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IT easy, IT is! | 열두번째, 딥러닝의 대모 페이페이 리


세계 최초의 프로그래머로 인정받는 에이다 러브레이스, 코볼(COBOL) 랭귀지를 만드는데 기여했고 디버그(debug)라는 단어를 만든 그레이스 호퍼, IBM에서 RDBMS Cost Based Optimizer를 만든 페트리시아 셀링거 등 컴퓨터 역사에서 많은 여성 엔지니어들의 기여가 있었습니다최근 새로운 기술 트렌드를 주도하고 있는 머신러닝 분야에서도 독보적인 여성 엔지니어가 있는데, 바로 페이페이 리(Fei-Fei Li) 입니다. 오늘은 페이페이 리에 대해서 알아보겠습니다.


  아메리칸 드림을 이룬, 딥러닝의 대모 '페이페이 리' 


(이미지 출처: http://money.cnn.com/2016/07/21/news/economy/chinese-immigrant-stanford-professor/index.html


페이페이 리는 현재 스탠포드 대학에서 컴퓨터 비전 연구실을 이끌고 있는데요

16살에 부모님과 함께 중국에서 미국으로 이민을 와서 그야말로 아메리칸 드림을 이뤄낸 장본인이라고 할 수 있습니다.


(이미지 출처: http://money.cnn.com/2016/07/21/news/economy/chinese-immigrant-stanford-professor/index.html


  중국에서는 지식인이었지만 미국에 이민을 온 페이페이 리의 부모님은 카메라를 고치거나 캐셔로 일하면서 힘들게 페이페이 리의 뒷바라지를 했고, 페이페이 리는 가난한 부모님을 돕기 위해 업소용 세탁기를 구매하여 세탁소를 직접 차려서 학비를 벌기도 했습니다. 그녀는 프린스턴 대학 졸업 후 매킨지, 골드만삭스 등의 제의를 뿌리치고 인공지능 박사가 되었고, 스탠포드 대학에서 컴퓨터 비전 연구실을 이끌게 되었습니다


  이러한 페이페이 리를 유명하게 만든 것은 다름이 아니라 이미지넷(ImageNet)이라는 대회 덕분입니다. 2012년 이미지넷 대회에서 제프리 힌튼 교수의 슈퍼비전팀이 딥러닝 기술로 압도적 우승을 하여 세상을 깜짝 놀라게 했었습니다그 이후 해가 거듭함에 따라서 더욱 발전하여 드디어 2017년에는 에러율을 3% 대로 낮추게 되어 인간의 능력을 능가하게 되었습니다. 영상 이미지 딥러닝의 발전에서 이러한 이미지넷은 매우 큰 기여를 했는데수십 억장의 이미지를 모아서 아마존 MTurk(Amazon Mechanical Turk)라는 플랫폼을 사용하여 수십만의 종류를 분류한 것입니다.


(이미지 출처: https://gluon-cv.mxnet.io/build/examples_datasets/imagenet.html)


바로 이 이미지넷은 2007년 스탠포드대의 페이페이 리가 만들었습니다. 이 데이터베이스를 만들 때 돈이 부족해서 많은 어려움을 겪었지만, 2009년 드디어 이미지넷 데이터베이스를 만들었고 2010년부터 대회를 열어 2017년 인간을 능가하게 된 것입니다. 앞으로는 3차원 이미지 등 더 어려운 문제로 다시 대회를 열 예정이라고 합니다. 페이페이 리가 이미지넷을 만들 때 주변의 동료교수들은 비웃었고, 지원금도 잘 받을 수 없었다고 TED 강연을 통해서 밝힌 바가 있습니다. 그러나 페이페이 리는 2009 10억장과 수만명의 노력으로 레이블이 달린 10억장의 이미지 데이터베이스를 확보하여 무료로 제공하게 되었습니다. 또한 스탠포드의 유명한 cs231n 영상 이미지 딥러닝 강의를 제자인 안드레 카파시와 개설하여 유튜브를 통해 무료로 공개하였습니다(cs231n 영상: https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv


(이미지 출처: https://medium.com/syncedreview/fei-fei-li-in-google-cloud-next-17-annoucing-google-could-video-intelligence-api-and-more-cloud-3f5faa87c729) 


최근에는 구글 클라우드에 합류하여 구글과 새로운 작업을 하고 있다고 합니다. 최종적인 그녀의 꿈은 기계에게 눈을 가지게 하는 것이라고 하는데요, 기계가 볼 수 있게 될 때 인간과 세상에 더 많은 혜택을 줄 수 있다고 생각하는 그녀의 꿈이 이뤄지길 기대해 봅니다.


