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데이터 사이언스
기사입력 : 2021년03월08일 14:01 최종수정 : 2021년03월08일 14:01 [서울=뉴스핌] 이학준 기자 = 서울대학교는 데이터사이언스대학원 및 공과대학 이재진 교수 연구팀이 인공지능(AI) 분야 핵심 소프트웨어인 딥러닝(Deep Learning) 컴파일러 프레임워크를 개발했다고 8일 밝혔다. 서울대는 기존 최고 성능을 제공하는 구글(Google)과 엔비디아(NVIDIA)의 상용 딥러닝 컴파일러 프레임 워크보다 높은 성능을 달성했다 고 전했다. 서울대학교 정문 전경 /김학선 기자 yooksa@ 연구팀이 개발한 딥러닝 컴파일러 프레임워크는 공개된 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어 정보만을 사용해 주어진 딥러닝 모델과 모델을 실행할 GPU에 최적화된 코드를 직접 생성하는 방식으로 고성능을 달성했다. 이 교수는 본 연구성과는 딥러닝 분야의 최첨단 핵심 소프트웨어 기술을 국내에서 확보한 고무적인 사례 라며 현재 국내를 비롯하여 전 세계적으로 AI 반도체 개발 열풍이 불고 있는데, 개발된 AI 반도체의 활용과 상용화에 필수적인 기술 이라고 했다. 연구 결과는 올해 6월 개최 예정인 프로그래밍 언어 분야 국제 학술대회인 PLDI(Programming Language Design and Implementation)에서 발표될 예정이다. 연구팀은 개발한 기술을 공개 소프트웨어화 할 방침이다. hakjun@newspim.com
인공지능
▲ DL이앤씨가 건설현장에서 드론을 활용하고 있다. ⓒ DL이앤씨 DL이앤씨는 인공지능(AI) 기술을 사업 기획 단계부터 적용할 계획이라고 8일 밝혔다. DL이앤씨는 사업의 장벽을 넘어서는 유연한 발상으로 AI, 건설정보모델링(BIM), 드론, 사물인터넷(IoT) 등 최신 디지털 기술을 적극적으로 업무에 활용, 고객의 기대에 부응하겠다는 포부를 밝혔다. 하나의 프로젝트에 수천 건의 설계안을 만들고 최적의 디자인을 도출해 첨단 품질관리 기술을 선보인다는 계획이다. 이에 따른 △품질 개선 △안전사고 감소 △생산성 20% 향상도 기대하고 있다고 DL이앤씨는 덧붙였다. 최영락 DL이앤씨 주택사업본부 전문임원은 디지털 기술로 품질과 안전 등 관리 가능한 범위가 대폭 확대됐다 며 고객만족을 위해 적극적인 기술 활용을 통한 개방형 혁신을 완성해 나가겠다 고 말했다. ⓒ 세이프타임즈 저작권자 © 누구나 안심하고 살 수 있는 세상을 만드는 언론 세이프타임즈> 무단전재 및 재배포 금지 세이프타임즈> 트윗하기 민경환 기자 다른기사 보기
기계학습
금융·행정·의료까지...연이은 동형암호 현장 적용 소식 서울대 천정희 교수 설립 크립토랩, 국내 동형암호 상용화 리드 네이버 클라우드와 손잡고 동형암호·클라우드 기반 AI 분석 플랫폼 개발 천정희 크립토랩 대표 겸 서울대 수리과학부 교수 AI 기업들에게 데이터는 기술만큼이나 중요한 경쟁력이다. 특히 AI 챗봇 이루다가 개인정보 유출 논란으로 서비스가 중지되면서 데이터 보안에 대한 사회적 요구가 더욱 커졌다. 지난해 1월 데이터3법이 통과됐지만 금융, 의료와 같이 민감한 개인정보를 다루는 분야에서는 아직 기업, 시민, 정부 간 적절한 합의를 보지 못했다. 이러한 상황에서 동형암호기술이 민감한 개인정보를 보안 염려 없이 다룰 수 있는 타개책으로 떠오르고 있다. 4세대 암호기술로서 암호화된 데이터를 풀지 않은 채 연산 처리할 수 있다는 것이 강점이다. 기존 보안 기술에서는 암호키를 통해 데이터 암호를 푸는 복호화 과정을 거쳐 연산을 진행한 후 다시 암호화해야 했다. 즉, 암호를 푼 상태에서 데이터가 유출될 위험을 감수해야 했는데 동형암호 기술에서는 관련 염려가 없다는 것이다. 데이터 분석 업체에서도 암호화된 정보만 접하기에 데이터 내용에 대해 전혀 알 수 없다. 만일 데이터가 유출되더라도 암호화된 상태이기에 문제가 없다. 최근 우리나라에서 동형암호 기술을 가장 민감한 데이터를 다루는 금융·의료 현장에 적용한 소식이 잇달아 전해지고 있다. 최초 기술 아이디어는 2009년 IBM 연구원 크레이그 젠트리가 제시했지만, 기술 성능을 대폭 개선해 상용화한 사례가 최근 국내에서 이어지고 있는 것이다. 국내 동형암호 상용화를 리드하는 자로는 단연 서울대 수리과학부 천정희 교수를 꼽을 수 있다. 천 교수가 설립한 스타트업 크립토랩은 국내 동형암호 접목 현장 대부분에 기반 기술을 제공하고 있다. 지난해 6월 국민연금공단과 코리아크레딧뷰로(KCB) 두 기관 간 데이터를 결합·분석하면서 동형암호 상용화를 시작했다. 데이터 대부분이 숫자로 이뤄 기술 적용이 수월했던 금융 분야 이외에도 AI 개발, 행정, 의료 분야로 빠르게 영역을 확대하고 있다. 지난달에는 네이버 클라우드와 협약을 맺고 클라우드와 동형암호를 접목한 통계·기계학습(ML)·AI 분석 플랫폼을 개발하기로 했다. 올해 1월에는 경기도·통계청과 동형암호 기술 기반 데이터 행정 협약을 체결했다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)과 분당서울대병원 또한 2019년 11월부터 협약을 맺고 양자암호통신과 동형암호 기술 실용화 체계를 구축하고 있다. 해외에서는 인텔과 MS가 동형암호 연구 기본 알고리즘으로 크립토랩 기술을 활용한다. 국내외에서 동형암호 원천기술 개발과 상용화를 이끄는 크립토랩에 기술 경쟁력과 최근 성과 의미, 향후 계획을 물었다. Q. 여타 암호 보안과 다른 동형암호 기술 차별점은? 현재 모든 암호 보안 기술 경쟁력은 각종 계산수학적 난제에 기반한다. 보통 수학적으로 풀기 어려울수록 보안 정도가 강하다고 할 수 있다. 하지만 동형암호는 기존 보안 기술과 결이 조금 다르다. 동형암호는 암호화된 상태에서 덧셈, 뺄셈, 곱셈과 같은 사칙연산을 할 수 있는 암호 체계를 일컫는다. 모든 암호 체계에서는 암호를 정당하게 풀 수 있는 비밀키가 없는 경우 암호화하고 있는 평문 데이터(데이터 내용)를 알 수 없다. 동형암호에서도 이는 마찬가지다. 대신 동형암호에서는 내부의 평문 데이터를 알 수 없는 상태에서 데이터들 사이 덧셈, 뺄셈, 곱셈 등 연산이 가능하다. 비밀키가 없는 상황(암호가 풀리지 않은 상태)에서 맹목적으로 주어진 연산만 할 수 있으며 내부 데이터는 들여다볼 수 없다. 각종 연산이 끝난 후의 결과 역시 암호문이기에, 정당한 비밀키가 있는 곳에서 복호화할 때(암호를 풀 때)만 알 수 있다. 한편 크립토랩의 동형암호 라이브러리인 혜안(HEaaN)이 기반하는 난제는 격자 기반 암호 일종으로서 양자 내성 암호이기도 하다. Q. 양자 내성 암호에 대해 설명하자면? 암호 보안에서 계산수학적 난제, 즉 ‘풀기 어려움’은 각종 기술이 발전함에 따라 조금씩 변화한다. 예를 들어 인터넷 뱅킹에 많이 사용하는 RSA 암호 체계는 굉장히 큰 수를 소인수분해하기 힘들다는 계산수학적 난제에 기반한다. 하지만 양자컴퓨터가 개발되면서 이는 더 이상 난제가 아닌 쉽게 풀 수 있는 암호가 됐다. 양자내성암호는 양자 컴퓨터에서도 쉬운 풀이가 알려져 있지 않다. 양자 컴퓨터로도 기존의 컴퓨터에서와 유사한 보안성이 보장되는 것이다. 양재내성암호 중 대표적인 것이 바로 격자기반 암호 체계다. Q. 데이터 암호화로 인한 내용 유실로 활용에 제한이 생기는 문제는 없는지? 암호화는 데이터를 숨기는 것이다. 여기에 추가적으로 동형암호를 사용하면 숨겨진 데이터들 간 연산이 가능하게 된다. 어느 경우든 간에 본래의 데이터는 안전한 곳에 보관할 수 있다. 비밀키를 가진 정당한 사용자 또는 기관이 암호문을 복호화하는 경우 암호문에 숨긴 데이터가 드러나게 되는 것이다. 이 과정에서 데이터 내용이 유실되지는 않는다. Q. 네이버 클라우드와 함께 개발하기로 한 플랫폼에 대해 자세히 설명하자면? 기존 네이버 클라우드는 개인 정보가 포함된 자료를 암호화해 저장함으로써 고객 데이터의 보안을 유지해왔다. 하지만 금융이나 의료와 같은 분야에서 민감한 데이터를 활용하게 되면 암호화된 자료를 복호화해 처리하고, 후에 다시 암호화하고 저장하는 과정을 반복할 수밖에 없다. 이 과정에서 데이터 유출 문제 가능성이 제기되는 것이다. 동형암호는 암호화된 상태에서 연산이 가능하기 때문에 이러한 문제를 해결할 수 있다. 클라우드에 동형암호를 적용함으로써 고객은 암호화된 민감 데이터를 클라우드에 올려 다른 데이터와 결합하고, 통계·ML·AI 분석을 수행할 수 있다. 이후 암호화된 연산 결과를 전달받아 복호화한 후 활용 가능하다. Q. 혜안 스탯과 혜안 머신러닝 기술을 네이버 클라우드와의 협업에 반영하는지? 동형암호 기술이 아직 생소하게 여겨질 수 있어 우선은 기술을 체험할 수 있는 환경을 구축하는 것으로 시작한다. 이후 쌓인 경험을 토대로 동형암호 플랫폼을 구축하고, 인프라스트럭쳐(IaaS), 플랫폼(PaaS) 및 소프트웨어(SaaS) 상품을 구성해 혜안 스탯·머신러닝 기술을 네이버 클라우드 상에서 사용해볼 수 있게 구축할 예정이다. 실제로 서비스를 사용하게 될 수요기관과 기업에서는 일반적인 분석 기법 이외에 각자의 영역에 특화된 분석 시스템 및 아키텍처를 구축하고 있는 경우가 많다. 이렇게 이미 구성되어 있는 시스템에 동형암호를 접목시켜 사용할 수 있도록 컨설팅과 맞춤형 솔루션도 제공할 계획이다. Q. 기관과 기업에 맞춤형 동형암호 솔루션을 클라우드 플랫폼 상에서 제공할 계획이다. 해당 기능이 필요한 이유는? 각 기관과 기업들이 동형암호 클라우드를 통해 민감 데이터를 타 기관, 기업의 것과 결합하고 통계 분석하면서 데이터 창출 시너지 효과를 낼 수 있다. 데이터 유출에 걱정이 없기 때문이다. 또 동형암호를 사용한 분석시스템에는 데이터의 양에 따라 충분한 시스템 용량이 필요하다. 필요할 때 필요한 만큼 자원을 쓸 수 있다는 것도 클라우드 장점이다. Q. 크립토랩이 현재 주력하는 일은? 혜안 라이브러리를 고속화하고 정확도를 높이는 기술을 연구 개발하고 있다. 특히 서울대, 이화여대, 워싱턴대 등 국내외 연구팀과 함께 동형연산을 획기적으로 고속화하는 기술을 연구하는 중이다. 응용 분야에서는 네이버 클라우드와 함께 대용량 데이터 통계 분석과 AI 분석 플랫폼을 개발하는 것이 대표적이다. Q. 크립토랩의 향후 계획이 궁금하다. 국내 동형암호 원천기술을 보유하고 있는 만큼 앞으로도 국내외 유수 기업, 대학과 협력해 동형암호를 활용한 프라이버시 보존 데이터분석 기술을 고도화하고 다양한 서비스 사업을 함께 추진할 것이다. 세계 동형암호 시장을 선도하는 동시에 국내 동형 암호 인재를 지속적으로 키워내는 역할을 하고자 한다. AI타임스 박성은 기자 sage@aitimes.com [관련기사]긴급해진 SW 보안 교육...동국대, 비대면 맞춤 교육 시스템 선도적 지원 [관련기사]애플 M1칩 탑재 최신형 컴퓨터 보안 뚫렸다, 악성 코드 발견! Copyright © '인공지능 전문미디어' AI타임스 (http://aitimes.com) 무단전재 및 재배포 금지 기사제보 및 보도자료 news@aitimes.com 박성은 기자 sage@aitimes.com
통계기술
한국의 AI 혁명가들 (6) 네이버 하정우 AI LAB 소장·성낙호 Biz AI 책임리더 “GPT-3와 같은 글로벌 인공지능(AI) 언어 모델에 한국어가 차지하는 비중은 소수점에 불과합니다. 해외 기업들이 구축해 놓은 모델에 종속된다면, 머지않아 국내 전 산업계가 타격을 받을 것입니다.” 지난달 18일 경기 성남시 네이버 그린팩토리에서 만난 하정우 네이버 AI LAB 연구소장(44), 성낙호 네이버 클로바 CIC Biz AI 책임리더(42)는 네이버의 AI 개발을 이끄는 최전선 지휘관이다. 업계와의 선의의 경쟁에 몰두해 있을 법한 두 ‘장수’ 입에선 ‘연합’ ‘동맹’이란 단어가 자주 흘러나왔다. 이들은 “한국의 AI 생태계 조성을 위해선 카카오든 누구든 모두와 협업할 수 있다”며 글로벌 기업에 맞설 ‘K-연합군’이 필요하다고 강조했다. 논문 실적 1위·슈퍼컴까지 보유 사내독립기업 클로바 CIC와 지난해 이곳에서 분리된 AI LAB은 현 네이버 AI 연구의 핵심 조직이다. 연관된 인력 수는 대외비다. 업계에선 한국과 일본을 포함해 1000명 정도일 것으로 추산한다. 두 리더는 전체 AI연구의 현장을 책임지고 있다. 독특한 성과지표(KPI)는 네이버 AI 조직의 특징이다. 바로 정규 논문 발표 횟수다. 네이버는 지난해에만 정상급 AI 관련 학회에서 43개의 논문 발표 실적을 올렸다. 경쟁사 카카오의 두 배 수준으로, 국내 최대 규모다. 올해는 벌써 논문 19개를 발표했다. 회사 차원의 투자와 관심이 있었기에 가능한 일이다. 네이버는 지난해 10월 AI 연구를 위해 700페타플롭(PF·초당 1000조 번 연산)급 성능의 ‘슈퍼컴퓨터’를 사들였다. 국내 기업 최초 사례다. 슈퍼컴은 구축에만 수백억원이 드는 것으로 알려졌다. 하 소장은 “네이버의 최근 5년간 매출이 4조~5조원 규모인데, 이 중 25%가 연구개발(R&D)에 사용되고 있다”며 “R&D의 핵심 투자가 AI에 몰리고 있어 장비와 연구 실적의 기반을 닦을 수 있었다”고 소개했다. ○한국어 AI 모델 구축에 힘 합쳐야 국내 최고 수준의 인력과 제반 인프라를 갖췄지만, 두 책임자의 어투엔 근심이 가득했다. 글로벌 AI 기업들과의 격차가 잘못하면 ‘기술 종속성’으로 귀결될 수 있다는 우려다. 통상 AI는 데이터를 입력받으며 학습하고 성장한다. 하지만 데이터의 근간이 되는 글로벌 인터넷 문서와 출판물 자료 등 데이터의 60% 이상이 영어로 돼 있다는 것이 업계 추산이다. 한국어는 해외 기업들의 AI 언어모델에서 사실상 학습되지 못하고 있는 것이다. 성 리더는 “AI 역사상 최강의 자연어 처리 인공지능으로 평가받고 있는 오픈AI사의 GPT-3 API(프로그램 언어 형식)를 분석해보면, 97%가 영어고 0.01%가 한국어일 정도로 언어적 편향성이 심각하다”며 “애초에 인터넷상에 한국어 데이터가 0.6%밖에 안 되니 벌어지는 현상”이라고 말했다. 네이버가 한국어 기반의 ‘초거대 AI’를 목표로 삼은 것도 이 때문이다. 100억 개의 변수도 거뜬히 처리하는 고도화 모델이 목표다. 하 소장은 “이미 AI는 세계 각국의 국가 생산성을 뒤바꿀 정도로 진화했기 때문에, AI 주권을 수호한다는 마음으로 누군가가 개발에 나설 필요가 있다”고 강조했다. 이를 위해 네이버는 KAIST, 서울대 등 학교와의 산학연계도 강화할 예정이다. 그는 “오픈AI를 넘어서는 게 목표”라고 했다. ○ESG까지 챙기는 AI 개발 중 K-연합군을 구상 중인 네이버는 최근 다양한 AI 성공사례를 내놓고 있다. 향후엔 환경(E)·사회(S)·지배구조(G) 측면을 충족하는 AI ESG 기술까지 내놓을 예정이다. 네이버의 AI 기술력은 코로나19 사태와 맞물리면서 뜻하지 않게 부각됐다. 클로바CIC가 개발한 ‘클로바 케어콜’은 음성인식 기술과 자연어 처리 기술로 가상의 전화 상담사를 만들어냈다. 성 리더는 “코로나 사태에서, 접촉자 확인을 사람이 일일이 진행할 수 없자 AI콜이 널리 쓰였다”고 말했다. ‘클로바더빙’과 같은 AI 기반 음성 합성기는 학교 선생님들의 호응을 얻었다. 비대면 교육 수요를 타고 ‘붐’이 일었다. 네이버는 다음달 대형 AI 콘퍼런스 개최를 기획하고 있다. AI 분야 성과와 향후 비전을 공유하고, 함께할 기업과 학계 인사들의 중지를 모으는 자리다. 독거노인, 소상공인을 위한 AI 기술 해법 등 사회적 역할에 대한 비전도 준비하고 있다. 하 소장은 “AI의 편향성과 신뢰 가능성의 문제는 다시금 ‘AI 겨울’을 부를 수 있다”며 “국내 기업들과 학교가 모여 지속 가능한 성장을 도모해야 한다”고 강조했다. 이시은 기자 see@hankyung.com 모바일한경 구독신청 지면 구독신청 ⓒ 한경닷컴, 무단전재 및 재배포 금지
데이터 사이언스
↑ 이재진 서울대 데이터사이언스대학원 교수 [출처 = 서울대] 서울대 연구진이 구글과 엔비디아 등 대형 IT기업에서 사용하는 기술의 성능을 뛰어넘는 딥러닝 핵심기술을 개발했다. 8일 서울대는 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 및 공과대학 컴퓨터공학부 이재진 교수 연구팀은 인공지능(AI) 분야의 핵심 소프트웨어인 '딥러닝 컴파일러 프레임워크'를 개발했다고 밝혔다. 이는 기존 최고의 성능을 제공하는 구글과 엔비디아의 상용 기술보다 높은 성능을 달성한 것이다. 딥 러닝 컴파일러 프레임워크는 딥러닝 모델의 추론과 학습 성능을 높이는데 핵심인 소프트웨어다. 최근 AI 분야에 필수적인 딥 러닝 기술은 현실적인 시간 안에 추론과 학습을 하기 위해 엔비디아 GPU와 같은 고성능 AI 반도체를 필요로 한다. 하지만 AI 반도체 제조사가 제공하는 상용 딥 러닝 컴파일러 프레임워크에 의존해야 한다는 한계가 있었다. 연구진은 기존에 공개된 GPU 하드웨어 정보만을 사용, 주어진 딥 러닝 모델과 모델을 실행할 GPU에 최적화된 코드를 직접 생성하는 방식으로 고성능을 달성했다. 또 널리 사용되고 있는 여러 개의 딥 러닝 벤치마크 모델(ResNet, BERT 등)에 새 기술을 적용해 테스트한 결과, 구글의 텐서플로우XLA, 엔비디아의 텐서RT, 아파치의 TVM과 같은 최첨단 딥 러닝 컴파일러 프레임워크와 성능이 비슷하거나 더 높은 성능을 달성했다고 밝혔다. 연구팀은 개발한 기술을 공개 소프트웨어화 할 예정이다. 연구에 주된 기여를 한 정우근 컴퓨터공학부 연구원은 지금까지 기술들은 국외 하드웨어 제조사가 소스 코드를 공개하지 않은 상용 딥 러닝 컴파일러 프레임워크에 크게 의존해 국내 기술 발전에 한계가 있었다 며 이번 연구를 통해 이미 국외에서 상용화되거나 앞선 기술이라도 다른 독창적인 방법을 사용하여 충분히 더 앞선 기술을 개발할 수 있음을 보여줬다 고 설명했다. 이 교수는 본 연구성과는 딥 러닝 분야의 최첨단 핵심 소프트웨어 기술을 국내에서 확보한 고무적인 사례 라며 현재 국내를 비롯하여 전 세계적으로 AI 반도체 개발 열풍이 불고 있는데, 본 연구 성과는 개발된 AI 반도체의 활용과 상용화에 필수적인 기술이다 고 했다. 연구 결과는 올해 6월 개최 예정인 프로그래밍 언어 분야 국제 학술대회인 PLDI(Programming Language Design and Implementation)에서 발표될 예정이다. [김금이 기자] [ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단전재 및 재배포 금지]
인공지능
SK텔레콤(017670)이 사상 최대 규모의 임금협상 타결금 800만원을 전 직원에게 지급하며 게임업계 중심으로 이어져 오던 임금인상 릴레이에 합류했다. 정당한 성과급 반영을 원하는 임직원들의 요구와 인재 영입 경쟁에 따른 연봉 인상 도미노 현상이 게임·플랫폼 업계를 넘어 전통 정보통신기술(ICT) 업계로까지 확산하고 있는 것이다. 특히 비록 일회성이긴 하지만 SK텔레콤이 임금협상 타결금을 지급한 만큼 경쟁사인 KT(030200)와 LG유플러스(032640) 등도 급여인상 압박을 받을 것으로 보인다. SK텔레콤은 한 달 간 집중교섭이 이뤄진 노사 임금협상 TF에서 임금협상 타결금 명목으로 전 직원에게 800만원을 지급하기로 잠정 합의했다고 8일 밝혔다. SK텔레콤 직원이 5,000여명에 달하는 점을 감안하면 전체 타결금 금액은 400억원 이상이 될 것으로 보인다. SK텔레콤은 매년 임단협을 통해 보너스 형태로 일정수준의 타결 축하금을 지급해 왔다. 전 직원 800만원 지급은 사상 최대 규모로 이달 중 일시불로 지급된다. viewer 이외에도 SK텔레콤 노사는 별도로 월 20여만원 수준의 연봉을 인상하고, 인센티브 지급 기준도 타겟인센티브(TI)와 프로핏 쉐어링(PS)으로 재정비하기로 했다. 이번 개선 사항은 오는 11일 조합원 투표 등 절차를 통해 최종 확정하고 2021년 성과급부터 적용할 예정이다. 이번 SK텔레콤의 성과급 인상은 SK하이닉스부터 시작된 성과급 기준 논란과 최근 ICT 업계에 불고 있는 연봉인상 분위기가 반영된 것으로 분석된다. SK텔레콤 역시 지난 해 경영성과 대비 성과급이 예상보다 적다는 직원들의 불만이 고조 되는 등 홍역을 앓아 왔다. 지난 해 SK텔레콤 매출액은 18조6,000억 원으로 전년 대비 5.9%, 영업이익은 1조3,000억 원으로 같은 기간 21.8% 성장했다. 하지만 작년분 성과급이 전년 보다 20% 정도 줄어들자 노조는 공식적으로 문제를 제기했다. 이에 SK텔레콤은 성과급 기준을 영업이익 등 대체 지표로 대신하는 등 직원 개인이 예측할 수 있도록 제도 개선안을 내놨다. 업계 한 관계자는 “SK텔레콤의 경우 성과급 기준 문제가 이슈가 되면서 임금협상에서 노조가 강세를 보였다”며 “최근 ICT업계의 릴레이 급여 인상도 한 몫 한 것으로 보인다”고 말했다. 실제 지난 해 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)에도 불구하고 경영 성과가 크게 개선된 게임 등 ICT업계는 앞다퉈 연봉을 인상했고, 부족한 ICT 개발인력 채용을 위해 신입사원 연봉도 크게 높였다. 지난 달 1일 넥슨이 800만원 인상한 것을 시작으로 넷마블, 컴투스, 게임빌 등도 줄줄이 800만원 인상을 했다. 이어 크래프톤이 개발직군을 대상으로 2,000만원의 파격적인 연봉 인상을 하기도 했다. SK텔레콤 관계자는 “올해 임금 인상 합의안은 통신업계를 넘어 ICT 산업 전체에서 최근 치열해지고 있는 인재 유치 경쟁에서 최고의 인재 확보하기 위한 것 이라며 최상의 서비스를 만들기 위해 최고 수준의 인재들에 대한 보상을 하겠다는 의지의 표현”이라고 말했다. 시장의 시선은 이제 KT와 LG유플러스로 쏠린다. 이동통신 1위 사업자인 SK텔레콤이 상당 수준의 급여인상을 단행한 만큼 2, 3위 사업자에 대한 압박이 커질 수 있기 때문이다. 이통업계 한 관계자는 “SK텔레콤이 업종에서 1등 기업이긴 하지만 지난 해 경쟁 이통사들의 성과도 나쁘지 않아 구성원들의 인상 요구가 높아질 가능성이 높다”며 “게다가 최근 이통사들이 집중하고 있는 ‘디지털 전환’(DT)을 위해 인공지능(AI), 클라우드 등 다양한 분야에 전문적인 인재에 대한 수요도 높아진 만큼 우수 인재를 확보하기 위한 연봉 인상 등의 당근책은 필수 요소”라고 강조했다. /노현섭 기자 hit8129@sedaily.com, 오지현 기자 ohjh@sedaily.com < 저작권자 ⓒ 서울경제, 무단 전재 및 재배포 금지 >
기계학습
‘남산 딸깍발이’ 디지털 문호 활짝 연다 입력 : 2021-03-01 20:08 | 수정 : 2021-03-02 01:29 [관가 인사이드] 한국은행, 9월부터 외환거래심사 온라인으로 진행 오는 9월 한국은행의 외환거래심사가 온라인으로 진행된다. 빅데이터, 인공지능(AI) 등 디지털 신기술이 적용된 결과다. 민원인은 한은 외환심사 창구를 찾지 않고도 외환거래 신고서를 제출하고 신고 필증도 발급받는다. 처리 과정도 조회할 수 있다. 한은은 1일 “지금은 신고서 제출을 위해 방문해야 하고 심사가 끝나면 신고 필증을 받으러 와야 하는데 앞으로는 이 모든 과정이 비대면으로 가능해진다”고 말했다. 한은은 상담 업무에서 ‘챗봇’(Chatbot) 도입도 검토하고 있다. 챗봇은 채팅(chatting)과 로봇(robot)의 합성어로, 사용자가 AI와 실시간 대화를 주고받으며 정보와 서비스를 제공받는 기술이다. ‘남산 딸깍발이’(융통성 없는 한은을 꼬집는 별칭)로 불릴 정도로 외풍과 변화에 크게 흔들리지 않던 한은이 문호를 활짝 개방한다. 4차 산업혁명 시대를 맞아 거세게 휘몰아치는 ‘디지털 바람’을 조직 곳곳에 불어넣고 있다. 급변하는 디지털경제 환경 속에서도 한은이 정책기관으로서의 위상을 유지하기 위해서는 정책 운영부터 내부 경영까지 업무 전반에 디지털 신기술을 수용하는 게 시급하다고 판단해서다. 이주열 한은 총재는 디지털 혁신이 곧 한은 존폐를 가를 핵심이라고 보고 디지털 혁신을 넘어 전 세계 중앙은행의 선도 모델을 만드는 데 주력하고 있다. 한은의 디지털 혁신 중추부서는 ‘디지털혁신실’이다. 지난해 7월 한은 창립 70주년을 맞아 신설됐다. 디지털 혁신 전략 수립과 이행 과정에서의 부서 간 조율, 리스크 탐지·관리를 한다. 데이터 관련 협업 활성화와 데이터 활용·공유 확대 등을 목표로 중장기적인 데이터 전략도 수립·실행한다. 한은 관계자는 “데이터도 일종의 조직 자산이라고 인식하고 입수부터 가공, 저장, 패기까지 전 과정의 권한과 책임을 명확하게 하고 잘 활용될 수 있도록 하는 ‘데이터 거버넌스 컨설팅’을 한다”고 설명했다. 디지털혁신실 아래에는 2개 팀과 1개 반이 있다. 혁신기획팀은 전략적 자산인 데이터를 체계적으로 관리하고 활용한다. 빅데이터 등 새로운 데이터 환경에 대비해 데이터 정책과 표준 절차를 수립·이행하는 시스템도 구축 운영한다. 데이터서비스팀은 데이터 분석 플랫폼인 ‘조사연구플랫폼’을 개발 운영한다. 부서별 데이터 분석 수요를 토대로 콘텐츠도 확충하고 고도화된 데이터 분석 서비스도 제공한다. 디지털신기술반은 부서 간 협업과 소통을 통해 디지털 혁신 프로젝트를 발굴 수행하고 그 성과를 전파한다. AI, 기계학습(머신 러닝), 새로운 유형의 데이터 등을 경제성장 전망 제고와 금융경제 잠재 리스크 포착에 활용하는 방안도 연구한다. 업무 자동화 같은 효율화 방안도 모색한다. 한은은 지난해 6월 AI 솔루션 전문 카카오엔터프라이즈와 AI 기술 협업과 연구에 관한 전략적 업무협약(MOU)도 체결했다. 한은이 민간 기업과 협업하는 첫 번째 사례다. 문서 번역과 회의록 작성 등 사용자 맞춤형 AI부터 금융 관련 정책 분야에 필요한 AI까지 개발한다. 한은 관계자는 “모든 경제분석 기반이 되는 건 데이터”라며 “AI가 방대한 데이터를 토대로 경기 예측을 할 수 있다면 한은 경제 전망의 보완·보조 지표로 활용할 수 있을 것”이라고 했다. 김승훈 기자 hunnam@seoul.co.kr 2021-03-02 11면 정책·행정 최신 기사 정책브리핑(Korea.kr) 최신 보도자료
통계기술
중국, '디지털 차이나' 목표로 7대 핵심분야 육성게획 내놔 미국은 16년만에 '세계경제 성장률 기여도' 1위로 복귀할 듯 지난 2일 중국의 관영매체 글로벌타임스는 중국 당국이 미국과의 치열한 미래 기술 패권을 두고 올해 중장기 기술자립을 꾀할 것이라고 보도했다. 사진은 중국의 한 반도체 개발라인의 모습. [사진=글로벌 타임스 캡쳐/연합뉴스] 【뉴스퀘스트=김보민 기자】 올해 미국과 중국 간의 미래기술 패권 싸움이 치열해지는 모양새다. 지난달 미국 바이든 대통령이 반도체·희토류 등 주요 산업의 공급망을 검토하며 사실상 중국을 전 분야에서 배제하는 행정명령에 서명하자 중국도 이에 굴하지 않겠다는 의지를 표명하고 있다. 8일 중국중앙방송(CCTV)에 따르면 중국 지도부는 양회 전국인민대표회의(전인대)의 연례 전체회의에서 향후 5년 동안 일명 '디지털 차이나'를 건설하는 데 주력하기로 했다. 클라우드, 빅데이터, 사물인터넷 등 7대 핵심 분야를 미래 육성산업으로 정해 2025년까지 자국의 디지털 경제를 키우겠다는 방침이다. 지난주 블룸버그통신도 중국이 미국을 잡기 위해 반도체, AI, 5G에 더 많은 돈을 쏟아 붓을 예정 이라며 리커창 총리 등 주요 관료들이 핵심 기술의 돌파구를 찾고 있다고 보도했다. 실제로 중국은 최근 기술과 혁신, 지속가능성 등 각 테마에 걸맞은 산업의 투자를 빠른 속도로 늘리고 있다. 리 총리는 인재들의 창의성과 기술 수준을 높일 수 있는 기술혁신 체제를 완비하기 위해 사회 전체의 연구개발(R&D) 투자를 매년 7% 이상 늘릴 것 이라며 기초연구비 지출을 10.6% 늘리겠다 고 밝혔다. 국가통계국에 따르면 2020년 중국의 미래기술 연구개발비는 2조4400억위안(3780억달러)으로 전년보다 10.3% 늘어났다. 올해는 전체회의 결과에 따라 투자금액이 더 늘어날 전망이다. 왕이 중국 외교담당 국무위원 및 외교부장은 7일 베이징에서 열린 전국인민대표대회(전인대) 기자회견에서 '중미관계'를 개선할 의지는 있으나 미국의 내정 간섭은 용인할 수 없다고 단언했다. [사진=연합뉴스] 이처럼 중국이 적극적으로 미래 산업 투자를 예고한 것은 바로 최대 경쟁국가인 미국에 대항하기 위해서다. 특히 미국의 세계 경제 성장 기여도가 16년만에 처음으로 중국을 제칠 것으로 분석되면서 중국이 자국 산업의 '입지'를 다지는 데 주력할 수밖에 없는 상황이다. 7일(현지시간) 옥스퍼드 이코노믹스(OE)의 세계경제성장률 전망에 따르면 올해 전세계 경제의 6% 성장률 중 미국이 차지하는 비중은 1.7%포인트인 것으로 예상된다. 같은 기간 중국의 세계경제 기여도는 1.6%포인트로 미국보다 약 0.1%포인트 뒤쳐질 것으로 보인다. OE에 따르면 지난 15년간 미국은 중국보다 낮은 기여도를 보여왔지만 올해 치열한 패권 경쟁으로 판을 뒤집을 것으로 보인다. 세계 경제가 4.1%가량 성장했던 지난 2005년 당시, 미국의 기여분은 1.0% 수준으로 중국의 0.9%포인트를 앞섰지만 이를 마지막으로 수년간 중국보다 뒤처진 성적을 보였다. 글로벌 투자은행들도 해당 연구와 비슷한 전망치를 잇따라 내놓고 있다. 골드만삭스는 지난해 -3.5%의 역성장을 기록한 미국이 올해 7%가량 성장하면서 중국 경제와 비슷한 성장률을 보일 것으로 예상했다. JP모건도 올해 중반 쯤 미국이 코로나 이전의 성장률을 회복할 것 이라고 전망했지만 중국에 대해선 이미 코로나 발생 이전의 성장 수준으로 돌아왔지만, 그 이상으로 성장하진 않을 것 이라고 전망했다. '홀로 서기'에 주력한 중국과 달리 미국은 동맹국과의 전방면 산업 협력을 모색하면서 미 경제가 급성장할 것이란 분석이다. 이밖에 1.9조달러 수준의 경기부양책과 빠른 코로나 백신 접종 등도 경제 성장 비결로 꼽혔다. 토니 블링컨 미국 국무장관은 지난 3일(현지시간) 국무부 청사에서 진행한 연설에서 '대중 강경론'을 강조하며 중국은 개방된 국제질서에 도전할 기술적 힘을 가진 유일한 국가 라고 말했다. [사진=워싱턴 로이터/연합뉴스] 한편 미국과 중국 간의 갈등은 계속해서 심화되고 있다. 양국이 기술 패권 뿐만 아니라 수년간 쌓아온 문제를 두고 날선 비판을 계속해서 쏟아내고 있는 것이다. 왕이 중국 외교담당 국무위원 및 외교부장은 7일 전인대 연례회의 기자회견에서 중국은 미국과 함께 중미 관계의 건강하고 안정적인 발전을 실현하고자 한다 면서도 중국의 핵심 이익 침해는 용납하지 않겠다 고 경고했다. 토니 블링컨 미국 국무장관은 지난 3일(현지시간) 미중에 대해 가능하면 협력하고, 적대해야 할 때는 그렇게 해야만 하는 관계 라고 정의하며 중국을 '21세기 최대의 지정학적 과제'라고 칭했다. 저작권자 © 뉴스퀘스트 무단전재 및 재배포 금지
데이터 사이언스
“국가교육위원회 설치는 현 정부 과업...조속한 출범 기대” 해묵은 운영 규정・규제로 대학 혁신 발목...네거티브 방식 규제 전환으로 자율혁신 유도 바람직 대학의 재정 여건 한계 다달아...정부 투자 확대로 대학 체제 개편 이끌어야 2021년 새 학기 시작과 21대 국회 출범 1주년을 앞두고 국회 교육위원회 소속 위원들의 인터뷰를 3~4월 두 달간 연재한다. 국회 교육위 활동 1년 성과와 과제를 점검하고, 입법 주체인 교육위 위원들이 바라보는 ▲대한민국 교육정책 문제점과 개선방향 ▲대학입시 정책 점검과 발전방안 ▲고등교육 혁신 방향 등을 담는다. ‘코로나19’로 촉발된 교육 위기, 학령인구 감소로 어려움을 겪는 대학의 미래를 가늠할 시기, 우리나라 미래교육 정책의 방향을 점검할 기회가 될 것으로 기대한다. 유기홍 국회 교육위원장은 “‘코로나19’와 ‘학령인구 감소’ 영향이 교육 현장에 직접적 영향을 주고 있는 지금이 100년을 좌우할 우리 교육의 변곡점”이라며 “당면 위기를 교육 개혁의 기회로 전환할 수 있도록 최선의 노력을 다하겠다”고 밝혔다. 지금은 100년 좌우할 우리 교육의 변곡점 당면 위기를 교육 개혁의 기회로 삼아야 [대학저널 이승환 기자] 국회 교육위원장 유기홍 의원(더불어민주당, 서울 관악구갑)은 17대 국회 교육위 간사, 19대 국회 교육문화체육관광위 간사를 역임한 자타공인 국내 교육정책 전문가다. 21대 국회에서는 민주화 이후 최초의 여당 교육위원장을 맡아 지난 1년간 교육위를 이끌어왔다. 유 위원장은 과의 인터뷰에서 “‘코로나19’와 ‘학령인구 감소’ 영향이 교육 현장에 직접적 영향을 주고 있는 지금이 100년을 좌우할 우리 교육의 변곡점”이라며 “당면 위기를 교육 개혁의 기회로 전환할 수 있도록 최선의 노력을 다하겠다”고 밝혔다. “중장기 교육정책 방향을 확립하기 위해 국가교육위원회 설치는 현 정부가 꼭 이뤄야 할 과업”이라고 전한 그는 조속한 입법을 통한 국가교육위원회 출범 기대도 내비쳤다. 고등교육 정책과 관련 “시대 변화에 대응하지 못하는 대학 운영 규정과 각종 규제가 대학 혁신의 걸림돌”이라 지적하고 “고등교육 발전을 위한 정부 투자 확대로 국민들의 교육비 부담을 낮추고 대학 체제 개편을 이끌어감과 동시에 대학이 자유로운 혁신을 추구할 수 있도록 유도해야 한다”고 전했다. 2021학년도 대학입시에서 극명히 드러난 지방대학의 어려움에 대해서는 “지방대 위기는 곧 지역 위기로 직결되는 만큼 국가 균형 발전을 위해서도 지방대 육성은 국가 차원 노력으로 풀어야 한다”며 지방대육성법 등 입법을 통해 지방대가 당면 어려움을 극복할 수 있도록 하겠다고 밝혔다. 다음은 유 위원장과의 일문일답. ■ 21대 국회 출범 1주년을 앞두고 있다. 국회 교육위원장으로서 소회를 말씀해 주신다면. 갑작스러운 코로나19 사태로 전 세계의 모든 분야가 ‘BC(Before Corona)’에서 ‘AD(After Disease)’로의 전환에 버금가는 큰 변화를 겪고 있다. 특히 교육계는 코로나의 직격탄을 맞았다. 앞으로의 100년을 좌우할 우리 교육의 변곡점이라 할 수 있는 중요한 시기에, 국회 최초의 여당 교육위원장을 맡아 무거운 책임감을 느낀다. 우리나라 교육의 고질적인 병폐로 지적되는 과잉 경쟁과 지식 위주 교육에서 탈피해 미래 교육으로 한 걸음 나아가야 하며, 동시에 코로나로 인한 원격교육으로 더욱 심해진 교육 격차를 바로잡아 한 명의 학생도 포기하지 않는 포용교육과 책임교육을 실현해야 한다. 미래교육‧포용교육‧책임교육을 위해 최선의 노력을 다하겠다. ■ ‘국가교육위원회 설치법’을 대표 발의했다. 발의 계기와 법안의 주요 내용을 설명한다면. 교육은 주지하다시피 ‘국가의 백년지대계’다. 때문에 교육정책이 갈팡지팡해서는 안됨은 자명하다. 교육정책이 제 자리를 찾지 못할 때 가장 큰 피해를 보는 것은 학생들이다. 단순히 대학입시 제도 개편을 넘어, 다양한 교육 주체들이 새로운 교육 목적과 방법에 대해 깊이 있게 논의해야 하며 이를 바탕으로 정치적 이해관계에서 벗어나 일관된 교육정책을 수립해야 한다. 사회적 공론화와 국민적 합의를 이끌어 중장기 교육정책의 방향을 설정하기 위해 국가교육위원회 설치는 이번 정부에서 꼭 이뤄야 할 과업이다. 국회 교육위원장으로서 ‘국가교육위원회 설치법’을 대표 발의했고, 국가교육위가 조속히 출범하기를 기대하고 있다. 국가교육위 설치는 2002년부터 꾸준히 대선후보의 공약으로 제시됐고 그동안 국가 수준의 교육 개혁을 위한 전담기구가 필요하다는 국민적 공감대가 형성됐다. 아직도 제도적 기반이 마련되지 않은 것은 ‘제도 지체’라고 생각한다. 21대 국회에서만 해도 이미 두 차례의 공청회를 실시했고 법안 논의를 위한 안건조정위원회도 구성됐으므로 곧 가시적인 성과가 있을 것으로 기대한다. ■ 코로나19로 모두가 힘든 시기를 겪고 있지만, 직업구조 변화나 학령인구 감소와 맞물려 대학의 어려움은 특히 크다. 현 대학의 위기를 어떻게 보고 있는지. 최근 박세리와 골프 대결을 벌인 AI ‘엘드릭’의 학습능력을 보면서 ‘2030년이 되면 현재 있는 직업의 47%가 사라질 것’이라는 토마스 프레이의 예측을 실감했다. AI에 의해 대체되는 일자리가 많겠지만, 그보다 더 많은 새로운 일자리가 나타날 것이다. 인간만이 가질 수 있는 창의력과 협업능력이 4차 산업혁명 시대에 더욱 중요한 역량이 될 것이다. 4차 산업혁명 시대를 선도할 수 있도록 대학의 기능과 역할을 재정립해야 한다. 인구 오너스(Demographic Onus) 시기가 본격화되면서 대학에서 모집하는 신입생 정원보다 대학에 입학할 학생이 적어지는 ‘대입 역전현상’이 시작됐다. 벚꽃 피는 순서대로 망한다는 ‘벚꽃엔딩’ 속설이 눈앞의 현실이 된 상황에서 지방대학의 위기감은 더욱 클 것이다. 하지만 학령인구가 줄었다고 교육 수요자가 줄어드는 것은 아니다. 너무나 빠른 세상의 변화로 지식의 반감기가 줄었고 평생학습의 시대가 도래했다. 재직자, 실직자 등 성인 학습자의 계속 교육에 대학이 일정 부분 역할을 해야 한다. ■ 올 대학입시에서 더욱 뚜렷해진 것이 지방대의 어려움이다. 국회 차원에서 어떤 노력을 하고 있는지. 현재까지 폐교한 대학은 총 17곳이며, 교육부는 3년 이내에 지방 사립대학 38개교가 추가로 문을 닫게 될 것으로 전망하고 있다. 전체 인구의 절반 이상이 수도권에 집중하고 있는 우리나라에서 지방소멸에 대한 위협은 어제오늘 일이 아니다. 서남대 사례에서 보듯, 지방대 폐교는 곧 지역의 위기로 이어진다. 국가 균형 발전을 위해서라도 지방대학을 살리기 위해 국가 차원에서 노력해야 한다. 지역의 공공기관이 신규인력을 채용할 때, 지역 인재를 50% 이상 채용할 수 있도록 하는 ‘지방대육성법’ 개정안 발의를 준비하고 있다. 또한, 폐교한 대학의 구성원과 지자체의 피해를 최소화할 수 있도록 폐교대학의 청산을 촉진하는 정책을 추진할 것이다. ■ ‘대학 경쟁력이 국가 경쟁력’이라고 줄곧 강조해 왔다. 대학교육 경쟁력 강화를 위해 가장 선행될 정책은 무엇이라고 보는가. 재정 확보가 관건이라고 생각하고 이 부분에 깊은 관심을 두고 있다. 13년째 계속되는 등록금 동결로 대학의 재정 여건은 한계에 이르렀을 것으로 예상한다. 재정난이 계속될수록 대학이 정부의 평가에 목을 매게 되고 혁신 역량은 발휘될 수 없다. 독일, 노르웨이, 리투아니아 등 OECD 35개국 중 16개 나라에서 대학 무상교육을 시행하고 있는데 우리나라 대학생들은 세계 4위 수준의 높은 등록금을 부담하고 있다. 고등교육에 대한 정부의 투자를 확대해 고등교육 수요자의 교육비 부담을 경감하고 대학의 체제 개편을 이끌어야 한다. ■ 우리나라에 ‘미네르바 스쿨’과 같은 혁신적인 대학이 생기지 못해 안타깝다. 대학 혁신을 유도하기 위해 어떤 정책이 필요한가. 캠퍼스가 없는 미네르바 스쿨이 하버드보다 더 들어가기 힘든 신흥 명문대학으로 우뚝 섰는데, 우리는 아직도 1996년 제정한 ‘대학설립‧운영 규정’의 4대 요건, 즉 교사, 교지, 교원, 수익용기본재산을 적용하고 있어 대학 혁신을 가로막는 걸림돌이 된다. AI 인재 양성에 국가의 미래가 걸렸다고 하면서도 1982년 제정한 ‘수도권정비계획법’에 따라 수도권 대학의 입학정원을 제한하고 있어 서울대 데이터사이언스 대학원은 학생 수를 늘릴 수 없는 형편이다. 4차 산업혁명으로 초지능‧초연결‧초융합이 화두가 되었지만, 우리 대학은 아직도 케케묵은 제도의 틀 안에 갇혀서 학과 간 벽을 허무는 것조차 자유롭지 않다. 포지티브식 규제를 네거티브 방식 규제로 전환해 대학이 지역의 특성을 반영해 자유로운 혁신을 추구할 수 있도록 유도해야 한다. 지난 1월 13일 열린 2020 희망교육대상 시상식. 희망교육대상은 유기홍 위원장과 최교진 세종시 교육감 등 9인의 '희망교육 멘토단'이 코로나19 위기 극복을 위해 노력해온 교육 현장 숨은 영웅을 선정해 수여한다. ■ 교사와 학생, 학부모 등 교육 주체와 대학가에 코로나19 극복을 위한 희망의 메시지를 전한다면. 코로나19 국내 첫 확진자가 발생한 지 1년이 훌쩍 지났다. 거리 두기와 멈춤이 일상이 되었지만, 어려운 가운데서도 우리 교육계는 전 세계적으로도 유례가 없는 전면적이고 장기적인 원격교육을 도입하여 중단 없는 교육을 해냈다. K-방역의 최전선에 의료계의 영웅이 있는 것처럼, 원격교육의 빠른 정착과 교육격차 해소를 위해 보이지 않는 곳에서 헌신해주신 교육계의 숨은 영웅이 많다. 그들의 숭고한 노력에 감사하는 마음을 담아 최근 최교진 세종시 교육감을 비롯한 9인의 멘토단과 함께 교육계의 숨은 영웅을 발굴하여 ‘2020희망교육대상’을 수여하고 감사의 마음을 전한 바 있다. 우리나라의 저력은 위기에서 더욱 빛이 난다. 온라인 수업을 하는 상황에서 학생과의 소통을 강화하고 실시간 쌍방향 수업을 확대하기 위해 자발적으로 노력해주신 학교 현장의 선생님, 불편을 감내하고 각자의 위치에서 최선을 다해주신 학부모와 학생 여러분 모두가 영웅이다. 국회 교육위원장으로서 문재인 정부와 힘을 모아 코로나19 위기를 교육 개혁의 기회로 전환할 수 있도록 최선의 노력을 다하겠다. 저작권자 © 대학저널 무단전재 및 재배포 금지
