표제지
목차
요약문 17
Abstract 19
제1장 데이터 산업 동향 및 주요 이슈 22
제1절 데이터 산업 현황 22
1. 국내 데이터 산업 시장 현황 22
(1) 데이터 산업 시장의 정의 22
(2) 시장 규모 22
(3) 대분류별 시장 규모 23
1) 데이터 처리 및 솔루션 개발ㆍ공급업 시장 23
2) 데이터 구축 및 컨설팅 서비스업 시장 24
3) 데이터 판매 및 제공 서비스업 시장 24
2. 해외 데이터 산업 시장 현황 25
(1) 데이터 산업 시장의 정의 25
(2) 시장 규모 및 성장세 27
(3) 데이터 기업 수 27
(4) 데이터 산업의 경제적 효과 28
1) 정의 28
2) 직접 효과 28
3) 간접 후방 효과 29
(5) 중장기 데이터 시장 전망 30
(6) 글로벌 빅데이터 시장 전망 30
3. 산업별 데이터 산업 현황 30
(1) 금융 30
1) 데이터 기반 디지털 금융 30
2) 금융 데이터 현황 31
3) 관련 정책 및 법령 현황 32
(2) 보건의료 33
1) 보건의료 데이터 현황 33
2) 관련 정책 및 법령 현황 33
제2절 데이터 관련 법률 35
1. 국내 데이터 법률 현황 35
(1) 데이터3법 35
1) 데이터3법 35
2) 개인정보 보호법 35
3) 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 36
4) 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률 36
(2) 공공 생산 데이터 활용 37
1) 공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률 37
2) 데이터 기반 행정 활성화에 관한 법률 37
3) 국가공간정보기본법 37
4) 국가지식정보 연계 및 활용 촉진에 관한 법률 38
(3) 데이터 산업진흥 및 이용 촉진 38
1) 지능정보화 기본법 38
2) 데이터 산업진흥 및 이용 촉진에 관한 기본법 38
2. 해외 데이터 법률 현황 39
(1) 미국의 연방 데이터 전략(FDS) 39
1) 주요 내용 40
(2) EU(유럽연합)의 GDPR 41
1) 주요 내용 41
(3) EU(유럽연합)의 데이터 법 42
1) 추진 배경 42
2) EU 데이터 전략 43
3) 주요 내용 43
제3절 데이터 산업 현황 45
1. 데이터 유형 및 데이터 거래 유형 45
(1) 데이터 45
1) 정의 45
2) 법적 정의 47
3) 논의점 47
(2) 데이터베이스 47
1) 정의 47
2) 특징 48
(3) 빅데이터 48
1) 정의 48
2) 법적 정의 48
3) 자치법규 내 정의 48
2. 데이터 거래 유형 49
(1) 데이터 거래 정의 49
(2) 거래되는 데이터 49
(3) 데이터 거래소 50
1) 데이터 스토어 50
2) 공공데이터포털 51
(4) 데이터 거래 체계 52
1) 데이터 거래 체계 52
2) 데이터 거래 체계 세부 사항 53
(5) 데이터 거래 계약 방법 54
1) 라이선스 계약 54
2) 양도 계약 55
(6) 데이터 거래 관련 쟁점 55
1) 데이터 거래소 56
2) 데이터거래사 57
3) 크롤링 58
제2장 마이데이터 산업 동향 및 주요 이슈 60
제1절 마이데이터 산업 현황 60
1. 마이데이터 산업 시장 현황 60
(1) 마이데이터 산업 시장의 정의 60
(2) 시장 규모 60
(3) 도입 성과 60
2. 개인, 기업, 사업, 법률에 대한 주요 이슈 61
(1) 개인 측면 61
1) 개인정보 이동권(전송 요구권) 61
2) 개인정보 보호와 데이터 활용의 균형 62
(2) 기업 측면 62
1) 마이데이터 활용 행위 규제 62
