인공지능을 활용한 비즈니스 전략 사례

이미지 출처: 마이크로소프트

2021.7
최병호(ILOVEHCI@korea.ac.kr)
인공지능을 활용한
비즈니스 전략 사례
Copyright 2021. 최병호 all rights reserved.

교수 소개
Copyright 2021. 최병호 all rights reserved. 2

학습목표 및 목차
학습 목표
학습 목차
3

Preface

5
1) COMPUTER VISION—IMAGE CLASSIFICATION
출처: Anthony Alford, Stanford Publishes AI Index 2021 Annual Report, 2021.3.16, https://www.infoq.com/news/2021/03/stanford-ai-report-2021/
1.
1. AI, 어디까지?(1/5) 1/9

6
2) IMAGE GENERATION
AI, 어디까지?(2/5) 2/9
1.
1.

7
3) ENGLISH LANGUAGE UNDERSTANDING
AI, 어디까지?(3/5) 3/9
1.
1.

8
4) GPT-3
AI, 어디까지?(4/5) 4/9
1.
1.

9
5) VISION AND LANGUAGE REASONING
AI, 어디까지?(5/5) 5/9
1.
1.

AI, 혁신적인 BM이 가능한 타당한 이유?(1/3)
10
6/9
출처: 의료인공지능: 뇌영상 기반 뇌질환 진단을 위한 인공지능 기술 소개, 고려대학교 데이터과학원/인공지능학과 석홍일 교수, 2021.5.4,
2.
2.

11
7/9
출처: 인공지능은 물체를 어떻게 이해할까? - 물체간 관계 추론, 고려대학교 데이터과학원/컴퓨터학과 감현우 교수, 2021.4.27,
2.
2.

12
8/9
출처1: 인공지능의 언어능력: 언어지능은 어떻게 가능할까?, 고려대학교 데이터과학원/컴퓨터학과 임희석 교수, 2021.3.2,
출처2: 인공지능의 언어능력: 인공지능 스피커 어떻게 동작할까?, 고려대학교 데이터과학원/컴퓨터학과 임희석 교수, 2021.3.9,
출처3: 인공지능의 언어능력: 검색엔진 회사, 사라지다!, 고려대학교 데이터과학원/컴퓨터학과 임희석 교수, 2021.3.16,
2.
2.

AI, 품질경영의 화두-데이터? 9/9
13
1) AI 품질 향상 방안? AI엔진 & Good data?
출처: DeepLearningAI, A Chat with Andrew on MLOps: From Model-centric to Data-centric AI, 2021.3.25, https://youtu.be/06-AZXmwHjo
3.
3.

AI 적용 트렌드
AI 적용 트렌드
I.
I.
세상을 바꾸는 AI 트렌드와 혁신적인 BM의 가능성
변방성 질문과 혁신적인 BM의 가능성

1) 선제적 서비스 & 119구급대
출처: 박수혁, 119, 필요한 곳에 미리 가서 기다린다, 2021.3.30, http://www.hani.co.kr/arti/area/gangwon/988613.html
1.
1. 세상을 바꾸는 AI 트렌드와 혁신적인 BM의 가능성 1/14
17

1.
1. 세상을 바꾸는 AI 트렌드와 혁신적인 BM의 가능성
18
2) BCI(Brain-Computer Interaction) with AI
출처: 곽노필, 생각을 문자로 바꿔주는 ‘마음 글씨’가 탄생했다, 2021.5.20, https://www.hani.co.kr/arti/science/technology/995927.html
2/14

1.
19
3) 2020 아기 유니콘?
출처: 벤처스퀘어, 1인 피자 브랜드 ‘고피자’, 110억원 투자 유치, 2021.5.25, https://www.venturesquare.net/829702?fbclid=IwAR2wgsHpVSrqSBXoc7rOdffd_df1m5a5fHJ3kDHCffliEBY5V7Z7GmCbuPk
3/14

1.
20
4) 창조적 파괴, Precision Medical?
출처1: ZOE, https://joinzoe.com/
출처2: ZOE YouTube, https://www.youtube.com/channel/UCa09am-cOsC-FSgr_nLkFFA
출처3: VIOME, https://beta.viome.com/
출처4: VIOME YouTube, https://www.youtube.com/channel/UC6_rw1o1RCE4d7mGeO-scXA
4/14

