2016년 1월 스위스에서 개최된 다포스포럼 이후 ‘제4차 산업혁명(The Fourth Industrial Revolution)’과 ‘인공지능(Artificial Intelligence)’에 대한 관심이 크게 대두되고 있다. IT 시장조사기관인 Gartner는 10년 안에 현재 직업의 3분의 1이상이 사라질 것이라고 예측하면서 그 변화의 주역으로 인공지능을 지목했다.

 

최근 인공지능 산업의 주요 이슈 및 동향을 살펴보면, 개별 기술요소들의 단순 R&D를 추진해온 그동안의 기술발전상과는 달리 최근 들어 신기술 접목을 통한 비즈니스 모델의 상용화 사례가 눈에 띄게 증가하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터의 등장, 컴퓨팅 파워의 개선 및 네트워크의 활성화, 딥러닝 등 알고리즘 발전으로 기존의 기술적 한계들이 점차 극복되면서 인공지능 발전의 영향력이 제조업, 자동차, 금융, 의료, 각종 서비스업 등 거의 모든 산업에 걸쳐 파급력을 발휘하고 있는 양상을 보이고 있다.

 

또한 전 세계 각 연구기관들은 인공지능의 시장 규모가 2025년에는 2,000조원(IBM)에 이를 것이고, 2025년 경제적 파급효과는 6조 7,000억 달러(Mckinsey)로 예상되는 등 대폭적인 성장의 기회가 될 것으로 예측하고 있다. 뿐만 아니라 2016년 1분기 인공지능 스타트업에 대한 투자가 역대 최다 건수(143회)를 기록하는 등 인공지능 생태계에 대한 투자와 관심이 최고조에 이르고 있다. 이에 따라 향후 인공지능의 상용화 추세는 점차 가속화 될 것으로 전망된다.

 

Google, Apple, Microsoft, Facebook, Twitter 등 소위 글로벌 대규모 ICT 기업들도 인공지능의 플랫폼화를 통해 산업 구조를 혁신하고 자신들이 주도하는 산업 생태계 구축을 위한 경쟁을 치열하게 전개하고 있다. Google은 2016년 3월 이세돌 9단과의 세기의 바둑대결을 통해 딥러닝(deep learning)을 활용해 스스로 학습하고 진화하는 인공지능 프로그램인 ‘AlphaGo’를 공개하였다. Facebook은 딥러닝을 통한 얼굴인식 프로그램 딥 페이스 등 많은 연구를 진행하고 있으며, Microsoft는 음성 인식을 활용한 지능형 비서인 ‘Cotana’, 스카이프에서 활용 가능한 동시 통역 기술 등을 선보였다. 일본의 Softbank는 매장 운영을 위해 네슬레 커피숍과 무인핸드폰 매장에 인공지능 로봇 ‘페퍼’를 배치하였고, 2016년 3월 말에는 1주일간 페퍼로만 운영되는 소프트뱅크숍을 시연하기도 하였다. 또한 항공기, 제조업 등에서 사업 경험이 많은 GE는 인공지능 역량을 빠르게 확보해 오면서 각 산업별 인공지능 플랫폼을 구축하여 4차 산업 혁명을 주도하기 위한 포석을 다지고 있다. 이와 같이 전 세계적으로 글로벌 주요 IT 기업들은 자사 비즈니스 경쟁력 확대와 신사업 추진을 위해 공격적인 M&A 전략을 추진하는 등 인공지능 시장 선점을 위한 경쟁이 지속되고 있다.

 

한편, 우리 정부에서도 인공지능으로 인한 패러다임 변화에 대응하기 위해 최근 ‘9대 국가전략 프로젝트’ 추진계획을 발표하면서 인공지능을 비롯한 9대 분야의 기술 개발 및 사업화에 총 2조 2,000억 원을 투자할 것이라고 발표하였다. 현 시점에서 인공지능이 공존하는 미래사회를 준비하고 우리나라가 인공지능 분야의 선도적 지위를 확보하기 위해서는 핵심 원천기술 격차 추격을 위한 R&D 투자 강화, 산업 활성화를 지원하는 법제도 정비, 다양한 비즈니스 모델 창출 등 여러 가지 현안을 국가적 차원에서 공론화하고 해결책을 모색해 나가야 할 것이다.

