[1] 주력산업IT융합

번호	과제명
1	국산 SoC 기반 온디바이스 AI SW 탑재 초개인화 가전 시스템 개발 및 실증
2	국산 SoC 활성화를 위한 온디바이스 AI SW 개발 지원 통합개발환경(IDE) 개발 및 실증
3	차량 내 운전자 감성 서비스를 위한 복합감정인지 온디바이스 AI 기술 개발 및 실증
4	국산 SoC 기반 온디바이스 AI 대화형 에이전트 탑재 키오스크 시스템 개발 및 실증
5	전자부품 업종 대상 국산 SoC 기반 작업자 편의성 및 개인화 지원 온디바이스 AI 기술개발 및 실증

* 위 과제의 연구개발기간 및 정부지원연구개발비는 아래와 같으므로 참고하시어 연구개발계획서 제출시 작성 요망

구분	연구개발기간	정부지원연구개발비
		총 금액	연도별 금액
1차년도	‘24.9. ~ ’25.5.(9개월)	3,134,600,000원 이내	1,134,600,000원
2차년도	‘25.6. ~ ’26.5.(12개월)		자율구성
3차년도	‘26.6. ~ ’27.5.(12개월)		자율구성

품목번호

2024-스마트제조-품목-1

산업

기술

분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

품목유형

□ 원천기술   ■ 혁신제품

소프트웨어

전기전자부품

융합유형

■ 산업고도화형 □ 사회문제해결형  □ 신산업창출형  □ 해당없음

해당여부

□ IP R&D연계  □ 표준연계  □ 디자인연계  □ BI연계  □ 경쟁형R&D  □ 복수형 R&D □ 국가핵심기술  □ 서비스형  □ 안전과제  □ 탄소중립  □ 국제공동 R&D □ 원스톱형  □ 통합형  ■ 초격차

R&D 자율성트랙

■ R&D 자율성트랙(일반)  □ R&D 자율성트랙(지정)

품목명

국산 SoC 기반 온디바이스 AI SW 탑재 초개인화 가전 시스템 개발 및 실증

품목코드

(HSK10)

류

호

소호

통계부호

8

5

3

1

9

0

1

0

0

0

(TRL :  [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)

1. 개념 및 개발내용

□ 개념

ㅇ 국산 SoC 기반 저전력·경량화 온디바이스 AI SW가 탑재되어 사용자 행동, 사용패턴 등 개인화 맞춤형 경험을 제공하는 초개인화 가전 시스템 개발 및 실증

* 핵심목표 : 개인화 프로파일링 정확도(90% 이상)(세계 최고)

□ 개발내용

ㅇ 국산 SoC 기반 가전 시스템 탑재형 AI 가속 임배디드 H/W 개발

ㅇ 초개인화 가전 시스템 SW 구현을 위한 HW 최적화 임베디드 SW 기술 개발

ㅇ 사용자 행동 및 패턴 등 개인화 프로파일링을 위한 온디바이스 AI SW 개발

ㅇ 국산 SoC와 온디바이스 AI SW 통합된 가전용 온디바이스 AI 디바이스 개발

ㅇ 가전용 온디바이스 AI 디바이스가 탑재된 초개인화 가전 3종 개발

ㅇ 2차년도에 프로토타입 개발 및 테스트베드 검증, 3차년도에 사용자 대상 실증 수행

ㅇ 제품 상용화 및 사업화를 위해 SoC, AI 핵심기술 보유 기업 또는 기관 참여 필수

연구개발계획서 제출시 다음의 항목의 정량적 목표치 및 상용화 수준 제시 필수

전력소모 30% 저감 / 모델 경량화 80% 이상 / 퍼스널 케어 서비스 3종 이상 / 사용자 만족도 검증 방법

2. 지원 필요성

□ 지원 필요성

ㅇ (정책적 측면) 국정과제24 반도체·AI·배터리 등 미래전략산업 초격차 확보 및      반도체·AI 분야와 헬스케어 산업 발전 동시 지원 및 상용화 연계 지원 필요

ㅇ (기술적 측면) 국내외 가전기업들은 가전에 특화된 Ai칩과 운영체제를 통한 초개인화, 제품케어쉽 서비스부터 구독 서비스까지 개인 맞춤형 비즈니스 전략을 수립하고 있음

ㅇ (시장적 측면) 글로벌 AI가전 시장은‘30년 79조원으로 성장 전망(CAGR 9.2%), 초개인화 가전 시장분야 선점을 위한 다양한 종류의 개인화 모델/서비스 개발 보급 필요

