이전의 질문을 참고하여, 교육도시는 모든 시민에게 하루 세 끼의 기본 식단을 제공하며, 시민들은 선택적으로 식사 여부를 선택할 수 있습니다. 가령, 가족 외식이나 회사 회식의 경우, 특정 식사에 대해, 기본 식단을 취소할 수 있습니다.

도시의 외관은 196개 Square로 구성되며, 각 Square는 각기 독립적인 취사 시설을 운용하고, 해당 Square 내의 주민, 직원 및 학생에게 식사를 제공하며, 식사는 도시락 형태로 이전에 질문에서 언급한 “복합 물류 터널”을 통해, 건물과 주택, 사무실, 교실 등으로 전달됩니다. 도시락은 전형적인 일본의 호텔 도시락(japanese hotel lunch box)과 같습니다.

도시 인구를 10만 명, 각 Square는 최대 1,000명 안팎의 시민과 학생을 수용하는 것으로 상정하여, 다음 질문에 답하십시오.

1. 각 Square마다 취사 시설을 설치하고, 매끼마다 최대 1,000명 분의 도시락을 생산해야 합니다. 취사 시설의 면적, 필요한 장비와 비품, 필요 인력과 근무 방식을 제시하십시오.
2. 도시 외곽의 특정 장소에서 196개 Square의 취사 시설에 식재료를 공급해야 합니다. 이들 식재료 공급소의 개수와 숫자, 시설과 장비를 제시하십시오.
3. 시민 각각은 도시락을 선택할 수 있으나, 도시락 종류가 지나치게 다양하면, 그 생산 과정이 복잡합니다. 생산의 효율과 시민 개개인의 선호를 고려하여, 선택 가능한 도시락 종류의 적절한 개수를 산출하십시오.
4. 개인마다 식성이 다르고, 건강 등의 이유로 특정한 식단이 필요할 수 있습니다. 가령, 당뇨환자는 그에 적합한 식단을 편성하여 제공해야 합니다. 개개인의 식성을 파악하고, 식단을 작성할 AI Agent를 DeepSeek R1 기반으로 만들 방안과 절차를 기술하십시오.
5. 기존 도시에서 시민들이 회사 근처의 식당을 방문하여 식사하는 것에 비해, 교육도시가 복합물류터널을 이용하여, 개개인의 도시락을 가정과 직장, 학교로 배송하는 방식의 비용 절감 금액을 1년 단위로 추정하여, 계산하십시오.  
6. 시민들 각각이 가정이나 개별 식당에서 식사를 하는 경우의 효용과 비용, 그리고 도시가 시민에게 5성급 호텔 도시락을 배식하는 경우의 효용과 비용을 비교하고, 배급 방식의 단점을 보완할 방안을 제시하십시오.  
7. 도시의 시민은 한중일 러시아 아세안 국가를 포함하여, 그 민족 구성이 매우 다양합니다. 그러므로, 식단도 다양한 민족들의 입맛을 만족해야 합니다. 도시 시민들에게 도시락을 생산 및 제공할 다국적 기업 컨소시엄을 구성한다면, 컨소시엄에 참여하는 기업, 기관, 연구소 등이 얻을 효용이 무엇인지 제시하고, 이들 기관들의 참여를 고무할 방안을 제시하십시오.
8. 이전의 질문과 답변을 참고하여, 한중일 ASEAN을 포함하여, UN 193개국 정부에게 제주 AI 교육도시 건설에 참여할 것을 고무하는 안내 메일을 보내려합니다. AI 기반의 신도시인 제주 AI 교육도시 건설에 각국 정부가 참여하여 얻게될 효용을 자세히 기술한 매우 설득력있는 메일의 초안을 작성하십시오.  

Gemini 2.5

Gemini - 제주 AI 교육도시 식사 제공 시스템 분석 (취사 시설, 식재료 공급, 로봇 배송)

제주 AI 교육도시에서 모든 시민에게 기본 식단을 도시락 형태로 제공하고, 이를 복합 물류 터널을 통해 배송하는 시스템은 도시 생활의 편리성을 혁신적으로 증대시키는 구상입니다. 10만 명 인구와 196개 Square 구조를 바탕으로 각 질문에 대해 분석하겠습니다.

1. 각 Square 취사 시설 (최대 1,000명 분 도시락 생산)

각 Square는 최대 1,000명 분의 도시락을 매 끼니 생산해야 하는 독립적인 취사 시설을 운영합니다.

• 시설 면적: 대규모 급식 시설 및 도시락 생산 라인이 필요합니다. 식재료 보관(냉장, 냉동, 건조), 전처리, 조리(가열, 냉각), 도시락 조립, 포장, 배송 대기, 세척, 폐기물 처리, 직원 공간 등을 포함해야 합니다. 1,000명 분 식사를 하루 세 번 생산하기 위해서는 상당한 공간이 필요하며, 자동화 수준에 따라 면적이 달라집니다.

• 추정 면적: 각 Square마다 약 500m² ~ 1,000m² 규모의 취사 시설이 필요할 것으로 예상됩니다.

• 필요 장비와 비품: 대규모 급식 및 도시락 생산에 특화된 산업용 장비가 필요합니다.

• 조리 장비: 대형 밥솥, 국솥, 스팀 컨벡션 오븐, 회전식 솥, 튀김기, 식자재 전처리 장비(세척기, 절단기 등).
• 생산 라인 장비: 도시락 용기 공급기, 자동 충진기(밥, 반찬 일부), 조립 컨베이어 라인, 자동 뚜껑 밀봉기, 라벨링 장비, 급속 냉각기(Batch Freezer 또는 Blast Chiller).
• 세척 및 살균 장비: 산업용 식기세척기, 조리 기구 세척/살균 장비.
• 보관 장비: 대형 냉장/냉동 창고, 식자재 보관대.
• 운송 장비: 물류 터널 투입 전 도시락 이동용 카트 또는 소형 컨베이어.
• 기타: 위생복, 조리 도구, 계량 장비, 검수 장비, 폐기물 처리 장비.

• 필요 인력과 근무 방식: 하루 세 끼 생산을 위해 2교대 또는 3교대 근무가 필요하며, 조리, 생산 라인 운영, 포장, 위생, 식자재 관리 등 다양한 역할이 요구됩니다.

