나는 주식을 한다.

그리고 이 책을 살 때 즈음에 관심있었던 분야는 4차산업혁명이었다.

ai스피커를 사서 틀어보고

블록체인 관련 글도 여기저기서 찾아보다가

ot 트렌드 스페셜 리포트 2018라는 제목의 책을 발견해서 주문하게 됐다.

책을 산 이유는, 인터넷에서 접할 수 없는 새로운 내용을 알고 싶어서였는데,

다른 것들은 모르겠는데

AI스피커같은건 계속 새제품이 나오고, 업데이트도 꾸준히 되고 있어서

이 책의 도움은 받지 못했다.

그냥 인터넷을 통한게 더 빠른것같다

다른 분야는 그냥저냥 괜찮았다.

IT 트렌드 스페셜 리포트 2018은 대학교 교양 과목 IT 트렌드의 이해라는 과목을 통해서 접하게 되었습니다. 그런데 수강신청을 취소하게 되어 다른 친구에게 주었습니다...... 그래서 솔직히 딱히 할말은 없지만ㅠㅠ 친구 말에 의하면 생각보다 전공과 관련된 영역이 아니라 어려웠지만 교재 내용 자체는 재밌고 창의성을 요구하는 것들이 많아 책을 추천한다고 하였습니다. 저도 나중에 시간이 되면 책을 빌려 읽어볼 예정입니다. 제 리뷰가 도움이 되었는진 모르겠지만 다른 분들의 리뷰도 보시고 결정하셔야 될것 같습니다. 그럼 이만...

현재 4차 산업혁명으로 향하는 기술의 변화는 계단 형태로 발전하는데, 작은 변화들이 모여 어느 순간 의미 있는 큰 변화를 만들어낼 것이라 전망한다. 우리가 모르는 것은 그 변화의 임계점이 언제 오는지인데, 눈앞의 현실만 보는 대다수 사람들은 임계점이 오기 전에 그런 변화를 믿지 않는다고 말한다. 그러나 변화의 임계점이 왔을 때 이미 변화에 대응할 수 있는 내공과 역량을 갖추면 기회가 주어진다고 이 책은 주장하고 있다. 이 책은 현재 IT트렌드 7가지를 비즈니스 관점과 기술 관점으로 나눠 자세히 설명해주고 있다. 일단 인공지능의 경우 기업에서 인공지능을 활용한다는 것은 비즈니스에서 발생하는 데이터를 모으고, 그 데이터에서 가치를 만들고, 그 가치가 잘 적용되도록 기존 프로세스를 변경하는 것을 의미한다고 설명하고 있다. 특히 근간 기술인 머신러닝의 성능은 투입되는 데이터의 양과 질에 좌우되는데, 그래서 데이터가 잘 수집, 저장, 관리되지 못하는 영역에는 쓸 수가 없다고 말한다. 기업에서 인공지능을 제대로 활용하기 위해서는 데이터 거버넌스, 즉 데이터 관리 체계부터 갖추어야 한다고 언급한다. 

이를 통해 사업별로 분절된 데이터를 통합해 저장하고, 데이터를 잘 활용할 수 있는 환경을 만들어야 하며, 데이터 품질을 관리해야 하고, 데이터를 안전하게 보호해야 한다는 것이다. 향후 인공지능 영역에서는 전문기술을 가지고 있지 않은 기업에서도 쉽게 머신러닝을 쓸 수 있도록 도와주는 머신러닝 솔루션 제품이나 클라우드로 제공되는 머신러닝과 같은 분야가 성장할 것이라 전망하고 있다. 특히 이 책에서는 인공지능과 관련된 알고리즘과 온라인 광고업체에서 활용하는 인공지능 기술들을 소개해주고 있는데, 무언가를 만드는 부분과 만든 것을 평가하는 부분이 서로 대립하면서 성능을 계속 좋아지게 만드는 GAN 알고리즘을 통해 해상도가 떨어지는 그림을 학습한 후 픽셀들을 생산하게 해서 고해상도의 선명한 그림을 만들 수 있다거나, 시각정보와 관련해서는 CNN, 음성인식이나 텍스트 분석을 위해서는 RNN을 주로 사용한다거나, 또는 온라인 광고업체에서 에어로 스파이크를 NoSQL 데이터베이스로 가장 많이 사용하며 머신러닝 도구로는 사이킷런, 스파크 MLlib, 아파치 머하웃을 많이 사용한다는 것을 설명하고 있다.