인공지능
한국의 AI 혁명가들 (6) 네이버 하정우 AI LAB 소장·성낙호 Biz AI 책임리더 “GPT-3와 같은 글로벌 인공지능(AI) 언어 모델에 한국어가 차지하는 비중은 소수점에 불과합니다. 해외 기업들이 구축해 놓은 모델에 종속된다면, 머지않아 국내 전 산업계가 타격을 받을 것입니다.” 지난달 18일 경기 성남시 네이버 그린팩토리에서 만난 하정우 네이버 AI LAB 연구소장(44), 성낙호 네이버 클로바 CIC Biz AI 책임리더(42)는 네이버의 AI 개발을 이끄는 최전선 지휘관이다. 업계와의 선의의 경쟁에 몰두해 있을 법한 두 ‘장수’ 입에선 ‘연합’ ‘동맹’이란 단어가 자주 흘러나왔다. 이들은 “한국의 AI 생태계 조성을 위해선 카카오든 누구든 모두와 협업할 수 있다”며 글로벌 기업에 맞설 ‘K-연합군’이 필요하다고 강조했다. 논문 실적 1위·슈퍼컴까지 보유 사내독립기업 클로바 CIC와 지난해 이곳에서 분리된 AI LAB은 현 네이버 AI 연구의 핵심 조직이다. 연관된 인력 수는 대외비다. 업계에선 한국과 일본을 포함해 1000명 정도일 것으로 추산한다. 두 리더는 전체 AI연구의 현장을 책임지고 있다. 독특한 성과지표(KPI)는 네이버 AI 조직의 특징이다. 바로 정규 논문 발표 횟수다. 네이버는 지난해에만 정상급 AI 관련 학회에서 43개의 논문 발표 실적을 올렸다. 경쟁사 카카오의 두 배 수준으로, 국내 최대 규모다. 올해는 벌써 논문 19개를 발표했다. 회사 차원의 투자와 관심이 있었기에 가능한 일이다. 네이버는 지난해 10월 AI 연구를 위해 700페타플롭(PF·초당 1000조 번 연산)급 성능의 ‘슈퍼컴퓨터’를 사들였다. 국내 기업 최초 사례다. 슈퍼컴은 구축에만 수백억원이 드는 것으로 알려졌다. 하 소장은 “네이버의 최근 5년간 매출이 4조~5조원 규모인데, 이 중 25%가 연구개발(R&D)에 사용되고 있다”며 “R&D의 핵심 투자가 AI에 몰리고 있어 장비와 연구 실적의 기반을 닦을 수 있었다”고 소개했다. ○한국어 AI 모델 구축에 힘 합쳐야 국내 최고 수준의 인력과 제반 인프라를 갖췄지만, 두 책임자의 어투엔 근심이 가득했다. 글로벌 AI 기업들과의 격차가 잘못하면 ‘기술 종속성’으로 귀결될 수 있다는 우려다. 통상 AI는 데이터를 입력받으며 학습하고 성장한다. 하지만 데이터의 근간이 되는 글로벌 인터넷 문서와 출판물 자료 등 데이터의 60% 이상이 영어로 돼 있다는 것이 업계 추산이다. 한국어는 해외 기업들의 AI 언어모델에서 사실상 학습되지 못하고 있는 것이다. 성 리더는 “AI 역사상 최강의 자연어 처리 인공지능으로 평가받고 있는 오픈AI사의 GPT-3 API(프로그램 언어 형식)를 분석해보면, 97%가 영어고 0.01%가 한국어일 정도로 언어적 편향성이 심각하다”며 “애초에 인터넷상에 한국어 데이터가 0.6%밖에 안 되니 벌어지는 현상”이라고 말했다. 네이버가 한국어 기반의 ‘초거대 AI’를 목표로 삼은 것도 이 때문이다. 100억 개의 변수도 거뜬히 처리하는 고도화 모델이 목표다. 하 소장은 “이미 AI는 세계 각국의 국가 생산성을 뒤바꿀 정도로 진화했기 때문에, AI 주권을 수호한다는 마음으로 누군가가 개발에 나설 필요가 있다”고 강조했다. 이를 위해 네이버는 KAIST, 서울대 등 학교와의 산학연계도 강화할 예정이다. 그는 “오픈AI를 넘어서는 게 목표”라고 했다. ○ESG까지 챙기는 AI 개발 중 K-연합군을 구상 중인 네이버는 최근 다양한 AI 성공사례를 내놓고 있다. 향후엔 환경(E)·사회(S)·지배구조(G) 측면을 충족하는 AI ESG 기술까지 내놓을 예정이다. 네이버의 AI 기술력은 코로나19 사태와 맞물리면서 뜻하지 않게 부각됐다. 클로바CIC가 개발한 ‘클로바 케어콜’은 음성인식 기술과 자연어 처리 기술로 가상의 전화 상담사를 만들어냈다. 성 리더는 “코로나 사태에서, 접촉자 확인을 사람이 일일이 진행할 수 없자 AI콜이 널리 쓰였다”고 말했다. ‘클로바더빙’과 같은 AI 기반 음성 합성기는 학교 선생님들의 호응을 얻었다. 비대면 교육 수요를 타고 ‘붐’이 일었다. 네이버는 다음달 대형 AI 콘퍼런스 개최를 기획하고 있다. AI 분야 성과와 향후 비전을 공유하고, 함께할 기업과 학계 인사들의 중지를 모으는 자리다. 독거노인, 소상공인을 위한 AI 기술 해법 등 사회적 역할에 대한 비전도 준비하고 있다. 하 소장은 “AI의 편향성과 신뢰 가능성의 문제는 다시금 ‘AI 겨울’을 부를 수 있다”며 “국내 기업들과 학교가 모여 지속 가능한 성장을 도모해야 한다”고 강조했다. 이시은 기자 see@hankyung.com 모바일한경 구독신청 지면 구독신청 ⓒ 한경닷컴, 무단전재 및 재배포 금지
기계학습
박정수 성균관대 교수의 현미경 '스마트팩토리' 제조업 부흥의 선봉장,'인공지능 기반 스마트팩토리' 등록 2021-02-27 오전 6:02:05 수정 2021-02-27 오전 6:02:05 [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 스마트 팩토리란 무엇인가? 이름에서 알 수 있듯이, 똑똑한 제조공장을 뜻한다. 기계와 통신 메커니즘(mechanism), 그리고 컴퓨팅 파워(computing power)가 상호 연결된 네트워크(inter-connected network)인 스마트팩토리는 인공지능(AI), 디지털 트윈(digital twin), 확장형 현실(XR) 등 첨단 기술을 활용해 정형과 비정형 데이터, 즉 빅데이터를 분석하고, 자동화된 프로세스를 구동하여, 지속가능한 제조운용관리(製造運用管理: manufacturing operation management)를 최적화된 운영(optimized control)이 가능하도록 인공지능을 활용하여 학습 분석하여 피드팩(feedback:자동 조절 원리)이 용이한 사이버 물리 시스템(cyber-physical system)이다. 스마트 공장과 스마트 제조는 산업 4.0 또는 4차 산업 혁명으로 알려진 기술 혁신의 일부이다. 처음 세 번의 산업혁명이 각각 증기기관, 조립라인, 컴퓨터의 힘 등 우리가 일하고 생산하는 방식을 완전히 바꾼 혁신적인 신기술에서 탄생했다면, 오늘날, 4차 산업혁명은 “인공지능을 활용하여 학습하는 사이버 물리 시스템(cyber-physical system)”처럼 디지털 전환과 지능형 자동화에 의해 주도되고 있다. 제조산업은 모든 환경 변화에 민첩하게 적응해야 한다. 아니 변화하는 세상을 선도해야 한다. 지난 몇 년 동안 비즈니스 리더들에게 디지털 전환은 2020년대 경쟁력과 탄력성을 원하는(hope to be competitive and resilient) 공급망과 제조 운영의 시급한 우선 과제라는 사실이 점점 더 분명해지고 있다. 비대면 현상은 세계적인 공급망 약점과 산업 취약점을 더욱 노출시켰다. 포브스지(Forbes magazine)의 최근 기사는 “COVID-19는 제조업이 이미 알고 있어야 할 것을 세계에 보여주었다”고 강조한다. 제조산업의 전통적인 기존의 공급망과 제조 생태계가 실패하고 있으므로 디지털 방식으로 완벽하게 바꿔야 하며, 고객과 시장의 변화에 적응력이 뛰어나고 대처 능력이 월등한 인공지능 기반 스마트 팩토리 솔루션으로 전환해야 한다고 주장하고 있다. 스마트팩토리 기술 개발과 미래 공장 개발에도 소비자의 기대가 한몫하고 있다. 아마존 효과로 알려진, 익일 배달에 대한 소비자 수요는 꾸준하고 빠른 속도로 증가하고 있다. 좋든 나쁘든 미국 경제와 세계 경제가 아마존 효과의 진통을 겪고 있다. 전자상거래 제공업체들은 아마존의 속도와 효율성에 맞춰야 한다는 압력이 날로 높아지고 있으며, 소비자의 기대가 완화되고 있다는 증거는 전혀 없다. 국내도 마찬가지다. 시장의 수요가 점점 더 빠르게 과거와 다른 차원의 서비스 수준이 요구되고 있다. 이러한 추세는 스마트 팩토리 기술에 대한 수요 증가에 주요 요인이 되어 왔는데, 이는 지금까지 구축해 온 시스템이 이러한 현상에 보조를 맞추는 데 필요한 물류 및 웨어하우징 용량의 규모를 충족시키지 못한다는 사실이 입증되고 있기 때문이다. 그러나, 하버드 비즈니스 리뷰가 2020년 기사에서 “제조업체들은 한 분야에 겨우 집중하는 전문가들과 하청업체들에 의존했고, 심지어 그 전문가들도 다른 많은 분야에 의존해야 한다. 그리고 세계가 철광석이나 리튬 금속과 같은 천연자원을 다른 지역에 의존하게 된 것처럼, 그 지역 역시 이러한 전문가들이 거주하는 지역에 의존해야 한다.” 라고 지적한 바와 같이, 기존 시스템으로 비용과 공급망 리스크를 줄일 수는 있지만, 그렇다고 해서 시장의 수요와 상호연결성이 줄어드는 것은 아니다. 따라서 효율성과 가시성을 최적화하기 위해 인공지능 기반 스마트 팩토리를 구축하는 것이 그 어느 때보다 중요하다. 제조 현장의 사람과 기계, 그리고 제품으로 구성되는 제조 요소는 많은 양의 데이터를 생성하고 있다. 최근 들어 사물 인터넷(IoT) 센싱기술을 통한 감지 능력 향상은 빅데이터를 생성시키고 있으며, 그것을 활용하기 위해서 인공지능 기술을 적용해야 한다. 빅데이터 활용기술을 활용하여 인공지능 기술을 제조 업무에 적용시킴으로써 새로운 “Service AI”를 구현시키는 것이 스마트팩토리 고도화의 핵심이기 때문이다. 다른 한편, 빅데이터로 인해서 제조 데이터의 시간, 소스 및 형식의 다양성이 더 확대되고 있기 때문에, 인간의 근면성만 가지고는 데이터에 내장되어 있는 상관관계를 물리적으로 감지하고, 학습하며, 의사결정을 하고 행동화로 연결시키는 것이 점점 더 불가능해지고 있다. 그래서 인공지능의 기계학습(ML)을 활용해서 실효성을 향상시키는 것이 합리적이다. 왜냐하면 “Service AI”의 중요한 속성은 민첩성(Agility & Velocity)에 있기 때문이다. 그래서 CPS(Cyber Physical System), Digital Twin, XR(확장형 현실)을 인공지능과 융합시켜 새로운 수익원을 찾아내는 지속 가능성 관리가 스마트팩토리의 궁극적인 목적이다. 스마트 팩토리는 어떻게 작동하는가? 우리는 종종 자동화된 프로세스에 대해 스마트 팩토리만의 독특한 것처럼 이야기하지만, 자동화 및 로봇공학은 수십 년 동안 제조 작업에서 사용되어 왔다. 수 많은 전통적인 공장들은 다양한 영역에서 바코드 스캐너, 카메라, 디지털화된 생산 장비와 같은 자동화 기계들을 사용해 왔다. 하지만 그 장치들은 서로 연결되어 있지 않거나 연결되어도 부분적인 수준이였다. 기존 공장의 인력, 자산 및 데이터 관리 시스템은 모두 서로 격리된 상태로 운영되어 왔으며 각각의 시스템적인 포지셔닝(positioning)을 강조하는 부분 최적화가 전부였다. 스마트 팩토리는 기계, 인력 및 빅데이터를 디지털로 연결된 단일 에코시스템에 통합하여 작동한다. 스마트 팩토리는 데이터를 큐레이션하고 분석할 뿐만 아니라 실제로 경험을 통해 학습한다. 데이터 세트를 해석하고 통찰력을 얻어 동향 및 이벤트를 예측하고 스마트 제조 워크플로우 및 자동화 프로세스를 권장 및 구현한다. 스마트 팩토리는 자가 수정 및 자가 최적화를 위한 지속적인 절차 개선을 거친다. 즉, 각각의 객체 스스로와 인간이 보다 탄력적이고 생산적이며 안전하도록 학습할 수 있다. 즉 자율적인 활동이 가능해지고 있다. 아래 그림은 스마트 팩토리의 세 가지 절차 단계와 기본 구조를 보여주고 있다. 출처: 스마트 팩토리의 절차와 구조, 성균관대학교 스마트팩토리 융합학과 박정수 교수 첫째, 데이터 수집은 인공 지능 및 최신 데이터베이스 관리 기술을 통해 비즈니스 활동, 공급망(supply chain) 및 전 세계에 걸쳐 서로 다른 일련의 유용한 데이터와 빅데이터 분석을 통해 개인 맞춤 정보를 제공하는 행위를 하는 큐레이션(curation)과, 컴퓨터가 처리하거나 분석할 수 있는 형태로 존재하는 관련 정보의 집합체인 데이터 셋(data set)을 획득할 수 있다. 센서와 게이트웨이를 통해, 산업 사물 인터넷(IIoT)은 연결된 기계가 시스템으로 데이터를 수집할 수 있도록 한다. 수많은 다른 데이터 포털을 통해, 인공지능(AI) 기반 시스템은 성능, 시장 동향, 물류 또는 기타 잠재적으로 관련된 소스와 관련된 데이터 세트를 컴파일(compile)할 수도 있다. 두번째, 데이터 분석 영역은 머신 러닝 및 지능형 비즈니스 시스템은 고급 분석 및 최신 데이터 관리 솔루션을 사용하여 수집된 모든 상이한 데이터를 파악할 수 있다. 산업 사물 인터넷(IIoT) 센서는 기계의 수리 또는 정비가 필요할 때 경고할 수 있으며, 시장 및 운영 데이터를 컴파일(compile)하여 기회와 리스크를 파악할 수도 있다. 워크플로우(workflow) 효율성은 시간이 지남에 따라 연구하여 성능을 최적화하고 필요에 따라 자동으로 수정할 수 있으며, 실제로 비교 및 분석이 가능한 데이터 세트(data set)는 스마트 팩토리의 전체 최적화 및 공급망 예측을 알리기 위한 통합의 무한한 가능성과 스마트팩토리의 목적함수인 새로운 수익원을 제시할 것이다. 세번째, 지능형 공장 자동화 영역은 데이터 수집 및 분석이 완료되면 워크플로우(workflow,작업흐름)이 설정되고 시스템 내의 기계와 장치로 지침이 전송된다. 이 장치들은 공장 내에(in-bound supply chain) 있거나 공급망의 물류 또는 제조 링크에 있는 멀리 떨어진 곳(out-bound supply chain)에 있을 수 있다. 스마트 워크플로우 및 프로세스가 지속적으로 모니터링 및 최적화된다. 시장의 정보가 특정 제품에 대한 수요 급증에 대해 경고하는 경우 3D 프린터 워크플로우는 해당 제품에 대한 생산 우선 순위를 높이도록 지시할 수 있으며, 원자재 선적이 지연될 경우 재고 버퍼를 교대로 배치하여 중단을 방지할 수도 있다. 즉 전반적으로 단순 자동화를 뛰어 넘는 자율화를 실현시켜 제조 역량의 핵심이라고 할 수 있는 민첩성(agility)이 강화된다. 궁극적으로 스마트 팩토리의 목적은 새로운 수익원을 지속적으로 찾아내는 것이다. 많은 기업이 수십 년 동안 기본적으로 변하지 않은 공급망 운영 및 기존 시스템을 통해 성과를 거두고 있다. 그러나 소비자의 기대치와 경제 불확실성이 사상 최고조에 달하고 있는 상황에서, 공급망 관리자는 측정 가능하고 실현 가능한 새로운 수익원을 제공할 수 있는 솔루션을 필요로 하며 이를 신속하게 구현해야 한다. 생산성 및 효율성 증대는 만고의 진리다. 제조의 역사를 통틀어, 제조는 주로 이미 일어난 사건이나 추세를 살펴본 다음, 그 이후에 다른 방향으로 비즈니스를 이끌기 위해 노력해 왔다. 스마트 팩토리 기술은 사후 대응적 관행의 필요성을 줄이고 공급망 관리를 보다 탄력적이고 대응적인 모드로 전환하도록 설계되어야 한다. 예측 분석 및 빅데이터 분석을 위해 인공지능의 학습과 분석 기술을 사용하면 최적화된 프로세스를 식별하고 구현할 수 있다. 적시 재고 관리, 정확한 수요 예측 및 출시 속도 향상은 스마트 공장에서 제공하는 몇 가지 효율성 이점 중 하나다. 딜로이트는 스마트팩토리 연구 보고서에서 “기업들이 스마트팩토리 이니셔티브에 투자한 후 제조업 생산량, 공장 활용도, 노동 생산성 등 분야에서 최대 12%의 상승률을 보고이고 있다”고 말한다. 또 2030년에는 스마트공장을 갖춘 제조업체들이 스마트팩토리를 구축하지 않은 공장에 비해서 순수 노동생산성이 30%이상 능가할 것으로 예상했다. 한편, 오늘날의 스마트 팩토리 기술을 통해 기업은 친환경적이고 안전하며 사회적으로 책임 있는 제조 관행을 보다 쉽게 파악하고 구현할 수 있게 되었다. 끝으로 제품 품질 및 고객 경험에 대한 관리의 수준이 스마트 팩토리를 통해서 급변하고 있다. 젊은 층의 모바일 스마트폰 게임과 마찬가지로, 전통적인 제조업체들은 종종 그들의 지시사항을 정확하게 수신하고 하위 계층의 공급업체와 제조업체들이 그들의 공급망을 따라오도록 하는데에 어려움을 겪고 있다. 스마트 팩토리에서는 스마트 팩토리의 클라우드 연결 및 엔드 투 엔드 가시성을 통해 제조 프로세스의 모든 계층에 대한 실시간 통찰력과 권장 사항을 제공하기 때문에, 신속한 사용자 정의 및 변화하는 추세에 대한 대응 능력을 통해 제품이 고객의 요구에 완벽하게 반응할 수 있을 것이다. 이로 인해 시장의 경쟁력이 향상되고 제품 리뷰가 개선되며 비용이 많이 드는 반품이나 리콜이 줄어들 것이다. 그러므로 제조 대응(MRP III: Manufacturing Response Planning) 역량을 강화하는 것이 스마트 팩토리 사고(smart factory thinking)이며 적기맞춤(FIT:Fit in Time)을 실현시키는 것이다. 따라서 빅데이터 활용기술을 활용하여 인공지능 기반 스마트 팩토리를 구축하여 지속 가능한 “service AI”를 “AI-aaS”로 새로운 수익원을 제공하는 제조 생태계 조성이 절실하다. 그것이 제조 혁신의 고도화이기 때문이다. 주요뉴스
통계기술
지속가능한 건축물 위한 에너지 관리 시스템 2019년 BEMS 설치확인 조건 개정 이후 국내 첫 1등급 LG전자와 TF팀 꾸려 1년간 시스템 개선 예정 건물에너지관리시스템 설치확인 1등급 획득한 풀무원기술원. (풀무원 제공)/그린포스트코리아 [그린포스트코리아 곽은영 기자] 풀무원은 충북 오송바이오폴리스지구 단독 부지에 신축한 R&D센터 풀무원기술원이 ‘BEMS 설치확인 1등급’을 획득했다고 8일 밝혔다. BEMS(Building Energy Management System, 건물에너지관리시스템)는 건물 내 주요 공간 및 설비에 부착한 센서를 통해 실시간으로 에너지 사용 데이터를 수집·분석해 에너지 절감과 쾌적한 실내 환경 유지에 활용하는 최첨단 정보통신기술 시스템이다. ‘BEMS 설치확인 인증제’는 한국에너지공단이 2017년에 처음 시행한 제도로 정부의 공공건축물 BEMS 설치 의무화 규정에 맞춰 건물 에너지 사용량을 줄이고 효율을 높이기 위해 도입됐다. 지속가능한 건축물을 위한 에너지 관리 시스템으로 국가 표준 제정을 통해 제로 에너지 시대의 핵심 인증으로 평가받고 있다. 풀무원기술원은 2019년 완공돼 현재 약 200여 명의 연구원이 상주하고 있는 LEED 인증 친환경 건축물이다. 이번 1등급 획득은 2019년 BEMS 조건 개정 이후 국내 최초 사례로 총 9개 BEMS 평가 항목에서 90점 이상의 높은 점수를 취득했다. BEMS 설치확인 등급은 에너지 소비 현황 분석, 설비 성능 및 효율 분석, 실내외 환경정보 제공, 에너지 소비량 예측, 에너지 분석 결과를 반영한 제어 시스템 연동 등 9개 평가 항목에 따라 1·2·3등급으로 기술 수준을 구분해 등급을 부여한다. 1등급을 획득하기 위해선 에너지 사용 예측·자동제어 등의 고도화된 기술이 필요하다. 풀무원기술원은 지난해 4월 글로벌 친환경 건축물 인증 제도인 ‘LEED(Leadership in Energy and Environmental Design)’에서 국내 식품연구소 최초로 골드 등급 획득에 이어 이번 ‘BEMS 설치확인 1등급’까지 획득한 것이다. 풀무원에 따르면 풀무원기술원은 설계 및 시공 단계에서부터 BEMS 시스템을 구축한 친환경 건축물로 건축·운영되고 있다. 실제로 데이터에 기반한 에너지 관리를 통해 에너지 효율을 도모하고 온실가스 배출을 최소화하고 있다. 이를테면 빙축열, 지열 등 다양한 친환경 에너지를 사용하고 IoT 기반의 무선 센서를 통해 미세먼지, 초미세먼지, 이산화탄소 농도, 총 휘발성 유기화합물 등 6가지 실내 환경 요소를 측정해 환경을 관리하고 있다. 각 층별 공간도 BEMS 시스템에 따라 에너지를 관리하고 있다. 직원들이 근무하는 스마트 오피스는 IoT 기기, 스마트 조명을 활용한 조명 제어, 복사냉난방 제어 등을 통해 실내환경을 유지하고 로비에는 무선 통신 온습도 센서를 적용해 실내 공간 구조·계절 등 외부 환경에 따른 온도 변화까지 모니터링해 에너지를 제어한다. 식품연구소에서 중요한 냉장냉동시스템은 압축설비 관리 요소 데이터로 설비상태를 감시, 실시간 모니터한다. 풀무원기술원은 향후 BEMS 시스템 설계 운영에 협력해온 LG전자와 태스크포스 팀을 꾸려 지속적인 시스템 개선을 해나갈 예정이다. BEMS 설치확인 인증은 향후 5년간 유효하며 5년 후 재인증을 추진하게 된다. 이상윤 풀무원기술원 원장은 “LEED 인증을 통해 친환경 건축물로 인정받은 풀무원기술원이 BEMS 설치확인 1등급을 획득하며 관리·운영 부문에 이르기까지 친환경 기술과 역량을 인정받았다”며 ”풀무원은 ‘사람과 자연을 함께 사랑하는 로하스 기업’ 미션 아래 최고의 연구 환경을 발판으로 삼아 ESG 경영을 더욱 강화해 나가겠다”고 말했다. key@greenpost.kr 저작권자 © 그린포스트코리아 무단전재 및 재배포 금지
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기사입력 : 2021년03월08일 14:01 최종수정 : 2021년03월08일 14:01 [서울=뉴스핌] 이학준 기자 = 서울대학교는 데이터사이언스대학원 및 공과대학 이재진 교수 연구팀이 인공지능(AI) 분야 핵심 소프트웨어인 딥러닝(Deep Learning) 컴파일러 프레임워크를 개발했다고 8일 밝혔다. 서울대는 기존 최고 성능을 제공하는 구글(Google)과 엔비디아(NVIDIA)의 상용 딥러닝 컴파일러 프레임 워크보다 높은 성능을 달성했다 고 전했다. 서울대학교 정문 전경 /김학선 기자 yooksa@ 연구팀이 개발한 딥러닝 컴파일러 프레임워크는 공개된 그래픽처리장치(GPU) 하드웨어 정보만을 사용해 주어진 딥러닝 모델과 모델을 실행할 GPU에 최적화된 코드를 직접 생성하는 방식으로 고성능을 달성했다. 이 교수는 본 연구성과는 딥러닝 분야의 최첨단 핵심 소프트웨어 기술을 국내에서 확보한 고무적인 사례 라며 현재 국내를 비롯하여 전 세계적으로 AI 반도체 개발 열풍이 불고 있는데, 개발된 AI 반도체의 활용과 상용화에 필수적인 기술 이라고 했다. 연구 결과는 올해 6월 개최 예정인 프로그래밍 언어 분야 국제 학술대회인 PLDI(Programming Language Design and Implementation)에서 발표될 예정이다. 연구팀은 개발한 기술을 공개 소프트웨어화 할 방침이다. hakjun@newspim.com
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↑ 이재진 서울대 데이터사이언스대학원 교수 [출처 = 서울대] 서울대 연구진이 구글과 엔비디아 등 대형 IT기업에서 사용하는 기술의 성능을 뛰어넘는 딥러닝 핵심기술을 개발했다. 8일 서울대는 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 및 공과대학 컴퓨터공학부 이재진 교수 연구팀은 인공지능(AI) 분야의 핵심 소프트웨어인 '딥러닝 컴파일러 프레임워크'를 개발했다고 밝혔다. 이는 기존 최고의 성능을 제공하는 구글과 엔비디아의 상용 기술보다 높은 성능을 달성한 것이다. 딥 러닝 컴파일러 프레임워크는 딥러닝 모델의 추론과 학습 성능을 높이는데 핵심인 소프트웨어다. 최근 AI 분야에 필수적인 딥 러닝 기술은 현실적인 시간 안에 추론과 학습을 하기 위해 엔비디아 GPU와 같은 고성능 AI 반도체를 필요로 한다. 하지만 AI 반도체 제조사가 제공하는 상용 딥 러닝 컴파일러 프레임워크에 의존해야 한다는 한계가 있었다. 연구진은 기존에 공개된 GPU 하드웨어 정보만을 사용, 주어진 딥 러닝 모델과 모델을 실행할 GPU에 최적화된 코드를 직접 생성하는 방식으로 고성능을 달성했다. 또 널리 사용되고 있는 여러 개의 딥 러닝 벤치마크 모델(ResNet, BERT 등)에 새 기술을 적용해 테스트한 결과, 구글의 텐서플로우XLA, 엔비디아의 텐서RT, 아파치의 TVM과 같은 최첨단 딥 러닝 컴파일러 프레임워크와 성능이 비슷하거나 더 높은 성능을 달성했다고 밝혔다. 연구팀은 개발한 기술을 공개 소프트웨어화 할 예정이다. 연구에 주된 기여를 한 정우근 컴퓨터공학부 연구원은 지금까지 기술들은 국외 하드웨어 제조사가 소스 코드를 공개하지 않은 상용 딥 러닝 컴파일러 프레임워크에 크게 의존해 국내 기술 발전에 한계가 있었다 며 이번 연구를 통해 이미 국외에서 상용화되거나 앞선 기술이라도 다른 독창적인 방법을 사용하여 충분히 더 앞선 기술을 개발할 수 있음을 보여줬다 고 설명했다. 이 교수는 본 연구성과는 딥 러닝 분야의 최첨단 핵심 소프트웨어 기술을 국내에서 확보한 고무적인 사례 라며 현재 국내를 비롯하여 전 세계적으로 AI 반도체 개발 열풍이 불고 있는데, 본 연구 성과는 개발된 AI 반도체의 활용과 상용화에 필수적인 기술이다 고 했다. 연구 결과는 올해 6월 개최 예정인 프로그래밍 언어 분야 국제 학술대회인 PLDI(Programming Language Design and Implementation)에서 발표될 예정이다. [김금이 기자] [ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단전재 및 재배포 금지]
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“국가교육위원회 설치는 현 정부 과업...조속한 출범 기대” 해묵은 운영 규정・규제로 대학 혁신 발목...네거티브 방식 규제 전환으로 자율혁신 유도 바람직 대학의 재정 여건 한계 다달아...정부 투자 확대로 대학 체제 개편 이끌어야 2021년 새 학기 시작과 21대 국회 출범 1주년을 앞두고 국회 교육위원회 소속 위원들의 인터뷰를 3~4월 두 달간 연재한다. 국회 교육위 활동 1년 성과와 과제를 점검하고, 입법 주체인 교육위 위원들이 바라보는 ▲대한민국 교육정책 문제점과 개선방향 ▲대학입시 정책 점검과 발전방안 ▲고등교육 혁신 방향 등을 담는다. ‘코로나19’로 촉발된 교육 위기, 학령인구 감소로 어려움을 겪는 대학의 미래를 가늠할 시기, 우리나라 미래교육 정책의 방향을 점검할 기회가 될 것으로 기대한다. 유기홍 국회 교육위원장은 “‘코로나19’와 ‘학령인구 감소’ 영향이 교육 현장에 직접적 영향을 주고 있는 지금이 100년을 좌우할 우리 교육의 변곡점”이라며 “당면 위기를 교육 개혁의 기회로 전환할 수 있도록 최선의 노력을 다하겠다”고 밝혔다. 지금은 100년 좌우할 우리 교육의 변곡점 당면 위기를 교육 개혁의 기회로 삼아야 [대학저널 이승환 기자] 국회 교육위원장 유기홍 의원(더불어민주당, 서울 관악구갑)은 17대 국회 교육위 간사, 19대 국회 교육문화체육관광위 간사를 역임한 자타공인 국내 교육정책 전문가다. 21대 국회에서는 민주화 이후 최초의 여당 교육위원장을 맡아 지난 1년간 교육위를 이끌어왔다. 유 위원장은 과의 인터뷰에서 “‘코로나19’와 ‘학령인구 감소’ 영향이 교육 현장에 직접적 영향을 주고 있는 지금이 100년을 좌우할 우리 교육의 변곡점”이라며 “당면 위기를 교육 개혁의 기회로 전환할 수 있도록 최선의 노력을 다하겠다”고 밝혔다. “중장기 교육정책 방향을 확립하기 위해 국가교육위원회 설치는 현 정부가 꼭 이뤄야 할 과업”이라고 전한 그는 조속한 입법을 통한 국가교육위원회 출범 기대도 내비쳤다. 고등교육 정책과 관련 “시대 변화에 대응하지 못하는 대학 운영 규정과 각종 규제가 대학 혁신의 걸림돌”이라 지적하고 “고등교육 발전을 위한 정부 투자 확대로 국민들의 교육비 부담을 낮추고 대학 체제 개편을 이끌어감과 동시에 대학이 자유로운 혁신을 추구할 수 있도록 유도해야 한다”고 전했다. 2021학년도 대학입시에서 극명히 드러난 지방대학의 어려움에 대해서는 “지방대 위기는 곧 지역 위기로 직결되는 만큼 국가 균형 발전을 위해서도 지방대 육성은 국가 차원 노력으로 풀어야 한다”며 지방대육성법 등 입법을 통해 지방대가 당면 어려움을 극복할 수 있도록 하겠다고 밝혔다. 다음은 유 위원장과의 일문일답. ■ 21대 국회 출범 1주년을 앞두고 있다. 국회 교육위원장으로서 소회를 말씀해 주신다면. 갑작스러운 코로나19 사태로 전 세계의 모든 분야가 ‘BC(Before Corona)’에서 ‘AD(After Disease)’로의 전환에 버금가는 큰 변화를 겪고 있다. 특히 교육계는 코로나의 직격탄을 맞았다. 앞으로의 100년을 좌우할 우리 교육의 변곡점이라 할 수 있는 중요한 시기에, 국회 최초의 여당 교육위원장을 맡아 무거운 책임감을 느낀다. 우리나라 교육의 고질적인 병폐로 지적되는 과잉 경쟁과 지식 위주 교육에서 탈피해 미래 교육으로 한 걸음 나아가야 하며, 동시에 코로나로 인한 원격교육으로 더욱 심해진 교육 격차를 바로잡아 한 명의 학생도 포기하지 않는 포용교육과 책임교육을 실현해야 한다. 미래교육‧포용교육‧책임교육을 위해 최선의 노력을 다하겠다. ■ ‘국가교육위원회 설치법’을 대표 발의했다. 발의 계기와 법안의 주요 내용을 설명한다면. 교육은 주지하다시피 ‘국가의 백년지대계’다. 때문에 교육정책이 갈팡지팡해서는 안됨은 자명하다. 교육정책이 제 자리를 찾지 못할 때 가장 큰 피해를 보는 것은 학생들이다. 단순히 대학입시 제도 개편을 넘어, 다양한 교육 주체들이 새로운 교육 목적과 방법에 대해 깊이 있게 논의해야 하며 이를 바탕으로 정치적 이해관계에서 벗어나 일관된 교육정책을 수립해야 한다. 사회적 공론화와 국민적 합의를 이끌어 중장기 교육정책의 방향을 설정하기 위해 국가교육위원회 설치는 이번 정부에서 꼭 이뤄야 할 과업이다. 국회 교육위원장으로서 ‘국가교육위원회 설치법’을 대표 발의했고, 국가교육위가 조속히 출범하기를 기대하고 있다. 국가교육위 설치는 2002년부터 꾸준히 대선후보의 공약으로 제시됐고 그동안 국가 수준의 교육 개혁을 위한 전담기구가 필요하다는 국민적 공감대가 형성됐다. 아직도 제도적 기반이 마련되지 않은 것은 ‘제도 지체’라고 생각한다. 21대 국회에서만 해도 이미 두 차례의 공청회를 실시했고 법안 논의를 위한 안건조정위원회도 구성됐으므로 곧 가시적인 성과가 있을 것으로 기대한다. ■ 코로나19로 모두가 힘든 시기를 겪고 있지만, 직업구조 변화나 학령인구 감소와 맞물려 대학의 어려움은 특히 크다. 현 대학의 위기를 어떻게 보고 있는지. 최근 박세리와 골프 대결을 벌인 AI ‘엘드릭’의 학습능력을 보면서 ‘2030년이 되면 현재 있는 직업의 47%가 사라질 것’이라는 토마스 프레이의 예측을 실감했다. AI에 의해 대체되는 일자리가 많겠지만, 그보다 더 많은 새로운 일자리가 나타날 것이다. 인간만이 가질 수 있는 창의력과 협업능력이 4차 산업혁명 시대에 더욱 중요한 역량이 될 것이다. 4차 산업혁명 시대를 선도할 수 있도록 대학의 기능과 역할을 재정립해야 한다. 인구 오너스(Demographic Onus) 시기가 본격화되면서 대학에서 모집하는 신입생 정원보다 대학에 입학할 학생이 적어지는 ‘대입 역전현상’이 시작됐다. 벚꽃 피는 순서대로 망한다는 ‘벚꽃엔딩’ 속설이 눈앞의 현실이 된 상황에서 지방대학의 위기감은 더욱 클 것이다. 하지만 학령인구가 줄었다고 교육 수요자가 줄어드는 것은 아니다. 너무나 빠른 세상의 변화로 지식의 반감기가 줄었고 평생학습의 시대가 도래했다. 재직자, 실직자 등 성인 학습자의 계속 교육에 대학이 일정 부분 역할을 해야 한다. ■ 올 대학입시에서 더욱 뚜렷해진 것이 지방대의 어려움이다. 국회 차원에서 어떤 노력을 하고 있는지. 현재까지 폐교한 대학은 총 17곳이며, 교육부는 3년 이내에 지방 사립대학 38개교가 추가로 문을 닫게 될 것으로 전망하고 있다. 전체 인구의 절반 이상이 수도권에 집중하고 있는 우리나라에서 지방소멸에 대한 위협은 어제오늘 일이 아니다. 서남대 사례에서 보듯, 지방대 폐교는 곧 지역의 위기로 이어진다. 국가 균형 발전을 위해서라도 지방대학을 살리기 위해 국가 차원에서 노력해야 한다. 지역의 공공기관이 신규인력을 채용할 때, 지역 인재를 50% 이상 채용할 수 있도록 하는 ‘지방대육성법’ 개정안 발의를 준비하고 있다. 또한, 폐교한 대학의 구성원과 지자체의 피해를 최소화할 수 있도록 폐교대학의 청산을 촉진하는 정책을 추진할 것이다. ■ ‘대학 경쟁력이 국가 경쟁력’이라고 줄곧 강조해 왔다. 대학교육 경쟁력 강화를 위해 가장 선행될 정책은 무엇이라고 보는가. 재정 확보가 관건이라고 생각하고 이 부분에 깊은 관심을 두고 있다. 13년째 계속되는 등록금 동결로 대학의 재정 여건은 한계에 이르렀을 것으로 예상한다. 재정난이 계속될수록 대학이 정부의 평가에 목을 매게 되고 혁신 역량은 발휘될 수 없다. 독일, 노르웨이, 리투아니아 등 OECD 35개국 중 16개 나라에서 대학 무상교육을 시행하고 있는데 우리나라 대학생들은 세계 4위 수준의 높은 등록금을 부담하고 있다. 고등교육에 대한 정부의 투자를 확대해 고등교육 수요자의 교육비 부담을 경감하고 대학의 체제 개편을 이끌어야 한다. ■ 우리나라에 ‘미네르바 스쿨’과 같은 혁신적인 대학이 생기지 못해 안타깝다. 대학 혁신을 유도하기 위해 어떤 정책이 필요한가. 캠퍼스가 없는 미네르바 스쿨이 하버드보다 더 들어가기 힘든 신흥 명문대학으로 우뚝 섰는데, 우리는 아직도 1996년 제정한 ‘대학설립‧운영 규정’의 4대 요건, 즉 교사, 교지, 교원, 수익용기본재산을 적용하고 있어 대학 혁신을 가로막는 걸림돌이 된다. AI 인재 양성에 국가의 미래가 걸렸다고 하면서도 1982년 제정한 ‘수도권정비계획법’에 따라 수도권 대학의 입학정원을 제한하고 있어 서울대 데이터사이언스 대학원은 학생 수를 늘릴 수 없는 형편이다. 4차 산업혁명으로 초지능‧초연결‧초융합이 화두가 되었지만, 우리 대학은 아직도 케케묵은 제도의 틀 안에 갇혀서 학과 간 벽을 허무는 것조차 자유롭지 않다. 포지티브식 규제를 네거티브 방식 규제로 전환해 대학이 지역의 특성을 반영해 자유로운 혁신을 추구할 수 있도록 유도해야 한다. 지난 1월 13일 열린 2020 희망교육대상 시상식. 희망교육대상은 유기홍 위원장과 최교진 세종시 교육감 등 9인의 '희망교육 멘토단'이 코로나19 위기 극복을 위해 노력해온 교육 현장 숨은 영웅을 선정해 수여한다. ■ 교사와 학생, 학부모 등 교육 주체와 대학가에 코로나19 극복을 위한 희망의 메시지를 전한다면. 코로나19 국내 첫 확진자가 발생한 지 1년이 훌쩍 지났다. 거리 두기와 멈춤이 일상이 되었지만, 어려운 가운데서도 우리 교육계는 전 세계적으로도 유례가 없는 전면적이고 장기적인 원격교육을 도입하여 중단 없는 교육을 해냈다. K-방역의 최전선에 의료계의 영웅이 있는 것처럼, 원격교육의 빠른 정착과 교육격차 해소를 위해 보이지 않는 곳에서 헌신해주신 교육계의 숨은 영웅이 많다. 그들의 숭고한 노력에 감사하는 마음을 담아 최근 최교진 세종시 교육감을 비롯한 9인의 멘토단과 함께 교육계의 숨은 영웅을 발굴하여 ‘2020희망교육대상’을 수여하고 감사의 마음을 전한 바 있다. 우리나라의 저력은 위기에서 더욱 빛이 난다. 온라인 수업을 하는 상황에서 학생과의 소통을 강화하고 실시간 쌍방향 수업을 확대하기 위해 자발적으로 노력해주신 학교 현장의 선생님, 불편을 감내하고 각자의 위치에서 최선을 다해주신 학부모와 학생 여러분 모두가 영웅이다. 국회 교육위원장으로서 문재인 정부와 힘을 모아 코로나19 위기를 교육 개혁의 기회로 전환할 수 있도록 최선의 노력을 다하겠다. 저작권자 © 대학저널 무단전재 및 재배포 금지