2) 마이데이터 정보 제공 범위 62
3) 마이데이터 허가 장벽 62
4) 표준 API 62
(3) 법률 측면 63
1) 마이데이터 도입 63
2) 마이데이터 규제 64
3. 마이데이터 사업 분야별 서비스 및 시장 동향 67
(1) 금융 서비스 68
1) 은행 68
2) 증권 69
3) 카드 71
4) 보험 72
5) 핀테크 73
(2) 의료 서비스 75
1) My Health Way(건강정보 고속도로) 플랫폼 75
2) 나의 건강기록 앱 75
3) 리터러시M 77
4) 헬스 아바타 빈즈 77
5) iCareMe(아이케어미) 78
6) 뱅크샐러드 79
(3) 공공 서비스 80
1) 강원도 일자리 안심 공제 서비스 81
2) 119 안심콜 서비스 81
3) 건강보험심사평가원 내가 먹는 약! 한눈에 서비스 81
4) 소상공인 자금 융통 서비스 81
5) 서울 지갑 - 이사온 82
(4) 정보통신ㆍ교육ㆍ유통ㆍ문화 여가ㆍ국토교통 82
1) 정보통신 82
2) 교육 82
3) 유통 82
4) 문화여가 82
5) 국토교통 82
4. 마이데이터 플랫폼 구성 및 구현 방안과 기술 요소 83
(1) 플랫폼 필수 기능 83
1) 보안 84
2) 개인정보 제공(In-Bound) 85
3) 개인정보 수집(Out-Bound) 86
4) API 포탈 구축 87
5) 관리 87
6) 과금 87
7) 모니터링/통계 88
8) Social login 89
9) 유량 제어 89
10) 라우팅 90
11) 배치 스케줄러 91
12) API SANDBOX 91
13) API Service 91
14) 데이터 저장/분석 92
(2) 플랫폼 이용자 유형별 요구되는 필수 기능 92
제2절 마이데이터 산업 분야별 이슈 94
1. 금융 94
(1) 금융 마이데이터 정보 제공 항목 확대 94
(2) 마이데이터 및 온라인 대출상품 비교추천 서비스 이슈 94
(3) 금융 회사의 플랫폼 업무 활성화 95
(4) 온라인 플랫폼 '보험상품 비교추천 중개업' 허용 98
(5) 소비자 보호 관련 리스크 보완 100
(6) 금융규제 샌드박스 내실화 추진 102
(7) 마이데이터 사업자의 개인정보 판매 이슈 105
2. 의료 106
(1) 보건의료 데이터 표준화 106
(2) 의료기관 데이터 제공 비용 107
(3) 현행의료법의 제약 107
(4) 국민건강보험법상 건강보험이 적용되는 부분의 서비스 한계 108
(5) 보건의료 마이데이터 사회적 합의 필요 108
3. 전 분야 109
(1) 공공분야 109
(2) 정보통신 분야 110
제3장 빅데이터 산업 동향 및 주요 이슈 111
제1절 빅데이터 분류 체계 및 현황 111
1. 빅데이터 111
(1) 빅데이터의 정의 111
(2) 빅데이터의 특징 111
2. 빅데이터 분류 체계 114
(1) 데이터 유형에 따른 분류 체계 114
(2) 데이터 구조에 따른 분류 체계 115
3. 빅데이터 현황 119
제2절 빅데이터 분야별 기술 현황, 처리유통, 분석활용 123
1. 빅데이터 수집 시스템 123
(1) 빅데이터 수집 시스템의 정의 123
(2) 빅데이터 수집 시스템의 종류 123
1) 크롤링(Crawling) 123
2) 로그 수집기(Log Aggregator) 124
3) Open API 126
4) 센싱(Sensing) 127
5) Streaming 127
6) RDB Aggregator 127
(3) 빅데이터 유형에 따른 수집 프로그램의 종류 127
2. 빅데이터 저장 시스템 128
(1) 빅데이터 저장 시스템의 정의 128
(2) 빅데이터 저장 시스템의 종류 128
3. 빅데이터 처리 및 관리 시스템 133
