XM 장단점 요약

마지막 업데이트: 2022년 7월 25일 | 0개 댓글
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BMW XM 프로토타입을 타다

BMW M 사업부의 높은 지위에도 불구하고, 진정한 M만의 독자 양산 모델은 역사상 단 한번, 세상에 나왔을 뿐이다. 나지막한 차체를 가진 6기통 3.5L 미드엔진 슈퍼카 BMW M1은 1978년부터 1981년 사이에 453대의 한정 물량만 만들어졌다.

수년간 많은 콘셉트 모델들이 M1의 현대적 부활을 암시해 왔다. 그러나 BMW M의 오리지널 슈퍼카를 뒤따르는 새 차는 BMW M의 라인업이 얼마나 다양해졌는지를 보여주는 징후이자 미래의 초점이 어디에 있는지를 보여주는 더 중요한 지표다. 내년 3월 출시를 앞두고 여기 이렇게 시제품 형태로 등장했다. BMW XM이다.

지난해 11월 콘셉트 모델로 선보인 바 있는 XM은 최근에 페이스 리프트 된 X7을 기반으로 한다. 모기업 BMW의 X7이 조립되는 미국 사우스캐롤라이나주 스파턴버그 공장에서 12월부터 생산이 시작될 예정이다. 그러나 X7과 달리 XM은 M 최초의 가솔린-전기 플러그인 하이브리드 파워트레인을 사용하여 최대 750마력을 내며, M 모델로 독점 판매될 계획이다.

BMW M의 CEO 프랑크 반 밀은 “SUV로 만드는 것은 논리적”이라면서 “고성능 SUV 부문은 현재 전 세계적으로 가장 크고, 향후 성장 가능성이 많다”고 말했다.

XM은 i4 M50, iX M50, 그리고 보다 최근에 공개된 iX M60 등 확장중인 BMW M의 순수전기 M 퍼포먼스 모델 라인업을 보완한다.

오스트리아 잘츠부르크링의 패독에서 처음으로 이 차를 가까이에서 봤을 때 가장 먼저 놀란 건 X7보다 전체적으로 작다는 것. 전체 길이와 높이에서 기껏해야 1~2cm 정도로 큰 차이가 있는 것은 아니지만, XM이 크기 면에서 BMW의 최대 SUV를 능가할 것으로 기대하는 사람들의 예상을 벗어난다.

그렇다고 해서 어떤 식으로든 XM의 시각적 대담성이 부족하다는 뜻은 아니다. 이 새로운 SUV는 BMW M에서 훨씬 더 뚜렷한 스타일링 혈통의 분위기를 분명히 제시해준다.

시제품 자동차는 심하게 가려져 있지만, 콘셉트 모델을 통해 밝혀진 것처럼 노골적으로 목적을 드러내듯 무겁게 구조화된 범퍼 안에 크고 독특한 모양의 키드니 그릴 세트를 제공한다. 새로운 7시리즈 및 X7 페이스 리프트 모델과 마찬가지로 헤드라이트는 분할되어 있다. 위쪽에 슬림 LED 유닛이 있고 아래쪽에 하향등과 상향등 라이트가 있다.

새 차의 스포티한 의도는 뒤쪽을 향해 아래로 내려가 곤두박질치는 루프라인에 반영되어 있다. 앞모습과 마찬가지로 모든 부분이 스타일링 면에서 개성적이라고 반 밀은 설명한다. 각각 넉넉한 크기의 개구부가 있는 4개의 도어와 대형 테일게이트는 XM에 넉넉한 일상적 실용성을 제공한다. 우리가 운전한 자동차에는 21인치 휠이 장착되어 있었지만 BMW M은 22인치와 23인치 휠을 모두 제공할 것이다.

충전 포트는 좌측 앞 펜더에 있다. 이 신형 M 모델은 커다란 보닛 아래에 BMW M의 최신 진화형 S68 트윈 터보 V8 4.4L 가솔린 엔진과 ZF가 생산하는 8단 토크 컨버터 자동변속기(자체 소프트웨어 맵핑 적용) 앞부분에 장착된 전기모터를 결합했다.

구매자는 두 가지 다른 출력 버전 중 하나를 선택할 수 있을 전망이다. 표준 XM은 이번에 우리가 시승한 시제품과 마찬가지로 최고출력 652마력과 최대토크 86.7kg·m를 제공하도록 설정되어 있다. 이것이 조금 부족하다고 생각하는 이들을 위해, 콘셉트에서 보여줬듯이 750마력, 102.0kg·m의 더 강력한 버전도 나올 것이다.

이에 따라 XM은 M 배지를 부착한 가장 강력한 도로용 자동차로 자리하게 된다. 이 과정에서 M5 CS를 115마력 차이로 따돌린다. 경쟁자들과 비교해보면, 람보르기니 우루스는 650마력과 86.7kg·m, 포르쉐 카이엔 터보 GT는 640마력과 86.7kg·m, BMW X6 M 컴페티션은 625마력과 76.5kg·m를 전기모터 도움 없이 제공한다.

최대 7200rpm으로 회전하는 XM의 연소 엔진은 최근 공개된 X7 M60 xDrive와 동일한 개량을 받는다. 개조된 크랭크축, 새로운 오일펌프, 수정된 터보차저가 여기에 포함된다. 전기모터는 XM에 사용하기 위해 특별히 개발된 것이다.

이렇게 비축된 XM 장단점 요약 힘은 BMW M의 xDrive 4륜구동 시스템을 통해 전달되며, 앞 차축에서 뒤 차축으로 출력이 완전히 가변적으로 배분된다. 성능 수치는 아직 밝혀지지 않았지만, 반 밀은 XM이 람보르기니 우루스에게 뒤처질 생각은 하지 않고 있음을 암시했다. 우루스는 정지 상태에서 시속 100km까지의 가속을 3.6초에 끊으며 최고시속은 305km이다.

“XM은 순수한 M이다”라고 반 밀은 말한다. “하지만 전기 능력을 통해 제품군에 새로운 차원을 제공하기도 한다.”

전기 모터는 뒷좌석 아래에 있는 세 개의 개별 요소에 장착된 “약 25kWh” 용량의 리튬 이온 배터리에서 에너지를 끌어온다. XM 전용으로 생산되는 배터리는 전기 모드에서 최대 시속 130km의 속도로 최대 80km의 전기 주행거리를 제공한다. AC 시스템에서만 충전할 수 있고 최대 7.4kW를 지원한다.

우리가 시승한 XM 시제품의 내부는 외관과 마찬가지로 대부분 심하게 가려져 있었다. 따라서 현 단계에서는 디자인이나 아키텍처에 대해 많은 것을 말해줄 수 없다. 그러나 분명한 것은 최근 공개된 X7 M60과 일부 요소가 공유된다. 다기능 M-스포츠 스티어링 휠, 대시보드 섹션, 다양한 컨트롤 및 스위치 기어, 그리고 가장 도드라진 것으로는 BMW M 전용 계기와 인포테인먼트 그래픽이 적용된 곡선형 디지털 디스플레이 등이다.

앞좌석은 단단한 쿠션, 상당한 측면 보강 및 다양한 전동 조절 기능이 있는 쉘 스타일의 시트로 되어있다. 운전 자세가 우수하다. 명목상으로 대부분의 고성능 SUV 경쟁 차종보다 낮게 설정됐고 스포츠성이 더욱 뛰어나다. 중앙 콘솔에 높게 설정된 전자 기어 레버를 포함한 주요 컨트롤의 위치가 제대로다.

앞좌석 공간은 널찍하고 쾌적한 환경을 제공한다. 2열 탑승자의 편안함도 매우 좋다. 뒷좌석 벤치 시트는 앞좌석보다 쿠션이 더 부드럽고 형태가 더 둥글다. 다리 공간은 충분하지만, 경사진 지붕이 머리 공간을 제한한다. 시승차는 덮개로 덮여있었지만 양산 모델에는 비전 XM 콘셉트에서 예고된 조명 프리즘 지붕이 옵션으로 제공될 것이라고 한다. 한편, 트렁크는 바닥이 평평하지만 연료 탱크의 패키징으로 인해 다른 BMW SUV들보다 문턱이 더 높다.

가장 강한 첫인상은 드라이브트레인의 정숙성이다. 전기 모드에서는 XM이 켜진 다음에 무음으로 출발한다. 부하가 걸리면 희미하게 윙윙거리는 소리가 나지만, 저속 주행 시 소음의 가장 중요한 원인은 넉넉한 치수의 타이어가 우르릉 거리는 소리다. BMW M은 아직 자세한 정보를 제공하지 않았지만, 전기 모터는 확실히 일반적인 고속도로 순항 속도에 이를 때까지 강력한 도약력과 충분한 유연성을 제공하기에 충분하다.

이 신형 M카는 또한 상당한 크기의 배터리를 장착하여 여유로운 전기 주행거리를 제공한다. 반 밀이 말하기를, 이러한 방식을 통해 대부분의 소유자들이 연소 엔진을 굳이 켜지 않고도 통근할 수 있게 해 줄 것이다.

그래도 XM 구매자들은 새로 구성된 V8을 기회가 있을 때마다 사용하고 싶어할 것이다. 하이브리드 모드와 스포츠 모드가 결합된 XM의 성능은 매력적이고 동시에 위협적이다.

전기화는 BMW M의 4.4L 트윈터보 V8이 가진 멋진 고회전 특성을 손상시키지 않으면서 동력 전달에 매우 선명한 품질을 가져다주었다. 앞으로 나아가는 것은 환상적일 정도로 날카롭다. 기어를 높일 때마다 엄청난 추진력을 지닌다.

