http : / / shoppinghub . co . kr / goods / goods _ view . php ? goodsNo = 1000129636 제조사 : 지식 산업 정보원 규격 : 692 쪽 ( A 4 ) ISBN : 979 - 11 - 5862 - 061 - 5 93500 공인 인 증서 가 없 어도 법인 및 연구비 ( 신용 ) 카드 로 결제 가 가능 합니다 . 문의 : shoppinghub @ techforum . co . kr 전화 : 070 - 7169 - 5396 www . shoppinghub . co . kr 4 차 산업 혁명 시대 에 접어들 면서 사물 인터넷 과 클라우드 를 통해 방대 한 양 의 비 정형 데이터 를 수집 할 수 있 게 되 었 다 . 이렇게 수집 · 축적 된 비 정형 데이터 , 즉 이미지 와 영상 데이터 에 대한 분석 이 최근 들 어 중요 시 되 고 있 다 . 인공지능 영상 인식 기술 이 머신 러닝 과 딥 러닝 등 에 접목 되 어 각종 산업 에서 많 은 성과 를 나타내 고 있 다 . 인공지능 을 활용 한 시각 지능 기술 은 영상 에 나타나 는 다양 한 사물 과 행동 을 이해 할 수 있 게 한다 . 이 를 평가 하 는 이미지 넷 대회 는 인공지능 및 딥 러닝 관련 문제 를 해결 하 는 경연 대회 로써 , 세계 적 인 IT 기업 은 물론 국내 연구 진도 참여 하 고 있 으며 그 기술 의 정확도 는 빠른 속도 로 발전 하 고 있 다 . 딥 러닝 기반 이미지 · 영상 인식 기술 은 다양 한 분야 에서 산업 과 사회 에 새로운 가치 실현 의 기반 이 되 어 가 고 있 다 . 영상 인식 학습 기술 과 유사 이미지 검색 기술 등 원천 기술사 와 의 협업 을 통해 출입문 감시 , 시설 이상 징후 파악 등 의 감시 영상 인식 ( 물리 보안 ) 분야 에 적용 이 가능 하 다 . 의료 현장 에서 는 방대 한 양 의 환자 의료 영상 을 인식 하 고 저장 , 분석 하 여 질병 을 판별 할 수 있 다 . 최근 에 는 자율 주행 차량 이 실시간 상황 을 인식 하 고 안전 한 주행 경로 로 운전 할 수 있 도록 각종 영상 장치 와 센서 등 의 수요 가 급증 하 고 있 다 . 실제로 2016 년 3 월 , 아마존 이 론 칭한 유통 서비스 는 지능 형 영상 분석 ( IVA ) 을 활용 하 였 다 . 드론 의 카메라 는 지능 형 영상 분석 을 통해 도심 속 구석구석 의 지도 를 인식 하 는 것 은 물론 장애물 파악 , 날씨 분석 , 교통 등 의 다양 한 정보 를 지능 형 영상 분석 이 라는 하나 의 시스템 으로 파악 할 수 있 도록 설계 되 었 다 . 딥 러닝 을 통한 영상 인식 기술 발전 속도 를 높이 기 위해서 는 오픈 소스 커뮤니티 의 역할 도 중요 하 다 . 마이크 로 소프트 , 구글 , IBM 등 글로벌 기업 들 의 플랫 폼 선점 을 위해 치열 한 경쟁 을 벌이 고 있 는데 자연어 처리 , 음성 인식 등 관련 기술 을 넘 어 ‘ 영상 인식 기술 ’ 이 앞 으로 우리 산업 과 사회 속 에 일상 의 한 부분 으로 자리 잡 게 될 것 이 다 . 이 에 본원 R & D 정보 센터 에서 는 이미지 프로세싱 기술 인 컴퓨터 비전 과 머신 비전 을 시조 로 딥 러닝 에 융합 되 어 구현 되 기 시작 한 인공지능 영상 인식 과 이미지 인식 기술 · 산업 동향 을 살펴보 고자 「 인공지능 기반 이미지 / 영상 인식 산업 별 응용 기술 최신 동향 분석 」 을 발간 하 였 다 . 본 서 제 1 편 에서 는 시각 지능 을 위한 딥 러닝 기반 이미지 / 영상 인식 주요 기술 동향 을 수록 하 였으며 , 제 2 편 에서 는 이미지 / 영상 인식 기술 적용 가능 한 산업 분야 별 주요 동향 을 수록 하 였 다 . 아무쪼록 본서 가 학계 · 연구 기관 및 관련 산업 분야 종사자 여러분 들 에게 다소 나마 유익 한 정보 자료 로 활용 되 기 를 바라 는 바 입니다 . 제 Ⅰ 편 인공지능 이미지 / 영상 인식 주요 기술 동향 제 1 장 주요 국 인공지능 기술 최신 동향 분석 1 . 인공지능 기술 배경 과 주요 국 정책 동향 분석 1 ) 개요 2 ) 기술 분류 3 ) 배경 4 ) 국가 별 인공지능 정책 동향 분석 ( 1 ) 해외 동향 가 . 미국 동향 나 . 일본 동향 다 . 유럽 동향 라 . 중국 동향 마 . 해외 시사점 ( 2 ) 국내 현 황가 . 기술 수준 과 융합 산업 나 . 기술 R & D 정책 다 . 거버넌스 , 법 ∙ 제도 , 인력 양성 등 라 . 우리 의 시사점 2 . 인공지능 플랫폼 기술 동향 과 오픈 소스 화 현황 1 ) AI 플랫 폼 의 개념 ( 1 ) AI 플랫 폼 의 필요 성 ( 2 ) AI 플랫 폼 과 도메인 지식 2 ) AI 플랫 폼 산업 동향 ( 1 ) 해외 AI 플랫 폼 동향 가 . 범용 AI 플랫 폼 현황 나 . 전문 AI 플랫 폼 현황 ( 2 ) 국내 AI 플랫 폼 동향 가 . 범용 AI 플랫 폼 현황 나 . 