전력 소비 100분의 1로 줄이고 정확도는 높인다… AI 패러다임 전환 예고 미국 터프츠대학교(Tufts University) 공과대학 연구팀이 기존 AI 시스템 대비 에너지 소비를 최대 100분의 1로 줄이면서도 성능은 오히려 향상시킨 인공지능 기술을 공개했다. 연구팀이 개발한 새로운 AI 접근법은 에너지 사용을 최대 100배 절감하면서도 정확도를 함께 높이는 것을 목표로 한다. 이 연구는 오는 5월 오스트리아 빈에서 열리는 국제로봇자동화학회(ICRA, International Conference of Robotics and Automation)에서 공식 발표될 예정이다. AI, 이미 미국 전력의 10% 이상을 삼킨다 국제에너지기구(IEA)에 따르면 2024년 기준 AI 시스템과 데이터 센터의 전력 소비량은 약 415테라와트시(TWh)에 달하며, 이는 미국 전체 전력 생산량의 10% 이상을 차지한다. 2030년까지 이 수요는 두 배로 늘어날 것으로 전망된다. 대형 데이터 센터 한 곳이 소비하는 전력이 중소 도시 전체 수요를 웃도는 상황에서, AI 산업의 지속 가능성에 대한 우려가 커지고 있다. 연구를 이끈 마티아스 슈츠(Matthias Scheutz) 교수는 현재 AI 방식의 비효율성을 날카롭게 지적했다. 구글 검색 상단에 표시되는 AI 요약 기능은 일반 웹사이트 목록을 생성하는 것보다 최대 100배 더 많은 에너지를 소비한다고 그는 설명했다. 뉴로-심볼릭 AI란 무엇인가 터프츠대 연구팀이 개발한 핵심 기술은 뉴로-심볼릭 AI(Neuro-Symbolic AI)다. 이는 기존 딥러닝 방식의 신경망(Neural Network)과 인간의 논리적 사고를 모사한 심볼릭 추론(Symbolic Reasoning)을 결합한 하이브리드 접근법이다. 기존 AI가 방대한 데이터를 학습해 통계적 패턴으로 다음 행동을 예측하는 방식이라면, 뉴로-심볼릭 AI는 사람처럼 문제를 단계별로 분해하고, 형태균형 같은 추상적 규칙을 적용해 최적의 해법을 찾는다. 슈츠 교수는 VLA 모델은 대규모 학습 데이터의 통계적 결과에 의존하는데, 이는 오류로 이어질 수 있다며 뉴로-심볼릭 VLA는 시행착오를 줄이는 규칙을 적용해 더 빠르게 해결책에 도달하고, 학습 시간도 크게 단축된다고 설명했다. 이 기술은 특히 시각-언어-행동 모델(VLA, Visual-Language-Action Model) 기반 로봇에 적용된다. VLA 모델은 카메라 영상과 언어 명령을 동시에 처리해 로봇의 팔바퀴손가락을 실제로 제어하는 시스템이다. 하노이 탑 실험으로 증명한 압도적 성능 연구팀은 성능 검증을 위해 고전적 난이도 테스트인 하노이 탑(Tower of Hanoi) 퍼즐을 활용했다. 하노이 탑은 크기가 다른 원판들을 특정 규칙에 따라 옮기는 문제로, 순서와 논리적 계획 능력을 요구한다. 결과는 뚜렷했다. 뉴로-심볼릭 VLA 모델의 성공률은 95%를 기록한 반면, 기존 표준 시스템은 34%에 그쳤다. 기존에 학습하지 않은 더 복잡한 버전의 퍼즐에서도 하이브리드 시스템은 78%의 성공률을 보였고, 기존 모델은 한 번도 성공하지 못했다. 학습 속도의 차이도 극적이었다. 새 시스템은 단 34분 만에 해당 과제를 학습한 반면, 기존 모델은 하루 반 이상이 소요됐다. 정확도, 일반화 능력, 학습 속도 모든 측면에서 기존 방식을 압도한 것이다. 에너지 절감, 숫자로 보면 더 놀랍다 에너지 효율 측면의 성과는 더욱 충격적이다. 뉴로-심볼릭 모델의 학습 과정에서 소비된 에너지는 기존 VLA 시스템의 단 1% 수준이었으며, 실제 운용 중에도 기존 방식 대비 5%의 에너지만을 사용했다. 