코로나19로 인해 유명 박람회들이 죄다 연기, 혹은 취소되는 상황에 올해가 끝나가는 이제야 참가할만한 기술 박람회를 맞이할 수 있게 되었다. 한국전자전은 내년으로 연기되었지만, 반도체대전은 올해 개최된다는 것을 보고 거리는 다소 있지만 참관을 결정하게 되었다. 이와 함께 마침 일정이 겹치게 되어 2020 국제인공지능대전도 같이 둘러보기로 했다.
다만 경제 상황이 악화되었던게 문제인지, 작년에 비해서 규모나 분위기가 많이 위축되었다는 점이 많이 느껴져 아쉬움이 남았다. 보통은 전시 마지막날 참관을 하곤 했는데, 올해는 어쩌다 보니 개최 첫날 오전 타임이어서 그럴지도 모른다는 생각이 들었지만, 사회적 거리두기와 맞물려 박람회에 방문한 사람 수가 줄었다는 느낌은 어쩔 수 없는 것 같았다.
2020 국제 인공지능대전
국제인공지능대전에서는 AI와 관련된 HW 및 SW 등 다양한 서비스를 제공하는 기업들을 만나볼 수 있었다. 크게 AI 학습용 GPU서버(Nvidia와 협력 관계를 맺는 회사들이 종종 보였다.), 데이터 학습 및 가공, 그리고 AI모델을 서비스로 제공하는 회사로 크게 분류할 수 있었을 것 같다.
특이했던 점은 기업 대부분이 소규모 혹은 스타트업에 가까웠다는 점이다. 그만큼 AI의 힘을 빌어 핀포인트로 제공 가능한 서비스가 많아졌고, 그와 더불어 AI로 창출 가능한 사업 가능성이 다변화되었음을 의미하는 것 같았다.
기억에 남는 기업이 두 곳 있었는데, 하나는 인피닉이라는 기업이었다. 기존에는 임베디드 및 QA서비스 제공을 하다가, 최근 데이터 관리 사업을 시작한 것으로 보인다. 데이터 수집부터 QA까지 전반적인 전반적인 구축 시스템을 제공하며, 박람회에서는 그 결과물로 영상처리를 기반으로 상품 목록을 자동 인식하는 무인 점포 시스템을 시연 중이었다.
또하나의 기업은 코어닷투데이라는 기업이었다. 이곳의 컨셉은 데이터 스토리텔링이라는 개념이었는데, 내가 어떠한 데이터를 분석한 방식을 Jupyter Notebook을 이용해 업로드하여 사람들에게 공유하는 사이트였다. 어쩌면 Kaggle과 유사한 형태인데, 차이점이라면 Kaggle은 기업이 제시한 내용을 해결하는 곳이라면, 이곳은 이용자들이 자신의 주제로 분석하는 과정을 업로드하는 곳이었다. 자기 이론에 맞게 데이터를 분석할 수 있기 때문에 정보의 자유도가 더 높아질 수 있을 것 같고, 좀 더 사용자 중심적일 수 있다는 장점이 돋보이는 서비스라고 생각했다.
2020 반도체대전
SEDEX에서 가장 기억에 남았던 기업은 파스텍이라는 기업으로, 모터 및 컨트롤러 전문 개발 업체였다. 반도체 장비는 극한의 정밀도를 필요로 하는 만큼 로봇에 사용되는 모터 등의 정밀한 제어가 필수적이다. 모터 토크 유지, 3축 등 다양한 방향으로의 정밀 제어를 시연하는 기업이었다.
반도체대전 역시 작년에 비해 아쉬움이 좀 있었는데, 장비나 기술 시연의 규모가 상당히 줄었다는 느낌이 들었다. 그나마 하이닉스/삼성이 자리했고, 램리서치의 경우 간단한 기업 소개 정도만 남아 있는 모습이었다. 거의 기업 시연보다는 해당 박람회에서 기업 간 미팅을 위한 자리를 마련한 곳이 대부분이었던 것 같다.
기술의 발전은 정말 어마어마한 속도로 이루어진다는 것을 실감할 수 있다. 불과 반년도 채 지나기 전에 5G통신 세미나를 다녀왔는데, 벌써 6G를 내다보고자 하는 컨퍼런스가 열리고 있으니 말이다.
물론 세미나와 컨퍼런스의 목적에 차이가 있다지만 보는 입장에서는 이제 막 신기술이 상용화되어 있는데 벌써 그 다음세대 기술의 로드맵을 짜고 있다는게 놀랍기만 할 따름이다.
오전에 진행된 기조 강연을 통해 6G 기술의 방향성에 대해 간단히 논하고, 오후에는 기술/비즈니스/서비스의 3가지 트랙을 주제로 하는 6G통신 관련 강연을 진행하였다. 아무래도 차세대 기술에 관심이 있다 보니 모바일 테크놀로지쪽 트랙을 쭉 들었는데, 끝나고 주제를 보니 비즈니스쪽 강연도 상당히 들어볼 만 했을것 같다는 생각이 들었다.
입장할 때 받은 물건들(클립보드 빼고). 식권, 발표자료(사전예약했더니 줬다), 주관사인 한경 신문까지. 상당히 알찬 구성(?)
당일날 예상외로 버스가 밀려 시작시간에 거의 맞춰 도착했는데, 사전예약 참가자 선착순으로 발표자료집을 배부한다고 해서 못받을 줄 알았건만 의외로 수가 꽤 남았다. 넉넉히 준비했거나 아니면 빠진 사람이 그만큼 많거나... 그래도 덕분에 듣지 못한 트랙쪽 자료 역시 확보할 수 있어 맘에 들었다. 다른 컨퍼런스는 이런식으로 확보가 안되니 영상공개라도 하지 않으면 아쉬움이 남을 수밖에 없다고 생각한다.
기조강연 I. 6G 기술 방향 및 국가 R&D 전망
( 최성호 정보통신기획평가원 미래통신천파 PM )
시작하면서...
