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표제지
목차
요약문 13
제1장 서론 21
제1절 연구의 필요성 21
제2절 연구 목적 26
제3절 연구 내용 27
제4절 연구 방법 28
제2장 인공지능 시스템 정의 및 발전 29
제1절 인공지능 시스템 정의 및 분류 29
제2절 범용하드웨어 기반 인공지능 35
제3절 뉴로닉 컴퓨팅 시스템 기반 차세대 인공지능 40
제3장 국내외 차세대 인공지능 시스템 현황 및 분석 44
제1절 국외 차세대 인공지능 시스템 현황 44
1. 국가 주도 프로젝트 현황 44
2. 산업 현황 53
3. 특허 현황 60
4. 전문 인력 현황 66
제2절 국내 차세대 인공지능 시스템 현황 68
1. 국가 주도 프로젝트 현황 68
2. 산업 현황 70
3. 특허 현황 72
4. 전문 인력 현황 74
제3절 현황 진단 및 시사점 분석 76
제4장 차세대 인공지능 (뉴로닉 컴퓨팅) 시스템 분야 선도 방안 84
제1절 비전 및 핵심목표 84
제2절 3대 추진전략 88
1. 정부주도의 연구 지원 체계화 88
2. AI 플랫폼 구축 및 표준기술화 90
3. 미래 지향적 R&D 환경 조성 93
제3절 기술개발 방향 95
1. 기술개발 전략 95
2. 단기추진과제 97
3. 장기추진과제 102
제4절 기대효과 113
제5장 결론 116
[참고자료 1] 국내외 인공지능 관련 국가 주도 프로젝트별 세부 현황 120
1. 국외 인공지능 관련 국가 주도 프로젝트 120
2. 국내 인공지능 관련 국가 주도 프로젝트 148
[참고자료 2] 국내외 특허 심층 분석 153
참고문헌 179
판권기 181
〈표 3-1〉 EU HBP 분야별 연구목표 48
〈표 3-2〉 중국 '차세대 인공지능 발전 계획' 6대 주요 과제 50
〈표 3-3〉 일본 로봇혁명의 배경과 구상 50
〈표 3-4〉 일본 '2045 연구회' 주요 논의 사항 52
〈표 3-5〉 일본의 대형 과학기술 프로젝트 중 인공지능 관련 주제 52
〈표 3-6〉 분석대상 기술의 분류 체계 65
〈표 3-7〉 분석대상기술의 유효특허 모집단 65
〈표 3-8〉 국내 AI 기술 예산 현황 69
〈표 3-9〉 국내 전자정보디바이스 산업원천기술개발 사업비 예산 추이 69
〈표 3-10〉 국외 대비 국내 특허 경쟁력 73
〈표 3-11〉 대학별 전문 인력 현황 74
〈표 3-12〉 2015년 10대 품목 수출액 및 증감률 81
〈표 6-1〉 BRAIN Initiative 프로젝트 투자 현황 124
〈표 6-2〉 HBP 분야별 연구목표 135
〈표 6-3〉 HBP의 6가지 플랫폼별 주요내용 136
〈표 6-4〉 출원인 Landscape 156
〈표 6-5〉 핵심특허 선정기준 161
〈표 6-6〉 IBM 핵심특허군 특허 리스트 163
〈표 6-7〉 Qualcomm 핵심특허군 특허 리스트 165
〈표 6-8〉 BRAIN corporation 핵심특허군 특허 리스트 168
〈표 6-9〉 VIA ALLIANCE SEMICONDUCTOR 핵심특허군 특허리스트 170
〈표 6-10〉 Commissariat 핵심특허군 특허 리스트 171
〈표 6-11〉 HEWLETT-PACKARD 핵심특허군 특허 리스트 172
〈표 6-12〉 HRL Laboratories 핵심특허군 특허 리스트 173
〈표 6-13〉 Known Tech 핵심특허군 특허 리스트 174
〈표 6-14〉 PANASONIC 핵심특허군 특허 리스트 175
〈표 6-15〉 삼성전자 핵심특허군 특허 리스트 176
