최근 인간이 드디어 마라톤 2시간의 벽을 깼다. 주인공은 2016년 리우올림픽 마라톤 금메달리스트인 케냐 출신 엘리우드 킵초게다. 그는 지난 12일 개최된 빈 마라톤대회에서 42.195km 전 구간을 1시간59분40초에 달렸다. 이번 빈 대회는 2시간 벽을 허물기 위해 정교히 설계된 행사였다. 킵초게를 위해 41명의 페이스 메이커가 투입됐고, 테이블에 음료수를 놓는 대신 달리는 차에서 공급됐다. 앞서 달리는 전기차에서 레이저빔을 쏴서 주행지점을 정확히 안내했다. 출발시간은 온도, 습도, 기압, 바람의 세기까지 고려해 결정됐다. 비록 국제육상연맹(IAAF)으로부터 공인기록으로 인정받는 데는 실패했지만 기록의 의미는 매우 크다. 이번 대회에서 눈길을 끈 것은 그가 착용했던 운동화였다. 킵초게와 페이스 메이커들은 ‘나이키’사의 특수제작 운동화를 착용했다. 뉴욕타임스에서는 50만명의 보스턴마라톤 참가자들에 대해 스트라바라는 달리기 앱을 통해 수집한 데이터로 특수제작 운동화에 대한 빅데이터 분석을 했다. 스트라바 앱은 달리기, 사이클 등의 운동기록 관리에 사용되는 앱이다. 데이터를 분석해 보니 놀랍게도 특수제작 운동화를 착용하기 전과 후의 달리기 기록이 단축됐다는 통계를 얻을 수 있었다. 한마디로 이번 킵초게의 역주는 출발시간 결정에서 운동화의 선택까지 정교하고 치밀한 빅데이터 분석으로 달성한 쾌거다. 주가, 날씨, 운동량, 건강 데이터 등 엄청난 양의 데이터가 쏟아지고 있다. 2018년 5월 포브스지에 따르면 현재 지구상에서는 매일 3000억개의 이메일, 50억회의 인터넷 검색, 5억개의 트윗, 1억장의 사진이 공유되고 있다고 한다. 2025년엔 지구상의 전체 데이터량은 175제타바이트(ZB, 1ZB는 1조1000억GB)가 될 것이라고 예측하고 있다. 이는 데이터를 DVD 디스크에 담아 높이 쌓았을 때 DVD 탑의 높이가 지구를 220바퀴(약 900만㎞) 도는 분량이다. 현재는 지구상에서 생성되는 데이터의 15%만 저장된다. 그리고 전체 데이터의 5%만 분석되고 있다. 앞으로 데이터의 축적 속도는 더욱 증가할 것이다. 각종 의료기기와 공장 생산라인에 장착된 온도·습도·압력을 측정하는 센서·감시카메라 등 2025년이 되면 지구상에 410억개의 사물인터넷(IoT) 디바이스가 설치될 것으로 예측되고 있다. 인공지능(AI) 기술의 대중화로 컴퓨터, 스마트폰, TV 등 모든 정보기술( IT) 기기의 구성이 데이터 처리 중심으로 재편되고 있다. IT 기기는 연산을 담당하는 컴퓨터 중앙처리장치(CPU)와 데이터 저장을 담당하는 메모리의 두 부분, 그리고 이 둘을 연결하는 통로로 구성된다. 연산부와 메모리부가 분리된 구조를 제안한 사람은 수학자 폰 노이만이다. ‘폰 노이만 구조’가 지난 50년간 IT 기기 구조의 근간을 이루었다. 그런데 AI 소프트웨어의 등장으로 폰 노이만 구조가 그 한계에 봉착했다. AI 소프트웨어만의 특성 때문이다. 기존 소프트웨어는 소규모 데이터에 대해 복잡한 계산을 수행하는 것이 주요 업무다. AI 소프트웨어는 대용량 데이터에 대해 간단한 계산을 반복적으로 수행한다. CPU 성능의 중요성이 줄어든 반면 이제는 메모리 용량과 CPU와 메모리 간의 데이터 이동량을 줄이는 것이 핵심이다. 관련 업계와 학계에서는 CPU와 메모리의 분리 대신에, CPU 기능이 장착된 메모리 소자 구조를 제안하고 있다. 그 결과 IT 기기의 구성이 전통적인 연산중심 분리구조에서 데이터 중심 병합구조로 재편되고 있다. 지금 우리는 데이터 홍수시대에 살고 있다. 분석되지 않는 데이터가 전체의 95%다. 여전히 엄청난 기회가 존재하고 있다. 거시적 사회 트렌드에서 미시적 전자현상까지 방대한 데이터 흐름의 맥을 짚어낼 수 있는 능력에 개인과 조직의 사활이 걸려 있다. 데이터 분석과 처리는 성공의 조건이 아니라 생존의 필수조건이다. 원유집 카이스트 석좌교수 컴퓨터공학

