9월 21일 ~ 9월 25일 일산 킨텍스 개최'대한민국 방위산업전'(DX Korea 2022) 참가 저피탐 무인 편대기, 중고도 무인기, 수직 이착륙 무인기 등 무인기 관련 첨단 기술 및 제품 전시

항공 산업은 글로벌 교류와 경제 발전을 촉진하며 세계 각지의 사람들을 연결하는 주요 동력 중 하나입니다. 그러나 이러한 이점과 함께 항공 운송은 대기 오염과 탄소 배출과 같은 환경 문제로 인해 증대하는 비판에 직면하고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 가지 혁신적인 해결책은 '지속가능한 항공연료(Sustainable Aviation Fuel, SAF)'입니다.

SAF는 친환경적인 항공 연료로서 기존의 제트 연료와 비교하여 훨씬 적은 온실 가스 배출을 목표로 개발되었습니다. 이 연료는 다양한 방법으로 생산될 수 있으며, 생물질 기반 SAF, 첨가성 연료, 전기화학적 제조 방법 등이 있습니다.

SAF의 장점 중 하나는 환경 영향을 최소화하면서 항공 운송을 유지하고 개선할 수 있다는 점입니다. SAF 사용은 항공 운송의 탄소 발자국을 줄이고 환경 오염을 감소시키는 데 기여하며, 이는 환경 보호와 항공 산업의 미래 지속 가능성을 고려할 때 중요한 요소입니다.

그러나 현재 SAF를 둘러싼 도전 과제들도 있습니다. 가장 주요한 문제 중 하나는 SAF의 생산 비용이 여전히 상대적으로 높다는 것입니다. 이로 인해 항공사들이 대규모로 SAF를 도입하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 또한 SAF 공급 인프라가 부족한 지역도 있어 연료의 유통과 이용에 제약이 있습니다. 더불어 SAF 기술 개발은 초기 단계에 머물러 있어 연구와 개발에 더 많은 투자가 필요합니다.

이러한 도전 과제들을 극복하기 위해 SAF의 생산 비용을 줄이기 위한 혁신적인 연구와 투자를 늘리는 것이 필요합니다. 정부와 국제 기구는 SAF 사용을 촉진하기 위한 규제와 장려 정책을 도입하고 있으며, 국제 협력을 통해 국제 표준을 개발하여 글로벌 연료 시장의 안정성을 확보할 필요가 있습니다.

지속가능한 항공연료(SAF)는 항공 산업이 환경 보호와 지속 가능성을 고려하는 중요한 한 걸음입니다. SAF의 성공은 환경을 보호하면서도 항공 운송을 유지할 수 있는 밝은 미래를 위한 핵심이 될 것입니다.

*ARTICLE은 AI가 초안을 잡은 AI기반의 기사입니다.

문서 자동화 기술은 기업이나 조직에서 문서 작성, 관리, 처리를 자동화하기 위해 사용되는 기술입니다. 이러한 기술은 작업의 효율성을 높이고, 작업의 일관성과 정확성을 향상시킵니다. 템플릿 기반 자동화, 자연어 처리(NLP), 관리 시스템 및 워크플로우 도구활용, 데이터 통합과 자동화, 인공지능(AI) 기반 자동화가 문서 자동화 기술들인데요, 하나씩 설명해보겠습니다.

 템플릿 기반 자동화는 기업이나 조직에서 사용하는 표준 문서의 형식과 레이아웃을 미리 정의해 놓고, 이를 활용하여 자동으로 문서를 생성하는 기술입니다. 예를 들어, 계약서, 보고서, 이메일 등과 같은 문서의 양식을 미리 만들어 놓고 필요한 정보를 입력하면, 시스템이 자동으로 해당 양식에 맞게 문서를 생성합니다. 이러한 과정은 문서의 일관성을 유지하고, 작업 시간을 단축할 수 있도록 도와줍니다. 
 템플릿 기반 자동화와 유사한 자연어 처리 기술은 사람이 사용하는 자연어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술입니다. 이를 활용하여 문서 작성, 분석, 요약 등의 작업을 자동화합니다. 이 기술은 텍스트 분류 알고리즘을 사용하여 문서를 분류하거나, 다국어 문서를 번역할 때 자동 분류 기술, 자동 번역 기술을 활용할 수 있습니다.
 문서 자동화 기술에는 문서 관리 시스템과 워크플로우 도구를 활용하여 문서 작성 및 처리 과정을 자동화하는 것도 해당됩니다.  문서 작업의 흐름을 효율적으로 관리하고, 작업의 중복을 최소화합니다. 또한, 문서의 버전 관리 및 접근 권한 설정 등의 기능을 통해 문서 보안을 강화할 수도 있습니다.
 데이터 통합과 자동화는 문서 작성에 필요한 데이터를 다양한 소스로부터 수집하고 통합하여 자동으로 문서를 생성하는 기술입니다. 예를 들어, 데이터베이스, CRM 시스템, ERP 시스템 등과의 연동을 통해 필요한 정보를 자동으로 추출하고 활용할 수 있습니다. 이러한 과정에는 인공지능(AI) 기반 자동화도 해당됩니다. 머신러닝 및 딥러닝 기술을 활용하여 문서 작성 및 처리 과정을 자동화하는 것인데, 이미지나 음성 데이터를 텍스트로 변환하거나, 자동으로 문서를 분류하는 등의 작업이 이에 해당합니다.

 이러한 문서 자동화 기술은 각각의 기술에서 언급된 것처럼, 기업이나 조직의 업무 효율성을 향상시키고 비용을 절감하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라, 문서의 일관성 유지, 사람의 실수를 방지하는 등 작업을 할 때에 사람에게 드는 부담을 줄이고 더 나은 업무 환경을 조성하는 데에 기여합니다.

현대 생물학 연구는 엄청난 발전을 이루어내면서 우리는 인체와 생물학적 과정에 대한 더 깊은 이해를 얻게 되었습니다. 그 중 하나로, 최근 몇 년 동안 공간 오믹스(Spatial Omics) 기술의 등장이 큰 주목을 받고 있습니다. 이 기술은 단순한 데이터 수집이 아닌, 조직 내에서 각 세포의 위치와 생물학적 정보를 정확하게 매핑하는 것을 목표로 합니다. 이러한 정보는 개별 세포와 조직 간의 상호작용 및 복잡한 생물학적 프로세스를 조사하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 이 기술은 많은 혜택을 제공하면서도 몇 가지 위험성과 고려해야 할 사항을 동반하고 있습니다.

먼저 개인 정보 보호 문제가 중요한 고려 사항이 됩니다. 데이터의 수집, 저장 및 공유에 대한 강력한 보안 및 개인 정보 보호 정책이 필요합니다. 대규모의 데이터를 처리하고 분석하는 것은 복잡하며, 이로 인해 잘못된 해석이나 결과의 오류가 발생할 수 있습니다. 정확한 분석 및 해석을 위한 품질 통제와 표준화가 필요합니다.

또한 생물학적 정보를 수집할 때, 이러한 정보를 어떻게 사용하고 공유할 것인지에 대한 윤리적 고려가 필요합니다.특히 인간 연구 및 인권 문제가 발생할 수 있으며 공간 오믹스 기술의 특성상 비용이 높을 수 있어 연구자 및 의료 기관에 따라 접근성에 차이가 있을 수 있습니다.이로 인해 기술의 혜택이 모든 사람에게 균등하게 도달하지 않을 수 있습니다.

마지막으로, 이러한 기술을 악용하여 비윤리적인 목적으로 사용할 수 있는 가능성이 있습니다. 따라서 규제 및 윤리적 가이드라인이 필요합니다. 과도한 데이터 해석으로 미미한 차이를 과잉진단하거나 치료에 지나치게 활용할 경우 과잉진단과 치료의 위험이 있을 수 있습니다.

이러한 위험성을 최소화하고 잠재적인 혜택을 극대화하기 위해 연구기관, 의료 기관 및 규제 당국은 관련 법규 및 윤리적 가이드라인을 개발하고 준수해야 합니다. 또한 공공과 개인 간의 협력과 투명성이 필요합니다.

공간 오믹스 기술은 미래의 의료와 생물학 연구에 중요한 도구로 남을 것으로 예상되며, 이러한 고려 사항을 고려하면서 지속적으로 발전하고 활용되어야 할 것입니다.

*ARTICLE은 AI가 초안을 잡은 AI기반의 기사입니다.

 디지털 보안 기술은 개인 정보, 중요 시스템 및 데이터를 사이버 공격으로부터 보호하는 기술과 프로세스를 총칭합니다. 정보기술(IT) 보안이라고도 불리는 디지털 보안은 조직 내부 및 외부의 위협으로부터 시스템과 애플리케이션을 보호하며, 네트워크화된 시스템과 애플리케이션에 대한 위협을 방어하도록 설계되었습니다. 이러한 디지털 보안 기술의 종류와, 향후 동향에 대해 설명해보겠습니다.

 우선, 인공지능(AI)과 빅데이터 분석을 통해 사이버 공격을 예측하고 사전에 차단하는 기술이 발전하고 있습니다. 이러한 AI/ML 기반 자동화 시스템은 사이버 공격을 예측하고, 사전에 차단하는 등 이상 행동 감지, 위협 분석, 자동화된 침해 사고 대응 등의 분야에서 활용이 증가할 것입니다.
 또한, 제로 트러스트 보안 모델이 더욱 확산될 것으로 보입니다. 기본적으로 어떠한 애플리케이션 또는 사용자도 신뢰하지 않는 보안 원칙을 기반으로 네트워크 및 데이터 보안을 강화하는 것을 제로 트러스트 보안이라고 합니다. 제로 트러스트 보안 모델은 사용자, 장치, 애플리케이션, 데이터 등 모든 요소에 대한 지속적인 검증과 접근 제어가 강화될 것입니다.
 한편, 클라우드 환경은 꾸준하게 확대되고 있습니다. 다시 말하면, 클라우드 환경의  보안 위협 또한 증가할 것이기에, 데이터 및 애플리케이션을 보호하는 기술이 중요해질 것을 판단됩니다. 클라우드 환경의 보안 구성을 지속적으로 평가하고 모니터링하는 기술인 "클라우드 보안 자세 관리(Cloud Security Posture Management, CSPM)", 클라우드 리소스에 대한 사용자 접근 권한을 관리하는 기술인 "클라우드 액세스 관리(Cloud Access Management, CAM)" 기술들이 활용되고 있으며, 이외에도 다양한 방법으로 보호할 수 있도록 기술이 개발되고 있습니다.
 데이터 위변조 및 탈취를 방지하는 기술의 개발은 블록체인의 분산 원장 기술을 활용하여 진행되고 있습니다. 이는 보안 인증, 데이터 보안, 액세스 관리 등의 분야에서 블록체인 기술의 활용이 증가할 것을 기대할 수 있습니다.

