[기술]MIT가 뽑은 `2018 10대 혁신기술' 기술IT

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매년 가을이면 미국 MIT가 발행하는 기술전문지 `MIT 데크놀로지 리뷰' 편집진이 한 자리에 모인다. 지난 한 해의 기술 성과들을 검토하면서 앞으로 인류의 삶에 큰 영향을 미칠 기술 톱10을 가려내기 위해서다.
`리뷰'가 올해의 10대 혁신 기술을 선정해 발표했다. 이 기술들은 올해 주목할 필요가 있거나 주목해야 하는, 그리고 몇년 안에 등장할 것들이다.

편집장 기드온 리치필드(Gideon Lichfield)는 "우리는 10가지 기술 리스트에서 가장 중요한 것을 꼽는 시도는 거부한다"며 "그러나 지난 몇 년을 되돌아 보면 추세가 나타나고 있다. 인공 지능이 점점 더 발전하고 있다."고 말했다. `리뷰'는 2016년 음성인식 인공지능. 2017년 안면인식 인공지능 기술의 도약을 예측해 적중한 바 있다.

 

최근 3개년 MIT 10대 혁신기술(괄호 안은 이용 가능 시기)

2018년

2017년

2016년

3D 금속 프린팅

(지금)

마비역전

(10~15년)

면역공학

(1~2년)

인공배아

(지금)

자율주행트럭

(5~10년)

식물의 정밀유전자편집

(5~10년)

감각도시

(2019)

안면인식 결제

(지금)

대화형 인터페이스

(지금)

만인을 위한 인공지능

(지금)

실용적 양자컴퓨터

(4~5년)

재활용 로켓

(지금)

듀얼 신경망

(지금)

360도 셀카

(지금)

상호학습 로봇

(3~5년)

바벨피시 통역기

(지금)

고온 태양전지

(10~15년)

DNA 앱스토어

(2016)

탄소제로 천연가스

(3~5년)

유전자치료 2.0

(지금)

솔라시티 기가팩토리

(2017)

완벽한 온라인 프라이버시

(지금)

세포 지도

(5년)

메신저 슬랙

(지금)

유전자 운세

(지금)

사물 봇넷

(지금)

테슬라 오토파일럿

(지금)

물질의 양자 도약

(5~10년)

강화학습

(1~2년)

공중 전력 공급

(2~3년)


올해는 인공지능 분야에서 새로운 기술인 `생성적 적대 신경망' 간(GAN)이 새로 들어갔다. 간은 인간의 개입 없이 신경망끼리 서로 경쟁을 벌이며 성능을 개선시켜 가도록 한 기술이다. `리뷰' 편집은 이 기술은 컴퓨터에 상상력을 불어 넣고 있다고 평가했다. 윤리 문제를 야기할 기술도 있다. 인공 배아 기술이다. 편집은 그러나 윤리적 우려에도 불구하고 생명체가 창조되는 방법을 재정의하고, 나아가 인간 생명의 초기 순간에 대한 연구 기회를 넓혀준다고 평가했다.

