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최근 ICT 기술의 발전으로 다양한 산업 분야에서 기술 융복합이 가속화되고 우리 삶의 모든 곳에 활용되면서 그 영향력은 가히 헤아릴 수 없으며, 주요 선진국들은 이미 국가사회 디지털혁신의 전면화를 내세우며 민간과의 협력을 통해 ICT 기술 육성에 총력을 다하고 있다.

이에, 본 보고서에서는 제4차 산업혁명 시대의 핵심 ICT 기반기술 중 가장 주목받고 있는 생성형 AI, 빅데이터, 블록체인의 각 기술별 최신 트렌드와 연구개발 및 특허를 면밀히 분석하였다.

먼저, 인공지능 분야에서의 가장 큰 화두는 ‘초거대 AI’와 ‘생성형 AI’이다.
현재 최대 ‘초거대 AI’로 평가되는 것은 오픈 AI의 GPT-3 모델로 파라미터 수가 1,750억 개에 이른다고 알려지고 있다. 파라미터는 인간 뇌에서 정보를 학습하고 기억하는 역할을 담당하는 시냅스와 유사한 역할을 한다.
또한, 콘텐츠 및 사물에 대한 데이터를 통해 학습하고, 그것을 사용하여 창조적이며 현실적인, 완전히 새로운 아웃풋을 만들어내는 ‘생성형 AI’는 ‘데이터가 많이 있는 세계’에서만 활약하는 기술이 아니라 적은 양의 정보를 통해 새로운 것을 창출하는 등 데이터가 충분하지 않은 영역으로 발을 들이는 기술이라는 점에서 ‘차세대 AI 기술’ 중 하나로 주목받고 있다.
따라서, 시장에 대한 임팩트도 기대 이상으로 클 것으로 예상되며, 2025년까지 생성된 모든 데이터 중 생성형 AI가 만들어내는 데이터는 현재의 1% 미만에서 10%로 증가할 것으로 예측되고 있다. 다만 딥페이크 등 안전 측면에 대한 우려도 있기 때문에, 일부 업계에서 도입이 늦어질 가능성도 지적되고 있다.

또한, AI와 빅데이터의 시대, 인터넷과 SNS를 비롯해 스마트 인프라가 구축되면서 교육ㆍ의료ㆍ교통ㆍ금융ㆍ공공 분야는 물론 스마트 기기의 앱ㆍ소셜 미디어 등에서 매일같이 새로운 정보들이 생성되고 있으며, 이를 분석ㆍ활용할 수 있는 기술이 혁신적으로 진화함에 따라 빅데이터 활용을 통해 경제적 이익을 얻기 위한 기업이나 국가들의 투자도 활발하게 진행되고 있다.

빅데이터 기술은 기존의 기업 환경에서 사용되는 규모가 방대하고, 생성 주기가 짧은 ‘정형화된 데이터’ 뿐 아니라, 메타정보와 센서 데이터, 공정 제어 데이터 등 미처 활용하지 못하고 있는 ‘반정형화된 데이터’, 또 비디오나 이미지 같은 멀티미디어 데이터인 ‘비정형 데이터’ 등 모든 데이터와 ‘데이터 획득ㆍ저장, 관리ㆍ분석, 그리고 데이터 수집과 활용, 연계’ 전반에 걸친 광범위한 기술을 모두 포괄하는 개념으로 현재 업무와 일상생활의 대부분이 데이터화되면서 새롭게 진화하고 있다.

지금까지 단편적인 정보만으로 분석했다면, 앞으로는 유의미한 데이터를 수집한 후, 조금 더 심화된 패턴으로 정보를 이해함으로써 개인차원에서는 개인 맞춤형 정보를 제공받게 될 뿐만 아니라, 국가ㆍ조직 차원에서도 다양한 분야에 걸쳐 그 활용 범위가 넓어지면서 다변화된 현대사회를 더욱 정확하게 예측해 효율적으로 작동하게 할 것으로 분석하고 있다.

교육ㆍ의료ㆍ교통ㆍ금융ㆍ공공 분야는 물론 스마트 기기의 앱ㆍ소셜 미디어 등에서 매일같이 생성되는 데이터의 급속한 증가와 빅데이터의 기술 향상은 인공지능(AI) 기술의 채택과 블록체인의 성장을 촉진하고 있다.

