2025. 5. 2. | Vol. 25-17 | 📬구독하기 |
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"글로벌 성장할 혁신 기업가 양성 위해 힘모으자"
- 미 George Mason University와 업무협약 체결 |
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GDIN은 4월 29일 미국 조지 메이슨 대학과 업무협약을 체결했습니다. 조지 메이슨 대학은 미국 버지니아주 주립대학으로 지자체-산업계-학계간 협력을 통한 창업생태계 조성을 위해 노력하는 혁신적인 교육기관입니다. GDIN은 조지 메이슨 대학과의 협력을 통해 우리 디지털 혁신 기업들의 미국 진출 지원에 힘을 얻을 것을 기대하고 있습니다. 특히 조지 메이슨 대학이 소재한 페어펙스시 경제개발부와 다양한 협력 사업을 기획할 수 있을 것으로 보입니다.
이날 업무협약은 김종갑 대표와 조지 메이슨 대학교 한국캠퍼스 조슈야 박 학장이 양측을 대표하여 서명했습니다.
GDIN과 조지 메이슨 대학은 향후 양측의 네트워크를 활용하여 인턴십 확대 등 인재 개발과 초기 기업가 정신 양성 교육 프로그램 개발 운영 등 한미 양국의 혁신기술 생태계 성장을 위해 함께 노력하기로 했습니다.
한편, 협약 체결 후에는 코드프레소, 레티튜, 진스토리코리아 등 에듀테크 분야의 혁신 기술 기업들이 자사 솔루션을 소개하는 자리를 가졌습니다. |
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"기술 상용화와 제품 고도화에 뛰어난 우리 기업에는 성장 기회"
- 김종갑 대표, K.E.Y. Platform 2025에서 해외진출전략 조언 |
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김종갑 대표는 지난 4월 25일 여의도 콘래드 호텔에서 열린 머니투데이 글로벌 컨퍼런스 '2025 키플랫폼'에 참석, '글로벌 불확실성 위기에서의 글로벌 진출전략'을 주제로 발표했습니다.
김 대표는 "미국의 관세 전쟁 등 글로벌 시장의 불확실성이 높아지면서 수출 중심의 우리 경제가 더 큰 어려움을 겪게 될 것"이라면서 "우리 기업들이 다양한 시장을 목표로 운동장을 넓게 써야 한다"고 강조했습니다. 그는 인공지능과 디지털 전환에 의한 변화가 산업 전반으로 확대되고 있음을 지적하면서, 기술 상용화와 제품 고도화에 뛰어난 우리 기업들에게는 큰 기회가 될 것이라 진단했습니다.
특히 인공지능 시대에 데이터 확보의 중요성을 언급하면서 우리 기업들이 질좋은 데이터를 얻으려면 현지 기업과의 합작법인 설립 등 견고한 현지 파트너십을 만들어야 한다고 조언했습니다.
GDIN은 2021년부터 디지털 혁신기업과 해외 기업간 합작법인 설립 지원 프로그램을 운영, 올해까지 46개 이상의 합작법인과 43개 이상의 해외 파트너십 체결을 도왔습니다. |
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트럼프의 관세 정책이 크리스마스를 망치고 디지털 격차를 더 벌려
- 공급망 훼손으로 중소기업 경영 악화, 보급형 디지털기기 가격상승 |
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트럼프 대통령의 관세 정책은 무역 마찰 이상으로 미국 사회에 현실적인 파장을 일으키고 있습니다. 강경한 대중국 관세정책이 미국 사회에 어떤 타격을 주고 있는지 WIRED의 기사를 소개합니다.
🎄 크리스마스를 위협하는 무역전쟁
매년 크리스마스를 위해 중국 공장에서 장식품을 생산하고, 항만 노동자들이 선적된 상품을 하역하며, 유통망을 통해 미국의 매장에 화려한 상품들이 공급됩니다. 트럼프의 관세 정책은 이 정교한 공급망을 무너뜨리고 있습니다.
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기업들은 주문을 보류하고 새로운 공급처를 찾아야 하는 상황에 직면해 있으며,
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계절 산업 특성상 시기를 놓치면 1년치 매출 기회를 상실하게 됩니다.
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중국의 크리스마스 장식 공장들도 주문 취소로 가동 중단 위기에 처했습니다.
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소비자들은 선택의 폭이 줄고, 가격은 오를 것입니다.
