2012년을 시작으로 본격화된 딥러닝의 발전은, 2016년을 기점으로 전환점을 맞이했습니다. 딥러닝의 가장 큰 한계였던 깊이(Depth)^[각주:1]의 문제가 해결되며 시각•청각 지능에 대해서는 Human-level 혹은 그 이상의 인공지능이 구현되고 있는데요.

과거 인공 신경망 구현에 있어 알고리즘, 컴퓨팅, 데이터의 한계로 인해 얕은 신경망(Shallow Net)에 그쳤던 딥러닝이 이제는 깊이(Depth)의 한계를 극복했다고 말할 수 있습니다. 알파고의 출현을 시작으로, 2016년 초까지 진행되었던 딥러닝의 깊이(Deep) 경쟁은 이제 학습(Learning)의 경쟁으로 전환되고 있습니다.

l 딥러닝의 경쟁 핵심 변화

강화학습 기반의 인공지능 학습 과정은 과거의 방식과 전혀 다릅니다. 기존 기계학습 기반의 인공지능은 목표 달성 과정을 인간(전문가)이 일일이 모델링하고 구현해야 했습니다. 또한 환경, 목표가 달라지면, 모델을 매번 변경하거나 모델을 전혀 새롭게 설계해야 했는데요. 하지만 강화학습 방법은 인공지능이 스스로 현재의 환경을 인식하고 행동하며 목표를 달성해 나갈 수 있습니다.

게다가 이러한 방식은 범용적으로 활용 가능해, 새로운 환경에서 학습만 반복하게 되면 하나의 알고리즘을 가지고 매우 다양한 환경에 적용 가능한 인공지능을 구현해 낼 수 있는데요.

구글은 이러한 강화학습의 폭발적인 잠재력을 매우 빨리 인지하고, 2014년에 딥마인드를 약 4,500억 원에 인수했습니다. 당시만 해도 딥마인드가 보유한 핵심 기술은 인공지능이 반복 학습을 통해 주어진 목적을 달성하는 방법을 스스로 깨우치게 하는 강화학습 알고리즘이 전부였는데요. 이후 딥마인드는 더욱 고도화된 강화학습 알고리즘을 통해 1년 만에 알파고를(AlphaGo)를 구현해냈습니다.

물론 기본적인 이론들은 매우 오래전부터 제안됐었지만, 딥마인드는 그것을 실제 구현해 내고 인간 수준 혹은 그 이상의 성능으로 검증해냈습니다. 강화학습에 딥러닝을 접목한 ‘Deep Reinforcement Learning’^[각주:2]을 개발하면서 게임 환경에서 인공지능을 먼저 구현한 것입니다.

이 알고리즘은 인공지능이 처한 환경에서 달성하고자 하는 목표와 각 과정에 보상(Reward) 값만 정해지게 되면, 인공지능이 스스로 보상을 최대로 받으며 목표를 달성하는 방법을 깨우칩니다. 딥마인드가 초기 강화학습 구현하며 검증을 위해 공개한 영상^[각주:3]에서는 학습 초기 과정에서는 게임을 전혀 진행하지 못하지만, 수 시간에 걸친 시행착오를 통해 인간 수준 이상으로 게임을 능숙하게 진행하는 것을 볼 수 있습니다.

아래의 그림처럼, 매 순간 인공지능은 자신이 처한 환경과 행동 가능한 옵션들을 인지하고 각 행동에 대해 정량화된 보상 값을 최고로 달성할 수 있는 행동을 반복적으로 선택하며 최종 목적을 달성해 나갑니다. 알파고의 경우도 수를 둘 때마다 다양한 착점 중 가장 승률이 높을 것으로 계산된 수를 선택하며 바둑을 진행하는 것이며, 매일 128만 번^[각주:4]에 이르는 반복 학습을 통해 바둑을 두는 과정을 깨우쳐 나간 것입니다.

l 오픈소스 환경에 기반한 강화학습 알고리즘의 진화

하루가 다르게 진화하고 있는 강화학습 분야의 연구는 이제 현실 세계의 문제해결을 위해 한 단계 더 발전해가고 있습니다. 단순한 2차원 공간을 넘어 3차원 공간에서 문제를 해결하거나, 로봇과 같이 다수의 기계 부품들이 물리적 조합으로 구동되는 환경에서 강화학습을 적용하려는 시도들이 최근 잇따르고 있습니다.

아직은 Google, UC Berkeley, MIT Robotics 등 소수의 선행 연구소들을 중심으로 강화학습에 대한 연구가 이루어 지고 있지만, 향후 빠르게 발전되어 현실 세계의 문제에 적용 시 인공지능이 인간의 능력을 초월하는 수준으로 구현되는 시기가 매우 앞당겨질 것으로 전망됩니다.

글 | 이승훈 책임연구원(shlee@lgeri.com) | LG경제연구원

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앞으로도 독자 여러분께 더 많은 도움드릴 수 있는 LG CNS 블로그가 되도록 노력하겠습니다. 

이벤트에 당첨된 행운의 주인공을 발표합니다.

지난 11월 29일부터 12월 2일까지 일본 도쿄 빅사이트 전시장에선 일본 최대 로봇 전시회인 ‘국제로봇전(iREX 2017)’이 열렸습니다. 일본 로봇공업회와 일간공업신문이 공동으로 주최한 국제로봇전은 2년에 한번씩 열리는데, 올해로 22번째입니다. 올해 전시회는 612개 기업 및 기관(2,775 부스)이 참여, 역대 최대 규모로 치러졌습니다. 이번 전시회를 통해 드러난 로봇 산업계의 주요 트렌드를 소개해 드리겠습니다.

l ABB의 협동 로봇인 ‘유미’와 ‘가와사키의 협동 로봇인 ‘듀아로’가 협력 작업을 하고 있다.

l ABB의 협동 로봇 ‘유미’와 근로자가 함께 작업을 하고 있다.

휴머노이드형 양팔 로봇 ‘넥스트에이지(Nextage)’ 공급업체인 카와다 로보틱스(Kawada Robotics) 역시 글로리, 히타치, THK 등 업체와 ‘넥스트에이지 패밀리’를 결성해 다양한 제조 분야에 적용할 수 있는 협동 로봇 기술들을 공개했습니다. 협동 로봇이 앞으로 다양한 산업 분야에 보급 확산이 예상되는 만큼 여러 파트너사를 끌어들여 다양한 응용 기술 개발과 적극적인 마케팅 활동을 모색하는 게 필요해 보입니다.

로봇 업체 간 제휴 확대는 인공지능, 3D 비전 시스템 등이 로봇기술과 결합하면서 더욱 확대되고 있는 양상을 보이고 있습니다. 가령 화낙은 인공지능 업체인 ‘프리퍼드 네트웍스’와 제휴해 산업용 로봇의 학습 기능을 높인다고 발표했습니다. 

l 카와다 로보틱스는 파트너 기업들과 함께 휴머노이드형 협동 로봇인 ‘넥스트에이지’를 

활용한 다양한 산업용 애플레케이션을 선보였다.

l 일본전산이 발표한 자율 반송 로봇 ‘S-카트’

l 도요타자동차가 발표한 원격 조작 휴머노이드 로봇

l 가와사키중공업이 발표한 원격 조작 도장(페인팅) 로봇

l SEED가 선보인 원격 제어 로봇 시스템

로봇의 원격 제어도 생산 현장에선 매우 필요한 기술입니다. 사람의 접근이 쉽지 않은 공간에 로봇을 투입하고 사람이 원격 조작한다면, 산업 현장의 안전성을 획기적으로 제고될 수 있을 것입니다. iREX 2017에는 가와사키, 도요타자동차, SEED 등이 로봇 원격 제어 기술을 소개했습니다. 도요타는 원격 조작 휴머노이드 로봇 ‘T-HR3’를 공개했으며 가와사키중공업은 자동차 도색(페인팅) 작업을 수행하는 원격 조작 도장 로봇을 공개했습니다.

iREX 2017은 일본 로봇 기술의 현주소를 적나라하게 보여준 행사였습니다. 전시장 곳곳에서 자사 제품의 높은 기술력을 열정적으로 홍보하는 일본 로봇 기업 관계자들을 보면서 일본 로봇 산업의 자긍심과 역동성을 느낄 수 있었습니다. 전시회를 관람한 국내 로봇산업계 인사들은 우리나라와 일본의 로봇 기술 격차가 생각 이상으로 큰 것 같다며 안타까워하기도 했습니다. 

우리 정부와 로봇산업계는 지난 10여년간 차세대 성장 엔진인 로봇산업에 막대한 투자를 해왔습니다. 그럼에도 일본과 우리나라의 로봇 기술력에는 상당한 격차가 존재합니다. 앞으로 이 격차를 해소할 수 있는 해법을 빨리 찾아야할 것입니다.  

글 | 장길수 기자 | 로봇신문 기자

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이번 편은 분석 툴 설명을 잠시 접어두고 디지털 시대를 맞아 전략기획 역량의 필요성을 설명하고, 회사 차원의 대응전략이 아닌 개인들은 어떤 준비와 변화가 필요한지에 대해 필자의 생각을 전달하고자 합니다.

요즘에는 IT 전문매체가 아니더라도 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)과 디지털 기술로 대표되는 ICBMA(사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 모바일, 인공지능)에 대한 기사가 매일 나오고 있을 정도로 디지털이 대세입니다.

불과 10년 전에 스마트폰 광풍이 불면서 단순히 통신사뿐만 아니라 전체 산업에 ‘모바일 혁신’이라는 화두가 만들어졌고, 애플, 구글과 같이 이에 잘 대응하는 기업들은 크게 성장했습니다. 반면 그렇지 못한 기업들은 심한 경우 시장에서 사라지는 사례들도 많았는데요. 한때 시장을 호령했던 ‘모토로라’ 또는 ‘노키아’가 대표적 사례입니다. 

그러나, 이제는 이러한 현상이 개인에게도 적용되고 있는 것이 현실입니다. 개인들도 기업들처럼 변화하는 시장에 제대로 대응하지 못하고, 관성에 젖어서 과거의 방식과 과거의 생각 틀에서 벗어나지 못한다면 자신이 속한 기업 내에서 자신의 포지션을 잃게 마련입니다. 심한 경우 직장을 잃을 수도 있습니다.

그렇다면 시장과 기술이 과거와 달리 하루가 다르게 변하고, 산업의 경계가 파괴되어 진입의 장벽이 낮아지고, 심지어 파괴적 혁신을 기반으로 하는 스타트업들과 IT 리딩기업들의 공세가 가속화되어가고 있는 이 시대에 개인들은 어떻게 대처해야 할까요? 

제가 최근에 두 군데의(시스템 구축 및 유지 보수를 주력으로 하는) IT 기업에서 기술 동향을 강연을 했었는데요. 강의 중간에 참석한 분들에게 몇 가지 질문을 던져 보았습니다. 첫 번째 질문은 “마이크로서비스(Microservice) 아키텍처에 대해 들어 보았습니까?” 였습니다. 내심 절반 정도는 들어 보았을 것이라고 생각하고 던진 질문이었으나, 정말로 제가 예상하지 못했던 상황이 일어났습니다. 정말 단 한 명도 아는 분이 없었습니다.

그래서, 연이어 다음과 같은 질문을 하였는데요. “데브옵스(DevOps)에 대해서 들어 보신 분 있나요?”, “RPA(Robotics Process Automation)에 대해 들어 보신 분 있나요?” 이제는 어느 정도 예상을 하셨겠지만, 첫 번째 질문과 반응이 정확히 똑같았습니다. 아무도 모르더군요. 솔직히 당황했습니다. 이게 우리의 현실입니다. 

그러나 회사는 개인의 미래를 죽을 때까지 책임져 주지 않습니다. 따라서 회사 밖의 상황에 대해 관심을 두고 대비하지 않는다면 어떤 상황에서든 회사를 나왔을 때 본인의 자리를 찾기가 쉽지 않을 것입니다.

