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척척박사 윤박사가 들려주는 AI | 특별편, 지능형 관제 솔루션의 방향과 비전


요약(Abstraction)

 4차 산업혁명 시대에서 인공지능 역할은 기반 산업들의 성공적인 발전을 위해 자동화된 지능형 시스템으로 진화하여 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)으로 발전시키는 것이다. 디지털 트랜스포메이션으로 진화하기 위해 기존 관제 시스템은 다양한 센서나 에이전트로부터 디지털화된 데이터를 확보하고, 정밀한 의사결정을 지원하기 위해 인공지능 기반의 이상증상 탐지 및 예측 지원 학습 모델을 구성하는 것이다. 의사결정 지원 방법은 논리적 의사결정과 비즈니스적 의사결정으로 구분할 수 있다. 논리적 의사결정은 시스템의 정보를 통해 시스템의 장애 진단과 해결을 위한 정보 제공으로 자동화된 의사결정 수행을 지원한다. 비즈니스적 의사결정은 관리자 또는 경영자의 의사결정을 효과적으로 지원하기 위해 효율적인 판단을 위한 지표 데이터를 예보 형태로 제공하는 구조이다. 그렇기 때문에 관제 시스템에서 인공지능 도입은 비즈니스적 의사결정보다는 논리적 의사결정 중심으로 진행하고 있다. 따라서 본 고에서는 이러한 기능을 갖추기 위한 지능형 관제 솔루션이 디지털 트랜스포메이션으로 진화하기 위한 방향과 비전을 살펴보고자 한다.


1. 서론

 최근, 4차 산업혁명이라는 키워드 아래 다양한 산업분야에서 인공지능 기반의 자동화된 의사결정을 지원하는 지능형 관제 솔루션을 구성하고 있다. 구글은 2016년 데이터센터에 머신러닝 기반의 딥마인드 시스템을 이용하여 서버 구동 방법과 전력, 냉각 장비의 운영을 조정함으로써 에너지 절감 효과를 40% 정도 절감하였다. 이를 통해 수천만 달러의 비용을 절감할 수 있도록 하였다. 또한 벨라트릭스 소프트웨어의 알렉스 로비오 사장은 데이터 센터의 지능화를 위한 노력과 사례를 축적하고 네트워크와 같이 능동적으로 대처할 수 있는 시스템의 머신러닝 도입을 주장하고 있다. 이러한 방향은 지능형 관제 시스템이 디지털 트랜스포메이션 구조로의 전환을 전제로 하고 있다. 그리고 다양한 센서에서 발생된 데이터를 어떻게 확보할 것인지와 물리적 환경에 대한 조치보다는 소프트웨어적 환경에 대한 조치 방법의 직시를 지능형 관제 시스템의 방향으로 제시하고 있다[1].

 인공지능 모델을 통한 데이터 센터 운영은 대용량 데이터 기반의 분석으로 과거의 패턴을 추출하여 소프트웨어의 장애나 고장 및 논리적 오류에 대한 확장 패턴을 학습함으로써 최적화된 데이터 센터 운영이 가능한 모델을 수립할 수 있다. IBM 분석 개발 담당 부사장인 디네시 니말은 미래 데이터 센터의 자율적 운영을 위해 탈중앙집중형(Decentralised) 클라우드 환경에서 인공지능을 적용한 이상 징후 감지 기능을 차세대 데이터 센터의 필수 요소로 언급하고 있다. 이를 위해 가용 데이터의 양, 품질 그리고 속성등에 대한 데이터의 표준화와 거버넌스 필요성도 함께 제시하고 있다[1].

 따라서 본 고에서는 4차 산업혁명에서 요구하는 지능형 관제 솔루션의 방향을 살펴보고, 인공지능의 역할과 도전 방향을 재조명하고자 한다. 그리고 도전 방향에 필요한 기반 기술을 소개하고 도전 중에 발생할 수 있는 이슈들을 간략히 소개한다. 본 고의 구성은 2장에서 지능형 관제를 이해하기 위해 데이터의 특징과 구조를 설명한다. 3장에서는 지능형 관제 솔루션들이 가지고 있는 기술과 특징을 기술하고 지능형 관제 솔루션이 나아가야 할 방향과 비전을 기술한다. 마지막으로 지능형 관제 솔루션의 방향에 대한 고찰과 제언으로 마무리 한다.


2. 데이터 전환과 이해

우리는 10년 전 정보화의 물결인 IT 홍수를 겪으면서 기하급수적으로 증가하는 디지털 데이터의 양을 확인하고 홍수속에서 정보를 찾기 위한 노력을 거듭해 왔다. 정보를 찾기 위해 데이터 흐름을 만들고, 그 흐름 속에서 많은 정보와 지식을 생산하는 체계를 지속적으로 구축하였다. 현재의 정보처리 기술들은 정보화 물결 속에서 하나 둘 생겨난 문제들을 해결하고자 하는 데이터 처리 방법론 속에서 등장한 기술들이며, 이러한 기술들을 이용하여 데이터 물결을 지배하려는 많은 노력들도 함께 진행되었다. 이러한 노력으로 이루어진 4차 산업혁명은 디지털 사회로 진화되는 사회적 물결 속에서 데이터 기반의 과학적 의사결정을 처리하는 자동화 물결을 먼저 확보하기 위해 인공지능 기술들이 재조명되고 있다.


