현대오토에버가 레벨3 자율주행 상용화에 힘입어 차량SW(소프트웨어) 사업 비중을 키워 수익성을 개선할 것으로 전망됐다.
김현용 현대차증권 연구원은 16일 현대오토에버 목표주가 16만 원, 투자의견 '매수'를 유지했다.
직전 거래일인 13일 현대오토에버 주가는 10만3500원에 거래를 마쳤다.
김 연구원은 "현대오토에버의 2022년 4분기 영업이익률은 5.0%로 예상된다"며 "차량SW 부문 비중 확대에 따라 점진적 수익성 회복세를 보일 것"이라고 내다봤다.
현대오토에버는 지난해 4분기 매출 7736억 원, 영업이익 389억 원을 거둔 것으로 추산됐다. 2021년 4분기와 비교해 매출은 19.8%, 영업이익은 48.5% 늘어나는 것이다.
다만 2022년 연간 영업이익률은 4.6%로 2021년과 동일한 수준에 그칠 것으로 예상됐다. 이는 차량SW 부문 마진이 고급인력 확충에 따른 인건비 부담 및 규모의 경제에 다다르지 못해 저조한 영향을 받은 것으로 분석됐다.
현대오토에버의 지난해 하반기 영업이익률은 4.8%로 상반기 4.3%보다 개선됐고 올해 영업이익률은 4.9%를 보일 것으로 예상됐다.
현대오토에버 차량SW 부문 분기 매출액은 3사(현대오토에버·현대엠엔소프트·현대오트론) 합병 초기 900억 원 수준이었으나 지난해 4분기에는 1500억 원에 육박했다.
이는 현대오토에버 전체 매출에서 비중 19%를 넘어서는 것이다.
레벨3 자율주행은 올해 상반기 제네시스 G90 2023년형 모델에 적용되면서 본격적 상용화가 시작돼 앞으로 2년 안에 20종 이상 차종에 확대 적용될 것으로 전망된다.
이에 2025년 현대오토에버는 차량 소프트웨어 플랫폼 '모빌진' 매출만 3천억 원에 달하고 내비게이션까지 포함한 전체 차량SW 부문 연간 매출액은 9천억~1조 원 수준에 이를 것으로 예상됐다.
김 연구원은 "레벨3 장류주행 상용화가 임박하며 차량SW 부문에서 고부가가치인 모빌진 중심의 고성장이 예상된다"고 투자의견을 매수로 제시한 이유를 설명했다.
원문 : https://www.businesspost.co.kr/BP?command=article_view&num=303548
구글 클라우드는 유통 업체가 매장 내 ‘선반 관리(shelf checking)’ 프로세스를 혁신하고 더욱 유연하고 자연스러운 온라인 쇼핑 경험을 구현할 수 있도록 지원하는 새로운 인공지능(AI) 기술과 기능 업데이트를 발표한다고 16일 밝혔다.
먼저 구글 클라우드는 선반 관리 AI 도구를 전 세계 지역에 프리뷰 버전으로 공개하고 이커머스 사이트 내 개인화와 탐색 기능, 상품 추천 기능 업데이트 등 유통 업체의 디지털 트랜스포메이션을 지원하는 다양한 AI 기능을 상용화 버전(GA)으로 출시했다.
구글 클라우드의 새로운 선반 관리 AI 솔루션은 진열된 상품의 가용성을 개선하고 실제 진열 현황에 대한 향상된 가시성을 제공하며, 유통 업체가 재입고해야 하는 상품을 빠르게 파악할 수 있도록 지원한다.
선반 관리 AI는 구글 클라우드의 버텍스 AI 비전(Vertex AI Vision)을 기반으로 제품 인식, 태그 인식 등 두 가지 머신러닝 모델을 탑재하고 있다. 유통 업체는 선반 관리 AI를 활용해 상품의 외형과 문자 특성만으로 모든 유형의 제품을 대량으로 식별하고, 해당 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있다.
