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표제지 1

목차 11

요약문 5

제1장 서론 18

제1절 연구의 배경 및 필요성 19

제2절 연구의 목표 및 내용 20

제3절 연구방법 및 추진체계 22

제2장 국내외 AI 동향 28

제1절 AI 기술 동향 29

1. 국외 AI 기술 29

2. 국내 AI 유망 분야 31

제2절 AI 정책 동향 34

1. 국외 AI 정책 34

2. 국내 AI 정책 35

제3장 AI 유망 분야 탐색 39

제1절 AI 유망 분야 선정 40

제2절 AI 유망 분야 분석 47

1. 효율적 학습 및 AI인프라 고도화기술 47

2. 첨단 AI 모델링ㆍ의사결정기술 63

3. 산업 활용ㆍ혁신 AI기술 78

4. 안전ㆍ신뢰 AI기술 93

5. 신규 AI 모델 기술 121

6. 개인용 AI기술 140

7. 물리적 AI 162

8. 에이전트형 AI 180

제3절 AI 유망 분야 특성 및 정책 제언 196

1. 효율적 학습 및 AI인프라 고도화기술 196

2. 첨단 AI 모델링ㆍ의사결정기술 202

3. 산업 활용ㆍ혁신 AI기술 208

4. 안전ㆍ신뢰 AI기술 214

5. 신규 AI 모델 기술 220

6. 개인용 AI기술 226

7. 물리적 AI 232

8. 에이전트형 AI 238

제4장 AI 사업 및 예산 효율화 분석 244

제1절 정책 기반 효율화 245

1. 효율화 분석 방법 245

2. 정책 부합도 분석 255

3. 지출 규모 분석 260

4. AI 개발 단계별 효율화 265

제2절 기술 기반 효율화 271

1. 효율화 분석 방법 271

2. 혁신성 및 불확실성 기반 효율화 271

3. 중요도 및 기술경쟁력 기반 효율화 272

4. 중요도 및 경제적 파급효과 기반 효율화 273

제3절 효율화 시나리오 274

제5장 결론 및 시사점 276

제1절 결론 277

1. AI 유망 분야 탐색 277

2. 예산 투자 효율화 282

제2절 시사점 및 한계점 286

1. AI 유망 분야 탐색 286

2. 예산 투자 효율화 287

3. 결과의 활용 및 한계점 288

참고문헌 289

판권기 3

표목차 13

〈표 1-1〉 AI 분류체계 예시 22

〈표 1-2〉 AI 유망 분야 선정을 위한 평가지표 23

〈표 1-3〉 AI 유망 분야 구분 23

〈표 1-4〉 연구절차 26

〈표 2-1〉 유망 분야 트렌드 32

〈표 2-2〉 국내외 AI 정책 36

〈표 3-1〉 인공지능 기술분류(안) - 인공지능 소프트웨어 부문 41

〈표 3-2〉 인공지능 기술분류(안) - 인공지능 서비스 부문 43

〈표 3-3〉 인공지능 기술분류(안) - 인공지능 하드웨어 부문 43

〈표 3-4〉 인공지능 기술분류(안) - 차세대 인공지능 부문 44

〈표 3-5〉 AI 유망 분야 선정 결과 46

〈표 3-6〉 효율적 학습 및 AI인프라 고도화기술 기술의 범위 47

〈표 3-7〉 첨단 AI 모델링ㆍ의사결정 기술의 범위 63

〈표 3-8〉 분야별 단기 목표 및 중장기 비전 제안 74

〈표 3-9〉 산업 활용ㆍ혁신 AI기술 관련 분야 78

〈표 3-10〉 AI안전ㆍ신뢰 기술의 세부기술 설명 93

〈표 3-11〉 신규 AI 모델 관련 세부 기술 121

〈표 3-12〉 개인용 인공지능 기술의 세부기술 140

〈표 3-13〉 모델 압축 및 정량화 기술 요약 154

〈표 3-14〉 에너지 효율성 중심의 모델 설계 및 기대효과 155

〈표 3-15〉 온디바이스 AI 구현을 위한 기술 개발 및 기대효과 155

〈표 3-16〉 Physical AI의 기술의 범위 162

