최근 경상북도와 경상남도에서 대규모 산불이 발생해 엄청난 피해가 발생했다. 험준한 산악 지형과 건조한 날씨는 화재 진압 자체를 불가능하게 만들었다.군인을 포함한 대규모 인력을 동원하고 군용 헬기까지 투입하고서야 진화가 가능해졌다. 화재를 사전에 예방하고 초기에 발견하는 것이 중요하다는 사실을 새삼 일깨워준 사건이었다.중앙대 ICT융합안전 전공자인 이정록, 이대웅, 정서현 등이 쓴 '화재 탐지 영역의 이미지와 동영상 인식 사이 인공지능 모델 성능 비교 연구(A Comparative Study on Artificial in Intelligence Model Performance between Image and Video Recognition in the Fire Detection Area)라는 논문을 소개한다. ◇ 오탐지율을 낮추기 위해 화재 상황 분류 모델과 학습데이터셋 제안최근 기후재난 이슈와 더불어 캐나다 산불, 하와이 산불과 같은 화재로 인해 엄청난 재산과 인명피해가 발생하고 있다. 화재를 예방하기 위한 노력과 함께 피해를 최대한 줄일 수 있게 화재를 조기에 탐지하기 위한 연구가 진행되고 있다.현재 소방 분야에서는 화재를 탐지하기 위한 불꽃, 연기, 가스 등을 감지하는 센서를 설치해 관리하고 있다. 센서를 활용한 방식은 가격이 저렴하고 작동이 편리해 건물 및 공장 등에 많이 설치돼 있다.하지만 정확도가 낮아 오탐이 많다. 이를 보완하기 위해 딥러닝 인공지능 기술인 CNN, Transformer 등의 신경망을 이용한 화재 탐지 모델에 대한 연구가 활발하다.불꽃 및 연기 객체를 탐지하는 화재 탐지 모델은 입력 영상에서 클래스 정의한 객체의 특징을 추출해 인식하는 기술로 실시간성을 확보하기 위해 모델을 경량화하는 쪽으로 연구가 계속되고 있다.여러 폐쇄회로TV(CCTV) 영상을 동시에 분석할 수 있게 경량화된 모델은 CCTV 기반 화재 탐지 시스템에 적용되고 적은 비용으로 많은 공간을 넓게 모니터링할 수 있다. 그러나 경량화로 인해 오탐지율이 높아 이를 개선하기 위한 연구가 활발하다.오탐지율을 낮추기 위해 화재 상황 분류 모델과 학습데이터셋을 제안한다. 기존 탐지 모델과 학습방법에 대해 실험을 통해 비교, 평가해 제안방법의 우수성을 증명한다.◇ 동영상 기반의 딥러닝 모델이 정확한 화재탐지에 더 적절하다는 것을 실험으로 증명딥러닝 기술을 기반으로 한 객체 탐지 기술은, 연산 속도를 비약적으로 단축한 YOLO 모델이 2015년 처음 발표되면서부터 실시간 탐지 프로그램에 적용되기 시작했다.초창기에는 연산 시간을 단축하는 것에 치중한 나머지 예측 성능이 떨어진다는 평가를 받기도 했지만 2023년을 기준으로 8번째 버전까지 고도화를 거치면서 정확도와 실용성을 모두 갖춘 기술로 평가받고 있다. 하지만 불꽃과 연기를 탐지하도록 훈련된 모델은 실제 화재를 감지할 때 사용하기 어려운 성능 수준을 보인다.이는 객체 탐지 모델은 탐지하고자 하는 객체의 형태가 명확할수록 성능이 올라가지만 화재에서 발생하는 불꽃과 연기는 시각적인 경계가 모호하고,객체의 크기와 형태 또한 다양한 양상을 보이기 때문이다.이러한 특징은 학습데이터를 구축할 때도 일관된 레이블링 작업을 어렵게 만들기 때문에 모델의 성능이 더욱 떨어지는 원인이 된다.예를 들면 길쭉하게 뻗어 퍼지고 있는 연기의 경우, 직사각형 모양으로 해당 객체를 표시했을 때 연기를 포함하는 영역보다 포함하지 않는 영역이 더욱 커질 수 있어 모델의 성능을 저하하는 원인이 된다.이러한 객체 탐지 모델의 한계점을 극복하기 위해 기존 YOLO 모델에 optical flow 같은 광학적 특성들을 전처리 과정을 통해 모델에 입력하거나 다양한 크기의 불꽃을 학습하기 위해 모델 구조에 변화를 주는 방식을 시도하고 있다.하지만 복잡한 전처리가 필요하거나 연산 속도가 느려지는 등의 한계가 존재한다. 따라서 기존 이미지 데이터를 사용한 방식보다는 여러 프레임을 한번에 고려하는 동영상 기반의 딥러닝 모델이 정확한 화재탐지에 더 적절하다는 것을 실험으로 증명하려 한다.