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... 기기를 활용하여 오프라인 매장에서 상품을 확인한 후 온라인에서 구매하는 소비 행태를 말한다. 기존 쇼루밍이 모바일 중심으로 진화한 형태로 볼 수 있다. 소비자들은 매장에서 상품을 직접 보고 만져본 뒤, 스마트폰이나 태블릿을 통해 실시간으로 온라인 쇼핑몰의 가격을 비교하고 리뷰를 확인한다. 이후 더 저렴하거나 조건이 좋은 온라인 업체에서 바로 주문하는 방식이다. 모바일 기기의 편의성과 즉시성을 활용한 새로운 소비 패턴으로, 오프라인 매장의 체험 공간과 온라인의 가격 ...

EPU지수는 신문기사 속 경제정책 관련 불확실성을 텍스트 데이터 분석으로 측정한 수치로, 경기·금융시장 변동성 등과 밀접하게 연동되는 경제 불안정성의 실시간 바로미터다. 미국 노스웨스턴대의 스콧 베이커(Scott Baker) 교수가 개발했다. 각국의 주요 신문과 경제 잡지를 뒤져 경제정책과 관련된 불확실성 키워드가 한 달에 얼마나 많이 언급됐는지 세어서 산출한다. EPU지수가 높다는 건, 정치적으로 혼란스럽거나 정부 정책이 오락가락하거나, 국제 정세가 ...

... 버전(V13)은 주차 상태에서도 버튼 한 번으로 출발하는 '언파크(Unpark)' 기능과, 주행 중 자동 속도 조절, 충돌 예측, 후진 주행 등이 가능하다. 테슬라는 '플릿 러닝' 방식으로 전 세계 FSD 탑재 차량의 데이터를 실시간 수집해 AI 성능을 고도화하고 있다. 현재 기술 수준은 SAE 기준 Level 2 단계로, 운전자의 주의가 필요하다. 최근 로보택시 서비스도 시험 중이나, 기술 완성도와 함께 규제 정비가 상용화의 핵심 변수로 꼽힌다.

... 시스템을 속이기 위해 신뢰받는 대상처럼 가장하는 해킹 기법이다. 가짜 IP 주소, 이메일, 웹사이트, 생체정보 등을 위조해 보안 체계를 우회하고 정보를 탈취한다. 보통 인증 절차를 뚫거나, 악성코드를 심기 위해 사회공학 기법과 함께 사용된다. 대표적으로 이메일 스푸핑, IP 스푸핑, 생체 스푸핑 등이 있으며, 디지털 사기의 전초 단계로 악용된다. 최근에는 인공지능 기술과 결합돼 정교해지고 있으며, 이에 대응한 다중인증 및 실시간 검증 기술이 요구된다.

... 기존 TPU 대비 성능은 10배, 전력 효율은 2배 향상됐다는 평가를 받는다. 구글은 “아이언우드는 지금까지 우리가 만든 가장 강력한 TPU”라고 소개했다. 특히 챗GPT류의 생성형 AI나 구글의 제미나이처럼 초대형 언어모델의 실시간 추론에 초점을 맞췄다. 아이언우드는 최대 9,216개 칩을 묶어 하나의 팟(Pod)으로 운용할 수 있고, 이 경우 42.5 엑사플롭스의 연산 성능을 자랑한다. 각 칩은 192GB 고대역폭 메모리(HBM)를 탑재하고 있으며, 대역폭은 ...

... 열폭주는 배터리 제조 불량, 충격에 의한 손상, 높은 외부 온도, 또는 배터리 내부의 전기적 단락(쇼트) 등 다양한 원인에 의해 유발될 수 있다. 이러한 이유로, 전기차나 휴대폰 같은 배터리를 사용하는 제품에서는 **배터리 온도를 실시간으로 감지하고 제어하는 배터리 관리 시스템(BMS)**이 반드시 필요하다. 실제로 2016년 삼성 갤럭시 노트7의 발화 사건, 2020~2021년 현대 코나 EV와 GM 볼트 EV의 리콜 등은 열폭주 가능성과 관련된 대표적인 사례로 ...

모바일 앱, 인터넷뱅킹 등 전자통신 수단을 통해 국내 또는 해외의 금융기관으로 자금을 빠르게 이체하는 방식. 과거에는 전보(telegram)를 이용해 송금 지시를 전달한 데서 유래했으며, 오늘날에는 SWIFT 네트워크 등 디지털 시스템을 통해 실시간 또는 당일 처리되는 것이 일반적이다. 국제 무역, 외화 송금, 고액 금융거래 등에서 광범위하게 활용되며, 금융기관 간 직접 계좌 이체로 자금이 신속하고 안전하게 전달된다.

... 4단계로 구분하고 있다. 자율운항 기술이 도입되면 해양사고를 줄이고 연료 효율성을 높이는 등 경제적·환경적 이점이 기대된다. 특히 AI 및 데이터 분석을 통해 최적 항로를 설정하고, IoT 센서를 활용하여 주변 환경과 선박 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있다. 또한 위성항법시스템(GPS, GNSS)을 이용해 정밀한 위치 측정이 가능하며, 자동제어 시스템이 속도 조절과 방향 변경, 정박 등을 수행한다. 그러나 법적 규제 미비, 사이버 보안 문제, 기술적 신뢰성 ...

중국 인공지능 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 2025년 1월 20일에 출시한 고성능 추론 인공지능 모델(Inference Model)이다. 이 모델은 효율적인 연산과 실시간 응답 성능 극대화를 목표로 설계되었으며, 기존 대규모 생성형 AI 모델 대비 빠르고 정확한 답변 제공에 초점을 맞추고 있다. 딥시크는 R1 개발에 약 557만 6천 달러(약 80억 원)를 투입했으며, 이는 메타(Meta)가 AI 모델 개발에 투자한 비용의 약 10% 수준이다. ...

... 문제를 해결하는 것이 향후 딥시크 AI의 과제가 될 것으로 보인다. DeepSeek-R1 모델 DeepSeek-R1은 딥시크가 2025년 1월 20일 공개한 고성능 추론 모델(Inference Model)로, 효율적인 연산과 실시간 응답 성능을 극대화하도록 설계되었다. V3 모델이 주로 대규모 AI 학습과 생성 모델의 성능을 극대화하는 데 집중한 반면, R1 모델은 보다 실용적인 환경에서 빠르고 정확한 답변을 제공하는 데 초점을 맞추고 있다. 특히, R1은 엔비디아의 ...