딥러닝ㆍ인공지능/빅데이터 관련 유망산업별 국내외 기술개발/시장전망 실태분석

제조사: 지식산업정보원

규격: 694쪽 (A4)

ISBN: 979-11-5862-038-7 93500

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2016년 3월 구글의 인공지능 프로그램 알파고(AlphaGo)와 바둑계 최고수인 이세돌 9단의 세기적인 대결에서 알파고가 승리를 거두었다. 알파고의 활약에서 보듯 인공지능은 이미 어떤 면에서는 인간의 지능을 뛰어넘으며 기존의 지식 개념을 흔들고 있다. 과거 인공지능은 초기 관심에서부터 기술의 한계성으로 인해 침체기와 발전기를 거듭하면서 최근에는 딥러닝(Deep Learning)의 등장과 ICT 기술의 비약적인 발전으로 인해 인공지능에 대한 기대치가 점점 증가하며, 각종 미래관련 보고서와 플랜들에서 인공지능을 주요 과제로 채택하고 있다.

 

 

 

인공지능은 앞으로 수많은 분야에서 다양하고 새로운 시장들을 창출해 나갈 것이다. 자율주행자동차, 의료분야 등에서 이미 인공지능, 로봇 기술이 상용화단계에 진입하고 있으며, 국내에서도 빅데이터, IoT, 5G와 연계하여 인공지능을 접목시키려는 시도가 활발히 진행되고 있다. 최근 구글, 마이크로소프트, 바이두 등 거대 인터넷 기업들이 인공지능에 대한 투자를 크게 늘리고 있으며, 인공지능 인재들을 경쟁적으로 영입하고 거액을 투자해 유망 스타트업들을 매수하는 중이다. 이 같은 글로벌 기업들의 빠른 행보에 발맞추어 국내 기업들 역시 인공지능 시대에 대비하여 역량을 강화하고 기술을 개발 중이다.

 

 

 

이에, 본원 R&D정보센터에서는 딥러닝･인공지능/빅데이터 산업의 국내외 최신 동향을 분석하고 글로벌 시장 선점을 위한 경쟁력 강화에 도움이 되고자 관련기관들의 정보자료를 토대로 일목요연하게 정리하여 ｢인공지능･빅데이터 관련 유망산업별 국내외 기술개발/시장전망 실태분석｣을 발간하였다. 본서 제Ⅰ편에서는 딥러닝･인공지능 시장 전망과 기술개발 동향, 빅데이터 활용현황과 활용사례, 발전 동향을 수록하였으며, 제Ⅱ편에서는 인공지능 기술의 적용이 빠르게 이루어지고 있는 지능형 로봇, 자율주행 자동차, 지능형 CCTV 시스템, 지능형 교통시스템(ITS) 산업의 주요 동향, 헬스케어/금융/핀테크/보험 산업에 미치는 영향과 활용 현황을 수록하였다.

 

 

 

 

 

 

 

