서정동 STATUS_FLOAT_UNDERFLOW, 모르면 손해 볼 꿀팁

예상치 못한 오류의 그림자: 디지털 도시의 숨겨진 함정

눈에 보이지 않는 작은 균열이 만드는 나비효과

스마트 기술이 접목된 도시들은 점점 더 정교하고 편리해지고 있죠. 길찾기 내비게이션부터 스마트 홈 시스템, 심지어는 도시의 교통 흐름을 제어하는 인공지능까지, 우리 삶의 거의 모든 영역에 디지털 기술이 깊숙이 들어와 있어요. 그런데 이렇게 복잡하게 얽힌 시스템 속에서 아주 작은 오류 하나가 상상 이상의 파급 효과를 가져올 수 있다는 사실, 혹시 알고 계셨나요?

마치 댐에 생긴 미세한 균열이 결국 큰 붕괴로 이어질 수 있는 것처럼 말이죠. 제가 직접 경험했던 사례 중 하나는, 어떤 데이터 분석 프로젝트에서 사소한 수치 입력 오류 때문에 전체 예측 모델이 완전히 틀어져버린 적이 있어요. 처음엔 그냥 대수롭지 않게 생각했는데, 나중에 그 오류를 바로잡고 나니 결과값이 180 도 달라져서 정말 깜짝 놀랐습니다.

이런 작은 오차가 특히 실시간으로 방대한 데이터를 처리하는 스마트 도시 환경에서는 더 큰 문제로 발전할 가능성이 높아요. 수많은 센서와 시스템들이 주고받는 정보 속에서 단 하나의 잘못된 계산이 전체 시스템을 오작동하게 만들 수도 있으니까요. 우리가 매일 이용하는 대중교통 시스템이나 에너지 관리 시스템 같은 핵심 인프라에서 이런 일이 발생한다면, 그 혼란은 정말 엄청날 겁니다.

아마 상상하기도 싫은 시나리오겠죠? 그래서 저는 요즘 이런 디지털 시대의 ‘작은 실수’에 대해 깊이 생각하게 됩니다.

정밀한 계산이 도시의 미래를 좌우한다

특히 AI나 머신러닝 모델처럼 고도화된 시스템에서는 더욱 그래요. 이 친구들은 아주 미세한 수치 변화에도 민감하게 반응해서, 우리가 미처 알아채지 못하는 ‘언더플로우’ 같은 현상이 발생하면 학습의 방향 자체가 틀어질 수 있거든요. 예를 들어, 자율주행차가 도로의 아주 미묘한 경사나 노면 상태를 판단할 때, 이 작은 수치 하나가 잘못 처리되면 제동 거리나 방향 전환에 치명적인 오차를 유발할 수도 있습니다.

제가 예전에 직접 AI 모델을 튜닝하면서 정말 작은 하이퍼파라미터 값 하나를 조정했을 뿐인데, 성능이 확 달라지는 걸 보고 경악했던 기억이 생생해요. 그만큼 현대 사회의 복잡한 시스템들은 극도로 정밀한 계산 위에서 돌아가고 있다는 얘기죠. 이런 정밀함이 무너지면 우리가 기대했던 스마트하고 효율적인 도시 생활은커녕, 오히려 예측 불가능한 혼란과 위험에 직면할 수도 있습니다.

마치 잘 짜여진 오케스트라에서 단 한 명의 연주자가 음정을 틀어도 전체 음악이 망가지는 것과 비슷하다고 할까요? 특히 서정동처럼 빠르게 변화하고 새로운 기술이 계속 도입되는 도시에서는, 이런 숨겨진 디지털 함정들을 미리 인지하고 대비하는 자세가 정말 중요하다고 생각합니다.

데이터 홍수 속 숨겨진 숫자 오류, 왜 위험한가요?

방대한 정보 속에서 헤매는 미세한 오차들

요즘은 말 그대로 데이터의 홍수 시대잖아요. 스마트폰만 켜도 수많은 정보가 쏟아져 나오고, 우리가 알게 모르게 생성하는 데이터양은 상상을 초월합니다. 이런 방대한 데이터를 기반으로 도시의 정책이 결정되고, 기업의 전략이 세워지고, 심지어 우리의 일상생활까지 변화하고 있어요.