◇ Kinetics-400 데이터를 사전 훈련한 모델에 NIA 화재 데이터셋 추가 학습이미지 기반 모델은 실시간 탐지 프로그램에 적용할 수 있으며, 2023년을 기준으로 8번째 버전까지 고도화를 거쳐 정확도와 실용성을 모두 갖춘 YOLOv8 모델을 선정했다.COCO(Microsoft Common Objects in Context) 데이터를 사전 훈련한 모델에 대해 NIA 화재 데이터셋을 추가 학습했다. 아래 그림은 YOLO 모델 구조를 보여준다.동영상 기반 모델은 공간과 시간 축의 프레임 수를 달리해 빠르게 변화하는 모션을 인지하는 네트워크와 느리게 변화하는 모션을 인지하는 네트워크로 구분하는 SlowFast 모델을 선정했다. Kinetics-400 데이터를 사전 훈련한 모델에 NIA 화재 데이터셋을 추가 학습했다.▲ YOLOv8 frame(locher, 2023)◇ 한국정보화진흥원(NIA)에서 제공하는 데이터셋 사용데이터는 한국정보화진흥원(NIA)에서 제공하는 데이터셋을 사용했으며 데이터는 1920x1080과 1280x720 크기로 12초 길이의 30FPS 클립으로 구성돼 있다.클래스는 “정상(NONE)”, “연기(SMOKE)”, “불꽃(FLAME)” 3개로 구분했다. 영상에는 불꽃과 연기 등이 다양하게 분포돼 있다. 이미지 기반 모델 동영상 데이터를 이미지로 변환해 학습을 진행한다.이 때 정상은 학습할 수 없기 때문에 연기와 불꽃 탐지만 할 수 있도록 학습을 진행하며 이후 후처리를 통해 정상 클래스를 분류한다.각 불꽃, 연기, 정상은 300개 클립으로 Table 1과 같이 구성했고 Table 2는 학습, 검증, 테스트가 8:1:1 비율로 구성됨을 보여준다.▲ Data for each class, 1:1:1 composition of proportions◇ 성능 평가... 이미지와 동영상 기반 모델을 동일한 조건으로 평가평가는 동영상 데이터에 대해 정상, 연기, 불꽃 클래스를 올바르게 분류했는지를 P(Precision), R(Recall), F(F1-Score)로 평가한다.이미지와 동영상 기반 모델을 동일한 조건으로 평가하기 위해 YOLO는 후처리를 통해 분류 형식에 맞도록 반환값을 조정한다.1개의 클립은 360장의 이미지로 이뤄진 데이터를 사용하고 있기 때문에 YOLO는 1개의 클립에 대해 총 360장 이미지를 읽어 각 이미지 별로 클래스를 탐지한다. 탐지된 우선순위는 불꽃 >= 연기 > 정상으로 판단한다.불꽃이 발생하는 경우엔 필연적으로 연기가 같이 발생하기 때문에 하나의 이미지에서 연기와 불꽃을 모두 탐지한 경우는 불꽃에 더 높은 우선 순위를 부여한다.360장 이미지에 대해 각 클래스를 탐지한 후 후처리를 위해 S_TH(Score_Threshold)를 0.1, 0.2, ..., 1.0으로 0.1 STEP씩 S_TH를 증가하며 360장 이미지에서 탐지된 불꽃, 연기 비율을 카운팅한다.이때 카운팅 수량이 S_TH를 넘어서면 해당 클래스로 분류했다고 판단하고 S_TH를 넘기지 못하면 정상 클래스로 분류했다고 판단한다.▲ YOLO Post-processing methods◇ 성능 비교... YOLO를 사용한 경우가 동영상 기반의 SlowFast 모델보다 정확도가 높게 나타나테스트셋은 불꽃, 연기, 정상 클래스별 각 30개의 클립을 사용한다. 제한된 테스트셋 기준에선 전반적으로 이미지 기반의 탐지모델인 YOLO를 사용한 경우가 동영상 기반의 SlowFast 모델보다 정확도가 높게 나타났다.하지만 YOLO는 화재가 발생했는데 불꽃이 작아 연기 위주인 경우에는 불꽃을 제대로 탐지하지 못했다. 불꽃의 밝기로 그 주변까지 밝아져 불꽃 형상이 명확하게 보이지 않는 경우에도 1개의 불꽃을 여러 개로 탐지하는 등의 오탐이 존재했다.SlowFast는 YOLO와 다르게 불꽃이 작고 연기 위주인 경우에도 불꽃을 잘 탐지했다. 불꽃의 빛 번짐으로 불꽃 형상이 명확하지 않더라도 올바르게 탐지함을 확인했다.다만 정상 recall과 연기 precision을 보면 두 클래스 사이 오탐이 성능을 저하시킴을 볼 수 있고 이는 정상에 대한 특징이 명확하지 않아 정상 영상에 존재하는 희미한 구름 등이 연기로 오탐을 일으키는 것으로 유추된다. 정상 데이터를 불꽃, 연기보다 배로 확보해 정상,연기,불꽃 별 성능 추이를 확인해볼 필요가 있다.