제1편 4차 산업혁명 시대의 인공지능 산업
제1장 4차 산업혁명 시대의 인공지능(AI) 분야별 산업실태
1. 4차 산업혁명 시대의 인공지능(AI) 산업 활성화 현황
1) 4차 산업혁명 시대의 인공지능(AI)의 산업 동향
(1) 진정한 AI 시대의 도래
가. 딥러닝과 혁신적 AI의 등장
나. 최근 AI 적용 사례
(2) AI의 특징과 4차 산업혁명
가. 딥러닝의 핵심 특징에 따른 영향
나. AI와 4차 산업혁명
(3) AI가 초래할 산업 변화
가. 산업의 미래 경쟁구조 변화
나. 기초 인프라와 한국의 경쟁력
(4) 연구의 시사점
가. 정책적 시사점
나. 금융산업과 중소기업에 대한 시사점
2) 인공지능(AI) 산업 활성화 방안
(1) 인공지능 산업의 현황
가. 인공지능 기술 기반산업
⒜ 가상비서
⒝ 지능로봇
⒞ 추천시스템
나. 인공지능 기술 응용산업
⒜ 의료
⒝ 법률
⒞ 금융
(2) 인공지능 활성화 방안
(3) 주요 산업별 인공지능 활용성과 금융업의 기회
가. 주요 산업별 인공지능 활용성
나. 금융업의 인공지능 활용기회
⒜ 통계·문서 작성
⒝ 고객 응대
⒞ 준법감시
⒟ 신용평가·심사
⒠ 트레이딩·투자
다. 금융 시사점
⒜ ICT 융합을 통한 파괴적 산업혁신 사례에 주목할 필요
⒝ 장기적 관점에서 인공지능 적용 필요성 검토
⒞ 인공지능을 유망분야로 인식해 투자기회 탐색
2. 인공지능(AI) 산업실태와 서비스 혁신 현황
1) 국내 인공지능(AI) 실태 동향
(1) 최근 동향
(2) 현황조사 개요
(3) 조사결과 및 분석
(4) 미래 산업의 주요과제
가. 현황분석
나. 미래 전망과 한국적 시사점
2) 인공지능(AI) 시장과 서비스 혁신 동향
(1) 인공지능(AI) 생태계 및 시장 현황
가. 음성비서 중심의 생태계 구축 경쟁 돌입
나. 서비스 패러다임의 변화 주도 : 초개인화, 예측 및 셀프 서비스
다. B2B 사업을 주축으로 한 성장 기대
(2) 인공지능(AI) 활용/융합 제품?서비스 동향
가. AI 활용 산업 분야 및 대표 제품·서비스
나. 2030년 AI 융합 대표 응용 서비스의 미래상과 세부기능
⒜ 의료
⒝ 금융
⒞ 스마트홈
⒟ 교통
⒠ 제조
3) 인공지능(AI) 개방형 혁신 생태계 구축 동향
(1) 알파고가 IT산업에 새로운 변화
(2) 인공지능 이해
(3) 인공지능 플랫폼 생태계 구축
가. 2016년 이후 인공지능 플랫폼 기반으로 한 ‘제4차 산업혁명’ 본격화
나. 인공지능 플랫폼 오픈소스화 현황
⒜ 구글
⒝ 페이스북
⒞ 마이크로소프트
⒟ OpenAI
⒠ IBM
⒡ 삼성
⒢ 에어비엔비
⒣ 바이두
다. AI 개방형 혁신 생태계 구축을 위한 과제
⒜ 개방형 인공지능(AI) 혁신 체계의 중요성
⒝ 기반 데이터 확보의 중요성
⒞ 인공지능 알고리즘 및 데이터의 투명성 제고
⒟ 기술 표준과 평가기준의 중요성
4) 주요 기업의 인공지능 플랫폼 동향
(1) 인공지능의 플랫폼화
(2) 주요 기업의 인공지능 플랫폼
가. 범용 인공지능 플랫폼 (General A.I. Platform)
⒜ Google: 기술력과 방대한 데이터를 기반으로 한 범용 인공지능 플랫폼
⒝ Facebook: 정교화된 개인별 맞춤형 인공지능 플랫폼
⒞ Amazon: 실생활로 파고드는 인공지능 플랫폼
나. 산업별 특화 인공지능 플랫폼(Vertical A.I. Platform)
⒜ IBM: 의료 전문 인공지능 플랫폼
