新 정부 AI대전환 미래 성장전략 - AI반도체/AI드론/AI자동차/AI선박

Ⅰ편 K-반도체 개발현황 및 전망
제1장 AI 반도체 경쟁력 분석 및 K-반도체 개발 전망
1. 반도체 글로벌 지형 변화와 K-반도체의 전망
1) 글로벌 반도체 산업 변화
(1) 서론
(2) 지형 변화의 촉진 요인 : 수요 중심 이동
가. 모바일에서 AI·데이터센터로
나. 공급 병목 : TSMC 5nm 이하 공정 초과 수요 가능성 점증
(3) 지형 변화의 촉진 요인 : 미중의 추격
가. 중국의 추격 : 레거시 메모리·파운드리 글로벌 시장 잠식
나. 미국의 추격
A) 반도체지원법 외 대규모 세액공제 법안 입법 가시화
B) 미국 팹리스 : IDM 연계 강화 조짐
(4) 한국 반도체산업의 위기와 기회
가. 기회 요인
A) 선단공정 독점 공급 구조 일시 균열 : 시장 진입 기회 발생
B) 메모리 초격차 수성 계기
C) 외주위탁생산(파운드리)의 구조적 약점 완화
나. 위기 요인
A) 미국 산업정책 및 전략적 통합조정(Strategic Coordination) 논리 강화
B) 중국의 시장 잠식 확대
2) 한국 메모리 및 시스템 반도체의 글로벌 경쟁력 분석
(1) 2024년 반도체 산업의 수출입 동향
가. 한국의 반도체 수출입 동향
나. 메모리 반도체 수출입 동향
다. 시스템 반도체 수출입 동향
(2) 한국의 메모리 반도체 경쟁력 비교
가. TSI와 RSCA 지수 비교
나. Grubel-Lloyd(GL) 지수 비교
다. 무역결합도(IT: Intensity of Trade) 지수 비교
라. 기술력 지수(Technology Strength Index) 분석
(3) 한국의 시스템 반도체 경쟁력 비교
가. TSI와 RSCA 지수 비교
나. Grubel-Lloyd(GL) 지수 비교
다. 무역결합도(IT: Intensity of Trade) 지수 비교
라. 기술력 지수(TSI: Technology Strength Index) 분석
3) AI 시대, K-반도체의 새로운 도전과 지자체의 역할 방향
(1) 최근 AI 기술의 놀라운 발전을 이끈 것은 바로 AI 반도체
(2) 엔비디아의 성공 전략
가. 플랫폼 네트워크 효과
나. 수요 산업에 대한 기여
다. 기업 문화
(3) K-반도체의 새로운 도전, 전략 대전환 필요
가. K-반도체의 현황과 새로운 기회
나. 용인 반도체 클러스터의 의미
다. 용인시의 핵심 역할은 ‘연계’, ‘협력’, ‘생태계’
2. AI 반도체 생태계 현황 및 On-device AI 반도체 경쟁력 분석
1) AI 반도체 생태계 현황
(1) 기술
가. 기술 측면에서 본 AI 반도체 혁신 생태계
A) 필요 연산
B) 시장
C) 제품 수요
D) 칩 설계
E) 칩 제조
F) 마케팅
나. 거대 인공지능 시대의 인공지능 반도체 기술 발전 양상
다. 국내외 인공지능 반도체 기술 비교 분석
(2) 주요국 정책
가. 미국
나. 중국
다. 대만
라. EU
(3) 주요 기업
가. NVIDIA(NVIDIA Corporation)
A) 기술
B) 핵심경쟁력과 생태계
나. ARM
A) 기술
B) 시장
C) 핵심경쟁력과 생태계
다. Cerebras(세레브라스)
A) 기술
B) 핵심경쟁력과 생태계
C) 투자
라. Celestial AI
A) 기술
B) 핵심경쟁력과 생태계
C) 투자
마. Hailo
A) 기술
B) 핵심경쟁력과 생태계
C) 투자
바. 퓨리오사
A) 기술
B) 핵심경쟁력과 생태계
사. 리벨리온
A) 기술
B) 핵심경쟁력과 생태계
아. 딥엑스
A) 기술
B) 핵심경쟁력과 생태계
자. 모빌린트
A) 제품
B) 주요 거래 기업
차. 하이퍼엑셀
A) 기술
B) 주요 거래 기업
2) ASIC 반도체 기술 동향 및 전망
(1) ASIC 반도체 특징
(2) 개발 추세
(3) 시장 전망
3) Physical AI 시대에 대응한 On-device AI 반도체 경쟁력 분석
(1) Physical AI와 On-device AI
