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인공지능 관련 주요 산업별 연구동향과 AI기반 언어/음성/영상인식 신기술분석

양장
R&D정보센터 지음 | 지식산업정보원 | 2020년 03월 25일 출간
  • 정가 : 380,000원
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상품상세정보
ISBN 9791158621377(115862137X)
쪽수 636쪽
크기 210 * 297 mm 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

본서의 특징

4차 산업혁명 시대를 앞두고 인공지능(AI)을 기반으로 한 업무 자동화 솔루션을 도입하는 기업이 많아지고 있다. 시장조사기관 가트너(Gartner)의 2019 CIO Survey 결과에 따르면, 전 세계적으로 인공지능을 도입한 기업의 수는 4년간 270% 증가했다. 또한 2019년 1조 9010억달러 규모인 글로벌 인공지능 시장이 2022년까지 매년 두 자릿수 성장률을 기록하며 3조 9230억달러 규모에 이를 것으로 전망하였다. 또한 컴퓨터에 시각을 부여해 이미지를 분석하는 컴퓨터비전은 인공지능기술 딥러닝이 접목되면서 각종 산업에서 괄목할만한 성과를 나타내고 있다. 특히, 머신비전은 4차 산업혁명을 견인할 핵심 키워드로 손꼽히는 핵심기술로써 반도체, 디스플레이, 인쇄회로기판(PCB), 자동차, 배터리, 섬유, 음료, 제과 공장 등에서 검사, 위치, 측정 등을 위하여 반드시 필요한 기술이기도 하다.

마켓앤마켓(MarketsandMarkets Research Private Ltd) 최신 보고서에 따르면 컴퓨터비전의 인공지능 시장은 2017년 23억 7천만 달러(약 2조 7천억원)로 평가되었으나 2018년에서 2023년까지 예측 기간 동안 47.54 %의 CAGR(연평균 성장율)로 성장해 오는 2023년에는 253억 2천만 달러(약 28조 4천억원)에 달할 것으로 전망하고 있다. 이렇게 인공지능이 갈수록 보편화됨에 따라서 어떻게 편견과 신뢰의 문제를 다루고 있는지를 밝히는 것이 그 어느 때보다 중요해졌다. 최근, 인공지능이 내린 결정이나 답을 AI 스스로가 사람이 이해하는 형태로 설명하고 제시할 수 있는 ‘설명 가능한 AI(eXplainable Artificial Intelligence, XAI)’가 핵심적인 비즈니스에 필수적으로 대두되고 있다. 특히 의료, 금융, 보험, 군사 등 다양한 분야에서 사용자로부터 공감대 형성을 통한 신뢰를 얻고 더 나은 경험을 제공하기 위한 방향으로 서비스가 향상되고 있는 것이다.

이에 본원 R&D정보센터에서는 인공지능(AI) 시대에 발맞추어 미래 발전전략과 신성장 신사업 기회를 준비하고, 향후 최적의 비즈니스 모델을 발굴하는 데 도움이 되고자 관련기관들의 정보 자료를 토대로 「인공지능 관련 주요 산업별 연구동향과 AI기반 언어/음성/영상인식 신기술분석」을 발간하였다. 본서는 총 6장으로 구성되어 있으며 국내외 AI 주요동향과 분야별 응용사례를 분석하고, 알고리즘 연구동향과 챗봇/음성인식/영상인식 등의 최신기술 동향을 다루었다. 본서가 학계·연구기관 및 관련 산업분야 종사자 여러분들에게 다소나마 유익한 정보자료로 활용되기를 바라는 바입니다.

2020. 3.