<그림 1> 사회를 변화시킨 각 단계별 물결 정보[2]

* 참조문헌 : 의사결정의 자동화 시대, 필수 요건은 데이터(http://www.bloter.net/archives/284744)


 과학적 의사결정을 효과적으로 처리하기 위해 생산되는 데이터는 사회적 물결에 따라 변화되어 왔다. 사회적 물결의 흐름 속에서 생산되는 데이터는 [그림 1]과 같이 시대별로 생산되는 지식 데이터의 구조적 차이가 있다. 즉, 아날로그 형태의 데이터에서 디지털 형태로 변화되면서 연속적인 표현에서 이산적인 표현으로 변경되고 있다. 불과 10여 년 전의 데이터인 아날로그 데이터는 신호의 연속성을 가지고 물리량으로 나타낸다. 예를 들면, 빛의 밝기, 소리의 높낮이, 크기, 바람의 세기 등이 대표적이며, 이를 사람이 이해하고 직관적 의사결정을 할 수 있는 도구로 속도계, 온도계, 녹음기나 음반과 같은 것들을 이용하고 있다. 디지털 시대의 데이터는 ‘0’과 ‘1’의 논리적 구조로 표현되며, 이산적 수치를 이용하여 데이터를 처리하고 분석하여 과학적 의사결정을 할 수 있도록 시각화하고 있다. 하지만 연속적인 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변환하는 과정에서 샘플링으로 데이터를 변환하기 때문에 데이터의 품질이 떨어지거나 왜곡되는 특징을 가지고 있다. 또한 최근에는 양자 데이터의 등장으로 디지털 데이터는 확장된 새로운 데이터 형태의 표현과 해석이 추가되고 있다. 이렇듯 데이터 표현은 사회적 흐름이 변화되면서 데이터가 의미하는 특징도 변화되고 있기 때문에 의사결정을 위한 데이터의 특징 이해와 해석을 표준화하는 것이 필요하다. 

 모든 데이터는 다양한 장치와 환경으로부터 아날로그 형태 및 디지털 형태로 생산되고 있으며, 다양한 방법으로 수집되거나 변환되어 저장되고 있다. 그리고 데이터를 해석하기 위해서는 데이터를 발생시킨 장치의 특징과 통합, 정제의 방법에 따라 어떤 해석을 할 수 있는가에 대한 판단이 중요하다. 예를 들면, 사람의 몸에서 발생되는 이상 신호는 외부의 자극 또는 내부의 이상 신호가 신경세포를 통해 뇌에 전달되어 신호 해석과 함께 이상 판단을 진행한다. 이와 같이 시스템에서 의사결정을 지원하기 위해서는 전체 데이터 중에서 이상 데이터의 특징을 추출하고 조건에 맞는 패턴을 찾아 강화시켜 이상정도를 의사결정하기 위한 정보로 재가공해야 한다. 그리고, 가공된 정보는 이상정도의 신호 세기에 따라 의사결정과 제어가 각각 달라질 수 있다. 즉, 수집된 데이터 그룹에는 각각의 상황을 판단하고 의사결정을 하기 위한 데이터가 존재하며 이 데이터의 특징을 얼마나 잘 추출하고 가공하는지가 중요하다. 그리고, 각각의 데이터 해석 높낮이에 따라 의사결정을 달리하고 제어할 수 있는 지식베이스를 구성하는 것이다. 이것은 기계학습에서 데이터를 분류하기 위해 레이블된 데이터만을 학습할 경우, 해당 조건만을 판단하기 때문에 단편적인 의사결정만을 시도하는 문제를 가지고 있다. 그리고 레이블된 데이터가 아닌 전체 데이터를 이용하여 학습할 경우에는 정확한 의사결정과 해석 판단을 할 수 없기 때문에 항상 의사결정의 오류를 포함하고 있을 수 있다. 그렇기 때문에 어떠한 기계학습 방법을 적용하든지 모든 데이터에 대한 학습과 함께 레이블 데이터를 생성하고 관리하기 위한 지식베이스 구축이 필요하다. 그리고 지능형 관제를 위해 데이터의 특징을 먼저 이해하고 신호 강도가 높은 특징 데이터를 중심으로 데이터 스팩트럼을 측정하고 학습 모델을 훈련시키는 것이 필요하다. 데이터 스텍트럼을 측정하기 위해서는 인공지능을 포함하여 다양한 학문에 기초하여 데이터의 특징과 해석을 많이 다루어 본 데이터 사이언티스의 역할이 중요하다.


3. 지능형 관제 솔루션 구조 및 방향

 관제 솔루션(EMS : Enterprise Management System)은 일반적으로 서버, 네트워크, DBMS, 부대설비 등과 같은 다양한 인프라를 하나의 플랫폼에서 통합 관리하거나 차량, 범죄, 방재 등과 같은 사회 안전망을 관리하는 플랫폼으로 정의되고 있다. 관제 솔루션의 범위는 활용 목적에 따라 다양한 영역을 포함하고 있으며, 업무 범위에 따라 관제의 영역도 함께 정의되고 있다. 예를 들면, 항공기의 이착륙과 운항을 위한 항공관제, 정보 시스템의 운영과 관리를 위한 네트워크 및 시스템 관제, 건물의 이상이나 재난을 예방하기 위한 건물 및 방재 관제, 전력 상태를 관리하기 위한 전력 관제, 사회적 관계망이나 도시 범죄, 교통 등을 관리하는 도시환경 및 교통보안 관제 등 다양한 범위에서 활용되고 있다. 각각의 관제 시스템은 유사한 구조를 가지고 있지만 서로 다른 제품으로 플랫폼이 구성하고 있기 때문에 제조사에 대한 의존성이 매우 높다. 이는 제조사마다 데이터의 정의와 구조가 서로 다르고 표준화되지 않은 포맷(구조)를 사용하고 있다는 반증이기도 하다. 또한 서로 다른 제품을 사용하기 때문에 장치의 제어 신호가 다른 상태로, 해당 제조사와 연관된 소프트웨어만을 사용해야 하는 불편함도 있다. 그렇기 때문에 데이터 중심의 의사결정을 수행하는 인공지능을 도입하기 위한 접근이 제한적이고 시스템 제조사에서 제작한 인공지능 모델에 의존할 수 밖에 없는 것이 현실이다.  

 관제 솔루션의 구조는 앞에서 언급했듯이 활용 범위에 따라 달라지지만 본 고에서는 정부의 통합 관제 시스템을 이용하여 구조를 살펴보고자 한다. 정부에서 운영하는 대표적인 통합관제 시스템 구조는 [그림 2]와 같다. 물리적 환경은 통합운영 소프트웨어를 통해 전체 상황을 관리하는 통제센터를 중심으로, 영상 장비를 관리하는 영상설비 시스템, 네트워크와 통신을 관리하는 네트워크 시스템, 그리고 부대설비를 관리하고 내부와 외부를 연결하는 관리 시스템 등으로 구성된다. 중앙센터의 통합운영 소프트웨어는 단위 시스템에서 수집된 데이터를 실시간 수준에서 분석하여 그 결과를 출력하도록 한다. 단위 시스템에서 실시간 분석은 지능형 통합 관제를 위해 통계 모형, 인공지능 모형 등을 적용할 수 있으며, 데이터의 특징과 분석 목적에 따라 혼용되어 사용하고 있다.