학습 단계에서 99%, 운용 단계에서 95%의 에너지를 아끼는 셈이다. AI 기술의 상용화가 빠르게 확산되는 가운데, 이러한 효율성의 향상은 단순한 연구 성과를 넘어 실질적인 산업 경쟁력으로 이어질 수 있다. AI 환각오류 문제도 함께 해결 뉴로-심볼릭 AI는 에너지 문제만 해결하는 것이 아니다. 기존 AI가 가진 환각(Hallucination) 문제, 즉 그럴듯하지만 잘못된 정보를 생성하는 문제도 구조적으로 개선한다. 기존 대형언어모델(LLM)은 학습 데이터의 통계적 패턴에 의존하기 때문에 존재하지 않는 법률 판례를 인용하거나, 생성 이미지에서 손가락 개수를 틀리는 등의 오류가 발생한다. 로봇 분야에서도 같은 문제가 나타난다. 블록을 쌓는 작업에서 그림자 때문에 블록 형태를 잘못 인식하거나, 잘못된 위치에 블록을 올려 구조물이 무너지는 식이다. 뉴로-심볼릭 방식은 추상적 규칙과 논리 기반 계획을 결합해 이러한 시행착오 자체를 줄인다. 더 빠르고, 더 정확하고, 더 적은 에너지로 원하는 결과에 도달하는 구조다. 현재 LLM 중심 AI는 지속 불가능하다 연구팀은 현재의 LLM 및 VLA 중심 AI 패러다임이 장기적으로 지속 가능하지 않다고 명시적으로 밝혔다. 막대한 에너지를 소비하면서도 여전히 신뢰성 문제를 안고 있는 현재 구조에 대한 대안으로, 뉴로-심볼릭 AI를 제시하고 있는 것이다. 이번 연구는 Timothy Duggan, Pierrick Lorang, Hong Lu, Matthias Scheutz 연구팀이 공동으로 수행했으며, 논문은 arXiv를 통해 이미 공개됐다. 학계와 산업계 모두 이 기술의 실용화 가능성에 주목하고 있다. AI가 진정으로 산업 전반에 뿌리내리려면 더 큰 컴퓨팅이 아니라 더 스마트한 추론이 필요하다는 것을 이번 연구는 설득력 있게 보여주고 있다. [용어 설명] 뉴로-심볼릭 AI(Neuro-Symbolic AI): 딥러닝 기반 신경망과 논리 규칙 기반 심볼릭 추론을 결합한 하이브리드 AI 기술. 통계적 패턴 인식과 논리적 계획 능력을 동시에 활용한다. VLA 모델(Visual-Language-Action Model): 시각 정보와 언어 명령을 통합해 로봇의 물리적 동작을 제어하는 AI 모델. 기존 대형언어모델(LLM)의 기능을 로봇 제어 영역으로 확장한 형태다. 참고: Tufts University / ScienceDaily (2026.04.05) / arXiv: 2602.19260 디잡뉴스 편집팀 기사보러가기
구글의 AI 신기술 'TurboQuant', 뜻밖의 수혜자는 애플 구글이 대규모 언어모델(LLM)의 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 새로운 알고리즘 TurboQuant를 공개하며 AI 업계에 파장을 일으키고 있다. 업계의 관심이 메모리 반도체 기업들의 타격 여부에 쏠린 가운데, 전문가들은 이 기술의 진짜 수혜자로 예상 밖의 이름을 꼽고 있다. 바로 애플이다. GPU가 삼킨 메모리, 구글이 해법을 내놨다 지난 1년간 AI 시장에서 가장 뜨거웠던 자원은 GPU도, 전력도 아닌 메모리였다. GPU가 처리해야 할 데이터의 양이 폭증하면서 고대역폭 메모리(HBM)에 대한 수요가 급등했고, 마이크론(Micron), SK하이닉스, 삼성전자 등 메모리 반도체 기업들은 사상 최대 호황을 누렸다. 이런 상황에서 구글 알파벳(Alphabet)이 발표한 TurboQuant 알고리즘은 단순한 기술 논문 이상의 의미를 갖는다. 