세계를 바꿀 테크놀로지 2025

머리말 | AI를 빼고는 기술을 이야기할 수 없는 시대

1장. 2030년 테크놀로지 기대 순위
2030년 기대 순위 1위 ‘완전 자율주행’

2장. AI
001. 행동 인식 AI
002. LoRA(Low-Rank Adaption)
003. 시뮬레이션 AI
004. 딥페이크 판별
005. 원격 실시간 데이터 분석
006. 해양 디지털 트윈
007. AI 에이전트
008. 머티리얼스 인포매틱스
009. 멀티모달 생성 AI
010. 고장 예측 AI
011. 제로 UI
012. 매장 업무 지원 AI
013. 제품 디자인 지원 AI
014. AI 멘토
015. AI 컨시어지
016. 에지 AI

3장. IT‧통신
017. 데이터센터의 액체 냉각
018. 데이터 연계 기반
019. 선상 기지국
020. 인증 쿠키 도둑 대책
021. 디지털 어댑션
022. 소버린 클라우드
023. 옵저버빌리티(가관측성)
024. SAFe(Scaled Agile Framework)
025. OSINT
026. 광위성통신(달-지구 장거리 광통신)
027. 양자 오류 정정
028. BMI(뇌‧기계 인터페이스)
029. 중앙은행 디지털 화폐(CBDC)
030. SBOM

4장. 의료‧건강‧식농
031. 위암용 내시경 AI
032. 배양육
033. DNA 피부 진단
034. iPS 세포 배양 상층액에서 추출한 미용 에센스
035. 디지털 테라퓨틱스(DTx)
036. 전기 미각
037. 자가 증식형 mRNA 백신
038. 엑소좀 치료법
039. 입위‧좌위 CT
040. 레카네맙
041. 의사 비상주 진료소
042. 드론 의약품 배송
043. 비침습적 혈당 측정
044. 간병 로봇

5장. 에너지
045. 고체산화물 수전해기(SOEC)
046. 고속로
047. 페로브스카이트 태양전지
048. 차세대 연료전지 시스템
049. 건식 전극
050. 고체산화물 연료전지(SOFC)
051. 암모니아 전소
052. 밀푀유 구조 MEA
053. 리튬 메탈 이차전지
054. 핵융합
055. 합성연료(e-fuel)
056. 그린 콘크리트
057. 우주 태양광 발전

6장. 전자‧기계‧소재
058. 철강 탈탄소
059. 기가캐스트
060. PDCE 피뢰침
061. 화성 위성 탐사
062. 복사냉각 소재
063. 건설 로봇
064. 소프트 로봇
065. RISC-V 코어
066. 칩렛
067. HBM
068. 인메모리 기술
069. 다이아몬드 반도체
070. HDD 열 지원 기술
071. 건설 3D 프린터
072. 하이퍼 NA의 EUV 노광

7장. 모빌리티
073. 차량용 OS
074. 로터리 엔진 PHEV
075. 핫멜트 접착제
076. 차세대 하이브리드 시스템
077. EV 우선 플랫폼
078. 희토류 프리 EV 모터
079. 48V 계열 차량용 네트워크
080. 차세대 라이다에 의한 사고 회피
081. 스마트 타이어
082. 자동차 유리용 차세대 필름
083. 완전 자율주행
084. 도시형 자율주행 로프웨이
085. 이액슬
086. V2H(Vehicle to Home)
087. 그린 슬로 모빌리티

8장. 라이프‧워크 스타일
088. BaaS(Banking as a Service)
089. 산업 메타버스
090. 피플 애널리틱스
091. 전자 시민 제도
092. AI × 애니메이션
093. 열기구 우주 유람
094. TV 광고의 운영형 광고화
095. 조의 DX
096. 패스키(Passkeys)
097. MEO(Map Engine Optimization)
098. 대리 친어 기법
099. 차세대 바디필로우
100. 스탠딩 베드 박스

마이크로소프트는 에이전트가 효과적으로 기능하는 사례로 새로운 직원의 질문에 대답한다든지, 서류작성을 지원하여 전력화를 촉진하는 온보딩, 제품 및 서비스에 대한 지식을 가지고 고객의 선호도를 기억하는 영업 컨시어지 기능 등을 꼽았다. 유사한 내용을 반복하는 프로세스에서는 효과적으로 기능할 것으로 보인다. _<007. AI 에이전트> 중에서

고장 예측 AI는 기계에 장착된 센서로부터 데이터를 수집하고, 이를 AI로 처리하여 고장을 사전에 감지하는 시스템이다. 먼저 정상 가동 데이터를 일정 기간 학습하고, 이와 다른 이상 징후를 감지하면 사용자에게 알려준다. 기존에는 사람이 센서 데이터나 기계가 내는 에러코드를 보고 설명서를 참조하면서 원인과 대처 방법을 찾아야 했다. 그러나 고장 예측 AI를 사용하면 데이터 보는 법 등을 자세히 이해하지 못하는 사람도 AI가 제시하는 대처 순서를 참고해 빠르게 수리할 수 있다. 이미 미국 아마존웹서비스(Amazon Web Services, AWS)는 센서를 이용한 고장 감지 서비스를 제공하고 있으며, 2024년 봄 전시회에서 AI를 병용한 대처 절차를 제시하는 데모도 실시했다. _ <010. 고장 예측 AI> 중에서

뉴럴링크가 앞서가는 것은 다기능화와 소형화를 동시에 달성한 디바이스를 사용한다는 점이다. 페트병 뚜껑 정도의 크기에 배터리와 무선 통신 등의 기능이 집약되어 있어, 이식해도 일상생활에 지장을 주지 않는다. 뇌에 장치나 칩 등을 이식해 뇌의 움직임을 보완하는 ‘뇌 임플란트’ 방식은 지금까지 전선으로 대규모 장치에 연결되는 것이 일반적이었다. 데이터의 양과 질적인 측면에서도 우수하다. 뉴럴링크가 사용하는 전극은 1,024개로, 기존 장치의 몇 배에 달한다. 뇌의 신경세포 바로 옆에서 데이터를 취득하기 때문에 읽을 수 있는 정보도 많다. 사지마비 환자 등이 스마트폰이나 컴퓨터를 조작할 수 있는 시대가 다가오고 있다. _ <028. BMI(뇌·기계 인터페이스)> 중에서