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VIETFOOD & BEVERAGE - PROPACK IN VIETNAM 사이공 전시 컨벤션 센터(SECC) 799 Nguyen Van Linh, District 7, Ho Chi Minh CityTel : +84 8 5413 5999박람회 참관베트남호치민8/9(수)13:30□ 박람회 정보◇ 전시 개요비고내용전시회명VIETFOOD & BEVERAGE - PROPACK IN VIETNAM기간2017년 8월9일~8월12일장소Saigon Exhibition and Convention Center후원베트남 농업 및 농촌 개발부베트남 무역 및 산업부공동주최자베트남 음료, 알코올 및 맥주 협회(VBA)호치민 식품 식료품 학회(FFA)베트남 차 협회(VITAS)규모부스 600개, 500개 이상의 참가 기업(21개 국)전시분야-일반식품: 가공식품, 통조림 식품, 제과, 유제품, 인스턴트 식품, 허브, 자연 식품, 채소, 건과일 및 건채소, 설탕, 육류 등-수산식품: 냉동 수산식품, 건조 수산식품, 가공 수산식품, 냉동식품-주류 : 차, 커피, 와인, 칵테일, 샴페인, 맥주, Non-alcohol 음료, 탄산수, 미네랄워터, 과일 주스 등-건강 식품 : 오가닉 식품, 비타민, 건강 보조 식품, 자연 식품, 인삼 식품 등-식품 소재 및 첨가물 : 첨가물, 향료, 발효, 방부제, 조미료 등◇ 식음료 분야의 활발한 거래를 이끄는 전시회○ 1996년 처음 개최된 Vietfood & Beverage-ProPack은 올해로 21회를 맞이하는 베트남 식품 전시회로 8월에 호치민 시티와 11월에 하노이에서 개최되는 베트남에서 가장 영향력 있는 식품 전시회이다. Vietfood & Beverage - ProPack 박람회는 8월9일부터 12일까지 호치민시 7군 사이공 전시 컨벤션 센터(SECC)에서 열렸다.○ 식품, 농업, 음료, 영양제품, 제약제품, 재료 및 성분, 기계 및 장비, 포장 및 식품보존 등을 다룬다. 올해는 21개 국가 및 지역에서 500개의 기업이 참여하여 약 600개의 부스가 세워졌다.○ 베트남에서 식음료 가공 산업은 잠재력이 큰 산업이다. 열대농업국가로서 다양하고 풍부한 자원을 가지고 있으며, 특히 도시의 발달과 소득증가, 생활양식의 변화가 빠르게 진행되면서 스낵, 편의식품의 수요가 증가하고 있다. 또한 국내 시장의 규모가 크고 인건비가 낮아 가공, 포장, 보관, 기계 등 관련 분야의 성장도 활발하다.○ 유통업자, 레스토랑, 호텔, 베이커리, 카페 및 학교 병원 등의 다양한 산업군의 바이어들이 참관하며 베트남의 급속한 경제성장으로 인한 간편식 소비 증가를 반영한 전시회를 구성하였다. 또한 베트남 식품 전시회는 참가사와 바이어 모두에게 가치 제공을 중시하는 행사이다.◇ 21개 국가와 관련된 기업 전시○ 국내 기업뿐만 아니라 대만, 폴란드, 한국, 말레이시아, 태국, 중국을 비롯한 세계 21개국·지역의 기업 약 500개사가 참가하고 식품 가공, 음료, 가공 설비·기술, 포장 등을 소개하는 약 600개 부스가 참가했다.○ 식음료 전시회인 만큼 부스에서 다양한 먹을거리들이 제공된다. 440개의 참가 기업 중 절반 이상이 식음료를 제공했다.○ 베트남 유명 음료 브랜드인 Habeco, Sabeco, Tan Hiep Phat 및 A & B 같은 기업들은 생산 규모와 품질 면에서 꾸준히 성장하고 있다. 베트남 대형 음료 기업인 세 브랜드가 연합하여 '음료 축제 (Drinks Festival)'를 진행하여 베트남 음료를 홍보하였다.○ Tan Nhat Huong Company에서는 커피 및 제빵 재료를 선보였으며, 4년 연속 참가하는 Canh Dong Vang Company는 주스 및 잼을 방문객에게 제공 하였다.○ VISSAN Company는 7년 간 주로 소시지, 냉육 및 통조림 식품을 홍보해 오고 있고 10년 간 참가해 온 Don On Company 및 Tan Quang Minh Company는 밤, 귀리 및 땅콩 제품을 선보였다.○ 국제 전시관의 폴란드 전시부스에는 사과, 블루베리, 딸기, 우유, 치즈, 비스킷, 시리얼 등 신선한 과일뿐만 아니라 녹색 농업 솔루션을 선보였다.○ 한국관에는 70개의 부스가 설치되었으며 부스는 해초, 홍삼, 통조림 식품 등을 선보였다. 또한 김치협회, 금융 서비스, 농업 보험(APFS) 등이 참가하여 전시하였다.□ 박람회 참관◇ 실질적 구매로 이어질 수 있는 기회○ 올해로 21회를 맞이하는 베트남 식품 전시회는 8월에 호치민 시티와 11월에 하노이에서 개최되는 베트남에서 가장 영향력 있는 식품 전시회이다. 그러나 한국, 도쿄, 상해 등의 식품 박람회에 비해서 규모가 작은 박람회로 보일 수 있다.○ 유통업자 및 수입업자, 도매업자 등이 방문한 것으로 나타났으며 호텔 및 레스토랑 등을 운영하는 실질적인 구매 관계자들이 참관을 온 것으로 확인되었다. 또한 전체 참관객 비율 중 약 84%이상이 구매결정권자로 실질적인 구매로 이뤄질 수 있다는 장점을 가지고 있다.○ 베트남은 탄탄한 내수시장과 함께 지속적인 경제성장 전망을 보이고 있어 국내 기업들이 놓쳐서는 안 되는 동남아 주요 시장 중 하나로 여겨지고 있다.아시아를 비롯한 유럽 기업들까지 높은 관심과 투자를 아끼지 않는 시장이다. 본 박람회는 실질적인 구매자들에게 판매를 통해 제품의 시장성을 평가할 수도 있다.◇ 한국 음식의 세계화○ 70여개의 한국 업체가 참여하였고 이를 통해 한국 식품 기업들이 베트남 시장을 매력적으로 생각하고 있다는 것을 알게 되었다.○ 특히 김치연구소가 큰 부스로 차려져 있었는데 베트남 시장을 공격적으로 공략하여 김치의 세계화에 대한 열의를 보였다.◇ 박람회 참관을 통한 베트남 식‧음료 시장 트렌드 조사○ 박람회를 참관하면서 글로벌 시장조사단은 베트남 현지 시장 트렌드를 조사하고 자신들의 상품의 베트남 시장 진출 가능성을 타진해보았다. 박람회 참가 기업의 제품들을 맛보고 현지 식품 트렌드와 선호하는 맛에 대해 알 수 있는 기회를 가졌다.○ 커피와 맥주 : 세계 2위의 커피 생산국답게 많은 커피업체들이 참여했고, 비교적 맛도 괜찮고 가격도 저렴하였다. 또한 맥주도 많이 진열되어 있었는데 베트남 맥주 소비량의 저력을 알 수 있었다.○ 냉동식품 : 박람회에 냉동식품이 많이 전시되어 있지 않았는데 이는 베트남 전기 보급 불안정과 콜드 체인 미흡으로 인한 것으로 예상된다. 냉동식품의 베트남 진출 성공 가능성을 좀 더 꼼꼼히 따져봐야 한다. ◇ 현지업체의 만남을 통해 비즈니스에 도움○ 글로벌 시장조사단은 박람회에 참가한 업체들과의 만남을 통해 향후 베트남 비즈니스의 문을 열었다.○ 퓨어플러스의 조명기 대표는 현지 음료 제조회사인 Bidrico와 Golderl Flarm과의 대화를 통해 향후 지속가능한 교류의 장을 만들었다.
