Ⅰ. 인공지능(Artificial Intelligence) 시장 전망 및 동향
1. 전세계 인공지능(Artificial Intelligence) 시장의 전망
1-1. 시장 규모
1) 인공지능(Artificial Intelligence) 시장 개황
2) 전세계 인공지능(Artificial Intelligence) 시장 전망
3) 주요 국가별 시장
(1) 북미
(2) 유럽
(3) 중국
(4) 일본
(5) 러시아
(6) 기타국가
4) 주요 분야별 시장 전망
(1) 영상처리 분야
(2) 음성인식 분야
(3) Cognitive SW 플랫폼 분야
(4) 미디어 서비스 분야
(5) 자율주행 자동차 분야
(6) 번역 및 통역
(7) 로봇
(8) 제조업
(9) 기타 분야
1-2. 시장 점유율
1-3. 국가별 인공지능(Artificial Intelligence) 경쟁력
1-4. 기업별 인공지능(Artificial Intelligence) 경쟁력
1-5. 주요 시장 변수(Market Factor)
2. 국내 인공지능(Artificial Intelligence) 시장 전망
2-1. 시장 규모
2-2. 시장 특징
2-3. 성장 지연 요인
2-4. 확산 필수 고려사항
3. 전세계 인공지능(Artificial Intelligence) 시장 동향
3-1. 주요 트렌드
3-2. 인공지능 시장 생태계 구성
3-3. 주요 기업 현황
3-4. 법‧제도 정책
1) 북미
2) 일본
3) 유럽
4) 중국
3-5. 인공지능(Artificial Intelligence) 도입 및 활용 사례
1) 영상처리 분야
2) 음성인식 분야
3) Cognitive SW 플랫폼 분야
4) 미디어 서비스 분야
5) 자율주행 자동차 분야
6) 번역 및 통역
7) 로봇
8) 제조업
9) 기타 분야
3-6. 확산 장애 요인
4. 국내 인공지능(Artificial Intelligence) 시장 동향
4-1. 주요 트렌드
4-2. 법‧제도 정책
1) 국내 규제 현황 및 개선방향
2) 국내 인공지능(Artificial Intelligence) 산업 육성 기본 정책 방향
3) 주요 인공지능(Artificial Intelligence) 산업 활성화 정책 과제
4) 중장기 인공지능(Artificial Intelligence) 산업 정책 과제
5) 해외 협력 정책 사업
4-3. 도입 및 실증 사례
4-4. 시장 발전 방향
5. 인공지능(Artificial Intelligence) 관련 시장 전망 및 동향
5-1. 금융
5-2. 의료
5-3. 자동차
5-4. 제조업
5-5. 미디어/콘텐츠
5-6. 에너지
5-7. 농업
5-8. IT
5-9. 로봇
5-10. 기타
Ⅱ. 인공지능(Artificial Intelligence) 개발 동향 및 전망
1. 인공지능(Artificial Intelligence) 기술 개요
1-1. 개념
1) 인공지능(Artificial Intelligence)의 정의 및 역사
2) 인공지능(Artificial Intelligence)의 주요 기술 개요
3) 인공지능(Artificial Intelligence)의 부상 배경
3) 인공지능(Artificial Intelligence)의 사회·윤리적 문제점
1-2. 특장점
1) 기술의 특징
2) 활용의 장점
1-3. 기술 주요 도입 사례
1) 국외 사례
2) 국내 사례
1-4. 인공지능(Artificial Intelligence) 기술 확산 요건
1-5. 응용분야
1) 패턴인식(Pattern recognition)
2) 자동제어(Automatic Control)
3) 자연어처리(Natural Language Processing)
4) 로봇틱스 인지로봇공학(Automatic Control)
5) 딥러닝(Deep Learning)
6) 가상현실(Virtual Reality)
7) 양자컴퓨터(Quantum Computer)
8) 사이버네틱스(Cybernetics)
9) 자동추론(Automated Reasoning)
10) 데이터마이닝(Data Mining)
11) 시멘팁웹(Semantic Web)
12) 지능엔진(Intelligent Agent)
1-6. 핵심기술
1) 지능 진화형 질의응답 기술
2) 자율성장형 지식베이스 및 추론 기술
3) 자율학습형 지식 이해 원천 기술
4) 자율지능형 지식협업 기술
1-7. 기대효과
1) 생산성 향상
2) 삶의 질 향상
3) 일자리 변화
2. 전세계 인공지능(Artificial Intelligence) 개발 동향 및 전망
2-1. 국가별
1) 개황
2) 기술 성숙도
3) 북미
4) 유럽
5) 중국
6) 일본
7) 한국
2-2. 프로젝트별
1) Watson DeepQA
2) Knowledge Graph
3) AQUAINT Program
4) Project HALO
5) Wolfram Alpha
6) Human Brain
7) Google Brain
8) Exobrain
9) Deep view
2-3. 표준 및 특허
1) 표준
(1) TTA PG606 메타데이터
(2) ISO MPEG User Description
(3) ITU-T SG2
(4) ITU-T SG16
(5) ISO TC37/SC4 Language Resource Management
2) 특허
(1) 분야별
(2) 특허 분석에 따른 R&D 전략
3. 국내 인공지능(Artificial Intelligence) 개발 동향 및 전망
3-1. 기술 개발 현황
3-2. 기술 경쟁력
1) Value Chain 분석
2) 기술 개발 수준
3-3. 개발 주요 전략
1) 데이터 기반 4세대 R&D 거점 구축을 통한 체계적 지원
2) 산·학·연 간 중개 강화
3) 개방형 협력을 통해 기초연구 투자 확대
4) 뇌 과학 연구와 연계하여 융합연구 확대
3-4. 개발 로드맵
3-5. 인공지능(Artificial Intelligence) 산업 발전 전략
3-6. 표준 및 특허
1) 표준
2) 특허
(1) 분야별
(2) 특허 분석에 따른 R&D 전략
3-7. 인공지능(Artificial Intelligence) 국제협력 사례
Ⅲ. 국내외 인공지능(Artificial Intelligence) 관련 업체 사업전략 및 R&D 현황
1. 국외 관련 업체
1-1. Microsoft
1-2. IBM
1-3. Google
1-4. Apple
1-5. NarrativeScience
1-6. Sailthru
1-7. Sight Machine
1-8. Rethink
1-9. Ford
1-10. Amazon
1-11. Baidu
1-12. NEC
1-13. QUALCOMM
1-14. SwiftKey
1-15. Rocket Fuel
2. 국내 관련 업체
2-1. 삼성전자
2-2. 네이버
2-3. 다음 카카오
2-4. 엔씨소프트
2-5. SK텔레콤
2-6. LG유플러스
2-7. 현대기아자동차
2-8. 솔트룩스
2-9. 디오텍
2-10. 스탠다임
2-11. 코노
2-12. 클디
2-13. 유빅
2-14. 다이퀘스트