여기서, 잠깐 필자의 방식을 소개하고자 합니다. 필자의 경우에는 특별한 일이 있는 경우를 제외하고는 거의 매일 출퇴근 시간을 이용해서 관련 뉴스를 보려고 노력합니다. 

매일 아침에 스마트폰으로 앱을 통해 Naver에 접속하면 첫 화면 [뉴스] 란에 “조간 1면 아침신문 헤드라인 모아보기”라는 문구가 있습니다. 이를 클릭하면 아래 그림의 왼쪽 화면과 같이 여러 신문이 블로그 타입으로 나오게 됩니다. 

l 자동발주시스템 프로세스 요약 예시

 바나나 우유의 잔여 재고별 최소 발주 단위를 한 번 입력하도록 합니다. 뭐 부지런한 점주는 상황에 따라 최소 발주 단위를 필요에 따라 수정할 것이고, 그렇지 않은 점주는 한 번 입력하고 절대로 수정하지 않을 것입니다. 어쨌든 특정 시간에 바나나 우유의 잔여 재고에 따라 (점주에 의해) 시스템에 입력된 최소 발주 단위에 맞춰 시스템이 자동으로 발주하고, 발주 내용을 점주에게 문자로 통보해 줍니다.

이게 과거에 일반적으로 적용하였던 자동화 방식입니다. 그렇다면 이 시스템은 어떤 가치(Value)가 있는 것일까요? 아마도 점주가 수작업으로 하던 일을 시스템이 자동으로 해주는 것 외에는 별다른 가치를 제공하지 않을 것입니다. 아마도 과거 선배들이 했거나 자신이 지금까지 해 왔던 방식으로 일하는 분들은 대부분 이렇게 구현할 겁니다. 쉽고 편하니까요. 그러나 이런 경우라면 본인의 발전도 없고, 점주에게 주는 가치도 크지 않습니다.

반면 과거의 생각 틀에서 탈피하고 디지털 시대에 맞는 디지털 기술을 활용하여 좀 더 가치를 줄 수 있는 부분이 없는지를 고민하는 분들은 아마도 다음과 같은 해결책을 내놓을 것 같습니다.

일단 수작업에 의해 관리되는 데이터에 기반을 두어 자동 발주를 하는 것이 아니라, 자동으로 수집된 여러 환경 및 이력 데이터를 분석하여상황에 맞는 발주량을 예측하여 자동 발주할 수 있도록 지능화하려고 할 겁니다. 그러기 위해서는 맨 처음에 특정 시간의 잔여 재고를 체크하고 이를 기반으로 발주하는 방식이 아니라, 시간별(또는 그 이하 단위로) 재고량을 관리하여 재고가 소진되는 속도를 분석할 것입니다.

또한, 자동 발주도 특정 시간에 하는 것이 아니라 유연하게 당일 재고가 소진될 것으로 예측되는 시점에 바로 발주가 이루어질 수 있도록 변경할 것입니다. 심지어 날씨에 따라 바나나우유 판매량에 변화가 있거나, 특정 이벤트 날이나 주말•휴일에 판매량에 변화가 있다면 그런 데이터들도 자동 수집•활용하여 최적의 발주단위를 예측하게 할 것입니다.

이런 식으로 발상의 전환을 하게 된다면, 점주들의 수작업을 자동화하는 가치 외에도 매출 증대나 과다한 재고로 인해 폐기 처분되는 비용도 절감할 수 있게 되어 점주들의 열렬한 환영을 받게 될 것입니다.

‘Hana’라고 하는 용어는 글로벌 기업인 SAP에서 출시한 차세대 ERP 솔루션 명칭입니다. SAP 창업자인 플래트너 회장 이름을 딴 '하소 플래트너의 새 구조'(Hasso Plattner's New Architecture)나 'High Performance Analytic Appliance'의 약어 등으로 알려졌는데요. 한국어로는 DB와 처리장치를 하나로 합쳤다는 뜻도 있다고 하지만, 공식적으로 약어는 아닙니다.

차상균 서울대학교 전기컴퓨터공학부 교수가 2000년에 제자들과 함께 설립한 TIM(Transact in Memory, Inc.)에서 이 솔루션의 개발을 시작하였으나, 국내 투자자를 구하지 못해 2002년 미국 실리콘밸리 멘로파크에 미국법인을 세웠는데요. 2005년 SAP가 이를 인수하면서 서울대 연구소는 SAP 한국연구소가 되었습니다. 이후 6년간 개발을 계속하여 2011년 6월에 출시를 했습니다. 

기존 솔루션은 SAP ERP DBMS를 Oracle DBMS로 사용하는 데 반해, 신규 ERP 패키지인 Hana는 In-Memory 기반의 DBMS를 사용하는 차세대 솔루션입니다. 

LG CNS는 해당 솔루션이 안정적으로 구동되는 인프라(구체적으로 Hana DBMS가 탑재가 가능한 Appliance 장비 중심)를 특정 고객에게 별도로 할당하여 서비스하는 Private Cloud 사업을 추진하고 있으며, 이를 통칭하여 “Hana 기반 Private Cloud“ 서비스라고 합니다. 

l SAP HANA의 데이터 최적화 방식

상기 그림에서 볼 수 있듯이, Memory가 Disk의 캐시가 아닌 전체 데이터베이스를 저장 관리하는 방식을 통해 성능 최적화하여, 더 많은 데이터를 메모리 내에 저장하기 위한 독창적인 압축과 관리 기법을 적용합니다.

그리고 공공기업 성격상 Public 자원사용이 엄격하게 제한되어 있어서 고객사 전용의 Private Cloud 서비스 구축이 필요한 상황에서 LG CNS의 클라우드 서비스를 채택하게 되었습니다. 이를 통해 On-Premise 구축 대비 TCO(Total Cost of Ownership)를 20% 절감할 수 있었으며, RDBMS 대비 처리성능이 10배 우수한 Hana DBMS를 통해 더 신속한 의사결정과 정보 서비스를 제공받을 수 있었습니다.

두 번째는 음식배달 관련 인터넷 기업과 화장품 관련 인터넷 쇼핑몰 사례입니다. 해당 고객사는 사업 확장에 따른 기간계 시스템 구축을 위한 투자가 필요한 상황이었고, 직접 매출이 발생하는 고객 서비스이기 때문에 안정성과 성능이 보장되는 인프라 구축이 필요했습니다.

앞선 공공분야 사례와 같이 클라우드 서비스로 초기 투자비용을 최소화하고 안정성과 성능이 보장되는 솔루션과 자원을 제공하는 Private Cloud가 그 해결책이었는데요. LG CNS의 Hana 기반 Private Cloud를 채택하여 현재까지 안정적인 서비스를 진행하고 있습니다. 

LG CNS는 SAP 차세대 ERP 플랫폼이 출시된 이후 국내 최초로 Hana 기반 Private Cloud 서비스를 제공해 왔는데요. ERP 분야 Global 시장점유율 1위인 SAP 플랫폼을 기반으로 다양한 분야에서 고객의 요청이 있을 것으로 예상됩니다. 이를 위해 보다 더 업그레이드된 클라우드 서비스로 고객 Value 창출을 위해 지속적으로 노력하겠습니다. 

글 ㅣ LG CNS 인프라사업담당

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최근의 마케팅 환경에서 가장 큰 변화는 무엇일까요? PC 기반 인터넷 채널에서 모바일 채널로 넘어가고 있는 광고의 대세를 살펴볼 필요가 있습니다. 더 나아가 마케터들이 처한 상황에 따라 다르겠지만 오프라인, PC, Mobile, IoT 등 다양한 디바이스의 발달로 인해서 너무나도 많아진 고객 접점 채널의 변화도 주목해볼 수 있겠습니다.

모바일 디바이스의 급속한 확산과 IoT와 같은 사물의 접점 센싱 기술이 발전하면서 과거보다 훨씬 더 많은 고객 접점 채널이 생겨나고 있습니다. 이는 마케팅 생태계를 너무도 복잡하게 만들어 단순한 감(Feeling)만으로 마케팅 활동을 하는 것을 불가능하게 만듭니다.

l 모바일 상에서 다양한 소셜 채널들(좌), 삼성의 Smart Things 허브 ‘커넥트홈’(우)

최근 4차 산업혁명의 대두와 함께 디지털 마케팅 생태계에서도 데이터 기반의 디지털 마케팅에 관한 관심이 높아가고 있습니다. 이번 포스팅에서는 이러한 데이터 기반의 디지털 마케팅 트렌드와 사례, 그 시사점들에 관해 이야기를 나눠볼까 합니다.

과거, 광고의 클릭률(Click Through Rate, CTR), 조회당 비용(Cost Per Click, CPC), 광고 노출 수(Impression) 등의 디지털 마케팅 지표에서 이제는 사용자들의 행동을 더 정확하고 총체적으로 추적할 수 있는 기술을 바탕으로, 구매 전환율(Conversion rate)은 물론이고 30일 혹은 특정 기간 내 재구매율도 측정할 수 있게 되었습니다.

고객 분석 툴을 통해 고객이 어떠한 경로에서 어떻게 움직이고, 어떤 상품에 관심이 있는지, 어떤 광고에 반응하는지, 어느 제품을 구매하게 되는지를 정교하게 분석할 수 있기 때문입니다.

또한, 빅데이터, AI 기술의 발전은 축적된 대량의 고객 데이터를 머신러닝 기반의 구매 주기 분석, CF(Collaborative Filtering), 연관상품 분석(Association Rule) 등의 가장 정확도 높은 알고리즘 적용을 통해 고객 행동 분석을 수행할 수 있도록 합니다. 이러한 분석기법을 활용하게 되면, 마케터들은 좀 더 정교하게 고객을 이해하고, 상황에 맞는 마케팅이 가능해지는 것입니다.

l Shell과 Jaguar Land Rover社와 제휴한 Connected Car – FILL UP & GO

l H카드사의 실시간 마케팅

l 넷플릭스의 신규 평점 시스템

이와 같은 추천 서비스는 고객의 개인 데이터는 물론 콘텐츠 소비 패턴 데이터(시청 내역, 시청 시간, 시청 장소, 검색 기록, 재생•일시정지•되감기•빨리감기 등의 기능 이용 기록, 콘텐츠 브라우징 행동 등)와 고객 평점 분석을 통해 이루어진 결과입니다. 특히, 고객 평점은 그 고객의 취향을 보여주는 가장 확실하고 의미 있는 데이터입니다.

같은 영화에 대해 액션 매니아는 5점을, 멜로 매니아는 1점을 줄 수 있는 것처럼, 고객 평점은 그 콘텐츠의 성공 여부가 아닌, 콘텐츠를 시청한 고객의 취향을 알 수 있는 중요한 척도가 됩니다. 

이에 넷플릭스는 더 많은 고객 평점 데이터를 확보하고 활용하고자 올 4월부터 새로운 평점 시스템을 도입했습니다. 기존 별점 체계의 점수 부여 기준이 모호할 수 있는 점을 고려해 넷플릭스는 가장 단순한 방법인 ‘엄지 아이콘’을 사용해 만족도를 평가하도록 한 것인데요.

콘텐츠 시청 후 고객은 간편하게 엄지 아이콘을 통해 콘텐츠의 만족•불만족 여부를 표현할 수 있고, 넷플릭스는 이를 기반으로 고객의 취향을 분석할 수 있습니다. 새로운 평가 방법과 함께 추천 방식 또한 새로워졌습니다. 

별점을 통해 추천되었던 기존 방법과 다르게 이제 넷플릭스는 ‘XX% match’ 라는 표현과 함께 고객의 취향 저격 가능성을 수치로 보여줍니다. 고객의 입맛에 딱 맞는, 개인화된 추천 서비스는 넷플릭스를 그야말로 ‘믿고 보는’ 스트리밍 서비스로 이끌고 있습니다.

l 성공적인 마케팅팀의 마케팅 툴 도입 추세- Salesforce Research

자율주행 자동차와 커넥티드카의 진화로 인해, 차량용 디스플레이의 적용도 크게 늘어나고 있습니다. 디스플레이 기능은 운행 중인 차량 제어 기능, 실시간으로 변하는 교통 정보와 내비게이션 정보 등을 사용자에게 전달해 주는 역할을 하는데요. 예를 들어, 고속도로상에서 부분 자율주행 기능이 잘 동작하고 있는지에 대해 사용자에게 디스플레이를 통해서 알려줄 수도 있습니다. 

