|
 |
|
¡ã ¼ÛâÇö ³×À̹ö CTO°¡ µ¥ºä 2018¿¡¼ ±âÁ¶¿¬¼³À» Çϰí ÀÖ´Ù. |
³×À̹ö(´ëÇ¥ ÇѼº¼÷)´Â 11ÀÏ »ï¼ºµ¿ ÄÚ¿¢½º ±×·£µåº¼·ë¿¡¼ IT±â¼ú ÄÁÆÛ·±½º ‘µ¥ºä 2018(DEVIEW 2018)’À» °³ÃÖÇϰí, ±â¼úÀÇ ¿¬°á°ú È®ÀåÀ» ÅëÇØ »ýȰ ¼Ó ±â¼ú»ýŰè Ȱ¼ºÈ¸¦ µµ¸ðÇÑ´Ù°í ¹àÇû´Ù.
¿ÃÇØ·Î ¿ÇÑ ¹øÂ°¸¦ ¸Â´Â µ¥ºä Çà»ç¿¡¼´Â ¾ð¾î ó¸®, ÇÁ·ÐÆ®-¿£µå(Front-end)/À¥, º¸¾È, UX µî ½Ç¹« ¼ºñ½º °³¹ßÀ» À§ÇØ À¯¿ëÇÑ ³ëÇÏ¿ìµéÀ» °øÀ¯ÇÏ´Â °¿¬»Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó °Ë»ö, À½¼ºÀÎ½Ä ¹× ÀÚ¿¬¾î ó¸®, ºòµ¥ÀÌÅÍ, µö ·¯´× µî ÷´Ü ±â¼úµéÀ» °øÀ¯ÇÏ´Â ÃÑ 44°³ÀÇ ¼¼¼ÇÀÌ ÁøÇàµÆ´Ù.
‘AI, ÀΰøÁö´ÉÀÌ ¾Æ´Ï¶ó »ýȰȯ°æÁö´É’ À̶ó´Â ÁÖÁ¦ÀÇ ±âÁ¶¿¬¼³·Î µ¥ºäÀÇ ½ÃÀÛÀ» ¾Ë¸° ¼ÛâÇö ³×À̹ö CTO´Â “³×À̹ö´Â µ¥ºä¸¦ ÅëÇØ GPU ÄÄÇ»ÆÃ, ¸Ó½Å·¯´×, µö·¯´×, Ãßõ ¾Ë°í¸®Áò µî ÇöÀç °¡Àå ¶ß°Å¿î À̽´°¡ µÇ°í ÀÖ´Â ±â¼úµéÀ» 4~5³â Àü¿¡ ¼±º¸ÀÎ ¹Ù ÀÖ´Ù. ÀÌ·¯ÇÑ ¼±Çà ¿¬±¸µéÀÌ ÀΰøÁö´É Ç÷§Æû ‘Ŭ·Î¹Ù(Clova)’, Àΰø½Å°æ¸Á ¹ø¿ª ‘ÆÄÆÄ°í’, ½Ç³»ÀÚÀ²ÁÖÇà ·Îº¿(M1, AROUND) µî ¿ì¼öÇÑ ±â¼ú·ÂÀ» º¸À¯ÇÑ ¼ºñ½º¿Í Á¦Ç°µé·Î Çö½Çȵǰí ÀÖ´Ù”¸ç “±â¼úÀÇ ÁøÁ¤ÇÑ °¡Ä¡´Â Àΰ£ÀÇ »î ¼ÓÀ¸·Î µé¾î°¡ »ç¿ëÀÚµé°ú ¿¬°áµÉ ¶§ ºñ·Î¼Ò ¹ßÇöµÈ´Ù”°í ¿ª¼³Çß´Ù.
