이미 소장하고 있다면 판매해 보세요.
|
머리말 | AI를 빼고는 기술을 이야기할 수 없는 시대
1장. 2030년 테크놀로지 기대 순위 2030년 기대 순위 1위 ‘완전 자율주행’ 2장. AI 001. 행동 인식 AI 002. LoRA(Low-Rank Adaption) 003. 시뮬레이션 AI 004. 딥페이크 판별 005. 원격 실시간 데이터 분석 006. 해양 디지털 트윈 007. AI 에이전트 008. 머티리얼스 인포매틱스 009. 멀티모달 생성 AI 010. 고장 예측 AI 011. 제로 UI 012. 매장 업무 지원 AI 013. 제품 디자인 지원 AI 014. AI 멘토 015. AI 컨시어지 016. 에지 AI 3장. IT?통신 017. 데이터센터의 액체 냉각 018. 데이터 연계 기반 019. 선상 기지국 020. 인증 쿠키 도둑 대책 021. 디지털 어댑션 022. 소버린 클라우드 023. 옵저버빌리티(가관측성) 024. SAFe(Scaled Agile Framework) 025. OSINT 026. 광위성통신(달-지구 장거리 광통신) 027. 양자 오류 정정 028. BMI(뇌?기계 인터페이스) 029. 중앙은행 디지털 화폐(CBDC) 030. SBOM 4장. 의료?건강?식농 031. 위암용 내시경 AI 032. 배양육 033. DNA 피부 진단 034. iPS 세포 배양 상층액에서 추출한 미용 에센스 035. 디지털 테라퓨틱스(DTx) 036. 전기 미각 037. 자가 증식형 mRNA 백신 038. 엑소좀 치료법 039. 입위?좌위 CT 040. 레카네맙 041. 의사 비상주 진료소 042. 드론 의약품 배송 043. 비침습적 혈당 측정 044. 간병 로봇 5장. 에너지 045. 고체산화물 수전해기(SOEC) 046. 고속로 047. 페로브스카이트 태양전지 048. 차세대 연료전지 시스템 049. 건식 전극 050. 고체산화물 연료전지(SOFC) 051. 암모니아 전소 052. 밀푀유 구조 MEA 053. 리튬 메탈 이차전지 054. 핵융합 055. 합성연료(e-fuel) 056. 그린 콘크리트 057. 우주 태양광 발전 6장. 전자?기계?소재 058. 철강 탈탄소 059. 기가캐스트 060. PDCE 피뢰침 061. 화성 위성 탐사 062. 복사냉각 소재 063. 건설 로봇 064. 소프트 로봇 065. RISC-V 코어 066. 칩렛 067. HBM 068. 인메모리 기술 069. 다이아몬드 반도체 070. HDD 열 지원 기술 071. 건설 3D 프린터 072. 하이퍼 NA의 EUV 노광 7장. 모빌리티 073. 차량용 OS 074. 로터리 엔진 PHEV 075. 핫멜트 접착제 076. 차세대 하이브리드 시스템 077. EV 우선 플랫폼 078. 희토류 프리 EV 모터 079. 48V 계열 차량용 네트워크 080. 차세대 라이다에 의한 사고 회피 081. 스마트 타이어 082. 자동차 유리용 차세대 필름 083. 완전 자율주행 084. 도시형 자율주행 로프웨이 085. 이액슬 086. V2H(Vehicle to Home) 087. 그린 슬로 모빌리티 8장. 라이프?워크 스타일 088. BaaS(Banking as a Service) 089. 산업 메타버스 090. 피플 애널리틱스 091. 전자 시민 제도 092. AI × 애니메이션 093. 열기구 우주 유람 094. TV 광고의 운영형 광고화 095. 조의 DX 096. 패스키(Passkeys) 097. MEO(Map Engine Optimization) 098. 대리 친어 기법 099. 차세대 바디필로우 100. 스탠딩 베드 박스 |
닛케이BP의 다른 상품
박미연의 다른 상품
|
마이크로소프트는 에이전트가 효과적으로 기능하는 사례로 새로운 직원의 질문에 대답한다든지, 서류작성을 지원하여 전력화를 촉진하는 온보딩, 제품 및 서비스에 대한 지식을 가지고 고객의 선호도를 기억하는 영업 컨시어지 기능 등을 꼽았다. 유사한 내용을 반복하는 프로세스에서는 효과적으로 기능할 것으로 보인다.
