AI·빅데이터 기반 마케팅 활용사례와 산업 분야별 기술혁신/수요예측 분석

테크포럼은 ‘beyond technology’ 라는 캐치프레이즈를 모토로

국내/외 최신 기술 및 신성장 산업의 핵심 이슈와 동향을 분석하여 관련 업계 구성원들에게 정보와 소통의 장을 제공하고 있습니다.

기술 산업분야의 세미나, 컨퍼런스, 포럼을 기획/주최/주관 및 자료집/리포트 등을 제공 하고 있습니다.

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AI·빅데이터 기반 마케팅 활용사례와 산업 분야별 기술혁신/수요예측 분석

​제조사: 지식산업정보원
규격: 630쪽 (A4, 서적, PDF)
ISBN: 9791158622725
발간일: 2025-05-09

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AI·빅데이터 기반 마케팅 활용사례와 산업 분야별 기술혁신/수요예측 분석 : 테크포럼

 

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[ 보고서 소개 ]

인공지능(AI) 기술의 혁신은 글로벌 마케팅 시장에도 변화를 가져오고 있다. 현재 AI 마케팅 시장 규모는 약 419억 달러에 이르며, 이는 2030년까지 2201억 달러로 성장할 것이라고 예측된다. 이러한 성장은 기업들이 소비자 행동 및 기호를 파악하여 개인화된 마케팅 전략을 구사하는 능력이 더욱 중요해짐을 의미한다. 2025년부터는 AI가 콘텐츠 제작을 넘어 마케팅 전반을 최적화하는 역할을 수행하며, 마케팅 프로세스 전반에서 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 예상된다. 생성형 AI의 추론 능력, 딥 리서치(Deep Research) 및 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용하여 시장 트렌드를 예측할 수 있다. 제작 생성형 AI 서비스의 제작 퀄리티가 높아지면서 정교한 제품 이미지제작, 인터랙티브 데모 페이지, 고품질 광고 동영상 분야로 그 활용도가 높아질 것으로 예상된다..

더불어 글로벌 빅데이터 마케팅 시장 규모는 2024년에 약 250억 달러로 평가되었고 2032년까지 550억 달러에 이르며, 예측 기간 동안 연간 성장률(CAGR)이 약 10.3% 증가 할 것으로 예상된다. 빅 데이터 마케팅은 고객 소비 패턴, 취향 및 정보를 검사하는 마이크로 마케팅 유형이며 제품을 구매할 가능성이 있는 사람들에게 맞춤형 혜택을 제공한다. 수익 성장을 촉진하고 서비스 효율성을 향상 시키기 위해 수 많은 조직들이 빅데이터 및 비즈니스 분석 도구에 대한 투자를 늘리고 있다.
 
최근 중국 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 저비용·고성능 AI 모델을 구현, 기존의 대규모 자본 투입이 필요하다는 기존 AI 모델 개발 시각을 파괴하면서 글로벌 시장에 큰 충격을 주었다. 이에 정부도 AI 활용을 확산할 수 있는 정책을 고민하여 AI 기업과 시장을 더욱 활성화하여 기업들의 혁신으로 이어지는 AI 선순환 생태계 구축을 위한 노력이 필요하다. 

이에 본원 R&D정보센터에서는 기업의 미래 경쟁력을 결정짓는 핵심기술로서 더욱 정교해지고 있는 AI·빅데이터 활용 마케팅 전략에 도움이 되고자 「AI‧빅데이터 기반 마케팅 활용사례와 산업 분야별 기술혁신/수요예측 분석」을 발간하였다. 본서는 2편으로 구성되어 있으며, 1편에서는 글로벌 인공지능(AI) 최신동향과 데이터 기반 산업 분야별 연구 동향(R&D)을 수록하였으며, 2편에서는 인공지능·빅데이터를 활용한 플랫폼 구축과 마케팅 서비스 사례를 다루었다. 본서가 학계·연구기관 및 관련 산업 분야 종사자 여러분들에게 다소나마 유익한 정보자료로 활용되기를 바라는 바입니다. 



[ 목차 ]


