기술은 곁에 있다. 시험관 아기들이 많다 보니 쌍둥이들이 많이 늘어났다. 디지털 트윈은 현실과 똑같은 디지털 쌍둥이를 만들어 더 나은 현실의 결과를 만들어 낸다. 수집한 다양한 정보를 가상에서 분석하고 최적화하는 방안을 도출하는 지능형 융합기술이다. NASA, GE가 먼저 제품 설계부터 공장 운영 감시, 작업량 예측, 생산 손실 예측, 고장 진단/예측 등에 활용했다. 제조업뿐 아니라 다양한 분야에 적용할 수 있다. 핵심기술은 모사, 관제, 모의, 연합, 자율의 단계로 진행된다. 보건의료 분야에도 인구 집단 모델링으로 헬스케어 서비스를 개선하고 의료진의 치료에 관련된 의사결정을 개선한다. 환자를 컴퓨터 모델링으로 치료법을 사전 테스트하여 최적화 후 실제 적용한다. 막대한 시간과 돈이 투자되는 신약 개발 임상 실험에도 적용하여 합병증과 위험 부담 줄일 수 있는 대안을 만들어 낸다. 국내외 사례도 담았다.
The Fog or Edge Computing model complements Cloud Computing with small, typically sensor-enabled and IOT connected devices that process distributed data at its source. As this model matures, we see an uptake on a 3-tier architecture with Intelligent Gateways to aggregate sensor input before communicating with data centers or a Cloud. Two forces will drive the practice of distributing Intelligence (Understanding/Reasoning/Learning) to the Gateway. The first is the presence of the Gateway itself, which enables a standards-based approach to distributing intelligence and moving it closer to the edge. The second is the trend for simplifying system requirements by processing training data or model validation with big data prior to deployment, and using small footprint devices for operational systems.
This webinar will present an overview of the relevant technologies and trends. Participants will learn about the state of the art today, and how to identify apps in their own environment that would be good candidates for Intelligent Edge solutions.
Deep Learning - The Past, Present and Future of Artificial IntelligenceLukas Masuch
In the last couple of years, deep learning techniques have transformed the world of artificial intelligence. One by one, the abilities and techniques that humans once imagined were uniquely our own have begun to fall to the onslaught of ever more powerful machines. Deep neural networks are now better than humans at tasks such as face recognition and object recognition. They’ve mastered the ancient game of Go and thrashed the best human players. “The pace of progress in artificial general intelligence is incredible fast” (Elon Musk – CEO Tesla & SpaceX) leading to an AI that “would be either the best or the worst thing ever to happen to humanity” (Stephen Hawking – Physicist).
What sparked this new hype? How is Deep Learning different from previous approaches? Let’s look behind the curtain and unravel the reality. This talk will introduce the core concept of deep learning, explore why Sundar Pichai (CEO Google) recently announced that “machine learning is a core transformative way by which Google is rethinking everything they are doing” and explain why “deep learning is probably one of the most exciting things that is happening in the computer industry“ (Jen-Hsun Huang – CEO NVIDIA).
TEDx Manchester: AI & The Future of WorkVolker Hirsch
TEDx Manchester talk on artificial intelligence (AI) and how the ascent of AI and robotics impacts our future work environments.
The video of the talk is now also available here: https://youtu.be/dRw4d2Si8LA
Artificial Intelligence,
History of Artificial Intelligence,
Artificial Intelligence Use Cases,
Artificial Intelligence Applications,
Ways of Achieving AI,
Machine Learning,
Deep Learning,
Supervised and Unsupervised Learning,
Classification Vs Prediction,
TensorFlow,
TensorFlow Graphs,
History of TensorFlow,
Companies using TensorFlow,
Using Deep Q Networks to Learn Video Game Strategies,
TensorFlow Use Cases,
AI & Deep Learning with TensorFlow,
How TensorFlow used today
For more updates on Big Data, Cloud Computing, Data Analytics, Artificial Intelligence, IoT subscribe to http://www.mybigdataanalytics.in
The Fog or Edge Computing model complements Cloud Computing with small, typically sensor-enabled and IOT connected devices that process distributed data at its source. As this model matures, we see an uptake on a 3-tier architecture with Intelligent Gateways to aggregate sensor input before communicating with data centers or a Cloud. Two forces will drive the practice of distributing Intelligence (Understanding/Reasoning/Learning) to the Gateway. The first is the presence of the Gateway itself, which enables a standards-based approach to distributing intelligence and moving it closer to the edge. The second is the trend for simplifying system requirements by processing training data or model validation with big data prior to deployment, and using small footprint devices for operational systems.
This webinar will present an overview of the relevant technologies and trends. Participants will learn about the state of the art today, and how to identify apps in their own environment that would be good candidates for Intelligent Edge solutions.
Deep Learning - The Past, Present and Future of Artificial IntelligenceLukas Masuch
In the last couple of years, deep learning techniques have transformed the world of artificial intelligence. One by one, the abilities and techniques that humans once imagined were uniquely our own have begun to fall to the onslaught of ever more powerful machines. Deep neural networks are now better than humans at tasks such as face recognition and object recognition. They’ve mastered the ancient game of Go and thrashed the best human players. “The pace of progress in artificial general intelligence is incredible fast” (Elon Musk – CEO Tesla & SpaceX) leading to an AI that “would be either the best or the worst thing ever to happen to humanity” (Stephen Hawking – Physicist).
What sparked this new hype? How is Deep Learning different from previous approaches? Let’s look behind the curtain and unravel the reality. This talk will introduce the core concept of deep learning, explore why Sundar Pichai (CEO Google) recently announced that “machine learning is a core transformative way by which Google is rethinking everything they are doing” and explain why “deep learning is probably one of the most exciting things that is happening in the computer industry“ (Jen-Hsun Huang – CEO NVIDIA).
TEDx Manchester: AI & The Future of WorkVolker Hirsch
TEDx Manchester talk on artificial intelligence (AI) and how the ascent of AI and robotics impacts our future work environments.
The video of the talk is now also available here: https://youtu.be/dRw4d2Si8LA
Artificial Intelligence,
History of Artificial Intelligence,
Artificial Intelligence Use Cases,
Artificial Intelligence Applications,
Ways of Achieving AI,
Machine Learning,
Deep Learning,
Supervised and Unsupervised Learning,
Classification Vs Prediction,
TensorFlow,
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Companies using TensorFlow,
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How TensorFlow used today
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AI vs Machine Learning vs Deep Learning | Machine Learning Training with Pyth...Edureka!
Machine Learning Training with Python: https://www.edureka.co/python )
This Edureka Machine Learning tutorial (Machine Learning Tutorial with Python Blog: https://goo.gl/fe7ykh ) on "AI vs Machine Learning vs Deep Learning" talks about the differences and relationship between AL, Machine Learning and Deep Learning. Below are the topics covered in this tutorial:
1. AI vs Machine Learning vs Deep Learning
2. What is Artificial Intelligence?
3. Example of Artificial Intelligence
4. What is Machine Learning?
5. Example of Machine Learning
6. What is Deep Learning?
7. Example of Deep Learning
8. Machine Learning vs Deep Learning
Machine Learning Tutorial Playlist: https://goo.gl/UxjTxm
The concept of extended reality gains popularity. Microsoft introduced the concept of Mixed Reality. Apple and Google improved on the current concept for Augmented Reality with ARKit, ARCore and Tango. This presentation gives you an introduction on what these technologies offer, and how we use them at Netcetera.
