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2017-05-20

자율주행차 택시가 운영되는 2032년 도시의 변화

아주 먼 미래일까요? 2032년 정도에 자율주행차가 택시로 보급되어 운영되는 도시는 어떻게 변화할까요? 서기 2032년, 지금부터 15년 후 미래에는 운전수가 없는 자율주행차 택시를 타고 이동하는 것이 당연하게 될까요? 그런 놀라운 미래 도시를 예견하는 보고서가 이번에 발표되었기에 소개합니다.

자율주행차 택시가 운영되는 2032년 도시의 변화

자율주행차 택시가 운영되는 2032년 도시의 변화


완전 자율주행차가 시험 기간을 거쳐서 실제 도로에서 운영되려면 앞으로 3~4년이 걸릴 것으로 알려지면서 실용화에 가까워졌습니다. 자동운전 기술은 도시 계획의 혁신적 전환을 가져옵니다. 최근 발표된 보고서 'Driverless Future'에서는 이에 따른 미래 도시의 모습을 예상하고 있습니다. 보고서 'Driverless Future'에 따르면 자율주행차의 보급에 의해 운전수의 인건비가 감소하고 자가용을 소유해야하는 이유도 줄어들게 됩니다. 15년 후 로스앤젤레스에서 200만명 이상의 사람이 자가용을 버릴 것으로 전망하고 있습니다.

이번 연구에서는 뉴욕, 로스앤젤레스, 댈러스의 3개 도시에 대해 조사했습니다. 각각 자동차 보유자의 비율은 현재와 비교해서 60%, 44%, 31퍼센트가 떨어진다는 결과를 얻었습니다. 자가용 소유를 포기한 사람들은 당연히 자율운전차를 운영하는 회사의 서비스를 이용하게 됩니다.

자가용의 수가 적어디면 도로를 달리는 자동차의 수가 절대적으로 감소하게 된다는 뜻입니다. 이렇게 되면 도로와 주차장 등에서 변화가 오게 됩니다. 주차 공간, 도로 규격, 도로 인프라 등에서 변화가 올 수 밖에 없습니다. 가령 지금까지 필요했던 주차 공간이 감소하고 대신에 버스와 자율주행차의 승차장이 합쳐질 수 있습니다. 보행자를 위한 공간도 넓어지게 됩니다. 버스도 자율주행이 될 가능성이 높겠죠. 버스는 정해진 경로를 이동하니 자율주행에 더 유리하죠. 향후 어떤 미래가 올지 더 지켜봐야 하겠습니다.

2016-10-23

완전 자동운전 하는 테슬라 모델X, 출근길 주행과 주차까지

최근 테슬라 모터스는 완전 자동운전하는 자동차에 대해 새로운 발표를 하였습니다. 자동운전을 위해 필요한 카메라, 센서 등의 하드웨어를 자신들이 생산하는 모든 차량에 탑재할 것이라고 합니다. 또한 자동운전 기능을 사용하여 집에서 회사까지 모델X를 타고 출퇴근하는 모습을 재현한 영상을 공개하였습니다. 출근길 주행과 회사에서 주차까지 해내고 있습니다.


동영상 내용은 다음과 같습니다. 모델 X를 타고 집을 출발합니다. 운전자는 핸들을 움직이지도 않으며 악셀 등도 밟지 않습니다. 먼저 신호등이 없는 교차로에서 일단 정지합니다. 이후에 시원하게 달리는 모습도 보여줍니다. 차체에는 8개의 카메라가 설치되어 있어서 주변의 상황을 늘 모니터링합니다. 사거리에서도 카메라와 레이더를 사용하여 충돌할 위험이 없는지 확인합니다. 그리고 빨간 신호등에서는 정지합니다. 고속도로 같은 도로도 순조롭게 주행합니다. 전방을 촬영하는 카메라도 보여주는데요. 주위 360도 모든 상황을 인식할 수 있는 시스템이 탑재되어 있습니다. 마침내 직장에 도착하면 회사 입구에 정차하고 운전자는 내립니다. 그후에는 알아서 주차할 장소를 찾아서 이동합니다. 평행 주차까지 마무리 하는 모습입니다.


