2018년 08월 10일 AI(인공지능) 관련 뉴스


1. 글로벌 인공지능 수학교육 플랫폼 회사 ‘노리’, 대교에 피인수
대교는 이번 인수합병에 앞서 지난 2013년 노리와 ‘스마트 수학교육 콘텐츠 공급’에 대한 전략적 제휴를 맺고 국내 에듀테크 시장의 노하우를 쌓아오며, 학습자 스스로 문제해결 능력을 기르는 알고리즘을 활용한 스마트러닝 콘텐츠 개발에 협력했다. 노리는 2012년 설립된 수학 스마트러닝 솔루션 개발 및 교육서비스를 제공하는 글로벌 교육회사로, 딥러닝 수학교육 기술 플랫폼을 활용하여 학습 능력을 진단하고 개인별 맞춤형 교육과정 및 콘텐츠를 제공한다. 현재 미국 200여개 학교의 공교육 현장에서 노리의 교육 기술을 활용하고 있다.
https://platum.kr/archives/104846


2. AWS, 인공지능 이미지 및 동영상 분석 서비스 아마존 레코그니션 서울 리전 출시
아마존웹서비스(Amazon Web Services 이하 AWS)가 AWS 공식 블로그를 통해 자사의 인공지능 이미지 분석 및 동영상 분석서비스인 아마존 레코그니션(Amazon Rekognition)이 서울 리전에서 이용 가능하다고 10일 밝혔다. 아마존 레코그니션은 애플리케이션에 이미지와 비디오 분석 기능을 쉽게 추가할 수 있게 해주는 딥 러닝 기반 서비스다.
https://platum.kr/archives/104820


3. 삼성 AI 비서 ‘뉴 빅스비’, AI 스피커 ‘갤럭시 홈’ 최초공개
삼성전자의 인공지능 스피커 ‘갤럭시 홈’이 갤럭시 언팩 행사에서 깜짝 공개됐다. 그동안 출시됐던 경쟁사들의 인공지능 스피커가 스피커보다 ‘인공지능’에 초점을 맞췄다면, 갤럭시 홈은 ‘스피커’에 초점을 맞춘 ‘가전제품’ 인상을 풍겼다. 삼성전자의 인공지능 비서 서비스 빅스비의 ‘고도화’ 버전인 ‘뉴 빅스비’도 함께 소개됐다. 지난 9일(현지시각) 낮 미국 뉴욕 바클레이스 센터에서 열린 삼성 갤럭시 언팩행사의 깜짝 주인공은 인공지능 스피커 ‘갤럭시 홈’이었다. 이날 행사는 노트9·갤럭시워치에 이어 ‘뉴 빅스비’를 소개하던 도중 갤럭시 홈 160대가 무대 양쪽으로 등장하면서 열기를 돋웠다.
http://www.hani.co.kr/arti/economy/it/857039.html


4. 인공지능, 위키피디아 항목에 없는 과학자 4만 명 찾아내
공상 과학 소설가 닐 스티븐슨의 소설 제목에서 이름을 딴 퀵실버는 저명한 과학자 3만 여 명의 위키피디아 페이지로 훈련을 받았다. 그런 다음 프라이머 연구진은 시스템에 20만 개의 이름과 고용 정보를 입력했다. 이 이름은 생물 의학 연구 및 컴퓨터 과학 논문 등에 등장한 이름들이다. 프라이머의 과학 디렉터 존 보해넌은 "우리는 그저 시스템에 이름을 입력했고, 퇴근했다. 그 동안 시스템이 작동했다. 하룻밤 사이 AI는 4만 명의 과학자를 찾아냈다"고 말했다.
http://www.dailysecu.com/?mod=news&act=articleView&idxno=37466


5. 장학퀴즈 우승한 인공지능 '엑소브레인' 성과 공개
한국전자통신연구원(ETRI)은 13일 서울 강남구 한국과학기술회관에서 엑소브레인(Exobrain) 언어지능 심포지엄을 한다. 솔트룩스·한국과학기술원(KAIST)과 함께 마련한 이번 심포지엄은 인공지능(AI) 엑소브레인에 대한 그간의 연구 성과와 앞으로의 추진 계획을 설명하고자 마련했다.
http://www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2018/08/10/0200000000AKR20180810035800063.HTML