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□ 연수내용◇ 컴퓨터공학을 기본소양으로 AI의 근간을 쌓는 미국 대학○ 미국 대학에서는 AI의 근간이 되는 컴퓨터공학이 이미 기본 소양으로 여겨지고 있다. MIT 학생 중 컴퓨터공학 전공과학을 듣는 학생은 지난해 기준 50%에 이르고 스탠퍼드대 공대생 중 컴퓨터공학 전공자는 45% 수준이다. MIT, 스탠퍼드, 카네기멜런, 워싱턴대 등은 공동으로 AI를 교육하는 프로그램을 운영하고 있다.○ 미국 캘리포니아 버클리대(UC버클리)는 2015년부터 데이터 사이언스를 연계한 대학원 전공 과정을 운영하고 있다.데이터 사이언스는 엄청난 양의 빅데이터를 분석하기 위해 AI 기술의 핵심인 딥러닝(심층 학습) 등을 활용하는 기술이다. 알파고를 통해 딥러닝의 유용성이 입증되면서 최근 가장 각광받고 있는 분야이기도 하다.◇ 세계에서 3번째로 노벨상을 많이 배출한 UC버클리○ 1868년 10개의 캘리포니아 대학교 중 최초로 설립된 UC버클리는 2019년 U.S. News & World Report 세계랭킹에서 4위에 랭크되었다.107 명의 노벨상(2018년 12월 기준) 수상자들과 연고가 있는 UC버클리는 세계에서 3번째로 노벨상 수상자를 많이 배출한 대학교인 세계적 명문대학이다.○ 버클리 졸업생들은 여러 유명 기업들을 창업한 것으로 유명하다. 애플(스티브 워즈니악), 인텔(고든 무어), 마이스페이스(톰 앤더슨), 갭(도널드 피셔), DHL(래리 힐블롬), 구글 보이스(크레이그 워커)와 구글 어스(존 행크), HTC(쉐어 왕), 썬 마이크로시스템즈(빌 조이), BBN 테크놀로지(리처드 볼트), 마벨 테크놀로지 그룹(세핫 수타르자와 웨일리 다이), VM웨어(다이앤 그린과 멘델 로젠블럼), 일본 소프트뱅크(손정의) 등이 버클리 졸업생에 의해서 설립된 대표적인 회사들이다.◇ 버클리 대학 내 인공지능 관련 연구인력이 모인 인공지능연구소○ UC 버클리는 연구 중심의 종합대학으로, 7,000개가 넘는 강의와 300개에 가까운 전공을 제공하고 있다. 해마다 5,500명의 학사와 2,000명의 석사, 900명의 박사를 배출한다.▲ UC버클리[출처=브레인파크]○ 버클리 인공지능연구소는 △컴퓨터 비전 △기계학습 △자연어 처리 △계획 △로봇공학 분야에 걸친 UC버클리 대학 내 연구인력이 모인 연구소다.○ 30여 명의 교수진과 200여 명의 대학원생은 멀티모달 딥러닝(Multi-modal deep learning)과 인간-호환 AI와 관련한 최첨단 기술들을 연구하며 AI와 다른 과학 분야 간 접목을 위한 연구도 진행한다. 연구진은 인공지능 관련 연구를 진행할 때 최대한 다양한 접근법을 활용하고 있다.○ 연구소는 최첨단 AI 연구 가속화를 위해 ‘BAIR Open Research Commons’라는 새로운 산업 제휴 프로그램을 시작했으며 연구진은 Commons 협정을 기반으로 제휴 산업 파트너와 공동으로 그리고 균등하게 지적 재산을 공유하면서 협력적인 공동 프로젝트를 진행한다.○ 후원기업으로는 아마존, 페이스북, 구글, 마이크로소프트, 삼성, 웨이브 컴퓨팅 등이 있으며 이들 기업은 프로그램의 초기에 BAIR 시설과 연구 노력을 지원할 20개 이상의 공동 프로젝트에 대한 기금을 조성했다.○ 기존 학과와 학부들은 그대로 놔둔 채 이들을 모두 아우를 수 있는 `디비전`이라는 개념을 만들어 학부생들이 전공과 관계없이 데이터 사이언스를 학습할 수 있도록 한다.◇ AI분야 고전논문상을 수상한 존케니교수의 지도를 받는 김진규학생○ 버클리대 인공지능연구소 방문은 컴퓨터공학과에서 박사과정에 있는 김진규 학생과의 간담회 형태로 진행되었다. 김진규학생은 고려대학교 전자공학과 학사, 석사를 거쳐 현재는 존 케니 교수(Prof. John Canny)의 지도학생으로 연구 중이다.존 케니 교수가 석사 과정 때 발표한 논문이 컴퓨터 비전 쪽에서 가장 많이 읽힌 논문으로 유명하며 2002년 인공지능분야에서 가장 영향력있는 논문상을 수상하기도 했다. 지금은 CS 학부장이다.○ 김진규 학생의 연구분야는 AI, 컴퓨터 비전, MAPE 등을 하고 있고 어플리케이션으로 자율 주행을 연구하고 있다. 특히 Advisable AI를 많이 하고 있고 DARPA에서 AI 관련 세미나를 열었을 때 직접 연구내용도 발표했다.○ 버클리로 오기 전에는 컴퓨터 이미징, Data Mining, 물리경제학 등 관련 연구를 진행했으며 현재는 DARPA 프로젝트로 자율 주행을 연구하고 있다. 병역특례로 LG Display, 삼성, 팬텀AI, 혼다, Waymo에서 인턴을 했다.○ 주요 이력• niversity of California, Berkeley, PHD IN COMPUTER SCIENCE (ADVISOR: PROF. JOHN CANNY)• Korea University, MS IN ELECTRICAL COMPUTER ENGINEERING (ADVISOR: PROF. SUNGROH YOON)• Korea University, BS IN ELECTRICAL ENGINEERING, Summa Cum Laude (GPA: 4.45/4.5)○ 발표논문• 2018.10. 「Explainable Deep Driving by Visualizing Causal Attention」, Jinkyu Kim and John Cann, The Springer Series on Challenges in Machine Learnin• 2018.09. 「Textual Explanations for Self-Driving Vehicles」, Jinkyu Kim, Anna Rohrbach, Trevor Darrell, John Canny, and Zeynep Akata, ECCV• 2017.12, 「Show, Attend, Control, and Justify: Interpretable Learning for Self-Driving Cars」, Jinkyu Kim, Anna Rohrbach, Trevor Darrell, John Canny, and Zeynep Akata, NeurIPS Symposium• 2017.10, 「Interpretable Learning for Self-Driving Cars by Visualizing Causal Attention」, Jinkyu Kim and John Canny, ICCV◇ 자율주행의 취지와 흐름○ 자율주행은 교통사고를 줄이는 것, 사람들의 운전시간을 줄이고, 주차장에 쓰이는 공간을 줄이자는 취지를 갖고 있다.우버의 자율주행은 볼보 차체에 자율주행 센서와 컨트롤 유닛을 달아서 자율주행 차를 만들었다. 트럭에도 진행 중이었는데 최근에 우버에서 트럭에 대한 자율주행 사업은 중단했다. 자율주행 분야로 투자를 많이 했으나 트럭 대신 일반자동차에 집중하고 있다.○ Waymo는 일반자동차와 트럭 모두 진행하고 있다. 대부분의 자율주행 차가 상위단에 라이더센서를 두고 360도로 레이저를 쏴서 주변에 무슨 물체가 있는지 감지한다.카메라가 앞, 뒤로 6개정도 달려 있어서 주변 시야를 확보한다. 레이더 센서는 요새 차에 다 들어가 있는데, 고속도로에서 자율주행하는 차는 모두 레이더를 쓰고 있다. 또한 보통 트렁크에 컴퓨터를 실어 넣는다. 최근에 재규어에 레이더를 달아서 실험하고 있다.○ Waymo는 피닉스 지역에서 서비스하고 있는데, 리프트와 연결해서 리프트에서 자율주행차를 불러올 수 있게 한다. 센서에서 정보를 취합한 후 컴퓨팅하고 자동차로 컨트롤한다. 우버의 앱, 구글 맵으로 차량을 호출하면 내비게이션도 해준다.◇ 인식-예측-통제로 이루어지는 자율주행○ 자율주행은 크게 인식(Perception), 예측(Prediction), 통제(Control)의 과정을 거치는데 첫 번째 인식(Perception)은 센서가 들어오면 Perception 모듈을 가장 먼저 거친다. 