- 지난 19년 화웨이 사의 회장 런정페이는 5G 기술은 비록 내줬지만 6G기술에 선점을 점하겠다고 발표했다. 이미 18년부터 6G기술 개발을 시작하여, 중국 과기부(MOST)에서 R&D를, 공신부(공업신식화부)는 30년 상용화를 목표로 5년 1,400억대 투자를 진행하였다,
- 이는 중국이 지금까지 통신분야 선점에 있어서 지속적으로 밀려왔던 점으로 인한 것이라고 볼 수 있는게 / 3G통신때는 중국 독자규격에 가까운 TD-SCDMA 규격으로 시작하다 보니 국외 확장에 사실상 실패하였고 / 4G 당시에는 TD-LTE 규격은 나름 국제 표준에 반영도 되었으나 시장 확산이 미비 / 5G기술의 경우 한국과 거의 비슷하게 진행하였으나 상용화 지연으로 인해 한국에 비해 뒤처져버렸다.
- 새로운 통신규격은 먼저 누가 표준을 제시하고 상용화에 성공하는가의 문제라고 할 수 있으니, R&D부터 조기에 착수하여 최초 표준/상용화를 주장하겠다는 것이다.
- 물론 중국만 6G개발을 할 리는 없고, 미국/유럽국가 역시 각 DARPA 프로젝트/6G summit 개최 하는 등 발빠르게 움직이는 모습을 보이고 있다.
왜 6G인가?
- 이제 드디어 5G기술이 상용화되었는데 왜 벌써 6G개발을 시작하는 건지 의문을 품을 수도 있을 것이다.
- 5G 상용화가 어떤 과정을 거쳐왔는가를 remind해보면 어느 정도 답이 보이는데, 사실 5G기술 역시 이미 11년부터 그 기미를 보이기 시작했다. 사실 13년 이전까지는 mmWave(28GHz~최대 100GHz 대역)을 이용한 통신이 사실상 불가능하다고 여겨졌는데, 14년 ITU회의에서 삼성이 기술 시연을 해보이고, 15년 WRC-15에서 최초로 안건 제의까지 하는 쾌거도 보인다.
- 사실 세대를 거듭하는 기술이 항상 이런 방식으로 개발된다. 당장 근처의 CPU만 봐도 현세대 제품이 출시한 시점에서 이미 다음-다다음 세대까지도 연구개발이 진행중인 경우가 많다.
- 이미 18-19년도에 6G기술 연구개발이 시작을 맞이햇으니, 이 속도라면 빠르면 27, 늦어도 30년 전후로는 기술 상용화가 가능할 것으로 전망하고 있다.
6G 기술이 무엇인가?
- 지난 3월 핀란드에서 6G통신 서밋 행사가 있었는데, 그곳에서 각 회사들이 6G기술에 대한 전망을 내놓았다.
- 화웨이는 상당히 진보적인? 전망을 제시했다. '무한에 가까운 통신 용량 + 0에 가까운 통신 지연'을 예측하였고, AI가 6G기술의 주요 핵심일 것이며, 300km고도 저궤도 위상을 활용하여 1ms대 지연 통신이 가능해질 것이라 예측했다.
- 에릭슨은 상대적으로 보수적인 전망이다. 지연은 최소화하고, Real-time AI를 활용하게 될 것이라 보고 있었다. 대체로 5G에서의 확장에 가깝게 보고 있었다.
- 삼성의 경우 현 5G통신이 갖는 지연 등의 한계가 극복될 것이라고 보며, 기존 성능이 극대화될 것으로 예측하였다.
- 이러한 의견들을 종합할 때 대체로 6G통신의 방향성은 5G통신이 갖는 특징을 극대화한다고 볼 수 있다. 트래픽 용량을 확장하고(현 20Gbps수준 >> 최대 1Tbps까지), 지연을 감소하는 것을 목적으로 한다.(현재 무선 10~1/유선 수십ms대 >> 유선 기준 수ms급으로). 높은 주파수 대역으로 인한 커버리지 문제는 드론 등을 이용해 확장하며, 네트워크 자원 관리에 있어 AI가 본격적으로 활용될 것으로 보고 있다.
어떻게 6G기술을 적용할 것인가?
- 이제 막 시작한 입장에서, 적극적으로 고위험군/도전적 R&D를 추진할 필요가 있다고 볼 수 있다.
- 2023년 진행될 WRC-23에서 누가 표준 선점을 가장 먼저 하느냐의 문제 역시 존재한다.
- 이정도 스케일의 R&D사업의 경우, 누구 하나만 잘하는 것이 아닌 국가와 산업체 간의 체계적인 협력이 있어야 상용화까지 실현이 가능하다고 볼 수 있을 것이다.
기조강연 II. LG AI Inside
(김주민LG전자 인공지능연구소소장)
첫 기조강연이 이론이라면, 두번째는 실사례(가 될 것들)을 보여준다는 느낌이었다. 크게 문장으로 옮길 만한 내용이 많지는 않았다.
대체로 중심이 되는 내용은 AI 머신러닝 방식의 큰 변화가 생길 것이라는 것.
기존의 경우 서버 내에서 학습과/인터페이스를 모두 처리하고, 기기는 단순 데이터만을 전송했다.
이것이 과도기에서는 기기측에서 데이터를 전처리 후 전송, 서버측은 학습만을 하도록 될 것이고
마지막은 Federated AI라고 해서 서버측은 모델을 담당하여 보충할만한 지식을 추가해주고, 기기측에서 학습과 인터페이스 역할을 모두 수행할 수 있게 될 것이라고 한다.
추가로 현세대 딥러닝은 특정 task에만 적용 가능하다는 한계가 있지만, 점점 범용의 목적으로 사용한 AI가 개발될 것이라고 보고 있다고 한다.
연설 내용에 있어서 크게 인상적인 부분은 없었다고 생각되고, LG thinq 플랫폼이 앞으로 어떤 비전을 갖고 있는가를 볼 수 있던 강연이라고 생각한다.
Track A. 모바일 테크놀로지
점심식사를 끝내고 나니 큰 컨버런스룸 하나를 3개 트랙으로 쪼개놓았다. A트랙은 201호로.
