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Wonderful Science | AI 기술과 포스트 휴먼

정보/Wonderful Science 2019. 12. 19. 16:04






2020년을 며칠 앞두고 우리정부가 ‘AI국가전략’을 발표했습니다.

2030년까지 AI혁신을 이루어 디지털 경쟁력을 세계 3위로 올리고, 경제효과 455조원, 삶의 질을 세계 10위로 향상시키겠다고 합니다. 


같은 12월에 조금 앞서 열린 서울대학교 AI연구원 창립심포지움의 슬로건은 “AI for All”이었습니다. 

정부, 기업, 개인과 사회, 기후문제와 같은 글로벌한 난제까지 AI없는 삶은 이제 가능해 보이지 않는군요.


<출처 : 인공지능 국가전략(과기부, 좌), 각 행사 포스터(우)>




4차 산업혁명 디지털 기술로서의 인공지능



초연결 지능사회로 디지털 기술이 보편화된 4차 산업혁명은 고성능 컴퓨터칩, 초고속 네트워크, SW와 인공지능이라는 세가지가 결합해 인류 역사상 최고의 기술혁신을 이루고 있습니다. 

글로벌 기업들을 포함해 인공지능기업들에서 사용하고 있는 기술들을 요약하자면 다음과 같이 정리해 볼 수 있겠습니다.



전문가들은 현재 진행되고 있는 AI 요소기술들의 향후 전개방향과 핵심 키워드를 이렇게 봅니다.



예술분야까지 인공지능의 활약으로 AI 화가, 소설가, 음악가, 무용가들이 나오고 있고 저작권 문제까지 논쟁이 되고 있죠.

2017년 2월 EU 유럽연합은 “AI에게도 인류와 동등한 책임을 부여해야 한다”는 결의안을 제출하기도 했답니다.

인간향상기술의 도움을 받은 일본의 노인들은 무거운 짐을 나르는 일을 합니다. 마치 로봇처럼요.

양자물리학을 기반으로 한 나노과학과 무섭게 발전하는 분자생물학이 인공지능과 만나는 지점에서 핵심기술의 도약과 상상치도 못했던 결과들이 쏟아져 나오고 있습니다.


[영상 보기]                                                                                            [영상 보기]                                   

 

[영상 보기]                                                                                                [영상 보기]                                   




4차 산업혁명과 AI로 통하는 모든 기술은 과연 어디로 가고 있는가?


1950년 튜링이 사고하는 기계를 고안하고, 1956년 존 매카시가 ‘AI’란 용어를 처음 사용한 후, AI 역사는 과열과 냉각을 여러 번 거쳤습니다.

1990년부터 신경망(1986)과 머신러닝을 연구하고 베이지안(1990)과 확률적 추론이란 과학적 방법론을 도입했지요.

2010년 이후 현재까지를 제2차 AI 산업화의 시기라고 하는데, 인터넷, 웹, 모바일 데이터와 머신러닝이 산업화되고 2012년부터는 딥러닝의 기술이 산업화되었습니다. 

그리고 2016년에 알파고가 있었습니다. 


알파고를 만든 구글 딥마인드 CEO 데미스 허사비스는 “모든 기업이 AI를 쓴다고 말하지만, 그중 90퍼센트는 그게 무슨 의미인지 이해하지 못한 채 마케팅 용어로만 쓰고 있습니다. 한마디로 AI거품입니다.”라고 말한 적이 있지요. 

아직도 많은 사람들이 AI를 한 시대를 풍미하는 강력한 기술적 트렌드 정도로 생각하고 있는 듯합니다. 

하지만 허사비스에게 AI는 ‘인간의 지성을 해명한다’는 난제이며, 인류를 달에 보내는 도전에 견주어 ‘AI판 아폴로 계획'이라고 부릅니다.


“뇌의 움직임은 매우 복잡하지만 컴퓨터로 재현하지 못할 것은 없다는 것이 현재 우리의 생각입니다. 인간고유의 능력으로 일컫던 기억, 상상력, 개념, 언어 모두 가능하며 목표는 범용 AI인 AGI(Artificial General Intelligence)입니다.” -허사비스


강한인공지능이라고도 하는 범용인공지능 AGI는 narrow AI나 딥러닝 방식과 달리, 인간과 유사한 지능으로 문제해결을 하는 것이 목적인데 이것이 문제를 심각하고 복잡하게 합니다. 

수학과 컴퓨터 과학, 물리학과 뇌과학, 인지과학과 철학, 의학과 윤리학등 모든 것이 얽혀있습니다. 


지능의 정의, 학습의 수학적 정의, 인간의 감정과 인공지능의 구조, 뇌과학에서 본 인간의 의식과 인공지능으로 구현되는 창발성의 문제, 인공지능이 자기인식과 자기목적성을 가질 수 있는가, 인공지능의 창의성을 어떻게 볼 것인가, AGI의 보안문제(어떻게 AGI를 상자에 가둘 것인가?), 다세포생물이 죽음을 발명했듯이 AGI에게 죽음 및 사멸을 구현할 것인가 등 이루 헤아릴 수 없는 문제들을 포함하고 있습니다. 

하나같이 어렵고 무거운 주제지만 세계 곳곳에서 뛰어난 연구자들이 수학이라는 도구를 중심으로 가시밭길을 헤쳐가고 있습니다.



한편 AGI에 대한 입장은 꽤 다양해 보이며 혼돈의 과정을 거치고 있습니다.

제임스 배럿은 그의 최신작 ‘파이널 인벤션’에서 정상화편향, 긍정편향, 방관자착오라는 세가지 편향을 재미있게 다음과 같이 표현합니다.


“인공지능은 과거에 어떤 문제도 일으킨 적이 없어요. 왜 그것이 지금 문제가 될까요?”

“저는 이렇게 흥분되는 기술의 진보에 대해 긍정적일 수밖에 없어요!”

“탈출하는 인공지능에 대한 걱정은 다른 사람이 하게 하죠. 저는 그냥 로봇이나 만들래요!”