 사이버 공격은 더욱 정교하고 지능화될 것으로 예상되며, 이에 따라 인공지능 기반의 자동화된 방어 시스템이 중요해질 것입니다. 디지털 보안 기술은 끊임없이 발전하고 있으며, 새로운 위협에 대한 대응이 중요합니다. 
 

디자이너 파지, 혹은 "맞춤형 바이러스 치료법"은 세균 및 박테리아 감염에 혁신적인 접근을 제시하며 의학 및 생명과학 분야에서 현재 가장 뜨거운 주제 중 하나로 떠오르고 있습니다. 이 기술은 특정 세균을 정확하게 공격하고 제어하기 위해 맞춤형으로 설계된 바이러스를 사용하는 방법을 의미합니다.

디자이너 파지의 주요 특징 중 하나는 환자 개개인에게 맞춤형 치료법을 제공할 수 있다는 점입니다. 감염의 원인이 되는 세균을 정확하게 식별한 후, 해당 세균을 표적으로 공격하는 디자이너 파지를 개발하여 치료하는 것입니다. 이러한 접근법은 감염에 대한 정확한 대응을 가능케 하며, 기존 치료법으로 어려웠던 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

특히, 현재 항생제 내성 박테리아로 인한 문제가 급증하고 있는 상황에서 디자이너 파지는 중요한 대안으로 주목받고 있습니다. 항생제 내성은 항생제가 더 이상 효과를 발휘하지 못하는 상황을 초래할 수 있으며, 디자이너 파지는 이러한 문제에 대응하기 위한 솔루션으로 제시됩니다. 특별한 세균에 대한 저항성을 가진 파지를 개발하여 항생제 내성 박테리아와의 전투에 도움을 줄 수 있는 것입니다.

또한 디자이너 파지의 응용 분야는 의료뿐만 아니라 농업 분야에도 확장될 수 있습니다. 작물 감염을 관리하고 작물 보호를 위해 특정 세균을 표적으로 공격하는 파지를 사용할 수 있으며, 이를 통해 농작물 생산을 향상시키고 환경 친화적인 방식으로 농업을 수행할 수 있습니다.

그러나 디자이너 파지 기술은 부작용과 위험성을 동반합니다. 파지에 저항성을 발전시키는 세균, 알레르기 반응, 환경 영향 등 아직 발견하지 못한 중요한 과제들이 남아있기 때문에 이러한 부작용 및 위험성을 관리하고 최소화하기 위해 연구와 윤리적인 고려가 필요합니다.

디자이너 파지는 세균 및 박테리아 감염에 대한 혁신적인 치료법으로 미래의 의료, 농업, 환경 보호 분야에서 큰 역할을 할 것으로 기대되지만 이를 신중하게 관리하고 윤리적인 측면과 안전성을 고려하여 지속 가능한 방향으로 발전시켜 나가야 하는 중요한 과제가 남아있습니다.

 뉴로모픽 칩은 인간 뇌의 작동 방식에서 영감을 받아 설계된 칩으로, 뉴런(신경세포)과 시냅스(뉴런 간 연결)의 작동 원리를 모방하여 고성능 및 효율적인 정보 처리를 가능케 하는 칩입니다. 이러한 칩은 기존의 전통적인 컴퓨팅 아키텍처와는 다르게, 생물학적 뇌의 특성을 따라 만들어져서 특정 작업에 있어 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다. 일반적인 컴퓨터의 중앙처리장치(CPU)는 명령어를 순차적으로 처리하는 반면, 뉴로모픽 칩은 뇌의 신경망과 유사한 방식으로 데이터를 병렬적이고 유연한 방식으로 처리합니다. 이는 뉴런 간 연결의 강도를 조절하여 학습 및 기억을 수행할 수 있습니다.

 뉴로모픽 칩은 병렬 처리 덕분에 복잡한 인공지능 작업에 유용하며, 뇌의 에너지 효율성을 모방하여 저전력 소비에 중점을 두어 배터리 구동 장치 및 모바일 기기에서 효과적으로 사용됩니다. 또한, 데이터에서 패턴을 학습하고 적응할 수 있는 능력을 가지며, 일반적으로 노이즈나 손상에 강건하고 유연한 학습 및 추론을 제공한다는 것이 주요 특징입니다,

 뉴로모픽 칩은 주로 인공지능 및 신경망 기반 작업에 적합하며, 다양한 응용 분야에서 효과적으로 활용되고 있습니다. 기계 학습 분야에서는 고차원 패턴 인식 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, 로봇공학에서는 센서 데이터 처리와 지능적인 의사 결정을 통해 로봇의 자율성과 강건성을 향상시킵니다. 뇌-기계 인터페이스에서는 뇌와 컴퓨터 간의 상호 작용을 개선하여 기계 장치를 신체 움직임으로 제어하는 데 활용됩니다.
또한, 신경과학 연구에 활용되어 뇌의 복잡한 네트워크와 신호처리 메커니즘을 이해하고 모델링하는 데 기여합니다. 응급 상황 및 보안 시스템에서는 신속한 의사 결정과 이상 감지 기능이 도움이 되며, 의료 분야에서는 의료 영상 분석, 진단 지원, 환자 모니터링에 적용할 수 있습니다.

 뉴로모픽 칩은 이러한 분야에서 기존의 컴퓨팅 기술보다 효율적인 성능을 제공하여, 빠르고 저전력으로 병렬 및 분산 처리를 수행하는 등의 장점을 갖고 있습니다.

AI 모바일 스캐닝은 인공 지능 기술을 활용하여 모바일 기기로 다양한 물체나 환경을 스캔하고 분석하는 기술을 말합니다. 이러한 기술은 주로 컴퓨터 비전, 기계 학습 및 딥 러닝과 같은 AI 기술을 기반으로 합니다. 다양한 센서 및 카메라를 활용하여 모바일 기기가 주변의 현실 세계를 인식하고 이를 3D 모델이나 다양한 데이터 형태로 캡처할 수 있습니다.

AI 모바일스캐닝은 가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR) 콘텐츠 제작 분야에 활용될 때 그 가능성이 매우 기대됩니다. AI 모바일스캐닝에 해당하는 3D 객체 스캔용 AI 기술은, 주변 환경을 현실적으로 모델링할 수 있어 이를 이용하여 VR 콘텐츠 제작에서 현실감 있는 가상 환경을 만들 수 있습니다.
또한,  모바일 기기가 주변의 현실 세계를 실시간으로 스캔하고 분석함으로써, AR 앱은 실제 환경에 가상 객체를 적절하게 통합하여 증강현실 콘텐츠를 향상시키는 데에도 기여할 수 있습니다.

 한편, 3D 스캔은 개인이나 기업의 물체, 환경을 캡처할 수 있으므로 개인정보 보호 및 보안 문제가 큰 주의가 필요합니다. 해당 문제만 해결이 된다면, 데이터 처리 및 저장 용량, 알고리즘의 한계 등을 발전시키는 방향으로 나아갈 발전의 가능성이 높습니다. 다양한 응용분야를 지닌 3D스캔이 정확한 모델링, 효율적인 제작을 장점으로 발전할 것을 기대할 수 있습니다.

 AI 모바일스캐닝은 기술의 발전에 따라 촬영해야 하는 이미지의 수가 줄어들고, 학습에 필요한 데이터의 양이 줄어들면서, 더욱 손쉽게 고품질의 3D 모델을 생성할 수 있을 것으로 기대됩니다.

현대의 자동차 산업은 빠르게 진화하고 있으며, 그 중에서도 능동형 자율주행 기술은 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 이 기술은 차량이 스스로 주행 결정을 내리고 주행 경로를 계획하며, 주변 환경을 감지하여 상황에 맞게 반응하는 것을 목표로 합니다.

먼저 무인 자동차는 능동형 자율주행 기술의 대표적인 사례 중 하나로, 주행 중에 스스로 주변 환경을 파악하고 실시간으로 분석합니다. 센서와 카메라, 레이더 등이 통합되어 도로 상황을 인식하고 안전한 주행을 위한 결정을 내립니다. 이를 통해 교통 체계를 혁신하고 사고를 감소시킬 수 있는 가능성을 제시하고 있습니다.

또한 무인 지게차는 산업 분야에서 능동형 자율주행의 적용 사례로 주목받고 있습니다. 공장이나 창고에서 물류 운반을 담당하는 이들은 센서를 통해 주변 환경을 감지하고, 정해진 경로를 따라가거나 물품을 안전하게 운반합니다. 이로써 생산성이 향상되고 인력 비용이 절감되는 효과를 얻을 수 있습니다.

능동형 자율주행 기술은 앞으로 더욱 발전할 전망입니다. 연구와 개발이 계속되면서 센서 기술의 진보, 인공지능의 발전, 5G와 같은 고속 통신 기술의 도입 등이 이루어질 것으로 예상됩니다. 이로 인해 자율주행 기술은 보다 정교해지고 안전성은 향상될 것으로 기대됩니다.

그러나 이러한 기술의 도입에는 여러 가지 위험성도 동반되고 있습니다. 소프트웨어 버그나 센서의 한계, 해커에 의한 공격 등으로 인한 안전 문제가 제기되고 있습니다. 이에 대응하기 위해 보안 기술의 강화와 업데이트 시스템의 지속적인 개선이 이루어지고 있습니다. 또한, 교통 규제와 윤리적인 측면에서도 심도 있는 논의가 필요합니다.

결국, 능동형 자율주행 기술은 우리의 삶과 산업 구조를 혁신하며 미래의 모빌리티에 새로운 지평을 열어갈 것으로 전망됩니다. 지속적인 연구와 안전 대책 마련을 통해 우리는 보다 안전하고 효율적인 자율주행 시스템을 기대할 수 있을 것입니다.

 원격 의료는 인터넷 기술을 활용하여 지리적 제약 없이 환자와 의료 전문가 간의 의료 서비스를 제공하는 형태를 말합니다. 이는 텔레메디신, 모바일 의료, 원격 모니터링, 전자 의무 기록 등 다양한 형태로 나타납니다.

 원격 의료는 환자들에게 접근성을 크게 향상시키고 비용 및 시간을 절감하는 기회를 제공한다는 장점이 있습니다. 특히, 지리적으로 떨어져 있는 지역이나 교통이 어려운 지역에서는 의료 서비스의 접근성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 만성 질환의 효과적인 관리와 같은 부분에서도 원격 모니터링을 통해 큰 이점을 얻을 수 있습니다.

 그러나, 원격 의료는 기술적 제약, 신뢰성 및 보안 문제, 그리고 물리적 검사의 한계 등의 단점을 안고 있습니다. 기술적인 이해력이나 접근이 부족한 일부 환자들은 서비스 이용에 어려움을 겪을 수 있으며, 의료 정보의 보안 문제와 신뢰성에 대한 우려도 존재합니다. 원격 의료에서는 의료 전문가가 환자를 실제로 만나지 않기 때문에, 물리적인 접촉이 필요한 진료나 검사에서는 한계가 있습니다.

