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이벤트 | 장마를 부탁해

유머/이벤트 2019.06.07 13:46






기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

이미지 디자인 | 디자인기획팀 김보명

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  • 2019.06.26 17:54 ADDR 수정/삭제 답글

    비밀댓글입니다

    • 2019.06.26 17:55 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • j-j 2019.06.26 17:56 ADDR 수정/삭제 답글

    장: 장건강을 위하여!
    마: 마시자 술 한잔!

    • 2019.06.26 17:56 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 2019.06.26 18:03 ADDR 수정/삭제 답글

    비밀댓글입니다

    • 2019.06.27 09:00 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 2019.06.26 18:13 ADDR 수정/삭제 답글

    비밀댓글입니다

    • 2019.06.26 18:14 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 이규승 2019.06.26 18:51 ADDR 수정/삭제 답글

    장 : 장롱 깊숙히 숨겨놓은 비상금~
    마 : 마누라가 모르는 나만의 기쁨, 행복 ㅎㅎ 아 뭐사지??

    • 2019.06.26 18:52 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 정후 2019.06.26 22:57 ADDR 수정/삭제 답글

    장 장시간 열심히 일하고
    마 마무리할때의 뿌듯함이란!

    • 2019.06.26 22:58 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 이지원 2019.06.27 08:26 ADDR 수정/삭제 답글

    장: 장(작)년 이맘 때였나...
    마: 마지막 키스가... (ㅠㅜ)

    • 2019.06.27 08:27 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 2019.06.27 09:12 ADDR 수정/삭제 답글

    비밀댓글입니다

    • 2019.06.27 09:13 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 2019.06.27 09:14 ADDR 수정/삭제 답글

    비밀댓글입니다

    • 2019.06.27 09:15 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 윤영철 2019.06.27 09:16 ADDR 수정/삭제 답글

    장: 장난하지 마세요 진짜!!!
    마: 마렵단말이에요 ㅠㅠ 화장실 어디에요!!

    • 2019.06.27 09:17 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • jeong 2019.06.27 09:31 ADDR 수정/삭제 답글

    장 : 장마철에는
    마 : 마누라와 뭘하면 좋을까요?

    • 2019.06.27 09:32 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • hsh 2019.06.27 09:40 ADDR 수정/삭제 답글

    장 : 장마철에 엑셈 이벤트 응모했더니 당첨이 됐네!! 상품으로 받은 메가박스 영화관람권으로
    마 : 마블 최신 개봉예정작인 스파이더맨 파프롬홈 보러가야겠다!!!!! 꺄~~

    • 2019.06.27 09:40 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 빵집 2019.06.27 11:14 ADDR 수정/삭제 답글

    장 : 장마가 온다고 하네요
    마 : 마침내 시원한 바다로의 여행계획을 짭시다

    • 2019.06.27 11:14 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • tofrom 2019.06.27 11:17 ADDR 수정/삭제 답글

    장 : 장바구니 채우고보니
    마 : 마음은 따뜻한데 통장은 비었구나

    • 2019.06.27 11:17 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 임길현 2019.06.27 13:47 ADDR 수정/삭제 답글

    장 : 장마랍시고 비는 추적 추적 오는데.....
    마 : 마음 한구석이 휑한것이 이번 영화 표 받으면 같이 갈사람이 생길것도 같은데...

    • 2019.06.27 13:48 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 피카츄 2019.06.27 22:00 ADDR 수정/삭제 답글

    장 : 장난 아니게 더운데
    마 : 마사카 장마라고?? 비는언제오나

    • 2019.06.27 22:00 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 2019.06.28 09:21 ADDR 수정/삭제 답글

    비밀댓글입니다

  • 곤뇽 2019.06.28 19:59 ADDR 수정/삭제 답글

    장 : 장난아니게 비가 쏟아지는 날에는
    마 : 마껄리에 해물파전이 딱이지!

    • 2019.06.28 20:00 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 2019.06.29 14:45 ADDR 수정/삭제 답글

    장:화신은
    마:동석

    • 2019.06.29 14:45 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 2019.07.01 13:14 ADDR 수정/삭제 답글

    비밀댓글입니다

    • 2019.07.01 13:15 수정/삭제

      비밀댓글입니다

월간기술동향 | 보험에 IT를 더하다, 인슈어테크

 

 

 

 여러분들은 핀테크 서비스를 잘 활용하고 계신가요? 핀테크 덕분에 수수료 제로(0) 송금 서비스, 간편 결제, 자산관리, 대출 등등 다양한 서비스들이 제공되고 있습니다. 너무 편리해서 필자도 잘 사용 중인데요. 이렇게 나날이 핫!해지는 핀테크 분야에서 새롭게 부각되는 서비스가 있습니다.

 

 

 

 

 인슈어테크, 들어는 보셨나? 

 지난 달 프롭테크처럼 인슈어테크(InsurTech) 역시 보험(Insurance)과 기술(Technology)의 합성어로, 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등 IT 기술을 활용해 기존과 다른 보험 서비스를 제공하는 것입니다. 인슈어테크의 도입으로 보험 상품 개발이나 고객 관리 등의 분야에서 보다 고차원적인 서비스 제공이 가능해지죠. 

 쉬운 예시로는 보험사에서 제공하는 애플리케이션, 보험 비교 사이트로부터 발전된 예로는 직접 원하는 보험을 만들거나, P2P(Peer to Peer) 형태로 보험 서비스를 제공하는 서비스까지 다양합니다.

 

 

 

 도대체 어떤 기술을 어떻게 적용할까? 

 인슈어테크에서는 4차산업혁명의 핵심 기술들과 그 맥락을 함께 합니다. 크게 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능, 블록체인 기술을 주로 적용하는데요. 이러한 기술과 서비스가 융합되어 지금과는 다른 보험 산업의 혁신을 일으키고 있습니다.

<인슈어테크 적용분야, 출처: 금감원 보도자료 재구성>

 

1. 사물인터넷(IoT)

 텔레매틱스, 웨어러블 디바이스 등 사물에 부착된 센서를 통해 실시간으로 데이터를 수집 및 전송하여, 수집된 외부 데이터를 이용해 보험료 할인 등에 활용합니다. 또한 보험 회사는 소비자와 실시간으로 소통함으로써 위험 세분화가 가능해지며, 보험사고 심도/빈도 감소, 정교한 리스크 평가, 보상역량 강화 등이 가능해집니다.

예) 건강증진형 보험, 운전습관 연계 보험 등

 

2. 빅데이터

 고객 상담 자료, 온라인 활동 기록, 의료, 신용 등급 등 다양한 대량의 데이터를 신속히 수집 및 분석하여 사고 발생 위험, 계약 유지율, 보험사기 가능성 등을 예측하고, 이를 보험 상품 개발, 마케팅, 위험 관리 등에 활용하여 보험 효용이 증대됩니다.

예) 보험 영업 대상 추출, 계약 심사 고도화 · 계약 유지율 향상, 보험사기 탐지 등

 

3. 인공지능(AI)

 인공지능을 활용하여 로봇이 고객에게 보험 상담, 업무 지원 및 처리 등의 서비스를 제공합니다. 이미 자동화 수준이 어느 정도 우수한 단계에 있죠.

예) 지능화된 챗봇을 활용한 소비자 응대, RPA(로보틱 프로세스 자동화) 등

 

4. 블록체인

 거래 정보 원장을 암호화 및 분산 저장하는 기술로, 새로운 거래가 발생할 때 모든 노드에 정보가 즉시 반영되므로 정보의 정합성, 거래 과정의 보안성 등에서 유리합니다.

예) 본인인증 · 보험서류 검증 등

 

 

 

 인슈어테크는 이미 세계적인 트렌드! – 국내외 동향 

<인슈어테크 자금조달 규모 상위 (2014~2016), 출처: 보험연구원 재구성>

 

 이미 해외에서는 다양한 인슈어테크 서비스가 성행하고 있습니다. 유럽 시장에서는 ‘테러 발생국 여행자 보험’, ‘프렌치 불도그를 위한 보험’ 등 틈새 시장을 노린 BBM(Bought By Many)이 관심을 받고 있습니다. 

 세계 인슈어테크 지분투자의 75%가 이루어지는 미국 시장에서는 대부분 건강보험에 집중된 모습인데요. 사물인터넷(IoT)을 활용한 인슈어테크 유니콘 오스카 헬스(Oscar), AI가 보험 상품 추천부터 가입, 보험금 지급까지 하는 레모네이드(Lemonade) 등이 큰 관심을 받고 있습니다. 

 중국도 인슈어테크 선진국 중 하나입니다. 알리바바, 텐센트, 평안보험이 합작해 설립한 중국 최대 온라인 보험사 종안보험(ZhongAn Insurance)은 스마트 워치에 기반해 일정량 이상 운동하는 사람에게 보험을 깎아주는 서비스를 선보여 이슈가 된 바 있습니다. 

 

<인슈어테크 투자에 힘 쏟는 보험사, 출처: 매일경제 기사 재구성>

 

 사실 그동안 우리나라 보험 산업은 설계사 의존도가 높아 다른 금융 업종보다 혁신이 더딘 분야였습니다. 하지만 이제 국내에서도 그 열기가 뜨거운데요. 삼성화재, 삼성생명, 하나은행, 하나생명, 롯데그룹 등의 대기업들이 적게는 수십억, 많게는 몇백억을 인슈어테크 업체에 투자하며 관심을 드러내기도 했습니다. 또한 SK텔레콤, 한화손해보험, 현대자동차는 신규 보험사를 설립할 예정이라고도 합니다.

 

 

 보험연구원에 따르면 전세계 인슈어테크 투자 규모는 2015년 기준 25억달러(약 2조8200억원) 규모이며 꾸준히 성장 추세라고 합니다. 이렇게 지속적으로 성장하고 있는 인슈어테크를 통해 보험의 유통 방식이 변화하고, 고객 또한 적극적인 역할을 수행함으로써 그 미래는 매우 밝을 것으로 예상되는데요. 보험 회사는 인슈어테크를 단순히 기술 진보의 수단으로만 접근할 것이 아니라, 미래 사회를 대비할 수 있는 전문 보험사 또는 다양한 IT 서비스와 융합한 종합 보험 회사로의 발전을 고려하면 좋을 것 같습니다.

 

 


본문 외 Reference

금융감독원 보도자료, 보험회사 인슈어테크(InsurTech) 활용현황

소셜타임스, “인슈어테크 보험시대 성큼” 하반기 첫 탄생 가능

매일경제, ‘변해야 산다’ 보험 CEO ‘인슈어테크’ 혁신 바람







기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

  • 질문 2019.06.26 18:10 ADDR 수정/삭제 답글

    혹시 월간 기술동향을 정기적으로 카톡으로 보내주시지는 않나요?

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2019.06.27 08:57 신고 수정/삭제

      안녕하세요, 엑셈입니다.
       
      먼저 월간기술동향을 유익하게 봐주셔서 감사합니다. 보내주신 의견을 내부에서 검토하여 구독자분께 도움이 되도록 하겠습니다-! 즐거운 하루 보내세요^^
       
      감사합니다.

아이참 | 공공컴퓨팅마켓2019

기술이야기/아이참 2019.06.07 13:44

 

 

 

 

지난 6월 19일, 엑셈이 공공컴퓨팅마켓 2019에 다녀왔습니다.

수많은 데이터를 신속하게 분석하고 가치 있는 정보로 추출 및 활용하기 위해

대용량 데이터를 빠르게 처리하는 컴퓨팅 장비 및 데이터 센터에 대한 관심이 나날이 높아지고 있습니다.