<그림 2> 통합 관제 시스템의 구조 예

* 참조 : 블로그, http://blog.daum.net/visionetware/10 


 지능형 통합 관제에서 사용되고 있는 인공지능 모형은 규칙기반 모델(Model of Rule-based)과 기계학습 기반의 비전인식 모델(Model of Vision Mining)이 가장 많이 적용되고 있다. 최근에는 딥러닝을 이용한 비전인식과 추적 기술을 도입하거나 준비하고 있다. 이에 비해 시스템 에이전트나 센서에서 수집된 데이터의 이상신호 분석은 미진한 상태이며, 오류나 장애를 탐지하는 목적보다는 통계적 분석을 통해 장비 최적화나 배치 지역 선정, 교체 시기 등과 같은 관리 최적화 분석을 우선적으로 하고 있다. 그 이유는 단위 시스템에서 분석된 결과의 성능이 기계학습으로 분석하는 것이 통계 확률 또는 규칙기반으로 분석하는 것보다 많은 차이를 보이고 있지 않기 때문이다. 그래서 관리자나 운영자는 관제 시스템을 기존의 방법으로 유지하고 운영하는 것을 선호하고 있다. 이러한 현상은 신경망의 입력값으로 디지털 신호 데이터를 이미지로 변환하여 분석하고 있기 때문이다. 이 변환 과정은 정밀한 소수점 데이터를 이미지상의 하나의 점으로 표현하면서 소수점 데이터가 절삭되거나 감소되는 문제를 가지고 있다. 감소된 파형을 서로 매핑하면서 비교하기 때문에 통계 확률이나 규칙기반 모델보다 높은 성능을 보여주지 못하고 있다. 특히, 딥러닝은 아직까지 점과 같은 아주 작은 이미지를 해석하는 것이 어려운 것이 현실이다. 그리고, 특별한 장애는 2~3년에 한 번 정도 발생되는 경우가 있기 때문에 전체 데이터를 장기간 관리할 수 있는 빅데이터 모형을 기본적으로 이해하고 있어야 한다. 또한 기계학습의 입력값으로 정밀한 신호 데이터를 제공하고 통합된 데이터간의 연관성을 전처리하여 제공하는 데이터 모델링 과정도 해결해야 한다.

 이와 같은 상황에서 지능형 관제 시스템의 대표 주자인 IBM은 마드리드에서 2014년도 스마트 시티 프로젝트인 MiNT[5]를 진행하면서 데이터 통합 관리와 운영 모델을 확립하였다. IBM은 MiNT 프로젝트에서 IBM Intelligent Operations과 Maximo를 이용하여 구축하였으며, 서비스 구성을 위해 [그림 3]과 같은 개념으로 도입하였다. 다면적 상황 인식을 위해 CCTV와 시민의 제보, 스마트폰 위치 정보등과 같은 데이터를 실시간으로 수집하고 과거 도시 데이터 기반의 예측 분석을 구성하였다. 또한 스마트 도시 서비스 및 시민들과 상호작용을 통한 자원 조정 및 서비스 품질 향상을 목표로 진행하였다. MiNT 프로젝트는 과거 도시 데이터와 현재 수집된 데이터를 이용하여 통계 확률 기반의 데이터 마이닝 모델, 기계학습 기반의 새로운 패턴 탐지하도록 하였다. 이 과정에서 IBM은 데이터 생산과 통합을 통해 도시의 기능적 요소들을 분석하였으며 통합 데이터에서 새로운 패턴의 발견과 검증 가능성을 확인하였다.


<그림 3> IBM MiNT Project[2]

* 참조문헌 : City of Madrid Implements Large Smarter Cities Environmental Analytics Project


 이와 같이 지능형 관제 시스템은 단위 시스템에서 발생되는 데이터만을 분석하고 판단하기 보다는 통합된 전체 데이터를 이용한 분석을 추구하고 있으며, 새로운 패턴의 발견 가능성을 검증하고 있다. 즉, 데이터가 가지고 있는 단순한 의미들을 하나로 통합했을 때 새로운 의미를 가진다는 기본 원리를 재조명한 것이다. 그리고 딥러닝으로 구성된 시스템이 훌륭할 수 있지만 통합된 데이터의 특징을 반영하고 검증하기에는 현실감이 부족하다. 그렇기 때문에 소프트웨어 테스트 방법 중에서 자주 사용되는 A/B 테스트 시나리오를 설계하고 지능형 관제 솔루션의 분석용 소프트웨어 개발을 진행하는 것이 좋을 것이다. 기존의 통계 방식의 분석 소프트웨어가 존재한다면, 해당 기능 중 일부를 기계학습 모델로 전환하고이전 분석 모델과 비교하여 어느 부분에서 우수한지를 검증하고 우수성을 증명하는 것이 필요하다.


4. 제언 및 맺음말

 이제까지 지능형 관제 시스템에 대한 개괄적인 내용과 지능형 분석 소프트웨어의 방향을 설명하였다. 최근에는 스마트 어플리케이션 서비스와 같이 연관되면서 지능형 관제 시스템의 기능도 확장되고 있다. 

