인공지능 기술이 미래 유망기술로 떠오르면서 빠른 속도로 성장, 이에 따라 집중적인 투자와 연구개발이 이루어지며 2015년부터 향후 5년간 55%의 연평균 성장률을 보이며 급성장할 것으로 예상했습니다.

 

인공지능 산업이 다양한 분야에 활용되며 관련 분야가 넓어지면서 끼치는 영향력은 엄청나다고 할 수 있는데 로봇에서부터 개인 비서 영역, 자율주행자동차의 인지･판단 시스템 뿐 만 아니라, 안전, 교통, 금융 등 다양한 분야에 기술이 빠르게 접목·확산되면서 주목받고 있습니다.

 

또한 매년 증가하고 있는 교통사고, 인명, 재산피해의 확대, 안전성 개선 요구 증대로 인해 유망기술로 부각되고 있는 지능형 자동차, 교통체계 운영 효율과 안전성을 높일 수 있는 지능형교통시스템(ITS), 범죄예방과 재난재해 방지 등  서비스의 중요성이 증가하고 있는 네트워크를 통한 지능형 CCTV 시스템, 지능형 로봇기술의 융·복합화를 통해 서비스를 창출하는 지능형 로봇, 상호보완적인 역할을 수행하면서 시너지 효과를 낼 수 있는 AI와 빅데이터 또한 가치있는 서비스 창출이 가능하게 되었습니다.

 

본 보고서는 인공지능 시장동향과 세부 유망분야인 [지능형 자동차, 지능형 로봇, 지능형 감시시스템, 지능형 교통제어 시스템, AI와 빅데이터]의 기술 및 사례를 분석･정리하여 수록하였습니다.

 

 

 

 

1. 인공지능 산업의 시장동향 
   1) 시장동향 및 응용분야 
      (1) 시장동향 
      (2) 인공지능 응용분야 
         2.1) IT 
         2.2) 의료 
         2.3) 농업 
         2.4) 에너지 
         2.5) 자동차 
         2.6) 로봇
         2.7) 지식서비스 
              2.7.1) 유통
              2.7.2) 금융 
              2.7.3) 법률 
              2.7.4) 교육 
              2.7.5) 부동산
              2.7.6) 광고 
              2.7.7) 통신 
   2) 시장규모 및 전망
      (1) 국내시장 
      (2) 국외시장 
   3) 주요 기술개발 동향 
      (1) 국내시장 
         1.1) 인공지능 관련기술 
              1.1.1) 패턴인식(Pattern recognition) 
              1.1.2) 자연어처리(Natural Language processing) 
              1.1.3) 자동제어(Autoatic Control) 
              1.1.4) 로봇틱스 인지로봇공학(Robotics) 
              1.1.5) 컴퓨터비전(Computer vision) 
              1.1.6) 가상현실(Virtual Reality) 
              1.1.7) 양자컴퓨터(Quantum computer) 
              1.1.8) 자동추론(Automated Reasoning) 
              1.1.9) 사이버네틱스(Cybernetics) 
              1.1.10) 데이터마이닝(Data mining) 
              1.1.11) 지능엔진(Intelligent Agent) 
              1.1.12) 시멘틱웹(Semantic web) 
      (2) 국외시장 
         2.1) 인공지능 관련기술 
              2.1.1) 인지컴퓨팅(Cognitive computing) 
              2.1.2) 기계학습(Machine learning) 
              2.1.3) 딥러닝(Deep learning) 
              2.1.4) 응용프로그램 인터페이스 예측(Predictive application programming interfaces)  
              2.1.5) 자연어처리(Natural language processing) 
              2.1.6) 이미지 인식(Image recognition) 
              2.1.7) 음성인식(Speech recognition) 
      (3) 인공지능 기술투자 및 인수현황
      (4) 인공지능 기술분야 
         4.1) 지능형 SW 
              4.1.1) 언어인지기술  
              4.1.2) 시각인지기술 
              4.1.3) 공간인지기술  
              4.1.4) 스토리 압축 및 창작기술  
              4.1.5) 감성인지기술 
              4.1.6) 기계학습 및 딥러닝 
         4.2) 인프라 컴퓨팅 
              4.2.1) 인지컴퓨팅 
              4.2.2) 비정형 DBMS 
              4.2.3) 고성능 컴퓨팅  
         4.3) Hardware 
              4.3.1) 슈퍼컴퓨터  
              4.3.2) 뉴로모픽칩 
              4.3.3) 센서 
         4.4) 기반기술 
              4.4.1) 뇌과학·뇌공학 
      (5) 인공지능의 6대 트랜드 
         5.1) 인공지능 진화의 핵심동력 딥러닝  
         5.2) 인공지능의 고도화 
         5.3) 사물 인터넷의 확장 
         5.4) 인공지능 활용서비스의 등장 
         5.5) 인공지능의 다양한 윤리적 논쟁유발 
         5.6) 일자리 대체 
2. 국내･외 기업의 AI 및 R&D 현황 
   1) 국내･외 기업의 AI 현황 
     (1) IBM 
     (2) 구글 
     (3) 애플 
     (4) MS 
     (5) 아마존 
     (6) 페이스북 
     (7) 바이두 
     (8) 네이버, 카카오 
     (9) 삼성 
     (10) 현대자동차 
     (11) 디오텍 
     (12) 클디  
     (13) 유빅 
     (14) 인공지능 관련 해외 ICT 대기업 및 벤처기업  
         14.1) Sentient Technologies 
         14.2) The Grid 
         14.3) Skydio 
         14.4) Knightscope 
   2) 인공지능 분야 R&D 현황 
     (1) 미국  
     (2) EU 
     (3) 일본  
     (4) 중국 
     (5) 한국 
3. AI를 활용한 서비스 및 제품사례 
   1) CCTV, 지능형 감시시스템 
   2) 무인로봇 자동차 
   3) 지능형 로봇 
   4) 위치추적 서비스 
   5) 지능형 항공교통제어 시스템 
   6) IOT 
   7) 금융(핀테크) 
   8) 의료 서비스 
  

