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월간기술동향 | 자율주행차, 운전면허 없어도 될까?

 

 

 

 영화 ‘범블비’처럼 알아서 운전해주는 차가 곧 나올 것 같습니다! 지난 4월 전기차로 잘 알려진 테슬라가 완전 자율주행 자동차에 대한 청사진을 공개하며 내년이면 100만대의 자사 완전 자율주행 차량이 출하되어 로봇택시로 운행될 수 있을 것이라고 주장했습니다. 현대모비스는 지난 7월 현대차 신형 쏘나타를 활용한 자율주행차를 공개하며 러시아 모스크바 시내에서 로보택시 서비스를 시범적으로 운영 중입니다. 자율주행차는 더 이상 상상속의 일이 아닌 현실화의 단계를 밟아 나가고 있는데요. 이번 시간에는 자율주행차에 대해서 알아봅니다.

 

 

 

 자율주행차(Autonomous Vehicle)란? 

 자율주행차(Autonomous Vehicle)란 운전자가 직접 조작하지 않아도 자동차가 주행 환경을 인식해 위험을 판단하고 주행 경로를 계획해 스스로 운전하는 자동차로 감지 시스템, 중앙 제어 장치, 액츄에이터 등으로 구성되며, 로봇 및 컴퓨터 공학, GPS, 정밀 센서, 전자 제어 등 첨단 기술을 필요로 합니다.

 

<SAE(미국 자동차공학회)가 분류한 자율주행 단계, 출처: 현대자동차그룹>

 

 자율주행차는 주행 수준에 따라서 0에서부터 5까지 총 6단계로 나누어져 있는데요. 우리가 흔히 자율주행 자동차라고 말할 수 있는 단계는 3단계부터라고 할 수 있습니다. 일정 구간은 자율 주행하지만, 운전자는 특수한 상황에만 개입하는 상태인데요. 차량 시스템이 주행을 컨트롤하지만 운전자는 돌발 상황에 대처하기 위해 항상 대비하고 있어야 합니다.

 4단계는 매우 고도화된 시스템으로, 자동차가 스스로 모든 주행을 하지만 운전석에 운전자가 탑승해야 합니다. 우리가 꿈꾸는 진정한 자율주행차는 바로 5단계인데요. 도로에서 일어날 수 있는 모든 상황을 인공지능(AI)과 각종 센서들이 대응하기 때문에 운전자는 사라집니다. 심지어 사람이 탑승하지 않아도 원하는 위치에 차를 보낼 수 있게 되죠. 이 단계가 상용화되기까지는 2040년까지 약 20년 정도가 더 필요할 것으로 예상됩니다.

 
 
 
 자율주행차의 원리는? 
자율주행차의 기본 원리는 크게 ‘인식 – 판단 – 제어’의 3단계로 나누어집니다. 
1) 인식 : 교통 상황이나 운행 환경 등 주변 정보 파악
인식 단계는 주변 상황과 정보를 빠르고 정확하게 파악하여 적절한 판단과 제어를 할 수 있게 하는 단계입니다. 이 단계에서는 GPS와 카메라, 레이더 등을 이용해 주변 상황의 정보를 인식하고 수집합니다. 

2) 판단 : 인식한 정보를 바탕으로 자동차 스스로 가장 이상적인 결정을 수행
판단 단계에서는 인식한 정보를 바탕으로 주행 전략을 결정합니다. 판단은 인식과 밀접하게 연관되는 만큼 두 기술이 얼마나 잘 조화를 이루느냐에 따라서 자율 주행의 완성도가 좌우됩니다.

3) 제어 : 자동차 스스로 엔진 구동이나 주행 방향 등을 조절하여 사고 예방, 안전 운전 수행
자율주행차를 사람에 비유해볼까요? 인식은 눈과 귀, 판단은 두뇌라고 한다면 제어는 직접 움직이는 팔이나 다리라고 할 수 있습니다. 제어 단계에서는 자동차 스스로 속도나 방향 등을 조절하여 본격적인 주행을 시작합니다.
 
 
 

 

 

 

 자율주행차의 장단점도 알아보자! 

장점

1) 교통사고 감소

 : 자율주행차에게 가장 기대하고 있는 부분 중 하나입니다. 운전자의 실수로 인한 사고를 줄일 수 있다는 것이죠. 

2) 운전에 대한 접근성

 : 신체적인 이유로 운전을 하지 못하는 교통 약자들에게도 운전에 대한 접근이 쉬워집니다. 또한 고령으로 인해 순간 대처 능력이 저하되어 운전에 어려움을 느끼는 분들도 도움을 받을 수 있습니다.

3) 차내 여유, 여가 시간 증대

 : 운전을 하면서 전화를 하거나, 업무를 처리하시나요? 이런 행동들은 교통사고의 원인이 될 수 있는 정말 위험한 상황인데요. 자율주행으로 차내 여유 시간이 증가한 만큼, 차 안에서 행동이 보다 자유로워질 수 있습니다.


단점

1) 윤리적인 문제, 책임의 범위

 : 만약 차량이 갑자기 나타난 행인을 감지하고, 운전자나 행인 둘 중 하나가 다칠 수 밖에 없는 상황이라면.. 누구를 살리기 위한 프로그래밍이 되어야 할까요? 이러한 윤리적인 문제와 더불어 사고가 발생할 경우 운전자나 피해자, 제작사 중 책임 소재에 대한 이슈도 있습니다.

2) 시스템 결함이나 프로그램 해킹에 대한 걱정

 : 시스템 결함으로 급가속, 급발진 등의 문제가 발생할 수 있고, 해킹으로 인해 모든 통제권을 잃어 큰 사고가 날 수도 있습니다.

3) 기술 발전에 걸맞은 인프라 부족

 : 자율주행 기술만이 발전되어서는 상용화가 어렵습니다. 관련 법이나 제도가 마련되어야 하는 것은 물론이고, 현재 도로 교통망이 자율주행차와 연동되어 있지 않기에 도로 인프라 구축도 시급합니다.

 

 

 

 어떤 모습으로? 컨셉트카 살펴보기 

 먼저 자율주행하면 바로 떠오르는 회사가 있죠. ‘테슬라’입니다. 전기차로 잘 알려져 있는데요. 지난 4월 ‘완전자율주행’칩을 공개하며 내년이면 로보택시 운행이 가능할 것으로 내다보기도 했습니다.

 

<테슬라 완전 자율주행 영상, 출처 : 테슬라 유튜브>

 

 전 세계 자동차 제조사들은 자율주행 시스템을 개발하며 일반적인 자동차에도 적용되어 언젠간 자율주행차의 모습을 볼 수 있을 것으로 생각하고 있습니다.

1) VLOVO 360c

<볼보의 자율주행 컨셉트카 360c, 출처 : 볼보 홈페이지>

 360c 컨셉트카는 편안하게 휴식을 취하여 이동하는 수단으로 만들어졌습니다. 운전대와 엔진이 없는 대신 누울 수 있는 좌석과 테이블이 있죠.

 

2) Volkswagen ID.Vizzion

<폭스바겐의 자율주행 컨셉트카 ID.Vizzion, 출처 : 폭스바겐 홈페이지>

 폭스바겐의 ID.비전(ID.Vizzion) 컨셉트카는 완전 자율주행 기능이 탑재된 전기자동차로 운전대나 조절 장치 없이 만들어진 세단입니다. 

 

3) Mercedes-Benz F 015 Luxury in Motion

<벤츠의 자율주행 컨셉트카 Luxury in Motion, 출처 : 벤츠 홈페이지>

벤츠의 럭셔리 인 모션 컨셉트카는 자율주행 차량 내에서 동작의 자유를 강조했습니다. 앞을 보고 있다가 의자가 회전하기도 하고, 차량 내에서 회의를 진행할 수도 있습니다.

 

4) CITROEN AMI ONE

<시트로엥의 자율주행 컨셉트카 에이미 원, 출처 : 시트로엥 홈페이지>

 시트로엥의 에이미 원 컨셉트카는 시트로엥 탄생 100주년을 기념하는 컨셉트카로, 100% 디지털화, 자율주행, 전동화 등의 특징을 구현했습니다. 운전 면허가 없어도 누구나 애플리케이션을 통해 이용할 수 있다고 합니다.

 

 

 

 도로교통공단에서 발표한 자료를 보면 ‘완전자율주행자동차에서 운전이라는 행위 자체에 대한 해방은 가능할지 몰라도 자동차를 이용 혹은 운행하기 위해 분명 사람의 역할이 필요한 상황이 발생할 수밖에 없기 때문에 완전자율주행자동차 사용 혹은 운행 면허 등으로의 면허가 필요하다’는 내용이 나옵니다. 완전자율주행차라도 유사시 사람이 해야 할 역할이 생길 가능성이 있기 때문에 사람도 운전면허가 필요하다는 의미인데요. 하지만 그때는 지금의 면허와는 전혀 다르겠죠? 어쩌면 지금보다 더 복잡하고 높은 수준이 필요할 수도 있겠습니다.^^




Reference

한화손해보험 자동차블로그, 자율 주행 자동차의 기본 원리

중앙일보, 자율주행차 시대, 운전면허는 누구에게 줘야할까?







