'주택규' 기자의 전체기사
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생산관리 작업 표준화 이후, 자동화로 나아가는 단계별 설계 전략
많은 기업이 생산성을 높이기 위해 자동화를 추진하지만, 실제 현장에서는 실패하거나 기대만큼의 효과를 내지 못하는 경우가 많다. 그 이유는 대부분 표준 없이 자동화를 시도했기 때문이다. 자동화는 기계가 사람을 대신하는 과정이 아니라, 표준화된 작업 절차를 기계가 반복 수행하도록 만드는 일이다. 즉, 표준이 없으면 자동화도 없다. 작업 표준화가 완성되면, 그다음 단계는 자동화 설계(Automation Design) 이다. 자동화를 효과적으로 도입하려면 다음의 단계별 전략이 필요하다. 첫째, 반복성과 일관성이 높은 공정부터 자동화한다. 예를 들어, 동일한 동작을 반복하는 조립, 포장, 검사 공정은 자동화 효과가 크다. 반면 변수가 많거나 숙련자의 판단이 필요한 공정은 우선 순위를 낮춰야 한다. 둘째, 단계별로 도입한다. 한 번에 전면 자동화를 시도하면 리스크가 크다. 1단계 – 부분 자동화: 단순 반복작업을 중심으로 설비를 도입해 효율을 확인한다. 2단계 – 공정 자동화: 여러 작업 단계를 연계해 생산 흐름을 자동으로 조정한다. 3단계 – 통합 자동화: MES, ERP 등과 연동하여 전체 생산라인의 데이터를 실시간으로 관리한다. 셋째, 데이터 기반 의사결정 구조를
- 주택규 기자
- 2025-11-05 17:08
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AI 한국형 AI 창업, 기술보다 실행이 경쟁력이다
AI 기술이 세계 경제의 새로운 성장축으로 자리 잡은 지금, 한국의 스타트업 생태계도 빠르게 AI 중심으로 재편되고 있다. 그러나 단순히 해외 기술을 모방하거나 알고리즘을 도입하는 것만으로는 성공할 수 없다. 한국형 AI 창업의 핵심은 데이터, 인재, 네트워크를 중심으로 한 실행 전략에 있다. 첫째, 데이터 경쟁력 확보가 가장 중요하다. AI는 학습 데이터의 품질에 따라 성과가 달라진다. 한국의 중소 스타트업은 공공데이터, 산업별 협회 데이터, 또는 고객 행동 데이터를 연계해 ‘도메인 특화형 AI’를 개발해야 한다. 단순한 기술 개발보다 현장 문제 해결에 초점을 맞춘 데이터 설계가 필요하다. 둘째, 융합형 인재 확보가 관건이다. 기술 개발자뿐 아니라 비즈니스, 디자인, 마케팅 등 다양한 분야의 전문가가 협업해야 한다. 특히 ‘AI 이해 + 산업 지식’을 겸비한 인재는 한국형 AI 창업의 핵심 동력이다. 이를 위해 정부와 대학은 산학협력 기반의 실무형 AI 교육을 강화할 필요가 있다. 셋째, 네트워크와 정책 연계가 성공의 열쇠다. AI 스타트업은 중진공, 기술보증기금, 창업진흥원 등 공공 지원기관과의 협력으로 초기 자금과 기술 검증을 동시에 확보할 수 있다.
