"메타버스 기술"의 두 판 사이의 차이
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[[사물인터넷]]은 차세대 [[정보통신기술]](ICT)의 핵심 기술 중 하나로 현재 수많은 분야와 사물에 사용되고 있다. 차세대 정보통신 분야에서 글로벌 경쟁에 앞서나갈 수 있었던 기반은 잘 구축된 통신 인프라 덕분이다. 2018년 이후에는 사물인터넷 기반의 초연결 사회로 진입하면서, 모든 사물이 인터넷과 연결되는 유무선 네트워크를 통해 발생하는 지능형 스마트 사물인터넷이 진화하고, 혁신적인 성장으로 전통산업의 기술발전과 가치사슬 전반에 영향을 주고 있다. 특히, 2020년 이후에는 코로나로 인한 전통산업의 디지털 융합화로 비대면 상황을 적극적으로 수용하는 디지털 전환이 급속히 진행되고 있다. 비대면 확대로 사물인터넷을 활용한 증강/가상현실 기반의 디지털 트윈이 기존의 전통산업과 융합되는 디지털 대전환의 핵심이 될 것이다. 실제 산업 현장에서 생산품이나 시스템이 사물인터넷으로 연결됨으로써 가상세계와 실시간 모니터링 및 제어할 수 있는 혼합세계를 맞게 될 것이다. 한편, 사물인터넷은 연결형, 지능형, 자율형으로 모델을 구분할 수 있는데 연결형은 사물이 인터넷에 연결되어 주변 환경을 살피고 그 결과를 전송할 수 있으며 모니터링 정보를 통해서 원격으로 사물을 제어한다. 지능형은 사물이 주변을 살핀 후 전송한 데이터를 클라우드에서 지능적으로 분석, 진단, 의사결정을 한다. 마지막으로 자율형은 사물이 지능을 가지고 자율적으로 상호 소통 및 협업을 하여 인간의 최소 개입만으로 임무를 수행할 수 있는 단계이다. 오늘날 융합산업은 사물인터넷을 활용한 디지털 트윈에 초점을 두고 있다. 전통산업 분야에서 자율형 사물인터넷을 활용한 융합산업의 유지 관리 및 안정성에 대한 정보를 제공함으로써 전통제품이 더욱 효과적으로 수행될 수 있도록 데이터 및 효율성을 향상할 수 있게 되고 있다. 파이낸스 온라인의 글로벌 전문가들은 전 세계에 초 연결형 사물인터넷 디바이스 수가 2030년에는 250억 개를 초과할 것이라고 예측하다. 비대면 융합산업 분야에서 사물인터넷은 디지털 트윈과 인터넷 연결을 확장함으로써 ‘메타버스 가상세계의 사물인터넷 단말’의 상호작용과 모니터링으로 기존 전통산업의 비대면 디지털 전환을 위한 기회가 될 것이다.<ref name = "KISA6">한상기 외 7인, 〈[https://www.kisa.or.kr/jsp/common/downloadAction.jsp?bno=158&dno=543&fseq=1 (2021년 KISA Report 6월호_5) 비대면 융합산업 발전과 디지털 대전환]〉, 《한국인터넷진흥원》, 2021-07-06</ref> | [[사물인터넷]]은 차세대 [[정보통신기술]](ICT)의 핵심 기술 중 하나로 현재 수많은 분야와 사물에 사용되고 있다. 차세대 정보통신 분야에서 글로벌 경쟁에 앞서나갈 수 있었던 기반은 잘 구축된 통신 인프라 덕분이다. 2018년 이후에는 사물인터넷 기반의 초연결 사회로 진입하면서, 모든 사물이 인터넷과 연결되는 유무선 네트워크를 통해 발생하는 지능형 스마트 사물인터넷이 진화하고, 혁신적인 성장으로 전통산업의 기술발전과 가치사슬 전반에 영향을 주고 있다. 특히, 2020년 이후에는 코로나로 인한 전통산업의 디지털 융합화로 비대면 상황을 적극적으로 수용하는 디지털 전환이 급속히 진행되고 있다. 비대면 확대로 사물인터넷을 활용한 증강/가상현실 기반의 디지털 트윈이 기존의 전통산업과 융합되는 디지털 대전환의 핵심이 될 것이다. 실제 산업 현장에서 생산품이나 시스템이 사물인터넷으로 연결됨으로써 가상세계와 실시간 모니터링 및 제어할 수 있는 혼합세계를 맞게 될 것이다. 한편, 사물인터넷은 연결형, 지능형, 자율형으로 모델을 구분할 수 있는데 연결형은 사물이 인터넷에 연결되어 주변 환경을 살피고 그 결과를 전송할 수 있으며 모니터링 정보를 통해서 원격으로 사물을 제어한다. 지능형은 사물이 주변을 살핀 후 전송한 데이터를 클라우드에서 지능적으로 분석, 진단, 의사결정을 한다. 마지막으로 자율형은 사물이 지능을 가지고 자율적으로 상호 소통 및 협업을 하여 인간의 최소 개입만으로 임무를 수행할 수 있는 단계이다. 오늘날 융합산업은 사물인터넷을 활용한 디지털 트윈에 초점을 두고 있다. 전통산업 분야에서 자율형 사물인터넷을 활용한 융합산업의 유지 관리 및 안정성에 대한 정보를 제공함으로써 전통제품이 더욱 효과적으로 수행될 수 있도록 데이터 및 효율성을 향상할 수 있게 되고 있다. 파이낸스 온라인의 글로벌 전문가들은 전 세계에 초 연결형 사물인터넷 디바이스 수가 2030년에는 250억 개를 초과할 것이라고 예측하다. 비대면 융합산업 분야에서 사물인터넷은 디지털 트윈과 인터넷 연결을 확장함으로써 ‘메타버스 가상세계의 사물인터넷 단말’의 상호작용과 모니터링으로 기존 전통산업의 비대면 디지털 전환을 위한 기회가 될 것이다.<ref name = "KISA6">한상기 외 7인, 〈[https://www.kisa.or.kr/jsp/common/downloadAction.jsp?bno=158&dno=543&fseq=1 (2021년 KISA Report 6월호_5) 비대면 융합산업 발전과 디지털 대전환]〉, 《한국인터넷진흥원》, 2021-07-06</ref> | ||
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==== 인공지능 ==== | ==== 인공지능 ==== | ||
[[인공지능]]은 20세기 중반 컴퓨터 발달 혁신이 시작되면서 컴퓨터를 학습 시켜 하나의 두뇌로 만들 수 있지 않겠냐는 생각에서 시작되었다. 인공지능에 대한 연구가 지속해서 이뤄지다가 국내에는 이세돌과 인공지능의 대결로 대중들에게 확실하게 알려졌다. 인공지능에는 약인공지능(Weak AI)과 강인공지능(Strong AI)으로 구분되는데 약인공지능은 지금 우리 실생활에 녹아 들은 모든 인공지능을 말하고 강인공지능은 우리가 미래에 어쩌면 도래할지도 모른다고 상상하는 인간과 거의 흡사한 것을 말한다. 인공지능은 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술로 떠오르며 대기업은 물론이고 많은 스타트업이 인공지능 분야에 뛰어들었다. 누구나 강인공지능을 구현하는 것을 꿈꿨고 강인공지능은 아니더라도 제대로 구현되는 약인공지능을 개발하는 것을 목표로 했다. 그러나 많은 스타트업이 실패했다. 기업을 위해 인공지능을 만드는 수직적 기업은 그나마 상황이 나은 편이지만 개발자나 데이터사이언티스트 같은 전문가를 위한 솔루션을 만드는 수평적 기업은 구글, 네이버 등의 빅테크 기업이 아니라면 몇몇을 제외하곤 상황이 꽤 좋지 않다.<ref>장미 기자, 〈[http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2020/12/17/2020121702778.html "그 많던 AI 스타트업은 어디로 갔나"]〉, 《아이티조선》, 2020-12-17</ref> 이처럼 많은 인공지능 스타트업들이 실패한 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것은 바로 데이터이다. 첫째, 적절하게 분류된 데이터가 부족함은 물론이고 둘째, 너무 많은 곳에 존재하는 데이터를 통합하는 일도 잘 이루어져 있지 않다. 셋째, 학습시킨 데이터가 한쪽으로 편향되어있는 것은 흔하며 넷째, 이전과 달리 전혀 예측하지 못한 데이터를 학습해버려 인공지능의 성격이 바뀌어버리는 데이터 드리프트 또한 문제이다.<ref>마리아 코로로브, 〈[https://www.itworld.co.kr/news/129011 인공지능 프로젝트가 폭망한 이유 6가지]〉, 《아이티월드》, 2019-08-22</ref> 다섯 번째로 비정형 데이터의 문제이다. 비정형 데이터는 형태와 구조가 규격화되지 않은 음성⋅영상⋅사진⋅문자 등의 데이터로 정보처리 용량 및 속도의 향상과 AI 기술의 발달로 비정형 데이터의 활용도는 급증하는 추세다. 그러나 비정형 데이터는 대부분 고객의 개인정보이거나 저작물일 경우가 많아 법적으로 문제가 된다.<ref>류은주 기자, 〈[http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2021/05/14/2021051401763.html ‘이루다’ 제재에 비정형 데이터 활용 주의보]〉, 《아이티조선》, 2021-05-16</ref> 그렇다고 수많은 비정형 데이터를 사용하지 않는다면 인공지능의 성능을 끌어올리는 것이 어려울 것이다. 그렇다고 수많은 비정형 데이터를 사용하지 않는다면 인공지능의 성능을 끌어올리는 것이 어려울 것이다. 결국 인공지능을 학습시킬 데이터의 부족으로 많은 인공지능 스타트업이 사라졌다. 수많은 데이터의 원천과 빅데이터 전문가를 보유하고 있는 구글 또한 챗봇인 구글 인공지능 도우미도 여전히 사용자의 질문 의도를 제대로 파악하지 못하고 음성 명령을 잘 인식하지 못한다는 불만이 나오고 있다. 검열의 수준이 높은 중국의 챗봇인 샤오이스도 끝내 검열이 되어야 할 대화가 나오면서 서비스가 금지되었다.<ref>〈[https://www.technologyreview.kr/why-ai-chatbots-fail-lee-luda-part-1/ AI 챗봇은 왜 실패하는가 : 이루다가 남긴 과제Ⅰ]〉, 《엠아이티테크놀로지리뷰》, 2021-03-20</ref> 이처럼 인공지능은 여전히 데이터가 부족하여 우리가 생각하는 수준으로 구현이 되지 않고, 우리가 원치 않는 데이터를 학습해 알 수 없는 방향으로 튀며, 전문 인력 또한 터무니없이 부족하다. 한편, 수많은 국내외 빅테크 기업들이 메타버스에 주목하고 있다. 바로 메타버스에서 얻을 수 있는 수많은 비정형 데이터 때문이다. 수년이 걸리더라도 초기 구축이 제대로 이루어져 생태계를 형성하고 전문가들을 양성하여 메타버스가 자리 잡으면 빅테크 기업들은 메타버스의 시대가 끝날 때까지 끊임없는 비정형 데이터를 얻을 수 있다. 