제Ⅰ편 AI 최신동향 및 데이터 활용 사례분석

1장 글로벌 인공지능 경쟁이슈 및 딥시크 영향 분석
1. 본격화된 글로벌 AI 경쟁과 한국의 대응 전략
1) AI 시대의 도래와 대한민국의 전략적 위치
(1) AI 혁신과 글로벌 경쟁력의 재편
(2) 대한민국 AI 경쟁력 현황과 도전 과제
2) 3차 인공지능(AI) 정상회의
3) 트럼프 행정부 2기의 AI 정책과 미중 AI 경쟁
4) AI 규제와 글로벌 AI 거버넌스
5) 한국의 대응 전략
2. AI와 데이터 기술을 통한 디지털 혁신과 주요 기술 트렌드
1) AI의 활용 확대 및 최신 AI 기술 동향
(1) 응용 AI
(2) 생성형 AI
(3) MLOps
2) AI 관련 차세대 기술 개발 동향
(1) 차세대 소프트웨어 개발의 혁신
(2) 디지털 신뢰와 사이버 보안
(3) 클라우드와 엣지 컴퓨팅
(4) 양자 기술
3) 이미지/영상 처리 AI 기술 활용의 현황과 전망
(1) 이미지/영상 처리 인공지능 기술
가. 이미지/영상 처리 인공지능 기술의 기본 개념
나. 이미지/영상 처리 인공지능 기술의 발전 배경
다. 이미지/영상 처리 인공지능 기반 응용: 의료 분야
라. 이미지/영상 처리 인공지능 기반 응용: 자율주행 분야
마. 이미지/영상 처리 인공지능 기반 응용: 제조 분야
(2) 이미지/영상 처리 인공지능 기술 국내외 활용
가. 국외 활용 사례
나. 국내 활용 사례
(3) KISTI의 이미지/영상 처리 인공지능 기술
가. 이미지/영상 처리 인공지능 기술을 활용한 해양 생물 분석 기술 개발 사례
나. 이미지/영상 처리 인공지능 기술을 활용한 어로 작업 안전관리 기술 개발
(4) 이미지/영상 처리 인공지능 기술 전망
가. 이미지/영상 처리 인공지능 기술의 발전
나. 이미지/영상 처리 인공지능 활용 분야별 발전 방향성
다. KISTI 이미지/영상 처리 인공지능 기술 개발 전략
4) Sovereign AI 동향과 전망
(1) Sovereign AI 정의 및 필요성
가. Sovereign AI 정의
나. Sovereign AI 필요성
(2) 국가별 Sovereign AI 동향
가. 글로벌 Sovereign AI 동향
나. 국내 Sovereign AI 동향
3. 딥시크(DeepSeek)가 촉발한 AI 패러다임 변화와 플랫폼 방향
1) 딥시크의 등장과 AI 패러다임 변화와 플랫폼 정책방향
(1) 플랫폼 기업의 AI 전략
가. 해외 플랫폼 기업의 AI 전략
A) 마이크로소프트
B) 구글
C) 메타
D) 아마존
E) 애플
나. 국내 플랫폼 기업의 AI 전략
A) 네이버
B) 카카오
C) 쿠팡
D) 우아한 형제들(배달의 민족)
(2) AI 생태계 경쟁 이슈 및 해외 정책동향
가. 개관
나. AI 생태계 분석
A) 생성형 AI 생태계의 계층구조
B) 빅테크 플랫폼의 이점
다. 주요 경쟁 이슈
A) 가치사슬 상류에서의 경쟁 이슈
B) 가치사슬 하류에서의 경쟁 이슈
라. 해외 경쟁정책 동향
A) 주요국 당국 생성형 AI 실태조사에 따른 정책제언 발표
B) 주요국 경쟁당국 빅테크 간 제휴, GPU 제조사 등에 대해 조사
(3) 딥시크의 영향 전망
가. 개관
나. 해외 플랫폼 기업에 대한 영향
A) 마이크로소프트
B) 구글
C) 메타
D) 아마존
E) 애플
다. 국내 플랫폼 기업에 대한 영향
A) 네이버
B) 카카오
C) 쿠팡
D) 우아한 형제들
(4) 향후 정책방향
가. 경쟁 정책방향
나. 이용자 정책방향
다. 경쟁력 강화 정책방향
A) 비용효율적 AI 개발 역량 확보
B) 데이터의 융합과 활용 촉진
C) 발 빠른 AI 도입 및 서비스화 지원
2) DeepSeek의 AI 모델과 반도체산업 영향
(1) Deepseek 개요
(2) AI산업 영향
(3) 반도체산업 영향

2장 생성형AI 기업경쟁력과 R&D -AI 프롬프트/AI 에이전트-  
1. AI 가치 사슬로 본 글로벌 기업의 경쟁력과 생태계 분석
1) 가치 사슬 관점에서 본 AI 생태계
(1) 생성형 AI 가치 사슬에 대한 선행 연구
(2) 생성형 AI 가치 사슬
가. 데이터 수집 및 처리
나. AI 컴퓨팅 인프라
다. AI 모델 개발
라. AI 서비스 개발 및 배포
(3) 생성형 AI 가치 사슬의 동향과 전망
2) AI 가치 사슬로 본 글로벌 기업의 경쟁력
(1) 빅테크들의 All Round Player 化 : AI 가치 사슬 수직 계열화
가. 구글(Google)
A) AI 컴퓨팅 인프라
B) AI 모델 개발
나. 메타(Meta)
A) AI 컴퓨팅 인프라
B) AI 모델 개발
C) 메타의 서비스
다. MS(마이크로소프트)
A) AI 모델 개발
B) AI 컴퓨팅 인프라
(2) AI 컴퓨팅 인프라
가. AI 반도체
A) 엔비디아(NVIDIA)
B) 인텔(INTEL)
C) AMD
D) ARM
E) AI 메모리 반도체 : SK 하이닉스
F) AI 메모리 반도체 : 삼성전자
나. AI 데이터 센터
(3) AI 모델 개발
가. 오픈AI(OpenAI)
나. 앤쓰로픽(Anthropic)
다. 미스트랄AI(Mistral AI)
라. 코히어(Cohere)
마. 스테빌리티AI(StabilityAI)
(4) AI 서비스 개발･배포
가. 플랫폼 : 허깅페이스
나. 버티컬 AI(Vertical AI) 서비스
다. 소비자용 AI
라. AI 에이전트 : 퍼플렉시티 AI
2. AI 에이전트 기술 및 서비스 개발 동향
1) AI 에이전트 시대, 인공지능 패러다임 변화
(1) AI 에이전트 정의 및 현황
가. AI 에이전트
나. 2025년 핵심 기술트렌드 : AI 에이전트
다. AI 활용 패러다임 변화 : 기존 AI와의 차별성
라. AI 에이전트 기술 발전과 주요 트렌드
(2) 국내외 AI 에이전트 서비스 현황 및 사례
가. 글로벌 기업 AI 에이전트 현황
A) Anthropic
B) Salesforce
C) Microsoft
D) Google
E) OpenAI
F) Manus AI
나. 국내 기업 AI 에이전트 현황
(3) AI 에이전트 기술 전망과 정책적 제언
가. 전망 및 시사점
나. 정책적 제언
2) LLM을 보완하는 RAG 2.0 기술 현황
(1) RAG(검색 증강 생성) 개요
(2) 기술적 원리 및 특성
(3) 아키텍쳐 최적화를 통해 성능을 강화한 RAG 2.0
3. 생성형 AI 프롬프트 활용사례와 연구현황
1) 생성형 AI 프롬프트 구성 체계 도출을 위한 이미지 생성 AI 활용 연구
(1) 생성형 AI 동향 고찰
가. AX(인공지능 대전환) 시대의 디자인
나. 생성형 AI의 활용
다. 생성형 AI의 속성
(2) 생성형 AI 프롬프트 사례 연구
가. 옴니스 AI 패션 챌린지 사례
나. AI 아티스트, 따능이 라이브특강 사례
다. 프롬프트 구성요소 비교분석
라. 프롬프트 구성 체계 및 시사점
(3) 연구 결과 및 의의
가. 연구의 요약
나. 연구의 의의 및 한계
2) 프롬프트 엔지니어링 활용에 관한 연구
(1) 연구 목적
(2) 이론적 배경
가. 생성형 AI의 개념과 발전
나. 프롬프트 엔지니어의 역할
다. 비판적 사고의 중요성
라. 공학교육에서의 생성형 AI와 프롬프트 엔지니어링의 결합
(3) 연구 방법
가. 연구 대상 및 환경
나. 연구 대상 선정의 타당성
다. 프롬프트 엔지니어링 기법 적용
라. 데이터 수집 및 분석 방법
A) 데이터 수집
B) 데이터 분석
C) 타당성 확보
마. 학습 성취도 평가
(4) 결과 분석
가. 프롬프트 설계의 평가
나. 평가의 타당성과 신뢰성 확보
다. AI 응답의 정확성 평가
라. 수업의 효율성 평가
A) 학생들의 학습 성취도
B) 학생들의 피드백
(5) 결론 및 시사점
3) 인간-AI 협력적 창의성 구현으로서의 프롬프트 리터러시 연구
(1) 프롬프트 리터러시 개념 정립의 필요성
(2) 프롬프트 리터러시 실천 : 분산적 창의성 프레임워크 분석
(3) 교육적 시사점 : 창의적 리터러시 생태계에의 지향

