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특이점(Singularity) 시대, 확장과 가속 그리고 균형의 미래기술

□ 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 1월 3일 「특이점(Singularity)의 시대, 확장과 가속 그리고 균형의 미래기술」이라는 제목의 보고서를 발간하고, 인공지능기술 기반 예측 모델을 통해 선정한 미래 유망 과학기술 10가지를 소개함. KISTI는 지난 15년간 전 세계에서 출판된 과학기술 관련 논문 2천200만건을 분석하고, 논문 간 인용 관계를 기반으로 4천500개의 유사 주제로 묶인 '기술군'을 생성한 후, 이들 기술군의 미래 고성장 가능성을 자체 개발한 AI 기반 알고리즘으로 예측했다고 밝혔음

□ KISTI가 선정한 '10대 미래 고성장 과학기술'
ㅇ 올-커넥티드 스마트 모빌리티 기술
ㅇ 스마트-공간을 위한 차세대 통신 기술
ㅇ 안전한 IoT를 위한 보안 기술
ㅇ 인간을 보완하는 소프트로봇 기술
ㅇ 미래 진단치료를 위한 엑소좀과 논코딩 RNA 활용 기술
ㅇ 인공지능 반도체의 핵심, 뉴로모픽 소자 기술
ㅇ 시공간 대칭성 활용 미래 양자시스템 제어-설계 기술
ㅇ 꿈의 2D 신소재 보로핀과 그래핀의 새로운 활용 기술
ㅇ 순환경제를 위한 배터리 업사이클링 기술
ㅇ 그린수소와 신재생에너지 하이브리드 시스템 기술