동력성능의 잠재력을 완전히 탐색하려면 속도 무제한의 아우토반이 필요하다. 잘츠부르크링 주변의 시골길에서는 어떤 자동차 못지않게 반응성이 좋고 빠르게 느껴졌다.

8단 자동변속기는 세 가지 설정에 걸쳐 다양한 변속 속도를 제공하도록 프로그래밍 할 수 있다. 처음 두 가지 설정에서는 괜찮지만, 세 번째 설정에서는 토크가 보다 부드럽게 전개되도록 BMW M이 몇 가지 작업을 해야 할 것이 분명하다.

실내는 가려져 있어도 X7 M60의 곡면 디지털 디스플레이는 뚜렷이 드러났다

아직 개발 여지가 남아있음에도 XM의 조향은 무게, 정밀도, 느낌이 잘 정돈된 스포츠 세단 같다. 매우 민첩하게 코너를 돌며, 운전자가 다른 M 배지 SUV와 비교할 수 없는 수준으로 몰입하게 만드는 등 진정한 스포츠맨십을 자랑한다. 크기에도 불구하고 탁월한 정확성과 자신감을 갖고 원하는 위치로 움직일 수 있다. 실제 무게의 절반에 해당하는 자동차만큼 모든 것을 휘두르며 성공적으로 덩치를 감춘다.

그러나 역동적인 능력 중 가장 인상적인 것은 XM이 몸의 움직임을 조절하는 방법이다. 여기 담긴 비밀은 XM에 처음으로 채용된 새로운 48V 전자식 롤 스태빌라이제이션 시스템이다. 기존 12V 시스템을 대체해 보다 빠르고 정밀한 동작이 가능하다. 더 빠른 코너링 시에는 스포츠 플러스 모드에서도 약간의 롤링이 있지만, 아무리 세게 몰아 붙여도 결코 과도하게 쏠리지 않는다. 피치와 다이브 또한 엄청나게 잘 해결된다.

뒷좌석 아래에 배터리를 장착해 X7에 비해 지상고와 무게중심이 낮아졌다. 인테그랄 리어 스티어링 시스템의 도움을 받아 매우 열정적으로 방향을 전환한다. 이 시스템에는 고유의 소프트웨어 매핑이 적용되지만 다른 BMW 모델들과 동일한 2.0도의 회전각을 유지한다.

스티어링 휠의 오프센터에는 기분 좋은 즉각성과 상당한 피드백이 있다. 작동 방식에 있어서 높은 수준의 기술적 역량을 발산한다. BMW M의 최신 xDrive 완전 가변형 4륜구동 시스템과 앞 275/40 ZR22, 뒤 315/35 ZR22 피렐리 P 제로 타이어의 조합은 매우 높은 트랙션과 그립을 제공한다. 뒤 차축에 토크 벡터링 특성을 가미한 XM은 코너를 탈출 할 때 과한 스로틀에 대해 엄청난 열정으로 응답한다.

앞과 뒤 에어 스프링 조합을 바탕으로 기본적으로는 단단함이 느껴진다. 충격 흡수력과 전반적인 통제력은 인상적이다. 우리가 운전한 시제품은 컴포트 모드에서 고주파 요철과 거친 노면 위를 통과할 때 약간 안절부절못했다. 그러나 가변 댐핑은 변화하는 도로 조건에 빠르게 적응한다. 생산까지는 6개월이 더 남았기 때문에 부시와 다른 중요한 부분들을 조정할 시간이 아직 남아 있다.

반 밀은 XM의 핵심 시장으로 미국, 중국, 중동 등을 지목하고 있지만 영국에서도 강력한 수요가 있을 것으로 기대하고 있다. 가격은 아직 발표되지 않았지만 내년 3월 판매가 시작되면 영국에서 12만1620파운드(약 1억9460만 원)로 시작하는 X6 M 컴페티션보다 상당히 비쌀 것으로 예상된다. 여전히 풀리지 않은 의문들이 있지만, 이번에 시승한 XM 시제품의 성능과 주행 특성은 분명 큰 성공을 거둘 것이라는 XM 장단점 요약 확신을 남겼다.

글·그렉 케이블(Greg Kable)

퍼포먼스를 위한 하이브리드 패키징

BMW M의 최초 가솔린-전기 하이브리드 모델인 XM은 표준 BMW 하이브리드 모델로부터 차용한 레이아웃인 8단 자동변속기의 전면부에 장착된 디스크 모양 전기 모터를 사용한다. 이는 주요 라이벌인 AMG가 가솔린-전기 하이브리드 차량인 GT 63 SE 퍼포먼스 4-도어에서 리어 액슬 어셈블리 내에 장착하는 것과는 다른 접근 방식이다.

무게를 낮게 유지하고 기존 고성능 SUV보다 낮은 무게 중심을 제공하기 위해 BMW M은 연료 탱크를 뒷좌석 아래에서 트렁크 바닥으로 재배치했다. 그 자리를 25kWh 배터리가 차지하는데, 이 배터리는 CEO 프랭크 반 밀이 ‘독수리 날개’ 디자인이라고 부르는 세 가지 요소로 구성되어 있다. 이와 유사한 레이아웃은 오늘날의 X5 M 및 X6 M의 후속 모델을 포함하여 곧 출시될 다른 BMW M 모델에도 계획되어 있다.

BMW XM Prototype
가격 £170,000 (est) 엔진 V8, 4395cc, 트윈 터보, 가솔린, 전기 모터
최고출력 643마력/5500-6000rpm 최대토크 86.7kg·m/1800-4600rpm 변속기 자동 8단, 4WD
무게 2600kg (est) 0→시속 100km 가속 3.5초 (est) 최고시속 305.8km (est)
배터리 25kWh (est) 연비 na CO2 na 전기 주행거리 80.5km
라이벌 람보르기니 우루스, 포르쉐 카이엔 터보 GT

ML Strategy 2-2 (Transfer learning, Multi-task learning, End-to-end learning)

딥러닝의 강력함은 한 가지 Task에서 학습한 내용은 다른 Task에 적용을 할 수 있다는 것이다. 예를 들어서, Neural Network(NN)이 고양이와 같은 사진을 인식하도록 학습했을 때, 여기서 학습한 것을 가지고 부분적으로 X-ray 이미지를 인식하는데 도움이 되도록 할 수 있다. 이것이 XM 장단점 요약 바로 Transfer Learning이라고 한다.

이미지 인식 기능을 NN으로 학습을 했다고 해보자. \(x\)는 이미지이고, \(y\)는 some object(인식 결과)이다. 이미지는 고양이나, 개, 또는 새 등이 될 수 있다. 이렇게 학습한 NN을 사용해서 transfer한다고 표현하는데, 고양이와 같은 사진을 인식하도록 학습한 것이 X-ray Scan을 읽어서 방사선 진단에 도움이 될 수 있다. Transfer Learning은 다음과 같이 적용한다.

우선, 학습한 신경망 네트워크의 마지막 output layer를 삭제하고, 마지막 layer의 파라미터, weight(and bias)도 삭제한다. 그리고, 마지막 layer를 새로 만들고, 무작위로 초기화된 weight를 만든다. 이렇게 생성한 layer들을 통해서 진단의 결과값을 나타내는 것이다.

구체적으로 설명하자면, 이미지 인식 업무에 관련해서 파라미터를 학습을 시킨 것을 사용하는 것이고, 이 학습 알고리즘을 방사선 이미지에 transfer를 진행한다. data set (x, y)를 방사선 이미지로 바꾸어 주고, 마지막 output layer의 파라미터 \(W^, b^\)을 초기화시킨다. 그리고 새로운 dataset에서 NN을 다시 학습시키면 된다.

기존 학습 알고리즘을 가지고 다시 학습하는 경우에 방법이 새로운 dataset에 따라서 두 가지의 방법이 있다.

만약, 방사선 이미지 dataset이 많지 않다면, 마지막 층의 파라미터만 초기화하고 나머지 layer의 파라미터는 고정시켜서 학습시킬 수 있다. 만약, 데이터가 충분히 많다면, 나머지 layer에 대해서도 다시 학습시킬 수 있다.

(경험상, dataset의 크기가 작다면 output layer만 다시 학습하거나, 마지막 2개 layer정도만 다시 학습시키는 것이 좋다.)

모든 layer의 파라미터를 다시 트레이닝시키는 경우에, 이미지 인식 기능에 대해서 첫번째 학습을 Pre-training이라고 부른다.(신경망의 파라미터를 pre-initialize or pre-training하기 위해서 이미지 인식 데이터를 사용하기 때문)

그리고, 방사선 이미지에 학습시키는 두번째 단계를 종종 fine tuning이라고 한다.

이렇게 이미지 인식 기능에서 학습한 내용을 방사선 이미지를 인식하고 진단하는 것으로 이양(transfer)시킨 것이다. 이것이 가능한 이유는 edges를 감지하거나, curve를 감지, 또는 positive objects를 감지하는 low level features(특성) 때문이다. 이미지 인식을 위한 데이터셋(고양이, 개 등)에서 이미지의 구조, 이미지가 어떻게 생겼는지에 대해서, 즉, 이미지들의 부분부분들을 인식하도록 학습한 것들이 (가지고 있는 방사선 이미지 dataset이 적더라도)방사선 이미지 인식에도 유용할 수 있다.

다른 예제인, 음성 인식 시스템으로 다시 살펴보자.

