초록 ▼

4. 연구 내용 및 결과
○ AI융합 의료영상 진료ㆍ판독 시스템 구축
1. 국내외 동향
AI 활용으로 수년간 의료 영상(x-ray, CT, MRI) 진료 및 판독 분야에서 획기적 발전이 예상된다. 이미 전 세계적으로 의료 영상 산업 분야에서 AI 활용이 증가하고 환자의 요구에 맞춘 개인화된 치료가 증가하고 있다. 특히 심장학, 병리학, 안과 등에서 AI 활용이 증가하고, AI 의료시스템은 향후 특정 의료 전문분야의 의사를 점진적으로 대체할 것으로 예상된다. 방사선과에서 AI 도입은 의료 영상 분야의 AI 시장에 참여

4. 연구 내용 및 결과
○ AI융합 의료영상 진료ㆍ판독 시스템 구축
1. 국내외 동향
AI 활용으로 수년간 의료 영상(x-ray, CT, MRI) 진료 및 판독 분야에서 획기적 발전이 예상된다. 이미 전 세계적으로 의료 영상 산업 분야에서 AI 활용이 증가하고 환자의 요구에 맞춘 개인화된 치료가 증가하고 있다. 특히 심장학, 병리학, 안과 등에서 AI 활용이 증가하고, AI 의료시스템은 향후 특정 의료 전문분야의 의사를 점진적으로 대체할 것으로 예상된다. 방사선과에서 AI 도입은 의료 영상 분야의 AI 시장에 참여한 기업들에게 막대한 기회를 제공할 것으로 예상되는 가운데, 방사선과 같은 의료 영상 진료 및 판독 분야에서 영상이미지 스캔 수는 급증하고 있으나 이를 판독할 수 있는 전문가 수는 부족해지면서 AI 활용을 촉진할 것으로 전망된다.

2. 주요 사례
AI융합 의료영상 진료ㆍ판독 시스템 구축 프로젝트와 관련된 국내외 주요 사례로는 다음과 같은 사업들이 있다.
- IBM, 왓슨(Watson) 의료영상 AI 플랫폼 사업 확대 추진
- VIDA Diagnostics(VIDA), AI 기반 폐 영상분석 솔루션 제공
- CardioWise, AI를 적용한 클라이드 기반 심장 진단솔루션 제공
- NVDIA, AI융합 의료영상 분석 소프트웨어 사업 강화
- 한국 데이터 중심 의료 사업단, 닥터 엔서(Dr.Answer) 개발 추진
- 국내 주요 병원, 의료 영상 진료 및 판독에 AI 활용

3. 사업 아이템
AI융합 의료영상 진료ㆍ판독 시스템 구축 프로젝트와 관련된 사업 아이템으로 다음 사업들을 제안한다.
- AI융합 예측기반 의료 분석 시스템 개발
- 클라우드와 AI를 융합한 의료 영상 분석 공유플랫폼 제공
- 의료 AI 스타트업 창업 활성화를 위한 환경 조성

○ AI융합 해양 경비 및 지뢰 탐지 시스템 구축
1. 국내외 동향
육군, 해군은 해안 경계를 위한 원격·무인 감시 체계 구축 추진 등 해안경계 및 경비 등을 위한 AI 도입을 확대하고 있다. 2020. 5월 충남 태안 해변으로 중국인 밀입국자들이탄 소형 보트가 국군의 감시망에 13회 포착됐지만, 이를 낚싯배나 레저용 선박으로 오인하고, 추적 감시하지 않은 문제가 발생했다. 당시 육군 해안 레이더는 해당 소형 선박으로 추정가능한 식별 가능한 상태의 영상 표적을 6회 포착, 같은 시간대 해안 복합 감시카메라는 해상에서 접근하는 선박을 4회 포착, 군이 보유한 열영상감시장비(TOD)는 3회 선박을 탐지했지만 정확한 판단을 하지 못했다. 이런 문제 해결을 위해 해안 감시와 경계를 강화하기 위해 해안 감시 레이더 및 드론 장비 도입, 전문요원 양성 등 해안경비 강화를 추진하고 있다.
한편 지뢰탐지와 관련하여 국내는 2009년 지능형 로봇개발 및 보급 촉진법, 2009년 및 2014년 지능형 로봇 기본계획 등에 따라 로봇산업 지원 정책을 추진하고 있다. 또한 국제지뢰금지운동(ICBL)은 비무장지대(DMZ)에만 200만개 이상의 지뢰가 매설된 것으로 추정하고 있다. 특히 비무장지대, 군사분계선(MDL) 남측 지역과 민간인출입통제선 북쪽까지 지뢰 지대가 분포(여의도 면적의 40여배 면적)한 것으로 파악하고 있다.

