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표제지
목차
요약문 11
SUMMARY 17
제1장 서론 21
제1절 연구의 배경 21
제2절 연구의 목표 및 주요내용 23
제2장 지능정보기술 및 R&D 동향 26
제1절 AI 기술 개요 26
1. AI SW 기술 분류 26
2. AI 기술수준 및 기술격차 29
3. AI 관련 특허 출원 31
제2절 국내 지능정보기술 및 R&D 동향 35
1. AI 발전 현황 35
2. 지능정보기술 R&D 동향(AI HW, AI SW, 기초과학) 36
제3절 해외 지능정보기술 R&D 동향 39
1. AI 활용을 위한 요소 기술 39
2. 해외 AI 시장 규모 및 전망 49
3. 국가별 지능정보기술 R&D 전략 및 정책 51
4. 해외 AI 기술 동향과 주요 사례 64
5. 사례 분석을 통한 시사점 70
제4절 소결 72
제3장 AI 기업 학습데이터 73
제1절 AI 기술과 데이터 73
제2절 전문가 활용 인터뷰 78
1. 데이터 수요조사 78
2. 데이터 활용 제한사항 82
3. 전문가 인터뷰 결과 활용 방안 83
제3절 조사통계 84
1. 연구조사대상 84
2. 연구방법론 85
3. 연구내용 결과 87
제4절 소결 90
제4장 개방형 R&D 생태계 조성 방안 92
제1절 4세대 연구 패러다임과 오픈 사이언스(Open Science) 개념 92
제2절 오픈 사이언스(Open Science) 동향 및 정책적 시사점 96
1. 오픈 사이언스 정책의 확산 96
2. 오픈 사이언스 정책 추진 현황 및 이행 실태 98
3. 국내외 오픈 사이언스 추진 비교 107
4. 국내 오픈 사이언스 정책 관련 시사점 108
제3절 오픈 사이언스 기반의 AI 활성화 방안 111
1. 오픈 사이언스와 AI 111
2. 오픈 사이언스 관점의 AI 활성화 방향 114
3. AI 활성화 방안으로써 디지털 플랫폼 115
제5장 결론 및 정책 제언 118
[참고 1] 데이터 유통 현황 122
[참고 2] 128
[부록] 통계표 138
참고문헌 159
판권기 167
〈표 2-1〉 AI 5대 핵심기술 및 15대 세부기술 분류 28
〈표 2-2〉 2016년 AI SW 기술수준 30
〈표 2-3〉 2017년 AI 연구 분야별 주요 내용 및 예산 37
〈표 2-4〉 AI기술 R&D 예산 현황 38
〈표 2-5〉 국내 주요 AI R&D 과제 현황 39
〈표 2-6〉 세계 빅데이터 시장 규모 40
〈표 2-7〉 데이터를 활용한 해외 비즈니스 성공 사례 41
〈표 2-8〉 미국 기업의 AI-데이터 활용 사항 43
〈표 2-9〉 미국ㆍ중국 간 주요 IT기업 데이터 경쟁현황 45
〈표 2-10〉 일본 8대 전자기업의 AI 활용 현황 47
〈표 2-11〉 세계 클라우드 시장규모 48
〈표 2-12〉 세계 AI 시장 규모 49
〈표 2-13〉 세계 음성인식 비서 디바이스 출하량 50
〈표 2-14〉 세계 자율주행자동차 출하량 50
〈표 2-15〉 AI 기술 분야별 시장 규모 전망 51
〈표 2-16〉 (미국) 과학 및 공학 지원 내용 52
〈표 2-17〉 (미국) 빅데이터 R&D 전략계획 세부 내용 53
〈표 2-18〉 (미국) 7대 AI R&D 전략 55
〈표 2-19〉 미래투자전략 2017 실현을 위한 과제 57
〈표 2-20〉 (일본) 과학기술 국가의 실현을 위한 2개의 주요 정책 및 계획 59
〈표 2-21〉 (일본) AI 산업화 로드맵 세부 내용 60
〈표 2-22〉 일본의 AI 기간별 육성 방안 61
〈표 2-23〉 중국 빅데이터 산업발전계획 실행원칙 63
〈표 2-24〉 AI 5개 핵심기술 분류에 따른 해외 기술 동향 65
〈표 2-25〉 산업별 해외 AI 기술 동향 66
