초록 ▼

□ 갈릴레오, 뉴턴 등의 과학 혁명을 거치면서 데이터로부터 확실한 지식을 얻을 수 있다는 새로운 귀납적 방법론의 중요성이 대두되었고, 과학의 혁명은 기술의 발전과 더불어 산업혁명으로 이어져 인류 문화와 의식주 전반에 급격한 발전을 이뤘음. 물리학, 지구과학, 화학, 그리고 생물학의 비약적 발전으로 이어지던 과학 혁명은 이제 귀납적 방법론 자체에 대한, 즉 인간의 인지적 사고 과정들에 대한, 그리고 우리의 의사 결정에 도움을 줄 수 있는 데이터 수집, 저장, 요약, 분석 및 예측 등을 위한 수행 알고리즘에 대한 연구들로 초점이 맞춰지

□ 갈릴레오, 뉴턴 등의 과학 혁명을 거치면서 데이터로부터 확실한 지식을 얻을 수 있다는 새로운 귀납적 방법론의 중요성이 대두되었고, 과학의 혁명은 기술의 발전과 더불어 산업혁명으로 이어져 인류 문화와 의식주 전반에 급격한 발전을 이뤘음. 물리학, 지구과학, 화학, 그리고 생물학의 비약적 발전으로 이어지던 과학 혁명은 이제 귀납적 방법론 자체에 대한, 즉 인간의 인지적 사고 과정들에 대한, 그리고 우리의 의사 결정에 도움을 줄 수 있는 데이터 수집, 저장, 요약, 분석 및 예측 등을 위한 수행 알고리즘에 대한 연구들로 초점이 맞춰지게 되었음

□ 단 백년도 안 된 지난 세기에 컴퓨터와 통계학, 컴퓨터공학, 산업공학, 그리고 IT 기술의 급격한 발전은 컴퓨터, 스마트폰, 로봇, 인터넷 시대의 대두와 더불어 귀납적 방법에 대한 통계학 이론들이 컴퓨터, 데이터 처리 기술, IT, 로봇 기술들과 융합하여 새로운 빅데이터 · 인공지능 경제 시대를 열게 되었음. 즉 데이터를 원료로 인공지능 기술을 가미하여 로봇, 전기 · 전자, IT기술 또는 사물인터넷 등을 통해 새로운 제품과 서비스, 산업을 창출하는 4차 산업혁명 시대가 도래하게 됨

□ 이제 자원이 데이터이며 빅데이터 · 인공지능 기술에 의해 새로운 산업과 서비스가 창출되는 4차 산업혁명 시대는 최고의 기술을 가진 기업이 이익을 독식하는 무한 경쟁 시대가 되어, 그 어느 때보다도 우리 자신의 기술이 우위가 되어야 하는 상황이 되었음

□ 미 · 중 그리고 한 · 일 무역 갈등이 심화되는 이때, 다양한 분야의 학계 · 산업계 전공자들이 모여 다가올 시대를 준비하는 마음으로 지혜를 모아 빅데이터 · 인공지능의 개요와 역사 그리고 기술 수준을 살펴보고, 빅데이터 · 인공지능 관련 산업의 현황 및 변화를 살펴보고 최종적으로 데이터사이언스 발전 전략을 제안하는 것으로 “빅데이터 · 인공지능 산업 진흥을 위한 데이터사이언스 발전 전략 연구”에 관한 소고를 준비하였음

□ 본 소고가 한국 데이터사이언스, 빅데이터 · 인공지능 기술발전에 도움이 되어 4차 산업 발전에 이바지하기를 기원하며, 다가올 미래를 위해 자원이 빈약한 한국은 빅데이터 · 인공지능 관련 고급 인력을 더욱 양성해야 한다는 10만 양병론을 제안함. 이제 한국은 차세기의 힘찬 도약을 위하여 빅데이터 · 인공지능 관련 산업들을 선도할 고급 인력을 양성하고, 이들의 국제적 활약으로 새로운 시대를 개척해 나아가야 한다고 전망함

(출처 : 요약문 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 5
• 목차 ... 7
• 표목차 ... 9
• 그림목차 ... 10
• I 서론 ... 13
• II 빅데이터·인공지능 개요 ... 19
• 1. 데이터사이언스·빅데이터·인공지능의 정의 ... 20
• 2. 데이터사이언스 프로세스 및 체계도 ... 21
• 3. 데이터사이언스에서 다루는 문제 분류 및 모델링 ... 23
• 참 고 문 헌 ... 28
• III 빅데이터·인공지능 역사 ... 29
• 1. 데이터사이언스·빅데이터의 역사 ... 30
• 2. 인공지능·기계학습의 역사 ... 36
• 참 고 문 헌 ... 45
• Ⅳ 빅데이터·인공지능 기술 수준 ... 47
• 1. 데이터 관리 기술 수준 ... 48
• 2. 인공지능 기술 수준 ... 56
• 참 고 문 헌 ... 69
• V 빅데이터·인공지능 관련 산업 ... 73
• 1. 빅데이터·인공지능 산업 동향 ... 74
• 2. 제조업 ... 83
• 3. 바이오·의료 산업 ... 96
• 4. IT 산업 ... 105
• 5. 금융 산업 ... 110
• 6. 스타트업 ... 115
• 참 고 문 헌 ... 120
• Ⅵ 데이터사이언스 발전 전략 ... 123
• 1. 교육 ... 124
• 2. R&D ... 137
• 3. 산업 ... 144
• 참 고 문 헌 ... 152
• Ⅶ 결론 ... 153
• 끝페이지 ... 159