메타버스를 통해서 사용자의 다양한 신체 정보와 행동 패턴 등 많은 데이터를 얻을 수 있다. 또 메타버스에서 이뤄지는 모든 활동은 데이터로 이루어져 있어서 데이터를 쓸만한 데이터로 가공하는 데 드는 노력과 시간이 감축될 것으로 기대된다.<ref>이경태 기자, 〈[https://www.newspim.com/news/view/20210525000871 인공지능 시대 '데이터 금광'으로 떠오르는 메타버스]〉, 《뉴스핌》, 2021-05-25</ref> 결국 메타버스에서 얻은 데이터를 인공지능에 학습시켜 더 뛰어난 인공지능을 구현하여 이를 통해 경쟁력을 확보하고 수익을 내는 것이 목표이다. | [[인공지능]]은 20세기 중반 컴퓨터 발달 혁신이 시작되면서 컴퓨터를 학습 시켜 하나의 두뇌로 만들 수 있지 않겠냐는 생각에서 시작되었다. 인공지능에 대한 연구가 지속해서 이뤄지다가 국내에는 이세돌과 인공지능의 대결로 대중들에게 확실하게 알려졌다. 인공지능에는 약인공지능(Weak AI)과 강인공지능(Strong AI)으로 구분되는데 약인공지능은 지금 우리 실생활에 녹아 들은 모든 인공지능을 말하고 강인공지능은 우리가 미래에 어쩌면 도래할지도 모른다고 상상하는 인간과 거의 흡사한 것을 말한다. 인공지능은 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술로 떠오르며 대기업은 물론이고 많은 스타트업이 인공지능 분야에 뛰어들었다. 누구나 강인공지능을 구현하는 것을 꿈꿨고 강인공지능은 아니더라도 제대로 구현되는 약인공지능을 개발하는 것을 목표로 했다. 그러나 많은 스타트업이 실패했다. 기업을 위해 인공지능을 만드는 수직적 기업은 그나마 상황이 나은 편이지만 개발자나 데이터사이언티스트 같은 전문가를 위한 솔루션을 만드는 수평적 기업은 구글, 네이버 등의 빅테크 기업이 아니라면 몇몇을 제외하곤 상황이 꽤 좋지 않다.<ref>장미 기자, 〈[http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2020/12/17/2020121702778.html "그 많던 AI 스타트업은 어디로 갔나"]〉, 《아이티조선》, 2020-12-17</ref> 이처럼 많은 인공지능 스타트업들이 실패한 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것은 바로 데이터이다. 첫째, 적절하게 분류된 데이터가 부족함은 물론이고 둘째, 너무 많은 곳에 존재하는 데이터를 통합하는 일도 잘 이루어져 있지 않다. 셋째, 학습시킨 데이터가 한쪽으로 편향되어있는 것은 흔하며 넷째, 이전과 달리 전혀 예측하지 못한 데이터를 학습해버려 인공지능의 성격이 바뀌어버리는 데이터 드리프트 또한 문제이다.<ref>마리아 코로로브, 〈[https://www.itworld.co.kr/news/129011 인공지능 프로젝트가 폭망한 이유 6가지]〉, 《아이티월드》, 2019-08-22</ref> 다섯 번째로 비정형 데이터의 문제이다. 비정형 데이터는 형태와 구조가 규격화되지 않은 음성⋅영상⋅사진⋅문자 등의 데이터로 정보처리 용량 및 속도의 향상과 AI 기술의 발달로 비정형 데이터의 활용도는 급증하는 추세다. 그러나 비정형 데이터는 대부분 고객의 개인정보이거나 저작물일 경우가 많아 법적으로 문제가 된다.<ref>류은주 기자, 〈[http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2021/05/14/2021051401763.html ‘이루다’ 제재에 비정형 데이터 활용 주의보]〉, 《아이티조선》, 2021-05-16</ref> 그렇다고 수많은 비정형 데이터를 사용하지 않는다면 인공지능의 성능을 끌어올리는 것이 어려울 것이다. 그렇다고 수많은 비정형 데이터를 사용하지 않는다면 인공지능의 성능을 끌어올리는 것이 어려울 것이다. 결국 인공지능을 학습시킬 데이터의 부족으로 많은 인공지능 스타트업이 사라졌다. 수많은 데이터의 원천과 빅데이터 전문가를 보유하고 있는 구글 또한 챗봇인 구글 인공지능 도우미도 여전히 사용자의 질문 의도를 제대로 파악하지 못하고 음성 명령을 잘 인식하지 못한다는 불만이 나오고 있다. 검열의 수준이 높은 중국의 챗봇인 샤오이스도 끝내 검열이 되어야 할 대화가 나오면서 서비스가 금지되었다.<ref>〈[https://www.technologyreview.kr/why-ai-chatbots-fail-lee-luda-part-1/ AI 챗봇은 왜 실패하는가 : 이루다가 남긴 과제Ⅰ]〉, 《엠아이티테크놀로지리뷰》, 2021-03-20</ref> 이처럼 인공지능은 여전히 데이터가 부족하여 우리가 생각하는 수준으로 구현이 되지 않고, 우리가 원치 않는 데이터를 학습해 알 수 없는 방향으로 튀며, 전문 인력 또한 터무니없이 부족하다. 한편, 수많은 국내외 빅테크 기업들이 메타버스에 주목하고 있다. 바로 메타버스에서 얻을 수 있는 수많은 비정형 데이터 때문이다. 수년이 걸리더라도 초기 구축이 제대로 이루어져 생태계를 형성하고 전문가들을 양성하여 메타버스가 자리 잡으면 빅테크 기업들은 메타버스의 시대가 끝날 때까지 끊임없는 비정형 데이터를 얻을 수 있다. 메타버스를 통해서 사용자의 다양한 신체 정보와 행동 패턴 등 많은 데이터를 얻을 수 있다. 또 메타버스에서 이뤄지는 모든 활동은 데이터로 이루어져 있어서 데이터를 쓸만한 데이터로 가공하는 데 드는 노력과 시간이 감축될 것으로 기대된다.<ref>이경태 기자, 〈[https://www.newspim.com/news/view/20210525000871 인공지능 시대 '데이터 금광'으로 떠오르는 메타버스]〉, 《뉴스핌》, 2021-05-25</ref> 결국 메타버스에서 얻은 데이터를 인공지능에 학습시켜 더 뛰어난 인공지능을 구현하여 이를 통해 경쟁력을 확보하고 수익을 내는 것이 목표이다. | ||
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− | [[빅데이터]] 기술은 데이터 수집, 저장, 처리 등에 관련된 빅데이터 플랫폼 기술과 이와 연계한 빅데이터 분석 예측 기술을 활용하여 새로운 통찰력과 비즈니스 가치를 창출하는 | + | [[빅데이터]] 기술은 데이터 수집, 저장, 처리 등에 관련된 빅데이터 플랫폼 기술과 이와 연계한 빅데이터 분석 예측 기술을 활용하여 새로운 통찰력과 비즈니스 가치를 창출하는 빅데이터의 분석 활용 기술을 포함한다. 많은 발전을 이루었으나 여전히 인간의 지능을 완벽히 구현하는 데는 많은 한계를 가지고 있는 인공지능의 수준을 끌어올릴 수 있는 것이 바로 빅데이터다. 이때 빅데이터를 수집하는 사물인터넷뿐만 아니라 이를 분석하기 위한 빅데이터 및 컴퓨터 용량을 제공하는 클라우드 기술, 자연어 처리 기술과 인식기술 등 다양한 기술의 발전이 요구된다.<ref name = "권순선">권순선 교수, 〈[https://www.tta.or.kr/data/androReport/ttaJnal/187-1-3-5.pdf (TTA 저널) 특집: Special Report 인공지능과 빅데이터 기술동향]〉, 《한국정보통신기술협회》, 2020-01</ref> 이전에도 지금도 빅데이터는 인공지능과 더불어 4차 산업혁명의 핵심 기술이다. 메타버스가 주목받는 지금 빅데이터는 더욱 핵심 기술로 떠오를 것이다. 메타버스 내에서 생산할 수 있는 데이터는 무인매장 ‘아마존고’에서 인공지능 감시카메라로 얻는 데이터와 흡사하다. 무인매장인 아마존고는 인공지능 감시카메라를 통해서 소비자들의 행동 패턴을 처음부터 끝까지 기록한 뒤 데이터화한다. 기업들은 메타버스 안에서 사용자가 접속할 때부터 그만둘 때까지 사용자의 행동 패턴을 데이터화 할 수 있다. 그렇게 모은 데이터를 빅데이터화 시키고 인공지능에 학습시키거나 긴밀하게 연결된 다른 분야에 활용할 수 있을 것이다. 메타버스가 주목받기 전부터 국내 ICT 인프라는 세계적 수준이지만 빅데이터를 활용할 수 있는 데이터의 양이 부족하고, 기술 수준도 선진국에 비해 낮은 수준으로 평가된다.<ref name = "권순선"></ref> 국내에서는 데이터 활용 부족과 부분적인 데이터 플랫폼 구축에 따른 비효율성 등 우려가 제기되고 있기에, 다양한 데이터 플랫폼의 활용성을 높이고 다양한 곳에 제공될 데이터 플랫폼에 대한 효율적 투자와 정책 마련이 필요하다 느껴 '민관 협력 기반 데이터 플랫폼 발전전략'을 발표했다.<ref>데이터진흥과, 〈[https://www.msit.go.kr/bbs/view.do?sCode=user&mId=113&mPid=112&pageIndex=&bbsSeqNo=94&nttSeqNo=3180352&searchOpt=ALL&searchTxt= 민관협력기반 데이터 플랫폼 발전전략 발표]〉, 《과학기술정보통신부》, 2021-06-11</ref> 이에 따라 대한통운, 신한은행, 삼성SDS, 인천공항, 대구시 등 다양한 곳에서 빅데이터 전문가를 양성한다는 뉴스기사들이 올라왔다. 빅데이터와 긴밀하게 연결된 메타버스의 유형 중 라이프로깅은 자신의 일상이나 경험을 저장하고 기록으로 남기는 것을 의미한다. 페이스북, 트위터, 인스타, 유튜브의 브이로그 등 자신의 일상을 올리는 모습에서 라이프로깅을 찾아볼 수 있다. 책 메타버스(김상균 지음)에 따르면 사람들이 올리는 내용은 보여주고 싶지 않은 면은 가리고 보여주고 싶은 모습만 보여주어 자신이 삶을 기록하는 것을 즐기고 있다는 모습을 보여준다고 한다. 단순히 이런 내용의 뜻도 있지만 라이프로깅은 빅데이터와 긴밀한 모습을 보여준다. 한가지 예시로 의료 분야로 접근하면 스마트워치로 매시간 쉬지 않고 착용자의 심박 수, 혈압, 활동량 등을 라이프로그(Lifelog) 하면서 쌓인 데이터로 착용자의 건강 상태를 파악하고 예측한다. 그리고 이를 통해 원격으로 의사에게 그동안 쌓아온 데이터를 보내고 처방을 받을 수 있다. 인스타그램의 경우, 자신이 꾸준히 올린 사진을 빅데이터화 하여 사용자 맞춤 광고를 보내거나 10대의 사용자가 꾸준히 라이프로깅한 데이터를 토대로 10대의 트렌드를 분석할 수도 있다. 메타버스를 크게 4개의 세계로 나눴을 때 라이프로깅은 세계로서 그 중 하나이다. 우리는 메타버스를 증강 혹은 가상현실에서 즐길 수도 있지만 라이프로깅세계에서 또한 즐길 수 있다. 처음 서술했던 것 처럼 자신의 일상을 찍어서 모두가 연결된 소셜네트워크서비스에 올려서 라이프로깅을 즐길 수 있다.<ref>김상균 교수/장재웅 기자(정리), 〈[https://www.donga.com/news/Economy/article/all/20210209/105363953/1 (DBR/Special Report)게임서 벌어진 팬데믹, 실제 질병 대응에 특급 도움]〉, 《동아일보》, 2021-02-10</ref> |
