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2. 개인정보침해신고센터 : (국번없이) 118 (privacy.kisa.or.kr)
3. 대검찰청 : (국번없이) 1301 (www.spo.go.kr)
4. 경찰청 : (국번없이) 182 (ecrm.cyber.go.kr)

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※ 행정심판에 대해 자세한 사항은 중앙행정심판위원회(www.simpan.go.kr) 홈페이지를 참고하시기 바랍니다.

제11조(개인정보 처리방침 변경)

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데이터 증강은 CNN(Convolutional Neural Networks) 이미지 분류의 성능을 향상시키기 위한 강력한 도구

플랜인 — Mon, 12 Aug 2024 08:29:41 +0900

데이터 증강은 CNN(Convolutional Neural Networks) 이미지 분류의 성능을 향상시키기 위한 강력한 도구입니다. 그러나 이 기술을 효과적으로 사용하기 위해서는 몇 가지 함정을 피하고 최선의 관행을 따르는 것이 중요합니다.

일반적인 함정

- 과잉 증강: 너무 극단적인 변형은 비현실적인 이미지를 생성하여 모델의 일반화 능력을 저하시킬 수 있습니다[4].

- 일관되지 않은 증강: 훈련과 테스트 단계에서 증강 방법이 다르면 모델의 일반화에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다[2].

권장사항

- 간단하게 시작: 수평 뒤집기 및 작은 회전과 같은 기본적인 증강 기법으로 시작합니다. 이는 모델이 다양한 패턴에 노출되도록 도와줍니다[2][7].

- 실제 변형 모방: 약간의 노이즈 추가나 밝기 변경과 같은 실제 상황을 모방하는 변형을 사용하여 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다[4].

- 다양화: 기하학적 증강과 색상 기반 증강을 혼합하여 사용하여 데이터의 다양성을 높입니다[1][5].

- 클래스별 접근 방식: 각 이미지 클래스의 특성을 고려하여 증강 기법을 선택합니다. 이는 클래스 불균형 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다[1].

- 효과 검증: 증강되지 않은 데이터에 대해 증강 전략을 테스트하여 증강 기법의 효과를 검증합니다[4].

데이터 증강은 모델의 성능을 향상시키는 데 유용하지만, 모든 데이터 세트에 만능 솔루션은 아닙니다. 각 데이터 세트와 문제에 가장 적합한 방법을 찾기 위해 실험과 검증이 필요합니다. 데이터 증강을 통해 모델의 일반화 능력을 향상시키고, 과적합을 방지하며, 소규모 데이터 세트의 한계를 극복할 수 있습니다.

Citations:

[1] https://journalofbigdata.springeropen.com/articles/10.1186/s40 537-019-0197-0

[2] https://www.tensorflow.org/tutorials/images/data_augmentation

[3] https://www.researchgate.net/publication/347437393_Effect_of_data-augmentation_on_fine-tuned_CNN_model_performance

[4] https://www.linkedin.com/advice/0/what-some-common-pitfalls-best-practices-data-augmentation

[5] https://www.datacamp.com/tutorial/complete-guide-data-augmentation

[6] https://paperswithcode.com/task/data-augmentation

[7] https://machinelearningmastery.com/best-practices-for-preparing-and-augmenting-image-data-for-convolutional-neural-networks/

https://www.documento.co.kr/

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LG, 인공지능(AI) 모델인 '엑사원(EXAONE) 3.0'을 오픈소스로 공개

플랜인 — Thu, 8 Aug 2024 10:18:12 +0900

인공지능(AI) 모델인 '엑사원(EXAONE) 3.0'을 오픈소스로 공개

LG는 2024년 8월 7일에 자사의 최신 인공지능(AI) 모델인 '엑사원(EXAONE) 3.0'을 오픈소스로 공개했습니다. 이는 국내 최초로 자체 개발한 AI 모델을 오픈소스로 공개한 사례입니다. 엑사원 3.0은 한국어와 영어를 기반으로 한 거대언어모델(LLM)로, 성능과 경제성을 모두 갖춘 경량 모델을 포함하고 있습니다[1][2][3].

엑사원 3.0의 학습 데이터는 다양한 분야로 확장되고 있습니다. 현재까지 엑사원 3.0은 특허, 소프트웨어 코드, 수학, 화학 등 국내외 전문 분야의 데이터 6,000만 건 이상을 학습했습니다. LG AI 연구원은 연말까지 법률, 바이오, 의료, 교육, 외국어 등으로 학습 데이터의 범위를 확장하여 데이터 양을 1억 건 이상으로 늘릴 계획입니다. 이러한 확장은 엑사원 3.0의 성능을 더욱 끌어올리기 위한 전략으로, 다양한 산업 분야에 걸쳐 AI 모델의 적용 가능성을 높이고 있습니다.

주요 특징

1. 경량 모델 공개

- 엑사원 3.0의 경량 모델은 전력 소모량을 줄이기 위해 매개변수 수를 대폭 줄였으며, 기존 모델 대비 성능이 뛰어납니다. 예를 들어, 매개변수는 78억 개로 기존 모델의 3% 수준입니다[2].

- 이 경량 모델은 학계, 연구기관, 스타트업 등에서 활용하기 적합하며, 성능과 경제성에서 높은 평가를 받고 있습니다[3][4].

2. 성능 개선

- 엑사원 3.0은 이전 모델인 엑사원 2.0 대비 추론 처리 시간은 56%, 메모리 사용량은 35%, 구동 비용은 72% 절감한 것으로 나타났습니다[3][6].

- 코딩과 수학 영역 등에서 뛰어난 성능을 보이며, 메타의 라마 3.1, 구글의 젬마 2와 같은 글로벌 오픈소스 AI 모델과 비교해도 경쟁력을 입증했습니다[4][8].

3. 생성형 AI 서비스 '챗엑사원'

- LG는 엑사원 3.0을 기반으로 한 생성형 AI 서비스인 '챗엑사원(ChatEXAONE)' 베타 버전도 공개했습니다. 이 서비스는 검색, 요약, 번역, 데이터 분석, 보고서 작성, 코딩 등 다양한 기능을 지원합니다[1][3][8].

4. 오픈소스 공개의 목적

- LG는 엑사원 3.0의 오픈소스 공개를 통해 개방형 AI 연구 생태계를 활성화하고, 국가 AI 경쟁력을 높이는 데 기여하고자 합니다. 이를 통해 학계, 연구기관, 스타트업 등이 최신 생성형 AI 기술을 자유롭게 활용할 수 있게 됩니다[3][4][7].

향후 계획

- LG는 하반기부터 엑사원 3.0을 LG 계열사 제품과 서비스에 적용할 예정이며, 이를 통해 AI 기술을 실제 산업 현장에 적용하는 데 집중할 계획입니다[1][8].

LG의 엑사원 3.0 공개는 국내 AI 연구 생태계에 큰 변화를 가져올 것으로 기대되며, 글로벌 AI 시장에서도 경쟁력을 갖출 수 있는 중요한 발걸음이 될 것입니다.

Citations:

[1] https://www.lg.co.kr/media/release/27972

[2] https://www.hani.co.kr/arti/economy/marketing/1152669.html

[3] https://news.kbs.co.kr/news/pc/view/view.do?ncd=8030258

[4] https://www.kmib.co.kr/article/view.asp?arcid=1723020439

[5] https://www.mk.co.kr/news/business/11087472

[6] https://m.news.nate.com/view/20240807n17588?list=recent&mid=m05

[7] https://www.joongang.co.kr/article/25269129

[8] https://news.einfomax.co.kr/news/articleView.html?idxno=4320355

https://www.documento.co.kr/

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휴머노이드 로봇인 Figure 02를 공개

플랜인 — Wed, 7 Aug 2024 17:36:26 +0900

https://youtu.be/0SRVJaOg9Co

Figure 02 로봇 소개

Figure AI Inc.는 최근 자사의 두 번째 세대 휴머노이드 로봇인 Figure 02를 공개했습니다. 이 로봇은 이전 모델인 Figure 01의 디자인을 개선하여 상업적으로 활용할 수 있는 자율 휴머노이드 로봇으로 개발되었습니다.

디자인 및 하드웨어

- 외관 및 구조: Figure 02는 매트 블랙 마감의 "피부"를 가지고 있으며, 이전 모델의 크롬 메탈 마감과 차별화됩니다. 케이블링은 로봇의 사지 내부로 통합되어 외부 환경으로부터 보호됩니다[5].

- 배터리 및 무게 중심: 배터리 용량이 50% 증가하여 실제 작업 환경에서 더 오랜 시간 동안 작동할 수 있습니다. 배터리는 로봇의 몸통에 통합되어 무게 중심을 중앙으로 이동시켜 로봇의 민첩성을 높였습니다[5].

- 맞춤형 모터: 각 관절의 동력과 성능을 최적화하기 위해 맞춤형 모터가 사용되었습니다. 이 모터들은 로봇의 관절 구동계와 통합되어 있습니다[5].

- 손 디자인: 인간 손과 유사한 네 개의 손가락과 대립하는 엄지손가락을 가지고 있으며, 25kg까지 들어올릴 수 있습니다. 손가락은 각각 센서와 모터가 통합된 유닛으로 작동합니다[5][7].

소프트웨어 및 인공지능

- AI 모델 및 음성 명령: Figure 02는 OpenAI와의 협력을 통해 개발된 맞춤형 AI 모델을 사용하여 사람과의 대화를 처리합니다. 로봇은 여섯 개의 RGB 카메라를 사용하여 물리적 세계를 인식하고, 시각 언어 모델을 통해 빠른 상식적 시각 추론을 수행합니다[5][7].

- 자율 작업: 로봇은 온보드 마이크와 스피커를 통해 사람과 대화할 수 있으며, 모든 이미지를 온보드에서 처리하여 인식, 장애물 회피, 손-눈 협응을 수행합니다. 이를 통해 로봇은 앞에 있는 물체를 식별하고 집어들 수 있습니다[5][7].

적용 분야 및 미래 전망

- 산업 응용: 현재 Figure 02는 BMW와 같은 자동차 제조업체와의 파일럿 프로그램을 통해 공장 작업을 수행하고 있습니다. 이 로봇은 공장 바닥에서 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다[7][8].

- 미래 응용: Figure AI는 상업적 응용뿐만 아니라 가정에서도 다양한 작업을 수행할 수 있는 로봇을 목표로 하고 있습니다[7].

Figure 02는 인간과 유사한 손과 관절, 그리고 고도화된 인공지능을 통해 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이는 산업 현장에서의 노동력 부족 문제를 해결하고 공급망을 강화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

Citations:

[1] https://www.youtube.com/watch?v=0SRVJaOg9Co

[2] https://www.youtube.com/watch?v=MnFpAzdSMrc

[3] https://twitter.com/figure_robot

[4] https://spectrum.ieee.org/figure-new-humanoid-robot

[5] https://www.therobotreport.com/figure-02-humanoid-robot-is-ready-to-get-to-work/

[6] https://robotsguide.com/robots/figure

[7] https://techcrunch.com/2024/08/06/figures-new-humanoid-robot-leverages-openai-for-natural-speech-conversations/?guccounter=1

[8] https://interestingengineering.com/innovation/figure-02-worlds-most-advanced-humanoid-robot

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Stable Fast 3D 공개

플랜인 — Wed, 7 Aug 2024 08:00:29 +0900

Stable Fast 3D 공개 : 씽크탱크 | 도큐멘토

개요Stability AI가 새로운 AI 모델인 Stable Fast 3D를 공개했습니다. 이 모델은 단일 이미지로부터 고품질의 3D 자산을 단 0.5초 만에 생성할 수 있습니다. 이는 3D 재구성 분야에서 속도와 품질 면에서

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개요

Stability AI가 새로운 AI 모델인 Stable Fast 3D를 공개했습니다. 이 모델은 단일 이미지로부터 고품질의 3D 자산을 단 0.5초 만에 생성할 수 있습니다. 이는 3D 재구성 분야에서 속도와 품질 면에서 새로운 기준을 세웠습니다.

주요 특징

- 속도: 단일 이미지로부터 0.5초 만에 3D 자산 생성.

- 고품질 출력: UV 언래핑된 메쉬, 재질 파라미터, 알베도 색상 등 고품질의 3D 자산 제공.

- 다양한 응용 분야: 게임 개발, 가상 현실, 소매, 건축 및 디자인 등 다양한 분야에서 활용 가능.

- 사용 편의성: Stability AI API 및 Stable Assistant 챗봇을 통해 쉽게 접근 가능.

기술적 세부사항

Stable Fast 3D는 이전 모델인 TripoSR을 기반으로 하여, 여러 기술적 개선을 통해 빠른 텍스처링 및 메쉬 생성이 가능하도록 설계되었습니다. 주요 기술적 특징은 다음과 같습니다:

- UV 언래핑 및 조명 분리: 텍스처의 조명 효과를 줄이고, UV 언래핑된 메쉬를 생성하여 더 나은 품질의 3D 자산을 제공합니다.

- 재질 파라미터 예측: 메탈릭 및 거칠기 값을 예측하여 더 현실적인 렌더링이 가능하도록 합니다.

- 다양한 메쉬 옵션: 쿼드 또는 삼각형 리메싱 옵션 제공 (처리 시간에 100-200ms 추가).

활용 사례

Stable Fast 3D는 다양한 산업에서 활용될 수 있습니다:

- 게임 개발: 배경 객체, 가구 등 정적 자산 생성.

- 전자 상거래: 온라인 카탈로그 및 마케팅 캠페인을 위한 포토리얼리스틱 3D 제품 시각화.

- 건축 및 디자인: 건축 모델 및 인테리어 디자인 개념의 시각화 및 신속한 반복 작업.

- 교육 및 훈련: 인터랙티브 3D 학습 자료 및 시뮬레이션 개발.

접근성 및 라이선스

Stable Fast 3D는 Stability AI 커뮤니티 라이선스 하에 제공되며, 연간 수익이 $1M 이하인 개인 및 조직은 비상업적 및 상업적 용도로 사용할 수 있습니다. 모델은 Stability AI API, Stable Assistant 챗봇, GitHub, Hugging Face 등을 통해 접근할 수 있습니다.

결론

Stable Fast 3D는 3D 자산 생성의 속도와 품질을 혁신적으로 개선하여, 다양한 산업 분야의 전문가들이 신속하고 효율적으로 창의적인 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.

Citations:

[1] https://stability.ai/news/introducing-stable-fast-3d

[2] https://github.com/Stability-AI/stable-fast-3d

[3] https://siliconangle.com/2024/08/02/stability-ai-releases-super-fast-model-3d-asset-image-generation/

[4] https://www.nowadais.com/stability-ai-3d-asset-generation-stable-fast-3d/

[5] https://venturebeat.com/ai/stability-ai-speeds-up-3d-image-generation-with-stable-fast-3d/

[6] https://digialps.com/stability-ai-makes-3d-modeling-effortless-with-stable-fast-3d-in-just-0-5-secs/

https://www.documento.co.kr/23/?bmode=view&idx=58174513&back_url=&t=board&page=1

Stable Fast 3D 공개 : 씽크탱크 | 도큐멘토

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GitHub Models Overview

플랜인 — Tue, 6 Aug 2024 22:13:23 +0900

GitHub Models Overview : 씽크탱크 | 도큐멘토

GitHub가 최근 GitHub Models라는 새로운 기능을 출시했습니다. 이 기능은 개발자들이 AI 모델을 직접 활용하여 애플리케이션을 구축하고 테스트할 수 있도록 지원합니다. 주요 내용을 정리하면 다음

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GitHub가 최근 GitHub Models라는 새로운 기능을 출시했습니다. 이 기능은 개발자들이 AI 모델을 직접 활용하여 애플리케이션을 구축하고 테스트할 수 있도록 지원합니다. 주요 내용을 정리하면 다음과 같습니다:

GitHub Models 개요

GitHub Models란 무엇인가?

GitHub Models는 개발자들이 GitHub 플랫폼 내에서 다양한 AI 모델을 직접 사용할 수 있도록 하는 새로운 기능입니다. 이를 통해 Meta, OpenAI, Cohere, AI21 Labs, Microsoft 등 주요 AI 제공업체의 모델을 무료로 액세스하고 테스트할 수 있습니다. 현재는 제한된 공개 베타 단계에 있으며, 개발자들이 등록하여 기능을 탐색할 수 있습니다[1][5].

주요 기능 및 장점

- 인터랙티브 플레이그라운드: 내장된 플레이그라운드를 통해 다양한 프롬프트와 모델 파라미터를 무료로 테스트할 수 있습니다. 이를 통해 개방형 및 폐쇄형 모델 모두를 쉽게 실험할 수 있습니다.

- GitHub 도구와의 통합: GitHub Codespaces, Visual Studio Code (VS Code), GitHub Actions, GitHub CLI 등 기존 워크플로우에 GitHub Models를 통합할 수 있습니다. 이를 통해 현재의 개발 프로세스를 방해하지 않고 AI 모델을 활용할 수 있습니다.

- 프라이버시 및 보안: GitHub는 프롬프트나 출력물이 모델 제공업체와 공유되거나 모델 재훈련에 사용되지 않도록 보장하여 사용자 프라이버시와 데이터 보안을 유지합니다.

- 배포의 용이성: 실험에서 프로덕션으로의 전환이 원활합니다. 예를 들어, Azure AI에 모델을 배포하는 경우 개인 액세스 토큰을 Azure 구독 및 자격 증명으로 교체하는 것만으로 충분합니다[2].

지원되는 AI 모델

출시 시점에 GitHub Models는 다음과 같은 인기 있는 AI 모델을 제공합니다:

- Meta의 Llama 3.1

- OpenAI의 GPT-4o 및 GPT-4o mini

- Cohere의 Command

- Mistral AI의 Mistral Large 2[5]

비전 및 향후 계획

GitHub의 CEO인 토마스 도흠케는 GitHub Models를 통해 10억 명의 개발자가 기술 발전을 이루고 구축할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 앞으로 더 많은 언어, 비전 및 기타 모델을 추가하여 기능을 확장하고 AI를 소프트웨어 개발 라이프사이클의 중요한 부분으로 만들 계획입니다[1].

관련 타이틀

1. "GitHub Models: 개발자를 위한 AI 민주화"

2. "GitHub Models로 AI 통합의 용이성"

3. "GitHub에서 AI 모델을 직접 실험하고 배포하기"

4. "GitHub Models: AI로 소프트웨어 개발 혁신"

5. "GitHub Models 제한된 공개 베타: AI 잠재력 열기"

GitHub Models는 개발자들이 AI를 일상적인 코딩 및 개발 작업에 통합할 수 있도록 하여 AI 접근성과 사용성을 크게 향상시키는 중요한 발전입니다.

Citations:

[1] https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=162161

[2] https://docs.github.com/en/github-models/responsible-use-of-github-models

[3] https://github.com/humphd/have-fun-with-machine-learning/blob/master/README_ko-KR.md

[4] https://github.com/ekuiter/feature-model-repository

[5] https://news.hada.io/topic?id=16173

https://www.documento.co.kr/23/?bmode=view&idx=58178863&back_url=&t=board&page=

GitHub Models Overview : 씽크탱크 | 도큐멘토

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구글, Character.AI 사실상 인수

플랜인 — Tue, 6 Aug 2024 22:08:36 +0900

구글, Character.AI 사실상 인수 : 씽크탱크 | 도큐멘토

구글의 Character.AI 인수 개요구글은 최근 AI 스타트업 Character.AI를 사실상 인수하는 계약을 체결했습니다. 이번 계약은 단순한 인수가 아니라, Character.AI의 기술을 라이선스하는 동시에 회사의 핵

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구글의 Character.AI 인수 개요

구글은 최근 AI 스타트업 Character.AI를 사실상 인수하는 계약을 체결했습니다. 이번 계약은 단순한 인수가 아니라, Character.AI의 기술을 라이선스하는 동시에 회사의 핵심 인력을 구글로 영입하는 형태로 이루어졌습니다[1][4][5].

계약의 주요 내용

1. 기술 라이선스 계약

- 구글은 Character.AI의 고급 대규모 언어 모델 기술에 대한 비독점적 라이선스를 확보했습니다. 이를 통해 구글은 Character.AI의 기술을 활용하여 자사의 AI 역량을 강화할 수 있게 되었습니다[4].

2. 핵심 인력 영입

- Character.AI의 공동 창립자인 노암 셰이저(Noam Shazeer)와 다니엘 드 프레이타스(Daniel De Freitas)가 구글에 합류했습니다. 이와 함께 Character.AI의 연구팀 일부도 구글로 이동하여 AI 연구 개발 노력이 더욱 강화될 것으로 기대됩니다[5][6].

3. 리더십 변화

- Character.AI는 이번 계약과 함께 도미닉 페렐라(Dominic Perella)를 임시 CEO로 임명했습니다. 페렐라는 이전에 회사의 법률 고문으로 활동했으며, 이번 인사는 Character.AI의 새로운 국면을 예고합니다[4].

계약의 배경과 의의

- 펀딩 피로

- Character.AI는 최근 몇 년간 상당한 자금을 유치했으나, 지속적인 자금 조달에 피로감을 느끼고 있었습니다. 이번 계약은 이러한 펀딩 피로를 해소하고, 구글과의 협력을 통해 안정적인 기술 개발 환경을 마련하기 위한 전략적 선택이었습니다[3].

- AI 산업의 발전

- 구글과 Character.AI의 협력은 AI 산업에서 주목할 만한 발전으로 평가받고 있습니다. 특히, 구글이 Character.AI의 기술을 활용함으로써 AI 분야에서의 혁신을 가속화할 수 있을 것으로 기대됩니다[4][5].

결론

구글의 Character.AI 인수는 단순한 기업 인수가 아니라, 기술 라이선스와 인력 영입을 통해 AI 역량을 강화하는 전략적 계약입니다. 이번 계약을 통해 구글은 AI 기술의 선두주자로서의 입지를 더욱 공고히 할 것으로 보이며, Character.AI는 안정적인 기술 개발 환경을 확보하게 되었습니다. 이는 AI 산업 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

Citations:

[1] https://www.tech42.co.kr/%EA%B5%AC%EA%B8%80-%EB%98%90-%EB%8B%A4%EB%A5%B8-%ED%99%94%EC%A0%9C%EC%9D%98-ai-%EC%8A%A4%ED%83%80%ED%8A%B8%EC%97%85-character-ai-%EC%9D%B8%EC%88%98/

[2] https://news.nate.com/view/20240805n18232?mid=n0100

[3] https://www.axios.com/2024/08/05/google-characterai-venture-capital

[4] https://kr.investing.com/news/economy-news/article-93CH-1154222

[5] https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-08-02/character-ai-co-founders-hired-by-google-in-licensing-deal

[6] https://fortune.com/2024/08/02/google-character-ai-founders-microsoft-inflection-amazon-adept/

https://www.documento.co.kr/23/?q=YToxOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjt9&bmode=view&idx=58172855&t=board

구글, Character.AI 사실상 인수 : 씽크탱크 | 도큐멘토

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나라장터 제안서 작성법 : 제안요청서 및 제안 목차

플랜인 — Mon, 5 Aug 2024 08:29:27 +0900

제안요청서 분석이라는 과정에서 얻어야할 필수사항

1. 고객의 Needs 를 보이는 것 대로

2. 고객의 Needs 를 보이지 않는 잠재적인 부분까지 판단

3. 업무 범위 / 사업비 내 수행 가능한지 판단

4. 고객사 분위기 (보도자료 등 소문)

5. 이번 제안건 이외에 추가적으로 발생될 가능성 여부

제안서 표지

왜 이런게 중요하지? 라는 생각하지 말고 제안요청서의 요청 표지사항을 잘 따르길 바란다.

정부지원사업에서는 규정이라는게 가장 중요한 부분이다. 별것도 아닌 오타, 별것도 아닌 표현방식 하나에서 감점이 발생되는것이다.

현장관리자 , 현장 PM , 프로젝트 매니저 등 총괄 관리자를 표현하는 단어는 여러가지가 있으나 제안요청서에 '현장담당자' 라고 써 있다면 모든 문구를 통일시켜 맞춰야 한다.

이것때문에 감점이 발생된다.

# 정부지원 나라장터 제안사업의 경우 '합격시키는것이 아닌 떨어뜨리기 위한' 평가가 더 많다는걸 잊지마라.


제안요청서 내 표지 기준	입찰 제안서 내 표지 작성내용

별거 아닌거에 목숨걸지 말고, 시키는대로 가이드 대로 잘 따라서 만드는것을 강하게 권고한다.

파워포인트로 만들기 어려우면 한글을 사용해서 별도 출력 후 앞에다 결합해도 된다.

또는 pdf 로 변환해서 파일을 합쳐도 좋다.

제안서 페이지 사전 제작 (포멧화)

여러명이서 작업한다면 당연히 포멧화 시켜놓는것이 편하다. 뭐 결국에는 최종 취합자가 손대게 되겠지만 그것을 최소화 시키는것이다.

1) 폰트 : 1종의 스타일을 사용해라, 예를들어 나눔고딕, 나눔고딕(볼드) 이런식이다. 3종을 넘지 마라 (수십종이 들어가있는것도 봤다)

2) 색상 : 3종 이내로 사용해라

누구나 하는 소리라고? 그걸 효율적으로 활용하는건 어려운일이다. '다 강조하고 싶으니까'

제안서의 표지, 목차, 간지, 내용을 사전에 미리 작업한 화면이다.

1. 제안서의 마스터에 미리 타이틀을 만들어놓고

2. 제안서의 마스터 하위 페이지에 1장,2장,3장 내용을 미리 만들어놓았다.

3. 제안 순번과 함께 거버닝 메시지 등을 상위에 놓고

4. 블릿을 활용한 메뉴, 서브타이틀, 테이블 디자인을 미리 만들어놓았다.

A3 제안서도 활용도가 높기 때문에 미리 작업해놓는편이 좋다.

제안서 목차 작성

제안요청서를 보면 기본적인 목차와 요구사항 목록표의 내용이 있다. 이 내용들을 기준으로 목차를 작성하면 된다

기본적인 목차는 대부분의 기관에서는 '복붙' 하지만, 의외로 잘 정리하는 경우도 있으니 그냥 넘어갈 문제는 아니다.

마인드맵 작성

필자는 마인드맵을 활용해서 목차를 만든다. 한눈에 보기 편하기 때문이다.

내용이 중복되거나 분리가 확실하게 되야 하는 부분 등 다양한 요소가 존재하기 때문에 빠른 작업을 도와준다.

물론 모든 사람들이 마인드맵을 사용하는것이 아니다. (마인드맵은 나만 보기 편한것이구나..라는 생각으로 접근하라)

작성된 내용은 결국 '엑셀'로 만들어서 공유해야한다.

목차 초안 엑셀 작성

엑셀 초안 작성

- 협업 작성자를 위해 엑셀 초안 작성하는것이다.

- 비고란에는 관련내용을 어떻게 작성할 지 기술해야하며

- 제안요청서 내에서 중요한 메시지를 기술해야 한다. 즉, 공유되기 때문에 모두가 놓치지 않기를 바라는 내용을 넣는다.

# 목차는 수시 업데이트 필요, 버전관리 필수

# 최종 페이지수 맞춰서 페이지번호 확인해야 한다. A3 페이지가 들어가기 때문이다.

제안목차 엑셀 다운로드 : 무료 (https://www.documento.co.kr/shop/?idx=168)

공공기관 제안서 작성 : A3 사이즈 (https://www.documento.co.kr/87/?idx=18952054&bmode=view)

https://www.documento.co.kr/87/?q=YToxOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjt9&bmode=view&idx=18952054&t=board

공공기관 제안서 작성법 : A3 사이즈 : 제안서 작성 방법 | 도큐멘토

요약제안서를 작성하는 방법에는 다음의 주요 항목들이 포함됩니다제안서 작성 프로세스공공기관 제안서는 요구사항 분석, 프로젝트 범위 정의, 기술 솔루션 제시, 구현 계획 및 일정, 비용 예

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chat GPT (챗 지피티) 제안서 작성의 신 : https://chat.openai.com/g/g-UQ2a08Khk-jeanseo-jagseongyi-sin

chat GPT 를 활용하여 제안서를 작성할 경우

1. 먼저 GPT 스토어에 들어간다

2. 제안서 작성의 신을 검색한다

3. 채팅 시작으로 chatGPT(챗지피티)를 활용하여 작성을 시작한다

제안서 작성의 신은 전문 컨설턴트의 제안서와 최신 ICT 의 기술을 대량으로 학습시켜놓아 제안서 작성에 유용한 정보를 제공하고 있습니다.

chat GPT (챗 지피티) 제안서 작성의 신 : https://chat.openai.com/g/g-UQ2a08Khk-jeanseo-jagseongyi-sin

https://www.documento.co.kr/notice/?q=YToxOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjt9&bmode=view&idx=15866267

나라장터 제안서 작성법 : 제안요청서 및 제안 목차 : 기획 인사이트 | 도큐멘토

제안요청서 분석이라는 과정에서 얻어야할 필수사항1. 고객의 Needs 를 보이는 것 대로2. 고객의 Needs 를 보이지 않는 잠재적인 부분까지 판단3. 업무 범위 / 사업비 내 수행 가능한지 판단4. 고객사

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NVIDIA 젠슨 황과 Meta 마크 저커버그가 말하는 AI 혁신

플랜인 — Thu, 1 Aug 2024 14:03:23 +0900

젠슨 황: AI와 가속 컴퓨팅의 선구자

NVIDIA의 창립과 AI 혁신

NVIDIA의 창립자이자 CEO인 젠슨 황은 그래픽 처리 장치(GPU)의 발명으로 기술 세계를 혁신했습니다. NVIDIA는 1993년 게임 회사로 시작했지만, 현재는 AI 분야의 선두주자로 자리매김하고 있습니다. 특히, 자율 주행 차량, 얼굴 인식, 자연어 처리 등 다양한 AI 응용 분야에서 두각을 나타내고 있습니다[1].

가속 컴퓨팅과 AI의 융합

젠슨 황은 가속 컴퓨팅과 AI의 융합이 컴퓨팅의 미래를 재정의할 것이라고 주장합니다. 그는 COMPUTEX 2024에서 "오늘날 우리는 컴퓨팅의 큰 변화를 목격하고 있다"며, AI와 가속 컴퓨팅이 새로운 기술 발전의 물결을 이끌고 있다고 강조했습니다[3]. NVIDIA는 AI PC와 소비자 장치에서부터 AI 공장을 구축하고 배포하는 기업에 이르기까지 다양한 플랫폼을 통해 이러한 혁신을 실현하고 있습니다.

로봇 공학과 물리적 AI

NVIDIA는 또한 로봇 공학 분야에서도 혁신을 주도하고 있습니다. 젠슨 황은 "다음 AI의 물결은 물리적 AI"라며, 로봇이 물리 법칙을 이해하고 인간과 함께 작업할 수 있는 AI의 중요성을 강조했습니다. NVIDIA의 Isaac 플랫폼은 AI 로봇을 개발하는 데 필요한 강력한 도구를 제공하며, 이는 전 세계의 산업 리더들이 채택하고 있습니다[3].

AI 안전성에 대한 자신감

젠슨 황은 AI의 안전성에 대해 자신감을 표명했습니다. 그는 "전 세계의 동료들과 함께 기술을 안전하게 유지할 수 있는 방법을 발명할 것"이라며, AI 기술의 발전이 사회에 긍정적인 기여를 할 것이라고 믿고 있습니다[7].

마크 저커버그: AI의 민주화를 위한 개방형 접근

Meta의 AI 전략

Meta의 창립자이자 CEO인 마크 저커버그는 AI의 개방형 접근을 강력히 지지합니다. 그는 AI가 소수의 거대 기업에 의해 통제되는 것을 방지하고, 기술이 전 세계적으로 고르게 배포될 수 있도록 하는 것이 중요하다고 주장합니다. 저커버그는 "오픈 소스는 더 많은 사람들이 AI의 혜택과 기회를 누릴 수 있도록 하며, 기술이 더 안전하게 배포될 수 있도록 한다"고 강조했습니다[5].

안전성과 접근성

저커버그는 AI의 안전성과 접근성을 두 가지 주요 이슈로 꼽았습니다. 그는 Meta가 AI 모델과 제품에 안전 장치를 내장하고, 학계와 협력하여 책임 있는 사용 가이드를 제공하는 등 안전성을 보장하기 위해 노력하고 있다고 밝혔습니다. 또한, AI 기술에 대한 접근이 개인, 기업, 경제 전체에 중요한 기회가 될 것이라고 강조했습니다[4].

오픈 소스의 장점

저커버그는 오픈 소스 소프트웨어가 더 안전하고 보안이 강화된다고 주장합니다. 그는 "오픈 소스 소프트웨어는 더 많은 사람들이 문제를 식별하고 해결책을 공유할 수 있기 때문에 더 안전하다"고 말했습니다. 또한, 오픈 소스 접근 방식이 혁신을 촉진하고 경제에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 믿고 있습니다[8].

AI의 민주화

저커버그는 AI 기술의 민주화를 통해 더 많은 사람들이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 하고, 기술이 소수의 기업에 의해 독점되지 않도록 하는 것이 중요하다고 강조했습니다. 그는 Meta의 LLaMA 모델을 예로 들며, AI 기술이 더 많은 사람들에게 접근 가능하게 될 것이라고 설명했습니다[8].

결론

젠슨 황과 마크 저커버그는 각각 AI 혁신에 대한 독특한 비전을 가지고 있습니다. 젠슨 황은 가속 컴퓨팅과 AI의 융합을 통해 기술의 한계를 넘어서는 것을 목표로 하고 있으며, 로봇 공학과 물리적 AI의 중요성을 강조합니다. 반면, 마크 저커버그는 AI의 민주화를 통해 기술이 더 많은 사람들에게 접근 가능하게 하고, 오픈 소스 접근 방식을 통해 안전성과 혁신을 촉진하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 두 리더의 비전은 AI 혁신의 다양한 측면을 조명하며, 미래의 기술 발전에 중요한 영향을 미칠 것입니다.

Citations:

[1] https://variety.com/2024/digital/news/jensen-huang-nvidia-is-leading-tech-innovation-and-changing-the-world-1235991825/

[2] https://www.youtube.com/watch?v=H0WxJ7caZQU

[3] https://blogs.nvidia.com/blog/computex-2024-jensen-huang/

[4] https://about.fb.com/news/2023/09/mark-zuckerbergs-remarks-at-ai-forum/

[5] https://time.com/7002563/mark-zuckerberg-ai-llama-meta-open-source/

[6] https://www.youtube.com/watch?v=w-cmMcMZoZ4

[7] https://www.bbc.com/news/business-67633980

[8] https://www.nytimes.com/2024/07/23/technology/mark-zuckerberg-meta-open-source-ai.html

https://www.documento.co.kr/23/?q=YToxOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjt9&bmode=view&idx=54314790&t=board

NVIDIA 젠슨 황과 Meta 마크 저커버그가 말하는 AI 혁신 : 씽크탱크 | 도큐멘토

젠슨 황: AI와 가속 컴퓨팅의 선구자NVIDIA의 창립과 AI 혁신NVIDIA의 창립자이자 CEO인 젠슨 황은 그래픽 처리 장치(GPU)의 발명으로 기술 세계를 혁신했습니다. NVIDIA는 1993년 게임 회사로 시작했지만,

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온디바이스 AI의 진화: 글로벌 기업들의 최신 동향

플랜인 — Thu, 1 Aug 2024 14:01:45 +0900

애플, 구글의 TPU 칩으로 AI 모델 훈련

애플이 자사의 고급 AI 모델을 개발하는 데 구글이 설계한 칩을 사용하고 있다는 사실이 밝혀졌습니다[1]. 이는 주요 기술 기업들이 AI 훈련을 위해 엔비디아의 GPU 외에 다른 대안을 모색하고 있음을 시사합니다. 애플은 구글의 텐서 프로세싱 유닛(TPU)을 활용하여 클라우드 환경에서 AI 모델을 훈련시켰으며, 이는 온디바이스 AI 발전의 중요한 단계로 볼 수 있습니다.

퀄컴, 온디바이스 AI의 선두주자로 부상

퀄컴은 최근 AI 연구 성과를 공개하며 온디바이스 AI 기술의 선두주자로서의 입지를 굳히고 있습니다[2]. 특히 대규모 AI 모델을 압축하여 모바일 기기, 로봇, 자동차 등에서 구동할 수 있게 만드는 기술에 주력하고 있습니다. 퀄컴은 양자화, 압축, 증류 등의 기술을 통해 대형 모델의 성능을 유지하면서도 크기를 대폭 줄이는 데 성공했습니다.

퀄컴의 FocusAI, 온디바이스 AI로 공공 안전 강화

퀄컴의 스타트업 FocusAI는 온디바이스 AI를 활용하여 기업 보안을 강화하는 솔루션을 개발했습니다[5]. 이 기술은 실시간 통찰력과 고급 탐지 기능을 제공하여 공공 안전 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 온디바이스 AI의 실제 적용 사례로, 보안과 프라이버시를 동시에 고려한 혁신적인 접근법을 보여줍니다.

미국, 중국에 대한 AI 메모리 접근 제한 검토

미국 정부가 중국의 AI 메모리 접근에 대한 더 엄격한 제한을 고려하고 있다는 보도가 나왔습니다[4]. 이는 온디바이스 AI 기술의 전략적 중요성이 높아지고 있음을 반영하며, 글로벌 기술 경쟁의 새로운 양상을 보여줍니다.

이러한 동향들은 온디바이스 AI 기술이 빠르게 발전하고 있으며, 주요 기술 기업들이 이 분야에서 경쟁력을 확보하기 위해 노력하고 있음을 보여줍니다. 특히 애플과 퀄컴의 사례는 온디바이스 AI가 모바일 기기와 IoT 장치에서 더욱 중요한 역할을 할 것임을 시사합니다. 앞으로 온디바이스 AI 기술은 보안, 효율성, 사용자 경험 측면에서 더 많은 혁신을 가져올 것으로 예상됩니다.

Citations:

[1] https://www.cnbc.com/2024/07/29/apple-says-its-ai-models-were-trained-on-googles-custom-chips-.html

[2] https://www.forbes.com/sites/karlfreund/2024/07/01/whats-next-for-on-device-ai--ask-qualcomm/

[3] https://www.artificialintelligence-news.com

[4] https://www.trendforce.com/news/2024/08/01/news-us-reportedly-weighs-stricter-limits-on-ai-memory-access-for-china/

[5] https://www.qualcomm.com/news/onq/2024/07/scalable-public-safety-with-on-device-ai-focus-ai

[6] https://www.marketingprofs.com/opinions/2024/51229/ai-update-may-3-2024-ai-news-and-views-from-the-past-week

https://www.documento.co.kr/23/?q=YToxOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjt9&bmode=view&idx=54314433&t=board

온디바이스 AI의 진화: 글로벌 기업들의 최신 동향 : 씽크탱크 | 도큐멘토

애플, 구글의 TPU 칩으로 AI 모델 훈련애플이 자사의 고급 AI 모델을 개발하는 데 구글이 설계한 칩을 사용하고 있다는 사실이 밝혀졌습니다[1]. 이는 주요 기술 기업들이 AI 훈련을 위해 엔비디아

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구글, LLM 해석 가능한 새로운 아키텍처 발표

플랜인 — Thu, 1 Aug 2024 09:00:03 +0900

구글 딥마인드는 대형언어모델(LLM)의 내부를 탐색하고 신경망의 개별 기능을 식별 및 추적할 수 있는 새로운 아키텍처를 공개했다. 이는 오픈AI와 앤트로픽과 유사한 '희소 오토인코더(Sparse Autoencoder)' 방식을 채택한 것이 특징이다.

벤처비트는 26일(현지시간) 구글 딥마인드 연구진이 LLM의 내부 작동 방식을 해석할 수 있는 새로운 아키텍처 ‘점프렐루 SAE(JumpReLU SAE)’를 아카이브에 게재했다고 보도했다.

일반적인 소프트웨어는 인간의 설계를 기반으로 개발되어 각 기능의 메커니즘을 이해한 후 수정하거나 평가할 수 있다. 그러나 AI 개발은 다르다. 신경망 학습 알고리즘은 인간이 설계하지만, 신경망 학습은 자동으로 수행된다. 완성된 신경망의 작동 방식은 해석은 물론, 수정이나 평가도 어렵다. 이로 인해 LLM 내부는 '블랙박스'라고 불린다.

LLM의 신경망을 이해하고 해석하려면, 먼저 LLM이 작동할 때 활성화되는 신경망의 구성 요소를 찾아야 한다. 신경망의 기본 구성 요소는 개별 뉴런이다. 뉴런은 데이터를 처리하고 변환하는 작은 수학적 함수로, 훈련 중 특정 패턴을 발견했을 때 활성화된다.

즉, LLM이 작동하면 내부 상태는 활성화된 뉴런들로 구성된다. LLM의 각 '특징(feature) 패턴'은 뉴런 결합으로 만들어지며, 내부 상태는 특징 결합으로 구성된다. 이는 단어가 문자 결합으로 만들어지고, 문장이 단어 결합으로 만들어지는 것과 같은 방식이다. 신경망을 특징별로 분류하면 해석 가능한 패턴을 찾아낼 수 있다. 그러나 개별 뉴런이 반드시 하나의 특징에 대응하는 것은 아니다. 하나의 뉴런이 신경망 내에서 수천 개의 다른 특징에 대해 활성화될 수 있으며, 하나의 특징이 다양한 뉴런을 활성화할 수도 있다. 이는 각 뉴런이 무엇을 나타내는지, 그리고 모델의 전체적인 동작에 어떻게 기여하는지를 이해하기 매우 어렵게 만든다.

이 문제는 수십억 개의 매개변수를 가지고 거대한 데이터셋으로 훈련되는 LLM에서 특히 두드러진다. 그 결과, LLM의 뉴런 활성화 패턴은 매우 복잡하고 해석하기 어렵다.

딥마인드 연구진은 이를 해결하기 위해 희소 오토인코더(SAE)를 통한 접근법을 택했다.

오토인코더(autoencoder)는 한 종류의 입력을 중간 표현으로 인코딩한 다음, 이를 원래 형태로 디코딩하도록 학습하는 신경망이다. 오토인코더는 다양한 형태로 존재하며, 압축이나 이미지 노이즈 제거, 스타일 전이 등 여러 응용 분야에 사용된다.