1.
21
5) 비대면으로 건강상태, 움직임, 위험 모니터링
출처1: Dave Muoio, Oxford spinoff receivesDe Novo clearance for video-based vitals monitoring software, 2021.3.30, https://www.mobihealthnews.com/news/oxford-spinoff-receives-de-novo-clearance-video-based-vitals-monitoring-software
출처2: Top Startups Summit, Hugh Lloyd-Jukes, CEO of Oxehealth - Top Healthcare Device Startup, 2020.10.16, https://youtu.be/QumnIncTbG0
출처3: oxehealth, https://www.oxehealth.com/
출처4: 카카오벤처스, 카벤 디지털 헬스케어 뉴스, 2021.4.6
5/14

6) 흉부 X선 영상 기반 판독 보조 솔루션
출처: Jinkyeong Sung 외, Added Value of Deep Learning–based Detection System for Multiple Major Findings on Chest Radiographs: A Randomized CrossoverStudy, 2021.3.23, https://pubs.rsna.org/doi/pdf/10.1148/radiol.2021202818
1.
22
6/14

7) 눈 혈관이 질환 예측  AI + 소셜벤처
23
https://www.mk.co.kr/news/it/view/2020/09/984473/
1.

1.
24
8) 창조적 파괴, AI 축구코치? AI모델링?
출처1: Game Plan: What AI can do for Football, and WhatFootball can do for AI, Karl Tuyls, Shayegan Omidshafiei, Paul Muller, Zhe Wang, Jerome Connor,Daniel Hennes, 2020.11, Journal of Artificial Intelligence Research 71 (2021) 41-88, https://www.jair.org/index.php/jair/article/view/12505/26683
출처2: 알파고 파워, 영국 프로축구에도 통할까: 딥마인드, 리버풀과 손잡고 AI 활용한 축구전술 개발, 김익현, 2021.5.10, https://zdnet.co.kr/view/?no=20210510212622&fbclid=IwAR31-U36_zSMRtFvTDW5SuHRiosx3okbkvT5qv6z6EGLAR_Uou7laq1w9Hc
8/14

25
9) 도로 쓰레기 투기 AI CCTV로 과태료 14만 원(영국)
출처: 윤태희, 도로 쓰레기 투기 ‘인공지능 CCTV’로 잡는다…英 도시 시범 도입, 2021.3.3, https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=104&oid=081&aid=0003168090&fbclid=IwAR2Bk_84--_aRMCJ1vojcnrDD-V1o2_hwnKZNPjmbajfWfLp558JJ6d6RKs
1.

[출처] http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=16156&fbclid=IwAR0N9uNVl6klACR2fiWUrcNjhF-EoCzv1mCf1FK5uhVKS4-lxr7Pwy3C5Jw
1.
10) 생활 속 쓰레기 분리 수거
10/14

11) 엣지 인공지능  AI + 소셜벤처
27
http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=17969&fbclid=IwAR074JX9ckYWXzYIeAsuMXgeYjNBzf5G9WUgJuyL850Fl90VT4lLG_uqL1c
1.

12) AI 예측  AI + 소셜벤처
28
https://www.babyface.io/?fbclid=IwAR0y-vdHDiRWo9GOqJUBw6tOlr-2M0LCCCKhsR_mxQMFJp-9VQ71XDs6nXc
1.

