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표제지

목차

국문요약 6

Abstract 8

01. 인공지능 시대, 우리는 무엇을 준비해야 하는가? 21

제1절 연구배경 및 목적 22

1. 인공지능 시대의 도래 22

가. 인공지능의 개념 22

나. 인공지능의 과거 그리고 현재 24

2. 인공지능 경쟁력 확보를 위한 그간의 노력 26

3. 인공지능 중장기 로드맵의 필요성 28

제2절 연구내용 및 추진체계 29

1. 연구내용 및 범위 29

2. 추진체계 및 전략 30

02. 인공지능 융합ㆍ확산을 위한 산업별 인공지능 활용 경쟁력 진단 31

제1절 서론 32

1. 연구배경 및 목적 32

2. 연구내용 및 방법 33

제2절 인공지능 기반 경쟁력 35

1. 국내외 인공지능 정책 동향 35

가. 연구개발 35

나. 인프라(산업) 40

다. 인재양성 45

2. 인공지능 경쟁력 진단 사례 48

가. 스탠포드大: AI Index('21) 49

나. 옥스퍼드 인사이트: The Government Readiness Index('20) 52

다. 토터스 인텔리전스: The Global AI Index('20) 55

라. 시사점 57

3. 국가 인공지능 기반 경쟁력 진단(KISD) 59

가. 지표 체계 구성 60

나. 지표 후보군 선별 및 확정 61

다. 부문별 지표 비교 62

라. 종합 진단 및 시사점 도출 89

제3절 산업별 인공지능 활용 경쟁력(KISDI) 91

1. 국내외 인공지능 도입 현황 91

가. 국내 인공지능 도입 현황 91

나. 해외 인공지능 도입 현황 116

다. 시사점 123

2. 국내외 산업별 인공지능 활용 비교 124

가. 의료 124

나. 제조 131

다. 금융 137

라. 교통ㆍ물류 146

마. 공공ㆍ안전 155

제4절 산업별 인공지능 활용 경쟁력 확보를 위한 로드맵 160

1. 의료 161

가. 단기 163

나. 중기 165

다. 장기 168

2. 제조 169

가. 단기 169

나. 중기 171

다. 장기 173

3. 금융 174

가. 단기 175

나. 중기 177

다. 장기 182

4. 교통ㆍ물류 185

가. 단기 185

나. 중기 190

다. 장기 191

5. 공공ㆍ안전 193

가. 단기 193

나. 중기 195

다. 장기 197

03. 산업별 인공지능 융합 촉진을 위한 법제 대응 방안 199

제1절 국내 인공지능 관련 법제도 현황 및 문제점 200

1. AI 관련 정책 및 법제도 현황 200

가. AI 관련 법정책 200

나. AI 관련 법규 현황 215

2. 현행 법제 및 규제 정비 로드맵의 한계 228

가. AI 관련 현행 법제의 한계 228

나. AI 법ㆍ제도ㆍ규제 정비 로드맵의 의의와 한계 230

제2절 인공지능 법제도 개선 로드맵 231

1. AI 국가 경쟁력 강화를 위한 선결과제 도출 231

가. 인공지능 공통 기반 231

나. 분야별 인공지능 활용 238

2. AI 법제도 정비 과제 목록 및 로드맵 제언 252

가. AI 법제도 정비 과제 목록 252

나. AI 법제도 정비 로드맵 254

04. 인공지능 국가 경쟁력 확보를 위한 중장기 로드맵 258

제1절 인공지능 국가 경쟁력 확보를 위한 중장기 로드맵 259

제2절 결론 262

참고문헌 264

판권기 288

표목차

〈표 1-1〉 인공지능에 대한 다양한 정의 22

〈표 1-2〉 인공지능을 바라보는 4가지 관점 23

〈표 1-3〉 국내 인공지능 정책 주요 내용 27

〈표 1-4〉 협동연구 담당 기관 및 역할 30

〈표 2-1〉 일본의 인공지능 인재 양성 전략 47