A-1. 6G 기술전망 및 R&D 계획
( 김일규 ETRI 미래이동통신 연구본부 본부장 )
- 5G 산업을 넘어서면서 새롭게 생기는 기술 트렌드의 예시로는 XR(VR, AR, MR 등의 가상현실 기술), Digital Twin(현실의 사물을 가상에 그대로 구현하여 상호작용하도록 하는 것), Tele-presence(떨어져 있는 장소에 대상을 존재하는 것처럼 구현하는 것-홀로그램?), 자율주행 등이 있다.
- 6G 기술의 통신 주파수는 100GHz~THz단위까지를 목표로 잡고 있는데, 주파수가 높아질 수록 파장이 짧아지므로 하나의 안테나가 커버 가능한 영역이 극단적으로 좁아지게 된다. 이를 커버하기 위해서
MIMO(다중 안테나 - 한 신호를 여러 경로로 전송하거나, 다른 신호를 한 경로로 동시에 전송하거나)
빔포밍(특정 시점에 특정한 방향으로 강한 지향성을 갖도록 하는 것)
대중교통/드론을 이동식 핫스팟으로 활용
self/wireless backhaul(통신에서 기지국으로 모이는 데이터를 백본으로 전달해주는 것) 기술 등이 필요하다.
UDN(Ultra Dense Network)
- 3G, 4G 그리고 5G로 넘어오면서 통신 속도의 증가는 기하급수적인 통신 capacity의 증가를 불러온다
- 고속 통신을 위해서는 더 넓은 대역폭이 필요하므로 더 높은 주파수를 이용할 필요가 있다.
- 멀티안테나, TDD 기술 등으로 인해 대역폭 내에서의 전송 효율 역시 증가하였으며,
- 이종 네트워크(Hetnet)과 같이 하나의 통신 셀 내에서 공간 재이용(spatial reuse)를 통해 통신 용량을 증가시켰다.
- 6G UDN기술의 특징으로는 실사용자보다 많은 기지국(통신 커버리지를 위해서이자, 통신 부담 감소를 위해서) / 그리고 그로 인해 잡음과, 설치로 인한 비용 증가 등이 있다.
A-2. 6G + 코어 : 인공지능 기술의 미래
( 김일규 ETRI 미래이동통신 연구본부 본부장 )
현 시점에서의 인공지능
- 오늘날 딥러닝은 인공지능 기술 발전을 주도하고 있다. 구글 얼굴인식 기술인 Facenet이 99.96%수준의 인식률을 보일 정도로 높은 정확도를 보이고 있으며, 특정 task에 대한 학습에 있어 높은 정확도를 보이도록 발전한 상태이다.
물론 일반적인 사람처럼 범용(general)의 목적으로 사용하고자 하는 업무에는 한게가 있기 때문에 이 부분에 있어서 개선시키는 것을 현재의 목적으로 한다.
인공지능 연구사례
- 현재 ETRI 외 다수 기관이 참여하여 엑소브레인이라는 인공지능을 개발중이다
1단계(단순 단답형 문제를 해결) > 현재 2단계(서술, 질의형 문답) > 앞으로 3단계(의사결정 시스템, 솔루션 제시)로 22년까지 기술 개발을 목적으로 하고 있다.
현 2단계 시점에서 2020 한컴오피스의 Q&A 챗봇기능 및 국회도서관 법률지원 기능에 활용하는 중이다.
딥러닝 기술의 한계
- 연산능력을 기반으로 강력한 정확성을 보이고 있다고 하지만, 아직까지도 일반 상식을 활용하는 면에 있어 크게 부족함이 보인다(맑은 날의 영상인식 알고리즘을 비오는 날에 적용 불가함)
또한 데이터를 인식함에 있어 왜 이렇게 동작하는가? 에 대한 답을 내릴 수 없으며
그렇기 때문에 일반화 및 상황 변화에 대응하기가 매우 취약하다는 단점을 갖고 있다.
- 이를 개선하기 위해 미국 DARPA에서는 실생활에서 계속 변화하는 조건에 적응 가능한 AI를 만들고자 핟고 있다.
'새로움'을 정량화하고 특징지으며, 그에 따라 효과적으로 행동 가능한 시스템을 만들고자 한다.
소규모 데이터만으로도 효과적인 학습이 가능한 알고리즘을 개발하며,
현재는 18개월 유아 수준의 추론이 가능한 인지모델을 개발 중이다.
6G 시대의 인공지능?
- 더욱 빨라진 통신 속도는 그만큼 동시에 많은 데이터를 주고받을 수 있게 됨을 의미한다.
엣지 컴퓨팅을 인공지능에 적용하여, 기존의 raw 데이터를 전송받아 명령하던 클라우드 방식에서, 디바이스 하나 하나가 각각 딥러닝 구현이 가능하게 하여 환경에 적절히 대응할 수 있게 될 것이다.
- 물론 디바이스단에서의 딥러닝 구현을 위해서는 최소 데이터 기계학습 알고리즘 / 신경망 알고리즘 단순화 / 양자화 기법 등을 통해 연산에 필요한 요구치를 가볍게 만들 필요가 있을 것이다.
A-3. 모바일 무선통신 기술 진화에 따른 6G 후보 주파수
( 박승근 ETRI 전파자원연구실 실장 )
개론 - 주파수란?
- 주파수 f = 1초 동안 전파가 진동하는 회수 / 빠른 변화 = 짧은 파장
- 휴대폰 크기는 왜 15cm 언저리인가?
현재 휴대폰 통신은 1GHz 언저리에서 통신 >> 30cm 파장
통신에는 반파장 안테나 사용 = 15cm길이의 제품이 나온다
- 전파를 통해서 에너지(무선충전)을 보낼 수도, 정보(무선통신)을 보낼 수도 있다.
전파의 파형을 통해 0과 1을 구분하여 정보를 분석할 수 있는데, 이때 빠른 정보를 전송하고자 한다면 0과 1의 텀을 짧게 만들어야 할 것이고( = 통신의 주파수가 높아짐 ) 이는 푸리에 변환에 의해 통신 대역폭이 넓어짐을 의미한다.
푸리에 변환은 시간에 따른 함수를(보통 통신주파수는 시간에 따라-계속해서 받고 있을테니) 주파수 단위로 분석하게 해준다.