마지막으로 블록체인 기술은 웹3.0 으로의 플랫폼 진화와 더불어 빠르게 다양한 분야에서 응용이 확대되고 있다. 블록체인은 네트워크 내의 참여자가 공동으로 정보 및 가치의 이동을 기록·검증·보관함으로써 중개자 없이도 신뢰를 확보하는 기술로 참여자들 간의 직접적이고 능동적인 신뢰 관계를 보장하여 비대면 서비스 구현을 위한 인프라 역할을 수행함으로써, 탈중앙화와 높은 보안성으로 기술에 대한 효용성을 인정 받아왔다.

분산원장 공유기술(1세대)을 시작으로 스마트 컨트랙트를 기반으로 다양한 분야에 접목되는 2세대에서 확장성, 보안성, 상호운용성 등 블록체인의 범용성 확대를 위한 기술적 문제를 해결해 가며, 3세대로 발전 중이다.

이러한 블록체인 기술이 최근에는 메타버스 기술과 융합하여 대체 불가능 토큰을 의미하는 NFT(Non-Fungible Token)를 만나, 현실-가상 모두에서 통용 가능한 재화ㆍ가치 창출을 가능하게 하여 메타버스 기반의 현실-가상 융합 경제활동을 더욱 촉진, NFT 기반 가상경제의 급성장도 전망되고 있다.

모쪼록 본서가 관련 분야에 관심을 갖고 있거나 사업기회를 모색하는 분들께 조금이나마 도움이 되길 기대한다.

Ⅰ. 인공지능(AI) 기술 트렌드 및 연구개발, 특허 분석

1. 인공지능(AI) 기술 개요 및 시장 전망
  1-1. AI(인공지능) 기술 개요와 시장동향
    1) AI(인공지능) 개요
      (1) 정의 및 분류
      (2) AI 3大 요소
      (3) AI 개발 이력
    2) AI(인공지능) 세계시장 동향
      (1) AI 시장동향 및 전망
      (2) 주요 사업자의 변화
    3) 국내 AI 시장동향 및 전망
  1-2. 주요 산업 분야별 AI 활용 동향
    1) 의료 분야
    2) 에너지 분야
    3) 항공 분야
    4) 해운 분야
    5) 소매 분야
    6) 제조업 분야
  1-3. AI 기술 동향
    1) 지적 활동을 실현하는 기초 기술
    2) 향후 주목할 첨단기술
    3) 자연어 처리
      (1) 파라미터 수의 확대
      (2) 언어 모델
      (3) Zero(Few) Shot 학습
    4) AI의 도입ㆍ운용이 용이한 기술
      (1) API화
      (2) AutoML(Automated Machine Learning)
      (3) MLOps
    5) 연합 학습과 분산 학습
      (1) 연합 학습(Federated Learning)
      (2) 분산 학습
    6) 양자 기계학습

2. 초거대 AIㆍ생성형 AI의 기술개발 동향 및 사업화 전망
  2-1. 초거대 AI 시대로 진입
    1) 초거대 AI의 등장
      (1) 초거대 AI 개념
      (2) 초거대 AI의 필요성 대두
      (3) AI의 소프트웨어ㆍ하드웨어 환경 변화
    2) 자연어처리 모델 : 트랜스포머
      (1) 등장과 배경
      (2) RNN의 한계 극복
      (3) 멀티모달로 진화
  2-2. 국내외 초거대 AI 개발 동향
    1) 해외
      (1) Open AI
      (2) Alphabet(Google)
      (3) Microsoft
      (4) META
      (5) IBM
      (6) Amazon
      (7) Baidu
      (8) Alibaba
    2) 국내
      (1) 네이버
      (2) 카카오
      (3) 삼성전자
      (4) LG전자
      (5) SK텔레콤
      (6) KT
      (7) LG유플러스
      (8) 넥슨
  2-3. 생성형 AI 활용 분야별 적용 동향
    1) 생성형 AI 개념 및 차이점
      (1) 생성형 AI 개념
      (2) 기존 AI와 차세대 AI의 차이점
      (3) 데이터가 존재하지 않는 세계에서 AI를 활용
    2) 차세대 AI 연구의 현황
      (1) 차세대 AI에 요구되는 기술 요소
      (2) 차세대 AI의 구체적인 사례
    3) 생성형 AI가 제품 개발에 미치는 영향
      (1) 조건에 맞는 무수한 경우의 수를 검토
      (2) 혁신적인 설계안
      (3) 설계 공정 개수 및 비용을 절감
    4) 생성형 AI의 위험성
      (1) 악용 가능성
      (2) 사용자의 윤리관 향상이 필요
    5) 생성형 AI의 활용 사례
      (1) 주택회사가 건물의 레이아웃을 검토하는 데 활용
      (2) 자동차 부품 회사가 제품 설계에서 활용
      (3) IT 기업이 의약품 개발의 리드 타임을 단축
  2-4. 이미지 생성형 AI 기술개발 동향
    1) 이미지 생성형 AI의 등장과 개념
      (1) 세계를 석권한 이미지 생성형 AI
      (2) 생성형 AI 개념
    2) 텍스트 입력에 근거한 이미지 생성
      (1) text-to-image의 처리 과정
      (2) 여명기의 연구
      (3) 대규모 데이터에 의한 학습
      (4) 아키텍처의 성숙
    3) Part1 : 텍스트 인코더
      (1) 말의 의미를 이해시키는 방법
      (2) 모델의 대규모화와 프롬프트 엔지니어링
    4) Part2 : 이미지 생성기
      (1) 생성형 AI의 종류
      (2) GAN
      (3) 확산 모델
    5) 확산 모델의 생성 처리 속도 향상
    6) 향후 생성형 AI
      (1) 이미지 생성형 AI의 제품화
      (2) 이미지 생성형 AI의 과제
      (3) AI와 저작권
      (4) 향후 발전 방향

