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첨단 인공지능(AI) 관련 시장 분석과 핵심 소재 기술개발 동향 요약정보 및 구매

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정가 350,000원
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ISBN 979-11-85782-51-5 (93560)
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  • 첨단 인공지능(AI) 관련 시장 분석과 핵심 소재 기술개발 동향 (+0원)

상품 정보

상품 상세설명

 

 

◈ 안내문 

 

인공지능(AI; Artificial Intelligence)이란 인지, 학습 등 인간의 지적능력(지능)의 일부 또는 전체를 ‘컴퓨터를 이용해 구현하는 지능’을 의미합니다. 4차 산업혁명이란 2016년 클라우스 슈바프(Klaus Schwab)가 의장으로 있는 세계 경제 포럼(World Economic Forum, WEF)에서 주창된 용어로, 인공지능, 빅데이터 등 디지털 기술로 촉발되는 초연결 기반의 지능화 혁명을 의미합니다. 인공지능은 단순 신기술이 아닌 4차 산업혁명을 촉발하는 핵심 동력으로 기술혁신을 통해 산업구조의 변화를 야기하고, 사회·제도의 변화까지 유발할 것으로 전망되고 있습니다.

 

지난 세 차례의 산업혁명이 인간의 육체노동을 자동화하는 것이었다면, 인공지능기술을 바탕으로 한 4차 산업혁명은 인간의 지식노동을 자동화한다는 점에서 큰 평가를 받고 있습니다. 세계미래보고서 2019에서는 오늘날 인공지능은 ‘전기, 심지어 불의 발명보다 더 큰 것이 될 수 있다’고 평가받는 중입니다. 암 진단, 퀴즈대회, 바둑 분야에서 인공지능이 인간의 지적능력을 앞지르게 되었고, 무인자동차, 무인공장, 무인콜센터가 점차 현실화되고 있습니다.

 

이에 정부가 국가 인공지능(AI) 반도체 개발 사업에 시동을 걸었습니다. 2020년부터 오는 2029년까지 이어지는 장기 과제로, 과학기술정보통신부는 '차세대 지능형 반도체 기술 개발 사업'의 수행기관을 선정하고, 기술 개발에 본격 착수한다고 2020년 4월 23일 밝혔습니다. 이 사업은 2020년부터 2029년까지 8년간 진행되며, 총 1조96억 원 규모로 AI 반도체 설계 분야에는 2475억 원이 투입됩니다. 

 

코로나19로 인해 접촉을 최소화하는 언택트(Untact)가 트렌드가 되었습니다. 우리나라 역사상 최초로 온라인 개학이 실시되었고, 서울대 AI대학원인 데이터 사이언스 대학원에서는 웨비나(웹+세미나)를 개최했습니다. 비대면이 늘어나면서 넷플릭스는 트래픽 폭증으로 접속 장애를 일으켰고, 마트와 백화점 매출이 떨어진 반면, 소셜커머스와 온라인쇼핑몰이 역대 최고 실적을 달성했습니다. 이러한 환경으로 인하여 인공지능 기술의 수요를 증대시키고 있습니다. 

 

이에 본원 Rlsearch센터에서는 각 연구기관과 국내·외 민간연구소의 자료‧데이터 및 정부의 정책 자료를 분석 정리하여 「첨단 인공지능(AI) 관련 시장 분석과 핵심 소재 기술개발 동향」을 발간하게 되었습니다. 본서 1편에서는 인공지능산업의 주요 동향 및 시장분석을 정리하여 수록하였고, 2편에서는 인공지능 핵심소재 산업을 정리하여 수록하였습니다. 이와 관련된 업계 분들에게 다소나마 유용한 정보자료로 활용되기를 바라는 바입니다.