6. AI 전문가 구인난 속 '기존 직원 재교육'에 주목한 기업들
2018년 글래스도어(Glassdoor)의 상위 직업 보고서에 따르면 미국에서는 데이터 과학자가 최고의 직업으로 선정되었다. 2015년에는 9위였던 이 직종은, 2016년과 2017년에 이어 최고의 직업으로 선정됐다. 해당 사이트에서의 일자리 수는 2015년의 3,449개에서 올 해 4,524개로 증가했다. IBM은 미국 데이터 과학자 및 유사한 고급 분석 역할의 일자리 수가 2020년까지 6만 1,799개에 달할 것이라고 전망했으며 데이터 과학 기술의 성장률을 93%로 전망했다. 머신러닝의 예상 성장률은 56%였다.
http://www.ciokorea.com/news/39223


7. 일본, 인공지능-병원 결합 적극 도입…한국과 대조적
의료현장 문제해결과 관련산업 국가경쟁력 확보 등 장점 기대…국내는 ‘안전’ 원칙 우선돼
http://www.ajunews.com/view/20180810164954590


8. "사람 마음 읽는 감성 AI, 함께 만들어요"
7년 기술력 쌓아오며 도약
영어 호칭, 편안한 토론 분위기 등 수평적 문화
[신입사원 다이어리] (69) 박현하 아크릴 조나단브레인사업부 연구원
http://www.asiae.co.kr/news/view.htm?idxno=2018081014482873548


9. 카카오, 기술 공유 컨퍼런스 9월4일 개최
if 카카오 2018...AI·메신저·택시 기술 공유
http://www.zdnet.co.kr/news/news_view.asp?artice_id=20180810102742&type=det&re=zdk


10. 삼성, 스포티파이(Spotify)와 제휴 맺고 AI 스피커 ‘갤럭시홈’ 출시
삼성(Samsung)의 새로운 AI 스피커, ‘Galaxy Home(갤럭시홈)’의 일부 기능이 9일(현지시각) 공개됐다. 미국 갤럭시노트 9 언팩 행사에서 처음 베일을 벗은 갤럭시홈은 올 11월 출시를 목표로 개발되고 있다. 이에 삼성도 애플 ‘Homepod(홈팟)’, 아마존 ‘에코(Echo)’ 를 뒤이어 AI 스피커 시장에 진출한다. 삼성은 이번 행사에서 음악 스트리밍 서비스 ‘스포티파이(Spotify)’와 제휴를 맺고 갤럭시홈 뿐만 아니라 스마트폰, TV 등 삼성 제품과 연동해 음악을 감상할 수 있다고 전했다.
http://www.mobiinside.com/kr/2018/08/10/interpress-galaxyhomeai/

[주간종합] 2017년11월 26일 AI(인공지능) 관련 뉴스


1. “이것 참 깜찍하고 발칙하네”···네이버 인공지능(AI) 스피커 프렌즈 1주일 사용 후기
인공지능 스피커를 깨우는 기본 호출 명령어다. 하지만 클로바를 부를 수 있기까지는 기계치라면 조금 까다로운 관문을 거쳐야 한다. 프렌즈 스피커에는 자체 통신기능이 없어 스마트폰 전용앱인 ‘클로바’와 스피커를 연동시켜야 한다. 프렌즈 스피커에 ‘영혼’을 불어넣는 것은 네이버의 인공지능 플랫폼 ‘클로바’다. 스피커는 ‘클로바’의 귀와 입이 되어서 사용자의 명령을 듣고 실행한다.
http://biz.khan.co.kr/khan_art_view.html?artid=201711261305011&code=920501


2. AI 스타트업 루닛, 美서 의료영상 진단 온라인 소프트웨어 공개
이용자는 루닛 인사이트 웹사이트에 의료영상을 업로드 한 뒤 몇초 안에 인공지능 진단 결과를 받아볼 수 있다. 현재 루닛 인사이트는 흉부 엑스레이 영상에서 폐암 결절, 결핵, 기흉 및 폐렴과 같은 주요 폐질환을 검출해낸다. 진단 결과에는 결함 위험 수준뿐 아니라 병변의 위치 또한 표시해 보여준다. 진단 정확도는 98%에 이른다. 높은 정확도에는 루닛만의 독자적인 ‘딥러닝' 기술이 있다.
http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2017/11/26/2017112600361.html