주변 360도와 최대 250미터 앞까지 보는 8대의 카메라, 기존의 2배 거리까지 물체를 탐지하는 업데이트된 12개의 초음파 센서, 전방 레이더를 이용하여 호우, 안개, 먼지 등의 상황에서도 주행할 수 있습니다.

테슬라는 이러한 자동운전 기능에서 이른바 '완전 자동운전'에 해당하는 레벨5에 대응하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 수준의 자동운전 기술을 둘러싸고 IT 기업인 구글과 기존 자동차 업체 등이 모두 2020년까지 실용화를 목표로 개발하고 있습니다. 즉 IT업계와 자동차 업계 모두에서 미래 기술로 보고 있다는 의미인데요, 여기에 전기차로 시작한 테슬라가 참여하게 되었습니다. 혁신에 혁신을 더하는 것이죠.

테슬라는 2017년 중에는 자동운전 기능을 실용화하려고 하는데 예정대로 실제 도로에서 자동운전이 실용화되게 되면 타사에 앞설 수 있게 됩니다. 엘론 머스크는 자동운전 기능만으로 로스엔젤레스에서 뉴욕까지의 미국 대륙 횡단을 2017년 말까지 성공시킬 계획을 발표하였습니다. 운전자는 핸들과 페달을 전혀 조작하지 않고 배터리 충전도 차량이 자동으로 실시하도록 계획되어 있습니다.

2016-01-31

구글 인공지능(딥마인드) 알파고, 유럽의 바둑 챔피언에게 5연승

최근에 인공지능 바둑 개발에 대해 소개드린바 있습니다. 최신 뉴스에 따르면 구글의 인공지능(AI, 딥마인드 DeepMind)이 유럽 대회를 3번 우승한 프로 기사에게 5연승했다고합니다. 비록 세계 챔피언을 아니라고 해도 중국인 프로기사에게 컴퓨터가 이겼다는 것은 놀라운 일입니다. 아래 동영상 인터뷰를 보면 판후이와 개발자의 소감이 있습니다. 처음으로 프로기사를 이긴 컴퓨터 프로그램으로 매우 기뻐하고 있습니다. 어제 뉴스를 보니 3월에 이세돌9단과 대국한다고도 하네요.

구글 인공지능(딥마인드) 알파고, 유럽의 바둑 챔피언에게 5연승



그동안 인공지능 바둑은 아마추어 수준에서도 인간을 이기기 힘들었습니다. 이에 대해 체스/장기와 바둑의 구조적 차이 때문이라고 설명드린바 있습니다. 단순 계산으로 따지면 바둑이 더 복잡하지만, 인간에게는 동등한 난이도를 가집니다. 인간과 컴퓨터의 사고 알고리즘 차이라고 말씀드린바 있습니다.

구글 인공지능(딥마인드) 알파고, 유럽의 바둑 챔피언에게 5연승

컴퓨터는 이미 체스 외에 퀴즈 프로그램과 같은 다른 게임들에서 인간을 이겨왔습니다. 단순히 경우의 수로만 따지면 바둑은 체스의 10의 '구골'배만큼 복잡하다고 합니다. 10의 100제곱배입니다. 따라서 기존에 사용하던 '가능한 모든 패턴을 예측하는 방법'으로는 인간을 이기기 힘듭니다. 지난 글에서 인간의 사고를 모방하는 인공지능이 필요하다고 말씀드린바 있습니다. 그런데 벌써 나온 것인가요?

