플랫폼과 AI 서비스 개요

저는 지금 플랫폼 서비스 저희가 뭐 저번까지도 보고 진행, 생성인 AI, 딜러닝 이런 기술적인 것이었으면 이번에는 이제 이런 거를 가지고 어떻게 서비스가 제공이 되는지 어떤 플랫폼이 있는지 그런 것들을 좀 살펴보고 있습니다 지금 오늘 볼 거는 플랫폼을 위주로 볼 것 같고요 그 다음에 이제 어떤 서비스들이 있는지

Oh, isn't it? It's a plan on your own.

플랫폼이라는 이력들은 많이 들어보셨을 거에요. 그리고 정의를 뜻하자면 외교부의 복합과 외교부의 수요를 연결해주는 매계체라고 합니다. 보통 플랫폼은 기차역을 가장 많이 얘기할 것 같아요. 외국을 가도 기차역 가면 다 플랫폼

이렇게 써도 있잖아요 또 다른 플랫폼의 좀 진대적인 예시 마트가 있는데 아까 수요와 문을 연결해 준 예시라고 했었잖아요 마트도 똑같습니다 일단은 생산자 그리고 소비자

라는게 있어요. 생산자는 야채 채소 그런 것들을 키워가지고 팔아야 되는데 또 소비자 소비자는 또 식품들을 사야 돼요. 그런데 생산자랑 소비자랑 그렇게

1대1로 만나가지고 사법하고 사는 것도 구성할 수 있지만 이런 건 또 힘들겠죠. 생산자랑 소비자 있도록 그래서 이런 걸 조금 더 편하게 해주는 게 연결해주는 브로커 즉 플랜폼이 된다는 역이선이 된 만스가 되는 최종적으로 생산자와 소비자만의 공예성을 만듭니다

그래서 저희도 사고 싶을때 다 마트로 가잖아요 오늘 뭐 좀 취향을 하면 온라인으로 사는 것들도 별로 많이 하긴 하지만 온라인 마트, 마켓컬리 그런 것들 다 사준 플랫폼이라고 생각도 됩니다 오프라인이나 그런 것만 좀 다를 뿐이지 언제든 이제 마트도 일종의 플랫폼이 될냅니다

그래서 마트는 매개체의 역할을 해요. 그럼 얘네는 어떻게 수익을 내느냐 수수료, 판매가 이루어지는 증권에 대한 수수료를 받습니다. 이러면서 마트가 또 좋아요. 또 다른 개념이 있는데 이건 좀 전통적인 개념이라고 할 수 있습니다.

파인 리멘트 이라는 것인데 이거는 그림을 보면서 얘기하는 게 더 잘 알거든요 그러니까 기존에는 원래는 파이프라인이라는 형식으로 생산자랑 소비자랑 소초를 했었습니다 생산자가 식상품 서비스를 팔고 준다고

그러면 파이플라인을 이용해서 딱 원웨이 소비자한테 멍하시니 텐션샷 때 최근 들어서 이제 폼폼 방식으로 많이 바꾸고 있습니다 그래서 보면 이제 좀 더 쌍방향, 쌍방향 이렇게 조금 더 쌍호자동이 커진 것을 볼 수 있죠 그래서 파이플라인은 좀 단 방향으로 흘러가는

그런 느낌이 있었는데 플랫폼은 좀 더 다양한 가치고 가치가 조합되거나 소비가 된다고 할 수 있습니다. 그래서 사실 이 타인플라인에서 얘기하는 것이 플랫폼의 개념에 통합되기 보다는 플랫폼보다 더 비전이 있던 직동적인

상속 서비스의 창출과 이동이 리액트업으로 발생한다. 하수종 끝에는 생산당하는 안되는 소기관리라는 것이 아까 파이프라인이랑 플랫폼이랑 좀 다르게 조금 더 단계적으로 원웨이

그런 타편적인 협체로 되어 있는 것이 특징이라고 할 수가 있습니다.

