미래 성장을 이끌 4차 산업혁명에 대한 관심이 고조되는 가운데, 2016년 다보스 포럼에서 4차 산업혁명을 “사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI)에 기반하여 모든 것이 연결되는 지능적인 사회”라고 정의하고 이에 대한 논의가 시작된 이후 인공지능은 글로벌 패러다임으로 급부상하였다. 무엇보다도 최근 구글 딥마인드 알파고(AlphaGo)의 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 클라우드 컴퓨팅 시스템의 비약적인 발전으로 인해 인공지능에 대한 기대치가 점점 증가하며, 각종 미래관련 보고서와 플랜들에서 인공지능을 주요 과제로 채택하고 있다.

 

 이러한 인공지능 기술은 다양한 산업분야에 적용가능하며, 헬스케어 분야에 적용될 때 새로운 가치와 서비스가 창출될 가능성이 매우 크다. 따라서 현재 시장은 미미하지만 미래 잠재 시장의 급격한 증가가 예상된다. 지난 6월 코트라 글로벌 윈도우에 따르면 인공지능 헬스케어 세계 시장 규모는 연평균 40% 이상 성장해, 오는 2021년에는 67억 달러를 상회할 것으로 전망된다. 그리하여 우리나라를 비롯한 주요국은 인공지능의 글로벌 역량강화를 위해 정부차원의 정책을 적극적으로 추진하고 있으며, 의료서비스의 질적 수준 향상을 위해 유전체 분석, 빅데이터, 인공지능 등의 정책 및 연구개발 진행하고 있다.

 

 이에, 본원 R&D정보센터에서는 인공지능과 헬스케어 산업의 경쟁력 강화에 도움이 되고자 국내외 각 연구기관 및 관련기관들의 최신 분석 정보자료를 토대로 정리하여 ｢인공지능/클라우드/딥러닝 기술동향 및 ICT융합 헬스케어산업 실태분석｣을 발간하였다. 본서 제Ⅰ편에서는 국내외 인공지능 기술개발 동향과 관련 정책 및 제도 현황, 딥러닝 기술의 최근 발전 동향, 클라우드 기술별 현황과 정책 동향을 수록하였으며, 제Ⅱ편에서는 4차 산업혁명에 따른 의료서비스 패러다임의 변화와 ICT 융합 헬스케어산업의 주요 동향, 의료 빅데이터 현황, AI 헬스케어 및 IoT 헬스케어 서비스의 주요 동향을 수록하였다. 아무쪼록 본서가 학계･연구기관 및 관련 산업분야 종사자 여러분들에게 다소나마 유익한 정보자료로 활용되기를 바라는 바입니다.

 

 

 

제Ⅰ편 인공지능･클라우드
제 1장 인공지능(AI) 기술개발 동향
1. 인공지능 개요 및 PEST 분석
1) 인공지능 정의
2) 인공지능의 발전 과정 및 이슈 배경
(1) 발전 과정
(2) 이슈 배경
가. 인공지능 기술의 진화
나. 인공지능에 대한 다양한 활용 니즈의 증대
3) 인공지능의 지능 수준과 학습
(1) 인공지능 지능 수준
가. 학습량에 의한 지능 수준
나. 지식분야에 의한 지능 수준
(2) 학습하는 인공지능
가. 데이터 학습을 통해 지능을 획득
나. 상황에 따른 학습량의 변화
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) 인공지능이 초래하는 사회변화
(1) 일자리 변화 및 신규 서비스의 등장
가. 기존 일자리의 축소
나. 기존 직업의 역할 변화
다. 인공지능을 활용하는 새로운 직업의 등장
라. 새로운 서비스의 등장
(2) 소득 양극화 및 사회 제도 변화
가. 소득 양극화의 심화
나. 사회 인프라의 변화
6) 인공지능 관련 기술
(1) 기계학습
(2) 인공신경망
(3) 딥러닝
(4) 퍼지논리
(5) 패턴인식
(6) 서포트 벡터 머신
(7) 인지 컴퓨팅(Cognitive Computing)
7) 국내 인공지능 산업 기반 점검 : PEST 분석
(1) 정책적 기반
(2) 경제적 기반
(3) 사회적 기반
(4) 기술적 기반
2. 인공지능 플랫폼 산업 동향과 오픈소스화 현황
1) 인공지능 플랫폼 개요
(1) 정의 및 분류
(2) 필요성
(3) 인공지능 플랫폼과 도메인 지식
2) 국내외 인공지능 플랫폼 산업 동향
(1) 해외 인공지능 플랫폼 동향
가. 범용 인공지능 플랫폼 현황
나. 전문 인공지능 플랫폼 현황
(2) 국내 인공지능 플랫폼 동향
