Ⅰ. 국내외 인공지능(AI)ㆍ빅데이터 개발동향과 시장전망 1. 인공지능(AI)의 최근 이슈와 新 비즈니스 분야 1-1. 인공지능(AI) 기술 시장의 최근 이슈 1) 인공지능(AI) 기술의 급성장 2) AI 범용 플랫폼 지배력 강화 3) 시장 선점을 위한 경쟁 심화 4) AI 분야 스타트업은 미국ㆍ중국 중심 5) 주요국별 기술혁신 역량 확보 정책 강화 6) 신뢰할 수 있는 ‘인공지능(AI) 윤리 가이드라인’ 발표(EU) 7) 인재육성 강조한 AI 종합 전략 초안 공개(일본) 8) 美, 첨단 기술 경쟁력 위해 ‘AI 이니셔티브’ 구체화 9) AI 시대 일자리 전망 1-2. 인공지능(AI) 개요 1) 인공지능(AI) 기술 개요 (1) 인공지능(AI) 기술 등장 (2) 인공지능(AI) 개념 및 정의 (3) 인공지능(AI) 유형 분류 (4) 머신러닝ㆍ딥러닝 2) 인공지능(AI) 기술혁신의 특징 3) 인공지능(AI) 기술 핵심 이슈 4) 인공지능(AI) 관련 주요 기술 분야와 응용 영역 (1) 인공지능(AI) 기술 분류 (2) 인공지능(AI) 기술 특성 (3) 인공지능(AI) 응용영역 및 애플리케이션 (4) 주요국별 기술 수준 비교 1-3. 빅데이터(Big Data) 개요 1) 개념 2) 필요성 3) 유형과 분류 (1) 형태별 분류 (2) 주체별 분류 4) 핵심 기술 (1) 수집 (2) 공유 (3) 저장 (4) 처리 (5) 분석 (6) 시각화 5) 빅데이터 기술 핵심 이슈 6) 빅데이터의 활용과 과제 (1) 퍼스널 빅데이터 (2) 무료 서비스의 이면 (3) 퍼스널 데이터의 종류 (4) 프로파일링 되는 소비자 (5) 등급이 매겨지는 소비자 1-4. 인공지능(AI)의 新 비즈니스 기회 1) AI 스타트업이 만드는 변화 (1) AI의 혁신 기능 (2) AI 스타트업에 대한 투자 동향 2) AI 구현을 위한 인프라 동향 (1) Open Source (2) 데이터 3) AI 기반 비즈니스 기회와 특징 (1) 반도체ㆍ데이터 분야 (2) AI 엔진(언어, 시각) 분야 (3) 응용서비스 2. 인공지능(AI)와 빅데이터 세부 기술 분야별 국내외 기술개발 동향과 전망 2-1. 인공지능(AI) 1) AI 기술 개요 2) AI 중점 표준화 대상 기술 3) 주요 분야별 국내외 기술개발 동향과 전망 (1) 국내 현황 및 전망 (2) 국외 현황 및 전망 2-2. 빅데이터(BigData) 1) 빅데이터 기술 개요 2) 빅데이터 중점 표준화 대상 기술 3) 주요 분야별 국내외 기술개발 동향과 전망 (1) 국내 현황 및 전망 (2) 국외 기술개발 현황 및 전망 2-3. 주요국별 인공지능(AI) 특허 동향 1) 글로벌 특허 동향 (1) 주요국별 ‘인공지능(AI)’ 출원 동향 (2) 주요국별 ‘뉴럴 네트워크’ 출원 동향 (3) 주요국별‘딥러닝’출원 동향 2) 중국 특허 동향 (1) 출원인 국적별 출원 동향 (2) 출원인 국적별 등록 동향 (3) 기술 구분별 출원 동향 (4) 응용산업 분야별 출원건수 추이 (5) 자동차ㆍ로봇ㆍ의료 분야별 출원건수 추이 3) 일본 특허 동향 (1) 인공지능(AI) 출원동향 (2) 딥러닝 출원 동향 (3) AI 적용 분야 동향 4) 국내 특허 동향 (1) 연도별/기술분야별 출원 동향 (2) 출원인별/기술분야별 출원 현황 3. 국내외 인공지능(AI) 시장 전망과 정책 추진 동향 3-1. 