구글 클라우드의 선반 관리 AI는 수십억 개의 고유 ‘엔티티(entity)’로 구성된 구글 데이터베이스를 기반으로 여러 각도와 시점에서 촬영한 이미지 정보를 활용해 제품을 구별한다. 따라서 유통 업체는 데이터를 수집하고 AI 모델을 학습시키는 데 시간과 비용을 낭비하지 않아도 된다. 천장에 장착한 카메라부터 직원의 휴대폰, 매장 내 순찰 로봇이 촬영한 사진 등 다양한 유형의 이미지를 선반 관리 AI에 활용할 수 있어서다.
선반 관리 AI에 제공한 이미지와 데이터는 해당 유통 업체에 귀속되며, AI 기술은 오직 제품과 가격표 식별에만 활용된다. 선반 관리 AI는 전 세계 지역에 프리뷰 버전으로 공개됐으며 수개월 내 상용 버전으로 출시될 예정이다.
구글 클라우드는 보다 빠르고 직관적인 온라인 탐색과 제품 검색으로 소비자에게 만족스러운 쇼핑 경험을 제공할 수 있도록 지원하는 AI 기반 탐색 기능도 선보였다. 브라우즈 AI(Browse AI)는 유통 업체를 위한 디스커버리 AI(Discovery AI) 솔루션에 새롭게 업데이트된 기능으로, 고객이 이커머스 사이트에서 카테고리를 선택하면 머신러닝을 활용해 최적화된 상품 배열을 선별해 보여준다.
AI는 시간의 경과에 따라 축적되는 데이터를 통해 각 페이지에서 이상적인 제품 배치 순서를 학습한다. 브라우즈 AI는 담당자의 개입 없이 정확성, 연관성과 판매 가능성 향상을 위해 화면에 표시하는 제품 종류와 배열 방식을 최적화한다. 전 세계 지역에 상용 버전으로 출시됐으며 72개 언어를 지원한다.
이와 함께 구글 클라우드는 고객이 이커머스 사이트에서 검색 또는 탐색 시 맞춤형 결과를 제공하는 새로운 AI 개인화 기능을 발표했다. AI 개인화 기능은 구글 클라우드의 새로운 브라우즈 AI 제품군과 기존 리테일 서치(Retail Search) 솔루션의 기능을 대폭 강화한다.
새로운 개인화 기능의 핵심 역할을 하는 AI 기술은 클릭, 장바구니, 구매를 비롯한 행동 데이터를 활용해 고객의 취향과 선호를 판단한다. 이후 해당 선호와 일치하는 상품을 검색 및 브라우징 상단에 노출시키며 맞춤형 검색 결과를 제공한다.
고객의 맞춤형 검색·탐색 결과는 특정 이커머스 사이트 내 상호작용만을 기반으로 하며 구글 계정 활동과는 연동되지 않는다. 유통 업체는 고객이 웹사이트에서 생성한 계정 또는 자체 쿠키를 통해 고객 정보를 식별할 수 있다. 다른 모든 구글 클라우드 솔루션과 마찬가지로 고객은 자신의 데이터를 소유·통제하며, 고객 선호도 관련 정보는 유통 업체가 보유한다. AI 개인화 기능은 전 세계 지역에서 상용 버전으로 사용할 수 있다.
대다수의 유통 업체가 웹사이트에 표시할 패널과 이를 효과적으로 배치하는 방법, 관련성 높고 개인화된 콘텐츠를 조정하는 방식 등을 결정하는 데 오랜 시간 어려움을 겪어 왔다.
구글 클라우드는 유통 업체가 이커머스 자산을 한층 더 역동적인 개인 맞춤형 공간으로 탈바꿈할 수 있도록 지원하는 레코멘데이션 AI(Recommendations AI)의 새로운 업그레이드 기능도 발표했다. 유통 업체는 페이지 수준 최적화(page-level optimization) 기능을 통해 이커머스 사이트에서 고객별 맞춤형 상품 패널 노출을 보다 유동적으로 결정할 수 있다. 또한 사용자 경험 테스트에 투입되는 리소스를 최소화하고, 사용자 참여도와 구매 전환율을 향상할 수 있다.
