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전기차(EV) 배터리 재사용 시장은 소비자 신뢰도 향상에 따라 성장 잠재력이 크다.
전기차는 전 세계적으로 인기를 얻고 있으며, 2022년 2,600만 대에서 2030년에는 8배 증가할 것으로 예상된다.
소비자 신뢰를 높이기 위한 투명성 확보와 안전성 검증이 중요 과제이다.
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부산시의 제7차 지역에너지계획이 실현 가능성이 부족하여 신뢰성 문제에 직면했다고 지적한다.
2030년까지 풍력 발전량을 179만 배 확대하겠다는 목표는 현실적인 조건에 대한 설명이 부족하다고 비판한다.
해상풍력 발전사업의 인허가 지연 상황을 고려할 때, 2030년 목표 달성이 어려울 수 있다고 평가한다.
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POWERGEN 2026에서 극한 기후, 노후 자산, 급격한 부하 증가에 대응하기 위한 신뢰성 확보 방안이 논의될 예정이다.
현장 테스트를 거친 내후성 프로그램과 연결된 운영이 신뢰성 향상에 기여하는 방법이 소개된다.
소유주-운영자는 이러한 프로그램을 통해 실질적인 신뢰성 개선 효과를 얻을 수 있다.
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이메일 보안의 중요성이 부각되며, 해커 공격이 기업 브랜드와 신뢰를 무너뜨리는 형태로 진화하고 있다.
고객은 해킹 기술보다 브랜드 신뢰도를 중요하게 여기기 때문에 이메일 보안은 마케팅 영역으로 간주된다.
DMARC, BIMI와 같은 브랜드 인증 기술 도입을 통해 이메일에 '진짜' 표식을 부착하는 것이 중요해졌다.
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‘인공지능(AI) 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법’(AI기본법)이 1월 22일부터 시행된다.
AI기본법은 국가 AI 경쟁력을 높이고 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 활용 기반 조성을 목표로 한다.
AI 기본법은 국가 AI 거버넌스 법제화, AI 산업 활성화, 인프라 조성 및 안전신뢰 기반에 관한 내용을 담고 있다.
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SK텔레콤이 고객신뢰위원회와 정기 간담회를 개최했다.
지난해 고객 신뢰도를 점검하고 신뢰 회복 강화 방안을 논의했다.
고객신뢰위원회는 사이버 침해 사고 이후 고객 신뢰 회복을 위해 출범했다.
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호앙 팜은 베트남 보트 난민에서 신뢰성 공학 학자가 되었다.
그는 상업용 항공기 엔진, 원자력 시설, AI 및 클라우드 컴퓨팅을 지원하는 대규모 데이터 센터와 같은 중요한 시스템의 실패를 방지하는 데 기여했다.
그는 IEEE 신뢰성 소사이어티의 올해의 엔지니어 상을 수상했다.
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이에녹 데이터메이커 대표는 신뢰 가능한 데이터 구축을 통해 현장에서 작동하는 AI를 구현하겠다고 밝혔다.
데이터 설계, 구조화, 파이프라인 중심의 AI 실행 전략을 지속 확장할 계획이다.
데이터 처리에 특화된 역량을 바탕으로 산업별 맞춤형 AI 솔루션을 제공할 예정이다.
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환경공단이 환경분야 국제숙련도시험에서 14년 연속 ‘최우수 분석기관’으로 선정되었다.
미국 환경자원협회(ERA)가 주관하는 국제숙련도시험에서 측정 및 분석 자료의 신뢰성과 정확성을 인정받았다.
국제표준화기구(ISO/IEC 17043) 인증을 받은 환경 분야 국제 평가이다.
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나라스페이스테크놀로지가 ETRI 주관 우주항공반도체 전략연구단 사업의 수행기관으로 선정되었다.
이 사업은 국산 우주 반도체의 우주 환경 적응성을 검증하는 것을 목표로 한다.
6U급 초소형 위성에 7종의 국산 반도체를 탑재하여 극한 우주 환경에서 장기간 운용하며 데이터를 수집한다.
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인공지능 사회 전반을 뒷받침하는 AI기본법이 오는 22일 시행된다.
AI 강국 도약의 토대가 마련됐다는 기대가 존재한다.
가이드라인 모호성과 준비 미흡에 대한 우려도 제기되고 있다.
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정상혁 신한은행장은 종합업적평가대회에서 임직원들에게 일하는 방식을 바꿔 미래에 대비하자고 강조했다.
그는 고객에게 신뢰받는 은행이 되기 위해 최선을 다한 직원들을 격려했다.
금융 본업의 가치를 지키고 차별화된 전문 역량으로 고객에게 더 나은 가치를 제공해야 한다고 말했다.
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온라인이나 가족 채팅방에서 잘못된 정보를 발견했을 때 사람들은 팩트 체크를 시도한다.
통계 자료를 제시하거나, 소셜 미디어에 반박 게시물을 올리거나, 신뢰할 수 있는 출처를 안내한다.
잘못된 정보에 대한 사람들의 믿음은 쉽게 바뀌지 않는다.
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공자가 "잘못을 저지르고 고치지 않는 것은 또 다른 잘못을 저지르는 것이다"라고 말했다.
잘못을 인정하는 것은 과학에 대한 신뢰도를 높일 수 있다.
오류를 인정하고 수정하는 것이 과학 연구의 투명성을 확보하는 데 중요하다.
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인공지능이 복잡한 연구 데이터 분석에 활용되고 있다.
실제 데이터와 이상적인 조건의 불일치로 인해 어려움을 겪는 경우가 많다.
데이터의 해상도, 노이즈, 신뢰도 차이를 고려해야 한다.
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새로운 연구에 따르면 AI는 사용자와 친구가 되려고 노력해서는 안 된다.
챗봇이 친근하게 들릴수록 조언을 더 잘 따를 것이라는 기대와는 반대되는 결과이다.
AI의 역할과 한계에 대한 논의가 필요하다.
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