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[기호일보=디지털뉴스부] 한국장학진흥원이 빅데이터전문가 및 코딩지도사 자격증 취득에 필요한 인강 수강료와 시험 응시료를 모두 지원하는 이벤트의 참여자를 선착순 5000명 한정 전격 모집 중이다. 이벤트 참여 방법은 한국장학진흥원 홈페이지 회원가입 시 추천인 공란에 ‘빅데이터’를 입력하는 것이다. 한국장학진흥원은 국비지원교육카드 없이도 빅데이터분석과정을 수업 받으려는 사람이나 빅데이터분석기사 시험을 준비하려는 이들은 물론 프로그램(C언어, AUTOCAD, 자바) 인강을 통해 코딩을 독학하려는 사람들을 위한 체계적인 커리큘럼을 준비했다. 특히 4차산업혁명 시대에서 각광받고 있는 빅데이터(준)전문가와 코딩지도사 관련 교육 커리큘럼 강좌를 무료수강 할 수 있어 빅데이터학과에서 학습하고 있는 사람이나 코딩 관련 취업을 원하는 수험생들에게 안성맞춤이다. 빅데이터전문가과정은 데이터마이닝 및 데이터사이언스에 관한 내용 및 인공지능(AI)과 파워비(POWERBI) 학습에 필요한 다채로운 교육 내용들이 포함됐다. 프로그래밍 언어 파이썬과 웹크롤링, 데이터분석 교육 콘텐츠를 찾는 사람들에게 도움되는 다양한 콘텐츠도 만날 수 있다. 사고력을 길러주는 다양한 온라인 코딩지도사자격증 교육 프로그램은 어린이들을 위한 초등코딩교육과 유아들을 위한 교육과정이 포함됐으며, 코딩로봇 대회를 준비하려는 청소년들이 즐겁게 수강할 수 있는 과정들도 있다. 엔트리, 스크래치, 아두이노를 이용해 코딩의 원리를 익히려는 비전공자들도 쉽게 이해할 수 있어 눈길을 끈다. 코딩테스트에 참가하려는 이들의 직무 능력을 높여줄 과정들이 포함돼 있어 누구나 코딩 전문 교사로 거듭날 수 있다는 것도 장점이다. 뿐만 아니라 본 이벤트 당첨자들에게 빅데이터전문가를 포함한 총 148개 자격증 교육과정의 인강과 온라인 자격증 취득 시험 응시 혜택을 제공한다. 한편 한국장학진흥원은 자격증 부문 ‘대한민국 우수브랜드대상 시상식에서 ‘우수 브랜드 대상’을 수상 영광을 안았다. 이곳의 모든 자격증 종류는 한국직업능력개발원에 정식으로 등록됐고, 해당 기관 취업 준비에 많은 도움을 준다. 기호일보, KIHOILBO 다른기사 보기저작권자 © 기호일보 무단전재 및 재배포 금지
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지난달 13일 아프리카 알제리의 사막마을 아인세프라의 기온이 영하 3도까지 떨어졌다. 비 한 방울 내리지 않는 사하라 사막에 눈이 쌓였다. 겨울에도 기온이 영상 10도에 가까운 미국 텍사스주에선 영하 18도까지 떨어지는 30년 만의 한파가 닥쳤다. 가상화폐 비트코인은 지난 3일 5만달러를 돌파하는 등 연일 최고치를 경신하며 극적인 폭등세를 유지하고 있다. 이처럼 불확실성이 급증하고 변동성이 최고조에 이르는 시대다. 사람들은 점차 불확실성을 세계를 움직이는 법칙으로 받아들이고 있다. 김용대 서울대 통계학과 및 데이터사이언스대학원 교수는 “이런 시대적 상황에서 중요한 것은 불확실성을 없애려고 무모한 시도를 계속하는 게 아니라 불확실성 자체를 받아들이고 적절하게 대비하는 것”이라고 강조한다. 그러면서 주관적 감에 의존하는 대신 합리적으로 판단하는 통계적 사고법의 필요성을 제기한다. 통계적 사고법이 데이터를 통해 불확실한 사건에 대한 확률을 구하고 적절한 대비책을 제공한다는 것이다. 김 교수가 쓴 《데이터과학자의 사고법》은 불확실성의 시대에 통계와 확률로 구성된 데이터과학이 어떻게 우리 사회와 삶의 문제를 해결할 수 있을지를 보여준다. 저자는 일상 속 사례를 통해 우리를 잘못된 판단으로 이끄는 여러 오류와 편향을 보여주고, 낯설고 어려운 데이터를 읽어내고 해석하며 활용하는 방법을 제시한다. 내 차선만 막히고, 내가 기다리는 버스만 늦게 오고, 내가 선택한 마트 계산대만 사람이 많은 이른바 머피의 법칙을 설명하기 위해 그는 통계학적 조사방법 중 하나인 ‘길이 편이 조사’를 꺼내든다. 저자에 따르면 시내버스의 평균 탑승인원을 구할 때 정부 통계는 전체 100대의 버스에 탄 전체 인원을 100으로 나눠 구한다. 100대 중 한 대에만 100명이 타고 나머지 99대에 0명이 탄다면 평균 탑승인원은 1명이 된다. 반면 시민통계는 시민 1000명을 무작위로 뽑아 각자 탔던 버스에 몇 명이 있었는지 물어본 후 이를 평균한다. 재미있는 점은 시민통계에서 정부통계보다 평균 탑승인원이 항상 크게 나온다는 것. 저자는 “정부가 통계를 조작해서가 아니라 혼잡한 버스에 탄 사람이 혼잡하지 않은 버스에 탄 사람보다 많으므로 시민을 조사하면 혼잡한 버스를 이용한 사람이 뽑힐 확률이 높아지는 것”이라고 설명한다. 2년차 프로야구선수들이 갑자기 부진을 겪는 이른바 ‘2년차 징크스’는 ‘평균으로의 회귀’로 설명한다. 1년차 성적이 평균보다 높은 선수들은 2년차 성적이 1년차 성적보다 낮을 확률이 높아진다. 따라서 2년차 징크스는 당연한 현상이라는 것이다. 행운의 로또번호를 맞추는 갖가지 방법이 지닌 함정은 데이터를 분석하면서 원하는 결과가 나올 때까지 비교를 계속하다 발생하는 ‘다중비교의 오류’로 말해준다. 수학교과서로만 접했던 통계와 확률이 얼마나 우리 일상 속에 많이 사용되고 있는지도 보여준다. 예를 들면 아파트 가격의 등락을 예측하는 것도 ‘조건부 확률’이라는 통계적 사고를 적용한 결과다. 다만 잘못된 데이터와 어림짐작에 근거해 부정확한 분석을 하는 것은 경계한다. 어림짐작과 확률이 얼마나 다른지 보여주기 위해 저자는 정확도 97%의 거짓말탐지기가 왜 법원의 증거로 채택되지 못하는지부터 한 반에 생일이 같은 두 사람이 있는 이유 등을 사례로 제시한다. 책의 후반부에선 통계학이 데이터과학으로 확장되면서 각종 산업현장에서 활약하고 있는 최첨단 데이터과학과 인공지능의 현재와 미래에 대해 설명한다. 인공지능의 윤리적 문제를 비롯해 데이터과학이 지닌 문제들도 도마에 올린다. 저자는 “데이터는 왜곡과 조작에 매우 취약할 뿐 아니라 동일한 데이터를 어떻게 분석하느냐에 따라 전혀 다른 해석이 나온다”며 “모든 통계엔 오류가 있을 수 있기에 데이터를 통해 얻은 판단의 한계와 불완전성을 이해해야 한다”고 강조한다. 은정진 기자 silver@hankyung.com 관련뉴스 인기 갤러리
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진행중 백신 이상반응이 걱정되시나요? (~2021-03-16 23:59:00 종료) fnSURVEY 교육부, 내년부터 3개 첨단학과 신설 승인 제주대학교 정문 /사진=fnDB [제주=좌승훈 기자] 4차 산업혁명으로 전 세계가 빠르게 변화하는 가운데 내년부터 제주대학교에 4차 산업혁명 주요 기술을 다루는 첨단학과가 신설된다. 3일 제주대에 따르면, 교육부는 지난달 3개의 첨단학과 신설을 승인했다. 제주대는 이에 따라 내년 3월부터 승인 학과의 신입생 모집에 나선다. 승인된 학과는 ▷데이터사이언스학과 ▷소프트웨어학부 인공지능(AI) 전공 ▷바이오메디컬정보학과로 학생 수는 총 65명이다. 이는 교육부가 학령인구 감소에 따른 학생 정원 동결·감축 기조에도 변화하는 미래를 선도하기 위한 첨단(신기술) 분야 인재 양성을 위해 첨단학과 신·증설을 유도한 것과 함께, 제주대가 편입학 여석 활용을 통한 자발적 조정 노력에 따른 것이다. 데이터사이언스학과와 인공지능전공은 4차 산업혁명 시대의 인공지능과 빅데이터를 수집·분석·활용하는 기술에 중점을 둔다. 바이오메디컬정보학과는 제주지역 생물자원을 활용한 바이오메디컬과 헬스 분야에 중점을 둔 인재 양성을 목표로 하고 있다. 송석언 제주대 총장은 “신설되는 첨단학과가 시대 흐름을 적극적으로 수용하면서 우리 대학 미래의 혁신 아이콘으로 자리잡을 수 있도록 별도 태스크포스(TF)를 구성해 학과 개설을 차질 없이 추진할 계획”이라고 밝혔다. jpen21@fnnews.com 좌승훈 기자 ※ 저작권자 ⓒ 파이낸셜뉴스, 무단전재-재배포 금지
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교육부, 데이터사이언스·바이오메디컬정보 등 신설 승인 [제주=뉴시스] 제주대학교 전경. (사진=제주대 제공) [제주=뉴시스] 양영전 기자 = 내년부터 제주대학교에 인공지능(AI) 전공 등 첨단학과 3개가 신설된다. 제주대학교는 지난달 교육부가 제주대의 첨단학과 신설을 승인했다고 3일 밝혔다. 새로 생기는 첨단학과는 데이터사이언스학과, 소프트웨어학부 인공지능 전공, 바이오메디컬정보학과로 학생 수는 총 65명이 증원된다. 이는 교육부가 학령인구 감소에 따른 학생 정원 동결·감축 기조에도 변화하는 미래를 선도하기 위한 AI·바이오헬스 등 다양한 첨단(신기술) 분야 인재 양성을 위해 첨단학과 신·증설을 유도하는 것과 함께 제주대가 편입학 여석을 활용하는 등 자발적 조정 노력에 따른 것이다. 신설되는 데이터사이언스학과 및 인공지능전공은 4차 산업혁명 시대의 인공지능과 빅데이터를 수집·분석·활용하는 기술에 중점을 둔다. 바이오메디컬정보학과는 제주지역 생물자원을 활용한 바이오 메디컬과 헬스 분야에 중점을 둔 인재 양성을 목표로 하고 있다. 송석언 제주대 총장은 “신설되는 첨단학과가 시대 흐름을 적극적으로 수용하면서 우리 대학 미래의 혁신 아이콘으로 자리잡을 수 있도록 별도 태스크포스(TF)를 구성해 학과 개설을 차질 없이 추진할 계획이다”고 밝혔다. ◎공감언론 뉴시스 0jeoni@newsis.com
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서울대학교가 유럽 인공지능(AI) 윤리 분야 전문가를 특임교수로 초빙해 한국·아시아 지역에서의 컴퓨터과학 기반의 윤리적 AI 연구에 앞장선다. 2일 차상균 서울대 데이터사이언스대학원장은 AI가 사회로 스며들면서 점점 더 중요해지고 있는 'AI 윤리(AI Ethics)' 분야의 강의와 연구를 개척하기 위해 독일 프랑크푸르트 괴테대학교(Goethe-Universität Frankfurt)의 로베르토 지카리(Roberto Zicari) 교수를 서울대 특임교수로 초빙했다 고 밝혔다. 차 원장은 지카리 교수는 저명한 데이터과학자로 유럽에서 '신뢰할 수 있는 AI(Trustworthy AI)' 분야를 시스템 관점에서 개척하는 전문가 라며 최근 몇년간 유럽, 미국 등에서 다양한 분야의 전문가들을 모아 AI 시스템의 윤리성을 평가하는 포럼 'Z-검사 이니셔티브(Z-Inspection Initiative)'를 만들었다 고 설명했다. 이어 지카리 교수가 이 포럼을 통해 국제 전문가들과 토론한 결과를 축적해 'AI의 윤리적 함의'라는 과목을 만들었고, 이번 학기 서울대에서 이 과목의 3번째 강의를 하게 됐다고 밝혔다. 또 기술을 잘 아는 컴퓨터과학자가 이끄는 AI 윤리 강의는 세계적으로 찾기 어렵다 며 법학전문대학원 허성욱 교수님이 흔쾌히 같이 (강의를) 해주시기로 했다 고 덧붙였다. 차 원장은 유럽연합(EU)은 신뢰할 수 있는 AI에 대한 윤리적 가이드라인을 연구해 발표했고 법 제정에서도 앞서가고 있다 며 지카리 교수와 함께 서울대가 앞장서 한국과 아시아의 '윤리적 AI 시스템 설계(Ethical AI System Design)' 분야를 개척해나갈 생각 이라고 밝혔다. 지카리 교수가 이번 학기 서울대 데이터사이언스대학원에서 진행할 강의 'AI의 윤리적 함의(Ethical Implications of AI)'는 학생들에게 AI 활용에 따른 윤리적 함의를 배우도록 한다. 강의는 사회, 인간, 개인에 미치는 영향은 무엇인가 , AI는 인간에게 봉사하는가 등의 질문을 다룬다. 강의는 또 유럽위원회 AI 전문가들이 정의한 신뢰할 수 있는 AI에 대한 7가지 핵심 원칙과 요구사항, 'Z-검사'를 이용해 신뢰할 수 있는 AI를 실제로 평가하는 방법을 다룬다. 핵심 원칙은 인간의 결정권, 기술적 강건성과 안정성, 개인정보보호와 데이터거버넌스, 투명성, 다양성·비차별성·공정성, 사회적·환경적 복지, 책임 등이다. 앞서 차 원장은 포스트코로나 시대 대한민국이 선진국으로 나아가기 위해 데이터과학·AI 연구 분야에서 학계와 산업계, 학문분야 등의 경계를 가르지 않는 연구와 도전이 필요하며 이를 주도할 뛰어난 연구역량을 갖춘 해외 인재들을 적극 유치해야 한다고 주장해 왔다. 이달부터 구글리서치 소속 이준석 박사를 기업 겸직 서울대 데이터사이언스대학원 교수로 영입한 사례가 대표적이다. AI 윤리 분야에서도 지카리 교수를 초빙해 이같은 기조를 이어가는 모습이다. 차상균 서울대학교 데이터사이언스대학원장[유대길 기자, dbeorlf123@ajunews.com]
데이터 사이언스
▲ 이용섭 광주광역시장(왼쪽)이 26일 오전 서울시 관악구 서울대 행정관 대회의실에서 오세정 서울대 총장(가운데), 정성택 전남대 총장(오른쪽)과 인공지능 및 지역혁신플랫폼 사업 공동발전을 위한 업무협약을 체결하고 있다. (광주=브레이크뉴스) 이학수 기자 =광주광역시와 서울대, 전남대가 데이터사이언스 등 인공지능 분야의 교육‧연구와 지역혁신플랫폼 사업 발전 및 연관 산업육성에 서로 협력키로 했다. 광주시와 서울대, 전남대는 지난 26일 오전 서울대학교 대회의실에서 이용섭 시장, 오세정 서울대 총장, 차상균 서울대 데이터사이언스 대학원장, 정성택 전남대 총장 등이 참석한 가운데 데이터사이언스‧지역혁신플랫폼 사업 발전을 위한 업무협약을 체결했다. 서울대학교는 지난 2019년 혁신성장을 이끌어 갈 전문인력 양성 전문대학원인 데이터사이언스 대학원이 교육부로부터 거점대학으로 선정돼 데이터과학 분야의 석·박사 교육과정을 개설해 인재를 양성하고 있다. 전남대학교는 지난해 대학과 기업, 지역 공공기관의 협업을 통해 인재를 키우는 지역혁신플랫폼 사업에 선정돼 에너지신산업과 미래형 운송기기 등 2대 핵심 분야에서 산학협력과 인재양성 사업을 하고 있다. 광주시는 서울대와 전남대가 추진하는 사업의 시너지 효과를 내기 위해 시와 양 대학이 서로 협력해 교육 및 인력을 교류하고 공동 연구개발과 기술교류를 통해 전남대가 데이터사이언스 지역 거점대학으로 나아갈 수 있도록 이번 협약을 추진했다. 협약의 주요 내용은 ▲데이터 사이언스 등 인공지능 분야의 공동연구개발과 기술교류 ▲인공지능 분야의 교육·인력교류, 벤처창업 등 지원 ▲미래지향 대학교육혁신을 통한 신산업 맞춤형 인재 양성 ▲대학간 개방과 공유의 실현을 위한 인적, 물적 자원 공유 및 정책 발굴 등 상호발전과 우호증진에 필요한 전반적인 사항 등이다. 특히 서울대 데이터사이언스대학원은 제조 산업 분야의 디지털 혁신을 위한 ‘국가 제조 AI 플랫폼 KAMP.AI를 설립했고, 구글 본사와 협약 체결을 통해 AI 교육 콘텐츠 개발 및 연구도 진행하고 있다. 또, 인공지능과 정밀의학 분야에서 서울대학교 병원과 협력체계를 구축해 미래 의료 빅데이터 처리‧분석 능력을 갖춘 학석사, 석박사 연계 프로그램을 개발할 예정이다. 이에 서울대는 그동안 축적해온 데이터 기반의 대학 교육‧연구 체계 혁신노하우와 인재 양성 등에 관한 내용을 전남대(지역혁신 플랫폼 사업단 총괄대학)와 공유하는 한편, 광주시와 저비용, 고성능, 고전력 효율의 새로운 AI 클라우드 연구개발 및 상용화에 협력해 나갈 예정이다. 아울러 협약 목적을 원활하게 달성할 수 있도록 실무책임자로 구성된 운영협의체를 설치·운영하고, 인공지능 분야의 인력교류 등 인적, 물적 공유에 적극 협력하기로 했다. 또, 서울대 안에 광주시‧전남대가 주축이 된 AI거점센터 설치도 추진하기로 했다. 이용섭 광주시장은 “이번 협약은 대학과 지자체가 시대를 선도하는 중차대한 과제인 AI산업에 힘과 지혜를 모으는 상징적인 의미가 있다”며 “앞으로 서울대와 전남대는 글로벌 경쟁력을 갖춘 혁신대학으로, 우리 광주는 국가AI데이터센터 기반의 연구개발과 기술교류 활성화를 통해 AI 4대강국 대한민국을 뒷받침할 인공지능 중심도시로 도약하는 계기가 되기를 기대한다”고 말했다. 아래는 위의 글을 구글번역이 번역한 영문의 이다. Below is an English translated by Google Translate. Seoul National University-Gwangju City-Chonnam National University Fostering data science-based AI industry and nurturing talents-… 26th Mayor Yong-seop Yong-seop of Gwangju-Seoul National President Oh Se-jung-Chonnam National University President Jeong Seong-taek MOU (Gwangju = Break News) Reporter Haksu Lee = Gwangju Metropolitan City, Seoul National University, and Chonnam National University have decided to cooperate with each other in education and research in the field of artificial intelligence, such as data science, and the development of regional innovation platform projects and related industries. Gwangju City, Seoul National University, and Chonnam National University signed a business agreement for the development of data science and regional innovation platform business with Mayor Yong-seop Yong-seop, Seoul National University president Oh Se-jeong, Seoul National University president Cha Sang-gyun, and Chonnam National University president Jeong Seong-taek at the conference room of Seoul National University on the morning of the 26th. . The Graduate School of Data Science, a graduate school specialized in nurturing professionals who will lead innovative growth in 2019, was selected as a base university by the Ministry of Education, and is cultivating talent by opening master's and doctoral courses in the field of data science. Chonnam National University was selected as a regional innovation platform project that fosters talent through collaboration between universities, companies, and local public institutions last year, and is conducting industry-academia cooperation and human resource development projects in two key areas, such as the new energy industry and future transportation equipment. In order to create a synergy effect in the projects promoted by Seoul National University and Chonnam National University, Gwangju City has made this agreement so that Chonnam National University can move forward as a base university in the data science region through joint R&D and technology exchanges, as well as exchanges of education and personnel through cooperation between the city and both universities. Promoted. The main contents of the agreement are ▲Joint R&D and technology exchange in artificial intelligence fields such as data science ▲Support for education and manpower exchange in artificial intelligence, venture startups, etc. These are general matters necessary for mutual development and promotion of friendship, such as sharing human and material resources and discovering policies for realization of sharing. In particular, Seoul National University Graduate School of Data Science has established the “national manufacturing AI platform KAMP.AI” for digital innovation in the manufacturing industry, and is also developing and researching AI educational contents through an agreement with Google headquarters. In addition, in the field of artificial intelligence and precision medicine, a cooperative system with Seoul National University Hospital will be established to develop a linkage program with a bachelor's degree and a master's degree with the ability to process and analyze future medical big data. Accordingly, Seoul National University shared the data-based university education and research system innovation know-how and talent training, etc., accumulated so far with Chonnam National University (the University of Regional Innovation Platform Project Group), while researching a new AI cloud with Gwangju City and low-cost, high-performance, and high-power efficiency. We plan to cooperate in development and commercialization. In addition, in order to smoothly achieve the purpose of the agreement, it has decided to install and operate an operating consultative body composed of working-level managers, and actively cooperate in sharing people and materials, such as manpower exchange in the field of artificial intelligence. In addition, it has also decided to promote the establishment of an AI base center in Seoul National University, where Gwangju City and Chonnam National University are the main pillars. Gwangju Mayor Yong-seop Yong-seop said, “This agreement has a symbolic meaning of gathering strength and wisdom in the AI industry, which is an important task leading the times by universities and local governments.” “In the future, Seoul National University and Chonnam National University are innovative universities with global competitiveness. We look forward to becoming an opportunity to become an artificial intelligence-oriented city that will support Korea, the four major AI powers, through the vitalization of research and development and technology exchange based on the national AI data center. 원본 기사 보기: 브레이크뉴스 전남
데이터 사이언스
이용섭 시장 “국가AI데이터센터 기반 연구개발·기술교류 활성화 기대” ▲26일 오전 이용섭 광주광역시장(왼쪽 네번째)이 서울시 관악구 서울대 행정관 대회의실에서 오세정 서울대 총장(왼쪽 다섯째), 정성택 전남대 총장(왼쪽 여섯째)과 인공지능 및 지역혁신플랫폼 사업 공동발전을 위한 업무협약을 체결하고 있다.(사진제공=광주광역시) [일요서울ㅣ광주 안애영 기자] 광주광역시와 서울대, 전남대가 데이터사이언스 등 인공지능 분야의 교육‧연구와 지역혁신플랫폼 사업 발전 및 연관 산업육성에 서로 협력키로 했다. 광주시와 서울대, 전남대는 26일 오전 서울대학교 대회의실에서 이용섭 시장, 오세정 서울대 총장, 차상균 서울대 데이터사이언스 대학원장, 정성택 전남대 총장 등이 참석한 가운데 데이터사이언스‧지역혁신플랫폼 사업 발전을 위한 업무협약을 체결했다. 서울대학교는 지난 2019년 혁신성장을 이끌어 갈 전문인력 양성 전문대학원인 데이터사이언스 대학원이 교육부로부터 거점대학으로 선정돼 데이터과학 분야의 석·박사 교육과정을 개설해 인재를 양성하고 있다. 전남대학교는 지난해 대학과 기업, 지역 공공기관의 협업을 통해 인재를 키우는 지역혁신플랫폼 사업에 선정돼 에너지신산업과 미래형 운송기기 등 2대 핵심 분야에서 산학협력과 인재양성 사업을 하고 있다. 광주시는 서울대와 전남대가 추진하는 사업의 시너지 효과를 내기 위해 시와 양 대학이 서로 협력해 교육 및 인력을 교류하고 공동 연구개발과 기술교류를 통해 전남대가 데이터사이언스 지역 거점대학으로 나아갈 수 있도록 이번 협약을 추진했다. 협약의 주요 내용은 ▲데이터 사이언스 등 인공지능 분야의 공동연구개발과 기술교류 ▲인공지능 분야의 교육·인력교류, 벤처창업 등 지원 ▲미래지향 대학교육혁신을 통한 신산업 맞춤형 인재 양성 ▲대학간 개방과 공유의 실현을 위한 인적, 물적 자원 공유 및 정책 발굴 등 상호발전과 우호증진에 필요한 전반적인 사항 등이다. 특히 서울대 데이터사이언스대학원은 제조 산업 분야의 디지털 혁신을 위한 ‘국가 제조 AI 플랫폼 KAMP.AI를 설립했고, 구글 본사와 협약 체결을 통해 AI 교육 콘텐츠 개발 및 연구도 진행하고 있다. 또, 인공지능과 정밀의학 분야에서 서울대학교 병원과 협력체계를 구축해 미래 의료 빅데이터 처리‧분석 능력을 갖춘 학석사, 석박사 연계 프로그램을 개발할 예정이다. 이에 서울대는 그동안 축적해온 데이터 기반의 대학 교육‧연구 체계 혁신노하우와 인재 양성 등에 관한 내용을 전남대(지역혁신 플랫폼 사업단 총괄대학)와 공유하는 한편, 광주시와 저비용, 고성능, 고전력 효율의 새로운 AI 클라우드 연구개발 및 상용화에 협력해 나갈 예정이다. 아울러 협약 목적을 원활하게 달성할 수 있도록 실무책임자로 구성된 운영협의체를 설치·운영하고, 인공지능 분야의 인력교류 등 인적, 물적 공유에 적극 협력하기로 했다. 또, 서울대 안에 광주시‧전남대가 주축이 된 AI거점센터 설치도 추진하기로 했다. 이용섭 광주시장은 “이번 협약은 대학과 지자체가 시대를 선도하는 중차대한 과제인 AI산업에 힘과 지혜를 모으는 상징적인 의미가 있다”며 “앞으로 서울대와 전남대는 글로벌 경쟁력을 갖춘 혁신대학으로, 우리 광주는 국가AI데이터센터 기반의 연구개발과 기술교류 활성화를 통해 AI 4대강국 대한민국을 뒷받침할 인공지능 중심도시로 도약하는 계기가 되기를 기대한다”고 말했다. 안애영 기자 aayego@ilyoseoul.co.kr 저작권자 © 일요서울i 무단전재 및 재배포 금지
데이터 사이언스
인공지능 분야 교육·인력 교류, 맞춤형 인재 양성, 벤처창업 지원 [보안뉴스 박미영 기자] 광주광역시와 서울대, 전남대가 데이터사이언스 등 인공지능 분야의 교육·연구와 지역혁신플랫폼 사업 발전 및 연관 산업 육성에 서로 협력하기로 했다. 광주시와 서울대, 전남대는 지난 26일 데이터사이언스·지역혁신플랫폼 사업 발전을 위한 업무협약을 체결했다. [사진=광주광역시] 서울대는 지난 2019년 혁신성장을 이끌어 갈 전문인력 양성 전문대학원인 데이터사이언스 대학원이 교육부로부터 거점대학으로 선정돼 데이터과학 분야의 석·박사 교육과정을 개설해 인재를 양성하고 있다. 전남대는 지난해 대학과 기업·지역 공공기관의 협업을 통해 인재를 키우는 지역혁신플랫폼 사업에 선정돼 에너지 신산업과 미래형 운송기기 등 2대 핵심 분야에서 산학협력과 인재 양성 사업을 하고 있다. 광주시는 서울대와 전남대가 추진하는 사업의 시너지 효과를 내기 위해 시와 양 대학이 서로 협력해 교육 및 인력을 교류하고 공동 연구개발과 기술 교류를 통해 전남대가 데이터사이언스 지역 거점대학으로 나아갈 수 있도록 이번 협약을 추진했다. 협약의 주요 내용은 △데이터 사이언스 등 인공지능 분야의 공동연구 개발과 기술 교류 △인공지능 분야의 교육·인력 교류와 벤처창업 등 지원 △미래 지향 대학교육 혁신을 통한 신산업 맞춤형 인재 양성 △대학 간 개방과 공유의 실현을 위한 인적·물적 자원 공유 및 정책 발굴 등 상호 발전과 우호 증진에 필요한 전반적인 사항 등이다. 특히 서울대 데이터사이언스대학원은 제조 산업 분야의 디지털 혁신을 위한 ‘국가 제조 AI 플랫폼 KAMP.AI를 설립했고, 구글 본사와 협약 체결을 통해 AI 교육 콘텐츠 개발 및 연구도 진행하고 있다. 또 인공지능과 정밀의학 분야에서 서울대병원과 협력체계를 구축해 미래 의료 빅데이터 처리·분석 능력을 갖춘 학석사, 석박사 연계 프로그램을 개발할 예정이다. 이에 서울대는 그동안 축적해 온 데이터 기반의 대학 교육·연구 체계 혁신 노하우와 인재 양성 등에 관한 내용을 전남대(지역혁신 플랫폼 사업단 총괄대학)와 공유하는 한편, 광주시와 저비용·고성능·고전력 효율의 새로운 AI 클라우드 연구개발 및 상용화에 협력해 나갈 예정이다. 아울러 협약 목적을 원활하게 달성할 수 있도록 실무책임자로 구성된 운영협의체를 설치·운영하고, 인공지능 분야의 인력교류 등 인적·물적 공유에 적극 협력하기로 했다. 또 서울대 안에 광주시·전남대가 주축이 된 AI거점센터 설치도 추진하기로 했다. 이용섭 광주시장은 “이번 협약은 대학과 지자체가 시대를 선도하는 중차대한 과제인 AI산업에 힘과 지혜를 모으는 상징적인 의미가 있다”며, “앞으로 서울대와 전남대는 글로벌 경쟁력을 갖춘 혁신대학으로, 우리 광주는 국가AI데이터센터 기반의 연구개발과 기술 교류 활성화를 통해 AI 4대 강국 대한민국을 뒷받침할 인공지능 중심도시로 도약하는 계기가 되기를 기대한다”고 말했다. [박미영 기자( mypark@boannews.com)] 저작권자:> www.boannews.com) 무단전재-재배포금지> 저작권자:>
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사진=씨티은행 한국씨티은행은 국제 비영리 청소년 교육기관 JA코리아와 2월 25일 오후 서울시 종로구 새문안로 소재 한국씨티은행에서 ‘씨티-JA 샤이닝 퓨처 프로그램’ 후원 협약식을 갖고, 씨티재단 후원금 약 2억7천여만원을 전달했다. 한국씨티은행은 JA 코리아와 함께 취업을 앞둔 특성화고 학생들에게 취업에 필요한 실질적교육을 제공하고,사회진출을 돕기 위해 취업역량강화 프로그램을 운영하고 있다. 2020년부터는 여대생을 위한 IT 진로 취업 교육과 장애학생들의 디지털 격차 해소를 위한 IT 교육을 시작하였다. 2015년에 시작된 본 프로그램에는 지금까지 전국 14개 지역 98개교에서 약 5,000여 명의 학생들이 참여하였으며, 그 중 약 2,700여명이 취업에 성공하였다. 프로그램에 참여하는 학생들은 취업 특강 참석과 다양한 기업에 종사하는 멘토와의 만남을 통한 직무 및 진로 탐색 그리고 자기소개서 첨삭 및 실전 모의 면접 등 취업을 준비하기 위한 다양한 기회를 갖게 하며, 이를 통해 자신에게 맞는 취업 전략을 수립하고 실제 취업 준비를 위한 도움도 받게 된다. 또한 금융격차해소를 위해 소외지역 고등학생을 대상으로 경제금융교육도 진행할 예정이다. 이날 협약식에 참석한 유명순 한국씨티은행장은 “취업역량강화 프로그램이 학생들의 사회 진출을 돕고직장생활을 위한 소중한 발판이 되길 바란다”고 밝혔다. 한편, 본 프로그램은 취업에 실질적으로 도움이 되는 커리큘럼과 임직원 참여로 학생들과 교사 모두에게 좋은 평가 받고 있다. 지난해 프로그램에 참여했던 대구여자상업고등학교에 재학중인 한 3학년 학생은 “데이터사이언스 교육을 통해 디지털 역량을 강화할 수 있는 기회를 가질 수 있었고, 코로나로 인해 온라인 공간에서나마 멘토들의 조언을 통해 실질적인 취업 전략을 구상할 수 있는 큰 도움을 받았다”는 참여 소감을 밝히기도 하였다. 저작권자 © 더리포트 무단전재 및 재배포 금지 댓글삭제 삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다. 그래도 삭제하시겠습니까? 비밀번호 댓글 0 댓글쓰기 계정을 선택하시면 로그인·계정인증을 통해 댓글을 남기실 수 있습니다.