플랫폼의 유형이 뭐 있는지 살짝 보면은 3가지가 있습니다 중개형, 나린형 일단 첫 번째, 중개형을 보자면 아까 와츠도 이 중개형이라 중개형에 포함이 될 것 같아요 제품이나 콘텐츠 거래하면서

수수료로 수익을 얻는 비즈니스 모델 그래서 이제 중계를 해주는 거잖아요 그래서 중계됩니다 대표적인 기업은 아마존이라고 하겠어요 뭐 그렇죠 아마존도 사실 외국에서는 별만한 걸 다 아마존으로 배달을 해요 그렇기 때문에

계속 해주고 하는데 뭐 스스로는 바퀴즈이구나 가지고 그리고 두 번째 락인형 락인형의 가장 그냥 딱 대표자인 것은 MSM이 있다고 애플에 내고 있어요 락인형이라는 게 아까는 뭐

수수료, 출계 이런 얘기에서 당연히 이거는 이용자들의 충성도를 이용해서 수익을 창출한다는 것입니다 그러니까 이건 좀 특이하게 한 것만 제대로 자리를 잘 잡으면 그 다음에는 이용자들의 충성도를 이용해서 수익을 창출한다는 것입니다 컴퓨터로 얘기하시면 됩니다

윈도우랑 백이 있어요. 이 두 개가 딱 세팅이 잘 되어있잖아요. 그 다음에 윈도우에서 또 다른 컴퓨터가 나온다. 또 다른 OS가 나온다. 윈도우 11, 12, 14가 나온다. 그럼 윈도우 쓰던 사람은 윈도우만 계속 쓰게 된다. 이게 이용자들의 측면도야. 더 좋은 예시는 했는가.

갤럭시, 애플, 중점 하나씩 따나요? 애플 쓰는 사람들은 그 다음 애플 모델 다음 캐치 애플 쓰고 갤럭시 쓰는 사람은 그 다음에 갤럭시도 더 많이 쓰고 합률적으로 그렇잖아요 그게 이제 락인형이라는 사람 할 수 있을 것 같습니다 그래서 이런 락인형 플랫 같은 거는 좀

처음에 제대로 자리만 잘 잡으면 이용자들의 충성도를 사용해서 수익을 좀 더 용이하게 창출할 수 있는 거라는 좋은 모델을 알아볼 수 있을 것 같습니다 광고형, 이건 광고를 팔아서 수익을 창출하는 모델이니까 어려운 것 같고 사용자를 하고 한 다음엔 광고를 팔아서 수익을 창출하는 것 같습니다

뭐 줌거리나 페이스북 뭐 그런 데처럼 가면 광고도 많이 보이잖아요. 뭐 여러가지 sns에서 뭐 적고용이라는 게 좀 보이고 그래서 중개형을 아니냐고 그렇게 플랫폼의 유형이 아닐 수가 없습니다.

다음 주 특징을 얘기하자면 경계의 붕괴라고 되어 있대 사실 이거는 핸드폰이랑 크게 상관없는 특징인 것 같아요 어디서는 경계의 붕괴는 이루어지고 있습니다 기호주칙 예시를 자동차로 예시를 두고 있는데 어? 그래? 어? 이런 생각하기 문화는 그냥

전체적인 트렌드라고 좀 손안개 주면 좋을 것 같아요 자 일단 자동차 원래 현대자동차 생각하면 경쟁자가 B&W, S 뭐 이런 다른 자동차 회사들이 경쟁자잖아요 그런데 이제 갈수록 뭐가 나오고 있어요? 자율주행차, 자율주행차가 가고 있고

자유자인 차는 또 어디서만 있어요? 테슬라도 물론 있겠지만, 궁글도 있고, 네이버도 자유자인 발굴이자 만들고 있고, 삼성도 만들고 있고 자동차를 만들지 않지만 기업에서도 이제는 자동차 방으로 뛰어지고 있다 이런 게 계속 경비의 준비가 지금 많이 밀어지고 있어요. 여러 군대에서.