2.
2. 변방성 질문과 혁신적인 BM의 가능성(1/2)
29
1) 창조적 파괴, AI변호사?
출처: 변호사 업계와 부딪친 리걸테크, ‘제2의 타다’ 되나, 최민영, 2021.5.11, https://www.hani.co.kr/arti/economy/it/994479.html
13/14

2.
2. 변방성 질문과 혁신적인 BM의 가능성(2/2)
30
출처1: 김재섭, 엄마 울린 햄버거집 ‘키오스크’…나도 당황한 적 있다, 2021.3.22, http://www.hani.co.kr/arti/science/technology/987667.html
출처2:그루브웍스,달나라에서온AI직원,토키C,2020,https://youtu.be/MlEPgGbuao4
2) 키오스크-차별-AI & 기업가정신리더쉽?
14/14

AI 사례 분석
AI 사례 분석
II.
II.
AI BM으로 탄생하는 위대한 기업의 가능성
변방성 질문으로 탄생한 위대한 AI 리더쉽

1.
1. AI BM으로 탄생하는 위대한 기업의 가능성(1/12) 1/14
34
1) '점자의 아마존'을 꿈꾸는 센시(SENSE+SEE)
출처1: 조선일보의 <쫌아는기자들의 스타트업>, [스타트업] 점자의 아마존, 그들의 센시, 2021.3.30, https://stibee.com/api/v1.0/emails/share/3rrctHelOD78QMiZ8JcZPFAuRVx2ew==
출처2: 조선일보의 <쫌아는기자들의 스타트업>,[스타트업] VC 7곳서 투자 의향 전화받은 날, 2021.4.2, https://stibee.com/api/v1.0/emails/share/rr-l5iBCBUoBqy3WTd1uDGgIwDYKxw==
isseo@sensee.world

1.
1. AI BM으로 탄생하는 위대한 기업의 가능성(2/12)
35
출처: 넥스트이노베이션, http://with-ni.com/kr/index.html
2/14

1.
36
출처3: 넥스트이노베이션, http://with-ni.com/kr/index.html
3/14

1.
37
출처: 넥스트이노베이션, http://with-ni.com/kr/index.html
4/14

1.
38
“참 괴로운 시기였네요. 2015년, 2016년 수 백 번의 발표를
하였음에도 거절의 연속이었습니다. 거절에 익숙해질 법도 한데,
계속해서 노력한 시기였네요. 포기할 수 없었던 이유는, '저마저
여기서 멈추면 더 이상의 변화는 없을 것’”
5/14

1.
39
6/14

1.
40
7/14

1.
41
8/14

1.
42
“아이가 시각장애인이어도 부모는 장애가 없는 경우가
많죠. 선생님이나 부모님이 아이에게 어떻게 책을
읽어줄 수 있을까요. 점자책과 일반책 두 권을 놓고
읽어줘도, 페이지나 위치가 맞지 않죠. 엄마가
읽어주는 대목을 아이가 손으로 점자를
따라가야하는데, 엄마가 점자를 모르면 그게 쉽지
않아요. 한 권의 점자 동화책에 한글과 그림, 점자를
모두 같이 넣었어요. 기존엔 다들 알면서도 제작 단가
문제 탓에 이런 책을 내지 못한 거예요. 주변에 혁신할
것들이 정말 많아요.”
9/14

1.
43
출처: https://doi.org/10.8080/1020180117194
10/14

1.
44
출처: https://doi.org/10.8080/1020150111303
11/14

1.
45
출처1: https://www.saramin.co.kr/zf_user/company-info/view/csn/WW9kV3BsRnFpZ1krRjNHQlZxdEJiUT09/company_nm/%EC%84%BC%EC%8B%9C(%EC%A3%BC)
출처2: 넥스트이노베이션, http://with-ni.com/kr/index.html
출처3: 양승희, SKT, 혁신 스타트업 10개사 선발 ‘임팩트업스’ 2기 출범, 2020.8.26, https://www.eroun.net/news/articleView.html?idxno=13262
12/14

48
1) 자원순환모델 & 기업가정신리더쉽
출처1: 김정빈, 김정빈 페이스북, 2021, https://www.facebook.com/jb.hustler
출처2: 이수리, 군포 재활용품 무인회수기 운영, 2021.3.23, https://m.mediagunpo.co.kr/11821?fbclid=IwAR2rN-iwlIMv2SdQnTtoISrf7GA-ZIsjMgPq142ddPaS-XwAoEdVj4lppjs
2.
2. 변방성 질문으로 탄생한 위대한 AI 리더쉽(1/2) 13/14

2.
2. 변방성 질문으로 탄생한 위대한 AI 리더쉽(2/2) 14/14
49
2) 쓰레기가 돈? 160대? 쓰레기폐기물 선순환 경제? 플레이크?
출처: 조선일보 뉴스레터 스타트업, Season 1 열번째 수퍼빈, 2021.5.18, https://stibee.com/api/v1.0/emails/share/uhgetgdKxbk9IC6FTU0W4n-VGO65uA==

AI 도전1
AI 도전1
III.
III.
도전과제, 그런데 왜 도전과제?
도전과제, AI UX의 솔루션?