제Ⅰ편 딥러닝･인공지능
제 1장 딥러닝(Deep Learning) 최근 동향
1. 머신러닝 개요 및 활용사례
1) 머신러닝(Machine Learning)의 개요
(1) 개념 및 역사
가. 정의
나. 역사 
(2) 특성
(3) 학습원리
2) 머신러닝의 종류 및 유형
(1) 목적별 종류
(2) 유형
가. 지도학습(Supervised learning) 
나. 비지도학습(Unsupervised learning)
다. 강화학습(Reinforcement)
3) 머신러닝 기술의 활용 사례
(1) 업체별 머신러닝 산업화 사례
가. 구글 - 기계학습 제국
나. 마이크로소프트 - RankNet, Cortana, Azure
다. 페이스북 - 사진 공유 서비스 Moments
라. 지멘스 - 기계학습 응용 사례
마. 오바마 선거캠프 - 유권자 맞춤 선거 전략
바. 캐스피다(Caspida) - 기계학습 기반 지능형 보안 시스템
사. 크리테오(Criteo) - 기계학습 기반 개인 맞춤형 퍼포먼스 광고
아. 아마존(Amazon) - 구매추천 및 예측, AWS 기계학습 클라우드
자. NVIDIA - 기계학습을 위한 컴퓨팅 인프라
(2) 머신러닝의 실제 사용 사례
가. 사기 방지
나. 타겟팅 디지털 디스플레이
다. 콘텐츠 추천
라. 자동차 품질 개선
마. 유망 잠재 고객에 집중
바. 미디어 최적화
사. 의료 보건 서비스 개선
2. 딥러닝 개요 및 성공요인
1) 딥러닝(Deep Learning)의 개념 및 역사
2) 딥러닝 특성
(1) 인공지능/머신러닝/딥러닝 차별점
(2) 딥러닝 장단점
가. 장점
나. 단점
3) 딥러닝 산업 활성화 필요성
4) 딥러닝의 성공 요인
(1) 비지도 학습방법을 이용한 전처리과정
(2) 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크의 진화
(3) 시계열 데이터를 위한 리커런트 뉴럴 네트워크
(4) GPU 병렬 컴퓨팅의 등장과 학습 방법의 진보
3. 딥러닝 기술 소개 및 최근 발전 동향
1) 딥러닝 연구 내용
(1) 개요
(2) 깊은 신경망
(3) 사전학습(pre-training)에 의한 딥러닝
(4) 컨볼루션 네트워크
(5) 순환 신경망(RNN, recurrent neural networks)
2) 딥러닝 기술의 최근 발전 동향
(1) 계층 및 네트워크 구조의 발전 
(2) 학습 알고리즘의 발전 
(3) 시각화에 의한 학습 결과의 이해
(4) CNN과 기존 방법을 결합한 인식 시스템
4. 딥러닝 적용 분야 및 활용 사례
1) 딥러닝 주요 적용 분야와 향후 파급 효과
(1) 딥러닝 주요 적용 분야
가. 자율주행 자동차
나. 자율로봇
다. 이미지 인식 
라. 자연어처리
마. 상품추천
바. 금융
사. 그림제작
아. 작곡 
(2) 향후 산업별 파급 효과 예측
2) 딥러닝 성공 사례
3) 딥러닝 활용 사례
(1) 금융업
가. 투자자문 및 트레이딩
나. 신용평가 및 심사
다. 개인금융 비서 기능
라. 금융 범죄 예방
(2) 자동통번역
가. 개요 
나. 해외 현황
다. 국내 현황
라. 최근 이슈
(3) 위성 영상분석
(4) 의료영상에서의 응용
가. 뇌 자기공명영상에서 다양체 학습
나. 조직병리영상에서 기저세포암 인지
다. 뇌 자기공명영상에서 해마 분할
(5) 영상처리 응용 기술
가. 개요
나. 딥러닝 기반 영상처리 응용 기술개발 동향
다. 딥러닝 기반 영상처리 응용 서비스 동향
5. 딥러닝 관련 시장 규모 및 기업 현황
1) 딥러닝 관련 시장 현황 및 전망
2) 딥러닝 주요 기업 현황 
(1) 구글
(2) 페이스북
(3) 마이크로소프트
6. 딥러닝 연구개발 정책 현황
1) 해외 주요국 정책 현황
(1) 캐나다
(2) 미국 
(3) 일본 
2) 국내 정책 현황
제 2장 인공지능(AI) 주요 동향
1. 인공지능 개요
1) 인공지능(Artificial Intelligence) 정의
2) 인공지능의 학문적 발달 과정
3) 인공지능 기술의 분류 및 특성
(1) 기술의 분류 
(2) 기술의 특성
4) 인공지능의 성장 및 도전 요인
(1) 인공지능시대 부활의 동인 분석
가. 딥러닝
나. 범용 GPU
다. 빅데이터
(2) 성장 및 도전요인
가. 성장동인(헬스케어)
나. 도전요인(헬스케어) 