3. 주요국별 AI 대응 및 정책 추진 동향
  3-1. 유럽연합(EU)
    1) AI 분야의 국제적인 시책에 관한 하이 레벨 회합
    2) 문화ㆍ크리에이티브 분야의 AI 기회와 과제에 관한 연구 & 저작권과 신기술에 관한 연 저작권 데이터 관리와 AI
    3) 유럽의회의 결의 채택
    4) 기계학습 알고리즘 보호
    5) 법 집행 분야에서의 얼굴 인증 기술 사용에 관한 가이드라인
  3-2. 프랑스
  3-3. 독일
    1) 네트워크 분야의 인공지능
    2) 감사(監査) 가능한 AI 시스템에 대하여
  3-4. 영국
    1) 국가 AI 전략
    2) 알고리즘의 투명성 기준
    3) 효과적인 AI 보증 에코시스템을 위한 로드맵
    4) AI 바로미터(제2판)
  3-5. 미국
    1) 전국 AI 자문위원회
    2) 얼굴 인증을 포함한 AI 도입에 관한 의견 모집
    3) 책임 있는 AI 가이드라인
    4) AI 연구자 포털
    5) AI의 바이어스에 관한 보고서(개정판)
    6) AI 리스크 관리 프레임워크(초기 드래프트)
    7) AI가 만들어내는 고용 차별에 대처하는 가이던스
    8) 이노베이션에 의한 온라인상의 위법ㆍ유해 정보와의 전쟁
  3-6. 중국
    1) ‘2022년 베이징 인공지능산업 발전 백서’ 발표
    2) 중국 AIGC(인공지능 기술 생성 콘텐츠) 산업백서 발간
    3) 신뢰할 수 있는 인공지능에 관한 백서, 인공지능 백서 2022
    4) 인공지능 표준화 백서(2021년판)
    5) 신세대 인공지능 윤리 규범

4. 인공지능(AI) 세부 분야별 연구개발 동향 분석
  4-1. 생성형 AI 연구개발 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 연구 동향
    3) 유형별 연구의 수
    4) 인용 상위 연구
    5) 주요 단어 및 네트워크 분석
    6) 주제 분석
    7) 연구 주제별 평균 인용 수
    8) 연도별 평균 인용 수
    9) 연도별 주요 학술지
    10) 주제별 전망
    11) 펀딩연구의 비율
    12) 주요 펀딩 기관
  4-2. 인공신경망 연구개발 동향 분석
    1) 분석절차
    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 평균 인용 수
    8) 연도별 주요 학술지
    9) 주제별 전망
    10) 펀딩연구의 비율
    11) 주요 펀딩 기관
  4-3. 강화학습 연구개발 동향 분석
    1) 분석절차
    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 평균 인용 수
    8) 연도별 주요 학술지
    9) 주제별 전망
    10) 펀딩연구의 비율
    11) 주요 펀딩 기관
  4-4. 인지 컴퓨팅 연구개발 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 연구 동향
    3) 유형별 연구의 수
    4) 인용 상위 연구
    5) 주요 단어 및 네트워크 분석
    6) 주제 분석
    7) 연구 주제별 평균 인용 수
    8) 연도별 평균 인용 수
    9) 연도별 주요 학술지
    10) 주제별 전망
    11) 펀딩연구의 비율
    12) 주요 펀딩 기관
  4-5. 뉴로모픽 컴퓨팅 연구개발 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 연구 동향
    3) 유형별 연구의 수
    4) 인용 상위 연구
    5) 주요 단어 및 네트워크 분석
    6) 주제 분석
    7) 연구 주제별 평균 인용 수
    8) 연도별 평균 인용 수
    9) 연도별 주요 학술지
    10) 주제별 전망
    11) 펀딩연구의 비율
    12) 주요 펀딩 기관

