IRS글로벌에서는 더 이상 선택이 아닌 필요불가결한 디지털 대전환(DX)의 트렌드를 조사하고, 디지털 대전환(DX)에 대응하기 위한 주요 기반기술과 최근 중요성이 더욱 확대되고 있는 유망기술의 동향을 파악해, 디지털 대전환(DX) 시장의 사업화를 위한 비즈니스 전략을 제시하고자 한다. 디지털 대전환(DX) 관련 연구개발 및 DX 사업을 진행하는 관계자들에게 도움이 되기를 바라며 유용한 정보로 활용되기를 기대해본다.

Ⅰ. 디지털 대전환(DX) 시대의 대응 동향 및 전략 분석

1. 디지털 대전환(DX)과 주요 디지털 기술
1-1. Digital Transformation(DX)의 의미와 중요성
1) Digital Transformation(DX)의 개념
(1) Digital Transformation(DX)란?
(2) Digitization(전산화)ㆍDigitalization(디지털화)과의 차이점
(3) DX와 IT화의 차이
2) 디지털 대전환(DX)에 대응해야 하는 이유와 메리트
(1) 업무의 효율성ㆍ생산성 향상으로 연결
(2) 레거시 시스템 사용에 의한 리스크 회피
(3) BCP 확충으로 연결
(4) 고객과의 우호적인 관계 구축
3) 디지털 대전환(DX) 대응에 성공적인 기업 사례
(1) LINE Score(LINE)
(2) 온라인 내람(Spacely)
(3) Japan Taxi(일본교통)
4) 디지털 대전환(DX) 관련 국제 경쟁력 비교
1-2. 주요국별 디지털 대전환(DX) 대응 동향
1) 미국의 디지털 전환 전략
2) 유럽의 디지털 시대 전환을 위한 전략
(1) EU의 2030 디지털 컴퍼스
(2) 영국
(3) 독일
(4) 프랑스
3) 일본의 디지털 전환을 추진하는 정책
4) 중국의 디지털 강화 정책 분석
5) 국내 디지털 대전환 정책
(1) 디지털 뉴딜 추진 배경 및 주요 내용
(2) 새정부의 5대 핵심과제
1-3. 디지털 정부(전자정부)에 의한 공공부문 디지털 혁신 동향
1) 개요
(1) 개념
(2) 구성 및 트렌드
2) 국내 추진 동향
3) 해외 주요국별 추진 동향
(1) 미국
(2) 영국
(3) 에스토니아
(4) 덴마크
(5) 프랑스
(6) 독일
(7) 호주
(8) 싱가포르
(9) 일본
(10) 중국
1-4. 디지털 대전환(DX) 관련 기술과 디지털 기술 요소
1) DX 실현에 필수적인 디지털 기술 요소 ‘ABCD’
(1) 'A' = 'AI'
(2) 'B' = 'Blockchain'
(3) 'C' = 'Cloud'
(4) 'D' = 'Data'
2) 디지털 대전환(DX)에 활용되는 주요 디지털 기술
(1) IoT(사물인터넷)
(2) AI(인공지능)
(3) 클라우드
(4) 5G(5세대 이동통신 시스템)
(5) XR(VRㆍARㆍMR)
(6) 모바일
(7) 사이버보안
3) 디지털 대전환(DX) 관련 기술과 개발방법 예시
(1) DX/IoT/AI 관련 기술
(2) DX 기술과 개발방법
(3) 디지털 기술을 적극적으로 도입하는 것이 성공의 열쇠