(2) Physical AI 구현을 위한 On-device AI 반도체의 맞춤화․최적화
(3) Physical AI 구현을 위한 On-device AI 반도체 시장 규모와 전망
(4) Physical AI 구현을 위한 On-device AI 반도체 기업 전략
가. 해외
A) NVIDIA
B) Qualcomm
나. 국내
4) 온디바이스 AI 동향 및 활용분야
(1) 온디바이스 AI
(2) 온디바이스 AI의 구조와 구현 방법
가. 온디바이스 AI의 기본 구조
나. 온디바이스 AI 연산의 흐름
다. NPU의 역할과 구조
라. AI 모델의 경량화 기술
(3) 온디바이스 AI 활용 분야
(4) 전망과 결론
5) 피지컬 AI의 주요 유형과 개발 사례
(1) 피지컬 AI의 주요 유형
(2) 자율주행차형/드론형 개발동향
가. 자율주행차형
A) 현황 및 시장 전망
B) 테슬라 - Autopilot
C) 구글 - Waymo
D) BYD – God’s Eye
나. 드론형
A) 현황 및 시장 전망
B) DJI - Matrice 4
C) 스카이디오 - Skydio X10

Ⅱ편 인공지능 드론(AI drone)
제1장 드론과 AI 기술융합(1) -교통/배송/건설/농업-
1. 드론(Drone) 산업의 성장과 해결 과제
1) 드론 기술 진화와 산업 동향
(1) 정의와 유형
(2) 드론 기술의 진화
(3) 드론 시장이 커지는 이유
(4) 군사용 드론 시장의 약진
(5) 민간 활용분야는 아직 협소
2) 드론산업 성장을 위해 풀어야 하는 과제
(1) 안전성 검증
(2) 업체 상당수가 적자
(3) 中 DJI 독점구조 완화를 위한 타 업체의 경쟁력 확보
3) 드론의 비상과 변화
(1) Physical AI의 부상
(2) 본격화되는 미-중 패권경쟁
(3) 한국 업체의 시장 확대 노력도 지속
2. 교통/물류 배송수단 ‘드론’의 운영사례와 시장전망
1) 드론 택시/UAM(Urban Air Mobility) 주요동향
(1) 시장 정의 및 구성요소
(2) 시장 동인 및 제한
(3) 정책 및 규제 현황
(4) 시장 현황 및 전망
(5) 기업 경쟁 현황
2) 미래항공모빌리티 안전성 인증(eVTOL 감항인증)
(1) 서론
가. AAM의 등장과 감항인증
나. eVTOL의 안전성 이슈
(2) 항공기 인증체계
가. 국내 항공기 인증체계
A) 형식증명
B) 제작증명
C) 감항증명
나. 항공기 기술기준과 eVTOL
다. eVTOL의 기술개발 과제
(3) eVTOL 항공기 인증 동향
가. 미국 FAA eVTOL 인증체계
A) FAA의 eVTOL 형식인증 5단계
B) FAA의 eVTOL 안전요구 수준
나. EASA의 eVTOL 인증체계
다. FAA와 EASA의 인증체계 비교
(4) 국내 eVTOL 인증 방안
가. 국내 기술기준과 비교분석
A) FAA Part 23와 국내 KAS Part 23 비교
B) EASA SC-VTOL과 국내 KAS Part 23 비교
나. 국내인증을 위한 주요이슈
(5) 결론
3) 신규 배송수단(드론) 도입을 위한 국내외 정책동향
(1) 국내
가. 무인항공기
나. 경량항공기
다. 초경량비행장치
(2) 해외
4) 드론 배송 운영사례 분석
(1) 국내
가. CJ 대한통운 드론 배송 시범운영 서비스
나. 우정사업본부 소포 등기 드론 배송 시범사업
다. 해양드론기술-묘박지 드론 배송서비스
라. 세븐일레븐-편의점 드론 배송서비스
마. 이마트24-편의점 배송서비스
바. 디스이즈엔지니어링-도심 물놀이장 생활용품 배송서비스
사. 행정안전부-의약품 드론 배송서비스
아. 하나로마트-드론 배송서비스
자. 드론실증도시구축 및 상용화 사업
A) 드론실증도시구축 선정 결과
B) 드론 상용화 지원 사업 선정 결과
C) 2025년 드론 실증도시 구축사업 주요내용
D) 2025년 드론 상용화 지원사업 주요내용
차. K-드론배송 166개 지역으로 확대 진행
A) 지자체별 드론배송 시행 현황(`25.6.30 기준)
B) 드론배송 서비스
(2) 해외
가. 스위스 Matternet M2
