2017년 3월 13일 월요일

[215호 웹진: 인사이드 이슈] 미래기술이 현실화된 기술



미래기술이 현실화된 기술
미래 기술에 대한 예측 보고서가 매년 셀 수 없을 만큼 나온다. 산업 전반에 걸친 예측 보고서의 주체는 정책 기관이나 연구 기관이 될 수도 있지만 단위 기업에서도 자신들이 준비하고 있는 미래 기술들을 발표하는 경우도 있다. 이처럼 수많은 미래 기술이 예측되고 있지만 당장 실현되는 경우도 있지만 수십년이 지나도 실현되지 않는 기술도 있다. 이번 회에서는 프리랜서 고동욱 프로, 고려대학교 이영환 박사와 단국대학교 김규억 박사를 만나 미래 기술이 성공한 요인에 대해 살펴보기로 한다.

Q: 안녕하세요. 이번 주제는 매우 주관적인 견해가 강할 것도 같고, 어디서부터 이야기를 나눠야 할지도 걱정이네요. 어느 시점에서 생각하는 미래 기술일지 정하는 것이 좋을 것 같습니다.

IT 기술이 본격화된지는 오래 되었지만 일반 사람들이 직접 경험하면서 느낀 때는 2000년 전후이지 않을까 싶습니다. 더구나 2000년은 20세기에서 21세기로 바뀌면서 Y2K 이슈나 기술의 패러다임이 바뀔 것이라는 기대가 많았던 때이기도 합니다. 대략 20년 정도 전이니 인터넷이 일반 사람들에게 어느정도 활성화되기 시작한 때로 봐야 할 것 같습니다(그림1).


<그림1> Y2K 관련 내용들
출처: 인터넷


지금이라면 IT를 잘 모르는 사람들도 과도한 걱정이었다는 것을 알았을 겁니다. 그만큼 정보가 부족했던 것도 사실이었지만 중요한 사실은 당시에 사람들이 매우 놀랄 정도의 기술들이 많이 선보였기 때문에 IT 기술에 대한 경이감 같은 것도 있었을 때입니다.

Q: 정확하게 그 시점을 지정하시는 것을 보면 무언가 이유가 있을 것 같습니다.

네. 잘 보셨습니다. 2000년이 오기 몇 년 전부터는 2000년을 기점으로 많은 미래 기술이 나타날 것이라는 발표가 많았습니다. 제가 가장 기억이 또렷한 것은 타임즈에서 정한 지금처럼 “미래의 10대 기술”처럼 명확하게는 아니었지만 “최첨단 기술 10가지” 정도로 기억합니다. 당시는 인터넷이 발달하지는 않아서 잡지 형태로 읽었습니다. 이번 이야기에서 보려고 찾아보았는데 없더군요. 아쉬웠습니다.
당시에 기억나는 기술이 몇가지 있는데 먼저 3D 프린터입니다. 당시에는 3D 스캐너도 소개되었는데 가격은 비싸도 조만간 싸게 나올 것이라고 해서 기대가 많았습니다. 품질은 지금과 거의 유사할 정도로 정밀도가 높았던 것으로 기억합니다. 그리고 가정의 중앙 관리식 기기입니다. 집에 있는 전자 제품들을 하나의 기기에 연결해서 제어할 수 있도록 하는 기기였습니다. 불이나 TV도 키고 컴퓨터도 연결해서 인터넷을 할 수 있고 다양한 가정의 정보를 한 곳에서 관리하는 것이지요. 딥 러닝의 전신인 뉴럴 네트워크도 그 때 실현 가능성이 점쳐지기도 했습니다. 문자인식이나 음성인식 등은 실제 적용도 했던 시기였습니다(그림2).


<그림2> 2000년 전에 정립된 기술의 예
출처: 인터넷

Q: 말씀하시는 기술들이 지금 주목받는 기술들로 보이는데 20년 전에 이미 나온 기술이란 건가요?

네, 그렇습니다. 흥미로운 사실이죠. 당시에 소니는 중앙 관리식 기기를 실제로 만들고자 했습니다. 네트워크 선을 연결해서 모든 정보를 주고받고 제어할 수 있도록 말이지요. 정확한 사실이 아닐 수도 있지만 이 것이 플레이스테이션2라고 알려져 있었습니다. 이후에 나온 Xbox도 비슷한 역할을 수행하고자 시도를 했던 적도 있습니다. 물론 정확하게 그 기능을 위해서 만들어진 것은 아니지만요.