 이러한 원격 의료가 원활히 진행되려면, 의료 전문가와 환자들에게 적절한 교육 및 지원이 필요하며,강력한 보안 시스템과 안정적인 인터넷 연결은 핵심적인 조건으로 간주됩니다. 또한, 규제와 윤리적인 가이드라인을 수립하여 환자 안전성과 개인 정보 보호를 보장해야 합니다. 효과적인 의사-환자 커뮤니케이션 도구도 원격 의료의 성공적인 구현을 위한 핵심적인 조건 중 하나입니다.

 편리성과 접근성을 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있는 원격 진료는, 이러한 측면들을 종합적으로 고려하여 시스템을 설계하고 구현함으로써 효과적이고 안전한 의료 서비스를 제공할 수 있을 것입니다.

농업과 농산물 생산 분야에서 혁신적인 기술인 웨어러블 식물 센서(Wearable Plant Sensors)는 식물의 상태와 환경 조건을 실시간으로 모니터링하는 데 사용되고 있습니다. 이 센서들은 작은 장치로 구성되어 식물의 잎, 줄기, 뿌리 주변에 부착하거나 설치하여 다양한 데이터를 수집하며, 농부, 정원사 및 농업 연구원들이 식물을 보다 효율적으로 관리하고 문제를 조기에 감지할 수 있게 돕습니다.

현재 상용화된 웨어러블 식물 센서의 대표적인 예시 중 하나는 "PlantLink"입니다. PlantLink는 식물 주변의 환경 조건을 실시간으로 모니터링하고 사용자에게 전송하는 스마트 센서 시스템을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 모바일 앱을 통해 식물의 습도, 온도 및 빛 조건을 모니터링하고 식물에 필요한 관리 조치를 신속하게 취할 수 있습니다.

또 다른 예시는 "Edyn"입니다. Edyn은 식물과 토양의 상태를 모니터링하는 스마트 가드닝 시스템을 제공하며, 사용자에게 실시간으로 데이터를 제공하는 모바일 앱을 함께 제공합니다. 이를 통해 농부 및 정원사는 농작물의 건강 상태와 환경 조건을 더 잘 이해하고 조절할 수 있습니다.

웨어러블 식물 센서 기술은 앞으로 더욱 발전하여 실생활에 유용하게 사용될 전망입니다. 이 기술은 농업 혁신과 지속 가능한 농업을 촉진하는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 예상되며, 데이터 기반 농업 관리와 자동화 기술의 진보는 농작물 생산성을 향상시키고 자원 사용을 최적화하는 데 도움을 줄 것입니다. 향후 몇 년 안으로 웨어러블 식물 센서 기술은 농부들에게 더 나은 농업 관리 도구를 제공하고 글로벌 농산물 공급망에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

 딥페이크 영상은 오늘날 늘 화두에 올라있습니다. 기술의 활용 범위가 광범위하고, 그에 따라 악용 가능성도 무시할 수 없기 때문입니다. 딥페이크 기술을 활용한 범죄 의 피해자들이 계속해서 발견되는 지금, 기술의 가치와 앞으로의 발전에 대해 이야기해봅시다.

 딥페이크는 딥러닝(Deep Learning)과 페이크(Fake)의 합성어로, 인공지능 기술을 이용하여 진짜처럼 보이도록 조작된 이미지나 영상을 의미합니다. 즉, 존재하지 않는 장면이나 말을 실제처럼 만들어내는 기술이죠.

 딥페이크 영상은 어떻게 제작될까요? 우선 인물의 얼굴, 표정, 움직임 등을 학습시키기 위해 다양한 각도와 조명에서 촬영된 대량의 이미지나 영상 데이터를 수집합니다. 그리고, 수집된 데이터를 기반으로 딥러닝 모델을 학습시킵니다. 이 과정에서 모델은 인물의 얼굴 특징을 추출하고, 다른 영상에 자연스럽게 합성될 수 있도록 학습합니다. 결과적으로, 학습된 모델을 이용하여 원하는 영상에 새로운 얼굴이나 움직임을 합성합니다. 이때, 기존 영상의 배경과 조명 등을 고려하여 자연스러운 결과물을 만들어냅니다.

 딥페이크 기술이 도입된 작품에서는 옛날 영화의 배우를 현대적으로 복원하거나, 사망한 배우 - 위인을 연기하여 새로운 작품을 만들어낼 수 있습니다. 다만, 딥페이크 기술의 시작과 발전은 긍정적으로 받아들여지기 어렵습니다.

 딥페이크 기술 자체는 1990년대부터 학술 기관의 연구원들에 의해 개발되기 시작했지만, 딥러닝 기술이 발전하고 컴퓨터 성능이 향상되면서 일반인들도 딥페이크를 만들 수 있게 되었습니다. 딥페이크 기술이 대중적으로 알려지고 활용되기 시작한 것은 2017년 이후입니다. 미국의 온라인 커뮤니티 레딧에서 'deepfakes'라는 닉네임을 가진 한 사용자가 포르노 영상에 유명인의 얼굴을 합성하는 기술을 선보이면서부터 본격적으로 딥페이크라는 용어가 사용되기 시작했습니다. 딥페이크는 기술 발전의 양면성을 보여주는 대표적인 예시입니다. 딥페이크는 영화 특수 효과, 게임 캐릭터 제작 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 가짜 뉴스, 허위 정보 확산 등 심각한 사회적 문제를 야기하기도 합니다.

 딥페이크 기술과 유사한 기술들은 긍정적으로 활용되고 있습니다. 특정 인물의 외모를 다양하게 변형하거나, 과거 또는 미래의 모습을 사실적으로 구현하는 것을 목표로 하는 디지털 더블링 기술이나, 실제 사람의 모습을 가상의 캐릭터에 투영하여 새로운 콘텐츠를 만들거나, 개인의 프라이버시를 보호하는 버츄얼 캐릭터 기술들처럼 긍정적인 목적에 사용되는 기술들도 발전해오고 있습니다. 하지만, 딥페이크 기술은 다른 사람의 얼굴을 도용하여 허위 정보를 유포하거나, 사기를 치는 등 악의적인 목적으로 사용될 가능성이 매우 높은 기술입니다. 딥페이크의 악용을 막고 긍정적인 측면을 강화하기 위해서는 딥페이크 탐지 기술을 개발하고, 법적인 규제를 강화하고 윤리적 기준을 마련해야 할 것입니다.

 딥페이크는 강력한 도구이지만, 어떻게 사용하느냐에 따라 그 결과가 달라질 수 있습니다. 딥페이크 기술의 발전과 함께 사회적 합의를 통해 긍정적인 방향으로 활용될 수 있도록 노력해야 합니다.

생성형 인공지능 (Generative AI)은 현재 기술 분야에서 가장 주목받는 혁신적인 기술 중 하나입니다. 이 기술은 AI 모델이 데이터를 창작하고 변환하는 데 활용되며, 창의성과 혁신의 새로운 지평을 열고 있습니다.

예를 들어, AI를 사용한 작곡은 음악 분야에서 큰 관심을 받고 있습니다. 생성형 인공지능은 과거의 음악 데이터를 분석하여 새로운 곡을 작곡하고 연주할 수 있습니다. 이로써 음악 작곡가들은 AI를 활용하여 다양한 음악 스타일을 탐구하고, 더 많은 음악을 작곡할 수 있게 되었습니다.

또한 생성형 인공지능은 문학 작품을 생성하는 데도 활용됩니다. AI 모델은 고전 문학 작품의 스타일을 모방하여 새로운 소설을 쓸 수 있고, 이를 통해 작가들은 다양한 문학 양식을 탐구하고, 창작 아이디어를 확장시킬 수 있습니다.

미래에는 생성형 인공지능 기술이 더욱 진보하여 창작자들과 협력하여 창의적 작업을 더욱 발전시킬 것으로 예상됩니다. 예술가와 AI 작가가 협업하여 새로운 창작물을 만들어내고, 인간 작가와 AI 작가가 함께 작업하여 창조적인 작품을 공동으로 창조할 수 있을 것입니다.

그러나 생성형 인공지능은 주의가 필요한 기술입니다. 이 기술을 악용하면 위조된 정보와 편향된 콘텐츠가 생성될 수 있으며, 이로 인해 사회적 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 윤리적인 사용과 규제는 이 기술의 발전과 함께 고려되어야 할 중요한 부분입니다. AI 기술은 우리의 삶과 문화를 혁신하고 변화시킬 것이며, 이러한 변화를 지속적으로 감독하고 조절해 나가는 것이 중요한 과제로 남아있습니다.

2023년, 기술 혁신은 우리의 삶을 더욱 편리하고 지속 가능하게 만드는 방향으로 나아가고 있습니다. 그 중에서도 휴대폰, 스마트 웨어러블 기기, 전자 자동차와 같은 많은 장치들이 사용하는 배터리 기술은 지속적인 발전이 요구되는 분야입니다.

그리고 플렉시블 배터리는 우리의 삶을 바꾸는 핵심적인 해결책으로 떠오르고 있습니다.

플렉시블 배터리는 기존의 뚜렷한 형태를 가진 전통적인 배터리와는 달리, 폴리머 소재를 사용하여 끊임없이 휘어지고 구부러질 수 있는 고유한 특성을 가지고 있습니다.

이러한 플렉시블한 특징 덕분에 기존의 디자인과 크기에 구애받지 않고 다양한 형태로 배치할 수 있었고 여러 산업 분야에서 활용 가능성을 높였습니다.

예를 들어, 스마트 웨어러블 기기는 더 이상 몸에 고정되어 있지 않고 옷감에 배터리가 통합됨으로써 휴대성과 편의성을 향상시킬 수 있게 되었습니다.

또한, 전자 자동차 산업에서도 플렉시블 배터리는 기존의 불편한 배터리 교체를 줄여줄 뿐만 아니라 자동차 디자인의 자유도를 높여주는 놀라운 영향을 미치고 있습니다. 이러한 기술의 발전은 지속 가능한 미래를 위한 에너지 저장 기술에 대한 새로운 관점을 제시하고 있습니다.

플렉시블 배터리는 기존의 리튬 이온 배터리와 같은 화학적 소재들과 비교해 안전성과 효율성 면에서도 더욱 우수한 성능을 보여주고 있으며 또한, 폴리머 소재의 사용으로 인해 배터리 생산 과정에서 발생하는 환경 오염 또한 감소시킬 수 있습니다.

하지만 우리에게는 아직도 몇 가지 도전 과제가 남아있습니다. 플렉시블 배터리는 현재 상용화된 기술들에 비해 아직 상대적으로 높은 생산 비용과 일정한 성능에 제한이 있습니다. 따라서 기술의 개선과 경제적인 측면에서의 발전이 필요합니다.

