[트렌드 리포트] 키워드로 알아보는 2018 디지털 기술∙산업 트렌드 (LG경제연구원 보고서) – LG 공식 블로그
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[트렌드 리포트] 키워드로 알아보는 2018 디지털 기술∙산업 트렌드 (LG경제연구원 보고서)

작성일2018-02-13

금세기 최고의 미래학자인 엘빈토플러(Alvin Toffler)는 ‘미래에는 지금 우리가 상상하지도 못하는 엄청난 일들이 벌어질 것‘이라고 예측했습니다. 그리고 이 ‘미래’는 어쩌면 지금 이 순간일지도 모릅니다.

2018년, 몰려오는 변화의 물결

변화의 중심에 선 2018년. 사회, 경제, 산업 전반에 걸쳐 거대한 변화의 물결이 몰려오고 있습니다. 그 변화의 핵심은 초연결화, 초자동화, 초지능화, 초융합화로 요약됩니다.

① 초연결화(Hyper-Connection)

지금까지의 네트워크화가 사람과 사람을 연결하는데 방점이 있었다면, 향후 가속될 ‘초연결화’는 사물과 환경까지 사람과 실시간으로 연결, 소통되는 사회를 만든다는 점에서 큰 차이를 보입니다.

수십억 명의 인간과 수백억 대의 사물이 서로 연결된 미래에, 인간은 움직이는 실시간 개인 네트워크의 허브가 되어 주변의 사물, 환경과 끊임없이 정보를 주고받을 것입니다. 가만히 있어도 주변의 모든 변화를 감지하고, 나아가 손대지 않고도 주변의 사물들을 움직이는 디지털 육감(Digital six sense)을 얻게 될 수도 있습니다.

② 초자동화(Hyper-Automation)

한편 ‘초자동화’가 진행되면서 다양한 프로세스들이 단순화, 자동화되어 사물, 기기, 알고리즘들이 인간 대신 필요한 일들을 수행하게 될 것입니다. 과거 자동화가 주로 산업 현장의 육체 노동을 중심으로 진행되었다면, 현재 진행 중인 초자동화는 지식, 감정 노동에도 적용되며 그 범위가 사회 전반으로 확대된다는 점에서 차이를 보입니다.

③ 초지능화(Hyper-Intelligence)

나아가 우리는 이미 ‘초지능화’ 시대의 길목에 들어서 있습니다. 사물에 다양한 수준의 지능이 부여되고, 언제 어디서나 물과 전기처럼 인공지능을 가져다 쓸 수 있는 세상이 오는 것입니다. 이미 다양한 디바이스에 음성인식 인공지능들이 탑재되어, 사용자의 다양한 질문에 즉각 응답해주고 있습니다.

④ 초융합화(Hyper-Convergence)

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이 모든 변화를 이끄는 기저의 동인은 바로 ‘초융합화’입니다. 다양한 이종 기술들의 융합은 강력한 시너지를 촉발하며, 새로운 융합 제품뿐만 아니라 산업간 융합과 사업모델의 융합을 낳을 것입니다. 나아가 새로운 융복합 기술의 확산은 장기적으로 사회와 기술의 융합, 인간과 기술의 융합까지 유도 것입니다. 이 과정에서 산업간 경계는 점차 소멸하고, 업의 본질은 크게 달라질 것입니다.

10가지 키워드로 살펴보는  ‘디지털 기술 산업 트렌드’

위에서 살펴본 4가지 큰 변화와 더불어, 다양한 디지털 응용 기술들 중 미래 영향력이 크고 발전 속도도 빠른 10대 기술을 선정하고 이와 관련해 2018년에 주목할만한 10가지 디지털 기술 트렌드를 정리해 보았습니다.

1

간처럼 생각하는 지능 연구 본격화

기술의 발전으로 인공지능은 수많은 외부 데이터들을 스스로 인식하고 이해하여 지식화할 수 있는 ‘정보’로 받아들일 수 있게 되었고, 엄청난 양의 빅데이터를 기계 스스로 학습하며 혁신적으로 발전할 수 있게 되었습니다. 나아가 외부 정보를 마치 인간처럼 인식, 학습하고 이를 통해 추론, 행동하는 인공지능에 대한 연구가 광범위하게 진행되고 있습니다. 최근 특히 눈부시게 발전한 분야는 강화학습과 관계형 추론 및 예측 기반 행동 영역입니다.