기획 및 글 | 사업기획팀 박예영



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  • thanks 2019.09.02 09:17 ADDR 수정/삭제 답글

    항상 잘 보고 있는데

    접근성이 쉬웠으면 좋겠습니다.....
    블로그 보단.... 다른 편으로요... ㅋㅋ
    카톡도 좋고 음성 넣어서 유트브도 좋습니다.
    thanks to park

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2019.09.02 10:14 신고 수정/삭제

      안녕하세요, 엑셈입니다.
       
      접근성과 관련한 소중한 의견 남겨주셔서 감사합니다 :)
      주신 의견, 내부적으로 논의하여 보다 나아진 모습 보여드리도록 하겠습니다! 즐거운 하루 보내세요^^
       
      감사합니다.

아이참 | G-Summit Korea 2019

기술이야기/아이참 2019.08.09 11:15

 



초 개인화 시대의 고객 경험을 위한 콘퍼런스

G-Summit Korea 2019

 

 

이번 행사는 초 개인화 시대에 차별화된 고객 경험을 제공하는데 AI, 디지털, 클라우드가 어떻게 게임 체인저가 될 수 있는지 알아보고,

이를 활용한 다양한 성공 사례를 공유하는 자리였습니다.

 

 

 

메타넷 글로벌 박주혜 전무는 Future Contact Center의 모습과 역할, 가치를 고객의 입장과 회사의 입장에서 각각 바라보고, 이미 시작된 변화의 길에서 ‘효율화’와 ‘고객 만족’이라는 서로 다른 결로 보이는 목표를 어떻게 이루어 갈 것인가에 관해 이야기했습니다. Future Contact Center의 3요소는 ‘AI based’, ‘Smart’, ‘Digital’이며, 사람과 기계가 서로 융합하여 고객을 구체적으로 이해하고, 상호 소통하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 또한, 이러한 과정에서 빠른 실패와 도전을 계속 반복하는 것을 언급하였는데요. 엑셈에서도 강조하는 애자일 경영 방법입니다.

 

 

 

키노트에서는 초 개인화 시대에 AI, 디지털, 클라우드 기술 및 고객 경험에 대한 글로벌 트렌드에 대해 알아보고 이에 따른 Genesys의 전략을 공유했습니다. 고객 경험이 곧 브랜드 경험이며, 경험의 주인이 고객으로 계속 이동하고 있다고 고객 경험을 강조했습니다. 또한, AI와 같은 ‘기술’의 트렌드가 고객 경험을 정의하고 있다고 말했습니다. 현재까지 기업의 40% 이상이 클라우드로 전환하고 있고, 컨택센터도 점차 클라우드를 도입하고 있어 제네시스도 옴니채널 서비스 제공이 가능한 클라우드 플랫폼을 출시했다고 합니다.

 

 

 

차별화된 고객 경험을 위해서는 생성되는 많은 양의 인터랙션 데이터를 분석, 예측하여 개인화된 서비스를 제공해야 하는데요. 본 세션에서도 고객 인게이지먼트를 위한 키는 바로 ‘데이터’임을 강조하며, 데이터를 이용해 개인화된, 맥락 기반의, 지능적인 고객 경험을 제공해야 한다고 말했습니다. 특히 ‘고객 경험’이 2020년까지 주요 브랜드 차별화 요소가 될 것을 강조했습니다. 그리고 제네시스에서는 어떻게 Google AI를 활용하여 마케팅-세일즈-서비스 전반에 걸쳐 고객 여정과 상담사 여정을 최적화하는지 설명했습니다. 

 

오후에는 제네시스의 클라우드 기반 올인원 고객 인게이지먼트 및 상담사 관리 소프트웨어에 대한 소개와 데모를 볼 수 있었습니다.

 퓨어 클라우드

: 제네시스의 올인원 컨택센터 솔루션. 클라우드 기반의 컨택센터 솔루션으로 전화, 채팅, 이메일 등 다양한 채널을 모두 지원하며, 하나의 통합 UI를 통해 모든 채널을 한 화면에서 간편하게 관리 가능

 

또한, GS네오텍, 오라클, 폴리, 유베이스, 한솔인티큐브, 칼 자이스 등이 참여하여 제네시스의 솔루션을 이용한 컨택센터 혁신 사례 및 관련 기술을 소개하였습니다. 

 

 

이번 써밋을 통해 고객 경험에 대한 글로벌 트렌드에 대해 알아보고 제네시스의 비전과 전략을 살펴보는 것은 물론, 

제네시스의 솔루션을 활용한 국내 기업의 다양한 성공사례에서 그 노하우를 확인할 수 있었습니다. 

또한, 어느 분야를 막론하고 클라우드 향으로 전사가 움직이는 모습을 보며 클라우드의 부상이 더욱 느껴졌던 행사였습니다. 






기획 및 글 | 사업기획팀 박예영
현장 사진 | 사업기획팀 박예영






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 👨🏻‍💻 엑기스 | 신간 출시! KNIME을 활용한 데이터 분석


 




엑기스 | 신간 출시! KNIME을 활용한 빅데이터 분석

기술이야기/엑.기.스 2019.08.09 11:13

  

  

 

엑셈에서 오랜만에 책이 나왔습니다! 

데이터 분석에 관심이 있는 분들을 위해 엑셈 빅데이터사업본부에서 두 팔을 걷어 붙이고 책을 썼다고 하는데요.

어떤 책인지 지금 바로! 공개합니다 :)




“KNIME을 활용한 빅데이터 분석”

 

<(Click 하나로 끝내는 데이터 분석 KNIME) KNIME을 활용한 BIG DATA 분석>

 

“(Click 하나로 끝내는 데이터 분석 KNIME) KNIME을 활용한 BIG DATA 분석” 도서가 출판되었습니다! 빅데이터 분석팀 주관으로 집필된 도서는 데이터 분석을 위해 분석 도구(Tool, SW)를 처음 접하는 학생이나 현업담당자들이 KNIME을 활용하여 데이터 분석에 쉽게 접근할 수 있는 정보 제공을 목적으로 작성되었습니다. 그렇다면 데이터 분석 도구인 KNIME은 무엇일까요? 먼저 KNIME이 무엇인지부터 차근차근 알아보겠습니다.

 

 

 

나임(KNIME), 데이터 사이언스와 머신러닝 플랫폼의 선두 주자 

 

 

 나임(KNIME, Konstanz Information Miner)은 가트너의 2018 Magic Quadrant에서 “데이터 사이언스와 머신러닝 플랫폼‘ 분야에서 선두 그룹에 포함된 소프트웨어 중 하나입니다. 독일의 Konstanz university의 소프트웨어 엔지니어 팀이 Java로 개발하였으며, 현재 KNIME Analytics Platform은 4.0 버전, KNIME Server은 4.9 버전까지 출시되어 활용되고 있습니다.

 

 나임은 비주얼 워크플로우(Visual Workflow) 기반으로 다양한 데이터 소스(Database, File, Hadoop 등)로부터 읽기, 전처리, 변환, 분석, 평가, 시각화 등의 분석 전 과정을 드래그-앤-드롭(drag-and-drop) 방식으로 쉽게 작업할 수 있는 토탈(Total) 분석 플랫폼입니다. 비주얼 워크플로우의 특징인 빠른 구현 속도, 쉬운 학습 난이도, 높은 모듈 의존도 등의 특징을 가집니다.

 

<KNIME의 구성>

  

 나임은 크게 KNIME Analytics Platform과 KNIME Server로 구성되어 있습니다. 추가적으로 나임과 나임 파트너 그리고 나임 사용자들이 제공 및 공유하는 다양한 확장 및 통합 기능을 활용할 수 있는 환경인 KNIME Extensions, Partner Extensions, Community Extensions과 KNIME Integrations을 제공합니다. 

 

 “KNIME을 활용한 데이터 분석” 도서는 KNIME Analytics Platform을 중심으로 집필되었기에, KNIME Analytics Platform에 대해서 알아보겠습니다. KNIME Analytics Platform은 데이터 과학 응용 프로그램 및 서비스 구현을 위한 오픈 소스 소프트웨어 입니다. 데이터를 이해하고 활용할 수 있도록 직관적이며 재사용이 가능한 구성 요소로 설계되어 있으며, 사용자의 Desktop에서 사용할 수 있는 분석 플랫폼입니다. 데이터 읽기(Load), 통합(Integrate), 변환(Transform), 분석(Analyze), 시각화(Visualize) 등의 기능을 수행할 수 있습니다. KNIME Analytics Platform에서 나임 확장(KNIME Extensions)을 통하여 데이터 접근, 처리, 기계학습 알고리즘, 시각화에 활용되는 다양한 기능을 추가적으로 활용할 수 있습니다. 그리고 나임 통합(KNIME Integration)을 통하여 딥러닝을 위한 Keras, Tensorflow, 고성능 기계학습을 위한 H2O, 대용량 데이터 처리를 위한 Apach Spark와 스크립트 언어인 R과 Python을 활용할 수 있는 환경을 제공합니다. 