===핵심 기술=== | ===핵심 기술=== | ||
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== 참고자료 == | == 참고자료 == | ||
+ | * 윤기영 미래전략 연구소장, 〈[https://www.hani.co.kr/arti/science/future/890710.html 미래 범용기술의 화수분 '물리 컴퓨팅']〉, 《한겨례》, 2019-04-19 | ||
+ | * 〈[https://www.4th-ir.go.kr/ 4차 산업혁명 대응을 위한 기본 정책방향(PPT)]〉, 《4차산업혁명위원회》, 2017 | ||
+ | * 김학용, 〈[https://brunch.co.kr/@iotstlabs/219#comment 그림 한장으로 이해하는 지능형 사물인터넷과 메타버스]〉, 《브런치》, 2021-06-18 | ||
+ | * 주용한 외 7인, 〈[2021년 Vol.06 KISA Report-6월호]〉, 《한국인터넷진흥원》, 2021-07 | ||
+ | * 한상기 외 9인, 〈[https://www.kisa.or.kr/public/library/IS_View.jsp?mode=view&p_No=158&b_No=158&d_No=501 (2021년 Vol.02 KISA Report-2월호_001) 메타버스를 위한 소프트웨어 플랫폼]〉, 《한국인터넷진흥원》, 2021-02 | ||
+ | * 이보미 기자, 〈[https://m.news.nate.com/view/20210530n17629 '무궁무진한 세계' 메타버스 플랫폼 잡아라…구글·네이버 등 국내외 빅테크기업 '각축전' ('게임체인저' 된 메타버스)]〉, 《파이낸셜뉴스》, 2021-05-30< | ||
+ | * 최은정 기자, 〈[http://www.inews24.com/view/1384198 (상반기 결산) ④ 메타버스·클라우드 경쟁 뜨겁다]〉, 《아이뉴스24》, 2021-07-11 | ||
+ | * 한상기 외 3인, 〈[디지털서비스 이슈리포트 (2021-02)]〉, 《한국지능정보사회진흥원》, 2021-02 | ||
+ | * 한상기 외 7인, 〈[https://www.kisa.or.kr/jsp/common/downloadAction.jsp?bno=158&dno=543&fseq=1 (2021년 KISA Report 6월호_5) 비대면 융합산업 발전과 디지털 대전환]〉, 《한국인터넷진흥원》, 2021-07-06 | ||
+ | * 장미 기자, 〈[http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2020/12/17/2020121702778.html "그 많던 AI 스타트업은 어디로 갔나"]〉, 《아이티조선》, 2020-12-17 | ||
+ | * 〈[https://www.technologyreview.kr/why-ai-chatbots-fail-lee-luda-part-1/ AI 챗봇은 왜 실패하는가 : 이루다가 남긴 과제Ⅰ]〉, 《엠아이티테크놀로지리뷰》, 2021-03-20 | ||
+ | * 데이터진흥과, 〈[https://www.msit.go.kr/bbs/view.do?sCode=user&mId=113&mPid=112&pageIndex=&bbsSeqNo=94&nttSeqNo=3180352&searchOpt=ALL&searchTxt= 민관협력기반 데이터 플랫폼 발전전략 발표]〉, 《과학기술정보통신부》, 2021-06-11 | ||
+ | * 마리아 코로로브, 〈[https://www.itworld.co.kr/news/129011 인공지능 프로젝트가 폭망한 이유 6가지]〉, 《아이티월드》, 2019-08-22 | ||
+ | * 류은주 기자, 〈[http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2021/05/14/2021051401763.html ‘이루다’ 제재에 비정형 데이터 활용 주의보]〉, 《아이티조선》, 2021-05-16 | ||
+ | * 〈[https://www.technologyreview.kr/why-ai-chatbots-fail-lee-luda-part-1/ AI 챗봇은 왜 실패하는가 : 이루다가 남긴 과제Ⅰ]〉, 《엠아이티테크놀로지리뷰》, 2021-03-20 | ||
+ | * 이경태 기자, 〈[https://www.newspim.com/news/view/20210525000871 인공지능 시대 '데이터 금광'으로 떠오르는 메타버스]〉, 《뉴스핌》, 2021-05-25 | ||
+ | * 권순선 교수, 〈[https://www.tta.or.kr/data/androReport/ttaJnal/187-1-3-5.pdf (TTA 저널) 특집: Special Report 인공지능과 빅데이터 기술동향]〉, 《한국정보통신기술협회》, 2020-01 | ||
+ | * 데이터진흥과, 〈[https://www.msit.go.kr/bbs/view.do?sCode=user&mId=113&mPid=112&pageIndex=&bbsSeqNo=94&nttSeqNo=3180352&searchOpt=ALL&searchTxt= 민관협력기반 데이터 플랫폼 발전전략 발표]〉, 《과학기술정보통신부》, 2021-06-11 | ||
+ | * 김상균 교수/장재웅 기자(정리), 〈[https://www.donga.com/news/Economy/article/all/20210209/105363953/1 (DBR/Special Report)게임서 벌어진 팬데믹, 실제 질병 대응에 특급 도움]〉, 《동아일보》, 2021-02-10 | ||
+ | * 신규용, 이세환, 〈[https://www.earticle.net/Article/A388870 확장현실(XR) 기반 초실감 대테러 교육훈련체계 구축 방안 연구. 융합보안논문지, 20(5), 65-74.]〉, 《한국융합보안학회》, 2020 | ||
+ | * 디지털콘텐츠과, 〈[https://www.msit.go.kr/bbs/view.do?sCode=user&mId=113&mPid=112&pageIndex=&bbsSeqNo=94&nttSeqNo=3179684&searchOpt=ALL&searchTxt= 디지털뉴딜 성공의 초석이 될 '가상융합경제 발전전략' 발표]〉, 《과학기술정보통신부》, 2020-12-10 | ||
+ | * 박정은 기자, 〈[https://www.etnews.com/20210715000202 삼성전자, 美국방부 5G 테스트베드 구축... AR/VR 훈련 구현]〉, 《전자신문》, 2021-07-15 | ||
+ | * 민원기 한국뉴욕주립대 총장, 〈[https://m.etnews.com/20210721000118 (민원기의 디지털경제)확장현실(eXtended Reality: XR): 현실세계와 가상세계의 연결]〉, 《전자신문》, 2021-07-21 | ||
+ | * 홍미현 기자, 〈[http://www.doctorstimes.com/news/articleView.html?idxno=213677 증강현실(AR)기술 적용한 척추수술 플랫폼 개발]〉, 《의사신문》, 2021-01-12 | ||
+ | * 강해령 기자, 〈[https://m.etnews.com/20200913000023 (IT핫테크) 안티 드론 기술에 AR 심는다]〉, 《전자신문》, 2022-09-13 | ||
+ | * 로만 로이올라, 〈[https://www.itworld.co.kr/t/62085/%EC%9B%B9%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4/188343 구글 지도, 쇼핑몰·공항 등 실내 길 안내 기능 추가]〉, 《아이티월드》, 2021-3-31</ref> | ||
+ | * 〈[https://terms.naver.com/entry.naver?cid=59088&docId=3573450&categoryId=59096 증강현실(AR)]〉, 《네이버지식백과》,2011-12-09 | ||
+ | * 조기웅, 〈[https://www.incheon.go.kr/IC010205/view?repSeq=DOM_0000000002122243&curPage=33# 인천시,‘디지털뉴딜, XR 메타버스 프로젝트’선정]〉, 《인천광역시》, 2021-03-12 | ||
+ | * 〈[https://www.ptc.com/ko/resources/augmented-reality/ebook/transform-marketing-augmented-reality 증강 현실을 통한 마케팅 및 세일즈 부문의 혁신 달성]〉, 《파라메트릭 테크놀로지 코퍼레이션》 | ||
+ | * 정동진 기자, 〈[https://www.beinews.net/news/articleView.html?idxno=34191 (Pick) 아이돌 굿즈도 NFT! 걸그룹+트레이딩 카드=NFT]〉, 《비아인스》, 2020-10-07 | ||
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2024년 3월 25일 (월) 10:16 기준 최신판
메타버스 기술은 확장현실(XR), 인공지능(AI), 빅데이터, 5G 네트워크, 블록체인 등 범용기술로 불리는 기술들의 복합체이다.