수십만 번 이상의 반복 학습을 통해 방법을 터득하는 강화학습(Reinforcement Learning)은 알파고의 핵심기술 중 하나이기도 합니다. 2016년 이후 강화학습의 빠른 발전에 힘입어 인공지능은 시행착오를 통해 목적을 달성하는 방법을 스스로 깨우치고 있으며, 심지어 사람들이 전혀 생각하지 못했던 문제해결 방법을 스스로 만들어 내고 있습니다.

또한 다양한 정보들을 조합해 자신의 관점으로 추론(Inference/Reasoning)하거나 미래를 예측해 행동하는 인공지능이 연구 중입니다. 추론/행동 분야는 인간 고유의 영역이라고 여겨졌지만, 2017년을 전후해 인공지능 분야에서도 급진전되고 있습니다.

물론 아직 한계는 많습니다. 무엇보다 막대한 양의 데이터와 컴퓨팅 파워가 필요합니다. 알파고의 구현에만 3,000만 개의 바둑 착점 정보가 필요했고 약 1,200개의 CPU가 동시에 사용되었습니다. 게다가 최근 5년간의 엄청난 발전에도 불구하고, 인간의 지능과 인공지능 간에는 판단의 자율성과 행동의 능동성 측면에서 여전히 큰 차이가 존재합니다.

이러한 한계 극복을 위해 기존과는 전혀 다른 인공지능 구현 방식들이 시도되고 있습니다. ‘인간처럼 계산(Computing like Human)’하는 지능을 넘어 ‘인간처럼 생각(Thinking like Human)’하는 지능을 만들려 하는 것입니다. 예를 들면 신경과학(Neuroscience), 뇌과학(Brain Science) 분야에서 진행 중인 인간 뇌에 대한 근본적인 연구를 인공지능에 접목하려는 노력을 들 수 있습니다.

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Level 4 완전 자율주행 실험 시작

자율주행 기술은 자동차 산업 전반에 막대한 영향을 끼칠 뿐만 아니라 비행기, 선박, 드론, 로봇 등 다양한 이동체에 쉽게 응용될 수 있습니다. 자동차 기업과 ICT 기업, 차량공유 업체 등 다양한 사업 주체들이 현재의 Level 2~3 수준(제한된 환경에서 주변 상황에 따라 자동차 스스로 가속, 감속, 정지 정도만 수행)을 넘어, 인간의 개입 없이도 목적지까지 자율주행이 가능한 Level 4 기술 개발에 총력을 기울이고 있습니다.

이 과정에서 장기 투자 자금력과 기술 개발 역량을 갖춘 소수 ICT 기업이나 자동차 기업들이 주도했던 높은 기술 진입장벽을 깨고, 딥러닝을 필두로 한 다양한 스타트업과 연구자들이 자율주행차 시장이 뛰어들 전망입니다.

기존의 자율주행 기술들이 대개 자체 개발되고 핵심 기밀로 내재화되어 외부로 공개되지 않았다면, 이들 딥러닝 기반의 자율주행 개발 방식은 저가의 범용 카메라와 센서를 사용하여 자율주행 기술을 빠르게 구현하고 이를 오픈소스로 공개합니다. 외부 연구자들의 참여와 경쟁을 적극 수용해 기술 발전을 가속시키려는 것입니다.

이 때문에 최근 완성체 제조사들도 딥러닝 관련 역량을 빠르게 확보하며 새로운 기술 패러다임에 대응하고 있습니다. 이들은 딥러닝 스타트업 투자/인수를 통해 외부 기술을 빠르게 도입하고 있으며 인공지능 연구소를 설립해 자체 기술 개발에도 박차를 가하고 있습니다. 향후에는 이런 기술 확보 경쟁이 더욱 치열해 지면서 자율주행 관련 기술이 예상보다 빠르게 발전할 것으로 보입니다.

3

기계 장치에서 삶의 동반자로

뒤돌아 공중돌기를 하는 보스톤 다이나믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스(Atlas)’, 실리콘 피부 재질에 눈까지 깜박이며 말할 때 입술도 움직이는 핸슨 로보틱스의 ‘소피아(Sophia)’… 동작제어 기술이 발전하면서 달리기, 도구 사용, 미소 짓기 등 다양한 측면에서 로봇은 인간에 더욱 가까워지고 있습니다.