--- p.52, 「007. AI 에이전트」 중에서 고장 예측 AI는 기계에 장착된 센서로부터 데이터를 수집하고, 이를 AI로 처리하여 고장을 사전에 감지하는 시스템이다. 먼저 정상 가동 데이터를 일정 기간 학습하고, 이와 다른 이상 징후를 감지하면 사용자에게 알려준다. 기존에는 사람이 센서 데이터나 기계가 내는 에러코드를 보고 설명서를 참조하면서 원인과 대처 방법을 찾아야 했다. 그러나 고장 예측 AI를 사용하면 데이터 보는 법 등을 자세히 이해하지 못하는 사람도 AI가 제시하는 대처 순서를 참고해 빠르게 수리할 수 있다. 이미 미국 아마존웹서비스(Amazon Web Services, AWS)는 센서를 이용한 고장 감지 서비스를 제공하고 있으며, 2024년 봄 전시회에서 AI를 병용한 대처 절차를 제시하는 데모도 실시했다. --- p.64, 「010. 고장 예측 AI」 중에서 뉴럴링크가 앞서가는 것은 다기능화와 소형화를 동시에 달성한 디바이스를 사용한다는 점이다. 페트병 뚜껑 정도의 크기에 배터리와 무선 통신 등의 기능이 집약되어 있어, 이식해도 일상생활에 지장을 주지 않는다. 뇌에 장치나 칩 등을 이식해 뇌의 움직임을 보완하는 ‘뇌 임플란트’ 방식은 지금까지 전선으로 대규모 장치에 연결되는 것이 일반적이었다. 데이터의 양과 질적인 측면에서도 우수하다. 뉴럴링크가 사용하는 전극은 1,024개로, 기존 장치의 몇 배에 달한다. 뇌의 신경세포 바로 옆에서 데이터를 취득하기 때문에 읽을 수 있는 정보도 많다. 사지마비 환자 등이 스마트폰이나 컴퓨터를 조작할 수 있는 시대가 다가오고 있다. --- pp.126-127, 「028. BMI(뇌·기계 인터페이스)」 중에서 레카네맙(상품명 ‘레켐비’)은 일본 에자이(Eisai)와 미국 바이오젠(Biogen)이 공동 개발한 알츠하이머 치료제다. 알츠하이머의 원인 중 하나인 아밀로이드 베타(Aβ) 응집체에 선택적으로 결합하는 단일클론항체로, 알츠하이머의 진행을 억제하는 효과를 인정받고 있다. 레켐비의 출시는 미국에 이어 두 번째다. --- p.167, 「040. 레카네맙」 중에서 ‘건식 전극’은 리튬이온 배터리의 새로운 제조 기술이다. 지금까지 필요했던 전극 건조 공정을 없앨 수 있다는 것이 가장 큰 특징이다. 리튬이온 배터리의 과제인 막대한 설비 투자와 제조 비용을 절감할 수 있는 비장의 무기가 될 수 있다. 전기자동차(EV)용 배터리에 적용하기 위해 세계 자동차 업체와 배터리 업체들이 개발에 집중하고 있다. --- p.199, 「049. 건식 전극」 중에서 최근 제조공정의 미세화는 기술적 장벽이 높아진 데다, 설비 투자 비용도 막대해져 경쟁에 참여할 수 있는 기업은 세계적으로 몇 개 기업에 불과하다. 따라서 미세화 대신 반도체를 고성능화하는 새로운 기술이 요구되고 있다. 칩렛(Chiplet)은 그중 하나다. 정확히 말하면, 칩렛은 기능을 분할한 작은 칩 자체를 말한다. 칩렛으로 만들면 처리 능력이 필요한 부분만 최첨단 공정으로 제조하고, 입출력 등 그렇게까지 고성능이 필요하지 않은 부분은 신뢰성이 높은 구형 공정으로 제조하는 것이 가능해진다. --- p.268, 「066. 칩렛」 중에서 이액슬은 ‘EV의 심장부’라 불리는 핵심 부품으로, 주행 거리당 전력 소비(전비) 등 EV의 기본 성능에 큰 영향을 미치는 중요한 요소다. 전통적인 주요 완성차 제조사들은 메가 서플라이어(공급업체)의 표준 제품을 사용하는 대신, 자사 그룹 내에서 개발하거나 부품 제조사와의 공동 개발 방식을 통해 내재화하려는 경향이 강하다. EV 시장에서 세계 선두를 다투는 미국 테슬라와 중국의 비야디(BYD) 역시 이액슬을 자체 생산하고 있다. --- p.349, 「085. 