근래 사람들의 입에서 오르내리는 새로운 기술들이 참 많습니다. 가장 많은 관심을 받고 있는 키워드 중 하나인 빅 데이터(Big Data)는 어느새 머신 러닝(Machine Learning)이라던가 딥 러닝(Deep Learning)으로 연결되면서 그 영역을 넓혀가고 있습니다. 이세돌과 세기의 대결을 펼쳤던 구글의 알파고(Alpha Go)는 바둑계를 은퇴했지만 이러한 기술 발전이 스스로 판단하고 의사결정을 하는 인공지능의 발달이 어디까지 왔는지를 가늠하는 바로미터가 되었습니다.


인공지능을 위시한 기계의 학습이 가장 각광받고 있는 영역은 다름 아닌 자동차 산업입니다. 완벽한 자율 운행 까지는 아니지만 테슬라의 오토파일러(Autopilot)은 차량이 처한 상황에 대한 훌륭한 정보 처리 및 조치 능력을 보여주고 있고, 근래에 출시되는 유수의 자동차들은 다양한 센서 기술을 이용하여 지능적인 크루즈 컨트롤을 제공하고 있습니다. 실제로 이런 차량들을 운행하는 소유주들의 만족도는 무척 높은 편입니다.




이러한 시도들이 추구하고 있는 목적지는 자율운행차량의 개발입니다. 자율운행차량은 다양한 센서와 데이터 처리 기술을 이용하여 주변의 사물과 상황을 시각화하고 데이터화하여 차량이 사람이 운행할 때보다 안전하고 효과적으로 운행하는 차량을 일컫습니다. 즉, 사람의 개입 없이 자동차가 스스로 판단하고 의사결정하여 차량의 운행을 전담하게 되는, 말 그대로 사람이 필요없는 무인자동차를 이야기 하는 것입니다.


내연기관에 의지하여 자동차 산업을 만들고 발달시켜오면서 늘 빠질 수 없었던 것이 사람의 개입입니다. 사람이 더 이상 개입하지 않아도 되는 자율운행차량의 시대는 분명 이전과 많은 부분에서 변화가 생길겁니다. 하지만, 그 영역이 어디까지일지 조금 더 깊게 살펴볼 수 있는 기회는 많지 않았던 것 같습니다. "넥스트 모바일 : 자율주행혁명" 책은 일반인들의 눈높이에서 기술과 그 기술의 역사적 배경, 그리고 앞으로 여러 산업 영역들이 어떻게 영향을 받을 것인지에 대한 어렵지 않은 인사이트를 담고 있습니다. 


(사진 출처 : YES24 / http://goo.gl/jj7ABg)



이 책에서 가장 인상 깊었던 절은 윤리적 문제(p381)에 대한 내용이었습니다. 우리나라에서도 무인자동차를 이야기 하면서 가장 뜨겁게 SNS 를 달구었던 주제가 윤리적인 문제입니다. "사고가 발생할 상황이 되었을 때, 두가지 선택 옵션이 존재하면 그 중 어떤 선택을 해야 하는가?", 그리고 "첫번째 선택은 차량에 탑승한 사람이 사망하고 두번째 선택은 인도에 있는 사람이 사망한다"고 했을때 어떤 선택을 하던 사람이 죽는 것을 피할수는 없습니다.


그런데 인간이 스스로 자동차 핸들을 잡고 있을 때 이런 상황을 맞딱드렸다면 어떤 선택을 했어야 하는가에 대해서는 질문을 거의 던지지 않습니다. 사람이 올바른 판단을 한 것인지, 윤리적으로 문제 없는 판단을 한 것인지에 대해서는 일부러 사고를 낸 것이 아닌이상 큰 논란이 되지 않습니다. 하지만 기계에 대해서는 사람들은 엄격한 잣대를 들이밀고 "인공지능의 윤리적인 문제"를 거들먹 거리는 경우가 종종 있습니다. 오래전부터 철학 분야에서는 "트롤리 딜레마"로 불리우는 문제입니다. 정답을 내린다기 보다 이런 상황에 대해 거론되는 윤리적 문제가 합당한가에 대해서 다시 생각해 볼 수 있는 화두를 던지고 있습니다. 



자율주행차량과 인공지능, 신경망을 통한 딥러닝에 이르기까지 어려워 보이는 주제를 다루고 있지만 일반인의 시선에서 풀어내고 있는 "넥스트 모바일 : 자율주행혁명". 이런 기술들과 변화가 사회 경제에 미치는 영향이 어디까지일지 생각해볼 수 있는 시간을 가져보시기 바랍니다. 



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Posted by 노피디
IT's Fun2015.11.04 18:14

서비스는 성장을 멈추지 않아야 합니다. 지속적으로 서비스의 이용자를 늘리고, 그 이용자들이 자주 앱이나 웹사이트 등을 통해 서비스를 이용하도록 만들어야 합니다. 근래에 서비스들을 평가하는 기준으로 MAU(Monthly Active User)가 등록 사용자수(Registered Users)보다 더 중요한 지표로 활용되는 것은 MAU 가 서비스의 건전성 내지는 적극적인 이용자의 정도를 나타내기 때문입니다. 여기에 더 나아가 일간 활성 사용자수(DAU, Daily Active User)가 더 중요하다는 이야기를 하는 경우도 있습니다.