AGI에 대한 비관론자들은 라이트 형제가 성공시킨 비행기는 50년동안 눈에 잡힐 듯한 성공을 이루었는데 인공지능연구는 실패를 거듭해왔음을 강조합니다. 이에 낙관론자들은 “인류가 만든 비행기는 새의 날갯짓을 모사하지는 않았지만 그래도 ‘인간이 하늘을 여행’할 수 있게 해주었다고 주장합니다. 

이는 우리의 목표가 ‘인간을 닮은 기계’인가? 기계지능은 인간지능을 모사해야만 하나?란 질문을 낳았습니다. 


인간지능은 우주의 보편지능인가?

그럴 근거가 없으므로 인공지능은 인간과는 완전히 다른 작동법을 갖고 있는 존재가 될 지도 모릅니다. 

인간지능이 모든 지능에 필연적으로 나와야 하는 것이 아니었다면 인간지능과 다른 기계지능, 더 나아가 합성지능이 출현하지 못할 이유도 없어지겠죠. 

진화란 원래 방향성이 없으므로, 생물과 무생물, 물질과 비물질의 공진화도 어떤 궤도를 그리게 될 지 알 수 없습니다. 인류가 영생을 얻게 될지(물론 소수에게만 해당되겠지만),  사피엔스의 저자 유발 하라리가 얘기하듯 호모사피엔스의 종말과 호모데우스의 출현이 될지 우리는 모릅니다. 

그렇기 때문에 오히려 우리는 더 많은 생각과 이야기를 나누어야 합니다.





기업의 '철학하기'는 AI 시대의 나침반


알파고 이후에 AI로 훈련을 하는 요즈음의 바둑기사들은 그 프로그램이 왜 그런 결정을 하는지 모릅니다. 그뿐 아니라 이제는 개발자들도 그 박스안에서 무슨 일들이 일어난 것인지 모른다고 얘기합니다. 점차로 인공지능 개발 기술들은 ‘블랙박스’가 되어 가고 있습니다. 

인공지능의 수리와 수정까지 인공지능에게 맡겨졌을 때 인류가 여기에 언제까지 관여할 수 있을까요? 리처드 파인만은 1959년에 그의 에세이 ‘바닥에는 풍부한 공간이 있다’에서 로봇이 물질 제조를 분자수준에서 제조하고 제어하는 것이 가능하며, 거기에 어떠한 물리법칙적 제한이 없다고 말했습니다. 

현재 ‘산업’으로 말해지는 ‘AI기술’은 눈에 보이는 빙산의 꼭대기일 뿐입니다. 그 아래의 상황은 참으로 어렵고 혼동스러워 보입니다. 


포스트 휴머니즘은 1.태어난 것Nature, 2.만들어진 것Artificial things, 3.인공생명Artificial things 과 혼종생명 Hybrid Life의 공존이 될 수 있습니다. 이렇게 되면 생물과 무생물에 차이를 두지 않고 모두 같은 객체로 간주할 수 있게 됩니다. 인간뿐 아니라 비인간에게도 적극적인 역할을 부여하면서 인간과 사물, 세상을 맥락적으로 이해하고, 그 속성과 본질을 그것이 맺는 관계인 네트워크로 파악합니다. 

초연결세상이며 1980년대 이후 많은 연구가 이루어지고 있습니다. 4차 산업혁명의 선두에서 인공지능의 기술을 실현해가고 있는 기업인이 철학자가 될 수 밖에 없는 이유라고 생각이 됩니다. 누구보다 깨어있는 기업인이 필요한 시간입니다.







[참고문헌]

인공지능과 인류의 미래, SKEPTIC

AI 2045 인공지능 미래보고서, 일본경제신문사

파이널 인벤션, 제임스 배럿

내츄럴-본 사이보그, 앤디 클락

국제학술대회 ‘휴머니즘을 넘어서서: 인공지능, 정보, 포스트휴머니즘’. 고등과학원




기고 | 엑셈 아카데미 김현미







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월간기술동향 | 이제는 MaaS 시대!






소유에서 공유로, 이제는 MaaS 시대!

PaaS, SaaS, IaaS 말고... MaaS를 아시나요?


2010년 서비스를 시작한 우버가 10년 만에 기업 가치 137조 원으로 성장하면서

디디추싱, 그랩 등 차량 공유 서비스가 전 세계적으로 확산되고 있습니다.


이제는 차량 공유에서 한발 더 나아간 MaaS가 주목을 받고 있는데요.

MaaS(Mobility as a Service, 마스)는 '서비스로서의 이동'이라는 의미로

택시, 기차, 버스, 지하철, 카셰어링, 자전거, 킥보드 등등! 모든 교통 수단을 하나의 서비스로 제공합니다.

개인이 '소유'한 단일 교통 수단을 이용하는 것보다 훨씬 더 빠르고 저렴하게 목적지까지 효율적으로 '이동'할 수 있도록요.



지금도 공유 서비스, 대중교통 환승 및 경로 안내 등이 부분적으로 구현되어 있고, 

네이버 지도나 구글 지도처럼 도보를 포함해 대중교통으로 갈 수 있는 최적 경로 탐색 등이 가능하지만

MaaS는 어플 하나면 모든 교통 수단을 통합적으로 고려한 최적 경로, 비용 정보, 호출 및 결제 등 이동 관련 전 과정을 이용할 수 있어요.


MaaS는 자동차를 소유의 개념으로 보지 않고 서비스로 봅니다.

자동차를 대중교통처럼 이용할 수 있다면 자동차 구매와 유지 보수를 위한 큰 비용을 지출할 필요가 없죠.

더불어 MaaS가 확산되어 도시 내 자동차 수가 줄어들면 부족한 주차 공간, 환경 오염, 교통 체증 등의 문제를 해결할 수 있을 거에요.


<MaaS 프레임워크, 출처 : LVM Ministry of Transport and Communications>






MaaS 사례 살펴보기


<UBiGO 화면, 출처 : App Store>


MaaS는 2013년 UbiGo라는 스타트업이 스웨덴에서 시행한 시범 사업을 계기로 개념화 되었는데요.