 

이에, IRS글로벌은 인공지능 관련 산업에 관심이 있는 기관ㆍ업체의 실무담당자들에게 연구개발, 사업전략 수립의 기초자료를 제공하기 위하여 본서를 기획하였다.

 

본서 서두에서는 인공지능의 개념과 역사적 발전과정 조명을 통해 향후 경제사회 및 산업구조의 변화를 가늠할 수 있도록 정리하였다. 이어서 인공지능(AI)의 시장 동향 및 전망, 주요국 정책동향, 핵심기술 개발 동향, 특허출원 동향, 주요 참여업체 사업전략 등 인공지능 산업 전반의 핵심 이슈에 대해 면밀히 정리, 분석하여 개화하는 인공지능(AI) 시장의 변화를 예측하고, 혁신적인 사업전략 수립에 유용한 참고자료가 될 수 있도록 하는데 중점을 두었다.

 

 

 

IRS글로벌 2016년 08월 25일

 

 

 

Ⅰ. 인공지능(AI) 기술 개관 및 도입 효과

 

1. 인공지능의 개념 이해
  1-1. 최근 인공지능 기술의 대두
  1-2. 인공지능 개념 정의
  1-3. 인공지능의 유형 분류
  1-4. ‘머신러닝’과 ‘딥러닝’, 핵심개념의 구분

 

2. 인공지능의 학문적 논의배경

 

3. 인공지능 기술의 역사적 발전과정
  3-1. 인공지능의 탄생기 : 1950년대
  3-2. 인공지능의 활성화기 : 1960년대
  3-3. 인공지능의 과도ㆍ침체기 : 1970년대
  3-4. 인공지능의 발전기 : 1980년대
  3-5. 인공지능의 고도화기 : 1990년대~ 현재

 

4. 인공지능 도입에 따른 경제사회 및 산업구조 변화
  4-1. 경제사회적 변화
    1) 삶의 질 변화
    2) 사회 윤리적 문제 발생
    3) 소통수단
    4) 이동수단
    5) 안전
    6) 금융 법률
    7) 에너지ㆍ환경
    8) 소비활동
  4-2. 산업 구조 변화
    1) 산업 전반
    2) 제조업 분야의 생산성 향상
    3) 고용 환경 변화

 

Ⅱ. 인공지능산업 시장 현황과 주요국별 정책 동향

 

1. 인공지능산업 시장 규모 및 전망
  1-1. 글로벌 시장 규모 및 전망
  1-2. 중국 시장 규모 및 전망
  1-3. 일본 시장 규모 및 전망
  1-4. 국내 시장 규모 및 전망

 

2. 인공지능 관련 주요 기술 분야와 응용 영역
  2-1. 인공지능 기술 분류
  2-2. 인공지능 기술의 특성
  2-3. 인공지능 응용영역 및 어플리케이션
  2-4. 국내 기술 수준 현황

 

3. 인공지능 분야 Key Player들의 주요 비즈니스 동향
  3-1. 주요 동향
  3-2. 인공지능 관련 인수합병(M&A) 현황
    1) 마이크로소프트(Microsoft)
    2) 구글(Google)
    3) 애플(Apple)
    4) 아마존(Amazon)
    5) 세일즈포스(Salesforce)
    6) 인텔(Intel)
    7) 트위터(Twitter)
    8) 삼성(Samsung)
    9) 자동차 제조업체
  3-3. 인공지능 분야 기술투자 동향
    1) 기업 투자 동향
    2) 주요 정부별 투자 동향
      (1) 한국
      (2) 일본
      (3) 중국

 

4. 국내외 인공지능 활성화 정책동향
  4-1. 개요
  4-2. 미국
    1) Brain Initiative
    2) DARPA Grand Challenge & Robotics Challenge
    3) DARPA SyNAPSE
    4) DARPA 인공지능 기술 기반 무인기술 프로젝트
  4-3. EU
  4-4. 중국
  4-5. 일본
  4-6. 한국
    1) ‘서비스로봇 산업 발전 전략’의 주요 내용
    2) ‘뇌과학 발전전략’의 주요 내용
    3) 국내 뇌지도 작성 관련 연구현황
    4) 특화 뇌기능지도 기술개발 로드맵

 

Ⅲ. 인공지능(AI) 활용분야별 최근 동향 및 주요 이슈

 