목차

제 1장 국내외 인공지능(AI) 주요동향

1. 인공지능 기술동향
1) 인공지능 기술 동향 및 분류체계
(1) 주요 인공지능 알고리즘
가. 규칙 기반 모델(Rule-based Model)
나. Support Vector Machine(SVM)
다. k-means clustering
라. Hidden Markov Model(HMM)
마. 강화학습(reinforcement learning)
바. Convolutional Neural Network(CNN)
사. Recurrent Neural Network(RNN)
아. 심층강화학습(deep reinforcement learning)
자. GAN(Generative Adversarial Network)
(2) 기계학습 및 심층 신경망(deep learning)
가. 기계학습
나. 심층 신경망(deep learning, 딥러닝)의 등장
다. 기존 심층 신경망의 문제점 및 최근 연구 동향
(3) 컴퓨팅 및 데이터
가. 클라우드 컴퓨팅
나. 빅데이터
(4) 인공지능(SW) 기술동향
가. 기술의 정의 및 범위
나. 기계학습 기술개발 동향
다. 지식추론 기술개발 동향
라. 시각 지능 기술개발 동향
마. 언어 지능 기술개발 동향
(5) AI 산업과 오픈소스 개발
가. AI(인공지능)과 Tensorflow 딥러닝
A) 인공지능
B) 인공지능과 오픈소스
C) 딥러닝과 오픈소스
D) Tensorflow와 오픈소스
나. 오픈소스 기반 AI 적용사례
2) 인공지능 기술 중요도/성숙도
(1) 분석 종합
(2) 기술경쟁력 동향
가. 논문 경쟁력
나. 특허 경쟁력
2. 국내외 인공지능 R&D 정책 동향
1) 국내
2) 해외
(1) 미국
(2) 중국
(3) 일본
(4) 캐나다
(5) 프랑스
(6) 싱가포르
3. 국내외 인공지능 생태계/경쟁력 동향
1) 국가별 AI 생태계 동향
(1) 해외 동향
가. 미국
나. 중국
다. 일본
라. 캐나다
(2) 국내 동향
2) 주요기업 연구개발 및 제품/서비스 동향
(1) 구글
(2) 아마존
(3) 페이스북
(4) 마이크로소프트
(5) IBM
(6) 엔비디아
(7) 바이두
(8) 알리바바
(9) 텐센트
(10) 삼성전자
(11) SK텔레콤
(12) 네이버
4. 인공지능 표준화/특허 동향분석
1) 인공지능 표준화 동향
2) 인공지능 특허동향
(1) AI와 특허
(2) 주요국 AI특허 동향
가. 중국
나. 미국
다. 일본
라. 한국
(3) 주요 글로벌 기업의 AI특허
(4) 주요 글로벌 스타트업의 AI특허