                                                 


글로벌마케팅본부| 권건우 상무



공동작성/편집 | 글로벌마케팅팀 박예영

2018 ITem | 네 번째 ITem, 자율주행 자동차






자율주행 자동차

 

어느새 스마트폰이 기술의 집합체가 되고, 플랫폼이 된 것처럼

멀지 않은 미래에는 자율주행 자동차가 하나의 스마트홈, 스마트폰과 같이

최신 기술이 펼쳐지는 삶의 플랫폼이 될 날을 기다립니다 : )

고평석의 '잘 하는 것들의 비밀' | 네 번째, 실패의 경험도 가치가 있을까




  어린 시절 어머니는 TV 드라마의 다음 내용을 미리 예측하곤 하셨다. 놀라울 정도의 정확도였다. 이야기를 따라 잡기도 어려운데 어떻게 가능할까 싶었다. 경이로운 마음에 다른 친구들에게 이야기하니, 자신들도 비슷한 경험을 했다고 털어 놓았다. 사실 나이가 들면 자연스럽게 지혜로워진다. 그 비법이 무엇일까? 바로 경험의 양 때문이다. 마치 인공지능이 문제를 해결하는 방식과 같다. 수십 년 동안 여러 차례 시도를 거쳐 정답에 가까운 근사치를 찾아 놓은 것이다. 일터에서 일에 매진하는 과정도 비슷하다. 시간을 들일수록, 경험이 쌓일수록 지혜가 쌓이고 전문가 수준에 도달한다



컴퓨터 기술의 역사를 연구하는 한 역사학자는 프로그래머들은 정보 시대의 장인, 기술자, 벽돌공, 건축가라고 선언했다. 그들이 하는 일은 손으로 하는 노동이라기보다는 머리를 쓰는 일처럼 보이기 때문에, 프로그래머를 장인이라고 부르는 것은 적절하지 않다고 생각될 수도 있다. 하지만 그들의 일을 조금만 자세히 들여다보면 과학 혁명의 최전선에 있었던 기술자들과 많은 공통점을 찾을 수 있다. 포트란(FORTRAN)이라는 프로그래밍 언어를 만든 존 백커스(John Backus)는 자신의 방식을 반복을 통한 혁신, 끝없는 시행착오라고 설명했다. 백커스의 말이 사실이라면, 컴퓨터 과학의 핵심은 이론보다도 경험에 의해 좌우된다.” 


(<과학의 민중사>, 클리퍼드 코너 저, 사이언스북스 간)



심지어 간접 경험도 도움이 크게 된다. 그만큼 경험의 힘은 강렬하다. 머릿속으로 시뮬레이션을 해 본 사람과 그렇지 않은 사람 간에 능력 차이가 생길 정도다. 의사들에게 한 실험에서도 그것이 확인된다.



오피오이드(opioid, 아편 비슷한 작용을 하는 합성 진통 마취제)를 한번 살펴보자. …. 의사들이 오피오이드 처방 규칙을 어떻게 가장 효과적으로 배울 수 있는지를 확인하기 위해 설계된 한 실험을 살펴보자. 한 그룹의 의사들에게는 단지 오피오이드 처방 시 주의해야 할 규칙에 대해서 말해주고 1주일 후에 그 내용들을 얼마나 기억하고 있는지 물어봤다. 의사들은 자신들이 배웠던 내용을 잘 기억하지 못했을 뿐만 아니라 실제로는 배우지도 않은 새로운 규칙들을 머릿속에서 만들어냈다. 다른 그룹의 의사들에게는 가상의 환자들에 대한 이야기를 통해 똑 같은 정보를 제공했따. 이 그룹은 규칙을 매우 잘 기억했다.” 


(책 <최고의 교육>, 로베르타 골린코프, 캐시 허시-파섹 저, 예문아카이브 간)



실패에 혹시 좌절하고 있다면, 숱한 시행착오에 지쳐가고 있다면, 만약 그로 인해 지금 일을 그만 둘 생각이라면 그곳에서 뒤돌아 보자. 많은 경험은 이미 자신을 정답에 가까이 다가가게 해 주고 있을지 모른다. 경험의 가치는 생각보다 크다.  