2. 주요 사례
AI융합 해양 경비 및 지뢰 탐지 시스템 구축 프로젝트와 관련된 국내외 주요 사례로는 다음과 같은 사업들이 추진되고 있다.
- 미 해안경비대(US Coast Guard), AI 기반 해안경비시스템 개선
- 뉴욕주립대, AI/ML 기술 적용한 지뢰 탐지 기술 개발
- 이스라엘의 4M Analytics, AI 기반 지뢰 제거 솔루션 제공
- 일본 MOL, AI를 활용한 선박 영상 인식 시스템 개발
- 일본 후지쓰 및 해안경비대와 선박 충돌 예측 시스템 개발 및 시험
- 국내 방위사업청 및 한화시스템, DMZ 지뢰 제거 장비 개발 추진

3. 사업 아이템
AI융합 해양 경비 및 지뢰 탐지 시스템 구축 프로젝트와 관련된 사업 아이템으로 다음 사업들을 제안한다.
- AI를 활용한 해안 경계 감시 및 선박 충돌 예측 고도화
- 드론, 자율주행전차 등을 활용한 무인지뢰탐지체계 구축
- 해안경비 및 지뢰탐지 분야에서 국제협력 강화

○ AI융합 국민 안전 확보 및 범인 검거 지원
1. 국내외 동향
영국의 리버풀(Liverpool)과 마일엔드(Mile End) 지역에서 CCTV를 설치하여 보행속도가 늦거나 의심스러운 수화물을 운송하는 비정상 행동을 감시했고, 뉴햄(New Ham)에서는 스마트 CCTV를 설치해 대중 모임 혹은 의심스러운 물건 탐지 시 자동 경보하는 시스템을 운영했다. 영국의 표준적인 CCTV 감시 카메라는 안면인식 기술을 적용하고 있으며, 2017년 기준으로 런던에는 총 42만 대의 CCTV 운영해 감시카메라 이용이 증가하고 있다.
한편 시장조사기관인 마켓앤마켓(MarketandMarkets)은 법집행기관 소프트웨어 시장규모가 연평균 9.3% 성장하여 2017년 100억 달러에서 2023년에는 181.3억 달러로 증가할 것으로 예측했다. 또 시장조사기관 피오르마켓(Fior Markets)은 전세계 법집행기관 소프트웨어 시장규모가 연평균 9.89% 성장하여 2019년 104.2억에서 2027년 221.2억 달러로 성장할 것으로 전망했다.

2. 주요 사례
AI융합 국민 안전 확보 및 범인 검거 지원 프로젝트와 관련된 국내외 주요 사례로는 다음과 같은 사업들이 추진되고 있다.
- 영국 경찰청, AI 기반 강력범죄자 예측 시스템 개발
- 미국 법무부, 범죄 대응 AI 연구개발 프로그램
- 주요국 법집행기관의 ‘Clearview AI’ 안면인식서비스 활용
- ICMEC, 미아 찾기 위한 AI 기반 글로벌 네트워크(GMCN) 운영
- 중국 Toutiao Xunren, 안면인식 기반 미아예방플랫폼(CCMP) 앱 활용
- 일본 세콤 등 4사, AI 기반 가상 경비원 개발 추진
- Landing AI, 사회적 거리(Social Distance) 추적시스템 개발

3. 사업 아이템
AI융합 국민 안전 확보 및 범인 검거 지원 프로젝트와 관련된 사업 아이템으로 다음 사업들을 제안한다.
- 예측 기반 치안(Predictive Policing) 시스템 구축
- 사회적 거리, 안전거리 등 무인측정시스템 개발
- 치안 분야 AI 이용에 대한 사회적 합의 도출을 위한 포럼 구성·운영

