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구시다 스탠포드대 연구원 "4차 산업혁명으로 인간 지능 확장"

MTN 감성인터뷰 [더리더] 겐지 구시다 스탠포드대 연구원

대담=최남수 대표이사 2016/11/15 11:08

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제 4차 산업혁명, 이제 우리에게 익숙한 말이 됐습니다. 하지만 정보통신기술의 빠른 발달은 우리를 익숙하지 않은 세계로 이끌어가고 있습니다. 3D프린팅과 인공지능, 로봇 등으로 상징되는 4차 산업혁명은 전 세계 어떤 변화를 가져올까요. 그리고 우리는 이러한 변화에 어떻게 대응해야 할까요?
더 리더는 세계경제연구원의 초청으로 방한한 Walter H. Shorenstien Asia-Pacific Research Center의 겐지 구시다 연구위원을 모시고 이에 대한 답을 모색해보는 시간을 가져보도록 하겠습니다.


출연: 겐지 구시다 스탠포드대 연구원
대담: 최남수 머니투데이방송 대표

“4차 산업혁명의 중심은 '추진 동력의 변화, 알고리즘적 혁명'”

Q. 이번 국제회의의 주제가 ‘제 4차 산업혁명과 한국경제의 미래’ 였습니다. 어떤 주제로 발표를 해 주셨는지 간단한 강연 소개 부탁드립니다.

A. 제가 보는 4차 산업혁명의 중심은 ‘추진 동력의 변화’입니다. ‘알고리즘적 혁명’ 이라고 부르는데요. 인간 활동이 소프트웨어 알고리즘으로 포착되고, 나누고 다시 재조합되는 과정을 의미합니다. 이후 인공지능과 핀테크, 로봇공학, 또는 아직 개발되지 않은 미래 기술, 예를 들면 빅데이터와 같은 신기술이 나오면서 근본적인 변화가 나타나게 됩니다. 인간 활동이 알고리즘으로 해석된다면 사람만이 고유적으로 할 수 있었던 활동이 기계가 도와줄 수 있는 활동이 되고요. 이후 완전 자동화 활동으로 바뀔 수 있게 됩니다. 이는 궁극적으로 사람들의 모든 활동이 완전 기계 자동화로 바뀔 수 있다는 것을 뜻하고 핵심 주제였습니다. 예를 들면 인공지능은 사람들만 할 수 있었던 행동들을 자동화하고 있고 운전을 하는 것도 지난 백여년간 변하지 않았지만, 우버와 같은 플랫폼이 나왔고요. 좀 더 예측가능한 영역이 됐습니다. 아직 사람의 선택을 좀 더 효율적이게 도와주는 ‘하이브리드’ 성격이 강합니다만 완전 자동 운전으로 진화하는 중입니다. 운전의 영역도 완전 자동 영역으로 들어서게 되는 거죠. 금융시장도 마찬가지입니다. 종목을 선택하는 것은 사람이 했죠. 개인 자산관리 매니저와 1:1로 만나서 종목을 정했습니다. 하지만 소프트웨어로도 가능합니다. 소프트웨어가 사람의 선택을 돕다가 나중에는 ‘로봇 어드바이저'처럼 완전 자동으로 종목을 선택할 수 있습니다. 따라서 모든 인간 활동은 알고리즘으로 해석되고 이후 자동화될 수 있는 것이죠. 자동화 진행에 있어 컴퓨터 자원은 더 이상 제한요소가 아닙니다. 전에는 컴퓨터의 자원이 부족했지만 지금은 풍부해졌습니다. 풍부해진 컴퓨터 자원을 이용해 모든 인간의 활동을 자동화할 수 있습니다. 모든 부문에서 자동화가 가능해 진 것이 산업혁명을 이끄는 원동력이라고 생각합니다.