그런데 이렇게 어마어마한 데이터 덩어리 속에 아주 미세한 오류들이 숨어 있다면 어떨까요? 처음에는 워낙 작아서 아무도 눈치채지 못할 수 있습니다. 하지만 이 작은 오류들이 쌓이고 쌓이다 보면, 어느 순간 시스템 전체에 심각한 영향을 미칠 수 있는 ‘잠재적 폭탄’이 될 수 있습니다.

마치 수만 개의 모래알 중에서 눈에 보이지 않는 먼지 한 톨이 끼어 있다고 해서 당장 문제가 되진 않지만, 그 먼지가 중요한 기계 장치에 들어가면 고장을 일으키는 것과 비슷하죠. 저는 예전에 빅데이터 분석 업무를 하면서 수십억 건의 로그 데이터를 다뤄본 적이 있는데, 그때 아무리 작은 단위의 오류라도 그냥 넘겨서는 안 된다는 걸 뼈저리게 느꼈어요.

당장은 괜찮아 보여도 결국은 큰 왜곡으로 이어지더라고요.

정확성이 떨어지는 데이터가 불러올 혼란

데이터의 정확성은 우리가 의사결정을 내리는 데 있어 가장 기본적인 전제조건이에요. 만약 우리가 접하는 데이터가 정확하지 않다면, 그 데이터를 기반으로 한 모든 예측과 판단은 위험에 빠지게 됩니다. 예를 들어, 도시의 인구 이동 데이터를 분석해서 새로운 상권을 개발했는데, 데이터에 미세한 오류가 있어서 실제와 다른 예측이 나왔다면 어떻게 될까요?

막대한 예산이 낭비되고, 상권 활성화는커녕 오히려 유동 인구가 줄어드는 역효과가 발생할 수도 있겠죠. 제가 직접 사업 기획을 할 때 데이터 분석을 잘못해서 초기에 큰 손실을 본 경험이 있는데, 그때 정말 데이터의 중요성을 뼈저리게 깨달았습니다. 정확성 없는 데이터는 오히려 없으니만 못하다는 것을요.

특히 인공지능이 우리 삶의 더 많은 부분을 책임지게 될 미래에는, 이런 작은 데이터 오류 하나가 사람들의 안전이나 재산에 직접적인 위협을 가할 수도 있습니다. 그래서 우리는 항상 데이터의 품질과 정밀성에 대해 깊이 고민하고, 숨겨진 오류들을 찾아내려는 노력을 게을리하지 않아야 한다고 생각합니다.

AI 시대의 정교함: 오차는 곧 재앙이 될 수 있다

인공지능의 판단을 좌우하는 미세한 수치

이제 AI는 우리 삶의 거의 모든 분야에 스며들고 있습니다. 검색 엔진, 추천 시스템은 물론이고 의료 진단, 금융 투자, 자율주행까지 그 영역을 넓혀가고 있죠. AI가 똑똑해지는 만큼, 우리는 점점 더 AI의 판단에 의존하게 됩니다.

그런데 AI는 우리가 제공하는 데이터를 바탕으로 학습하고 판단하는데, 이때 아주 작은 수치 오차라도 발생한다면 어떻게 될까요? AI는 스스로 ‘이게 오류다!’라고 판단하기 어렵습니다. 주어진 데이터를 맹목적으로 학습하고, 그 오류까지도 ‘정답’인 양 받아들여서 판단을 내릴 가능성이 높습니다.

제가 예전에 어떤 이미지 인식 AI를 개발할 때, 아주 미묘한 색상 값의 차이가 모델의 인식률을 크게 떨어뜨리는 것을 보고 깜짝 놀란 적이 있어요. 사람 눈에는 거의 구분이 안 가는 차이였는데도 말이죠. 이처럼 AI 시스템의 정교함은 우리가 상상하는 것 이상으로 중요하며, 사소한 오차는 예측 불가능한 재앙으로 이어질 수 있습니다.

특히 생명과 직결되는 의료나 자율주행 같은 분야에서는 더더욱 치명적일 수밖에 없습니다.

