Autonomous Everywhere, Everything, Everyday
POI Change Detection by AI & Robot
Autonomous Service Robot Platform
Indoor 3D/HD Mapping Robot
5G Technology for Cloud Robotics
New Solution for Autonomous Vehicles
네이버랩스의 비전인 생활환경지능은 사용자의 환경을 먼저 이해하고,
사용자가 요구하기 전에 필요한 정보와 서비스를 앞서 제공할 수 있는 기술을 의미합니다.
실제 사람들의 삶이 펼쳐지는 location에 대한 이해, 그리고 그 공간과 공간 사이를
연결해주는 mobility의 지능화에 집중하며 삶에 스며드는 솔루션을 제공하고자 합니다.
네이버 최초의 로봇은 M1입니다. 2016년에 첫 공개한 M1은 실내 공간의 3차원 고정밀 지도를 만드는 매핑로봇입니다. 위에 보이는 이미지가 바로 M1이 만든 지도입니다. 우리가 일반적으로 보는 지도와는 많이 다르죠. 이 지도는 누구를 위한 것일까요? 다른 자율주행 로봇들입니다. M1이 지도를 제작해 맵 클라우드에 올려 다른 로봇들의 자율주행에 활용하는 방식입니다. 우리는 이러한 자율주행 로봇 플랫폼을 AROUND라는 이름으로 소개하고 개발을 지속해왔습니다. 결국, M1이 네이버랩스에서 개발하는 클라우드 기반 자율주행 로봇들의 출발선인 셈입니다. 그런데 우리는 점차 M1이 만든 정밀한 3차원 지도로 더 많은 것을 할 수 있다는 걸 알게 되었습니다. 예를들어 GPS가 통하지 않는 실내에서 현재 위치를 파악하는 visual localization이나, 인도어 AR 내비게이션, 로봇과 AI를 활용해 실내 지도를 업데이트하는 셀프업데이팅맵 기술 등에도 M1의 데이터를 활용하기 시작했습니다. 그리고 이러한 목적에 더 잘 맞도록 버전업도 계속해왔습니다. M1X, 정확도와 확장성의 업그레이드 M1X는 기존 M1의 후속 버전입니다. 그 간의 매핑 기술들을 집약했습니다. 데이터는 더 정확해지고, 활용할 수 있는 영역은 더 넓어졌습니다. (심지어 제작비용도 줄었습니다.) 하드웨어 측면에서는 주행안정성을 향상시키는 것에 특히 신경을 썼습니다. 이동 중의 진동을 줄일수록 더 고품질의 데이터를 얻을 수 있기 때문입니다. 예를들어 M1X의 데이터를 활용한 측위 정확도는 이전 버전과 비교해 약 30% 이상 개선된 수치를 얻을 수 있게 되었습니다. 이번 업그레이드에서는 활용 영역의 확장성도 중요했습니다. 단 한번의 매핑만으로 자율주행 로봇 뿐 아니라, 사람이 사용하는 스마트폰과 같이 여러 디바이스나 서비스에서 활용할 수 있도록 센서 구성과 방식을 다양화했습니다. 이를 위한 최적화 노하우가 우리의 경쟁력이기도 합니다. 그런데 사실 이 부분은 남들이 쉽게 따라하기 어렵습니다. 이유는 아주 단순합니다. 우리는 단지 매핑만을 하는 것이 아니라, 네이버랩스 내의 여러 프로젝트에서 그 데이터를 활용해 개발이나 리서치를 병행하고 있기 때문이죠. 언제나 분명한 목적과 다양한 데이터 활용 피드백이 있기 때문에 매핑로봇의 업그레이드도 매우 실질적이며 효율적인 솔루션에 집중하게 됩니다. 새로운 공간 기반 서비스들의 시작이 되는 기술 M1은 네이버랩스에서 개발하고 있는 다양한 미래 기술 중에서도 매우 상징적인 로봇입니다. 우리는 공간의 고정밀 데이터를 기반으로 자율주행, 로봇, AI 등의 기술을 결합해 실제 삶에서 도움을 줄 수 있는 기술을 연구하고 있기 때문입니다. 실제로 M1에서 M1X까지 이르는 매핑 기술의 업그레이드 과정에서 실내 측위 기술과 자율주행 로봇 플랫폼, AR 내비게이션 등의 중요한 성과들이 함께 이어질 수 있었습니다. 그래서 우리는 지금까지 일상 공간의 데이터를 더욱 빠르게, 그리고 오차 없이 얻어내는 기술에 많은 시간과 노력을 투자해 왔습니다. 공간을 디지털라이즈하는 혁신적인 매핑 기술이 미래에 찾아올 새로운 공간 기반 서비스들의 시작점이라고 믿기 때문입니다.