목차
개요[편집]
최근 산업이 관련 기술의 융복합으로 형성되고 있다. 범용기술이란 국가 혹은 전 지구적 차원에서 생산상 향상 등을 통해 경제에 근본적 영향을 미칠 수 있는 기술을 뜻하며, 인쇄술, 증기기관, 전기, 컴퓨터, 인터넷 등이 범용기술에 해당한다. 범용기술의 특성으로는 확산성, 혁신의 촉매, 지속적 개선 가능성이 세 가지가 있다.[1] 이후 (경쟁 원천)데이터 자가 학습을 통해 지속해서 알고리즘 성능을 강화하면서 데이터가 산업의 새로운 경쟁 원천으로 부각되었다. 스스로 데이터를 확보할 수 있는 생태계를 구축하고 이를 활용할 수 있는 알고리즘을 보유한 기업이 시장을 주도하고 많은 이윤을 창출할 수 있게 되었다.[2] 최근 몇 년 사이 포스트 코로나 시대와 5G 시대가 시작되면서 확장현실이 가속화되고, 메타버스가 수많은 데이터를 확보할 수 있는 생태계로 떠오름에 따라 관련 기술들이 부각되고 있다. 메타버스 구현에서 중요한 점은 현실세계의 데이터를 실시간으로 반영할 수 있어야 하며, 이를 바탕으로 가상세계에서 다양한 가능성을 구현해 볼 수 있어야 한다는 점이다.[3] IoT전략연구소의 자료에 따르면 현실 세계에서 사물인터넷과 클라우드 기술이 도입되자 가상세계가 구현되었고, 빅데이터와 인공지능을 도입하자 자동화/지능세계가 구현되었다. 그리고 확장현실이 추가되어 메타버스가 도래하게 되었다는 내용이다. 따라서 메타버스 핵심 기술은 사물인터넷, 클라우드, 확장현실(혼합현실, 가상현실, 증강현실), 빅데이터, 인공지능, 5G 네트워크, 블록체인을 포함하며 그 외에 확장현실 기기를 제작하기 위한 기기 제작 기술이나 5G 네트워크의 단점인 보안성을 보완하기 위한 기술 등 또한 넓은 범위의 메타버스를 실현하기 위한 기술이라 간주할 수 있다.
기술[편집]
기반 기술[편집]
기반 기술은 메타버스가 발생할 수 있었던 반드시 필요한 기술로 메타버스가 지속적으로 성장하거나 경쟁력을 갖추기 위해서는 해당 기술들의 꾸준한 발전이 필요하다.
5G 네트워크[편집]
모바일 네트워크를 정의하는 기준은 사용된 기술, 신호 송신 후 수신까지 걸리는 시간(대기 시간), 네트워크를 통해 연결된 기기로 데이터를 전송하는 속도 등 여러 가지이다. 5G 네트워크는 기존의 4G LTE 셀룰러 네트워크보다 데이터 전송 속도 향상은 물론이고, 대기 시간이 대폭 단축될 뿐만 아니라 단말기와 기지국 사이서 정보를 송수신할 수 있는 범위가 원격 영역까지 확장되었다. 이 특징이 바로 5G 네트워크의 3대 특징인 초고속성, 초저지연성, 초연결성이다. 덕분에 많은 양의 데이터를 신속하게 수많은 기기로 전송할 수 있다. 이러한 특성으로 5G 네트워크는 코로나로 인한 비대면 환경과 함께 메타버스 시대를 앞당기는 주요인 중 하나이다. 5G 네트워크는 사물인터넷과 함께 다양한 분야에 접목시키기 위해 연구되고 있다.
클라우드[편집]
클라우드 기술은 가상세계를 구현하기 위한 필수 기술이다. 사회 변화와 혁신의 중심에는 정보통신기술이 자리 잡고 있다. 사물인터넷은 사물들이 사람의 개입 없이 센서를 통해서 서로 데이터를 주고받으면서 대용량을 데이터 즉 빅데이터를 만들어 내고 있고 이러한 대용량의 데이터는 클라우드라는 기술 및 서비스를 통해 실시간적으로 안정적으로 처리되고 있다.[4] 클라우드를 중심으로 모든 데이터가 집중되면서 산업 현장의 메타버스화는 본격적으로 가속되고 있다. 마이크로소프트도 최근 디지털 트윈을 클라우드에 꾸릴 수 있는 애저 디지털 트윈을 발표했다. 사물인터넷 기반 기술에 현실 세계와 가상 세계를 연결해서 다양한 환경 변수를 추적해 제품을 관리하고 정비와 개발을 반영할 수 있다. 두산중공업은 이를 바탕으로 풍력 발전에 디지털 트윈을 구축하고, 바람과 온도를 비롯한 기후 환경을 체계적으로 기록, 추적해 최적의 효율을 뽑아낼 수 있는 풍력 발전 환경을 결정하고 운영 중이다. 마이크로소프트는 건물, 공장, 농장, 철도 등 도시 전체를 디지털로 구현할 수 있다고 밝히기도 했다.[5] 사티아 나델라 마이크로소프트 최고경영자(CEO)는 이그나이트 기조연설에서 “어디에나 존재하는 탈중앙화된 컴퓨팅과 독립된 데이터, 능력이 향상된 창작자와 커뮤니티 등을 기반으로 한 기술이 앞으로 클라우드의 혁신을 이끌 것”이라고 강조했다.[6]한편 국내 클라우드 업계 경쟁은 더욱 치열해졌다. 기존 케이티, 네이버클라우드, 엔에이치엔(NHN)에 더해 카카오까지 공공 클라우드 서비스에 뛰어들면서다. 올해부터 활성화하는 공공·금융 클라우드 시장 선점을 위해 해당 기업들이 앞다퉈 사업 전개에 나설 것으로 보인다.[7] 이처럼 클라우드서비스 기업이 메타버스를 위한 서비스와 플랫폼을 준비해 나가는 과정에 있고, 다양한 기기를 기반으로 고속의 무선 통신망과 엣지 컴퓨팅을 활용하는 것이 기본적인 방식이 될 것이다. 또한, 막대한 양의 계산을 통한 렌더링 문제는 서버에서 렌더링을 해결하고 이를 클라이언트로 스트리밍하는 방법이 기본 서비스 구조가 될 것으로 보인다. 이는 결국 5G와 클라우드의 결합을 통해 실현될 것이며, 앞으로의 과제는 어떻게 하면 수천수만 명이 동시에 하나의 환경에서 상호작용을 하게 만들 것이며, 다양한 디지털 자산을 쉽게 만들고 때로는 실제 세상과 메타버스가 상호 연계하게 만들어나가도록 할 것인가가 앞으로 해결해 나가야 하는 도전이 될 것이다.[8]
사물 인터넷[편집]
사물인터넷은 차세대 정보통신기술(ICT)의 핵심 기술 중 하나로 현재 수많은 분야와 사물에 사용되고 있다. 차세대 정보통신 분야에서 글로벌 경쟁에 앞서나갈 수 있었던 기반은 잘 구축된 통신 인프라 덕분이다. 2018년 이후에는 사물인터넷 기반의 초연결 사회로 진입하면서, 모든 사물이 인터넷과 연결되는 유무선 네트워크를 통해 발생하는 지능형 스마트 사물인터넷이 진화하고, 혁신적인 성장으로 전통산업의 기술발전과 가치사슬 전반에 영향을 주고 있다. 특히, 2020년 이후에는 코로나로 인한 전통산업의 디지털 융합화로 비대면 상황을 적극적으로 수용하는 디지털 전환이 급속히 진행되고 있다. 비대면 확대로 사물인터넷을 활용한 증강/가상현실 기반의 디지털 트윈이 기존의 전통산업과 융합되는 디지털 대전환의 핵심이 될 것이다. 실제 산업 현장에서 생산품이나 시스템이 사물인터넷으로 연결됨으로써 가상세계와 실시간 모니터링 및 제어할 수 있는 혼합세계를 맞게 될 것이다. 한편, 사물인터넷은 연결형, 지능형, 자율형으로 모델을 구분할 수 있는데 연결형은 사물이 인터넷에 연결되어 주변 환경을 살피고 그 결과를 전송할 수 있으며 모니터링 정보를 통해서 원격으로 사물을 제어한다. 지능형은 사물이 주변을 살핀 후 전송한 데이터를 클라우드에서 지능적으로 분석, 진단, 의사결정을 한다. 마지막으로 자율형은 사물이 지능을 가지고 자율적으로 상호 소통 및 협업을 하여 인간의 최소 개입만으로 임무를 수행할 수 있는 단계이다. 오늘날 융합산업은 사물인터넷을 활용한 디지털 트윈에 초점을 두고 있다. 전통산업 분야에서 자율형 사물인터넷을 활용한 융합산업의 유지 관리 및 안정성에 대한 정보를 제공함으로써 전통제품이 더욱 효과적으로 수행될 수 있도록 데이터 및 효율성을 향상할 수 있게 되고 있다. 파이낸스 온라인의 글로벌 전문가들은 전 세계에 초 연결형 사물인터넷 디바이스 수가 2030년에는 250억 개를 초과할 것이라고 예측하다. 비대면 융합산업 분야에서 사물인터넷은 디지털 트윈과 인터넷 연결을 확장함으로써 ‘메타버스 가상세계의 사물인터넷 단말’의 상호작용과 모니터링으로 기존 전통산업의 비대면 디지털 전환을 위한 기회가 될 것이다.[9]