📱 디지털 격차, 더 벌어지다
관세 여파는 디지털 기기와 기술 접근성에도 영향을 미치고 있습니다. 고가 제품은 여전히 시장성이 있지만, 저소득층이 주로 구매하는 보급형 스마트폰과 노트북 등은 가격 상승과 공급 감소로 인해 손에 넣기 어려운 존재가 되고 있습니다.
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생산 원가 상승은 결국 소비자 가격 상승으로 이어지고,
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이는 저소득층의 기술 접근성을 심각하게 제한합니다.
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교육, 구직, 사회 재활 등 모든 과정에서 디지털 기기의 접근성이 훼손되고 사회적 불평등을 심화시킬 수 있습니다.
📉 정책의 불확실성과 인플레이션의 악순환
관세 정책의 예측 불가능성은 인플레이션을 자극하고 있습니다. 전문가들은 소비자 구매력 감소, 사회복지 삭감, 기술 격차 확대가 장기적으로 미국 사회의 안정성과 경쟁력을 해칠 수 있다고 우려합니다. |
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인도가 중국을 대체할 수 있을까?
- 공급망 훼손으로 중소기업 경영 악화, 보급형 디지털기기 가격상승 |
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인도는 세계 최고 수준의 스타트업 생태계를 갖추고 있음에도 불구하고, 첨단 제조와 인공지능 분야에서 중국에 뒤처진다고 평가받고 있습니다.
💡 왜 인도는 뒤처지는가?
- 제조보다 서비스 중심의 성장 전략
1980년대 이후, 중국은 제조업에 집중했고 인도는 서비스 산업에 치중해 산업 기반이 다르게 발전했습니다.
- 낮은 연구개발(R&D) 투자
인도는 GDP 대비 0.64%만 R&D에 투자하는 반면, 중국은 2.4%, 미국은 3.5%를 투자하고 있습니다.
- AI 인재 유출 심화
인도는 전 세계적으로 우수한 AI 인력을 배출하지만, 대부분 미국과 유럽으로 유출되고 있습니다. 반면 중국은 자국 인재를 국내 생태계에 유지하고 있습니다.
- 민간 혁신 의존과 정부의 지원 부족
정부는 민간의 혁신을 기대하지만, 관료주의, 자본 부족 등의 문제로 혁신 기업 성장이 제약되고 있습니다.
🧠 희망은 있는가?
- 인도 정부는 2024년 3월, 12억 6천만 달러 규모의 ‘IndiaAI 미션’을 통해 AI와 반도체 산업에 대한 본격적인 투자를 시작했습니다.
- 마이크로소프트, 아마존 등 글로벌 빅테크 기업들도 인도 AI 인프라에 수십억 달러를 투자 중입니다.
- 인도는 반도체 설계 인력 비중 세계 20% 이상을 차지하며, 글로벌 R&D 허브로서 가능성을 보이고 있습니다.
🌐 인도는 중국을 추월할 수 있을까?
전문가들은 인도가 이제라도 대규모 R&D 투자, 데이터 인프라 구축, 규제 혁신을 통해 기술 주권을 확보해야 한다고 조언합니다. 기술 패권 경쟁에서 단순한 모델 개발이 아닌 데이터 활용력과 응용 역량이 승부를 가를 것이라는 전망이 힘을 얻고 있습니다. |
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🚀 스트라드비젼: 스트라드비젼이 중국 AI 시스템온칩 공급업체 악세라와 협약을 체결, 차세대 자율주행 솔루션을 공동 개발하기로 했습니다.
🚀 캐스트프로: 전기차 충전기 제조 기업 캐스트프로가 미국 전기차 충전 서비스 기업 이브이모드사와 750만불(한화 약 100억원) 규모 공급 계약을 체결했습니다
🚀노타: AI 전문기업 노타가 글로벌 시장조사업체 CB 인사이트의 '2025 글로벌 혁신 AI 스타트업 100'에 '가속 컴퓨팅-엣지' 분야 혁신 기업으로 선정됐습니다. |
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정보 과잉의 시대에 우리에게 부족한 건 휘발적 지식이 아닙니다. 때로는 긴 흐름을 두고 살펴봐야 할 문제들이 있습니다.