이어서 블록체인에 대해 언급하고 있는데, 개인적으로는 이 부분에서 가장 많은 지식을 얻을 수 있었다. 현재 기존 금융권에서는 블록체인의 장점을 활용하면서 일부 기능을 제한하거나 맞춤형 설계가 가능한 비공개 블록체인을 선호하고 있다고 말한다. 예를 들어, 금융업무를 개발한다면 거래 당사자인 은행에는 모든 권한을 주고 거래를 감독할 의무가 있는 금융감독기구 및 중앙은행에는 읽기 권한만 부여하는 게 가능하다는 것이다. 공개 블록체인의 경우 초당 4~7번의 거래만 처리할 수 있기 때문에 처리 속도가 느리고 모든 거래 기록을 저장하는 구조이기 때문에 용량 한계도 존재하며 오류가 발생할 때 책임을 물을 주체가 없다는 단점이 있다고 한다. 그런데 파이도레저 같은 비공개 블록체인은 초당 3천건 이상 거래를 처리하고, 개인 인증, 문서 인증, 거래 인증 등 다양한 서비스 인프라로 확장이 가능하다는 장점이 있다고 한다. 그럼에도 불구하고 블록체인 기술을 원점에서부터 다시 검토해보아야 한다고 말한다.

블록체인의 근본 철학은 다수에 의한 합의를 기반으로 하기 때문에 특정 거래를 검증하려면 블록의 모든 내용을 검증해야 한다고 설명한다. 이 지점에서 중앙 집중식 같은 효율은 존재하지 않는다는 것인데, 모든 거래를 검증해야 하기 때문에 시간이 많이 소요되고 네트워크 비용 또한 높아진다는 말이다. 비공개 블록체인도 근본적인 문제는 해결되지 않는다고 언급한다. 네트워크 참여자가 많아질수록 네트워크가 분산되어 비용절감은 되겠지만 그만큼 거래량이 증가하며 거기에 비례해서 검증량도 증가한다면서 말이다. 그만큼 합의에 도달하는 데 걸리는 소요시간도 늘어나기 때문에 빠른 검증 결과가 중요한 서비스에서 블록체인을 무작정 도입하는 것은 적절치 않다고 조언한다. 또한 보안에 강하다고 통칭해 설명하기는 하지만 명확하게 따지면 블록체인은 무결성에 특화되어 있을 뿐이고, 기밀성을 해결하려면 암호화와 난독화가 추가된 모듈을 사용해야 한다고 설명한다. 디도스에서 자유롭다는 이야기도 맞지 않다고 하는데, 분산된 노드를 통해 네트워크에 대량 스팸 거래를 발생하는 공격이 가능하기 때문이라 한다.

금융서비스에서 가장 민감한 프라이버시 이슈도 해결이 어렵다고 한다. 개인정보보호법을 비롯한 각종 규제 사항에서는 수집할 수 있는 항목이나 정보를 저장하는 기간 등을 지정해주는데, 그 상세 내용이 바뀔 경우 중앙 집중식이라면 법 규제에 따라 데이터베이스 내용을 수정하면 그만이지만 블록체인을 기반으로 하면 과거 내용까지 모두 열람이 가능하므로 완벽한 삭제가 불가능하다는 것이다. 또한 문제가 발생했을 때 민첩성도 떨어진다고 설명하는데, 블록체인은 분산 구조이기 때문에 모든 네트워크 참여자가 재빠르게 보안 패치를 적용하도록 유도하는 게 현실적으로 불가능하다고 언급한다. 전반적으로 비공개 블록체인은 실시간 처리가 중요하지 않거나 정보 공유가 우선인 영역에서는 좋은 해결책이 될 수 있으며, 금융권 기업이라면 비공개 블록체인을 통해서 간단한 프로젝트를 하며 기술과 운영 노하우를 축적해야 할 시기라고 조언한다. 이를테면, 인증 관련한 일이나 간단한 문서 저장 정도가 적합하다는 것이다.

