해를 넘긴 코로나19의 상황은 우리 경제를 어렵게 만들고 있다. 코로나19로 인해 우리나라의 연간 실질 GDP 성장률은 추세대비 3%p 이상 낮아졌으며, 고용 역시 약 46만 명 감소했다. 과거 IMF 외환위기에 이어 두 번째로 큰 경기 침체에 해당하는 큰 경제위기라 할 수 있다. 세계 무역 규모는 2020년 전년 대비 10.6% 감소해3 외환위기(2.4%) 보다도 더 큰 폭으로 감소했다. 한편 경제가 역성장하는 상황에서 디지털 전환의 패러다임은 가속화되면서 우리 산업과 사회의 구조적 변화를 만들어내고 있다.
As artificial intelligence (“AI”) has been attracting attention as an innovative growth engine that will drive future industries and societies, strengthening the research capacity for AI is becoming a bottom-line issue. Research capacity is the most crucial intangible activity for technological innovation. It is key to achieving the best performance in the upcoming technology market. Therefore, we, in this article, sought to develop an AI Research Index that could measure the research capacity for AI for universities around the world and draw implications...
[download id=22787] 온라인으로 읽기 동향 | TREND 제조 분야 인공지능 활용 동향과 도입 고려사항 XR 쇼핑 동향과 나아갈 길 제2의 벤처붐이 멋진 추억이 되려면 포커스 | FOCUS 마이데이터 시대의 개막과 기업의 경쟁력 메타버스와 미래전략 미중 기술패권 경쟁의 최근 동향 이슈 | ISSUE 메타버스 비긴즈(BEGINS) : 5대 이슈와 전망
최근 미중 양국 간 패권분쟁이 재차 격화되고 있다. 그간 양국의 충돌은 무역 분야에서 첨단 기술 분야로 확장되었고, 최근에는 인권, 민주주의 분야에서도 나타나고 있다. 일부에서는 이를 ‘신냉전(New Cold War)’으로 규정하기도 한다. (후략)
코로나19로 디지털 전환이 가속화됨에 따라 ‘메타버스(metaverse)’가 다시 화두가 되었다. 올 3월 미국의 3D 게임 플랫폼인 로블록스(Roblox)가 상장에 성공했다. 상장 첫날 기준가 45달러에서 24.5달러가 오른 69.5달러로 거래를 마쳤다. 당일 로블록스의 시가총액은 380억 달러를 넘어섰다(조선비즈. 2021.03.16). (후략)
2011년 3월, 미국 시사 주간지 타임에는 ‘당신의 데이터가 팔리고 있어요(Your Data For Sale)’라는 자극적인 제목의 기사가 실린 적이 있었다. 개인정보가 본인도 모르게 은밀하게 수집되고 추적되고 거래되는 과정에서 많은 기업들이 돈을 벌고 있다는 내용이었다.(후략)
2021년 4월말, 중소벤처기업부가 ‘제2벤처붐’이 도래했다는 분석결과를 발표했다. 제1벤처붐인 ’00년 당시 신설법인 수 6만개에서 ’20년 12만개, 벤처투자액은 연간 2조 원에서 4.3조 원으로 늘어나는 등 주요 지표가 2배으로 이상 증가했다는 것이 발표의 골자이다.
비대면 온라인 구매량이 증가하면서 XR(eXtended Reality: Virtual + Augmented + Mixed Reality)을 활용한 쇼핑 서비스가 빠르게 확산되고 있다. XR 쇼핑은 가상방문, 가상경험, 테스트·착용, 세부 정보 시각화, 그리고 맞춤형 추천을 제공함으로써 비대면에서의 구매 신뢰도를 높이고 새로운 경험을 통한 브랜드 마케팅을 지원하기 때문이다. 국내에서는 초기에 홈쇼핑 중심으로 성장하던 XR 쇼핑이 코로나19로 의류, 화장품, 주얼리, 가구 등의 분야에 VR가상투어, AR핏·플레이스과 같은 형태로 빠르게 보급되었다. 해외에서는 이를 포함해 가상경험, 다중가구배치, 3D 스캔·모델링 플랫폼화 등으로 다양한 시도를 하면서 고객의 눈높이를 맞춰가고 있다. 국내도 소비자 중심의 XR 쇼핑 도입과 맞춤형 정부 지원을 통해 한 단계 나아가야 할 시점이다.
산업 현장에 인공지능을 도입하여 문제를 해결하는 과정은 일반적으로 문제정의 → 데이터 수집 → 전처리 → 모델링 → 검증 → 분석 → 적용의 단계를 거친다. 따라서 인공지능 활용을 고민하는 제조 분야 기업의 경우 반드시 해야 할 첫 질문은 문제 정의, 즉 인공지능을 활용하는 목적과 기대효과에 관한 것이다. 인공지능을 생산성 향상이나 제품 품질 관리 등의 내부 프로세스 개선에 사용할 것인지, 제품에 탑재하여 경쟁력을 강화하거나 옵션을 제공할 것인지, 혹은 비즈니스 모델을 전환할 것인지를 먼저 고민해야 한다. 이러한 고민을 해결하기 위한 실마리는 제조 산업 현장에서 현재 인공지능의 어떤 기술이 어떤 분야에서 사용되고 있는지, 즉 인공지능으로 무엇을 할 수 있는지 살펴봄으로써 얻을 수 있다. 제조 기업 입장에서는 인공지능이 제조 산업 현장에 현재 어느 정도 수준으로 적용되는지를 알아야 무모한 도전에 의해 발생하는 탐색 및 기회비용을 최소화할 수 있는 것이다.
<2020년 이러닝산업실태조사> 보고서가 2021년 5월 31일에 공표될 예정임을 알려드립니다.
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