나. 스위스 Aero2
다. 미국 WINGCOPTER 198
라. 이스라엘 Flytrex
마. 중국 메이퇀
(3) 생활물류법상 드론 관련 법제도 개정 방향
3. 측량/건설/농업 분야 드론 기술 활용 사례
1) 지적·드론 측량 활용
2) 건설 분야 드론 기술 활용 사례 및 시사점
(1) 국내 사례
가. 건축물 생애주기와 스마트 건설기술
나. 건설공사 시공 단계에서의 드론 및 공간정보 기술 활용 사례
(2) 국외 사례
가. 해외 정책 추진 사례
나. 해외 디지털 시공감리 기술 사례
(3) 시사점
3) 정밀 농업용 드론 주요동향
(1) 시장의 개요
(2) 정책 및 규제 현황
가. 미국
나. 중국
다. 일본
라. 유럽연합
마. 국내
(3) 시장 동향
가. 시장 규모 및 전망
나. 구성 요소별 시장 규모
다. 경쟁 현황
(4) 시사점

제2장 드론과 AI 기술융합(2) -관측·정찰드론/자율협력 비행-
1. 모니터링 드론 개발과 안전대응 기술 현황
1) 모니터링/시설물 안전 점검 드론 주요동향
(1) 모니터링 드론
가. 정책 및 규제 현황
나. 시장 규모 및 전망
다. 경쟁 현황
(2) 시설물 안전 점검 드론
가. 정책 및 규제 현황
나. 시장 규모 및 전망
다. 경쟁 현황
2) 상시재난감시용 성층권드론기술개발사업
(1) 배경 및 목적
(2) 핵심 기술
가. 성층권(Stratosphere)
나. 성층권 태양광 드론
(3) 공공안전 기여도
(4) 미래 파급 효과
3) 대형산불 대응을 위한 지능형 기술 동향과 전략
(1) 대형산불, 기술이 대응해야 할 재난
(2) 산불 예측 기술, 다중 모형 예측 체계
(3) 대피 및 진입 경로 분석
(4) 드론 기반 초기 대응
(5) 자동 화선 탐지와 시계열 공간정보
(6) 진화 자원 배치와 의사결정 지원 체계
(7) 향후 발전 방향
(8) 종합 요약 및 활용 전망
4) 산불 대응 공항 안전도 드론 개발 본격화
(1) 산불진화 고중량 드론 개발 : “화염 속에서 3시간을 비행하며 잔불 진화”
(2) 공항 조류대응 AI 드론 개발 : “군집 비행으로 AI 지능형 조류 대응 시스템”
5) 다중운집 인파사고 방지를 위한 안전관리 기술현황
(1) 다중운집 인파사고 방지를 위한 군중 안전관리 기술 현황 및 발전방안
가. 배경 및 목적
A) 군중 안전관리의 필요성
나. 최신 군중 안전관리 기술 현황
A) 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기반 군중 모니터링
B) 사물인터넷(IoT) 및 위치 데이터 기반 군중 모니터링
C) 드론 및 열화상 이미지 분석 기술을 활용한 군중 모니터링
D) 소셜미디어 데이터를 통한 군중 모니터링 기술
E) 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 군중 안전관리 기술
F) 군중 안전관리 기술의 문제점
다. 군중 안전관리 기술 적용 사례
A) 행정안전부 인파관리지원시스템
B) 서초구 AI기반 실시간 혼잡도 안내 시스템
라. 군중 안전관리 기술 발전 방안
마. 결론
(2) 지능형 CCTV와 IoT 기술을 활용한 인파관리 기술
가. 배경 및 목적
A) 인파 재난 관리 필요성
B) 정부의 ICT 기반 인파관리 현황
C) 지능형 CCTV 및 IoT를 활용한 인파관리 필요성
나. 핵심 기술
A) 지능형 CCTV 기반 인파관리
B) IoT를 활용한 인파관리
다. 지능형 CCTV와 IoT 기술 기반 인파관리
A) 프랑스, 2024 올림픽 공공장소 지능형 CCTV 사용
B) 호주, 동적 군중 측정 시스템
C) 서울특별시, 지능형 재난안전시스템
라. 결론
6) 경계 감시를 위한 드론 활용 사례와 이슈
(1) 경계 감시를 위한 드론 활용 사례
가. 미국
나. 유럽
다. 중국
라. 국내
(2) 경계 감시 분야에서의 드론 활용 이슈
2. 전략적 우위를 확보하기 위한 AI 드론 관련 국방 연구개발 현황
1) 안티드론
(1) 시장의 개요