제 2장 AI 산업동향 및 주요 분야별 응용사례 분석

1. 국내외 인공지능 산업 및 시장동향 분석
1) 산업동향
(1) 국외
(2) 국내
2) 시장동향
(1) 세계시장 동향 및 전망
가. 세계시장 전망
나. 아시아, 태평양 지역 AI 시장 동향
다. 산업별 동향
A) 의료 분야 동향
B) 자율자동차 분야 동향
C) 스마트제조 분야 동향
(2) 국내 시장 동향 및 전망
가. 지능형 서비스 동향
A) 대기업 동향
B) 중소기업 동향
나. 시각 지능 활용 동향
A) 대기업 동향
B) 중소기업 동향
다. 스마트 헬스케어 동향
라. AI 하드웨어 동향
A) 대기업 동향
B) 중소기업 동향
2. 인공지능 기술 분야별 응용사례
1) 운송분야
(1) 운송분야의 인공지능과 자율주행차량
가. 자율주행차량의 사회경제적 영향
나. 시장 진화
다. 기술진화
라. 정책 문제
마. 안전과 규제
바. 보안 및 프라이버시
사. 일자리 붕괴
아. 기반시설
(2) 교통분야 인공지능 기술 개발의 현황과 과제
가. 통행에 대한 관점
나. 통행 정보 서비스 발전사
다. 개인 대상 교통 서비스 시대
라. AI 통행 서비스 개발의 장애물
마. 교통 내 AI 보편화
바. 이용자 최적과 사회적 최적 간의 간극과 극복
사. 모든 사람을 위한 AI 기술 개발의 첫 걸음
아. 민간과 공공의 공동 교통 DB 구축의 필요성
자. 모두를 위한 교통 AI 개발의 첫 걸음
(3) 카카오내비 예측의 정확성과 인공지능
가. 머신러닝을 통한 예측
A) 회전에 의한 속도 변화
B) 과속에 의한 속도 오류
C) 노이즈 처리
나. Feature engineering & 학습
A) 학습 모델
B) 유의미한 특성 선택
C) 목적 함수
D) 관측 값이 없는 경우에 대한 대처
E) 학습 데이터 샘플의 비중
다. 검증: 오프라인 시뮬레이션
라. 결과: 도로별 속도 에러 개선
2) 농업분야
(1) 농업 분야 인공지능 도입의 과제
(2) 농업 분야의 인공지능 도입 장려 방법
3) 금융 서비스 분야
(1) 신용평가
(2) 핀테크 대출
(3) 금융 서비스 비용 절감을 위한 인공지능 보급
(4) 법률 준수
(5) 이상 거래 탐지
(6) 알고리즘 트레이딩
4) 마케팅 및 광고 분야
(1) 언어 처리
(2) 데이터 분석 구조화
(3) 성공 가능성 확인
(4) 가격 개인화
(5) 인공지능 기반 증강 현실
5) 미디어 및 예술 분야
(1) AI기술이 영상 미디어 생태계에 미치는 영향
가. AI 기반의 시나리오 작성 기술
나. 촬영 준비 단계에서의 AI 기술 활용
다. 촬영 단계에서의 AI 기술 활용
라. AI 기반의 영상 편집 기술
마. 배급 및 소비 단계에서의 ICT활용
(2) 인공지능 및 로봇예술의 전개 양상
가. 시각예술 분야의 인공지능
A) 평면회화 분야
B) 공예디자인 분야
C) 전시 해설 분야
D) 작품평가 분야
나. 공연예술 분야의 인공지능
A) 음악 분야(작곡)
B) 음악 분야(연주)
C) 연극 분야
D) 판소리 분야
E) 무용 분야
다. 문학 및 영화 예술분야의 인공지능
A) 문학 분야
B) 영화 분야
6) 의료분야
(1) 배경
(2) 인공지능이 의료분야에 미치는 긍정적 영향
가. 환자치료 개선
나. 건강시스템 관리
다. 인구 및 공중보건에 대한 이해 및 관리
라. 의료연구 활성화
(3) 의료분야의 인공지능 활용
7) 사법분야
(1) 법률제도의 인공지능과 예측 알고리즘
(2) 예측 치안
(3) 사법부의 인공지능 사용
(4) 인공지능을 사용한 재판 결과 예측
(5) 기타 법률 절차의 인공지능 사용
8) 공공/국방 분야
(1) 공공분야의 인공지능