이 통신의 파동은 일정한 모양을 띌 텐데 - 예시로 sin함수 모양이라고 해보자.
sin x와 sin 2x의 차이는 2x쪽의 통신 파장이 절반이라는 것이다 = 데이터가 변하는 주기가 빠르다 = 속도가 더 빠르다
이를 주파수에 대한 함수로 푸리에 변환하면 오른쪽 그림과 같이 나온다.
파장이 짧아질 수록, 주파수 함수의 폭은 넓어진다고 이해하면 될 듯하다. = 대역폭은 시간과 반비례!
- 통신에 있어 주파수를 할당하는 이유는, 무선 통신-파동은 서로 간섭이 가능하기 때문에-에서 동일 주파수를 통해 다른 정보를 보내면 파형이 찌그러지는, 간섭이 일어날 수 있기 때문이다. 그렇기 때문에 통신사마다 별도의 주파수, 정확히는 대역폭을 부여하는 것이다.
이동통신 서비스
- 극초반기의 정보통신은 해성, 항공 그리고 TV쪽이 오히려 우선이었다. 전화 통신은 80년대나 되어서야 나타나기 시작.
- 2G에서 3G, 4G를 거칠수록 사용하는 데이터양이 가히 폭발적으로 증가했다 = 대역폭이 지속해서 증가해야 했다.
현재 통신 주파수단위를 보면 1G(아날로그전화)때 30kHz정도던 통신 대역폭이 4G에 이르러서는 약 20MHz, 대충 1000배가량 증가한 셈이다.
- 대역폭이 증가해야 통신 용량을 늘일 수 있는데, 이를 위해서는 더 높은 주파수 대역을 써야 한다.
(800MHz의 10% 할당과, 10GHz에서 10%주파수를 할당하면 당연히 후자가 더 많은 할당이 가능하다)
- 많은 데이터 전송 = 더 다양한 서비스를 의미한다. 4G LTE에서 고화질 영상 스트리밍에 이어, 5G에는 IOT, UHD, VR컨텐츠를 밀어주고 있고, 6G 시대가 오면 그에 한 걸음 더 나아간 서비스를 시행 가능할 것으로 전망하고 있다.
3G - 스마트폰, 통신사들이 기술보다 서비스를 더 강조하기 시작
소프트웨어로 정의되는 device(안드로이드, 애플...)
4G - LTE, 속도의 비약적 발전
5G - AI의 보편화
6G? - 자동화 네트워크, 소프트웨어적으로 자동으로 대역폭을 정의-확인-할당-분배하기 때문에, 현재와 같 은 통신 표준의 엄격함이 덜해질 것으로 전망.
ICT 기술의 폭발적 발전
- 무어의 법칙(2년마다 반도체 집적도가 2배로) + 메트칼프의 법칙(네트워크 규모에 따른 비용은 직선적, 그 가치의 증가는 기하급수적으로 증가) + AI기술의 발전은 ICT기술에 폭발적인 발전을 만들어주었다.
- 국민소득 3만불 시대라고 하는데, 현재 아시아권을 중심으로 중산층의 수는 계속해서 늘어나는 중이라고 한다. 매슬로우 욕구 피라미드에 기반할 때, 당장의 삶에 대한 문제가 해결되면(좀 살만해지면) 사람들은 일명 자아 실현을 향하기 시작한다. 단순히 사막에 가는 다큐를 보는 것이 아닌, 직접 사막, 북극을 체험하고자 하는 사람들이 늘어날 것이라는 것.
위성통신의 필요성
- 현재 4G통신의 세계 커버리지 현황을 보면, 주요 대도시 위주로 구성되어있음을 알 수 있다. 케이블망을 전 지구적으로 도배하는데 드는 비용은 가히 천문학적인데, 연구에 따르면 통신 커버리지의 마지막 1%를 채우는 데에는 초기 95%까지 비용의 40배 가까운 비용이 든다고 한다.
마지막 1%구역에 통신을 할 일이 얼마나 될까? 년에 한번 있을까말까 한 통신을 위해 극한의 비용을 투자할 이들이 있을 리가 없다.
- 그렇기 때문에 위성통신에 눈길이 쏠리는 것이다. 위성은 한번 띄워두면 광범위한 영역을 커버 가능하고, 추가비용도 지상망에 비해 상대적으로 덜 부담되니까. 통신망의 범위가 넓어질 수록 두 선택지가 교차하는 순간이 올 것이다.
사실 초기 98~99년도에도 위성통신을 시도한 경력이 있다. 미국의 globalstar, Iridum 프로젝트가 각각 그러한데, 그때는 그렇게 빠른 통신기술이 존재하지도 않았고, 비용면에서 위성통신이 갖는 이점이 적다 보니 큰 영향을 주지는 못했다.
- 하지만 최근 들어 위성통신 시장의 위상이 점점 높아지고 있다. 17년 기준으로 위성산업 시장의 70%를 위성통신이 차지하고 있을 정도이다.
최근 위성통신이 전환점을 맞이한 계기로는 첫번째로 로켓 재활용이 가능해졌다는 점(SpaceX), 그리고 무어의 법칙에 따른 HW의 폭발적 발전(같은 성능으로 훨씬 적고, 작은 디바이스로), 이로 인한 초소형 위성의 가능성이 열렸으며, 이로 인해 한번에 다수의 위성을 포진할 수 있게 되면서 위성을 이용한 네트워킹의 가능성이 시작되었다는 점이 크다.
6G 시대의 위성산업
- 약 300km 궤도의 저궤도 위성의 경우 18년 기준 40ms, 400Mbps 속도가 구현 가능한 수준까지 왔다.(정지궤도위성은 대략 0.5초 딜레이..) 다만 저궤도 위성은 공전주기가 최장 2시간가량으로 짧기때문에 지구 범위의 서비스를 위해서는 대략 500개 이상의 위성망이 필요한 상태다.
- 하지만 이렇게 위성망 구축을 하고 나면, 그 가능성은 무궁무진하다. 일단 지상망 등으로 구성이 힘든 지역의 통신을 대체하고, 데이터 통신을 위한 backhole기기 역할 역시 할 수 있게 된다.
- 또한 지상과 가까우면서, 다수의 위성이 배치되어있기 때문에 센서와 레이더로의 역할 역시 가능하다.