이 알고리즘은 LLM의 메모리 사용량을 대폭 줄이는 양자화(Quantization) 기술로, AI 모델을 운용하는 데 필요한 하드웨어 부담을 크게 낮출 수 있다. 메모리 반도체 주가 하락 과잉 반응일까 TurboQuant 발표 직후, 마이크론(NASDAQ: MU)을 비롯해 SK하이닉스, 삼성전자 등 주요 메모리 반도체 기업들의 주가가 일제히 하락했다. 시장은 메모리 수요 감소 가능성에 즉각 반응한 것이다. 그러나 이 반응은 과도하다는 분석이 지배적이다. 효율성이 개선되면 오히려 더 고도화된 모델의 개발이 가능해지고, 이는 결국 더 많은 연산과 메모리를 필요로 하게 된다. AI 역사에서 반복적으로 관찰된 패턴이다. 연산 효율이 좋아질수록 사람들은 더 크고 복잡한 모델을 만들어왔다. 다만 마이크론의 경우, 현재 주가 수준에서는 메모리 반도체 산업 특유의 경기순환적(cyclical) 특성을 고려할 때 별도의 경계가 필요하다는 의견도 존재한다. 진짜 수혜자는 애플, 온디바이스 AI의 빗장이 풀린다 TurboQuant가 가져올 가장 의미 있는 변화는 최첨단 데이터센터급 AI가 아니라, 스마트폰과 같은 엣지 디바이스에서의 AI 구동이다. 그리고 이 지점에서 가장 큰 혜택을 받을 기업이 바로 애플(NASDAQ: AAPL)이다. 애플은 그동안 아이폰 자체에서 의미 있는 수준의 LLM을 구동하는 데 어려움을 겪어왔다. 핵심 병목은 바로 메모리였다. 스마트폰에 탑재할 수 있는 메모리 용량은 제한적이고, 기존 LLM은 이 제한을 넘어서는 메모리를 요구했기 때문이다. TurboQuant의 메모리 효율화 기술은 이 병목을 해소할 열쇠가 될 수 있다. 메모리 요구량이 줄어들면, 아이폰의 제한된 하드웨어 환경에서도 본격적인 생성형 AI 기능을 구동할 수 있게 된다. 구글 기술이 아이폰을 살린다는 역설 흥미로운 점은 구글이 만든 기술이 경쟁사인 애플의 제품 경쟁력을 끌어올릴 수 있다는 것이다. 애플은 이미 구글의 AI 기술을 아이폰에 통합하겠다는 계획을 발표한 바 있으며, TurboQuant는 이 전략의 핵심 기반 기술이 될 수 있다. 이 기술이 아이폰에 적용될 경우, 대규모 업그레이드 사이클이 촉발될 가능성이 있다. 2025년 말 기준 전 세계에서 사용 중인 아이폰은 약 10억 대에 달하며, 온디바이스 AI가 본격 지원되는 신형 아이폰은 상당수 기존 사용자들의 교체 수요를 자극할 수 있다. 기대감은 이미 주가에 반영 추가 상승 여력은 현재 애플 주가는 선행 주당순이익(Forward EPS) 대비 약 30배 수준에서 거래되고 있어, 시장의 기대감이 이미 상당 부분 반영되어 있다. 그러나 온디바이스 AI를 통한 아이폰 교체 사이클이 현실화된다면, 애플의 서비스 매출과 하드웨어 판매 모두에서 새로운 성장 동력이 될 수 있다는 점에서 추가적인 주가 상승 가능성도 열려 있다. AI 기술의 발전은 언제나 예상치 못한 곳에서 수혜자를 만들어낸다. 구글의 TurboQuant가 메모리 반도체 시장에 단기적 충격을 줄 수 있지만, 장기적으로는 AI의 저변을 넓히는 촉매제가 될 전망이다. 그리고 그 저변 확대의 가장 큰 수혜자는 20억 명의 생태계를 가진 애플이 될 수 있다. [디잡뉴스] 기사 원문: The Motley Fool (2026.04.03, Adam Levy) 기사보러가기