 또한 IoT 기술의 단계적 적용으로 데이터의 특징이나 인식 범위도 넓어지고 있어서 지능형 모델을 이용한 분석 범위도 증가하고 있다. 이와 같이 확장되고 있는 지능형 관제 시스템의 기능들은 자동화에 맞춰 있다. 영역별로 살펴보면, 데이터 표준화와 통합을 위한 자동화 기능, 통합된 데이터에서 실시간으로 특징을 추출하는 기능, 특징의 연관성과 확장성을 판단하는 기능, 통계 확률 모델과 인공지능 모델의 분석결과에 대한 연계 분석 기능, 분석에 따른 제어 자동화 기능 등이 필요하다. 이러한 기능들은 인공지능 개발자의 역량에 따라 단계적인 접근하고 시도하는 것이 좋으며, 이를 검증하기 위한 단계적 절차도 마련되어야 할 것이다. 특히 성능 검증 절차는 앞에서 언급한 소프트웨어 성능 테스트 모델을 적용할 수 있는 모델과 모델간의 성능 비교를 권고한다. 이전 모델이 있다면 성능 비교에 더욱더 좋을 것이다. 그리고 인공지능 개발자는 기존 시스템이나 소프트웨어 개발보다 인공지능 모델 개발이 상당한 시간과 노력이 요구되는 것을 알고 있다. 그렇기 때문에 기업에서 요구하는 제품을 만들기 위해서는 단계적으로 접근하기 위한 기능 설계와 구성을 위한 자신만의 점검 항목을 가지고 있어야 할 것이다. 그래서 필자는 지능형 모델을 구성하기 위해 스스로 점검하고 있는 목록 중의 일부를 기록하면서 정리하고자 한다. 


 - [Data Governance] 데이터의 이해도는 완벽한가?

 - [Data Governance] 데이터의 변환과 프로세스는 어떻게 구성하였는가?

 - [Data Governance] 다른 시스템을 위해 데이터 표준화는 갖추어 놓았는가?

 - [Intelligence Model] 인공지능 모델간의 협업 체계를 구성할 수 있는가? 

 - [Intelligence Model] 제품의 성능을 비교하기 위한 검증 모델은 수립되어 있는가?

 - [Intelligence Model] 인공지능 모델을 변경하는 것이 아닌 진화할 수 있는 모델인가?


 이밖에도 지능형 시스템을 구축하기 위해서는 위에서 언급한 내용보다 많은 검증 사항들이 숨겨져 있다. 이를 위해 데이터 사이언티스 중심의 인공지능 모델링 개발이 이루어져야 할 것이다. 인공지능은 황금알을 낳는 거위가 될 수 있지만 거위를 배를 가르는 순간 황금알은 사라질 것이다.



[참고문헌]

[1] 효성인포메이션시스템, “자율운영 데이터센터가 온다” AI와 머신러닝 기반의 데이터센터 운영 효율화 – IDG Tech Focus, IDG TechLibary, 2018.07.12.

[2] 블로터, “의사결정의 자동화 시대, 필수 요건은 데이터,” 블로터(Bloter), 2017.07.11.

[3] 위키백과, “제3의 물결 (토플러),” https://ko.wikipedia.org/wiki/제3의_물결_(토플러)

[4] Mohamed A. Ahmed, Chul-Hwan Kim, “Communication Architecture for Grid Integration of Cyber Physical Wind Energy Systems,”, Applied Sciences, Vol.7, No.10, 1034, 2017.

[5] IBM,  “City of Madrid Implements Large Smarter Cities Environmental Analytics Project,” https://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/44328.wss





편집 | 사업기획팀 박예영

IT 만평 | AI가 바꾸는 미래, 성형 편

유머/IT만화 2018.07.12 11:05




그림 | 디자인기획팀 김보명

엑셈뉴스룸 | Match業 프로그램 빅데이터 분야 대표기관 엑셈

엑셈 뉴스룸 2018.07.12 11:05


요즘 완전 핫한 4차 산업혁각 산업체 및 정부에서도 주목하고 있는데요!

엑셈은 4차 산업혁명의 선두기업이라고 할 수 있죠.

그 명성에 맞게! 

엑셈이 지난 5월 매치업 프로그램의 인공지능(AI) 분야 교육기관으로 선정된 데 이어서

매치업 프로그램 빅데이터 분야 대표기관으로 선정되었다는 소식입니다.

 


Match業 프로그램, 들어보셨나요?

잘 모르시는 분들도 있을 것 같은데, 먼저 매치업 프로그램에 대해서 잠깐 설명 드릴게요~



(출처: http://knano.kr/about/)


이런 프로그램에 엑셈이 빅데이터 분야 대표기관으로 선정 되었다니, 정말 기쁜 소식이군요!

(다시 한번 말씀드리지만, 인공지능 분야에서는 엑셈이 직접 교육한다는!)


그래서 이번에는 지난 7월 13일 진행되었던 업무 협약(MOU) 체결식 현장을 전해드리려고 합니다!

먼저 행사에 참석해주신 분들을 모시고 대표이사실에서 환담회가 진행되었습니다.

훈훈한 분위기 속에서 담화를 나누고, 저희 엑셈의 이념인 '기술자의 길'에 대해서도 조종암 대표님께서 설명해주셨습니다.


모두 다 일어나서 국민의례를 함으로써 사업 체결식은 시작되었습니다.


엑셈에서는 조종암 대표이사님엑셈 아카데미 권건우 상무님, 경영기획본부 고평석 상무님께서 참석해 주셨고, 

교육부에서는 박춘란 교육부 차관님, 유지완 미래교육기획과 과장님께서,

국가평생교육진흥원에서는 권재현 기획경영관리처 처장님께서 참석해 주셨습니다.


이어서 박춘란 교육부 차관님과 엑셈의 조종암 대표이사님께서 축사를 해주셨는데요,

박춘란 교육부 차관님께서는 엑셈 아카데미의 이념인 지식 나눔을 언급하셨습니다.

엑셈이 매치업 프로그램에 아주 적합한 기업임을 알게 되어 다행이고, 

4차 산업 혁명 시대에 유연하게 대처할 수 있는 인재 양성 조건이 조성되기를 기대하신다고 당부하시며 

함께 배우면서 끝까지 함께 가자는 말씀을 해주셨습니다.


엑셈 조종암 대표이사님께서는 혁신과 성장을 강조하셨습니다. 

교육 세미나와 기술 컨텐츠 생산을 회사의 주요 전략으로 하여 직원과 기업의 성장을 도모해온 경험을 바탕으로

4차 산업 핵심 기업으로서 끊임 없는 혁신을 위한 지식 공유를 통해 실무형 인재를 양성하여

사회에 기여하는 선순환 구조를 만들어 나갈 것이라고 하시며 엑셈 아카데미가 어떤 역할인지를 다시 한 번 언급해 주셨습니다. 