전문 AI 플랫 폼 현황 3 ) AI 플랫폼 국내 정책 동향 4 ) 인공지능 플랫폼 오픈 소스 화 현황 ( 1 ) 구글 ( 2 ) 페이스북 ( 3 ) 마이크 로 소프트 ( 4 ) Open AI ( 5 ) IBM ( 6 ) 삼성 ( 7 ) 에 어 비 엔비 ( 8 ) 바이두 5 ) AI 개방 형 혁신 생태 계 구축 을 위한 과제 ( 1 ) 개방 형 AI 혁신 체계 의 중요 성 ( 2 ) 기반 데이터 확보 의 중요 성 ( 3 ) 인공지능 알고리즘 및 데이터 의 투명 성 제고 ( 4 ) 기술 표준 과 평가 기준 의 중요 성 3 . 인공지능 기술 동향 및 사회 변화 전망 1 ) 인공지능 관련 STEEP 분석 ( 1 ) STEEP 분석 개요 ( 2 ) 사회 ( Social ) 가 . 인공지능 을 통한 국민 의 라이프 스타일 변화 나 . 국민 의 여가 생활 불 만족 원인 해결 을 통한 여가 생활 만족 도 제고 다 . 고령화 사회 의 해결책 vs 노동력 상실 에 관한 이슈 라 . 인공지능 으로 인한 사회 · 윤리 적 문제 발생 측면 ( 3 ) 기술 ( Technological ) 가 . 인공지능 기술 은 다양 한 산업 내 기술 과 융합 하 며 발전 나 . 대용량 데이터 활용 이 증가 함 에 따라 딥 러닝 기술 중요 성 증대 다 . 주요 국 은 다양 한 산업 별 대표 기업 을 중심 으로 인공지능 기술 확보 를 위해 경쟁 중 라 . 국내 인공지능 특허 분석 A ) 응용 산업 별 특허 출원 현황 B ) 출원 주체 별 특허 출원 현황 ( 4 ) 경제 ( Economic ) 가 . 인공지능 시장 의 지속 적 인 성장세 전망 나 . 인공지능 업계 들 은 다양 한 수익 모델 을 바탕 으로 한 산업 활성 에 노력 다 . 인공지능 대 · 중소 및 스타트업 생태 계 조성 을 위한 활발 한 움직임 대두 ( 5 ) 환경 · 생태 계 ( Ecological ) 가 . 인공지능 기술 의 환경 · 생태 계 활용 성 나 . 인공지능 산업 과 환경 오염 의 연관 성 에 대한 논쟁 점 화 제 2 장 시각 지능 과 이미지 / 영상 인식 을 위한 하드웨어 주요 동향 1 . 인지 컴퓨팅 기술 동향 및 발전 전망 1 ) 개요 ( 1 ) 인지 컴퓨팅 ( Cognitive Computing ) 정의 2 ) 해외 인지 컴퓨팅 연구 동향 3 ) 인지 컴퓨팅 도전 가능 분야 ( 1 ) 생물학 적 기능 모방 기술 분야 ( 2 ) 환경 지능 및 지능 형 에이전트 기술 분야 ( 3 ) Human Augmentation 기술 분야 ( 4 ) Brain Imaging 기술 분야 4 ) 뇌 과학 과 인공지능 5 ) 인지 컴퓨팅 의 사례 ( 1 ) 구글 의 탱고 프로젝트 ( 2 ) 인텔 의 리얼 센스 2 . 시각 지능 기술 동향 1 ) 배경 ( 1 ) 영상 데이터 의 기하급수 적 증대 ( 2 ) 관련 기술 의 발 전가 . 대 규모 데이터 수집 , 저장 기술 및 처리 기술 의 발전 나 . 영상 인식 기술 의 발전 ( 3 ) 높 은 경제 적 가치 와 사회 적 가치 를 가진 영상 인식 기술 2 ) 시각 지능 을 위한 이미지 뱅크 기술 동향 ( 1 ) 인식 체계 기반 의 스탠포드 ImageNet ( 2 ) 장면 중심 의 MIT SUN ( 3 ) 비디오 중심 의 Databrary 3 ) 시각 지능 을 위한 영상 인식 및 내용 이해 기술 동향 ( 1 ) DARPA ( Defense Advanced Research Projects Agency ) VIRAT 프로젝트 ( 2 ) DARPA Mind ’ s Eye 프로젝트 ( 3 ) 다양 한 분야 의 영상 인식 프로젝트 4 ) 시각 지능 을 위한 플랫 폼 기술 동향 ( 1 ) IBM T . J . Watson 의 IMARS ( 2 ) Microsoft WISE ( Web Image Search and Exploration ) and ADAM 프로젝트 ( 3 ) Google 브레인 X 프로젝트 5 ) 시각 지능 을 위한 빅 데이터 기술 동향 ( 1 ) 미국 버지니아 대학 의 HIPI 프로젝트 ( 2 ) IBM 의 IMARS 분산 , 병렬 화 프로젝트 ( 3 ) 영상 처리 의 고속 병렬 처리 ( 4 ) 분산 처리 시스템 의 고속화 SPARK 3 . 영상 / 이미지 인식 을 위한 하드웨어 기술 동향 1 ) 개요 2 ) 스마트폰 인식 센서 동향 3 ) 카메라 / 렌즈 동향 ( 1 ) Dual Camera 가 . 듀얼 카메라 필요 성 A ) 화질 및 두께 개선 B ) 3 D 구현 은 AR / VR 의 핵심 나 . 듀얼 카메라 시장 개 화 로 카메라 모듈 수요 확대 ( 2 ) Auto ( Sensing ) 가 . 카메라 기술 을 이용 한 시계 ( 시야 확보 ) 장치 출원 동향 나 . 차량 용 카메라 모듈 시장 ( 3 ) 생체 인식 ( 4 ) Wearable 기기 가 . 제품 시장 도입 동향 나 . 진출 전략 및 시사점 ( 5 ) IoT ( 사물 인터넷 ) ( 6 ) AR / VR 가 . VR 및 AR 시장 전망 나 . 주요 ICT 기업 들 의 AR / VR 대응 현황 다 . 핵심 부품 카메라 ( 렌즈 ) A ) AR / VR Device 당 최소 1 개 이상 카메라 모듈 필요 예상 B ) Eye - tracker ( 눈동자 감지 기술 ) 사용 증가 로 카메라 모듈 수요 증가 가능 C ) VR 영상 콘텐츠 제작 을 위해서 는 360 도 카메라 필요 라 . 