3. 인공지능 개발 경쟁…승부처는 '인간 감성 입히기'
유통, 금융업을 중심으로 고객에게 상품을 추천하고 상담 서비스를 제공하는 챗봇 도입이 다양한 분야로 빠르게 확산 중이다. 음성기반 인공지능 서비스도 대중화되었다. 젊은 층 사이에서는 스마트폰을 사용할 때 손으로 터치하기보다 시리나 빅스비와 대화하거나 일상적인 잡담을 즐기는 풍경이 흔해졌다. 아마존 알렉사(Alexa)를 필두로 구글 어시스턴트(Assistant), 마이크로소프트 코타나(Cortana) 등 인공지능 플랫폼이 스피커에 탑재됐고, SK텔레콤 누구, 카카오 미니, 네이버 웨이브 등 국내 업체들도 최근 스마트 스피커를 앞다퉈 출시했다.
http://news.joins.com/article/22149702


4. 서울대, '디지털지도 축적변환' 자동수행 AI 기술 첫 개발
서울대에 따르면 이 대학 건설환경공학부 연구팀(유기윤 교수·이재은 연구원)은 대축척 지도를 소축척 지도로 변환할 때 이 같은 수정 작업을 척척 알아서 해주는 AI 기술을 세계 최초로 개발했다. 연구팀이 개발한 기술을 활용하면 디지털지도 수정 작업 과정에서 어떤 건물을 삭제해야 하는지, 어떤 건물들을 하나로 합쳐야 하는지 등을 AI가 판단할 수 있다. 이는 AI가 대축척 지도에서 소축척 지도로 전환된 기존 사례를 학습한 결과물이다.
http://www.yonhapnews.co.kr/bulletin/2017/11/25/0200000000AKR20171125055200004.HTML


5. 인공지능 4차 산업혁명 주역 맞지만 과대평가는 경계해야
인공지능(AI)이 향후 도래할 4차 산업혁명의 주역은 맞지만 일부 과대평가된 측면도 있다는 주장이 중국 언론에서 먼저 제기했다. 전문가들은 AI 열풍이 장기간 지속되려면 객관적인 판단과 냉철한 지혜가 필요하다고 입을 모았다. 봉황망코리아 차이나포커스는 중국 공산당 기관지인 인민일보의 21일자 보도를 인용, '몇 년 전만 해도 세상을 떠들썩하게 했던 신 기술이 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT)이었지만 현재는 AI로 관심 대상이 옮겨 갔다'고 전했다.
http://www.kidd.co.kr/news/197970


6. 400조 인공지능 시장.. “상상이 곧 현실로”
인공지능을 주도하는 국가가 세계를 지배할 것이라는 전망이 나오면서 글로벌 IT기업들의 M&A 및 기술개발이 활발히 진행되고 있다. 자율주행, 가전, 증권투자, 은행, IT 플랫폼 등 다양한 분야에 진출이 가능한 만큼 각 기업들의 개발 및 M&A 이슈에 이목이 집중되고 있다.
http://news.mtn.co.kr/v/2017112416373972636


7. ‘고용 소멸 성장’
이미 국내외에서 무인 편의점을 비롯해 유통ㆍ서비스 분야에서 다양한 무인 점포가 나타났다. AI 의사와 정치인까지 등장했고, 최근 일본에선 미즈호 등 3대 은행이 AI를 도입해 향후 10년 내외에 약 3만개 이상의 일자리를 줄일 계획까지 발표했다. AI에 의한 인간 노동 대체가 상상보다 훨씬 빠르게 현실화하고 있는 것이다
http://www.hankookilbo.com/v/17580e0566e04d51894faabd1a06d2a9


8. 빅데이터·AI 기술 적용 의료기기 허가 가이드라인 발간
식약처에 따르면 의료용 빅데이터는 진료기록 또는 의료기기를 통해 측정된 심전도·혈압·혈액 등 생체 측정정보, CT‧MRI 등 의료영상, 유전정보 등 질병을 진단 또는 예측하기 위해 사용되는 다양한 의료정보다. 인공지능은 질병을 진단 또는 예측함에 있어 인간의 지능(학습능력, 추론능력, 지각능력, 이해능력 등)을 수행할 수 있도록 개발된 기술이다. 빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기는 의료용 빅데이터를 분석, 질병을 진단 또는 예측하는 독립형 소프트웨어 형태의 의료기기를 말한다
http://www.dtoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=258121