동작뿐만 아니라 지능 또한 인간과 상호작용할 정도로 빠르게 진화하고 있는데요. 이미 소셜 로봇은 표정, 말투로 상대방의 감정을 파악하는 인공지능과 현장 지식을 결합해 인간과 정서적인 교감이 가능해지고 있습니다.소프트뱅크의 ‘페퍼(Pepper)’는 매장 점원이나 가정 내 어린이와 노인들을 돌보는 홈케어 로봇으로 폭넓게 활용되고 있고, 소니는 11년 전에 단종했던 로봇 강아지 ‘아이보(AIBO)’를 업그레이드해 올 초 재출시할 예정입니다.

산업 현장에서도 사람 옆에서 같이 일하는 협업 로봇이 늘어날 전망입니다. 과거 공장에서는 안전 문제로 인간과 로봇이 엄격히 분리되었지만 인간과 작업 환경을 인식하는 인공지능 기술, 현장 작업자들도 쉽게 업무를 지시할 수 있는 로봇 인터페이스, 기구적/제어적 안전 기술이 획기적으로 발전하면서 산업 현장에서도 로봇이 인간의 바로 옆에서 작업을 보조, 협력할 수 있게 되었습니다.

향후 협업 로봇은 작업이 획일적이지 않고 일정 부분 사람의 판단이 필요해 자동화가 지체되었던 품질 검사, 제품 포장, 이송 등의 분야에도 활용될 것입니다.

4

제조업 업그레이드 경쟁 본격화

전세계적으로 스마트 팩토리에 대한 관심이 높아지면서 애플리케이션, 플랫폼, 디바이스 등 관련 기술들도 다각적으로 발전할 전망입니다.

애플리케이션 분야에서는 공정 과정을 실시간으로 쉽게 살펴볼 수 있는 시각화 도구들이 다채롭게 개발되고, 다양한 애플리케이션들을 서로 연동하고 통합하려는 노력들이 이뤄질 것입니다. 플랫폼 분야에서는 모든 산업에 적용할 수 있는 범용 플랫폼들과 특정 분야에 집중해 차별적인 가치를 제공하는 특화 플랫폼들 간의 경쟁이 치열해질 전망입니다.

또한 최근의 현장 적용 경험을 결합해 빅데이터 분석 도구들을 더욱 효율화하려는 노력이 함께 진행될 것입니다. 디바이스 분야에서는 지능화, 고유연화, 친환경 트렌드에 부합하는 감지, 자가진단, 능동제어 및 네트워킹 기능을 강화한 다양한 스마트 장비가 개발될 것입니다. 비용을 아끼기 위해 기존의 구식 장비들을 스마트 팩토리에 연계시키는 센싱, 네트워킹 모듈들도 선보일 것입니다.

국내에서도 이미 반도체, 철강, 디스플레이, 화학 등 대기업들이 기존 공장의 스마트화를 추진하고 있습니다. 국내에선 2017년까지 약 5,000여 개의 공장 추진 지원이 이뤄졌고, 2022년까지 지원 공장 수는 2만 개까지 확대될 계획입니다.

한편 주요 제조 강국 사이에서 스마트 팩토리 경쟁은 더욱 격화될 것입니다. 독일은 적극적인 대외 협력 확대로 국제 기술 주도권을 강화할 것이고, 일본은 기존 현장 개선의 연장선에서 장인의 ‘현장력’과 ICT 기술의 긴밀한 결합을 추구할 것입니다. 중국은 스마트 팩토리를 활용해 노동집약 저비용 생산 체제에서 자본집약형 고품질 체제로의 변신을 모색하고 있습니다.

주요 국가들의 스마트 팩토리 전략 강화는 제조업의 글로벌 지형도를 크게 변화시키고 있습니다. 과거 생산지의 글로벌 이동이 주로 인건비, 재료비 등 비용 관점에서 이뤄졌다면 앞으로는 시장 대응과 공급사슬 연계 등 생산성 확보 관점에서 이루어질 가능성이 큽니다.