(2) 정책 및 규제 현황
(3) 시장 동향
가. 시장 규모 및 전망
나. 경쟁 현황
2) 국방 인공지능․유무인복합체계 기술동향
(1) 국방 유무인복합체계 정책 추진 동향
가. 해외 유무인복합체계 추진 현황
나. 국내 유무인복합체계 추진 현황
(2) 국내 추진 현황 분석
가. 규정 및 제도 분야
나. 조직 분야
다. 인재 양성 및 활용 분야
라. 기술 도입 현황
마. 협력 체계 구축
3) 전략적 우위를 확보하기 위한 지능형 감시·정찰 시스템(드론)의 데이터 활용
(1) 지능형 감시·정찰 시스템의 데이터 분석 전략
가. 엣지 컴퓨팅을 활용한 실시간 데이터 처리
나. AI 기반 데이터 분석 및 예측 모델
다. 다중 센서 데이터 융합
라. 클라우드 기반 빅데이터 분석 및 연동
마. 데이터 증강 및 파인 튜닝을 통한 AI 모델 성능 향상
바. 보안 및 데이터 무결성 유지
(2) 드론 데이터 수집 및 분석 기술의 중요성과 활용
(3) 온디바이스 LLM 에이전트 기술 활용
(4) 지능형 드론 시스템의 군사적 활용을 위한 제언
4) 군집형 자폭 무인기 체계의 기술 동향 및 전술적 활용 가능성
(1) 서론
(2) 군집형 자폭 무인기의 개념 및 전술적 가치
(3) 주요국 개발 동향
(4) 군집형 자폭 무인기의 핵심 기술 요소
가. 무인기 설계 및 비행 성능
나. 군집 비행 알고리즘과 통신 구조
다. 전자전 회피 및 생존성
라. 발사 플랫폼 및 모듈화
마. 국내 기술 수준 및 시사점
(5) 결론
5) 공중무인체계 국내외 개발동향 및 발전추세
(1) 서론
(2) 국내외 무기체계 개발동향
가. 미국
나. 이스라엘
다. 중국
라. 러시아
마. 튀르키예
바. 한국
(3) 발전추세
(4) 결론
6) 첨단 센서·엣지 AI·데이터융합 기반 자동화 무기체계의 미래
(1) 서론
(2) 핵심 기술 요약
가. 첨단센서 주요센서 특성과 진화
나. 엣지 AI : 개념, 현장 적용, 이점
다. 데이터융합 : 분류, 통합 효과, 적용 사례
(3) 기술 융합과 시스템 통합
가. 센서-AI 융합 개요
나. 위협탐지·자율반응 사례
(4) 주요 적용사례
가. 무인전투체계 : 드론 및 무인차량의 실시간 표적 탐지
나. 지능형 감시시스템 : 이상행동 감지 및 자동 대응
다. 지휘통제 지원 : 전장 가시화 및 자동 의사결정 보조
(5) 기술 도입 시 고려사항
(6) 미래 전망
(7) 결론
3. 무인이동체 자율협력을 위한 융합기술 동향
1) 다수 무인이동체간 자율협력
(1) 군집드론(Drone swarms)
(2) 드론과 유무인복합전투체계
(3) 무인이동체간 자율협력 기술 개발 동향
2) 자율협력을 위한 핵심 기술
(1) 자율협력을 위한 기술 요소
(2) 인공지능(AI) 기술
(3) 통신 네트워크 기술
(4) SW 및 데이터의 공통화 및 표준화
(5) 디지털 트윈기반의 시뮬레이션 기술
3) 결론
4. 항공분야 AI 기술 동향과 법적 대응 연구
1) 연구의 배경과 목적
(1) 연구 배경
(2) 연구 목적
2) EASA AI Roadmap 2.0
(1) 개요
(2) 항공산업의 AI 영향
가. 항공기 설계와 운영
A) 컴퓨터 비전
B) 자연어 처리(NLP)
C) 자율 비행
나. 항공기 생산과 정비
다. 환경
라. 항공 교통 관제 시스템
마. 비행장
A) 활주로상의 FOD 감지
B) 조류 탐지 레이더
C) UAS 감시 시스템
D) 공항 터미널
바. 사이버 보안
사. 안전 위험 관리
(3) 신뢰성·안전성 기준
3) 항공 분야의 사이버 보안 위협과 ICAO의 대응 전략
(1) 항공 사이버 보안 위협 사례
(2) ICAO의 Cyber Security 정책
4) 대응 방안 및 시사점
(1) 국제적 법률 정비 및 협력 방안
(2) 시사점

Ⅲ편 자율주행자동차(AI in Mobility)
제1장 AI 자율주행 기술개발 고도화 및 안전성 연구
1. 미래 모빌리티 자율주행차 산업 기술동향
1) 생성형 AI가 바꾸는 자율주행 모빌리티 기술동향
(1) 연구 배경