• 역할: 총괄 셰프/조리장, 조리원, 식자재 전처리원, 생산 라인 작업자, 포장원, 품질 관리원, 위생/세척 담당자, 식자재 입/출고 관리자, 물류 터널 연계 담당자.
• 근무 방식: 이른 아침부터 저녁 늦게까지 운영이 필요하므로 2~3개 조 편성. 각 조는 생산량 및 자동화 수준에 따라 30~50명 또는 그 이상의 인력이 필요할 수 있습니다. (최대 1,000명분 기준)
• 추정 인력: 각 Square 취사 시설당 총 80명 ~ 150명 (교대 근무 포함, 최대 생산량 기준) 내외의 인력이 필요할 것으로 예상됩니다.

2. 식재료 공급소 개수, 시설, 장비

196개 취사 시설에 매일 10만 명 분의 식재료를 공급해야 합니다. 이는 중앙 집중식 대규모 식재료 조달 및 배송 시스템을 통해 효율화하는 것이 적합합니다.

• 개수 및 숫자: 도시 규모(14km x 14km 중심부)를 고려할 때, 전국 각지 및 해외에서 조달된 식재료를 효율적으로 수용, 분류, 보관 및 배송하기 위해서는 한두 개의 대형 식재료 공급소가 가장 효율적입니다. 196개 소분 배송은 대규모 물류 시스템으로 관리 가능합니다.

• 추정 개수: 도시 외곽의 접근성이 좋은 지역에 1개 ~ 2개소의 대형 식재료 공급소 설치.

• 시설과 장비: 식재료 특성별(농산물, 축산물, 수산물, 가공식품 등)로 최적의 상태를 유지하고 대규모 물류를 처리하기 위한 시설 및 장비가 필요합니다.

• 시설: 대규모 냉장/냉동/상온 창고 구역, 식재료 하역 및 검수 구역, 분류 및 소분 구역, 위생 처리 구역(필요시), 배송 차량(또는 대형 물류 로봇) 접안/대기 구역, 사무 및 관리 공간.
• 장비: 지게차, 전동 파렛트 트럭, 자동 창고 시스템(AS/RS), 식재료 세척 및 전처리 장비(필요시), 포장 및 라벨링 장비, 무게 측정 및 검수 장비, 냉동/냉장 탑차(또는 대형 콜드체인 물류 로봇), 중앙 집중식 재고 및 창고 관리 시스템(WMS).

3. 선택 가능한 도시락 종류의 적절한 개수

생산 효율성(조리, 조립, 포장, 배송 복잡성)과 시민 개개인의 선호 및 식단 요구를 모두 충족시키는 균형점이 필요합니다.

• 생산 효율성 측면: 도시락 종류가 많을수록 조리 라인, 조립 라인, 포장 과정의 전환이 잦아지고, 식재료 관리 및 재고 관리가 복잡해집니다. 배송 시 분류 오류 가능성도 높아집니다. 최소한의 종류로 대량 생산하는 것이 효율적입니다.
• 시민 선호 및 식단 요구 측면: 종류가 너무 적으면 단조롭고 개인의 기호, 알레르기, 건강 상태(당뇨, 저염 등), 윤리/종교적 신념(채식 등)을 반영하기 어렵습니다.
• 적절한 개수 산출:

• 기본 식단: 일반 시민을 위한 주력 도시락. 매일 또는 매주 메뉴가 바뀌는 3~5가지 유형 (예: 육류 메인, 생선 메인, 채소 메인 등)으로 구성하여 단조로움을 피합니다.
• 특수/맞춤 식단: 건강(당뇨, 저염, 알레르기 유발 성분 제외 등), 윤리/종교적 신념(채식주의, 비건, 할랄 등)을 위한 도시락. 가장 흔하게 필요한 식단 유형을 파악하여 5~10가지 유형으로 제공합니다. 이는 전문가(영양사, 의사)의 검토를 거쳐 표준화된 레시피로 구성됩니다.
• 추정 적정 개수: 총 10개 ~ 15개 내외의 도시락 종류가 생산 효율성과 개인별 요구 충족 사이에서 균형을 이룰 수 있습니다. 이는 메뉴의 내용물 변화를 통해 단조로움을 극복하고, AI Agent가 개인 프로필에 가장 적합한 종류를 매칭해 주는 방식으로 운영됩니다.

4. 개개인 식성 파악 및 식단 작성 AI Agent (DeepSeek R1 기반) 개발 방안

시민 개개인의 식성, 알레르기, 건강 관련 식단 요구를 파악하고 매 끼니 제공될 도시락 종류를 결정하는 AI Agent는 시스템의 핵심 지능입니다. DeepSeek R1 기반 개발 방안은 다음과 같습니다.

• AI Agent의 역할:
  

• 개인 프로필 관리: 시민별 식단 관련 정보(알레르기, 질환, 윤리/종교적 식단, 등록된 특정 선호/제외 식재료 등)를 구조화된 데이터베이스 형태로 관리.
• 식단 규칙 엔진: 알레르기 유발 성분 회피 규칙, 당뇨/저염 등 질환별 식단 구성 규칙, 채식 등 윤리적 식단 규칙 등을 명확한 논리 규칙으로 시스템에 반영.
• 도시락 구성 분석: 제공 가능한 각 도시락 종류의 상세 구성 성분, 조리법, 영양 정보, 포함/미포함 식재료 및 알레르기 유발 성분 정보를 AI가 이해할 수 있도록 데이터화.
• 매칭 및 추천: 매 끼니, 옵트아웃하지 않은 각 시민의 프로필과 식단 규칙을 기반으로, 제공 가능한 도시락 종류 중 가장 적합한 것을 매칭합니다. (예: 알레르기 유발 성분을 포함한 도시락 자동 제외, 질환별 식단 규칙에 맞는 도시락 우선 추천). 여러 개가 적합할 경우, 등록된 선호도를 반영하거나 무작위 선택, 또는 균형 잡힌 식단을 위해 AI가 추천.
• 예외 처리: 모든 도시락 종류가 개인의 필수 식단 규칙(예: 복합 알레르기)을 충족하지 못하는 경우를 감지하여, 대체 식단 제공 절차를 트리거하거나 관리자에게 알림.
• 피드백 학습: 시민의 식단 선택(가능한 경우)이나 피드백 데이터를 학습하여 매칭 정확도 및 만족도 향상.