(1) 빅데이터 처리 및 관리 시스템의 정의 133
(2) 빅데이터 처리 및 관리 시스템의 종류 134
1) 일괄 처리 시스템(Batch Processing System) 134
2) 실시간 처리 시스템(Real-time Processing System) 134
3) 병렬분산 처리 시스템(Parallel & Distributed Processing System) 134
4. 빅데이터 플랫폼 135
(1) 클라우드 기반 데이터 플랫폼 135
(2) 기업별 클라우드 기반 데이터 플랫폼의 종류 136
1) 아마존의 AWS 136
2) 네이버의 네이버 클라우드 138
3) 마이크로소프트(MS)의 클라우드 데이터 플랫폼 140
4) 구글의 구글 클라우드 142
5) 클라우데라의 CDP 144
5. 빅데이터 분석활용 145
(1) 기업별 빅데이터 분석활용 사례 145
1) 자라(Zara) 145
2) 구글의 플루 트랜드 146
3) SK텔레콤 146
4) KB국민카드 146
5) 엔씨소프트 147
6) 아마존(Amazon) 147
7) 넷플릭스(Netflix) 147
8) 무지(MUJI) 147
6. 빅데이터 기반의 인공지능 통합 플랫폼 시스템 148
(1) LG CNS의 DAP 148
(2) 삼성 SDS의 브라이틱스 AI 149
(3) 티쓰리큐(주)의 T3Q.ai 152
제3절 빅데이터 인프라 및 산업 동향 154
1. 국내 빅데이터 인프라 154
(1) 국내 빅데이터 인프라 서비스 산업 동향 154
(2) 국내 빅데이터 인프라 및 산업 동향 154
1) 정부 154
2) 기업 154
(3) 국내 빅데이터 인프라 관련 법률 156
1) 지능 정보화 기본법 156
2) 데이터 산업진흥 및 이용 촉진에 관한 기본법 156
2. 해외 빅데이터 인프라 157
(1) 해외 빅데이터 인프라 및 산업 동향 157
1) 미국 157
2) EU(유럽연합) 157
(2) 해외 빅데이터 인프라 관련 법률 158
1) 미국 158
2) EU(유럽연합) 159
제4장 인공지능 학습용 데이터셋 현황 및 저작권 이슈 160
제1절 학습용 데이터셋 현황 및 저작권 이슈 160
1. 학습용 데이터셋 구축 현황 및 활용 사례 160
(1) 국내 공공데이터 포털 및 활용 사례 160
1) 국내 공공데이터 개방 현황 160
2) 공공데이터포털 (data.go.kr) 162
3) 서울 열린 데이터 광장 (data.seoul.go.kr) 164
4) KOSIS 국가통계포털 (kosis.kr) 166
5) MDIS 마이크로데이터 통합서비스 (mdis.lostat.go.kr) 168
6) 통합 데이터 지도 (bigdata-map.kr) 169
(2) 국외 공공데이터포털 171
1) (일본) 일본통계국 빅데이터 포털 (http://www.stat.go.jp/) 171
2) (미국) 미국정부 공개자료 공공데이터포털 (https://www.data.gov/) 171
3) (영국) 국립 데이터 센터 (https://data.gov.uk/) 171
4) (EU) 정보 플랫폼 (https://www.europeandataportal.eu/) 171
5) (중국) 국립데이터센터 (http://data.stats.gov.cn/) 171
6) (홍콩) 홍콩 정부 데이터 센터 (https://data.gov.hk/ja/) 171
7) (대만) 대만 정부 정보 공개 플랫폼 (https://data.gov.tw/) 171
8) 통합 공공데이터포털 (https://opendatainception.io/) 171
(3) 국제조직의 통계 공공데이터포털 172
