주요 산업별 인공지능(AI)사용 현황과 시사점

1.국방 분야

1)연구 배경

(1)미래 안보환경과 전투개념의 변화

(2)미래 군사혁신을 위한 기술적 돌파구로서 인공지능

(3)국내 국방체계 혁신을 위한 인공지능 기술 활용의 필요성

2)국내외 국방 분야의 인공지능 활용 현황

(1)주요국의 국방 인공지능 개발 및 활용 프로젝트

가.미국

나.중국

다.영국

라. EU

(2)국내 국방 분야 인공지능 활용 정책 현황

가.국방 분야의 지능화 혁신을 위한 주요 정책

나.인공지능과 빅데이터 기반‘국방 인공지능 추진전략’

3)국방 분야 인공지능 활용의 주요 쟁점

(1)혁신 주체 및 조직 문화적 특징

가.국방 분야 인공지능 기술 활용 주체

나.활용 주체들의 인공지능 기술 도입에 대한 문화

(2)국방 분야에서의 인공지능 기술 성숙도

(3)제도적 정합성 문제

가.관련 법제의 미비점 또는 충돌 문제

나.윤리적 문제점

다.민군 협력을 제약하는 요소들

4)국방 분야의 인공지능 활용 수준 조사

(1)조사 개요

가.전문가 인식조사 개요

나.조사 문항 설계

(2)조사 결과

가.국방 분야 인공지능 기술의 활용 수준 인식

나.국방 분야 인공지능 기술 활용 평가

다.국방 주요 분야별 인공지능 기술 활용 저해요인 평가

5)국방 분야의 인공지능 활용 수준 조사의 시사점

(1)국방에서의 인공지능 활용 유망 분야

가.현재ㆍ미래의 데이터 확보가 상대적으로 용이한 분야

나.신뢰할 수 있는 알고리즘 구현이 상대적으로 용이한 분야

다.윤리적 충돌의 문제가 상대적으로 낮은 분야

(2)국방 분야 인공지능 활용의 애로점

가.데이터 활용에 따른 보안 문제와 제도적 규제

나.국방 현장과 인공지능 기술을 이해하는 조직역량의 부족

다.국방 인공지능 기술 활용에 대한 군의 신뢰성 부족과 이해충돌

라.현장의 의사결정을 지원하는 데이터 분석 플랫폼 기술의 부재

마.기타ㆍ민군R&D협력 유인의 제약

6)정책적 제언

(1)활용 주체 측면에서의 개선 방향

가.인공지능 기술의 임무대체 우려 완화 및 교육체계 마련

나.국방 인공지능 기술에 대한 군의 신뢰성 부족 해소

(2)기술 수준 측면에서의 개선 방향

가.국방에 특화된 의사결정 지원을 위한 데이터 플랫폼 기술개발

나.네트워크 인프라의 개선과 활용성 제고

(3)제도적 측면에서의 개선 방향

가.국방 데이터 활용을 제약하는 보안 규제 개선

나.적극적인 인공지능 활용 시도를 위한 규제 샌드박스의 단계별 도입
2.자동차 산업 분야

1) Software 2.0의 시대

2)테슬라의 인공지능 전략

3)테슬라의 자율주행 전략

4)국내 자동차 산업과 인공지능

(1)현대차그룹의 자율주행 전략

(2)국내 초대형AI기술개발 현황

(3)보스턴 다이나믹스와 휴머노이드 로봇
3.인공지능 반도체 분야

1)인공지능 반도체 현황

(1)글로벌 반도체 시장의 생태계 변화와 인공지능 반도체 부상

(2)인공지능 반도체 개요

(3)인공지능 반도체 시장의 급성장과 신규 기업 참여 증가

(4)국내 인공지능 반도체 기술력 강화 필요

2)주요국 인공지능 반도체 정책분석

(1)미국

가.반도체 산업 경쟁력 강화 정책

나.인공지능 반도체 특화 정책

(2)중국

가.반도체 산업 경쟁력 강화 정책

나.인공지능 반도체 특화 정책

(3) EU

가.반도체 산업 경쟁력 강화 정책

나.인공지능 반도체 특화 정책

(4)일본

가.반도체 산업 경쟁력 강화 정책

나.인공지능 반도체 특화 정책

(5)대만

가.반도체 산업 경쟁력 강화 정책

나.인공지능 반도체 특화 정책

(6)대한민국

가.반도체 산업 경쟁력 강화 정책

나.인공지능 반도체 특화 정책

3)시사점
4.금융⋅자산운용⋅보험 산업에서의 인공지능(AI)도입

1)금융산업 분야

(1)고용 대체 가능성

(2)금융기관의AI도입 사례

(3) AI가 금융산업 내 직무에 미치는 영향

(4)우정사업 대응 방안118

(5)시사점

2)자산운용 분야

(1)자산운용산업과 인공지능(AI)