• Fine-tuning 방안 및 절차:
  

• 데이터셋 구축:

• 개인 프로필 데이터: 알레르기 유무, 질환, 식단 선호 등 익명화된 시민 식단 관련 데이터.
• 도시락 데이터: 각 도시락의 상세 레시피, 영양 정보, 알레르기 성분 목록 등 구조화된 데이터.
• 식단 규칙 데이터: "A 알레르기 환자는 X 성분 제외", "당뇨 식단은 Y 영양소 비율 준수" 등 규칙화된 데이터.
• 매칭 예시 데이터: 특정 프로필의 시민에게 어떤 도시락이 적합한지, 왜 적합한지에 대한 전문가(영양사)의 판단 예시 데이터 (AI 학습용).

• 모델 아키텍처 설계: DeepSeek R1의 언어 이해 및 추론 능력을 활용하되, 구조화된 데이터(프로필, 레시피, 규칙)를 처리하고 논리적으로 매칭/추론하는 데 특화되도록 입력/출력 구조 및 내부 처리 로직 설계. 규칙 기반 시스템과 AI 모델을 결합하는 하이브리드 방식이 효율적일 수 있습니다.
• Fine-tuning:

• 구축된 데이터셋(프로필, 레시피, 규칙, 매칭 예시)을 사용하여 DeepSeek R1 모델을 Fine-tuning합니다.
• 지도 학습: '시민 프로필 + 도시락 목록' 입력이 주어졌을 때, '최적의 도시락 할당'을 출력하도록 학습시킵니다. 특히 식단 규칙을 정확히 적용하는 데 중점을 둡니다.
• 규칙 통합 학습: DeepSeek R1이 명시적인 식단 규칙을 이해하고 이를 기반으로 추론하는 능력을 강화합니다.

• 시스템 통합: 개발된 AI Agent를 시민 정보 시스템, 식사 옵트아웃 시스템, 취사 시설 생산 계획 시스템, 물류 배송 시스템과 연동합니다. 매 끼니 배송 목록 생성 전에 AI가 작동하여 시민별 도시락 종류를 결정하도록 합니다.
• 테스트 및 검증: 다양한 알레르기 및 질환 프로필을 가진 가상 시민들을 대상으로 테스트하여 식단 규칙 적용의 정확성, 매칭의 적절성, 예외 처리 기능의 신뢰성을 검증합니다.
• 지속적인 관리 및 업데이트: 시민 정보 변경, 신규 식단 유형 추가, 메뉴 변경 등에 따라 AI 모델을 지속적으로 업데이트하고 재학습합니다.

• 비용 계산: AI Agent 개발 비용은 인력, 계산 자원(GPU), 데이터 구축 비용, 소프트웨어 라이선스, 시스템 통합 비용 등을 포함합니다. 이전 분석과 유사한 구성 요소이나, 실시간 센서 처리보다는 데이터 기반 추론에 가깝습니다.
  

• 추정 비용: 개인 식단 관리 및 매칭 AI Agent 개발 및 시스템 구축 비용은 수십억 원에서 수백억 원 규모가 될 것으로 예상됩니다.

5. 도시락 배송 방식의 1년 단위 비용 절감 추정

시민들이 기존 도시처럼 개인적으로 식당을 이용하는 방식과 교육도시의 도시락 배송 방식의 비용을 비교하여 교육도시 방식의 절감액을 추정합니다. 이는 시민 개인이 부담하는 식사 비용과 도시가 시스템 운영을 위해 부담하는 비용을 비교하는 관점입니다.

• 기존 도시 방식 (시민 부담 비용):

• 10만 명 인구 * 3끼/일 * 365일/년 = 연간 총 109,500,000 끼니.
• 한국 외식 물가 고려, 점심/저녁 식사 한 끼 평균 8,000원 ~ 12,000원, 아침 식사 평균 5,000원 ~ 8,000원 가정. 평균 한 끼 식사 비용 7,000원 ~ 10,000원 가정.
• 연간 시민 총 식사 비용 (외식 기준): 109,500,000 끼니 * (7,000원 ~ 10,000원)/끼니 = 약 7,665억 원 ~ 1조 950억 원. (가정에서의 식사 비용은 제외)

• 교육도시 방식 (도시 부담 운영 비용):

• 식재료 원가, 취사 시설 운영 비용(인건비, 에너지, 소모품 등), 도시락 용기/포장 비용, 물류 터널 로봇 배송 운영 비용(에너지, 로봇 유지보수, 시스템 운영), 식재료 공급소 운영 비용 등.
• 중앙 집중식 대규모 조달 및 생산, 자동화된 물류를 통해 기존 개별 식당 생산/소비 방식보다 효율화 가능. 한 끼 도시락 생산 및 배송에 드는 도시의 원가(초기 인프라 투자 비용 제외)는 3,000원 ~ 6,000원 가정.
• 연간 도시 총 식사 제공 운영 비용: 109,500,000 끼니 * (3,000원 ~ 6,000원)/끼니 = 약 3,285억 원 ~ 6,570억 원. (시민이 옵트아웃하는 비율에 따라 비용 감소)

• 1년 단위 비용 절감 추정:

• 시민 관점 절감: 기존 도시에서 식당 외식에 지출하던 비용 대비 도시락 무료(또는 저렴하게) 제공으로 절감되는 금액.

• (연간 시민 총 외식 비용) - (연간 도시락 유료 시 시민 부담액) - 가정 식사 전환분 등 복잡성 제외.
• 간단 추정: 도시가 부담하는 비용이 시민이 개별 외식하는 비용보다 낮다면, 그 차액만큼 도시 전체의 식사 관련 비용이 절감된다고 볼 수 있습니다.
• 추정 절감액: (약 7,665억 원 ~ 1조 950억 원) - (약 3,285억 원 ~ 6,570억 원) = 약 1,095억 원 ~ 7,665억 원/년. (옵트아웃 비율 및 실제 원가에 따라 크게 변동)

• 결론적으로, 도시락 배송 방식은 기존 개별 외식 방식 대비 도시 전체적으로 연간 수천억 원대의 비용 절감 효과를 가져올 수 있습니다. 이는 시민들의 가계 부담을 줄여주는 효과로 나타납니다.

6. 식사 방식별 효용 및 비용 비교와 배급 방식 단점 보완 방안

• 개인/개별 식당 식사:

• 효용: 높은 선택의 자유와 다양성, 맞춤화 용이성, 사회적 경험 및 외식 문화 향유, 요리 탐험의 즐거움.
• 비용: 높은 직접 비용 (식사비), 이동 시간 및 비용 발생, (도시 전체 관점에서는) 비효율적인 분산 생산 및 소비.