활성 사용자수를 늘리는 방법은 여러가지가 있습니다. 서비스 자체의 재미가 사용자들을 자연스럽게 끌어다니는 경우도 있고 프로모션이나 이벤트 등을 통해 단기간에 사용자수를 늘리는 방법도 있습니다. 여기에서 조금 더 나아간 방법은 다른 서비스와의 콜라보레이션(Colaboration)을 통해 각 서비스의 사용자들이 콜라보레이션을 하는 다른 서비스의 사용자로 인입되어 그 가치를 느끼고 활성 사용자로 진입하게 하는 방법입니다. 품질로 승부하는 명함관리 서비스 리멤버(Remember)의 카카오택시 연동은 대표적인 콜라보레이션이라 하겠습니다.





리멤버는 명함을 촬영하여 업로드하면 명함의 정보를 사람이 직접 분석하여 적절한 필드로 분리하여 저장해주는 방식으로 OCR(Optical Character Recognition) 방식에 비해 오류가 적고 패턴화 되어 있지 않은 명함들의 정보도 정확하게 업데이트 해주기 때문에 직장인들이나 사업을 하는 사람들에게 무척 인기가 많은 서비스입니다. 리멤버는 직장인들의 엄청난 명함 데이터를 쌓으면서 그 데이터를 보다 유용하게 사용하는 방법을 고민했고 카카오택시와의 연동은 무척 적절한 서비스 간의 협업으로 보입니다.


직장인들이 명함을 가지고 참고하는 경우는 여러가지 이유가 있습니다. 명함에 기록된 사람에게 전화를 걸기 위한 것이 하나이고 다른 하나는 그 사람을 직접 만나기 위해 명함에 기록된 주소를 확인하는 경우입니다. 최근 폭발적인 인기를 끌고 있는 카카오택시는 앱을 통해 현재 위치와 가고자 하는 곳의 위치를 입력하고 기사가 요청된 호출에 대하여 픽업(Pick-up)하는 형태의 서비스를 제공중입니다. 리멤버는 카카오택시의 기능중 "가고자 하는 곳의 위치"에 주목했고 이를 쉽고 간편하게 연동될 수 있는 방법을 준비했습니다.







서비스나 애플리케이션의 가치는 이용하는 사람이 얼마나 자주 서비스를 찾게 되고 애플리케이션을 구동시키느냐로 판단될 것입니다. 카카오택시와의 연동은 외부 미팅이 많은 영업사원 등에게 무척 유용하게 활용될 수 있는 기능으로 자리잡을 가능성이 무척 높습니다. 이 기능을 통해 한번, 두번 카카오택시를 이용한 사람들은 다른 명함들도 추가로 스캔하여 리멤버의 데이터를 늘리는데 일조(?)할 것이고 이렇게 쌓인 데이터는 다시 또 카카오택시와의 연동을 통해 활용되면서 데이터의 가치가 높아질 것입니다.


리멤버는 많은 투자를 받았습니다. 언제나 신선한(?) 상태의 정보 제공을 통해 사람들이 지인이나 고객들과 연결고리를 놓치지 않게 만들어 주고 있습니다. 순도가 높은 데이터이지만 단순히 모아 두기만 해서는 그 의미가 크지 않습니다. 카카오택시와의 콜라보레이션처럼 다양한 방법으로 활용처를 찾으면서 수익모델도 발굴하고 사용자들이 더 적극적으로 앱을 활용하게 만드는 것은 순도 높은 데이터를 활용하는 훌륭한 방법이라 하겠습니다. 리멤버와 카카오택시의 콜라보레이션 이후 또 새로운 응용들이 이어지기를 기대해 봅니다.




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Posted by 노피디
IT's Fun2013.12.11 06:30
2013년의 마지막 달도 어느새 1/3 을 넘어가고 있습니다. 많은 분들이 이즈음이면 아쉽게 보낸 1년을 생각하곤 합니다. 지나간 시간은 돌이킬 수 없으니 뒤를 돌아보는 것 보다는 앞을 보고 2014년은 무슨일이 일어날지 생각해보는 것이 더 알찬 연말을 만들어 줄 것 같습니다. 곧 각종 매체에서 2014년에 예상되는 많은 일들에 대한 기사를 쏟아내겠지만 The Daily Beast (원문 : http://goo.gl/eEejqN) 에서 조금 재미있는 의견들을 내놓은 것이 있어 소개해 볼까 합니다.