편집 | 글로벌마케팅팀 홍성덕


IT easy, IT is! | 열한번째, 딥러닝의 대부 제프리 힌튼


제프리 힌튼이라고 들어보셨나요? 이번 시간에는 요즘 핫한 인공지능! 딥러닝의 아버지인 제프리 힌튼에 대해서 알아보겠습니다.


   인공신경망을 구해 딥러닝의 대부 '제프리 힌튼'


 심볼릭 인공지능을 대표하는 세이모어 페퍼트는 스승인 마빈 민스키와 함께 1969 "퍼셉트론"이라는 책에서 로젠블랏의 단순 퍼셉트론이 XOR 문제를 해결할 없음을 다양한 수학적 방식으로 증명하였습니다 책의 영향으로 연결주의 인공지능을 대표하는 신경망 연구는 거의 모든 지원금이 끊겨, 소위 말하는 인공지능의 1 겨울을 맞이하게 됩니. 실제로 세이모어 페퍼트는 1988 에세이에서 자기 자신을 왕비가 백설공주를 죽이라고 보낸 사냥꾼에 비유하면서, 1969 퍼셉트론 출판을 통한 신경망 비판을 농담처럼 회상한 바가 있습니다


▲ 제프리 힌튼 교수 (출처: https://alchetron.com/Geoffrey-Hinton)


이후 깊은 수렁에 빠져 있던 신경망을 구해 내고, 신경망이 위기에 빠질 마다 해결사로 등장하여 지금의 딥러닝을 있게 사람은 바로 제프리 힌튼입니다. 영 기호논리학의 창시자인 조지 불의 후손이기도 제프리 힌튼은 고등학교 자기 보다 공부를  하던 친구로부터 쥐의 브레인 연구에 관한 이야기를 처음 듣고 뇌에 관심을 갖게 되었습니다. 이후에 그는 캠브리지에 있는 킹스칼리지에 입학하여 처음에는 생리학과 물리학을 했고, 이후 철학 그리고 다시 심리학으로 석사학위를 받았습니다. 그런데 심리학으로 브레인의 동작원리를 파악할 없다고 판단하여 에딘버러 대학의 히긴스 교수를 찾아가 인공신경망으로 박사학위를 취득하게 됩니.

 그런데 힌튼은 영국에서 적당한 자리를 잡을 없었습니다. 이에 그는 미국으로 건너가 캘리포니아 대학, 카네기 멜론 대학에서 신경망 연구를 계속하게 됩니. 최근 앤드루 응과의 인터뷰에서 힌튼은 당시 영국에서는 신경망 연구가 환영받지 못했는데 미국의 캘리포니아에서는 자유로운 분위기에서 럼멜하트 교수 같은 대가가 격려해 주어서 매우 좋았다고 회상한 바가 있습니.



 제프리 힌튼과 신경망 연구


▲ 존 홉필드 (출처: http://hobbylibrary.tistory.com/9)

   데이비드 럼멜하트 (출처: https://www.psychologicalscience.org/observer/david-rumelhart)


 미국에서 연구하게 되면서 제프리 힌튼은 운명적인 대가들을 만나게 되는데, 명은 신경망에 처음으로 에너지 개념을 도입하여 상호결합형 신경망 연구의 새로운 지평을 열고 있었던 존 홉필드 교수였고, 다른 한 명은 인지과학의 대가인 데이비드 럼멜하트 교수였습니다제프리 힌튼은 1984 홉필드 교수의 제자인 테리 세이노프스키와 홉필드 네트워크를 개선한 '볼츠만 머신'을 제안하였고, 1986년에는 '백프로게이션 알고리즘'을 되살린 럼멜하트 교수 기념비적인 논문에도 참여할 있는 기회를 얻었습니다. 때부터 제프리 힌튼은 신경망 연구의 중심인물로 떠오르게 됩니


▲ 인공 신경망


 인공 신경망은 노드들의 그룹으로 연결되어 있으며 이들은 뇌의 방대한 뉴런의 네트워크과 유사합니다. 위 그림에서 각 원모양의 노드는 인공 뉴런을 나타내고, 화살표는 하나의 뉴런의 출력에서 다른 하나의 뉴런으로의 입력을 나타냅니다.