UbiGo는 앱을 통해 대중교통, 셰어링카, 렌터카, 공유 자전거, 택시 등 5대 교통 수단에 대한

이용 정보와 예약 및 결제 서비스를 제공합니다. 

환경 친화적 교통 수단을 선택할 경우 보너스도 제공하고 있어요.



<Whim 화면, 출처 : Whim 공식 홈페이지>


핀란드의 ‘Whim’앱은 헬싱키 내의 버스, 트램, 택시, 렌터카, 오토바이, 공공 자전거까지

모든 교통 수단을 조합해 최적의 경로를 안내합니다.

이용자 선호도를 학습해 이용자 맞춤형 이동 수단을 추천해주기도 하고요.

핀란드에는 자동차 제조사가 없는데, 발달된 통신 기술을 기반으로 서비스를 시작했다는 점이 눈길을 끄네요!




<Qixxit 화면, 출처 : Qixxit 공식 홈페이지>


Qixxit은 독일의 철도 회사 도이치반이 기차와 항공사, 버스, 택시,

차량 및 자전거 공유, 렌터카 등과 연계하여 통합 서비스를 개발한 사례입니다.

이동 수단 뿐만 아니라 도서관, 쇼핑, 식당 등에 대해서도 예약 결제 서비스를 제공합니다.






국내 상황은?

그렇다면 현재 한국, 특히 서울의 상황은 어떨까요?
서울은 지하철, 버스 등 대중 교통 인프라가 잘 형성되어 있고, 타다, 쏘카 등 공유 자동차도 활성화되어 있습니다.
그리고 따릉이(서울시 공유 자전거 서비스)와 킥고잉(킥보드 공유 서비스) 등도 계속 서비스 지역을 확대하고 있죠. 

이렇게 서울은 MaaS 도입과 발전 가능성 측면에서 굉장히 유리한 여건을 가지고 있습니다.
현재의 노하우와 인프라를 활용해 MaaS를 도입한다면 사용자들은 더욱 최적화된 경로로 목적지까지 이동이 가능해질 거에요.

<MaaS 한눈에 보기, 출처 : 쌍용자동차 블로그>






PwC에 의하면 전세계 MaaS 시장은 2030년까지 1.4조 달러 규모로 연평균25%씩 성장이 예상된다고 합니다. 

또한 올해 1월에 열린 CES 2019에서는 자동차 관련 최대 이슈로 MaaS를 주목할 만큼 뜨거운 주제인데요. 


이처럼 모빌리티의 미래인 MaaS 시장의 주도권을 잡기 위해 자동차 업계부터 IT 업계 등 많은 투자가 이루어지고 있습니다. 

토요타는 MaaS 혁신을 위해 소프트뱅크와 ‘모넷테크놀로지’를 공동 설립할 뿐만 아니라, 

우버(5억달러)와 그랩(10억달러)에 많은 돈을 투자했습니다. 

현대기아차는 작년에 MaaS 관련 투자만 약 5000억을 집행했다고 합니다. 

전통적인 제조업에 가까웠던 기존 자동차 기업들도 서비스 분야로 그 영역을 확장해 나가고 있는 상황입니다. 


반대로 Whim과 Uber처럼 자동차 제조기술은 없어도 서비스는 너무나 빠르게 제공하기도 합니다. 

플랫폼의 힘일까요?


이렇게 4차 산업혁명시대에서는 산업 간 경계가 빠르게 허물어지고 있습니다.











기획 및 글 | 사업기획팀 박예영







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엑기스 | 대한민국 4차 산업혁명 페스티벌 2020

기술이야기/엑.기.스 2019. 12. 9. 15:28






4차 산업혁명 시대를 맞아 지난 12월 17일~19일 코엑스 A홀에서 '대한민국 4차 산업혁명 페스티벌 2020' 전시회가 열렸습니다.

지디넷코리아가 주관하고 과학기술정보통신부와 대통령직속 4차산업혁명위원회가 주최하는 이 행사는

정부의 내년 정책을 엿볼 수 있을 뿐만 아니라, 4차 산업혁명 핵심 기술과 비즈니스가 소개되었던 자리였습니다.

이 자리에 엑셈도 빠질 수 없겠죠?



엑셈 부스는 입구 근처에 마련되어 있어 행사장으로 오시면 쉽게 만나볼 수 있었는데요.

이번 행사에서 클라우드 네이티브 성능 관리(InterMax Cloud)를 비롯해 AI 기반 IT 운영 지능화(EXEM AIOps),

빅데이터 분석 솔루션(DataRobot, KNIME)에 이르는 다양한 4차 산업 기술을 소개했습니다.

많은 분들께서 저희 솔루션에 관심을 주셨는데요, 이 자리를 빌어 방문해주신 모든 분들께 감사 말씀 드립니다!









첫날인 17일, 독일 공학한림원 헤닝 카거만 박사의 기조연설로 컨퍼런스가 시작되었습니다.

인더스트리 4.0에 대한 독일 기업들의 인식변화를 소개하며, 인더스트리 4.0은 사람과 로봇이 협동하는 '하이브리드 팀'이 이상적이라고 밝혔습니다. 기계가 인간을 대체하는 것이 아니라 특정한 상황에서는 로봇보다 사람이 훨씬 더 창의적이라고요. 현재 독일에서는 '하이브리드 팀'에 대한 연구가 진행중이라고 합니다. 

마지막으로 자율화, 상호운용성, 지속성을 목표로 디지털 생태계를 전 세계로 확장하겠다는 인더스트리 4.0에 대한 새로운 비전을 소개했습니다.





그리고 오후에는 4차 산업혁명과 관련된 정부 정책에 대해 들을 수 있는 다양한 세션이 펼쳐졌어요. 

먼저 한국데이터산업진흥원에서는 '데이터 경제 활성화를 위한 데이터 거래 기반 구축 방안'을 발표했습니다. 4차산업 시대의 데이터 거래에 대한 중요성을 밝히고, 국내외 데이터 거래시장 현황과 향후 정부의 지원 정책에 대한 내용을 공개했습니다.