가. 범용 인공지능 플랫폼 현황
나. 전문 인공지능 플랫폼 현황
3) 인공지능 플랫폼 오픈소스화 현황
(1) 인공지능 기술 오픈소스화 트렌드
(2) 인공지능 기술 공개와 오픈 이노베이션
(3) 업체별 인공지능 플랫폼 오픈소스화 현황
가. 구글
나. 페이스북
다. 마이크로소프트
라. OpenAI
마. IBM
바. 삼성
사. 에어비엔비
아. 바이두
3. 인공지능 적용 분야와 사례
1) 인공지능 적용 분야
(1) 전문지식의 보조가 필요한 업무 분야
가. 공인 자격 능력이 필요한 분야
나. 노하우 및 경험이 필요한 분야
(2) 지속적인 업무 수행이 필요한 분야
가. 사람의 지적 노동력을 대체하는 인공지능
나. 사람의 물리적 노동력을 대체하는 인공지능
(3) 지속적인 집중력과 반복되는 업무 수행이 필요한 분야
가. 지속적인 집중력이 요구되는 일
나. 반복적이거나 정형화된 정보의 빠른 요약
(4) 기존에 경험하기 어려웠던 서비스 분야
가. 일상생활의 보조
나. 사물과의 인터랙션
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. 인공지능 시장 전망과 스타트업 현황
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) 인공지능 분야 R&D 투자와 스타트업 M&A 전략
3) 국내외 인공지능 분야 스타트업 현황
(1) 해외 스타트업 현황
(2) 국내 스타트업 현황 및 성공전략
가. 국내 현황
나. 국내 스타트업 성공전략
5. 인공지능 기술 관련 제도 및 정책 동향
1) 국내외 인공지능 기술 관련 정책
(1) 해외 정책 동향
가. 미국
나. 일본
다. 유럽
라. 중국
(2) 국내 정책 및 법률
가. 인공지능 관련 정책 동향
나. 인공지능 관련 법률
2) 국내외 인공지능 응용분야별 정책 및 제도 현황
(1) 스마트 팩토리
가. 배경 및 도입 현황
나. 국내 제조업 관련 정책 현황
다. 해외 주요국 제조업 관련 정책 동향
라. 이슈 및 도전 과제
(2) 지능형 로봇
가. 배경 및 도입현황
나. 국내 지능형 로봇 관련 정책 현황
다. 해외 주요국 지능형 로봇 관련 정책 동향
라. 이슈 및 도전과제
(3) 지능형 의료
가. 배경 및 도입현황
나. 국내 지능형 의료 서비스 관련 정책 현황
다. 해외 주요국 지능형 의료 서비스 관련 정책 동향
라. 이슈 및 도전과제
(4) 자율주행자동차
가. 배경 및 도입현황
나. 국내 자율주행자동차 관련 정책현황
다. 해외 주요국 자율주행자동차 관련 정책 동향
라. 이슈 및 도전과제
(5) 지능형 엔터테인먼트
가. 게임
나. 스포츠
다. 기타 창작 영역(미술, 음악, 패션, 요리, 기사작성 등)
라. 이슈 및 도전과제
3) 인공지능 기술 관련 제도 및 정책 이슈
(1) 데이터
가. 데이터 관련 현황 및 제도 종합 진단
나. 정책 및 제도 발전 방향 제언
(2) 프라이버시
가. 관련 현황 및 제도 종합 진단
나. 정책 및 제도 발전 방향 제언
(3) 알고리즘
가. 관련 현황 및 제도 종합 진단
나. 정책 및 제도 발전 방향 제언
(4) 일자리 문제
가. 관련 현황 및 제도 종합 진단
나. 정책 및 제도 발전 방향 제언
(5) 규제 및 거버넌스
가. 관련 현황 및 제도 종합 진단
나. 정책 및 제도 발전 방향 제언
(6) 책임소재
가. 관련 현황 및 제도 종합 진단
나. 정책 및 제도 발전 방향 제언
(7) 윤리
가. 관련 현황 및 제도 종합 진단
나. 정책 및 제도 발전 방향 제언
(8) 그 밖의 이슈
가. 인공지능의 안정성 확보의 문제 : 오작동 및 보안 이슈
나. 인공지능이 제작발명한 지식재산에 대한 보호 문제
6. 인공지능 기술 및 특허 동향
1) 인공지능 기술분류 및 산업별 기술 동향
(1) 인공지능 기술분류 및 동향
가. 학습 및 추론
나. 상황이해
다. 언어이해
라. 시각이해
마. 인지컴퓨팅
(2) 산업영역별 인공지능 기술 동향
가. 제조업 분야
나. 의료 및 바이오 기술 분야
다. 국방 기술 분야
라. 교육 서비스 분야
마. 자동차 기술 분야