3장 인공지능(AI) 활용 디지털마케팅 기술과 사례 분석
1. 책임 있는 생성형 AI 개발을 위한 기술개발과 규제동향
1) 프레시디오 AI 프레임워크 개발 : 안전한 생성형 AI 모델
2) 생성형 AI 서비스 제공자의 책임
(1) 생성형 AI 서비스
가. 개념
나. 서비스 유형
A) 직접 서비스 : 독립 실행형 모델
B) API 제휴 서비스 : 임베디드 모델
(2) AI 서비스 제공자
가. AI 서비스 제공자가 ISP에 포함되는지 여부
나. AI 서비스 제공자가 OSP에 포함되는지 여부
다. AI 서비스 제공자의 법적 지위
(3) 향후 과제
가. 결론
나. 시사점 및 향후 과제
A) 합리적 정책과 대응방안 마련
B) AI 규제 수준의 명확화
C) 생성형 AI 서비스 제공자의 책임 제한 규정 도입 검토
3) 생성형 AI 시대, 생체인식 관련 법제도 및 기술동향
(1) 법제도 및 정책 동향
(2) 기술 동향
(3) 생성형 AI가 가져온 생체인식 기술의 명암
가. 생체인식 기술과 생성형 AI
나. 생성형 AI를 활용한 생체인식 정확도 제고
다. 생체인식 기술의 위협 : 생성형 AI를 활용한 딥페이크 증가
(4) 시사점
가. 생체인식 기술 활용에 양날의 검으로 작용하는 생성형 AI
나. 딥페이크 위협에 대한 대응 : 멀티모달 생체 인증, 다중 요소 인증
다. 빅 브라더 이슈에 대한 대처
2. 인공지능(AI) 기술 활용 마케팅 사례분석
1) 디지털 마케팅에서 인공지능 활용
(1) 인공지능을 이용한 디지털 마케팅 연구 문헌
가. 비정형 데이터가 포함된 마케팅 소구와 전략
나. 비정형 데이터 소비자의 반응
(2) 산업에서의 인공지능을 활용한 디지털 마케팅 사례
가. 추천 시스템
나. 챗봇
다. 생성형 인공지능을 이용한 마케팅
A) 생성형 인공지능을 이용한 광고와 캠페인
B) 생성형 인공지능으로 만들어진 가상 인플루언서의 소셜 미디어 활동
(3) 시사점
2) 마케팅에서 AI의 혁신적 활용 사례 분석
(1) 개인화 마케팅과 AI
가. 고객 구매 이력과 웹사이트 방문 기록 분석
나. 맞춤형 제품 추천 및 이메일 캠페인
다. 고객 경험 및 만족도 향상
라. 데이터 기반 마케팅 전략
(2) 마케팅 분석 및 성과 평가
가. 과거 마케팅 데이터 학습 및 분석
나. 실시간 클릭률, 전환율 모니터링
다. 최적의 마케팅 전략 제시
(3) 대화형 애플리케이션 및 자동화 고객 서비스
가. AI 챗봇의 활용
나. 텍스트 요약 및 감정 인식
다. 고객 문의 실시간 처리 및 만족도 향상
(4) 마케팅 콘텐츠 생성 자동화
가. 블로그 포스트, 소셜 미디어 게시물 작성
나. 광고 카피 자동 생성
다. 성과 데이터 분석 및 콘텐츠 전략 최적화
라. 컨텍스트 맞춤형 광고
(5) 판매 예측 및 재고 관리
가. 판매 데이터 및 마케팅 캠페인 데이터 분석
나. 미래 매출 예측
다. 재고 관리 및 생산 계획 최적화
(6) AI를 통한 단순 업무 자동화
가. 반복적인 작업의 자동화
나. AI와 협업을 통한 직원 생산성 증대
(7) AI 기술의 윤리적 문제와 해결 방안
가. AI 저작권 문제
나. 데이터 품질과 공정성
다. 윤리적 문제의 사례 및 해결 방안
3) 생성형 AI을 활용한 초개인화 마케팅 기술과 사례분석
(1) 생성형 인공지능을 활용한 초개인화 마케팅의 자동화 시스템의 효과성 탐색
가. 초개인화 마케팅을 위한 AI 기술의 적용
A) 초개인화 마케팅 과업의 기존 프로세스
B) 생성형 AI 마케팅 사례
C) 생성형 AI를 활용한 초개인화 마케팅 시스템 적용 가능성 탐색
나. 연구 방법
A) 질적 분석 방법 : FGI
B) 연구 참여자 특성
C) 자료 수집 및 분석
다. 연구 결과
A) 연구문제 1 : 초개인화 마케팅 전략 수립 및 실행의 주요 어려움과 생성형 AI의 역할
B) 연구문제 2 : 생성형 AI 활용 경험을 통한 장단점 탐색
C) 연구문제 3 : 생성형 AI의 사용자 경험 및 만족도에 대한 탐색
라. 결론
A) 전략 수립 과정의 효율성 증대
B) 성능 향상을 통한 정확한 소비자 의도 파악
C) 이미지 생성 기능의 개선
(2) 초개인화 AI 마케팅의 사례
(3) 초개인화 마케팅을 통해 매출을 높이는 5가지 전략
가. 데이터 기반 고객 세분화
나. 실시간 추천 시스템 도입
다. 예측 모델링을 통한 개인화된 프로모션
라. 고객 참여를 강화하는 AI 챗봇
마. AI 리타겟팅 광고 활용
(4) 미래 지향적 전략 : 디지털 마케팅의 적용 방안
가. 생성AI 기반 초개인화 전략
나. 소비자 경험 개선 방안
(5) CHATS 키워드 분석 : 2025년의 핵심 트렌드
가. 챗핑(Chatping)
나. 헬스보드(Healthboard)
다. AI 스튜디오(AI Studio)
라. 유저 테일러링(User-Tailoring)
마. 숏폼 믹스(Short-form Mix)
4) 국내외 AI 기술 활용 마케팅 사례 분석
(1) 배경 및 목적
(2) 마케팅 분야 AI 활용 및 경제적 효과
(3) STP 전략에서의 AI 기술 활용
가. AI의 활용
(4) 4p 전략에서의 AI 기술 활용 : 제품(Product)
가. AI의 활용
(5) 4p 전략에서의 AI 기술 활용 : 가격(Price)
가. AI의 활용
(6) 4p 전략에서의 AI 기술 활용 : 장소(Place)
가. AI의 활용
(7) 4p 전략에서의 AI 기술 활용 : 홍보(Promotion)
가. AI의 활용
나. 마케팅 분야 AI 활용 사례 분석 결과 및 함의
(8) 공공부문 AI 기술 활용 사례
가. 실시간 여론 분석 및 위기 대응
나. 시민 맞춤형 정보 제공
다. 데이터 거버넌스와 행정 효율화
라. 참여 확대와 상호작용적 거버넌스
마. 의료·복지 서비스 혁신
(9) AI 기술의 공공부문 적용 방향
가. 맞춤형 정보 전달
나. 실시간 여론 분석 및 위기 대응
다. 다국어·다문화 서비스 제공
라. 참여 확대와 상호작용적 거버넌스
마. 데이터 거버넌스와 행정 효율화
(10) 공공부문 AI 활용을 위한 시사점
가. 알고리즘/데이터 거버넌스 강화 및 기술 윤리 보강
나. 정보 접근성 개선 위한 정책 전략 수립
다. 공공기관 인공지능 디지털 역량 강화 및 교육
라. AI 기술 활용을 위한 데이터 공유체계 및 국민 마이데이터 구축
5) 국제경영에서 생성형 AI 활용 사례 및 활용
(1) 출판 분야에서 활용되는 생성형 AI
(2) 패션 의류산업 분야에서 활용되는 생성형 AI
(3) 의료 분야에서 활용되는 생성형 AI
6) ChatGPT를 활용한 부동산 마케팅 연구
(1) ChatGPT를 활용한 마케팅의 필요성
(2) 부동산 마케팅 현황과 ChatGPT 적용 가능성
가. 부동산 광고 마케팅 현황
나. 부동산 광고 마케팅 문제점
다. ChatGPT를 활용한 마케팅 적용 가능성
(3) ChatGPT를 활용한 부동산 마케팅 방안
가. ChatGPT 솔루션(Solution) 현황
나. ChatGPT를 활용한 부동산 마케팅
다. ChatGPT 부동산 마케팅 활용 시 주의사항
(4) 결론