어떤 물체가 어디 있는지를 판단하는 단계이다.○ 사람이 지나가는 경우, 자전거나 차량이 지나가는 경우도 모두 감지한다. 라이더 센서로 3D 바운딩 박스를 찾고, 카메라를 사용해서 신호등을 구별한다.라이더 센서를 쓸 때 최대 200m 거리의 차량과 사람을 모두 감지한다. 감지 문제는 거의 다 해결됐다고 보고 있다. 차량은 빨간색 바운딩 박스로 사람은 노란색 바운딩 박스로 표시하고 2년 전까지는 카메라로 감지를 많이 했으나 최근에는 라이더로만 감지를 한다.○ 문제는 기존에 생각하지 못했던 감지문제들이다. 예를 들어 경찰관의 수신호(다른 방향으로 가라는)나 미국은 구급차가 오면 무조건 비켜줘야 하기 때문에 구급차 소리가 들리고 차가 자기 쪽으로 올 경우 피해야 되는지 아닌지 등에 대한 감지로 연구가 진행중이다.○ 예측(Prediction)은 물체가 어디로 갈지 판단하는 과정으로 차가 차선을 변경할 것인지, 사람이 어디로 움직일 것인지를 예측하여 어느 차선으로 움직여야 할지 Planning을 한다.○ 통제(Control)는 어디로 갈지 정해진 상태에서(perception, prediction 과정을 거친 후) 문제가 없는 과정이다. 20년 전부터 실행되어 왔다.○ 자율주행에서 문제가 되는 것은 prediction과 planning 부분이다. 연구 주제와도 연결되어 있어 Waymo와 우버에서도 대학과 협력을 원하고 Waymo에서 Planning을 연구하는 버클리 교수님을 초빙하기도 했다.○ Waymo는 피닉스 지역에서 운전자 없이 사용자가 자율주행차를 호출해서 갈 수 있도록 서비스를 6개월 전에 시행해서 지금 계속 테스트 중이다.◇ 상용화 경쟁중인 자율주행○ 자율주행에 있어 너무 많은 복잡한 정보를 주면 사용자가 혼란스러울 것이고, 너무 간단한 정보만 주면 사용자가 받아들일 정보가 없기 때문에 사용자에게 어떤 정보를 줘야 하고 어떤 정보는 주지 말아야 하는지 고민하고 있다.○ 캘리포니아는 법적으로 운전자가 앉아 있어야 해서 두 사람이 앞자리에 앉아있는데, 한 사람은 만일의 사고에 대비하여 핸들을 잡을 준비를 하고 있고 옆 사람은 안에서 감지 활동을 점검하고 있다.신호등 감지가 중요한데, 옆 사람이 빨간색이라고 소리 지르면 차가 빨간색을 감지했다는 걸 알기 때문에 핸들을 잡지 않는다. 하지만 옆 사람이 감지가 안됐다고 말하는 순간 바로 핸들을 잡고 조종할 것이다. 법이 풀리면 캘리포니아도 운전자 없이 테스트해보지 않을까 생각한다.○ 그래서 테스트가 굉장히 중요하고 온라인 테스팅은 차를 계속 굴리면서 문제가 있는지 없는지 판단한다. Waymo의 소프트 엔지니어로 들어가면 10분에 한 번씩 버그 메일을 받는다. 버그가 발생했으니 해결하라는 메일이다. 엔지니어는 버그를 없애는 작업을 계속 한다.○ 다음으로 오프라인 테스팅을 한다. 시뮬레이터 환경을 만들어서 여러가지 시나리오를 테스트한다. 실제 차를 돌려보기도 하고 기존에 보지 못한 인풋의 새로운 이미지가 있는지 판단한다.○ 차량, 사람, 차가 어디로 움직일 수 있는지에 대한 레인, 횡단보도, 정지신호 등의 정보를 다 가지고 있는 맵이 있다. HD 맵을 한국에서 만들려고 한다고 들었다. 그러한 맵이 만들어지면 자율주행 차에 적용하여 테스트할 수 있을 것이다.○ 현재 자율 주행은 크게 Waymo, Uber, Zoox, Cruise가 앞서 나가고 있으나 서로 협력하지는 않는다. 경계선을 만들어서 서로의 기술이 유출되지 않도록 하고 있다.자율주행차는 곧 상용화될텐데, 누가 먼저 상용화하느냐에 따라서 그 시장을 다 차지하지 않을까 생각한다. 그 점을 Waymo와 우버도 알고 있고 서로 먼저 시장에 내놓기 위해 노력하고 있다. Waymo는 라이더 센서, 카메라 센서 등 모든 센서를 직접 만들고 있다.▲ 우버의 자율주행차[출처=브레인파크]□ 질의응답- 카메라 센서에 특정한 무언가로 인해 완전히 오작동이 일어나는 경우는."그건 딥러닝에서 문제가 되는 부분이다. 인풋에 노이즈를 꼈을 때 감지가 잘 안 되는 경우가 발생한다. Waymo는 카메라를 사용해서 딥러닝을 돌리고 있진 않고 정말 기초적인 방법으로 신호등을 찾고 있다.가령 본인의 차 위치를 알고 있고 HD 맵도 알고 있으면 신호등이 어디 있는지도 알고 있기 때문에 카메라에서 위치만 따로 빼와서 빨간불인지 초록불인지만 판단한다."- 레이더와 라이다를 쓰면 나오는 비용이 어느 정도인가?"카메라로 계속 해왔지만 한계는 있다. Waymo와 Uber가 라이더로 바꾸고 나서 감지가 너무 잘 돼서 성과가 좋아졌다. Waymo가 라이다 센서를 만들고 있다. 그 말은 직접 커스터 마이징을 해서 가격을 낮추겠다는 뜻이다.어느 가격까지 떨어뜨렸을 때 수익을 얻을 수 있는 테이블이 있다. Planning은 현재 룰 베이스이다. 관련된 룰을 하나씩 하나씩 얹고 있는데, 예측할 수 없는 상황에서는 어떻게 해야되는지에 관한 문제가 있다."- 카메라에 한계가 있다고 하셨는데 어떤 한계가 있는 건가? 카메라에 오물이 묻거나 비가 오는 경우에 안전 관련 감지가 있는지."그래서 3가지 센서를 쓰는 것이다. 라이다 센서, 카메라, 레이더. 이 중 하나가 고장나도 다른 것이 작동할 수 있도록 3가지를 쓴다. Waymo 차량의 상위 단에 와이퍼가 안에 있다. 비가 오면 물기를 닦아낸다."- 자율주행 트럭이 자율주행 차보다 더 빨리 상용화될 수 있을 것 같은데, 기술적인 측면에서 성공적이지 않아서 포기한 것인지."Waymo와 우버가 본인들이 기술을 만들었을 때 그 기술로 인해 생기는 수익 예상치가 있다. 일반 차량에 자율주행기능을 넣었을 때의 수익이 트럭에 넣었을때보다 4배 더 높다.기술적인 측면에서 차이가 큰 것은 아니지만 돈이 되지는 않는다. 고속도로 내에서 움직이는 것, 물류센터 간 이동하는 것만 자율주행으로 하고 나머지는 사람이 운전한다."- 신호등에 대해서 반응속도가 어떻게 되는가? 또한 여러 개의 신호등 중에 자기가 봐야 하는 신호등이 무엇인지 어떻게 아는지."반응속도는 10밀리세컨드이다. 0.1초에 하나씩 감지 결과가 나온다. 그래서 맵이 중요하다. 맵을 통해 여러 신호등 중 자기가 봐야 하는 신호등을 알 수 있다."- 센서 반경이 어느 정도인지."Waymo는 라이다 센서가 2개 있는데 하나는 멀리 보는 것(200m)이고 나머지 하나는 가까이 보는 것(50m)이다."- 아까 예시에서 운전자가 빨간 불이라고 말했을 때 핸들을 잡고 다시 자율주행으로 돌아갈 때 딜레이는 없는지."사람이 핸들을 잡으면 바로 사람이 운전하는 모드로 바뀌지만 자율주행 모드로 다시 갈 때는 정차해서 테스트한다."- 시뮬레이터가 필요한데 같이 작업하는지."시뮬레이터가 있고 그 안에서 기존의 Waymo 차량에 들어간 소프트웨어를 똑같이 돌릴 수 있게 해놨다. 차량 위치도 조정할 수 있다. 본인 차량 외에 차량이 움직이는 것은 간단하게 설계되어 있었는데 최근에는 사람처럼 움직이게 하려고 노력하고 있다."- computing이 얼마나 좋아야 하는가? Planning과 Control이 어떻게 다른지."Titan X 이상의 GPU가 2개 정도 있다고 보면 된다. 그거로 라이다 데이터를 분석하고 있고 그 뒤에 planning과 control을 담당하는 컴퓨팅이 따로 있다. 후자의 사양은 정확히 모르겠다.Planning은 본인 차가 어디로 가야 하는지에 대한 포인트를 갖고 있고, Control은 실제 steering angle과 액셀러레이터, 브레이크를 가지고 시간에 맞게 그 위치에 가게끔 해준다."- 예측할 때 어려움은 없는가? 예를 들어 사람이 이 속도로 움직일 거라고 생각했다가 사람이 갑자기 뛰거나 해서 속도가 변할 때."사람이 움직일 때 0.1초 간격으로 계속 감지를 하기 때문에 큰 문제는 없다. 문제가 되는 부분은 interaction이다. 사람이 가고있는 방향이 있는데 다른 차량이 사람 쪽으로 와서 사람이 움직여야 할 경우의 대응은 아직 없다. 