행정안전부에서는 '디지털 정부혁신 추진방안'을 발표했는데요. 향후 3년 내 반드시 성과를 내기로 한 우선 추진과제 6가지(▲선제적·통합적 대국민 서비스 혁신▲공공부문 마이데이터 활성화▲시민 참여 플랫폼 고도화▲현장 중심 스마트 업무환경 구현▲클라우드와 디지털 서비스 이용 활성화▲개방형 데이터·서비스 생태계 구축)와 중장기적 비전을 공개했습니다. 

전자정부에 대한 정부의 강력한 의지를 느낄 수 있었던 세션이었어요.





과학기술정보통신부에서는 ‘AI 정책 방향’을 발표했습니다. AI는 피할 수 없는 흐름이기에, AI를 통해 산업과 사회가 도약해야 한다고 언급하며 ‘AI 정부’로 거듭나기 위한 전략을 공개했어요. (▲AI 산업 기반 조성▲산업·사회 전 분야의 AI 활용▲일자리 등 변화에 대한 선제적 대응) 

또한 구체적으로 인프라 조성을 위해 데이터 개방과 AI 반도체 강화를 강조했습니다. 





한편, 이번 전시회 둘째 날인 18일 오후에는 엑셈이 세션 발표를 진행했습니다.

신사업본부 Cloud그룹장 강인규 이사님께서 클라우드 네이티브 아키텍처 통합관제 솔루션 InterMax Cloud(인터맥스 클라우드)를 소개해주셨어요.

세션을 듣기 위해 많은 분들께서 참석해주셔서 높은 관심을 알 수 있었고,

세미나 종료 후 발표 자료 요청과 함께 솔루션 관련 문의를 주시기도 했습니다.




2019년 하반기는 전시회들로 유난히 분주했던 것 같은데요.

많은 분들께 엑셈을 소개하며 큰 관심을 받아 행복했던 시간이었습니다.

엑셈 부스를 방문해주신 모든 분들께 다시 한번 진심으로 감사의 인사를 드립니다.








기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

사진 촬영 | 사업기획팀 홍성덕







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엑셈 뉴스룸 | SoftWave 2019 참가기

엑셈 뉴스룸 2019. 12. 5. 17:41






추워도 너무 추운 요즘, 엑셈은 눈코 뜰 새 없이 바쁜 나날을 보내고 있습니다.

행사의 달 12월답게, 다양한 행사에 참여하고 있어요.

오늘은 지난 12월 4일~6일 진행되었던 SoftWave 2019 (2019 대한민국 소프트웨어 대전) 참가기를 전해드립니다.





이번 소프트웨이브2019에서 엑셈은 '인공지능 선도기업관'에 위치해

자사 솔루션인 EXEM AIOps(엑셈 AI옵스 : 국내 최초 딥러닝 기반 IT 운영 자동화 솔루션)와

InterMax Cloud(인터맥스 클라우드 : 클라우드 네이티브 아키텍처 통합관제 솔루션), 

그리고 파트너사의 솔루션인 DataRobot(데이터로봇 : 머신러닝 자동화 솔루션)과 

KNIME(나임 : 워크플로우 기반 토탈 분석 플랫폼)을 홍보했습니다.

또한 엑셈이 수행한 스마트팩토리 정부 과제와 교육부 매치업 프로그램도 함께 보여드렸어요.





저희 엑셈 부스에는 금융, 공공, 물류 등 다양한 분야의 담당자 분이 방문해 주셨을 뿐만 아니라, 개발자 도 많이 와주셨어요.

특히 솔루션의 대시보드를 보며 극찬의 극찬을! 너무 예쁘다며 부러워하셔서 뿌듯뿌듯했답니다.^^





첫날인 4일에는 과학기술정보통신부 최기영 장관님과 내빈께서 직접 엑셈 부스에 방문하셔서

엑셈과 엑셈 제품에 대한 관심을 보여주셨습니다. 

할당된 시간이 다 되었음에도 저희 부스에 오래 머물러 질문을 해주셨어요.

[관련 기사 보러가기]





그리고 행사 기간 동안 엑셈 부스에서 데이터로봇 데모 시연과 동시에,

특설 무대에서 빅데이터사업본부 조치선 팀장님의 강연이 이어졌습니다.

(사실 발표는 첫 날만 하기로 되어있었는데, 반응이 너무 뜨거워서 3일 연속 발표 요청을 받았답니다.^^)





이번 소프트웨이브를 통해 국내 소프트웨어 산업에 대한 많은 관심을 느낄 수 있었는데요.

엑셈도 대한민국을 대표하는 소프트웨어 기업으로서 더욱 분발하도록 하겠습니다!

많은 관심과 응원 부탁드려요^^




| 제품 문의 및 상담

- EXEM AIOps, InterMax Cloud : salestop@ex-em.com

- DataRobot, KNIME : owleye@ex-em.com





기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

사진 촬영 | 사업기획팀 홍성덕






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월간기술동향 | 다가오는 구글 유니버스






모든 것을 알고 있다고 할 정도로 모든 것을 알고 있는 구글. 

일명 ‘구글신’이라 불리는 만큼 축적된 빅데이터가 어마어마하겠죠? 

구글은 빅데이터를 활용해서 무엇을 하려고 하는지,

그렇다면 우리나라는 데이터 활용을 어떻게 할 것인지 대해서 이야기하려고 합니다.





프로젝트 '나이팅게일'


구글이 환자나 의사에게 알리지 않고 수백만명에 달하는 미국인의 세부적인 건강정보를 수집했다고 합니다. 

미국 21개 주에 걸쳐 미국인들의 건강 정보를 모으는 ‘나이팅게일 프로젝트’를 비밀리에 진행해왔다고 하는데요. 

구글은 미국 내에서 두 번째로 큰 헬스케어 시스템인 ‘어센션(Ascension)’과 이 정보들을 공유했다고 하며, 

최소 150명 정도의 구글 직원이 해당 정보에 접근할 수 있다고 합니다. 