4차 산업혁명..새로운 기술의 분화, 글로벌 산업의 재편성, 생산방식의 변형

Q. 구체적으로 4차 산업혁명에 대해 정의할 수 있을까요?

A. 4차 산업혁명이라는 개념이 언급된 것은 클라우스 슈밥 세계경제포럼 창립자의 책에서였습니다. 모두 제가 생각하는 방식의 ‘정확한 정의’라는 것에 대해 동의하지 않겠지만, 다양한 타입의 산업기술이 알고리즘으로 인해 수많은 방식으로 빠르게 변형되는 것을 의미합니다. 따라서 제 정의는 새로운 기술의 분화, 글로벌 산업의 재편성, 생산방식의 변형이라 하겠습니다. 세 번의 산업혁명도 역사적으로 이런 변화를 가져왔습니다.우리는 또 다른 혁명 사이에 놓여있습니다. 새로운 기술 분화라는 면에서 생각해보면 자동차 산업도 새로운 기술 분화라고 하면 보통의 자동차가 하이브리드 엔진을 장착한다든지, 수소 엔진을 장착하다가 갑자기 자율운전 시스템이 등장하는 것이죠. 자율 운전의 등장은 하나의 새로운 기술 분화라고 생각할 수 있습니다. 실리콘 밸리에서 탄생했는데요. 구글이나 테슬라가 선보였고, 이후 다른 이들이 모두 따라가는 중입니다.

MTN 감성인터뷰 [더리더] 겐지 구시다 스탠포드대 연구원

이전 산업혁명은 기계적인 힘에 초점

Q. 그렇다면 4차 산업혁명과 이전의 산업혁명간의 차이점이 궁금한데요.

A. 인간 활동에 쓰이는 처리능력이 더 증가되거나 증가합니다. 이는 인간 활동의 모든 영역과 서비스 영역에도 영향을 미칩니다. 이전 산업혁명은 기계적인 힘에 더 초점을 맞췄습니다. 인간의 노력을 기계적인 힘을 통해 자동화했죠. 이번의 경우는 소프트웨어가 인간의 지력(Brain Power)을 증강시키고 매우 많은 양의 정보를 처리할 수 있게 합니다. 사물인터넷이 이 예로 매우 유행하는 단어인데요. 작은 칩이 어디든 들어가 다양한 정보를 이전보다 더 저렴하게 측정합니다. 공장 등에서 사용할 수 있죠. 항공기에서도 당신의 ‘바이탈 사인'을 측정하는데요. 아시아나 항공이 그렇고요. 유나이티드 에어라인은 아시아나보다 더 많은 정보를 체크하고 모든 것을 측정할 수 있습니다. 자동차 보험도 사용자가 운전기술이 좋은 운전자인지 아닌지 구별해야 합니다. 보험에서는 이 요소를 잘 측정하는 것이 중요합니다.

지금은 나이와 주거지, 교육 수준, 보유 자동차, 벌금 내역 등을 조사하는데요. 자동차에 센서를 달고 스마트폰과 연동하면 데이터가 전송돼 운전자의 수준을 평가할 수 있게 됩니다. 나쁜 운전자들은 보통 자신이 좋은 운전자라고 생각하는데요. 보험 정책은 나쁜 운전자에게는 비싼 금액을, 좋은 운전자에게는 낮은 금액을 책정합니다. 나쁜 운전자들은 보험금액이 올라가는 것을 보고 운전 습관을 고치려고 노력하게 됩니다. 보험금액을 낮추기 위함이죠. 모두 할 수 있고 모두 자동화될 수 있습니다. 이것이 혁명이며 핀테크의 또 다른 혁신된 형태라고 할 수 있습니다. 이러한 산업혁명으로 가능하지 않았던 새로운 비즈니스 모델이 만들어지고 있습니다. 이를 간결화해 더 넓은 개념으로 확장하면 4차 혁명이 되는 것이고요. 변화는 매우 방대한 컴퓨터 자산을 통해 가능해질 수 있습니다. 흔히 이야기하는 클라우드 컴퓨팅 덕분입니다. 구름(클라우드)이라고 하면 하늘 위에 떠 있는 것이지만 우리가 말하는 클라우드 컴퓨팅은 10억불 혹은 더 비싼 데이터 센터를 의미합니다. 전 세계에 수많은 데이터 센터들을 구글이나 마이크로소프트, 아마존 등이 지어놨는데요. 컴퓨터 자원도 풍부해졌습니다. 더 이상 컴퓨터 자원의 한계는 제한요소가 아닙니다. 1985년에 세계에서 가장 빨랐던 슈퍼컴퓨터가 ‘Cray-2’ 였는데요. 컴퓨터의 프로세서 속도는 2년 전에나온 아이폰 6의 프로세서의 6분의 1 수준이었습니다. 그리고 수많은 스마트폰들이 출시됐죠. 그래서 연산 능력도 상당히 풍부하고요. 이는 4차 산업혁명을 이끌고 있다고 봅니다.