바. 광고마케팅, 금융, 법무, 회계 등 기술 분야
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 
4) 인공지능 기술 특허 분석 및 전망
(1) 인공지능 기술 특허 분석
가. 특허 분석 기술 분류
나. 분석 개요
다. 인공지능 기술 특허현황
(2) 국내외 특허출원 현황
가. 국가 연도별 특허출원 동향
나. 핵심기술 연도별 특허출원 동향
다. 핵심기술 국가별 특허출원 동향
라. 주요출원인 특허출원 동향
마. 세부기술 국가별 특허출원 동향
바. 국내 주요출원인 특허출원 동향
(3) 특허로 바라본 한국의 위상
가. 인공지능 관련 기술력
나. 특허활동지수(Activity Index)
다. 시장 확장성
라. 특허 규모
마. 한국의 특허관심(중요)도
바. 특허 평가 결과 종합
7. 인공지능 관련 기술 동향
1) 고성능컴퓨팅 환경과 현황
(1) 개요
(2) 고성능컴퓨팅 환경과 인공지능
가. 컴퓨팅 성능의 발전과 이슈
나. 인공지능 사례 분석
(3) 국내외 고성능컴퓨팅 환경 현황
가. 해외 현황
나. 국내 현황
2) 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
3) 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
4) 챗봇(ChatBot) 서비스 발전 전망
(1) 챗봇 개요
가. 정의
나. 배경 및 필요성
(2) 챗봇 기술요소
(3) 국내외 ICT 기업의 챗봇 서비스 개발 경쟁
가. 해외 주요 ICT 기업의 챗봇 서비스
나. 국내 주요 ICT 기업의 챗봇 서비스
(4) 국내외 챗봇 활용사례
가. 해외 정부의 챗봇 활용사례
나. 국내 정부의 챗봇 활용사례
(5) 챗봇 기술 및 서비스 발전 전망
5) 지능형 개인비서 추진 동향
(1) 정의
(2) 지능형 개인비서 시장 전망
(3) 해외 기업들의 지능형 개인비서 추진동향 및 특징
가. 아마존
나. 구글
다. 페이스북
(4) 국내 기업들의 대응 동향 및 산업 영향 전망
가. 국내 기업 대응 동향
나. 국내 산업 영향 전망
제 2장 머신러닝/딥러닝 활용사례
1. 머신러닝 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 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 3장 클라우드(Cloud) 산업 동향
1. 클라우드 개요
1) 클라우드 정의 및 분류 
(1) 클라우드 컴퓨팅 정의 및 특성
가. 정의
나. 클라우드 컴퓨팅 서비스 특성
(2) 클라우드 컴퓨팅 분류
가. 서비스 종류별 분류
나. 서비스 운용별 분류
2) 클라우드 컴퓨팅의 구성
3) 클라우드 컴퓨팅 도입 효과
(1) 최소의 구축비용으로 다양한 서비스 이용 가능
(2) 언제 어디서나 업무 가능
(3) 중앙 집중화를 통한 효율적 관리
4) 클라우드 컴퓨팅 도입 관련 기업 IT 생태계
(1) 클라우드의 전략적인 관점(CEO 관점)
(2) 클라우드의 재무적인 관점(CFO 관점)
(3) IT 개발과 운영의 관점(CIO, CTO 관점)
(4) 클라우드에 대한 국내 IT 기업들의 관점
5) 클라우드가 국가･사회 전반에 미치는 영향
(1) 정부 등 공공분야
가. 공공혁신
나. 공공서비스 확산
(2) 산업 전반
가. 전통산업
나. ICT산업
(3) 개인생활
(4) 아이디어 창업 등 창조경제
2. 클라우드 시장 동향과 부문별 현황
1) 국내외 클라우드 시장 동향
(1) 해외 시장 동향
(2) 국내 시장 동향
2) 클라우드 기업 동향
(1) 기업과 클라우드
가. IT 활용에 대한 고민과 관심 증대
나. 클라우드를 통한 신속한 사업 대응
다. 클라우드로 안정적인 서비스로 제공
라. 클라우드로 얻는 비용 효율
(2) 글로벌 선도기업 동향
3) 클라우드 부문별 현황
(1) 클라우드 공급자 현황
가. 공급 및 수요현황
나. 제품 및 기술현황
다. 재무현황
라. 전문인력 현황
마. 해외진출 현황
바. 시장 현황 및 전망
사. 산업 활성화 전략