<’나이팅게일 프로젝트’의 데이터 활용 방법, 출처 : WSJ>


위 그림에 따르면, 구글이 수집한 데이터는 환자 이름과 생년월일, 주소, 가족력, 알레르기, 예방접종, 

의료진 진단 결과, 입원 기록 등이라고 하는데요.

이런 정보들을 ‘어센션’이 구글 클라우드 서버에 업로드하고, 

이를 기반으로 구글 시스템에서는 아래 4가지의 결정에 대한 결과를 도출한다고 합니다.

1) 치료계획, 검사 제안, 비정상적인 변이 표시

2) 의사를 교체하거나 추가

3) 약물 추가 투입

4) ‘어센션’이 치료비를 더 많이 청구하거나 다른 절차 제시


구글은 작년부터 위 나이팅게일 프로젝트를 시작, 

환자에게 최적화된 인공지능(AI) 기반 건강관리 소프트웨어를 구축하기 위해 수집한 정보를 활용하려는 것으로 알려졌습니다. 

최종 목표는 옴니버스 검색 도구를 만들어 서로 다른 환자 데이터를 집계하고, 한 곳에서 모두 호스팅하는 것이라고 하네요.


개인정보에 대한 이슈는 없을까요? 

구글의 건강 정보 수집 방식이 사생활 침해 문제로 여겨질 수 있지만, 불법은 아니라고 합니다. 

1996년 제정된 미국의 ‘Health Insurance Portability and Accountability Act(HIPPA법)’에 따르면 

피보험대상(환자)의 건강 관리에 도움을 주기만 하면 병원은 환자에게 고지하지 않고 

제3의 헬스케어 업체에 건강기록을 넘길 수 있습니다. 


하지만 의료진과 환자에게도 별도로 고지되지 않아, 불법적 행위는 아니더라도 프라이버시 논란이 다시 불거지고 있습니다.





프로젝트 '캐시(cache)'


구글이 헬스케어 뿐만 아니라 금융업에도 진출할 예정입니다. 

씨티그룹 및 스탠퍼드연방신용조합과 손잡고 내년에 구글뱅킹을 선보인다고 밝혔습니다. 

페이스북, 애플, 아마존에 이어서 구글까지 인터넷 공룡들은 다 페이 시스템을 가지게 되는 건가요?


이전 IT 기업들이 금융업에 진출하는 모습들과 조금 다른 점은, 

새로 만들어지는 계좌는 구글 브랜드가 아닌 은행 브랜드로 출시된다는 점입니다. 

그래서 씨티그룹 입장에서는 구글과 함께하며 IT 친화적이면서도 젊은 고객들을 확보할 수 있게 될 듯 합니다.


‘캐시’ 프로젝트는 구글페이의 확장으로 계획되었다고 하는데요. 

이미 개인의 연락처, 주소 뿐만 아니라 이동 정보까지 파악하고 있는 구글이 

앞으로 월급, 소비 패턴 등 재무 정보까지 얻게 될 텐데, 엄청난 파급력이 예상됩니다. 

개인정보에 대해 우려하는 목소리에 대해 구글은 

“예금 서비스를 통해 확보한 고객 데이터를 외부에 유출하는 일은 없을 것”이라고 밝혔습니다.




구글이 가지고 있는 어마어마한 빅데이터를 기반으로 출시되는 헬스케어 서비스와 금융 서비스라면, 왠지 써보고 싶지 않나요? 

구글이 정말 ‘구글 유니버스’를 만들지, 귀추가 주목됩니다.





한국의 데이터 활용은?


구글처럼 데이터를 활용하기 위해 우리나라도 데이터 3법 개정안 통과를 눈앞에 두고 있습니다. 

데이터 3법(신용정보법, 개인정보보호법, 정보통신망법)은 개인정보 등의 데이터를 다양한 사업에서 활용할 수 있게 

그 활용 방법과 범위를 정하고 규제를 완화하는 내용을 담고 있는데요.


지난 19일 예정되었던 심사, 또 연기되었네요. 다음 본회의를 기다려봐야겠죠?

관련 기사 : '빅데이터 3법' 19일 처리한다더니... 지각 심사로 무산














기획 및 글 | 사업기획팀 박예영






[Semtong 142회] Remember our December

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Wonderful Science | 지능의 탄생과 진화

정보/Wonderful Science 2019. 10. 15. 17:53






Intelligence

- 지능의 탄생과 진화 -



우리는 전기 없이 살 수 없습니다. 곧 인공지능은 전기와 같이 없어서는 안될 존재가 될 것입니다. 전화를 걸고 이메일을 보내고 송금을 할 때마다 알고리즘이 작동하고 모든 생산과 문화활동, 사회적 소통이 인공지능에 의지해 이루어지고 있습니다. 인공지능의 ‘인공’은 ‘원래 자연에 있지 않았던 어떤 것을 인간이 만들어낸’이죠. 그럼 ‘지능’은 과연 무엇일까요? 




지능이란


예일대 신경과학자 이대열 교수는 지능을 ‘자기복제를 위해 의사결정과정을 거쳐 형성되는 생명현상의 일부‘라고 정의합니다. 정확하게 말하면 ‘생명체가 자신을 위해 문제를 해결하는 능력’입니다. 


지능은

생존과 번식을 위해서

복잡한 의사결정의 문제를 해결하는 능력


지능은 뇌와 관련된 무엇이고 인공지능은 인간의 뇌를 모방한 것입니다. 뇌는 오랜 진화과정을 밟아왔고, 인공지능은 인간의 뇌를 벤치마킹하고 이제 부분적으로는 우리의 능력을 넘어서고 있죠. 인공지능을 이해하기 위해서라도 우리의 뇌를 좀 알아봅시다. 뇌는 왜 생겼을까요?