⒝ GE: Industry 4.0 선도할 산업 인공지능 플랫폼
(3) 향후 경쟁 전망
3. 분야별 인공지능(AI) 산업현황
1) 통신서비스 분야 인공지능 산업 현황
(1) 인공지능의 기본, 빅데이터(Big Data)로부터의 학습
가. 딥러닝(Deep Learning)을 구현하기 위한 빅데이터(Big Data)
나. 데이터 수집의 사물인터넷, 데이터 축적의 빅데이터, 이를 위한 5G 네트워크
(2) 인공지능시대의 통신업종: Dumb Pipe vs. 인공지능 생태계의 허브
가. 5G 통신시대, 적어도 2020년에는 개화
나. 5G 투자 규모와 투자 시점 전망
(3) 통신서비스업체의 향후 전략
가. 통신서비스업체의 2015년 Review
나. 5G 인공지능시대에 대비한 통신서비스업체의 대응 시나리오
다. 통신서비스업체의 향후 전략
라. 인공지능시대를 주도하기 위한 통신서비스업체들의 경쟁력
마. 주요 통신사업자의 전략 방향성
2) 자동차분야 인공지능(AI) 산업현황
(1) 자율주행차: 안전을 위해 발전한 전장 부품이 인공지능과 만나다
가. 안전 전장부품의 발전: ADAS에서 자율주행차로
나. 자율주행차, 의미와 현재
다. 자율주행차의 미래: 공급자, 수요자, 정부가 모두 바라는 미래
(2) 자율주행차의 전망과 핵심 기술
가. 자율주행차시장 전망: 2025년 대중화 시작, 2035년 신차의 75%까지 확대 전망
나. 무엇이 자율주행차를 가능하게 할 것인가
(3) 주요 완성차업체의 자율주행차 전략
가. GM의 전략: 카쉐어링 및 자율주행기술을 활용한 신규시장 진출 계획
나. Ford의 전략: 자율주행 기술과 친환경차를 활용한 미래 이동수단의 혁신
다. BMW의 전략: Strategy Next, 모델 라인업의 범주를 친환경차와 자율주행차로 확대
(4) 국내 완성차업체의 자율주행차 전략
가. 국내 자율주행차 기술의 경쟁력
나. 업종 내 종목별 수혜
3) 인터넷/게임분야 인공지능(AI) 산업 현황
(1) 인터넷
가. 인터페이스(Interface): IT기기와의 상호작용을 위한 도구
나. 인터페이스의 진화: 쌍방향 소통의 시작
⒜ 음성인식과 인공지능: 입력 기술의 진화
⒝ 개인비서시스템: 출력 기술의 진화
다. 개인비서시스템 ? 인터넷 이용방식을 변화시키는 중
⒜ App서비스의 융합
⒝ 미래의 핵심정보는 위치정보와 결제정보
라. 국내 업체들 현황
⒜ NAVER: 인공지능 연구의 결과물이 나오는 중
⒝ 카카오: 인공지능기술을 도입하여 콘텐츠 경쟁력 제고 중
(2) 게임: 인공지능을 통한 NPC의 진화
가. NPC와 몬스터: 인공지능을 통해 성능 강화가 가능한 게임 내 요소
나. 지능과 인격을 갖춘 NPC의 등장
다. NPC와의 교감을 통한 MMORPG의 몰입도 증가
4) IT관점 분야 인공지능 산업 현황
(1) 지능형 로봇서비스가 중장기적으로 개화될 전망
가. 2016년 IT산업은 스마트폰에서 벗어나 새로운 성장동력군으로 전환 가속될 전망
나. 초기에 구현되는 로봇서비스는 ‘스마트홈의 허브’와 단순노동 보조용으로 시작
다. 소프트뱅크의 인간형 서비스용 로봇, ‘페퍼(Pepper)’는 지능형 로봇의 진정한 발전 방향
라. 현재의 기술 수준에서 가장 현실적인 지능형 로봇, ‘지보(JIBO)’
(2) 로봇산업 이해
가. 로봇의 정의와 구성
나. 로봇의 분류와 특성