 mit-1.jpg » 지이의 대형 금속 프린터 아틀라스. 지이 제공

 1. 3D 금속 프린팅


3D 프린팅은 수십년 전에 등장했지만 아직도 일회용 프로토타입을 제작하는 애호가나 디자이너 영역을 벗어나지 못하고 있다. 활용할 수 있는 소재도 플라스틱 말고는 특별한 것이 없다. 플라스틱이 아닌 다른 물질, 즉 금속을 프린팅하는 비용은 비싸고 속도도 매우 느리다. 하지만 이제 조만간 실용화할 수 있을 만큼 비용도 떨어지고 사용도 간편해지고 있다. `리뷰'는 3D 금속 프린팅이 널리 채택되면 지금의 대량생산 방식에 큰 변화가 올 수 있다고 평가했다.
어떤 변화가 예상될까? 우선 단기적으론 제조업체들이 많은 재고를 보유할 필요가 사라진다. 필요할 때마다 대체품을 간단히 프린팅할 수 있기 때문이다. 장기적으론 제한된 몇가지만을 대량생산하는 대형 공장들 대신, 고객들의 요구에 맞춰 더 다양한 부품을 만드는 작은 공장들이 그자리를 차지할 수 있다.
이 기술은 기존 금속 제조 방법으로는 불가능했던, 더 가볍고 강한 부품과 복잡한 모양을 만들어낼 수 있다. 2017년 미 로렌스 리버모어 국립연구소(Lawrence Livermore National Laboratory) 연구진은 전통 제조법보다 두 배나 강한 스테인리스 스틸 부품을 만들 수 있는 3D프린팅 방법을 개발했다. 보스턴 외곽에 있는 작은 신생기업 마크포지드(Markforged)는 10만달러도 안되는 가격에 3D 금속 프린터를 출시했다. 보스턴의 다른 업체 데스크톱 메탈(Desktop Metal)은 2017년 12월에 첫번째 금속 기계 시제품을 출하하기 시작했다. 이 회사는 이전 금속 프린팅 기술보다 100배 빠른 대형 기계를 판매할 계획이다. 일찌감치 3D 프린팅 항공 부품을 제작해온 GE는 지난해 11월 대형 부품을 제조할 수 있는 고속 금속프린터 `아틀라스' 시험판을 공개했다. 2018년부터 프린터 판매를 시작할 계획이라고 한다.
프린팅 방식도 간편해지고 있다. 데스크톱 메탈은 3D 프린팅이 가능한 디자인을 만들어주는 소프트웨어를 제공한다. 사용자가 물체의 사양만 알려주면, 소프트웨어가 프린팅에 적합한 컴퓨터 모델을 만들어준다.

 

https://www.technologyreview.com/s/609634/the-five-most-amazing-things-that-were-3-d-printed-this-year

https://www.ge.com/reports/an-engineers-dream-ge-unveils-a-huge-3d-printer-for-metals/

https://www.technologyreview.com/s/604088/the-3-d-printer-that-could-finally-change-manufacturing/

 

 mit-2.jpg » 96시간이 지난 뒤의 인공 배아. 괴츠 제공

 2. 인공배아


배아는 수정후 8주까지의 태아, 즉 생명체의 발생 초기단계를 가리키는 말이다. 영국 케임브리지대 과학자들은 지난해 3월 정자도 난자도 없이 줄기세포만 사용해 실제와 똑같은 마우스 배아를 키워내는 데 성공했다. 오로지 다른 배아에서 추출한 줄기세포만 사용했다. 생명의 창조란 무엇인가에 대한 정의를 다시 규정해야만 할지도 모르는 성과라고 `리뷰' 편집진은 평가했다.
연구진은 3차원 구조물에 세포들을 넣고 관찰한 결과, 줄기세포들이 서로 상호작용하면서 배아와 같은 독특한 총알 모양을 형성하는 것을 목격했다. 연구책임자인 막델레나 제르니카-괴츠(Magdelena Zernicka­-Goetz)는 "우리는 줄기세포들이 강력한 잠재력을 갖고 있다는 것은 알았지만 그렇게 아름답고 완벽하게 스스로 구조화할지는 미처 몰랐다"고 말했다.
그는 그러나 이번에 합성한 배아가 생쥐로까지 자랄 수는 없었을 것이라고 말한다. 그럼에도 이번 연구는 머지 않아 난자 없이도 포유동물이 태어날 수 있음을 시사해준다. 이 연구의 다음 단계는 인간의 줄기세포에서 인공배아를 만드는 것이다. 이는 미시건대와 록펠러대에서 연구하고 있다.
그러나 필연적으로 인공배아는 윤리 문제를 제기한다. <테크놀리지 리뷰> 편집인은 "인공배아가 진짜 배아와 구별할 수 없다면 어떻게 할 것인가? 배아는 고통을 느끼기 전에 실험실에서 얼마나 오래 자랄 수 있을까? 생명윤리학자들은 이 부문의 연구경쟁이 더 나아가기 전에 이런 질문들에 답할 필요가 있다."고 지적했다.