2. 사회 변화와 산업 혁신을 이끄는 디지털 대전환(DX)
2-1. 디지털 대전환(DX)을 통한 사회 변화와 새로운 비즈니스 기회
1) 디지털 대전환(DX)을 가속시키는 포스트 코로나 사회
(1) 포스트 코로나 사회란?
(2) 포스트 코로나 사회에 가속화하는 디지털 문명
(3) 포스트 코로나 사회의 디지털 이노베이션 = DX
2) 디지털 대전환(DX)에 의한 사회ㆍ산업의 변화
(1) DX가 일으키는 변화와 사회ㆍ산업의 전환점
(2) 디지털 대전환(DX)을 가속시키는 요인
(3) DX 대응 확대를 위한 3가지 스테이지
3) 디지털 대전환(DX)의 본질과 추진전략
(1) 디지털 대전환(DX)의 본질
(2) 선도기업의 디지털 대전환(DX) 전략
4) 기업이 디지털 대전환(DX)에 대응해야 하는 이유
(1) 시장에서의 경쟁력 강화
(2) 레거시 시스템으로부터의 탈피
(3) 변화하는 소비자 니즈에 대한 대응
(4) 사업의 연속성 확보
5) 디지털 대전환(DX) 추진에 요구되는 주요 과제
(1) 본질적인 DX에 대한 이해 부족
(2) 불분명한 비전ㆍ전략
(3) 사내외의 디지털 인재 부족
(4) 레거시 시스템의 부담
(5) DX에서 기술 도입 이외에 중요한 것
2-2. DX 시대의 글로벌 선진기업 성공패턴 분석
1) 주요 내용
2) 글로벌 테크놀로지 선진기업의 4가지 성공패턴
(1) 성공패턴①: 철저한 핵심 역량 강화
(2) 성공패턴②: 핵심 역량을 살릴 수 있는 사업 포트폴리오에 대한 집중
(3) 성공패턴③: 소비자지향과 표준화 활동
(4) 성공패턴④: 디지털 기술을 활용한 원스톱 서비스 제공
2-3. DX 성공패턴별 글로벌 선진기업의 대처 사례
1) 철저한 핵심 역량 강화 사례
(1) IT 분야
(2) 통신기기 분야
(3) 전자부품 분야
2) 핵심 역량을 살릴 수 있는 사업 포트폴리오에 대한 집중 사례
(1) IT 분야
(2) 중전기 분야
(3) 통신기기 분야
3) 소비자지향과 표준화 활동 사례
(1) IT 분야
(2) 중전기ㆍ헬스케어 테크놀로지ㆍ통신기기 분야
4) 디지털 기술을 활용한 원스톱 서비스 제공 사례
(1) SI 분야
(2) 중전기 분야

3. 기업을 위한 디지털 대전환(DX) 추진 전략
3-1. 디지털 대전환(DX)이 요구되는 배경
1) 개요
2) 환경 변화가 극심한 VUCA 시대
3) VUCA 시대에 요구되는 조건
(1) DX 실현에 필요한 디지털 기술에 대한 이해와 조성 환경
(2) 정보수집과 IT를 활용한 데이터 가시화
(3) 개인화(personalize)
3-2. 비즈니스에서 DX 실현에 필요한 개발 방법
1) 디자인 사고
(1) 디자인 사고의 프로세스
(2) 디자인 사고에 임하는 태도
2) 애자일 개발
(1) 경영층의 이해와 보고
(2) 애자일 영역의 확인
(3) 프로젝트 체제
3) 데브옵스(DevOps)
(1) 애자일 개발과 DevOps
(2) CodeDeploy 프로세스
(3) CodeDeploy 프로세스를 뒷받침하는 2가지 요소
4) 노코드 툴/로코드 툴
(1) 누구나 개발자가 될 수 있는 것이 가장 큰 장점
(2) 노코드 툴/로코드 툴의 단점
(3) 어떤 시스템 개발부터 시작해야 하나
(4) 사내 체제

Ⅱ. 디지털 대전환(DX) 기반기술: AI(인공지능)