인공지능[편집]
인공지능은 20세기 중반 컴퓨터 발달 혁신이 시작되면서 컴퓨터를 학습 시켜 하나의 두뇌로 만들 수 있지 않겠냐는 생각에서 시작되었다. 인공지능에 대한 연구가 지속해서 이뤄지다가 국내에는 이세돌과 인공지능의 대결로 대중들에게 확실하게 알려졌다. 인공지능에는 약인공지능(Weak AI)과 강인공지능(Strong AI)으로 구분되는데 약인공지능은 지금 우리 실생활에 녹아 들은 모든 인공지능을 말하고 강인공지능은 우리가 미래에 어쩌면 도래할지도 모른다고 상상하는 인간과 거의 흡사한 것을 말한다. 인공지능은 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술로 떠오르며 대기업은 물론이고 많은 스타트업이 인공지능 분야에 뛰어들었다. 누구나 강인공지능을 구현하는 것을 꿈꿨고 강인공지능은 아니더라도 제대로 구현되는 약인공지능을 개발하는 것을 목표로 했다. 그러나 많은 스타트업이 실패했다. 기업을 위해 인공지능을 만드는 수직적 기업은 그나마 상황이 나은 편이지만 개발자나 데이터사이언티스트 같은 전문가를 위한 솔루션을 만드는 수평적 기업은 구글, 네이버 등의 빅테크 기업이 아니라면 몇몇을 제외하곤 상황이 꽤 좋지 않다.[10] 이처럼 많은 인공지능 스타트업들이 실패한 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것은 바로 데이터이다. 첫째, 적절하게 분류된 데이터가 부족함은 물론이고 둘째, 너무 많은 곳에 존재하는 데이터를 통합하는 일도 잘 이루어져 있지 않다. 셋째, 학습시킨 데이터가 한쪽으로 편향되어있는 것은 흔하며 넷째, 이전과 달리 전혀 예측하지 못한 데이터를 학습해버려 인공지능의 성격이 바뀌어버리는 데이터 드리프트 또한 문제이다.[11] 다섯 번째로 비정형 데이터의 문제이다. 비정형 데이터는 형태와 구조가 규격화되지 않은 음성⋅영상⋅사진⋅문자 등의 데이터로 정보처리 용량 및 속도의 향상과 AI 기술의 발달로 비정형 데이터의 활용도는 급증하는 추세다. 그러나 비정형 데이터는 대부분 고객의 개인정보이거나 저작물일 경우가 많아 법적으로 문제가 된다.[12] 그렇다고 수많은 비정형 데이터를 사용하지 않는다면 인공지능의 성능을 끌어올리는 것이 어려울 것이다. 그렇다고 수많은 비정형 데이터를 사용하지 않는다면 인공지능의 성능을 끌어올리는 것이 어려울 것이다. 결국 인공지능을 학습시킬 데이터의 부족으로 많은 인공지능 스타트업이 사라졌다. 수많은 데이터의 원천과 빅데이터 전문가를 보유하고 있는 구글 또한 챗봇인 구글 인공지능 도우미도 여전히 사용자의 질문 의도를 제대로 파악하지 못하고 음성 명령을 잘 인식하지 못한다는 불만이 나오고 있다. 검열의 수준이 높은 중국의 챗봇인 샤오이스도 끝내 검열이 되어야 할 대화가 나오면서 서비스가 금지되었다.[13] 이처럼 인공지능은 여전히 데이터가 부족하여 우리가 생각하는 수준으로 구현이 되지 않고, 우리가 원치 않는 데이터를 학습해 알 수 없는 방향으로 튀며, 전문 인력 또한 터무니없이 부족하다. 한편, 수많은 국내외 빅테크 기업들이 메타버스에 주목하고 있다. 바로 메타버스에서 얻을 수 있는 수많은 비정형 데이터 때문이다. 수년이 걸리더라도 초기 구축이 제대로 이루어져 생태계를 형성하고 전문가들을 양성하여 메타버스가 자리 잡으면 빅테크 기업들은 메타버스의 시대가 끝날 때까지 끊임없는 비정형 데이터를 얻을 수 있다. 메타버스를 통해서 사용자의 다양한 신체 정보와 행동 패턴 등 많은 데이터를 얻을 수 있다. 또 메타버스에서 이뤄지는 모든 활동은 데이터로 이루어져 있어서 데이터를 쓸만한 데이터로 가공하는 데 드는 노력과 시간이 감축될 것으로 기대된다.[14] 결국 메타버스에서 얻은 데이터를 인공지능에 학습시켜 더 뛰어난 인공지능을 구현하여 이를 통해 경쟁력을 확보하고 수익을 내는 것이 목표이다.
빅데이터[편집]
빅데이터 기술은 데이터 수집, 저장, 처리 등에 관련된 빅데이터 플랫폼 기술과 이와 연계한 빅데이터 분석 예측 기술을 활용하여 새로운 통찰력과 비즈니스 가치를 창출하는 빅데이터의 분석 활용 기술을 포함한다. 많은 발전을 이루었으나 여전히 인간의 지능을 완벽히 구현하는 데는 많은 한계를 가지고 있는 인공지능의 수준을 끌어올릴 수 있는 것이 바로 빅데이터다. 이때 빅데이터를 수집하는 사물인터넷뿐만 아니라 이를 분석하기 위한 빅데이터 및 컴퓨터 용량을 제공하는 클라우드 기술, 자연어 처리 기술과 인식기술 등 다양한 기술의 발전이 요구된다.[15] 이전에도 지금도 빅데이터는 인공지능과 더불어 4차 산업혁명의 핵심 기술이다. 메타버스가 주목받는 지금 빅데이터는 더욱 핵심 기술로 떠오를 것이다. 메타버스 내에서 생산할 수 있는 데이터는 무인매장 ‘아마존고’에서 인공지능 감시카메라로 얻는 데이터와 흡사하다. 무인매장인 아마존고는 인공지능 감시카메라를 통해서 소비자들의 행동 패턴을 처음부터 끝까지 기록한 뒤 데이터화한다. 기업들은 메타버스 안에서 사용자가 접속할 때부터 그만둘 때까지 사용자의 행동 패턴을 데이터화 할 수 있다. 그렇게 모은 데이터를 빅데이터화 시키고 인공지능에 학습시키거나 긴밀하게 연결된 다른 분야에 활용할 수 있을 것이다. 메타버스가 주목받기 전부터 국내 ICT 인프라는 세계적 수준이지만 빅데이터를 활용할 수 있는 데이터의 양이 부족하고, 기술 수준도 선진국에 비해 낮은 수준으로 평가된다.[15] 국내에서는 데이터 활용 부족과 부분적인 데이터 플랫폼 구축에 따른 비효율성 등 우려가 제기되고 있기에, 다양한 데이터 플랫폼의 활용성을 높이고 다양한 곳에 제공될 데이터 플랫폼에 대한 효율적 투자와 정책 마련이 필요하다 느껴 '민관 협력 기반 데이터 플랫폼 발전전략'을 발표했다.[16] 이에 따라 대한통운, 신한은행, 삼성SDS, 인천공항, 대구시 등 다양한 곳에서 빅데이터 전문가를 양성한다는 뉴스기사들이 올라왔다. 빅데이터와 긴밀하게 연결된 메타버스의 유형 중 라이프로깅은 자신의 일상이나 경험을 저장하고 기록으로 남기는 것을 의미한다. 페이스북, 트위터, 인스타, 유튜브의 브이로그 등 자신의 일상을 올리는 모습에서 라이프로깅을 찾아볼 수 있다. 책 메타버스(김상균 지음)에 따르면 사람들이 올리는 내용은 보여주고 싶지 않은 면은 가리고 보여주고 싶은 모습만 보여주어 자신이 삶을 기록하는 것을 즐기고 있다는 모습을 보여준다고 한다. 단순히 이런 내용의 뜻도 있지만 라이프로깅은 빅데이터와 긴밀한 모습을 보여준다. 한가지 예시로 의료 분야로 접근하면 스마트워치로 매시간 쉬지 않고 착용자의 심박 수, 혈압, 활동량 등을 라이프로그(Lifelog) 하면서 쌓인 데이터로 착용자의 건강 상태를 파악하고 예측한다. 그리고 이를 통해 원격으로 의사에게 그동안 쌓아온 데이터를 보내고 처방을 받을 수 있다. 인스타그램의 경우, 자신이 꾸준히 올린 사진을 빅데이터화 하여 사용자 맞춤 광고를 보내거나 10대의 사용자가 꾸준히 라이프로깅한 데이터를 토대로 10대의 트렌드를 분석할 수도 있다. 메타버스를 크게 4개의 세계로 나눴을 때 라이프로깅은 세계로서 그 중 하나이다. 우리는 메타버스를 증강 혹은 가상현실에서 즐길 수도 있지만 라이프로깅세계에서 또한 즐길 수 있다. 처음 서술했던 것 처럼 자신의 일상을 찍어서 모두가 연결된 소셜네트워크서비스에 올려서 라이프로깅을 즐길 수 있다.[17]
핵심 기술[편집]
확장현실[편집]
