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4차 산업혁명을 선도하는 주요 차세대 기술들이 주목을 받고 있는 가운데 AI(인공지능) 기술은 가장 혁신적인 기술로, 산업뿐 아니라 인간의 삶 자체를 변화시키는 핵심 기술로 등장하고 있으며, AI기술의 확보와 활용 능력이 기업과 국가, 개인의 경쟁력을 좌우하게 될 것으로 분석되고 있다.

특히, 최근 신종 코로나 바이러스 감염이 확대되면서 생활 양식이 크게 변화하여, 그에 따른 디지털 변혁이 기존의 5배에 달하는 속도로 진행되어, 일반 소비자뿐만 아니라 학교 교육에 있어서도 거의 대부분이 디지털 기기를 사용하는 시대가 되었다. 최근에는 의료 현장의 고속 진단, 의료기관의 자동화 등 병원 및 간호 시설에서도 AI가 사용되고 있다. 진단부터, 백신 등 치료약 개발 등 많은 분야에서 인공지능과 빅데이터 활용 필요성을 보여주고 있으며, 실제로도 글로벌 시장에서 방역 등 전과정에서 중요한 역할을 수행하고 있다.

또한 디지털 결제 등의 금융, 온라인 진료 등의 의료, 온라인 수업 등의 교육과 같은 다양한 분야에 걸친 비접촉 솔루션과 디지털화가 확대되어, 뉴노멀 경제를 추진하고 있다. 이에 2021년은 모든 기업이 자사를 IT 기업으로 고려해야 하며, 테크놀로지를 고도로 이용하여 더욱 많은 데이터를 수집하고 AI를 전략적으로 사용하는 것이 중요해지고 있다.

이처럼 AI는 거의 모든 분야에 적용될 것으로 예상되어 글로벌 기업들은 주도권 확보와 생태계 확대를 위한 전략을 적극 추진중이며, 오픈소스화를 통한 플랫폼 강화에 나서고 있는 실정이다. 음성인식 및 영상인식 기술을 기반으로 한 다양한 AI제품과 서비스는 AI스피커 등 개인비서에서 나아가 로봇과 가전 분야로 확장되어 스마트 홈, 스마트 시티 등으로 적용이 확대되고 있으며, 자율주행자동차 개발이나 정밀의료를 위한 스마트 헬스케어 등 의료 분야의 혁신에 기여하고 있다.

기존의 산업영역에 AI기술을 접목, 효율성과 전문성을 보강하는 방식이 빠르게 현장에 도입되어 스마트 팩토리, 스마트 유통 등을 가능하게 하고 있으며, 나아가 의료, 금융, 회계, 법률 등 전문가 영역의 업무 고도화에도 AI기술 도입을 시도하는 속도가 빠르게 확산하고 있다. 또한, AI기술은 공공 서비스 부문에서도 도입이 활발하게 이루어지고 있으며, 민원부문부터 재난 안전 대응 및 편의 증진에 이르기까지 공공 서비스의 효율 향상에 크게 기여하고 있다.

이처럼 다양한 분야에서 많은 기업들이 디지털을 사용하여 여러가지 사안에 대응할 수 있는 솔루션이 요구되고 있으며, 이에 최근엔 IT 기업이 우위를 점하고 있다.

한편, AI의 보급과 기술 진전이 일자리 상실을 불러오고, 개인의 프라이버시 침해 등 인권 침해와 킬러 로봇의 등장 등, 우려할 만한 부정적 요소가 상존함에 따라 국제적인 윤리규정 논의도 활발하게 진행되고 있는 실정이다.

EU, 미국 등은 AI 신뢰성을 AI 윤리 실천의 핵심요소로서 강조하고 제도, 윤리, 기술 측면에서 확보방안을 강구하고 있으며, 국내에서도 ‘인공지능 법･제도･규제 정비 로드맵(’20.12.)‘을 통해 관계부처 소관 30개 과제를 발굴하는 등 법･제도의 정비 과제를 마련하고 있으며, 또한 ’인공지능 윤리기준(’20.12.)’을 발표하며 민간 중심의 윤리 정립과 의식 확산을 촉진하고 있다.

