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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


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)




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

 

 

 

 

 

 

IT easy, IT is! | 여덟 번째, 블록체인의 시작

 오늘부터 IT easy, IT is!』 에서는 미래 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것으로 기대되는 블록체인에 대하여 재미있는 에피소드들과 함께 차근차근 다뤄보고자 합니다


  블록체인 어디에서부터 시작된 걸까? 


 다음 표현들의 공통점이 무엇일까요?

김프(김치 프리미엄)”,  가즈아”,  중력코인”,  고래 ···...  네 맞습니다! 연일 출렁이는 시세와 화폐로써의 미래 가치에 대한 열띤 논쟁으로 화제가 되고 있는 비트코인(혹은 암호화폐)이 만들어 낸 신조어들입니다

 

       * 김프(김치 프리미엄) : 국내에서 투자 열기로 인하여 암호화폐가 국제 시세보다 비싸게 거래되고 있는 현상을 빗대어 표현한 말

       * 가즈아 : 자신이 가진 암호화폐 가격이 오르길 바랄 때 쓰는 말

       * 중력 코인 : 가격이 올랐다가도 다시 내려가는 암호화폐

       * 고래 : 대량의 비트코인 보유자들을 이르는 말 

 

 이 비트코인을 구현하기 위해 만들어진 비트코인의 기반 기술블록체인(Block chain)’입니다. 2008 10사토시 나카모토 (Satoshi Nakamoto)라는 가명의 인물의 논문에 의해서 제시되었는데요. 이 논문에서 그는 기존의 금융 시스템을 넘어서 온라인을 통해 일대일로 직접 전달하는 전자화폐시스템 (비트코인)을 제시하였습니다. 이와 함께 “P2P 네트워크를 이용하여 이중지불의 문제를 해결하는 기술로 소개된 기술이 바로 블록체인입니다

▲ 사토시 나카모토가 2008 10월 발표한 논문, <비트코인:P2P 전자 화폐 시스템>

 


 사토시 나카모토는 누구 ?! 

  비트코인의 창시자인 사토시 나카모토는 가명을 가진 개인 혹은 조직은 2010년까지 비트코인 개발에 활발히 참여하다 2010 12 12일 비트코인포럼 커뮤니티에 쓴 글을 마지막으로 잠적하였습니다. 이후 유수의 IT기업 CEO, 프로그래머 등이 그로 의심되었으나, 확인된 인물이 없었고, 다만 암호학과 IT기술 분야 전문성을 가진 인물로 추정되고 있습니다. 2017년 말 호주의 컴퓨터공학자인 크레이그 스티븐 라이트(Craig Steven Wright)가 스스로 사토시 나카모토라고 밝혔으나, 그 진위에 대하여는 많은 의견이 존재합니다

             

 

사토시 나카모토는 2009 1월 논문에 설명된 기술을 비트코인으로 직접 구현하였고, 2009 1월 최초의 블록(Genesis block, block#0) 이 그에 의해 생성된 후 현재까지 진행되고 있습니다

▲ 블록체인, 비트코인의 현재까지의 주요 이슈들

 

 비트코인의 첫 현실거래 ?! 

 비트코인의 첫 현실거래는 2010 5월 미국 플로리다 주에 사는 프로그래머 라스즐로 핸예츠(laszlo hanyecz)가 인터넷 비트코인 포럼(bitcointalk.org) 에 라지 사이즈 피자 2판을 1만 코인으로 거래한다며 올린 글로 성사되었습니다. 당시에는 라지 사이즈 피자 2판은 약 30달러였으며, 1만 코인은 40달러 정도 였으나, 현재 가치로 볼 때 1만 코인이라면 피자 회사를 사고도 남을 가치로 상승했습니다. 이 포럼의 사용자들은 이 첫 현실거래를 기념하며 5 22일을 ‘bitcoin pizza day'로 지정하였다고 합니다.

 

 

 그렇다면, 비트코인은 '화폐'인가 ?! 