 

http://dongascience.donga.com/news.php?idx=16865
http://www.cam.ac.uk/research/news/scientists-create-artificial-mouse-embryo-from-stem-cells-for-first-time

 

mit-3.jpg » 토론토 워터프론트 지역. MIT테크놀로지리뷰


 3. 감각 도시


수많은 스마트시티 계획들은 지연되거나 목표를 낮추거나 슈퍼부자들만이 감당할 수 있는 가격을 제시해왔다. 퀘이사이드(Quayside)라는 이름의 토론토 도시계획은 이런 실패의 패턴에서 벗어나려 한다. 도시 마을을 근본에서부터 다시 생각하고 최신 디지털기술을 중심으로 재건하겠다는 생각이다. 만약 성공한다면 스마트 도시는 더 살기 좋고, 환경 친화적인 도시가 될 수 있다. 뉴욕에 있는 구글 모회사 알파벳의 스마트도시 개발 기업인 사이드워크 랩스(Sidewalk Labs)가 캐나다 정부와 제휴해 토론토 부둣가인 워터프론트 지역에서 이런 계획을 추진하고 있다.
이 프로젝트의 목표 중 하나는 공기질에서 소음 수준, 인간 활동에 이르는 모든 데이터를 수집하는 광범위한 센서 네트워크를 설계하는 것이다. 그렇게 해서 온실가스 배출량이나 식수 소비량, 폐기물 발생량 등을 대폭 줄인다는 계획이다.
이 계획은 모든 차량이 자율주행 시스템을 갖추고 공유화하는 것을 전제로 한다. 사이드워크 랩스는 다른 회사들도 같은 서비스를 할 수 있도록  소프트웨어 및 시스템을 공개할 예정이다. 사이드워크 랩스는 공공 인프라도 면밀하게 검토할 계획이다. 하지만 이는 데이터 관리와 프라이버시에 대한 우려를 자아낸다.
워터프론트 토론토(Waterfront Toronto)에 따르면 샌프란시스코, 덴버, 로스앤젤레스, 보스톤 등 여러 북미 도시들도 이 계획에 참여할 것을 희망하고 있다.

 

mit-4.JPG » 구글 제공


 4. 만인을 위한 인공지능


인공지능은 사실 아마존, 바이두, 구글, 마이크로소프트 등 소수 IT 대기업들만의 전유물이라고 해도 과언이 아니다. 나머지 기업들엔 비용도 지나치게 많이 들고 다루기에도 복잡한 시스템이다. 그러나 클라우드 기반을 활용하면 인공지능 기술을 저렴하고 간편하게 사용할 수 있다.
클라우드를 기반으로 하는 머신러닝 도구는 인공지능의 고객층을 넓혀준다. 지금까지 클라우드 인공지능에서 가장 앞서 있는 업체는 아마존이다. 구글은 오픈 소스 인공지능인 텐서플로(TensorFlow)로 이에 도전하고 있다. 최근 구글은 클라우드 오토엠엘(Cloud AutoML)을 발표했다. 인공 지능을 보다 간단하게 사용할 수 있도록 사전훈련시킨 시스템이다.
자체 AI 구동 클라우드 플랫폼 `애저'(Azure)를 갖고 있는 마이크로소프트는 아마존과 협력해 오픈 소스 딥러닝 라이브러리 `글루온'(Gluon)을 제공한다. 글루온은 인간 뇌를 모방하는 핵심기술인 신경망을 스마트폰 앱처럼 쉽게 만들 수 있도록 도와준다.
`리뷰' 편집진은 "이들 중 어떤 회사가 AI 클라우드 서비스의 선두가 될지는 불투명하지만, 주도권을 쥐는 기업은 엄청난 사업 기회를 거머쥘 것"이라고 예상했다.
`리뷰'는 인공지능 혁명이 경제의 다른 부분으로 더 넓게 퍼지려면 이러한 제품이 필수적이라고 지적했다. 현재 인공지능은 기술 산업에서 주로 사용되고 있을 뿐이다. 만약 의학, 제조, 에너지 같은 분야에서 인공지능 기술을 잘 활용하면 생산성 향상에 큰 도움이 될 수 있다는 것. 문제는 기업들에 클라우드 인공지능을 다룰 줄 아는 사람들이 부족하다는 것이다. `리뷰'는 클라우드에 거의 모든 사람이 접근할 수 있는 날, 진정한 인공지능 혁명이 시작될 것이라고 분석했다.

https://www.blog.google/topics/google-cloud/cloud-automl-making-ai-accessible-every-business/

 

mit-5.jpg » 왼쪽은 풍경 사진, 오른쪽은 반 고흐의 화풍으로 인공지능이 그린 그림.