9. 세계 최대 IT전시회 CES 한달 앞으로…내년 세계 시장 주도할 신기술은
최근 수년간 CES를 비롯한 국제 IT 전시회 최대의 화두였던 스마트홈 역시 AI 기술의 발전과 함께 진화하고 있다. 구글 어시스턴트, 아마존 알렉사, 삼성전자 빅스비 등 AI 비서들과 가전 기업들의 '콜라보'에도 업계의 관심이 집중된다. 내년 CES에서는 밀레, 필립스 등 굵직한 가전 업체들이 구글 어시스턴트, 아마존 알렉사 등 음성 인식 AI 기술을 이용한 스마트홈을 구현할 것으로 보인다. 알렉사나 구글 어시스턴트를 통해 세탁기나 청소기 등 가전 제품을 구동하거나 정지하는 것뿐 아니라 보안, 난방, 공기청정 등 더 다양한 연동 기술이 나올 것으로 관측된다.
http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2017/11/26/2017112600579.html


10. ‘엄마’보다 ‘알렉사’… AI 음성비서에 푹 빠진 어린이들
‘아동-부모 간 애착관계 형성’을 방해할지 모른다는 점이 대표적이다. 많은 아이들은 자신과 대화를 나누는 AI 음성비서를 ‘사람은 아니어도 실제로 살아 있는 존재’라고 인식하게 되며, 그로 인해 강한 유대감도 갖게 된다. 부모 대신 음성비서를 가장 가까운 친구나 심리적 안정을 주는 상대방으로 여기게 될 가능성이 크다는 얘기다.
http://www.hankookilbo.com/v/c90d94b1258543f89a7b94557a0acb18


11. "AI 활용한 신약개발, 민관 힘 합쳐야"
생명공학정책연구센터 보고서(빅데이터·인공지능을 활용한 신약개발 연구동향)에서 "국내 독자적인 기술력으로 신약개발을 위한 인공지능 플랫폼과 서비스가 등장하는 데에는 상당한 시간이 걸릴 것"이라고 했다. 그는 "방대한 공공 빅데이터를 인공지능에 학습시켜 신약개발에 필요한 데이터를 활용할 수 있도록 하고 국가와 민간이 공동으로 투자하고 운영하는 인공지능 신약 개발 인프라를 만들어야 한다"고 했다.
http://www.docdocdoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=1049423


12. AI 만능주의를 경계한다
국종성 포스텍 환경공학부 교수, 머신러닝 기반한 AI 일기예보
자료 부족·예측불가 기후변화에, 응용분야 혁신 없인 실현 어려워
균형발전 위해 기초연구 다져야
http://www.sedaily.com/NewsView/1ONQAZV6GX


13. 구글은 '디지털 빅 브라더'일까?
최근 출시한 인공지능(AI) 스피커 ‘구글 홈 미니’의 오작동으로 이용자들의 대화가 무작위로 녹음된 사실이 드러나 녹음 기능을 삭제하기도 했다.
http://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2017/11/25/2017112500661.html


14. 뇌과학과 4차 산업혁명의 '밀당'
AI기반 뇌융합에 인류 미래 달려, 뇌신경윤리 사회적 공론 모으고, 국가 차원서 뇌연구자 양성해야
http://www.sedaily.com/NewsView/1ONQAXSMD8/GG03


[이전뉴스]
 - 2017년11월 24일 AI(인공지능) 관련 뉴스
 - 2017년11월 23일 AI(인공지능) 관련 뉴스

양적 팽창은 IT버블로 잠시 주춤하게 됩니다. 엄청난 IT투자 붐과, IT 인프라 확충이 잠시 소강상태를 보이는 시기이기도 합니다. 국내는 일시적 침체의 시기를 겪었지만 미국의 경우는 옥석가리기가 되어서 경쟁력 있는 기업들은 살아남고 지금의 글로벌 리더로 성장하게 됩니다.