1) 경제협력개발기구(OECD) 데이터베이스 (https://data.oecd.org/) 172
2) 세계은행 공개정보 포털 (https://data.worldbank.org/) 172
3) 세계보건기구 빅데이터 포털 (http://apps.who.int/gho/data/node.home) 172
(4) 기업/플랫폼 데이터베이스 포털 172
1) AI Hub (aihub.or.kr) 172
2) GRAVITI (gas.graviti.com/open-datasets) 174
3) WorldData.AI (worlddata.ai) 175
4) Paperswithcode (paperswithcode.com/datasets) 176
5) UCI ML Repository (https://archive_beta.ics.uci.edu/) 177
(5) 국내외 공개 데이터셋 비교 177
제2절 초거대 AI 동향 및 데이터셋 180
1. 초거대 AI(Super-Giant AI) 180
(1) 초거대 AI 란 180
(2) 기존 AI와 초거대 AI의 차이 180
2. 국내외 초거대 AI 기술 동향 및 주요 이슈 181
(1) 초거대 인공지능 기술 국외 동향 181
1) GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) 181
2) MT-NLG (Megatron-Turing Natural Language Generation Model) 185
3) PaLM (Pathways Language Model) 187
(2) 국내 초거대 AI 동향 189
1) 하이퍼클로바 (HyperClova) 189
2) EXAONE (Expert Ai for Everyone) 192
3. 초거대 AI 데이터셋 194
(1) 국내 초거대 AI 데이터셋 194
1) 카카오브레인 '코요(Coyo)' 194
(2) 국외 초거대 AI 데이터셋 194
1) IMAGENET 194
2) LAION-400M 195
3) LAION-5B 197
제3절 AI 관련 권리 199
1. AI 특허권 이슈 199
(1) 개요 199
(2) 각국의 반응 199
2. AI 저작권 이슈 - 해외 저작권 동향 201
(1) 일본 201
(2) 중국 203
(3) 유럽 204
(4) 캐나다 206
(5) WPO 208
(6) EUIPO 연구보고서 '저작권 및 디자인 침해와 집행에 대한 인공지능의 영향' 210
3. AI 저작권 이슈 - 작품 213
(1) A Recent Entrance to Paradise 213
(2) Zarya of the Dawn 214
(3) Next Rembrandt 215
4. 인공지능 예술의 저작권 침해 217
(1) 개요 217
(2) 입력 - 데이터마이닝 217
(3) 출력 218
(4) 문제점 219
제4절 데이터 저작권 220
1. 데이터베이스 220
(1) 데이터베이스 220
(2) 데이터베이스권 220
2. 저작권법 221
(1) 저작인격권 221
(2) 저작재산권 221
(3) 저작권법 개정안 222
3. 데이터베이스 보호법 223
(1) 현행 데이터 보호 체계 223
(2) 비정형 데이터 보호 현황 224
(3) 부정 경쟁 방지법 225
4. 판례 226
(1) 정보통신망이용촉진및정보보호등에관한법률위반(정보통신망침해등)ㆍ컴퓨터등장애업무방해ㆍ저작권법위반ㆍ정보통신망이용촉진및정보보호등에관한법률위반 226
(2) 저작권법 위반[대법원 2021. 8. 26., 선고 2020도13556, 판결] 227
(3) 저작권법 위반[대법원 2013. 8. 22., 선고 2011도3599, 판결] 229
(4) 컴퓨터 프로그램 보호법 위반ㆍ업무 방해[대법원 2012. 2. 23., 선고 2010도1422, 판결] 230