가.글로벌 자산운용산업 현황

다.자산운용산업의 인공지능 활용과 영향

(2)자산운용산업의AI활용 및 사례:리서치⋅투자관리

가.분석역량 강화를 통한 투자기회 모색

나.머신러닝 기반 알고리즘으로 투자모델 정교화

다.거래비용 및 시장충격 최소화

(3)자산운용산업의AI활용 및 사례:판매·마케팅

가.디지털 채널을 통한 고객기반 확대

나.고객 맞춤형 서비스 제고

(4)자산운용산업의AI활용 및 사례:미들·백오피스

가.업무 효율성 및 생산성 증대

나.리스크 관리 고도화

(5)자산운용산업내AI혁신 선두주자: BlackRock

(6)주요국의 인공지능 관련 규제 동향

가.인공지능 전반 규제

나.알고리즘 거래 규제

(7)시사점

3)보험 분야

(1)개요

(2)인공지능 기술 동향

(3)보험업의 인공지능 기술 적용 사례

가.보험 계약 및 유지

나.보험금 청구 및 심사

다.고객서비스

4)결론

5.보건의료 분야 인공지능(AI)플랫폼 분석과 발전방향

1)디지털 관점에서 본 보건의료 분야 현황 및 이슈

(1)보건의료 산업 국내외 현황

(2)보건의료 디지털 전환 기대효과

2)보건의료 분야 인공지능 플랫폼 현황과 사례분석

(1)보건의료 인공지능 플랫폼 개념

(2)보건의료 인공지능 플랫폼 현황

(3)의료 진단기기 인공지능 플랫폼

(4)헬스케어 인공지능 플랫폼

(5)의료 데이터 플랫폼 구축 이슈

3)보건의료 분야 데이터･인공지능 플랫폼 이슈와 시사점
6.인공지능(AI)이 탑재된 국내외 병리ㆍ영상의료기기 시장 및 제도 분석

1)서론

(1)연구 배경 및 목적

(2)연구의 범의 및 방법

가.주요 연구 범위

나.연구 방법

(3)기대효과 및 활용방안

2)국내외 병상ㆍ영상의료기기 산업 및 시장분석

(1)산업의 정의와 범위

(2)측진ㆍ억제ㆍ기회요인

가. AI의료영상기기의 촉진 요인

나. AI의료영상기기의 억제 요인9

다. AI의료영상기기의 기회 요인

(3)주요 시장 동향

가. AI의료영상기기 시장 규모 및 성장률

나. AI의료영상기기 시장을 주도하는 소프트웨어 솔루션

다.업무 프로세스에서 가장 높은 비중을 차지하고 있는 이미지 분석

라.전문영상(Specialty Imaging)분야의 중요성 증대

마.종양학 분야의 성장 전망

바.유방조영술 및 다기능 영상 시스템의 높은 성장 전망

사.아시아 태평양 지역의 높은 성장

3)주요 선진국 제도 및 비즈니스 모델 분석

(1)국가별 의료기기 규제 동향

가.국가별 의료기기 규정

나.미국

다.유럽

라.캐나다

마.일본

(2)보험 적용 동향

가.디지털 헬스케어 분야별 자금조달 동향

나.미국의 보험 적용 동향

(3)비즈니스 모델

가.글로벌 비즈니스 동향

나.비용 부과 방식에 따른 비즈니스 모델

4)중국 산업ㆍ제도 분석

(1)산업 현황

가.시장 규모

나.시장 환경–기회 요인

다.시장 환경–억제 요인

(2)정책 및 제도

가.정책

나.인허가

5)해외 업체 분석

(1)해외 업체 동향

(2)해외 주요 업체

(3)중국 업체 동향

가. BAT의 의료인공지능 사업

나.의료인공지능 전문회사

6)시사점
7.교통물류부문 인공지능(AI)도입 현황 및 시사점

1)교통물류부문 기업AI도입 현황

2)주요 내용

3)시사점
8.감염병 재난에 대응하기 위한 의료 인공지능(AI)분야

1)감염병 동향 및 인공지능(AI)의 필요성

(1)감염병 재난 동향

(2)감염병 대응 체계

(3)범부처 감염병 대응 체계R&D동향

(4)의료 인공지능의 기술적 이해

(5)감염병 대응을 위한 의료 인공지능 기술의 필요성

2)감염병 재난과 의료 인공지능(AI)활용 사례 분석

(1)개요

(2)자동 진단 보조

(3)원격 환자 모니터링 및 예후 예측

(4)자가 진단 검사 및 음성 인식

가.챗봇

나.음성 지원 에이전트

다.음성 의료 기록 작성