최신 기술이 탑재된 스마트카들은 헤드유닛, 아날로그•디지털 계기판, 헤드업디스플레이(HUD, Head Up Display), 사이드미러 등을 통해서 사용자에게 다양한 정보를 알려주고 있습니다. 핵심 두뇌 역할을 하게 되는 헤드유닛 뿐만 아니라, 아날로그 계기판이나 디지털 계기판(디지털 클러스터), 차창에 비춰 주는 헤드업 디스플레이, 사이드미러의 경고 디스플레이 등 다양한 디스플레이가 사용되게 되는데요.

이번 글에서는 각 디스플레이의 활용 예와 더불어, 최근 적용이 급격하게 늘어나고 있는 디지털 클러스터에 대해서 정리해 보고자 합니다.

l 스마트카의 디스플레이에 따른 정보 제공 사례(내부 그림 출처: 현대 제네시스)

스마트카의 진화에 따라서, 정보의 양이 늘어나고 있으며, 이러한 정보를 효과적으로 제공하기 위한 노력이 계속되고 있습니다.

l 2015 서울모터쇼, 현대모비스 디지털 클러스터 사례(출처: 정구민)

지금, 인류 역사상 그 어느 때 보다 빠른 속도로 예측할 수 없는 엄청난 충격이 밀려오고 있는데요. 이른바 4차 산업혁명의 충격이 시작됐다고 할 수 있습니다.

충격은 200년 전에도 있었습니다. 1차 산업혁명 당시 영국 공장지대에선 공장 근로자들이 대량 실업을 우려해 기계 파괴 운동을 벌일 정도로 영국인들에게 산업혁명은 공포 그 자체였는데요. 또다시 찾아온 거대한 변화의 물결이 이제까지와는 다른 혁신적인 대응을 요구하고 있습니다.

구글이 선정한 최고의 미래학자 토마스 프레이는 “2030년까지 전 세계에서 20억 개의 일자리가 사라진다”고 경고합니다. 또, 테슬라의 창업자 일론 머스크는 “인공지능 연구는 악마를 소환하는 일과 같다“고 말합니다.

‘제4의 실업’은 1~3차 산업혁명과는 충격의 깊이와 범위, 정도가 완전히 다른 충격적인 것으로 모든 국민, 모든 근로자가 전방위적으로 영향을 받게 된다는 것인데요.

과거 1~3의 실업은 그 충격이 부분적인 것에 그쳤습니다. 1차 산업혁명은 ‘수공업자’들의 몰락이라는 제1의 실업을, 2차 산업혁명은 ‘공장 근로자’의 위기라는 제2의 실업을 뜻합니다. 그리고 컴퓨터의 등장과 함께 등장한 3차 산업혁명은 ‘사무직 근로자’들의 직무 대전환을 촉발하는 부분적인 영향을 미쳤습니다. 하지만 4차 산업혁명은 상황이 다릅니다.

며칠째 계속되는 북극 추위에 이불 밖으로 나서기가 두려운 요즘입니다. 

모든 것이 꽁꽁 얼어버릴 것 같은 날씨이지만, 연말이 되니 시간은 더 정신없이 흐르는 것 같습니다. 벌써 2017년의 50번째 금요일, 앞으로 두 번의 금요일만 더 보내면 새로운 2018년을 맞게 되는데요. 바쁜 일상을 떠나 쉬고 싶은 생각이 간절한 때 조용히 휴식하며 한 해를 마무리하기 좋은 남국의 숨은 섬 몇 곳을 소개해 드립니다.

l 꼬 따오, 싸이리비치에서 만난 낭만적인 일몰

다이버가 아니라도 해변과 바다를 즐기는 사람이라면 한 번쯤 가볼 만한 곳입니다. 숙소 바로 앞이 산호와 물고기가 있는 야트막한 해변이라 해수욕을 즐기며 놓기에도 좋고, 긴 꼬리 배를 타고 근처의 꼬 낭유안 섬에서 하루를 보내는 것도 추천합니다. 맛있는 태국 음식을 먹으며 해변 레스토랑에서 보는 환상적인 일몰은 보너스~!

이전의 글인 ‘블록체인, 정말 혁명적 기술인가?’를 통하여, 블록체인 기술은 아직은 미성숙한 기술이지만 실제로 시장이 받아들이는 시기는 예상보다 빠를 것이고, 정보의 공유에 신뢰를 더하는 블록체인 기술은 금융 산업을 넘어서 공공, 제조 및 물류 등의 산업 간 경계를 허물면서 혁신을 넘어 혁명적으로 우리에게 다가올 것이라고 이야기 했습니다.

그럼, 우리에게 다가온 블록체인 기술은 우리의 생활을 어떻게 바꾸게 될까요?

먼저 해외 송금이 빨라질 것입니다. 외국에 유학을 보낸 자녀에게 학비를 보낼 경우 거의 실시간으로 송금이 될 것입니다.^[각주:1]또한, 보험 가입은 많이 했으나 여러 이유로 보험금을 청구하지 못하고 잊어버려 손해를 보는 일도 없어질 것입니다.

개인적으로 보험금을 청구하지 않아도, 사용한 병원이나 약국에서 신청한 보험금 청구 자료가 보험금을 받아야 하는 보험사에게 전달되어 보험금이 지급될 것입니다. 그리고 우리의 식탁에 오르는 삼겹살에 대해서 이력을 알고 먹는 날이 올 것입니다. 해당 돼지가 어느 지역에서 뭘 먹고 자랐으며, 어디에서 도축하여 유통되었는지를 알게 되는 것입니다. 이러한 변화는 블록체인의 특징인 원장의 공유 및 스마트컨트랙트^[각주:2] 기능으로 말미암아 가능해질 것입니다.

l 블록체인: 혁신인가? 혁명인가, 스마트금융컨퍼런스 2017, LG CNS

우리는 어디로 가고, 무엇을 할지를 결정할 때 먼저 네이버나 구글의 검색 엔진을 통해 해당 정보를 확인하고 있습니다. 하지만 이러한 정보 공유의 장은 공유되는 정보가 넘쳐나면서 무엇이 진실이고 거짓인지를 확인하기 어려운 상황에 종종 놓이곤 합니다.

블록체인 기술의 등장은 공유된 정보에 신뢰를 덧씌우기 때문에, 가짜 정보의 홍수를 극복할 수 있을 뿐 아니라, 제3의 중계 기관의 개입으로 발생하는 시간과 비용을 극복할 수 있게 될 것입니다.

국내 최초 시도 중의 하나는 2015년 하반기에 LG CNS가 진행한 “비상장 주식 유통 플랫폼”을 통해 전자증권을 발행한 시도였습니다. 이 플랫폼은 소규모 스타트업이나 비상장 기업의 초기 투자자, 주주 등에게 문서형태로 발행하고 있는 미발행 증명서 대신 전자화된 증권을 발행하여 블록체인 공개 장부에 등재하는 것으로 비용 절감 및 투명성 확보가 가능했습니다.

블록체인의 구분은 운영관점과 기능관점에서 개방형 블록체인과 허가형 블록체인으로 구분할 수 있습니다.

이러한 철학을 바탕으로 만들어지고 있는 R3 Corda는 거래에 최적화된 블록체인이라고 할 수 있는데요. 거래에 최적화된 R3 Corda의 특징 또한 6가지로 요약할 수 있습니다.

이러한 특징을 기반으로 R3 컨소시엄사들은 PoC 및 Pilot을 진행하고 있습니다. 그리고 LG CNS는 이미 R3 Corda 기반으로 PoC를 진행하여 기술을 검증하였고 2018년에는 이를 기반으로 본격적인 사업을 전개하고자 합니다.

글 ㅣ LG CNS 디지털금융사업팀

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가트너 심포지엄에 참석하기 위해 1년 만에 다시 찾은 미국 플로리다주 올랜도에는 불과 한 달 전 플로리다 전역을 덮친 허리케인 어마(Irma)의 상흔이 곳곳에 남아 있었습니다. 문명이 시작된 이후 과학 기술은 인류의 삶을 완전히 바꿔놓아 우리는 좀 더 안전한 세상에 살고 있다고 믿고 있습니다. 하지만, 거대한 자연의 힘 앞에서 겸손해야 함을 느낄 수밖에 없었는데요. 내년에 온 세상을 덮칠 IT 태풍은 어떤 것일까요?

지난 10월 1일 열린 가트너 심포지엄•IT엑스포에 전 세계 1만여 명의 CIO, IT 리더, 정책 입안자, 그리고 기술자들이 모였습니다. 서로의 경험과 인사이트를 나누는 IT 업계의 축제이자 미래를 공유하는 뜻깊은 행사였는데요.

첫째, Scale up은 디지털 기술에 투자하기 위해서는 큰 비용과 시간이 수반되므로 그만큼의 성과를 얻어야 한다는 뜻입니다. 비용 절감이나 기존 매출 증대 또는 새로운 매출 창출이든 투자로 인한 성과 극대화는 어쩌면 당연한 경제 논리입니다. 이제 전 세계 많은 기업은 디지털 기술이 한 번 시도해보는 것에서 나아가 실질적인 가치를 창출하는 단계에 접어들었음을 시사합니다.

둘째, Scale across는 디지털 성공 체험을 전 조직과 제품과 서비스 라인업 전체로 확산해야 함을 의미합니다. 즉, 디지털 변화(Digital Transformation)를 위해서는 모든 조직과 다양한 상품 및 서비스 요소에 퍼져나가야 한다는 것입니다.

셋째, Scale out은 조직 내부 및 외부의 기능과의 결합을 극대화하는 것을 말합니다. 디지털 변화는 어느 하나의 기능으로 구현되지 않기 때문에, 외부의 디지털 생태계와 내부의 레거시 시스템들과의 연결은 매우 중요하고 필수적입니다.

이번 심포지엄에서 주목할만한 또 하나의 내용은 디지털 KPI(Key Performance Indicator)입니다. KPI는 핵심성과지표로 디지털 변화의 성과를 정량적으로 측정할 수 있는 청사진을 제시한 것인데요. 비록 업무에 즉시 활용할 수 있는 구체적인 방법에는 못 미치지만, 성과 측정에 고민을 안고 있는 많은 기업과 기관들에 체계적인 방향을 보여주었다는 점에서 매우 고무적입니다.

가트너 심포지엄의 두 번째 하이라이트는 2018년에 주목해야 할 10대 전략 기술 발표였습니다. 

1. 인공지능 기반

인공 지능 기술과 머신러닝은 단순 응용 기술에서 근본 기술을 좀 더 강조하는 방향으로 제시되었습니다. 단순한 UX 변화 단계를 지나 프로세스를 바꾸고 다양한 분석에 적용하기 위해서는 전문적인 알고리즘과 모델을 만드는 수준으로 깊어져야 합니다.

2. 지능형 앱과 분석

지능형 앱은 빅데이터를 활용한 고급 분석과 합쳐지면서 그 범위가 확장되었습니다. 즉, 데이터 없이 의미가 없고, 데이터 역시 그 가치를 활용할 응용 어플리케이션이 없으면 의미가 없기 때문입니다. 우리 회사는 이러한 추세를 반영해서 인공지능과 빅데이터를 통합한 ‘DAP’라는 플랫폼 서비스를 선보인 바 있습니다.

3. 지능형 사물

똑똑한 기기들은 더 작아지고 저렴하면서 그 수가 많아지면 새로운 산업에 더욱 빠르게 적용될 것입니다. 우리 회사는 스마트 팩토리 분야에서 생산 설비의 상태를 모니터링하고 미세한 상태 변화를 신속하게 인지할 수 있는 산업용 IoT 플랫폼을 구현했습니다.

4. 디지털 트윈

주로 제조 영역에서 관심을 보이던 디지털 트윈은 스마트 시티 등으로 개념과 응용 기술이 확장될 것으로 보입니다. 우리 회사도 스마트 시티 분야에 응용하기 위한 연구 개발이 본격적으로 진행되고 있습니다.