▲ 얀 레쿤, 요수아 벤지오와의 연구 그룹 결성 (각 사진 출처: http://www.feiguyunai.com/index.php/2017/10/29/pythonai-nnbasee01/)


 그러나 당시 미국의 레이건 행정부는 냉전과 군비확장에 열을 올리고 있었고, 제프리 힌튼은 인공신경망 연구가 군사적 목적으로 사용되는 원치 않았기 때문에 캐나다 고등과학원의 초청을 받아들여 캐나다 토론토 대학으로 자리를 옮기게 됩니토론토 대학에 있으면서 뉴욕 대학의 레쿤, 몬트리올 대학의 요슈아 벤지오 함께 딥러닝 연구 그룹을 결성하여 딥러닝 연구의 대부로 활동하여 많은 제자를 길러내고, 2006 RBM 연구 수많은 딥러닝 성과에 ,간접적으로 기여하였습니다.



                                     



공동작성/편집 | 글로벌마케팅팀 박예영

IT easy, IT is! | 열 번째, 비잔틴 장군의 딜레마

 

 

 블록체인 기술은 컴퓨터 공학계에서 수십 년간 해결하지 못한 문제로 지적되어 온 비잔틴 장군의 딜레마를 극복했다는 점에서 높이 평가받고 있습니다. ‘비잔틴 장군의 딜레마... 그것은 무엇인지, 블록체인 기술은 이를 어떻게 해결하는지 함께 알아보시죠

 

  'X맨'은 누구인가? '비잔틴 장군의 딜레마' 

 

 비잔틴 장군의 딜레마(The Byzantine Generals Problem)’란 비잔티움 제국에서 실제 일어난 일은 아니며, 1982년 분산 컴퓨팅의 대가라 불린 미국의 레슬리 램포트라는 컴퓨터 공학자가 동료 2명과 함께 발표한 연구 논문에서 사용된 표현입니다. 지리적으로 떨어져 있는 비잔틴 장군들(분산 네트워크 상황)이 적군의 성을 공격하기 위해 합의하는 문제인데요. 가정된 상황은 다음과 같습니다.

 

  · 각 장군들이 일정 비율 이상 합동으로 출병해야만 적에게 승리할 수 있음

  · 각 장군들은 전령(messenger)을 통해 한 번에 일제히 공격 가능한 공격 시간을 연락

  · 각 장군들은 가장 근처의 장군에게 연락

  · 장군들 중 배신자가 존재, 배신자는 실제 메시지와 다른 공격 시간으로 위조

 

 

 

▲ 비잔틴 장군의 딜레마

 

 비트코인과 블록체인

 

블록체인은 이를 작업 증명(PoW, Proof-of-Work)’이라는 해법을 통해 해결합니다. 앞선 시간에 채굴(mining)’ 개념에 대하여 소개하였습니다. 10분에 한 번씩 풀릴 만한 Hash 함수 문제가 주어지는데, Hash 함수는 출력값을 보고 입력값을 알기 어려운 특성을 가집니다. 따라서 참여자들은 값을 하나하나 넣어보는 활동을 통해서 입력값을 찾아내는 작업을 하게 되는데, 이를 작업 증명이라고도 부른다고 설명드렸습니다. Hash 함수 문제를 푸는 특정한 작업을 했다는 증명을 거쳐 거래를 증명하는 셈입니다.

 

다시 비잔틴 장군의 딜레마로 넘어가서 작업 증명 규칙을 추가해 본다면....

 

· 모든 장군들이 머리를 맞대어 10분 정도 걸려야 해결할 수 있는 수학 문제를 계속 푼다.

· 해답을 먼저 찾아낸 장군이 모든 장군에게 해답을 공유한다.

· 첫 번째 문제의 해답부터 순서대로 연결되어 공유된다.

· 해답을 공유할 때는 10분간 문제를 해결한 작업의 증거와 다른 장군이 이전 문제를 해결한 이력을 함께 공유해야 한다.

· 모두 공유하여 해답이 확인되면, 모든 장군들이 다음 문제로 넘어간다.

· 10분씩 문제를 풀고 해답을 공유하는 활동을 여러 번 반복한다.  