- 주택규 기자
- 2025-11-04 09:24
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생산관리 표준작업이 만드는 스마트 품질관리, 일관성과 혁신의 균형
품질을 일정하게 유지하고 지속적으로 개선하기 위해서는 표준작업(Standardized Work) 과 데이터 기반 관리가 함께 작동해야 한다. 표준은 사람마다 다른 작업 방식을 통일시켜 변동을 줄이고, 데이터는 그 표준이 잘 지켜지고 있는지를 객관적으로 검증한다. 이 두 요소가 결합될 때 비로소 스마트 품질관리 체계가 완성된다. 표준작업은 단순히 절차서를 만드는 일이 아니다. 누가, 언제, 어떤 방법으로, 어떤 조건에서 작업해야 하는지를 명확히 정의하고, 모든 작업자가 동일한 기준으로 일할 수 있도록 만드는 것이다. 이를 통해 작업 변동을 최소화하고 불량률을 줄일 수 있다. 표준화는 곧 품질 일관성의 출발점이다. 여기에 스마트 기술을 접목하면 품질관리는 한층 더 정밀해진다. MES(Manufacturing Execution System), IoT 센서, 자동 검사장비를 활용해 작업자가 표준을 지키는지 실시간으로 확인할 수 있고, 공정 데이터를 즉시 기록할 수 있다. 예를 들어, 온도나 압력 같은 공정 조건이 표준 범위를 벗어나면 시스템이 즉시 경고를 보내 품질 이상을 예방한다. 또한 표준작업 데이터는 품질 분석과 개선 활동의 핵심 자료가 된다. 각 작업 단계의
- 주택규 기자
- 2025-11-04 09:12
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AI AI로 성공을 재정의하다, 세상을 바꾼 스타트업들의 전략
AI 기술을 중심으로 한 스타트업들은 전통적인 산업 구조를 바꾸며 빠르게 성장하고 있다. 이들의 성공은 단순히 ‘AI를 활용했다’는 점이 아니라, 기술을 통해 현실의 문제를 정확히 해결했다는 데 있다. 대표적인 사례로는 OpenAI를 들 수 있다. 생성형 AI ‘ChatGPT’를 통해 개인과 기업의 일상적 생산성을 혁신하며, 대규모 사용자 기반을 단기간에 확보했다. 그 성공의 핵심은 기술력보다 ‘누구나 쉽게 쓸 수 있는 인터페이스’를 만든 사용자 중심 전략이었다. 한국에서도 AI 스타트업의 성장은 두드러진다. 스캐터랩은 감정 인식 AI를 통해 사용자 맞춤형 대화 서비스를 제공하며, 감성 데이터를 활용한 새로운 시장을 개척했다. 마음AI는 상담, 교육, 의료 등 인간 감정을 다루는 영역에서 AI 챗봇을 상용화해 기업 고객을 확대하고 있다. 또한 제조 분야의 원프레딕트(OnePredict)는 AI 예지보전 기술로 설비 고장을 사전에 예측해 공장 가동 효율을 높이는 데 성공했다. 이들 기업의 공통점은 세 가지다. 첫째, 명확한 문제 정의로 시장의 빈틈을 정확히 공략했다. 둘째, AI 기술을 단순 도구가 아닌 비즈니스의 핵심 자산으로 삼았다. 셋째, 데이터를 축적하
- 주택규 기자
- 2025-11-03 10:17
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생산관리 품질 데이터 분석, 불량률을 줄이는 가장 확실한 방법
품질관리의 목표는 단순히 불량품을 줄이는 것이 아니라, 불량의 원인을 정확히 찾아 재발을 막는 것이다. 이를 가능하게 하는 핵심 도구가 바로 품질 데이터 분석이다. 예전에는 경험과 직관에 의존해 문제를 해결했다면, 이제는 데이터를 기반으로 불량의 원인과 패턴을 과학적으로 찾아내는 시대다. 품질 데이터 분석의 첫 단계는 데이터 수집과 정리이다. 생산 현장에서 발생하는 온도, 압력, 속도, 작업시간, 설비 가동률, 검사 결과 등 다양한 데이터를 체계적으로 모아야 한다. 불량이 발생했을 때 “왜 생겼는가?”를 설명하기 위해서는, 먼저 “언제, 어디서, 어떻게” 발생했는지를 정확히 알아야 한다. 다음은 분석과 시각화 단계이다. 파레토 차트로 불량 유형의 우선순위를 정하고, 특성요인도(魚骨도)로 원인을 분류한다. 관리도를 활용하면 품질이 정상 범위를 벗어날 때 즉시 감지할 수 있다. 이러한 QC 7가지 도구는 현장에서 불량의 근본 원인을 파악하는 데 매우 효과적이다. 그다음은 통계적 기법의 적용이다. 예를 들어, 공정능력지수(Cp, Cpk)를 분석하면 제품이 설계 기준에 얼마나 안정적으로 맞춰 생산되는지 확인할 수 있다. 회귀분석이나 상관분석을 통해 공정 변수 간의