한화생명 볼파크, 개막전과 함께 다양한 이벤트 진행… 전석 매진 속 흥행 기대감 이미지 출처 : 한화생명볼파크 2026 KBO 리그 개막과 함께 한화생명 볼파크에서 다양한 현장 이벤트가 진행되며 관람객들의 이목을 끌고 있다. 한화 이글스는 지난 3월 28일 홈 개막전을 시작으로 경기와 연계된 팬 참여형 이벤트를 함께 운영하며, 경기장을 찾은 관중들에게 색다른 경험을 제공했다. 특히 개막전과 함께 다양한 이벤트가 동시에 진행되면서 단순한 경기 관람을 넘어 체험형 콘텐츠가 결합된 형태로 운영된 점이 눈에 띈다. 이와 함께 온라인 채널을 활용한 참여형 이벤트도 병행됐다. 경기 티켓과 스카이박스 이용권 등을 제공하는 이벤트를 통해 팬들의 관심을 유도하고, 실제 경기장 방문으로 이어지는 흐름을 만들어냈다는 평가다. 현장 반응 역시 뜨거웠다. 개막전은 전석 매진을 기록하며 약 1만7천여 명의 관중이 경기장을 찾았고, 경기장 곳곳에서는 응원과 참여가 어우러진 활기찬 분위기가 이어졌다. 이는 경기력뿐 아니라 다양한 이벤트와 체험 요소가 결합된 운영 전략이 긍정적인 영향을 미친 것으로 분석된다. 최근 스포츠 경기장은 단순 관람 공간을 넘어 팬 경험을 중심으로 한 복합 문화공간으로 변화하고 있다. 한화생명 볼파크 역시 개막전과 함께 다양한 이벤트를 선보이며 이러한 흐름에 발맞춘 운영을 이어가고 있다. 기사보러가기
인도네시아 상공회의소 부회장, 금산 홍삼 수출기업 ‘파마코푸드’ 방문 파마코푸드㈜ 금산 홍삼 파마코푸드는 최근 인도네시아 상공회의소 부회장인 Syamsul Munir의 방문을 맞이하며 글로벌 시장 확대에 대한 기대감을 높였다. 이번 방문은 인도네시아 대통령의 방한 일정에 동행한 경제사절단의 일환으로 이루어졌으며, 한국 대표 건강식품인 홍삼에 대한 높은 관심 속에 성사되었다. 충청남도 금산에 위치한 파마코푸드는 홍삼 수출 전문 기업으로, 최근 인도네시아 시장 진출을 목표로 할랄 인증 취득 및 현지 맞춤형 제품 개발을 준비해 왔다. 이러한 노력은 이슬람권 시장 확대를 위한 전략적 행보로 평가받고 있다. 특히 파마코푸드의 대표인 최학주(약학박사)는 20년 이상 한방 원료 기반 기능성 식품 연구개발을 이끌어 온 전문가로, 홍삼을 기반으로 한 차별화된 제품 개발과 글로벌 시장 진출을 적극 추진하고 있다. Syamsul Munir 부회장은 파마코푸드의 생산시설과 제품 라인을 직접 살펴보며 홍삼의 기능성과 글로벌 경쟁력에 큰 관심을 나타냈다. 특히 면역력 증진 및 건강 관리에 대한 홍삼의 효능이 인도네시아 시장에서도 높은 수요를 형성할 것으로 기대된다고 밝혔다. 양측은 이번 방문을 계기로 홍삼 제품의 인도네시아 유통 및 판매 확대 방안에 대해 심도 있는 논의를 진행했으며, 향후 협력 관계 구축 가능성에 대해 긍정적인 공감대를 형성했다. 최학주 대표는 이번 방문은 인도네시아 시장 진출을 위한 중요한 계기가 될 것이라며 할랄 인증 기반의 제품 경쟁력을 바탕으로 동남아 시장 확대에 더욱 속도를 낼 계획이라고 밝혔다. 한편, 파마코푸드는 약식동원 철학을 기반으로 한 기능성 식품 개발을 통해 글로벌 건강식품 시장에서 입지를 넓혀가고 있다. 기사보러가기
AI, 인간 수준의 추론 문턱을 넘다 단순히 외운 것을 반복하는 AI가 아닙니다. 제미나이 3.1 프로는 처음 보는 문제를 스스로 생각해 풀어냅니다. 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 2026년 3월 19일, 최신 AI 모델 제미나이 3.1 프로(Gemini 3.1 Pro)를 소비자개발자기업 전 채널에 공식 배포했다. 