〈표 6-16〉 서울대학교 핵심특허군 특허 리스트 177
〈표 6-17〉 포항공과대학교 핵심특허군 특허 리스트 178
〈그림 1-1〉 국가 핵심 기술로서의 뉴로닉 컴퓨팅 시스템 개발 필요성 25
〈그림 1-2〉 연구 방법 28
〈그림 2-1〉 기호적 인공지능과 연결론적 인공지능의 비교 30
〈그림 2-2〉 인공지능 시스템의 분류 31
〈그림 2-3〉 현재의 인공지능 시스템에 사용되는 범용 하드웨어 31
〈그림 2-4〉 뉴로닉 컴퓨팅 1세대 전용 하드웨어 33
〈그림 2-5〉 뉴로닉 컴퓨팅 2세대 전용 하드웨어 상상도 33
〈그림 2-6〉 인공지능 시스템 발전 단계 34
〈그림 2-7〉 CNN의 개략적인 구조 37
〈그림 2-8〉 RNN의 개략적인 구조 38
〈그림 2-9〉 기존 범용 하드웨어와 뉴로닉 컴퓨팅 시스템 기반 인공지능 전력소모 추세 39
〈그림 2-10〉 인간 뇌, 뉴로닉 컴퓨팅 시스템, 딥 뉴럴 넷의 분류 및 비교 40
〈그림 2-11〉 새로운 패러다임의 신경망 집적회로의 기본 구성 요소 41
〈그림 2-12〉 뉴로닉 컴퓨팅 시스템 기반 차세대 인공지능 응용분야 43
〈그림 3-1〉 해외 국가별 차세대 인공지능 시스템 관련 국가 주도 프로젝트 현황 44
〈그림 3-2〉 BRAIN Initiative 프로젝트 관련 투자 45
〈그림 3-3〉 SyNAPSE 프로그램 로드맵 46
〈그림 3-4〉 퀄컴의 제로스 및 스냅드래곤 칩 54
〈그림 3-5〉 IBM 트루노스 칩의 레이아웃 55
〈그림 3-6〉 구글의 클라우드 TPU 56
〈그림 3-7〉 구글 스트리트뷰 및 음성 검색 서비스 57
〈그림 3-8〉 인텔의 Arria 10 GX FPGA 58
〈그림 3-9〉 인텔 Movidius칩(좌)과 Movidius Neural Compute Stick(우) 58
〈그림 3-10〉 Huawei의 새로운 모바일 프로세서 Kirin 970 59
〈그림 3-11〉 전체 연도별 동향 60
〈그림 3-12〉 주요 출원국 연도별 동향 61
〈그림 3-13〉 기술시장 성장단계 62
〈그림 3-14〉 주요 출원국 기술시장 성장단계 63
〈그림 3-15〉 네패스와 제너럴비전의 기술협약 체결(출처: http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=8537) 70
〈그림 3-16〉 SK하이닉스, 스탠포드 대학교 및 램 리서치, 버슘 머티리얼즈의 공동 연구개발 협약 체결(SK하이닉스 제공(출처: http://news1.kr/articles/?2800728)) 71
〈그림 3-17〉 현황 진단 및 시사점 분석 76
〈그림 3-18〉 2016년 메모리 반도체, 시스템 반도체 시장 점유율 81
〈그림 3-19〉 국내 차세대 인공지능 시스템 기술 정책 SWOT 분석 82
〈그림 4-1〉 차세대 인공지능 선도를 위한 추진체계도 84
〈그림 4-2〉 정부주도의 연구 지원 체계화 방안 88
〈그림 4-3〉 AI 플랫폼 구축 방안 90
〈그림 4-4〉 미래 지향적 R&D 환경 조성 방안 93
〈그림 4-5〉 차세대 인공지능 분야 선도를 위한 단계별 기술개발 전략 95
〈그림 4-6〉 차세대 인공지능 선도를 위한 단기추진과제 97
〈그림 4-7〉 여러 종류 메모리의 특성 99
〈그림 4-8〉 차세대 인공지능 선도를 위한 장기추진과제 102
〈그림 4-9〉 시냅스 소자에 요구되는 특성 105
〈그림 4-10〉 신경망 routing 아키텍쳐 108
〈그림 4-11〉 차세대 인공지능 기술의 기대효과 113
〈그림 4-12〉 차세대 인공지능 기술 활용범위 및 기대효과 114