이에 엑셈도 이번 행사에 참석하여 초연결 지능화 시대의 공공부문 컴퓨팅 & 데이터센터 혁신 전략에 대한 이야기를 듣고 왔는데요.

오전에는 공통 키노트로 진행이 되었고, 오후에는 컴퓨팅 섹션에 집중해서 참석하고 왔습니다.

 

 

 

 

첫 번째 키노트에서는 현재 급속하게 진행되고 있는 데이터센터 혁신과 관련하여 인텔에서 제공 및 계획하고 있는 각종 신기술과 향후 로드맵에 대해 사례를 포함하여 소개하였습니다. 데이터가 중심인 세상에서 데이터를 어떻게 잘 활용하느냐가 올바른 대응을 하는 것이라고 말했습니다.

 

 

 

 

두 번째 키노트에서는 최근 화두가 되고 있는 자율 주행 자동차의 개발 및 서비스 고도화를 위해 NVIDIA에서 생각하는 자율 주행 자동차의 현황과 미래에 대해서 발표하였습니다. NVIDIA에서는 AI 비즈니스 모델화의 어려움을 오픈소스로 해결해야 한다고 말했습니다. 집단 지성을 활용한 것이죠. 

 

 

 

 

마지막 키노트에서는 초연결 지능화 시대의 데이터에 대한 이야기를 나누었습니다. ICBM(IoT/Cloud/BigData/Mobile)이 바라보는 것은 결국 데이터라며, 클라우드, 사물인터넷, 엣지의 중요성을 설명했습니다.

- Cloud : 어디서나 보안의 문제가 있다. 하이브리드 클라우드가 대세.

- IoT : 빅데이터와 인공지능을 활용한 비즈니스의 혁신

- Edge : 이동통신사와 협력한다면 빠른 확산 가능, 인공지능 접목

 

 

 

[Track 1 컴퓨팅]

급변하는 IT 환경을 위한 CAPEX, OPEX 관점의 서버 기술 현황과 제품

 AI, HPC, 클라우드, 5G 등 급변하는 IT 환경에서 메모리 및 네트워크 통신 기술이 중요하다. 특히 메모리에 대한 요구 사항은 '대역폭', '용량', '지속성' 및 '인메모리 컴퓨팅(In Memory Computing) 등의 기술과 암호화 패킷 처리에 대한 기술이 필요하다.

 CAPEX와 OPEX 관점에서 실용적인 인사이트를 끌어낼 수 있는 서버 기술을 도입해야 한다.

- CAPEX : Capital Expense의 약자, 도입비용

- OPEX : Operating Expense의 약자, 운영비용(유지보수 포함)

 CAPEX와 OPEX를 감소시킬 수 있는 기술과 제품을 도입할 때 고려할 것은 아래 3가지이다.

1. 서버 운영에 수반되는 직접 비용 : 전력, 용력, 스토리지 및 자원을 관리하기 위한 IT 운용

2. 서버 운영의 간접 비용 : 네트워크 및 스토리지 인프라 및 일반 인프라 관리를 위한 IT 운용

3. 서버 보유 간접비 : 조달과 회계인력, IT 관리 및 처리

 

5G시대의 Edge Computing 기술, 지향점 및 한계

 클라우드 컴퓨팅 적용이 확대되고 많은 경험이 쌓이면서, Edge Computing이 나타났다. 아래와 같은 엣지 컴퓨팅의 장점과 현실 때문에, 현실적으로 기존에 지역 별 분산 설치 되어있던 데이터 센터를 활용하는 것이 유리하다고 판단된다. (예: 이동통신사) 

  Edge Computing 확산을 위한 기술은 다음과 같다. Mobility, Portability, Collaboration, Resource Limitation, Low Latency, Privacy&Secutiry

 

 여기서 잠깐!

계속 언급되는 엣지 컴퓨팅이 궁금하다면? [여기]를 눌러 확인하세요!

 

차세대 서버 기술의 변화 및 적용 전략

 최근 증강현실(AR), 자율주행, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터 분석 등의 서비스의 등장으로 컴퓨팅 기술의 변화가 이루어지고 있다. 이런 대용량 데이터들의 클라우드 환경에서의 저장, 분석, 처리를 위해 핵심 컴퓨팅 자원인 서버의 역할이 커지고 있다. 

 또한 자율주행, 가상현실(VR), 스마트 팩토리 등과 같은 서비스의 대두는 저지연 데이터의 고속 분석 처리 등을 요구함에 따라 엣지 컴퓨팅 환경으로 변화를 요구하고 있다. 이에 서버 기술 측면에서도 대용량의 데이터를 저지연, 고속 분석 및 고속 처리를 가능하게 하는 요소 기술들의 변화가 이루어지고 있다. 


데이터 폭증 시대에 요구되는 고성능 소프트웨어 정의 스토리지

 초연결 시대의 도래로 인해 IT 인프라 역시 많은 발전과 변화를 겪고 있다. 이 중 스토리지 분야는 기존 레거시 시스템의 단점들을 극복할 수 있는 새로운 기술이 요구된다.

- 기존 레거시 스토리지 시스템의 단점

  : 낮은 호환성, 제한적인 확장성, 관리의 비효율성, 구축/운영 고비용 

 위와 같은 기존 스토리지 환경의 단점을 효과적으로 해결할 수 있는 것은 ‘고성능 소프트웨어 정의 스토리지’이다. 미국 DCOI(Data center Optimization Initiative)에서도 2016년부터 도입을 시작하였고, 미국 연방기관의 85%가 도입 진행 중이다.

- 소프트웨어 정의 스토리지(Software Defined Storage)

  : 하드웨어에 대한 종속성 없이 정책 기반으로 스토리지 프로비저닝 및 관리 기능을 제공하는 데이터 스토리지 소프트웨어

- 소프트웨어 정의 스토리지의 장점

  : 스토리지 자원의 통합 관리, 정보의 투명성, Scale-out 구조로 성능 향상, 무중단으로 제한 없이 확장, 다중화를 통한 fail-over


클라우드 환경으로의 데이터 관리를 위한 새로운 접근법

 산업의 디지털화와 급속한 데이터의 증가로 대부분 클라우드로 이동하였다. 가상화 및 온프레미스 그리고 프라이빗/퍼블릭 클라우드 환경으로의 전환, 급격한 데이터의 증가와 복잡해지는 인프라 환경으로 데이터 손실의 위협 또한 다양하다. 그래서 데이터 보호 방안 또한 주목 받고 있는데, Data protect와 함께 Data management까지 할 수 있는 솔루션들이 있다.

 

 

 

인텔과 엔비디아의 두 키노트를 들으며 이미 하드웨어의 발전은 다 이루어져 있고, 상용화만 남았다는 생각도 들었습니다.

마이크로소프트는 윈도우 보다는 클라우드 사업에, 그리고 보안에 초점을 많이 맞추고 있었고요.

오후 세션은 대부분의 발표가 자사 제품 소개로 이루어져 다소 아쉬운 부분이 있었지만,

데이터의 중요성을 다시금 깨닫게 해 준 행사였습니다.







기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

현장 사진 | 사업기획팀 박예영

엑기스 | 간만의 외출, AI EXPO KOREA 2019

기술이야기/엑.기.스 2019.06.07 13:44




엑셈이 AI EXPO KOREA 2019에 출동합니다!

 

<위 그림을 누르시면 사전 등록 홈페이지로 연결됩니다!>

 

인공지능 행사에 빠지면 섭섭한 엑셈이

7월 17일(수)부터 19일(금)까지 서울 Coex, Hall C에서 열리는

‘AI EXPO KOREA 2019’에 참가합니다.

 

오랜만의 전시회 나들이라, 여러분들을 만나려니 매우 설레는 마음입니다.

그럼 어떤 제품군을 가지고 참가하는지 살짝 보여드릴까요?

 

제품 소개

 

 <EXEM AIOps (좌) & InterMax Cloud (우)>

 

 ‘엑셈 AI옵스’는 국내 최초로 딥러닝 기반 인공지능을 탑재한 통합 IT 운영 관리 솔루션입니다. AIOps는 ‘Artificial Intelligence for IT Operations’의 약자로, AI 기반 학습과 분석을 통해 IT 인프라 운영 상황을 예측하고 선제적인 장애 대응을 지원하는 기술을 말하죠. ‘엑셈 AI옵스’는 국내 DBPM(Database Performance Monitoring) 시장 1위 솔루션인 ‘맥스게이지’(MaxGauge)’와 APM(Application Performance Monitoring) 시장을 선도하고 있는 E2E(End-To-End) 거래추적 솔루션인 ‘인터맥스(InterMax)’의 축적된 기술과 노하우에 AI를 접목한 새로운 솔루션입니다. 

 

<EXEM AIOps 실시간 모니터링 화면 (좌) & EXEM AIOps 실시간 지표 모니터링 화면 (우)>

 

 ‘엑셈 AI옵스’는 E2E 및 전체 IT 시스템에 대해 AI 기반 통합 예측, 탐지, 분석 등을 제공하여 기업의 IT 운영 효율성을 크게 향상시킵니다. 사전에 장애 인지를 하여 IT 운영자가 미리 대응할 수 있도록 하고, 빠르게 복구하게 함으로써 MTTR(Mean-Time-To-Resolution)을 줄여 시스템을 보다 안정적으로 운영할 수 있게 도와줍니다. 실제 ‘엑셈 AI옵스’ PoC를 진행한 고객사의 경우, IT 인프라에 발생한 문제 해결 시간이 60분의 1로 단축됐다고 하니, 정말 놀랍죠? 

 

<InterMax Cloud, Anomaly Score 화면 (좌) & InterMax Cloud, Performance Trend 화면 (우)>

 

 또 다른 신제품 ‘인터맥스 클라우드’는 ‘인터맥스’의 클라우드 기반 대규모 통합 관제 버전입니다. 클라우드 환경으로의 혁신을 시도하는 기업들이 클라우드 네이티브 아키텍처, 즉 컨테이너 기반의 운영 아키텍처로 전환할 수 있도록 모니터링을 지원하는 솔루션입니다. ‘인터맥스’가 지원하는 E2E 모니터링 개념에서 확장하여, 쿠버네티스와 컨테이너 기반의 프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드 등을 포함한 통합 클라우드 모니터링을 제공합니다. 또한 Anomaly Score, Performance Trend 등의 화면으로 직관적인 모니터링을 가능하게 합니다.

 

 그리고 엑셈은 파트너 계약을 맺은 AutoML(머신러닝 자동화) 솔루션 ‘데이터로봇’과 빅데이터 분석 솔루션인 ‘나임’도 선보일 예정입니다. 데이터 사이언티스트들을 위해 반복 작업을 최소화하고 분석 시간을 단축하기 위한 솔루션들인데요. 데이터로봇은 머신러닝 모델 구축 전 과정에 대한 자동화를 지원하며, 동시에 수백 개의 모델을 한 번의 클릭으로 구축합니다. 나임은 데이터 분석부터 시각화까지 한 번에 구현이 가능하며, 코딩 방식이 아닌 드래그 앤 드롭 방식의 워크플로우를 사용합니다.

 

 

 

부스 위치

드넓은 Coex, Hall C에서 엑셈을 쉽게 찾아오시라고 엑셈의 부스 위치를 선공개합니다! 

아래와 같이 ‘517번’이 엑셈 부스입니다. 

 

 

눈에 잘 띄게 행사장 중심부에 자리 잡고 있으니,

꼭 잊지 말고 엑셈 부스를 방문해 주세요!

부스를 찾아주시는 분들께 정성을 담은 선물도 드릴 예정이랍니다-!

 

 

 

부대행사

부스 전시만 참가하면 아쉽겠죠?

엑셈의 기술 개발 임원들이 직접 고객들에게 신제품을 자세히 설명하는 발표도 진행합니다.


[ AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스 2019 ] - 07월18일

 ‘AI를 활용한 IT운영 지능화 방법과 그 사례’라는 주제로 엑셈 AI연구소 김철우 이사가 ‘엑셈 AI옵스’의 기술력과 차별점을 소개합니다. 


[ 공공부문 발주자 초청 세미나 ] - 07월17일

‘클라우드 네이티브 아키텍처 통합 관제 솔루션 - InterMax Cloud for Kubernetes 사례’라는 주제로 엑셈 APM사업본부 Cloud 그룹장 강인규 이사가 ‘인터맥스 클라우드’의 장점을 알려 드립니다.  

 

 

 

이번 AI EXPO에서 여러분의 IT 혁신을 도와드릴 많은 제품과 서비스를 보여드리기 위해

엑셈이 정말 제대로 준비했습니다.

 

7월 17일~19일, 우리 Coex에서 만나요!







기고 | 사업기획팀 김태혁
편집 | 사업기획팀 박예영


엑셈 뉴스룸 | 제 1회 엑셈 볼링 토너먼트

엑셈 뉴스룸 2019.06.07 13:40



지난 6월 초, 사내 단합과 친목을 위해 제 1회 엑셈 볼링 대회가 열렸습니다. 🎳

각 본부별로 대표 2인을 선정하여 토너먼트 형식으로 진행하였는데요.

엑세머들의 승부욕이 이렇게 대단한지 처음 알았네요^^;

그 뜨거웠던 현장 속으로 고고씽~

 

 

바쁜 와중에도 점심시간과 저녁시간을 활용하여 본부 대표 인원을 선발하였습니다.

각 본부 대표 전원에게 상품권이 주어지며,

개인별 1~3위 포상과 본부별 1~3위 포상도 준비되어 있습니다.

이렇게 포상이 빵빵하게 준비되어 있으니!

엑세머들께서는 모두 최선을 다해 주시길 바랍니다 :)

  

🎳

   

아 그래서 도대체 본부 대표 토너먼트는 언제 하는 것이냐~~😎

6월 11일 오후, 13층이 북적거렸습니다.

드디어 각 본부 대표들이 모여 토너먼트 조 추첨이 진행되었는데요!

 

 

인증된 방법이죠? 가위바위보를 통해서 이긴 순서대로 종이를 뽑았습니다.

각 본부에서 1,2위를 다투는 총 16명의 대표들!

치열했던 예선 현장을 사진으로 전해드립니다.

 

 

모두들 표정은 이미 우승한 듯 합니다. 🤣
잠깐 8강전 현장을 살펴볼까요?

 


  

다들 최선을 다해서 경기에 임하고 계시죠?
과연 어느 본부가 4강에 진출했을지!
 

 

4강에 진출한 AI사업본부, 개발본부, 빅데이터사업본부, 컨설팅본부 모두모두 축하합니다!
아쉽게 진출하지 못한 다른 본부 대표님들도 고생 많으셨습니다.
이제는 다 함께 4강전과 3,4위전, 그리고 결승전을 즐기는 것으로 🙏🏻

  

🎳

  

이어서 다음날 4강전과 3,4위전이 치뤄졌는데요,
몇몇 본부에서 선수 교체가 이루어졌습니다.
그래서 결과는 아직 아무도 예상할 수 없다는 점!
(업무 일정 등 부득이한 사정으로 끝까지 함께하지 못해 정말 아쉽네요 ㅠㅠ)
 

 

새로운 뉴페이스들과 함께 경기에 새롭게 임해 보는데요!

 

 

최종적으로 컨설팅본부와 개발본부가 결승에서 만나게 되었네요 :)
1~3위 본부까지 본부 특별 회식비가 주어지니,
회식비 확보 우선 축하드립니다! 👏🏻

 

🎳

  

3,4위전도 막상막하로 꿀잼이었는데요,
여기서도 출전 선수 교체가 이루어 집니다.
정말 바쁜 엑세머들 😱
 

  

끝까지 활약해준 엑세머들 모두 수고하셨습니다-!

 

 

🎳

 

드디어 대망의 결승전입니다.

이 날을 얼마나 기다려왔는지!

 

 

엑세머들도 옹기종기 모여서 손에 땀을 쥐며 응원하고 있습니다. 📣

이 날 지하 볼링장엔 온통 엑세머들로 가득 찼었다는~~

 

 

결승전은 3판 2선승제로 진행되었는데요.

과연 그 결과는?

두구두구두구~~🥁

 

 

대회의 시작부터 끝까지 함께해주신 모든 엑세머분들께 감사드립니다 :)

시상식은 특별히 조종암 대표님께서 수고해주셨습니다.

 

 

시상식 사진으로 이번 볼링대회 포스트를 마무리 하였는데요,
앞으로도 엑세머들의 친목과 단합을 도모할 이벤트가 계속되길 바랍니다-!
 
🥇 🥈 🥉
 
경기에 참여해주신 본부 대표 분들, 관심으로 응원해주신 모든 엑세머 분들 감사합니다! 😍
그리고 이 행사를 준비해주신 여러 엑세머 분들 고생 많으셨습니다.
 
🎳




기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

사진 촬영 | 사업기획팀 박예영




  • 사진용량좀 2019.06.26 17:57 ADDR 수정/삭제 답글

    사진 용량이 커서 다운로드 하는데 한참 걸리네요. 핸드폰에서는 거의 못 볼 것 같은데.. 다음에는 사진 용량좀 줄여서 올려주시면 감사하겠습니다~!

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2019.06.26 17:59 신고 수정/삭제

      네 소중한 의견 감사합니다. 반영하도록 할게요-!

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2019.06.27 08:53 신고 수정/삭제

      안녕하세요, 엑셈입니다.
       
      먼저 모바일 환경까지 고려한 의견 감사드립니다-!
      티스토리는 기본적으로 사진 1장당 10MB까지 업로드를 허용합니다. 엑셈에서는 보통 게시물을 등록할 때 본문 사진 용량을 3~8MB정도로 낮추어 사용하고 있습니다.
      이번 게시물 사진들의 용량을 더 낮춰보니, 게시물의 퀄리티가 많이 낮아지는 관계로 용량 조절이 어려운 점 양해 부탁드립니다. ^^
      또한 적은 용량의 사진들이 다운로드에 오래 걸리신다면, 접속 환경을 한번 체크해보시는 것도 권장 드립니다-!
      앞으로도 엑셈 블로그에 많은 관심과 응원 부탁드려요!

      감사합니다.

  • 사진용량좀 2019.06.27 13:36 ADDR 수정/삭제 답글

    음 구체적으로 말을 안해서 다시 말씀드리면, 본문 사진 말고 중간중간 옆으로 넘기는 사진이 매우 오래걸렸었어요. 메일 받자마자 다같이 열어서 느린 것 일 수도 있고 또 얼마나 많이 줄이셨길래 퀄리티가 낮아진다는게 이해가 잘 안되네요. 참고로 저만 그랬던게 아니라서 글 남긴거에요.

Tech in Cinema | 마션(The Martian, 2015)

정보/Tech in Cinema 2019.04.10 14:56




영화 <마션(The Martian, 2015)>

 

인류 독존(獨存)을 노래하는 희망 찬가

  

 ‘테크 인 시네마(Tech in Cinema)’가 소개할 네 번째 영화는 리들리 스콧 감독의 <마션(The Martian, 2015)>입니다. 

 태양계에서 지구와 가장 비슷한 환경을 가지고 있어 생명체가 존재할 가능성이 크다는 것이 알려진 이후로 화성은 늘 인간의 상상력을 자극했습니다. 많은 SF소설과 SF영화가 화성이나 화성인을 다양한 방식으로 묘사하고, 지구의 현실을 에둘러 표현하기 위해 화성(인)을 활용하기도 했습니다. 영화 <마션>이 화성(인)을 다루는 방식은 이전의 픽션들과는 사뭇 달라서 흥미롭습니다.

 

 

#1. 화성인이 된 지구인 

 이 영화의 제목 '마션'은 영단어 'Martian'을 소리 나는 대로 한글 표기한 것으로 '화성인', '화성의, 화성에서 온'이라는 뜻입니다. '마션'은 짧은 2음절 단어지만, 영화를 보고 나서 제목을 곱씹어보니 의미심장하게 다가옵니다. 하기야 어느 누가 영화 제목을 대충 지을까요? 영화 포스터의 스틸 이미지와 함께 박히는 제목은 하나의 영화를 위한 초상화나 다름없습니다.

 

 

 각설하고, 팀 버튼 감독의 <화성 침공(Mars Attacks!, 1996)>에 등장하는 화성 출신 외계인처럼, 그동안 많은 SF영화에서 화성은 지구의 인간처럼 고등한 지적 생명체가 존재하는 행성으로 묘사되었습니다. 화성인들은 주로 지구를 침략하는 외부의 적으로 등장했죠. 즉, 영화 <마션>이 나오기 전까지 '마션(martian)'이라는 단어가 지칭하는 '화성인'의 실체는 인간이 아니었습니다. 영화 <마션>은 여태껏 굳어져 있었던 '화성인 = 외계인'의 등식을 부정하는 영화입니다. '화성인'도 지구의 인간인 것입니다. 그 최초의 화성인이 바로 마크 와트니(맷 데이먼)입니다. 화성인은 미래의 인류가 됩니다. 

 

 

 이처럼 영화 <마션>은 우리가 가지고 있었던 화성인에 대한 통념을 전복하는 데서 출발합니다. 영화 <마션>의 이야기 밑바닥에는 닐 암스트롱이 달에 인류의 첫 발을 내디뎠듯, 언젠가 인류가 화성 탐사에도 성공해 어쩌면 화성에 정착할 수 있을 것이라는 믿음이 깔려 있습니다. 극 중에서 마크 와트니가 기록용 카메라에 대고 유머스럽게 내뱉는 "In your face, Neil Armstrong(닐 암스트롱, 제가 당신보다 낫다니까요.)"라는 대사는 그래서 의미심장합니다. '인류가 힘을 합치면 못할 것이 없다'라고 웅변하는 영화 <마션>은 그야말로 이 광활한 우주에서 인류 독존(獨存)을 노래하는 희망 찬가입니다.

 

 

 <마션>도 어디까지나 주인공의 해피 엔딩이 예약된 '할리우드 블록버스터'의 범주에 포함되는 영화입니다. 그러니 우리는 ‘마크 와트니가 온갖 우여곡절 끝에 결국 지구로 생환하는 데 성공한다'는 뻔한 결말을 다 알면서도, 짐짓 모른 체하며, 영화를 보는 셈이죠.

 

 

 누구나 예측할 수 있는 결말을 가진 영화라면, 그 결말에 당도하는 여정의 중요성은 더더욱 커집니다. 과정의 지루함을 없애고, 관객의 집중을 이끌어 내기 위해 리들리 스콧 감독이 채택한 전략은 화성에 홀로 남은 마크 와트니의 독무대를 한껏 북돋아 주는 것입니다. 식물학자인 마크는 화성인(!) 최초로 경작에 성공, 감자를 수확해 먹으며 생명을 유지합니다. 극한 상황에서도 유머 감각을 잃지 않는 마크의 긍정 에너지는 허허한 화성의 사막을 가득 채우고, 우주 공간을 통과해 지구까지 전파됩니다. 영민하게 활용되는 다양한 카메라 앵글은 고독한 화성 생존기를 써내려 가는 마크의 바로 곁에 있는 듯한 느낌을 관객에게 전해줍니다.

