Summary
- 메타버스는 앞으로 갈 수 밖에 없는 미래입니다.
- AI, 메타버스, 클라우드 시대에 끊임없이 학습해야 합니다.
- 프로젝트는 실제 비즈니스를 접근하는 방향으로 해야합니다. (Why, 고민, 실현 가능성, 창의성, 각 영역 세우기, ..)
Introduction
Cloud, Metaverse, 홀로렌즈에 대해 소개합니다.
Code, Conept & Explanation
Cloud & AI 그리고 Metaverse 새로운 시대, IT 컨설팅
Microsoft AI School 한상민 총괄님
메타버스
우리나라에서는 메타버스가 한 물 간 것처럼 느껴질 수 있지만
해외에서는 아직도 집중하는 분야입니다.
마이크로소프트가 블리자드 인수도 메타버스 측면에서도 해석할 수 있습니다.
장비, 클라우드(인프라), 운영노하우 : 기술 운영 노하우 (만 명이 동시 접속시 오류 없이 실행 방향)
마이크로소프트의 방향성
마이크로소프트는 개인 맞춤이기보다는 기업 맞춤형 기업입니다.
고객 조직의 성공이 우리의 성공이라는 모토로 일합니다.
홀로렌즈, 메타버스
정해진 미래
결국에는 메타버스와 클라우드가 세상을 지배할 수밖에 없습니다.
- AR : 증강현실, 공간에 맞지 않게 나열, 안경 쓰면 날씨를 알려줌
- VR : 가상현실
- MR : Mixed Reality 공간에 맞게 나옴, 공간과 상호 작용, 컵을 떨어뜨리면, 공간의 제약
- XR : Extended Reality 확장현실
홀로렌즈
홀로렌즈 : 핸드 트래킹, 공간 매핑
기술 사양 : 공대생에게 중요, 카메라 4개, 헤드 트래킹, 아이 트래킹, 뎁스 센서
Dynamic 365 : ERP, CRM : 더존처럼 기술 지원 및 소통하는 역할을 합니다.
홀로렌즈 나온 지 4년 됐습니다.
리모트의 장점 : 관리자가 직접 눈으로 작업자의 결과물을 확인하고 마무리할 수 있다는 장점
홀로렌즈 한 대에 보통 5백만원 정도 합니다.
그런데 멕시코 출장 가려면 비행기값까지 1천만원 비용이 소모됩니다.
의미 있는 출장이라면 괜찮지만 문제가 발생했을 때, 전원선 하나가 뽑혀 있는 경우가 48%입니다. (L0 사례)
직원 교육, 처음 입사한 사람도 바로 실행, 소요 시간까지 확인 가능합니다.
스마트 글래스 (홀로렌즈2) 활용 사례 : LG전자
이틀만 교육
디지털 트윈
버튼을 누르면 방 전체 불이 꺼집니다.
전력 모니터링을 가능하면 끝
디바이스에서 버튼버튼만 누르고, 분석할 수만 있으면 된다
진짜 쌍둥이를 만들려고 하는 것이 아니라, 편리하게 파악하기 위함입니다.
관계 설정, 몇 번 베어링 문제인지 iot 에 녹이는 것이 중요합니다.
클라우드
AWS : 아마존, 블랙프라이데이 이후 남는 리소스를 어떻게 쓰지? 에서 클라우드 시작했습니다.
아마존은 서드 파티를 가져와서 사용, 스노우프레이크 DB 구축
마이크로소프트는 모두 자기 거
IT 회사 태생
IT의 디테일한 영역이 많습니다.
Spatial Anchors :
가격 계산기, 혼합현실, ai bot 서비스, ai custom vision
IT 컨설팅 첫 번째
홀로렌즈 사세요 하면 왜 사야 해요?
이걸 사면 홀로렌즈 기반 어플리케이션 만들고 가이드
여기 시나리오에는 홀로렌즈가 아니라 VR 사용해주세요
Microsoft Mesh
가상의 가치를 어떻게 녹일까?
비행기 경로 3D로 본다
IOT 기술로 내 의료 정보가 의사한테 보이는 것이 디지털 트윈
원천 기술들을 합쳐서 MESH로 만들었음
클라우드
무한대의 컴퓨팅 파워
클라우드 사용하는 이유 : 4개월만 사용하는 경우가 있어서, 비용 측면
인프라가 현재 더 싸다
하지만 클라우드를 하면 필요할 때만 필요한만큼만 사용 가능
스타트업 AWS 위주, 80%, AWS 우호적
중견기업 AWS:AZURE = 6:4
한국 클라우드 시장 지표
AWS : 48%
AZURE : 27%
GCP : 8%
ES : VM까지
PASS
SASS : 서비스
홀로렌즈, 발열
30분만에 셧다운
500그램 무게 부담
소프트웨어는 좋습니다.
AZURE OPENAI와 OPENAI 차이
AZURE에서는 보안 가능
우리나라 기업들이 우려하는 것도 보안
OEPN AI 를 안전한게 사용할 수 있는 곳이 AZURE
Q & A (즉문즉답)
- 프로젝트 예시
OTT 서비스가 넘쳐남, 각각의 요금제를 다르고 정책들도 다름
하나의 챗봇에 물어보면 같이 가져오는 것만 해도 좋겠습니다.
AI는 정보가 중요한데, 비공개된 정보로 할 수 없으니
공개된 데이터를 가지고 어떤 서비스를 하면 좋을까? 고민해야 합니다.
