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표제지 1

목차 5

요약문 12

SUMMARY 24

제1장 서론 41

제1절 연구의 배경 및 필요성 41

제2절 연구의 목표 및 주요 연구내용 47

제2장 초거대 인공지능 기술의 발전 방향 65

제1절 초거대 인공지능 기술의 ICT분야 발전 방향 65

1. 초거대 인공지능 기술 개념 65

2. 초거대 인공지능 기술 최신 동향 70

제2절 초거대 인공지능 기술의 ICT 산업별 발전 방향 73

1. 초거대 인공지능을 활용한 6G 73

2. 초거대 인공지능을 활용한 스마트 생태계 100

3. 초거대 인공지능을 활용한 자율주행 시스템 및 휴머노이드 119

4. 초거대 인공지능을 활용한 국방 ICT 143

5. 초거대 인공지능을 활용한 양자 ICT 184

제3장 국가 경쟁력 제고를 위한 초거대 인공지능 기술 활용 전략 202

제1절 초거대 인공지능 기술의 ICT분야 원천기술 확보 202

1. 초거대 인공지능을 활용한 6G 원천기술 확보 202

2. 초거대 인공지능을 활용한 스마트 생태계(스마트 시티, 스마트 팩토리, 스마트 팜, 스마트 교육, 스마트 헬스케어) 원천기술 확보 205

3. 초거대 인공지능을 활용한 자율주행 시스템 및 휴머노이드 원천기술 확보 208

4. 초거대 인공지능을 활용한 국방 ICT 원천기술 확보 210

5. 초거대 인공지능을 활용한 양자 ICT 원천기술 확보 212

제2절 초거대 인공지능 기술의 ICT분야 데이터플랫폼 확보 215

1. 초거대 인공지능을 활용한 6G 데이터플랫폼 확보 215

2. 초거대 인공지능을 활용한 스마트 생태계(스마트 시티, 스마트 팩토리, 스마트 팜, 스마트 교육, 스마트 헬스케어) 데이터플랫폼 확보 217

3. 초거대 인공지능을 활용한 자율주행 시스템 및 휴머노이드 데이터플랫폼 확보 219

4. 초거대 인공지능 기술의 국방 ICT분야 데이터플랫폼 확보 221

5. 초거대 인공지능 기술의 양자 ICT분야 데이터플랫폼 확보 222

제3절 초거대 인공지능 기술의 ICT분야 전문인력양성 225

1. 초거대 인공지능을 활용한 6G 전문인력 양성 225

2. 초거대 인공지능을 활용한 스마트 생태계(스마트 시티, 스마트 팩토리, 스마트 팜, 스마트 교육, 스마트 헬스케어) 전문인력 양성 227

3. 초거대 인공지능을 활용한 자율주행 및 휴머노이드 로봇 전문인력 양성 229

4. 초거대 인공지능 기술의 국방 ICT분야 전문인력양성 230

5. 초거대 인공지능 기술의 국방 ICT분야 전문인력양성 233

제4절 초거대 인공지능 기술의 ICT분야 보안 및 윤리규제 235

1. 초거대 인공지능을 활용한 6G 보안 및 윤리규제 235

2. 초거대 인공지능을 활용한 스마트 생태계(스마트 시티, 스마트 팩토리, 스마트 팜, 스마트 교육, 스마트 헬스케어) 보안 및 윤리규제 238

3. 초거대 인공지능을 활용한 자율주행 및 휴머노이드 로봇 보안 및 윤리규제 239

4. 초거대 인공지능 기술의 국방 ICT분야 보안 및 윤리규제 241

5. 초거대 인공지능 기술의 양자 ICT분야 보안 및 윤리규제 242

제5절 초거대 인공지능 기술의 투자 중점 방향 243

제4장 맺음말 248

참고문헌 254

판권기 265