(2) 국방분야의 인공지능
(3) 미세먼지 예측/예보 분야
가. 4차 산업혁명 기술 적용 이전의 기상 예측
나. AI를 기상 예측에 결합한 일본과 IBM의 선진 사례
다. 실외 미세먼지와 AI : 대만의 사례
라. 미세먼지 측정에 AI가 적용된 국내 사례
(4) 국토도시관리 분야
가. 해외 사례
A) 토지이용관리
B) 부동산/주택 관리
C) 시설물 관리
D) 교통 및 도로 관리
E) 방재
F) 도시(지역)계획 및 경영
나. 국내 사례
A) 토지이용관리
B) 부동산/주택 관리
C) 시설물 관리
D) 교통 및 도로 관리
E) 방재
F) 도시(지역)계획 및 경영
G) 기타
다. 인공지능기술 시범 적용: 토지특성조사 대상
A) 토지특성조사 업무의 현황
B) 토지특성조사 업무 개선을 위한 인공지능기술 적용방안
C) 토지특성조사 업무개선을 위한 인공지능기술 시범 구현
9) 증강 및 가상현실 분야
(1) 인공지능을 사용한 대화형 AR/VR
(2) 가상현실을 사용한 인공지능 시스템 훈련
10) 생활분야
(1) 생활분야 인공지능 적용
(2) 경량 임베디드시스템을 위한 내장형 인공지능 기술동향
가. 기술 개요
A) 개념
B) 필요성
C) 뉴로모픽 기술의 정의 및 특성
나. 국내외 동향 및 산업 활용 사례
A) 산업 동향
B) 정책 동향
C) 핵심 기술 개발
다. 관련 제품 및 산업활용 사례
A) 국내제품
B) 해외제품
11) 보안분야
(1) 디지털 보안분야
(2) 감시분야
(3) 안전한 데이터 활용
가. 안전한 데이터 활용을 위한 정책
A) 미국의 개인정보보호제도
B) EU - GDPR
C) 국내 개인정보보호제도 개정 논의
나. 안전한 데이터 활용을 위한 사업사례
A) 비식별 기술과 프라이버시 모델
B) 동형암호기술 및 사례
C) 재현데이터를 활용한 공공 데이터 제공
(4) 인공지능과 자율시스템(AI/AS)의 리스크 해결
가. AI/AS 적용 현황
A) AI/AS
B) AI/AS보안
C) AI/AS 도입 및 적용의 리스크
나. AI 설계 시 윤리적인 설계 적용
A) IEEE 글로벌 이니셔티브의 임무
B) Ethically Aligned Design
다. 전망
(5) 인공지능으로 막는 사이버위협
가. 서론
A) 연구의 배경 및 목적
B) 연구의 내용 및 범위
나. 인공지능을 활용하기 위한 머신러닝기반의 통합보안관제의 필요성
A) 現 통합보안관제 체계
B) 인공지능 통합보안관제 체계
다. 학습 데이터 모델링 방안
A) 인공지능 데이터 수집방안
B) 인공지능 데이터 전처리 방안
C) 인공지능 데이터의 머신러닝 및 탐지체계
라. 인공지능 통합보안관제 서비스 모델 개발방안
A) 서비스 모델 개요
B) 서비스 모델의 알고리즘 동향
C) 서비스 모델 설계 원칙
D) 서비스 모델 개발 방법
마. 결론
3. 인공지능 R&D 투자동향
1) 국외 정부 R&D 투자 동향
2) 국내 정부 R&D 투자 동향
(1) 주요 사업
(2) 중점사업
(3) 세부 분야별
(4) 기술개발 단계
(5) 수행주체별
(6) 공동연구 유형
3) 중소기업 R&D 추진전략
(1) R&D 추진전략
(2) 전략제품 선정 절차
가. 전략제품 후보군 도출
나. 전략제품 선정위원회
다. 전략제품 확정
(3) 전략제품 선정결과
가. 인간-AI 협업 시스템
나. 영상데이터 기반 AI 서비스
다. RPA(Robotics Process Automation) System
라. Edge-Device 기반 고성능 경량-고속 시각 지능 플랫폼
마. 제조 및 서비스 AI기반 군집 로봇 협업 운영 시스템
바. 딥러닝 영상처리 기술을 활용한 의료진단 솔루션