 

1. 지능형 자동차 
   1) 지능형 자동차(Intelligent Car)개념 및 기술 분류 
     (1) 개념 
     (2) 자율주행 자동차 기술 분류 
         2.1) 자율주행 자동차 기술 
              2.1.1) 운전자 보조(Driver Assistance) 기술  
              2.1.2) 자동주행(Automated Driving) 기술 
              2.1.3) 무인자동차(자율주행) 기술 
         2.2) 자율주행 기술 구성요소 
      (3) 자동차-ICT 융합 동향 
         3.1) ECU와 자동차 내부 네트워크  
         3.2) 커넥티트 카(Connected Car)  
         3.3) 지능형 자동차 네트워크(VANET, Vehicular Ad Hoc Network)  
   2) 국내･외 시장동향 
      (1) 국내시장 
      (2) 국외시장 
         2.1) 미국 
         2.2) 유럽 
      (3) 시장전망 
   3) 주요 글로벌 기업동향 
      (1) 포드 
         1.1) 일반현황 
         1.2) 무인자동차 기술개발 동향 
      (2) 볼보 
         2.1) 일반현황 
         2.2) 무인자동차 기술개발 동향 
      (3) 폭스바겐 
         3.1) 일반현황 
         3.2) 무인자동차 기술개발 동향 
      (4) 아우디 
         4.1) 일반현황 
         4.2) 무인자동차 기술개발 동향 
      (5) 현대 ･ 기아자동차 
      (6) 르노삼성 
      (7) 한국GM 
   4) 기술개발 현황 
      (1) 국내 기술개발 동향 
         1.1) 기술동향 
         1.2) 문제점 및 보안방안 
         1.3) 전망 
      (2) 국외 기술개발 동향 
         2.1) 기술동향 
         2.2) 문제점 및 보안방안 
         2.3) 전망 
      (3) 지능형 자동차의 핵심기술 
         3.1) 핵심기술 
              3.1.1) 인지기술 
              3.1.2) 판단기술 
              3.1.3) 제어기술 
         3.2) 안전기술 
              3.2.1) 예방 안전 기술 SOWS(Side Obstacle Warning System) 
              3.2.2) 사고 회피 기술 
              3.2.3) 자율주행기술 & 차량 정보화 기술 
                    3.2.3)-a 자율주행기술 
                    3.2.3)-b 차량정보화기술 
              3.2.4) 충돌 안전 기술ACC(Advanced Cruise Control) 
                    3.2.4)-a 스마트 에어백(Smart Airbag) 
              3.2.5) 편의성 향상 기술 HUD(Head Up Display) 
                    3.2.5)-a 나이트 비전(Night Vision) 
                    3.2.5)-b PAS(Parking Assist System) 
      (4) 분야별 기술동향 
         4.1) 지능형 자동차 
              4.1.1) 국외 기술개발 동향  
              4.1.2) 국내 기술개발 동향  
         4.2) 하이브리드 자동차 
              4.2.1) 국외 기술개발 동향  
              4.2.2) 국내 기술개발 동향  
         4.3) 연료전지 자동차 
              4.3.1) 국외 기술개발 동향  
              4.3.2) 국내 기술개발 동향  
   5) 국가별 프로젝트 동향 
      (1) 미국 
         1.1) VII (Vehicle Infrastructure Integration)  
         1.2) IntelliDriSM IntelliDriSM 
         1.3) Safety Pilot Safety Pilot  
      (2) 유럽 
         2.1) Coopers (Co-operative Systems for Intelligent Road Safety)  
         2.2) CVIS (Cooperative Vehicle-Infrastructure System)  
         2.3) SAFESPOT  
      (3) 일본 