[출처] KISTI, AI로 예측한 '10대 미래 고성장 과학기술' 제시 (2024.01.05.) / 연합뉴스

목차

표제지

목차

CHAPTER 01. 특이점(Singularity)의 시대, 미래유망기술 전망의 의미 3

1.1. 인공지능이 예측한 미래유망기술 3

1.2. KISTI 미래유망기술 센싱 방법론의 진화 7

1.3. 2023 미래유망기술 센싱 11

CHAPTER 02. 미래유망기술 트렌드 분석 13

2.1. 글로벌 미래유망기술 발표 추이 13

2.2. 미래유망기술 후보군의 거시적 트렌드와 주요 이슈 21

2.3. 미래유망기술 후보군 특징 24

CHAPTER 03. 확장, 가속과 균형을 위한 미래과학기술 10선 33

3.1. 올-커넥티드 스마트 모빌리티 기술 33

3.2. 스마트-공간을 위한 차세대 통신 기술 41

3.3. 안전한 IoT를 위한 보안 기술 47

3.4. 인간을 보완하는 소프트로봇 기술 51

3.5. 미래 진단치료를 위한 엑소좀과 논코딩 RNA 활용 기술 56

3.6. 인공지능 반도체의 핵심, 뉴로모픽 소자 기술 61

3.7. 시공간 대칭성 활용 미래 양자시스템 제어-설계 기술 64

3.8. 꿈의 2D 신소재 보로핀과 그래핀의 새로운 활용 기술 67

3.9. 순환경제를 위한 배터리 업사이클링 기술 71

3.10. 그린수소와 신재생에너지 하이브리드 시스템 기술 76

CHAPTER 04. KISTI Data Insight 79

참고문헌 81

판권기 86

〈표 1-1〉 딥러닝 모형의 성능 평가 결과 9

〈표 1-2〉 고성장 클러스터의 연도별 저자 키워드 및 문헌 수 12

〈표 2-1〉 LDA 토픽모델링을 통해 추출한 토픽별 주요 분야 및 키워드 21

〈표 2-2〉 미래유망기술의 주요 이슈 23

〈표 2-3〉 미래유망기술의 국가전략기술 분야별 매핑 현황 25

〈표 2-4〉 분류별 상위 출현 키워드 27

〈표 2-5〉 AI 키워드 빈도 상위 30개 클러스터의 Citation Topics 30

〈표 2-6〉 Covid-19 키워드 빈도 상위 30개 클러스터의 Citation Topics 31

〈표 3-1〉 차량교통제어 클러스터 관련 정보 34

〈표 3-2〉 차량교통제어 클러스터의 최근 고피인용 논문 35

〈표 3-3〉 예측안전AI 클러스터 관련 정보 35

〈표 3-4〉 예측안전AI 클러스터의 최근 고피인용 논문 37

〈표 3-5〉 충전효율 클러스터 관련 정보 37

〈표 3-6〉 충전효율 클러스터의 최근 고피인용 논문 39

〈표 3-7〉 동적무선충전 클러스터 관련 정보 39

〈표 3-8〉 동적무선충전 클러스터의 최근 고피인용 논문 40

〈표 3-9〉 RIS 클러스터 관련 정보 42

〈표 3-10〉 RIS 클러스터의 최근 고피인용 논문 44

〈표 3-11〉 LPWAN 클러스터 관련 정보 44

〈표 3-12〉 LPWAN 클러스터의 최근 고피인용 논문 46

〈표 3-13〉 iot/android보안 클러스터 관련 정보 48

〈표 3-14〉 iot/android보안 클러스터의 최근 고피인용 논문 50

〈표 3-15〉 소프트로봇 클러스터 관련 정보 52

〈표 3-16〉 소프트로봇 클러스터의 최근 고피인용 논문 53

〈표 3-17〉 소프트/생물모방로봇 클러스터 관련 정보 54

〈표 3-18〉 소프트/생물모방로봇 클러스터의 최근 고피인용 논문 55

〈표 3-19〉 엑소좀 클러스터 관련 정보 57

〈표 3-20〉 엑소좀 클러스터의 최근 고피인용 논문 58

〈표 3-21〉 논코딩 RNA, 원형 RNA 클러스터 관련 정보 58

〈표 3-22〉 논코딩 RNA, 원형 RNA 클러스터의 최근 고피인용 논문 60

〈표 3-23〉 뉴로모픽 소자 클러스터 관련 정보 62

〈표 3-24〉 뉴로모픽 소자 클러스터의 최근 고피인용 논문 63

〈표 3-25〉 시공간 대칭성 클러스터 관련 정보 65

〈표 3-26〉 시공간 대칭성 클러스터의 최근 고피인용 논문 66

〈표 3-27〉 그래핀 트위스트로닉스 클러스터 관련 정보 68

〈표 3-28〉 그래핀 트위스트로닉스 클러스터의 최근 고피인용 논문 69

〈표 3-29〉 보로핀 클러스터 관련 정보 69

〈표 3-30〉 보로핀 클러스터의 최근 고피인용 논문 70

〈표 3-31〉 배터리 전주기 관리 클러스터 관련 정보 72

〈표 3-32〉 배터리 전주기 관리 클러스터의 최근 고피인용 논문 73

〈표 3-33〉 이차전지 재활용 클러스터 관련 정보 73

〈표 3-34〉 주요 폐배터리의 재활용 공정 74

〈표 3-35〉 이차전지 재활용 클러스터의 최근 고피인용 논문 75

〈표 3-36〉 수소 및 재생에너지시스템 클러스터 관련 정보 77

〈표 3-37〉 수소 및 재생에너지시스템 클러스터의 최근 고피인용 논문 78

〈그림 1-1〉 ChatGPT를 사용한 미래유망기술 검색 결과 3

〈그림 1-2〉 DALLㆍE로 생성한 미래유망기술이 적용된 미래 모습 4

〈그림 1-3〉 미래를 향한 여러 경로와 가능한 미래 모습, 미래유망기술 예측의 의미 5

〈그림 1-4〉 KISTI의 데이터 기반 미래기술 센싱 포트폴리오 요약 6

〈그림 1-5〉 딥러닝 기반 과학기술클러스터의 미래 성장가능성 예측 모형의 개관 7

〈그림 1-6〉 학습데이터와 예측데이터의 기간 분포 8

〈그림 1-7〉 기술의 미래성장성 예측을 위한 최적 딥러닝 구조 9