- 위성 통신을 위해 구현해야 할 기술이 상당히 많이 존재한다. 먼저 사전에 설계된 통신이 아닌, SW기술을 이용해 직접 통신 대역폭을 지정 가능하도록 하는 안테나를 구현할 필요가 있다.
또한 위성통신은 이미 올라가 있는 정지궤도 위성, 혹은 다른 위성과의 간섭 위험이 있으니 이러한 잡음 문제를 해결할 필요 역시 존쟇나다.
마지막으로 공전 궤도를 따라 고속으로 이동하는 위성들과 통신을 하기 때문에, 이 경우 전파가 도플러 효과의 영향을 받는다고 한다. 이로 인해 통신 sync를 맞출 방법 역시 고려해봐야 할 것이다.
디스플레이산업전시회에 들어가니 너무나도 눈에 띄는 (색감이나 디자인부터 이질감이 상당해보였습니다.) 기업이 있었습니다. 한국머크라는 기업이었는데, 처음에는 외국계 디스플레이 기업이겠거니 했는데 예상과 달리 디스플레이 소재를 개발하는 기업이었습니다. 조금 더 정확히 말하자면, 화학쪽 연구를 진행하는 기업으로 이런 소자 외에도 바이오, 반도체 등 수많은 분야에 들어가는 기능성 소재를 연구하는 기업이었습니다. 독일에서 무려 350년간 지속된 기업이었다는게 놀라웠고, 생긴건 뭔가 네덜란드나 프랑스같은 느낌이었는데 독일기업이라는 것에 두번 놀랐던 것 같습니다. 대체로 외국계 기업들은 기술영업이나 연구직을 채용하는 경우가 많은데, 전자는 제 적성에 맞지 않고, 후자는 대체로 석-박사 중심이다 보니 아직 접근에 대해 고민을 많이 하고 있습니다. 게다가 화학계 기업이니 전자공학과인 제가 이 기업에 레주메를 넣어 볼 일이 있을지는....잘....모르겠습니다.
LG부스. 모니터와 TV중심의 진열.
여기서도 LG부스를 볼 수 있었습니다. 오히려 1층의 전자전 부스보다 눈길을 끌었던 것이 커브드 디스플레이로 만든 The Rose라는 전시품이었는데, 바람개비처럼 4개의 휘어진 디스플레이를 엮어서 마치 꽃봉우리같은 이미지를 만들어내고 있었습니다. 커브드 디스플레이 뿐만 아니라 이목까지 끄는 부스 구성이 굉장히 인상적이었습니다.
반도체대전에서는 아무래도 LG보다는 하이닉스가 강세를 차지하는 것이 보입니다.
ARM(좌) 와 ST마이크로일렉트로닉스(우)
반도체 전시회 답게 ARM의 존재감이 상당히 두드러져보였습니다. 단순히 프로세서 설계 뿐 아니라, 몇년 전부터 엄청난 관심을 끄는 딥러닝 연산에 최적화된 NP(신경망 프로세서) 설계까지 다양한 기술을 선보이고 있었습니다.
ARM이 프로세서에 강하다면, 이 ARM 코어를 사용한 개발보드로 가장 유명한 회사를 뽑을 때 ST마이크로일렉트로닉스 사를 고를 수 있을 것 같습니다. ARM Cortex 프로세서를 사용한 보드명에 STMxxx로 나오는 보드가 가장 익숙했던 점이 생각나는데, 임베디드 솔루션 회사 답게 MCU 개발보드 뿐 아니라 센서, 통신 그리고 제어까지 다방면의 기술을 시연하고 있었습니다.
램리서치(좌) 와 Semifive 부스(우)
다른 부문에서도 그렇지만, 특히나 반도체 부문에서는 외국계 기업의 존재가 두드러졌습니다. 현재 모바일 프로세서의 전부나 다름없다고 할 수 있는 ARM 뿐 아니라 최근 한국에 R&D센터를 유치하기로 한 램리서치 부스가 있었습니다. 특히 램리서치의 경우 기업소개를 위한 부스투어 행사 역시 진행하고 있었지만 시간상 가지 못해 상당히 아쉬웠습니다.
ARM 부스를 벗어나서 보니 또다른 SoC 설계사로 보이는 기업 부스가 하나 더 있었습니다. Semifive라는 기업 부스로 맞춤형 설계를 강점으로 들고 나온 기업이었습니다. 나중에 알아보니 오픈소스 기반의 반도체 디자인 기업인 사이파이브(Sifive)의 한국 지사로 분리된 기업으로, 창업한달만에 100억대 투자를 받은 거대 스타트업이었습니다. 말 그대로 모바일 프로세서의 독주마나 다름없는 ARM의 대항마가 되고자 하는 기업으로 보이며 앞으로의 행보가 기대되는 기업이었습니다.
지난 8일, 10월 8일부터 11일까지 진행하는 한국전자전 행사에 다녀왔습니다. 처음에는 전자전 하나만 진행하는 줄 알았는데, 스마트비즈 엑스포, 디스플레이산업전시회, 반도체대전까지 총 2개층을 빌려 진행하는 굉장히 큰 행사였습니다. 올해로 제 50회를 맞이하는 만큼 한국의 전자산업을 대표하는 역사깊은 행사이자, CES나 홍콩전자전과 같은 해외 박람회와도 협력전시를 하는점에서 그만큼 규모 있는 행사라는 것을 알 수 있습니다.
개막일인 8일 오후에 키노트 행사가 있어 이것까지 참석하고자 사전예약을 진행하여, 전자전 시작시간인 10시경에 맞추어 행사에 다녀왔습니다.
SOSLAB 부스
여타 전시회-박람회들과 마찬가지로, 기업 부스들의 배치는 대체로 큰 기업들이 곳곳에 눈길을 끌며 배치되어 있고, 어느 정도 규모 있는 부스들이 골목을 형성하는 한편 사이드에는 주로 기관들의 상담업체나, 중소기업 혹은 스타트업들이 주로 자리잡은 상태였습니다.