제 3장 AI 학습지능 최신연구 동향

1. 인공지능 기술 발전 트렌드
1) 심층학습 한계점
(1) 배경
(2) 심층학습의 한계
2) 인공지능 기술 발전의 트렌드
(1) 인공지능 R&D와 산업의 특징
(2) 인공지능 연구 영역의 구분
3) 인공지능 최신 연구 현황
(1) 메타 학습
(2) 신경망 구조 탐색
(3) 스파이킹 신경망
(4) 전이 학습
4) 인공지능 알고리즘의 발전 방향
(1) 인공지능(Artificial Intelligence) 알고리즘의 발전과 성과
(2) 인공지능 알고리즘의 한계와 진화 방향
가. 정답이 있는 대량의 학습 데이터 필요
A) GAN(Generative Adversarial Network)
B) 강화학습(Reinforcement learning)
나. 해석력·설명력 문제 (The explainability problem)
A) 해석력 강화 모델
B) 설명 가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI)
다. 학습 모형의 일반화 (Generalizability of learning)
A) 범용 인공지능 모델
라. 또 다른 혁신 가능성 : 캡슐 망(Capsule networks)
(3) 알고리즘 활용 시 고려사항
2. 딥러닝을 위한 데이터 관리 기술 동향
1) 기계학습 과정
2) 기계학습을 위한 시스템
(1) DB 내 기계학습 방식
(2) 데이터플로우 시스템 기반 기계학습 방식
(3) 범용 기계학습 프레임워크
3) 딥러닝에서의 데이터 관리 이슈
(1) 많은 양의 학습 데이터 요구
(2) 모델 크기 및 구조의 복잡성 증가
(3) 반복적인 배치 작업과 튜닝
4) 결론 및 전망
3. 인지주의 인공지능 연구동향
1) 인간의 지능과 기계의 지능
2) 인지주의 인공지능과 뇌인지 구조
3) 인지주의 인공지능 연구 방법론
4) 결론