 

 

#2. <그래비티(2013)>, <인터스텔라(2014)>, 그리고 <마션(2015)>

 

 

 영화 <마션>을 본 후, 같은 SF 장르인 데다 결말까지 비슷한 <그래비티>와 <인터스텔라>가 떠오르지 않을 수 없었습니다. 세 영화 모두 한 줄로 요약하자면 ‘우주로 나간 인간이 죽을 고비를 넘겨가며 다시 지구로 귀환하는 이야기’입니다. 물론 세 영화의 서브플롯, 형식미, 메시지는 각기 다릅니다. <그래비티>는 개인의 실존을, <인터스텔라>는 가족의 생존을, <마션>은 인류의 독존을, 우주에 던져 놓았다는 생각이 들었습니다. 다시 말해, <그래비티>는 인간의 근원적 고독을, <인터스텔라>는 뿌리 깊은 인간의 고독감을 경감시켜주는 가족의 소중함을, 그리고 <마션>은 절대 고독마저 우주의 먼지로 만들어버리는 인류애의 위대함을 보여줍니다. 세 영화는 우주여행을 가능하게 하는 최첨단 미래 기술 못지않게 인간의 본질을 탐구한 것입니다. 때로 방향을 잃고 헤매더라도 기술과 영화가 가리켜야 할 북극점은 결국 사람이니까요.     





기획 및 글 | 사업기획팀 김태혁

월간기술동향 | RPA가 필요합니다




요즘 RPA(Robotic Process Automation)라는 기술이 부상하고 있습니다. 혹시 알고 계시나요? 가트너(Gartner)는 2018년 RPA 소프트웨어 관련 전 세계 지출액이 전년보다 57% 증가한 6억 8000만 달러에 이르렀다고 분석하였고, 이 같은 성장세를 이어 나갈 경우 2022년에는 RPA 소프트웨어 시장이 24억 달러를 형성할 것으로 전망했습니다. 이렇게 전 세계적으로 RPA에 대한 관심이 쏠리면서, 관련 시장도 자연스럽게 성장하고 있습니다. 국내에서도 점차 금융사와 대기업 등에서 관심을 가지는 것 같은데요. 그래서 이번에는 로봇을 업무에 활용하는 방법 중 하나인 RPA기술에 대해서 이야기를 하려고 합니다.

 

 

 RPA란

<RPA, 출처: KPMG Japan>


 RPA(Robotic Process Automation)는 소프트웨어(SW) 로봇을 만들어 사람이 수행해온 단순, 반복적인 업무를 자동화하는 기술입니다. IT 시스템과 사용자 업무 프로세스를 최적으로 만들어 기존 시스템을 효과적으로 사용할 수 있게 해주고, 업무를 수행하는 시간을 단축할 수 있게 되는데요. 주로 표준화되어 있고, 명확한 규칙에 기반을 둔 업무에 적용되어 사람의 행동을 모방하는 형태로 업무를 수행하게 됩니다. 쉽게 말해서 자동화로 단순 반복되는 업무는 줄이고, 일하는 방식과 업무 프로세스를 최대로 효율화하여 최적화를 이룰 수 있게 해주는 기술이죠.

 인공지능(AI), 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등 다양한 기술이 발전하면서 기업 내부에서는 업무에 활용이 가능한 RPA에 대해 관심이 높아졌습니다. 사람의 노동을 디지털 노동으로 대체해 업무의 효율성을 높이고, 비용을 최소화 할 수 있기 때문입니다. 특히 국내에서는 주 52시간 근무제를 시행하면서 기업들마다 RPA의 도입을 긍정적으로 검토하고 있는데요. 아직 초기 단계이지만 대기업, 금융사를 주축으로 RPA를 도입하거나 검토하는 사례가 확대되고 있습니다. 현재는 전형적인 업무나 사람의 판단이 적게 들어가는 분야에 주로 적용되고 있지만, RPA의 역할은 계속해서 확대될 것으로 예상됩니다. 이를 위해서는 인공지능(AI) 기술 결합은 정말 필수겠죠?

 각 조직 및 기업에서 요구하는 프로세스 자동화 역할에 따라 로봇은 아래 3가지 유형으로 분류됩니다. 이 로봇들은 모두 RPA로 알려졌지만, 로봇이 처리할 프로세스나 작업에 따라 선택됩니다.

1. Probots: 반복적인 규칙을 따르는 프로세스 데이터 처리

2. Knowbots: 데이터 수집 및 저장

3. Chatbots: 가상 비서 역할을 하며 실시간으로 고객 문의에 응답

 

 

 

 기대효과/장점 

<Benefits of RPA, 출처: tejora>


 제조 영역에서는 공장자동화와 스마트팩토리에 RPA를 보급하면서 기업의 생산성을 증대시키는 한편, 서비스 영역에서는 RPA가 도입되면서 기업의 경쟁력을 강화하고 있습니다. 글로벌 기업들은 단순 업무 프로세스뿐만 아니라 인공지능(AI)을 활용한 의사결정에 이르기까지 디지털 노동을 적극적으로 도입하고 있는데요. 각 분야별로 RPA 도입에 따른 기대효과는 조금씩 다르지만, 아래 5가지는 공통적으로 경험 가능할 것 같습니다.

1. 안정성: 민접한 데이터에 대한 접근 방지, 정보의 인적 오류 예방

2. 정확성: 입력자동화를 통한 오류 예방 및 문제 최소화

3. 효율성: 반복적인 업무를 RPA가 대신 처리

4. 신속성: RPA가 연중무휴로 신속하게 작업 수행 가능

5. 경제성: 효율적으로 인건비 감소, 매출 증대에 기여

 

 

 

 적용분야 

 RPA 적용 대상이 되는 자동화 대상 프로세스는 노동집약형 반복업무, 룰(Rule) 기반 프로세스, 낮은 예외 수준, 읽기 쉬운 표준화된 문서 양식 기반 프로세스, 자동화로 인한 효율성 창출 영역 등이 있습니다.

 적용 대상 업무로 보면 급여·근태관리, 인보이스와 세금계산서 발행, 주문관리, 고객 문의 대응, 주문서 생성·처리 등 인사(HR)·재무회계·구매·고객서비스 분야에 주로 적용되고 있고, 이 밖에도 산업별로 특화된 프로세스에도 적용할 수 있습니다.

 예를 들어 은행의 경우엔 사기 탐지나 이상거래 파악, 고객 등록, 신용카드 발급 업무에 적용할 수 있고, 보험사는 보험청구나 신규 상품, 그리고 의료 분야는 보고서 업무 자동화와 신상품 등록절차 등에 적용할 수 있습니다. 제조사는 원재료 원가분석, 벤더 등록, 채권관리 업무 등이 대상이고요. 조금 더 구체적인 국내 사례를 볼까요?

 

 

 

 국내사례 

<IBM의 국내 산업군별 주요 RPA 적용 사례>

 

 위 표에서 알 수 있듯이 다양한 분야에서 RPA는 적용 가능한데요, 아래는 국내 기업들의 RPA 적용 사례들을 모아봤습니다.


KT (출처: 데이터넷)

 KT는 기업의 경비 처리를 더 쉽고 빠르게 처리할 수 있는 챗봇 기반의 ‘전표를 대신 처리하는 전표 로봇(이하 전대리)’ 솔루션을 자체 개발, 사내에 적용했다. ‘전대리’는 챗봇 기반의 RPA 프로그램으로 자주 처리하는 전표의 이력을 추천하고, 시스템 접속하지 않아도 메신저 채팅을 통해 몇 번의 클릭만으로 전표에 필요한 계정, 적요 등을 선택해 모든 전표 처리 업무를 할 수 있도록 만든 솔루션이다.

 그동안 경비 처리를 위해서는 전표가 발생할 때마다 사용자가 시스템에 직접 접속해 처리해야 했다. 또한 시스템 내에서 전표 처리에 필요한 계정, 적요 등을 모두 수작업으로 입력해야만 전표처리가 가능해 업무 처리 시간이 오래 걸렸다.

 KT는 ‘전대리’를 적용하면 기존 대비 최대 90% 이상 업무 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또한 현장근무 등으로 PC 접속이 어려운 영업직원을 위한 전대리 모바일 버전도 올해 말 출시 예정이다.


오렌지라이프 (출처: 데이터넷)

 오렌지라이프는 2018년 3월 도입한 RPA 시스템을 계약 심사 등 45개 업무 프로세스에 확대 시행한다. 오렌지라이프는 지난해 신계약, 데이터 산출, 값 검증, 고객관리, 보험상품 관리, 보장내용 관리, 사후 관리 등 총 33개 프로세스에 RPA를 1차 적용한 바 있다.

 1차 도입 시 단순 반복업무 자동화에 중점을 뒸다면 2차에서는 계약심사, 고객관리, 보험사기 수사, 조직관리, IT운영 등 업무 시 오류 감소, 장시간 수행 업무 적용 등에 중점을 두고 도입됐다. 특히, 안내장 검수, 고객 주소변경 업무를 업무시간 외에도 RPA로 수행할 수 있게 돼 담당 직원의 업무 만족도가 크게 올랐으며, 관련 업무의 효율이 높아졌다.


신한카드 (출처: 삼정KPMG 경제연구원, RPA 도입과 서비스 혁신: 금융산업 사례를 중심으로)

 신한카드는 반복적인 카드 국제 정산 업무에 RPA를 도입하여 자동화시킨 사례로 꼽을 수 있다. 정산 업무에서 이루어지는 일들을 보면 시스템이나 웹에 접속해 데이터를 읽고 취합, 복사, 계산하는 단순 업무가 70%에 달한다. 아무리 복잡한 업무라도 이러한 단순 업무가 정해진 기준에 따라 결합된 것에 불과하다는 사실을 알 수 있다.

 RPA를 통해 카드 국제 정산 업무 프로그램 실행부터 ITF파일 다운로드, 변환 및 저장과 전송까지 일련의 반복적인 업무를 자동화한 것이다. 특히, Back Office의 경우 23%가량 비용이 절감됐으며 향후 3~4년 안에는 적용 영역이 확대돼 전체 비용의 46%까지 절감이 가능할 것으로 전망하고 있다.


한국씨티은행 (출처: 삼정KPMG 경제연구원, RPA 도입과 서비스 혁신: 금융산업 사례를 중심으로)

 한국씨티은행은 최근 로봇 소프트웨어를 활용한 RPA를 자금세탁방지 (AML) 모니터링 업무에 도입하였다. 자금세탁방지 모니터링은 크게 정보수집 및 분석 자료 준비, 자료 분석 그리고 보고 및 검토 업무로 진행되며 이번에 로봇 프로세스 자동화 프로젝트를 통해 자동화된 업무는 자금세탁방지 모니터링 전체 업무 중 약 10%에 해당되는 정보 수집 및 분석 자료 준비 업무이다. 

 한국씨티은행은 RPA의 도입을 통해 담당 직원들의 수작업으로 진행되던 업무가 로봇 소프트웨어로 자동화됨에 따라 단순 실수를 예방하고 생산성 증대와 해당 업무에 대한 통제 강화 및 업무 처리 정확도 향상 등 추가적인 효과를 기대하고 있다.

 

신세계아이앤씨 (출처: BLOTER)

 신세계아이앤씨가 최근 자사 패션 및 라이프스타일 기업 신세계인터내셔날에 RPA 기술을 도입하고, 업무용 AI 챗봇을 확대했다.

 신세계아이앤씨는 RPA를 이용해 유통 채널 별 시스템에 접속해 데이터를 수집하고 보고서 작성, 시스템 등록, 메일 발송, 전표처리, 세금계산서 처리 등을 자동으로 처리한다. 학습된 로봇 소프트웨어는 매출, 재고 데이터를 활용한 각종 업무를 수행한다.