(2) 클라우드 도입 현황(민간/공공)
가. 도입 운영 현황
나. 도입규모 및 제품 현황
다. 도입(이용) 만족도 현황
라. 도입 활성화 전략
(3) 클라우드 수요 현황(민간/공공) 
가. 도입계획 현황
나. 도입규모 계획
다. 도입(이용) 이해도 현황
라. 도입 활성화 전략
3. 클라우드 컴퓨팅 기술별 현황
1) 클라우드 컴퓨팅 서비스 제공자 
(1) 클라우드 컴퓨팅 서비스
가. SaaS
나. PaaS
다. IaaS 
(2) 클라우드 컴퓨팅 플랫폼
가. SaaS : ERP/CRM/SCM
나. SaaS : 데스크탑
다. PaaS : 통합 개발 환경
라. PaaS : SDK
마. IaaS : 운영체제
바. IaaS : 컴퓨팅 가상화
사. IaaS : 스토리지 가상화
아. IaaS : I/O 가상화
자. 서비스 관리
(3) 클라우드 컴퓨팅 인프라 장비
가. 서버
나. 스토리지
다. 네트워크 장비
라. 클라우드 어플라이언스
마. 인프라 설비
2) 클라우드 컴퓨팅 서비스 단말
(1) 클라이언트 플랫폼
(2) 클라이언트 장비
(3) 클라이언트 부품
3) 클라우드 컴퓨팅 네트워크
(1) 클라우드 컴퓨팅 엑세스 네트워크
(2) Intra-cloud 네트워크
(3) Inter-cloud 네트워크 
4) 클라우드 컴퓨팅 보안
5) 클라우드 컴퓨팅 서비스 브로커 
(1) 서비스 브로커
(2) 클라우드 연동 기술
4. 클라우드 정책 동향
1) 해외 주요국 활성화 정책
(1) 미국
(2) 일본
(3) 중국 
2) 국내 정책 동향
(1) 정책 현황
(2) 클라우드 컴퓨팅 발전법
가. 클라우드컴퓨팅 발전법 통과
나. 공공부문의 클라우드 도입 가속화 예상
5. 클라우드 보안 산업 동향
1) 클라우드 보안 개요
(1) 클라우드 보안 정의 및 범위
가. 정의 및 필요성
나. 클라우드 보안 기술 개요
다. 범위
(2) 클라우드 보안 산업 특징 및 구조
가. 산업의 특징
나. 산업의 구조
2) 국내외 클라우드 보안 시장 동향
(1) 세계 시장 동향
(2) 국내 시장
(3) 무역현황
3) 국내외 클라우드 보안 관련 정책 동향
(1) 해외 정책 동향
가. 미국
나. 일본 
다. 유럽 
라. 중국
(2) 국내 정책 동향
4) 클라우드 보안 기술 동향
(1) 기술개발 트렌드
가. 기술 개요
나. 클라우드 보안 기술 동향
다. 클라우드 기술 동향
(2) 주요 업체별 기술개발 동향
가. 해외 업체 동향
나. 국내 업체 동향
(3) 기술인프라 현황
가. 2016 미국 보안기기 전시회(ISC 2016) 한국관 개요
나. 미 시장진출 관련 주요 인증 정보
다. 미국 정보보호 산업 관련 전시회
5) 클라우드 보안 관련 기술 특허 동향
(1) 연도별 출원동향
(2) 국가별 출원현황
(3) 투입기술 및 융합성 분석
(4) 주요출원인 분석
(5) 국내 출원인 동향

 

제Ⅱ편 ICT 기반 헬스케어
제 1장 ICT 융합 의료산업 동향
1. 4차 산업혁명과 헬스케어산업 변화 전망 
1) 4차 산업혁명의 의의
(1) 4차 산업혁명 정의 및 메커니즘
(2) 4차 산업혁명에 따른 산업변화 전망
2) 4차 산업혁명과 보건산업 변화 전망
(1) 4차 산업혁명의 티핑포인트가 될 기술
가. 사물인터넷(Internet of and for Things)
나. 웨어러블 인터넷(Wearable Internet)
다. 이식 기술(Implantable Technologies)
라. 새로운 시각 인터페이스(Vision as the New Interface)
마. 주머니 속의 슈퍼컴퓨터(A Supercomputer in Your Pocket)
바. 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing)
사. 커넥티드 홈(The Connected Home)
아. 의사결정에 빅데이터 활용(Big Data for Decisions)
자. 인공지능과 의사결정(Artificial Intelligence and Decision- Making)
차. 로봇과 서비스(Robotics and Services) 