다. 로봇산업의 현실은 아직 제조업 로봇에서만 확인 가능
(3) 지능형 로봇산업과 로봇기술 이해
가. 지능형 로봇과 기술
나. 로봇기술 이해
⒜ 지각기술
⒝ 처리기술
⒞ 행동기술
(4) 일본과 중국의 로봇산업 현황
가. 초고령사회인 일본에서는 노인복지 이슈 확산
나. 2020년 로봇 강국을 꿈꾸는 중국
(5) 다가오는‘로봇혁명의 시대’를 대비해 한국 IT업체들의 경쟁력 제고 필요
가. 한국의 인구고령화 속도는 일본을 따라가고 있다
나. 한국의 로봇산업은 글로벌 경쟁업체대비 매우 취약
다. 로봇산업은 IT 제조업 강국인 한국이 반드시 진출해야 할 영역
라. 2015년 이후 로봇산업 진출을 준비하기 시작한 한국
마. 로봇산업 성장의 수혜업체: 반도체, 카메라부품, 배터리 관련업체, 무선충전업체
제2장 4차 산업혁명 시대의 인공지능(AI) 정책과 기술개발현황
1. 인공지능(AI) 기술과 사회 변화 전망
1) 인공지능(AI) 기술 개요
(1) 정의
가. 인공지능
나. 지능정보기술
(2) 기술 역사
(3) 기술 분류
2) 인공지능(AI) 산업별 기술 동향
(1) 인공지능 기술 개괄 및 동향
(2) 산업영역별 인공지능 기술 동향
3) 인공지능 기술동향 및 사회 변화 전망
(1) 사회(Social)
가. 인공지능을 통한 국민의 라이프 스타일 변화
나. 고령화 사회의 해결책 vs 노동력 상실에 관한 이슈
다. 인공지능으로 인한 사회·윤리적 문제 발생 측면
(2) 기술(Technological)
가. 인공지능 기술은 다양한 산업 내 기술과 융합하며 발전
나. 대용량 데이터 활용이 증가함에 따라 딥러닝 기술 중요성 증대
다. 주요국은 다양한 산업별 대표 기업을 중심으로 인공지능 기술 확보를 위해 경쟁 중
(3) 경제(Economic)
가. 인공지능 시장의 지속적인 성장세 전망
나. 인공지능 업계들은 다양한 수익모델을 바탕으로 한 산업 활성에 노력
다. 인공지능 대·중소 및 스타트업 생태계 조성을 위한 활발한 움직임 대두
(4) 환경·생태계(Ecological)
가. 인공지능 기술의 환경·생태계 활용성
나. 인공지능 산업과 환경오염의 연관성에 대한 논쟁 점화
(5) 정책(Political)
가. 중장기 프로젝트를 바탕으로 한 인공지능 기술 R&D 정책 추진
나. 인공지능 육성을 위한 대규모 투자 활성화
다. 인공지능 결과물에 대한 저작권 관련 정책 이슈 대두 예상
2. 인공지능(AI) 기술개발과 특허분석
1) 인공지능(AI) 기술개발과 적용 사례
(1) 인공지능(AI) 기술개발 현황
가. 언어 인지·처리 기술
나. 시각 인지·처리 기술
다. 추론/학습기술
라. 감성 지능
(2) 인공지능 기술 적용 사례
가. 비서 서비스
나. 의료 서비스
다. 자율주행 서비스
라. 지능형 제조업(스마트팩토리)
마. 지능형 감시 서비스
2) 콘텐츠 관련 인공지능 기술 분석 및 적용 타당성
(1) 콘텐츠 관련 인공지능 기술 심층 분석
가. 인식
⒜ 자연어 처리 기술
⒝ 영상/이미지 인식 기술
⒞ 음성/음향 인식 기술
⒟ 동작/운동 인식 기술
나. 학습
⒜ 기계학습/딥러닝
다. 추론
⒜ 지식표현 및 추론 기술
(2) 심층 분석 대상 기술의 콘텐츠 분야 적용 타당성
가. 심층 분석 대상 기술의 연구개발 타당성
나. 콘텐츠 분야에 대한 인공지능 기술 융합의 높은 중요도
다. 심층 분석 대상 기술 적용이 기대되는 콘텐츠 장르 종합 정리