5. 클라우드에서 에지로

기존의 디지털기술 플랫폼이 사라졌는데 플랫폼이라는 기술 자체가 의미가 별로 없습니다. 가트너는 이 플랫폼 기술 자체는 이제 평준화된 기술이라고 판단한 듯합니다. 바로 클라우드 백엔드와 에지가 서로 경쟁적이지 않고 보완적이라고 보는 견해입니다.

6. 대화형 플랫폼

최근 인공지능 스피커에서 콜센터나 고객 상담 채널 등 전 산업 분야로 급속도로 확산되고 있는 대화형 시스템인 챗봇, VPA(가상개인비서) 등은 시스템 수준에서 플랫폼 형태로 발전될 것으로 예측했습니다. LG CNS는 사내벤처를 통해 ‘단비AI’라는 한국어 대화형 플랫폼을 구축하고 그 적용 사례를 확보하고 있습니다.

7. 몰입형 경험

작년 10대 기술 중 VR(가상 현실), AR(증강 현실) 기술이 몰입 경험(Immersive Experience)으로 대체되었는데 끊임없이 강조되던 UX(User Experience)가 좀 더 진화하는 형태로 가고 있음을 의미합니다. 앞으로 인간과 기술 간의 인터페이스 기술은 매우 다양해질 것입니다. 오감과 연결되기 위해서는 기존의 제스처, 심지어 뇌파, 시각과 후각의 연결, 촉각을 증강시키는 기술도 나올 것으로 보입니다.

8. 블록체인

블록체인은 가상화폐를 넘어 스마트 계약(Smart Contract) 기술을 기업 비즈니스에 적용하는 추세를 감안하여 기존 디지털 기술에서 매시 기술로 재분류되었습니다. 다양한 산업에서 블록체인을 활용한 새로운 아키텍처로의 변화는 더욱 활발해질 것으로 예상하는데요. 우리 회사도 이 분야의 연구개발과 금융을 중심으로 한 사례 확보에 총력을 기울이고 있습니다.

9. 이벤트 기반 모델

각종 애플리케이션을 구현하는 과정에서 이벤트 기반 기술이 중요해졌음을 강조했습니다. 전통적인 커밋 방식의 트랜잭션과 더불어 이벤트 방식이 중요해졌다는 것을 의미합니다. 똑똑한 디바이스가 많아지고 인간과 기기 간의 인터페이스가 많아질수록 이벤트 기반 모델은 더욱 보편화 될 것입니다.

10. CARTA 접근법

작년에 선보인 능동형 보안 기술이 보안 및 리스크를 포함하는 형태로 그 범위가 확대되었습니다. 각종 보안 위협은 실시간으로 인지되고 대응할 수 있는 수준으로 기술이 발전될 것으로 예상되며, 여기에 인공 지능 기술이 적극적으로 활용될 것입니다. 

2018년의 디지털 기술은 올해 못지않은 큰 변혁과 발전이 예상됩니다. 가트너는 이번 심포지엄을 통해 무엇보다 디지털 변화로의 실행을 강조하고 있는데요. LG CNS도 이를 비즈니스 관점에서 극대화함으로써 고객의 디지털 비즈니스 혁신을 이루기를 기대합니다.

글 | LG CNS 기술전략팀

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요즘 IT 기업들이 가장 많이 투자하는 기술은 어떤 것일까요? 바로 인공지능입니다. 영화 속에서만 등장할 것 같았던 이 기술은 이제 많은 기업과 연구소에서 다뤄지고, 다양한 기술로 발전하는 중입니다. 특히 구글, 마이크로소프트, 애플 등 글로벌 IT 기업들은 각자 인공지능 기술을 개발하며, 이를 제품에 녹여내고 있습니다.

우리가 흔히 말하는 ‘인공지능’은 사실 굉장히 다양한 기술을 포함하고 있습니다. 딥러닝, 머신러닝, 자연어처리, 뉴럴 네트워크, 인공지능 비서, 로봇 등을 모두 인공지능이라고 표현하고 있죠. 그러다 보니 오픈소스 인공지능 기술도 굉장히 다양해지고 있습니다. 오늘은 스타트업부터 비영리 재단, 대형 IT 기업까지, 함께 만드는 오픈소스 인공지능 흐름에 대해서 살펴보겠습니다.

마이크로프트 공동설립자들은 오픈소스 업계와 많은 관련이 있습니다. 라이언 사이프스 마이크로프트 CTO는 덕덕고(DuckDuckGO), 게놈 오픈소스 프로젝트 등에 오랫동안 기여했던 인물입니다. 조슈아 몽고메리 CEO, 조나단 디 올리언스 머신러닝 전문가는 오픈소스 인공지능 기술에 오랫동안 적극적으로 지지해왔습니다.

션 피츠제럴드 소프트웨어 총괄 개발자는 아마존 ‘에코’, 애플 ‘시리’ 개발에 참여했던 인물이기도 한데요. 마이크로프트는 공식 홈페이지를^[각주:2]통해 “인공지능 기술은 개방되어야 한다고 생각한다.”라며 “알 수 없는 블랙박스이거나 소수의 사람만 이해하고 컨트롤해선 안 된다.”라고 입장을 밝히기도 했습니다.

마이크로프트의 핵심 기술과 자연어처리 기술 등은 현재 모든 오픈소스 기술로 공개됐습니다. 여기에 전용 하드웨어는 라즈베리 파이를 활용했고, 이 역시도 오픈소스 하드웨어입니다.

오픈소스 진영의 대부격인 리눅스 재단도 올해 10월 오픈소스 인공지능 연구를 시작했습니다. 아큐모스 프로젝트(Acumos Project) 입니다. 또한 미국 통신사 AT&T와 인도 아웃소싱 기업인 테크 마힌드라도 아큐모스도 프로젝트를 함께 개발하겠다고 밝히기도 했죠.

아큐모스 프로젝트는 누구나 쓸 수 있는 머신러닝 솔루션을 구축하고 보편적 인공지능 프레임워크와 플랫폼을 만드는 걸 목표로 삼고 있습니다. 이를 통해 인공지능 기술의 표준화를 구축하고, 개발자들이 인공지능 기술을 쉽게 개발할 수 있게 지원하고 있습니다. 실제 코드는 2018년 초에 외부에 공개될 예정이라고 합니다.

알파고를 만든 딥마인드에서도 일부 기술을 오픈소스 기술로 전환하고 있습니다. ‘딥마인드랩’과 ‘스타크래프트 2 API 라이브러리’가 대표적입니다. 딥마인드랩은 3D 게임 플랫폼으로 3D 공간을 탐험하거나 문제 풀이 등을 할 수 있습니다. 또한 에이전트(agent, 행위자)를 학습시키고, 훈련을 시킬 수 있다. 스타크래프트 2 API 라이브러리에는 머신러닝 기반 봇이나, 분석기술, 게임 진행에 필요한 여러 도구가 포함합니다.

이 외에 게임 데이터라든지, 테스트 게임 정보 등도 제공됩니다. 딥마인드는 원래 2010년 영국 런던에 설립된 회사이지만 2014년 구글이 인수하고 알파벳(구글의 지주회사)의 자회사 형태로 운영되고 있습니다.

마이크로소프트는 딥러닝 툴킷 ‘CNTK(Computational Network Toolkit)’를 오픈소스로 공개한 바 있다. CNTK는 MS 리서치 팀이 만든 기술입니다. MS 내부 번역 기술, 음성인식, 이미지 음식 등과 관련한 트레이닝을 할 때 CNTK를 직접 이용하고 있다고 하는데요. 마인크래프트라는 게임을 활용한 오픈소스 AI 기술도 있습니다. ‘프로젝트 말모’라는 기술입니다.

2016년 오픈소스 기술로 전환된 말모는 마인크래프트의 가상 현실과 게임 캐릭터를 이용해 AI 기술을 테스트할 수 있도록 도와줍니다. 마인크로프트 캐릭터에 어떤 과제를 부과하고, 시행착오를 겪게 하면서 학습하게 만드는 것이라고 하네요.

l 프로젝트 말모 활용 예시(출처: https://youtu.be/KkVj_ddseO8)

페이스북도 공식 블로그를 통해 꾸준히 AI 관련 오픈소스 기술을 내놓고 있습니다. 예를 들어, 머신러닝 개발 환경 토치를 더 빠르게 쉽게 이용할 수 있는 모듈을 공개하거나^[각주:6], 머신러닝 트레이닝에 활용하는 하드웨어 ‘빅서(Big Sur)’을 오픈소스 형태로 보급했습니다.^[각주:7]대화 모델을 테스트하고 학습시키는 소프트웨어 플랫폼 ‘파레이(ParlAI)’를 오픈소스로 공개했습니다.^[각주:8]

글로벌 기업들은 앞으로 오픈소스 인공지능을 계속 출시할 것으로 보입니다. 이를 통해 얻을 수 있는 것은 무엇일까요? 물론 집단지성을 활용해 다양한 피드백을 받고, 이를 통해 더 좋은 기술을 만들 수 있겠죠. 추가로 높은 기술력을 외부에 자랑할 수도 있을 것입니다. 또한, 자연스레 인재 영입도 더욱 쉬울 것입니다. 인공지능 기술이 이제 초기 단계라는 점을 활용해, 업계 선두 자리를 확보하고, 각 기업에 유리한 방향으로 표준 기술을 만들 수도 있을 것입니다.

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LG CNS 독자 여러분 안녕하세요. 미디어 아티스트 송준봉입니다. 독자 여러분! 2017년이 이제 곧 역사로 변하게 될 날이 며칠 남지 않았습니다! 2017년이 아쉬움으로 남으실 분들도 계실 테고, ‘올해야말로 나의 전성기였다!’라고 생각하실 독자분들도 있으시겠지만, 어찌 되었든 모든 독자분께 행복한 2017년으로 기억될 수 있었으면 좋겠네요. 

그럼 지금부터 예술과 IT part 2, ‘Make Media Art’ 의 8번째 작업을 만들어 보도록 하겠습니다.

l Strand Beest, 테오 얀센,PVC piping, wood, and fabric airfoils, etc., 1990~ 

(출처: http://www.strandbeest.com)

오늘 만들어 볼 작업은 네덜란드 태생의 작가 ‘테오 얀센(Theo Jansen)’의 키네틱 작업인 ‘StrandBeest' 입니다. 미디어 아트에 관심 있는 분들은 한 번쯤은 들어보셨을 작가 테오 얀센은 2010년에 한국에서 전시하기도 했고, 모 자동차 회사 광고 등에도 소개되기도 했습니다. 

'테오 얀센’ 작업은 예술과 기술의 융합을 지향하고 있는데요, "예술과 공학의 벽은 우리 마음속에만 존재한다”는 명언으로 유명하기도 합니다. 지금은 대부분의 미디어 작가들이 예술과 기술을 융합한 작업을 하고 있지만, 미디어 아트라는 말도 익숙하지 않던 시기에 이와 같은 생각을 가지고 작업을 진행해 왔다는 점에서 놀라운 생각이 드네요.

l 자신의 StrandBeest 3D Print kit 상품을 소개하고 있는 테오 얀센 작가

Kit가 꽤나 잘 팔리는 듯 합니다.

오늘 만들어 볼 작업 ‘StrandBeest’에 대해 이야기하자면, 1990년부터 테오 얀센은 새로운 형태의 생명체를 만드는 데 집중하게 되었다고 합니다. 생명체라고 하지만, 평범한 노란색의 플라스틱 튜브(PVC)로 구성된 좀 특별한 생명체라고 할 수 있지요. 테오 얀센은 이 플라스틱 무기물이 스스로 움직일 수 있는 메커니즘을 구축하기 시작했으며, 이렇게 만든 생명체들을 총체적으로 StrandBeest라고 명명했습니다. 