SAE는 중간 표현으로 인코딩하는 단계에서 소수의 뉴런만 활성화되도록 오토인코더 개념을 약간 수정한 것이다. 많은 수의 활성화된 뉴런을 소수의 중간 뉴런으로 압축, 희소한 중간 특징만으로 원래의 활성화 상태로 재구성을 시도한다.

목표는 인간이 탐지할 수 있을 정도로 가능한 적은 수의 중간 특징을 사용하면서도, 원래 활성화와 재구성된 활성화 간의 차이를 최소화하는 것이다. 이 과정에서 희소성과 재구성 충실도 사이의 적절한 균형을 찾는 것이 중요하다. SAE가 너무 희소하면 활성화에서 중요한 정보를 포착할 수 없고, 반대의 경우에는 원래 활성화 상태처럼 해석이 어려워지기 때문이다.

여기에서 희소성을 강제하기 위한 것이 ‘활성 함수(activation function)’다. SAE 아키텍처는 렐루(ReLU) 함수를 통해 활성화 값이 특정 임계값 이하인 모든 특징을 0으로 만든다. 그러나 렐루의 문제는 아주 작은 값을 가진, 중요하지 않은 특징까지 보존해 희소성에 해를 끼칠 수 있다는 점이다.

구글 딥마인드는 이 문제를 해결하기 위해 임계값을 전체에 동일하게 적용하는 대신, 각 뉴런에 대해 별도의 임계값을 지정하는 점프렐루 함수를 적용했다. 이 방식을 채택한 점프렐루 SAE는 훈련이 더 복잡해지지만, 희소성과 재구성 충실도 사이에서 더 나은 균형을 찾을 수 있다는 설명이다.

연구진은 구글의 ‘젬마 2 9B’ LLM에 점프렐루 SAE를 적용했다. 그리고 구글의 '게이티드 SAE(Gated SAE)'와 오픈AI의 '톱K(TopK SAE)'라는 최첨단 SAE 아키텍처와 비교했다. 그 결과, 다양한 희소성 수준에서 점프렐루 SAE의 재구성 충실도가 게이티드 SAE보다 우수했으며, 톱K SAE와는 최소한 동등한 수준으로 나타났다.

특히 점프렐루 SAE는 활성화되지 않는 ‘죽은 특징’을 최소화하는 데 매우 효과적이었으며, LLM이 학습한 특징을 식별하지 못하게 하는 과도하게 활성화된 특징도 최소화하는 것으로 나타났다. 이 결과는 점프렐루 SAE가 다른 최첨단 아키텍처만큼 LLM 해석에 유용하다는 것을 의미한다.

연구진은 "이 기술을 통해 LLM 행동을 원하는 방향으로 조종, 편견이나 독성을 완화하는 기술을 개발할 수 있다"고 강조했다. 또 학습 효율성이 매우 높아 LLM에 적용하는 데 실용적이라고 덧붙였다.

앞서 오픈AI는 지난 6월 SAE를 사용해 LLM 작동 방식을 해석할 수 있는 동작 패턴 맵 구축 방식을 공개했다. 특히 'GPT-4'에 적용한 희소 오토인코더에서 1600만 개의 특징을 찾아낼 수 있었다고 전했다. 앤트로픽 역시 5월 SAE를 통해 LLM에서 해석 가능한 특징을 추출, 내부 작동 방식 탐색 과정을 공개했다. 이처럼 프론티어 모델 톱 3가 모두 SAE를 통해 블랙박스 규명에 나섰다는 점이 흥미롭다.

또 AI 안전과 투명성에 대한 문제가 잇달아 지적되며, AI 모델의 블랙박스를 해결하려는 시도는 프론티어 모델을 만드는 기업에서는 필수적인 연구 분야가 되어가고 있다.

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구글, LLM 해석 가능한 새로운 아키텍처 발표 : 씽크탱크 | 도큐멘토

구글 딥마인드는 대형언어모델(LLM)의 내부를 탐색하고 신경망의 개별 기능을 식별 및 추적할 수 있는 새로운 아키텍처를 공개했다. 이는 오픈AI와 앤트로픽과 유사한 '희소 오토인코더(Sparse Autoe

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대규모 언어 모델(LLM)의 양자화: 효율성과 성능의 균형

플랜인 — Wed, 31 Jul 2024 09:00:09 +0900

LLM의 크기와 양자화의 필요성

대규모 언어 모델(LLM)은 그 이름에서 알 수 있듯이 매우 큰 규모를 자랑합니다. 이러한 모델들은 수십억 개의 매개변수를 가지고 있어, 일반적인 소비자용 하드웨어에서 실행하기가 매우 어렵습니다. 대부분의 LLM은 대용량 VRAM을 갖춘 GPU가 필요하여 추론 속도를 높일 수 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 연구자들은 모델을 더 작게 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이 분야에서 주요한 기술 중 하나가 바로 '양자화(Quantization)'입니다.

양자화란 무엇인가?

양자화는 모델의 매개변수 정밀도를 낮추는 기술입니다. 일반적으로 32비트 부동소수점(FP32)에서 더 낮은 비트 폭(예: 8비트 정수)으로 줄이는 과정을 말합니다. 이는 마치 고해상도 이미지를 더 적은 색상으로 표현하는 것과 유사합니다.

주요 데이터 유형

1. FP16 (반정밀도): 32비트에서 16비트로 줄임

2. BF16 (브레인 부동소수점): FP32와 유사한 범위를 가지지만 16비트만 사용

3. INT8 (8비트 정수): 부동소수점에서 정수 기반 표현으로 전환

양자화 방법

1. 대칭 양자화: 원래 부동소수점 값의 범위를 0을 중심으로 대칭적인 범위로 매핑합니다.

2. 비대칭 양자화: 최소값과 최대값을 양자화된 범위의 최소값과 최대값에 매핑합니다.

양자화 기법

사후 훈련 양자화 (PTQ)

- 모델 훈련 후 적용

- 동적 양자화: 추론 중 각 레이어마다 양자화 수행

- 정적 양자화: 미리 계산된 값을 사용하여 양자화

양자화 인식 훈련 (QAT)

- 훈련 중 양자화 고려

- 일반적으로 PTQ보다 정확도가 높음

고급 양자화 방법

1. GPTQ:

- 4비트 양자화에 널리 사용

- 레이어별로 독립적으로 처리

- 역 헤시안 행렬을 사용하여 가중치의 중요도 평가

2. GGUF:

- CPU와 GPU를 함께 사용 가능

- 블록 단위로 가중치 분할 및 양자화

BitNet: 1비트 LLM의 혁신

BitNet은 모델의 가중치를 단 1비트(-1 또는 1)로 표현하는 혁신적인 접근법입니다. 이는 트랜스포머 아키텍처에 직접 양자화 과정을 주입하여 구현됩니다.

BitNet 1.58b:

- 가중치를 -1, 0, 1의 세 가지 값으로 표현

- 행렬 곱셈을 단순 덧셈으로 대체하여 계산 속도 향상

- 0을 사용하여 특성 필터링 가능

결론

양자화는 LLM의 크기를 줄이고 효율성을 높이는 중요한 기술 분야입니다. 다양한 방법과 접근법이 계속해서 연구되고 있으며, 이를 통해 더 작고 빠른 모델을 만들 수 있게 되었습니다. 앞으로도 이 분야에서 많은 혁신이 이루어질 것으로 예상됩니다.

Citations:

[1] https://ppl-ai-file-upload.s3.amazonaws.com/web/direct-files/24933576/c2a06f9a-7850-4c10-9128-61de33ef41ca/paste.txt

https://www.documento.co.kr/23/?q=YToxOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjt9&bmode=view&idx=52571825&t=board

대규모 언어 모델(LLM)의 양자화: 효율성과 성능의 균형 : 씽크탱크 | 도큐멘토

LLM의 크기와 양자화의 필요성대규모 언어 모델(LLM)은 그 이름에서 알 수 있듯이 매우 큰 규모를 자랑합니다. 이러한 모델들은 수십억 개의 매개변수를 가지고 있어, 일반적인 소비자용 하드웨어

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AI가 기획자 역할을 대체할 수 있을까

플랜인 — Tue, 30 Jul 2024 09:00:47 +0900

1. AI는 도구로서의 역할

AI는 기획 업무에서 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하여 기획자가 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다. 다음은 AI가 도구로서의 역할을 수행하는 세부적인 논리입니다.

반복 작업 자동화

- 데이터 처리 및 분석: AI는 방대한 데이터를 빠르게 처리하고 분석하여 기획자가 놓칠 수 있는 인사이트를 제공합니다. 예를 들어, AI는 대규모 데이터를 분석하여 트렌드를 예측하고, 이를 통해 기획자는 더 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다[4][15].

- 예측 모델링: AI는 과거 데이터를 기반으로 미래 트렌드를 예측하는 모델을 생성할 수 있습니다. 이는 기획자가 전략을 세우는 데 중요한 역할을 합니다[4].

- 업무 자동화: AI는 반복적인 업무, 예를 들어 일정 관리, 이메일 응답, 데이터 입력 등을 자동화하여 기획자가 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 합니다[9].

패턴 식별 및 인사이트 제공

- 패턴 인식: AI는 데이터에서 패턴을 식별하여 기획자가 놓칠 수 있는 중요한 인사이트를 제공합니다. 이는 기획자가 더 나은 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다[4][15].

- 트렌드 분석: AI는 시장 트렌드와 소비자 행동을 분석하여 기획자가 더 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있도록 돕습니다[4].

- 실시간 데이터 분석: AI는 실시간으로 데이터를 분석하여 기획자가 즉각적인 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다[4].

효율성 증대

- 시간 절약: AI는 데이터 분석, 보고서 작성 등 시간 소모적인 작업을 빠르게 처리하여 기획자가 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 시간을 제공합니다[4][9].

- 정확성 향상: AI는 인간보다 더 정확하게 데이터를 분석하고 예측할 수 있어, 기획자가 더 신뢰할 수 있는 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다[4].

- 비용 절감: AI를 활용하면 반복적인 작업에 소요되는 인건비를 절감할 수 있어, 기업의 전체 비용을 줄일 수 있습니다[4].

2. 기획자의 창의성과 인간적 요소

기획 업무에는 창의성, 사회적 인식, 협상 능력, 설득력 등 인간 고유의 능력이 필요합니다. 이러한 능력은 현재의 AI 기술로는 완전히 대체하기 어렵습니다.

창의성

- 문제 해결: 창의적인 사고는 복잡한 문제를 해결하는 데 필수적입니다. AI는 데이터를 기반으로 한 분석에는 강하지만, 새로운 아이디어를 창출하는 능력은 인간의 창의성에 미치지 못합니다[5][6].

- 혁신적인 전략: 기획자는 창의적인 사고를 통해 혁신적인 전략을 수립할 수 있습니다. 이는 AI가 제공하는 데이터 분석 결과를 바탕으로 더 나은 전략을 개발하는 데 도움이 됩니다[5][6].

- 디자인 사고: 디자인 사고는 인간 중심의 문제 해결 방법으로, 기획자가 사용자 경험을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다[6].

사회적 인식

- 감정 이해: AI는 데이터에서 패턴을 식별할 수 있지만, 인간의 감정과 사회적 맥락을 이해하는 데 한계가 있습니다. 기획자는 이러한 감정을 이해하고 대응하는 능력이 필요합니다[5][6].

- 문화적 차이: 기획자는 다양한 문화적 배경을 이해하고 이를 고려한 전략을 수립해야 합니다. 이는 AI가 쉽게 대체할 수 없는 능력입니다[5][6].

- 협상 및 설득: 기획자는 협상과 설득의 능력을 통해 다양한 이해관계자와의 관계를 형성하고 유지할 수 있습니다. 이는 AI가 대체하기 어려운 인간적 요소입니다[5][6].

협력 및 팀워크

- 팀워크: 기획자는 팀 내에서 협력하고 소통하는 능력이 필요합니다. 이는 AI가 대체할 수 없는 인간적 요소입니다[5][6].

- 의사소통: 효과적인 의사소통은 기획자가 팀원들과 원활하게 협력하고 목표를 달성하는 데 필수적입니다[5][6].

- 리더십: 기획자는 팀을 이끌고 동기부여하는 리더십 능력이 필요합니다. 이는 AI가 대체할 수 없는 중요한 요소입니다[5][6].

3. 직무 변화와 새로운 기회

AI의 도입으로 인해 기획자의 역할이 변화할 가능성은 큽니다. AI가 반복적인 작업을 처리함에 따라 기획자는 더 높은 수준의 전략적 기획과 창의적 문제 해결에 집중할 수 있게 됩니다.

전략적 기획

- 고차원적 기획: AI가 반복적인 작업을 처리함에 따라 기획자는 더 고차원적인 전략적 기획에 집중할 수 있습니다. 이는 기획자의 역할을 더 전략적으로 변화시킵니다[9][10].

- 창의적 문제 해결: AI가 제공하는 데이터를 바탕으로 기획자는 더 창의적이고 혁신적인 문제 해결 방법을 모색할 수 있습니다[9][10].

- 미래 예측: AI는 과거 데이터를 기반으로 미래 트렌드를 예측할 수 있어, 기획자는 이를 바탕으로 더 효과적인 전략을 수립할 수 있습니다[9][10].

새로운 기술과 도구 학습

- AI 도구 활용: 기획자는 AI 도구를 활용하여 더 효율적으로 업무를 수행할 수 있습니다. 이는 기획자가 새로운 기술을 배우고 활용할 수 있는 기회를 제공합니다[9][10].

- 지속적인 학습: AI 기술의 발전에 따라 기획자는 지속적으로 새로운 기술과 도구를 학습해야 합니다[9][10].

- 직무 재설계: AI의 도입으로 인해 기획자의 직무가 재설계될 가능성이 큽니다. 이는 기획자가 더 창의적이고 전략적인 역할을 수행할 수 있는 기회를 제공합니다[9][10].

협력 기회

- AI와의 협력: 기획자는 AI와 협력하여 더 나은 결과를 도출할 수 있습니다. 이는 기획자가 AI와 함께 일하는 방법을 배우고 활용할 수 있는 기회를 제공합니다[9][10].

- 팀워크 강화: AI는 팀 내 협업을 촉진하여 기획자가 팀원들과 더 원활하게 협력할 수 있도록 돕습니다[9][10].

- 효율성 증대: AI는 반복적인 작업을 자동화하여 기획자가 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 시간을 제공합니다. 이는 기획자의 업무 효율성을 높이는 데 기여합니다[9][10].

4. AI와 인간의 협력

AI는 기획 업무를 자동화하고 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하지만, 최종 결정과 창의적 기획은 여전히 인간의 몫입니다.

AI의 보완적 역할

- 데이터 분석: AI는 방대한 데이터를 분석하여 기획자가 놓칠 수 있는 인사이트를 제공합니다. 이는 기획자가 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다[1][2][4].

- 예측 모델링: AI는 과거 데이터를 기반으로 미래 트렌드를 예측하여 기획자가 더 효과적인 전략을 수립할 수 있도록 지원합니다[1][2][4].

- 업무 자동화: AI는 반복적인 작업을 자동화하여 기획자가 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 시간을 제공합니다[1][2][4].

인간의 창의성과 판단력

- 창의적 기획: AI는 데이터를 기반으로 한 분석과 예측에는 강하지만, 창의적 기획과 최종 결정은 인간의 몫입니다[5][6].

- 사회적 인식: 기획자는 사회적 맥락과 감정을 이해하고 대응하는 능력이 필요합니다. 이는 AI가 대체할 수 없는 인간적 요소입니다[5][6].

협력의 중요성

- AI와의 협력: 기획자는 AI와 협력하여 더 나은 결과를 도출할 수 있습니다. 이는 기획자가 AI와 함께 일하는 방법을 배우고 활용할 수 있는 기회를 제공합니다[1][2][4].

- 팀워크 강화: AI는 팀 내 협업을 촉진하여 기획자가 팀원들과 더 원활하게 협력할 수 있도록 돕습니다[1][2][4].

- 효율성 증대: AI는 반복적인 작업을 자동화하여 기획자가 더 중요한 업무에 집중할 수 있는 시간을 제공합니다. 이는 기획자의 업무 효율성을 높이는 데 기여합니다[1][2][4].

결론적으로, AI는 기획자 역할을 완전히 대체하기보다는 기획자의 업무를 보완하고 지원하는 도구로서의 역할을 할 가능성이 큽니다. AI와 인간의 협력을 통해 더 효율적이고 창의적인 기획 업무가 가능해질 것입니다.

Citations:

[1] https://www.eweek.com/artificial-intelligence/ai-collaboration-tools/

[2] https://www.archdaily.com/1012951/artificial-intelligence-and-urban-planning-technology-as-a-tool-for-city-design

[3] https://www.commonplace.is/blog/ai-planning-development

[4] https://www.luzmo.com/blog/ai-data-analysis

[5] https://kadence.com/the-future-of-work-how-human-creativity-will-remain-essential-in-a-world-of-automation/

[6] https://easynote.com/blog/project-management/creativity-in-planning-and-why-do-we-need-it/

[7] https://www.indeed.com/career-advice/resumes-cover-letters/social-skills

[8] https://www.linkedin.com/pulse/how-ai-change-planning-system-commonplace

[9] https://www.forecast.app/blog/will-ai-replace-project-managers

[10] https://hirespace.com/blog/new-opportunities-for-event-planners

[11] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212827123009009

[12] https://hbr.org/2023/07/how-generative-ai-can-augment-human-creativity

[13] https://futuramo.com/blog/integrating-ai-in-team-collaboration-tools-improving-project-management/

[14] https://richardccampbell.com/ai-tools-for-lesson-planning/

[15] https://parkhill.com/insights/how_artificial_intelligence_is_helping_planners_improve_lives

[16] https://www.indeed.com/career-advice/finding-a-job/careers-for-creative-people

[17] https://www.wrk.com/blog/creativity-in-planning

[18] https://www.nexford.edu/insights/how-will-ai-affect-jobs

[19] https://www.linkedin.com/pulse/how-ai-changing-way-we-apply-jobs-morgan-mckinley-qwn5e

[20] https://www.linkedin.com/pulse/human-ai-collaboration-future-workforce-planning-business-david-burr-gzqwf

1. AI as a Tool

AI serves as a powerful tool in planning, automating repetitive and time-consuming tasks, and allowing planners to focus on more strategic and creative aspects of their work.

Automating Repetitive Tasks

- Data Processing: AI can quickly process large datasets, identifying patterns and trends that might be missed by human planners. This capability allows planners to make more informed decisions based on comprehensive data analysis[1][7].

- Task Scheduling: AI can automate scheduling tasks, such as setting up meetings and managing timelines, which frees up planners to focus on higher-level strategic planning[16].

- Report Generation: AI can generate detailed reports and summaries from raw data, reducing the time planners spend on documentation and enabling them to concentrate on decision-making and strategy[11].

Providing Insights

- Pattern Recognition: AI excels at recognizing patterns in data, which can provide planners with valuable insights that inform their strategies and decisions[1][7].

- Predictive Analytics: AI can use historical data to predict future trends, helping planners to anticipate changes and adjust their plans accordingly[13].

- Real-Time Analysis: AI can analyze data in real time, providing planners with up-to-date information that can be critical for timely decision-making[16].

Enhancing Efficiency

- Time Savings: By automating routine tasks, AI saves planners significant amounts of time, allowing them to focus on more complex and creative tasks[11][16].

- Accuracy Improvement: AI can reduce human error in data analysis and task execution, leading to more accurate and reliable outcomes[9].

- Cost Reduction: Automating repetitive tasks with AI can lead to cost savings by reducing the need for manual labor and increasing overall efficiency[9].

2. Creativity and Human Elements in Planning

While AI can handle data analysis and automation, certain aspects of planning still require human creativity, social awareness, and emotional intelligence.

Creativity

- Innovative Solutions: Human planners can come up with innovative solutions and creative strategies that AI, which relies on existing data, might not be able to generate[3].

- Design Thinking: Planners use design thinking to create user-centered solutions, a process that involves empathy and creativity, which AI cannot replicate[3].

- Customization: Human planners can tailor plans to specific needs and preferences, something AI struggles with due to its reliance on generalized data[3].

Social Awareness

- Emotional Intelligence: Human planners can read emotional cues and understand the social dynamics of a situation, which is crucial for effective planning and negotiation[3][14].

- Cultural Sensitivity: Planners can take into account cultural differences and social contexts, ensuring that plans are appropriate and respectful of diverse communities[2].

- Stakeholder Engagement: Effective planning often involves engaging with various stakeholders, understanding their needs, and building consensus, tasks that require human interpersonal skills[2][3].

Adaptability

- Real-Time Adjustments: Human planners can adapt to unexpected changes and make real-time decisions based on new information and evolving situations[3][4].

- Complex Problem-Solving: Planners can tackle complex problems that require nuanced judgment and adaptability, areas where AI may fall short[4][8].

- Ethical Considerations: Humans can consider ethical implications and make decisions that align with moral values, something AI is not capable of doing independently[9].

3. Job Evolution and New Opportunities

The integration of AI into planning roles is likely to transform these jobs, creating new opportunities and changing the nature of the work.

Strategic Focus

- High-Level Planning: With AI handling routine tasks, planners can focus on high-level strategic planning and long-term vision development[1][11].

- Creative Problem-Solving: Planners can dedicate more time to creative problem-solving and developing innovative solutions to complex challenges[2][11].

- Leadership Roles: The role of planners may evolve to include more leadership responsibilities, guiding teams and making strategic decisions[11][15].

Skill Development

- AI Literacy: Planners will need to develop skills in AI and data analysis to effectively use AI tools and interpret their outputs[6].

- Continuous Learning: The rapid advancement of AI technology will require planners to engage in continuous learning to stay updated with the latest tools and techniques[6].

- Interdisciplinary Knowledge: Planners may need to acquire knowledge in related fields, such as data science and machine learning, to fully leverage AI capabilities[6].

Collaboration with AI

- Human-AI Collaboration: Planners will work alongside AI, using its capabilities to enhance their own work and achieve better outcomes[1][7].

- Enhanced Decision-Making: AI can provide planners with data-driven insights and recommendations, improving the quality of their decisions[11][13].

- Efficiency Gains: By automating routine tasks, AI allows planners to work more efficiently and focus on value-added activities[11][16].

4. Human-AI Collaboration

AI and human planners can work together to achieve more efficient and effective planning outcomes.

Complementary Roles

- AI as an Assistant: AI can serve as an assistant to human planners, handling data analysis, generating reports, and providing recommendations[1][7].

- Human Judgment: Final decisions and creative planning still rely on human judgment, ensuring that plans are well-rounded and consider all relevant factors[2][3].

- Enhanced Capabilities: AI enhances the capabilities of human planners by providing them with powerful tools and insights that they can use to improve their work[1][7].

Improving Planning Processes

- Data-Driven Insights: AI provides data-driven insights that help planners make informed decisions and develop effective strategies[1][7].

- Scenario Simulation: AI can simulate various scenarios, allowing planners to explore different options and choose the best course of action[4].

- Real-Time Adjustments: AI can provide real-time data and analysis, enabling planners to make timely adjustments to their plans[16].

Ethical and Inclusive Planning

- Bias Mitigation: Planners can work with AI developers to ensure that AI systems are designed to be fair and unbiased, promoting ethical planning practices[9].

- Inclusive Data Sets: By using inclusive data sets, planners can ensure that AI systems consider the needs of diverse communities and stakeholders[1][9].

- Ethical Decision-Making: Human planners can ensure that ethical considerations are factored into planning decisions, something AI cannot do on its own[9].

In conclusion, while AI has the potential to significantly enhance the planning process, it is unlikely to completely replace human planners. Instead, AI will serve as a powerful tool that supports and augments human creativity, judgment, and decision-making, leading to more efficient and effective planning outcomes.

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AI가 기획자 역할을 대체할 수 있을까 : 기획 인사이트 | 도큐멘토

1. AI는 도구로서의 역할AI는 기획 업무에서 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하여 기획자가 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다. 다음은 AI가 도구로서의 역할을

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점프렐루 SAE의 작동 방식

플랜인 — Mon, 29 Jul 2024 15:16:55 +0900

점프렐루 SAE(JumpReLU SAE)는 기존의 희소 오토인코더(Sparse Autoencoder, SAE) 아키텍처를 개선하여 LLM의 내부 작동 방식을 해석하는 데 도움을 주는 새로운 아키텍처이다. 이 아키텍처는 기존의 ReLU(렐루) 함수 대신 점프렐루(JumpReLU) 함수를 사용하여 각 뉴런에 대해 개별적인 임계값을 지정하는 방식을 채택했다.

기본 원리

점프렐루 SAE는 다음과 같은 방식으로 작동한다:

1. 입력 인코딩: 입력 데이터를 중간 표현으로 인코딩한다. 이 과정에서 각 뉴런은 특정 임계값을 초과해야만 활성화된다.

2. 희소성 강제: 점프렐루 함수는 각 뉴런에 대해 별도의 임계값을 지정하여, 활성화 값이 임계값 이하인 모든 특징을 0으로 만든다. 이를 통해 불필요한 뉴런의 활성화를 줄이고, 중요한 특징만을 남긴다.

3. 재구성: 인코딩된 중간 표현을 원래의 입력 데이터로 디코딩한다. 이 과정에서 원래의 활성화 상태와 재구성된 활성화 상태 간의 차이를 최소화하는 것을 목표로 한다.

점프렐루 함수의 특징

점프렐루 함수는 각 뉴런에 대해 개별적인 임계값을 지정함으로써, 다음과 같은 장점을 제공한다:

- 동적 임계값 설정: 전역 임계값을 사용하는 기존의 SAE와 달리, 점프렐루는 뉴런마다 다른 임계값을 설정하여 더 유연한 활성화 제어가 가능하다.

- 희소성 및 재구성 충실도 균형: 희소성(sparsity)과 재구성 충실도(reconstruction fidelity) 사이의 균형을 더 잘 맞출 수 있다. 이는 활성화되지 않는 ‘죽은 특징’을 최소화하고, 과도하게 활성화된 특징도 줄이는 데 효과적이다[1][2].

훈련 방법

점프렐루 SAE의 훈련은 다음과 같은 과정을 따른다:

1. 손실 함수: 점프렐루 SAE는 L0 희소성 페널티를 포함한 손실 함수를 사용한다. 이는 뉴런의 활성화를 최소화하면서도 중요한 정보를 유지하는 데 도움을 준다.

2. 직접 통과 추정기(STE): L0 희소성 페널티는 임계값에 대한 그래디언트 신호를 제공하지 않기 때문에, 직접 통과 추정기(Straight-Through Estimator, STE)를 사용하여 임계값을 훈련한다. 이는 임계값을 효과적으로 조정하여 희소성과 재구성 충실도 사이의 균형을 맞추는 데 도움을 준다[1].

비교 및 평가

연구진은 점프렐루 SAE를 구글의 ‘젬마 2 9B’ LLM에 적용하여, 기존의 게이티드 SAE(Gated SAE)와 오픈AI의 톱K SAE(TopK SAE)와 비교했다. 그 결과, 점프렐루 SAE는 다양한 희소성 수준에서 재구성 충실도가 게이티드 SAE보다 우수했으며, 톱K SAE와는 최소한 동등한 수준으로 나타났다. 특히 점프렐루 SAE는 활성화되지 않는 ‘죽은 특징’을 최소화하는 데 매우 효과적이었다[2][3].

결론

점프렐루 SAE는 기존의 SAE 아키텍처를 개선하여 LLM의 내부 작동 방식을 더 잘 해석할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 LLM의 행동을 원하는 방향으로 조종하거나, 편견이나 독성을 완화하는 기술 개발에도 기여할 수 있다.

Citations:

[1] https://arxiv.org/html/2407.14435v1

[2] https://www.globalvillagespace.com/tech/unraveling-the-black-box-jumprelu-sae-improves-interpretability-of-large-language-models/

[3] https://venturebeat.com/ai/deepmind-makes-big-jump-toward-interpreting-llms-with-sparse-autoencoders/

https://www.documento.co.kr/23/?q=YToxOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjt9&bmode=view&idx=53106729&t=board

점프렐루 SAE의 작동 방식 : 씽크탱크 | 도큐멘토

점프렐루 SAE(JumpReLU SAE)는 기존의 희소 오토인코더(Sparse Autoencoder, SAE) 아키텍처를 개선하여 LLM의 내부 작동 방식을 해석하는 데 도움을 주는 새로운 아키텍처이다. 이 아키텍처는 기존의 ReLU(렐

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딥페이크(Deepfake) 기술: 양날의 검

플랜인 — Mon, 29 Jul 2024 09:00:19 +0900

딥페이크 기술은 인공지능의 발전과 함께 급속도로 진화하고 있습니다. '딥 러닝(Deep Learning)'과 '가짜(fake)'의 합성어인 딥페이크는 생성적 적대 신경망(GAN)을 기반으로 한 고도의 영상 합성 기술입니다. 이 기술은 우리 사회에 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 동시에 미치고 있어, 그 활용과 규제에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있습니다.

딥페이크의 긍정적 측면

엔터테인먼트와 교육 분야의 혁신

딥페이크 기술은 영화, 방송, 게임 등 엔터테인먼트 산업에 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 예를 들어, 고인이 된 배우를 영화에 등장시키거나, 역사적 인물을 생생하게 재현하는 데 사용될 수 있습니다[3]. 교육 분야에서도 이 기술은 큰 잠재력을 보여줍니다. 역사적 인물이 직접 강의하는 듯한 영상을 만들어 학생들의 흥미와 이해도를 높일 수 있습니다[4].

의료 및 헬스케어 분야의 발전

의료 분야에서 딥페이크 기술은 환자 데이터의 프라이버시를 보호하면서도 의료 연구와 교육에 필요한 데이터를 생성하는 데 활용될 수 있습니다[7]. 또한, 이 기술은 의료 영상의 품질을 개선하거나, 희귀 질병의 시뮬레이션을 통해 의료진의 훈련에 도움을 줄 수 있습니다.

예술과 창작의 새로운 지평

딥페이크 기술은 예술가들에게 새로운 표현 수단을 제공합니다. 다양한 예술 분야 간의 협업을 촉진하고, 전통적인 예술 형식과 디지털 기술의 융합을 가능하게 합니다[3]. 이를 통해 관객들에게 더욱 독특하고 몰입감 있는 경험을 선사할 수 있습니다.

딥페이크의 부정적 측면

허위 정보 확산과 사회적 혼란

딥페이크 기술의 가장 큰 위험은 허위 정보의 확산입니다. 정교하게 조작된 영상은 진실과 거짓을 구분하기 어렵게 만들어 사회적 혼란을 야기할 수 있습니다[1]. 특히 정치적 목적으로 악용될 경우, 선거나 중요한 사회적 결정에 부당한 영향을 미칠 수 있습니다[5].

개인정보 침해와 명예훼손

딥페이크 기술은 개인의 얼굴과 목소리를 무단으로 사용하여 프라이버시를 침해하고 명예를 훼손할 수 있습니다. 특히 연예인이나 정치인을 대상으로 한 딥페이크 영상이 빈번히 제작되어 문제가 되고 있습니다[1][5].

범죄에의 악용

딥페이크 기술은 사기나 협박 등 다양한 범죄에 악용될 수 있습니다. 최근 중국에서는 딥페이크 기술을 이용한 화상통화 사기로 8억 원의 피해가 발생한 사례가 보고되었습니다[8]. 또한, 불법 음란물 제작에도 이 기술이 사용되어 심각한 문제를 야기하고 있습니다[5].

딥페이크 기술에 대한 대응 방안

딥페이크 기술의 부작용을 최소화하고 긍정적인 활용을 극대화하기 위해서는 다각도의 노력이 필요합니다.

1. 법적, 제도적 규제: 중국의 '인터넷 정보 서비스 딥 합성 관리 규정'과 같은 법적 규제를 통해 딥페이크 기술의 악용을 방지해야 합니다[7][8].

2. 기술적 대응: 딥페이크 탐지 기술을 지속적으로 발전시켜 조작된 영상을 신속하고 정확하게 식별할 수 있어야 합니다[2].

3. 미디어 리터러시 교육: 시민들이 디지털 콘텐츠를 비판적으로 평가할 수 있는 능력을 기르도록 교육해야 합니다.

4. 윤리적 가이드라인 수립: 딥페이크 기술의 개발과 사용에 대한 윤리적 가이드라인을 수립하고 준수해야 합니다.

5. 긍정적 활용 장려: 교육, 의료, 예술 등 다양한 분야에서 딥페이크 기술의 긍정적 활용을 장려하고 지원해야 합니다.

딥페이크 기술은 교육 분야에서 다양한 긍정적인 활용 사례

1. 학습 효과 개선: 영국 바스 대학교의 연구에 따르면, 딥페이크 기술을 활용한 교육 영상이 학습 효과를 크게 향상시킬 수 있습니다. 학생들은 자신의 얼굴이 합성된 영상을 통해 더 빠르고, 쉽고, 재미있게 학습할 수 있었습니다[2].

2. 역사 교육의 생동감 증대: 딥페이크 기술을 통해 역사적 인물들을 '되살려' 학생들에게 직접 강의하는 듯한 경험을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 마틴 루터 킹 주니어나 마리 퀴리와 같은 인물들의 강연을 재현할 수 있습니다[3].

3. 의료 교육 시뮬레이션: 의대생들이 실제와 유사한 환경에서 진단, 응급 처치, 수술 절차 등을 연습할 수 있는 시뮬레이션을 제공할 수 있습니다[1].

4. 언어 학습 강화: 언어 학습자들이 실제와 같은 대화 상황을 경험할 수 있게 해주어 학습 효과를 높일 수 있습니다[3].

5. 맞춤형 AI 튜터: 각 학생의 수준과 언어에 맞춘 AI 튜터를 생성하여 개인화된 학습 경험을 제공할 수 있습니다[3].

6. 직업 훈련 및 기술 교육: 비즈니스 협상, 문화 간 의사소통 등 고위험 상황을 안전하게 시뮬레이션할 수 있어 실무 능력 향상에 도움을 줄 수 있습니다[3].

7. 사회적 인식 제고: 역사적 사건이나 사회적 이슈에 대한 이해를 돕는 교육 자료를 제작하여 학생들의 공감 능력과 사회적 인식을 높일 수 있습니다[1].

8. 가상 현장 학습: 학생들이 물리적으로 방문하기 어려운 장소나 시대를 체험할 수 있는 가상 현장 학습을 제공할 수 있습니다[3].

이러한 활용 사례들은 딥페이크 기술이 교육의 질을 향상시키고 학습 경험을 풍부하게 만들 수 있음을 보여줍니다. 그러나 동시에 이 기술의 윤리적 사용과 잠재적 오용에 대한 주의도 필요합니다[4]. 따라서 교육 기관들은 딥페이크 기술의 긍정적 활용을 극대화하면서도 그 사용에 대한 엄격한 가이드라인과 검증 시스템을 마련해야 할 것입니다.

Citations:

[1] https://palettepath-it.com/ai-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%ED%8E%98%EC%9D%B4%ED%81%ACdeepfake-%EA%B8%B0%EC%88%A0%EC%9D%80-%ED%95%AD%EC%83%81-%EB%82%98%EC%81%9C%EA%B1%B8%EA%B9%8C-%EA%B8%8D%EC%A0%95/

[2] https://www.itworld.co.kr/news/309673

[3] https://techinformed.com/deepfakes-for-good-how-synthetic-media-is-transforming-business/

[4] https://www.expresscomputer.in/guest-blogs/future-of-deepfake-in-education-and-employability-sector/106735/

[5] https://blog.naver.com/isaict/222525543305?viewType=pc

[1] https://www.joongang.co.kr/article/23797497

[2] https://m.boannews.com/html/detail.html?idx=127035

[3] https://palettepath-it.com/ai-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%ED%8E%98%EC%9D%B4%ED%81%ACdeepfake-%EA%B8%B0%EC%88%A0%EC%9D%80-%ED%95%AD%EC%83%81-%EB%82%98%EC%81%9C%EA%B1%B8%EA%B9%8C-%EA%B8%8D%EC%A0%95/

[4] https://newitlec.com/entry/9%ED%8E%B8-%EB%94%A5%ED%8E%98%EC%9D%B4%ED%81%ACDeepfake-%EA%B8%B0%EC%88%A0-GAN%EA%B3%BC-LSTM%EC%9D%98-%ED%86%B5%ED%95%A9%EC%97%90-%EB%8C%80%ED%95%9C-%EA%B8%B0%EC%88%A0%EC%A0%81-%EA%B2%80%ED%86%A0

[5] https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=236973

[6] https://spri.kr/posts/view/23469?code=data_all&study_type=industry_trend

[7] https://www.2e.co.kr/news/articleView.html?idxno=301831

[8] https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=151265

https://www.documento.co.kr/notice/?idx=51621346&bmode=view

딥페이크(Deepfake) 기술: 양날의 검 : 기획 인사이트 | 도큐멘토

딥페이크 기술은 인공지능의 발전과 함께 급속도로 진화하고 있습니다. '딥 러닝(Deep Learning)'과 '가짜(fake)'의 합성어인 딥페이크는 생성적 적대 신경망(GAN)을 기반으로 한 고도의 영상 합성 기술

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외국에는 기획자라는 직업이 있을까? 제안서 작성하는 사람은?

플랜인 — Sun, 28 Jul 2024 09:00:54 +0900

외국에는 기획자라는 직업이 있을까? 제안서 작성하는 사람은? 있는지에 대하여 인공지능을 사용하여 알아보았다.

1. 기획자 유사 직업:

외국에서는 "Proposal Writer" 또는 "Bid Writer"라는 직함으로 기획자와 유사한 역할을 하는 전문가들이 있습니다[2][3]. 이들은 주로 입찰 과정에서 제안서를 작성하고 편집하는 업무를 담당합니다.

2. 입찰 시스템:

많은 국가들이 대한민국의 나라장터와 유사한 전자조달 시스템을 운영하고 있습니다. 예를 들어:

- 한국: KONEPS (Korea ON-line E-Procurement System)라는 전자조달시스템을 사용합니다[1].

- 미국: 연방정부와 주정부 차원에서 다양한 전자조달 플랫폼을 운영합니다.

- 유럽연합: TED (Tenders Electronic Daily)라는 통합 전자조달 시스템을 사용합니다.

이러한 시스템들은 투명성을 높이고 효율적인 조달 프로세스를 지원합니다.

3. 제안서 작성 인력:

외국에도 제안서를 전문적으로 작성하는 인력이 존재합니다. 이들의 주요 역할은 다음과 같습니다[3]:

- 조직의 가치 제안과 승리 전략을 명확히 표현하는 제안서 작성

- 다양한 이해관계자들의 의견을 종합하여 일관된 제안서 작성

- 마감 기한 내 고품질 제안서 완성

- 스토리보딩 세션 주도

- 제안서 구조 개발 지원

- 기존 콘텐츠 재활용 및 새로운 콘텐츠 개발

이러한 전문가들은 주로 대기업, 컨설팅 회사, 정부 기관 등에서 일하며, 때로는 프리랜서로 활동하기도 합니다.

결론적으로, 외국에도 한국의 기획자와 유사한 역할을 하는 전문가들이 있으며, 전자조달 시스템과 제안서 작성 인력도 존재합니다. 이는 글로벌 비즈니스 환경에서 효율적인 입찰 과정과 높은 품질의 제안서 작성이 중요하다는 것을 보여줍니다.

Citations:

[1] https://www.g2b.go.kr/gov/koneps/pt/intro/file/4_KONEPS_eng.pdf

[2] https://www.rfpverse.com/blogs/the-key-differences-between-bid-writing-and-proposal-writing

[3] https://bidsolutions.co.uk/bid-recruitment/permanent-bid-recruitment/job-descriptions/proposal-writer/

[4] https://www.planning.org/blog/9180099/international-planners-tips-on-finding-job-in-us/

[5] https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=9e39c3ae-8893-45d0-969f-e9de75c5d550

[6] https://www.globalkoreamarket.go.kr:8843/bbs/selectBoardList.do?boardId=GLOBAL002&endDate=2017%2F11%2F18&pageIndex=2&startDate=2017%2F09%2F19

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외국에는 기획자라는 직업이 있을까? 제안서 작성하는 사람은? : 기획 인사이트 | 도큐멘토

외국에는 기획자라는 직업이 있을까? 제안서 작성하는 사람은? 있는지에 대하여 인공지능을 사용하여 알아보았다.1. 기획자 유사 직업:외국에서는 "Proposal Writer" 또는 "Bid Writer"라는 직함으로 기

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나라장터 입찰 제안서 작성 시 가장 흔히 저지르는 실수

플랜인 — Sat, 27 Jul 2024 08:59:44 +0900

나라장터 입찰 제안서 작성 시 가장 흔히 저지르는 실수

나라장터 입찰 제안서를 작성할 때 가장 흔히 저지르는 실수는 여러 가지가 있습니다. 이러한 실수들은 제안서의 완성도를 떨어뜨리고, 평가에서 불이익을 초래할 수 있습니다. 아래에 주요 실수와 그 원인, 그리고 이를 방지하기 위한 방법을 자세히 설명하겠습니다.

1. 제안요청서(RFP) 분석 부족

제안요청서의 내용을 충분히 분석하지 않고 작성하는 경우가 많습니다. 이는 발주자의 요구사항을 제대로 반영하지 못하게 되어 평가에서 낮은 점수를 받는 원인이 됩니다. 제안요청서에는 발주자가 원하는 구체적인 요구사항과 평가 기준이 명시되어 있으므로 이를 철저히 분석하는 것이 중요합니다[4][9].

2. 평가 항목 비중 불균형

중요한 평가 항목을 간과하거나 비중을 잘못 배분하는 실수가 흔합니다. 예를 들어, 30점 배점 항목을 간소하게 작성하고, 10점 배점 항목에 많은 비중을 두는 경우가 있습니다. 평가 항목의 비중을 정확히 파악하고 이에 맞춰 제안서를 작성해야 합니다[4][18].

배점표가 있습니다.

배점표의 점수 균형에 맞도록 페이지수를 배분해야 하고, 컨소시엄 구성도 마찬가지로 배분함이 좋습니다.

3. 구체성과 명확성 부족

제안서의 내용이 구체적이지 않고 모호하게 작성되는 경우가 많습니다. 이는 심사위원이 제안의 실현 가능성을 판단하기 어렵게 만듭니다. 구체적인 데이터와 사례를 제시하여 제안의 타당성을 입증해야 합니다[3][18].