플랫폼 특징 조합적인 이해관계자들의 참여 이건 아까 락인 특징 한번 봤잖아요 그거랑 좀 연결이 되요 이용자들의 충성도를 높이는 부분은 일종의 락인 전략을 이용하는 것 그래서 그런 거예요 플랫폼을

제대로 딱 한번 잘 만들고 나면은 이거를 이용자들이 진짜 잘 사용하게 되면은 그 다음부터는 그 모델에서 업데이트만 잘 돼도 계속 그 사람들 귀가만 쓰겠다 이게 이제 락인입니다 그래서 이렇게 성적을 잘 함께 들이기 쉬운 거예요 이런 락인 전략을

쓰기 위해서 플랫폼을 선점하는게 상당히 할 수 있다 회사기획 회사이점 요즘은 이제 AI도 보고 채집기, 디플로우드 이런것도 사실 일종의 선점하는 선점해야 되는 전략사업이거든요

챕트페이지도 봐요. 보면은 제대로 하나 만들어놨잖아요. 업데이트하면은 그 사람들이 계속 그걸 잘 되나 잘 되는 업데이트이다 하고 바로바로 그거 맞습니다. 업로드도 재미나이디팅하고 마찬가지예요. 선적만 제대로 해놓으면 이걸 계속 추천하는 거예요.

그래서 계속 얘기하듯이 플랫폼 선정의 중요성 선정했다는 것은 즉, 이해관계자들의 참여가 잘 형성되었다는 것입니다 한 번만 제대로 선정해놓으면 그 다음에 큰 물건증이 장난쳐요

광고도 그렇게 많이 하시는데 그냥 모델 출시했다 업데이트가 이정순이 됐더라 이렇게 살짝만 얘기해서도 사람들이 와 하면서 바로 승불로 가죠 그래서 그 다음에 선정했다는 큰 시간과 노력을 그리지 않더라도 이해관계자들이 자발적으로

시장을 선정하는 것 그렇기 때문에 요즘 마이티티업들이 이 공지는 플랫폼을 선정하기 위해서 노력을 많이 하고 있다는 것입니다. 또 여러 기택을 저희가 알고 있는 구글 애플이 있습니다. 이런 애들이 다 이 공지는 플랫폼을 선정하려고 많이

글로벌 기업들이 진입합니다 사실 이게 저도 보다 보면은 약간 예시들이 조금 오래됐어요 막 위험이 된 것 같아요 아주 최신이라고 할 수 있는 그런 대략적으로 뭐가 있었는지 일단 나오는

아마존이 원래는 시급상품을 안 앞선 전자상거리도 로면했다. 전자상거리도 있어요. 외국에서는 아마존을 통해서 많이 배수는 좋고 그 다음에 또 뭐하냐? 클라우드 컴퓨팅 서비스

사실상 이게 더 유명하죠. 아마도 백서비스 클라우드 컴퓨팅 이쪽으로 아마도는 선담을 잘 해놨어요 그래서 이제 클라우드 컴퓨팅 시장적인 최종을 사지 않다 그런데 저희는 지금 꼭지는 빼고 얘기하다가

이 공지는 뭘 만들었으면 아마존 렉스라는 것을 만들었습니다 그러니까 이 음성인식, 제한원처리 이런 의료인 기술들을 제공하는 것이든 음성인식을 하면서 어플리케이션, 사물인터넷 환경대화, 적법 검색,

이런 것들을 좀 서비스를 제공하려고 했어요 뭐 음성인식, 자연한 처리기술 이런 거 이용하면 음식 주문, T-CAD, 앱에 이런 서비스들을 할 수 있다 이렇게 된 순차입니다 근데 이거는 저희 나라도 있어요 저희 나라도 한참

음성인식이 좀 유행했던 때가 있었어요 뭐 요만한 스피커 인공지능 스피커 얘기 인성 잡히나요? 누구? LG의 누구? 어 여기있게 어쨌든 그런 것들이 참 유행했었습니다 그런거랑 괜찮아요 자 만약에 이제 이런 음성인식 자연호처리

잘 할 수 있다. 그러면 무엇을 할 수 있다? 사물이 있는 환경에서 자연 서비스. 스마트폰이 될 수 있다는 게 작정이 되겠죠. 그래서 보면은 집에서 너무 낮춰도 불 꺼져 화면에 꺼지고 전시법 하잖아요. 그런 것들이 가능해지만