◈ 목차


 

제1편 인공지능산업

 

제Ⅰ장 인공지능 주요 동향
1. 인공지능 현황
 1) 인공지능 개요
  (1) 인공지능 정의
  (2) 인공지능 산업 생태계
  (3) 필요성 및 가치사슬
  (4) 인공지능 환경
 2) 인공지능 산업 동향
  (1) 업체 동향
    가. 해외 업체 현황
    나. 국내 업체 현황
  (2) 국내 주요 이슈
    가. 산업 주요 이슈
    나. 주요 산업 현황
    다. 지능형 서비스 핵심 동향
    라. 시각 지능 활용 핵심 동향
    마. AI 하드웨어 핵심 동향
    바. 스마트 헬스케어 핵심 동향
 3) 인공지능 정책 분석
  (1) 해외 정책 동향
    가. 미국
    나. 중국
    다. 일본
    라. 유럽
  (2) 국내 정책 동향
 4) 인공지능 기술 분석
  (1) 기술 심층 분석
    가. 기술 개요
    나. 기술 진화
    다. 머신러닝 이후 딥러닝
    라. 이미지인식
    마. 언어지능 음성 생성 및 인식
  (2) 해외 기술 동향
    가. 오픈 플랫폼
    나. 알고리즘 개발
    다. 해외 기업 AI 인식
    라. 해외 기업 AI 러닝
    마. 해외 기업 AI 의료
    바. 해외 기업 AI 의료 외 산업 분야 응용
    사. 해외 기업 AI 챗봇
    아. 오픈소스 활용 AI 프로젝트
  (3) 국내 기술 동향
    가. KAIST의 AI 플래그십 프로그램
    나. 지능형 비서
    다. 음성인식 및 챗봇
    라. 의료
    마. 영상
    바. 국내 대기업 동향
    사. 국내 중소기업 동향
  (4) 기술 이슈 및 사례 동향
    가. 기계와 사람의 상호작용
    나. IP 동향
    다. 인공지능의 부작용
    라. 오픈사이언스 움직임 가속화
  (5) 오픈소스 현황 및 전망
    가. TensorFlow (구글)
    나. DeepMind Lab (구글)
    다. Caffe2 및 PyTorch (페이스북)
    라. OpenAI Gym(OpenAI)
    마. CNTK (마이크로소프트)
    바. MXNet (Apache 재단)
    사. Gluon (AWS와 마이크로소프트)
 5) 첨단 AI 트렌드
  (1) AI 내셔널리즘
  (2) 증강 분석과 다크 데이터
  (3) R&D 혁신지능
  (4) 창작지능
  (5) 자율지능
  (6) AI칩 컴퓨팅 폼팩터 
2. 인공지능 사회윤리
 1) 인공지능 윤리 기준 필요성과 역할
  (1) 인공지능 기술의 현상과 수용 방식
  (2) 인공지능 기술과 윤리 기준의 관계
  (3) 전문가 윤리의 규범적 의의와 역할
    가. 기존 전문분야 윤리의 의미
    나. 전문성과 책임의 강조
    다. 예방 윤리로서의 기능
  (4) 주요 인공지능 관련 윤리 정책 및 규범 동향
    가. 국가별 동향
    나. 민간 기업 및 전문가 단체
  (5) 전통적 전문분야 윤리 기준
    가. 엔지니어 윤리
    나. 생명윤리
    다. 의료윤리
 2) AI에 의한 사회변화와 리스크
  (1) 기술적 특이점 (singularity)
  (2) 리스크 사회에서 과학과 사회의 관계
  (3) 예상 가능한 리스크
    가. 기능과 관련한 리스크
    나. 법률과 관련한 리스크
    다. 예상 가능한 리스크 예
  (4) 법률적 과제
    가. AI 법의 패러다임
    나. 독자영역의 AI법
 3) AI 관련 발명의 윤리적 문제 및 지침
  (1) AI가 인간의 편견을 학습했을 경우 일어날 수 있는 문제 
    가. AI의 윤리적 결정에 대한 MIT의 실험
    나. 마이크로 소프트사가 개발한 챗봇(chatbot) 사례
    다. 플로리다 법원에서 사용된 범죄 펑가 AI(COMPAS) 사례
    라. 아마존의 HR 알고리즘
    마. 구글 번역기(Google translation) 사례
    바. YouTube의 증오 연설 확산 알고리즘 사례
  (2) AI가 도출한 결과에 기초하여 인간이 판단할 때의 문제
    가. 중국의 센스넷 사례
    나. AI에 의한 의료행위 관련 사례
  (3) 주요국의 AI 윤리지침
    가. 유럽
    나. 미국
    다. 일본
    라. 국내
  (4) AI의 사용으로 인한 윤리적 고려사항
    가. 투명성 (Transparency)
    나. 윤리성 (Ethics)
    다. 책임성 (Liability)
    라. 사회적 수용 (Public Acceptance)
  (5) AI 이용에 파생되는 규제 고려사항
 4) AI와 개인정보보호법의 검토
  (1) 보호의 대상
    가. 법률의 정의
    나. 경제(학)적 정당화
  (2) 주요국 개인정보 보호 법제
    가. 미국
    나. EU
    다. 일본
    라. 국내
 5) 프로파일링 및 정보은행(Data bank)의 문제
  (1) 프로파일링 (Profiling)
  (2) AI 프로파일링과 개인정보보호법
    가. AI에 의한 민감정보의 생성
    나. AI에 의한 익명가공정보의 본인식별
  (3) 프라이버시와의 관계
    가. 프라이버시권 (사생활의 보호)
    나. 설계에 의한 프라이버시 (Privacy by design)
  (4) 의사결정의 자유, 내심의 자유와의 관계
  (5) 정보은행(Data bank)의 문제