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효율은 높이고, 비용은 줄이는 구글의 AI엔진 '딥마인드'
4차 산업혁명이 생산성에 미치는 영향과 비슷

Q. 4차 산업혁명이 산업현장에서의 눈에 띄는 생산성 증가를 불러올 것으로 보시는지 궁금합니다.

A. 알파고를 예로 들어보면 알파고는 ‘딥마인드'로 운영됩니다. ‘딥마인드'는 구글의 AI 엔진인데요. 구글은 영국 기업에 5억불을 넘게 주고 2014년에 샀습니다. ‘딥마인드'는 AI 엔진입니다. 패턴을 인식하죠. ‘딥마인드'는 구글 내부에서만 접근 가능합니다. 구글만을 위해 쓰이고 있죠. 우리는 얼마나 많은 연산처리 능력이 들어가는지 알지 못하지만 많은 패턴 인식을 하는 AI는 매우 큰 연산처리 능력을 필요로 합니다. 연산처리 능력은 점점 비용이 저렴해지고 있습니다. 기하급수적으로 줄어들죠. 설비도 기하급수적으로 늘어 2년마다 두 배로 늘어납니다. 구글의 최첨단 데이터 센터 능력은 2년 후와 비교하면 절반 수준밖에 되지 않습니다. 2년 전의 인류 능력보다 두 배가 된 것입니다. 지금도 두 배씩 커지고 있습니다. 따라서 언제쯤 ‘딥마인드'가 모두를 위해 쓰일 것인지 의문이 들게 됩니다. 예를 들면 정기적인 비용을 내고 상용화하는겁니다. 1개월에 15달러, 혹은 20달러 일수도 있습니다. ‘딥마인드'는 모든 분야에 쓰일 수 있습니다.

구글은 올해 7월, 구글 데이터센터의 냉각 시스템을 최적화하는데 ‘딥마인드'를 적용했습니다. 구글 데이터 센터는 너무 크기 때문에 많은 에너지를 사용합니다. 전 세계 전력의 0.01%를 사용할 정도니까요. 최적화되어 있지만 매우 비싸고 높은 임금을 받는 구글 엔지니어들이 더 최적화하려고 노력하고 있습니다. 구글은 ‘딥마인드'를 갖고 있죠. “그래, ‘딥마인드'를 냉각시스템 최적화에 써보자" 했던 결과 구글은 40%의 효율을 더 높였고 15%의 전력비용을 줄였습니다. 최적화되어있던 시스템이었음에도 말입니다. 4차 산업혁명이 생산성에 미치는 영향은 구글의 ‘딥마인드'와 비슷할 겁니다. 모든 분야에서 매우 저렴하게 원하는 어떤 것도 해낼 수 있습니다. 구글에 다니는 친구에게 물어봤는데요. “이런 미래가 곧 찾아올까?” 라고 물었더니 “우리는 이미 준비하고 있어"라고 답했습니다. 당신이 누구든간에, 어떤 회사에서 일하든지 저는 사람들에게 묻습니다. “내일 당장 ‘딥마인드'를 쓸 수 있다면 무엇을 하고 싶어?”

Q. 지금 ‘딥마인드’를 쓸 수 있게 된다면 일상생활에 어떤 변화가 올까요?

A. 회사는 모든 실행계획을 더 최적화할 수 있습니다. 항공이든 공장이든 어떤 분야든 말이죠. 패턴 인식이 적용되는 모든 분야에 ‘딥마인드’를 활용할 수 있습니다. 생산성도 매우 빠르게 개선될 수 있습니다. 문제는 일자리를 잃게 된다는 것입니다. 기술 발전은 생산성을 더 높이게 되고, 더 적은 사람들만을 필요로 하기 때문입니다. 그렇다면 AI는 사람들의 일자리만 줄이게 하느냐, 동시에 사람들의 능력을 증강시키느냐라는 질문을 할 수 있습니다. AI에 대한 보편적인 논의에서, 고등 수준의 기술을 가진 사람들은 문제가 없습니다. 창의성과 능력이 있으니까요. 낮은 수준의 기술을 가진 사람들은 ‘재화화’됩니다. 하지만 이 말이 모두 맞다 생각하지 않습니다. ‘코마츠’는 건설 장비를 만드는 일본 기업인데요. 채굴기나 불도저 등 장비를 만듭니다.