Q: 그렇다면 이미 오래전부터 나온 기술이고 20년 정도 흘러서 적용된 이유가 있을 것 같은데 문제가 있었던 건가요?

문제라기보다는 적용에 한계가 있었던 것으로 봐야 할 겁니다. 과거에 발표된 기술들 중에 당시에는 아주 각광받던 기술이었지만 적용되지 못하다가 최근에서야 다시금 주목받는 기술들이 있습니다. 대표적인 것이 딥 러닝 분야도 있고 3D 프린터나 빅데이터 분야도 있습니다.
이러한 기술들이 당시에 활성화되기 어려웠던 이유는 바로 네트워크와 컴퓨터의 속도로 볼 수 있습니다. 물론 다른 이유도 많이 있습니다. 하지만 이번 주제에 맞춰 얘기를 한다면 네트워크와 컴퓨터 속도에 초점을 맞출 수 있다는 것입니다.


<그림3> 무선 네트워크 속도의 변화
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출처: 한국과학기술정보연구원


그림3에서 보면 2000년 이후에 3G가 보급되면서 무선 네트워크를 통해 무선 인터넷이 활성화 되기 시작했습니다. 그 이후 스마트폰도 비약적으로 발전했고요. 2010년 이후에도 많은 발전이 있겠지만 무선 인터넷에 대한 전체적인 패러다임은 크게 변했다고 볼 수는 없습니다.

Q: 웹진의 딥 러닝에서도 한번 다뤘던 것 같습니다. 워낙 많은 데이터를 처리해야 하기 때문에 네트워크 속도와 컴퓨터의 속도가 느리면 학습 속도 자체가 느려 개선이 어렵다는 것으로 기억합니다.

네, 그렇습니다. 빅데이터의 양이 실시간으로 어마어마하게 움직여야 하기 때문에 네트워크 속도가 빨라야 하고 잠깐 사이에도 모이는 방대한 데이터 양을 분석해야 하기 때문에 2000년 당시의 컴퓨터 환경으로는 어림도 없는 얘기였지요. 저 같은 경우도 간단한 문자 인식 학습도 며칠씩 걸리곤 했었습니다. 며칠 걸려 결과를 얻었는데 오류가 나타났다면 수정해서 다시 며칠을 기다려야 하는 어려움이 있었죠. 알파고 같은 바둑왕이 나올 수가 없는 환경이었습니다. 알파고의 이론은 그 때나 지금이나 차이가 많지 않지만 네트워크와 컴퓨터의 처리 속도는 상상을 초월할 만큼 달라져 있지요. 그림4를 보면 수많은 처리 과정과 반복되는 학습 과정이 있기 때문에 처리 속도에 대한 요구가 필요한 것입니다.


<그림4> 딥 러닝의 자가 학습과 성장 모델의 예
C:\Users\sds\Downloads\다운로드.png
출처: 솔루룩스 (http://www.saltlux.com/)


만약에 소니의 플레이스테이션2가 가정의 전자제품을 일괄 관리할 수 있었다면 얼마나 편리 했을지 지금의 가정을 보면 금방 이해가 가실 겁니다. 리모콘이 하나로 통일되는 것은 물론이고 전등이나 가스 제어는 물론이고 도둑 지키는 것도 네트워크를 통해 확인할 수 있습니다. 만약 당시에 처리 속도가 빨랐다면 동영상 프로세싱이나 이미지 프로세싱이 가능했을 것이고 네트워크 속도가 빨랐다면 스트리밍 서비스를 통해 지금처럼 집에서도 영화를 시청 가능했을 겁니다.

Q: 듣고 보니 네트워크 속도와 컴퓨터 처리 속도가 빨라짐으로써 발전된 IT 기술이 많네요. 의료IT도 그렇고 모바일의 경우는 무선 네트워크가 뒷받침이 안되었다면 스마트폰이라는 것이 크게 의미가 없을 수도 있겠네요.