이 부분에 대해서 연구논문들이 나오고 있지만 크게 좋아지지는 않았다."□ 프로젝트 발표 : ㅇㅇ대학교 ㅇㅇㅇ 학생◇ 연구분야○ ㅇㅇ대학교의 ㅇㅇㅇ 학생은 강필성 교수의 지도를 받고 있으며 같은 연구실에 5명의 박사과정 학생, 13명의 석사과정 학생들이 있다.○ 연구분야는 Data Science & Business Analytics로 텍스트, 이미지와 같은 구조화되지 않은 데이터 뿐만 아니라 구조화된 데이터도 다루고 있다.구조화된 데이터의 경우 안정적인 전력 소모를 위한 수요를 예측하고 있다. 실제 선박에서 장비를 가지고 촬영한 영상 클립을 이용해서 딥 러닝 기법 중 하나인 컨볼루셔널을 이용해서 해산의 파양 및 파고를 예측하고 있다.○ 뉴스 텍스트 감정 분석 모델 구축 프로젝트를 진행하고 있다. 단어에 대한 긍정・부정 사전을 구축하고 있다. CNN과 CAM을 이용한 감성분석 및 시각화, RNN과 Attention을 이용한 감성분석 및 시각화를 진행하고 있다.○ Stock Market Prediction: Hierarchical Attention Events를 활용하여 주가에 영향을 미치는 이벤트를 분석하고 있다. 구분 분석(Dependency parser)을 사용해서 뉴스 공장의 이벤트를 축출하고(Event Extraction), 이벤트를 이용하여 주가의 상승과 하락을 예측한다.◇ 연구사례○ 전반적인 연구에 대한 목표는 뉴스 기사 이벤트를 축출하여 타겟 시장의 방향성을 예측하는 것이다. 누가 누구에게 어떤 행위를 하는지(이벤트) 예측하기가 힘든데 이벤트를 축출하는 방법은 각 문장의 Actor, Action, Object를 파악하는 것이다.이를 Event Tuple이라고 한다. Event Tuple은 하나만 만들어지는 것이 아니라 여러 후보가 생기는데, 이 점을 보완하고자 버트의 language model을 이용하여 각 Tuple에 대해 스코어를 산출한다. 그 중 가장 적합한 Tuple을 선정하게 된다.○ 단계별로 살펴보면, 다음과 같은 예시 문장에 대해 룰 베이스, 구분 분석 등을 이용해 54개의 Tuple이 만들어진다.1. Tuple에 버트의 Mask language model을 적용하여 각 Tuple마다 마스킹 작업을 가한다.2. 마스킹된 Tuple을 가지고 Mask prediction을 가한 후 나온 확률값의 평균을 구한다.3. 이 평균이 가장 높은 Tuple을 최종적으로 산출한다.4. 축출한 Event Tuple을 가지고 Neural Tensor Network를 사용해서 Event Embedding을 한다.5. Actor, Action, Object가 입력으로 들어가고 최종적으로 Event Vector가 축출된다.6. NTN 모델에서 추출한 Event Embedding이 Hierarchical Attention Model의 input으로 들어가고, 중요도를 분류하는 Event-Level Attention, 시간적 맥락에 따라 가중치를 부여하는 Temporal Attention을 거치고 난 뒤 최종적으로 해당 주가의 상승과 하락을 분류한다.◇ 질의응답- 주가 예측하실 때 시간 맥락 (Temporal Attention)을 말씀하셨는데 시간에 따라 가중치가 달라지는건지."Input이 하루, 일주일, 30일 단위로 입력이 된다. 이런 정보를 반영해서 시간 단위에 따른 주가의 상승과 하락을 구별한다."- 뉴스 조회수에 따라서는 달라지지 않은지."현재 저희가 진행하는 것은 수치 데이터를 쓰는 것이 아니라 뉴스 텍스트 자체를 분석하는 것이기 때문에 다르다."- 뉴스 텍스트가 엄청 길 때 해석하기 위해서 Helper들이 나오고 있는데 그런 부분도 관여하는지."의뢰하는 쪽에서 문장 자체를 예측하는 것보다는 이벤트를 축출해서 시각화하고 주가를 예측하는 것을 요구하기 때문에 그 부분에 대해서는 생각해보지 않았다."□ 프로젝트 발표: ㅇㅇ대학교 ㅇㅇㅇ 학생◇ 연구분야○ ㅇㅇ대학교의 ㅇㅇㅇ 학생이 속한 연구소는 △제조공정에서 혐의 공정 탐지 △텍스트 마이닝(Text Mining) △헬스케어(Healthcare) △게임 AI(Game AI), 4개 연구분야를 진행 중이다.○ 개인적으로 참여하고 있는 연구는 고려대학교 응급의학과와 함께 미세먼지를 가지고 응급의학과 내원환자 수를 예측하고 어떤 날에 환자가 많은지 예측하는 일이다. 또한 NLP 관련해서 하나 시스템과 챗봇 플랫폼 만드는 데 기여하고 있다.◇ 연구배경○ 현재 진행중인 2개 프로젝트 외에 스마트 제조 관련 ㅇㅇ제강과 함께 진행했던 프로젝트를 중심으로 설명하면 최근에 반도체 공정, 철강 등 여러 제조공정에서 상당 부분 기술이 고도화됨에 따라 공정이 복잡해지고 있다. 미세한 원인과 혐의 공정을 찾아내는 것이 중요해졌다.○ 그리고 제조공정에서 품질 예측, 원인 분석은 항상 중요하다. 이에 최근 데이터를 더 얻기 위해 센서를 더 많이 박는 실정인데, 더 많이 늘어난 데이터를 분석하기 위해 해당되는 딥 러닝과 같은 방법론이 필요해졌다.◇ 연구모델○ 기존 연구는 변수의 중요도에 따라 원인을 산출했는데 Linear 패턴이 나타나지 않을 경우 적합하지 않다. 이번에 하게 된 제조공정에서는 다채널 데이터의 시계열 특성을 반영하기 위해 CAM(Class Activation Mapping)을 적용하였다.○ 문제의 정의는 처음에 시계열 데이터를 철강 공정에서 센서 데이터가 처음부터 끝까지 다 박혀 있는데, 거기에 있는 데이터를 수집하고 CNN의 성능이 유효한지 먼저 평가한다. CNN이 잘 나온다면 CAM을 사용해서 어떤 부분에서 혐의 공정이 일어났는지 원인 분석을 하는 절차이다.○ 하나의 센서를 수집하고 테이블에 넣는다. 동국제강에서 제공하는 전처리과정을 통해 수치를 정교화해서 집어넣었다. 다음 센서도 Time 1번부터 100번까지 쭉 똑같은 과정을 통해 모든 센서 값을 받아 내린다.○ CAM은 원래 이미지 데이터에 사용되는 방법론이다. 한 축은 센서, 다른 축은 시간 축으로 해서 2D 형태의 데이터를 구축했다.○ 회귀 모델에 있어서는 앞부분은 일반적인 convolutional layer를 계속 쌓는 것은 그대로고, 마지막 층만 CAM에서 fully connected(완전 접속)을 통해 바로 activation function(활성화 함수)로 뽑아내서 회귀 문제를 풀어내는 모델로 바꿨다.W값이 각각의 feature map에 대응하는 가중치 값인데, 각각의 가중치 값을 다 곱해서 마지막에 합산하면 원래의 이미지에서 어느 부분이 실제 class값을 예측하는 데 큰 기여를 했는가를 알아볼 수 있는 알고리즘이 있다. 회귀 구조에 맞게 변경시키는데, 소프트 맥스에 태우지 않고 fully connected로 Linear 회귀 구조로 바꾸었다.◇ 연구단계○ 첫 번째, 변수를 선택한다. 제품1, 제품2에서 제품1000까지 각각에 대한 CAM을 만든다. 합산 값을 다 더해서 전체 공정에 대해서 일괄적으로 혐의 공정이 나타날 만한 부분을 찾는 것이 글로벌 CAM이다.시간 축에 있는 모든 값을 다 더해서 테이블에 채워 넣고, 각 값의 합을 프로팅했을 때 임의의 한계점 이상을 갖는 값을 오름차순으로 정렬하여 위에서부터 아래로 센서들의 중요도를 판단한다.○ 두 번째로. 원인 구간을 선택한다. 시간 축에서 가장 높은 확률을 보이는 부분(Heat Map이 뜨겁게 나타난 부분)을 원인 구간으로 선택한다. 해당 원인구간으로 예측한 부분을 검증했는데, 위상 차이가 많이 났음을 확인할 수 있다.◇ 도전과제○ 글로벌 CAM을 단순 합산할 것이 아니라 Attention Mechanism을 통해 어떤 부분을 더 가중치를 둬야 하는지 연구할 의향이 있다. 각각 제품에 따라 다른 혐의 공정을 갖고 있기 때문에 단산 합산하는 것은 무리가 있기 때문이다. 다만 단순 합산을 했는데도 성능은 높게 나왔다.