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엔이씨연구소
NEC 연구소(NEC Labs)은 미국 뉴저지 주 프린스턴과 캘리포니아 주 산호세에 소재한 NEC 회사의 부설 연구소이다.
목차
개요
NEC그룹은 정보 및 통신 기술(ICT)의 강점을 활용하여 디지털 혁신을 촉진하여 우리의 삶과 비즈니스를 더 나은 방향으로 바꾸고 사회를위한 솔루션을 제공하여 필수 인프라 시스템 및 서비스의 정교함을 높이는 데 주력하고 있다. NEC는 안전, 보안, 공정성 및 효율성이라는 사회적 가치를 창출하여 모두가 함께하는 보다 지속 가능한 세상을 만드는 것을 목표로 삼고 있다.
연구 분야
데이터 과학 및 시스템 보안
NEC 연구소의 데이터 과학 및 시스템 보안 부서는 복잡한 컴퓨터 시스템 관리를 단순화하는 새로운 빅 데이터 솔루션 및 서비스 플랫폼을 구축하고 빅 데이터 분석에서 사물 인터넷에 이르기까지 혁신적인 애플리케이션을 지원하는 새로운 정보 기술을 개발한다. 시계열 마이닝, 그래프 마이닝, 딥 러닝, 텍스트 마이닝, 이상 감지, 신호 처리, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 센터, 소프트웨어 정의 네트워킹과 같은 데이터 과학 및 시스템 연구의 많은 영역을 다룬다. 연구의 목표는 복잡한 시스템에서 빅 데이터의 역학을 완전히 이해하고, 패턴을 검색하여 프로파일링하고, 최종 사용자가 해당 시스템을 관리하는 데 도움이되는 혁신적인 솔루션을 구축하는 것이다.
주요 연구 프로젝트
- 모바일 애플리케이션 관리
- 스마트 폰과 태블릿은 새로운 개인 정보 시스템이되었다. 이런 시스템은 장치 보안 관리가 어렵다. 이를 위해 클라우드 백엔드를 활용하여 스마트 기기를 관리하는 모바일 애플리케이션 관리를 연구했고 정적 및 동적 프로그램 분석을 사용하여 맬웨어, 정보 유출 및 취약한 앱을 탐지하여 장치 보안을 향상시켰다.
- 차세대 로그 분석
- 컴퓨터 시스템은 엄청난 양의 이기종 로그를 생성한다. 이기종 로그는 시스템 상태를 설명하는 풍부한 컨텍스트 정보를 제공하며 시스템 모니터링 및 진단을 위한 중요한 소스다. 그러나 이러한 로그를 수동으로 해석하는 것은 매우 복잡하기때문에 효과적이지 않다. NGLA는 사전 도메인 지식이나 패턴 정보없이 모든 소스의 로그를 분석 할 수 있는 포괄적이고 확장 가능한 프레임 워크다. 또한 심층 로그 검사 및 구조화되지 않은 로그 관리를 통해 시스템 이상 감지를 포함한 새로운 애플리케이션을 위한 자체 학습 엔진과 스트림 처리 플랫폼을 제공한다.
- 복잡한 시스템 모델링 및 최적화
- 유비쿼터스 감지 및 네트워킹 기능을 통해 기존의 복잡한 물리적 시스템은 정보통신(ICT) 기능에서 혁신적인 변화를 겪고 있다. 따라서 시스템의 여러 부분에 분산 된 많은 수의 센서가 장착되어 시스템 운영에서 엄청난 양의 데이터를 수집해야한다. 복잡한 시스템 모델링 및 최적화 프로젝트는 이러한 시스템에서 빅 데이터를 모델링하고 운영을 개선하기 위해 올바른 정보를 추출하는 혁신적인 분석 엔진을 개발하는 것이다. NEC 연구실이 제공하는 예측 분석 솔루션을 통해 고객은 비즈니스 운영을 최적화하여 수익을 늘리거나 운영 비용을 줄일 수 있다. 빅 데이터를 분석하고 탐지, 예측 및 최적화에서 다양한 응용 프로그램을 지원하는 분석 엔진을 구축하는것이 목표이기 때문에 더 나아가 스마트 시티, 새로운 엔진 개발과 새로운 솔루션 개발에 주력하고 있다. 시계열 분석, 그래프 마이닝, 이기종 데이터 마이닝 등은 산업 수요를 지원하는 핵심 기술이다. 에너지, 화학, 철강, 사회 인프라 등 다양한 산업 분야에서 고객의 핵심 비즈니스 문제를 직접 해결할 수있는 새로운 솔루션을 구축 할 것이다.