〈그림 1-8〉 2023 미래유망기술 센싱 10

〈그림 1-9〉 데이터 기반 위크시그널 자동탐지 프로세스 11

〈그림 2-1〉 글로벌 미래유망기술 발표 기관 수 추이(2003-2023) 13

〈그림 2-2〉 미래유망기술 발표 기관의 유형 14

〈그림 2-3〉 주요 미래유망기술 발표기관의 발표 건수 15

〈그림 2-4〉 글로벌 미래유망기술 주요 키워드(2014-2018) 16

〈그림 2-5〉 글로벌 미래유망기술 주요 키워드(2019-2023) 16

〈그림 2-6〉 UN 지속가능발전목표(SDGs) 17

〈그림 2-7〉 12대 국가 전략기술(자료=과학기술정보통신부) 18

〈그림 2-8〉 세계 주요기관 발표 미래유망기술의 SDG별 분포도 19

〈그림 2-9〉 SDG 연도별 점유율 추이 - 실제 데이터 개수 기준 19

〈그림 2-10〉 국가전략기술 분류별 글로벌 미래유망기술 분포 20

〈그림 2-11〉 12대 국가전략기술 연도별 분포 20

〈그림 2-12〉 미래유망기술 클러스터의 인용 기반 유사성 관계맵과 토픽 분포 22

〈그림 2-13〉 미래유망기술 클러스터(Top 208)에 대한 SDGs 분포 24

〈그림 2-14〉 전략기술 외 유망기술 분야에 대한 지속가능발전목표(SDGs) 위치 현황 25

〈그림 2-15〉 미래 고성장 과학기술분야 후보군 Top 198 26

〈그림 2-16〉 Top 198 후보군의 최근 2년간 저자 키워드 네트워크 27

〈그림 2-17〉 Top 198 후보군 키워드 네트워크의 4가지 이슈 영역 29

〈그림 3-1〉 혼잡한 교통지역의 커넥티드-자율주행 최적화(IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022) 34

〈그림 3-2〉 시애틀 I90 고속도로 교통데이터를 활용한 교통흐름 예측을 위한 MB-LSTM 네트워크 구조(IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022) 36

〈그림 3-3〉 전기자동차 수에 따른 일일 부하 예측(Applied Energy, 2022) 38

〈그림 3-4〉 EV 충전기를 전압관리계층에 연결하는 체계도(IEEE Transactions on Smart Grid, 2021) 38

〈그림 3-5〉 전기자동차 동적충전균형을 위한 전기도로 실증 설계 - 미국(IEEE Applied Power Electronics Conference and Exposition, 2022) 40

〈그림 3-6〉 지능형 표면을 활용한 객체 추적 시스템(Nature Communications, 2023) 42

〈그림 3-7〉 에너지 및 정보 동시전송 가능한 지능형 표면(Nature Communications, 2023) 43

〈그림 3-8〉 LPWAN을 활용한 스마트 팜 개념도(IEEE Internet of Things Journal, 2022) 45

〈그림 3-9〉 LPWAN 기반 UAV 활용 시나리오(IEEE Internet of Things Journal, 2023) 45

〈그림 3-10〉 IoT 솔루션을 위한 4단계 구조(Computer Networks, 2022) 48

〈그림 3-11〉 IoT 구조: 보안과 통신(IEEE Open Journal of Vehicular Technology, 2023) 49

〈그림 3-12〉 IoT 및 Android 기기의 응용: COVID19 추적(IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2022) 50

〈그림 3-13〉 자가치유 소프트 유체로봇 사례(Nature Communications, 2023) 52

〈그림 3-14〉 ML기반 소프트로봇 4D 프린팅 사례(Materials & Design, 2020) 53

〈그림 3-15〉 소프트 생체 모방 로봇(한국산업기술평가관리원, 2022) 54

〈그림 3-16〉 혈액 내 엑소좀 정보를 이용한 다중 암 조기 진단 기술(Nature Communications, 2023) 57

〈그림 3-17〉 원형 RNA 백신 생산 파이프라인과 원형 RNA 백신의 작용 전략(Signal Transduction and Targeted Therapy, 2023) 59

〈그림 3-18〉 인간 두뇌의 복잡한 정보 처리 능력을 모사하는 시냅스 트랜지스터의 설계와 구현(Microsystems & Nanoengineering, 2023) 62

〈그림 3-19〉 PT transition of diffusive nuclear spins를 관찰하기 위한 실험 설정(Physical Review Letters, 2023) 65

〈그림 3-20〉 2D 그래핀 비틀림 각도 제어에 따른 특성(SCIENCE, 2023) 68

〈그림 3-21〉 단층 보로핀에서 붕소 클러스터 구조 특성(PNAS, 2023) 70

〈그림 3-22〉 리튬 배터리의 거시적 미시적 노화과정 분석(Journal of Cleaner Production, 2022) 72

〈그림 3-23〉 사용 후 리튬 배터리를 첨단 기능성 재료로 직접 변환(ACS Energy Letters, 2023) 74

〈그림 3-24〉 수소 충전 결합 재생에너지 통합시스템 사례(Energy Conversion and Management, 2022) 78

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