5. 저작권 이슈 231
(1) 중국의 '틱톡' 231
(2) 가상 인간 저작권 232
6. AI 이슈 234
(1) AI 기반 음원 제작 플랫폼 '엔터아츠(AIM뮤직)' 234
(2) 해외의 AI 작곡가 236
(3) 한국 관광공사 명예 홍보대사 '여리지' 240
(4) 인공지능 시인 '시아(SIA)' 241
제5장 저작권 관련 정책 방향 제안 242
제1절 빅데이터(데이터셋) 분야에서의 저작권 이슈 242
1. 데이터셋 안의 저작권 침해 242
2. 데이터셋에게 부여되는 권리, 데이터베이스권 243
3. 인공지능 산출물에게 부여되는 권리 245
4. 인공지능 산출물의 권리에 대한 소유 지분 246
5. 인공지능 저작권에 관한 정책 과제 제안 249
제2절 저작권보호기술 적용 방안을 위한 정책 제안 251
1. 마이저작권산업 도입에 대한 제안 251
2. 마이저작권산업에서 거래될 빅데이터(데이터셋) 252
3. 마이저작권산업 관련 저작권보호기술 개발 제안 252
참고문헌 256
판권기 260
〈표 1-1〉 해외 데이터 산업 시장 25
〈표 1-2〉 각 정보별 구분 36
〈표 1-3〉 표산의 GDPR 주요 내용 41
〈표 1-4〉 데이터의 세부 구분 45
〈표 1-5〉 데이터 가격책정 방법 51
〈표 1-6〉 법령 내 데이터거래사 요건 54
〈표 1-7〉 데이터 거래 관련 쟁점 55
〈표 1-8〉 데이터 생성 원천에 따른 소관 기관 57
〈표 2-1〉 마이데이터 도입 64
〈표 2-2〉 나의 건강기록 앱에서 확인 가능한 건강 정보 77
〈표 2-3〉 보안 85
〈표 2-4〉 개인정보 제공 86
〈표 2-5〉 개인정보 수집 86
〈표 2-6〉 API 포탈에 필요한 기능 87
〈표 2-7〉 관리에 필요한 기능 87
〈표 2-8〉 과금 88
〈표 2-9〉 모니터링/통계 88
〈표 2-10〉 유량 제어 90
〈표 2-11〉 라우팅 90
〈표 2-12〉 배치 스케줄러 91
〈표 2-13〉 API SANDBOX 91
〈표 2-14〉 API Service 92
〈표 2-15〉 데이터 저장/분석 92
〈표 2-16〉 플랫폼 이용자 유형별 요구되는 필수 기능 93
〈표 3-1〉 빅데이터의 특징 112
〈표 3-2〉 빅데이터의 다양성(Variety) 113
〈표 3-3〉 공식 통계에서의 빅데이터 기회, 과제 및 위험 121
〈표 3-4〉 정적 크롤링과 동적 크롤링 124
〈표 3-5〉 대표적인 로그 수집기 Chukwa, Flume, Sribe 125
〈표 3-6〉 빅데이터 유형에 따른 수집 프로그램의 종류 127
〈표 3-7〉 SQL vs NoSQL 131
〈표 3-8〉 대표적인 빅데이터 처리 및 관리 시스템: 일괄 처리 시스템, 실시간 처리 시스템, 병렬ㆍ분산 처리 시스템 135
〈표 3-9〉 기업별 빅데이터 분석활용 사례 148
〈표 3-10〉 빅데이터 정책 현황 158
〈표 4-1〉 주요 8개국 오픈 데이터셋 현황 177
〈표 4-2〉 주요 8개국 오픈 데이터셋 수 179
〈표 4-3〉 초거대 AI 국외 및 국내 동향 181
〈표 4-4〉 GPT-3 학습 데이터셋 및 비율 182
〈표 4-5〉 MT-NLG의 데이터셋 185
〈표 4-6〉 AI 특허권 호주 사례 200
〈표 4-7〉 현행 데이터 보호 체계 223
〈그림 1-1〉 데이터 산업 시장 규모 및 부문별 시장 규모 23
〈그림 1-2〉 금융 빅데이터 5대 인프라 체계도 31
〈그림 1-3〉 FDS의 기간별 목표 단계와 주요 내용 40
〈그림 1-4〉 정형 데이터 구분 46
〈그림 1-5〉/〈그림 1-6〉 데이터 거래 체계 52