 

 

 

"KNIME을 활용한 데이터 분석" 도서 구성

 

<"KNIME을 활용한 데이터 분석" 목차>

 

 “KNIME을 활용한 데이터 분석” 도서는 데이터 분석을 위해 KNIME을 처음 접하는 학생 또는 현업 담당자를 대상으로 집필된 기본서 입니다. 도서는 KNIME에 대한 소개로 시작됩니다. 

• 1장 KNIME 설치 및 환경설정에서는 KNIME Analytics Platform 설치 방법, 화면구성, 환경 설정 및 메모리 설정에 대하여 설명합니다. 

• 2장 데이터 가공에서는 외부 데이터 가져오기, KNIME Analytics Platform 내 데이터 외부로 내보내기 등의 데이터 읽기와 내보내기에 대한 내용과 데이터 처리, 조작, 추출, 변수 생성 등의 데이터 처리 과정에 대하여 설명합니다. 

• 3장 데이터 탐색에서는 데이터를 수치적으로 탐색하는 방법과 다양한 그래프를 활용하여 시각적으로 탐색하는 방법에 대해 설명합니다.

• 4장 데이터 분석에서는 대표적인 머신러닝 알고리즘인 선형 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 랜덤포레스트, 신경망(MLP) 등의 지도학습과 연관성 분석, K-Means 군집분석, 계층적 군집분석 등의 비지도학습을 KNIME Analytics Platform에서 구현할 때 필요한 노드에 대한 설명과 실습 예제를 통한 모델 구현 절차와 결과 해석 방법에 대하여 설명합니다. 

• 마지막으로 부록 About KNIME Server에서는 KNIME Server의 특징에 대한 설명과 KNIME을 활용하면서 참고할 수 있는 웹 사이트에 대한 정보를 제공합니다. 

 

 데이터 분석 과정인 데이터 가공, 탐색 및 분석에 활용되는 노드를 바탕으로 기능, 옵션 정의, 예시 및 예제 데이터를 바탕으로 단계적 실습 방법을 설명하고 있으며, 이를 바탕으로 KNIME Analytics Platform을 처음 접하는 독자들도 쉽게 따라하며 데이터 분석 및 KNIME Analytics Platform 활용 방법을 익힐 수 있게 구성되어 있습니다.

 

 

 

"KNIME을 활용한 데이터 분석" 도서를 활용한 KNIME 학습 및 활용

 

<OWLEYE 사이트(좌), 오프라인 세미나(우측상단), 웨비나(우측하단)>

 

 마지막으로 “KNIME을 활용한 데이터 분석” 도서를 활용하여 보다 효율적으로 KNIME Analytics Platform의 활용 방법을 익히고, 데이터 분석 과정에 대해 학습에 활용할 수 있는 웹 페이지와 웨비나, 오프라인 교육 정보를 소개합니다. 도서의 내용이 쉽게 구성되어 나임을 학습하는데 별 어려움이 없을 것이지만, 온라인 교육 컨텐츠의 활용이나 KNIME을 활용하여 데이터 분석을 수행하는 분석가가 진행하는 오프라인 교육을 활용한다면 학습의 효율성이 더 높아질 것입니다. 

 

  먼저 울아이(OWLEYE) 웹 페이지를 소개합니다. 아울아이는 엑셈 빅데이터 분석팀에서 운영하는 웹 페이지입니다. “KNIME을 활용한 데이터 분석” 도서의 실습 데이터를 제공하며, 도서를 활용하여 KNIME을 학습하다가 생긴 의문점이나, KNIME 활용 과정에서 혼자 해결하기 어려운 이슈에 대한 질문을 게재하면 KNIME을 활용하는 분석가들이 해당 질문에 대한 답변을 제공합니다. 그리고 KNIME 버전 업과 같은 새로운 소식과 업종별 활용 사례에 대한 정보를 제공합니다.

 

 그리고 엑셈 아카데미에서 진행하고 있는 웨비나와 오프라인 교육이 있습니다. 이 교육 과정은 KNIME을 활용한 데이터 분석 경험이 있는 분석 전문가들이 진행하는 교육으로, 데이터 처리 및 시각화, 모델링 등의 내용을 다루는 교육과정입니다. 도서 집필에 직접 참여하고 데이터 분석 업무에서 KNIME 활용 경험이 있는 전문 분석가가 진행하는 교육이므로 도서 내용에 대한 질문 내용이나 KNIME Analytics Platform을 활용한 데이터 분석 노하우에 대하여 많은 정보를 얻을 수 있을 것입니다.

 

 지금까지 Total 분석 플랫폼인 나임에 대한 설명과 KNIME을 처음 접하는 분들에게 안내 표지판이 될 “(Click 하나로 끝내는 데이터 분석 KNIME) KNIME을 활용한 BIG DATA 분석” 도서에 대하여 소개하였습니다. 학습 시간과 활용에 오랜 시간이 소요되는 스크립트 기반의 분석 도구보다는 그래픽 기반의 사용자 환경과 워크플로우를 활용하는 KNIME을 활용하여 데이터 분석을 시작해 보시는 것은 어떨까요?

 






기고 | 빅데이터사업본부 정영진

편집 | 사업기획팀 박예영





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월간기술동향 | 똑똑한 쇼핑, 리테일테크

 

 

 

 4차 산업혁명과 유통이 만난 ‘리테일테크’가 유통계를 흔들고 있습니다. Grand View Research는 2025년 전 세계 유통산업에서의 사물인터넷(IoT) 시장 규모가 944억 달러에 달할 것으로 전망했고, Markets And Markets는 2022년 전 세계 유통산업에서의 인공지능(AI) 시장 규모가 50억 달러를 넘을 것으로 전망했습니다. 유통산업이 앞으로 어떻게, 얼마나 빨리 변화할 것인지 살펴보시죠.

 

 

 

 리테일테크란? 

 리테일테크(Retailtech)는 소매(Retail)와 기술(Tech)의 합성어인데요. 우리가 이용하는 소매점에 ICT 기술을 접목하는 것을 의미합니다. 여기서 말하는 소매점은 마트, 편의점, 백화점 등 전통적인 오프라인 소매점 뿐만 아니라, 자동 판매, 방문 판매, e-commerce(PC, 모바일 등)가 모두 포함됩니다. 아래 표는 4차 산업혁명을 대표하는 기술들인데요, 이렇게 많은 기술들이 다양한 방법으로 리테일테크에 활용되고 있습니다

 

<리테일테크 적용 분야 목록, 출처 : 이베스트투자증권 리서치센터>

 

<리테일테크의 카테고리와 스타트업들, 출처: 벤처스캐너>

 

 

 

 국내외 대표적 사례 살펴보기 

 앞서 언급한 것처럼, 리테일테크는 개인화, 쿠폰, 결제, 데이터 분석, 검색 및 가격 비교, 제품 추천, POS(Point of Sale), 소매점 관리, 멤버십 프로그램, SNS 연계, 물류 및 택배, SCM(Supply Chain Management), 마케팅 및 CRM(Customer Relationship Management), 광고 등 정말 다양한 곳에 적용되는데요. 그만큼 사례가 너무나 많기 때문에, 가장 유명한 사례들만 모았습니다.

 

 해외 사례

1. 아마존 고(Amazon Go)

- 아마존에서 런칭한 세계 최초 무인점포

- 스마트폰 앱과 연동시켜 소비자가 구매하고 싶은 상품을 들고 나오면 자동으로 결제가 진행되는 시스템

 

<아마존 고, 출처: 오토데일리>

 

 

2. ‘허마셴셩’

- 신선 식품을 전문적으로 취급

- QR코드로 제품 관련 정보 확인, 알리페이로 결제

- 매장 자동화 기술을 기반으로 매장에서 3km 이내 거주 고객들에게 30분 이내에 배송

 

<알리바바의 허마셴셩, 출처: 조선비즈>

 

 

3. X무인슈퍼

- 제품에 전자 태그(RFID)를 적용해 제품의 특징과 가격·원산지 등 여러 정보 제공

- 미리 신체 정보를 등록한 고객이 감지 카메라를 바라보면 자동 출입과 결제가 이뤄질 수 있도록 안면 인식 시스템 구축

 

<징둥의 X무인슈퍼, 출처: 로봇신문>

 

 

4. 리테일넥스트(RetailNext)

- 매장에 방문하는 고객 정보를 모으고 분석하고 시각화해서, 매출 증가에 도움을 주는 빅데이터 서비스를 제공

- AI, IoT, 빅데이터, 클라우드 기술 종합적으로 활용

- 오로라(Aurora)라는 IoT 센서를 매장 천장에 설치해 고객의 동선과 행동을 측정하고, 이 장치와 통합된 인공지능 서비스는 취합된 데이터를 분석해 고객 정보와 동선이 의미하는 인사이트를 찾아내고 비즈니스를 개선할 수 있는 방법을 추천

 

<리테일넥스트 분석 화면, 출처: 리테일넥스트>

 

 

5. 챗봇

 


챗봇을 활용하는 기업들은 정말 많아서 아래와 같이 나열합니다.