표목차 7

〈표 2-1〉 3GPP RAN1 #116~#118에서 공개된 technical document 점유율 78

〈표 2-2〉 시맨틱 통신에 대한 특허(공개된 특허) 및 국제 학술지 논문 상대적 점유율(IEEE 학술지로 제한) 83

〈표 2-3〉 K-방산 국방AI 생태계 구축을 위한 응용분야 145

〈표 2-4〉 미국 고등연구계획국 인공지능 기술 프로그램 149

〈표 2-5〉 인공지능 관련 자주국방 능력 확보를 위한 5대 분야 151

〈표 2-6〉 각 군의 AI 발전계획 현황 152

〈표 2-7〉 국방 분야의 ICT 주요 추진 전략 153

〈표 2-8〉 최신 AI 기술 분석 요약 169

〈표 2-9〉 양자 강화학습 주요 응용사례 186

〈표 3-1〉 AI활용 기반 기업 및 군사작전 사례 221

그림목차 8

[그림 1-1] 다양한 분야의 초거대 인공지능 모델들 42

[그림 1-2] 초거대 인공지능 모델의 개발 흐름 42

[그림 1-3] 인공지능의 다양한 응용 사례 45

[그림 1-4] 2022년 기준 국가 별 양자 컴퓨팅 분야 투자 규모 47

[그림 1-5] 피규어AI와 OpenAI가 합작하여 만든 피규어01 인공지능 로봇 48

[그림 1-6] LLM을 이용한 자율주행 시스템 개발의 3단계 51

[그림 1-7] 글로벌 생성형 AI 시장 규모 54

[그림 1-8] 초거대 인공지능 기술을 ICT 분야에 적용하기 위한 기술 개발 5단계 57

[그림 1-9] 홀로그래피 기반의 미래 사이버 통제실 58

[그림 1-10] 인공지능 국방 활용 예 59

[그림 1-11] 인공지능 기반의 무인 전투체계의 예 60

[그림 1-12] 인공지능 기반의 시가전 훈련 시스템의 예 61

[그림 1-13] 양자 컴퓨팅 및 초거대 인공지능의 융합 기술 개발 64

[그림 2-1] 인공지능 기술의 발전 역사 66

[그림 2-2] 생성형 AI 어플리케이션 지도 67

[그림 2-3] 대표적 이미지 생성모델인 DALL-E가 생성한 이미지 69

[그림 2-4] 대표적 AI Video 생성모델인 DeepBrain AI가 생성한 비디오 70

[그림 2-5] 인공지능 국방 활용 예 72

[그림 2-6] 3GPP에서 고려 중인 AI/ML을 이용한 시스템 설계 75

[그림 2-7] AI/ML을 이용한 CSI compression 및 추정 개념 76

[그림 2-8] AI/ML을 이용한 빔 운용 개념 76

[그림 2-9] AI/ML을 이용한(좌) 포지셔닝 직접 추론 및(우) 포지셔닝 간접 추론 개념 77

[그림 2-10] 트랜스포머 기반 시맨틱 통신 기법 80

[그림 2-11] LLM 기반 이미지 데이터 전송을 위한 시맨틱 통신 기법 81

[그림 2-12] 초거대 인공지능 기반 시맨틱 통신 개념 82

[그림 2-13] MWC 2024에서 공개된 Levno의 인공지능 기반 트래픽 예측 및 스티어링 기술 85

[그림 2-14] 초거대 인공지능을 이용한 자원 최적화 개념 86

[그림 2-15] 5G 네트워크 슬라이싱 개념 89

[그림 2-16] O-RAN 기반 소형셀 네트워크 에너지 효율 최적화 연구 93

[그림 2-17] 도메인 적응 네트워크 LLM을 위한 응용 프로그램, 메커니즘, 및 지원 기술. (a) 잠재적인 네트워크 LLM 응용 프로그램.... 98

