제1장 범용 인공지능(AGI) 기술 개요 및 사이보그의 등장
1. 범용 인공지능(AGI) 기술 개요 및 기술 동향
 1-1. 범용 인공지능(AGI) 기술 개요
  1-1-1. 인공지능 기술 개요
    (1) 생명의 역사와 인공지능 탄생
    (2) 인공지능(AI)과 포스트 휴먼(Posthuman)
      가. 포스트 휴먼(Posthuman) 시대 개념
      나. 포스트 휴먼 시대 도래
      다. 포스트 휴먼시대의 인공지능(AI)
  1-1-2. 비인간적 인격체인 범용 인공지능
    (1) 비인간적 인격체 인공지능
      가. 법인격체의 의미
      나. 비인간적 인격체로서의 인공지능
      다. 포스트 휴먼 시대의 인공지능에 대한 인격체 부여 논의
 1-2. 범용 인공지능(AGI)의 출현
  1-2-1. 범용 인공지능 기술 개요
    (1) 인간 두뇌 지능의 고유 능력
    (2) 인공지능의 강점
  1-2-2. 범용 인공지능 기술 정의
  1-2-3. 범용 인공지능 기술 개발 현황
  1-2-4. 범용 인공지능 기술 전망
 1-3. 포스트 휴먼 시대의 인공지능 가져올 변화와 위험성
  1-3-1. 범용 인공지능이 가져올 변화
    (1) 부와 소득의 불평등에 의한 양극화 현상
    (2) 고용없는 성장
    (3) 삶의 편의성 향상
  1-3-2. AI 위험성
  1-3-3. 범용 인공지능 등장에 따른 로봇세와 기본 소득
    (1) 로봇세(Robot Tax)
      가. 로봇세(Robot Tax) 개념
      나. 로봇세(Robot Tax)를 둘러싼 논쟁
    (2) 기본소득(Universal Basic Income)
      가. 보편적 기본소득(UBI) 등장 배경
      나. 보편적 기본소득(UBI) 개념
      다. 보편적 기본소득 도입에 따른 논란
2. 인공지능과 사이보그 시대 도래
 2-1. 인간과 인공지능의 공존
 2-2. 포스트 휴먼 시대, 사이보그(Cyborg)
  2-2-1. 포스트 휴먼 시대, 트랜스 휴머니즘(Transhumanism)
  2-2-2. 인간 확장의 개념 사이보그(Cyborg)
    (1) 사이보그(cyborg) 개념
    (2) 사이보그 종류
    (3) 사이보그와 BCI/BMI 기술
    (4) 사이보그(Cyborg)의 역사
  2-2-3. 사이보그(Cyborg) 개발 현황
    (1) 팔과 다리의 확장
    (2) 눈과 귀의 확장
    (3) 입의 확장
    (4) 인간 두뇌의 확장
    (5) 근육의 확장
  2-2-4. 사이보그 사례

제2장 포스트 휴먼 시대 인공지능과 의료 산업
1. 포스트 코로나 시대 의료산업
 1-1. 코로나 펜데믹과 인공지능
    (1) 인공지능(AI)과 언택트
    (2) 인공지능(AI)을 활용한 코로나19 대응
 1-2. 포스트 휴먼 시대 의료산업의 변화
  1-2-1. 인공지능과 의료 빅데이터
  1-2-2. AI기반 의료용 로봇
  1-2-3. 원격의료
    (1) 원격의료 개념
    (2) 국내 원격의료 현황
    (3) 해외 원격의료 현황
      가. 미국
      나. 일본
      다. 중국
 2. 라이프로그(Life Log) 기반 의료 빅데이터
 2-1. 라이프로그(Life Log)와 빅데이터
  2-1-1. 라이프로그 개념 및 특성
    (1) 라이프로그 개념
    (2) 라이프로그의 특성
    (3) 라이프로그의 장·단점
  2-1-2. 라이프로그(Life Log) 데이터 수집
    (1) 행동정보(위치, 활동량 등)를 이용한 라이프로그
    (2) 생체정보(맥박, 피부 전도도, 피부 온도 등)를 이용한 라이프로그
      가. 맥파(Photoplethysmogram, PPG) 기반 라이프로그
      나. 심전도(Electrocardiogram, ECG) 기반 라이프로그
      다. 맥파전파속도(PulseWaveVelocity, PWV)
  2-1-3. 라이프로그 기반 빅데이터
    (1) 라이프로그와 빅데이터 개요
      가. 개인 빅데이터
      나. 개인건강기록(Personal Health Record, PHR)
    (2) 보건의료 빅데이터
    (3) 병원 진료 기록
    (4) 유전체 데이터
      가. 유전체 정보분석
         ① 단일 유전자 검사(Sanger sequencing·생어 시퀀싱)
         ② 인간게놈프로젝트(Human Genome Project)
         ③ 차세대 염기서열 분석(Next Generation Sequencing)
           ③-1. 차세대 염기서열 분석(NGS) 기술의 종류
           ③-2. 마이크로바이옴(Microbiome)
      나. 유전체 개인 맞춤 분석
    (5) 라이프로그
      가. 웨어러블 디바이스 기반 라이프로그
      나. 스마트폰 기반 라이프로그
    (6) 분산형 바이오 빅데이터
      가. 분산연구망(Distributed Research Network)
      나. 국내 분산형 바이오 플랫폼
 2-2. 라이프케어 산업 전망