그리고 정보 검색, 음성으로 정보 검색 할 수 있잖아요 뭐 얘기 저희도 많이 하고 있습니다. 센티비티에 이런 정보 검색을 막 하는 것처럼 음성 인식도 잘 있죠 그다음에 마이크로소프트 마이크로소프트는 원래 OS를 만드는 계획이었잖아요 그런데 이제

AI로 뛰어들기 상관입니다 먼저 오픈 AI에 투자를 보면서 웬만한 IT 계엄들은 AI를 빼고는 발전이 없겠다 싶어서 웬만한 IT 계엄들은 AI를 시작하고 있습니다 마이크로소스는 두동이 애외나요 얘네는 어떻게 시작하느냐 오픈 AI한테 투자를

하면서 시작을 했다. 그래서 뭐 처음에 15달을 투자해서 시작했고 그 다음에 이거를 mscravity Azure에서 서비스를 하게 됩니다.

그래가지고 MS는 Proud 서비스에서 Copilot 이라는 이름으로 서비스를 한다고 하겠죠 윈도우를 많이 쓰잖아요? 보면은 Copilot이 내장돼 있는 경우가 많은거에요 Copilot은 사실 지금 수요사항을 사용하는 것 같습니다. 어떻게 잘 되는지 모르겠어요. 워낙 다른 AR는 잘 되기 때문에

파일러지인 치고 그렇게 잘된다는 생각은 되지 않아요 아직까지 참 자 여기서 또 하나 서비스 제공했던게 콤미디티브 서비스 콤미디티브가 인치라는 뜻이네요 아까 아마존이랑 비슷해요 근데 이제 조금 더 확장해서

뭐 분석 인식 컴퓨터기죠 여러가지 인지를 할 수 있게끔 하는 공지능 플랜폼을 제공하는 것이 있습니다 언어 분석 초청 서비스는 다양한 모델을 제조해서 픽스를 했었습니다 지금은 근데 이제 이름이 또 바뀌었을거에요 AI 서비스로 배워만 하고 싶을거에요

이것도 좀 오래된 서비스인 것 같습니다 어쨌든 이런 커비인트 서비스가 있었고 이거는 여러 가지, 검사 기준, 사업과학용 이런 것들을 이용해서 여러 가지를 입질할 수 있게끔 이 공식의 플랫폼을 제공했었다 Google, Google은 모두가 다 알고 있는 회사죠

인공지능 관련 준비 수 있는 클라우드 플랫폼의 서비스로 제공하고 있습니다 Google Cloud Platform, Evalent GCP라고 사용하여서 여기 써있는 서비스로 제공하고 있다고 하는데 여기서 보면 클라우드 인공지능 플랫폼 파이플랫을 제공한다는 겁니다

사실 GI를 학습하고 배포까지 활용하면 저희가 해야 되는 단계가 꽤 많아요 데이터를 얻는 데이터 접수할 때 AI 모델을 만들기, 학습, 밸리데이션, 테스트, 배포 그렇게 여러가지 단계가 집중되고 원래 이걸 다 사람이

해야 되잖아요. 근데 이런 회력을 이제 좀 자동화시켜주는 플랫폼 하이파인 이것을 한 번 구글에서 서비스로 제공을 하고 있고 그리고 이거는 이제 여러분 아실 수도 있을 것 같아요. 코랩 코랩이랑 서비스도 제공을 하고 있는데

AI를 학습할 때 GPU가 필요한 연산량이 워낙에 높이됩니다 이제 포렘이라는 걸 쓰면은 Google Cloud 서버를 무료로 사용할 수 있습니다 무료로 GPU를 사용할 수 있습니다 길게는 못 써도 짧게 남아 그래도 간단하게 학습시킬 수 있을 정도로 GPU를

사용하게 입금 해줍니다 그래서 나중에 실습을 하실 때 좀 GPU를 써야 된다 근데 내가 갖고 있는 GPU가 없다 그러면 Corelm을 쓰는 것도 나쁘지 않아 사다를 못쓰고 그리고 이게 다 무료예요 사실 물론 이제 유료로 하면 더 쓸 수 있는 범위가 넓어야 되겠지만