카. 3D 프린팅과 제조(3D Printing and Manufacturing)
타. 3D 프린팅과 인간의 건강(3D Printing and Human Health)
(2) 보건산업과 건강시스템 패러다임의 변화
(3) 보건산업 일자리의 변화
(4) 보건산업 규제 등 정부 정책의 변화 요구
3) 헬스케어산업 활성화에 따른 보건의료 및 사회경제적 효과
2. ICT 융합 의료산업 동향
1) 의료서비스 패러다임 변화
(1) 사회적 환경 변화
(2) 기술적 환경 변화
2) ICT 융합 의료산업 개요
(1) 정의
(2) 특징
3) 국내외 ICT 융합 의료산업 정책 동향
(1) 해외 정책 동향
가. 스타트업 육성
나. 인프라 구축
다. 규제개선
라. 해외진출지원 
(2) 국내 정책 동향
4) 국내외 주요 기업의 개발 동향
(1) 애플
(2) 구글 
(3) 삼성전자
3. 디지털 헬스케어 주요 동향
1) 디지털 헬스케어 개요
2) 디지털 헬스케어 핵심기술
3) 디지털 헬스케어 활용･연구 분야
4) 디지털 헬스케어 시장 동향
(1) 다양한 IT 기기의 보급
(2) 센서기술의 비약적 발전으로 시장 확장 추세
(3) 헬스케어 관련 애플리케이션 시장도 성장
5) 주요 기업의 디지털 헬스케어 플랫폼 개발 동향
(1) 애플
(2) 구글 
(3) 삼성전자
6) 국내외 디지털 헬스케어 정책 동향
(1) 해외 정책 동향
가. 미국 
나. 일본 
다. 유럽
(2) 국내 정책 동향
7) 국내 R&D 지원 현황과 기술수준 분석
(1) R&D 지원 현황
(2) 기술수준 분석
4. 스마트헬스케어 주요 동향
1) 스마트헬스케어 개요
(1) 정의
(2) 부상 배경
가. 수요 측면
나. 공급 측면
(3) 파급효과
가. 사회･경제적 효과
나. 산업기반
다. 연관산업
2) 국내외 스마트헬스케어 시장 동향
3) 국내외 스마트헬스케어 업계 동향
(1) 해외 동향
(2) 국내 동향
4) 국내외 스마트헬스케어 정책 동향
(1) 해외 정책 동향
가. 미국
나. 유럽
다. 일본
라. 중국 
(2) 국내 정책 동향
5. 모바일 헬스케어 주요 동향
1) 모바일 헬스케어 개요
(1) 모바일 헬스케어 정의
(2) 모바일 헬스케어 산업의 중요성
(3) 모바일 헬스케어 산업의 발전 단계
2) 모바일 헬스케어 사업 동향
(1) 국내외 사업 전망
(2) 사업 현황
가. 해외
나. 국내
(3) 이동통신사의 모바일 헬스케어 사업 추진 현황
가. 미국
나. 유럽
다. 일본
라. 중국
마. 한국
3) 모바일 헬스케어 시장 동향
(1) 해외 시장 동향
(2) 국내 시장 동향
4) 모바일 헬스케어 정책 동향
(1) 해외 정책 동향
가. 미국 
나. 유럽
다. 아시아
(2) 국내 정책 동향
5) 모바일 헬스케어 애플리케이션 현황 및 전망
(1) 모바일 헬스케어의 유형
가. 모바일 헬스케어의 유형별 분류
나. 모바일 헬스케어 애플리케이션의 유형
(2) 주요 기업들의 모바일 헬스케어 애플리케이션 전략
가. Apple
나. Google
다. 삼성전자
라. 신생 기업들: Pebble, Hexoskin
제 2장 의료 빅데이터 활용 현황
1. 빅데이터 시장 및 정책 동향
1) 빅데이터 개요
(1) 정의 및 특성
(2) 빅데이터 성장 배경
(3) 빅데이터 성공요소 및 핵심기술
가. 빅데이터 성공요소
나. 빅데이터 핵심기술
2) 국내외 빅데이터 시장 동향 및 도입 사례
(1) 해외 시장 동향
(2) 국내 시장 동향
가. 시장 규모
나. 세부 시장규모
다. 시장 현황과 성장제약 요인
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) 빅데이터 시스템 도입 현황
(1) 빅데이터 도입 관심 수준
(2) 빅데이터 미도입 이유
5) 빅데이터 투자 현황
(1) 빅데이터 도입 기업의 평균 투자금액
(2) 빅데이터 시스템 향후 수요 및 도입 시기
6) 국내외 빅데이터 정책 동향
(1) 해외 빅데이터 정책 동향
가. 미국
나. 영국 
다. 일본  
(2) 국내 빅데이터 정책 동향
가. 중앙정부 정책 사례
나. 주요 지자체 정책 사례