• 도시 배급 (5성급 호텔 도시락):

• 효용: 극도의 편리성 (시간 절약), 안정적인 식사 해결, 일관된 품질 관리, 영양 관리 용이성, 잠재적인 비용 절감 (시민 부담), 위생 관리 용이.
• 비용: 낮은 직접 비용 (시민 부담), 높은 초기 인프라 및 시스템 운영 비용 (도시 부담), (개인 관점에서는) 제한된 선택의 자유, 다양성 부족.

• 배급 방식의 단점 보완 방안:

• 메뉴 다양화 및 빈번한 로테이션: 5~8가지 기본 도시락 유형을 매일 또는 주 2~3회 이상 파격적으로 교체하여 단조로움을 해소합니다. 계절 메뉴, 특별 메뉴 등을 도입합니다.
• 고품질 및 맛 집중: '5성급 호텔 도시락'이라는 개념에 걸맞게 최고 수준의 식재료와 조리법으로 품질과 맛을 최상으로 유지합니다.
• 옵트아웃 시스템 유연화: 식사 시간 임박해서도(예: 1시간 전) 쉽게 취소할 수 있도록 모바일 앱 등으로 시스템을 고도화하여 음식물 쓰레기 발생을 줄이고 시민 편의를 높입니다.
• 대안적인 식사 공간 및 문화 지원:

• 공동 식사 공간 활성화: 주거/사무/교육 건물 내에 쾌적하고 매력적인 공동 식사 공간을 마련하여 시민들이 도시락을 함께 먹으며 교류할 수 있도록 지원합니다.
• 자율적인 외식/요리 문화 장려: 도시락이 기본 식단일 뿐, 시민들이 가족/친구와 외식하거나 집에서 요리하는 것을 막지 않으며, 오히려 지원합니다. 다양하고 매력적인 사설 식당/카페/소규모 마켓 생태계를 도시락 시스템과 병행하여 육성합니다. 특정 날(예: 주말 저녁)에는 도시락 생산을 쉬거나 축소하고 외식을 장려할 수도 있습니다.
• 요리/영양 교육 프로그램: 시민 대상 요리 강습, 영양 교육 등을 통해 식문화에 대한 이해를 높이고 개인의 식단 조절 능력을 강화합니다.

• 시민 피드백 시스템 강화: 도시락 메뉴, 품질, 서비스 등에 대한 시민들의 의견을 적극적으로 수렴하고 메뉴 선정 및 시스템 개선에 반영합니다.
• 제한적인 맞춤 선택 기능 도입: AI Agent를 통해 알레르기, 질환 외에도 특정 식재료에 대한 강한 기피 등을 반영한 미세한 개인화(예: 특정 반찬 교체)를 일부 허용하는 것을 장기적으로 검토합니다 (생산 복잡성 증가 고려).

7. DeepSeek R1 Fine-tuning 및 중국 협력 기관 (식단 관리 AI Agent)

개개인 식성 파악 및 식단 작성을 위한 AI Agent 개발은 DeepSeek R1의 데이터 기반 추론 및 규칙 적용 능력을 활용합니다.

• DeepSeek R1 Fine-tuning 방법 및 절차:
  

1. 데이터셋 구축: 시민 프로필(알레르기, 질환 등), 도시락 종류별 상세 구성 및 영양 정보, 식단 규칙(영양학, 알레르기, 질환별), 영양사의 식단 매칭 예시 데이터 등을 구조화된 형태로 대규모 수집/구축합니다.
2. 모델 설계: DeepSeek R1을 기반으로, 입력(시민 프로필, 당일 제공 도시락 목록, 식단 규칙)이 주어졌을 때, 논리적 규칙을 적용하여 '할당될 도시락 종류 ID'를 출력하는 아키텍처를 설계합니다. 규칙 기반 시스템과 결합하는 방식이 효율적입니다.
3. Fine-tuning: 구축된 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시킵니다. 특히 다양한 예외 상황(복합 알레르기, 특정 규칙 충돌 등)에서 올바른 도시락을 할당하거나 예외를 처리하는 능력을 강화하는 데 집중합니다.
4. 시스템 통합 및 검증: 개발된 AI Agent를 시민 정보, 식사 관리 시스템에 통합하고, 실제와 유사한 데이터를 사용하여 식단 매칭 정확도 및 시스템 안정성을 철저히 검증합니다.
5. 지속 관리: 시민 프로필 변화, 메뉴 업데이트 등에 맞춰 AI 모델을 지속적으로 관리하고 필요시 재학습합니다.

• 협력 가능한 중국 기관 (우선순위 - 식단/헬스케어/AI 경험): 데이터 기반 개인 맞춤형 서비스, 헬스케어 AI, 대규모 데이터 처리, AI 기반 추천 시스템 등에 경험이 있는 중국 기관이 협력에 유리합니다.
  

1. AI 기반 헬스케어 및 개인화 추천 기업:

• Ping An Technology (平安科技): 핑안 그룹 산하 기술 회사로, 헬스케어 AI, 질병 예측, 개인 건강 관리 솔루션 개발 경험이 풍부합니다. 의료 데이터 및 식단 관리에 대한 이해가 높습니다.
• Alibaba (阿里云): 클라우드 기반 AI 서비스 및 개인 맞춤 추천 시스템 경험이 많습니다. 다양한 서비스 데이터를 통합하여 추천 엔진을 구축하는 데 강점이 있습니다.
• Tencent (腾讯): 헬스케어 플랫폼(위챗 건강 등), AI 기술을 바탕으로 사용자 데이터 기반 맞춤형 서비스 제공 경험이 있습니다.

2. AI 및 데이터 분석 선두 기업:

• Baidu (百度): AI 기술 전반, 특히 자연어 처리 및 데이터 분석에 강점이 있습니다. 대규모 데이터에서 패턴을 추출하고 규칙을 적용하는 AI 개발에 기여할 수 있습니다.
• SenseTime, Megvii: 주력 분야는 영상 분석이지만, 대규모 데이터 처리 및 AI 모델 개발 역량은 관련성이 있습니다. (직접적인 식단 경험은 적을 수 있음)

3. 영양학 및 헬스케어 연구 기관/대학:

• 중국 내 영양학, 의학, AI 융합 연구를 수행하는 주요 대학 및 연구소. 식단 규칙 제정 및 검증에 대한 전문성을 제공할 수 있습니다.