'매일경제'에서 IT기자로 30년간 기술 트렌드와 창업 생태계를 살펴왔던 GDIN 유진평 전문위원이 급박한 시대 흐름 속에서 우리가 붙잡고 들여다봐야 할 사회경제적 문제, 미래 기술들, 그리고 혁신기업들을 다룬 책들을 소개합니다. |
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"기계는 왜 학습하는가" - 아닐 아난타스와미 |
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『기계는 왜 학습하는가』는 현대 인공지능(AI)과 기계학습을 이끄는 핵심 수학과 과학적 개념을 흥미롭게 풀어낸 책입니다. 'AI를 움직이는 우아한 수학'이라는 부제처럼, 저자는 AI의 근간이 되는 미적분, 선형대수, 베이즈 정리, 가우스 분포 등 다양한 수학적 개념과 이들을 발전시킨 연구자들의 이야기를 소개하고 있습니다.
이 책은 인공신경망의 출발점인 '퍼셉트론'부터 설명을 시작합니다. 퍼셉트론은 데이터를 통해 숨겨진 패턴을 찾아내는 최초의 ‘뇌 기반’ 알고리즘으로, 매컬러와 피츠가 제시한 생물학적 신경세포 모형과 헤브의 학습이론이 바탕이 되었습니기계는 왜 학습하는가』는 현대 인공지능(AI)과 기계학습을 이끄는 핵심 수학과 과학적 개념을 흥미롭게 풀어낸 책입니다. 'AI를 움직이는 우아한 수학'이라는 부제처럼, 저자는 AI의 근간이 되는 미적분, 선형대수, 베이즈 정리, 가우스 분포 등 다양한 수학적 개념과 이들을 발전시킨 연구자들의 이야기를 소개하고 있습니다.
이 책은 인공신경망의 출발점인 '퍼셉트론'부터 설명을 시작합니다. 퍼셉트론은 1957년 로젠 블라트가 제안한 인공 신경망의 기본 단위로 데이터를 통해 숨겨진 패턴을 찾아내는 최초의 ‘뇌 기반’ 알고리즘입니다. 매컬러와 피츠가 제시한 생물학적 신경세포 모형과 헤브의 학습이론이 바탕이 되었습니다. 벡터 개념과 오차 최소화를 위한 수학적 원리도 퍼셉트론 학습을 이해하는 데 중요하게 다루어집니다.
이어, 최소 제곱 평균(LMS) 알고리즘, 베이즈 정리, 최근린법(NN 알고리즘), 커널 기법, 홉필드 망 등 기계학습과 심층학습 발전에 기여한 다양한 수학적·생물학적 발견이 소개되고 있습니다. 특히, 홉필드는 신경망을 안정적 저에너지 상태로 모델링해 연상 기억을 설명하며, 이후 AI 연구에 큰 영향을 끼쳤다고 평가합니다.
책의 후반부는 딥러닝에 초점을 맞추고 있습니다. 조지 시벤코의 보편근사정리, 역전파 알고리즘을 통해 심층신경망이 실제로 어떻게 학습하는지 설명합니다. 또한, 이미지 인식 분야를 개척한 허블과 비셀, 르넷과 알렉스넷의 발전 과정을 통해 딥러닝 기술이 다양한 영역으로 확장된 과정을 보여줍니다.
최근 등장한 개념인 '그로킹(grokking)'도 다룹니다. 이는 심층신경망이 단순 암기를 넘어 패턴을 내면화해 일반화하는 현상을 가리킵니다. 심층신경망은 매개변수가 많아도 오히려 더 뛰어난 일반화 성능을 보이는 독특한 특성을 갖고 있는데, 그 이유에 대해서는 기계학습의 미지 영역으로 남아 있습니다.
마지막으로, ChatGPT 같은 자기지도학습 모델이 인간 개입 없이 데이터를 스스로 학습하는 방식과, AI가 인간처럼 일반지능(AGI)에 가까워질 수 있을지에 대한 고민을 던집니다. 저자는 AI의 개발과 활용이 전문가들만의 일이 아니며, 사회 전체가 기초적인 기계학습 지식을 이해하고 함께 논의해야 한다고 강조합니다.
이 책은 수학과 과학적 설명이 풍부하여 수학에 부담을 느끼는 독자에겐 어렵게 느껴질 수 있지만, 수학적 지식을 이해하려 애쓰지 않고 전체 흐름을 산책하듯 따라가도 충분히 통찰을 얻을 수 있도록 구성되어 있습니다. |
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4F, Startup Campus Building #3, 20, Pangyo-ro 289, Bundang, Seongnam, Korea 13488
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