Según datos proporcionados por CoinGecko, una empresa de información sobre activos virtuales, el volumen de operaciones de 24 horas en Upbit, el exchange de criptomonedas más grande de Corea del Sur, alcanzó los 1.86094 mil millones de dólares (aproximadamente 2…) al cierre del día anterior a las 20:00 horas.
An양 정관장, 울산 현대모비스를 꺾고 6연승을 달성했습니다.
유도훈 감독이 이끄는 안양 정관장은 1일 울산 동천체육관에서 열린 ‘2025-2026 LG전자 프로농구’ 5라운드 경기에서 울산 현대모비스를 88-73으로 꺾었습니다. 이 승리로 정관장은 올 시즌 현대모비스와의 상대 전적을 5전 전승으로 유지하며, 6연승을 기록했습니다.
정관장은 조니 오브라이언트가 23점 7리바운드를 기록하며 팀을 승리로 이끌었고, 전성현도 20점을 득점하며 활약했습니다. 박지훈은 15점 5어시스트, 브라이스 워싱턴은 10점 12리바운드로 팀 승리에 기여했습니다.
경기 초반에는 현대모비스가 서명진과 조한진의 외곽슛으로 기선을 잡았지만, 정관장은 박지훈, 오브라이언트, 전성현의 활약으로 곧 흐름을 뒤집었습니다. 1쿼터는 한 점 차로 종료되었습니다.
2쿼터에서 전성현의 슛 감각이 폭발하며 정관장은 점차 리드를 넓혔고, 전반전을 44-39로 마쳤습니다. 후반전에도 정관장은 박지훈의 돌파와 전성현의 3점슛, 오브라이언트의 골밑 장악력을 바탕으로 점수 차이를 벌렸습니다. 현대모비스는 해먼즈를 중심으로 추격했지만, 정관장의 탄탄한 수비와 리바운드를 뚫지 못했습니다.
이로써 정관장은 2연패를 끊고 시즌 24승(13패)을 기록하며 분위기 반전에 성공했습니다. 반면 현대모비스는 3연패에 빠지고, 홈 4연승도 중단되었습니다.
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El volumen de emisión de valores respaldados por activos (ABS) el año pasado disminuyó casi un 10% en comparación con el año anterior, principalmente debido a una fuerte reducción en la emisión de valores respaldados por hipotecas (MBS) por parte de Korea Housing Finance Corporation. En contraste, la emisión de ABS con base en financiamiento de proyectos inmobiliarios (PF) experimentó un aumento significativo, casi triplicándose.
Según los resultados de la emisión registrada de ABS de 2025 publicados por la Comisión de Supervisión Financiera el 30 de enero, el monto total de ABS emitidos el año pasado alcanzó los 46.7 billones de wones. Esto representa una disminución de 5 billones de wones (9.7%) en comparación con los 51.7 billones de wones del año anterior.
La contracción en el volumen de emisión se atribuye principalmente a la fuerte caída en la emisión de MBS por parte de Korea Housing Finance Corporation. La emisión de MBS el año pasado fue de 13.6 billones de wones, lo que representa una disminución de 5.4 billones de wones (28.1%) en comparación con los 18.9 billones de wones del año anterior. La emisión de MBS ha mostrado una tendencia a la baja durante dos años consecutivos, alcanzando los 37 billones de wones en 2023, como resultado de la reducción de los préstamos políticos, incluida la finalización de la oferta de productos hipotecarios políticos como el «Boogeumjari-ron» especial.
Por otro lado, la emisión de ABS con base en PF inmobiliarios experimentó un crecimiento explosivo. La emisión de ABS con base en PF inmobiliarios el año pasado fue de 7 billones de wones, un aumento de 5.2 billones de wones en comparación con los 1.8 billones de wones del año anterior. La tasa de crecimiento alcanzó el 291.9%, impulsada por la creciente demanda de la titulización de PF registrados, como el alquiler público y privado subsidiado que utiliza las garantías de la Corporación de Garantías de Vivienda y Urbanas (HUG).