최근 AI 트렌드는 ’자연언어 처리, ‘인간 중심 AI’, ‘더 적은 인풋에 근거한 학습’으로 정리할 수 있다.

첫 번째 트렌드는 생물 의학 분야에서 자연언어 처리 모델의 이용이 증가할 것이라는 점이다. 하버드 대학의 연구에 따르면, AI가 텍스트를 읽는 것이 아니라 생물학적인 배열을 읽게 함으로써 신종 코로나 바이러스 감염증의 변이를 예측할 수 있다고 한다. 이로 인해 현실 세계에서 변이를 염두에 두고 대비할 수 있다.

두 번째로 인간 중심 AI라는 개념이 계속될 것으로 예측된다. 개발된 AI의 엔드유저는 인간이므로, 연구자는 AI를 개발함에 있어 인간을 중심으로 고려해야 한다. 이러한 개념을 기술적인 면에서 보면, ‘안전한 이용을 위해 얼마나 보증된 AI를 개발할 것인가’, ‘인간이 이해할 수 있도록 어떻게 AI가 자신의 행동을 설명하게 할까’, ‘인간과의 상호작용을 통해 AI를 어떻게 효율적으로 학습시킬까’라는 3가지 분야에 주력하고 있다.

마지막으로 더 적은 피드백을 통해 AI가 학습할 수 있게 될 것이라 예측된다. 10년쯤 전에는 전문가가 규칙을 만들었는데, 그 규칙은 매우 복잡하고 미완성된 상태였다. 다음으로 기계학습으로 넘어가게 되는데, 데이터를 수집하는 데 비용이 들며, 엔드유저의 목적을 반드시 충족하지는 않는다.

따라서 기계학습 시스템으로부터 배우는 것이 중요하며, 이때 여러 명에게서 직접 피드백을 받아 최종적으로 그 피드백에 근거하여 학습시킴으로써 더욱 맞춤화된 서비스 ‧ 결과를 실현할 수 있을 것으로 예상된다.

이러한 트렌드에 따른 과제로는 AI의 바이어스(bias)가 있다. AI는 인간이 만들었으며, 활용되는 데이터도 인간이 수집한 것이기 때문에, AI에게 바이어스가 발생하는 것은 당연한 일이다. 그에 대한 대책으로서, 데이터 및 알고리즘에 어떤 바이어스가 있었는지 감시해야 한다. 그리고 그 바이어스에 의해 어떤 영향이 생겼는지 분석하고, 가능한 그 영향이 커지지 않도록 데이터 수집 과정을 재검토하고 바이어스가 적은 데이터를 수집하며 알고리즘을 공평하게 만드는 등의 조절이 이루어져야 한다.

이에 IRS글로벌은 AI(인공지능) 분야 비즈니스에 관심을 갖거나 계획 중인 분들을 위하여 조그마한 도움을 드리고자 본서를 출판하게 되었다. 최근 기술 및 사업화 동향뿐만 아니라 전반적인 관련 정보들을 종합적으로 분석 정리하여 모쪼록 국내 기업의 기술개발과 대응 전략 수립에 유용한 참고자료가 될 수 있기를 기대해 본다.

Ⅰ. AI(인공지능) 기술 트렌드 및 최근 이슈

1. AI(인공지능) 기술 개요

  1-1. 개요

    1) AI 기술 개요

      (1) AI 개요

      (2) AI 역사

    2) 인지 지능을 기반으로 한 AI 등장

      (1) AI의 지능 개요

      (2) 인지지능(Cognitive Intelligence)으로 진화하는 인공지능

    3) AI 진화 단계

      (1) 단순 제어 프로그램(1단계)

      (2) 고전적인 인공지능(2단계)

      (3) 기계학습을 통한 인공지능(3단계)

      (4) 딥러닝을 이용한 인공지능(4단계)

    4) AI 활용 분야

      (1) 의료 분야

      (2) 금융 분야

      (3) 행정

      (4) 고용ㆍ노동

      (5) 포용ㆍ복지

      (6) 교통(자율주행차ㆍ자율운행선박)

  1-2. 2021년 이후 AI 트렌드

    1) 2020년 AI 트렌드

      (1) 신종 코로나 바이러스 감염증에 의한 영향

      (2) 화상인식 및 자연언어 처리 등의 분야에서 일어난 ‘AI 혁신’