 신세계아이앤씨 측은 “약 4개월 간 RPA 도입 효과에 대해 분석한 결과, 기존 업무시간 대비 70% 시간을 단축했고, 판매관리비 마감 등 단순 반복작업 업무의 경우 93% 이상 업무시간 절감 효과를 봤다”라고 밝혔다.

 

이 외에도 챗봇과 로보어드바이저 도입 등 생각보다 이미 RPA가 우리 곁에 가까이 적용되고 있는 것 같네요.

 

 

 

 RPA업체 

1. Automation Anywhere

미국 캘리포니아에 본사가 위치한 글로벌 매출 1위의 RPA 솔루션

SAP 자동화 영역에 전문성을 보유하고 있으며, 단순한 아키텍처로 구현이 용이함. 자체적으로 AI기능을 개발하여 솔루션에 적용 중

2. UiPath

미국 뉴욕에 본사가 위치. Flowchart 기반의 직관적 개발 환경으로 개발 생산성이 높음

오픈 플랫폼 방식으로 API 연계를 통한 외부 AI 솔루션과의 다양한 협업 지원. 이미지나 스크린샷에서 정보를 추출할 수 있는 머신 비전 도구 강조

3. EdgeVerve

CB인사이트가 선정한 100대 AI기업에 선정된 회사. 제품 관련 교육정보가 웹에 공개되어 있어 접근성이 용이

4. BluePrism

‘로봇 프로세스 자동화(RPA)’라는 용어를 처음 제시한 글로벌 매출 2위의 영국 업체. 

주로 유럽 금융권 레퍼런스를 확보하고 있으며 강력한 중앙 통제형 모니터링 제공. 로봇에게 인간을 흉내 내도록 가르치는 ‘코드 프리 캔버스’ 강조

 

 

세계적으로 잘 알려져 있는 RPA 업체 4곳을 소개하는 것으로 이번 월간기술동향을 마무리해보았는데요. RPA 도입 이후 사용자들의 만족도가 굉장히 높은 편으로 나타났다고 합니다. 우려하는 바와 같이 노동력을 침해하는 사례는 없었다고 하네요. 앞으로 RPA는 기업 경쟁력 향상을 위한 방안으로 그 쓰임새가 확산될 것 같습니다 :)


본문 외 reference
Byline Network, 단순·반복적인 업무 ‘SW 로봇’이 처리… ‘RPA’ 주목
Capgemini, Team RPA: different robots for different process automation roles



기획 및 글 | 사업기획팀 박예영


  • Snowflakes 2019.04.30 16:32 ADDR 수정/삭제 답글

    엑셈 스마트팩토리도 RPA의 일종이라볼수있나요?

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2019.04.30 17:44 신고 수정/삭제

      안녕하세요, 엑셈입니다. 스마트 팩토리에도 RPA가 다방면으로 활약하고 있죠.
      엑셈 스마트팩토리 서비스는 공장의 여러 의사결정을 지원하는 서비스이기에 RPA의 일종으로 생각하실 수 있지만, 정부 과제를 수행한 것이기에 솔루션이 아닌 점 참고 부탁드립니다 :)

아이참 | AWS Summit Seoul 2019

기술이야기/아이참 2019.04.10 14:55




4월 하면 여러분들은 무엇이 떠오르시나요?

아마 IT인들이라면  AWS Summit 이 바로 떠오르실 것 같습니다.

엑셈은 2016년 써밋2018년 써밋에 참가했었죵?

이번 써밋에는 VISITOR의 입장에서, 과연 어떤 행사가 진행되었는지 구석구석 살펴보았습니다^^!

 

 

AWS Summit Seoul 2019는 코엑스에서 4월 17일-18일 양일간 진행되었습니다.

클라우드에 대한 이해 수준과 관계 없이, 다양한 세션을 통해 누구나 새로운 경험과 배움을 얻을 수 있었는데요.

다양한 산업군과 기술 솔루션 별 120여개의 강연, 40여개의 고객 사례를 들을 수 있는 세션 파트와 더불어

AWS 파트너사들의 제품과 서비스를 소개하는 EXPO 파트까지 다채롭게 구성되었습니다.

 

 

국내 최대의 클라우드 행사 AWS Summit Seoul!

올해는 사전등록자가 2만여명, 실 참석자가 +13,000명이라고 하는데요.

위 사진이 그나마 사람이 줄어든 모습이랍니다^^; 정말 사람이 많더라구요.

한참 줄을 서서 사전 등록을 확인한 후, 부랴부랴 세션을 들으러 갑니다!

(TMI : 사전 등록을 해야만 세션에 참석할 수 있다고 합니다. 현장 등록자는 EXPO 부스 관람만 가능하다고 하네용! 참고참고)

 

 

 

#Day1

 17일에는 클라우드 기술의 미래를 조망할 수 있는 기조 연설과 함께 엔터프라이즈, 스타트업 및 개발자, 금융 및 핀테크, 유통 및 소비재, 제조 및 하이테크, 미디어 및 광고기술 등 다양한 업종에서 공통으로 고민하고 필요로 하는 기술 주제와 경험에 대하여 이야기를 나누었습니다.

 

 

금융권 최신 AWS 도입 사례 총정리 – 신한 제주 은행, KB손해보험 사례를 중심으로

 금융권은 아무래도 안정적인 시스템을 선호하고, 다양한 규제들이 많이 있죠. 하지만 금융권 클라우드 규제 환경에서도 많은 회사들이 클라우드를 도입하여 업무를 혁신하고 있습니다. 이번 세션에서는 새로운 사업에 AWS를 활용하여 혁신하는 것, 그리고 기존 업무를 AWS로 신속하고 안전하게 이전하는 것으로 나누어 사례 발표가 이루어졌습니다. 

 

 첫 번째 사례로 신한 DS의 “제주지니(JEJUJINI)” 앱 개발에 대한 내용이었는데요, 신한 DS가 비금융 앱인 제주지니 프로젝트에 AWS기반 DevOps 체계를 금융권 최초로 구축한 사례였습니다. 전 과정을 AWS를 통해 개발하였고, 마이크로서비스아키텍처 방식으로 빠르게 개발이 가능했다고 합니다. 기존 On premise 대비 AWS 클라우드의 장점을 공유하였습니다.

 

 다음으로는 메가존에서 KB 손해보험 미국 법인의 클라우드 프로젝트를 6개월 동안 수행한 사례를 발표하였습니다. KB 손해보험의 미주법인은 미국의 강력한 사이버 보안 정책인 NYCRR500을 준수하면서 On premise 환경보다 우월한 보안 요건을 준수하기 위해 AWS 클라우드를 메가존과 함께 도입하였으며, 뉴저지와 캘리포니아에 위치한 2개의 데이터센터를 모두 AWS 클라우드로 이관하는데 성공하였다고 합니다. 이관 후의 장점을 설명하면서 이번 세션은 종료되었습니다.

 

 

제가 참석한 금융 및 핀테크 세션 외에도 여러 곳에서 동시에 세션이 진행되었는데요.

첫번째 세션을 마치고 나오니, 사람들이 모두 같은 방향으로 우르르 몰려가더라구요.

과연 어떤 발표이길래 이렇게 관심이 폭발하는지! 함께 가봅시당!

 

 

기조 연설

 기조 연설 시작에 앞서 AWS 코리아의 장정욱 대표가 인사를 하였고, 이어서 Netflix 에서 아키텍처 디자인을 맡았던 Adrian Cockcroft  부사장이 Amazon의 현재와 미래에 대해 이야기 해주었습니다. 먼저 DB에 대하여 언급하였는데요, 마치 오라클을 겨냥한 듯 DB 서비스가 라이선스 문제에서 자유로운 서비스임을 강조하였습니다. 그리고 AWS의 사업 범위가 데이터 분석 서비스와 머신러닝, 블록체인까지 그 범위를 확대하고 있다는 내용이었습니다. 

 고객 사례로 롯데닷컴과 삼성전자의 발표도 이루어졌는데요, 롯데닷컴은 AWS 구축을 통해 단점이었던 민첩성 저하와 확장성 제한을 해결할 수 있었다고 발표하였고, 삼성전자는 DB 마이그레이션이 성공적으로 이루어졌고, 라이센스 비용 절감 및 관리형 서비스 활용, 오픈소스 활용 경험 축적, 다양한 서비스 실험이 가능해졌다는 내용으로 발표하였습니다.

 

 

 

클라우드는 제품 및 비즈니스 모델 혁신에 어떤 도움을 줄 수 있는가?

 점심을 맛있게 먹고 참석한 세션은 제조 및 하이테크 세션이었는데요. AWS 클라우드를 활용한 제조/하이테크 업계의 스마트 프로덕트, 스마트 비즈니스 모델과 대표적인 사례를 소개하는 세션이었습니다. 

 

 먼저 삼성중공업의 사례입니다. 선박 운항 기술이 ICT 기술과 만나 지능적이고 첨단화된 선박으로 진화하고 있다고 하는데요. 이를 Smart Ship(스마트 선박)으로 칭하며 제품 경쟁력을 높이고 있다고 발표하였습니다. 프로비저닝에 대한 고민과 개발 효율성에 대한 고민 끝에 AWS와 협업하였고, 그 결과는 (역시나) 성공적이었다고 합니다. 현재는 S-Fleet Solution이라는 실시간 원격 지원 플랫폼과 Voyage Report라는 선박 생애주기 서비스를 위한 분석 레포트를 제공하고 있으며, AI기반 보증 서비스 챗봇과 3D기반 디지털 트윈 기술도 on-going 중이라고 합니다.

 

 다음은 현대 건설 기계의 사례입니다. 현대 건설 기계는 수많은 데이터로 유의미한 것을 만들어야 하는 고민에 빠졌고, 긴 고민 끝에 AWS와 협업하여 Cloud Journey를 떠났다고 합니다. 먼저 데이터 분석 및 활용을 위해 사내에 분석 환경 구축 및 분석 문화를 정착시켰고, 현재는 데이터 기반 의사결정 시스템을 진행한다고 하네요. 현업+데이터분석가에 의한 지속적 분석 활동과, IT자원에 대한 제한을 최소로 하여 DevOps+DataOps를 목표로 하고 있다고 합니다.

  

 

 

클라우드를 통한 마케팅 효과 극대화 및 고객 맞춤형 참여 유도 서비스 구축 방법

 마케팅 캠페인을 진행할 때 전체 과정을 자동화 하는 것이 중요한데요. 이번에는 미디어 및 광고기술 세션에서 AWS를 통해 각종 커뮤니케이션 채널에서 적시에 고객 맞춤형 메시지를 보내고, 이를 개발자, 마케팅 담당자 또는 비즈니스 사용자가 쉽게 분석할 수 있는 서비스를 구축하는 방법을 소개하였습니다. 

 

 조선일보의 사례발표가 있었습니다. 조선일보는 고객에 대한 이해를 data를 이해하는 것부터 시작하였다고 말했습니다. 이를 위해 IT 인프라 도입을 통한 혁신이 필요하였고, AWS로 매스 마이그레이션하여 비용을 절감한 경험과 다양한 서비스 구현 베이스를 구축한 경험을 공유하였습니다. 또한 앞으로 Amazon Pinpoint를 사용해서 마케팅 프로세스를 더욱 개선하고, 마이그레이션 하기 위한 계획을 소개하였습니다.

 

 

 

스폰서 발표 세션 | 답.정.하 (답은 정해져 있다, 하이브리드 클라우드!)

 클라우드의 바람이 전 산업군에 휘몰아 치고 있습니다. 하지만 각 산업군에 적합한 클라우드 전략과 아키텍처를 수립하기는 쉽지 않죠. 클라우드는 Public Cloud와 Private Cloud가 있는데요, 대부분의 기업들은 기존 IT인프라를 Private Cloud 아키텍처로 전환해야 하는가? Public Cloud로 마이그레이션 해야 하는가? 라는 질문에 직면해 있습니다. 

