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[부상기술] 2022-2040년까지 부상하는 기술 20개, 프랑스 Adrien Book가 미디엄지에 실은 기사. 2022년까지는 블록체인, 암호화폐, AI, AI클라우드서비스, 스마트홈, 5G, 인공위성. 2025년까지는 자율차, 양자컴퓨터, 유전자예측. 유전자편집기술, 인간성능강화, 2030년까지는 그래핀, 에지컴퓨팅, 바이오칩, 나노봇, 스마트문신, 그린테크, 수소연료장치, 배양육

운영자 | 기사입력 2020/09/19 [13:04]

[부상기술] 2022-2040년까지 부상하는 기술 20개, 프랑스 Adrien Book가 미디엄지에 실은 기사. 2022년까지는 블록체인, 암호화폐, AI, AI클라우드서비스, 스마트홈, 5G, 인공위성. 2025년까지는 자율차, 양자컴퓨터, 유전자예측. 유전자편집기술, 인간성능강화, 2030년까지는 그래핀, 에지컴퓨팅, 바이오칩, 나노봇, 스마트문신, 그린테크, 수소연료장치, 배양육

운영자 | 입력 : 2020/09/19 [13:04]

미래부상기술: 세상을 바꿀 20가지 큰 기술: 2022년부터 2040년까지 부상

 
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나는 2018년  “ 부상기술 차세대 큰기술" 제목의 기사를 썼다. 이후 5만번 이상 읽었으며 소셜미디어에 1,000번 이상 공유되었다2020년대에 그것을 읽는 사람이라면 누구나 알 수 있듯이 당시에 쓰여진 많은 것은 이제 쓸모가 없다. 그래서 2022년, 2025년 및 2030년대에 유행 할 오늘날 등장할 핵심기술을 다시 정리하였다.

미래예측은 많이 틀릴 수 있지만 이것이 우리가 기술의 미래를 더 잘 이해하려는 노력을 막을 수는 없다. 계획을 통해 얻은 지식은 미래의 이벤트가 펼쳐질 때 적절한 조치를 선택하는 데 중요하다. .

미래부상기술 :2022년에 보편화

1. 블록체인

지금까지 우리는 상상할 수있는 거의 모든 산업에 혁명을 일으키는 블록체인에 대해 들었다. 은행 , 정치 , 의료 등 모든 곳에서 정보를 추적하고 저장하는 분산 형 디지털원장을 만들어 위조를 불가능하게함으로써 기술로 이익을 얻을 수 있다. 복잡한 계산을 통해 식별이 제공되므로 ID도용도 사실상 불가능하다.

그러나 위의 설명에서 눈에 띄는 단어가 하나 있다. 분산형이다, 은행, 정부, 병원… 이러한 기관들은 자체적인 조건이 아니라면 그들의 권력이 줄어들기를 원하지 않다. 따라서 우리는 블록체인 공간에서 약간의 발전을 볼 가능성이 있지만 기술의 변두리에 남아 있다면 큰 혁명을 놓친다.

블록체인에 대한 자세한 내용은 여기 Investopedia ]를 참조

2. 암호화폐

종종 블록체인과 같이 언급되는 암호화폐는 위에서 설명한 원칙을 사용하여 온라인으로 상품과 서비스를 교환할 수 있도록한다.  다시 말하지만 주요 매력 중 하나인 탈중앙화 방식으로 만들어준다.

환상적으로 들리지만 암호화폐에는 두 가지 큰 문제가 있다.

  • 핵심 매력 (불법거래 제외)은 시원하고 트렌디하다는 것이다. 그것은 2017년에받은 관심을 유지하기위한 것이 아니며, 크립토 브로스의 끊임없는 어리석음에서 결코 회복되지 않을 것이다. 기술은 작동하지만 대중의 큰 시장은 없다.
  • 둘째, 그 가치는 매우 주관적이다.  금과 달리 암호화폐는 항상 버블에 가까운 영역에 있다. 여기에 정부와 은행이 신용을 떨어 뜨리려는 탈중앙화 측면을 추가하면 단순한 장난감이 될 수도 있다. .

암호화폐에 대한 자세한 내용은 여기 Investopedia ]를 참조.