5

차세대 네트워크 경쟁의 개막

5G는 차세대 이동통신 규격으로 기존의 4G(LTE) 방식에 비해 전송 속도나 용량이 크게 개선되고, 수많은 사물을 연결할 수 있으며, 전송 오류나 지연이 크게 감소합니다. 이처럼 초고속, 초연결, 초저지연 통신이 가능한 5G 시대가 열리면 음성통화나 데이터 통신 서비스 외에도 다양한 미래형 서비스들이 가능해집니다.

고화질 영상, 다자간 화상회의, 증강현실/가상현실, 사물인터넷, 자율주행차 등이 대표적인 사례죠. 5G의 기술적, 경제적인 효과가 막대하기 때문에 기업 간 국제 표준화 경쟁뿐만 아니라 국가 간에도 선점 경쟁이 치열해질 전망입니다.

특히 올해는 국가간 5G 경쟁의 분수령이 될 것인데요. 2월 평창 동계올림픽에서는 세계 최초로 5G 시범 서비스가 선보일 예정입니다. 5G의 초실감 영상 서비스를 활용하면 집 안에서도 경기 현장에 와있는 듯한 시각 체험이 가능합니다.

2019년에는 한국과 미국을 중심으로 대중 시장에서 5G 상용화가 시작될 계획입니다. 2020년에는 일본이 동계올림픽을 계기로 5G를 상용화하고 2023년까지 전국으로 서비스를 확장할 계획을 가지고 있습니다. 2022년 중국은 북경 동계올림픽에서 좀더 개량된 5G 기술인 5G Advanced를 선보일 예정입니다.

6

클라우드와 엣지의 결합

그 동안 다양한 PC와 스마트폰에서 수집된 데이터를 중앙집중형으로 모으는 클라우드가 대세였다면 이제는 기기 자체나 주변에서 데이터들이 분산 처리되는 엣지 컴퓨팅이 점점 부각될 전망입니다. 그 이유는 사물인터넷 때문입니다.

그 동안 클라우드 컴퓨팅이 각광을 받은 이유는 규모의 경제, 빅데이터 구축, 디바이스의 연산 용량 한계 때문이었습니다. 하지만 사물인터넷 시대가 되면서 인터넷에 연결되는 사물들이 수백억 대 단위로 크게 늘고, 개별 사물들이 생산하는 데이터량도 크게 증가했습니다. 이 경우 통신 네트워크 상의 트래픽 부담이 커지고, 신호 딜레이가 치명적인 문제가 되죠. 초당 1GB의 데이터를 생성하는 자율주행차 같은 경우엔 특정 지역에서 수백 대의 자동차가 동시에 데이터를 쏟아낼 경우 통신으로 데이터를 한곳에 모으기엔 어렵습니다. 이 경우 통신 지연이 큰 사고로도 이어질 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅은 사물, 기기 단에서 데이터를 분석하고 처리함으로써 과다 트래픽 발생을 막고, 안정적으로 실시간 처리를 할 수 있게 하자는 것인데요. 이미 시스코나 GE 같은 기업에서는 엣지 시스템을 개발해 적용하고 있습니다.

엣지 컴퓨팅은 ICT 산업 내의 위상을 변화시키고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 시대에는 규모의 경제가 중요해 대규모 데이터센터를 구축할 수 있고, 고급 데이터 분석 도구나 특화 인공지능을 개발할 수 있는 글로벌 거대 ICT 기업들의 산업 영향력이 매우 컸다면 엣지 컴퓨팅 시대에는 사물이나 기기, 엣지 단의 분산 기지국들의 스마트화도 매우 중요해집니다.

따라서 그 동안 글로벌 클라우드 플랫폼 기업들에게 집중되었던 산업 영향력이 스마트 단말, 부품, 장비를 만드는 하드웨어 기업으로 분산될 가능성이 큽니다. 최근 사물용 인공지능 반도체를 개발하는 기업들에 큰 관심이 쏠리는 이유도 이런 맥락입니다.

7

큐비트의 부상

양자 컴퓨터는 중첩, 얽힘 등의 물리 현상이 나타나는 양자역학에 기반하며, 기존 컴퓨터와 정보 단위가 다른 미래형 컴퓨터입니다. 기존 컴퓨터의 비트(bit)는 0과 1 중 하나로 표현되는 반면, 양자 컴퓨터의 큐비트(qubit)는 0과 1의 상태를 동시에 표현할 수 있습니다. 따라서 큐비트의 수가 증가할수록 담을 수 있는 정보 또한 급격히 늘고 연산 속도도 현저히 빨라집니다.