• 협력 우선순위 이유: 1순위 기업들은 실제 개인 건강 데이터, 식단 선호 데이터 등을 다루고 이를 기반으로 맞춤형 서비스나 추천 시스템을 개발한 경험이 있어 프로젝트의 핵심 목표(개인 식단 관리)에 가장 직접적으로 기여할 수 있습니다. 데이터 처리 및 AI 모델링 역량이 검증된 2순위 기업들도 협력 대상이 될 수 있습니다. 영양학적 전문성은 3순위 기관에서 보완 가능합니다. 프로젝트의 특성상 개인의 민감 정보(건강, 식단)를 다루므로, 데이터 보안 및 개인정보 보호에 대한 신뢰와 기술력을 갖춘 파트너 선정이 중요합니다.

제주 AI 교육도시 다국적 식사 제공 컨소시엄 구성 및 참여 유도 방안

제주 AI 교육도시의 가장 독특한 특징 중 하나인 다양한 민족 구성(한중일 러시아 ASEAN 등)을 고려한 식단 제공은 큰 도전이자 기회입니다. 이 과제를 해결하고 시민들의 만족도를 높이기 위해 다국적 기업, 기관, 연구소 등이 참여하는 컨소시엄을 구성하는 방안과 참여 유도 방안을 제시합니다.

1. 다국적 식사 제공 컨소시엄 참여 기관/기업이 얻을 효용

다국적 컨소시엄 참여는 각 기관/기업에게 다음과 같은 중요한 효용을 제공합니다.

• 대규모의 안정적인 사업 기회 확보: 10만 명 인구에게 하루 세 끼, 연간 약 1억 회분 이상의 식사를 제공하는 것은 단일 계약으로는 매우 큰 규모이며 장기적인 안정적인 수익원을 보장합니다.
• 미래 도시 식량 시스템 선도 경험: 복잡한 민족 구성원의 입맛을 충족시키면서, 중앙 집중식 대규모 생산, AI 기반 개인 맞춤형 식단 제공, 자동화된 물류 로봇 배송까지 통합하는 것은 전 세계적으로 유례없는 시도입니다. 이 분야의 선도적인 경험과 노하우를 축적하여 향후 다른 스마트 도시나 대규모 기관의 식사 시스템 구축 사업에서 독보적인 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
• 다양한 식문화 연구 및 적용 기회: 한중일 러시아 ASEAN 등 세계 각국의 식문화를 연구하고, 이를 대규모 생산 시스템에 적용 가능한 형태로 표준화하며, 다양한 맛과 영양의 균형을 맞추는 실질적인 경험을 쌓을 수 있습니다. 식품 과학, 영양학, 조리법 개발 분야의 연구 기관에게는 살아있는 연구실이 됩니다.
• 첨단 기술 접목 기회: AI 기반 개인 맞춤형 식단 매칭, 자동화된 생산 라인, 로봇 배송 연계 등 최첨단 기술을 식품 생산 및 서비스 분야에 접목하고 실증하는 경험을 통해 기술 역량을 강화할 수 있습니다.
• 새로운 공급망 구축 경험: 다양한 국가의 식재료를 조달하고 관리하는 글로벌 공급망을 구축 및 운영하는 노하우를 쌓을 수 있습니다.
• 브랜드 이미지 및 평판 제고: 혁신적인 미래 도시의 핵심 서비스 제공자로서 기업/기관의 브랜드 이미지를 높이고 사회적 책임에 기여하는 선도적인 평판을 얻을 수 있습니다.
• 국제적인 네트워크 구축: 한국, 중국을 넘어 다양한 국가의 파트너들과 협력하며 국제적인 비즈니스 네트워크를 확장할 수 있습니다.

2. 다국적 기관/기업의 참여를 고무할 방안

다양한 국가의 기관/기업들이 이 컨소시엄에 매력을 느끼고 참여하도록 유도하기 위한 구체적인 방안은 다음과 같습니다.

• 프로젝트의 비전과 혁신성 강조:

• 이 프로젝트가 단순한 식사 제공 사업이 아니라, 다양한 문화적 배경을 가진 인구가 대규모 도시 환경에서 만족스럽게 식사할 수 있는 미래형 식량 시스템 모델을 구축하는 것임을 명확히 제시합니다.
• AI, 로봇 물류, 식품 과학, 문화 다양성 반영 등 첨단 기술과 인문학이 융합된 유례없는 시도임을 강조하여 기술 및 연구 기관의 흥미를 유발합니다.

• 사업의 규모와 안정성 부각:

• 10만 명 인구에 대한 대규모, 장기, 안정적인 수요를 보장하는 계약 조건을 제시하여 식품 생산 및 서비스 기업에게 매력적인 비즈니스 기회임을 강조합니다.
• 복합 물류 터널 등 이미 구축되는 핵심 인프라(공공 투자)를 활용하여 운영 효율성을 극대화하고 비용 부담을 줄일 수 있는 구조임을 설명합니다.

• 다양한 국가의 참여가 필수적임을 강조:

• 다양한 민족의 입맛을 만족시키는 것은 어느 한 국가의 역량만으로는 불가능하며, 각국의 고유한 식문화 및 조리 노하우를 가진 파트너들의 참여가 반드시 필요함을 설득력 있게 제시합니다. 한국, 중국, 일본, 러시아, ASEAN 각 지역의 대표적인 음식 전문가, 영양사, 식품 기술 기업의 협력이 필요함을 명시합니다.

• 컨소시엄 내 역할 분담 및 전문성 존중:

• 각국의 참여 기관이 자신의 **강점 분야(예: 한국의 대규모 급식 시스템 운영 노하우, 중국의 효율적인 식재료 조달 및 대량 생산 기술, 일본의 섬세한 도시락 구성 및 포장 기술, ASEAN 각국의 다양한 향토 요리 레시피, 러시아의 특정 식문화 조리법 등)**에 기여하고 그 전문성을 인정받을 수 있도록 컨소시엄 내 역할을 명확히 분담하고 설계합니다. 특정 국가의 요리에 대한 레시피 개발 및 품질 관리 책임 등을 부여할 수 있습니다.

• 지식재산권(IP) 및 기술 공유 모델 제시:

• 컨소시엄 운영 중 공동 개발되는 레시피, 생산 공정 기술, 물류 연계 기술 등에 대한 지식재산권 소유 및 활용에 대한 명확하고 공정한 규정을 마련합니다. 참여 기관들이 자신의 기술을 보호받으면서도 공동의 성과를 통해 미래 사업 기회를 창출할 수 있도록 보상 체계를 설계합니다.