3. 감성 AI / 감성 컴퓨팅

인공지능은 이미 2020년에 어디에나 있다. 우리가 생각했던 것만 큼 재미가 없다. AI기차를 놓친 경우 다음과 같이 설명 할 수 있다. 저장공간 (클라우드), 계산 기능 (칩) 및 대규모 데이터 세트 (전자상거래, 소셜미디어 등)에 대한 액세스의 증가로 기업은 통계를 만들 수 있다.

감성 AI는 이 과정을 한 단계 더 나아가 감정에 적용 할 것이다. 효과적으로 알고리즘은 외모 (얼굴 데이터에 대한 딥 러닝 알고리즘을 훈련하여), 글쓰기 또는 말하는 방식에서 기분을 알려주고 그에 따라 제품이나 서비스를 제공 할 수 있다. 스타벅스에서 프라푸치노 광고를하면 좋은 시간을 계속 보낼 수 있을까? 스타벅스가 찡그린 얼굴을 뒤집기 위해 냉동 커피를 광고하는 것은 어떨까?

인공지능에 대한 자세한 내용은 여기 The Pourquoi Pas ], 그리고 정서적 컴퓨팅에 대한 자세한 내용은 여기 [ MIT ]를 참조하십시오.

4. AI 클라우드 서비스 / Data-as-a-Service / AI PaaS

인공지능기술이 대중에게 도달 할 때까지 대부분의 훌륭한 기술은 혁명적으로 간주되지는 않는다. 최근 AI 에 너무 많은 실망을 안겨준 이유 중 하나 일 수 있다 실제로, 한때 사람의 입력이 필요한 작업을 자동화하는 것은 주요 기업 만이 혜택을 볼 수 있었지만, 일반인들은 비교적 중세 시대의 알고리즘을 계속 사용해야했다 이는 부분적으로 개별 가정 내 컴퓨팅 능력부족으로 설명 될 수 있지만 대부분 데이터 문제이다.

이것은 오랫동안 그렇지 않을 수 있다. 기업은 알고리즘을 임대 하면 기존 자산에서 추가 수익을 창출하는 동시에 고객으로부터 더 많은 데이터를 추출하여 두 배의 이점을 제공 한다는 사실을 깨닫고 있다. 따라서 AI 플랫폼과 마켓 플레이스의 부상을 목격할 준비를한다. 이는 고유한 고객불만 사항과 일치하는 알고리즘을 제공 할 것을 약속한다. 챗봇과 디지털 비서가 시작일뿐이디. 개발자가 자동화되고 긱 경제에 합류함에 따라 이러한 움직임은 기하급수적으로 확장될 것이다. 이를 통해 소규모 기업과 개인이 일상적인 프로세스를 최적화 할 수 있다. 

AI 서비스에 대한 자세한 내용은 여기 [ Towards Data Science ]를 참조하세요.

5. 커넥티드홈 / 스마트홈

우리 가정에서 인공지능의 추세는 이미 진행 중이며 앞으로 몇 년 동안 가속화 될 것이다. 사실, 우리는 이미 사전 설정된 매개 변수에 맞게 우리 집 내 스마트개체의 설정을 조정할 수있는 Google의 Nest 및 Amazon의 Alexa에 익숙해졌다 .

그러나 이 두 가지 사용 사례는 시작에 불과하다. 대부분의 인터넷 관련 서비스와 마찬가지로 이러한 서비스는 네트워크 효과의 이점을 얻고 기능이 추가됨에 따라 기하급수적으로 고객 가치를 얻을 것이다. 블라인드를 열고 누군가가 깨어 난 것을 감지하면 욕실 온도를 높이면서 커피 한 잔을 만들 수있는 알고리즘은 이러한 작업을 수행하는 3가지 알고리즘의 합보다 훨씬 더 가치가 있다.

커넥티드홈에 대한 자세한 내용은 여기 McKinsey ].

6. 5G

물론 연결된 개체는 원래 iPhone 만큼 느려질 수 없다. 대량의 데이터를 빠르고 안정적으로 전송해야한다. 그것이 5G가 들어오는 곳이다.

5G는 4G의 논리적 후속 제품이며 고주파 전파 덕분에 훨씬 더 빠른 속도를 달성한다간단해 보이지만 전 세계적으로 5G 구현의 어려움을 완전히 파악하려면 몇 가지 용어를 이해해야한다.