국내외 인공지능(AI) 시장 전망과 개발 동향 1) 글로벌 인공지능(AI) 시장규모와 전망 (1) 국내외 시장 규모와 전망 (2) 다양한 분야로 확산 (3) 주요업체 동향 2) 글로벌 ‘엣지 AI 칩’ 시장 및 개발 동향 (1) 자율주행차를 대상으로 하는 시장 확대 (2) 다양한 제안의 출현 (3) 향후 전망 3) 주요 분야별 AI 기반 비즈니스 기회 (1) 반도체ㆍ데이터 분야 (2) AI 엔진(언어, 시각) 분야 (3) 응용서비스 4) 국내 인공지능(AI) 연구개발 현황 (1) 기술 분야 (2) 인재 분야 (3) 기반 분야 3-2. AI 반도체 개발동향과 전망 1) 개요 (1) 배경 (2) 정의와 유형 2) AI 반도체 시장 동향 (1) 시장 분류와 특성 (2) 시장 전망 3) AI 반도체 대응 주요 국가별, 업체별 동향 (1) 미국 기업 (2) 중국 기업 (3) 한국 기업 3-3. 국내외 인공지능(AI) 정책 추진 동향 1) 중국 (1) AI에 관한 최근 동향 (2) 차세대 AI 발전 계획 - 2030년으로 가는 로드맵 (3) 지방 정부의 정책 촉진 2) 미국 (1) AI Initiative (2) Dep. of Defense Artificial Intelligence Strategy 3) 독일 4) 프랑스 (1) AI 국가 전략의 시책 5) 영국 (1) 그간의 추진 동향 (2) 정부-기업간 파트너십 전략 6) 핀란드 7) 일본 (1) AI 전략 8) 한국 Ⅱ. 자동차 분야 인공지능(AI)의 개발동향과 비즈니스 분석 1. 세계 자동차 산업 전망과 트렌드의 변화 1-1. 주요국별 자동차 수요 규모 전망 1) 미국 2) 유럽 3) 중국 4) 인도 5) ASEAN 5개국 (1) 태국 (2) 인도네시아 (3) 기타 국가 1-2. 미래 자동차산업의 변화 트렌드 1) 미래 자동차의 4大 키워드 (1) 전동화(electrification) (2) 자율주행차(autonomous) (3) 셰어드(shared) (4) 커넥티드(connected) 2) 미래 자동차ㆍ모빌리티의 변화 (1) 사용자에 중심 (2) 미래 모빌리티 변화 (3) 지역별 모빌리티 이용 형태 변화 1-3. MaaS가 자동차산업에 미치는 영향과 활성화 방안 1) MaaS(Mobility as a Service) 개요 2) MaaS 기업의 비즈니스 모델 분석 (1) 승차공유 서비스와 자동차 제조사의 관계 (2) Didi - 중국 모빌리티 시장의 패권 도전 (3) Daimler와 BMW - 다양한 MaaS를 패키지화 (4) Grab - 통합 플랫포머로 추진 3) MaaS 활성화 방안 (1) 무인자동차 도입과 연계사업의 수익화 (2) 연계사업의 수익화 방안 4) 국내업체의 대응 전략 2. 자동차 분야의 인공지능(AI) 기술개발 동향과 시장전망 2-1. 자동차 분야의 AI 기술개발 동향과 활용 사례 분석 1) 자동차의 인공지능(AI) 개요 (1) 인간의 판단보다 안전 (2) AI의 필요성 (3) 테슬라와 아우디의 자율주행차 2) 인공지능(AI)이 운전을 지원하는 4가지 방법 (1) 드라이버 어시스턴트 (운전자 지원) (2) 클라우드 베이스 어시스턴트 (정보 보조) (3) 라이드 셰어링 서비스의 개선 (4) 자율주행차 3) 자동차 AI 시장 동향과 전망 (1) 시장규모 전망 (2) 시장 및 참여업체의 주요 이슈 4) 자동차 AI 음성비서 시장 (1) 시장규모 전망 (2) 글로벌 동향 (3) 국내 동향 5) AI가 차량탑재용 SoC 설계에 미치는 영향 (1) 비전을 활용한 ADAS 시스템에 대한 AI 적용 (2) 소프트웨어 개발에 대한 AI의 영향 (3) 컨볼루션 뉴럴ㆍ네트워크를 이용한 충돌 피해 경감 브레이크(AEB) (4) CNN의 학습과 운용 (5) AI와 하드웨어 개발 (6) 뉴럴 네트워크의 변화가 하드웨어 개발에 미치는 영향 (7) AI와 기능 안전 2-2. 