전 방위 카메라 분야 특허 출원 동향 ( 7 ) Drone ( UAV ) 제 3 장 딥 러닝 기반 이미지 · 영상 인식 / 검출 / 처리 기술 주요 동향 1 . 딥 러닝 ( Deep Learning ) 연구 개발 동향 1 ) 딥 러닝 기술 의 개요 ( 1 ) 인공지능 세부 적 으로 는 머신 러닝 ( 기계 학습 , Machine Learning ) 기술 의 일부 ( 2 ) 대뇌 가 정보 를 처리 하 는 방법 과 인간 두뇌 에 대한 이해 를 바탕 으로 한 기술 2 ) 딥 러닝 ( Deep Learning ) 관련 연구 개발 · 산업 현황 ( 1 ) 딥 러닝 관련 시장 의 규모 및 특징 ( 2 ) 딥 러닝 주요 적용 분야 및 기업 별 현황 가 . 적용 분야 A ) 자율 주행 자동차 B ) 자율 로봇 C ) 이미지 인식 D ) 자연어 처리 E ) 상품 추천 F ) 금융 G ) 그림 제작 H ) 작곡 I ) 헬스 케어 나 . 주요 기업 현황 A ) 구글 B ) 페이스북 C ) 마이크 로 소프트 ( 3 ) 향후 산업 별 파급 효과 예측 2 . 컴퓨터 비전 분야 딥 러닝 최신 기술 동향 1 ) 개요 2 ) 컴퓨터 비전 분야 의 딥 러닝 기술 동향 3 ) 인공지능 이미지 인식 제반 기술 및 최적화 알고리즘 ( 1 ) 컨 볼루 션 신경 망가 . 개요 나 . CNN 의 구조 및 학습 다 . CNN 을 이용 한 영상 분류 동향 라 . CNN 을 이용 한 객체 검출 동향 마 . CNN 의 발전 방향 – Generative 모델 바 . CNN 을 이용 한 어플리케이션 ( 2 ) 순환 신경망 ( RNN ) 의 소개 가 . 구조 및 특징 나 . LSTM 다 . GRU 라 . 순환 신경망 의 응용 A ) 자연어 처리 B ) 이미지 설명 생성 3 . 국소 특징 량 과 기계 학습 에 의한 영상 인식 기술 연구 동향 1 ) LFW 평가 와 랜드마크 기술 중심 의 얼굴 인식 기술 동향 2 ) 하둡 플랫폼 환경 GPU 기반 의 얼굴 검출 ( 1 ) 관련 연구 ( 2 ) 하둡 플랫폼 환경 에서 GPU 를 이용 한 얼굴 검출 시스템 구조 ( 3 ) 구현 결과 3 ) 영상 기반 얼굴 · 객체 인식 기술 연구 동향 ( 1 ) 영상 기반 객체 검출 · 추출 특징 점 및 알고리즘 가 . HOG 특징 점 나 . Adaboost 알고리즘 다 . 랜덤 포레스트 ( Random forest ) ( 2 ) HoG 특징 기반 사람 탐지 와 보행자 통 행량 측정 알고리즘 가 . 사람 영역 탐지 A ) 움직임 영역 추출 B ) 슬라이딩 윈도우 탐색 C ) 사람 영역 탐지 나 . 움직임 추적 A ) 겹침 상황 을 고려 한 향상 된 유사 도 계산 과정 B ) 칼만 필터 를 이용 한 움직임 추정 C ) 멀티 레벨 매칭 D ) 거짓 양성 제거 다 . 통 행량 측정 ( 3 ) Haar - like 특징 과 에이다 부스트 알고리즘 을 이용 한 인체 영역 검출 가 . 후보 영역 추출 나 . 필터링 을 통한 배꼽 검출 ( 4 ) 에이다 부스트 학습 이용 문자 검출 가 . 검증 을 통한 실제 문자 추출 나 . 결과 ( 5 ) 딥 러닝 기반 표지판 검출 및 인식 가 . 아 다 부스트 분류기 를 이용 한 표지판 검출 A ) 응집 채널 특징 B ) 아 다 부스트 분류기 C ) 비 최대치 억제 기법 나 . 합성곱 신경망 을 이용 한 표지판 인식 A ) 영상 크로 핑 B ) 합성곱 신경망 다 . 결과 4 ) 영상 기반 동작 · 행동 인식 및 검출 기술 동향 ( 1 ) 비디오 영상 흡연자 검출 알고리즘 관련 연구 가 . 행동 인식 나 . 객체 검출 다 . 연기 검 출라 . 손 의 움직임 검 출마 . 제안 하 는 흡연자 검출 알고리즘 ( 2 ) CAFFE 를 이용 한 심화 학습 기반 영상 인식 기술가 . CAFFE ( Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding ) 나 . CAFFE 의 구성 요소 다 . Protobuf 를 이용 한 신경망 구조 ( network topology ) 설정 방법 라 . 기존 의 학습 된 모델 의 사용 ( 3 ) CNN 을 이용 한 동영상 내 동작 인식 관련 연구 가 . Preprocessing 및 동영상 에서 학습 데이터 추출 방법 나 . Finetuning 다 . 평가 방법 및 결과 분석 4 . 딥 러닝 기반 영상 분석 · 처리 기술 개발 동향 1 ) 딥 러닝 기반 비디오 분석 기술 동향 ( 1 ) 딥 러닝 기반 비디오 분석 모델 ( 2 ) 3 차원 컨 볼루 션 신경망 기반 감독 학습 모델 ( 3 ) 무 감독 학습 모델 가 . 얕 은 특징 알고리즘 기반 모델 나 . 순환 신경망 기반 모델 ( 4 ) 자세 - 위치 - 행동 통합 인식 딥 러닝 시스템 가 . 데이터 셋 확장 나 . 자세 - 위치 인식 기다 . 자세 - 동작 인식 기라 . 실 혐 결과 ( 5 ) 딥 러닝 모델 의 성능 비교 가 . 비디오 데이터 셋 나 . 성능 비교 2 ) 영상 검색 및 내용 분석 기술 동향 ( 1 ) 딥 러닝 기반 의 멀티 모달 학습 ( multimodal learning ) 가 . 멀티 모달 학습 나 . 딥 러닝 을 이용 한 멀티 모달 학습 ( 2 ) CNN 을 이용 한 소셜 이미지 자동 태 깅가 . 