V4

(2) Open Image V5

(3) Open Image V6

4) Visual Genome

5)결론
6. AI시대의VUI(Voice User Interface)와 감정 기술 분야

1) VUI(Voice User Interface)

(1) VUI의 핵심 기술

(2)음성AI에이전트

(3) VUI의 특징

(4)차량 내 음성 사용자 인터페이스

(5)차세대 자율주행차에 적용될VUI

가.음성 대화형 인터페이스의 오류 발생과 회복 전략

나.미래 자동차에서의 예상 시나리오

2)감정 기술(Emotion Technology)

(1)사람과AI의 연결을 돕는 기술

(2) Valence–Arousal감정 모델

(3)감정 인식 방법

가.감정 인식-얼굴

나.감정 인식-음성

다.감정 인식-언어

(4)산업 분야별 적용 사례

가.자동차 산업

나.로봇산업

다.헬스케어 산업

라.고객 지원 서비스 산업

마.교육산업

3)인공감성지능의 가치판단

4)결론
7. AI반도체 및 컴퓨팅의 변화

1) AI확산에 있어 반도체의 역할

2) AI와 반도체의 상호 발전

(1)반도체 및 컴퓨팅 기술 발전에 따른 데이터⋅연산처리 속도 증가

(2) AI진화에 따른AI를 위한 반도체 개발

3) AI진화와AI반도체 및 컴퓨팅

(1) AI생태계와AI반도체의 중요성

(2) AI반도체와 컴퓨팅 방식의 변화

4)결론
8.경량AI반도체의 기술 전망

1)경량AI반도체

2)경량 인공지능 반도체 국내외 기술 동향

(1)해외 기술동향

(2)국내 기술동향

3)경량AI반도체 시장 전망

4)경량AI반도체의 발전 방향

5)결론
9. AI를 이용한 농지 자동 항공방제 기술

1)결과물 개요

2)기술의 개념 및 내용

3)국내외 기술 동향 및 경쟁력

(1)기술의 특성 및 성능

(2)경쟁기술/대체기술 동향 및 현황

(3)우수성 및 차별성

(4)표준화 및 특허

4)국내외 시장분석

(1)국내외 시장동향

(2)제품화 및 활용 분야

5)기대효과

(1)기술도입으로 인한 경제적 효과

(2)기술사업화로 인한 파급효과
10.신재생에너지로의 전환과AI

1)재생에너지로의 전환

2)신재생에너지로의 전환과 에너지 효율

(1)재생에너지의 특징

(2)신재생에너지 정책

(3)에너지 효율

(4) 4차 산업혁명과 신재생에너지

3) AI를 적용한 친환경 에너지 시스템

(1)스마트 그리드

(2)디지털 트윈

(3)인공지능을 적용한 가상발전소

4)결론
11.헬스케어AI활용 동향

1)헬스케어AI의 부상

2) AI의 분야별 활용 동향

(1)의료영상 정밀진단

(2)신약개발

(3)진료 프로세스의 효율화

(4)환자에 대한 지속적인 치료와 모니터링 제공

3)결론
12. AI기반의 자율사물 개발 및 발전 전망

1)자율사물이란?

2)자율 사물의 분류와 자율성 평가

3)자율 사물의 기술개발 동향과 향후 전망

(1)자율로봇

(2)자율주행차

(3)자율비행 드론

4)결론
13. AI전이학습(Transfer Learning)과 응용 분야

1)전이학습의 개요와 적용 고려사항

2)전이학습의 장점 및 응용 분야

3)결론
14. AI기반 스마트팩토리 기술동향

1)서론

2)스마트팩토리 최신 기술현황

(1)진화하는 디지털 트윈 플랫폼 기술

(2)산업용 협동로봇과 고용대체

(3) 3차원 인쇄(3D printing)등 적층 제조기법 향상과 대량생산 전망

3) AI기반의 스마트팩토리 기술한계와 대응방안

4)결론
15. NIA인공지능 학습용 데이터

16. NIA인공지능 학습용 데이터 활용 사례 분석

1) NAVER Clova AI, AI Call(D-LaRva)

2)㈜삼성전자,빅스비 서비스

3)스켈터랩스, AIQ.TALK

4)인라이플,아이봇(i-BOT)

5)로민,딥러닝기반 문서인식 솔루션 및 보험금 청구서류 전자문서화

6)에버트란, LAW@EVERTRAN (인공신경망 법령번역서비스)

7)고려대학교, Machine Translation한-영 기계번역 모델

8)엠폴시스템, Sentio

9)대학생 연합동아리 오벤저스,공항 위해물품 탐지 시스템

10)마인즈랩,도시통합안전센터

11)포티투마루,딥러닝 기반 질의응답(QA)서비스

12)스위트케이,낙상감지·알림서비스 및 무인재활 서비스

13)휴먼아이씨티, 3D얼굴인식시스템

14)리스트,음식 분석과 건강 맞춤화 서비스

15)테스트웍스,고령자·장애인을 위한 보행 보조기 기반 안내 시스템

16)머시 프로젝트(Mercy Project)