En cuanto a los tenedores de activos, la disminución en la emisión por parte de las instituciones financieras fue notable. Las instituciones financieras, incluidos bancos, firmas de valores y compañías de financiamiento de crédito, emitieron 20.8 billones de wones en ABS, lo que representa una disminución del 17.0% en comparación con el año anterior. En particular, las compañías de financiamiento de crédito (tarjetas de crédito y compañías de cuotas) redujeron su volumen de emisión en 3.8 billones de wones, ya que las condiciones de emisión en el mercado de bonos mejoraron, disminuyendo el incentivo para obtener fondos a través de ABS.
El volumen de emisión de las empresas en general aumentó un 60.0% en comparación con el año anterior, alcanzando los 12.3 billones de wones, gracias al aumento de los ABS con base en PF inmobiliarios. La emisión de valores respaldados por deuda primaria (P-CBO) con base en bonos corporativos de pequeñas y medianas empresas también aumentó ligeramente un 7.7% en comparación con el año anterior, alcanzando los 5.7 billones de wones.
A finales del año pasado, el saldo total de emisión de ABS registrados fue de 244.5 billones de wones, lo que representa una disminución de 13.1 billones de wones (5.1%) en comparación con los 257.6 billones de wones a finales del año anterior.
El monto de ABS no registrados, revelado por primera vez en esta ocasión debido a la implementación de la Ley de Titulización de Activos revisada, se situó en 567.6 billones de wones. Los ABS no registrados se emiten principalmente para la financiación a corto plazo de acuerdo con la ley mercantil y no están registrados en la Comisión de Supervisión Financiera.
En cuanto a los activos titulizados, los préstamos representaron la mayor parte, con 299.6 billones de wones (52.8%), mientras que en términos de valores, los bonos electrónicos de titulización de activos a corto plazo (AB CP) representaron más de la mitad del total, con 325.9 billones de wones.
류태웅 기자 bigheroryu@etnews.com
Una inteligencia artificial capaz de responder con precisión a preguntas como «¿Quién iba sentado a mi lado en el taxi cuando fui de compras la semana pasada?» ha surgido a partir de decenas de horas de video capturado con las Ray-Ban Meta Glasses. Según el documento de investigación, ‘EGAgent’, desarrollado conjuntamente por el equipo de investigación de Meta y la Universidad de Wisconsin, puede analizar videos largos de hasta una semana para responder a preguntas complejas. Se espera que esta tecnología marque el comienzo de una verdadera era de asistentes de IA a través de gafas inteligentes.
Procesando hasta 50 horas de video… Algo que la IA tradicional no podía hacer
Con la creciente aparición de dispositivos tipo gafas como las Ray-Ban Meta Glasses, Amazon Echo Frames y Snapchat Spectacles, estamos entrando en una era en la que los asistentes de IA observan y registran continuamente nuestra vida diaria. Sin embargo, hasta ahora, la IA solo podía comprender videos de unos pocos minutos, como máximo una hora. Comprender videos de una semana o un mes de duración era imposible. EGAgent, creado por el equipo de investigación de Meta, fue desarrollado para resolver este problema y puede analizar videos continuos en primera persona de hasta 50 horas de duración.
Los sistemas de IA existentes tenían dificultades para manejar videos largos debido a sus limitaciones en la cantidad de información que podían procesar a la vez. Además, era difícil realizar inferencias complejas que conectaran eventos que ocurrieron a lo largo de varios días. Por ejemplo, los sistemas existentes no podían responder adecuadamente a preguntas como «¿Con qué amigo específico me reuní esta semana?» o «¿Quién era la persona con la que me cruzaba repetidamente en una cafetería específica?». EGAgent superó estas limitaciones adoptando un nuevo enfoque llamado ‘mapa de relaciones’.
Mapeando las relaciones entre personas, objetos y lugares… y registrando el tiempo
La tecnología central de EGAgent es el ‘mapa de relaciones’. Este mapa representa a las personas, objetos y lugares que aparecen en el video como puntos, y conecta estos puntos con líneas que representan sus relaciones. Las relaciones se clasifican en cuatro categorías: «conversó», «actuó en conjunto», «mencionó» y «usó». Lo más importante es que cada relación registra información de tiempo, incluyendo cuándo comenzó y cuándo terminó. Por ejemplo, la relación se almacena con la hora exacta, como «Shura conversó con Alice desde las 3:50:21 hasta las 3:50:22».