참고1. 구글과 페이스북이 인공지능 바둑에서 경쟁한다
참고2. 텐서플로우 TensorFlow, 구글이 공개한 오픈소스 기계학습 인공지능 AI 엔진

최근 구글 인공지능(AI) 부서인 딥마인드에서 개발한 프로그램이 상당한 발전을 이루었습니다. 유럽 바둑 챔피언에게 도전하여 승리를 거두었습니다. 딥마인드의 AlphaGo(알파고)는 2015년 10월 유럽대회를 3번 우승한 판후이(Fan Hui)와 비공개로 대국을 하여 5전 5승으로 이겼습니다. 이러한 결과는 학술지 Nature에 2016년 1월 28일에 게재되었습니다.
논문: Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search, Nature (2016) v529, p484–489

이제 2016년 3월에는 세계 최정상 프로기사이며 챔피언인 이세돌 9단과 대국합니다. 놓치지 말고 보시기 바랍니다. 단순히 대국 결과가 중요한 것만은아닙니다. 이번에 계속 새로운 결과를 보여주는 딥마인드는 단순한 게임 전용 소프트웨어가 아닙니다. 기존에 체스에서 카스파로프와 싸웠던 딥블루는 체스만을 위한 프로그램이었습니다. 하지만 최근 개발되고 있는 구글의 딥마인드는 모든 분야에 활용될 수 있습니다.

다른 게임에서도 기계학습 방법으로 AI 스스로 전략을 배워서 이겨왔습니다. 이번 알파고(AlphaGo)의 접근방식도 같다고 합니다. 이번에는 구글의 클라우드 플랫폼을 활용하고 있습니다. 단순히 수많은 패턴을 초고속으로 연산하는 방식이 아니라는 말이죠. 그렇게 해서는 이미지적 사고를 사용하는 인간을 바둑에서 이길 수 없을겁니다. 단순히 바둑 챔피언과 대국하여 이기거나 동등하게 싸운다는 것이 중요하지 않습니다. 다른 모든 분야에 개발되는 인공지능 기술을 활용할 수 있다는 사실이 중요하겠습니다. 바둑 대국에서도 이번에 이세돌9단에 진다고 하더라도 스스로 발전하여 얼마 지나지 않으면 이길 수 있다는 의미이기도 합니다. 무섭고도 놀라운 일이죠.

2016-01-01

2015년에 오픈소스 소프트웨어가 대세가 되다

애플, 구글을 비롯하여 여러 IT 기업들의 정책변화가 확연합니다. 2015년은 오픈소스 소프트웨어가 대세가 된 해였습니다. 이러한 모든 사람에게 무료로 공유 가능한 소프트웨어라는 개념은 새삼스러운 생각은 아닙니다. 90년대 Linux가 시작된 이래로 오픈소스 운영체계(OS)는 많이 사용되어 왔습니다. 구글 스마트폰에서 채용되어 있는 Android OS는 Linux를 기본으로 합니다. 하지만 MS Window OS를 비롯하여 비공개 소프트웨어가 기본이었습니다.

그러나 현재 많은 거대 테크놀로지 기업이나 신생 기업은 자신들의 기술적 기초가 되는 코드를 무료로 공유하고 있습니다. 그렇게 해야 자신들에게 유리하다고 판단하고 있기 때문입니다. 자신의 이익과 이타주의를 동시에 지킬 수 있게 되었습니다.


2015년에 오픈소스 소프트웨어가 대세가 되다


2015년 애플은 프로그래밍 언어인 Swift을 오픈소스화했습니다. 이로써 Linux, Android, Windows 기반의 모든 디바이스에서 그 언어를 이용할 수 있게 되었습니다. 지금 세계는 Windows가 지배하던 90년대와 같지 않습니다. 여러가지 컴퓨터 플랫폼이 사용되거 있습니다. 애플이 지금의 발전 속도를 유지하려면 자신들의 도구가 여러 사람들에 의해서 모든 디지털 환경에서 실행 가능해야 합니다. 이제 전세계 소프트웨어 개발자들은 모든 사람들을 위해 모든 플랫폼을 대상으로 개발을 실시해야 하기 때문입니다.

