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

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 :)

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 적용합니다.

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 미래의 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

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영

이미지 디자인 | 디자인기획팀 김보명

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

‘테크 인 시네마(Tech in Cinema)’ 코너 소개

영화 <인터스텔라(Interstellar, 2014)>

'과학적 호접지몽(胡蝶之夢)'의 경지

‘테크 인 시네마(Tech in Cinema)’가 소개할 세 번째 영화는 국내 천만 관객을 돌파하며 과학 열풍을 일으켰던 크리스토퍼 놀란 감독의 <인터스텔라(Interstellar, 2014)>입니다. 

 이 영화의 토대를 이루는 복잡한 과학 이론들(상대성 이론, 웜홀 이론 등등)을 관람 전에 공부하지 않더라도 주요 내용을 이해하는 데 큰 지장은 없을 것 같습니다. 블록버스터이니만큼 관객에게 스토리를 따라가는데 필요한 적절한 설명을 제공하고, 가족애라는 보편적인 감성에 호소하기 때문이죠. 웰메이드 SF 블록버스터임에 틀림없다고 생각합니다.

기획 및 글 | 사업기획팀 김태혁

작년 12월 IT Trends 2019에서 5G와 AR/VR에 대하여 언급하였습니다. 이번에는 이어서 5G가 가져올 세상에는 어떤 콘텐츠들이 성행할지, 실질적으로 사용자가 어떤 변화를 느낄 수 있을 것인지 살펴보겠습니다. 정말 비싼 5G 스마트폰을 서둘러서 구매할 가치가 있을까요?

　<출처: Getty Images>

 필자는 정보를 찾을 때 주로 유튜브를 많이 활용합니다. 저처럼 여러분들도 유튜브를 자주 보실 것 같은데요. 유튜브에서 영상을 찾아 보려고 하는데, 만약 로딩이 오래 걸린다면 어떻게 하시나요? 저는 기다림을 참지 못하고 답답해서 꺼버리거나, 무한으로 새로고침(F5) 하곤 합니다. 이렇게 콘텐츠 소비가 주로 모바일/온라인에서 이루어지면서, 사용자들은 콘텐츠를 소비하기위해 기다리는 것을 참지 못한다고 하네요. (저와 같은 사용자들이 많은 것 같습니다.ㅎㅎ)

 지금은 대부분 LTE(4G)를 사용하고 있는데요, 기다리는 것을 참지 못하는 이용자들의 특성을 반영하여 4G는 콘텐츠 품질을 떨어뜨리더라도 즉각적으로 소비가 가능하도록 하였습니다. 그러나 5G 기술이 성숙되었을 때는 지금보다 100배 가량 빠른 전송속도를 갖추게 됩니다. 그래서 고화질, 고품질 콘텐츠를 빠르고 안정적인 스트리밍을 통해 시청할 수 있게 되는 것이죠.

본문 외 reference

STARTUP4, 5G와 콘텐츠 산업의 변화 전망

ChosunBiz, 가상현실, 5G 콘텐츠 전쟁의 핵심으로

BLOTER, 이통3사 5G 경쟁, 어떤 콘텐츠 보여줄까

기획 및 글 | 사업기획팀 박예영