다음으로 경영기획본부 고평석 상무님께서 엑셈에 대해서 소개를 해주셨는데요, 

사명 EXEM에 대한 의미와 경영방침, 연혁 및 제품 등 중요한 내용들을 잘 설명해 주셨습니다.


마지막으로 엑셈 아카데미 권건우 상무님께서 아카데미의 지식 프레임 워크에 대해 소개해 주셨습니다. 

엑셈 아카데미에서는 세미나 뿐만 아니라 서적 출판, 기술 만화 업로드 등도 하고 있지요.


엑셈 아카데미 바로가기


협약서에 서명한 뒤 기념촬영으로 행사는 마무리 되었는데요, 

대표기업 신청에서부터 협약식까지 모든 과정에서 준비해주시고 함께해주신 분들 정말 수고 많으셨습니다!



그리고 오후에는 이어서 교육 기관 사업설명회가 진행되었는데요,

국가평생교육진흥원 관계자분들을 포함하여 설명회 참가를 신청한 다수의 교육기관 관계자분들께서 자리를 채워 주셨습니다.

과연 어느 교육기관이 빅데이터 교육기관으로 선정될지 기대가 됩니다!



앞으로 인공지능 뿐만 아니라 빅데이터 분야에서도 더욱 진가를 발휘할 엑셈!

많은 기대와 응원 부탁 드릴게요~



기획 및 글 | 사업기획팀 박예영
이미지 디자인 | 디자인기획팀 김보명
현장사진 | 교육운영팀 홍성덕, 이주아


이벤트 | 맞춰봐요 엑셈 퀴즈! 빈칸 채우기 이벤트

유머/이벤트 2018.07.11 17:35



당첨자를 발표합니다^-^

황지원/남서현/유병인/기현식/최인수/이예연/구민정/박영민/이서정/김형웅


7월 이벤트에 참여해주셔서 감사합니다. 8월에 또 시원~한 이벤트로 만나요!





기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

이미지 디자인 | 디자인기획팀 김보명











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  • 2018.07.30 11:44 ADDR 수정/삭제 답글

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  • 2018.07.30 13:01 ADDR 수정/삭제 답글

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  • 2018.07.31 11:02 ADDR 수정/삭제 답글

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  • 2018.07.31 12:22 ADDR 수정/삭제 답글

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  • 2018.07.31 14:44 ADDR 수정/삭제 답글

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  • 김병오 2018.08.01 13:06 ADDR 수정/삭제 답글

    AI Edition,
    AI Consulting
    AI R&D
    입니다~

    김병오/010-4437-2894

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2018.08.01 13:47 신고 수정/삭제

      비밀댓글로 참여 부탁드려용~

고평석의 '잘 하는 것들의 비밀' | 여섯 번째, 자빠졌을 때 일어날 수 있는가?



  영웅 들은 사람들을 휘어잡는다. 칭기즈칸은 겨우 10여 명의 인원만 남은 최악의 상황에서 몽골 제국을 건설했다. 윈스턴 처칠은 독일군의 맹폭 속에서도 두둑한 배짱을 담은 연설로 영국인들을 하나로 모은 후 2차 세계대전을 승리로 이끌었다. 스티브 잡스도 매번 신제품 발표때마다 전세계 수백 만명의 IT업계 종사자들의 마음을 뒤흔들었다. 보통 사람들의 고민은 한결 같다.



“나는 왜 저들처럼 강하지 못하고 나약할까?" 



힘이 강하고 항상 승승장구해서 영웅이라 불릴까? 이들은 오히려 많은 실패를 거듭했다. 그것을 딛고 일어서는 회복력이 남달라서 영웅이 되었다. 강력한 힘보다는 탄력적인 회복력이 우선이다. 특히 소프트웨어 기업과 업계 종사자들에게는 필요한 덕목이다. 소프트웨어 기업들은 실패 비용이 상대적으로 적다. 실패에서 배우고 바로 다음 단계로 넘어가는 게 중요하다. 그 대표적인 기업과 기업인들이 바로 유튜브와 그 창업자들이다.


“초창기에 유튜브는 ‘튠 인 훅 업(Tune In Hook Up)’이라는 영상 데이트 사이트였다. 이 사이트는 실패했지만 아카이브(Archive.org)에 가보면 아직 그 유령이 살고 있다. 초창기 유튜브닷컴을 캡처한 것을 보면 ‘나는 18세에서 99세 사이의 남성/여성/모두를 찾는 남성/여성입니다.’라는 메뉴도 있다.” 


(책 ‘더 빨라진 미래의 생존 원칙 나인(9)’, 조이 이토, 제프 하우 저)



하지만 이 영상 데이터 서비스는 인기가 없었다. 이 때 유튜브 창업자들은 인터넷에 필요한 것이 영상 콘텐츠를 쉽게 공유할 방법임을 금세 깨닫게 된다. 널리 회자되던 몇몇 동영상들을 아무리 찾으려고 해도 검색할 수 없는 경험을 했기 때문이다.



“채드 헐리와 스티브 첸, 자베드 카림은 2005년 2월 14일 유튜브닷컴을 등록하고 그해 4월 사이트를 출범시켰다. 카림은 사이트에 업로드한 첫 번째 영상에 출연하는데, 23초짜리 이 영상에서 그는 샌디에이고 동물원의 코끼리 울타리 앞에 서 있다. 2006년 10월 세 사람은 자신들의 작품을 17억 달러에 구글로 팔았다.” 


(책 ‘더 빨라진 미래의 생존 원칙 나인(9)’, 조이 이토, 제프 하우 저)



유튜브 창업자들이 견고함과 강력함을 고집했다면, 오히려 별 볼일 없는 영상 데이트 서비스 운영자에 그쳤을 것이다. 이들은 회복력이 상당했다. 잃을 것이 없다고 생각했다. 시대의 바람을 반영했다. 이런 회복력은 평범한 기업을 위대한 기업으로, 보통의 사람을 영웅으로 변신시켜 준다. 


무언가 지금 어려움을 겪고 있다면, 나약함을 고민하거나 강력하기를 바라지 말고 회복할 방안을 고민해 보면 어떨까?