 

이 과정을 통해 장군들은 과반수가 문제를 푸는 과정에 참여했고, 10분마다 문제와 답을 공유하면서 메시지가 중복 없이 정리됐다는 점을 확인하며, 신뢰를 생성하게 됩니다.

 

이렇게 블록체인은 작업 증명의 원리를 통해서 중앙 기관이 없이도 소위 ‘X을 방지할 수 있도록 합니다. 이를 통해 그동안 많은 이들에게 난제로 여겨져 왔던 분산 네트워크(P2P 네트워크)의 가장 큰 약점 중 하나로 불려왔던 신뢰와 합의의 문제를 practical 하게 해결했다고 볼 수 있습니다.

 

 

                                                  

 

공동작성/편집 | 연구컨텐츠팀 안은혜


2018 ITem | 세 번째 ITem, 스마트팩토리









스마트팩토리란…?

 

제조 장비와 물류 시스템들이 인간의 개입 없이 폭넓게 자율적으로 조절되고 운용되는 공장이다.

스마트팩토리의 기술적 기반은 사물인터넷의 도움으로 상호 커뮤니케이션하는 사이버물리시스템이다. 사이버물리시스템은 가상세계와 물리적 실체가 연동된 시스템을 말하며, 가상의 영역에 속하는 컴퓨팅, 통신, 제어를 실제 물리적 세계와 통합한다.


모든 설비와 장치가 무선통신으로 연결되어 있기 때문에 실시간으로 전 공정을 모니터링하고 분석할 수 있다. 공장 곳곳에 사물인터넷(IoT) 센서와 카메라를 부착시켜 데이터를 수집하고 플랫폼에 저장해 분석하며, 이렇게 분석된 데이터를 기반으로 어디서 불량품이 발생하였는지, 이상 징후가 보이는 설비는 어떤 것인지 등을 파악하여 전체적인 공정을 제어한다. 


고평석의 '잘 하는 것들의 비밀' | 세 번째, 뛰어난 재주만으로는 성공을 못한다.





  학창 시절 IQ가 기억나는가? IQ 검사 결과가 발표될 때 교실 여기저기선 탄식이 터져 나왔다. “내가 돌고래네.” “난 진돗개 수준이다.” 그런데, IQ로만 인간 지능을 측정하는 게 불완전하다. 수학과 언어적 인지능력 한 가지로 평가하기 때문이다. 그래서 하버드대학교 하워드 가드너 교수의 다중지능 이론이 등장했을 때 큰 파장이 있었다. 인간의 지능은 수학, 언어 외에도 공간 지능, 자연 지능, 음악 지능, 체육 지능 등 다양하다는 내용이다. 사람들은 그제서야 깨닫게 된다. ‘그래, 맞다. 지능이 한 가지일리가 없다!’ 특히 가드너 교수는 앞서 말한 지능 중 한 가지가 뛰어나야 하고, 동시에 자기 조절력(intrapersonal intelligence)과 대인 관계력(interpersonal intelligence)이 강력해야 한다고 말했다. , 수학이든, 체육이든, 과학이든 아무리 뛰어난 재주를 가지고 있어도, 스스로 통제할 줄 알고 다른 사람의 마음을 잘 읽어야 비로소 성공을 거두게 된다. 타인의 마음을 읽고 받아들이는 능력이 곧 공감 능력이다. 누군가가 천재 소리를 듣다가 결국 비운의 천재라는 평가를 받을 때, 우리는 그가 공감 능력이 부족한 사람이었음을 깨닫곤 한다. 특히 4차 산업혁명 시대에는 더욱 공감 능력이 중요하다. 공감이 기술 문명에 올라타 빠른 속도로 증식이 가능해진 상황덕분이다



커뮤니케이션과 IT기술은 이제 하나의 이론에 불과했던 좁은 세상 이론을 현실로 바꿀 수 있는 가능성을 높여 준다. 전 세계에 깔린 커뮤니케이션 네트워크로 우리는 공감의 증식 효과를 꿈꾸게 되었다. 인류를 같은 인류나 동물로부터 갈라 놓았던 전통적 경계 전반에 새로운 공감이 스며들고, 그 공감이 무수히 많은 다른 존재들의 삶으로 퍼져 나가 그들에게 영향을 미치면, 모든 인류는 머지않은 장래에 하나의 공감으로 둘러싸이게 될지 모른다.” 