5. 인공지능(AI) 세부 분야별 특허 동향 분석
  5-1. 인공신경망 네트워크 특허 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 특허 동향
    3) 국가별 출원 동향
    4) 기업별 출원 동향
    5) 인용 상위 특허
    6) 주요 단어 및 네트워크 분석
    7) 주제 분석
    8) 평균 인용 수
    9) 주제별 전망
  5-2. 강화학습 특허 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 특허 동향
    3) 국가별 출원 동향
    4) 기업별 출원 동향
    5) 인용 상위 특허
    6) 주요 단어 및 네트워크 분석
    7) 주제 분석
    8) 평균 인용 수
    9) 주제별 전망
  5-3. 인지컴퓨팅 특허 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 특허 동향
    3) 국가별 출원 동향
    4) 기업별 출원 동향
    5) 인용 상위 특허
    6) 주요 단어 및 네트워크 분석
    7) 주제 분석
    8) 평균 인용 수
    9) 주제별 전망
  5-4. 뉴로모픽 컴퓨팅 특허 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 특허 동향
    3) 국가별 출원 동향
    4) 기업별 출원 동향
    5) 인용 상위 특허
    6) 주요 단어 및 네트워크 분석
    7) 주제 분석
    8) 평균 인용 수
    9) 주제별 전망

Ⅱ. (빅)데이터 기술 트렌드 및 연구개발, 특허 분석

1. (빅)데이터 기술 개요 및 가치사슬
  1-1. 데이터 기술 개요
    1) 데이터 개념
      (1) 빅데이터 개요
      (2) 빅데이터 분석
      (3) 빅데이터의 특징과 역할
    2) 데이터 특징
    3) 데이터 수집
  1-2. 데이터 분석 메타데이터(Metadata)
    1) 데이터 유형과 메타데이터의 등장
    2) 메타데이터(Metadata) 개념
    3) 메타데이터(Metadata)의 종류
    4) 메타데이터(Metadata) 관리
    5) 메타데이터 설계
      (1) 데이터 분석에 필요한 메타데이터
      (2) 메타데이터 통합적 연결
      (3) 메타데이터를 활용한 데이터 분석
  1-3. 4차 산업혁명과 빅데이터의 가치 창출
    1) 데이터 기술(Data Technology)
    2) 데이터 가치사슬(Data Value Chain)
    3) 데이터 가치 평가

2. 데이터 활용 기반 기술
  2-1. 배경
    1) 비즈니스 니즈
    2) 과제
  2-2. 데이터 활용 기술 개요
    1) 데이터 허브
      (1) 개요
      (2) 특징
      (3) 포인트
    2) 데이터 레이크
      (1) 개요
      (2) 특징
      (3) 포인트
    3) 데이터 준비(Data Preparation) 툴(Tool)
      (1) 개요
      (2) 특징
      (3) 포인트
    4) ETL 툴
      (1) 개요
      (2) 특징
      (3) 포인트
    5) 스트림 처리 기반
      (1) 개요
      (2) 특징
      (3) 포인트
    6) 데이터 웨어하우스
      (1) 개요
      (2) 특징
      (3) 포인트
    7) 데이터 카탈로그
      (1) 개요
      (2) 특징
      (3) 포인트
  2-3. 데이터 활용 프로세스
    1) 데이터 생태계
    2) 데이터 구축 및 개방
      (1) 데이터 구축
      (2) 데이터 개방
    3) 데이터 분석 및 활용
      (1) 데이터 분석
      (2) 데이터 활용
  2-4. 도입 프로세스
    1) 도입 프로세스 개요
    2) 데이터 활용 기반 검토 프로세스
      (1) 데이터 활용 요건 정리
      (2) 현행 시스템 정리
      (3) 기술 동향 조사
      (4) 시스템 전체상 정리
      (5) 전체 플랜 책정