(2) 생성형 AI기반 자율주행차 기술 및 주요 연구동향
가. AI 기술의 진화
나. 생성형 AI와 자율주행차 관련 주요 연구
다. 자율주행 기술 단계별 AI 적용
(3) 생성형 AI 기술 유형별 자율주행차 적용 현황 분석
가. LLM 기반 자율주행
나. 비전언어모델(VLM)기반 자율주행
다. 거대멀티모달모델(LMM)기반 자율주행
라. 비전언어행동모델(VLAM) 기반 자율주행
마. 향후 진화방향 및 한계
(4) 생성형 AI기반 자율주행차 주요 사업자 동향
가. 웨이모(Waymo)
나. 바이두(Baidu)
다. 웨이브(Wayve)
라. 와아비(Waabi)
마. BYD 쏸지(Xuanji)
바. 테슬라(Tesla)
사. 현대/기아 자동차
(5) 생성형 AI기반 자율주행 기술 진화방향 및 향후 과제
가. AI 기반 자율주행차 진화방향 및 기대효과
나. 향후 과제
2) End-to-End(E2E)가 만드는 자율주행 기술 혁신
(1) 서론
(2) 본론
가. End-to-End 학습의 필요성 및 기본 개념
나. E2E 모델의 주요 연구 동향
A) E2E 모델의 초기 연구와 발전
B) 핵심 기술 : 학습 방법론 및 모델 통합
C) E2E 모델의 발전 사례
D) 새로운 연구 동향과 모델
E) E2E 모델의 도전과제와 해결책
다. E2E 자율주행의 개념과 구성
라. E2E 모델 적용 분야
A) 자율주행 차량에서의 E2E 모델 적용
B) 다양한 센서 통합
C) 일반화 문제와 해결책
D) E2E 모델의 확장 가능성
마. E2E 모델의 성과 평가 및 도전 과제
A) E2E 모델의 성과 평가 지표
B) E2E 모델의 도전 과제
C) 도전 과제 해결을 위한 연구 방향
바. 미래 전망 및 발전 방향
A) 비전-언어 모델의 결합
B) 다중 모달 학습의 중요성
C) 실시간 처리 성능의 개선
D) 자율주행의 상용화와 법적, 윤리적 문제 해결
(3) 결론
3) 국내외 자율주행 기반 서비스 제공 사례
(1) 국내 자율주행 기반 서비스 사례
가. 자율주행 시범운행지구 운영 사례
A) 서울 상암 자율주행 시범운행지구
B) 강릉 자율주행 시범운행지구
C) 광주 특수목적 자율주행 시범운행지구
나. 자율주행 서비스 제공 사례
A) 현대자동차
B) 포티투닷(42DOT)
C) 오토노머스에이투지(A2Z)
D) 카카오모빌리티
(2) 국외 자율주행 기반 서비스 사례
가. 자율주행 시범운행지구 운영 사례
A) 미국 M-City
B) 헝가리 Zala Zone
C) 영국 : Zenzic, CAM Testbed UK
D) 스페인･중국 Proving Ground
나. 자율주행 서비스 제공 사례
A) 구글
B) GM Cruise
C) 바이두(Baidu)
D) 테슬라(Tesla)
E) 오로라(Aurora)
F) 뉴로(Nuro)
G) Amazon Zoox
H) Pony.ai
4) 중국 기업의 자율주행 기술 약진
(1) 중국 자율주행 산업 현황
가. 승용차, L2에서 L3+로 전환
나. 상용차의 상업운영 확대
다. 자율주행 산업에의 투자 확대
라. 2025년 시장규모 지속 확대, L3 확산의 분수령이 될 전망
(2) 중국 자율주행 산업의 밸류체인
가. 업스트림(핵심 하드웨어 및 소프트웨어)
나. 미들스트림(시스템 통합 및 차량 운영)
다. 다운스트림(응용 프로그램 및 서비스)
(3) 중국 자율주행 기업 현황
(4) 중국 자율주행 주요 기업
(5) 중국기업의 자율주행 플랫폼
가. BYD
나. 화웨이
다. 샤오펑
라. Li Auto
(6) 중국 자율주행 차량 응용 분야별 사례
가. 도시 관리
나. 항만
다. 광업
라. 물류
마. 유통
바. 도심 교통
5) 글로벌 자율주행 기술의 경쟁력 분석
(1) 자율주행자동차의 기술 구성
(2) 소프트웨어 플랫폼과 데이터 처리
(3) 시스템 통합과 안전성
(4) 자율주행 기술 경쟁력
2. 자율주행차량 위험사례 분석과 안전성 확보를 위한 연구
1) 자율주행 자동차의 주행을 위한 딥러닝 모델 연구
(1) 서론
(2) 관련 연구