네덜란드 언어로 strand = beach, beest = beast 로, 한국어로는 ‘해변의 괴수’ 정도 되겠네요. 이렇게 만들어진 생명체는 바람을 주식(동력)으로 주로 해변 등지에서 끊임없이 걸어 다니며 살아가게 되고, 따라서 바람만 있다면 먹이를 먹지 않고도 영원히 살아갈 수 있습니다. 

작가인 테오 얀센은 새로운 생명체인 StrandBeest를 물이나 태풍에서도 살아갈 수 있도록 진화론적 계산 기술(Genetic Algorithm)을 응용하여 지속적으로 진화시켰으며, 이를 통해 살아남은 StrandBeest들이 해변에서 하나의 생명체 군으로 무리를 지어 살아갈 수 있도록 했습니다. 

StrandBeest가 어느 정도까지 진화했는지 살펴보자면, 바람이 없을 때 스스로를 추진하기 위해 공기압을 저장할 수 있는 자체 추진 종(種), 물에 빠져 죽는(?) 불상사가 생기지 않도록 물에서 멀리 도망치는 종, 폭풍이 다가올 것이 감지되면 바닥에 자신을 고정하는 종까지 다양하게 진화했다고 하네요.

l 다양한 형태로 진화해 살아가고 있는 StrandBeest

(1)준비물 

‘StrandBeest’을 만들기 위한 준비물을 정리하면 다음과 같습니다.

(2) Modeling 

우리가 만들 StrandBeest는 아크릴 Laser Cutting Part와 3D Printing Part를 재료로 사용하기 때문에 3D 모델링이 필요합니다. 이를 위해서 다양한 툴을 사용할 수 있겠지만, 이전에도 몇 번 소개해 드린 적 있는 Fusion360을 사용하여 디자인을 진행하도록 하겠습니다. 

Fusion360의 사용법은 Youtube 등의 동영상 사이트에서 한국어 강좌를 쉽게 찾아볼 수 있으니 참고하시기 바랍니다. 아래와 같이 테오 얀센 의 Holy Number의 비율에 맞게 다리의 각 파트를 디자인해 줍니다. Fusion360 tool을 사용하면 아래와 같이 미리 조립해보고 모션을 테스트해볼 수 있기 때문에 미리 다양한 검증이 가능합니다.

LG CNS Fun IT Quiz 이벤트

LG CNS 블로그에 소개된 콘텐츠 내용으로 매 월 진행되는 Fun IT Quiz!

12월은 '빈칸 채우기 퀴즈'로 여러분을 찾아갑니다.

아래 문제를 보고 빈칸의 정답을 비밀 댓글로 남겨주세요.

참여해주시는 분 중 추첨을 통해 푸짐한 상품을 드립니다.

힌트 보기를 활용하시면 쉽게 정답을 맞힐 수 있습니다.

힌트 보기

이제 2017년도 며칠 남지 않았습니다. 회사 동료들과 점심식사를 다녀오면서 일주일이 정말 빠르게 지나간다는 이야기를 자주 했던 것 같습니다. 이번 편에서는 연말을 맞이하여 “전략 기획 고수”의 의미를 다시 한번 조명해 보고 전략기획 고수가 되기 위한 마음가짐을 더욱 공고히 하는 계기와 기회를 드리고자 합니다.

① 오랜 시간 동안 한 분야를 고집하다.

첫 번째 특징은 외길을 고집스럽게 걸어오고 있다는 점이었습니다. 즉, 다르게 표현하면, “시간의 내공”을 갖고 있다고 할 수 있겠습니다. 사실 우리는 이런 시간의 내공을 무시하고 단기간에 달인의 경지에 오르려는 욕심을 부리곤 합니다. 그래서인지 서점에 가면 이런 이들을 유혹하는 책들을 많이 찾아볼 수 있습니다. 예를 들면, “한 달 만에 정복…”, “따라 하기만 하면 완성되는 …”, “… 단기 속성 핵심이론” 등등의 타이틀이 붙은 책들이 대표적입니다.

그러나, 이런 것들은 겨우 흉내만 낼 수 있을 뿐이지 결코 달인의 경지에 오르게 하지는 못합니다. 결국에는 시간을 투자해야만 가능합니다. 한 번에 100시간, 200시간을 투자하기란 쉽지 않겠지만, 하루에 30분씩 일 년을 꾸준히 하면 182.5 시간을 투자하게 되니 달인들처럼 짧게라도 꾸준히 하는 것이 중요합니다.

그런데 더 쇼킹한 것은 이렇게 힘들게 만든 비빔국수에 숯불 고기까지 해서 5,000원이라는 사실! 그래서, 저도 올해가 가기 전에 꼭 가서 먹어보려고 합니다.

각설하고, 아무리 오랜 시간을 연구하고 노력한다고 과연 이런 레시피가 나올 수 있을까요? 그렇지는 않을 겁니다. 우선 재료 하나하나의 특징을 이해하고 있어야 할 겁니다. 그리고, 그것을 하나씩 하나씩 만들어 보고 맛보고를 무던히 반복했을 거라 상상해 봅니다.

그래서, 전략 기획의 고수가 되기 위해서도 무던히 공부해야 합니다. 특히, 디지털 시대에는 제가 지난 편에서 말씀드렸듯이 많은 기술과 융합 사례들을 알고 있어야 합니다. 설사 그것이 비록 지금 여러분들이 하는 업무와 직결되지 않더라도 말이죠.

“단순히, 창의적 사고만으로 좋은 솔루션을 만들 수는 없다. 그 바탕에 지식이 필요하다.”

지식(Knowledge)의 중요성에 대한 예를 하나 소개해 드리겠습니다. 정말 극단적인 예이기는 하지만 지식이 얼마나 중요한지를 극명하게 보여주는 사례입니다.

매우 극단적인 예라는 점을 고려해서 현실적인 예를 하나 더 들자면, ‘블록체인(Blockchain)’이 대표적이 아닌가 생각됩니다. 

최근의 트렌드가 SDN(Software Defined Network) 등 클라우드(Cloud)화를 통해 대부분 중앙으로 모으는 형태로 진화되고 있는 데 반해, 블록체인(Blackchain)은 탈 중앙화 기술에 해당합니다. 우리는 보통 ‘블록체인’ 기술하면 ‘비트코인(Bitcoin)’을 떠 올리는데요. 아마도 비트코인에 의해 유명해지고 널리 사용되는 계기가 되어서 일 겁니다. 그래서인지 사람들이 주로 금융권에만 적용되는 기술로 오해할 수 있습니다.

그러나, 이 기술의 개념을 잘 이해한다면 실제로 여러 산업에 적용할 수 있지 않을까 하는 아이디어가 떠오르게 될 겁니다. 실제 “비즈니스 블록체인(윌리엄 무가야)”이라는 책에서도 이 기술이 금융시장이 아닌 제3의 산업에서 상당한 영향을 끼칠 것으로 언급하고 있습니다.

특히, 정부, 헬스케어, 에너지 산업에서 이 기술을 활용한 혁신이 활발히 이루어질 것으로 예측하고 있습니다. 그런데, 이 블록체인에 대한 개념을 제대로 이해하지 못하고 있다면, 이 기술을 활용해서 혁신할 기회를 놓치게 되는 것입니다.

④ 성실함과 완벽에 대한 갈망이 있다.

마지막 네 번째 특징은 결코 대충을 허락하지 않고, “완벽함”을 추구하려는 달인 정신이 있다는 것입니다. 그리고, 앞서 소개해 드린 양념장의 레시피를 만들기 위해 일반적인 레시피를 사용하는 분들보다 더 일찍부터 준비를 하는 꾸준한 성실함을 보입니다. 그리고, 쉽게 가려고 타협하지 않고 매일 매일 그 힘든 일을 반복합니다.

국어사전에서는 ‘창의’를 ‘새로운 의견을 생각하여 냄’으로 기술하고 있습니다. 필자가 생각하는 ‘창의’라는 것은 대다수의 사람들이 통상적으로 생각할 수 있는 의견보다는 보다 진취적이고, 실험적이며, 관련성이 크지 않다고 생각되는 것들과의 연결성을 찾아내서 융합해 보는 사고라고 생각합니다. 

제가 소개해 드릴 예시는 바로 얼마 전에 방영 된 ‘미운우리새끼’라는 프로그램에서 나온 ‘토니의 편의점 음식 혁명’ 편인데요. 각설하고, 아래 링크된 동영상을 보시면, 제가 왜 이 동영상을 ‘창의적 사고’를 이야기 하면서 예시로 들었는지 바로 이해하실 겁니다.

라면 국물에 밥을 말아 먹은 경험은 다들 있으실 겁니다. 그리고 좀 더 나아가, 라면 국물을 덜어내고 거기에 밥을 넣어서 마치 죽처럼 먹는 것도 해 보신 분들이 있을 겁니다. 그러나, 전기밥솥에 생쌀을 넣고, 거기에 라면 수프를 넣어서 밥을 할 생각은 정말 기발한 발상이라고 생각합니다. 최소한, 제 주변에는 이렇게 해 보신 분들은 없었습니다.

저 같은 경우에는 해당 동영상을 보면서 토니안의 오리지널 라면밥에 콩나물이나 밤, 고구마 등과 같은 것들을 함께 넣어서 밥을 하면 더 맛있겠다는 생각을 해 보았습니다. 그런데, 여러분 아시죠? 생각은 누구나 할 수 있는 겁니다. 그 생각보다 더 중요한 것은 바로 ‘실행’입니다. 그래서, 저도 주말에 라면밥을 해 보려고 합니다.

이제 글을 마무리하겠습니다. 제가 새벽에 필리핀 선생님과 전화 영어 수업을 하는데요. 크리스마스에 대한 이야기를 나누었습니다. 그런데, 생각해 보니 어릴 적과 달리 어느 순간부터 12월이 되어도 길거리에서 크리스마스 분위기가 나지 않음을 느꼈습니다. 거리에서 크리스마스용 반짝이는 전등들이 하나둘씩 사라지고, 크리스마스 캐럴도 들리지 않게 되었는데요.

이런 변화가 조금씩 천천히 일어났기에 그 당시에는 인식하지 못했었습니다. 이게 12월의 크리스마스 분위기가 아니고 제가 하는 업무나 제가 몸담은 ‘산업의 변화’라고 한다면 정말 상상하고 싶지 않을 겁니다. 제가 그 변화를 감지 못하고 온 것이니까요.

그러나, 지금도 시장은 계속 진화되고 있습니다. 우리가 그것을 느끼든지 느끼지 못하든지 관계없이 말이죠. 그리고 어떤 형태로든 우리들의 조직, 회사, 업무에 영향을 끼치게 됩니다. 그래서, 과거보다 정밀하게 시장의 변화를 볼 수 있어야 합니다. 그리고, 그것을 볼 수 있는 현미경은 아닐지라도 돋보기 정도의 관심과 지혜가 필요합니다.

올해가 가기 전에 주위를 둘러보시고, 만약 어떠한 변화도 감지하지 못하였다면 내년도에 어떻게 대처할 것인가에 대한 계획을 바로 세워야 할 겁니다. 그리고, 그 계획의 중심에 “전략 기획 역량 강화”가 자리하기를 권고합니다.

내년에도 “누구나 전략 기획 고수가 될 수 있다” 글은 계속됩니다. 감사합니다.

글 | 김영주 부장 | LG CNS 블로거 

오늘 이 시간에는 LG CNS Cloud의 도입을 통해 기존 Legacy 운영과 Cloud 운영이 어떻게 달라지는지 알아보고자 합니다. 또한, Cloud 운영을 위해 추가로 확보되어야 하는 것들이 어떤 것이 있는지 소개해 드리겠습니다.

위의 이미지와 같이 진단 및 컨설팅에서 설계•구축, 그리고 서비스 운영•관리와 품질개선의 테두리 안에서 전반적인 서비스가 진행되었으며, 여기서 Management만 떼어내 관리 영역을 구분하면 아래 그림의 형태로 표현할 수 있습니다.