확장현실(XR)은 가상현실(VR)과 증강현실(AR) 그리고 혼합현실(MR)을 통칭하는 개념으로 넓고 다양한 범위와 수준의 초 실감형 기술 및 서비스를 의미한다. 확장현실은 초고속, 초저지연, 초광대역 5G 기술이 상용화되면서 국방, 의료, 부동산, 게임 그리고 관광 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술로 주목받고 있는 확장현실은 초실감 콘텐츠 제작 기술을 바탕으로 시간과 공간의 제약을 거의 받지 않고, 시간과 비용을 더욱 더 효과적으로 줄이며 다양한 분야에서 개발 및 활용이 가능하다.[18] 우리는 확장현실을 통해서 제품을 구매하기 전에 가상으로 착용하거나 배치해볼 수 있고, 현실과 단절된 새로운 공간에서 시간을 보낼 수 있고, 사소한 부분부터 삶의 편리성과 질을 높일 수 있게 된다. 기업은 확장현실 기기를 통해 사용자의 행동 패턴을 데이터화하여 수집할 수 있다. 기업은 수집한 데이터를 빅데이터 기술을 사용하여 분석하고 정리하고 이렇게 얻은 빅데이터를 가지고 인공지능을 훈련하여 이전보다 더 효과적인 사용자 맞춤 광고나 서비스가 가능해지는 등 여러 사업 분야에 활용할 수 있다. 혼합현실의 기술 발전과 이용의 확대에 따라서 시장조사기관인 스태티스타는 확장현실의 시장규모가 2021년 307억 달러에서 2024년에는 3000억 달러로 성장할 것으로 보고 있다. 이미 애플, 구글, 마이크로소프트, 페이스북과 삼성, 소니 등 수많은 글로벌 빅테크 기업들이 혼합현실 플랫폼, AR 글래스, HMD 장비 개발에 자금을 투자 중이다.[19] 미국은 국방·재난·의료·교육 등 핵심분야 확장현실 연구를 국가 주도로 강력하게 추진하며, 연구 결과의 민간 이전 활성화를 추진하고 있다. 특히 가상/증강현실 활용 훈련시스템 개발에 22년까지 총 110억 달러 투자한다고 알려졌다. 이를 증명하듯 삼성전자가 미국 국방부의 5세대 이동통신 테스트베드를 구축한다. 첨단 기술 전문업체 게임기반러닝시스템즈(Game Based Learning Sysems)와 함께 가상/증강현실을 활용한 훈련 환경 구현을 지원한다. 삼성전자는 5G 테스트베드에 대용량 다중 입출력장치와 클라우드 네이트브 5G 독립형 코어, 갤럭시 5G 모바일 단말 등 5G 엔드투엔드 솔루션과 기술을 제공한다.[20] 영국의 경우 2018년부터 2019년 사이에 XR 기반 ‘실감 경제(Immersive Economy)’ 분야 세계 경쟁력 유지를 위해 XR 기술·서비스 등에 5,800만 파운드 투자했다. 영국은 확장현실 기술을 통해서 산업적·문화적 가치를 창출하는 실감 경제 개념을 통해 다른 산업과의 시너지를 창출할 수 있는 프로그램 지원 정책을 수립하려고 한다. 주목할만한 산업은 오디언스 오브 더 퓨처 챌린지, 오그멘터 악셀러레이터 프로그램, 크리에이티브 XR, 크로스 섹터 해커톤, 호라이즌 2020, 이머시브 랩, 이노베이트 UK, 매직 리프 펠로우십 등이 있다. 중국은 2018년 12월 ‘VR 산업 가속화 지도의견’을 발표하고, 제조·교육·문화·헬스 등 주요분야 VR 융합을 핵심과제로 제시했다. 국내 정부 또한 2020년 말에 '가상융합경제 발전전략'을 통해 혼합현실의 기술 활용 확대와 산업 육성을 위한 포괄적인 정책수단을 제시하고 있다.[21] 가상융합경제 발전전략이란 코로나 19 사태를 계기로 전 세계가 경제 위기 극복의 혁신 도구로서 제조와 의료 등 주요 산업의 디지털 전환이 가속화됨에 따라 추진되었다. 가상융합경제는 확장현실을 활용해 경제활동 공간이 현실에서 가상융합공간까지 확장되어 새로운 경험과 경제적 가치를 창출하는 것으로 현실 수준으로 몰입감을 극대화하고, 인간 지식의 확장과 효과적 의사결정 지원으로 생산성을 증대하고, 시공간 한계를 해소하고 경제주체의 경험을 확장하는 특징이 있다. 이에 따라 6대 산업 '확장현실 플래그십 프로젝트'를 추진하고 있다.[19]
확장현실 플래그십 프로젝트 분야별 과제 분야 세부 분야 과제 담당 부서 제조 화학·자동차 제조 현장 디지털 트윈 구현, 현장 설계·운영·관리 등 全공정 XR 과기정통부 조선해양 ‘버추얼 조선소’ 구축, 가상환경에서 다자간 협업 기반 선박 설계 및 품질 검증 과기정통부산업부 의료 가상의료훈련 국군간호사관생도등의료진 대상으로중증 외상상황 처치훈련 시스템 과기정퉁부국방부 디지털 치료 XR 기반 치매·우울·공포증 등 정신장애 치료, 신체장애 재활 서비스 과기정통부 건설 건축설계 건축토목 구조물 가상 설계·시뮬레이션 기반 분석‧검증 시스템 과기정통부 시설관리 시설물, 환경플랜트 시설 정보 AR로 제공, 시설 유지관리에 활용 과기정통부국토부산업부 교육 초중고 가상실험 전국 초중고 대상 XR‧AI 기반 과학실험공간 ‘지능형 과학실’ 구축 교육부 경찰 훈련 특공대원 대상 AR 기반 복합테러 상황 대응 교육훈련 시스템 과기정통부경찰청 유통 물류관리 AR 기반 물품정보 실시간 시각화로 대형 물류센터 운영관리 과기정통부 가상전시 가상공간 제품 전시로 비대면 제품 시연‧마케팅이 가능한 ‘가상컨벤션' 과기정통부 국방 육군 육사 훈련에 ’VR 기반 정밀사격훈련, 전술훈련, 지휘통제훈련 시스템’ 시범 적용 국방부과기정통부 공군 공군 조종관제, 항공수송, 항공기 복구 등 7대 분야 VR·AR 가상훈련 시스템 국방부과기정통부
증강현실[편집]
증강현실은 실제 세계에서의 경험을 향상하기 위하여 실제 세계에 디지털 정보를 입히는 기술이다. 가장 많은 예시로 드는 만화 '드래곤볼'의 전투력 측정기가 바로 좋은 사례이다. 마치 AR글래스의 모습을 한 전투력 측정기는 측정기를 통해서 보는 사람의 전투력을 측정해서 보여준다. 단지 사용자가 보는 정보에 원하는 정보 혹은 구체적인 정보를 추가해서 보여주는 것뿐, 우리가 보는 물체에 대한 상호작용은 기대하기 어렵다. 다른 예시로 제네시스 G80에는 홀로그램 증강현실 내비게이션을 탑재했다. 여기에는 길 안내, 목적지 표시, 현재 속도 등 기본적인 내비게이션 기능 외에 차선이탈 경고, 앞차충돌위험경고 등 첨단 운전자지원시스템이 포함되어있다.[22] 이렇게 우리가 보는 것에 대한 정보를 제공할 뿐 직접 상호작용하지 않는 것이 혼합현실과의 차이점이다. 증강현실이 적용될 것으로 기대받고 있는 분야는 역시 다양하다. 엔터테인먼트 분야에서 예술계에서는 초현실주의와 긴밀하게 연결되어있다. 증강현실 벽화나 트릭아트 등에 활용되고 있고, 국내의 파주시에는 시민의 쉼터 공간에 증강현실 미술관을 개관하는 모습을 보여주었다. 애플은 예술과 증강현실을 주제로 계획한 예술 세션인 [AR]T를 개최하여 거리를 걸으며 가상현실 공간에서 작품을 감상하거나 체험 행사에 참여할 수 있었다. 증강현실은 전자상거래에도 영향을 미친다. 해외의 ‘스냅챗’, 아마존의 ‘에이알뷰(AR뷰)’, 이케아의 ‘이케아 플레이스’, 나이키의 ‘나이키 스니커즈(Nike SNKRS)’ 는 다양한 방법으로 기존의 구매 경험을 변화시켰다. 스냅챗이나에이알뷰, 이케아 플레이스는 언제 어디서든지 상품을 구매하기 전에 카메라를 통하여 미리 시험으로 착용해보거나 가구를 배치해볼 수 있다. 나이키의 나이키 스니커즈는 나이키가 길거리에 설치한 증강현실 특수 포스터를 설치해 이 포스터를 입력하면 신발을 구매할 수 있도록 했다. 애플리케이션의 특성상 한정된 지역에서만 가능한 점이 아쉬웠으나 리셀러(물건 되팔이)를 방지할 수 있는 효과가 주목받았다. 증강현실은 이 뿐만 아니라 오랫동안 우리의 삶에 녹아있던 분야도 있다. 