마지막으로 두 모델 모두 화재를 올바르게 탐지하지만 현재 테스트 케이스는 명확한 정상, 연기, 불꽃으로 나누어졌기에 YOLO가 보다 우수한 성능을 가짐을 확인할 수 있다.하지만 노이즈가 많은 데이터를 입력으로 넣은 경우에는 YOLO의 오탐지가 더 높음을 확인할 수 있다. 이는 너무 소량의 테스트 데이터를 사용했으믈 현재 성능을 그대로 받아들이기 어려운 점을 시사한다.▲ If the shape of the flame is not clearly visible due to the strong flame (YOLO / SlowFast)◇ YOLO는 배경의 영향을 많이 받아 주변이 너무 밝거나 흐리면 탐지 성능이 급감화재탐지 분야에서 이미지 기반의 모델 YOLO와 동영상 기반의 모델 SlowFast 성능을 비교해 둘 중 어느 접근법이 화재탐지 분야에 더 유효한지 실험했다.YOLO는 배경의 영향을 많이 받아 주변이 너무 밝거나 흐리면 탐지 성능이 급감하며 화재의 규모가 너무 크거나 작을 때에도 화재를 제대로 감지하지 못했다.이는 객체 탐지를 위해 레이블링 할 때 주변이 밝거나 흐린 경우 불꽃이나 연기의 형상을 일관되게 잡을 수 없기 때문으로 보이며 이는 모델 학습 시 성능 저하가 더 가중된 것으로 판단된다.동영상 기반 모델 SlowFast는 FastPath와 SlowPath를 이용해 빠르게 변화하는 모션과 느리게 변화하는 모션을 인지하는 네트워크를 구분해 학습한다.동영상의 시간 축을 같이 학습하기 때문에 비정형 객체에 대해 주변이 흐리거나 밝아 형상을 명확하게 유추할 수 없는 상황에서도 우수하게 화재를 탐지하는 것을 확인했다.다만 SlowFast는 불꽃을 잘 예측하지만 정상과 연기 사이 오탐하는 경우가 빈번하다. 이를 개선하기 위해 정상 데이터 분포를 연기, 불꽃 대비 2~5배 가량 증가시키며 연기, 불꽃 성능은 유지하되 정상인 경우의 오탐을 줄이는 등 모델 성능 고도화를 위한 연구가 필요하다.▲ 정상 전문위원(중앙대학교 교수)

▲ 2025 대학생 유튜브 숏폼 광고 공모전[출처=LG이노텍]LG이노텍(대표 문혁수)에 따르면 대학생 대상 유튜브 광고 공모전을 개최한다. 이번 공모전은 대학생들의 창의적인 아이디어를 모아 LG이노텍 브랜드를 MZ세대(밀레니얼 세대+Z세대, 1980~2000년대 출생)에게 적극 알리기 위해 마련됐다.공모전 주제는 LG이노텍의 신규 브랜드 아이덴티티 ‘ENABLE THE NEXT(고객이 그리는 새로운 미래의 실현)’와 브랜드 슬로건 ‘YOUR ASPIRATION, OUR INNOVATION(고객의 미래, 우리의 혁신이 답하다)’ 중 1가지를 선택할 수 있다.참가자들은 선택한 주제에 대한 15~59초 이내의 ‘숏폼(Shortform)’ 동영상을 제작하면 된다. ‘숏폼’ 동영상은 모바일 세로보기에 최적화한 1분 내외의 짧은 영상이다. 유튜브, 인스타그램 등에서 주로 활용하며 MZ세대 선호도가 높다.이번 공모전은 국내외 대학생 및 대학원생이라면 누구나 참가할 수 있다. 개인 또는 4인 이하의 팀으로 출전이 가능하다.접수 기간은 2월4일부터 3월16일까지다. 응모 희망자는 LG이노텍 뉴스룸(https://news.lginnotek.com)에 게시된 참가 신청서를 작성해 출품 영상과 함께 이메일(lgitpr@lginnotek.com)로 제출하면 된다.최종 수상작은 심사를 거쳐 4월8일 발표할 예정이다. 대상 1팀, 최우수상 1팀, 우수상 2팀, 장려상 2팀이 선정되며 총 800만 원의 상금이 주어진다. 수상작은 LG이노텍 유튜브 공식 계정을 통해 공개된다.LG이노텍은 올해 창립 55주년을 맞아 ‘고객의 비전을 함께 실현하는 신뢰받는 기술 파트너’라는 새 비전과 함께 비전의 핵심을 압축적으로 나타낸 브랜드 아이덴티티와 슬로건을 공개한 바 있다.한편 LG이노텍은 브랜드 인지도 제고와 MZ세대와의 소통을 위한 공식 유튜브 채널인 ‘LG이노텍’(https://www.youtube.com/LGInnotekPR)을 운영하고 있다.이 곳에서는 브랜드 필름, 회사소개 영상뿐 아니라 제품·기술, 채용, 조직문화 등을 재미있게 풀어낸 다양한 영상을 시청할 수 있다.