최근 수많은 기업과 연구 기관들이 플렉시블 배터리 기술에 투자하고 있으며, 기술 혁신의 속도는 날로 가파르게 가속화되고 있습니다.

앞으로 몇 년 안에 우리는 더욱 강력하고 유연한 배터리 기술을 볼 수 있을 것으로 기대됩니다.

이러한 플렉시블 배터리의 발전은 우리의 일상생활과 산업 구조를 뒤바꿀 수 있을 만큼 놀라운 혁신을 가져올 것으로 보입니다.

메타버스와 가상 현실 기술은 현대 사회에서 급속한 발전을 거듭하며, 정신 건강 분야에서의 혁신적인 가능성을 제시하고 있습니다. 이러한 기술들은 현실의 제약을 넘어서 정신 건강 서비스를 혁신하고, 더 나은 치료 및 지원을 제공할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다.

미래에는 메타버스를 통한 정신 건강 지원이 더욱 진화할 것으로 예상됩니다. 맞춤형 정신 건강 치료의 발전은 데이터 분석과 인공 지능 기술을 활용하여 개인의 정신 건강 상태를 실시간으로 모니터링하고 맞춤형 치료 계획을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 각 환자는 그들의 고유한 상황에 맞는 치료를 받을 수 있을 것입니다.

또한, 메타버스의 가상 환경은 더욱 현실적이고 몰입감 있는 경험을 제공할 것으로 예상되며, 미래에는 현실과 구분하기 어려운 환경을 구현하여 정신 건강 치료 및 재활에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.

그러나 메타버스와 가상 현실 기술의 발전은 주의가 필요한 몇 가지 위험을 동반하고 있습니다. 그중 대표적으로 디지털 중독은 메타버스의 중독성으로 인해 현실 세계와의 균형을 어렵게 만들 수 있으며, 사용자 데이터 보호와 사이버 보안 문제 역시 주목해야 할 사항입니다.

메타버스를 안전하게 활용하기 위해서는 교육과 인식 증진이 필요하며, 사용자들은 잠재적인 위험과 안전에 대한 인식을 갖고 대비해야 합니다. 또한, 디지털 중독을 관리하기 위한 가이드라인과 정기적인 디지털 디톡스를 권장하는 것이 중요하며, 사이버 보안 강화와 개인 정보 보호 역시 필수적입니다. 마지막으로, 메타버스는 모든 사람에게 공평한 접근을 제공해야 하며, 디지털 격차를 줄이는 노력이 필요합니다.

메타버스는 정신 건강 분야에서 혁신적인 가능성을 제공하지만, 이러한 가능성을 실현하기 위해서는 안전과 보안을 고려하는 것이 필요합니다.

*ARTICLE은 AI가 초안을 잡은 AI기반의 기사입니다.

업무용 AI 비서는 기업이나 조직에서 업무 효율성을 높이고 일상적인 작업을 자동화하기 위해 도입되는 인공 지능 기반의 비서 시스템을 말합니다. 업무용 AI 비서는 자연어 처리가 가능하고, 일정 관리 및 알림, 작업 자동화, 문서 처리 및 데이터 분석, 커뮤니케이션 지원 및 개인화된 서비스 등 다양한 기능을 제공하고 있어 일상적이고 반복적인 업무를 자동화하고 의사 결정을 지원합니다. 

최근, 업무 환경의 디지털화와 자동화가 더욱 강조되면서, 업무용 AI 비서 중 하나인 코파일럿의 인기가 급상승하고 있습니다. OpenAI에서 개발한 코파일럿은 MS의 대표적인 업무용 소프트웨어인 워드와 엑셀 등 MS 365에 AI를 결합한 서비스이며, GPT-3.5 언어 모델을 기반으로 하여 다양한 업무 관련 작업을 지원하는 강력한 도구로 자리매김하고 있습니다.

코파일럿은 최근의 주목할 만한 변화 중 하나로, 개발자 측에서 중소기업들을 위해 구독 수 최소화 정책을 도입했습니다. 이전까지는 최소 300개의 구독부터 이용 가능했던 기업용 코파일럿의 최소 구독 수를 없애면서, 중소기업들도 보다 쉽게 코파일럿을 도입할 수 있게 되었습니다.

MS의 엔터프라이즈 부사장인 자레드 스파타로는 지난해 11월부터 MS 365 코파일럿을 제공하면서 최소 300개 이상 구독하도록 한 결과 중소기업이 배제됐다고 설명했습니다.

그는 "MS 365 코파일럿과 같은 상업적 수요를 경험한 적이 없다"며 "중소기업들이 '왜 우리는 이용하지 못하게 하느냐, 한번 사용하게 해달라'고 요구해왔는데 이런 압력을 이전에는 받은 적이 없다"고 말했는데요. 최소 구독수 제한을 없앤 만큼 이제 거의 모든 기업들이 코파일럿을 사용할 것으로 기대한다고 덧붙였습니다.

 딜로이트 인공지능 연구소(Deloitte AI InstituteTM)는 생성형 AI에 관한 조사를 진행했으며, ‘딜로이트 생성형AI 기업 서베이: 현재 전략에 미래 경쟁력이 달렸다’ 보고서를 15일(현지시간) 세계경제포럼(다보스포럼)에서 발표했습니다.

 보고서에 담긴 조사는 지난해 10~12월 전 세계 16개국에서 6대 산업을 통틀어 AI를 사용한 경험이 있고, 조직 내에서 AI를 시범 도입 혹은 본격 도입을 한 기업의 이사부터 임원급 응답자 2800명을 대상으로 진행되었다고 설명했습니다. 그 중, 핵심적인 내용은 응답자의 75%가 ‘생성형AI가 향후 3년 내 조직 대전환을 촉발할 것’이라고 전망했다는 것 입니다.

 생성형 AI는 주어진 데이터나 지시사항에 기반하여 다양한 유형의 내용물을 창조하는 기술을 의미합니다. 주로 딥러닝과 기계학습 알고리즘을 사용하여 학습된 데이터의 특성을 이해하고, 새로운 콘텐츠를 생성하거나 변형합니다. 예를 들어, GAN과 VAE와 같은 생성 모델은 이미지, 음악, 텍스트 등 다양한 도메인에서 활용되어 예술, 디자인, 음악 창작, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 창의적인 결과를 도출하는 데 사용됩니다. 이러한 기술은 창의성을 촉진하고 새로운 아이디어를 발굴하는 데에 기여하며, 다양한 응용 분야에서 유의미한 솔루션을 제공할 수 있습니다.

 생성형AI를 도입해 조직이 얻고자 하는 이점으로 응답자 56%가 ‘효율성 및 생산성 개선’을 꼽았습니다. 응답자의 대부분은 조직의 성장과 혁신 강화 등 장기적 비전보다 효율성 개선과 비용 절감 등 즉각 눈에 보이는 이점에 초점을 맞추었습니다.

 한편, 이들이 생성형 AI를 도입하는 비율은, 생성형 AI에 대한 전문성에 대한 질문에 "높다", 혹은 "매우 높다"고 응답한 리더들이 이끄는 기업의 비율이 높았습니다. 이들 중 이미 제품 개발 및 연구 개발에 생성형 AI를 본격 도입했다는 비율은 73%에 달합니다. 또한, 이들은 전 사업부서를 통틀어 생성형AI를 도입한 비율도 상대적으로 높은 것으로 확인되었습니다. 조사를 진행한 연구소 측은 전문성이 높은 그룹은 생성형AI 도입이 확산되면 기존의 사업 및 운영 모델이 위기에 처할 것이라는 응답 비율이 생성형AI 전문성이 보통 수준인 응답자 그룹에 비해 두 배 높았다며, 생성형 AI에 대한 신뢰는 높으나 불확실성은 낮게 인식하고 있었고, 생성형 AI 도입에 따른 파괴적 변화 가능성을 누구보다 크게 인식하며 준비 태세를 갖추고 있는 것으로 나타났다고 전했습니다.

 다만, 이번 조사에서 기업들은 생성형AI 활용 전략과 기술 인프라 등에 대해선 대체적으로 준비가 돼 있으나, 인력, 거버넌스, 리스크 관리 등은 아직 준비가 미흡해 생성형AI 도입을 가로막는 큰 장애물로 작용하는 것으로 나타났습니다.
이에 전문성이 높은 그룹에서는 직원 교육과 재교육에 상대적으로 많은 노력을 기울였고, 생성형 AI 계획을 주도할 기술 인력 확보를 목표로 하는 것으로 나타났으며, 응답자 대다수는 글로벌 규제와 협력을 강화해 책임감있는 생성형 AI 도입을 촉구해야 한다고 주장했습니다. 생성형AI 툴과 애플리케이션이 증가함에 따라 국가 기관 및 국제 기구에 대한 대중의 신뢰가 악화될 것이라 우려한 것입니다. 이러한 변화들은 기업 문화, 조직 구조, 업무 방식 등에 영향을 미칠 것으로 예상되며, 적절한 전략과 대응이 필요합니다.
 

 미래항공모빌리티,AAM은 'Advanced Air Mobility'의 약자로, 기존의 항공 서비스가 닿지 않는 지역을 연결하는 새로운 이동 수단입니다. 도시 내에서 수직 이착륙이 가능한 항공기를 이용하여 단거리 이동을 제공하는 도심항공모빌리티(UAM)와, 도시 간 또는 지역 간 중거리 이동을 위한 항공 서비스인 지역항공모빌리티(RAM)를 모두 포함하는 개념으로, 전기 동력을 기반으로 수직 이착륙이 가능한 항공기를 활용하여 빠르고 편리하게 목적지까지 이동하는 것을 목표로 합니다.

 AAM의 주요 특징 중 하나는 수직 이착륙이 가능하다는 점입니다. AAM은 활주로가 없는 곳에서도 이착륙이 가능하도록 하여, 도심 이동을 획기적으로 변화시킵니다. 도로 혼잡에서 벗어나고 이동 시간을 단축시킬 수 있다는 뜻이며, 이는 도시의 생산성을 높이는 것을 기대할 수 있습니다. 도심항공모빌리티(UAM)에서는 개인이 직접 운전하거나 자율주행 기능을 갖춘 개인용 비행체(PAV),여러 명의 승객을 태우고 도심 상공을 운항하는 에어택시, 소형 화물을 빠르고 효율적으로 배송하는 물류 드론 등이 나타날 것을 기대합니다. 지역항공모빌리티(RAM)에서도 지역 간 항공 운송, 관광 비행등의 방법으로 활용할 수 있습니다.