3) 인공지능(AI) 기술 특허 분석 및 전망
(1) 인공지능 기술 특허 분석
(2) 국내·외 특허출원 현황
가.?국가 연도별 특허출원 동향
나. 핵심기술 연도별 특허출원 동향
다. 핵심기술 국가별 특허출원 동향
라. 주요출원인 특허출원 동향
마. 세부기술 국가별 특허출원 동향
바. 국내 주요출원인 특허출원 동향
(3) 특허로 바라본 한국의 위상
가. 인공지능 관련 기술력
나. 특허활동지수(Activity Index)
다. 시장 확장성
마. 특허 규모
바. 한국의 특허관심(중요)도
사. 특허 평가 결과 종합
3. 국내외 인공지능(AI) 정책과 법적이슈
1) 인공지능(AI) 기술관련 정책 및 지원방안
(1) 미국
(2) 일본
(3) 유럽
(4) 중국
(5) 한국
2) 인공지능(AI) 관련 법적 이슈
(1) 검토의 배경
(2) AI의 민사적 책임
(3) AI와 지식재산
제2편 인공지능 기반의 음성인식 산업
제1장 인공지능(AI) 기반 생체인식 응용제품별 기술사례 및 연구동향
1. 인공지능(AI) 기반 생체인식 기술 및 시장동향
1) 생체인식 개요
(1) 생체인식 기술의 정의 및 특징
(2) 생체인식 기술 종류와 적용분야
가. 기술 종류
나. 적용분야
(3) 생체인식 기술 현황
가. 지문인식
나. 얼굴인식
다. 음성인식
라. 정맥인식
마. 걸음걸이 인식
바. 홍채인식
사. 서명인식
2) 생체인식 기술 표준 및 지식재산권 동향
(1) 생체인증 표준기술
(2) 생체인식기술 관련 지식재산권 동향
3) 생체인식 시장 동향
(1) 시장 동향
(2) 생체인식기술의 산업 구조
(3) 해외 기업 현황
(4) 국내 기업 현황
2. 인공지능(AI) 기반 생체인식 응용제품별 기술사례 및 연구동향
1) 생체인식 응용제품 개발사례와 연구동향
(1) 응용제품 개발사례
(2) 연구동향
2) 스마트폰의 생체인식 기술 도입 현황
(1) 시장 확대 전망
가. 시장 잠재력 및 예측
나. 국내외 기술 동향
다. 시장 활성화를 위한 과제 및 전략
(2) 생체인식 기술 유형
(3) 지문인식 기술 도입 사례
(4) 홍채인식
(5) 이용가치 높일 생태계 경쟁의 시작
3) 금융산업에서 생체인식 기술의 활용 현황과 전망
(1) 생체인식 기술의 활용 현황
(2) ATM 보안 강화를 위한 생체인식기술 분석
가. ATM 적용 현황
⒜ 지문 인식
⒝ 홍채 인식
⒞ 정맥 인식
나. ATM의 생체인식기술 적용성 분석
(3) 생체인식기술을 활용한 전자서명 도입 필요성
제2장 인공지능(AI) 기반 음성인식 산업실태와 기술특허현황
1. 인공지능(AI) 기반 음성인식 산업과 참여기업체 현황
1) 음성인식 소프트웨어 개요
(1) 정의 및 필요성
(2) 범위
가. 제품 분류 관점
나. 공급망 관점
(3) 음성인식과 인공지능의 결합
(4) 음성인식 기술 및 활용분야
가. 음성인식 기술
나. 주요 음성인식 엔진 비교
다. 주요 활용분야
2) 음성인식 산업 환경 분석 실태
(1) 산업특징 및 구조
가. 산업의 특징
나. 산업의 구조
(2) 경쟁 환경
(3) 전후방산업 환경
3) 음성인식 시장 분석 실태
(1) 세계시장
(2) 국내시장
4) 음성인식 기술환경 분석실태
(1) 기술개발 트렌드
가. 깊은 신경망(DNN : Deep Neural Natwork)
나. 빅데이터 처리 & 클라우드 기반 서비스
다. 고객친화적인 서비스