〈표 2-2〉 AI Index 2021 평가 차원 및 측정 지표 49

〈표 2-3〉 Global AI Vibrancy Tool 측정 지표 51

〈표 2-4〉 The Government Readiness Index 평가 차원 및 측정 지표 53

〈표 2-5〉 주요국의 The Government Readiness Index 평가 결과('20) 54

〈표 2-6〉 한국의 The Government Readiness Index 세부 영역별 평가 결과('20) 55

〈표 2-7〉 The Global AI Index 평가 차원 및 측정 지표 56

〈표 2-8〉 상위 15개국의 The Global AI Index 평가 결과('20) 57

〈표 2-9〉 글로벌 기관의 AI 수준 진단 현황 58

〈표 2-10〉 부문별 구성 지표 61

〈표 2-11〉 기존 문헌에 제시된 국가 인공지능 경쟁력 순위 63

〈표 2-12〉 KISD 비교 대상 국가 63

〈표 2-13〉 AI 출판물 종합 건수 64

〈표 2-14〉 AI 저널 건수 65

〈표 2-15〉 AI 컨퍼런스 논문 건수 65

〈표 2-16〉 AI 저서 건수 66

〈표 2-17〉 AI 특허 건수 66

〈표 2-18〉 지식이전 67

〈표 2-19〉 소프트웨어 지출액 68

〈표 2-20〉 AI 연구 국제 협력 68

〈표 2-21〉 인터넷 사용자 비율 69

〈표 2-22〉 핸드폰 가입자 비율 69

〈표 2-23〉 온라인 서비스 70

〈표 2-24〉 사업 용이성 점수 71

〈표 2-25〉 정보통신 인프라 71

〈표 2-26〉 디지털 BM에 대한 법적 프레임워크의 적용성 72

〈표 2-27〉 사이버 보안 72

〈표 2-28〉 Top 500 비분산형(non-distributed) 슈퍼컴퓨터 수 73

〈표 2-29〉 최신기술의 정부 투자 73

〈표 2-30〉 정부의 효율성 74

〈표 2-31〉 변화에 대한 정부의 대응 75

〈표 2-32〉 유니콘 기술기업 수 75

〈표 2-33〉 기업의 신기술 투자 76

〈표 2-34〉 기술기업의 시장가치 76

〈표 2-35〉 기업가적 문화 77

〈표 2-36〉 R&D 지출액 77

〈표 2-37〉 STEM 졸업자 비중 78

〈표 2-38〉 QS 공학ㆍ기술분야 대학 랭킹 79

〈표 2-39〉 THE 컴퓨터과학 대학 랭킹 79

〈표 2-40〉 AI 인재 유출입 80

〈표 2-41〉 AI 인재 수요ㆍ공급 80

〈표 2-42〉 ArXiv 저자 수 81

〈표 2-43〉 디지털 스킬 82

〈표 2-44〉 데이터 인재 수요ㆍ공급 82

〈표 2-45〉 Open Data Barometer 종합점수 83

〈표 2-46〉 Open Data Barometer 데이터 정부 정책 점수 83

〈표 2-47〉 Open Data Barometer 데이터 정부 조치 점수 84

〈표 2-48〉 Open Data Barometer 데이터 시민 권리 점수 85

〈표 2-49〉 Open Data Barometer 데이터 사업 환경 점수 85

〈표 2-50〉 정부 데이터셋(혁신 분야) 86

〈표 2-51〉 정부 데이터셋(사회정책 분야) 86

〈표 2-52〉 정부 데이터셋(기록보존 분야) 87

〈표 2-53〉 데이터의 정치 임팩트 87

〈표 2-54〉 데이터의 사회 임팩트 88

〈표 2-55〉 데이터의 경제 임팩트 88

〈표 2-56〉 주요국과 비교한 한국의 상대적 KISD AI지수 수준 89

〈표 2-57〉 KISD 부문별 SWOT분석 구분 90

〈표 2-58〉 AI 기술 활용 부문 93

〈표 2-59〉 「인공지능 도입에 관한 기업 실태조사」 개요 93

〈표 2-60〉 인공지능 기업 실태조사 주요 내용 94