- 자동화된 보안 인텔리전스
- 기업 등 다양한 운영 체제가 혼재하는 환경에서, 메인 프레임에서 피씨까지의 모든 시스템을 관리하는 것(Enterprise system)은 복잡하고 계속 진화하고 있다. 그러한 시스템의 보안 취약점을 추적하는 것은 어렵기 때문에 손무(Sun Tzu)의 "적과 자신을 알고 있다면 단 한 번의 손실없이 백 번의 전투에서 승리 할 수 있다"라는 군사 원칙에서 영감을 받은 자동화 된 보안 지능 프로젝트를 연구하고 있다.
통합 시스템
엔터프라이즈 정보 기술의 새로운 애플리케이션은 미래 컴퓨팅 플랫폼의 진화를 주도 할 것으로 예상됩니다. 컴퓨팅 시스템 아키텍처는 컴퓨팅 플랫폼을 구성하는 하드웨어와 시스템 소프트웨어의 조합을 말합니다. 범용 멀티 코어 및 멀티 코어 (예 : GPU) 클러스터 컴퓨팅 플랫폼의 발전으로 인해 강력한 비용 / 성능 절충이 발생하고 있습니다. 운영 체제, 런타임 지원 및 병렬 도메인 별 미들웨어의 발전으로 애플리케이션 성능을 개선 할 수있는 새로운 기회가 열리고 있습니다. 현재 우리의 초점은 컴퓨팅, 상호 연결, 네트워킹 및 스토리지 장치에 다양한 유형의 이질성을 포함하는 컴퓨팅 클러스터에서 엔터프라이즈 워크로드를 가속화하는 것입니다. 우리의 임무는 고성능의 에너지 효율적인 엔터프라이즈 컴퓨팅을위한 병렬 컴퓨팅 시스템 아키텍처를 혁신, 설계, 평가 및 제공하는 것입니다.
주요 연구 프로젝트
- 코스믹(COSMIC)
- 코스믹은 원활한 제온파이(Xeon Phi) 보조처리기 공유를 가능하게 하는 NEC의 시스템 소프트웨어이다. 코스믹은 여러 사용자가 하나이상의 제온 파이 기반 서버를 공유하는 조직에서 유용하다. 적은 수의 서버를 효율적으로 활용하여 자본 비용을 줄일 수 있다.
- Heterogeneous Cluster Computing
- 기존의 기업 애플리케이션은 구축 또는 유지 관리가 복잡하고 비용이 많이 드는 플랫폼이다. 이기종 컴퓨팅 클러스터가 다양한 기업의 작업량을 수행하는 데 선호되는 플랫폼으로 등장하기 위해 극복해야하는 4 가지 주요 과제가 있다. 첫째, 오늘날 사용되는 대부분의 기업 애플리케이션은 이러한 동적 개방형 이기종 컴퓨팅 클러스터에서 실행되도록 설계되지 않았다. 특히 성능이나 에너지 효율성이 크게 향상되면서 이러한 애플리케이션을 이기종 컴퓨팅 클러스터로 옮기는 것은 매우 어려운 문제이다. 둘째, 새로운 이기종 컴퓨팅 플랫폼에서 실행할 수있는 새로운 기업 애플리케이션을 만드는 것 또한 어렵다. 고성능의 에너지 효율적인 프로그램을 작성하는 것은 병렬 처리 규모와 컴퓨팅, 상호 연결 및 저장 장치의 이질성으로 인해 매우 어렵다. 세번째, 정보통신기술 서비스의 소비 및 제공을 위한 새로운 공유 인프라 비용 절감은 여러 기업 애플리케이션이 이기종 컴퓨팅 클러스터에서 자원을 원만하게 공유할 수 있는 경우에만 가능하다. 활성화하기위해서는 다양한 컴퓨팅, 저장 및 상호 연결 장치의 동적 확장 성과 가상화가 필요하다. 마지막으로, 기업 애플리케이션은 매우 다양한 사용자 로드에 직면하며 비정상적으로 무거운 로드가 급증한다. 다양한 부하에서 서비스 품질 메트릭을 충족하려면 다양한 사용자 요구에 대응하여 애플리케이션에서 사용하는 컴퓨팅 리소스를 자동으로 사용자의 요구에 맞게 시스템을 즉시 사용할 수 있는 상태로 미리 준비해 두는 탄력적인 컴퓨팅 인프라가 필요하다. 아직 이 문제를 해결할 수 있는 좋은 솔루션은 없다. 따라서 NEC 연구소의 주요 목표는 네 가지 문제점을 해결하기 위해 새로운 기술을 개발하는 것이다. NEC 연구소의 기술은 새로운 클라우드 기반 공유 이기종 컴퓨팅 아키텍처에서 다양한 엔터프라이즈 애플리케이션을 이해, 분석, 생성 및 최적화하는 데 도움이 될 것이다. 문제를 해결하려면 몇 가지 새로운 기술이 필요하다.