우리가 음성 인식 시스템을 학습했다고 한다면, 입력 x는 오디오가 될 것이고, y는 해석(ink transcript)가 될 것이다. 이제, 우리는 wake word(trigger word)를 감지하는 시스템을 만들고 싶어한다면, NN의 마지막 layer를 삭제하고 새로운 output layer를 만들어야 한다. 종종, 마지막 output layer를 하나로만 생성하는 게 아니라, 여러개의 새로운 layer를 생성할 수도 있다. 그리고, 우리가 학습시키고자 하는 data를 얼마나 보유하고 있느냐에 따라서, 새롭게 생성한 layer만 학습하느냐 또는 더 많은 layer들을 학습하느냐 선택할 수 있다.

위의 예제들로부터 우리는 Transfer Learning는 언제 적용해야되는지 파악할 수 있을 것이다.

우리가 transfer하고자하는 곳의 data가 많고, transfer하려고하는 곳에 data가 적을 때 효과적일 것이다.

예를 들어, 이미지 인식 업무를 위한 데이터가 100만개가 있으면, 이 정도 데이터는 low level의 특성을 배우기에 충분할 것이다. 하지만, 방사선 이미지 인식을 위한 데이터는 매우 적게, 100개의 이미지만이 있다고 하자. 그렇다면, 이미지 인식 기능에서 학습한 것들이 방사선 이미지로 transfer되어서 사용되면, 방사선 이미지의 데이터가 많지 않더라도 도움이 될 수 있다.

음성 인식 기능도 마찬가지다. 음성 인식 기능에서 10000시간의 데이터로 학습을 했지만, trigger word감지를 위한 데이터는 1시간 분량밖에 되지 않을 때, 음성 인식 기능에서 어떻게 듣는지 배우는 부분들이 trigger word감지 기능을 학습하는데 도움을 줄 수 있다.

당연히 반대의 경우에는 Transfer Laerning이 불가능하다.

정리하자면, Transfer Learning은 Task A와 Task B가 같은 입력(이미지나 음성같은)으로 구성되어 있고, Task A의 데이터가 Task B의 데이터보다 훨씬 더 많은 경우에 가능하다. 조금 더 추가하자면, Task A에서 학습하는 low level 특성이 Task B를 학습하는데 도움이 될 수 있다고 판단되는 경우에 사용할 수 있다.

[Multi-task learning]

Transfer Learning이 순차적으로 Task A를 학습하고 Task B로 넘어가는 절차가 있었다면, Multi-task Learning은 동시에 학습을 진행한다. NN이 여러가지 Task를 할 수 있도록 만들고, 각각의 XM 장단점 요약 Task가 다른 Task들을 도와주는 역할을 한다.

우리가 자율주행 자동차를 만든다고 생각해보자. 이런 자율주행 자동차는 보행자나 다른 차량, 정지 표지판, 신호등 등을 잘 감지해야 한다.

위 왼쪽 이미지를 보면, 정지 표지판과 차량이 있고, 보행자나 신호등은 보이지 않는다. 이 이미지가 input \(x^\)라고 한다면, output \(y^\)는 하나의 label이 아닌 4개의 label이 필요할 것이다. 만약 더 많은 것들을 감지하려고 한다면, 4개가 아니라 더 많은 label을 가질 수 있을 것이다.(여기서는 4개만 감지한다고 가정한다)

그러면 \(y^\)는 4x1 vector가 되고, dataset 전체를 참조하면, Y matrix는 오른쪽 아래처럼 4 x m matrix가 된다.

우리는 y값을 예측하기 위해서 NN을 학습시키는 것이고, input \(x\)를 가지고, output \(\hat\)를 구하는게 목적이다.

위의 Neural Network를 학습하기 위해서는 NN의 Loss를 정의해야 한다.

예측값은 4x1 vector인 \(\hat\)이기 때문에, Loss는 다음과 같이 구할 수 있다.

그리고 Loss는 보통 Logistic Loss를 사용하고, \(\mathscr(\hat_j^, y_j^) = -y_j^log(\hat_j^) - (1 - y_j^)log(1 - \hat_j^)\) 이다.

여기서 이미지는 복수의 label을 가질 수 있다. 따라서, 우리는 이미지가 보행자나 자동차, 정지 표지판, 신호등으로 판단하는 것이 아니라, 하나의 이미지에 대해서 보행자, 차량, 정지 표지판, 신호등이 있는지 판단하는 것이기 때문에, 여러 개의 물체가 같은 이미지에 존재할 수 있다는 것이다. 여기서 결과는 4개의 label을 가지고, 이미지가 4개의 물체를 포함하고 있는지 알려주는 역할을 한다.

우리가 사용할 수 있는 또 다른 방법은 4개의 NN을 각각 트레이닝시키는 것이다. 하지만 NN의 초반 특성들 중의 일부가 다른 물체들과 공유될 수 있다면, 이렇게 4개의 NN을 각각 트레이닝시키는 것보다, 한 개의 NN을 학습시켜서 4개의 일을 할 수 있도록 하는 것이 보통 더 좋은 성능을 갖는다.

부가적인 내용으로, 이제까지 학습을 하기 위한 데이터의 label이 모두 달려있는 것처럼 설명했지만, multi-task learning은 어떤 이미지가 일부 물체에 대해서만 label이 되어 있더라도 잘 동작한다.

위 레이블처럼 레이블하는 사람이 귀찮거나, 실수로 레이블하지 않았아서 물음표로 나타나더라도 알고리즘을 학습시킬 수 있다. 이런 경우에 Loss를 구할 때에는 물음표는 제외하고 y의 값이 0이거나 1인 것들만 취급해서 Loss를 구한다.

Multi-Tasking은 언제 사용할 수 있을까?

첫 번째로 각각의 task들을 학습할 때, lower-level 특성을 서로 공유해서 유용하게 사용될 수 있는 경우에 가능하다.

두 번째는 필수 규칙은 아니고, 항상 옳지도 않지만, 각각의 task의 dataset의 양이 유사할 때 가능하다. 엄격하게 적용되는 것은 아니지만, multi-task learning이 효과가 있으려면, 보통 다른 task들의 data의 합이 하나의 task의 양보다 훨씬 많아야 한다.

마지막은, 충분히 큰 neural network에서 학습시키는 경우에 잘 동작한다. Rich Carona 연구원은 multi-task learning이 각각의 NN으로 학습하는 것보다 성능이 좋지 않다면, NN이 충분히 크기 못하는 경우라는 것을 발견했다.

실제로, multi-task learning은 transfer learning보다 훨씬 더 적게 사용되며, transfer learning의 경우에는 data는 적지만, 문제 해결을 위해 사용되는 경우를 자주 보게 된다.

예외적으로 computer vision object detection영역에서는 transfer learning보다 multi-task learning이 더 자주 사용되며, 개별적인 NN으로 학습하는 것보다 더 잘 동작한다.

- End-to-end deep learning

[What is end-to-end deep learning]

최근 개발된 것 중에 흥미로운 것 중 하나는 End-to-end deep learning의 발전이다. End-to-end deep learning은 여러 단계의 process를 거치는 것들을 하나의 NN으로 변환하는 것이다.

예제를 통해서 자세하게 살펴보자.

음성 인식을 예로 들어보면, input x인 오디오를 사용해서 output y에 매핑하면 오디오 클립이 글로 옮겨지게 되는 것이다. 이전에 음성 인식은 많은 단계가 필요했다. 먼저, 오디오의 hand-designed feature(사람이 직접 feature들을 지정)들을 추출한다. MFCC라는 알고리즘을 사용할 수 있는데, 이 알고리즘은 오디오의 hand-designed feature와 low-level feature를 추출하는 알고리즘이다. 그리고 머신러닝을 적용해서 Phonemes(음소; 소리의 기본단위)를 추출한다. 그런 다음에 음소들을 묶어서 words 형태로 만들고, 글로 나타낸다.

반대로 End-to-end deep learning은 하나의 거대한 Neural Network를 학습시켜서, 오디오 클립을 입력하고 다이렉트로 문자로 출력하도록 하는 것이다.

End-to-end learning이 효과를 나타내기 시작하면서, 많은 연구원들이 개별적인 단계를 설정하기 위해서 파이프라인을 설계하는 시간을 줄이게 되었다.

End-to-end deep learning은 기존과 달리 중간 단계들을 우회한다. End-to-end deep learning이 잘 동작하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하다. 예를 들어서, 음성 인식을 위한 3000시간의 데이터가 있을 때, 기존의 중간 과정이 있는 파이프 라인에서는 잘 동작하지만, End-to-end deep learning은 10,000시간 또는 최대 100,000시간의 많은 데이터가 있는 경우에 잘 동작한다. 따라서, 데이터가 작다면 전통적인 파이프라인을 통한 학습이 실제로 더 잘 동작한다.

만약 중간 정도 양의 데이터가 있다면 파이프라인과 End-to-end deep learning의 중간 방법을 사용할 수 있다.

얼굴 인식 예제로 Pipeline 방식과 End-to-end deep learning을 조금 더 살펴보도록 하자.

위 시스템은 카메라가 문에 접근하는 사람의 얼굴을 확인하고, 인식하면 회전식 출입문을 자동으로 통과시켜주는 시스템이다. 따라서 ID Card 등을 들고다니지 않아도, 건물 안으로 들어갈 수 있다. 이 시스템은 어떻게 구축하면 될까?

가능한 방법 중의 한 가지는 카메라 캡처한 이미지를 인식하는 것이다. 사람이 출입문에 XM 장단점 요약 다가가면 카메라가 캡처하고 캡처한 이미지를 input x로 사용하고, 사람의 ID인 ouput y로 매핑하는 것이다.