엔비디아에 대한 투자 열풍이 불면서 전 세계 주식시장에서는 인공지능(AI) ‘버블’ 우려가 확산되고 있다. 1990년대 본격적인 벤처붐이 일어나면서 사명에 ‘닷컴(.com)’이란 말을 붙이는 경우가 많았다. 1990년대 말부터 2000년대 초반 벤처기업들이 자리잡고 있던 나스닥의 지수가 1995년부터 2000년 3월까지 800% 폭등했다가 이후 78%까지 폭락했다. 닷컴 기업에 대한 투자열기가 사라지며 닷컴버블이 꺼졌다고 평가했다.미국이 코로나19 대유행으로 초래된 수요 감퇴 및 시장 붕괴를 막기 위해 풀었던 막대한 재정이 회수되지 못한 채 2022년 10월 AI 열풍이 도래했다. 아마존을 포함한 거대 빅테크 기업들이 막대한 금액을 투자하기 시작했으며 현재까지 지속되고 있다.글로벌 투자은행 골드만삭스는 2023년 생성형 AI로 향후 10년간 세계 총생산이 7% 증가할 것이라고 전망했다. 그러나 2024년 7월 닷컴버블과 유사한 현상이 AI 분야에서도 도래할 것이라는 분석을 내놓았다.증시에 대한 우려가 증폭됨에도 일반인의 투자 열기를 사그라들지 않았다. 미국 기업에 투자하는 서학개미도 일확천금을 꿈꾸고 거품 논쟁을 애써 외면하고 있다. 세계 최대 전자상거래업체인 아마존에 대해 알아보자.▲ 서학개미 투자가이드 아마존 기업분석 [출처=iNIS]◇ 버블 우려 속에서도 실적은 고공 행진... 2013년 목표보다 7년 당겨 RE100 달성블룸버그에 따르면 2024년 8월3일 기준 미국 ‘매그니피센트7(Magnificent 7)'의 이익 증가율은 29.9%로 2023년 4분기 56.8%, 2024년 1분기 50.7%와 비교해 둔화됐다. 향후 3분기 17.2%, 4분기 18.7%으로 지금보다 더 낮은 수치로 전망된다.투자자들은 더 이상 AI의 가능성에 공감하지 않고 있기 때문이다. ‘매그니피센트7’은 엔비디아, 메타, 아마존, 애플, 테슬라, 마이크로소프트(MS), 알파벳 등 실적과 주가가 지속 상승하는 기업을 말한다. 뉴욕증권거래소(NYSE)에서 AI 열풍을 타고 전 세계 증시 랠리를 이끈 엔비디아·아마존 등의 주가가 2024년 하반기에 들어서며 급락하고 있다.시가총액 최고 기업 엔비디아의 주가는 7월1일부터 8월12일까지 11.75% 추락했다. 같은 기간 아마존·구글(알파벳A)·마이크로소프트(MS)는 각각 15.86%·10.90%·9.87%씩 하락했다.빅테크 기업이 AI 투자로 당장 파산하지는 않는다. 그러나 10년~15년 이후의 수익을 기대하며 투자를 지속하면 시장이나 주주로부터 외면을 맞을 가능성이 높아졌다.2024년 8월14일 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 아마존과 메타 등 빅테크가 실제 오염물질 배출량을 숨길 수 있도록 규정을 개정하려는 움직임을 보였다. 이는 해당 기업들이 주장한 탄소중립(Net-ZERO, 넷제로)을 제대로 실현하기 어렵다는 것을 방증한다.아마존은 최근 목표로 잡았던 2030년보다 7년 앞서서 재생에너지 100% 목표를 달성했다고 밝혔다. 인도, 그리스, 남아프리카, 일본, 인도네시아 등에서 재생 에너지 프로젝트를 진행 중이다. 경쟁사인 구글과 MS도 탄소중립에 적극적이다. 구글은 2024년 8월 기준 자사 데이터 센터와 AI 운영으로 이산화탄소로 환산된 온실가스 배출량이 2023년보다 13% 증가한 1430만 톤(t)으로 집계됐다고 밝혔다.MS는 2024년 5월 발표한 바에 따르면 2020년 이후 탄소 배출량이 30% 증가했다. 아마존, 메타, 구글 등은 탄소 회계 감독기관 ‘온실가스 프로토콜’에 자금을 지원한다. 자사에 유리한 규정을 만들기 위한 목적이다.◇ 세계 최고 온라인 서점을 목표로 회사명 지은 후 꿈을 이뤄아마존 창업자인 제프 베조스는 1964년 미국 뉴멕시코주 앨버커키에서 출생했다. 베조스는 4세부터 16세까지 여름방학 동안 외할아버지 프레스턴 자이스의 텍사스 목장에서 지냈다.풍차를 고치거나 울타리를 설치하고 동물들에게 예방주사를 접종시키는 일 등을 도왔다. 이 경험이 책임감과 자립성을 형성하는 데 있어 기여했다고 한다.