〈표 2-61〉 인공지능 기업 실태조사 주요 응답자 특성 95

〈표 2-62〉 AI 기술 활용 분야 98

〈표 2-63〉 AI 기술 활용의향 분야 105

〈표 2-64〉 산업 분야별 AI 기술 활용 및 전망 118

〈표 2-65〉 국가별 인공지능 도입 의향 121

〈표 2-66〉 산업별 인공지능 도입 의향 122

〈표 2-67〉 OECD Health Statistics 2020 중 보건의료자원 요약표 125

〈표 2-68〉 국가별 보건의료 데이터 가용성ㆍ성숙도ㆍ활용도 요인별 점수 128

〈표 2-69〉 국가별 보건의료 데이터 거버넌스 요인별 점수 129

〈표 2-70〉 국가별 분야별 보건의료 AI 연구 성과 비교 130

〈표 2-71〉 제조업 경쟁력 지수(CIP 2020) 평가 132

〈표 2-72〉 제조업 경쟁력 지수 순위 변화 132

〈표 2-73〉 스마트제조 기술분야 국가별 수준 평가 133

〈표 2-74〉 스마트공장 산업경쟁력 비교 137

〈표 2-75〉 주요 국가의 로보어드바이저 이용자 수 및 운용자산 규모(2018년 기준) 140

〈표 2-76〉 국가별 챗봇 활용 웹사이트 수(Number of websites with a chatbot by country) 143

〈표 2-77〉 KPMG AVRI 지표 구성 149

〈표 2-78〉 AV 관련 규제(AV Regulations) 150

〈표 2-79〉 정부가 지원하는 AV 파일롯(Government funded AV Pilots) 151

〈표 2-80〉 AV 전담 감독기관(AV-focused agency) 151

〈표 2-81〉 AV 관련 특허(AV-related patents) 152

〈표 2-82〉 산업의 AV 투자(Industry investments in AV) 152

〈표 2-83〉 전기차 점유율(Market share of electric cars) 153

〈표 2-84〉 전기차 충전소(EV charging stations) 154

〈표 2-85〉 2020 전자정부발전지수 상위 10개국 156

〈표 2-86〉 2020 온라인 참여지수 상위 13개국 157

〈표 2-87〉 국가 인공지능 경쟁력 확보를 위한 정책과제 발굴 자문위원 160

〈표 2-88〉 의료 분야 인공지능 국가 경쟁력 확보를 위한 정책 로드맵 요약 163

〈표 2-89〉 국내외 금융업의 자본금 요건 비교 181

〈표 3-1〉 인공지능 법ㆍ제도ㆍ규제 정비 로드맵 과제 목록 203

〈표 3-2〉 자율주행차 분야 선제적 규제혁파 로드맵 과제 목록 205

〈표 3-3〉 드론 분야의 선제적 규제 혁파를 위한 단기ㆍ중장기 과제 목록 212

〈표 3-4〉 AI 법제도 정비 과제 목록 252

〈표 4-1〉 인공지능 국가 경쟁력 확보를 위한 중장기 로드맵 259

〈표 4-2〉 인공지능 국가 경쟁력 확보를 위한 정책과제 수 분포 263

그림목차

[그림 1-1] 인공지능, 기계학습, 그리고 딥러닝 24

[그림 1-2] 인공지능의 과거 그리고 현재 26

[그림 1-3] 연구내용 및 범위 29

[그림 1-4] 협동연구 추진 체계 30

[그림 2-1] 본 장의 목적 및 연구내용 33

[그림 2-2] 일본 인공지능 R&D 네트워크 37

[그림 2-3] 앨런 튜링 연구소 협업 네트워크 38

[그림 2-4] 캐나다 인공지능 클러스터 39

[그림 2-5] 인공지능 브레인랩 40

[그림 2-6] Global AI Vibrancy 측정 결과: 연구개발, 경제, 포용에 대한 국가별 통합 점수(2020) 52

[그림 2-7] 국가 인공지능 기반 경쟁력(KISD) 진단 절차 59

[그림 2-8] AI 도입 실태 조사 92

[그림 2-9] AI 인지 수준 96

[그림 2-10] AI 기술 도입 비율 96