기업들 중 눈에 띄었던 기업 중 하나가 SOSLAB이라는 회사였는데, 자율주행 자동차의 눈 역할을 하는 라이다(LIDAR) 개발을 하는 스타트업이었습니다. 위 이미지는 도트 클라우드라고 설명을 해 주셨는데, LIDAR를 통해 감지된 화면을 인식된 지점의 좌표와 각도로 일종의 3D 지도를 그려 나타낸 것이라고 보면 될 것 같습니다.
나중에 알게 되었지만 스타트업이라는 성격 외에도 기업 구성원 전원이 연구직원으로 되어 있어서 그런지 기술적으로 더 자세히 설명해주었다는 느낌이 들었고, 낯선 인상에도 먼저 적극적으로 설명해준 점이 인상깊게 남았던 것 같습니다.
FSP 부스
그렇게 조금 더 돌아보다 예상치 못한 PC본체를 보게 되었습니다. 왜 이게 여깄지 하고 부스명을 다시 보니, 신뢰도 높은 PC 파워 브랜드로 유명한 FSP라는 기업이었습니다. 보통 PC유저들에게 주로 쓰이는 500W 전후 파워만이 아닌, 최대 2KW급 파워까지 선보이며 기업의 기술을 자신하는 모습이었습니다.
용인시 부스, 어지간한 기업보다 훨씬 큰 규모이다.
최근 SK 하이닉스의 반도체 클러스터로 화제에 오르고 있는 용인시 부스였습니다. 단순히 용인시 하나는 아니고, 관련 협력사들을 내부 부스에 유치해둔 것으로 보입니다. 2021년 착공하여 어마어마한 투자가 지속될 예정이라고 하니, 대한민국 반도체 산업의 상징과 같은 도시가 되지 않을까 싶습니다. 아마 본격적인 궤도에 오르기 전까지는 이런 박람회 등 행사에 참여하면서 지속적인 홍보와 투자 유치에 힘쓸 것으로 보입니다.
유니텍코리아 부스
전시장 가운데에서 작지만 강한(?) 비주얼로 눈길을 끄는 듯한 부스가 있었는데, 유니텍코리아라는 반도체, 콘덴서, 리액터 및 MLCC 소자를 제조하는 중국계 기업이었습니다. 해당 기계는 제조된 칩저항의 저항값과 단자의 이상여부를 체크하는 기계로, 어마어마한 소음(;)과 그에 걸맞는 속도로 칩저항의 제조 및 신뢰성 검사를 진행하는 중이었습니다(오른쪽 끝이 제조된 제품). 혹시 샘플이 필요하다면 보내주겠다고 소개를 해주었습니다.
한국 전자산업의 역사 부스, 반도체는 삼성이 다 점령했다...
50회라는 이름에 걸맞게 한국 전자산업의 역사를 소개하는 부스도 있었습니다. 검정고무신에도 안나올듯한(...) 오래된 가전부터 최근 기기까지 전시되어 있었는데, 특히 반도체 분야에서는 제조사가 전부 삼성이라 반도체에 있어 삼성의 존재감을 확실히 느낄 수 있는 순간이었다고 생각되었습니다.
삼성 부스, 억대에 달하는 거대 디스플레이(좌), 비스포크 전시(우)
LG부스, 시그니처 가구를 배열해두었다
전시회의 쌍두마차나 다름없는 삼성과 LG부스 역시 빼놓을 수가 없었습니다. 삼성은 비스포크 브랜드와 스마트폰을, LG는 thinq의 IOT플랫폼과 시그니처 브랜드를 중심으로 전시해 둔 모습을 보였습니다. 두 브랜드를 보면서 인상깊게 생각했던 점은 과거에는 삼성이 세련됨을, LG가 색채감을 강조한 브랜딩을 했다고 생각했는데, 근래 들어서는 둘이 서로 바뀐 듯한 모습을 보이는 것 같다는 생각이 들었습니다. 오히려 삼성이 점점 컬러풀해지고 LG는 블랙/화이트톤의 모던한 느낌을 더 강조하는 것 같습니다. 두 부스중 누가 더 낫냐고 하면 저는 삼성에 한표를 주고 싶습니다.... 규모 뿐 아니라 같은 부스라도 조금 더 알차게 쓰고 있다는 느낌이 들었습니다.
처음 기반을 현성할 때, 가장 중요하다고 느낀 것은 팀 프로젝트에서 결속력을 유지하는 것이었다.
학생 프로젝트로 진행하다 보니 시간/공간적 합의의 구성도 힘들고, 공/사 유지 역시 쉽지가 않았다. 공과 사가 구분되지 않는 것은 인정하되, 서로 가능한 배려할 선을 유지하고자 했다.
발로 뛰면서 팀을 구성하다 보니 미리 인적 네트워크를 구성했다면 좋지 않았을까 하는 생각도 했다고.
특히 중요한 것은 팀장의 역할이었다.
팀을 믿고 끝까지 프로젝트를 유지해야 하는 역할을 맡아야 한다는 것. 개발 과정에서 팀원 모두가 납득할 수 있는 검증 수단을 구성해야 한다는 것.
본격적인 개발을 시작했을 때에는 이것저것 부딪혀야 할 일이 많았다.
각 팀원들의 개발 능력과 작업 스타일을 분석해서 효율적으로 이끌어내야 하고 협업 툴의 구성, 기능 구현과 팀원간 커뮤니케이션 등등 모든 것이 팀 단위 작업이다 보니 난항을 겪을 일이 많았다.
개발 과정에 한정된 자원과 시간은 결국 선택과 집중으로 이어져야 했다.
관리-관찰-탈출-제압으로 이어지는 게임의 시스템에서, 개발 결과 탈출과 제압에 게임의 무게를 더 싣기로 했다.
2. 게임 개발, 교육이 되다 (초등학생들의 게임 개발 이야기)
By 백재순, 아주대학교
최근 학교에서 소프트웨어 교육을 적극적으로 도입하기 시작했다,
보통 소프트웨어 교육은 프로그래밍 이전의 개념적인 교육, 알고리즘, 교육용 언어, 피지컬 컴퓨팅(레고 마인드스톰과 같은 플랫폼을 이용한 코딩 교육)의 단계로 진행된다.
문제는 문제 해결 방식의 교육에 학생들이 어려움을 느낀다는 점으로, 주입식 교육이 아닌 게임 개발을 교육에 접목한다면 이 문제를 해결할 수 있다고 합니다.