지도 애플리케이션의 경우 교통 운행, 최단 경로 등을 보여주었고 배달 서비스 애플리케이션에서는 사용자의 위치 기반으로 근처 식당들을 추천한다. 의료 분야에서는 환자의 축적된 정보를 통해 맞춤 의료 서비스를 제공하거나, 국내의 경우 2017년 ‘가상증강 분야 국가전략 프로젝트’ 사업으로 진행된 연구로, 증강현실을 이용한 영상 유도 수술 플랫폼을 개발했다. 이는 집도의가 착용한 카메라로 집도의의 시선을 추적해 집중하고 있는 부위를 중점적으로 시각화하고, 딥러닝 기술을 이용해 척추체를 여러 마디로 나누는 기술을 구현하여 증강현실 영상의 정확도를 높였다. 또한 수술 기구의 삽입 위치를 확인하기 위한 기존의 방사선 노출 문제를 해결할 수 있다는 장점까지 있다.[23] 증강현실은 특히 군사 분야에 다양하게 활용될 수 있다. 군사 분야에서 증강현실은 군사훈련이나 야간투시와 같은 기능으로 군인을 보조할 것이다. 안티 드론에도 증강현실 기술이 도입되었다. 군사 작전용으로 활용될 가능성이 높은 드론의 증강현실 기능은 표적의 위치를 이전보다 더 상세하게 측정이 가능하여 조종사가 탑승한 비행기처럼 더 쉽게 제어가 가능하다고 알려졌다.[24] 수많은 기업은 증강현실을 메타버스의 중장기적인 사업으로 보고 있다. 이미 해외에서는 2022년 글로벌 증강현실 시장이 가상현실 시장을 추월하고 AR글래스 시장 또한 가상현실 기기 시장을 넘어서리라 전망하고 있다. 글로벌 ICT 기업도 편의성·범용성 측면에서 가상현실보다 증강현실에 주목하고, 범용 및 산업특화용 AR글래스 개발에 집중적으로 투자하고 있다. 증강현실 정보 서비스의 제공을 위해서는 3차원 공간정보 구축이 필수적이다. 3차원 공간정보란 3차원 지도와 건물과 같은 객체 정보가 결합한 것으로 증강현실과의 결합, 정보가 시각화되며, 증강현실 내비게이션 등 증강현실 서비스에 활용되는 원천데이터이다. 국내는 이를 구축하여 중소‧벤처기업이 혁신적 AR 서비스를 개발할 수 있도록 지원하고 시범 서비스 개발을 추진하고 있다. 특히 국토 데이터 디지털 트윈으로 전국 3차원 지도, 정밀도로 지도, 지하 공간통합 지도를 2022년까지 조기에 구축하려고 한다. 이미 글로벌 주요 기업은 증강현실용 3차원 공간지도 구축 및 서비스 주도권을 선점하려는 경쟁 중이다. 페이스북은 영국의 3차원 증강현실 지도 개발사 '스케입(SCAPE)'를 인수했다.[19] 구글의 경우 구글어스를 통해서 3차원 지도 확보 중이며 증강현실 내비게이션인 '라이브 뷰(Live View)'를 서비스 중이다. 설명에 따르면 라이브 뷰는 현지화 및 인공지능을 사용해 사용자의 위치를 파악하는 용도로 길거리 모습 이미지를 수백억 장 스캔한다. 그리고 지도에서 건물 내 위치를 파악하고 이 정보를 사용해 도움을 준다. 애플 또한 몇 년째 실내 지도를 개발 중이지만 일반 소비자를 대상으로 서비스하진 않고 있다.[25] 대기업들이 이토록 3차원 지도를 구축하여 확보하려는 근본적인 이유는 증강현실의 기본적인 원리에 있다. 증강현실이 작동하는 기본적인 원리 중 핵심은 사용자로부터 다양한 GPS 정보를 수신한 위치정보 시스템이 해당 지역 혹은 사물의 상세한 정보를 자신의 데이터베이스에서 검색한 후에 다시 사용자에게 전송하는 것이기 때문이다. 이러한 증강현실을 우리는 오래전부터 접하고 있다. 기상 캐스터 뒤로 보이는 가상 기상도, 정보 그래프, 내비게이션 등이 이에 해당한다.[26] 다시 메타버스로 돌아와서 국내 정부는 디지털 뉴딜 사업에 따라 확장현실 생태계 구축을 위해 3차원 공간지도를 구축하고 있다. 지도 애플리케이션의 스카이뷰나 로드뷰가 아닌 디지털 트윈 기반으로 3차원 디지털 가상 도시를 구축하는 것이다. 국내에서는 이를 통해서 관광, 역사, 쇼핑, 여행, 시설 정보, 출입국, 행사장 등의 데이터를 포함한 디지털 트윈 관련 인프라를 공유하고, 메타버스 플랫폼 기술로 스마트도시 운영 전반으로 확대하여 대중들의 생활습관 변화에 대응할 계획이라고 밝혔다.[27] 증강현실의 발전으로 산업 제품, 자동차, 의료 기기와 생명 과학, 하이테크 및 반도체, 연방, 항공 우주 및 방위 등의 분야에 영향을 줄 것으로 예상한다. 또한 증강현실의 발전은 광고와 판매 부분에 영향을 주고 있다.[28]
가상현실[편집]
가상현실은 현실과 완전히 분리된 디지털 공간에서 실제 세계와는 다른 경험을 할 수 있도록 하는 기술이다. 가상현실은 이처럼 현실과 단절된다는 특징 때문에 응용 분야가 증강현실과는 다르다. 가상현실은 게임과 엔터테인먼트 분야에 주력하고 있다. 다양한 게임사가 게임을 제작할 때 가상현실을 시도하고 있다. 비트세이버처럼 처음부터 가상현실용 게임을 제작하기도 하지만 PC와 콘솔에서 플레이 가능한 게임을 가상현실기기를 통해 완벽히 플레이 할 수 있도록 시도하고 있다. 그런 게임을 가상현실포팅게임이라고 한다. 엔터테인먼트 분야에서는 방송, 영화나 놀이공원 등에서 쓰이고 있다. 이전에는 3D, 4D 영화가 유행이던 때가 있었다. 가상현실 기기가 보급되면서 영화관에서 가상현실 기기를 도입하는 시도를 했으나 굳이 영화관에 와서 기기를 쓰고 관람한다는 것이 어색하다는 평이 있었다. 오히려 포스트 코로나 시대를 맞이하고 나서 구현되었다. 제작사에서 처음부터 가상현실용 360도 영화 제작을 하지 않으면 상상하는 가상현실 영화를 볼 수는 없지만, 가상 대형 스크린 애플리케이션을 이용하여 가상 영화관을 구현하여 아바타의 모습을 한 사람들과 모여서 영화를 감상할 수 있다. 놀이공원에서는 가상현실 어트랙션을 도입해서 사용자들에게 다양한 가상현실 경험을 가능하도록 했다. 이런 분야 외에도 가상공간 속에서 회의하고 만날 수 있고, 스포츠 분야에서는 가상공간 속에서 경기를 재현하거나 훈련 프로그램을 수행할 수 있다. 재활 프로그램이나 가상의 트레이너 또한 활용이 가능하여 선수뿐만 아니라 일반 사용자 또한 이용이 가능하다. 건축 분야와 같이 실제로 실행했을 때 돌이키기 어렵거나 신중한 결정이 필요할 분야에서 다양한 시뮬레이션을 통하여 완성도 제고나 유지보수 기능을 강화하는데 용이하다. 마지막으로 교육 부분에서는 다양한 분야에 활용될 것으로 기대되고 있다. 수업시간에 더 생생한 학습경험을 위해서 사용될 수 있고, 실제 현장 투입을 앞서서 가상현실을 통하여 미리 교육 및 실습을 해 교육비용을 절감하고 다양한 학생들에게 기회를 제공할 수 있다.[29] 가상현실은 현실 세계와 분리된 공간을 구현하는 동시에 사용자가 현실 같은 오감을 느낄 수 있도록 하여 가상현실을 현실에 최대한 가깝게 구현하려고 한다. 시각 부분에서는 디스플레이의 발전과 실감형 콘텐츠의 연구가 이뤄지고 있다. 청각은 가상현실 기기 이전에도 360도 전방향 스피커나 사용자의 위치, 방향에 따라 소리의 크기가 다르게 들리는 기능들을 구현했다. 후각 기능을 구현한 후각 장치들도 개발되었다. 처음에는 화학물질을 담은 카트리지를 넣어 구현했으나 화학 물질의 종류에 따라 조합할 수 있는 향이 제한되었으며, 일정 주기마다 교체해야 한다는 한계가 있었다. 그러나 곧 화학물질 대신 전기 신호를 사용한 방법이 개발되었다. 후각기관의 냄새를 맡는 수용체 신경을 미약한 전기 신호로 직접 자극하여 특정 향을 맡는 것과 비슷한 경험을 재현하는 방법이다. 이론상으로 거의 모든 사물의 냄새를 구현할 수 있었으나 이를 위해 코에 전극을 밀어 넣어야 하는 한계가 있다. 미각 또한 전극을 통한 경험으로 구현할 수 있었다. 그러나 여전히 연구 중이다. 촉각 부분은 활발하게 연구 중이며 진동을 통해 촉각을 느낄 수 있는 글러브, 슈트가 출시되기도 했다.