         3.1) VICS (Vehicle Information and Communication System)  
         3.2) Smartway  
         3.3) ITS SPOT 
   6) 정책 및 법규동향 
     (1) 정책현황 
     (2) 제도적 문제점 
         2.1) 법적인 문제 
              2.1.1) 도로교통법 
              2.1.2) 전파법 
              2.1.3) 기타법적 문제 
         2.2) 시스템 오류시 사고 발생 우려 
         2.3) 프라이버시 및 해킹문제 
         2.4) 자동차 능력에 대한 한계 
         2.5) 경찰관의 지시, 안전요원에 대한 미인식 
      (3) 무인자동차 관련 R&D 정책동향 
         3.1) 미국 
         3.2) 영국 
2. 지능형 로봇 
   1) 지능형 로봇의 개념 
     (1) 정의 
     (2) 분류 
     (3) 비젼 
     (4) 기대 효과  
         4.1) 로봇 활용의 융통성 향상  
         4.2) 한 명이 다수의 로봇 활용 
         4.3) 원격 조종에 따른 위험성 제거  
         4.4) 반응, 작동의 신속성 향상  
         4.5) 편의성 증대  
   2) 시장동향 
      (1) 국내시장 
         1.1) 시장동향 
         1.2) 수출입 현황 
              1.2.1) 수출현황 
              1.2.2) 수입현황 
         1.3) 생산현황 
         1.4) 고용현황 
         1.5) 발전방향 
              1.5.1) 메가트렌드 반영/범부처 연계형 R&D 강화 
              1.5.2) 창조융합형 비즈니스 전략 수립 
              1.5.3) 창의성을 갖춘 통섭형 인력 양성 
              1.5.4) 로봇산업 창조생태계 조성 
              1.5.5) 지역창조역량과의 연계 강화 
         1.6) 최근동향 
      (2) 국외시장 
         2.1) 시장동향 
         2.2) 시장규모 
         2.3) 업체현황 
              2.3.1) 제조업용 업체 
              2.3.2) 개인 서비스용 로봇업체 
         2.4) 국가별 시장동향 
              2.4.1) 일본 
              2.4.2) 미국 
                     2.4.2)-a 미디어로봇 
                     2.4.2)-b 청소로봇 
                     2.4.2)-c 헬스케어로봇 
                     2.4.2)-d 국방 로봇 
               2.4.3) 유럽 
   3) 기술현황 
     (1) 조작제어(Manipulation) 기술 
     (2) 자율이동(Autonomous Navigatin) 기술 
     (3) 물체인식(Object Recognition) 기술 
     (4) 위치인식(Self-localization) 기술  
     (5) HRI(Human Robot Interface) 기술 
     (6) 센서 및 액츄에이터(Sensors and Actuators) 기술 
     (7) 기술범위 
   4) 응용분야 
     (1) 가사지원/실버 로봇(Home Servie Robot/Silver Robots) 
     (2) 교육/오락 로봇(Edutainment robots)  
         2.1) 키붓2 
         2.2) 알버트 
     (3) 의료/재활 로봇(Medical/Rehabilitation Robots) 
     (4) 국방/안전 로봇(Depense and surveillance Robots)   
     (5) 해양/환경 로봇(Underwater/Environmental Robots)  
     (6) 경비로봇  
         6.1) 르보그큐 
      (7) 사회복지형 로봇 
   5) 기업현황 
      (1) 규모별 분포 
      (2) 생산업체 현황 
      (3) 서비스로봇 시장동향 및 업체현황 
          3.1) 시장동향 
          3.2) 업체현황 
      (4) 글로벌 기업 진출동향 
   6) 국내 지능형 로봇산업의 SWOT분석 및 발전방안 
      (1) 국내 지능형 로봇산업의 SWOT분석 
          1.1) 제조업용 로봇 
          1.2) 전문서비스용 로봇 
          1.3) 개인서비스용 로봇 