1) 知音知己(지음지기)의 난제
1.
1. 도전과제, 그런데 왜 도전과제? 1/8
반려견 옷을 고르기 힘든 견주. 왜?
견주의 마음을 헤아리기 어려운 펫 패션 디자이너. 왜?
출처: 최병호, 지능형 반려견 의류 스타일 프로파일링 및 맞춤 추천 위한 모바일 앱 디자인 콘셉트 디자인 제언, HCI KOREA 2020 학술대회 발표 논문집, 2020, 1260-1263쪽
https://sowoonnim.tistory.com/260, 2015 https://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=166580
11&memberNo=40087179, 2018

1) 리서치: 사람(들) 관련 빅데이터 수집
2.
2. 도전과제, AI UX의 솔루션?(1/4) 2/8
반려견 옷을 고르기 힘든 견주
https://sowoonnim.tistory.com/260, 2015 https://m.post.naver.com/viewer/post
View.nhn?volumeNo=16658011&mem
berNo=40087179, 2018
견주의 마음을 헤아리기 어려운
펫 패션 디자이너
Missing links

2) 발견: 패턴화 통한 히든 니즈 규명
2.
나도 모르는 내 스타일?
https://sowoonnim.tisto
ry.com/260, 2015
내 스케치의 최종 결과물과 내
디자인 스타일?
http://www.tmon.co.kr/deal/2
038347526
http://prod.danawa.com/inf
o/?pcode=10077777
https://www.lfmall.co.kr/product.d
o?cmd=getProductDetail&PROD_C
D=HZLG9E901E3&etag1=003_A01
1_E043&etag2=0&etag3=11&etag
4=2091333
http://itempage3.aucti
on.co.kr/DetailView.as
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38
ry.com/260, 2015
038347526
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4=2091333
px?itemno=B4188533
38

3) 분석: 환경 식별 및 예측
2.
나에게 영향을 미치는 환경?
ry.com/260, 2015
내 작품에 영향력을 새롭게
행사해야 하는 환경?
038347526
o/?pcode=10077777
4=2091333
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38
ry.com/260, 2015
038347526
o/?pcode=10077777
4=2091333
http://itempage3.a
uction.co.kr/Detail
View.aspx?itemno
=B418853338

4) 모델링: 추천 및 선제적 대응
2.
반려견 옷을 고르기 힘든 견주
ry.com/260, 2015
견주의 마음을 헤아린 펫 패션
디자이너
038347526
o/?pcode=10077777
4=2091333
px?itemno=B4188533
38
https://lovewhite.tistory.com/m/56,
2012
https://www.coupang.com/vp/products/156427186
4?itemId=2674671813&vendorItemId=7066522323
6&q=%EA%B0%95%EC%95%84%EC%A7%80+%EC
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http://melymely.com/product/%EB
%8B%A4%EC%86%9C-
%EA%B0%95%EC%95%84%EC%A
7%80%EC%BB%A4%ED%94%8C%
EB%A3%A9-bb-
%EB%A7%A8%ED%88%AC%EB%A
7%A8-
%EC%BB%A4%ED%94%8C%ED%8
B%B0%EA%B2%AC%EC%A3%BC%
EC%9A%A9/4107/
http://colettemung.com/product/%
EC%98%A4%EB%B8%8C%EC%8A%
A4%ED%8E%98%EC%9D%B4%EC
%8A%A4-
%ED%95%98%ED%8A%B8-
%EA%B0%95%EC%95%84%EC%A7
%80%EA%B0%80%EB%94%94%EA
%B1%B4-2color/2054/

참조(1/3)
1
6/8

참조(2/3)
2
7/8

참조(3/3)
3
8/8

AI 도전 2
AI 도전 2
III.
III.
도전과제, 그런데 왜 도전과제?
도전과제, AI UX의 솔루션?