 5. 듀얼 신경망


인공지능은 사물을 식별하는 데 뛰어난 능력을 발휘한다. 인공지능에 백만장의 사진을 보여주면 그 가운데서 거리를 건너가는 보행자를 놀라운 정확성으로 골라낸다. 그러나 스스로 보행자 이미지를 생성하지는 못한다. 그렇게 할 수 있다면, 자율주행차는 도로에 직접 나가지 않고도 스스로 훈련할 수 있을 것이다.
첫 솔루션은 몬트리올대 박사학위 소지자 이안 굿펠로(Ian Goodfellow)가 2014년에 학술적 논쟁을 하면서 처음 등장했다.
생성적 적대신경망(Generative adversarial network=GAN)으로 알려진 이 방식은 두 가지 신경망을 만들어 이것들이 서로 고양이와 쥐처럼 숨바꼭질 방식의 게임을 하도록 하는 것이다. 두 네트워크 모두 동일한 데이터 세트로 학습한다. 생성자(generator)로 알려진 하나는, 이미 본 이미지에 다양한 변화를 주는 역할을 수행한다. 예컨대 보행자 사진에 팔을 하나 더 붙이는 것과 같은 일이다. 구분자(discriminator)로 알려진 다른 하나는, 자신에게 보이는 사진이 훈련받은 이미지와 같은지 아니면 생성자가 만든 가짜인지 판별할 것을 요구받는다. 시간이 거듭되면서 생성자는 구분자가 가짜를 찾아낼 수 없을 정도까지 능숙하게 이미지를 생산해낼 수 있다. 이 기술은 지난 10년 동안 인공 지능의 가장 유망한 발전 중 하나가 됐다.
이 신경망 기술은 현실감 넘치는 연설과 사실적인 가짜 이미지를 만드는 데 효율적이다. 한 가지 사례를 보면, 그래픽칩 제조업체 엔비디아 연구진은 유명인사들의 사진으로 GAN을 준비해 실재하지 않는 사람들의 그럴듯한 얼굴 수백가지를 만들어 냈다. 또 다른 연구 그룹은 반 고흐(Van Gogh)의 작품과 구별이 가지 않는 가짜 그림을 만들었다.
그러나 결과가 항상 완벽한 건 아니다. 핸들바가 두 개인 자전거, 눈썹이 엉뚱한 데 놓인 얼굴 등을 만들 수도 있다. 그러나 이 신경망이 만들어낸 이미지와 소리는 깜짝 놀랄 만큼 현실적이다. 어떤 전문가들은 그래서 이 신경망이 인간이 보고 듣는 세상의 기본 구조를 이해하기 시작했다고 생각하기도 한다. 만약 그렇다면 이는 인공지능이 눈앞에 펼쳐진 세상을 이해하는 독립적인 능력을 갖게 될지도 모른다는 걸 뜻한다.

 

 http://www.businessinsider.com/the-science-how-vincent-van-gogh-saw-the-world-2015-9

 

mit-6.jpg » 구글의 픽셀버드. 구글 제공


 6. ‘바벨 피시’ 통역기


더글러스 애덤스(Douglas Adams)의 고전적 SF소설 `은하수를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서'(The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy)에서는 어떤 언어도 번역해내는 물고기 ‘바벨 피시(Babel Fish)’ 가 등장한다. 뇌파 에너지에서 발생하는 정신 주파수를 먹고 사는 이 물고기를 귀에 넣으면 뇌파에 담긴 언어 패턴이나 사고 신호를 숙주의 두뇌에 배설해 어떤 언어라도 번역할 수 있다.
SF에서나 보던 이런 장면이 현실이 돼가고 있다. 스마트폰 앱의 번역앱들은 이제 간단한 생활회화는 자동으로 번역해준다. 지난해 구글이 내놓은 픽셀 버드(Pixel Bud)도 궁극적으로 이를 겨냥한 제품이다. 159달러짜리인 이 이어버드는 구글의 픽셀 스마트폰과 구글 번역앱을 사용해 실제 실시간 번역 기능을 이용할 수 있도록 했다. 한 명은 이어버드를 착용하고 상대방은 전화기를 든다. 이어버드 착용자는 자신의 언어로 말한다. 앱은 이 말을 번역해 번역해 전화로 보낸다. 전화기를 들고 있는 사람이 응답하면, 이 응답은 이어버드를 통해 번역돼 전달된다.
하지만 배경 소음이 이해력을 방해할 수 있다. 언제 사람이 말을 멈추는지를 파악하기도 쉽지 않다. 픽셀버드는 말하는 동안 오른쪽 이어버드를 손가락으로 누르는 방식으로 이 문제를 해결했다.