4장 생성형AI·데이터 기술R&D -자동차/드론/자율주행/에너지-
1. AI·빅데이터 활용 모빌리티/자율주행 동향과 전망
1) 생성형 AI와 모빌리티
(1) 생성형 AI가 변화시킬 자동차
(2) 생성형 AI가 변화시킬 자동차 경험
가. 자율주행 고도화
나. 운전 편의 개선
다. 개인 맞춤형 엔터테인먼트
라. 자동차 특성에 맞는 통합이 중요
2) 공유경제 활성화로 산업간 융·복합이 진행되는 모빌리티
(1) 일본 : 우븐시티 등 스마트 시티 관점에서 모빌리티 추구
(2) LG 전자, MX 플랫폼으로 신성장 추구
3) 자율주행 시장의 변화와 서비스 진화
(1) 자율주행 레벨4 실현기에 진입
(2) 최근 자율주행 시장 변화
가. 주요 국가 자율주행 확산 전략
나. 중국 자율주행 기술의 급격한 발전과 서비스 확산
다. 무인 자율주행차 본격 경쟁
(3) 로보택시 서비스 현황 및 특징
가. 주요 로보택시 서비스 제공자 특징
A) 완성차 제조사 : P2P 모델 기반 사이버캡을 공개한 테슬라
B) 모빌리티 서비스 기업 : 하이브리드 네트워크를 계획하는 우버
C) 자율주행 기술 개발 전문기업 : 웨이모와 경쟁하는 중국의 바이두
나. 로보택시 서비스 플레이어들의 특징과 전략
A) 테슬라의 단독 자율주행 서비스 전략
B) 현대자동차의 자율주행 파운드리 전략
C) 우버와 웨이모 협업 모델이 가져올 변화
다. 향후 로보택시 시장 전망
A) 자동차의 규격화와 표준화에 따른 자율주행 사업자의 대두
B) 자율주행 사업자 앱 인터페이스 개방 정책이 가져올 주행 생태계
C) 잠재적 자율주행 사업자 기업군 장단점 비교
(4) 최근 주요국 자율주행 투자 비교 분석
가. 최근 글로벌 자율주행 기술 및 투자 분석 
나. 미국과 중국의 자율주행 투자 비교 분석
다. 우리나라 민간 및 정부 투자 분석
4) 생성형 AI를 활용한 자율주행 기술과 자율주행 국제표준 변화
(1) 생성형 AI를 활용한 자율주행 기술 ‘AV 2.0’ 등장
(2) 자율주행 국제표준 패러다임 변화와 과제
5) 자율주행 Lv.4/4+ 빅데이터를 활용한 도로교통 디지털 트윈 기술개발
(1) 도로교통 디지털 트윈 기술개발 추진
(2) 도로교통 디지털 트윈 기술개발 소개
(3) ITS World Congress 2024 참여
6) 인공지능(AI) 드론 기술 활용 연구현황
(1) 화재발생 시 AI 소방드론과 인공지능 적용 연구 
가. AI 소방드론 분석
A) 드론 분석
B) 드론 자율비행 분석
C) 수소드론 분석
D) 드론의 자동차 번호판 인식 기술
E) 드론의 화재유형 판별기술 분석
나. AI 소방드론 화재 진입로 장애물 인공지능 분석 및 알람
A) 화재현장 진입로 장애물의 인공지능 분석
B) 화재현장 장애물 인공지능 YOLOv5 분석
C) 화재현장 실시간 전송 및 3차원 맵핑
다. 화재유형 분석 AI 적용
A) 화재유형 Sample Labeling
B) AI 소방드론의 화재 규모 Feature 분석
C) 화재유형 AI 분석 적용
D) 화재발생 시 AI 소방드론의 역할 시스템 구조
(2) 손상 및 균열 탐지 가능한 생성형 AI 탑재한 자율 주행 드론
(3) 인공지능 드론 배송시스템의 구현 및 검증
가. 연구 배경
나. 인공지능 드론 배송 시스템
A) 전체 시스템
B) 택배장소 마커 인식 장치
C) 택배 배송장치
다. 배송 시스템 알고리즘
A) 객체 탐지
B) 배송 시스템 작동 알고리즘
라. 실험
A) 실험 환경
B) 심층학습 기반의 객체 탐지 및 추적 모델 생성
C) YOLO 마커 인식 실험
D) 택배배송 비행 실험
마. 결론
7) 인공지능의 군사적 활용과 AI 무기체계 현황
(1) 인공지능의 군사적 활용
가. 인공지능의 군사적 활용 주요 분야
A) 사이버 보안(Cyber security)
B) 정보·감시·정찰(Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance)
C) 전략적 의사결정(Strategic Decision Making)
D) 전투 시뮬레이션 및 훈련(Combat Simulation and Training)
E) 예지보전(Predictive Maintenance)
F) 군사 물류(Military Logistics)