베조스는 프린스턴대에서 전기공학 및 컴퓨터과학을 전공했다. 1986년 학교를 졸업하고 월가에서 근무하다가 1994년 7월5일 카다브라(Cadabra)라는 이름으로 회사를 설립했다.처음에는 온라인 서점으로 시작해 점차 다양한 상품을 취급하는 전자상거래 업체로 발전했다. 아마존이라는 명칭을 선택한 이유로는 알파벳 순으로 정렬된 웹사이트 목록을 검색했을 때 ‘A’로 시작해야 빨리 나타났기 때문이라는 이유도 있다.베조스는 아마존이 세계 최대 강의 이름을 따랐으므로 세계 최고 온라인 서점이 되기를 바랐다. 2000년 항공우주 제조업체 블루 오리진(Blue Origin)을 설립해 우주여행선 프로젝트를 진행했다.2013년 경영 위기에 처한 워싱턴포스트를 2억5000만 달러에 인수했다. 2021년 9월 Mail.ru 설립자 유리 밀너와 생명공학 기업 알토스 랩스(Altos Labs)를 공동 설립했다.2024년 7월16일 포보스에 따르면 베조스의 순자산은 US$ 2110억 달러에 달한다. 1990년대 자산이 100억 달러를 넘었지만 1996년식 혼다 아코드를 몰고 다녀 검소하지만 괴짜라는 이미지를 얻었다.2014년 5월 국제전기통신연합(ITU)로부터 ‘세계 최악의 사장’으로 선정된 바 있다. 하버드 비즈니스 리뷰는 2019년 아마존의 근로환경 및 고용정책, 데이터 보안, 반독점 이슈, ESG 점수에 대해 부정적으로 평가했다.  현재 CEO인 앤디 제시는 1997년 처음 아마존의 마케팅 담당자로 입사했다. 2003년 베조스와 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 아마존웹서비스(AWS)을 처음 고안해 2006년 출시했다.2016년 제시는 파이낸셜 타임즈의 올해의 인물로 명명됐으며 AWS의 최고 경영자로 승진했다. 2021년 1월 베조스는 제시를 공식 후임 CEO로 정했다.◇ 끊임 없이 신시장을 개척하며 사상 최고 매출 및 이익 갱신 중아마존은 1994년 설립된 아마존은 온라인 서점에서 출발했지만 클라우드 컴퓨팅 서비스를 포함한 종합 인터넷 플램폼이다. 창업자인 제프 베조스는 '고객 만족'을 무기로 온라인 제국을 건설했다.2014년 스마트폰 시장에 진출했지만 성공하지 못했다. 이후 드론 배송, 로봇제작, 게임 등으로 사업을 확장했지만 큰 성공을 거두지는 못했다.본업인 전자상거래와 클라우드 서비스에 보조적인 역할을 담당하는 사업은 실패 없이 무난한 성과를 달성했다. 아마존의 가장 큰 경쟁력은 막대한 고객군이다.아마존의 제품은 킨들(전자책 전용 태블릿 PC), 파이어 태블릿(태블릿 PC), 알렉사(인공지능 스피커), 파이어 TV(셋톱박스와 스틱), 아마존 웹 서비스(AWS), 알렉사, 아마존 로보틱스, 홀푸드 마켓, 자포스, 아마존 고, 필팩, 아마존 약국, 아마존 스튜디오, 아마존 에어, MGM, 아마존 퍼블리싱 등으로 헤아릴 수 없을 정도로 많다.지난 10여 년 동안 아마존이 새롭게 펼친 사업도 너무 많다.  2019년 11월 처방약 온라인 판매 서비스 ‘아마존 약국(Amazon Pharmacy)’ 서비스를 시작했다. 고령 소비자를 겨냥해 하루 먹어야 할 약들을 조합한 후 소분해 배송한다.2013년 출범한 아마존 무인 드론 배송 서비스 ‘아마존 프라임 에어’는 2022년부터 미국 캘리포니아와 텍사스 일부 지역에서 시범 서비스를 진행했다. 연간 5억 건의 드론 배송을 목표로 내세웠다.업계에서는 전자상거래 부문에서 아마존을 추격하고 있는 월마트와의 경쟁에서 한 발 앞설 수 있는 계기가 될 것이라고 분석했다.오프라인 강자인 월마트는 현재 집라인·윙·드론업 등 드론 배송업체와 협력해 텍사스를 제외한 오프라인 매장에서 드론 배송 서비스를 제공하고 있다.2024년 5월 아마존은 드론을 이용한 장거리 배송을 실현하고자 미 연방항공청(FAA)으로부터 승인을 받았다. 지상 감시자의 시야를 벗어나는 거리까지도 비행할 수 있게 돼 도서 지역 등까지 배송이 가능해졌다.2024년 6월 아마존은 온라인 진료 서비스 ‘아마존 클리닉(Amazon Clinic)’과 의료 서비스 ‘원 메디컬(One Medical)’을 통합해 ‘아마존 원 메디컬(Amazon One Medical)’로 명칭을 변경했다.