제 4장 AI 기반 챗봇ㆍ컨택센터 구현사례 및 기술동향

1. 국내외 AI 언어지능 동향분석 및 발전전망
1) 자연어 처리 산업 동향
(1) 기계 번역
(2) 감성 분석
(3) 질의응답
2) 자연어 처리 기술 보유 기업
2. 인공지능 기반 자동 통번역 서비스동향
1) 다국어 자동통역
(1) 해외
(2) 국내
2) 인공지능으로 날개 단 자동통번역 서비스
(1) 자동통번역 서비스의 진화
가. 자동통번역 서비스 정의 및 전망
(2) 자동통번역 기술의 변천
가. 규칙 기반 기계번역(RBMT, Rule-based Machine Translation)
나. 통계 기반 기계번역(SMT, Statistical Machine Translation)
다. 신경망 기계번역(NMT, Neural Machine Translation)
3) 국내외 사업자의 자동통번역 서비스 동향
(1) 글로벌 사업자
가. 구글
나. 마이크로소프트
다. 페이스북
라. 아마존
(2) 국내 사업자
가. 네이버
나. 시스트란 인터내셔널
다. 한컴인터프리
라. 플리토
마. 카카오
(3) 시사점
3. 인공지능 기반 챗봇 서비스 동향분석
1) 배경 및 필요성
2) 챗봇의 개념 및 유형 및 기술요소
(1) 개념 및 유형
(2) 기술요소
3) 국내 추진동향
(1) 공공부문 주요 사례
가. 법무부 : 인공지능 기반 법률비서 ‘버비’(′16~)
나. 대구시 : 인공지능 민원 상담사 ‘뚜봇’(′17~)
다. 경기도 : 스마트한 지방세 납부를 위한 ‘지방세 상담봇’(′16~)
라. 서울시 강남구 : 강남구 주정차 민원해결사 ‘강남봇’(′17)
(2) 민간부문 주요 사례
가. 국내 금융기관
A) 우리은행 : 인공지능 은행원 ‘위비봇’(′17)
나. 롯데쇼핑 : 나만의 퍼스널 쇼퍼 ‘로사(LOTTE SHOPPING Advisor)’(′17)
다. CJ대한통운 : 24시간 인공지능 택배 상담 챗봇(′17)
라. 멜론 : 음악추천 인공지능 뮤직봇 ‘로니’(′18)
4) 국외 추진동향
(1) 공공부문 주요 사례
가. 미국 농림부(USDA) : 음식안전 및 검사를 위한 챗봇 Ask Karen(′04)
나. 싱가포르 : 공공기관 웹사이트 안내를 위한 가상비서 Ask Jamie(′14)
다. 미국 : 노스 캐롤라이나(North Carolina) 혁신 기술센터 IT헬프데스크 챗봇(′16)
라. 미국 : 미국항공우주국(NASA)의 업무지원을 위한 ‘봇(Bot) 인턴’(′17)
마. 영국 : 엔필드의회 민원상담 인공지능 비서 아멜리아(Amelia)(′17)
바. 미군의 서전트 스타(Sgt. Star)
사. 캔자스(Kansas)주의 에이전트 케이(Agent Kay)
아. LA(Los Angeles)시의 오피서 칩(Officer Chip)
자. 미국 이민국(USCIS)의 엠마(Emma Lazarus)
차. 기타 인공지능 기반 챗봇 서비스
A) 스마트 시티를 위한 캐나다 “my SURREY” 앱
B) 24시간 맞춤 의료 상담을 위한 영국 NHS “바빌론 헬스(Babylon Health)” 앱
C) 말로 처리하는 민원, 두바이 보이스 챗봇 “DubaiNow” 앱
(2) 민간부문 주요 사례
가. 워봇(Woebot) : 우울증 환자에게 친구가 되어주는 워봇(′18)
나. 탈라(Talla) : 업무지원을 위한 지능형 비서 Talla(′16)
다. 마스터카드(Mastercard) : 주문부터 결제까지 처리하는 마스터카드 봇(′17)
라. Do not pay : 영국 최초의 로봇 변호사 챗봇(′15)
마. 금융기관
A) 뱅크오브아메리카(BOA: Bank of America)의 에리카(Erica)
B) JP모건 체이스(JPMorgan Chase)의 핀(Finn)
바. 챗봇 플랫폼과 소매업
A) 메신저(Messenger) 플랫폼
B) 소매업 분야의 사례들
5) 사례분석 결과 및 전망
(1) 사례분석 결과
(2) 챗봇서비스 발전 전망
(3) 정책적 시사점
4. 인공지능 차세대 컨택센터(콜센터) 활성화 동향
1) 배경
2) 유사 사례 연구
(1) 지능형 가상 비서
(2) 질의응답 기술
가. 지식 기반 질의응답(Knowledge-based QA, KBQA)
나. 검색기반 질의응답(Information Retrieval-based QA, IRQA)
(3) 음성 인식 기술
3) AI기반 콜센터 상담 도우미 구축 사례
(1) N은행
가. N은행 콜센터 AI 시스템 구축 사업
나. 상담 도우미 시스템
A) 상담 도우미 시스템 주요 기능
B) 상담 도우시 시스템 구성
다. 상담 도우미 시스템 지식 구축
A) 지식 구축 방법론
B) 분석
C) 설계
D) 구현
E) 테스트 및 운영 결과
(2) Citigroup
(3) MarksandSpencer(M&S)
4) AI 컨택센터 최신동향
(1) MS
(2) KTDS
(3) 한솔인티큐즈
(4) 제네시스 코리아
(5) 뉘앙스코리아
(6) 정보통신연구원(ETRI)
(7) HPE
(8) 퓨어스토리지
(9) 한컴MDS

