미래 핵심산업으로 육성 중인, 생성형 AIㆍ빅데이터ㆍ블록체인 기술 트렌드 및 연구개발, 특허 분석

미래 핵심산업으로 육성 중인, 생성형 AIㆍ빅데이터ㆍ블록체인 기술 트렌드 및 연구개발, 특허 분석

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Description
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.
저자

IRSGlobal편집부

목차

Ⅰ.인공지능(AI)기술트렌드및연구개발,특허분석

1.인공지능(AI)기술개요및시장전망
1-1.AI(인공지능)기술개요와시장동향
1)AI(인공지능)개요
(1)정의및분류
(2)AI3大요소
(3)AI개발이력
2)AI(인공지능)세계시장동향
(1)AI시장동향및전망
(2)주요사업자의변화
3)국내AI시장동향및전망
1-2.주요산업분야별AI활용동향
1)의료분야
2)에너지분야
3)항공분야
4)해운분야
5)소매분야
6)제조업분야
1-3.AI기술동향
1)지적활동을실현하는기초기술
2)향후주목할첨단기술
3)자연어처리
(1)파라미터수의확대
(2)언어모델
(3)Zero(Few)Shot학습
4)AI의도입ㆍ운용이용이한기술
(1)API화
(2)AutoML(AutomatedMachineLearning)
(3)MLOps
5)연합학습과분산학습
(1)연합학습(FederatedLearning)
(2)분산학습
6)양자기계학습

2.초거대AIㆍ생성형AI의기술개발동향및사업화전망
2-1.초거대AI시대로진입
1)초거대AI의등장
(1)초거대AI개념
(2)초거대AI의필요성대두
(3)AI의소프트웨어ㆍ하드웨어환경변화
2)자연어처리모델:트랜스포머
(1)등장과배경
(2)RNN의한계극복
(3)멀티모달로진화
2-2.국내외초거대AI개발동향
1)해외
(1)OpenAI
(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.생성형AI활용분야별적용동향
1)생성형AI개념및차이점
(1)생성형AI개념
(2)기존AI와차세대AI의차이점
(3)데이터가존재하지않는세계에서AI를활용
2)차세대AI연구의현황
(1)차세대AI에요구되는기술요소
(2)차세대AI의구체적인사례
3)생성형AI가제품개발에미치는영향
(1)조건에맞는무수한경우의수를검토
(2)혁신적인설계안
(3)설계공정개수및비용을절감
4)생성형AI의위험성
(1)악용가능성
(2)사용자의윤리관향상이필요
5)생성형AI의활용사례
(1)주택회사가건물의레이아웃을검토하는데활용
(2)자동차부품회사가제품설계에서활용
(3)IT기업이의약품개발의리드타임을단축
2-4.이미지생성형AI기술개발동향
1)이미지생성형AI의등장과개념
(1)세계를석권한이미지생성형AI
(2)생성형AI개념
2)텍스트입력에근거한이미지생성
(1)text-to-image의처리과정
(2)여명기의연구
(3)대규모데이터에의한학습
(4)아키텍처의성숙
3)Part1:텍스트인코더
(1)말의의미를이해시키는방법
(2)모델의대규모화와프롬프트엔지니어링
4)Part2:이미지생성기
(1)생성형AI의종류
(2)GAN
(3)확산모델
5)확산모델의생성처리속도향상
6)향후생성형AI
(1)이미지생성형AI의제품화
(2)이미지생성형AI의과제
(3)AI와저작권
(4)향후발전방향

3.주요국별AI대응및정책추진동향
3-1.유럽연합(EU)
1)AI분야의국제적인시책에관한하이레벨회합
2)문화ㆍ크리에이티브분야의AI기회와과제에관한연구&저작권과신기술에관한연저작권데이터관리와AI
3)유럽의회의결의채택
4)기계학습알고리즘보호
5)법집행분야에서의얼굴인증기술사용에관한가이드라인
3-2.프랑스
3-3.독일
1)네트워크분야의인공지능
2)감사(監査)가능한AI시스템에대하여
3-4.영국
1)국가AI전략
2)알고리즘의투명성기준
3)효과적인AI보증에코시스템을위한로드맵
4)AI바로미터(제2판)
3-5.미국
1)전국AI자문위원회
2)얼굴인증을포함한AI도입에관한의견모집
3)책임있는AI가이드라인
4)AI연구자포털
5)AI의바이어스에관한보고서(개정판)
6)AI리스크관리프레임워크(초기드래프트)
7)AI가만들어내는고용차별에대처하는가이던스
8)이노베이션에의한온라인상의위법ㆍ유해정보와의전쟁
3-6.중국
1)‘2022년베이징인공지능산업발전백서’발표
2)중국AIGC(인공지능기술생성콘텐츠)산업백서발간
3)신뢰할수있는인공지능에관한백서,인공지능백서2022
4)인공지능표준화백서(2021년판)
5)신세대인공지능윤리규범