최근 지구온난화 속도가 더 가팔라지는 추세이다. 이런 속도라면 관측 역사상 가장 더웠던 2018년 폭염이 30년 후에는 일상화될 것이며, 현재 주로 8∼9월에 나타나는 우리나라 태풍 시즌이 8∼10월로 확장될 것이 거의 확실해 보인다. 대부분의 기후모델이 이런 예측 결과를 보여주고 있음을 주목해야 한다. 그런데 아직도 ‘지구온난화 회의론’에 동조하는 사람이 의외로 많다. 지난 100여 년간의 지표면 온도 상승은 자연적인 것이며, 조만간 지구냉각화가 발생할 것이라는 비(非)과학적인 견해를 믿기 때문이다. 그러나 지구온난화 회의론의 사실 여부에 상관없이 산업혁명 이후 대기 중에 이산화탄소 등 여러 온실기체가 증가했고, 기후변화가 꾸준히 발생하고 있다. 이산화탄소를 획기적으로 줄이면 어떻게 될까. 지금 당장 이산화탄소 배출을 ‘제로’(0)로 만든다 할지라도, 지금까지 배출된 이산화탄소의 영향으로 지구온난화는 앞으로도 100여 년 더 진행될 것이다. 현재로서는 진행되고 있는 지구온난화와 기후변화를 피해갈 방법이 없다. 그 피해를 최소화하기 위해 기후변화 양상을 정확하게 예측하고 대비하는 사회 재난 저감 시스템을 강화해야 할 것이다. 이와 같은 상황에서 우리는 지구온난화에 대한 다음과 같은 과학적 사실을 알 필요가 있다. 많은 사람이 이산화탄소는 온실가스라 지구복사 에너지를 흡수해서 바로 지구를 데운다고 생각한다. 그런데, 그게 아니다. 이산화탄소는 본질적으로 지구 온도를 낮추는 냉각가스이다. 이산화탄소뿐만 아니라 수증기, 오존, 메탄 등 모든 온실가스는 지구복사 에너지를 방출하는 냉각가스이다. 지구는 태양복사 에너지를 흡수해서 온도를 높이고, 그 온도에 상응하는 지구복사 에너지를 방출해 생명체가 살기에 적절한 온도를 유지하고 있다. 태양복사 에너지는 구름과 지표 반사 등으로 30% 정도가 대기권 밖으로 나가며 대류권 수증기와 구름, 그리고 성층권 오존에 의해서 20% 정도가 대기에서 흡수된다. 태양복사 에너지의 나머지 50%가 지표면에서 흡수되므로 지표면의 온도가 대류권에서 가장 높다. 성층권에서 다시 온도가 높아지는데 이것은 오존이 태양의 자외선을 거의 모두 흡수하기 때문이다. 태양복사가 지구를 데우는 역할을 한다면 지구복사는 온도를 낮추는 역할을 한다. 만일 온실가스가 지구복사를 방출하지 않는다면 지구는 무한정 데워져서 태양보다 더 뜨거워질 것이다. 이산화탄소 등 온실가스는 지구 표면에서 방출되는 지구복사 에너지를 흡수해 대기 온도를 높이지만, 반대로 그 온도에 대응하는 지구복사 에너지를 지표면과 우주 공간으로 방출하면서 대기의 온도를 낮추고 있다. 이때 온실가스에 의한 가열보다 냉각이 더 크기 때문에, 대기 입장에서 보면 온실가스는 승온(昇溫)가스가 아니라 냉각가스이다. 실제로 성층권에서는 이산화탄소가 증가하면서 온도가 크게 낮아지고 있다. 지표면이나 대류권의 온도 상승보다 더 큰 폭으로 낮아지고 있다. 그럼 지표면과 대류권에서 온도가 상승하는 이유는 무엇일까. 이산화탄소 등 온실가스와 지표면 사이의 상호작용 때문이다. 이산화탄소가 대기의 온도를 낮추고 있지만, 동시에 지표면으로 향하는 지구복사 에너지 양을 증가시켜 지표면의 온도를 높이고 있다. 높아진 지표면에서는 더 많은 지구복사 에너지를 대기로 방출해서 대류권의 온도를 높인다. 이런 지표면과의 상호작용은 대류권에 국한되고 성층권에는 영향을 끼치지 못한다. 결론적으로 온실가스가 증가하면서 지표면과 대류권에서는 온도가 상승하고 성층권에서는 온도가 하강한다. 지구온난화가 자연적으로 발생하고 있다는 회의론에서는 이런 대류권 온도 상승과 성층권 온도 하강을 적절하게 설명하지 못하고 있다. 따라서 지구온난화 회의론은 과학적으로 뒷받침되지 않는 견해라고 할 수 있다. 한편 온실가스 양이 적을수록 지구온난화 강도가 약해짐을 알아야 한다. 이에 기후변화 피해를 최소화하는 최적의 방안으로 이산화탄소, 메탄 등의 온실가스 배출을 줄이는 데 더욱더 노력을 경주해야 할 것이다. 허창회 서울대 교수·대기과학