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▲ DL이앤씨가 건설현장에서 드론을 활용하고 있다. ⓒ DL이앤씨 DL이앤씨는 인공지능(AI) 기술을 사업 기획 단계부터 적용할 계획이라고 8일 밝혔다. DL이앤씨는 사업의 장벽을 넘어서는 유연한 발상으로 AI, 건설정보모델링(BIM), 드론, 사물인터넷(IoT) 등 최신 디지털 기술을 적극적으로 업무에 활용, 고객의 기대에 부응하겠다는 포부를 밝혔다. 하나의 프로젝트에 수천 건의 설계안을 만들고 최적의 디자인을 도출해 첨단 품질관리 기술을 선보인다는 계획이다. 이에 따른 △품질 개선 △안전사고 감소 △생산성 20% 향상도 기대하고 있다고 DL이앤씨는 덧붙였다. 최영락 DL이앤씨 주택사업본부 전문임원은 디지털 기술로 품질과 안전 등 관리 가능한 범위가 대폭 확대됐다 며 고객만족을 위해 적극적인 기술 활용을 통한 개방형 혁신을 완성해 나가겠다 고 말했다. ⓒ 세이프타임즈 저작권자 © 누구나 안심하고 살 수 있는 세상을 만드는 언론 세이프타임즈> 무단전재 및 재배포 금지 세이프타임즈> 트윗하기 민경환 기자 다른기사 보기
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SK텔레콤(017670)이 사상 최대 규모의 임금협상 타결금 800만원을 전 직원에게 지급하며 게임업계 중심으로 이어져 오던 임금인상 릴레이에 합류했다. 정당한 성과급 반영을 원하는 임직원들의 요구와 인재 영입 경쟁에 따른 연봉 인상 도미노 현상이 게임·플랫폼 업계를 넘어 전통 정보통신기술(ICT) 업계로까지 확산하고 있는 것이다. 특히 비록 일회성이긴 하지만 SK텔레콤이 임금협상 타결금을 지급한 만큼 경쟁사인 KT(030200)와 LG유플러스(032640) 등도 급여인상 압박을 받을 것으로 보인다. SK텔레콤은 한 달 간 집중교섭이 이뤄진 노사 임금협상 TF에서 임금협상 타결금 명목으로 전 직원에게 800만원을 지급하기로 잠정 합의했다고 8일 밝혔다. SK텔레콤 직원이 5,000여명에 달하는 점을 감안하면 전체 타결금 금액은 400억원 이상이 될 것으로 보인다. SK텔레콤은 매년 임단협을 통해 보너스 형태로 일정수준의 타결 축하금을 지급해 왔다. 전 직원 800만원 지급은 사상 최대 규모로 이달 중 일시불로 지급된다. viewer 이외에도 SK텔레콤 노사는 별도로 월 20여만원 수준의 연봉을 인상하고, 인센티브 지급 기준도 타겟인센티브(TI)와 프로핏 쉐어링(PS)으로 재정비하기로 했다. 이번 개선 사항은 오는 11일 조합원 투표 등 절차를 통해 최종 확정하고 2021년 성과급부터 적용할 예정이다. 이번 SK텔레콤의 성과급 인상은 SK하이닉스부터 시작된 성과급 기준 논란과 최근 ICT 업계에 불고 있는 연봉인상 분위기가 반영된 것으로 분석된다. SK텔레콤 역시 지난 해 경영성과 대비 성과급이 예상보다 적다는 직원들의 불만이 고조 되는 등 홍역을 앓아 왔다. 지난 해 SK텔레콤 매출액은 18조6,000억 원으로 전년 대비 5.9%, 영업이익은 1조3,000억 원으로 같은 기간 21.8% 성장했다. 하지만 작년분 성과급이 전년 보다 20% 정도 줄어들자 노조는 공식적으로 문제를 제기했다. 이에 SK텔레콤은 성과급 기준을 영업이익 등 대체 지표로 대신하는 등 직원 개인이 예측할 수 있도록 제도 개선안을 내놨다. 업계 한 관계자는 “SK텔레콤의 경우 성과급 기준 문제가 이슈가 되면서 임금협상에서 노조가 강세를 보였다”며 “최근 ICT업계의 릴레이 급여 인상도 한 몫 한 것으로 보인다”고 말했다. 실제 지난 해 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)에도 불구하고 경영 성과가 크게 개선된 게임 등 ICT업계는 앞다퉈 연봉을 인상했고, 부족한 ICT 개발인력 채용을 위해 신입사원 연봉도 크게 높였다. 지난 달 1일 넥슨이 800만원 인상한 것을 시작으로 넷마블, 컴투스, 게임빌 등도 줄줄이 800만원 인상을 했다. 이어 크래프톤이 개발직군을 대상으로 2,000만원의 파격적인 연봉 인상을 하기도 했다. SK텔레콤 관계자는 “올해 임금 인상 합의안은 통신업계를 넘어 ICT 산업 전체에서 최근 치열해지고 있는 인재 유치 경쟁에서 최고의 인재 확보하기 위한 것 이라며 최상의 서비스를 만들기 위해 최고 수준의 인재들에 대한 보상을 하겠다는 의지의 표현”이라고 말했다. 시장의 시선은 이제 KT와 LG유플러스로 쏠린다. 이동통신 1위 사업자인 SK텔레콤이 상당 수준의 급여인상을 단행한 만큼 2, 3위 사업자에 대한 압박이 커질 수 있기 때문이다. 이통업계 한 관계자는 “SK텔레콤이 업종에서 1등 기업이긴 하지만 지난 해 경쟁 이통사들의 성과도 나쁘지 않아 구성원들의 인상 요구가 높아질 가능성이 높다”며 “게다가 최근 이통사들이 집중하고 있는 ‘디지털 전환’(DT)을 위해 인공지능(AI), 클라우드 등 다양한 분야에 전문적인 인재에 대한 수요도 높아진 만큼 우수 인재를 확보하기 위한 연봉 인상 등의 당근책은 필수 요소”라고 강조했다. /노현섭 기자 hit8129@sedaily.com, 오지현 기자 ohjh@sedaily.com < 저작권자 ⓒ 서울경제, 무단 전재 및 재배포 금지 >
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한국의 AI 혁명가들 (6) 네이버 하정우 AI LAB 소장·성낙호 Biz AI 책임리더 “GPT-3와 같은 글로벌 인공지능(AI) 언어 모델에 한국어가 차지하는 비중은 소수점에 불과합니다. 해외 기업들이 구축해 놓은 모델에 종속된다면, 머지않아 국내 전 산업계가 타격을 받을 것입니다.” 지난달 18일 경기 성남시 네이버 그린팩토리에서 만난 하정우 네이버 AI LAB 연구소장(44), 성낙호 네이버 클로바 CIC Biz AI 책임리더(42)는 네이버의 AI 개발을 이끄는 최전선 지휘관이다. 업계와의 선의의 경쟁에 몰두해 있을 법한 두 ‘장수’ 입에선 ‘연합’ ‘동맹’이란 단어가 자주 흘러나왔다. 이들은 “한국의 AI 생태계 조성을 위해선 카카오든 누구든 모두와 협업할 수 있다”며 글로벌 기업에 맞설 ‘K-연합군’이 필요하다고 강조했다. 논문 실적 1위·슈퍼컴까지 보유 사내독립기업 클로바 CIC와 지난해 이곳에서 분리된 AI LAB은 현 네이버 AI 연구의 핵심 조직이다. 연관된 인력 수는 대외비다. 업계에선 한국과 일본을 포함해 1000명 정도일 것으로 추산한다. 두 리더는 전체 AI연구의 현장을 책임지고 있다. 독특한 성과지표(KPI)는 네이버 AI 조직의 특징이다. 바로 정규 논문 발표 횟수다. 네이버는 지난해에만 정상급 AI 관련 학회에서 43개의 논문 발표 실적을 올렸다. 경쟁사 카카오의 두 배 수준으로, 국내 최대 규모다. 올해는 벌써 논문 19개를 발표했다. 회사 차원의 투자와 관심이 있었기에 가능한 일이다. 네이버는 지난해 10월 AI 연구를 위해 700페타플롭(PF·초당 1000조 번 연산)급 성능의 ‘슈퍼컴퓨터’를 사들였다. 국내 기업 최초 사례다. 슈퍼컴은 구축에만 수백억원이 드는 것으로 알려졌다. 하 소장은 “네이버의 최근 5년간 매출이 4조~5조원 규모인데, 이 중 25%가 연구개발(R&D)에 사용되고 있다”며 “R&D의 핵심 투자가 AI에 몰리고 있어 장비와 연구 실적의 기반을 닦을 수 있었다”고 소개했다. ○한국어 AI 모델 구축에 힘 합쳐야 국내 최고 수준의 인력과 제반 인프라를 갖췄지만, 두 책임자의 어투엔 근심이 가득했다. 글로벌 AI 기업들과의 격차가 잘못하면 ‘기술 종속성’으로 귀결될 수 있다는 우려다. 통상 AI는 데이터를 입력받으며 학습하고 성장한다. 하지만 데이터의 근간이 되는 글로벌 인터넷 문서와 출판물 자료 등 데이터의 60% 이상이 영어로 돼 있다는 것이 업계 추산이다. 한국어는 해외 기업들의 AI 언어모델에서 사실상 학습되지 못하고 있는 것이다. 성 리더는 “AI 역사상 최강의 자연어 처리 인공지능으로 평가받고 있는 오픈AI사의 GPT-3 API(프로그램 언어 형식)를 분석해보면, 97%가 영어고 0.01%가 한국어일 정도로 언어적 편향성이 심각하다”며 “애초에 인터넷상에 한국어 데이터가 0.6%밖에 안 되니 벌어지는 현상”이라고 말했다. 네이버가 한국어 기반의 ‘초거대 AI’를 목표로 삼은 것도 이 때문이다. 100억 개의 변수도 거뜬히 처리하는 고도화 모델이 목표다. 하 소장은 “이미 AI는 세계 각국의 국가 생산성을 뒤바꿀 정도로 진화했기 때문에, AI 주권을 수호한다는 마음으로 누군가가 개발에 나설 필요가 있다”고 강조했다. 이를 위해 네이버는 KAIST, 서울대 등 학교와의 산학연계도 강화할 예정이다. 그는 “오픈AI를 넘어서는 게 목표”라고 했다. ○ESG까지 챙기는 AI 개발 중 K-연합군을 구상 중인 네이버는 최근 다양한 AI 성공사례를 내놓고 있다. 향후엔 환경(E)·사회(S)·지배구조(G) 측면을 충족하는 AI ESG 기술까지 내놓을 예정이다. 네이버의 AI 기술력은 코로나19 사태와 맞물리면서 뜻하지 않게 부각됐다. 클로바CIC가 개발한 ‘클로바 케어콜’은 음성인식 기술과 자연어 처리 기술로 가상의 전화 상담사를 만들어냈다. 성 리더는 “코로나 사태에서, 접촉자 확인을 사람이 일일이 진행할 수 없자 AI콜이 널리 쓰였다”고 말했다. ‘클로바더빙’과 같은 AI 기반 음성 합성기는 학교 선생님들의 호응을 얻었다. 비대면 교육 수요를 타고 ‘붐’이 일었다. 네이버는 다음달 대형 AI 콘퍼런스 개최를 기획하고 있다. AI 분야 성과와 향후 비전을 공유하고, 함께할 기업과 학계 인사들의 중지를 모으는 자리다. 독거노인, 소상공인을 위한 AI 기술 해법 등 사회적 역할에 대한 비전도 준비하고 있다. 하 소장은 “AI의 편향성과 신뢰 가능성의 문제는 다시금 ‘AI 겨울’을 부를 수 있다”며 “국내 기업들과 학교가 모여 지속 가능한 성장을 도모해야 한다”고 강조했다. 이시은 기자 see@hankyung.com 모바일한경 구독신청 지면 구독신청 ⓒ 한경닷컴, 무단전재 및 재배포 금지
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SK하이닉스가 업계 최대 용량인 18기가바이트(GB) LPDDR5 모바일 D램을 양산한다고 밝혔다. 기존 제품 대비 처리 속도가 20% 빨라진 신제품은 최고 사양 스마트폰에 장착돼 고해상도 게임과 동영상을 재생하는 데 최적의 환경을 지원한다는 설명이다. 8일 SK하이닉스는 글로벌 정보기술(IT) 업체 에이수스(ASUS)가 출시할 예정인 게이밍 스마트폰 `로그(ROG)5`에 자사 제품을 공급한다고 밝혔다. 로그5는 18GB 용량의 LPDDR5 D램을 채용한 첫 스마트폰이다. SK하이닉스가 양산에 돌입한 신제품은 10나노미터급(1z) 공정에서 생산되며, 기존 스마트폰에 탑재된 모바일 D램(LPDDR5·초당 5500메가비트)보다 약 20% 빨라진 초당 6400메가비트 속도로 동작한다. 풀(F)HD급 영화(5GB) 10편에 해당하는 데이터를 1초 만에 처리할 수 있는 속도다. D램은 정보를 기록하거나 기록해둔 정보를 읽거나 수정하는 역할을 하는데, 처리 속도가 향상되면 그만큼 사용자가 높은 화질의 영상을 재생하거나 고사양 모바일 게임을 구동해도 끊김이나 지연 없이 이용 가능하다. 또 이전 세대인 LPDDR4에 비해서는 속도가 50% 이상 빨라졌으며 동작 전압은 1.1볼트(V)에서 1.05V로 4.5%가량 줄었다. 배터리 용량이 한정된 모바일 기기에 사용되는 D램은 처리 속도뿐 아니라 동작 전압을 낮추는 것이 핵심 요소다. SK하이닉스 관계자는 16GB 제품보다 용량이 커지면서 데이터 일시 저장 공간이 확대돼 처리 속도와 영상 품질이 개선될 것 이라고 말했다. SK하이닉스는 신제품을 통해 스마트폰 업체들이 이전 세대보다 한층 성능이 우수한 스마트폰을 출시할 수 있을 것으로 기대했다. 또 향후 초고성능 카메라 애플리케이션, 인공지능(AI) 등 최신 기술로 신제품 적용 범위가 계속 넓어질 것으로 예측했다. 특히 스마트폰용 모바일게임 시장 규모가 급증하고 있어 성장 여력이 크다는 분석이다. 모바일게임 시장은 기기 특성상 이용자 확보가 용이하고 휴대성이 좋아 이용자 수가 지속적으로 증가하고 있다. 시장조사기관 스태티스타는 지난해 14억8100만명이었던 전 세계 모바일게임 이용자 규모가 2023년에는 17억명에 달할 것으로 전망했다. 게임 전문 시장조사기관 뉴주는 모바일게임 시장 규모가 지난해 91조7000억원에서 2022년에는 115조원까지 성장할 것으로 분석했다. 그뿐만 아니라 최근 높은 사양을 요구하는 모바일 게임 출시가 이어지고 있어 높은 사양의 모바일 기기에 대한 수요는 빠르게 증가하고 있다. 게임 구동 여부뿐 아니라 서바이벌 슈팅 게임 등 모바일 기기 사양이 게임의 승패에 직결되는 경우가 많기 때문이다. 시장조사기관 옴디아에 따르면 LPDDR5 D램 수요는 현재 모바일 D램 전체 시장에서 약 10%를 차지하고 있다. 첨단기기 적용 범위가 갈수록 늘어나는 데 맞춰 매년 수요가 크게 늘어 2023년에는 50%를 넘어서고 2024년에는 77.6%까지 증가할 것이란 전망이다. 현재 LPDDR5는 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론만 양산 중이다. [박재영 기자] [ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단전재 및 재배포 금지]
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▲리브부동산. [에너지경제신문 송두리 기자] KB국민은행은 종합부동산금융플랫폼 KB부동산 리브(Liiv)온(ON)의 차세대 버전 리브부동산을 8일 출시했다. 리브부동산은 지난해 11월 베타버전을 출시한 뒤 지난달 리브부동산 앱 정식버전과 웹 사이트를 동시에 오픈했다. 리브부동산 앱은 플레이스토어와 앱스토어에서 다운로드 받으면 무료로 이용할 수 있다. 리브부동산의 주요 특징은 △KB시세·실거래가·매물가격·공시가격·인공지능(AI)예측시세·빌라시세 등 부동산 가격정보를 한 곳에서 조회할 수 있는 꿀시세 △끊김 없이 빠른 속도로 이동하는 꿀지도 △유튜브·구글·네이버·다음의 단지 검색 결과를 한 번에 모은 꿀단지 △KB시세 대비 저렴한 매물을 찾아 보여주는 꿀매물 △부동산 전문가의 독점 콘텐츠를 담은 꿀정보 등이다. 리브부동산은 앞으로 고객 이용패턴을 분석해 UX·UI를 개편하고, 아파트 분양정보를 모은 ‘분양홈’ 기능을 추가하는 등 플랫폼 고도화 작업을 진행할 계획이다. 국민은행은 제휴협력 관계를 맺고 있는 한국공인중개사협회와 상생관계도 이어간다. 협회 회원인 공인중개사는 리브부동산에 무료로 매물 등록이 가능해 비 부담을 덜 것으로 기대된다. 이와 함께 협회가 운영하는 부동산플랫폼 ‘한방’과 공동 마케팅도 추진할 계획이다. 국민은행은 리브부동산 출시를 기념해 지난 2일 유튜브 영상광고를 선보였다. 인기 드라마 ‘펜트하우스’를 패러디한 이번 는 부동산이 쉬워지는 주문을 통해 부동산으로 어려움을 겪는 이들의 고민을 해결해 준다는 스토리를 담았다. 성현탁 국민은행 리브부동산플랫폼부장은 다양한 부동산 정보를 한 데 모은 리브부동산이 고객의 부동산 고민 해소에 도움이 되길 바란다 고 말했다. dsk@ekn.kr
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안신원 와플랩 대표(사진 뒷줄 왼쪽 첫 번째)가 '2021 코리아 이노베이션 어워즈'의 기술혁신대상을 수상하고 임직원들과 기념촬영 중이다/사진제공=와플랩 와플랩(대표 안신원)은 지난해 자체 기술로 개발한 '오레오 3차원(3D) 디지털 트윈(Digital Twin) 솔루션'을 출시하고, 한국전력에 3차원 디지털 트윈 솔루션을 납품하는 등 기술력과 품질을 인정받은 스타트업이다. 와플랩의 3차원 디지털 트윈 솔루션은 비대면으로 설비의 실시간 상황과 장애를 예측할 수 있는 제품이다. 사람이 쉽게 접근할 수 없는 플랜트 설비의 외부·내부를 3차원으로 기록하고 가상으로 제작한다. 안신원 와플랩 대표는 코로나 이후 플랜트 설비 등 대형 시설물뿐 아니라 건설 및 선박 등 다양한 산업 분야에서 비대면 솔루션이 주목받고 있다 고 설명했다. 이어 이는 현장 방문을 최소화할 수 있기 때문 이라며 앞으로 시장이 크게 확대될 것으로 전망한다 고 했다. 또 안 대표는 와플랩은 데이터 시각화 기술과 인공지능(AI)을 겸비한 3차원 디지털 트윈 기술을 보유한 회사 라며 이를 바탕으로 국내 시장에서 압도적인 우위를 차지할 것 이라고 말했다. 한편 안신원 대표는 지난 10여 년간 국내외 IT데이터센터를 대상으로 인프라 통합 모니터링 시각화 솔루션을 개발 및 제공한 인물이다. 이를 통해 국내 유수 기업들로부터 기술력과 전문성을 인정받은 바 있다.
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[아이뉴스24 우제성 기자] 인하대학교 미래인재개발원은 오는 19일까지 디지털 핵심 실무 인재 양성 교육과정(K-Digital Training) 국비지원 교육생을 모집한다. 해당 교육 과정은 고용노동부가 한국형 뉴딜 인재를 양성하기 위해 마련한 프로그램으로, 인하대 미래인재개발원은 인공지능, 빅데이터, 실감형 콘텐츠 등 3개 과정 교육을 맡는다.
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[사진=로이터·연합뉴스] 대표적인 암호화폐인 비트코인을 채굴할 때 발생하는 열로 과일을 재배하는 등 새로운 시도가 소개됐다. 가상화폐 정보업체 코인데스크가 지난 2일(현지시간) 공개한 내용에 따르면 캐나다 퀘벡에 있는 누빌(Neuville)이라는 마을의 한 농가는 인근 비트코인 채굴기에서 나오는 열을 이용해 딸기를 재배하고 있다. 딸기는 봄철 과일로 기온이 낮은 한겨울에는 재배가 어렵다. 미국 캘리포니아 소재 인공지능(AI) 기반 비주얼 에이전시인 가도 이미지(Gado Images)의 토마스 스미스 최고경영자(CEO)도 암호화폐 채굴기에서 나오는 열을 이용해서 집에 있는 닭장에 온기를 더해준다. 이 매체에 따르면 닭장 온도가 21도 정도일 때 가장 많은 알을 낳는다. 이같은 시도는 비트코인 채굴이 환경오염을 초래한다는 지적과 상반된 것이어서 눈길을 끈다. 그동안에는 채굴 과정에서 막대한 전력이 필요한 만큼 전력을 충당하기 위해 석탄 연료 사용이 증가할 수 있다는 인식이 지배적이었다. 이산화탄소 배출로 대기 오염을 초래할 수밖에 없다는 것이다. 실제로 디지털 통화 웹사이트 디지코노미스트에 따르면 비트코인을 하나 채굴할 때 컴퓨터에 사용되는 전력은 연간 32테라와트로 추산된다. 미국 내 300만 가정이 사용하는 전기량과 비슷한 수준이다. 비트코인 채굴로 인해 배출되는 이산화탄소는 연간 36.95메트릭톤(MT·1000kg를 1톤으로 하는 중량 단위)이다. 뉴질랜드의 연간 배출량보다 많은 규모다. 최근 미국 최대 전기차업체 테슬라가 비트코인에 대규모 투자를 하겠다는 입장을 밝혔을 때 환경오염 우려가 나온 이유이기도 하다. 당시 워싱턴포스트 오피니언면을 비롯해 다수 언론에서는 테슬라가 환경친화적이지 않은 암호화폐에 투자하면 평판을 해칠 수 있다 는 지적이 다수 나왔다. 한편 8일 오후 기준 비트코인 가격은 국내 거래소에서 개당 5700만원 수준에서 형성됐다.
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행복나눔재단·소보로 등과 업무협약 체결 상상인그룹은 8일 서울시 강남구 테헤란로 소재 상상인증권 본사에서 행복나눔재단, 소리를보는통로와 '청각장애 아동 학습 지원 협약'을 체결했다. (왼쪽부터) 김진호 상상인 이사·이인섭 상상인저축은행 대표·이명수 상상인증권 대표·송기문 상상인플러스저축은행 대표·송제훈 행복나눔재단 그룹장·윤지현 소리를보는통로 대표 [사진=상상인그룹] [굿모닝경제=이지우 기자] 상상인그룹은 8일 강남구 테헤란로 소재 상상인증권 본사에서 SK 사회공헌재단인 행복나눔재단, 소리를보는통로(소보로) 등과 '청각장애 아동 학습 환경 개선 프로젝트' 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 협약식에는 이명수 상상인증권 대표·이인섭 상상인저축은행 대표·송기문 상상인플러스저축은행 대표 등을 비롯한 상상인그룹 관계자들과 송제훈 행복나눔재단 그룹장, 윤지현 소리를보는통로 대표 등이 참석했다. '청각장애 아동 학습 환경 개선 프로젝트'는 잔존 청력과 교사의 입모양 식별에 의존해 수업을 진행하는 청각장애 아동들의 어려움을 해소하기 위해 기획됐다. 인공지능(AI) 기반 실시간 문자통역 서비스 '소보로(소리를보는통로)'를 통해 판서중이거나 이동중인 교사의 입모양이 보이지 않더라도 수업음성을 문자로 볼 수 있도록 돕는다. 전용 태블릿PC를 통해 구현되며 저장 기능 지원으로 복습도 가능하다. 이밖에 상상인그룹·행복나눔재단·소보로는 협업을 통해 인공지능(AI) 기반 실시간 문자통역 솔루션 제공에 따른 학습 효과를 측정한다는 계획이다. 해당 데이터는 청각장애 아동 학습 환경 개선을 위한 기초 연구 자료로 활용된다. 상상인그룹 관계자는 일반 학교 진학률이 높은 청각장애 아동의 경우 학습 진도를 따라가는데 어려움이 있다는 이야기를 듣고 본격적인 지원을 계획하게 됐다 며 앞으로도 장애로 불편을 겪는 아동들이 더 나은 환경에서 학습하고 성장할 수 있도록 지원을 아끼지 않을 예정 이라고 전했다. 한편 상상인그룹은 '상상으로 세상을 이롭게 하다'라는 기업 미션을 실천하기 위해 다양한 지원을 이어가고 있다. 2018년부터는 전국 휠체어 사용 아동(6세~13세) 2600명을 대상으로 휠체어와 전동키트, 안전용품을 지원하는 사회공헌활동 '휠체어 사용 아동 이동성 향상 프로젝트'를 추진하고 있다. 이지우 기자 jw@kpinews.co.kr
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고해상도 게임과 동영상 재생 최적 환경 지원 에이수스 게이밍 스마트폰 'ROG5'에 탑재 예정 첨단기기 적용 범위 2023년 50% 넘을 것 사진=SK하이닉스 SK하이닉스가 업계 최대 용량인 18GB LPDDR5 모바일 D램을 양산한다고 8일 밝혔다. 이 제품은 최고 사양 스마트폰에 장착돼 고해상도 게임과 동영상을 재생하는 데 최적의 환경을 지원한다. SK하이닉스 측은 향후 초고성능 카메라 앱, 인공지능(AI) 등 최신 기술로 적용 범위가 계속 넓어질 것으로 전망하고 있다. 이번에 양산하는 제품은 기존 스마트폰에 탑재된 모바일 D램(LPDDR5, 5500Mb/s)보다 약 20% 빨라진 6400Mb/s 속도로 동작한다. 6400Mb/s는 FHD(Full-HD)급 영화(5GB) 10편을 1초 만에 처리할 수 있는 속도다. 이 제품을 통해 이전 세대보다 한층 성능이 우수한 스마트폰을 출시할 수 있을 것으로 회사는 기대하고 있다. SK하이닉스는 이 제품을 글로벌 IT 기업인 에이수스(ASUS)에 공급하면서 양산을 본격화한다. 공급한 제품은 출시 예정인 게이밍 스마트폰인 'ROG(Republic of Gamers) 5'에 탑재될 예정이다. 시장조사기관인 옴디아(OMDIA)는 LPDDR5 D램 수요가 현재 모바일 D램 전체 시장의 약 10%를 차지하고 있다고 설명했다. 이어 첨단기기 적용 범위가 2023년에는 50%를 넘어설 것으로 전망했다. SK하이닉스 관계자는 16GB 제품보다 용량이 커지면서 데이터 일시 저장 공간이 확대돼 처리 속도와 영상 품질이 대폭 개선될 것 이라고 말했다. 저작권자 © 시장경제 무단전재 및 재배포 금지
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KISA, 우수 정보보호 기술 지정제도 공모 게시해 4월 7일까지 접수 [보안뉴스 이상우 기자] 국내 우수한 정보보호 제품과 서비스를 발굴하고, 판로개척 등을 지원하는 ‘2021년도 우수 정보보호 기술 지정제도’ 공모가 시작된다. 한국인터넷진흥원(원장 이원태, 이하 KISA)과 과학기술정보통신부(장관 최기영, 이하 과기정통부)은 이번 공모를 통해 비대면 서비스, 5G, 인공지능, 클라우드 등 혁신기술과 정보보호를 결합한 우수 기술을 심사해 지정할 계획이다. [이미지=utoimage] 우수 정보보호 기술 지정제도는 정보보호산업진흥법 제18조에 따라 정부가 창업 7년 이하 정보보호 벤처기업의 우수한 제품과 서비스 및 기술을 지정해 홍보 및 판로개척 등을 지원하는 제도로, 2018년부터 시행해 올해로 4년째를 맞이했다. 지난 3년간 국내 벤처기업 11개의 정보보호 기술이 우수기술로 지정됐으며, 지정 기술을 보유한 4개 기업은 약 142억 규모의 투자액 유치, 8개 기업은 69건의 EU, 미국 등 주요국을 포함한 국내외 특허 및 지재권 출원, 2개 기업은 인니·미국 등 해외시장 진출 등의 성과를 내고 있는 것으로 확인됐다. 우수 정보보호 기술로 지정 시 △기술 홍보에 활용할 수 있는 과학기술정보통신부 장관 명의 지정서·지정마크·현판 △기술 전시 및 홍보영상 제작 지원 △과기정통부·KISA 지원 사업 참여 우대 등의 혜택을 제공한다. 특히 올해는 대상 사업이 AI 보안기술 및 클라우드 관련 지원 사업 등까지 확대됐다. 우수 정보보호 기술 지정 공모는 오는 4월 7일(수)까지 진행하며, 참여를 희망하는 기업은 과기정통부 혹은 KISA 홈페이지에서 에서 기술·제품·서비스별 지정 신청서를 내려 받아 제출하면 된다. 관련한 설명회는 3월 26일, 판교 정보보호 클러스터에서 코로나19 방역수칙을 준수하며 진행할 예정이다. 우수 기술에 대한 심사는 정보보호 산학연 전문가·변리사·벤처투자자 등으로 구성된 별도의 평가위원회에서 신규성, 독창성, 사업화 가능성 등을 중점적으로 평가해 지정기술을 최종 선정하게 된다. KISA 최광희 정보보호산업본부장은 “역량 있는 정보보호 기업의 성장은 디지털 경제 시대를 대비하는 ‘K-사이버방역’ 체계 구축의 기반이 된다”며, “이번 공모에 물리보안·AI·비대면 등 디지털보안 혁신 기술을 보유한 기업의 많은 관심과 참여를 기대한다”고 말했다. [이상우 기자( boan@boannews.com)] 저작권자:> www.boannews.com) 무단전재-재배포금지> 저작권자:>
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삼성, 웨스턴디지털 등에서 현장 경험 쌓은 전문가 영입 논문 204편, IF 총합 728.8…지난해 대비 전임 교원 2배 늘려 전 세계적으로 AI 전문인력 확보 경쟁이 치열해지면서 후발주자로 AI대학원 설립을 준비 중인 대구경북과학기술원(DGIST)은 지난해 대비 AI 전문가를 2배 가까이 늘렸다. 왼쪽부터 박경준 DGIST AI협업센터장과 7월 DGIST에 부임하는 송진영 박사, 김용준·진경환 정보통신융합전공 교수. DGIST 제공 “최근 전 세계 인공지능(AI) 연구는 총성 없는 인재 전쟁입니다.” 지난달 9일 대구광역시 달성군 현풍읍 대구경북과학기술원(DGIST)에서 만난 박경준 AI협업센터장(정보통신융합전공 교수)은 “지난 1년간 AI의 ‘숨은 고수’를 영입하는 데 가장 많은 공을 들였다”며 “인공신경망 알고리즘 개발 같은 소프트웨어뿐 아니라 국내 대학에는 드문 하드웨어 전문가까지 골고루 포진시켰다”고 말했다. 지난해 8명이었던 AI 전임 교원은 올해 7월이면 15명으로 2배 가까이 늘어난다. 최근 5년간 이들이 AI 분야 톱티어 학회와 과학기술논문인용색인(SCI)급 학술지에 발표한 논문은 204편, 임팩트팩터(IF·피인용 지수)를 모두 합치면 728.8이다. DGIST는 이들을 중심으로 과학기술정보통신부가 추진하는 AI대학원 설립에 힘을 쏟고 있다. 2019년 4개 과학기술원 가운데 가장 먼저 문을 연 KAIST AI대학원의 전임 교수가 13명, 2020년 개원한 광주과학기술원(GIST)과 울산과학기술원(UNIST)의 AI대학원 전임 교원이 각각 7명, 9명이다. 박경준 대구경북과학기술원(DGIST) AI협업센터장(정보통신융합전공 교수)은 “AI 연구의 핵심은 결국 인력”이라고 말했다. DGIST는 지난해 대비 AI 전문가를 2배 가까이 늘렸다. DGIST 제공 박 센터장은 “대구 소재 자동차 부품 회사에서 생산라인의 데이터를 수집해 자동으로 불량품을 골라내는 기술을 개발하는 등 이미 AI를 이용해 지역 기업의 애로사항을 해결하고 있다”며 “AI대학원이 설립되면 기술 개발부터 산업체 적용까지 AI 생태계 구축에 더욱 속도가 붙을 것”이라고 말했다. DGIST의 AI 연구를 이끌 정보통신융합전공 소속 전문가 3인을 만났다. 영상 신호처리에 인공지능(AI) 기술을 접목하는 연구를 진행 중인 진경환 대구경북과학기술원(DGIST) 정보통신융합전공 교수. 진 교수는 DGIST 부임 전 삼성리서치에서 비디오 영상 신호처리 기술을 연구했다. DGIST 제공 ○ 진경환 “‘알파고’ 등장 전부터 알고리즘 짜며 AI 연구” 지난달 부임한 진경환 교수는 신호처리 전문가다. 부임 전에는 AI, 6세대(6G) 이동통신 등 삼성 선행 기술의 핵심기지로 꼽히는 삼성리서치에서 비디오 영상 신호처리 기술을 연구했다. AI를 이용해 영상의 해상도를 높이고, 카메라의 이미지처리장치(ISP) 성능을 개선했다. 최근 갤럭시 S21을 히트시킨 ‘AI지우개’ 기능도 영상 신호처리 기술에서 나왔다. 그가 AI에 발을 들인 계기는 ‘AI 4대 천왕’으로 불리는 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수의 영향이 컸다. 2012년 힌턴 교수는 AI 딥러닝 구현 기술 중 하나인 심층신경망 관련 논문을 발표했는데, 당시 양전자방출단층촬영(PET) 영상에서 알츠하이머병 전조 단계를 찾아내는 알고리즘을 개발하던 진 교수는 이 논문을 접한 뒤 본격적으로 딥러닝을 파기 시작했다. 그는 “구글의 ‘알파고’가 등장하기 전이었고, 텐서플로(구글의 오픈소스 AI 플랫폼)도 없던 시절이어서 직접 알고리즘을 짰다”고 회상했다. 이렇게 완성한 연구는 당시 MIT 테크놀로지리뷰에 실리며 주목받았다. 진 교수는 2016년 유럽연합(EU)의 마리퀴리 장학생에 선발돼 장학금을 받고 3년간 스위스 로잔연방공대(EPFL)에서 박사후연구원으로 지냈다. 2017년 신호처리의 오래된 난제인 역문제(신호가 역방향으로 움직이는 문제)를 심층신경망을 이용해 해결한 논문은 2019년 국제전기전자학회(IEEE) 신호처리학회(SPS)에서 최근 3년간 가장 뛰어난 논문으로 선정됐다. 그는 “신호처리 이론은 오래된 정보통신 이론이지만, 여기에 딥러닝을 접목하면 새로운 AI 기술이 나온다”며 “카메라 영상의 화질 개선 등 실제 상용 기술로의 응용도 무궁무진하다”고 말했다. 김용준 대구경북과학기술원(DGIST) 정보통신융합전공 교수는 DGIST 부임 전 미국 웨스턴디지털에서 머신러닝을 이용해 메모리가 전력을 효율적으로 사용하는 방법을 연구했다. DGIST 제공 ○ 김용준 “머신러닝은 최적화된 모델 찾는 것” 김용준 교수는 2004년 석사학위를 받고 삼성전자 종합기술원에 입사해 플래시메모리 연구에 매달렸다. 플래시메모리 반도체의 집적도가 매년 2배씩 늘어난다는, 당시 황창규 삼성전자 사장의 성을 딴 ‘황(黃)의 법칙’이 등장할 만큼 반도체 기술이 급성장하던 때였다. 늘어난 집적도만큼 플래시메모리 공정은 미세해졌고, 저장된 데이터에는 오류가 잘 생겼다. 이를 해결하는 게 그의 일이었다. 4년간 반도체 현장을 경험한 그는 미국 유학길에 올라 2016년 카네기멜론대에서 박사학위를 받은 뒤 일리노이대에서 박사후연구원을 지냈다. 머신러닝을 본격적으로 파고든 것도 이때였다. 김 교수는 “머신러닝은 빅데이터를 이용해 방대한 연산을 반복적으로 수행한다”며 “데이터를 저장하는 메모리 관점에서는 소비 전력량이 큰 게 문제”라고 말했다. 그는 세계 1위 하드디스크 제조업체인 웨스턴디지털에 스카우트돼 머신러닝을 이용해 메모리가 전력을 효율적으로 사용하는 방법을 연구했다. 그는 IEEE 데이터 저장 최우수 논문상, IEEE 국제회로설계학회 최우수 논문상, 제31회 삼성반도체기술심포지엄 최우수 논문상 등 다수의 상을 휩쓸었다. 김 교수는 “머신러닝의 핵심은 최적화된 모델을 찾는 것”이라며 “데이터나 연산 결과를 주고받기 위해 통신 효율을 높이는 알고리즘도 머신러닝을 이용해 찾고 있다”고 말했다. 올해 7월 대구경북과학기술원(DGIST)에 부임하는 송진영 박사. 그는 인간과 컴퓨터 상호작용(HCI) 분야 전문가로 현재 KAIST 연구교수로 있다. 송진영 제공 ○ 송진영 “테슬라도 자율주행차에 사고 데이터는 학습 못 시켜” 송진영 박사는 올해 7월 DGIST에 부임한다. 지금은 KAIST 연구교수로 있으면서 갑자기 사람이 튀어나오는 등 예상치 못한 상황에서 자율주행차의 사고를 막을 알고리즘을 개발하고 있다. 그는 “도로에서 사고 데이터를 수집해 AI에 학습시키는 방식은 현실적으로 불가능하다”며 “자율주행차 개발에서 가장 앞선 테슬라도 예외 상황 대처 기술 개발이 가장 큰 숙제”라고 말했다. 그는 자율주행차 연구용 오픈소스 시뮬레이터인 ‘칼라(CARLA)’를 이용해 도로에서 발생할 수 있는 위험한 상황들을 AI에 학습시킨 뒤 인간의 전략을 모방하는 ‘이미테이션 러닝’을 이용해 자율주행차가 사고에 대처하는 알고리즘을 개발하고 있다. 박사학위를 받기까지 경력단절 등 우여곡절도 많았다. 미국 미시간대 박사과정 중 출산을 하면서 2년간 육아로 휴직하며 사실상 학업을 포기해야 할 위기도 있었다. 그는 귀국 후 KAIST 소속으로 미시간대와 원격으로 연구하며 결국 지난해 박사학위를 거머쥐었다. 그는 “AI는 융합 학문”이라며 “DGIST가 융합대학을 표방하고 있고 뇌과학 분야 연구도 매우 뛰어나 AI와의 시너지가 클 것”이라고 기대했다.