»ýȰÁö´É ±¸Çö ³ª¼
¼ÛâÇö CTO´Â “ÆÛ½º³Î ÄÄÇ»ÅÍ(PC)°¡ ¼¼»ó¿¡ ¼Ò°³µÈ Áö 30³âÀÌ µÆ´Âµ¥ PC-³ëÆ®ºÏ-¸ð¹ÙÀÏ ¼øÀ¸·Î »ç¶÷°ú Á¤º¸°¡ ¿¬°áµÇ´Â µµ±¸µéÀÌ Á¡Á¡ ÀÛ¾ÆÁö¸é¼ ÀÌÁ¦ »îÀÇ ¿µ¿ª °÷°÷(ambient)À¸·Î ÀÚ¿¬½º·´°Ô ³ì¾Æµé°í ÀÖ´Ù”¸é¼ “±¸Ã¼Àû ÁúÀǰ¡ ¾ø´Â »óȲ¿¡¼ Àΰ£ÀÇ Àǵµ¸¦ ÆÇ´ÜÇÏ´Â ÀÏÀº ´õ¿í ¾î·Á¿öÁ³°í, ¼ºñ½º Á¦°øÀÚ°¡ À§Ä¡¿Í À̵¿, ½Ã°£, »óȲ µî µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼®ÇØ »ç¿ëÀÚ¿¡°Ô ÀûÀýÇÑ Á¤´äÀ» ÃßÃµÇØ ÁÖ´Â ´Ü°è¿¡ À̸£·¶´Ù”¸ç ±â¼ú Ç÷§ÆûÀÇ º¯È¸¦ ¼³¸íÇß´Ù.
°ú°ÅÀÇ ³×À̹ö´Â ‘°Ë»ö/ÁúÀÇ(query)’¿¡ ´ëÇØ °Ë»ö°á°ú¸¦ ³ª¿ÇØ º¸¿©ÁÖ´Â ¹æ½ÄÀ¸·Î »ç¿ëÀÚ¿¡°Ô Á¤º¸¸¦ Á¦°øÇÏ´Â °ÍÀÌ °¡´ÉÇßÁö¸¸, ÇöÀçÀÇ ÁúÀÇ´Â À½¼º, À̹ÌÁö µî Á¾·ùµµ ´Ù¾çÇÒ »Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó ±× »ç¶÷ÀÇ À§Ä¡, À̵¿ µî ´Ù¾çÇÑ »óȲ°ú ¸Æ¶ô(context)À» Æ÷ÇÔÇϰí ÀÖ´Ù´Â ¼³¸íÀÌ´Ù.
ÀÌ¿¡ µû¶ó °Ë»ö°á°úµµ ÀûÀýÇÑ Á¤´ä°ú ÃßõÀ» Á¦°øÇÏ´Â ¹æÇâÀ¸·Î º¯ÇØ¿ÔÀ¸¸ç, °¡±î¿î ¹Ì·¡¿¡´Â ÁúÀǰ¡ ¾øÀÌ ¸Æ¶ô¸¸À¸·Î »ç¿ëÀÚÀÇ Àǵµ¸¦ ‘¹ß°ß’ÇØ ÀûÀýÇÑ Çൿ±îÁö ¿¬°áÇØÁÖ´Â ±â¼úÀÌ ÇÊ¿äÇÑ ½Ã´ë°¡ µµ·¡ÇÒ °ÍÀ̶ó°í Àü¸ÁÇß´Ù.
³×À̹ö´Â À̸¦ À§ÇØ ¡ã»ç¹°, »óȲ, °ø°£/À§Ä¡¸¦ ÀνÄÇϰí ÀÌÇØÇÏ´Â understanding(ÀÌÇØ) ¡ãÀû½Ã¿¡ ´äÀ̳ª Ãßõ, ¾×¼ÇÀ» Á¦°øÇÏ´Â anticipatory(¿¹Ãø) ¡ã¹è¿ìÁö ¾Ê¾Æµµ µÇ´Â ÀÚ¿¬½º·¯¿î »ç¿ëÀÚ °æÇè(natural UX) ±¸Çö ±â¼úµéÀ» ¿¬±¸°³¹ßÇϰí ÀÖ´Ù.