  영국은 2014년 세계 최초로 비트코인을 '화폐'로 인정하고, 국가 차원의 규제를 시사했습니다. 현재 EU, 영국, 일본 등의 국가들은 비트코인을 '화폐'로 인정합니다. '화폐'로 인정한다는 의미는 화폐와 관련된 금융 규제가 적용될 수 있다는 의미로도 볼 수 있습니다. 노르웨이와 캐나다에서는 비트코인을 '재화'로 인정하여 세금을 부가합니다. 현재 우리나라에서는, 금융 당국은 가상화폐 저체를 화폐로 인정하지 않고 있고, 한국은행도 비트코인이 화폐라고 보고 있지 않습니다. 또한 2018년 1월 법원이 범죄 수익으로 얻은 비트코인을 재화가치가 있는 재산으로 인정하여 몰수 명령을 내려 사법부가 가상화폐를 경제적 가치가 있는 재산으로 인정한 첫 사례가 되었습니다. 현재까지도 각 국가에서는 비트코인 등의 암호화폐에 대하여 그 본질적인 성격에 대한 규명과 규제 방안에 대한 검토가 진행되고 있습니다. 


 

 

  블록체인의 분산원장기술 

 그렇다면, 블록체인 기술이 주목받는 이유는 무엇일까요? 그것은 블록체인이 기존의 거래방식과 달리 모든 거래 참가자에게 거래 정보를 검증, 기록, 보관으로써 '공인된 제 3자'가 없이도 거래 기록의 신뢰성을 확보하는 "디지털 분산 원장 기술"이기 때문인데요. 


▲ 기존의 거래방식과 블록체인 방식의 차이


 위의 그림과 같이 블록체인 방식은 P2P (peer to peer, 인터넷에서 개인과 개인이 직접 연결되어 파일을 공유하는 형식) 기반으로 중개기관 없이 모든 거래 참여자가 같은 거래장부 사본을 나눠 보관합니다. 10분에 한번씩 거래장부를 함께 최신 상태로 갱신하며, 과반수가 인정한 거래내역만 장부에 기록됩니다. (10분에 한번씩 만드는 거래 묶음을 블록이라고 하며, 장부 간의 연결고리는 체인’, 블록이 모두 모인 거래 장부를 블록체인이라고 합니다.) 과반수가 인정해야지만 장부에 기록되기 때문에 장부의 조작(이중지불의 문제, Double-spending problem)이 쉽지 않습니다. 기존 거래 방식에서 중개기관(은행, 정부 등)의 서버가 원장을 보관하는 것보다 다수의 참여자가 거래 정보를 공유하기에 해킹이 어렵고, 보안 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있습니다.


 이중지불의 문제(Double-spending Problem) ?! 

 디지털 화폐의 거래에서는 중개기관이 없이 거래하게 된다면 그 과정에서 디지털 화폐를 2번 이상 중복하여 사용될 수 있는 문제가 발생합니다. 이 때문에 기존의 거래방식에서는 비용을 지불하여 공인된 제 3의 중개기관에게 장부관리를 위탁하여 거래해왔으며, 블록체인 방식은 이 중개기관 없이 분산된 공개 장부를 통한 공증으로 이를 해결했다고 평가받습니다.


 이와 같이 블록체인의 분산 원장 기술을 통한 보안성, 투명성, 효율성 등이 높게 평가되며, 금융권을 시작으로 다양한 산업분야에 접목 · 활용될 새로운 기술로 주목받고 있습니다. 물론 아직은 그 한계와 해결해야할 과제들이 많이 존재하지만 말입니다.

 다음 시간에는 (gold)과 블록체인의 속성과 원리에 대하여 흥미롭게 다루어 보겠습니다~!  

