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표제지 1

목차 2

Ⅰ. 서론 3

1. 데이터 공유와 활용의 중요성 4

2. 보고서의 목적과 구성 6

Ⅱ. 데이터 공유와 활용을 통한 산업 혁신 사례연구 7

1. 지속가능발전(SDGs) 달성을 위한 데이터 활용 및 AI 혁신 / 홍한움 8

2. 에너지의 스마트그리드와 新산업 활성화 사례 / 윤영상 21

3. 문화ㆍ관광 분야 인공지능(AI) 해외 활용 사례 / 송철재 35

4. 유통 분야의 데이터 분석 및 AI 기술 활용 사례 / 김명배 46

Ⅲ. 종합 60

1. 분야별 기술 및 정책 도입 현황 요약 61

2. 데이터 공유를 통한 기대효과 및 전망 63

참고문헌 66

판권기 68

표목차 36

[표 3-1] 문화 분야 인공지능 활용 사례 36

[표 3-2] 관광 분야 인공지능 활용 사례 38

그림목차 8

[그림 1-1] UN 지속가능발전목표(SDGs)의 17개 목표 체계 8

[그림 1-2] 한국의 SDGs 이행보고서 2024 주요 결과 9

[그림 1-3] 한국의 SDG 상호연계 네트워크 및 대시보드 10

[그림 1-4] IGES 분석 도구에 따른 한국의 세부 목표 13.1에 대한 SDG 상호연계 네트워크 및 대시보드 11

[그림 1-5] AI 기반 혁신이 SDGs에 미치는 영향을 평가하는 인과 루프 다이어그램 12

[그림 1-6] AI 혁신이 물 자원의 효율적 관리(SDG6)에 미치는 영향 13

[그림 1-7]/[그림 1-5] AI 혁신이 기후변화 대응(SDG 13)에 미치는 영향 15

[그림 1-8]/[그림 1-5] 허리케인 하비 데이터 탐색 지원하는 Earth Copilot 작동 화면 17

[그림 2-1] 전력망(pipeline)에서 플랫폼(platform)으로 역할 21

[그림 2-2] 전력 빅데이터 기반 新산업 모델 22

[그림 2-3] 전력중개 가상발전소 모델 23

[그림 2-4] 분산에너지통합발전소(VVP)사업자 모델 23

[그림 2-5] 발전량 예측 시스템 등록 요건 및 절차 24

[그림 2-6] 발전량 예측 시스템 워크플로 다이어그램 25

[그림 2-7] 태양열 및 풍력 에너지 관리를 위한 권장 사항 25

[그림 2-8] 서해안 재생에너지 수용 新 전력망 구상안 26

[그림 2-9] 세계 재생에너지 발전설비 신설용량 전망 28

[그림 2-10] 세계 태양광 평균 모듈 가격 및 제조용량 활용도 28

[그림 2-11] 2022년부터 2030년까지 재생에너지 용량 증가 및 3배 확중 목표와의 격차 29

[그림 2-12] 전체 시스템 설계 개발을 위한 세 가지 시나리오 30

[그림 2-13] 해상 그리드의 효율적 운영과 관리를 위한 네 가지 시나리오 31

[그림 3-1] 문화 분야 인공지능 활용 사례 36

[그림 3-2] 관광 분야 인공지능 활용 사례 38

[그림 3-3] 유럽 통합관광데이터공간의 데이터 거버넌스 모델 41

[그림 4-1] 유통 산업에서의 AI 적용 케이스 46

[그림 4-2] 분석 가치 산출 과정 47

[그림 4-3] 수요 예측 AI 모델 개발 시 고려 사항 48

[그림 4-4] DHL Resilience360 플랫폼의 공급망 프로세스 51

[그림 4-5] 월마트 Fox Robotics의 자율주행 지게차 52

[그림 4-6] 신세계 라이브쇼핑 'AI숏츠' 54

[그림 4-7] 애플의 AI '시리'(온디바이스) 55

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