3. (빅)데이터 관련 주요 이슈
  3-1. 마이 데이터
    1) 마이데이터 개념
    2) 마이데이터 산업 개요
    3) 마이데이터 접근 방식
    4) 마이데이터 아키텍처
    5) 마이데이터 활용
  3-2. 의료분야 (빅)데이터
    1) 전자의무기록(EHR)
      (1) EMR(Electronic Medical Record)
      (2) EHR(Electronic Health Record)
      (3) 전자건강기록(EHR) 활용
      (4) 전자의무기록의 향후 과제
    2) PHR(Personal Health Record)
      (1) PHR(Personal Health Record) 개념
      (2) PHR시스템 활용
      (3) 국내외 PHR 동향
      (4) PHR 향후 과제
    3) 주요국별 의료 데이터의 기반과 EHRㆍPHR 현황
      (1) 미국
      (2) 영국
      (3) 핀란드
      (4) 네덜란드
      (5) 호주
      (6) 일본
      (7) 민간 사업자에 의한 시책

4. (빅)데이터 산업 시장 동향과 전망
  4-1. 데이터 산업
    1) 데이터 산업 정의
    2) 데이터 소유와 독점
  4-2. 국내외 데이터 시장동향과 전망
    1) 주요국의 데이터산업 시장규모
    2) 글로벌 데이터 시장동향과 전망
      (1) 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장
      (2) 빅데이터 분석 시장
      (3) 빅데이터 플랫폼 시장
    3) 국내 데이터 시장동향과 전망
      (1) 데이터산업 시장규모
      (2) 데이터산업 세부 시장규모
    4) 국내외 시장 전망

5. 빅데이터 세부 분야별 연구개발 동향 분석
  5-1. 빅데이터 수집 연구개발 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 연구 동향
    3) 유형별 연구의 수
    4) 인용 상위 연구
    5) 주요 단어 및 네트워크 분석
    6) 주제 분석
    7) 연구 주제별 평균 인용 수
    8) 연도별 평균 인용 수
    9) 연도별 주요 학술지
    10) 주제별 전망
    11) 펀딩연구의 비율
    12) 주요 펀딩 기관
  5-2. 빅데이터 저장 연구개발 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 연구 동향
    3) 유형별 연구의 수
    4) 인용 상위 연구
    5) 주요 단어 및 네트워크 분석
    6) 주제 분석
    7) 연구 주제별 평균 인용 수
    8) 연도별 평균 인용 수
    9) 연도별 주요 학술지
    10) 주제별 전망
    11) 펀딩연구의 비율
    12) 주요 펀딩 기관
  5-3. 빅데이터 분석 연구개발 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 연구 동향
    3) 유형별 연구의 수
    4) 인용 상위 연구
    5) 주요 단어 및 네트워크 분석
    6) 주제 분석
    7) 연구 주제별 평균 인용 수
    8) 연도별 평균 인용 수
    9) 연도별 주요 학술지
    10) 주제별 전망
    11) 펀딩연구의 비율
    12) 주요 펀딩 기관
  5-4. 빅데이터 클라우드 연구개발 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 연구 동향
    3) 유형별 연구의 수
    4) 인용 상위 연구
    5) 주요 단어 및 네트워크 분석
    6) 주제 분석
    7) 연구 주제별 평균 인용 수
    8) 연도별 평균 인용 수
    9) 연도별 주요 학술지
    10) 주제별 전망
    11) 펀딩연구의 비율
    12) 주요 펀딩 기관
6. 빅데이터 세부 분야별 특허 동향 분석
  6-1. 빅데이터 수집 특허 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 특허 동향
    3) 국가별 출원 동향
    4) 기업별 출원 동향
    5) 인용 상위 특허
    6) 주요 단어 및 네트워크 분석
    7) 주제 분석
    8) 평균 인용 수
    9) 주제별 전망
  6-2. 빅데이터 저장 특허 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 특허 동향
    3) 국가별 출원 동향
    4) 기업별 출원 동향
    5) 인용 상위 특허
    6) 주요 단어 및 네트워크 분석
    7) 주제 분석
    8) 평균 인용 수
    9) 주제별 전망
  6-3. 빅데이터 분석 특허 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 특허 동향
    3) 국가별 출원 동향
    4) 기업별 출원 동향
    5) 인용 상위 특허
    6) 주요 단어 및 네트워크 분석
    7) 주제 분석
    8) 평균 인용 수
    9) 주제별 전망
  6-4. 빅데이터 클라우드 특허 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 특허 동향
    3) 국가별 출원 동향
    4) 기업별 출원 동향
    5) 인용 상위 특허
    6) 주요 단어 및 네트워크 분석
    7) 주제 분석
    8) 평균 인용 수
    9) 주제별 전망