앞서 2026년 2월 19일 개발자 대상 프리뷰로 먼저 공개된 이 모델은, AI 업계에서 진정한 추론 능력의 척도로 꼽히는 ARC-AGI-2 벤치마크에서 77.1%를 기록하며 동급 모델 중 최고 성능을 달성했다. 이는 전작인 제미나이 3 프로(Gemini 3 Pro) 대비 두 배 이상 향상된 수치다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드를 동시에 이해하는 멀티모달 능력을 갖춘 이 모델은, AI가 단순 도구를 넘어 범용 지능(AGI)으로 진화하는 중요한 이정표로 평가받고 있다. 암기가 아닌 생각하는 AI 지금까지 많은 AI 모델은 방대한 데이터를 학습해 패턴을 암기하는 방식으로 작동해 왔다. 이른바 외워서 맞추는 방식이다. 그러나 실제 업무 현장에서는 전례 없는 새로운 문제를 풀어야 하는 상황이 빈번하다. 의료 진단, 법률 해석, 복잡한 엔지니어링 설계가 대표적인 사례다. 이를 측정하는 도구가 바로 ARC-AGI-2(Abstraction and Reasoning Corpus for AGI) 벤치마크다. 기존 학습 데이터에 없는 새로운 패턴을 보여주고, 규칙을 스스로 파악해 문제를 푸는 능력을 측정한다. 쉽게 말해, 처음 보는 퍼즐을 논리적으로 풀 수 있는가를 검증하는 시험이다. 제미나이 3.1 프로의 77.1%라는 점수는 단순 암기형 AI와 추론 기반 AI를 가르는 분기점으로 주목받고 있다. 이는 전작 제미나이 3 프로의 ARC-AGI-2 점수 대비 두 배 이상 높은 수치로, 불과 수개월 만에 이뤄진 성능 도약이 업계를 놀라게 하고 있다. 100만 토큰, 책 한 권을 한 번에 읽는 AI 제미나이 3.1 프로의 또 다른 핵심 특징은 100만 토큰(token)의 컨텍스트 윈도우다. 토큰이란 AI가 한 번에 처리할 수 있는 텍스트 단위를 말한다. 100만 토큰은 약 750만 단어에 해당하며, 웬만한 소설 수십 권 분량이다. 이 능력이 실무에서 갖는 의미는 크다. 기업의 방대한 내부 문서를 한꺼번에 분석하거나, 수백 페이지짜리 법률의료 기록을 맥락 손실 없이 처리할 수 있게 된다. 개발자들 사이에서는 코드 저장소 전체를 한 번에 넣고 분석할 수 있다는 반응이 나오고 있다. 기존 AI 모델들이 긴 문서를 잘게 쪼개어 처리하면서 발생하던 맥락 단절 문제를 근본적으로 해결하는 것이다. 텍스트이미지영상을 동시에 이해하다 제미나이 3.1 프로는 멀티모달(Multimodal) 설계를 채택했다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드를 하나의 모델이 통합 처리한다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 음성 증상 설명, X레이 이미지, 기존 진료 기록 텍스트를 동시에 분석해 보다 정확한 판단을 지원할 수 있다. 제조업에서는 설비의 이상 소음(오디오)과 열화상 이미지, 장비 매뉴얼(텍스트)을 함께 분석해 고장을 사전 예측하는 방식으로 활용이 가능하다. 단일 언어 모델이 할 수 없었던 복합적 판단이 가능해지는 것이다. 구글 딥마인드는 이 모델을 현재 Gemini 앱, Google AI Studio, Vertex AI, Gemini API 등 다양한 플랫폼을 통해 제공하고 있으며, Google AI Pro 및 Ultra 구독자는 더 높은 사용 한도로 이용할 수 있다. AGI, 먼 미래가 아닌 현재의 이야기 AI 연구자들이 오랜 목표로 삼아온 AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)는 특정 분야가 아닌 다양한 영역에서 인간 수준의 지능을 발휘하는 AI를 의미한다. 