5) 미래 지식기반 사회의 생활 예측 및 분석
(1) 영상인식을 기반으로 하는 산업
(2) 퍼스널 로봇, 방범(경비회사, 경찰 등), 빅데이터 활용 기업
(3) 운수, 자동차 제조, 교통, 물류, 농업
(4) 가사, 의료 간병, 콜센터
(5) 통역, 번역의 글로벌화
(6) 교육 비서, 화이트 카라 업무
(7) 광고마케팅, 의료, 법무, 회계, 세무광고
(8) 국방
(9) 게임
(10) 사회
6) 인공지능 발전이 가져올 미래 사회 변화와 대응 전략
(1) 생산성 향상
(2) 일자리 변화 
(3) 삶의 질 향상
(4) 사회･윤리적 문제
2. 인공지능 응용분야 및 인터넷 플랫폼의 진화
1) 인공지능 응용영역 및 애플리케이션
2) 인공지능의 산업별 적용 사례
(1) 금융 
가. 투자 및 트레이딩
나. 신용평가 및 심사
다. 개인금융 비서 기능(Personal Finance Management)
(2) 의료 
가. 웨어러블 기기 활용한 스마트헬스 케어
나. 진단 데이터 수집/분석 능력 활용한 처방과 치료
다. 휴머노이드형 반려로봇 활용한 고령자 캐어 서비스
(3) 자동차
가. 방대한 양의 데이터 학습 통한 신속한 판단 기능 제공
나. 커넥티비티 기반 지능형 교통 서비스 실현
(4) 제조업
가. 데이터분석/광학센싱 통한 공정 최적화 
나. 휴머노이드 로봇의 노동 제공 등 '스마트 팩토리' 추진
(5) 미디어/콘텐츠
가. 빅데이터 분석 통해 고객에게 최적화 콘텐츠 제공
나. 자연어 분석(Natural Language Processing) 활용
3) 인공지능을 활용한 서비스 및 제품 사례 
(1) CCTV
(2) 스마트 신호등
(3) 무인로봇자동차
(4) 휴머노이드 로봇
(5) 위치 추적 서비스
(6) 지능형 항공교통제어 시스템
4) 인공지능의 발전과 인터넷 플랫폼의 진화
(1) 인공지능의 발전과 인터넷
가. 인터넷이 경제활동의 두뇌로 진화
나. 기계학습/인공지능이 인터넷의 경제 두뇌, 생산성 도구로의 진화에 핵심
(2) 인터넷 플랫폼의 진화 
가. 기계학습/인공지능으로 인터넷을 통한 파괴적 혁신이 가속화
나. 부문별 플랫폼의 진화
(3) 국내 현황 및 정책 시사점
3. 인공지능 시장 전망과 PEST 분석
1) 인공지능 시장 동향
(1) 시장 규모
(2) 세계 시장 전망
가. Tracktica
나. TechNavio
다. BCC Research
(3) 국내 시장 동향
(4) 투자 현황
2) 국내 인공지능 산업 기반 점검 : PEST 분석
(1) 정책적 기반
(2) 경제적 기반
(3) 사회적 기반
(4) 기술적 기반
4. 인공지능 규범이슈와 정책 동향 
1) 인공지능 규범이슈와 정책과제
(1) 인공지능의 규범적 이슈 및 주요 내용
가. 인공지능 규범 연구의 흐름
나. 인공지능 및 로봇의 법제도적 규제 이슈
(2) 인공지능 규범체계 정립을 위한 정책과제
가. 로봇윤리 및 인공지능 규범의 미래에 대한 중장기 학제간 연구기반 조성
나. 인공지능의 규범정립을 위한 법철학적 논의 활성화
다. 인공지능 시대의 새로운 ICT법체계 정립을 위한 논의의 방향
2) 국내외 인공지능 관련 정책 동향
(1) 해외 정책 동향
가. 미국
나. 일본
다. 유럽
라. 중국
(2) 국내 정책 동향
가. 인공지능 산업 육성 정책
나. 인공지능 관련 정책
5. 인공지능 기술개발 동향
1) 산업계가 필요로 하는 인공지능 기술
(1) 딥러닝
(2) 컴퓨터 비전
(3) 음성인식
(4) 자연어 처리 및 이해
(5) 인지 컴퓨팅
2) 국내외 인공지능 기술 및 연구 동향
(1) 해외 동향
가. 미국
나. 유럽 
다. 일본 
라. 중국 
(2) 국내 동향
3) 국내외 인공지능 기술개발 추진 사례
(1) 해외 추진 사례
가. Google 딥마인드 알파고(AlphaGo)
나. IBM Watson 
다. IBM Cognitive Computing Project
라. 일본의 토다이 프로젝트
마. EU FP7 Cognitive Systems & Robotics
(2) 국내 추진 사례
가. 엑소브레인 과제
나. 서울대학교 Videome Project
다. KAIST의 경험지식 활용 플랫폼 Project
6. 인공지능 관련 기술 동향
1) 인공지능 지식검색 소프트웨어 
(1) 개요 
가. 정의 및 필요성