비금융권의 경우 기존 인프라를 블록체인 기반으로 대체한다고 해도 비용이 절감된다는 보장이 없고, 기존 서비스의 영역과 블록체인의 접점도 그다지 많지 않기 때문에 현재로서는 완전히 무시하는 것도 좋은 선택지라고 조언한다. 블록체인의 단점을 개선하려는 많은 시도들이 현재 발생하고 있는데, 이를테면 공개 블록체인은 전자 서명 데이터와 거래 데이터를 보관하는 블록 크기를 1MB으로 제한하고 있어서 블록 생성 속도가 저하되고, 거래 데이터 등록을 위한 수수료 비용이 증가하는 문제점이 있다고 한다. 이 문제를 해소하는 방법으로 전자서명 데이터와 거래 데이터를 분리하는 세그윗 기법을 제시하고 있으며, 분리된 거래 데이터를 거래 당사자 간 저장하며, 일정 횟수나 시간이 지나면 한번에 블록체인에 등록해 속도와 거래 수수료 증가를 줄이는 라이트닝 네트워크도 제시되어 있다고 한다. 또한 모든 노드가 모든 거래 장부를 보관해 생기는 속도 저하를 해결하고자 일부 노드가 일부의 거래 장부만을 보관하면서도 기존처럼 높은 안정성을 갖추는 기술인 샤딩도 연구 중이라 한다. 

이어서 AR/VR 영역으로 넘어간다. AR과 VR을 다 취하고 있는 MR은 테마파크 놀이기구로 사용자가 디바이스를 사야 하는 진입장벽이 없다고 말한다. 그래서 가정용 VR 디바이스가 확산에 어려움을 겪고 있는 반면 MR은 테마파크를 중심으로 이미 시장이 형성되었다고 설명하고 있다. VR이 게임이나 엔터테인먼트 말고는 적합도가 떨어지는 반면 AR은 게임을 포함해 모든 분야에 적용하기 용이하기 때문에 이 시장을 먼저 바라보아야 한다고 언급한다. 그리고 VR 콘텐츠가 빨리 늘려면 콘텐츠 제작 플랫폼을 표준화하고 어느 디바이스에서든 사용할 수 있는 개방성을 유지해야 한다고 말한다. 손쉽게 VR 콘텐츠를 제작할 수 있는 환경을 만들고, 만들어진 콘텐츠를 공개하거나 유통할 수 있는 앱스토어 같은 전용 VR 플랫폼이 확보되어야 이 산업이 활성화 될 수 있다고 조언한다. 그 다음으로 챗봇에 대해 설명하고 있다. 일단 이 분야는 다양한 솔루션 사업자 덕분에 개발할 수 있는 수준이 평준화되어 있으나 기술적인 요소가 완벽하게 준비되어 있다고 할 순 없다고 한다. 특히 한국어 처리에 대한 완성도가 떨어지기 때문에 서비스 기획력을 많이 필요로 한다는 것이다.

챗봇 뿐만 아니라 새로운 기술을 업무에 적용하려면 기존 업무가 얼마나 디지털화되어 있는지에 대한 점검이 반드시 선행되어야 한다고 말한다. 챗봇에서는 사업 지식을 학습시킬 수 있는 데이터를 잘 정리하는 일이 가장 중요한데, 음성 통화로 진행된 고객 응대, 이메일 문의사항, 소셜 미디어의 댓글 등을 잘 모으고 정제하고 더 나아가서는 기업 내부의 정책과 업무프로세스를 개선해야 하는 게 선결과제라는 것이다. 학습 데이터가 부족하다면 STT를 활용해 과거 음성 데이터를 변형하는 것도 가능하다고 한다. 또한 챗봇 내에서 주문과 결제가 가능하도록 하거나 웹이 구동되더라도 카카오톡 아이디나 전화번호 등을 이용해 로그인 절차가 생략되게 하는 등 사용자 경험 요소에 특별히 신경 써야 한다고 조언한다. 그 밖에도 업계에서는 자연어 인식률이 90% 이상 되어야 정상적인 서비스를 할 수 있다고 이야기하는데, 현재 영어의 경우는 93% 정도지만 한국어는 70% 수준으로 보는 게 정설이라 한다. 결국, 국내에서 챗봇으로 서비스를 한다면 대화 맥락을 이해하는 정확도가 50%도 안 된다는 이야기라는 것이다.