〈표 3-17〉 Physical AI의 사례 163

〈표 3-18〉 Physical AI의 부상을 이끈 연관 기술 164

〈표 3-19〉 에이전틱 AI 분류별 비교 181

〈표 3-20〉 효율적 학습 및 AI인프라 고도화기술 세부 정책 제언 197

〈표 3-21〉 정량 분석 요약 199

〈표 3-22〉 첨단 AI 모델링ㆍ의사결정 기술 세부 정책 제언 203

〈표 3-23〉 정량 분석 요약 205

〈표 3-24〉 산업 활용ㆍ혁신 AI기술 세부 정책 제언 209

〈표 3-25〉 정량 분석 요약 211

〈표 3-26〉 안전ㆍ신뢰 AI기술 세부 정책 제언 215

〈표 3-27〉 정량 분석 요약 217

〈표 3-28〉 신규 AI 모델 기술 세부 정책 제언 221

〈표 3-29〉 정량 분석 요약 223

〈표 3-30〉 개인용 AI기술 세부 정책 제언 227

〈표 3-31〉 정량 분석 요약 229

〈표 3-32〉 물리적 AI 세부 정책 제언 233

〈표 3-33〉 정량 분석 요약 235

〈표 3-34〉 에이전트형 AI 세부 정책 제언 239

〈표 3-35〉 정량 분석 요약 241

〈표 4-1〉 분석 데이터 예시 245

〈표 4-2〉 인공지능 사업 요약 통계량 247

〈표 4-3〉 Hugging Face 내 유사도 모형 비교 253

〈표 4-4〉 부합도(유사도) 산출 예시 254

〈표 4-5〉 기존 분야(12대 국가전략기술)와 공백 및 신규 분야 간 정책 부합도 상관성 258

〈표 4-6〉 인공지능 정책 부합도 통계량 259

〈표 4-7〉 총괄 정책 부합도 및 지출 규모 요약 통계 263

〈표 4-8〉 AI 개발 단계별 사업 현황(2024년~2028년) 266

〈표 4-9〉 정책 부합도 점수-[연구개발 단계], (연구수행 주체) 분석 비교 270

〈표 4-10〉 효율화 시나리오 요약 275

〈표 5-1〉 AI 유망 분야 선정 결과 278

그림목차 15

[그림 1-1] AI 유망 분야별 특성 분석 설문 예시 24

[그림 1-2] AI 유망 분야별 논문 및 특허 분석 예시 24

[그림 1-3] AI 유망 분야 효율화 분석 예시 25

[그림 1-4] 효율화 시나리오 예시 25

[그림 1-5] 연구 추진체계 27

[그림 3-1] AI 유망 분야 선정을 위한 전문가 서면평가 양식 예시 45

[그림 3-2] 과학기술정보통신부의 인공지능 분야 전략로드맵 66

[그림 3-3] 산업 및 혁신 AI 기술 주력 분야 79

[그림 3-4] 주요 AI 모델 현황 126

[그림 3-5] 기본 MLP 방식과 KAN(동적학습 가능한 구조) 방식 비교 129

[그림 3-6] PaLM-E 언어모델 기술 130

[그림 3-7] RT-2 130

[그림 3-8] Mobility VLA 131

[그림 3-9] OpenVLA 131

[그림 3-10] (a) 워크플로우 설계, (b) 학습과정, (c) BNN을 이용한 추론결과 132

[그림 3-11] R-GCN 모델에서 그래프 노트의 업데이트 133

[그림 3-12] 중국 정부의 개방형 신세대 AI 혁신 플랫폼 「AIOIPs」 150

[그림 3-13] 한국지능정보사회진흥원 「해외 주요국의 AI 규제 거버넌스 현황과 시사점」 159

[그림 3-14] 美 FigureAI의 휴머노이드 로봇 사례 168

[그림 3-15] 中 드론 사례 170

[그림 3-16] Agentic AI의 핵심 특성 개념도 180

[그림 3-17] 에이전틱 AI 기술 구성도 180

[그림 3-18] 에이전트-도구 정보 교환(MCP) 및 에이전트-에이전트 간 정보 교환 프로토콜 관계도 186

[그림 3-19] 차세대 에이전틱 AI 시스템 예상 아키텍처 190

[그림 3-20] 효율적 학습 및 AI인프라 고도화기술 196