나. 범위 및 분류 
(2) 산업 특징 및 구조
가. 특징 및 구조
나. 주요 현안
(3) 시장 현황 및 전망
(4) 특허 출원 동향
가. 세계 동향
나. 국내 동향
2) 자연어 대화 인터페이스
(1) 개요 
(2) 자연어 대화 인터페이스 주요 기술
가. 발화 이해
나. 대화 관리
다. 응답 생성
(3) 자연어 대화 인터페이스 국내외 동향
가. 스마트 기기를 위한 개인비서 서비스
나. 자연어 대화 인터페이스를 이용한 IoT, 로보틱스 서비스
다. 자연어 대화 인터페이스를 이용한 문자 상담 서비스
3) 인지 컴퓨팅 기술
(1) 개요 
(2) 인공지능 및 인지 컴퓨팅 기술 동향
가. 국가 주도의 인지 컴퓨팅 연구 프로그램
나. 영상 및 음성 인식 관련 인공지능 연구 
다. 인공지능의 인지 심리학적 접근
(3) 시사점
4) 심층학습
(1) 심층학습의 발전과정
(2) 심층망의 문제점
(3) 심층망을 위한 학습기법
가. 사전학습
나. Dropout
다. 조기 멈춤
(4) 심층학습의 응용
(5) 시사점
7. 알파고(AlphaGo)의 인공지능 알고리즘 분석
1) AlphaGo 인공지능 바둑 프로그램의 등장
(1) AlphaGo는 DeepMind 팀이 개발한 바둑 인공지능 프로그램
(2) AlphaGo와 프로 바둑기사의 대결
(3) AlphaGo의 구조와 성능
2) 게임 트리 탐색 알고리즘
3) AlphaGo의 게임 탐색 알고리즘 - 몬테카를로 트리 탐색
4) AlphaGo의 차별성 - 딥러닝
5) 결론 및 시사점
제 3장 인공지능･빅데이터 활용 동향
1. 빅데이터 개요
1) 빅데이터 정의 및 특성
2) 빅데이터 성장 배경
2. 빅데이터 분야 주요 동향
1) 빅데이터 성공요소 및 핵심기술 
(1) 빅데이터 성공요소
(2) 빅데이터 핵심기술
가. Hadoop 개요
나. 하둡의 강점과 약점 요인
2) 빅데이터 시장 동향
(1) 시장 개요
(2) 시장 성장 추이
가. 세계 시장 규모
나. 국내 시장 규모
3) 국내외 빅데이터 업체 동향
(1) 해외 동향
(2) 국내 동향
4) 국내외 빅데이터 표준화 동향 
(1) 국제 표준화 동향
가. 공적 표준화 기구(ITU-T, ISO/IEC JTC 1)
나. 민간 표준화 기구
(2) 국내 빅데이터 표준화 동향
가. TTA 표준화 동향
나. 빅데이터 포럼
3. 빅데이터 정책 동향과 활용 현황
1) 국내외 빅데이터 정책 동향
(1) 해외 정책 동향
가. 미국
나. EU 
다. 일본 
(2) 국내 정책 동향
2) 세계 빅데이터 추진 현황
3) 국내외 빅데이터 활용 현황
(1) 빅데이터의 활용
가. 빅데이터의 유용성
나. 빅데이터의 활용 분야 
다. 빅데이터 분석에 의한 경영혁신
라. 빅데이터에 의한 새로운 패러다임
(2) 해외 현황
가. 미국 
나. 유럽 
다. 일본 
라. 중국 
(3) 국내 현황
가. 환경
나. 시장
다. 활용 
라. 기술수준
마. 인력양성
4. 인공지능･빅데이터 활용 사례
1) 인공지능과 빅데이터
(1) 인공지능과 빅데이터의 관계
(2) 인공지능, 빅데이터 기반의 맞춤형서비스 제공을 위한 핵심기반
2) 인공지능을 활용한 빅데이터 사례
(1) Google의 독감예보 서비스 및 경기동향지수
(2) '사람을 이긴' 인공지능 슈퍼컴퓨터 왓슨
(3) 인공지능 기술을 이용한 '위치추적서비스'
(4) 애플의 똑똑한 음석인식서비스 'Siri'
(5) 밀라노의 지능형 교통정보 시스템
(6) 구글의 실시간 자동번역시스템
5. 빅데이터 처리 및 인공지능 구축을 위한 컴퓨팅 아키텍처 기술 동향
1) 컴퓨팅 아키텍처 기술 산업 현황
(1) 신규 컴퓨팅 기술의 필요성 증대
(2) 프로세서 코어의 고성능 저전력화
(3) 빅데이터 처리를 위한 프로세서-메모리 통합 컴퓨팅 필요성 대두 
(4) 차세대 메모리의 등장 
(5) 인공지능 컴퓨팅의 상용화
2) 시장 및 기술 동향
(1) 프로세서 코어
(2) 프로세서-메모리 통합 컴퓨팅
(3) 차세대 메모리 기반 컴퓨터 아키텍처
(4) 인공지능 컴퓨팅 솔루션
3) 컴퓨팅 아키텍처 기술 핵심 현안 및 해결을 위한 지원 필요성
(1) 프로세서 코어
(2) 프로세서-메모리 통합 컴퓨팅
(3) 고성능 매니코어 프로세서
(4) 차세대 메모리 기반 컴퓨터 아키텍처
(5) 인공지능 컴퓨팅 솔루션