[그림 2-11] 도입한 AI 기술 97

[그림 2-12] AI 기술 도입 방법 98

[그림 2-13] AI 기술이 적용된 기업활동(직무) 99

[그림 2-14] AI 기술 도입이 경영성과에 미친 영향 100

[그림 2-15] AI 기술 도입 이후 인력 증감 100

[그림 2-16] AI 기술 지속사용 의향 101

[그림 2-17] AI 기술 추가 도입 의향 102

[그림 2-18] 향후 AI 기술 도입의향 103

[그림 2-19] 향후 도입할 의향이 있는 AI 기술 103

[그림 2-20] 향후 AI 기술 도입의향 방법 104

[그림 2-21] 향후 AI 기술을 적용하고 싶은 기업활동(직무) 106

[그림 2-22] AI 기술 도입이 산업분야에 미치는 전반적인 영향 106

[그림 2-23] 코로나19가 AI 도입 의사결정에 미친 영향 107

[그림 2-24] 인공지능 관련 전담인력 보유 여부 108

[그림 2-25] 인공지능 관련 전담부서 보유 여부 108

[그림 2-26] 향후 인공지능 관련 전담인력 채용계획 유무 109

[그림 2-27] 전산/정보화 관련 부서 보유 여부 110

[그림 2-28] 전산/정보화 관련 부서 인원 수 110

[그림 2-29] AI 기술 도입에 장애가 되는 외부요인 111

[그림 2-30] AI 기술 도입에 장애가 되는 내부요인 112

[그림 2-31] AI 기술 도입 시 우려 사항 112

[그림 2-32] AI 도입 활성화를 위해 필요한 정책 113

[그림 2-33] AI 인력양성을 위해 필요한 정책 114

[그림 2-34] AI 연구 활성화를 위해 필요한 정책 114

[그림 2-35] AI 인프라 구축을 위해 필요한 정책 115

[그림 2-36] 양질의 데이터셋 공급ㆍ확대를 위해 필요한 정책 116

[그림 2-37] AI 기술 채택의 3단계 116

[그림 2-38] 2020 글로벌 지역의 인공지능 채택률 119

[그림 2-39] 2020년 산업별/업무영역별 인공지능 채택 120

[그림 2-40] 2020년 산업별 인공지능 채택 120

[그림 2-41] OECD 회원국 임상 의사 수, 임상 간호인력 수, 의학계열 졸업자 수 125

[그림 2-42] 국가 보건의료 데이터 인프라 및 거버넌스 설문조사 결과 126

[그림 2-43] 의료 인공지능 관련 연구 발간물 추이(1980-2019) 130

[그림 2-44] 제조 산업의 로봇 집적도(Robot density)에 관한 국제 비교(2019년 기준) 135

[그림 2-45] 국가별 스마트공장 구축 및 향후 계획 136

[그림 2-46] 글로벌 로보어드바이저 이용자 수 전망 139

[그림 2-47] 미국 로보어드바이저 이용자 수 139

[그림 2-48] 중국 로보어드바이저 이용자 수 139

[그림 2-49] 국가별 로보어드바이저 수(2017년 4월) 141

[그림 2-50] RPA 채택 금융 기업 비율(2018년 2~3월 조사) 145

[그림 2-51] 2020년 판 DHL 레이다에 포착된 물류부문에 미칠 영향력이 큰 6대 첨단 기술 147

[그림 2-52] 인공지능 특허의 출원인-활용 분야별 교차분석 158

[그림 2-53] 인공지능 국가 경쟁력 확보를 위한 중장기 로드맵 구축 프로세스 161

[그림 2-54] 보건의료 데이터ㆍ인공지능 혁신전략(안) 핵심 분야 및 핵심과제 162

[그림 2-55] AI 기반 검지기 도로변 설치 사례 188

[그림 3-1] 인공지능 법제 정비 로드맵 204

[그림 3-2] 드론 분야 선제적 규제 혁파 로드맵 213

[그림 3-3] AI 법제도 정비 로드맵 255

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