이액슬」 중에서 산업 메타버스는 현실 세계를 컴퓨터상의 가상 공간(메타버스)으로 재현하여, 공장 생산성 향상 등 산업 용도로 활용하는 기술이다. 공장 전체를 3D(3차원) 스캔하여 설비 등을 대략적으로 3D 모델링하고, 기계의 CAD(컴퓨터 설계) 데이터를 사용해 세부 동작까지 재현할 수 있도록 한다. 이를 이용하면 실제 공장에서 기계를 가동하지 않아도 가상 공간에서의 시뮬레이션을 통해 최적의 설비 배치와 로봇의 이동 경로 등을 설계할 수 있다. 프랑스 다쏘시스템즈(Dassault Systemes)와 독일 지멘스(Siemens)와 같은 산업용 소프트웨어 대기업들이 제품화에 나서고 있다. 소니도 메타버스를 시각화하는 디스플레이와 컨트롤러 등을 개발하고 있다. --- p.364, 「089. 산업 메타버스」 중에서 |
|
2030년 가장 중요성이 높아질 테크놀로지는 무엇일까?
1위 완전 자율주행, 2위 간병 로봇, 3위 산업 메타버스 2030년에 가장 기대되는 테크놀로지 1위는 운전자가 타지 않고 시스템이 모든 운전을 담당하는 ‘완전 자율주행’이다. 2위는 인력난이 심각한 요양 산업에서 새로운 주역으로 기대되는 ‘간병 로봇’이 차지했다. 그리고 3위는 현실 세계를 컴퓨터상의 가상공간(메타버스)으로 재현하여 공장의 생산성 향상 등 산업 용도로 활용하는 ‘산업 메타버스’다. ‘2024년 테크놀로지 기대도 순위’에서도 순위가 바뀌었을 뿐, 상위 3위의 면면은 변함이 없다. 사실 작년 조사에서도 이와 거의 비슷한 결과가 나왔는데, 이 기술들에 대한 기대는 변함없이 크다는 것을 알 수 있다. 2024년부터 2030년까지 계속해서 기대되는 기술이라는 것이다. 2024년과 2030년 순위를 비교해 보면, 비슷한 점도 있지만 다른 점도 있다. 특히 에너지 관련 기술의 경우, 2024년의 기대 순위와 2030년의 기대 순위가 미묘하게 다르다. 예를 들어, 2030년 4위에 랭크된 ‘핵융합’은 2024년 순위표에 없다(2024년 33위). 마찬가지로, ‘우주 태양광 발전’은 2024년에는 순위권에 들지 못했지만(2024년 50위), 2030년에는 10위에 랭크됐다. 이러한 기술은 현재로서는 아직 순위에 오르지 않았고, 당장 기대할 수 없지만, 2030년에는 실현될 가능성이 크다고 응답자는 이해하고 있다는 것이다. 이 밖에 에너지와 탄소 중립 관련 기술로 상위권에 오른 다른 기술도 있다. ‘합성연료(e-fuel)’, ‘페로브스카이트 태양전지’, ‘그린 콘크리트’, ‘신형연료 전지 시스템’, ‘리튬 금속 전지’ 등의 기술이다. 2024년 7위, 2030년 23위인 ‘페로브스카이트 태양전지’와 2024년 13위, 2030년 17위를 차지한 ‘합성연료(e-fuel)’는 2024년의 기대가 높아 곧 실현되기를 바라거나 실현이 예상되는 기술이 되었다. 이산화탄소 등 온실효과가스의 배출을 전체적으로 제로로 하는 탄소 중립(온실가스 배출량 실질 제로)이 자동차 산업을 시작으로 각 분야에서 요구되고 있다. 이에 대한 답으로 이 기술들이 주목받고 있다. 응용 분야로 확산하는 AI 기술 에너지, 의료 및 건강, 전기차, 기계와 모빌리티에 이르기까지 2022년 11월, 오픈AI가 챗GPT를 일반에 공개했다. 이후 생성 AI 이용자는 맹렬한 기세로 증가하고 있다. 즉, 이용자들에게는 이미 친숙하게 느껴지는 기술이라고 할 수 있다. 