오류의 전염: 시스템 전체를 마비시키는 작은 틈새

AI 시스템은 단독으로 작동하기보다 다른 여러 시스템과 연동되어 작동하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 스마트 도시의 교통 관제 AI는 CCTV, 차량 센서, 기상 데이터 등 수많은 정보를 복합적으로 분석하여 신호 체계를 제어합니다. 만약 이 중 하나의 데이터 소스에서 미세한 오류가 발생한다면, 그 오류는 AI의 판단을 왜곡시키고, 이 왜곡된 판단은 다시 다른 시스템에 영향을 미쳐 연쇄적인 오류를 일으킬 수 있습니다.

마치 감기 바이러스가 한 사람에게서 시작되어 순식간에 공동체 전체로 퍼져나가듯이 말이죠. 이런 상황을 방지하기 위해서는 각 시스템의 독립적인 정확성뿐만 아니라, 시스템 간의 데이터 연동 과정에서도 정밀한 검증이 필수적입니다. 저는 전에 회사에서 여러 시스템을 통합하는 프로젝트를 진행한 적이 있는데, 그때 데이터 포맷이나 정밀도 기준이 미묘하게 달라서 호환성 오류가 끊임없이 발생했던 기억이 납니다.

이런 사소한 틈새가 결국 전체 프로젝트를 지연시키고 막대한 비용을 초래했죠. 이런 경험을 통해 저는 작은 오류가 얼마나 무서운 결과를 가져올 수 있는지 다시 한번 깨달았습니다.

우리 주변의 스마트 시스템, 과연 완벽할까?

눈에 보이지 않는 버그, 일상을 위협하다

우리는 매일 스마트폰, 스마트워치, 스마트 가전 등 수많은 스마트 기기들과 함께 살아가고 있습니다. 이 기기들은 우리의 삶을 훨씬 더 편리하고 효율적으로 만들어주었죠. 하지만 이런 스마트 시스템들도 사람이 만든 것이기에 완벽할 수는 없습니다.

눈에 보이지 않는 소프트웨어 버그나, 데이터 처리 과정에서의 미세한 오류가 언제든 발생할 수 있습니다. 우리가 사용하는 앱에서 숫자가 잘못 계산되거나, 갑자기 알람이 울리지 않거나 하는 사소한 경험들, 한 번쯤 해보셨을 거예요. 이런 작은 문제들이 모여서 때로는 예상치 못한 큰 불편을 초래하기도 합니다.

제가 직접 스마트홈 시스템을 사용하다가 온도 센서의 미세한 오작동으로 난방비가 엄청나게 나온 적이 있었는데, 정말 어이없고 황당했습니다. 이런 경험은 스마트 시스템이 얼마나 정교한 균형 위에서 작동하고 있는지를 다시금 깨닫게 해줍니다. 단순한 계산 오류를 넘어, 우리 생활과 밀접한 연관이 있는 부분에서 오류가 발생한다면 그 파급 효과는 상상 이상일 것입니다.

스마트 도시 인프라의 숨겨진 취약성

스마트 시티는 더 큰 규모로 이 문제에 노출될 수 있습니다. 에너지 그리드, 교통 관제, 환경 모니터링 시스템 등 도시의 핵심 인프라가 모두 디지털로 연결되고 자동화되는 과정에서, 앞서 언급한 미세한 오차나 버그는 단순히 불편함을 넘어 도시 기능 전체를 마비시킬 수도 있는 잠재적 위험 요소가 됩니다.

예를 들어, 전력망을 제어하는 스마트 시스템에서 아주 작은 전압 측정 오류가 발생하면, 처음에는 대수롭지 않게 보일지라도 장기적으로는 전력 과부하나 부족을 초래하여 대규모 정전으로 이어질 수도 있습니다. 제가 전에 전문가들과 함께 스마트 시티 구축 프로젝트에 참여했을 때, 보안 취약점과 함께 이런 ‘데이터 정밀성’ 문제가 핵심 쟁점 중 하나였던 기억이 납니다.

수십, 수백만 개의 센서가 주고받는 데이터 속에서 단 하나의 불량 값이 전체 시스템에 혼란을 줄 수 있다는 사실에 모두가 긴장했었죠. 결국, 스마트 시스템의 완벽함보다는 ‘숨겨진 취약점’을 얼마나 잘 관리하고 대비하느냐가 더 중요하다고 볼 수 있습니다.