기존 컴퓨터로 풀 수 없거나 풀기 어려운 문제도 양자 컴퓨터로 많이 해결할 수 있을 것으로 예상됩니다. 전문가들은 대략 50큐비트 수준이면 양자 컴퓨터가 슈퍼컴퓨터의 성능을 넘어설 것으로 기대하고 있습니다.

구글, IBM, 인텔 등 최근 이에 근접하는 기술을 발표하는 기업도 늘고 있습니다. 만약 양자 컴퓨터가 실제로 구현된다면 신약 및 신소재 개발, 인공지능, 자율주행, 사이버 보안 등 다양한 영역에 영향을 미칠 것입니다.

다만 양자 컴퓨터가 본격적으로 사용되려면 여전히 적지 않은 시간이 소요될 것으로 보입니다. 해결해야 하는 기술적 어려움이 아직 많이 남아있기 때문입니다. 큐비트의 수를 늘리고 신뢰할 수 있는 결과를 도출하기까지는 지속적인 연구가 필요합니다. 생성되는 데이터의 총량이 매년 급격히 증가하는 가운데, 기존 컴퓨팅 방식의 새로운 대안으로 양자 컴퓨팅에 대한 투자는 꾸준히 지속될 것입니다.

8

금융 및 산업 인프라로 활용 범위 확대

최근 디지털 암호화폐 가격 폭등으로 전 사회적으로 주목을 받고 있는 블록체인. 암호화폐의 논란과는 별도로 그 기반 기술인 블록체인은 미래 인터넷의 ‘신뢰 인프라’로서 더욱 뜨거운 관심의 대상이 되고 있습니다.

블록체인은 네트워크에 포함된 개개인에게 자료가 모두 분산되어 저장되고 이를 서로 검증하는 방식으로, 모든 자료가 특정 사업자나 중앙 집중 방식으로 저장되는 현재의 방식과는 정반대의 개념입니다. 또한 생성 시간에 따라 암호화된 블록을 체인 상태로 연결하는 방식으로, 각 블록에는 이전 블록에 대한 정보가 담겨 있기 때문에 만약 어느 한 블록을 수정하면 연결된 블록의 내용을 모두 바꿔야 하죠. 이런 데이터 저장 방식 때문에 특정 관리 주체가 없더라도 데이터의 안정적 저장과 신뢰성을 담보할 수 있습니다.

앞으로 블록체인 기술은 금융 분야를 넘어 다양한 산업으로 활용 범위를 확대할 전망입니다. IBM의 경우 글로벌 최대 물류회사인 머스크(Maersk)와 협력해 블록체인 기반의 컨테이너 물류 및 추적 시스템을 개발했고, IBM은 미국 FDA 승인을 받아 헬스케어 데이터, 임상시험 자료, 유전자 정보 등을 블록체인으로 저장하는 방안도 모색하고 있습니다.

또한 블록체인은 다이아몬드 생산과 유통 전과정에 대한 정보를 관리하는 스타트업 에버레저(Everledger)처럼 공급망관리(SCM) 및 관련 참여자의 투명한 제품 이력을 공유하는 데에도 이용할 수 있습니다. 이 밖에도 개인 이력, 토지대장 등 행정정보 관리에도 적용되어 정체된 공공시스템의 혁신에도 기여할 것입니다.

9

실생활, 산업 현장으로 확산

가상현실(VR)과 증강현실(AR)에도 주목할 필요가 있습니다. VR/AR은 다양한 센서가 사용자와 주변 상황을 감지해 데이터를 생성하면, 이를 분석해서 사용자에게 적절한 정보를 가장 자연스러운 방식으로 제시할 수 있습니다. 예를 들어 AR 글래스는 눈길이 닿는 곳에 실시간으로 사용자가 궁금해하는 정보를 제시하고, VR기기는 우주탐험이나 수중탐사처럼 실제 체험이 어려운 장소를 생생하게 가상으로 경험하게 해줍니다.

