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엑셈 뉴스룸 | 엑셈이 매력적인 5가지 이유

엑셈 뉴스룸 2019.07.10 13:45

 

 

 

IT 분야 구직자들의 눈길을 끌고 있는 기업이 있습니다. ‘취업하고 싶은 기업’, ‘대한민국 일하기 좋은 100대 기업’등에 선정되기도 했죠. 탄탄한 IT 성능 관리 프로그램을 기반으로 최근 인공지능(AI), 빅데이터, 클라우드 등을 활용해 신제품을 출시하며 사업 분야를 무섭게 확장하고 있는 기업, 바로 엑셈입니다. 이번 호에서는 우리 엑셈이 어떤 기업인지 자랑 좀 해보려고 합니다!

 

 

 

데이터베이스(DB) 성능 관리 소프트웨어 부동의 '1위'

<DB 성능 관리 솔루션 맥스게이지(MaxGauge)>

 

 엑셈은 국내에서 전무했던 데이터베이스(DB) 성능 관리를 위한 표준 방법론과 인터페이스를 정의하여 DB 성능관리 솔루션 `맥스게이지(MaxGauge)`를 시장에 선보이며 국내 시장 1위 솔루션으로 성장시켰습니다. ‘맥스게이지(MaxGauge)’는 국내 450개 대형 고객사를 보유하고 있으며, 금융권 시장은 90% 이상 점유하고 있습니다. 

관련 기사) DB 모니터링 시장 점유율 1위 ‘엑셈’

 

 

 

동종 업계 최초 코스닥 상장 기업

 

<2015년, 엑셈 코스닥 상장 기념식>

 

 엑셈은 2001년 설립 이래 기업의 데이터를 효율적으로 관리하고 분석함으로써 국내 데이터 산업을 선도해 온 기업입니다. 국내 시장 1위 솔루션 ‘맥스게이지(MaxGauge)’ 뿐만 아니라, 기업의 효과적인 IT 성능 관리 구현을 위해 E2E(End-to-End) 시스템 성능 관리 연구를 끊임없이 진행해왔으며, 2015년 동종 업계 최초로 코스닥에 상장하는 성과를 거두었습니다.

관련 기사) 엑셈-에스엔텍-코아스템 코스닥 상장 기념식

               EXEM 코스닥 상장 

               EXEM 상장기념식(영상)

 

 

 

기술자의 길, 엔지니어가 전문적으로 성장할 수 있는 기업

 

 <엑셈 본사 입구에 걸려있는 기술자의 길>

 

 엑셈 본사에 오시면 가장 먼저 확인할 수 있는 글귀입니다. ‘기술자의 길’은 기술자를 개혁자, 개척자, 선구자, 철학자, 과학자, 예술가로 확대하고 앞으로 나아갈 길을 제시하고 있습니다. 이렇게 엑셈의 기술자들은 ‘세상의 중심에서 세상을 선도하고 세상을 변화시키는 세상의 주역’입니다.

관련 기사) 엑셈 “인재가 가장 중요.. 직원에게 확신 주는 CEO 될 것”

              “직원의 지적 욕망을 자극하라” DPM 한국 1위 업체의 지식기업화전략

              [SW@CEO] 조종암 엑셈, “책 쓰는 개발자들이 모인 회사”

              [IT기업 탐방] 현직 대학생을 연구원으로 채용하는 기업 ‘엑셈’

 

 

 

복지 하나는 인정! 임직원을 위한 최고의 복지

 

 

 엑셈 복지는 두말하면 잔소리! 하나하나 나열하기엔 너무 많아서, 위 그림으로 정리해보았는데요. 여기에 한 가지 더! 최근 건물 8층에 엑세머를 위한 휴계 공간이 오픈되었습니다 :) 팀원들과 다양한 활동을 함께하며 더욱 친목을 쌓을 수 있겠네요~ 이 정도면 일할 맛 나겠죠?

 

 

관련 기사) ‘샐러던트의 시대’… 엑셈·엠즈씨드·휴럼, “자기계발비 아껴주는 슈퍼기업”

 
 
자타공인 일하기 좋은 회사, 엑셈
 

 

 중소기업기술혁신협회(INNOBIZ)가 주관하고 중소기업청에서 후원하는 ‘2012 취업하고 싶은 기업’은 기술력을 바탕으로 우수한 일자리 경쟁력을 갖춘 중소기업을 발굴해 적극 지원하는 프로젝트입니다. 특히 매출 규모, 고용 규모 등 기존 우수기업 선정 기준인 정량적 평가 외에도 기업 비전, 성장 잠재력, 대외 이미지, 근로 조건, 직원 만족도 등 구직자에게 신뢰를 주는 실질적 항목을 기준으로 평가합니다.