아마존 클리닉은 원격 의료 서비스다. 온라인 상에서 처방전을 받으면 아마존 파머시를 통해 의약품을 집으로 배송받는다. 2023년 인수한 원 메디컬은 대면 진료와 의료 애플리케이션을 통합한 1차의료 서비스다.2024년 6월 아마존은 유럽 내 사업 확장을 목적으로 독일에 100억 유로(약 14조9000억 원)을 투자한다고 밝혔다.프랑크푸르트에 아마존웹서비스(AWS)의 클라우드 컴퓨팅 인프라를 구축 및 유지하는 데 88억 유로(약 13조1000억 원), 에르푸르트 등 물류센터 3곳 신설과 베를린 연구 개발센터 확장 등에 12억 유로(약 1조8000억 원)을 사용한다.이는 유럽 규제당국이 개인정보 보호와 보안을 위해 지역 내에 데이터를 저장하도록 압박했기 때문이라고 분석된다.2024년 5월 아마존은 스페인에 157억 유로(약 23조3000억 원), 프랑스에 12억 유로(약 1조8000억 원)를 투자하기로 결정했다.아마존의 매출액은 △2021년 4698억2200만 달러로 전년 대비 21.7% 증가 △2022년 5139억8300만 달러로 전년 대비 9.4% 증가 △2023년 5747억8500만 달러로 전년 대비 11.83% 증가했다.영업이익은 △2021년 248억7900만 달러로 전년 대비 8.65% 증가 △2022년 122억4800만 달러로 전년 대비 50.77% 감소 △2023년 368억52000만 달러로 전년 대비 200.88% 증가했다.순이익은 2022년 사상 최악의 27억 달러 적자를 기록한 후 다음 해 2023년 대규모 흑자 전환에 성공했다. △2021년 333억6400만 달러로 전년 대비 56.41% 증가 △2022년 -27억2200만 달러로 전년 대비 108.16% 감소 △2023년 304억2500만 달러로 전년 대비 1217.74% 증가했다.아마존의 2024년 2분기 주당 순이익(EPS)은 1.26달러를 기록해 시장 예상치 1.03달러를 상회했다. 매출액은 1479억8000만 달러로 시장 예상치 1485억6000만 달러에 못미쳤다.캐시카우로 기능하는 AWS의 매출은 262억8000만 달러로 전년 동기 대비 19% 증가해 시장 예상치 260억2000만 달러를 넘었다. AWS의 회계연도 2023년 순매출의 18%에 불과했지만 전체 영업이익 비중은 66.8%에 달한다.◇ 대규모 투자를 바탕으로 MS 및 알파벳과 클라우드 시장에서 경쟁매그니피센트 7(Magnificient Seven, M7)은 미국 증권시장을 이끌어온 7대 대형 기술주를 의미한다. 여기에는 아마존과 테슬라, 애플, 메타, 구글, 마이크로소프트(MS)가 포함된다.로이터통신과 시장조사업체 LSEG에 따르면 2024년 7월31일 기준 아마존의 2024년 2분기 총매출 증가율은 10.6%로 최근 5분기 중 가장 낮을 것으로 전망된다.MS가 인공지능(AI) 기반 클라우드 서비스를 출시하자 아마존은 이에 맞서 영국 AI 스타트업 앤스로픽 등과 협력해 무료 서비스를 제공하며 아마존 베드록의 점유율을 높이려 시도했다.2024년 2분기 아마존의 자본지출액은 164억1000만 달러로 전년 동기 대비 43% 증가했다. 전분기 대비 15억 달러 늘어났다.MS와 알파벳은 아마존보다 자본지출 증가 속도가 빠르다. MS의 자본지출은 190억 달러로 전년 동기 대비 약 78% 증가했다. 클라우드 및 AI와 관련된 비용이 전체 자본 지출의 대부분을 차지한다고 밝혔다.구글의 모회사인 알파벳의 자본지출은 132억 달러로 전분기에 이어 증가율 91%를 유지했다. 아마존, MS, 알파벳은 클라우드 컴퓨팅 시장에서 치열하게 경쟁 중이다.그럼에도 아마존은 클라우드 컴퓨팅 분야의 1위를 차지하고 있다. 아마존웹서비스(AWS)의 대표적 AI 플랫폼은 2023년 9월 정식 출시된 ‘아마존 베드록’이다.아마존은 정확도와 효율성을 위해 재무관리에 있어 생성형 AI를 사용한다. 