- 주택규 기자
- 2025-11-03 10:06
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AI AI 스타트업의 시대, 창업의 패러다임이 바뀐다
인공지능(AI)은 이제 스타트업의 선택이 아니라 필수 전략이 되었다. 과거에는 자본과 인력이 부족한 창업 기업이 대기업과 경쟁하기 어려웠지만, AI 기술은 그 격차를 빠르게 줄이고 있다. 아이디어를 실현하기 위한 시제품 제작, 마케팅, 고객 분석 등 거의 모든 창업 과정에 AI가 개입하면서 ‘소수 정예 기업’도 고효율로 성장할 수 있는 환경이 만들어졌다. 예를 들어, AI 기반 디자인 도구는 개발자 없이도 제품 프로토타입을 제작할 수 있게 해주고, 생성형 AI는 마케팅 콘텐츠를 자동으로 생성해 홍보비를 줄인다. 고객 데이터 분석 AI는 시장 반응을 예측해 제품 개선 방향을 제시하며, 투자 유치 단계에서는 AI가 사업계획서와 재무 예측 모델을 자동 생성하기도 한다. 즉, 창업 전 과정이 데이터 중심으로 재편되고 있는 것이다. AI는 또한 창업의 장벽을 낮추고 있다. 클라우드 AI 플랫폼을 통해 누구나 고급 알고리즘을 저비용으로 사용할 수 있고, 정부와 민간 투자기관은 AI 스타트업 전용 펀드와 육성 프로그램을 확대하고 있다. 이로써 기술 기반 스타트업의 생태계는 점점 더 다양하고 민첩하게 진화하고 있다. 결국 AI 시대의 창업은 ‘많이 하는 것’이 아니라 ‘스
- 주택규 기자
- 2025-10-31 09:55
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생산관리 중소기업, 스마트 생산관리로 경쟁력을 다시 세우다
스마트 생산관리는 더 이상 대기업만의 이야기가 아니다. 이제 중소기업도 데이터와 자동화를 기반으로 생산 효율을 높이고 품질을 안정화해야 하는 시대다. 그러나 현실적으로 예산과 인력이 부족한 중소기업에게는 ‘스마트팩토리’라는 말이 어렵고 멀게 느껴질 수 있다. 중요한 것은 크게 시작하는 것이 아니라, 작게라도 지속적으로 개선하는 것이다. 스마트 생산관리의 핵심은 데이터의 연결과 활용이다. 설비의 가동상태, 불량률, 작업시간, 재고량 등의 정보를 실시간으로 수집하고 분석하면, 감이 아닌 근거로 판단할 수 있다. 이를 위해 가장 먼저 도입할 수 있는 것이 MES(Manufacturing Execution System, 생산관리시스템) 이다. MES는 생산 계획, 자재 투입, 작업 현황, 품질 검사까지 한눈에 파악할 수 있게 해준다. 중소기업이 스마트 생산관리를 도입할 때는 다음 세 단계를 거치는 것이 효과적이다. 1단계 - 데이터 수집: 센서나 바코드 시스템을 통해 기본적인 생산 데이터를 자동으로 기록한다. 2단계 - 실시간 모니터링: 설비와 공정의 상태를 화면으로 시각화해, 문제가 생기면 즉시 대응한다. 3단계 - 분석과 예측: 축적된 데이터를 기반으로 병목 공
- 주택규 기자
- 2025-10-31 09:19
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AI AI로 스마트하게 관리하는 탄소, 중소기업의 지속가능한 선택
탄소중립은 더 이상 대기업만의 과제가 아니다. 정부와 글로벌 공급망이 ESG 경영을 요구하면서, 중소기업도 탄소 배출을 측정하고 관리해야 하는 시대가 되었다. 그러나 인력과 예산이 부족한 중소기업에게 수작업 기반의 탄소 회계는 큰 부담이다. 이런 현실 속에서 AI 기반 탄소관리 시스템이 새로운 해결책으로 떠오르고 있다. AI 시스템은 생산 공정, 전력 사용, 물류 이동 등에서 자동으로 데이터를 수집해 탄소 배출량을 계산한다. 복잡한 엑셀 정리나 전문가 의존 없이도, 실시간으로 배출 현황을 시각화하고 목표 대비 감축률을 확인할 수 있다. 일부 솔루션은 IoT 센서와 연동되어 설비별 에너지 사용을 분석하고, 낭비 요인을 찾아내는 기능도 제공한다. 특히 AI는 단순한 모니터링을 넘어 예측 분석과 감축 전략 제안까지 가능하다. 예를 들어, 전력 피크 시간대를 예측해 에너지 사용을 분산시키거나, 원자재 운송 경로를 최적화하여 탄소 배출을 줄이는 방안을 자동으로 제시한다. 이러한 시스템을 도입한 기업들은 전력비 절감과 ESG 인증 대응 두 가지 효과를 동시에 얻고 있다. 중소기업이 AI 탄소관리 시스템을 구축하려면, 먼저 데이터 수집 환경을 표준화하고, 정부의 녹색전환