그런데 새로운 시스템을 개발해서 경험이 많이 없는 이들도 쓸 수 있는 장비를 만들었습니다. 채굴기를 사용하는 것은 매우 어렵습니다. 전에는 10년 이상의 경험이 있는 이들만 직접 다룰 수 있었지만 이제 AI와 완전 자동화기술을 접목해 주변을 감지하고 판단할 수 있습니다. 경험이 부족한 사람이 일을 한다면 주변사항을 보고 판단해야 하지만 그럴 필요가 없습니다. 장비가 필요한 곳까지 움직이는 작업은 매우 복잡하기 때문에 자동운전장치를 쓸 수 있고요. 경사로에서 회전하며 채굴하는 것은 매우 힘듭니다. 너무 많이 파내면 다시 계산해서 잘라내야 하기 때문인데요. 이 시스템은 여러 센서와 드론을 기반으로 한 데이터들을 받아 활용할 수 있습니다. 지능 확산(Intelligence Augmentation)이라고 AI의 종류 중 하나입니다. AI가 인공 지능(Artificial Intelligence)의 약자이고, IA는 지능확산(Intelligence Augmentation)의 약자입니다. 이를 이용하면 기술 수준이 낮은 사람들이 매우 높은 기술의 작업을 할 수 있습니다. 따라서 질문은 바뀔 수 있습니다. 직업이 바뀌는 것 뿐만 아니라, 어떤 낮은 기술의 직업이 높은 기술의 직업으로 옮겨가느냐는 것입니다. 정책 영향도 가능해집니다. 산업 연합이나 조선업 등에도요. 한국에서는 조선업이 문제가 되고 있는데요. 이런 직종의 사람들이 어떤 일을 할 수 있는지 고민해볼 수 있고 낮은 기술의 특정 종사자들이 어떤 높은 기술 직종으로 옮길 수 있는지 생각할 수 있습니다. 이러한 관점에서 ‘딥마인드’는 매우 유용하게 쓰일 수 있습니다.

AI 사용은 특정일을 사람보다 더 잘하도록 하기 위함

Q. 몇몇 전문가들은 인공지능이 사람의 능력을 능가할 것이라고 전망합니다. 이것이 바로 ‘특이점(Singularity)의 시기’라고 설명하는데요. 가능성이 있는 이야기라고 보시나요?

A. 몇몇 사람들은 AI이라는 말이 잘못됐다고도 하는데요. I의 Intelligence가 ‘의식’이 있다는 뜻이기 때문입니다. 의식이 있는 것과 없는 것은 큰 차이가 있습니다. 컴퓨터는 이미 사람보다 복잡한 계산도 빠르게 합니다. 항공기에서도 ‘오토파일럿(자동운항)’ 기능을 씁니다. 사람보다 더 잘 비행합니다. 사람은 비상상황 등의 예외상황에만 개입합니다. 이런 관점에서 ‘특이점’은 AI가 의식을 가지면서 일을 하는지, 모든 분야에서 사람보다 뛰어나는지에 대해 질문하게 합니다. AI가 의식을 갖게 된다면 잘 모르겠습니다만, 사람보다 뛰어난 기능을 갖고 있다면 문제될 것이 없습니다. 자율 운전기능은 사람보다 더 나아질 것입니다. 이미 사람보다 운전을 잘하기도 합니다. 모든 분야에 AI를 사용한다면 사람보다 더 잘 할 수 있습니다. 저는 이 질문이 이치에 맞지 않는다 생각합니다. 기계를 사용하는 것은 특정일을 사람보다 더 잘하도록 하기 위해서입니다.