도시 발전과 디지털 정밀도, 성공을 위한 필수 요소

서정동의 미래, 정교한 데이터 관리에 달려있다

서정동처럼 빠르게 발전하는 도시는 끊임없이 새로운 건물들이 들어서고, 인프라가 확장되며, 주민들의 생활 패턴도 빠르게 변화하고 있습니다. 이러한 변화의 흐름을 정확히 파악하고 미래를 예측하기 위해서는 정밀한 데이터 분석이 필수적이죠. 인구 통계, 교통량, 상권 데이터, 환경 정보 등 수많은 데이터를 모아 분석하여 도시 계획을 수립하고 효율적인 정책을 시행해야 합니다.

그런데 만약 이 데이터들 속에 미세한 오차가 숨어 있다면 어떻게 될까요? 예를 들어, 특정 지역의 유동 인구가 실제보다 과대 또는 과소평가되어 도로를 확장하거나 상업 시설을 배치했는데, 실제 결과는 예측과 완전히 다를 수 있습니다. 제가 과거에 부동산 시장 분석 프로젝트를 할 때, 미세한 인구 통계 오류 때문에 지역별 상권 가치를 완전히 잘못 예측했던 경험이 있는데, 그때 느꼈던 당혹감은 이루 말할 수 없었습니다.

서정동의 경우에도 마찬가지입니다. 데이터의 정밀도가 떨어진다면, 야심 찬 개발 계획이 예상치 못한 난관에 부딪히거나, 주민들의 삶의 질 향상이라는 본래의 목표를 달성하지 못할 수도 있습니다.

성공적인 스마트 도시 구축을 위한 섬세한 접근

스마트 도시는 단순한 기술 도입을 넘어, 도시 전체의 유기적인 연결과 효율성을 추구합니다. 이를 위해서는 모든 단계에서 극도의 정밀함이 요구됩니다. 센서 설치부터 데이터 수집, 분석, 그리고 이를 기반으로 한 자동화 시스템 작동에 이르기까지, 단 하나의 과정이라도 정밀도가 떨어진다면 전체 스마트 도시의 기능에 균열이 생길 수 있습니다.

저는 개인적으로 스마트 도시 프로젝트에 참여하면서, 아무리 작은 부품이나 소프트웨어 모듈이라도 그 기능과 정밀도를 꼼꼼하게 검증해야 한다는 원칙을 세웠습니다. 자칫 대수롭지 않게 넘어갔던 부분이 나중에 큰 문제를 일으킬 수 있다는 것을 여러 번 경험했기 때문입니다. 특히 서정동처럼 역동적으로 발전하는 도시에서는 이런 섬세한 접근 방식이 더욱 중요합니다.

최신 기술을 빠르게 도입하는 것도 중요하지만, 그 기술이 품고 있을지 모르는 ‘미세한 오차’까지 꼼꼼하게 관리하고 대비하는 것이야말로 진정한 의미의 성공적인 도시 발전을 이끌 수 있는 핵심 열쇠라고 확신합니다.

작지만 치명적인 디지털 오차, 어떻게 대비할까?

기술적 해결을 넘어선 사람의 역할

우리는 디지털 오류를 이야기할 때 흔히 복잡한 기술적 해결책만을 생각하곤 합니다. 물론 첨단 알고리즘이나 고정밀 센서, 강력한 테스트 도구 등이 중요하지만, 사실 가장 중요한 것은 결국 ‘사람’의 역할이라고 생각합니다. 아무리 완벽한 시스템이라도 이를 설계하고, 구축하고, 운영하는 과정에서 사람이 실수를 할 수 있기 때문입니다.

제가 직접 IT 프로젝트를 여러 번 해보니, 결국 오류의 상당수는 기술 자체의 문제보다는 사람의 부주의나 잘못된 판단에서 비롯되는 경우가 많더라고요. 그래서 개발자나 엔지니어들이 데이터를 다루는 과정에서 더욱 꼼꼼하고 책임감 있는 태도를 갖는 것이 중요합니다. 주기적인 교육을 통해 최신 기술 동향뿐만 아니라 데이터의 중요성과 정밀성 유지의 필요성에 대한 인식을 높이는 것도 필요하고요.

기술적 대비책도 중요하지만, 그 이면에 있는 사람의 ‘정성’과 ‘경험’이 뒷받침될 때 비로소 진정한 의미의 디지털 안정성을 확보할 수 있다고 믿습니다.