아이들이 게임에 얼마나 잘 집중하는가를 본다면, 게임이 얼마나 동기 유발 도구로써 잘 작용하는지를 알 수 있다. 또한 게임 개발 과정은 스토리, 프로그래밍, 그래픽, 사운드 등 학교 내에서 배우는 온갖 과목들이 융-복합되어있는 학문이라고 볼 수 있습니다.
실제로 게임 개발을 교육에 접목한 사례를 보면,
먼저 Unplugged 교육으로는 직접 개발할 장르의 게임을 직접 해보면서 게임의 요소를 파악해보고, 규칙, 레벨, 캐릭터 디자인을 통해 직접 자신이 게임을 설계해본다. 그 뒤에 게임을 직접 만들어보는데, 이 때 gamesalad 등 개발 접근성이 쉬운 엔진을 통해 스스로 게임을 개발하고 출시하는 과정을 경험해본다. 실제 외국 사례를 보면, YGD라는 청소년 게임 개발 대회가 있는데, 이 대회의 특징은 시상에서 그치지 않고 실제 게임 개발까지 지속적인 교육을 지원해준다는 점이다. 굳이 이 프로그램 뿐이 아니라도 미국 전역에 약 140여개의 프로그램이 있다고 합니다.
게임 개발은 단지 개발의 요소뿐이 아니라 공학-과학-수학이 합쳐지는 융합적 교육이다.
그 뿐 아니라 팀 개발을 통해 타인과 협업을 하는 법을 알고, 개발 과정에 게임이 포함하는 수많은 분야 속에서 자신의 적성을 알 수 있게 해주는 진로교육의 측면에서까지 유용하게 활용될 수 있다는 겁니다.
3. 진화심리학으로 풀어 본 게임의 몰입 요소 - 우리의 원시적 뇌는 무엇을 욕망하는가?
By 서기슬, 한국과학기술원
우리가 게임을 할 때의 생각 과정에는 원시시대부터의 메카니즘이 담겨있다고 할 수 있다.
"왜?" 라는 질문과 "그냥" 이라는 대답에는 중요한 관계가 있다.
사람의 기본적 본능인 놀이 본능이라는 것이다. 모든 놀이를 게임이라고 할 수 없겠지만, 게임의 핵심적인 기반은 '놀이' 인 것이다.
진화심리학은 "왜?"와 "그냥" 사이의 관계를 설명하고자 하는 학문이다.
각 개체마다 생존 혹은 번식의 확률이 다 다르다. 이때 생존하여 번식한 개체가 후대로 전달되는 것을 자연선택이라고 한다. 자연선택으로 생존한 종은 세대를 거쳐 주변환경에 적응하도록 변화한다. 인간 심리를 이러한 진화의 적응에 연관시켜 이해 및 해석하고자 하는 심리학을 진화심리학이라고 한다.
진화심리학에서 인간 심리는 진화를 통한 적응, 그로 인한 결과물이라고 판단한다.
게임기획에서 심리학 이론이 아이디어의 효과성을 추론할 때 이용 가능하게 되는 이유라고 할 수 있다. 적용하려는 아이디어에 전례가 없을 때 이론과 가설을 통해 결과를 예상해 볼 수 있는 것이다.
오후에는 선택 트랙이 몇개 있었는데, 나는 A트랙인 '세상을 변화시키는 소프트웨어 기술'을 들었다.
1. 스타트업이 바꾸는 세상
By 임정욱, 스타트업얼라이언스 센터장
최근 스타트업의 증가세에는 몇 가지 이유가 존재한다.
클라우드 기술이 발전하면서 클라우드 컴퓨팅 등으로 인해 개발 도구를 갖추기가 편리해졌다.
인터넷을 통한 업/다운로드가 활발해지면서 파일의 배포가 용이해졌다.
SNS의 활성화는 적은 비용으로도 효과적인 홍보가 가능해지는 계기를 만들어냈습니다,
이로 인해서 스타트업의 초기 비용이 과거에 비해서 크게 줄어든데다가, 최근에는 크라우드펀딩을 통해 투자자들의 지지를 받아 먼저 아이디어에 선투자를 받아 제품의 개발 및 생산으로 이어지기도 하였습니다.
2007년 아이폰의 출시는 '소프트웨어가 세상을 잠식하는 시대'를 불러왔다
사람들에게 스마트폰이 보급되면서 데이터의 수집이 쉬워졌는데, 이는 우리들의 행동 하나하나가 데이터화되는 계기가 되었음을 의미한다
이 흐름을 가장 잘 탄 기업의 예로 넷플릭스를 들 수 있다.
원래 이 회사는 DVD 대여-배송서비스를 하다가 중간에 온라인 영상서비스로 영업 방향을 돌리는데, 완벽히 옳은 선택었다. 단순히 대여 뿐 아니라 고객의 데이터 분석으로 고객이 원하는 영상을 추천하고, 고객이 원하는 감독과 배우로 영상물을 만들기까지 했으니...
이런 스타트업의 시작은 주변의 문제를 해결하고자 하는 마인드에서 시작한다.
하지만 그 아이디어 뿐 아니라, 그것을 검증하여 투자자들에게 투자를 이끌어내 이를 통해 성장할 수 있는 능력을 갖춰야 할 것이다.
2. 딥러닝으로 질병을 진단할 수 있을까?
By 민현석, 딥바이오 연구원
A.I를 정의하자면, 다음과 같이 설명할 수 있다.
환경(E)와의 상호작용에서 데이터(D)로 모델(M)을 구성하여 성능(P)를 향상하고자 하는 것.
A.I가 현재 와서 왜 이렇게나 각광받는가를 알아보자면, 뇌의 기능을 모방하는 딥러닝 기술이 발전해서라고 볼 수 있다
최근 폭발적으로 늘어난 데이터와, 이를 처리할 수 있는 연산성능 역시 상승하는 추세기에 인공지능이 재조명받을 수 있던 것으로 보입니다.