An introduction to AI (artificial intelligence)Bellaj Badr
An introduction to AI (artificial intelligence)
The ppt link is available bellow https://docs.google.com/presentation/d/1-oaO75DEdP259HNrrvh5fbZVOtaiiiffi3luyv0tShw/edit?usp=sharing
you could leave your comments on google slides
Deep Learning Explained: The future of Artificial Intelligence and Smart Netw...Melanie Swan
This talk provides an overview of an important emerging artificial intelligence technology, deep learning neural networks. Deep learning is a branch of computer science focused on machine learning algorithms that model and make predictions about data. A key distinction is that deep learning is not merely a software program, but a new class of information technology that is changing the concept of the modern technology project by replacing hard-coded software with a capacity to learn and execute tasks. In the future, deep learning smart networks might comprise a global computational infrastructure tackling real-time data science problems such as global health monitoring, energy storage and transmission, and financial risk assessment.
Speculative Futures (meetup) - San Francisco, CA - July 31, 2018; "The Future of AI in the Workplace" - 1-hour presentation of some very-near and near future design ideas.
byteLAKE and Lenovo presenting Federated Learning at MWC 2019byteLAKE
byteLAKE and Lenovo presenting Federated Learning for IoT live on stage at #MWC19
• real time machine learning
• data stays on edge, only models travel beyond
• leverage on all local AI models across IoT distributed infrastructure
More at: https://www.bytelake.com/en/federated-learning/ and www.byteLAKE.com/en/MWC19
Artificial Intelligence is explained in detail. The following topics are covered in this video:
1. What Is Artificial Intelligence?
2. Types Of Artificial Intelligence
3. Applications Of Artificial Intelligence
Website: www.prishth.in
최근 글로벌 혁신의 트렌드인 AI의 다양한 사례를 살펴보고 단계적으로 어떻게 접근하고 준비해야 할지를 알려드립니다. 이미지/비디오 인식 등 AI 어플리케이션의 유형과 트렌드를 전달드립니다. 특히 AWS AI 서비스를 성공적으로 도입하고 활용하기 위한 전략을 살펴보고 사례를 통한 Use Case를 통해 단계별 접근 전략을 소개드립니다. 이번 세미나를 통해 최신 AI트렌드와 정의, 그리고 사례 기반의 도입 유형, 접근 전략과 방법론 등을 알 수 있습니다.
더 많은 AWS 온라인 세미나 알아보기: https://aws.amazon.com/ko/events/webinars/series
Learn the workings of using intelligent machines for your processes using content-ready Artificial Intelligence PowerPoint Presentation Slides. Processes like learning, reasoning, self-correction, etc. are executed by artificial intelligent machines. Incorporate ready-made artificial intelligence PPT presentation templates and maximize the chance of achieving the organizational goals. This deck comprises of templates such as artificial intelligence objectives, artificial intelligence components, artificial intelligence statistics, artificial intelligence & investment by sector, artificial intelligence in various sectors, core areas of artificial intelligence, artificial intelligence value chain elements, artificial intelligence development phases, artificial intelligence approaches, machine learning (pattern based), machine learning description, machine learning process, machine learning use cases, and more. These templates are customizable. Edit color, text, icon and font size as per your need. Grab easy-to-understand artificial intelligence PowerPoint presentation slideshow and perform tasks associated with intelligent beings. Find solutions to the business problems without human intervention. Provide better products and services with the help of AI PPT templates. Click the download button to perform difficult tasks with ease using ready-made artificial intelligence PowerPoint presentation slides. Our Artificial Intelligence Powerpoint Presentation Slides team will alert you about changing demands. Their eyes and ears are always open.
Artificial Intelligence, Machine Learning and Deep LearningSujit Pal
Slides for talk Abhishek Sharma and I gave at the Gennovation tech talks (https://gennovationtalks.com/) at Genesis. The talk was part of outreach for the Deep Learning Enthusiasts meetup group at San Francisco. My part of the talk is covered from slides 19-34.
LX공간정보 아카데미의 '공간정보 기반의 스마트시티 비즈니스 모델 개발' 과정에서 강의한 자료입니다. 디지털 트윈의 개념, 연원, 도시/국토관리로의 확장, 공간정보 분야의 동향과 전망, 디지털 트윈 기반 스마트시티, 오픈소스 기반 디지털트윈 플랫폼인 mago3D, 그리고 mago3D를 적용한 대표적인 사례 등에 대해 소개하였습니다.
AI vs Machine Learning vs Deep Learning | Machine Learning Training with Pyth...Edureka!
Machine Learning Training with Python: https://www.edureka.co/python )
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1. AI vs Machine Learning vs Deep Learning
2. What is Artificial Intelligence?
3. Example of Artificial Intelligence
4. What is Machine Learning?
5. Example of Machine Learning
6. What is Deep Learning?
7. Example of Deep Learning
8. Machine Learning vs Deep Learning
Machine Learning Tutorial Playlist: https://goo.gl/UxjTxm
The concept of extended reality gains popularity. Microsoft introduced the concept of Mixed Reality. Apple and Google improved on the current concept for Augmented Reality with ARKit, ARCore and Tango. This presentation gives you an introduction on what these technologies offer, and how we use them at Netcetera.
An introduction to AI (artificial intelligence)Bellaj Badr
An introduction to AI (artificial intelligence)
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Deep Learning Explained: The future of Artificial Intelligence and Smart Netw...Melanie Swan
This talk provides an overview of an important emerging artificial intelligence technology, deep learning neural networks. Deep learning is a branch of computer science focused on machine learning algorithms that model and make predictions about data. A key distinction is that deep learning is not merely a software program, but a new class of information technology that is changing the concept of the modern technology project by replacing hard-coded software with a capacity to learn and execute tasks. In the future, deep learning smart networks might comprise a global computational infrastructure tackling real-time data science problems such as global health monitoring, energy storage and transmission, and financial risk assessment.
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Artificial Intelligence, Machine Learning and Deep LearningSujit Pal
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LX공간정보 아카데미의 '공간정보 기반의 스마트시티 비즈니스 모델 개발' 과정에서 강의한 자료입니다. 디지털 트윈의 개념, 연원, 도시/국토관리로의 확장, 공간정보 분야의 동향과 전망, 디지털 트윈 기반 스마트시티, 오픈소스 기반 디지털트윈 플랫폼인 mago3D, 그리고 mago3D를 적용한 대표적인 사례 등에 대해 소개하였습니다.
Radiomics: Novel Paradigm of Deep Learning for Clinical Decision Support towa...Wookjin Choi
‘Radiomics’ is a novel process to identify ‘radiome’ in the field of imaging informatics when long-term clinical outcomes such as mortality are not immediately available, relying on first acquiring paired gene expression data and medical images at diagnosis from a study cohort, and then leveraging the public gene expression data containing clinical outcomes from a closely matched population into a personalized medicine (Stanford and Harvard University).