- 이베이 : 샵봇(Shopbot)

- 스냅트래블(SnapTravel)

- 세포라(Sephora)

- H&M

- 트림(Trim)

 

 

6. 로우스(Lowe’s) 

- 로우봇(LoweBot) : 고객이 상품을 찾는 걸 도와주는 고객 응대 로봇

- 탈리(Tally) : 머신러닝을 이용한 재고 관리 로봇

 

<로우봇(좌), 탈리(우) 출처 : 로우스>

 

 

 

 국내 사례

1. 롯데그룹

 : 옴니채널(Omni-Chnnel : 소비자가 온라인·오프라인·모바일 등 다양한 유통 경로를 넘나들며 상품을 검색하고 구매할 수 있도록 갖춘 서비스)

 

<롯데 계열사의 리테일테크 현황, 출처 : 언론 자료 정리>

 

 

2. 신세계그룹
 : 고객 맞춤 디지털화 추진

 

<신세계 계열사의 리테일테크 현황, 출처 : 언론 자료 정리>

 

 

3. 현대백화점

- AWS와 ‘미래형 유통매장 구현을 위한 전략적 협력 협약’을 맺고 스마트 스토어 구축

- 20’ 오픈하는 여의도점에 아마존의 ‘저스트 워크 아웃’ 기술을 활용한 무인매장을 선보일 예정

- 온라인몰 ‘더현대닷컴’에 업계 최초로 VR 기술을 적용한 ‘VR스토어’ 오픈, ‘가상 메이크업 서비스’ 도입, ‘음성 쇼핑 정보 안내’ 서비스 제공

 

<현대백화점 VR 매장, 출처 : 현대백화점>

 

 

4. GS리테일 – GS25

- 18’ 9월 서울 마곡 사이언스파크 LG CNS 본사 내 연구동 3층에 ‘스마트 GS25’ 테스트 점포 오픈

- 안면 인식 출입문 개폐, 이미지 인식 스마트 스캐너, 자동 발주 시스템 등과 관련한 LG CNS의 스마트 스토어 솔루션 기술 테스트 진행

- KT와 함께 전국 1만2000여개 GS25매장에 인공지능 헬프데스크 ‘챗봇지니’ 도입

 

<스마트 GS25 매장에서 안면인식으로 출입문 열기, 출처: GS25>

 

 

5. BGF리테일 - CU

- 비대면 결제 어플 ‘CU 바이셀프’ 론칭

- 점주 대상 VR 진열안내서 제공으로 효율적인 매장 관리

- 100개 매장에 매장 관련 질문 200여 가지에 답을 할 수 있는 AI 스피커 ‘누구’ 도입

 

<CU에서 SKT AI서비스 ‘누구’ 이용, 출처: BGF리테일>


 

6. SK플래닛 - 11번가

- 인공지능 맞춤형 채팅으로 최적의 상품을 추천하는 ‘챗봇 바로’ 도입

 

<챗봇 '바로', 출처 : 11번가>

 

 

 

 ‘편한’ 쇼핑에 주목하는 이유 

 위 사례들을 통해 리테일테크는 채널에 관계없이 고객 경험을 개선하는데 주로 활용되고 있다는 것을 알 수 있습니다. 그렇다면 우리들은 왜 ‘편한’ 쇼핑에 주목할까요?

1. 시장에 제품이 많아도 너~무 많다.

 신제품의 출시 주기가 짧아지고, 수많은 브랜드들이 생겨나면서 제품의 선택폭도 굉장히 넓어졌습니다. 수많은 제품 속에서 나에게 맞는 제품을 찾기 위해 IT 기술의 도움을 받습니다. 예를 들면, 추천 서비스, SNS 후기, APP 등이 있죠. 

2. 엄지족의 폭풍 성장

 엄지족이란, 민첩하게 정보를 검색하고 게임을 즐기는 신세대를 말합니다. 요즘은 대부분 핸드폰으로 쇼핑을 많이 하시죠? 모바일 쇼핑 거래액을 보면 2018년 4월, 5조 3837억원을 기록해 1년전보다 33.6%가 늘었다고 합니다. 이렇게 모바일 쇼핑의 비중이 매년 증가하고 있어서 모바일 쇼핑 앱도 발전하고 있습니다.

 3. 인건비 절약

대표적인 예로 점원 없는 ‘아마존 고’가 있죠.

 

 

 

이렇게 기술의 발전으로 우리의 생활은 날이 갈수록 편리해지고 있는데요. 편리함을 누리면서, 진짜로 나의 쇼핑(크게는 일상)을 도와주는 기술이 무엇일지 한번쯤 생각해봐도 좋겠죠?

 



Reference

아이뉴스24, 유통街, ‘리테일 테크’로 생존 모색

매일경제, 롯데백화점, 보다 정교해진 AI 쇼핑가이드 ‘로사’ 선보여

조선비즈, 롯데홈쇼핑, 인공지능 챗봇 '샬롯' 계열사 최초 도입

식품음료신문, 세븐일레븐 ‘인공지능 스마트 편의점’ 첫 선

SSG BLOG, ‘디지털 백화점’ AI 상담사 24시간 만난다

SSG BLOG, 이마트 에브리데이, 미래형 점포 첫 선

이투데이, AI·VR 품은 편의점, 편리·매출 ‘엄지 척’… 유통 4.0시대 ‘스마트 점포’

NEWSIS, ICT 기술과 만나 똑똑해진 유통가, ‘리테일테크’ 주목








기획 및 글 | 사업기획팀 박예영





  [Semtong 138회] 

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아이참 | AI TECH 2019

기술이야기/아이참 2019.07.10 13:47

 

 

 

지난 7월 18일, 코엑스에서는 'AI Tech 2019' 컨퍼런스가 진행되었습니다.

‘실제 사용할 수 있으면서 실용적인 AI’라는 주제로 진행된 이번 행사는

AI가 비즈니스 모델 개발에 어떻게 활용되는지를 알아보고,

그 과정에서 발생한 문제점과 해결책, 그리고 어떤 솔루션이 효과적인지에 대해 살펴보았습니다.




 

 첫 번째 키노트에서는 구글의 AI와 함께 AutoML을 소개했습니다. 구글 AI 사례를 보면서 기업이 모든 기술을 다 잘할 수는 없기에, 이미 만들어진 기술을 잘 활용한다면 보다 효율적으로 AI를 사용할 수 있을 것 같다는 생각이 들었습니다. 또한 구글의 “Democratize AI by marketing it accessible, fast and useful for enterprises and developers”라는 미션 문구도 인상 깊었습니다. 

 

 

 

 이번 발표에서는 DSA(Domain Specific Architecture)의 중요성과 신제품 Versal ACAP에 대해 확인할 수 있었습니다. AI 모델은 도메인 별로 특화된 적응형 아키텍처가 필요하다고 말했으며, 실제 클라우드와 엣지에서 요구되는 성능과 대기시간 등의 요건을 달성하기 위해서는 딥러닝 네트워크에 대응할 수 있는 특수 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처가 절실히 필요하다고 강조했습니다.

 

 


 레노버에서는 AI 정의와 활용 분야를 소개하며 신제품 LiCO를 소개했습니다. AI는 현재 헬스케어, 투자, 자동화, 마케팅, 리테일, 정유산업, 제조, 보안, 미디어 등 다양한 산업군에서 적극적으로 활용되고 있는데요. AI 도입에 대한 장벽들도 물론 있습니다. 바로 데이터(정형/비정형)의 양, AI 전문가의 부족, AI 하드웨어/소프트웨어 리소스들입니다. 레노버에서는 AI 도입을 LiCO와 함께한다면 비교적 쉽게 도입할 수 있을 것이라 말했습니다.

 


 

 두 번째 키노트에서는 삼성 SDS에서 바라보는 AI와 제조 지능화에 대해 소개했습니다. 삼성SDS에서는 Anomaly Detection으로 제조업의 공정 예지보전/수명예측을 하고 있었는데, 기계의 수명을 미리 알려 달라는 고객의 요청에 물리모델(Physics Model)로 접근하여 잔여 수명 외 불량 유형 진단도 가능해졌다고 합니다. 또한 많은 데이터 중 무엇을 학습할지 실험계획법(능동강화학습)으로 진행하여 기술적 한계를 극복했다고 소개했습니다. 

 

 

 

 지멘스의 발표에서는 스마트팩토리에 대한 전반적인 이야기를 들을 수 있었습니다. 제조 관점에서의 AI는 디지털 트윈이라고 말했는데요. 하나의 플랫폼에서 다양한 기술과 가능을 조절하도록 하고 있으며, PC-based가 아니라 엣지 컴퓨팅이 부상하고 있다고 말했습니다. 또한 IoT 및 5G 기술을 통해 AI 기반 디지털 제조는 더욱 진화하고 있다고 합니다. 

