지능형 반도체의 혁신

목차

1. 지능형 반도체의 혁신
1-1. 지능형 반도체의 혁신 방향을 중심으로
1) 인공지능 기술 스택(AI Technology stack)
2) 인공지능 생태계(AI Ecosystem)의 이해
3) 인공지능 생태계에서 지능형 반도체의 중요성과 기술혁신 현황
4) 인공지능 생태계에서 지능형 반도체의 혁신 방향
5) 소프트웨어 정의 차량 네트워크 구조 현황

1-2. AI First, AI Everywhere로 전개되는 인공지능
1) 기술 동향
2) 산업 동향
3) 정책적 시사점 및 전망

본문내용

1-1. 지능형 반도체의 혁신 방향을 중심으로
인공지능 생태계는 크게 지능형 반도체에서부터, 클라우드, 개발 도구, 네트워크, 에지 디바이스, 지능형 서비스에 이르기까지 다양한 공급자와 혁신 상품 및 서비스로 구성되어 있다. 따라서 인공지능 서비스가 최종적으로 소비자나 기업에게 전달되기까지는 이러한 복잡한 가치사슬을 구성하는 다양한 활동들이 유기적으로 연계되어야 한다. 인공지능 생태계에서 우리나라가 경쟁력을 보유하고 있는 가치사슬 영역은 하드웨어 부문인 반도체나 종단 장치(사물, 에지 디바이스) 부문이다. 이미 종단 장치 영역에서도 중국이나 신흥 제조국가들이 역량을 축적하며 시장에 진입하였다. 그러나 아직까지 이들 국가들과 일정한 격차를 유지하면서도 선도적인 지위를 지속적으로 가져갈 수 있는 영역은 반도체 부문이며, 특히 인공지능을 지원할 수 있는 지능형 반도체 부문이 중요해 지고 있다. 이러한 맥락에서 본고는 인공지능의 생태계에 대한 이해를 바탕으로 지능형 반도체의 중요성과 진화 방향을 살펴보고 이에 따른 주요 이슈를 분석해보고자 한다.

1) 인공지능 기술 스택(AI Technology stack)
(1) 인공지능 기술 계층(AI Technology layer)
인공지능 서비스를 소비자 또는 기업이 활용하기 위해서는 다양한 기술로 이루어진 계층(layer)을 거치게 된다. 인공지능 기술 스택(stack)은 이러한 기술 계층(layer)의 집합으로 각 기술 계층이 어떻게 상호작용하여 인공지능 서비스를 제공하는지 보여준다. 하지만 아직까지 인공지능 서비스를 지원하는 기술 계층에 대한 표준적인 정의가 명확하지 않아, 어떠한 기업이 어떤 계층에서 어떠한 서비스와 상품을 제공하고 있는지 이해하기 어려운 실정이다. 이러한 상황에서 McKinsey(2018)는 기계 학습(ML) 및 딥러닝(DL) 기술 스택을 서비스, 학습, 플랫폼, 인터페이스 및 하드웨어에 걸친 9개 계층(layer)으로 구분하여 설명하고 있다.

참고 자료

없음