1. 디지털 대전환(DX)의 원동력이 되는 AI 기술
1-1. 디지털 대전환(DX)을 추진하는 AI(인공지능)
1) AI을 통한 디지털 대전환(DX)
2) AI 활용에 의한 DX 성공사례(Walmart IRL)
3) DX 구조와 요소기술 AI의 관계
4) AIㆍ딥러닝을 통한 DX와 향후 전망
(1) AI 중 딥러닝
(2) 딥러닝 개요
(3) 딥러닝의 기술 진화
(4) 딥러닝을 통한 디지털 대전환(DX)
(5) AIㆍ딥러닝이 실현하는 산업 DX와 향후 가능성
1-2. AI(인공지능) 기술 개요와 시장동향
1) AI(인공지능) 개요
(1) 정의 및 분류
(2) AI의 3대 주요 요소
(3) AI 개발 이력
2) AI(인공지능) 세계시장 동향
(1) AI 시장동향 및 전망
(2) 주요 사업자의 변화
3) 국내 AI 시장동향 및 전망
1-3. 분야별 AI 활용 동향
1) 의료 분야에서의 AI 활용
2) 에너지 분야에서의 AI 활용
3) 항공 분야에서의 AI 활용
4) 해운 분야에서의 AI 활용
5) 소매 분야에서의 AI 활용
6) 제조업에서의 AI 활용
1-4. AI 기술 동향
1) 지적 활동을 실현하는 기초 기술
2) 향후 주목할 첨단기술
3) 자연어 처리
(1) 파라미터 수의 확대
(2) 언어 모델
(3) Zero(Few) Shot 학습
4) AI의 도입ㆍ운용이 용이한 기술
(1) API화
(2) AutoML(Automated Machine Learning)
(3) MLOps
5) 연합 학습과 분산 학습
(1) 연합 학습(Federated Learning)
(2) 분산 학습
6) 양자 기계학습
2. AI 활용의 열쇠가 되는 XAI(설명 가능한 인공지능)
2-1. XAI(설명 가능한 인공지능) 개요
1) 개념과 필요성
(1) 정의와 개념
(2) 필요성
(3) 특징
2) 분류
(1) 용도별
(2) 기술별
(3) 이해관계자 기준별
3) 최근 주요 이슈
(1) AI의 블랙박스 문제를 해소
(2) AI를 활용하는 서비스 및 개발에서 요구되는 ‘설명성’
(3) 규제ㆍ윤리 측면의 AI 설명성
(4) 설명 가능한 AI의 접근방식
(5) 심층학습의 예측 내용을 설명하는 기술
(6) 부정을 검출ㆍ코로나 바이러스 생존율 예측
(7) 페이크 뉴스 및 발암 위험성에 대한 설명
(8) AI 서비스에 대한 적용, 금융 심사에서의 활용
(9) 사용자가 필요로 하는 정보를 ‘가시화’ 하는 기술
2-2. XAI 시장동향과 전망
1) 산업의 밸류체인과 특징
(1) 산업의 밸류체인
(2) 산업의 특징
2) 시장 규모 전망
(1) 글로벌 시장
(2) 국내 시장
2-3. XAI 관련 기술 개발 동향
1) 주요 이슈
2) 국내외 업체별 기술개발 동향
(1) Google
(2) simMachine
(3) Nvidia
(4) IBM
(5) Skydisc
(6) Fiddler Labs
(7) 포스코
(8) 서울대병원
(9) 보라매병원
(10) 삼성카드
(11) 에이젠글로벌
(12) 마인드 AI
(13) 딥인스펙션