 하지만 안전성, 소음, 규제 등 해결해야 할 과제도 많습니다. 현재는 개인적 항공 모빌리티가 개수가 적고 제한적이어서 항공편이 도로교통편과 비교했을 때 빠르고 쾌적한 지금입니다. 다만, 항공모빌리티가 개인적으로도 상용화된다면 하늘길 정체와, 하늘에서 발생할 교통사고 가능성을 배제할 수 없습니다. 도로에서 겪는 혼잡이 하늘길에서도 발생할 수 있습니다. 특히, 출퇴근 시간이나 특정 지역 상공에서는 항공기들이 몰려들면서 공역 혼잡이 심화될 수 있습니다. 이렇듯, AAM은 미래 모빌리티의 혁신을 이끌 잠재력을 가지고 있지만, 안전과 효율성을 확보하기 위한 노력이 병행되어야 합니다.

 현재 AAM에 대해 많은 관련 기업들이 관심을 높이고 있습니다. 해외기업들엔 보잉, 에어버스, Joby Aviation 등이 UAM 기체 개발 및 RAM 시장 진출을 위해 다양한 투자를 진행하고 있고, 국내기업 중엔 현대자동차에서 개인용 비행체와 도심항공모빌리티 플랫폼 개발에 집중하고 있으며, 대한항공, 한국항공우주산업 또한 UAM 개발과 상용화에 집중하고 있습니다. 앞으로 UAM 기술이 어떻게 발전하고, 우리의 삶을 어떻게 변화시킬지 귀추가 주목됩니다.

 혼합현실(MR)은 가상현실(VR)과 증강현실(AR)을 결합한 기술입니다. VR은 현실 세계를 완전히 가상 세계로 대체하는 반면, AR은 현실 세계에 디지털 정보를 추가하는 방식입니다. MR은 이 두 가지 기술을 융합하여 현실 세계와 가상 세계를 동시에 경험할 수 있게 합니다.

 MR 헤드셋은 이러한 MR 기술을 구현하는 장치입니다. 일반적으로 헤드셋에는 디스플레이, 카메라, 센서 등이 내장되어 있습니다. 디스플레이는 현실 세계와 가상 세계를 혼합하여 사용자에게 보여주고, 카메라는 현실 세계를 캡처하여 가상 세계와 합성하는 데 사용됩니다. 센서는 사용자의 위치와 동작을 추적하여 가상 세계와 상호 작용할 수 있도록 합니다.

 MR 헤드셋은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 교육 분야에서는 학생들에게 3D 모델이나 시뮬레이션을 보여주는 학습을, 의료 분야에서는 수술 시뮬레이션을 진행하거나 환자의 상태를 진단하는 데 활용할 수 있습니다. 또한, 제조 분야에서는 제품 설계 및 검사를 진행하거나, 작업자에게 작업 지침을 제공하는 데 활용할 수 있습니다. 이처럼 MR헤드셋은 현실 세계와 가상 세계를 동시에 보여주고, 가상 세계의 객체와 상호 작용할 수 있도록 하며, 가상 세계가 현실 세계에 있는 것과 같은 몰입감을 제공합니다. MR 헤드셋은 아직 초기 단계이지만, 앞으로 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.

 지난 달 28일, 마크 저커버그는 2박 3일 일정으로 한국을 찾았습니다. 지난해 사업 협약을 맺은 LG전자의 조주완 사장을 만나 기술 협력을 논의합니다. 두 회사는 최신 혼합현실, MR 헤드셋을 내년에 함께 출시하기로 했습니다.

 또한, 혼합현실 이외에도 현실 세계와 가상 세계를 융합하여 새로운 경험을 제공하는 기술인 확장현실(XR)의 국내 시장에 큰 관심을 나타내기도 한 저커버그는 국내 확장현실(XR) 스타트업들과도 비공개 만남을 갖기로 해 어떤 결실이 있을지도 주목됩니다.

현대 사회는 기술의 급격한 진보와 혁신에 휩싸여 있습니다. 이 중에서도 두드러진 10대 분야, 즉 '초격차 10대 분야'는 미래의 산업과 기술을 주도하는 중심 역할을 하고 있습니다. 이제 함께 이 분야들을 조망해보겠습니다.

1. 차세대 원전: 안정적 에너지의 필요성

에너지 공급의 안정성을 중시하는 시대에, 차세대 원전은 깨끗하면서도 안전한 에너지의 새로운 지평을 열고 있습니다. 핵융합, 고급 연료 싸이클 등의 기술 혁신이 기대되고 있습니다.

2. 우주 항공: 우주 개발의 비전

우주 항공 분야는 지구의 경계를 넘어 인류의 가능성을 새롭게 정의하고 있습니다. 탐험과 발견의 영역을 넓히는 우주 항공 기술은 더 나은 미래를 위한 핵심 도구로 자리매깁니다.

3. 사이버보안, 네트워크: 디지털 사회의 보호자

디지털 환경에서의 생활이 더욱 증가함에 따라, 사이버보안과 네트워크 보안은 더욱 중요해지고 있습니다. 개인 정보의 안전과 사회의 안정을 위한 기술적인 발전이 요구되고 있습니다.

4. 로봇: 혁신적 자동화와 협업의 미래

로봇공학과 인공지능의 결합은 우리의 삶과 산업 현장을 혁신시키고 있습니다. 더 나은 생산성과 일상의 편의를 제공하는 로봇 기술은 인간과의 협업을 강화하는 방향으로 발전하고 있습니다.

5. 빅데이터: 데이터의 가치를 끌어올리다

데이터는 현대 사회의 핵심 자원으로 자리매깁니다. 빅데이터 기술은 이 정보의 홍수에서 인사이트를 추출하고, 기업과 조직에게 전략적 가치를 제공하는 역할을 수행합니다.

6. 미래 모빌리티: 지속 가능한 이동수단

환경 문제에 대한 인식이 높아지면서, 미래 모빌리티는 친환경하면서도 효율적인 이동수단을 지향하고 있습니다. 전기 자동차와 자율 주행 기술은 도시 교통을 변화시키는 중요한 역할을 합니다

7. 바이오헬스: 맞춤형 치료의 시대

바이오헬스 분야는 유전체학과 생명공학의 발전으로 인해 맞춤형 의료의 가능성을 제시하고 있습니다. 질병의 예방과 치료에 새로운 획기적인 접근법을 제시하며 의료 혁신의 선봉에 서고 있습니다.

8. 시스템 반도체: 디지털 세상의 핵심 기술

정보 기술과 전자 기기의 핵심, 시스템 반도체는 디지털 세상을 지탱하는 핵심입니다. 더욱 빠르고 안정적인 시스템 반도체 기술은 미래 디지털 혁신을 주도할 것으로 기대됩니다.

9. 양자컴퓨팅: 정보처리의 혁신

양자컴퓨팅은 양자역학의 원리를 이용하여 정보를 처리하는 새로운 형태의 컴퓨팅 기술입니다. 현재의 컴퓨터보다 훨씬 빠르고 복잡한 계산을 수행할 수 있어, 암호 해독, 물질 모사, 최적화 등 다양한 분야에서 혁신적인 응용이 기대되고 있습니다.

10. 신재생 에너지: 지속 가능한 에너지의 방향

환경 보호와 에너지 안정성을 위해 신재생 에너지는 점점 더 중요해지고 있습니다. 태양광, 풍력, 수력 등의 신재생 에너지 기술은 지구 환경에 미치는 영향을 최소화하면서 지속 가능한 에너지 공급을 위한 역할을 합니다.

초격차 10대 분야는 미래의 발전을 이끌어내는 핵심 동력입니다. 이 분야들에 대한 진중하고 혁신적인 발전은 우리의 삶과 사회를 변화시키는 주요한 역할을 수행할 것으로 예상됩니다. 이를 향한 기대와 관심이 더욱 높아질 것입니다.

 마이크로바이옴은 우리 몸이나 환경에 서식하는 미생물의 전체 생태계를 나타내는 용어입니다. 이는 주로 세균, 바이러스, 곰팡이, 원생동물 등 다양한 종류의 미생물을 포함하며, 특히 인간의 소화기관, 피부, 입, 비뇨기관 등 다양한 부위에서 발견됩니다. 마이크로바이옴은 우리의 건강과 질병, 그리고 심지어 정신적인 상태에 영향을 미칠 수 있는 중요한 역할을 합니다.

 이 생태계는 미생물의 종류뿐만 아니라, 그들이 생산하거나 분비하는 대사물질도 포함합니다. 미생물은 우리 몸에서 영양소를 소화하고 흡수하는 데 도움을 주는데, 이로써 우리의 대사활동에도 영향을 미칩니다. 또한 마이크로바이옴은 우리 몸의 면역체계를 조절하고, 각종 질병에 대한 저항력을 향상시키는 데도 관여합니다.

 최근의 연구에서는 마이크로바이옴이 다양한 질병과의 연관성을 탐구하고 있습니다. 예를 들어, 마이크로바이옴의 불균형은 소화기 질병, 심혈관 질환, 대사증후군, 자폐증, 우울증 등과 관련이 있을 수 있습니다. 따라서 마이크로바이옴의 이해는 인간의 건강을 개선하고 질병을 예방하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 마이크로바이옴 연구를 기반으로 기대할 수 있는 것들은 다음과 같습니다.

a.차세대 프로바이오틱스
 미생물 다양성을 고려한 차세대 프로바이오틱스를 개발할 수 있습니다. 특정 환경에서 발견되는 다양한 미생물을 활용하여 소화, 면역, 대사 등 다양한 기능을 갖는 프로바이오틱스를 개발하는 것이 가능해집니다.

b. 맞춤형 식단
 마이크로바이옴 프로파일을 기반으로 각 개인에게 맞춤형 식단을 제공하는 것이 가능합니다. 특정 미생물 군의 상대적인 풍부성과 활동 수준을 고려하여 영양 섭취 권장사항을 개발하고, 이를 토대로 개인에게 최적화된 식단을 제안할 수 있습니다.

c. 실시간 진단
 마이크로바이옴 프로필을 이용한 진단은, 마이크로바이옴의 상태를 실시간으로 모니터링하여 질병의 조기 진단이 가능해집니다. 특히, 변화하는 마이크로바이옴의 패턴을 감지하여 질병의 발병과 진행을 예측하고 조절할 수 있는 실시간 진단 기술이 발전할 것입니다.

d. 마이크로바이옴 신약 개발
 마이크로바이옴 연구 결과를 토대로 새로운 치료법이나 신약을 개발할 수 있습니다. 특정 미생물이 질병 예방이나 치료에 효과적일 수 있으며, 이를 이용한 마이크로바이옴 신약이 개발될 것입니다. 이는 항생제의 남용 문제에 대한 대안으로도 간주될 수 있습니다.

 이러한 발전들은 마이크로바이옴 연구가 의학과 건강 분야에서 혁신적인 기술과 치료법을 제공할 수 있음을 시사합니다. 이를 통해 개인 맞춤형 건강 관리가 가능해지며, 질병의 예방과 치료에 있어 새로운 전망이 열릴 것으로 기대됩니다. 