4. 서류 제출 누락

요구된 서류를 빠뜨리거나, 법률에 해당하는 사항을 누락하는 실수가 자주 발생합니다. 이는 제안서의 신뢰성을 떨어뜨리고 평가에서 불이익을 초래합니다. 제출 서류 목록을 체크리스트로 관리하여 누락을 방지해야 합니다[2][9].

5. 기술 능력 과장

기술 능력을 과장하여 작성하는 경우, 실제 수행 능력과의 차이로 인해 신뢰를 잃을 수 있습니다. 이는 향후 계약 이행 시 문제를 일으킬 수 있습니다. 현실적인 기술 능력을 기반으로 제안서를 작성해야 합니다[3][18].

6. 논리적 흐름 부족

제안서의 논리적 흐름이 부족하여 내용이 일관되지 않거나, 이해하기 어려운 경우가 많습니다. 이는 심사위원이 제안을 이해하는 데 어려움을 겪게 만듭니다. 제안서의 구조를 명확히 하고, 각 항목이 논리적으로 연결되도록 작성해야 합니다[4][18].

7. 인쇄 및 제본 실수

인쇄 품질이 낮거나, 제본 방법을 잘못 선택하는 경우가 있습니다. 이는 제안서의 전체적인 완성도를 떨어뜨립니다. 인쇄 품질을 높이고, 발주처가 요구하는 제본 방법을 준수해야 합니다[13][14].

8. 클라이언트의 이익에 초점 부족

클라이언트가 프로젝트를 통해 얻을 수 있는 이익을 명확하게 제시하지 않는 경우가 많습니다. 제안서에서 클라이언트의 비즈니스 문제와 이익에 초점을 맞추고, 이를 숫자로 명확하게 표현해야 합니다[18].

9. 차별화 부족

경쟁 업체와 차별화되지 않는 제안서를 작성하는 경우가 많습니다. 자사의 강점과 차별화된 전략을 강조하여 경쟁력을 높여야 합니다[18].

10. 전문 용어 남용

전문 용어를 과도하게 사용하거나, 너무 길고 복잡한 문장을 사용하는 경우가 있습니다. 이는 제안서를 읽기 어렵게 만듭니다. 간결하고 명확한 문장으로 작성해야 합니다[18].

결론

나라장터 입찰 제안서를 작성할 때는 제안요청서를 철저히 분석하고, 평가 항목의 비중을 적절히 배분하며, 구체적이고 명확하게 작성하는 것이 중요합니다. 또한, 요구된 서류를 빠짐없이 제출하고, 기술 능력을 과장하지 않으며, 논리적 흐름을 유지하는 것이 필요합니다. 클라이언트의 이익에 초점을 맞추고, 자사의 강점을 강조하며, 전문 용어를 남용하지 않는 것도 중요합니다. 마지막으로, 인쇄 및 제본 시에도 주의를 기울여야 합니다.

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나라장터 입찰 제안서 작성 시 가장 흔히 저지르는 실수 : 제안서 작성 방법 | 도큐멘토

나라장터 입찰 제안서 작성 시 가장 흔히 저지르는 실수나라장터 입찰 제안서를 작성할 때 가장 흔히 저지르는 실수는 여러 가지가 있습니다. 이러한 실수들은 제안서의 완성도를 떨어뜨리고,

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나라장터 제안서 작성 시 주의해야할 부분

플랜인 — Sun, 21 Jul 2024 20:59:38 +0900

나라장터 제안서 작성 시 주의해야할 부분 : 제안서 작성 방법 | 도큐멘토

나라장터 입찰 제안서를 작성할 때는 여러 가지 사항을 고려해야 합니다. 제안서 작성 시 필요한 사항과 주의해야 할 점, 제안서의 목차에 포함해야 할 중요 내용, 그리고 인쇄 시 주의해야 할

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나라장터 입찰 제안서를 작성할 때는 여러 가지 사항을 고려해야 합니다. 제안서 작성 시 필요한 사항과 주의해야 할 점, 제안서의 목차에 포함해야 할 중요 내용, 그리고 인쇄 시 주의해야 할 점을 아래와 같이 정리했습니다.

제안서 작성 시 필요한 사항과 주의해야 할 점

필요한 사항

1. 제안요청서(RFP) 분석: 수요기관에서 제공하는 제안요청서를 철저히 분석해야 합니다. 제안요청서에는 발주자가 요구하는 사항과 평가 기준이 명시되어 있으므로 이를 정확히 이해하고 반영해야 합니다[1][2].

2. 명확하고 구체적인 제안: 제안서의 내용은 명확하고 구체적으로 작성해야 합니다. 발주자의 요구사항을 충족시키는 방안을 제시하고, 이를 뒷받침할 근거 자료를 포함해야 합니다[3].

3. 차별화된 전략: 경쟁 업체와 차별화될 수 있는 전략을 제시해야 합니다. 이를 위해 자사의 강점과 경험을 강조하고, 발주자의 문제를 해결할 수 있는 구체적인 방안을 제시해야 합니다[4][5].

4. 논리적 구성: 제안서의 각 장과 항목은 논리적으로 구성되어야 합니다. 전체적인 흐름이 자연스럽게 이어지도록 스토리텔링 방식으로 작성하는 것이 좋습니다[3].

주의해야 할 점

1. 평가 기준 준수: 제안서 평가 기준과 절차를 정확히 이해하고, 이에 맞춰 제안서를 작성해야 합니다. 기술 능력과 가격 평가 합산 점수가 중요한 요소임을 유념해야 합니다[1][6].

2. 심사위원 관점: 제안서는 발주처 관계자가 아닌 심사위원을 대상으로 작성해야 합니다. 심사위원이 쉽게 이해할 수 있도록 명확하고 간결하게 작성하는 것이 중요합니다[3].

3. 철저한 검토: 제안서를 작성한 후에는 철저히 검토하여 오류나 누락된 부분이 없는지 확인해야 합니다. 시간적 여유가 있다면 여러 번 검토하고 수정하는 것이 좋습니다[3].

https://www.documento.co.kr/87/?q=YToxOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjt9&bmode=view&idx=48663297&t=board

제안서의 목차에 중요하게 표기해야 하는 내용

1. 제목 페이지: 제안서의 제목, 회사명, 발주처명, 제안서 작성일 등을 포함합니다[6].

2. 제안 개요: 해당 사업에 대한 이해와 제안의 목적을 간략히 설명합니다[5].

3. 회사 소개: 제안하는 회사의 연혁, 주요 사업, 조직도 등을 소개합니다[5].

4. 사업 수행 계획: 사업 수행 방법, 일정, 인력 구성, 기술적 접근 방법 등을 상세히 기술합니다[5].

5. 기술 능력: 제안하는 기술의 상세 설명과 이를 뒷받침하는 자료를 포함합니다[5].

6. 재무 계획: 예산 계획과 재무 상태를 설명합니다[5].

7. 기타 사항: 추가적으로 필요한 사항이나 부록을 포함합니다[5].

인쇄할 때 주의해야 하는 점

1. 제본 방법 준수: 제안요청서에 명시된 제본 방법을 준수해야 합니다. 발주처마다 요구하는 제본 방법이 다를 수 있으므로 이를 확인하고 따르는 것이 중요합니다[7].

2. 인쇄 품질: 인쇄 품질이 중요합니다. 제안서의 내용이 명확하게 보이도록 고품질 인쇄를 선택해야 합니다. 특히, 그래프나 도표 등의 시각 자료는 선명하게 인쇄되어야 합니다[8].

3. 친환경 인쇄: 가능하다면 친환경 인쇄 방법을 선택하여 기업의 사회적 책임을 강조할 수 있습니다[8].

결론

나라장터 입찰 제안서를 작성할 때는 제안요청서를 철저히 분석하고, 명확하고 구체적인 제안을 논리적으로 구성하는 것이 중요합니다. 또한, 심사위원의 관점에서 작성하고, 평가 기준을 준수해야 합니다. 제안서의 목차에는 주요 내용을 포함하고, 인쇄 시에는 제본 방법과 인쇄 품질에 주의해야 합니다.

나라장터 제안서 작성 시 주의해야할 부분 : 제안서 작성 방법 | 도큐멘토

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인공지능으로 제안서를 작성한다면?

플랜인 — Sun, 21 Jul 2024 20:58:47 +0900

인공지능으로 제안서를 작성한다면? : 제안서 작성 방법 | 도큐멘토

AI와 나라장터 입찰 제안서 작성의 관계성나라장터는 대한민국의 공공 조달 시스템으로, 다양한 공공 입찰을 통해 계약을 체결하는 플랫폼이다. 입찰 제안서 작성은 이 시스템에서 중요한 역할

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AI와 나라장터 입찰 제안서 작성의 관계성

나라장터는 대한민국의 공공 조달 시스템으로, 다양한 공공 입찰을 통해 계약을 체결하는 플랫폼이다. 입찰 제안서 작성은 이 시스템에서 중요한 역할을 하며, AI 기술의 발전은 이 과정을 혁신적으로 변화시키고 있다.

- 데이터 분석 및 예측: AI는 과거의 입찰 데이터를 분석하여 성공적인 입찰 전략을 예측할 수 있다. 이를 통해 기업은 보다 효과적인 제안서를 작성할 수 있다.

- 자동화: AI 기반 도구는 제안서 작성의 반복적인 작업을 자동화하여 시간과 비용을 절감할 수 있다. 예를 들어, AutogenAI와 같은 플랫폼은 복잡한 제안서 작성 과정을 단 며칠로 단축할 수 있다.

- 정확성 향상: AI는 제안서의 오류를 검출하고, 법령 준수 여부를 확인하는 등 제안서의 정확성을 높이는 데 도움을 줄 수 있다.

AI 활용방안

나라장터 입찰 제안서 작성에서 AI를 활용하는 구체적인 방안은 다음과 같다.

- 제안요청서 분석: AI는 제안요청서(RFP)를 분석하여 핵심 요구사항을 도출하고, 이를 바탕으로 맞춤형 제안서를 작성하는 데 도움을 줄 수 있다.

- 자동화된 제안서 작성: AI 기반 도구를 활용하여 제안서의 초안을 자동으로 생성하고, 이를 기반으로 세부 내용을 추가하여 완성도를 높일 수 있다.

- 입찰 정보 검색: AI는 나라장터의 복잡한 검색 기능을 보완하여 사용자 맞춤형 입찰 정보를 제공하고, 실시간으로 공고를 모니터링할 수 있다.

AI 활용의 주요 장점

- 시간 절약: AI는 반복적인 작업을 자동화하여 제안서 작성 시간을 크게 단축시킬 수 있다.

- 비용 절감: 자동화된 시스템은 인력 비용을 줄이고, 효율성을 높여 비용 절감 효과를 가져올 수 있다.

- 정확성: AI는 데이터 분석을 통해 오류를 최소화하고, 법적 요구사항을 준수하는 정확한 제안서를 작성할 수 있다.

- 경쟁력 강화: AI 기반 분석은 경쟁사와의 차별화된 전략을 수립하는 데 도움을 주어, 입찰 성공률을 높일 수 있다.

주의해야 할 점

AI를 활용할 때 주의해야 할 점도 있다.

- 데이터 품질: AI의 성능은 입력 데이터의 품질에 크게 의존한다. 따라서 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하는 것이 중요하다.

- 보안 문제: AI 시스템은 민감한 정보를 다루기 때문에 보안에 취약할 수 있다. 데이터 유출을 방지하기 위한 강력한 보안 조치가 필요하다.

- 법적 준수: AI를 활용한 제안서 작성 시 법적 요구사항을 철저히 준수해야 한다. 이는 법적 분쟁을 예방하는 데 중요하다.

- 인적 요소: AI가 모든 작업을 대체할 수는 없다. 최종 검토와 의사결정은 여전히 인간의 역할이 중요하다.

사례

- AI 기반 제안서 작성 도구: AutogenAI와 같은 도구는 AI를 활용하여 복잡한 제안서 작성 과정을 자동화하고, 효율성을 크게 향상시켰다. 이를 통해 기업은 경쟁력 있는 제안서를 빠르게 작성할 수 있었다[1].

- 지능형 검색 및 맞춤형 알림: AI를 활용한 지능형 검색 기능은 입찰 정보를 더욱 빠르고 정확하게 제공하여, 기업의 입찰 참여율을 높이는 데 기여하고 있다[9].

향후 업무 접목도와 활용방안

AI 기술의 발전은 나라장터 입찰 제안서 작성뿐만 아니라, 전체적인 업무 프로세스에 큰 변화를 가져올 것이다. 향후 AI를 접목할 수 있는 업무 영역과 활용방안은 다음과 같다.

- 지능형 검색: AI를 활용한 지능형 검색 기능은 입찰 정보를 더욱 빠르고 정확하게 제공하여, 기업의 입찰 참여율을 높일 수 있다.

- 맞춤형 알림 서비스: AI는 기업별 맞춤형 입찰 정보를 실시간으로 제공하고, 이메일 알림을 통해 중요한 입찰 공고를 놓치지 않도록 도와줄 수 있다.

- 제안서 검토 및 피드백: AI는 작성된 제안서를 검토하고, 개선이 필요한 부분에 대해 피드백을 제공하여 제안서의 품질을 향상시킬 수 있다.

1) 가장 효과적인 방법은 무엇인가?

가장 효과적인 방법은 AI 기반 도구를 활용하여 제안서 작성 과정을 자동화하고, 데이터 분석을 통해 전략적 의사결정을 지원하는 것이다. 구체적으로 다음과 같은 방법들이 있다:

- 제안요청서(RFP) 분석: AI는 제안요청서를 분석하여 핵심 요구사항을 도출하고, 이를 바탕으로 맞춤형 제안서를 작성할 수 있다. 이를 통해 제안서 작성 시간을 단축하고, 요구사항을 정확히 반영할 수 있다[1][2].

- 자동화된 제안서 작성: AI 도구를 사용하여 제안서의 초안을 자동으로 생성하고, 이를 기반으로 세부 내용을 추가하여 완성도를 높일 수 있다. 예를 들어, e-제안요청 도움 시스템은 사업유형, 적용법령, 평가항목 등 기본정보만 입력하면 표준 제안요청서를 자동으로 생성해준다[6].

- 지능형 검색: AI를 활용하여 나라장터에 입찰공고된 제안요청서를 검색하고, 유사한 프로젝트의 제안서를 참고할 수 있다. 이를 통해 보다 정확하고 효과적인 제안서를 작성할 수 있다[6].

2) 제안 평가에 미치는 영향은 무엇인가?

AI를 활용한 제안서 작성은 제안 평가에 긍정적인 영향을 미친다:

- 정확성 및 일관성: AI는 법령 준수 여부를 자동으로 검토하고, 오류를 최소화하여 정확하고 일관성 있는 제안서를 작성할 수 있다. 이는 평가자에게 신뢰성을 높여준다[6].

- 효율성: AI는 제안서 작성 시간을 단축시키고, 반복적인 작업을 자동화하여 효율성을 높인다. 이는 평가 과정에서도 시간 절약과 효율성을 가져온다[2].

- 데이터 기반 의사결정: AI는 과거 입찰 데이터를 분석하여 성공 확률이 높은 전략을 도출할 수 있다. 이는 평가자에게 더 나은 의사결정 자료를 제공한다[2].

3) 입찰에서 주의해야 할 기술적인 문제는 있는가?

AI를 활용할 때 주의해야 할 기술적인 문제는 다음과 같다:

- 데이터 품질: AI의 성능은 입력 데이터의 품질에 크게 의존한다. 따라서 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하는 것이 중요하다[3].

- 보안 문제: AI 시스템은 민감한 정보를 다루기 때문에 보안에 취약할 수 있다. 데이터 유출을 방지하기 위한 강력한 보안 조치가 필요하다[3].

- 법적 준수: AI를 활용한 제안서 작성 시 법적 요구사항을 철저히 준수해야 한다. 이는 법적 분쟁을 예방하는 데 중요하다[5].

- 인적 요소: AI가 모든 작업을 대체할 수는 없다. 최종 검토와 의사결정은 여전히 인간의 역할이 중요하다[4].

4) 예상되는 비용 절감 효과는 무엇인가?

AI를 활용한 제안서 작성은 다음과 같은 비용 절감 효과를 기대할 수 있다:

- 시간 절약: AI는 반복적인 작업을 자동화하여 제안서 작성 시간을 크게 단축시킨다. 이는 인력 비용 절감으로 이어진다[2][6].

- 인적 오류 감소: AI는 데이터 분석을 통해 오류를 최소화하여 재작업 비용을 줄일 수 있다[6].

- 효율적인 자원 활용: AI는 제안서 작성 과정에서 필요한 자원을 효율적으로 배분하여 비용 절감 효과를 가져온다[2].

- 낙찰 확률 증가: AI 기반 분석은 경쟁사와의 차별화된 전략을 수립하는 데 도움을 주어, 입찰 성공률을 높여 비용 대비 효과를 극대화할 수 있다[7].

사례

- 고비드(GoBID): 헬로에이아이시스템즈는 공공공사 입찰에 AI 및 빅데이터를 접목한 솔루션 '고비드'를 통해 높은 낙찰률을 증명했다. 이 솔루션은 대량의 입찰 데이터를 수집·가공 후 AI 학습을 진행하여, 건설사에 낙찰 확률이 높은 투찰 가격을 제안한다. 이를 통해 고객 증가율 57%를 기록하며 업계의 주목을 받았다[7].

결론적으로, AI를 활용한 나라장터 입찰 제안서 작성은 효율성과 정확성을 높여 비용 절감 효과를 가져올 수 있다. 그러나 데이터 품질, 보안 문제, 법적 준수 등 주의사항을 철저히 관리해야 한다. AI의 도입은 공공 조달 시스템에서의 성공적인 입찰을 이루는 데 중요한 역할을 할 것이다.

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인공지능으로 제안서를 작성한다면? : 제안서 작성 방법 | 도큐멘토

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Citations:

[1] https://ai.g2b.go.kr

[2] https://www.documento.co.kr/87/?bmode=view&idx=41039992

[3] https://spri.kr/posts/view/23720?code=data_all&study_type=research

[4] https://blog.naver.com/i-bricks_inc/222932020151

[5] https://www.igunsul.net/detail_bid/index/bid7150240

[6] https://www.pps.go.kr/kor/bbs/view.do?bbsSn=2208010006&key=00634&orderBy=bbsOrdr+desc&pageIndex=9

[7] https://www.tech42.co.kr/ai%EB%A1%9C-%EB%82%98%EB%9D%BC%EC%9E%A5%ED%84%B0-%EC%9E%85%EC%B0%B0-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EB%A5%BC-%EB%B6%84%EC%84%9D%ED%96%88%EB%8D%94%EB%8B%88-%EB%82%99%EC%B0%B0%EB%A5%A0-%EA%BB%91/

[8] https://www.kobaco.co.kr/site/main/file/download/uu/04129cae0bb74005b7f985623b593bef?downGubun=flexerViewer

[9] https://www.gpters.org/nocode/post/planning-national-marketplace-proposal-ArRkeJ3dnrJFWYs

[10] https://www.igunsul.net/detail_bid/index/bid7845825

[11] http://www.stvnews.kr/news/articleView.html?idxno=6057

[12] https://www.igunsul.net/detail_bid/index/bid8591780

[13] https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2022080110060620451

[14] https://www.pps.go.kr/kor/bbs/view.do?bbsSn=2208010006&key=00318

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인공지능으로 제안서를 작성한다면? : 제안서 작성 방법 | 도큐멘토

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美 셰프 로보틱스, 요리용 AI 로봇팔 출시

플랜인 — Wed, 17 Jul 2024 14:50:26 +0900

미국 셰프 로보틱스(Chef Robotics)가 최근 AI 기반 로봇팔을 출시했다고 발표했습니다. 이 로봇팔은 음식 제조업체들이 생산량을 늘리고 전 세계적인 노동력 부족 문제를 해결하는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다.

### 주요 특징 및 성능

- **유연성**: 셰프 로보틱스의 로봇팔은 다양한 재료를 다룰 수 있도록 설계되었으며, 기존의 특정 작업만 자동화하던 로봇들과 달리 고혼합 환경에서도 유연하게 작동합니다[1][2].

- **생산성 향상**: 셰프 봄베이(chef Bombay)는 셰프 로보틱스의 로봇을 도입한 후 생산능력이 20% 이상 증가했으며, 음식물 쓰레기가 88% 감소하고 노동 생산성이 33% 증가했습니다[1][3].

- **AI 기반 소프트웨어**: 이 로봇들은 셰프 로보틱스의 셰프OS(ChefOS) 소프트웨어로 작동하며, AI 모델을 통해 다양한 재료와 용기에 적응할 수 있습니다[1][2].

### 시장 및 적용 사례

셰프 로보틱스는 식음료 업계의 냉동 식품 제조업체를 주요 시장으로 삼고 있으며, 이미 에이미스 키친(Amy’s Kitchen), 선 배스킷(Sunbasket), 셰프 봄베이(chef Bombay)와 같은 고객들에게 2천만 식 이상의 음식을 제공했습니다[1][2][3]. 이 로봇들은 실제 생산 환경에서 데이터를 수집하고 AI 모델을 개선하여 점점 더 자율적으로 작동할 수 있게 됩니다[1][2].

### 기대 효과

- **노동력 부족 해결**: 셰프 로보틱스의 로봇은 글로벌 노동력 부족 문제를 해결하는 데 기여할 수 있으며, 생산 공정의 효율성을 높여줍니다[1][2].

- **비용 절감**: 음식물 쓰레기를 줄이고, 노동 생산성을 높여 투자수익률(ROI)을 적극적으로 창출하고 있습니다[1][3].

셰프 로보틱스의 창업자 라자트 바게리아는 "지능형 로봇을 대규모로 확장한 사례는 없었다"며, "테슬라가 전기차 혁명을 시작한 것처럼 우리도 지능형 로봇 혁명을 이끄는 것을 돕고자 한다"고 말했습니다[1][2].

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얼굴 표정만으로 수술 후 통증 예측하는 AI 개발

플랜인 — Wed, 17 Jul 2024 14:49:50 +0900

분당서울대병원 마취통증의학과 연구진이 환자의 얼굴 표정만으로 수술 후 통증을 예측하는 인공지능(AI)을 개발했습니다. 이 AI는 주관적으로 표현되던 통증을 객관적이고 정확하게 평가할 수 있게 해줍니다.

연구 배경 및 필요성

수술 후 환자의 통증은 매우 주관적이며, 어린이와 정신질환자 등은 자신의 통증을 표현하기 어려운 경우가 많습니다. 이에 따라 통증을 객관적으로 평가하고 신속하게 대처할 수 있는 방법이 필요했습니다.

AI 모델 개발 과정

연구진은 위 절제 수술을 받은 환자들을 대상으로 다양한 상태에서 얼굴 표정을 촬영했습니다:

- 수술 전 통증이 없는 상태

- 수술 후 마취회복실 입실 직후

- 환자가 진통제가 필요한 정도의 통증을 표현했을 때

- 진통제 투여 후 통증이 경감된 상태

이와 함께 통증 모니터링에 사용되는 진통통각지수(ANI), 활력 징후, 숫자통증척도(NRS) 등의 생리적 신호를 측정했습니다. 이러한 데이터를 조합하여 AI 모델을 구축하고 수술 후 통증 강도를 예측할 수 있는지 검증했습니다.

연구 결과

얼굴 표정 데이터만을 학습시킨 AI 모델은 예측 정확도(AUROC)가 0.93으로 나타났습니다. 이는 얼굴 표정뿐만 아니라 진통통각지수와 활력 징후 등 생리적 신호를 기반으로 한 모델(AUROC 0.84)보다 높은 성능을 보였습니다[1][4][5].

의의 및 기대 효과

이 AI 모델은 마취회복실에서 적절한 통증 관리 치료를 통해 수술 환자의 회복을 돕는 데 유용할 것으로 기대됩니다. 특히, 의사소통이 어려운 환자들의 통증 평가에 큰 도움이 될 것입니다. 또한, 의료진이 일일이 환자의 얼굴 표정과 생체 신호를 평가하지 않아도 AI를 이용해 많은 환자들의 표정 데이터를 대량으로 처리할 수 있게 되어 통증의 유무뿐만 아니라 강도를 섬세하게 평가할 수 있게 되었습니다[2][7][12].

결론

분당서울대병원 연구진의 AI 모델은 수술 후 통증을 객관적이고 정확하게 예측할 수 있는 혁신적인 도구로, 향후 의료 현장에서의 통증 관리에 큰 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.

https://www.documento.co.kr/23/?q=YToxOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjt9&bmode=view&idx=44882230&t=board

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바로가기 (새창) : https://biz.chosun.com/science-chosun/medicine-health/2024/07/17/SYOVMBNWRNCPNGZMS64VOZ2AOM/

싱가포르 AI 창업 허브로 부상

플랜인 — Wed, 17 Jul 2024 14:11:08 +0900

최근 싱가포르에 거주하는 글로벌 회사의 임원이 한국을 방문하여 미·중 무역전쟁 속에서도 싱가포르에 우수한 창업자와 투자금, 그리고 테크 스타트업이 몰리고 있다고 밝혔습니다. 이 임원에 따르면, 지난 2년간 AI 관련 직종의 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다.

싱가포르의 AI 스타트업 중간 관리자의 연봉은 미화 30만 달러(한화 약 4억 2000만 원)에서 40만 달러(한화 약 5억 6000만 원)에 이르고 있습니다. 또한 일정 기간 싱가포르에 체류하면 약 6개월 안에 영주권(PR)을 취득할 수 있어 테크 인력들이 싱가포르로 이주해 고연봉과 스톡옵션을 통해 단기간에 부를 축적할 수 있다고 전망했습니다.

주요 하이라이트:

AI 직업 시장 붐: AI 및 기술 배경 직종의 수요 급증.
높은 연봉: AI 중간 관리자 연봉 최대 미화 40만 달러.
투자 유입: 싱가포르에 본사를 둔 700개 AI 기업과 외국인 직접 투자(FDI) 증가.
정부 투자: 향후 5년간 AI에 10억 싱가포르 달러(약 1조 원) 이상 투자 계획.

싱가포르 정부는 AI 교육에 약 2000만 싱가포르 달러(미화 1500만 달러)를 투자하고, 향후 5년간 AI 인력을 1만 5000명으로 세 배 늘릴 계획입니다. 또한, AI 연구를 위해 5억 싱가포르 달러(미화 3억 7500만 달러)를 지원할 예정입니다.

중국의 투자 증가: 중국의 자본이 싱가포르의 AI 산업에 크게 기여하고 있으며, 싱가포르는 글로벌 허브로 부상하고 있습니다. 싱가포르의 금융 인프라, 투명한 규제 환경, 매력적인 세금 정책 등이 글로벌 자본의 선호를 받고 있습니다.

미래 전망: 싱가포르는 지원적인 인프라와 비즈니스 친화적인 환경 덕분에 2023년에만 4000개 이상의 새로운 스타트업을 유치하며 최적의 스타트업 허브로 변모하고 있습니다.

결론: 싱가포르의 AI에 대한 적극적인 투자와 글로벌 인재 및 자본 유치로 인해 싱가포르는 선도적인 AI 및 디지털 혁신 허브로 자리매김하고 있습니다.

SoftFoot Pro - The motorless flexible artificial foot

플랜인 — Wed, 17 Jul 2024 14:09:24 +0900

SoftFoot Pro: The Motorless Flexible Artificial Foot
The SoftFoot Pro is an innovative prosthetic foot designed by the Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) to closely replicate the anatomy and biomechanics of the human foot. This motorless and flexible prosthetic aims to provide enhanced mobility, stability, and comfort for individuals with limb loss.

Key Features

Anatomical Design: The SoftFoot Pro mimics the structure of the human foot using five parallel chains of high-strength plastic segments. These segments replicate the phalanges (toe bones) and metatarsals (bones running from the base of the toes to the heel), connected by elastic connectors.
Energy Storage and Release: The prosthetic includes a titanium arch mechanism that functions similarly to the plantar fascia in the human foot. This mechanism stores energy when the foot bends at the toes during a step and releases it when the foot lifts off the ground, aiding in forward propulsion and energy efficiency.
Flexibility and Adaptability: Unlike rigid prostheses, the SoftFoot Pro can deform to adapt to uneven terrains and obstacles, improving stability and natural gait. It can absorb 10% to 50% of impact energy, reducing stress on the user's body.
Waterproof Construction: The prosthetic is designed to be waterproof, making it suitable for various outdoor activities, including walking on meadows, beaches, and slippery surfaces.

Clinical and Robotic Applications

Human Trials: The SoftFoot Pro has been tested by individuals with unilateral lower limb amputations in clinical trials conducted at Hannover Medical School and the Medical University of Vienna. These trials aim to validate its performance and durability in real-world scenarios.
Robotic Testing: The prosthetic has also been tested on the Anymal quadruped robot at ETH Zurich and the HRP-4 humanoid robot at the University of Tokyo, demonstrating its potential for use in robotics.

Conclusion

The SoftFoot Pro represents a significant advancement in prosthetic technology, offering a more natural and adaptable solution for people with limb loss. Its ability to mimic the human foot's biomechanics and improve stability on challenging surfaces makes it a promising innovation in both prosthetics and robotics.

애플 인텔리전스는 어떻게 엣지AI의 한계를 뛰어넘었나

플랜인 — Sun, 14 Jul 2024 18:03:07 +0900

애플은 최근 자사 제품 라인업인 애플 인텔리전스를 위한 GenAI 기능 제품군을 공개했습니다. 여기에는 이모티콘 생성기, 글쓰기 및 이미지 도구, Siri 업데이트 등이 포함되어 있습니다. 이 제품군은 GenAI 배포의 새로운 혁신으로, 사용자가 더 강력한 AI 모델을 손쉽게 사용할 수 있게 합니다. 애플은 '엣지의 AI'로 자리매김하며, 가능한 한 기기 내부에서 최대한 많은 연산을 수행해 프라이버시 문제를 해결하려고 합니다.

애플 인텔리전스는 온디바이스 및 서버 모델 제품군을 활용합니다. 온디바이스 모델로는 OpenELM과 작업별 모델셋이 있으며, 서버 측 모델로는 Ferret-UI와 Apple 클라우드에서 보호되는 다른 어댑터셋이 있습니다. 사용자 요청이 복잡한 경우, 애플 기기는 이를 ChatGPT-4o로 전송할 수 있습니다. 오케스트레이션 알고리즘은 가장 적합한 모델을 평가해 선택하는 역할을 합니다.

애플은 AI 모델의 메모리 요구량을 줄이기 위해 정량화 및 파인튜닝 기법을 사용합니다. 정량화는 RAM 요구량을 줄여 다른 프로그램을 위한 공간을 확보할 수 있게 하며, 파인튜닝 기술인 LoRA를 사용해 모델을 최적화합니다. LoRA는 기본 모델에 보조 어댑터를 만들어 특정 작업에 필요한 가중치만 파인튜닝합니다. 이를 통해 애플은 하나의 큰 모델과 여러 작은 어댑터셋을 저장해 필요한 작업에 맞게 모델을 조정할 수 있습니다.

애플 인텔리전스는 온디바이스 모델(OpenELM 및 이미지 모델)과 서버 모델(프라이빗 클라우드 컴퓨팅 Apple 모델 스택)로 구성됩니다. 오케스트레이션 알고리즘은 사용자 요청이 기기 내에서 처리될지, Apple 서버 모델로 처리될지, ChatGPT로 전달될지를 결정합니다. 앱 인텐트 툴박스는 Siri와 모델이 다양한 앱과 상호 작용할 수 있도록 지원하며, 시맨틱 인덱스는 벡터 데이터베이스로서 데이터를 검색하고 상호 작용할 수 있게 합니다.

애플의 새로운 GenAI 기능은 사용자 프라이버시를 강화하는 동시에 iPhone 15 Pro, Pro Max, M1 칩이 탑재된 iPad 및 Mac으로의 업그레이드를 유도합니다. 이는 몇 세대에 걸쳐 미미한 개선만 있었던 애플 제품에 대한 강력한 업그레이드 이유를 제공합니다. 또한, 애플은 모든 모델의 가중치와 데이터셋을 공개해 AI 분야에서 개방성을 추구하고 있습니다. 이는 메타를 능가하는 AI 분야에서 가장 개방적인 대기업이 되는 것을 목표로 하고 있으며, 다른 기업들도 이를 따르도록 장려하는 역할을 합니다.

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애플 인텔리전스는 어떻게 엣지AI의 한계를 뛰어넘었나 : 씽크탱크 | 도큐멘토

애플 인텔리전스는 어떻게 엣지AI의 한계를 뛰어넘었나애플은 최근 자사 제품 라인업인 애플 인텔리전스를 위한 GenAI 기능 제품군을 공개했습니다. 여기에는 이모티콘 생성기, 글쓰기 및 이미지

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엔비디아, 아마존이 투자한 Perplexity

플랜인 — Sun, 14 Jul 2024 18:01:07 +0900

안녕하세요. 저는 Perplexity에서 개발한 AI 어시스턴트입니다. 제 주요 특징과 기능에 대해 간단히 설명드리겠습니다:

주요 특징

정확하고 질 높은 정보 제공: 저는 최신의 광범위한 지식을 바탕으로 정확하고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하려 노력합니다.
다양한 주제에 대한 대화: 과학, 기술, 역사, 문화 등 폭넓은 주제에 대해 대화할 수 있습니다.
맞춤형 응답: 사용자의 질문과 맥락을 이해하여 개인화된 답변을 제공합니다.
언어 지원: 한국어를 포함한 여러 언어로 소통할 수 있습니다.

주요 기능

정보 제공 및 질문 답변
간단한 계산 및 데이터 분석
텍스트 요약 및 작성 지원
창의적인 아이디어 제안
일상적인 대화 및 소통

한계점

실시간 인터넷 접속이나 최신 정보 업데이트 기능은 없습니다.
2023년 12월까지의 정보만을 가지고 있습니다.
시각/청각 정보를 직접 처리할 수 없습니다.

저는 항상 학습하고 발전하고 있으며, 사용자 여러분께 최선의 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 어떤 질문이나 요청이 있으시면 언제든 말씀해 주세요.

https://www.perplexity.ai/

Perplexity

Perplexity is a free AI-powered answer engine that provides accurate, trusted, and real-time answers to any question.

www.perplexity.ai

[ NewsClipping ] 2024.07.08 ~ 07.12

플랜인 — Sat, 13 Jul 2024 09:01:09 +0900

나룰초·풍산초 ‘하남형 스쿨존’ 사업 본격 추진

▲고원식·대각선횡단보도 신설 및 정비 ▲보행자 통행 보도 연장 ▲횡단보도와 정지선 사이 5m 이격 ▲스마트 안전시설물(보행자 횡단 알리미·활주로형 횡단보도·바닥신호등·적색 잔여시간 표시장치) 등이 설치

http://www.kocus.com/news/articleView.html?idxno=431466

軍 ‘플라잉카·드론택시’등 첨단항공교통, 국방분야 활용 방안 본격 모색

국방 분야 첨단항공교통(AAM·Advanced Air Mobility) 생태계 조성을 위한 제1회 국방 AAM 포럼을 개최

https://www.msn.com/ko-kr/news/other/%E8%BB%8D-%ED%94%8C%EB%9D%BC%EC%9E%89%EC%B9%B4-%EB%93%9C%EB%A1%A0%ED%83%9D%EC%8B%9C-%EB%93%B1-%EC%B2%A8%EB%8B%A8%ED%95%AD%EA%B3%B5%EA%B5%90%ED%86%B5-%EA%B5%AD%EB%B0%A9%EB%B6%84%EC%95%BC-%ED%99%9C%EC%9A%A9-%EB%B0%A9%EC%95%88-%EB%B3%B8%EA%B2%A9-%EB%AA%A8%EC%83%89/ar-BB1pnsCa?apiversion=v2&noservercache=1&domshim=1&renderwebcomponents=1&wcseo=1&batchservertelemetry=1&noservertelemetry=1

군산시, ‘고독사 예방’ 인공지능 콜 도입

인공지능, 'AI 네이버 케어 콜' 사업을 정식으로 도입, 나운동에 시범 도입했고, 올해는 27개 읍면동으로 확대해 시행

https://news.kbs.co.kr/news/pc/view/view.do?ncd=8009262&ref=A

Volvo - For Life // AI generated commercial

This is a test for trying out the RunwayML Gen-3 Alpha model for commercial purpouses. All the shots are generated with RunwayML using text-to-video, some small details were retouched in AE after the edit was done (logo, license plate, or if I really liked a shot but there were two cars present, etc)

https://youtu.be/TLxpfN23fGA

AI helps women to speak without Voice

Al" helps woman speak after 18 years without a voice! Imagine the silence. 18 without the ability to speak, to share your thoughts... That was Ann's reality. But thanks to a groundbreaking advancement in Al and brain-computer interfaces (BCI), she has a new voice. This incredible technology unlocks the power of Ann's mind, deciphering her brain signals and translating them into words

https://youtu.be/3L83KO0UmP0

차세대 배터리 수요처로 뜨는 UAM…리튬메탈·리튬황 배터리 주목

도심항공교통(UAM)이 전기차 이후 새로운 배터리 수요처로 떠오르고 있으며, 제조사들은 이에 맞는 차세대 배터리를 개발 중이다. 리튬메탈 배터리는 2025년, 리튬황 배터리는 2027년 상용화를 목표로 하고 있다. 리튬메탈 배터리는 가벼운 무게와 높은 에너지 밀도로, 리튬황 배터리는 낮은 무게와 저렴한 가격으로 UAM에 적합하다. SES AI는 리튬메탈 배터리 개발을, LG에너지솔루션은 리튬황 배터리 개발을 각각 주도하고 있다.

https://www.etnews.com/20240710000058

70만 대도시 도약 김포시, UAM 산업 등 집중 육성

기업 및 유관기관과 협력해 UAM 산업을 선도하는 한편 노선 및 버티포트 구축도 순차적으로 진행하겠다는 의지

https://www.msn.com/ko-kr/news/national/70%EB%A7%8C-%EB%8C%80%EB%8F%84%EC%8B%9C-%EB%8F%84%EC%95%BD-%EA%B9%80%ED%8F%AC%EC%8B%9C-uam-%EC%82%B0%EC%97%85-%EB%93%B1-%EC%A7%91%EC%A4%91-%EC%9C%A1%EC%84%B1/ar-BB1po1R8

AI 혁명이 시작된다: 공공입찰의 미래를 바꾸는 인공지능

플랜인 — Sat, 13 Jul 2024 08:56:52 +0900

인공지능(AI)의 발전이 공공입찰 시스템에 가져올 변화는 단순한 혁신을 넘어, 시스템 전반을 재편성할 것이다. 정부의 공공입찰 플랫폼, 특히 나라장터와 같은 시스템에서 인공지능의 도입은 제안업무의 효율성과 정확성을 획기적으로 개선할 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 공공부문과 민간기업 모두에게 혜택을 제공할 이 혁명적인 변화는 어떤 모습일까?

자동화와 효율성의 새로운 표준
AI의 가장 큰 장점 중 하나는 바로 자동화이다. 과거 수작업으로 진행되던 제안서 작성은 이제 AI를 통해 자동화될 수 있다. 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하면, 방대한 공공입찰 문서를 신속하게 분석하고, 요구사항에 적합한 내용을 추천할 수 있다. 이로써 제안서를 작성하는 시간이 대폭 단축되고, 인적 오류의 가능성도 최소화된다. 기업은 더 나은 품질의 제안서를 제출할 수 있고, 공공부문은 보다 정확한 평가를 통해 최적의 공급업체를 선정할 수 있다.

데이터 분석과 전략적 의사결정
AI는 방대한 데이터를 실시간으로 분석하여 유의미한 인사이트를 도출해낸다. 공공입찰 제안업무에서는 이러한 데이터 분석 능력이 특히 중요하다. 머신러닝 알고리즘을 통해 과거 입찰 데이터를 분석하면, 성공 확률이 높은 전략을 도출할 수 있다. 경쟁업체의 입찰 패턴을 분석하여 더 나은 가격 전략을 수립하는 것도 가능하다. 이는 기업이 경쟁력을 높이는 데 도움을 주며, 공공부문은 더 투명하고 효율적인 입찰 과정을 유지할 수 있다.

지능형 계약 관리의 도래
AI는 계약 관리에도 혁신을 가져올 것이다. 계약 이행 과정에서 발생하는 문제를 실시간으로 감지하고, 이를 해결하기 위한 조치를 자동으로 제안하는 시스템이 구축될 수 있다. 예를 들어, AI는 일정 지연이나 예산 초과 등의 문제를 미리 예측하고, 이에 대한 해결책을 제시할 수 있다. 이는 공공부문과 민간기업 간의 신뢰를 높이고, 계약 이행의 투명성을 보장하는 데 크게 기여할 것이다.

공공부문 전체의 혁신
AI의 발전은 단순히 제안업무의 효율성을 높이는 것에 그치지 않는다. 스마트 계약(Smart Contract)과 블록체인 기술을 결합한 AI 솔루션은 공공입찰의 투명성과 신뢰성을 한층 강화할 수 있다. 또한, AI 기반의 예측 분석 기술은 공공정책 결정 과정에서도 중요한 역할을 할 수 있다. 공공부문과 민간기업 간의 협력을 통해 AI 기술의 발전을 지속적으로 추진해야 할 것이다.

도전과 과제
물론, 이러한 기술의 도입에는 여러 과제도 따른다. AI의 도입 초기에는 데이터의 신뢰성 문제와 알고리즘의 공정성에 대한 우려가 있을 수 있다. 또한, AI 기술의 오용 가능성도 고려해야 한다. 따라서 AI 시스템의 개발과 도입 과정에서 철저한 검증과 지속적인 모니터링이 필요하다. 공공부문과 민간기업은 협력하여 이러한 문제를 해결하고, AI 기술을 올바르게 활용해야 할 것이다.

결론적으로, 인공지능의 발전은 공공입찰 시스템에 혁신적인 변화를 가져올 것이다. 자동화와 데이터 분석을 통한 효율성 증대, 지능형 계약 관리, 공공부문의 혁신 등 다양한 분야에서 AI의 역할이 기대된다. 이러한 변화를 통해 공공입찰 시스템은 더욱 투명하고 효율적이며, 신뢰할 수 있는 시스템으로 발전할 것이다. 인공지능 혁명의 시대, 이제 공공입찰도 그 중심에 서게 될 것이다.