사기탐지, 계약검토, 재무예측, 규칙 및 규정 해석, 세금업무 등에서 활용할 방침이다.AWS는 타기업들이 자체 생성 AI 도구를 구축하기 위해 비용을 지불하고 있으나 아마존은 AI 앱 개발 플랫폼 ‘베드록’을 사용하고 있어 유리하다.AWS는 2024년 8월13일 기준 최근 18개월간 선보인 생성형 인공지능(AI) 기계학습(ML) 기술 수는 주요 경쟁사가 출시한 기술의 수를 합한 것보다 2배 이상 많다고 밝혔다.아마존으로부터 투자를 받은 AI 스타트업인 어뎁트(Adept)는 4억1500만 달러를 투입해 인공지능 챗봇 등을 개발하고 있다. 2022년 설립 후 수작업 반복 작업을 처리할 수 있는 AI 모델을 개발하며 성장했다.라이선스 계약으로 아마존은 어뎁트 기술과 데이터를 이용할 수 있는 권리를 얻으며 아마존 제품 및 서비스에 어뎁트 기술을 통합할 계획이다.◇ 연회원 가입 및 동영상 서비스로 이익 극대화 추구아마존은 판매자가 일정 금액의 수수료 지불과 함께 자사에서 지정한 창고에 제품을 가져다 놓는다면 보관 후 주문이 들어왔을 때 아마존에서 판매를 해주는 FBA(Fulfillment By Amazon) 방식을 취한다.FBA 방식에는 재고 처리 및 비싼 수수료, 무료 반품을 허용함에 따라 발생하는 문제점을 판매자가 감당해야 한다는 것이 단점이다.아마존은 2005년부터 프라임이라는 연회원 서비스를 제공했다. 연회비 99달러를 내고 아마존 프라임 멤버로 가입했을 때는 무료 배송과 무료 반품이 가능하다.아마존에서 판매되는 킨들 전자책을 무료로 대여할 수 있고 아마존 드라이브와 아마존 프라임을 마음껏 이용할 수 있도록 허용한다.아마존은 자체 생태계 내에서 젊은 소비자를 묶어두는 전략으로 폭발적으로 성장했다. 2019년 기준으로 미국 가정의 약 64%에 해당하는 8000만 명 이상이 아마존 프라임 멤버 자격을 갖고 있다.아마존은 영상사업과 자체 OTT에 대해 연간 50억 달러(약 5조 원)을 투자한다. 2010년 아마존 스튜디오즈를 설립한 바 있다.프라임 회원이 아마존에서 연평균 1300달러를 쓰는 것에 비해 비회원은 700달러 정도를 쓴다고 한다. 양질의 콘텐츠를 통해 신규 회원의 유입이 생기고 일정 규모를 넘어서면 그들을 통해 창출되는 매출의 이익률이 높아지는 것이다.2024년 7월 초 아마존은 자사 사이트에 20달러(약 2만8000원) 이하 초저가 상품 판매 섹션을 신설한다고 밝혔다. 아마존조차 중국 저가상품 플랫폼 테무와 쉬인에 위기감을 느낀 것으로 분석된다.판매자들은 2024년 가을부터 미국 소비자의 주문이 들어온 경우 9~11일 이내에 배송하는 것을 목표로 중국에서 제품을 직수입해 미국으로 배송하면 된다. 중국 온라인 플랫폼 테무의 사업 모델을 벤치마킹한 것이다. ◇ 안정적인 수익 추구하며 장기 투자 선호하려는 서학개미에 적합 아마존은 세계 전자상거래 시장을 좌지우지하는 최고 기업이라는 점은 누구도 부인하지 못한다. 중국의 알리바바가 추격하다가 성공하지 못했을 정도다.알리바바가 거대한 내수 시장과 동남아시아, 중앙아시아, 아프리카 등에 집중하는 사이에 아마존은 전 세계를 커버허는 공급체인을 구축했기 때문이다.단순 판매업체가 아니라 거대한 소프트웨어 개발회사이며 창고업을 영위하는 물류회사의 성격도 갖추고 있다. 아마존은 고객을 만족시키기 위해 아직도 사업 영역은 확장 중이다.세계에서 가장 혁신적인 기업으로 불러도 손색이 없다. 우리나라 쿠팡이 뉴욕증권시장에 상장하며 존재감을 과시했지만 좁은 국내 시장만으로 글로벌 기업이 될 가능성은 낮다.미국의 투자자들은 CEO의 이미지와 혁신 의지를 높게 평가하는 편이다. 애플의 창업자 스티브 잡스, 테슬라의 창업자 일론 머스크 등도 혁신의 아이콘이라는 장점 덕분에 주가 관리에 유리하다.제프 베조스는 뛰어난 혁신가로 불리지는 않지만 이미 구축한 거대한 제국을 기반으로 성장 아이템을 찾을 역량은 보유하고 있다. 중국의 테무와 쉬인마저도 아마존의 아성을 위협하기란 쉽지 않을 것으로 판단된다.2024년 8월27일 현재 175.99달러인 아마존의 주가는 52주 최고치인 201.20달러에는 하회하지만 상승 여력은 충분하다고 본다. 안정적인 수익을 얻기 위해 장기 투자를 선호하는 서학개미라면 눈여겨볼 기업이다.