Side Story) 강사님은 사람들 퇴근하면 자기 일하는 편
책임감이 부여되고 자유가 부여된다면, 불합리함을 느끼지 않습니다.
자율성과 책임감을 주는 곳이 더 챌린지와 성장을 보장합니다.
-
프로젝트 범위
프로젝트시
단순히 챗봇만 생각하지 않고, AI 서비스 모두 훓을 예정이라 참고하기
AZURE에 기능들이 이미 다 있음
조합만 하면, 우리도 서비스를 만들 수 있음 -
IT 컨설팅?
교육을 통해 한 업무만 생각하지 않고 여러 업무를 생각해보기 -
해야 할 일
이력서 써보기
JOB 찾아보기
거기에 맞춰서 진행
누구도 경험할 수 없는 것을 경험할 것
어떻게 무기로 삼을지 고민 -
강의 준비 팁
강의를 하게 되면 스크립트를 꼭 쓴다
이번에도 워드 10페이지 분량 작성
암기, 강의, 피드백 및 수정 -
자격증
대한상공회의소 : 코딩 자격증 준비
마이크로소프트 AI SCHOOL 수료증 -
프로젝트 평가지표
1) 실현 가능성, 실현 가능한가? 내가 여기까지 고민했는가?
2) 내가 배운 내용을 활용했는가?
3) 윤리 적용
PPT 1장 만들어서, 윤리적 이런 부분은 이렇게 해결한다
4) 발표력
5) PPT
6) 창의성 : 사회에 도움이 되는지? 돈을 벌 수 있는지?
안 좋은 사례 : 보이스피싱 막는다는 주제
현재 넘쳐나는 업체, 현실적으로 막기 어려움
1,2기 주제를 던져줬지만 아쉬운 결과
왜 이런 주제를 했는지가 중요합니다.
최근에 출산한 교육생의 경우, 아이를 위한 교육 프로그램 만들고 있습니다.
-
프로젝트 팀 구성
조직 구성 : 엔지니어, 개발이 아니라
각 영역의 주인을 세웁니다.
조장, 프로젝트 매니저, 엄마처럼 모으는 사람
어플리케이션 구현 담당, 이슈 조치 담당, 웹 어플리케이션 구현 담당
투표를 해서라도 롤 각자 가져오기 -
프로젝트 진행시 어려운 점
너무 프로젝트에 열내지 말아야 합니다.
평가를 세게 하기 때문에 다칠 수밖에 없습니다.
짧은 시간 안에 구현
PPT까지 만들어야 하기 때문에 1주일 내 할 수 있는 분량으로 해야 합니다.
-
커리어 멘토링
AI 알고리즘은 아닙니다.
AI 엔지니어링, AI 컨설팅, AI 앱개발 집중 -
취업 위해 해야 할 일
이력서를 지금부터 작성하기
지금부터 resume 에 어떻게 작성할지 고민하고, 부족한 부분을 이번 교육 기간에 채우기
AWS vs MS
2000명 VS 500명
-
기술 영업
이것 할 때 이것은 해야 해요, 고객들이 잘 알아서 물어볼 때 대답할 수 있는 수준과 비슷
프리 세일즈와는 다름, 이런이런 방향이 있습니다, 어떤 것이 좋을까요? -
프로젝트 목적
단순히 어떤 서비스 만들겠다고 하면 안된다
★ 고객이 니즈, 현장에 이슈를 먼저 파악
문제를 우선 디테일하게 하나하나 판다
여행 AI 가이드로 하면 산으로 간다
지역을 좁히고 실행하고, 영역을 확장
너무 광범위하게 생각하지 말아야지, 작게 시작하고 점점 확장해야지
한 번에 하고 싶은 것을 다 하는 것이 아니라
시나리오를 넓혀 가는구나 -
프로젝트시 주의할 점
해외는 인건비가 높아서, 교육을 오래하는 것이 부담
홍대 룸 빌려서 사용
원천 기술은 이미 있음
어떻게 사용해야 할 지
기술적 자문
서비스는 있어서 서비스 위에 붙여서 사용
더 좋은 서비스를 활용해서
시장을 선점하는 것이 우선 -
AI 시대 전략
여러 가지를 다 아셔야 한다
해외뉴스 한글로 번역해서라도 알아야 한다
애플은 비전 프로 꾸준히 특허를 내고 있다
AI 시장에 관심이 있다면, 계속해서 접할 준비가 되어야 한다
Challenges & Solutions
Results
What I Learned & Insights
마이크로소프트의 방향성이 개인이 아니라 기업이나 조직에 맞춰졌다는 사실이 인상 깊었습니다.
나에게 익숙하지 않다고 해서, 내가 모른다고 해서
기업의 가치를 제대로 평가하지 못하고 있는 것은 아닌지 되돌아봤습니다.
또 강의를 준비할 때 워드로 강의안 스크립트를 직접 만들고 연습하고 피드백하신다는 사실도 놀라웠습니다.
강의안 스크립트를 만드는 노력까지는 하지 못 했는데,
스크립트까지 만들며 고민했던 강의는 교육생들이 몰입하는 게 당연한 결과 같습니다.
메타버스, AI, 홀로렌즈 아직도 모르는 분야가 무궁무진합니다.
Conclusion
프로젝트는 실제 비즈니스 접근하는 방향으로 생각해야 합니다.
이력서는 미리 작성해보고 보완해야 할 영역을 준비 기간에 하나하나 채워나가야 합니다.
메타버스, AI, 클라우드 시장에 관심이 있다면 끊임없이 접하고 학습해야 합니다.