올해 요시노 아키라 교수의 수상으로 일본이 과학 분야 24번째 노벨상 수상자를 배출했다. 이는 기초과학에 꾸준히 투자한 결과이다. 이와 관련해 일전에 일본 경제산업성과 문부과학성이 펴낸 보고서에서는 ‘인공지능(AI), 빅데이터 등 4차 산업혁명의 승자가 되기 위해 꼭 필요한 것은 수학’이라고 강조했다. 이렇듯 4차 산업혁명 시대를 맞아 AI의 발전과 함께 수학적 사고 능력이 중요시되고 있다. 이학과 공학 분야의 전공자 입장에서 보면 수학과와 컴퓨터공학과는 일견 연관성이 많지 않아 보인다. 수학은 순수과학이고, 컴퓨터공학은 변화가 심한 최신 첨단 공학이다. 서울과 부산의 거리만큼 멀어 보인다. 대학 시절 필자는 두 학과의 수업을 같이 수강했었는데, 두 학과 강의실에서 겹쳐 만나는 학생은 거의 없었다. 하지만 최근 공학 해석과 설계 과제의 복잡도가 ‘테라’(10의 12승, 즉 1조) 단위로 높아지면서 공학에서의 수학 계산을 컴퓨터 도움 없이는 풀 수 없는 시대가 됐다. 공학분야의 수학 문제 해결에 컴퓨터 도움이 절실히 필요하게 된 것이다. 컴퓨터는 장치의 뇌 역할을 하는 중앙처리장치(CPU)와 주기억장치(DRAM)로 대표되는 반도체 하드웨어로 이뤄져 있다. 그런데 반도체를 설계하려면 회로 이론을 공부해야 하며, 이는 수학 미분방정식으로 표현된다. 이렇게 수학으로 방정식을 풀면서 물리적인 이해를 쌓고, 미래를 바라보는 통찰력도 얻게 된다. 이에 대학교 전자회로 수업 시간에 미분방정식 문제를 많이 푼다. 문제는 반도체 내의 트랜지스터를 포함한 회로의 개수가 조 단위를 넘어서고 있다는 점이다. 그러나 인간이 풀 수 있는 방정식은 기껏해야 10개 정도의 2차 미분방정식이 되므로 반도체 설계 검증을 위한 시뮬레이션은 모두 컴퓨터로 실행해야 한다. 이렇게 컴퓨터에 의존해 공학적 수학문제를 해석하는 방법을 컴퓨터 활용 공학(CAE)이라고 하고, 이때 컴퓨터 지원 설계(CAD) 프로그램을 사용한다. 컴퓨터가 사실상 미분방정식을 모두 풀어주는 것이다. 컴퓨터가 수학 문제를 풀어주고, 그 결과 설계와 수학은 이제 분리될 수 없는 것이다. 반대로 컴퓨터가 수학의 도움을 크게 받기도 한다. 컴퓨터가 구동하는 원리는 기초적으로 디지털 2진수(0,1)를 사용한다. 인간은 손가락이 10개여서 10진수를 사용하지만 컴퓨터는 손가락이 2개이다. 그러므로 컴퓨터 논리와 설계는 수학적으로 ‘0’과 ‘1’의 2진수로 표현된다. 컴퓨터 구동수학인 논리회로도 ‘AND’, ‘OR’, ‘NOT’의 2진수 논리로 이뤄져 있으므로 컴퓨터 분석과 설계에 2진수 수학이 필요하다. 즉 컴퓨터는 수학의 도움이 절실히 필요한 것이다. 더 나아가 컴퓨터로 계산하는 AI에도 수학의 도움이 필요하다. AI는 빅데이터로 학습한다. 그런데 AI망을 설계할 때 수많은 변수가 있으므로 학습과정에서 그 변수를 정해야 한다. 이때 최적의 AI 구조와 변수를 찾는 데 ‘인간의 수학’이 사용된다. 그 결과 AI 설계에 미분, 벡터, 행렬, 확률 등 모든 수학이 활용된다. 아직 AI가 완벽하지 않기에 수학 전공자의 도움이 필요한 것이다. 4차 산업혁명에서 소프트웨어 핵심은 AI이고, 그 기초 하드웨어는 컴퓨터이다. 이로 인해 우리는 컴퓨터와 AI는 수학을 기초로 한다는 사실을 새롭게 깨닫게 된다. 특히 컴퓨터 없는 수학 없고 수학 없는 AI도 컴퓨터도 없다. 융합의 시대 통찰력, 이해력, 논리력 배양에는 수학만 한 학문이 없다. ‘상대성이론’으로 유명한 알베르트 아인슈타인과 ‘원자탄의 아버지’로 불리는 요한 폰 노이만 등 유명 과학자를 다수 배출한 스위스 취리히연방공대는 수학이나 물리학 같은 자연과학에 집중한다고 한다. 리하르트 에른스트 취리히연방공대 교수(1991년 노벨화학상)도 “모든 과학의 기본 도구가 되는 것은 수학”이라고 강조한 바 있다. ‘수학의 힘이 세상을 바꾼다’는 말처럼 다시 수학 전성시대가 된 것 같다. 김정호 카이스트 석좌교수 전기전자공학

노벨상의 계절이다. 올해 노벨 생리의학상은 세포가 산소를 감지하는 메커니즘을 밝혀내 암과 빈혈 등의 질병을 치료할 수 있는 새로운 가능성을 보여준 윌리엄 케일린 하버드대 의대 교수, 그레그 서멘자 존스홉킨스 의대 교수, 피터 랫클리프 옥스퍼드대 교수에게 영광이 돌아갔다. 이 가운데 암은 우리 몸의 세포가 정상적인 생명순환과정을 따르지 않고 죽지 않는 암세포로 변하면서 발생하는 질병이다. 아직까지 대부분 암의 정확한 발병 원인과 치료가 완전하게 알려져 있지 않아 암선고는 환자와 가족 모두에게 엄청난 두려움의 대상이다. 미국 질병통제예방센터(CDC) 보고에 따르면, 지난 5년 동안 미국 내 사망원인 74%가 10대 원인에 의해 발생했으며, 그 추세가 당분간 그대로 유지될 전망이다. 