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금융·행정·의료까지...연이은 동형암호 현장 적용 소식 서울대 천정희 교수 설립 크립토랩, 국내 동형암호 상용화 리드 네이버 클라우드와 손잡고 동형암호·클라우드 기반 AI 분석 플랫폼 개발 천정희 크립토랩 대표 겸 서울대 수리과학부 교수 AI 기업들에게 데이터는 기술만큼이나 중요한 경쟁력이다. 특히 AI 챗봇 이루다가 개인정보 유출 논란으로 서비스가 중지되면서 데이터 보안에 대한 사회적 요구가 더욱 커졌다. 지난해 1월 데이터3법이 통과됐지만 금융, 의료와 같이 민감한 개인정보를 다루는 분야에서는 아직 기업, 시민, 정부 간 적절한 합의를 보지 못했다. 이러한 상황에서 동형암호기술이 민감한 개인정보를 보안 염려 없이 다룰 수 있는 타개책으로 떠오르고 있다. 4세대 암호기술로서 암호화된 데이터를 풀지 않은 채 연산 처리할 수 있다는 것이 강점이다. 기존 보안 기술에서는 암호키를 통해 데이터 암호를 푸는 복호화 과정을 거쳐 연산을 진행한 후 다시 암호화해야 했다. 즉, 암호를 푼 상태에서 데이터가 유출될 위험을 감수해야 했는데 동형암호 기술에서는 관련 염려가 없다는 것이다. 데이터 분석 업체에서도 암호화된 정보만 접하기에 데이터 내용에 대해 전혀 알 수 없다. 만일 데이터가 유출되더라도 암호화된 상태이기에 문제가 없다. 최근 우리나라에서 동형암호 기술을 가장 민감한 데이터를 다루는 금융·의료 현장에 적용한 소식이 잇달아 전해지고 있다. 최초 기술 아이디어는 2009년 IBM 연구원 크레이그 젠트리가 제시했지만, 기술 성능을 대폭 개선해 상용화한 사례가 최근 국내에서 이어지고 있는 것이다. 국내 동형암호 상용화를 리드하는 자로는 단연 서울대 수리과학부 천정희 교수를 꼽을 수 있다. 천 교수가 설립한 스타트업 크립토랩은 국내 동형암호 접목 현장 대부분에 기반 기술을 제공하고 있다. 지난해 6월 국민연금공단과 코리아크레딧뷰로(KCB) 두 기관 간 데이터를 결합·분석하면서 동형암호 상용화를 시작했다. 데이터 대부분이 숫자로 이뤄 기술 적용이 수월했던 금융 분야 이외에도 AI 개발, 행정, 의료 분야로 빠르게 영역을 확대하고 있다. 지난달에는 네이버 클라우드와 협약을 맺고 클라우드와 동형암호를 접목한 통계·기계학습(ML)·AI 분석 플랫폼을 개발하기로 했다. 올해 1월에는 경기도·통계청과 동형암호 기술 기반 데이터 행정 협약을 체결했다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)과 분당서울대병원 또한 2019년 11월부터 협약을 맺고 양자암호통신과 동형암호 기술 실용화 체계를 구축하고 있다. 해외에서는 인텔과 MS가 동형암호 연구 기본 알고리즘으로 크립토랩 기술을 활용한다. 국내외에서 동형암호 원천기술 개발과 상용화를 이끄는 크립토랩에 기술 경쟁력과 최근 성과 의미, 향후 계획을 물었다. Q. 여타 암호 보안과 다른 동형암호 기술 차별점은? 현재 모든 암호 보안 기술 경쟁력은 각종 계산수학적 난제에 기반한다. 보통 수학적으로 풀기 어려울수록 보안 정도가 강하다고 할 수 있다. 하지만 동형암호는 기존 보안 기술과 결이 조금 다르다. 동형암호는 암호화된 상태에서 덧셈, 뺄셈, 곱셈과 같은 사칙연산을 할 수 있는 암호 체계를 일컫는다. 모든 암호 체계에서는 암호를 정당하게 풀 수 있는 비밀키가 없는 경우 암호화하고 있는 평문 데이터(데이터 내용)를 알 수 없다. 동형암호에서도 이는 마찬가지다. 대신 동형암호에서는 내부의 평문 데이터를 알 수 없는 상태에서 데이터들 사이 덧셈, 뺄셈, 곱셈 등 연산이 가능하다. 비밀키가 없는 상황(암호가 풀리지 않은 상태)에서 맹목적으로 주어진 연산만 할 수 있으며 내부 데이터는 들여다볼 수 없다. 각종 연산이 끝난 후의 결과 역시 암호문이기에, 정당한 비밀키가 있는 곳에서 복호화할 때(암호를 풀 때)만 알 수 있다. 한편 크립토랩의 동형암호 라이브러리인 혜안(HEaaN)이 기반하는 난제는 격자 기반 암호 일종으로서 양자 내성 암호이기도 하다. Q. 양자 내성 암호에 대해 설명하자면? 암호 보안에서 계산수학적 난제, 즉 ‘풀기 어려움’은 각종 기술이 발전함에 따라 조금씩 변화한다. 예를 들어 인터넷 뱅킹에 많이 사용하는 RSA 암호 체계는 굉장히 큰 수를 소인수분해하기 힘들다는 계산수학적 난제에 기반한다. 하지만 양자컴퓨터가 개발되면서 이는 더 이상 난제가 아닌 쉽게 풀 수 있는 암호가 됐다. 양자내성암호는 양자 컴퓨터에서도 쉬운 풀이가 알려져 있지 않다. 양자 컴퓨터로도 기존의 컴퓨터에서와 유사한 보안성이 보장되는 것이다. 양재내성암호 중 대표적인 것이 바로 격자기반 암호 체계다. Q. 데이터 암호화로 인한 내용 유실로 활용에 제한이 생기는 문제는 없는지? 암호화는 데이터를 숨기는 것이다. 여기에 추가적으로 동형암호를 사용하면 숨겨진 데이터들 간 연산이 가능하게 된다. 어느 경우든 간에 본래의 데이터는 안전한 곳에 보관할 수 있다. 비밀키를 가진 정당한 사용자 또는 기관이 암호문을 복호화하는 경우 암호문에 숨긴 데이터가 드러나게 되는 것이다. 이 과정에서 데이터 내용이 유실되지는 않는다. Q. 네이버 클라우드와 함께 개발하기로 한 플랫폼에 대해 자세히 설명하자면? 기존 네이버 클라우드는 개인 정보가 포함된 자료를 암호화해 저장함으로써 고객 데이터의 보안을 유지해왔다. 하지만 금융이나 의료와 같은 분야에서 민감한 데이터를 활용하게 되면 암호화된 자료를 복호화해 처리하고, 후에 다시 암호화하고 저장하는 과정을 반복할 수밖에 없다. 이 과정에서 데이터 유출 문제 가능성이 제기되는 것이다. 동형암호는 암호화된 상태에서 연산이 가능하기 때문에 이러한 문제를 해결할 수 있다. 클라우드에 동형암호를 적용함으로써 고객은 암호화된 민감 데이터를 클라우드에 올려 다른 데이터와 결합하고, 통계·ML·AI 분석을 수행할 수 있다. 이후 암호화된 연산 결과를 전달받아 복호화한 후 활용 가능하다. Q. 혜안 스탯과 혜안 머신러닝 기술을 네이버 클라우드와의 협업에 반영하는지? 동형암호 기술이 아직 생소하게 여겨질 수 있어 우선은 기술을 체험할 수 있는 환경을 구축하는 것으로 시작한다. 이후 쌓인 경험을 토대로 동형암호 플랫폼을 구축하고, 인프라스트럭쳐(IaaS), 플랫폼(PaaS) 및 소프트웨어(SaaS) 상품을 구성해 혜안 스탯·머신러닝 기술을 네이버 클라우드 상에서 사용해볼 수 있게 구축할 예정이다. 실제로 서비스를 사용하게 될 수요기관과 기업에서는 일반적인 분석 기법 이외에 각자의 영역에 특화된 분석 시스템 및 아키텍처를 구축하고 있는 경우가 많다. 이렇게 이미 구성되어 있는 시스템에 동형암호를 접목시켜 사용할 수 있도록 컨설팅과 맞춤형 솔루션도 제공할 계획이다. Q. 기관과 기업에 맞춤형 동형암호 솔루션을 클라우드 플랫폼 상에서 제공할 계획이다. 해당 기능이 필요한 이유는? 각 기관과 기업들이 동형암호 클라우드를 통해 민감 데이터를 타 기관, 기업의 것과 결합하고 통계 분석하면서 데이터 창출 시너지 효과를 낼 수 있다. 데이터 유출에 걱정이 없기 때문이다. 또 동형암호를 사용한 분석시스템에는 데이터의 양에 따라 충분한 시스템 용량이 필요하다. 필요할 때 필요한 만큼 자원을 쓸 수 있다는 것도 클라우드 장점이다. Q. 크립토랩이 현재 주력하는 일은? 혜안 라이브러리를 고속화하고 정확도를 높이는 기술을 연구 개발하고 있다. 특히 서울대, 이화여대, 워싱턴대 등 국내외 연구팀과 함께 동형연산을 획기적으로 고속화하는 기술을 연구하는 중이다. 응용 분야에서는 네이버 클라우드와 함께 대용량 데이터 통계 분석과 AI 분석 플랫폼을 개발하는 것이 대표적이다. Q. 크립토랩의 향후 계획이 궁금하다. 국내 동형암호 원천기술을 보유하고 있는 만큼 앞으로도 국내외 유수 기업, 대학과 협력해 동형암호를 활용한 프라이버시 보존 데이터분석 기술을 고도화하고 다양한 서비스 사업을 함께 추진할 것이다. 세계 동형암호 시장을 선도하는 동시에 국내 동형 암호 인재를 지속적으로 키워내는 역할을 하고자 한다. AI타임스 박성은 기자 sage@aitimes.com [관련기사]긴급해진 SW 보안 교육...동국대, 비대면 맞춤 교육 시스템 선도적 지원 [관련기사]애플 M1칩 탑재 최신형 컴퓨터 보안 뚫렸다, 악성 코드 발견! Copyright © '인공지능 전문미디어' AI타임스 (http://aitimes.com) 무단전재 및 재배포 금지 기사제보 및 보도자료 news@aitimes.com 박성은 기자 sage@aitimes.com
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‘남산 딸깍발이’ 디지털 문호 활짝 연다 입력 : 2021-03-01 20:08 | 수정 : 2021-03-02 01:29 [관가 인사이드] 한국은행, 9월부터 외환거래심사 온라인으로 진행 오는 9월 한국은행의 외환거래심사가 온라인으로 진행된다. 빅데이터, 인공지능(AI) 등 디지털 신기술이 적용된 결과다. 민원인은 한은 외환심사 창구를 찾지 않고도 외환거래 신고서를 제출하고 신고 필증도 발급받는다. 처리 과정도 조회할 수 있다. 한은은 1일 “지금은 신고서 제출을 위해 방문해야 하고 심사가 끝나면 신고 필증을 받으러 와야 하는데 앞으로는 이 모든 과정이 비대면으로 가능해진다”고 말했다. 한은은 상담 업무에서 ‘챗봇’(Chatbot) 도입도 검토하고 있다. 챗봇은 채팅(chatting)과 로봇(robot)의 합성어로, 사용자가 AI와 실시간 대화를 주고받으며 정보와 서비스를 제공받는 기술이다. ‘남산 딸깍발이’(융통성 없는 한은을 꼬집는 별칭)로 불릴 정도로 외풍과 변화에 크게 흔들리지 않던 한은이 문호를 활짝 개방한다. 4차 산업혁명 시대를 맞아 거세게 휘몰아치는 ‘디지털 바람’을 조직 곳곳에 불어넣고 있다. 급변하는 디지털경제 환경 속에서도 한은이 정책기관으로서의 위상을 유지하기 위해서는 정책 운영부터 내부 경영까지 업무 전반에 디지털 신기술을 수용하는 게 시급하다고 판단해서다. 이주열 한은 총재는 디지털 혁신이 곧 한은 존폐를 가를 핵심이라고 보고 디지털 혁신을 넘어 전 세계 중앙은행의 선도 모델을 만드는 데 주력하고 있다. 한은의 디지털 혁신 중추부서는 ‘디지털혁신실’이다. 지난해 7월 한은 창립 70주년을 맞아 신설됐다. 디지털 혁신 전략 수립과 이행 과정에서의 부서 간 조율, 리스크 탐지·관리를 한다. 데이터 관련 협업 활성화와 데이터 활용·공유 확대 등을 목표로 중장기적인 데이터 전략도 수립·실행한다. 한은 관계자는 “데이터도 일종의 조직 자산이라고 인식하고 입수부터 가공, 저장, 패기까지 전 과정의 권한과 책임을 명확하게 하고 잘 활용될 수 있도록 하는 ‘데이터 거버넌스 컨설팅’을 한다”고 설명했다. 디지털혁신실 아래에는 2개 팀과 1개 반이 있다. 혁신기획팀은 전략적 자산인 데이터를 체계적으로 관리하고 활용한다. 빅데이터 등 새로운 데이터 환경에 대비해 데이터 정책과 표준 절차를 수립·이행하는 시스템도 구축 운영한다. 데이터서비스팀은 데이터 분석 플랫폼인 ‘조사연구플랫폼’을 개발 운영한다. 부서별 데이터 분석 수요를 토대로 콘텐츠도 확충하고 고도화된 데이터 분석 서비스도 제공한다. 디지털신기술반은 부서 간 협업과 소통을 통해 디지털 혁신 프로젝트를 발굴 수행하고 그 성과를 전파한다. AI, 기계학습(머신 러닝), 새로운 유형의 데이터 등을 경제성장 전망 제고와 금융경제 잠재 리스크 포착에 활용하는 방안도 연구한다. 업무 자동화 같은 효율화 방안도 모색한다. 한은은 지난해 6월 AI 솔루션 전문 카카오엔터프라이즈와 AI 기술 협업과 연구에 관한 전략적 업무협약(MOU)도 체결했다. 한은이 민간 기업과 협업하는 첫 번째 사례다. 문서 번역과 회의록 작성 등 사용자 맞춤형 AI부터 금융 관련 정책 분야에 필요한 AI까지 개발한다. 한은 관계자는 “모든 경제분석 기반이 되는 건 데이터”라며 “AI가 방대한 데이터를 토대로 경기 예측을 할 수 있다면 한은 경제 전망의 보완·보조 지표로 활용할 수 있을 것”이라고 했다. 김승훈 기자 hunnam@seoul.co.kr 2021-03-02 11면 정책·행정 최신 기사 정책브리핑(Korea.kr) 최신 보도자료
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박정수 성균관대 교수의 현미경 '스마트팩토리' 제조업 부흥의 선봉장,'인공지능 기반 스마트팩토리' 등록 2021-02-27 오전 6:02:05 수정 2021-02-27 오전 6:02:05 [박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 스마트 팩토리란 무엇인가? 이름에서 알 수 있듯이, 똑똑한 제조공장을 뜻한다. 기계와 통신 메커니즘(mechanism), 그리고 컴퓨팅 파워(computing power)가 상호 연결된 네트워크(inter-connected network)인 스마트팩토리는 인공지능(AI), 디지털 트윈(digital twin), 확장형 현실(XR) 등 첨단 기술을 활용해 정형과 비정형 데이터, 즉 빅데이터를 분석하고, 자동화된 프로세스를 구동하여, 지속가능한 제조운용관리(製造運用管理: manufacturing operation management)를 최적화된 운영(optimized control)이 가능하도록 인공지능을 활용하여 학습 분석하여 피드팩(feedback:자동 조절 원리)이 용이한 사이버 물리 시스템(cyber-physical system)이다. 스마트 공장과 스마트 제조는 산업 4.0 또는 4차 산업 혁명으로 알려진 기술 혁신의 일부이다. 처음 세 번의 산업혁명이 각각 증기기관, 조립라인, 컴퓨터의 힘 등 우리가 일하고 생산하는 방식을 완전히 바꾼 혁신적인 신기술에서 탄생했다면, 오늘날, 4차 산업혁명은 “인공지능을 활용하여 학습하는 사이버 물리 시스템(cyber-physical system)”처럼 디지털 전환과 지능형 자동화에 의해 주도되고 있다. 제조산업은 모든 환경 변화에 민첩하게 적응해야 한다. 아니 변화하는 세상을 선도해야 한다. 지난 몇 년 동안 비즈니스 리더들에게 디지털 전환은 2020년대 경쟁력과 탄력성을 원하는(hope to be competitive and resilient) 공급망과 제조 운영의 시급한 우선 과제라는 사실이 점점 더 분명해지고 있다. 비대면 현상은 세계적인 공급망 약점과 산업 취약점을 더욱 노출시켰다. 포브스지(Forbes magazine)의 최근 기사는 “COVID-19는 제조업이 이미 알고 있어야 할 것을 세계에 보여주었다”고 강조한다. 제조산업의 전통적인 기존의 공급망과 제조 생태계가 실패하고 있으므로 디지털 방식으로 완벽하게 바꿔야 하며, 고객과 시장의 변화에 적응력이 뛰어나고 대처 능력이 월등한 인공지능 기반 스마트 팩토리 솔루션으로 전환해야 한다고 주장하고 있다. 스마트팩토리 기술 개발과 미래 공장 개발에도 소비자의 기대가 한몫하고 있다. 아마존 효과로 알려진, 익일 배달에 대한 소비자 수요는 꾸준하고 빠른 속도로 증가하고 있다. 좋든 나쁘든 미국 경제와 세계 경제가 아마존 효과의 진통을 겪고 있다. 전자상거래 제공업체들은 아마존의 속도와 효율성에 맞춰야 한다는 압력이 날로 높아지고 있으며, 소비자의 기대가 완화되고 있다는 증거는 전혀 없다. 국내도 마찬가지다. 시장의 수요가 점점 더 빠르게 과거와 다른 차원의 서비스 수준이 요구되고 있다. 이러한 추세는 스마트 팩토리 기술에 대한 수요 증가에 주요 요인이 되어 왔는데, 이는 지금까지 구축해 온 시스템이 이러한 현상에 보조를 맞추는 데 필요한 물류 및 웨어하우징 용량의 규모를 충족시키지 못한다는 사실이 입증되고 있기 때문이다. 그러나, 하버드 비즈니스 리뷰가 2020년 기사에서 “제조업체들은 한 분야에 겨우 집중하는 전문가들과 하청업체들에 의존했고, 심지어 그 전문가들도 다른 많은 분야에 의존해야 한다. 그리고 세계가 철광석이나 리튬 금속과 같은 천연자원을 다른 지역에 의존하게 된 것처럼, 그 지역 역시 이러한 전문가들이 거주하는 지역에 의존해야 한다.” 라고 지적한 바와 같이, 기존 시스템으로 비용과 공급망 리스크를 줄일 수는 있지만, 그렇다고 해서 시장의 수요와 상호연결성이 줄어드는 것은 아니다. 따라서 효율성과 가시성을 최적화하기 위해 인공지능 기반 스마트 팩토리를 구축하는 것이 그 어느 때보다 중요하다. 제조 현장의 사람과 기계, 그리고 제품으로 구성되는 제조 요소는 많은 양의 데이터를 생성하고 있다. 최근 들어 사물 인터넷(IoT) 센싱기술을 통한 감지 능력 향상은 빅데이터를 생성시키고 있으며, 그것을 활용하기 위해서 인공지능 기술을 적용해야 한다. 빅데이터 활용기술을 활용하여 인공지능 기술을 제조 업무에 적용시킴으로써 새로운 “Service AI”를 구현시키는 것이 스마트팩토리 고도화의 핵심이기 때문이다. 다른 한편, 빅데이터로 인해서 제조 데이터의 시간, 소스 및 형식의 다양성이 더 확대되고 있기 때문에, 인간의 근면성만 가지고는 데이터에 내장되어 있는 상관관계를 물리적으로 감지하고, 학습하며, 의사결정을 하고 행동화로 연결시키는 것이 점점 더 불가능해지고 있다. 그래서 인공지능의 기계학습(ML)을 활용해서 실효성을 향상시키는 것이 합리적이다. 왜냐하면 “Service AI”의 중요한 속성은 민첩성(Agility & Velocity)에 있기 때문이다. 그래서 CPS(Cyber Physical System), Digital Twin, XR(확장형 현실)을 인공지능과 융합시켜 새로운 수익원을 찾아내는 지속 가능성 관리가 스마트팩토리의 궁극적인 목적이다. 스마트 팩토리는 어떻게 작동하는가? 우리는 종종 자동화된 프로세스에 대해 스마트 팩토리만의 독특한 것처럼 이야기하지만, 자동화 및 로봇공학은 수십 년 동안 제조 작업에서 사용되어 왔다. 수 많은 전통적인 공장들은 다양한 영역에서 바코드 스캐너, 카메라, 디지털화된 생산 장비와 같은 자동화 기계들을 사용해 왔다. 하지만 그 장치들은 서로 연결되어 있지 않거나 연결되어도 부분적인 수준이였다. 기존 공장의 인력, 자산 및 데이터 관리 시스템은 모두 서로 격리된 상태로 운영되어 왔으며 각각의 시스템적인 포지셔닝(positioning)을 강조하는 부분 최적화가 전부였다. 스마트 팩토리는 기계, 인력 및 빅데이터를 디지털로 연결된 단일 에코시스템에 통합하여 작동한다. 스마트 팩토리는 데이터를 큐레이션하고 분석할 뿐만 아니라 실제로 경험을 통해 학습한다. 데이터 세트를 해석하고 통찰력을 얻어 동향 및 이벤트를 예측하고 스마트 제조 워크플로우 및 자동화 프로세스를 권장 및 구현한다. 스마트 팩토리는 자가 수정 및 자가 최적화를 위한 지속적인 절차 개선을 거친다. 즉, 각각의 객체 스스로와 인간이 보다 탄력적이고 생산적이며 안전하도록 학습할 수 있다. 즉 자율적인 활동이 가능해지고 있다. 아래 그림은 스마트 팩토리의 세 가지 절차 단계와 기본 구조를 보여주고 있다. 출처: 스마트 팩토리의 절차와 구조, 성균관대학교 스마트팩토리 융합학과 박정수 교수 첫째, 데이터 수집은 인공 지능 및 최신 데이터베이스 관리 기술을 통해 비즈니스 활동, 공급망(supply chain) 및 전 세계에 걸쳐 서로 다른 일련의 유용한 데이터와 빅데이터 분석을 통해 개인 맞춤 정보를 제공하는 행위를 하는 큐레이션(curation)과, 컴퓨터가 처리하거나 분석할 수 있는 형태로 존재하는 관련 정보의 집합체인 데이터 셋(data set)을 획득할 수 있다. 센서와 게이트웨이를 통해, 산업 사물 인터넷(IIoT)은 연결된 기계가 시스템으로 데이터를 수집할 수 있도록 한다. 수많은 다른 데이터 포털을 통해, 인공지능(AI) 기반 시스템은 성능, 시장 동향, 물류 또는 기타 잠재적으로 관련된 소스와 관련된 데이터 세트를 컴파일(compile)할 수도 있다. 두번째, 데이터 분석 영역은 머신 러닝 및 지능형 비즈니스 시스템은 고급 분석 및 최신 데이터 관리 솔루션을 사용하여 수집된 모든 상이한 데이터를 파악할 수 있다. 산업 사물 인터넷(IIoT) 센서는 기계의 수리 또는 정비가 필요할 때 경고할 수 있으며, 시장 및 운영 데이터를 컴파일(compile)하여 기회와 리스크를 파악할 수도 있다. 워크플로우(workflow) 효율성은 시간이 지남에 따라 연구하여 성능을 최적화하고 필요에 따라 자동으로 수정할 수 있으며, 실제로 비교 및 분석이 가능한 데이터 세트(data set)는 스마트 팩토리의 전체 최적화 및 공급망 예측을 알리기 위한 통합의 무한한 가능성과 스마트팩토리의 목적함수인 새로운 수익원을 제시할 것이다. 세번째, 지능형 공장 자동화 영역은 데이터 수집 및 분석이 완료되면 워크플로우(workflow,작업흐름)이 설정되고 시스템 내의 기계와 장치로 지침이 전송된다. 이 장치들은 공장 내에(in-bound supply chain) 있거나 공급망의 물류 또는 제조 링크에 있는 멀리 떨어진 곳(out-bound supply chain)에 있을 수 있다. 스마트 워크플로우 및 프로세스가 지속적으로 모니터링 및 최적화된다. 시장의 정보가 특정 제품에 대한 수요 급증에 대해 경고하는 경우 3D 프린터 워크플로우는 해당 제품에 대한 생산 우선 순위를 높이도록 지시할 수 있으며, 원자재 선적이 지연될 경우 재고 버퍼를 교대로 배치하여 중단을 방지할 수도 있다. 즉 전반적으로 단순 자동화를 뛰어 넘는 자율화를 실현시켜 제조 역량의 핵심이라고 할 수 있는 민첩성(agility)이 강화된다. 궁극적으로 스마트 팩토리의 목적은 새로운 수익원을 지속적으로 찾아내는 것이다. 많은 기업이 수십 년 동안 기본적으로 변하지 않은 공급망 운영 및 기존 시스템을 통해 성과를 거두고 있다. 그러나 소비자의 기대치와 경제 불확실성이 사상 최고조에 달하고 있는 상황에서, 공급망 관리자는 측정 가능하고 실현 가능한 새로운 수익원을 제공할 수 있는 솔루션을 필요로 하며 이를 신속하게 구현해야 한다. 생산성 및 효율성 증대는 만고의 진리다. 제조의 역사를 통틀어, 제조는 주로 이미 일어난 사건이나 추세를 살펴본 다음, 그 이후에 다른 방향으로 비즈니스를 이끌기 위해 노력해 왔다. 스마트 팩토리 기술은 사후 대응적 관행의 필요성을 줄이고 공급망 관리를 보다 탄력적이고 대응적인 모드로 전환하도록 설계되어야 한다. 예측 분석 및 빅데이터 분석을 위해 인공지능의 학습과 분석 기술을 사용하면 최적화된 프로세스를 식별하고 구현할 수 있다. 적시 재고 관리, 정확한 수요 예측 및 출시 속도 향상은 스마트 공장에서 제공하는 몇 가지 효율성 이점 중 하나다. 딜로이트는 스마트팩토리 연구 보고서에서 “기업들이 스마트팩토리 이니셔티브에 투자한 후 제조업 생산량, 공장 활용도, 노동 생산성 등 분야에서 최대 12%의 상승률을 보고이고 있다”고 말한다. 또 2030년에는 스마트공장을 갖춘 제조업체들이 스마트팩토리를 구축하지 않은 공장에 비해서 순수 노동생산성이 30%이상 능가할 것으로 예상했다. 한편, 오늘날의 스마트 팩토리 기술을 통해 기업은 친환경적이고 안전하며 사회적으로 책임 있는 제조 관행을 보다 쉽게 파악하고 구현할 수 있게 되었다. 끝으로 제품 품질 및 고객 경험에 대한 관리의 수준이 스마트 팩토리를 통해서 급변하고 있다. 젊은 층의 모바일 스마트폰 게임과 마찬가지로, 전통적인 제조업체들은 종종 그들의 지시사항을 정확하게 수신하고 하위 계층의 공급업체와 제조업체들이 그들의 공급망을 따라오도록 하는데에 어려움을 겪고 있다. 스마트 팩토리에서는 스마트 팩토리의 클라우드 연결 및 엔드 투 엔드 가시성을 통해 제조 프로세스의 모든 계층에 대한 실시간 통찰력과 권장 사항을 제공하기 때문에, 신속한 사용자 정의 및 변화하는 추세에 대한 대응 능력을 통해 제품이 고객의 요구에 완벽하게 반응할 수 있을 것이다. 이로 인해 시장의 경쟁력이 향상되고 제품 리뷰가 개선되며 비용이 많이 드는 반품이나 리콜이 줄어들 것이다. 그러므로 제조 대응(MRP III: Manufacturing Response Planning) 역량을 강화하는 것이 스마트 팩토리 사고(smart factory thinking)이며 적기맞춤(FIT:Fit in Time)을 실현시키는 것이다. 따라서 빅데이터 활용기술을 활용하여 인공지능 기반 스마트 팩토리를 구축하여 지속 가능한 “service AI”를 “AI-aaS”로 새로운 수익원을 제공하는 제조 생태계 조성이 절실하다. 그것이 제조 혁신의 고도화이기 때문이다. 주요뉴스
기계학습
코로나19 시대 온라인 '사우샘프턴대 데이터 사이언스 아카데미(SDSA)'가 대학생 해외연수 대체 프로그램으로 각광 받는다. 비대면으로 국내에서 교육을 받고 영국 사우샘프턴대 데이터 사이언스 아카데미 수료증을 받는다. 해외 명문대학 교육과정도 수료하고, 코로나19로부터 안전하게 수료증도 받을 수 있어 일석이조 효과다. 거점 국립대학 부산·부경·전남대 학생들은 겨울방학을 맞아 해외연수 대신 사우샘프턴 데이터 사이언스 아카데미를 수료했다. 학생들은 6주간 온라인으로 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍 과정과 비즈니스를 위한 인공지능(AI) 머신러닝 과정 중 선택해 수업을 받았다. 전남대는 AI융합학과와 IoT교육연구단 중심으로 20명 학생이 참여했다. 1월 12일부터 2월 16일까지 수업을 진행했다. 전남대는 'World Class Lecture Series' 차원으로 외국 대학과 네트워크를 형성, 글로벌 역량을 강화하고 지역 인재에게 새로운 교육 기회를 제공한다. 부산대는 공학교육거점센터 주관으로 학생 40명이, 부경대는 학생 19명이 SDSA 수업을 들었다. SDSA는 6주 동안 동영상 교육과 과제수행, 튜터링 등으로 이뤄진다. 학생은 먼저 사우샘프턴대 교수진으로 구성된 SDSA 동영상 교육을 받고 과제를 수행한다. 제출된 과제 기반으로 학생은 국내 전공교수와 일 대 일 튜터링을 한다. 수업 전후 진행하는 튜터링으로 온라인 교육 한계를 극복할 수 있다. 수료생 전원에게는 영국 사우샘프턴대 데이터 사이언스 아카데미 수료증을 제공한다. 데이터 분석을 위한 파이선 프로그래밍 과정을 수료하면 데이터 사이언스 개념을 이해할 수 있다. 데이터 과학자가 사용한 툴킷 등 다양한 도구와 데이터 분석을 위한 수집·저장 방법을 알게 된다. 몽고DB를 사용해 데이터 수집·관리 스크립트, 데이터 분석에 중요한 통계와 기계학습을 구현한다. 데이터 세트를 분석하기 위한 파이선 코드를 생성하고 데이터 시각화를 만든다. 비즈니스를 위한 AI 머신러닝 과정은 자연어 생성에서 중요한 방법과 기술, 자연어 처리에 관한 딥러닝 접근법과 용도를 학습한다. 클러스터링 알고리즘, 주제 모델링, 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 접근법 등을 배운다. 비전공 학생도 쉽게 데이터 분석을 배우는 현장 맞춤형 데이터 분석·활용 과정도 있다. SDSA 과정은 이티에듀 홈페이지에서 신청 가능하다. 20명 이상 신청 시 학교 맞춤형으로, 일정에 맞게 반을 개설한다. 신혜권 이티에듀 대표는 “SDSA는 영국 사우샘프턴 교수진으로부터 해외 우수 데이터 분석 사례를 활용한 교육을 받는다”면서 “개학을 맞아 컴퓨터 및 소프트웨어(SW) 전공 학생 대상 해외연수 대체 프로그램으로 적합하다”고 강조했다. 김지선기자 river@etnews.com 기자의 다른 기사 보기
기계학습
[연합뉴스] 인공지능(AI)과 머신러닝(기계학습) 기술이 은행업에도 적지 않은 변화를 주고 있다. 국내 5대 은행인 KB국민·신한·하나·우리·농협은행은 애플리케이션(앱) 등 비대면 서비스에 AI 기술을 활용하는 것은 물론 대면 서비스에도 AI 도입을 시도하고 있다. ◇ 상품 권유는 기본, 은행원 대체 서비스도 추진 15일 금융권에 따르면 신한은행은 올해부터 고객을 상대 업무 전반을 AI 기술 기반으로 전환한 '디지털 혁신 점포'를 확대하고자 인프라를 만들고 있다. 디지털 혁신 점포에는 은행원 대신 고객의 음성을 분석·이해하고 일상 언어를 처리할 수 있는 '인공지능 은행원'(AI 뱅커)도 필요하다. 신한은행은 이 서비스 구축을 위해 삼성전자와 협약하고 인공인간 '네온(NEON)'을 선보였다. 신한은행은 네온을 통한 상담이 고도화한다면 전통 영업점 위치를 벗어나 고객 상담형 기기 배치로 효율적인 영업 현장을 만들 수 있다 며 소형 키오스크를 통해 24시간, 365일, 장소 제한 없는 은행 영업이 가능하다 고 설명했다. 하나은행은 환전할래 , 알아봐 줘 등 일상어가 학습된 챗봇(채팅+로봇) '하이'(HAI)가 앱에 탑재돼 있다. 하이를 이용하면 궁금한 것을 묻거나 간단한 조회·이체를 할 수 있고, 일부 적금도 챗봇 화면에서 가입된다. 국내 5대 은행 모두 AI로 금융시장 전망을 하고, 이 전망에 따라 투자 자산 구성을 추천하고, 변경까지 제안하는 서비스를 갖췄거나 올해 안에 출시를 준비하고 있다. 우리은행은 AI가 각종 시장지수, 경제지표를 활용해 미래 시장을 예측하고 자산배분 전략을 수립, 상품까지 관리하는 시스템을 올해 7월 출시하겠다고 예고했다. 이 시스템은 시장 전망 분석, 자산배분, 상품 평가·선정 등 모든 과정을 AI로 처리하며 AI가 머신러닝으로 스스로 성능을 높여가게 된다. 이 시스템은 모바일뱅킹과 인터넷뱅킹에서 서비스할 계획이다. 신한은행은 고객 투자 성향을 세분화하고, 투자 상품 성과를 분석하고, 초개인화 투자구성을 제안하는 AI 기반 투자 플랫폼을 이달 안에 구축 예정이라고 밝혔다. 국민은행 '케이봇쌤', 하나은행 '하이 로보', 농협은행 'NH로보-프로' 서비스 모두 AI와 머신러닝을 통해 개별 고객에게 맞는 투자 구성을 제안하고 있다. 국민은행은 이 외에 자영업자와 중소기업에 정책자금을 추천하는 'KB 브리지(bridge)'를 운영 중이다. 이 플랫폼은 AI와 머신러닝 기법을 활용해 수많은 정책자금 중 각 자영업자의 특성에 맞는 정책자금을 추천한다. ◇ 인사·승진, 법인카드 감시에도 AI 활용 AI 기술은 대고객 서비스뿐 아니라 은행 인사와 내부통제 등 내부 제도에도 도입이 확대되는 추세다. 국민은행은 작년 7월 'AI 알고리즘 기반 인사 시스템'을 활용해 영업점 직원 인사이동을 실시했다. 올해 초에는 점포장급 배치, 지역 간 이동까지 활용 폭을 넓혔다. AI 알고리즘 기반 인사 시스템은 직원의 업무 경력, 근무 기간, 자격증, 출퇴근 거리 등을 고려해 최적의 근무지를 선정한다. 또 직원 개인 고충 사항과 개별 업무추진 사항도 반영되도록 했다. 국민은행 관계자는 AI 기반 인사 시스템에서 사람의 판단이 전적으로 배제되지는 않지만, 모든 직원 인사이동을 동일한 기준과 원칙에 따라 운영하도록 해 더 좋은 결과를 이뤄내고자 했다 고 설명했다. 신한은행은 지난달 진행한 정기 인사에서 AI 기술을 활용해 2천414명을 이동 또는 승진시켰다. 신한은행 인사에서 AI는 직원 업무숙련도와 영업점 직무 데이터를 정량화했다. 신한은행 관계자는 특정 작업을 처리하는 데 직원마다 걸린 시간 등을 입력해 자료로 활용했다 며 첫 AI 활용 인사여서 일부 정보는 사람이 보충해야 했지만, 인사 결정의 70% 정도는 AI가 했다고 본다 고 말했다. 우리은행도 AI가 직원의 최적 근무지를 선정하는 자동 매칭 시뮬레이션 시스템을 지난해 소규모 인사이동에 적용했다. 올해는 이를 고도화해 7월 대규모 인사까지 확대 적용한다는 계획이다. 농협은행은 작년 10월부터 펀드상품 불완전판매 사후점검에 AI 기술을 투입했다. 로봇자동화시스템(RPA)이 머신러닝 기술로 학습한 정보를 기반으로 고객이 꼭 작성해야 하는 86개 항목에 빠진 것이 있는지 점검한다. 농협은행은 또 작년부터 사내 법인카드 이상거래 탐지에도 AI 도입 시험을 했다. 우리은행은 지난달 KT와 AI 기반 투자상품 불완전판매 방지 프로세스 도입을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다. 연합뉴스 의 전체기사 보기
기계학습
앱 탑재는 물론 지점 대체도 고려 신한은행 NEON [서울이코노미뉴스 한지훈 기자] 은행가에 인공지능(AI)과 머신러닝(기계학습) 변화의 바람이 불고 있다. 국내 5대 은행인 KB국민·신한·하나·우리·농협은행은 애플리케이션(앱) 등 비대면 서비스에 AI 기술을 활용하는 것은 물론 대면서비스에도 AI 도입을 시도하고 있다. ◇상품 권유는 기본, 은행원 대체서비스도 추진 15일 금융권에 따르면 신한은행은 올해부터 고객을 상대하는 업무전반을 AI 기술 기반으로 전환한 '디지털 혁신점포'를 확대하기 위해 인프라를 만들고 있다. 디지털 혁신점포에는 은행원 대신 고객의 음성을 분석·이해하고 일상언어를 처리할 수 있는 '인공지능 은행원'(AI 뱅커)도 필요하다. 신한은행은 이 서비스 구축을 위해 삼성전자와 협약하고 인공인간 '네온(NEON)'을 선보였다. 은행측은 네온을 통한 상담이 고도화한다면 전통 영업점 위치를 벗어나 고객 상담형 기기 배치로 효율적인 영업현장을 만들 수 있다 며 소형 키오스크를 통해 24시간, 365일, 장소 제한없는 은행 영업이 가능하다 고 설명했다. 하나은행은 환전할래 알아봐 줘 등 일상어가 학습된 챗봇(채팅+로봇) '하이'(HAI)가 앱에 탑재돼 있다. 하이를 이용하면 궁금한 것을 묻거나 간단한 조회·이체를 할 수 있고, 일부적금도 챗봇 화면에서 가입된다. 하나은행 'HAI' 서비스 국내 5대 은행 모두 AI로 금융시장 전망을 하고, 이 전망에 따라 투자자산 구성을 추천하고, 변경까지 제안하는 서비스를 갖췄거나 올안에 출시를 준비하고 있다. 우리은행은 AI가 각종 시장지수, 경제지표를 활용해 미래시장을 예측하고 자산배분 전략을 수립, 상품까지 관리하는 시스템을 7월 출시하겠다고 예고했다. 이 시스템은 시장전망 분석, 자산배분, 상품평가·선정 등 모든 과정을 AI로 처리하며 AI가 머신러닝으로 스스로 성능을 높여가게 된다. 이 시스템은 모바일뱅킹과 인터넷뱅킹에서 서비스할 계획이다. 신한은행은 고객 투자성향을 세분화하고, 투자상품 성과를 분석하고, 초개인화 투자구성을 제안하는 AI 기반 투자플랫폼을 이달안에 구축 예정이라고 밝혔다. 국민은행 '케이봇쌤', 하나은행 '하이 로보', 농협은행 'NH로보-프로' 서비스 모두 AI와 머신러닝을 통해 개별 고객에게 맞는 투자구성을 제안하고 있다. 국민은행은 이외에 자영업자와 중소기업에 정책자금을 추천하는 'KB 브리지'를 운영중이다. 이 플랫폼은 AI와 머신러닝 기법을 활용해 수많은 정책자금 중 각 자영업자의 특성에 맞는 정책자금을 추천한다. KB국민은행 'KB 브리지' ◇인사·승진, 법인카드 감시에도 AI 활용 AI 기술은 대고객 서비스 뿐아니라 은행 인사와 내부통제 등 내부제도에도 도입이 확대되는 추세다. 국민은행은 지난해 7월 'AI 알고리즘 기반 인사시스템'을 활용해 영업점 직원 인사이동을 실시했다. 올해 초에는 점포장급 배치, 지역간 이동까지 활용폭을 넓혔다. AI 알고리즘 기반 인사시스템은 직원의 업무경력, 근무기간, 자격증, 출퇴근 거리 등을 고려해 최적의 근무지를 선정한다. 또 직원 고충사항과 개별 업무추진 사항도 반영되도록 했다. 국민은행 관계자는 AI 기반 인사시스템에서 사람의 판단이 전적으로 배제되지는 않지만, 모든 직원 인사이동을 동일한 기준과 원칙에 따라 운영하도록 해 더 좋은 결과를 이뤄내고자 했다 고 설명했다. 신한은행은 지난달 진행한 정기인사에서 AI 기술을 활용해 2414명을 이동 또는 승진시켰다.인사에서 AI는 직원 업무숙련도와 영업점 직무 데이터를 정량화했다. 신한은행 관계자는 특정작업을 처리하는 데 직원마다 걸린 시간 등을 입력해 자료로 활용했다 며 첫 AI 활용 인사여서 일부 정보는 사람이 보충해야 했지만, 인사 결정의 70% 정도는 AI가 했다고 본다 고 말했다. 우리은행도 AI가 직원의 최적근무지를 선정하는 자동매칭 시뮬레이션 시스템을 지난해 소규모 인사이동에 적용했다. 올해는 이를 고도화해 7월 대규모 인사까지 확대적용한다는 계획이다. 농협은행은 지난해 10월부터 펀드상품 불완전판매 사후점검에 AI 기술을 투입했다. 로봇자동화시스템(RPA)이 머신러닝 기술로 학습한 정보를 기반으로 고객이 꼭 작성해야 하는 86개 항목에 빠진 것이 있는지 점검한다. 농협은행은 또 지난해부터 사내 법인카드 이상거래 탐지에도 AI 도입 시험을 했다. 우리은행은 지난달 KT와 AI 기반 투자상품 불완전판매 방지 프로세스 도입을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다. 저작권자 © 서울이코노미뉴스 무단전재 및 재배포 금지 댓글삭제 삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다. 그래도 삭제하시겠습니까? 비밀번호 댓글 0 댓글쓰기 계정을 선택하시면 로그인·계정인증을 통해 댓글을 남기실 수 있습니다.