3D 프린터의 경우는 다른 요인도 들어 있을 수 있겠지만 정교한 모델링과 렌더링 등을 적용하려면 마찬가지일 겁니다. 전체적으로 생각해볼 때 두 기술의 발전이 현재의 IT 기술의 발전을 이끌었다고 볼 수 있죠. 특히 가정에서 사용하는 IT 기기의 변화는 집안까지 광랜과 같은 100Mbps급 이상의 네트워크 속도가 들어오면서 모든 것이 변했다고 할 수 있습니다. 가정이 아날로그 시대에서 디지털 시대로 바뀌는 변화를 가져온 것이죠.

Q: 그러면 지금보다 더 빨라지면 체감을 할 수 있을지 모르겠지만 예를 들어 네트워크 속도가 더 빨라지면 IT 기술이 더 발전할 수 있다고 이해해도 되는 건가요?

이번 이야기의 핵심일 것 같은데요. 미래 기술의 발전이 네트워크와 컴퓨터 속도로 연결을 짓자는 것이 아니라 시대의 흐름에 맞는 기술을 따라가야 빠른 현실화가 가능한 미래 기술이 무엇인지를 찾아 볼 수 있다는 것입니다.
지금까지는 네트워크와 컴퓨터 속도로 볼 수 있습니다. 물론 더 빨라지면 좋겠지만 현재까지는 그래도 충분히 빠르다고 볼 수 있고 더 성능이 뛰어나기를 바란다면 클라우드나 분산 컴퓨팅 환경 등을 적용하면 되겠지요. 다시 말해 이제는 네트워크와 컴퓨터 속도가 트렌드를 좌지우지하는 시대는 다소 저물고 있지 않나 싶습니다. 최근에는 딥 러닝에 기반한 인공지능과 빅데이터의 시대로 볼 수 있을 것 같습니다(그림5).


<그림5> 빅데이터와 인공지능의 시장 동향
C:\Users\sds\Downloads\ETRI_J003_2014_v29n4_30_F005.jpg
출처: Etri


그림5를 보면 빅데이터의 시장 규모는 점차 늘어나고 있고 인공지능 시장의 경우는 기하급수적으로 늘어나는 것을 볼 수 있습니다. 향후 더 급격한 기울기를 나타낼 것으로도 예측되고 있습니다. 이제 빅데이터와 인공지능을 얘기하지 않는 산업은 거의 없을 정도니까요.

Q: 지금은 거의 모든 기술이 IT에 기반한 것이 많기 때문에 미래 기술을 IT가 이끄는 것이고, 중심이 되는 IT 기술도 시대에 따라 변한다는 것으로 정리되네요. 2000년 전후에는 네트워크와 컴퓨터 처리 속도가 이끌었던 것처럼 말이죠.

네, 그렇습니다. 이제는 미래 기술을 이끄는 IT 기술이 빅데이터와 인공지능으로 볼 수 있다는 것입니다. 하지만 다른 것이다라고 주장할 수도 있다고 말씀드리고 싶은데 변하지 않는 사실은 중심이 되는 IT 기술이 있는 것이다라는 것입니다. 저희는 빅데이터와 인공지능이라고 보는 것이고요(그림6).


<그림6> 빅데이터와 인공지능의 관계
출처: 빅데이터 시대, AI의 새로운 의미와 가치

Q: 지금은 빅데이터와 인공지능의 시대라는 말보다는 빠르게 적용할 수 있는 미래 기술을 이끄는 중심이 되는 IT 기술이 있고, 그 IT 기술을 빨리 찾아 적용하면 좀더 빠르고 의미 있는 미래 기술을 만들어 갈 수 있을 것 같다는 생각이 듭니다. 이번 이야기를 정리해 주시죠.

많은 사람들이 미래 기술을 바라보며 구현하기 위해 노력합니다. 대부분 알려진 미래 기술에 자신들의 아이디어를 연결해보려 하는데 잘 되는 경우보다 실패하는 경우가 많습니다. 적용이 잘 안되기보다는 활성화 되는데 너무 시간이 오래 걸려 실패하는 경우가 더 많습니다. 그 이유는 자신의 아이디어나 기술이 때를 잘못 만났다고 생각해야 할 것입니다. 물론 다른 이유도 있겠죠. 하지만 좋은 기술이나 아이디어도 시기를 잘 만나야 빛을 볼 수 있습니다. 시대의 트렌드를 잘 찾아내는 것도 미래 기술을 현실화하는데 매우 중요한 행동이라 생각합니다.


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