특히 전체 사망 원인 중 21.3%가 암에 의한 사망이었으며, 23.5%인 심장질환의 뒤를 바짝 뒤따르고 있다. 워싱턴대 보건계측평가연구소 자료에 따르면, 우리나라의 경우도 남녀 모두 평균기대수명이 급격히 늘고 있고 좋은 치료제가 개발되고 있음에도 10대 주요사망 원인 중 폐암과 간암 등 암과 관련한 사망의 발생 비율이 지난 10년 동안 꾸준히 유지되고 있다. 우리 몸이 암세포의 전이를 제어하지 못하면 암세포는 몸의 생명유지 체계를 무너뜨려 사망에 이르게 한다. 누구나 암의 위험에서 자유로울 수 없으며 평균수명이 증가할수록 암 발병 확률도 함께 증가한다. 사람마다 신체조건, 생활습관, 환경조건에 따라 암 발생의 원인과 위험의 정도가 조금씩 달라 진단과 치료가 매우 어렵다. 신체나 유전적 원인도 암 발생에 크게 작용한다. 하지만 최첨단 암진단기법과 더불어 암 환자의 안전하고 확실한 치료를 위한 다양한 치료전략이 개발되고 있다. 지금까지 수술요법, 화학요법, 방사선치료, 호르몬치료 등 수많은 암 치료법이 개발돼 있지만 부작용을 줄이면서 치료효과를 높이기 위한 새로운 면역요법과 유전자요법이 개발되고 있다. 아직 모든 암종에 효과가 있는 것은 아니지만 일부 면역요법은 암세포에 의해 발현되는 단백질에 결합해 그 기능을 억제하는 항체를 활용하거나 백신과 T세포 주입을 활용한다. 암 치료에 있어서 우리 몸의 면역반응을 활용하는 면역요법은 부작용을 현저히 줄인 획기적인 암 치료법이다. 우리 몸에는 암세포가 발생하거나 외부의 세포를 인식해 공격하는 면역체계가 갖춰져 있다. 면역기능을 담당하는 T세포는 우리 몸을 외부의 병원균으로부터 안전하게 지킨다. 종양면역을 촉진하는 면역 제어 치료법은 면역 관문 억제제를 개발해 억제경로나 활성화경로를 표적화해 T세포 반응을 향상시키는 데 주력하고 있다. 면역요법이 전례없는 성공을 가져왔지만 여전히 풀어야 할 숙제가 남아 있다. 사람마다 암이 조금씩 달라 치료효과가 있는 세포와 분자를 환자 특이적으로 찾는 작업이 필요하다. 이 작업이 쉽지 않다. 치료제 개발 비용이 많이 들어 치료제 가격이 천문학적이다. 그래서 아직 면역요법은 소수의 암 환자만이 치료혜택을 누릴 수 있다. 환자 맞춤형 면역요법에 이용될 수 있는 새로운 세포와 분자를 더 찾아내야 한다. 최근 암면역 조사를 돕기 위한 차세대 데이터 분석기술이 개발 중이다. 면역 관문 억제제를 이용한 암 치료법의 놀라운 성공은 종양학에 혁명을 일으키고 있으며 암 면역세포 상호작용 기작(機作)에 대한 집중적 연구를 촉발시키고 있다. 동시에 단일세포시퀀싱, 질량세포측정법, 3차원세포표현형측정법, 분자영상기법을 포함해 암면역과 관련한 분자와 세포분석을 위한 첨단기술이 속속 개발되고 있다. 하지만 이러한 기술로 생성된 다차원데이터를 처리·분석·시각화하기 위해서는 적절한 소프트웨어가 필요하다. 우리 몸의 면역반응을 활용하면 오래 지속되는 다층종양제어가 가능한 새로운 암 치료법 개발이 가능하다. 많은 연구자가 인류의 암 정복을 위해 끊임없이 노력하고 있으나 암의 정체를 완전히 이해해 가장 안전한 암 치료법을 찾는 궁극적인 암 정복의 길은 여전히 멀기만 하다. 그럼에도 면역요법 전문가들의 말대로 ‘기초의학연구와 임상연구의 융합’을 통해 향후 면역치료의 성공을 앞당길 수 있기를 소망해 본다. 원병묵 성균관대 교수 신소재공학

지난 9월 14일 사우디아라비아의 국영 석유회사인 아람코의 석유 시설 2곳이 드론 공격을 받아 가동이 중단되고 이에 따라 전 세계 유가가 폭등하는 현상이 일어났다. 1년 반 전인 2018년 평창 동계올림픽 개막식에서는 1218개의 드론이 군집 비행하는 아름다운 모습을 만들어 내기도 했다. 드론을 통한 방송촬영 등 우리의 실제 생활에도 드론은 이미 깊숙이 들어와 있다. 이처럼 드론은 한편으로는 인간의 생명, 신체에 위협이 되는 군사기술이기도 하고 다른 한편으로는 인명구조, 물류 등 인간의 생활을 이롭게 하는 기술이기도 하다. 드론은 올해 4월에 제정된 ‘드론 활용 촉진 및 기반조성에 관한 법률’에 따르면 ‘사람이 탑승하지 아니한 채 항행할 수 있는 비행체’로 정의된다. 한마디로 무인항공기 라고 할 수 있다. 