Este mapa de relaciones se crea automáticamente combinando la transcripción del audio del video con descripciones de las escenas. El sistema primero divide el video en segmentos de 30 segundos para describir las escenas, luego combina esto con el contenido de audio y, utilizando IA, extrae a las personas, los objetos y sus relaciones. Esta información extraída se almacena en una base de datos para su posterior búsqueda rápida. El mapa creado por el equipo de investigación a partir de datos experimentales de una semana contenía un total de 13,968 relaciones, la mayoría de las cuales eran interacciones entre personas o entre personas y objetos.
Una IA que planifica, busca y analiza… encuentra respuestas en varios pasos
EGAgent no solo crea un mapa de relaciones, sino que también implementa un sistema que utiliza este mapa para responder preguntas. El sistema se divide en varias partes. Primero, una ‘IA de planificación’ divide las preguntas complejas en varias tareas más pequeñas. Luego, tres herramientas de búsqueda encuentran información de diferentes fuentes. A continuación, una ‘herramienta de análisis’ determina si la información encontrada es relevante para la pregunta. Finalmente, una ‘IA de respuesta’ sintetiza toda la información para crear la respuesta final.
Las tres herramientas de búsqueda examinan diferentes datos. La ‘herramienta de búsqueda de video’ almacena fotogramas de video extraídos a una velocidad de un fotograma por segundo y busca escenas relacionadas con la pregunta. La ‘herramienta de búsqueda de audio’ busca el contenido transcrito del habla de las personas en el video. La ‘herramienta de búsqueda del mapa de relaciones’ examina el mapa de relaciones creado anteriormente, combinando tiempo, nombres de personas y tipos de relaciones para encontrar relaciones relevantes.
La búsqueda del mapa de relaciones utiliza un enfoque inteligente. Inicialmente, busca condiciones que satisfagan la fecha, la hora, el nombre de la persona y el tipo de relación exactos. Si no se encuentra nada, afloja gradualmente las condiciones. Por ejemplo, ampliando el rango de tiempo, cambiando los nombres de las personas para que coincidan con nombres similares o eliminando la condición del tipo de relación. La información recopilada por cada herramienta de búsqueda se analiza y se acumula en una ‘memoria de trabajo’. Una vez completadas todas las tareas pequeñas, la IA de respuesta crea la respuesta final basándose en la evidencia acumulada.
Resultados experimentales: 57.5% de precisión… mejora significativa en la comprensión de las relaciones
El equipo de investigación probó EGAgent utilizando dos criterios de evaluación. ‘EgoLifeQA’ consiste en 500 preguntas de opción múltiple extraídas de 50 horas de video en primera persona capturado por seis personas que vivieron juntas durante una semana con gafas especiales. Las preguntas cubren temas útiles en la vida real, como encontrar objetos, recordar eventos pasados, identificar hábitos y analizar relaciones interpersonales.
Los resultados experimentales mostraron que EGAgent logró una precisión del 57.5% en EgoLifeQA. Esta cifra es un 20.6% más alta que el récord anterior. En particular, en el elemento ‘RelationMap’, que requiere comprender las relaciones interpersonales, alcanzó una precisión del 62.4%, un aumento de 32% con respecto al récord anterior. También fue un 20.8% más alto que Gemini 2.5 Pro de Google. Además, en el elemento ‘TaskMaster’, que requiere una inferencia de tareas compleja, alcanzó un 74.6%, un aumento de 39.7% con respecto al récord anterior y un 22.2% con respecto a Gemini 2.5 Pro.
El equipo de investigación experimentó con varias combinaciones para determinar la importancia de cada herramienta de búsqueda. Cuando solo se utilizó la búsqueda de video, RelationMap obtuvo una puntuación baja del 28%, pero aumentó al 40% al agregar la búsqueda de audio. La combinación de todas las búsquedas del mapa de relaciones logró el mejor rendimiento, con un 53.6%. Esto demuestra que es esencial utilizar múltiples fuentes de información para comprender videos largos.