이어서 사물인터넷 분야를 이야기하고 있는데, 헬스케어의 경우 고려대학교 안암병원이 헬스케어 분야 전용 클라우드 플랫폼을 만들었다는 것과 2016년 기준으로 국내 스마트팩토리 설비를 구축한 기업은 총 1240개사라는 것, 그리고 이를 통해 불량률 감소, 원가절감, 시제품 제작기간 단축 등을 실현해 생산성이 25% 향상된 것으로 나타났다는 결과가 인상적이었다. 스마트팩토리의 경우 각 산업별 제조환경이 다른 데서 발생하는 차이점으로 인해 원천 문제를 해결할 수 있는 솔루션이 탄생하기란 쉽지 않을 것이라 전망한다. 한 기업의 모든 데이터를 통합하려면 공정에 투입되는 모든 장비를 연결해야 하는데, 그러려면 막대한 투자비가 들기 때문에 적용 범위 설정, 운영 모듈과 조업 데이터와의 연계성 문제 등을 고려해 다소 느린 속도로 진행될 것이라 언급하고 있다. 또한 비콘에 대한 사례를 통해 사물 인터넷 시장이 만만치 않다는 것을 설명하고 있는데, 시장 분석 업체 포레스터 리서치에 따르면 비콘 서비스를 사용하는 소매업자는 3%에 불과하며, 16%만이 추후 서비스 도입을 고려 중이라 한다.

반짝 성장했다가 시들어버린 비콘의 실패원인은 사물인터넷의 근본적인 문제와 동일한데, 고객 중심 사고가 아니라 공급자 중심 사고 때문이란 것이다. 고객이 특정 위치에 진입할 때 쿠폰이나 이벤트 정보를 알려주는 게 고객경험의 전부였다는 말이다. 비콘이 실패하면서 리테일 기업들은 대고객 서비스보다는 매장 운영 효율화나 물류 고도화, 그리고 인건비 절약 등으로 사물 인터넷 전략을 수정했는데, 특히 각종 센서 기술을 활용한 무인점포나 self-checkout은 최근 리테일 기업의 가장 큰 관심사라 설명한다. 그런데 리테일 사업자가 무인점포를 구축한다면 판매 제품의 무게, 길이, 포장상태, 가격 등을 포함한 모든 정보를 측정하고 저장해야 하며, 이는 사람이 수작업으로 해야 할 일이란 것이다. 또한 판매 제품에 RFID 칩을 장착하는 것 역시 사람의 손길이 가야한다고 말한다. 인건비를 줄이기 위해서 시작한 무인점포인데 오히려 일반 점포보다 더 많은 인건비가 들 수도 있다는 말이다.

이를 해결하려면 점포가 일정 수를 넘어서야 하며, 중앙에서 기본적인 데이터베이스를 공통으로 구축하고 각 지점에서의 업무를 최소화해야 할 필요가 있다고 조언한다. 규모의 경제를 이루어야만 사물인터넷 기반 사업이 의미 있는 성과를 만들어낼 수 있다면서 말이다. 그 다음으로 자율주행차의 경우 관련 국내 법령은 국내 업체의 개발 계획에 의존할 텐데 현재로서는 2025년쯤으로 전망된다고 말한다. 또한 인공지능 비서 서비스는 다른 IT기기를 제어하는 기능을 이용해 자사 제품을 통합적으로 운영하는 효과를 발휘하고 있다고 설명한다. 즉, 인공지능 스피커는 고객을 자신들의 서비스에 가두어두는 잠금 효과가 있기 때문에 사용 행태에 대한 데이터를 효율적으로 수집하면서 자신들의 인공지능 서비스의 업그레이드와 트렌드 예측 및 커머스 등에 활용할 수 있을 것이라 말한다. 이 책은 전반적으로 현 IT 트렌드에 부합하는 비즈니스 요소와 기술 요소를 적절히 잘 설명하는 좋은 참고서적이라 할 수 있겠다.