자동차 업계를 변화시키는 인공지능(AI) 활용 사례 1) 자동차 주행 빅데이터 분석 기반 (1) 주행 데이터에 도로 및 기후 정보를 더하여 분석 (2) 개인의 운전 특성에 따라 최적화된 텔레매틱스 보험 (3) 주행 데이터를 통해 얻은 정보를 마케팅 및 신차 개발에 활용 (4) 주행 데이터의 가치 창출ㆍ신규 사업자의 진출 2) AI 드라이브 어시스턴트 (1) 자동차의 정기점검 제안 (2) 여행지 추천 3) 운전자의 컨디션ㆍ안전 관리 (1) 배송 기사의 졸음 감지와 사고 직전 상황의 가시화 (2) 승차 전에 컨디션 데이터를 활용 4) 지속적인 엔지니어링 (1) 엔지니어링 정보 공유와 디지털화 (2) MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)를 활용한 검증 (3) 전략적 재이용을 실현하는 PLE 5) AI에 의한 품질 검사 (1) AI가 高정밀도로 검사 (2) 재료 부품의 이상을 감지하여 스루풋을 개선 6) 현장 작업원을 위한 AI 어시스턴트 (1) 숙련된 기술자의 노하우를 계승 (2) 장애의 원인 및 작업 순서를 AI가 음성으로 알림 2-3. 주요업체별 자동차 인공지능(AI) 개발동향과 비즈니스 전략 1) 완성차 업체 (1) GM (2) 포드 (3) 테슬라 (4) 아우디 (5) 폭스바겐 (6) BMW (7) 메르세데스-벤츠 (8) 토요타 (9) 현대자동차 2) 자동차부품 업체 (1) 보쉬 (2) 콘티넨탈 (3) ZF(ZahnradFabrik) (4) 무사시 정밀공업 (5) 현대모비스 3) IT 및 관련 업체 (1) 구글 (2) 우버 (3) IBM (4) 인피니온 테크놀로지 (5) 엔비디아 (6) 뉘앙스 커뮤니케이션즈 (7) 프로토 코퍼레이션 (8) CAC 3. 국내외 자율주행차 핵심기술 개발동향과 시장 분석 3-1. 글로벌 자율주행차 시장 동향과 전망 1) 자율주행차의 센서 및 반도체 시장 (1) 완전 자율주행차를 위한 2가지 접근방법 (2) 자율주행 시대에 요구되는 차량용 센서 (3) 센서 처리를 담당하는 반도체 시장 2) 레벨별(Lx3/Lx4) 시장규모 전망 3) 자율주행차 상용화 시기 전망 4) 글로벌 자율주행차 시장 규모 전망 (1) 시장 규모 전망 (2) 향후 산업 전망 5) ‘AI 스타트업’ M&A 증가 (1) 자율주행차에 필수불가결한 AI (2) 소규모 AI 개발업체 M&A 현황 (3) 자동차 업계의 주목할 만한 AI 스타트업 기업 일람 6) 자율주행 기반 상용차 등장 전망 (1) 자율주행 트럭 (2) 자율주행 택시 (3) 자율주행 버스 7) 최근 이슈 (1) 차세대 모빌리티 혁신인‘자율주행 배송’ (2) 미래 신산업인‘무인택시 서비스’ (3) 자율주행차 테스트 가이드라인 8) 자율주행차 시장 활성화를 위한 과제 (1) 기술적 격차 (2) 법ㆍ제도적 과제 (3) 사생활 침해와 보안 취약성 9) 국내 생태계 현황과 시장규모 전망 (1) 상용화 계획 (2) 시장규모 전망 (3) 생태계 현황 3-2. 