A-CITY는 네이버랩스의 기술로 도전하는 미래 도시상입니다. 도심의 각 공간들을 다양한 자율주행 머신들로 연결하고, 인공지능이 방대한 데이터를 분석해 예측하며, 공간 데이터를 정보화하고 업데이트하여 배송과 물류 등의 서비스들까지 자동화 되는 도시를 위한 기술을 연구합니다. 이를 위해 우리는 도심을 구성하고 있는 다양한 공간의 데이터를 모아 머신들을 위한 고정밀 지도를 만들고, 장소/환경/목적에 따라 변용 가능한 지능형 자율주행 머신 플랫폼 개발하고 있습니다. 또한 자연스러운 HMI (human-machine interaction)를 연구해 일상의 공간에서 사람들에게 유용한 서비스를 제공하는 것이 목표입니다. A-CITY라는 미래 도시상을 앞당기기 위해 지금 우리가 집중해 고도화하고 있는 핵심 기술들입니다. 매핑 로봇 M1, 실내 자율주행을 위한 시작 M1은 실내 공간의 3차원 고정밀 지도를 제작하는 매핑 로봇입니다. LiDAR로 수집한 포인트 클라우드에 SLAM 기술을 적용하여 만든 고정밀 지도는 실내 자율주행 서비스 로봇을 비롯해 다양한 위치 기반 서비스의 핵심 데이터로 사용됩니다. 현재 M1의 업그레이드 버전인 M1X를 통해 정확도를 높이는 동시에 데이터 활용성을 더욱 확장하고 있습니다. M1 자세히 보기 도로 자율주행을 위한 핵심 데이터, 하이브리드 HD매핑 자율주행머신을 위한 도로 HD맵을 제작하는 독창적인 솔루션입니다. 도심 단위 대규모 지역을 촬영한 항공사진 이미지에서 도로 면의 레이아웃 정보를 추출하고, 자체 개발된 MMS (mobile mapping system)인 R1이 수집한 데이터를 유기적으로 결합하는 방식으로 광대한 영역의 HD맵을 빠르고 정확하게 제작하는데 효과적인 방식입니다. 하이브리드 HD매핑 자세히 보기 HD맵을 자동으로 업데이트하는 기술들 머신을 위한 지도 역시 최신성은 중요합니다. 네이버랩스에서는 도로 HD맵을 위한 ACROSS 프로젝트와 실내 지도를 위한 셀프업데이팅맵 기술을 연구합니다. ACROSS는 다수의 차량에 장착한 매핑 디바이스로 도로 레이아웃(차선 정보, 정지선 위치, 도로 마커 등)이나 3차원 정보(교통표지판, 건물, 신호등, 가로등 등)의 변화를 감지하여 업데이트하는 기술입니다. 셀프업데이팅맵은 자율주행로봇과 AI를 통해 대규모 쇼핑몰의 POI 변화를 자동으로 인식하는 기술입니다. ACROSS 프로젝트 자세히 보기 셀프업데이팅맵 기술 자세히 보기 노면과 환경이 불규칙한 인도(sidewalk) 매핑 & 측위 실내와 도로의 중간 지대라 할 수 있는 인도(sidewalk)는 계절이나 날씨의 영향을 많이 받습니다. 또한 노면도 훨씬 불규칙합니다. 그래서 네이버랩스는 인도에서의 매핑과 측위 기술 개발을 위해 'COMET'이라는 프로젝트를 진행 중입니다. 인도 환경에 적합한 센서 구성의 디바이스를 제작하고, 이 매핑 장비로 취득한 데이터를 처리하기 위한 알고리즘도 개발하고 있습니다. 단기적으로는 사람이 장착하며 테스트를 하겠지만, 향후 다양한 노면에서 이동이 가능한 4족 보행 로봇이 직접 데이터를 취득할 수 있게 테스트할 예정입니다. 네이버랩스의 펀딩으로 MIT에서 개발한 치타3와 미니치타가 활용될 것입니다. 또한 네이버랩스 유럽에서 진행 중인 날씨/계절/시간/조명 등의 환경 변화에도 특정 위치를 정확히 파악하는 VL 연구(R2D2)도 아주 혁신적인 기술입니다. 