 

 

‘대한민국 일하기 좋은 100대 기업’ 선정

 

 

GWP(Great Work Place)는 신뢰경영을 실천함으로써 일하기 좋은 기업문화를 쌓아가고 있는 회사를 선정하는 제도로, FORTUNE US 100대 기업을 비롯, 유럽연합, 중남미, 인도, 일본 등 전 세계 40개국 국가에서 동일한 방법으로 진행됩니다. 직원 만족도 설문 및 기업 문화와 복지제도를 조사하여 일하기 좋은 기업을 선정하고 있습니다.

관련 내용) 엑셈이 GWP 기업인 이유

 

 

 

엑세머 인터뷰

 

Q. 엑셈의 경영이념은 무엇인가요?

 엑셈은 ‘지식경영전략’을 통해 직원들의 성장을 우선시하고 있습니다. 이를 위해 웨비나, 오프라인 세미나를 비롯해 전문성을 키울 수 있는 프로그램으로 직원들의 발전을 도모합니다. 또한 책 출판을 권장하는 등 IT 지식에 대한 배경을 넓히는데 힘쓰고 있습니다. 이렇게 직원의 성장이 곧 회사의 성장이라는 ‘전개일여’ 원칙에 기반한 경영은 직원으로 하여금 열심히 일할 수 있게 하는 원동력이 됩니다.

Q. 엑셈만의 강점은 무엇인가요?

 입사 후, 전문가가 될 수 있다는 점이 가장 큰 강점입니다. 대부분의 인력이 기술자로 구성된 만큼 전문적인 기술을 다루고 있고, 모두 높은 수준을 가지고 있기 때문에 입사 후에는 자신의 역량을 최대한 끌어 올릴 수 있는 계기가 됩니다. 전문가가 될 수 밖에 없는 회사의 지원과 환경 속에서 최고의 전문가가 되는 일은 식은 죽 먹기지요.

Q. 예비 엑세머를 위한 조언

 엑셈 전개일여 경영시스템의 3P원칙을 잘 지키며, 직무에 대한 이해도가 높은 사람을 선호합니다. 3P원칙이란 투명한 업무 처리, 서로를 성장 시킬 수 있는 관계 형성, 진정성 있는 커뮤니케이션을 하는 원칙입니다. 아래 현재 진행 중인 채용공고가 있으니 한번씩 확인해보세요.

 * [컨설팅본부] DB 성능 모니터링 솔루션 유지보수/DB 장애분석/DB 튜닝 신입/경력 사원 채용

 * [개발본부] Java 신입/경력 개발자 채용

 

[참고] 엑셈 채용과 관련한 가장 최신 내용을 가져왔습니다용

2019 중소기업탐방 프로그램

2019 공채 신입사원 & 인사담당자 인터뷰

 

 

 

맥스게이지(MaxGauge)로 DB 성능관리의 문을 연 엑셈은 E2E 솔루션 인터맥스(InterMax), Hadoop EcoSystem 성능관리 플랫폼 플라밍고(Flamingo)와 더불어 최근에는 국내 최초 딥러닝 기반 IT 운영 지능화 솔루션 엑셈 에이아이옵스(EXEM AIOps)와 클라우드 네이티브 아키텍처 통합 관제 솔루션 인터맥스 클라우드(InterMax Cloud)를 출시하며 고도화된 인공지능(AI), 클라우드 기술을 적용하고 있습니다. 이렇게 기존 전문 기술과 새로운 핵심 기술을 융합시키는 ‘엑셈 4.0’전략을 통해 고객에게 더욱 차별화된 경험을 제공하고 있는데요. 엑셈은 상시 채용으로 문을 활짝 열어두고 있습니다. 엑셈과 뜻을 함께한다면, 언제든 엑셈의 문을 두드려주세요!

 

#신뢰 #기술 #전문성 #주인의식 #전개일여 #소통 #엑셈








기획 및 글 | 사업기획팀 박예영






  [Semtong 138회] 

  EXEM in AI EXPO KOREA 2019

  다른 이야기도 궁금하시다면?

 


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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?

 

 

 

 국내 사례 

<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. 


EXEM의 콘텐츠에 대하여 궁금하다면? 여기를 눌러 문의해보세요!

 

 

 

 


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.^^

엑셈 사람들 | 엑셈 아카데미

엑셈 사람들 2019.04.10 14:55

 

 

양자역학? 초연결사회? 요즘 정말 핫! 하지만, 조금은 어려운 주제입니다. 그런데 엑셈에서는 매주 두 주제에 대한 세미나가 진행되고 있습니다.

왜 이런 세미나를 하는 것인지, 어떻게 진행되고 있는지 함께 살펴보시죠.

 

 

 엑셈 아카데미란? 

경영기획본부 소속으로, 엑셈 '전개일여' 경영철학의 기반이 되는 양자역학과 초연결사회를 위한 정신 모형을 사내에 보다 쉽고 빠르게 전파하기 위해 꾸려졌습니다. 두 위원님의 이야기를 들어볼까요?