- 병렬 프로그래밍 모델 및 런타임 : 병렬 컴퓨팅 시스템을 프로그래밍하는 것은 매우 어려운 문제다. 지난 수십 년 동안 병렬 프로그래밍에 대한 대부분의 접근 방식은 순차 코드에서 병렬성을 추출하는 병렬화 컴파일러 또는 특수 목적 병렬 프로그래밍 언어를 기반으로 했었다. 안타깝게도 이 두 가지 접근 방식 모두 근본적인 단점이 있으며 널리 퍼져있는 멀티 코어 또는 클러스터 프로그래밍에는 적합하지 않다. NEC 연구소의 목표는 새로운 병렬 프로그래밍 모델을 만들거나 기존의 병렬 프로그래밍 모델을 개선하여 애플리케이션에서 계산 및 통신 작업에서 최대 동시성을 쉽게 표현하고 노출하는 것이다.
- 레거시 애플리케이션은 이기종 컴퓨팅 클러스터 용으로 설계되지 않았다. 기존의 레거시 애플리케이션을 이기종 클러스터로 자동 재지정할 수 있는 기술이 필요하다. NEC 연구소의 목표는 애플리케이션을 변경할 필요없이 이기종 컴퓨팅 클러스터에서 기존 애플리케이션의 성능을 가속화하는 새로운 런타임 기술을 설계하는 것이다.
- 가상화 : 동적으로 변화하는 애플리케이션의 컴퓨팅 요구 사항에 대응하여 공유 컴퓨팅 클러스터에서 컴퓨팅 리소스의 자동으로 사용자가 필요시 사용할 수 있는 상태로 준비 해놓는 일을 수행하려면 이기종 리소스 자체가 동적으로 확장 가능하고 가상화되어야한다. NEC 연구소의 목표는 이기종 컴퓨팅 클러스터에서 광범위한 이기종 컴퓨팅, 스토리지 및 상호 연결 리소스의 가상화를 가능하게 하는 새로운 기술을 개발하는 것이다.
- 맞춤형 가속기 : 자동차에서 데이터 센터에 이르는 많은 새로운 애플리케이션은 실시간으로 대량의 데이터를 지능적으로 처리해야한다. 이러한 애플리케이션에는 중요한 성능 제약이 있다. NEC 연구소는 저전력 소비에서 고성능을 달성하기 위해 이러한 애플리케이션을 위한 새로운 특수 목적 시스템과 도메인별 가속기와 같은 코어 아키텍처와 다중 가속기가 있는 시스템의 전력 감소 런타임을 연구중이다.
기계 학습
- 머신러닝은 데이터 분석과 인공지능의 핵심 기술이다. 머신러닝의 발전은 다양한 새로운 애플리케이션의 기회를 열어줬다. NEC 연구실은 십여 년 동안 딥러닝, 지원 벡터 머신, 의미 분석 등의 분야에서 개발에 앞장서 왔다. NEC의 혁신적인 제품과 서비스에 NEC 연구실 기술의 많은 부분이 통합되어 있다.