 

제Ⅱ장 분야별 인공지능 시장 전망
1. 인공지능 및 로봇 시장 
 1) 인공지능 시장
  (1) 시장 개요
  (2) 시장 특성
  (3) 시장 동향
    가. 글로벌 전체 시장 규모
    나. 세부기술별 시장 규모
    다. 지역별 시장 규모
    라. 국내 시장 규모
  (4) 기업 동향
    가. 경쟁 환경
    나. 주요 기업 동향
 2) 인공지능(AI) 로봇 시장
  (1) 시장 개요
  (2) 시장 특성
  (3) 시장 동향
    가. 글로벌 전체 시장 규모
    나. 세부기술별 시장 규모
    다. 지역별 시장 규모
  (4) 기업 동향
    가. 경쟁 환경
    나. 주요 기업 동향
2. 의료용 기기 인공지능 시장
 1) 의료용 인공지능 시장           
  (1) 시장 개요
  (2) 시장 특성
  (3) 시장 동향
    가. 글로벌 전체 시장 규모
    나. 세부기술별 시장 규모
    다. 지역별 시장 규모
  (4) 기업 동향
    가. 경쟁 환경
    나. 주요 기업 동향
 2) 웨어러블 인공지능 시장
  (1) 시장 개요
  (2) 시장 특성
  (3) 시장 동향
    가. 글로벌 전체 시장 규모
    나. 세부기술별 시장 규모
    다. 지역별 시장 규모
    라. 국내 시장 규모
  (4) 기업 동향
    가. 경쟁 환경
    나. 주요 기업 동향
3. 이동용 인공지능 시장
 1) 항공용 인공지능 시장
  (1) 시장 개요
  (2) 시장 특성
  (3) 시장 동향
    가. 글로벌 전체 시장 규모
    나. 세부기술별 시장 규모      
    다. 지역별 시장 규모
    라. 국내 시장 규모
  (4) 기업 동향
    가. 경쟁 환경
    나. 주요 기업 동향
 2) 자동차용 인공지능(AI) 시장
  (1) 시장 개요
  (2) 시장 특성
  (3) 시장 동향
    가. 글로벌 전체 시장 규모
    나. 세부기술별 시장 규모
    다. 지역별 시장 규모
    라. 국내 시장 규모
  (4) 기업 동향
    가. 경쟁 환경
    나. 주요 기업 동향
 3) 운송용 인공지능(AI) 시장
  (1) 시장 개요
  (2) 시장 특성
  (3) 시장 동향
    가. 글로벌 전체 시장 규모
    나. 세부기술별 시장 규모
    다. 지역별 시장 규모
    라. 국내 시장 규모       
  (4) 기업 동향
    가. 경쟁 환경
    나. 주요 기업 동향
4. IT 통신용 인공지능 시장
 1) 통신용 인공지능(AI) 시장
  (1) 시장 개요
  (2) 시장 특성
  (3) 시장 동향
    가. 글로벌 전체 시장 규모
    나. 세부기술별 시장 규모
    다. 지역별 시장 규모
  (4) 기업 동향
    가. 경쟁 환경
    나. 주요 기업 동향
 2) IoT용 인공지능 시장
  (1) 시장 개요
  (2) 시장 특성
  (3) 시장 동향
    가. 글로벌 전체 시장 규모
    나. 세부기술별 시장 규모
    다. 지역별 시장 규모
  (4) 기업 동향
 3) 사이버 보안용 인공지능 시장
  (1) 시장 개요
  (2) 시장 특성
  (3) 시장 동향
    가. 글로벌 전체 시장 규모
    나. 세부기술별 시장 규모
    다. 지역별 시장 규모
    라. 국내 전체 시장 규모
  (4) 기업 동향
    가. 경쟁 환경
    나. 주요 기업 동향
5. 교육 업무용 인공지능 시장
 1) 교육용 인공지능 시장
  (1) 시장 개요
  (2) 시장 특성
  (3) 시장 동향
    가. 글로벌 전체 시장 규모
    나. 세부기술별 시장 규모
    다. 지역별 시장 규모
  (4) 기업 동향
    가. 경쟁 환경
    나. 주요 기업 동향
 2) 회계 업무용 인공지능 시장
  (1) 시장 개요
  (2) 시장 특성
  (3) 시장 동향
    가. 글로벌 전체 시장 규모
    나. 세부기술별 시장 규모
    다. 지역별 시장 규모
  (4) 기업 동향
    가. 경쟁 환경
    나. 주요 기업 동향
 3) 대화형 인공지능(AI) 시장
  (1) 시장 개요
  (2) 시장 특성
  (3) 시장 동향
    가. 글로벌 전체 시장 규모
    나. 세부기술별 시장 규모
    다. 지역별 시장 규모
  (4) 기업 동향
    가. 경쟁 환경
    나. 주요 기업 동향
6. 건설 제조업용 인공지능 시장
 1) 건설용 인공지능(AI) 시장
  (1) 시장 개요
  (2) 시장 특성
  (3) 시장 동향
    가. 글로벌 전체 시장 규모
    나. 세부기술별 시장 규모
    다. 지역별 시장 규모
  (4) 기업 동향
    가. 경쟁 환경
    나. 주요 기업 동향
 2) 제조업용 인공지능 시장
  (1) 시장 개요
  (2) 시장 특성
  (3) 시장 동향
    가. 글로벌 전체 시장 규모
    나. 세부기술별 시장 규모
    다. 지역별 시장 규모
    라. 국내 시장 규모
  (4) 기업 동향
    가. 경쟁 환경
    나. 주요 기업 동향