1. 제조업
  1-1. 스마트 팩토리 추세 가속화
  1-2. 데이터 분석/광학센싱 통한 공정 최적화
  1-3. 산업용 로봇 시장 동향
    1) 산업용 로봇의 개념
    2) 산업용 로봇의 특징
    3) 산업용 로봇의 유형 분류
    4) 산업용 로봇의 시장 규모 및 전망
    5) 산업용 로봇업체 동향
      (1) Rethink의 산업용 로봇‘Baxter’
      (2) ABB의 협업 로봇‘Yumi’
      (3) 어뎁트 테크놀로지(Adept Technology)의‘쿼트로 로봇 s650H’
      (4) 제조용 로봇‘코마우(Comau)’
      (5) 나치-후지코시(Nachi-Fujikoshi)의 ‘MZ시리즈’
      (6) 스토브리(Staubli)
      (7) 엡손의 산업용 수직 다관절 로봇‘C8 시리즈’
      (8) 가와사키중공업(Kawasaki Heavy Industries)
      (9) 화낙(Fanuc)
      (10) 쿠카 로보틱스(Kuka Robotics)
      (11) 야스카와전기(Yaskawa Electric Corporation)

 

2. 서비스업
  2-1. 인공지능 도입에 따른 서비스업 비즈니스 모델 변화
  2-2. 비대면 서비스 사례
  2-3. 예측 기반 개인 맞춤 서비스 사례
  2-4. 공유 방식의 온디맨드 서비스화
  2-5. 서비스업의 인공지능 활용 사례
    1) e-Commerce
      (1) The North Face의‘Watson’활용 사례
      (2) 인공지능 퍼스널 쇼핑 어시스턴트 앱‘Mezi’
      (3) 여성의류 온라인 구독형 퍼스널 쇼핑서비스 ‘Stitch Fix’
    2) 인공지능 가상 개인비서 서비스
      (1) 가상 개인비서 서비스의 개념
      (2) 가상 개인비서 서비스 시장 현황
      (3) ICT 기업의 서비스 사례
      (4) 스타트업 기업의 서비스 사례
    3) 로봇 저널리즘
      (1) 로봇 저널리즘 개념 및 개요
      (2) 로봇 저널리즘 시장 규모 및 전망
      (3) 로봇 저널리즘 시장 동향 및 경쟁상황
    4) 지능형 감시시스템(CCTV)
      (1) 지능형 감시시스템의 개념 및 필요성
      (2) 지능형 감시시스템의 활용 분야 및 분류
      (3) 지능형 감시시스템 세계 시장 규모 및 전망
      (4) 지능형 감시시스템 국내 시장 규모
      (5) 최근 주요 이슈

 

3. 의료ㆍ헬스케어
  3-1. 의료분야의 인공지능 도입 현황
    1) 인공지능 기반 스마트 헬스케어
      (1) 인공지능 헬스케어의 개요
      (2) 인공지능 헬스케어 분야의 주요 인공지능 기술
      (3) 인공지능 헬스케어 시장규모 및 전망
      (4) 인공지능 헬스케어 시장 동향 및 경쟁상황
    2) 진단 데이터 수집/분석 등 의료 영상 분석 분야 주요 기업 동향
      (1) IBM 왓슨(Watson)
      (2) 인리틱(Enlitic)
      (3) 뷰노 메드(Vuno-Med)
    3) 휴머노이드형 등 활용한 고령자 헬스케어 서비스
    4) AI 활용한 신약개발
    5) 의료정보 클라우드 서비스
      (1) 국내
      (2) 일본
      (3) 중국
    6) 의료 빅데이터 플랫폼
  3-2. 의료분야 인공지능 도입에 따른 이슈
    1) 보수적 법제도 해소 문제
    2) 일자리 감소 문제

 

4. 자동차ㆍ교통시스템
  4-1. 자율주행 자동차 개발 현황과 전망
    1) 자율주행자동차 발전 배경
      (1) 방대한 양의 데이터 학습 통한 신속한 판단 기능 제공
      (2) 커넥티비티 기반 지능형 교통 서비스 실현
      (3) 최근 자율주행자동차 상용화의 가속화
    2) 자율주행자동차 시장 전망
      (1) 전체 시장 전망
      (2) 지역별 전망
      (3) 향후 자율주행 자동차산업의 미래
    3) 주요국 동향
      (1) 중국
      (2) 미국
      (3) 일본
      (4) 영국
      (5) 독일
      (6) 네덜란드
    4) 글로벌 IT업체 개발동향
      (1) Google
      (2) Apple
      (3) Uber
      (4) Baidu
      (5) SONY
      (6) Induct Technology
  4-2. 자동차산업 분야의 인공지능 개발동향과 선결과제 
    1) 도입 배경
    2) 자동차용 인공지능의 개요
    3) 자율주행차용 인공지능 시장 규모 및 전망
    4) 시장 동향 및 경쟁 상황
  4-3. 자율주행 자동차 상용화를 위한 선결 과제
    1) 기술적 격차 존재
    2) 법제도적 선결 과제
  4-4. 차세대 지능형 교통 시스템
    1) 차세대 지능형 교통 시스템 개요
    2) 지능형 교통제어시스템 주요국 시장 현황 및 전망