미디어 분석
주요 연구 프로젝트
- 현상 이해,인식 및 표현,적응, 공정성 및 프라이버시
- 장면 이해, 인식 및 표현, 적응, 공정성, 프라이버시 등 3가지 방향에서 우수성을 유지하는 데 중점을 두고 컴퓨터 비전과 머신러닝에 관한 연구를 실시한다. 연구의 주요 적용 분야는 시각적 감시와 자율 주행이다. 물체 감지, 의미 세분화, 얼굴 인식, 3D 재구성 및 행동 예측과 같은 컴퓨터 비전의 근본적인 문제를 해결한다. 특히 약한 통제, 미터법 학습 및 도메인 적응 등으로 딥러닝에서 돌파구를 개발하고 활용한다.
모바일 커뮤니케이션 및 네트워킹
모바일 통신 네트워킹 연구 부서는 1) 차세대 5G 셀룰러 네트워크의 용량, 커버리지, 확장성 향상을 위한 기술과 2) 무선인식(RFID), 블루투스(Bluetooth), 무선랜(WLAN), 셀룰러 등 다양한 형태의 무선 센싱 및 통신 기술을 활용한 망의 종단에서 중간 노드를 거쳐 수단까지 전체의 신호로를 형성하여 필요한 접속 정보를 송·수 양단에서 직접 교환하는 방식(End-to-END)의 솔루션 생성인 두 가지 중점 분야를 가지고 있다. 다중 수직 산업 영역 5G 셀룰러 네트워크 영역에서는 무선 액세스 네트워크(RAN)뿐 아니라 모바일 패킷 코어(EPC)에서도 기술 개발을 포괄한다. 무선 액세스 네트워크 내에서는 대규모로 제각기 하나 이상의 안테나를 갖춘 사용자나 무선 터미널들이 서로 통신하는, 무선 통신을 위한 MIMO 기술들의 집합(MIMO/MU-MIMO), 밀리미터파 액세스(예: 유목민/모바일 유저에 대한 28GHz 전송), 이중 연결성 LTE-A 솔루션, 무허가 대역의 4G 이동통신 기술(LTE) 전송 등의 기술이 개발되고 있다. 모바일 코어에서는 전자 제품 코드(EPC) 네트워크 요소의 가상화, 확장성 및 클라우드 구현과 더불어 서비스 체인을 사용하는 모바일 엣지 및 클라우드의 적절한 서비스 제공에 초점을 맞추고 있다. 멀티모달 센싱 기술을 이용한 엔드투엔드 솔루션 창출에 대한 연구는 주요한 새로운 추진력이다. 검토되고 있는 수직적 산업 영역은 소매업, 공공 안전 및 교통이다. 소매 솔루션 분야에서는, 보다 효율적인 점포 운영을 위해 소매업자가 채굴할 데이터를 수집함과 동시에 이용자의 더 나은 쇼핑 경험을 가능하게 하기 위해 점포 전면에 배치될 기술의 개발에 초점을 맞춰왔다. 공공 안전 분야에서, 초동 대응 임무 지원을 위한 주문형 통신 및 추적 솔루션을 배치하기 위해 자율 항공기를 활용하는 것에 초점을 맞춰왔다. 교통 분야에서는 도시 교통을 위한 스마트 주차 및 기타 교통 최적화 기술에 중점을 두고 있다. 엔드투엔드 솔루션 개발에 대한 초점은 가까운 미래에 상당한 성장을 할 것으로 예상된다.
주요 연구 프로젝트
- 차세대 셀룰러 네트워크
- 근거리 통신망과 전자 제품 코드 내의 5G 셀룰러 네트워크 영역에서는 여러 가지 중요한 주제가 고려되고 있다. 이러한 주제에는 대규모 다중입출력, 밀리미터파 기술, 듀얼 커넥티비티, 근거리 통신망 내 모바일 엣지 컴퓨팅 및 전자 제품 코드 가상화를 사용한 모바일 코어 내 최적화 기술이 포함된다.
- 대량 다중 입력 다중 출력(Massive-MIMO) 시스템 구축 기술: 이 프로젝트에서는 두 가지 핵심 문제가 검토되고 있다. 저복잡성 빔포밍 기법이 첫번째 핵심 문제이다. 저복잡성 빔포밍 기법은 2-레벨 빔포밍과 압축 센싱의 조합을 사용하여 개발되었다. 또 다른 중요한 문제는 저복잡도 스케줄러 설계다. 불필요한 프리코더 계산을 피하기 위해 대량 다중 입력 다중 출력시스템의 탈상관 속성을 이용하는 솔루션을 개발하여 스케줄러 오버헤드를 줄였다.