VR/AR 기술은 ‘포켓몬고’ 같은 스마트폰 게임처럼 일상 곳곳에 빠르게 파고들고 있습니다. 게다가 최근 소니, 오큘러스(Oculus), HTC 등이 고성능 HMD를 선보이면서 더욱 몰입감 넘치는 VR 게임들도 속속 출시되고 있습니다. 아마존, 이케아 등에서는 제품을 사기 전 AR을 통해 미리 집 안 영상에 제품을 매칭시켜 볼 수 있는 서비스를 선보였습니다.

GE, AGCO, DHL 등에서는 제조 및 물류 프로세스에 AR을 도입하여 생산성을 크게 신장시켰고 헬스케어 분야에서는 트라우마나 재활 치료에 VR을 적용하려는 스타트업도 나타났습니다. 이 외에도 VR/AR은 교육, 물류, 테마파크 등 더욱 다양한 영역에 도입될 전망입니다.

VR/AR이 보편화되기 위해선 디스플레이의 해상도, 신호 지연 시간의 단축, 센서 및 소프트웨어의 고성능화를 통한 정확한 감지, HMD 기기의 경량화와 무선화, 매력적인 킬러 콘텐츠의 발굴 등 극복해야 할 과제도 많습니다. 이런 한계에도 불구하고 현실 세계와 디지털 세계의 융합에서 나타나는 새로운 사용자 경험은 기존에 생각하지 못했던 것들을 가능하게 합니다. 제품을 구매하기 전 VR을 통해 먼저 체험하는 버추얼 쇼룸(Virtual Showroom), VR/AR을 통한 웹 검색, SNS 이용, 로봇이나 드론과 융합한 가상공간 체험 등의 서비스 등장도 기대할 수 있습니다.

10

규제 완화가 융복합 모멘텀으로

2018년에는 디지털 헬스케어 분야에도 변화의 바람이 불기 시작할 것입니다. 미국 FDA를 선두로 디지털 헬스케어에 대한 규제와 완화되거나 혁신을 장려하는 쪽으로 변할 가능성이 높아지고 있습니다. 규제 패러다임의 변화는 디지털 헬스케어 산업의 기존 경쟁구도를 뒤흔들 것입니다. 특히 웨어러블 기기와 서비스 사업을 동시에 보유한 구글, 애플, 핏빗(Fitbit) 같은 기업들의 발 빠른 움직임이 예상됩니다.

또한 의료 기기, 서비스에서 수집된 다양한 데이터를 진단, 진료 등에 더욱 다양하게 활용할 여지가 커지고 있습니다. FDA의 사전 승인을 확보한 기업들은 자사 제품에서 현실 정보(Real-world Data)를 수집할 수 있게 됩니다. 이렇게 수집된 데이터들은 인공지능을 활용한 진단의학 분야에 큰 도약을 가져올 수 있고, 환자 및 공공보건 정보를 활용해 의료 프로세스와 공공의료 서비스를 더욱 효율화할 수 있을 것입니다. 나아가 신기술과의 융복합을 통해 더욱 다채로운 의료 및 헬스케어 제품, 서비스가 나타날 것입니다.

필립스는 2016년 ‘블록체인연구소’를 설립하여 보안과 프라이버시가 보장되는 개인 의료기록 활용 방안을 모색하고 있고, 아마존은 의약품 유통을 연결고리 삼아 헬스케어 분야에 진출할 뜻을 내비치고 있습니다. 아마존의 내부 비밀 프로젝트 연구소 ‘1492’에서는 전자 의료기록 데이터 플랫폼, 원격진료, 인공지능 스피커를 위한 헬스케어 앱 플랫폼 등에 대한 실험을 진행하고 있습니다.

이처럼 2018년 글로벌 헬스케어 시장은 다양한 기술과 배경을 가진 플레이어들의 격전장이 되어 헬스케어 분야의 혁신과 융복합 제품, 서비스 등장이 가속될 전망입니다.


지금까지 2018년을 이끌 디지털 기술·산업 트렌드를 짚어보았습니다.

기술은 마치 흐르는 강물처럼 발전 속도나 발전 방향이 끊임없이 바뀌며 진화해 갑니다. 우리는 기술 발전 과정에서 나타나는 새로운 전환의 조짐들을 눈여겨 보고 유연하게 대응할 필요가 있습니다. 산업의 판도에는 항상 기회와 위협이 공존합니다. 변화를 예의주시하고 그 의미를 재해석하여, 새로운 돌파구를 모색하는 것. 바로 우리에게 남겨진 숙제입니다.

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