드론은 크게 보면 세 가지 기술을 기반으로 한다. 첫째는 비행제어 기술이다. 롤(Roll), 피치(Pitch), 요(Yaw)라고 불리는 3축 모멘트가 작용하는데, 이는 각각 좌우 수평이동, 전후방 이동, 좌우 회전하는 방향을 의미한다. 세 가지 모멘트를 제어해 제자리에서 비행하는 호버링, 전진, 후진, 좌·우측 등 자유롭게 비행할 수 있다. 둘째는 센서 융합 및 영상처리 기술이다. 비행제어 기술이 드론의 균형을 잡는 역할이라고 하면, 카메라나 센서 정보는 주변 환경을 인식하는 눈의 역할을 한다. 비행체에는 카메라를 이용해 획득한 사진정보를 영상처리를 통해 가공하거나 센서정보를 획득해 필터링과 같은 제어기법을 사용한 후 제어명령을 내리는 센서융합 기술이 사용된다. 대표적인 센서인 위성항법장치(GPS) 센서는 인공위성으로부터 GPS 수신기에 위치를 알려준다. 셋째는 무선통신 시스템이다. 무선통신을 통해 원격 조종기나 지상관제 시스템이 드론을 제어하고 통제하는 명령을 내린다. 블루투스, 와이파이(Wi-Fi), 셀룰러, 위성통신 등이 사용된다. 한편 드론의 군사무기화에 대응해 드론 탐지를 위한 안티드론 기술도 사용되고 있다. 허가받지 않은 특정 구역을 침범한 드론을 교란전파나 레이저를 쏘아 격추하거나, 주파수를 해킹해 공격용 드론을 원하는 곳으로 유도한 뒤 착륙하도록 하는 기술 등이 이용된다. 많이 사용되는 레이더 방식은 전파를 쏴서 드론에서 반사돼 오는 전파를 찾아낸다. 방향 및 거리 측정이 용이하지만 저공비행하는 드론을 찾기 어려운 문제가 있다. 처음에는 폭격이나 정찰 등 군사용으로 개발된 드론이 다양한 분야에서 각광받는 이유는 원격조종이 가능하고 드론에 부가장비를 부착해 다양한 정보를 수집할 수 있기 때문이다. 장비들은 온도나 조도 센서, 산소 및 이산화탄소 농도 센서를 비롯해 GPS, 카메라, 초음파 장비까지 다양하다. 게다가 아마존은 드론 택배, 우버는 드론 택시를 계획하고 있는 등 드론은 이제 모빌리티 수단으로까지 발전하고 있다. 지상에서는 자율주행 자동차가, 하늘에서 자율비행 드론이 인간의 이동수단이 될 날이 다가오고 있는 것이다. 현재 드론 시장은 중국의 DJI가 상업용 드론시장의 70%를 차지하고 있고 그 외 미국, 프랑스가 뒤를 잇고 있지만 한국의 경우 아직 갈 길이 멀다. 최근 정부가 다양한 분야에서 규제를 선제적으로 개선해 드론 신산업 창출에 노력하고자 한 점은 다행이다. 향후 우리가 강점이 있는 군사용 드론 산업을 집중 육성하는 것은 물론 상업용 시장의 경우에도 무선통신 및 반도체 등 정보기술(IT) 경쟁력을 이용할 수 있는 분야에 대한 선택과 집중이 필요하다. 사실 드론은 추락이나 충돌로 인한 비행 안전성 확보와 영상 수집에 따른 프라이버시 보호를 위한 규제의 필요성이 상당히 인정되는 분야이다. 4차 산업혁명의 어떤 기술보다 규제와 진흥의 조화가 필요하지만 과도한 규제로 인해 진흥이 희생되지 않도록 유의해야 할 것이다. 이성엽 고려대 기술경영대학원 교수 ICT학

데이터를 지배하는 자, 세계를 지배한다. 선거전략, 체중 조절을 위한 피트니스 전략, 심지어는 대학입시 지원 전략에 이르기까지 데이터의 수집과 분석, 이해는 승부의 관건이다. 앞으로는 어떨까. ‘특이점’이 세계적으로 화두다. 특이점이란 어떤 성질의 변화 속도가 기하급수적으로 증가하다가 무한대가 돼 해당 성질이 기존의 규칙으로는 측정, 제어가 안 되고 정의조차 안 되는 지점을 일컫는다. 특이점에서는 모든 기준이 붕괴된다. 동서남북 좌표는 위치를 표현하는 기준이다. 나침반을 갖고 북극점을 향해 조금씩 가까이 가보자. 북극점에 도달하는 순간 동서남북의 좌표계는 붕괴된다. 북극점은 일종의 특이점이다. 나눗셈을 해보자. 1을 어떤 숫자로 나누려 한다. 나누는 수, 즉 분모가 0에 근접할수록 나눗셈 결과값은 커진다. 만약 1을 0으로 나눈 결과값은 얼마일까. 음수일까 양수일까. 정의가 안 된다. 분모값으로서의 0은 나눗셈에 있어 특이점이다. 구글의 수석전략가이자 미래학자인 레이 커즈웰은 그의 책 ‘특이점의 도래’(Singularity is Near)에서 기술 특이점이 2040년에 도래할 것이라 했다. 