 

mit-7.JPG » 휴스턴의 넷파워 청정발전소 조감도. 유튜브 갈무리


 7. 탄소제로 천연가스


천연가스는 세계 전기 소비량의 22%를 공급하는 주요 에너지원이다. 미국의 경우엔 비중이 32%나 된다. 값싸고 이용이 간편한 게 장점이다. 그러나 석탄보다는 덜하지만 여기에서도 막대한 양의 탄소가 배출되는 건 마찬가지다.
미 석유정제산업의 중심지인 휴스턴 외곽의 한 파일럿 발전소가 천연가스의 이 해묵은 고민을 해결하는 실험을 하고 있다. 천연가스로부터 청정에너지를 뽑아내는 기술을 테스트하고 있는 것. 50메가와트 프로젝트 넷파워(Net Power)는 표준 천연가스만큼 저렴한 비용으로 전기를 생산하면서도 그 과정에서 배출되는 이산화탄소는 모두 채집할 수 있다고 믿는다.
이 실험이 성공하면 인류는 합리적인 비용으로 화석 연료로부터 탄소가 없는 에너지를 생산할 수 있게 된다. 이는 원자력의 높은 자본 비용 및 안정성에 대한 우려와 재생 가능 에너지 공급의 불안정성을 동시에 피하는 방법이다.
넷파워는 기술 개발 회사인 8 Rivers Capital, Exelon Generation 및 에너지 건설 회사 CB & I 간의 협력체다. 회사는 발전소를 시운전하고 초기 테스트를 시작했다. 앞으로 몇 달 안에 초기 평가 결과를 발표 할 예정이다. 이 발전소는 천연가스를 태워 나오는 이산화탄소의 상당량은 계속해서 재활용하고, 나머지는 저렴한 비용으로 채집한다. 그러나 넷파워 기술이 천연가스의 모든 문제를 해결하지는 못한다. 단지 천연 가스를 사용하는 한에서는 최대한 깨끗하게 사용할 수 있다는 것이다. `리뷰'는 현재 개발중인 모든 청정 에너지 기술 중 넷파워는 탄소 배출을 줄이는 데 가장 유망한 것 중 하나라고 평가했다.
https://www.youtube.com/watch?time_continue=2&v=4eBV73NR9nw

 

mit-8.jpg » 완벽한 프라이버시를 보장해주는 기술이 등장했다. 픽사베이
 

8. 완벽한 온라인 프라이버시


전정한 인터넷 프라이버시는 어떤 상황을 말하는 것일까? `리뷰'는 생일을 밝히지 않고도 18세 이상이라는 걸 증명할 수 있거나 상세한 계좌정보 없이도 은행에 충분한 돈이 있다는 것을 증명할 수 있는 새로운 도구가 나오면 가능할 것이라고 말한다. 개인 신상에 대한 정보를 주지 않아 개인 정보 유출이나 신원이 도용 당할 위험이 없기 때문이다.
이런 신흥 암호화 프로토콜을 제로지식증명(zero-knowledge proof)이라고 한다.  자신의 정보를 노출시키지 않으면서 그것을 알고 있다는 것을 증명하는 것이다. 지난 수십 년 동안 연구해 왔지만 정작 관심이 폭발적으로 증가한 건 지난해 암호통화 덕분이었다. 2016 년 후반에 등장한 디지털 통화 제트캐시(Zcash)에 쓰인 기술이다. 제트캐시 개발자는 zk-SNARK (zero-knowledge succinct non-interactive argument of knowledge)라는 방법을 사용해 사용자에게 익명으로 거래 할 수 있는 권한을 준다.
이는 비트코인을 비롯한 대부분의 블록체인 시스템에서는 불가능한 일이다. 이것들은 거래 내역이 모든 사람에게 공개되기 때문이다. 이러한 거래들은 이론적으로는 익명이지만 다른 데이터와 결합하면 사용자를 추적하고 식별 할 수 있다. 세계에서 두 번째로 인기있는 블록체인 네트워크 이더리움 창설자인 비탈리크 부테린(Vitalik Buterin)은 zk-SNARK를 "절대적인 게임 체인징 기술"이라고 표현했다.
은행의 경우, 이는 고객의 프라이버시를 희생하지 않으면서 결제 시스템에서 블록체인을 사용하는 방법이 될 수 있다. 지난해 제이피모건은  자체 블록체인 기반 지불 시스템에 zk-SNARK를 추가했다. 하지만 zk-SNARK는 계산량이 많고 느린 게 단점이다.