이 기술은 CVPR 2019의 Long-Term Visual Localization 부문 Local Feature Challenge에서 1위를 수상하기도 했습니다. R2D2 프로젝트 더 보기 도로 위의 끊김 없는 정밀 측위 (localization) 기술 도심의 복잡한 환경에서도 자율주행 머신이 자신의 위치를 실시간으로 정밀하게 추정하는 기술을 연구합니다. 빌딩숲이나 터널 등 GPS 신호에 의존할 수 없는 지역에서도 끊김 없이 안정적인 측위를 하기 위해 자체 개발 HD맵을 하나의 가상 센서처럼 활용하고 LiDAR, Camera, 관성센서, Wheel Encoder 등 다양한 센서로부터 획득된 정보를 종합하여 가장 정확한 좌표를 추출하는 기술을 고도화하고 있습니다. 올해 말까지 오차범위 10cm 이내의 정밀도를 목표로 각 알고리즘의 완성도를 높이는 한편, 서울/경기 주요 지역의 실제 도로에서 지속적으로 검증해 나갈 계획입니다. HD map aided localization 더 보기 실내에서 사진 한 장으로 위치를 인식하는 VL 기술 VL (visual localization) 기술은 이미지를 분석해 현재 위치를 인식하는 기술입니다. GPS가 통하지 않는 실내에서도 아주 정밀하게 현재 위치를 알 수 있습니다. 네이버랩스의 이VL 기술은 M1이 촬영한 3D 데이터에서 특징점을 추출하고 비교해 위치를 인식하는 솔루션으로 최고 수준의 글로벌 경쟁력을 가지고 있습니다. 현재 실내 자율주행 로봇 플랫폼에 이 기술이 적용되어 있으며, VL 외에 센서와 영상 정보를 분석해 위치를 추적하는 VIO (visual-inertial odometry), 사물을 인식해 위치나 방향을 6DoF(전후상하좌우)로 추정하는 VOT (visual object tracking) 기술 등과 결합한 AR 기술도 함께 개발하고 있습니다. AR은 공간 그 자체를 인터페이스로 활용하기 위해 아주 중요한 기술이기도 합니다. VL 기술 자세히 보기 사람의 팔과 유사한 구조의 로봇팔, AMBIDEX 일상 공간에서 사람들에게 직접 서비스를 제공하기 위해서는 아주 정교한 동작이 가능하면서 동시에 안전한 로봇팔이 필수입니다. 네이버랩스와 코리아텍이 산학협력으로 개발한 AMBIDEX는 와이어 구조의 혁신적인 동력 전달 메커니즘으로 사람들과 안전하게 인터랙션 할 수 있는 로봇 팔입니다. 또한 AMBIDEX의 활동 반경을 확장하기 위해 허리부를 추가했습니다. 더 똑똑하고 정교한 서비스 시나리오를 수행할 수 있도록 시뮬레이터를 통한 강화 학습 등을 함께 연구하고 있습니다. AMBIDEX 자세히 보기 도로 위의 자율주행 머신들을 위한 온로드 머신 플랫폼 네이버랩스는 2017년 IT업계 최초로 국토부 자율주행 임시운행을 허가 받은 이후 실제 도로 위에서 측위, 인지, 플래닝과 컨트롤에 이르는 모든 영역의 도로 자율주행 기술들을 종합적으로 고도화하고 있습니다. 또한 하이브리드 HD매핑과 ACROSS 솔루션으로 도로 자율주행을 위한 HD맵을 제작합니다. 이러한 기술들과 데이터를 통합하여 이후 물류/배송/ 무인샵 등 다양한 목적으로 커스터마이즈할 수 있는 도로 자율주행 머신 플랫폼을 개발하고 있습니다. 네이버랩스 자율주행 기술 더 보기 맵 클라우드와 강화학습을 통한 실내 자율주행, AROUND 플랫폼 AROUND플랫폼은 자율주행 서비스 로봇 대중화를 목표로 네이버랩스가 개발한 독자적인 솔루션입니다. 매핑 로봇 M1이 만든 맵 클라우드(map cloud)를 기반으로 위치를 인식하여 경로를 계획하고, 심층 강화학습 (deep reinforcement learning) 알고리즘을 적용해 레이저스캐너의 도움 없이 매끄러운 자율주행이 가능하다는 것이 특징입니다. 