  • 밀리미터 파 : 이것은 매우 짧은 파장을 갖는 24GHz에서 100GHz 사이의 무선 주파수 스펙트럼의 특정 부분을 나타낸다. 스펙트럼의이 섹션은 거의 사용되지 않을뿐만 아니라 전송 거리가 더 짧지 만 데이터를 매우 빠르게 전송할 수 있다.
  • 마이크로 셀, 펨토셀, 피코 셀 : 대형 빌딩과 같이 비교적 작은 영역 내에서 중계역할을하는 소형기지국도 있다. 이 인프라가 필요하다. 위에서 강조한 것처럼 5G 전송거리는 4G보다 훨씬 짧다. 그러나 두꺼운 벽을 통과하는 데 어려움이 있다.
  • Massive MIMO : 다양한 소스에서 4G를 사용할 때보 다 훨씬 더 많은 데이터를 전송하고 수신하는 기능이다.
  • 빔 포밍 : 이러한 모든 전송은 조직화되고 안무가 구성되어야한다. 빔 포밍이 바로 그 역할을하며 멋지게 들린다.
  • 전이중 : 동일한 파장에서 동시에 데이터를 보내고받는 기능.

이 기술은 전송되는 데이터의 속도와 양, 그리고 연결 품질 측면에서 엄청난 영향을 미치므로 대부분의 산업에 큰 영향을 미친다. 무엇보다도 자율주행차량과 드론을 인터넷에 연결하는 동시에 가상 현실과 IoT의 주요 발전을 가능하게 한다. 따라서 5G는 가볍게 받아 들여야 할 기술이 아니다.

5G에 대한 자세한 내용은 여기 [ CNN ].

7. 위성 인터넷 / 저궤도 위성시스템

인터넷에 대해 말하자면… 향후 몇 년 동안 SpaceX는 최대 42,000 개의 위성을 쏘아올려 지구상 어디에서나 인터넷 연결을 구축 할 계획이다. 이 틈새 시장에서 회사는 혼자가 아니다. OneWeb 스타는 2022년까지 600개의 위성을 포함하는 것을 목표로하고 있으며 Amazon은 전 세계의 넓은 지역을 커버하기 위해 3,236개의 저궤도 위성을 발사 할 계획을 발표했다.

이 모든 것은 무게가 겨우 몇 파운드에 불과한 나노위성 발사 비용이 저렴했기 때문에 가능했다 고도가 낮아지면 함대를 훨씬 쉽고 깔끔하게 관리 할 수 ​​있다.

그러나 너무 많은 물체의 공간에 배치하면 다른 위성 서비스와의 간섭 측면에서 문제가 발생하여 충돌위험이 증가하고 천문 관측이 방해를 받는다.

메가 별자리에 대한 자세한 내용은 여기 [ The Verge ].

미래부상기술: 2025년 보편화

8. 자율주행차

2020년은 자율주행차의 해였다 . 예상대로 잘 풀리지 않았지만 코로나 바이러스의 좌절로 대기업의 투자 전력을 약화시키지 않았고 운전자를 완전히 없애는 자동차를 만들기 위해 알고리즘을 계속 업데이트하고 있다.

즉, 일반적으로 “자동화 없음”에서 “완전 자동화”까지 5단계의 자율주행이 있다는 데 동의한다. 레벨 0~2는 광범위한 사람의 모니터링이 필요하고 레벨 3~5는 운전 환경을 모니터링하는 알고리즘에 의존한다. 시장에서 가장 진보된 자율주행차 (Tesla)는 현재 레벨 3과 4 사이에 있다. 2025년까지 레벨5 그리고 완전 운전자동화로 도약 가능하다. 그러나 윤리적 딜레마에서 통계적 골칫거리에 이르기까지 다양한 문제가 여전히 업계를 괴롭히기 때문에 앞으로의 길은 멀다.

레벨5에 도달하더라도 우리가 알고있는 자동차를 진정으로 교체하지 않을 가능성이 높다. 대신 자율주행차를위한 특별한 도로와 공간을 만들어 두 가지가 섞이지 않도록해야한다. 사실, 우리가 알고있는 자동차는 일상생활의 중심이어서 우리 일상생활의 대부분을 재건하는 것을 의미 할 수 있다. 주차가 덜 중요 해지고 충전소가 바뀌고 보행자가 안전한 도로와 상호작용하는 방식이 영원히 바뀔 것이다.

자율 주행 차에 대한 자세한 내용은 여기 스펙트럼 ].