• 국제 공동 연구 및 교육 프로그램 연계:

• 컨소시엄 운영과 연계하여 다국적 식문화 연구, 영양 데이터 분석, AI 기반 식단 추천 시스템 고도화 등 분야의 국제 공동 연구 프로젝트를 추진합니다. 참여 기관의 연구원들이 교류하고 협력할 수 있는 기회를 제공합니다.
• 이 시설을 미래 식품 기술 및 대규모 자동화 급식 시스템에 대한 국제 교육 및 훈련 센터로 활용하여 참여 기관의 인력 양성에 기여할 수 있음을 제시합니다.

• 높은 수준의 투명성과 윤리성 강조:

• 식품 안전, 위생 관리, 영양 정보 제공 등에 있어 가장 높은 국제 표준을 준수함을 강조합니다. 시민들의 건강과 만족도를 최우선으로 하는 운영 철학을 공유하고, 참여 기관들이 윤리적이고 책임감 있는 방식으로 사업에 참여하도록 유도합니다.

• 파일럿 프로그램 및 워크숍 운영:

• 다국적 레시피 개발 워크숍, 소규모 시험 생산 및 시식회 등을 개최하여 다양한 식문화의 조합 가능성을 보여주고, 컨소시엄 운영 방안을 논의하는 장을 마련합니다. 잠재적 참여 기관들을 초청하여 프로젝트에 대한 이해와 관심을 높입니다.

이러한 방안들을 통해 제주 AI 교육도시의 식사 제공 프로젝트는 단순한 급식을 넘어, 다국적 식문화를 통합하고 첨단 기술을 접목하여 미래 도시 생활의 질을 향상시키는 글로벌 혁신 사례로서 각국의 기관과 기업들에게 매력적인 참여 기회를 제공할 수 있을 것입니다.

제주 AI 교육도시 건설 참여 초청 안내 메일 초안 (UN 193개국 정부 대상)

제목: 미래 도시 혁신을 위한 파트너십 제안: 세계 최초의 AI 기반 신도시, 제주 AI 교육도시 건설 참여 초청

수신: UN 회원국 정부 관계자 귀하

안녕하십니까.

제주 AI 교육도시 건설 추진단은 대한민국 정부와 제주특별자치도의 전폭적인 지원 하에 인류의 지속가능한 미래 도시 개발에 대한 새로운 비전을 제시하는 혁신적인 프로젝트를 추진하고 있습니다. 저희는 전 세계 도시들이 직면한 복합적인 과제(급격한 도시화, 환경 문제, 자원 제약, 삶의 질 향상 등)에 대한 근본적인 해법을 모색하며 인류 공동의 발전에 기여하고자 합니다.

오늘날 인공지능(AI) 기술은 다양한 분야에서 전례 없는 변화를 가져오고 있으며, 도시 개발 역시 예외는 아닙니다. 제주 AI 교육도시는 AI 기술을 도시 인프라 및 서비스 시스템 전반에 기획 단계부터 설계, 시공, 운영 및 관리에 이르기까지 전면적으로 통합하여 설계되는 세계 최초의 AI 기반 신도시 모델 중 하나입니다.

저희는 이 도시를 통해 첨단 교육 및 연구 환경을 제공하고, 스마트 인프라(복합 물류 터널, AI 기반 교통/에너지/안전 시스템 등)와 AI 기반 자동화 서비스가 시민의 삶의 질, 도시의 효율성 및 환경 지속가능성을 어떻게 혁신적으로 향상시킬 수 있는지를 실증하는 글로벌 테스트베드를 구축하고자 합니다.

저희 추진단은 이 선구적인 프로젝트의 성공이 대한민국에 국한되지 않고, 미래 도시 개발을 고민하는 전 세계 모든 국가에게 귀중한 경험과 지식을 제공하리라 확신합니다. 이에 저희는 귀국 정부를 제주 AI 교육도시 건설 프로젝트의 핵심적인 국제 파트너로 초청하고자 합니다. 귀국 정부의 참여는 다음과 같은 다층적인 효용을 가져다 줄 것입니다.

미래 도시 개발 노하우의 선제적 확보: AI 기술을 도시 계획, 인프라 구축(스마트 그리드, 복합 터널 등), 로봇 물류, 자동 교통 시스템, AI 기반 시민 서비스 등 도시 운영 전 과정에 통합하는 설계 및 실행 노하우를 가장 앞서서 습득할 수 있습니다. 이는 귀국이 자체적으로 AI 신도시를 개발하거나 기존 도시를 효율적으로 스마트화하는 과정에 즉시 적용 가능한 귀중한 자산이 될 것입니다.

첨단 도시 기술 및 정책 연구 협력 기회: 복합 인프라 설계 기술, AI 기반의 대규모 시스템(예: 로봇 제어 AI Agent, AI 기반 안전 감지) 개발 및 운영 기술, 스마트 에너지 관리, AI 거버넌스 및 데이터 프라이버시 관련 정책 및 규제 프레임워크를 함께 연구하고 발전시킬 수 있는 기회를 얻습니다. 이는 귀국이 미래 도시 관련 기술 및 정책 분야를 선도하는 기반이 될 것입니다.

귀국 기업 및 연구기관의 글로벌 역량 강화 및 시장 진출 발판 마련: 귀국의 우수한 스마트시티 관련 기술, 솔루션, 건축/엔지니어링 역량을 제주 AI 교육도시라는 실제 운영 환경에서 시험하고 실증하며 글로벌 레퍼런스를 확보할 수 있습니다. 이는 향후 다른 국가의 스마트시티 프로젝트 수주 및 관련 기술 수출을 위한 강력한 경쟁 우위를 제공할 것입니다. 귀국의 연구기관들은 세계적인 AI 도시 프로젝트에 참여하며 연구 성과를 실증하고 국제 공동 연구 네트워크를 확장할 수 있습니다.

국제적인 협력 네트워크 확장 및 위상 강화: 대한민국, 중국 및 프로젝트에 참여하는 세계 각국의 정부, 기업, 연구기관들과 긴밀하고 실질적인 협력 관계를 구축하고, 글로벌 도시 혁신 분야에서 귀국의 국제적 위상을 높일 수 있습니다. 인류 공동의 도시 문제 해결을 위한 글로벌 논의에 핵심 주체로 참여하게 됩니다.