 

 

                                 

 

공동작성/편집 연구컨텐츠팀 안은혜


고평석의 '잘 하는 것들의 비밀' | 첫 번째, '누구를 아느냐’가 곧 ‘무엇을 아느냐’





  인간은 다른 동물보다 잘난 것이 별로 없다. 치타와 달리기 시합에서 이길 수 없다. 고릴라와 권투 시합을 하면 10초도 안 되어 KO패를 당한다. 고양이와 벽 타기 시합을 하면 높이 올라가는 고양이를 바라보며 한숨을 쉬게 된다. 그러나 인간은 모든 동물들 위에 섰다. 그 이유가 책 <공감의 시대>에 나온다.



호기심도 있었지만 무엇보다 모방할 수 있었기에, 인간은 거미에게서 덫을 놓는 법을, 새의 둥지에서 바구니 만드는 법을, 비버에게서 둑을 쌓는 법을, 토끼에게서 굴 파는 법을, 뱀에게서 독을 사용하는 법을 배웠다. 다른 동물들과 달리, 인간은 다른 동물에게서 배우기를 주저하지 않았고 동물들의 재주를 그대로 따라했다. 먹는 법과 먹을거리는 구하는 적절한 방법을 찾아내어 생존 확률을 높였다.”


(< 공감의 시대>, 제러미 리프킨 저, 민음사)




잘난 것 하나 없는 인간이지만, 모방 기술이 뛰어난 덕에 오늘날 인간의 위치에 올랐다. 동물의 장점, 특기 하나하나를 따라했다. 인간은 그것을 배웠고, 자신의 것으로 익혔다. 알고 있는 지식과 기술이 적은 것은 문제가 아니었다. 주위에 배울 대상이 있으면 충분했다. 직장 생활도 마찬가지다. 특별히 무엇을 많이 아는 것이 중요하지 않다. 오히려 주위에 전문가들이 있는 게 낫다. 페이스북 COO로 유명한 여성 경영인 셰릴 샌드버그의 일화다.



셰릴 샌드버그가 래리 서머스를 도와 세계은행에서 일했을 때, 서머스는 언젠가 샌드버그에게 1917년에 러시아에 긴급구제를 제공했다면 그 결과가 어땠을 지를 연구해보라고 지시한 적이 있다. 서머스는 <뉴요커>에서 당시 일화를 이렇게 회상했다. “


아마도 다른 학생들이었다면 러시아 역사에 대한 책을 들여다본 뒤 과연 당시에 긴급구제가 가능했을 지 의심스럽다고 보고했을 것이다. 하지만 샌드버그는 이런 식으로 접근하는 대신에 리처드 파이프스에게 전화를 걸었다.” 파이프스는 러시아 혁명을 전공한 하버드 대학 역사학자다. “샌드버그는 1시간 동안 그와 통화를 하면서 자세한 내용을 받아 적었다.” 그런 뒤 바로 다음 날 그 내용을 보고함으로써 서머스에게 아주 깊은 인상을 심어줬다.”


(<연결하는 인간>, 리드 호프먼, 벤 카스노카 저, 알에이치코리아)     




결국 자신의 능력은 주위 사람으로부터 얼마나 빨리 지식을 끌어 오는 지에 달려 있다. 네트워크 지능인 셈이다. 자존심 상할 것 없다. 우리의 몇 만년 전 조상도 그렇게 생존해 왔다. 우리 주위 능력자들도 알고 보면 이럴 확률이 높다. 세상은 빨리 변하고 배워야 할 내용은 차고 넘친다. 혼자서 감당할 지식 수준을 넘어선다. 누구를 아느냐가 중요한 이유다.

 

 

 


 

IT easy, IT is! | 일곱 번째, TPMS와 WAS

 


 

 

 

  컨테이너와 블록



지난 『IT easy, IT is!』에서는 컴퓨터 역사 초기 시절굵직한 축을 이루었던 중요한 기업 등에 대한 이야기를 전해드렸는데요. 오늘은 블록과 트랜잭션에 대한 이야기를 나눠보려 합니다.