9. 양자 컴퓨팅

우선, 과학자들은 50년 넘게 양자컴퓨터의 등장을 발표 해 왔다. 2019년 10월 Google은 기존 슈퍼컴퓨터에서 약 10,000 년이 소요되는 계산을 3 분 만에 수행 함으로써 양자 우위 ( 특정 작업에서 기존 컴퓨터에 비해 양자 컴퓨터의 우월성)를 달성했다고 발표했다 IBM은 이러한 수치에 도전했으며 기존 컴퓨터 프로그램으로 단 2.5일 만에 문제를 해결할 수있을 것으로 추정했다.

비트가 중첩 가능한 상태를 갖는 큐 비트로 대체되는 양자 컴퓨터 (예 : 0은 동시에 1 일 수 있음)는 이론 상으로는 형보다 훨씬 빠르고 효율적이지만 디코 히 런스 문제 (손실 정보). 그럼에도 불구하고 예를 들어 제약 회사를 위해 개발하면 이론적으로 의약품 개발에 큰 돌파구를 가져올 수 있다.

더 흥미롭게도 양자 컴퓨터는 암호화 된 블록 체인 암호를 쉽게 알아낼 수있어 모든 것을 무관하게 만들 수 있다.

양자 컴퓨팅에 대한 자세한 내용은 여기 [ MIT Technology Review ]를 참조. 

10. 유전자검사와 DNA사

위에서 강조한 원시 컴퓨팅 파워는 자신의 게놈 을 분석하고 심장병이나 유방암과 같은 상태에 걸릴 가능성을 예측하는 데 사용할 수 있다 그것이 Gattaca 의 줄거리와 똑같이 들리면 본능을 믿으아야한다.

유전자 차별 의 위험에 관계없이 DNA기반"예측"은 공중 보건의 다음 도약이 될 수 있다. 예를들어 유방암에 걸릴 위험이 높은 여성이 더 많은 유방 X선 촬영을 받고 낮은 위험에 처한 여성이 더 적은 수의 경우, 해당 검사에서 실제 암을 더 많이 발견하고 잘못된 경보를 덜 발생시켜 치료율을 높이고 보험료를 낮출 수 있다.

또한 현재의 정치 환경 (적어도 미국에서는)을 고려할 때 이러한 작업의 물류가 재정적 및 물류적 재앙이 될 가능성이 있지만 개인화 된 의료의 부상으로 이어질 수 있다.

유전 적 예측에 대한 자세한 내용은 여기 [ MIT Technology Review ]를 참조.

11. CRISPR 유전자편집기술

가타카와 같은 미래가 유전 적 예측에서 나온다고해도 우리는 유전 공학을 통해 비슷한 상황을 만들 수 있다. CRISPR ( Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats) 은 연구자들이 쉽게 DNA 서열을 변경하고 유전자 기능을 수정할 수 있도록한다. 많은 잠재적 인 응용 분야에는 유전 적 결함 수정, 질병 확산 치료 및 예방, 작물 개선 등이 포함된다.

그러나 이 기술이 비 윤리적 인 손에 들어가면 세균을 편집하여 새로운 바이러스 또는 "마스터 레이스"를 만드는 것은 재미가 없습니다. 어느 쪽이든, 나는 모든 남자가 Tom Hiddleston과 Idris Elba의 혼합처럼 보일 때를 고대한다.

CRISPR에 대한 자세한 내용은 여기 [ Live Science ].

12. 인간기능 증강

고맙게도 유전으로가는 것이 모든 것에 대한 답은 아니다. 때로는 좋은 오래된 독창성과 로봇 공학만으로도 문제를 해결할 수 있다.

천천히 그러나 확실하게 우리는 종종 생체공학적 사지의 형태로 신체적 또는 정신적 능력을 향상시키기 위해 인체의 점점 더 자연스럽고 인공적 또는 기술적 변화를보고 있다. 뇌가 정보를 신체에 전달하는 방법을 더 잘 이해하기 시작하면 점점 더 많은 기업이 사람들의 삶을 개선하는 가치를 보고 이 공간으로 내려 가게 될 것이다.

우리가 이미보기 시작한 팔다리 확대 외에도 등과 눈도 확대되는 지점이있을 것이다. 그런 다음 천천히 그러나 확실하게 증강은 흥미로운 윤리적 의미와 함께 선택적이 될 것이다.