 

 

 

 엑셈에서는 복잡다단해지는 IT 환경에 맞추어 부하 예측, 이상 탐지, 원인 분석 등 AI를 활용한 IT 운영 지능화 방법을 소개했습니다. 상세한 발표 내용이 궁금하신 분들은 여기를 눌러주세요!

 

 

 

위 기재한 내용 외에도 한컴MDS에서는 안면 인식 기술 기반 AI 솔루션 ‘센스타임’을 소개했고,

한국전자통신연구원(ETRI)에서는 자율주행차 연구 현황과 기술적 난제를 공유했습니다.

그리고 한국기계연구원에서는 산업기계의 안전 운용을 위해 적용되는 환경인식기술과 가상현실기술의 현황을 발표했습니다.

 

이번 컨퍼런스를 통해 AI 관련 최근 동향과 다양한 AI 솔루션들을 살펴볼 수 있었으며,

각 기업 환경에 적합한 AI 활용 모델은 무엇인지에 대해서도 알아 볼 수 있었던 기회였습니다.







기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

현장 사진 | 사업기획팀 박예영






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엑기스 | 신제품 발표 다시보기

기술이야기/엑.기.스 2019.07.10 13:46

 

 

 

지난 7월 17일~19일 코엑스에서 제 2회 국제인공지능대전이 개최되었습니다.

그 부대 행사로 다양한 세미나와 컨퍼런스가 진행되었는데요.

엑셈도 참여하여 엑셈의 기술을 널리 알리고 왔습니다.

 

 

 

공공부문 발주자 초청세미나

 

 

전시회 첫 날인 17일, 맞은편 308호에서는 InterMax Cloud를 소개하는 세션에 참가하였습니다.
쪼오기 3번째, 강인규 이사님 보이시죠?
 

 

이번 세미나에서는 단순히 제품 소개만 하는 것이 아니라

클라우드란 무엇인지 그리고 클라우드 모니터링의 필요성까지 알아보았습니다.


 

 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 사용자에게는 보이지 않지만 중앙의 서버 컴퓨팅 자원을 활용해서 서비스를 받을 수 있게 하는 플랫폼이며, 개발의 신속성과 자원의 활용성, 운영의 유연성이라는 특징을 가지고 있습니다. 이런 특징들 때문에 클라우드는 국내외를 막론하고 그 시장이 매우 커지고 있는데요. 최근 IT 자산을 클라우드로 이관하는 고객사가 점점 더 많아지고 있는 추세입니다. 하지만, IT 자산을 클라우드로 이관한다고 해서 클라우드의 가장 큰 장점인 IT 운영의 유연성(Scalability, Availability)을 바로 확보하기는 어렵습니다. 기존의 서버와 스토리지 등 물리적인 인프라마 클라우드로 이전했을 뿐 애플리케이션은 예전과 동일한 방식으로 운영을 할 수 밖에 없기 때문입니다. 그래서 클라우드에서의 IT 운영상의 장점을 최대한 취할 수있는 방법으로 MSA(Micro Service Architecture)가 등장했고, 이어서 컨테이너 기반 운영환경인 Docker와 Kubernetes가 등장하게 되었습니다. 이렇게 클라우드의 이점을 최대한 활용하는 애플리케이션 구축 및 실행 방법을 ‘클라우드 네이티브 아키텍처’라고 부릅니다.

 

 

 위와 같은 클라우드 네이티브 아키텍처로 구성된 IT 환경에서, IT 운영 환경을 효과적으로 모니터링 하기 위해 필요한 요건들은 다음과 같습니다.
1. 다양한 클라우드 컴퓨팅 플랫폼
 : 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 하이브리드 클라우드, 멀티 클라우드 등 다양한 클라우드 환경에서도 모니터링 서비스를 제공할 수 있어야 합니다. 
2. 서비스 탄력성과 확장성
 : 클라우드에서는 필요 시 새로운 서버 인스턴스가 생성되기도 하고 기존에 운영되던 서버 인스턴스가 관리자에 의해 삭제되기도 하는데, 수시로 변경되는 탄력적인 IT 운영 환경을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 기능이 필요합니다.
3. 컨테이너 기반 클라우드 네이티브 아키텍처
 : 클라우드 네이티브 환경에서는 컨테이너 등 기존에 없었던 새로운 개념이 등장함으로 기존 방식으로는 End-to-End 모니터링의 한계가 있고, 물리 노드에서 가상화 레이어, 그리고 애플리케이션 영역까지 Full Stack 모니터링이 가능해야 합니다. 그리고 관리해야 하는 객체가 많아지고 레이어가 복잡해짐에 따라 모니터링을 효율적으로 하기 위해 인공지능(AI)기반의 고도화된 기술이 필요합니다.
4. 효율적이지만 복잡한 MSA
 : 마이크로 서비스 아키텍처의 특성 상 서비스 간 복잡한 호출 관계와 높은 상호 의존성이 있습니다. 따라서 전체적인 관점에서부터 상세 서비스 모니터링까지 Drill Down방식으로 상세 모니터링을 지원해야 합니다. 
 

 

그럼 이제 인터맥스 클라우드(InterMax Cloud)를 알아볼까요?

 

 인터맥스 클라우드는 클라우드 환경의 대규모 관제에 효과적인 모니터링 기능을 제공하여, 클라우드 IT 운영의 효율성을 극대화 하는 솔루션인데요. 대규모 클라우드 환경에 적합한 아키텍처 구성으로 다음과 같은 특장점을 가지고 있습니다.

1. 다차원 토폴로지

 : 레이어 별 체계적인 모니터링을 통해 클라우드 전체 서비스 레이어의 가시성을 확보하였으며, 3D 아키텍처 토폴로지 뷰로 직관적인 모니터링이 가능합니다.

2. AI 기반 Anomaly Score

 : 복잡한 환경 속에서도 문제가 발생한 인스턴스의 이상치를 탐지하여 빠르게 사전 인지를 도와 장애 없는 서비스 운용을 가능하게 해줍니다.

3. AI 기반 희소로그 분석

 : 다수 컨테이너 관제에 필수적인 Smart 로그 분석을 지원하여 장애의 효과적인 원인분석이 가능합니다.

4. 컨테이너 기반 Agent 설치

 : Agent 자체도 컨테이너로 작성되어 설치가 손쉬울 뿐만 아니라, 모니터링 대상 자동관리가 가능해 전사 시스템 관리의 편의성을 제공합니다.

 

인터맥스 클라우드와 함께 라면 소수의 운영인력으로 대규모 클라우드 환경 통합 관제가 가능하겠죠?

발표자료는 여기에서 확인하실 수 있습니다 :)

 
 
 
AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스
 

  

다음 날 18일에는 AI융합 비즈니스 개발 컨퍼런스에서 EXEM AIOps를 소개하였는데요.

이번 컨퍼런스는 ‘실제 사용할 수 있으면서 실용적인 AI’를 제시하는 컨퍼런스였습니다.

엑셈은 트랙1에 참여하였는데, 유료 세미나임에도 불구하고 많은 분들께서 자리를 채워주셨습니다.

 

트랙1의 전체 내용이 궁금하시다면 여기를 눌러주세용!

 

 

하이브리드 클라우드, 멀티 클라우드, MSA(Microservices Architecture) 등 IT 환경이 복잡다단해지고 있습니다.
모니터링해야 하는 IT 리소스의 수나 발생되는 운영 데이터의 양이 사람이 감당할 수 있는 수준을 넘어서고 있죠.
그래서 엑셈은 부하 예측, 이상 탐지, 원인 분석 등 AI를 활용하여 IT 운영을 지능화 하는 방법을 공유했습니다.
 

 

먼저 AIOps가 무엇인지 알아야겠죠?
 
 엑셈 뉴스레터를 꾸준히 보신 분들이라면 다 아실 내용일텐데요. AIOps는 AI와 Operation의 합성어 입니다. AI 기술을 IT 운영에 접목하여 운영을 지능화, 효율화 하는 것입니다. 엑셈은 국내 최초로 딥러닝 기반 AIOps 솔루션을 출시하였습니다. EXEM AIOps는 기업의 다양한 IT 인프라와 애플리케이션 데이터를 실시간으로 수집하여 부하 특성과 패턴을 학습하고, 상태를 예측하여 장애를 조기에 발견합니다. 이렇게 이상 징후와 장애 발생 시에 신속하게 조치할 수 있도록 하여 IT 운영자의 선제적 대응을 지원하는 IT 운영 자동화 솔루션입니다.
 

 

구체적으로 어떤 효과가 있을까요?

 

1. 지능형 모니터링 : 운영자에게 의존하던 기존 방식과 달리, 딥러닝 학습을 통해 더욱 진화한 자동화된 모니터링과 분석이 가능합니다.

2. 역동적인 지능형 알림 : Dynamic Alert 설정을 통해 능동적인 대응이 가능한데요. 정상 패턴과 다른 이상치 탐지 시에 지능형 알람으로 빠르게 알려줍니다.

3. 선제적 장애 대응 : 부하 예측, 이상 탐지, 근본 원인 분석을 통해 미래 상황을 예측 및 대비하여 선제적으로 장애 대응이 가능해집니다.