2. 의료 빅데이터 생태계 현황
1) 의료 빅데이터 개요
2) 의료 빅데이터 분석 분야 성장과정과 기대효과
(1) 성장과정
가. 1980~1990년대
나. 2000년대
다. 2010년대
라. 2020년대
(2) 기대효과
3) 의료 빅데이터 분석 분야 산업적 특성
(1) 데이터 중심의 산업구조
가. 데이터 공급자
나. 애널리틱스 서비스 제공자
다. 애널리틱스 플랫폼 제공자
(2) 양질의 데이터 확보가 성공요인
(3) 경쟁이 심화되는 기존 vs. SW기업
(4) 빠르게 성장하고 있는 클라우드 방식

3. 보건의료 빅데이터 현황과 활용의 한계
1) 보건의료 빅데이터 활용가능성 분석
(1) 보건의료 데이터 현황과 빅데이터 활용 가능성
가. 보건의료 공공기관 데이터 보유 현황 및 특성
나. 보건의료 공공기관 데이터의 강점
(2) 국가수준 빅데이터 구축과 활용 현황 및 한계
가. 기관별 분산된 보건의료 데이터의 국가적 연계와 공유 제한
나. 오픈 데이터를 통한 새로운 가치 창출 한계
다. 유전체 데이터의 활용을 통한 질병발생기전에 대한 임상지식창출 한계
(3) 다양한 차원의 데이터 유형화를 통한 활용가능성
(4) 보건의료 빅데이터의 질적 수준 및 글로벌 경쟁력
가. 보건의료 빅데이터의 질적 수준
나. 공익적 목적으로 구축되는 빅데이터의 품질 수준의 향상이 필요
다. 보건의료 빅데이터의 높은 글로벌 경쟁력 및 잠재적 가치
2) 보건의료 빅데이터의 한계점
(1) 의료 빅데이터의 이해 어려움
(2) 지속적인 자료의 정도 관리 필요
(3) 자료 자체의 한계점
3) 보건의료 빅데이터와 인공지능과 결합
(1) 미국
(2) EU
(3) 일본
4) 국내 주요 기관별 보건의료 빅데이터 보유 현황
(1) 국민건강보험공단
가. 국민건강정보DB
나. 표본코호트DB
다. 건강검진코호트DB
라. 노인코호트DB
마. 영유아검진코호트DB
바. 직장여성코호트DB
사. 국가중점 개방데이터
아. 건강검진 및 의료이용지표
(2) 건강보험심사평가원
가. 요양급여비용 청구명세서 DB
나. 요양기관현황DB
다. 의약품안전사용정보(DUR) DB
라. 의약품유통정보 DB
마. 병원평가정보 DB
(3) 질병관리본부(국립보건연구원 포함)
(4) 국립암센터
가. 암등록 통계
나. 검진자코호트 DB
다. 국가암검진사업 정보시스템 DB
라. 암환자 의료비지원 정보시스템 DB
마. 말기암 DB
바. EMR DB
사. 종양은행 DB
4. 보건의료 빅데이터 시장 동향
1) 국내외 보건의료 빅데이터 산업 동향
2) 국내외 보건의료 빅데이터 시장 동향
(1) 해외 주요국 시장 동향
가. 미국
나. 영국
다. 일본
(2) 국내 시장 현황
5. 보건의료 빅데이터 정책 및 전략
1) 해외 주요국 보건의료 빅데이터 활용 비전과 전략
(1) 영국
(2) 미국
(3) 기타 국가 동향
2) 국내 보건의료 빅데이터 관련 정책 현황 
제 3장 인공지능 기반 헬스케어
1. 인공지능 헬스케어 개요
1) 인공지능 헬스케어 정의 
2) 인공지능 헬스케어 부상배경
(1) 기대수명 증가에 따른 고령화 시대 돌입
(2) 고령화에 따른 의료비 등 삶의 변화
(3) 보건·의료와 지능정보기술의 융합
3) 인공지능에 의한 헬스케어 변화방향
(1) 발전방향
가. 인공지능에 의한 헬스케어 산업의 가치 창출
나. 헬스케어 4대 영역별 발전방향
(2) 세부 분야별 발전방향
가. 병원
나. 보험 
다. 의약품
라. 개인
2. 인공지능 헬스케어 시장 및 업체 동향
1) 국내외 인공지능 헬스케어 시장 동향
(1) 국내외 시장규모
(2) 기술별 기술 규모
2) 국내외 인공지능 헬스케어 업체 현황
(1) 글로벌 기업
가. IBM
나. 구글
다. 애플
(2) 스타트업 기업
가. 해외 현황
나. 국내 현황
3. 인공지능 헬스케어 R&D 및 활용 현황
1) 인공지능 헬스케어 R&D 현황
(1) 해외 동향
(2) 국내 동향
2) 인공지능 헬스케어 활용 현황
4. 인공지능 헬스케어 정책 동향
1) 해외 주요국 정책 동향
(1) 미국
가. Brain Initiative