2014년에는 마이크로소프트도 '.NET'을 오픈소스화 했습니다. 2015년에는 구글이 음성인식과 언어 번역을 포함하는 인공지능 소프트웨어 엔진인 '텐서플로우 TensorFlow'를 오픈소스로 하였습니다. 구글은 인터넷 검색을 지배하고 있기에 엄청난 데이터를 축적하고 있습니다. 그럼에도 구글은 텐서플로우를 공개하려 합니다. 이를 통해 다른 기업들과 같이 발전할 수 있게 되었습니다. 다른 기업들이 참여함으로서 인공지능 기술을 더욱 발전시킬 수 있습니다.

물론 구글은 기밀을 모두 공개하지는 않습니다. TensorFlow의 일부는 비공개 상태입니다. 또한 인공지능 서비스를 위해 가장 중요한 데이터는 공유하지 않습니다. 소프트웨어 기술을 공개하여 같이 개발하지만 이를 운영하기 위한 데이터는 자신들만이 가지고 있는 것입니다. 다른 기업들은 구글과 같이 대량의 데이터를 확보할 수 없기에 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 애플과 같이 또다른 지배적 기업만이 동등한 수준의 데이터를 확보할 수 있습니다. 기술을 공개하여도 플랫폼을 지배함으로서 막대한 수익을 거두는 전략과 동일한 논리입니다.

2015-10-09

북아메리카 지역의 IPv4 인터넷주소 소진되다

우리는 보통 도메인 주소로 인터넷을 하지만, 많은 분들이 아시다시피 IP 어드레스가 기본입니다. 그런데 인터넷을 구성하는 가장 기본적인 요소인 IP주소 중에서 'IPv4'가 이제 곧 소진된다고 합니다. 우리나라는 아니고 북미, 북아메리카 지역의 이야기입니다. 그만큼 이곳에서 많은 주소를 사용하고 있다는 말이겠죠.


북아메리카 지역 IPv4 인터넷주소 소진


북미-카리브·대서양·남극대륙 지역의 IP주소를 관할하는 'American Registry for Internet Numbers(ARIN)'이 할당할 수 있는 IPv4 주소가 고갈됐음을 발표했습니다. 북미 지역의 인터넷 등록을 관할하는 ARIN은 이미 IPv4의 배분을 제한하는 조치를 발표한 바 있습니다. 그리고 IPv6으로의 전환을 준비하고 있습니다. IPv4에 대해서는 대기자 명단을 만들어 부족하지만 일부에게 주소를 부여하고 있었습니다.

그러나 IPv6로의 이행이 제대로 이루어지지 않고, 대기자 명단에 등록해도 ARIN으로 돌아오는 IPv4가 없어서 2015년 9월 24일에 마지막 주소를 할당하고 관리하던 모든 재고가 고갈되었음을 발표하였습니다. 전세계의 ARIN, APNIC, RIPE NCC, LACNIC, AfriNIC의 5개 기관 중에서 벌써 4개 지역의 IPv4주소가 고갈된 것입니다.

향후에도 ARIN은 관련한 업무를 계속하지만 주소를 새로 할당을 받으려면 대기자 명단에 넣고 기다려야 합니다. 아니면 주소 판매업체에서 사들여야 한다고 하네요. 그래서 IPv4주소 가격의 상승도 예상되고 있습니다. 어쨋든 최종적으로 IPv6로의 전환을 신속히 완료해야 이런 문제는 해결될 것입니다. 4자리가 아닌 6자리 숫자의 주소가 되면 엄청나게 많은 여유분을 얻을 수 있습니다.

2015-10-05

구글 검색 알고리즘 영향력은 미국 대통령선거까지 좌우한다

누구나 검색 엔진의 사회적 영향력에 대해서는 알고 계실겁니다. 다만 얼마나 큰 영향력을 가지는지는 추측만 할 뿐 제대로 알 수 없었습니다. 최근 연구에 의하면 미국에서 구글 검색 알고리즘을 바꾸면 대통령 선거결과까지 좌우할 수 있다고 합니다. 이번 연구에 따르면 검색 결과의 순서나 긍정적이고 부정적인 기사의 순위가 사람들의 투표에 큰 영향을 미친다고 합니다. 특히 선거 직전이라면 그러한 영향도는 더욱 커져서 결과를 뒤집을 수도 있다고 합니다.