제 5장 AI 기반 음성인식/스마트스피커 기술동향

1. 인공지능 기반 음성인식
1) 배경
2) 음성인식 기술발전
3) 음성인식 원리
2. 음성인식 기술 및 연구동향
1) 빅데이터 기반 음성인식
2) 딥러닝 기반 음성인식
(1) 딥러닝 기반의 음성/오디오 기술
가. 음성/오디오 분석에 사용되는 딥러닝 기술
A) Recurrent Neural Network
B) Long Short-term Memory(LSTM)
C) Bidirectional RNN
나. 딥러닝 기반의 음성 분석 사례
A) 음성 인식
B) 음성 합성
다. 딥러닝을 활용한 오디오 분석 사례
A) 드럼 전사(Transcription) 기술
B) 자동 태깅 기술
C) 오디오 분할(Segmentation) 기술
D) 보이스 핀포인트(pinpoint)
E) 오디오 분리(Separation) 기술
(2) 카카오미니, 화자인식
가. 화자 인식
나. 화자 모델링
(3) 카카오미니, 호출 명령어
가. 호출 명령어
나. 카카오미니의 “헤이, 카카오!” 인식
다. 발화자의 음성에서 핵심어 검출하는 방법
A) 발화자 음성에서 특징 추출
B) 음향 모델을 활용한 키워드 판별
라. 카카오미니의 핵심어 검출 엔진
마. 현재의 한계
바. 음성 인터페이스로서 카카오미니의 발전 방향들
A) 개인화(personalization)
B) 멀티 플랫폼(multi-platform)
C) 멀티 모달(multi-modal)
D) 상황 인지(Context Aware)
(4) 카카오미니, 똑똑해지는 학습
가. 점점 똑똑해지는 카카오미니
나. 카카오미니의 사람 언어 이해방식
다. 카카오미니가 학습하는 방법
라. 카카오미니 서비스가 추가되는 과정
마. 카카오미니가 매일 조금씩 좋아지는 이유
바. 앞으로 카카오I는 어떻게 진화하게 될까?
(5) AI 활용 음성 변환(voice conversion) 기술
가. 음성 변환이 유력한 4개 분야
나. 음성 스타일 변환(Voice Style Transfer) 프로젝트
다. 음성 변환의 학습 모델 구성
라. 인코더와 디코더 학습
마. 프로젝트의 한계와 개선 사항
(6) 머신러닝 기반 화자(話者) 인식, 유연 압전 '음성센서' 개발
(7) STFT 소리맵을 이용한 컨볼루션 신경망 기반 화자식별
가. 개요
나. 관련 연구
다. 방법
A) 제안하는 화자식별 시스템 아키텍쳐
B) 스피치 데이터 전처리: 소리맵, 윈도우
C) 잡음 강건성을 위한 컨볼루션-풀링 연산
라. 실험 및 결론
A) CHiME 스피치 데이터셋
B) 윈도우 크기 별 성능
C) 특징추출 방법 별 비교
D) 분류 방법별 비교
E) 오분류 케이스 분석
F) 잡음 강건성 검증
마. 결론
3) 다국어 음성인식
(1) ETRI 음성인식
가. 지니톡 음성인식
나. 사용자 로그데이터 반영
다. 다국어 확장
4) 음성인식을 이용한 인공지능 제어 기술 특허출원
3. 스마트 스피커/음성인식 AI비서 산업 주요동향
1) 스마트 스피커 산업동향
(1) 산업의 레짐과 사회경제적 압력
가. 산업레짐
A) 인간-컴퓨터 인터페이스 : 키보드 → 터치스크린 → 음성인식
B) 음성인식의 정확성을 획기적으로 높인 인공지능 기술
C) 검색기술의 최종 목표 : 시맨틱기술 기반의 대화형 인공지능 서비스
나. 사회-정치 환경
A) 제4차 산업혁명의 등장과 신산업 정책 압력
B) 디지털 네이티브 문화 확산과 온디맨드 경제
다. 경제적 환경
A) 인공지능 플랫폼 선점을 위한 저가 스피커의 보급
B) 오픈소스를 활용한 음성 인식 기술 획득 비용 절감
(2) 디지털 전환기업의 대응
가. 시장을 창출한 선도기업
나. 추격기업의 대응
다. 제도·정책의 영향
A) 인공지능 R&D투자 중심의 진흥 정책
B) 역차별을 만드는 음성 데이터 이용 규제
2) 음성인식 AI 가상비서 기술동향
(1) 음성인식 가상비서의 등장
(2) ASR, NLU, TTS, 음성인식 기술의 발달
가. History
나. 핵심 기술
3) 음성인식 가상비서 시장 현황
(1) 판매대수 및 매출
(2) 주요 제품
4) 음성인식 가상비서 서비스
(1) 추세
(2) 주요 서비스
(3) 서비스의 방향
5) 디바이스별 AI 음성비서 탑재동향
(1) 휴대전화(스마트폰)
가. 성장률 둔화 속에 선도기업의 영향력이 약화되고 있는 스마트폰 시장
나. ‘AI 기반 음성비서’, 경쟁력을 좌우할 새로운 핵심 포인트로 부상
(2) 웨어러블(스마트워치)
가. 하락 곡선의 스마트워치 시장도 AI 음성비서 탑재로 재도약 도모
나. Alexa, Bixby 등도 경쟁 대열에 참여
(3) AI 스피커
(4) 가정용 로봇
(5) 자동차
가. 자율주행차의 상용화에 가속 페달
나. AI 음성비서, 자율주행으로 얻는 편의성의 극대화 예상
6) 음성인식 AI 금융서비스 동향
(1) 개요
(2) 화자인식 기술
(3) 음성인식 플랫폼
(4) 국내 적용 사례
가. 우리은행
나. 케이뱅크
다. 신한은행
(5) 해외 적용 사례
가. NAB
나. 페이팔
7) 음성인식 가상비서 이슈와 과제