4. IT 운영 효율성 향상 : 사람의 개입을 최소화 하여 시간과 비용을 절감할 수 있으며, 관리/운영의 부담을 최소화 할 수 있습니다.

 

적용 사례도 함께 소개하며 발표를 마무리 지었는데요.

EXEM AIOps를 도입한다면 정말 똑똑한 IT 운영이 가능해질 듯 합니다.

발표자료는 여기에서 확인하실 수 있습니다 :)










기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

현장 사진 | 사업기획팀 박예영






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월간기술동향 | 보험에 IT를 더하다, 인슈어테크

 

 

 

 여러분들은 핀테크 서비스를 잘 활용하고 계신가요? 핀테크 덕분에 수수료 제로(0) 송금 서비스, 간편 결제, 자산관리, 대출 등등 다양한 서비스들이 제공되고 있습니다. 너무 편리해서 필자도 잘 사용 중인데요. 이렇게 나날이 핫!해지는 핀테크 분야에서 새롭게 부각되는 서비스가 있습니다.

 

 

 

 

 인슈어테크, 들어는 보셨나? 

 지난 달 프롭테크처럼 인슈어테크(InsurTech) 역시 보험(Insurance)과 기술(Technology)의 합성어로, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등 IT 기술을 활용해 기존과 다른 보험 서비스를 제공하는 것입니다. 인슈어테크의 도입으로 보험 상품 개발이나 고객 관리 등의 분야에서 보다 고차원적인 서비스 제공이 가능해지죠. 

 쉬운 예시로는 보험사에서 제공하는 애플리케이션, 보험 비교 사이트로부터 발전된 예로는 직접 원하는 보험을 만들거나, P2P(Peer to Peer) 형태로 보험 서비스를 제공하는 서비스까지 다양합니다.

 

 

 

 도대체 어떤 기술을 어떻게 적용할까? 

 인슈어테크에서는 4차산업혁명의 핵심 기술들과 그 맥락을 함께 합니다. 크게 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능, 블록체인 기술을 주로 적용하는데요. 이러한 기술과 서비스가 융합되어 지금과는 다른 보험 산업의 혁신을 일으키고 있습니다.

<인슈어테크 적용분야, 출처: 금감원 보도자료 재구성>

 

1. 사물인터넷(IoT)

 텔레매틱스, 웨어러블 디바이스 등 사물에 부착된 센서를 통해 실시간으로 데이터를 수집 및 전송하여, 수집된 외부 데이터를 이용해 보험료 할인 등에 활용합니다. 또한 보험 회사는 소비자와 실시간으로 소통함으로써 위험 세분화가 가능해지며, 보험사고 심도/빈도 감소, 정교한 리스크 평가, 보상역량 강화 등이 가능해집니다.

예) 건강증진형 보험, 운전습관 연계 보험 등

 

2. 빅데이터

 고객 상담 자료, 온라인 활동 기록, 의료, 신용 등급 등 다양한 대량의 데이터를 신속히 수집 및 분석하여 사고 발생 위험, 계약 유지율, 보험사기 가능성 등을 예측하고, 이를 보험 상품 개발, 마케팅, 위험 관리 등에 활용하여 보험 효용이 증대됩니다.

예) 보험 영업 대상 추출, 계약 심사 고도화 · 계약 유지율 향상, 보험사기 탐지 등

 

3. 인공지능(AI)

 인공지능을 활용하여 로봇이 고객에게 보험 상담, 업무 지원 및 처리 등의 서비스를 제공합니다. 이미 자동화 수준이 어느 정도 우수한 단계에 있죠.

예) 지능화된 챗봇을 활용한 소비자 응대, RPA(로보틱 프로세스 자동화) 등

 

4. 블록체인

 거래 정보 원장을 암호화 및 분산 저장하는 기술로, 새로운 거래가 발생할 때 모든 노드에 정보가 즉시 반영되므로 정보의 정합성, 거래 과정의 보안성 등에서 유리합니다.

예) 본인인증 · 보험서류 검증 등

 

 

 

 인슈어테크는 이미 세계적인 트렌드! – 국내외 동향 

<인슈어테크 자금조달 규모 상위 (2014~2016), 출처: 보험연구원 재구성>

 

 이미 해외에서는 다양한 인슈어테크 서비스가 성행하고 있습니다. 유럽 시장에서는 ‘테러 발생국 여행자 보험’, ‘프렌치 불도그를 위한 보험’ 등 틈새 시장을 노린 BBM(Bought By Many)이 관심을 받고 있습니다. 

 세계 인슈어테크 지분투자의 75%가 이루어지는 미국 시장에서는 대부분 건강보험에 집중된 모습인데요. 사물인터넷(IoT)을 활용한 인슈어테크 유니콘 오스카 헬스(Oscar), AI가 보험 상품 추천부터 가입, 보험금 지급까지 하는 레모네이드(Lemonade) 등이 큰 관심을 받고 있습니다. 

 중국도 인슈어테크 선진국 중 하나입니다. 알리바바, 텐센트, 평안보험이 합작해 설립한 중국 최대 온라인 보험사 종안보험(ZhongAn Insurance)은 스마트 워치에 기반해 일정량 이상 운동하는 사람에게 보험을 깎아주는 서비스를 선보여 이슈가 된 바 있습니다. 

 

<인슈어테크 투자에 힘 쏟는 보험사, 출처: 매일경제 기사 재구성>

 

 사실 그동안 우리나라 보험 산업은 설계사 의존도가 높아 다른 금융 업종보다 혁신이 더딘 분야였습니다. 하지만 이제 국내에서도 그 열기가 뜨거운데요. 삼성화재, 삼성생명, 하나은행, 하나생명, 롯데그룹 등의 대기업들이 적게는 수십억, 많게는 몇백억을 인슈어테크 업체에 투자하며 관심을 드러내기도 했습니다. 또한 SK텔레콤, 한화손해보험, 현대자동차는 신규 보험사를 설립할 예정이라고도 합니다.

 

 

 보험연구원에 따르면 전세계 인슈어테크 투자 규모는 2015년 기준 25억달러(약 2조8200억원) 규모이며 꾸준히 성장 추세라고 합니다. 이렇게 지속적으로 성장하고 있는 인슈어테크를 통해 보험의 유통 방식이 변화하고, 고객 또한 적극적인 역할을 수행함으로써 그 미래는 매우 밝을 것으로 예상되는데요. 보험 회사는 인슈어테크를 단순히 기술 진보의 수단으로만 접근할 것이 아니라, 미래 사회를 대비할 수 있는 전문 보험사 또는 다양한 IT 서비스와 융합한 종합 보험 회사로의 발전을 고려하면 좋을 것 같습니다.

 

 


본문 외 Reference

금융감독원 보도자료, 보험회사 인슈어테크(InsurTech) 활용현황

소셜타임스, “인슈어테크 보험시대 성큼” 하반기 첫 탄생 가능

매일경제, ‘변해야 산다’ 보험 CEO ‘인슈어테크’ 혁신 바람







기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

  • 질문 2019.06.26 18:10 ADDR 수정/삭제 답글

    혹시 월간 기술동향을 정기적으로 카톡으로 보내주시지는 않나요?

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2019.06.27 08:57 신고 수정/삭제

      안녕하세요, 엑셈입니다.
       
      먼저 월간기술동향을 유익하게 봐주셔서 감사합니다. 보내주신 의견을 내부에서 검토하여 구독자분께 도움이 되도록 하겠습니다-! 즐거운 하루 보내세요^^
       
      감사합니다.

아이참 | 공공컴퓨팅마켓2019

기술이야기/아이참 2019.06.07 13:44

 

 

 

 

지난 6월 19일, 엑셈이 공공컴퓨팅마켓 2019에 다녀왔습니다.

수많은 데이터를 신속하게 분석하고 가치 있는 정보로 추출 및 활용하기 위해

대용량 데이터를 빠르게 처리하는 컴퓨팅 장비 및 데이터 센터에 대한 관심이 나날이 높아지고 있습니다.

이에 엑셈도 이번 행사에 참석하여 초연결 지능화 시대의 공공부문 컴퓨팅 & 데이터센터 혁신 전략에 대한 이야기를 듣고 왔는데요.

오전에는 공통 키노트로 진행이 되었고, 오후에는 컴퓨팅 섹션에 집중해서 참석하고 왔습니다.

 

 

 

 

첫 번째 키노트에서는 현재 급속하게 진행되고 있는 데이터센터 혁신과 관련하여 인텔에서 제공 및 계획하고 있는 각종 신기술과 향후 로드맵에 대해 사례를 포함하여 소개하였습니다. 데이터가 중심인 세상에서 데이터를 어떻게 잘 활용하느냐가 올바른 대응을 하는 것이라고 말했습니다.

 

 

 

 

두 번째 키노트에서는 최근 화두가 되고 있는 자율 주행 자동차의 개발 및 서비스 고도화를 위해 NVIDIA에서 생각하는 자율 주행 자동차의 현황과 미래에 대해서 발표하였습니다. NVIDIA에서는 AI 비즈니스 모델화의 어려움을 오픈소스로 해결해야 한다고 말했습니다. 집단 지성을 활용한 것이죠. 