구글 검색 알고리즘 영향력, 미국 대통령 선거까지 좌우한다


논문 저자는 자신들의 추정에 따르면 모든 선거결과의 최대 25퍼센트를 구글이 결정했을 가능성이 있다고 말했습니다. 엡스타인의 논문은 몇년 분량의 실험 결과를 분석한 것입니다. 한 실험은 2년 전에 있었던 2010년 호주 총리 선거를 소재로 하였습니다. 모의 유권자들은 후보자에 대해서 가짜 검색 엔진에 표시된 기사로부터 정보를 얻었습니다.

한쪽 그룹에는 후보자A에 관한 긍정적인 기사가 먼저 표시되고, 다른 그룹은 후보자B에 관한 긍정적인 기사가 먼저 표시되었습니다. 대조군에는 두 사람을 랜덤하게 섞은 것이 제시되었습니다. 결과적으로 어떤 후보자 이름의 검색결과이든지 긍정적인 결과를 본 후보자에 대한 투표율은 검색 결과를 보기 전의 투표율 보다 48% 향상되었습니다.

연구진은 이러한 수치를 투표 조작력이라고 부릅니다. 3번째 혹은 4번째 기사를 부정적인 것으로 바꾸어도 이러한 효과는 유지되었고 오히려 더 강해졌습니다. 반대 의견을 같이 보면서 검색결과가 중립적인 것으로 여겨지게 되어, 맨 앞의 긍정적 검색결과에 대한 신뢰성이 커졌기 때문입니다.

또다른 권력, 검색 포털과 소셜네트워크 회사


검색 결과, SNS 정보, 언론 뉴스가 사람들의 의사를 결정하는 것은 새로운 소식이 아닙니다. 최신 뉴스의 영향력이 크며 사람들은 마지막으로 보고 들은 것을 바탕으로 의사결정을 하는 현상은 잘 알려져 있습니다. 리스트 순서의 효과도 실증되었습니다. 그리고 이러한 효과는 일시적이어서 투표소에 가기전에 사라지기도 하며 의견이 다른 언론에 의해 영향력이 줄어듭니다. 그러므로 현실에서의 투표 조작력은 아마도 한계가 있을 겁니다.

하지만 효과는 작아도 결과에 영향을 미치는 것은 분명합니다. 가령 득표율이 1% 미만이라면 사정은 달라집니다. 이정도는 충분히 결과를 바꿀 수 있다고 보고 있습니다. 미국과 같이 큰 나라의 대선에도 영향을 미칠 수 있습니다. 많은 선거가 득표율 차이 8% 미만으로 결정되었습니다. 또한 미국은 각각의 주마다 별도로 선거를 합니다. 따라서 부동층이 많아서 경쟁이 심한 주에서는 아주 표차로 결과를 바꿀 수 있습니다.

이제 검색엔진과 소셜네트워크도 언론사처럼 하나의 권력임이 분명합니다. 따라서 다른 모든 권력과 마찬가지로 감시와 조사를 받아야 합니다.


*덧붙입니다
먼저 참조로한 외국 과학뉴스 사이트에서는 제목을 단지 '영향력' 등으로 삼았는데요, 논문에서는 'manipulation effect'라고 하였습니다. 즉 만약 구글이 검색결과를 조작하거나 사람이 수정하면 대통령까지 바꿀 수 있다는 의미입니다. 이러한 문제는 우리나라에서 더욱 심합니다. 검색만이 아니라 포털의 뉴스 순위는 각 포털사의 담당인력에 의해 수정되는 것으로 알려져 있습니다. 이들이 정치적 개입을 하면 아마 앞으로는 사법처벌까지 받게 될 겁니다.