위 방법의 문제점은 출입문에 접근하는 사람이 다양한 방향에서 접근할 수 있다는 것이다. 즉, 위 이미지에서 녹색 위치거나 파란색 위치일 수도 있고, 보라색처럼 매우 가까이 있어서 얼굴이 너무 크게 보일 수도 있다. 즉, 이 시스템을 구축하기 위해서 사용할 수 있는 최선의 방법은 End-to-end deep learning 방식으로 raw image를 사용해서 NN으로 ID를 알아내는 것이 아니라, 여러 단계로 나누는 것이다.

먼저, 첫번째 감지기는 사람의 얼굴이 이미지의 어디에 있는지 알아낸다. 그리고 그 사람의 얼굴을 발견하면, 그 이미지 부분을 자르고 확대해서 얼굴이 가운데로 오게 한다. 그런 다음에 이 이미지를 NN에 입력으로 사용해서 학습을 해서 동일인물인지 비교하는 방법 등을 통해서 사람의 ID를 파악할 수 있다.

두번째 접근 방법인 두 개의 학습 알고리즘을 사용하는 것이 전체적으로 더 좋은 성능을 보여준다.

왜 두번째 방법이 더 효과적일까?

우선 각각의 알고리즘이 해결하고자하는 문제가 단순하다는 것이다. 두번째는 각각의 알고리즘 학습을 위한 데이터가 충분히 많다는 것이다. 특히나 face detection을 위한 데이터는 매우 많다. 그리고, 동일 인물인지 아닌지 알아내기 위한 데이터도 무수히 많다.

대조적으로 End-to-end deep learning 방식으로 모든 것을 동시에 학습하려고 시도한다면, x->y로 매핑되는 데이터가 매우 적을 것이다. 따라서 End-to-end deep learning 방법으로 해결하기 위해서 충분한 데이터는 없지만, 실제로 단계를 나누어서 하위 문제를 해결하기 위한 데이터는 충분하므로, 단계를 나누어서 해결하는 것이 더 효과적이다. 물론, 필요한 데이터가 충분하다면, 아마도 End-to-end 접근 방법이 더 효과적일 것이다.

기계 번역을 예로 들어보면, 전통적으로 기계 번역 시스템은 복잡한 파이프라인으로 구성되어 있는데, 영어 텍스트를 가지고 여러 단계를 거쳐서, 프랑스어로 번역하게 된다. 오늘날에는 꽤 많은 (영어, 프랑스어) 매칭 데이터가 있기 때문에, 이런 경우에는 end-to-end deep learning이 기계 번역에서 매우 효과적일 수 있다.

또 다른 예시로, 아이의 손 X-ray 사진을 가지고, 나이를 추정하는 시스템을 살펴보자. 해당 시스템은 아이가 정상적으로 성장하고 있는지 확인하는데 사용될 수 있다.

먼저 이미지를 살펴보면서 뼈 부분, 뼈 조각의 위치, 다른 뼈의 길이를 알면 아이들의 평균 손 뼈 길이표를 대조해서 아이의 나이를 추정할 수 있고, 단계를 나누는 것이 꽤 효과가 있다. 반대로, end-to-end 접근 법으로 이미지에서 아이들의 나이를 바로 매핑한다면, 잘 동작하지 않을 수 있고 매우 많은 데이터가 필요할 것이다. 첫번째 접근 방법에서 각 단계는 비교적 간단한 문제이고, 많은 데이터가 필요하지 않을 수 있다. 따라서 충분한 데이터를 모으기 전까지는 첫번째 접근 방법이 end-to-end 방법보다 더 효과적일 수 있다.

[Whether to use end-to-end deep learning?]

그렇다면 언제 end-to-end deep learning을 사용할 수 있을까? 장단점을 살펴보면서 가이드라인을 알아보자.

1. 완벽한 학습을 통해서 데이터가 말을 하는 것처럼 할 수 있다. 우리가 충분히 많은 데이터를 가지고 있다면, X -> Y에 매핑되는 기능을 만들어낼 수 있다. 예를 들어서, 이전의 음성 인식 시스템에서는 단어의 기본 음절 단위를 가지고(음성학) 해석을 하는데, 학습 알고리즘이 음성학적으로 생각하지 않고, 음성 표현이 바로 해석된다면, 전체적인 성과는 더 좋아질 것이다.

2. 수작업이 줄어든다. 이 경우에는 워크플로우가 단순해지고, 중간 과정들을 설계하는데 많은 시간을 투자하지 않아도 된다.

1. 데이터가 많이 필요하다. X-Y 매핑을 바로 하기 위한 데이터가 필요하다. 이전 강의에서는 하위 작업인 얼굴 인식과 얼굴을 식별하기 위한 데이터들은 많았지만, 이미지를 바로 식별하기 위한 데이터는 거의 없었다. 그래서 이런 시스템을 훈련시키기 위해서는 입력과 출력이 모두 필요한 데이터가 필요하다.

2. 유용하게 수작업으로 설계된 component들을 배제한다는 것이다. 데이터가 많지 않다면, train set으로 얻을 수 있는 것이 적고, 잘 설계된 hand-designed component를 사용하는 것이 더 좋은 성능을 낼 수 있다.

End-to-end deel learning을 적용하기 위해서 중요한 질문은, x -> y로 매핑시키기 위해 필요한 데이터가 충분히 많은가의 여부이다. 이전 강의에서 봤듯이, 뼈를 인식하는 것과 인식 뼈를 토대로 나이를 추정하는 것은 데이터가 많이 필요하지 않을 수 있지만, 뼈 사진을 통해서 바로 나이를 매핑하는 것은 복잡한 문제처럼 보이고, 많은 데이터가 필요할 것이다.

다른 예시로 자율주행 차는 어떻게 만들 수 있을까?

한 가지 할 수 있는 방법 중에 하나는 다음과 같다.

이미지, radar, lidar를 통해서 주변 사물(자동차, 보행자 등)들을 인지하고, 그 다음에 어떤 길로 갈지 결정한다. 그런 다음에 적절한 steering과 가속/제동 명령을 실행한다. 이 예시가 보여주는 것은 머신러닝이나 딥러닝을 사용해서 구성 요소들을 개별적으로 학습하고 적용할 때, 할 수 있는 작업에 따라 학습하려는 X->Y 매핑 유형을 신중하게 선택해야한다는 것이다.

대조적으로 End-to-end deep learning 방식은 이미지를 입력하고, steering을 직접 출력하는 것이고, 접근법이 꽤 흥미롭다. 하지만, data availability와 NN을 통해 배울 수 있는 유형을 고려할 때, 이것은 실제로 가장 유망한 접근 방법/최선의 접근 방법이 아니라고 생각한다.

따라서 End-to-end deep learning이 정말 잘 동작하고, 효과가 있을 수 있지만, 어디에 적용할 수 있는지 알고 있어야 한다.

XM 장단점 요약

아이폰 12 스펙 및 장단점 정리

아이폰 12 아이폰 12 / 아이폰 12 pro 모델이 사전예약을 시작했습니다. 1분 만에 1차 사전예약 물량이 소진되면서, 아이폰에 인기를 실감했지만, 1차 물량이 너무 적게 풀린 것으로 생각합니다. 아이폰 12 pro 같은 경우에 전작과 큰 차이는 없지만, 아이폰 12는 아이폰 12 시리즈들 중 스펙적으로 가장 큰 폭에 업그레이드를 받았고, 전작 대비 가격이 더 상승했습니다. 그럼 아이폰 12에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. 목차 아이폰 12 가격 아이폰 12 디자인 아이폰 12 스펙 아이폰 12 미니와의 차이 아이폰 12 Pro와의 차이 A14 Bionic chip OLED 디스플레이 RAM 용량 너무 적은 기본 스토리지 용량 넉넉한 배터리 용량 듀얼 카메라 아이폰 12 장점 아이폰 12 단점..

아이폰 12 케이스 5가지 추천

아이폰 12 케이스 아이폰 12 구매예정이시거나, 구매하셨다면 아이폰을 보호하기 위해 케이스 구매를 염두에 두고 계실 거라 생각됩니다. 이번에는 맥세이프라는 아이폰 전용 무선 충전기가 출시되었기 때문에 케이스를 선택하기 여간 어려운 게 아닙니다. 그래서 이번 포스트는 사용용도를 따져 아이폰 12 케이스를 알아보고자 합니다. 목차 애플 정품 케이스 제로 스킨 링케 퓨전 신지모루 에어로 핏 UAG 마무리 애플 정품 케이스(실리콘 / 투명) 애플 정품 케이스는 가격을 꽤 비싸지만 좋은 퀄리티로 많은 사랑을 받고 있는 제품입니다. 이번에는 아이폰 11 시리즈 케이스에 비해 약 만 원 정도 더 비싸진 가격대를 형성했고, 이는 맥세이프를 사용하기 위한 후면 자석이 부착되었기 때문입니다. 더불어 아이폰 11 시리즈 ..

아이패드 어플 추천 7가지

아이패드 필수 어플 아이패드를 처음 구입하면 아이패드를 제대로 활용할 수 있는 어플을 찾기 마련입니다. 다른 태블릿 제조사에 비해 아이패드는 태블릿 생태계가 잘 갖춰져 있고, 퀄리티 좋은 앱들이 많습니다. 그래서 이번 포스트는 직접 사용해보면서 느낀 아이패드 어플을 권유드리려고 합니다. 목차 굿 노트 어도비 스캔 류마 퓨전 프로 크리에이티브(핀터레스트) 클래스 101 샌드 애니웨어 iworks 마무리 굿 노트 굿 노트 어플은 메모 어플 중 유료 어플임에도 불구하고 1위를 기록하고 있습니다. 아이패드로 PDF 자료와 같은 문서 자료를 작업 시 가장 효율적으로 사용했던 어플입니다. 이와 비슷한 어플 중 노타 빌리티라는 어플이 있는데, 대부분 기능은 비슷하고 녹음 기능이 추가되어 있습니다. 둘 다 사용해봤던 ..