 

제Ⅲ장 인공지능 기술 연구동향
1. 의료 바이오 인공지능
 1) 의료 바이오 인공지능 개발 동향
  (1) 의료 인공지능 개요
  (2) 국내외 AI 기반 의료 진단
  (3) 인공지능 기반 의료 진단 기술현황
  (4) 신종감염병 대응 AI 기술 동향 분석
    가. 감염병에 대한 통합 빅 데이터 개념
    나. 신종감염병 대응 AI 해외 동향
    다. 신종감염병 대응 AI 국내 동향
  (5) 인공지능과 바이오 적층제조 기술
  (6) 인공지능 헬스케어
    가. 진단보조
    나. 웨어러블 건강관리  
  (7) 인공지능 기반 의료 진단 기술의 미래
 2) 의료 인공지능 표준화 동향
  (1) 국제표준화 기구별 동향
    가. ITU/WHO FG-AI4H
    나. DICOM
    다. IHE
    라. IEC TC 62
    마. IEEE
  (2) 표준화 프레임워크
  (3) 핵심 표준화 이슈
    가. 정의와 분류
    나. 위험 평가 및 관리 체계
    다. 성능평가
    라. 표준 데이터 및 기준 데이터
    마. 임상 평가
    바. 품질관리 프로세스
    사. 보안 및 프라이버시
    아. 윤리적 위험관리
    자. 연동 및 상호호환성
    차. 응용 요구사항
2. 음성 영상 인공지능
 1) 음성 인공지능 기술 서비스 연구동향   
  (1) 음성 AI 산업동향
    가. 음성 AI 부상 배경
    나. 음성 AI의 기반 기술
    다. 음성 AI시장의 가치사슬
  (2) 음성 AI 플랫폼 현황
    가. 해외 기업의 음성 AI 플랫폼
    나. 국내 기업의 음성 AI 플랫폼
  (3) 음성 AI 하드웨어 현황
    가. 스마트 스피커
    나. 스마트TV
    다. 커넥티드 카 시스템
  (4) 음성 AI 유망 서비스 분야
    가. 보이스 커머스 서비스
    나. 차량 내 음성 AI 서비스
    다. 확장 기능
 2) 인공지능 기반 영상 기술 연구동향
  (1) 인공지능 기반 자동 영상 콘텐츠 생성 기술     
    가. MCNet
    나. MoCoGan
  (2) 인공지능 기반 영상 화질 개선 기술 동향
    가. 다양한 최적화 기법을 이용한 영상 화질 개선 방법
    나. 심층신경망을 이용한 화질 개선 영상 생성 방법
3. 자율주행 인공지능
 1) 자율주행을 위한 인공지능 기술
  (1) 단계별 자율주행 수준
  (2) 자율주행과 딥러닝 기술
  (3) 자동화된 머신러닝과 딥러닝을 지원하는 AutoML 기술
  (4) 항공분아에서의 인공지능
  (5) 자율운항선박 인공지능
    가. MASS
    나. 국제 동향 및 방향
    다. 스마트 선박 국내 동향
 2) ADAS와 인공지능의 결합 자율주행차
  (1) 자율주행 기술개발 벨류체인
  (2) 주요 업계 주요 기술
    가. 웨이모
    나. GM 크루즈
    다. 앱티브
    라. 현대차 그룹
  (3) 국내 주요 업체 개발 현황
    가. 세코닉스
    나. 텔레칩스
    다. 모바일어플라이언스