▲ 일본 전기전자 대기업인 NEC 빌딩 [출처=홈페이지]일본 전기전자 대기업인 NEC에 따르면 2023년 12월4일 생성 인공지능(AI)으로 동영상을 인식해 문장으로 표현하는 기술을 개발했다고 밝혔다.AI가 동영상의 내용을 보지 않고 인식해 문장으로 표현할 수 있다. 생성형 AI는 말이나 이미지와 달리 정보량이 많은 동영상을 인식해야 하므로 기술적 난이도가 높다.100개가 넘는 AI가 협력해 동영상에서 인물, 물건 등을 인식한다. 인식 결과는 생성 AI가 정리해 문장에 정돈하는 방식을 적용했다.NEC가 개발한 생성 AI 기술을 활용하면 차량에 장착된 블랙박스 동영상에서 교통사고의 원인도 분석할 수 있다. 동영상을 분석한 결과로 보고서를 작성해 제공한다.건설 현장에서 작업 내용이나 과정을 모두 동영상으로 촬영한 후에 문서로 만드는 것도 가능해진다. 기존에 동양상을 분석하는 기술과는 차별화돼 활용 분야가 대폭 넓어질 것으로 전망된다.

인도계 미국인 사업가인 사비어 바티아(Sabeer Bhatia)에 따르면 고용 목적 동영상 벤처기업인 ShowReel을 창업했다. 짧은 시간의 동영상에 대한 높은 인지도를 고용 부문으로 활용하는 것을 목적으로 한다. 새로운 직장을 찾을 때 자신을 어필하거나 기업 측에서 원하는 인재를 탐색하는 것에 이용할 수 있다. 기존의 베타폼에서 해당사가 녹음한 질문에 답하는 형식으로 개인이 쉽게 동영상을 제작할 수 있다. 향후 질문 언어를 기존의 영어에서 기타 언어로 확장할 계획이다.   2021년 11월 기준 ShowReel의 직원들은 미국과 인도를 포함해서 약 15명이다. 연구개발센터는 코치에 위치해 있다.▲사비어 바티아(Sabeer Bhatia) 사진(출처 : 트위터)

중국 국가신문출판광전총국(国家新闻出版广电总局)에 따르면 2016년 인터넷 동영상 시장 규모가 609억위안으로 2012년 대비 6.7배 급성장했다. 연평균 약 50%이상 확대되고 있다.또한 인터넷 동영상 시청인구 중 컴퓨터 시청인구는 5억6500만명으로 62% 늘어났다. 스마트폰 시청인구는 5억2500만명으로 약 4배 증가했다.2017년  인터넷 동영상 광고시장 규모는 496억위안으로 전년 대비 32% 늘어날 것으로 전망된다. 유로 컨텐츠 회원수는 약 1억7000만명 수준이 될 것으로 예상된다.▲국가신문출판광전총국(国家新闻出版广电总局) 로고

일본 히타치제작소(日立製作所)에 따르면 2016년 11월 렌즈를 사용하지 않고 동영상 촬영을 할 수 있는 기술을 개발했다.일반 카메라의 경우 피사체의 빛을 렌즈를 통해 이미지센서를 얻은 후 렌즈를 배치할 공간이 필요하다. 기존에도 렌즈가 없는 카메라가 있었으나 빛을 처리하는 계산시간이 많이 소요됐다.해당 카메라는 렌즈 대신 특수한 모양을 인쇄할 수 있는 필름을 영상센서 앞에 부착하고 영상센서에서 얻은 데이터를 분석해 다시 촬영영상을 재현하는 구조다. 간단한 연산처리로 계산시간을 기존에 비해 1/300로 단축시켰다.당사는 렌즈를 없애 얇고 가벼운 카메라의 실현이 가능하며 다양한 디자인으로 선보일 것으로 전망했다. 향후 2018년에는 모바일기기나 로봇 등에 탑재해 실용화하는 것을 목표로 한다.▲카메라기술의 촬영원리(출처 : 히타치제작소)

일본 히타치제작소(日立製作所)에 따르면 2016년 11월 렌즈를 사용하지 않고 동영상 촬영을 할 수 있는 기술을 개발했다.영상센서에서 얻은 데이터를 분석하고 다시 촬영영상을 재현하는 구조로 렌즈를 없애 얇고 가벼운 카메라의 실현을 목표로 한다.

일본 올림푸스(Olympus)는 태국에서 미러리스 디지털 일안카메라 PEN시리즈의 최신 기종 'PEN E-PL8'을 발표했다. 라인업 확충으로 일안카메라 시장의 점유율을 현재 16%에서 향후 1년안에 20%까지 끌어올릴 계획이다.이번 모델은 셀프카메라 기능과 스마트폰과의 연계를 강화했다. 또한 태국에서 SNS에 동영상을 게시하는 것이 인기를 몰고 있어 동영상 편집기능을 향상시켜 출시했다.

▲ 일본 시스템통합업체인 NTT데이터 빌딩 [출처=위키피디아]일본 시스템통합업체인 NTT데이터(ＮＴＴデータ)는 2016년 8월 뇌과학을 이용한 마케팅 지원서비스를 실용화했다고 발표했다.뇌정보해독기술과 인공지능(AI)기술을 응용해 뇌활동의 움직임을 파악하고 TV광고 등 동영상광고의 효과를 정밀하게 측정하는 것이다. 기존의 앙케이트 방법과 다른 마케팅 평가방법을 제안해 효과적인 광고작성을 지원할 방침이다.