가. 학습 데이터
나. 학습 모델
A) Nvidia 모델
B) CNN 모델
C) Transfer 모델
다. 학습데이터 생성
(3) 연구 데이터
가. 데이터 수집
나. 데이터 정규화
다. Nvidia/CNN/Transfer 모델
라. 모델 학습
(4) 연구 결과
가. 모델별 데이터
나. 주행 트랙
(5) 결론 및 제언
2) 자율주행차 운행 안전성 확보를 위한 탑승자 반응속도 연구
(1) 자율주행차 운행 안전성
(2) 자율주행차 탑승자 반응속도와 위험성
(3) 연구 방법
가. 자료 수집
나. 측정도구 및 방법
A) 반응속도 측정 시뮬레이터
B) 반응속도 측정 방법
(4) 연구 결과
가. 전방주시 상태에서 자극물 출현에 대한 반응속도
나. 영상시청 상태에서 자극물 출현에 대한 반응속도
다. 문자작성 상태에서 자극물 출현에 대한 반응속도
(5) 결론
3) Lv4+ 자율주행 테스트 시나리오 개발을 위한 자율주행차량 위험 사례 분석
(1) 연구 배경
(2) 관련 연구 고찰
가. AV 사고 특성 분석 연구
나. AV 제어권 전환 분석 연구
다. 본 연구의 차별성
(3) 연구 방법
가. 분석 데이터 - DMV 자율주행차량 주행 기록 데이터
A) AV 교통사고 데이터 – Collision report
B) AV 제어권 전환 데이터 – Disengagement Report
나. 연구의 범위 및 절차
다. 연구의 구체적 분석 방법
A) 데이터 수집 및 전처리
B) AV 교통사고 형태 분석 방법
C) AV 제어권 전환 원인 분류 및 인지 음영 사례 분석 방법
(4) 분석 결과
가. AV 교통사고 형태 분석 결과
나. AV 제어권 전환 원인 분류 및 인지 음영 사례 분석 결과
(5) 결론
4) 자율주행차 관련 사고 분석 사례 조사
(1) DMV Autonomous Vehicle Collision Report
가. 자율주행차 시스템 해제 사례
나. 자율주행차 충돌 사례
(2) 자율주행차 사고 관련 연구 사례
가. 국내
나. 국외

제2장 자율주행차 표준화·특허 및 미래 모빌리티 경쟁력 강화
1. 인공지능 기반 모빌리티 플랫폼 발전과 데이터 활용
1) AI 시대, 교통 시스템의 변화
(1) 현재 교통 AI의 특징과 과제
(2) 미래 교통 시스템의 비전 : ‘인지-판단-제어’의 통합 자동화
(3) AI 대전환을 위한 인프라 혁신
(4) ‘자동화’ 실현을 위한 융합 체계 구축
(5) 종합 결론
2) 자율주행 상용화 동향
(1) 로보택시 및 자율주행 상용화 동향
(2) 자율주행서비스 상용화를 위한 미국 규제특례 고찰
가. 한국·미국 비교
나. AV STEP의 도입 배경
다. AV STEP의 주요 구성
라. AV STEP의 특징
마. 국내 자율주행차 관련 법제도 상황
바. 제언
3) AI 시대, 모빌리티 데이터와 교통정책 의사결정시스템 구축
(1) 배경
(2) 교통정책 의사결정시스템 사례
(3) 교통정책 의사결정 지원체계 구축 방향
가. 데이터 스페이스(Data Space) 개념을 활용한 효율적 데이터 관리
나. 인공지능 기반 첨단 교통정보 생성 및 의사결정 기술 개발
다. 모빌리티 데이터 기반 교통정책 수립 지원체계 마련
(4) 제언
4) 데이터 기반의 군용 지상 모빌리티 발전
(1) 모빌리티와 자동차 산업의 발전
(2) 외국 군의 모빌리티 발전 방향
(3) 한국 군의 지상 모빌리티 발전 방향
(4) 지상 모빌리티 발전과 데이터 활용
2. 자율주행차 기술의 글로벌 표준화 트렌드 및 특허분석
1) 표준화와 글로벌 정책 조율
2) 표준화 분석의 분류 체계
3) 모빌리티 표준화 트렌드
(1) 자율주행 안전성 평가 표준화 동향
가. 기술 동향
나. 표준의 중요성
다. 주요 표준화 동향
라. 논의
(2) 자율주행 시나리오 및 시뮬레이션 시험 평가 표준화 동향
가. 관련 기술 동향
나. 표준의 중요성
다. 주요 표준화 동향
라. 논의
(3) 자율주행 SW 및 OTA(무선) 업데이트 표준화 동향
가. 관련 기술동향
나. 표준의 중요성