Ⅲ. 블록체인 기술 트렌드 및 연구개발, 특허 분석

1. 국내외 블록체인 기술개발 동향과 발전 방향
  1-1. 블록체인 기술 개요
    1) 블록체인 개념과 발전
      (1) 블록체인 정의와 구분
      (2) 블록체인의 의의와 적용 사례
      (3) 블록체인의 산업화 추진 현황
      (4) 블록체인 분야 생태계와 발전 전망
    2) 블록체인 기술의 활용별 특징
      (1) 공개형 블록체인
      (2) 비공개형 블록체인
      (3) 보안성 및 안전성
      (4) 거래상의 특성
      (5) 기타 특성
    3) 블록체인 및 웹3.0 분야의 기술 이슈
      (1) NFT(Non-Fungible Token)
      (2) DID(Decentralized ID)
      (3) DAO(Decentralized AutonoMoUs Organization)
    4) 블록체인 3.0과 DApp 생태계
      (1) 블록체인의 발전 단계
      (2) 블록체인 3.0 플랫폼
      (3) DApp 개요와 활용
    5) 스마트 컨트랙트와 블록체인 3.0
      (1) 스마트 컨트랙트 개념
      (2) 비즈니스 사업화 동향
  1-2. 블록체인 기술개발 동향과 과제
    1) 블록체인 핵심기술
      (1) 블록체인 기반기술
      (2) 블록체인 응용기술
      (3) 블록체인 합의 알고리즘
    2) 블록체인 기술의 한계와 과제
      (1) 검열저항성
      (2) 익명성
      (3) 대체가능성
      (4) 확장성
      (5) 개연적 결제의 완결성
      (6) 거버넌스
      (7) 튜링 불완정성
      (8) 튜링 완전성
      (9) 블록체인의 중앙화

2. 블록체인 기반 가상(디지털)자산
  2-1. 암호경제(Crypto Economy)
    1) 암호경제의 부상과 메카니즘
      (1) 정의와 특징
      (2) 구성과 메카니즘
    2) 암호자산 분류 체계
      (1) 개 요
      (2) 국내외 동향
      (3) 암호자산과 CBDC
    3) 암호경제로 인한 경제시스템 변화
      (1) 탈중앙화 글로벌 디지털 경제 시스템의 구축
      (2) 자체 자금조달이 가능한 생태계 구성
      (3) 화폐ㆍ자산(상품)ㆍ증권(지분)의 융합
      (4) 프로그램 가능한 경제(Programmable economy)
  2-2. 디지털화폐(CBDC), 가상자산
    1) 디지털화폐(CBDC)의 개요
      (1) CBDC의 개념
      (2) CBDC의 특성
      (3) 도입배경
    2) 디지털화폐(CBDC)의 구현방식
      (1) CBDC 구현방식의 구분과 특징
      (2) 단일원장방식 업무 운영 방식
      (3) 분산원장방식 업무 운영 방식
    3) 주요 국가별 추진 현황
      (1) 공식 도입
      (2) 시범운영 단계
      (3) 모의실험 단계
      (4) 기초 연구 및 개념검증(PoC) 단계
    4) 가상자산 거래 관리방안
      (1) 추진 개요
      (2) 가상자산 관리방안
      (3) 향후 계획
  2-3. 토큰 증권(STO)
    1) 토큰 증권(STO) 개요
      (1) 정의
      (2) 토큰증권 생태계
      (3) 자산 토큰화의 이점
      (4) 증권 자산 투자 환경의 다변화
    2) 토큰증권의 사업성이 기대되는 분야
      (1) 부동산
      (2) 음악 저작권
      (3) 미술품 
    3) 주요국별 토큰증권(STO) 동향
      (1) 미국
      (2) 싱가포르
      (3) 일본
    4) 국내외 토큰증권 시장 전망
    5) 주요기업 참여 동향
      (1) 플랫폼기업 : 초기 STO 시장 선도
      (2) 금융사(증권사) : 본격적인 사업화 추진
  2-4. NFT(Non-Fungible Token)
    1) NFT 기술 개요
      (1) NFT의 개념과 구조
      (2) NFT 발행(Minting)과 거래 프로세스
    2) NFT 산업 생태계
      (1) 블록체인 기술분야별 NFT 생태계
      (2) NFT 분야별 산업 생태계
    3) 국내외 NFT 시장 동향
      (1) NFT 거래 시장동향
      (2) 발행 분야별 NFT 시장규모
      (3) NFT발행 및 거래 플랫폼
      (4) 국내외 주요기업 진출 사례