- 주택규 기자
- 2025-10-30 15:11
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생산관리 생산현장의 안전관리, 사람과 시스템이 함께 만드는 무재해 문화
생산현장에서의 안전관리는 단순히 사고를 막는 차원을 넘어, 기업의 신뢰와 지속 가능성을 지키는 핵심 경영활동이다. 제품 품질이나 생산성은 개선할 수 있지만, 한 번의 안전사고는 기업의 이미지를 무너뜨리고 인적·물적 피해를 초래한다. 따라서 안전관리는 ‘비용이 아니라 투자’라는 인식 전환이 필요하다. 안전관리의 첫걸음은 위험요소의 사전 인식과 평가이다. 공정마다 존재하는 위험요소를 찾아내고, 그 발생 가능성과 심각도를 분석해 우선순위를 정한다. 이를 위험성 평가(Risk Assessment) 라고 하며, 각 작업 단계별로 사고 가능성을 수치화해 관리한다. 예를 들어, 고온 설비 근처에서의 화상 위험, 중량물 취급 시 근골격계 부상 등 구체적인 리스크를 파악해야 한다. 두 번째는 예방 중심의 관리체계 구축이다. 사고 발생 후 대처보다, 미리 방지하는 것이 훨씬 효율적이다. 설비관리(PM, Preventive Maintenance)를 통해 기계의 이상을 조기에 발견하고, 보호장치와 경고 시스템을 정기적으로 점검해야 한다. 또한, 개인보호구(PPE) 착용 의무화와 작업 절차의 표준화도 필수적이다. 세 번째는 안전문화의 형성이다. 안전은 관리자 혼자 지킬 수 있는 것
- 주택규 기자
- 2025-10-30 15:07
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AI AI가 만든 탄소 회계 혁신, ESG 경영의 새로운 표준이 되다
ESG(환경, 사회, 지배구조) 경영은 이제 글로벌 기업의 필수 과제가 되었다. 그중에서도 탄소 회계(Carbon Accounting)는 기업이 환경적 책임을 수치로 증명하는 핵심 지표로 자리 잡고 있다. 문제는 이 과정이 복잡하고, 수많은 데이터를 수집, 분석해야 한다는 점이다. 이러한 한계를 해결하기 위해 인공지능(AI)이 도입되고 있다. AI는 생산 설비, 물류, 전력 사용, 원자재 조달 등에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집해 탄소 배출량을 자동 계산한다. 기존에는 사람이 수작업으로 관리하던 데이터를 AI가 빠르게 통합, 분석함으로써, 탄소 배출의 ‘가시화’가 가능해졌다. 예를 들어 글로벌 제조기업들은 AI 기반 탄소 관리 플랫폼을 도입해 공정별 배출량을 자동 추적하고, 목표 대비 실적을 실시간으로 모니터링한다. 이러한 AI 기반 탄소 회계는 단순한 효율 개선을 넘어 ESG 경영의 핵심 인프라로 발전하고 있다. AI는 기업의 ESG 보고서 작성, 공시 데이터 검증, 리스크 예측 등에도 활용되어, 투명하고 신뢰할 수 있는 지속가능 경영 체계를 지원한다. 또한, AI 분석 결과를 통해 탄소 감축이 필요한 공정이나 공급망 구간을 정확히 찾아내면서 비용 절
- 주택규 기자
- 2025-10-28 09:07
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생산관리 인력관리와 작업 효율 향상, 사람이 만드는 생산성의 본질