기술 특이점이란 컴퓨터, 반도체, 인공지능(AI), 유전학 등의 발달로 사람과 동일한 수준의 지능을 지닌 AI가 등장하고, 인간과 AI의 구분이 무의미해지는 지점이다. 그는 기술 특이점이 도래하면 AI가 스스로 기술을 발전시켜 나갈 것이며, 통제 불가능한 무한기술발전이 시작된다고 주장했다. 데이터 특이점의 도래가 예견되고 있다. 인간의 행위와 무관하게 기기들이 상호 교신하며 정보를 생산하고 수집하고 분석하는 상태다. 데이터의 생산과 분석이 인간의 통제를 벗어나게 된다. 극데이터(extreme data)로 표현되는 데이터의 폭증, 폭발 시점 이후의 시대다. 정보 패러다임을 기준으로 인류 역사는 2000년 이전, 2000년에서 2010년, 그리고 2010년 이후로 나누어진다. 2000년 이전은 스몰데이터의 시대다. 고대부터 1990년대까지 정보생산의 주체는 ‘인간’이다. 인간의 정보 생산 행위는 시간(근무시간), 공간(사무실)에 의해 제약받았다. 2000년에 들어서면서 빅데이터 시대가 시작됐다. 사회관계망의 등장으로 데이터 통신 패러다임이 단대단(point to point) 에서 다대다(multi to multi)로 전환됐다. 무선 통신과 모바일 기기의 등장으로 시공의 제약 없이 정보가 생산되기 시작했다. 다대다 통신으로 모든 데이터가 모든 이에게 전달된다. IBM 마케팅 클라우드에 따르면 현재 전세계에 축적된 데이터 중 90%는 2015년 이후에 생산된 것이라고 한다. 2010년대에 들어서면서 AI 시대가 시작된다. 데이터의 축적, 기계 학습 알고리즘 효율화, 그리고 고성능 컴퓨터의 등장 이렇게 세 가지 축이 시너지를 내 컴퓨터 소프트웨어가 추론과 예측을 하기 시작했고, 그 정확도가 인간을 넘어섰다. 또 한 번 패러다임 변혁이 예측되고 있다. 데이터 특이점의 발생이다. AI가 탑재된 기기들이 정보 생성, 분석의 주체가 된다. 정보생산 주체가 인간에서 기기로 변경된다. 스마트 의류의 도입으로 옷, 신발, 시계 등 모든 기기에서 데이터가 생성된다. 자율주행차가 주변에서 발생하는 모든 센서로 부터 데이터를 수집한다. 지난 6월 발간된 시장조사업체 IDC 보고서에 따르면 2025년까지 인터넷에 연결된 사물인터넷(IoT) 디바이스의 갯수가 416억개에 이르고 이들 기기들은 79.4제타바이트(ZB: 10의 21제곱바이트)의 정보를 생산할 것으로 예측된다. 데이터 특이점 시대에서의 인간의 역할이란 무엇일까. 다행스럽게도 해답은 다소 희망적이다. 여전히 인간에게 주어진 역할이 있다. 센서들 설치와 데이터센터 구축 등 일련의 물리적 행위에 대한 결정, 그리고 이의 작동방식 정의는 여전히 인간 몫이다. ‘방식’을 제대로 정의하기 위해서는 데이터의 생성, 저장, 분석에 대한 본질적인 이해가 선행돼야 한다. 데이터 특이점 시대에서 데이터에 대한 무지는 곧 사회에서 ‘잉여’로의 전락을 의미한다. 데이터 특이점 시대에서 데이터에 대한 이해, 이제는 승부의 관건이 아니라 생존의 관건이다. 원유집 카이스트 교수 컴퓨터공학

2017년 북대서양에서 발생한 허리케인 하비는 미국 남부에 위치한 텍사스주 휴스턴과 루이지애나주 해안가에 상륙해 140조원에 달하는 경제적 피해를 끼쳤다. 우리나라 연 강수량보다 많은 1600㎜가 넘는 국지성 폭우의 강수량과 초속 60m에 이르는 강풍으로 인해 상상을 초월하는 피해가 났다. 그런데 대기과학자들은 허리케인의 특이한 이동 경로에 더 큰 관심을 가졌다. 하비는 8월25일 텍사스에 상륙해 며칠 머물면서 열대 폭풍으로 약화했다가 뒷걸음쳐 멕시코만으로 돌아 나와 에너지를 축적한 후, 8월30일에는 방향을 바꿔 루이지애나주에 다시 상륙했다. 이처럼 미국에서 허리케인이 육지에 상륙했다가 남쪽 해양으로 되돌아 나와 세력을 키워 다시 육지에 상륙한 예는 한 번도 없었다. 미국 기상청은 전 세계적으로도 기상 예측성이 가장 높은 기관이다. 미국에서는 기상청과 대기과학연구소는 물론 여러 연구기관과 대학도 자체적으로 뛰어난 수치예보모델을 개발했고, 전 세계 기상위성의 절반 이상을 운용하고 있다. 더욱이 미국 기상청은 방대한 양의 위성자료뿐만 아니라 각종 첨단 장비를 이용해 예보에 필요한 양질의 관측자료도 확보하고 있다. 아울러 잘 훈련되고 경험이 많은 다수의 예보관을 보유하고 있다. 