ㅇ (사회적 측면) 온디바이스 AI 기술은 개인의 삶의 편의성 극대화 및 삶의 질을 향상, 다양한 사용자들이 접근할 수 있는 기술을 개발함으로써, 디지털 격차를 줄이고 사회적 통합 촉진 기대

□ 활용분야

ㅇ 온디바이스 AI 기반의 AI구동 제어 및 개인화 기술 활용 분야

ㅇ 개인 반응형 퍼스널 모션가전 제어 모듈개발을 통한 AI가전 산업 분야

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 33개월 이내

ㅇ 정부지원연구개발비 :  ‘24년 11.35억원 이내(총 정부출연금 31.35억원 이내)

ㅇ 주관연구개발기관 : 대기업·중견·중소기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호

2024-스마트제조-품목-2

산업

기술

분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

품목유형

□ 원천기술   ■ 혁신제품

소프트웨어

전기전자부품

융합유형

■ 산업고도화형 □ 사회문제해결형  □ 신산업창출형  □ 해당없음

해당여부

□ IP R&D연계  □ 표준연계  □ 디자인연계  □ BI연계  □ 경쟁형R&D  □ 복수형 R&D □ 국가핵심기술  □ 서비스형  □ 안전과제  □ 탄소중립  □ 국제공동 R&D □ 원스톱형  □ 통합형  ■ 초격차

R&D 자율성트랙

■ R&D 자율성트랙(일반)  □ R&D 자율성트랙(지정)

품목명

국산 SoC 활성화를 위한 온디바이스 AI SW 개발 지원 통합개발환경(IDE) 개발 및 실증

품목코드

(HSK10)

류

호

소호

통계부호

8

5

3

1

9

0

1

0

0

0

(TRL :  [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)

1. 개념 및 개발내용

□ 개념

ㅇ 국산 SoC 사용 확산을 위하여 온디바이스 AI SW 개발에 최적화된 통합개발환경(IDE : Integrated Development Environment)과 평가키트(Evaluation-Kit)의 개발 및 실증

* 핵심목표 : 지원되는 국산 SoC 2종 이상(세계최고)

□ 개발내용

ㅇ 다양한 온디바이스 AI의 구현 및 구동을 위한 국산 SoC 기반 HW 플랫폼 개발

ㅇ 국산 SoC 기반 HW 플랫폼의 성능측정 및 품질 프로파일링 SW 개발

ㅇ 온디바이스 AI SW 개발 지원을 위한 HW 플랫폼 최적화 임베디드 SW 개발

ㅇ 온디바이스 AI 응용서비스 구현을 위한 개방형 통합개발환경(IDE) 개발

ㅇ 온디바이스 AI 모델 경량화 및 최적화를 위한 모델 학습, 검증, 평가 및 배포 기능 SW 개발

ㅇ 온디바이스 AI 기반 통합개발환경의 안정적인 서비스 제공을 위한 성능검증용 평가 키트 개발

ㅇ 통합개발환경 실증을 위한 영상/음성/통신 기반의 모빌리티 제품용 실증 AI-디바이스 개발

ㅇ 2차년도에 프로토타입 개발 및 검증, 3차년도에 실 제품 개발 대상 실증 수행

ㅇ 제품 상용화 및 사업화를 위해 SoC, AI 핵심기술 보유 기업 참여 필수

연구개발계획서 제출 시 다음의 항에서 요구하는 목표치와 내용 포함 필수

지원 대상 국산 SoC 수(종), 멀티모달 입력 데이터 수(종), 활용 AI 프레임워크(개수), 지원언어(건)

2. 지원 필요성

□ 지원 필요성

ㅇ (정책적 측면) 온디바이스AI 개발 편의성을 제공함으로써 국산 SoC 반도체, 디바이스 산업 가속화

ㅇ (기술적 측면) 엔비디아는 AI 하드웨어 기술을 기반으로 임베디드 환경에서 학습된 모델 기반의 실시간 추론 및 모델 업데이트 기능을 제공하고 있음

ㅇ (시장적 측면) 국내 AI 산업 적용에서 주축은 하드웨어 최적화이며, 자율주행, 사물인식  등 AI 연산 처리에 최적화 AI 반도체가 개발됨에 따라 클라우드·서버가 아닌 데이터를 직접 데이터까지 처리하는 온디바이스 AI가 각광

ㅇ (사회적 측면) 스마트폰, 웨어러블 기기, IoT 기기에 맞도록 AI 모델을 간단하게 최적화할 수 있어 스마트홈, 스마트헬스 등 다양한 생활 밀접형 AI 서비스 창출에 크게 기여할 전망

