전략품목 정의 및 범위
▪ 자가학습(Self-Supervised Learning)은 AI 분야에서 머신러닝의 학습 방법 중 하나로, 사람에 의한 데이터
레이블링(Labeling) 없이도 모델이 스스로 데이터로부터 유의미한 특성을 학습하는 것을 목표로 함
▪ 레이블링되지 않은 데이터(Unlabeled Data)로부터 모델을 학습한다는 관점에서 비지도학습(Unsupervised
Learning)으로 보기도 하나, 데이터로부터 파생된 의사레이블(Pseudo-Label)을 이용한 지도(Supervision)를
통해 모델을 학습하는 점에서 별도의 학습 방법으로 구분하기도 함

전략품목 관련 동향
◎ 시장전망 및 제품 동향
Ÿ (시장전망) `21년 3,280억 달러였던 AI 시장 규모는 `26년 8,062억 달러로 증가할 것으로 전망됨
Ÿ (제품동향) 자가학습 기반 AI 솔루션은 초거대 AI 모델 연구의 주요 핵심 기반기술로 최근 국내외 빅테크
기업들을 중심으로 경쟁적으로 더 큰 규모의 초거대 AI모델을 발표하고 있음
◎ 기술개발 및 플레이어 동향
Ÿ (기술동향) 기존의 자가학습 관련 연구가 언어/시각 데이터를 중심으로 이루어져왔다면, 인간과 같이 다양한
형태의 데이터를 인지하고 판단할 수 있는 복합지능의 구현을 위해서는 다양한 모달리티를 가지는 복합
데이터로부터의 자가학습, 즉 멀티모달 자가학습 기술이 개발되고 있음
Ÿ (플레이어) Google(미), OpenAI(미), Facebook(미), DeepMind(미), NVDIA/Microsoft(미), 네이버(한),
카카오(한), LG(한) 등
Ÿ (중소기업) 임플로이랩스, 앱플랫폼, 아스타컴퍼니, 뤼튼테크놀로지스, 유니드컴즈, 이르테크 등
◎ 핵심기술
Ÿ 시각 데이터 기반 자가학습 기술
Ÿ 언어 데이터 기반 자가학습 기술
Ÿ 시계열 데이터 기반 자가학습 기술
Ÿ 멀티모달(Multi-Modal) 자가학습 기술
Ÿ 초거대 인공지능 구축 기술

중소기업 기술개발 전략
➜ 이미 구축된 초거대 AI모델을 적극 도입하여 인공지능 제품/서비스 개발에 활용
➜ 주로 연구개발이 이루어지는 언어/시각지능이 아닌 타 영역에 대한 성공사례 도출
➜ 특정 도메인에 특화된 자가학습 기반 AI솔루션 도출 (법률문서, 특허, 소재 R&D 등)
➜ AutoML과 연계하여 초거대 AI모델을 쉽게 도입할 수 있도록 하는 솔루션 개발