라. 다국어 처리 및 실시간 통역 기술 경쟁 치열
(2) 기술 인프라 현황
5) 음성인식 가상비서의 급속한 확산과 한계
(1) 음성인식 기술은 하드웨어를 넘어 서비스에 적용되며 급속히 확산
(2) 사용자 기대 충족을 위해 음성인식률 한계 극복 필요
2. 인공지능 기반의 음성인식 기업 및 플랫폼 현황
1) 주요기업 음성인식 플랫폼 동향
(1) 음성인식 AI 플랫폼의 진화
(2) 음성인식 AI의 검색엔진 전망
(3) 주요 기업 경쟁 현황
가. 구글 홈 VS 아마존 에코
나. 삼성 자체 기술 VS LG 아마존 알렉사
⒜ 삼성, 자체 기술로 사용자 ‘빅 데이터’ 확보 포석
⒝ LG, 아마존 알렉사 탑재로 ‘범용성’에 방점?
다. 삼성전자 빅스비 vs. 구글 어시스턴트
⒜ 삼성 '빅스비', 스마트폰 모든 기능 제어
⒝ 구글, 안드로이드 OS에 AI비서 기본탑재 예정
⒞ 갤럭시 기반 '빅스비' vs. 안드로이드 기반 '구글 어시스턴트'
⒟ 다크호스 아마존, 스마트폰으로 영역 확장
2) 주요업체별 음성인식 기술개발동향
(1) 해외업체동향
가. 정보검색 / 질의응답
나. 언어분석/변환
다. 대화처리
라. 아마존의 에코(Echo)와 알렉사(Alexa)
마. 구글, 안드로이드+검색 파워 앞세워 맹추격
(2) 국내업체동향
(3) 글로벌 ICT 기업의 가상 비서 서비스 동향
3) 중소기업 음성인식 기술개발동향
(1) 중소기업 경쟁력
(2) 중소기업 기술수요
(3) 중소기업 핵심기술
가. 데이터 기반 요소기술 발굴
나. 요소기술 도출
다. 핵심기술 선정
3. 음성인식 기술 및 특허현황
1) 음성인식기술 개요
(1) 음성인식기술 개념 및 발전
(2) 음성인식기술 적용 현황 및 전망
가. IT 서비스의 음성인식기술 적용 확산
나. 음성인식기능을 이용한 서비스 경쟁력 강화
다. 비 IT 분야로 활용 확산
2) 언어 처리를 이용한 인공지능 기술 동향
(1) 자연어 대화 인터페이스 주요 기술
가. 발화 이해
나. 대화 관리
다. 응답 생성
(2) 자연어 대화 인터페이스 국내외 동향
가. 스마트 기기를 위한 개인비서 서비스
나. 자연어 대화 인터페이스를 이용한 IoT, 로보틱스 서비스
다. 자연어 대화 인터페이스를 이용한 문자 상담 서비스
3) 음성인식 특허동향 실태분석
(1) 연도별 출원동향
(2) 국가별 출원현황
(3) 투입기술 및 융합성 분석
(4) 주요출원인 분석
(5) 국내 출원인 동향
4. 지능형 음성언어 소프트웨어의 연구/개발 동향
1) 최신 기계학습 기반 음성인식 기술 동향
(1) 음성인식의 기초 기술
가. 전처리 및 특징 추출
나. 음향모델
다. 음향모델의 학습
라. 인식 알고리즘
(2) 음성인식 심화 기술
가. 변별 학습 (discriminative learning)
나. Semi-Markov model (SMM)
다. 정규과정동적시스템 (Gaussian process dynamical system)
라. 깊은신경망 (deep neural network)
2) 시각 및 언어장애인을 위한 음성합성 기술의 현황
(1) 음성 합성기
가. 대용량 코퍼스 기반 고품질 연결형 음성합성기
나. HTS 기술을 이용한 소용량 내장형 음성합성기
(2) 시각장애인을 위한 음성합성 기술
가. 명료성 향상을 위한 음속변환 방법
나. MathML로 표현된 수학식의 한글변환 기술
다. 시각장애인용 감정음성 클립 삽입형 고품질 음성 합성기