□ 활용분야

ㅇ 다양한 산업 영역에서의 온디바이스AI기술 적용 확산과 온디바이스 Soc 반도체 확산 기대

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 33개월 이내

ㅇ 정부지원연구개발비 :  ‘24년 11.35억원 이내(총 정부출연금 31.35억원 이내)

ㅇ 주관연구개발기관 : 제한없음

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호

2024-스마트제조-품목-3

산업

기술

분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

품목유형

□ 원천기술   ■ 혁신제품

소프트웨어

전기전자부품

융합유형

■ 산업고도화형 □ 사회문제해결형  □ 신산업창출형  □ 해당없음

해당여부

□ IP R&D연계  □ 표준연계  □ 디자인연계  □ BI연계  □ 경쟁형R&D  □ 복수형 R&D □ 국가핵심기술  □ 서비스형  □ 안전과제  □ 탄소중립  □ 국제공동 R&D □ 원스톱형  □ 통합형  ■ 초격차

R&D 자율성트랙

■ R&D 자율성트랙(일반)  □ R&D 자율성트랙(지정)

품목명

차량 내 운전자 감성 서비스를 위한

복합감정인지 온디바이스 AI 기술 개발 및 실증

품목코드

(HSK10)

류

호

소호

통계부호

8

5

3

1

9

0

1

0

0

0

(TRL :  [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)

1. 개념 및 개발내용

□ 개념

ㅇ 차량 내 탑재된 운전자 감정, 행동 등 측정 센서 데이터 수집을 위해 ECU와 연동하면서, 온디바이스 AI 기반 운전자 복합감정 개인화 기술을 개발하여 복합감정 정보를 전장장치에 제공하는 운전자 감정인지 모빌리티 지원 기술 개발 및 실증

* 핵심목표 : 심리측정모델 정확도(90% 이상) 및 한국형 복합감정 인식 정확도(80% 이상)(세계 최고)

□ 개발내용

ㅇ 생체신호(피부온도, 심전도, 땀분비, 시선, 음성)를 통한 반응 및 기타 행동 측정의 기저에 있는 심리과정 분석과 한국형 감정 인식 분류체계와 학습 모델 개발

ㅇ 차량 내 탑재된 운전자 감정, 행동 등 측정 데이터 수집을 위한 ECU 연동 및 복합감정 추론 결과를 차량 내 서비스와 연동하기 위한 차량 전장장치와의 연동 기술 개발

ㅇ 모빌리티 차량의 ECU와 프로세서에 장착가능한 복합감정 인지 처리용 SoC 플랫폼 개발

ㅇ 복합감정 인지 처리용 SoC 기반 SW 개발 지원을 위한 HW-임베디드 SW 기술 개발

ㅇ 심리측정 및 인지적 의사 결정 이론과 통합된 잠재 변수 모델을 개발하여 운전자를 통해서 감지되는 감정을 종합적으로 체계화하기 위한 sLLM 기반 온디바이스 AI SW 기술 개발

ㅇ 운전자의 감정에 따라 유도되는 행동 인지와 복합감정 인지 처리용 SoC기반 상업용 플랫폼 개발

ㅇ 2차년도에 모빌리티 차량에 장착가능한 SoC 시제품 개발 및 3차년도 차량 탑재 실증

ㅇ 제품 상용화 및 사업화를 위한 상용차 기업 및 온디바이스 AI 기술 보유 기관(기업) 참여 필수

연구개발계획서 제출시 다음의 항목의 정량적 목표치 및 상용화 수준 제시 필수

한국형 감정 인식 분류 기준 및 심리측정 제시, SoC 실시간 처리 속도(FPS), 모델링 정확도(%)

2. 지원 필요성

□ 지원 필요성

ㅇ (정책적측면) 온디바이스 AI 기술의 산업적용 확산 정책에 근거 감정인지형 모빌리티 차량분야에 우선 적용

ㅇ (기술적측면) 국내외에서 운전자 복합감정 인식 기술을 개발하고 있으며, 실증이 아닌 기술논문에서 감정인식 정확도가 80% 정도로 제시되고 있음

ㅇ (시장적측면) 감정 인식 시장은 연간 성장률(CAGR) 11.4%, 2030년에 444억 달러 예쌍

ㅇ (사회적측면) 사용자-차량 간의 상호작용을 통한 편안하고 안전한 사용자 경험 제공

□ 활용분야

ㅇ 감정인지 기술은 미래를 대비하는 중요한 분야이며 로봇, 미디어, 게임등 다양한 산업에 확대 가능

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 33개월 이내

ㅇ 정부지원연구개발비 :  ‘24년 11.35억원 이내(총 정부출연금 31.35억원 이내)