(세로형) 45억 규모-공공 제안서-시스템 구축부문 PPT

플랜인 — Mon, 8 Jul 2024 15:15:09 +0900

45억 규모 나라장터 입찰 제안서

나라장터(조달청) "시스템 구축 부문" 제안서 (구축 완료된 사업)

바로가기 : https://www.documento.co.kr/88/?idx=194

제안규모 : 45억 규모 / 12개월 사업

준공완료 : 23년도

분량: 표지포함 142 페이지 (서비스 페이지 제외, 실제 입찰 시 200페이지로 입찰된 문서, 투입인력정보 등 제외어 판매중)

제안서 특징

- 구축 완료된 제안서입니다.

※ 동영상 미리보기 참조

https://youtu.be/Av56SKlOFdQ

주요 제안 내용

- 현장에 IoT 를 설치하여 현장 설비 상태를 관제하는 시스템 구축 입니다

- 시스템을 새로 도입하여 구축하는 제안서 입니다

- 수집/분석 부분이 들어가고 U.I 구성 프로세스가 들어가게 됩니다

- 데이터베이스 성능유지 방안 등

삭제 사항

- 고객사(공공기관) 명 / 제안사 명 / 사업명 삭제

- 제안사 특정 사업 아이템 및 아이디어 삭제 - 추진전략은 그림만 있습니다

- 제안사 특징 내용 : 연혁, 회사소개 내용 등 특정한 내용은 포멧만 있음

- 기술부문

: 제안사 특정 기술 등 - 일반적인 내용만 남겨놓은 상태입니다

: 특정 소프트웨어의 설명 페이지 등 삭제하였습니다.

- 본 문서의 ‘에너지효율 진흥원‘은 한국에 없는 공공기관 명칭으로서 보안을 위해 임의로 생성한 명칭입니다.

- 에너지효율 관리 시스템 또한 보안을 위해 임의로 생성한 명칭입니다.

제안서 목차

일반현황

Ⅰ-1. 제안사 일반현황

가. 일반현황 및 연혁

나. 주요 수상 현황

다. 재무현황 및 신용 등급

라. 주요 사업 실적

마. 주요 사업 분야

Ⅰ-2. 수행조직 및 업무분장

가. 제안사의 조직

나. 사업추진 체계

다. 사업수행 조직도

라. 투입인력 총괄표

전략 및 방법론

Ⅱ-1. 사업개요

가. IoT 활용 에너지효율 관리 시스템 구축 사업 추진배경

나. 현황분석

Ⅱ-2. 추진전략

가. 추진전략 개요

나. 개발 추진 전략

나. 개발 추진 전략 (1/4) ~ (4/4)

Ⅱ-3. 적용기술

가. 적용기술 주요 특장점

나. 적용기술 개발 방법론

Ⅱ-4. 표준 프레임워크 적용

가. 전자정부 프레임워크

나. 적용 기대효과

다. 공통 컴포넌트 사용계획

나. 적용 기대효과

Ⅱ-5. 개발방법론

가. 개발방법론 적용 시 고려사항

나. 소프트웨어 공학적 측면에서 적용 기본 개발 방법론

기술 및 기능

Ⅲ-1. 시스템 요구사항

가. 공통사항

- 장비(NW/HW/SW)도입 내역

- H/W 제안 규격 비교표

- S/W 제안 규격 비교표

나. 도입 일정

다. 장비 관리

Ⅲ-2. 기능 요구사항

가. 메뉴 및 콘텐츠 맵핑 관리 기능

- 구현 방안

- UI 적용 방안

나. 메뉴 공통사항

- 사용자 인터페이스 구현 절차

다. IoT 측정기 통신 프로토콜 표준 수립 및 송수신 프로그램 개발

라. 회원가입 및 로그인

마. 기초정보 관리

Ⅲ-3. 보안 요구사항

가. 보안지침 준수

나. 개발보안환경 준수

다. 시스템 로그 관리

라. 개인정보보호 법규 준수 및 개인정보 통계 기능

- 개인정보에 대한 안전한 관리를 위한 보안 대책 수립 및 기반 마련

- 통계 기능 구현방안

마. 분석․개발 보안적용 및 취약점 정기진단

- 웹 보안 취약점 점검내용

- 시스템 적용 시큐어코딩(Secure Cording) 범위 및 내용

바. DB 보안

- DBMS 보안 기본 방향

- 보안 정책 적용

사. 정보보호제품 도입 기준 및 절차 준수

- DB 접근제어 소프트웨어 (솔루션)

- 구간 암호화 솔루션

Ⅲ-4. 데이터 요구사항

가. 데이터 설계 표준화 등 지침준용 요구사항 및 진단실시

나. 품질진단 및 개선계획 수립

다. 데이터베이스의 성능유지 품질관리방안 제시 및 성능진단

라. 데이터 모델링 및 데이터 관리

마. 데이터 백업 및 복구

바. 데이터 무결성 검증

사. DB 설계 준용기준 및 산출물 최신화

아. 데이터 고품질 확보

Ⅲ-5. 시스템 운영 요구사항

가. 시스템 납품 및 설치

- 시스템 납품 및 설치

- 시스템 납품 절차

나. H/W 및 서버 구성

- H/W 구성도

다. DB 서버 구성

라. 가상화 서버 구성

Ⅲ-6. 제약사항

가. 개발표준 및 지침준수

- 전자정부 기술 표준화 가이드 라인 적용

- 코딩 표준의 활용

- 웹 표준 및 브라우저 호환성 준수

나. 정보 표준 준수

- 전자정부 기본 프레임 워크

다. 특허권 및 저작권 보호

라. 기타 제약사항

- 제약사항 관리를 통한 성공적 사업수행

- 제약사항 사항 별 기본 대응 방안

- 설치 단계별 제약사항

성능 및 품질

Ⅳ-1. 성능 요구사항

가. 웹페이지 디스플레이 시간

나. 성능 모니터링

- 성능지표 측정 및 검증 절차

- 성능 측정 단계별 활동

- 응답시간 측정

다. 최대 처리량 측정 및 최적화

- 서버 동시 접속자 수

라. 성능 요구사항 대응

- 소프트웨어 개선 방안

Ⅳ-2. 품질 요구사항

가. 테스트 계획 수립 및 수행

나. 통합 및 성능 테스트 계획 및 수행

다. 결함관리

라. 실제 사업장 대상 테스트 수행 및 결함 조치

Ⅳ-3. 인터페이스 요구사항

가. 운영화면 디자인

나. 반응형 포털 사이트 구축

다. 유관시스템 간의 정보 연계 및 연계표준 준수

라. 운영화면 개발에 대한 공통 요구사항

마. 웹접근성, 웹취약점 및 호환성 준수

바. UI 및 사용자 인터페이스

- UI·UX 설계 방향

- UI·UX 구현 프로세스

- UI·UX 설계 방향

프로젝트 관리

Ⅴ-1. 프로젝트 관리 일반사항

가. 프로젝트 관리 방법론

Ⅴ-2. 프로젝트 수행 계획 알림

가. 프로젝트 수행 계획

나. 프로젝트 수행 계획

Ⅴ-3. 프로젝트 관리 산출물 체계

가. 프로젝트 산출물 계획

나. 프로젝트 산출물 목록

Ⅴ-4. 프로젝트 관리체계 핵심요소

가. 범위관리

나. 일정관리

다. 투입자원관리

라. 변화관리(형상관리)

마. 위험관리

- 위험관리 개요

- 위험 관리 체계

Ⅴ-5. 프로젝트 통합 및 조기 안정화

가. 프로젝트 통합을 위한 운영 이관 계획 수립

Ⅴ-6. 보안조치 사항 수립 및 이행

가. 보안관리 방안

나. 기밀보안

다. 기밀 보안 전략

라. 기밀보안 방안

마. 개인정보 보호방안

Ⅴ-7. 사업 수행 장소 및 환경

가. 수행장소

나. 수행장소 내부 보안

프로젝트 지원

Ⅵ-1. 품질보증

가. 프로젝트 품질 보증 관리

- 사업 특성을 고려한 품질 보증 목표 제시

- 요구사항 분석을 통한 계획 및 표준 절차 수립

- 품질보증 절차 및 내용

- 품질 보증 조직 및 역할

나. 데이터베이스의 품질 확보를 위한 방안 및 데이터 무결성

- 데이터 표준화

- 데이터 전환 절차

- 데이터 검증 절차

Ⅵ-2. 시험운영

가. 시스템 안정화 방안

나. 시스템 장애 대응 및 복구

- 시스템 장애 발생에 대비한 복구 및 백업 계획

- 장애대응 방안

- 장애 유형별 대응방안

Ⅵ-3. 교육훈련

가. 교육훈련 방안

나. 교육훈련 절차 및 내용

다. 교육훈련 조직 및 주요 일정계획

라. 기술지원 및 이전

- 기술지원 및 이전

- 기술지원 방안

- 분야별 기술이전 계획

Ⅵ-4. 하자보수

가. 유지보수 및 하자보수 지원 방안

나. 유지보수 및 하자보수 지원조직, 절차

다. 하자보수 대상 및 범위

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주의사항

- 제안서 이쁘게 보이는 디자인적 템플릿이 아닙니다. 실제 입찰 제안서입니다.

- pdf 파일은 제안서 작성에 참조로 활용하시기 좋게 배포되며, 편집되지 않는 버전입니다.

- 활용이 필요하실 경우 별도의 PPT 파일을 구매해서 활용하시면 됩니다.

안내 사항

- 폰 트 : 다수 무료 폰트

HG꼬딕씨 , KoPub돋움체 , 나눔고딕 , 나눔바른고딕 , 나눔스퀘어 , 에스코어 드림체 , 공체

- 페이지 수 : 138 페이지 (실 제안 제출 시 200 페이지)

저작권

- 직접 제작한 저작물로서 구매자분께서 활용하시면 됩니다.

- 구매 후 참고하시어 제안 입찰에 활용하셔도 됩니다.

- 재판매 금지, 수정후 재판매 금지입니다. (어떤분께 드렸더니 자기가 판매하고 있더군요)

동영상 미리보기

바로가기 : https://www.documento.co.kr/88/?idx=194

30억 규모 나라장터 입찰 제안서-시스템 구축부문

플랜인 — Fri, 5 Jul 2024 09:26:21 +0900

시스템 구축부문에 대한 입찰 제안서

실제 입찰하고 구축까지 완료한 제안서

https://www.documento.co.kr/shop/?idx=92

나라장터(조달청) "시스템 구축 부문" 제안서

제안규모 : 구축기간 - 12개월 / 20억원~30억원 규모

제안제출 : 2018년~2019년도 (최신 정보로 업데이트해서 활용하시면 됩니다)

제안서 특징

- 관공서에서 전국의 사업장을 대상으로 관리할 수 있는 시스템을 구축하고자 함

- 관련 시스템을 IoT 를 활용해서 구축하겠다, 라는 형태의 제안서임

공개하는 자료의 특장점

자료의 사이 사이에 노하우를 넣어 놓았습니다.

글만 잘쓴다고, 그림만 잘그리고 표현만 잘한다고 수주율이 올라가지는 않습니다.

안내 사항

- 폰 트 : 맑은 고딕 (모든 폰트 동일)

- 페이지 수 : 138 페이지 (실 제안 제출 시 200 페이지)

파일구성

- 정성적 제안서

- 정량적 제안서

- A3 가로형 제안서

노하우의 한가지 예를 들자면,

인쇄해서 제출하지요?

중요한 페이지는 A3 로 해서 접어서 제출하게 된다면요? 그 부분이 손에 걸리기 때문에 평가하는 사람은 그 페이지를 펴볼수밖에 없습니다.

이때, 이 페이지는?

제안사만이 가지고 있는 특장점이 될 수 있습니다.

또는 투입되는 사람이 될 수 있구요.

또는 이미 수행하고 있는 사업체가 될 수도 있습니다.

미리보기 (동영상)

https://youtu.be/Co2JA8_hq5I

제안사만이 가능한 특징

- 일반현황

1. 제안사 일반현황 (내용삭제)

....1. 일반현황 및 연혁

....2. 수요 수상 현황

....3. 재무현황 및 신용등급

....4. 주요 사업 분야

....5. 주요사업 실적

2. 수행조직 및 업무분장 (내용삭제)

....1. 제안사의 조직

....2. 사업추진 체계

....3. 사업수행 조직도

....4. 투입인력 총괄표

....5. 인력관리 방안

- 전략 및 방법론

1. 사업개요

....1. IoT 활용 ooo oooooo 관리 시스템 구축 사업 추진 배경

....2. 현황분석

2. 추진전략

....1. 추진전략 개요

....2. 신뢰도 높은 시스템 개발 추진 전략

3. 적용기술

.... 1. 적용기술 주요 특장점

....2. 적용기술 개발 방법론

4. 표준 프레임워크 적용

....1. 전자정부 프레임워크

....2. 적용 기대효과

.,...3. 공통 컴포넌트 사용계획

....4. 적용 시 예상 문제점 및 대응방안

5. 개발방법론

....1. 개발방법론 적용 시 고려사항

....2. 소프트웨어 공학적 측면에서 적용 기본 개발 방법론

....3. 적용 개발방법론 주요 적용기술 및 최적화 방안

- 기술 및 기능

1. 시스템 요구사항 (내용삭제)

....1. 공통사항 (내용삭제)

........1. 제안규격 비교표 및 도입장비 추진 일정은 내용 삭제했습니다

........2. 도입장비 관리방안

....2. DB서버 도입 및 설치 (내용삭제)

2. 기능 요구사항 (내용 일부 삭제)

....1. 메뉴 및 콘텐츠 맵핑 관리 기능

....2. 메뉴 공통사항

....3. IoT 측정기 통신 프로토콜 표준 수립 및 송수신 프로그램 개발

....4. 회원가입 및 로그인

....5. 기초정보 관리

3. 보안 요구사항

....1. 보안지침 준수

....2. 개발보안환경 준수

....3. 시스템 로그 관리

....4. 개인정보보호 법규 준수 및 개인정보 통계기능

....5. 분석, 개발 보안적용 및 취약점 정기진단

........1. 웹 보안 취약점 점검내용

........2. 시스템 적용 시큐어코딩(Secure Cording) 범위 및 내용

........3. DB 보안

............1. DBMS 보안 기본 방향

............2. 암호화 서비스 호출

........4. 정보보호제품 도입 기준 및 절차 준수

............1. DB 접근제어 소프트웨어(솔루션)

............2. 구간 암호화 솔루션

4. 데이터 요구사항

....1. 데이터 설계 표준화 등 지침준용 요구사항 및 진단실시

....2. 품질진단 및 개선계획 수립

....3. 데이터베이스의 성능유지 품질관리방안 제시 및 성능진단

....4. 데이터 모델링 및 데이터 관리

....5. 데이터 백업 및 복구

....6. 데이터 무결성 검증

....7. DB 설계 준용기준 및 산출물 최신화

....8. 데이터 고품질 확보

5. 시스템 운영 요구사항

....1. 시스템 납품 및 설치

....2. H/W 및 서버구성 (내용삭제)

....3. DB 서버 구성

....4. 가상화 서버 구성

6. 제약사항

....1. 개발표준 및 지침 준수

........1. 전자정부 기술 표준화 가이드라인 적용

........2. 코딩 표준의 활용

........3. 웹 표준 및 브라우저 호환성 준수

....2. 정보 표준 준수

....3. 특허권 및 저작권 보호

....4. 기타 제약사항

........1. 제약사항 관리를 통한 성공적 사업수행

........2. 제약사항 상황 별 기본 대응 방안

........3. 설치 단계별 제약사항

- 성능 및 품질

1. 성능 요구사항

....1. 웹 페이지 디스플레이 시간

....2. 성능 모니터링

........1. 성능지표 측정 및 검증 절차

........2. 성능 측정 단계별 활동

........3. 응답시간 측정

3. 최대 처리량 측정 및 최적화

2. 품질 요구사항

....1. 테스트 계획 수립 및 수행

....2. 통합 및 성능 테스트 계획 및 수행

....3. 결함관리

....4. 실제 사업장 대상 테스트 수행 및 결함 조치

3. 인터페이스 요구사항

....1. 운영화면 디자인

....2. 반응형 포털 사이트 구축

....3. 유관시스템 간의 정보 연계 및 연계표준 준수

....4. 운영화면 개발에 대한 공통 요구사항

....5. 웹접근성, 웹취약점 및 호환성 준수

....6. UI 및 사용자 인터페이스

- 프로젝트 관리

1. 프로젝트 관리 일반사항

2. 프로젝트 수행 계획 알림

....1. 프로젝트 수행 계획

....2. 추진일정 계획

3. 프로젝트 관리 지식체계

4. 프로젝트 관리 산출물 체계

....1. 프로젝트 산출물 계획

....2. 프로젝트 산출물 목록

5. 프로젝트 관리체계 핵심요소

....1. 범위관리

....2. 일정관리

....3. 투입자원관리

....4. 변화관리

....5. 위험관리

6. 프로젝트 통합 및 조기 안정화

....1. 프로젝트 통합을 위한 운영 이관 계획 수립

7. 보안조치 사항 수립 및 이행

....1. 기밀보안

....2. 기밀 보안 전략

....3. 기밀보안 방안

....4. 개인정보 보호방안

8. 사업 수행 장소 및 환경

....1. 수행장소

....2. 수행장소 내부 보안

- 프로젝트 지원

1. 품질보증

....1. 프로젝트 품질 보증 관리

........1. 사업 특성을 고려한 품질 보증 목표 제시

........2. 요구사항 분석을 통한 계획 및 표준 절차 수립

........3. 품질보증 절차 및 내용

........4. 품질 보증 조직 및 역할

....2. 데이터베이스의 품질 확보를 위한 방안 및 데이터 무결성

........1. 데이터 표준화

........2. 데이터 전환 절차

........3. 데이터 검증 절차

2. 시험운영

....1. 시스템 안정화 방안

....2. 시스템 장애 대응 및 복구

........1. 장애 대응 방안

........2. 장애 유형별 대응 방안

3. 교육훈련

....1. 교육훈련 방안

....2. 교육훈련 절차 및 내용

....3. 교육훈련 조직 및 주요 일정계획

....4. 기술지원 및 이전

........1. 기술지원 및 이전

........2. 기술지원 방안

........3. 분야별 기술이전 계획

4. 하자보수

....1. 유지보수 및 하자보수 지원 방안

....2. 유지보수 및 하자보수 지원조직, 절차

....3. 하자보수 대상 및 범위

샘플 (미리보기로 캡쳐입니다)

[ NewsClipping ] 2024.07.01 ~ 07.05

플랜인 — Fri, 5 Jul 2024 09:07:44 +0900

[ 교통 ]

국립창원대 교내 교통사고 예방 위해 '스마트 신호등' 설치

낮 시간대에는 LED 글자판을 활용하고, 야간에는 빨강·초록 불빛으로 교통사고 위험도를 낮추도록 설계

도로와 인도에 빨강·초록 LED 불빛을 각각 비추어 운전자의 관점에서 보행자 인식 및 주의 환기성을 높여 교통사고를 예방하는 역할

https://www.newsis.com/view/NISX20240704_0002799225

스마트폰으로 교통 사고 예방한다"…LG전자 사업 등 '규제 샌드박스' 승인

LG전자의 '교통안전 스마트폰 솔루션 Soft V2X'는 스마트폰 앱을 통해 보행자와 운전자에게 충돌 위험을 실시간으로 알리는 서비스로, 서울시와 세종시에서 실증사업을 추진할 계획입니다. 또한, ㈜카딩의 '장기렌트차량 승계를 위한 시승 서비스'도 승인되어, 장기렌터카 승계가 더 쉽고 안전해질 전망입니다. 국토교통부는 렌트카 승계를 위한 시승자를 임대차계약서에 제2운전자로 추가하면 유상대여가 아니라고 해석했습니다. 대한상의 샌드박스지원센터는 앞으로도 혁신적인 사업 모델의 시장 출시를 지원할 계획

https://www.econovill.com/news/articleView.html?idxno=659045

대구서 차량 후면 무인 단속카메라 28일부터 본격 운영

시범 운영 중인 후면 무인 단속카메라 47대는 오는 7월 17일부터 단속에 활용

https://www.msn.com/ko-kr/news/other/%EB%8C%80%EA%B5%AC%EC%84%9C-%EC%B0%A8%EB%9F%89-%ED%9B%84%EB%A9%B4-%EB%AC%B4%EC%9D%B8-%EB%8B%A8%EC%86%8D%EC%B9%B4%EB%A9%94%EB%9D%BC-28%EC%9D%BC%EB%B6%80%ED%84%B0-%EB%B3%B8%EA%B2%A9-%EC%9A%B4%EC%98%81/ar-BB1n76Hh?ocid=weather-verthp-feeds

광주경찰청, 이륜차·음주운전 특별단속…폭주족도 대응

후면 무인단속 장비를 6곳에 추가 설치

https://www.yna.co.kr/view/AKR20240701128300054

[ 스마트시티, 스마트도시, 스마트산단 ]

영암군 대불산단, 스마트그린産團 전환 본격화

130억원을 투입, 기존 CCTV통합관제센터를 안전·환경·교통과 중대재해 예방 최첨단 스마트 관제센터로 확장

https://www.newsfreezone.co.kr/news/articleView.html?idxno=578323

전주 탄소산단, 스마트그린산단 더해 경쟁력 ‘제고’

사업비 971억원을 들여 오는 2030년까지 8개년 간 친환경과 첨단을 갖춘 산단으로 조성

에너지 자립화(6개), 디지털화(11개), 친환경화(7개) 등 총 24개 사업이 추진될 계획

https://www.jeollailbo.com/news/articleView.html?idxno=736941

고양시 ICT 스마트인프라 구축 ‘확대일로

노후계획도시 재정비를 신속히 추진하고, 원도심 주거환경 개선을 강조했습니다. 주요 사업으로는 일산신도시와 택지지구의 재건축, 스마트 상하수도 관리 인프라 구축, 402억 원 투입의 거점형 스마트시티 조성, 그리고 AI 기반 관제 시스템 도입이 포함됩니다. 이를 통해 고양시는 경쟁력 있고 지속 가능한 도시로 발전할 계획

https://m.ekn.kr/view.php?key=20240628025036322

안양 스마트도시·교통망 완벽 구축했다

최대호 안양시장은 시청을 만안구로 이전하고, 동안구는 첨단산업과 경제에 집중할 계획을 발표했습니다. 안양시는 스마트도시통합센터를 신축 이전하며 자율주행버스와 고정밀 지도 기반 자율주행을 도입했습니다. 또한, 수도권 철도 거점으로서 6개 철도 노선이 연결되는 교통망을 구축 중입니다. 시는 청년 창업 및 주거 복지를 위해 청년임대주택을 순차적으로 공급할 예정입니다

https://biz.heraldcorp.com/view.php?ud=20240701050764

[ 로봇 , UAM , AI 등 ]

인간형 로봇’이 BMW 자동차공장에 투입

미국 피규어 에이아이와 독일 BMW는 휴머노이드 로봇을 미국 자동차 공장에 배치하는 계약을 체결했습니다. 피규어의 휴머노이드 로봇 '피규어 01'은 인간형 로봇으로, 올해 안에 BMW 제조 시설에서 시범 운영을 시작할 계획

https://www.hani.co.kr/arti/science/technology/1126019.html

AI 코딩 스타트업 매직 AI, 입소문만으로 기업가치 2조

인공지능(AI) 코딩 스타트업 매직 AI가 2억달러(약 2800억원) 규모의 투자 유치를 위해 협상 중인 것으로 알려졌다. 거의 알려진 것이 없는 회사인데도 기업 가치가 15억달러(약 2조원)까지 치솟아, 이 분야의 잠재력을 가늠케 하고 있다.

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=161256

[ 구축 정보 ]

구리시, 대중교통 편의 증진 ‘스마트 버스정류장’ 12곳 추가 설치 총 24곳

고양시는 4차 산업혁명 기술을 활용한 스마트 버스정류장 3차 구축을 추진하여, 대중교통 승객과 교통약자에게 편리한 생활 편의 기능을 제공할 계획입니다. 이번 구축에는 냉난방 시스템, 자동문, CCTV, 버스정보 안내전광판(BIT), 3인용 의자 등 다양한 첨단 편의시설이 포함된 셸터가 설치됩니다. 2023년 제2차 경기도 특별조정 교부금 4억 원을 확보하여 당초 2025년까지 계획된 버스정류장 설치를 올해 12월까지 조기 완료할 예정입니다. 이번 12곳을 포함하여 총 24곳에 스마트 버스정류장이 설치될 예정입니다.

https://www.kihoilbo.co.kr/news/articleView.html?idxno=1097154

의정부시, 스마트 IoT 보행로 구축

어린이보호구역 5개소, 사고다발지역 1개소에 스마트 IoT(사물인터넷) 보행로 시설물을 구축

https://news.nate.com/view/20240628n14928

광주 23곳에 스마트 횡단보도

광주시는 국토교통부 공모를 통해 19억원을 투입, 노인·어린이 교통사고 위험 지역 23곳에 시스템을 구축했다.

광산구 8개, 북구와 서구 5개씩, 남구 3개, 동구 2개가 설치됐다.

https://m.yna.co.kr/amp/view/AKR20240701077700054

과천시 지능형교통체계 고도화 사업 완료...이달 운영 돌입

국비 10억원과 시비 7억원을 추가 투입해 △광역 긴급차량 우선신호시스템 △스마트 교차로 설치(8곳) △우회전 차량 보행자경고시스템 확대 설치(5곳) △노후 교통전광판 교체 설치(7곳) 등을 완료

https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2024070216381830640

보행자 실시간 감지’... 성동구, ‘스마트 안심우회전’ 설치

성동형 스마트 안심우회전시설’은 인공지능(AI) 카메라를 이용해 차량, 보행자 등을 실시간으로 감지하는 시스템

움직이는 픽토그램을 모니터로 표출하는 방식으로 운영되어 교통사고를 보다 효율적으로 예방할 수 있을 것

https://www.seongdongnews.com/news/articleView.html?idxno=30834

[ 교통 ]

국립창원대 교내 교통사고 예방 위해 '스마트 신호등' 설치

낮 시간대에는 LED 글자판을 활용하고, 야간에는 빨강·초록 불빛으로 교통사고 위험도를 낮추도록 설계

도로와 인도에 빨강·초록 LED 불빛을 각각 비추어 운전자의 관점에서 보행자 인식 및 주의 환기성을 높여 교통사고를 예방하는 역할

https://www.newsis.com/view/NISX20240704_0002799225

스마트폰으로 교통 사고 예방한다"…LG전자 사업 등 '규제 샌드박스' 승인

https://www.econovill.com/news/articleView.html?idxno=659045

대구서 차량 후면 무인 단속카메라 28일부터 본격 운영

시범 운영 중인 후면 무인 단속카메라 47대는 오는 7월 17일부터 단속에 활용

광주경찰청, 이륜차·음주운전 특별단속…폭주족도 대응

후면 무인단속 장비를 6곳에 추가 설치

https://www.yna.co.kr/view/AKR20240701128300054

[ 스마트시티, 스마트도시, 스마트산단 ]

영암군 대불산단, 스마트그린産團 전환 본격화

130억원을 투입, 기존 CCTV통합관제센터를 안전·환경·교통과 중대재해 예방 최첨단 스마트 관제센터로 확장

https://www.newsfreezone.co.kr/news/articleView.html?idxno=578323

전주 탄소산단, 스마트그린산단 더해 경쟁력 ‘제고’

사업비 971억원을 들여 오는 2030년까지 8개년 간 친환경과 첨단을 갖춘 산단으로 조성

에너지 자립화(6개), 디지털화(11개), 친환경화(7개) 등 총 24개 사업이 추진될 계획

https://www.jeollailbo.com/news/articleView.html?idxno=736941

고양시 ICT 스마트인프라 구축 ‘확대일로

https://m.ekn.kr/view.php?key=20240628025036322

안양 스마트도시·교통망 완벽 구축했다

https://biz.heraldcorp.com/view.php?ud=20240701050764

[ 로봇 , UAM , AI 등 ]

인간형 로봇’이 BMW 자동차공장에 투입

https://www.hani.co.kr/arti/science/technology/1126019.html

AI 코딩 스타트업 매직 AI, 입소문만으로 기업가치 2조

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=161256

[ 구축 정보 ]

구리시, 대중교통 편의 증진 ‘스마트 버스정류장’ 12곳 추가 설치 총 24곳

https://www.kihoilbo.co.kr/news/articleView.html?idxno=1097154

의정부시, 스마트 IoT 보행로 구축

어린이보호구역 5개소, 사고다발지역 1개소에 스마트 IoT(사물인터넷) 보행로 시설물을 구축

https://news.nate.com/view/20240628n14928

광주 23곳에 스마트 횡단보도

광주시는 국토교통부 공모를 통해 19억원을 투입, 노인·어린이 교통사고 위험 지역 23곳에 시스템을 구축했다.

광산구 8개, 북구와 서구 5개씩, 남구 3개, 동구 2개가 설치됐다.

https://m.yna.co.kr/amp/view/AKR20240701077700054

과천시 지능형교통체계 고도화 사업 완료...이달 운영 돌입

https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2024070216381830640

보행자 실시간 감지’... 성동구, ‘스마트 안심우회전’ 설치

성동형 스마트 안심우회전시설’은 인공지능(AI) 카메라를 이용해 차량, 보행자 등을 실시간으로 감지하는 시스템

움직이는 픽토그램을 모니터로 표출하는 방식으로 운영되어 교통사고를 보다 효율적으로 예방할 수 있을 것

https://www.seongdongnews.com/news/articleView.html?idxno=30834

[ 교통 ]

국립창원대 교내 교통사고 예방 위해 '스마트 신호등' 설치

낮 시간대에는 LED 글자판을 활용하고, 야간에는 빨강·초록 불빛으로 교통사고 위험도를 낮추도록 설계

도로와 인도에 빨강·초록 LED 불빛을 각각 비추어 운전자의 관점에서 보행자 인식 및 주의 환기성을 높여 교통사고를 예방하는 역할

https://www.newsis.com/view/NISX20240704_0002799225

스마트폰으로 교통 사고 예방한다"…LG전자 사업 등 '규제 샌드박스' 승인

https://www.econovill.com/news/articleView.html?idxno=659045

대구서 차량 후면 무인 단속카메라 28일부터 본격 운영

시범 운영 중인 후면 무인 단속카메라 47대는 오는 7월 17일부터 단속에 활용

광주경찰청, 이륜차·음주운전 특별단속…폭주족도 대응

후면 무인단속 장비를 6곳에 추가 설치

https://www.yna.co.kr/view/AKR20240701128300054

[ 스마트시티, 스마트도시, 스마트산단 ]

영암군 대불산단, 스마트그린産團 전환 본격화

130억원을 투입, 기존 CCTV통합관제센터를 안전·환경·교통과 중대재해 예방 최첨단 스마트 관제센터로 확장

https://www.newsfreezone.co.kr/news/articleView.html?idxno=578323

전주 탄소산단, 스마트그린산단 더해 경쟁력 ‘제고’

사업비 971억원을 들여 오는 2030년까지 8개년 간 친환경과 첨단을 갖춘 산단으로 조성

에너지 자립화(6개), 디지털화(11개), 친환경화(7개) 등 총 24개 사업이 추진될 계획

https://www.jeollailbo.com/news/articleView.html?idxno=736941

고양시 ICT 스마트인프라 구축 ‘확대일로

https://m.ekn.kr/view.php?key=20240628025036322

안양 스마트도시·교통망 완벽 구축했다

https://biz.heraldcorp.com/view.php?ud=20240701050764

[ 로봇 , UAM , AI 등 ]

인간형 로봇’이 BMW 자동차공장에 투입

https://www.hani.co.kr/arti/science/technology/1126019.html

AI 코딩 스타트업 매직 AI, 입소문만으로 기업가치 2조

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=161256

[ 구축 정보 ]

구리시, 대중교통 편의 증진 ‘스마트 버스정류장’ 12곳 추가 설치 총 24곳

https://www.kihoilbo.co.kr/news/articleView.html?idxno=1097154

의정부시, 스마트 IoT 보행로 구축

어린이보호구역 5개소, 사고다발지역 1개소에 스마트 IoT(사물인터넷) 보행로 시설물을 구축

https://news.nate.com/view/20240628n14928

광주 23곳에 스마트 횡단보도

광주시는 국토교통부 공모를 통해 19억원을 투입, 노인·어린이 교통사고 위험 지역 23곳에 시스템을 구축했다.

광산구 8개, 북구와 서구 5개씩, 남구 3개, 동구 2개가 설치됐다.

https://m.yna.co.kr/amp/view/AKR20240701077700054

과천시 지능형교통체계 고도화 사업 완료...이달 운영 돌입

https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2024070216381830640

보행자 실시간 감지’... 성동구, ‘스마트 안심우회전’ 설치

성동형 스마트 안심우회전시설’은 인공지능(AI) 카메라를 이용해 차량, 보행자 등을 실시간으로 감지하는 시스템

움직이는 픽토그램을 모니터로 표출하는 방식으로 운영되어 교통사고를 보다 효율적으로 예방할 수 있을 것

https://www.seongdongnews.com/news/articleView.html?idxno=30834

[ 교통 ]

국립창원대 교내 교통사고 예방 위해 '스마트 신호등' 설치

낮 시간대에는 LED 글자판을 활용하고, 야간에는 빨강·초록 불빛으로 교통사고 위험도를 낮추도록 설계

도로와 인도에 빨강·초록 LED 불빛을 각각 비추어 운전자의 관점에서 보행자 인식 및 주의 환기성을 높여 교통사고를 예방하는 역할

https://www.newsis.com/view/NISX20240704_0002799225

스마트폰으로 교통 사고 예방한다"…LG전자 사업 등 '규제 샌드박스' 승인

https://www.econovill.com/news/articleView.html?idxno=659045

대구서 차량 후면 무인 단속카메라 28일부터 본격 운영

시범 운영 중인 후면 무인 단속카메라 47대는 오는 7월 17일부터 단속에 활용

광주경찰청, 이륜차·음주운전 특별단속…폭주족도 대응

후면 무인단속 장비를 6곳에 추가 설치

https://www.yna.co.kr/view/AKR20240701128300054

[ 스마트시티, 스마트도시, 스마트산단 ]

영암군 대불산단, 스마트그린産團 전환 본격화

130억원을 투입, 기존 CCTV통합관제센터를 안전·환경·교통과 중대재해 예방 최첨단 스마트 관제센터로 확장

https://www.newsfreezone.co.kr/news/articleView.html?idxno=578323

전주 탄소산단, 스마트그린산단 더해 경쟁력 ‘제고’

사업비 971억원을 들여 오는 2030년까지 8개년 간 친환경과 첨단을 갖춘 산단으로 조성

에너지 자립화(6개), 디지털화(11개), 친환경화(7개) 등 총 24개 사업이 추진될 계획

https://www.jeollailbo.com/news/articleView.html?idxno=736941

고양시 ICT 스마트인프라 구축 ‘확대일로

https://m.ekn.kr/view.php?key=20240628025036322

안양 스마트도시·교통망 완벽 구축했다

https://biz.heraldcorp.com/view.php?ud=20240701050764

[ 로봇 , UAM , AI 등 ]

인간형 로봇’이 BMW 자동차공장에 투입

https://www.hani.co.kr/arti/science/technology/1126019.html

AI 코딩 스타트업 매직 AI, 입소문만으로 기업가치 2조

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=161256

[ 구축 정보 ]

구리시, 대중교통 편의 증진 ‘스마트 버스정류장’ 12곳 추가 설치 총 24곳

https://www.kihoilbo.co.kr/news/articleView.html?idxno=1097154

의정부시, 스마트 IoT 보행로 구축

어린이보호구역 5개소, 사고다발지역 1개소에 스마트 IoT(사물인터넷) 보행로 시설물을 구축

https://news.nate.com/view/20240628n14928

광주 23곳에 스마트 횡단보도

광주시는 국토교통부 공모를 통해 19억원을 투입, 노인·어린이 교통사고 위험 지역 23곳에 시스템을 구축했다.

광산구 8개, 북구와 서구 5개씩, 남구 3개, 동구 2개가 설치됐다.

https://m.yna.co.kr/amp/view/AKR20240701077700054

과천시 지능형교통체계 고도화 사업 완료...이달 운영 돌입

https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2024070216381830640

보행자 실시간 감지’... 성동구, ‘스마트 안심우회전’ 설치

성동형 스마트 안심우회전시설’은 인공지능(AI) 카메라를 이용해 차량, 보행자 등을 실시간으로 감지하는 시스템

움직이는 픽토그램을 모니터로 표출하는 방식으로 운영되어 교통사고를 보다 효율적으로 예방할 수 있을 것

https://www.seongdongnews.com/news/articleView.html?idxno=30834

[ NewsClipping ] 2024.05.27 ~ 05.31

플랜인 — Fri, 5 Jul 2024 09:05:56 +0900

[ 스마트시티 ]

대왕판교 등 9개 요금소 번호판 인식 스마트톨링 시범사업

국토교통부와 한국도로공사는 경부선 대왕판교 등 9개 요금소에서 하이패스 없이도 무정차 통과가 가능한 '번호판 인식방식의 스마트톨링' 시범사업을 28일부터 1년 동안 실시한다고 발표했습니다. 이 시스템은 차량 번호판을 인식해 통행료를 자동으로 납부하는 방식으로, 신용카드 사전등록 방식과 자진납부 방식 중 선택할 수 있습니다. 이를 통해 현장수납으로 인한 교통 정체와 통행료 납부의 불편을 줄일 수 있을 것으로 기대됩니다. 시범사업 구간에서는 하이패스가 없는 차량도 정차 없이 요금소를 통과할 수 있습니다.

https://gdomin.kr/218751

부산 강서구, 지능형 선별 관제 시스템 구축

통합관제센터는 주민 안전지킴이로서 365일 24시간 중단없이 운영되며, 2023년 강력범죄 8건, 경범죄 1,358건, 재난·화재 64건 등을 선제 관제하여 조치하는 성과를 달성했다

https://www.dmilbo.com/news/articleView.html?idxno=472296

진안군CCTV통합관제센터 초등 3학생에게 인기

24시간 실시간 지역을 관제하는 이곳에는 CCTV 678대가 설치돼 있고 공무원 2명, 경찰관 1명, 관제요원 12명이 4조 2교대로 근무

https://www.jjan.kr/article/20240526580205

하남시, 스마트 안전 시설물 설치로 ‘어린이 교통사고 제로화’

기반시설이 부족한 지역에는 종합 정비사업을, 기반시설이 갖춰진 지역에는 스마트 안전 시설물 설치를 통하여 어린이보호구역 개선사업을 지속적으로 진행

https://www.morningtoday.co.kr/80405

시흥시 버스정류장 스마트쉼터 5곳 ‘확충’…교통복지

시흥시는 향후 상위기관 공모사업에 적극 참여해 폭염 및 한파 대비 스마트 쉼터 설치를 확대 적용할 수 있도록 노력해나갈 방침

https://www.msn.com/ko-kr/news/other/시흥시-버스정류장-스마트쉼터-5곳-확충-교통복지/ar-BB1n5Usq

양평군, 스마트도시 솔루션 확산 선정…국비 10억획득

스마트 횡단보도는 보행자 감지기, 바닥 신호, 음성안내 등 안전한 보행환경 조성

스마트 폴은 양평읍 양근리와 공흥리의 인구밀집지역, 가로등이 없는 범죄사각지대를 중심

https://www.ekn.kr/web/view.php?key=20240528025425079

성동구, 스마트도시 통합운영센터가 'CCTV 안전체험장' 된다

안전체험 교육에서는 범죄로부터 보호 역할을 하는 방범용 CCTV 운영관리, 비상벨 동작 등을 직접 체험해 볼 수 있으며, 이를 통해 각종 사건, 사고를 사전 예방하고 상황대처 능력을 키울 수 있다.

https://www.pressna.com/news/newsview.php?ncode=1065572129650429

아산시 ‘스마트 안전도시, 명품 체육도시’ 도약 다짐

주요 사업’으로 ▲시민과 함께하는 안전문화 운동 추진 ▲재난상황실 상시운영을 통한 재난상황 대응 강화 ▲부서별 호우 시 임무 주지를 통한 여름철 호우 대비책 마련을 추진할 계획

https://www.ccnnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=336100

증평 ‘스마트도시 구축’ 밑그림

▲증평형 스마트도시 비전 및 추진전략 도출 ▲중장기 추진계획 수립 ▲스마트 관광 전략사업 발굴 등을 추진

https://www.dominilbo.com/news/articleView.html?idxno=131210

'AI가 이상행동 영상 감지'…안산시, 지능형 관제시스템 구축

기존 방범용 CCTV 업그레이드 추진…8천48대 중 16% 이미 완료

관내 CCTV의 소프트웨어를 업그레이드하는 방식으로 '지능형CCTV 선별관제시스템'을 구축 중

https://www.newstong.co.kr/view3.aspx?seq=12707827&allSeq=27&txtSearch=&cate=0&cnt=-5&subCate=2&order=default&newsNo=7

상주, AI의 눈으로 산불 감시한다

추진 방향 및 전략을 제시하고 CCTV 카메라(열화상), 드론 스테이션, 드론 통합관제센터 등 시스템 운영 장비, 물품 표준 규격 및 제원 등 통합관리 체계 구축 활용방안을 마련

https://www.idaegu.co.kr/news/articleView.html?idxno=462799

관악구 스마트통합관제센터 통합관제실 확대 이전

스마트통합관제센터는 관내 폐쇄회로(CCTV) 5800여대를 연계하여 집중 관리, ▲스마트시티 통합플랫폼 ▲지능형 선별관제시스템 ▲실종방지시스템 ▲다중인파 관리시스템 등 스마트관제시스템을 지속적으로 확대하며 24시간 빈틈없는 관제를 위해 총력을 다하고 있다

https://www.asiae.co.kr/realtime/sokbo_viewNew.htm?idxno=2024053106501532161

금천구, 서울시 자치구 최초 ‘전기차 화재예방 통합관제시스템’ 운영

서울시 금천구는 전기차 화재에 신속히 대응하기 위해 서울시 자치구 최초로 공영주차장 14곳에 ‘전기차 화재예방 통합관제시스템’을 운영한다. 이 시스템은 열화상카메라를 통해 전기차 충전시설 인근의 온도 상승을 조기 감지하고, 24시간 실시간 모니터링을 통해 화재를 예방한다. 감지된 온도 상승이 지속되면 화재 경고 방송과 대피 사이렌이 작동하며, 소방서에 긴급 출동을 요청한다. 금천구는 총 18기의 열화상 카메라를 설치해 2~3개의 주차면을 모니터링할 수 있다. 구는 또한 공영주차장 13곳에 ‘질식소화덮개’를 설치해 화재 진압 장비를 강화했다.