MTN 감성인터뷰 [더리더] 겐지 구시다 스탠포드대 연구원


Q. 많은 사람들은 로봇이나 AI 등으로 일자리가 줄어들 것이라는 걱정을 하고 있습니다. 1월 다보스 포럼에서 나온 예측을 기억하신다면, 2020년까지 선진국에서 일자리 710만개가 사라질 것이라는 이야기가 나왔습니다. 이러한 의견에 대해서는 어떤 생각이신가요?

A. 존재하는 직업들 중에서 AI가 도입되면서 없어질 만한 직업들을 이야기해봅시다. 낮은 수준의 일자리가 높은 수준의 일자리로 옮겨가는지, 어떤 직업들이 새롭게 생겨날지는 포함되지 않습니다. 미래를 알지 못하니까요. 1960년대 미국과 일본의 회사를 가정해봅니다. 만약 우리가 의사소통을 하려면 전화를 해야 합니다. 전화기를 들면 건물 안의 교환원에게 연결됩니다. 교환원은 전화 사업자에게 연락해 다른 건물의 교환원에게 연결하게 되는데요. 이 과정에만 최소 4명이 필요합니다. 지금이라면 간편하고 빠르게 끝낼 수 있는 일을 말이죠.

도와주던 사람들은 어디 갔나요? 모두 노숙자가 되어 길거리에 나앉았나요? 그렇지 않습니다. 낮은 임금을 받던 일부 사람들은 그럴 수도 있습니다. 이러한 패러다임을 AI에 적용해보면, 일자리 수가 줄어들 수는 있지만 어떤 일자리가 새롭게 생겨날지는 아무도 모릅니다. 낮은 기술 수준의 근로자가 높은 기술 수준의 일자리를 얻을 수도 있고요. 일자리 자체가 적어질 수는 있습니다. 7백만 개의 일자리가 없어진다는 것은 정확하지 않을 수 있습니다. 더 많을 수도 있고요. 높은 기술 수준의 일자리가 낮은 기술수준의 근로자들로 채워질 수도 있거든요. 의사는 X-RAY나 CT 등을 보고 질병을 판단하는데요. IBM의 왓슨의 인공지능이 인간 의사보다 더 잘 판독한다고 증명됐습니다. 의사가 영상판독을 할 필요가 없어진 거죠. 의사는 더 고차원적인 판단을 하거나, 당신이 이 분야의 의사라도 이러한 시스템이 필요할 수 있습니다. 어쨌든 많은 사람들을 위해 더 나은 진단을 하게 된다면 좋은 일입니다.

실리콘 밸리의 강점 '벤처 캐피탈, 인적자원 등
돌파구 찾기 위해 산업-학교, 학교-기업 등의 순환이 핵심 동력

Q. 실리콘 밸리와 가까운 스탠포드대에서 오셨는데요. 혁신을 가속화하는데 있어 실리콘 밸리가 갖고 있는 강점은 무엇이라 생각하시나요?

A. 실리콘 밸리가 움직이는데 여러 도움요소들이 있습니다. 이 요소들은 모두 함께 움직이는데요. 한 두개의 요소만으로는 큰 도움이 되지 못합니다. 큰 요소 중에는 벤처 캐피탈이 속하는데요. 벤처 캐피탈은 회사가 매우 빨리 성장하길 바랍니다. 특히 상위 벤처캐피탈 회사는 100여개 기업을 포트폴리오로 갖고 있고 1~2개가 나머지 전체 100여개 기업의 성과를 만들어 냅니다. 다른 기업들은 파산하거나 다른 더 큰 회사에 매각되기도 하죠. 벤처 캐피탈 회사는 10년 동안 지켜볼 100여개 기업의 포트폴리오에서 매우 빠르게 성장하는 한 두 개의 슈퍼스타를 원합니다. 인간 활동을 자동화하는 기업들이 가장 큰 성장을 이뤄냅니다. 규모 있는 알고리즘적 혁명이기 때문입니다. 강력한 재정난은 회사를 빠르게 성장하게 하고, 벤처 캐피탈이 보유한 포트폴리오에서 1~2개의 고성장 기업이 탄생하게 만듭니다. 또 언급할 것은 인적자원입니다.