기계학습
[신현보의 데이터人 3] 김경규 한국뉴욕주립대 경영학과 교수 인터뷰 이루다 사건, 데이터 거버넌스 부재의 문제 데이터 활용·관리 '큰 그림' 그려야 센터 설립 전에 프로토타입 개발이 먼저 미래는 고객 데이터 확보의 싸움 CEO, AI·머신러닝에 대한 기본적 이해 필수 '디지털 전환'(DT, Digital Transformation)은 글로벌 산업계에서 가장 큰 화두입니다. 특히 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)으로 인해 경영 환경이 급변하면서 DT의 중요성은 최근 들어 훨씬 더 커졌습니다. DT의 중심에는 데이터를 활용한 인공지능(AI)이 있습니다. 데이터를 자산화(asset)할 수 있게 되면서 기업들은 너도나도 데이터를 활용해 업무의 효율화, 자동화, 새로운 비즈니스 모델 발굴 등에 나서겠다고 선언하고 있습니다. 하지만 국내 기업의 DT 도입은 이제 막 걸음마 단계에 불과합니다. 한국산업기술진흥협회가 지난 5월 국내 기업 1345개사를 대상으로 조사한 결과, DT 전담조직을 보유한 기업은 2.1%, DT 인력을 보유했다고 응답한 기업은 6.2%에 그쳤습니다. '데이터人'은 국내외 DT 사례를 통해 우리 산업이 나아가야할 모습을 함께 모색하고자 합니다. DT에 대해 말씀하고 싶으신 분이나 추천인이 있으면 이메일 주세요. 만나뵙고 여러분의 이야기를 듣겠습니다. 데이터 프라이버시에 대한 문제는 기본적으로 '데이터 소유권이 누구에게 있냐'는 질문에서부터 시작한다. 기업들은 가능한 많은 고객 데이터를 모으려고 하고, 일단 모으면 그 데이터가 자신들 것이라고 생각한다. 하지만 데이터를 준 개인들은 그렇게 생각하지 않는다. 데이터는 공짜가 아니다. '판매 교환'(Sales Exchange) 관점에서 고객에게 데이터를 받으면 '혜택'(Benefit)을 줘야한다. 하지만 우리는 그런 혜택을 경험해보지 않았기 때문에 데이터를 줘야할 일이 있을 때 '필수' 항목을 제외한 나머지 '선택'은 선택하지 않게 된다. 오히려 이러한 데이터에 대한 인식, 관리 체계 등이 부족해 '이루다 사건'과 같은 일이 발생했다고 볼 수 있다.데이터 비즈니스 분야 전문가인 김경규 한국뉴욕주립대 경영학과 교수(전 연세대 정보대학원 원장)는 고객 데이터에 대한 인식을 기업적 차원에서 높이고, 이를 제대로 수집·관리·활용하기 위해 '데이터 거버넌스'를 통한 '규칙 확립'을 강조하며 이같이 밝혔다. 김 교수에 따르면 데이터 거버넌스가 제대로 이뤄졌다면 최근 데이터 편향 및 관리 소홀 문제로 인해 논란이 된 '이루다 사건'은 방지할 수 있는 일이었다. 김 교수는 제너럴 일렉트릭(GE) 헬스케어와 같은 해외 기업들은 데이터의 최초 생산자인 현업팀에서부터 2중, 3중으로 데이터 필터링 작업을 거친다. 데이터 거버넌스를 통해 민감한 고객 데이터 등을 어떻게 정제한 후 활용할 지 등 전사적인 방침을 만들어둔 것 이라며 한국은 아직 데이터 거버넌스가 잘 이뤄지지 않고 있다. 데이터 거버넌스가 제대로 작동했다면 논란의 사건은 일어나지 않았을 것 이라고 설명했다. 김경규 한국뉴욕주립대 경영학과 교수(전 연세대 정보대학원 원장). 데이터 활용·관리 '큰 그림' 필요 데이터 거버넌스는 데이터를 관리하는 종합적인 체계를 말한다. 김 교수에 따르면 해외 기업에서는 흔히 쓰이는 말이며, 이를 위해 기업 내 '데이터 거버넌스 위원회'(Data Governance Council)를 두기도 한다. 여기서는 누가 어떤 데이터를 왜 필요로 하는지, 어떻게 수집 및 관리해서 보안 조치를 취해야할지, 관리 주기와 절차를 어떻게 해야할지, 문제가 생기면 어떻게 대처해야 할지 등 인적 자원 관리를 포함해 전반적인 프로세스의 '큰 규칙'을 정하게 된다. 한국 기업에서 이러한 사례를 흔히 찾아보기 힘든 데 대해 김 교수는 사람도 돈도 기업에게 중요한 자원이기 때문에 이를 각 부서가 아니라 기업 차원에서 큰 그림을 그릴 인사팀과 재무팀 등 조직이 있는데, 데이터에 대한 중요성 인식이 낮기 때문에 이를 전략적으로 통제하는 조직을 두지 않는 것 이라고 진단했다. 김 교수는 앞으로 AI·머신러닝 없이 비즈니스를 논하지 못할 것 이라면서 이를 잘하려면 결국 기계가 학습할 데이터가 중요한데, 데이터의 품질·이용가능성 등이 중요하다. 기계가 예측하기에 데이터 프로세스가 떨어지면 예측이 엉망이 되고, 이는 결국 기업 경쟁력을 약화시킬 수 있다 고 내다봤다. 데이터센터 설립? 프로토타입이 먼저 데이터 거버넌스의 시작점은 프로토타입 개발부터 시작해야한다는 게 김 교수의 조언이다. 그러면서 김 교수는 한국의 데이터 비즈니스는 해외 성공 사례들과 접근 방식이 반대라고 지적했다. 김 교수는 싱가포르개발은행(DBS)이나 미국 신용보증기관인 에퀴팩스의 성공 사례를 보면 제대로 된 조직 준비에만 2~3년이 걸렸다 면서 우리나라 기업들은 빅데이터가 중요하다면서 빅데이터 센터부터 만든다. 그걸 하지 말아야한다 고 말했다. 그는 거꾸로 가야한다 고 강조했다. 필요한 데이터 분석을 하기 위해서는 데이터 수집부터 통합까지 '밑작업'에만 많은 시간이 소요된다. 단순하게 접근했다가는 데이터 전처리 및 통합에만 진을 빼기 일수라는 지적이다. 그는 미국 격언 중에 '생각은 크게 하고, 시작은 작게 해라'는 말이 있다 며 한번 실패하면, 그 회사에서 3년 내에 같은 얘기를 못 꺼낸다 라며 한국의 조직 문화 특수성도 고려해야한다고 조언했다. 이에 그는 '555규칙'을 통해 프로토타입을 만드는 것부터 시작해야한다고 했다. 그는 데이터를 잘 만질 사람 5명을 꾸려 효과를 보여줄만한 프로젝트 5개를 뽑는 작업을 5주 안에 해내야 한다 고 했다. 이후 프로토타입을 만들어 성과를 보이면 그때 데이터센터를 만들어도 늦지 않다는 주장이다. 또한 데이터 비즈니스가 궁극적으로 성과를 보이기 위해서는 그때그때 알맞는 액션을 취할 수 있도록 '다이나믹 프로세스'를 추구해야한다고 했다. 그는 아무리 데이터를 기반으로 의사결정을 해도, 예측대로 안 된다. 소비자나 경쟁업체 등 환경이 바뀌면서 변수가 발생하기 때문 이라면서 예전에는 다이나믹 프로세스를 실천하기 굉장히 어려웠는데 이제는 클라우드 환경 발전으로 데이터가 실시간으로 업데이트되면서 실시간 대응 전략도 가능해지고 있다 고 했다. 데이터 전쟁, 이미 시작됐다 데이터의 잠재성에 의문을 가지는 이들에 대해서도 '시간의 문제'라는 게 김 교수의 의견이다. 이미 기업 간 데이터 경쟁은 시작됐기 때문이다. 향후 데이터가 기업 내 기본적인(Foundational) 기술이 될 것이라는 점에 대해 김 교수는 의문의 여지가 없다 고 확답했다. 그는 앞으로는 결국 누가 더 고객을 잘 이해하느냐의 싸움인데, 이는 곧 누가 어떤 데이터를 어떻게 확보하느냐의 문제 라고 설명했다. 이 때문에 흔히 아마존 알렉사, 헤이 구글, 애플 시리, 삼성 빅스비 등의 경쟁을 '음성 전쟁'(Voice War)이라고들 하는 데 대해 김 교수는 음성 인터페이스 시장에 대한 전략도 있겠지만, 기본적인 내용은 '고객 데이터 싸움'이다 며 보이지 않는 데이터 경쟁이 치열하다고 평가했다. 그는 제조업체인 GE가 GE디지털을 만들기 전에 많은 정보통신(IT) 기업들이 접근해왔지만, 당시 회장이었던 제프리 이멜트는 '우리 기기에서 발생한 데이터를 다른 업체가 쓴다는 건 상상도 못하겠다'며 거절했다 며 이러한 차원에서 핸드폰 완성업체와 안드로이드 간 전략적 제휴는 윈윈 전략일까? 안드로이드가 영업이익면 뿐 아니라 데이터 관점에서도 승리자 라고 평가했다. 이러한 이유로 기업들이 공격적으로 데이터 분석 업체를 인수하거나 자회사를 설립하는 일은 매우 중요하다고 언급했다. AI·머신러닝, 마술봉 아냐 하지만 김 교수는 데이터를 활용한 비즈니스를 '요술봉'으로 생각하면 안 된다고 강조했다. 그는 AI·머신러닝이 광범위하게 활용되는 것과 이를 요술로 생각하는 건 전혀 다른 이야기 라며 그렇게 생각하는 CEO는 금방 퇴출될 것 이라고 말했다. 김 교수는 '나는 자동차를 타기만 하니까 자동차에 대해 몰라도 된다'고 생각해서는 안 되지 않냐 며 적어도 브레이크, 액셀, 엔진 오일 등이 무엇인지 알아야 고장이 나도 서비스센터와 얘기를 나눌 수 있다 고 말했다. 그러면서 단순히 경영자가 전폭적으로 지지하는 것을 넘어서 데이터 활용을 시스템 전반에 녹이기 위해서는 경영자 스스로 이 기술이 무엇이고, 그래서 무엇을 할 수 있는지와 아닌지, 사람이 해야할 일은 무엇인지를 정확하게 이해하고 구분해 지시해야한다 고 덧붙였다. 신현보 한경닷컴 기자 greaterfool@hankyung.com 모바일한경 구독신청 지면 구독신청 ⓒ 한경닷컴, 무단전재 및 재배포 금지
기계학습
지난 글에서 추락하는 마이크로소프트를 다시 시총 1위의 기업으로 일으켜 세운 사티야 나델라 회장의 기적적인 스토리를 소개했다. 엘리트 출신의 스티브 발머 후임으로 인도 출신의 사티야 나델라 회장으로 교체되자 인재상 역시 사티야 회장에 부합하는 인물로 하나 둘 교체됐다. 이즈음 내가 속한 조직의 임원도 대거 교체되었다. 하버드 출신의 디렉터가 교체된 것도 이때였다. 그는 하버드 출신답게 완벽주의자였고, 자신의 높은 기준에 부합하지 않는 아랫사람에게는 일말의 이해심도 발휘하지 않았다. 마음에 들지 않는 직원은 어떠한 수단과 방법을 가리지 않고 내보내는 것으로 유명했다. 하지만 자신이 최고의 엘리트라 생각하며 자신의 길만을 강요하던 그는 더 이상 마이크로소프트의 인재가 될 수 없었다. 수많은 부하 직원을 내보내고 끊임없이 경쟁을 부추기던 그가 마지막 짧은 인사를 남기고 떠날 때는 만감이 교차했다. 추락하던 마이크로소프트를 시총 1위 기업으로 기적적으로 회생시킨 사티아 나델라 CEO. ⓒ조선DB 새로운 최고위 임원진들은 확실히 달랐다. 최고 법률 오피서(chief legal officer) 브레드 스미스(Brad Smith) 또한 마찬가지다. 사티야 나델라의 리더십을 본받아 마이크로소프트의 글로벌 법무팀을 대폭 변화시켰다. 싱가포르 오피스에 있는 마이크로소프트 윤찬 수석 변호사는 달라진 법무팀의 역할을 이렇게 설명하고 있다. “예전에 법무팀이 법을 해석하고 한정된 역할만 수행했다면, 지금은 완전히 달라졌어요. 클라우드와 AI 시대를 기존의 법의 틀로 대비하기는 굉장히 어려운 부분이 있지요. 새로운 환경이라 로펌도 잘 모르고 그 누구도 어떻게 준비해야 할지 명확히 알기 어려워요. 그래서 브레드 스미스는 사내 변호사 모두에게 커뮤니티 리더십을 주문했어요. 제조업, 헬스케어, 교육, 반도체 등 각 인더스트리별로 법률 담당자와 커뮤니티를 만들고, 우리가 먼저 공부해서 알게 된 정보들을 적극 공유하도록 했지요.” 이런 방식으로 마이크로소프트의 변호사들은 커뮤니티 리더십을 발휘하여 GDPR(유럽연합 일반개인정보보호법, General Data Protection Regulation)과 같은 전 세계에서 일어나고 있는 법의 변화를 공유하고, 트렌드 및 각종 판례와 케이스를 고객의 입장이 되어 나누는 일에 앞장서고 있다. 사티야 나델라 회장 취임 이후 마이크로소프트의 법률팀은 기술의 사회공헌, 전 지구를 위한 AI(AI for Earth), 지속가능성, 탄소 배출과 같은 환경문제 등 단순히 한 기업의 이익을 넘어 인류를 위한 정책을 만들고 커뮤니티 리더십을 발휘하는 데 앞장서고 있다. 법무팀뿐만이 아니다. 함께 공부하고 커뮤니티 리더가 되어 나누는 것에 대한 중요성은 마이크로소프트 전반에 흐르는 변화가 되었다. 즉, 커뮤니티 리더가 사티야 나델라가 생각하는, 마이크로소프트에 꼭 필요한 최고의 인재상인 것이다. 실제로 사티야 나델라가 취임한 이후에 커뮤니티 리더인 마이크로소프트 MVP가 마이크로소프트에 입사하는 비율이 현저히 높아졌다. 덩달아 커뮤니티나 커뮤니티 리더를 관리하는 팀의 위상도 매우 높아졌다. 사티야 나델라 회장이 각국을 방문할 때에는 별도로 MVP들과 담화의 시간을 갖는 것이 중요한 일정이 되었다. 마이크로소프트가 리눅스를 사랑한다고? 사티야 나델라 회장은 제품을 만드는 프로세스도 대폭 바꾸었다. 외부 피드백에 수시로 반응하며 제품을 만들도록 한 것이다. 그리고 이 두 가지 변화를 토대로 주력 제품도 바꾸었다. 윈도우와 오피스 대신 클라우드 서비스(cloud service)인 애저(Azure)를 주력 제품으로 올려놓은 것이다. 그의 클라우드에 대한 편애는 정말 과하다 싶을 정도였다. 클라우드가 아닌 모든 것은 다 버리겠다는 각오를 한 듯했다. 심지어 마이크로소프트의 주력 제품인 윈도우도 마찬가지였다. 마이크로소프트의 모든 서비스와 제품에서 윈도우에 대한 의존도를 완전히 허물어 버렸다. 스티브 발머가 못 잡아먹어 으르렁 대던 윈도우의 경쟁 제품인 리눅스(Linux)에 ‘마이크로소프트는 리눅스를 사랑한다(Microsoft loves Linux)’는 메시지를 보내며 대대적으로 환영했다. 그동안 적대하고 무시하던 오픈소스뿐 아니라 구글과 애플 등 경쟁사에도 활짝 문을 열었다. 하지만 상황은 녹록지 않았다. 클라우드 서비스를 선점하고 빠르게 세계를 장악해 가고 있던 아마존의 AWS(Amazon Web Service)가 있었기 때문이다. 구글과 애플이 잘하고 있는 모바일 시장에 마이크로소프트가 들어갔던 상황과 크게 다를 바가 없었다. 정말 천지개벽할 정도로 혁신적이고 훌륭한 서비스를 만들어야만, 클라우드 서비스 부문 1위인 AWS를 제칠 수 있는 상황이었다. IT 샐럽 리더 스캇 구스리의 활약 ‘마이크로소프트 커넥트 2018(이하 커넥트 2018)’에서 인공지능(AI)과 클라우드, 서버리스 컴퓨팅 기술 등 최신 IT기술 기반의 개발자 솔루션에 대해 설명하고 있는 스캇 구스리. ⓒ조선DB 이런 상황에서 사티야 나델라는 스캇 구스리(Scott Guthrie)를 CVP(Chief Vice President)로 임명하고 클라우드 서비스와 이후 AI(인공지능)까지 중책을 맡기게 된다. 스캇 구스리는 16만 명이 넘는 트위터 팔로우를 가지고 있을 정도로 유명한 IT 커뮤니티 리더이다. 특히 애저 담당 중역이 된 초반에 그는 자신이 즐기는 레드 셔츠(red shirts)를 입고 전 세계 커뮤니티를 돌며 ‘레드 셔츠 투어’를 할 정도로 커뮤니티를 사랑하는 사람이다. 그는 클라우드 기술자들이 모인 커뮤니티에 팀의 중역들과 함께 참석하여 제품에 대한 피드백을 듣고 바로 제품에 반영될 수 있도록 한다. 또한 자신의 트위터, 오프라인 커뮤니티 모임, 심지어 전 세계 MVP들이 제품 담당자에게 피드백을 보내는 메일링 리스트도 직접 챙긴다. 한번은 내가 속한 조직의 디렉터가 나에게 급한 메일을 보낸 적이 있다. 놀랍게도 한국의 MVP 한 명이 애저 제품 담당자에게 푸념한 것을 스캇 구스리가 읽고 우리 디렉터를 통해 나에게 연락한 것이었다. 나중에 그 MVP는 본사의 초청을 받아 자신이 생각하는 애저의 문제점과 개선안을 애저 개발자 전체 미팅에서 발표까지 하였다. 얼마만큼 외부 피드백에 예민하게 반응하며 개선의 기회를 놓치지 않으려고 노력하는지 알 수 있는 대목이다. 마이크로소프트와 같은 거대 기업에서 핵심 제품을 맡고 있는 중역이 피드백 하나하나에 이렇게 정성을 들이니 그 아래에서 일하는 사람들은 오죽하겠는가? 직원들은 수시로 외부 환경을 살피고, 제품 출시도 그에 맞추어 실시간으로 진행한다. 여러 시행착오를 통해 다른 기업이 못한 경험을 내부에 축적할 수 있도록 직원들을 독려한다. 또한 더 많이 외부에서 듣고, 흐름을 파악하려 애쓰고, 변화를 위해 그동안 관행처럼 행하던 모든 것을 과감히 버린다. 커뮤니티와 함께 정말 놀랍도록 빠르게 변화하고 혁신하는 모습으로 변화한 것이다. 구글의 AI vs 마이크로소프트의 AI 나의 아들이 6학년 때, 직업을 조사하고 실제 해당 직업에서 일하는 사람과 인터뷰를 하는 모둠 과제를 한 적이 있다. 모둠에 참여한 친구들이 제시한 직업은 경찰관 혹은 선생님 같은 다소 전통적인 것이었다. “엄마가 함께 일하고 있는 MVP 중에 AI 기술을 연구하는 소프트웨어 엔지니어가 있는데 소개해 줄까? 이런 미래 직업을 조사하는 것도 의미 있지 않을까?” 아들은 그것도 의미 있겠다며 의기양양하게 학교에 갔다. 그런데 수업을 마치고 풀이 죽은 모습으로 집에 돌아왔다. “엄마, 애들이 AI 너무 싫대. 그것도 너무, 너무, 너무 싫대. 그래서 그냥 경찰관 조사하기로 했어” 사실, 나도 처음 사티야 회장이 AI를 클라우드 다음으로 마이크로소프트가 집중 투자할 기술로 소개했을 때 뭔지 모를 거부감이 있었다. 기계학습, 인공지능 등 도대체 기술의 이름이 하나같이 왜 그 모양인지. 왜 기계가 학습이 필요하고, 왜 인간의 지능을 기계에게 주겠다는 건지. 이제 마이크로소프트를 떠나야 하나 진지하게 고민까지 했다. 그 정도로 거부감이 강했다. 우리 아이들의 미래를 위협하는 기술을 만드는 회사에서 일할 수는 없는 노릇이었다. 하지만 이후 사티야 회장이 주도하는 AI 기술의 방향을 알아가며 내 생각에도 조금씩 변화가 생기기 시작했다. 우선 마이크로소프트의 AI 기술을 설명하는 자료에는 대부분 장애인이 등장한다. 그냥 자료에만 등장하는 것이 아니라 실제 기술 개발에 그들은 엔지니어로 참여하기도 한다. 마이크로소프트의 엔지니어인 사킵 사이크(Saqib Shaikh)는 아주 어린 시절에 시력을 완전히 잃어버렸다. 그는 마이크로소프트에 입사한 후, 동료와 함께 시각 인지 기술과 머신 러닝 기술 등 다양한 첨단 기술을 활용하여 마치 선글라스처럼 착용하는 소프트웨어를 개발했다. 그리고 기적같이 그의 깜깜하던 세상이 달라지기 시작했다. 그가 개발한 AI 기술로 식당의 메뉴도 읽을 수 있게 되고, 거리의 위험한 상황도 알 수 있게 된 것이다. 존 마코프의 《축복의 기계》(Machines of Loving Grace)라는 책에 이런 말이 있다. 마이크로소프트의 세 가지 원칙 “똑똑한 기계로 가득한 세상을 어떻게 통제할 것인가? 이렇게 어려운 질문에 가장 정확한 답을 찾으려면 실제로 이 시스템을 구축하는 사람들이 어떤 가치를 품고 있는지를 이해하면 된다.” 사티야 나델라의 AI 기술은 앞서 살펴본 그의 이력에서 알 수 있듯이, 인간에 대한 이해와 연민을 바탕으로 한다. 그는 AI 기술에 대한 마이크로소프트의 접근법을 다음 세 가지 핵심 원칙에 근거해 설명한다. 첫째, 우리는 AI 기술로 인간의 가능성과 경험을 확대할 것이다. 인간의 재능을 어떤 식으로 인공지능과 결합시켜 사회를 발전시킬 것인가에 초점을 맞추어야 한다. 둘째, 우리는 인공지능 기술 자체에 신뢰를 쌓아야 한다. 인공지능 장치는 새로운 위협을 감지하고 적절한 보호책을 마련하기 위한 용도로 설계돼야 한다. 셋째, 우리가 개발하는 모든 기술은 모든 사람을 포용하고 존중하면서 문화, 인종, 국적, 경제적 지위, 나이, 성별, 육체적, 정신적 능력 등의 모든 장벽을 초월해 인간을 도와야 한다. 전 세계의 내로라하는 석학들과 기술자들이 지금 이 순간에도 AI 기술을 더욱 발전시키기 위해 밤낮 없이 고민하고 있다. 하지만 모든 과학자와 기술자가 이러한 윤리를 가지고 기술 개발에 임하지는 않는다. 그래서 더욱더 인간을 위한 기술 개발이라는 제 1원칙을 흔들림 없이 지켜나갈 리더의 존재가 필요하다. 나는 사티야 회장의 인성과 리더십을 직접 경험해 왔고, 그러하기에 그가 이끄는 AI 기술의 미래가 밝다고 확신한다. CEO 한 명 바뀌었을 뿐인데... CEO 한 명 바뀌었을 뿐인데 마이크로소프트와 같은 거대 기업이 변화했다. 하지만 그 CEO는 단지 뛰어난 성과만을 강조하는 리더가 아니었다. 늘 공부하는 문화를 기업 곳곳에 심는 리더였다. 공감하는 리더십이 있는 사람을 요직에 배치하고, 직원 한명 한명이 포용력과 다양성을 생활화하도록 열과 성을 다하는 리더였다. 그리고 외부 커뮤니티의 피드백을 적극적으로 받아들여 프로세스를 혁신하고 제품을 실시간으로 업데이트하도록 하는 리더였다. 어떤가? 사티야 나델라야 말로 진정한 커뮤니티 리더라 할 수 있지 않을까? 늘 공부하여 공동체의 성장을 이끄는 리더, 더 많이 봉사하고 섬기는 리더, 전 세계 커뮤니티와 교류하며 항상 더 발전된 기술에 귀를 열려고 노력하는 리더, 나만의 이익이 아니라 인류에 공헌할 수 있는 일에 앞장서는 리더, 그야말로 커뮤니티 리더십이 충만한 사람이다. 마이크로소프트의 기적 같은 재기, 마이크로소프트 시가총액 1위의 비밀이 바로 커뮤니티 리더십에 있다. 글 이소영 마이크로소프트 이사
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[중앙일보] 입력 2021.01.15 11:33기계는 패턴으로 상황을 읽는다. 그래서 평소와 다른 움직임이나 이상 거래명세, 일반 군집과 다른 모양새의 항목들을 잘 잡아낸다. 누군가의 SNS 포스팅에서 남들과 다른 ‘불안감’을 확인해 그의 우울증을 조기 발견할 수도 있고, 갑자기 줄어든 전기 사용량을 토대로 홀로 사는 어르신의 발병 여부를 감지할 수도 있다. 일반 아동보다 확연히 체중 증가가 더딘 아이에 대해 학대 가능성을 제시할 수도 있다. 이상한 상황에 대해, 기계는 객관적으로 그 ‘이상함’을 보고할 수 있다. 〈그림1〉 ‘우울’, ‘슬픔’, ‘죽음’과 같은 단어가 잔뜩 포함된 글을 SNS에 올리고 난 뒤 전송 받은 알람. 출처: Facebook 캡쳐. 가정 내 폭력을 예방하기 위해 기술이 할 수 있는 일 이러한 기술적 가능성을 토대로, 연구진들은 가정과 같이 사회적 개입/감시가 쉽지 않은 사각지대에 대한 기술적 보완 장치를 줄곧 고민해 왔다. 앞서 세계보건기구(WHO)에서는 학대 예방을 위한 프레임워크(INSPIRE)를 제시한 바 있는데, ①법적 장치의 강화, ②규범 및 가치의 정립 ③안전한 환경 조성 ④부모 및 부양자 지원 ⑤가족 내 안정적 수입 및 경제력의 강화 ⑥선제적 대응 및 지원 서비스와 ⑦교육 제공 등 일곱 가지 축을 바탕으로 전략을 수립할 수 있다고 밝혔다. 〈그림2〉 심리상담을 돕는 AI 기반 챗봇. 외롭거나 슬플 때 ‘기분이 좋아지게 만드는’ 대화를 해준다. 출처: Woebot 화면 캡쳐. 해당 프레임워크를 기반으로, 남아프리카공화국 스텔렌보스대 헌트(Hunt) 박사는 기술이 어떻게 저소득 국가의 아동학대를 막을 수 있는지를 중점적으로 살폈다. 그로부터 현행 AI 기술과 기계학습(ML), 빅데이터 및 모바일헬스(mHealth)가 어떻게 기여할 수 있는지를 제시했다. 빅데이터와 알고리즘은 가족 및 사회 단위에서 발생 가능한 위험을 감지하는 데 주요하게 쓰일 수 있고, 사람들이 늘 쥐고 있는 휴대전화는 개인의 심리를 파악하고 선제적으로 도움을 주는 역할을 해낼 수 있다. 온라인 괴롭힘을 방지할 수 있도록, 가해자의 발생 가능성을 낮추는 방안 또한 기술로부터 찾아낼 수 있다(〈표1〉 참고). 다만 이러한 기술이 실질적으로 활용될 수 있으려면 단순히 기기 하나, 딥러닝 프로그램 하나만으로 해결할 수는 없다고 연구진은 말한다. 논문에서는 사회경제적, 정치적 장벽을 낮추는 것은 물론, 인프라 또한 모두가 평등하게 누릴 수 있도록 마련되어야 비로소 기술도 빛을 발할 수 있다고 주장한다. 〈 표 1〉 WHO의 아동학대 예방 전략 (INSPIRE)을 기반으로 AI 및 빅데이터 , mHealth가 할 수 있는 일 INSPIRE의 축AI, ML, Big Data와 mHealth가 기여할 수 있는 부분 법적 장치 보완 및 강화- 위험평가 알고리즘 및 기계학습 프로그램이 법제 시스템을 강화하고 공정성을 높이는 데 도움이 될 것 규범과 가치- SNS를 통한 각종 리터러시 프로그램 및 교육 캠페인 확산 - 가족 내 존중 및 보육과 관련한 캠페인 확대 - 폭력에 반대하는 운동가 및 이해당사자를 위한 인터랙티브 플랫폼 제공 안전한 환경- 사회 데이터를 토대로 한 상관관계 모델링 분석 (예: 주류 판매업소의 폐점 시간과 공공장소에서의 물리적 충돌의 관계, 주요 폭행사건 지역 감지에 따른 경찰 배치 시스템) - 알고리즘 시스템을 활용한 예측적 치안 유지 및 위험 대비 - 개인에게 고위험 소셜 콘텐츠를 알려주고 온라인상 발생 가능한 갈등을 단계적으로 줄일 수 있는 모바일 시스템 부모 및 부양자 지원- 실의에 빠져있거나 고립된 개인들을 위한 심리치료 콘텐츠 제공 AI 앱 - 자녀 방임 위험이 있는 가족에 대한 휴대전화 앱을 활용한 개입 (정서적 치료 등) 수익 및 경제력 강화- 취약계층에 대한 온라인 트레이닝 프로그램 및 자격증 프로그램 제공 선제적 대응 및 지원 서비스- 자연어처리 알고리즘을 활용, 소셜미디어에 표현된 개인들의 슬픔 및 공격성을 감지하고, 이로써 폭력의 징후나 향후 발생 가능한 폭력을 우선으로 감지 교육- 휴대전화를 기반으로 한 네트워킹 및 괴롭힘 방지 프로그램을 통해 아이들의 사회성을 기르고 폭력을 방지 학대 예방 알고리즘을 설계하려면 학대 예측 알고리즘 자체가 지닐 수 있는 문제를 고민하는 연구도 이어지고 있다. 미국 일부 주 정부에서는 아기가 태어나면, 아이의 생물학적 부모가 과거 자녀 학대를 저지른 사람은 아닌지를 확인하고 주 정부끼리 그 데이터를 공유할 수 있도록 하는 제도(버쓰매치; Birth Match)가 시행 중이다. 이에 대해 노스캐롤라이나대 연구진은, 해당 시스템의 예측 알고리즘에, 머신러닝에서 필수적으로 요구하는 도덕적 원칙(공정성, 투명성, 책임성)이 철저히 지켜져야 한다고 주장했다(Lanier et al., 2019). 데이터 변수에 치우침은 없는지, 제대로 학습이 되고 있는지, 인종이나 사회적 지위에 따른 차별적 편향이 발생하지는 않는지를 세심하게 살펴야 한다는 것이다. 심리상담 챗봇이나 불안을 감지하는 SNS 도구, 각종 교육 프로그램이 곳곳에서 다량으로 개발되고 있지만, 막상 실생활 속 활용은 더딘 편이다. 그래서 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야에서는 앱을 지속해서 쓰도록 하는 방법에 대한 고려(알람을 얼마나 자주 울릴 것인가, 채팅을 지속하려면 대화의 길이가 어떠해야 하는가 등)와 시스템 내부에 사람을 돕는 알고리즘을 자연스럽게 녹여낼 수 있는 대안들을 연구하고 있다. 코로나 사태 1년을 겪으며, 사람들은 더욱 서로의 얼굴을 보지 않게 되었고, 옷깃도 되도록 스치지 않으려 하고 있다. 하지만 서로에 대한 관심까지 놓지는 않았으면 좋겠다. 알고리즘은 학대를 당한 정인이를 발견할 수는 있지만, 자발적으로 “정인아 미안해”라고 하지는 않는다. 인간의 양심, 온정, 마음만이, 제2의 정인이를 막겠다는 의지를 일으키고, 세상을 변화시킬 수 있다. 유재연 객원기자는 중앙일보와 JTBC 기자로 일했고, 이후 서울대 융합과학기술대학원에서 박사과정을 수료했다. 이미지 빅데이터분석, 로봇저널리즘, 감성 컴퓨팅을 활용한 미디어 분석에 관심이 많다. 현재 서울대 융합과학기술대학원 연구원으로 활동하고 있다. you.jae@snu.ac.kr 온라인 구독신청 지면 구독신청
기계학습
200여 개 DB 신기능 통해 데이터 중심 워크로드 운영 가능 DB와 긴밀히 통합된 ‘오라클 APEX 서비스’로 로우코드 생태계 지원도 강화 [아이티데일리] 오라클이 14일 온라인 기자간담회를 개최, 새로운 오라클 DB를 포함한 신기술 및 신제품을 발표했다. 이날 오라클은 자사 융합형 DB(Converged Database)의 최신 버전인 ‘오라클 DB 21c(Oracle Database 21c)’를 자사의 ‘오라클 클라우드’에서 사용할 수 있게 됐다고 밝혔다. 또한 새로운 로우코드(low-code) 앱 개발 서비스 ‘오라클 APEX 애플리케이션 개발(Oracle APEX Application Development)’도 공개했다. ‘오라클 DB 21c’에는 불변 블록체인 테이블과 인DB(In-Database) 자바스크립트, 네이티브 JSON 바이너리 데이터 유형, 인DB 머신러닝을 위한 오토ML(AutoML)과 영구 메모리 저장소 등 200개 이상의 새로운 기능이 추가됐다. 또한 인메모리와 그래프 처리, 샤딩(sharding), 다중 테넌트 및 보안 역량도 한층 개선됐다. 특히 다중 모델, 다중 워크로드 및 다중 테넌트 요구 사항을 단일의 융합된 DB 엔진으로 모두 지원한다. ‘오라클 APEX 애플리케이션 개발’은 쉽고 빠르게 데이터 기반 엔터프라이즈 애플리케이션의 개발 및 구축이 가능한 새로운 로우코드 애플리케이션 개발 서비스다. 브라우저 기반의 로우코드 클라우드 서비스를 통해 개발자들은 직관적인 그래픽 인터페이스를 활용하는 현대적인 반응형 웹 및 모바일 애플리케이션을 구축할 수 있다. 앤드류 멘델손(Andrew Mendelsohn) 오라클 DB 서버 기술 부문 수석 부사장은 “‘오라클 DB 21c’를 필두로 세계에서 가장 강력한 융합형 DB 엔진을 제공하기 위한 오라클 고유의 전략을 지속적으로 강화해 나가고자 한다”며, “최고의 JSON 문서 처리 성능과 인텔 옵테인 퍼시스턴트 메모리 지원을 기반으로 획기적인 DB 운영 성능을 확보했다”고 강조했다. 또한 그는 “새로운 ‘APEX’ 서비스 공개를 통해 오라클은 APEX 개발자 커뮤니티의 지속과 확장을 위한 의지를 공고히 했다”면서, “‘오라클 APEX’ 서비스를 활용하면 일반 개발자와 비즈니스 분석가, 전문 개발자 모두 고도화된 응답형 데이터 기반 애플리케이션을 최소의 노력으로 신속하게 개발 및 구축할 수 있다. APEX가 대다수 데이터기반의 애플리케이션의 구축을 위해 활용될 수 있을 만큼 강력해짐에 따라, 전통적 코딩 방식을 통한 데이터 기반 애플리케이션 구축은 이제 예외적인 경우가 될 것”이라고 덧붙였다. 200여 개 새로운 혁신 기능 갖춘 ‘오라클 DB 21c’ ‘오라클 DB 21c’는 ‘오라클 자율운영 DB’, ‘오라클 엑사데이터 클라우드 서비스 X8M(Oracle Exadata Cloud Service X8M)’, ‘오라클 DB 클라우드 서비스(Oracle Database Cloud Service)’, ‘오라클 엑사데이터 DB 머신(Oracle Exadata Database Machine)’ 등을 포함해 오라클의 모든 클라우드 및 구축형 DB 서비스를 지원하는 DB 엔진이다. ‘오라클 DB 21c’에는 다음과 같은 신규 기능들이 추가됐다. ■ 블록체인 테이블: 블록체인 테이블을 통해 블록체인 기술의 주요 보안 이점을 엔터프라이즈 애플리케이션에도 활용할 수 있다. 이는 오라클 암호 보안 데이터 관리(Crypto-Secure Data Management)의 일환이며, 각 행이 암호화된 방식으로 연결돼 불변성의 특징을 갖게 된다. 변조 감지 및 방지 기능을 활용해 관리자 또는 이용자를 가장하는 내부자나 해커의 불법적인 시스템 변경을 방지할 수 있다. 블록체인 테이블은 표준 SQL로 접근 가능한 통합 DB의 일부로, 전체 분석 및 트랜잭션을 지원하기 때문에 기존 블록체인 구현 대비 사용이 편리하고 뛰어난 성능을 제공한다. ‘오라클 DB 21c’는 200여 개 신규 기능을 통해 DB 성능을 획기적으로 강화했다. ■ 네이티브 JSON 데이터 유형: 그동안 강력한 SQL/JSON 쿼리와 인덱싱 지원을 제공해 왔다. ‘오라클 DB 21c’에는 기존 버전 대비 최대 10배 빠른 스캔과 최대 4배 빠른 업데이트 작업을 가능하게 하는 새로운 JSON 데이터 유형이 추가됐다. 사용자는 이전 버전과 동일하게 사용자 정의 애플리케이션 코드 없이도 JSON 및 기타 데이터 유형을 혼합 및 결합하고, 신속한 OLTP를 위해 모든 JSON 요소를 인덱싱하는 작업을 수행할 수 있다. 또한 모든 형식에서 선언형 병렬 SQL 분석을 사용하고, 다수 JSON 문서 및 컬렉션에서 복잡한 조인(join) 연산을 실행할 수 있다. ■ 인DB 머신러닝을 위한 ‘오토ML’: ‘오토ML’은 대규모 기계 학습 모델을 자동으로 구축 및 비교해 비전문가도 머신러닝을 쉽게 사용하도록 지원한다. 새로운 ‘오토ML’ 사용자 인터페이스를 통해 비전문 이용자도 DB 내 머신러닝을 간편하게 활용할 수 있다. 오라클은 DB 내에서 널리 활용되는 머신러닝 알고리즘을 수집하는 방대한 라이브러리에 이상 탐지, 회귀 분석 및 딥러닝 분석을 위한 알고리즘을 새롭게 추가했다. ■ 인DB 자바스크립트: 개발자가 최신 프로그래밍 언어를 기반으로 효율적인 작업 처리가 가능하도록 지원하는 것을 목적으로 한다. 내장된 그랄 다중언어 엔진(Graal Multilingual Engine)을 사용하면 데이터가 있는 DB 내에서 자바스크립트로 작성된 데이터 처리 코드가 실행 가능해 데이터 이동 비용이 제거된다. 또한 자바스크립트와 오라클 DB 내의 데이터 유형이 서로 자동으로 매핑되기 때문에 사용자는 자바스크립트 코드 내에서 SQL을 쉽게 실행할 수 있다. ■ 영구 메모리 지원: DB 데이터와 복구를 위한 로그를 로컬 영구 메모리에 저장함으로써 IO 중심의 워크로드 성능을 향상시킨다. 직접 매핑된 영구 메모리 파일 시스템에 저장된 데이터에서 SQL이 직접적으로 실행되기 때문에 별도의 IO 코드 경로와 대용량 버퍼 캐시가 필요치 않다. 또한 새로운 DB 알고리즘은 영구 메모리 내의 부분적 또는 불일치 저장을 방지한다. ■ 고성능 그래프 모델: 관계 기반 데이터 모델링과 소셜 네트워크, IoT 등을 통한 연결 및 패턴 탐색이 가능하다. 메모리 최적화 개선으로 대규모 그래프 분석에 필요한 메모리 양이 줄어들어, 변경 없이도 기존 애플리케이션을 보다 신속하게 실행할 수 있다. 또한 사용자는 동일하게 최적화된 네이티브 알고리즘 특성상, 이러한 알고리즘으로 작용하는 자바 구문을 활용해 그래프 알고리즘을 생성하거나 확장할 수 있다. ■ DB 인메모리 자동화: 동일한 테이블에서 행과 열 형식 모두를 지원하며, 이를 통해 해당 테이블에서 애널리틱스와 트랜잭션을 동시에 실행하는 것이 가능하다. ‘오라클 DB 21c’는 자가 운영 인메모리 열 저장소를 도입해 개체의 배치 및 제거를 자동으로 관리해 효율성을 제고한다. 뿐만 아니라 사용 패턴을 추적해 열 저장소에서 개체를 이동 및 제거하며, 이러한 열은 사용 패턴에 따라 자동으로 압축된다. ■ 샤딩 자동화: 네이티브 DB 샤딩은 하이퍼스케일 수준의 성능 및 확장성을 제공, 세계 전역에서 기업이 데이터를 현지화하고 데이터 주권 및 데이터 개인정보 보호 규정을 준수할 수 있도록 지원한다. 데이터 샤드는 HW나 SW를 공유하지 않으며, 구축형 또는 클라우드에서 모두 이용 가능하다. ‘오라클 DB 21c’는 샤딩의 설계 및 사용 단순화를 위한 샤딩 어드바이저 도구를 포함하며, 이를 통해 DB 스키마 설계와 워크로드 특성을 평가하고 쿼리 성능, 확장성 및 가용성에 최적화된 DB 샤딩 설계 순위 목록을 제공한다. 샤드 간 백업과 재해 복구 기능 또한 자동화된 형태로 이뤄진다. ‘오라클 APEX’, DB와 긴밀하게 통합돼 향상된 반응속도 제공 전통적 방식의 복잡한 코딩 대신 쉽고 선언적인 방식의 개발에 관심이 있는 개발자라면 누구나 오라클 클라우드 무료 평가판(Oracle Cloud Free Tier)에 포함된 ‘오라클 APEX 애플리케이션 개발’ 서비스를 활용할 수 있다. 또한 이를 ‘오라클 자율운영 DB’와도 연동해 더욱 우수한 보안과 확장성, 가용성 및 성능에 대한 이점을 누리는 것도 가능하다. ‘APEX 애플리케이션 개발’은 완전 통합형 단일 패키지 형태로, 이용자나 개발자, 애플리케이션 개수에 따른 추가 요금 없이 로우코드 개발자가 대규모의 애플리케이션을 손쉽게 구축 및 배포하는데 필요한 주요 기능을 지원한다. 해당 서비스는 ‘오라클 APEX’는 물론, ‘오라클 REST 데이터 서비스(ORDS)’, ‘SQL 개발자 웹의 선구성(pre-configured) 미들 티어(middle tier) 서버’에서도 지원된다. 향상된 반응속도를 제공하는 로우코드 앱 개발 서비스 ‘오라클 APEX’ 개발자는 ‘ORDS’를 활용해 애플리케이션 데이터에 부합하는 사용자 지정 REST API를 생성하는 것은 물론, SQL 개발자 웹에서 SQL 쿼리를 작성한 후 데이터를 그래픽적으로 모델링화할 수도 있다. APEX 애플리케이션 개발 서비스 및 이와 연동된 DB는 탄력적이기 때문에 개발자가 애플리케이션 요구 사항에 따라 HW 자원을 확장하는 것도 가능하다. 해당 서비스는 ‘오라클 엑사데이터’를 기반으로 자동 확장 및 축소 기능을 지원한다. ‘APEX’ 서비스 상에서의 수신 및 송신에 따른 데이터 전송 기능은 별도의 비용 없이 무료로 제공된다. 비즈니스 현황에 따라 ‘APEX’에서 제공되는 범위 이상으로 DB에 대한 전통적 코딩이 요구되는 경우, 개발자는 ‘SQL*Net’, ‘자율운영 데이터 가드(Autonomous Data Guard)’를 지원하는 ‘오라클 APEX’를 활용해 단 한 번의 클릭으로 완전한 오라클 자율운영 트랜잭션 프로세싱(Oracle Autonomous Transaction Processing) DB로 서비스를 업그레이드 할 수 있다. ‘오라클 APEX’는 지난 2004년 출시 이후 500,000명의 개발자와 50,000명의 고객, 150개 이상의 파트너사를 포함해 전 세계 수천만 명의 사용자를 지원해오고 있다. 하루 평균 6,000개의 신규 애플리케이션을 포함해 현재까지 수백만 개의 애플리케이션을 구축하는 데 활용됐다. DB와 긴밀하게 통합된 ‘오라클 APEX’ 아키텍처는 애플리케이션과 DB 간 왕복 횟수를 줄여 더욱 빨라진 응답 시간을 경험하도록 한다. ‘APEX’를 기반으로 애플리케이션 개발자는 SQL의 강력한 기능과 간편성이라는 이점을 충분히 누릴 수 있다는 설명이다. 다른기사 보기저작권자 © 아이티데일리 무단전재 및 재배포 금지