〈표 3-1〉 공공/민간데이터 정책 추진 현황 77
〈표 3-2〉 AI 데이터 분류 체계 마련에 대한 전문가 인터뷰 질문사항(안) 79
〈표 3-3〉 데이터 수요 조사 방안 3단계 80
〈표 3-4〉 전문가 인터뷰 결과요약 80
〈표 3-5〉 UCI Machine Learning Repository 분야별 데이터셋 리스트 82
〈표 3-6〉 각 산업별 수요데이터 양식 83
〈표 3-7〉 데이터 셋 연구조사 현황 84
〈표 3-8〉 AI산업 모집단 구축 절차 85
〈표 3-9〉 AI SW개발을 위한 데이터 확보의 어려움 여부 87
〈표 3-10〉 AI 기술-적용 분야 데이터셋 수요 영역별 현황 88
〈표 3-11〉 국가별 지능정보화 지향 이유 90
〈표 4-1〉 6가지 Open Science 공유 대상의 내용 95
〈표 4-2〉 오픈 사이언스 이행 및 도입 99
〈표 4-3〉 오픈 사이언스 유관 국내 사업 및 법제도 동향 104
〈표 4-4〉 오픈 사이언스 유관 국내 기업 동향 106
〈표 4-5〉 오픈 사이언스와 AI 생태계 비교 112
〈표 4-6〉 주요 글로벌 ICT 기업의 AI 알고리즘 공개 현황 113
〈표 4-7〉 AI 데이터셋 공개 현황 114
〈표 4-8〉 AI 학습용 데이터 셋 구축 현황 117
[그림 2-1] AI 기술 격차 31
[그림 2-2] AI 분야 국가 연도별 특허출원 동향 32
[그림 2-3] AI 기술 특허출원(2000-2015) 32
[그림 2-4] 세계 상위 AI 특허 보유 R&D 기업의 국가별 비중(본사 위치 기준)(2012-2014) 33
[그림 2-5] 핵심기술 연도별 특허 출원 동향 34
[그림 2-6] 핵심기술 국가별 특허출원 동향 34
[그림 2-7] 빅데이터 세계 시장 규모 41
[그림 2-8] 주요 글로벌 기업의 보유 데이터와 AI 플랫폼화 현황 42
[그림 2-9] 중국 빅데이터 산업규모 증가율 44
[그림 2-10] 2014~2019년 중국 AI 산업규모 45
[그림 2-11] 데이터 이용 및 활용을 위한 기본 사이클 47
[그림 2-12] (미국) 연방정부 지원 예산('12~'15) 52
[그림 2-13] AI R&D 전략계획 구조 55
[그림 2-14] 공통 기반기술과 데이터 결합을 통한 제품ㆍ서비스 산출 58
[그림 2-15] 일본 AI 연구기관 및 센터 59
[그림 2-16] 중국의 빅데이터 산업 성장의 7대 핵심 과제 62
[그림 3-1] AI의 발전과정 73
[그림 3-2] AI 개발 패러다임의 변화 74
[그림 3-3] AI의 예측정확도와 설명력 관계 75
[그림 3-4] 데이터 개방 및 활용 현황 76
[그림 3-5] 데이터 셋 유형화 분류 및 분석 84
[그림 3-6] 조사항목 86
[그림 3-7] AI 기술분야 데이터 우선순위 89
[그림 3-8] AI 적용 데이터 우선 순위 89
[그림 4-1] 연구 패러다임의 변화 93
[그림 4-2] 오픈 사이언스의 개념과 이해 94
[그림 4-3] 6가지 오픈 사이언스 공유 대상 95
[그림 4-4] 오픈 액세스정책의 확대(2005년~2017년) 96
[그림 4-5] 오픈 액세스정책 도입 전망(2002년~2020년) 97
[그림 4-6] 상위 10개 국가별 연구 성과의 개방(Open Access) 정책 수 98
[그림 4-7] 주요 국가별 오픈 액세스 저널(Open Access Journal) 현황 비교 102
[그림 4-8] 국가 연구데이터플랫폼 개념도 110
[그림 4-9] 계층 구조의 데이터 공유ㆍ활용 생태계 개념도 111
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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