그로부터 2년 가까이 지나면서, AI가 발전하게 되면 어떤 일을 할 수 있을까 하는 생각을 하게 되었다. 그 결과, 사고를 미연에 방지하거나 중요한 부분에서 인간을 대신하여 일한다든지 하는 응용법을 기대할 수 있게 되었다. 실제로 AI에 의한 제어라는 것은 다른 기술에도 적용될 것이다. 머지않아 AI를 빼고는 기술을 이야기할 수 없는 시대가 올지도 모른다. 2024년 1위, 2030년 2위를 차지한 간병 로봇을 시작으로 의료 및 건강 관련 기술도 관심이 높다. 알츠하이머병으로 인한 경미한 인지장애와 치매의 진행을 억제하는 ‘레카네맙’(2024년 10위, 2030년 11위), 온라인 진료를 제공하는 ‘의사 비상주 진료소’(2024년 8위, 2030년 12위), 스마트폰 앱 등 IT로 질병을 치료하는 ‘디지털 테라피틱스’(2024년 25위, 2030년 18위)라는 것이다. 순수하게 의료 관련 기술 자체뿐만 아니라 이를 뒷받침하는 IT 관련 기술에 기대를 걸고 있음을 알 수 있어 흥미롭다. 향후 초고령사회를 앞두고 인력 부족을 보완할 수 있는 기술이 주목받고 있다. 작년 조사에서 상위권에 들지 못한 것은 AI(인공지능) 관련 기술이다. 작년 시점에서는 이미 사용되고 있는 기술로 간주되어 미래를 바꿀 기술로 보지 않았기 때문일 수도 있다. 하지만 올해는 조금 달라지고 있다. AI로 만든 가짜 음성이나 영상 등을 감지하는 ‘딥페이크 판별’이 2024년 4위, 2030년 7위에 랭크됐다. 센서와 AI로 기계의 고장을 사전에 감지하는 ‘고장 예측 AI’(2024년 11위, 2030년 28위)와 복잡한 업무를 자동 처리해 사람의 개입을 최소화하는 ‘AI 에이전트’(2024년 19위, 2030년 6위) 등도 상위권에 랭크됐다. 이 외에도 사람의 행동을 자동 인식하여 경비하는 ‘행동 인식 AI’는 2030년에는 15위(2024년 33위)를 차지했다. 스마트폰과 카메라, 자동차 등에 AI가 탑재되는 ‘에지 AI’도 2024년 27위(2030년 36위)다. 또한 눈에 띄는 기술로는 모빌리티 관련 기술을 들 수 있다. 2024년 3위, 2030년 1위인 ‘완전 자율주행’ 외에도 차세대 라이다(LiDAR)를 사용해 안전성을 향상시키는 ‘차세대 라이다를 통한 사고 회피’(2024년 12위, 2030년 13위), 차량용 애플리케이션을 위한 소프트웨어 기반인 ‘차량용 OS’(2024년 18위, 2030년 35위), 페라이트 자석을 이용한 고출력 ‘희토류 없는 EV 모터’(2024년 29위, 2030년 31위)와 같은 기술이다. 물류업계의 인력 부족이라는 관점에서도 자율주행 또는 운전 지원 관련 기술에 대한 기대가 크다. 또한, 전기자동차(EV) 판매가 주춤하고 있지만, 탄소 중립에 대응하기 위해 EV/PHEV(플러그인 하이브리드 자동차)로의 전환은 자동차 제조사들 모두 피할 수 없는 상황이다. 그렇다면 이를 뒷받침하는 선진기술이 주목받는 것은 당연하다고 할 수 있다. 기술은 우리의 일상과 비즈니스, 그리고 미래에 있어 가장 중요한 변화의 키워드로 자리 잡았다. 이제 기술을 빼고는 혁신을 말할 수 없을 정도다. 기술은 우리의 생활을 바꾸고, 비즈니스를 바꾸고, 사회를 바꾸고, 세계를 바꾸고 있다. 『세계를 바꿀 테크놀로지 2025』을 통해 독자는 기술의 현재와 미래 가치를 한층 더 쉽게 예측해볼 수 있다. 또한 책에서 소개한 100개 기술이 어떻게 상품화되고, 서비스되고, 시장이 형성되는지 그 과정을 보면서 새로운 기회와 인사이트를 발견할 수 있을 것이다. |