생산성의 핵심은 기술도, 설비도 아닌 사람이다. 아무리 자동화가 발전해도 생산현장은 여전히 사람의 판단과 협력이 중심이 된다. 따라서 효율적인 인력관리는 단순한 인원 배치가 아니라, 사람의 능력을 극대화하고 팀 전체의 역량을 하나로 모으는 경영활동이다. 인력관리의 첫 단계는 적재적소 배치이다. 사람마다 능력과 성향이 다르기 때문에, 작업의 특성과 난이도에 맞는 배치가 중요하다. 숙련자가 복잡한 공정을 담당하고, 신입은 단순 반복공정부터 경험을 쌓는 식으로 운영하면 학습 속도와 품질이 동시에 향상된다. 이를 위해 현장의 작업 표준화가 선행되어야 한다. 표준이 명확해야 누구나 일정한 품질로 일할 수 있고, 교육도 효율적으로 진행된다. 두 번째는 교육훈련과 동기부여이다. 교육은 단순히 기술을 가르치는 것이 아니라, 품질과 안전의 중요성을 체득하게 만드는 과정이다. 특히, 작업자가 자신의 역할이 전체 생산 흐름에 어떤 영향을 주는지 이해하면, 스스로 개선 아이디어를 내고 책임감을 갖게 된다. 또한 성과에 따른 보상과 인정은 지속적인 동기부여의 원동력이 된다. 세 번째는 협업과 소통이다. 현장의 효율은 개인의 능력보다 팀워크에서 나온다. 작업자와 관리자가 서로 신뢰하
- 주택규 기자
- 2025-10-28 09:02
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AI 탄소중립 시대의 조력자, 인공지능이 만든 녹색 혁신
탄소중립은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었다. 세계 각국이 온실가스 배출을 줄이기 위해 노력하는 가운데, 인공지능(AI)은 새로운 해결책으로 떠오르고 있다. 과거에는 환경 보호와 기술 발전이 서로 충돌하는 목표로 여겨졌지만, 이제 AI는 효율과 지속가능성을 동시에 추구하는 ‘녹색 혁신의 동반자’가 되고 있다. 대표적인 사례로는 스마트팩토리의 에너지 최적화가 있다. AI는 생산 설비의 센서 데이터를 분석해 불필요한 전력 사용을 줄이고, 공정별 에너지 효율을 실시간으로 조정한다. 또 다른 예로 구글의 데이터센터는 AI 제어 시스템을 통해 냉각 효율을 개선해 전력 사용을 30% 이상 절감했다. 마이크로소프트는 AI 기반 예측 모델로 재생에너지 발전량을 예측해 탄소 배출을 최소화하고 있다. 농업 분야에서도 AI는 기후 데이터 분석을 통해 비료 사용량을 줄이고, 탄소 흡수량이 높은 작물 재배 전략을 제시한다. 또한, 기후테크 스타트업들은 AI를 활용해 탄소배출 추적 플랫폼을 개발하며, 기업의 탄소 회계와 감축 전략 수립을 돕고 있다. 결국 탄소중립을 향한 여정에서 AI는 단순한 기술이 아니라, 데이터 기반의 환경 의사결정 도구로 자리 잡고 있다. 앞으로의 과제는 A
- 주택규 기자
- 2025-10-27 09:06
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생산관리 공급망 효율화, 연결이 만드는 생산 경쟁력
공급망관리(Supply Chain Management, SCM)는 단순히 자재를 사고 제품을 보내는 과정이 아니다. 원자재 조달부터 생산, 물류, 납품까지의 모든 흐름을 효율적으로 연결하고 관리하는 시스템이다. 오늘날처럼 시장 변화가 빠르고 예측이 어려운 시대에는, 공급망 효율화가 기업 경쟁력의 핵심이 된다. 효율적인 공급망은 속도, 비용, 신뢰 세 가지를 중심으로 설계된다. 속도는 시장 변화에 빠르게 대응하기 위한 유연한 생산체계, 비용은 재고와 물류비를 최소화하기 위한 최적화, 신뢰는 협력업체와의 안정적인 관계를 의미한다. 이 세 가지가 균형을 이룰 때 공급망은 끊김 없이 작동한다. 공급망 효율화를 위한 첫 단계는 가시성(Visibility) 확보이다. 즉, 자재가 어디에 있고, 어느 공정에 있으며, 언제 도착할지를 실시간으로 파악하는 것이다. IoT와 클라우드 기반 SCM 시스템을 통해 이러한 데이터를 실시간으로 확인할 수 있다. 예를 들어, 자재 납품이 지연될 경우 즉시 알림을 받아 생산 계획을 조정하면 납기 차질을 최소화할 수 있다. 두 번째는 협력관계 강화(Collaboration)이다. 과거에는 발주자와 협력업체가 독립적으로 움직였지만, 이제는
- 주택규 기자
- 2025-10-27 08:58
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AI AI의 판단, 인간의 책임 — 기술이 만든 새로운 딜레마