(책  <공감의 시대>, 제러미 리프킨 저, 민음사 간)




사람들은 공감해 주는 사람(대상)에게 자신의 마음을 쉽게 준다. 세계 역사를 봐도 그 증거가 무수히 많다. 지금의 기독교가 있게 만든 사도 바울이 대표적 예다. 철학자 카를 야스퍼스가 이야기한 기원전 800년에서 서기 200년 사이에 축의 시대가 펼쳐졌다. 신기하게 이때 온갖 인류의 기본 사상들이 탄생한다. 공자, 노자, 붓다, 조로아스터, 소크라테스, 플라톤 그리고 예수가 등장한다. 이 중에서 자본주의와 세계화에까지 영향을 미친 것이 예수와 기독교다. 사도 바울은 기독교가 로마 제국의 작은 종파에 머무를 뻔한 상황을 공감 능력을 바탕으로 뒤집어 놓았다. 나를 잘 알아주고 공감해 줄 수 있는 신을 찾아 사람들이 모여들었다.



그때까지만 해도 신들은 저 멀리 있는 잔인하고 변덕스러운 존재로 여겨져 왔다. 무엇보다 신들은 범접하기가 힘들었다. 하지만 이것이 꼭 나쁘지만은 않았는데, 사람들은 신을 사랑하기보다는 두려워했기 때문이다. 신을 사랑한다는 것은 말도 안 되는 소리였다. 더 허무맹랑한 것은 신들이 인간 개개인을 알고 사랑할 수 있다는 생각이었다. 그런데 바울은 바로 그 점을 가르쳐주었다. … ‘모두를 위한 종교라는 구상은 혁명적이면서 초기 민주주의적이었다. 그 결과는 엄청났다.” 


(책  <세계사라는 참을 수 없는 농담>, 알렉산더 폰 쇤부르크 저, 추수밭 간)




2018 ITem | 두 번째 ITem, 딥러닝

딥러닝이란...?


딥 러닝은 인간의 두뇌가 수많은 데이터 속에서 패턴을 발견한 뒤 사물을

 구분하는 정보처리 방식을 모방해 컴퓨터가 사물을 분별하도록 기계를 학습시킨다.

딥 러닝 기술을 적용하면 사람이 모든 판단 기준을 정해주지 않아도 컴퓨터가 스스로 인지·추론·판단할 수 있게 된다.

 음성·이미지 인식과 사진 분석 등에 광범위하게 활용된다. 구글 알파고도 딥러닝 기술에 기반한 컴퓨터 프로그램이다

 

 

 

고평석의 '잘 하는 것들의 비밀' | 두 번째, 재미가 있어야 살아 남는다.




  책을 많이 읽는 편이다여행을 가도 책을 읽고혼밥 할 때도 책을 읽는다잠자기 전에도 책을 읽고이동 중에도 졸리지 않으면 책을 편다이렇게 책을 읽다 보면자연스럽게 저자와 출판사에 관심이 생긴다기회가 닿아 여러 출판사와 교류를 할 일들이 종종 있었다매번 느끼는 것이지만 출판계에는 참 진지한 분들이 많다세상의 모든 지식이 모이는 곳이니 그럴 만도 하다그런데 그 중 튀는 출판인이 있다북스피어 김홍민 대표다. 99.9% 1쇄에 그쳐 본전치기하기 어려운 출판계에서 미스터리, SF 등 장르 문학 중심으로 출간하며 유독 톡톡 튀는 마케팅으로 버티는 출판인이다김 대표의 모토는 재미가 없으면 의미도 없다.”이다같은 제목의 책도 썼다예를 들면 이런 식이다책 겉을 싸고 있는 띠지에서 책 표지 안쪽으로 접히는 부분은 비워 놓는데북스피어는 그곳을 이용해 재미난 마케팅을 하였다일명 북스피어 이스터에그.



띠지에서 책 표지 안쪽으로 접히는 부분은 보통 홍보 문구 등을 인쇄하지 않고 비워 놓는데, 이 출판사 책들 중에선 이 부분에 생뚱 맞은 단어나 이미지가 인쇄되어 있는 것들이 종종 있습니다. 인쇄 사고나 편집 실수일까요? (…) 작은 출판사인 북스피어는 이 이스터에그를 국내에서 가장 잘 활용하는 곳으로 불립니다. 출판사가 작성하는 판권 정보란이나 표지, 속지 등에 이스터에그를 넣고 마니아 독자들 사이에서 이스터에그 찾아내기 열풍이 불기도 했습니다. (…) 책 속에 아무개 작가 파이팅을 외치는 문구가 숨어 있기도 합니다.” 