제 6장 AIㆍ컴퓨터비전 기반 영상인식 최신기술 동향

1. 시각지능 기술동향과 활용사례
1) 시각지능 기술 시장규모와 전망
2) 시각지능 기술동향
(1) 시각지능 기술의 개념과 발전 동인
(2) 시각지능과 딥러닝
가. 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 개념
나. 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 아키텍처
다. 관계 추론(Relational Network) 기술
라. 시각지능 유망기술, GAN(Generative Adversarial Network)
마. 영상정보 빅데이터 구축을 위한 노력
3) 의료산업
(1) 다양한 질환 진단을 위한 딥러닝 시각지능 기술의 활용
(2) 의료 데이터 경진대회와 빅데이터 프로젝트
(3) 의료영상에서의 GAN(Generative Adversarial Network) 도입
(4) 뷰노 의료 AI 의료 도우미 구현 사례
(5) 위상최적설계와 인공신경망을 이용한 골격계 의료영상 해상도 향상법
가. 인공신경망 기반 골격계 의료영상 해상도 향상법
나. 위상최적설계 기반 골격계 의료영상 해상도 향상법
다. 위상최적설계와 인공신경망을 이용한 골격계 의료영상 해상도 향상법
A) 학습 데이터 구성
B) 인공신경망 구성
C) 인공신경망 학습 및 검증
라. 기대효과
4) 자율주행/자율비행
(1) AI 시각지능 기술 활용 자율주행차
(2) 자율주행차 인공지능 상용화기술
가. AI 기반 객체인식 기술
나. AI 기반 자차주행 의도 예측 기술
(3) 산업현장의 자율주행 기술 구현방식
(4) 산업용 물류이송 로봇 주행 기술
가. 주행 기술 동향
나. 지각(Perception) 측면에서의 자율주행 기술
다. 향후 과제 및 전망
(5) 심층강화학습 기반 환경 인식 및 자율비행
가. 인공지능 기반 환경 인식 및 자율비행 기술 현황
나. 심층강화학습 이용한 드론 충돌회피 및 자율비행 기술
5) 안전산업
(1) 지능형 CCTV 수요의 증가
(2) 지능형 CCTV의 기술과 진화방향
(3) 딥러닝 기반 다중 CCTV 영상 내 차량 분류 및 재식별 기술
가. 기술의 개념
나. 기술의 상세내용
다. 국내 기술 동향
라. 해외 기술 동향
마. 표준화 동향
바. 국내 시장 동향 및 전망
사. 해외 시장 동향 및 전망
(4) 지능형 CCTV 관련 특허출원동향
(5) 관련 기업
가. 비전인
나. 인텔리빅스
다. IVS테크놀로지
6) 제조산업 : 머신비전
(1) 스마트 검사시스템 - 머신비전
가. 산업 분석
A) 검사 장비 시장의 점진적 성장
B) 센서 산업은 검사시스템의 기반 산업
C) 머신비전을 활용한 스마트 비전 시스템 시장 확대
D) 산업 지원 정책
나. 시장 분석
A) 세계시장
B) 국내시장
다. 기술개발 동향
A) 기술 경쟁력 분석결과
B) 검사장비
C) 비전센서
D) 지능형 센서
E) 2D를 넘어 3D 머신비전 검사로 진화
F) 비전검사 통합 플랫폼 기술 개발도 필요
라. 주요 기업동향
A) 해외 플레이어 동향 ?
B) 국내 플레이어 동향
마. 특허 동향
A) 연도별 출원동향
B) 국가별 출원현황
C) 주요 출원인 분석
2. AI 기반 영상인식/컴퓨터비전 최신기술 동향
1) 딥러닝 기반 고성능 얼굴인식 최신기술 동향
(1) 딥러닝 얼굴 인식기 최신 Loss 함수 동향
(2) 딥러닝 얼굴 인식기 네트워크 최신동향
(3) 얼굴 관련 최신 딥러닝 네트워크 동향
2) AR 구현을 위한 동공 검출 기법의 최신 연구 동향
(1) 최신 연구동향
(2) 이질적인 CNN 기반 모델
3) 딥러닝을 이용한 영상기반 3차원 얼굴 복원 기법의 기술 동향
(1) CNN 기반의 얼굴 특징점 정렬(alignment)
(2) CNN 기반의 3DMM 얼굴 형태와 얼굴 표정 계수 학습
(3) CNN 기반의 영상으로부터 3차원 모델 직접 학습 기법
4) HRI를 위한 로봇비전 기술동향
(1) 객체 검출(Object Detection) 기술과 모델 경량화(Model Compression) 기술의 동향
가. 객체 검출 기술
나. 모델 경량화 기술
(2) 사람과 상호작용을 위한 인식 기술의 동향
가. 얼굴 인식(Face Recognition) 기술
나. 행동 인식(Action Recognition) 기술
5) HDR 영상 생성 기법의 기술 동향
(1) 단일 카메라(single camera)를 이용한 HDR 영상 생성 방법
(2) 듀얼 카메라(dual camera)를 이용한 HDR 영상 생성 방법

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