 위 표와 같이 두 가지 방법이 모두 장단점이 있기 때문에 고민이 될 수밖에 없죠. 여기 그 해답으로 하이브리드 클라우드가 대두되고 있는데요, 이번 세션에서는 쉬운 설명과 데모를 통해 On premise와 AWS를 연계하여 바로 적용가능한 하이브리드 클라우드에 대해 쉽게 이해할 수 있었습니다.

 Hybrid Cloud의 대표모델은 크게 3가지가 있는데요, 바로 재해복구센터, 확장센터, Bursting 센터입니다. 재해복구센터 모델은 데이터 보호를 위해 하이브리드 클라우드의 수요가 확대되는 추세이고요. 확장센터 모델은 개발과 테스트는 프라이빗 클라우드에서 운영하고, 서비스 배포는 퍼블릭 클라우드를 활용합니다. Bursting 센터 모델은 프라이빗 클라우드에서 주 서비스를 제공하고, 과부하시 퍼블릭 클라우드로 scale-out 합니다. Bursting 센터 모델이 주목받고 있다고 하네요. 이렇게 하이브리드 세계에서는 “호환성”이 필수불가결한 요소입니다.  

 
 
 
 
#Day2
 17일에는 산업별로 세션이 진행되었다면, 18일에는 서비스별로 세션이 진행되었습니다. AWS 기초 세션을 비롯하여, 다양한 AWS의 주요 기술 테마에 집중해 서비스와 활용 사례를 소개하였습니다. 오전에 세션을 듣고 난 후 EXPO 부스를 둘러보았는데요, 2일차 소식도 전해드립니다.

 

 

인공지능 / 기계학습 기반의 디지털 트랜스포메이션 및 글로벌 사례 

 디지털 트랜스포메이션에 있어서 인공지능 및 머신러닝 기술은 핵심이자 필수요소가 되었습니다. 이번 세션에서는 AWS의 AI/ML서비스에 대해서 알아보고, 이러한 서비스를 통해 다양한 혁신을 이루고 있는 주요 고객 사례와 트렌드를 살펴 보았습니다. 위 사진 중 좌측 하단의 사진에서 A, B, C로 서비스 접근에 대하여 분류하고 있는데요. 아래에서부터 대표적인 국내·외 사례를 하나씩 발표하였습니다.

 

1. ML 프레임워크 인프라

- 해외사례: Toyota Research Institute

- 국내사례: SK Telecome

 SK텔레콤에서는 콘텐츠 소비가 다양해지고 많아지면서 SKT Personalized Recommendation Platform으로 개인화 추천 서비스를 제공한다고 합니다. 일명 “AI 미디어 나침반”을 제공하는 것이죠.

 

2. ML 서비스의 활용

- 해외사례: F1, MLB, NFL

- 국내사례: KB 국민은행

 KB국민은행에서는 Data·AI 전략으로 data 학습과 지능형 알고리즘 기반의 비즈니스 업무 혁신 시스템을 내세웠습니다. 그리고 금감원과 함께한 AI를 활용한 금융사기 시범 과제 프로세스와 데모를 보여주었습니다.

 

3. AI 서비스의 활용

- 해외사례: Liberty Mutual Insurance – 챗봇

- 국내사례: CBSi 노컷뉴스 – TTS 서비스

 

 

 

스폰서 발표 세션 | DataRobot, 자동화된 분석 적용 시 분석 절차의 변화 및 효용

 엑셈과도 유관한 DataRobot! 엑셈 빅데이터사업본부에서 핸들링하고 있는 솔루션이죠. 데이터로봇은 기존 분석 소프트웨어와 달리 자동화된 분석 플랫폼입니다. 현업 담당자는 데이터 정의만 완료되면 자신의 업무에 AI를 적용하여 업무 효율을 얻을 수 있고, 데이터 과학자도 기존 분석업무 대비 수십배의 효율성을 얻을 수 있습니다. 

 이번 세션에서는 데이터로봇이 말하는 데이터 사이언티스트의 요건과, 데이터로봇이 제공하는 자동화된 분석 기능들을 살펴보고 데모를 통해 자동화된 분석이 어떻게 분석 결과물의 품질을 높이고, 기존 분석 작업보다 훨씬 효율적인 업무를 수행할 수 있게 하는지 확인하였습니다.

  

이터로봇에 대하여 더 알고싶다면? 엑셈에게 문의(클릭)주세요! salestop@ex-em.com으로 메일 주셔도 좋아요 :)

 

 

 AWS Summit Seoul이 5주년을 맞이했다는 것을 실감할 수 있었던 알찬 행사였습니다. 라우드에 있어서 흐름을 주도하고 있는 AWS이니만큼 소개할 새로운 기술과 사례들이 정말 많았습니다. 이렇게 다양한 기업에서의 사용 사례를 통해 Cloud가 가진 저력을 볼 수 있었습니다. 또한 Keynote에서 소개하였던 롯데나 삼성 등 대기업의 활용 사례 뿐만 아니라, 스타트업의 활용 사례도 곳곳에 포함되어 있었습니다. 기술들이 누구에게나 쉽게 구성될 수 있다는 것이 피부로 느껴졌네요.

 뉴스레터에서 담지는 않았지만, EXPO 부스도 클라우드 관련 업체 뿐만 아니라 굉장히 다양한 업종의 기업들이 많이 추가되어 다채로운 느낌을 주었고, 아마존의 블록체인이나 스마트 홈 등 아마존 서비스를 활용한 부스에서 직접 체험도 가능했던 것이 기억에 오래 남는 것 같습니다.

 
작성자 외에 AWS Summit에 다녀오신 분께 후기를 여쭤보았는데요, 함께 공유 드립니다.
김태혁 과장) 전세계는 물론 국내 퍼블릭 클라우드 1위 AWS의 행사답게 여러모로 아주 풍성했다고 생각합니다. 올해 한국 클라우드 시장의 가장 큰 화두가 ‘공공, 금융 분야 클라우드 본격 도입’인만큼 1위 사업자로서 후발 주자들과의 초격차를 보여주려는 아마존의 기세가 대단하게 느껴졌습니다. 
 이처럼 AWS가 만반의 준비를 함에 따라 여러 국내 클라우드 업체의 공공, 금융 분야 공략이 생각보다 어려울 수도 있겠다는 생각이 들었습니다. 기술 국산화 관점에서 공공, 금융기관의 팔이 안으로 굽을 수도 있겠지만, 기술 격차가 너무 심하다면 공공, 금융 분야에서도 AWS가 완승을 거둘지도 모르겠습니다. 
 AWS 엑스포에서 저는 특히 ‘회전초밥을 지켜라’가 기억에 남습니다. ‘그린그래스’라는 엣지 컴퓨팅 시스템에서 클라우드와의 연결 없이 자체적으로 머신러닝 학습을 하고, 회전초밥의 영상을 인식한 후 엎어진 스시가 보이면 아두이노라는 로봇 팔이 엎어진 스시를 멀쩡한 스시로 교체해 주는 것이었습니다. IoT 머신러닝의 혁신적인 사례라고 생각했습니다. 


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기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

현장 사진 | 사업기획팀 박예영

  • Snowflakes 2019.04.30 16:30 ADDR 수정/삭제 답글

    Azure 에서의 maxgauge나 intermax도 있나요?

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2019.04.30 17:43 신고 수정/삭제

      안녕하세요, 엑셈입니다. 현재 클라우드를 지원하는 엑셈의 솔루션은 MaxGauge on AWS로, AWS향 DB를 효율적으로 관리하는 솔루션입니다.
      아쉽지만 질문하신 Azure 기반은 지원하지 않습니다. 다만, 프라이빗 클라우드향 모니터링 제품이 출시될 예정이니 많은 기대와 응원 부탁드립니다.^^

엑기스 | 양자역학과 양자컴퓨터 이야기

기술이야기/엑.기.스 2019.04.10 14:54


 

 

들어가기에 앞서...

 이 글은 상당 부분을 책 <케네스 포드의 양자물리학 강의>의 내용을 참고 및 재구성했습니다. 양자역학과 양자컴퓨터에 대한 이해에 조금은 보탬이 되었으면 하는 바람으로 작성했으니 재미있게 읽어주시고, 양자역학에 대해 더 자세하게 알고 싶으시다면 책을 읽어보시길 추천드립니다. 

 

 

서론

알베르트 아인슈타인 “신은 주사위 놀이를 하지 않는다.”

닐스 보어 “양자 이론을 생각할 때 머리가 아프지 않은 사람이 있다면, 그 사람은 제대로 이해하지 못한 것이다.”

리처드 파인만 “세상에 양자 이론을 이해하는 사람은 없다고 해도 과언이 아니다.”

에르빈 슈뢰딩거 “나는 그것(양자역학)을 좋아하지 않는다. 내가 그 발전에 기여했다는 것이 유감이다.”

막스 폰 라우에 “그것(드 브로이 물질파 이론)이 사실이라면 나는 물리를 그만두겠다.”

 

 우리는 수 많은 과학자들의 인용구에서부터, 우리가 알던 위대한 과학자들조차 고개를 젓게 만드는 양자이론을 이해하려고 달려들면 분명 골머리를 썩히는 정도로 끝나지 않을 것이라고 예상할 수 있다. 하지만 세상은 이미 현실로 다가오고 있는 양자컴퓨터, 양자통신 등을 맞이할 준비로 분주하며, 양자 물리학의 오묘한 이론들은 이미 주사 터널링 현미경, 마이크로 회로, 레이저 등 현실에서 활용되고 있다. 멀지 않은 미래에 양자 이론이 점철된 세상에 대뜸 직면하기 전에, 머리가 지끈거릴지언정 양자 이론이 건네는 이야기를 귀담아 들어볼 가치는 충분할 것이다.

 

 

가깝고도 먼 상식의 바깥, 아원자 세계

 양자 이론이 초대하는 양자 세계에 발을 들이기 전에, 우리의 드레스 코드를 점검할 필요가 있다. 양자 이론에서 다루는 세상은 우리가 일상에서 보고 듣는 세상의 모습인 거시 세계와는 상당히 다르며, 거시 세계의 관점으로 바로 접근하려고 하면 퇴짜를 맞게 될 것이다. 양자 이론의 연구 영역은 원자조차도 거대해 보이는 아원자 세계를 들여다봐야 하며, 매우 작고(양자 이론), 매우 빠른(상대성 이론) 입자들의 세상이라고 말할 수 있다. 덧붙여 ‘양자’란 어떤 특정한 입자를 가리키는 것이 아니라, 이러한 원자 또는 원자보다도 작은 세상에서 양자 이론의 규칙을 따르는 모든 입자를 지칭한다.

 

 그렇다면 원자보다 작은 세상이란 얼마나 작은 세상인지 상상해보자. 우주의 반지름은 10의 26승 미터쯤 되고, 입자 실험의 최소 탐사 거리는 10의 -18승 미터쯤 된다. 둘 사이의 중간 평균은 10의 4승 미터 즉 10km가 되는데, 누군가의 통근 거리 되는 우리가 사는 세상의 길이라고 볼 수 있다. 따라서 우리가 아원자 세계를 들여다보려는 시도는 우주 바깥에서 우리가 출퇴근을 하는 모습을 관찰하려는 시도 만큼이나 황당한 시도라고 볼 수도 있겠다.