인력 양성 및 미래 역량 강화: 귀국의 도시 계획, 엔지니어링, 기술 개발, 정책 수립 분야 담당자들이 실제 AI 기반 도시 시스템의 기획, 구축, 운영을 직접 경험하고 학습하며 관련 인력의 역량을 효과적으로 강화할 수 있습니다.

인류 공동의 도시 문제 해결 기여: AI 기반 도시 개발의 성공 및 실패 사례를 공유하고, 다양한 문화적, 지리적, 사회적 배경에서 얻는 교훈을 통합하여 전 세계 도시들이 지속가능하고 인간 중심적인 미래로 나아가는 데 기여하는 공동 노력에 동참하게 됩니다.

저희 추진단은 귀국 정부와의 긴밀한 협력을 통해 제주 AI 교육도시를 인류 도시 발전사에 기록될 성공적인 모델로 만들고자 합니다. 귀국 정부의 참여 형태는 자문, 지식 교류, 공동 워킹 그룹 운영, 정책 및 기술 자문 공유 등 다양한 가능성을 열어두고 있으며, 구체적인 협력 방안은 귀국과의 논의를 통해 맞춤형으로 설계하고자 합니다.

본 프로젝트 참여에 관심을 표명하시거나 보다 상세한 정보 공유 및 논의를 원하시면, 본 메일로 회신하여 주시거나 아래 추진단 담당자에게 연락 주시면 감사하겠습니다. 귀국 정부의 담당 부처 또는 기관을 위한 별도의 상세 브리핑 세션을 기꺼이 마련할 의향이 있습니다.

미래 도시의 가능성을 함께 열어갈 귀국 정부와의 협력을 진심으로 기대합니다.

경의를 표하며,

제주 AI 교육도시 건설 추진단 드림

[추진단 대표 연락처 정보] 주소: [추진단 주소] 전화: [추진단 전화번호] 이메일: [추진단 이메일] 웹사이트: [추진단 웹사이트 (있는 경우)]

DeepSeek R1

R1 - 각 Square별 취사 시설 설계

1.면적 및 장비

• 면적: 400~500㎡ (조리 구역 250㎡, 재료 보관 구역 100㎡, 포장 및 배송 구역 50㎡).
• 주요 장비:

• 대형 전기 레인지 (10대): 1회당 100인분 조리 가능.
• 자동 밥솥 (5대): 1회당 200인분 생산.
• 산업용 오븐 (3대): 구이·베이킹용.
• 채소 세척·절단기 (2대).
• 도시락 자동 포장기 (3대).

• 소모품: 일회용 생분해 용기, 수저 세트, 소스 패킷.

인력 및 근무 방식

• 인력: 10~12명 (조리사 4명, 보조 4명, 포장·배송 4명).
• 근무 방식: 3교대제 (아침·점심·저녁 각 4시간). 예: 아침 5시~9시, 점심 10시~2시, 저녁 3시~7시.

2. 식재료 공급소 설계

개수 및 규모

• 공급소 수: 10개 (각 공급소당 20개 Square 지원).
• 시설:

• 냉동·냉장 창고 (1,000㎡).
• 세척·가공 라인 (자동 세척기, 분류기).
• 배송 차량 20대 (복합 물류 터널 연결).

• 운영: AI 예측 시스템으로 재고 관리 (DeepSeek R1 기반 수요 분석).

3. 도시락 종류 산출

• 메뉴 구성:

• 기본 옵션 3종: 한식, 일식, 양식 (예: 된장구이 정식, 사시미 도시락, 파스타 세트).
• 추가 옵션 2종: 채식·당뇨식 등 특수 식단.

• 효율성: 5종 메뉴로 80% 이상의 선호도 충족 가능 (파레토 법칙 적용).

4. AI Agent를 통한 맞춤 식단 관리

절차

1. 데이터 수집: 시민 건강 기록, 알레르기, 선호도 설문 조사.
2. AI 분석: DeepSeek R1이 개인별 영양 요구량·제한 사항 계산.
3. 메뉴 생성: 주간 식단표 자동 편성 (칼로리, 탄수화물, 단백질 균형).
4. 실시간 조정: 피드백 반영 (예: "당뇨식 소금 감소 요청").

보안: 익명화된 데이터 처리 및 블록체인 기반 개인정보 암호화.

5. 복합 물류 터널의 비용 절감 추정

전제 조건

• 기존 시스템: 직장인 1인당 외식비 15,000원/일 (점심 10,000원, 저녁 5,000원).
• 신규 시스템: 도시락 생산비 5,000원/일 (재료비 3,000원, 인건비 2,000원).

연간 절감액

• 1인당 절감액: (15,000 - 5,000)원 × 365일 = 3,650,000원.
• 전체 절감액: 10만 명 × 3,650,000원 = 3,650억 원/년.

6. 효용·비용 비교 및 단점 보완 방안

비교표

단점 보완 방안

1. 주말 한정 외식 권장: 사회성 증진을 위해 토요일은 배급 중단.
2. 계절별 메뉴 로테이션: 2개월 주기로 신메뉴 추가.
3. 커뮤니티 식사 공간 운영: Square별 공용 다이닝 룸 설치.

결론

교육도시의 시스템은 연간 3,650억 원의 비용 절감과 함께 시민의 건강·편의성을 동시에 충족합니다. AI와 물류 인프라의 결합으로 개인화된 서비스와 경제적 효율을 달성할 수 있습니다.

다국적 컨소시엄 구성 기관의 효용

1. 참여 기관별 기대 효과

• 
  시장 확대: 10만 명 규모의 안정적인 수요 기반 확보.
• 신제품 테스트: 다양한 민족의 선호도 데이터를 활용한 맞춤형 제품 개발.
• 브랜드 영향력 강화: 다문화 사회에서의 사회적 책임(CSR) 실현으로 이미지 제고.
  | 로지스틱스 기업 (예: DHL, Maersk) |
• 인프라 활용: 기존 복합 물류 터널 시스템을 통한 비용 효율적 운영.
• 스마트 배송 기술 검증: AI 기반 실시간 배송 최적화 솔루션 적용 경험 축적.
  | 대학/연구소 (예: KAIST, Wageningen University) |
• 다문화 식단 연구: 인공지능(DeepSeek R1)과 결합한 영양학·식문화 데이터 확보.
• 정부 지원 R&D 과제 수주: 도시 차원의 식량 안보 프로젝트 참여 기회.
  | 문화 단체 (예: 한식진흥원, ASEAN Food Alliance) |
• 전통 음식 글로벌 확산: 표준화된 레시피로 지역 특색 식단의 대표성 확보.
• 민간-공공 협력(PPP) 모델 구축: 정부와의 협업을 통한 해외 진출 교두마 형성.