 대표님과의 인연으로 엑셈 아카데미에 합류하게 되었습니다. 평소 페이스북을 통해 대표님의 생각을 접했고, 대표님의 생각과 경영철학에 공감가는 바가 많았습니다. 엑셈에는 여러 번 방문하여 그리 낯설지 않았고, 엑셈이 본격적으로 진행하는 초연결 정신문명의 모델링을 만드는데 같이 해보고자 하는 욕심이 있었습니다. 

 저는 엑셈에 오기전에 청(소)년들의 진로 코칭 업무를 하였는데, 제가 지은 진로 코칭의 이름이 '삶을 디자인하는 진로'였습니다. 자기 삶을 설계하는 것과 엑셈의 전개일여의 핵심인 공진화는 매우 비슷한 점이 많습니다.





 


2018년 10월, 조종암 대표님의 전개일여 경영철학을 듣게 되었습니다. 그 때 오랜 경험과 학습에서 나온

과학적이고 열린 세계관을 갖고 계심을 다시 한번 확인할 수 있었죠. 특히 엑셈과 엑세머의 동반성장과, ‘현대 초연결사회 기업인으로서 무엇을 해야 할 것인가’를 고민하는 사명감과 진정성을 느낄 수 있었습니다. 가치는 그 가치를 알아보는 데 있습니다.

 저는 그간 10년 동안 ‘(사)박문호의 자연과학 세상’에서 뇌과학을 포함한 자연과학 전반에 대한 학습과 활동을 해왔고, 조종암 대표님과는 2011년부터 같이 공부도 했었죠. 특히 엑셈은 그동안 여러 방면으로 큰 도움을 준, ‘박자세’의 후원사였습니다.

 그간 자연과학을 두루 공부해본 제 경험이 엑셈의 전개일여 경영철학에 도움이 될 수 있다면, 참으로 의미가 있는 일이라고 생각해서 엑셈 아카데미에 합류하게 되었습니다.


 

 

 

 강의 소개 

<엑셈 전개일여 경영시스템>

 

손경덕 전문위원) 제가 맡은 강의는 상대주의와 확률론에 기반한 초연결 정신모형이고, 팀장님들을 대상으로 진행합니다. 엑셈 경영시스템의 골격은 현대과학의 흐름을 기반으로 하여 초연결시대에 요구되는 정신모형을 발굴하고, 이를 전개일여 경영에 연결하는 것입니다. 경영철학의 실행파일(개인핵심가치 & 조직핵심가치)과 경영철학의 기반(양자역학과 상대론) 사이의 중간에 있습니다. (위 그림 참고) 초연결 정신모형은 크게 진화적 관점, 지식적 관점, 세렌디피티적 관점, 일의 관점, 태도의 관점으로 분류하고, 이 카테고리에 적합한 책을 선별하여 소개하는 방식으로 진행하고 있는데요. 제가 주요 책의 내용을 추려서 소개하는 방식입니다 .

 전개일여라는 경영철학은 기존의 경영철학을 가져다 쓰는 것이 아니라, 엑셈에게 요구되고 적합한 경영철학을 만드는 것이기 때문에 따로 참고할 만한 모델도 없습니다. 이제 처음 발걸음을 내딛은 상태이지요. 당연히 시행착오도 있을 것이고, 기획과는 결과가 어긋나는 일도 있으리라 봅니다. 이 방식 또한 전개일여 경영의 프로토타입의 과정이라 생각합니다. 피드백을 빠르게 반영하여 계속 수정하면서 높은 완성도를 추구할 수 밖에 없습니다. 엑셈의 전개일여 경영철학은 외부 수혈이 아니라 자가 수혈이고, 기성품이 아니라 우리 몸에 딱 맞는 맞춤복을 만드는 과정입니다. 

 

김현미 전문위원) 저는 현재 자연과학 강의를 맡고 있습니다. 위의 엑셈 전개일여 경영 시스템의 사상체계를 보시면 맨 하단에 자연과학이 있는데요. 엑셈의 주춧돌은 자연과학, 즉 ‘과학적 태도와 사고방식’이란 것을 표방한 것이지요. 엑세머들께서 앞으로 일년간, 그 이상하고 이해하기 어렵다는 양자역학과 같이 하시면서 어떻게 변화될 수 있을까 저도 무척 기대됩니다. 

 “나는 우리회사가 세계에서 가장 아름다운 회사가 되기를 원한다” 는 말씀에 전 정말 놀랐습니다. 이 아름다운 생각에 전폭적인 지지를 보내며, 이렇게 제 힘을 보태고 있다는 것이 즐거워요. 이 꿈이 반드시 이루어지길 고대합니다. 그래서 강의에 참석하시는 분들을 보면 마치 반짝이는 보석을 본 것 같이 기쁘고 반갑습니다. 양자역학이 쉽지 않고 이상한 건 아시죠? 그래도 우리 엑세머들이 핵심을 놓치지 않고 모두 따라갈 수 있도록 해보고 싶습니다. 쉽진 않겠지만 그 과정이 저에게는 큰 기쁨이 될 것입니다.