뇌의 진화


나의 뇌는 내 신체의 일부분이고 나는 생물체이다. 생물학은 ‘진화’의 관점을 떠나서는 이해할 수 없다. 생명은 환경에 적응하면서 다양해졌는데 그 중 일부는 복잡성을 갖게 되었고 인간과 포유류의 뇌가 대표적이다 그런데 ‘식물에는 왜 동물과 같은 뇌가 없을까?’ 봄에 먹으면 그 향이 아주 좋은 멍게는 유충시절에는 뇌가 있다. 바다 속을 떠돌기 때문이다. 하지만 성체가 되어 바위에 붙어 움직이지 않게 되면 멍게는 자신의 뇌를 스스로 먹어 소화시켜버린다. 움직임이 없으면 뇌도 없다. 뇌는 운동하기 위해 진화한 것이다 우리의 생각도 운동이다. 미국의 뇌 과학자 로돌포 이나스는 ‘운동이 내면화된 것이 뇌’라고 한다. 


<그림 1, 생물계의 분류. 원핵생물계, 원생생물계, 식물계, 동물계, 균계로 되어있다. 출처 : 브런치>


바위에 부착해 사는 동물인 해면에도 뇌가 없고 뇌의 전신인 신경조차 없다. 바다를 떠다니는 해파리정도 되어야 신경조직이 나타난다. 그리고 편충 같은 편형동물에서 처음으로 신경들이 모여 엉켜진 신경절이 보인다. 이 신경절이 발달해 개구리, 참새, 문어, 꿀벌의 뇌가 되고 인간의 뇌가 되었다. 해파리의 단순한 신경이 어떻게 플라나리아의 뇌가 된 것일까? 해파리는 한 방향으로만 운동하지만 플라나리아는 우리 인간처럼 전후, 좌우, 상하 세 방향으로 운동할 수 있기 때문이다. 1차원에서 3차원으로 운동이 복잡해지면서 신경의 수가 늘고 복잡한 신경계가 출현한 것이다. 이 복잡한 신경계가 바로 뇌다. 


<그림 2, 동물의 신경계와 뇌의 진화. 신경(nerve)이 모여서 신경절(ganglia)이 되고 신경절이 발달한 것이 뇌(brain)다. 출처 : Pediaa.com>


뇌는 운동하기 위해 진화했다고 했다. 그렇다면 어떻게하면 운동을 더 잘 할 수 있을까? 운동을 좋아하면 된다. 무엇이 마구 하고 싶은 것, 즉 욕망하면 된다. 이것이 감정emotion이다. 인간의 뇌에서 감정을 주로 관장하는 곳이 ‘변연계’이다. 여기에는 모든 감각을 대뇌피질로 중계해주는 시상, 기억을 만드는 해마, 본능과 깊게 연결된 시상하부, 성격을 나타내는 대상회, 주로 공포감정과 연관된 편도체등이 있다. 감정은 무척 효율적이라 생존에 아주 훌륭한 도구지만 지나치면 오히려 해가 되기도 한다. 그래서 감정을 통제할 수 있는 것이 필요해지고, 변연계를 대뇌피질이 둘러싸게 된다. 감정을 이성으로 똘똘 말아 함부로 날뛰지 못하게 한 것이다.


<그림 3, 뇌의 진화 과정 출처 : 다음 백과>


운동하는 나, 운동을 욕망하는 나, 욕망을 통제하는 나 이렇게 수많은 나가 생겨나고 그래서 이것을 하나로 통제하려는 자아, 그리고 통제하고 있다는 착각이 생긴다. 이것이 바로 마음의 기원이다. 


참고 : [카오스 술술 과학] 뇌의 기원




뇌는 학습을 통해 유전자의 목적을 달성한다.

생명은 자기 복제 기계입니다. RNA로 시작한 생명체의 진화가 유전자라는 생존과 번식의 암호 물질을 장착하고 다세포생명체의 일부에서 ‘운동기계’인 뇌를 발명하고 진화 시켰습니다. 그러나 유전자는 끊임없이 변하는 환경에 맞추어 동물의 행동을 실시간으로 제어 할 수 없습니다. 시시각각 변하는 환경에 적응하면서 매 순간 업그레이드 되는 뇌가 훨씬 효율적입니다 매 순간 과거의 경험을 참조해 새로운 운동을 산출하는 것이 뇌가 하는 일이며 이것이 학습입니다. 학습이야말로 ‘문제해결능력’인 ‘지능’의 본질이죠. 뇌는 환경의 변화에 적응하기 위해 끊임없이 학습을 해야만 합니다. 학습이 없이는 진정한 지능이 존재할 수 없습니다. 유전자가 호기심 많은 뇌로 학습을 유도해서 환경의 변화를 성공적으로 예측하고 자기 복제의 확률을 높인 것이죠. 동물에게 학습은 운명입니다. 

<그림 4, 인간의 뇌는 1000억개의 신경세포로 되어있고 각 신경세포는 대략 1000개의 시냅스를 가진다. 즉 100조개 정도의 신경세포 간 연결점이 있게 된다. 학습을 하면 신경세포(뉴런)에 있는 스파인과 그 연결점인 시냅스가 변하고 늘어나는데 이를 가소성이라 한다. 출처 : 한겨례(좌), 박문호의 자연과학 세상(우) >




인간의 지능과 인공지능

생명은 자기복제의 과정이며, 지능은 자기복제를 위한 의사결정 과정이라고 했습니다. 동물과 인간의 문제해결을 위한 도구가 바로 뇌이며, 뇌는 끊임없는 학습을 통해 지능을 유지하고 업그레이드합니다. 생존과 번식이라는 자기목적성으로 위해서입니다. 그렇다면 인공지능은 과연 어떨까요? 지능은 생명체의 전유물일까요? 뇌와 컴퓨터의 근본적인 차이는 무엇일까요? 컴퓨터 과학은 인간의 뇌를 따라잡을 수 있을까요? 
 