 한국과학기술연구원(KIST)은 임향택 양자정보연구단 책임연구원 연구팀이 중앙대, 한국표준과학연구원 등과 공동으로 높은 정밀도의 분산형 양자센서를 구현하는 데 성공해 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션스'에 지난 11일 공개했다고 16일 밝혔습니다.

 양자센싱은 양자역학의 원리를 활용하여 정밀한 측정 및 감지를 수행하는 기술을 말합니다. 이 기술은 양자역학적 현상을 이용하여 전통적인 센싱 기술보다 훨씬 정확하고 민감한 측정이 가능하도록 합니다.

 분산형 양자센싱은 이러한 양자센싱의 한 유형으로, 여러 지점에서의 양자센서를 활용하여 분산된 환경에서의 측정 및 감지를 수행하는 기술을 나타냅니다. 이는 대규모 및 복잡한 시스템에서 양자센싱의 이점을 극대화하고자 하는 노력의 일환으로 볼 수 있습니다.

 분산형 양자센싱의 방식은 다음과 같습니다. 먼저, 여러 양자센서를 준비하고, 이들 간에 양자얽힘을 형성합니다. 이로써 한 양자의 상태가 다른 양자에게 영향을 미칠 수 있도록 합니다. 양자얽힘을 통해 연결된 센서들은 분산된 위치에 배치됩니다. 이들은 각자 다른 물리적 양을 측정하거나 감지하면서 양자얽힘을 유지합니다. 이러한 분산된 양자센서들 간에 정보를 교환하면서, 각 센서가 측정한 정보를 통합하여 더 정확하고 감도 높은 측정 결과를 얻을 수 있습니다.

 연구팀이 개발한 분산형 양자센서는 넓은 영역에 분산된 여러 개의 변수를 기존 센서보다 높은 정밀도로 측정할 수 있는 시스템을 말합니다. 공간적으로 분산돼 있는 여러 개의 물리량을 정밀하게 측정하는 방법이지만, 이를 위해선 측정하고자 하는 물리량보다 광자 수가 많거나 같아야 한다는 제약이 있었습니다. 하지만, 연구팀은 측정하고자 하는 물리량보다 적은 광자 수로도 양자의 최대 얽힘 상태를 만들 수 있음을 실험적으로 구현했습니다.

이러한 양자센서 시스템은 그 특징적인 민감성과 정밀도 때문에 다양한 분야, 예를 들어 환경 감시 및 지진 감지, 자기장 측정, 자기장 측정, 양자 네트워킹 및 통신 네트워크 구축 등에 활용될 수 있음에 기대가 됩니다.

스트레처블 디바이스는 형태를 변형하거나 늘릴 수 있는 전자적이거나 기계적인 장치의 한 유형입니다. 이러한 디바이스는 기능을 손상시키지 않고 변형될 수 있도록 설계되어 있습니다. 이러한 특성은 이러한 디바이스를 착용 가능한 전자제품부터 의료기기 및 로봇까지 다양한 응용 분야에 적용할 수 있도록 만듭니다. 

기존의 볼더블 디바이스와 비교해볼 때, 스트레처블 디바이스는 더 유연한 성질을 갖춰 다양한 형태로 변형이 가능하며, 착용할 수 있는 전자 기기나 의료 기기 등에서 사용됩니다. 이러한 디바이스는 몸의 움직임에 따라 편리하게 적응하고 사용자에게 편안한 착용 경험을 제공합니다.

스트레처블 디바이스 기술은 폴더블에 비해 더 많은 유연성을 제공합니다. 그렇기에 더 복잡하고 다양한 형태의 변형이 가능한 디바이스를 만들어낼 수 있습니다. 늘리는 것으로 디스플레이의 크기를 조절하거나, 사용자의 체형에 맞게 변형되는 웨어러블 기기들과 같이 새로운 형태의 디스플레이를 사용자에게 제공할 수 있습니다.

기술이 진화함에 따라 스트레처블 디바이스의 개발은 계속 진전되고 있으며, 다양한 분야에서 더 편안하고 적응성 있는 전자 시스템의 새로운 가능성을 열고 있습니다.
 

롯데정보통신이 CES 2024에서 초실감형 메타버스 플랫폼 '칼리버스' 를 공개했습니다.

칼리버스는 롯데정보통신과 자회사 칼리버스가 2년간 제작한 메타버스 플랫폼입니다. 이들은 기존 커뮤니티나 게임 콘텐츠 중심 메타버스로는 사용자 기대치를 충족하기 어려울 것으로 생각하고, 현실 세계처럼 생활할 수 있는 초실감형 메타버스 개발에 집중했다고 전했습니다.

칼리버스의 소개 영상에서 김동규 칼리버스 대표이사는 "지난 CES 2023에서 이미 정교한 버추얼 기반의 쇼핑과 버추얼 콘서트를 선보인 바 있다. 이번 CES 2024에서 선보이는 칼리버스는 가상현실의 무대가 되는 도시 공간이 더 거대해지고 아름다워졌다, VR기반이었던 지난 버전과 달리 PC를 기반으로 최신 언리얼 엔진을 적용하여 더욱 사실적이고 섬세해졌다. ~  아바타에서는 커스터마이즈 시스템이 업데이트 되었고, 다중 접속 온라인 환경에서도 타협없이 유지되게 업데이트했다." 전했습니다.

이러한 칼리버스의 등장은 기술적 제약, 사용자 경험의 한계, 그리고 네트워크 인프라의 부족 등의 문제로기대되던 환상적인 경험을 제공하지 못하고 있었던 메타버스의 초기에서 벗어난다고 할 수 있습니다.

썸네일 : 롯데정보통신

 AI 데이터센터는 인공지능(AI) 개발 및 학습에 필요한 방대한 컴퓨팅 자원과 데이터를 제공하는 시설입니다. 일반 데이터센터와 달리 AI 특화형 하드웨어, 고성능 네트워킹, AI 개발 도구 및 플랫폼 등을 제공하여 AI 개발 과정을 효율적으로 지원합니다.

 AI 데이터센터는 컴퓨팅 자원 제공을 통해 AI 모델 학습과 추론에 필요한  GPU, TPU 등 AI 가속기 탑재 서버를 제공하며, AI 모델 학습에 사용되는 대규모 데이터셋 및 학습 결과를 안전하게 저장하는 데이터 스토리지를 제공합니다. 뿐만 아니라 AI 모델의 개발, 학습, 배포, 관리를 위한 다양한 도구와 플랫폼을 포함한 AI 개발 환경을 제공하며, 고성능 및 저지연 네트워킹을 통해 원활한 연결을 제공하여 컴퓨팅 자원, 데이터, 도구, 플랫폼 간의 효율적인 상호작용을 지원합니다. 주요 사용자는 AI 연구기관이나 자체적으로 AI 인프라를 구축하기 어려운 스타트업 및 기업들, 개인 개발자들로, AI 연구나 개발 환경에 필요한 컴퓨팅 자원, 데이터 및 도구를 저렴하고 편리하게 제공받기 위해 사용합니다.

 AI 데이터센터의 중요성은 다양한 측면에서 나타납니다. 먼저, AI 개발 및 활용의 민주화를 촉진합니다. 이는 누구나 AI 개발에 필요한 자원과 환경에 쉽게 접근할 수 있도록 함으로써 다양한 분야에서의 창의적인 아이디어와 프로젝트를 유도합니다.
 또한, AI 데이터센터는 AI 기술의 발전을 가속화하는 역할을 합니다. 효율적인 컴퓨팅 자원 및 데이터 스토리지를 제공하여 AI 모델의 학습과 개발을 빠르게 진행할 수 있게 하여, 새로운 기술 및 알고리즘의 탐색과 실험을 촉진합니다.
 뿐만 아니라, AI 데이터센터를 중심으로 AI 관련 기업, 연구기관, 개발자 등이 모여 AI 산업 생태계를 조성합니다. 

엣지 AI 데이터센터, AI 데이터센터 as a Service (AI DaaS), 그린 AI 데이터센터와 같은 AI 데이터센터들이 발전한다면, 기업들이 자체적으로 AI 데이터센터를 구축하지 않고 필요에 따라 클라우드 기반 AI 데이터센터 서비스를 이용받거나, 실시간 AI 서비스를 제공받는 것에도 기대할 수 있습니다. 앞으로의 AI 데이터센터 기술 발전이 기대됩니다.
 

 푸드 테크는 음식(Food)과 기술(Technology)의 합성어로, 식품의 전 과정에 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 3D 프린팅, 로봇과 같은 정보통신기술(ICT)을 접목한 새로운 산업 분야를 의미합니다.

 푸드 테크의 생산 단계에는 스마트팜과 배양육, 식물성 대체육 생산이 있습니다. 스마트팜은 농작물이나 가축의 생육 환경을 최적으로 유지하고 관리하는 농장을 말합니다. 스마트 팜에서는 센서, 드론, AI를 활용하여 토양, 기온, 습도 등을 실시간으로 모니터링하고, 작물에 필요한 물, 비료 등을 최적화하여 공급합니다. 또한, 건물 내부에서 인공 조명과 수경 재배를 활용하는 수직 농업을 통해, 한정된 공간에서의 생산성을 높이고, 계절과 상관없이 안정적인 공급이 가능하도록 합니다.

 생산 단계의 공통점은 생산성 향상과 환경 보호에 기여한다는 점입니다. 대표적으로 동물의 근육 세포를 채취하여 배양액에서 키워 고기를 생산하는 배양육 기술은 동물 도축 없이 고기를 생산할 수 있어 동물 복지 문제를 해결하고, 탄소 배출량을 줄일 수 있고, 콩 단백질, 밀 단백질 등을 이용하여 고기와 유사한 식감과 맛을 내는 제품을 개발하는 식물성 대체육 생산 기술 또한 동물을 키우는 데에 논란이 될 수 있는 동물 복지와 환경문제를 해결할 수 있습니다.

 흔히 익숙한 푸드테크는 앞에서 설명한 생산 단계이지만, 유통과 소비 전 과정에 푸드테크는 적용됩니다. 푸드테크가 유통과 소비 단계에서 어떤 변화를 가져오는지 자세히 알아보겠습니다.

 블록 체인기술은 푸트 테크의 유통 과정에서 식품의 생산부터 소비까지 모든 과정을 블록체인에 기록하여, 원산지, 제조 과정, 유통 경로 등을 투명하게 확인할 수 있도록 합니다. 이를 통해 식품의 위변조를 방지하고, 소비자의 신뢰를 높일 수 있습니다. 다른 기술로는 IoT 센서를 식품에 부착, 온도, 습도, 빛 노출 등을 실시간으로 감지하여 식품의 신선도를 유지하고, 유통 과정에서 발생할 수 있는 문제를 사전에 예방하는 기술도 유통 과정에서 효과적으로 활용됩니다. 도심 지역이나 접근성이 낮은 지역에 신선 식품을 빠르고 안전하게 배송하는 드론 배송 시스템도 푸드 테크의 유통 단계 기술입니다.