À§Ä¡·À̵¿ ¸Æ¶ô È®Àå
¼ÛâÇö CTO´Â ¹°¸®Àû °ø°£¿¡¼ °¡Àå Áß¿äÇÑ ¸Æ¶ôÀº ‘À§Ä¡(location)’¶ó°í °Á¶Çß´Ù. ³×À̹öÀÇ ±â¼ú¿¬±¸°³¹ß¹ýÀÎ ³×À̹ö·¦½º¿¡¼´Â ¿ÀÇÁ¶óÀÎ ¼¼»ó¿¡¼ Çٽɱâ¼úÀÌ µÉ À§Ä¡¿Í ‘À̵¿ (mobility)’ ±â¹Ý ±â¼úµéÀ» ¿¬±¸°³¹ßÇϰí ÀÖ´Ù.
À§Ä¡¿Í À̵¿ ±â¼úÀÇ ÇÙ½É ±â¹ÝÀÌ µÇ´Â Ç÷§ÆûÀº Áöµµ´Ù. Á¤È®ÇÑ Áöµµ Á¤º¸¿Í Àå¼Ò¿¡ ´ëÇÑ ºÎ°¡ Á¤º¸´Â °ü·Ã »ç¾÷Àڵ鿡°Ô´Â ÇʼöÀûÀÌ´Ù. ÀÌ¿¡ ³×À̹ö´Â À§Ä¡¿Í À̵¿ ±â¹ÝÀÇ »ê¾÷ »ýŰè Ȱ¼ºÈ¿Í °ü·Ã »ç¾÷ÀÚµéÀÇ ¾ÈÁ¤ÀûÀÎ ¼ºÀåÀ» Áö¿øÇϱâ À§ÇØ ±¹³» ÃÖ´ë±Ô¸ðÀÇ POI (Point Of Interest) Á¤º¸¿Í ±æ ã±â µî ´Ù¾çÇÑ Á¤º¸¸¦ Á¦°øÇÏ´Â ‘³×À̹öÁöµµ ¿£ÅÍÇÁ¶óÀÌÁî(Enterprise) API’¸¦ °ø°³ÇÑ´Ù°í ¹àÇû´Ù.
ÀÌÀü±îÁö Áöµµ ¿ÀÇÂAPI´Â À¥°ú ¸ð¹ÙÀÏ¿¡¼ Áöµµ ·Îµù°ú ÁÂÇ¥-ÁÖ¼Ò º¯È¯¸¸ °¡´ÉÇß°í, ÀÏÀÏ ÄõÅÍ Á¦ÇÑÀÌ ÀÖ¾úÀ¸³ª, 11¿ù °ø°³µÇ´Â ¿£ÅÍÇÁ¶óÀÌÁî API¸¦ ÀÌ¿ëÇϸé Á¦ÇÑ ÄõÅÍ ÀÌ»ó ÀÌ¿ëÀº À¯·á·Î ÀÌ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¸ç, ¸ð¹ÙÀÏ Áöµµ ·Îµù API´Â ±¹³»¿¡¼ À¯ÀÏÇÏ°Ô ¹«·á·Î ¹«Á¦ÇÑ ÀÌ¿ëÀÌ °¡´ÉÇÏ´Ù.
Áöµµ´Â ÷´Ü ±â¼úÀ» ÇÊ¿ä·Î ÇÏ´Â µ¿½Ã¿¡ À¯Áö°ü¸®¿¡ ¸·´ëÇÑ ÀÚº»ÀÌ ÅõÀԵǴ Ç÷§ÆûÀ¸·Î, ±Û·Î¹ú °æÀï·ÂÀ» °®Ãá ICT±â¾÷ÀÌ ¾Æ´Ï¸é ±¸ÃàÇϱ⠾î·Á¿î °ÍÀÌ Çö½ÇÀÌ´Ù.