그래도 이제 기본적으로 무료별을 할 수 있는데 그 원인은 무엇이냐 고객 확보. 이게 가장 극대합니다 어떤 기업인은 무료로 결합한다는 것은 고객을 확보하려고 하기 위해서입니다 이렇게 극하게 확보를 해서 좋은 것은 무엇이겠냐 이용자의 충성도가 난다는 것입니다

그 다음에 IBM이라는 게 있는데 요즘은 이제 얘기 많이 안하는 기업인 것 같습니다 Watson 이라는 게 나왔었는데 이거는 좀 DJI 수줍칩의 공기는 플랫폼 라고 합니다. 그래서 뭐 세 가지로 나뉠 수 있다고 하는데 Watson, AI, Data, Office 이렇게 총

세 가지가 있습니다. 이건 모델 훈련, 앱몬, 이런 걸 다 못하시고 리더 분석, 이거는 워크플로우의 거래 지원하는 부분이 좀 다르다는 부분입니다. 자, 지금까지 해외 빅테크 핸드폰하고 이번엔 진대

지금 내가 어떤 이야기 하는 생각인데 사실 편의점에서 저희가 크게 경쟁력이 있습니다 생기적으로 다 모투볼, 아마존, 웬타 이런 곳에 있는 서비스를 많이 가지고 사실 한국 서비스를 채인하지 않습니다

저희 한국 안에서도 실제 그런 빅테크 서비스만 저희가 활용을 합니다 그렇죠. A/Wer, 카카오 그런 데 든지, A/S 서비스는 잘 활용하지 않습니다 그래서 내 기업들이 선택한 전략은 정책이 아니라 판매하고

무슨 뜻이냐? 기존에 있던 챔치피티의 재미 나의 프로들을 우리 플랫폼에서 잘 쓸 수 있게끔 만들어주는 그런 판명 그런 쪽으로 방향을 풀었습니다 카카오도 오픈 AI 챔치피티 수 있잖아요? 그런 거를 생각하고 있습니다 그래서

정변순부를 한 것이 아니라 고객들이 데이터 베스트, 하트 베스트, 기존의 서비스를 활용할 수 있도록 하는 컨설팅 디스플레이를 참고 있다.

그럼에도 분법하고 네이버랑 카카오는 데이터 센터에 돈을 좀 많이 쏘고 있습니다 이거 전 세계적으로 똑같은 음식인 것 같은데 AI래식을 알 수 있는 사람들이 많을 것 같고 그러면 데이터도 필요하고 GPU도 필요할 것 같고

그러기 위해서는 리소스가 필요한 것 같습니다. 데이터를 저장하는 GPU를 확보해야 합니다. 그렇기 때문에 그런 것들을 좀 확보하기 위해서 데이터 센터에 돈을 많이 들어주고 있다. 그래서 네이버랑 카카오 목표를 보면은

데이터센터 계속 짓고 있어요 미친 번 추천 세종 여기입니다 세종에도 네이버 문구센터 아까 오면 사는

자, 근데 이 공진 스피커가 살짝 보면은 아까 제가 말씀드린 것들, 이건 공진 픽업 이게 살짝 외에도 좀 있어요. 그런 적 있었는데 이게 이 공진 스피커가 해외 기업한테 많이 밀리면서

전세계 중 1,3% 수준의 먹기일 상황입니다. 그래서 실제로 요즘은 잘 못보기는 쓰일 것 쓰는 거예요. 이게 저도 실제로 LG에서 만든 누구를 써보는 것인데 이게 뭐 잘하는 걸로는 인성인심을 함으로써 영화에 의견하고 다시 알려주는

마트에서 계속 다 해주고 그런 여러가지 서비스를 해줄 수 있다는 걸 알고 있었는데 일단은 그렇게 인성 처리 되었으면 좋지 않았습니다. 좋지 않았어가지고 이게 좀 많이 정리율에서 떨어졌던 케이스가 있습니다. 그래서 지금 꼭 잘할 수가 있잖아요.