1.
1. 도전과제, 그런데 왜 도전과제? 1/5
1) 게임 창작과 게임 AI
게임 엔진 없는 게임, AI가 게임을 만든다?
https://blog.ncsoft.com/%EA%B2%8C%EC%9E%84%EA%B3%BC-ai-9-%EA%B2%8C%EC%9E%84-%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9D%98-%ED%9A%A8%EC%9C%A8%EC%9D%84-
%EB%86%92%EC%97%AC%EC%A3%BC%EB%8A%94-%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80-%EC%83%9D%EC%84%B1/
64

1) 리서치: 사람(들) 관련 빅데이터 수집
2.
https://blog.ncsoft.com/%EA%B2%8C%EC%9E%84%EA%B3%BC-ai-9-%EA%B2%8C%EC%9E%84-
%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%9D%98-%ED%9A%A8%EC%9C%A8%EC%9D%84-
%EB%86%92%EC%97%AC%EC%A3%BC%EB%8A%94-%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80-
%EC%83%9D%EC%84%B1/
65

2.
[출처] Seung Wook Kim, Yuhao Zhou, Jonah Philion, Antonio Torralba4 Sanja Fidler. (2020). Learning to Simulate Dynamic Environmentswith GameGAN https://arxiv.org/pdf/2005.12126.pdf
2) 발견: 패턴화 통한 히든 니즈 규명
66

2.
3) 분석: 환경 식별 및 예측
[출처] Seung Wook Kim, Yuhao Zhou, Jonah Philion, Antonio Torralba4 Sanja Fidler. (2020). Learning to Simulate Dynamic Environmentswith GameGAN https://arxiv.org/pdf/2005.12126.pdf
67

3) 모델링: 추천 및 선제적 대응
2.
[출처] 고려대학교 Human-inspired AI연구소 http://demo.tmkor.com:36200/ctrl
68

New Thinking
New Thinking
IV.
IV.
Radical thinking
Vector thinking

1.
1. RADICAL THINKING(1/4) 1/8
72
1) 5 FIT THINKING

1.
1. RADICAL THINKING(2/4)
73
2) SOCIAL 5 FIT THINKING
Social Mission/Vision-Social Team fit
Social Problem- Social Solution fit
Social Market- Social Product fit
Human- Social eXperience fit
Social Market- Social BM fit
2/8

1.
74
3) SOCIAL AI 5 FIT THINKING
Social Mission/Vision-Social Team with AI fit
Social Problem- Social Solution with AI fit
Social Market- Social Product with AI fit
Human- Social eXperience with AI fit
Social Market- Social BM with AI fit
3/8

1.
75
4) SOCIAL AI 6 FIT THINKING
Fandom-Lovemark fit
Social Mission/Vision-Social Team with AI fit
Social Problem- Social Solution with AI fit
Social Fandom-Lovemark with cultural AI fit
Social Market- Social Product with AI fit
Human- Social eXperience with AI fit
Social Market- Social BM with AI fit
4/8

2.
2. VECTOR THINKING(1/4)
78
1) Text-image-movie inter-being
[이미지 출처] http://blog.daum.net/language-edu [이미지 출처]
https://mistakesaregoodies.wordpress.com/2012/02/17/what-
makes-us-happy/
[이미지 출처] https://youtu.be/ZbZSe6N_BXs
5/8

2.
79
2) Human Text-image-movie-thing inter-dialogue
[이미지 출처] https://www.smithsonianmag.com/smart-news/book-
lost-books-was-discovered-danish-archive-180971943/
[이미지 출처] https://youtu.be/ZbZSe6N_BXs
[이미지 출처] https://mistakesaregoodies.wordpress.com/2012/02/17/what-makes-us-happy/
6/8

2.
80
3) The Quantified Selves(자기수량화)-Persona
7/8
[이미지 출처] https://www.sciencealert.com/how-many-bacteria-cells-outnumber-human-cells-microbiome-science
[이미지 출처] http://www.slideshare.net/BillyChoi/persona-template