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오라클이 블록체인 원장 저장 및 처리 기능을 탑재한 DBMS를 출시, 업계 이목을 끌고 있다. 한국오라클(대표 톰송)은 지난 14일 본사 발표 및 온라인 기자간담회를 통해, 융합형 데이터베이스(Converged Database)의 최신 버전 ‘21c(Oracle Database 21c)’를 오라클 클라우드에서 사용할 수 있게 됐다고 발표했다. 구축형 모델은 빠르면 올 하반기 만나볼 수 있게 될 전망이다. 이 제품은 오라클 자율운영 데이터베이스(이하 DBMS)의 ‘상시 무료 티어(Always Free tier)’에서도 사용 가능하다. 오라클 DBMS 21c에는 ▲불변 블록체인 테이블과 인데이터베이스(In-Database) 자바스크립트 ▲네이티브 제이슨(JSON) 바이너리 데이터 유형 ▲로우코드 지원 ‘오라클 에이펙스(APEX) 애플리케이션 개발’ ▲인데이터베이스 머신러닝을 위한 오토ML(AutoML)과 영구 메모리 저장소를 포함한 200개 이상의 기능이 새롭게 추가됐다. 또한 인메모리와 그래프 처리, 샤딩(sharding), 다중 테넌트 및 보안 역량도 한층 개선됐다. 우선, 오라클 DBMS 21c는 다중 모델, 다중 워크로드 및 다중 테넌트 요구 사항을 단일의 융합된 데이터베이스 엔진으로 모두 지원한다. 이와 더불어 오라클은 쉽고 빠르게 데이터 기반 엔터프라이즈 애플리케이션의 개발 및 구축이 가능한 ‘오라클 APEX 애플리케이션 개발(Oracle APEX Application Development)’이라는 로우코드(low-code) 애플리케이션 개발 서비스 또한 공개했다. 브라우저 기반의 이 로우코드 클라우드 서비스를 통해 개발자들은 직관적인 그래픽 인터페이스를 활용하는 현대적인 반응형 웹 및 모바일 애플리케이션을 구축할 수 있다. 장성우 한국오라클 전무는 온라인 기자간담회에서 “그동안 블록체인 원장 저장 및 관리에는 데이터를 빠르게 만들어 충분하게 DBMS에 저장 및 관리하지 못하는 점이 이슈로 나타났다. 즉, 오라클 21c는 이같은 성능이슈, 락 이슈 등을 해소한다”고 전했다. ▲ (출처 : 한국오라클 제공) ◆불변적인 블록체인 테이블 = 블록체인 테이블을 통해 블록체인 기술의 주요 보안 이점을 엔터프라이즈 애플리케이션에도 활용할 수 있다. ▲ (출처 : 한국오라클 제공) ‘오라클 암호 보안 데이터 관리(Crypto-Secure Data Management)’의 일환인 블록체인 테이블은 각 행이 암호화된 방식으로 연결돼 불변성의 특징을 갖게 된다. 오라클 DBMS에서 변조 감지 및 방지 기능을 즉시 활용, 기업은 관리자 또는 이용자를 가장하는 내부자나 해커의 불법적인 시스템 변경을 방지할 수 있다. 블록체인 테이블은 표준SQL로 접근 가능한 통합 DBMS의 일부로, 전체 분석 및 트랜잭션을 지원하기 때문에 기존 블록체인 구현 대비 사용이 한층 용이하며 기능적으로도 우수하다. 새롭게 선보인 블록체인 테이블은 오라클 DBMS의 모든 에디션에서 무료로 사용 가능하다. ◆네이티브 제이슨(JSON) 데이터 유형 = 오라클은 지난 수 년에 걸쳐 강력한 SQL/제이슨(JSON) 쿼리와 인덱싱 지원을 제공해 왔다. DBMS 21c에는 기존 버전 대비 최대 10배 빠른 스캔과 최대 4배 빠른 업데이트 작업을 가능하게 하는 새로운 제이슨(JSON) 데이터 유형이 추가됐다. 이용자는 이전 버전과 동일하게 사용자 정의 애플리케이션 코드 없이도 JSON 및 기타 데이터 유형을 혼합 및 결합하고, 신속한 OLTP를 위해 모든 제이슨(JSON) 요소를 인덱싱하는 작업을 수행할 수 있다. 특히, 모든 형식에서 선언형 병렬 SQL 분석을 사용하고, 다수 JSON 문서 및 컬렉션에서 복잡한 조인(join) 연산을 실행할 수 있다. 윌리엄 하디(William Hardie) 오라클 본사 데이터베이스 프로덕트 매니지먼트(Database Product Managemen) 부사장은 블로그에 올린 21c 소개에서 “읽기 또는 업데이트 작업에서 제이슨(JSON)을 분석하는 대신, 분석은 삽입시에만 행해져 제이슨(JSON)은 내부 바이너리 형식으로 유지되기 때문에 액세스가 훨씬 빨라진다”며 “이렇게 하면 읽기 및 업데이트 작업이 4~5배 빨라, 매우 큰 제이슨(JSON) 문서에 대한 업데이트가 20~30배속 작업이 가능하다”고 전했다. ▲ (출처 : 윌리엄 하디 오라클 본사 부사장이 블로그에 소개한 21c 기능 일부 발췌) ◆인데이터베이스 자바스크립트 = 개발자가 최신 프로그래밍 언어를 기반으로 한 효율적인 작업처리가 가능하도록 지원하는 것을 목적으로 한다. 내장된 그랄 다중언어 엔진(Graal Multilingual Engine)을 사용하면 데이터가 있는 DBMS 내에서 자바스크립트로 쓰여진 데이터 처리 코드의 실행이 가능해 비싼 데이터 이동 비용이 제거된다. 덧붙여 자바스크립트와 오라클 DBMS 내의 데이터 유형이 서로 자동으로 매핑되기 때문에, 이용자는 자바스크립트 코드 내에서 SQL을 쉽게 실행할 수 있다. 하디 부사장은 “오라클 DBMS 21c는 자바스크립트 코드 자체에 내장 된 자바스크립트 모듈을 통해 PL / SQL 및 SQL을 실행할 수 있다”며, DBMS_MLE PL/SQL 패키지를 사용해 자바 스크립트 코드를 실행하는 샘플 코드도 공개했다. ▲ (출처 : 윌리엄 하디 오라클 본사 부사장이 블로그에 소개한 21c 기능 일부 발췌) 윌리엄 하디의 오라클 21c 소개는 블로그(https://blogs.oracle.com/database/introducing-oracle-database-21c)에서 확인할 수 있다. ◆인데이터베이스 머신러닝을 위한 오토ML = 오토ML은 대규모 기계 학습 모델을 자동으로 구축 및 비교해 비전문가도 머신러닝을 쉽게 사용하도록 지원한다. ▲ (출처 : 한국오라클 제공) 새로운 오토ML 사용자 인터페이스를 통해 비전문 이용자도 DBMS 내 머신러닝을 간편하게 활용할 수 있다. 오라클은 DBMS 내에서 널리 활용되는 머신러닝 알고리즘을 수집하는 방대한 라이브러리에 이상 탐지, 회귀 분석 및 딥러닝 분석을 위한 알고리즘을 새롭게 추가했다. ◆영구 메모리 지원 = 데이터베이스 데이터와 복구를 위한 로그를 로컬 영구 메모리에 저장해 IO 중심의 워크로드 성능을 대폭 향상시킨다. 직접 매핑된 영구 메모리 파일 시스템에 저장된 데이터에서 SQL이 직접적으로 실행되기 때문에 별도의 IO 코드 경로와 대용량 버퍼 캐시가 필요하지 않다. 이 밖에도 새로운 DBMS 알고리즘은 영구 메모리 내의 부분적 또는 불일치 저장을 방지한다. ◆고성능 그래프 모델 = 관계 기반 데이터 모델링과 소셜 네트워크, IoT 등을 통한 연결 및 패턴 탐색이 가능하다. 메모리 최적화 개선으로 대규모 그래프 분석에 필요한 메모리 양이 줄어들어, 변경 없이도 기존 애플리케이션을 보다 신속하게 실행할 수 있다. 이용자는 동일하게 최적화된 네이티브 알고리즘 특성상, 이같은 알고리즘으로 작용하는 자바 구문을 활용해 그래프 알고리즘을 생성하거나 확장할 수 있다. ◆DBMS 인메모리 자동화 = 동일한 테이블에서 행과 열 형식 모두를 지원하며, 이를 통해 해당 테이블에서 애널리틱스와 트랜잭션을 동시에 실행하는 것이 가능하다. 오라클 DBMS 21c는 자가 운영 인메모리 열 저장소를 도입해 개체의 배치 및 제거를 자동으로 관리해 효율성을 제고한다. 사용 패턴을 추적해 열 저장소에서 개체를 이동 및 제거하며, 이러한 열은 사용 패턴에 따라 자동으로 압축된다. ◆샤딩 자동화 = 네이티브 DBMS 샤딩은 하이퍼스케일 수준의 성능 및 확장성을 제공, 세계 전역에서 대규모 기업 조직이 데이터를 현지화하고 데이터 주권 및 데이터 개인정보 보호 규정을 준수할 수 있도록 지원한다. ‘데이터 샤드’는 하드웨어나 소프트웨어를 공유하지 않으며, 구축형 또는 클라우드에서 모두 이용 가능하다. 오라클 DBMS 21c는 샤딩의 설계 및 사용 단순화를 목적으로 샤딩 어드바이저 도구를 포함, 이를 통해 DBMS 스키마 설계와 워크로드 특성을 평가하고 쿼리 성능, 확장성 및 가용성에 최적화된 DBMS 샤딩 설계 순위 목록을 제공한다. 샤드 간 백업과 재해 복구 기능 또한 자동화된 형태로 이뤄진다. ◆로우코드 지원 ‘오라클 에이펙스(APEX) 애플리케이션 개발’ 공개 = 오라클은 동시에 ‘오라클 에이펙스(APEX) 애플리케이션 개발(Oracle APEX Application Development)’이라는 새로운 로우코드(low-code) 서비스를 공개했다. ▲ (출처 : 한국오라클 제공) ‘에이펙스’ 서비스는 오라클 클라우드 인프라스트럭처(Oracle Cloud Infrastructure, OCI)에서 제공됨에 따라, 브라우저 기반의 완전 관리형 서비스를 통해 직관적인 그래픽 인터페이스를 활용하는 현대적인 반응형 웹 및 모바일 애플리케이션 구축이 가능하다. 즉, 전통적 방식의 복잡한 코딩 대신 쉽고 선언적인 방식의 개발에 관심이 있는 개발자라면 누구나 오라클 클라우드 무료 평가판(Oracle Cloud Free Tier)에 포함된 ‘오라클 에이팩스 애플리케이션 개발 서비스’를 활용해 로우코드 애플리케이션을 개발할 수 있다. 이 서비스는 개발자들이 복잡한 풀스택(full-stack) 기술을 배우지 않고도 어떤 장비에서도 사용 가능한 엔터프라이즈 애플리케이션을 기존보다 38배 빠르게 구축, 비즈니스 문제 해결에만 더욱 집중할 수 있도록 지원한다. ‘에이펙스 애플리케이션 개발 서비스’는 완전 통합형 단일 패키지 형태로, 이용자나 개발자, 애플리케이션 개수에 따른 추가 요금 없이 로우코드 개발자가 대규모의 애플리케이션을 손쉽게 구축 및 배포하는데 필요한 주요 기능을 지원한다. 이 서비스는 오라클 에이펙스는 물론, 오라클 자율운영 데이터베이스와 오라클 REST 데이터 서비스(ORDS), SQL 개발자 웹의 선구성(pre-configured) 미들 티어(middle tier) 서버에서도 지원된다. 개발자는 ORDS를 활용해 애플리케이션 데이터에 부합하는 사용자 지정 REST API를 생성하는 것은 물론, SQL 개발자 웹에서 SQL 쿼리를 작성한 후 데이터를 그래픽적으로 모델링화할 수도 있다. ‘에이펙스(APEX) 애플리케이션 개발 서비스’ 및 이와 연동된 데이터베이스는 완전 탄력적이어서 개발자는 애플리케이션 요구 사항에 따라 하드웨어 자원을 역동적으로 확장하는 것도 가능하다. 이 서비스는 오라클 엑사데이터(Oracle Exadata) 를 기반으로 자동 확장 및 축소 기능을 지원해 필요시 원하는 만큼의 용량에 대해서만 지불하는 것이 가능하다. 또한, 에이펙스 서비스 상에서의 수신 및 송신에 따른 데이터 전송 기능은 별도의 비용 없이 무료로 제공된다. 비즈니스 현황에 따라 에이펙스에서 제공되는 범위 이상으로 데이터베이스에 대한 전통적 코딩이 요구되는 경우, 개발자는 SQL*Net, 자율운영 데이터 가드(Autonomous Data Guard)를 지원하는 오라클 에이펙스를 활용, 단 한 번의 클릭으로 완전한 오라클 자율운영 트랜잭션 프로세싱(Oracle Autonomous Transaction Processing) 데이터베이스로 서비스를 업그레이드 할 수 있다. ‘오라클 에이펙스’는 지난 2004년 출시 이후 50만명의 개발자와 5만명의 고객, 150개 이상의 파트너사를 포괄하는 전 세계 수천만 명의 사용자를 지원해오고 있으며, 하루 평균 6000개의 신규 애플리케이션을 포함해 현재까지 수백만 개의 애플리케이션을 구축하는 데 활용됐다. 앤드류 멘델손(Andrew Mendelsohn) 오라클 데이터베이스 서버 기술 부문 수석 부사장은 “오라클 데이터베이스 21c는 최고의 JSON 문서 처리 성능과 인텔 옵테인 퍼시스턴트 메모리 지원을 기반으로 획기적인 데이터베이스 운영 성능을 확보했다”고 이번 발표의 의미를 설명했다. 이어 멘델손 부사장은 “이용자는 새로운 자가 운영 인메모리 열 저장소(Self-Managing In-Memory Column Store)와 최고 성능의 그래프 처리, 가장 간단한 머신러닝 모델 개발을 지원하는 오토ML 기능을 통한 업계 최고 수준의 분석 데이터베이스 기능 뿐만 아니라, 변조 방지 SQL 테이블을 구현하는 불변적인 블록체인 테이블 활용도 가능하다”며 “오라클은 단일 융합형 데이터베이스 엔진을 통해 개발자의 생산성을 한층 제고하고, 새로운 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위한 보다 진화된 애플리케이션을 개발할 수 있도록 적극 지원하고 있다”고 덧붙였다. 이탈리아 제약회사 '안젤리니 제약'의 디지털 및 혁신 책임자 피에트로 베레토니(Pietro Berrettoni)는 “블록체인 테이블 솔루션을 기반으로 데이터 보안 도구와 웨어러블 디바이스를 통합하는 퀴나리오의 엑스링 솔루션은 자사의 IoT 전략에서 중요한 분기점이 됐다”며 “이 솔루션은 오라클 데이터베이스에서 지원하는 오라클 블록체인 테이블을 통해 별도의 복잡한 인프라스트럭처 없이도 다른 애플리케이션과 쉽게 통합이 가능한 변조 방지 레코드를 제공하며, 사용 가능한 모든 도구를 활용해 엑스링의 데이터 수집을 지원한다”고 말했다. kdk@bikorea.net < 저작권자 © BI KOREA 무단전재 및 재배포금지 >
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과기정통부의 ‘기계학습 모델 보안 역기능 취약점 자동 탐지 및 방어 기술 개발’ 과제 본격 스타트 인공지능 분야 최고 권위 학회 ICML과 NeurIPS에서 2개의 논문 채택되는 연구성과 달성 2021년에 3건 이상의 특허 출원, 최고 국제학회 등 6건 이상 논문 게재, 기술 이전 등 목표 수립 [보안뉴스 원병철 기자] 카이스트(KAIST) 사이버보안연구센터(CSRC, 센터장 차상길 교수)가 지난해 인공지능(AI) 분야의 권위 있는 학회인 ICML과 NeurIPS에서 2개의 논문이 채택되는 등 인공지능 연구에서 큰 성과를 거뒀다. 과학기술정보통신부(장관 최기영, 이하 과기정통부)의 과제로 시작된 CSRC의 AI 보안 연구가 가시적인 성과를 거두면서, 최근 AI 등 ICT 분야 R&D에 집중투자하고 있는 정부의 정책이 결실을 맺기 시작했다는 평가를 받고 있다. [이미지=utoimage] KAIST CSRC는 2020년 4월을 시작으로 2027년 12월까지 과기정통부의 ‘기계학습 모델 보안 역기능 취약점 자동 탐지 및 방어 기술 개발’ 과제를 수주 받아 KAIST 주관 및 미국 컬럼비아 대학(Columbia University)과 참여해 연구를 진행하고 있다. 현재 딥러닝 기계학습 모델은 입력과 출력을 악용해 잘못된 수행을 일으키거나, 학습이 완료된 딥러닝 모델의 사적인 정보 유출 등의 취약성을 가지고 있다. CSRC는 이번 과제를 통해 딥러닝 모델에서 발생할 수 있는 다양한 취약성을 찾아내고, 이를 완화하거나 방어할 수 있는 소프트웨어 시스템 개발을 목표로 하고 있다. 특히, 이번 과제는 4개의 분야(Attack, Defense, XAI, System)로 나뉘어져 연구가 진행되고 있다. 먼저, 딥러닝 기계학습 모델의 보안 역기능을 일으킬 수 있는 취약점을 찾는 분야(Attack), 찾아낸 취약점을 방어하는 분야(Defense), 취약점을 설명하는 분야(XAI), 그리고 위의 3가지 분야 연구 결과를 통합한 소프트웨어 시스템 개발 분야(System)로 연구가 진행된다. 기계학습 및 인공지능 연구 3대 학회 중 ICML과 NeurIPS에서 논문 채택 그 중 올해 Defense 분야를 연구하고 있는 황성주 교수 연구실에서 유명 AI 학회인 ICML과 NeurIPS에서 ‘Adversarial Neural Pruning with Latent Vulnerability Suppression’과 ‘Adversarial Self-supervised Contrastive Learning’의 논문 성과를 냈으며, 이외 Attack과 XAI 분야에서 각각 특허 및 국내 논문지 게재라는 연구 성과를 달성했다. 기계학습 및 인공지능 연구에서 유명 3대 학회로 ICML, NeurIPS, ICLR이 있다. 특히, NeurIPS(conference on Neural Information Processing Systems)는 계산신경과학 등을 포함하는 인공지능 연구가 많았지만, 최근 ICML(International Conference on Machine Learning)과 같이 기계학습에 대한 연구 비율이 높아져 다양한 연구가 발표되고 있다. 유명 기업인 구글과 페이스북 등의 후원을 바탕으로 매년 수천여 편의 논문이 게재되고 있다. 적대적 공격에 취약한 기존 딥러닝 모델을 극복하기 위해 적대적 방어 학습 활용 ICML에서 채택된 ‘Adversarial Neural Pruning with Latent Vulnerability Suppression’은 적대적 공격에 취약한 기존 딥러닝 모델을 극복하기 위해 적대적 방어 학습을 이용하는 내용을 담은 논문이다. 여기서 ‘적대적 방어 학습’이란 딥러닝 모델의 잘못된 결과를 유도해 무력화시키는 공격을 방어하는 기법이다. 예를 들면, 학습된 딥러닝 분류 모델에서 강아지 이미지를 강아지로 옳게 분류하지만, 강아지 이미지에 미세한 변화를 줄 경우 딥러닝 분류 모델은 강아지를 고양이로 잘못 분류할 수 있다. 이러한 문제점이 발생하지 않도록 딥러닝 모델 학습 과정에서 미세한 변화가 포함된 이미지를 추가 학습해 적대적 공격을 예방하는 방식을 적대적 방어 학습이라고 부른다. 이번 논문의 저자인 신진우 교수는 현재 KAIST AI 대학원 부교수로 재직 중이다. 서울대학교에서 수학/CS 학사 및 박사 학위를 취득했으며, 이후 머신러닝/딥러닝의 다양한 주제를 연구하면서 계산 효율성과 추론 알고리즘 개발 연구 등 다양한 연구를 진행 중이다. 또 다른 저자인 황성주 교수는 KAIST AI 대학원 전임교수로 재직 중이다. 미국 텍사스 대학교(Texas University)에서 컴퓨터 공학박사를 취득했으며, 이후 머신러닝/딥러닝 관련 주제를 활용한 이미지, 자연어, 의료 및 금융 등 다양한 응용 분야의 연구를 진행 중이다. 황성주 교수 연구실의 박사과정인 Divyam Madaan는 적대적 방어, 네트워크 압축, 앙상블 학습 등에 주력하고 있으며, 현재 안전성을 갖추는 동시에 이를 소형화하는 알고리즘 개발에 초점을 맞춰 연구 중이다. 최초로 이미지 라벨 없이 적대적 방어 학습이 가능한 방법 제안 또 다른 유명 AI 학회인 NeurIPS에 채택된 ‘Adversarial Self-supervised Contrastive Learning’은 최초로 이미지 라벨 없이 적대적 방어 학습이 가능한 방법을 제언했다는 점에서 획기적이라는 평가를 받고 있다. 이미지 라벨 작업이란 해당 이미지가 무엇을 나타내고 있는지를 지정하는 것인데, 예를 들면 강아지 이미지를 강아지라고 지정하는 것을 말한다. 이미지 데이터를 이용한 딥러닝 학습은 많은 양의 라벨 이미지가 필요한데, 이미지 하나하나 지정을 해야 하기 때문에 많은 시간과 비용이 필요하다. 따라서 많은 연구자들이 라벨없는 이미지에서의 딥러닝 학습 방법을 연구하고 있다. 주목할 점은 현재까지는 라벨이 없는 이미지로 적대적 방어 학습을 할 수 있는 방법이 존재하지 않았지만, 이번 논문에서 대조 학습 기반 프레임워크를 개발해 라벨이 없는 이미지에서 적대적 방어 학습이 가능하도록 연구했다는 것이다. 논문의 주요 저자인 김민선 연구원은 KAIST에서 바이오 및 뇌공학/컴퓨터 과학 학사를 취득하고, 현재 KAIST AI 대학원에서 황성주 교수 연구실 박사과정에 재학 중이다. 많은 딥러닝 프로젝트와 뇌 영상 분야 경험을 가지고 있으며, 특히 딥러닝 자가학습 및 적대적 학습에 관심을 두고 있다. 또 다른 저자인 탁지훈 연구원은 KAIST에서 전기 공학 및 수학 학사를 취득하고, 현재 KAIST AI 대학원에서 신진우 교수 연구실 박사과정으로 재학 중이다. 현재는 신뢰할 수 있는 기계학습에 중점을 둔 연구를 수행하고 있다. 2021년, 3개의 특허와 6편의 논문 등 성과 목표로 과제 연구 진행 한편, CRSC는 2021년에 4개의 분야 연구를 강화한다는 계획이다. Attack 분야에서는 단순성, 투명성, 명료성(설명가능성)을 기준으로 딥러닝 모델을 이해할 수 있는 화이트박스(White-box)와 불투명하면서 복잡한 블랙박스(Black-box)의 환경에서 딥러닝 취약점을 일으키는 공격 기술을 구현한다. 이밖에도 딥러닝 모델의 디지털 데이터 저작권 정보 혹은 비밀 정보를 삽입해 관리하는 워터마킹 알고리즘 구현 연구도 계획되어 있다. Defense 분야에서는 이전에 연구된 적대적 방어 방법이 벡터의 길이 혹은 크기를 측정하는 방법을 한 가지로 고정해 연구했다면, 올해는 다양한 값으로 변경해 새로운 적대적 방어 방법을 개발한다. 이후 이전의 적대적 방어 방법과의 비교를 통해 성능을 평가하는 연구를 진행한다. XAI 분야에서는 적대적 공격을 수행할 수 있는 변조된 입력 데이터를 생성하고, 변조된 입력 데이터가 딥러닝 모델에 어떤 영향을 주는지 추정하거나, 이를 시각화해 이해할 수 있도록 연구할 계획이다. 이후 원본/변조된 입력 데이터를 비교하고 이를 정량화하는 연구도 추진할 예정이다. System 분야에서는 화이트박스 환경에서 보안성 테스팅 도구를 개발하고 성능을 평가한다. 이외에도 여러 개의 비슷한 기능 딥러닝 모델을 활용해 라벨이 없는 데이터에 대해 자동 라벨링 작업을 하는 연구가 계획되어 있다. KAIST CSRC는 2020년의 경우 AI 연구를 시작하는 단계였다면, 2021년에는 연구를 본격화함으로써 3건 이상의 특허 출원, 최고의 국제학회 등 6건 이상의 논문 게재, 기술 이전 등 다수의 성과 목표를 달성한다는 계획이다. [원병철 기자( boanone@boannews.com)] 저작권자:> www.boannews.com) 무단전재-재배포금지> 저작권자:>
통계기술
한국의 AI 혁명가들 (6) 네이버 하정우 AI LAB 소장·성낙호 Biz AI 책임리더 “GPT-3와 같은 글로벌 인공지능(AI) 언어 모델에 한국어가 차지하는 비중은 소수점에 불과합니다. 해외 기업들이 구축해 놓은 모델에 종속된다면, 머지않아 국내 전 산업계가 타격을 받을 것입니다.” 지난달 18일 경기 성남시 네이버 그린팩토리에서 만난 하정우 네이버 AI LAB 연구소장(44), 성낙호 네이버 클로바 CIC Biz AI 책임리더(42)는 네이버의 AI 개발을 이끄는 최전선 지휘관이다. 업계와의 선의의 경쟁에 몰두해 있을 법한 두 ‘장수’ 입에선 ‘연합’ ‘동맹’이란 단어가 자주 흘러나왔다. 이들은 “한국의 AI 생태계 조성을 위해선 카카오든 누구든 모두와 협업할 수 있다”며 글로벌 기업에 맞설 ‘K-연합군’이 필요하다고 강조했다. 논문 실적 1위·슈퍼컴까지 보유 사내독립기업 클로바 CIC와 지난해 이곳에서 분리된 AI LAB은 현 네이버 AI 연구의 핵심 조직이다. 연관된 인력 수는 대외비다. 업계에선 한국과 일본을 포함해 1000명 정도일 것으로 추산한다. 두 리더는 전체 AI연구의 현장을 책임지고 있다. 독특한 성과지표(KPI)는 네이버 AI 조직의 특징이다. 바로 정규 논문 발표 횟수다. 네이버는 지난해에만 정상급 AI 관련 학회에서 43개의 논문 발표 실적을 올렸다. 경쟁사 카카오의 두 배 수준으로, 국내 최대 규모다. 올해는 벌써 논문 19개를 발표했다. 회사 차원의 투자와 관심이 있었기에 가능한 일이다. 네이버는 지난해 10월 AI 연구를 위해 700페타플롭(PF·초당 1000조 번 연산)급 성능의 ‘슈퍼컴퓨터’를 사들였다. 국내 기업 최초 사례다. 슈퍼컴은 구축에만 수백억원이 드는 것으로 알려졌다. 하 소장은 “네이버의 최근 5년간 매출이 4조~5조원 규모인데, 이 중 25%가 연구개발(R&D)에 사용되고 있다”며 “R&D의 핵심 투자가 AI에 몰리고 있어 장비와 연구 실적의 기반을 닦을 수 있었다”고 소개했다. ○한국어 AI 모델 구축에 힘 합쳐야 국내 최고 수준의 인력과 제반 인프라를 갖췄지만, 두 책임자의 어투엔 근심이 가득했다. 글로벌 AI 기업들과의 격차가 잘못하면 ‘기술 종속성’으로 귀결될 수 있다는 우려다. 통상 AI는 데이터를 입력받으며 학습하고 성장한다. 하지만 데이터의 근간이 되는 글로벌 인터넷 문서와 출판물 자료 등 데이터의 60% 이상이 영어로 돼 있다는 것이 업계 추산이다. 한국어는 해외 기업들의 AI 언어모델에서 사실상 학습되지 못하고 있는 것이다. 성 리더는 “AI 역사상 최강의 자연어 처리 인공지능으로 평가받고 있는 오픈AI사의 GPT-3 API(프로그램 언어 형식)를 분석해보면, 97%가 영어고 0.01%가 한국어일 정도로 언어적 편향성이 심각하다”며 “애초에 인터넷상에 한국어 데이터가 0.6%밖에 안 되니 벌어지는 현상”이라고 말했다. 네이버가 한국어 기반의 ‘초거대 AI’를 목표로 삼은 것도 이 때문이다. 100억 개의 변수도 거뜬히 처리하는 고도화 모델이 목표다. 하 소장은 “이미 AI는 세계 각국의 국가 생산성을 뒤바꿀 정도로 진화했기 때문에, AI 주권을 수호한다는 마음으로 누군가가 개발에 나설 필요가 있다”고 강조했다. 이를 위해 네이버는 KAIST, 서울대 등 학교와의 산학연계도 강화할 예정이다. 그는 “오픈AI를 넘어서는 게 목표”라고 했다. ○ESG까지 챙기는 AI 개발 중 K-연합군을 구상 중인 네이버는 최근 다양한 AI 성공사례를 내놓고 있다. 향후엔 환경(E)·사회(S)·지배구조(G) 측면을 충족하는 AI ESG 기술까지 내놓을 예정이다. 네이버의 AI 기술력은 코로나19 사태와 맞물리면서 뜻하지 않게 부각됐다. 클로바CIC가 개발한 ‘클로바 케어콜’은 음성인식 기술과 자연어 처리 기술로 가상의 전화 상담사를 만들어냈다. 성 리더는 “코로나 사태에서, 접촉자 확인을 사람이 일일이 진행할 수 없자 AI콜이 널리 쓰였다”고 말했다. ‘클로바더빙’과 같은 AI 기반 음성 합성기는 학교 선생님들의 호응을 얻었다. 비대면 교육 수요를 타고 ‘붐’이 일었다. 네이버는 다음달 대형 AI 콘퍼런스 개최를 기획하고 있다. AI 분야 성과와 향후 비전을 공유하고, 함께할 기업과 학계 인사들의 중지를 모으는 자리다. 독거노인, 소상공인을 위한 AI 기술 해법 등 사회적 역할에 대한 비전도 준비하고 있다. 하 소장은 “AI의 편향성과 신뢰 가능성의 문제는 다시금 ‘AI 겨울’을 부를 수 있다”며 “국내 기업들과 학교가 모여 지속 가능한 성장을 도모해야 한다”고 강조했다. 이시은 기자 see@hankyung.com 모바일한경 구독신청 지면 구독신청 ⓒ 한경닷컴, 무단전재 및 재배포 금지
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중국, '디지털 차이나' 목표로 7대 핵심분야 육성게획 내놔 미국은 16년만에 '세계경제 성장률 기여도' 1위로 복귀할 듯 지난 2일 중국의 관영매체 글로벌타임스는 중국 당국이 미국과의 치열한 미래 기술 패권을 두고 올해 중장기 기술자립을 꾀할 것이라고 보도했다. 사진은 중국의 한 반도체 개발라인의 모습. [사진=글로벌 타임스 캡쳐/연합뉴스] 【뉴스퀘스트=김보민 기자】 올해 미국과 중국 간의 미래기술 패권 싸움이 치열해지는 모양새다. 지난달 미국 바이든 대통령이 반도체·희토류 등 주요 산업의 공급망을 검토하며 사실상 중국을 전 분야에서 배제하는 행정명령에 서명하자 중국도 이에 굴하지 않겠다는 의지를 표명하고 있다. 8일 중국중앙방송(CCTV)에 따르면 중국 지도부는 양회 전국인민대표회의(전인대)의 연례 전체회의에서 향후 5년 동안 일명 '디지털 차이나'를 건설하는 데 주력하기로 했다. 클라우드, 빅데이터, 사물인터넷 등 7대 핵심 분야를 미래 육성산업으로 정해 2025년까지 자국의 디지털 경제를 키우겠다는 방침이다. 지난주 블룸버그통신도 중국이 미국을 잡기 위해 반도체, AI, 5G에 더 많은 돈을 쏟아 붓을 예정 이라며 리커창 총리 등 주요 관료들이 핵심 기술의 돌파구를 찾고 있다고 보도했다. 실제로 중국은 최근 기술과 혁신, 지속가능성 등 각 테마에 걸맞은 산업의 투자를 빠른 속도로 늘리고 있다. 리 총리는 인재들의 창의성과 기술 수준을 높일 수 있는 기술혁신 체제를 완비하기 위해 사회 전체의 연구개발(R&D) 투자를 매년 7% 이상 늘릴 것 이라며 기초연구비 지출을 10.6% 늘리겠다 고 밝혔다. 국가통계국에 따르면 2020년 중국의 미래기술 연구개발비는 2조4400억위안(3780억달러)으로 전년보다 10.3% 늘어났다. 올해는 전체회의 결과에 따라 투자금액이 더 늘어날 전망이다. 왕이 중국 외교담당 국무위원 및 외교부장은 7일 베이징에서 열린 전국인민대표대회(전인대) 기자회견에서 '중미관계'를 개선할 의지는 있으나 미국의 내정 간섭은 용인할 수 없다고 단언했다. [사진=연합뉴스] 이처럼 중국이 적극적으로 미래 산업 투자를 예고한 것은 바로 최대 경쟁국가인 미국에 대항하기 위해서다. 특히 미국의 세계 경제 성장 기여도가 16년만에 처음으로 중국을 제칠 것으로 분석되면서 중국이 자국 산업의 '입지'를 다지는 데 주력할 수밖에 없는 상황이다. 7일(현지시간) 옥스퍼드 이코노믹스(OE)의 세계경제성장률 전망에 따르면 올해 전세계 경제의 6% 성장률 중 미국이 차지하는 비중은 1.7%포인트인 것으로 예상된다. 같은 기간 중국의 세계경제 기여도는 1.6%포인트로 미국보다 약 0.1%포인트 뒤쳐질 것으로 보인다. OE에 따르면 지난 15년간 미국은 중국보다 낮은 기여도를 보여왔지만 올해 치열한 패권 경쟁으로 판을 뒤집을 것으로 보인다. 세계 경제가 4.1%가량 성장했던 지난 2005년 당시, 미국의 기여분은 1.0% 수준으로 중국의 0.9%포인트를 앞섰지만 이를 마지막으로 수년간 중국보다 뒤처진 성적을 보였다. 글로벌 투자은행들도 해당 연구와 비슷한 전망치를 잇따라 내놓고 있다. 골드만삭스는 지난해 -3.5%의 역성장을 기록한 미국이 올해 7%가량 성장하면서 중국 경제와 비슷한 성장률을 보일 것으로 예상했다. JP모건도 올해 중반 쯤 미국이 코로나 이전의 성장률을 회복할 것 이라고 전망했지만 중국에 대해선 이미 코로나 발생 이전의 성장 수준으로 돌아왔지만, 그 이상으로 성장하진 않을 것 이라고 전망했다. '홀로 서기'에 주력한 중국과 달리 미국은 동맹국과의 전방면 산업 협력을 모색하면서 미 경제가 급성장할 것이란 분석이다. 이밖에 1.9조달러 수준의 경기부양책과 빠른 코로나 백신 접종 등도 경제 성장 비결로 꼽혔다. 토니 블링컨 미국 국무장관은 지난 3일(현지시간) 국무부 청사에서 진행한 연설에서 '대중 강경론'을 강조하며 중국은 개방된 국제질서에 도전할 기술적 힘을 가진 유일한 국가 라고 말했다. [사진=워싱턴 로이터/연합뉴스] 한편 미국과 중국 간의 갈등은 계속해서 심화되고 있다. 양국이 기술 패권 뿐만 아니라 수년간 쌓아온 문제를 두고 날선 비판을 계속해서 쏟아내고 있는 것이다. 왕이 중국 외교담당 국무위원 및 외교부장은 7일 전인대 연례회의 기자회견에서 중국은 미국과 함께 중미 관계의 건강하고 안정적인 발전을 실현하고자 한다 면서도 중국의 핵심 이익 침해는 용납하지 않겠다 고 경고했다. 토니 블링컨 미국 국무장관은 지난 3일(현지시간) 미중에 대해 가능하면 협력하고, 적대해야 할 때는 그렇게 해야만 하는 관계 라고 정의하며 중국을 '21세기 최대의 지정학적 과제'라고 칭했다. 저작권자 © 뉴스퀘스트 무단전재 및 재배포 금지
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지속가능한 건축물 위한 에너지 관리 시스템 2019년 BEMS 설치확인 조건 개정 이후 국내 첫 1등급 LG전자와 TF팀 꾸려 1년간 시스템 개선 예정 건물에너지관리시스템 설치확인 1등급 획득한 풀무원기술원. (풀무원 제공)/그린포스트코리아 [그린포스트코리아 곽은영 기자] 풀무원은 충북 오송바이오폴리스지구 단독 부지에 신축한 R&D센터 풀무원기술원이 ‘BEMS 설치확인 1등급’을 획득했다고 8일 밝혔다. BEMS(Building Energy Management System, 건물에너지관리시스템)는 건물 내 주요 공간 및 설비에 부착한 센서를 통해 실시간으로 에너지 사용 데이터를 수집·분석해 에너지 절감과 쾌적한 실내 환경 유지에 활용하는 최첨단 정보통신기술 시스템이다. ‘BEMS 설치확인 인증제’는 한국에너지공단이 2017년에 처음 시행한 제도로 정부의 공공건축물 BEMS 설치 의무화 규정에 맞춰 건물 에너지 사용량을 줄이고 효율을 높이기 위해 도입됐다. 지속가능한 건축물을 위한 에너지 관리 시스템으로 국가 표준 제정을 통해 제로 에너지 시대의 핵심 인증으로 평가받고 있다. 풀무원기술원은 2019년 완공돼 현재 약 200여 명의 연구원이 상주하고 있는 LEED 인증 친환경 건축물이다. 이번 1등급 획득은 2019년 BEMS 조건 개정 이후 국내 최초 사례로 총 9개 BEMS 평가 항목에서 90점 이상의 높은 점수를 취득했다. BEMS 설치확인 등급은 에너지 소비 현황 분석, 설비 성능 및 효율 분석, 실내외 환경정보 제공, 에너지 소비량 예측, 에너지 분석 결과를 반영한 제어 시스템 연동 등 9개 평가 항목에 따라 1·2·3등급으로 기술 수준을 구분해 등급을 부여한다. 1등급을 획득하기 위해선 에너지 사용 예측·자동제어 등의 고도화된 기술이 필요하다. 풀무원기술원은 지난해 4월 글로벌 친환경 건축물 인증 제도인 ‘LEED(Leadership in Energy and Environmental Design)’에서 국내 식품연구소 최초로 골드 등급 획득에 이어 이번 ‘BEMS 설치확인 1등급’까지 획득한 것이다. 풀무원에 따르면 풀무원기술원은 설계 및 시공 단계에서부터 BEMS 시스템을 구축한 친환경 건축물로 건축·운영되고 있다. 실제로 데이터에 기반한 에너지 관리를 통해 에너지 효율을 도모하고 온실가스 배출을 최소화하고 있다. 이를테면 빙축열, 지열 등 다양한 친환경 에너지를 사용하고 IoT 기반의 무선 센서를 통해 미세먼지, 초미세먼지, 이산화탄소 농도, 총 휘발성 유기화합물 등 6가지 실내 환경 요소를 측정해 환경을 관리하고 있다. 각 층별 공간도 BEMS 시스템에 따라 에너지를 관리하고 있다. 직원들이 근무하는 스마트 오피스는 IoT 기기, 스마트 조명을 활용한 조명 제어, 복사냉난방 제어 등을 통해 실내환경을 유지하고 로비에는 무선 통신 온습도 센서를 적용해 실내 공간 구조·계절 등 외부 환경에 따른 온도 변화까지 모니터링해 에너지를 제어한다. 식품연구소에서 중요한 냉장냉동시스템은 압축설비 관리 요소 데이터로 설비상태를 감시, 실시간 모니터한다. 풀무원기술원은 향후 BEMS 시스템 설계 운영에 협력해온 LG전자와 태스크포스 팀을 꾸려 지속적인 시스템 개선을 해나갈 예정이다. BEMS 설치확인 인증은 향후 5년간 유효하며 5년 후 재인증을 추진하게 된다. 이상윤 풀무원기술원 원장은 “LEED 인증을 통해 친환경 건축물로 인정받은 풀무원기술원이 BEMS 설치확인 1등급을 획득하며 관리·운영 부문에 이르기까지 친환경 기술과 역량을 인정받았다”며 ”풀무원은 ‘사람과 자연을 함께 사랑하는 로하스 기업’ 미션 아래 최고의 연구 환경을 발판으로 삼아 ESG 경영을 더욱 강화해 나가겠다”고 말했다. key@greenpost.kr 저작권자 © 그린포스트코리아 무단전재 및 재배포 금지
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[이미지=게티이미지뱅크] 지난해 국내 일부 중견 제약사들이 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 여파의 직격탄을 맞으며 저조한 실적 성적표를 받아든 것으로 나타났다. 대체로 대형 업체에 비해 일반 의약품 비중이 높은 이들 제약사는 코로나19 사태 장기화로 대면 영업의 어려움을 겪고 있고, 환자들의 병의원 방문 감소로 약품 처방이 줄면서 전반적으로 수익성이 악화했다. 무엇보다 같은 코로나19 요인을 두고도 대형 제약사들의 경우 다양한 사업 포트폴리오 구성, 신약 개발 등을 기반으로 속속 '1조 클럽'에 가입하며 실적 개선을 이루는 등 대조적인 모습을 보이고 있다는 점에서, 이들 중견 제약사의 실적 악화는 더욱 뼈아프게 다가온다는 평이다. 8일 제약업계에 따르면 국내 대표 중견 제약사이자 '게보린'으로 유명한 삼진제약은 지난 2020년(이하 연결 기준) 매출액이 전년 대비 2.8% 감소한 2352억원이었고, 영업이익은 25.9% 줄어든 333억원을 기록했다. 코로나19 여파로 매출 감소에 따른 외형 축소가 영향을 미쳤다. '그날엔 정'을 출시하고 있는 경동제약도 부진한 실적이 전년 대비 저하됐다. 작년 매출액은 1738억원으로 전년보다 1.5% 축소됐고, 영업이익은 195억원으로 같은 기간 20.7% 감소했다. 역시 코로나19 사태 확산에 따른 내수 시장의 침체 여파를 벗어나지 못했다. 부광약품의 경우 지난해 매출액이 전년 대비 0.9% 증가한 1697억원이었고, 영업이익은 71.3% 감소한 27억원을 기록했다. 일부 품목의 원가구조가 변경됐고, 종속 기업의 연구개발비 증가에 따라 영업익이 줄었다는 것이 부광 측 설명이다. 염색약 '세븐에이트'로 유명한 동성제약의 경우 지난 2020년 매출액이 877억원으로 전년 같은 기간 대비 1.3% 증가했지만, 영업손실은 38억원으로 2년 연속 적자를 이어갔다. 이 밖에 '조아바이톤', '잘크톤' 등 일반 의약품 시장에서 강세를 보이는 조아제약도 지난해 참담한 실적을 기록했다. 매출의 경우 전년 대비 3.2% 감소한 654억원이었고, 영업손실은 무려 575.1%나 더해진 25억원에 달했다. 이는 작년 4분기 영업적자 규모가 27억원으로 전년 같은 기간 대비 698%의 감소폭을 나타내며 전체 한해 실적을 끌어내린 점이 컸다. 일부 중견 제약사들이 이 같은 실적 악화 흐름을 타파하기 위해서는 과감한 신약 개발과 혁신적인 파이프라인 구축에 나서야 한다는 분석이 나온다. 한 제약 업계 관계자는 제약사들에게 있어 일반 의약품은 소비자의 접근성을 높이고 브랜드 이미지 제고에 효과적이지만, 영업장에서의 대면을 기반으로 하는 상품인 만큼 코로나 같은 악재에 취약할 수밖에 없다 며 결국 이들 제약사가 현재 어려움을 극복하기 위해서는 시류의 흐름에 맞는 신약, 치료제 개발 등 지속적인 연구개발(R&D)을 통한 전문 의약품 제품군을 확대하고, 온라인 채널 강화 등도 적극적으로 시도해야 한다 고 조언했다.