 

 mit-9.jpg » 다인성 위험 점수는 흥미와 우려를 동시에 자아낸다. 픽사베이

 9. 유전자 운세

 

언젠가 아기들은 출생하면서부터 DNA 보고서를 갖게 될 것이다. 이 보고서는 심장마비나 암에 걸릴 확률, 담배에 중독될 확률, 평균치보다 똑똑할 확률 등에 대한 예측 정보를 제공한다. 디엔에이에 기반한 예측은 보건 차원에선 큰 도약이다. 하지만 이는 유전자에 근거한 차별을 야기할 가능성이 있다. 

대규모 유전연구 데이터를 이용해 과학자들은 다인성 위험 점수(polygenic risk scores)라는 걸 만들고 있다. 디엔에이 테스트는 진단이 아닌 확률을 제공하지만 의약업계엔 큰 기회가 될 수 있다. 예컨대 유방암에 걸릴 위험이 높은 여성이 유방 X선 사진을 더 많이 찍고 위험도가 낮은 여성은 더 적게 찍으면, 이 검사는 실제 암을 더 많이 잡아낼 수 있다. 제약사는 또 알츠하이머나 심장병 같은 질병에 대한 예방약의 임상 시험에 이 점수를 사용할 수 있다. 병에 걸릴 가능성이 큰 자원봉사자를 선택함으로써 약물이 얼마나 잘 작동하는지 더 정확하게 테스트할 수 있다는 얘기다.
그런데 문제는 예측이 완벽하지 않다는 것이다. 예측이 들어맞더라도 문제는 남는다. 예컨대 자신이 알츠하이머병에 걸릴 수 있다는 걸 누가 미리 알고 싶어할까? 암에 대한 위험 점수가 낮은 사람이 검사를 받지 않다가 나중에 암이 발병되면 누가 책임질 것인가? 다인성 점수는 질병뿐 아니라 사람의 특성도 예측할 수 있기 때문에 논란을 부를 여지가 많다. 유전자 데이터가 좋게도 나쁘게도 사용될 수 있다는 건 한편에선 흥미를, 다른 한편에선 우려를 자아내는 신기술의 양면을 보여준다.

  

 mit-11.jpg » 아이비엠의 양자컴퓨터 센터. 유튜브 갈무리

 10. 물질의 양자 도약


양자 컴퓨터를 보는 눈에는 일종의 환상 같은 믿음이 있다. 오늘날의 기계에서는 상상할 수 없는 계산 능력을 발휘할 수 있을 것라는 믿음이다. 그러나 우리는 그 힘으로 우리가 무엇을 할 수 있는지는 아직 잘 모른다.
IBM은 7큐비트 양자 컴퓨터를 사용하여 원자 3개로 이뤄진 작은 분자의 전자 구조를 시뮬레이션하는 데 성공했다. 이것이 중요한 이유는 분자를 정확하게 이해하면 보다 효과적인 약물과 에너지 생성 및 분배를 위한 보다 우수한 재료를 설계 할 수 있기 때문이다. 화학자들은 훨씬 효율적인 약물을 위한 새 단백질, 더 나은 배터리를 위한 새로운 전해질, 햇빛을 직접 액체연료를 바꿀 수 있는 화합물, 더 효율적인 태양 전지 등을 꿈꾸고 있다.
기존 컴퓨터에서는 이런 모델을 만들기가 무척이나 어렵다. 비교적 간단한 분자에서도 전자의 행동을 시뮬레이션해보면 오늘날 컴퓨터 능력을 훨씬 넘어서는 복잡성을 만나게 된다. 그러나 이는 양자 컴퓨터엔 자연스런 문제다. 

 

 https://www.technologyreview.com/s/610250/hello-quantum-world/

 

출처
https://www.technologyreview.com/lists/technologies/2018/


곽노필 한겨레신문 선임기자 nopil@hani.co.kr
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