편집 | 사업기획팀 박예영

엑셈인의 이중생활 | 엑셈 R찬 남매

엑셈 사람들 2018.05.29 17:13



1. 바쁘신데도 불구하고, 이렇게 시간 내주셔서 감사합니다. 간단한 자기 소개 부탁드려요! (직장에서의 나)


홍성덕 사원 : 안녕하세요. 엑셈 글로벌마케팅팀 홍성덕 사원입니다. 저는 현재 팀에서 외부 교육 관련 업무를 주로 맡고 있습니다. 그 외로는 종종 메일로 인사 드리는 주간회의, 또 뉴스레터나 페이스북에 올라오는 사진들을 찍을 때도 있습니다. 학교에서는 국어국문학과로 입학을 해서, 경영학과를 복수전공 했고, 음악이나 사진 등 다양한 취미 생활을 하며 보냈었는데요. 그래서 그런지 회사에서도 이런 저런 다양한 일들을 하는 편입니다.


박예영 사원 : 안녕하세요, 엑셈 글로벌마케팅팀 박예영 입니다. 이 인사말이 벌써 익숙해졌네요. ㅎㅎ 저는 인턴으로 들어와서 4개월 만에 정규직으로 전환되었습니다. 지금은 아직도 배우는 단계라서 팀에서 다양한 업무들을 다 받아서 하는 중이고요, 그 중에서 메인으로 엑셈 아카데미를 담당하고 있습니다. 학교를 다니면서 다양한 곳에서 인턴/계약직으로 일을 했고, 주로 국내 및 해외 박람회에 참가했습니다. 8월 졸업예정이지만, 졸업식은 지난 달에 했어요.


 





2. R 프로그래밍 강의를 하면서, 특별히 기억에 남는 순간이 있나요?


홍성덕 사원 : 문과생 출신이다 보니, IT 공부를 해야 한다는 걸 알면서도 ‘내가 할 수 있을까?’라는 막연한 걱정이 많았는데, 처음 공부를 하기 시작할 때 ‘아, 이게 회계나 세법을 공부하는 것과 크게 다르지가 않구나.’라는 생각을 했던 기억이 납니다. 그 막연한 걱정이 사라지게 된 게 가장 크게 인상에 남는 기억입니다.


박예영 사원 : R 강의를 했던 건 엑셈에서 일하면서 가장 신나는 일이었어요. 원래 강의를 해보고 싶기도 했고, 또 열심히 공부해서 강의를 하니까 정말 뿌듯하고 기분이 좋더라고요. ㅎㅎ 가장 기억에 남는, 아니 감사한 일은 강의 후에 삼성전자에서 근무하시는 분께서 재미있고 에너지 넘치는 강의에 감사하다고, 다음에도 꼭 뵙고 싶다며 이메일을 보내주셨는데 제가 강의하는 사진을 찍어 한 가득 첨부해서 보내주셨었어요. 강의가 끝나고도 감사하다는 인사를 받았었는데, 메일까지 보내주셔서 정말 기분 최고였죠. 아마 평생 잊지 못할 거에요!






3. 마케팅 하면 기획이죠. 여러분들은 기획할 때 어디에서 영감을 얻으시나요?


홍성덕 사원 : 저는 그 시기에 사람들이 몰리는 장소를 갈 때 많은 걸 얻는 편입니다. 자주 가는 곳은 홍대나 이태원이구요. 그 외에도 SNS 저변에서 이슈가 된다 싶은 곳 중 끌리는 곳이 있으면 거기로 라이딩을 가는 편입니다. 그런 곳에서 그 장소에 공간감, 인테리어, 오고 가는 사람들의 느낌, 사람들의 입소문을 타는 과정들을 지켜볼 때 인사이트를 얻을 때가 있습니다.



박예영 사원 : 저는 보통 벤치마킹을 많이 하려고 해요. 아직 내공도 부족하고, 인터넷에는 아주 좋은 자료들이 많더라구요. ㅎㅎ



4. 어떤 마케터가 되고 싶으신가요?


홍성덕 사원 : 아날로그와 디지털, 두 영역 모두에서 편안한 느낌으로 다가갈 수 있는 마케터가 되고 싶습니다. 천성적으로 완전 센스 있고 앞서가는 스타일은 아니지만, 다양한 영역에서 두루두루 경험해보는 걸 좋아하고 그 문화에 조금씩 녹아드는 걸 좋아하는 스타일이라서요. 그 다양한 문화들이 잘 융합되고, 새로운 연결을 만들어낼 수 있는 마케터가 되고 싶습니다. 그래서 더욱 교육 업무에 집중하면서, 그 업무에서 파생되는 지식 컨텐츠, 사진과 영상, 출판에 이르기까지. 교육이라는 하나의 거대한 제품을 잘 만들고 관리할 줄 아는 마케터가 되고 싶어요.


박예영 사원 : 저는 컨텐츠를 가진 마케터가 되고 싶어요. 교육사업도 마케팅의 한 줄기인 것처럼, 제가 하나쯤은 어디에 내놓아도 엄지 척! 할 수 있는 컨텐츠를 하나 가지고 싶어요. 그러려면 공부도 많이 해야겠죠? ㅎㅎ




5. To: 성덕씨, 엑셈과의 인연이 조금 특별하다고 들었는데 알려주세요! 

   To: 예영씨, 다양한 회사 경험이 있다고 들었는데 주로 어떤 일을 하셨는지, 그리고 엑셈만의 특징이 있다면 

        어떤 것 있나요?


홍성덕 사원 : 저는 학교 다닐 때 경영학과에서 회계 공부를 주로 했어서, 처음 엑셈에 입사 지원을 했을 때는 ‘회계’업무로 면접을 봤습니다. 그러다 면접을 보는 과정에서, ‘IR’ 업무로 면접을 다시 보게 되었는데요. 그런데 그 다음 면접에서는, 제가 국문과 출신이다 보니 보도자료를 작성하는 테스트를 거치면서 마케팅 업무를 맡게 되었습니다. 그리고 평소 관심사였던 사진, 책과 관련된 업무도 맡게 되고, 기술과 관련된 새로운 지식도 쌓게 되고. 감사하게도 그렇게 다양한 영역들을 배워나가고 있습니다.