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[비욘드포스트 이순곤 기자] 2021년 3월 렌탈 브랜드평판 빅데이터 분석결과 1위 코웨이, 2위 롯데렌터카, 3위 SK매직 순으로 분석되었다. 한국기업평판연구소는 소비자들에게 사랑받는 8개 렌탈 브랜드에 대한 브랜드평판을 알기 위해 빅데이터 분석하였다. 2월 8일부터 3월 8일까지의 렌탈 브랜드 빅데이터 6,016,518개를 분석하여 브랜드평판지수를 파악하였다. 렌탈산업은 일정 기간의 사용료를 받고 물건이나 시설을 빌려주는 서비스다. 1인 가구와 합리적인 소비를 추구하는 소비자가 늘어나면서 국내 렌탈 서비스 시장이 성장 하고 있다. 제품을 공유해 쓰는 ‘공유경제’의 개념이 확산하면서 렌탈 서비스에 대한 수요가 늘어나자 수많은 기업이 렌탈 시장에 뛰어들고 있다. 브랜드에 대한 평판지수는 브랜드에 대한 소비자들의 활동 빅데이터를 참여가치, 소통가치, 소셜가치, 시장가치, 재무가치로 나누게 된다. 렌탈 브랜드 평판조사에서는 참여지수와 소통지수, 커뮤니티지수로 분석하였다. 브랜드평판에디터가 참여한 브랜드모니터분석와 한국브랜드포럼에 분석한 브랜드가치평가도 포함했다. 브랜드평판지수는 소비자들의 온라인 습관이 브랜드 소비에 큰 영향을 끼친다는 것을 찾아내서 브랜드 빅데이터 분석을 통해 만들어진 지표로 브랜드에 대한 긍부정 평가, 미디어 관심도, 소비자의 참여와 소통량, 소셜에서의 대화량으로 측정된다. 3월 렌탈 브랜드 평판순위는 코웨이, 롯데렌터카, SK매직, 청호나이스, LG전자 렌탈, 쿠쿠홈시스, 현대렌탈케어, 교원웰스 순으로 나타났다. 1위, 코웨이 브랜드는 참여지수 891,939 소통지수 446,892 커뮤니티지수 948,116이 되면서 브랜드평판지수 2,286,947이 되었다. 지난 2월 브랜드평판지수 2,364,123과 비교하면 3.26% 하락했다. 2위, 롯데렌터카 브랜드는 참여지수 670,035 소통지수 302,315 커뮤니티지수 359,226이 되면서 브랜드평판지수 1,331,576이 되었다. 지난 2월 브랜드평판지수 1,189,244와 비교하면 11.97% 상승했다. 3위, SK매직 브랜드는 참여지수 589,147 소통지수 306,586 커뮤니티지수 325,951이 되면서 브랜드평판지수 1,221,684가 되었다. 지난 2월 브랜드평판지수 1,639,258과 비교하면 25.47% 하락했다. 4위, 청호나이스 브랜드는 참여지수 134,959 소통지수 178,115 커뮤니티지수 175,058이 되면서 브랜드평판지수 488,132가 되었다. 지난 2월 브랜드평판지수 441,080과 비교하면 10.67% 상승했다. 5위, LG전자 렌탈 브랜드는 참여지수 43,040 소통지수 87,454 커뮤니티지수 126,204가 되면서 브랜드평판지수 256,698이 되었다. 지난 2월 브랜드평판지수 340,712와 비교하면 24.66% 하락했다. 한국기업평판연구소 구창환 소장은 3월 렌탈 브랜드평판 분석결과, 코웨이 브랜드가 1위를 기록했다. 코웨이 브랜드는 먹는물관리법 및 방문판매법에 근거하여 정수기, 가정용 기기 제조판매사업 등을 영위할 목적으로 1989년 5월 22일에 설립되었다. 창립 이래 정수기, 공기청정기 등 환경가전 제품을 생산, 판매하는 가전 전문기업으로 대중화 트렌드 주도하고 있다. 업계 최대의 생산시설과 R&D센터 보유하고 있으며 우수한 제품을 지속적으로 개발하고 있다 라고 브랜드 분석했다. 이어 렌탈 브랜드 카테고리를 보니 지난 2월 렌탈 브랜드 빅데이터 6,548,324개와 비교하면서 8.12% 줄어들었다. 세부분석을 보면 브랜드소비 1.44% 하락, 브랜드소통 28.06% 하락, 브랜드확산 2.71% 하락했다 라고 밝혔다. 한국기업평판연구소는 국내 브랜드의 평판지수를 매달 측정하여 브랜드 평판지수의 변화량을 발표하고 있다. news@beyondpost.co.kr
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뉴로클, 딥러닝 비전 SW 뉴로티·뉴로알 업그레이드 버전 공개 Product Zoom In 뉴로클, 딥러닝 비전 SW 뉴로티·뉴로알 업그레이드 버전 공개 문혜진 기자 승인 2021.03.08 16:43 댓글 0 페이스북 트위터 카카오스토리 URL복사 딥러닝 비전 소프트웨어 기업 뉴로클이 NVIDIA GPU RTX 30시리즈 지원, DICOM 이미지 형태 지원 등의 업그레이드가 포함된 뉴로티(Neuro-T)와 뉴로알(Neuro-R)의 2.2버전을 출시했다. 뉴로티(Neuro-T)와 뉴로알(Neuro-R)은 이미지 해석용 딥러닝 모델을 생성하고 실시간으로 분석할 수 있는 딥러닝 비전 소프트웨어로, 자체 오토 딥러닝 알고리즘을 활용해 비전문가도 코딩 없이 제조·의료·물류·보안·교육 등 다양한 산업군에서 딥러닝 비전 기술을 활용할 수 있다. 이번 2.2버전에서 뉴로클은 NVIDIA의 신규 GPU 시리즈인 RTX30 시리즈를 공식 지원한다. 뉴로클의 고객들은 RTX 30시리즈 환경에서 소프트웨어 활용 시 최대 1.9배까지 속도가 향상되는 효과를 누릴 수 있다. 의료용 디지털 영상 및 통신 표준(DICOM) 기반의 이미지도 활용이 가능하다. 이를 통해 의료를 비롯한 다양한 산업군의 DICOM 이미지 활용 고객들이 손쉽게 딥러닝 비전 기술을 활용해 볼 수 있을 것으로 뉴로클은 기대했다. 또한, Detection 임계값(Threshold)를 설정 및 UX·UI의 편의성이 증대되어 딥러닝 비전 기술을 활용하고자 하는 다양한 산업군의 고객들을 만족시킬 것으로 예상된다고 밝혔다. 이홍석 뉴로클 대표는 2.2버전은 하드웨어 시장의 변화와 의료 시장의 확대에 따라 고객의 요구를 반영하기 위한 기능이 포함된 버전”이라며, 앞으로도 더욱 다양한 환경에서 손쉽게 고성능 모델 생성이 가능한 딥러닝 비전 기술을 선보이겠다”라고 전했다. 저작권자 © CCTV뉴스 무단전재 및 재배포 금지
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종근당 등 국내 제약사 임상은 모두 올라와 일양약품 “알팜에 일임, 관여할 부분 아니다” 알팜 수행 다른 약품 코로나19 임상은 게시 등록 2021-03-08 오후 4:41:09 수정 2021-03-08 오후 4:46:41 [이데일리 김유림 기자] 국내 제약사가 임상시험에 착수한 코로나19 치료제 중 일양약품(007570) ‘슈펙트’만 ‘클리니컬트라이얼(clinicalTrials)’에 공개되지 않아 그 배경에 관심이 쏠리고 있다. 전문가들은 전 세계 임상 정보 보고인 만큼 실수로 누락할 가능성은 없다고 판단한다. 회사 측은 “러시아 제약사에 위임해서 현재로선 알 수 없다”고 해명했다. 최근 1년 일양약품 주가 추이. [자료=네이버금융] 8일 미국 국립보건원(NIH, National Institutes of Health)의 클리니컬트라이얼에 따르면 일양약품 백혈병 치료제 신약 ‘슈펙트(성분명 라도티닙)’의 코로나19 적응증 러시아 임상 3상에 대한 정보는 찾아볼 수 없다. 일양약품 관계자는 “슈펙트 러시아 임상을 현지 제약사 알팜(R-PHARM)에 위임했는데, 알팜에서 올리지 않기로 판단해서 안 올린 것”이라며 “알팜이 클리니컬트라이얼에 안 올린 부분에 대해 우리가 관여할 수 있는 부분이 아니기 때문에 정확한 답변이 어렵다”고 말했다. 반면 알팜이 수행하는 마티스 관절염 치료제인 올로키주맙(olokizumab)과 자가면역질환 및 사이토카인 폭풍 치료제 RPH-104, 위약군을 비교하는 코로나19 치료제 임상 시험 정보는 지난 4월 등록된 것으로 나온다. 클리니컬트라이얼에는 전 세계 대형 제약사부터 작은 바이오 벤처기업까지 수십만건의 임상 시험 정보가 게시된다. 종근당(185750) 나파모스타트(러시아 임상 2상), 이뮨메드 hzVSF-v13, 셀트리온(068270) 렉키로나주, 대웅제약(069620) 카모스타트, 신풍제약(019170) 피라맥스, 부광약품(003000) 레보비르, 녹십자(006280) 혈장치료제 등 한국 기업이 국내외에서 진행 중인 코로나19 치료제 임상 모두 올라와 있다. 종근당 관계자는 “클리니컬트라이얼 등록은 미국 임상은 의무 기재이고, 타국가 임상은 자율적이지만 대부분 제약사가 등록한다”며 “각국의 담당자들이 클리니컬트라이얼을 가장 많이 보고 있어서, 전 세계에 자사 의약품에 대한 정보를 제공하고 알리기 위해서다”고 설명했다. 전문가들은 러시아 제약사가 실수로 누락하진 않았을 것으로 분석했다. 30년 신약 개발 경력의 바이오 회사 임원은 “알팜이라는 회사가 작은 제약사가 아니다”며 “처음부터 등록을 안 하고 임상을 했거나, 올렸다가 약으로서 가치가 없다고 판단해 중간에 삭제 요청을 했을 수도 있다”고 봤다. 대기업 연구소장 출신 바이오 기업 대표는 “클리니컬트라이얼은 행정적인 업무 절차이며, 관리 인력과 자금이 들어간다. 임상의 성격이나 규모, 특성에 따라 필요가 없다고 내부적으로 판단하면 올리지 않기도 한다”며 “클리니컬트라이얼은 전 세계 IR을 할 수 있는 개념으로 보면 된다. 실수로 올리지 않았을 가능성은 거의 없다”고 귀띔했다. 앞서 지난해 3월 일양약품은 슈펙트의 시험관 시험인 인비트로(ex. 세포 실험)에서 코로나19 바이러스를 억제하는 효능을 확인했다고 발표했다. 48시간내 70% 바이러스 소멸 효과를 확인했다는 내용이었다. 일양약품은 뛰어난 효과에도 국내에서 임상을 진행하지 않았고, 지난해 5월 알팜사와 함께 러시아 당국의 허가를 받아 러시아 임상 3상에 착수한다고 밝혔다. 하지만 결국 지난 4일 슈펙트 코로나19 적응증 러시아 임상 3상에 실패했다고 공시했다. 회사 측은 “슈펙트의 긴급사용승인을 국내에서 받기 위해 두 차례 도전했지만 치료 대상 환자가 중증 환자가 아니라는 이유로 식품의약품안전처로부터 임상 허가를 받지 못해서 러시아에서 임상을 진행한 것”이라고 설명했다. 이어 “지난 4일 임상 결과를 새벽에 받자마자 증권거래위원회에 곧바로 공유했고, 장이 열리기 전에 금감원 공시를 통해 투자자들에게 알렸다”고 강조했다. 주요뉴스 저작권자 © 이데일리 - 무단전재, 재배포 금지 뉴스레터 구독 | 지면 구독
통계기술
ITC 정기적인 관행? 노골적 문서 삭제·은폐 변명일 뿐 단정한 점 곱씹어봐야 합의금 산출방법은 크게 3가지...어떤 방법이든 최대 4조~10조원될 수도 한국, 미래 신기술 격차 벌려야 하는 입장...미국 ITC와 같은 제도 정착시켜야 김정민 변호사 [김정민 변호사] 필자는 기업관련 변호사업무를 하면서 특허와 영업비밀에 대한 질문을 많이 받는다. 특히 회사의 지식재산 중 어떤 것을 특허로, 또 어떤 것을 영업비밀로 관리해야하는지에 관한 질문이 주류이다. LG와 SK간 배터리 소송 분쟁의 결론은 이같은 질문에 대한 정답을 내려주고 있는 듯하다. 이런 질문이 들어올때마다 필자의 대답은 명확하다. 간단히 “Reverse Engineering(역설계 : 내부구조를 알 수 없는 제품 또는 프로그램을 세밀하게 관찰 분석해 동일한 기능을 하는 것을 새롭게 만들어 내는 것)이 쉬운 것은 특허로, 어려운 것은 영업비밀로 보호하는 것이 현명하다”고 답한다. 상대방이 뜯어보고 따라하기 쉬운 것은 기술을 공개하고 특허로 보호받고, 따라하기 어려운 것은 영업비밀로 보호해야 한다는 것이다. 이번 ITC 최종판정으로 배터리의 소재와 제조비법 등 핵심기술은 영업비밀에 해당한다는 점이 명백해졌고, 영업비밀은 인력유출을 통해 침해된다는 것을 거듭 확인됐다. LG-SK 배터리 소송의 최종결론 내용은 지난달 10일(미국 시각) LG에너지솔루션(이하 ‘LGES’)과 SK이노베이션(이하 ‘SKI’) 간의 ‘2차전지 ’영업비밀침해‘ 사건(이하 ’배터리 분쟁‘)에 대한 미국 국제무역위원회(ITC)의 최종판정이 나왔고, LGES의 손을 들어 줬던 예비판정이 그대로 인용됐다. 현재 LG화학과 SK이노베이션은 국내외에서 10건이 넘는 민형사 소송을 진행 중에 있는데, 가장 중요한 것이 ITC에서 진행되는 사건이었고, 그 결과가 나온 것이다. 이어서 지난 4일 ITC는 판결문 전문(全文) 격인 최종의견서를 공개하였는데 SKI가 LGES의 영업비밀을 명백히 침해했다고 명시했다. 이번 판정의 의미는 무엇인지를 그 배경을 다시한번 살펴보자. 또 많은 사람들이 관심갖고 있는 LGES와 SKI의 합의 가능성, 합의금 규모와 함께 다른 배터리 관련소송 및 업계에 어떠한 영향을 미칠 것인지에 대해 얘기해 보고자 한다. ITC는 지난달 10일 최종판정에서는 예비판정을 인용하며, ‘수입금지기간을 10년’, ‘영업비밀 침해 중지 10년 명령’, ‘폭스바겐과 포드에 각 2년과 4년의 유예기간을 부여’했다. 이어 지난 4일 ITC의 최종의견서도 공개됐다. 이에 따르면 ITC는 SKI에 대한 조기패소 예비판정을 확정하는 최종판정을 하며 수입금지·영업비밀 침해 중지 명령을 내린 데 대해 ▲ SKI의 증거인멸 행위가 심각한 수준이라고 판단했고, 증거 인멸은 고위층이 지시해 조직장들에 의해 전사적으로 이뤄졌다 는 점 ▲ 자료 수집·파기가 SK에서 만연하고 있었고 묵인됐음을 확인했다 는 점 ▲ SKI가 정기적인 관행이라는 변명으로 노골적으로 악의를 갖고 문서 삭제·은폐 시도를 했다 는 점을 밝혔다. 또 “SKI는 침해한 LGES의 영업비밀이 없었다면 독자적으로 제품을 개발하는 데 10년이 걸릴 것으로 판단해 미국 수입금지 조치 기간을 10년으로 결정했다”고 설명했다. 내용상으로 SKI 입장에선 최악에 가깝다. 침해된 영업비밀의 내용과 관련, ITC는 LGES가 침해당했다고 주장한 11개 카테고리, 22개 영업비밀을 그대로 인정했다. LGES는 SKI가 침해한 영업비밀을 전 영역에 걸쳐 이용하며 부당한 이득을 취하고 있다는 사실을 구체적이고 개연성있게 입증했다고 ITC는 설명한다. 다만, ITC는 포드에 4년, 폭스바겐에 2년 각각 수입금지 유예기간을 내린 데 대해서는 각 회사에 LGES의 영업비밀을 침해하지 않은 다른 배터리 공급사로 갈아탈 시간적 기회를 제공한 것 이라는 취지로 설명했다. 지난 연말에 나왔던 메디톡스와 대웅제약의 보톡스 분쟁에 관한 ITC 최종판정에서는 예비결정 당시 10년이었던 수입금지 기간을 21개월로 대폭 단축한 바 있다. 이번에도 수입금지기간이 줄어들 수 있다는 예측이 있었는데, 이 예측은 크게 빗나가고 오히려 더 강한 제재가 나왔다는 것이 법조계의 중론이다. 패소에 따라 합의금도 늘어날까 사실상 전부 패소한 SKI는 앞으로 미국 연방항소법원에 항소(Apeal)할 수 있다. 당장 바이든 미대통령의 거부권을 기대하는 제스쳐를 취하고 있다. 승소한 LGES는 이번 판정에 힘입어 유럽에서도 동일한 소송을 진행할 동력을 얻었다. 다만, 이런 상황 변화는 오히려 양사간 협상 가능성을 높이기도 한다. SKI는 내심 대통령의 거부권에 기대를 걸고 있는 듯 하다. ITC의 최종결정에 대해 대통령은 60일간 리뷰를 한 후 거부권을 행사할 수 있다. 관련해서 SKI가 배터리 공장을 건설 중인 미국 조지아주의 반응이 즉각적으로 나왔는데, 브라이언 켐프 주지사는 배터리 공장 건설이 타격을 받을 수 있다는 이유로 지난 12일 바이든 대통령에게 거부권 행사를 요구했다. 그러나 바이든 대통령의 거부권 행사 가능성은 낮다는 게 법조계의 대체적인 전망이다. 최근 10년간 거부권을 행사한 사례는 단 1건 뿐이었다. 그 1건은 애플과 삼성전자의 분쟁이었는데, ITC가 삼성전자의 손을 들어주자 오바마 대통령이 자국기업인 애플의 보호를 위해 거부권을 행사한 것이다. 배터리 분쟁의 경우 LGES의 미시간주 홀란드공장 증설도 있기 때문에 자국기업 및 고용 보호라는 명분이 힘을 받기 힘들어 보인다. 바이든 행정부는 외국기업, 특히 중국기업의 지식재산권 침해, 영업비밀 탈취 등 불공정 관행을 비판하고, 해당 국가의 법제도 개선과 이행조치를 요구하고 있는 상황이다. 만약 바이든 행정부가 이번 ITC판정에 거부권을 행사한다면, 이런 기조와 맞지 않는다는 비판을 감수해야 할 판이다. 더욱이 ITC가 이미 공익을 고려해 포드와 폭스바겐에 대해 유예기간을 두었던 터라 추가로 거부권을 행사하는 것이 쉽지 않을 것으로 전망된다. 바이든 대통령의 거부권이 행사되지 않을 경우, SKI는 연방항소법원에 항소할 것으로 예상된다. 사실관계와 법적 판단을 다시 받아보기 위해서일 것으로 추측된다. ITC의 최종판정이 나왔지만 양사가 원만하게 합의할 가능성은 지금도 남아 있다. 왜냐하면 양사가 극적으로 합의에 성공한다면 수입금지 조치 등은 철회될 수 있고, 합의를 이유로 바이든 대통령이 거부권을 행사할 수도 있기 때문이다. 다만 SKI가 ITC 최종판정에서 크게 패소했기 때문에 이전보다 더욱 불리한 입장에서 합의를 서둘러야할 상황이 된 것은 좀더 분명해 보인다. SKI는 포드와 폭스바겐, 그리고 다른 고객사들로부터 문제해결의 압박을 받을 것이고, 조지아공장의 운명 또한 합의여부에 달려 있기 때문이다. 미 무역위원회(ITC)가 최종의견서를 공개한 결과, LG에너지솔루션(옛 LG화학)의 완승으로 끝났다. SK이노베이션은 증거개시(디스커버리)제도에서 오해가 있었다며 결과는 받아들일수 없다는 입장이다. 사진= 연합뉴스 적정한 합의금은 어느 정도일까? 합의금에 관해서도 여러 가지 얘기가 나오고 있고, 양사가 예민한 반응을 보이고 있다. 합의금은 일반적으로 미국 지방법원에서 확정될 손해배상 액수를 기준으로 정하게 되는데, 이는 LGES가 SKI의 침해로 입은 피해액이 기준이 될 것이다. 피해액은 연구개발(R&D)비용이 기준이 될 수도 있고, 수주량에 마진을 곱한 금액이 기준이 될 수도 있다. 여기에 미국에서 적용되는 징벌적 손해배상(손해액의 200%가 상한)도 고려해야 한다. 이미 R&D비용 기준으로 보면 LGES에서는 기술격차 10년에 해당하는 10년간의 연구개발비가 5조3000억원 이상이라는 얘기가 나오고 있다. 때문에 이 금액의 2배가 합의금 기준이 될 것이라는 주장이 가능하다. 수주 기준으로 본다면, SKI의 현재 수주잔고가 약 70조원으로 추정되는데 여기에 SKI가 실적설명회에서 얘기한 영업이익율 9% 정도를 곱하면 6조3000억원 정도가 되는데 이 금액의 2배가 합의금 기준이 될 수도 있다. 또 최근 사례를 살펴보는 것으로도 합의금 크기를 가늠할 수 있다. 지난 1월 일리노이 지방법원은 ‘모토로라’의 R&D 직원 3명이 ‘하이테라’(중국)에 이직해 무전기(DMR: Digital Mobile Radio) 관련 영업비밀을 침해한 사건에서 4500억원 규모의 손해배상 판결을 내린 바 있는데, 손해액의 200%인 징벌적 손해배상 최대기준을 적용한 결과다. 무전기 시장 점유율(2017년 기준)은 모토로라가 39%(1위), 하이테라가 8%(5위)였다. 전기차배터리 시장 점유율(2020년1분기)은 LGES 27%(1위), SKI 4.5%(7위)로 점유율 차이는 비슷하고 시장규모는 전기차배터리가 10~ 20배 정도 큰 시장이므로, 단순 계산하면 4.5조원에서 9조원 정도가 손해배상액이 될 수 있는 계산법이다. 이와 같은 기준을 근거로 한다면 적게는 5조원, 많게는 10조원이 넘는 금액으로 합의가 이뤄질 가능성도 있다는 게 법조계의 시각이다. 특히 최근 미국 영업비밀 침해 손해배상소송에서 손해배상액이 커지고 징벌적 손해배상까지 적용돼 배상액이 더 커지는 추세를 반영해야 한다는 주장도 없지않다. 이에 더해 법조계에서는 “ITC의 의견서에도 보듯 회사차원에서 대규모로, 또 조직적으로 영업비밀을 탈취한 사례가 미국 역사적으로도 유례가 없기 때문에 과거 사례만을 참조할 수 없고, 배상액 또한 비교하기 힘든 금액이 나올 수밖에 없을 것으로 예상된다”는 의견도 제기되고 있다. 반면 SKI는 조단위 수준의 합의 금액을 수용할 수 없다며 격하게 반발하고 있는 것으로 알려지고 있다. 이렇게 뜯어보나 저렇게 살펴보나, 시간과 금액에서 모두 SKI에게 불리한 모양새다. 그러나 통상적으로 계산할 수 있는 합의금액이지만 해당기업이 부담하기에 지나친 금액일 경우는 문제가 된다. 실제로 미국에서는 징벌적 손해배상 3배, 9배를 얻어맞고 파산하는 회사가 간혹 생기곤 했다. 때문에 현금이 아닌 자회사, 파트너사 지분, 로열티 등 기타 방법으로도 지불하는 것을 생각해볼 수 있다. 배터리 분쟁의 교훈 및 시사점은 마지막으로 분쟁의 중대한 고비를 넘긴 시점에서 분쟁의 시작점을 되짚어볼 필요가 있다. 많은 전문가들이 LG가 소송 등 강경대응을 시작한 이유에 대해, 인재유출과 폭스바겐과의 계약불발을 들고 있다. 알다시피 폭스바겐은 세계 최대 완성차 메이커이기에 LG로서는 인재도, 기술도, 판매처(파트너)도 잃을 수 있다는 위기감이 커졌다. 이 위기감이 SK에 대한 전방위적인 소송 전으로 분출된 것이다. LGES 관계자의 말에 의하면 ITC소송이 진행된 이후 국내업체 뿐만아니라 외국 업체로 인력유출이 급격히 줄어들었다고 한다. 이것만으로 LGES는 소기의 목적을 달성한 것으로 볼 수 있다. 필자는 수차례 기고를 통해서 지식재산과 영업비밀의 미래 가치에 대해서 강조해왔다. 바이든 행정부가 앞으로 지식재산과 영업비밀을 무기로 중국을 비롯한 개발도상국을 압박할 것이 예상되는 상황에서 지식재산과 영업비밀의 가치는 더욱 중요해 질 것이라고 예견했다. 필자는 미 행정부의 변화에 따라 ITC가 내리는 지식재산과 영업비밀 침해 관련 제재 판정의 강도가 더욱 세질 것이라고 예상한다. 국내 산업계와 특허법률계는 ITC 분쟁 해결이 갖는 장점에도 주목해볼 필요가 있다할 것이다. 보톡스 분쟁, 배터리 분쟁 등 우리 기업들이 분쟁을 ITC에 가져가는 다양한 이유가 있겠지만, 상대 기업을 제재하거나 높은 손해배상을 받고자 하는 목적은 1차적인 것으로 보인다. 궁극적인 목적은 모든 후발주자에 대한 견제와 경고라고 할 수 있다. 아울러 신속한 결과 도출, 강력한 증거개시(디스커버리)제도 또한 장점으로 받아들이고 있는 점에 주목할 필요가 있다. 이번 최종 판정을 교훈삼아 우리가 해야 할 일은 무엇인가? 우선 미국 ITC와 같은 제도를 국내에 정착시키는 것이다. 우리도 30여 년 전부터 산업통상자원부 소속 무역위원회(KTC)를 운영하고 있는데, 그간 활성화를 위한 여러 가지 조치가 있었지만 잘 되지 않았다. 공정하고 투명한 조사시스템, 이에 맞춘 전문적인 인적구성, 특히 강력한 증거개시제도 도입이 필요하다. 법제도 정비와 아울러 기업들의 인재, 영업비밀, 지식재산에 대한 인식을 바꾸는 것도 시급하다. 우리도 다양한 제도와 소송절차를 운영하고 있지만, 증거개시절차 등 투명한 조사절차 도입과 손해배상 액수의 현실화에 미온적이었다. 그 결과 기업이 인재나 기술을 탈취하고 불공정한 계약을 체결하는 것을 대수롭지 않게 생각해왔다. 또한 위증, 증거인멸 등 조사나 소송절차에서의 불법에 대한 제재가 글로벌 기준에 미치지 못해 이에 대한 경각심이 없었던 것도 사실이다. ITC가 의견서에서 SKI가 “정기적인 관행이라는 변명으로 노골적으로 악의를 갖고 문서 삭제·은폐 시도를 했다 는 점을 지적한 부분을 다시한번 상기할 필요가 있겠다. 우리 기업들은 반도체(시스템 반도체도 포함), 제약 바이오, 2차 전지, 자동차 전장, 조선, 정유화학 등 미래 신기술 산업에서 기술적 우위를 점하고 있고, 기술격차를 최대한 오래 유지하거나 더 벌려야 하는 입장이다. 기업이 처한 이런 현실에 맞게 기업과 정부가 하루빨리 영업비밀, 지식재산에 대한 인식을 제고하고 법제도를 정비해 나가야 할 시점이다. ● 김정민 변호사는 서울대에서 컴퓨터공학, 법학(부전공)을 공부했다. 4회 변호사시험에 합격했으며 IT기업 준법팀장을 거쳐 법무법인 로베이스 파트너변호사로 있다. 대한변호사협회 IT블록체인특위 대외협력기획 부위원장, 서울지방변호사회 기획위원회 위원, 한국블록체인법학회 정회원이다.김정민 변호사 luimierr@naver.com 저작권자 © 오피니언뉴스 무단전재 및 재배포 금지
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애리조나 2곳·뉴욕·오스틴 등 후보지 4곳 중 오스틴 유력 오스틴공장 주변 부지 활용…5나노 이하 제품 양산 계획 오스틴시에 세금 감면 요청…20년간 약 9000억원 등록 2021-03-08 오후 4:34:05 수정 2021-03-08 오후 4:34:05 삼성전자 오스틴 캠퍼스 (사진=KTB 투자증권) [이데일리 배진솔 기자] 삼성전자가 미국에 170억달러(약 19조원)규모로 투자하는 반도체 공장 유력지가 텍사스주의 오스틴공장으로 굳어지는 분위기다. 삼성전자 오스틴 공장은 중장기적으로 삼성전자의 주력 파운드리(반도체 수탁생산)기지가 될 전망이다. 애리조나·뉴욕 등 후보지 4곳 고심… 오스틴 공장 증설 유력 8일 업계 관계자에 따르면 삼성전자는 최근 오스틴 현지 임직원에게 오스틴 주변 부지에 추가 팹이 들어설 것이라고 밝히고 착공 준비와 관련한 내용을 전했다. 이에 따라 국내에서 추가적으로 엔지니어를 모집해 오스틴 공장에 파견할 가능성도 있는 것으로 전해졌다. 당초 삼성전자는 텍사스주 오스틴 시 이외에도 애리조나주에서 2곳, 뉴욕주에서 1곳을 후보지로 검토하고 있었으나 기존 오스틴 공장 주변에 추가 팹을 증설하는 것으로 가닥을 잡은 것이다. 오스틴에는 SAS(Samsung Austin Semiconductor) 법인명의 삼성전자 미국 반도체 생산 공장이 들어서 있다. 이곳에는 1공장과 2공장이 소재해있고 그 주변에 축구장 140개를 합친 면적인 104만4089㎡의 토지가 남아 있다. 삼성전자는 지난해 10월까지 토지를 꾸준히 매입하고 용도 변경도 마친 상태다. 삼성전자는 이곳에 향후 5나노미터(nm·10억분의 1m) 이하 최첨단 공정 제품을 양산할 팹을 마련할 예정이다. 현재 오스틴 공장에서는 솔리드 스테이트 드라이브 컨트롤러(SSD Controller), 디스플레이 구동칩(DDI) ,무선주파수(RF), 전장 등 11나노~65나노 공정의 다양한 반도체를 양산 중이다. 삼성, 오시틴 시 공급망·세제 지원 고려해… 금융투자업계에서도 삼성전자 오스틴 공장 증설에 힘을 실었다. KTB투자증권은 최근 보고서를 통해 채널 체크 등을 통해 삼성전자가 오스틴 투자를 결정한 것으로 파악했다고 강조했다. 김양재 KTB투자증권 연구원은 “착공은 2021년 하반기, 양산 시점은 2023년이다. 투자 규모는 12인치 약 9~10만장 규모”라며 “해당 팹은 EUV(극자외선) 장비가 반입 가능한 구조로 향후 5나노 이하 최첨단 공정 제품을 양산할 것”이라고 예상했다. 다만 삼성전자 측은 “아직 확정된 것은 아니다”라는 입장이다. 일각에서는 최근 미 텍사스 지역에 불어닥친 한파로 인한 정전과 물부족 사태로 삼성전자 오스틴 공장이 멈추자 다른 지역으로 눈길을 돌릴 것으로 예상했다. 하지만 기존에 오스틴 시에 갖춰놓은 공급망과 주 정부의 세제 지원 등을 고려한 결정으로 분석된다. 삼성전자는 최근 오스틴시에 추가적인 설비투자를 전제로 향후 20년간 8억550만달러(약 9000억원)의 세금을 감면해달라고 요청했다. 미국의 다른 주정부에서도 적극적인 러브콜을 보내고 있는 가운데 오스틴 시에 세제 혜택 조건을 걸며 막바지 협상에 나선것으로 보인다. 美 파운드리 투자 증설 경쟁 치열…TSMC 27조원, 삼성 19조원 삼성전자가 미국 오스틴 공장에 투자하는 170억달러(약 19조원) 규모는 파운드리 경쟁 업체들과 비교했을 때 적지 않은 규모다. 전세계 파운드리 1위인 대만의 TSMC는 미국에 360억달러(약 40조6000억원)을 쏟아 공장 6개를 짓기로 했다. 이 계획 가운데는 지난해 5월 발표한 미국 애리조나주에 120억달러(약 13조6140억원)규모의 반도체 팹 건설 계획이 포함돼 있다. TSMC는 삼성전자보다 약 8조원을 미국에 더 투자할 것으로 보인다. 업계 3위인 미국 글로벌파운드리(GF)는 올해만 총 14억달러(약 1조5800억원)를 투입하는데 미국, 독일, 싱가포르 3개 공장에 나눠서 투자한다. 업계 관계자는 “시스템 반도체를 생산하는 파운드리 업계가 호황을 맞을 것이라는 기대감이 있어 미국 고객사 선점을 위한 증설 경쟁이 본격화된 것”이라고 말했다. 주요뉴스 저작권자 © 이데일리 - 무단전재, 재배포 금지 뉴스레터 구독 | 지면 구독
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1575호 (2021.03.08) [76] 목차보기[오대열 리얼 포커스] 택지지구는 자족형 도시로 진화 중 주거·업무·상업시설 함께 들어서는 택지지구로 조성해 개발 효과 ‘일석이조’ ▎개발이 한창이던 2019년 경기도 고양시 향동지구 전경. / 사진:고양시 문재인 정부가 들어서면서 3기 신도시를 비롯한 대규모 신규 공공택지 지구 공급이 쏟아지고 있다. 이에 택지지구에 대한 관심 역시 커지는 모양새다. 택지지구는 본래 주거 가능한 지역이 아니거나 낙후된 토지를 활용해 주거 생활이 가능하도록 조성함으로써 주거난을 해결하기 위해 만들어졌다. 간단히 말해 산이나 논밭 등을 갈아엎거나 바다를 메워 주택을 짓는 것이다.그래서 택지지구 개발 초기에 입주하는 경우 부족한 생활 기반시설에 불편함을 호소하는 경우가 많다. 생활 편의시설이 마련되지 않아 아파트 인근에서 간단한 생필품을 사기 어렵거나, 업무시설과 문화시설이 없어 구도심까지 이동해야 되는 불편함이 있다.그럼에도 택지지구 아파트의 가장 큰 강점은 주변 아파트의 가격보다 저렴하게 책정된다는 것이다. 택지지구에 분양가상한제가 적용돼 분양가가 주변 시세보다 낮아진 분양가에 나오기 때문이다. 최근 공공택지에서 나온 아파트는 청약자들이 몰리면서 청약경쟁률이 많게는 수백 대 1의 경쟁률을 보여 로또 청약의 대명사로 불리고 있다.특히 택지지구 첫 분양 아파트의 경우 후속 아파트 분양단지보다 분양가가 저렴하게 책정되고 첫 분양 단지의 경우 시범단지 성격으로 분양되다 보니, 입지 여건이 우수한 경우가 많다. 다만, 앞서 언급한 대로 첫 입주인 만큼 각종 편의시설이 부족하다는 것을 감수해야 한다.또한, 택지지구의 경우 각종 기반시설과 주거공간·상업시설·업무시설 등이 체계적으로 개발돼 도로 여건이 쾌적하게 조성된다는 점도 장점으로 꼽을 수 있다. 구도심의 경우 생활 편의시설은 갖춰졌지만, 주택과 상하수도 등의 기반시설들이 노후화됐고, 불규칙한 도로 사정과 체계적이지 못한 구조 때문에 도시가 깔끔하지 못한 경우가 많다. 반면, 택지지구는 도로와 업무시설·주거시설·문화시설 등이 균형적으로 잡혀져 쾌적한 생활환경을 누릴 수 있어 최근 젊은 세대 사이에서 큰 인기를 누리고 있다. 분양가 대비 시세 껑충 ‘로또 청약의 대명사’ 학교와 교통, 주거기반시설이 완성된 택지지구의 경우 아파트 가격이 상당히 올라가는 경우가 많아 택지지구 개발이 진행 중인 아파트에 대한 관심도 높은 편이다. 조용히, 꾸준히 아파트 가격이 올라가기 때문에 인기가 많다.이 같은 사례를 잘 보여주는 대표적인 택지지구가 부천 옥길지구와 고양 향동지구다. 상대적으로 수도권 택지지구 중 인지도가 낮은 두 지구의 최근 움직임이 눈길을 끈다.부천 옥길지구의 경우 경기도 부천시 소사구 범박동·옥길동·계수동 일대의 약 132만m² 규모로 조성된 미니 신도시다. 국토교통부의 실거래가 통계시스템을 살펴보면, 부천시 옥길지구의 ‘부천옥길자이’의 전용면적 90.56㎡ 경우 2015년 6월 분양가가 3억6000만원 수준이었다. 하지만, 올해 1월에는 8억500만원에 실거래가 이뤄지면서 분양가 대비 123.6% 상승했다. 6년간 4억4500만원이나 오른 것이다.고양 향동지구는 면적 117만8000㎡, 약 9000가구 규모로 서울 은평구 수색동과 도로 하나를 사이에 두고 맞닿아 있다. 부천 옥길지구와 마찬가지로 고양시 향동지구 내 ‘DMC리슈빌더포레스트’ 전용면적 84.98㎡도 2016년 6월 당시 분양금액이 4억4000만원 수준이었지만, 올해 1월에는 10억5000만원에 거래돼 5년간 6억1000만원 올랐고, 138.6% 상승률을 기록했다.이렇게 택지지구는 지구 계획 단계부터 공공기관이 참여하는 만큼, 단지 상품성이나 생활인프라조성에 대한 불안감도 적고, 또 성장성도 안정적이기 때문에 실수요자는 물론 투자자들도 만족하는 성과를 얻어내기도 한다. 지식산업센터 만들어 고용 창출 슬럼화 예방부천 옥길지구와 고양 향동지구가 더욱 눈길을 끄는 이유는 자족형 택지지구이기 때문이다. 일반적으로 택지지구는 베드타운으로 조성되는 경우도 많다. 직장이 서울에 집중돼 있다 보니, 낮에는 택지지구에 거주하는 사람들이 서울로 빠져나가 낮에는 슬럼화되는 경우가 있다. 하지만 자족형 택지지구는 주거지 중심의 일반 택지지구에 비해 상업지구와 벤처단지의 고용능력을 갖춰 낮에도 사람이 빠져나가는 현상이 없어 거주지이자 투자 대상으로도 매력적이다.이 때문에 자족형 택지지구에서 분양되는 오피스·상업시설에 대한 관심이 뜨겁다. 특히 지식산업센터의 경우 분양가가 상대적으로 저렴해 인기가 많다. 부천 옥길지구에서 최근 3년 내 분양된 지식산업센터 골든IT타워와 우성테크노파크 등은 분양을 시작하자마자 단기간에 완판됐다. 같은 지구에서 디벨로퍼 알래스카플러스가 분양 예정인 지식산업센터 더플랫폼R의 경우에도 분양 전인데도 입소문을 타고 문의가 이어지고 있을 정도다.한편 자족형 택지지구라고 모두 다 주거·투자 가치가 높다고 볼 수만은 없기 때문에 주의도 필요하다. 주변에 기반시설 조성이 언제쯤 완성되고 사업이 순탄하게 추진되고 있는지를 꼼꼼하게 살펴보고 판단하는 것이 중요하다. 때로는 입지여건에 따라 향후 격차가 나타날 수 있기 때문에 교통 여건 등 접근성도 꼼꼼히 따져봐야 한다. ※ 필자는 데이터를 기반으로 각종 부동산 통계를 분석, 제공하는 큐레이션 서비스 ‘경제만랩’의 리서치 팀장이다. 한양대 신문방송학과 졸업 후, 언론사에서 취재기자로 활동하다가 경제만랩 리서치팀에 합류해 부동산시장의 변화를 분석하고 있다.
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녹십자홀딩스-녹십자랩셀 설립, 美 현지 R&D 기업 설립 2년만에 2조 규모 CAR-T NK 플랫폼 기술수출 글로벌 기업 페이트 등과 어깨 나란히 경쟁사 대비 기업가치 저평가, IPO시 기업가치 극대화 등록 2021-03-08 오후 3:54:17 수정 2021-03-08 오후 3:54:17 [이데일리 송영두 기자] NK세포치료제 기업 아티바가 설립 2년 만에 NK세포치료제 분야에서 글로벌 강자로 급부상하고 있다. 특히 아티바는 최근 대규모 기술수출에 성공하면서 기업가치가 경쟁사 대비 저평가됐다는 평가와 함께 향후 추가 기술수출과 기업공개(IPO) 가능성에 관심이 쏠린다. 아티바는 지난 2019년 3월 GC녹십자홀딩스와 GC녹십자랩셀이 설립한 미국 현지 연구개발 기업이다. 같은 해 11월 GC녹십자랩셀로부터 NK세포치료제를 기술이전 받았다. 설립 약 2년 만에(2021년 1월) 글로벌 제약사 MSD(머크)에 총 18억6600만 달러(약2조861억원) 규모 ‘CAR-NK 플랫폼’을 수출하는 성과를 거뒀다. GC녹십자랩셀과 한 몸처럼 움직이면서 NK세포치료제 시장에서 동반 성장하고 있다는 분석이다. 최근 글로벌 제약사는 녹십자랩셀 및 아티바 뿐만 아니라 NK세포치료제와 해당 기업들에 대한 높은 관심을 보인다. 얀센은 페이트(Fate Therapeutics)와 31억 달러 규모 기술이전 계약을 체결했고, 다케다는 MD앤더슨의 CAR-NK 기술을 사들였다. CAR-T 세포치료제 한계를 NK세포치료제가 극복할 가능성을 제시했기 때문이다. 자가 CAR-T 치료제는 혈액암에 높은 효능을 보이지만 고형암에서는 효능을 입증하지 못했다. 사이토카인 방출 증후군(CRS), 이식편대숙주질환(GvHD) 등 부작용과 고액의 치료비용도 문제다. 길리어드가 개발한 CAR-T 세포치료제 예스카다의 경우 1회 접종 비용이 37만 달러(약 4억2000만원)에 달한다. 반면 동종 NK세포치료제는 고형암 적응증으로 개발 중이고, CRS, GvHD와 같은 부작용 발생 확률이 낮다. 동결 제형을 통해 생산 비용을 크게 낮출 수 있다는 것도 장점이다. GC녹십자랩셀-아티바 NK세포 기술력 비교.(자료=키움증권) ◇녹십자랩셀·아티바, 대량생산 기술 경쟁사보다 우위 NK세포치료제 기술력이 입증되면서 해외 벤처캐피탈(VC)의 움직임도 분주해졌다. 지난해 6월 시리즈A에서 바이오 전문 VC 5AM, RA, 벤바이오 등이 참여한 가운데 7800만 달러(약 940억원)의 투자를 받았다. 지난 2월 시리즈B에서는 1억2000만 달러(약 1350억원) 규모의 투자 유치에 성공했다. 회사 측은 “미국 진출을 위해 현지 투자 벤처사들을 모집했고, 경영진도 CAR-T 개발사 벨리쿰 출신 파렐과 페이트 부사장이던 피터 플린이 합류해 현지화에 포커스를 맞췄다”고 설명했다. 아티바 장점은 경쟁사(페이트, 난퀘스트, 엔카르타)가 보유하지 못한 대량생산 기술이다. 특히 iPSC 기술(균일한 생산 및 원가절감 가능), MEMORY-NK 기술(NK약점인 짧은 지속시간 해결), 유전자편집 기술, 50L급 바이오리액터 등도 보유하고 있다. 경쟁사 페이트나 난퀘스트의 경우 NK세포 표면에서 발견되는 CD16 발현율이 30%에 그치지만, 아티바의 경우 97%에 이른다. 유전자 조작이 필요 없어 제조가 쉽고 원가 경쟁력이 높다는 분석이다. 투자업계 관계자는 “NK세포치료제는 아직 상용화된 제품이 없는 상황이다. 관건은 기술력”이라며 “녹십자랩셀과 아티바의 플랫폼 기술이 가치를 인정받은 것으로 판단된다”고 말했다. 바이오 전문 VC 관계자는 “기술수출은 호재로 인식되지만, 기술수출 상대 기업과 임상 연구 의지 등을 확인해야 한다”며 “그런 점에서 글로벌 제약사와 계약을 성사시켰다는 점이 더욱더 높은 평가를 받고 있다”고 강조했다. ◇추가 빅딜 가능, 기업가치도 오른다 아티바는 현재 제대혈 NK 세포치료제 ‘AB101’과 전이성 유방암 CAR-NK 치료제인 ‘AB201’을 개발 중이다. AB101은 리툭시맙 병용임상 미국 1/2상을 진행 중이고, AB201은 올해 하반기 1/2상 임상 신청이 예상된다. 녹십자랩셀 관계자는 “아티바 기술수출은 랩셀이 아티바에 기술을 이전하고 아티바가 글로벌 제약사에 기술수출 하는 방식”이라며 “아티바가 플랫폼 기술력을 입증한 만큼 향후 추가 기술수출도 가능성이 크다고 판단한다”고 말했다. 아티바가 주목받으면서 IPO에 대한 전망도 나온다. 투자업계 관계자는 “글로벌 제약사를 상대로 한 대규모 기술이전은 IPO에서 긍정적인 영향을 줄 것”이라며 “구체적 상장 계획은 알기 어렵지만 미국 현지 기업인 만큼 나스닥 상장이 예상된다. 상장 시 녹십자랩셀에게도 상당한 지분가치 반영이 이뤄질 것”이라고 봤다. 녹십자랩셀 관계자는 “IPO를 예정하고 있지만 아직 초기 단계인데다 구체적인 일정이 나오지 않은 상태”라고 말을 아꼈다. 전문가들은 녹십자랩셀과 아티바의 기업가치도 재평가받을 것을 내다봤다. 실제 얀센과 기술수출 계약을 체결했던 페이트는 시가총액이 기술이전 당시 16억 달러(약 1조8120억원)에서 80억 달러(약 9조원)로 급증했다. 난퀘스트와 엔카르타 시가총액도 각각 2조원, 1조원대 수준이다. 업계 관계자는 “기술수출을 성사시켰다는 점에서 녹십자랩셀과 아티바가 경쟁사 대비 저평가됐다고 본다”면서 “추가 기술수출과 IPO가 추진된다면 기업가치가 극대화 될 것으로 예상된다”고 내다봤다. 주요뉴스
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엔비디아 GPU RTX 30 시리즈 공식 지원…최대 1.9배까지 속도 향상 DICOM 이미지 형태 지원…의료 시장 확대 기대 DICOM 이미지 예시 [데이터넷] 딥러닝 비전 소프트웨어 기업 뉴로클은 딥러닝 비전 소프트웨어 뉴로티(Neuro-T)와 뉴로알(Neuro-R)의 2.2버전을 새롭게 출시했다고 8일 밝혔다. 뉴로티와 뉴로알은 이미지 해석용 딥러닝 모델을 생성하고 실시간 분석할 수 있는 딥러닝 비전 소프트웨어로, 자체 오토 딥러닝 알고리즘을 활용해 비전문가도 코딩 없이 제조·의료·물류·보안·교육 등 다양한 산업군에서 손쉽게 딥러닝 비전 기술을 활용할 수 있다는 점이 특징이다. 이번 2.2버전에서, 뉴로클은 엔비디아의 신규 GPU 시리즈인 RTX 30 시리즈를 공식 지원한다. 최적의 환경에서 딥러닝 비전 기술을 활용하고자 하는 고객들의 요구를 반영했다는 것이 회사 측의 설명이다. 뉴로클의 고객들은 RTX 30 시리즈 환경에서 소프트웨어 활용 시 최대 1.9배까지 속도가 향상되는 효과를 누릴 수 있다. 이번 업그레이드된 2.2버전에서는 의료용 디지털 영상 및 통신 표준(DICOM) 기반의 이미지들도 활용이 가능하다. 이를 통해 의료를 비롯한 다양한 산업군의 DICOM 이미지 활용 고객들이 손쉽게 딥러닝 비전 기술을 활용해 볼 수 있을 것으로 기대된다. 또한 탐지 임계값(Detection Threshold) 설정 및 UI·UX의 편의성이 증대돼 딥러닝 비전 기술을 활용하고자 하는 다양한 산업군의 고객들을 만족시킬 것으로 예상된다. 이홍석 뉴로클 대표는 “2.2버전은 하드웨어 시장의 변화와 의료 시장의 확대에 따라 고객의 요구를 반영하기 위한 기능이 포함된 버전”이라며, “앞으로도 더욱 다양한 환경에서 손쉽게 고성능 모델 생성이 가능한 딥러닝 비전 기술을 선보이겠다”고 밝혔다. 저작권자 © 데이터넷 무단전재 및 재배포 금지
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