 

5. 금융
  5-1. 투자/트레이딩
  5-2. 신용평가/심사
  5-3. 개인자산관리
  5-4. Regtech
  5-5. 개인금융 비서 서비스
  5-6. 로봇 은행원
  5-7. 로드어드바이저
    1) 로드어드바이저 개념
    2) 로보 어드바이저 시장 규모 및 전망
      (1) 글로벌 시장 규모
      (2) 국내 시장 규모
    3) 글로벌 시장 동향
    4) 국내 시장 동향
    5) 향후 전망 및 이슈

 

6. 농업
  6-1. 농업 로봇의 개념 및 범위
    1) 농업로봇 정의
    2) 농업로봇의 범위
  6-2. 농업로봇 개발 동향
      (1) 노지농업 로봇
      (2) 시설농업 로봇
      (3) 축산 로봇
  6-3. 국내외 농업로봇 시장 동향과 전망
    1) 글로벌 농업로봇 시장 규모 및 전망
    2) 국내 농업로봇 시장 규모 및 전망
  6-4. 국내외 주요 업체별 개발 동향
    1) 해외 업체
      (1) John Deere
      (2) KUKA
      (3) FANUC
      (4) ABB robots(전력과 수자원 토탈 플랜트회사)
      (5) YASKAWA
      (6) Harvest Automation
      (7) Robotic Harvesing LLC
      (8) Agrobot
      (9) Blue River Technology(CMU’s robotics institute)
      (10) cRops(Clever Robot for Crops)
      (11) Jaybridge Robotics
    2) 국내 업체
      (1) 동양물산
      (2) 로보닉스
      (3) KSF
      (4) 메타로보틱스
      (5) 신드론
      (6) 티엠시

 

7. 지능형 로봇
  7-1. 지능형 로봇 산업 전반 현황
    1) 개념 및 분류
    2) 로봇 산업의 중요성
    3) 지능형 로봇 세계 시장 규모
    4) 지능형 로봇 국내 시장 동향
      (1) 시장 규모
      (2) 주요 업체 동향
  7-2. 챗봇
    1) 챗봇 개요
    2) 시장 규모 및 전망
    3) 시장 동향 및 경쟁상황
    4) AI 채팅앱 산업 구조
  7-3. 소셜로봇
    1) 소셜로봇의 개요
    2) 국내외 기술개발 동향
    3) 소셜로봇 시장 규모 및 전망

 

8. 광고 및 미디어
  8-1. 빅데이터 분석 통해 고객에게 최적화 콘텐츠 제공
  8-2. 자연어 분석(Natural Language Processing) 활용

 

Ⅳ. 인공지능(AI) 관련 핵심기술 개발 및 특허동향

 