¾÷°è¿¡¼´Â ³×À̹ö°¡ Áöµµ API¸¦ °³¹æÇÏ¸ç °ü·Ã »ç¾÷ÀÚ Àüü¿¡ Ç÷§ÆûÀ» È®ÀåÇÔÀ¸·Î½á »õ·Î¿î ±â¼úÀÇ ¹ß°ß°ú ¿¬°áÀ» ÃËÁø, ´Ù¾çÇÑ »ê¾÷±º¿¡¼ ´õ¿í Çõ½ÅÀûÀÎ ¸ðºô¸®Æ¼ »ç¾÷ ¸ðµ¨µéÀÌ ³ª¿Ã ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀ¸·Î ±â´ëÇϰí ÀÖ´Ù.
‘xDM Ç÷§Æû’ ù ¼±…±â¼ú °øÀ¯ ÅëÇÑ Ç÷§Æû È®Àå
¶Ç ³×À̹ö·¦½º´Â »ç¶÷°ú ÀÚÀ²ÁÖÇà ¸Ó½ÅÀ» À§ÇÑ À§Ä¡ ¹× À̵¿ ±â¹Ý ±â¼úÇ÷§ÆûÀÎ ‘xDM Ç÷§Æû’µµ óÀ½À¸·Î °ø°³Çß´Ù. xDM Ç÷§ÆûÀº eXtended Definition & Dimension Map PlatformÀÇ ¾àÀÚ·Î, ³×À̹ö·¦½º¿¡¼ ¿¬±¸ ÁßÀÎ ¸ÊÇÎ(mapping), ÃøÀ§(localization), ³»ºñ°ÔÀ̼Ç(navigation) ±â¼ú µî ÷´Ü ±â¼ú°ú °íÁ¤¹Ð µ¥ÀÌÅ͸¦ ÅëÇÕÇÑ °ÍÀÌ´Ù.
xDMÀº »ç¶÷ÀÇ À§Ä¡ Á¤º¸ Àνİú ½Ç³»¿Ü ±æÃ£±â µîÀ» À§ÇÑ ¿þÀÌÆÄÀεù(Wayfinding) API Ç÷§ÆûÀÎ xDM.w¿Í ±â°èÀÇ ÀÚÀ²ÁÖÇàÀ» À§ÇÑ ¿ÀÅä³ë¸Ó½º ¸ðºô¸®Æ¼(Autonomous Mobility) Ç÷§ÆûÀÎ xDM.a·Î ±¸ºÐµÈ´Ù.
¡ãxDM.w´Â ½Ç³»¿Ü ÃøÀ§¿Í À̵¿ ¼Ö·ç¼ÇÀ» Á¦°øÇÏ´Â µµº¸ ³»ºñ°ÔÀÌ¼Ç API, ·ÎÄÉÀÌ¼Ç (location) API, Áõ°Çö½Ç ±â¼úÀ» Ȱ¿ëÇÑ AR³»ºñ°ÔÀÌ¼Ç API¸¦ ¡ãxDM.a´Â ÀÚÀ²ÁÖÇà ·Îº¿À» À§ÇÑ AROUND Ç÷§Æû°ú ÀÚÀ²ÁÖÇàÂ÷¸¦ À§ÇÑ ÇÏÀ̺긮µå HD ¸Ê ¼Ö·ç¼Ç µîÀ» Æ÷ÇÔÇϰí ÀÖ´Ù.