본론인 딥러닝을 통한 진단의 실제 사례를 알아보면
실제 사례를 보면 딥라닝을 당뇨망막병증이라는 병의 여부를 판단하는 알고리즘을 제작한다. 그 뒤 시중에 오픈되어있는 딥 러닝 엔진을 이용해서 구동해봤더니 결과적으로 숙련의보다도 나은 결과를 보여주었다고 한다. 다만 아쉬운 문제가 있다면 실제 데이터의 양은 인공지능 학습을 위해 입력한 데이터보다 훨씬 많고 다양할 것이라는 점이겠죠.
많은 사람들이 인공지능의 시대에는 A.I의 전문가가 되어야 하는가를 질문한다.
현대의 시대는 R&D(연구개발)의 시대에서 C&D(Connect & Detect)의 시대로 넘어가고 있다고 본다고 한다.
돈만으로는 혁신을 살 수 없는 시대가 오기에, 중요한 것은 A.I의 전문가가 아닌, 문제 해결의 전문가가 되어야 한다고 생각합니다.
굳이 세 가지를 구분해 보자면, VR은 창조된 화면을 통해 정보를 전달하고, AR은 직접적으로 우리 눈에 보이는 세상에 이미지를 증강시키며, MR은 현실과 가상 사이의 상호작용을 통해 일종의 맥락을 담아 구현시킨다고 볼 수 있을 것이다.
왜 VR이 최근에 이렇게 발전했는가를 보면, 시장과 기술의 동시에 발전한 것이라고 볼 수 있을 것이다.
기술적으로는 디스플레이 화질, 센서 기술과 네트워크가 엄청나게 발전했고, 이런 기술을 받아들일 시장 역시 그만큼 발전한 것이라고 볼 수 있을 것이다.
현재 VR이 할 수 있는 대표적인 예시를 보자면 구글의 Tiltbrush와, 페이스북에서 개발중인 VR Selfie를 들 수 있을 것이다.
다만 아직 VR의 개발에는 발전의 여지가 있다,
VR의 시작에서 현재까지 많은 발전이 있었으나, 요구되는 수준까지는 아직 갭이 어느 정도 존재한다. 화질, fps, 네트워크가 수치적으로 4배정도씩은 증가해줘야 완벽한 수준이 될거라고 한다. 특히 VR이 앞으로 더 보급되기 위해서는, 가장 중요한 것은 스마트폰의 카카오톡과 같은 일종의 킬러 콘텐츠가 필요하다고 본다.
'통찰의 연결' 이라는 주제의 강의에서 꽤 재밌게 본 기억이 남아서, 친구들하고 같이 다녀오기로 했다
Software Edu Fest에서 '교육' 보다는 '소프트웨어' 에 조금 관심을 두고 구경...
1. 소프트웨어로 변하는 미래와 그 준비의 필요성
By Dennis Hong, UCLA 기계항공공학과 교수
로봇에는 세 가지 특성이 있다고 본다 : Sense, Plan, Act
먼저 Sense(감각)을 통해 외부 환경을 정보로 교환하고, 이 정보를 Plan(계획)에 따라서 알맞은 판단을 내리고 이 판단을 통해 Act(행동) 하는 것이 로봇이라고 합니다.
이 정의를 기준으로 스마트폰을 분석해보면,
스마트폰은 외부의 수많은 센서로 정보를 생산하고 (Sense) 이를 통해 어떤 판단을 내리지만 (Plan) 물리적인 행동을 하지는 못한다고 합니다
오히려 엘리베이터를 보면,
버튼이나 층수 등을 인지하고 (Sense) 이를 통해 움직일 계획을 세우고 (Plan) 실제로 움직이니 (Act)
엘리베이터가 스마트폰보다 오히려 로봇의 정의에 가깝다고 할 수 있을 것입니다.
가장 중요한 내용은 무엇인가?
결국 이 세 행동 모두 SW가 중심이라는 것이다. Sense, 그리고 Plan을 위한 연산, 그리고 Act의 제어 과정 모든 것이 소프트웨어라는 것이다.
##2. I want to be creative By Wakamiya Masako
마사코 할머니는 은행에서 정년퇴임 후 인터넷 상의 시니어 클럽에서 공부를 하셨다고 한다.
자신과 같은 이들을 위한 컴퓨터 교실을 운영하면서 프로그램을 만들었다고...
첫번째 프로그램이 Excel_Art라는 프로그램이었다.
스마트폰만으로는 컴퓨터에 대해 공부하기 힘들다보니, 아이디어로 떠올린 것이 엑셀을 이용해서 그림을 그리도록 하는 방법이었다고 한다. 엑셀의 셀에 색상과 그라데이션 기능을 이용하여 색을 채워가면서 그림이나 패턴을 만들 수 있다. 거기에다가 이렇게 만든 그림을 3D Builder라는 프로그램을 이용하면, 밝은 색은 떠오르고 어두운 색은 가라앉는 식으로 입체감을 줄 수도 있었다고 한다.
두 번째 프로그램은 3D프린터로 팬던트를 만드는 프로그램이었다.
간단한 CAD프로그램을 이용해서 나만의 팬던트를 만들 수 있다. NPO라는 곳의 워크숍을 통해 프린터 재료비만 지불하면 제작이 가능했다고...
세번째 프로그램이 가장 유명한 사례로, Hinadan이라는 어플리케이션이다.
애플의 Swift로 개발했고, 노년층을 위한 게임 어플이라고 한다. 일본의 행사인 히나마츠리에서 착안하여, 올바른 위치에 히나인형을 배치하도록 되어 있는 게임이라고 한다. 개발 계기가 무엇이었는가 보니, 앱스토어에 수많은 게임이 있지만 정작 자신과 같은 이들을 위한 게임이 없어 직접 만들게 되었다고 한다. 맥 프로그래밍이 낯설었지만 강사분의 도움으로 끝까지 해낼 수 있었다고 한다.
발표의 주제는 '왜 나는 창조적이고 싶은가?' 였다.
이에 대한 답은, 현대 대량 생산의 시대에 나만의 것이 하나쯤은 있을 필요가 있고, 최근의 3D 프린터와 같은 기술의 발전이 이런 것을 돕고 있다고 하였습니다. 그리고 A.I.가 발전하는 이 시대에 스스로 창조하는 능력이야말로 인간의 능력일 것이라고 언급하며 발표를 마쳤습니다.