의료 산업이 빠른 속도로 혁신하고 있음에도 불구하고 많은 병원과 기관들은 아직 무방비 상태에 놓여 있습니다. 단발성의 급성 환자 치료에 초점을 둔 기존의 모델로는 더 이상 충분하지 않습니다. 전세계적으로 변화하고 있는 의료산업에 어떻게 대비해야할지 브로셔를 통해 알아보세요.
"의료산업과 병원의 미래, 어떻게 그리고 계신가요?"
인공지능, 딥러닝, 빅데이터 분석 등 첨단기술의 바람이 의료계에도 불고 있습니다.
유튜브 생방송으로 진행되었던 본 웨비나는, IBM과 함께 헬스케어, 의료계가 준비해야할 로드맵을 탐색할 수 있는 기회였습니다. 자세한 내용이 더 궁금하시다면 eocho@kr.ibm.com으로 문의주세요!
What Shall I do for my Inner Child 우리 안에 사는 아이 어쩌나 Jahee Lee
자라면서 아이들은 크지만 정작 조금이라도 아프면 부모 속이 타들어 간다. 정작 어른이 되어 자기 안에 상처받은 내면아이가 사는지도 모른다면? 알고도 내버려둔다면? 반드시 자신의 어린 시절로 돌아가 거기서부터 다시 시작하지 않으면 안 된다. 이쪽과 저쪽 서로가 의지하여 존재하는 상호의존증은 일종의 정체성 상실의 질환이다. 건강한 내면세계를 갖지 못한 채, 외부에서 뭔가 성취하려는 시도나 노력은 아무런 소용이 없다. 어린 시절 겪었던 사건이 계속 남아 오히려 더 악화될 수 있다. 부모의 지나치고 병적인 시각이 내면화되어 여전히 부모의 잣대로 자신을 보고 자신에게 지시, 확인하고, 꾸짖는 등 내면아이는 재연하게 된다. 왜? 상처를 받으며 상처를 받으면 어떻게 되나? 중독되고 습관성으로 치닫는다. 모든 문제는 혼자만의 것이 아니며 가족 전체가 원인이다. 개인 증상은 곧 가족 전체의 문제다. 이 분야 전문가들로부터 치료나 치유의 원칙과 실천 행동을 알아본다
쯧쯧 한두 살 먹은 어린아이도 아니고? 어른이 되어도 우리 내면에는 과거의 유아기적 모습이 남아 있다. 어린 시절에 경험한 내용은 정신세계 속에 남아 현재의 삶과 행동에 영향을 미친다. 어린 시절 당연한 의존적 욕구가 정상적으로 충분히 채워지지 못하면 상처를 입는다. 상처를 받은 내면아이를 품은 채로 어른이 되면 겉만 성장한 성인아이가 된다. 누구든지 자신의 진정한 변화를 원한다면 반드시 자신의 어린 시절로 돌아가 거기서부터 다시 시작하지 않으면 안 된다. 다시 아이가 된다는 것은 불가능하지만 우리 안에 아직도 살고 있는 내면아이에게로 돌아갈 수는 있다. 다른 사람, 특정 경험, 소속, 혹은 특정한 물건 등과 자신 사이에 유착 관계가 존재할 것이라고 스스로를 위로하고 방어하려는 환상을 갖게 된다. 단지 착각일 뿐이며 사막의 신기루와 같은 것이다. 알코올 중독자 가족을 연구에 한정되어 쓰였지만, 점차 가족 체계 개념으로 적용되고 있다. 사회심리발달 과정과 부적응/병리적 측면을 알아본다
사람은 누구나 무엇인가를 팔면 산다. 영업하면서 자신을 팔고 다른 사람이 자원을 내어주도록 설득한다. 어떤 조직이든 리더가 되려는 사람은 다른 사람의 마음에 강한 욕구를 불러일으켜야 한다. 할 수 있다면 세계를 얻을 수 있고, 그렇게 할 수 없는 사람은 외로운 길을 걷게 된다. 내성적이라? 슈퍼 영업 사원들의 특성을 보면 전혀 상관없다. 어떤 사람은 영업을 사무직의 깨끗한 화장실쯤 되는 천직으로 안다. 영업은 필요하지만 즐거운 일도 아니고 심지어 더러운 부분도 있다는 잘못된 인식은 사라졌다. 분명히 말하지만 이런 생각은 모두 틀렸다. 자신이 중요하다는 느낌에 대한 욕구는 파는 사람이나 사는 사람이나 다 같다. 인간과 동물을 구별하는 가장 큰 차이다. 그래서 고객 마음속의 진실을 헤아리고 부응하려고 노력한다. 성사되면 자신이 정말 중요하다는 행복감을 느낀다. 이 시대의 구루들이 영업의 특성을 조언한다. 그리고 사람은 극존칭보다 이름이 다 정겹다는 것을 명심해야 한다.
땡깡, 꼬라지, 떼 모두 부모 잘못이다. 아이들에게 단서를 붙인 조건부 보상을 하면 부정적인 영향을 미친다. 자율성을 상실한다. 당근과 채찍. 시험을 잘 보면 용돈을 준다. 매출 실적이 좋으면 성과급을 준다. 지각하면 벌을 준다. 막무가내로 울고 보채면 쓰면 사탕으로 달랜다. 하지만 이것은 어느 정도의 한계 혹은 부작용을 초래하는 재래식 동기부여 방법이다. 돈이란 있으면 좋고 없으면 조금 불편하다고? 돈에 눈이 멀어 부모, 자식, 배우자를 살해한 뉴스를 보며 탄식한다. 조폭 조직과 위정자들이 세를 과시하고 유지하는 것도 돈이다. 일과 삶에서 돈이 어떤 활동에 외적 보상으로 사용될 때 우리는 내재적 흥미를 잃는다. Daniel Pink는 저서 Drive에서, 스스로 하고 싶다는 동기부여의 요소로 자율성, 숙련, 목적 세 가지의 조화를 이야기한다. 보상을 위해서가 아니라 호기심과 흥미를 충족하기 위해 일할 때, 일이 놀이가 될 때 훨씬 나은 성과를 보인다. 몰입 상태에서는 한결같이 시간, 장소, 심지어는 자신도 녹아들어 전념한다. 세계적인 미래학자, 저술가, 강사인 Daniel Pink의 이야기를 들어보자.
Attributes of an Ideal Boss 무엇이 좋은 보스를 만드나 Jahee Lee
인생 3분의 1을 직원과 동료와 함께 보낸다. 이상적인 상사의 특성을 들어보라면 금방 대답을 못 한다. 반면에 못된 상사에게 호되게 당한 경험은 줄줄 말한다. 상사가 남들 앞에서 몰아세우며 호통을 치거나 짜증 내며 다그치는 이야기는 많이 들었을 것이다. 이런 상사가 자리를 비우면 생산성은 눈에 보이게 떨어지고 의욕이 사라진다. 사기가 떨어지면 업무에 몰입하지 못하고 스트레스를 받게 된다. 못된 상사를 상대해야 하는 직원은 우리 vs 그들, 적대적인 환경이 되어 관리도 매우 어려워진다. 재미를 느끼며 생산성을 높이는 환경을 조성해보자. 좋은 상사와 일하는 것은 매우 자극적인 경험이다. 더 열심히 일하며 최선을 다하고 일을 즐긴다면 더 바랄 것이 없다. 이상적인 상사의 특성과 방법은 깨우치지 못해도 격려하고 사기를 올리는 데 무엇이 필요한지 알아차린 사람은 많다. 어떻게 해야 좋은 보스가 될 수 있나? 18가지 속성을 알아보기로 한다.