³×À̹ö·¦½ºÀÇ ´ëÇ¥¸¦ °âÇϰí ÀÖ´Â ¼ÛâÇö CTO ´Â “GPS°¡ ÀâÈ÷Áö ¾Ê´Â ½Ç³» °ø°£Àº ¾ÆÁ÷ À§Ä¡¿Í À̵¿ ±â¹Ý ±â¼úÀÌ ¹ÌÄ¡Áö ¸øÇÏ´Â ¿µ¿ª”À̶ó¸ç “º»°ÝÀûÀÎ Ç÷§ÆûÀÇ È®Àå°ú ¿¬°áÀÇ °æÇèÀ» Á¦°øÇϱâ À§Çؼ´Â ¡ã»ç¶÷°ú ÀÚÀ²ÁÖÇà ±â°èµéÀ» À§ÇÑ 3Â÷¿ø °íÁ¤¹Ð ÁöµµÀÇ Á¦ÀÛ°ú ¾÷µ¥ÀÌÆ® ¡ã½Ç³»/½Ç¿Ü/µµ·Î±îÁö À½¿µÁö¿ªÀÌ ¾ø´Â Á¤¹ÐÇÑ ÃøÀ§ ¡ã½Ç½Ã°£/°ø°£ÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ ´ã°í ÀÖÀ¸¸ç À̵¿ °´Ã¼ÀÇ Àǵµ¿Í »óȲÀ» Àß ÀÌÇØÇÏ´Â À̵¿Á¤º¸ Á¦°ø ±â¼ú¿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸°¡ ÇʼöÀû”À̶ó°í ¼³¸íÇß´Ù.
³×À̹ö·¦½º´Â ÀÎõ°øÇ×°ø»ç¿Í Àü·«Àû Á¦ÈÞ(MOU)¸¦ ü°áÇϰí ÀÎõ°øÇ×°ø»ç °ø½Ä °¡ÀÌµå ¾ÛÀ» °³¹ß, AR ³»ºñ°ÔÀÌ¼Ç ¼ºñ½º¸¦ ¼±º¸ÀÏ °èȹÀÌ´Ù. À̸¦ ÅëÇØ »ç¿ëÀÚ°¡ Ç×°øÆí Á¤º¸¸¦ ÀÔ·ÂÇϱ⸸ Çϸé Ãâ¹ßÁö¿¡¼ ÀÎõ°øÇ× ³» ž½Â±¸±îÁö ³í½ºÅé À̵¿°æ·Î ÅëÇÕ ¾È³» ¼ºñ½º°¡ °¡´ÉÇÏ°Ô µÉ Àü¸ÁÀÌ´Ù.
AHEAD·SSIM µî ÃֽЏðºô¸®Æ¼ ±â¼ú ¼±ºÄ
³×À̹ö·¦½º´Â µ¥ºä 2018¿¡¼ xDM Ç÷§Æû¿¡¼ ±¸ÇöµÉ Ãֽбâ¼úµéµµ ¼±º¸¿´´Ù.
¾îÇìµå(AHEAD)´Â ±¤ÇÐ ±â¼úÀ» ÀÀ¿ëÇØ °³¹ß ÁßÀÎ 3D AR HUD(Heads-Up Display)·Î, ±âÁ¸ HUD¿Í ´Þ¸® ¿îÀüÀÚÀÇ ÃÊÁ¡¿¡ ¸ÂÃç Á¤º¸¸¦ Á¦°øÇÏ´Â 3D µð½ºÇ÷¹ÀÌ ±â¼úÀÌ Àû¿ëµÅ ÀÖ´Ù. ¿îÀüÀÚ°¡ º¸´Â ½ÇÁ¦ µµ·Î¿Í µð½ºÇ÷¹ÀÌ ½ÃÁ¡ÀÌ µ¿ÀÏÇØ ÀÚ¿¬½º·´°í Æí¸®ÇÏ°Ô À§Ä¡ ¹× À̵¿ Á¤º¸¸¦ Á¢ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
SSIM(Scalable & Semantic Indoor Mapping)Àº ÀÚÀ²ÁÖÇà°ú ½Ã¸Çƽ ¸ÅÇÎ ±â¼úÀ» Ȱ¿ë, ȯ°æ º¯È°¡ ÀæÀº ½Ç³»¿¡¼ POI Á¤º¸¸¦ ÃֽŠ»óÅ·ΠÀ¯ÁöÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï µµ¿ÍÁÖ´Â ±â¼úÀÌ´Ù. ¿¹¸¦ µé¾î ¼îÇθô ³»¿¡ ƯÁ¤ ¸ÅÀåÀÌ ¹Ù²î¾úÀ» °æ¿ì ÀÚÀ²ÁÖÇà ·Îº¿¿¡ žÀçµÅ ÀÖ´Â AI ±â¼úÀÌ ÁÖÇà ½Ã ÀÚµ¿À¸·Î À̸¦ ÀνÄÇÏ¿© Áöµµ¸¦ ¾÷µ¥ÀÌÆ® ÇØÁØ´Ù. ÀÌ ±â¼úÀº ÇöÀç ³×À̹ö·¦½ºÀ¯·´°ú ÇÔ²² ¿¬±¸°³¹ßÀ» ÁøÇà ÁßÀ¸·Î, ÇöÀç´Â ½Ç³»°ø°£¿¡¼¸¸ Å×½ºÆ®¸¦ ÁøÇàÇϰí ÀÖÁö¸¸, ÇâÈÄ ½Ç¿Ü/µµ·Î±îÁö È®ÀåÀÌ °¡´ÉÇÏ´Ù.