(3) 언어장애인을 위한 음성합성 기술
가. 화자적응 기술과 음색변환 기술을 적용한 언어장애인용 내장형 다음색 음성합성기
나. 음성합성 기능이 탑재된 AAC
3) 대화음성 인터페이스 기술 및 응용 서비스 개발 동향
(1) 음성인식 기술의 최근 동향
(2) 언어처리 기술의 최근 동향
가. 자동번역 기술 및 동향
⒜ 형태소 분석 및 구문분석 기술
⒝ 자동번역 기술 동향
나. 음성대화처리 기술 및 동향
⒜ 음성대화처리 기술
⒝ 음성대화처리 기술 동향
(3) 국내의 대표적 상용화 사례
가. 자동통역 서비스
⒜ 자동통역 서비스 개요
⒝ 음성인식 엔진
⒞ 자동번역 엔진
⒟ 지니톡의 부가 기능
나. 음성인식 영어학습 서비스
⒜ 한국인 영어 발음 특성을 고려한 발음클리닉
⒝ 영어 표현 및 대화학습
⒞ 한국인 영어에 강인한 영어 연속어 음성인식 기술
⒟ 시각정보 기반 영어 회화 유도 대화 기술
⒠ 대화 시스템 평가
다. 대화형 내비게이션 시스템
⒜ 대화형 내비게이션 서비스용 음성인식 기술
⒝ 대화형 내비게이션 서비스를 위한 대화처리 기술
라. 스마트 TV 음성 인터페이스
⒜ 스마트TV용 음성인식 기술
⒝ 스마트TV 음성인터페이스 시스템의 구성도
제3장 인공지능(AI) 기반 개인비서/분야별 음성인식 산업과 탑재기술현황
1. 음성인식(AI) 개인비서 기술개요 및 산업동향
1) 인공지능과 가상 개인비서 서비스 사례
(1) 음성비서로 다가오는 인공지능(AI)
(2) 해외 가상 개인비서 서비스 사례
가. 가상 개인비서 서비스(Virtual Personal Assistants) 시장
나. 해외 가상 개인비서 서비스 사례
⒜ 글로벌 IT 기업들의 개인비서 서비스
⒝ 스타트업들의 개인비서 서비스
(3) 금융업 적용 사례
가. 해외 은행들의 가상 개인비서 서비스 적용 사례
나. 해외 핀테크 기업들의 가상 개인비서 서비스 적용 사례
2) 가상개인비서 시장 현황과 상용화 과제
(1) 보이지 않는 영리한 조력자, 가상개인비서
(2) 글로벌 가상개인비서 서비스 현황
(3) 가상개인비서 서비스 상용화 이슈와 과제
3) 디바이스별 AI 음성비서 탑재동향
(1) 휴대기기
가. 휴대전화(스마트폰)
나. 웨어러블(스마트워치)
(2) 가정용 기기
가. AI 스피커
나. 가정용 로봇
4) AI 음성비서에 관한 인식 조사 결과
(1) 조사 개요 및 표본의 특성
(2) AI 음성비서 서비스 이용 현황
(3) AI 음성비서 서비스의 개선 방향
2. IoT기반 음성인식 스마트홈/스피커 기술 및 산업현황
1) 사물인터넷 기반 스마트홈 발전 전망
(1) 스마트홈 발전단계
가. 초고속인터넷 기반 홈네트워크
나. 스마트폰 기반 스마트홈
다. IoT 기반 상황 인지형 스마트홈
⒜ 사물인터넷
⒝ IoT 기반 스마트홈
⒞ IoT 기반 스마트홈 성공사례
(2) 스마트홈 개발 동향
가. 구글
나. 애플
다. 삼성전자
라. 국내 통신사업자
(3) 스마트홈 사업 전망
가. 스마트폰 홈 서비스
나. 스마트폰 홈 시장 전망
2) 스마트홈 음성인식 시장과 제품
(1) 스마트홈 시장의 동향
(2) 주목할만한 스마트홈 제품 사례
(3) 미국, 음성인식 스마트홈 시장 현황
가. 예상을 상회하는 규모와 확장성을 보이는 스마트홈
나. 현재 양강 체제를 보이는 아마존 에코와 구글홈 비교
다. 음성인식 가상비서 서비스 보유한 기업의 진출 여부가 관심?