    2) 2021년 AI 트렌드

      (1) 자연언어 처리

      (2) 인간 중심 AI

      (3) 더 적은 인풋에 근거한 학습

      (4) AI의 바이어스

  1-3. AI 신뢰성과 윤리

    1) 최근 주목받게 된 배경

    2) AI 신뢰성의 개념 및 필요성

      (1) 개념

      (2) 필요성

    3) AI 신뢰성 관련 주요 이슈 사례

      (1) 데이터 편향

      (2) 인권 침해

      (3) 정치적 혼란 야기

      (4) 사회적 편견 악화

      (5) 안전성 미흡

    4) 해외 정책 환경 분석

      (1) EU

      (2) 미국

      (3) 영국, 프랑스, 일본

    5) 국내 현황 및 대응방향

      (1) 기술

      (2) 제도

      (3) 윤리

2. AI 주역으로 급부상하는 GPT-3

  2-1. 범용 인공지능(AGI)

    1) 개요

      (1) 개념

      (2) 필요성

      (3) 최근 동향

    2) 범용 인공지능의 접근 방법

      (1) 기호적 범용 인공지능(Symbolic AGI)

      (2) 창발적 범용 인공지능(Emergentist AGI)

      (3) 혼합 범용 인공지능(Hybrid AGI)

    3) 스파이킹 신경망(Spiking Neural Network)

      (1) 스파이킹 신경망 개요

      (2) 스파이킹 신경망 구조

    4) 메타학습(Meta learning)

  2-2. 자연어처리 모델 ‘GPT-3’

    1) GPT-3 기술 개요

      (1) 개념

      (2) GPT-3 개발 배경

      (3) GPT-3 구조

      (4) GPT-3 성능

      (5) 한계점

    2) 자연어처리(NLP) 시장 전망 및 GPT-3 활용 사례 분석

      (1) 자연어처리 시장 규모

      (2) GPT3 주요 활용분야

      (3) 활용 사례

    3) GPT-3 핵심기술 개발 및 특허 동향

      (1) 언어 모델의 최근 기술발전 동향

      (2) GPT 관련 기술발전 동향

      (3) 자연어처리 최신 특허 동향

  2-3. GPT 관련 연구개발 통계 분석

    1) 분석 방법

    2) 연도별 연구 동향

    3) 인용 상위 연구

    4) 주요 단어 및 네트워크 분석

    5) 주제 분석

    6) 연구 주제별 평균 인용 수

    7) 연도별 주요 학술지

    8) 주제별 전망

3. XAI(설명 가능한 인공지능) 개발 동향과 시장 전망

  3-1. XAI 개요

    1) 개념과 필요성

      (1) 정의와 개념

      (2) 필요성

      (3) 특징

    2) 분류

      (1) 용도별

      (2) 기술별

      (3) 이해관계자 기준별

    3) 최근 주요 이슈

      (1) AI의 블랙박스 문제를 해소

      (2) AI를 활용하는 서비스 및 개발에서 요구되는 ‘설명성’

