기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

이미지 디자인 | 디자인기획팀 김보명

여러분은 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.

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

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]

 여기서 잠깐!

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

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

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.

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

엑셈이 정말 제대로 준비했습니다.

7월 17일~19일, 우리 Coex에서 만나요!

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!

각 본부에서 1,2위를 다투는 총 16명의 대표들!

치열했던 예선 현장을 사진으로 전해드립니다.

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

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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.

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

사진 촬영 | 사업기획팀 박예영

엑셈 뉴스룸 | 제 1회 엑셈 볼링 토너먼트

엑셈 뉴스룸 | 반가워요! 2019 중소기업 탐방 프로그램

엑셈 브랜드 스토리 Brand X | Core Value. #Corporate

엑기스 | 간만의 외출, AI EXPO KOREA 2019

엑셈 사람들 | 경영기획본부 디자인기획팀

아이참 | 공공컴퓨팅마켓2019

월간기술동향 | 보험에 IT를 더하다, 인슈어테크

Wonderful Science | 동성애를 진단할 수 있을까?

Tech in Cinema | 블레이드 러너

신입이도 직딩구실 | 신입이의 하(夏)루

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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.

 <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

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 

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.

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

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

현장 사진 | 사업기획팀 박예영

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 거리쯤 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.

<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.

기고 | AI사업본부 이동하

편집 | 사업기획팀 박예영

 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.

 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.

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. ^^

기고 | AI사업본부 최영수 이사

편집 | 사업기획팀 박예영