아이폰 12 미니 스펙 및 장단점 정리

아이폰 12 미니 개인적으로 이번 아이폰 12 시리즈 중 가장 기대되는 모델은 아이폰 12 미니입니다. 콤팩트한 디자인에 노치 형식 풀 스크린으로 손이 작은 분들이나, 작은 스마트폰을 좋아하시는 분들에게 메리트 있는 제품입니다. 오늘 아이폰 12와 12 pro 모델이 사전예약을 시행했는데 1분도 안되어 전량 매진된 것을 보면 많은 관심을 받고 있는 아이폰 12 미니 또한 비슷한 양상을 보일 것이라 예상됩니다. 이번 포스트는 곧 출시할 아이폰 12 미니에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다. 목차 아이폰 12 미니 스펙 급 나누기의 정석 작은 스마트폰 독보적인 애플의 A 시리즈 칩셋 OLED 디스플레이 배터리 용량 적은 스토리지 용량 듀얼 카메라 133g 가벼운 무게 RAM 용량 아이폰 12 미니 스펙 디스..

갤럭시 S20 FE 터치 논란

갤럭시 S20 FE 최근 삼성전자에서 출시한 갤럭시 S20 FE 터치 문제가 화젯거리가 되고 있습니다. 갤럭시 S20 FE는 Fan edtion에 약자로 오랫동안 갤럭시를 사랑해준 팬들을 위한 제품입니다. 다양한 부분에서 원가절감 후 팬들이 좋아하는 옵션을 탑재해 제작되었는데, 이를 위해 갤럭시 S20 FE 출시 전 사전 설문 조사를 했습니다. 저렴한 가격의 대부분 유저들의 좋아하는 옵션이 탑재된 만큼 삼성전자 플래그십 모델의 비해 꽤 많은 판매량을 올렸을 것이라 예상되는데, 터치 문제가 잇따라 문제가 되고 있어 이번 포스트는 갤럭시 S20 FE 터치 문제에 대해 이야기해보도록 하겠습니다. 목차 갤럭시 S20 FE 터치 문제 디스플레이 패널 문제는 급 차이를 둔 디스플레이 패널 소프트웨어 업데이트 지원 ..

아이폰 맥세이프 충전기

맥세이프 맥세이프는 과거 맥북에서 탑재되었던 충전 방식입니다. 사용했던 유저분들은 공감하실 부분인데, 상당히 편리하고 자력으로 붙어있는 방식이기 때문에 상대적으로 커넥터의 손상이 덜 하다는 장점이 있습니다. 이런 맥세이프를 한동안 사용하지 않다가, 아이폰 12 출시와 더불어 맥세이프가 부활했습니다. 그래서 이번 포스트는 아이폰 맥세이프 충전기를 사야 하는지에 대해 고민해보고자 합니다. 목차 편의성 충전 속도 가격 서드 파티 제품 에어 파워 마무리 편의성 무선 충전 기반이기 때문에 편의성은 말도 할거 없이 좋은 편입니다. 자력으로 붙는 방식이기 때문에 딱 맞춰 올려둘 필요도 없습니다. 과거 맥북 유저들이 항상 맥세이프의 부활을 바라 왔는데, 이유는 단 하나 편의성이라고 생각합니다. 따라서 가격이나 다른 다..

비와도 우린 푸른 봄날

2021년 IPO시장 대어였습니다. sk바이오사이언스가 3월 9~10일 공모를 했고 3월 18일인 오늘 증시에 입성하게 되었습니다. sk사이언스는 장 시작과 동시에 상한가로 뛰어올라 주가 급등으로 VI(변동성완화장치)가 발동되기도 했습니다. 장이 열리자마자 장중 상한가 매수 대기물량이 600만주가 넘어섰으나 매도 물량이 많이 풀리지 않았죠. 기대가 큰 종목이어서 그런 것 같습니다. sk바이오사이언스가 따상에 성공하며 시가총액이 12조 9천285억원으로 불어나 코스피 시총순위가 단숨에 28위가 되었습니다. 따상은 신규 상장 종목이 첫 거래일에 공모가 대비 두 배로 시초가가 형성된 뒤 가격제한폭까지 올라 마감하는 것을 뜻하는 시장 속어입니다. 모든 투자자들의 관심이 내일도 과연 상한가를 쳐줄것인가에 쏠려있습..

2021년 IPO시장의 대어! SK바이오사이언스 청약이 3월 9일~ 3월 10일 열립니다. 공모주 물량 절반을 균등 배정 방식으로 배정하기 때문에 소액투자자들도 청약이 가능한 점 알고계시죠? 증권사별로 중복 청약도 가능하기때문에 계좌를 다 보유하고있어 6군데 모두 청약을 하게되면 최소 6주를 배정받을 수 있겠네요. SK바이오사이언스 주간사는 NH투자증권,한국투자증권,미래에셋대우,SK증권,삼성증권,하나금융투자로 6군데입니다. 증거금 50%인 325000원으로 최소물량인 10주 청약이 가능합니다. 주간사 6군데 모두 청약을 할 수 있으면 정말 좋겠지만 게으른 저는 한국투자증권과 NH투자증권 2군데에서 공모주 청약을 진행해보려고합니다. 이번 포스팅에서는 NH투자증권에서 공모주 청약 하는 방법을 알아보겠습니다.

SK바이오사이언스 공모주 청약이 3월 9일~ 3월 10일 시행됩니다. 공모주 물량 절반을 균등 배정 방식으로 배정하기 때문에 소액투자자들도 청약이 가능하구요, 증권사별로 중복 청약도 가능하다는 점이 장점입니다. SK바이오사이언스는 2021년 공모주 대어로 투자자들의 관심을 집중하고있기때문에 주간사도 6개나 되는데요. NH투자증권,한국투자증권,미래에셋대우,SK증권,삼성증권,하나금융투자입니다. 6군데 모두 청약을 하게되면 최소 6주를 배정받을 수 있겠네요. 증거금 50%인 325000원만 있으면 최소물량인 10주 청약이 가능합니다. 주식 계좌는 20일에 한 계좌만 XM 장단점 요약 만들 수 있기때문에 미리미리 준비했어야하는데 그러질 못했습니다. 저는 원래 계좌를 가지고있던 한국투자증권과 NH투자증권에 새로 계좌를 터서 2군데..

주식 투자만 하다가 코인이 너무 핫해서 저도 소량 들어가보게 되었어요. NFT코인인 샌드박스에 들어갔는데요, NFT코인은 (Non-Fungible Tokens) 대체불가능 토큰의 준말입니다. 대체불가토큰은 각각의 고유한 가치를 가지고있어 각 토큰간의 호환이 불가능한 암호 화폐로 샌드박스, 칠리즈, 디센트럴랜드, 크립토키디 등이 있습니다. 엔진코인으로 처음 알게된 NFT코인. 400원대일때 봤는데 어어 하다가 500원에 진입. 아래가 제 포트폴리오입니다. 가상화폐에 2017년에 크게 당한적이 있어서 너무 무서워서 600원대에 수익 실현했거든요. 지금 1500원 넘게 가는거 실화냐. 아쉬움을 뒤로한채 NFT코인들이 1주일여간 지속적인 상승 흐름을 보이고있어 엔진코인은 이미 진입하기엔 늦은 것 같고 샌드박스에..

안녕하세요. 매월 공모주 일정을 정리하고 기업 분석을 하면서 지난 공모주들의 상장 후 주가 변동들도 눈여겨 보고 있는데요. 최근 들어 신규 상장 기업들의 따상 (첫 거래일에 공모가 대비 두 배로 시초가를 형성한 뒤 상한가에 마감하는 것)이 많지 않다는것을 알게됐습니다. 3월에 IPO시장에 나오는 자이언트스텝을 분석하며 한 뉴스 기사를 보며 이유를 알게 되었는데요. 자이언트스텝은 네이버의 투자를 받은 유망한 기업인데 네이버와 관련된 기업들이 증시 입성 후 희비가 엇갈리고있다는 기사입니다. 지난 12월에 네이버 자회사 스노우로부터 투자를 받은 '알체라'는 수요예측에 1315.61대 1의 높은 경쟁률을 기록하면서 희망 공모 가액(8000~1만원) 최상단에서 공모가를 결정했습니다. 청약에서도 1322.58대 1..

오늘 2021년 3월 공모주 청약일정 및 기업 분석에 대해 알아보겠습니다. 공모주는 미리 일정이 다 뜨기때문에 사전에 공부해서 여유있게 투자하는것이 좋아요, 계좌를 만들어 두면 편합니다. 3월 공모주가 주목받는 이유, 바로 에스케이바이오사이언스가 3월에 청약을 앞두고있기 때문인데요. 다른 유망한 기업들도 많으니 일정순으로 3월 공모주 청약 일정을 차근차근 알아보겠습니다. 3월 공모주 청약 일정 리스트 월별 공모주 청약 일정은 38커뮤니케이션에서 보시면 편해요, 그렇지만 기업분석까지 해놓은 이 포스팅을 보시는게 제일이겠죠?^^ 38커뮤니테이션에서는 공모주 일정과 공모가, 주간사 등 다양한 정보들을 알 수 있습니다. 38커뮤니케이션 사이트 바로가기 www.38.co.kr 38커뮤니케이션 - 비상장주식,장외주..