      (3) 규제ㆍ윤리 측면의 AI 설명성

      (4) 설명 가능한 AI의 접근방식

      (5) 심층학습의 예측 내용을 설명하는 기술

      (6) 부정을 검출ㆍ코로나 바이러스 생존율 예측

      (7) 페이크 뉴스 및 발암 위험성에 대한 설명

      (8) AI 서비스에 대한 적용, 금융 심사에서의 활용

      (9) 사용자가 필요로 하는 정보를 ‘가시화’ 하는 기술

  3-2. XAI 시장 동향과 전망

    1) 산업의 밸류체인과 특징

      (1) 산업의 밸류체인

      (2) 산업의 특징

    2) 시장 규모 전망

      (1) 글로벌 시장

      (2) 국내 시장

    3) 주요국별 정책 추진 동향

      (1) 미국

      (2) EU

      (3) 한국

  3-3. XAI 관련 연구개발 통계 분석

    1) 분석 방법

    2) 연도별 연구 동향

    3) 인용 상위 연구

    4) 주요 단어 및 네트워크 분석

    5) 주제 분석

    6) 연구 주제별 평균 인용 수

    7) 연도별 주요 학술지

    8) 주제별 전망

  3-4. XAI 관련 기술 개발 동향

    1) 주요 이슈

    2) 국내외 업체별 기술개발 동향

      (1) Google

      (2) simMachine

      (3) Nvidia

      (4) IBM

      (5) Skydisc

      (6) Fiddler Labs

      (7) 포스코

      (8) 서울대병원

      (9) 보라매병원

      (10) 삼성카드

      (11) 에이젠글로벌

      (12) 마인드 AI

      (13) 딥인스펙션

    3) 기술 경쟁력

Ⅱ. AI(인공지능) 국내외 시장 동향과 정책 추진 현황

1. 국내외 AI 시장 동향과 전망

  1-1. 국내외 AI 시장 동향과 전망

    1) 국내외 시장 규모와 전망

      (1) 글로벌 시장 규모 및 동향

      (2) 중국의 시장규모 및 투자 현황

      (3) 국내 시장 규모 및 동향

    2) 주요국별 AI 지표

      (1) 개요

      (2) 방법론

      (3) AI 연구 TOP 50 (국가)

      (4) AI 연구 TOP 100 (Organizations)

      (5) AI 연구 TOP 50 (Universities)

      (6) AI 연구 TOP 50 (Companies)

      (7) 2019년 대비 2020년 순위 변화

    3) 미래 AI의 발전 단계

  1-2. AI 기술분야 중소기업형 기술 로드맵(2021-2023)

    1) AI 기반 교육서비스

      (1) 핵심 요소기술 선정

      (2) 기술로드맵(2021-2023)

      (3) 핵심요소기술 연구목표

    2) AutoML 솔루션

      (1) 핵심 요소기술 선정

      (2) 기술로드맵(2021-2023)

      (3) 핵심요소기술 연구목표

    3) 합성 데이터(Synthetic data)

      (1) 핵심 요소기술 선정

      (2) 기술로드맵(2021-2023)

      (3) 핵심요소기술 연구목표

    4) 설명 가능한 AI(XAI)

      (1) 핵심 요소기술 선정

      (2) 기술로드맵(2021-2023)

      (3) 핵심요소기술 연구목표

    5) 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 의료진단 솔루션

      (1) 핵심 요소기술 선정

      (2) 기술로드맵(2021-2023)

      (3) 핵심요소기술 연구목표

    6) RPA(Robotic Process Automation) System

      (1) 핵심 요소기술 선정

      (2) 기술로드맵(2021-2023)

      (3) 핵심요소기술 연구목표

    7) 영상데이터 기반 AI 서비스

      (1) 핵심 요소기술 선정

      (2) 기술로드맵(2021-2023)

      (3) 핵심요소기술 연구목표

    8) 인간-인공지능 협업 시스템

      (1) 핵심 요소기술 선정

      (2) 기술로드맵(2021-2023)

      (3) 핵심요소기술 연구목표

2. AI 기반 주요 산업의 스마트화 동향과 전망

  2-1. 스마트 제조(스마트 팩토리) 분야 AI 활용 동향

    1) 스마트 제조 및 기존 제조혁신의 차이점

      (1) 정보전달 속도

      (2) 데이터의 역할 범위

      (3) 생산품종의 다양성

    2) AI 스마트팩토리

    3) AI 주도 시스템(AI-Driven System)

      (1) 스킬 및 데이터 품질의 장벽의 완화

      (2) AI 주도 시스템이 등장함에 따른 설계의 복잡화

      (3) 저소비전력, 저비용 기기에 대한 AI 도입

      (4) 강화학습이 산업 용도로 이동

      (5) 데이터 품질을 시뮬레이션을 통해 극복

    4) 스마트제조 기술 분야별 AI 적용 사례

      (1) 머신비전 검사

      (2) 예지정비

      (3) 가상 시운전

    5) AI 스마트팩토리 구축 사례

      (1) 지멘스(SIEMENS)