가족은 사회를 구성하는 기본 단위다. 가정 교육이 사람 됨됨이의 근본을 만든다. 핵가족, 대가족, 편부모 가족이 있다. 가족 계획 협회가 출산 장려 기구로 변신한 지 오래다. 2006년~2020년 총 380조 2천억 원을 투입했지만, 2070년이면 1,736만 8천 명으로 반 토막이 날 조짐이다. 저출산과 수명 연장으로 급속한 고령화가 대두되었다. 지역 소멸, 학교 폐교, 병력 부족, 생산 인구 고령화, 사회 복지 장벽 등 지속가능성이 약화하어 Harry Dent가 말하는 인구 절벽이 2021년부터 본격화했다. 학력과 경제력이 독립의 자유를 좌우한다. David Brooks는 지난 반세기 동안 이상적이라 생각해왔던 핵가족 구조는 많은 사람에게 재앙이었다고 한다. 더 나은 함께 사는 방법을 찾아야 한다고 주장한다. 20세기 발명품이자 실수인 핵가족과 서로 부양하는 자연적인 추억의 다세대 상호 지원하는 공동 네트워크 선택된 가족을 지구촌의 해법으로 제시하지만, 정답은 없다. 사랑이 생물학 없이 가능할까?
행복은 무엇인지 알 수 없다. 인터넷에는 가짜가 넘친다. 퍼다 나르다 보면 좋은 글도 엉뚱한 사람 이름으로 달린다. 예의도 아니고 가급적 사실이 중요하다. 부처님이 하지도 않은 말에 턱 하니 붓다라고 달아 놓았다. 여러 명사가 저서에 옮겨 놓았다. 틱낫한 스님의 명문장은 무스떼의 글을 일부 인용했다고 스스로 밝히셨다. 살다 보면 번뇌와 고통이 늘 함께한다. 자기 계발의 구루 Wayne Dyer는 저서에서 자기 변화를 위한 9가지 질문을 제시했다. 행복을 꿈꾸는 인간들의 간단한 바람 목록을 실제 행동으로 옮기는 용기를 가진 이들은 극히 적다. 칼 붓세의 시 구절로 작곡하신 한태근 노은사의 노래처럼 “산 너머 저 멀리 하늘가에는 행복이 있다고 말들 하기에 남 따라 나도야 찾아갔건만 눈물만 흘리고 되돌아왔네.” 그래서 번뇌한다. 열반에 이르는 팔정도를 영국 Bodhipaksa가 권하며 행복은 도상에 중요하다. 행복은 중간이라고 알려준다. 행복에 대해 위인들을 뭐라고 하나? 10월의 파란 가을 하늘 아래 한 번 명상을 해보자.
단거리는 자마이카, 장거리는 케냐? 그 나라 사람들은 뛰기만 하나? 가난해서 돈 벌라고 죽어라 뛴다고 농담들을 하지만 그런 것은 아니다. 2022년 9월 9년 25일 베를린 마라톤에서 엘리우드 킵초게는 세계 신기록을 작성하며 우승했다. 4년 전 같은 대회에서 자신이 세운 신기록 2시간 01분 39초보다 30초 빠르게 결승선을 통과했다. 인류의 꿈인 1시간대 주파까지는 이제 1분 10초 남았다. 올림픽, 세계선수권, 6대 마라톤, 영연방게임에서 금메달 13개, 은메달1개를 거머쥐었다. 뉴욕. 보스턴 마라톤 빼고 모두 석권한 살아있는 전설이다. 2019년 비엔나 비공식 대회에서 인류 사상 처음으로 2시간 벽을 깨뜨렸다. 1시간 59분 40.2초. 엘리트 선수들 수십 명이 페이스 메이커로 V자 대형으로 바람을 막아주고 자전거로 음료 전달, 나이키 특수 전용 신발에 코스, 습도, 기온까지 최적의 상황하에 오직 2시간 벽을 깨기 위해 진행 된 킵초게 1인 이벤트였다. 그의 생활과 철학을 알면 숙연해진다
밥만 먹으면 커피. 특히 한국은 카페 커피 기준으로는 세계 3위 국가다. 스타벅스 매장 수로는 세계 2위다. 하긴 기호 식품이다. 코로나-19로 팬데믹으로 직접 만들어 먹기에 빠져 관련 상품/가전 구입이 대폭 증가했다. 입맛 세분화로 원두 품종, 로스팅 강도, 분말, 캡슐, 드립백 등 선택의 폭이 넓어졌다. 전동 그라인드로 분쇄하여 내려 마시고 전자동, 우유 거품기 등을 구비한다. 스페셜 커피도 부상했다. 깊은 맛과 풍미에 비싸도 찾는 사람이 많다. 스페셜티 커피 협회(SCS) 규정 80점 이상이 되어야 스페셜 커피다. 구독 서비스에 편의점/마트에 가면 가성비 좋은 RTD도 있다. 간편한 캡슐 커피도 집과 직장에서 자주 마신다. 커피 만드는데 2분, 캡슐 분해는 500년 걸린다. 1년간 폐기되는 커피 캡슐은 지구-달 사이 거리를 훌쩍 뛰어넘는다. 최근 100% 퇴비화 가능 커피 캡슐/포드가 등장하고 있다. 가격도 싼 스위스 회사가 출시한 커피 볼이다. 말만 하지 말고 행동하자.
이탈리아 에밀리아로마냐주에 있는 도시, 이몰라. 볼로냐 남동쪽으로 32㎞, 산테르노강 상류 에밀리아 평원에 있다. 아드리아해 서쪽 45㎞ 떨어져 있다. 레오나르도 다빈치가 50세 되던 해, 1502년 지금 사용해도 문제가 없을 만큼 정확하고 아름다운 지도를 그려냈다. 수학과 측량을 통한 실용적 지도다. 구글 지도와 중첩해도 정확히 맞다. 다빈치는 실용성과 관찰력을 결합한 Sapere Vedere(라틴어 뜻: 보는 방법을 알다) 원칙을 인간 탐구의 많은 영역에 적용했다. 역사상 가장 타락했던 교황 Alexander 6세의 아들인 야심가 Cesare Borgia가 다빈치 후원자가 되었다. 첫 일거리 중 하나는 이몰라 시의 지도를 만드는 것이었다. 카리스마 넘치는 젊은 사령관이 도시를 통치하려면 지리와 지형지물을 잘 알아야 했다. 그래서 다빈치의 명석한 두뇌를 알고 지도 제작을 명령했다. 예술을 과학으로 연결한 모습을 본다.