안녕하세요 오늘은 어제 포스팅에서 말씀드린대로 2021년 2월 공모주 청약 일정과 해당 기업 분석을 해보도록 하겠습니다. 우선 2월 공모주 청약 일정 리스트입니다. 2월은 설 연휴가 있어서 그런지 1월보다 적은 느낌입니다. 2월 청약 기업으로는 피엔에이치테크, 나노씨엠에스, 네오이뮨텍, 오로스테크놀로지, 유일에너테크, 씨이랩, 뷰노, 바이오다인, 라이프시맨틱스 총 9개의 공모주가 있네요 각 회사에 대해 알아보겠습니다. 피엔에이치테크 2월에 제일 먼저 청약의 문을 여는 기업은 피엔에이치테크입니다. 피엔에이치테크는 OLED소재/OLED 소재 합성에 필요한 촉매, 원료 등을 제조 및 판매하는 회사입니다. 2007년 5월 설립 이래로 2016년 8월에 코넥스 시장에 신규상장, 소재부품전문 / 이노비즈인증 / 벤..

안녕하세요 필연입니다. 오늘은 변경된 청약 방식이죠, 공모주 균등배정에 대해서 포스팅하려고해요. 이미 1월에 균등배정 방식으로 청약을 진행한 기업이 몇 있었어요. 이제 2월부터는 균등배정방식으로 진행이 다 될거기때문에 궁금하신 분들이 많을 것 같아 함께 알아보겠습니다. 1월 공모주 청약, 균등배정방식과 비례배정방식이 섞인 이유? 2020년 11월 18일에 'IPO 공모주 일반청약자 참여기회 확대방안'이 나왔고 IPO(기업공개) 과정에서 개인투자자에게 배정되는 물량을 기존 20%에서 최대 30%로 확대, 청약증거금에 따라 차등배정하던 기존 방식에서 균등방식으로 변경, 증권사 중복 청약 금지 등이 내용이었습니다. 왜 1월 공모주 청약때 기존 차등배정방식으로 진행된 기업과 균등방식으로 진행된 기업이 섞였을까요..

안녕하세요. 오늘은 넷마블 주가에 대해 알아보겠습니다. 넷마블은 빅히트의 2대주주로 빅히트가 코스피 상장을 추진하면서 넷마블이 가지고 있는 빅히트 보유 지분가치가 더 불어날 것으로 예상, 2020년 9월에 주가가 급등했었습니다. 그러다가 실제 빅히트 상장 때에는 오히려 주가가 떨어진 모습을 보였고 그 후로 계속 박스권 행보만 보이고 있는데요, 2021년에는 넷마블의 주가가 어떤 방향으로 움직일 지 차트와 재무제표표를 통해 알아 보겠습니다. 넷마블 기업개요 - 동사의 연결실체는 모바일 게임 개발 및 퍼블리싱 사업을 영위하며 넷마블㈜는 게임 개발 자회사가 개발한 게임 등을 퍼블리싱하는 사업을 전문적으로 영위하고 있습니다. - 동사의 연결실체가 개발하여 공급하는 게임의 주요 라인업으로는 '모두의마블', '스톤..

안녕하세요 필연입니다. 오늘 개별 종목 분석으로는 키움증권을 가지고 와봤습니다. 지난 포스팅에서 키움증권의 모회사인 다우기술에 대해 주가 분석을 해봤었는데요, 오늘은 자회사 키움증권의 주가입니다. 요즘 개인 주식 투자 열풍이 장난이 아니죠, 부동산 시장이 너무 많이 올라버린 탓에 부동산 투자에 갈 돈들이 주식시장으로 유입이 된 것 같습니다. 증시가 활황이면 큰 수혜를 보는 업종이 아마 증권주일 것 입니다. 국내 주식 15년 연속 주식시장 점유율 업계 1위인 키움증권에 대해 알아보겠습니다. 키움증권 :: 16년 연속 주식시장 점유율 1위 2000년 온라인 주식 위탁 영업에 특화된 증권사로 시작했습니다. 키움투자자산운용, 키움저축은행, 키움YES저축은행, 키움캐피탈 등의 종속 회사가 있습니다. 현재 2005..

안녕하세요 필연입니다. 오늘은 주식초보탈출, 간단 재무제표 보는 방법에 대해 알아보려고 합니다. 주가는 차트, 세력, 이슈, 시장의 흐름 등 여러가지가 맞물려 움직입니다. 주식이라는게 실적과 재무제표만 가지고 주가의 상승하락을 예상해볼 수 있다면 얼마나 좋을까요? 그렇지만 이렇게 불확실하고 변동성이 심한 상황에서 재무제표는 기업의 안정성을 확인할 수 있는 수단이 되구요, 가치투자를 위한 기본 베이스가 될 수 있습니다. 재무제표를 봐야하는 이유라고 볼 수 있겠네요^^ 지금부터 재무제표 보는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. 재무제표 보는 곳 재무제표 보는 곳으로는 금융감독원 전자공시시스템 DART가 있어요.(dart.fss.or.kr) DART에서는 전자공시제도 소개, 공시대상 검색, 기업 개황, 최근 정..

남성(004270) 주가 전망 안녕하세요 오늘 개별 종목 분석으로 기업 남성을 들고왔습니다. 이 종목은 제가 단타계좌에서 쏠쏠하게 수익을 냈던 종목인데요. 여태까지 소개드린 종목과는 달리 이슈와 세력으로 움직이는 종목입니다. 차트가 다시 한 번 상승할 여력이 보여서 소개해드리고자 포스팅을 하게 되었습니다. 남성 :: 이낙연, 자율주행, 아마존 관련주남성은 1965년 설립되어 전자제품을 생산 및 수출해왔으며 현재는 모바일 오디오 기기, XM위성 수신 라디오 등의 제품을 해외에 판매하는 기업입니다. 남성의 주요 사업으로는 디지털 전자 사업부문과 최첨단 지식산업센타빌딩인 남성플라자, 크라운 플라자 등을 운영관리 및 임대하고 있는 유통임대사업으로 구분할 수 있습니다. 2020년 상반기 매출은 디지털전자 사업부문..

다우기술 주가 전망 :: 저평가 가치주 숨은 보석일까 안녕하세요 필연입니다. 오늘도 개별종목을 알아보는 시간입니다. 요즘 주식을 안하는 사람이 없더라구요. 2020년 개인의 주식투자가 늘어나면서 증권사의 영업 이익 또한 엄청나게 늘어났습니다. 2021년에도 이어질것이라는 전망이 있는데요, 증권사중 1위가 어딘가요? 키움증권입니다. 전체 국내 주식 약정 비율의 25%를 차지하고있습니다. 그래서 오늘은 키움증권의 모회사인 다우기술 주가 전망에 대해 알아보겠습니다. 다우기술 :: 국내 대표 IT 전문 기업, IT분야로 시작해 국내최초 온라인증권사 키움증권을 설립 1986년 1월에 설립되어 IT분야로 시작하여 2000년도에 국내 최초 온라인 증권사, 키움증권을 설립합니다. 이후 지속적으로 사업영역을 확장하고 국..

안녕하세요 필연입니다. 오늘 개별종목 주가 전망 두번째, 한국콜마입니다. 이 종목은 제 가족이 들고 가는 종목인데 한참 수익을 못내고 XM 장단점 요약 힘이 없더니 요즘 반짝 빛을 발하고있더라구요. 앞으로의 전망이 궁금해 공부해보았습니다. 한국콜마 :: 소비자들에게 가장 사랑받는 화장품 제조원이자 글로벌 헬스케어를 움직이는 변화의 중심에 선 기업 한국콜마는 트렌드 파악, 상품 기획, 개발, 출하, 관리(상품개발에서 완제품)에 이르기까지 완벽한 토털 서비스를 제공하는 국내 최초 ODM 전문기업으로 대표적인 한국의 코스메틱 제조사입니다. 한국콜마는 기초화장품, 색조화장품, 베이비화장품, 헤어제품, 바디제품, 향수, 기능성화장품, 의약외품류, 마스크팩 등 화장품의 거의 모든 제품군 생산이 가능하구요, 1990년 설립되어 200..

안녕하세요 필연입니다. 오늘은 XM 장단점 요약 주식 개별종목에 대해 알아보려고합니다. 소개해드릴 첫번째 종목은 코아스템입니다. 이 종목은 제가 보유하고있기도 한데요. 줄기세포를 이용한 난치성질환 의약품 전문기업인 코아스템, 새로운 2021년의 주가전망은 어떨지 분석해보았습니다 코아스템 :: 줄기세포 기술을 연구하고 상용화하는 생명공학 전문 기업 2003년에 설립된 코아스템은 줄기세포 치료제 분야에서 지속적인 연구개발을 통해 성장성, 모멘텀, 안정성을 보유한 줄기세포 치료제 분야의 글로벌 리딩 기업입니다. 2014년 1월, 희귀 난치성 질환인 루게릭병에 대한 줄기세포 치료제인 '뉴로나타-알' 개발에 성공하여 식품의약품안전처로부터 희귀의약품 지정을 받았고, 같은 해 9월에는 의약품 제조업 허가를 받았습니다. 루게릭병 치료제..