지금까지는 사람들이 잘 몰랐고, 특히 정치인들이 그 영향력을 몰랐었습니다. 하지만 이제는 다 아는 사실이니 장난질 하다가는 보복을 받게 될겁니다. 개인의 사법처벌만이 아니라 회사의 운명까지 영향을 받게 될 겁니다. 아니면 아예 포털이 자신을 언론사라고 말하면 됩니다. 편집인과 기자를 실명으로 하여 인터넷 기사를 편집하면 됩니다. 언론사는 정치적 견해를 가질 수 있습니다.

2015-04-01

단순히 경험에서 배운다 - 소비자는 인덱스 전략으로 의사결정한다

이번 논문에서 연구원들은 인간의 두뇌가 '인덱스 전략'을 수행한다고 제안했습니다. 쇼핑을 하면서 단순히 제품들에 대해 순위를 매기게 됩니다. 가능한 모든 정보를 활용하는 형태로 완벽하게 계산하지 않습니다. 색인(index)를 하는 방식으로 생각하기에 소비자들은 훨씬 쉽게 의사결정을 할 수 있습니다. 경험을 하면서 배우고 판단하게 됩니다.


집에서 일상적으로 사용하는 제품을 구매할 때, 어떻게 선택을 하게 될까요? 복잡하게 판단할까요, 아니면 쉽고 간단하게 결정할까요? 만약 복잡한 의사결정 모델을 가진다면, 가격과 품질과 브랜드 등의 여러 요인들로 계산하게 될 겁니다. 기존의 어떤 연구에서는 소비자의 선택에 대해 복합적 모델을 개발하였었습니다. 이런 모델을 적용한 결과, 사용자들이 점차 제품에 대해 지식을 쌓게 되고 잘 알려지지 않은 상품까지 탐색하게 된다고 보게 되었습니다.



학술지 'Marketing Science'에 MIT 연구원들이 새로운 결과를 보고하였습니다. 사람의 두뇌는 쇼핑을 하면서 단순한 계산과정을 거친다고 제시하였습니다. 제품에 대하여 랭킹 정보를 바탕으로 일종의 인덱스 전략을 수행하게 됩니다. 사용 가능한 정보를 활용하는 완전한 계산이 아니었습니다. 이러한 index 전략은 최적화와 유사하지만 소비자가 선택을 하는 것은 훨씬 용이합니다.

조금 더 나은 선택을 하더라도 별로 큰 잇점은 없습니다. 심플한 Index strategy가 낮은 비용으로 최적의 결정을 하도록 만듭니다. 두뇌의 검색과 인지 과정에 드는 힘을 줄여줍니다. 기본적 형태의 순위결정으로 인해 사용자들은 신속하게 판단을 할 수 있습니다. 물건을 사면서 더 여유롭고 보낼 수 있게 됩니다.

소비자의 전형적인 판단 방식에 대해 컴퓨터 모델로 생각하는 경우가 많습니다. 따라서 소비자들은 계속 자신의 선택에 대해 걱정한다고 여겨왔습니다. 소비자라면 하나의 물건을 사면서 다른 브랜드와 비교하며 자신의 선택에 대해 걱정한다고 여기는 것이죠. 하지만 MIT 연구진은 사람들이 정보를 축적하는데 있어 보다 간단하고 직감적인 방법을 사용하고 있다고 믿고 있습니다.


이러한 방식으로 생각한다고 해서 소비자들이 한번 결정한 것을 뒤집지 않는다는 말은 아닙니다. 재평가를 계속 하게 됩니다. 실제적인 제품 정보를 학습하게 되면서 물건들의 순위를 바꾸게 됩니다. 따라서 겉으로 보기에는 마치 기존의 복잡한 모델과 비슷하게 보일 수 있습니다. 하지만 보다 직접적인 방법으로 최종 결과를 얻게 됩니다.