      (2) LG CNS

      (3) 현대자동차

      (4) 삼성전기

      (5) LS산전

      (6) 전자부품연구원

  2-2. 의료 분야 AI 활용 동향

    1) AI를 적용할 수 있는 의료 영역

      (1) 영상 진단

      (2) 질병 진단

      (3) 다양한 의료 문제

      (4) 기술의 개인ㆍ지역 격차 해소

    2) 코로나19 바이러스에 대한 AI 활용

      (1) 치료를 위한 AI 기술

      (2) 진단을 위한 AI 기술

      (3) 감염 규모를 예측하는 AI 기술

    3) 국내외 시장 및 제품 개발 동향

      (1) 글로벌 시장규모 전망

      (2) 국내 시장규모 전망

      (3) 해외 제품 개발 동향

      (4) 국내 제품 개발 동향

    4) 뉴럴 네트워크 활용

      (1) 뉴럴 네트워크 이용

      (2) 지도학습의 프로세스

      (3) 실용화 과제

      (4) 개인정보 누출에 대한 우려

      (5) 의료용 AI의 폭주에 대한 우려

    5) AI 기반 의료영상 분석

      (1) AI 기반 의료영상 분석의 개념

      (2) AI 기반 의료영상 분석의 연구 현황

      (3) AI 기반 의료영상 분석의 기술적 난제와 극복 방안

      (4) 국내외 규제 및 상용화 현황

    6) AI 기반 환자 맞춤형 재활치료

    7) 의료 AI의 문제점 및 향후 과제

      (1) AI의 타당성 검증이 부족

      (2) 의료 AI 법 정비

      (3) 의료 관계자의 AI에 관한 지식 부족

      (4) AI 적용 이후 의사에게 요구되는 점

  2-3. 스마트 카(자율주행차) 분야 AI 활용 동향

    1) 스마트카의 개념

      (1) 스마트카

      (2) 스마트카 서비스

      (3) 자율주행차

    2) 자동차용 AI 

      (1) 자동차의 AI 개발 동향

      (2) 자동차 AI 시장 동향과 전망

    3) 자율주행차 시장 규모 전망

      (1) 상용화 시기 전망

      (2) 글로벌 시장 규모 전망

      (3) 레벨별(Lx3/Lx4) 시장규모 전망

    4) 인지ㆍ판단 시스템 개발 동향

      (1) 개요

      (2) 기술개발의 주요 이슈

      (3) 주요 업체별 개발 동향

    5) AI 스타트업의 M&A 현황

      (1) 자율주행차의 AI

      (2) AI 개발업체 M&A 현황

      (3) 자동차 관련 주요 AI 스타트업 기업

  2-4. 스마트 농업 분야 AI 활용 동향

    1) 농업 분야의 AI 개발동향

      (1) 농업의 문제점을 AI로 해결

      (2) 농업 AI의 발전

      (3) AI 활용 전망

    2) 농업 분야 빅데이터 수집 및 활용

      (1) 농업 빅데이터의 관측ㆍ수집

      (2) 농업 빅데이터의 전송ㆍ축적

      (3) 농업 빅데이터의 분석ㆍ활용

    3) 농업 분야의 AI 적용 사례

      (1) Climate corporation - 디지털 농업 서비스 플랫폼

      (2) IoF 2020 project - 혁신생태계 구축

      (3) Prospera Technologies – AI 기반 농업 솔루션

      (4) Bosch - 병해 예측 솔루션

      (5) PlantVillage - 작물 질병 진단

      (6) Optim - AI, IoT, 빅데이터 플랫폼

      (7) Plenty - 수직농장

      (8) IrohaㆍClever AgriㆍMIT Media Lab - 생육 관리

      (9) 가축 관리

3. 주요국별 AI 관련 정책 추진 현황

  3-1. 미국

    1) AI 관련 리더십 유지에 관한 대통령령

    2) 국가 AI 연구개발 전략(2019년 개정판)

    3) AI 활용에 관한 화이트하우스 서밋

    4) AI 애플리케이션 관련 규제를 위한 가이드라인(안)

  3-2. 유럽

    1) AI 백서 : 우월과 신뢰를 위한 유럽 접근방식

    2) 신뢰할 수 있는 AI를 위한 자기 평가 리스트(ALTAI)

  3-3. 영국

    1) AI Sector Deal

    2) Guidelines for AI procurement

    3) AI와 데이터 보호의 가이던스

  3-4. 독일

    1) Strategie Künstliche Intelligenz(AI 국가 전략)