안녕하세요 필연입니다. 요즘 정말 주식 안하는 사람을 찾아보기 힘들 정도로 주식 열풍이 대단한데요, 얼마 전 저도 아기 앞으로 주식 계좌를 개설해주고 투자를 시작했었습니다. 12월 한달간 750만원으로 100만원 수익을 냈었는데요, 자녀 명의로 주식을 하더라도 증여 신고하지 않은 돈으로 수익을 내면 그 수익도 증여 금액에 해당된다는 사실 알고계셨나요? 자녀의 명의더라도 증여 신고가 되지 않으면 부모의 돈으로 간주되기 때문인데요. 무슨 말인지 헷갈리시나요? 자녀 증여 신고 하는 방법과 해야하는 이유에 대해 자세히 알아보겠습니다 >>>> 목차 증여신고를 하지 않은 경우 : 부모의 돈으로 간주되어 2,000만원 비과세, 초과분인 1,000만원에 대해서 증여세 납부해야함 또한 원칙적으로 증여를 한 날이 속한 달..

안녕하세요 필연입니다. 오늘은 주식 호가단위에 대해 알아보려고 합니다. 필수로 알아야 할 내용은 아니지만 알고 보면 아차싶고 재밌는 내용이에요 호가단위를 정리하게 된 이유는 주식만 하다가 ETF를 시작하려고 보다가 흥미를 잃어서(?)입니다. 혹시 주식 거래를 하면서 어떤 종목은 50원씩 오르는데 어떤 종목은 500원씩 오르는 것, 보신적 있으신가요? 이 단위가 어떻게 책정이 되는지 기준은 어떤 것인지 알고 계신가요? 호가는 매도, 매수의 가격 단위입니다. 호가 단위는 매매체결을 원활하게 하기 위해 기준 가격에 따라 가격단위가 표준화 되어있는데요 쉽게 표로 보시겠습니다. 기준가격에 따라 이렇게 호가가격단위가 책정이 되어있는데요 ETF를 보니 기준가가 얼마던 호가단위는 5원이더라구요. 사실 아무 상관없지만 ..

안녕하세요 필연입니다. 지난 포스팅에서 공모주가 어떤건지 알아보았습니다.올 한 해 IPO 시장이 핫했는데 내년에도 증시에 입성할 기업들이 많습니다.LG에너지솔루션, 크래프톤, 카카오뱅크 등 대어들이 2021년 상장을 준비하고있는것으로 알려져있는데요,내일이면 새해가 되는 만큼 2021년 1월에 공모주 청약 일정이 어떻게 되는지 한번 알아보겠습니다 2021년 공모주 청약 일정 리스트입니다. 1월 12일부터 시작이라고 볼 수 있겠네요몇가지 주목할만한 기업만 꼽아서 알아보도록 하겠습니다 1. 엔비티엔비티는 캐시슬라이드, 스텝업, 더퀴즈라이브를 서비스 하고 있는 기업입니다. 엔비티는 2012년에 설립되어 국내 앱 광고 매출 1위인 기업입니다. 2019년 12월 기준 글로벌 통합 매출이 1,000억이고요, 캐시슬라..

안녕하세요 필연입니다. 오늘은 공모주에 대해서 알아보려고합니다. 올해 공모주가 굉장히 핫했는데요, SK바이오팜, 카카오게임즈, 빅히트까지 엄청난 경쟁률을 자랑했었습니다. 공모주란 무엇일까요? 공모주란 일반에게 널리 투자할 사람을 구하여 ‘발행’하는 주식을 말합니다. 보통 우리가 주식시장에서 주식 거래를 하는 기업들은 상장해서 투자를 받고 있는 기업들입니다. 기업이 주식시장에서 공식적으로 거래되기 위해서는 상장을 해야합니다. 회사를 등록하는 것이죠. 기업들이 주식시장에 상장하기 위한 방법은 IPO, 기업공개입니다. 기업공개를 통해 투자자를 공개적으로 모집하는 주식을 공모주라고 합니다. 공모주 청약의 장점 공모주는 주식을 일반 투자자에게 공개해 불특정 다수가 투자할 수 있도록 하는 방식입니다. 누구에게나 투..

안녕하세요 필연입니다. 오늘은 유상증자와 무상증자의 의미, 하는 이유 등을 알아보겠습니다. 주식을 하다가 종목이 갑자기 주가가 떨어지거나 상승할때 종목 이슈를 확인하게 되죠. 제일 많이 볼 수 있는, 그리고 봐도 무슨 말인지 모르겠는 종목 이슈가 바로 유상증자일 겁니다 유상증자, 무상증자 어떤 내용인지 한번 알고나면 종목 대응하기가 쉽습니다. 유상증자란? 증자하는 이유 증자란 주식을 발행해서 회사의 자본금을 증가시키는 것을 말합니다. 새로운 주식을 발행하여 대가를 받고 판매하는 것을 유상증자라고 하는데요, 사업을 하려면 돈이 필요하죠, 필요한 돈을 조달하는 방법으로는 크게 3가지가 있습니다. 1. 회사이름으로 채권을 발행 2. 은행에서 돈을 빌림 3. 주식을 발행해 자본금을 늘리기 3번 주식을 발행해 자..

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이번에 알아볼 수입차 브랜드는 시트로엥인데요

프랑스 대표 브랜드인 시트로엥의 역사를 알아볼게요.

시트로엥은 1919년 설립된 프랑스 자동차 브랜드다. 독일을 비롯한 경쟁 브랜드에 비해 늦게 자동차 산업에 뛰어든

창업자 앙드레 시트로엥(andre citroen)은 이를 극복하기 위해 세계 자동차 산업에 혁신을 일으킬 수 있는 독창적인 아방가르드 기술을

표방했다. 상식을 뛰어넘는 파격적이고 창의적인 디자인과 혁신적인 기술로 미래 지향적인 모델들을 개발해낸 시트로엥의

역사에는 ‘최초’의 사건들이 가득하다. 유럽 최초의 양산차인 Type A를 내놓으면서 자동차 대중화 시대를 열었으며, 1934년에는

세계 최초 전륜 구동차로 유압식 브레이크가 장착되어 현대적인 자동차의 기준을 세운 트락숑 아방(Traction Avant)을 선보였다.

이후에도 세계 최초 4단 변속기 2CV, 세계 최초 전륜 디스크브레이크를 장착한 DS19, 스탑앤스타트(Stop and start)

기술을 가장 먼저 상용화한 C3 등을 내놓으며 최초의 역사를 이어간다.

시트로엥은 차량뿐 아니라 마케팅에 있어서도 고정관념을 깨는 과감한 커뮤니케이션으로 혁신의 면모를

1922년 신차의 단단함을 알리기 위해 신모델 B2를 직접 몰고 세계 최초로 사하라 사막을 횡단한 것을 시작으로 1925년에는

강철로 제작된 B12의 지붕에 코끼리를 얹고 시내를 돌아다니며 차량의 우수한 안전성을 드러내기도 했다.

1925년에는 전구 25만여 개 90㎞ 길이의 전선을 이용해 ‘CITROEN'이라고 쓴 네온사인을 에펠 탑에 10여 년간 걸어 브랜드를 알리기도 했다.

혁신의 DS, 새로운 프리미엄의 탄생

시트로엥은 1955년 파리모터쇼에서 DS를 공개했다. 모터쇼에서 소개된 뒤 15분 만에 734대가 주문되고 첫 날

12,000대가 계약되는 진기록을 세우며, DS는 혁신의 또 다른 아이콘이 되었다. 불어로 여신이라는 의미를 갖고 있는

‘Deesse’에서 이름을 따온 DS는 시트로엥이 프리미엄의 가치를 내세우며 야심차게 선보인 라인이다. 타이틀에 걸맞게

기품 있는 디자인과 섬세한 디테일이 돋보인다

차체 디자인은 이탈리아 출신 디자이너이자 조각가인 플라미니오 베르토니(Flaminio Bertoni)의 손길을 거쳐 완성되었다.

DS의 미래지향적인 차체 디자인 덕분에 ‘시대를 앞서간 자동차’, ‘하나의 예술작품’, ‘우주선을 닮은 자동차’란 별명을 얻게 된다.

DS는 자동차의 기술적인 측면에서도 전후 프랑스 기술주의 정신의 근본으로 평가 받고 있다.

2009년, 세계 최대의 모터쇼 프랑크프루트 모터쇼에서 시트로엥은 ‘프렌치 프리미엄의 정수’ DS3, DS4, DS5라인업을 소개하며,

전문가들이 꼽은 20세기를 대표하는 ‘가장 아름다운 차’이자 ‘가장 영향력 있는 차’ 중 하나인 DS를 부활시켰다.

프랑스 자동차 메이커 시트로엥Citroën은 올해로 창립 90년을 맞는다.

1919년 앙드레 시트로엥이 설립한 이 회사는 미국 이외의 최초의 양산차 제조업체였다.

1934년 혁신적인 트락숑 아방Traction Avant으로 사람들을 놀라게 한다. 최초의 대량 생산 전륜 구동 차량이었다.

트락숑 아방은 영어로 Forward Traction이며 전륜 구동을 의미한다. 당시 대부분의 차들은 후륜 구동 모델이었다.

이전에도 전륜 구동 모델이 있었지만 트락숑 아방이 가장 성공적인 모델이었다. 트락숑 아방의 혁신적인 기술은 엔지니어

앙드레 르페브르Andre Lefebvre와 디자이너 플라미니오 베르토네Flaminio Bertone에 의해 가능했다.

시트로엥의 주요 모델은 H Van, 2CV, DS 그리고 CX 등이 있었다. 1976년부터는 PSA 푸조 시트로엥 계열 회사가 된다.

세계 2차대전 직후 시트로엥의 피에르 블랑제 사장은 XM 장단점 요약 마차와 수레를 대신해 프랑스 국민들이 이용할 수 있는 값싸고

실용적인 차를 생산하기를 원했다.