이미지 내용 기반 의 자동 시멘 틱 어 노테이션 관련 연구 나 . 딥 러닝 기법 을 사용 한 CNN 이미지 내용 분석 방법 관련 연구 다 . 구현 및 실험 라 . 결과 분석 3 ) 영상 분산 / 병렬 처리 기술 과 알고리즘 ( 1 ) 빅 데이터 분산 / 병렬 처리 기술 ( 2 ) 모바일 디바이스 영상 분석 알고리즘 의 실시간 가속화 가 . SIMD 기반 비디오 영상 분석 알고리즘 병렬 화 A ) SIMD 의 데이터 처리 방식 B ) SIMD 기반 비디오 영상 분석 알고리즘 병렬 화 방법 나 . 실험 결과 4 ) 대용량 영상 이해 를 추구 하 는 딥 러닝 / QA 학습 기술 동향 ( 1 ) Visual QA ( 2 ) 비디오 학습 과 스토리 QA 가 . 비디오 스토리 학습 을 위한 데이터 집합 나 . 이미지 시퀀스 및 비디오 를 위한 딥 러닝 기술 A ) 여행 블로그 글 생성 문제 B ) 일상 묘사 글 생성 문제 C ) 비디오 묘사 글 생성 문제 D ) 비디오 묘사 글 검색 문제 E ) 비디오 내 이벤트 순서 학습 문제 다 . 비디오 QA 5 ) 영상 처리 응용 기술 개발 및 주요 산업 동향 ( 1 ) 개요 가 . 정의 및 필요 성 나 . 범위 A ) 제품 분류 관점 B ) 공급 망 관점 ( 2 ) 산업 환경 분석가 . 산업 특징 및 구조 A ) 산업 의 특징 B ) 산업 의 구조 나 . 경쟁 환경 다 . 전후방 산업 환경 ( 3 ) 시장 환경 분석가 . 세계 시장 나 . 국내 시장 ( 4 ) 기술 환경 분석가 . 기술 개발 트렌드 나 . 주요 업체 별 기술 개발 동향 A ) 해외 업체 동향 B ) 국내 업체 동향 다 . 딥 러닝 기반 영상 처리 기술 개발 동향 A ) 감독 학습 ( Supervised Learning ) 기반 의 CNNB ) Stacked autoencodersC ) RDNN / LSTMD ) CNN 과 기존 의 특징 추출 방법 을 결합 한 방식 ( 5 ) 특허 동향 분석가 . 연도 별 출원 동향 나 . 국가 별 출원 현황 다 . 주요 출원인 분석 라 . 국내 출원인 동향 6 ) 컴퓨터 비전 을 위한 영상 압축 기술 ( 1 ) 컴퓨터 비전 을 위한 영상 전송 시스템 ( 2 ) CTA 와 ATC 패러다임 의 비교 ( 3 ) 향후 전망 제 4 장 인공지능 기반 이미지 / 영상 인식 응용 기술 개발 및 서비스 동향 1 . 인공지능 기반 업체 별 영상 처리 플랫 폼 및 서비스 동향 1 ) 해외 인공지능 업계 동향 ( 1 ) 미국 ( 2 ) 일본 ( 3 ) 중국 ( 4 ) 한국 2 ) 해외 딥 러닝 기반 영상 처리 응용 서비스 동향 ( 1 ) IBM ( 2 ) Google 가 . 기초 연구 나 . 도구 다 . 응용 기술 ( 3 ) Alphabet ( ( Google ) ( 4 ) Microsoft ( 5 ) Facebook ( 6 ) Baidu 가 . Baidu 음성 인식 나 . Baidu 이미지 인식 다 . Baidu 개인 비서 및 자율 주행 라 . Baidu 인공지능 의 미래 ( 7 ) Apple ( 8 ) Amazon ( 9 ) Clarifai ( 10 ) NVIDIA ( 11 ) 넷플릭스 ( 12 ) Camio ( 13 ) Affectiva ( 14 ) Hyper Verge ( 15 ) Descartes Labs , Orbital Insight ( 16 ) Enlitic ( 17 ) ‘ 리얼 아이즈 ( Realeyes ) ’( 18 ) 모바일 애플리케이션 가 . 얼굴 인식 프로필 매칭 앱 ‘ 네임 태그 ( NameTag ) ’ 나 . 실종 된 아동 찾 기 앱 3 ) 국내 딥 러닝 기반 영상 처리 응용 서비스 동향 2 . 인공지능 이미지 · 영상 인식 기술 을 활용 한 국내외 사례 1 ) 폐기물 처리 및 쓰레기 수거 ( 1 ) 서울시 은평구 , 영상 인식 기술 을 활용 한 대형 폐기물 처리 서비스 ( 2 ) 네 델 란 드 로테르담 , 항만 을 떠다니 는 쓰레기 수집 드론 2 ) 공항 · 항만 위험물 감지 ( 1 ) 네덜란드 로테르담 , 머신 러닝 기반 화물 컨테이너 위험물 감식 시스템 ( 2 ) 미국 워싱턴 DC , LA , 덴버 AI 기반 수화물 · 승객 보안 검색 시스템 도입 ( 3 ) 미국 국토 안 보부 , 인공지능 승객 생체 정보 인식 3 ) 범죄 예방 및 시민 안전 ( 1 ) 미국 뉴욕 , 범죄 감시 시스템 DAS ( Domain Awareness System ) ( 2 ) 두 바이 , 중국 광둥성 , 홍콩 마카오 등 로봇 경찰 시스템 4 ) 시민 행정 편의 및 민원 대응 서비스 ( 1 ) 미국 LA , 음성 기반 민원 대응 서비스 ( 2 ) 영국 런던 , 세계 최초 의 디지털 공무원 “ Amelia " 채용 5 ) 새롭 고 혁신 적 인 비즈니스 분야 ( 1 ) ‘ 넥스트 렘브란트 ( The Next Rembrandt ) ’ 가 . 배경 나 . 주요 내용 다 . 기대 효과 6 ) 풍요 롭 고 즐거운 일상 생활 분야 ( 1 ) ‘ 키 비로 ( Kibiro ) ’ 가 . 배경 나 . 주요 내용 다 . 기대 효과 ( 2 ) ‘ 호버카 메라 ( Hover Camera ) ’ 가 . 