[그림 2-18] 스마트팩토리 연평균 성장률 현황 101

[그림 2-19] 스마트 팩토리 기술의 인수-피인수 기업의 예시 101

[그림 2-20] 국내 디지털 헬스케어 정책 동향 103

[그림 2-21] 글로벌 원격의료 시장 현황 및 국내 원격진료 건수 추이 103

[그림 2-22] 스마트 시티를 위한 생성형 AI 기술 활용 105

[그림 2-23] 스마트 농업을 위한 초거대 인공지능 파운데이션 모델 설계 109

[그림 2-24] LLMEdu의 개념 111

[그림 2-25] 미국 인공지능 기반 헬스케어 시장 규모 114

[그림 2-26] Exscientia의 신약 후보 물질의 임상 시험 117

[그림 2-27] 초거대 AI 기술을 헬스케어에 적용한 사례 119

[그림 2-28] 자율주행 통합솔루션 국내시장 120

[그림 2-29] 자율주행 플래투닝 기술의 예시 124

[그림 2-30] 다양한 종류의 센싱 모달리티의 장단점 정리 126

[그림 2-31] 다양한 종류의 차량용 센서들 126

[그림 2-32] 다양한 종류의 센서를 활용한 자율주행 기술들 127

[그림 2-33] Triomobil사의 인공지능 기반 AGV Collision Avoidance System 130

[그림 2-34] 미국 퍼듀 대학의 디지털, 자율, 증강항공을 위한 AI센터 설립 132

[그림 2-35] Figure AI사의 휴머노이드 로봇 135

[그림 2-36] Deepmind의 RT-2 로봇 136

[그림 2-37] Tesla사의 Optimus 로봇 137

[그림 2-38] 보스턴 다이나믹스의 Atlas(좌) 및 다양한 로봇 제품들(우) 138

[그림 2-39] Softbank의 Pepper 139

[그림 2-40] UBTECH의 Walker S가 실제 산업현장에서 일하고 있는 모습 140

[그림 2-41] PAL Robotics의 TALOS 로봇 141

[그림 2-42] Agile사의 휴머노이드 로봇 142

[그림 2-43] 현대자동차의 Dal-e 143

[그림 2-44] 국방 AI 기술개발의 현황 144

[그림 2-45] 미래 국방 기술 R&D 로드맵 148

[그림 2-46] MILCOM 국제 학술대회(IEEE, AFCEA) 151

[그림 2-47] ICMIC 국제 학술 대회(한국통신학회 민군 IT 융합 소사이어티 주관) 153

[그림 2-48] 국방 ICT 사업과 연계할 수 있는 정부의 보안 사업의 예 156

[그림 2-49] 인공지능 기반의 무인 전투체계의 운용 예 157

[그림 2-50] 국방 AI 기반의 훈련 및 정비시스템의 예 158

[그림 2-51] 인공지능 기반의 시가전 훈련 시스템의 예(영국 육군 Collective Training Transformation Programme(CTTP) 사례 등) 159

[그림 2-52] 다양한 AI 기술의 국방 적용 사례(한국군 적용사례부터 마둔 적용 사례까지) 160

[그림 2-53] GAI로의 발전 과정 160

[그림 2-54] AI의 발전 방향과 변화 161

[그림 2-55] 국방 AI 기술분류체계 163

[그림 2-56] 미국 DARPA의 XAI 프로그램 165

[그림 2-57] 국방 적용 엣지 AI 프레임워크 170

[그림 2-58] Palantir 엣지AI 컴퓨터비전 예시 다이어그램 172

[그림 2-59] 다중 드론 통제시스템 173

[그림 2-60] Tensorflow Lite의 파이프라인 174

[그림 2-61] 무인수상정(좌), 군집 드론(우) 176

[그림 2-62] 자기지도학습 방식을 도입한 인공지능 알고리즘 180

[그림 2-63] Fine-tuning the main LM using the reward model and the PPO loss calculation 181

[그림 2-64] 의료 데이터 처리를 위한 양자 연합학습 모식도 187

[그림 2-65] 양자 연합학습 기반 다수 차량 간 음성 데이터 처리 기법 모식도 188

[그림 2-66] 양자 분할학습 모식도 189

[그림 2-67] 위성을 이용한 양자 연합학습 모식도 190

[그림 2-68] 대규모 데이터를 활용한 양자 컴퓨팅 기반 의료 데이터 분석 191

[그림 2-69] 양자시각지능 구현을 위한 QCNN 구조도 192

[그림 2-70] 현대자동차 및 IonQ 협업을 통한 양자 기반 3D 물체 감지 기술 193

[그림 2-71] 양자 기반 이미지 인식 기술 194

[그림 2-72] 양자 컴퓨팅 클라우드 플랫폼 구조 195

[그림 2-73] 퀀텀 코리아 2024 196

[그림 2-74] 구글의 양자 컴퓨터 197

[그림 2-75] 년도 별 양자 인공지능 기술 특허 수 200

[그림 2-76] 2023년 글로벌 양자 컴퓨팅 시장 점유율 201

[그림 2-77] 각 나라별 양자 인공지능 기술 투자 규모 201

[그림 3-1] 원천기술로 확보해야 될 국방 AI 기술의 체계별 분류의 예 211

[그림 3-2] 양자컴퓨터 분야 글로벌 기술수준지도 213

[그림 3-3] 정부의 국방 혁신 데이터 플랫폼 구축 계획의 예 222

[그림 3-4] 군과 산학연 연구를 통한 인력양성 방안 231

[그림 3-5] 타부처와 협력을 통한 관련 인력 양성 232

[그림 3-6] 소요군 기술 연구소를 중심으로 한 협업 생태계 구축의 예 232

[그림 3-7] 보안 및 윤리 규제가 필요한 국방 AI 응용 사례 241

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