지도 생성, 위치 파악, 경로 생성, 장애물 회피 등의 핵심 기능을 직접 수행해야 하는 기존 많은 자율주행 로봇과는 달리, 저가의 센서와 낮은 프로세싱 파워만으로 정확도 높은 실내 자율주행을 구현했습니다. AROUND 자세히 보기 로봇 서비스의 새로운 가능성, 5G 브레인리스 로봇 플랫폼 네이버랩스는 CES 2019에서 세계 최초로 5G 브레인리스 로봇 시연에 성공한 바 있습니다. 로봇의 두뇌 역할을 하는 컴퓨터를 클라우드로 옮기고 5G로 연결하는 기술입니다. 다수의 로봇을 동시에 제어할 수 있어 제작 비용을 효과적으로 줄일 수 있고, 클라우드가 로봇의 두뇌 역할을 대신하기 때문에 크기가 작으면서 지능도 뛰어난 로봇을 만들 수도 있습니다. 우리는 이 기술을 AROUND 플랫폼과 연계하는 연구로 확대하고 있습니다. 이를 통해 네이버 데이터센터 ‘각’이 여러 로봇들의 두뇌가 되어 다양한 방식의 로봇 서비스를 제공하고자 합니다. 5G 브레인리스 로봇 기술 자세히 보기
네이버랩스는 6월 25일 미디어 대상의 간담회를 마련했습니다. 지난 CES 2019 이후, 현재 네이버랩스가 고도화하고 있는 기술들이 어떤 미션과 로드맵을 갖고 전개되고 있는지를 공개하는 자리였습니다. 이날 발표한 네이버랩스의 기술 미래상은 '물리공간으로 자연스럽게 연결되는 네이버'로 요약됩니다. 이러한 방향성의 배경은 고성능센서, AI, 로봇, 자율주행기술 등이 대중화 임계점에 속속 다가서며 물리공간과 가상공간의 경계가 빠르게 허물어지고 있는 지금의 현상에서 비롯됩니다. 지난 20년간 네이버가 온라인 가상공간의 강자로 성장해왔지만, 앞으로도 정보와 서비스를 연결한다는 네이버의 핵심을 유지하기 위해서는 그 양태와 채널, 방식의 확장이 필연적입니다. 이에 대해 네이버랩스 석상옥 대표는 앞으로 사용자들이 살아가는 공간 자체가 서비스 플랫폼이 될 수 있으며, 네이버랩스는 물리 공간과 네이버 서비스가 자연스럽게 연동될 수 있도록 로보틱스, AI, 자율주행, AR, HMI (human-machine interaction) 연구에 집중하고 있다고 밝혔습니다. ‘스스로 이동하는 공간’이라는 제3의 인프라 이날 석상옥 대표는 미래의 도시를 새롭게 변화시킬 개념 하나를 제시했습니다. ‘스스로 이동하는 공간(auto-movables, 自動産)’입니다. 석상옥 대표는 현재 도시를 구성하고 있는 동산(movables)과 부동산(immovables) 형태가 아닌 제3의 인프라가 우리 삶을 크게 변화시킬 것이며, 다가올 미래에는 스스로 이동하는 공간들이 정보와 서비스, 상품 등을 담고 지금까지와 다른 새로운 연결들을 만들어 나갈 것이라고 강조했습니다. 또한 이를 기술적으로 구현하기 위한 로드맵도 공개했습니다. 물리공간에서 정보와 서비스를 제공하기 위해서는 가장 먼저 해당 공간을 정밀하게 데이터화해야 하고, 실제로 정보와 서비스를 제공하기 위해 동일한 물리성을 가진 도구들도 필요할 것입니다. 네이버랩스는 가장 먼저 실내-실외-도로라는 모든 공간의 3차원 고정밀 데이터를 구축하고 업데이트하는 솔루션을 개발하고, HD맵/로컬라이제이션/5G클라우드컴퓨팅/3D비전 등의 기술과 데이터를 기반으로 다양한 공간에서 스스로 이동하며 정보와 서비스를 제공할 수 있는 자율주행 머신 플랫폼을 완성하겠다는 계획입니다. 