  소비 단계에서 가장 도드라지는 특징은 개개인에게 맞춤형 식단을  제공하는 기술입니다. 웨어러블 기기나 건강 앱을 통해 수집된 데이터를 바탕으로, 소비자의 건강 상태와 식습관을 분석하여 개인 맞춤형 식단을 제공합니다. 이에 더 나아가, 개인의 취향에 맞는 음식을 추천해주고 단계별 레시피를 확인하며 요리를 할 수 있도록 합니다. 냉장고에 남은 재료들을 확인, 추천해주는 기술도 있어 실생활에서 유용하게 사용될 것입니다.

 푸드테크는 우리에게 어떤 미래를 가져다줄까요? 개인 맞춤형 식단, 스마트 주방, 그리고 지속 가능한 식량 시스템까지, 푸드테크가 만들어갈 미래는 우리의 상상을 초월할 것입니다. 여러분은 푸드테크가 어떻게 발전해 나가기를 바라시나요?

 자동차 엔진의 폐열을 이용하여 전기를 생산하거나, 바닷물의 온도 차이를 이용하여 전기를 생산하는 기술. 에너지 하베스팅은 우리 주변에서 버려지거나 소모되는 에너지를 모아 전력으로 재활용하는 기술을 말합니다. 마치 농부가 농작물을 수확하듯이, 버려지는 에너지를 '수확'하여 유용하게 활용하는 것이죠.

 에너지 하베스팅은 주변 환경에서 에너지를 얻어 사용하기 때문에, 외부 전력 공급에 의존하지 않고 자급자족이 가능합니다. 외부 전력 공급에 의존하지 않는다는 말은, 다시 말해 전력을 생산하기 위해 사용되는 화석 연료를 줄여, 환경 오염을 최소화할 수 있다는 뜻입니다. 또한, 사물인터넷(IoT) 기기, 웨어러블 기기 등 배터리 교체가 어려운 소형 전자기기의 전력 공급 문제를 해결할 방안이 된다는 뜻입니다.

 에너지 하베스팅은 태양광, 진동, 열, 압전, 전자기파 에너지 등 다양한 종류의 에너지를 전기에너지로 변환, 생성합니다.  구체적인 활용 사례를 보겠습니다. 착용자의 움직임(걸음, 심박수)에서 발생하는 진동 에너지를 활용하여 배터리를 충전하는 스마트 워치는 진동 에너지 하베스팅이고, 우주 항공에서 인공위성의 수명을 연장하고, 지속적인 운용을 가능하게 하는 것이 태양광 에너지 하베스팅입니다.

 에너지 하베스팅 기술은 아직 초기 단계이지만, 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 특히, 사물인터넷 시대의 도래와 함께 에너지 하베스팅 기술의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 앞으로 에너지 하베스팅 기술은 더욱 발전하여 우리 삶을 더욱 편리하고 지속 가능하게 만들어 줄 것입니다.

 소프트웨어 정의 자동차(Software-Defined Vehicle, SDV)는 자동차의 핵심 기능들이 소프트웨어에 의해 정의되고 제어되는 새로운 개념의 자동차를 의미합니다. 기존의 자동차가 주로 하드웨어 중심으로 설계되었다면, SDV는 소프트웨어를 통해 기능을 확장하고 업데이트할 수 있어 더욱 유연하고 다양한 기능을 제공합니다.

 소프트웨어 정의 자동차는 소프트웨어로 기능을 업데이트한다. 자동차는 엔진, 바퀴, 섀시 등 다양한 하드웨어 부품들이 모여 만들어지는 기계이기 때문에, 소프트웨어의 역할이 얼마나 중요한지 쉽게 와닿지 않을 수 있습니다. 기존 자동차의 특징을 보고, 성능에까지 어떻게 영향을 주는 지 알려드리겠습니다.

 빠른 속도를 위해 엔진을 교체하거나, 새로운 기능을 추가하기 위해 별도의 하드웨어 부품을 설치하는 것. 자동차의 기능은 주로 하드웨어 설계에 의해 결정되었습니다. 기능을 추가하기 위해 하드웨어를 교체하고 추가할 때에는 정비소를 이용해야했고, 이 과정은 시간과 비용이 많이 들고 번거로웠습니다. 또한, 출고된 후에는 하드웨어의 제약 때문에 기능을 변경하기 어려웠습니다.

 소프트웨어 정의 자동차(SDV)는 이 문제점을  소프트웨어만으로 자동차의 기능을 확장하고 개선할 수 있도록 하여 해결했습니다. 다시말해, 하드웨어에 변화가 없다고 해서 자동차 성능이 전혀 변하지 않는 것은 아니라는 뜻입니다.

 소프트웨어의 성능은 하드웨어의 성능에 의해 제한될 수 있지만, 소프트웨어가 자동차 성능에 미치는 영향은 유의미합니다. 기존 하드웨어의 성능 최적화, 자율주행 기능, 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 등 새로운 기능의 추가, 용자 인터페이스 개선 등이 이에 해당합니다. 기존에 하드웨어를 교체/추가해야만 얻을 수 있었던 기능을 SDV에서는 마치 휴대폰 어플리케이션처럼, 하드웨어를 직접적으로 교체하지 않고도 자동차의 성능을 개선하고 새로운 기능을 추가할 수 있게 된 것입니다.

 SDV는 운전자에게 더욱 편리하고 안전한 운전 경험을 제공합니다. 개인의 운전 습관과 선호도에 맞춰 자동차를 설정하고, 다양한 엔터테인먼트 기능을 즐길 수 있습니다. 또한, 자율주행 기술과 연계하여 이동 시간을 더욱 유용하게 활용할 수 있도록 돕습니다. SDV는 자동차 산업뿐만 아니라, 스마트 시티, 모빌리티 서비스 등 다양한 분야와의 융합을 통해 새로운 가치를 창출하고, 더욱 편리하고 지속 가능한 미래 사회를 만들어 나갈 것입니다.
 

거대언어모델(Large Language Model, LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 텍스트를 생성하고, 번역하며, 다양한 언어 관련 작업을 수행할 수 있는 인공지능 모델입니다. 이들은 챗봇, 번역, 콘텐츠 생성, 정보 검색 등 다양한 분야로 활용되고 있어 오늘날 일상에서 쉽게 접할 수 있습니다.

LLM은 다양한 주제에 대한 텍스트 생성이 가능하고, 코딩, 번역 등 전문적인 이해가 필요한 부분에서도 쉽게 활용할 수 있습니다. 코딩의 경우, 파이썬, 자바스크립트 등 다양한 프로그래밍 언어로 코드를 작성하거나, 코드에 대한 설명을 제공할 수 있어 프로그래밍 언어를 처음 접하는 경우도 LLM을 이용하면 원하는 결과값을 도출할 수 있고, 문제가 생긴 코드를 점검할 수 있도록 도움을 받을 수 있습니다.

LLM가 학습을 할 때에, 어떤 데이터를 우선적으로 학습하는지는 구체적으로 공개되지 않았습니다. 다만 뉴스 기사, 블로그, 위키피디아 등 인터넷에 공개된 다양한 웹 페이지의 텍스트와 책, 프로그래밍 언어로 작성된 코드와 사람들 간의 대화를 기록한 대화 데이터들을 기반으로 학습한다고 알려져 있습니다. LLM은 데이터 수집과 데이터 전처리를 거친 데이터를 기반으로 모델의 파라미터를 조정하여 언어의 패턴과 규칙을 학습합니다. 이후 특정 작업에 맞춰 모델을 더욱 정교하게 조정하는 미세 조정과정을 거쳐 학습을 마무리합니다. 

 이들은 모든 데이터를 동일한 비중으로 학습하는 것은 아닙니다. 이들에게 부여된 명확한 학습 목표는 공개되지 않았지만, 학습 목표에 따라 데이터의 가중치를 다르게 부여하고, 더욱 중요한 데이터에 집중하여 학습합니다. 이것은 LLM의 문제점으로도 여겨질 수 있는데, 이들은 존재하지 않는 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하는 현상인 환각,  학습 데이터에 포함된 편향을 그대로 반영하는 편향, 그리고 복잡한 질문에 대한 어려움을 겪습니다. 이는 학습 데이터의 한계와 모델의 복잡성이 원인으로 지적됩니다. 현재 많은 연구자들이 LLM의 문제점을 해결하기 위해 노력하고 있으며, 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 LLM을 개발하기 위해서는 더욱 정확하고 다양한 학습 데이터 구축, 모델의 투명성 확보, 윤리적 문제 해결 등의 노력이 필요합니다.

 LLM은 아직까지 완벽하지 않지만, 빠르게 발전하고 있는 기술입니다. LLM의 한계를 인지하고, 이를 보완하기 위한 노력을 지속한다면, 더욱 유용하고 안전한 LLM을 개발할 수 있을 것입니다.

 하이퍼루프는 진공 튜브 안에서 캡슐 형태의 차량이 초고속으로 이동하는 미래형 교통 시스템입니다. 마치 공기 저항이 없는 빨대 안을 빨리 이동하는 콩알처럼 생각하면 쉽게 이해할 수 있습니다. 하이퍼루프의 특징과 작동 원리, 장단점에 대해 알아보겠습니다.

 하이퍼루프는 진공 상태의 튜브 내에서 공기 저항을 최소화하여 초고속 이동을 가능하게 합니다. 또한, 에너지 효율이 높은 자기 부상 방식으로, 마찰력을 줄이고 안정적인 운행이 가능하게 합니다. 이러한 하이퍼루프의 초고속 이동은 진공 튜브 내에서 운행되므로, 외부 환경의 영향을 받지 않고 안전하게 이용이 가능합니다.

 하이퍼루프는 진공 튜브와 자기 부상 방식으로 튜브 위를 떠서 이동하는 캡슐, 캡슐의 추진력을 제공하는 선형 유도 모터고 구성되어 있습니다. 진공튜브 내부를 진공 상태로 만들어 공기 저항을 최소화한 뒤, 탑승객이나 화물을 싣고 캡슐이 이동합니다. 캡슐은 자기장을 이용하여 속도를 조절하고 정지됩니다.

 하이퍼루프는 이론적으로 최대 시속 1000km 이상의 속도를 낼 수 있습니다. 이는 기존 교통 수단보다 훨씬 빠른 속도로 이동하는 것이로, 이동 시간을 획기적으로 단축할 수 있습니다. 또한 외부 환경의 영향을 받지 않고 안전하게 운행할 수 있다는 것도 하이퍼루프의 장점입니다.