나. PMI(Precision Medicine Initiative
다. 빅데이터 활용 바이오 헬스 전략
(2) 유럽
가. HBP(Human Brain Project)
나. The 100,000 Genomes Project
(3) 일본
가. 질병극복을 위한 게놈의료 실현화 프로젝트
나. 2045 연구회
다. 일본재흥전략
라. 로봇신전략
2) 국내 정책 동향
(1) 인공지능 프로젝트
(2) 의료, 빅데이터 정책
(3) 미래 보건의료 포럼 개최
(4) 풍부한 의료데이터 및 의료규제
5. 인공지능 헬스케어 적용분야 동향
1) 의료영상
(1) 국내외 개발 동향
(2) 의료영상에서의 인공지능 활용 예
가. 유방 영상에서의 인공지능
나. 흉부/폐 영상에서의 인공지능
다. 그 외 의료 영상에서의 인공지능
2) 신약개발
(1) 주요 업체 동향
(2) 영향 분석
3) 수술로봇
(1) 의료로봇의 개요
가. 정의 
나. 종류 및 특성
다. 수요 및 이점
(2) 수술로봇의 개요
가. 정의
나. 변천사
다. 구성요소
라. 분류 
(3) 수술로봇 시장 전망
(4) 수술로봇 특허 현황
가. 전 세계 특허 현황
나. 국가별 특허출원 동향
(5) 수술로봇 연구개발 동향
가. 국내외 분야별 연구개발 동향
나. 개발 중인 국내외 분야별 수술로봇시스템
다. 국제적 연구동향을 통해 파악된 시사점
라. 현재 진행되고 있는 국내 수술로봇 연구개발 동향(산업통상자원부 지원)
마. 의료로봇분야 국내 기술수준(KISTEP, 2015)
바. 신 시장 개척을 위하여 요구되는 신기술
4) 개인 유전체 기반 맞춤 의료
(1) 개인 유전체 기반 맞춤 의료의 개요
가. 정의 및 활용분야
나. 개인 유전체 기반 맞춤 의료 등장의 과학기술적, 사회경제적 동인
(2) 맞춤 의료 기술 현황
가. 개요
나. 생명정보기술 분야
다. 바이오 및 의료기술 분야
제 4장 사물인터넷 기반 헬스케어
1. 사물인터넷 시장 및 기술 동향
1) 사물인터넷(IoT) 개요
(1) 정의
(2) 개념 확장
(3) 구성요소
(4) 핵심기술
가. 네트워킹 기술
나. 센싱 기술
다. 인터페이스 기술
(5) 활용사례
2) 국내외 사물인터넷 시장 동향
(1) 해외 시장 동향
가. 미국
나. 영국
다. 중국
라. 일본
(2) 국내 시장 동향
3) 국내외 사물인터넷 기술 동향
(1) 해외 기술 동향
가. EU
나. 미국
다. 중국
라. 일본
(2) 국내 기술 동향
4) 국내외 사물인터넷 업체별 개발 동향
(1) 해외 개발 동향
가. 소프트웨어 및 IT 서비스 업체
나. IT 하드웨어 업체
(2) 국내 개발 동향
가. 통신업체
나. 기타 업체
2. 헬스케어 산업과 사물인터넷의 융합
1) 사물인터넷과 헬스케어 산업
2) 헬스케어와 사물인터넷의 융합에 따른 변화
(1) 정보 및 분석･자동화 및 통제
(2) 의학연구실, 환자의 가정 및 병원
3) 헬스케어와 사물인터넷 융합의 장애물과 해결 방안
(1) 헬스케어와 사물인터넷 융합의 장애물
(2) 해결 방안
3. 헬스케어 산업의 사물인터넷 기술 적용 분야
1) 헬스케어 산업의 사물인터넷 적용 분야 및 활용 사례
(1) 의료서비스 부문
가. 원격 환자 모니터링 시스템 구축
나. 고령층 홈케어
다. 만성질환 치료 및 관리
(2) 의료 관련 산업 부문
가. 의료기관 업무흐름 혁신
나. 의료기관 위생관리 시스템 혁신
(3) 개인(소비자) 부문
가. 일반 소비자 대상 건강증진 제품 및 융합 서비스 개발
나. 기존 제품 스마트화
2) 헬스케어 산업의 사물인터넷 기술 도입 사례
(1) 위치 추적 센서 기반의 사물인터넷 기술 도입 사례
(2) 디지털 및 웨어러블 단말 기반의 사물인터넷 도입 사례
4. 사물인터넷 기반 헬스케어 서비스 및 플랫폼 동향
1) 사물인터넷 기반 헬스케어 디바이스 및 플랫폼 동향
2) 사물인터넷 기반 헬스케어 플랫폼 전망
5. 사물인터넷 기반 헬스케어 디바이스 동향
1) 스마트폰 기반 사물인터넷 헬스케어 동향
(1) 애플
(2) 구글 
2) 웨어러블 디바이스 기반 사물인터넷 헬스케어 동향
(1) 휴대용 디바이스
(2) 신체 부착형 디바이스