  (4) 자율주행 시스템 기술 분석
    가. 자율주행의 원동력
    나. 자율주행을 위한 ADAS 주요 기능
    다. 자율주행을 위한 주요 센서
    라. 자율주행차의 ECU와 소프트웨어
    마. 인공지능을 통한 자율주행 기술의 가속화  
    바. 기술 발전 방향
4. 스마트 제조 서비스용 인공지능
 1) 미래 스마트 제조를 위한 인공지능 기술
  (1) 제조 산업 인공지능 패러다임
  (2) 제너레이티브 디자인 기술
    가. 기술개요
    나. 기술동향
  (3) 인간-로봇 협업 스마트 작업대 기술
    가. 기술개요
    나. 기술동향
  (4) 지능형 실감 인터랙션 가이드 기술
    가. 기술개요
    나. 기술동향
  (5) 자율 제조를 위한 지능형 설비기술
    가. 기술개요
    나. 기술동향
  (6) 공장이상 탐지 기술
    가. 기술개요
    나. 기술동향
 2) 서비스용 로봇 기술
  (1) 서비스용 로봇 특징 및 구조
  (2) 서비스용 로봇 업계 기술 동향
    가. 해외업체 기술동향
    나. 국내업체 기술동향
  (3) 서비스용 로봇 기술 심층 분석
    가. 로봇 기술
    나. 제어 기술
    다. 센서 기술
    라. Artificial Intelligence (AI)
    마. MEMS/Nano Technology
    바. Biomimetics
    사. Human Robot Interaction (HRI)
    아. Brain-Computer Interface (BCI)
    자. 기술 발전방향
 3) 물류 인공지능 기술
  (1) 물류관련 인공지능 핵심기술
    가. 자연어 처리 (NLP)
    나. 컴퓨터 비전 (Computer Vision)
    다. 기계학습 (Machine Learning)
    라. 심층학습 (Deep Learning)
  (2) 물류분야 인공지능 활용 사례
    가. 스마트 공급망관리 (Smart SCM)
    나. 스마트 물류창고 (Smart Warehouse)
    다. 스마트 공장 (Smart Factory)
    라. 스마트 예지정비 (Smart PDM)
5. 에너지 ICT 인공지능
 1) 에너지 ICT 인공지능 기술 동향
  (1) 연구동향
  (2) 세부 주제별 연구동향
    가. 스마트그리드 및 마이크로그리드
    나. 부하예측 및 수요반응
    다. 에너지 프로슈머 및 에너지거래
    라. HVAC
    마. 전력 시스템 제어 기법
    바. 설비 결함 및 비정상 탐지
    사. AI를 활용한 전력신산업
 2) 에너지 디지털화 
  (1) 에너지 디지털화 산업 기술 개념
  (2) 에너지 디지털화의 부문별 진행단계 및 발전방향
  (3) 에너지 디지털화가 에너지 수요에 미치는 영향
    가. 수송 부문
    나. 건물 부문
    다. 산업 부문
  (4) 디지털화와 에너지 공급의 변화
    가. 화석연료 생산 부문
    나. 전력 부문
    다. 디지털화와 에너지 시스템의 변화