역사상 가장 위대한 발명 중 하나인 컨테이너는, 시랜드(Sea-Land)라는 해운회사를 설립한 말콤 맥클린(Malcom McLean)의 작품입니다. 컨테이너가 있기 전 트럭에서 화물선으로 짐을 옮길 때 시간에서도 비용에서도 너무 많은 비효율이 발생하였던 점에서 표준화된 컨테이너를 고안해내었고, 이를 통해 운송의 단위가 컨테이너로 자리잡게 된 것이지요.

 

 

  

 

 

 

       (그림 : 말콤 맥클린(좌)과 컨테이너 박스(우))

 

  


DBMS에서도 마찬가지입니다. 어떤 정보를 담을 때 데이터 단위가 아니라, 작게 쓰든 크게 쓰든 블록이라는 단위에 담게 됩니다. 오라클에서는 블록이라고 하는 이 단위는, 다른 DB에서는 페이지라고 부르며, 이 페이지 단위로 In, Out이 일어나게 됩니다. 그래서 DB의 가장 뒷단에서는 이 블록을 볼 수 있습니다. 그리고 이 블록을 열어서 연구하는 것이 지금의 Oracle Deep Internal입니다. 그 안이 어떻게 디자인 되어 있는지, 데이터를 넣고 뺄 때 어떤 방식으로 기록하는지 등등을 연구합니다.





  TPMS와 WAS



이 데이터들 앞에는 DBMS가 있어서 데이터를 직접 건드리지 않고 관리할 수 있는 역할을 해주었습니다. 그런데 앞서 종종 언급되었던 짐 그레이가 가만히 생각해보니, 어플리케이션이나 엔드유저들이 명령을 던질 때 마다 DBMS에 집중되는 문제가 있어 그 앞에 TP 모니터링을 세우게 됩니다. 마치 호텔 프론트에 매니저가 있는 것처럼요. 그래서 TP 모니터링에게 명령을 하면, TP 모니터링이 그 명령을 한 줄로 세우게 되는 것을 큐잉이라고 합니다. 줄을 세워 순차적으로 DBMS에게 보내주면, DBMS는 이를 순차적으로 처리하며, 이러한 과정을 TP 모니터링이라고 합니다. 

 

 

 

        (그림 : 호텔 프론트 매니저와 같은 역할을 하는 TPMS)

 

 

명령을 던지는 프로그램들은 주로 C나 코볼이었다가, 1990년대 초 제임스 고슬링이 ‘Java’를 세상에 내놓으면서 C나 코볼의 자리를 Java가 차지하게 됩니다. 예전에는 TP 모니터링이라 불렀지만, Java가 대세가 되고 웹 브라우저가 주요 환경이 되면서, 이를 Web Application Server라고 부르 시작했고, TP 모니터링에서 WAS로 점점 대세가 옮겨지게 됩니다.





  ACID


앞서 말했던 짐 그레이는, 트랜잭션이 갖추어야 할 4가지 항목을 규정하였습니다. 이를 Atomicity A(원자성), Consistency C(일관성), Isolation I(고립성), Durability D(지속성)를 따서 ACID라고 부릅니다. 

        (그림 : ACID 규칙)


  

데이터베이스의 상태를 A에서 B로 바꾸는 트랜잭션이 수행될 때 이 4가지가 반드시 지켜져야 합니다. 예를 들어 홍우림의 계좌에 200원이 있는데 거기서 100원을 빼서 이나인에게 계좌이체를 한다고 할 때, 홍우림의 계좌에서 100원이 까지고 이나인의 계좌에 100원이 더해져야 합니다. 그러나 트랜잭션이라는 게 시간의 순으로 진행되다보니 홍우림의 계좌에서 100원이 빠지고 이나인의 계좌에 100원이 들어가려는 순간 전원이 나가버렸고, 다시 전원을 켜보니 홍우림의 계좌의 100원은 사라졌지만 이나인의 계좌에도 100원이 들어오지 않은 이상현상, 즉 이런 ABNORMAL DBMS가 발생하지 않도록 관리해줘야 합니다.