자, 그리고 반면에 이제 뭐 클라우드 기반의 넨탈코 서비스 뭐 뭐 뭐 뭐 다른 기업에서는 결국 좀 많이 쓰고 있죠 한국에서 한국은 많이 비롯고 이제 다른 애들 아마존, 아이돌, 아이돌 여러 애들에서 많이 쓰이죠 외국에서는 실제로 아마존

그래서 만든 인식으로 스마트폰 그런 것도 많이 한다고 하고 감아주면 되죠.

그리고 또 삼성에서는 이것도 옛날 얘기를 하죠. 대하영 이봉진 발포 및 브리티를 출시. 저도 사실 이건 처음 들어요. 브리티를 만들었다. 이건 되게 조용하게 생겼다가 나갔을 거예요. 그 다음에는 기하영 이봉진 발포 및 라이틱스.

AI를 보이며 인공지인 PCS를 사용하는 것 같고 별로도 이야기했는데 그렇게 잘 듣는지는 사실 모르겠습니다 그래서 두 개는 크게 잘 듣는 진리죠 이것도 참고 아시길 것 같아요 LG CNS는 멀티킬러드 기반의 인공지인 PCS

DMP를 출시해 있고 SK는 인사, 재능, 회계 등 직무 연령들 서비스 위에서 마이챗, 채팅 서비스를 같이 하시다는 것 어쨌든 진대 주요 IT 서비스 업체에서도 이런 꽁지 않은 플랫폼을 만들려고 노력하게 하고 있습니다

다만 그래도 여전히 해외 빅테크 플랫폼에 비해서는 많이 밀리고 있을 것 같아요 사실 이거 다 처음 들어본 거 아니에요? 중소계업도 참고로 알고 봤어요. 손째로서 그리고 닉창 이런 데서도 김구진 플랫폼, 아담스

그리고 생성형력이 아닌가 필요한 것입니다. 이것만 봐봐요. 아, 인공지능 서비스입니다. 아까 말씀드렸듯이 저희가 기술을 배웠잖아요. 근데 이제 어떤 서비스들이 있는지 상당히 다양할 거예요.

그게 정말 잘 재림하면 묵무진해 못할 수 있는 것이지 일단 뭐 무익수업 아마존에서 아마존 보라는 매장을 만들고 있는 겁니다 그래서 보면은 여기 사람 없고 여기 이렇게 이런 것들이 있죠

여기서 뭐 계산도 하고 계수하면 아프죠. 그런 식으로 윈스터를 만들고 있다고 그건 예산과 다르게 고장 중이라고 하는데 그래도 이제 계속 노력을 하고 있는 걸로 알고 있어요 근데 이제 이렇게 약간 좀 AI 하는 기업을 좀 좋을 수 있는게 데이터를 얻을 수 있는 창고가 될 수가 있어요

이것도 다 지금 디지털파로 만들어졌잖아요. 그래서 결제하고 뭘 사고 누가 뭘 사고 그런 게 나아. 데이터를 줄어볼 거 아니에요. 그거를 가지고 더 학습해서 더 똑똑한 아마존을 만들 수 있다. 그런지. 이게 고전 AI 서비스의 교수단이 될 것 같아요.

저희가 채팅을 하면 할수록 데이터가 보여요 학습 데이터 그리고 데이터를 가지고 이제 학습해서 더 좋은 모델을 그렇게 할 수 있어요 원래는 데이터를 나가서 보아되는데 이거는 그냥 앉아서 볼 수 있는거죠 예를 들어 서비스들은 이제

제대로 잘 출시만 하면은 그때 데이터를 먹는데 훨씬 소홀할 수 있다 그렇게 생각해도 된거 국내에서 보이소을 주입한 건 편의점이라고 하는데 사실 이 시점은 무학이 좀 애매하죠 저희도 뭐 편의점에서 다 써봤잖아요 사람 먹는 편의점

근데 저희가 셀프로, 멸모로 저희가 셀프로 바구지 찍고 결제하고 그런 거잖아요. 이거는 뭐 AI랑 확인 좀 애매할 것 같습니다. AI에 대해서 줍시다. 이거는 뭐 여러가지 곳에서 쓸 수 있죠. 페인터로서도 그렇고