Legacy 운영 업무의 형태는 영역별로 필요한 Activity를 가지고, 고객의 선택에 따라 업무명세를 구성하게 되는데요. 이를 통해 고객 IT서비스가 이슈 없이 운영되도록 하는 형태로 구성되어 있습니다. 이런 운영 영역에서의 다양한 영역과 Activity들을 지원하기 위한 ITSM 도구로 G-IMS를 활용해 업무 프로세스를 진행하고 있습니다.

이 Legacy 운영의 특징은 운영을 구성하는 각 요소를 Server Admin들이 프로세스에 따라 모두 처리한다는 것입니다. 이는 고객 입장에서 보면 단일 담당자가 모든 업무를 전담하고 있는 형태로 인식되어 편리할 수는 있습니다. 그러나, 담당자 입장에서는 모든 업무의 단일 창구를 맡으면서 업무 처리를 병행해야 하는 상황입니다.

이런 운영 방식은 점진적으로 업무의 효율성을 개선하고 신속한 처리를 중요시하는 요즘의 트렌드에서 봤을 때는 지속적인 투입인력 절감으로 인해 업무개선에 한계를 보이게 되는 문제점이 있습니다. 

또한, H/W가 가지게 되는 수용량의 한계와 지속적인 S/W 업그레이드에 대한 발빠른 대응에 제약을 가지고 있으며, 제각기 다른 서비스 형태로 인해 인력 투입이 많이 필요하다는 문제점을 가지고 있습니다.

Legacy가 IaaS 기반에서 고객 또는 S/W 개발조직이 서비스를 구성해서 Silo로 서비스하는 것에 비해 Infra 기반의 IaaS와 플랫폼 기반의 PaaS, 그리고 서비스 기반 아래의 SaaS 등 3종류의 모델을 가지고 있습니다.

IaaS가 고객의 요청에 맞게 인프라를 Shared 형태로 제공하는 것이라고 한다면, PaaS는 고객 애플리케이션의 플랫폼을 서비스 형태로 Shared 또는 Dedicated 방식으로 제공하는 것이라고 볼 수 있습니다. 

SaaS는 아예 애플리케이션 서비스 자체를 Shared 또는 Dedicated 방식으로 제공하는 것이라고 볼 수 있는데요. 클라우드의 특성상 특정 고객 용도의 Appl. Platform이나 Appl. Service를 제공하는 것이 아니라, 공통적인 수요가 확보된 플랫폼이나 서비스를 공통 솔루션 형태로 제공하는 것이라고 할 수 있습니다.

그러다 보니 Legacy가 전통적인 3-Tier 모델을 바탕으로 Scale-Up을 고려해서 서비스가 디자인된다고 한다면, 클라우드는 Tier 모델에 상관없이 Scale-Out을 바탕으로 서비스가 디자인되어야 합니다. 

l Legacy 3Tier

즉, Legacy는 각 Tier 간 이중화를 고려한 Cross Connect를 고려해서 서비스가 디자인되며, 용량이 증설되어야 하는 경우, 각 Tier 내 컴퓨팅 자원을 증설하든지 아니면 Cross Connect를 증가시키면서 서버들이 연결되는 구조로 디자인됩니다. 다시 말해 내가 바라보는 Tier와 나를 바라보는 Tier만 고려해서 서비스를 구성하게 되고, 각 Tier의 분산은 H/W L4 또는 이중화 솔루션을 통해 구현하게 됩니다.

반면 클라우드는 용량 증가 시 각 Tier의 대표 VM을 복제하여 해당 Tier VM 수량을 증가시키거나, 해당 Host 내 VM의 용량을 늘리는 방식으로 증설하게 됩니다.

Host 내 Capa.를 증설하는 경우 Legacy와 별다른 차이가 없이 Resource를 증설하게 되지만, VM 수량을 증가시키는 방식으로 증설하는 경우 각 Tier가 바라보는 상위 Tier나 하위 Tier를 고려하는 것 외에, 추가로 Tier 내의 구성 VM간 자동분산을 고려한 아키텍처를 디자인해야 합니다.

이 부하분산을 고려하지 않고 서비스를 디자인하게 되면, Capa.의 급격한 변화가 발생할 때 일일이 수작업으로 상위 Tier와 하위 Tier를 연결하는 작업을 하나하나 해야 하므로 운영 효율이 급격히 떨어지게 됩니다.

클라우드에도 Virtual L4 등이 있으나, 근본적으로 각 Tier간 자동으로 부하를 분산하도록 고려하지 않는다면 Legacy 대비 효율이 우수하다고 볼 수 없으며, 이는 Infra만 클라우드로 구성되고, 서비스는 Legacy로 구성되는 기형적인 아키텍처를 가지게 됩니다.

클라우드의 특징은 Capa.가 부족한 경우, 해당 VM을 Template로 삼아 VM을 계속 찍어내면서 Capa.를 증설하고, Capa.가 넘치는 경우 VM들을 삭제하면서 Capa.를 감설하는 방식으로 서비스 Capa.를 조절하게 되는데, 이에 맞도록 각 Tier의 VM Appl.들은 서로 사용량 정보를 공유하면서 부하를 자동으로 나누어 처리하도록 디자인되어야 합니다. 

이는 Infra가 아닌 Appl.단의 부하 분산 디자인 자체를 상시 서로 모니터링 하면서 부하를 나눠 갖는 상시 분산형 서비스 형태로 구성되어야 한다는 의미라고 할 수 있습니다.

4가지 전개(Deploy)모델은 각 Cloud zone을 독립적으로 구성할 것인지, 아니면 Public Cloud와 연계할 것인지에 대한 선택을 지원하기 위한 모델입니다. 

Private는 당연히 해당 고객을 위한 전용 Zone을 통해 클라우드를 구성하는 것입니다. 용량 또는 이 VM의 서비스를 받아야 하는 지역(국가)를 기반으로 Public과 연동(Hybrid)하거나, 아예 해당 국가의 Public을 통해서 서비스 가능하도록 구성하는 것을 의미합니다. 

클라우드는 권력의 주체가 사용자에 있다고 앞에서 언급하였습니다. 

따라서, 사용자들을 지원하기 위한 5가지 특징을 가지고 있으며, 이중 N/W 접근성에 의해 4가지 전개 모델을 선택할 수 있습니다. 

클라우드 자체의 특징이 필요하면, 바로 IT 자원을 공급받을 수 있는 신속한 서비스를 기반으로 하고, 자원의 VM간 공유를 통해 즉시 주고받을 수 있도록 합니다. 사용한 만큼만 과금함으로써, 사용량을 계량해서 측정할 수 있도록 빌링을 구성하게 되며, 이런 특징들은 사용자의 편의를 증가시키기 위한 서비스가 됩니다.

Legacy는 위의 클라우드 관리 아키텍처에 따르면 H/W자원 Pool의 관리와 관리 플랫폼의 리포팅, 모니터링, 구성•성능관리와 하드웨어 관리까지가 운영영역이라고 볼 수 있습니다. 반면 클라우드는 포탈 및 관리 플랫폼 Layer, 가상화 Layer 및 H/W Layer로 나뉘어 운영을 관리해야 합니다.

포탈 및 관리 플랫폼 Layer는 기존 Legacy에는 존재하지 않던 Layer로 통합 클라우드 관리를 위해서는 필수적으로 필요한 영역입니다. 기존의 Infra Server Admin과는 전혀 다른 스킬 영역으로 추가적인 개발 및 Portal 운영 기술력이 필요하며, 이 부분은 추가적인 기술 습득 혹은 소싱을 통해 확보해야 합니다.

가상화 Layer는 하드웨어 자원을 실행환경 내에서 가상화하여 사용자 필요에 의해 넣고 뺄 수 있도록 자원 Pool로 구성한 것을 의미합니다. 기존 Legacy에서는 일부 자원에 대해서 한정적으로 사용이 되었을 수 있으나, 클라우드에서는 전면적으로 사용이 되어야 하며, 이를 통해 사용자는 원하는 리소스(Resource)를 직접 구성할 수 있도록 지원합니다. 

기존 Legacy에서는 일부 가상화 솔루션(Vmware, MS Hyper-V, Citrix Xen)을 부분적으로 도입해서 사용하는 고객도 있었을 것입니다만, Legacy의 가상화 영역은 특정 장비에 한하며, 기능적으로는 해당 솔루션이 제공하는 기능을 사용하는 것이 전부였을 것입니다.

클라우드에서는 가상화 Layer를 전면 도입하고, 이를 통해 Compute(Server), Storage(Data), NW(Transfer) 전체 Infra 리소스를 가상화하게 되며, 이를 특정 솔루션이 아닌 공통 솔루션으로 가상화를 구현하고 관리하게 됩니다. 

이를 위해 필요한 기능을 Active 하거나 추가로 구현하여 사용하게 되는데요. 일반적으로 OpenStack, CloudStack, AzureStack 등을 사용하며, LG CNS는 OpenStack을 사용하고 있습니다. H/W Layer는 그대로 Infra H/W를 의미합니다. 단, 이 H/W Layer가 Legacy와 다른 점은 가상화 Layer에 의해 벤더사와 무관하게 Resource Pool로 연결되며, 사용자는 이 H/W Layer를 벤더사에 상관없이 구현된 기능에 의해 필요한 Capa.만큼만 할당받아 사용하게 됩니다.

위 그림에서 보듯이 클라우드로의 전환은 3개의 추진원칙을 가지고 추진하게 됩니다. 고객 제공 측면의 서비스 딜리버리는 강화되게 되며, 프로세스 및 운영과 인프라 구성의 인력 수요는 제거하거나 감축하되 효율을 극대화하는 방향으로 진행하게 됩니다.

이 기준을 가지고 클라우드 Layer 측면에서 변화를 설명하도록 하겠습니다.

H/W Layer는 기존의 Legacy와 비교해서 바라볼 때 유사한 스킬과 기능이 있으나, 서비스 우선 순위가 조금 다르다고 하겠습니다. 기존의 Legacy에서 바라보는 H/W Layer는 서비스의 기본 단위로 Application이 수행되는 Base라고 할 수 있는데요. H/W Fault등의 가용성 제약이 발생했을 때 서비스 복구 및 재발 방지가 최우선 순위이고, 변경작업에 있어서 서비스 중단을 기본 전제로 하므로 사전에 고객과의 합의를 통해 개별 고객의 서비스 중요도에 따라 변경 작업을 진행하게 됩니다.

클라우드의 경우 Legacy와 서비스 우선 순위가 다른 점은 우선 H/W Fault등의 가용성 제약사항이 발생하면, 서비스 복구가 최우선 순위인 점은 유사합니다. 그러나, 복구 방식이 기존 장비의 정상화를 통한 복구가 아니라, VM의 타 Host 이관을 통한 복구라는 점이 다릅니다. Fault가 난 H/W는 자원 Pool에서 제외하게 되며, 이관을 통해 복구를 진행하고 Fault가 발생한 H/W의 원인 규명은 차순위로 충분한 시간을 두고 분석하게 되는 점이 다르다고 하겠습니다.

과거 Legacy에서의 조치 프로세스에서는 한정된 자원 내에서 장애가 발생하는 경우, 서비스의 최우선 순위에 따라 차순위 서비스를 희생해서라도 선순위 서비스를 복구하는 것이 목표였다고 하면, 클라우드에서는 차순위 서비스를 희생할 필요 없이 선순위 서비스를 자원 Pool 내의 여유 자원을 통해 복구할 수 있다는 것이 장점입니다.

H/W Infra의 복구보다 서비스의 이관을 통한 복구가 주요한 장애처리 방식이다 보니, Admin의 업무도 이에 따라 우선순위가 바뀌게 될 것이며, 극단적으로 표현한다면 장애 H/W의 우선 복구가 아니고 서비스를 이관하고, Fault가 발생한 H/W를 자원 Pool에서 제외하여 제거하는 것이 주요 업무가 될 것입니다.

즉, 주어진 자원 한계 내에서 효율성을 중시하며, 서비스의 중단을 최소화하는 방식으로 처리되던 Admin 업무가 서비스 연속성을 중시하고, VM이관 후 변경하는 방식으로 처리하되, 가상화 Layer나 포탈 및 관리 Platform Layer를 활용하여 상당 부분 자동화로 커버하게 되면서 기존의 H/W 의존적인 Admin 업무는 상당부분 줄어들게 될 것입니다.