박예영 사원 : 저는 주로 화장품 회사에서 일을 했었어요. 화장품이라고 하면 보통 메이크업 제품을 생각하실 텐데, 의료기기에 속하는 화장품(설명하기 애매하지만) 회사에서 근무했어요. 전시회를 기획하고 참가하는 일을 주로 했고요, 국내외 포함 대략 50회 정도 참가했던 것 같네요.ㅎㅎ 그 외에는 중국에 나가는 광고 자막 번역작업이나, 통역업무를 했어요. 엑셈에 들어와서는 책 편집 작업과 엑셈 아카데미 운영을 주로 했기 때문에, 해외 경험이나 제 경험들을 살릴 수 없었어요. 그러다가 R을 공부하게 되었어요. 다른 회사에서 이렇게 교육을 강조하고 적극적으로 지원해주는 경우는 드문데, 엑셈은 직원들의 역량개발에 투자를 많이 하는구나 싶었죠. 지금은 스터디를 할 수 없는 상황이라 너무 아쉽지만, 영문 번역 같은 해외 업무도 주셔서 재미있게 일하고 있어요.





6. 간단한 자기 소개를 부탁드립니다. (일상의서의 나)


홍성덕 사원 : 앞서 말씀드렸던 것처럼 저는 다양한 경험을 하는 걸 좋아하는 스타일이에요. 꾸준히 가져가는 취미가 몇 가지 있는데, 평소 접하지 못했던 영역에서 인사이트를 얻어 와 기존 취미에서 새로운 결과물을 만들어내는 걸 좋아합니다. 


(라이더 Hong's 최애탬jpg)


박예영 사원 : 저는 외국인 친구들과 자주 만나요. 종종 스카이프도 하고요. 외국에서 만난 친구들과 아직도 연락을 하고 지내면서 제가 놀러 가기도 하고, 한국으로 친구들이 놀러 오기도 해요. 그래서 일년에 2번씩은 만나게 되는 것 같아요! 언어도 안 쓰면 다 잊어버리는데, 친구들과 자주 대화하니 그래도 덜 까먹는 것 같아요. ㅋㅋ 가족들이랑도 매년 해외로 여행을 가요! 그리고 저는 맛집 탐방을 아주 좋아해요! 여행지를 정할 때 기준이 맛집이랍니다. 좋은 곳에서 맛있는 음식을 먹으면 기분도 좋아지고 인생샷도 많이 남길 수 있어서 좋아해요! (인스타충ㅋㅋ)



7. 취미나 스트레스 해소법 등이 있으면 알려주세요!


홍성덕 사원 : 저의 큰 취미는 세 가지 정도가 있습니다. 하나는 사진인데요. 현재 DSLR 카메라 1대, 필름 카메라 2대, 폴라로이드 1대를 보유하고 있고, 이런저런 사진을 찍고 있습니다. 또 하나는 바이크 라이딩이에요. 스쿠터로 시작한 라이딩에 재미가 붙어서, 2종 소형 면허도 취득해서 지금은 250cc 오토바이까지 보유하고 있답니다. 다른 하나는 음악인데요. 주로 노래 부르는 걸 많이 좋아해서 학생 때는 혼자서 노래방을 간 적도 잦았고, 통기타나 음향 장비를 다루기도 합니다.




박예영 사원 : 저는 사실 집순이에요.ㅎㅎ 근무 시간 동안 최대로 집중해서 할 일을 다 끝내는 편이라, 퇴근하고 집에 가서 푹 쉬어야 다음 날 무리 없이 일할 수 있더라고요. 주말에 잠을 많이 자서 체력을 보충하는 편이에요. 그리고 여행을 좋아하는데, 제가 중국어랑 영어만 가능해서, 두 언어가 통하는 곳만 가요. 홍콩은 교환학생으로도 지냈었는데, 친구들도 거기 많이 있어서 요즘도 자주 가요. 그냥 제 2의 고향이랄까. ㅋㅋ 총 10번정도 갔어요! 이번 달에도 다녀왔고요. 홍콩으로 여행 가고 싶으신 분들은 제게 연락하시면 현지인 급의 가이드를 해드릴 수 있답니다.



(성덕아, 몸무게 앞에 1자 빼고 최시원을 돌려줘)


8. 두분 다 여행을 좋아하시는 것 같은데, 국내 여행이나 해외 여행지 추천 좀 부탁드릴 게요~!

홍성덕 사원 : 제가 제일 좋아하는 곳은 남산 밑 이태원 도로에요. 남산을 왼쪽에 끼고 이태원 전경이 보이는 도로를 달리면, 특히 노을 지는 시간에 달리면 그렇게 좋을 수 없답니다. 자주 가는 곳은 월곶포구, 시화나래휴게소 등이 있고, 최근에 갔던 곳은 삽교천, 제부도 등이 있는데 가장 기억에 남는 것은 역시 심야 속초 여행이었어요. 회사 속초 숙소까지 오토바이를 타고 달린 적이 있는데, 밤 11시에 출발해서 새벽 3시 정도에 도착했거든요. 거의 다 왔을 때 마지막 터널을 지나서 갑자기 해안가와 불 켜진 건물들이 보이는 야경을 보았을 때 너무 좋았던 기억이 나요.




박예영 사원 : 위에도 언급했다시피 저는 주로 중화권으로 여행을 다녔어요. 그 중에서 저는 백두산과 시안을 추천해요! 정말 강추! 백두산은 제가 하얼빈에 1달동안 있었을 때 ‘한국인이라면 백두산은 한번 가봐야지!’ 하는 마음으로 혼자 갔었거든요. 날씨가 좋아서 1년에 몇 번 볼 수 없다는 백두산 천지도 눈으로 보니까 정말 좋더라고요. 한가지 재미있는 에피소드를 말씀 드리자면, 천지에 오르기 직전 정상에 북한 주민들이 북한 돈을 기념품처럼 판매해요. 저는 그 당시 너무 신기해서 기념품이다! 하고 돈을 주고 사왔는데, 엄마가 보시더니 환전도 안되고 쓸모 없는 쓰레기를 돈 주고 사왔다고 뭐라 하시더라고요.ㅋㅋ 지금 생각해보면 진짜 제가 왜 사왔나 싶어요. 그리고 베이징에서 어학연수를 하는 동안 시안으로 여행을 갔었는데, 물가도 저렴하고 볼거리도 많고 특이한 음식도 많고! 정말 좋았어요. 병마용과 화청지를 책에서만 보다가 눈으로 보니 정말 그 규모에 입을 다물 수 없었어요. 사실 물가가 저렴한 게 제일 컸어요. 베이징에 비해 시안은 택시비가 반값이어서 택시만 타고 다닌 기억이 있네요.