근데 더 많이 볼 땐 건 식당 식당에서 놓치면 그 메이처분들이 음식을 나르지 않고 다 로봇이 많이 있는 걸 볼 수가 있습니다 그런 것도 이제는 AI에 대해서 일하고 사실 똑같은 보습당 안에서도 그게 변화하고 식당

밖에서도 배송 배달 그런 것도 다 할 수 있겠죠 AI가 제대로 개발이 된다는 거예요 그래서 예시로 들은 게 도미노 피다의 유로 알죠 이걸 자유지원을 하면서 알아서 이제 가야 되는 배달, 배달 기술으로 가야 되는 거예요

그럼 뭐죠? 아 이것도 한 해 시간 없으니까 그 다음은 배달의 민족의 진리라는 것도 있습니다 이런 거 만들었다고 조금 얘기는 많이 들었는데 살이 분명히 비슷해 얼마나 사람들이 많이 쓰는지 공개했는데 어쨌든 아까 얘가 AI 배송이

집중하면 안 되죠. 그리고 드론. 사실 드론이 가장 포텐츠를 주는 것 같아요. 이제 땅에서 계속한다 그런 거는 보통한 비동지역지대한 이런 것들이 있을 텐데 드론은 이제 하늘을 달잖아요. 하늘을 달다 보니까 훨씬 더 시간도 효율적일 수 있고

더 빨리 효율적으로 배송할 수 있습니다 드론이 이제 AI를 되게 잘 맞을 수 있게 뭐 배송뿐만 아니라 여러가지 이제 날면서 모든 것을 다 볼 수 있잖아요 그래가지고 뭐 보석도로 같은 데서 차들을 이식해서

뭐 범죄자 차량이 있지 과석하고 있지 그런 것도 다 볼 수 있어요 아니면 이제 건물 같은 거 건물 같은 거를 이제 날면서 외관을 보면서 집이 있는지 없지 그런 것만 파악할 수 있어요 사람이 보기 어려운 시야를 드론이 볼 수 있는 거예요 그래서 저는 좀 드론이 AI랑 되게 좀

잘 맞을 수 있는 포텐셜이 크다 생각을 하고 있습니다 둘과 헬스케어도 AI랑 되게 조합이 잘 맞을 수 있는 사업점 하나죠 뭐 이런 거 CT MRI 2D로 확인하는 걸

인공지능기만 3.3차원 컬러로 보장되나 그래서 이제 좀 의자들이 좀 더 쉽게 지켜보시는 그렇게도 만들 수 있고 아니면 뭐 AS레이, 아니면 뭐 초음판 그런 데서 저희가 사람 눈으로 보기 어려운 그런 질문들을 좀 더 잘 볼 수 있는 그런 기술들도

안으로 줄 수가 있습니다 그래서 이것도 의료 AI라고 해서 이 중앙 관련해서도 여러 사업이 많이 창의됐어요 그중 가장 대표적인 게 루닛은 저도 기억이 나는게 제가 석사 2년차 때 2015년쯤에 생긴거예요

대학원생분이 이제 창업을 한 건데 지금은 별명 됐습니다 11년, 12년 됐습니다 10년 만에 진짜 쓴 스타트업이 됐잖아요 이제 의료, AI, 할만 빠질 수가 없는 스타트업이 됐습니다 그래서 여기서 보면 뭐 믹스웨이의 인상 같은 것을 공진에 시켜서

태양단순을 13트로 또 우리는 기술을 세우고 있습니다. 그리고 말보다 되게 여러 가지를 쌓여야 합니다.

자 여기서 이제 뭐 규제에 관련 얘기가 나오는데 그런 것도 있어요 데이터가 어떤 분야의 데이터를 쓰냐에 따라 보안이 천차만별이 될 수 있어야죠 의료 데이터는 개인정보가 많이 있는 부분이라니까 아무리 데이터를 얻기싶다 해도

이게 보안이 상당히 강한 데이터일 수 있기 때문에 데이터를 취득하기가 많이 어려울 수 있어요 그래서 의료 데이터에서 가장 뜨거운 데이터예요 그리고 특히 이제 우리 나라가 좀 이런 의료 데이터를 취득하는데 규제를 강부를 더 많이 하실 거 같아요 그 장면에

