Waymo는 모든 경우의 수를 학습하기 위해 오랜 시간과 많은 비용이 필요

Waymo의 자율주행 기술 개발은 인공지능 컴퓨터 바둑 프로그램 AlphaGo 와 유사하다 .AlphaGo 의 알고리즘은 고출력의 GPGPU 와 AI 칩 을 통해 모든 경우의 수를 학습한 후 특정 상황에 대응하는 방식이다. 마찬가지로 Waymo 역시 Carcraft 라는 가상 세계에서 높은 인공지능 기술력을 통해 자동차 운전의 모든 경우의 수를 학습하기 위해 노력 하고 있다. 그러나 현실 세계 자동차 운전의 경우의 수는 바둑의 그것과 는 차원이 다른 수준이 기 때문에 Waymo의 기술 개발 방식은 너무 오랜 시간과 많은 투자비용을 필요로 할 것으로 판단된다. 

테슬라는 자동차의 뇌 를 통해 상황에 적절히 대응하는 것이 목표

반면 Tesla 의 자율주행 기술 개발 방식은 인간의 뇌 과학 (Neural 과 관련이 깊다. 2021년 12월 일론 머스크는 Tesla 의 자율주행 기술이 인간의 뇌 작동 방식 과 유사하다고 주장 했다. 특히 머스크는 ‘기억은 매우 비싸고 제한적이라 두뇌는 최대 한 많은 양의 시각적 기억을 제거하기 위해 노력하며 , 특정 상황에 있어 최소한의 정보만을 가지고 판단하기 위해 노력한다’고 이야기 했다 . 결론적으로 Tesla 는 기억에 의존하지 않고 해당 상황에 적절히 대응 가능한 자동차의 뇌를 만드는 것을 목표로 자율주행 개발에 임하고 있으며 , 현재까지도 OTA (Over The Air) 를 통한 자율주행 OS 업데이트를 통해 지속적인 기술 개선을 보여주고 있다

자율주행차의 작동 과정은 크게 인지와 판단 , 제어의 세 단계로 구분할 수 있으며 , 이 세 가지 단계를 끊임없이 반복함으로써 자율주행을 실현한다 . 

① 인지 단계에서는 운전자가 육안을 통해 물체와의 거리를 인식하듯이 자율주행차에 장착된 외부 인식장치들이 사물과의 거리를 파악한다 . 인지 단계의 핵심은 라이다(LiDAR)와 레이더(RaDAR), 차량용 카메라 , 초음파센서 등 외부 인식 하드웨어다. 

② 판단 단계에서는 외부 인식장치를 통해 수집한 데이터를 차량 내부 시스템이 분석하여 차량의 속도와 방향 , 제동 필요 여부 등 주행과 관련된 종합적인 의사결정을 내린다. 판단 단계에서는 머신러닝과 딥러닝 등 AI 기술이 필수적이기 때문에 자율주행차용 플랫폼 등을 포함한 소프트웨어가 핵심이라고 할 수 있다. 

③ 제어 단계에서는 판단 단계에서 시스템이 결정한 판단을 통해 상황에 알맞은 동작을 구현, 최적화된 주행을 수행한다. 사람의 뇌가 육체를 조종하는 과정과 유사하며 , 저지연성 정확성 등이 필수적으로 요구된다

• 원자로 : 원자력연료에서 핵분열을 통해 발생된 열로 냉각수를 약 320℃의 고온으로 데움

• 가압기 : 원자로의 냉각수가 끓지 않도록 약 150기압의 고압상태를 유지 시켜줌

• 증기발생기 : 고온ㆍ고압의 물을 열교환 방식을 통해 증기를 생산함

• 터빈/발전기 : 증기에너지를 전기에너지로 변환시킴

• 복수기 : 전기를 만들고 난 증기를 바닷물 또는 강물로 열교환 방식에 의해 냉각시켜 증기발생기로 다시 보냄

전세계 화학적 재활용 플라스틱에 대한 생산능력은 2019년 기준 약 50만톤 수준에서 2030년까 지 연평균 20%의 성장을 보이며 약 400만톤까지 증가할 것으로 전망된다.