3. AI 주역으로 급부상하는 GPT-3
3-1. GPT-3 기술 개요
1) 개념
2) GPT-3 개발 배경
3) GPT-3 구조
(1) 접근법
(2) 모델
(3) 학습 데이터셋
4) GPT-3 성능
(1) 언어모델
(2) 질문답변
(3) 번역
(4) 대명사 판별문제(Winograd-Style Tasks)
(5) 문장완성(Common Sense Reasoning)
(6) 독해
5) 한계점
3-2. 자연어처리(NLP) 시장 전망 및 GPT-3 활용 사례 분석
1) 자연어처리 시장 규모
2) GPT3 주요 활용분야
(1) 고객/기술지원
(2) 프로그래밍
(3) 챗봇
3) 활용 사례
(1) 카피스미스(Copysmith)
(2) 알골리아(Algolia)
(3) 메시지버드(MessageBird)
(4) 리플라이어(Replier.ai)
(5) 케이스텍스트(Casetext)
(6) 카피패드(capypad.io)
(7) ABtesting.ai
(8) 블로그 아이디어 생성기(Blog Idea Generator)
(9) AI채널
3-3. GPT-3 핵심기술 개발 동향
1) 언어 모델의 최근 기술발전 동향
2) GPT 관련 기술발전 동향
Ⅲ. 디지털 대전환(DX) 기반기술: 빅데이터

1. 디지털 대전환(DX) 시대 핵심 경쟁력, 데이터(Data) 기술
1-1. 디지털 대전환(DX)의 성패를 좌우하는 빅데이터
1-2. 데이터 기술 개요
1) 데이터 개념
(1) 빅데이터 개요
(2) 빅데이터 분석
(3) 빅데이터의 특징과 역할
2) 데이터 특징
3) 데이터 수집
1-3. 데이터 분석 메타데이터(Metadata)
1) 데이터 유형과 메타데이터의 등장
2) 메타데이터(Metadata) 개념
3) 메타데이터(Metadata)의 종류
4) 메타데이터(Metadata) 관리
5) 메타데이터 설계
(1) 데이터 분석에 필요한 메타데이터
(2) 메타데이터 통합적 연결
(3) 메타데이터를 활용한 데이터 분석

2. 데이터 활용 기반 기술
2-1. 배경
1) 비즈니스 니즈
2) 과제
2-2. 데이터 활용 기술 개요
1) 데이터 허브
(1) 개요
(2) 특징
(3) 포인트
2) 데이터 레이크
(1) 개요
(2) 특징
(3) 포인트
3) 데이터 준비(Data Preparation) 툴(Tool)
(1) 개요
(2) 특징
(3) 포인트
4) ETL 툴
(1) 개요
(2) 특징
(3) 포인트
5) 스트림 처리 기반
(1) 개요
(2) 특징
(3) 포인트
6) 데이터 웨어하우스
(1) 개요
(2) 특징
(3) 포인트
7) 데이터 카탈로그
(1) 개요
(2) 특징
(3) 포인트
2-3. 데이터 활용 프로세스
1) 데이터 생태계
2) 데이터 구축 및 개방
(1) 데이터 구축
(2) 데이터 개방
3) 데이터 분석 및 활용
(1) 데이터 분석
(2) 데이터 활용
2-4. 도입 프로세스
1) 도입 프로세스 개요
2) 데이터 활용 기반 검토 프로세스
(1) 데이터 활용 요건 정리
(2) 현행 시스템 정리
(3) 기술 동향 조사
(4) 시스템 전체상 정리
(5) 전체 플랜 책정

3. 데이터 산업 시장 규모
3-1. 데이터 산업
1) 데이터 산업 정의
2) 데이터 소유와 독점
3) 데이터 산업 프로세스
(1) 데이터 기술(Data Technology)
(2) 데이터 가치사슬(Data Value Chain)
(3) 데이터 가치 평가
3-2. 국내외 데이터 시장동향과 전망
1) 주요국의 데이터산업 시장규모
2) 글로벌 데이터 시장동향과 전망
(1) 빅데이터 및 데이터 엔지니어링 서비스 시장
(2) 빅데이터 분석 시장
(3) 빅데이터 플랫폼 시장
3) 국내 데이터 시장동향과 전망
(1) 데이터산업 시장규모
(2) 데이터산업 세부 시장규모
4) 국내외 시장 전망