 

 

 

 

마지막 키노트에서는 초연결 지능화 시대의 데이터에 대한 이야기를 나누었습니다. ICBM(IoT/Cloud/BigData/Mobile)이 바라보는 것은 결국 데이터라며, 클라우드, 사물인터넷, 엣지의 중요성을 설명했습니다.

- Cloud : 어디서나 보안의 문제가 있다. 하이브리드 클라우드가 대세.

- IoT : 빅데이터와 인공지능을 활용한 비즈니스의 혁신

- Edge : 이동통신사와 협력한다면 빠른 확산 가능, 인공지능 접목

 

 

 

[Track 1 컴퓨팅]

급변하는 IT 환경을 위한 CAPEX, OPEX 관점의 서버 기술 현황과 제품

 AI, HPC, 클라우드, 5G 등 급변하는 IT 환경에서 메모리 및 네트워크 통신 기술이 중요하다. 특히 메모리에 대한 요구 사항은 '대역폭', '용량', '지속성' 및 '인메모리 컴퓨팅(In Memory Computing) 등의 기술과 암호화 패킷 처리에 대한 기술이 필요하다.

 CAPEX와 OPEX 관점에서 실용적인 인사이트를 끌어낼 수 있는 서버 기술을 도입해야 한다.

- CAPEX : Capital Expense의 약자, 도입비용

- OPEX : Operating Expense의 약자, 운영비용(유지보수 포함)

 CAPEX와 OPEX를 감소시킬 수 있는 기술과 제품을 도입할 때 고려할 것은 아래 3가지이다.

1. 서버 운영에 수반되는 직접 비용 : 전력, 용력, 스토리지 및 자원을 관리하기 위한 IT 운용

2. 서버 운영의 간접 비용 : 네트워크 및 스토리지 인프라 및 일반 인프라 관리를 위한 IT 운용

3. 서버 보유 간접비 : 조달과 회계인력, IT 관리 및 처리

 

5G시대의 Edge Computing 기술, 지향점 및 한계

 클라우드 컴퓨팅 적용이 확대되고 많은 경험이 쌓이면서, Edge Computing이 나타났다. 아래와 같은 엣지 컴퓨팅의 장점과 현실 때문에, 현실적으로 기존에 지역 별 분산 설치 되어있던 데이터 센터를 활용하는 것이 유리하다고 판단된다. (예: 이동통신사) 

  Edge Computing 확산을 위한 기술은 다음과 같다. Mobility, Portability, Collaboration, Resource Limitation, Low Latency, Privacy&Secutiry

 

 여기서 잠깐!

계속 언급되는 엣지 컴퓨팅이 궁금하다면? [여기]를 눌러 확인하세요!

 

차세대 서버 기술의 변화 및 적용 전략

 최근 증강현실(AR), 자율주행, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터 분석 등의 서비스의 등장으로 컴퓨팅 기술의 변화가 이루어지고 있다. 이런 대용량 데이터들의 클라우드 환경에서의 저장, 분석, 처리를 위해 핵심 컴퓨팅 자원인 서버의 역할이 커지고 있다. 

 또한 자율주행, 가상현실(VR), 스마트 팩토리 등과 같은 서비스의 대두는 저지연 데이터의 고속 분석 처리 등을 요구함에 따라 엣지 컴퓨팅 환경으로 변화를 요구하고 있다. 이에 서버 기술 측면에서도 대용량의 데이터를 저지연, 고속 분석 및 고속 처리를 가능하게 하는 요소 기술들의 변화가 이루어지고 있다. 


데이터 폭증 시대에 요구되는 고성능 소프트웨어 정의 스토리지

 초연결 시대의 도래로 인해 IT 인프라 역시 많은 발전과 변화를 겪고 있다. 이 중 스토리지 분야는 기존 레거시 시스템의 단점들을 극복할 수 있는 새로운 기술이 요구된다.

- 기존 레거시 스토리지 시스템의 단점

  : 낮은 호환성, 제한적인 확장성, 관리의 비효율성, 구축/운영 고비용 

 위와 같은 기존 스토리지 환경의 단점을 효과적으로 해결할 수 있는 것은 ‘고성능 소프트웨어 정의 스토리지’이다. 미국 DCOI(Data center Optimization Initiative)에서도 2016년부터 도입을 시작하였고, 미국 연방기관의 85%가 도입 진행 중이다.

- 소프트웨어 정의 스토리지(Software Defined Storage)

  : 하드웨어에 대한 종속성 없이 정책 기반으로 스토리지 프로비저닝 및 관리 기능을 제공하는 데이터 스토리지 소프트웨어

- 소프트웨어 정의 스토리지의 장점

  : 스토리지 자원의 통합 관리, 정보의 투명성, Scale-out 구조로 성능 향상, 무중단으로 제한 없이 확장, 다중화를 통한 fail-over


클라우드 환경으로의 데이터 관리를 위한 새로운 접근법

 산업의 디지털화와 급속한 데이터의 증가로 대부분 클라우드로 이동하였다. 가상화 및 온프레미스 그리고 프라이빗/퍼블릭 클라우드 환경으로의 전환, 급격한 데이터의 증가와 복잡해지는 인프라 환경으로 데이터 손실의 위협 또한 다양하다. 그래서 데이터 보호 방안 또한 주목 받고 있는데, Data protect와 함께 Data management까지 할 수 있는 솔루션들이 있다.

 

 

 

인텔과 엔비디아의 두 키노트를 들으며 이미 하드웨어의 발전은 다 이루어져 있고, 상용화만 남았다는 생각도 들었습니다.

마이크로소프트는 윈도우 보다는 클라우드 사업에, 그리고 보안에 초점을 많이 맞추고 있었고요.

오후 세션은 대부분의 발표가 자사 제품 소개로 이루어져 다소 아쉬운 부분이 있었지만,

데이터의 중요성을 다시금 깨닫게 해 준 행사였습니다.







기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

현장 사진 | 사업기획팀 박예영

엑기스 | 간만의 외출, AI EXPO KOREA 2019

기술이야기/엑.기.스 2019.06.07 13:44




엑셈이 AI EXPO KOREA 2019에 출동합니다!

 

<위 그림을 누르시면 사전 등록 홈페이지로 연결됩니다!>

 

인공지능 행사에 빠지면 섭섭한 엑셈이

7월 17일(수)부터 19일(금)까지 서울 Coex, Hall C에서 열리는

‘AI EXPO KOREA 2019’에 참가합니다.

 

오랜만의 전시회 나들이라, 여러분들을 만나려니 매우 설레는 마음입니다.

그럼 어떤 제품군을 가지고 참가하는지 살짝 보여드릴까요?

 

제품 소개

 

 <EXEM AIOps (좌) & InterMax Cloud (우)>

 

 ‘엑셈 AI옵스’는 국내 최초로 딥러닝 기반 인공지능을 탑재한 통합 IT 운영 관리 솔루션입니다. AIOps는 ‘Artificial Intelligence for IT Operations’의 약자로, AI 기반 학습과 분석을 통해 IT 인프라 운영 상황을 예측하고 선제적인 장애 대응을 지원하는 기술을 말하죠. ‘엑셈 AI옵스’는 국내 DBPM(Database Performance Monitoring) 시장 1위 솔루션인 ‘맥스게이지’(MaxGauge)’와 APM(Application Performance Monitoring) 시장을 선도하고 있는 E2E(End-To-End) 거래추적 솔루션인 ‘인터맥스(InterMax)’의 축적된 기술과 노하우에 AI를 접목한 새로운 솔루션입니다. 

 

<EXEM AIOps 실시간 모니터링 화면 (좌) & EXEM AIOps 실시간 지표 모니터링 화면 (우)>

 

 ‘엑셈 AI옵스’는 E2E 및 전체 IT 시스템에 대해 AI 기반 통합 예측, 탐지, 분석 등을 제공하여 기업의 IT 운영 효율성을 크게 향상시킵니다. 사전에 장애 인지를 하여 IT 운영자가 미리 대응할 수 있도록 하고, 빠르게 복구하게 함으로써 MTTR(Mean-Time-To-Resolution)을 줄여 시스템을 보다 안정적으로 운영할 수 있게 도와줍니다. 실제 ‘엑셈 AI옵스’ PoC를 진행한 고객사의 경우, IT 인프라에 발생한 문제 해결 시간이 60분의 1로 단축됐다고 하니, 정말 놀랍죠? 

 

<InterMax Cloud, Anomaly Score 화면 (좌) & InterMax Cloud, Performance Trend 화면 (우)>

 

 또 다른 신제품 ‘인터맥스 클라우드’는 ‘인터맥스’의 클라우드 기반 대규모 통합 관제 버전입니다. 클라우드 환경으로의 혁신을 시도하는 기업들이 클라우드 네이티브 아키텍처, 즉 컨테이너 기반의 운영 아키텍처로 전환할 수 있도록 모니터링을 지원하는 솔루션입니다. ‘인터맥스’가 지원하는 E2E 모니터링 개념에서 확장하여, 쿠버네티스와 컨테이너 기반의 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드 등을 포함한 통합 클라우드 모니터링을 제공합니다. 또한 Anomaly Score, Performance Trend 등의 화면으로 직관적인 모니터링을 가능하게 합니다.