Leonardo Da Vinci's notebooks 다빈치 수첩 훔쳐보기 Jahee Lee
모나리자와 최후의 만찬 두 작품이 먼저 떠오른다. 레오나르도 다빈치의 공책 속에는 무엇이 들어 있을까? 복잡한 스케치와 꼼꼼한 메모로 가득 찬 수첩에는 인체 해부 구조에서 인간의 비행 가능성에 이르기까지 수많은 열정이 담겨있다. 13,000쪽 분량의 스케치를 남겼다. 그러나 숫자로 볼 때 전 세계에 단 22개의 그림만 완성되어 남아있다. 예술과 건축이 번성했던 15세기 후반과 16세기 초 이탈리아 르네상스의 절정기에 살며 진정한 형태의 건축, 과학, 수학, 공학에 이르기까지 엄청난 수의 주제에서 뛰어났다. 사람들은 역사상 가장 위대한 싱커 1위로 그를 꼽는다. 모든 천재가 그렇듯이 끝없는 호기심과 실수로부터 학습하며 경험을 통해 꾸준하게 개선해갔다. 여러 감각을 사용하고 모호함, 역설, 불확실성 포용으로 두뇌 전체를 써서 사고하고 물질계를 이해했다. 시스템 사고는 천재들의 공통된 특성이다. 인류의 진정한 유산 그의 수첩을 들여다본다
장사하기 힘들어졌다. 만들고 교환하던 시대를 지나 너도나도 치열한 판매 경쟁에 나섰다. 점포나 장터에서 손님을 맞는다. 영업은 고객을 찾아간다. 보다 현대적인 마케팅 개념이 생긴 후 뒤늦게 한국에도 소개되었다. 군대 용어가 많다. 마케팅에서는 이미 오래전부터 군사전략의 용어를 많이 빌려 쓰고 있다. 전략, 전술, 타게팅, 표적 고객, 돌파, 융탄 폭격, 고지 점령 등. 마케팅이나 전쟁이나 매우 흡사하다. 마케팅 전술은 바뀔지 몰라도, 좋은 마케팅 전략은 시대와 상관없이 변하지 않는다는 것을 이해해야 한다. 마케팅은 전쟁이고 마케팅 불변의 법칙은 혁신적인 틀로 여전히 성공을 위한 지침이다. 제2차세계대전, 열세에 처해있던 연합군이 전황을 뒤집는 작전을 펼쳤다. 민스미트 작전이다. 007 시리즈의 원작자 이안 플레밍이 작성한 54가지 기만전술 중 Basil Thomson의 추리소설에 착안한 기발한 작전이었다. 목표, 전략, 전술을 작전 전개에 맞추어 배워본다
남은 시간은 불과 몇 주. 제대로 움직여지지 않는 손과 다리. 하루 중 대부분을 침대에서 보내고 머리조차 제대로 돌릴 수 없다. 그렇게 인생의 마지막에 서 있는 이에게 세상은 이런 질문을 던진다. “지금 무엇을 가장 후회하고 있나요?” 우리는 한없이 참고 또 참으며 비로소 끝에 이르러서야 자신을 속이며 살아왔다는 걸 깨닫는다. 정말로 하고 싶었던 것을 미루고 또 미룬 후에 비로소 기회가 더는 없다는 것을 알게 된다. 내 인생은 대체 뭐였던 걸까? 실제로 죽음 앞에 선 1,000명의 말기 환자들이 남기고 간 25가지 마지막 후회들을 읽고 자신에게 남겨진 시간의 소중함을 다시 한번 되새겨보는 건 어떨까? 삶과 죽음을 위한 25가지 키워드는 정말 소중한 것들이다. 46세의 일본 의사 오츠 슈이치는 완화 의학과 삶과 죽음에 대한 관점에 대한 문제에 대해 광범위하게 강의/저술을 한다. 후회해야 할 25가지 것들은 베스트셀러가 되었다. 死ぬ時に後悔する25のこと
기록적인 폭우로 하늘이 뚫렸나 차들이 떠다닌다. 한국에서는 100년이면 증손주를 본다. 유럽 Habsburg 가문은 1,000년. 대단하여 역사가 되었다. 1950년대 중반 태어난 플라스틱. 아직 1세기가 지나지 않아 정확하지는 않지만, 매립지에서 분해되는 데 최대 1,000년이 걸린다. 두고두고 자연환경과 인류를 위협할 것이다. 유리병은 생분해에 100만 년이 걸리지만 언제든 녹여 재생할 수 있다. 2021년 베트남의 식당 체인 업체 Pizza 4P’s는 창업 10주년을 맞이하여 Ki Saigon 대행사와 묘한 프로젝트를 했다. 1,000년 후 자손에게 보내는 편지? 길거리, 개천의 플라스틱 쓰레기를 모아서 1,000년 동안 썩지 않을 편지지를 만들어 손글씨 그대로 인쇄했다. 4개월 동안 22개국 327통이 모여 책을 만들어 전시회도 했다. 동영상을 보면 가슴에 울림을 준다. 그린피스는 기름 써가며 바다를 누빈다. 환경단체의 과격한 시위보다 공감을 일으키는 인식 개선이 더 힘 있고, 당장 덜 쓰고, 덜 버리는 것이 가장 힘이 된다.
휴가철 해변과 차박 자리에는 쓰레기로 현지 마을 분들이 골머리를 앓는다. 약 8848m 가장 높은 에베레스트, 수심 1만 1000m 가장 깊은 바다 태평양 마리아나 해구, 최근엔 대기권 하층인 대류권에서도 미세 플라스틱이 검출됐다. 석기, 청동기, 철기를 지나 가히 플라스틱 시대가 맞다. 혁신의 상징인 플라스틱은 나노 반도체까지 가능하게 해주었다. 세계자연기금(WWF)은 2019년 사람 한 명이 미세 플라스틱을 매주 5g 정도 먹고 있다고 발표했다. 신용 카드 한 장 분량과 맞먹는 양이다. 한 달로 계산하면 21g, 연간 250g을 약간 넘는 양이 된다. 팬데믹으로 음식 배달 포장도 급격히 늘었다. 배달의 민족 한국도 예외 없다. 1분마다 트럭 한 대 분량의 플라스틱이 바다로 쏟아져 들어간다. 마스크, 생리대, 기저귀, 커피 캡슐, 칫솔은 자연에서 분해되는데 500~800년이 걸린다. 스티로폼은 영원히 썩지 않는다. 일부 학자들은 플라스틱 발명 후 아직 1세기가 안 지나 검증이 안 되어 1천 년이 넘을 수도 있다고 주장한다.