      (2) 로봇산업 발전방안 
          2.1) 메가트렌드를 반영한 범부처 연계형 R&D과제 도출·수행 
          2.2) 창조 융합형 비즈니스전략 수립·추진 
          2.3) 시장창출을 위한 정부 부처 간 협업 활성화 
          2.4) 시장창출에 대한 중장기적 계획 수립 및 활성화 
          2.5) 창의성을 갖춘 통섭형 인력을 적극 양성 
          2.6) 로봇산업의 창조생태계를 조성 
          2.7) 사업화 프로세스 관점과 전·후방 산업연관 구조를 복합적으로 고려한 지역커뮤니티 접근 필요 
   7) 정책현황 
      (1) 주요국 육성 정책 
          1.1) 미국 
          1.2) 일본 
          1.3) EU 
      (2) 지능형 로봇산업의 과제 
   8) 지능형 로봇 표준화 기술 
      (1) 지능형로봇 표준화의 필요성 
          1.1) 기술적 측면  
          1.2) 산업구조 측면  
          1.3) 국민경제 측면
   9) 시장전망 
3. 지능형 감시시스템 
   1) 지능형 감시시스템 개념 및 활용분야 
      (1) 개념 
      (2) 필요성 
      (3) 개선효과 
      (4) 발전형태 
      (5) 활용분야 및 분류 
          5.1) 지능형 감시시스템 활용 분야 
          5.2) 지능형 감시시스템 분류 
   2) 국내･외 시장현황 
      (1) 국내시장 
          1.1) 시장동향 
          1.2) 수요분석 
          1.3) 시장규모 
      (2) 국외시장 
          2.1) 시장동향 
               2.1.1) 지능형 영상분석 시장 
               2.1.2) 영상저장장치 시장 
               2.1.3) CCTV/IP 카메라 시장동향 
          2.2) 시장규모 
          2.3) 시장전망 
   3) 국내･외 지능형 CCTV 개발사례 
      (1) 국내시장 
      (2) 국외시장
      (3) 고해상도 기술동향
         3.1) 고해상도 수요니즈 
         3.2) 고해상도 구현환경 
              3.2.1) 광대역 전송 네트워크 
              3.2.2) 저전력･고성능･저지연 프로세서 
         3.3) CCTV 영상 보안 및 분석 
              3.3.1) CCTV 영상관리 
              3.3.2) 지능형 영상분석  
      (4) 구현사례 
         4.1) 표준화 사례 
         4.2) 영상 모니터링 사례 
   4) 국내･외 CCTV 시스템 구축현황 
      (1) 국내 구축현황   
      (2) 국외 구축현황  
      (3) CCTV 시스템 해상도 및 주요장비 
          3.1) CCTV 시스템 해상도 
          3.2) CCTV 시스템 해상도 관련 주요장비 
               3.2.1) CCTV 카메라 
               3.2.2) 영상저장 및 분석장치
      (4) 지능형 CCTV 시스템의 주요구성 
      (5) 요소기술 
   5) 바이오 인식기술 지능형 CCTV 시스템 
   6) 지능형 CCTV 통합관제시스템 기술동향 
      (1) 지능형 CCTV 통합관제시스템 기술 
          1.1) 하드웨어 구성  
          1.2) 지능형 영상분석 기술 
          1.3) IP ･ 스마트 카메라 기술 
4. 지능형 교통제어 시스템 
   1) 지능형 교통제어 시스템의 개요 
      (1) 정의 및 역사
          1.1) 정의 
          1.2) 역사 
      (2) 필요성 
          2.1) 교통수단 시설의 서비스 기능 극대화 
          2.2) 교통 혼잡 완화 
          2.3) 이용자편의 교통서비스 제공 
          2.4) 탄소 녹색교통시스템 구축 
          2.5) 실시간 교통정보 제공 및 지속적인 주행에 의한 교통소통 효과 증대 
          2.6) 대형 국제적 행사의 교통소통대책 
          2.7) 교통사고 감소 및 친환경적인 교통체계 구축 
      (3) 도입효과
      (4) 기대효과 
          4.1) 효율성(Efficiency) 측면 
          4.2) 안전성(Safety) 측면 
          4.3) 편의성(Convenience) 측면 
          4.4) 환경성(Environment) 측면 