 

 단순히 무지막지하게 작다는 사실만이 우리가 양자 이론의 법칙들을 이해하기 힘들게 하는 게 아니다. 아원자 세계에서는 우리가 알던 직관과 상식이 통하지 않는다. 파동-입자 이중성, 중첩과 얽힘, 배타 원리, 그 밖의 수 많은 아원자 세계의 규칙이 되는 물리학 법칙들이 있다. 우리가 이러한 아원자 세계의 상식으로 움직인다면 차를 타고 다닐 필요 없이 순간 이동을 할 수 있게 되며, 서울에서 아침밥을 먹는 동시에 뉴욕에서도 저녁 식사를 할 수도 있다.

 

 이제 앞서 이야기한 물리학자들이 양자 역학을 대하는 심정이 조금은 이해가 간다. 이렇게 귀신 같은 현상들(물질의 파동성, 확실성이 아닌 확률성을 근간으로 하는 양자)을 기초로 하는 양자 이론은 사실 오랜 역사 동안 실험적 검증에서 실패한 예가 하나도 없다. 즉, 물리학자들이 양자 역학을 힘들어하는 데는 이런 귀신 같은 현상들이 그 근간이 되는 원리가 밝혀진 바가 없는 반면, 아원자 세계의 현상을 설명하는데 있어 단 하나의 흠도 없이 굴러간 성공적인 이론이기 때문이다. 어느 날 외계인이 찾아와 건넨 출처를 알 수 없는 말도 안되는 예언들이 막상 현실에서는 모두 들어맞는 것과 같은 상황에서, 양자물리학자들조차 자연의 이치를 깨우친다기보다 반쯤 해탈한 상태로 그저 받아들일 뿐이다...

 

닐스 보어 “아인슈타인, 신에게 참견하지 말게나.”

-1927년 솔베이 회의 중, 알베르트 아인슈타인이 남긴 말 “신은 주사위 놀이를 하지 않는다.”에 답하며.-

 
 
중첩(Superposition)과 얽힘(Entanglement)

 양자 이론이 이야기하는 세계는 정말 기괴한 현상들 뿐이지만, 조금 더 나아가 보자. 중첩과 얽힘은 양자 이론에서 가장 중요한 개념 중 하나에 속하기도 하지만 역시 가장 이해하거나 받아들이기 어려운 부분이기도 하다. 중첩에 대해 얘기하기에 앞서, 드 브로이의 방정식을 먼저 살펴보자.

왼쪽은 파장(람다), 오른쪽은 플랑크 상수 h와 운동량 p이다. 고전 역학에서는 엮일 일이 없었던 두 개념인 파장()과 운동량(p)이 양자적 연결 고리(플랑크 상수 h)로 이어졌다(=). 따라서 드 브로이 방정식은 파장이 운동량과 연결되어 있음을 시사하는 양자계의 혁명적인 발견이었다. 여기에서 더 나아가면 특정 파장은 특정 운동량을 갖는다는 의미를 찾을 수 있다.

 

 양자 역학에서 파장은 여러 파동들의 중첩으로 생긴 수학적인 확률 함수인 ‘파동함수’로 나타낼 수 있는데, 이 함수의 절대값의 제곱(정확히는 진폭의 복소제곱)은 입자가 특정 위치에서 존재할 확률을 나타낸다.

 

 이제 위의 혼란스러운 수학적인 문구들을 종합해 수소 원자 주위를 도는 전자에게 적용해보자. 전자는 파장을 가지며(사실 모든 물질은 파장을 지닌다) 이는 여러 파동들의 중첩으로 이루어져 있다. 그리고 각각의 파동들마다 특정 운동량을 지니며, 이는 곧 수소 원자핵 주변을 도는 전자가 동시에 두 가지 이상의 운동량을 가진다는 의미가 된다. 이를 중첩이라고 하며, 우리가 확인(관측)하는 순간에는 파동함수의 확률을 통해 이러한 수 많은 운동량 중 어떤 운동량을 가질지 결정이 된다. 한 문장으로 설명하자면 양자의 상태는 우리가 눈으로 확인(관측)하기 전까지 알 수 없으며, 그만큼 하나의 양자는 여러 상태를 동시에 가질 수 있다는 것이 중첩이다.

<중첩을 묘사하는 대표적인 예, 슈뢰딩거의 고양이 역설>

 슈뢰딩거는 양자역학의 비상식적인 면을 비판하기 위해 역설적인 사고 실험을 내놓았지만 아이러니하게도 양자역학을 묘사하는 가장 대표적인 실험이 되었다 - 출처 : IBS(기초과학연구원)

 

 아마 제일 이해할 수 없는 부분은 ‘여러 상태를 동시에 가진다’와 ‘관측하는 순간에 확률에 의해 상태가 결정된다'는 부분일 것이다. 하지만 머릿속으로 중첩된 상태의 전자가 상상되지 않는다고 낙담할 필요는 없다. 당연하게도 우리의 관점으로는 투수가 던진 야구공이 직구와 커브 두 가지 경로로 동시에 다가오고 있는 상황이나, 슈뢰딩거의 고양이의 운명이 상자를 여는 우리의 손에 달려있다는 것을 이해할 수가 없다. 사실 중첩을 완벽히 묘사하는 삽화를 찾을 수 없는 이유도 양자 물리학자들 또한 마찬가지로 중첩 상태를 머릿속에 그릴 수는 없기 때문이다.

 

 양자 얽힘은 중첩과 크게 다르지 않다. 중첩이 공간 상으로 떨어져 있는 둘 이상의 계(system)에 일어난 경우를 얽힘이라 한다. 광자(빛 알갱이)를 쪼개어보자. 쪼개진 광자들은 스핀 up, 스핀 down 두 가지 양자 상태를 가지는 중첩된 상태가 되었으며, 한 쪽이 up이라면 다른 한 쪽은 down을 갖는다. 그리고 광자 한 쪽은 아주 멀리, 다른 은하 건너편까지 보내놓는다. 이때 지구에 남은 광자 한 쪽을 확인(관측)하는 순간 파동 함수는 붕괴되고 확률에 의해 지구에 남은 광자의 양자 상태가 결정되는데, 특이하게도 그 순간 은하 건너편의 광자 한 쪽의 양자 상태도 결정된다. 지구에 남은 광자가 up이라고 확인하는 순간 은하 건너편의 광자는 down이 되고, 그 반대도 마찬가지이다. 

  

 얽힘을 이해하려면 아무리 멀리 있어도 두 입자는 사실 쪼개지기 전이나 쪼개진 후나 ‘하나의 계’를 이룬다는 해석이 필요하다. 사실 시공간의 제한에 항상 갖혀 살던 우리의 관점에서는, 은하 건너편까지 옮겨간 광자와 지구의 광자가 둘이 꼭 붙어있는 것처럼 행동한다는 걸 이해하기란 전혀 모르는 외국어를 듣는 느낌보다도 더 할 것이다. 아인슈타인 또한 양자 얽힘을 “귀신 같은 원격 현상”이라고 표현하며 그의 생애 동안 끝까지 인정하지 않았다. 앞서 언급했듯이, 중첩이나 얽힘 역시 어째서 일어나는 현상인지 까지는 현재 규명해내지 못했으며, 과학계 또한 ‘가정’과 ‘측정 결과’가 잘 맞아 떨어지니 그저 받아들일 수 밖에 없다는 입장이 대부분이다.

 
 
큐비트(Qubit)와 양자컴퓨터(Quantum Computer)
 전자의 중첩을 이해했다면(또는 어쨌든 그렇다 치자고 받아들였다면..) 이제 큐비트라는 것을 설명할 수 있다. 올해 초 CES 2019에서 선보인 IBM의 ‘최초의 상용 양자 컴퓨터’가 화제였다. 아직 갈 길은 멀어 보이지만, 양자 컴퓨터가 드디어 연구실 밖으로 발을 내딛었다는데 의의가 있어 보인다. 왜 사람들은 양자 컴퓨터의 출현을 기다리고 있을까? 양자 컴퓨터라고 해도 현존하는 슈퍼컴퓨터보다 연산이 좀 더 빠른 정도가 아닐까? 양자 컴퓨터의 잠재력을 가늠하려면 우선 양자 컴퓨터가 어떤 것인지 알아봐야 할 것이며, 양자 컴퓨터가 그리는 혁신적인 미래는 큐비트로 실현된다.
 

<세계 최초 상용 양자컴퓨터”라는 타이틀을 걸고 등장한 IBM Q System One - 출처 : IBM>

 

 큐비트란 ‘동시에 두 방향의 스핀을 갖는 전자’다. 또는 연산의 기본 개념인 비트(bit)와 양자(quantum)가 합쳐진 양자 비트(quantum bit)의 줄임말이다. 두 방향의 스핀을 0, 1이라고 본다면 고전적인 비트와 차이점은 무엇일까? 앞서 이야기한 중첩이 다시 등장할 때이다. 비트는 0 또는 1 둘 중 하나일 뿐이지만, 큐비트는 중첩된 두 방향의 스핀을 가지므로 동시에 0과 1 두가지일 수 있다. 그래서 큐비트를 표현할 때는 그림과 같은 구체로 많이 표현되며, 구체 표면을 향하는 벡터 0일 확률과 1일 확률의 혼합으로 나타낸다. 덧붙이자면 꼭 0과 1이 동등한 확률일 필요는 없다. 큐비트는 87%는 0이면서 13%는 1일 수도 있다. 물론 큐비트도 중첩 상태이므로 관찰하는 순간, 0 또는 1로 결정된다.

<큐비트를 표현한 ‘블라흐 구체’ - 출처 : IBM>

 

 이렇게 두 가지 상태가 중첩된 큐비트는 연산에 적용할 때 이론 상 방대한 연산 능력을 보여준다. 고전적인 비트가 논리 게이트를 한 번에 하나씩 통과할 때, 큐비트는 동시에 두 가지 상태가 통과한다. 큐비트 하나는 0과 1 두 가지 상태 뿐이지만, 큐비트를 하나씩 늘려보면 이야기가 달라진다. 두 개의 큐비트를 시뮬레이션 한다면 00, 01, 10, 11 네 가지의 상태를 얻을 수 있으며, 이 네 가지 결과의 가능성들이 두 개의 큐비트에 한데 묶여서 표현된 것이다. 이어서 세 개의 큐비트는 23개, ... N 개의 큐비트는 2N개의 방식으로 혼합될 수 있다. 이론 상의 양자 논리 게이트라면 이 어마어마한 가능성들을 한 번에 읽어낼 것이다. 그러나 엄청난 수의 큐비트를 탑재한 양자 컴퓨터가 실현되기 어려운 이유는 이 논리 게이트가 계를 방해하지 않아야 한다는 조건이 붙기 때문인데, 조금이라도 상호 작용이 발생하는 순간 큐비트의 수 많은 가능성들은 단 하나의 가능성으로 붕괴할 것이다. (관측에 의해 중첩이 사라지고 결과만이 남는 것이다. 상자를 열어 슈뢰딩거의 불쌍한 고양이의 운명을 결정지어버린 것.) 현재도 양자 컴퓨팅 분야의 많은 연구진은 극저온의 매우 민감한 프로세서로 큐비트를 제어하느라 애를 먹고 있다.

 

 다시 큐비트의 이야기로 돌아가서, 이제 이상적인 양자 논리 게이트를 거친 큐비트에서 정보를 추출해보자. 무수한 가능성들은 붕괴되고 평범한 비트와 같은 단 하나의 정보가 추출되어 나온다. 말단에서는 결국 정보를 추출해서 고전적인 비트 형태의 결과물을 얻어야 한다면 양자 컴퓨팅의 이점은 없는 것일까? 아니다. 큐비트는 무수한 가능성들을 거쳐서 하나의 결과를 보여준 것이다. 즉, 중첩되어 있던 방대한 양의 정보가 단 하나의 해답으로 쏟아져 들어간 것이다. 