ㅇ 주관연구개발기관 : 제한없음

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호

2024-스마트제조-품목-4

산업

기술

분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

품목유형

□ 원천기술   ■ 혁신제품

소프트웨어

전기전자부품

융합유형

■ 산업고도화형 □ 사회문제해결형  □ 신산업창출형  □ 해당없음

해당여부

□ IP R&D연계  □ 표준연계  □ 디자인연계  □ BI연계  □ 경쟁형R&D  □ 복수형 R&D □ 국가핵심기술  □ 서비스형  □ 안전과제  □ 탄소중립  □ 국제공동 R&D □ 원스톱형  □ 통합형  ■ 초격차

R&D 자율성트랙

■ R&D 자율성트랙(일반)  □ R&D 자율성트랙(지정)

품목명

국산 SoC 기반 온디바이스 AI 대화형 에이전트 탑재 키오스크 시스템 개발 및 실증

품목코드

(HSK10)

류

호

소호

통계부호

8

5

3

1

9

0

1

0

0

0

(TRL :  [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)

1. 개념 및 개발내용

□ 개념

ㅇ 온디바이스 AI 기반 LLM(Large language model) 및 LVM(Large Vision Model)을 활용하여 장애인(시각‧청각‧휠체어 등)‧고령자 등 디지털 약자를 자동으로 인식하고, 사용자 맞춤형 맥락이해 기반 민원‧주문지원이 가능한 대화형 에이전트 기능과 데이터 최적 학습 기술 적용 키오스크 시스템 개발 및 현장 실증

* 핵심목표 : 대화 이해 및 대상 인식/분류 정확도(85% 이상)(세계 최고)

□ 개발내용

ㅇ 국산 SoC 기반 사용자 자동인식 및 맥락이해 온디바이스 AI SW 수행을 위한 HW 모듈 개발

ㅇ ASR(Automatic Speech Recognition)기반 자연어 처리 및 민원‧주문 분석 최적화 LLM SW 개발

ㅇ 영상 내 디지털 약자 인식을 위한 AI 기반 고정밀 휴먼인식 및 사용자 분류 최적화 LVM SW 개발

ㅇ AI 데이터 분석‧추론 모듈(H/W) 및 자동음성인식·휴먼인식 AI 모델 SW 통합된 초경량 AI 내재화 디바이스 개발

ㅇ 디지털 약자를 위한 휴먼 자동인식 및 사용자·맥락 이해 기반 온디바이스 AI가 탑재된 키오스크 개발

ㅇ 2차년도에 프로토타입 개발 및 테스트베드 검증, 3차년도에 사용자 대상 효용성‧안정성 검증

ㅇ 제품 상용화 및 사업화를 위한 수요기업(공공기관, 사업장 등) 및 AI 기술 보유 기업 컨소시엄 구성 필수

연구개발계획서 제출시 다음의 항목의 정량적 목표치 및 상용화 수준 제시 필수

디지털 약자 인식 속도(ms), 디지털 약자 인식/분류 정확도(%), 서비스 요청 응답 속도(ms), 학습 데이터셋(건)

2. 지원 필요성

□ 지원 필요성

ㅇ (정책적 측면) 디지털 약자 보호 정책 근거 최신 온디바이스 AI 기술의 디지털 약자 보호 산업 적용 및 확산 지원 필요

ㅇ (기술적 측면) 디바이스 상에서 디지털 약자의 민원과 주문을 이해하고 지원 및 추천 기능을 수행하기 위해서는 초경량화 온디바이스 AI 기반 LLM 파운데이션 기술 개발이 필요함 (MicroSoft Phi-2, 대화이해 정확도 83.3%)

ㅇ (시장적 측면) 현재 무인매장, 키오스크 주문은 전세계적인 추세로 해당 시장이 지속 성장하고 있으며, 특히 키오스크 시장은 2029년까지 연평균 12.29%의 세계시장 성장 추세(2029년 570억 달러규모)이므로, 관련 최신 핵심 기술 개발을 통한 시장 선점 필요

ㅇ (사회적 측면) 가속화 되고있는 고령화 사회에서 소외되는 디지털 약자를 적극 지원하고, 더 나은 경험을 제공할 수 있는 최신 기술 기반의 솔루션 개발 필요