라.기타 소리 인식

(5)질병과 재난 예측,감시

가.입력 데이터의 품질

나.입력 데이터 거버넌스

다.알고리즘의 개발

라.전향적 임상 실험 기법

마.전향적 감시에 의한 질병의 컨트롤

(6)접촉자 추적 및 모니터링

가.디지털 접촉자 추적 및 모니터링 확산

나.프라이버시 보호를 강화한 근거리 접촉자 추적 기술

다. AI기반 접촉 추적의 위험성과 권고 사항들

(7)신약 개발

3)의료 인공지능에 대한 표준화 동향

(1)국제 표준화

가.개요

나. ITU-T/WHO FG-AI4H

다. DICOM/IHE

라. HL7/FHIR

마.미국

바.중국

(2)국내 표준화 동향

가.감염병 대응을 위한 표준 프레임워크 활용

나.의료진 감염 방지를 위한 비대면 의료 요구사항의 반영

다.의료기기와 비의료기기 구분에 따른 표준화 방향

라.향후 추가 작업 및 개선 방향

4)시사점

(1) DL/ ML기술 연구 동향 및 이슈

(2)오픈 데이터와 오픈 사이언스 관련 이슈

가.발생 통계 및 사례 데이터

나.정부 개방 데이터셋(공공 데이터)

다.오픈 리서치 데이터셋과 챌린지

라.의료 영상 데이터

마.기타 이슈들

(3)표준화 이슈
9.인공지능(AI)헬스케어 및 의료기기 분야

1)인공지능(AI)헬스케어 분야

(1)인공지능 헬스케어 산업의 실용화 현황

(2)인공지능과 헬스케어의 융합

가.모바일 디바이스 개발 및 의료 데이터 활용 분야

나.인공지능 수술로봇 및 영상진단장치 분야

다.신약연구 및 개발 분야

라.시사점

2)인공지능 의료기기 분야

(1)급성장하는AI의료기기 시장

(2)첫 격전지는 의료영상 분석 시장

(3)의료영상분석의 핵심 기술,컨볼루션 신경망

(4) AI의료기기의 도입 효과

(5)병원과 환자,정부의Win-win

(6)한국의AI의료기기 허가 사례

(7)해외 인공지능(AI)의료시스템 현황

가.미국 식품의약국(FDA)의AI의료기기 산업 준비

나.덴마크의 인공지능(AI)의료시스템 현황

다.영국의 인공지능(AI)의료시스템 현황

라.중국의 인공지능(AI)의료시스템 현황

마.시사점
10.스마트 제조 분야에서의 인공지능 활용 전망

1)서론

2)스마트 제조 플랫폼에서의 인공지능 활용 동향

3)산업용 로봇에서의 인공지능 활용 동향

4)숙련 기술자와 로봇,플랫폼의 협업,인공지능 기반 유연 생산이 스마트 제조의 미래
11.인공지능 원격영상진단 분야

1)배경기술 분석

2)심층기술 분석

(1)비정형 데이터 활용을 위한 데이터 전처리 기술

(2)의료 영상 분석을 위한 인공지능 모델과 모델의 학습 방법

(3)임상 검증을 위한 발판,설명 가능한 인공지능

(4)인공지능 원격 영상진단 기술 관련 특허동향

3)산업동향 분석

4)주요업체 분석
12.위치정보 산업에서AI기술의 현재와 미래

1)위치기반AI기술의 발전 방향

2)개인위치정보 보호 인식의 필요성

3)초정밀 위치정보로 긴급구조 골든타임 확보
13. AI융합/확산을 위한 선결 과제와 대응 방안

1)개요

2)주요 내용

3)결론
14.인공지능(AI)–사이버보안의 패러다임

1)개요

2)주요 내용

(1)국내외 사이버 보안 정책

(2)사이버 보안의 개념과 시장 성장

(3)사이버 보안에서의 인공지능 기술의 영향

(4)인공지능 보안 시장과 주요Player동향

3)결론

15.인공지능(AI)기반의 대화형/언어교육용 챗봇 분야

1)챗봇의 정의 및 기술 동향

(1) ‘챗봇은 인공지능 기술의 시초’

(2)해외 챗봇 활용 사례

가.워봇(Woebot):우울증 환자에게 친구가 되어주는 워봇(′18)

나.탈라(Talla):업무지원을 위한 지능형 비서Talla(′16)

다.마스터카드(Mastercard):주문부터 결제까지 처리하는 마스터카드 봇(′17)

라. Do not pay :영국 최초의 로봇 변호사 챗봇(′15)