자율주행차의 핵심 요소기술 개발동향 1) 차량 통신 (1) C-V2X (2) C-V2X 응용 및 서비스 분야 (3) 주요국 V2X 적용 및 개발 현황 (4) 중국 C-V2X 개발 및 산업 동향 2) 5G 이동통신 3) ADAS와 센서 (1) ADAS 개요 (2) 센서별 장단점 및 비교 (3) ADAS의 ECU 역할과 성능 4) 라이다(LiDAR) 센서 (1) 자동차용 라이다 시장 (2) 라이다 및 반도체 개발동향 5) 시스템 반도체 (1) 산업 및 개발 동향 (2) 자율차 영상 분석용 SoC 6) 초고정밀 지도 7) 차량 측위 기술 (1) GPS / GNSS (2) 측위 기술 기반 센서 융합 (3) 실내 측위 기술 8) 인공지능(AI) 9) HMI(인간과 기계 상호작용) (1) 휴먼 인터페이스(Human Interface) 기술 분류 (2) HMI 기술 적용 사례 10) 보안 (1) 보안 위협 현황 (2) 보안 선결 과제 (3) 국내외 참여업체 개발 동향 3-3. 주요업체별 자율주행차 개발 동향 1) 완성차 업체 (1) GM (2) Daimler (3) Ford (4) Volkswagen (5) BMWㆍIntelㆍFCA (6) Renault Nissan (7) Volvo (8) PSA (9) Toyota (10) Hyundai 2) ITㆍ부품업체들의 자율주행차 개발 동향 (1) 구글(Waymo) (2) 애플 (3) 바이두 (4) 인텔 (5) 엔비디아 (6) IBM (7) 우버 (8) 네이버 (9) 델파이(Aptiv) (10) 콘티넨탈 (11) 보쉬 (12) 덴소 Ⅲ. 로봇 분야 인공지능(AI)의 개발동향과 비즈니스 분석 1. 로봇 분야의 인공지능(AI) 기술개발 동향과 시장전망 1-1. 로봇 분야의 인공지능(AI) 시장 동향과 전망 1) AI 로봇 분야의 개요 2) AI 로봇 활용 분야 및 사례 (1) 농업 (2) 제조업 (3) 외식업 (4) 의료 (5) 물류 (6) 경비 (7) 건설 (8) 관광 (9) 금융 3) AI 로봇 시장 규모 전망 (1) 로봇 및 AI 로봇 시장 전망 (2) RPA(Robotic Process Automation) 시장 동향과 전망 4) 로봇과 AI로 인한 미래 변화 (1) 인간 고용 (2) 싱귤래리티(Singularity) (3) 인간과의 비즈니스 5) 주요 특허 출원, 논문 발표 동향 (1) 특허 출원 동향 (2) 논문 발표 동향 1-2. 로봇 분야의 인공지능(AI) 기술개발 동향과 방향 1) 참여업체별 개발추진 현황 2) AI 로봇 분야 관련 프로젝트 (1) 미국 (2) 유럽 (3) 중국 (4) 일본 (5) 한국 3) AI 로봇 분야의 기술 과제 (1) 기술 체계 (2) 기술 과제 4) 향후 개발 방향 1-3. 로봇 분야의 인공지능(AI) 기술 활용 및 비즈니스 사례 분석 1) AI 기반 Robotic Process Automation 2) 예술 등 창작시장 분야 3) 채용 시장에서의 활용 확대 4) AI 킬러로봇 사례 1-4. AI소셜(커뮤니케이션) 로봇 개발동향과 시장전망 1) 개념 2) 국내외 시장 규모 및 전망 3) 주요 업체별ㆍ제품별 개발동향 4) AI 개인비서 서비스 (1) 챗봇에서 Voice AI로 진화 (2) Voice AI의 대두 (3) AI 음성인식 생태계 확대 (4) 중국, AI 음성인식기술 강자로 부상 (5) 국내 기업 동향 1-5. AI 기반 의료ㆍ재활 로봇 1) 의료ㆍ재활 