G) 전상자 처치(Casualty Care)
H) 자율주행 이동체(Autonomous Vehicles)
나. 세계 주요국 인공지능의 군사적 활용 전략
A) 미국 : 인공지능 기술 개발을 선도하여 글로벌 패권 유지
B) 중국 : 인공지능 기술의 군민융합을 통해 미국 중심의 글로벌 패권에 도전
C) 러시아 : 인공지능 기술을 비대칭 전력으로 사용하여 서방 견제
D) 이스라엘 : 적대적 중동 지역에서의 생존 전략
E) 영국 : NATO 내의 협력을 통해 역량 강화
F) 프랑스 : 유럽 지역에서의 리더십 확보
G) 인도 : 지역 안보 강화
H) 대한민국 : 미래 전장에서의 유연성과 대응 능력 확보
다. 인공지능의 군사적 활용에 대한 글로벌 논의
A) REAIM 서밋(Responsible AI in the Military Domain)
B) UN 차원의 논의 동향
(2) AI 무기체계 현황 및 시사점
가. 첨단 AI 무기체계를 활용한 전쟁 양상 변화
나. AI 드론의 개념
다. 해외 군사용 AI 드론 개발현황
A) 미국
B) 중국
C) 러시아
D) 이스라엘
E) 기타 국가
라. 국내 AI 드론 개발 현황
A) AI 드론 관련 국방 연구개발 현황
B) AI 드론 관련 입법 현황
마. 국내 AI 드론 관련 시사점
(3) AI 기반 군집드론에 AR을 활용한 피아식별 연구
가. 서론
나. 관련 기술
A) 군집드론
B) AR(augmented reality) 마커
다. 실험 환경
A) 실험 준비
B) 텔로 에듀 사양
라. 실험 결과
A) 실험 설정
B) 실험
C) 실험결과
마. 결론
2. 에너지 혁신을 위한 AI/데이터 기술 과제와 전망
1) 에너지 부문 AI 활용 시 우려 사항
(1) 기술적 문제
가. 사이버 보안 및 시스템 취약성
나. 에너지 부문 AI 기술의 활용 확대로 개인정보 노출 위험 동반 증가
다. 데이터 품질, 데이터 이용가능성 및 일관성 문제
라. 기술적 성능 한계
(2) 경제적 문제
가. AI 시스템의 고도의 컴퓨팅 파워 요구로 인한 경제적･자원적 과제 수반
나. AI 시스템 구축 시 높은 보급 비용 및 경제적 압박 발생
(3) 기업 운영 및 전략적 문제
가. AI 기반의 운영 효율성 및 전략적 관리 측면
나. 혁신 수용과 포괄적인 리스크 관리 측면
(4) 노동 및 사회적 문제
가. 에너지 부문의 AI 발전으로 인한 자동화는 일자리 감소와 노동 시장 변화 초래
나. 에너지 부문의 AI 활용, 전문 지식을 갖춘 숙련 인력 부족
다. 윤리 및 잠재적 오남용 가능성
라. 중요 기능 및 예측에서의 과다한 AI 의존
2) 에너지 부문 AI의 효과적 활용을 위한 과제
(1) 기술적 문제 대응
가. 사이버 보안 취약성 대응
나. 개인정보 보호
다. 데이터 품질 관리 및 가용성 확대
라. 기술적 성능 한계 극복
(2) 경제적 문제 대응
가. 높은 에너지소비 문제 해결
나. 중소기업의 AI 통합 및 활용 지원
(3) 기업 운영 및 전략적 문제 대응
가. AI 기반 운영 효율성 제고 및 전략 경영
나. 혁신 수용성 제고 및 통합 리스크 관리
(4) 노동 및 사회적 문제 대응
가. 재교육 및 재취업 프로그램을 통한 직무 변화 적응 지원
나. 에너지 부문 AI 활용 전문가 양성
다. AI 윤리 확립 및 오남용 방지
라. AI에 대한 과다 의존 방지
3) 정책 및 규제 시사점
(1) 정책 시사점
가. 기술적 문제 관련 지원 방안
나. 경제적 문제 관련 지원 방안
다. 기업 운영 및 전략적 문제 관련 지원 방안
라. 노동 및 사회적 문제 관련 지원 방안
(2) 규제 시사점
가. 기술적 규제
나. 경제적･환경적 규제
다. 사회적･윤리적 규제
4) 인공지능(AI)의 전력 소비와 절감 방안
(1) 인공지능(AI)의 전주기(life cycle) 전력소비
(2) 인공지능(AI)의 전력소비 절감 방안
가. 데이터 관리 전략(Data management strategies)
나. 기술전략(Technological Strategies)
다. 운영전략(Operational Strategies)
5) 에너지전환 수단으로서 인공지능(AI) 활용
(1) 인공지능(AI) 활용을 통한 새로운 탈탄소화 기회 등장
(2) AI 기반 전력소비 절감 기회 사례