 

제II편 인공지능 관련 유망산업
제 1장 지능형 로봇
1. 지능형 로봇 개요
1) 로봇산업 개요
(1) 정의
(2) 분류 
(3) 기대효과
(4) 최근 로봇산업의 부상 배경
2) 지능형 로봇산업의 발전 역사
3) 지능형 로봇의 주요 분야
(1) 의료 로봇
(2) 드론 및 물류용의 이동 로봇
(3) 국방 로봇
(4) 지능형 산업용 로봇
4) 로봇 산업의 생태계 변화
(1) 산업용 로봇에서 서비스용 로봇으로 무게중심 이동
(2) 폐쇄형 수직 구조에서 개방형 수평 구조로의 생태계 변화
가. 하드웨어･소프트웨어의 개방으로 오픈소스 프로젝트 활발
나. 개방형 수평 구조로의 변화로 로봇 생태계 활성화 기대
2. 로봇산업 동향과 전망
1) 국내외 로봇산업 동향 및 전망
(1) 세계 시장 및 기업 동향
가. 시장 규모 추이 및 전망
나. 주요 기업 동향
(2) 국내 시장 및 기업 동향
가. 생산 규모 추이 및 전망
나. 수요산업 현황
다. 주요 기업 동향
(3) 국내 로봇산업 발전 애로요인 및 대응방향
가. 애로요인
나. 대응방향
(4) 글로벌 대기업의 로봇산업 진출 동향
가. 구글 
나. 일본 
다. 아마존
라. 한화그룹
(5) 공통적인 트렌드와 발전방향
2) 국내외 로봇산업 정책 동향
(1) 해외 주요국 로봇기술 정책
가. 미국 
나. 유럽
다. 일본
라. 중국
(2) 국내 로봇 정책
3) 로봇산업 분야별 현황
(1) 개인서비스용 로봇
가. 정의 및 범위 
나. 산업 특징 및 구조
다. 시장 현황 및 전망
라. 업체 동향
마. R&D 동향
(2) 전문서비스용 로봇
가. 정의 및 범위 
나. 산업 특징 및 구조
다. 시장 현황 및 전망
라. 업체 동향
마. R&D 동향
(3) 제조용 로봇
가. 정의 및 범위
나. 산업 특징 및 구조
다. 시장 현황 및 전망 
라. 업체 동향
마. R&D 동향
3. 지능형 로봇산업 최근 동향과 육성 정책 
1) 국내외 지능형 로봇산업 최근 동향
(1) 해외 주요국 동향
가. 시장규모
나. 주요 제조업체 현황
(2) 국내 산업 동향
2) 국내외 지능형 로봇 정책 동향
(1) 해외 주요국 정책 동향
가. 제조용 로봇
나. 서비스 로봇
(2) 국내 정책 동향
가. 육성 정책 추이
나. 제2차 지능형로봇 기본계획
다. 분야별 주요 이슈 및 정책방안
4. 지능형 로봇 분야 주요 기술과 표준화 동향
1) 지능형 로봇 기술 동향
(1) 지능형 로봇 유형과 기술개발
가. 지능형 로봇의 진화 
나. 지능형 로봇의 종류 및 분류
다. 지능형 로봇 기술개발 
(2) 지능형 로봇의 주요 기술 동향 
가. 인간로봇상호작용(HRI, Human-Robot-Interaction)
나. 자율주행
다. 서비스로봇의 모듈화
2) 국내외 지능형 로봇 분야 표준화 동향
(1) 국내 지능형로봇 표준화 현황
(2) 국제표준화 WG별 현황 및 주요이슈
가. ISO TC299 : Robots and robotic devices 신설
나. ISO TC299 WG1 : Vocabulary and characteristics (용어 및 특성)
다. ISO TC299 WG2 : Personal care robot safety(개인지원로봇 안전)
라. ISO TC299 WG3 : Industrial safety(산업용 안전)
마. ISO TC299 WG4 : Service robots(서비스 로봇)
바. ISO TC299 JWG5 : Medical robot safety(의료용 로봇 안전)
사. ISO TC299 WG6 : Modularity for service robot(서비스 로봇 모듈화)
아. IEC TC59 SC59F WG5 : Surface cleaning robots(청소로봇)
자. IEC TC59 WG16 : Performance evaluation method of intelligent mobile robot platform for household and similar applications(가정용 지능형 이동로봇 및 유사기기의 성능평가방법)
(3) 시사점
5. 로봇･인공지능의 일자리 대체가능범위
1) 로봇과 인공지능 기술의 비약적 발전
(1) 로봇, 다양한 산업으로 활용
(2) 인간과 로봇의 협업 시대
(3) 인공지능 기술의 도약
(4) 인공지능, 전문직 영역에 도전 