〈그림 2-1〉 마이데이터 개념도 60
〈그림 2-2〉 마이데이터 도입 성과 61
〈그림 2-3〉 이프유 69
〈그림 2-4〉 신한 투자증권 마이데이터 70
〈그림 2-5〉 하나카드 마이데이터 사장님 서비스 72
〈그림 2-6〉 뱅크샐러드 금융 서비스 73
〈그림 2-7〉 핀다 74
〈그림 2-8〉 My Health way 76
〈그림 2-9〉 나의 건강기록 앱 76
〈그림 2-10〉 헬스 아바타 빈즈 78
〈그림 2-11〉 iCareMe(아이케어미) 79
〈그림 2-12〉 뱅크샐러드 유전자 검사 80
〈그림 2-13〉 마이데이터 플랫폼 필수 기능 84
〈그림 2-14〉 OAuth2 인증 89
〈그림 2-15〉 금융 회사의 플랫폼 발전(통합) 96
〈그림 2-16〉 금융 회사의 플랫폼 발전(보험) 97
〈그림 2-17〉 금융 회사의 플랫폼 발전(중소) 98
〈그림 2-18〉 보험상품 비교추천 중개업 99
〈그림 2-19〉 소비자 보호 관련 리스크 보완 101
〈그림 2-20〉 혁신금융서비스 지정 절차 개선안 103
〈그림 2-21〉 제도 운영의 안정성 및 예측 가능성 제고 104
〈그림 2-22〉 지원 체계 개편 105
〈그림 2-23〉 비의료 건강관리 서비스 108
〈그림 2-24〉 마이데이터 정보제공기관 109
〈그림 3-1〉 데이터 유형 분류 체계 116
〈그림 3-2〉 데이터 구조 분류 체계 116
〈그림 3-3〉 관계형 데이터베이스(RDB) 117
〈그림 3-4〉 키-값 구조의 데이터베이스 테이블 118
〈그림 3-5〉 그래프 데이터베이스(그래프 구조) 119
〈그림 3-6〉 빅데이터 플랫폼의 산업생태계 현황 119
〈그림 3-7〉 토어 작동 방식 125
〈그림 3-8〉 SAN의 구조 129
〈그림 3-9〉 NAS vs SAN 130
〈그림 3-10〉 Hadoop Eco System 131
〈그림 3-11〉 Scale-up vs Scale-out 132
〈그림 3-12〉 SQL Database vs NoSQL Database 132
〈그림 3-13〉 4가지 유형(Document, Graph, Wide Column, Key-Value)의 대표적인 NoSQL 데이터베이스의 예시 133
〈그림 3-14〉 AWS의 데이터 분석 서비스 138
〈그림 3-15〉 네이버 클라우드의 데이터 포레스트 구조도 139
〈그림 3-16〉 데이터 분석 프로세스에 나눈 네이버 클라우드의 서비스 140
〈그림 3-17〉 MS의 데이터 플랫폼 파이프라인 141
〈그림 3-18〉 MS 애저의 데이터 관련 서비스 142
〈그림 3-19〉 구글 클라우드의 데이터 플랫폼 프로세스 144
〈그림 3-20〉 클라우데라의 CDP 145
〈그림 3-21〉 LG CNS의 빅데이터 인공지능 통합 플랫폼 DAP 149
〈그림 3-22〉 삼성 SDS의 빅데이터 인공지능 통합 플랫폼 브라이틱스 AI 150
〈그림 3-23〉 삼성 SDS의 브라이틱스 데이터 허브 151
〈그림 3-24〉 티쓰리큐(주)의 빅데이터 인공지능 통합 플랫폼 T3Q.ai 152
〈그림 3-25〉 티쓰리큐(주)의 T3Q.ai 특허 도면 153
〈그림 3-26〉/〈그림 3-21〉 국내 데이터 센터 구축 현황 155
〈그림 4-1〉 OURdata Index(2019) 160
〈그림 4-2〉 OECD 공공데이터 평가 종합 순위 161
〈그림 4-3〉 공공데이터포털 162
〈그림 4-4〉 공공데이터 활용사례-레드테이블 163
〈그림 4-5〉 공공데이터 활용사례-애브리원잡 163
〈그림 4-6〉 공공데이터 활용사례-네이버스 164
〈그림 4-7〉 서울 열린 데이터 광장 165