La comercialización de los asistentes de IA con gafas inteligentes… pero aún hay desafíos
La aparición de EGAgent significa que los asistentes de IA basados en gafas inteligentes están un paso más cerca de la realidad. Mientras que los sistemas existentes solo podían procesar fragmentos de video cortos o eventos independientes, EGAgent puede comprender y recordar experiencias continuas de más de una semana. Esto demuestra la posibilidad de crear un asistente de IA verdaderamente «siempre activo» que pueda observar continuamente la vida diaria del usuario y comprender el contexto.
Sin embargo, como reconocen los investigadores, todavía hay tareas pendientes. La IA puede cometer errores durante el proceso de creación del mapa de relaciones, y el rendimiento puede disminuir si no puede identificar con precisión quién está hablando. Además, EGAgent tarda un promedio de 2 a 3 minutos en responder a una pregunta, lo que dificulta obtener una respuesta inmediata. El equipo de investigación afirma que cambiar el método de búsqueda de voz puede aumentar la velocidad de procesamiento en 3.6 veces, pero la precisión disminuiría en 6.8 puntos porcentuales.
El equipo de investigación identificó margen de mejora a través de experimentos que asumían un sistema perfecto. Si se utilizara una búsqueda perfecta que conociera el intervalo de tiempo correcto, la precisión podría aumentar hasta el 68.7%, lo que demuestra que la tecnología para encontrar el momento exacto en el video es clave para mejorar el rendimiento. En particular, la herramienta de búsqueda de video demostró una alta precisión del 85.7% incluso en intervalos de 10 segundos, lo que demuestra su excelente capacidad para percibir el tiempo.
Nuevos desafíos en la protección de la privacidad y la ética de la IA
El desarrollo de la IA de comprensión de video largo como EGAgent plantea nuevos problemas en la protección de la privacidad y la seguridad de los datos. Un video en primera persona de una semana de duración contiene información muy sensible sobre la vida diaria, las relaciones interpersonales, los lugares visitados y los hábitos del usuario. Si bien los datos experimentales utilizados por el equipo de investigación desenfocaron automáticamente las caras y la información de identificación personal y eliminaron el contenido de audio sensible, se necesitarán medidas de protección de la privacidad mucho más sólidas en los servicios reales.
En particular, el mapa de relaciones almacena de forma estructurada las redes de relaciones interpersonales, lo que significa que la información sobre quién se reunió con quién, cuándo y dónde se registra permanentemente en la base de datos. Si estos datos se filtran o se utilizan con fines maliciosos, podría provocar graves violaciones de la privacidad. Por lo tanto, para que los asistentes de IA con gafas inteligentes se conviertan en productos reales, es esencial incluir funciones como el procesamiento solo en el dispositivo, el cifrado de datos y la capacidad para que los usuarios eliminen los datos directamente.
Además, a medida que el nivel de «memoria» y «comprensión» de la IA de la vida diaria del usuario aumenta, surgirán preguntas filosóficas y éticas sobre la relación entre la IA y los humanos. ¿Es una verdadera «ayuda» o una «vigilancia» excesiva si un asistente de IA conoce todos los hábitos, preferencias y relaciones interpersonales del usuario? La tecnología desarrollada por el equipo de investigación es ciertamente innovadora, pero su uso debe estar respaldado por una cuidadosa discusión social y regulación.
Finalmente, esta investigación también tiene un significado importante para la industria de la IA en Corea. Meta tiene su propio dispositivo tipo gafas, las Ray-Ban Meta Smart Glasses, lo que le da la ventaja de poder crear tanto el hardware como el software. Las empresas nacionales también deben centrarse no solo en el desarrollo de algoritmos, sino en una estrategia integral que conecte los dispositivos tipo gafas y los servicios de IA. En particular, Samsung Electronics y LG Electronics, que son competitivas en los campos de los teléfonos inteligentes y los dispositivos AR/VR, podrían iniciar el desarrollo de la IA de comprensión de video largo utilizando estos recursos.
Preguntas frecuentes (※ Estas preguntas frecuentes fueron redactadas por nuestro medio basándose en el informe de referencia).
P1. ¿En qué se diferencia EGAgent de la IA existente?