○ AI융합 불법복제품 판독시스템 구축
1. 국내외 동향
OECD 및 EU 저작권청(EUIPO)은 위조품·불법복제품 교역동향 보고서에서, 지난 몇 년간 위조품과 불법복제품의 거래가 꾸준히 증가하여 세계무역의 3.3%를 차지하고 있다고 발표했다.
위조품 및 불법복제품의 무역이 세관 압류 데이터 기준으로 전 세계 수입 가짜 제품의 가치를 2013년에 4,610억 달러(세계 무역의 2.5%)에서 2016년에 5,090억 달러로 상승한 것으로 나타났다. 특히, EU의 경우, 위조품 거래는 2013년 5%에서 비 EU 국가로부터의 수입중 6.8%를 차지(온라인 거래 미포함) 했다.
이와 관련해 소비자들이 네트워크로 연결된 고성능 스마트 기기를 보유하고, 컴퓨터 비전, 머신러닝 등 신기술의 발전하면서 불법복제품 방지 분야에서도 AI 기술 활용이 증가하고 있다.
AI 기반의 불법복제품 방지 기술의 선두 주자인 미국 스타트업인 엔트루피(Entrupy)는 명품 브랜드에 대한 진위를 파악하는 기술(Authentication)을 개발했고, 세계 최대 전자상 거래업체인 아마존은 2020년 6월, 자사 거래 플랫폼을 이용한 위조 및 불법복제 제품 판매방지를 위해 “위조 범죄 대응조직”을 구성했다. 아마존은 2019년 ‘프로그램 제로’를 통해 5억 달러 이상을 시장에서 사기에 맞서기 위해 투자했으며, 머신러닝을 활용하여 사이트에 의심되는 250만 명의 판매자를 차단한 바 있다. 이번에 신설된 조직은 아마존의 데이터를 분석하고 결제 서비스 제공 업체를 포함한 외부 리소스로부터 정보를 수집하여 위조자를 찾고 필요한 경우 법적 조치를 취할 계획이다.

2. 주요 사례
AI융합 불법복제품 판독시스템 구축 프로젝트와 관련된 국내외 주요 사례로는 다음과 같은 사업들이 추진되고 있다.
- 미국 국경에서의 불법복제품 밀반입 탐지 강화
- DataWeave, AI융합 위조 제품 판독 솔루션 제공
- Visua, 위조 제품 판독을 위한 Visual-AI 솔루션 제공
- 국외 AI 기반의 불법복제 솔루션 출시 확대
- 국외 AI 기반의 브랜드 보호 솔루션 확대
- 국내 AI 기반의 불법복제 솔루션 출시 확대
- Landing AI, 사회적 거리(Social Distance) 추적시스템 개발

3. 사업 아이템
AI융합 불법복제품 판독시스템 구축 프로젝트와 관련된 사업 아이템으로 다음 사업들을 제안한다.
- 위조 및 불법복제품 반입방지를 위한 국가의 대응체계 강화
- AI 및 클라우드 기반의 전자상거래 불법복제 대응시스템 개발
- 불법복제 방지 및 브랜드 보호를 관련 AI 스타트업 창업 활성화

○ AI융합 에너지 효율화
1. 국내외 동향
전 세계적으로 지속적인 인구 급증, 개발도상국 등 경제발전 등에 따라 향후 에너지 소비가 지속적으로 증가할 것으로 전망된다. 글로벌 컨설팅사인 맥킨지에 따르면 전 세계가스 수요가 2035까지 연평균 1% 이상 성장해 4,503(bcm)에 이를 것으로 전망(아시아가 47%, 중동이 16%, 미국이 14%)됐다.
태양열 및 풍력 등 재생가능 에너지 자원의 증가, 고효율 에너지 기기 및 에너지 관리시스템이 증가하고 있으나, 여전히 석유 및 석탄 자원 사용에 따른 환경 악화가 지속될 것으로 예상된다. 한편, 친환경 에너지 전환 정책 및 스마트 그리드 등 전력체계의 지능화가 급속도로 진행되면서 에너지 분야의 AI 신사업이 급부상하고 있으며, BIS 리서치의 글로벌 에너지 분야의 AI 시장 분석 및 전망보고서에 따르면, 에너지 분야의 AI 시장 규모가 2019년부터 연평균 22.49% 증가하여 2024년에 77.9억 달러에 이를 전망이다.