- 밀리미터파 기술: 이 프로젝트에서 검토되고 있는 주요 문제점은 (1) 이동 접속을 위해 배치했을 때 이동 사용자를 추적하는데 필요한 밀리미터파 빔 추적 기술이다. 정확한 채널 측정값을 얻을 수 없기 때문에 문제가 복잡해진다. 명시적 채널 측정이 필요 없는 기술 개발, 2) 수신기 노드뿐만 아니라 송신기의 하이브리드 빔포밍(아날로그 + 디지털 프리코딩)을 고려하는 밀리미터파 네트워크에서 다중 사용자 다중입출력기술(MU-MIMO) 스케줄링을 위한 새로운 설계 프레임워크도 개발하고 있다. 피드백 오버헤드를 줄이기 위해 아날로그 송신 및 수신 예방을 사용한다.
- 이중 연결성: 기지국 연동 기술(Dual Connectivity)는 전송 노드 간 비이상 연결로 구성될 신흥 실용 헤트넷 구축을 타깃으로 하는 기능으로, 최근 LTE-Advanced 표준에 도입됐다. 기지국 연동 기술은 사용자가 매크로 노드뿐만 아니라 다른 노드도 동시에 서비스할 수 있도록 허용하며 서비스 노드 간에 비교적 높은 수준의 조정이 필요하다. 그러한 기지국 연동 기술이 가능한 이종 네트워크(HetNet)를 위해, 최적의 사용자 연결을 결정하는 문제를 종합적으로 분석하고, 이 문제에 대한 효율적인 해결책을 개발하고 있다.
- 무면허 LTE: LTE-LAA(Licensed-Assisted Access) 시스템용 시스템(ULTRON)을 개발하여, LTE 프레임에 자율 컴퓨터 식자시스템(CTS-to-Self)을 내장하여 현행 LTE-LA 표준에 대한 변경 없이 LTE-LA의 성능을 높일 수 있는 기술을 구현하였다. 이 프로젝트는 이 전송 모드가 중요해지고 있기 때문에 (LAA 없이) 민간광대역무선서비스(CBRS) 대역에서의 전송을 연구하기 위해 확장되고 있다.
- 모바일 코어 최적화 기법: 아카시아 프로젝트의 일환으로 기지국 GTP 터널을 분할하거나 딥패킷 검사를 수행할 필요 없이 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC) 트래픽을 에지서버로 리디렉션할 수 있는 효율적인 솔루션을 개발했다. 또한 세일(SALE) 프로젝트의 맥락에서 가상화된 전자 제품 코드의 제어면 요소를 가상화하고 확장하는 솔루션을 구현했다. 이 작업은 현재 사업자 IP 네트워크 내에 구축된 IP 서비스뿐만 아니라 데이터 평면도 포함시키는 작업을 계속하고 있다.
- 무선 감지 및 통신을 사용하는 종단 간 솔루션
- 이 연구분야에서는, 무선화가 주된 역할을 하는 멀티모달 센싱과 통신기술을 기반으로 하는 업종별 수직적 솔루션을 개발하는 데 초점을 맞추고 있다. 소매, 공공 안전, 교통 등 3개의 수직적 영역이 고려되고 있다.