인공지능(AI)은 점점 더 많은 결정을 대신 내리고 있다. 자율주행차는 운전자의 개입 없이 도로를 달리고, 의료 AI는 질병 진단을 제안하며, 채용 알고리즘은 지원자의 적합성을 평가한다. 하지만 문제가 생겼을 때, 과연 누가 책임을 져야 할까? 개발자, 기업, 사용자 중 누구도 명확히 “내 책임이다”라고 말하기 어려운 것이 현실이다. AI의 결정은 인간이 설계한 알고리즘과 학습 데이터에 기반하지만, 그 과정은 종종 ‘블랙박스’처럼 불투명하다. 예를 들어 자율주행차 사고가 발생했을 때, 차량 제조사와 소프트웨어 개발자, 운전자 간의 책임 경계가 모호해진다. 의료 AI의 오진 역시 비슷한 문제를 안고 있다. AI가 추천한 진단을 의사가 그대로 따랐다면, 책임은 누구에게 있는가? 이런 이유로 전 세계적으로 ‘책임 있는 AI(Responsible AI)’의 필요성이 강조되고 있다. AI의 판단이 인간의 생명이나 권리에 영향을 미칠수록, 그 결정 과정의 투명성과 검증 가능성이 중요해진다. 기술은 인간을 돕기 위한 수단이지, 판단의 주체가 될 수 없다. 결국 AI가 내린 결정의 책임은 최종적으로 인간에게 있다. 기술이 발전할수록, 인간의 윤리적 통제와 책임의식이 더욱
- 주택규 기자
- 2025-10-24 08:58
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생산관리 지속가능한 제조, 친환경 생산관리로 미래를 설계하다
지속가능한 제조는 단순히 환경을 보호하기 위한 선택이 아니라, 기업의 생존 전략이 되고 있다. 자원 고갈, 기후 변화, 환경 규제가 강화되는 시대에 효율적이고 친환경적인 생산관리는 기업 경쟁력을 좌우한다. 이제 생산성만 높이는 시대는 끝났고, 에너지 절감, 탄소 저감, 자원 효율화를 동시에 달성하는 ‘지속가능한 생산관리’가 핵심 과제가 되었다. 친환경 생산관리는 크게 세 가지 방향으로 추진된다. 첫째, 에너지 효율화이다. 설비 운전 조건을 최적화하고, 불필요한 공정 가동을 줄여 전력 소비를 최소화한다. 둘째, 자원 순환(Resource Circluation) 이다. 불량품이나 부산물을 재활용하고, 원자재 사용량을 줄이는 공정 개선을 통해 폐기물을 감소시킨다. 셋째, 오염물질 저감이다. 공정에서 발생하는 배출가스, 폐수, 소음을 줄이고, 환경 친화적인 소재를 사용하는 것이다. 스마트팩토리 기술은 이러한 친환경 생산을 뒷받침한다. IoT 센서와 데이터 분석을 활용해 설비별 에너지 사용량을 실시간으로 모니터링하고, AI가 이상 패턴을 감지해 자동으로 조정한다. 이를 통해 낭비를 줄이고 탄소배출량을 정량적으로 관리할 수 있다. 또한, ESG(환경·사회·지배구조) 경
- 주택규 기자
- 2025-10-24 08:53
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[e커머스] 2025 온라인 식료품 시장 트렌드와 중소 셀러 생존 전략
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에이블리, 'AI 스타일' 서비스 폭발적 성장… 이용자 30배·매출 5배↑ 기록하며 K-패션 혁신
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국민연금 지급액 올해 2.1% 인상, 최고액 325만 원대로 늘어
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개선 활동이 현장에서 정착되지 못하는 이유는 따로 있다
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쿠팡 개인정보 유출 여파…이커머스 시장 ‘탈팡’ 조짐
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카페 영수증에 ‘컵 값’ 따로 찍힌다…정부 탈플라스틱 대책 공개
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대중교통비 상한 없앤 ‘모두의 카드’…많이 탈수록 더 돌려준다
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UPDATE: 2026년 01월 06일 12시 17분