2.
81
4) Embodied Cognition(체화된 인지) centric Vector-being
[이미지 출처] https://www.doc.ic.ac.uk/project/examples/2005/163/g0516334/
[이미지 출처] https://www.slideshare.net/EhsanNowrouzi/artificial-intelligence-chapter-two-agents
8/8

ONE MORE

미래의 AI BM에서 통찰해야 할 몇 가지 1/3
85
1) Precision & Discovery
출처1: 광주MBC, 미래 원정대의 위대한 여정 4부; 팬데믹 시대, 무엇을 배워야 하는가 | 장대익교수 [광주MBC 창사 56주년 특별 기획], 2020.12.20, https://youtu.be/98wstxgB3h8
출처2: 광주MBC, 미래 원정대의 위대한 여정 1부; 팬데믹과 인공지능 사회 | 정재승 교수 [광주MBC 창사 56주년 특별 기획], 2020.11.30, https://youtu.be/mM471ypSwII
출처3: Aurora Harley, Findability vs. Discoverability, 2020.10.24, https://www.nngroup.com/videos/findability-vs-discoverability/ , https://youtu.be/AKobvjBRLbY
출처4: Abby Clobridge, Knowledge Management: Findability vs. Discoverability, 2019.1.11, https://fireoakstrategies.com/knowledge-management-findability-vs-discoverability/
출처5: coffee vs. beer, 2014.8.29, https://foerstel.com/coffee-vs-beer/
출처6: 최창현, 딥마인드, 알파제로 뛰어넘어 학습도 규칙도 필요없는 혁신적인 AI '뮤제로(Muzero)' 발표, 2020.12.26, https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=18776

86
[출처] https://medium.com/@eirinimalliaraki/what-is-this-ai-for-social-good-f37ad7ad7e91
2) SDG + AI = ?

[출처] http://www.hani.co.kr/arti/opinion/column/946111.html

경청해 주셔서 고맙습니다!!

트렌드 읽기(1): 비즈니스 난제
트렌드 읽기(1): 비즈니스 난제
V.
V.
시뮬레이션 트렌드 예측
비즈니스 지니 트렌드 예측
헬스케어 트렌드 예측

1) 새로운 디지털 패션 경험 예측
1.
1. 시뮬레이션 트렌드 예측(1/2) 1/5
1. 내 체형 또는 선물하고 싶은 분의 체형 자동
파악
2. 내 사진/영상 또는 선물하고 싶은 분의
사진/영상에서 캐릭터 자동 추출
3. 캐릭터의 자세, 뷰, 움직임을 자동으로
생성하여 가상 시공간에 매핑 후 인증 영상
제공; GAN model
4. 필요 시 체형, 자세, 뷰, 움직임, 의상
스타일 변환 및 검색; On-demand
model
[출처]
https://arxiv.org/pdf/2006.01435.pdf
http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=17684
92

2) 새로운 안무 디자인 예측
1.
1. 시뮬레이션 트렌드 예측(2/2) 2/5
1. 내 자신의 안무 자동 분석
2. 안무가의 안무 자동 분석 및 검색
3. 안무 추천 및 자동 생성
4. 안무 관련 공연 자동 분석
5. 안무 관련 공연 자동 생성
[출처]
https://youtu.be/Hd3BDvfmg4k
93

1) 비즈니스 미팅 어시스턴트 예측
2.
2. 비즈니스 지니 트렌드 예측(1/2) 3/5
1. 무선 환경에서 실시간 회의록 자동 작성 및
블록체인 기록
2. 화자 분류하여 초안 자동 작성 및 조직에서
활용하는 표준 회의록으로 자동 작성
3. 지역 고유의 사투리 인식 및 표준 용어로 자동
전환
4. 회의록 자동 요약 및 보고서 자동 작성
5. 회의록 검색
6. 회의록 번역
[출처]
94