(3)입문수준(Entry-level)의 인공지능 기술 챗봇 시장 급성장

(4)국내 인공지능 및 챗봇 기술 현황

가.국내 인공지능 지식의 현주소

나.국내 챗봇 기술 현황

다.국내 인공지능 육성 전략

(5)챗봇서비스,국내 기술개발 전략

2)인공지능 기반 대화형 챗봇 및 언어교육용 챗봇 개발 방안

(1)인공지능기술 기반 대화형 챗봇 시스템 구성 원리와 개발 현황

가.인공지능기술 기반 대화형 챗봇 시스템 구성 원리

나.인공지능 기술 기반 대화형 챗봇 개발 현황

다.인공지능기술 기반 챗봇 개발 실제

(2)인공지능기술 기반 지능형 언어교육용 챗봇 개발 방향

가.인공지능형 언어교육용 챗봇 학습시스템 개발 시 고려해야 할 교수·학습 설계 이슈

나.대화형 챗봇 알고리즘 개발

다.인공지능기술 기반 대화형 언어학습용 챗봇 콘텐츠 개발 방안

(3)시사점
16. 5G통신사업자 및 통신서비스에 대한 인공지능(AI)

1) 5G이동통신 사업자를 위한 인공지능(AI)활용

(1) 5G이동통신 시장 및 사업자 동향

(2) AI도입의 중요성과 예상되는 문제

(3)주요 사업자의AI기술use case및 전략 분석

(4)국내 사업자 역량 강화를 위한AI활용방안 및 과제

2)인공지능(AI)의 통신서비스에서의 확산 동향

(1)통신서비스에 있어서의AI적용 및 확산

(2) AI확산에 있어ICT분야에서의 통신서비스의 영향력

(3)이용 주체별 통신서비스의AI적용 현황 및 확산 방향

가.개인 서비스 영역

나.통신사업자 내부 및 기업 대상 서비스 영역

다.타 산업 특화 서비스 영역

라.통신서비스의 국가/사회 차원의 적용 및 확산을 위한 이슈
17.스마트빌딩의 인공지능(AI)도입

1)스마트 빌딩 개요

2)스마트빌딩 세계시장 현황 및 전망

3)스마트빌딩에서의 인공지능의 역할

4)스마트빌딩 분류와 데이터 발생,그리고 인공지능

5)결론
18.물류산업에 인공지능(AI)접목

1)물류 산업의 디지털 트랜스포메이션

(1)디지털 트랜스포메이션

(2)물류 산업의AI접목 잠재적 가치 측정

2)물류 산업의AI기술 도입 현황 및 활용 분야

(1)도입 현황

(2)활용 분야

가.백오피스

나.예측

다.물리적 노동력

3) UX(사용자 경험)측면의AI도입 효과 예상

(1) UX(사용자 경험)의 정의

(2) UX측면에서의AI예측 기술

가. UX를 위한AI지원(AI Assistance for UX)

나.예측 물류(Anticipatory Logistics)

4)결론
19.인공지능을 활용한 몰입형 경험(Immersive Experience)

1)몰입형 경험의 발전

2)몰입형 경험의 가능성과 도전과제

3)몰입형 경험에서의AI역할

4)결론
20.인공지능의 행정 도입에 따른 변화

1)인공지능을 바라보는 시각과 현실

2)인공지능 기술이 행정에 미치는 영향

3)인공지능의 행정 도입시 쟁점

4)행정분야 인공지능 활성화를 위한 제언
21.인공지능 기반의 에듀테크 기업 및 서비스

1)에듀테크 산업과 투자 동향

(1) E-러닝과 에듀테크 산업

(2)에듀테크 산업 투자 동향

2)에듀테크에 활용되는 인공지능

(1)에듀테크의 메가트렌드

(2)에듀테크의 지능화

(3)인공지능 기반 에듀테크 기업 투자 동향

3)인공지능 기반 에듀테크 기업 및 서비스 사례

(1)에듀테크 관련 인공지능 요소 기술 및 주요 기업

(2)에듀테크의 인공지능 활용 형태 및 주요 서비스

4)결론
22.고령화에 따른 인공지능(AI)활용

1)고령자 돌봄 서비스와 인공지능 연계 관심 증가

2)생활 데이터 분석을 통한 건강문제 예측

3)움직임 감지를 통한 낙상위험 예측

4)약물복용 관리를 통해 만성병 환자 치료 지원

5)개인 맞춤형 서비스 제공을 통한 자택요양 지원

6)대화를 통한 외로움 완화 등 심리적 안정감 제공

7)결론
23.클라우드 기반AI와 엣지AI의 역할과 전망

1)주요 내용

2)결론
24.인공지능(AI)기능 탑재한‘무선 이어폰’분야

1)글로벌 무선 이어폰 시장, AI와 결합되며 폭발적으로 성장 전망

2)글로벌IT기업, AI서비스 무선 이어폰에 탑재하며 시장 선점 각축