 


제2편 인공지능 핵심 소재
  
제Ⅰ장 인공지능 반도체 디바이스 기술 개발 동향
1. 인공지능 차세대 반도체 산업
 1) 산업 생태계 분석
  (1) 시스템 반도체 개요
    가. 시스템 반도체 개념
    나. 시스템 반도체의 정의
  (2) 시스템 반도체 분류
    가. 장치 종류 (기능별)
    나. 범용성 또는 납품 구조
  (3) 반도체 산업 생태계
    가. 연관 산업
    나. Value Chain
    다. 시스템 반도체와 메모리 반도체 산업 비교
  (4) 반도체 시장 전망 및 규모
 2) 시스템 반도체 업계환경
  (1) 시스템 반도체 업체 점유율
  (2) 인공지능 주요 반도체 업체
    가. 인텔
    나. 퀄컴
    다. 엔비디아
    라. 삼성전자
    마. SK하이닉스
    바. 어보브반도체
    사. 텔레칩스
2. 인공지능 반도체 디바이스 기술 개발 동향
 1) 인공지능 반도체 기술동향
  (1) 인공지능 반도체 기술의 발전
    가. 특징 및 기술 진화 방향
    나. 기술의 패러다임
    다. 지능형 반도체의 기술분류
  (2) 인공지능 반도체 기술개발
    가. 인공지능 가속기 (AI accelerator)
    나. 에지 다비이스에서 인공지능
    다. 뉴모로픽 반도체
    라. 향후 시스템 반도체
 2) 인공지능 프로세서 반도체
  (1) 인공지능 프로세서 반도체 분류
  (2) 인공지능 프로세서 반도체 기술 동향
    가. 인공지능 반도체의 기술 배경
    나. 글로벌 ICT 기업의 인공지능 반도체 개발 동향
    다. AI 스타트업 기업의 인공지능 반도체 개발 동향
    라. 국내 인공지능 반도체 개발 동향
  (3) 인공지능 프로세서 반도체 관련 표준화 현황
    가. 인공지능 프로세서 반도체 관련 국내 표준화 현황
    나. 인공지능 프로세서 반도체 관련 국제 표준화 현황
 3) AI 차세대 디바이스 기술 동향
  (1) 지능형 디바이스 부품
    가. 스마트 센서 및 센서 플랫폼
    나. 지능형 반도체
    다. 자립형 전원
  (2) 딥러닝 알고리즘 경량화
    가. SqueezNet
    나. MobileNet
    다. ShuffleNet
  (3) 경량 딥러닝 알고리즘 기술
    가. 모델 구조 변경 기술
    나. 효율적인 합성곱 필터 기술
    다. 경량 모델 자동 탐색 기술
  (4) 알고리즘 경량화 연구
    가. 모델 압축 기술
    나. 지식 증류 기술
    다. 하드웨어 가속화 기술
    라. 모델 압축을 적용한 경량 모델 자동 탐색 기술
 4) AI 인공신경망 
  (1) AI 인공신경망 개요
  (2) 인공신경망 구현
    가. 인공신경망 구현의 개념
    나. 인공신경망 구현에서의 하드웨어
  (3) 인공신경망을 위한 하드웨어 연구
    가. 정보량과 정밀도 최소화
    나. 새로운 하드웨어 구조의 인공신경망 적용
  (4) 인공신경망 구현을 위한 하드웨어 전망
 5) 인공지능(AI) 반도체 개발 이슈
  (1) 국가 인공지능(AI) 반도체 개발 사업
  (2) CPU와 GPU 이을 차세대 프로세서는 DPU
  (3) 국내의 미래 먹거리 AI 반도체 개발
  (4) 국내 기술로 세계적 수준의 인공지능 반도체 개발
    가. 서버용 초저전력 AI 반도체 개발
    나. 모바일ㆍIoT 디바이스용 시각지능 AI 반도체 