9.  지금의 고민, 그리고 해결 계획


홍성덕 사원 : 다양한 경험을 통해 많이 배우게 되었지만, 그런 것들을 잘 녹여서 어떻게 더 저에게 본질 된 업무인 마케팅을 잘 할 수 있을까라는 고민을 합니다. 마케팅은 결국 마케팅 하나만의 영역이 아니라, 다양한 것들이 녹아지는 필드라는 생각이 들거든요. 제가 가지고 있는 구슬들 잘 꿰어서, 또 잘 집중시켜서, 좋은 교육을 만들어 내는 마케터, 성실하고 능력 있는 마케터로 성장하고 싶은 요즘입니다.


박예영 사원 : 지금은 앞으로 어떤 일을 메인으로 하고, 그에 따라 어떤 공부가 더 필요한지 계속 생각 중이에요. 그게 고민이라고도 할 수 있겠네요. 저는 보통 롤모델을 하나 삼아서 따라하고 배우려는 성향이 있어서 롤모델을 찾으면 고민이 좀 해결되지 않을까요? ㅋㅋ 



10.  To:성덕씨, 여행 다니시면서 발굴한 맛집 좀 추천해주세요.

      To:예영씨, 평소 뷰티에 관심이 많다고 들었는데, 여름용 화장품 강추템이 있나요?


홍성덕 사원 : 저는 유치원 시절부터 강서구에 살기 시작했는데요. 그 시절부터 강서구의 맛집이었던 가양역 10번 출구 근처에 ‘이가 바지락 손 칼국수’ 집을 추천 드려요. 회사 근처에 있기도 하고, 맛도 좋고 양도 정말 많아서 좋아요. 또 강서구청 쪽에 ‘홍린’이라는 중국집이 있는데요. 여기도 꽤 오래된 맛집이에요. 특히 탕수육이 바삭바삭한 게 일품입니다. 주방장님이 원래 호텔 서교에 계셨는데, 고 김대중 전 대통령이 즐겨 찾았었다고 합니다. 한 번 쯤은 추천드립니다! (기사 참조 : http://www.hani.co.kr/arti/specialsection/esc_section/373306.html)

그리고 홍대 쪽에 케이크를 정말 잘하는 카페가 있어요. ‘달콤한 거짓말’이라는 카페인데, 합정역과 상수역 중간 즈음 골목에 위치한 카페입니다. 신라호텔 출신의 파티쉐님이 직접 만드는 수제 케이크 전문점이고, 예전에 박유천씨가 라면을 광고할 때 눈 내리는 장소를 찍었던 곳 중 하나입니다!ㅎㅎ

 (기사 참조 : http://www.viva100.com/main/view.php?key=20151116001622189)


박예영 사원 : 여름 하면 워터프루프 아니겠어요? 마스카라의 대명사 키스미보다 안 번지고 훨씬 깔끔하게 발리는 마스카라가 있어요. 제 인생템 마스카라 하나 소개해드립니다. ㅋㅋ 네오젠이라는 브랜드의 마스카라인데, 홈쇼핑에서 구매할 수 있어요. 마스카라 솔도 메탈소재라 위생적이고 정말 깔끔하게 한 올 한 올 발려서 정말 좋아해요.

(출처: http://www.neogenderma.com/FrontStore/iGoodsViewT1.phtml?iGoodsId=NEUP18) 


(ㅋㅋㅋ 너무나 리얼한 리뷰다. 협찬은 없답니다)


11.  마지막으로 서로에게 한마디~


홍성덕 사원 : 저와는 다른 탤런트를 가진 예영씨가 일하는 모습을 볼 때 많은 걸 배우게 됩니다. 에너지 넘치는 모습이 늘 보기 좋고 팀을 밝게 하는 것 같아요! 앞으로도 잘 부탁드릴게요 J


박예영 사원 : 성덕선배님, 인턴으로 처음 들어왔을 때부터 항상 잘 챙겨주셔서 감사해요~ 앞으로도 잘 부탁 드립니다! 글마팀 쨔요!






너무나도 풋풋하고, 상큼한 두 분

일도 취미 생활도 너무나도 재미게 하는 두 분

R강의로 인연을 맺어 같은 이제 같은 파트의 일개미(?)로서

앞으로 어떤 모습을 보여줄 지, 너무나 기대되는 두 분

글.마.팀의 젊은 피~ 앞으로도 많은 활약이 부탁행❤



기획 및 편집 | 글로벌마케팅팀 캉위에(Thanks to 박예영)

사진 | 디자인기획팀 송유림


  • 삼성전자 2019.01.22 07:47 ADDR 수정/삭제 답글

    안녕하세요, 이렇게 다시 뵈니 너무 반갑습니다.
    박예영 강사님의 강의를 들었던 사람입니다. 너무나 강의를 잘하셔서 사실 많이 만족한 강의중 하나입니다.
    앞으로도 건승하기실 바랍니다.
    혹시 무료로 강의도 하시나요?
    강사님 다른 강의는 무엇을 하는지 궁금합니다.

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2019.01.22 10:43 신고 수정/삭제

      안녕하세요 이렇게 댓글로 다시 뵙게되어 반갑습니다 :)
      아직도 기억해주셔서 진심으로 감사드려요! ^^ 현재는 더 좋은 강의를 제공해드리려 준비중입니다.
      강의 개설되면 메일로 알려드리니, 꼭 수강해주시면 감사할 것 같습니다!
      좋은 하루 되세요^^

BigData만화| 빅 앤 데이라