지금까지는 SF 소설 속 이야기처럼 여겨졌지만, 제미나이 3.1 프로의 ARC-AGI-2 점수는 이 목표가 생각보다 훨씬 빠르게 현실로 다가오고 있음을 보여준다. ARC-AGI 벤치마크를 설계한 프란소와 콜레(Franois Chollet)는 이 테스트를 통해 AI가 훈련 데이터를 단순 재현하는 것인지, 아니면 진짜 사고를 하는 것인지를 구별하고자 했다. 77.1%라는 수치는 AI가 암기의 경계를 넘어 추론의 영역으로 본격 진입했음을 알리는 신호로 받아들여지고 있다. 한국 기업과 산업에 주는 시사점 제미나이 3.1 프로의 등장은 국내 산업계에도 직접적인 영향을 미칠 전망이다. 멀티모달 추론 능력을 갖춘 AI는 스마트팜, 의료, 제조, 법률, 금융 등 복잡한 판단이 요구되는 분야에 즉각 적용 가능하다. 특히 데이터가 풍부하지만 전문 인력이 부족한 농업, 중소 제조업 분야에서의 AI 도입 가속화가 예상된다. AI가 단순 자동화를 넘어 전문가 수준의 판단을 보조하는 시대가 본격화되면서, 이를 얼마나 빠르게 산업 현장에 접목하느냐가 기업 경쟁력의 핵심이 될 것이라는 분석이 나온다. 기술이 아닌 도구로서의 AI 구글 딥마인드는 제미나이 3.1 프로를 통해 AI의 역할을 다시 정의하고 있다. 단순히 질문에 답하는 챗봇이 아니라, 복잡한 현실 문제를 스스로 분석하고 해결책을 제시하는 지적 파트너로의 전환이다. AI 기술이 빠르게 진화하는 지금, 중요한 것은 기술 그 자체보다 이를 어떻게 현장에 적용하느냐의 문제다. 제미나이 3.1 프로의 등장은 AI 도입을 고민하는 기업들에게 더 이상 기다릴 여유가 많지 않음을 시사한다. 모델 정보 Google DeepMind Gemini 3.1 Pro 개발사: Google DeepMind (Alphabet Inc. 산하) 프리뷰 공개일: 2026년 2월 19일 전체 배포일: 2026년 3월 19일 모델 상태: Public Preview 핵심 성과: ARC-AGI-2 벤치마크 77.1% (Pro급 모델 최고 성능, 전작 대비 2배) 컨텍스트 윈도우: 최대 100만 토큰 (입력) / 65,536 토큰 (출력) 지원 모달리티: 텍스트이미지오디오비디오코드PDF 주요 개선점: 소프트웨어 엔지니어링 성능 향상, 에이전틱 워크플로우 강화, 추론 효율 개선 이용 채널: Gemini 앱, Google AI Studio, Vertex AI, Gemini API, Gemini CLI [편집자 주] ARC-AGI-2 벤치마크는 기존 학습 데이터에 없는 새로운 패턴 인식 및 추론 능력을 측정하는 AI 평가 도구입니다. 단순 암기로는 높은 점수를 얻을 수 없도록 설계되어 있어, 진정한 AI 추론 능력의 척도로 업계에서 신뢰받고 있습니다. 기사보러가기
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2025-12-12 14:13:11

“가성비 여행은 가오슝시!” 대만 가오슝의 자신감, 지금 주목해야 할 3대 핫플

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2025-12-11 17:11:47

겨울 감성 충전! 삿포로 여행 명소 한눈에 보기

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2025-11-07 17:47:09

대전·충남 가을 여행, 단풍과 함께 걷는 행복한 하루

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