참고문헌

그림 목차

[그림 1] AI 교육 및 훈련에 대한 지능적인 접근
[그림 2] 지구 생명의 역사
[그림 3] 딥퍼스널라이제이션(deep personalization)이 구현
[그림 4] 유저 및 아이템 정보를 같은 체계인 Latent 벡터로 표현하는 네트워크 모델
[그림 5] 2차원 모델로 묘사된 포스트 휴머니즘
[그림 6] Journal of Neurointerventional Surgery
[그림 7] 다양한 형태의 포스트 휴머니즘에 대한 분류
[그림 8] 2030년까지 AI의 역량
[그림 9] AGI 프레임워크
[그림 10] EU의 ‘Trustworthy AI’ 프레임워크
[그림 11] AI 카테고리(categories) 및 관계
[그림 12] 인공지능 기술의 성장
[그림 13] 인간이 지식을 받아들이는 체계를 설명한 블룸의 텍사노미(Bloom’s Texonomy) 도식
[그림 14] 신체 자각에서 자의식으로의 진화
[그림 15] 사이보그화
[그림 16] 인공지능의 작동원리
[그림 17] 패턴인식(pattern recognition) 프로세스
[그림 18] 강화학습(Reinforcement learning)
[그림 19] 인지시스템
[그림 20] 욕구 계층에 관한 데이터 과학
[그림 21] 인공지능 기술 전망
[그림 22] 내재적 인지 아키텍처
[그림 23] 직무 특성에 따른 영역별 대체 위험
[그림 24] 미래 기술의 시너지
[그림 25] 글로벌 인공지능(AI) 시장 전망
[그림 26] AI 기반 4차 산업혁명
[그림 27] Maslow의 욕구 계층 구조
[그림 28] 새로운 사회 구조
[그림 29] 보편적 기본소득(UBI)
[그림 30] 인간-로봇 상호작용을 위한 인공 인지 구현 아키텍처
[그림 31] 뇌-기계 인터페이스의 분류
[그림 32] BMI(Brain Machine Interface) 개념
[그림 33] 뉴럴링크(Neural link)의 두뇌 강화 프로젝트
[그림 34] 사이보그(cyborg)
[그림 35] 사이보그 벤 다이어그램
[그림 36] 뇌 이식 칩 ‘링크0.9’의 구조
[그림 37] 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 체계 및 뇌파를 측정하는 방식
[그림 38] 포스트 휴먼 기술의 유형
[그림 39] 인공팔의 신경제어 방법
[그림 40] 인공와우의 작동 원리
[그림 41] 인공눈의 구조
[그림 42] 뇌 신호를 음성으로 변환해주는 음성합성기 작동원리
[그림 43] 양방향 뇌-컴퓨터 인터페이스(BBCI)
[그림 44] 나노 로봇 기술
[그림 45] 피터 스콧-모건(Peter B Scott-Morgan) 사이보그 변신 프로젝트
[그림 46] 세계 인공지능 헬스케어 시장 규모 2016-2023(단위 : $million)
[그림 47] 인공 지능의 핵심 영역
[그림 48] 감염병에 대한 통합 빅데이터 개념 모델
[그림 49] 코로나 항체 치료제 개발 과정
[그림 50] 휴림 로봇 테미(TEMI)
[그림 51] 블루오션 로보틱스의 덴마크 UVD 로봇
[그림 52] 중국 로보틱스
[그림 53] AI기반의 신약개발 흐름도
[그림 54] 일반적인 원격진료 시스템
[그림 55] SK텔레콤의 ‘누구 케어 콜’ 서비스 개념도
[그림 56] 미국 원격의료 서비스 시장 규모 및 전망
[그림 57] Digital Hospital
[그림 58] 정밀 의학 패러다임 변화
[그림 59] 라이프로그(Life Log) 데이터의 종류
[그림 60] 라이프로그 데이터 수집
[그림 61] 라이프로그 데이터 마이닝 기반 헬스 모니터(디지털 엔젤) 개념도
[그림 62] 라이프로그 모니터링
[그림 63] 라이프로그 기반 MashMap 프레임 워크의 전체 구조
[그림 64] 라이프로그 서비스의 분류
[그림 65] 생체신호인식
[그림 66] Architecture of Emotion Detection and Recognition System(EDRS)
[그림 67] ECG 신호의 신호 처리 및 감정 식별 단계
[그림 68] 맥파 속도에 영향을 미치는 요인
[그림 69] 헬스케어 빅데이터 종류와 플랫폼 예시
[그림 70] 우리의 삶을 변화시킬 빅데이터
[그림 71] 국내 전자건강기록(EHR) 시장 성장 추이 및 전망
[그림 72] 정밀의료용개인건강기록플랫폼활용체계
[그림 73] 인공지능 신약 개발 모델
[그림 74] 공통데이터모델(Common Data Model, CDM)
[그림 75] 의료정보 교류 개념도
[그림 76] 개인 전자 건강 기록
[그림 77] 유전체 의학
[그림 78] DNA를 추출하는 기술
[그림 79] Sanger sequencing 기본원리
[그림 80] 인간게놈프로젝트
[그림 81] 분자유전학
[그림 82] 인간게놈프로젝트(Human Genome Project) 진행 과정
[그림 83] 기존 방식 대 차세대 염기서열 분석(NGS) 방식의비교
[그림 84] 차세대 DNA 시퀀싱
[그림 85] NGS 분석 진행 과정
[그림 86] 표적 염기서열 분석(targeted NGS)의 과정과 필요 시간
[그림 87] 다양한 신체 부위의 피부에 존재하는 미생물 군집 구조의 차이
[그림 88] 인간 장내 주요 미생물 분포
[그림 89] 장신경계(enteric nervous system)
[그림 90] 휴먼 마이크로바이오타와 인체와의 소통
[그림 91] 개인 유전정보 분석
[그림 92] 웨어러블 디바이스 기반 라이프로그 정보 수집 및 활용
[그림 93] 웨어러블 디바이스의 다양한 사용 예
[그림 94]  PLUS 시스템 아키텍처
[그림 95] 분산연구망의 개념
[그림 96] 의료기관 전자의무기록(EMR) 보급률
[그림 97] 분산형 빅데이터 플랫폼
[그림 98] 국내 분산형 바이오 빅데이터 모델