이렇듯 미국 기상청은 예보정확도를 결정하는 주요 요소인 우수한 수치모델, 양질의 관측자료, 역량 있는 예보관 등을 모두 갖추고 있다. 기상 예측성이 세계적으로 최고 수준이 아니라면 그게 이상할 정도이다. 그러면 미국은 하비의 진로를 정확하게 예측했을까. 당시 미국에서 발표된 기상 예측장을 살펴보면 어떤 기상예측모델도 하비의 진로를 정확하게 예측하지 못했다. 한 번도 경험하지 못한 이상 진로에 대해 예보관의 판단도 실제 진로와 큰 차이를 보였다. 하비는 현재의 기상예측기술이 갖고 있는 한계를 잘 보여준 셈이다. 수치예보모델은 기본적으로 대기의 운동과 에너지를 지배하는 여러 미분방정식으로 이루어져 있는데, 이 방정식을 컴퓨터로 적분함으로써 미래의 기상 상태를 예측한다. 수치모델에 포함된 방정식에는 뉴턴의 운동 제2법칙인 운동량 보존, 열역학 제1법칙인 열에너지 보존, 질량 및 수분 보존을 나타내는 방정식과 그 밖에 이상기체상태방정식 등이 있다. 수치모델 적분에서 초기자료로서 관측된 기상장을 대입해 미래 대기의 3차원 바람(동서 및 남북 방향, 그리고 연직 방향), 기온, 기압, 수증기량 등을 예측한다. 수치모델에 포함된 여러 방정식의 적분기법은 계속 발전돼 왔다. 그런데 왜 기상예측이 자꾸 틀리는 것일까. 가장 먼저, 수치모델 방정식계가 복잡한 비선형성을 띠고 있고 이 방정식에 들어 있는 비선형항은 실제 대기현상을 수학적으로 정확하게 표현하지 못하고 있다. 이 항들에 대한 모수화 기법이 꾸준히 개선돼 왔으니, 아직도 실제 대기와는 상당 부분 차이가 있다. 이어, 수치모델 방정식을 적분해 미래를 예측하기 위해서는 초깃값이 필요한데, 이 초깃값이 현재 대기상태를 나타내는 기상 관측값이다. 그런데 관측값에는 측정기기와 방법에서 오는 오차, 시·공간적으로 불균질한 관측으로 오는 오차 등이 포함돼 있다. ‘베이징에서 나비가 날면, 다음날 뉴욕에서 폭우가 내린다’는 카오스 나비효과 이론처럼 초기의 작은 오차가 미래 예측에 엄청난 오류를 불러올 수 있다. 끝으로, 컴퓨터에서 수치모델을 적분할수록 계산 오차가 눈덩이처럼 불어난다. 컴퓨터가 처리할 수 있는 수준에서 계산 오차를 처리하지만, 비선형계 방정식계를 적분하면서 오차가 확대 재생산되는 것이다. 관측장비와 컴퓨터 성능이 좋아지면서 오차가 크게 줄었지만, 수치모델을 이용해 기상 예측하는 근본적인 한계가 해결되지 않았다. 더욱 정확한 기상예보를 위해서는 오차를 줄이기 위한 노력이 필수적이다. 예보능력이 탁월한 예보관을 양성해야 함은 물론이다. 우리나라 기상청에서는 여러 종류의 수치모델을 운영하면서 그 결과를 평균하는 등 불확실성을 최소화하고, 예보관의 예보경험을 고려해 수치모델의 오차를 보완하고 있다. 앞으로 기상예측에 인공지능(AI)을 도입한다면 이 과정을 더욱 발전시킬 수 있을 것이다. 허창회 서울대 교수·대기과학

4차 산업혁명은 다른 말로 ‘디지털 데이터의 혁명’이다. 디지털 데이터를 클라우드컴퓨팅 시스템에 모으고, 인공지능(AI)으로 처리해서 컴퓨터의 판단 능력과 미래 예측 능력이 ‘신의 영역’에 도달하겠다는 것이다. 결국 컴퓨터가 대부분의 영역에서 인간의 능력을 뛰어넘게 되고, 그 결과 인간이 정보와 노동으로부터 소외될 수 있는 위험성이 크다. 이와 같은 디지털 빅데이터는 ‘1’과 ‘0’으로 표현되며, 그 데이터는 디지털 신호 형태로 생산되고 저장되고 계산된다. 대표적으로 그러한 빅데이터는 디지털 이미지 센서가 생산하고 있고, 데이터도 D램 반도체 메모리에 ‘1’과 ‘0’의 형태로 저장된다. 더 나아가 AI 계산을 하는 그래픽 프로세서도 디지털 신호를 기초로 수학 행렬 계산을 한다. 이렇게 데이터가 디지털화되면 저장도 쉽고 통신도 용이하고 계산도 쉽다. 여기에 대해 최근에는 전기에너지인 전력의 생산 수송과 제어에도 디지털 기술이 사용되기 시작했다. 바야흐로 디지털 데이터 전성시대이다. 모든 전기기기와 정보전자 기기에는 전력이 공급돼야 한다. 여기서 전력이란 물리적으로 전압과 전류의 곱이다. 여기에 전압과 전류의 삼각함수 파동의 각도 차이 효과가 더해진다. 전력의 다른 표현으로는 얼마나 단위시간에 많은 에너지를 공급하는 정도이다. 일반 가정에서는 60Hz 교류전기가 공급된다. 