◇ 질의응답- 여러가지 방법론 중 CNN을 선택한 이유는."CAM이 CNN을 이용한 것이기 때문에 CAM을 구조로 쓰기 위해 CNN을 적용한 것이다. 타임 시리즈인만큼 RNN 구조도 충분히 사용할 여지가 있다고 생각한다."- 연구를 시작하는 단계에서부터 CAM을 사용하겠다고 설정하는지."처음에는 여러가지 모델을 적용시켰고 그 중 설명가능성이 높은 구조인 CAM을 사용했다. RNN은 추후 연구에 사용할 의향이 있다."□ 프로젝트 발표 : ㅇㅇ대학교 ㅇㅇㅇ 학생◇ 연구소개○ ㅇㅇ대학의 ㅇㅇㅇ 학생은 Machine Learning을 사용한 가정용 도시가스 상용 예측에 대한 연구를 발표하였다. 이 연구는 ㅇㅇ대 산업 AI 학생들과 ㅇㅇ에너지서비스와 함께 진행한 프로젝트다.ㅇㅇ에너지서비스는 한국가스공사로부터 천연가스를 공급받아서 가정, 산업현장에 도시가스를 공급하는 기업이다. 이 회사에서 해결하고 싶었던 여러 문제들 중 1가지를 선택하여 연구를 진행하였다.◇ 연구배경 및 목표○ 지역별 도시가스사는 한국가스공사로부터 천연가스를 공급받아서 가정, 산업현장에 도시가스를 공급한다. 이 때 지역별 도시가스사에서는 공급계획 수립과 한국가스공사와의 계약 물량 체결 등의 이유로 최소 2개월 전에는 사용량을 예측할 필요가 있다. 도시가스의 안정적 공급과 공급자의 비용절감 측면에서 도시가스 사용량 예측이 매우 중요하다.○ 여러 도시가스 용도 중 가정용은 기온과 시기 등 다양한 요인에 민감하게 영향을 받고, 세대마다 검침일이 달라서 측정오차가 발생하기 때문에 예측모델 개발이 어려운 문제가 있다. 따라서 저희는 가정용 도시가스 사용량 예측 연구를 진행하기 앞서 기존 관련 연구를 탐색했다.○ 도시가스 보기 초급에 수행된 연구를 제외하면 용도별 사용량 예측에 관한 최근 연구는 부족한 실정이다. 특히 가정용 예측 연구는 더욱 부족하다.그나마 있는 연구도 측정오차를 고려하지 않은 경우가 대부분이다. 기존 연구의 한계점을 극복하기 위해 측정오차를 고려한 머신러닝 기반 가정용 도시가스 사용량 예측 모델 개발 연구를 수행하였다.○ 최종적으로 사용량 예측을 통해 도시가스의 안정적 공급과 공급 비용 절감을 목표로 하고 있다.◇ 연구방법론○ 세대별 월별 사용량 데이터: 아파트, 단독주택 등 세대 유형별로 그룹화하고 각 그룹별 사용량을 산출한다. 원단위(세대 간 월별 평균 사용량) 경향, 세대 수를 고려해서 그룹화한다.○ 기온 및 기타 데이터: 검침 차수를 고려하여 검침 차수별로 기온 및 기타 변수를 산출한다. 그룹 내에서 검침 차수별로 데이터를 분리하고 분리된 데이터별로 원단위를 산출한다.가정용 도시가스 사용량은 검침량을 통해 산출되는데, 각 세대마다 검침 차수가 다양하기 때문에 검침차수를 고려하여 변수를 산출하는 기간을 조정한다.예를 들어 검침 차수가 1차수인 세대의 경우 8월 9일~9월 8일까지의 실제 사용량이 9월 검침량으로 기록된다. 1차수의 9월 평균 기온을 구할 때도 같은 기간을 고려하여 평균 기온으로 선출한다.○ 머신러닝에 기반 사용량 예측 모델 도출: 검침 차수별 변수를 통해 세대 유형 그룹별 평균 사용량을 예측하는 모델을 도출한다.예측 변수로는 기온 및 기타 변수를 사용하고, Linear Regression, Random Forest, Lasso, SVR을 활용하여 실험을 통해 가장 좋은 변수와 모델 조합을 최종 예측 모델로 선정한다. 본 예측 모델로 각 세대 유형 그룹별 원단위 예측 값이 산출된다.◇ 연구과정○ 방법론을 검증하기 위해 진행한 연구에서 사용한 데이터는 포항, 영덕, 울진 지역에 세대별 월별 도시가스 사용량 데이터이다. 2010~2018년까지 9년 동안의 데이터이며 검침 차수는 4차수까지 있다. 또한 포항, 영덕, 울진 지역의 일별 기온 데이터를 활용하여 사용량을 예측했다.○ 세대 유형별 그룹화를 하기 위해 세대 유형별 월별 원단위 변화를 살펴보았다. 아파트, 다세대, 다가구 유형이 유사한 원단위 경향을 보였고 원룸과 기타 유형이 유사한 원단위 경향을 보였다. 단독주택・아파트, 다세대 및 다가구・원룸 및 기타 3그룹으로 나누었다.○ 각 그룹 내에도 여러 검침차수가 있을 수 있기 때문에 그룹 내에 검침차수별로 데이터를 분리했다. 1그룹인 단독주택의 경우 대부분이 검침차수가 4차수에 해당해서 4차수 데이터를 단독주택 모델 개발에 활용했다.2그룹, 3그룹의 경우 대부분의 검침차수가 1-2차이기 때문에 1-2차수 데이터를 모델 개발에 활용했다. 각 그룹 내 검침차수별로 원단위를 산출했다.○ 검침차수별 기온 및 기타 변수는 검침차수마다 검침일이 다르기 때문에 기준을 정해주기 위해 대표일자를 선정했다. 이후 대표일자를 고려하여 검침차수별 각 기간 내에 기온 특성, 특정 기온 구간별 빈도수, 월 비율, 효율 및 비효율수와 같은 변수를 산출했다.○ 산출된 검침차수별 변수를 통해 세대 유형 그룹별 평균 사용량인 원단위를 예측하는 모델을 학습시켰다. 영덕, 울진의 경우 2014년부터 도시가스가 공급돼서 데이터가 부족했기 때문에 모델을 개발하기 어려웠다.따라서 포항 데이터만 모델 개발에 활용했다. 추후 영덕, 울진 지역의 사용량 예측할 때 2그룹 모델인 다세대 다가구와 원단위 경향이 가장 유사했기 때문에 2그룹 모델을 사용했다. 실험을 진행해서 가장 좋은 조합을 최종 모델로 선정했다.○ 결과는 1그룹인 단독주택의 경우 Linear Regression에서 MAPE 5.75%로 가장 좋았고 2그룹 모델에서는 Linear Regression MAPE 6.67%, 3그룹 모델에서는 MAPE 7.69%의 성능을 보였다.○ 검증을 하기 위해 가정용 실제 사용량과 비교를 시행하였다. 기존에 사용량을 예측할 때는 해당 월에 과거 3개년 평균 원단위를 예측 값으로 사용했는데, 기존 예측 값과 실제 사용량의 오차와 개발 모델의 예측 값과 실제 사용량의 오차를 구하고 두 오차를 비교하여 검증했다.○ 검증 결과는 전체 월에 기존 방법이 MAPE 11.1%, 개발 모델이 7.1%를 보여서 4%정도 개선된 결과가 나왔다. 도시가스는 난방에 주로 이용돼서 겨울철 사용량이 중요한데, 겨울철 사용량의 오차를 계산했을 때도 성능이 3% 향상되었다.◇ 연구결론 및 성과○ 본 연구를 통해 측정오차를 고려하여 세대 유형별로 그룹화를 통해 머신러닝 기반 가정용 도시가스 사용량 예측 모델을 개발하였고 포항, 영덕, 울진 지역에 실제 데이터를 활용하여 방법론을 검증해보았다.○ 추후 연구로는 모델 정확도 개선을 위해 추가적으로 예측 변수를 탐색할 것 같다. 더욱 다양한 지역에 도시가스 사용량 데이터를 활용하여 방법론을 검증할 것이다.◇ 질의응답- 가스 사용량은 계절별로 다를 것 같은데 계절별로 차이를 두지는 않았는지."기온 관련 변수를 통해 계절적 요인이 들어갔다고 생각한다. 또한 월별로 다른 사용량을 보이는 것을 확인했다. 월 변수, 기온 변수를 넣어줌으로써 계절 변수가 반영됐다."- 후보 예측 변수를 선정하는 기준은."데이터 탐색을 꽤 오랜 시간 진행해서 변수를 선택했는데, 평균 기온과 최저・최고기온을 먼저 기본 변수로 선정했다. 월과 효율・비효율 변수도 데이터 탐색을 통해 찾은 변수이다."- 그 외에도 원래 고려했지만 중요하지 않다고 판단되어 제외한 변수는."포항도 남구, 북구로 나뉘고 동, 서로 나뉜다. 지역적 요인도 고려했는데 탐색 시 유의미한 차이를 발견하지 못해서 변수에서 제외했다."- 가스 산출량을 정확히 예측하여 어떻게 공급 비용을 줄인다는 것인지."예를 들어 한국가스공사 코가스로부터 천연가스를 수입해서 영남에너지서비스와 같은 지역도시가스사가 개인에게 공급하는 실정인데 지역도시가스사가 예측을 해서 한국가스공사에 예측량을 넘겨줘야 다음에 받을 수 있는데, 예측을 너무 크게 하면 너무 많은 수입을 하게 된다.그렇게 되면 남은 가스에 대한 재고 비용도 생기고 지역별 도시가스사도 패널티를 받게 된다. 가스 산출량을 정확히 예측해서 한국가스공사에 넘기면 이런 비용적 측면의 패널티를 줄일 수 있다."