 다만, 아직까지 해결해야 할 과제는 남아있습니다. 고속으로 이동하는 캡슐의 안전성, 튜브 내의 진공 유지, 자기 부상 기술 등 해결해야 할 기술적 과제들이 많고, 진공 튜브 건설에 막대한 비용이 들어간다는 상용화 문제도 남아있습니다. 지속적인 연구 개발을 통해 상용화가 이루어진다면 우리의 이동 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있을 것으로 기대됩니다.

엔비디아 프로세서는 미국의 반도체 기업인 엔비디아(NVIDIA)에서 개발한 고성능 프로세서의 총칭입니다.  이외에도 데이터 센터용 프로세서, 자율주행차용 프로세서 등 다양한 종류의 프로세서를 생산하고 있으며,특히 그래픽 처리 장치(GPU)로 유명합니다.

엔비디아 프로세서의 GPU는 수천 개의 작은 코어로 구성되어 있어, 동시에 여러 작업을 처리할 수 있습니다. 이는 특히 이미지 처리, 3D 그래픽, 인공지능 학습 등 많은 양의 데이터를 빠르게 처리해야 하는 작업에 유리합니다.이들은 특히 인공지능 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 딥 러닝 모델 학습에 필요한 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하고, 복잡한 연산을 수행하는 데 탁월하기 때문입니다. 이러한 이유로 엔비디아는 AI 시대를 이끄는 선두 기업으로 평가받고 있습니다. 엔비디아의 2분기 매출은 엔비디아 프로세서의 영향을 지대하게 받았는데, AI 프로세서를 포함한 데이터센터 사업의 매출은 전년 대비 154% 증가한 263억 달러를 달성하였습니다. 이는 전체 매출의 88%를 차지하는 기록입니다.

엔비디아 프로세서는 앞으로도 AI, 메타버스, 자율주행 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌며 우리 삶을 더욱 편리하고 풍요롭게 만들 것입니다. 그들의 발전을 기대해봅니다.

 4차 산업시대의 핵심은 ‘많은 데이터’입니다. 그리고 수많은 데이터를 처리하기 위해서는 데이터를 담는 메모리 반도체도 발전해야 합니다. 더 많은 데이터를 더 빠르게 전송하기 위해 탄생한 메모리가 바로 HBM입니다.

 HBM(High Bandwidth Memory)은 여러 개의 DRAM 칩을 수직으로 쌓아 올려 만든 고성능 메모리입니다. 기존의 평면적인 DRAM 구조와 달리 3차원 적층 방식을 채택하여 메모리 칩 간의 거리를 획기적으로 줄였고, 이를 통해 데이터 전송 속도를 비약적으로 향상시켰습니다. 두 가지 구조의 주요 차이점을 자세히 살펴보겠습니다.

 기존에 존재했던 평면 DRAM메모리는 DRAM 칩을 평면적으로 배치하여 패키징합니다. 칩 간의 연결은 외부 배선을 통해 이루어져, 신호 전달 거리가 길어지고, 대역폭이 상대적으로 낮았습니다. 전력 소모가 증가하는 단점도 같이 있었습니다.

 하지만, HBM은 여러 개의 DRAM 칩을 수직으로 쌓아 올려 3차원 적층 구조를 형성, 미세한 구멍을 통해 이루어지는 TSV(Through Silicon Via) 기술을 사용하여 칩들을 연결했습니다. 이를 통해 기존 방식의 단점이었던 신호 전달 거리를 획기적으로 줄이고, 대역폭을 높였습니다. 3차원 적층 구조를 통해 열 방출 효율을 높였으며, 칩 간의 거리가 가까워 전력 소비도 기존 방식보다 더 줄일 수 있었습니다.

 어떤 기업에서 최초로 HBM을 개발했을까요? SK하이닉스는 2013년 12월에 세계 최초로 TSV 기반 1세대 HBM을 개발하여 상용화했으며, 오늘날에는 TSV와 MR-MUF 기술을 활용해 D램을 12층으로 쌓아올린 'HBM3' 24GB 제품까지 최초로 개발했습니다. AI 시대의 도래와 함께 고성능 컴퓨팅에 대한 수요가 급증하면서 HBM의 중요성이 더욱 커지자, SK하이닉스는 HBM을 미래 성장 동력으로 삼고, 기술 개발과 시장 확대에 적극적으로 나선 것입니다.

 HBM은 단순한 메모리 제품을 넘어, 미래 반도체 시장을 이끌어갈 핵심 기술이라고 할 수 있습니다. 고성능 컴퓨팅, 인공지능, 고해상도 그래픽, 데이터 센터 등 다양한 활용 분야를 지닌 HBM의 개발과 발전이 기대됩니다.

 스마트폰 앱으로 식단을 기록하고, 웨어러블 기기로 운동량을 측정하는 시대가 왔습니다. 디지털 헬스는 더 이상 낯선 개념이 아닌, 우리 일상 속에 깊숙이 자리 잡고 있습니다. 정보통신기술(ICT)과 의료의 만남으로 탄생한 디지털 헬스는 개인 맞춤형 건강 관리를 통해 질병 예방과 건강 증진에 기여하고 있습니다.

 디지털 헬스는 우리가 흔히 사용하는 스마트폰, 웨어러블 기기, 컴퓨터 등 다양한 디지털 기기를 활용해 개인의 건강데이터를 수집하고 분석, 몸을 관리하고 질병을 예방하는 모든 활동을 말합니다. 따로 시간을 내고 시설을 방문할 필요없이, 언제 어디서든 건강관리가 가능하다는 장점이 있습니다. 또한, 데이터를 기반으로 맞춤형 건강 관리가 가능하기 때문에 질병 예방과 관리에 효과적입니다.

 물론 좋은 점만이 있는 것은 아닙니다. 건강데이터를 수집하고 분석한다는 것은 그 자체로 개인 건강 정보 유출의 위험이 있다는 것입니다. 이에 수준높은 데이터 보안이 요구됩니다. 

 본인의 증상을 인터넷에 검색하여 질병을 판단하면, 우리는 쉽게 심각한 병으로 인지할 수 있습니다. 이러한 문제는 의사의 판단과 검사를 통하지 않으면 발생할 수 있는데요, 디지털 헬스에 사용되는 웨어러블 기기들이 이런 문제점 동일하게 지니고 있습니다. 기기의 측정 오류, 오진의 가능성을 무시할 수 없습니다. 디지털 기기로 모든 질병을 진단하기는 어렵고, 정확한 진단을 위해서는 의사의 판단과 검사가 필요합니다.

 인공지능 기술 발전과 함께, 디지털 헬스는 질병을 예측하고 맞춤형 치료 계획을 수립하는 데 더욱 큰 역할을 할 것입니다. 또한, 원격 진료 시스템의 고도화를 통해 의료 접근성을 높이고, 만성 질환 관리에 효과적인 도구로 활용될 것입니다. 기업들은 이러한 디지털 헬스의 잠재력을 최대한 활용하면서 동시에 발생할 수 있는 문제점을 해결하기 위해 노력해야 할 것입니다.

 에듀테크는 교육(Education)과 기술(Technology)의 합성어로, 교육에 ICT 기술을 적용하여 기존의 교육 서비스를 개선하거나 새로운 서비스를 제공하는 차세대 교육을 의미합니다. 

 흔히 접할 수 있었던 온라인 강의 플랫폼 이외에도, 학습자의 질문에 실시간으로 답변하고 피드백을 제공하는 AI 튜터, 교육용 앱, 태블릿 PC, 스마트 보드 등을 활용하여 교사와 학생 간의 상호 작용을 활성화, 공간의 제약을 해결하는 스마트 학습 도구 등이 에듀 테크에 해당합니다. 기존의 일방향 소통이었던 온라인 강의를 넘어 서로 상호교류할 수 있는 기술이 교육에 적용됐다는 부분에서, 에듀테크는 기존의 교실 모습도 변화시킬 수 있을 것으로 기대됩니다. 

 이러한 에듀테크는 디지털 학습 방식을 추구합니다. 그렇다면, 에듀테크가 도입된 디지털 학습 방식이 아날로그 교육 방식보다 효과적일까요? 

 아날로그 방식은 직접 손으로 쓰거나 그림을 그리며 학습 내용을 시각화하고, 반복적으로 쓰면서 암기하는 과정을 통해 깊이 있는 이해가 가능합니다. 또한 디지털 기기 없이 학습이 가능하기 때문에, 디지털 기기의 방해 없이 학습에 집중할 수 있습니다.
 하지만 에듀테크가 도입된 디지털 학습에서는 학습자 개개인에게 맞는 교육이 가능합니다. 학습자의 수준과 속도에 맞춰 학습 콘텐츠를 제공하고, 다양한 학습 자료를 손쉽게 접할 수 있는 개인 맞춤형 학습이 가능하고, 시공간의 제약 없이 언제 어디서든 학습이 가능하며, 동영상, 시뮬레이션 등 다양한 매체를 활용하여 학습을 할 수 있습니다. 이는 디지털 기기를 사용해야만 얻을 수 있는 메리트입니다. 결론적으로, 아날로그와 디지털 학습은 서로 보완적인 관계로 , 아날로그와 디지털 학습을 적절히 조합하여 자신에게 맞는 최적의 학습 방법을 찾는 것이 중요할 것입니다.

 에듀테크가 교육 현장에 어떤 영향을 미칠지 궁금하신가요? 학교에서는 교사와 학생, 학부모가 소통하고 학습 자료를 공유하는 클라우드 기반 교육 플랫폼인 클래스팅을 원격 수업에 활용하고, 역사, 과학 등 다양한 분야에서 VR 기술을 활용하여 학생들이 직접 체험하며 학습할 수 있도록 지원합니다. 또, 스마트폰이나 태블릿 PC를 통해 현실 세계에 가상의 정보를 덧씌워 학습 효과를 높이는 콘텐츠가 개발되고 있습니다. 이는 학생들의 체험영역을 더 넓혀줄 기회가 될 것입니다. 
 학생들은 개인적으로 태블릿 PC를 활용하여 학습 자료를 검색하고, 문제를 풀고, 발표 자료를 만들 수 있습니다. 또 학생 개개인의 학습 수준과 패턴을 분석하여 맞춤형 학습 콘텐츠를 제공하는 AI 튜터가 등장, 학생들의 학습 데이터를 분석하여 학습 효과를 높이고, 개선점을 찾는 데 활용되며 학생들의 학업 성취도를 높일 수 있도록 지원합니다. 이 외에도 코딩 교육, 메타버스 기반 교육 등 다양한 분야에서 에듀테크가 활용되고 있습니다.

 에듀테크는 교육의 패러다임을 변화시키고, 학습 효과를 높이는 데 기여하고 있습니다. 앞으로도 다양한 분야에서 에듀테크가 활용될 것으로 예상되며, 이를 통해 더욱 효과적이고 즐거운 학습 경험을 제공할 수 있을 것입니다.