Ⅳ. 디지털 대전환(DX) 기반기술: 클라우드

1. 디지털 대전환(DX)의 시작이 되는 IT 시스템
1-1. 배경
1) 개요
2) IT 아키텍처 트렌드의 변천
3) DX 시대에 요구되는 IT 아키텍처의 특징
1-2. IT 시스템 개발 기술 개요
1) 기본적인 개념
2) 클라우드
(1) 클라우드의 개요
(2) 클라우드 서비스 패턴
(3) 클라우드 이용의 장점
(4) 클라우드 이용의 단점
3) 컨테이너
(1) 컨테이너 개요
(2) 컨테이너의 특징
4) 마이크로서비스 아키텍처/API
(1) 마이크로서비스 아키텍처 개요
(2) 마이크로서비스 아키텍처의 특징
(3) 마이크로서비스 아키텍처 구성 요소
1-3. IT 시스템 개발 기술 도입 프로세스 및 사례
1) 기본적인 개념
2) 클라우드 도입 진행 방식
(1) 클라우드 활용 방침 수립
(2) 클라우드로의 이행
(3) 클라우드 도입 후 운용에 관한 검토
3) 컨테이너 도입의 진행 방식
(1) 컨테이너 활용 방침 수립
(2) 컨테이너 실행 환경 및 이행 방식의 결정
(3) 개념 검증
4) 마이크로서비스 아키텍처/API 도입 진행 방법
(1) 마이크로서비스화를 시작하는 방법
(2) 시스템과 체제의 단계적 이행
(3) 복합적인 추진

2. 디지털 대전환(DX) 시대의 핵심인프라, 클라우드 동향
2-1. 디지털 대전환(DX) 시대의 클라우드 도입 트렌드
1) 클라우드 활용이 DX 추진의 Key
2) DX 추진에 필수적인 클라우드 전환 전략
(1) 클라우드는 시스템 쇄신 후의 새로운 시스템 기반
(2) 핵심역량 영역 이외에는 'SaaS 이용'이 최선책
(3) 클라우드 시프트와 클라우드 리프트의 차이
(4) 우선 신속하게 ‘클라우드로 그대로 리프트’
(5) 목표는 ‘클라우드 네이티브로의 전환’
3) 클라우드 트렌드와 향후 전략 분석
(1) 트렌드①: 필연적 성장의 정체
(2) 트렌드②: 성장에 따른 클라우드 비용의 최적화
(3) 트렌드③: 멀티 클라우드 전략의 주도권
2-2. 클라우드 컴퓨팅 개요
1) 정의와 등장 배경
2) 장점 및 특징
3) 분류
(1) 배치 모델
(2) 서비스 모델
4) 적용 분야 및 핵심 기술
(1) 적용 분야
(2) 핵심 기술
5) ICT 기술과의 연계
(1) 클라우드 컴퓨팅 기반의 블록체인 서비스
(2) 클라우드 컴퓨팅 기반의 머신러닝 기술 서비스
(3) 팜 클라우드 서비스
(4) 클라우드 컴퓨팅 기반의 자율 주행 서비스
(5) 클라우드 컴퓨팅 기반의 빅데이터 분석 서비스
2-3. 클라우드 시장규모 및 전망
1) 글로벌 시장동향
2) 국내 시장동향
3) 클라우드용 데이터 센터 동향과 전망
(1) 개념과 특징
(2) 글로벌 데이터센터 시장 규모와 전망

Ⅴ. DX 유망기술: 5G/6G & 메타버스 & 디지털트윈

1. 네트워크 기술 혁신을 통한 디지털 대전환(DX) 가속화
1-1. 디지털 대전환(DX)을 지지하는 기술, 5G/6G
1) DX의 구조와 요소기술 '5G'의 관계
2) 5G 개요
(1) 개념
(2) 특징
3) 5G가 실현하는 디지털 대전환(DX)과 향후 가능성
1-2. 5G 상용화와 6G 추진 동향
1) 5G 상용화 동향
(1) 미국
(2) 유럽
(3) 중국
(4) 일본
(5) 한국
2) 6G 추진 동향
(1) 미국
(2) 유럽
(3) 중국
(4) 일본
(5) 한국
1-3. 국내외 시장동향과 전망
1) 글로벌 시장규모 및 전망
2) 주요 이슈와 세계시장 동향 분석
(1) 4G보다 빠른 5G 가입 속도
(2) GCC 국가의 5G 가입률이 급증
(3) 5G로 인해 빨라지는 FWA 서비스
(4) 5G 2020년 대비 2021년 2배 이상 증가
3) 국내 시장동향 및 전망