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2024-03-15□ 기관 소개◇ 프랑스 파리 지역기업 지원 및 경제 생태계 발전 촉진을 위해 설립된 지역혁신연구소 기술이전사무소의 주요 역할 및 기능, 정책 서비스 사례 체득◇ 파리지역혁신연구소 기술이전사무소(Paris-Saclay Development Authority)○ 정부기금을 받아 설립한 민간회사로 투자유치, 자금조달, 컨설팅, 국제화 등 다양한 분야에서 파리와 주변지역에 소재한 기업들의 혁신적인 비즈니스 환경 조성·경쟁력 강화를 지원 ○ SATT Paris-Saclay 팀에는 해당분야의 40명이상의 직원가 전문가들로 구성하고 있으며, Université Paris-Saclay, Institut Polytechnique de Paris 및 해당 지역에 위치한 기업의 연구 기관에서 일하고 있음 ○ 지역에서 수행하는 연구 작업 개발에 자금을 지원하고 기술 이전을 보장하기 위해 11년동안 7,900만 유로의 투자능력을 보유 ○ 연구혁신가에게 조언과 서비스를 제공, 기술을 제품으로 전환하는 자금 지원, 기업의 R&D활성화를 위해 실험실의 전문지식 서비스 제공□ 연수내용◇ 2차 세계대전 이후 원자력 발전소로 설립○ 파리사클레이 방문은 오전 10시부터 예정된 시간을 넘긴 오후 12시 30분까지 진행됐다. 연수단은 반갑게 맞아준 사람은 다름 아닌 방문에 대한 세부일정을 살펴봐준 나탈리(Nathalia Buryka)였다. 브리핑을 듣기 전에, 나탈리는 파리사클레이 지역의 지도를 보여주며 설립 배경에 대해 설명해 주었다.○ 파리사클레이 건물은 원자력 발전소로 설립되었지만 프랑스의 중심인 파리에 원자력 연구소를 설치하는 것에 시민들의 거센 반발이 있었다. 결국 해당 건물은 1960년대에 최종적으로 폴리테크닉이라는 프랑스 엔지니어 스쿨로 사용하게 되었다.○ 사르코지 대통령이 취임 이후 2014년 마침내 사클레이가 설립되었고 파리공과대학이 속하게 되었다. 본 기관은 공공연구의 가치 증대를 목표로 각 연구소에서 개발한 기술을 기업에 이전하는 것을 촉진하는 민간기업이다.특이한 점은 먼저 국가에 의해 창설된 회사이지만 민법의 적용을 받는다는 점이다. 다른 하나는 교육부와 국방부 각 소속의 학문 분야가 나누어져 있다는 것이 있다.○ 2014년 설립한 파리-사클레이 개발공사지역혁신연구소는 프랑스 광역프로젝트인 “Investissement d’Avenir”(미래에 투자)에서 유래한다. 세계 8대 과학기술클러스터로 알려졌으며 파리-사클레이 대학, 연구기관, ICT 대기업이 밀집해 프랑스 민간연구개발 투자 15%를 차지하는 등 ‘유럽판 실리콘밸리’로 불린다.○ 유럽판 실리콘밸리란, 민간주도형인 미국 실리콘밸리와 달리 국가 주도(마크롱 정부)로 노키아, 후지쓰, IBM 등 글로벌 ICT 기업의 투자유치와 파리-사클레이 대학교 출범과 같은 성공한 정책사례를 뜻한다.◇ 세계 8대 과학기술클러스터로 알려진 파리사클레이 개발공사지역혁신연구소○ 파리사클레이 개발기관(Paris-Saclay Developmnet Authority)은 2010년 그랑파리(Grand Paris Act) 광역프로젝트 관련법에 따라 창설된 기관으로 파리-사클레이 과학기술클러스터의 개발과 국제적 영향력 증진에 기여하고 있다.○ 업무는 △투자유치, △자금조달, △연구혁신 관련 컨설팅 및 네트워킹, △국제화를 비롯한 다양한 분야에서 파리사클레이 대학, DIRECCTE 일드프랑스 정부기관(노동·고용 분야)과 협업 중이다. 11년 동안 7900만 유로를 투자했다.○ 파리사클레이에는 파리사클레이대학 (Université Paris-Saclay)과 파리공과대학교(Institut Polytechnique de Paris) 그리고 국가연구기관에 속한 19개의 연구기관으로 구성되어 있다.파리공과대학교 내에 △에코르폴리테크닉 △ENSTA △ENSAE △TELECOM PARIS △TELECOM Sub Paris의 대학(그랑제콜)이 협업하여 환경·기후·에너지전환·인공지능·데이터과학 등을 포함해 12개의 연구 분야에 기여하고 있다.○ 파리공과대학은 프랑스를 대표하는 과학기술연구기업인 △CNRS △CEA △INRIA △INSERM △ONERA의 후원을 받고 있다. 그 밖에도 HEC파리(프랑스에 위치한 경영 대학) 등과 같이 세계적인 명문 고등교육기관과 힘을 합쳐 교육, 연구, 혁신 활동과 비즈니스 세계를 잇는 다리를 놓는 등 파트너십 정책을 추진해오고 있다.○ 현재까지 4명의 노벨상 수상자와 11명의 필즈 메달 수상자를 배출해 기초학문 분야에서의 우수성을 보여주고 있다. 하지만 기초과학 외에 프랑스의 응용과학 분야는 독일에 비해 약한 편에 속한다.따라서 프랑스 정부는 파리사클레이를 설립함에 따라 과학기술과 기업 간의 연결을 돕고 있으며 혁신기술과 기업가정신 간의 시너지 형성을 도모하고 있다.◇ 파리사클레이의 성공적인 기업 배출 과정○ 파리사클레이는 전망 있는 스타트업에 투자하는 비율이 다른 기관보다 큰 편에 속하는데, 한 프로젝트에는 평균적으로 약 45만 유로(원화 약 7억 원)의 지원을 해주고 있다.현재 파리사클레이 내에는 대략 60명의 직원이 근무하고 있으며 정부의 전체 지원금 7900만 유로(약 1109억 원) 중 현재 약 4400만 유로(약 618억 원)의 투자금을 사용되었다.기관의 모든 지원 또는 비용은 정부의 지원금으로 운영되고 이처럼 대규모의 자금을 투자함으로써 발생할 수 있는 위험 요소를 최소화한다.▲ 파리사클레이에 있는 대학과 기업들[출처=브레인파크]○ 파리사클레이대학교와 파리공과대학의 연구소 또는 논문은 먼저 해당 연구에 대한 인정을 받은 다음 SATT파리사클레이에 소속되고 바로 기업과 연계된댜.상업화되거나 파리사클레이에서 운영하는 인큐베이터의 도움과 중앙정부에서 창설된 라프렌치테크(La FRENCH TECH)와 같이 다양한 곳에서 투자를 받아 스타트업으로 성장한다. 이후 첨단기술 분야에서 활동하는 각 스타트업은 4명의 전문가의 도움을 받게 된다.○ 현재 프랑스 내외에 수많은 스타트업 지원 기관이 존재하고 있는데, 그중 파리사클레이는 최대의 규모이며, 모든 스타트업의 특성을 잘 파악해 인큐베이터 그리고 투자기관 등에 적절하게 연결해주고 관리한다.또한 마케팅 능력과 같이 회사를 운영 하는 데 전문성이 필요한 부분을 기업에게 전문가를 연계해주는 역할도 한다.○ 이처럼 파리공과대학의 장점은 다양한 지원을 통해 엔지니어링 분야에서 많은 인재를 배출하고 있다. 프랑스의 그랑제콜에 재학하는 학생은 6개월 또는 1년의 인턴십이 필수이다.특히 인공지능 등을 다루는 데이터 사이언스 분야에 강점을 보인다. 파리공과대학은 국가 차원의 ‘AI Trust’ 프로젝트를 진행하고 있으며, 르노 및 에어비스와 같은 다국적기업과 국가연구기관 등과 협력하고 있다.◇ 19개의 연구소와 협업으로 혁신 스타트업 창업 지원○ 창업·중소기업의 혁신을 가속화하기 위해 공공-민간 협력프로젝트 개발, R&D 연구지원, 컨설팅, 기술사업화, 라이센스 및 특허등록과 같은 일을 지원한다. 또한 △건강 △운송 △화학 △농업 △디지털 △에너지를 비롯한 6개의 주요 산업 개발을 촉진한다.