또한 일상 공간에서 사람들과 자연스럽게 서비스를 제공하기 위한 HMI (human-machine interaction)의 완성도를 높여갈 계획이라고 밝혔습니다. A-CITY, 네이버랩스의 기술로 도전하고 있는 미래 도시상 ‘A-CITY’는 바로 이러한 기술 로드맵을 통해 그리고 있는 미래 도시상입니다. 도심의 각 공간들이 다양한 자율주행 머신들로 촘촘하게 연결되고, 인공지능이 방대한 데이터를 분석해 예측하며, 공간 데이터를 정보화하는 과정과 배송 및 물류 등의 서비스들까지 자동화될 것입니다. 석상옥 대표는 “A-CITY는 지금 네이버랩스가 도전하며 그리고 있는 하나의 컨셉이지만 반드시 다가올 미래이며, 지금 쉽게 떠올릴 수 있는 배송이나 물류와 같은 서비스에 국한되는 것이 아니라 더 큰 가능성을 갖고 삶의 모습을 변화시킬 것”이라고 설명했습니다. 실내-실외-도로의 모든 공간을 연결할 지능형 자율주행 머신 플랫폼 석상옥 대표는 서비스 로봇, 자율주행, AR 등을 위해 가장 베이스가 되는 3차원 공간 데이터를 위한 네이버랩스의 솔루션들에 대해 소개했습니다. 대규모 실내공간은 매핑로봇 M1이 담당합니다. M1의 업그레이드 버전인 M1X는 거대한 실내공간을 광역 스캔한 후 포인트클라우드맵 생성까지 약 40시간 내에 완성 가능한 수준으로 개발되었습니다. 이어서 도로와 실내의 중간 지대라 할 수 있는 인도(sidewalk)에 대한 계획도 공개했습니다. 노면이 불규칙적이고 조명과 계절의 영향을 많이 받는 인도에서의 매핑과 측위 기술 개발을 위해 'COMET'이라는 프로젝트가 진행중이며, 향후 네이버랩스가 산학협력 중인 MIT의 4족보행 로봇인 치타3와 미니치타에 이 매핑 장비와 알고리즘을 적용할 계획이라고 밝혔습니다. 이날 석상옥 대표에 이어 네이버랩스의 자율주행 핵심 기술들을 소개한 백종윤 리더는 도로 환경의 특수성을 강조했습니다. 인도가 실내와 연속된 공간이라고 할 수 있다면, 도로는 신호 체계나 안전에 대한 기준 등이 완전히 다르다는 것입니다. 도로자율주행 기술을 매핑·측위·인지·예측·계획 등 다양한 분야의 기술들이 모두 해결돼야 하는 ‘종합예술’로 묘사한 그는 GPS 음영 지역이 많은 도심 속 자율주행을 위해 특히 HD맵이 중요한 역할을 한다고 밝혔습니다. 자체 구축한 HD맵과 GPS, 라이다(LiDAR), 카메라 등의 센서 데이터를 결합해 아주 정밀하면서도 끊김 없는 측위 기술을 고도화하고 있다고 밝혔습니다. 또한 백종윤 리더는 자체 개발한 MMS 차량인 R1과 항공사진을 함께 활용해 광대한 영역의 고정밀 지도를 제작하는 하이브리드 HD 매핑 기술을 소개하며, 연내 서울 시내 왕복 4차선 이상의 주요 도로 2,000km의 레이아웃 지도를 완성할 것이라고 발표했습니다. 현재 강남구 전역, 여의도, 상암지구, 마곡 등 주요 지역의 300km 구간을 시작으로, 서울시 전역을 커버하는 로드 레이아웃 데이터를 빠르게 구축하겠다는 계획입니다. 이를 위해 딥러닝과 비전 기술로 도로 노면의 정보를 인식할 수 있는 자동화 알고리즘과 크라우드 소스 매핑 방식의 HD맵 업데이트 솔루션인 ‘ACROSS’ 연구도 소개했습니다. 이어 백종윤 리더는 "도로 자율주행 기술 개발을 가속하기 위해 곧 국토부자율주행임시허가 차량을 더 늘릴 계획이다"며 "실제 도로환경에서 검증한 알고리즘과 데이터들을 통합해 향후 물류/배송/무인샵 등 다양한 목적으로 활용될 수 있는 도로자율주행 머신 플랫폼을 개발하는 것이 목표"라고 발표했습니다. 독창적이며, 세계 최고 수준인 핵심 기술들 소개 이날 석상옥 대표와 백종윤 리더는 네이버랩스가 보유하고 있는 세계 최고 수준의 핵심 솔루션과 역량들을 요약해 발표했습니다. 