 

이 외에도 일관성, 고립성, 지속성 등 여러 방면에서 다양하게 발생할 수 있는 문제들을 관리해주고 보장해주는 것이 DBMS의 역할인데, 오라클의 강점은 All or Nothing이 보장된다는 점입니다. 다른 DBMS 같은 경우 이러한 관리를 보장해주지 못하는 경우가 있는데 반해 오라클은 이를 철저히 보장해주고, 그렇기에 오라클은 많은 수요를 누리고 있습니다.

 

 

 


 

 

 

                           

 

 

 

 


 

척척박사 윤박사가 들려주는 AI | 최종, 인공지능의 역할과 도전

 

 

 

알파고 이후로 현재까지 인공지능 기계학습에 대한 우리의 관심은 지속적으로 높아지고 있다. 이제는 누구나 인공지능 사회에 대한 긍정과 부정을 얘기하면서 술자리의 안주와 먹거리로 이야기를 하는 시대이기도 하다. 이런 가운데 필자는 지난 1년 가까이 인공지능 기술 트렌드를 중심으로 소소한 이야기를 다루었다. 이제는 앞으로의 인공지능 기술과 4차 산업혁명에서 5차 산업혁명으로 이어지는 중간 다리 역할의 인공지능을 이야기로 기나긴 인공지능의 이야기를 마무리하고자 한다.

 

우리는 인공지능이 무엇이든 다 처리할 수 있는 만능으로 이야기 한다. 공상과학 영화를 많이 본 효과이기도 하지만 알파고가 한 역할이 너무 크기 때문이다. 그러나 단순하게 생각해 보면 알파고는 바둑밖에 못하는 인공지능이다. 알파고는 복잡한 연산은 잘 한다. 그리고 복잡한 계산으로 조합을 만들어 내기도 한다. 이유는 단순하다. 바둑을 배우기 위한 기보라는 데이터가 충실히 쌓여 있는 상태에서 훈련을 하였고, 그 결과를 사람이 튜닝해서 얻은 결과이다. 만약, 바둑의 기보가 없다면 알파고는 바둑을 잘 두었을까? 당연히 ’아니다’라는 결론을 얻을 것이다. 이러한 결론을 잘 이해하고 있다면, 인공지능을 도입하기 위한 방법과 준비 과정이 필요하다는 것을 알 수 있을 것이다. 막연한 인공지능 도입은 회사의 위험도를 높일 수 있고, 자칫하다간 기술 개발 실패의 아픔을 가질 수 있다. 그렇기 때문에 필자는 딥러닝을 도입하기 위한 준비 과정을 이야기 하였고, 딥러닝이 기계학습의 전부가 아니다 라는 이야기를 계속적으로 하였다. 성공적인 인공지능 도입과 추진을 위해서는 목적과 대상이 정확해야 한다. 그리고 아래와 같은 고민을 통해 문제의 정의와 학습의 방법을 준비해야 할 것이다.

 

- 기계학습을 위한 데이터는 어떻게 확보할 것인가?

 

 

- 기계학습을 위한 도메인 지식베이스는 어떻게 확보할 것인가?

 

- 학습된 결과는 어떻게 검증 할 것인가?

 

 

 

- 대상별 학습은 어떻게 할 것인가?

 

- 서비스의 대상에게 어떻게 학습된 결과를 서비스 할 것인가?

 

- 기계학습 결과의 반영 주기는 어떻게 할 것인가?

 

- 도입했을 때의 예상 효과는 어떻게 될 것인가?


- 기타 세부적인 도입 이슈는 어떤 것들이 있는가? 등

 

이러한 내용은 누구나 알고 있고 기본적으로 다루는 내용들이다. 잠시 잊고 있었다면 이제부터 다시 고민하고 깊이 생각해 보았으면 한다. 인공지능에서는 창조적인 생각도 중요하며, 자동화된 서비스를 만드는 것도 중요하다. 하지만 “어떤 데이터를, 누구를 위해서, 무엇 때문에” 라는 목적이 없는 인공지능 개발은 오히려 기술 개발 경쟁에서 밀려나고 자칫 혼란만 가중될 뿐이다.