 

 그리고 엑셈은 파트너 계약을 맺은 AutoML(머신러닝 자동화) 솔루션 ‘데이터로봇’과 빅데이터 분석 솔루션인 ‘나임’도 선보일 예정입니다. 데이터 사이언티스트들을 위해 반복 작업을 최소화하고 분석 시간을 단축하기 위한 솔루션들인데요. 데이터로봇은 머신러닝 모델 구축 전 과정에 대한 자동화를 지원하며, 동시에 수백 개의 모델을 한 번의 클릭으로 구축합니다. 나임은 데이터 분석부터 시각화까지 한 번에 구현이 가능하며, 코딩 방식이 아닌 드래그 앤 드롭 방식의 워크플로우를 사용합니다.

 

 

 

부스 위치

드넓은 Coex, Hall C에서 엑셈을 쉽게 찾아오시라고 엑셈의 부스 위치를 선공개합니다! 

아래와 같이 ‘517번’이 엑셈 부스입니다. 

 

 

눈에 잘 띄게 행사장 중심부에 자리 잡고 있으니,

꼭 잊지 말고 엑셈 부스를 방문해 주세요!

부스를 찾아주시는 분들께 정성을 담은 선물도 드릴 예정이랍니다-!

 

 

 

부대행사

부스 전시만 참가하면 아쉽겠죠?

엑셈의 기술 개발 임원들이 직접 고객들에게 신제품을 자세히 설명하는 발표도 진행합니다.


[ AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스 2019 ] - 07월18일

 ‘AI를 활용한 IT운영 지능화 방법과 그 사례’라는 주제로 엑셈 AI연구소 김철우 이사가 ‘엑셈 AI옵스’의 기술력과 차별점을 소개합니다. 


[ 공공부문 발주자 초청 세미나 ] - 07월17일

‘클라우드 네이티브 아키텍처 통합 관제 솔루션 - InterMax Cloud for Kubernetes 사례’라는 주제로 엑셈 APM사업본부 Cloud 그룹장 강인규 이사가 ‘인터맥스 클라우드’의 장점을 알려 드립니다.  

 

 

 

이번 AI EXPO에서 여러분의 IT 혁신을 도와드릴 많은 제품과 서비스를 보여드리기 위해

엑셈이 정말 제대로 준비했습니다.

 

7월 17일~19일, 우리 Coex에서 만나요!







기고 | 사업기획팀 김태혁
편집 | 사업기획팀 박예영


월간기술동향 | 프롭테크를 아시나요?

 

 

 

 부동산 산업의 디지털 혁신 – 프롭테크(PropTech) 

 전통적 부동산 시장에 새 바람이 불고 있습니다. 바로 프롭테크(PropTech)의 등장인데요. 지난해 손정의 회장이 프롭테크 스타트업 오픈도어에 4억 달러를 투자한 이후 이 기업 가치가 20억 달러를 상회하고 있습니다. 국내에서도 ‘직방’이 골드만삭스 등 외국계 컨소시엄으로부터 약 380억원의 투자를 받았습니다. 왜일까요? 전문가들은 프롭테크 산업이 향후 부동산 시장을 선도하게 될 것이라고 전망합니다. 

 

 

 프롭테크란 부동산(Property)과 기술(Technology)의 합성어로 5G, 빅데이터, 인공지능(AI), 가상현실(VR), 블록체인, 클라우드 등 첨단 기술을 기반으로 하는 부동산 서비스를 의미합니다. 쉽게 말해서 부동산 산업에 IT를 접목해 혁신적인 서비스를 제공하는 것인데요. 이제는 많이 익숙해진 스마트폰이나 인터넷을 이용해 부동산 거래를 하는 것을 비롯해서, 빅데이터를 활용한 부동산 가치 평가, 부동산 임대 관리 플랫폼 등의 분야도 모두 프롭테크의 예라고 할 수 있습니다. 최근 전세계 프롭테크 스타트업이 급증하면서 투자 유치액도 약 10조원에 이르고 있으며 국내에서도 빠르게 확산되고 있습니다.

 
 
 

 프롭테크의 서비스 영역 

프롭테크의 서비스 영역은 크게 4가지로 분류하며, 아래와 같습니다.

<프롭테크의 사업 영역, 출처: 소프트웨어정책연구소>

1. 중개 및 임대 영역
  : 부동산 정보를 바탕으로 개별 부동산에 대한 물건 정보 등재부터 데이터 분석, 자문, 중개, 광고 및 마케팅에 이르는 매매·임대 정보 제공

2. 부동산 관리 영역
  : 에너지, IoT, 센싱 기술 등 스마트 부동산 기술을 기반으로 한 임차인·건물 관리 서비스

3. 프로젝트 개발 영역
  : 주로 B2B 솔루션을 제공하며, 건설, 인테리어 디자인, VR/3D 분야 등

4. 투자 및 자금 조달 영역
  : 핀테크 기술이 도입된 것으로 크라우드 펀딩이나 개인 금융 분야 등

 
 
 
 프롭테크의 국내외 현황 
 CB인사이트에 따르면 전 세계 프롭테크 기업의 수는 4000개를 넘어섰고, 투자 유치액은 총 78억달러(약 8조 7000억원)에 이른다고 합니다. 향후 투자 금액은 지속적으로 늘어날 전망이고요.
 

<주목할만한 글로벌 프롭테크 유니콘 기업, 출처: KT에스테이트>

 

 프롭테크 주요 선도국으로는 영국과 미국이 대표적이며, 중국이 잠재적 선도 국가로 부상하고 있습니다. 주로 정책적으로 스타트업 생태계를 조성하는 방식으로 간접 지원하고 있는데요. 정부-기업 간 협력 및 투자유치가 용이해지면서 프롭테크 산업이 빠르게 성장하고 있습니다. 

 영국은 2010년 공공 데이터 개방 원칙을 발표하였고, 기업 투자법을 공표하면서 런던에 Tech City 조성 및 기술 기반 클러스터를 지원하는 제도를 마련하였습니다. 이어 2012년에는 재무부 토지등기국이 부동산 거래 정보 공개를 통해 스타트업의 데이터 활용을 지원하기도 하였습니다. 또한 2017년 프롭테크협회(UKPA)가 출범하면서 핀테크에 이어 부동산 서비스 혁신을 주도하고 있습니다.

 다음으로 미국은 전 세계 프롭테크 투자 건수의 절반 이상을 차지하고 있습니다. 2011년 Airbnb, 2014년 Wework, Houzz, The-X 등이 프롭테크 유니콘 기업으로 성장하였으며, 2016년에는 SMS Assist, Compass, Opendoor 등이 유니콘 기업으로 성장하면서 프롭테크 산업이 확장 중입니다.

 마지막으로 중국은 2015년 ‘大众创业,万众创新(대중창업, 만중창신: 수많은 사람의 무리가 창업을 하고 창조와 혁신에 임하자)’ 선언을 통해 프롭테크 및 기타 기술 기반 기업의 성장을 장려하고 있습니다. 2017년 8월 알리바바와 항저우 저장성 지방 정부는 주택 임대를 위한 온라인 시스템을 시작하는 등 민간 기업과 지방 정부가 협업하여 프롭테크 발전을 가속화 하고 있습니다.

 

<국내 주요 프롭테크 기업, 출처: 소프트웨어정책연구소>

 

 국내에서는 직방, 다방과 같은 부동산 거래 앱이 잘 알려진 프롭테크 기업이라고 할 수 있는데요. 최근에는 더 나아가 오피스나 빌딩 등의 거래는 물론 공유 오피스 임대, 부동산 가치 평가 등 영역이 점차 확대되는 추세입니다. 하지만 국내 프롭테크 기업 대부분이 부동산 중개 서비스에만 편향되어 있고, 각종 규제가 프롭테크 산업 성장을 방해한다는 의견도 있습니다. 

 

 소프트웨어정책연구소에 따르면, 2018년 기준 프롭테크 시장에 진출한 국내 업체는 30~40개 정도라고 합니다. 국내에서는 아직 주택 분양의 90%가 오프라인 마케팅으로 진행된다고 하는데요. 향후 모든 부동산 관련 활동이 온라인으로 옮겨진다면 우리의 삶도 더 편해지겠죠? 이러한 국내 상황과 더불어 VR, 인공지능(AI), 블록체인 등과 결합한다면 프롭테크 시장이 성장할 수 있는 가능성은 커 보입니다. 이렇게 부동산 시장이 디지털 트랜스포메이션을 겪으며, 투명하고 건전한 시장으로 거듭나고 있습니다.






본문 외 reference

KB 지식 비타민: 프롭테크(PropTech)로 진화하는 부동산 서비스

소프트웨어정책연구소, 프롭테크 국내 동향과 이슈







기획 및 글 | 사업기획팀 박예영