지능이 ‘자기복제를 위한 생명현상’이라는 이대열교수의 정의에 따르면 인공지능은 생명도 아니고, 자기복제라는 자기목적성을 갖고 있지 않으므로 아무리 ‘문제해결’을 잘 하더라도 진정한 의미의 지능이 아니라고 할 수 있겠습니다. 그는 인공지능이 인간을 대체하기 어려운 이유로 세가지를 들고 있습니다. 인공지능의 문제풀이 능력이 극히 제한적이고, 인공지능은 그 자신을 위한 것이 아니며, 인공지능의 롤모델인 인간의 뇌가 어떻게 정보를 처리하고 저장하는지 아직 완전히 이해하지 못하고 있기 때문이라는 것이죠. 그래서 인공지능은 아직 ‘지능’이 아닙니다. 만일 인공지능을 장착한 기계가 자기복제를 할 수 있다면 그것이 바로 인공생명의 시작이며, 그 인공지능은 진정한 의미에서 지능의 자격을 갖추게 되는 것이라 합니다.

인간이 인공지능과의 관계에서 주체가 되기 위해서는 반드시 지켜야 할 것이 있는데 바로 인공지능이 스스로 복제하는 것을 허락해서는 안된다는 것입니다. 인공지능이 자기목적성을 가지게 되는 순간 인간은 더 이상 그가 봉사해야 할 절대적인 존재가 아니게 될 것이니까요.

<그림 5, 120 년 동안 무어의 법칙이 업데이트 되었다. (Kurzweil의 그래프를 기반으로 함)

가장 최근의 7 가지 데이터 포인트는 모두 NVIDIA GPU 이다. 출처 : 그림 참고>


한편에서는 지능이 생명체 특히 인간의 전유물이어야 하는가에 대한 반론도 있습니다. 기계들이 계속 발전을 하면서 언젠가 특정 규칙을 나타내는 패턴을 인지하고 찾아내 이 패턴을 실행 할 수 있는 프로그램을 직접 작성할 수 있는 기계가 나타날 수도 있는 것 아니냐고 말입니다. ‘특이점이 온다’의 저자 레이 커즈와일은 "시냅스와 트랜지스터를 동일시하면 대략 2045년경이면 컴퓨터의 중앙처리장치의 성능이 인간의 뇌와 비슷한 수준에 도달할 것이다”고 합니다.



인공지능의 미래는 정말 비관적인 것일까?

인류의 미래와 관련해 ‘뇌와 인공지능’의 문제는 마치 양자역학과 현재의 앙자문명의 관계와 유사해 보입니다. 우리는 매일 양자역학을 적용해 만들어낸 물건과 시스템 속에서 살아가고 있지만 아직 양자역학을 이해하고 있지 못합니다. 마찬가지로 인공지능의 발전으로 나날의 생활이 놀랍도록 편리해지고 연결되고 있는데 그 근본적인 원리는 잘 모르고 있습니다. 왜냐하면 인공지능이 모방하는 인간의 뇌에 대해 우리가 알고 있는 것이 너무 적기 때문입니다. 우리는 아직 자아self의 출현, 자기인식 self-awareness, 자의식self-consciousness뿐 아니라 사실 ‘생명이 무엇인가’에 대해서도 정답을 갖고 있지 못합니다. 우리의 지식은 불완전합니다. 그렇지만 우리는 이미 인공재료로 DNA를 만들고, 살아있는 신경세포를 실험실에서 인공적으로 배양하고, 분리해낸 인간의 뉴런과 유전자를 컴퓨터 계산과정에 이용하는 연구를 하고 있습니다. 2007년에 물리학 잡지(Institute of Physics) 에서는 “생명체와 유사한 방식으로 행동하는 무기물질을 지구와 먼 우주에서 동시에 발견했다”는 발표도 있었습니다. 



<그림 6, 자기인식은 일종의 '지식'이다. 여기서 지식이란 의사결정 과정에서 선택된 행동의 결과를 예측하기 위해 사용될 수 있는 정보이다. 

자기인식은 사회적 의사결정의 산물이다. 이것은 필연적으로 재귀적 속성을 띠게 된다.

즉 나의 사고 과정에 관한 상대방의 사고과정을 예측하고자 하면 어쩔 수없이 나의 사고 과정에 대한 이해가 생기는 것이다.

따라서 인간이 자기이해의 능력을 갖게 된 것은 사회적인 뇌의 진화에 따른 부수적인 결과라고 봐야 할 것이다.

출처 : Via themidult(좌), 네이버 블로그(우)>




지능은 어디까지 진화할 것인가?


인류는 처음에 새의 날갯짓을 모사해 하늘을 날고자 했습니다. 하지만 인류는 새의 모사품이 아닌 비행기를 만들어 결국 하늘을 날게 되었습니다. 인공지능의 미래는 어떻게 될 것인가? 복잡하고 어려운 문제이며 지금의 문제이자 미래를 결정짓는 문제입니다. 우리는 참으로 놀라운 세상에 살고 있습니다. 우리의 상상력조차 추월하고 있는 듯 합니다. 월등한 자연 지능인 우리의 뇌가 이제 완전히 새로운 페이지를 마주하고 있습니다. 하루하루가 기적 같은 날입니다.




[참고문헌]


1. 지능의 탄생, 이대열

2. 내츄럴 - 본 사이보그, 앤디 클락

3. SKEPTIC 인공지능과 인류의 미래


※ 이 글은 다양한 자료를 바탕으로 필자 개인의 견해를 나타낸 글이며, 회사 방침과는 무관합니다.



기고 | 엑셈아카데미 김현미







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Tech in Cinema | 그녀

정보/Tech in Cinema 2019. 9. 6. 13:21


 

 


 

육체가 없는 대상을 사랑할 수 있을까요?

 

 

 

‘테크 인 시네마(Tech in Cinema)’가 소개할 아홉 번째 영화는 스파이크 존즈 감독의 미래형 멜로 영화 <그녀(Her, 2013)>입니다. 