(3) 이식/복용형 디바이스(Eatable devices)
6. 사물인터넷 기반 헬스케어 기술 동향과 업체 현황
1) 국내외 사물인터넷 기반 헬스케어 기술 동향
(1) 해외 기술 동향
가. CES(Consumer Electronic Show)
나. Great River Medical Center, 약물모니터링서비스
다. 바이탈리티사 글로우캡(GlowCap), 스마트약병 서비스
라. 무선 혈압 모니터, 실시간 혈압 관리 서비스
(2) 국내 기술 동향
가. 유린케어(UrinCare), 아이티헬스
나. LG유플러스, 피부진단 솔루션 매직미러 
2) 국내외 사물인터넷 기반 헬스케어 업체 현황
(1) 해외 업체 현황
가. Google
나. 애플 
다. IBM 
라. Cisco
마. Pachube
바. EVRYTHNG
(2) 국내 업체 현황
가. 삼성전자
나. SKT
다. LG 전자
라. KT
마. POSCO
바. 텔릿 
제 5장 헬스케어 웨어러블 디바이스
1. 웨어러블 디바이스 산업 동향
1) 웨어러블 디바이스 개요
(1) 정의
(2) 유형 및 기능 
가. 피트니스, 웰빙 기능(Fitness and Wellness)
나. 헬스케어, 의료(Healthcare and Medical) 기능
다. 인포테인먼트(Infotainment)
라. 산업･군사(Industrial and military)
(4) 기술적 분류형태
(5) 종류 및 활용분야
가. 웨어러블 디바이스의 종류
나. 웨어러블 전자기기 응용 분야
2) 웨어러블 디바이스 시장 현황 및 전망
(1) 웨어러블 시장의 주요 현황
가. 후발 업체들의 웨어러블 시장 공략 및 경쟁 심화
나. 전통 시계 브랜드 업체의 스마트 워치 시장 진입 본격화
다. 손목형 디바이스를 탈피한 안경, 의류, 이어셋 시장의 성장세 전망
라. 중국 및 인도 시장의 성장세에 주목
(2) 세계 시장 현황
(3) 형태별/부품별 시장규모 및 출하량
3) 웨어러블 디바이스 기술개발 동향
(1) 웨어러블 디바이스 기술 동향
가. 입력기술
나. 출력기술
다. 처리기술
라. 전원기술
마. 웨어러블 디바이스 핵심기술 및 현안
(2) 웨어러블 디바이스 유형별 개발 동향 및 사례
가. 액세서리 유형
나. 의류 유형
다. 신체부착 유형
라. 생체이식 유형
5) 웨어러블 디바이스 정책 동향
(1) 해외 정책 동향
가. 미국
나. 유럽 
다. 일본
라. 중국
마. 기타
(2) 국내 정책 동향
가. 산업통상자원부
나. 미래창조과학부
다. 광주광역시 소방안전본부
라. 전문 출연연구소와 대학
마. 법적 제도적 이슈
2. 웨어러블 헬스케어 기술 발전 단계
1) 웨어러블 헬스케어 개요
(1) 웨어러블 헬스케어 정의
(2) 웨어러블 헬스케어 소자 기능 및 활용분야
가. 피트니스/건강(Wellness) 분야용 소자
나. 헬스케어/의료 분야용 소자
다. 유헬스케어(Ubiquitous Healthcare)
2) 웨어러블 헬스케어 기술 발전 단계
3. 웨어러블 헬스케어 시장 및 제품개발 동향
1) 웨어러블 스마트 헬스케어 시장 동향
2) 웨어러블 헬스케어 제품개발 동향
(1) 휴대용 디바이스(Portable devices)
가. 손목시계/밴드형
나. 구글 글라스
다. 스마트 의류
(2) 신체부착형 기기(Attachable devices)
(3) 이식/복용형 기기(Eatable devices)
4. 웨어러블 헬스케어용 화학공정소재 기술 동향
1) 웨어러블 헬스케어 요소기술
2) 웨어러블 헬스케어 화학공정소재 기술
3) 화학공정소재 기반 입력 기술(센서 기술)
(1) 저항변화(Resistive) 방식 센서 소재
(2) 커패시턴스(Capacitive) 기반 센서 소재
(3) 압전(Piezoelectric) 기반 센서 소재
(4) 마찰전기 센서 소재
4) 화학공정소재 기반 출력 기술
5) 웨어러블 디바이스 집적화/패키징 소재 기술
(1) 유연 소재 기반 집적화 기술 동향
(2) 신축성 전극 기술 동향
6) 화학공정소재 기반 전원 기술
7) 웨어러블 배터리 소재 기술 동향
통계(도표) 목차