사실 이 발표를 할 당시의 2006년 상황은 Dynamic과 Conversation의 중간단계로 판단했습니다. 이유는 버블도 어느정도 충격이 흡수되었고 IT기술의 발전은 계속되고 있는 상황에서 이미 국내는 아니지만 해외의 경우 Conversation Web의 진행이 되고 있는 것을 구글을 통해서 확인된 상황입니다.

그렇다면 Conversation Web의 단계는 무엇일까요.

1. Quality Age
양적의 시대가 가고 이제는 질적인 성장을 하는 시대로 접어듭니다. 무분별하게 난립했던 기업들과 무료중심의 Web Site가 대부분이 정리되고 보다 질적으로 우수한 기업 또는 Web을 통한 수익모델을 확보한 기업들 중심으로 질적인 성장을 가져오게 됩니다.

질적인 성장의 핵심은 결국 수익모델이 존재하느냐의 관점으로 이전까지는 무분별한 확장과 데이터 확보에 열을 올리던 기업들이 이제는 돈이 되는 구조로의 전환을 꽤하게 됩니다. 이 시기 네이버도 지식검색을 등에업고 광고를 통해서 본격적인 검색서비스의 수익모델을 통해 수익구조를 확보하게 됩니다.

당시에 질적인 성장모델은 여전히 숙제를 안고 있는 기업들이 많이 있었지만 지금은 많은 기업들이 Web을 통한 수익모델의 극대화를 하고 있고 이미 글로벌 탑 기업들의 다수는 Web을 통해서 회사의 대부분의 수익이 발생할 정도로 시대는 많이 변한 상황입니다.

2. User 중심의 대화형 Web의 시작
Web이 사용자 중심으로 전화하게 됩니다. 대표적인 것이 바로 광고서비스. 이전의 광고서비스는 노출광고 중심으로 사람들이 가장 많이 사용하는 곳에 노출시키는것이 대부분이였지만 이제는 고객의 정보를 분석하고 고객의 Needs를 파악해서 고객성향에 가장 근접한 광고를 제공하게 됩니다.

당시에는 구글이 이런 노력을 하는 것을 보고 Conversation Web의 시작점을 구글로 봤었지만 지금은 대다수의 기업들이 이런 대화형 Web을 사용하고 있습니다. 대화형 Web은 일방적인 Push서비스를 벗어나서 고객의 지향적 서비스로의 전환을 의미합니다.

4차산업혁명에서도 자주 언급되고 혁신의 대상으로 언급되는 사항이기도 하는데 공급자 중심에서 구매자 중심으로의 전환도 같은 맥락입니다. 양적 성장을 통해서 얻은 고객정보가 이제는 개개인을 분석이 가능한 수준으로 축적되어서 향후 개인의 Needs를 이전보다 더 구체적이고 정확하게 파악할 수 있게 됩니다.

데이터를 받는 입장에서 그것을 통해서 고객에게 역으로 제시하는 구조의 Web의 전환은 고객 맞춤형 서비스로 전환될 수 있도록 하는 기반이 됩니다. 하지만 고객의 정보를 효과적으로 확보하지 못한 경우 이런 대화형 Web을 제공하지 못하게 되어서 외부의 데이터를 가지고 있는 기업에게 의존하게 됩니다.

3. 고객 맞춤 Contents와 Service로의 확대
대화형 Web의 변화는 고객 지향적 서비스로의 전환이 가능하게 됩니다. 고객의 데이터를 확보하고 대화형 Web의 구성은 기본적으로 고객의 개별 맞춤서비스를 가능하게 합니다. 오랜동안 이런 관점에서 데이터를 확보한 기업 특히 구글의 경우가 이런 것을 활용한 최적화된 광고서비스를 통해서 막대한 수익을 올리고 있는 상황입니다.

일부에서는 이런 고객맞춤이 Data에 근거한 것이 아닌 개인화로 오인하는 경우도 있는데 여기서 언급하는 고객맞춤은 고객의 데이터 기반의 Contents와 Service를 의미합니다. 즉 평소에 관심갖거나 검색한 정보이력, 주고받은 SNS, 메일 등의 Data를 분석해서 고유의 정보를 추출하고 향후 어떤 상품, 서비스, Contests를 좋아하게 될 것인지를 예측하여 실제 고객이 그런 행동을 보일 때 추천을 하는 방식입니다.