The Daily Beast 는 TechCrunch 나 The Next Web 등 처럼 Tech 를 전문적으로 다루는 인터넷 매체는 아닙니다. 때문에 조금 다른 시선과 약간은 모호해 보이는 이야기들을 하기도 합니다만 최근에 생각했던 것들도 일면 상통하는 항목들이 없지 않아 헤드라인 만이라도 한 번 읽고 가면 2014년에 대한 마음의 준비(?)로 부족함이 없을 것 같습니다

 
2014년에 개인적으로도 가장 주목하고 있는 것 중 하나가 마이크로소프트입니다. 지나온 수년간 마이크로소프트는 창사 이래 가장 힘든 시기를 겪었습니다. 회사의 매출이나 이익은 전통의 제품들이 단단히 자리잡고 있어 큰 문제는 없었고 여전히 엄청난 숫자를 기록하고 있습니다. 그렇지만 회사를 평가하는 중요한 기준 중 하나는 미래를 선도하고 새로운 이익과 매출을 창출해 낼 수 있는냐 입니다. 그 관점에서 마이크로소프트는 상당히 낮은 점수를 받을 수 밖에 없었습니다.

하지만 2014년에는 곧 선임될 새로운 CEO 를 중심으로 인수가 사실상 마무리 단계에 접어든 고작 7조원짜리 노키아(Nokia)의 휴대폰 사업부문을 이용한 마이크로소프트의 본격적인 반격이 시작될 것 같습니다. 최근 발표한 Xbox One 이 호평을 받고 있고 운영체제에 대한 새로운 전략들이 준비되고 있습니다. 모바일과 테블릿, 그리고 데스크탑의 경계를 누가 먼저 무너뜨리고 단일한 사용자 경험을 줄 것이냐가 새로운 화두입니다. 애플, 구글이 먼저 치고나간 이 분야에서 운영체제 거대 사업자 마이크로소프트까지 가세하면서 말 그대로 새로운 전장이 될 가능성이 높습니다

마이크로소프트의 최신 운영체제, 윈도우 8.1 처음 사용자용 자세히 보기 [바로가기]

 

 
미국의 전직 정부요원 스노든으로부터 촉발된 인터넷 감청 이슈로 시작된 보안에 대한 관심은 2014년 한해동안 다양한 보안 기술, 암호화 등으로 이어질 가능성이 무척 높습니다. 이미 마이크로소프트, 구글을 포함한 IT 기업들은 자사의 보안과 안전성에 대하여 이야기 하기 시작했고 이는 실질적인 보안 강화로 이어질 것입니다. 사용자들은 나를 보다 안전하게 보호해 줄 수 있는 서비스를 선택할 것이고 프라이버시(Privacy)는 큰 화두가 될 가능성이 다분합니다.

웨어러블(Wearable) 디바이스가 대중화되기 시작하는 첫 해가 2014년이 될 가능성이 무척 높습니다. 이는 개인의 일거수 일투족이 데이터화되어 인터넷을 통해 어딘가에 저장된다는 것을 의미합니다. 보안에 대한 일반 대중의 관심도 높아질 수 밖에 없는 사회적인 여건이 조성되는 것이지요. 스노든과 미국 정부와의 힘겨루기(?)가 아직 진행중이고 NSA 등 국가 정보기관의 감청 사례들이 계속 나오고 있기 때문에 당분간 뜨거운 감자로 많은 사람들의 입에 오르내릴 것 같네요

사진 출처 : 위키피디아 (http://goo.gl/O4s1w6)

 
지난 몇 년동안 새로운 트렌드에 빠지지 않고 나왔던 것들이 클라우드와 빅 데이터입니다. 클라우드는 빅 데이터를 저장하기 위한 추상화된 하드웨어, 소프트웨어, 플랫폼을 이야기하는 단어로 이제 공공재가 되면서 트렌드 자체에서는 용어가 거론되지 않을 것 같습니다. 그러나 빅 데이터는 여전히 무엇을, 어떻게, 어떤 방법으로라는 관점에서 명쾌한 사례들이 나오지 않고 있어 당분간 게속 용어를 듣게 될 것 같습니다.

지난 2~3년간 빅 데이터 관련하여 기술적인 관점의 이야기들이 주류를 이루었다면 (가령, 하둡(Hadoop)이나 분산처리, 클라우드 스토리지 등) 이제는 어떻게 보여줄 것이냐(Visualization)의 이야기들이 더 주류를 이룰 것 같습니다. 기계적인 알고리즘으로 대량의 데이터를 효과적으로 저장하는 것은 이미 문제 없이 구현이 되어 있습니다. 이제 이 데이터들을 어떻게 보여줄 것이고 엔드유저에게 전송할 것이냐가 화두입니다.

이 외에도 사용자 가전 분야에서의 저가 경쟁, 100달러 미만의 두 번째 스마트 폰 (혹은 250달러 미만의 서브 패드), Siri 와 같은 도우미 서비스의 춘추전국시대 등이 2014년을 장식할 이슈로 The Daily Beast 는 이야기를 하고 있습니다. 예측은 예측일 뿐이고 트렌드는 트렌드일 뿐입니다. 작년 이맘때 이야기 되던 것들이 2013년에 모두 현실이 된 것은 아닙니다. 그렇지만 이런 예측들을 살펴보면서 개인의 삶이 어떻게 바뀔지 혹은 내가 하고 있는 일과 연관된 것들은 무엇이 있는지 살펴보는 것은 하이퍼커넥티드(Hyper-Connected) 세상을 사는 사람들이라면 꼭 해야만 하는 일이 아닐까요?

 
- NoPD - 
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Posted by 노피디

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