1. 인공지능 핵심기술 개발동향
  1-1. 자연어처리(Natural Language Processing)
    1) 개념
    2) 활용분야
    3) 시장규모 및 향후 전망
    4) 기술개발 동향 및 주요 사례
  1-2. 이미지 인식(Image recognition)
    1) 개념
    2) 활용분야
    3) 시장규모 및 향후 전망
    4) 기술개발 동향 및 주요 사례
      (1) 업체동향
      (2) 기술현황
  1-3. 음성인식(Speech recognition)
    1) 개념 및 원리
    2) 기술 개발 이력
    3) 음성인식 기술의 분류
    4) 음성인식의 기술분류체계
      (1) 음성 특징추출 기술
      (2) 음성인식 기술
    5) 활용분야
    6) 국내외 시장규모 및 향후 전망
      (1) 글로벌
      (2) 국내
    7) 기술개발 동향 및 주요 사례
      (1) 음성인식 기술 동향
      (2) 음성인식 SW 개발 동향
      (3) 음성인식 주요 활용 사례
  1-4. 뉴로시냅틱 인지컴퓨팅(Neurosynaptic Cognitive computing)
    1) 개념
    2) 시장규모 및 향후 전망
    3) 기술개발 동향 및 주요 사례
      (1) 기업 현황
      (2) 국가별 현황
  1-5. 인간로봇 상호작용(HRI) 기술
    1) 개념
    2) 활용분야
    3) 기업 동향 및 주요 사례
      (1) 투자동향
      (2) 기술동향
      (3) 기술개발 동향
  1-6. 양자컴퓨터(Quantum computer)
    1) 개념
    2) 활용분야
      (1) 함수의 전역적 특성 파악 유형
      (2) 데이터의 전역적 특성 파악 유형
      (3) 고전컴퓨팅방식을 뛰어넘는 데 필요한 입력크기 기준
    3) 시장규모 및 향후 전망
    4) 기술개발 동향 및 주요 사례
  1-7. 딥러닝 기반 기계학습(Machine learning)
    1) 개념
    2) 활용분야
    3) 기술개발 동향 및 주요 사례
      (1) 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network）
      (2) 깊은 신경망
      (3) 사전 학습(pre-training)에 의한 딥러닝
      (4) 순환 신경망(RNN, recurrent neural networks)
      (5) 딥러닝 성공사례

 

2. 국내외 인공지능 관련 특허 동향
  2-1. 글로벌 인공지능(AI) 특허 동향
    1) 주요국별 특허 동향
    2) 주요 기업별 특허 동향
    3) 기술 구분별 특허 동향
      (1) 기반기술별
      (2) 응용기술별
      (3) 기술구분별ㆍ출원인별
      (4) 기반기술과 응용기술의 상관관계
    4) 응용산업 분야별 특허 동향
    5) 의료분야 인공지능(AI) 특허 동향
    6) 5대 특허청, 인공지능(AI) 공동 대응
  2-2. 국내 인공지능(AI) 특허 동향
    1) 인공지능
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향
    2) 딥러닝
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향
    3) 머신러닝
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향
    4) 자연어처리
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향
    5) 인지컴퓨터
      (1) 연도별 출원 동향
      (2) 연도별 등록 동향
      (3) IPC별 특허 동향
      (4) 출원인별 특허 동향

 

Ⅴ. 국내외 인공지능(AI) 분야 참여업체 개발추진 동향과 사업전략

 

1. 해외 참여업체 개발추진 동향과 사업전략
  1-1. 미국
    1) Company1
    2) Company2
    3) Company3
    4) Company4
    5) Company5
    6) Company6
    7) Company7
    8) Company8
    9) Company9
    10) Company10
    11) Company11
    12) Company12
    13) Company13
    14) Company14
    15) Company15
    16) Company16
  1-2. 유럽
    1) Company17
    2) Company18
    3) Company19
    4) Company20
    5) Company21
    6) Company22
  1-3. 일본
    1) Company23
    2) Company24
    3) Company25
    4) Company26
    5) Company27
    6) Company28
    7) Company29
    8) Company30
    9) Company31
    10) Company32
    11) Company32
    12) Company33
  1-4. 중국
    1) Company34
    2) Company35
    3) Company36
    4) Company37
    5) Company38

 

2. 국내 참여업체 개발추진 동향과 사업전략
  2-1. 대규모 기업
    1) A社
    2) B社
    3) C社
    4) D社
    5) E社
    6) F社
    7) G社
    8) H社
    9) I社
    10) J社
    11) K社
    12) L社
  2-2. 벤처 및 스타트업 기업
    1) M社
    2) N社
    3) O社
    4) P社
    5) Q社
    6) R社
    7) S社
    8) T社
    9) U社
    10) V社
    11) W社
    12) X社
    13) Y社
    14) Z社

 

Ⅵ. 부록[참고자료]

 

1. 국내 인공지능(AI) 실태조사 결과
  1-1. 조사 개요
  1-2. 조사결과 및 분석

 

2. 2014년 로봇산업 실태조사 결과
  2-1. 조사 개요
  2-2. 조사결과 요약 및 분석

 

3. ‘CES 2016’의 핵심 화두, 인공지능 관련 주요 이슈 정리
  3-1. ‘CES 2016’ 행사 개관
  3-2. 인공지능 관련 주요 이슈 트렌드