2) 로봇･인공지능과의 일자리 경쟁 
(1) 비관론
가. 기술적 실업에 대한 우려는 주기적으로 반복
나. 비관론은 다양한 형태로 반복 재생산
(2) 현실론
가. 기술 발전에는 여전히 많은 시간 소요
나. 기업들은 기술 도입에 보수적
(3) 낙관론
가. 로봇, 인공지능이 양질의 일자리 창출
나. 대체뿐만 아니라 보완･협업도 가능
3) 대체가능성이 큰 직업유형
(1) 비숙련직의 대체 속도는 완만
(2) 숙련직의 대체 압박 가능성
(3) 로봇･인공지능의 발전, 중산층 위협
4) 변화에 대한 대비
제 2장 자율주행자동차
1. 자율주행자동차의 개요
1) 자율주행자동차 정의 및 특성
(1) 정의 
(2) 작동 원리
(4) 핵심 서비스 
2) 자율주행자동차 등장 배경 및 장점
(1) 자율주행자동차 등장 배경
가. 안전사고 예방
나. 에너지 절감
다. 고령자 등 교통약자에 대한 서비스
라. 안전규제 강화와 정부 지원책 확대
마. 차량제어 전장화와 센서기술 발전
바. 새로운 성장동력 발굴 
(2) 자율주행자동차 장점 
가. 운전 스트레스 해소 및 이동성(Mobility) 개선
나. 교통혼잡 해소 및 통근시간 단축
다. 주차공간 활용도 제고
라. 교통사고율 감소
마. 에너지 효율성 제고 및 공해 방지
바. 물류비용 감축
2. 지능형 시스템의 시장 전망과 업체 현황 
1) 차량용 지능형 시스템 개요
(1) 정의 및 필요성
(2) 범위 및 분류 
가. 제품 분류 관점
나. 공급망 관점
(3) 산업 특징 및 구조
가. 해외 현황
나. 국내 현황
2) 지능형 시스템 시장 현황 및 전망
3) 국내외 업체 및 제품 현황
(1) 해외 업체 및 제품 현황
(2) 국내 업체 및 제품 현황
3. 인포테인먼트 시스템 및 ADAS 시장 전망과 기술 동향
1) 자동차용 인포테인먼트 기술 동향
(1) 정의
(2) 자동차용 인포테인먼트 산업 현황
(3) 자동차용 인포테인먼트 기술 동향
가. 과거 인포테인먼트 기술
나. 최근 신기술 동향
(4) 자동차용 인포테인먼트 플랫폼 기술
가. Google - Android
나. Apple - Carplay
다. MS - Window in the car
라. GENIVI Alliance - GENIVI
마. Tizen - AGL 
2) ADAS 시장 및 기술 동향
(1) 개요
가. 정의
나. 센서의 진화
다. 자동차용 센서의 특징
(2) 주변환경 인식 센서의 종류
가. 레이더(RADAR, Radio Detection And Ranging)
나. 레이저(LASER, Light Amplification by the Stimulated Emission of Radiation)
다. 초음파(Ultrasonic wave)
라. 카메라(Camera)
(3) 국내외 ADAS 시장 동향
가. 시장 현황 및 전망
나. 해외 시장
다. 국내 시장
(4) ADAS 주요 기술
가. 차선 이탈 경고(Lane Departure Warning: LDW)
나. 적응형 주행 제어(Adaptive Cruise Control: ACC)
다. 교통 신호 인식(Traffic Sign Recognition: TSR)
라. 야간 시각(Night Vision: NV)
마. 적응형 상향등 제어(Adaptive High Beam Control: AHBC)
바. 보행자/장애물/자동차 감지(PD)
사. 운전자 졸음 경고(Driver Drowsiness Alert)
(5) 센서 시장과 기술 발전 방향
가. 시장
나. 기술 
(6) 센서 업체의 전략 비교
가. 레이더
나. 라이다
다. 카메라
라. 센서융합
4. 자율주행자동차 상용화 동향과 시장 전망
1) 자율주행자동차 상용화 동향
(1) 상용화 현황
(2) 상용화 수준 
(3) 상용화 목표 시기
2) 자율주행자동차 시장 전망
(1) 자율주행자동차
(2) 부분시스템
5. 자율주행자동차 기술개발 동향
1) 국내외 자율주행자동차 개발 동향
(1) 해외 개발 동향
가. 미국 
나. EU
다. 일본 
(2) 국내 개발 동향
가. 개발 현황
나. 자율주행 개발 계획
2) 자율주행 관련 핵심 기술 및 성능 검증 기술 동향
(1) 자율주행차량 핵심 기술 동향
가. Localization - 차량의 측위 기술
나. Perception - 차량 주변 환경 인지 기술
다. Motion Planning - 자율주행 차량의 종/횡 방향 운동 계획