4.인공지능(AI)세부분야별연구개발동향분석
4-1.생성형AI연구개발동향분석
1)분석절차
2)연도별연구동향
3)유형별연구의수
4)인용상위연구
5)주요단어및네트워크분석
6)주제분석
7)연구주제별평균인용수
8)연도별평균인용수
9)연도별주요학술지
10)주제별전망
11)펀딩연구의비율
12)주요펀딩기관
4-2.인공신경망연구개발동향분석
1)분석절차
2)연도별연구동향
3)인용상위연구
4)주요단어및네트워크분석
5)주제분석
6)연구주제별평균인용수
7)연도별평균인용수
8)연도별주요학술지
9)주제별전망
10)펀딩연구의비율
11)주요펀딩기관
4-3.강화학습연구개발동향분석
1)분석절차
2)연도별연구동향
3)인용상위연구
4)주요단어및네트워크분석
5)주제분석
6)연구주제별평균인용수
7)연도별평균인용수
8)연도별주요학술지
9)주제별전망
10)펀딩연구의비율
11)주요펀딩기관
4-4.인지컴퓨팅연구개발동향분석
1)분석절차
2)연도별연구동향
3)유형별연구의수
4)인용상위연구
5)주요단어및네트워크분석
6)주제분석
7)연구주제별평균인용수
8)연도별평균인용수
9)연도별주요학술지
10)주제별전망
11)펀딩연구의비율
12)주요펀딩기관
4-5.뉴로모픽컴퓨팅연구개발동향분석
1)분석절차
2)연도별연구동향
3)유형별연구의수
4)인용상위연구
5)주요단어및네트워크분석
6)주제분석
7)연구주제별평균인용수
8)연도별평균인용수
9)연도별주요학술지
10)주제별전망
11)펀딩연구의비율
12)주요펀딩기관

5.인공지능(AI)세부분야별특허동향분석
5-1.인공신경망네트워크특허동향분석
1)분석절차
2)연도별특허동향
3)국가별출원동향
4)기업별출원동향
5)인용상위특허
6)주요단어및네트워크분석
7)주제분석
8)평균인용수
9)주제별전망
5-2.강화학습특허동향분석
1)분석절차
2)연도별특허동향
3)국가별출원동향
4)기업별출원동향
5)인용상위특허
6)주요단어및네트워크분석
7)주제분석
8)평균인용수
9)주제별전망
5-3.인지컴퓨팅특허동향분석
1)분석절차
2)연도별특허동향
3)국가별출원동향
4)기업별출원동향
5)인용상위특허
6)주요단어및네트워크분석
7)주제분석
8)평균인용수
9)주제별전망
5-4.뉴로모픽컴퓨팅특허동향분석
1)분석절차
2)연도별특허동향
3)국가별출원동향
4)기업별출원동향
5)인용상위특허
6)주요단어및네트워크분석
7)주제분석
8)평균인용수
9)주제별전망

Ⅱ.(빅)데이터기술트렌드및연구개발,특허분석

1.(빅)데이터기술개요및가치사슬
1-1.데이터기술개요
1)데이터개념
(1)빅데이터개요
(2)빅데이터분석
(3)빅데이터의특징과역할
2)데이터특징
3)데이터수집
1-2.데이터분석메타데이터(Metadata)
1)데이터유형과메타데이터의등장
2)메타데이터(Metadata)개념
3)메타데이터(Metadata)의종류
4)메타데이터(Metadata)관리
5)메타데이터설계
(1)데이터분석에필요한메타데이터
(2)메타데이터통합적연결
(3)메타데이터를활용한데이터분석
1-3.4차산업혁명과빅데이터의가치창출
1)데이터기술(DataTechnology)
2)데이터가치사슬(DataValueChain)
3)데이터가치평가

2.데이터활용기반기술
2-1.배경
1)비즈니스니즈
2)과제
2-2.데이터활용기술개요
1)데이터허브
(1)개요
(2)특징
(3)포인트
2)데이터레이크
(1)개요
(2)특징
(3)포인트
3)데이터준비(DataPreparation)툴(Tool)
(1)개요
(2)특징
(3)포인트
4)ETL툴
(1)개요
(2)특징
(3)포인트
5)스트림처리기반
(1)개요
(2)특징
(3)포인트
6)데이터웨어하우스
(1)개요
(2)특징
(3)포인트
7)데이터카탈로그
(1)개요
(2)특징
(3)포인트
2-3.데이터활용프로세스
1)데이터생태계
2)데이터구축및개방
(1)데이터구축
(2)데이터개방
3)데이터분석및활용
(1)데이터분석
(2)데이터활용
2-4.도입프로세스
1)도입프로세스개요
2)데이터활용기반검토프로세스
(1)데이터활용요건정리
(2)현행시스템정리
(3)기술동향조사
(4)시스템전체상정리
(5)전체플랜책정

3.(빅)데이터관련주요이슈
3-1.마이데이터
1)마이데이터개념
2)마이데이터산업개요
3)마이데이터접근방식
4)마이데이터아키텍처
5)마이데이터활용
3-2.의료분야(빅)데이터
1)전자의무기록(EHR)
(1)EMR(ElectronicMe