인간 향상에 대한 자세한 내용은 여기 International Journal of Human-Computer Studies ]를 참조.

미래부상기술: 2030년 보편화

13. 그래핀

그래핀은 수년 동안 과장되어 왔지만 마침내 좋은 결과가 나왔다. 과대광고에 주의를 기울이지 않았다면 그래핀은 탄소의 매우 가까운 사촌인 흑연의 부산물일 뿐이었다.  아직 매우 얇고 강한 가볍고 유연한 물질로, 종이처럼 얇고 강철보다 200배 강하다. 전기도 정말 잘 통한다.

특히 저항과 무게가 핵심 구성요소인 웨어러블 전자장치 및 우주 여행을위한 애플리케이션은 다양하다. 그럼에도 불구하고 광범위한 사용사례에 도달하는 데는 수년이 걸릴 것이다. 우리는 실리콘을 중심으로 세상을 구축했으며 이러한 종류의 잘 확립된 성숙한 기술을 대체해야했다.

 

그래핀에 대한 자세한 내용은 여기 [ 디지털 트렌드 ].

14. 에지컴퓨팅 / 지능형 사물인터넷 IOT

연결된 장치에 대한 대부분의 데이터처리는 이제 클라우드에서 이루어지지만 지속적으로 데이터를 주고받는데 너무 오래 걸릴 수 있다. 위에서 언급했듯이 5G는 일시적인 대답이지만 더 간단한 솔루션이 있을 수 있다. 객체가 자체적으로 데이터를 처리 할 수 ​​있도록 하는 것이다. 제조, 운송 및 의료 분야에서 다양한 문제를 해결할 수 있으며, 다양한 프로세스에서 순식간에 결정을 내리는 것이 중요하다. 패션조차도 자급자족 스마트 웨어러블을 만들면 혜택을 볼 수 있다.

지능형 "사물"이 확산됨에 따라 독립형 지능형 개체에서 협업 지능형 사물로의 전환이 예상된다. 이 모델에서 여러 장치는 컴퓨팅성능을 함께 그룹화하여 독립적으로 또는 사람의 입력으로 함께 작동한다. 이 지역의 첨단은 군사목표물을 공격하거나 방어하기 위해 드론 떼를 사용하는 것을 연구하고있는 군대에서 사용하고 있지만 잠재적인 민간에서도 수백가지 용도로 훨씬 더 발전할 수 있다.

이 기술은 거의 사용가능하지만 위와 아래의 다른 개발과 마찬가지로 이러한 아이디어를 구현하기 전에 먼저 하드웨어 기능을 따라 잡아야한다.

Edge컴퓨팅에 대한 자세한 내용은 여기 [ The Verge ]를 참조.

15. 마이크로 칩 / 바이오칩

마이크로 칩은 생물학적 요소와 화학 물질을 분석 할 수있는 칩 표면의 분자 센서 배열로 만들어 진 것으로  현재 주요 아이디어 는 의료적 맥락에서 생체인식을 추적하는 것이다. 또한 스마트작업 공간기술 생태계 내에서 사용 사례가 등장하는 것을 보았다그러나 고객이 자신의 신뢰를 얻기로 결정하면 훨씬 더 폭 넓은 호소력을 가질 수 있다.

모든 사람이 갑자기 직장에서 매일 혈압을 모니터링하는 데 동의한다면 이러한 유형의 추적은 가까운 장래에 괜찮을 것으로 보인다. 그럼에도 불구하고 사람들은 바이오칩이 병원에서 상당히 평범 해지는 것을 상상할 수 있다.

마이크로 칩에 대한 자세한 내용은 여기 [ The Guardian ].

16. 나노 로보틱스

마이크로 칩보다 더 작게 만들고 싶은 분들을 위해 나노로봇을 소개한다. 현재 전 세계 실험실에서 R & D 단계에 있는 나노로봇은 본질적으로 매우 제한된 처리능력을 가진 매우 작은 센서이다.

이러한 나노머신의 첫 번째 유용한 응용은 나노의학분야 일 수 있다. 예를들어 생물학적 기계를 사용하여 암세포를 식별 및 파괴하거나 약물을 전달할 수 있다 또 다른 잠재적인 응용분야는 환경에서 독성화학물질의 검출 및 농도 측정이다.

Nanorobotic에 대한 자세한 내용은 여기 [ Nature ].