5장 생성형AI·데이터 기술R&D -로봇/제조혁신/디지털헬스케어-
1. 생성형 AI/데이터 기반의 로봇 융합기술 동향
1) 생성형 AI를 통한 휴머노이드 로봇의 고도화
(1) 생성형 AI와 파운데이션 모델의 발달로 로봇의 인지/추론/학습 능력 고도화
(2) LAM(Large Action Model)기술로 수월해진 휴머노이드 로봇의 동작 학습
2) 2024년 5대 로봇 기술 동향
3) 인간과 로봇의 공존을 위한 융합기술 동향
(1) 국가별 휴머노이드 로봇의 변천사
가. 미국
나. 일본
다. 한국
(2) 로봇 연구개발의 전환점
가. DARPA Robotics Challenge
나. Quasi-Direct-Drive Motor(Cheetah Robot)
다. 강화학습(Reinforcement Learning)
4) 인간-휴머노이드 AI간의 언어 형상화와 사용자 경험 연구
(1) 연구 목적
(2) 인간과 휴머노이드 AI 간의 상호작용
가. 인간과 휴머노이드 AI의 언어 형상화 단계
나. 휴머노이드 AI의 역할과 상호작용 정도
다. 휴머노이드 AI의 상호작용과 사용자 경험(UX)
(3) 연구 결론
2. 생성형 AI/데이터 활용 제조분야 혁신 사례와 전망
1) 제조분야 AI시대 혁신 사례와 시사점
(1) AI 시대 제조 혁신 사례
가. 제조업의 도전 과제
A) 제조업의 현재와 제조업이 직면한 도전 과제
나. 생성형 AI기술과 기업의 제조혁신 전략 
(2) 생성형 AI를 활용한 제조 혁신 사례
가. 제품 디자인 혁신
나. 제조 엔지니어링 혁신
다. 제조 생산 혁신
라. 제조 운영 혁신
2) AI 자율제조 기술동향 및 트렌드
(1) 제조 데이터를 활용한 AI 자율제조기술 제조업의 새로운 혁신
가. AI 자율제조
나. 국내외 AI 자율제조 연구·개발 동향
다. AI 자율제조 관련 정부 정책
라. AI 자율제조기술 : 제조업의 미래와 도전 과제
A) 데이터 보안 문제
B) 초기 도입 비용 문제
C) AI 인력 부족
D) 기술 도입에 대한 직원 저항
(2) AI 자율제조를 위한 핵심기술 전략 및 트렌드 동향
가. 글로벌 제조와 자동차 산업 동향
나. 자동차 산업 공정혁신 트렌드
3)　AI 기반 소프트웨어 정의 공장을 활용한 제조 혁신
(1) 소프트웨어 정의 공장의 개념 및 특성
가. 소프트웨어 정의 공장(Software-Defined Factory, SDF)의 적용 및 이점
나. SDF 구현과 AI 기술 스택
다. SDF 도입과 자율제조
(2) 산업별 SDF 도입 및 적용 현황
가. 자동차 산업
나. 전자·반도체 산업
다. 우주·방위 산업
라. 기계 산업
마. 화학·제약 산업
바. 제조·솔루션 분야
4) 제조분야 데이터산업 활용·확산 동향
(1) 제조 분야 데이터 비즈니스를 위한 제조 데이터 스페이스
(2) Catena-X
가. Catena-X의 배경과 목적
나. Catena-X의 서비스 및 솔루션
다. Catena-X의 참여자
(3) Manufacturing-X
가. Manufacturing-X의 배경과 목적
나. Manufacturing-X 아키텍처 및 기술
다. Manufacturing-X의 참여자
(4) SM4RTENANCE
가. SM4RTENANCE 개요
나. SM4RTENANCE 참여자
3. 디지털 헬스케어와 AI/데이터 활용기술의 동향분석
1) 디지털 헬스케어와 인공지능 의료기술 국내외 정책 현황
(1) 글로벌 디지털 헬스케어 정책 및 기술 동향
가. 디지털 헬스케어와 비대면 의료를 위한 보건의료 정책
나. 디지털 헬스케어의 발전과 개인정보 보호의 중요성
A) GDPR, 유럽 연합의 엄격한 개인정보 보호 규정
B) HIPAA, 미국의 정보 보호를 위한 핵심 법적 기준
다. 글로벌 인공지능 기술 확산과 규제의 필요성
라. 디지털 헬스케어 혁신을 위한 글로벌 정부 프로젝트
A) 미국
B) 유럽 연합
C) 영국
D) 프랑스
E) 핀란드
F) 일본
G) 중국
H) 인도
I) 태국
(2) 국내 디지털 헬스케어 기술 및 데이터 정책 동향
가. 국내 헬스케어 법·제도 정책
A) 보건의료데이터 활용 가이드라인
B) 비정형데이터 가명처리 가이드라인
C) 합성데이터 생성 참조 모델
D) 인공지능 활성화 법·정책
나. 디지털 헬스케어 관련 주요 프로젝트
A) 인공지능 통합 플랫폼 ‘AI-Hub’(이하 ‘AI 허브’)
B) 보건의료 빅데이터 통합 플랫폼
C) 공공데이터와 임상데이터의 결합, 케이큐어(K-CURE)
D) 국가 통합 바이오 빅데이터 구축사업 추진
(3) 디지털 헬스케어와 인공지능 연구 동향
가. 국내외 주요 기업의 인공지능 헬스케어 기술 동향
A) 글로벌 인공지능 헬스케어 기업의 기술 혁신사례
B) 국내 인공지능 헬스케어 기업의 기술 혁신사례
나. 디지털 헬스케어 분야의 생성형 인공지능 적용 사례
A) 글로벌 기업의 생성형 인공지능 적용 사례
B) 국내 기업의 생성형 인공지능 적용 사례
다. 분산연합학습과 디지털 헬스케어
A) 분산연합학습의 정의와 필요성
B) 분산연합학습의 긍정적 효과
C) 분산연합학습의 적용 사례
D) 아파치 스파크(Apache Spark) 플랫폼 활용 사례
E) 가이아엑스(Gaia-X) 플랫폼 활용 사례
라. 국내외 고품질 의료 합성데이터 개발 및 활용 사례
A) 글로벌 의료 합성데이터 제공 도구 및 플랫폼
B) 의료 합성데이터를 활용한 인공지능 기반 진단모델 개발 사례
C) 의료 합성데이터 생성 및 활용 촉진을 위한 국가 주도 사업
2) 헬스케어 데이터 활용 산업의 국내외 동향
(1) 헬스케어 웨어러블 디바이스 기술 발전
(2) 실시간 헬스케어 데이터의 활용
(3) 헬스케어 데이터의 IoT와 로보틱스의 융합
(5) 헬스케어 데이터의 보호를 위한 보안 기술의 동반 성장
(6) 향후 전망