3. 국내외 블록체인 시장 동향과 전망
  3-1. 국내외 블록체인 관련 시장 동향과 전망
    1) 글로벌 블록체인 시장 규모 및 전망
    2) 글로벌 블록체인 시장의 종류별 시장 규모 및 전망
    3) 국내 블록체인 시장규모 및 전망
    4) 블록체인 기반 신원인증(DID) 글로벌 시장규모 전망
    5) 스마트 계약 시장규모 전망
    6) 제조업에서의 블록체인 시장규모 전망
    7) 공급망에 있어 블록체인 기술 이용되는 분야별 시장 전망
    8) 글로벌 블록체인용 AI 시장의 용도별 시장 전망
    9) 활용분야별 블록체인 기여효과 전망
  3-2. 블록체인 마켓 데이터
    1) 글로벌 시장
    2) 블록체인 활용
    3) 암호화폐/비트코인

4. 블록체인 세부 분야별 연구개발 동향 분석
  4-1. 블록체인 사물인터넷 연구개발 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 연구 동향
    3) 유형별 연구의 수
    4) 인용 상위 연구
    5) 주요 단어 및 네트워크 분석
    6) 주제 분석
    7) 연구 주제별 평균 인용 수
    8) 연도별 평균 인용 수
    9) 연도별 주요 학술지
    10) 주제별 전망
    11) 펀딩연구의 비율
    12) 주요 펀딩 기관
  4-2. 탈중앙화 블록체인 연구개발 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 연구 동향
    3) 유형별 연구의 수
    4) 인용 상위 연구
    5) 주요 단어 및 네트워크 분석
    6) 주제 분석
    7) 연구 주제별 평균 인용 수
    8) 연도별 평균 인용 수
    9) 연도별 주요 학술지
    10) 주제별 전망
    11) 펀딩연구의 비율
    12) 주요 펀딩 기관
4-3. 대체불가능토큰 연구개발 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 연구 동향
    3) 유형별 연구의 수
    4) 인용 상위 연구
    5) 주요 단어 및 네트워크 분석
    6) 주제 분석
    7) 연구 주제별 평균 인용 수
    8) 연도별 평균 인용 수
    9) 연도별 주요 학술지
    10) 주제별 전망
    11) 펀딩연구의 비율
    12) 주요 펀딩 기관

5. 블록체인 세부 분야별 특허 동향 분석
  5-1. 블록체인 사물인터넷 특허 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 특허 동향
    3) 국가별 출원 동향
    4) 기업별 출원 동향
    5) 인용 상위 특허
    6) 주요 단어 및 네트워크 분석
    7) 주제 분석
    8) 평균 인용 수
    9) 주제별 전망
  5-2. 탈중앙화 블록체인 특허 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 특허 동향
    3) 국가별 출원 동향
    4) 기업별 출원 동향
    5) 인용 상위 특허
    6) 주요 단어 및 네트워크 분석
    7) 주제 분석
    8) 평균 인용 수
    9) 주제별 전망
  5-3. 대체 불가능 토큰 특허 동향 분석
    1) 분석절차
    2) 연도별 특허 동향
    3) 국가별 출원 동향
    4) 기업별 출원 동향
    5) 인용 상위 특허
    6) 주요 단어 및 네트워크 분석
    7) 주제 분석
    8) 평균 인용 수
    9) 주제별 전망