 재미있는 에피소드를 하나 공유하자면, 4월 초에 있었던 ‘이중 슬릿 실험’ 강의 후 한 엑세머께서 메일을 보내왔습니다. “김현미 이사님, 제가 방금 이중 슬릿 실험을 했는데, 뒤에 2줄 밖에 안 나오네요..ㅜㅜ 혹시 제 눈으로 관측을 해서 그런가요?^^” 어떻게 회신을 해야 하나 고민하고 있었는데, 잠시 후에 “성공입니다!^^”라는 메일을 주셔서 해결이 된 에피소드가 있어요. 강의를 듣고 직접 실험까지 해보신 호기심 많은 엑세머죠? 이 후에도 여러가지 궁금증을 던지시며 지속적으로 소통하고 있습니다. 이렇게 강의 후에 기분 좋은 피드백과 소통이 이어지니 굉장히 뿌듯하고 감사합니다. 

 그리고 제 자리에 수많은 책들이 있는데, 책을 빌리러 오시는 엑세머들과도 종종 대화를 나누고있습니다. 앞으로도 제 메일과 책장은 언제나 열려 있으니, 소통을 기다릴게요!

<엑세머라면 누구나 자유롭게 이용할 수 있는 관련 책들>

 

 

 

 향후 계획과 목표 

손경덕 전문위원) 김현미 이사님이 진행하시는 양자역학 강의와 교대로 2주에 1회씩 강의를 진행하고 있습니다. 무엇보다도 편안하고 쉽게 전달하는게 과제입니다. 경영이라는 것은 인간이 만든 가장 난이도가 높은 정신 결과물이지만, 계속 시대와 상황에 맞게 진화해야만 합니다. 엑셈이 지향하는 전개일여 경영철학은 단지 경영만이 아니라 초연결 시대에 추구해야 할 인간의 정신모형이기도 합니다. 어느 한 시대가 추구하는 정신을 패러다임이라 하는데요, 적용의 형태는 조금 다를지라도 현재 한국사회가 안고 있는 다양한 문제에 해법을 제시하는 활동이기도 합니다. 엑세머들이 모두 공감하고 따르는 것이 일차 과제이고, 우리 사회에 모델이 되는 것이 두 번째가 될 것입니다. 이를 위해 많은 공부와 노력이 필요합니다. 많은 성원 부탁드립니다~

김현미 전문위원) 우선 양자역학 강의를 1년 커리큘럼으로 진행하게 될 것입니다. 양자역학은 불확정성의 원리를 포함하지만 그 어떤 이론보다 정확하며, 현대 문명은 누가 뭐라 해도 “퀀텀문명”입니다. 과학적 사고방식을 익히는 것은 세상을 이해하고 삶을 살아가는 최상의 지도를 갖는 것과 같아요. 그러면 최소한 지도 보는 법을 알아야겠죠? 엑셈의 자연과학 강의가 바로 그런 역할을 할 것입니다. 
 자연과학을 바탕으로 한 전개일여 경영철학은 엑셈뿐만 아니라 우리 사회 전체에 커다란 질문을 던지고, 실행의 모범을 보이는 사례가 될 것입니다. 엑셈 아카데미의 종착지는 아직 아무도 모릅니다. 그러나 분명한 것은 그 출발지가 엑셈이며, 동력은 조종암 대표님의 전개일여 경영철학과 엑세머들의 열정이라는 것입니다.







기획 및 인터뷰 | 사업기획팀 박예영

사진 촬영 | 사업기획팀 박예영

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!!

엑셈 뉴스룸 | EXEM AIOps

엑셈 뉴스룸 2019.04.10 14:53



딥러닝 기반 AIOps가 국.내.최.초로 출시되었습니다!

기존 엑셈의 주 고객이었던 금융업 뿐만 아니라, 제조업 등 다양한 분야까지 확대 적용이 가능한!

국내 최초 AIOps 솔루션 EXEM AIOps를 오늘 꼼꼼히 살펴보겠습니다 :)

 

 AIOps란?

AI기술을 IT 운영(Operation)에 접목한 것으로, “IT운영을 위한 인공지능(Artificial Intelligence for IT Operations)”을 뜻합니다. (Algorithmic IT Operations 라고도 합니다.) IT운영에 AI를 도입함으로써 그 운영을 좀 더 지능화, 효율화 하는 것이죠.

※ AIOps에 대한 내용은, 여기를 눌러 한번 읽어보고 오시면 좋습니다.

 

IT 인프라 운영자는 장애 없이 시스템을 안정적으로 운영하기 위해 365일, 24시간 철저한 모니터링과 점검을 수행하고 있습니다.

그러나 점검해야 할 시스템은 많고, 기타 업무로 인해 점검 시기를 놓치거나 모니터링을 하지 못하는 경우도 종종 발생합니다.

아무래도 사람이 하는 일이다 보니, 매일 대기모드로 있어야 하는 운영자들은 정말 피곤하겠지요.