https://www.onews.tv/news/articleView.html?idxno=208238

[ 로봇 ]

숙련공 공백 애타는 기업 "로봇에 기술 전수"

◇기업 “로봇 아니면 폐업밖에 길 없어”

◇숙련공 노하우를 로봇에 도입하라

◇고령 친화적 라인 만드는 기업들

https://www.chosun.com/economy/tech_it/2024/05/29/DWTCFIPUVFALZIQZJOCOOBHAOU/

부산시, 기계 부품·로봇 제조업 스마트화에 454억원 투입

부산시는 2028년까지 454억 원을 투입하여 기계부품 및 로봇 분야 제조업의 성장을 위해 비즈 플랫폼 구축, 친환경 첨단 소성가공 부품 생산기지 설비 구축, E-모빌리티 레이저 기술 제조 장비 기반 고도화 사업 등을 추진한다. 이와 함께, 스마트제조 인력 1000여 명 양성을 목표로 2026년까지 고급 인력 양성사업을 신평장림산단에서 진행하며, 로봇 핵심 부품 기술 개발 및 중소기업 지원을 위한 연구지원 기반시설도 마련할 계획이다

https://m.sedaily.com/NewsView/2D9D4M65ID

중국군 ‘총 쏘는 로봇 개’ 공개

15㎏ 무게의 로봇 개는 등 부분에 자동 소총이 달려 있고 4D 광각 인식 시스템을 갖췄다. 영상 속 로봇 개는 사람의 원격 조종을 통해 앞뒤 이동, 점프, 웅크리기 등을 구사할 수 있었다. 훈련에 참여한 군인 첸웨이는 “시내 전투 작전에서 정찰 등을 수행할 때 로봇 개가 사람을 대체할 수 있다”고 말했다.

https://m.kmib.co.kr/view.asp?arcid=1716965962&code=11142200&sid1=al

[ 인공지능 , 드론 ]

드론' 띄워 재난안전 실시간 관리...경남 영상 관제시스템 구축

경남도와 18개 시군이 전국 최초로 드론을 활용한 재난안전 영상 관제시스템을 구축하여, 지난 24일 사천시 정동면에서 드론이 주민들에게 대피를 유도하는 방송을 했다. 이 시스템은 재난상황실과 휴대전화에서 실시간으로 현장 상황을 확인하고 대응할 수 있으며, 인파 밀집 사고 대비, 시설물 안전점검, 물놀이 관리, 산불 감시 등에 활용될 예정이다.

https://www.idomin.com/news/articleView.html?idxno=912215

AI·드론으로 산림 불법 훼손 잡았다… 363명 적발

산지를 허가 없이 다른 용도로 사용하기 위한 형질 변경(불법 산지전용), 임산물 불법 채취, 산림 내 불피우는 행위, 입산통제구역 무단 입산 등이 주요 위반 항목

https://www.munhwa.com/news/view.html?no=2024052701039910044002

AI 로봇개 “가스 누출 이상 무”… 하늘엔 드론이 구석구석 순찰

지난 23일 울산 남구 SK이노베이션 정유·화학 복합단지에서 SK에너지가 정유업계 최초로 도입한 로봇개 '행독'이 유해가스, 누수, 온도 등을 측정하며 이상 상황을 중앙관제시스템에 보고하는 작업을 시작했다. SK에너지는 AI 로봇개, 드론, AR, VR 등의 기술을 활용해 현장 관리의 효율성을 높이고 있으며, 하반기부터 행독이를 야간에도 투입해 자동운전 플랜트 구축과 산업 현장 경쟁력 확보를 목표로 하고 있다.

https://www.seoul.co.kr/news/economy/industry/2024/05/27/20240527019004

충남 당진시장, 드론 사업 투자유치 나서

방문단은 드론 기업인 HAWER(소방 특화 전문), AEE(재난, 소방 전문), SKYFEND(정찰, 공격 전문), AUTEL(소방, 안전 전문) 등 드론 관련 기업들을 견학하며 당진시가 나아갈 방향을 모색

https://www.newsfreezone.co.kr/news/articleView.html?idxno=571095

[ 자율주행 ]

대중교통 사각 누빈다… 안양 자율주행버스 타보니

안양시가 레벨3 자율주행버스 '주야로'를 도입하여 주간과 야간에 운행을 시작했다. KT 컨소시엄은 다양한 자율주행 기술과 인공지능을 적용해 안전성을 높였으며, 대중교통 사각지대를 해소하고 운수회사의 수익화를 돕는 방안을 모색하고 있다.

https://www.chosun.com/economy/tech_it/2024/05/27/333EGWDOTNFYRHY6EMU5XQO6EU/

경기교통공사, 스마트 교통 ‘똑버스’ 광주시에서 운행 시작

운행지역은 곤지암읍(5대), 퇴촌면(4대) 이며, 매일 오전 6시부터 22시 30분까지(호출마감 22시) 운행한다

https://www.sisanews.kr/news/articleView.html?idxno=108137

사법부 자체 AI 개발 착수했다

사법부는 판사들의 재판업무를 보조하고 재판 지연 문제를 해소하기 위해 AI 모델 개발에 착수했다. 법원행정처는 차세대 전자소송 시스템 내 유사 사례 자동 추천, 지능형 검색, 소송기록 비식별화, 증거 유사도 판정 등의 AI 모델을 개발하여, 재판 신속성 및 효율성을 높이는 것을 목표로 하고 있다.

https://www.lawtimes.co.kr/news/198626

[ UAM ]

고흥군, 고흥만에 미래비행체 실증 안전모니터링 시스템 구축…총 143억 투입

고흥군이 산업통상자원부 주관의 '미래비행체 비행성능시험장 안전모니터링 시스템 구축 공모사업'에 최종 선정되어 2028년까지 총 143억 원이 투입될 예정이다. 이번 사업으로 UAM과 중대형 무인기 등 미래비행체 실증 시장 선점, 활주로 운용 확대, 안전한 운용 환경 조성 등을 통해 지역경제 발전에 기여할 것으로 기대된다.

http://m.viva100.com/view.php?lcode=&series=&key=20240527010008251

[ 기타 ]

Autodesk, Wonder Studio를 만든 Wonder Dynamics를 인수

Autodesk announced the acquisition of Wonder Dynamics, creators of Wonder Studio, to enhance their AI-driven media and entertainment solutions. The acquisition aims to integrate Wonder Studio's automated VFX tools with Autodesk’s existing products, facilitating more accessible and efficient 3D content creation for artists of all levels, while maintaining continuity for Wonder Dynamics' team and customers.

https://www.fxguide.com/fxfeatured/autodesk-buys-wonder-dynamics/?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTEAAR0T_ntRkwnmqTClvW8uK7wZW9fpX3z_9Yw475Z85Oi39nQzGOWrFNOjWsE_aem_ZmFrZWR1bW15MTZieXRlcw

함양군, 농기계 전복 사고 알림시스템 구축 운영

전복 사고 감지장치는 엔진이 부착된 농기계에 자료수집장치를 부착해 농작업과 농기계 이동 중 전복 등의 안전사고 발생 시 신속하게 사고 상황을 감지하고, 사용자 및 주변에 상황을 전파함으로써 빠른 사후 조치가 이뤄질 수 있도록 하는 사물인터넷(IoT) 기반의 안전관리 체계이다

https://www.gnnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=554069

아마존, 드론 장거리 배송 승인…"서비스 확장 길 활짝"

아마존이 미국 연방항공청(FAA)으로부터 드론이 지상 감시자의 시야를 벗어난 거리까지 비행할 수 있는 승인을 받았습니다. 이로써 아마존은 '아마존 프라임 에어' 드론 배송 서비스를 미국 내 더 많은 지역으로 확장할 수 있게 되었습니다. 그동안 드론 배송은 가시권 내에서만 가능했으나, 이번 승인은 주요 규제 장애물을 제거했습니다. 아마존은 2030년까지 연간 5억 건의 드론 배송을 목표로 하고 있으며, 현재 캘리포니아주 록퍼드와 텍사스주 칼리지스테이션에서 드론 주문 처리 허브를 운영 중입니다. 올해는 애리조나주 피닉스에서 드론 배송을 시작하고, 내년에는 서비스 지역을 더욱 넓힐 계획입니다

https://biz.sbs.co.kr/article/20000174109

아픈 닭, 마른 닭… '양계장 AI'가 콕 짚어준다

LG유플러스는 'AI 양계 스마트팜 서비스'를 출시하여 축산업에 AI와 IoT 기술을 도입했습니다. 이 서비스는 AI 기반 카메라를 통해 닭의 움직임과 상태를 실시간으로 모니터링하고 이상이 감지되면 화면에 표시하여 농장주가 즉각적으로 대응할 수 있게 합니다. 또한, 닭의 무게를 자동으로 측정해 출하 시기를 최적화하고, 양계장 환경 및 사료 배급량 등 다양한 요소를 통합 관리할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 이를 통해 생산성을 높이고 농가의 일손 부담을 줄이는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 농림축산식품부는 스마트축사 비율을 2027년까지 40%로 올릴 계획입니다.

https://www.chosun.com/economy/tech_it/2024/05/31/SW273WUOKJHMLGNB363JQEQG34/

[ 스마트시티 ]

대왕판교 등 9개 요금소 번호판 인식 스마트톨링 시범사업

https://gdomin.kr/218751

부산 강서구, 지능형 선별 관제 시스템 구축

https://www.dmilbo.com/news/articleView.html?idxno=472296

진안군CCTV통합관제센터 초등 3학생에게 인기

24시간 실시간 지역을 관제하는 이곳에는 CCTV 678대가 설치돼 있고 공무원 2명, 경찰관 1명, 관제요원 12명이 4조 2교대로 근무

https://www.jjan.kr/article/20240526580205

하남시, 스마트 안전 시설물 설치로 ‘어린이 교통사고 제로화’

https://www.morningtoday.co.kr/80405

시흥시 버스정류장 스마트쉼터 5곳 ‘확충’…교통복지

시흥시는 향후 상위기관 공모사업에 적극 참여해 폭염 및 한파 대비 스마트 쉼터 설치를 확대 적용할 수 있도록 노력해나갈 방침

https://www.msn.com/ko-kr/news/other/시흥시-버스정류장-스마트쉼터-5곳-확충-교통복지/ar-BB1n5Usq

양평군, 스마트도시 솔루션 확산 선정…국비 10억획득

스마트 횡단보도는 보행자 감지기, 바닥 신호, 음성안내 등 안전한 보행환경 조성

스마트 폴은 양평읍 양근리와 공흥리의 인구밀집지역, 가로등이 없는 범죄사각지대를 중심

https://www.ekn.kr/web/view.php?key=20240528025425079

성동구, 스마트도시 통합운영센터가 'CCTV 안전체험장' 된다

https://www.pressna.com/news/newsview.php?ncode=1065572129650429

아산시 ‘스마트 안전도시, 명품 체육도시’ 도약 다짐

https://www.ccnnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=336100

증평 ‘스마트도시 구축’ 밑그림

▲증평형 스마트도시 비전 및 추진전략 도출 ▲중장기 추진계획 수립 ▲스마트 관광 전략사업 발굴 등을 추진

https://www.dominilbo.com/news/articleView.html?idxno=131210

'AI가 이상행동 영상 감지'…안산시, 지능형 관제시스템 구축

기존 방범용 CCTV 업그레이드 추진…8천48대 중 16% 이미 완료

관내 CCTV의 소프트웨어를 업그레이드하는 방식으로 '지능형CCTV 선별관제시스템'을 구축 중

https://www.newstong.co.kr/view3.aspx?seq=12707827&allSeq=27&txtSearch=&cate=0&cnt=-5&subCate=2&order=default&newsNo=7

상주, AI의 눈으로 산불 감시한다

https://www.idaegu.co.kr/news/articleView.html?idxno=462799

관악구 스마트통합관제센터 통합관제실 확대 이전

https://www.asiae.co.kr/realtime/sokbo_viewNew.htm?idxno=2024053106501532161

금천구, 서울시 자치구 최초 ‘전기차 화재예방 통합관제시스템’ 운영

https://www.onews.tv/news/articleView.html?idxno=208238

[ 로봇 ]

숙련공 공백 애타는 기업 "로봇에 기술 전수"

◇기업 “로봇 아니면 폐업밖에 길 없어”

◇숙련공 노하우를 로봇에 도입하라

◇고령 친화적 라인 만드는 기업들

https://www.chosun.com/economy/tech_it/2024/05/29/DWTCFIPUVFALZIQZJOCOOBHAOU/

부산시, 기계 부품·로봇 제조업 스마트화에 454억원 투입

https://m.sedaily.com/NewsView/2D9D4M65ID

중국군 ‘총 쏘는 로봇 개’ 공개

https://m.kmib.co.kr/view.asp?arcid=1716965962&code=11142200&sid1=al

[ 인공지능 , 드론 ]

드론' 띄워 재난안전 실시간 관리...경남 영상 관제시스템 구축

https://www.idomin.com/news/articleView.html?idxno=912215

AI·드론으로 산림 불법 훼손 잡았다… 363명 적발

https://www.munhwa.com/news/view.html?no=2024052701039910044002

AI 로봇개 “가스 누출 이상 무”… 하늘엔 드론이 구석구석 순찰

https://www.seoul.co.kr/news/economy/industry/2024/05/27/20240527019004

충남 당진시장, 드론 사업 투자유치 나서

https://www.newsfreezone.co.kr/news/articleView.html?idxno=571095

[ 자율주행 ]

대중교통 사각 누빈다… 안양 자율주행버스 타보니

https://www.chosun.com/economy/tech_it/2024/05/27/333EGWDOTNFYRHY6EMU5XQO6EU/

경기교통공사, 스마트 교통 ‘똑버스’ 광주시에서 운행 시작

운행지역은 곤지암읍(5대), 퇴촌면(4대) 이며, 매일 오전 6시부터 22시 30분까지(호출마감 22시) 운행한다

https://www.sisanews.kr/news/articleView.html?idxno=108137

사법부 자체 AI 개발 착수했다

https://www.lawtimes.co.kr/news/198626

[ UAM ]

고흥군, 고흥만에 미래비행체 실증 안전모니터링 시스템 구축…총 143억 투입

http://m.viva100.com/view.php?lcode=&series=&key=20240527010008251

[ 기타 ]

Autodesk, Wonder Studio를 만든 Wonder Dynamics를 인수

https://www.fxguide.com/fxfeatured/autodesk-buys-wonder-dynamics/?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTEAAR0T_ntRkwnmqTClvW8uK7wZW9fpX3z_9Yw475Z85Oi39nQzGOWrFNOjWsE_aem_ZmFrZWR1bW15MTZieXRlcw

함양군, 농기계 전복 사고 알림시스템 구축 운영

https://www.gnnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=554069

아마존, 드론 장거리 배송 승인…"서비스 확장 길 활짝"

https://biz.sbs.co.kr/article/20000174109

아픈 닭, 마른 닭… '양계장 AI'가 콕 짚어준다

https://www.chosun.com/economy/tech_it/2024/05/31/SW273WUOKJHMLGNB363JQEQG34/

[ 스마트시티 ]

대왕판교 등 9개 요금소 번호판 인식 스마트톨링 시범사업

https://gdomin.kr/218751

부산 강서구, 지능형 선별 관제 시스템 구축

https://www.dmilbo.com/news/articleView.html?idxno=472296

진안군CCTV통합관제센터 초등 3학생에게 인기

24시간 실시간 지역을 관제하는 이곳에는 CCTV 678대가 설치돼 있고 공무원 2명, 경찰관 1명, 관제요원 12명이 4조 2교대로 근무

https://www.jjan.kr/article/20240526580205

하남시, 스마트 안전 시설물 설치로 ‘어린이 교통사고 제로화’

https://www.morningtoday.co.kr/80405

시흥시 버스정류장 스마트쉼터 5곳 ‘확충’…교통복지

시흥시는 향후 상위기관 공모사업에 적극 참여해 폭염 및 한파 대비 스마트 쉼터 설치를 확대 적용할 수 있도록 노력해나갈 방침

https://www.msn.com/ko-kr/news/other/시흥시-버스정류장-스마트쉼터-5곳-확충-교통복지/ar-BB1n5Usq

양평군, 스마트도시 솔루션 확산 선정…국비 10억획득

스마트 횡단보도는 보행자 감지기, 바닥 신호, 음성안내 등 안전한 보행환경 조성

스마트 폴은 양평읍 양근리와 공흥리의 인구밀집지역, 가로등이 없는 범죄사각지대를 중심

https://www.ekn.kr/web/view.php?key=20240528025425079

성동구, 스마트도시 통합운영센터가 'CCTV 안전체험장' 된다

https://www.pressna.com/news/newsview.php?ncode=1065572129650429

아산시 ‘스마트 안전도시, 명품 체육도시’ 도약 다짐

https://www.ccnnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=336100

증평 ‘스마트도시 구축’ 밑그림

▲증평형 스마트도시 비전 및 추진전략 도출 ▲중장기 추진계획 수립 ▲스마트 관광 전략사업 발굴 등을 추진

https://www.dominilbo.com/news/articleView.html?idxno=131210

'AI가 이상행동 영상 감지'…안산시, 지능형 관제시스템 구축

기존 방범용 CCTV 업그레이드 추진…8천48대 중 16% 이미 완료

관내 CCTV의 소프트웨어를 업그레이드하는 방식으로 '지능형CCTV 선별관제시스템'을 구축 중

https://www.newstong.co.kr/view3.aspx?seq=12707827&allSeq=27&txtSearch=&cate=0&cnt=-5&subCate=2&order=default&newsNo=7

상주, AI의 눈으로 산불 감시한다

https://www.idaegu.co.kr/news/articleView.html?idxno=462799

관악구 스마트통합관제센터 통합관제실 확대 이전

https://www.asiae.co.kr/realtime/sokbo_viewNew.htm?idxno=2024053106501532161

금천구, 서울시 자치구 최초 ‘전기차 화재예방 통합관제시스템’ 운영

https://www.onews.tv/news/articleView.html?idxno=208238

[ 로봇 ]

숙련공 공백 애타는 기업 "로봇에 기술 전수"

◇기업 “로봇 아니면 폐업밖에 길 없어”

◇숙련공 노하우를 로봇에 도입하라

◇고령 친화적 라인 만드는 기업들

https://www.chosun.com/economy/tech_it/2024/05/29/DWTCFIPUVFALZIQZJOCOOBHAOU/

부산시, 기계 부품·로봇 제조업 스마트화에 454억원 투입

https://m.sedaily.com/NewsView/2D9D4M65ID

중국군 ‘총 쏘는 로봇 개’ 공개

https://m.kmib.co.kr/view.asp?arcid=1716965962&code=11142200&sid1=al

[ 인공지능 , 드론 ]

드론' 띄워 재난안전 실시간 관리...경남 영상 관제시스템 구축

https://www.idomin.com/news/articleView.html?idxno=912215

AI·드론으로 산림 불법 훼손 잡았다… 363명 적발

https://www.munhwa.com/news/view.html?no=2024052701039910044002

AI 로봇개 “가스 누출 이상 무”… 하늘엔 드론이 구석구석 순찰

https://www.seoul.co.kr/news/economy/industry/2024/05/27/20240527019004

충남 당진시장, 드론 사업 투자유치 나서

https://www.newsfreezone.co.kr/news/articleView.html?idxno=571095

[ 자율주행 ]

대중교통 사각 누빈다… 안양 자율주행버스 타보니

https://www.chosun.com/economy/tech_it/2024/05/27/333EGWDOTNFYRHY6EMU5XQO6EU/

경기교통공사, 스마트 교통 ‘똑버스’ 광주시에서 운행 시작

운행지역은 곤지암읍(5대), 퇴촌면(4대) 이며, 매일 오전 6시부터 22시 30분까지(호출마감 22시) 운행한다

https://www.sisanews.kr/news/articleView.html?idxno=108137

사법부 자체 AI 개발 착수했다

https://www.lawtimes.co.kr/news/198626

[ UAM ]

고흥군, 고흥만에 미래비행체 실증 안전모니터링 시스템 구축…총 143억 투입

http://m.viva100.com/view.php?lcode=&series=&key=20240527010008251

[ 기타 ]

Autodesk, Wonder Studio를 만든 Wonder Dynamics를 인수

https://www.fxguide.com/fxfeatured/autodesk-buys-wonder-dynamics/?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTEAAR0T_ntRkwnmqTClvW8uK7wZW9fpX3z_9Yw475Z85Oi39nQzGOWrFNOjWsE_aem_ZmFrZWR1bW15MTZieXRlcw

함양군, 농기계 전복 사고 알림시스템 구축 운영

https://www.gnnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=554069

아마존, 드론 장거리 배송 승인…"서비스 확장 길 활짝"

https://biz.sbs.co.kr/article/20000174109

아픈 닭, 마른 닭… '양계장 AI'가 콕 짚어준다

https://www.chosun.com/economy/tech_it/2024/05/31/SW273WUOKJHMLGNB363JQEQG34/

[ 스마트시티 ]

대왕판교 등 9개 요금소 번호판 인식 스마트톨링 시범사업

https://gdomin.kr/218751

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https://www.dmilbo.com/news/articleView.html?idxno=472296

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24시간 실시간 지역을 관제하는 이곳에는 CCTV 678대가 설치돼 있고 공무원 2명, 경찰관 1명, 관제요원 12명이 4조 2교대로 근무

https://www.jjan.kr/article/20240526580205

하남시, 스마트 안전 시설물 설치로 ‘어린이 교통사고 제로화’

https://www.morningtoday.co.kr/80405

시흥시 버스정류장 스마트쉼터 5곳 ‘확충’…교통복지

시흥시는 향후 상위기관 공모사업에 적극 참여해 폭염 및 한파 대비 스마트 쉼터 설치를 확대 적용할 수 있도록 노력해나갈 방침

https://www.msn.com/ko-kr/news/other/시흥시-버스정류장-스마트쉼터-5곳-확충-교통복지/ar-BB1n5Usq

양평군, 스마트도시 솔루션 확산 선정…국비 10억획득

스마트 횡단보도는 보행자 감지기, 바닥 신호, 음성안내 등 안전한 보행환경 조성

스마트 폴은 양평읍 양근리와 공흥리의 인구밀집지역, 가로등이 없는 범죄사각지대를 중심

https://www.ekn.kr/web/view.php?key=20240528025425079

성동구, 스마트도시 통합운영센터가 'CCTV 안전체험장' 된다

https://www.pressna.com/news/newsview.php?ncode=1065572129650429

아산시 ‘스마트 안전도시, 명품 체육도시’ 도약 다짐

https://www.ccnnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=336100

증평 ‘스마트도시 구축’ 밑그림

▲증평형 스마트도시 비전 및 추진전략 도출 ▲중장기 추진계획 수립 ▲스마트 관광 전략사업 발굴 등을 추진

https://www.dominilbo.com/news/articleView.html?idxno=131210

'AI가 이상행동 영상 감지'…안산시, 지능형 관제시스템 구축

기존 방범용 CCTV 업그레이드 추진…8천48대 중 16% 이미 완료

관내 CCTV의 소프트웨어를 업그레이드하는 방식으로 '지능형CCTV 선별관제시스템'을 구축 중

https://www.newstong.co.kr/view3.aspx?seq=12707827&allSeq=27&txtSearch=&cate=0&cnt=-5&subCate=2&order=default&newsNo=7

상주, AI의 눈으로 산불 감시한다

https://www.idaegu.co.kr/news/articleView.html?idxno=462799

관악구 스마트통합관제센터 통합관제실 확대 이전

https://www.asiae.co.kr/realtime/sokbo_viewNew.htm?idxno=2024053106501532161

금천구, 서울시 자치구 최초 ‘전기차 화재예방 통합관제시스템’ 운영

https://www.onews.tv/news/articleView.html?idxno=208238

[ 로봇 ]

숙련공 공백 애타는 기업 "로봇에 기술 전수"

◇기업 “로봇 아니면 폐업밖에 길 없어”

◇숙련공 노하우를 로봇에 도입하라

◇고령 친화적 라인 만드는 기업들

https://www.chosun.com/economy/tech_it/2024/05/29/DWTCFIPUVFALZIQZJOCOOBHAOU/

부산시, 기계 부품·로봇 제조업 스마트화에 454억원 투입

https://m.sedaily.com/NewsView/2D9D4M65ID

중국군 ‘총 쏘는 로봇 개’ 공개

https://m.kmib.co.kr/view.asp?arcid=1716965962&code=11142200&sid1=al

[ 인공지능 , 드론 ]

드론' 띄워 재난안전 실시간 관리...경남 영상 관제시스템 구축

https://www.idomin.com/news/articleView.html?idxno=912215

AI·드론으로 산림 불법 훼손 잡았다… 363명 적발

https://www.munhwa.com/news/view.html?no=2024052701039910044002

AI 로봇개 “가스 누출 이상 무”… 하늘엔 드론이 구석구석 순찰

https://www.seoul.co.kr/news/economy/industry/2024/05/27/20240527019004

충남 당진시장, 드론 사업 투자유치 나서

https://www.newsfreezone.co.kr/news/articleView.html?idxno=571095

[ 자율주행 ]

대중교통 사각 누빈다… 안양 자율주행버스 타보니

https://www.chosun.com/economy/tech_it/2024/05/27/333EGWDOTNFYRHY6EMU5XQO6EU/

경기교통공사, 스마트 교통 ‘똑버스’ 광주시에서 운행 시작

운행지역은 곤지암읍(5대), 퇴촌면(4대) 이며, 매일 오전 6시부터 22시 30분까지(호출마감 22시) 운행한다

https://www.sisanews.kr/news/articleView.html?idxno=108137

사법부 자체 AI 개발 착수했다

https://www.lawtimes.co.kr/news/198626

[ UAM ]

고흥군, 고흥만에 미래비행체 실증 안전모니터링 시스템 구축…총 143억 투입

http://m.viva100.com/view.php?lcode=&series=&key=20240527010008251

[ 기타 ]

Autodesk, Wonder Studio를 만든 Wonder Dynamics를 인수

https://www.fxguide.com/fxfeatured/autodesk-buys-wonder-dynamics/?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTEAAR0T_ntRkwnmqTClvW8uK7wZW9fpX3z_9Yw475Z85Oi39nQzGOWrFNOjWsE_aem_ZmFrZWR1bW15MTZieXRlcw

함양군, 농기계 전복 사고 알림시스템 구축 운영

https://www.gnnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=554069

아마존, 드론 장거리 배송 승인…"서비스 확장 길 활짝"

https://biz.sbs.co.kr/article/20000174109

아픈 닭, 마른 닭… '양계장 AI'가 콕 짚어준다

https://www.chosun.com/economy/tech_it/2024/05/31/SW273WUOKJHMLGNB363JQEQG34/

[ NewsClipping ] 2024.05.20 ~ 05.24

플랜인 — Fri, 5 Jul 2024 09:04:08 +0900

스마트시티 , 모빌리티 , ITS ]

(당진시 선정)

스마트도시 솔루션으로 교통편의를 증진하고, 지역경제 활성화 견인한다

함께여는 미래, 첨단 교통·환경으로 All-rounder 스마트 솔루션을 그리다 (스마트 횡단보도, 버스쉘터, AI기반 앞막힘 제어)

도심권역 및 산단권역 이용자를 안전하고 편리하게 최적의 교통 환경을 제공할 수 있는 횡단보도, 버스 쉘터, AI기반 앞막힘 제어 솔루션 등을 도입하고, 환경부터 방범까지 고려하여 기반시설(농공, 산업단지 등)의 배후수요 증가에 따른 정주환경 확충 인프라 마련

https://www.molit.go.kr/USR/NEWS/m_71/dtl.jsp?lcmspage=1&id=95089795

올해 스마트도시 솔루션 확산사업 10개소 선정… 개소당 1년간 국비 각 10~12.5억 지원

www.molit.go.kr

강원 정선군 아리랑시장에 스마트시티 솔루션 추진

정선군은 최대 인구 밀집지인 정선아리랑 시장에 디지털 트윈 기반의 공간정보 시스템을 구축한다.

실시간 화재 모니터링, 화재 발생 시 최적의 대피 및 화재진압 경로를 제공하기 위해서다.

https://www.hankyung.com/article/202405239132Y

제천시, 스마트도시 솔루션 확산사업 공모 선정

보급솔루션으로는 실시간 주차장 정보제공이 가능한 ▲스마트 주차공유, 보행자 교통사고 예방을 위한 ▲스마트 횡단보도, 범죄 예방과 좁은 골목길 보행 안전 확보를 위한 ▲스마트 폴 솔루션이 도입

https://www.kpnnews.org/bbs/board.php?bo_table=local&wr_id=923467&city=lc_11&gugun=lc_11_07

CCTV로 사고 사전 예방' 청주시, 지능형 영상분석 도입

12월까지 3억6천만원을 들여 △싸움 △실신 △배회 △밀집 △폭우 △도심화재 등 6개 상황을 유형별로 인식할 수 있는 기술을 폐쇄회로(CC)TV 60곳에 시범 적용

https://www.inews365.com/news/article.html?no=815637

의성군, 스마트도시 기반 조성 ‘속도’

주차 공간이 부족한 지역에 실시간으로 통합 주차 정보를 제공하는 스마트 주차공유, 인적이 드문 주택가에 가로등, CCTV, 비상호출 기능을 통합한 스마트폴(Pole) 등이다

https://www.idaegu.co.kr/news/articleView.html?idxno=462175

스마트시티 넘어 스마트지역 건설로 지역 균형 발전 도모하자

우리나라가 인구 감소와 지방 소멸 문제에 직면한 가운데, 스마트시티 기술을 통해 지방 중소도시에 양질의 일자리를 창출하고 경제적, 효율적인 도시 관리 체계를 구축하는 방안을 모색하고 있다. 특히, 스마트도시 서비스를 기반으로 데이터와 인공지능(AI) 전문가를 육성하여 지역 산업을 활성화하고, 여러 행정구역을 아우르는 스마트리전을 조성함으로써 수도권 집중을 완화하는 것이 목표이다.

https://www.donga.com/news/Economy/article/all/20240522/125056298/1

지능형 CCTV로 재난안전 관제 역량 높인다…6개 지자체서 기술 실증

행정안전부는 지자체 CCTV 지능형 영상분석 기술실증 공모를 통해 충북 청주시, 부산 동래구, 서울 서대문구, 서울 광진구, 경기 파주시, 대구 군위군 등 6개 지자체를 선정했다고 밝혔다. 이번 실증사업은 총 25억 원을 투입해 다양한 재난안전 유형에 대한 지능형 영상분석 기술을 시범 적용하며, 6월부터 본격 추진될 예정이다.

https://www.hitech.co.kr/news/articleView.html?idxno=31191

충북 청주시, 지능형 CCTV 영상분석 기술실증 지역 공모 선정

충북 청주시는 행정안전부 주관 '지능형 CCTV 영상분석 기술실증 공모사업'에 선정되어 3억 6천만원의 국비를 지원받아 올해 6월부터 연말까지 사업을 추진할 예정이다. 이번 사업으로 청주시 내 60개소 CCTV에 싸움, 실신, 배회, 밀집, 폭우, 도심화재 등 6가지 상황을 인식하는 기술을 시범 적용하며, 상황 발생 시 청주시 관제센터에 자동으로 알리는 방식으로 운영된다.

https://www.cj-ilbo.com/news/articleView.html?idxno=1131327

서울 서대문구·경기 파주 등 6개 지자체에 지능형 CCTV 실증

행정안전부는 서울 서대문구, 경기 파주시 등 6곳을 '2024년 지방자치단체 폐쇄회로(CCTV) 지능형 영상분석 기술' 실증 지역으로 선정하고, 총 25억원을 투입해 두 가지 과제로 실증사업을 추진한다고 밝혔다. 이번 실증사업은 2027년까지 지자체 CCTV 관제 체계를 지능형으로 고도화하기 위한 사업의 준비단계로, 6월부터 시범사업이 본격적으로 추진될 예정이다.

http://m.kyeongin.com/view.php?key=20240521029335620

군산시, 스마트도시계획 착수보고회 개최

관련 부서 면담, 전문가 자문, 시민 리빙랩(Living Lab) 등을 추진해 다양한 시민들의 의견을 수렴하고 민관 협력체계도 긴밀하게 구축할 예정

https://gj.newdaily.co.kr/site/data/html/2024/05/21/2024052100147.html

지능형 CCTV로 지자체 재난안전 관제 역량 높이기 '출발'

행정안전부는 2027년까지 전국 모든 지역의 CCTV 관제체계를 지능형으로 고도화하기 위한 준비단계로 6개 지자체를 선정했습니다. 충북 청주시, 부산 동래구, 서울 서대문구와 광진구, 경기 파주시, 대구 군위군이 선정되어 AI 영상분석 기술을 적용하며, 각 지역의 특성에 맞춘 지능형 관제기술을 개발하고 실증합니다. 이번 사업은 총 25억원을 투입하여 지자체와 민간기업 간 협력을 통해 지역 현안을 해결하고, 향후 전국으로 확대할 가능성을 모색합니다.

http://www.public25.com/news/articleView.html?idxno=15637

부여군, 전국 최초 AI로 화재 잡는다…모니터링 사업 참여

충남 부여군이 전국 최초로 AI를 활용해 화재 이상징후를 자동 탐지하는 모니터링 사업을 시작한다고 밝혔습니다. 이 시스템은 화재 취약지역 및 다중 밀집 시설에 설치된 CCTV를 통해 화재 위험 시 자동으로 문자 메시지를 발송하고 초기 대응을 지원합니다. 부여군은 이를 통해 초기 대응시간을 단축하고 화재 확산을 저지하며, 중앙정부와의 협업을 통해 재난안전 분야에서의 우호관계를 기대하고 있습니다

https://m.tf.co.kr/amp/national/2099876.htm

김포시, 자율주행 대비 지능형교통체계 확대 구축한다

김포시는 자율주행 시대를 대비해 2021년부터 2024년까지 총 125억 원을 투입해 지능형 교통정보체계(ITS)를 구축 중이다. 2025년에는 교통신호등 온라인 구축사업과 긴급차량 우선신호 사업을 시작하며, 차세대 ITS(C-ITS) 및 스마트 도로 구축사업도 추진할 계획이다. 김진석 도시안전정보센터장은 지속적으로 첨단 교통시설물을 확대해 시민들에게 편리한 교통정보를 제공하겠다고 밝혔다.

https://news.tf.co.kr/read/national/2099863.htm

서산시, 최첨단 스마트 버스정류장 설치

스마트 버스정류장은 냉난방기, 공기정화장치, 버스정보안내단말기, 온열벤치, 시시티브이(CCTV), 비상벨 등 각종 안전·편의시설을 갖춘다.

https://www.jbnews.com/news/articleView.html?idxno=1436688

“긴급차량 우선신호시스템으로 골든타임 확보”… 의왕시 ITS 구축, 광역 의료지원 수혜 기대

▲의왕시 교통정보센터와 소방차 등 긴급차량 등에 의한 센터제어 ▲긴급차량 내 차량단말기 설치와 신호제어기 내 옵션보드 설치 등 현장제어 ▲소방청과 경찰청, 경기도 교통정보센터와 경기도 소방, 시 교통정보센터 등 하이브리드 방식으로 구분

http://m.kyeongin.com/view.php?key=20240519024315045

[ 자율주행 , 로봇 , AI , 드론 ]

성남시, 전국 지자체 최초 ‘실외 자율주행 로봇 배달’ 서비스 시작

성남시는 8월부터 판교역 인근과 서현동에서 자율주행 로봇 배송 서비스를 시작한다. 국비 포함 총 4억 3천만 원의 예산으로 추진되는 이 서비스는 배달 비용 절감과 편리한 배달을 제공하여 성남시를 첨단 4차산업 특별도시로 발전시킬 것이다.

https://www.inews24.com/view/1721008

성남시, 전국 지자체 최초로 실외 자율주행 로봇 배달 서비스 시작

자율주행 배달 로봇 10대를 판교역 인근과 서현동 일원에 순차적으로 투입

http://www.mtime.co.kr/news/articleView.html?idxno=45858

건설업계, AI기술 활용 현장 안전 구축 박차

삼성물산은 시공 전 설계 단계부터 프로젝트의 위험요소를 AI가 분석, 관련 데이터를 도출해 안전을 관리하는 ‘설계 안전성검토’를 전면 도입해 적용

현대건설 또한 ‘재해 예측 AI’를 개발, 이를 현장에 적용하면서 자체적인 안전체계를 구축

롯데건설의 경우, 지난해 10월 AI시스템을 연계한 통합 영상관제시스템 ‘안전상황센터’를 개관하면서 전 현장의 안전을 감시

포스코이앤씨는 드론을 활용한 AI균열관리 솔루션 ‘POS-VISION’을 자체 개발해 최근 외벽 품질 하자로 문제가 됐던 누수, 철근 노출 등의 이슈를 사전에 예방

https://www.kmecnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=34885

[ UAM ]

고흥군, 국내 최초 ‘전기 항공기 산업 인프라’ 구축

2028년까지 국비 100억원을 포함한 223억원을 투입해 고흥 무인항공 영농기술 특화 농공단지에 성능 평가센터를 설립하며, 이를 통해 평가·인증과 비행 실증이 가능한 원스톱 항공인프라 시설을 완비할 계획입니다. 고흥군은 이를 통해 eVTOL 등 미래항공모빌리티 핵심부품의 성능 시험·평가를 수행하고, 지역 항공산업 인프라와 연계하여 우수한 항공기업들의 투자 유치를 기대하고 있습니다.

http://www.kjdaily.com/1716292834630731008

스마트물류·UAM 거점 꿈꾸는 지하철[목멱칼럼]

인천시와 인천교통공사는 오는 10월부터 지하철 역내에 30곳의 택배 집화센터를 설치해 지역 소상공인의 물량을 절감된 비용으로 배송하는 사업을 시작합니다. 내년 7월부터는 인천 지하철 57개 전 역사로 확대되며, 이는 일반 배송 대비 약 25% 저렴하고 배송 시간은 50% 이상 단축됩니다. 이 사업은 전기 화물차와 지하철을 활용한 친환경 물류체계를 구축해 탄소 배출량도 25% 이상 줄일 것으로 기대됩니다.

https://www.edaily.co.kr/news/read?newsId=01302166638891216&mediaCodeNo=257

[ 기타 ]

구리시, 인공지능(AI) 간편 치매 체크 무료 서비스 실시

구리시는 60세 이상 치매 미 진단자를 대상으로 스마트폰을 이용해 간편하게 치매 위험도를 검사할 수 있는 '인공지능(AI) 간편 치매 체크 무료 서비스'를 실시한다고 밝혔다. 또한, 치매안심센터는 5월부터 7월까지 취약계층 독거 어르신 및 고령 어르신의 치매 검진 참여율을 높이기 위해 지역 기관들과 협력하여 치매 환자 발굴 및 관리를 강화할 계획이다.

https://www.kgnews.co.kr/news/article.html?no=794591

평택시, 친환경 수소 통근버스 달린다!

평택시는 삼성전자 수소 통근버스 출고식을 개최하고, 총 2대의 수소 통근버스를 본격 운영한다고 밝혔다. 평택시는 수소모빌리티 특구 조성과 수소 충전 인프라 구축을 통해 친환경 수소차 보급을 확대하고 있으며, 올해 평택지제역 인근에 액화수소 충전소가 완공될 예정이다.

http://www.kifuture.com/news/article.html?no=145069

현대차그룹, 자율주행 기술난관에도…‘끝까지 간다’

자율주행 상용화 계획을 연기하고 인원 감축을 단행했습니다. 모셔널은 장기적인 기술 개발에 집중할 것이라고 밝혔으며, 현대차그룹은 이를 통해 자율주행 기술에 대한 경쟁력을 높이고 안정적인 경영권을 확보하려는 계획입니다. 현재 자율주행 기술 개발은 전 세계적으로 어려움에 부딪혔으나, 현대차그룹은 지속적인 연구개발을 통해 기술 난관을 극복하겠다는 입장을 유지하고 있습니다.

https://www.seoulwire.com/news/articleView.html?idxno=610058

'오차 10cm' 초정밀 항법위성, 新 교통혁명 이끈다

우주 스타트업 조나스페이스는 GPS보다 수백 배 더 정확한 항법위성을 개발해 자율주행차와 도심항공교통(UAM) 상용화를 목표로 하고 있으며, 이 기술은 실내 드론 배송과 무인 항만 시스템에도 활용될 전망이다. 한국도 2035년까지 오차범위 10㎝의 한국형 위성항법시스템(KPS)을 개발할 계획으로, 이는 새로운 서비스산업의 탄생을 촉진할 것으로 기대된다.

https://www.hankyung.com/article/2024052008041

테슬라 '자율차 눈'…라이다로 바꾼다

자율주행차의 고급 기술 구현을 위해 카메라, 레이더, 라이다 센서가 필수적이며, 최근 테슬라가 라이다를 도입할 가능성이 주목받고 있습니다. 라이다는 빛 반사를 이용해 물체의 형태와 거리를 정밀하게 측정할 수 있어 기존 카메라 기반 기술의 한계를 극복할 수 있습니다. 국내에서도 부산대와 에스오에스랩 등이 라이다 기술 개발에 성공하며 시장 경쟁에 참여하고 있습니다.

https://www.hankyung.com/article/2024052135551

전북도, 국가예산 확보 전방위 총력전

전북자치도는 내년도 국가예산 확보를 위해 각 부처와의 소통 강화와 '인맥지도' 구축 등 대대적인 예산 확보 활동을 전개할 계획이다. 특히 친환경 모빌리티산업, 탄소 소재 기술개발, 바이오기업 육성 등 전략산업과 KTX익산역 확장, 스마트 농업단지 조성 등의 주요 사업을 중점 관리할 방침이다. 또한, 다음달 국회 출범 시 지역 국회의원과 협력하여 주요 현안이 예산안에 반영되도록 노력할 예정이다.

https://www.jjn.co.kr/news/articleView.html?idxno=972101

제안서 작성 방법

플랜인 — Thu, 4 Jul 2024 16:36:46 +0900

제안서 작성법 요약

제안서를 작성하는 방법에는 다음의 주요 항목들이 포함됩니다

제안서 작성 프로세스
공공기관 제안서는 요구사항 분석, 프로젝트 범위 정의, 기술 솔루션 제시, 구현 계획 및 일정, 비용 예산 및 자원 할당, 품질 관리 및 리스크 관리, 유지 관리 및 지원 계획을 포함합니다.
RFI, 사전규격, RFP의 차이점
RFI는 초기 정보 수집, 사전규격은 기술적 요구사항 정의, RFP는 구체적인 제안 요청을 목적으로 합니다.
제안서 작성 팁
명확하고 설득력 있는 언어를 사용해 공공기관의 결정권자가 쉽게 이해할 수 있도록 작성합니다.
제안서 템플릿 및 형식
A3 가로형 템플릿이 일반적이며, 제본 형태에 따라 다를 수 있습니다. 인쇄 시 크기 조정 및 여백을 고려해야 합니다.