표 목차

[표 1] 산업별 인공지능 사례
[표 2] AI가 근로자 임금에 영향을 미치는 네 가지 채널
[표 3] 인공지능(AI)이 갖추어야 할 윤리와 가치
[표 4] 로봇 인공지능 기술 현황
[표 5]  EU 주요국 디지털세 추진 현황
[표 6] 인공지능 로봇의 발전단계에 다른 ‘로봇세’ 과세 모델
[표 7] 로봇세 도입을 둘러싼 찬반 논리와 등장 배경
[표 8] 보편적 기본 소득의 장단점
[표 9] 사이보그 기술 동향
[표 10] 장애를 극복한 인간과 로봇의 융합
[표 11] 외골격 로봇의 진화
[표 12] 의료 빅데이터 활용 강화 분야
[표 13] 의료용 로봇의 분류
[표 14] 원격의료 추진 일지
[표 15] 원격의료 서비스 국내외 비교
[표 16] 원격의료 4가지 유형
[표 17] 라이프로그 서비스와 기존 일기장의 차이
[표 18] 라이프로그를 위한 센서와 로깅 데이터 종류
[표 19] 용량의 단위
[표 20] PHR의 구축 유형
[표 21] 의료 빅데이터 활용과 PHR 시스템 모델
[표 22] 블록체인이 만드는 의료정보 생태계
[표 23] 보건의료 빅데이터 구성과 개요
[표 24] 개인정보 빅데이터 결합내역(2016. 6~2017. 7)
[표 25] 빅데이터 활용 서비스 해외 사례
[표 26] 시퀀싱 기술의 발전사
[표 27] NGS 플랫폼
[표 28] 라이프로그 종류
[표 29] 라이프로그 기술 구현 요소
[표 30] 주요 기업의 웨어러블 디바이스 및 플랫폼
[표 31] 헬스케어 관련 스마트폰 애플리케이션
[표 32] 헬스케어의 빅데이터 활용 분야
[표 33] 주요국 빅데이터 구축 현황