배경 나 . 주요 내용 다 . 기대 효과 7 ) 콘텐츠 분야 에 영상 / 이미지 인식 기술 활용 사례 ( 1 ) 서울 대학교 - 영상 자막 자동 생 성가 . 콘텐츠 개요 나 . AI 기술 적용 현황 다 . 사업 지원 타당 성 라 . 경제 적 · 사회 적 영향 ( 2 ) 구글 - 영상 속 사물 인식 가 . 콘텐츠 개요 나 . AI 기술 적용 현황 다 . 사업 지원 타당 성 라 . 경제 적 · 사회 적 영향 8 ) 콘텐츠 분야 에 동작 / 운동 인식 기술 활용 사례 ( 1 ) Microsoft - 키넥트 ( Kinect ) 가 . 콘텐츠 개요 나 . AI 기술 적용 현황 다 . 사업 지원 타당 성 라 . 경제 적 · 사회 적 영향 마 . 관련 정책 현황 ( 2 ) FXGear - FXMirror 가 . 콘텐츠 개요 나 . AI 기술 적용 현황 다 . 사업 지원 타당 성 라 . 경제 적 · 사회 적 영향 9 ) 콘텐츠 분야 에 음성 / 응향 인식 기술 활용 사례 ( 1 ) SK 텔레콤 - 누구 ( NUGU ) 가 . 콘텐츠 개요 나 . AI 기술 적용 현황 다 . 사업 지원 타당 성 라 . 경제 적 · 사회 적 영향 ( 2 ) 스터디 맥스 · 시원 스쿨 - 스피킹 맥스 · 시원 스쿨 맥스 가 . 콘텐츠 개요 나 . AI 기술 적용 현황 다 . 사업 지원 타당 성 라 . 경제 적 · 사회 적 영향 3 . 인공지능 이미지 · 영상 인식 기술 기반 패션 및 커머스 사례 분석 1 ) 인공지능 과 유통 산업 의 변화 ( 1 ) 유통 산업 에서 인공지능 의 적용 분야 가 . 점포 입지 선 정나 . 채용 및 인력 관리 다 . 매출 예측 과 재고 관리 ( 2 ) 인공지능 으로 인한 쇼핑 환경 의 변화 가 . 쇼핑 검색 및 구매 과정 의 변화 나 . 고객 맞춤 형 쇼핑 사이트 구현 다 . 능숙 한 판매원 으로서 인공지능 로봇 의 등장 2 ) 인공지능 기반 최적 의 콘텐츠 및 커머스 상품 추천 업체 동향 ( 1 ) AI 이미지 인식 을 통한 데이터 기반 맞춤 형 큐레이션 가 . 스티치 픽스 ( Stitch Fix ) A ) 특징 B ) 인공지능 알고리즘 나 . 아마 존 다 . 글 림스 라 . 네 이 버마 . 11 번 가바 . MetaMind 사 . Deepomatic 아 . Quantified Skin 자 . Cortexica 차 . Go Find Ai 카 . 옴니 어 스타 . 버즈 니 ( 2 ) 빅 데이터 분석 으로 최적 화 된 콘텐츠 제공 가 . 구글 나 . 네이버 ( 3 ) 데이터 기반 광고 커머스 가 . 애드 테크 ( ADTech ) 나 . 데이터 커머스 시대 의 시대 의 시대 의 도래 3 ) 상품 이미지 인식 기술 을 이용 한 커머스 사례 분석 ( 1 ) Image Recognition Technology ( 2 ) Image Recognition Technology 의 커머스 적용 사례 가 . Ibotta 나 . Snipsnap 다 . IQ Engines 라 . Oculusai ( 3 ) 시사점 4 ) 스마트 미러 ( Smart Mirror ) 발전 동향 ( 1 ) 오프라인 유통 업계 에 확산 되 고 있 는 ICT 융합 트렌드 ( 2 ) 소매 유통 업계 에서 주목 받 고 있 는 스마트 미러 기술 사례 가 . 이베이 ( eBay ) 의 ' 매직 미러 ( Magic Mirror ) ', 패션 매장 의 첨단 화 구현 나 . 메모 미 ( MemoMi ) , 증강현실 기반 스마트 미러 로 가상 의상 시 착 서비스 제공 다 . 파나소닉 ( Panasonic ) , 얼굴 인식 카메라 를 통한 가상 메이크업 시스템 구현 ( 3 ) 결론 및 시사 점가 . 유통 업계 , 소비자 들 의 쇼핑 환경 재창조 시도 요구 나 . 스마트 미러 기술 , 기대 효과 와 함께 해결 과제 도 부상 4 . 안면 인식 기술 산업 전망 1 ) 안면 인식 기술 개요 2 ) 안면 인식 기술 이 불러올 변화 ( 1 ) SNS 를 이용 한 타 겟 팅 강화 ( 2 ) 컨텐츠 의 추천 기능 강화 ( 3 ) 안면 인증 을 통한 결제 가 . 주요 기업 A ) 삼성전자 B ) 알리바바 C ) MPEG 나 . 얼굴 인식 결제 동향 다 . 생체 인식 기술 현황 라 . 생체 인증 의 기술 적 약점 과 보완 마 . 생체 인증 기술 표준 FIDO 의 등 장바 . 국내외 FIDO 도입 현 황사 . 글로벌 생체 인식 시장 전망 아 . 국내 생체 인식 시장 전망 ( 4 ) 오프라인 매장 의 마케팅 강화 ( 5 ) CCTV 얼굴 인식 기술가 . 듀얼 카메라 연동 환경 과 비 제약 형 얼굴 인식 기술 나 . 고정 카메라 와 FD 기능 PTZ 카메라 에서 의 얼굴 탐색 다 . 국내 경찰청 얼굴 인식 기술 라 . 국내 국립 과학 수사 연구원 얼굴 인식 3 ) 국내외 시장 경쟁 상황 ( 1 ) 구글 ( 2 ) 페이스북 ( 3 ) 마이크 로 소프트 ( 4 ) 어 팩 티 바 ( 5 ) 파이브 지티 ( 6 ) 에스원 4 ) 시장 동향 및 전망 제 Ⅱ 편 인공지능 이미지 / 영상 인식 산업 별 적용 기법 과 서비스 동향 제 1 장 인공지능 영상 / 이미지 인식 기술 기반 의료 / 헬스 케어 동향 1 . 