- 소매 솔루션: 우리는 더 나은 고객 경험을 가능하게 하고 또한 소매업자에게 고객 행동과 경험의 품질을 결정하기 위한 귀중한 데이터를 제공하는 솔루션 제품군을 개발하는 과정에 있다. 이 제품군의 일부로, 현재 두 가지 기술이 개발되고 있다. 우리가 가상 차폐라고 부르는 기술 중 하나는 RFID를 사용하는 원활한 체크아웃 솔루션을 제공하는데, 이는 소매업자에게 더 비용 효율적이고 고객에게는 현재 존재하는 솔루션보다 덜 번거로운 것이다. 현재 사용 가능한 솔루션처럼 금속 차폐를 사용하는 대신, 우리의 기술은 RF 신호를 차단하지 않고 경계 내 태그와 외부 태그를 구별하여 정확한 태그 판독을 수행할 수 있는 가상 차폐를 제공한다. 이 솔루션은 도난 감지 및 예방 지원을 위해 확장되었다. 두 번째 기술은 일반화된 배터리 없는 터치와 제스처 센싱 사용자 인터페이스(UI)를 소매 환경에 적용할 수 있는 원시적 기능을 제공하는 RFID 터치 센싱에 기반을 두고 있다. 이 기술은 사람의 손가락이 RFID 태그 표면에 닿으면 안테나의 임피던스가 바뀐다는 임피던스 추적 기술을 이용해 구축된다. 이것은 RFID 백스캐터 신호의 단계의 변화로 나타나며, 소매 품목에 부착될 수 있는 기성품 및 맞춤 제작 태그 모두에서 터치 및 스와이프 동작을 추적하는 데 사용된다. 우리는 이러한 기본적인 요소들을 이용하여 (소매업자가 인기 상품에 대한 정보를 수집할 수 있는 곳)와 제품 정보 검색을 포함한 다양한 소매 솔루션을 구축하고 있다.
- 공공 안전 솔루션: 이 영역에서, 우리는 공공 안전 임무를 지원하기 위한 통신 및 감지 솔루션의 신속한 배치에 초점을 맞추고 있다. 자연재해와 같은 비상사태 시 통신 인프라가 손상될 가능성이 있는 상황에서, 우리의 솔루션은 자율형 마이크로 에어리얼(MAV)을 활용하여 하늘에서 원하는 온디맨드 재구성 가능한 통신 네트워크를 제공하는 것을 목표로 한다. 우리는 하나의 MAV에 전체 LTE 스택(LAN+core)을 배치할 수 있도록 현재 LTE 네트워크의 핵심 네트워크를 재설계하여 최초 대응자와 인터넷 간의 고속 통신을 위한 LTE 소형 셀의 독립형 네트워크를 만드는 SkyLiTE라는 새로운 엔드엔드 시스템을 설계했다. MAV와 초광대역 무선(UWB)의 정밀한 범위 조정 기능을 활용해 인프라가 없는 추적 시스템(Track)을 설계하는 참신한 시스템도 설계했다.미지의 실내 환경(외부 MAV)에서 실내 깊숙한 곳에 위치해도 1~2m 이내의 정확도까지 퍼스트 대응자를 추적할 수 있는 IO. 이는 최초 대응자뿐만 아니라 임무 조정자에게도 귀중한 상황 인식을 제공하여 임무의 효율성과 안전성을 모두 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
- 운송 솔루션: 이 수직적 영역에서는 도시 교통 관리를 위한 효율적인 해결책을 고려하고 있다. 도시 교통 당국이 도시 내 교통을 통제하고 능률화하기 위해 새로운 기술을 배치할 수 있는 일련의 솔루션을 개발하는 것이 목표다. 이 영역에서의 활동은 초기 단계에 있으며, 현재 우리는 기술 개발을 위한 초기 영역으로서 스마트 파킹에 초점을 맞추고 있다. 개발되고 있는 주요 요소들 중 하나는 무선 감지 기술을 사용하여 야외 주차 공간의 점유율을 탐지한다. 우리는 현재 이용 가능한 솔루션보다 더 비용 효율적이고 배치하기 쉬운 이 원시적인 기술을 개발할 수 있다는 것을 깨달았다. 이 원시적인 것을 활용해 주차공간 관리, 주차요금 부과, 불법주차 적발 등이 포함된 스마트 주차 솔루션 제품군을 개발할 계획이다. 기반 기술은 감지 및 통신 모두를 위해 통합된 방식으로 무선 장치를 사용하는 것에 기초하고 있으며 현재 이용 가능한 것보다 훨씬 더 강력한 솔루션을 제공하는 것으로 보인다. 우리는 이 수직적인 부분에서 고려를 위해 여러 가지 다른 문제들을 평가하고 있다.
광 네트워킹 및 감지
From the Internet backbone to the home, optics and photonics form the foundation of modern ICT infrastructure. In the optical networking and sensing department, we are leading world-class research into the next-generation of optical networks and sensing systems that will power ICT-based social solutions for years to come. From forward-looking theoretical studies, to cutting edge experiments, to world- and industry- first technology field trials, we deliver globally recognized innovation that looks into the future and translates it into present reality.
각주
참고자료
같이 보기
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