중국은 상대적으로 다른 나라에 비해서 규제가 많이 완화가 됐어요 AI 발전하는데 크게 많이 완화를 합니다 의료 데이터도 그중도 합니다 그래서 의료 데이터도 그냥 막 갖다 쓸 수 있게 했기 때문에 그 데이터를 가지고 계속

기준을 하고 있다고 합니다. 그래서 아까 그 룻잇 같은 데에서 데이터를 얻으려면 뭘 해야 할까? 여러 병원이랑 협상을 해서 데이터를 얻는 그런 활동을 많이 해야 합니다. 그런데 이것도 사실 시간과 인력을 많이 낭비하는 그런 활동이라 가지고 그것도 법만 짤 규제가 많아가게 되면 풀어질 수 있는 문제가 되지 않나요?

생각을 하겠습니다 AI 혜택 이것도 사실 AI 배송이랑 비슷해요 그냥 필요한 방에 가지고 원하는 것을 갖다 준다 똑같은 시니어 케어 시니어 케어도 서비스는 될 수 있죠

아까 말씀드린 스피커 없던가? 아니면은 런코키스 같은, 워치, 요즘 워치 잘 창문하잖아요. 워치에서 건강정보를 잘 파악할 수 있습니까? 이거를 워치 단위원님한테 점심을 흘러시지. 그렇게도 신형 케어핀에 대한 프레스 수가

미국이 케어 엔젤이랑 신경 케어 AI 세계라고 합니다 좋은 것 같고 그리고 이스라엘의 세계 그리고 반려로 반려계가 많이 얘기한다네요

애환경만 피우는데 이제 이것도 로봇으로 대체를 할 수가 있다 뭐 가능하긴 해요 뭐 센서랑 인공지능이 있으면 사실 못할 겪긴 해요 외관만, 외관만 쓴 데 잘 만들면은 크게 바라지게 없을 수준으로 할 수는 있지만 뭐 여전히 지금

지금 봤을 때는 당연히 다른게 많이 느껴지니까 얼마나 사람들이 많이 생생지 못했어요 특히 쉬~ 그리고 이제 반려로 초록의 반려로는 고립하는 게 있죠 이런거는 사실 일본에서 많이 하는거 같아요 일본이 좀 그곳에 좀 결정이 많이 되었어요 그래서

로봇이랑 AI를 접목하는 것 일본에서도 좀 분야하고 있는 기술이거든요. 특기작 발교로 일본에서는 좀 많이 볼 수 있습니다. 이게 서비스 제가 지금 여러가지 말씀드렸는데 사실 이렇게 말씀드리기에는 크게 의미가 없을 수 있는 게 생길 수 있습니다. 그냥 제가 생각할 수 있는 모든 분야에서 AI를 다 쓸 수 있습니다.

잘 된다라고 각각만 한다 그래서 이제 뭐랄까 생각 못한 분야 속으로 AI를 쓸 수 있기 때문에 그만큼 창업도 많이 되어주지 제가 지금 박사적으로 할 때도 AI가 가장 발전이 되고 있습니다 그때 AI를 통해서 뭘 할 수 있을까 새로운 레이어가 있으면 바로 창업해서

돈을 벌 수 있는 그런 시대가 있었어요 지금도 물론 똑같고요 그래서 여러분도 만약에 AI고 지금 없는 테스트 중에 이런 걸 AI를 종목해서 발전을 빨리 지킬 수 있고 창신하게 할 수 있겠다 하면 스타트업을 만드는 건 좀 좋겠습니다 생각해요 물론 회사치에 극복을 붙이지만

찬희룡과 아이디어가 있으면 산적을 받으러서 되게 열려있는 길이라고 생각합니다. 특히 AI를 좀 더 아는 걸 이거는 뭐 보고서를 채집이 되면 쓸 수 있다는 행보한 실습으로 아직 해보시면 좀 네 일단 뭐 수업은

여기까지 하겠습니다. 그리고 과제는 또 열어놨으니까 꼭 해주시길 바랍니다. 필기평차, 작품, 시민, 문, 스프더, 미스, 마이크로. 하나, 일단 휴수 한 번만 더 해볼게.