최종적으로는 H/W나 가상화의 업무는 자동화나 OpenStack으로 커버하고 VM윗단의 OS와 Appl. Process 관리로 집중하게 됩니다. 즉, 서비스 딜리버리 측면으로 집중하게 될 것이라는 의미입니다. 

위 그림에서처럼 기존 UC 방식의 운영에서 클라우드로 운영 방식이 바뀌게 되면 약 44%를 차지하는 H/W Infra 운영 인력수요를 공통 또는 전담조직으로 이관함으로써 줄일 수 있습니다. 이 경우 H/W + S/W의 조합이 얼마나 표준화되고, 자동화되는가에 따라 절감 규모가 결정됩니다. 

물론 UC 이전의 Legacy는 장비까지 개별조직이 관리했기 때문에 더욱 낭비되는 인력수요가 컸다고 볼 수 있습니다. 그리고, 개별 운영조직은 이 절감된 인력 수요를 고객 측면의 서비스 딜리버리 강화에 사용하게 될 것입니다.

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만들기는 참 재미있는 일입니다. 

직업이 디자이너이다 보니, 많은 것들을 만들고 고치기를 반복하게 됩니다. 그러나, 여전히 무엇을 만드는 과정은 어렵습니다. 만들기를 하다 보면 쉽게 만들어지는 경우도 가끔 있지만, 다양한 기술을 복합적으로 사용하는 것을 만들다 보면 이런 걸 왜 만들고 싶어 하는지 이해가 되지 않을 때도 생깁니다.

재미 삼아 이것 저것 만들다 보면, 만들기 자체가 취미이자 선행연구의 역할도 하게 됩니다. 최근에는 지금까지 만들었던 많은 것들과 인공지능이 접목되면서 음성인식 UI와 로봇과 같이 더 재미있는 것들을 만들 수 있게 되었는데요. 이번 글에서는 메이커와 프로토타이핑에 관련된 이야기를 해보도록 하겠습니다.

이번 글에서는 메이커와 프로토타이핑에 관련된 이야기를 해보도록 하겠습니다.

l 공연용 전자악기

메이커가 만드는 많은 결과물을 보면, 엔지니어, 프로그래머, 디자이너 그리고 발명가의 영역을 넘나들게 됩니다. 머릿속 아이디어를 실제 형태로 옮기며 만들다 보면 하나의 역량으로만 만들어 낼 수 없기 때문입니다. 항상 처음부터 무엇을 제대로 알고 만들 수는 없습니다. 자료를 찾아보고 아는 사람을 찾아 물어보고, 만든 만큼 실험을 하다 보면 점점 최종 완성물의 모습에 다가갑니다. 

물론, 그 전에 비싼 비용을 들여 센서나 부품 등의 하드웨어를 구입하면 프로세스가 조금 더 적극적이고 빨라지게 됩니다. 지금까지 전자 장구, 전자 가야금부터 인공지능 음성인식 자동차 UI와 이미지 인식 기반의 로봇까지 다양한 것을 만들고 있지만, 항상 예상하지 못했던 장벽에 막혀 좌절하곤 합니다.

어떤 때는 형태를 수정하거나 하드웨어의 부품을 바꿔 해결할 때도 있지만, 소프트웨어의 수정이나 알고리즘의 변화가 필요할 때도 있습니다. 결국, 답은 하나가 아니겠지만 만드는 과정에서 다양한 상황에 맞게 실험하다 보면 최적의 답을 찾을 수 있게 됩니다. 만드는 과정이 고통스러운 건 이런 다양한 해결책을 추론하고 작동할 때까지 모든 과정을 실험해야 하기 때문입니다.

l 전자악기 프로토타입

처음 시작했을 때부터 어려운 것을 만들었던 것은 아니었습니다. 전자 해금을 처음 만들 때도 학교의 목공제작실에서 사용하다 남은 나뭇조각을 얼기설기 엮고, 센서를 붙여 15분 만에 연주가 가능한 프로토타입을 만들었습니다. 완성도가 높지 않았지만, 아이디어를 실물로 만들어 연주할 수 있었기 때문에 프로토타입의 장단점을 찾아 단점은 수정하고 장점은 발전시키는 과정을 여러 번 반복하였습니다.

이 과정에서 해금 연주자의 연주 방법이나 연주 특성을 설계에 반영이었습니다. 결국, 악기의 완성도는 연주자가 얼마나 편하고 정교하게 연주할 수 있느냐의 문제입니다.

한 번에 완벽히 모든 기능을 완성하는 것이 아니라 한 번에 하나씩 제대로 작동되는 것은 유지하고 부족한 것을 수정하는 과정을 지속적으로 반복해 원하는 것이 나올 때까지 반복하면 결국 어느 순간 원하는 만큼의 정교한 결과물을 만들게 됩니다. 그렇다고 여정이 끝난 것은 아닙니다. 

첫 번째 버전은 조금 더 수정해서 두 번째 버전으로 소프트웨어의 개발단계와 비슷하게 지속적으로 반복하고 업그레이드를 할 수 있습니다. 전자해금도 그렇게 첫 번째 버전을 시작으로 4번의 업그레이드가 있었습니다.

l 로봇가야금 프로토 타입

최근 기술의 특징은 하드웨어, 소프트웨어, 엔지니어링, 디자인의 여러 가지 역량이 복합적으로 연결되어 있다는 점입니다. 그뿐만 아니라 하드웨어의 모듈화로 인해 전문가의 도움 없이 센서나 모터의 부품들을 업그레이드할 수 있고 필요하다면 3D 프린터로 직접 필요한 부품들을 출력해 개선하고 업그레이드할 수 있습니다.

디지털 기술이 발전하는 속도가 스크린을 넘어 하드웨어, 소프트웨어, 3D 프린팅과 같은 기술들이 동시에 발전하고 있기 때문에 4차 산업혁명의 속도도 그만큼 빨라지고 있습니다.

l 로봇 가야금 제작 과정 ‘3D 프린팅’

메이커는 전기•전자, 3D 프린팅, 로봇, 소프트웨어 등의 여러 기술을 활용하여 무언가를 창조해내는 사람입니다. 결과물이 완벽하지 않아도 괜찮습니다. 제작 과정에서 실패했다는 경험을 얻을 수 있다면 그 자체가 훌륭한 경험이 될 수 있습니다. 메이킹은 어설프게 얼기설기 엮어 만드는 팅커링(tinkering) 방식으로 제작하는 DIY(Do it Yourself) 문화의 일종입니다.

아이디어와 실험을 통해 무언가를 만드는 것뿐만 아니라 제작 과정을 다른 이들에게 공개하고 공유하며 또 다른 기술과 융합 있도록 하는 것 또한 메이커 영역이자 메이커 운동의 목적이기도 합니다. 공유를 통해 커뮤니티 전체의 기술을 업그레이드할 수 있고 그 과정에서 사회 전체의 발전도 이룰 수 있기 때문입니다.

예전에는 만든다는 것이 소수의 사람이 하는 특별한 일이었습니다. 하지만 최근에는 다양한 기관에서의 관련 교육과 제조 문화공간이 확장되고 있고 많은 사람이 참여할 기회가 많아지고 있습니다. 그만큼 메이커 개념이 많이 알려지기 시작했고 다양한 종류의 만들기를 하는 사람들이 주목받기 시작했습니다.

l 팹랩서울 (출처: http://fablab-seoul.org/)

이곳에는 3D 프린터만이 아니라 레이저커팅기, CNC 등의 디지털제조시설이 갖추어져 있습니다. 단순히 무엇인가를 만드는 곳이 아니라 새로운 비즈니스를 위한 인큐베이터 역할을 하고 있으며 또한 다양한 기업과의 파트너쉽을 통해 보다 폭넓은 메이커 문화를 확산하는 역할을 하고 있습니다. 메이커 문화를 통해 새로운 기술에 대한 다양한 실험을 할 수 있으며, 또 새로운 기술을 놀이와 재미 차원에서 많은 이들이 부담 없이 접근할 수 있는 환경을 구축하고 있습니다. 

공공의 영역에서는 국립과천과학관의 무한상상실이 있습니다. 팹랩서울에서 3D 프린팅에 대해 배우기 시작할 무렵 무한상상실도 일반인에게 개방되었습니다. 제가 공식적으로 무한상상실 1호 사용자라고 하니 그 이전부터 무한상상실을 준비하신 분들도 참 대단한 분들이란 생각이 듭니다. 

이렇게 새로운 기술에 큰 비용을 들이지 않고 실험할 수 있는 공간이 있는 것만으로도 메이커의 입장에서는 엄청나게 큰 도움을 받게 되는 일이었습니다. 무한상상실에서 처음 3D 프린팅을 시작하면서 '연말까지 100개 정도의 프린트를 해봐야겠다'라는 다짐을 했던 기억이 있습니다. 하지만 처음 시작이 6월 말 정도로 되었던 것 같은데 연말까지 제대로 된 결과물을 10개도 뽑지 못했던 것 같습니다.

l 무한상상실(출처: https://ideaall.net/main/Main.do?req_site_id=HOMEPAGE)

방학 동안 거의 매일 '무한상상실'에 출근하다시피 다녔었지만, 아주 잘 나왔던 모델이 다음날 비가 오면 하루 종일 한 개도 제대로 나오지 않는 경우도 있었습니다. 나중에 가서야 3D 프린터가 온도와 습도에 민감하다는 것을 깨달았습니다.

과천 무한상상실이 문을 연 지 1년 정도 후 5배 이상 큰 규모로 확장 이전하게 되었습니다. 그만큼 많은 분이 시설을 사용하였고, 반응도 폭발적이었습니다. 건축가들은 새로운 건축 기술을 연구하기 시작했고, 자동차디자이너는 전기자동차를 만들었으며 저는 학생들과 함께 UX 디자인의 새로운 아이디어를 실험할 수 있었던 소중한 공간입니다.

또한, 관련 분야의 다양한 분들을 만날 수 있는 만남의 장으로 지금까지 생각하지 못했던 새로운 기술과 아이디어들이 결합하여 새로운 창조물이 탄생하기 시작하였습니다. 최근 유행하고 있는 코딩이나 아두이노와 같은 4차산업 혁명의 기반 기술 교육은 벌써 이곳에서 진행되고 있었습니다.

l 청소로봇

또, 초창기에는 한글로 된 자료가 많지 않아 어려웠지만, 최근에는 국내에서 제조되는 아두이노 호환보드도 발매되면서 한국어로 된 온라인 자료와 동영상 등이 많아지고 있기 때문에 한국어로 된 자료도 쉽게 접할 수 있게 되었습니다.

만드는 자료가 충분히 있다고 해서 만드는 일이 쉽고 편하지만은 않습니다. 자료가 아무리 잘 나와 있어도 한 번에 구동되지 않는 경우가 훨씬 많기 때문입니다. 단순히 형태를 만드는 것은 3D 프린팅이 아니더라도 폼보드를 잘라서 만들거나 클레이등으로도 만들 수 있지만 전자 회로와 센서는 안 될만한 이유가 훨씬 더 많습니다. 

l 해금 프로토타입

프로토타이핑은 머리가 아닌 손으로 설계하는 방식으로, 만들어진 기능이 구현 될 수 있는 형태와 크기가 결정될 때까지 진행합니다. 만들어진 프로토타입은 테스트가 가능한 수준으로 기능을 구현할 수 있기 때문에 과거에 비해 빠르고 저렴하게 아이디어를 개선, 검증, 평가할 수 있습니다.

프로토타이핑은 최종결과물이 확정될 때까지 지속해서 진행해야 하는 번잡함은 있지만 여러 단계의 검증을 거치게 됨으로써, 최종적으로 큰 비용과 시간을 절약할 수 있게 됩니다.