그래서 숙련된 운영자처럼 시스템의 이상패턴을 미리 감지하고, 알려주는 AIOps 솔루션이 꼭 필요합니다.

 
 

 EXEM AIOps  - IT 자원에 대하여 최적화된 똑똑한 IT 서비스 운영관리 솔루션

<EXEM AIOps, Real Time Monitoring 대시보드>


EXEM AIOps는 기업의 다양한 IT 인프라와 애플리케이션 데이터를 실시간으로 수집하여

부하 특성과 패턴을 학습하고, 상태를 예측하여 장애를 조기에 발견합니다.

또한 이상징후와 장애발생 시 신속하게 조치할 수 있도록 하여 IT 운영자의 선제적 대응을 지원합니다.

 


그리고 지금까지의 통계 분석 방법이나 룰 기반의 분석 대응이 아닌 인공지능(AI)을 활용하며,

실시간 모니터링 대상 데이터의 성격과 분석 목적에 맞는 학습 모델을 선택 적합니다.

 

 

딥러닝/머신러닝을 이용하여 데이터로부터 부하의 인과관계 및 트렌드를 학습하여 미래의 부하 수치를 추정합니다.

Moving Average, Exponential Smoothing 방식으로 각 지표에 대한 베이스라인을 산출하여 이상 탐지 및 예측 기준으로 사용합니다.

K-Means Clustering 알고리즘 방식을 통해 이상 패턴을 보이는 트랜잭션을 감지합니다.

Causality Analysis 기법으로서 서로 다른 데이터 간의 상관관계를 분석하고 특정 문제에 대해 인과관계가 높은 요인을 도출합니다.

 

또한 EXEM AIOps는 진화된 모니터링과 관리 체계를 지원하여 IT운영 업무의 안정성 향상에 기여합니다.

 

 

특히 장애 발생 후 수분 내에 근본 원인을 도출함으로써 똑똑한 IT 운영관리가 가능해집니다.

 

 

구축효과 & 주요기능

EXEM AIOps를 사용하면 AI 기반 지능형 모니터링이 가능하고, 미래 상황을 미리 예측함으로써 선제적으로 장애 대응이 가능합니다.

결국 IT 인프라 관리/운영의 부담을 최소화 하고, 시간과 비용이 절감되므로 IT 운영의 효율성이 향상됩니다.

 

 

이제 본격적으로 EXEM AIOps의 주요기능에 대하여 알아볼까요?

#실시간 기능

1. 부하 예측(Load Forecast) : 과거의 수집 데이터를 인공지능이 학습하여 래의 상황을 예측


과거 3개월간 System Metric 데이터로 인공지능 학습

지난 1시간 동안의 System Metric 데이터로 앞으로 1분, 30분, 1시간 뒤의 부하량 예측

이미 알고 있는 부하 패턴 또는 Dynamic Baseline을 통해서 그려진 부하 패턴과 미래의 부하 예측치가 유사하게 흘러가는지 확인

부하의 이상 징후가 어느정도 영향도를 가질지 예측이 가능하며, 이를 바탕으로 사전 대응 여부 판단

AI가 지속적으로 부하를 예측하고 이상 징후를 감시하므로 모니터링에 대한 사용자의 개입을 최소화

 
2. 장애 예측(Failure Forecast) : 수집된 데이터의 트랜드를 예측하여 미래 특정 시점에 장애가 발생할 지를 미리 알려줌

과거 데이터와 추이를 학습하여 미래 값을 예측하고 임계치에 따라 필요한 액션(알람 등) 수행

• 실 데이터를 학습하여 적용하므로 기존 머신러닝 방식 대비 예측 정확도 향상 예) Tablespace full, Disk full, CPU 과사용 등


3. 이상 탐지(Anomaly Detection) : 과거 데이터를 기반으로 신뢰 궤적을 그려 관측치가 그 범위를 벗어나는 경우 이상으로 간주

익숙하지 않은 이상 그래프 파형 감지 시

시스템이 정상적으로 운영되는 경우 시스템 주요 지표 값이 급격하게 변하는 경우는 거의 없으나,
  장애 상황에서는 특정 지표의 값이 갑자기 증
가하거나 갑자기 떨어지는 등 급격하게 변하는 경우가 빈번

 DB time, Active Session Count 등의 시스템의 주요 지표에 대한 급작스런 증가와 감소를 탐지하여 실시간으로 시스템 관리자에게
    이상 징후를 알려줌으로써 장애에 대한 빠른 대응 가능

 

#장애/부하 분석

1. 부하 패턴 분석(Load Pattern Clustering) : 부하 패턴을 몇개 유형으로 범주화하여 학습, 상황별로 임계값을 다르게 설정 (잘못된 알람 최소)

시스템이 매일 겪고있는 부하 패턴에 대해 직관적으로 시각화 -> 관리/운영의 편의성 제공

부하에 대한 군집(Clustering)화를 통하여 부하 패턴 분석

부하 패턴만 보더라도 어떤 상황인지 쉽게 인지 가능

 