The World's Fastest Indian 세상에서 가장 빠른 인디언 Jahee Lee
국내 오토바이 동호회는 1천 개 이상이다. 진동이 엄청난 할리 데이비슨 동아리가 지나가면 누구에겐 로망이고 누군에겐 공해다. 할리와 쌍벽을 이루는 인디언이 소개된 지 120년이 넘어간다. 이 회사 역사에 길이 빛나는 한 뉴질랜드인 버트 먼로, 63세에 이웃들 도움으로 출전했다. 미국 유타주 소금 평원에서 1960년 대 3회의 세계 기록을 냈다. 68세에 고물을 개조하여 질주했던 1,000cc 미만 시속 296.25km의 세계 기록은 여전히 유효하다. 전설적인 기록 도전기는 영화로 제작되었다. 사후 2006년 전미 모터사이클 협회 명예의 전당에 헌액되었다. 인간의 본능은 속도를 추구한다. 위험은 본능을 꺾지만, 삶에는 속도만큼 중요한 것들이 많다 그렇다. 가야 할 때 가지 않으면 가려 할 때는 갈 수가 없다. 말로만 되뇌지 말고 행동으로 보여주어야 한다. 위험이란 건 삶의 양념 같아 가끔은 위험도 감수할 수 있어야 살맛이 난다. 자신의 신념에 따라 도전해보자
연결을 잃는 순간, 모든 것을 잃는다. 인맥은 경력과 경영에도 중요하다. 소셜 네트워크는 사람과 사람의 만남이 기본 전제다. 100년 전 최소 비용으로 최대의 개인 이익을 추구하는 호모 에코노미쿠스라 했다. 지금은 '호모 딕티우스(Homo Dictyous, 사람+물) 즉, 관계망 인류를 주창한다. Nicholas Christakis와 James Fowler 두 교수는 저서 '행복은 전염된다'에서 소셜 네트워크의 힘을 다루었다. 사람이 연결되어 서로 어떤 영향을 미치는지, 거꾸로 개인이 이루는 사회에 어떤 영향을 주는지를 과학적이고 체계적 학문으로써 증명했다. 2004년 갤럽 조사에 따르면 미국인은 평균 8-9명의 가까운 친구가 있다. 인류학자 Robin Dunbar는 가장 믿고 의지하는 절친 5명, 친한 친구 15명, 좋은 친구 50명, 그냥 친구 150명, 지인 500명, 이름이나 얼굴 정도 아는 1,500명으로 분류했다. 사교 시간의 60%는 5명의 몫이다. 절친 중 고교 동창이 가장 많다고 흔히 말한다. Casey Imafidon은 Greenlabz Media의 창업자/CEO로 동기 부여와 개인적 성장 조언 전문 블로거다.
사회적 동물인 인간의 집단은 각양각색의 사람의 모음이다. 맘 카페, 예비군 모이면 이를 실감한다. 같은 배에서 나온 형제들과 사회적 교류를 시작한다. 유년기부터 고등교육 기관까지 거치고 사회의 여러 집단의 분모 속 분자가 된다. 1960년대에 실시된 심리학자 Stanley Milgram은 6 사람을 거치면 모두 아는 사람이라고 했다. 그러나 아무리 발이 넓은 사람이라도 진정한 사회적 관계를 맺는 사람은 150명에 불과하다. 1993년 발표된 Robin Dunbar 교수의 ‘던바의 수’다. 적정한 인간 사회 집단의 크기를 의미한다. 시간이 흐르면 바뀌지만, 어느 시점에서도 핵심 절친은 4명 정도다. 특히 청소년 시절에 맺어진 관계는 평생 간다. 대부분 우리는 고등학교 동창과 맺은 관계는 다른 관계와 비교할 수 없이 다르다는 사실에 부인하지 못한다. 격동의 청소년기 경험을 통해 함께했기 때문에 영원한 추억으로 남을 특별한 유대 관계를 공유한다. 평생 친구로 남게 되는 이유를 Populistic 편집진이 정리했다.
David Epstein의 저서 늦깎이 천재들의 비밀'의 원제목은 RANGE로 한글판 제목은 오해 소지가 다분하다. 늦게 시작해도 성공한다는 메시지도 있지만, 조기 교육의 폐해나 늦은 성공만을 다루지 않는다. Range는 범위, 폭, 다양성을 의미한다. 경험, 생각, 능력의 폭을 넓히라고 강조한다. 그는 인간 학습과 성취에 관한 비범한 해석으로 뜨거운 조명받는 논픽션 작가 겸 프로퍼블리카 기자다. 방대한 문헌을 뒤지고 가장 성공한 세계적인 운동선수, 예술가, 발명가, 미래 학자, 과학자를 인터뷰했다. 정점에 오른 사람들은 폭넓은 관심과 지적 호기심을 지닌 제너럴리스트였다. 이른 나이에 목표를 정해 본격 훈련을 통한 조기 전문화에 성공한 일부 명사들과는 거리가 있었다. 오히려 인생 전반부에 여러 분야를 탐색하며 보내다가 뒤늦게 정착하여 대성한 사람들이 많았다. 전혀 다른 분야의 지식을 연결하고, 유추하고, 종합하는 데 탁월한 능력이 주효했다. 생각을 충돌질하는 책 속의 구절 모음이다
바보 천재? 천재는 매우 높은 지능을 가진 사람이다. 서번트는 암산, 기억 묘기, 그림, 음악, 공간지각 등 특정 분야에 비범한 정신 능력을 보인다. 선천적인 자폐성 장애(자폐증, 고기능 자폐, 아스퍼거 증후) 및 지적장애 등 인지 능력상 신경 발달장애가 있거나, 사고, 질병으로 뇌 손상이 된 경우에 극히 드물게 나타난다. 발생 확률은 발달장애인의 100만분의 1, 자폐스펙트럼장애의 10% 정도다. 따라서 세계적으로도 100명이 채 안 되는 것으로 추정하고 있다. 창의력과 지식 종합은 못 한다. David Epstein은 방대한 문헌과 대면 인터뷰를 통해 세계에서 가장 성공한 운동선수, 예술가, 발명가, 미래 학자, 과학자를 조사했다. 각 분야에서 정점에 오른 사람들은 폭넓은 관심과 지적 호기심을 지닌 많은 시행착오를 겪은 늦깎이 제너럴리스트라는 사실을 발견했다. 전혀 다른 분야의 지식을 연결하고, 유추하고, 종합하는 데 탁월한 천재들이다. 새로운 것을 시작하기에 늦었다는 말은 틀렸다
2. 현실세계에서 수집한 다양한 정보를
가상세계에서 분석하고 최적화 방안을 도출해
이를 기반으로 현실세계를 최적화하는 지능화 융합 기술이다.
디지털 트윈?
한국전자통신연구원, 2021
3. 2003년 미시간대 Michael Grieves 박사가
제품 수명주기 관리(PLM) 관점에서 최초로 개념 소개.
설계, 프로토타입, 시뮬레이션, 제조의 4단계 최적화에 적용.
최근에는 현장 서비스 혁신하고 새로운 사업 모델 활성화에 활용되고 있다.
제품 수명 주기와
디지털 트윈
Frost & Sullivan, 2021
5. 현실 속 공간을 가상 세계에 마치 쌍둥이처럼 똑같이 구현하여 발생 가능한
상황을 시뮬레이션을 통해 결과를 예측한다. 실시간 연동에서 수집된
데이터로 실제와의 차이를 보정한 디지털 복제 모델을 통해 기계와 장비의
성능, 효율 수명 등의 정확한 상태 진단 및 예측 등을 지원한다.
디지털 트윈
제품
디지털 트윈
생산
디지털 트윈
성능
지속적 개선
성능 통찰
가상
제품
가상
생산
실제 생산
자동화
실제
제품
이상적
검증 확인
시운전
사양
협업 플랫폼
*Siemens
6. 2010년 NASA, 2016년 GE가 구현했다. 제조 경우에는 제품 설계부터 공장
운영 감시, 작업량 예측, 생산 손실 예측, 고장 진단/예측 등에 활용된다.
가상 세계시뮬레이션을 통해 복잡한 시스템이나 구조 등을 미리 구현하고
실현해봄으로써, 사전 검증을 통해 위험 요소를 예방할 수 있다.