지속적인 검증과 협업으로 오류를 줄이는 지혜

디지털 세상의 오류는 한 번 잡아냈다고 해서 끝나는 문제가 아닙니다. 기술은 끊임없이 발전하고, 새로운 시스템이 도입되며, 데이터의 양과 종류도 계속해서 변하기 때문입니다. 따라서 우리는 지속적인 검증 과정을 통해 잠재적인 오류를 찾아내고 예방하는 노력을 기울여야 합니다.

마치 건강검진을 꾸준히 받아서 작은 질병도 초기에 잡아내듯이 말이죠. 그리고 혼자서 모든 것을 해결하려 하기보다는, 다양한 분야의 전문가들이 서로 협력하는 것도 매우 중요합니다. 예를 들어, 도시 계획 전문가는 데이터 분석가와, AI 개발자는 실제 도시 운영자와 긴밀하게 소통하며 각자의 전문성을 바탕으로 오류 발생 가능성을 줄여나가야 합니다.

제가 예전에 복잡한 시스템 통합 프로젝트를 할 때, 각 부서 간의 긴밀한 협업 덕분에 미처 예상치 못했던 많은 오류들을 사전에 발견하고 해결할 수 있었던 경험이 있습니다. 서로 다른 시각과 전문성을 가진 사람들이 함께 머리를 맞댈 때, 비로소 우리는 작은 디지털 오차들이 불러올 수 있는 큰 재앙을 효과적으로 막아낼 수 있을 겁니다.

영향을 받는 분야	미세한 오차가 가져올 수 있는 결과	예방을 위한 핵심 요소
스마트 도시 교통	신호 체계 오작동, 교통 혼잡 가중, 사고 위험 증가	실시간 데이터 검증, 센서 정밀도 향상, 시스템 상호작용 분석
의료 AI 진단	오진으로 인한 잘못된 치료, 환자 안전 위협	고품질 학습 데이터, AI 모델의 정교한 튜닝, 전문가의 최종 검토
자율주행 시스템	주행 오류, 돌발 상황 대처 미흡, 인명 사고 발생 가능성	다중 센서 융합 기술, 엄격한 테스트 환경, AI 알고리즘 고도화
금융 시스템	정확하지 않은 투자 판단, 재정 손실, 시장 불안정 야기	데이터 정합성 유지, 실시간 오류 감지 시스템, 금융 전문가의 감독

미래 도시, ‘보이지 않는 오차’를 넘어설 지혜

기술 발전과 함께 필요한 윤리적 책임

우리가 지금껏 이야기했던 ‘보이지 않는 오차’의 문제는 단순히 기술적인 결함을 넘어, 우리 사회 전체의 윤리적 책임과도 깊이 연결되어 있습니다. AI와 스마트 기술이 발전할수록, 이 기술이 가져올 수 있는 잠재적 위험에 대해 우리 모두가 깊이 인지하고 책임감 있는 자세로 접근해야 합니다.

기술이 제공하는 편리함만을 쫓다 보면, 그 이면에 숨겨진 작은 문제들을 간과하기 쉽습니다. 하지만 서정동처럼 빠르게 성장하는 도시에서 이 작은 오류가 누군가의 삶에 치명적인 영향을 미칠 수도 있다는 사실을 잊어서는 안 됩니다. 제가 예전에 인공지능 윤리 관련 세미나에 참석했을 때, 기술의 발전 속도만큼이나 그 기술이 사회에 미칠 영향에 대한 고민과 논의가 중요하다고 강조하는 발표를 들으며 깊이 공감했던 기억이 납니다.

우리가 기술을 어떻게 설계하고, 어떤 기준으로 데이터를 처리하며, 어떤 안전장치를 마련할 것인지에 대한 끊임없는 질문과 성찰이 필요한 시점입니다.

지속 가능한 스마트 도시를 위한 우리의 역할

결국 지속 가능한 스마트 도시를 만들어나가는 것은 비단 기술 전문가들만의 몫이 아닙니다. 도시를 살아가는 우리 모두의 관심과 참여가 필요합니다. 미세한 오차가 큰 문제를 일으킬 수 있다는 인식을 시민들 스스로가 갖고, 생활 속에서 불편함이나 의심스러운 점을 발견했을 때 적극적으로 피드백을 제공하는 문화가 정착되어야 합니다.