[그림 3-21] 연도별 국적별 논문 발행건수 및 점유율 200

[그림 3-22] 국가별 기술집중도 및 논문영향력 200

[그림 3-23] 연도별 특허청별 출원건수 및 출원점유율 201

[그림 3-24] 국가별 시장확보력 및 특허영향력 201

[그림 3-25] 첨단 AI 모델링ㆍ의사결정 기술 202

[그림 3-26] 연도별 국적별 논문 발행건수 및 점유율 206

[그림 3-27] 국가별 기술집중도 및 논문영향력 206

[그림 3-28] 연도별 특허청별 출원건수 및 출원점유율 207

[그림 3-29] 국가별 시장확보력 및 특허영향력 207

[그림 3-30] 산업 활용ㆍ혁신 AI기술 208

[그림 3-31] 연도별 국적별 논문 발행건수 및 점유율 212

[그림 3-32] 국가별 기술집중도 및 논문영향력 212

[그림 3-33] 연도별 특허청별 출원건수 및 출원점유율 213

[그림 3-34] 국가별 시장확보력 및 특허영향력 213

[그림 3-35] 안전ㆍ신뢰 AI기술 214

[그림 3-36] 연도별 국적별 논문 발행건수 및 점유율 218

[그림 3-37] 국가별 기술집중도 및 논문영향력 218

[그림 3-38] 연도별 특허청별 출원건수 및 출원점유율 219

[그림 3-39] 국가별 시장확보력 및 특허영향력 219

[그림 3-40] 신규 AI 모델 기술 220

[그림 3-41] 연도별 국적별 논문 발행건수 및 점유율 224

[그림 3-42] 국가별 기술집중도 및 논문영향력 224

[그림 3-43] 연도별 특허청별 출원건수 및 출원점유율 225

[그림 3-44] 국가별 시장확보력 및 특허영향력 225

[그림 3-45] 개인용 AI기술 226

[그림 3-46] 연도별 국적별 논문 발행건수 및 점유율 230

[그림 3-47] 국가별 기술집중도 및 논문영향력 230

[그림 3-48] 연도별 특허청별 출원건수 및 출원점유율 231

[그림 3-49] 국가별 시장확보력 및 특허영향력 231

[그림 3-50] 물리적 AI 232

[그림 3-51] 연도별 국적별 논문 발행건수 및 점유율 236

[그림 3-52] 국가별 기술집중도 및 논문영향력 236

[그림 3-53] 연도별 특허청별 출원건수 및 출원점유율 237

[그림 3-54] 국가별 시장확보력 및 특허영향력 237

[그림 3-55] 에이전트형 AI 238

[그림 3-56] 연도별 국적별 논문 발행건수 및 점유율 242

[그림 3-57] 국가별 기술집중도 및 논문영향력 242

[그림 3-58] 연도별 특허청별 출원건수 및 출원점유율 243

[그림 3-59] 국가별 시장확보력 및 특허영향력 243

[그림 4-1] 정책 부합도 분석을 위한 사업 목적 등 전처리 코드 예시 250

[그림 4-2] 프로그램별 주요 핵심 키워드 WordCloud 251

[그림 4-3] 정책 부합도 분석 코드 예시 255

[그림 4-4] 총괄 공백/신규 분야별 목표 정책 부합도 분포 256

[그림 4-5] 세부 기술별 목표 정책 부합도 분포 258

[그림 4-6] 지출 규모 분석 관련 코드 예시 261

[그림 4-7] 지출 규모 분포 vs. 총괄 목표 정책 부합도(접근성) 261

[그림 4-8] 지출 규모 분포 vs. 세부기술별 목표 정책 부합도(접근성) 262

[그림 4-9] 혁신성 및 불확실성 기반 효율화 매트릭스 271

[그림 4-10] 중요도 및 기술경쟁력 기반 효율화 매트릭스 272

[그림 4-11] 중요도 및 경제적 파급효과 기반 효율화 매트릭스 273

[그림 5-1] 효율화 시나리오 결과 285

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