2. 주요 사례
AI융합 에너지 효율화 프로젝트와 관련된 국내외 주요 사례로는 다음과 같은 사업들이 추진되고 있다.
- 구글 딥마인드(DeepMind)의 재생에너지 개발에 머신러닝 적용
- 미국 에너지부(DoE)의 전력 그리드에 AI 활용
- 듀크 에너지(Duke Energy)의 전력통제 및 예측에 IIoT 및 AI 활용
- Verdigris Technologies, AI 기반 에너지 최적화 플랫폼 제공
- Nnergix, 데이터마이닝 기반 에너지 예측 플랫폼 제공
- 중앙대 연구진의 AI 기반의 미래 스마트 에너지 도시 플랫폼 제시

3. 사업 아이템
AI융합 에너지 효율화 프로젝트와 관련된 사업 아이템으로 다음 사업들을 제안한다.
- AI 기반의 에너지 수급 예측 시스템 구현
- 그린 뉴딜 촉진을 위한 AI 기반의 신재생 에너지 개발
- 그린 뉴딜을 촉진하는 EaaS 연구개발 및 상용서비스 개발

○ AI융합 지역 특화 산업 지원
1. 국내외 동향
전 세계적으로 제조업체들은 AI, ML, 예측분석 기술을 활용한 스마트공장 구현을 통해 생산성 향상이 추진되고 있다. 마켓인텔리전스에 따르면 전 세계 제조업 분야의 AI 투자는 연간 2018년 29억 달러에서 2025년까지 132억 달러로 증가할 것으로 전망된다. 제조 부문에서 AI 사용을 늘리면 생산 프로세스 비용이 절감되고 운영 효율성 향상이 가능하다.
글로벌 컨설팅사인 캠제미니(Capgemini)는 2019년에 스마트공장 시장이 2019년에 1,540억 달러의 경제 가치가 있는 것으로 추정하고, 2024년까지 연평균 10%의 성장이 전망된다.
스마트 제조 플랫폼 시장만으로도 2019년 44억 달러에서 향후 5년간 연평균 20% 성장할 것으로 예상되며, 제조업체들은 향후 5년 동안 40%의 보다 많은 스마트공장을 건설하고 지난 3년간에 비해 연간 투자를 1.7배 늘릴 계획이다.

2. 주요 사례
AI융합 지역 특화 산업 지원 프로젝트와 관련된 국내외 주요 사례로는 다음과 같은 사업들이 추진되고 있다.
- GE, 딥러닝 기술을 활용한 제조공정의 문제점 발견 및 해결
- 지멘스, AI를 활용한 지능형 공장 모니터링 및 탄소 배출 감축
- Simularity, AI 기반 유지보수 예측 비정상 탐지 솔루션 제공
- Cognex, 컴퓨터 비전 기반의 Cognex ViDi 플랫폼 제공
- 국내외 제조기업들의 AI, 로봇을 이용한 제조 생태계 구축
- 국외 제조업 분야의 AI 활용 확대
- 정부의 업종별 특화 스마트공장 사업 및 뿌리산업 개선

3. 사업 아이템
AI융합 지역 특화 산업 지원 프로젝트와 관련된 사업 아이템으로 다음 사업들을 제안한다.
- 클라우드와 AI를 융합한 스마트공장 플랫폼 구축
- 제조산업의 협력로봇 개발 및 보급 활성화를 위한 환경 조성
- 업종별 특화 등대기업과 뿌리기업 간 AI 협력 체계 강화

○ AI융합 신규 감염병 대응시스템 구축
1. 국내외 동향
머신러닝 기반 예측 모델은 신경망을 적용하여 코로나19의 데이터를 사용하여 사회적 거리두기의 효과성 측정이 늘고 있는 가운데, 감염병 확산 예측 모델 중 상당수가 사스 (SARS) 또는 메르스(MERS) 등 이전의 바이러스 연구 데이터를 사용한 것으로 조사됐다.
MIT의 연구팀은 미국의 코로나 바이러스가 급격히 증가하던 4월 초에 코로나19 감염병의 데이터를 사용하여 격리 조치의 효과를 확인하고 바이러스 확산 예측 모델을 발표했다.
MIT 연구팀이 개발한 예측모델은 격리 모델을 적용하는 경우 4.15~20일 경에 확진자수는 60만 명에 도달하고, 신규 감염자수 증가율은 선형 구조로 변할 것으로 전망했다. 한편,OECD를 비롯한 국제기구과 주요국 정부는 코로나19가 세계적인 유행병이 되면서 정부와 의료산업계 등이 AI 기술과 도구를 활용하여 코로나19 위기에 대처할 수 있는 방안을 지속적으로 모색하고 있다.