(책  <재미가 없으면 의미도 없다>, 김홍민 저어크로스 간)




재미난 마케팅으로 이곳은 몇 만 개에 달하는 출판사 중 독특한 출판사로 자리매김하였다더불어 대표의 명성도 높아졌다재미는 확실히 생존에 유리한 요건이다가수도 마찬가지다대표적인 그룹이 산울림이다진지한 명곡들도 많지만, ‘산울림하면 떠오르는 노래는 어른 동요와 같은 아니 벌써 산할아버지’, ‘개구쟁이그 힘으로 산울림 리더 김창완씨는 지금도 드라마에서 배우로라디오 프로그램 진행자로또한 가수로 맹활약 중이다재미는 긴 생명력을 부여한다.



“… 산울림은 대중의 반응을 전혀 기대하지 않았고 단지 음반을 내고 싶었다지만, 1977 12월에 발표한 앨범은 대박을 치게 된다. 산울림의 첫 앨범은 말 그대로 돌풍을 일으켰다. 길 가던 사람들이  너도나도 아니 벌써, 해가 솟았나?”하며 목청을 높였다. 그리고 청소년들과 대학생들은 마치 청춘찬가처럼 폭발적으로 아니 벌써를 들었다.”


 (  <가수를 말하다>, 임진모 저빅하우스 간






 





IT easy, IT is! | 아홉 번째, 금(Gold)과 블록체인의 평행이론

 

 블록체인 기술과 이를 토대로 만들어진 비트코인은 금(Gold)과 유사한 속성을 가지는데요. 이번 IT easy, IT is!』 에서는 블록체인 두 번째 시간으로 금과 비교하며 블록체인, 비트코인의 속성과 원리에 대해서 알아보고자 합니다!

 

 

 

 

          

 

  2,100만 개의 한정판, 비트코인 

 

  알고 계시는 것처럼 금은 그 매장량이 한정되어 있는 지구의 유한 자산입니다. 블록체인 기술을 기반으로 만들어진 비트코인 또한 금처럼 유한하게 만들어졌습니다. 비트코인은 처음 설계시부터 총 2,100만 개까지만 발행되도록 설계되었습니다. 현재까지는 전체 발행량의 80%인 1,700만 개가 채굴된 상태입니다. (2018년 3월 기준)

 

▲ 비트코인의 연도별 발행량 <이미지 출처 : 위키백과 CC-BY 3.0>

 

 

 

 비트코인의 반감기(Halving)

 국제 금융 시장을 주도하는 대표적인 투자은행인 골드만삭스에서 2015년 채굴 가능한 금이 20년 안에 고갈될 것이라는 전망을 내놓은 바 있습니다. 금은 매장량의 한계로 인하여 그 채굴량이 점점 감소할 것이지만, 한정된 생산량 덕에 그 희소가치가 수천 년간 유지되고 있습니다. 이와 같이 비트코인도 채굴 속도를 유지하고 공급을 제어하여 희소가치를 유지하기 위한 방법으로, 약 4년에 한 번씩 발행량이 절반으로 줄어들도록 하였는데, 이를 비트코인 '반감기(halving)'라고 합니다. 비트코인 생산 주기 동안 총 64번의 반감기가 진행되며, 반감기를 통해 발행량이 줄어들 뿐 아니라 난이도도 배로 상승하게 됩니다. 2009년 비트코인 발행량은 50비트코인에서 시작하여 2012년 25 비트코인, 2017년 12.5 비트코인으로 현재는 2번의 반감기를 거쳤습니다.