최근 새롭게 추가된 수익 최적화(revenue optimization) 기능은 머신러닝을 활용해 더 나은 상품 추천을 제공함으로써 이커머스 사이트의 사용자 세션당 수익 증대를 지원한다. 딥마인드(DeepMind)와 협업해 구축한 머신러닝 모델은 제품 카테고리, 품목 가격, 클릭·구매 전환율을 조합해 고객의 장기적인 만족도와 유통 업체의 수익 향상을 적절히 안배한다. 이외에도 새로운 재구매 유도(buy-it-again) 모델은 고객의 과거 쇼핑 이력을 기반으로 개인 맞춤형 추천을 제공해 재구매 가능성을 공략한다.
글 클라우드 고객이 일반적으로 사용하는 표준 추천 시스템과 비교했을 때, 레코멘데이션 AI를 사용하는 유통 업체의 구매 전환율과 클릭률은 두 자릿수 이상 상승한 것으로 나타났다. 페이지 수준 최적화와 수익 최적화 기능, 재구매 유도 모델은 전 세계 지역에 상용 버전으로 출시됐다.
사미르 딩그라(Sameer Dhingra) 구글 클라우드 아태일본지역 리테일 및 소비재 부문 총괄은 “지난 몇 년간 유통 업계는 격변의 시기를 겪으며 효율적으로 고객을 만족시키면서 변화에 빠르게 대응할 수 있는 방안을 강구하게 됐다”며 “인공지능 및 머신러닝과 같은 최신 기술 도구를 활용해 매장과 온라인 채널이 당면한 과제를 해결하는 기업만이 미래 경쟁력을 확보할 수 있을 것”이라고 말했다.
원문 : https://www.edaily.co.kr/news/read?newsId=01984406635478376&mediaCodeNo=257&OutLnkChk=Y
IAR시스템즈(IARSystems)는 '임베디드 소프트웨어 개발의 12가지 기본 사항('The 12 Fundamentals of Embedded Software Development')'이라는 제목의 전자책을 제공한다고 16일 밝혔다.
이 전자책은 임베디드 개발자가 고품질의 코드, 성공적인 시장성, 높은 수익성을 가진 소프트웨어 개발을 목표로 할 때 고려해야 할 사항에 대한 종합적인 사례 연구집으로서, IAR 시스템즈의 다양한 포지션과 분야에 속한 전문가들이 임베디드 소프트웨어 개발을 개발하며 쌓아온 풍부한 노하우와 경험들이 고스란히 담겨 있다.
임베디드 소프트웨어 프로젝트가 갈수록 더 복잡해지고 있으며, 이와 관련하여 개발자들은 애플리케이션과 제품을 보다 빠르고 비용 효율적으로 실현해야 하는 압박에 시달린다는 것은 공공연한 사실이다. IAR 시스템즈의 전자책은 임베디드 엔지니어의 당면 과제들을 정리하고, 이를 해결하는 데 도움이 되는 실질적인 조언을 '12가지 기본사항'에 담아 구체적인 사례와 함께 제공한다.
'임베디드 소프트웨어 개발의 12가지 기본사항'은 다년간의 기술 전문성과 업계 경험을 보유한 IAR 시스템즈 전문가 그룹에 의해 작성되었다. 주 저자(principal author)는 제품 마케팅 담당 수석 매니저인 라파엘 토빈저(Rafael Taubinger)이며, IAR 시스템즈의 앤더스 홈버그(Anders Holmberg) CTO, 데이비드 칼버그(David Källberg) EMEA 지역 FAE 매니저, 션 프레스트릿지(Shawn Prestridge) 미국 FAE 매니저, 그리고 한국IAR의 이현도 세일즈 매니저가 공저자로 참여해 임베디드 소프트웨어 개발에 대한 다양한 관점을 제시하고 있다.
라파엘 토빈저 IAR 시스템즈 제품 마케팅 담당 수석 매니저는 “우리의 집단 지식을 압축된 전자책 형태로 제공하는 것은 특별한 기쁨이었다”며 “우리는 사례 연구의 형태로 매우 구체적인 활용 사례를 소개할 수 있었는데, 이를 통해 개발자들에게 소프트웨어 프로젝트의 성공을 위한 가장 중요한 측면을 제시할 수 있기를 바란다”고 말했다.
출처 : 테크월드뉴스(https://www.epnc.co.kr)