(4) 스마트홈 시장의 시사점
3) 주요 음성인식 스마트홈/스피커 제품 현황
(1) 아마존, 인공지능 스마트홈
(2) 샤프의 AIoT(인공지능x사물인터넷) 홈 어시스턴트
가. 차세대 인공지능(AI) X IoT = AIoT 등장
나. 샤프의 친구 같은 가전기구, 가전기구에 마음을 불어넣는 마음 프로젝트
다. 'No look AI 가전' 시장을 노린 홈 어시스턴트
(3) 사물인터넷의 핵심, 음성인식 스피커
가. 음성인식 스피커 글로벌 시장 규모
나. 음성인식 스피커는 어떻게 돈을 벌까?
다. 음성인식 스피커의 확장성
(4) 음성인식 스피커 Amazon Echo 생태계
가. Amazon 음성 인식 스피커 Echo
나. 음성인식 중심의 Alexa 생태계
다. 클라우드 기반 음성인식 스피커 경쟁
마. 국내 통신사의 음성인식 스피커 대전
⒜ 통신사 주도의 국내 음성인식 스피커 시장
⒝ 각자의 강점을 활용한 전략, 승자는 누구?
3. 인공지능 기반 의료/헬스케어용 음성인식 기술 및 산업 현황
1) 헬스케어용 AI시스템 활용 시장 현황
(1) 4차 산업혁명 시대의 신성장동력, 스마트헬스케어 산업
가. 4차 산업혁명 시대의 중요한 신성장 분야
나. 세계 주요국 적극적인 정책 추진
다. 사회적 수용성이 아직까지 미흡한 상황
라. 스마트헬스케어 관련 기업 수 증가, 성장은 제자리걸음
마. 불균형적인 생태계를 구성
바. 관련 법·제도 개선을 통한 생태계 활성화가 시급
사. 공급가치사슬별 지원 및 육성 전략 필요
(2) 헬스케어에서의 인지컴퓨팅과 AI시스템 활용 시장 현황
가. 시장 현황 및 전망
⒜ 시장 규모
⒝ 산업 성장 및 저해요인
나. 주요 트렌드 및 향후 전망
⒜ 인공지능에 의한 헬스케어 혁신 전망
⒝ 헬스케어에 대한 인공지능 응용 전망
다. 헬스케어에서의 인공지능 시스템 비즈니스 전략 및 기업 사례
⒜ 인공지능 업체의 비즈니스 전략
⒝ 헬스케어에서의 인공지능 시스템 활용 사례
2) 의료 인공지능 현황 및 과제
(1) 보건의료와 AI의 만남
가. 미충족 의료수요 (Unmet Medical Needs)
⒜ 진단?치료의 어려움 : 의료데이터의 복잡성 증가
⒝ 오진율 증가
⒞ 의료서비스의 질, 의료비용 불만 가중 : 국민의 삶의 질 요구 증대
나. 보건의료와 AI 접목의 가치
⒜ 기술적 가치
⒝ 경제적 가치
⒞ 사회적 가치
다. 보건의료 AI 실현의 가능성
⒜ ICT 인프라
⒝ 의료장비 보유수준
⒞ 풍부한 의료 데이터
⒟ 세계적 수준의 AI 영상인식 기술력
(2) 의료 AI 기술의 사례
가. 특허분석을 통해 본 활용사례
(3) 당면과제
가. 기술적 측면
나. 산업적 측면
다. 사회적 측면
3) 의료용 음성인식 시장 및 기술 현황
(1) 의료분야에서 음성인식 소프트웨어 시장 동향
가. 시장?기업 동향