제안서 작성 시작

공공기관 제안서 작성법 : 파워포인트 A3 템플릿 제공 (수정) [ 파일 무료 다운로드 바로가기 ]

나라장터 제안입찰 위한 공공기관 제안서를 작성법

요구사항 이해 및 분석

먼저 공공기관의 요구사항과 프로젝트 목표를 철저히 분석해야 합니다. 이는 제안서의 방향을 정하는 데 중요한 기초가 됩니다.

프로젝트 범위 정의

홈페이지 구축에 포함될 내용, 기능, 서비스 범위를 명확히 정의합니다. 이 과정에서 홈페이지가 제공할 핵심 가치와 기대 효과를 구체적으로 기술합니다.

기술 솔루션 제시

사용할 기술 스택, 시스템 아키텍처, 보안 조치 등을 포함하여 기술적인 솔루션을 제시합니다.

구현 계획 및 일정

프로젝트의 주요 이정표, 개발 단계별 계획 및 예상 완료 시점을 포함한 상세한 일정을 제공합니다.

비용 예산 및 자원 할당

프로젝트 실행에 필요한 총 비용과 각 요소별 예산 분배를 명시합니다. 인력 자원 배치 계획도 포함시킬 수 있습니다.

품질 관리 및 리스크 관리 계획

프로젝트 진행 중 발생할 수 있는 리스크를 식별하고, 이에 대한 대응 계획과 품질 관리 방법을 기술합니다.

유지 관리 및 지원

프로젝트 완료 후 지속적인 기술 지원 및 유지 보수 계획을 설명합니다.

제안서를 작성할 때는 명확하고, 설득력 있으며, 전문적인 언어를 사용하여 공공기관의 결정권자가 정보를 쉽게 이해하고, 프로젝트의 가치와 필요성을 인식할 수 있도록 해야 합니다.

RFP 나오는 순서

공공기관 또한 FM 으로 제안요청서가 나올때가 있는데요.

RFI -> 사전규격 -> RFP 의 순서입니다.

각각에 대해서 알아보자면

RFI (Request for Information, 정보 요청서):

목적: 프로젝트에 대한 초기 정보 수집과 시장 조사를 목적으로 사용됩니다. 공급업체나 서비스 제공자들로부터 기술적 능력, 제품 정보, 서비스 구성 등을 요청하여 가능한 옵션과 솔루션을 평가하기 위한 데이터를 수집합니다.

사용 상황: 특정 기술이나 솔루션에 대한 이해도가 낮거나 시장의 다양한 가능성을 탐색하고자 할 때 사용됩니다. 구체적인 구매 의사결정보다는 정보 수집에 초점을 맞춥니다.

사전규격 (Pre-Specification):

목적: 구매하기 전에 특정 상품이나 서비스에 대한 기술적인 요구사항이나 규격을 사전에 정의하는 문서입니다. 이는 입찰 전에 요구사항을 명확히 하여 공급업체가 준비할 수 있도록 돕습니다.

사용 상황: 공공기관이 특정 상품이나 서비스를 구매하고자 할 때, 필요한 세부 사항과 특성을 사전에 명확하게 정의하여 공개함으로써, 입찰에 참여하는 업체들이 해당 규격에 맞추어 제안할 수 있도록 합니다.

RFP (Request for Proposal, 제안 요청서):

목적: 구체적인 프로젝트 요구사항과 명세를 바탕으로 업체들로부터 상세한 제안서를 요청합니다. 이 제안서는 프로젝트의 기술적 해결책, 예산, 실행 계획, 서비스 제공 방법 등을 포함해야 합니다.

사용 상황: 프로젝트 요구사항이 명확히 정의되어 있고, 구체적인 솔루션 구현을 위한 제안을 받고자 할 때 사용됩니다. 평가 후 최적의 제안을 선택하여 계약을 체결하게 됩니다.

RFP 발생과정 바로가기 (새창으로 열기) >

제안서 목차 비교

제안서 목차는 모두 비슷하다

말 그대로 모두 비슷합니다.

이해를 하고 있는가? 그럼 전략이 무엇인가? 그것을 하기 위한 기술은? 품질은 제대로 된건가? 어떻게 사업관리를 할것이며, 이후 어떻게 지원할 것인가.

이 프로세스를 그대로 운용된다고 보시면 됩니다. (15년 여 전에는 목차가 없었습니다. 어느 순간부터 모두 유사한 목차를 사용하고 있었습니다)

예를들어 용역 제안요청서와 ISP 수립 제안 요청서를 비교해보면

용역 제안서

ISP 요청서

Ⅰ. 일반현황
1. 제안사 일반현황
2. 제안사의 조직 및 인원
3. 수행조직 및 업무분장
4. 투입인력 및 이력사항

Ⅱ. 전략 및 방법론
1. 사업이해도
2. 추진전략
3. 적용기술
4. 표준 프레임워크 적용

Ⅲ. 기술 및 기능
1. 시스템 요구사항
2. 기능 요구사항
3. 보안 요구사항
4. 시스템 운영 요구사항
5. 제약사항

Ⅳ. 성능 및 품질
1. 성능요구사항
2. 품질요구사항

Ⅴ. 프로젝트 관리
1. 관리 지원 방안
2. 일정계획

Ⅵ. 프로젝트지원
1. 품질보증
2. 시험운영
3. 교육훈련
4. 유지보수
5. 기밀보안
6. 비상대책

Ⅶ. 하도급 계약의 적정성
1. 하도급 계약의 적정성(해당시)

Ⅰ. 일반현황	1. 제안사 일반현황 2. 제안사의 조직 및 업무분장 3. 투입인력 및 이력사항
Ⅱ. 전략 및 방법론	1. 사업 이해도 2. 추진전략 3. 사업추진 방법론
Ⅲ. 기술 및 기능	1. 요구사항 분석 및 계획수립 2. 수행환경
Ⅳ. 프로젝트 관리	1. 일정계획 2. 품질관리 방안 3. 기밀보안 관리 방안 4. 위험 및 이슈 관리 방안
Ⅴ. 프로젝트 지원	1. 인수인계 계획 2. 기술지원 계획 및 방안

크게 보면 유사하고, 세부적으로 조금 씩 달라지는것을 알 수 있습니다.

목차 무료 다운로드(새창으로 열기) : https://www.documento.co.kr/38/?idx=193

제안서 작성 템플릿 준비

제안서 템플릿을 정해야 하는데요.

A4 세로형을 많이 사용하지만, 비용을 들여 GD 진행할경우는 아래와 같이 A3 형태로도 사용합니다.

떡제본을 별도로 할 경우에 사용됩니다.

# 본 템플릿은 별도 인쇄소에 맡길 경우 활용되는 템플릿입니다. 사이즈 컷팅이 필요합니다

제안서 템플릿의 결정

가로형으로 작성해서 최종 떡제본으로 할지, 세로형으로 작성해서 인쇄해서 제본할지를 결정해야합니다.

(요즘 트랜드는 가로형 떡제본으로 하고 있으나, 사이즈가 커스텀이기 때문에 프리세일즈 도큐멘토에서는 템플릿을 판매하고 있지는 않습니다.)

가로형으로 작성하시는 분들이 계실 수 있습니다.

또는 저희 사이트에서 제안서를 구매 후 가로형으로 옮겨서 수정작업을 하실수도 있겠지요

또한, 템플릿 결정을 잘 해야하는 이유가... 나중에 수정하는거 정말 귀찮습니다. 제안서 작성 말미에는 체력이 떨어지니까요.

그리고 인쇄할때 중요한 부분이 A3 로 결정하게 될 경우 문제가 조금 있습니다.

인쇄 오류 발생

그냥 A3 사이즈로 하면 96% 정도로 작게 인쇄됩니다

그래서 사이즈를 좀더 크게 만들고 -> A3 사이즈에 맞게 컷팅하고 -> 반으로 접어서 -> A4 세로형으로 제본하는것을 추천드립니다.

이렇게 파워포인트에서 A3 를 설정하면 크기가 조금 다릅니다.

그리고 인쇄할때는 가로세로 양 끝이 3 mm 정도 축소되서 인쇄가 됩니다. 잘리는걸 생각해서 MS 에서 생각해서 해주는 쓸데없는짓 때문이죠.

그래서 제안서를 작성할때는 사이즈를 다르게 해서 작성하는 경우가 있습니다.

이렇게요. 제안서 작성 단계부터 실제 A3 사이즈보다 좀더 크게 제안서를 작성합니다.

그리고 인쇄할때 약간 (3mm 정도) 줄어들게 인쇄된다고 했죠? 조금 더 큰 사이즈로해서 여백을 잘라내는 방식으로 제안서를 작성하기도 합니다.

그러면 실제 눈에 보이는 크기가 조금 더 커지고, 가장 익숙한 크기로 나오기 때문에 보시는 분들이 편하게 보실 수 있습니다.

세로지만 가로형 템플릿 무료 다운로드 (새창으로 링크) : https://www.documento.co.kr/38/?idx=187

(인쇄할때 절반 접기 때문에 A4 세로형 제안서입니다)

A3 제안서 작성 예시

중요. A3 가로형태로 제안서 만든다고 해서 가로형이 아닙니다. 절반으로 접어서 A4 세로형으로 제본하는것입니다.

A3 가로형태로 양쪽 분할 작성 할 경우

A3 가로형태로 풀화면을 사용할경우

가이드선을 주의해서 작성하시면 됩니다

첨부파일을보시면가이드선을 만들어놓았습니다. (템플릿 무료 다운로드 > )

가로세로 3 mm 의 여백이 있으며, 제본할 때 인쇄소에 컷팅을 요청하시면 됩니다.

가이드선 제거방법

보기 > 슬라이드 마스터

첫번째 슬라이드에서 삭제하시면 됩니다.

삶의 답.

플랜인 — Wed, 25 May 2022 22:44:13 +0900

냉소는 유치하지 않지만, 냉소하는 자는 유치하다

정론은 유치하지만, 정론으로 사는 자는 유치하지 않다.

삶을 살아가는 답은, 정해져 있다.

News Clipping - 22.05.09(월)

플랜인 — Wed, 25 May 2022 22:39:22 +0900

LG화학, 석유화학 업계 최초 TMS 관제센터 구축

https://newsis.com/view/?id=NISX20220506_0001861589

환경부로 전송되는 TMS(굴뚝자동측정기기, Tele-Monitoring System) 데이터를 실시간 모니터링·대응하는 TMS관제센터를 석유화학 업계 최초로 구축해 운영

통합관리사업장, IoT 기술로 오염물질 상시 관리에 나선다

http://www.kidd.co.kr/news/226931

사물인터넷(IoT)기술과 인공지능(AI)을 활용해 굴뚝자동측정기(TMS)를 부착하지 않은 사업장 오염물질도 실시간 관리하는 방안이 마련될 방침

TMS는 부착비용(1.2억원/기)이 고가로 의무부착은 대형 사업장(대기 1∼3종)에 한정 운영

통합환경관리 대상 사업장을 조사한 결과, TMS를 부착하지 않은 기업이 약 95%

환경과학원‧롯데케미칼, 사물인터넷-인공지능 활용 업무협약

https://www.hkbs.co.kr/news/articleView.html?idxno=676090

사업장 시설들의 운영자료를 인공지능 기법으로 분석해 관리인자와 오염배출간의 상관성을 파악하고, 사물인터넷 첨단기술을 활용해 주요 오염물질의 상시 감시체계 구축을 위한 시범사업을 추진할 계획

대기분야 자가측정 면제 사업장 6월까지 신고 해야

http://www.kukinews.com/newsView/kuk202205050009

방지시설 설치 면제사업자도 연 1회 이상 자가 측정해야

미측정 시 5년 이하 징역 또는 5000만원 이하 벌금

대기배출시설 사물인터넷(IoT) 측정기기 설치 지원

https://www.m-i.kr/news/articleView.html?idxno=912316

지원대상은 신청기간 내 접수된 사업장 중 ① 방지시설 설치면제 신청 습식시설 ② 신규 시설 중 4종 사업장 ③ 신규 시설 중 5종 사업장 ④ 기존 사업 순으로 우선 선정할 계획

# 면제 사업장도 자가측정을 실시해야하며, IoT 설치할경우 계속 면제 유지

아마존부터 KT까지, 커지는 글로벌 디지털트윈 시장

http://news.bizwatch.co.kr/article/industry/2022/05/06/0016

인공지능과 IoT(사물인터넷), 클라우드, 5G 이동통신, 블록체인 기술 등이 더해지면서 이처럼 현장의 정보를 실시간으로 반영하고 세밀하게 체계적으로 분석하는 데까지 이르렀다

ICT기술 결합한 스마트폴 구축으로 스마트도시에 앞장

https://www.yna.co.kr/view/RPR20220502003000353

스마트폴이란 가로등, 신호등, CCTV 지주 등의 도로시설물에 공공와이파이, 사물인터넷(IoT), 도시데이터(S-DoT) 센서 등의 첨단 정보통신기술(ICT)을 결합한 스마트도시 기반시설

100년 만에 수도 검침방법 '방문→스마트 원격'으로 전환

https://mediahub.seoul.go.kr/archives/2004500

'스마트 원격검침'은 디지털 수도계량기와 원격검침단말기를 사용처에 설치하고 사물인터넷(IoT)을 통해 검침 값을 전송하는 무인자동검침 방식

수도계량기 검침원 검침 방식 VS 스마트 원격검침 방식 비교

12월 시행되는 화재예방법ㆍ소방시설법 하위법령

https://www.fpn119.co.kr/177065

새롭게 도입되는 화재위험평가와 화재예방안전진단 제도를 비롯해 소방안전관리자 겸직 금지, 소방안전관리 업무대행의 준수사항, 건설 현장 소방안전관리자 선임 대상과 신고 기간, 소방안전관리자의 강습교육 시간 확대 등 큰 변화가 예상되는 내용이 포함

IoT 화재대응체계’ 구축…국비 15억확보

https://www.fnnews.com/news/202205041023229956

스마트 화재대응시스템’을 전면 도입

△소방시설 실시간 모니터링

△옥상비상문 개폐 원격관제

△IPTV 상황 전파

△관제솔루션 기술을 융합한 스마트화재 대응시스템

환경공단 간담회 발표자료 (22.05.24 )

플랜인 — Wed, 25 May 2022 22:33:56 +0900

(게시용)IoT 게이트웨이 개발 제조사간담회.pdf

6.82MB

(게시용)게이트웨이업체 간담회 발표자료_배포.pdf

7.72MB

대기환경보전법 시행령, 시행규칙 개정 - 2022.05.03

플랜인 — Wed, 25 May 2022 22:31:49 +0900

대기환경보전법 시행령, 시행규칙 개정 - 2022.05.03

◇ 개정이유 및 주요내용

소규모 대기오염물질 배출사업장의 배출허용기준 준수 여부 및 방지시설 적정 가동 여부 등을 효율적으로 관리할 수 있는 기반을 구축하기 위해 대기오염물질발생량의 합계가 연간 10톤 미만인(4종,5종) 소규모 사업장의 대기오염물질 배출시설 및 방지시설에 사물인터넷 측정기기를 부착하도록 하는 등의 내용으로 「대기환경보전법 시행령」이 개정(대통령령 제00000호, 2022. 5. 00. 공포ㆍ시행)됨에 따라, 사물인터넷 측정기기 부착대상 시설의 종류와 그 시설의 운영ㆍ관리 기준을 정하는 한편, 아날린, 아세트알데히드 등 8종의 특정대기유해물질에 대한 배출허용기준을 정하여 대기오염물질배출시설의 관리를 강화하려는 것임.

(첨부파일 참조)

[별표 3의2] 사물인터넷 측정기기의 부착 면제¸ 부착 시기 및 부착 유예(제17조제6항 관련)(대기환경보전법 시행령).pdf

0.24MB

[별표 8] 대기오염물 질의 배출허용기준(제15조 관련)(대기환경보전법 시행규칙).pdf

0.35MB

[별표 9] 측정기기의 운영·관리기준(제37조 관련)(대기환경보전법 시행규칙).pdf

0.07MB

[별표 9의2] 사물인터넷 측정기기 부착대상 시설(제37조의3 관련)(대기환경보전법 시행규칙).pdf

0.17MB

대기환경보전법 시행 규칙(환경부령)(제00985호)(20220503).pdf

0.35MB

대기환경보전법 시행규칙_개정문개정이유.pdf

1.29MB

대기환경보전법 시행령(대통령령)(제32621호)(20220503).pdf

0.70MB

대기환경보전법 시행규칙(환경부령)(제00985호)(20220503) (4).hwp

0.02MB

대기환경보전법 시행령(대통령령)(제32621호)(20220503) (3).hwp

0.02MB

별표 3의2 사물인터넷 측정기기의 부착 면제 부착 시기 및 부착 유예(제17조제6항 관련)(대기환경보전법 시행령) (3).hwp

0.01MB

별표 8 대기오염물질의 배출허용기준(제15조 관련)(대기환경보전법 시행규칙) (3).hwp

0.15MB

별표 9의2 사물인터넷 측정기기 부착대상 시설(제37조의3 관련)(대기환경보전법 시행규칙) (3).hwp

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무시당하는 기획? 무시할 수 없는 기획.

플랜인 — Tue, 23 Nov 2021 15:51:38 +0900

무시당하는 기획? 무시할 수 없는 기획.

기획이 무시당하는 경우는?

디자인,개발의 경우는 기획의 과정을 보는것이 아니고 결과를 보는것이기 때문에 이런 이슈가 자주 발생된다고 보면 된다.

아니,

반대로 생각해봐라. 당신이 어디서 디자인을 봤다 치자. 솔직히 누구나 뭐라고 한마디씩은 할껄?

당신이 최고의 디자인을 가져다가 사람들에게 물어봐라, 다 한마디씩은 할꺼다. 그런거다.

기획도 마찬가지다, 만들어낸 결과를 보기 때문에 "이런건 누구나 생각하지, 어디에나 있는거지"라는 헛소리를 지껄인다고 보지만, 딱히 헛소리도 아니다. 좋게 생각해라.

우와! 기획 죽이는데? 라고 하는 경우는 없다고 생각해라. 그렇게 말한다면, 그냥 당신 기분 좋으라고 하는 말이다.

왜?

당신이 테슬라 전기차를 생각했다고 치자, 그걸 기획했던 시점에 과연 누구하나 뭐라고 안했을까?

당신이 비데를 기획했다고 치자, 오만 사람들이 모여서 "누가 화장실에서 물을 뿌리냐? 휴지로 그냥 딱지"라고 할것이다.

당신이 생수판매를 기획했다고 치자, 과연? 그 시대에?? 물을 사먹어???

기획은 그런것이다.

자신이 기획한것에 확신을 가지고 있다면 끝까지 기획을 고수할 인내심과 마음가짐은 필수다.

상처도 많이 받는다. 필자도 많이 받았다. 욕도 하고 싸움도 하고...

하지만, 기획을 바꾸지 말라는뜻은 절대 절대 아니다. 그건 꼰대다. 앞뒤 꽉막힌 기획자인것이다.

더 좋은 생각, 시대의 흐름과 트랜드의 변화에 따라 맞춰서 최적화 시키는것이 기획이다. 결코 변치 않는것은 기획이 아니다. 꼰대발상일뿐이다.

기획은 다른것을 찾는것이 아니고, 최적화를 찾아내는것이다. 디자인과 유사하다. ART 가 아니고 DESIGN 이다.

가장 좋은 방향으로 나아가면서 수십 수백 수천번 바꾸고 뭉개지면서 단단해지는것이 기획이다.

무시당하고 싶지 않은가?

그럼 상대의 생각을 한수 앞서나가라.

1차적 기획은 상대의 생각으로 보일만큼, 그리고 앞서 있는 생각을 숨겨놓고,

2차적 기획에서 상대의 생각을 바꿀만큼, 두단계 앞서 있는 생각을 숨겨놓고,

인내심을 가지고 그것이 맞다라는걸 보여줘라.

인내심을 가지고 상대의 생각을 들어줘라 (싸우지 마라)

그러면 당신은 무시당하지 않을것이다.

시간이 지나면 당신의 말에 귀를 기울일것이고, 당신의 생각을 지지하게 될것이며, 의존하게 될것이다.

잊지마라, 너는 월급쟁이 기획자다.

News Clipping - 21.11.22 (월)

플랜인 — Tue, 23 Nov 2021 15:40:25 +0900

부산시 보건환경연구원, 산업단지 대기오염조사 결과 발표

http://www.busan.com/view/busan/view.php?code=2021112211031697132

산업단지 6곳을 대상으로 실시한 대기오염조사 결과를 발표

공장가동과 대기오염도가 직접적인 관계가 있다는 사실을 확인

온실가스 감축 목표 더 강화해야

http://www.keaj.kr/news/articleView.html?idxno=4321

2030년 국가별 온실가스 감축목표, 즉 NDC를 다시 평가하고 내년 말까지 국가별 목표를 더 강화해야 한다는 목소리가 담겼다

상장회사협의회 "온실가스 감축설비 관련 세제지원 확대해야"

https://www.hankyung.com/society/article/202111174792Y

상장협은 기업별 세액공제율을 중소기업은 현행 10%에서 12%로, 중견기업은 3%에서 5%로, 대기업은 1%에서 3%로 높여야 한다고 제안했다.

함평군, 대기환경 개선…‘비산먼지 발생사업장’ 특별점검 나선다

http://www.dtoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=506098

제3차 ‘미세먼지 계절관리제’ 앞두고

11월15일부터 26일까지 점검

관내 비산먼지 발생 신고 사업장 대상

대구시, 미세먼지 발생 관련 민·관 합동 특별점검 실시

https://www.idaegu.com/newsView/idg202111210062

대기오염방지시설 부적정 운영, 비산먼지발생 억제시설 미가동 등 중대한 위반사항은 관련법에 따라 강력한 행정처분과 형사고발을 병행

아스콘업체, 30%강화된 대기오염물질 환경기준에 '비상'

http://daily.hankooki.com/lpage/society/202111/dh20211119170307148500.htm

환경부 작년부터 대기오염물질 배출시설 신규지정 및 배출기준 평균 30% 강화

레미콘업체들 기준맞춘 설비개발에 '전전긍긍'...일부 업체 30%기준 확보 주장 주목

영산강청, 총량관리사업장과 대기오염 저감 협약

https://cm.asiae.co.kr/article/2021111716461469679

엘지화학 여수공장(화치)에서 남부권 소재 9개 총량관리사업장과 ‘대기오염물질 저감 자발적 협약’을 체결했다고 17일 밝혔다.

방지시설 없이 환경오염물질 배출… 경북도 내 사업장 36건 적발

https://segye.com/newsView/20211118512350

대기 분야 22건, 수질 분야 14건이다. 세부적으로 배출시설 미신고 1건, 방지시설 비정상가동 7건, 가동개시 신고 미이행 2건, 변경‧허가 신고 미이행 8건, 운영일지 미작성 11건, 기타 7건 등

5G·LTE 기반 U+스마트팩토리… “안전하고 생산성 높아요”

https://www.chosun.com/national/weekend/2021/11/20/S7TGMGWDJVHXRGQNO2AWXMBWKQ/

대기배출물질을 실시간으로 관리하고 확산 경로를 예측하는 ‘대기환경진단솔루션’을 공급

바스프 울산 화성공장에는 위치정보 기반 실시간 작업자 모니터링 시스템(PPS)을 구축해 안전한 작업환경을 만들었다

대림피앤피, 환경공단 전북도청 농협과 영농 폐비닐 재활용 MOU 체결

https://www.mk.co.kr/news/business/view/2021/11/1081294/

영농 폐비닐을 재활용해 농가에서 발생하는 폐비닐 쓰레기 문제를 해결함과 동시에 농가에 친환경 멀칭 필름을 공급하는 자원 선순환 구조를 구축하기 위해 마련

News Clipping - 21.06.04(금)

플랜인 — Fri, 4 Jun 2021 12:24:08 +0900

업계소식

ESG 경영 사활 건 최정우 2기' 포스코, 안전사고 관리 시급

https://sports.chosun.com/news/utype.htm?id=202106020100005790000048&ServiceDate=20210601

그린&모빌리티(Green&Mobility)'로 사업 구조를 전환하는데 속도를 내고 있다.최 회장 연임 전후로 ESG경영을 최우선 경영과제로 선정한 것도 이 때문이다.

포스코, 이마트 등 4사와 친환경 캠페인 추진

https://www.asiae.co.kr/article/IT/2021060218215817165

세계 환경의 날을 맞아 친환경 캠페인 공동 진행 업무협약 체결

포스코 스테인리스 소재로 만든 폐플라스틱 회수함 지원 등 철의 친환경성 알려

뿌리산업 환경설비 지원 시급하다

http://www.snmnews.com/news/articleView.html?idxno=479416

환경설비 등을 설치하는 데 워낙 많은 비용이 드는 탓에 제대로 대응하기가 어려웠기 때문에 화관법 전면 시행 이후 일부 소규모 도금단지는 통째로 문을 닫기도 했다

초유의 고로 가동 중단 조치 이후 2년...아직도 남아있는 트라우마

http://www.greened.kr/news/articleView.html?idxno=289806

2019년 포스코, 현대제철 고로 줄줄이 조업정지 명령..."문 닫으란 것이냐" 철강업계 반발

여론은 철강업계 편이었다...해프닝으로 끝난 조업정지 명령

ESG 강화하는 계기가 되기도...철강업계, 환경투자 올인...더 이상 그들의 발목을 잡지 마라

현대제철, 생산차질 우려 해소 '한숨 돌렸다'

https://paxnetnews.com/articles/74755

철강업계에 따르면 현대제철 당진제철소에 위치한 3고로는 현재 일일출선량 1만톤 수준을 회복하며 풀(Full) 생산체제에 돌입한 것으로 확인됐다.

환경관련

대구시·대구환경공단, 산업단지 내 미세먼지 제거 ‘찾아가는 숨 서비스’실시

http://www.gukjenews.com/news/articleView.html?idxno=2234752

관할구청과 산업단지관리공단의 협조로 매월 3주 일요일을 ‘차 없는 날’로 지정하고 분진흡입차와 살수차를 편대로 운영해 도로 측면에 축적된 미세먼지까지 집중 제거하는 등 도로재비산먼지 제거를 극대화

한국환경공단, 지역 맞춤형 대기질 개선 추진

http://www.ikld.kr/news/articleView.html?idxno=235338

△유해대기오염물질 다량 배출사업장 지도점검

△유해대기오염물질 모니터링 및 정보제공

환경부, 탄소중립 본격 이행 위한 조직개편 단행

http://www.aptn.co.kr/news/articleView.html?idxno=84092

기후-탄소중립 부문 : 기후변화정책관, 녹색전환정책관, 대기환경정책관을 편제

물관리 부문 : 물통합정책관, 물환경정책관, 수자원정책관

신기술 관련

ESG와 DT의 융합…‘트윈 트랜스포메이션’을 아시나요?

https://www.mk.co.kr/news/business/view/2021/06/537818/

트윈 트랜스포메이션(Twin Transformation)’이라는 단어를 꺼냈다. 두 가지가 따로 움직이는 게 아니라 쌍둥이처럼 함께 달성할 수 있다는 의미에서다.

센코, 디지털트윈 기반 안전관리 솔루션 전문 기업 '유엔이' 인수

https://m.etnews.com/20210603000106

유엔이는 공간 정보 기반 재난관리 전문회사로 디지털트윈 관제시스템, 공간정보관리시스템, 재난 안전 관리시스템 등 솔루션을 제공

AI·스마트팩토리 등 46개 기업과 1조7300억 투자 협약… “일자리 10만개 만들 것”

https://www.chosun.com/national/regional/2021/06/04/NGZYCQFUYFFBVA7GQ7DRTB4QOM/

전국 두 번째로 많은 제조업체가 있지만 90% 이상이 50인 미만이다. 코로나 여파로 지난해 실업률도 높았다. 체질 개선이 요구되는 시점

"IoT 활성화하면 中企 일자리 55만5,000개 증가"

https://www.sentv.co.kr/news/view/595209

IoT 분야는 플랫폼이 구축돼 있지 않아 활성화가 어렵다는 분석

개방형 사물인터넷 플랫폼을 구축하고, 기술적 측면에서는 엣지 컴퓨팅(데이터 일부를 분산된 소형 서버를 통해 처리하는 방식) 기술을 도입

News Clipping - 2021.05.27(목)

플랜인 — Thu, 27 May 2021 13:10:30 +0900

에어릭스, 소규모 사업장 방지시설사업에 명품 집진기 납품 선언

https://www.kyongbuk.co.kr/news/articleView.html?idxno=2076725

에어릭스는 45년간 제철소 및 발전소용 집진 설비 엔지니어링·제조·설치 및 유지보수 등 대기 환경 종합 솔루션을 국내외에 공급하고 있는 업체로 대기오염 제로화를 위해 집진기 및 환경설비의 명품화에 주력해 왔다.

한화그룹, 그린에너지 프로젝트 5년간 최대 9조 투자

http://www.upinews.kr/newsView/upi202105180099

한화솔루션, 1조3500억 유상증자…글로벌 태양광·수소기업 M&A 추진

産銀과 '산업·금융 협력 프로그램' 체결…2026년까지 5조원 자금 공급

김동관 "비즈니스모델 고도화+차세대 신기술 개발→새로운 10년 준비"

청주시, 2025년까지 5천32억원 투입 대기질 개선에 나선다

http://www.jbnews.com/news/articleView.html?idxno=1339807

청주시 미세먼지 관리 기본계획(2021~2025)'을 수립하고 ▷사업장 관리 ▷이동오염원 관리 ▷생활주변 배출원 관리 ▷그린인프라 조성 ▷시민건강 보호 및 참여 ▷관리기반 확충 및 대내·외 협력 등 6개 분야 39개 세부추진과제를 추진

의정부시, ‘소규모 사업장 방지시설 설치 지원사업’ 추진

http://www.weeklytoday.com/news/articleView.html?idxno=366780

올해에는 총 3억2천4백만 원의 예산을 편성해 환경 전문공기업인 경기도환경기술지원센터에 위탁해 사업을 추진하고 있으며, 지난 2월 1차 사업장 모집 공고에 이어 5월 14일에는 2차 공고를 실시해 예산 범위 내에서 추가 사업장을 모집

포스코, 덴마크 오스테드社와 그린뉴딜사업 본격화한다

https://www.wikitree.co.kr/articles/652759

포스코는 철강공급 및 그린수소생산 참여, 포스코건설은 구조물 건설,

포스코에너지는 수소 저장 및 발전 등 담당

전중선 전략기획본부장, “세계 최대 해상풍력발전 기업인 오스테드와 협력으로

그린수소 등 포스코의 친환경 에너지사업이 더욱 탄력 받을 것”

오스테드, 2026년 이후 상업운전 개시 목표로

국내 최대 1.6GW급 인천 해상풍력사업 추진…그린수소사업과 연계

환경부문

에어릭스, 기업체 대상 ESG 경영 실천 위한 종합 환경 솔루션 제공 가속화

http://www.conslove.co.kr/news/articleView.html?idxno=68544

■ 대기 환경과 에너지 소비를 동시에 잡은 IoT 집진기

■ 비산 먼지의 대폭 감소와 근로자 안전까지 책임지는 집진기

■ 산업 현장 환경상태를 A부터 Z까지 모두 확인하는 종합 환경 모니터링

에코파워텍, 스윙 블라인드 밸브 개발…수세정 기간 3일 단축

http://www.sisa-news.com/news/article.html?no=158672

석탄화력발전소에서는 2년에 1번 시행했던 전기집진기 수세정을 1년에 2회 이상을 시행

[창간 32주년 기획] 'ESG 00' 부서 전면에…금융사, 조직부터 바꾼다

https://www.ekn.kr/web/view.php?key=20210518010003619

KB금융, 2019년 연말 ESG전략부 신설…이사회에 ESG위원회

신한·하나·우리·농협금융도 관련 부서 강화

"ESG경영 중요해지며 'ESG' 이름 내세운 조직 신설"

시장

ESG와 IPO

https://www.lawtimes.co.kr/Legal-Opinion/Legal-Opinion-View?serial=170297

기업은 IPO를 통해 다수의 소액주주, 거래처 및 시민사회와 새로운 관계를 형성하게 되는데 주주 및 이해관계자들과의 소통과 가치제고를 위해 조직을 구축하고 실행해야 한다

전주시, ESG 경영 도입한다…‘지속가능한 도시로 발돋움’

https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2021051816388277127

민·관 협력방안 논의

AR 플랫폼 기업 맥스트, 코스닥시장본부의 상장 예비심사 통과

https://sisunnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=141149

상장 주관사는 하나금융투자로, 이달 중으로 증권신고서를 제출하고 공모절차에 본격 착수할 예정이다. 맥스트는 2010년 설립된 이후 10년간 한결같이 증강현실(AR) 원천 기술 확보 및 국산화에 집중해왔다.

LS일렉트릭, 스마트팩토리 기술 아세안으로 확대

http://www.e2news.com/news/articleView.html?idxno=232938

스마트팩토리 구축 후 설비 대기 시간이 절반으로 줄고, 생산성은 60% 이상 개선됐다”며 “에너지사용량 역시 60% 이상 줄고 불량률도 100만개당 7개 수준으로 급감해 일석삼조의 효과를 거두고 있다

News Clipping - 2021.05.18(화)

플랜인 — Tue, 18 May 2021 16:54:24 +0900

자사 보도자료

에어릭스, 철강업계에 ESG 경영 위한 ‘종합 환경 솔루션’ 제공

http://www.snmnews.com/news/articleView.html?idxno=478930

IoT 스마트 집진기는 실시간 센서정보를 수집 및 분석하여 효율적인 탈진 제어와 불출 제어를 통해 에너지 소비를 획기적으로 감소

환경과 근로자의 안전을 동시에 책임지는 신형 집진기를 개발

종합 환경 모니터링 솔루션을 제공

에어릭스, ESG경영 위한 종합 환경 솔루션 제시

https://www.energy-news.co.kr/news/articleView.html?idxno=76625

국내 많은 기업들은 오염물질 배출과 에너지 절감이라는 두 가지를 동시에 이루는 것이 어려워 하고 있다

업계

포스코, 친환경 핵심원료 공급체인 구축

https://www.hankyung.com/economy/article/2021051795961

포스코는 세계에서 유일하게 양극재, 음극재는 물론 이들의 핵심 원료인 리튬과 니켈, 흑연을 공급할 수 있는 2차전지소재 밸류체인을 구축

매달 100달러씩 오르는 철강값, 철강업계 2분기 실적 "상상 이상"

http://www.greened.kr/news/articleView.html?idxno=289647

올해들어 매달 100달러씩 철강가격이 치솟고 있다. 2분기에 철강사들이 사상 최대 실적을 기록할 것이다

정종승 리트코 회장 "지하철·터널 초미세먼지 제거기술, 우리가 세계 최고죠"

https://www.sedaily.com/NewsVIew/22MEA92VLL

양방향 전기집진기 효율 90~99%, 10년전 기술개발…관련 특허만 30건

지하철 승강장 등 환기구 설치하면 터널 외 지상 미세먼지까지 제거 효과

해외 파트너사와 꾸준히 신뢰 쌓아 외환 위기땐 폐업 고비 넘기기도

귀뚜라미, 친환경보일러 점유율 38%…스마트폰으로 온도조절

https://www.mk.co.kr/news/business/view/2021/05/477615/

친환경보일러 판매 실적에도 큰 변화가 있다. 귀뚜라미 전체 보일러 판매량 중 친환경 콘덴싱보일러가 차지하는 비중은 2017년 33%에서 2018년 38%, 2019년 45%, 2020년 80% 수준으로 급성장

환경

환경부, 사업장 오염물질 배출 전수조사

http://www.kharn.kr/news/article.html?no=16103

대기배출사업장에서 발생되는 오염물질이 방지시설을 통과해 배출되는 일련의 과정뿐만 아니라 시설 인·허가 정보, 자가측정 결과 등을 수집·검증해 정책에 활용할 수 있도록 목록화

김진영 KB금융 브랜드ESG그룹대표 “ESG 평가, 등급제로 바꿔야”

https://www.fntimes.com/html/view.php?ud=202105152119449749dd55077bc2_18

국내 ESG 평가 기관의 문제점은 두 가지

- 지나친 순위 경쟁으로 ESG 평가 실적을 매긴다는 것

- ESG 평가에 관한 근거를 평가 기관에서 설명하지 않는 것

“ESG, 일시적 유행 아냐…생존 위해 변화해야”

https://www.fntimes.com/html/view.php?ud=202105150556443758dd55077bc2_18

ESG가 기업가치에 어떻게 정확하게 반영되게 할 것인지 제도적으로 뒷받침하는 역할이 중요하다

한화그룹] 김승연, ‘그린뉴딜’ 앞세워 ESG 확대

https://www.fntimes.com/html/view.php?ud=202105160220505684dd55077bc2_18

최근 이사회를 열고 ESG 가치창출 및 컴플라이언스 내실화를 기업 경영의 최우선 과제로 인식하고 실효적인 대응을 추진하기 위해 ESG 위원회를 신설

인천 환경관리대행업체와 고농도 유입수 저감안 추진

https://www.youthassembly.kr/news/593635

▲전문 단속반 신설과 24시간 감시 시스템 도입 ▲이동식 수질 모니터링 확대 보급 ▲지하 매설물 탐지 장비 도입 ▲고농도 하수 유입 경보제 및 맨홀 수질 표시제 등을 도입, 그물망식 단속을 지속적으로 추진할 계획

시장

현대건설기계, 아마존 손잡고 '굴착기 고장 실시간 진단' 기술 첫 개발

https://www.mk.co.kr/news/business/view/2021/05/475213/

굴착기에 AI와 IoT를 결합한 'AIoT 모듈'을 탑재해 실시간으로 데이터를 수집·분석한 뒤 머신러닝 기술을 통해 장비의 이상 여부를 정밀하게 감지

U+5G MEC, 빠르고 똑똑한 세상 만들다

https://www.etnews.com/20210514000049

5세대(5G) 이동통신 모바일에지컴퓨팅(MEC)으로 스마트 세상을 만들고 있다

기존 망에서도 독립된 5G 네트워크 제공" SKT, '철통 보안' 5G 서비스 선뵈

https://www.sedaily.com/NewsView/22ME8R2V72

‘프라이빗(Private)-5GX’는 기업 전용 5G 네트워크와 전용 다중 기기 데이터 트래픽 통제·관리 시스템(MDMS)을 갖춰 고객사가 데이터를 완벽한 네트워크 보안 속에서 관리할 수 있게 했다

판단을 위한 기획서? 결정을 위한, 기획서

플랜인 — Wed, 12 May 2021 09:54:19 +0900

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전략 기획을 하는 기획자에게 중요한것은?

결정권자.

판단을 위한 기획서를 만들어야 하는가?

결정을 위한 기획서를 만들어야 하는가?

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사업을 진행하고 운영하고 이끌어가면서 가장 중요한 부분이 "기획서"라는 부분이다.

이 "기획서"는 어떤 유형이 있는것이며, 잘 만든 기획서라는것은 무엇을 말하고 뜻하는것인지 포스팅해보고자 한다.

결정을 위한 기획서의 본질.

뭐 별거 있겠는가? Insight . 이것이 답이다.

인사이트를 얻기 위해서 보는 문서가 "결정"을 위한 문서다.

그렇다면. 그 문서는 누가 어떻게 만들어야 하는것인가?

대기업이라면 전략기획실 등 결정권자 하위에 있는 사람들이 만들어내는데.

여기서 어려움에 봉착하게 된다.

결정을 위해서는 "판단"이 선행되어야 하는데, 이 "판단"을 내리는것은 대부분의 기업에서는 "본부장"의 역할이다.

즉, 결정을 위한 문서를 상신하는 자는 "본부장"급의 판단력을 가지고 있어야 하는것이다.

여기에 사내정치가 섞인다면? 결정권자는 누구를 믿어야 할지..항상 어려움을 겪게 되는것이다.

결정권자는 결정을 위한 문서를 보고 결정을 내리지만, 결국 판단이 잘못되었다면 잘못된 결정을 내릴수밖에 없는것이다.

십상시 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

위키백과, 우리 모두의 백과사전. 십상시(十常侍)는 중국 후한 말 영제(靈帝) 때에 정권을 잡아 조정을 농락한 10여 명의 중상시, 즉 환관들을 말한다. 역사서 《후한서》(後漢書)에는 십상시들이

ko.wikipedia.org

결정권자의 결정을 자신이 판단한 방향으로 움직여 대는 정치질을 한 "십상시"를 예를 들어보자.

중국 후한 말 때에 정권을 잡아 조정을 농락했다고 나와있다. 환관들이 어떻게 조정을 농락하고 국정을 뜻대로 움직였을까?

결국 결정권자의 판단을 자신들이 뜻하는대로 흔들고 움직여서 자신들의 잇속을 챙기는것이기 때문에 가능하다.

그럼,

결정을 위한 판단된 기획서는 어떻게 만들어져야 하는가?

대표적으로는 "보고서"라고 보면 된다.

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샘플

현대카드 분기보고서.pdf

0.72MB

보고서는 단지 하나의 목적만을 가지고 있다. = "결정권자"의 빠른 판단에 도움을 줄 것.

즉, 보고서를 읽는 사람이 판단된 결과를 보고 결정을 내리도록 도움을 주는 문서가 보고서이다.

이것을 위해 대부분 "기승전결(起承轉結)"의 구조를 가지고있다.