R. La IA existente solo puede procesar videos cortos y su límite es de unos pocos minutos a una hora. Por otro lado, EGAgent puede comprender videos de hasta una semana (50 horas) y comprender las relaciones entre eventos que ocurren a lo largo de varios días. En particular, almacena las relaciones entre personas, objetos y lugares junto con la información de tiempo en un mapa, lo que le permite responder con precisión a preguntas como «¿Con qué amigo específico me reuní la semana pasada?».
P2. ¿Es segura la información personal de los videos grabados con gafas inteligentes?
R. Los datos utilizados por el equipo de investigación desenfocaron automáticamente las caras y la información de identificación personal. Sin embargo, en los servicios reales, los videos diarios de una semana contienen mucha información sensible, por lo que son esenciales medidas de seguridad sólidas como el procesamiento solo en el dispositivo y el cifrado. En el futuro, será esencial que los productos reales incluyan funciones que permitan a los usuarios administrar y eliminar los datos directamente.
P3. ¿Cuándo se podrá incorporar esta tecnología a los productos reales?
R. Actualmente, EGAgent tarda de 2 a 3 minutos en responder a una pregunta, lo que dificulta obtener una respuesta inmediata. También hay margen de mejora en la precisión de la identificación de quién está hablando y los errores de la IA. Meta ya vende las Ray-Ban Meta Smart Glasses, por lo que es posible que una versión simplificada se incorpore en los próximos años, pero se necesitará más desarrollo tecnológico para una funcionalidad completa de comprensión de video de una semana.
El documento de referencia citado en el artículo está disponible en arXiv.
Título del informe: Agentic Very Long Video Understanding
Este artículo fue escrito utilizando ChatGPT y Claude.
■ Este artículo es proporcionado en colaboración con el medio especializado en IA ‘AI Matters’. (☞ Ir al artículo original)
AI Reporter (Aireporter@etnews.com)
El artista 기안84 desató una nueva ola de risas en el programa de MBC ‘극한84’. En el episodio del 25 de enero, se mostró a los miembros del equipo ‘극한’ enfrentando el desafío de un maratón en el Polo Norte.
Durante la sección de carrera en carretera, 기안84 expresó su frustración al encontrarse con una subida interminable, preguntando con exasperación: «¿Quién ha hecho esto? ¡No termina nunca!».
El artista también confesó que el dolor se hizo presente después de los 20 kilómetros, momento en el que comenzó a buscar desesperadamente un punto de hidratación. Sin embargo, no encontró ninguno a la vista. Ante esta situación, 기안84 recurrió a la ingeniosa solución de tomar un trozo de hielo del suelo, exclamando con sorpresa: «¡Está delicioso!».
Recordando un helado que había disfrutado en Francia, 기안84 continuó su búsqueda de hielo, llegando incluso a lavarlo en un charco antes de consumirlo, captando la atención de todos.
El programa ‘극한84’ de MBC se emite todos los domingos a las 21:10 (hora local).
iMBC Entretenimiento, 백아영 | Fuente de las fotos: MBC
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La Galería Lotte Dongtan presenta una exposición colectiva de cuatro artistas emergentes: Mun Kyung, Mita, Park Yuna y Hagomi. La muestra, que se extiende hasta el 26 de marzo, ofrece una mirada fresca y original a través de diversas expresiones artísticas.
La Galería Lotte, ubicada dentro de los grandes almacenes Lotte, se dedica a promover el trabajo de jóvenes talentos. En Dongtan, la galería cuenta con dos espacios, uno principal y una nueva extensión de 103 metros cuadrados, dividida en seis secciones.
Al ingresar al nuevo espacio de la galería en Dongtan, los visitantes se encontrarán con las obras de Mun Kyung, tituladas “Jardín de Cuentos”. Esta colección explora la vitalidad de la naturaleza y las emociones cotidianas a través de una imaginación onírica plasmada en pinturas.
Las obras de Mun Kyung irradian frescura y energía. El viento entre los árboles, el calor del sol, las flores silvestres y los paisajes boscosos se reinterpretan en escenas serenas y poéticas. Leones caminando sobre las nubes, animales en el bosque y figuras humanas en la naturaleza evocan recuerdos y sentimientos en el espectador, sin imponer una narrativa específica.