라. Control - 자율주행차량의 운동 제어
(2) 자율주행차량 기술의 검증 및 규제 동향
가. 미국 
나. 유럽
다. 일본
라. 한국
3) 자율주행자동차 관련 SW 기술 동향
6. 자율주행자동차 정책 동향
1) 관련 제도 현황
(1) 자율주행 관련 제도 현황
가.국제 자동차기준 및 도로교통협약
나. 국내 제도
(2) 시험운행 지원 동향
가.해외 사례
나. 국내 현황
2) 해외 정책 동향
(1) 요소기술 R&D 분야
가. 미국 
나. 유럽
다. 일본
(2) 테스트베드 인프라
가. 미국 
나. 유럽
다. 일본 
(3) 법･제도 및 규제
가. 미국 
나. 유럽
다. 일본
3) 국내 정책 동향
(1) 기술 수준
(2) R&D 현황
(3) 법제화
(4) 산업 육성정책
(5) 자동차 전용도로 자율주행 핵심기술개발 사업
가. 기술 개발 목표
나. 사용자 지원을 위한 5대 자율주행 서비스
다. 10대 핵심부품 중심의 기술개발 추진
(6) 자율주행차 상용화 지원방안
제 3장 지능형 교통시스템(ITS)
1. 지능형 교통시스템 개요
1) ITS/C-ITS 산업의 정의
(1) ITS 산업의 정의
(2) ITS 관련 산업 정의
(3) C-ITS 정의와 추진 동향
가. 정의
나. 추진 동향
2) 지능형 교통시스템의 서비스 분야
3) 지능형 교통시스템의 추진 필요성
(1) 교통물류 경쟁력 강화 및 사회적 비용 절감
(2) 저탄소 녹색교통체계 실현
(3) 공생발전 및 일자리 창출
(4) 미래 신성장동력산업 육성
2. 지능형 교통시스템 시장 전망과 기업 동향
1) ITS 시장 현황 및 전망 
(1) 세계 주요국 시장
(2) 국내 시장
2) 국내외 주요 기업 동향
3. 지능형 교통시스템 추진 동향
1) 국내외 지능형 교통시스템 추진 동향
(1) 해외 주요국 동향
가. 미국
나. 유럽
다. 일본
라. 중국 
(2) 국내 추진 동향
2) 해외 ITS 구축사례 
(1) 미국 
(2) 유럽 
(3) 일본 
(4) 향후 추세
3) 국내 ITS 추진성과
(1) 인프라 구축
(2) 서비스 제공 
(3) 해외 진출
4. 지능형 교통시스템 기술 및 표준화 동향 
1) 국내외 ITS 기술 동향
(1) 해외 기술 동향
가. 유럽
나. 일본
다. 해외 자동차업계 관련 협력연구 동향
(2) 국내 기술 동향
가. 기술수준 및 세계 경쟁력
나. 연구개발 투자 현황
2) V2X 통신 추진 현황
(1) V2X 개요
(2) 주요국 추진 현황
가. 미국
나. 유럽 
다. 일본 
라. 한국 
3) C-ITS 보안기술 표준화 동향
(1) 개요
(2) C-ITS 보안 기술의 필요성
(3) C-ITS 보안 기술 표준화 진행 상황
5. 지능형 교통시스템 정책 동향과 투자 현황
1) 해외 주요국 정책 동향
(1) 미국
(2) 유럽
(3) 일본
(4) 중국 
2) 국내 정책 동향 및 투자 현황
(1) 국내 정책 동향 
가. 국내 ITS 정책 추진 경과
나.「지능형교통체계 기본계획 21」(2001년) 주요내용
(2) 정부 투자 및 계획 현황
제 4장 지능형 CCTV
1. 지능형 CCTV 개요 및 요소기술
1) 지능형 CCTV 개요
2) CCTV 카메라 이슈
3) 지능형 CCTV 시스템의 성능 개선
4) 지능형 CCTV 시스템 요소기술 및 구현사례
(1) 지능형 CCTV 시스템의 주요 구성
(2) 요소기술
(3) 구현사례
가. 표준화 사례
나. 효과적인 영상 모니터링 사례
2. 지능형 CCTV 시장 동향
1) 세계 영상보안 시장 동향
(1) 지능형 영상분석 시장 동향 
(2) 영상저장장치 시장 동향 
(3) CCTV/IP 카메라 시장 동향 
2) 국내 CCTV 시장 동향 
(1) 영상보안 시장 동향
(2) CCTV 영상 관련 전후방 시장 현황 
3. 지능형 CCTV 기술 동향
1) 국내외 지능형 CCTV 기술 동향
(1) 해외 기술 동향
(2) 국내 기술 동향
2) 국내외 영상분석시스템 기술개발 사례
(1) 국내 지능형 CCTV 영상분석 기술수준 
(2) 국내외 기술개발 사례 
가. 해외 사례
나. 국내 사례
4. 바이오 인식기술을 적용한 지능형 CCTV 시스템 
1) 개요
2) 기술발전 추세 
3) 표준화 연구
5. 지능형 CCTV 솔루션 성능 시험 및 인증 기술
1) 개요 
2) 기술 및 시장 동향