Data 기반으로 서비스가 변화하게 되고 기존의 서비스 시장의 구조 즉 거대 마켓에 사용자가 서핑하는 구조에서 이제는 사용자에게 최적화된 마켓 중심으로 변화되게 됩니다.

4. Recommendation Service의 성장
앞서 언급한 고객 맞춤 서비스의 핵심 기능 중 하나가 바로 Reccommendation Service 입니다. 이 자료를 작성하는 당시(2006년)에도 이런 비슷한 서비스를 시작하려는 몇개 벤처업체들이 있었지만 실제 성공한 기업은 그리 많지는 않습니다. 당시에 컨설팅 및 기획을 담당했던 한 업체도 이런 Reccommendation Service를 기획해서 추진을 했지만 문제는 당시에는 넘어야할 기술적 한계가 많았다는 점입니다.

하지만 지금은 고객과의 접점이 다양해 졌습니다. 대표적으로 스마트폰의 보급으로 이제는 길거리에서 걸어가면서 자신이 몇일전에 유심히 봐왔던 제품을 보다 싼 가격에 살 수 있다는 안내가 가능하게 되었다는 점입니다. On-Line에서만 가능했던 것이 이제는 스마트폰을 가지고 있는 고객에게 다양한 접근이 가능하게 되어서 어디서나 Recommendation Service의 범위가 확대되었습니다.

스마트폰 이외 IoT 기기들의 확대, 다양한 안면인식 기술 등 기술의 발달로 인해서 이제 Recommendation Service의 적용 범위도 다양하게 확대되었습니다. 이제는 고객의 정보 없이도 고객의 삶 전체에서 Recommendation Service가 가능하게 되었습니다.

특히 요즘은 AI스피커의 확산으로 인해서 이런 Recommendation Service의 적용범위가 더 넓어지고 그에 따른 고객의 다양한 정보를 더 빠르게 확보할 수 있게 되어서 더 고객지향적 서비스가 가능하게 됩니다.

5. User의 감성을 중시
데이터 중심의 Web에서 감성 중심의 Web으로 변화하게 됩니다. 앞서 언급한 고객맞춤서비스, Recommendation Service의 확대는 딱딱한 제품정보를 넘어서서 그 제품의 사용가치에 대한 사용자의 경험에 초점을 맞추게 됩니다. 예전에는 데이터에 있는 정보 즉 제품정보가 전부였지만 지금은 사용기, SNS 등을 통해서 고객이 사용하게 될 가치와 경험을 다른 사람들을 통해서 확인하는 것이 가능하게 되었습니다.

또한 이런 감성중심의 정보를 얼마나 확보하고 있느냐가 기업의 고객확보와 직결됩니다. 사용자들은 이제 단순한 디지털 정보에 대한 신뢰가 낮아졌습니다. 또한 제품의 정보를 그대로 믿지 않게 된 것도 하나의 이유일 수 있습니다. 어떤 기업도 자사의 제품, 서비스가 문제있다고 말하지 않으니까요.

그래서 사용자들은 더 이상 기업이 제공하는 정보를 믿지 않게 되고 그것을 실제 사용한 사람들의 가치와 경험을 찾고 그것을 통해서 자신이 기대하는 가치와 경험이 맞는지 확인하게 됩니다. 하지만 요즘은 이런 것 조차 일부 왜곡을 하여서 SNS를 제공하는 기업으로 감성전략에도 변화가 필요한 상황입니다.


Conversation Web은 개인과 기업간의 소통이 핵심입니다. 개인은 자신의 데이터를 기업이 공유할 수 있도록 허용해주고 기업은 고객이 제공한 데이터를 통해서 고객에게 가치있는 무언가를 제공하는 것이 바로 Conversation Web의 핵심입니다.

그래서 기업은 고객에게 다양한 정보를 바탕으로 최적화된 맞춤서비스를 제공하고 고객은 이를 통해서 다양한 사용자 만족으로 기업의 서비스나 제품을 구매하게 됩니다.

Conversation Web의 단점은 기업에 의존적인 것으로 고객이 다양한 감성적 정보를 찾기 위해서 여전히 별도의 수고를 들여야 하는 문제가 있습니다. 하지만 이런 문제조차 앞으로는 해결될 것으로 보여집니다.

다음 블로그에서 자세하게 언급하도록 하겠습니다.