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미래인을 위한 테크놀로지 교양

미래인을 위한 테크놀로지 교양

: 블록체인, 인공지능, 공유경제 등 IT 핵심 엔진 8가지

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품목정보

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발행일 2019년 08월 26일
쪽수, 무게, 크기 448쪽 | 588g | 152*225*25mm
ISBN13 9788997396948
ISBN10 8997396943

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저자 소개 (1명)

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테크놀로지가 인류 전체와 각각의 인간에게 끼치는 영향력은 아주 지대합니다. 그런 상황에서 만일 우리가 이 엄청난 영향을 끼치는 테크놀로지를 제대로 이해할 수도 경험할 수도 없다면, 이는 우리 삶에 엄청난 리스크로 작용할 것입니다. 여기에서의 경험은 소비자로서의 경험뿐만 아니라 생산자 측면에서의 경험까지 모두 포함합니다.
그래서 일반 사용자인 독자 여러분이 직접 경험하고 실험하지는 못하더라도, 저처럼 수십 년간 테크놀로지에 푹 빠져 살아온 사람이 관련 지식을 잘 압축하고 포장하여 이를 ‘미래인의 교양’으로 전달
하면 어떨까? 하는 아이디어에서 이 책이 탄생했습니다.
--- 「머리말_미래를 사는 모두를 위한 IT 지식」 중에서

많은 사람이 블록체인과 암호화폐를 동일하게 생각하거나 또는 블록체인이라는 기술로 암호화폐를 만든다는 정도만 알고 있다. 하지만 블록체인과 암호화폐는 동의어가 아니다. 암호화폐를 운용하고 관리하는 것은 블록체인의 자연스러운 기능이자 여러 기능 중 하나일 뿐이다. 블록체인은 암호화폐만을 위한 기술이 아니다. 블록체인은 데이터 구조, 알고리즘, 통신 방법, 암호 기술 등 다양한 기술요소가 포함된 복잡하고도 종합적인 기술 세트이며, 다양한 분야에 응용될 수 있다. (중략)
암호화폐가 블록체인 네트워크에서 생성되고 통용되는 것이 일반적인 블록체인의 모습이지만, 암호화폐가 반드시 블록체인의 필수 요소라고 볼 수는 없다. 암호화폐가 없는 블록체인도 존재할 수 있다. 하지만 그럴 경우 블록체인 검증에 참여한 이들에게 어떤 방식으로 보상을 제공할지, 그리고 수수료 지불은 어떤 방식으로 처리할지에 대한 이슈를 해결해야 한다. 만일 그런 이슈가 없다면, 그것은 명확한 목적을 가진 제한된 참여자만 이용하는 프라이빗 블록체인이거나 또는 블록체인의 비전을 충실히 구현하였다기보다는 그저 블록체인의 개념이나 기술 일부를 가져다 이용한 정도일 가능성이 높다.
--- 「PART 1. 블록체인, 미래를 위한 새로운 아키텍처」 중에서

클라우드의 실제 사용 효과에 대한 이해를 돕기 위해 한 기업이 온라인 쇼핑몰 사업을 시작하는 상황을 예로 들어 보겠다. 과거의 방식으로 온라인 쇼핑몰을 구축하기 위해서는 우선 서버 컴퓨터를 구매하고, 서버를 구동하는 데 필요한 각종 소프트웨어들도 구매해서 설치해야 한다. 쇼핑몰에서 사용되는 수많은 상품 이미지 파일을 저장해야 하기 때문에 하드디스크도 충분히 준비해야 한다.
서버는 값비싼 자원이다. 예상 고객 수에 따라 수십, 수백여 대 또는 그 이상의 서버가 필요할 수도 있으며, 그럴 경우 상당한 하드웨어 및 소프트웨어의 구매 비용과 유지보수 비용이 발생한다. 모든 장비와 소프트웨어를 설치하고 관리해야 하며, 시스템 운영 중 문제가 발생할 경우에 대비해 전문적인 기술을 가진 엔지니어도 있어야 한다. 갑자기 트래픽이 몰리거나 장비가 고장나는 등의 특별한 상황에 대비해 추가적인 컴퓨터 자원, 즉 예비 자원도 마련해 두어야 한다. 그 외에도 시스템의 설치, 운영, 유지보수를 위한 많은 요소가 존재한다. 한때는 모든 기업이 이런 방식으로 많은 비용을 들여 값비싼 컴퓨터 자원들을 구매해서 직접 설치하고 관리해야 했으며 그것을 당연하게 생각했다. 다른 방법이 없었기 때문이다.
하지만 클라우드를 이용하면 그러한 부담에서 상당 부분 벗어날 수 있다. 클라우드 사용자는 필요할 때 필요한 만큼의 서버, 저장소, 애플리케이션을 빌려서 이용하면 된다. 사용자는 언제 어디서 어떤 기기로든 클라우드 서비스를 이용할 수 있다. 클라우드 이용 요금은 측정된 컴퓨터 자원의 사용량에 따라 사용자가 이용한 만큼 과금된다.
--- 「PART 3. 클라우드, 모든 서비스의 토대」 중에서