 

그렇기 때문에 필자는 인공지능을 도입하기 위해 6하 원칙(5W1H : Who, When, Where, What, How, Why)을 토대로 도전하라고 권고하고 싶다. 그리고 인공지능 역할인 자동화라는 목적을 달성하기 위해서도 중요한 요소이다. 이 요소는 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing) 개념을 이해하고 있는 독자라면 누구나 알고 있을 것이다. 그리고 산업의 변화, 기술의 변화, 시대의 변화가 아무리 빨라도 기술의 주기는 반복과 확장이라는 것을 함께 이해했다면 인공지능의 도전 방향을 제대로 짚고 넘어갈 수 있을 것이다. 예를 들면, 무인 자동차의 경우를 보자. 어떤 데이터를 가지고 누구를 위해서 무엇 때문에 만들어지고 있는지가 명확하다. 무인자동차는 차량의 데이터와 도로 데이터, 지도 데이터, 영상 데이터 등을 가지고 안전하게 운전할 수 있는 자동화된 시스템을 만드는 것이 목적이다. 그리고 이 상태에서 어떤 기계학습 모델과 알고리즘을 사용할지는 개발하는 제조사에 따라 필요한 기술을 적용하고 확장할 것이다. 또 다른 예를 들어 보자. 최근에 등장하고 있는 소프트웨어 중에서 ‘디자이너’라는 이름으로 불리는 소프트웨어가 있다. 소프트웨어 개발을 모르는 분석가도 비즈니스 프로세스만 알고 있다면 보다 쉽게 자동화된 시스템을 만들 수 있도록 한 것이다. 이 기술은 프로그래밍 자동화를 위해 3차원 그래픽이나 영상 편집 소프트웨어를 결합하여 확장한 것이다. 이처럼 6하 원칙을 기반으로 무엇을 위해 어떻게 할 것인가에 대한 기준이 만들어진다면 인공지능의 다양한 모델과 기술, 즉 프레임 모델, 의사결정 모델, 규칙기반 모델, 기계학습 모델 등과 같은 자동화 모델을 선별적으로 적용할 수 있다. 그리고 가장 좋은 모델을 적용하여 최적의 결과를 얻는 것이 가장 좋은 방향이 될 것이다. 이렇게 하나씩 하나씩 완성되어 간다면 인공지능의 최종 목표인 스스로 학습하는 자기주도 학습(Self-Organization Machine Learning or Self-directed Machine Learning)이 가능할 것이다.

 

기나긴 기고를 마치면서 필자가 마지막으로 당부하고 싶은 것은 도전을 위해 단계별 목표(Cleansing / Integration –> Detecting –> Prediction –> Forecasting –> Reasoning)를 수립하고 서비스 도메인에 대한 이해도를 높이라는 것이다. 로마가 하루아침에 만들어지지 않은 것처럼 인공지능 서비스도 하루아침에 만들어지진 않을 것이다. 누군가의 고민이 모이고 생각이 모여서 기초를 만들고 여러 가지 인공지능 기술과 모델이 적용되면서 인공지능 서비스 기술은 발전할 수 있기 때문이다.

 

 

** 기고를 마치며
짧다면 짧고 길다면 긴 1년의 시간동안 매월 기고문을 기다려 주신 엑셈 글로벌마케팅본부에 깊은 감사를 드립니다. 많은 내용을 담고 싶었지만 저를 절제시켜주고 어려운 내용이 많아서 다듬는데 힘이 들었을 편집자님께도 감사드립니다. 그리고 재미없는 글을 읽어주신 분들께도 감사 인사를 드립니다. 이제는 홀가분한 마음으로 키보드를 두드려 보려고 합니다. 내년에도 힘찬 한해가되시길 기원합니다.