17. 스마트 문신

터치를 통해 신호를 보내 우리 주변의 세계와 상호 작용할 수있는 문신은 매우 의미가 있다.

  • 더 큰 움직임의 자유를 허용하는 웨어러블
  • 기술의 미래를 상상할 때 거의 논의되지 않는 폐기물 문제를 해결할 수 있다.
  • 그것은 개인화 될 수 있으며, 우리가 지금 15년 동안 움직이고있는 추세이다.

현재의 형태에서는 피부에 일시적으로 적용됩니다. 그러나 그들은 보철물에서 훨씬 오래 지속될 수 있으며 거기에서 사용 가능한 많은 하드웨어에 비해 저렴하다는 이점이 있습니다.

 

여기 에 스마트 문신에 대한 자세한 내용은 The Pourquoi Pas ].

18. 그린테크

당신의 증손자들이 태양을 경멸하지 않는 것이 어떤 것인지 이해기를 원한다. 지구촌 위기 환경오염 기후변화 등 모든 것을 잊고 세상을 살기 좋게 만드는 과학인 GreenTech에 집중해야한다. 이 공간에서 많은 작업이 수행되고 있으므로 세부사항을 알면서 많은 동참이 필요하고 그린 테크로 지구촌을 살려야한다.

위의 대부분의 문제는 이론적으로는 잘 작동하는 경향이 있지만 실생활에서 확장에 어려움을 겪는 경우의 이유는 채택에 비용이 엄청나게 높다는 것이다. 어제 모두 구현되는 것을보고 싶은만큼 앞으로의 이 기술의 발전의 길은 아직 멀다.

Green Tech에 대한 자세한 내용은 여기 [ CB Insights ].

19. 수소연료전지

연료전지에서 수소는 공기 중의 산소와 결합하여 전기를 생산하고 물만 방출한다 . 이 원리는 1839년에 발견 되었기 때문에 그 자체로는 새로운 것이 아니다. 몇 년 전까지 만해도이 아이디어는 대규모로 사용할 수있을만큼 수익성이 없었다.

실제로 적은 양의 에너지를 저장하는 것은 쉽지만, 우주탐사산업에서 사용이 가능하며 더 큰 규모로 수행하는 것은 엄청나게 어렵 기 때문에 기술에는 여전히 몇 가지 문제가 존재한다.

2030년에 우리가 이러한 문제를 해결하는지 확인할 필요가 있다.

여기 에서 수소연료전지에 대해 자세히 참조 [ FCHEA ].

20. 고기없는 고기, 배양육

이미 많은 사람드이 배양육, 정밀발효육을 먹어보았다.실험실에서 만든 고기는 고기와 같은 냄새, 외모 및 맛이 고기와 동일하다. 이상하고 기묘한 같은 맛을 넘어섰다. 변화하는 유일한 것으로 미래에는 진짜 고기가 아닌 배양육으로 간다. 건강한 음식, 항생제 없음, 성장호르몬 없음, 온실가스 배출없음, 동물 고통 없음등이 가능해진다.

무엇보다 배양육은 축산농가들의 욕구를 자극하는 거대한 시장이있다. 채식주의자를 대상으로 한 후, 그들은 이러한 제품을 flexitarians에게 마케팅하는 것이 훨씬 쉽고 보람 있다는 것을 깨달았다. 이제 고기는 잡식고기로 대체할 수 있다. 실험실에서 공장에서 대량생산된 고기들이 우리에게 다가온다.

2030년까지 전 세계에서 먹는 육류의 10%는 더 이상 동물에서 나오지 않는다. 원칙은 배양육, 정밀발효육 등이 우리에게 가능해졌고, 그 기술이 작동한다는 것이다. 남은 과제는 고기없는 고기, 배양육, 순고기 pure meat 등이 인류에게 널리 적용될지 여부이다.

고기없는 고기에 대한 자세한 내용은 여기 [ Vox ].

결론

기술은 사회에 어두운 면에서 한동안 칩거하다가 제작자와 생산자의 위대함을 반영하는 경향이 있다. 기술은 종종 가치 중립적이라는 것을 기억하는 것이 중요하다. 미래부상기술을 정의하거나 예측하는 일은 아주 쉽다. 우리가 그 기술을 매일 매일 얼마나 사용하는지를 보면 안다. 

 


이 기사는 유럽개발자중심 작업플랫폼 Honeypot.io 용 기사이다

 

 
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