2. 인과 관계 분석(Causality Analysis) : 이상 발생 후, 인공지능에서 해당 문제에 대한 연관 지표 학습을 통하여 증상/징후를 찾아줌

반복적으로 발생하는 패턴에 대한 인공지능 학습

이상탐지/알람 발생 시 연관성 있는 지표 자동 추출/분석

특정 지표의 문제가 다른 지표와 관련이 있는지 확인

▶ 문제에 대한 증상/징후 확인 후 관리자의 신속한 대응 가능

 

3. 근본 원인 분석(Root-Cause Analysis) : 장애 발생 시, 인공지능 Rule Engine에서 장애의 근본 원인을 찾아줌

 사전에 분석 전문가가 장애의 원인에 대해 분석하는 방법을 Rule로 시스템에 등록
 지연 구간 상세 분석 및 개별 시스템과의 연관 분석을 통한 근본 원인 분석 기능
  - 지연구간 분석: E2E Call-tree 분석을 통한 지연 유발 시스템 분석
  - 연관 분석: 지연 구간에 따른 개별 시스템의 지표 분석
  - 근본 원인 분석: 문제 시스템의 상세 원인 분석
 
 
#지능형 알람 설정(Smart Alert)
과거의 수집 데이터 학습을 통한 Automatic Alert Threshold 설정

 역동적인 부하에 맞게 적절한 임계치가 자동으로 설정되어 적절한 알람이 발생되는 기능(=Smart alert)

 기본 baseline만 설정하면 그 범위 이상의 경우 알람 발생

실시간 WAS, DB, 트랜잭션, 업무 별 AI 기반 사전 알람 발생 시 연계 분석 기능

 “이상 트랜잭션 탐지” 상세 분석 화면 연계,  트랜잭션 응답 시간 지연 시 해당 TID의 상세 분석 뷰로 연계,
    그 외 기본 알람은 “알람 발생 내역”으로 연계

 

적용사례

지난 해부터 엑셈은 여러 기업에서 PoC를 진행하였는데요, 몇가지 사례를 보여드리겠습니다.

1. A

기존 InterMax를 사용하던 기업이었는데요. 이상탐지 기능을 통해 정확한 알람을 수신하게 되어 운영의 안정성을 높였다는 평가를 받았고, 

장애발생 시 근본 원인 분석을 통해 해결책을 수립하게 되었습니다. 또한 부하 예측 기능을 통해 장애를 미연에 방지하게 되었습니다.

 

 

<A사 적용 화면>

2. B사

운영자에 의존하여 IT 자산을 모니터링하고 장애 발생 시 문제의 원인을 분석했던 대응 절차를 자동화하여, 장애를 인지하는 시점을 앞당기고 

장애 원인 분석에 걸리는 시간을 단축하여 한 단계 진화된 IT 운영 관리 체계 구축이 가능하다는 것을 입증하였습니다.

 

 


<적용 화면 – 근본 원인 분석>

 

 

 

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기획 및 글 | 사업기획팀 박예영


이벤트 | 벚꽃맞이 이벤트

이벤트/이벤트 2019.03.08 16:23

 






기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

이미지 디자인 | 디자인기획팀 김보명

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  • 임연희 2019.03.28 23:50 ADDR 수정/삭제 답글

    나에게 벚꽃은 그냥 꽃이다.

  • jeong 2019.03.29 08:11 ADDR 수정/삭제 답글

    나에게 벚꽃은 또다른 첫눈이다.

    바람에 휘날릴며 떨어지는 벚꽃을 보고 있으면,
    겨울에 맞는 첫눈처럼 설레임과 동시에 기분이 좋아지는 느낌을 받게 되네요.

    • 2019.03.29 08:11 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 2019.03.29 08:17 ADDR 수정/삭제 답글

    나에게 벚꽃은 여행이다.

    벚꽃을 보면서 여행을 가서나 여행 계획을 세우게 됩니다.
    벚꽃은 마음을 둥둥 뜨게 하는 힘이 있네요... 바람에 휘날리는 벚꽃을 보면 저의 마음도 휘날립니다.... 놀고싶다~~~

    • 2019.03.29 08:17 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • hsh 2019.03.29 08:17 ADDR 수정/삭제 답글

    나에게 벚꽃은 커플지옥이다.

    솔로인 나에게 벚꽃은 커플들이 바글바글되는 커플지옥을 생각나게 한다.
    올해도 십센치의 봄이 좋냐를 들으면서 봄을 보내게 될 거 같습니다.

    • 2019.03.29 08:18 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • yangjs 2019.03.29 09:18 ADDR 수정/삭제 답글

    나에게 벚꽃은 짧고 강렬했던 첫사랑의 기억이다.

    • 2019.03.29 09:19 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 2019.03.29 13:59 ADDR 수정/삭제 답글

    비밀댓글입니다

    • 2019.03.29 14:00 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 스물아홉 2019.03.29 14:28 ADDR 수정/삭제 답글

    나에게 벚꽃은 이십대의 마지막 봄이다.