ÀÚÀ²ÁÖÇà Â÷·® ºÐ¾ß¿¡¼´Â »õ·Î¿î ¹æ½ÄÀÇ HD¸Ê ¼Ö·ç¼Çµµ °³¹ß ÁßÀÌ´Ù. µ¥ºä 2018À» ÅëÇØ óÀ½ ¼±º¸ÀÎ ³×À̹ö·¦½ºÀÇ ‘ÇÏÀ̺긮µå HD¸Ê’Àº °íÁ¤¹Ð Ç×°ø»çÁø°ú ¸ð¹ÙÀÏ ¸ÅÇÎ ½Ã½ºÅÛ Â÷·®À» ÅëÇØ ¼öÁýÇÑ µ¥ÀÌÅ͸¦ °áÇÕÇØ ÀÚÀ²ÁÖÇà Â÷·®À» À§ÇÑ HD¸ÊÀ» ±¸ÃàÇÑ´Ù. ¶Ç ³×À̹ö·¦½º´Â µµ½Éó·³ °íÃþ°Ç¹°ÀÌ ¸¹¾Æ GPS À½¿µÀÌ ÀÚÁÖ ¹ß»ýÇÏ´Â Áö¿ª¿¡¼µµ ÀÚÀ²ÁÖÇà Â÷·®ÀÌ HD¸ÊÀ» ±â¹ÝÀ¸·Î ²÷±è ¾ø´Â ÃøÀ§¸¦ ÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ¼Ö·ç¼Çµµ °ø°³Çß´Ù.
Ç÷§Æû È®Àå·°íµµÈ…·Îº¿µµ ÁøÈ Áß
Áö³ÇØ µ¥ºä¿¡¼ Âü¼®ÀÚµéÀÇ ´«±æÀ» ²ø¾ú´ø ·Îº¸Æ½½º ±â¼úµéµµ Ç÷§Æû È®Àå°ú °íµµÈ¸¦ ÁøÇà ÁßÀÌ´Ù.
ÁöµµÁ¦ÀÛ ·Îº¿ M1°ú ÀÚÀ²ÁÖÇà ¼ºñ½º ·Îº¿ ¾î¶ó¿îµå µîÀº Çö´ëÁß°ø¾÷ÁöÁÖ¿Í ¾ç»êÈ Çù·Â¿¡ µé¾î°¬À¸¸ç, ¿¡¾îīƮ(AIRCART)´Â Áö³ 6¿ù ¿ÀÇÂŰƮ ¹æ½ÄÀ¸·Î ƯÇã ±â¼ú°ú µµ¸éÀ» °ø°³ÇÑ µ¥ À̾î 7¿ù¿¡´Â »ï¼Ûij½ºÅÍ¿Í Àü·«Àû Á¦ÈÞÇù·ÂÀ» ü°á, µµ¼°ü¿ë ¿¡¾îīƮ »ó¿ëÈ¿¡ Âø¼öÇß´Ù.