로봇의 분류와 개발 사례 (1) 수술 로봇 (2) 수술보조로봇 (3) 재활보조 로봇 2) 정밀의료를 위한 로봇의 활용 증가 (1) 원격 상담 로봇 (2) 뇌졸중 환자 맞춤형 재활 로봇 (3) 환자 맞춤형 재활 치료 로봇 3) AI 기반 의료로봇 개발 사례 (1) IBM - Watson (2) GE - Body Navigator, Kidney Segmentation (3) 지치(自治)의대 - 화이트 잭(White Jack) (4) DeepMind - AlphaGo (5) 스탠포드대학 - AI 알고리즘 (6) 휴스턴감리교연구소 - AI 소프트웨어 (7) 런던의료원 - AI 시스템 (8) 존슨앤드존슨 - 로봇ㆍ디지털수술 (9) 프리세예즈BV - R2D2 (10) 캠브리지 컨설턴트 - 액시스(백내장 수술) (11) 둬메이(多美) - 의료로봇 (12) 필로헬스 - Pillo (13) 딜리전트 로보틱스 - Moxi (14) 한국과학기술연구원 - AI 치매케어로봇 (15) 협진로봇 2. 지능형 로봇 개발 동향과 시장전망 2-1. 글로벌 로봇산업 현황 1) 로봇시장의 트렌드 변화 (1) 스마트화 (2) 서비스화 (3) 플랫폼화 2) 서비스로봇 시장 동향과 전망 (1) 시장 규모 (2) 주요업체 동향 3) 산업용 로봇 시장 동향과 전망 (1) 주요국별 시장 (2) 산업별 수요 (3) 주요국별 제조로봇 밀도 4) 로봇 부품 및 S/W 시장규모 (1) 시장 규모 (2) 주요 참여업체 동향 5) 2020년 핵심 로봇 제품 및 서비스 유형 분석 2-2. 국내 로봇산업 현황 1) 사업체 현황 (1) 사업체 수 (2) 사업체 규모 (3) 로봇 매출 현황 (4) 로봇사업 분야별 매출 현황 (5) 연도별 사업체 설립 분포 현황 (6) 로봇 관련 부설 연구소 운영 현황 2) 생산 현황 (1) 생산 현황 (2) 로봇시스템 생산현황 (3) 로봇임베디드 생산현황 (4) 로봇서비스 생산현황 3) 출하 현황 (1) 출하(내수+수출)현황 (2) 로봇시스템 출하현황 (3) 로봇임베디드 출하현황 (4) 로봇서비스 출하현황 4) 설비 투자 현황 (1) 로봇산업 투자목적별 설비 투자 현황 (2) 로봇시스템 설비 투자 현황 (3) 로봇임베디드 설비 투자 현황 (4) 로봇서비스 설비 투자 현황 5) 연구개발 현황 (1) 로봇산업 연구개발 현황 (2) 로봇시스템 연구개발 현황 (3) 로봇임베디드 연구개발 현황 (4) 로봇서비스 연구개발 현황 6) 로봇 단품 및 부품 수입/수출현황. (1) 로봇 단품 및 부품 수입현황 (2) 국가별 로봇 단품 및 부품 수입현황 (3) 로봇 단품 및 부품 수출현황 (4) 국가별 로봇 단품 및 부품 수출현황 2-3. 지능형로봇 특허 동향 1) 국내외 지능형 로봇(기술 분야별) 특허 동향 (1) 연도별 특허 동향 (2) 주요국별 특허 출원동향 (3) 국내 출원인별 동향 (4) 해외 출원인별 동향 2) 로봇 용도별 특허동향 (1) 가정용 로봇 및 콘텐츠 (2) 엔터테인먼트용 시뮬레이터 로봇 (3) 산업용 웨어러블 로봇 (4) 물류 로봇 2-4. 지능형로봇 관련 기술 표준화 동향 1) 지능형로봇 관련 표준화 동향 (1) 추진 체계 (2) 지능형로봇 중점표준화 항목 2) 국내외 표준화 동향과 전망 (1) 국내 (2) 해외 3) 지능형로봇 중장기 표준화 계획 (1) 중기(2018~2020) 표준화 계획 로드맵 (2) 장기(~2028) 표준화 계획 로드맵