제Ⅱ편 AI·빅데이터 활용 플랫폼과 마케팅 서비스  

1장 국내외 빅데이터 플랫폼구축 현황과 서비스 분석
1. 빅데이터 플랫폼/센터 구축 현황 및 활용 사례
1) 금융 빅데이터 플랫폼
(1) 금융 데이터 산업 분야 현황과 전망
가. 금융산업에서 데이터 비즈니스와 AI 기술
나. 금융산업에서 데이터와 AI의 중요성
(2) 금융산업의 혁신적인 변화 : 빅테크와 핀테크의 경쟁
가. 테크핀의 등장 배경
나. 핀테크의 등장 배경
(3) 금융산업 내 AI와 빅데이터 활용 사례
(4) 금융산업에서의 데이터 활용 및 AI 기술의 중요성
가. 데이터 활용의 중요성
A) 금융 서비스의 개인화
B) 리스크 관리 및 사기 탐지
C) 시장 예측 및 전략 수립
나. 데이터 활용의 중요성
A) 자동화와 효율성 향상
B) 의사결정의 정확성 향상
C) 고객 경험 개선
(5) 금융 플랫폼 구축 현황
가. 플랫폼 혁신 서비스
나. 주요 데이터
2) 환경 빅데이터 플랫폼
(1) 플랫폼 구축 현황
가. 플랫폼 혁신 서비스
나. 주요 데이터
(2) 기상·기후 데이터 융복합 산업 혁신 사례
(3) 기상·기후 데이터의 미래와 지속 가능성
3) 문화 빅데이터 플랫폼
(1) 플랫폼 구축 현황
가. 플랫폼 혁신 서비스
나. 주요 데이터
(2) 문화 분야의 AI 해외 활용사례
(3) 국내 관광 분야에서의 AI 해외 활용 사례
4) 교통 빅데이터 플랫폼
(1) 플랫폼 구축 현황
가. 플랫폼 혁신 서비스
나. 주요 데이터
(2) 교통 빅데이터의 활용
가. 교통 및 이동 데이터(이동 및 궤적)
나. 교통 및 이동 데이터(운영 및 시설)
다. 사회경제 데이터(Socioeconomic data)
라. 도시 및 공간 정보(Global fundamental geospatial data)
(3) 교통 빅데이터 활용 사례
5) 통신 빅데이터 플랫폼
(1) 플랫폼 구축 현황
가. 플랫폼 혁신 서비스
나. 주요 데이터
(2) 통신산업의 인공지능 투자 본격화
가. 통신사업자의 인공지능 투자 가속화
A) KT의 인공지능 투자 사례
B) SK텔레콤의 인공지능 투자 사례
C) 글로벌 인공지능 투자 사례
나. 인공지능 네트워크를 위한 얼라이언스 출범
A) O-RAN 얼라이언스
B) AI-RAN 얼라이언스
다. 인공지능 관련 기업의 네트워크 산업 진출
A) 엔비디아의 네트워크 시장 진출
B) 레드햇의 네트워크 시장 진출
6) 산림 빅데이터 플랫폼
(1) 플랫폼 구축 현황
가. 플랫폼 혁신 서비스
나. 주요 데이터
(2) 데이터와 AI를 기반으로 한 산림산업 사회문제 해결 추진 성과
(3) 데이터와 AI를 기반 산림비즈니스 발굴 추진 성과
7) 농식품·스마트팜 빅데이터 플랫폼
(1) 농식품 빅데이터 플랫폼
가. 플랫폼 구축 현황
나. 플랫폼 혁신 서비스
다. 주요 데이터
(2) 스마트팜 빅데이터 플랫폼
가. 플랫폼 구축 현황
나. 플랫폼 혁신 서비스
다. 주요 데이터
(3) 스마트농업 혁명 : 인공지능과 데이터의 시너지
가. 인공지능과 빅데이터 역할과 활용
나. 국내 스마트농업 데이터 활용 체계
A) 실시간 데이터 수집
B) 사물인터넷 기반 스마트팜 운영 플랫폼
C) 드론 및 자율주행 농업기계 활용
다. 데이터 표준화
A) 정부 및 연구기관의 표준화 추진 현황
B) 데이터 표준화의 기술적 도전과 해결 방안
라. 스마트농업 데이터 활용 방안
A) 데이터 기반의 정밀농업
B) 인공지능 기반의 예측 모델
C) 자율주행과 로봇을 통한 농작업 자동화
D) 사물인터넷을 활용한 스마트팜 운영 최적화
E) 공공과 민간, 연구기관의 데이터 공유와 협업
마. 스마트농업 데이터 발전 방향
A) 데이터의 표준화
C) 인공지능과 머신러닝
D) 5G와 사물인터넷 인프라
(4) 스마트농업 발전을 위한 데이터 가치평가 및 활성화 방안
가. 스마트농업 데이터 유형과 분류
나. 데이터 가치평가 방법
다. 데이터 가치향상을 위한 거래기반 마련
A) 고품질 빅데이터 구축을 통한 데이터 부가가치 제고
B) 빅데이터 거래기반 마련을 통한 데이터 산업 활성화
라. 스마트농업 데이터 활용 촉진을 위한 정책 제안
(5) 농업 분야 데이터 비즈니스 동향 사례
가. 파츠(네덜란드 농업 스타트업 기업)
나. 프리바(네덜란드 온실 환경 제어 회사)
다. 썰톤(네덜란드 시설 원예 시스템 및 수확 로봇 개발 회사)
라. 테블(이스라엘 농업 테크 스타트업, 사과 수확하는 로봇)
마. 인디고 애그리컬처(미국 종자 분야 기술 스타트업)
바. 존디어(미국의 정밀 농업 기업)
사. 스막텍(오스트리아 축산 인공지능 스타트업)
아. 코이드라(농장의 자동화를 꿈꾸는 미국-베트남 스타트업)
2. 국내 빅데이터 플랫폼 주요내용과 센터 구성현황
1) 헬스케어 빅데이터 플랫폼
(1) 플랫폼 구축 현황
(2) 주요 데이터
(3) 플랫폼 혁신 서비스
2) 유통·소비 빅데이터 플랫폼
(1) 플랫폼 구축 현황
(2) 주요 데이터
(3) 플랫폼 혁신 서비스
3) 중소·중견기업 빅데이터 플랫폼
(1) 플랫폼 구축 현황
(2) 주요 데이터
(3) 중소·중견기업 플랫폼 혁신 서비스
4) 지역경제 빅데이터 플랫폼
(1) 플랫폼 구축 현황
(2) 주요 데이터
(3) 플랫폼 혁신 서비스
5) 디지털 산업혁신 빅데이터 플랫폼
(1) 플랫폼 구축 현황
(2) 주요 데이터
(3) 플랫폼 혁신 서비스
6) 소방 안전 빅데이터 플랫폼
(1) 플랫폼 구축 현황
(2) 주요 데이터
(3) 플랫폼 혁신 서비스
7) 스마트치안 빅데이터 플랫폼
(1) 플랫폼 구축 현황
(2) 주요 데이터
(3) 플랫폼 혁신 서비스
8) 해양수산 빅데이터 플랫폼
(1) 플랫폼 구축 현황
(2) 주요 데이터
(3) 플랫폼 혁신 서비스
9) 감염병 빅데이터 플랫폼
(1) 플랫폼 구축 현황
(2) 주요 데이터
(3) 플랫폼 혁신 서비스