2. 디지털 대전환(DX)을 견인하는 메타버스
2-1. 메타버스 기술 개요
1) 개념 및 동작 원리
(1) 개념
(2) 동작 원리
2) 최근 주목받는 배경과 요인
(1) 기술적 요인
(2) 사회적 요인
(3) 문화적 요인
(4) 산업적 요인
3) 유형
(1) 증강현실
(2) 라이프로깅
(3) 미러월드
(4) 가상세계
4) 구축 방법
5) 현실과 메타버스의 계층성
6) 메타버스와 프로그래밍, 정보 처리
7) 메타버스와 AI(인공지능)
2-2. 메타버스 시장동향과 전망
1) 메타버스가 급부상하는 2大 트렌드
(1) 디지털이지만 가상이 아닌 ‘新 메타버스’
(2) 지금 메타버스가 성행하는 이유
(3) 대부분의 경제 활동은 디지털 공간으로 이동
2) 메타버스ㆍXR 시장규모 전망
3) 인프라별 시장동향
(1) 디바이스
(2) 소프트웨어
(3) 콘텐츠

3. 디지털 대전환(DX)의 핵심 키워드로 부상하고 있는 디지털 트윈
3-1. 디지털 트윈(Digital Twin) 개요
1) 개념과 정의
2) 메타버스와 디지털 트윈의 차이
(1) 메타버스의 진화
(2) 新가상경제와 소셜 서비스
(3) 메타버스와 디지털 트윈의 구분
3) 등장 배경
4) 중요성
(1) 경제ㆍ안전성 향상 기능과 확장성 보유
(2) 탄소중립 추진 기반 구축을 위한 핵심 기술
5) 비즈니스 측면의 요구사항
(1) 산업 측면 - 생태계 조성
(2) 시장 측면 - 비즈니스 창출
(3) 기술 측면 - 로드맵 수립
(4) 표준화ㆍ제도 측면 - 개선 필요
3-2. 국내외 시장동향과 전망
1) 글로벌 시장규모 및 전망
(1) 비즈니스 시장 전망
(2) 다양한 산업 분야로 확산
(3) 주요국별 新성장전략으로 추진
(4) 주요 기업 솔루션 개발로 경쟁 우위 확보
2) 주요국 세부 추진 현황
(1) 미국
(2) 싱가포르
(3) 영국
(4) 독일
(5) 호주
3) 주요 기업의 디지털 트윈 솔루션 현황
4) 국내 대응 동향
(1) D.N.A와 XR 육성으로 기반 마련
(2) 공공 부문 서비스 도입 확대
(3) 대기업 - 수요 확대로 선도사례 창출
(4) 중소기업 - 공급 비즈니스를 확대
5) 국내 기술 수준
3-3. 국내 정책 추진 동향
1) 산업 성장기반 조성
(1) 3D 객체 데이터 구축ㆍ개방
(2) 시뮬레이션 SaaS 개발ㆍ실증
(3) 3D 공간정보 구축 및 활용(국토부)
2) 대규모 선도 시장 창출
(1) 주력산업 경쟁력 향상
(2) 국민 안전 강화
(3) 탄소중립 사회 전환
3) 기술경쟁력 강화
(1) 기술개발 로드맵 수립
(2) 핵심 기술ㆍ다부처 협력기술 개발
4) 표준화ㆍ제도개선
(1) 상호운용성 확보를 위한 디지털 트윈 표준화 추진
(2) 법ㆍ제도 정비
(3) 범부처 민-관 협업 거버넌스 구축