    • 2019.03.29 14:29 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • Nakyup 2019.03.29 19:59 ADDR 수정/삭제 답글

    나에게 벚꽃은 성적발표
    때가 되면 항상 찾아오고 기대도 하지만 기분좋은 일은 없었다고 합니다

    • 2019.03.29 19:59 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 이규승 2019.03.30 11:09 ADDR 수정/삭제 답글

    나에게 벚꽃은 결혼이다.

    너무 좋아서 매달리던 사람과 살랑살랑 봄바람을 맞으며, 벚꽃 향을 마시며,
    벚꽃 길을 걸으며, 분위기에 취해 프로포즈해서 결혼 승락을 받았다.

    그 뒤로 프로포즈한 그 길을 지금도 걷는다.
    이젠 사랑이 만들어준 딸아이와 함께 같이 걷는다.
    그냥 벚꽃만 보면 기분이 좋다 ^^~~

    • 2019.03.30 11:09 수정/삭제

      비밀댓글입니다

    • 지나가다 2019.03.30 17:08 수정/삭제

      읽기만해도 따스해지는 글이네요.~

  • 김동한 2019.03.31 17:37 ADDR 수정/삭제 답글

    나에게 벚꽃은 학자금대출 갚는 시기
    너에게 벚꽃은 봄처녀처럼 노는시간

    • 2019.03.31 17:39 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 이도연 2019.03.31 17:45 ADDR 수정/삭제 답글

    나에게 벚꽃은 뀿이 떨어질 때의 찰나의 행복
    언젠간 사라질 너의 모습을 또 다시 기다려보는 기대감

    • 2019.03.31 17:46 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 유미현 2019.03.31 21:45 ADDR 수정/삭제 답글

    벚꽃은 나에게 매년 한결 따뜻한 현재를 주는데
    난 너에게 추억이리는 이름으로 항상 괴거만 선물한다

  • 2019.03.31 21:45 ADDR 수정/삭제 답글

    비밀댓글입니다

  • 류성민 2019.03.31 22:06 ADDR 수정/삭제 답글

    누군가에겐 벚꽃은 설레이는 그녀와 단 둘이 손 잡고 거니는 것
    나에겐 벚꽃은 그렇게도 예쁘디 멍청이들아 ~노래 부르는 것
    하~ 내짝은 어디에

    • 2019.03.31 22:17 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 김난영 2019.03.31 22:37 ADDR 수정/삭제 답글

    어떤이에게 벚꽃은 연인끼리 가족끼리벚꽃놀이가는 시간
    나에게 벚꽃은 저녁에 맥주에 팝콘 생각나는 시간 ㅋㅋ

    • 2019.03.31 22:38 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 이영우 2019.03.31 22:51 ADDR 수정/삭제 답글

    나에게 벚꽃이란 꽉 막힌 도로,자동차,인파, 길거리음식,황사 하지만 그래도 다시찾아오길 바라는 예쁜 봄 향기

    • 2019.03.31 22:53 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 이지영 2019.03.31 23:17 ADDR 수정/삭제 답글

    벚꽃은 나에게 셈통처럼 설렘을 앉고 기다려지게 만드는 소식지와 같다 ^^

  • 2019.03.31 23:18 ADDR 수정/삭제 답글

    비밀댓글입니다

  • 유석호 2019.04.01 01:20 ADDR 수정/삭제 답글

    나에게 벚꽃은 매년 나도 잊어먹은 내 생일을 상기시키네

    나에게 벚꽃은 올해는 결혼하곘지 생각하게 만드는 설렘

    • 2019.04.01 01:22 수정/삭제

      비밀댓글입니다

  • 2019.04.01 01:22 ADDR 수정/삭제 답글

    비밀댓글입니다

엑세머의 서재 | 4월, 이런 책은 어떠세요?

  

 

곧 4월입니다. '4월'하면 여러분은 무엇이 떠오르시나요? 사실 4월은 공휴일이 없습니다. (ㅠㅠ) 주말을 제외하고 22일 모두 꽉꽉 채워 일을 해야 하는 달입니다. 공휴일은 없지만, 각종 기념일과 이벤트가 있기는 합니다. 4월에는 어떤 기념일과 이벤트가 있을까요? 그 날들에 어떤 책을 읽으면 기분이 UP될까요? 이번 엑세머의 서재 특별판으로 그 이야기를 해보려고 합니다.