7. 3D 모델링 구축/갱신기술, 가시화/운영기술, 보안기술, 분석기술, 연결기술
등을 통해 환경, 국방, 안전, 제조, 도시, 교통, 복지, 의료, 에너지, 농·축산 등의
응용서비스에 접목 가능하다. 핵심기술은 모사(Mirroring) →
관제(Monitoring) → 모의(Modeling & Simulation) → 연합(Federated)
→ 자율(Autonomous) 단계로 발전한다.
과학기술정보통신부, 디지털 트윈 활성화 전략(2021.9)
12. Frost & Sullivan, Digital Twins Outlook in Healthcare, 2019-2025
글로벌 헬스케어 디지털 트윈 시장규모
13. 인체를 개인의 수준에서 컴퓨터 모델링 하는 것은 기술적 한계
따라서 헬스케어 분야에서는 유망한 분야로 주목 받지 못했으나,
최근 센서, 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터 관련 기술의 발전으로 관심 급증.
14. 정의: 디지털 트윈 기술을 헬스케어 분야에 접목.
헬스케어 디지털 트윈이 일반적이나,
메디컬 트윈, 바이오-디지털 트윈 등의 용어로도 쓰이고 있다.
15. 적절한 분야 발굴이 중요.
❍ 현재는 개별 환자 상태를 모델링 정도.
❍ 적용 대상: 기기 → 프로세스 → 인구 집단 → 환자 개인 단계로 발전 전망.
❍ 활성화에는 규제 완화, 경제성 확보, 기술의 발전, 전문인력 양성, 사회적
인식변화가 뒷받침 필요.
16. 적용 가능 분야: 의료 서비스
❍ 인구 집단 또는 프로세스 모델링으로 헬스케어 서비스 프로세스 개선.
❍ 의료진의 치료 관련 의사결정 개선.
❍ 환자를 컴퓨터 모델링으로 치료법을 사전 테스트 및 최적화 후 실제 적용.
❍ 임상 실험에 합병증, 생명 위험 부담 줄일 수 있는 대안.
17. 적용 가능 분야:
❍ 의료진 진단 보조를 너머 개인 건강정보를 기반의 모니터링, 예방,
모의 수술, 건강관리, 의료진 훈련 등 다양한 서비스에도 활용.
❍ AI 진단 보조는 학습데이터를 활용한 고위험도 진단이 목표라면
디지털 트윈은 장기 가상 환자를 구현으로 상태의 실시간 파악, 직접 임상
없이 시뮬레이션으로 의료의 안전성 제고와 효과성 증진.
18. 디지털 트윈 적용 대상
Digital Twins Outlook in Healthcare, 2019-2025, 국가생명공학정책연구센터 재구성(2021.9)
기기/장비 프로세스 인구 집단 환자 개인
기기 장착 센서 수집 데이터 기반 시뮬레이션을
통한 최고 성능 추구 및 관리
상용화 Philips 등 의료 영상 장치 신뢰성 개선
사실상 네트워크에 연결된 모든 기기는 디지털 트윈으로
구현이 가능하기 때문에, 충분한 IoT 환경 구성이 중요.
19. 디지털 트윈 적용 대상
기기/장비 프로세스 인구 집단 환자 개인
의료기관 운영/진료 과정을 의료/경영 데이터를
기반으로 시뮬레이션하여, 집중진료실 효율적 운영, 환자 대기 시간
단축, 병실 디자인의 재검토 등 개선.
공간, 동선 최적화 등 의료기관의 물리적 공간 효율적 활용.
환자 대기 시간 단축+의료진 진료 환자 확대.
GE는 John Hopkins, Michigan 대학, Humber River 병원 모델링
20. 디지털 트윈 적용 대상
기기/장비 프로세스 인구 집단 환자 개인
집단 건강 데이터 증가는 활용가능성 증가.
심혈관 질환 등 인구 표준 모델링에 유용.
환자 기기로 수집되는 신체 및 진료 이력 데이터 기반 시뮬레이션
임상의 결정 지원
다양한 질병이나 환자의 상태를 모델링으로 치료 효능/효율성 향상.
21. 디지털 트윈 적용 대상
기기/장비 프로세스 인구 집단 환자 개인
논란 중 개인 수준은 과도하다는 점에 공감.
거의 대부분 신체 기능에 대해 매우 민감하고
중요한 데이터의 수집이 필요하다는 점에서 문제 발생.
비현실적. 다만, 신체 일부(심장 등) 모델링은 비교적 용이하고
개인의 신체 일부를 모델링 후 나이가 들어감에 따라 비교하여
환자 본인의 동맥 경화/심혈관 질환 등 발병 예견 가능.
22. 디지털 트윈 서비스의 활용가치를 고려해
라이프케어 트윈(LifecareTwin)
서지컬 트윈(Surgical Twin) 개념 검토 중
한국
4차산업혁명위원회, 2022
24. 라이프케어 트윈
Lifecare Twin
환자의 실시간 상태/건강 정보를 연계하고, 개인 의료 정보와 웨어러블
기기를 통한 라이프 로그 정보 등의 데이터 수집을 통해 환자의 실시간
상태정보를 연계하는 트윈 구축.
개인 특성에 따른 맞춤형 치료 방법을 제시하고, 예후/예측 및 생활습관
관리 가이드 제공(예 : 식단, 수면, 운동 등).
