Today and Tommorrow

 서론: 해양 에너지의 중요성 오늘날 전 세계는 심각한 기후변화와 에너지 위기에 직면해 있으며, 지속 가능한 에너지 솔루션에 대한 긴급한 필요성이 대두되고 있습니다. 이러한 맥락에서 해양 에너지는 미래 에너지 전환의 핵심적인 대안으로 주목받고 있습니다. 해양 에너지는 무한하고 청정한 재생 가능 에너지원으로, 화석연료에 대한 의존도를 낮추고 온실가스 배출을 획기적으로 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 조력, 파력, 해수 온도차 등 다양한 형태의 해양 에너지는 지구 표면의 71%를 차지하는 바다의 풍부한 에너지를 활용할 수 있는 혁신적인 접근법입니다. 특히 해양 자원이 풍부하고 에너지 수요가 높은 한국의 경우, 해양 에너지는 에너지 안보와 지속 가능한 발전을 위한 전략적 선택이 될 수 있습니다. 신재생에너지 확대를 통해 에너지 자립도를 높이고, 동시에 새로운 산업 생태계를 조성할 수 있는 기회를 제공합니다. 서론: 한국의 에너지 수요와 해양 에너지 한국은 에너지 자원이 부족한 대표적인 국가로, 에너지 수요의 대부분을 해외 수입에 의존하고 있습니다. 현재 한국의 1차 에너지 공급 구조는 석유(39%), 석탄(28%), 천연가스(16%) 등 화석연료가 대부분을 차지하고 있어 에너지 안보와 기후변화 대응에 심각한 도전에 직면해 있습니다. 이러한 상황에서 해양 에너지는 한국에 매우 중요한 대안이 될 수 있습니다. 한국은 삼면이 바다로 둘러싸인 반도국가로, 연간 약 3,000km에 달하는 긴 해안선을 보유하고 있어 해양 에너지 개발에 최적의 지리적 조건을 갖추고 있습니다. 특히 서해와 남해의 조석 차이가 크고 파도가 풍부해 조력, 파력 발전의 잠재력이 매우 높습니다. 정부 추산에 따르면, 한국의 해양 에너지 잠재력은 연간 약 250TWh로 추정되며, 이는 국내 전체 전력 소비량의 상당 부분을 대체할 수 있는 규모입니다. 이를 통해 에너지 수입 의존도를 낮추고, 온실가스 배출을 크게 줄일 수 있는 기회를 제공합니다. 서론: 본론 내용 간략 소개 본 보고서는 한...

 SMR의 개요와 중요성 - 전력 부족 문제: 최근 AI의 발전으로 인해 전력 부족 현상이 발생하고 있다. - 원전의 재조명: 석탄 및 석유 발전소의 사용이 줄어들면서 원전이 다시 주목받고 있다. - SMR의 필요성: 대형 원전의 위험성을 줄이기 위해 소형 원전(SMR)의 개발이 필요하다는 인식이 확산되고 있다. - SMR의 장점: SMR은 안전성과 효율성을 높일 수 있는 대안으로 여겨지고 있다. SMR 전문가 - 전문가,DNC의 유성훈 상무가 SMR에 대한 전문 지식을 공유하기 위해 초청되었다. - 전문성 강조: 유상무는 SMR과 관련된 건설 및 기술적 역할에 대해 깊은 이해를 가지고 있다. - 국내 유일의 전문가: 유상무는 국내에서 SMR에 대한 전문성을 가진 유일한 인물로 소개되었다. - 전문가의 역할: SMR의 건설 과정에서의 역할과 중요성에 대해 설명할 예정이다. DL이앤씨의 사업 구조 - 사업 부문: DL이앤씨는 주택 사업 본부, 토목 사업 본부, 플랜트 사업 본부로 나뉘어 있다.   - 주택 사업 본부: 하이엔드 주택 브랜드인 아크로와 같은 상품을 개발하고 있다.   - 토목 사업 본부: 터널 및 기타 토목 사업을 수행한다.   - 플랜트 사업 본부: 에너지 사업과 오일&가스 사업으로 나뉘며, SMR에 집중하고 있다. - SMR의 중요성: SMR은 플랜트 사업 본부의 주요 포트폴리오 중 하나로 자리 잡고 있다. SMR과 대형 원전의 차이 - 기술적 차이: SMR과 대형 원전은 설계 및 시공 방식에서 차이가 있다. - 건설 회사의 역할: 대형 원전에서는 건설 회사가 시공만 담당하지만, SMR에서는 설계와 시공이 통합될 가능성이 있다. - EPC 개념: SMR은 EPC(Engineering, Procurement, Construction) 방식으로 진행될 것으로 예상된다. - 안전 기준: 대형 원전은 방사능 유출 방지를 위해 엄격한 설계 기준을 적용해야 한다. 안전성과 설계 기준 - 안전성의 중요성: 대형 원전...

  인공지능(AI)은 요즘 많은 기업들이 주목하고 있는 기술입니다. AI는 다양한 산업에서 혁신을 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 많은 기업들이 AI 프로젝트를 시작한 후 개념 증명(Proof of Concept, PoC) 단계에서 멈추고 있다는 사실을 알고 있나요? 이 글에서는 AI 프로젝트가 왜 PoC에서 멈추는지, 그리고 성공적인 AI 프로젝트를 위해 데이터 품질이 왜 중요한지를 쉽게 설명해 보겠습니다. AI 프로젝트의 현황 2023년, 많은 기업들이 AI의 가능성을 탐색하기 위해 막대한 투자를 했습니다. 특히 생성형 AI는 많은 관심을 받았고, 기업들은 이 기술을 통해 새로운 서비스를 개발하고자 했습니다. 하지만 2024년이 되면서 기업들은 AI 프로젝트를 실제로 운영하는 단계로 전환해야 하는 어려움에 직면하고 있습니다. 가트너라는 연구 기관은 2025년까지 생성형 AI 프로젝트의 최소 30%가 PoC(개념증명) 단계에서 중단될 것이라고 예측했습니다. 그 이유는 여러 가지가 있지만, 가장 큰 원인은 데이터 품질이 낮기 때문입니다. 데이터 품질이란 무엇인가? 데이터 품질이란 데이터가 얼마나 정확하고 신뢰할 수 있는지를 나타내는 척도입니다. AI는 데이터를 기반으로 학습하고 결정을 내리기 때문에, 데이터의 품질이 낮으면 AI의 성능도 떨어질 수밖에 없습니다. 예를 들어, AI가 잘못된 정보를 학습하면 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다. 따라서 AI 프로젝트의 성공을 위해서는 고품질 데이터를 확보하는 것이 매우 중요합니다. 데이터의 양 vs. 데이터의 질 AI 개발 초기에는 데이터가 많을수록 더 좋은 결과를 얻을 수 있다는 믿음이 있었습니다. 하지만 AI 시스템이 발전하면서 데이터의 양보다 질이 더 중요하다는 사실이 밝혀졌습니다. 대규모 데이터 세트에는 오류나 편향이 포함될 가능성이 높아, 모델의 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, AI가 특정한 정보만 자주 학습하게 되면, 드문 정보나 예외적인 경우를 잘 처리하지 못할 수 ...