'테크 인 시네마 - 미래도시 어둠 속을 달리는 인간과 복제인간' 편에서 다룬 영화 <블레이드 러너>는 인간이 복제인간과 사랑에 빠질 수도 있겠다는 상상을 하게 만들었습니다. 기발한 이야기와 아름다운 대사들로 2014년 아카데미와 골든글로브 각본상을 석권한 영화 <그녀>는 영화 <블레이드 러너>가 던진 사랑에 관한 질문보다 답하기 어려운 고민거리를 안겨줍니다. <블레이드 러너>에 등장하는 복제인간은 인간과 거의 완전히 똑같은 육체를 가지고 있지만, 영화 <그녀>에 등장하는 인공지능 운영체제(OS)는 육체가 없습니다. 우리는 과연 육체가 없어서 정신적 교감만 가능한 무형의 대상을 사랑할 수 있을까요? 만일 그것이 가능하다면, 사랑과 관계의 본질은 무엇일까요? 우리는 어떻게 사랑하는 대상을 '감각'해야 할까요?

 

 이번 '테크 인 시네마'에서는 영화 <그녀>의 주요 내용, 그리고 이 영화에 등장하는 음성인식 기술과 감정인식 인공지능(Emotion AI)을 간략히 소개해 드리겠습니다.

 
 

▲사진 1 :  인공지능 운영체제가 컴퓨터에 설치되는 동안 테오도르(호아킨 피닉스)가 멍때리고 있습니다.

 

 

영화 <그녀>의 시놉시스는 아래와 같습니다. 

 

다른 사람의 편지를 써주는 대필 작가로 일하고 있는 ‘테오도르(호아킨 피닉스)’는 타인의 마음을 전해주는 일을 하고 있지만 정작 자신은 아내 캐서린(루니 마라)과 별거 중인 채 외롭고 공허한 삶을 살아가고 있다. 

어느 날, 스스로 생각하고 느끼는 인공지능 운영체제 ‘사만다(스칼렛 요한슨)’를 만나게 되고, 자신의 말에 귀를 기울이며 이해해주는 ‘사만다’로 인해 조금씩 상처를 회복하고 행복을 되찾기 시작한 ‘테오도르’는 어느새 점점 그녀에게 사랑의 감정을 느끼게 되는데...

참고 : 네이버 영화 <그녀> 주요 정보

 

 이 영화를 보지 않으신 분이라면, 아무리 기술이 발전하더라도 형체가 없이 말만 하는 인공지능 운영체제와 사랑에 빠지는 건 절대 불가능하다고 생각하실지도 모르겠습니다. 하지만 인공지능 운영체제 '사만다' 역할을 맡아 목소리만으로 열연한 스칼렛 요한슨, 마천루가 즐비한 첨단 미래 도시에 사는 인간이 느낄법한 공허함과 외로움을 얼굴 주름 단위로 정밀하게 표현한 호아킨 피닉스의 명연기 덕분에 대부분의 관객은 영화 <그녀>에 몰입할 수 있었습니다.

 
 

▲사진 2 : 인공지능 운영체제 '사만다'는 스스로의 판단에 따라 필요하다고 생각하면 테오도르에게 먼저 말을 걸기도 합니다.

굉장히 능동적이고 적극적인 인공지능입니다.

 

 

 영화 <그녀>에 등장하는 인공지능 운영체제는 '완벽한' 개인 맞춤형 인공지능이라고 보시면 될 것 같습니다. 단순한 인공지능이 아니라 정말 하나의 인격체처럼 느껴지는 사만다는 사람의 희로애락을 느끼고 그에 반응하며 자신의 감정을 표현하는 능력도 지니고 있습니다. 초고도화된 감정인식 인공지능(Emotion AI)이라고 할 수 있죠. 테오도르의 미세한 목소리 변화를 감지해 테오도르의 심정을 파악할 만큼 사만다의 직감과 눈치는 웬만한 사람보다 낫습니다. 사용자의 음성 등 소리뿐만 아니라 카메라를 통해 시각 정보도 획득하는 사만다의 능력은 경험을 쌓으면 쌓을수록 커집니다. 사만다는 학습을 통해 매 순간 진화하면서 테오로드를 더 잘 알게 되고, 그에게 더욱더 딱 맞는 '연인'이 되어 갑니다. 테오도르와 사만다가 나누는 정신적 교감은 여느 사람 간의 교감보다 깊은 것으로 묘사되기 때문에 테오도르가 "넌 내게 진짜야, 사만다"라고 말하는 장면이 충분히 납득됩니다. 테오도르가 만질 수 없고 목소리만 들을 수 있는 사만다에게 느끼는 사랑도 진짜라고 생각되는 것이죠.

 
 

▲사진 3 : 자신을 온전히 이해해주는 사만다와 함께하는 순간, 테오도르는 군중 속의 고독을 느낄 틈 없이 즐겁기만 합니다.

 

 

 영화 <그녀>에 등장하는 음성인식과 감정인식 인공지능 기술의 수준은 현재보다 월등히 뛰어납니다. 지금 판매되고 있는 인공지능 스피커는 사만다처럼 사람의 미묘한 감정 변화를 포착해내지는 못하죠. 실제 기분은 우울하지 않더라도 인공지능 스피커에 대고 "OO야, 나 우울해."라고 말한다면 인공지능 스피커는 "살.다.보.면.그.런.날.도.있.는.것.같.아.요.힘.내.세.요."라고 어색한 스타카토 스타일로 대답할 겁니다. 사실 지금의 인공지능 스피커는 명령을 잘 알아듣기만 해도 다행이고, 질문에 엉뚱한 대답만 안 해도 감사할 따름이죠. 

 

하지만 앞으로 인공지능이 오랜 시간 수많은 데이터를 학습해 나가다 보면 언젠가 사만다처럼 사용자보다 사용자를 더 잘 아는, 육체 없는 '인공지능 연인'이 정말 등장할 수도 있지 않을까요? 인기 연예인들의 목소리를 탑재한 '인공지능 연인'이 불티나게 팔릴지도 모르겠습니다.

 
 

▲사진 4 : 누구와 함께 하든, 혼자이든 인간은 문득 외로움을 느낍니다. 초개인화된 인공지능이 인간의 외로움과 고독을 덜어줄 수 있을까요?





기획 및 글 | 사업기획팀 김태혁







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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. 
단은 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. 8. 9. 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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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





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