기(起): 한자로는 '일어날 기', 즉 아이디어를 소개하고 열어가는 시작이다.
          ex) 이도령과 춘향이는 사랑하는 사이임
승(承): '이을 승', 내용을 본격적으로 이어가는 부분이다. 갈등이 나타나기 시작한다.
          ex) 변사또의 수청을 거절한 춘향이 옥에 갇힘
전(轉): '구를 전', 갈등과 긴장이 최고조에 달하게 된다.
          ex) 이도령이 과거에 급제하고 암행어사가 되어 변사또를 벌하고 춘향을 구함
결(結): '맺을 결', 갈등이 해소되고 이야기가 마무리 되며 결론이 난다.
          ex) 이도령과 춘향이 행복하게 살았음

단순 One-page report / proposal 로 정리되는 경우도 있지만 수십~수백장의 보고서로 정리되는 경우도 있다.

오해하지 말아야 할 부분은? 제안서이다. 하위에서 상위에게 기획안을 보내주는 것과는 다르다는걸 명심해라.

필자는 제안서를 작성할 때 "할 말 다 쓴다." 기승전결 그런 틀에 얽매이지 마라,

제안서는 읽는 사람을 "설득"하는 문서이고, 보고서는 읽는 사람이 "결정"을 돕는 문서이다.

간단히 글만 쓰면 되는것 아닌가? 라는 멍청한 생각 하지 말라

간단히 글만 쓰는게 아니고 간단하게 생각할 수 있도록 하는것이다.

심플하게 생각해보자, 하나의 문단이 나오려면 10장의 백데이터가 필요하다. 기억하라. 너는 월급쟁이 기획자다.

10장의 백데이터에서 모인 인사이트를 기준으로 하나의 문단을 완성시키는것이다.

쉬워보이는가? ㅋㅋㅋㅋ 싫으면 사장 하던가.

"*** 를 하기 위해 ***를 했습니다" 같은 무의미 한 어휘는 집어치우고, "*** 진행을 위해 *** 함" 등으로 축약해서 작성하라. 굽신거리는 보고서가 아니다, 팩트를 빠르게 이해시키기 위해 인사이트를 간결하게 정리하여 정보를 전달하는데 그 목적을 가지고 있는것이다.

여기서, 왜 10장의 백데이터가 필요한가?

그건 아래의 "판단" 문서를 기준으로 하기 때문이다. 보고서를 보고 "왜? 이런 판단이 나온거지?" 라는 의문을 결정권자가 가졌을 때 그에 따른 설명이 뒷받침되어야 하기 때문이다.

하지만 펀쿨섹좌처럼 배경이 든든하고, 높은 자리에 있으면 어거지도 먹히긴 한다.

기억해라, 너는 월급쟁이 기획자다. 펀쿨섹좌가 아니다. 근거 없이 이따위 소리 지껄이면 짤린다.

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그러면, 판단을 위한 보고서는?

가장 중요한것은 팩트를 간결하게 정리하는것이 제 1원칙이라고 보면 된다.

문제를 직시해야만 해결방법을 찾을 수 있다. 감추고 왜곡시켜서는 절대 답이 안나온다.

(윗 사람들은 자신의 잘못과 책임거리가 될 수 있기 때문에 회피하려고 한다, 그래서 외부 컨설팅 받는것이다)

현재 진행중인 사업을 재정리하는 형태는?

지금껏 진행되온 내용에 대한 리뷰
- 현재까지의 실적
- 분석결과
- 긍정적인 측면과 부정적 측면 (부진하다면 부진 사유, 부진하니까 재정리 하겠지만..)
- 주요 이슈사항 (팩트 위주로, 제 3자가 봤을 때의 시선으로, 감추지 말고)
- 지금껏 진행되온 내용에 대한 STP 분석

리뷰 결과에 따라 새롭게 사업 정리
- 재정리 방향
- 3C (3P) 분석
- 리뷰내용 중 문제점에 대한 해결 방법 도출
- STP 에 따른 세부 업무 방안
- 각 문제점별 역량 강화 방안과 한계 극복 전략
- 재정리와 동시에 진행될 사업 내용

정리된 사업에 대한 수주/매출 계획

팩트랍시고 쭈우욱~ 나열하는 멍청한짓 하지마라, 아무리 판단을 실무에서 한다고 해도, 그 판단권자는 대부분 "본부장"급이다. 개갈굼 당할짓 하지 마라.

위에서 말한, 리뷰내용에서 이미 재정리 판단 결과는 나올것이다.

그렇다고 해서 실무진 입장에서 본다면? 앞으로 어쩔껀지 아무 생각 없는것이 말이 안되기 때문에, 리뷰 결과에 따른 사업정리와 계획이 필요한것이다.

그 사업정리안과 수주/매출 계획이 판단을 내리고 결정하는 사람 입장에서 받아들이지 않는다고 하더라도, 전체 내용안에는 분명히 담겨져 있어야만 한다. (없으면 무능력한 것)

중요하니까. 두번 말한다.

문제를 직시해야만 해결방법을 찾을 수 있다. 감추고 왜곡시켜서는 절대 답이 안나온다.

교묘하게 말을 바꾸고, "거짓말 한건 아니자나?"라는 개소리도 마찬가지로 교활한 행동이며, 판단을 왜곡시킬 수 있는것이다.

문서에 말장난 하지 마라. 문제점을 제 3자가 봐도 알 수 있도록 만들어내는 것. 그것으로 판단자에게 판단을 넘기는것.

이것이 가장 중요한 부분이다.

보고서는 제안서가 아니다. 과대포장과 왜곡은 있어서는 안된다. 한다면? 넌 십상시다.

보고서에 구라치지 마라.

잊지마라, 너는 월급쟁이 기획자다.

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)

플랜인 — Tue, 11 May 2021 21:57:30 +0900

kr.mathworks.com/discovery/slam.html

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)이란 – MATLAB 및 Simulink

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 자율주행 차량에 사용되어 동시에 위치추정 및 주변 환경 지도 작성을 수행하는 기술입니다. SLAM 알고리즘을 통해 이동 중인 차량은 미지의 환경에 대한 지도

kr.mathworks.com

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 자율주행 차량에 사용되어 주변 환경 지도를 작성하는 동시에 차량의 위치를 작성된 지도 안에서 인식하는 기법입니다. SLAM 알고리즘을 통해 차량은 미지의 환경에 대한 지도를 작성할 수 있습니다. 엔지니어는 지도 정보를 사용하여 경로 계획 및 장애물 회피 등의 작업을 수행합니다.

SLAM이 중요한 이유
SLAM은 오랫동안 기술 연구의 주제로 거론되었습니다. 하지만 컴퓨터 처리 속도가 크게 개선되고 카메라와 레이저 거리 측정기 등의 저비용 센서가 등장함에 따라 SLAM은 점점 더 많은 분야의 실제 응용 사례에 사용되고 있습니다.

SLAM이 중요한 이유를 알아보기 위해 그 이점과 응용 사례를 몇 가지 살펴보도록 하겠습니다

SLAM 응용 사례
가정용 로봇 진공청소기를 예로 들겠습니다. SLAM이 없다면 로봇 청소기는 방 안에서 무작위로 돌아다니기만 하고 바닥을 전부 청소하지도 못할 수 있습니다. 그리고 이런 방식으로는 전력이 과도하게 사용되어 배터리가 금방 소진됩니다. 반면 SLAM 기술을 적용한 로봇은 바퀴 회전수와 카메라 및 기타 이미징 센서에서 가져온 데이터 같은 정보를 사용하여 필요한 이동량을 파악할 수 있습니다. 이를 위치추정이라고 합니다. 또한 로봇은 카메라와 기타 센서를 동시에 사용하여 주변 환경의 장애물 지도를 생성하고 같은 구역을 또다시 청소하는 경우를 방지할 수 있습니다. 이를 지도 작성이라고 합니다.

SLAM은 창고에서 선반을 정렬하는 이동형 로봇의 길 찾기, 자율주행 차량의 빈 주차 공간 주차하기 또는 미지의 환경에서의 드론 조종을 통한 배송 등 다른 여러 응용 사례에서도 유용하게 사용할 수 있습니다. MATLAB 및 Simulink는 다양한 응용 분야 개발을 위한 SLAM 알고리즘, 함수 및 분석 툴을 제공합니다. 사용자는 센서 융합, 객체 추적, 경로 계획 및 경로 추종 등의 기타 작업과 함께 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)을 구현할 수 있습니다.

SLAM의 작동 방식
SLAM 구현에 사용되는 기술 요소에는 크게 두 가지 유형이 있습니다. 첫 번째 유형은 프론트엔드 처리를 포함하는 센서 신호 처리로서, 사용되는 센서에 대한 의존도가 높습니다. 두 번째 유형은 백엔드 처리를 포함하는 자세 그래프 최적화로서 센서에 구애받지 않습니다.

프론트엔드 처리 구성요소를 좀 더 자세히 알아볼 수 있도록 서로 다른 두 가지 SLAM 기법인 시각적 SLAM과 라이다 SLAM을 살펴보겠습니다.

시각적 SLAM
이름을 통해 알 수 있듯이, 시각적 SLAM(또는 vSLAM)은 카메라 및 기타 영상 센서로 획득한 영상을 사용합니다. 시각적 SLAM은 단일 카메라(광각, 어안 및 구형 카메라), 겹눈 카메라(스테레오 및 멀티 카메라) 및 RGB-D 카메라(심도 및 ToF 카메라)를 사용할 수 있습니다.

시각적 SLAM은 비교적 값싼 카메라로 저렴하게 구현할 수 있습니다. 또한 카메라에서 제공되는 정보가 방대하기 때문에 이를 토대로 표지물(과거에 측정된 위치)을 감지할 수도 있습니다. 또한 표지물 감지는 그래프 기반 최적화와의 결합이 가능하여 SLAM 구현 시 유연성이 확보됩니다.

단안 SLAM은 vSLAM이 단일 카메라를 유일한 센서로 사용할 때를 지칭하는데, 이때는 심도 추정이 어려워집니다. 이 문제는 위치추정이 필요한 영상에서 AR 마커나 체커보드 또는 기타 알려진 객체를 감지하거나 카메라 정보를 속도, 방향 같은 물리량의 측정이 가능한 IMU(관성 측정 장치) 등의 다른 센서와 융합하여 해결할 수 있습니다. vSLAM 관련 기술에는 SfM(Structure from Motion), 시각적 주행거리 측정, 그리고 번들 조정이 포함됩니다.

시각적 SLAM 알고리즘은 크게 두 부류로 분류할 수 있습니다. 먼저 Sparse 방법은 영상의 특징점을 매칭하고 PTAM 및 ORB-SLAM 등의 알고리즘을 사용합니다. Dense 방법은 영상의 전체 밝기를 사용하고 DTAM, LSD-SLAM, DSO 및 SVO와 같은 알고리즘을 사용합니다.

SfM(Structure from Motion)

RGB-D SLAM의 포인트 클라우드 정합

라이다 SLAM
라이다(Light detection and ranging)는 주로 레이저 센서(또는 거리 센서)를 사용하는 기법입니다.

레이저는 카메라와 ToF 등의 센서보다 훨씬 더 정밀하며 자율주행 차량과 드론처럼 빠르게 이동하는 물체와 관련된 응용 사례에 사용됩니다. 레이저 센서에서 가져온 출력값은 보통 2D(x, y) 또는 3D(x, y, z) 포인트 클라우드 데이터입니다. 레이저 센서 포인트 클라우드를 사용하면 고정밀 거리 측정이 가능하며, SLAM을 적용한 지도 작성에도 매우 효과적입니다. 일반적으로 이동 정보는 포인트 클라우드 매칭을 통해 순차적으로 추정됩니다. 계산된 이동(주행 거리) 정보는 차량의 위치추정에 사용됩니다. 라이다 포인트 클라우드 매칭에는 ICP(Iterative Closest Point) 및 NDT(Normal Distributions Transform) 알고리즘이 사용됩니다. 2D 또는 3D 포인트 클라우드 지도는 그리드 지도 또는 복셀 지도로 표현할 수 있습니다.

한편, 밀도에 있어서 포인트 클라우드는 영상처럼 정교하지 않으며 매칭에 필요한 충분한 특징을 항상 제공하는 것도 아닙니다. 예를 들어 장애물이 거의 없는 장소에서는 포인트 클라우드 정렬이 어렵고, 이로 인해 차량 위치 추적이 실패할 수 있습니다. 게다가 포인트 클라우드 매칭에는 일반적으로 높은 수준의 처리 능력이 필요하고, 따라서 속도 개선을 위한 처리 최적화가 필요합니다. 이러한 문제 때문에 자율주행 차량의 위치추정에는 휠 주행거리 측정, GNSS(범지구 위성 항법 시스템) 및 IMU 데이터 등의 기타 측정 결과를 융합하는 작업이 수반될 수 있습니다. 창고의 로봇과 같은 응용 분야에서는 2D 라이다 SLAM 등이 흔히 사용되지만 UAV 및 자동 주차에는 3D 라이다 포인트 클라우드를 이용하는 SLAM이 사용될 수 있습니다.

2D 라이다를 이용한 SLAM

3D 라이다를 이용한 SLAM

라이다 슬램기술로서 국내에서 높은 성장율을 기록하는 기업

watanow.com/

와따 WATA. 고정밀 실내 위치 정보 공유 서비스

와따 WATA. 모바일 고정밀 클라우드 실내 위치정보 공유 서비스 솔루션 제공, 실내 위치정보 마케팅,스마트 스토어,스마트 빌딩,스마트시티, 빅데이터/딥러닝. 와따 WATA

watanow.com

와따가 가진 Lidar SLAM 기술은 위치확인은 물론 실시간 지도를 생성 추출한다는데 차별점이 있습니다

SLAM에서 흔히 생기는 문제
SLAM이 몇몇 실제 응용 분야에 사용되고는 있지만, 몇 가지 기술적 문제로 인해 더 광범위한 용도로는 도입이 어려운 상황입니다. 다음 각각의 문제는 이를 타개할 수 있는 대응책이 있습니다.

1. 실제값과의 상당한 편차를 초래하는 위치추정 오차 누적
SLAM은 일부 오차 범위가 포함된 순차적 이동 정보를 추정합니다. 이 오차는 시간이 지나면서 누적되고, 따라서 실제값과는 상당한 편차가 발생합니다. 이렇게 되면 지도 데이터의 붕괴 또는 왜곡이 발생하여 후속 검색이 어려워집니다. 사각형 통로 주변을 주행하는 경우를 예로 들어 보겠습니다. 오류가 누적되면서 로봇의 출발점과 끝점이 더는 일치하지 않게 됩니다. 이는 루프 폐쇄 문제라고 합니다. 이와 같은 자세 추정 오류는 불가피한 문제입니다. 루프 폐쇄를 감지하고 누적된 오류를 정정하거나 상쇄하는 방법을 파악하는 것이 중요합니다.

자세 그래프 구성 및 오류 최소화의 예.

한 가지 대응책은 이전에 갔던 장소의 몇몇 특징을 표지물로서 기억하여 위치추정 오류를 최소화하는 것입니다. 자세 그래프는 오류 정정에 도움이 되도록 구성됩니다. 오류 최소화를 최적화 문제로 풀면 더 정확한 지도 데이터 생성이 가능해집니다. 이러한 종류의 최적화를 시각적 SLAM의 번들 조정이라고 합니다.

자세 그래프 작성 및 오류 최소화의 예.

2. 위치추정 실패 및 지도상 위치 상실
영상 및 포인트 클라우드 매핑 시 로봇의 이동 특성은 고려되지 않습니다. 경우에 따라서는 이러한 접근법으로 인해 불연속적인 위치추정값이 생성될 수 있습니다. 예를 들자면 1m/s로 이동하는 로봇이 갑자기 10m 앞으로 급속 이동하는 계산 결과가 표시되는 경우를 들 수 있습니다. 이러한 유형의 위치추정 실패 문제는 복원 알고리즘을 사용하거나 이동 모델과 다수의 센서를 융합하여 센서 데이터에 기반한 계산을 수행함으로써 방지할 수 있습니다.

이동 모델에 센서 융합을 사용하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 널리 사용되는 방법은 위치추정에 칼만 필터링을 사용하는 것입니다. 대부분의 차동 구동 로봇 및 사륜 차량은 일반적으로 비선형 이동 모델을 사용하므로, 확장 칼만 필터와 입자 필터(몬테카를로 위치추정)가 종종 사용됩니다. 때로는 무향 칼만 필터처럼 더 유연한 베이즈 필터를 사용할 수도 있습니다. 흔히 사용되는 몇 가지 센서를 꼽자면 AHRS(자세방위기준장치), INS(관성 항법 시스템), 가속도계 센서, 자이로 센서, 자기 센서 및 IMU와 같은 관성 측정 장치를 들 수 있습니다. 차량에 장착된 휠 인코더는 종종 주행거리 측정에 사용됩니다.

위치추정에 실패할 경우 복원을 위한 대응책은 이전에 갔던 장소의 표지물을 키프레임으로서 기억하는 것입니다. 표지물을 검색할 때는 고속 스캔이 가능한 방식으로 특징 추출 절차가 적용됩니다. 영상 특징에 기반한 방법에는 BoF(Bag of Features) 및 BoVW(Bag of Visual Words)가 있습니다. 최근에는 특징까지의 거리 비교에 딥러닝이 사용되고 있습니다.

3. 영상 처리, 포인트 클라우드 처리 및 최적화에 소요되는 높은 계산 비용
차량 하드웨어에 SLAM을 구현할 때는 계산 비용이 문제가 됩니다. 계산은 대개 제한된 처리 능력을 갖는 소형 저전력 임베디드 마이크로프로세서에서 수행됩니다. 정확한 위치추정을 위해서는 높은 빈도로 포인트 클라우드 매칭과 영상 처리를 실행하는 것이 매우 중요합니다. 게다가 루프 폐쇄와 같은 최적화 계산은 계산량이 높은 과정입니다. 문제는 그처럼 계산적 비용이 상당한 과정을 임베디드 마이크로컴퓨터에서 어떻게 실행하냐는 데 있습니다.

한 가지 대응책은 서로 다른 프로세스를 병렬로 실행하는 것입니다. 매칭의 전처리 과정인 특징 추출 같은 과정은 병렬화에 비교적 적합합니다. 멀티코어 CPU를 처리와 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 계산, 임베디드 GPU에 이용하면 경우에 따라 속도를 더욱 향상할 수 있습니다. 또한 자세 그래프 최적화는 비교적 긴 주기에 걸쳐 수행될 수 있으므로 우선순위를 낮추고 일정한 간격으로 이 처리를 수행하는 것으로도 성능을 개선할 수 있습니다.

출처

kr.mathworks.com/discovery/slam.html

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)이란 – MATLAB 및 Simulink

kr.mathworks.com

디지털트윈 (Digital Twin)

플랜인 — Tue, 11 May 2021 21:57:03 +0900

디지털 트윈(digital twin)은 미국 제너럴 일렉트릭(GE)이 주창한 개념으로, 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 미리 예측하는 기술이다. 디지털 트윈은 제조업뿐 아니라 다양한 산업·사회 문제를 해결할 수 있는 기술로 주목 받는다. 그리고 기본적으로는 다양한 물리적 시스템의 구조, 맥락, 작동을 나타내는 데이터와 정보의 조합으로, 과거와 현재의 운용 상태를 이해하고 미래를 예측할 수 있는 인터페이스라고 할 수 있다. 물리적 세계를 최적화하기 위해 사용될 수 있는 강력한 디지털 객체로서, 운용 성능과 사업 프로세스를 대폭 개선할 수 있다.

원리

생명체의 환경 변화 반응 기제를 떠올리면 이해가 쉬울 수 있다. 실제로 인간의 몸은 부단히 변화하는 환경에서도 체온과 혈류(血流) 등 모든 조건을 평형 상태로 유지해야 한다. 그러기 위해 인체 표면과 내부에선 무수한 센서 세포가 끊임없이 활동 중이다. 이 세포들은 크든 작든 이상(異常)이 감지되면 다른 세포에 신호를 보내 해당 이상으로 입은 피해를 복구하고 추가 피해도 막는다. 익히 알려진 면역 기능의 작동 과정이다. 생산 공정, 혹은 이미 생산된 제품의 사용 과정에도 이와 비슷한 원리를 적용할 수 있다. 가상 목업과 비슷한 방식으로 디지털 트윈을 만들고 공정 관리자의 태블릿에 이를 제어할 수 있는 프로그램을 심은 후 생산과 소비의 전 과정에 센서를 설치해 거기서 발생하는 신호가 태블릿 속 디지털 트윈에 실시간으로 반영될 수 있도록 하는 것이다. 이렇게 되면 특정 제품(혹은 공정)의 디지털 트윈 프로그램 공유자는 언제 어디서나 제품 관련 문제 발생 여부를 실시간으로 알 수 있게 된다. 그와 거의 동시에 이들의 집단지성을 기반으로 최적의 솔루션이 도출, 현장에 곧장 전달되고 가장 적절한 조치가 취해진다. 모든 제품이 이런 방식으로 제작, 관리되면 생산 공정 오류로 인한 비용 손실을 줄일 수 있을 뿐 아니라 소비자 요구에도 한층 더 완벽에 가깝게 부응할 수 있다.

디지털 트윈 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

위키백과, 우리 모두의 백과사전.

ko.wikipedia.org

디지털 트윈의 꿈 (ETRI) - 첨부파일

www.etri.re.kr/kor/bbs/view.etri?b_board_id=ETRI01&b_idx=18386

공지사항 ㅣ 공지사항 ㅣ ETRI 소식 ㅣ 한국전자통신연구원

한국전자통신연구원(ETRI)은 다양한 산업 분야에서 디지털 경제 전환에 따라 어떻게 디지털 트윈 기술을 접목시켜 활용할 수 있을지 설명하는『디지털 트윈의 꿈』을 펴냈습니다. 보도자료: https

www.etri.re.kr

파일 다운로드 : www.etri.re.kr/file/bbsFileDownJSON.etri;jsessionid=14EEA10D3ADA9A1709F58517995FF369?b_board_id=ETRI01&f_idx=10568

데이터 모델링

플랜인 — Tue, 11 May 2021 21:56:39 +0900

원문 : http://www.dbguide.net/db.db?cmd=view&boardUid=148404&boardConfigUid=9&categoryUid=216&boardIdx=132&boardStep=1

1. 모델링의 이해가. 모델링의 정의

인류의 가장 보편적인 특징이면서 욕구 중의 하나는 의사소통을 하면서 항상 그에 대한 기록을 남기는 것이다. 어떤 현상에 대해 기록하고 남겨 자신 스스로 또는 다른 사람에게 적절한 의미를 주기 위해 고대부터 기록의 문화는 발전해 왔다고 할 수 있다. 모델이라고 하는 것은 모형(模型), 축소형(縮小型)의 의미로서 사람이 살아가면서 나타날 수 있는 다양한 현상에 대해서 일정한 표기법에 의해 표현해 놓은 모형이라고 할 수 있다. 이 역시 사람이 어떤 목적을 달성하기 위해 커뮤니케이션의 효율성을 극대화한 고급화된 표현방법으로 설명될 수 있다.

사람이 살아가면서 나타날 수 있는 다양한 현상은 사람, 사물, 개념 등에 의해 발생된다고 할 수 있으며 모델링은 이것을 표기법에 의해 규칙을 가지고 표기하는 것 자체를 의미한다. 즉 모델을 만들어가는 일 자체를 모델링으로 정의할 수 있다.

다음은 모델링에 대한 다양한 정의를 보여준다.

1) Webster 사전

가설적 또는 일정 양식에 맞춘 표현(a hypothetical or stylized representation)
어떤 것에 대한 예비표현으로 그로부터 최종대상이 구축되도록 하는 계획으로서 기여하는 것

2) 복잡한 ‘현실세계’를 단순화시켜 표현하는 것이다. 3) 모델이란 사물 또는 사건에 관한 양상(Aspect)이나 관점(Perspective)을 연관된 사람이나 그룹을 위하여 명확하게 하는 것이다. 4) 모델이란 현실 세계의 추상화된 반영이다.

나. 모델링의 특징

위의 정의를 요약하여 모델링의 특징을 요약하면 추상화, 단순화, 명확화의 3대 특징으로 요약할 수 있다.

1) 추상화(모형화, 가설적)는 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현을 한다는 의미로 정리할 수 있다. 즉, 다양한 현상을 일정한 양식인 표기법에 의해 표현한다는 것이다. 2) 단순화는 복잡한 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 하는 개념을 의미한다. 3) 명확화는 누구나 이해하기 쉽게 하기 위해 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확(正確)하게 현상을 기술하는 것을 의미한다.

따라서 모델링을 다시 정의하면 ‘현실세계를 추상화, 단순화, 명확화하기 위해 일정한 표기법에 의해 표현하는 기법’으로 정리할 수 있다. 정보시스템 구축에서는 모델링을 계획/분석/설계 할 때 업무를 분석하고 설계하는데 이용하고 이후 구축/운영 단계에서는 변경과 관리의 목적으로 이용하게 된다.

다. 모델링의 세 가지 관점

시스템의 대상이 되는 업무를 분석하여 정보시스템으로 구성하는 과정에서 업무의 내용과 정보시스템의 모습을 적절한 표기법(Notation)으로 표현하는 것을 모델링이라고 한다면, 모델링은 크게 세 가지 관점인 데이터관점, 프로세스관점, 데이터와 프로세스의 상관관점으로 구분하여 설명할 수 있다.

1) 데이터관점 : 업무가 어떤 데이터와 관련이 있는지 또는 데이터간의 관계는 무엇인지에 대해서 모델링하는 방법(What, Data) 2) 프로세스관점 : 업무가 실제하고 있는 일은 무엇인지 또는 무엇을 해야 하는지를 모델링하는 방법(How, Process) 3) 데이터와 프로세스의 상관관점 : 업무가 처리하는 일의 방법에 따라 데이터는 어떻게 영향을 받고 있는지 모델링하는 방법(Interaction)으로 설명될 수 있다.

이 장에서는 데이터 모델링에 대한 기본 개념이 중요하므로 프로세스와 상관모델링에 대한 내용은 생략하고 데이터베이스를 구축하기 위한 데이터 모델링을 중심으로 설명한다.

2. 데이터 모델의 기본 개념의 이해가. 모델링의 정의

데이터 모델은 데이터베이스의 골격을 이해하고 그 이해를 바탕으로 SQL문장을 기능과 성능적인 측면에서 효율적으로 작성하기 위해 꼭 알아야 하는 핵심요소이다. SQL 전문가를 위한 지식에서도 데이터베이스의 논리적인 구조를 이해하는 데이터 모델을 이해하는 것은 그 다음 SQL문장을 어떻게 구성할지에 대한 지식과 효율적인 구성에 대한 밑바탕의 지식을 쌓기 위한 핵심 이론이라 할 수 있다. 일반적으로 데이터 모델링은 다음과 같이 다양하게 정의될 수 있다.

정보시스템을 구축하기 위해, 해당 업무에 어떤 데이터가 존재하는지 또는 업무가 필요로 하는 정보는 무엇인지를 분석하는 방법
기업 업무에 대한 종합적인 이해를 바탕으로 데이터에 존재하는 업무 규칙(Business Rule)에 대하여 참(True) 또는 거짓(False)을 판별할 수 있는 사실(사실명제)을 데이터에 접근하는 방법(How), 사람(Who), 전산화와는 별개의(독립적인) 관점에서 이를 명확하게 표현하는 추상화 기법

이것을 좀 더 실무적으로 해석해 보면 업무에서 필요로 하는 데이터를 시스템 구축 방법론에 의해 분석하고 설계하여 정보시스템을 구축하는 과정으로 정의할 수 있다. 데이터 모델링을 하는 주요한 이유는 업무정보를 구성하는 기초가 되는 정보들을 일정한 표기법에 의해 표현함으로써 정보시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석하는 것이 첫 번째 목적이다. 두 번째는 분석된 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터관리에 사용하기 위한 것이다. 즉, 데이터 모델링이라는 것은 단지 데이터베이스만을 구축하기 위한 용도로만 쓰이는 것이 아니라 데이터 모델링 자체로서 업무를 설명하고 분석하는 부분에도 매우 중요한 의미를 가지고 있다고 할 수 있다.

나. 데이터 모델이 제공하는 기능

업무를 분석하는 관점에서 데이터 모델이 제공하는 기능은 다음과 같다.

시스템을 현재 또는 원하는 모습으로 가시화하도록 도와준다.
시스템의 구조와 행동을 명세화 할 수 있게 한다.
시스템을 구축하는 구조화된 틀을 제공한다.
시스템을 구축하는 과정에서 결정한 것을 문서화한다.
다양한 영역에 집중하기 위해 다른 영역의 세부 사항은 숨기는 다양한 관점을 제공한다.
특정 목표에 따라 구체화된 상세 수준의 표현방법을 제공한다.

3. 데이터 모델링의 중요성 및 유의점

데이터 모델링이 중요한 이유는 파급효과(Leverage), 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현(Conciseness), 데이터 품질(Data Quality)로 정리할 수 있다.

가. 파급효과(Leverage)

시스템 구축이 완성되어 가는?행하고 대규모의 데이터 이행을 성공적으로 수행하기 위한 많은 단위 테스트들이 수행되고 이러한 과정들이 반복된다. 각 단위 테스트들이 성공적으로 수행되고 완료되면 이를 전체를 묶어서 병행테스트, 통합테스트를 수행하게 된다. 만약, 이러한 시점에 데이터 모델의 변경이 불가피한 상황이 발생한다고 가정해 보자. 이를 위해서 데이터 구조의 변경에 따른 표준 영향 분석, 응용 변경 영향 분석 등 많은 영향 분석이 일어난다. 그 이후에 해당 분야의 실제적인 변경 작업이 발생하게 된다. 변경을 해야 하는 데이터 모델의 형태에 따라서 그 영향 정도는 차이가 있겠지만 이 시기의 데이터 구조의 변경으로 인한 일련의 변경작업은 전체 시스템 구축 프로젝트에서 큰 위험요소가 아닐 수 없다. 이러한 이유로 인해 시스템 구축 작업 중에서 다른 어떤 설계 과정보다 데이터 설계가 더 중요하다고 볼 수 있다.

복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현(Conciseness)

데이터 모델은 구축할 시스템의 정보 요구사항과 한계를 가장 명확하고 간결하게 표현할 수 있는 도구이다. 정보 요구사항을 파악하는 가장 좋은 방법은 수많은 페이지의 기능적인 요구사항을 파악하는 것보다 간결하게 그려져 있는 데이터 모델을 리뷰하면서 파악하는 것이 훨씬 빠른 방법이다. 데이터 모델은 건축물로 비유하자면 설계 도면에 해당한다. 이것은 건축물의 설계 도면이 건축물을 짓는 많은 사람들이 공유하면서 설계자의 생각대로 일사불란하게 움직여서 아름다운 건축물을 만들어 내는 것에 비유할 수 있다. 데이터 모델은 시스템을 구축하는 많은 관련자들이 설계자의 생각대로 정보요구사항을 이해하고 이를 운용할 수 있는 애플리케이션을 개발하고 데이터 정합성을 유지할 수 있도록 하는 것이다. 이렇게 이상적으로 역할을 할 수 있는 모델이 갖추어야 할 가장 중요한 점은 정보 요구사항이 정확하고 간결하게 표현되어야 한다는 것이다. 우리가 활용하고 있는 데이터 모델이 이와 같은 요소들이 충족된 모델인지를 확인해 볼 필요가 있다.

다. 데이터 품질(Data Quality)

데이터베이스에 담겨 있는 데이터는 기업의 중요한 자산이다. 이 데이터는 기간이 오래되면 될수록 활용가치는 훨씬 높아진다. 그런데 이러한 오래도록 저장되어진 데이터가 그저 그런 데이터, 정확성이 떨어지는 데이터라고 한다면 어떨까? 이것은 일부 시스템의 기능이 잘못되어 수정하는 성격의 일이 아니다. 이것은 해당 데이터로 얻을 수 있었던 소중한 비즈니스의 기회를 상실할 수도 있는 문제이다. 데이터 품질의 문제가 중요한 이유가 여기에 있다. 데이터 품질의 문제는 데이터 구조가 설계되고 초기에 데이터가 조금 쌓일 때에는 인지하지 못하는 경우가 대부분이다. 이러한 데이터의 문제는 오랜 기간 숙성된 데이터를 전략적으로 활용하려고 하는 시점에 문제가 대두되기 때문이다.
데이터 품질의 문제가 야기되는 중대한 이유 중 하나가 바로 데이터 구조의 문제이다. 중복 데이터의 미정의, 데이터 구조의 비즈니스 정의의 불충분, 동일한 성격의 데이터를 통합하지 않고 분리함으로써의 나타나는 데이터 불일치 등의 데이터 구조의 문제로 인한 데이터 품질의 문제는 치유하기에 불가능한 경우가 대부분이다. 데이터 모델링을 할 때 유의점은 다음과 같다.

1) 중복(Duplication) 데이터 모델은 같은 데이터를 사용하는 사람, 시간, 그리고 장소를 파악하는데 도움을 준다. 이러한 지식 응용은 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하는 잘못을 하지 않도록 한다.

2) 비유연성(Inflexibility) 데이터 모델을 어떻게 설계했느냐에 따라 사소한 업무변화에도 데이터 모델이 수시로 변경됨으로써 유지보수의 어려움을 가중시킬 수 있다. 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링은 데이터 혹은 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다.

3) 비일관성(Inconsistency) 데이터의 중복이 없더라도 비일관성은 발생한다. 예를 들어 신용 상태에 대한 갱신 없이 고객의 납부 이력 정보를 갱신하는 것이다. 개발자가 다른 데이터와 모순된다는 고려 없이 일련의 데이터를 수정할 수 있기 때문이다. 데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터간 상호 연관 관계에 대한 명확한 정의는 이러한 위험을 사전에 예방할 수 있도록 해준다.

4. 데이터 모델링의 3단계 진행

특별히 데이터 모델은 데이터베이스를 만들어내는 설계서로서 분명한 목표를 가지고 있다. 현실세계에서 데이터베이스까지 만들어지는 과정은 [그림 Ⅰ-1-3]과 같이 시간에 따라 진행되는 과정으로서 추상화 수준에 따라 개념적 데이터 모델, 논리적 데이터 모델, 물리적 데이터 모델로 정리할 수 있다.

처음 현실세계에서 추상화 수준이 높은 상위 수준을 형상화하기 위해 개념적 데이터 모델링을 전개한다. 개념적 데이터 모델은 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링을 진행한다. 참고로 EA기반의 전사적인 데이터 모델링을 전개할 때는 더 상위수준인 개괄적인 데이터 모델링을 먼저 수행하고 이후에 업무영역에 따른 개념적 데이터 모델링을 전개한다. 엔터티(Entity)중심의 상위 수준의 데이터 모델이 완성되면 업무의 구체적인 모습과 흐름에 따른 구체화된 업무중심의 데이터 모델을 만들어 내는데 이것을 논리적인 데이터 모델링이라고 한다. 논리적인 데이터 모델링 이후 데이터베이스의 저장구조에 따른 테이블스페이스 등을 고려한 방식을 물리적인 데이터 모델링이라고 한다. 이것을 요약하여 정리하면 [표 Ⅰ-1-1]과 같다.

가. 개념적 데이터 모델링(Conceptual Data Modeling)

개념적 데이터베이스 설계(개념 데이터 모델링)는 조직, 사용자의 데이터 요구사항을 찾고 분석하는데서 시작한다. 이 과정은 어떠한 자료가 중요하며 또 어떠한 자료가 유지되어야 하는지를 결정하는 것도 포함한다. 이 단계에 있어서의 주요한 활동은 핵심 엔터티와 그들 간의 관계를 발견하고, 그것을 표현하기 위해서 엔터티-관계 다이어그램을 생성하는 것이

다. 엔터티-관계 다이어그램은 조직과 다양한 데이터베이스 사용자에게 어떠한 데이터가 중요한지 나타내기 위해서 사용된다. 데이터 모델링 과정이 전 조직에 걸쳐 이루어진다면, 그것은 전사적 데이터 모델(Enterprise Data Model)이라고 불린다. 개념 데이터 모델을 통해 조직의 데이터 요구를 공식화하는 것은 두 가지의 중요한 기능을 지원한다. 첫째, 개념 데이터 모델은 사용자와 시스템 개발자가 데이터 요구 사항을 발견하는 것을 지원한다. 개념 데이터 모델은 추상적이다. 그렇기 때문에 그 모델은 상위의 문제에 대한 구조화를 쉽게 하며, 사용자와 개발자가 시스템 기능에 대해서 논의할 수 있는 기반을 형성한다. 둘째, 개념 데이터 모델은 현 시스템이 어떻게 변형되어야 하는가를 이해하는데 유용하다. 일반적으로 매우 간단하게 고립된(Stand Alone) 시스템도 추상적 모델링을 통해서 보다 쉽게 표현되고 설명된다.

나. 논리적 데이터 모델링(Logical Data Modeling)

논리 데이터 모델링은 데이터베이스 설계 프로세스의 Input으로써 비즈니스 정보의 논리적인 구조와 규칙을 명확하게 표현하는 기법 또는 과정이라 할 수 있다. 논리 데이터 모델링의 결과로 얻어지는 논리 데이터 모델은 데이터 모델링이 최??리적인 스키마 설계를 하기 전에 액세스하고, 누가 데이터에 액세스하며, 그러한 액세스의 전산화와는 독립적으로 다시 말해서 누가(Who), 어떻게(How: Process) 그리고 전산화와는 별개로 비즈니스 데이터에 존재하는 사실들을 인식하여 기록하는 것이다. 데이터 모델링 과정에서 가장 핵심이 되는 부분이 논리 데이터 모델링이라고 할 수 있다. 데이터 모델링이란 모델링 과정이 아닌 별도의 과정을 통해서 조사하고 결정한 사실을 단지 ERD라는 그림으로 그려내는 과정을 말하는 것이 아니다. 시스템 구축을 위해서 가장 먼저 시작할 기초적인 업무조사를 하는 초기단계에서부터 인간이 결정해야 할 대부분의 사항을 모두 정의하는 시스템 설계의 전 과정을 지원하는 ‘과정의 도구’라고 해야 할 것이다. 이 단계에서 수행하는 또 한가지 중요한 활동은 정규화이다. 정규화는 논리 데이터 모델 상세화 과정의 대표적인 활동으로, 논리 데이터 모델의 일관성을 확보하고 중복을 제거하여 속성들이 가장 적절한 엔터티에 배치되도록 함으로써 보다 신뢰성있는 데이터구조를 얻는데 목적이 있다. 논리 데이터 모델의 상세화는 식별자 확정, 정규화, M:M 관계 해소, 참조 무결성 규칙 정의 등을 들 수 있으며, 추가적으로 이력 관리에 대한 전략을 정의하여 이를 논리 데이터 모델에 반영함으로써 데이터 모델링을 완료하게 된다.

다. 물리적 데이터 모델링(Physical Data Modeling)

데이터베이스 설계 과정의 세 번째 단계인 물리 데이터 모델링은 논리 데이터 모델이 데이터 저장소로서 어떻게 컴퓨터 하드웨어에 표현될 것인가를 다룬다. 데이터가 물리적으로 컴퓨터에 어떻게 저장될 것인가에 대한 정의를 물리적 스키마라고 한다. 이 단계에서 결정되는 것은 테이블, 칼럼 등으로 표현되는 물리적인 저장구조와 사용될 저장 장치, 자료를 추출하기 위해 사용될 접근 방법 등이 있다. 계층적 데이터베이스 관리 시스템 환경에서는 데이터베이스 관리자가 물리적 스키마를 설계하고 구현하기 위해서 보다 많은 시간을 투자하여야 한다.

실질적인 현실 프로젝트에서는 개념적 데이터 모델링 논리적 데이터 모델링 물리적 데이터 모델링으로 수행하는 경우는 드물며 개념적 데이터 모델링과 논리적 데이터 모델을 한꺼번에 수행하여 논리적인 데이터 모델링으로 수행하는 경우가 대부분이다. 프로젝트 생명주기에 따른 일반적인 데이터 모델은 다음과 같이 수행된다.

5. 프로젝트 생명주기(Life Cycle)에서 데이터 모델링

Waterfall 기반에서는 데이터 모델링의 위치가 분석과 설계단계로 구분되어 명확하게 정의할 수 있다. 정보공학이나 구조적 방법론에서는 보통 분석단계에서 업무중심의 논리적인 데이터 모델링을 수행하고 설계단계에서 하드웨어와 성능을 고려한 물리적인 데이터 모델링을 수행하게 된다. 나선형 모델, 예를 들어 RUP(Rational Unified Process나 마르미)에서는 업무크기에 따라 논리적 데이터 모델과 물리적 데이터 모델이 분석, 설계단계 양쪽에서 수행이 되며 비중은 분석단계에서 논리적인 데이터 모델이 더 많이 수행되는 형태가 된다.

데이터축과 애플리케이션축으로 구분되어 프로젝트가 진행되면서 각각에 도출된 사항은 상호 검증을 지속적으로 수행하면서 단계별 완성도를 높이게 된다. 단, 객체지향 개념은 데이터와 프로세스를 한꺼번에 바라보면서 모델링을 전개하므로 데이터 모델링과 프로세스 모델링을 구분하지 않고 일체형으로 진행(대표적인 예가 데이터(속성)와 프로세스(Method)가 같이 있는 클래스(Class))하게 된다.