          4.5) 일자리창출 신성장동력 등 
      (5) 지능형 교통체계(지능형 교통시스템)의 문제점 
          5.1) 민-관 파트너십에서의 가치갈등 
          5.2) 감독과 통제의 어려움 
          5.3) 정부 간 파트너십에서의 참여부족 
          5.4) 전문가집단의 폐쇄성 
   2) 국내･외 시장동향 및 전망  
      (1) 국내시장 
      (2) 국외시장 
   3) ITS의 분류 
      (1) ITS 분류 
          1.1) 첨단교통 시스템 ATMS (Advanced Traffic Management System) 
          1.2) 첨단운자정보 시스템 ATIS (Advanced Traveler Information System) 
          1.3) 첨단교통정보 시스템 APTS (Advanced Public Transportation System) 
          1.4) 물류운송 시스템 CVO (Commercial Vehicle Operation) 
          1.5) 첨단차량 ･ 도로 시스템 AVHS (Advanced Vehicle and Highway System) 
      (2) ITS 설비종류 
          2.1) 교통정리 센터설비 
          2.2) 교통정보수집 장비설비 
               2.2.1) 폐쇄회로텔레비젼(CCTV) 시스템 
               2.2.2) 자동차량 인식시스템(AVI, Automatic Vehicle Identification) 
               2.2.3) 차량검지 시스템 
               2.2.4) 루프검지기 시스템 
               2.2.5) 도로 전광판 표지시스템 (VMS, Various Message System) 
               2.2.6) 도로기상 정보시스템(RWIS, Road Weather Information System) 
               2.2.7) 긴급전화(Emergency Phone) 
               2.2.8) 터널정리 시스템(TMS, Tunnel Management System) 
               2.2.9) 요금징수 시스템(TCS, Toll Collection System) 
               2.2.10) 텔레메틱스(Telematics) 
               2.2.11) 주･정차 처리시스템 
               2.2.12) 과속차량 단속시스템 
               2.2.13) 과속위반 단속시스템 
               2.2.14) 신호위반 단속시스템 
   4) 국내･외 주요 기업동향 
   5) 국내･외 지능형 교통시스템 추진 동향 
      (1) 국내 지능형 교통시스템 추진 동향 
          1.1) ITS 추진방향 
          1.2) ITS 구축현황 
          1.3) 차세대 지능형교통시스템(C-ITS) 시범사업 및 보안시스템 
               1.3.1) C-ITS(Cooperative ITS, 차세대 지능형교통시스템) 개요 
               1.3.2) C-ITS 주요 시스템의 구성 
               1.3.3) C-ITS 시범사업 주요내용 
               1.3.4) C-ITS 보안체계 개념 
          1.4) 지능형 교통체계 추진과제 
      (2) 국외 주요국 동향 
          2.1) 미국 
               2.1.1) 정책 및 추진현황 
               2.1.2) 특징 
               2.1.3) 표준화 동향 
          2.2) 유럽 
               2.2.1) 정책 및 추진체계 
               2.2.2) 특징 
               2.2.3) 표준화 동향 
          2.3) 일본 
               2.3.1) 정책 및 추진체계 
               2.3.2) 특징 
               2.3.3) 표준화 동향 
          2.4) 중국 
   6) 지능형 교통체계(지능형 교통시스템) 구성 
     (1) 첨단교통관리 분야 (ATMS: Advanced Traffic Management Systems) 
     (2) 첨단교통정보 분야 (ATIS: Advanced Traveller Information Systems) 
     (3) 첨단대중교통 분야 (APTS: Advanced Public Transportation Systems) 
     (4) 첨단화물운송 분야 (CVO: Commercial Vehicle Operations) 