빅데이터에서 중요한 것은 ‘속도’다. 데이터를 쏟아내는 원천이 늘어나고 양 또한 막대해짐에 따라 이제는 기업이 분석할 수 있는 속도보다 더 빠르게 데이터가 축적되고 있다. 이러한 추세는 앞으로 점점 더 가속화될 것이다. 시장조사기관 IDC에 따르면, 전 세계 데이터양은 매년 빠르게 증가해 2025년에는 175제타바이트(ZB: Zettabyte, 1ZB는 1조 GB)에 달할 것으로 전망했다. 빅데이터에서 관심을 갖는 데이터는 취합해서 모아 놓은 정적인 데이터세트가 아니라 계속해서 빠르게 실시간으로 유입되는 유동적인 데이터 흐름이다. 그렇기 때문에 기존 방식과는 다른 새로운 접근 방식과 새로운 기술이 필요할 수밖에 없다.
--- 「PART 4. 빅데이터, 기업의 궁극적인 디지털 자산」 중에서

동일한 자율주행 시스템을 사용하는 차량이라면 차량 모델이 달라도 운전자가 같다고 볼 수 있다. 만일 자율주행 시스템들 간에 데이터가 공유되고 이를 통해 학습한다면, 동일한 자율주행 시스템이 탑재된 차량 100대가 단 하루만 도로에서 운행해도 100일치의 운전 경험을 쌓게 되는 것과 마찬가지다. 이것은 일종의 ‘집단 학습(Group Learning)’인데, 만일 자율주행 시스템의 인공지능이 집단 학습을 통해 엄청난 속도로 운전 경험을 쌓아 나가게 되면 안전성이 빠르게 개선될 수밖에 없다. 인공지능은 한 번 학습한 것은 절대 실수하지 않기 때문이다. 집단 학습은 혼자서 하는 개별 학습과 달리 다양한 방식으로 상대방과 상호작용하면서 수행하는 학습으로, 사람들 간의 집단 학습과 같은 맥락에서 인공지능도 집단 학습이 가능하다.
그러한 안전성을 강화하려는 노력을 통해 특정 시점에 이르러 자율주행 시스템이 운전하는 차량이 인간 운전자가 운전하는 차량보다 안전하다는 인식이 사회적으로 확산되면, 자율주행차에 대한 안전성 논란은 사그라질 것이며 보급이 크게 가속화될 것이다.
--- 「PART 6. 자율주행차와 드론, 자율머신의 시대가 온다」 중에서

우리의 지식이 확장됨에 따라 우리는 과거, 현재, 미래의 일부라는 것을 깨닫게 됩니다. 그리고 확장된 지식을 바탕으로 과거 자신의 실수와 부주의를 깨닫고 또한 현재를 살아가는 자신의 모습을 더욱 잘 이해할 수 있으며, 궁극적으로는 자신의 미래를 예측하면서(최소한 미래에 대한 몇 가지 시나리오를 갖고서) 올바른 방향으로 자기 자신을 이끌 수 있게 될 것입니다.
무엇보다 중요한 사실은 이제 우리는 우리를 둘러싼 거대한 구조를 이해하지 못한 채 변화에 휩쓸리는 그런 무력한 존재가 아니라, 구조의 일부라는 사실을 명백히 깨닫고서 변화를 주도하거나 최소
한 변화를 이해하는 존재가 되었다는 점입니다.
--- 「맺음말_변화를 이해하고 주도하는 삶을 위하여」 중에서

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