인공지능 의료 영상 분석 기술 동향 1 ) 의료 영상 과 영상 분석 기술 의 역사 ( 1 ) 의료 영상 의 역사 ( 2 ) 의료 영상 분석 기술 의 역사 가 . 컴퓨터 보조 진단 ( CAD ) 2 ) 의료 영상 에서 의 인공지능 기법 ( 1 ) 자동 분류 를 위한 인공지능 기법 들 가 . 베이지안 분류기 나 . SVM 분류기 다 . 인공 신경망 분류기 ( 2 ) 고전 영상 처리 기법 과 인공지능 3 ) 딥 러닝 기반 의 의료 영상 분석 기술 과 활용 예 ( 1 ) 딥 러닝 을 위한 의료 영상 데이터 ( 2 ) 의료 영상 의 데이터 적 특성 과 해결 방안 ( 3 ) 의료 영상 에서 GAN 의 활용 ( 4 ) 의료 영상 인공지능 모델 의 해석 가능 성 및 설명력 ( 5 ) 의료 영상 에서 의 인공지능 활용 및 연구 사례 가 . 유방 영상 에서 의 인공지능 나 . 흉부 / 폐 영상 에서 의 인공지능 다 . 그 외 의료 영상 에서 의 인공지능 라 . 의료 분야 딥 러닝 기반 CVR ( Critical Value Report ) 적용 ( 6 ) 딥 러닝 활용 병리학 연구 2 . 인공지능 의료 · 헬스 케어 업체 및 시장 동향 1 ) 인공지능 의료 영상 인식 및 진단 분야 업체 동향 ( 1 ) 인리 틱 ( 2 ) 루 닛 ( 3 ) 뷰 노 ( 4 ) 딥 바이오 2 ) 헬스 케어 용 인지 컴퓨팅 분야 업체 동향 ( 1 ) IBM - 왓슨 포 온콜 로지 ( Watson for oncology ) 가 . 국내 도입 ( 2 ) 제이엘 케이 인 스펙 션 ( 3 ) 아 픽 시오 3 ) 주요 인공지능 헬 스케어 스타트업 동향 ( 1 ) 구글 베릴 리 ( 2 ) 애플 ( 3 ) iCarbonX ( 4 ) Gauss Surgica ( 5 ) Benevolent . ai ( 6 ) Patientslikeme ( 7 ) 스탠 다임 ( Standigm ) ( 8 ) 디오텍 ( Diotek ) ( 9 ) 아이 카본 엑스 ( 10 ) 웰 톡 ( 11 ) 버터플라이 네트워크 ( 12 ) 패스 웨이 지노 믹스 4 ) 인공지능 헬 스케어 시장 동향 ( 1 ) 개요 ( 2 ) 시장 동향 및 예측 3 . 헬스 케 어 / 의료 분야 인공지능 기술 및 시장 동향 1 ) 웨어 러블 기기 의 건강 관리 정밀도 를 높여 주 는 인공지능 기술 2 ) 보건 의료 에서 의 인공지능 기술 ( 1 ) 미충 족 의료 수요 ( Unmet Medical Needs ) 가 . 진단 ‧ 치료 의 어려움 : 의료 데이터 의 복잡 성 증가 나 . 오진율 증가 다 . 의료 서비스 의 질 , 의료 비용 불만 가중 : 국민 의 삶 의 질 요구 증대 ( 2 ) 보건 의료 와 AI 접목 의 가치 가 . 기술 적 가치 A ) 딥 러닝 ( Deep Learning ) 배경 B ) 딥 러닝 ( Deep Learning ) 개념 C ) 딥 러닝 ( Deep Learning ) 특징 D ) 딥 러닝 ( Deep Learning ) 장점 E ) 딥 러닝 ( Deep Learning ) 원동력 나 . 경제 적 가치 다 . 사회 적 가치 ( 3 ) 보건 의료 AI 실현 의 가능 성가 . ICT 인프라 나 . 의료 장비 보유수 준다 . 풍부 한 의료 데이터 라 . 세계 적 수준 의 AI 영상 인식 기술력 ( 4 ) 의료 인공지능 기술 의 활용 사례 가 . 특허 분석 을 통해 본 활용 사례 A ) 질병 진단 인공지능 보조 의사 시스템 B ) 인공지능 기반 개인 맞춤 형 의료 시스템 C ) 인공지능 기반 진단 치료 · 재활 치료 시스템 D ) 인공지능 을 활용 한 신약 개발 시스템 E ) 신약 임상 시험 용 환자 모델링 시스템 F ) 빅 데이터 기반 개인 건강 관리 서비스 G ) 특허 종합 분석 나 . 언론 보도 를 통해 본 활용 사례 제 2 장 인공지능 영상 인식 기술 기반 영상 감시 / 드론 주요 동향 1 . AI 지능 형 영상 감시 분석 시스템 주요 동향 1 ) 지능 형 영상 감시 및 구축 시스템 기술 ( 1 ) 지능 형 영상 감시 기술 요소 ( 2 ) 지능 형 영상 감시 시스템 2 ) 지능 형 영상 보안 주요 산업 시장 동향 ( 1 ) 정의 및 범위 ( 2 ) 산업 환경 분석가 . 산업 의 특징 나 . 산업 의 구조 다 . 국내외 업체 경쟁 환경 라 . 전후방 산업 환경 ( 3 ) 시장 동향 및 전망 ( 4 ) 국가 별 CCTV 시장 동향 및 진출 전략가 . 일본 A ) 감시 카메라 의 역할 확대 B ) 미쓰 비시 전기 , 감시 카메라 에 AI 도입 해 잠재 적 인 위험 자동 감지 C ) 용도 가 늘어나 는 ' 스마트 한 ' 감시 카메라 D ) 실제로 사용 중 인 감시 카메라 활용 기술 사례 E ) 시사점 나 . 독일 A ) 최근 유럽 국가 내 에서 테러 발생 빈도수 증가 B ) 매년 성장 하 는 독일 CCTV 시장 C ) 전망 및 시사점 다 . 러시아 A ) 폭탄 테러 의 위험 증가 B ) 더 많 은 CCTV 를 필요 로 하 는 러시아 C ) 최근 러시아 CCTV 수입 국가 와 규모 D ) 시사점 및 우리 기업 진출 방향 라 . 