6. 데이터 모델링에서 데이터독립성의 이해가. 데이터독립성의 필요성

일체적 구성에서 기능화된 구성의 가장 큰 목적은 상호간 영향에서 벗어나 개별 형식이 가지는 고유의 기능을 유지시키며 그 기능을 극대화하는 것이다. 컴포넌트 기반의 모듈 구성도 각각이 고유한 기능을 가지면서 다른 기능을 가지고 있는 컴포넌트와 인터페이스를 가지게 하는 모습으로 정의할 수 있다. SOA의 ‘서비스’라고 하는 단위도 독립적인 비즈니스로 처리 가능한 단위를 서비스로 정의하고 그것이 다른 서비스에 비해 독립성을 구성하여 개별로도 의미가 있고 다른 서비스와 결합하여 프로세스로 제공해도 의미가 있는 단위(예, BPM)로 제공하게 된다. 이와 같이 어떤 단위에 대해 독립적인 의미를 부여하고 그것을 효과적으로 구현하게 되면 자신이 가지는 고유한 특징을 명확하게 할 뿐만 아니라 다른 기능의 변경으로부터 쉽게 변경되지 않고 자신의 고유한 기능을 가지고 기능을 제공하는 장점을 가지게 된다. 데이터독립성을 이해하기 위해서는, 데이터독립성이라고 하는 개념이 출현하게 된 배경을 이해할 필요가 있다. 데이터독립성의 반대말은 데이터종속성이다. 여기에서 종속의 주체는 보통 응용(Application)을 지칭하는 경우이다. 응용(Application)은 사용자 요구사항을 처리하는 사용자 접점의 인터페이스 오브젝트이다. 과거에 파일방식으로 데이터를 구성할 때는 데이터가 있는 파일과 데이터에 접근하기 위한 인덱스를 별도로 구현하여 접근하게 하였는데 사용자가 접근하는 방법(트랜잭션의 유형)에 따라 파일의 정렬순서, 인덱스의 정렬순서, 파일 구성 등을 제공하기 쉽게 별도로 구성하였다. 즉, 사용자 접근하는 유형에 따라 데이터를 구성하는 방법이 영향을 받게 된다. 메인프레임 환경에서 파일방식을 사용하여 데이터처리를 했던 메인프레임 세대는 개별로 처리했던 접근방법을 이해할 수 있으나 1990년대 이후의 Client/Sever 이후 세대는 파일처리 방식 이해가 난해할 수도 있다. 데이터독립성은 지속적으로 증가하는 유지보수 비용을 절감하고 데이터 복잡도를 낮추며 중복된 데이터를 줄이기 위한 목적이 있다. 또한 끊임없이 요구되는 사용자 요구사항에 대해 화면과 데이터베이스 간에 서로 독립성을 유지하기 위한 목적으로 데이터 독립성 개념이 출현했다고 할 수 있다.

데이터독립성은 미국 표준 협회(ANSI) 산하의 X3 위원회(컴퓨터 및 정보 처리)의 특별연구분과위원회에서 1978년에 DBMS와 그 인터페이스를 위해 제안한 ‘three-schema architecture’로 정의할 수 있다.

데이터독립성을 확보하게 되면 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다.

각 View의 독립성을 유지하고 계층별 View에 영향을 주지 않고 변경이 가능하다.
단계별 Schema에 따라 데이터 정의어(DDL)와 데이터 조작어(DML)가 다름을 제공한다.

데이터독립성을 이해하기 위해서는 3단계로 표현된 ANSI 표준 모델을 살펴보면 되는데 특히 3단계인 구조, 독립성, 사상(Mapping) 3가지를 이해하면 된다.

나. 데이터베이스 3단계 구조

ANSI/SPARC의 3단계 구성의 데이터독립성 모델은 외부단계와 개념적 단계, 내부적 단계로 구성된 서로 간섭되지 않는 모델을 제시하고 있다.

데이터독립성의 3단계에서 외부단계는 사용자와 가까운 단계로 사용자 개개인이 보는 자료에 대한 관점과 관련이 있스키마 구조데이터 유형의 공통적인 사항을 처리하는 통합된 뷰를 스키마 구조로 디자인한 형태이다. 우리가 쉽게 이해??를 설계하는 도구?? 데이터가 물리적으로 저장된 방법에 대한 스키마 구조를 말한다. 다음에서 [그림 Ⅰ-1-6]의 3단계 구조의 상세 사항에 대해 각 구성별로 예를 들어 설명한다.

다. 데이터독립성 요소

데이터베이스 스키마 구조는 3단계로 구분되고 각각은 상호 독립적인 의미를 가지고 고유한 기능을 가진다. 데이터 모델링은 통합관점의 뷰를 가지고 있는 개념 스키마를 만들어가는 과정으로 이해할 수 있다.

라. 두 영역의 데이터독립성

이렇게 3단계로 개념이 분리되면서 각각의 영역에 대한 독립성을 지정하는 용어가 바로 논리적인 독립성과 물리적인 독립성이다.

즉, 논리적인 데이터독립성은 외부의 변경에도 개념스키마가 변하지 않는 특징을 가진다. 물론, 새로운 요건이 추가되거나 삭제될 경우 칼럼이 변형될 수 있지만 그러한 변화가 개별 화면이나 프로세스에 의해 변화된다기 보다는 전체 업무적인 요건을 고려하여 종합적으로 영향을 받음을 의미한다.

마. 사상(Mapping)

영어로 ‘Mapping’은 우리말로 ‘사상’이라고 번역되는데 이것은 상호 독립적인 개념을 연결시켜주는 다리를 뜻한다. 데이터독립성에서는 크게 2가지의 사상이 도출된다.

즉, 외부 화면이나 사용자에게 인터페이스하기 위한 스키마 구조는 전체가 통합된 개념적 스키마와 연결된다는 것이 논리적 사상이다. 또한 통합된 개념적 스키마 구조와 물리적으로 저장된 구조의 물리적인 테이블스페이스와 연결되는 구조가 물리적 사상이다. 데이터독립성을 보장하기 위해서는 사상을 하는 스크립트(DDL)를 DBA가 필요할 때마다 변경해 주어야 한다. 즉, 각 단계(외부, 개념적, 내부적)의 독립성을 보장하기 위해서 변경사항이 발생했을 때 DBA가 적절하게 작업을 해주기 때문에 독립성이 보장된다고도 할 수 있다.

7. 데이터 모델링의 중요한 세 가지 개념가. 데이터 모델링의 세 가지 요소

데이터 모델링을 구성하는 중요한 개념 세 가지가 있는데 이것은 데이터 모델에 대한 이해의 근간이 되므로 반드시 기억할 필요가 있다.

1) 업무가 관여하는 어떤 것(Things)

2) 어떤 것이 가지는 성격(Attributes)

3) 업무가 관여하는 어떤 것 간의 관계(Relationships)

이 세 가지는 데이터 모델링을 완성해 가는 핵심 개념으로서 결국 엔터티, 속성, 관계로 인식되는 것이다. 사물이나 사건 등을 바라 볼 때 전체를 지칭하는 용어를 어떤 것(Things)이라 하고, 그 어떤 것이 가지는 세부적인 사항을 성격(Attributes)이라고 할 수 있다. 또한 각각의 어떤 것은 다른 어떤 것과 연관성을 가질 수 있는데 이것을 관계(Relationship)라고 표현한다. 예를 들어 ‘이주일과 심순애가 존재하고 둘 사이는 서로 사랑하는 연인사이이다. 이주일은 키가 180cm에 성격은 친절하고 심순애는 키가 165cm에 세심하며 활달한 성격을 가지고 있다’는 시나리오를 살펴보자. 여기에서 ‘이주일, 심순애’는 어떤 것(Things)에 해당하고 ‘사랑하는 연인사이’가 어떤 것 간의 관계(Relationships)에 해당하며 ‘180cm에 성격은 친절, 세심하며 활달함’이 어떤 것이 가지는 성격(Attributes)에 해당한다. 위의 예와 같이 이 세상의 모든 사람, 사물, 개념 등은 어떤 것, 어떤 것 간의 관계, 성격의 구분을 통해서 분류할 수 있다. 바로 이러한 원리, 즉 자연계에 존재하는 모든 유형의 정보들을 세 가지 관점의 접근 방법을 통해 모델링을 진행하는 것이다.

나. 단수와 집합(복수)의 명명

데이터 모델링에서는 이 세 가지 개념에 대해서 단수와 복수의 개념을 분명하게 구분하고 있고 실제로 데이터 모델링을 할 때 많이 활용되는 용어이다.

어떤 것의 전체를 지칭하는 것을 영문으로 Entity Set, Entity Type의 복수의 의미를 가지는 Set이나 Type을 포함하여 표현하기도 한다. 그래서 엔터티 타입으로 표현하기도 하는데 실제 실무 현장에서는 엔터티로 짧게 명명한다. 즉 엔터티를 어떤 것에 대한 집합을 명명하여 지칭한다. 어떤 것에 대한 개별 지칭으로 엔터티가 단수명사로서 단어의 의미가 있지만, 엔터티를 집합개념으로 사용하는 경우에는 개별요소에 대해서는 인스턴스/어커런스를 단수의 개념으로 사용하여 부른다. 관계(Relationship)도 이를 복수로 통칭하여 관계로 표현하고 관계에 포함된 개별 연관성을 패어링이라고 부르기도 한다. 그러나 패어링이라는 용어는 실제 데이터 모델링을 할 때는 잘 사용하지 않으며 그냥 일반적으로 단수든 복수든 관계라고 표현하는 경우가 많다. 어떤 것이 가지는 성격(Attribute)에 대한 집합개념이 속성이고 그 안에 개별 값들을 속성값으로 구분하여 복수와 단수의 개념으로 구분할 수 있다. 본 가이드에서는 현장 통용성을 반영하여 국내외적으로 가장 범용적으로 명명되고 있는 용어인 엔터티를 집합의 개념으로 지칭하고 인스턴스를 단수의 개념으로 명명하도록 한다.
데이터 모델의 핵심 요소인 이 세 가지를 이용하여 일정한 표기법에 의해 데이터 모델을 만들어 낼 수 있다. 다음은 다양한 표기법에 의해 생성되는 데이터 모델의 표기법을 설명한다.

8. 데이터 모델링의 이해관계자가. 이해관계자의 데이터 모델링 중요성 인식

실제 업무시스템을 구축하는 실전 프로젝트에서는 데이터베이스를 전문적으로 하는 이른바 DBA(DataBase Administrator)가 데이터 모델링을 전적으로 하는 예는 거의 없다. 오히려 업무시스템을 개발하는 응용시스템 개발자가 데이터 모델링도 같이 하게 된다. 그 이유는 데이터 모델링이라는 과정이 단지 데이터베이스를 설계한다는 측면보다 업무를 이해하고 분석하여 표현하는 것이 중요하고, 표현된 내용을 바탕으로 프로젝트 관련자와 의사소통하고 프로그램이나 다른 표기법과 비교 검증하는 일을 수행하는 등 많은 시간을 업무를 분석하고 설계하는데 할애하기 때문에 업무영역별 개발팀에서 보통 데이터 모델링을 진행하게 되는 것이다. 물론 시스템이 대형화되면 모델링만을 전문적으로 담당하는 모델러를 투입하여 진행하는 경우도 있지만 이와 같은 경우도 실제 모델?(역할분담이 잘되어 있을 경우)가 담당하고 모델러나 DBA는 정확하게 모델링이 진행될 수 있도록 교육하고 제시하며 현안별로 직접 모델링을 진행하는 역할을 수행한다.
이와 같이 응용시스템을 개발하는 모든 시스템 엔지니어가 데이터 모델을 하거나 할 기회가 있음에도 불구하고 대부분의 사람들은 데이터 모델에 많은 관심을 갖지 않고 단지 프로그램을 개발하기 위한 프로그래밍 언어(Programming Language)에만 많은 관심을 두고 애플리케이션을 개발하는 데에 훨씬 많은 시간을 투자하는 경우가 많다. 그러나 분명한 사실은 정보시스템을 개발한다고 할 때 데이터 모델링, 데이터베이스 구축, 구축된 데??하다는 점이다.

우리가 구축하려는 시스템 대부분을 데이터에 기반한, 데이터가 중심에 있는 정보시스템을 구축하기 때문에 정보시스템의 핵심에 있는 데이터베이스 설계를 잘못했을 때 미치는 영향력은 모든 프로그램, 시간에 따라 입력되는 모든 데이터, 그리고 그 데이터베이스에 발생되는 모든 트랜잭션에 영향을 미칠 수 밖에 없게 된다. Bachmann은 ‘프로그래머는 데이터집합의 탐색자이다’라고 하였다. 그만큼 데이터에 대한 중요성을 높게 평가하는 것이다.

나. 데이터 모델링의 이해관계자

그러면 누가 데이터 모델링에 대해 연구하고 학습해야 하겠는가? 첫 번째는 정보시스템을 구축하는 모든 사람(전문적으로 코딩만하는 사람 포함)은 데이터 모델링도 전문적으로 할 수 있거나 적어도 완성된 모델을 정확하게 해석할 수 있어야 한다. 즉 프로젝트에 참여한 모든 IT기술자들은 데이터 모델링에 대해 정확하게 알고 있어야 한다는 것을 의미한다. 두 번째는 IT기술에 종사하거나 전공하지 않았더라도 해당 업무에서 정보화를 추진하는 위치에 있는 사람도 데이터 모델링에 대한 개념 및 세부사항에 대해 어느 정도 지식을 가지고 있어야 한다. 실제 프로젝트에서 보면 업무분석을 하는 도중에 현업의 업무담당자가 어느 사이에 데이터 모델링에 대해 상당한 이해를 하고 있음을 알게 된다. 그래야만 서로가 프로젝트 수행 중에 의사소통을 잘 할 수 있고 업무를 잘못 해석하여 잘못된 시스템을 구축하는 위험(Risk)을 줄일 수 있게 된다. 업무를 가장 잘 알고 있는 사람이 가장 훌륭한 모델러가 될 수 있다는 사실을 나타내는 예이다.

9. 데이터 모델의 표기법인 ERD의 이해가. 데이터 모델 표기법

데이터 모델에 대한 표기법으로 1976년 피터첸(Peter Chen)이 Entity-relationship model(E-R Model)이라는 표기법을 만들었다. 엔터티를 사각형으로 표현하고 관계를 마름모 속성을 타원형으로 표현하는 이 표기법은 데이터 모델링에 대한 이론을 배울 때 많이 활용되고 있다. 데이터베이스 설계에 대해 우리나라 대학에서는 주로 이 Chen의 모델 표기법을 통해 배우고 있다. [표 Ⅰ-1-6]은 엔터티와 속성 그리고 관계에 대한 다양한 표기법을 설명한 것이다

데이터아키텍처 전문가(DAP) 관련 자격에서는 바커(Barker) 표기법을 적용하여 설명했다면, 본 가이드에서는 범용적인 Information Engineering(이하 IE) 표기법과 바커 표기법을 모두 적용하여 설명을 진행하도록 한다. 표기법은 바커 표기법이든 IE 표기법이든 상호간에 기술적으로 전환이 가능하기 때문에 한 가지만 정확하게 알고 있어도 다른 표기법을 이해하는데 큰 어려움이 없을 것이다.

나. ERD(Entity Relationship Diagram) 표기법을 이용하여 모델링하는 방법

ERD는 각 업무분석에서 도출된 엔터티와 엔터티간의 관계를 이해하기 쉽게 도식화된 다이어그램으로 표시하는 방법으로서 실제 프로젝트에서는 도식화된 그림 정도로만 생각하지 않고 해당 업무에서 데이터의 흐름과 프로세스와의 연관성을 이야기하는 데 가장 중요한 표기법이자 산출물이다. UML 표준 표기법을 사용하는 오브젝트 모델링에서는 궁극적으로 해당 업무에 가장 적절한 클래스다이어그램을 그려내는 것이 가장 중요하다고 하면, 정보공학을 기반으로 하는 모델링에서는 해당 업무에 가장 적절한 ERD를 그려내는 것이 프로젝트의 지상과제이다. 오브젝트 모델링을 하더라도 관계형 데이터베이스를 대부분 사용하기 때문에 데이터베이스를 생성할 수 있는 데이터 모델 생성이 프로젝트에서 아주 중요한 타스크에 포함된다. 데이터분석이 어느 정도 완료되면 즉 엔터티, 관계, 속성 등이 데이터사전이나 각종 산출물에 의해 분석된 상태에서 ERD를 그리는 것이 원래 이론적인 작업 방법이지만, 실제 프로젝트에서는 분석된 엔터티와 관계, 속성 정보가 바로 ERD에 표현되며 내부 프로젝트 인원이나 해당 업무고객과 대화할 때 핵심 업무산출물로 항상 이용된다.
ERD를 그리는 것은 물론 어떻게 그리든 업무에는 전혀 지장을 주지 않지만 일정한 규칙을 지정하여 그림으로써 데이터 모델을 누구나 공통된 시각으로 파악할 수 있고 의사소통을 원활하게 하는 장점이 있다.
여기에서 제시하는 방법은 가이드일 뿐이며 프로젝트 상황과 엔터티의 관련 순서에 따라 얼마든지 다르게 배치될 수 있음을 숙지하고 배치방법에 대한 원칙을 다음과 같이 설명한다. 최근에는 전문 데이터 모델링 툴을 활용하여 ERD를 그리게 되므로 다음과 같이 엔터티, 속성, 관계 순으로 진행하기 보다는 엔터티와 관계를 바로 표현하는 방식으로 진행하기도 한다. 다만 업무를 분석하여 무엇을 도출할 지에 대한 관점을 제시하고, 전문 데이터 모델링 툴이 없을 때 어떤 순서로 표현해야 하는지 알 수 있도록 방법을 설명한다.

1) ERD 작업순서 ERD를 작성하는 작업순서는 다음과 같다.
① 엔터티를 그린다. ② 엔터티를 적절하게 배치한다. ③ 엔터티간 관계를 설정한다. ④ 관계명을 기술한다. ⑤ 관계의 참여도를 기술한다. ⑥ 관계의 필수여부를 기술한다.

ERD는 엔터티와 엔터티 사이의 관계가 있는 정보를 나타내므로 두 개를 이용하여 작성하고, 이에 따라 Primary Key와 Foreign Key를 ERD 규칙에 따라 기술하도록 한다. 엔터티는 사각형으로 표기하여 기술한다.

2) 엔터티 배치 엔터티를 처음에 어디에 배치하는지는 데이터 모델링 툴을 사용하든 사용하지 않던 중요한 문제이다. 일반적으로 사람의 눈은 왼쪽에서 오른쪽, 위 쪽에서 아래쪽으로 이동하는 경향이 있다. 따라서 데이터 모델링에서도 가장 중요한 엔터티를 왼쪽상단에 배치하고 이것을 중심으로 다른 엔터티를 나열하면서 전개하면 사람의 눈이 따라가기에 편리한 데이터 모델링을 전개할 수 있다. 해당 업무에서 가장 중요한 엔터티는 왼쪽 상단에서 조금 아래쪽 중앙에 배치하여 전체 엔터티와 어울릴 수 있도록 하면 향후 관계를 연결할 때 선이 꼬이지 않고 효과적으로 배치할 수 있게 된다.

[그림 Ⅰ-1-10]의 데이터 모델에서도 가장 중요한 엔터티인 고객과 주문을 왼쪽 상단에 배치하여 다른 엔터티를 연결하는 방식으로 엔터티를 배치하였다. 주문에 따라 출고가 이루어졌으므로 주문이 위에 출고가 아래에 위치해 있다. 두 번째 업무흐름에 중심이 되는 엔터티, 보통 업무 흐름에 있어서 중심이 되는 엔터티는 타 엔터티와 많은 관계를 가지고 있으므로 중앙에 배치하도록 한다. [그림 Ⅰ-1-10]에서는 주문, 출고, 주문목록, 출고목록이 업무의 중심엔터티에 해당한다. 세 번째는 업무를 진행하는 중심엔터티와 관계를 갖는 엔터티들은 중심에 배치된 엔터티를 주위에 배치하도록 한다. [그림 Ⅰ-1-10]에서는 창고, 고객, 사원, 재고가 이에 해당한다.

3) ERD 관계석서를 보고 서로 관련있는 엔터티간에 관계를 설정하도록 한다. 초기에는 모두 Primary Key로 속성이 상속되는 식별자 관계를 설정하도록 한다. 중복되는 관계가 발생되지 않도록 하고 Circle 관계도 발생하지 않도록 유의하여 작성하도록 한다.

4) ERD 관계명의 표시 관계설정이 완료되면 연결된 관계에 관계이름을 부여하도록 한다. 관계이름은 현재형을 사용하고 지나치게 포괄적인 용어(예, 이다, 가진다 등)는 사용하지 않도록 한다.

실제 프로젝트에서는 관계의 명칭을 크게 고려하지 않아도 무방하다. 왜냐하면 관계의 명칭이 나타나지 않아도 ERD의 흐름이 명확하게 드러나기 때문이다. 대부분의 관계는 엔터티의 성질과 주식별자를 보고 유추가 가능하다.

5) ERD 관계 관계차수와 선택성 표시 관계에 대한 이름을 모두 지정하였으면 관계가 참여하는 성격 중 엔터티내에 인스턴스들이 얼마나 관계에 참여하는 지를 나타내는 관계차수(Cardinality)를 표현한다. [그림 Ⅰ-1-13]은 관계의 관계차수를 지정한 ERD의 모습을 보여준다. 관계설명에서도 언급하겠지만 IE표기법으로는 하나(1, One)의 관계는 실선으로 표기하고 Barker표기법으로는 점선과 실선을 혼합하여 표기한다. 다수참여(Many)의 관계는 까마귀발과 같은 모양으로 그려준다. 또한 관계의 필수/선택표시는 관계선에 원을 표현하여 ERD를 그리도록 한다.

10. 좋은 데이터 모델의 요소

일반적으로 시스템 구축 과정에서 생성되는 데이터 모델은 그 품질을 평가하는 것이 매우 어렵다. 사실 특정 데이터 모델이 업무 환경에서 요구하는 사항을 얼마나 잘 시스템적으로 구현할 수 있는가를 객관적으로 평가할 수 있다면 가장 좋은 평가의 방법일 것이다. 하지만 어디에도 이것을 객관적으로 평가할 수 있는 기준이 존재하지는 않는 것이 현실이다. 본 가이드에서는 이러한 상황에서 대체적으로 좋은 데이터 모델이라고 말할 수 있는 몇 가지의 요소들을 설명한다.

가. 완전성(Completeness)

업무에서 필요로 하는 모든 데이터가 데이터 모델에 정의되어 있어야 한다. 데이터 모델을 검증하기 위해서 가장 먼저 확인해야 할 부분이다. 이 기준이 충족되지 못하면 다른 어떤 평가 기준도 의미가 없어진다. 만약, 보험사의 데이터 모델에 고객의 직업을 관리하기 위한 속성이 존재하지 않는다면 어떨까? 이것은 심각한 데이터 모델의 문제점이다.

나. 중복배제(Non-Redundancy)

하나의 데이터베이스 내에 동일한 사실은 반드시 한 번만 기록하여야 한다. 예를 들면, 하나의 테이블에서 ‘나이’ 칼럼과 ‘생년월일’ 칼럼이 동시에 존재한다면 이것은 데이터 중복이라 볼 수 있다. 이러한 형태의 데이터 중복 관리로 인해서 여러 가지 바람직하지 않은 형태의 데이터 관리 비용을 지불할 수 있다. 예를 들면, 저장공간의 낭비, 중복 관리되고 있는 데이터의 일관성을 유지하기 위한 추가적인 데이터 조작 등이 대표적으로 낭비되는 비용이라고 볼 수 있다.

다. 업무규칙(Business Rules)

데이터 모델에서 매우 중요한 요소 중 하나가 데이터 모델링 과정에서 도출되고 규명되는 수많은 업무규칙(Business Rules)을 데이터 모델에 표현하고 이를 해당 데이터 모델을 활용하는 모든 사용자가 공유할 수 있도록 제공하는 것이다. 특히, 데이터 아키텍처에서 언급되는 논리 데이터 모델(Logical Data Model)에서 이러한 요소들이 포함되어야 함은 매우 중요하다. 예를 들면, 보험사의 사원들은 매월 여러 가지 항목에 대해서 급여를 지급받고 있고 이를 데이터로 관리하고 있다. 각 사원들은 월별로 하나 이상의 급여 항목(기본급, 상여금, 수당, 수수료, 등등)에 대해서 급여를 지급받는다. 여기에 더 나아가 각 사원은 사원 구분별(내근, 설계사, 계약직, 대리점 등)로 위의 급여 항목을 차등적으로 지급받는 다는 업무규칙이 있다. 이러한 내용을 데이터 모델에 나타내야 한다. 이렇게 함으로써 해당 데이터 모델을 사용하는 모든 사용자(개발자, 관리자 등)가 해당 규칙에 대해서 동일한 판단을 하고 데이터를 조작할 수 있게 된다.

라. 데이터 재사용(Data Reusability)

데이터의 재사용성을 향상시키고자 한다면 데이터의 통합성과 독립성에 대해서 충분히 고려해야 한다. 과거에 정보시스템이 생성·운영된 형태를 되짚어 보면 철저하게 부서 단위의 정보시스템으로 설계되고 운용되어 왔다. 현재 대부분의 회사에서 진행하고 있는 신규 정보시스템의 구축 작업은 회사 전체 관점에서 공통 데이터를 도출하고 이를 전 영역에서 사용하기에 적절한 형태로 설계하여 시스템을 구축하게 된다. 이러한 형태의 데이터 설계에서 가장 중요하게 대두되는 것이 통합 모델이다. 통합 모델이어야만 데이터 재사용성을 향상시킬 수 있다. 또 한 측면에서 보면 과거 정보시스템의 데이터 구조의 가장 큰 특징은 데이터 모델이 별도로 존재하지 않고 애플리케이션의 부속품 정도로 인식되어져 왔던 것이 사실이다. 이러한 환경에서의 데이터는 프로세스의 흐름에 따라서 관리되게 마련이다. 이렇게 되면 데이터 중복이 많이 발생하고 데이터의 일관성 문제가 심각하게 초래된다. 데이터가 애플리케이션에 대해 독립적으로 설계되어야만 데이터 재사용성을 향상시킬 수 있다. 정보시스템은 비즈니스의 변화에 대해서 최적으로 적응하도록 끊임없이 요구된다. 하지만 일부 정보시스템의 데이터 모델은 이러한 변화에 대해서 현재의 데이터 구조를 거의 변화하지 않고도 변화에 대응할 수 있는 데이터 구조도 있을 것이고, 아주 적은 확장을 통해서 이러한 변화에 대응하는 것도 있을 것이다. 하지만, 이러한 변화에 대응하기 위해서 데이터 구조적으로 아주 많은 변화를 주어야만 한다면 변화의 대상이 되는 부분뿐만 아니라 정보시스템의 나머지 부분들도 많은 영향을 받게 될 것이다. 그래서 많은 기업들이 정보시스템을 구축하는 과정에서 데이터 구조의 확장성, 유연성에 많은 노력을 기울이고 있다. 결국 현대의 기업들이 동종의 타 기업으로부터 경쟁 우위에 자리매김하려고 하다면 구축하는 데이터 모델은 이러한 외부의 업무 환경 변화에 대해서 유연하게 대응할 수 있어야 한다. 특히 근래의 많은 패키지 시스템들이 가지고 있는 데이터 모델들은 확장성을 강조하기 위해서 많은 부분을 통합한 데이터 모델의 형태를 가지고 있다. 여기에서도 잘 나타나듯이 확장성을 담보하기 위해서는 데이터 관점의 통합이 불가피하다. 특히 정보시스템에서의 ‘행위의 주체’가 되는 집합의 통합, ‘행위의 대상’이 되는 집합의 통합, ‘행위 자체’에 대한 통합 등은 전체 정보시스템의 안정성, 확장성을 좌우하는 가장 중요한 요소이다? 하나는 기업이 관리하고자 하는 데이터를 합리적으로 균형이 있으면서도 단순하게 분류하는 것이다. 아무리 효율적으로 데이터를 잘 관리할 수 있다고 하더라도 그것의 사용, 관리 측면이 복잡하다면 잘 만들어진 데이터 모델이라고 할 수 없다. 동종의 비즈니스를 영위하는 기업이라 하더라도 각 회사의 데이터 모델을 비교해 보면 그 복잡도에는 많은 차이를 나타낸다. A보험사는 계약 업무를 수행하기 위해서 10개의 테이블을 정의하여 업무를 수행하는 반면에 B회사는 100개의 테이블을 정의하여 동일한 업무를 수행하고 있다. 두 회사의 데이터 모델의 차이점은 다음과 같다. 10개의 테이블을 가지고 업무를 수행하고 있는 A회사의 데이터 모델은 간결하지만 새로는 업무 환경의 변화에 대해서 확장성을 가지고 있다. B회사는 겉으로는 새로운 업무 환경의 변화터 모델의 한계로 인해 테이블의 수가 지속적으로 증가해 왔다. 이렇게 됨으로써 데이터 모델은 간결하지 못하고 동일한 형태로 관리되어야 하는 데이터가 복잡한 형태로 관리되고 그들과의 관계를 가지고 있는 다른 여러 가지의 데이터들 또한 복잡한 형태의 관계들이 불가피 기본적인 전제는 통합이다. 합리적으로 잘 정돈된 방법으로 데이터를 통합하여 데이터의 집합을 정의하고 이를 데이터 모델로 잘 표현하여 활용한다면 웬만한 업무 변화에도 데이터 모델이 영향을 받지 않고 운용할 수 있게 된다.

마. 의사소통(Communication)

데이터 모델의 역할은 많다. 그 중에서도 중요한 것이 데이터 모델의 의사소통의 역할이다. 데이터 모델은 대상으로 하는 업무를 데이터 관점에서 분석하고 이를 설계하여 나오는 최종 산출물이다. 데이터를 분석 과정에서는 자연스럽게 많은 업무 규칙들이 도출된다. 이 과정에서 도출되는 많은 업무 규칙들은 데이터 모델에 엔터티, 서브타입, 속성, 관계 등의 형태로 최대한 자세하게 표현되어야 한다. 예를 들면, ‘사원’ 테이블에는 어떠한 ‘사원구분’을 가지는 사원들이 존재하는지, ‘정규직’, ‘임시직’ 사원들이 같이 존재하는지, 아니면 또 다른 형태의 사원들이 존재하는지를 표현해야 한다. 더 나아가서 ‘호봉’이라는 속성은 ‘정규직’일 때에만 존재하는 속성인데 이러한 업무 규칙이 데이터 모델에 표현되어야 한다. 또한, 우리가 관리하는 사원들 중에서 ‘정규직’ 사원들만이 ‘급여’ 테이블과 관계를 가진다. 이러한 부분은 개별 관계로 데이터 모델에 표현되어야 한다. 이렇게 표현된 많은 업무 규칙들을 해당 정보시스템을 운용, 관리하는 많은 관련자들이 설계자가 정의한 업무 규칙들을 동일한 의미로 받아들이고 정보시스템을 활용할 수 있게 하는 역할을 하게 된다. 즉, 데이터 모델이 진정한 의사소통(Communication)의 도구로서의 역할을 하게 된다.

바. 통합성(Integration)

기업들이 과거부터 정보시스템을 구축해 왔던 방법은 개별 업무별로의 단위 정보시스템을 구축하여 현재까지 유지보수를 해오고 있는 것이 보통이다. 점진적인 확장과 보완의 방법으로 정보시스템을 구축해 왔기 때문에 동일한 성격의 데이터임에도 불구하고 전체 조직관점에서 보면 여러 곳에서 동일한 데이터가 존재하기 마련이다. 특히 이러한 데이터 중에서도 고객, 상품 등과 같이 마스터 성격의 데이터들이 분할되어 관리됨으로 인해 전체 조직 관점에서 데이터 품질, 관리, 활용 관점에서 많은 문제점들이 나타나고 있는 것이 현실이다. 가장 바람직한 데이터 구조의 형태는 동일한 데이터는 조직의 전체에서 한번 만 정의되고 이를 여러 다른 영역에서 참조, 활용하는 것이다. 물론 이 때에 성능 등의 부가적인 목적으로 의도적으로 데이터를 중복시키는 경우는 존재할 수 있다. 동일한 성격의 데이터를 한 번만 정의하기 위해서는 공유 데이터에 대한 구조를 여러 업무 영역에서 공동으로 사용하기 용이하게 정의할 수 있어야 한다. 이러한 이유로 데이터 아키텍처의 중요성이 한층 더 부각되고 있다.

원문 : http://www.dbguide.net/db.db?cmd=view&boardUid=148404&boardConfigUid=9&categoryUid=216&boardIdx=132&boardStep=1

스마트팩토리 솔루션 종류

플랜인 — Tue, 11 May 2021 21:55:53 +0900

스마트팩토리를 운영하기 위해 존재하는 대표적인 솔루션을 보자면 아래와 같다

현장 자동화 및 공장 운영 솔루션(MES)

•공정관리, 품질관리, 설비관리를 비롯한 데이터 집계 및 제어 자동화를 목적으로 하는 공장 운영 솔루션

현장안전관리 솔루션

•스마트밴드 등 웨어러블과 화재, 가스 등 감지 센서를 통해 근로자 안전관리를 확보하고 업무 능률을 향상시키는 솔루션

공급사슬관리 솔루션(SCM)

•수요예측, 납품관리, 운영 스케줄링 등의 제조업 운영 최적화를 지원하는 솔루션

공장에너지관리 시스템(FEMS)

•공장의 에너지효율 향상을 위해 에너지 관련 모니터링, 데이터 취합및 분석 및 최적 제어를 수행

기업자원관리 솔루션(ERP)

•기업의 자원을 관리하는 솔루션

•입고, 생산, 출하, 재고관리 등의 제반 기능 수행

제품개발 지원 솔루션(PLM)

•제품개발 및 공정개발에 필요한 도구와 연계하여 정보 지원을 하는 솔루션

현장자동화/사이버 물리 시스템 (CPS)

•센서, 제어기 등 현장에 필요한 자동화 장치 제공

•물리 · 사이버 시스템 간 소통으로 전 공정 자동화가 가능한 사이버 물리 시스템

스마트팩토리 기술구성

스마트팩토리 기술구성

솔루션의 기능 구분

기능 구분표

DCS / SCADA / PLC / RTU

플랜인 — Tue, 11 May 2021 21:55:28 +0900

DCS / SCADA / PLC / RTU 란 ?(LG산전 Q/A 발췌)

1. DCS (Distributed Control System, 분산형 공정제어 시스템)

자동제어프로그램이 내장된 여러 개의 제어용 컴퓨터를 기능별로 분산시켜 위험을 최소화하고, 전체관리는 중앙에서 집중감시 및 콘트롤 할 수 있도록한 자동제어시스템으로서 수처리,발전,보일러,제철,석유화학 등 산업전반에 대한 각종 공정의 제어 및 감시에 사용됩니다.

아날로그 연속제어에 강한 제어시스템입니다.

2. SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition System, 원방감시제어시스템)

집중 원격감시제어 시스템 또는 원방감시제어 데이터수집 시스템이라고도하는 SCADA시스템은 통신 경로상의 아날로그 또는 디지털신호를 사용하여 원격장치의 상태정보데이터를 원격소장치(Remote Terminal Unit)를 통해 수집, 수신, 기록, 표시 하여 중앙제어시스템이 원격장치를 감시 제어하는 시스템입니다.

3. PLC(Programmable Logic Controller)

자동화를 위한 시퀀스 제어의 초기 단계에서는 릴레이(Relay)가 주로 사용되었으나, 릴레이 시퀀스제어을 원할하게 수행하기 위하여 반도체 기술의 발전과 함께 자동차의 조립라인 등 불연속제어에 사용할 새로운 제어장치가 개발한 것이 LC의 개발 동기입니다.

DCS가 화학, 발전등 아나로그 연속공정에 주로 적용되는 제어시스템인데 비해, PLC는 자동차, 전자 등 불연속 공정에 주로 적용되는 제어기기입니다.

4. RTU( Remote Terminal Unit, 원격소 장치)

주로 SCADA System용으로 사용되며 원격에 위치한 현장 계기로부터 정보를 수집하고, Data 처리 후 유선, 무선 등 다양한 통신경로를 활용하여 수집된 정보를 중앙컴퓨터로 송수신하는 장치입니다.

What are the Differences between DCS and SCADA?

RTU 와 PLC 의 차이점 (LG산전 Q/A 발췌)

RTU(Remote Terminal unit)은 이름에도 나와있듯이 원격에 I/O를 제어하기위한 단말 장치 입니다. 예전 RTU는 단순히 입출력만을 담당했습니다. 주요 구성은 Host와 통신을 담당하는 통신 포트와 I/O로 구성되있습니다. 따라서 호스트에서 제어로직이 동작하고 이를 통신을 통해 RTU의 I/O로 전송하는 방식입니다. 하지만 요즘은 프로그램이 가능한 RTU들도 있어 PLC와 영역이 불분명해지는 추세입니다.

PLC는 Prpgramable Logic Controller라는 이름에 나와 있드시 시퀀스제어 로직를 운영하기 위한 장치 입니다. 따라서 사용자가 프로그램한 로직을 통해 장치를 운전함으로 단독운전이 가능하지만 기술의 발전으로 통신기능이 강화되어 있습니다.

요즘은 PLC와 RTU의 경계가 모호해져서 PLC를 RTU로 이용하는 경우도 있고 PLC대신 RTU를 이용하는 경우되 있습니다.

장비가 외부환경에 노출되는 경우등을 고려한 RTU, 태양전지을 사용하는 저전력타입의 RTU등 특정 분야에 적용되는 경우와 구조상 로직 프로그램의 사이즈가 적거나 나 처리 속도가 늦어도 되는 경우 I/O가 적어도 되는 경우는 RTU가 싸다면 운영하셔도 되지만 반대의 경우는 PLC를 적용하시는게 유리합니다.

LoRa network 자가망

플랜인 — Tue, 11 May 2021 21:55:07 +0900

source: LoRa Alliance homepage

LoRa Wide Area Networks (LoRaWAN)는 이미 전 세계 통신 회사와 스마트 서비스 제공업체들 사이에서 널리 받아 들여지고 있다. LoRaWAN 네트워크는 현재 50개국 이상에서 운영되고 있으며 매 분기 더 많은 국가로 확장되고 있다. 가장 최근 합류한 호주의 경우 1월말에 LoRa를 호주 최초의 IoT 네트워크로 공식 선정했다. LoRa 기술의 다양한 장점으로 인해 향후 5년 동안, 비선진국을 비롯한 많은 국가들이 추가로 LoRa 기술로 전환할 것으로 전망된다.

국내에서는 대표적으로 SK Telecom 이 전국망을 구축하여 서비스하고 있다.

http://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=77476

스마트팩토리에서는?

국내의 주요 공장(설비)에서는 발생되는 데이터가 외부로 나가는 상황 자체를 거부하고 있는 상황이다.

즉, 보안이 충분한 상용망이라고 하더라도 해당 상황 자체가 내부 보안규정을 위반하는것으로 받아들이고 있다.

하여, 자가망으로 구축되는 LoRa network 를 선호하는 추세이다.

동서발전, '자가무선망 기반 발전 IoT망' 실증 완료
http://www.gnetimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=53459
한국동서발전이 자가무선망으로 IoT망을 구축함으로써 보안에 강한 무선망을 구축하고 재난·사고 대비 업무 연속성을 강화했다.

LTE-M 과 LoRa network 의 차이를 본다면?

LTE-M 개요도

장점

•기존 LTE 망 활용하여 전국망 사용 가능

•면허 대역 주파수로 서비스 품질 확보

•표준 기술 기반의 서비스 연속성 확보

•LTE 수준의 보안성

단점

•전력소모가 높기 때문에
전원공급이 가능한 Gateway 또는 Hub 를 통한 연결 필수

•USIM 기반으로 개통 절차 복잡

•센서별 통신료 발생 (월 사용료 상승)

•상용화 사례 아직까지 부족

LoRa 개요도

장점

•단독망 설치 가능, Sensor Direct 연결

•저전력으로 배터리 수명 10년 가능

•ID 기반 인증으로 개통 절차 단순

•AES-128 암호화를 통해 100% 데이터 무결성/ 보안 보장

단점

•신규망 구축 필요

•칩셋 생태계 좁은 편

무선통신기술 – IoT 관련 Network 종류 및 특장점

무선통신기술 종류

국내 기업들의 보안규정 상 자가망을 선호하는 편이고, 제조사들의 공감대가 형성. 최근 LoRa 를 중심으로 센서디바이스들이 생산되어 스마트팩토리 현장에 보급되고 있는 상황이다.

열연공장 센서 적용 범위

플랜인 — Tue, 11 May 2021 21:54:40 +0900

가열로에 대한 포지셔닝

•레이져 센서 / 거리측정 센서 : 용광로의 인렛 면에 재료 모니터링

•온도 센서 : 용광로의 아웃렛 면에 재료 모니터링

•유도형 근접센서 : 용광로 도어의 위치 검출

용광로에 대한 냉각 회로

•유량계 / 용적유량센서 : 유량 모니터링

•온도 센서 : 온도 모니터링

•압력 센서 : 압력감시

•소켓 : 센서 연결

디스케일링 라인에서 고압 펌프

•압력 센서 : 압력감시

•유도형 근접센서 : 차단밸브의 위치 검출

•온도 센서 : 온도 모니터링

•진동 모니터링 시스템 : 저장고 모니터링

디스케일링 라인에서 재료 추적

•레이저 센서 / 거리측정 센서 : 노즐 위치 검출

•온도 센서 : 재질 모니터링

•유도형 근접센서 : 도어 위치 검출

•레벨 센서 : 레벨상태 감시

대규모 설비에서의 분산된 모니터링

•전원공급 : 필드에서 전압 공급

•펄스 평가용 시스템 : 속도 측정

•진동 모니터링 시스템 : 진동 모니터링

•유도형 근접센서 : 펄스 발진기

컨베이어에서의 속도 모니터링

•펄스 평가용 시스템 : 회전속도 모니터링

•엔코더 : 회전속도 모니터링

•소켓 : 센서 연결

압축 공기 공급

•압력 센서 : 압력감시

•유량계 / 용적유량센서 : 압축공기 소비량 측정

•오일 품질 모니터링 시스템 : 잔여 습도 모니터링

•압력 센서 : 설치시 압력 표시

롤러에서의 드라이브 모니터링

•온도 센서 : 온도 모니터링

•진동 모니터링 시스템 : 드라이브 상태 모니터링

•펄스 평가용 시스템 : 회전속도 모니터링

냉각대

•유도형 근접센서 : 재료 추적

•레이져 센서 / 거리측정 센서 : 재질 모니터링

•소켓 : 센서 보호

•진동 모니터링 시스템 : 드라이브 상태 모니터링

유압 합산

•압력 센서 : 압력감시

•온도 센서 : 온도 모니터링

•레벨 센서 : 레벨상태 감시

•오일 품질 모니터링 시스템 : 오일 상태 모니터링

냉각 타워의 팬

•진동 모니터링 시스템 : 진동 모니터링

•온도 센서 : 온도 모니터링

•펄스 평가용 시스템 : 회전속도 모니터링

냉각 타워

•압력 센서 : 압력감시

•유량계 / 용적유량센서 : 유량 모니터링

•레벨 센서 : 레벨상태 감시

•진동 모니터링 시스템 : 진동 모니터링