 

 

1. 만우절 (4월 1일)

 

<게으름에 대한 찬양>


 세계적인 논리학자, 철학자이자 사회운동가였던 버트런드 러셀의 책입니다. 러셀 특유의 날카로운 유머와 풍부한 지식 덕분에 러셀이 쓴 모든 책들이 다 맘에 듭니다만, 특히 이 책을 재미나게 읽었습니다. 오래 전 쓰여진 책인데도 요즘 시대를 말하는 것 같습니다. 통찰이 들어있기 때문입니다. 그런데 사실 이 분, 전혀 게으른 분은 아닙니다. 뛰어난 학자이면서, 계속 저술 활동을 했습니다. 사회 운동가로서도 맹활약했습니다. 1차 세계대전 때는 반전운동도 했고, 1950년에는 노벨문학상을 수상했으며, 1960년 88세의 나이에도 100인 위원회를 구성해 반핵운동도 했습니다. 이런 분이 게으름을 찬양하다니! 만우절에 읽어볼 만한 책 아닐까요?   

 

 

2. 식목일 (4월 5일)

 

<종횡무진 시리즈>

 

 저자 중 대단한 분들이 많습니다. 이 책의 저자 남경태 선생님은 그 중 단연 압권입니다. 지식의 양이 어마어마합니다. 역사책도 쓰셨고, 철학책도 쓰셨습니다. 소개해 드리려는 종횡무진 시리즈는 역사책입니다. 이 시리즈는 한국사, 동양사, 서양사로 분류되어 있습니다. 역사적으로 궁금했던 사실이 이 책을 읽고 나면 명쾌하게 해결이 됩니다. 이 책에서 얻는 교훈은 하나로 모아집니다. ‘콩 심은 데 콩 나고, 팥 심은 데 팥 난다.’ 역사는 늘 원인과 결과가 있기 때문입니다. 무언가를 심어야 할 것 같은 식목일에 읽기 좋은 책 아닐까요? 

 

 

3. 과학의 날 (4월 21일)

<익스프레스 시리즈: 게놈 익스프레스+그래비티 익스프레스+아톰 익스프레스>

 

 과학책이 지난 2년간 판매량이 2배 가까이 늘었다고 합니다. 자연스러운 현상인 것 같습니다. 사람과 사람, 사람과 사물, 사물과 사물이 연결이 되는 초연결사회에서 사람들은 과학이 궁금해집니다. 생활 속 깊이 과학이 들어와 있고, 과학적 원리를 고민하기 때문입니다. 그런데 여전히 과학의 벽은 일반인들에게는 높습니다. 그럴 때 과학 만화책을 읽는 것도 좋습니다. 어른을 위한 과학 만화도 제법 있으니 다행입니다. 몇 년 사이 출간된 과학 만화 중 눈에 띄는 작품이 조진호 작가님의 위의 세 책들입니다. 민족사관학교 과학 교사 출신이라는 독특한 이력을 가지고 있는 작가분입니다. 아이들에게 쉽게 과학을 가르쳐주려고 했던 노력이 계기가 되어 과학 만화를 그리게 되었다고 합니다. 만화이긴 하나, 깊이가 있고 재미도 있습니다. 과학의 날에 가벼운 마음으로 쥐었다가 푹 빠져들 만한 책입니다. 

 

 

4. 정보통신의 날 (4월 22일)


<부는 어디에서 오는가>


 책 제목은 얼핏 재테크 서적처럼 들립니다만, 절대 아닙니다. 그러나 큰 부를 만들 수 있는 방법이 담겨있는 책은 맞습니다. 특히 정보통신(IT)이 놀라울 정도로 발달했고, 빛의 속도로 업그레이드되고 있는 이 시대에 적합한 내용입니다. 정확히는 경제학 서적입니다. 고전적 경제학을 무너뜨리고, 수많은 플레이어들이 상호작용하며 새로운 결과를 만들어내는 복잡 적응 시스템으로 경제를 이해하는 복잡계 경제학이 주된 내용입니다. 경제는 부를 창출하기 위한 진화 시스템입니다. 부는 진화라는 학습 알고리즘에서 오는 것입니다. 약간 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 그럴 경우 부분적으로 읽는 것으로도 복잡한 이 세상, 더 나아가 복잡계 경제학을 이해하는데 충분합니다. 점점 더 미래를 예측하기 어렵게 만드는 ‘정보통신’의 날에 읽기 좋은 책입니다. 

 

 

5. 법의 날 (4월 25일)

 

<나미야 잡화점의 기적>

 

 XX시 외곽에 자리한 나미야 잡화점은 30여 년간 비어 있던 오래된 가게이다. 어느 날 이곳에 삼인조 좀도둑들이 숨어든다. 이들은 몇 시간 전 강도짓을 하고 경찰의 눈을 피해 달아나던 참이었다. (출처: 인터넷서점 알라딘 책소개) 한국에서 사랑받는 일본 작가 중 한 명인 히가시노 게이고의 소설입니다. 대부분 읽어 보셨을 것입니다. 소설을 좋아하지 않는 분도 술술 읽으실 수 있는 책입니다. 법의 날이라고 딱딱한 법전이나 법률학 책을 보지 않아도 됩니다. 도둑들 이야기로 시작되는 나미야 잡화점으로 충분합니다. 






글 및 도서 추천 | 경영기획본부 고평석 상무

편집 | 사업기획팀 박예영