실내와 도로의 machine readable HD맵 제작을 위한 혁신적인 솔루션들, GPS가 통하지 않는 곳에서도 사진 한 장으로 위치를 확인할 수 있는 VL (visual localization) 기술, 맵 클라우드와 강화학습을 통해 레이저 스캐너 없이 매끄러운 자율주행이 가능한 로봇 플랫폼인 어라운드 (AROUND), 5G의 초저지연 특성을 활용한 브레인리스 로봇 기술, 7개의 자유도에 3개축의 허리부가 추가된 로봇팔 앰비덱스 (AMBIDEX) 등입니다. 석상옥 대표는 이 중 CES 2019에서 큰 관심을 모았던 맵 클라우드 기반의 어라운드 플랫폼과 5G 브레인리스 로봇 기술을 통합하는 것이 올해의 중요한 미션 중 하나라고 밝혔습니다. 퀄컴과의 협업을 통해 세계 최초로 5G 브레인리스 로봇 시연에 성공한 기술을 자율주행 로봇 플랫폼에 적용하여 성능 및 활용성을 극대화하겠다는 전략입니다. 로봇의 두뇌 역할을 하는 컴퓨터를 클라우드로 옮기고 5G로 연결하는 ‘5G 브레인리스 로봇’ 기술은 다수의 로봇을 동시에 제어할 수 있어 제작 비용을 효과적으로 줄일 수 있고, 클라우드가 로봇의 두뇌 역할을 대신하기 때문에 크기가 작으면서 지능도 뛰어난 로봇을 만들 수도 있습니다. 이 플랫폼 구축을 위해 퀄컴을 비롯해 네이버비즈니스플랫폼 및 kt 등과 협력 중이며, 연내에는 춘천의 네이버 데이터센터 ‘각’이 다양한 서비스 로봇들의 두뇌가 되도록 하겠다고 발표했습니다. 또한, 사진 한 장으로 실내에서 현재 위치를 인식할 수 있는 VL 기술은 최고 수준의 글로벌 경쟁력을 가지고 있다고 강조했습니다. M1이 촬영한 3D 데이터에서 특징점을 추출하고 비교해 위치를 인식하는 이 기술은 GPS가 통하지 않는 실내에서의 측위 문제를 획기적으로 해결할 수 있습니다. VL 외에도 센서와 영상 정보를 분석해 위치를 추적하는 VIO (visual-inertial odometry), 사물을 인식해 위치나 방향을 6DoF(전후상하좌우)로 추정하는 VOT (visual object tracking) 기술 등과 결합한 AR 기술도 함께 개발 중이라고 밝혔습니다. 네이버랩스의 역할은 예정된 미래를 기술로 대비하는 것 석 대표는 발표를 통해 소개한 네이버랩스의 역량들은, 기술이 단지 연구실에 머물지 않고 실제 삶의 공간을 향하고 있기 때문에 빠르게 쌓여진 것이라 말했습니다. 다양한 환경의 사람들에게 기술이 실질적 도움을 주기를 바라고 있으며, 이를 위한 서울대 간호대학이나 사회적 기업 베어베터와의 협력에 대해서도 소개했습니다. 또한 다양한 전문가들이 유기적으로 협력할 수 있는 자유로운 연구 환경 또한 네이버랩스의 강점이라고 밝혔습니다. 또한 백종윤 리더는 간담회 발표 이후 이어진 질문들에 답하며 “우리는 지금 사명감을 갖고 기술을 개발하고 있다. 분명히 다가올 미래인데 국내에선 아직 치열하게 준비하는 곳이 많지 않은 것 같다"라며 "미리 대비하지 않으면 결국 언젠가 다른 나라의 기술을 사용할 수밖에 없는 안타까운 상황이 벌어질 수 있다고 생각한다”며 지금 연구하고 있는 핵심 기술들의 중요성을 강조했습니다. 석상옥 대표는 마지막으로 "우리는 일상의 물리 공간이 새로운 서비스 공간으로 재창조되고, 그 안에서 공간-머신-정보-서비스가 서로 자연스럽게 연결되는 미래를 앞서 준비하고 있다"며 "지금은 너무나도 당연하게 느껴지는 현재가, 기술혁신을 통해 불편한 과거로 느껴지도록 하는 것"이 목표라고 전했습니다.