A la izquierda de las obras de Mun Kyung, la atención se dirige hacia las impactantes imágenes de Mita, quien presenta “A mi lado, Tiburón: Beside Me”, una exposición que se extiende hasta el 19 de enero. Mita reinventa al tiburón, un símbolo tradicional de miedo y amenaza, como un personaje alegre y entrañable, utilizando colores vibrantes y un sentido del humor distintivo.
La exposición incluye nuevas obras y piezas clave como “Isla de Tiburones”, “Veinte Tiburones”, “Banco de Tiburones” y “Todos estamos asomando la cabeza”, que representan tiburones nadando en el mar o interactuando con humanos, revelando la expansión de la artista en la exploración de las emociones, la personalidad y la vida cotidiana de estos animales.
Hasta el 9 de enero, la exposición “Encontrando el propio equilibrio” de Hagomi explora la figura del oso como metáfora de la experiencia humana contemporánea. A través de capas de líneas y colores, la artista representa un viaje emocional, combinando elementos de la vida cotidiana y objetos familiares para revelar una interioridad inestable.
La inspiración para su trabajo surgió de una botella con forma de oso, donde Hagomi percibió una similitud entre el vacío que queda después de consumir el líquido y el sentimiento de vacío en el corazón humano. La artista proyecta su propia estructura emocional y la de sus contemporáneos en la figura del oso, creando personajes que llevan sus pensamientos sobre la cabeza.
Finalmente, “Sueño en marcha” de Park Yuna, exhibida hasta el 23 de marzo, captura la esencia de la juventud y el amor a través de retratos de jóvenes difusos pero expresivos. Estas figuras no representan a individuos específicos, sino que son la materialización de recuerdos y emociones, invitando al espectador a proyectar sus propias experiencias en la obra.
Park Yuna utiliza la técnica de la pintura al óleo, aprovechando su lento proceso de secado para crear capas de color y tonalidades sutiles que aportan suavidad y dinamismo a sus creaciones.
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La administración de Donald Trump en Estados Unidos ha revelado su nueva Estrategia de Defensa Nacional (NDS), en la que se afirma que Corea del Sur tiene la capacidad y la responsabilidad principal de disuadir a Corea del Norte, una situación que, según Washington, también beneficia los intereses estadounidenses.
Según informes de medios internacionales del 23 de enero (hora local), la NDS establece que “Corea del Sur, con un apoyo estadounidense crítico pero más limitado, es capaz de asumir la responsabilidad principal en la disuasión frente a Corea del Norte”.
La estrategia añade que Seúl está dispuesta a hacerlo, dada la amenaza directa y evidente que representa Pyongyang, y que este reajuste de responsabilidades se alinea con los intereses de Estados Unidos al actualizar la postura militar estadounidense en la península coreana.
La NDS también evalúa que Corea del Norte tiene la capacidad de atacar objetivos en Corea del Sur y Japón con armas nucleares, y que representa un riesgo nuclear existente y claro para el territorio continental estadounidense.
A pesar del envejecimiento del armamento convencional norcoreano, la NDS subraya la necesidad de que Corea del Sur siga estando alerta ante la amenaza de una posible invasión por parte de Pyongyang.
Sin embargo, el documento no proporciona detalles específicos sobre el grado de desarrollo del programa nuclear de Corea del Norte ni sobre sus capacidades de misiles balísticos de alcance intercontinental.
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Este año, el embalaje ecológico y la innovación en materiales se perfilan como las principales tendencias en la industria de la belleza coreana (K-Beauty).
El 23 de enero, Slok organizó la ‘K-Beauty B2B Private Expo 2026 VOL.1’ en el Seoul Startup Hub Gongdeok, en colaboración con la plataforma B2B de cosméticos PreMold.net. El evento reunió a empresas de fabricación, materias primas y plataformas para compartir estrategias de adaptación a los cambios del mercado en 2026.
En el evento, la ‘circulación de inventario’ y la ‘transición de materiales’ surgieron como palabras clave esenciales, impulsadas por el fortalecimiento de las divulgaciones ESG y la respuesta a las regulaciones ambientales globales.