블록체인[편집]
메타버스 내에서 블록체인과 대체불가토큰은 메타버스의 고유 특성 중 디지털 화폐의 역할을 한다. 메타버스는 블록체인 기술을 도입하면서 그 영향력을 넓혀갔다. 블록체인은 거래 명세를 중앙의 서버에 저장하는 것이 아니라 거래를 하는 사람들의 컴퓨터에 거래 명세를 분산하여 저장하는 기술이다. 동시에 암호화 기술을 적용하여 보안을 높이고 위변조가 어려워 소유권이나 거래의 투명함을 보증한다. 특히 블록체인의 기술 중에서 '스마트 계약(Smart Contract)'은 중개 없이 거래를 할 수 있도록 하는데 특정한 조건을 만족할 때 거래를 자동으로 진행하는 기술이다. 블록체인이 메타버스에 접목되면서 거래 명세가 블록체인에 투명하게 기록된다는 점이 주목받았다. 거래 명세가 블록체인에 거래자간의 블록체인에 투명하게 기록되는 점은 블록체인의 핵심 특성이다. 이어서 메타버스 내에서 얻은 가상 자산을 법정 화폐로 환전할 수 있다는 점이 소비자들에게 매력적으로 다가왔다. 거래소에 상장된 암호화폐(블록체인 기술이 접목된 가상화폐)를 메타버스에 적용한다면 사용자들은 가상 자산을 법정 화폐로 전환할 수 있다. 이미 중고거래 플랫폼 중 하나인 '두리안'은 모든 거래를 블록체인을 통해 진행하고 있으며, 거래 금액의 0.1%를 판매자와 구매자에게 두리안 포인트로 적립해주며 이를 마하(MACH) 토큰이 상장된 거래소에서 매도해 현금화 할 수 있다.[30] 그리고 희소성 자체가 가치로 인정받는다는 점이 주목받고 있다. 확률에 대한 신뢰와 희소성의 가치가 보장되기 때문에 늘 확률 논란이 있던 게임사는 소비자와의 신뢰를 회복할 수 있다. 블록체인의 스마트계약은 한번 설정하면 다음에 수정할 수 없기 때문에 게임사와 소비자 간의 신뢰를 높여줄 것으로 기대된다. 게임사뿐만 아니라 연예기획사나 아티스트, 메타버스 크리에이터가 이에 주목하고 있다. 이에 대한 사례로 블록체인 기반 암호화폐인 칠리즈(Chiliz)는 전자 스포츠를 포함한 스포츠와 엔터테인먼트 관련 콘텐츠를 대체불가토큰화하여 제공하여 교환하고 소장하는 것을 가능하게 한다. 일본의 경우 2020년부터 각종 한정판이나 포토 카드와 같은 아이돌 상품을 대체불가토큰으로 판매하였고 이전과 동일하게 자신의 운에 따라 확률적으로 각종 카드를 얻을 수 있다.[31] 국내 또한 제이와이피 엔터테인먼트가 디지털 자산 거래소 업비트를 운영하는 두나무와 함께 대체불가토큰 플랫폼 사업을 시작했다고 알려졌다. 이처럼 대체불가토큰 시장이 활성화된다면 지금까지와 달리 중개를 거치지 않고 직접 크리에이터와 팬들 사이에서 거래가 이루어지는 사례가 더욱 늘어날 것이다. 그러나 개인의 경우 대체불가토큰으로 자신의 아이템을 만들어 판매하려면 한가지 위험성을 알아야 한다. 대체불가토큰의 거래는 결국 블록체인 네트워크를 통해 진행되기 때문에 수수료처럼 가스비를 지급해야 한다. 대체불가토큰 마켓에 작품을 등록하고 판매까지의 모든 과정에서 데이터가 새로 추가될 때마다 가스비가 발생한다. 이때 가스비가 적은 대체불가토큰 플랫폼을 사용한다면 상황이 그나마 낫겠지만, 등록한 작품을 판매하지 못하면 이익은커녕 지갑 속에 보유하고 있던 토큰이 모두 가스비로 지출될 것이다. 현재 국내 정부는 사업화·기술검증을 지원하는 ‘기술혁신지원센터’를 구축하고, 다부처 간 대규모 블록체인 확산 프로젝트 또한 진행할 계획이다. 특히 블록체인에 기록된 개인·위치정보는 위·변조가 불가능해 기존 법체제의 파기방법과 충돌하는 지점이 있는 것으로 알려졌다. 현재 블록에 기록된 개인·위치정보는 정정·삭제가 불가능하므로 시간, 비용, 기술적 한계를 고려하여 개인·위치정보의 파기방법을 폭넓게 인정하는 방향으로 국내의 개인정보보호법 및 위치정보법 시행령 개정 예정이라고 밝혔다. 정부가 예시로 든 개방형 메타버스 플랫폼 생태계 기반·요소 기술에는 블록체인 상에서 발행되는 전세계 단 하나 밖에 없는 토큰인 ‘대체불가토큰(NFT)'이 포함되었으며, 거래내역과 소유권 등은 블록체인 상에서 증명되므로 메타버스 상에서 신뢰 문제를 해결할 수 있고, 실제 블록체인 기반 메타버스 게임에서 대체불가토큰이 활발하게 거래되고 있다.[9]
기타[편집]
가상현실과 증강현실을 체험할 수 있는 기기들은 계속해서 발전해왔다. 먼저 가상현실의 경우 멀미 문제 해결과 실제 눈으로 보는 듯한 경험을 위해서 디스플레이 부분에 많은 연구를 진행해왔다. 그리고 가상현실을 현실 세계와 같이 체험하기 위한 웨어러블 기기 또한 연구되고 있다. 증강현실 기기들은 스마트폰이나 스마트 워치 형식이 보급되었고, 이후에 AR글래스와 AR렌즈까지 추후에 등장할 것으로 기대되고 있다. 뿐만 아니라 5G의 취약점인 보안을 보완하기 위해서 트래픽 암호화 및 보호 기술, 취약한 디바이스 보호 및 격리 조치, 대규모의 디도스 공격에 대비, IPv6으로 전환할 경우 사설 인터넷 주소가 공용 주소로 바뀔 수 있다는 점 등이 언급되고 있다.[32]
각주[편집]
- ↑ 윤기영 미래전략 연구소장, 〈미래 범용기술의 화수분 '물리 컴퓨팅'〉, 《한겨례》, 2019-04-19
- ↑ 〈4차 산업혁명 대응을 위한 기본 정책방향(PPT)〉, 《4차산업혁명위원회》, 2017
- ↑ 김학용, 〈그림 한장으로 이해하는 지능형 사물인터넷과 메타버스〉, 《브런치》, 2021-06-18
- ↑ 주용한 외 7인, 〈[2021년 Vol.06 KISA Report-6월호]〉, 《한국인터넷진흥원》, 2021-07
- ↑ 한상기 외 9인, 〈(2021년 Vol.02 KISA Report-2월호_001) 메타버스를 위한 소프트웨어 플랫폼〉, 《한국인터넷진흥원》, 2021-02
- ↑ 이보미 기자, 〈'무궁무진한 세계' 메타버스 플랫폼 잡아라…구글·네이버 등 국내외 빅테크기업 '각축전' ('게임체인저' 된 메타버스)〉, 《파이낸셜뉴스》, 2021-05-30
- ↑ 최은정 기자, 〈(상반기 결산) ④ 메타버스·클라우드 경쟁 뜨겁다〉, 《아이뉴스24》, 2021-07-11
- ↑ 한상기 외 3인, 〈[디지털서비스 이슈리포트 (2021-02)]〉, 《한국지능정보사회진흥원》, 2021-02
- ↑ 9.0 9.1 한상기 외 7인, 〈(2021년 KISA Report 6월호_5) 비대면 융합산업 발전과 디지털 대전환〉, 《한국인터넷진흥원》, 2021-07-06
- ↑ 장미 기자, 〈"그 많던 AI 스타트업은 어디로 갔나"〉, 《아이티조선》, 2020-12-17
- ↑ 마리아 코로로브, 〈인공지능 프로젝트가 폭망한 이유 6가지〉, 《아이티월드》, 2019-08-22
- ↑ 류은주 기자, 〈‘이루다’ 제재에 비정형 데이터 활용 주의보〉, 《아이티조선》, 2021-05-16
- ↑ 〈AI 챗봇은 왜 실패하는가 : 이루다가 남긴 과제Ⅰ〉, 《엠아이티테크놀로지리뷰》, 2021-03-20
- ↑ 이경태 기자, 〈인공지능 시대 '데이터 금광'으로 떠오르는 메타버스〉, 《뉴스핌》, 2021-05-25
- ↑ 15.0 15.1 권순선 교수, 〈(TTA 저널) 특집: Special Report 인공지능과 빅데이터 기술동향〉, 《한국정보통신기술협회》, 2020-01
- ↑ 데이터진흥과, 〈민관협력기반 데이터 플랫폼 발전전략 발표〉, 《과학기술정보통신부》, 2021-06-11
- ↑ 김상균 교수/장재웅 기자(정리), 〈(DBR/Special Report)게임서 벌어진 팬데믹, 실제 질병 대응에 특급 도움〉, 《동아일보》, 2021-02-10
- ↑ 신규용, 이세환, 〈확장현실(XR) 기반 초실감 대테러 교육훈련체계 구축 방안 연구. 융합보안논문지, 20(5), 65-74.〉, 《한국융합보안학회》, 2020
- ↑ 19.0 19.1 19.2 디지털콘텐츠과, 〈디지털뉴딜 성공의 초석이 될 '가상융합경제 발전전략' 발표〉, 《과학기술정보통신부》, 2020-12-10
- ↑ 박정은 기자, 〈삼성전자, 美국방부 5G 테스트베드 구축... AR/VR 훈련 구현〉, 《전자신문》, 2021-07-15
- ↑ 민원기 한국뉴욕주립대 총장, 〈(민원기의 디지털경제)확장현실(eXtended Reality: XR): 현실세계와 가상세계의 연결〉, 《전자신문》, 2021-07-21
- ↑ 김현우 기자, 〈(2019 CES)차 유리창에 홀로그램... 현대차 'AR 네비게이션' 첫 공개〉, 《한국일보》, 2019-01-09
- ↑ 홍미현 기자, 〈증강현실(AR)기술 적용한 척추수술 플랫폼 개발〉, 《의사신문》, 2021-01-12
- ↑ 강해령 기자, 〈(IT핫테크) 안티 드론 기술에 AR 심는다〉, 《전자신문》, 2022-09-13
- ↑ 로만 로이올라, 〈구글 지도, 쇼핑몰·공항 등 실내 길 안내 기능 추가〉, 《아이티월드》, 2021-3-31
- ↑ , 〈증강현실(AR)〉, 《네이버지식백과》,2011-12-09
- ↑ 조기웅, 〈인천시,‘디지털뉴딜, XR 메타버스 프로젝트’선정〉, 《인천광역시》, 2021-03-12
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참고자료[편집]
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같이 보기[편집]