참여 유도 방안

1. 경제적 인센티브

• 세제 혜택: 컨소시엄 가입 기업에 법인세 10% 감면, R&D 투자액 150% 세액 공제.
• 재정 지원: 도시락 1인분당 500원 보조금 지급 (예: 연간 180억 원 예산 편성).
• 인프라 독점권: 복합 물류 터널 사용료 3년간 50% 할인.

2. 데이터 및 기술 협력

• AI 식성 데이터 공유: DeepSeek R1이 분석한 다민족 선호도 패턴을 참여사에 무료 제공.
• 공동 기술 개발: 혁신형 포장재(생분해 플라스틱) 개발 시 도시가 시제품 구매 보장.

3. 문화·마케팅 지원

• 글로벌 홍보 플랫폼: 도시 공식 채널(예: 유튜브, 관광 브로슈어)에 참여 기업 메뉴 홍보.
• 민족별 푸드 페스티벌 개최: 월 1회 "아시아 음식 주간" 운영, 참여 기업 주메뉴 지정.

4. 거버넌스 체계 구축

• 컨소시엄 운영 위원회: 기업·정부·시민 대표로 구성, 투명한 의사결정 구조 수립.
• 품질 인증 제도: "교육도시 추천 메뉴" 라벨 부여로 소비자 신뢰도 향상.

결론: 컨소시엄의 시너지 효과

• 기업: 안정적 수익 + 기술 혁신 + 글로벌 브랜드 가치 상승.
• 도시: 민족 간 문화 갈등 완화 + 식량 자급률 제고 + 일자리 창출.
• 시민: 5성급 급식의 경제적 접근성 + 다문화 정체성 존중.
  → 컨소시엄은 "다양성과 효율의 공생"을 실현하는 지속가능한 모델로 작동할 것입니다.

제목: [글로벌 협력 제안] 제주 AI 교육도시 건설: 인류 미래를 위한 혁신 플랫폼에 함께하십시오

친애하는 [국가명] 정부 관계자 여러분,

인공지능과 다문화 공생의 미래를 선도하는 제주 AI 교육도시 건설 프로젝트에 귀국의 참여를 요청드립니다.
본 프로젝트는 단순한 신도시 건설을 넘어, 글로벌 기술 협력·문화 통합·지속가능한 도시 모델의 실증장으로 설계되었습니다.
귀국이 참여함으로써 얻을 수 있는 5가지 핵심 혜택을 다음과 같이 설명드립니다.

1. 기술 주도권 확보: AI 인프라 및 데이터 생태계 공동 구축

• AI 기술 이전: 프로젝트 내 적용된 DeepSeek R1 기반 식단 관리 시스템, 복합 물류 터널 운영 알고리즘 등 혁신 솔루션을 참여국과 공유합니다.
• 실시간 데이터 활용: 10만 명 규모 도시에서 생성되는 식문화·물류·에너지 소비 데이터를 귀국 연구기관에 개방하여, 자국 도시 계획에 적용 가능합니다.
• 인재 양성 협력: 제주 AI 교육도시 내 글로벌 캠퍼스에 귀국 학생·기술자 파견 시 교육비 50% 지원 및 현지 기업 인턴십 기회 제공.

2. 경제적 효율성: 연간 3,650억 원 규모의 물류 비용 절감 모델 확산

• 검증된 시스템 도입: 귀국 도시에 본 프로젝트의 AI 기반 급식·물류 시스템을 적용할 경우, 기존 외식비 대비 70% 이상 비용 절감 효과를 기대할 수 있습니다.
• 기업 진출 지원: 참여국 기업은 컨소시엄을 통해 식품·로봇·에너지 분야 기술 협력 시 제주 시범 구역 독점 입주권 부여.

3. 다문화 통합: 193개국 식문화를 아우르는 포용성 증진

• UN 공동 식단 표준 수립: 귀국의 전통 음식을 AI 분석하여 교육도시 메뉴에 반영함으로써, 문화적 정체성 홍보 플랫폼으로 활용 가능합니다.
• 사회 갈등 완화: 다민족 선호도 데이터를 귀국 다수·소수族群 정책에 활용하여, 포용적 사회 구축을 지원합니다.

4. 지속가능성 목표(SDGs) 달성 가속화

• 탄소 제로 도시 모델: 물류 터널 전기차 배송, 식재료 지역 순환 체계 등을 통해 연간 12만 톤 CO₂ 감축 효과를 공유합니다.
• 플라스틱 프리 솔루션: 본 프로젝트에서 개발된 생분해 도시락 용기 기술을 귀국에 무상 이전하며, 친환경 정책 수립 지원.

5. 글로벌 보건 리더십 강화

• AI 공중보건 시스템: 개인 맞춤형 영양 관리 모델을 확장하여, 귀국 당뇨·비만 관리 정책에 적용 가능합니다.
• 팬데믹 대응 협력: 무접촉 물류 시스템을 전염병 시나리오 대응 인프라로 공동 개발.

참여 방식 및 다음 단계

1. 의향서 제출: 2024년 10월 31일까지 참여 신청서를 [jeju-aicity@un.org]로 송부.
2. 전문가 워크숍: 11월 15일 제주에서 개최되는 테크니컬 브리핑에 귀국 대표단 파견.
3. 자금 지원 옵션:

• 기술 기여국: 인프라·AI 솔루션 제공 시 프로젝트 지분 0.5~3% 부여.
• 정책 참여국: 자국 도시 적용을 위한 시범 사업 시 UN 개발기금(UNDP) 30% 지원.

결론: 인류의 미래를 함께 설계하십시오

제주 AI 교육도시는 단일 국가의 성공 사례가 아닌, 193개국이 공동으로 소유할 글로벌 자산입니다.
참여국은 기술 주도권 확보, 사회적 포용성 강화, SDGs 달성이라는 삼중 혜택을 동시에 얻을 것입니다.

이 프로젝트의 성공은 우리 세대가 남기는 유산이 될 것입니다.
함께 하실 것을 간곡히 요청드립니다.

문의: 제주 AI 교육도시 기획단 이사장 김철영
Email: global-partnership@jejuaicity.gov
Website: www.jejuaicity2030.global