     (5) 첨단차량 및 도로 분야 (AVHS: Advanced Vehicle & Highway Systems)
   7) 지능형 교통체계(지능형 교통시스템) 사례 
   8) 차세대 지능형 교통체계(지능형 교통시스템) 보안기술 및 표준화 동향 
      (1) 차세대 지능형 교통시스템(C-ITS) 보안기술의 필요성  
      (2) 표준화 방안 
          2.1) 호환 및 상호운용이 가능한 표준화의 필요성 
          2.2) 표준 관련 중복적 기술개발과 시스템 구축 낭비 방지 및 국내 표준 도출 
          2.3) 관련부처, 연구기관, 민간업체들의 상호협의 및 조정체계 마련 
          2.4) 일원화된 ITS 표준화 추진체계 구성 및 관련 부처별 전문분과 구성 
          2.5) ITS 관련 의견 수렴 및 개방형 표준화 체계 구축 
   9) 국가별 정책현황 및 시사점 
      (1) 국내시장 
      (2) 국외시장 
          2.1) 미국 
          2.2) EU 
          2.3) 일본 
      (3) ITS시장 확대를 위한 정책적 제언
          3.1) 한국형 수익모델 창출 
          3.2) 관민 협력체계 강화 및 민간의 창의적을 활용한 사업 추진  
          3.3) 단일버시스의 전략적 확산을 통한 ITS 수요 창출 
          3.4) 국외 수출을 위한 체계적인 전략 필요 
          3.5) 효과적인 기술표준화 추진을 통한 원활한 사업확대 방안제시 
          3.6) 기타 ITS산업 육성을 위한 기반조성 방안 
      (4) 시사점 
5. AI와 빅데이터 
   1) 시장동향 
   2) AI 기술의 활용
      (1) 빅데이터의 도전 
          1.1) 새로운 혁신 패러다임 ‘증거기반경영’ 
          1.2) 빅데이터 갭(Gap): Promise vs Capabilities 
          1.3) 이론의 종말: Half-Truths, Total Nonsense 
          1.4) 빅데이터의 새로운 가능성, AI 
      (2) AI와 빅데이터 
          2.1) 인간을 닮은 기술, AI 
          2.2) AI, 데이터 분석 및 처리를 위한 핵심 기술기반 
          2.3) AI, 빅데이터 기반의 맞춤형서비스 제공을 위한 핵심기반 
          2.4) 빅데이터의 미래 
      (3) AI와 빅데이터 시사점 
          3.1) 빅데이터와 AI를 결합한 다양한 비즈니스 모델 개발 
          3.2) AI기술 및 인력의 전략적 육성 
          3.3) 기술과 사회 문화적 요소검토 
   3) 기술개발 동향 
      (1) 러닝머신과 딥러닝 연구동향 
          1.1) 머신러닝(기계학습) 
          1.2) 딥러닝 
      (2) SW 플랫폼 및 서비스
          2.1) 구글 텐서플로우(Google TensorFlow) 
          2.2) 마이크로소프트 MS애저 머신러닝 
          2.3) 아마존 머신러닝 
   4) 성공적인 빅데이터 활용을 위한 3대 요소  
      (1) 빅데이터의 활용 
          1.1) 스마트 사회를 여는 열쇠, 빅데이터로의 변화 
          1.2) 숨겨진 정보를 채굴하는 디지털 시대의 마이닝(mining) 
          1.3) 빅데이터 마이닝으로의 변화 
          1.4) 빅데이터의 주요 특성과 요소 
      (2) 빅데이터의 3대 요소 
          2.1) 자원 
               2.1.1) 활용할 수 있는 빅데이터 발견하기 
                      2.1.1)-a 데이터 경제시대의 도래와 무한한 데이터 자원 
                      2.1.1)-b 활용할 수 있는 빅데이터 확보 
          2.2) 기술 
               2.2.1) 빅데이터 프로세스와 신기술 이해하기 
                      2.2.1)-a 스마트 시대의 핵심 키(Key)  
                      2.2.1)-b 빅데이터의 처리 프로세스 
                      2.2.1)-c 기업의 빅데이터 활용의 기술변화 
          2.3) 인력 
               2.3.1) 데이터 사이언티스트 역량 
                      2.3.1)-a 빅데이터 시대의 연금술사, 데이터 사이언티스트 
                      2.3.1)-b 데이터 사이언티스트의 역량과 조건