KRIVET 한국직업능력연구원 국무총리 산하 정부출연 연구기관

요약
제1장 서론_1
제1절 연구의 필요성과 목적	3
제2절 연구 방법	7
제2장 인공지능의 이론적 배경 및 관련 현황_9
제1절 인공지능의 이론적 배경 및 선행연구 	11
제2절 인공지능 관련 정책 및 제도 현황 	37
제3절 소결 	51
제3장 국내 인공지능 산업생태계 및 기업 현황_53
제1절 국내 인공지능 기업 및 네트워크 현황 	55
제2절 판교 테크노밸리 운영 현황	62
제3절 국내 사례 분석	70
제4절 소결	79
제4장 해외 인공지능 산업생태계 및 집단학습네트워크 현황_83
제1절 해외 인공지능 기업 현황	85
제2절 해외 네트워크 사례 1: 실리콘밸리	95
제3절 해외 네트워크 사례 2: 브루클린 테크 트라이앵글	117
제5장 결론 및 정책 제언_129
제1절 정책 제언	131
제2절 실행 방안	138
Summary_149
참고 문헌_162
부록_167

본 연구에서는 4차 산업화 시대의 경쟁력 확보의 핵심 요소인 인공지능 산업에 중요한 집단학습 네트워크 구축 및 강화 방안을 제시하고, 이를 혁신 허브에 적용하는 방안을 제시하고자 한다. 이를 통해 다음과 같은 인공지능 산업에 의미 있는 해결책 및 시사점이 도출될 것으로 기대된다.
① 인공지능 개발을 위한 국내 사례와 Google, Amazon 등 인공지능을 선호하는 기업이 포함된 실리콘밸리 등 선진 사례조사를 통해 산업협력 기반 학습 네트워크 강화의 핵심 성공 요인과 지원 인프라 규명
② 인공지능에 적합한 산업생태계를 조망하면서, 국내에 바람직한 대·중소기업 상생과 일자리 창출이 가능한 모델 제시
③ 국내 기업·대학과 연구기관 각각의 환경 및 특성을 고려하여 적합한 학습 네트워크 모델과 적용 방안 모색
④ 정부가 인공지능 생태계를 조성하기 위해 대？중소기업 상생과 산？학？연 모델을 적용하여 준비 중인 e-valley에 적용하는 집단학습 생태계 구축 방안 제시
  ※ 미래창조과학부 창조융합기획과와 협의하여 추진하기로 협의함. 창조경제밸리는 2017년부터 사업이 본격화되어 2018년부터 가동됨.

Artificial intelligence and convergence technology is a core competence that determines the core competitiveness of the 4th industrial revolution. Although the interest has increased since the Alpha Go event, the level of technology, experts, investment and infrastructure are insufficient.
Artificial intelligence, led by smart technology, has emerged as the core of national competitiveness in the 4th Industrial Revolution, as artificial intelligence that learns by itself and IOT, cloud, and big data are combined and developed rapidly.
The most important characteristics of the artificial intelligence and its application are the results of a learning network that occurs within the industrial ecosystem of many researchers and companies, not individuals or individual institutions. Therefore, in order to develop artificial intelligence, it is necessary to strengthen learning network that can activate group learning. The robustness of the industrial ecosystem that supports this will determine the competitiveness of the industrial structure. ...

<표 2-1> 인공지능의 정의	12
<표 2-2> 인공지능과 인간의 대결	14
<표 2-3> 弱·强 인공지능	15
<표 2-4> 10대 융합산업 분야에서 발생할 예상 제품 및 서비스	18
<표 2-5> 인공지능에 대한 전망	19
<표 2-6> 국내 소프트웨어 산업분류에 따른 기업 분포	20
<표 2-7> 매출액에 따른 국내 소프트웨어 기업 분포	21
<표 2-8> 종업원 규모에 따른 국내 소프트웨어 기업 분포	22
<표 2-9> 인공지능 관련 IT 및 非IT기업의 기술개발 방향성	22
<표 2-10> 위계적 통합 조직과 네트워크 조직	30
<표 2-11> 중국의 인공지능 정책 방향	49
<표 3-1> 국내 기업 인공지능 관련 기술개발 투자 현황	57
<표 3-2> 판교 스타트업 캠퍼스 주요 현황	65
<표 3-3> 판교의 창업 보육기관(기업) 현황	67
<표 3-4> 국내 인공지능 관련 네트워크 현황	80
<표 3-5> 인공지능 관련 스타트업 현황	81
<표 4-1> 해외 인공지능 관련 기업 동향	88
<표 4-2> 다국적 대기업의 스타트업 인수 현황	93
<표 4-3> 실리콘밸리 IT 산업의 조류	96
<표 4-4> 직위 중심(Rank-driven Organization) vs 역할중심 (Role-driven Organization)조직문화 비교	104
<표 5-1> 블루시드 프로젝트 및 SM 공화국	146
<부록 표 1> ICT-문화 융합 ZONE	182
[그림 1-1] 집단학습 산업생태계 구성 요소	5
[그림 2-1] 인공지능의 역사 및 딥러닝의 혁신	13
[그림 2-2] 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 개념	17
[그림 2-3] IBM Watson 에코 시스템	28
[그림 2-4] 구글 산업생태계	29
[그림 2-5] BRAIN Initiative 참여 조직과 민간 투자 	40
[그림 3-1] 판교 테크노밸리 설립 목표	64
[그림 4-1] 전 세계 인공지능 벤처기업 현황	94
[그림 4-2] 실리콘밸리	95
[그림 4-3] 업무와 휴식이 공존하는 업무공간 디자인 사례	109
[그림 4-4] Airbnb의 중앙 공간 디자인	110
[그림 4-5] Citrix의 사무 공간	111
[그림 4-6] Humble Bundle의 사무 공간	112
[그림 4-7] SAP Labs의 사무 공간	113
[그림 4-8] 실리콘밸리의 Meet-up	114
[그림 4-9] 링크드인의 활용	116
[그림 4-10] Brooklyn Tech Triangle 	118
[그림 4-11] 브루클린과 맨해튼의 공(空) 사무실 비율 	119
[부록 그림 1] 판교 창조경제밸리 구성	176
[부록 그림 2] 창조 공간 위치	179
[부록 그림 3] 창조공간(‘기업지원허브’) 3+1 공간 구성(안) 	180
[부록 그림 4] 기업 성장 공간 위치	183
[부록 그림 5] 창업 후 지원 현황	184
[부록 그림 6] 스타트업 육성 공간	184