○ 또한 4차 산업혁명에 발맞춰 딥테크 산업육성에 집중하며 19개의 연구소와 협업을 통해 지적 재산과 기술지원과 같은 획기적인 스타트업 창업을 돕는다.○ 2023년 기준 600개 이상의 스타트업을 창출했고 연간 350개의 특허권을 등록했다. 23개의 인큐베이터/엑셀러레이터를 포함한 45개의 협업공간을 보유해 약 4만5000개의 R&D 일자리를 창출했다.▲ 파리사클레이 클러스터 지역현황 [출처=브레인파크]◇ 연구-개발-혁신의 잠재력을 상징하는 장소○ 2021년 설립된 파리-사클레이 플레이그라운드(Paris-Saclay Playground)라는 협업공간은 6,000m² 규모의 인큐베이터와 600개 이상의 워크스테이션을 학생, 연구원, 박사 과정 학생, 기업에 제공한다.○ 총 5개의 인큐베이션, 엑셀레레이터 프로그램이 운영되며 공동작업공간을 통해 파리-샤클레의 혁신기업가들의 연결을 돕는 비즈니스 기회를 창출한다.○ 스타트업을 지원하고 혁신적인 아이디어를 상업화하는 데 도움을 주는 인큐베이션 프로그램을 운영해, 기술 개발 및 상품화 전략을 구체화한다. 또한, 투자 펀드를 통해 잠재 기술을 활용한 혁신제품의 전환비용 지원하며, 기술·개발 비용뿐만 아니라 지적 재산권, 전담 직원 채용에 관련된 비용까지 지원한다.○ 직원의 85% 이상이 관련 산업 분야 출신으로 이루어져 있어 혁신과 획기적인 R&D 프로젝트, 스타트업 투자에 연계할 수 있도록 하며 전문 지식을 제공한다.▲ 파리사클레이 산학연 네트워크[출처=브레인파크]◇ 다양한 인적·기술적·재정적 자원 제공으로 R&D 활성화 및 지원○ 광범위한 IT 도구를 사용해 많은 과학, 산업 응용 분야를 다뤄 다양한 인적·기술적·재정적 자원에 제공한다. 또한 기관 내 보유한 고도의 전문 지식을 활용하여 산업파트너와 500회 이상의 회의를 제공해 투자자와의 연결을 중재한다. 이를 통해 투자자나 기업에 스타트업을 소개해 기술이전 및 자금조달을 지원하고 있다.○ 혁신적인 연구 성과를 위해 R&D 활성화 서비스를 제공하며 기술 고도화를 위해 다양한 서비스를 제공하며 과학기술과 혁신 기술을 구현한다.연구 결과물에 대한 특허 및 지식재산권을 관리하고 보호하는 역할을 하며, 연구자와 기업 간 협력·기술이전 계약을 지원한다.○ 기술이전의 성공을 위해 비즈니스 모델 개발 및 사업화 전략 수립을 지원하며 이를 통해 새로운 기술이 시장에 안착할 수 있도록 도와준다. 과학건강에너지 효율성항공우주보안모빌리티기업 수550개(32,000개 일자리)130개(15,000개 일자리)130개(28,000개 일자리)약 20만개 일자리130개(28,000개 일자리)대표 회사·INRIA(국립디지털과학기술연구소)·CNRS(프랑스국립과학연구센터)·CEA(원자력 및대체에너지위원회)·암센터(PSCC, ParisSaclay CancerCluster)·IPVF(일드프랑스태양광 연구소)·PS2E(에너지효율 연구소)·VeDeCom(커넥티드카,친환경차량)·Safran(항공방위기업)·Airbus(항공회사)·Sagem(전기통신분야)·Nexter(프랑스 국유무기제조업체)·PSA PeugeotCiteroen(다국적자동차 제조회사)·Renault truck·Mercedes Benz주된제공 서비스정보 통신기술 연구 등ICT와접목된 의료 영상(ex. MRI 등),건강 관련 영양제지능형 에너지 관리,쉐어링서비스항공우주 및국방, 보안 등주요 산업체의연구개발 시설자율주행 및친환경 차량,ICT기반의안전장치 등[표 1] 파리사클레이 클러스터 내 기업 현황□ 질의응답- 스타트업에 큰 자금을 지원하는데 각 프로젝트별 성공률이 어떻게 되는지."지원을 받은 스타트업의 성공률은 약 90%정도 되는데, 그 이유는 초기 지원 스타트업 선정 시의 요건이 매우 까다롭기 때문이다. 2014년 이래로 창설된 33개의 회사 중 32개가 현재까지 운영 중이다."- 파리공과대학 내에 5개의 그랑제콜이 공유대학의 개념으로 운영되는 것인지."그것은 아니다. 그저 각 개별적인 공과대학교가 공통의 시설을 공유하는 것이다."- 미국 CES 출전하는 것에 대해 프랑스 기업이 생각하는 가치가 어느정도인지."CES는 단기간에 프랑스 스타트업을 홍보하고 전세계 투자자를 모으는 것이 목적이다. 하지만 현재 기관에서 지원하고 있는 스타트업은 주로 개발에 장시간이 필요한 첨단기술에 기업들이기 때문에 국내외적으로 해당 분야에 관심있는 투자자를 모으는 것이 더 중요하다."- 법률·자금·기술적인 분야에 대한 리스트업을 가지고 있다고 했는데 빠르게 변화하는 사회에 맞춰 해당 리스트를 관리하는 방법은."사실 전국에 존재하는 모든 협력업체를 찾는 것은 너무 광범위하기 때문에, 파리사클레르에 존재하는 모든 연구소와 인큐베이터 그리고 기타 기관 등을 리스트업한다.해당 연구소 내에 있는 모든 관련 기관을 정리하는 데 3년 반이 소요되었으며, 그 이후에는 업데이트 되는 기업의 정보만 관리하면 되는 것이기 때문에 현재는 별다른 어려움이 존재하지 않는다."- 프랑스의 다른 지역에도 샤클레르와 같은 스타트업 지원 시스템이 형성되어 있는지."SATT 같은 경우 프랑스 내에 13개 기관이 존재하고 있다. 모든 기관은 공통적으로 주로 첨단기술에 관련된 지원을 제공하고 있지만 각 기관마다 특성화된 분야가 따로 있긴 하다."- 파리사클레이 AI 분야 연구진들과 다른 국가의 공동 협력사례는."현재로서는 프랑스 내에서만 진행하고 있지만, 싱가포르 그리고 캐나다 정부와 추진 예정인 프로젝트가 있긴 하다. 싱가포르 정부와는 금융 관련 투자 분야, 캐나다 정부와는 AI 기술 관련 분야에 대한 협업을 추진 중이다."- 사클레이 지역에서 출범한 회사 중 유니콘기업으로 성장한 기업이 있는지."대표적으로 아마존에 로봇을 공급한 ‘엑소텍(EXOTEC)’이 있으며, 우버 창설자 중 3명이 텔레콤파이 출신이다."- 파리사클레이에 창업하는 것에 있어서 어떤 장점이 있습니까? 그리고 소속 기업의 성과관리에 있어서 가장 중요하게 생각하는 요소가 무엇인지."사클레이의 최대 장점은 프랑스 최고의 연구소와 공학 대학이 밀집되어 있다는 것이다. 이러한 특성은 각 연구기관 간 신속한 피드백이 가능하게 해주고 세계 각국에서 활동하는 다국적기업이 많이 모여 있어 다른 지역에 비해 다양한 기회가 주어지는 편이다.""개인적인 의견이긴 하지만 스타트업의 성과 지표는 기술의 완성도라고 생각한다. 투자자 측면에서 봤을 때 기술의 상용화 가능성 또한 중요할 수 있지만 첨단 기술 분야에 있어서 신속한 기술의 개발보다는 사회적으로나 기술적으로나 높은 완성도가 중요한 부분인 건 사실이다."- 지원 받은 이후 파리샤클레이에 일정 비율의 수익을 나눠줘야 하는지."해당 기관이 민간기업이긴 하지만, 각 스타트업에 제공되는 지원금은 100% 공적자금으로 운영된다. 따라서 비용적으로 돈을 받는 것이 아니라 스타트업 설립 당시 주주로 개입해 지분형식으로 창출된 수익의 일부분을 회수한다."□ 참가자 소감◇ 한국 테크노파크의 기업지원을 비롯한 업무와 유사○ △기업지원 △장비지원 △연구소, 기업, 학교 간 연결점 역할과 같은 업무를 하는 파리-사클레이 개발공사지역혁신연구소는 한국의 테크노파크와 유사하다고 생각한다. 