다. 주요 표준 동향
라. 논의
(4) 자동차 사이버보안 표준화 동향
가. 관련 기술 동향
나. 표준의 중요성
다. 주요 표준화 동향
라. 논의
(5) 차내 데이터 교환의 표준화 동향
가. 관련 기술 동향
나. 표준의 중요성
다. 주요 표준화 동향
라. 논의
(6) V2X 데이터 교환 및 보안 표준화 동향
가. 기술 동향
나. 표준의 중요성
다. 주요 표준화 동향
라. 논의
(7) 원격 지원 및 제어 표준화 동향
가. 관련 기술 동향
나. 표준의 중요성
다. 주요 표준화 동향
라. 논의
(8) 자율이동로봇(AMR)의 표준화 동향
가. 관련 기술 동향
나. 표준의 중요성
다. 주요 표준화 동향
라. 논의
(9) 소형 모빌리티 기기의 표준화 동향
가. 관련 기술 동향
나. 표준의 중요성
다. 주요 표준화 동향
라. 논의
(10) 모빌리티 통합 표준화 동향
가. 관련 기술 동향
나. 표준의 중요성
다. 주요 표준화 동향
라. 논의
(11) ITU-T SG17에서의 차량 통신 보안 국제 표준화 동향
가. 서론
나. ITU-T SG17에서의 차량통신보안 표준화 현황
A) Q13의 2025년 4월 회의 주요 내용
B) Q13의 2025년 7월 RGM 회의 주요 내용
다. 결론
4) 자동차 사이버보안 규제 동향과 공급망 보안 관리 체계
(1) 자율주행자동차의 안전 인증 및 데이터·보안 정책
(2) 자동차 사이버보안 규제 동향
가. 미 커넥티드카 최종 규칙
나. UNECE WP.29 R155
(3) 자동차 공급망 사이버보안 관리 체계
가. 사이버보안 사전 평가
나. CIA 협약 체결
다. 사이버보안 인식 개선 교육
라. 사이버보안 활동 관리
마. 평가 및 감사
바. 그 밖의 중요한 활동
(4) 결론
5) 자율주행자동차 산업 특허 동향
(1) 자율주행 알고리즘
가. 선행연구 사례
나. 특허 분석
(2) 차세대 자율주행 인지센서
가. 선행연구 사례
나. 특허 분석
(3) 자율 협력 주행 솔루션
가. 선행연구 사례
나. 특허 분석
(4) 자율주행 데이터 처리 솔루션
가. 선행연구 사례
나. 특허 분석
(5) 자율주행 개발장비
가. 선행연구 사례
나. 특허 분석
(6) 자율주행 보안 안전 시스템
가. 선행연구 사례
나. 특허 분석
3. 미래 모빌리티 ‘SDV/HMI/UX’ 경쟁현황
1) 소프트웨어중심자동차(SDV) 동향과 생태계 전략
(1) SDV 전환에서 소프트웨어의 역할
가. SDV의 정의
나. SDV의 주요 특성
다. SDV의 발전 단계
라. SDV에서 소프트웨어의 역할
마. SDV 전환과 소프트웨어 관점에서 해결 과제
(2) 국내외 기업의 SDV 전략과 동향
가. 글로벌 기업의 SDV 생태계 전략
A) 전통적인 자동차 기업의 SDV 생태계 전략
B) 신규 ICT 기업의 SDV 생태계 전략
나. 국내 기업의 SDV 생태계 전략
A) 현대자동차의 SDV 생태계 전략
B) 국내 자동차 소프트웨어 기업 현황
2) 자동차 브랜드의 새로운 경쟁력 ‘HMI와 UX 혁신’
(1) 글로벌 제조사들의 차별화 전략
(2) HMI·UX 혁신을 위한 자동차 산업의 정책과 제도 변화
(3) HMI·UX 혁신 가속화를 위해 선결해야 할 과제
3) 미래 모빌리티 핵심 가치 키워드, ‘HMI·UX’ 전략
(1) 자동차 HMI·UX 변화 요인
(2) 해외 선진사례 분석
가. AI 기반 스마트 내비게이션
나. 고급 음성 제어 시스템
다. 탑승객의 안락함과 엔터테인먼트
라. 차량 분위기
마. 모바일 연결
바. 창조적인 외부 조명 및 음성
사. 충전
아. 소셜 연결 기능
자. 대면적 디스플레이
(3) 자동차 HMI·UX 최근 이슈
(4) 주요 과제 추진 현황(KATECH)
가. 자율주행 Seamless 제어권을 위한 운전자 상태판단 기술 및 통합관리 시스템 개발
나. Lv.4 자율주행 Passenger Interaction System 개발
다. 다목적 모빌리티(PBV) 캐빈 디자인 기술 개발
라. 자율셔틀 인포테인먼트 기술 개발 및 서비스 실증