체코 A ) 체코 내 CCTV 설치 운영 현황 B ) 체코 내 CCTV 시스템 연동 프로젝트 발주 잇따라 C ) 체코 내 CCTV 수입 규모 지속 적 인 성장 추세 D ) 시사점 및 우리 기업 진출 방향 마 . 콜롬비아 A ) 현지 의 열악 한 치안 B ) 테러 범죄 방지 에 대한 관심 증가 C ) 수입 규모 및 수입 동향 D ) 우리 나라 제품 진출 규모 및 동향 E ) 경쟁 동향 및 주요 경쟁 기업 F ) 전망 및 시사점 바 . 이집트 A ) 시장 규모 및 동향 B ) 상위 10 개국 ( 한국 포함 ) 최근 3 년 수입 동향 C ) 경쟁 동향 D ) 시사 점사 . 라오스 A ) 라오스 CCTV 시장 현황 B ) 공공 안전 확보 를 위한 정부 차원 의 노력 C ) 민간 부문 에서 의 수요 와 전망 D ) 시사점 3 ) 지능 형 영상 보안 장비 및 시스템 기술 개발 동향 ( 1 ) 지능 형 영상 감시 시스템 개요 ( 2 ) 지능 형 CCTV 통합 관제 시스템 기술 적 이슈 하드웨어 구성 가 . 영상 보안 장비 기술 의 개요 나 . IP 카메라 확대 ( 3 ) 지능 형 영상 분석 기술 의 발전 가 . 지능 형 영상 분석 솔루션 확대 A ) IQ - 115 ( Crowd Gathering ) B ) IQ - 120 , IQ - 125 ( Crowd Management ) 나 . 딥 러닝 기반 CCTV 영상 분석 솔루션 업체 기술력 A ) 소프트 온 넷 B ) 일리 시스 C ) 엔 비디아 다 . 지능 형 영상 감시 를 위한 보행자 계수 연구 동향 A ) 탐지 기반 보행자 계수 B ) 특징 기반 보행자 계수 C ) 보행자 계수 기대 효과 ( 4 ) CCTV 통합 관제 시스템 기술 개발 가 . CCTV 통합 관제 시스템 의 당위 성나 . CCTV 개인 영상 정보 보호 기술 관련 연구 A ) 개인 영상 정보 저장 을 위한 기술 적 단계 B ) 얼굴 탐지 및 추출기 법 C ) 마스킹 기법 다 . 정부서울청사 고화질 지능 형 영상 관제 CCTV 사례 라 . 오산시 u - 시티 ( u - City ) 통합 운영 센터 사례 ( 5 ) 지능 형 CCTV 기술 동향 가 . 지능 형 CCTV 의 발전 형태 나 . 한화 테크윈 다 . 에스원 라 . 한국 전자 통신 연구원 4 ) 특허 동향 분석 ( 1 ) 연도 별 출원 동향 ( 2 ) 국가 별 출원 현황 ( 3 ) 주요 출원인 ( 4 ) 국내 출원인 동향 2 . 무인기 ( 드론 ) 인공지능 인식 기술 및 주요 동향 1 ) 개요 ( 1 ) 정의 ( 2 ) 활용 범위 ( 3 ) 드론 의 역사 ( 4 ) 드론 의 분류 2 ) 국내외 무인 항공기 표준 화 경향 과 정책 ( 1 ) 국내 가 . 무인 항공기 의 변화 과정 과 경향 나 . 무인 항공기 의 미래 역할 다 . 무인 항공기 의 역할 에 따른 표준 화 정책 ( 2 ) 해외 가 . 미국 A ) 미국 의 무인 항공기 관련 정책 나 . 영국 A ) 영국 의 무인 항공기 관련 정책 3 ) 인공지능 활용 드론 탐지기 술 ( 1 ) 드론 탐지기 술가 . 전파 탐 지나 . 무선 신호 해 킹다 . 열 ( 적외선 ) 탐지 라 . 음향 탐 지마 . 영상 인식 바 . 하이브리드 ( 2 ) 드론 시스템 핵심 요소 기술가 . 드론 제 어 기술 나 . 드론 충돌 회피 기술 다 . 드론 탑 재 센서 기술 라 . 영상 기반 드론 자동 이착륙 기술 ( 3 ) 국내 드론 기술 수준 ( 4 ) 국내 인공지능 기술 도입 드론 사례 가 . 유비 파이 ( UVify ) 나 . 쿼드 라 콥 터 ( Quadracopters ) 다 . KT 라 . SK 텔레콤 / 숨 비 A ) SK 텔레콤 : T 라이브 캐스터 & T 라이브 스튜디오 B ) 드론 전문 업체 인 숨 비 : 감시 / 구조 용 드론 C ) 이동형 관제 센터 , 드론 모바일 스테이션 ( Drone Mobile Station ) 4 ) 드론 시장 동향 및 기업 동향 ( 1 ) 시장 동향 가 . 미국 나 . 프랑스 다 . 중국 라 . 일본 ( 2 ) 기업 동향 가 . 미국 나 . 중국 다 . 프랑스 라 . 일본 마 . 국내 제 3 장 인공지능 영상 / 이미지 인식 기술 탑 재 자율 주행 차 주요 동향 1 . 자율 주행 을 위한 인공지능 기술 동향 1 ) 자동차 용 인공지능 모듈 및 시스템 의 정의 2 ) 자율 주행 차 의 핵심 역량 기술 3 ) 자율 주행 차 주변 상황 인지 센서 동향 ( 1 ) 라이다 ( LiDAR ) 가 . 자율 주행 차량 용 라이다 기술 나 . 자율 주행 자동차 를 위한 라이다 적용 동향 다 . 라이다 시장 및 산업 동향 ( 2 ) 카메라 가 . 형태 인식 정보 제공 카메라 나 . ADAS 기능 의 주요 카메라 기능 다 . 카메라 모듈 의 밸류 체인 ( 3 ) 레이다 ( RADAR ) 가 . 주변 정보 획득 기술 의 레이다 나 . ADAS 기능 의 주요 레이다 기능 다 . 레이다 모듈 의 밸류 체인 4 ) 자율 주행 자동차 의 Connectivity 기술 ( 1 ) 하이브리드 V 2 X 통신 개요 가 . 업체 별 LTE 통신 기술 동향 나 . 