    2) 국가 산업 전략 2030

    3) Project GAIA-X

    4) KI in der Industrie 4.0

  3-5. 프랑스

    1) Intelligence artificielle : "faire de la France un leader"

    2) Stratégie nationale de recherche en IA

    3) 프랑스, 독일, 프랑스의 AI 연구 강화에 관한 기본 합의서

  3-6. 중국

    1) 2019년 이후의 주요 정책

    2) 국가 차세대 인공지능 표준 체계 구축 가이드라인

  3-7. 일본

    1) AI 전략 2019

    2) 지적 재산

    3) 자율주행

  3-8. 한국

    1) 신뢰할 수 있는 인공지능 실현전략

      (1) 수립배경

      (2) 비전 및 추진전략

      (3) 주요 내용

    2) 인공지능 법ㆍ제도ㆍ규제 정비 로드맵

      (1) 인공지능 공통 기반

      (2) 인공지능 활용ㆍ확산

    3) 인공지능 윤리기준 

      (1) 목표 및 지향점

      (2) 최고가치

      (3) 3대 기본원칙

      (4) 10대 핵심요건

    4) 디지털뉴딜 종합계획

      (1) 추진배경

      (2) 추진내용

      (3) 디지털 뉴딜 5대 대표과제와 이행계획

    5) AI 국가전략

      (1) 수립배경

      (2) 의의 및 추진전략

      (3) 주요 특징

      (4) 비전 및 목표

      (5) 주요 내용

    6) AI 인프라 구축 동향과 계획

      (1) 개요

      (2) 그간의 구축 동향과 실적

      (3) 주요 추진 계획

      (4) 인공지능(AI) 허브 주요 내용

Ⅲ. 최근 주목받는 AI 분야별 연구개발 동향과 향후 과제

1. 지각ㆍ운동계 AI 기술

  1-1. 연구개발 개요

    1) 정의 및 범위

    2) 의의

  1-2. 연구개발 분야별 주요 동향

    1) 기계학습의 발전

    2) 패턴 인식의 연구개발 동향

    3) 동작 생성의 연구개발 동향

    4) 학회ㆍ산업계의 동향

  1-3. 신기술 개발 및 기술 토픽

    1) 지도 학습의 부담 경감

    2) 게임 AI의 발전

    3) 심층 생성 모델

    4) 세계 모델과 모방 예측 학습

    5) 그 밖의 주목할 만한 주제

  1-4. 주목할 만한 주요 프로젝트

    1) Open Images

    2) 로봇 × AI의 일본 프로젝트

  1-5. 핵심 과학기술 과제

    1) 현재의 심층학습의 문제 극복, 지각ㆍ운동계 AI와 언어ㆍ지식계 AI의 통합

    2) 심층학습의 이론적 해명

    3) 기계학습을 위한 컴퓨팅 기술

  1-6. 주요국별 연구개발 현황 비교

    1) 미국

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    2) 유럽

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    3) 중국

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    4) 일본

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    5) 한국

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

2. 언어ㆍ지식계 AI 기술

  2-1. 연구개발 개요

    1) 정의 및 범위

    2) 의의

  2-2. 연구개발 분야별 주요 동향

    1) 자연언어 분석 기술의 발전(~2017년경)

    2) 대규모 텍스트 활용ㆍ지식 활용의 발전

    3) 뉴럴 네트워크 자연언어 처리의 최신 동향(2017년~2020년)