〈그림 4-8〉 NaVi 165
〈그림 4-9〉 서울 톡 예시 165
〈그림 4-10〉 야뭉 예시 165
〈그림 4-11〉 KOSIS 국가통계포털 166
〈그림 4-12〉 KOSIS 나의 물가 체험하기 167
〈그림 4-13〉 KOSIS 세계 속의 한국 167
〈그림 4-14〉 MDIS 마이크로데이터 통합서비스 168
〈그림 4-15〉 통합 데이터 지도 169
〈그림 4-16〉 AI 큐레이션 식이 관리 사용 예시 170
〈그림 4-17〉 매출채권 팩토링 플랫폼 170
〈그림 4-18〉 OECD 데이터베이tm 172
〈그림 4-19〉 AI Hub 인프라 서비스 173
〈그림 4-20〉 인공지능 고성능 컴퓨팅 자원 지원 서비스 구성도 173
〈그림 4-21〉 GRAVITI 오픈 데이터셋 174
〈그림 4-22〉 WorldData AI 플랫폼 175
〈그림 4-23〉 Papers with code 176
〈그림 4-24〉 UCI MLRepository 177
〈그림 4-25〉 주요 8개국 오픈 데이터셋 수 그래프 179
〈그림 4-26〉 AI 개발 시 백본 모델 활용 방식 180
〈그림 4-27〉 GPT-3 요금제 182
〈그림 4-28〉 원샷러닝과 퓨샷러닝의 특징 비교 184
〈그림 4-29〉 Microsoft의 파워FX(PowerFX) 184
〈그림 4-30〉 AI Writer의 작동 원리 모델 185
〈그림 4-31〉 AI 옴니버스 아바타 플랫폼으로 구현된 젠슨황 아바타 187
〈그림 4-32〉 NLP 과제 평가 결과 188
〈그림 4-33〉 PaLM-SayCan 189
〈그림 4-34〉 네이버 음성검색 서비스 190
〈그림 4-35〉 클로바 케어콜 작동 구조 191
〈그림 4-36〉 클로바 노트 작동 화면 191
〈그림 4-37〉 아티스트 틸다 193
〈그림 4-38〉 IMAGENET 예시 194
〈그림 4-39〉 LAION-400M 결과 예시 195
〈그림 4-40〉 LAION-400M 데이터셋 예시 196
〈그림 4-41〉 DALL-E 196
〈그림 4-42〉 LAION 5B 데이터셋 197
〈그림 4-43〉 워터마크 감지 예시 198
〈그림 4-44〉 LAION-5B 적용 사례 198
〈그림 4-45〉 지식 재산 기술 체인 211
〈그림 4-46〉 연구보고서 결과 정리 212
〈그림 4-47〉 Steven Thaler - 'A Reoent Entrance to Paradise' 213
〈그림 4-48〉 Kris Kashtanova - 'Zarya of the Dawn' 214
〈그림 4-49〉 Next Rembrandt 215
〈그림 4-50〉 GAN model structure 218
〈그림 4-51〉 diffusion model 218
〈그림 4-52〉 Midjourney에게 "Vincent Van Gogh의 별이 빛나는 밤"을 생성하도록 요청 219
〈그림 4-53〉 비정형 데이터 데이터베이스 224
〈그림 4-54〉 중국의 '틱톡' 231
〈그림 4-55〉 가상 인간 '한유아' 232
〈그림 4-56〉 세계 최초로 AI 작곡가가 만든 곡으로 데뷔한 신인가수 하연 235
〈그림 4-57〉 쥬크덱의 음악 생성과정 236
〈그림 4-58〉 AI 작곡 기능을 탑재한 아마존 키보드 딥컴포저 237
〈그림 4-59〉 AI 작곡으로 전곡을 만든 타린 서던 데뷔 앨범 'I AM AI' 재킷 238
〈그림 4-60〉 에이바의 AI 작곡 과정 239
〈그림 4-61〉 (좌) 가상 인간 '여리지' (우) 레드벨벳 멤버 '아이린' 240
〈그림 4-62〉 시아의 '시를 쓰는 이유' 241
〈그림 5-1〉 마이저작권산업 체계도 251