 

 이러한 특징은 우리가 양자 컴퓨터를 어떻게 활용할 것인가에 대한 통찰력을 선사한다. 예를 들면 도로 교통 상황을 분석하는 문제에서 차량 하나하나의 움직임을 분석하면 교통 상황을 예측할 수 있겠지만, 현재는 알고리즘의 복잡도와 연산 속도라는 한계로 인해 현실적으로 이런 분석은 불가능하다. 하지만 양자 컴퓨터는 수 많은 차량의 가능성(방대한 양의 정보)을 계산해 도로 상황을 예측(단 하나의 해답)을 내 놓을 것이다. 이 외에도 양자 컴퓨터는 날씨 예보, 암호 해독, 신약 개발, 시장 분석, 자연어 분석 등등 수 많은 분야에 활용 될 수 있으며 현재 풀리지 않은 미스터리 같은 문제인 아원자 입자들의 미시적 운동을 분석하는 학문 분야까지 해답을 찾아내 줄 것으로 기대되고 있다.

 
 

마무리

 지금까지 양자 역학 세계의 일부분을 살펴보면서 양자 컴퓨터란 어떤 것인지 까지 간단하게 알아보았다. 양자 이론은 알면 알수록 이해할 수 없지만, 오히려 그렇기 때문에 더욱 더 의문점을 남기며 파고들게 하는 것 같다. 양자 컴퓨터가 아직 얼마 나아가지 못한 듯 보여도, 양자 컴퓨터가 세상을 바꾸는 미래는 반드시 올 것이며, 어쩌면 우리가 생각하는 것보다 빠를 수 있다. 머리가 아파오는 이론이지만 미래에 대비하기 위해서라도 양자 세상을 들여다보면, 생각했던 것보다는 제법 흥미롭다는 것을 발견할 수 있을 것이다.

 

존 휠러 “살날이 얼마 남지 않은 것 같으니, 남은 시간은 양자에 대해 생각하는 게 좋겠다.”

 

 

감사합니다.

 

 

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기고 | AI사업본부 이동하

편집 | 사업기획팀 박예영

엑셈 뉴스룸 | 엑셈 스마트팩토리 in Thailand, China

엑셈 뉴스룸 2019.04.10 14:54

 

 

 

 엑셈은 빅데이터와 인공지능 기술을 바탕으로 2016년 5월부터 2019년 4월까지 산업통상자원부의 스마트팩토리 정부 과제를 수행하였습니다. 

본 사업 과제는 총 36개월간 진행되는 대규모 프로젝트로, 엑셈은 제조 빅데이터 분석 및 개발 역량을 인정받아 주관 기관으로 참여하였죠. 

 이 과제에 대한 실증을 위해 엑셈 AI사업본부에서 태국과 중국으로 출장을 다녀오셨다고 하는데요, 출장기를 함께 보시죠!

 
 

 엑셈은 공장의 MES(Manufacturing Execution System)나 PLC(Programmable Logic Controller)또는 IoT(Internet of Things)센서로부터 데이터를 수집하고, 이 데이터를 분석해서 공장의 여러 의사 결정을 지원하는 서비스를 만들었습니다. 이 서비스가 제대로 동작하는지, 그리고 현장에서 실제로 유용한지를 판단하기 위해 태국과 중국에 다녀왔습니다.


Thailand

먼저 신신사의 태국 공장을 방문하였습니다. 태국 공항에 내려서 다시 2시간 남짓 차를 타고 공장에 도착했는데요. 공장 경비실을 통과하자마자 바로 보이는 간판, 무사고 기록인 것 같은데 태국어로 쓰여있어서 정확한 내용은 잘 모르겠네요.. ^^

 

  

 태국 법인장에게 우리 서비스를 설명하고 시연을 하였습니다. 서비스가 잘 동작하고, 의사 결정 지원 시나리오가 좋다는 평을 받았습니다. 다만 공장에서 받을 수 있는 데이터가 부족하여 충분히 효용을 보이지 못한 것은 조금 아쉬웠습니다. 초나 분 단위로 데이터가 들어오면 효과적인데, 아직은 일 단위로만 데이터가 들어오고 있었습니다.

 시연을 마치고 공장 견학을 했는데요. 우리 주재원은 몇 명 되지 않고 대부분 현지인들이 일을 하고 있었습니다.

 

<과제 수요사인 신신사의 태국 공장 모습>

 

 견학을 마치고 숙소로 이동 후 함께 갔던 신신사 연구소장님, 포항공과대학교 산학협력단 연구원들과 저녁을 먹었습니다. (야외 테라스에서 먹었는데 모기가 있었다. 덥다고 반바지 입으면 바로 공격 당함..ㅜㅜ)

 그리고 다음 날 아침에 모여서, 전날 시연했던 것을 회고하였습니다. 우리가 미처 파악하지 못한 것이나 개선점 등을 나누었는데, 데이터가 가장 핵심이었습니다. 양질의 다량 데이터를 확보하지 않는 한 우리가 아무리 잘 만들어도 고객에 어필하거나 효용을 보이기가 쉽지 않을 것 같다는 생각입니다.

 

<에피소드 1>

 중국으로 가기 위해 태국 공항에서 줄을 서있는데, 와 중국인들 엄청 많다. ㅜㅜ 다행이 공항 스텝이 다가와서 한국인이냐고 묻는다. 맞다고 했더니, 줄 맨 앞으로 보내준다. 고맙긴 한데, 다른 중국인들에게 미안했다. 비행기를 타서도 내가 앉은 세 자리 중 내 자리만 빼고 공석.. 누워서 갔다. 비행기 전체적으로는 만석인데.. 한국인이라고 배려해 준 건가? 하는 고마운 마음이 또 일었다. 그러다가 비행기 안에서 왠 냄새가 풀풀.. 승무원이 천장으로 향수를 뿌리고 지나간다. 알고보니 누군가가 두리안을 까먹은 거다.ㅋ 참 귀여운 중국인들.. 비행기에서 두리안을 까먹을 수 있는 용기? 아니 천진함? 그냥 따뜻한 마음이 들었다.

 중국 공항에 내렸는데 새벽.. ㅜㅜ.. 지하철을 타려니 숙소까지 2시간 넘게 걸리고, 택시를 타자니 택시비가 비싸고.. 두리번거리다가 발견한 공항버스. 문제는 이 분들이 영어를 못한다. 아무튼 어떻게 어떻게 해서 표를 끊었다. 20위안으로 택시비의 1/10! 뿌듯하다. 버스 타기 전에 다시 기사님에게 목적지를 재확인 하였다. 역시 영어를 못한다. 또 어떻게 어떻게 해서 의사를 전달했다. 나중에 기사님이 목적지에 도착하더니 친절하게도 여기 내리라고 손짓.. 공항버스 내려서 보니 호텔까지 1.7Km.. 택시 탈까 하다가 그냥 걸었다. 새벽이라 거의 사람이 없고 가로등이 꺼진 곳도 많았다. 중국에는 범죄가 많다는 이야기를 수시로 들은 터라 내심 염려가 있었는데, 쓸데 없는 걱정이었다. 그 짧은 거리를 걸어가는 동안 경찰(공안)차가 순찰 도는 것을 3번 만났다. 그리고 간혹 지나가는 중국인들도 나를 전혀 거들떠보지 않았다. 내가 중국인처럼 생겨서 그런 건가?

 우와~ 호텔 직원도 영어를 못한다. 좀 더 고급 호텔을 잡았어야 했나? 구글 번역기를 썼다. 생각보다 소통이 잘 된다. 다만 구글 번역기가 왜 하필 여자 목소리만 있는지.. 나는 남자인데 여자 목소리로 나오니까 쫌 멋적었다.

 
 

China

 중국에 도착한 다음 날, 중국 법인장 등을 만나서 태국에서와 같은 과정을 반복하였습니다. 반응도 비슷했고요. 유용해 보이는데 데이터가 좀 더 있었으면 하는 아쉬움이 남았습니다.


(중국 공장 사진은 보안상의 이유로 생략합니다.)


 태국, 중국 모두 고마운 나라라는 생각이 듭니다. 이 분들이 수고하는 것을 우리는 낮은 대가를 지불하고 받는 것이 아닌가.. 이 분들의 수고에 보답하기 위해서 다음 방문 때는 돈을 더 많이 쓰려고 합니다. ^^

 
<중국 에피소드 2>
 이제 모든 일정을 마치고 출장 외에 개인 휴가 하루 덧붙인 것으로 시내 구경도 하고, 명소도 가보았다. 택시비는 비싼데 버스, 지하철은 굉장히 저렴했다. 지하철을 타러 들어가는데 X-Ray 검사를 한다. 불편하기는 했지만, 보안이 잘 되어있는 나라라는 느낌이 들었다.

 길에 자전거, 오토바이가 많다. 공유 자전거라고 해서 타보고 싶었는데, WechatPay가 없어서 타지 못했다. 걸어가다가 길을 물으려고 지나가는 사람들 붙잡으면 멈칫한다. 느닷 없는 영어에 놀란 것 같다. 그런데 도망가지는 않고 다들 어떻게든 알려주려고 애쓴다. 

 제일 웃겼던 것은 한 공원의 한적한 곳에서 길을 잃었는데, 주변에 사람이 없었다. 다행이 구석에 커플이 있었는데, 싸우는 중이었다. 싸우는 것을 방해(?)하는 것이 좀 미안(?)하기는 했지만, 사람이 없으니 물었다. 정문이 어디냐고.. 남자가 좀 전까지 여친과 심각 모드였는데,  갑자기 친절 모드로 바뀌면서 여친을 앞으로 민다. 아무래도 남자가 영어를 못하나보다. 여친.. 우와 중국에서 만난 사람 중에 영어 제일 잘함.. 너무나도 쉽게 의사 소통이 되었다. 여친 역시 상냥한 얼굴.. 길을 알려주고 커플은 다른 곳으로 갔다. 다시 원래의 심각 모드로 돌아갔는지는 잘 모르겠다.

 아 그리고 내가 원래 영어를 잘하는 것이 아니라 그저 밥 사먹을 줄 아는 정도인데, 갑자기 여기서 영어 우월감이 생겨버렸다. 몹쓸 우월감인데.. ㅋ

 그리고 중국은 사람들에 대한 배려가 많은 나라로 느껴진다. 먼지 가라앉으라고 종종 사진과 같이 물을 분사하고 다니는 차가 있다. 그리고 미세 먼지 덜 나라고, 오토바이가 모두 전기 오토바이다. 길 가면서 조심해야 한다. 전기 오토바이라 소리가 나지 않기 때문이다.

 
 
 업무 이야기와 에피소드가 적절히 섞인 출장기였습니다 :) 바쁘신 와중에도 출장기를 공유해주신 AI사업본부 최영수 본부장님께 감사의 말씀을 드립니다.
 엑셈은 전문화된 빅데이터 분석 기술과 다년간의 사업 경험을 바탕으로 제조, 빅데이터, IoT 등 다양한 영역에 AI를 접목한 연구 개발을 진행하고 있습니다. 엑셈의 인공지능 기술, 앞으로의 행보를 기대해주세요! 
 
 
 
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기고 | AI사업본부 최영수 이사

편집 | 사업기획팀 박예영

  • Snowflakes 2019.04.30 16:28 ADDR 수정/삭제 답글

    성공하길!

    • Favicon of https://blog.ex-em.com EXEM 2019.04.30 16:46 신고 수정/삭제

      응원해주셔서 감사합니다 :)

  • 김민길 2019.05.22 23:42 ADDR 수정/삭제 답글

    좋은정보 잘보고갑니다 ~
    좋은 하루되세요!!