2. 주요 사례
AI융합 신규 감염병 대응시스템 구축 프로젝트와 관련된 국내외 주요 사례로는 다음과 같은 사업들이 추진되고 있다.
- 코로나19 대응 의약 예측을 위해 AI 기술 활용
- 코로나19 관련 문헌 검색에 AI 도구 활용
- 제약사의 AI 활용으로 최초로 코로나19 치료제 임상실험 개시
- 의료계, 코로나19 환자를 진단하는데 AI 기술 활용 증가
- Partners HealthCare, 감염병 진단을 위한 챗봇 활용
- 미 국립보건연구원은 코로나19 데이터 분석 플랫폼 구축 추진
- 미국 OSTP·NIST, 코로나19 대응연구를 위한 검색엔진 개발지원
- 중국 과학아카데미, COVID-19 진단 및 예후 분석시스템 개발

3. 사업 아이템
AI융합 신규 감염병 대응시스템 구축 프로젝트와 관련된 사업 아이템으로 다음 사업들을 제안한다.
- 딥러닝 기반의 방역데이터 분석 공유플랫폼 구축
- AI·방역 융합 인재 육성에 및 연구 투자 강화
- AI를 활용한 의약 발견·개발 관련 국제협력 강화

(출처 : 요약문 9p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 3
• 목차 ... 4
• 표목차 ... 6
• 그림목차 ... 7
• 요 약 문 ... 9
• 제1장 서 론 ... 20
• 1. 연구의 목적과 필요성 ... 20
• 2. 연구의 범위 및 결과 활용 ... 20
• 제2장 공공부문 AI융합 7대 프로젝트 기술·산업현황조사 ... 21
• 제 1 절 AI융합 의료영상 진료ㆍ판독 시스템 구축 ... 21
• 1. 국내외 동향 ... 21
• 2. 주요 사례 ... 25
• 제 2 절 AI융합 해양 경비 및 지뢰 탐지 시스템 구축 ... 32
• 1. 국내외 동향 ... 32
• 2. 주요 사례 ... 35
• 제 3 절 AI융합 국민 안전 확보 및 범인 검거 지원 ... 42
• 1. 국내외 동향 ... 42
• 2. 주요 사례 ... 44
• 제 4 절 AI융합 불법복제품 판독시스템 구축 ... 51
• 1. 국내외 동향 ... 51
• 2. 주요 사례 ... 58
• 제 5 절 AI융합 에너지 효율화 ... 66
• 1. 국내외 동향 ... 66
• 2. 주요 사례 ... 72
• 제 6 절 AI융합 지역 특화 산업 지원 ... 79
• 1. 국내외 동향 ... 79
• 2. 주요 사례 ... 86
• 제 7 절 AI융합 신규 감염병 대응시스템 구축 ... 93
• 1. 국내외 동향 ... 93
• 2. 주요 사례 ... 101
• 제3장 AI융합 7대 프로젝트 시장규모 도출 및 전망 ... 110
• 제 1 절 AI 시장규모 개요 ... 110
• 제 2 절 AI융합 7대 프로젝트별 시장 규모 ... 112
• 1. AI융합 의료영상 진료판독시스템 ... 112
• 2. AI융합 해안경비 및 지뢰탐지 시스템 ... 112
• 3. AI 융합 국민안전 확보 및 범인 검거 지원 ... 114
• 4. AI 융합 불법복제품 판독시스템 ... 115
• 5. AI융합 에너지 효율화 ... 116
• 6. AI융합 지역특화산업지원 ... 117
• 7. AI융합 신규감염병 대응시스템 구축 ... 118
• 제4장 AI융합 7대 프로젝트별 추진 사업 제언 ... 123
• 제 1 절 AI융합 의료영상 진료ㆍ판독 시스템 구축 관련 사업 ... 123
• 제 2 절 AI융합 해양 경비 및 지뢰 탐지 시스템 구축 관련 사업 ... 124
• 제 3 절 AI융합 국민 안전 확보 및 범인 검거 지원 관련 사업 ... 125
• 제 4 절 AI융합 불법복제품 판독시스템 구축 관련 사업 ... 126
• 제 5 절 AI융합 에너지 효율화 관련 사업 ... 127
• 제 6 절 AI융합 지역 특화 산업 지원 관련 사업 ... 128
• 제 7 절 AI융합 신규 감염병 대응시스템 구축 관련 사업 ... 129
• 제5장 결론 및 시사점 ... 131
• 제6장 정부정책반영현황 ... 135
• 참 고 문 헌 ... 136
• 부 록 ... 144
• 끝페이지 ... 179