정부나 기업은 이러한 시민들의 목소리에 귀 기울이고, 투명한 정보 공개와 함께 오류를 최소화하기 위한 노력을 지속해야 합니다. 제가 직접 스마트 도시 관련 커뮤니티 활동을 하면서 느낀 점은, 기술 공급자와 사용자 간의 적극적인 소통이 얼마나 중요한지 모른다는 것입니다.

서로의 입장을 이해하고 협력할 때, 비로소 우리는 기술이 가진 잠재력을 최대한 발휘하면서도 그 그림자를 최소화할 수 있습니다. 미래의 서정동이 단지 기술적으로 발전한 도시를 넘어, ‘보이지 않는 오차’까지도 지혜롭게 극복하며 모든 시민이 안심하고 살아갈 수 있는 진정한 의미의 스마트 도시가 되기를 간절히 바랍니다.

우리 모두의 작은 관심이 모여 더 나은 미래를 만들어갈 수 있다고 확신합니다.

글을 마치며

오늘 우리는 스마트한 세상 속 보이지 않는 오류들이 얼마나 큰 파급 효과를 가져올 수 있는지 깊이 이야기 나눠봤어요. 작은 수치 하나가 도시 전체의 흐름을 바꾸고, 때로는 우리 삶에 직접적인 영향을 줄 수도 있다는 사실에 저도 참 많은 생각을 하게 됩니다. 결국 기술의 발전만큼이나 그 기술을 다루는 우리의 섬세함과 책임감이 중요하더라고요. 앞으로도 우리 모두가 이런 디지털 세상의 그림자를 현명하게 관리하며, 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 미래를 함께 만들어나가면 좋겠습니다.

알아두면 쓸모 있는 정보

1. 데이터는 많을수록 좋지만, ‘정확성’이 가장 중요해요. 작은 오류가 큰 오판을 부를 수 있으니 항상 꼼꼼하게 확인하는 습관을 들이세요.

2. AI 시스템은 우리가 준 데이터를 맹목적으로 학습해요. 그러니 AI에게 주는 정보가 오류 투성이면, AI도 오류 투성이 판단을 내릴 수밖에 없겠죠?

3. 스마트 도시의 여러 시스템은 마치 거미줄처럼 연결되어 있어요. 한 곳에서 발생한 작은 문제가 전체 도시 기능에 영향을 줄 수 있다는 점을 항상 기억해야 합니다.

4. 기술은 계속 발전하지만, 오류를 찾아내고 예방하는 데는 결국 ‘사람의 눈’과 ‘사람의 판단’이 결정적이에요. 끊임없이 배우고 검증하는 자세가 필요합니다.

5. 우리 주변의 스마트 기기나 시스템에서 사소한 오류를 발견했다면, 그냥 지나치지 말고 적극적으로 피드백을 주세요. 작은 관심이 더 큰 안전을 만들 수 있습니다.

중요 사항 정리

우리가 꿈꾸는 스마트하고 편리한 미래 도시를 위해서는 눈에 보이지 않는 작은 디지털 오류 하나하나까지 세심하게 관리하는 지혜가 필요하다는 점을 다시 한번 강조하고 싶어요. 고도로 복잡해지는 현대 시스템에서 미세한 수치 오차는 단순한 실수를 넘어 예측 불가능한 혼란과 치명적인 결과를 초래할 수 있기 때문입니다. 특히 인공지능이 우리 삶의 더 많은 영역에 깊이 관여하게 되면서, AI 학습 데이터의 정밀도와 알고리즘의 정확성은 그 어떤 때보다 중요해졌습니다. 제가 여러 프로젝트에서 직접 경험했듯이, 아주 사소한 데이터 입력 오류나 시스템 간의 비호환성이 결국 전체 프로젝트의 방향을 틀어버리거나 막대한 손실로 이어진 경우가 많았습니다. 단순히 기술적인 해결책에만 의존하기보다는, 시스템을 설계하고 운영하는 우리 ‘사람’들의 책임감 있는 태도와 지속적인 검증 노력이 병행되어야만 비로소 진정한 의미의 디지털 안정성을 확보할 수 있습니다. 각 분야 전문가들의 긴밀한 협력과 시민들의 적극적인 관심과 피드백이 더해질 때, 우리는 작은 오류의 그림자를 넘어설 수 있는 견고한 스마트 도시를 만들어갈 수 있을 것입니다.