프랑스 인구의 대다수인 농민들을 위해서는 울퉁불퉁한 시골길을 시속 60km의 속도로 주행하며

50kg의 감자를 싣고도 문제가 없는 좋은 서스펜션을 가진 차를 만들어야 한다고 생각했다. 특히 '계란을 하나도 깨뜨리지 않고

달릴 수 있는 차'가 필요했다. 1948년 출시된 2CV는 이러한 희망을 바탕으로 만들어진 차였다. 1949년부터 1990년까지

42년 동안 380만대 이상이 팔린 베스트셀링 모델이다.

1955년 파리 오토쇼서 선보인 DS는 시트로엥의 또 다른 명차로 남아 있다.

DS는 1999년 세기의 차(Car of the Century)에서 세계에서 가장 영향력 있는 자동차 디자인으로 인정받아 3위에 입상했다.

또한 클래식& 스포츠카 매거진에서 선정한 가장 아름다운 자동차 이기도 하다.

DS는 당시로는 획기적인 기술인 유압식 서스펜션을 선보였다. 금속 스프링 대신 오일로 상하 진동을 제어하고

유압식으로 차 높이를 조절할 수 있었다. 셀프 센터링(스티어링 휠을 돌렸다가 놓으면 제자리로 돌아오는)시스템,

반자동 클러치 등도 적용되었다.

엔진은 직렬 4기통 방식으로 1.985cc, 1.911cc, 2.175 cc, 2.347 cc가 탑재되었다. 컬럼식 트랜스미션은 4단,5단 수동 변속기와

세미 오토 등 세 가지를 적용했다. 최고속도는 시속 135km~188km였다.

고급차의 미래를 제시한 DS는 이후 저가형 모델로 개발된 ID와 스테이션 웨건, 컨버터블 모델 등이 추가되어 20여년 동안 많은

사랑을 받았다. 1975년 DS 후속모델 CX가 나왔다. 1991년까지 거의 120만대가 팔렸다. 하지만 석유위기로 판매가 부진했고

이는 시트로엥이 푸조 계열로 넘어가는 계기가 되었다. DS의 총 생산대수는 145만5천대가 넘었다.

이후에도 시트로엥은 다양한 양산형 모델과 컨셉트 모델을 선보인다.

2000년 이후 제작된 컨셉트카들은 시트로엥의 혁신과 진보를 잘 보여준다. C-Airdream 컨셉트카는

2003년 제네바 모터쇼에서 처음 공개된다. 에어로다이내믹 디자인이며, V6 자연 흡기 엔진으로 210 마력의 출력과

260Nm의 토크를 낸다. 시트로엥 C6와 C4와 유사성도 조금 보인다.

C-Airplay 컨셉트카는 2005년 12월 볼로냐 모터쇼에서 공개된다. 2인승 미니카로, 도어 하단부는 틴티드 글래스가 적용되었다.

C-Buggy는 2006년 5월 마드리드 모터쇼에서 공개된 컨셉트카. 2인승 시티카로 듄 버기와 SUV 스타일. 높아진

서스펜션으로 오프로드 주행에 맞게 디자인되었다. 하단 바디 사이드 패널에 틴티드 글래스가 적용되었고 도어는 따로 없다.

C-Métisse 컨셉트카는 2006년 파리오토쇼에서 처음 공개된다. 하이브리드카도 가솔인이나

디젤 엔진 차량과 동일한 성능을 낼 수 있다는 걸 보여주기 위해 제작했다고 한다.

C-Métisse 컨셉트카는 시트로엥이 처음 선보인 하이브리드카는 아니다. 2005년 시트로엥 C4의 하이브리드 버전을 공개했었다.

시트로엥 Hypnos는 2008년 파리 모터쇼에서 공개된다. 크로스오버 바디 스타일과 디젤 하이브리드 파워트레인 모델로

리어 액슬에는 전기모터가 탑재된다. 가장 두드러인 특징은 무지개색, 오프셋 시트 등의 실내에 있다.

또한 운전자의 얼굴을 분석하여 심리 상태를 측정하여 실내 조명을 설정하며 공기 청정용 방향제가 뿌려진다.

이 컨셉트카의 스타일의 특징은 향후 출시될 DS5에도 적용될 전망이다.

C-Cactus는 2007 프랑크푸르트 모터쇼에서 데뷰했다. 선인장처럼 낮은 산소 소비를 의미한다.

하이브리드 HDi 드라이브 트레인이 탑재된 에코카로 3.4L/100km의 연비와 CO2 배출량은 78g/km에 불과하다.

GTbyCitroen은 2008년 10월 파리 모토쇼에서 컨셉트카로 데뷰한 스포츠카. 시트로엥과

일본의 레이싱 시뮬레이션 개발업체 폴리포니 디지탈과의 공통 작품이다. 한정판으로 단 6대만 생산된다.

Citroën DS Inside는 2009 제네바 모터쇼에서 공개된다. 신형 럭셔리 DS(Differnet Spirit) 레인지의 사전 모델이다.

DS 레인지에는 3가지 모델이 있으며 처음 소개된 DS3는 2010년 판매를 앞두고 있다.

컨셉트카 DS Inside와 향후 DS3는 럭셔리 소형 컨셉트카로 미니Mini와 알파 로메오 미토MiTo와 경쟁하려는 의도이다.

2009 프랑크푸르트 모터쇼에서 공개된 Revolte 컨셉트카는 클래식한 2CV를 연상시키며,

리트랙터블 루프와 복고풍 스타일의 디자인이 특징이다.

시트로엥은 컨셉트 모델 이외에도 다양한 양산형 모델을 선보이고 있다.

C 시리즈의 모델들인 C1, C2, C3, C3 피카소,C4, C5, C6 등과 함께 고급형인 DS 레인지의 모델도 선보일 계획이다.

프랑스의 자동차 메이커 시트로엥이 국내 자동차 시장에 진출한지 어느덧 5년이 지나고 있습니다^^

시트로엥은 1990년대 삼환까뮤에 의해 수입 시판됐었으나 실적이 좋지 않아 사라졌었죠.

서울 모터쇼를 통해 한국 고객들에게 첫 공개되는 시트로엥 모델은 프리미엄 해치백 DS3, 중형 세단 C5,

도심형 다목적 차량 C4 Picasso 등 모두 3개 차종을 선보였었습니다.

시트로엥은 1919년 안드레 시트로엥 (Andre Citroen)에 의해 설립되어 올해로 97년을 맞이하는 역사 깊은 브랜드 입니다.

"Créative Technologie”를 브랜드 슬로건으로 하는 시트로엥은 역동적이면서도 창조적인 기술과 디자인을 기본으로 하고 있습니다.

지난2010년에는 기존 라인에서 벗어난 프리미엄 라인 DS3를 선보이며 유럽은 물론 전 세계적인 성공을 서두었죠.

전 세계 80여 국가에 10,000개가 넘는 네트워크를 보유하고 있으며, 지난해에는 146만대의 판매량을 기록했습니다.

시트로엥의 90년의 역사를 살펴봅니다 ^^

Créative Technologie, CITROËN

기술적 혁신, 그리고 자동차 창조의 90년

시트로엥은 1919년 안드레 시트로엥 (Andre Citroen)에 의해 설립되어 올해로 92주년을 맞은 역사 깊은 브랜드입니다.

시트로엥의 문화는 고객을 이해하고, 고객에게 끊임없는 놀라움과 만족감을 주는 것을 기본으로 하고 있었습니다.

이는 시트로엥의 미래 지향적인 디자인에서도 잘 나타납니다. 1919년에 출시된 타입A(Type A)는 유럽 최초의 대량 생산 자동차이며,

트락씨옹 아방(Traction Avant)은 이미 75년 전에 현대적인 자동차에 대한 기준을 세운 차량으로 유명하죠.

2CV는 모두에게 진정한 운전의 자유를 그리고 DS는 진보의 힘을 담았습니다.

시대를 앞선 디자인의 혁신은 시트로엥이 90주년을 맞은 지난 2009년 출시된 C3 피카소 ‘Spacebox’와, New C3 ‘Visiodrive’를 통해서도

​시트로엥은 세계에서 가장 많은 차종들을 생산해온 브랜드입니다.

타입 A, 트락씨옹 아방(Traction avant), 2CV, DS, 베르링고(Berlingo), C4 피카소 (C4 Picasso) 와 NEW C3 등을 생산한 시트로엥은

각 시대에 맞는 가장 상징적인 자동차를 양산하녀 항상 모던함과 이동성에 관하여 독창적인 접근을 위해 노력하고 있습니다.

시트로엥은 회사의 비전인 “Créative Technologie”에 잘 나타내듯 끊임없이 창의적인 기술의 혁신을 이루어 내었습니다.

과거 최초의 전륜 구동 차 트락씨옹(Traction)에서 오늘날 스톱 앤 스타트(Stop & Start)를 거쳐 내일의 하이브리드 디젤(Hybrid-Diesel)

까지. 이는 단순히 기술적인 진보뿐만 아니라 고객을 위한 새롭고 혁신적인 서비스를 의미하는 말이기도 하죠 ^^

시트로엥은 모터스포츠에서도 두각을 나타내고 있습니다. 특히 WRC(World Really Championship)에서 우수한 성적은 시트로엥을

세계적인 브랜드로 이름을 떨치게 했죠. 시트로엥은 WRC에서 4개의 제조사 타이틀과 세바스티앙 로브(Sebasien Loab)와 다니엘

엘레나(Daniel Elena)가 세운 5개의 드라이버 타이틀로 모터스포츠 역사책에 이름을 올렸습니다.

랠리 래이드(Rally Rsids)에서부터 크라지에르(Crosieres)에 이르기까지 모터스포츠에서의 풍부한 역사는 브랜드의 기술력과


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