2) 3D 객체 자동 식별 및 구매 예측
2.
2. 비즈니스 지니 트렌드 예측(2/2) 4/5
1. 최근, 투명 객체의 다중 뷰 3D 라벨링 및
키포인트 추론 도전
2. 3D 객체 자동 식별 및 오토 라벨링
3. 3D 객체를 가상 시공간에 매핑
4. 3D 객체 유사 상품 추천 및 구매
[출처]
https://sites.google.com/view/cleargrasp
https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Liu_KeyPose_Multi-View_3D_Labeling_and_Keypoint_Estimation_for_Transparent_Objects_CVPR_2020_paper.pdf
95

1) 대화로 치매 진단 예측
3.
3. 헬스케어 트렌드 예측 5/5
1. 일상 속에서 목소리, 문법 조성과 언어 반복 등
치매 환자의 언어적 특징, 얼굴 인식, 심박수 및
혈압 등 치매 선별
2. 조기 발견 및 대처 훈련
3. 프로파일링 기반 재활 훈련
[출처]
96

트렌드 읽기(2): 소셜 난제
트렌드 읽기(2): 소셜 난제
뉴노멀 트렌드 예측
Fake 트렌드 예측
새로운 윤리 트렌드 예측
포용 트렌드 예측
V.
V.

1) AI 홈 트레이닝
1.
1. 뉴노멀 트렌드 예측(1/2) 1/6
1. 탄력적 공간 점유 방안 필요
2. IoT 기반 지능형 기구 필요: 신체적, 정신적, 인지적,
언어적 자동 측정 및 평가
3. 지능형 디지털 플랫폼 필요: 프로파일링 기반 콘텐츠 및
서비스 제공, 소셜미디어 기반 협력 게임 고려
4. 타깃층 고려: 아동/청소년, 시니어 등
[출처]
https://kor.realdesigntech.com/51
100

2) AI 기반 자기주도 학습
1.
1. 뉴노멀 트렌드 예측(2/2) 2/6
1. 아이트래킹으로 독해력 측정 및 수준별 서비스 접근 필요;
유창성, 집중력, 탐색력 등 판단 및 독서 유형 분석으로 잘못된
습관 지도
2. 책상 비전 트래킹으로, 학습 상황 및 난항 겪는 문제 파악으로
수준 및 상황별 학습 지도
3. 교수자의 음성을 원하는 언어로 자동 자막 처리
4. 로봇 기반 대화형 방식의 교육; 정보 탐색 외 토론과 새로운
사고방식 유도, 국/영문 등 책 읽어주기
5. AI 교수자: 교수자 어시스턴트 (예) 피아노
6. MR환경 지원으로 교육 효과 극대화
[출처]
101

2.
2. Fake 트렌드 예측(1/2) 3/6
1) 위조상품(짝퉁 상품) 탐정
1. K 팝 관련 상품, K 뷰티, K 패션, K 식품, K 캐릭터 등
위조상품 24시간 실시간 자동 탐지; 이미지 인식 알고리듬
및 상품 설명, 가격, 구매 리뷰 등의 메타 정보 대상 텍스트
분석 알고리듬
2. 위조상품 제조 및 유통 회사 프로파일링 및 제거/추적; 자동
리포팅 알고리듬 및 자동 관제 알고리듬
3. 성과 측정
[출처]
www.marqvision.com
102

2) 딥페이크 탐정
2.
2. Fake 트렌드 예측(2/2) 4/6
1. 사진과 영상에서 딥페이크 영역 감지
2. 딥페이크 알고리즘 감지
3. 딥페이크 범죄자 프로파일링 및 추적
[출처]
103

1) 이미지 편견 식별
3.
3. 새로운 윤리 트렌드 예측 5/6
1. 데이터 편향을 판별할 수 있는 식별
알고리듬 적용 필요
2. 이미지 편향과 더불어 언어 편향과도
연관성 고려 필요
[출처]
104

1) 실시간 재난(자연재해) 및 범죄 탐지
4.
4. 포용 트렌드 예측 6/6
1. CCTV 영상과 소리 기반으로 실시간 재난 및 범죄 상황
예측 및 진단
2. 건물이나 전신주 등의 균열 자동 탐지(관제) 및 대처
[출처]
http://incidentsdataset.csail.mit.edu/IncidentsDatasetPaper.pdf
105

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