이러한 성장세에 아시아의 화학업체들은 플라스틱 순환 경제 구축을 위한 화학적 재활용 시장에 본격적으로 진출하고 있다. LG화학, 미쓰비시화학, SK이노베이션은 향후 3년간 글로벌 화학적 재활용 기술 업체와 협력해 화학적 재활용 사업 진출 계획을 발표했다. 롯데케미칼, 스미토모화학은 화학적 재활용 플라스틱 개발을 위해 연구개발에 착수했으며 특히 스미토모화학의 재활용 아크릴 수지 생산 설비는 2022년 하반기에 시범 가동될 예정이다.

화학적 재활용 기술은 폐플라스틱 수집 및 선별 작업, 전처리와 가열 프로세스 등 많고 복잡한 과정들을 거쳐 생산되기 때문에 높은 비용과 기술 난이도가 높은 수준으로 현재로서는 아직 개발초기 단계에 있는 상황이다. 또한 물리적 재활용보다는 플라스틱 재활용 종류의 범위가 넓지만 현재 기술로는 PET 및 폴리아미드 등의 특정 유형의 폴리머에만 적용된다는 한계도 존재한다. 하지만 글로벌 화학업체들의 적극적인 R&D 및 Capex 투자와 국가적 규제로 성장이 촉진될 것이며, 미래의 유망한 친환경 기술로서 앞으로의 성장세에 주목할 필요가 있다.

음반은 초기 투자비용과 변동비성 제조 원가가 음원이나 디지털콘텐츠 대비 상대적으로 높은제품 유형 이다. 그럼에도 음반은 구매력 있는 팬덤 규모를 가늠할 수 있는 대표적인 수익원이며 음반판매량이 일정 수준을 넘어설 경우 이익 창출력은 크다. 일부 해외 메이저사 음반의 경우 50만장 이상 판매가 되어야 손익 분기점에 도달한다고 알려져 있 으며 국내 음반 BEP 레벨은 그보단 낮은 편이다.

음반,음원 모두 국내 작곡·작사가의 저작권료가 차감된 상태에서 매출이 인식된다. 먼저 음반 매출원가 의 경우 크게 [A] 음반 관련 콘 텐츠 제작비와 [B] 지급 인세로 구성이 된다. 콘텐츠 제작비는 고정비성과 변동비성 비용이 각각 있다 . [A-1] 콘텐츠 제작비 중 고정비 항목에 속하는 비용은 음원제작비 , 앨범자켓제작비 , 뮤비 제작비 등으로 앨범 제작 건당 일정 수준의 고정비가 발생한다. [A-2] 변동비 항목에 속하는 비용은 자켓인쇄비, 인지대, 임가공비용, 유통수수료등으로 음반의 판매량에 연동된다. [B] 인세는 음반 판매수량에 비례하여 해당 아티스트에게 지급되는 비용이다. 국내 음반매출의경우 매출액의 Single-Digit 요율로 계약이 되어 있다. 예외적으로 해외 음반매출의 경우 Double-Digit 요율로 책정되기도 한다. 결국 최종 음반매출 마진은 고정비성 비용 규모에 따라 편차가 있을 수 있으나 음반은 엔터사 의 콘텐츠 제작 기여도가 높은 만큼 유리한 수익 구조 를 가져가는 제품 중 하나이다. 

음원 수익은 총액 은 크게 저작권 수익 실연수익 저작인접권 수익으로 구성되며 유통사와 엔터사가 수취하는 부분은 저작인접권 수익 이다. 결과적으로 총 음원 수익에서 수익배분 율은 엔터사와 유통사가 각각 39%, 10% 를 가져가는 구조이다. 음원의 경우 고정비성 콘텐츠 제작비는 음반매출원가에 반영되고 이외 의 고정비성 비용과 제조원가가 없다. 따라서 음원 GPM은 평균적으로 90% 내외로 알려질만큼 고마진 수익원으로 추정된다. 변동비성 비용으로는 해외 작곡작사가들에게 정산되 는 인세 정도이다 다만 음원 단가 자체가 낮아 (스트리밍 3 원 내외다운로드 700 원) 수익 기여도 측면에서 다른 수익원보다 절대 규모는 적은 편이다