Áö³ÇØ ¿¹½º24 ¼Á¡¿¡¼ °ø°³Çß´ø ¾î¶ó¿îµå ÀÌÈÄ °³¹ß ÁßÀÎ ÀÚÀ²ÁÖÇà °¡ÀÌµå ·Îº¿ ¾î¶ó¿îµå Áö(AROUND G)´Â ¼îÇθôÀ̳ª °øÇ×ó·³ ÇöÀç À§Ä¡¿Í µµÂøÁö±îÁöÀÇ °æ·Î¸¦ È¥µ¿Çϱ⠽¬¿î ´ë±Ô¸ð ½Ç³» °ø°£¿¡¼ ±æ¾È³» ¼ºñ½º¸¦ Á¦°øÇÏ´Â ÀÚÀ²ÁÖÇà ·Îº¿ÀÌ´Ù. ³×À̹ö·¦½ºÀÇ ¿þÀÌÆÄÀεù API¿Í AR ³»ºñ°ÔÀ̼ÇÀÌ Àû¿ëµÇ¾î ´õ¿í Á÷°üÀûÀÎ ¾È³»°¡ °¡´ÉÇÏ´Ù.
ÄÚ¸®¾ÆÅذú »êÇÐÇù·ÂÀ¸·Î °³¹ß ÁßÀÎ ·Îº¿ ÆÈ ‘¾Úºñµ¦½º(AMBIDEX)’ ¿ª½Ã »î ¼Ó¿¡¼ »ç¶÷°ú Á÷Á¢ »óÈ£ÀÛ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï °íµµÈ ÁßÀÌ´Ù. ¾Úºñµ¦½º´Â À§Ä¡ Á¦¾î À§ÁÖÀÇ ±âÁ¸ ·Îº¿°ú´Â ´Þ¸® Èû Á¦¾îµµ °¡´ÉÇϱ⠶§¹®¿¡ ±â±¸ÇÐ ¹× µ¿¿ªÇÐ ¸ðµ¨¸µÀÌ ÇÊ¿äÇØ À̸¦ À§ÇÑ ½Ã¹Ä·¹ÀÌÅ͸¦ °³¹ßÇßÀ¸¸ç, ·Îº¿À» ½ÇÁ¦ ±¸µ¿Çϱâ Àü¿¡ ½Ã¹Ä·¹ÀÌÅÍ¿¡¼ ÇÁ·Î±×·¥À» Å×½ºÆ®ÇÏ¿© ¾ÈÁ¤¼ºÀ» ³ô¿´´Ù.
¶ÇÇÑ ½ÇÁ¦ ·Îº¿ÀÌ ¾Æ´Ñ ½Ã¹Ä·¹ÀÌÅÍ »ó¿¡¼ ȯ°æÀ» ¹Ù²ã°¡¸é¼ ¸¹Àº µ¥ÀÌÅ͸¦ ºü¸£°í ¾ÈÀüÇÏ°Ô ¾òÀ» ¼ö ÀÖ¾î ½ÉÃþ°ÈÇнÀ(deep reinforcement learning)À» Àû¿ë, °íµµÈ ÀÛ¾÷À» ÁøÇàÇϰí ÀÖ´Ù.
¼ÛâÇö CTO´Â “±â¼úÀº ÀÏ»óÀÇ ‘À¯ÀÍÇÔ’°ú ‘Áñ°Å¿ò’À» ½ÇÇöÇϱâ À§ÇÑ ‘µµ±¸’¶ó¸ç »ýȰ ¼ÓÀÇ »óȲ°ú ȯ°æÀ» ÀÎÁöÇϰí ÀÌÇØÇØ ÇÊ¿äÇÑ Á¤º¸³ª ¾×¼ÇÀ» Àû½Ã¿¡ ÀÚ¿¬½º·´°Ô Á¦°øÇÏ´Â ‘»ýȰȯ°æÁö´É(Ambient Intelligence)’ ±â¼úÀÌ ³×À̹ö°¡ Ãß±¸ÇÏ´Â ±â¼ú Àü·«ÀÇ ÇٽɔÀ̶ó°í ¹àÇû´Ù. |