2장 AI·빅데이터 기반 마케팅 활용사례 및 수요예측 분석
1. 빅데이터 마케팅 분석
1) 빅데이터 마케팅 개념
(1) 빅데이터
(2) 빅데이터의 특징
(3) 빅데이터 마케팅
2) 빅데이터 마케팅의 중요성 및 장점
(1) 빅데이터 마케팅의 중요성
(2) 빅데이터 마케팅의 장점
3) 2025 빅데이터 기술의 주요 트렌드
(1) 증강 분석(Augmented Analytics)과 자연어 처리(NLP) 기술의 발전
(2) 지속적인 인텔리전스(Continuous Intelligence)와 실시간 데이터 분석
(3) AutoML 및 설명 가능한 AI(XAI)의 확산
(4) IoT와 5G 인프라의 확대와 빅데이터의 융합
4) 빅데이터와 인공지능(AI)의 융합
(1) AI와 빅데이터의 상호 보완적 관계
(2) 주요 활용 사례 : 예측 분석, 개인화 서비스, 스마트시티
(3) 빅데이터와 AI 융합의 도전 과제와 해결 방안
가. 데이터 품질
나. 프라이버시와 보안
다. 복잡성
라. 윤리적 문제
5) 빅데이터 마케팅에 활용 가능한 분석 도구
(1) Zoho Analytics
(2) Hadoop
(3) R
6) AI시대, 비즈니스 모델 혁신
(1) 비즈니스 모델 정의 및 유형
가. 비즈니스 모델의 개념과 구성 요소
나. 비즈니스 모델의 유형과 예시
(2) AI가 비즈니스 모델 혁신에 미치는 영향
가. AI 기술의 발전과 비즈니스 적용
나. AI가 비즈니스 모델 혁신에 기여하는 방식
(3) AI와 비즈니스 모델 혁신 3단계
가. 비즈니스 모델은 AI 기술을 기반으로 3단계를 거쳐 발전
A) 1단계 : 포인트 솔루션 도입
B) 2단계 : End to End 디지털 인프라 구축 및 통합
C) 3단계 : 새로운 비즈니스 모델 개발
나. 데이터 기반 비즈니스 모델 혁신 기회 모색
다. 파트너십과 협업을 통한 새로운 가치 창출
(4) 결론 및 시사점
2. AI·빅데이터 활용 마케팅 현황 및 전망
1) AI·빅데이터 마케팅 활용 사례
(1) 슈나이더 일렉트릭
(2) 미쉐린
(3) 아모레 퍼시픽
(4) 아마존
(5) 쿠팡
(6) 알리 익스프레스
(7) 넷플릭스
(8) 신한카드(주)
(9) 오늘의 집
2) 유통산업의 데이터 기반 수요예측 동향
(1) 유통 데이터 기반 수요예측의 중요성
(2) 유통 데이터를 활용한 수요예측 방법론
가. 과거 수요예측 방법
나. AI와 빅데이터 기반 수요예측 방법론
(3) 국내외 수요예측 도입사례
가. 해외 사례
A) 아마존(Amazon)
B) 월마트(Walmart)
나. 국내 사례
A) 쿠팡 Coupang)
B) 마켓컬리(Market Kurly)
C) 신세계아이앤씨
(4) 중소유통 수요예측 사례(KEA)
가. 중소유통의 수요예측 필요성
나. 경진대회를 통한 중소유통 수요예측 모델 발굴
다. 주요 분석 기법 및 사례
A) 머신러닝 기법을 활용한 수요예측
B) 시계열 분석 기법을 활용한 수요예측
(5) 유통 산업 수요예측 최신 트렌드
가. 실시간 데이터 활용
나. 외부 요인 통합
다. AI 기반 자동화
라. 협업적 수요예측(CPFR)
마. 개인화된 수요예측
(6) 결론


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AI·빅데이터 기반 마케팅 활용사례와 산업 분야별 기술혁신/수요예측 분석 : 테크포럼

 

 

 

테크포럼은 ‘beyond technology’ 라는 캐치프레이즈를 모토로

국내/외 최신 기술 및 신성장 산업의 핵심 이슈와 동향을 분석하여 관련 업계 구성원들에게 정보와 소통의 장을 제공하고 있습니다.

기술 산업분야의 세미나, 컨퍼런스, 포럼을 기획/주최/주관 및 자료집/리포트 등을 제공 하고 있습니다.

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