5 G 통신 기술 ( 2 ) 하이브리드 V 2 X 통신 개발 동향 5 ) 고 정밀 디지털 지도 , 위치 측위 기술 동향 ( 1 ) 고 정밀 디지털 지도 ( 2 ) 복합 측위 모듈 6 ) 자율 주행 을 위한 다중 센서 기반 인공지능 기술 ( 1 ) 센싱 을 위한 인공지능 기술 ( 2 ) 인지 를 위한 인공지능 기술 ( 3 ) 측위 를 위한 인공지능 기술 ( 4 ) 차량 제어 를 위한 인공지능 기술 ( 5 ) 센서 방식 과 기계 학습 방식 의 실시간 주차 예측 기술 7 ) HVI 기술 ( 1 ) 운전자 - 차량 인터페이스 ( HVI ) 모듈 기술 동향 ( 2 ) HVI 시장 의 밸류 체인 8 ) 지능 형 차량 영상 인식 및 영상 처리 기술 ( 1 ) 다중 카메라 기반 고속 영상 인식 SoC 플랫 폼 기술가 . 기술 의 개요 나 . 기술 의 현황 다 . 기술 의 장점 ( 경쟁 기술 과 의 차별 성 ) 라 . 활용 범위 및 응용 분야 ( 2 ) 지능 형 차량 을 위한 영상 처리 및 비전 기술가 . 최근 기술 동향 A ) 안개 영향 제거 ( De - hazing ) B ) 도로 소실점 검출 ( Road Vanishing Point Detection ) C ) 보행자 인식 D ) 차량 인식 나 . 창의 적 인 기술 제안 A ) 안개 영향 제거 ( De - hazing ) B ) 도로 소실점 검출 ( Road Vanishing Point Detection ) C ) 보행자 인식 D ) 차량 인식 다 . 실시간 동작 A ) 알고리즘 최적화 B ) 병렬 처리 가능 한 하드웨어 사용 라 . 결론 2 . 자율 주행 자동차 인공지능 시스템 시장 동향 및 전망 1 ) 시장 동향 및 예측 2 ) 시장 경쟁 상황 ( 1 ) 업체 별 자율 주행 개발 지속 ( 2 ) 업체 별 자율 주행 투자 확대 ( 3 ) 업체 별 기술 수준 3 ) 향후 전망 제 4 장 인공지능 영상 인식 기술 기반 지능 형 로봇 / AR · VR 동향 1 . 지능 형 로봇 과 인공지능 기술 탑재 동향 1 ) 지능 형 로봇 과 기술 2 ) 로봇 기술 이해 ( 1 ) 지각 기술 ( 2 ) 처리 기술 ( 3 ) 행동 기술 3 ) 소셜 로봇 의 구성 요소 4 ) 국내외 제품 기술 동향 및 전망 ( 1 ) 해외 제품 동향 가 . 소니 AIBO ( 초창기 소셜 로봇 ) 나 . 페퍼 ( Pepper ) - 일본 다 . 지보 ( JIBO ) - 미국 라 . 버디 ( Buddy ) - 프랑 스마 . 나딘 ( Nadine ) - 싱가포르 바 . 알파 2 / 쟈 쟈 - 중국 사 . 나오미 ( Nao - Mi ) / 코니 ( 2 ) 해외 요소 기술 동향 가 . 음성 인식 기술 나 . 영상 및 행동 인식 기술 다 . HRI 기술 라 . 지식 추론 기술 마 . 지식 추론 및 HRI 복합 화 기술 ( 3 ) 국내 제품 동향 ( 4 ) 국내 요소 기술 동향 가 . 음성 인식 기술 나 . 음원 인식 기술 다 . 영상 인식 기술 라 . 위치 인식 기술 마 . 로봇 감성 표현 기술 바 . 언어 지능 및 지식 추론 기술 5 ) 국내 기술 수준 및 ICT 연계 로봇 기술 ( 1 ) 로봇 지능 기술 ( 2 ) ICT 연계 로봇 기술 6 ) 지능 형 소셜 로봇 관련 기술 특허 동향 ( 1 ) 소셜 로봇 관련 특허 출원 동향 ( 2 ) 소셜 로봇 플랫 폼 및 서비스 기술 분야 특허 출원 동향 가 . 연도 별 출원 동향 나 . 국가 별 출원 현황 다 . 주요 출원인 분석 라 . 국내 출원인 동향 2 . 영상 인식 기술 을 활용 한 가상 · 증강 현실 주요 동향 1 ) 가상 · 증강 현실 의 부상 ( 1 ) 가상 ･ 증강현실 의 정의 ( 2 ) 가상 ･ 증강현실 의 부상 배경 2 ) 가상 · 증강 현실 관련 기술 동향 ( 1 ) 3 대 VR 기기 와 모바일 VR 의 등장 ( 2 ) VR / AR 플랫 폼 전쟁 ( 3 ) 증강현실 을 위한 비전 기반 객체 인식 및 추적 기술 동향 가 . 증강현실 구현 을 위한 객체 인식 및 추적 의 의미 및 요소 기술 나 . 객체 인식 및 추적 기술 A ) 마커 기반 ( Marker - based ) B ) 텍스처 기반 ( Texture - based ) C ) 에지 기반 ( Edge - based ) D ) 템플 릿 기반 ( Template - based ) E ) SLAM ( Simultaneous localization and mapping ) 다 . 최근 기술 동향 분석 A ) 텍스처 가 부족 한 객체 인식 및 추적 B ) 가변 형 ( Deformable ) 객체 추적 C ) 센서 활용 D ) 기타 3 ) 가상 · 증강 현실 기술 과 연관 산업 발전 방향 전망 ( 1 ) 기술 발전 방향 가 . 혼합 현실 나 . 오감 기술 ( 2 ) 연관 산업 발전 전망 가 . 가정 나 . 사 무공 간다 . 야외 라 . 교통수단 4 ) 가상 · 증강 현실 시장 동향 통계 ( 도표 ) 목차 사업자 정보 표시 테크 포럼 | 김서원 | 서울특별시 금천구 가산 디지털 1 로 196 1206 | 사업자 등록 번호 : 119 - 86 - 81577 | TEL : 070 - 7169 - 5396 | Mail : shoppinghub @ techforum . co . kr | 통신 판매 신고 번호 : 제 2014 - 서울 금천 - 0056 호호 | 사이버 몰의 이용 약관 바로 가 기