나. 샐바스 그룹 '의료IT 신기술' 탑재기술
(2) 의료용 음성인식 SW개발, 국가별 규제 고려 필요
(3) 음성인식기반 스마트 의료조명 제어시스템
가. 제어시스템 개요
⒜ 시스템 구성
⒝ 음성학습 모듈
⒞ 음성인식 모듈
나. 제어시스템 구현
다. 실험 및 평가
4. 인공지능 기반 커넥티드 카용 음성인식 기술 및 산업 현황
1) IoT/M2M 기술환경 하에서 커넥티드 카 시장동향
(1) 커넥티드 카 서비스의 진화방향
가. 커넥티드 카 서비스의 진화 방향
⒜ 1세대 커넥티드 카 서비스는 차량 안전 중심의 텔레매틱스 서비스
⒝ 스마트폰 앱 연동 및 네트워크를 강화한 인포테인먼트 커넥티드 카 등장
⒞ 커넥티드 카 서비스, 유저 중심의 서비스 패러다임으로 진화
나. 커넥티드카 서비스의 전망
⒜ 커넥티드카의 시장 판매량/매출 확대 예상
⒝ 애플, 구글 등 기업들이 커넥티드카 시장에 뛰어들 전망
(2) 향후 발전가능성이 큰 국내외 시장 전망
가. 국내 현황 및 시사점
⒜ 국내도 해외와 유사하게 유저 중심형으로 진화 예상
⒝ 네트워크 업그레이드, 수익 모델 혁신도 필요한 요소
⒞ 커넥티드카의 생태계 구축을 통해 스마트 기기로 진화
나. 국내외 시장 전망
(3) 자동차 업계와 모바일 플랫폼 업계의 제휴 확대
(4) 국내외 커넥티드 카 서비스 이슈
(5) 커넥티드 카(Connected Car) 서비스 동향 분석
가. 글로벌 사업자의 커넥티드 카 서비스 동향
⒜ 글로벌 자동차 제조사
⒝ 글로벌 IT 기업
⒞ 해외 통신사업자
나. 국내 커넥티드 카 서비스 현황
2) 차량용 음성인식 탑재기술 현황
(1) 스마트카 음성 인터페이스 기술과 UX
가. 차량용 단말 음성인식 기술
⒜ 대화형 인식
⒝ 1-Shot 명령어 인식 기술
⒞ 대용량 인식 기술
나. 연결성 기반 스마트카 음성인식 기술
⒜ 차량용 서버 음성인식
⒝ 서버 대화 처리 기술
다. 스마트카 음성 UX
⒜ 스마트카 음성 기술의 UX 검토 필요성
⒝ 단말 음성인식과 지능형 음성인식 UX 비교
(2) 차세대 차량용 음성 인식 시스템
가. 개요
⒜ 개발 동기
⒝ 파급효과
나. 시스템 구성
다. 구현 기법
⒜ 하드웨어
⒝ 음성 인식기
⒞ RC 자동차 제어부
⒟ 소프트웨어
⒠ MFCC 특징 추출
⒡ GMM 패턴 인식
⒢ 룩업 테이블을 사용한 음성인식기의 구현
라. 성능 분석
⒜ 음성 인식률
⒝ 음성 인식 속도
⒞ Dijhkstra algorithm 을 활용한 GMM 패턴인식
⒟ 차세대 차량용 음성 인식 시스템의 FPGA 활용
⒠ 설계 과정 중 추가/변경 사항
(3) 국내 기업 차량용 음성인식 탑재 현황
가. 현대차
나. 삼성
통계(도표) 목차
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