 

제Ⅱ장 뉴로모픽 지능형 AI칩 기술개발 동향
1. 뉴로모픽 기술개발 동향
 1) 뉴로모픽 기술 동향
  (1) 뉴로모픽 기술 흐름
    가. 뉴로모픽 컴퓨팅 기술의 발전
    나. AI 가속기로서의 뉴로모픽
    다. 뇌를 모방한 뉴로모픽
  (2) 뉴로모픽 반도체 개발 동향
    가. 뉴로모픽 반도체 연구 동향
    나. 차세대 뉴로모픽 반도체
  (3) 뉴로모픽 시스템의 구현
    가. 스파이킹 인공 신경망
    나. 뉴런의 설계 방법
    다. 가상 시냅스 연결을 위한 주소기반 표현 방식
    라. 시스템 아키텍처 설계
    마. 다양한 시스템들
  (4) 스파이킹 신경망 뉴로모픽 기술
    가. 스파이킹 뉴럴 네트워크 비교 및 현황
    나. 스파이킹 뉴럴 네트워크 동작 및 세대별 신경망
    다. 스파이킹 뉴럴 네트워크 시뮬레이터
 2) 뉴로모픽 하드웨어 기술 연구
  (1) 뉴로모픽 지원 하드웨어  
    가. Spikey
    나. HICANN
    다. BrainScaleS
    라. Neurogrid
    마. SpiNNaker
    바. NeuroMem
    사. TrueNorth
    아. NPU
    자. FPGA기반 아키텍처
    차. Loihi
    카. Akida
    타. ODIN
  (2) Neural Network 하드웨어 연구
    가. Artificial Neural Network (ANN)
    나. Spiking Neural Network (SNN)
  (3) 뉴로모픽 HW를 위한 운영체제 동향
    가. 디바이스 드라이버/API 모델
    나. 운영체제 모델
  (4) 하드웨어 ANN에서 학습알고리즘
    가. 지도/비지도 학습
    나. 강화학습 (reinforcement learning)
    다. 축적컴퓨팅 (reservoir computing)
    라. one-shot 또는 few-shot 학습 
 3) 대규모 뉴로모픽 시스템
  (1) 시뮬레이션 연구
  (2) 소프트웨어 시뮬레이터
    가. 멀티노드 클러스터
    나. Carlsim (GPU 기반의 시뮬레이터)
    다. SpiNNaker (CPU 기반의 ASIC)
  (3) 디지털 기반의 하드웨어 가속기
    가. FPGA 기반의 가속기 (NeuroFlow)
    나. ASIC 기반의 가속기 (TrueNorth, Flexon)
  (4) 디지털-아날로그 가속기 (FACETS & NeuroGrid)
  (5) 시스템 분석
    가. 시뮬레이션 규모
    나. 성능
    다. 범용성
2. 지능형 AI칩 산업 기술 개발 동향
 1) AI칩 산업 동향 
  (1) AI칩 산업 개요
    가. AI칩 산업 역할
    나. AI 알고리즘 처리
    다. 딥 러닝에서의 AI 배치
  (2) AI칩 시장
  (3) AI칩의 특성화
 2) 인공지능 칩 기업 동향
  (1) 인공지능 칩 주요 기업
  (2) 인공지능 칩 스타트업
    가. 그래프코어: 딥 러닝 프로세서
    나. Mythic: 뉴로모픽 프로세서
    다. 캠브리콘 테크놀러지: 딥 러닝 프로세서
 3) 지능형 에지 컴퓨팅 (Edge Computing)
  (1) 에지 컴퓨팅과 인공지능
    가. 에지 컴퓨팅 인공지능의 진화
    나. 주요 클라우드 기업의 인공지능 에지 서비스
  (2) 지능형 에지 컴퓨팅 기술
  (3) 지능형 에지 컴퓨팅 국내외 표준 동향
    가. 유럽전기통신표준협회 모바일 에지 컴퓨팅
    나. 국제전기통신연합 지능형 에지 컴퓨 (ITU-T IEC)







* 체제 : A4사이즈, 본문 554쪽
* 발행일 : 2020. 7. 21
*편저 : RIsearch센터











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