    4) 지각ㆍ운동계 AI와 언어ㆍ지식계 AI의 통합에 관한 동향

    5) 학회 및 국제 동향

  2-3. 신기술 개발 및 기술 토픽

    1) 트랜스포머 사전 학습 모델

    2) 심층학습의 발전ㆍ확장에 의한 지능의 모델화

    3) 멀티 모덜ㆍ멀티태스크 학습

  2-4. 주목할 만한 주요 프로젝트

    1) Open AI : GPT-3

    2) DARPA : AI Next

  2-5. 핵심 과학기술 과제

    1) 진정한 의미 이해ㆍ상식 추론

    2) 언어ㆍ지식계와 지각ㆍ운동계를 통일적으로 다루는 차세대 AI 아키텍처

    3) 멀티 모덜 처리ㆍ실세계 연결의 응용 개발

  2-6. 주요국별 연구개발 현황 비교

    1) 미국

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    2) 유럽

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    3) 중국

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    4) 일본

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    5) 한국

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

3. 의사결정ㆍ합의 형성 지원

  3-1. 연구개발 개요

    1) 정의

    2) 의의

  3-2. 연구개발 분야별 주요 동향

    1) 의사결정 문제에 대한 시책

    2) 의사결정 문제의 새로운 양상ㆍ어려움

    3) 의사결정ㆍ합의 형성을 지원하기 위한 기술군

      (1) 방대한 가능성 탐색ㆍ평가

      (2) 자동 의사결정ㆍ자동 교섭

      (3) 대규모 의견 집약ㆍ합의 형성

      (4) 다양한 가치관 파악ㆍ가시화

      (5) 페이크 대책

      (6) 의사결정에 관한 기초 과학

  3-3. 신기술 개발 및 기술 토픽

    1) 페이크 검출 기술

    2) 자동 교섭

  3-4. 주목할 만한 주요 프로젝트

    1) DARPA - Cognitive Security 관련 프로젝트

    2) 대규모 합의 형성 지원 시스템 D-Agree

  3-5. 핵심 과학기술 과제

    1) 인간과 친밀한 에이전트

    2) 건전한 의견 집약 플랫폼

    3) 인간 자신의 판단 능력 교육ㆍ훈련

  3-6. 주요국별 연구개발 현황 비교

    1) 미국

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    2) 유럽

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    3) 중국

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    4) 일본

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    5) 한국

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

4. 데이터를 기반으로 하는 문제해결

  4-1. 연구개발 개요

    1) 정의

    2) 의의

  4-2. 연구개발 분야별 주요 동향

    1) 문제 해결 파이프라인의 기술 발전

    2) 사이버 피지컬 시스템의 기술 발전

    3) 데이터 기반 기술 발전

      a. 데이터 처리 기반 기술

      b. 데이터 보호 기술

      c. 오픈 데이터(Open Data)

    4) 문제 해결 수단의 질적인 변화

      a. 산업 구조의 변혁

      b. 사회 시스템의 변혁

      c. 과학 연구의 변혁

  4-3. 신기술 개발 및 기술 토픽

    1) 계측 인포메틱스

    2) AI 구동 과학ㆍ고차원 과학

  4-4. 주목할 만한 주요 프로젝트

    1) 코로나19에 대한 AI 기술 활용

      (1) 예측

      (2) 대응

      (3) 확산 방지

      (4) 신약 및 백신 개발

      (5) 기타

    2) 노벨 튜링 챌린지(Nobel Turing Challenge)

  4-5. 핵심 과학기술 과제

    1) 데이터 구동형 사회 시스템을 위한 개발 방법론과 사회 데이터 기반 확립

    2) 데이터ㆍAI 구동 과학의 방법론ㆍ기술군의 연구개발

    3) 인재 재교육 시스템에 관한 연구개발

  4-6. 주요국별 연구개발 현황 비교

    1) 미국

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    2) 유럽

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    3) 중국

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    4) 일본

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    5) 한국

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

5. 인지 발달 로보틱스

  5-1. 연구개발 개요

    1) 정의

    2) 의의

  5-2. 연구개발 분야별 주요 동향

    1) 연구 커뮤니티 형성

    2) 연구 영역의 확장

  5-3. 신기술 개발 및 기술 토픽

    1) 예측 부호화와 거울 뉴런 시스템

    2) 확률적 생성 모델에 근거한 통합 인지 틀

  5-4. 주목할 만한 주요 프로젝트

    1) CREST 인지 미러링

    2) CREST 기호 창발 로보틱스에 의한 인간 기계 협업 기반 창성

    3) THRIVE++ 프로젝트

  5-5. 핵심 과학기술 과제

    1) 인지 발달의 다양한 측면의 원리 탐구

    2) 통합적인 인지 발달 모델의 구축과 자율ㆍ발달하는 로봇의 설계론 개발

    3) 인지 발달 로보틱스의 응용 개발

  5-6. 주요국별 연구개발 현황 비교

    1) 미국

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    2) 유럽

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    3) 중국

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    4) 일본

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발

    5) 한국

      (1) 기초 연구

      (2) 응용 연구ㆍ개발