25. 서지컬 트윈
Surgical Twin
지식 기반 모델링 기술 및 의료 데이터(빅데이터, 개인특화데이터)를
융합적으로 활용하여 환자의 장기를 트윈화
수술/시술 시뮬레이션을 통한 정확도와 안전성 확보, 환자 특성에 따른
수술‧시술 예후 관리, 의료진 기술향상 교육 등에 활용
26. 기회 요인
디지털 트윈 시장과 헬스케어 시장 모두 가파르게 증가
코로나19 대처 의료/제약 산업 디지털 트윈 수요 증가로 성장 핵심 요인
디지털 트윈 모델링을 위한 데이터 확보 가능성 증가
(정보통신기획평가원, 2020)
27. 위협 요인
규제와 경제성에 영향 좌우, 특히 헬스케어 활성화는 기술 성숙 필요
의료서비스 제공과 직접 관련된 의료기기 규제만으로는 인증 폭이 좁음
신기술로 투자 대비 수익에 대한 정보가 부족해서 주저
데이터 주권에 대한 정의와 활용의 잠재 프라이버시 위협 대책 필요
ICT-의학 두 분야의 지식을 겸비한 융합형 인재 부족
(정보통신기획평가원, 2020)
28. 고령화 사회 진입
건강 삶 추구(예방의학)
팬데믹 효과
건강 관리 수요 증가 ICT 기술 발전
D.N.A. 적용*
디지털 트윈 확대
혼합 현실 일반화
확장
*디지털 연결망 인공지능
30. 맞춤형 정밀 의료 지원
(과기부)
재활: 뇌손상 등 신경근골격계 질환자에 운동가이드를 제공하여 재활을
돕는 고정밀 트윈 생성 및 시뮬레이션 개발(’21~)
디지털 치료제: 개인별 신체 반응의 차이를 디지털 트윈으로 구현할 수 있는
디지털 치료제용 실감 상호작용 핵심기술 개발('22~)
※ XR 트윈 생성, 시뮬레이션 및 가시화, 상호작용 등 3대 XR 트윈핵심기술 개발
임상 시뮬레이션: 의료/치료(약물,수술) 효과 정보 기반 생체 임상 건강
상태의 복제 아바타 구현 기술 및 디지털 실험 대조군을 활용한 가상 임상시험
시뮬레이션 체계 개발(’22~, 복지부)
31. https://venturebeat.com/2021/07/04/21-ways-medical-digital-twins-will-transform-healthcare/
디지털 트윈: 21방식의 헬스케어 전환
개인 맞춤 의료
1. 가상 신체/장기
Philip Heart, Feops,
Dassault Living Heart
2. 유전체 의학
3. 개인화 건강 정보
Babylon Health
4. 맞춤 약물 치료
5. 전신 스캐닝 건강 예측
Q Bio Gemini 플랫폼
6. 수술 모의 및 기획
Sim&Size
헬스케어 조직 개선
7. 간병인 경험 향상
8. 병원 효율성 증진 및
서비스 질 향상
GE Command Center
9. 중환자 신속 처치
10. 가치 기반 헬스케어
11. 공급망 회복
12. 신속한 병원 건설
13. 콜센터 상호작용 간소화
약물/의료 기기 개발
14. 의료기기로서 S/W
15. 약물 위험성 분류
16. 생산 라인 모의 시험
Siemens
17. 기기 가동시간 개선
Philips
18. 시판 후 감시
19. 인간 가변성 모의 시험
Virtonomy
20. 연구실 디지털 트윈
Artificial
21. 약물 전달 개선
33. 기술 적용 예: 심리 행동 분석
(https://https://www.rd.ntt/e/ai/0004.html)
성격, 감성, 생각 등의 내부적 재현 목표
인간 행동과 의사 소통 같은 디지털 공간의 사회적 측면의 재현 시도
34. 기술 적용 예: 물리적 신체 변화 분석
(https://https://www.rd.ntt/e/ai/0004.html)
(https://www.rd.ntt/e/research/JN202105_13473.html)
사용자 인체에 적용 몸과 마음에 맞도록 개인화가 목표. 신체 이상 조기 발견,
질병 사전 예측, 치료/간호 필요, 장애인 지원 개별/최적화. 장기 기능 디지털
매핑, 바이오 마커(심전도, 혈당 등) 개발, 심리신체 상태 예측 등
초미세 영역 진단/치료, 중추신경계의 신호에 따른 사지 움직임 제어 집중
35. 기술 적용 예: 만성 염증 장 질환/종양 질환
Fraunhofer Institute
최적의 환자 치료를 위한 프로토타입 개발. 환자의 다양한 의료 데이터를 결합
매개변수 및 특정 임상 사진에 대한 데이터와의 비교로 트윈을 생성
600명 이상 IBD 환자 170가지 다른 매개변수에 대한 데이터 사용
36. 기술 적용 예: AI 활용 기반
Cambridge 대학
기관,조직, 세포 단위까지 그래프 신경망을 이용하여 환자의 중요한
매개 변수 변화 예측.
현재/미래 환자 확인
코로나/암 증상 인식 이전에 질병 감지하기 위한 염증성 사이토카인 검출용
37. 기술 적용 예: 신약 개발 단백질 구조 분석
Nimbus Therapeutics
질병을 유발하는 것으로 알려진
단백질을 표적화 하는 저분자
화합물 설계에 XR 상호작용을
활용.
분자 구조와 물리적으로 상호
작용하며 구조를 이리저리
움직이고 회전하여 기존 2D S/W와
기타 시뮬레이션으로 종종 놓치던
세부 사항 확인.
코로나/암 증상 인식 이전에 질병 감지하기 위한 염증성 사이토카인 검출용
38. 국내 사례: 리메드㈜ 분당차병원/ETRI 공동
신경근골격계질환 환자(뇌손상)의 디지털 트윈 구현
신체 특성을 고려한 시뮬레이션 기반 운동 가이드 제공
질환 검출 및 치료 효과 연구 수행
39. 국내 사례: 메디컬 아이피㈜
3D모델링 기술로 신체 장기 위치와 크기 등을 정확히 표현.
3차원 컬러 영상 구현 S/W 기술 MEDIP PRO 활용.
인체 내부 정보를 의료용 3D프린팅 제품 ANATDEL로 제작
40. 국내 사례: 한국전자통신연구원
전자파 유해성 검증용 디지털 트윈 구축
전자파 노출 시 신체 부위별 체온 변화, 전자파흡수율 등 관찰
100여 개 신체 기관 및 조직을 표준화하여 재현
41. 국내 사례: 분당서울대병원
해외 임상 데이터와 국내 임상 자료 이용
하지 근골격을 3차원 디지털 트윈 구축.
무릎 연골 부하 시뮬레이션 분석으로 관절염의 발생 예측 모델 개발 중
42. 해외 사례: HeartFlow
관상동맥 CT 데이터 활용 트윈 구축
관상동맥 혈액 흐름 상태를 보고 조영술 검사 불필요 환자 선별
소프트웨어 FFRCT 개발: FDA의 기술 승인.
미국, 유럽, 일본, 캐나다 상용화. 미국 50대 심장 병원 중 80% 사용 중.
43. 해외 사례: Siemens
2억 5천만 개 이상 빅데이터 기반 학습을 통한 디지털 트윈 심장 모델.
치료법 테스트로 동일한 매개 변수(크기, 심박, 수축 등)를 가진
특정 환자에게 적합한 치료법을 선택할 수 있다.
44. 해외 사례: Dassault system
①리빙하트 프로젝트 ②신약 시뮬레이션 ③인체 구현(CES 2022)
3D 구현 모델로 시술 전 심장에 미치는 영향과 효과 검증 및 신뢰성 예측
인실리코 컴퓨터로 단백질과 분자 모델링. 약물 효과/독성 등 시뮬레이션.
코로나19 백신과 치료제 개발 지원
인체를 디지털 트윈으로 약물이 질병에 미치는 영향과 수술 결과 등
치료의 전 과정을 시각화 및 테스트 또는 예측
45. 해외 사례: Medtronic
CT와 ECM 신호를 결합해 만든 디지털 트윈 모델로 개인별 부정맥
원인을 해석하는 기술개발(2017년 FDA 승인)
3D 매핑 시스템으로 흉부 심전도 신호를 수집하여 CT 스캔 데이터와
결합하여 심방과 심실의 3차원 심장 지도를 제작.
환자 치료 경로 전반에 대한 유연한 계획 수립 및 환자 관리 지원
46. 해외 사례: PHILIPS
환자 별 최상/회피 치료 방법을 가상 환자의 신체 상태로 파악할 수 있는
‘디지털 환자'의사결정 지원 디지털 트윈 개발
환자 임상 및 병원 운영 데이터를 결합하여 더 많은 정보를 기반으로 환자
치료방법 등의 결정을 도와주는 시각화 및 분석 지원 제공
47. 해외 사례: Sim & Cure
3D 모델 기반으로 다양한 시뮬레이션을 시스템 스스로 진행
수술에 적합한 수술 도구와 이식물(Implant) 규격 정보 제공
뇌동맥류 발생 상태와 주위 혈관을 3D 모델링으로 시각화.
의사가 환자 상태 파악이 수월하며 수술시간 단축 및 수술 성공률 제고