 

 

 

 비트코인과 블록체인, 그리고 미국의 금융 위기

 이전 시간에 '사토시 나카모토'라는 가명의 인물이 비트코인과 블록체인 기술의 창시자라고 설명드렸는데요. 그의 논문은 글로벌 투자 은행 리먼 브러더스가 파산하여 글로벌 금융위기가 왔던 시기에 발표되었습니다. 이 때 미국 정부는 금융 회사의 도덕적 해이로 발생한 글로벌 금융 위기를 극복하기 위한 방편으로 달러(화폐)를 더 찍어내면서('양적 완화') 화폐 가치를 매우 크게 떨어뜨렸고, 이에 대한 손실은 금융 회사가 아닌 대다수의 사회구성원들이 고스란히 강담해야 했습니다. 때문에 중앙은행과 정부의 화폐 정책에 대한 불신을 가져올 수밖에 없었는데요. 이러한 사회적 흐름 속에서 중앙기관에 의해 가치가 흔들리지 않고 유지될 수 있는 비트코인과 블록체인 기술이 그 대안으로 등장하게 되었습니다. 

 

 

 

  비트코인을 채굴(Mining) 한다? 

 

 금은 땅을 파서 그 안에 있는 자원을 찾아내는 '채굴(mining)' 작업을 통해 획득할 수 있습니다. 이와 같이 비트코인 또한 '채굴' 과정을 통해 주어진다고 표현하는데요. 이 채굴 과정을 좀 더 구체적으로 알아보자면 다음과 같습니다.

 

 앞선 시간에 블록체인이 중앙 기관이 없는 분산 원장 기술의 원리를 가진다고 설명드렸는데요. 10분에 한 번씩 거래 장부를 함께 최신 상태로 갱신하며, 과반수가 인정한 거래내역만 장부에 기록됩니다. 이 과정에서 새롭게 생성되는 거래 내역을 봉인하는 것이 채굴작업이라고 할 수 있습니다. 이때 Hash 함수가 이용됩니다. Hash 함수란 입력값을 통해서 출력값을 쉽게 확인 가능하지만, 출력값을 통해서는 입력값을 알기 어려운 수식입니다. 블록체인은 10분에 한 번씩 풀릴 만한 출력값을 제시하고 (규칙으로 정해진 출력값을 논스(nonce)이라고 부릅니다.) 출력값만 보고는 입력값을 알기 어려운 Hash 함수의 특성에 따라 참여자들은 값을 하나하나 넣어보는 활동을 통해서 입력값을 찾아냅니다. (Hash 값을 찾아내는 작업을 작업 증명(Proof-of-work)’이라고 부르기도 합니다. ) 입력값을 가장 먼저 찾아낸 한 사람에게만 일정 비트코인을 지급하게 됩니다! 이렇듯 비트코인을 얻기 위해 문제를 풀고 시간과 노력을 들인다는 점에서 금 채굴 작업과 비슷하다고 하여 이 작업을채굴이라고 부르며, 이 작업에 참여하는 사람들을 채굴자(miner)’라고 칭합니다  

 

 

▲ Hash 함수 (한 방향 계산은 쉬우나 역방향 계산은 매우 어려움)

 

 

 

 

 비트코인은 지구를 파괴한다?

 채굴자들은 Hash 함수 문제의 해답을 다른 이보다 빨리 찾기 위해 컴퓨팅 파워를 동원합니다. 채굴 난이도가 점점 증가함에 따라 효율성을 높이기 위해 혼자 채굴하기보다는 많은 채굴자들이 연합하여 공동으로 채굴 작업에 참여하는 채굴 풀(Mining Pool)’이 생겨났으며, 채굴을 전문으로 하기 위해 만들어진 컴퓨터인 채굴기도 판매되고 있습니다. 현재는 값싼 전기료와 거대 자본력을 앞세워 수천 대의 고성능 컴퓨터를 통해 암호를 해독하는 채굴장을 가진 중국계 마이닝 풀이 비트코인 채굴의 80%나 차지하고 있다고 하네요. 심지어는 이 비트코인 채굴장의 컴퓨터 전력을 위해 사용되는 화석연료의 양이 어마어마하여 심각한 환경오염을 유발할 것이라는 것이 환경 전문가들의 전망입니다.

 

▲ 대규모 비트코인 채굴장

 

 

 

 중앙 기관의 개입이 없는 블록체인 기술을 기반으로 한 비트코인은 위와 같이 금과 유사한 속성들을 가지고 있습니다. 물론 금과 같은 안전자산이 될 것이라는 데에는 아직 가야 할 길이 많아 보이지만 말입니다.

 

 

 

                                

 

 

 

공동작성/편집 연구컨텐츠팀 안은혜