Durante el seminario, Ribbon Korea presentó ‘UP-CLE’, una solución para transformar el inventario obsoleto de cosméticos en productos reciclados de mayor valor. Ribbon Korea diagnosticó la pérdida estructural de la industria debido al ‘inventario obsoleto’ que no puede convertirse en productos terminados y a la ‘desconexión de datos’ causada por la falta de estandarización de datos en las diferentes áreas de fabricación. Propusieron un modelo que vincula estos elementos basándose en datos para conectarlos con los valores ESG.
Yoon Jong-won, CEO de Ribbon Korea, explicó: “Si los fabricantes suben datos de materias primas, envases y bombas desechados o en inventario, la inteligencia artificial (IA) mapea automáticamente las columnas, estandarizándolas y encontrando combinaciones compatibles para la planificación y producción del producto. Si los fabricantes suben sus formatos de Excel tal cual, la IA los clasifica en inventario de materias primas, inventario de envases, inventario de bombas, y mejora la calidad de los datos a través de un ciclo de revisión y aprendizaje.”
En el ámbito de los envases, SIP presentó envases basados en PCR (plástico reciclado postconsumo), en línea con la tendencia hacia materiales ecológicos. Este enfoque reduce los residuos plásticos y las emisiones de carbono mediante el uso de materiales reciclados de plásticos desechados por los consumidores. Se trata de una estrategia para responder a la creciente demanda global de envases ecológicos.
Además, empresas clave de la cadena de valor de K-Beauty, como Lucion, Natural Korea, Lian Cosmetics, Megacos, Saengko, Citykey, Englobal, Picostech, Shinil P&B, y Aero Dispensing Solution, participaron en el evento con presentaciones y reuniones relacionadas con hojas de ruta de formulación, fragancias, envases ecológicos y embalajes.
Slok planea expandir la ‘K-Beauty B2B Private Expo’, que combina seminarios, reuniones, networking y exposiciones, como un evento trimestral regular.
Kim Gi-hyun, CEO de Slok, afirmó: “Combinaremos datos y experiencia en el campo para apoyar la rápida incorporación de tecnologías y servicios innovadores en K-Beauty. Esperamos que esto aumente la innovación y la agilidad de toda la cadena de valor de K-Beauty.”
Son Ji-hye, reportera jh@etnews.com
Un reconocido ex jugador de Baduk (Go) de 40 años ha sido condenado a prisión por establecer salas de juego ilegales en pubs de Texas Hold’em en todo el país. Según informó Yonhap News el 22 de enero, el Tribunal de Distrito de Busan (juez Hur Seong-min) impuso una pena de 2 años y 2 meses de prisión a A, acusado de operar un lugar de apuestas y violar la Ley de Promoción del Turismo. Además, se ordenó la confiscación de 180 millones de wones y se impuso una multa de 20 millones de wones a la asociación sin fines de lucro fundada por A en junio de 2021.
A, un ex jugador profesional de Baduk, supuestamente conspiró con 53 propietarios de pubs de Texas Hold’em en Busan y otras ciudades entre noviembre de 2023 y marzo de 2024 para operar salas de juego ilegales. Facilitó juegos de ‘Texas Hold’em’ a un público indeterminado, otorgando premios en efectivo a los ganadores después de deducir una comisión.
Entre febrero y marzo de 2024, A incluso operó un casino en un pub de Busan, equipándolo con mesas de casino, fichas y cartas, y contratando crupieres para atender a los jugadores.
Durante el juicio, A argumentó que estaba ayudando a organizar torneos de Hold’em de manera legítima, actuando como un facilitador de pagos de premios. Sin embargo, el tribunal no estuvo de acuerdo.
El tribunal dictaminó que el servicio de facilitación de pagos de premios tenía fallas estructurales y que, a pesar de su naturaleza ilegal, A había atraído a muchos pubs de Hold’em como miembros, promoviendo activamente el juego con fines especulativos. Por lo tanto, consideró que A tenía una gran responsabilidad en el asunto.
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El 16 de abril, en el Press Center de Gwanghwamun en Seúl, se llevó a cabo la conferencia de prensa de presentación de Nikolais Mazulis como nuevo director técnico de la selección nacional masculina de baloncesto de Corea.
Durante el evento, Mazulis dirigió unas palabras de saludo a los presentes.