(5) 결론

Ⅳ편 스마트 자율운항선박(MASS)
제1장 AI 기반 자율운항선박 개발현황 및 연구동향
1. 조선산업 경쟁력 분석과 강화 방안
1) 국내 조선산업 경쟁력 분석
2) 국내 조선산업 경쟁력 강화 방안
(1) 미래형 선박 개발
(2) 기자재 개발
(3) 디지털 기술 전환
2. 자율운항선박(MASS) 관련 기술개발 및 연구동향
1) 자율운항선박 원격제어의 해상실증을 위한 항행원칙에 관한연구
(1) 연구 목적
(2) 자율운항선박 원격제어의 특징
(3) 충돌사고사례 분석을 통한 항행원칙 검토
가. 충돌사고 통계 분석을 통한 항행원칙 고려사항
나. 충돌사고 사례 분석을 통한 항행원칙 고려사항
A) A호와 B호의 충돌사건(중앙해심 제2022-002호)
B) A호와 B호의 충돌사건(부산해심 제2021-012호)
C) A호와 B호의 충돌사건(부산해심 제2020-024호)
D) A호와 B호의 충돌사건(부산해심 제2019-057호)
(4) 국제규정 분석을 통한 항행원칙 검토
가. IMO 국제규정을 통한 항행원칙 고려사항
나. 국내외 선급규정을 항행원칙 고려사항
(5) 논의
(6) 결론
2) 자율운항선박 지원을 위한 실시간 관측 기반의 해양환경 AI예측기술
(1) 서론
(2) 실험 방법 및 자료
가. 시계열 데이터 기반 예측을 위한 인공지능 알고리즘
A) 지도 학습
B) 비지도 학습
나. 학습모델 구성
다. 연구자료 : 기상청 기상관측선 ‘기상1호’
(3) 실험 결과
가. 초단기-비연속 학습모델 검증
A) 유의파고 예측
B) 파주기, 파향, 해상풍 예측
나. 장기-연속 학습모델 검증
A) 유의파고 예측
B) 파주기, 파향, 해상풍 예측
(4) 결론 및 고찰
3) 자율운항기술 기반의 선박 통항 안전성 평가 방법론 개선 연구
(1) 연구 목적
(2) 시뮬레이션을 활용한 통항 안전성 평가 방법
(3) 자율운항기술 기반 선박조종시뮬레이션 통합 시스템 설계
가. 시스템 요약
나. 시스템 내부 모듈에 대한 세부 사항
A) 선박 모델링
B) 자선의 자율운항 구현
C) 타선의 해상 교통 모델링
D) 시뮬레이션 해양 기상 모델링
E) 통항 안전성 평가 방법
(4) 결론
4) 실시간 선박 탐지를 위한 딥 러닝 모델의 경량화 기법 연구
(1) 서론
(2) 본론
가. 채널 프루닝(Channel Pruning)
나. 양자화(Quantization)
(3) 제안 기술
(4) 실험 및 결과
가. 실험 환경
나. 실험 결과
(5) 결론
5) 해상교통 특화 LLM 기반의 멀티모달 종합추론 시스템 연구
(1) 연구 배경
(2) 제안 방법
가. 항해술 및 법령 질의응답
나. 전방 카메라 항해 동영상 질의응답
다. 해상 지도 동영상 질의응답
라. 종합추론 항해 지원 시스템
(3) 실험
가. 실험 데이터
나. 실험 세팅
다. 시스템 구성 모델의 정량적 결과
라. 시스템 정성적 결과
(4) 결론
6) 선박 자율운항 지원 서비스 및 플랫폼 기술동향
(1) 정의
(2) 관련 시장 규모 및 전망
가. 세계 시장
나. 국내 시장
(3) 주요 기술개발 동향
가. 해외 기업
나. 국내 기업
(4) 특허동향 분석
가. 연도별·국가별 출원 동향
나. 기술주기 분석
다. 특허 영향력 분석
라. 주요 출원인 동향
7) 자율운항선박 AI 기반 자동 선착 시스템 개발
3. 해양 무인체계의 개발동향 및 사이버 보안 대응
1) 해양 무인체계의 개발동향 및 발전추세
(1) 서론
(2) 해양 무인체계의 국외 동향
가. 무인수상정(USV)
A) 미국
B) 중국
C) 프랑스
나. 무인잠수정(UUV)
A) 미국
B) 러시아
C) 영국
(3) 해양 무인체계의 발전 방향
(4) 결론
2) 스마트 선박 사이버보안 위협과 대응 연구
(1) 관련 연구
(2) 스마트 선박 사이버보안 추진과 대응 방안
가. 추진 현황
나. 위협과 대응 방안
(3) 결론

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