〈그림 6-1〉 BRAIN Initiative 프로젝트 개요 120
〈그림 6-2〉 BRAIN Initiative 프로젝트 기관별 참여 그룹 121
〈그림 6-3〉 BRAIN Initiative 프로젝트의 연구개발 체계 122
〈그림 6-4〉 BRAIN Initiative 프로젝트 관련 투자 124
〈그림 6-5〉 SyNAPSE 프로그램 로드맵 126
〈그림 6-6〉 뉴로시냅틱 코어 (IBM) 127
〈그림 6-7〉 'TrueNorth' 뉴로모픽 칩(IBM) 128
〈그림 6-8〉 스탠포드 셸리(Shelley) 129
〈그림 6-9〉 HRL Lab 멤리스터 칩(2013) 129
〈그림 6-10〉 국가로보틱스이니셔티브 기술 어플리케이션 및 목표 130
〈그림 6-11〉 국가로보틱스이니셔티브 기술 연구 개발 플로우 132
〈그림 6-12〉 DARPA 자율주행 드론 시연 134
〈그림 6-13〉 유럽 Human Brain Project(HBP) BrainScaleS 멀티-웨이퍼 시스템 135
〈그림 6-14〉 유럽 Human Brain Project(HBP) SpiNNaker 멀티-랙 시스템(~1억개 뉴런) 139
〈그림 6-15〉 맨체스터대 SpiNNaker 칩(2013) 140
〈그림 6-16〉 SpiNNaker 48-노드 보드(~10만 개 뉴런) 141
〈그림 6-17〉 SpiNNaker 48-노드 보드 이용 기호 인식 로봇 142
〈그림 6-18〉 3백만개의 로직 게이트를 가지는 FPGA를 내장한 Celoxica board 143
〈그림 6-19〉 3백만개의 로직 게이트를 가지는 FPGA를 내장한 Celoxica board 중국 ICT연구소의 디안나오 시리즈 145
〈그림 6-20〉 일본의 주요 스마트 제조 기관의 모식도(출처: Nakamura Michiharu, "STI Policy and Practices in Japan", 2016.12.19) 146
〈그림 6-21〉 엑소브레인(Exobrain) 프로젝트 개요(출처: exobrain.kr 공식홈페이지) 148
〈그림 6-22〉 신경망 모사기술개발사업 개요(출처: 신경망 모사기술개발사업 기획보고서) 151
〈그림 6-23〉 주요 출원국 내ㆍ외국인 특허출원현황 154
〈그림 6-24〉 주요출원인의 세부 기술별 현황 158
〈그림 6-25〉 국가간 특허 활동력 159
〈그림 6-26〉 최근 3년 다출원인 현황 160
〈그림 6-27〉 주요 출원인별 핵심특허군 분석 162
〈그림 6-28〉 IBM 핵심특허군 분석 163
〈그림 6-29〉 Qualcomm 핵심특허군 분석 165
〈그림 6-30〉 Brain corporation 핵심특허군 분석 168
〈그림 6-31〉 VIA ALLIANCE SEMICONDUCTOR 핵심특허군 분석 170
〈그림 6-32〉 Commissariat 핵심특허군 분석 171
〈그림 6-33〉 HEWLETT-PACKARD 핵심특허군 분석 172
〈그림 6-34〉 HRL Laboratories 핵심특허군 분석 173
〈그림 6-35〉 Known Tech 핵심특허군 분석 174
〈그림 6-36〉 PANASONIC 핵심특허군 분석 175
〈그림 6-37〉 삼성전자 핵심특허군 분석 176
〈그림 6-38〉 서울대학교 핵심특허군 분석 177
〈그림 6-39〉 포항공과대학교 핵심특허군 분석 178
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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