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[IRS글로벌] IRS글로벌에서 전하는 최신 Issues & Trends
작성자
master
작성일자
2021-04-08
조회수
1,002

 

IRS글로벌 홈페이지(www.irsglobal.com)에서는 보다 다양한 산업 분야의 정보를 제공하고 있습니다.

호주의 혁신적인 탈탄소 정책 : 태양광발전, 리튬이온전지, 고압직류송전 등

호주는 대륙 수준의 면적을 가진 국가로, 다양한 에너지 자원(화석연료, 우라늄, 자연에너지)이 풍부하다. 세계적으로도 최고 수준의 석탄과 액체 천연가스를 수출하는 국가로 알려져 있다. 자연에너지의 높은 잠재력이 분명함에도, 아직은 자연에너지의 발전대국으로서의 지위는 확립하지 못하고 있다. 저렴한 풍력발전과 태양광발전을 이용하게 되면, 대량의 전략을 생산할 수 있다. 최신 기술(축전지, 가상 발전소 네트워크, 해저 케이블에 의한 고압 직류 송전, 수전해 장치 등)을 조합하면, 호주의 에너지 수요를 충족할 뿐 아니라, 그린 전력이나 그린 수소를 수출함으로써 아시아를 중심으로 타국의 탈탄소를 위한 시책에 큰 도움을 줄 수 있다. 선진적인 생각을 가진 호주의 각 주ㆍ지역에서는 야심적인 구상에 근거하여 금세기 중반을 목표로 탄소 중립을 달성하려고 노력하고 있다. 한편, 연방 정부의 시책은 늦어지고 있다. 이제 탈탄소는 미래에 있어서 피할 수 없는 길임에도 불구하고, 이것이 화석연료 산업의 기존 권익과 함께 국가 전체의 탈탄소화의 장애물이.... (더보기)

세계 재생에너지 전망(IRENA) - 에너지 전환 2050

신종 코로나 바이러스 감염증(COVID-19)의 세계적인 유행으로 인해 위생, 인간의 도리, 사회, 경제 등 모든 분야에서 위기적인 상황이 발생하고 있다. 이러한 상황에 대처하려면 적절한 사회, 경제적 시책을 빈틈없이 대규모로 진행해야 한다. 각국이 경제 자극책을 모색하는 상황 속에서, 동시에 각국의 정부는 국민의 건강과 복리를 개선하기 위해 지속 가능성을 확보하고 회복력을 강화해야 한다는 과제에 직면해 있다. 하지만 전 세계가 사회의 탈탄소화를 실천하고, 기후 변화에 관한 목표를 하루 빨리 달성해야 하는 상황에 놓여 있다는 것은 달라지지 않았다. 여기서 소개하는 ‘에너지 전환 시나리오’는 ‘보다 대규모의 탈탄소화 전망’과 함께, 지속 가능한 저탄소 사회를 실현하기 위한 기반을 제공하고, 안정적이며 장기적인 경제 발전에 기여한다. 또한 고용의 증가, 더욱 높은 경제 성장, 더욱 청결한 생활 환경, 그리고 복리후생에 관한 개선을 보증한다. 이러한 야심적인 전망에 따르면, 전 세계의 에너지 관련 이산화탄소(CO₂) 배출량이 2050년까지 70%가 감소할 것이라고 한다. 이러한 감소량의 90% 이상은 재생에너지의 이용과 에너지 효율 개선에 의해 실현된다. 에너지 전환에 따른 광범위한 사회 경제의 발전을 이루기 위해서는, 사회의 대규모 탈탄소화를 촉진하는 .... (더보기)

반도체 시장 - 2020년은 위축되었지만, 2021년에는 힘차게 성장할 것으로 전망

신종 코로나 바이러스(COVID-19) 팬데믹이 전 세계로 퍼진 지 1년이 지났다. COVID-19는 300만 명의 사망자와 끝없는 경제적인 충격을 가져왔으며, 반도체 산업의 엔드 마켓도 세계적으로 크게 영향을 받았다. 반도체 산업의 경제 활동과 시장이 회복하는 데 얼마의 시간이 걸릴까. 국제 통화기금(IMF)이 2020년 10월에 발표한 예측에 따르면, 경제적 충격을 줄이기 위해 전례 없는 정책 지원이 실시되고 있음에도 불구하고, 2020년의 전 세계 국내 총생산(GDP)은 4.4% 축소되었다. 2021년의 세계 경제는 GDP 성장률 5.2%로서 강력한 회복세를 보일 것으로 예상되지만, 반도체 시장은 팬데믹에 의해 악화되고 있다. 프랑스의 시장 조사 회사 Yole Développement는 이노베이션이 반도체와 밀접하게 관련되어 있는 다양한 시장(통신 및 인프라스트럭처, 모바일 및 컨슈머, 방위 및 항공 우주, 의료, 산업, 자동차, 모빌리티)에 대해 분석한 결과를 공개했다. COVID-19의 영향은 시장에 따라 큰 차이가 있다. 팬데믹은 자동차와 노트북, IoT(사물인터넷) 애플리케이션 등 반도체에 크게 의존하는 디바이스의 수요에도 같은 영향을 미쳤으며,..... (더보기)

의료 AI 개발의 ‘3가지 장애물’ - 왜 니즈는 있는데 개발은 되지 않을까

미츠무라 나오키의 ‘이제 와서 묻지 못할’ 기술 강좌 딥러닝을 비롯한 인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 의료 분야에서도 AI를 개발하기 시작했다. 의사가 찾아내지 못한 질환을 IBM의 Watson이 발견하거나, 조기 발견이 중요한 안구 질환을 발견하는 데 구글의 AI가 도움을 주는 등 성과를 보이기 시작했다. 내시경 화상을 진단하는 AI 개발은 세계적인 트렌드가 되었다. 이러한 의료 AI는 일손 부족이 심각한 의료를 구할 비장의 무기가 될 것이라는 기대를 받고 있지만, 사실은 의료용 AI 개발에는 커다란 장애물이 존재한다. 1. 장애물(1) 의사는 바쁘고, 라벨을 매길 일손이 부족하다 의료용 AI 개발의 첫 번째 장애물은 학습 데이터를 만드는 인재가 부족하다는 것이다. 더욱 엄밀히 말하면, 의료용 데이터에 라벨을 매기는 인재가 부족하다. 여기서 말하는 ‘라벨을 매긴다’는 것은 AI에게 학습시키기 위한 데이터에 ‘정답 정보’를 부여하는 작업(어노테이션)이다. 예를 들어 X레이 사진을 보고 화상 진단을 하는 AI를 만들 경우, 각각의 X레이 사진이 무슨 사진인지 축적하지 않으면 AI는 효율적으로 학습을 진행할 수 없다. 누군가가 화상을 보고 ‘이건 폐암이고, 저건 심장질환, 이건 골절...’이라고 분류해주어야 한다. 문제는 누가 어떻게 그 정보를 갖추게 할 수 있는가 하는 것이다. 견(犬)종 진단 AI를 만든다면, 아무나 라벨을 매길 수 있다. 각 견종의 샘플 사진을 보고, 인터넷에서 모아온 데이터를 분류하기만 하면 되니까. 그런데 의료 화상은 그럴 수 없다. X레이 사진의 샘플 사진을 보여주고...... (더보기)

신간 보고서를 소개합니다.