전 세계에서 최고이자 똑똑한 인적자원을 보유하고 있는데요. 테슬라와 스페이스X를 만든 엘론 머스크를 예로 들 수 있습니다. 남아프리카에서 북미로 올 때 백팩 하나만 메고 왔습니다. 부자의 아들도 아니었지만 성공했고 실리콘 밸리의 중심에 있습니다. 아웃사이더가 이렇게 성공할 수 있는 곳은 세계에 몇 곳 없습니다. 그는 첫 번째 회사를 만들었다가 매각했고, 재투자해 페이팔을 만들어냈습니다. 또 매각하고 테슬라와 스페이스 X를 만들었습니다. 많은 사람들이 외부에서 유입됐습니다. 함께 성장할 수 있는 구조가 적용됐고요. 대학에서도 종종 이런 현상이 나타납니다. 사람들은 대학교에서 산업현장으로 투입되고 대학교로 돌아옵니다. 예를 들면 우버의 핵심 연구위원과 몇몇 연구원들은 카네기멜론대학교 로봇공학 연구실에서 왔습니다. 40여명 정도가 있죠. 대학 한 학부가 기업에 매각되기도 합니다. 전에 카네기멜론 전산학부의 학장이 언론과 인터뷰 한 적이 있었는데요. 여기에서 “당신 학부가 매각돼서 기분이 나쁘냐"라는 질문에 학장은 “문제없다. 나는 5년전까지만 해도 구글 소속이었다"라고 답했습니다. 산업에 있던 사람들이 이론적인 돌파구를 찾기 위해 학교로 돌아오며 순환되는 겁니다. 대학과 기업 간의 순환, 전 세계와 실리콘 밸리와의 순환, 이러한 흐름이 또 다른 곳으로 순환되며 퍼질 수 있습니다. 이러한 것이 핵심 동력이고 다른 여러 요소들이 작용합니다.

다가오는 변화의 물결..막지말고, 파도를 타는 것이 중요

Q. 4차 산업혁명이 진행되는 이 시대에서 사람들은 살아남기 위해 무엇을 해야 할까요?

A. 다가오는 모든 변화들을 보면서 큰 물결을 막으려고만 한다면 쓸려나갈 수 밖에 없습니다. 파도를 타는 것이 더 좋죠. 한국 예를 들어볼까요. 스마트폰 혁명을 예를 들면 일반 휴대폰 시장에서 노키아가 세계 1위, 모토롤라가 2위 업체였죠. 하지만 ‘스마트폰 파도'를 이겨내지 못했습니다. 삼성은 ‘스마트폰 파도'를 잘 탔죠. 최근의 문제만 제외하면 삼성은 파도를 잘 타고 나갔습니다. 공유경제, 예를 들면 우버와 같은 것들도 마찬가지입니다. 세계 택시들이 같은 상황에 놓여 있는데요. 어떻게 택시 산업이 반응해야 할까요? 우버와 같은 변화를 막아내려고 해야 할까요? 포용해서 함께 나아가야 할까요? 우버가 있지만 더 나은 서비스를 제공한다고 택시 업체들이 주장할 수도 있습니다. 질 좋은 서비스를 할 수 있다면 말이죠.

하지만 우버는 객관적 측정방법을 이용하면 됩니다. 안경에 센서를 달아 운전자가 집중하고 있는지, 졸립지는 않은지 체크할 수 있는 기술이 있습니다. 우버와 함께 이 측정기를 사용할 수 있는 새 플랫폼이 만들어진다면. 사람들이 우버를 쓰는데 ‘질'을 걱정한다면 객관적 측정을 이용해 개선하면 됩니다. 차량 공유경제에서 보험이 문제라면 주변 젊은이들이 피크타임을 제외한 나머지 시간에 차량을 빌릴 수 있도록 하는 보험상품을 개발하면 됩니다. 핵심은 파도를 타고 갈 것이냐, 막을 것이냐 입니다. 파도를 어떻게 타고 나갈지에 대해서는 창의력이 필요합니다. 에어비앤비가 인기를 끌면서 숙소 정리를 도와주는 서비스가 생겼다는 점처럼 말이죠.




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