예전에는 제 연구실에 엉성하게 출력되는 1대의 3D 프린터가 전부였지만 지금은 다양한 해상도와 소재를 정교하게 출력할 수 있는 12대의 3D 프린터가 다양한 소재를 빠르게 출력할 수 있게 되었습니다. 여러 종류의 프린터를 사용하고 튜닝하면서 정말 많은 실패와 좌절의 과정을 거쳐왔습니다.

l 전자장구 연주 모습

메이커의 문화는 일단 실패해도 좋으니 재미있게 만들어 보자는 도전정신에 있습니다. 무엇보다 실패에 실패를 거듭하며 경험으로 터득한 메이킹의 노하우와 지혜는 다양한 분야에 응용될 수 있습니다. 지난 주말에도 스마트시티 메이커톤에 삐약이 탐험대란 팀으로 참가했습니다. 커뮤니티 청소 로봇의 아이디어로 상당히 좋은 성적을 거두었습니다.

이 로봇은 하룻밤 만에 뚝딱 만들어졌지만, 메이커로서 만들어왔던 3D 프린팅, 오픈소스 하드웨어, 사물인터넷, 인공지능, 머신러닝 등의 다양한 기술이 접목된 기술의 집합체입니다. 이번 로봇에서는 처음으로 구글의 이미지 인식 엔진을 사용해보게 되었습니다.

물론 지금도 메이킹이 어렵다고 느껴질 때가 많습니다. 그래도 이 일을 좋아하는 이유는 기술이 발전하는 만큼 새로운 기술을 사용할 수 있으며 새로운 만들기의 목표를 세울 수 있기 때문입니다.

이렇게 만들다 보면 더 좋은 아이디어를 만들게 되고, 만들어진 아이디어는 단순히 재미로서 만이 아니라 새로운 비즈니스의 가능성까지 실험할 수 있기 때문입니다. 결국, 만들기는 새로운 시대에 필요한 가장 중요한 기본이 아닐까 생각해 봅니다.

글 | 박진현 교수 | 계원예술대학교

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2017년도 단지 3일만을 남겨두고 있습니다. 여러분의 2017년은 어떠셨나요? 연초 Monthly IT Keyword를 시작하며, 4차 산업혁명을 맞아 IT 기술이 한 단계 더 도약하는 한 해가 되길 바랐던 것이 기억나는데요. 바램에 부응하듯, 지난 1년간의 Monthly IT Keyword를 통해 우리의 삶을 한 단계 더 윤택하게 만들어 주는 기술을 만나볼 수 있었습니다.

2017년의 마지막 Monthly IT Keyword도 흥미로운 이야기로 구성하였습니다. 하루가 다르게 다양한 분야로 퍼져 나가는 인공지능의 역할은 갈수록 놀라울 뿐입니다. 그럼, 2017년의 마지막 Monthly IT Keyword 시작하겠습니다! 

l 나이트스코프사의 K9 로봇(출처: 나이트스코프사 트위터)

노숙자들이 설치하는 야영 텐트 때문에 직원들이 안전하게 사용할 수 없어, K9 로봇으로 지역을 지키기 시작했다고 하는데요. 일부는 깨끗해진 거리를 만들어 준 로봇을 칭찬하기도 했지만, K9 로봇이 배치된 첫 주에는 근처에 사람들이 로봇에 방수포를 덮어놓고, 넘어뜨리거나 바비큐 소스 등을 뿌리는 등의 소동이 일기도 했다고 하네요.

(ZDNET 12/13)

어느덧 2017년을 마무리하는 시간입니다. 올해에도 어김없이 LG CNS 블로그는 최신 IT 소식을 독자 여러분께 전달하고자 노력했는데요. IT 업계를 선도하는 LG CNS 소식을 비롯해 오픈소스, 금융 IT, 4차 산업혁명, 커넥티드카 등 다양한 분야의 IT 소식을 전달해 드렸습니다. 특히, 블로그에 대한 관심이 오프라인으로 이어져, 블로그 독자 초청 세미나를 성황리에 개최하기도 했습니다.

독자 여러분의 높은 관심을 확인할 수 있어 더욱 뜻 깊었던 1년인 것 같습니다. 오늘은 지난 1년을 되돌아보며, 독자 여러분이 가장 사랑해주셨던 콘텐츠를 소개해 드리도록 하겠습니다. 2017 LG CNS 블로그 Best Content Awards, 지금 시작합니다.

올해 가장 많은 관심을 보내주셨던 콘텐츠는 이지현 기자의 ‘오픈소스 개발자의 단짝 친구 깃(Git) 그리고 깃허브(GitHub)’입니다. 최근 많은 기업이 오픈소스를 지향함에 따라 자연스럽게 이에 대한 관심도 증가하고 있는데요. 이러한 트렌드를 보여주듯 오픈소스에 대한 콘텐츠가 1위를 차지했습니다.

오픈소스 개발을 위해 필요한 서비스인 깃(Git)과 깃을 기반으로 만든 깃허브(GitHub)는 전 세계 오픈소스 개발자들의 놀이터라고도 볼 수 있습니다. 그만큼 오픈소스를 알기 위해 반드시 알아야 할 기본적인 지식이라고도 할 수 있는데요. 콘텐츠를 통해 깃과 깃허브에 대한 자세한 설명을 들을 수 있어, 처음 오픈소스에 대해 알아가고자 하는 독자 여러분께 많은 도움이 되었을 것 같습니다.

② [4차 산업혁명 쇼크] ‘4차 산업혁명’ 우리의 삶을 바꾸다

2017년, 올 초부터 지금까지 여전히 뜨거운 키워드 중 하나를 꼽으라면, 4차 산업혁명을 꼽을 수 있을 것 같습니다. 현재도 다양한 분야에서 ‘4차 산업혁명’이라는 이름으로 산업 지식 개발과 학문 연구가 이루어지고 있는데요. 

직접 우리의 삶을 바꿔주고, 미래의 삶을 상상할 수 있어 더욱 호기심을 자극했던 이야기였던 것 같습니다. LG CNS 블로그에서는 최은수 박사의 ‘4차 산업혁명 쇼크’ 연재를 통해 지구촌 곳곳에서 일어나고 있는 4차 산업혁명 사례를 만나볼 수 있었는데요. 이러한 관심을 증명하듯, 4차 산업혁명 콘텐츠가 두 번째로 많은 조회 수를 기록했습니다. 해당 연재를 통해 우리 곁으로 다가온 4차 산업혁명의 모습을 만나 보세요!

③ 인공지능 시대를 여는 열쇠, GPU는 무엇일까?

가히 인공지능의 시대라고 할 수 있을 것 같습니다. 매일 같이 기사에서는 인공지능이라는 말이 언급되고 있고, 머신 러닝(Machine Learning)과 딥 러닝(Deep Learning)은 더 이상 어색한 용어가 아니게 되었습니다. LG CNS 블로그에서도 여러 분야에서 활약하는 ‘인공지능(AI)’에 대한 이야기를 만나보실 수 있었는데요.

이런 인공지능 기술에 원동력이 되는 GPU의 역할에 대한 설명을 한 콘텐츠가 세 번째로 많은 조회 수를 기록했습니다. GPU의 발전으로 과거보다 훨씬 저렴한 가격과 나은 성능의 인공 신경망을 구축할 수 있게 되었고, 머신 러닝도 보편화되었다고 하는데요. 빠르게 발전하는 인공지능의 그 기반 기술을 알 수 있어 유익했던 콘텐츠였습니다.

④ LG CNS 코딩 없는 프로그램 자동개발 기술 적용, 프로젝트 400개 돌파!

네 번째로 많은 관심을 보내주셨던 소식은 LG CNS 소식입니다. LG CNS는 2002년 프로그램 개발 방식인 MDD(Model Driven Development) 기술 연구를 시작하여 지금까지 오랜 기간 다양한 산업에 적용하고 있는데요. 올해 초 ‘코딩 없는 프로그램 자동개발 기술’을 적용한 프로젝트가 400개를 돌파했다는 소식에 큰 관심을 보내주셨습니다.

LG CNS 프로그램 자동 개발 기술은 국내뿐만 아니라 해외에서도 많은 관심을 받고 있는데요. 앞으로도 다양한 산업 분야에서 발휘할 LG CNS의 뛰어난 기술력에 대한 많은 관심 부탁드리겠습니다.

⑤ 2017년 우리가 주목해야 할 IT 기술

IT 트렌드를 파악하기 위한 독자 여러분의 열망은 정말 뜨거운 것 같습니다. 2017년도 독자 여러분이 가장 많이 읽었던 마지막 다섯 번째 콘텐츠는 올해 초 발행한 ‘2017년 우리가 주목해야 할 IT 기술’입니다. 매해 여러 기관과 기업이 발행하는 IT 트렌드 리포트를 정리한 콘텐츠인데요. 가트너, IDC, 한국인터넷진흥원 등의 2017 IT 트렌드 전망을 한 번에 깔끔하게 정리하여 독자 여러분께 많은 사랑을 받았습니다.

독자 여러분의 IT 트렌드에 대한 열망에 보답하고자, 2018년도에도 LG CNS 블로그는 빠르게 알찬 소식을 전달해 드리도록 하겠습니다. 2018년의 준비와 2017년을 마무리하며 다시 한번 트렌드를 정리해보는 것은 어떨까요?

지금까지 2017년도 가장 인기 있었던 LG CNS 블로그의 콘텐츠를 소개해 드렸습니다. 이렇게 블로그의 한 해를 되돌아보니, 독자 여러분과 함께한 지난 1년이 더욱 뜻 깊게 느껴집니다. 다가오는 2018년도에도 독자 여러분에게 더욱 가까이 다가가서 공감할 수 있는 즐거운 IT 이야기를 준비하도록 하겠습니다. 지난 1년간 LG CNS 블로그에 보내주신 관심과 성원에 감사드립니다. 새해에도 늘 즐거운 일이 가득하시길 기원합니다.

글 | LG CNS 홍보팀

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2015년 말 제네바에서 있었던 TED Global에서 MIT 미디어랩의 도시농장 ‘City farm’ 책임자인 칼렙 하퍼(Caleb Harper)는 이메일로 과일을 보낼 수 있는 아이디어를 생각해냈습니다. 누군가 “나는 멕시코산 딸기가 맛있어서 좋아”라고 한다면, 이 사람이 원하는 ‘멕시코산 딸기’는 어떤 딸기를 의미하는 걸까요?

그것은 꼭 멕시코에서 자란 딸기가 좋다는 의미보다는, 멕시코 지역과 같은 햇빛, 온도, 바람 등의 기후와 토양 성분, 산소나 이산화탄소 같은 대기 성분 등을 포함한 환경 조건에서 자란 딸기가 좋다는 의미로 해석할 수 있을 것입니다.

대형 종자 회사를 통해 같은 종자가 전 세계적으로 유통되는 상황에서, 과일이나 채소의 맛을 ‘어떤 환경 조건에서 자랐냐’로 정의할 수 있다면 기후와 산소, 이산화탄소 등의 대기 성분에 따라 기대하는 색감, 질감, 맛 등을 프로그래밍하여, 온라인으로 원하는 과일의 레시피를 공유하는 일도 가능할 것입니다.

l 식물 IP Address, MIT 개인용 식품 컴퓨터

이렇게 정의한 작물 레시피와 그에 따른 작물 특성을 Plant IP라고 할 때, 이를 활용해 개인용 식품 컴퓨터(Personal Food Computer)가 해당 프로그램대로 식물을 키우게 되면 세계 어디에서나 물리적인 과일의 이동 없이도, 같은 과일의 맛과 식감을 공유할 수 있는 것이죠.

MIT 미디어랩의 City Farm에서는 더 많은 사람을 위해서 식품 서버(Food Server), 나아가 식품 데이터센터(Food Data Center)의 아이디어까지 구상하고 이를 실현하기 위해 노력하고 있습니다.

개인용 식품 컴퓨터(Personal Food Computer)가 소규모 식물 재배기라고 하면 식품 서버(Food Server)는 컨테이너박스 하나 크기 정도의 식물 농장이고 식품 데이터센터(Food Data Center)는 건물 하나 크기의 식물 재배 시설이라고 이해하시면 될 것 같습니다.

l MIT 식품 서버(Food Server)