다만, 이 곳은 국립기관이나 공공기관이 아닌 민간회사라는 차이점이 있다.○ 국가가 설립한 민간법 적용의 기술이전 촉진회사로 프로젝트별 약 7억 원을 지원하고 국가를 상대로 갚을 의무가 없다는 것이 배울만한 점이라고 생각한다.◇ 기업투자에 대한 국가 영향력 제한 필요○ 한국은 스타트업 투자금에 대한 국가, 기관, 투자자의 영향력이 크고, 자금사용용도에 대한 제한이 많다. 연수를 통해 한국도 기업투자에 대한 영향력을 줄여야 한다는 것을 파악할 수 있었다.○ 또한 기업에 투자된 금액은 차기 상환의 의무가 있어 기업에 부채로 작용하는 것도 기업성장의 장애요인으로 작용한다. 이러한 점을 개선해야 할 필요가 있다.◇ 지속적인 지원으로 혁신 결과 도출○ 빠른 결과를 도출할 수 있는 방향성으로 지원하는 한국과 달리, 파리-사클레이 개발공사지역연구소는 긴 시간의 연구를 지원하여 혁신적인 결과를 도출하고자 하는 방향으로 지원하고 있다는 것을 알게 되었다.○ 산업군, 사업 성격에 따라 지원 방향에 차이는 존재하겠지만 장기간 꾸준한 재정 및 기술 지원이 가능한 지원사업의 수가 증가할 필요성이 있다.◇ 6개월 이상 산업체 근무 졸업 요건 도입으로 인재 양성 유도○ 학생들의 실무능력 향상과 역량 강화 차원에서 한국 제도에도 6개월 이상 산업체 근무 조건 도입이 필요하다는 생각이다.대학 졸업 후 또는 재학 중 선택사항으로의 인턴십 수료가 아닌 졸업의 요건화로 졸업 후 신속한 진로 결정을 할 수 있고, 졸업 후 취업 전까지의 공백기간을 최소화할 수 있을 것이다.○ 산업체 근무는 필수로 하되 근무지를 지방으로 선택할 경우에 별도 혜택을 주는 방향으로 수도권 인재의 지방 정착을 촉진한다면, 지역의 인재 확보에 도움이 될 수 있다.
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남아프리카공화국 슈퍼마켓 체인운영기업인 픽앤페이(Pick n Pay)에 따르면 2021년 5월 기준 지난 1년 동안 자사 전자상거래 회원인 스마트 쇼퍼(Smart Shopper)들의 포인트가 R2억랜드 상당 축적됐다.스마트 쇼퍼 로얄티 제도에 의해 포인트가 제공된다. 카드를 제시하면 할인 혜택과 함께 제공되지만 현금과 같은 기능을 하는 포인트도 있다.나이지리아 암호화폐 거래소인 퀴닥스(Quidax)에 따르면 최근 암호화폐 사업을 국내 및 아프리카 대륙을 넘어 세계 시장으로 확대할 계획이다. 사업 확대의 일환으로 토종 토큰인 QDX를 출시할 예정이다. 또한 퀴닥스를 BEP20 토큰의 글로벌 본거지로 재배치할 계획이다. Press release distributed by 나이지리아 정부 산하 기관인 DMO(Debt Management Office)에 따르면 2019년 기준 나이지리아 유로본드(Nigerian Eurobonds)가 세계 5대 유로본드로 평가됐다.기본적으로 유로본드(Eurobonds)는 발행자의 통화와 다른 통화로 국가나 기업이 발행하는 금융상품이다. 유로본드에 투자하기 전에 채권의 위험 특성을 따져보고 이자와 대조해 볼 가치가 있는지 알아봐야 한다.▲DMO(Debt Management Office) 홈페이지
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2018-10-01뉴질랜드 뷰티소매기업 메카맥시마(Mecca Maxima)에 따르면 $NZ 1억1500만달러를 투자해 베이페어(Bayfair)쇼핑센터를 확장해 재개발할 계획이다.2019년 연말 베이페어쇼핑센터는 150개의 매장을 갖춰 완전히 개장한다. 베이페어쇼핑센터의 첫번째 재개발 단계 주요 매장들은 11월에 개장할 예정이다.다양한 패션의류 매장, 할인 슈퍼마켓, 식당, 7개의 스크린을 갖춘 1300석 규모의 복합영화관 등을 포함해 50개의 특별 매장이 추가된다. 메카맥시마는 글로벌 화장품, 스킨케어, 헤어 및 바디, 향수 브랜드 등의 주식을 보유하고 있다. 따라서 선물 매장, 패션 매장과 제휴해 사업확장을 시도할 방침이다.▲메카맥시마(Mecca Maxima) 매장 전경(출처 : 홈페이지)
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중국국제전자상거래센터(中国国际电子商务中心)에 따르면 2017년 상반기 중국 농촌의 온라인 판매액은 5376억2000만위안으로 전년 동기 대비 38.1% 증가했다. 증가폭은 성지지역 대비 4.9%P 높았으며 전국 온라인 판매총액의 약 17.3%를 차지했다.2017년 상반기 중국농촌의 실제물품의 온라인 판매액은 3286억4000만위안으로 전년 동기 대비 34.3% 늘어났다. 이중 농산품 및 건강식품등 가공품의 온라인 판매액이 420억8000만위안으로 전년 동기 대비 62% 급증했다.중국 정부가 농촌지역의 소득 증대를 위해 추진하고 있는 인터넷+정책의 영향으로 온라인 판매액이 급증하고 있다.▲ China_CIECC_Logo▲중국국제전자상거래센터(中国国际电子商务中心) 로고
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파키스탄 경제조정위원회(ECC)에 따르면 부실한 국영항공사 PIA의 정상화를 위해 새로운 보증금 105억루피를 승인했다.부채 한도를 1510억루피에서 1651억루피로 확대해 준 셈이다. PIA경영부실의 주요인은 비전문가적인 기업경영방식, 관행에 젖은 기업문화 등을 꼽는다.민영화 추진은 PIA직원들의 극심한 반발로 무산된 상태이다. 이번 ECC의 승인으로 구조개혁을 실현해 경영부실을 털어낼 기회로 삼아야 한다는 주장이 제기되고 있다. 국가재정이 튼튼하지 않는 상황에서 국영기업이라는 이유로 PIA만을 위해 2억루피이상의 손실을 감수하는 것은 부당하다는 논란도 있다.▲국영항공사 PIA 로고
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2016-05-13일본자동차회사 혼다는 말레이시아에서 5월 12일 중형 세단 '시빅'의 10번째 신형 모델 예약을 개시했다고 발표했다. 발매는 6월 내로 계획하고 있으며 2001년부터 올해 3월까지 말레이시아 누계판매량은 8.1만대를 기록했다.신형 시빅은 최신식 1500cc터보엔진 또는 1800cc를 탑재하고 처음으로 풀LED 헤드라이트를 도입한 것이 특징이다.또한 40미터 내에서 원격버튼으로 시동을 걸 수 있으며 운전자가 차에서 2.5미터 이상 멀어지면 자동으로 도어를 잠그는 기능 등 4가지의 새로운 기능도 포함하고 있다.혼다는 말레이시아 자동차협회(MAA)가 셀랑고르주의 국제전시&컨벤션센터 MIECC에서 20~22일에 개최예정인 '마이 오토 페스트 2016'에서 신형 시빅을 공개할 예정이다.▲무료로 입장할 수 있는 '마이 오토 페스트 2016'
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[파키스탄] 경제조정위원회(ECC), 2016년 자동차개발정책으로 유럽 자동차업체를 유치 추진... 산업계는 ECC의 정책을 환영하며 새로운 자동차 부품 및 조립업체 등의 유치에 도움을 줄 세금 인센티브 및 정책에 협조할 계획
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