3) 시험인증 동향 
4) 성능시험용 영상 DB 구축 및 이벤트 검출 방법
5) 시스템 경보 파일 작성 및 평가 방법
제 5장 헬스케어/금융/핀테크/보험
1. 헬스케어(Health care) 산업
1) ICT 기반 헬스케어 서비스의 변화 방향 
(1) 의료서비스 패러다임의 환경 변화
가. 사회적 환경 변화
나. 기술적 환경 변화
다. 헬스케어 기반 기술 관련 시장전망
(2) ICT 기반 헬스케어 서비스
가. 글로벌 ICT 기업의 헬스케어 플랫폼 확보 경쟁 치열
나. 건강관리를 위한 모니터링 서비스 활용 확산
다. 의료진단을 보조하는 헬스케어 서비스 개발
(3) 사회적 영향과 변화방향
가. 의료서비스 제공의 혁신적 변화
나. 의료비용 체계에 대한 효율적 변화
다. 의료서비스 제공자와 이용자에 대한 변화
2) 국내외 스마트 헬스케어 시장 동향
(1) 스마트 헬스케어 산업 정의 및 분류
(2) 국내외 스마트 의료 시장 동향
가. 세계 시장 동향
나. 해외 시장 현황
다. 국내 시장 현황
(3) 스마트폰 보급과 스마트 모바일 헬스케어 시장의 성장
(4) 스마트 모바일 헬스케어 시장 동향
가. 세계 스마트 모바일 헬스케어 시장규모 
나. 스마트 모바일 헬스케어 시장전망
3) 왓슨(Watson)의 헬스케어 활용
(1) 왓슨 개요
가. 질의 응답을 위한 아키텍처 
나. 자연어 처리기술
다. 대용량 데이터 분석 기법
(2) 의료 산업에서의 왓슨 응용
가. 임상 의사 결정 지원시스템(CDSS)
나. 데이터마이닝
다. 의사간의 협업
라. 활용 사례
4) 빅데이터를 통한 헬스케어 산업의 변화 
(1) 빅데이터가 의료 산업의 변화를 주도하는 양상
(2) 빅데이터를 통한 환자 지출 비용의 감소
(3) 의료 빅데이터를 통한 국가 재정의 긍정적 변화 기대
(4) 의료 Smart Device 산업의 성장
(5) 제약 산업의 변화
2. 금융산업
1) 금융산업 빅데이터 도입 방안
(1) 빅데이터와 금융산업
가. 금융산업의 위기와 기회
나. 금융산업 빅데이터 활용의 잠재 가치
(2) 금융산업 빅데이터 활용 현황
가. 금융산업 빅데이터 활용 분야
나. 금융산업 빅데이터 활용 현황 분석
다. 빅데이터 활용 현황 종합 및 시사점
(3) 빅데이터 활용가치 제고 방안
가. 금융기관의 빅데이터 활용전략 수립 측면
나. 데이터 생태계 조성 측면
2) 금융산업, 인공지능 도입 가속화
(1) 이슈 
(2) 도입 현황
가. 보고서
나. 투자자문
다. 로봇 은행원 
라. 개인자산관리
마. Regtech
바. 의사결정
(3) 평가
3) 금융권의 왓슨(Watson) 적용 시도
(1) ANZ(호주) 글로벌 WM 사업부 재무설계사 업무 활용 사례
(2) DBS(싱가포르)의 WM 활용 사례
(3) Citi(미국) 고객 서비스 업무 활용 사례
(4) Nedbank(남아프리카 공화국) Social Media Data 모니터링 업무 활용 사례
(5) 일본 은행권의 도입 사례
가. Mizuho 
나. BTMU 
4) 금융업의 Machine Learning 적용 사례
(1) 투자 및 트레이딩
(2) 신용평가 및 심사
(3) 사기 방지
3. 핀테크(Fintech) 산업
1) 국내외 핀테크 산업 동향과 전망
(1) 핀테크와 핀테크 산업 
(2) 해외 핀테크 산업 동향 
(3) 국내 핀테크 산업 동향
(4) 향후 전망
2) 사물인터넷/빅데이터 기반 핀테크
(1) 사물인터넷
가. 데이터 센싱 기술
나. 네트워크 기술
다. 사물인터넷 기반 금융서비스
(2) 빅데이터
가. 데이터 처리 기술
나. 데이터 분석 기술
다. 빅데이터 기반 금융서비스
3) 핀테크의 핵심, 로보 어드바이저(Robo-Advisor)
(1) 개요
가. 정의 및 현황 
나. 성장 배경
(2) 자산 적용 절차 및 주요 알고리즘
가. 로보 어드바이저 자산관리 프로세스
나. 빅데이터 및 머신러닝 기술 기반 분석
(3) 서비스 유형 및 제공 서비스
가. 서비스 유형
나. 제공 서비스
다. 기존 자산관리업계의 대응
(4) 업체 현황
가. 해외 현황
나. 국내 현황
(5) 로보 어드바이저 관련 논란
(6) 전망 및 시사점
4. 보험산업
1) 세계 보험산업의 최근 동향과 전망
2) 보험산업의 빅데이터 활용
(1) 빅데이터 활용 가능성
(2) 활용 업무
3) 인공지능이 보험산업에 미치는 영향
통계(도표) 목차