□ 활용분야

ㅇ 휴먼인식 – LLM 기술 연계 기반 민원/터미널/공항 등 공공 분야 및 식당/카페/상점 등 다품목 사업장 등 공공/소상공 산업 분야

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 33개월 이내

ㅇ 정부지원연구개발비 :  ‘24년 11.35억원 이내(총 정부출연금 31.35억원 이내)

ㅇ 주관연구개발기관 : 중소·중견기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호

2024-스마트제조-품목-5

산업

기술

분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

품목유형

□ 원천기술   ■ 혁신제품

소프트웨어

전기전자부품

융합유형

■ 산업고도화형 □ 사회문제해결형  □ 신산업창출형  □ 해당없음

해당여부

□ IP R&D연계  □ 표준연계  □ 디자인연계  □ BI연계  □ 경쟁형R&D  □ 복수형 R&D □ 국가핵심기술  □ 서비스형  □ 안전과제  □ 탄소중립  □ 국제공동 R&D □ 원스톱형  □ 통합형  ■ 초격차

R&D 샌드박스 유형

■ R&D 자율성트랙(일반)  □ R&D 자율성트랙(지정)

품목명

전자부품 업종 대상 국산 SoC 기반 작업자 편의성 및 개인화 지원 온디바이스 AI 기술개발 및 실증

품목코드

(HSK10)

류

호

소호

통계부호

8

5

3

1

9

0

1

0

0

0

(TRL :  [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)

1. 개념 및 개발내용

□ 개념

ㅇ 전자 핵심부품 제조환경의 작업자 편의성 및 개인화 지원을 위한 온디바이스 AI 구동이 가능한 경량화된 LLM 모델과 HW 임베디드 융합 기술개발 및 실증

* 핵심목표 : 작업자 작업상황 추론 정확도 90% 이상 (세계 최고)

□ 개발내용

ㅇ 현장 안전성을 고려하여 통신 및 생체정보 파악이 가능한 SoC 적용 웨어러블 기반 HW 모듈 개발

ㅇ 제조환경변화에 대한 Stand-alone AI 기반 작업환경 추론 메타정보 생성 모듈 개발

ㅇ 편의성을 고려한 개인화 작업 가이드, 업무 번역 등 sLLM 기반 온디바이스 AI SW 기술 개발

ㅇ 실시간 환경 정보 수집과 작업 실행 진단이 가능한 통합 디바이스 개발

ㅇ  2차년도에 시제품 개발 및 테스트베드를 통한 사전 검증, 3차년도 제조환경에서 실증

ㅇ 제품 상용화 및 사업화를 위한 컨소시엄 내 수요기업 참여 필수

연구개발계획서 제출시 다음의 항목의 정량적 목표치 및 상용화 수준 제시 필수

작업상황 추론 정확도(%), 질의에 적합한 제조환경 변화 탐지 정확도(%), 생성형AI SQL 변환 정확도(%)

2. 지원 필요성

□ 지원 필요성

ㅇ (정책적 측면) 전자산업 제조업 분야의 산업 첨단화 정부시책에 부합되며, 110대 국정과제에 ‘제조업 등 주력산업 디지털 기술 접목’ 등의 정책과 계획을 발표함

ㅇ (기술적 측면) 생산현장 및 공급망의 상태변경 시 실시간 메타정보를 통한 최적제어모델과 생성형 AI 기반 공정 분석 및 제어를 통한 자율생산 기술을 위해 글로벌 리더보드 세계최고인 65.45%(BIRD-SQL, DUNAMU)를 뛰어넘는 초격차 기술 확보 필요

ㅇ (시장적 측면) 세계 전자 산업시장은 2019년 1조8987억달러→2022년 2조905억달러로 연평균 3.3% 성장하고 있으며, 생성형 AI에 대한 기술투자를 통하여 2026년~2029년 동안 44억 달러의 제조 수익 증가를 예상함(ABI 리서치)

ㅇ (사회적 측면) 글로벌 전자산업의 제조 지능화는 급변하는 기술 환경에 있어 필수 불가결한 기술로, 이를 통해 기업 현장의 글로벌 경쟁력 확보를 위한 지원 필요함

□ 활용분야

ㅇ 제조 현장의 자율생산이 필요한 생활가전, 디스플레이, 모바일 등의 전자산업 분야

ㅇ 제조 지능화 대응 생산, 구매 부문의 자동화 공정 및 유지보수 분야

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 33개월 이내

ㅇ 정부지원연구개발비 : ‘24년 11.35억원 이내(총 정부출연금 31.35억원 이내)

ㅇ 주관연구개발기관 : 중소·중견기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수