반면 건전지나 배터리는 직류전기를 공급한다. 교류는 시간에 따라 전압이 변화하는 전기이고, 직류는 일정 전압을 유지하는 전기이다. 각각의 방식에 장·단점이 있다. 특히 컴퓨터에서 쓰이는 프로세서나 메모리는 직류전기를 공급해 줘야 한다. 그런데 가정에 공급되는 전기는 교류이다. 이에 교류를 직류로 바꾸는 장치가 필요하다. 반대로 전기자동차에서 모터를 구동할 때는 자동차 배터리 직류전기를 교류로 바꿔서 모터를 회전한다. 이처럼 전기를 직류에서 교류 혹은 교류에서 직류로 바꿔야 한다. 이러한 전기부품을 인버터라고 한다. 인버터를 소형화하고 가볍게 하기 위해서 ‘전력 스위칭반도체’를 사용한다. 이 반도체는 실리콘 계열 반도체를 쓰거나 화합물 반도체 계열을 사용한다. 그런데 이렇게 반도체로 전기변환을 할 때 전기를 고주파 주파수로 수없이 켜고 끄는 작업을 한다. 그렇게 전기를 반도체 스위치로 켜고 끄는 주기를 변화시키면서 일정 전압 직류를 만들거나 모터 회전을 위한 교류를 만든다. 이러한 전기 제어방식을 펄스폭변조(PWM) 방식이라고 부른다. 달리 말하면 전기를 수없이 켜고 끈다는 의미는 전력 공급을 디지털로 ‘1’과 ‘0’을 수없이 반복한다는 의미이다. 이는 전기 공급도 디지털로 제어한다는 의미이다. 이렇게 전력을 디지털로 제어하면 기존의 아날로그 방식에 비해 전력 손실이 줄어든다. 특히 짧은 시간에 켜고 끄기 때문에 열에 의한 전기소모를 줄여 전력 효율을 향상한다. 이 방식의 디지털 제어는 컴퓨터뿐만 아니라 전기자동차에서 구동모터 제어에 그대로 사용된다. 전력 공급이 디지털화된다는 의미는 전력 공급의 제어를 컴퓨터로 조절할 수 있다는 것이다. 언제, 어디서, 얼마만큼, 어떤 형태와 파형으로 전기를 공급할지 이제 컴퓨터 프로그램으로 제어할 수 있다. 디지털 전력 제어방식을 이용하면 가정, 아파트, 공장과 데이터 센터뿐만 아니라 도시 전체의 전력 공급을 최적화해서 전력 효율을 최대화할 수 있다. 한 걸음 더 나아가 전체 전력 사용 패턴을 빅데이터로 만들고 AI로 학습하면 전력망 전체가 지능화된다. 달리 말해 AI와 빅데이터를 활용해 최적의 AI로 전력 효율을 최대로 높일 수 있는 시대가 됐다. 국가 전력망을 AI로 최적화하는 것이 원자력발전소를 추가로 세우거나 태양광 패널을 설치하는 것보다 더 큰 투자 효과를 얻게 된다. 이렇듯 전력도 AI 디지털 시대가 된 것이다. 김정호 카이스트 석좌교수 전기전자공학

인류의 가장 큰 꿈은 ‘건강하고 행복한 삶’이다. 그 꿈을 더 가깝게 앞당길 유망한 분야가 ‘생의학소재’이다. 생의학소재는 인체 내부에 삽입하는 의료기기와 그 부속품에 적합하도록 제작한 소재로서 생체 내부와 장기적으로 접촉하며 기능하는 특수한 소재를 말한다. 생의학소재가 장착된 인체삽입형 의료기기는 질병과 사고로부터 인간의 생명을 구하고 수명을 연장하고 있다. 역사적으로 손상된 인체를 대체한 보철물은 1차 세계대전에서 수많은 목숨을 구했으며, 오늘날 보철물은 인체공학과 결합해 삶의 질을 향상시키고 있다. 인간 피부의 기능적 특성을 모방하도록 설계된 합성 탄소섬유는 화장품과 국소약물전달 등의 분야에서 뛰어난 잠재성을 보여주고 있다. 독립형 전극이 탑재된 재생 심장 패치는 주문형 약물 전달을 통해 심장 세포 성장과 활동을 전기적으로 자극하고 기록할 수 있다. 현대 의학의 발전과 함께 인류는 오래도록 생명 연장의 꿈을 향해 달려왔으며, 질병과 사고로 손상된 인체 내부의 장기를 대체하는 생의학소재는 인류에게 생존과 번영의 꿈을 약속한다. 생의학소재로 사용하려면 인체 내부에서 새로운 물질에 대한 면역거부반응이 없고, 그 기능을 장시간 유지할 수 있어야 한다. 이처럼 생체적합성과 물리화학적 내구성은 생의학소재의 필수 요소이다. 인체삽입형 의료기기의 다양성에 따라 소재의 다양성이 필요하고, 사용 후에는 몸에서 자연스럽게 분해돼 밖으로 배출되도록 생분해성이 필요하다. 생체적합성은 가장 중요한 특성으로 생체 내부에서 의료기기가 무해하며 생리적 반응에 적응하기 쉬도록 돕는다. 생체는 혈액을 비롯해 수많은 조직과 기관이 복잡하게 얽혀 있어 혈액이나 조직과 접촉하는 생의학소재는 생체적합성이 반드시 구비돼야 한다. 오늘날 생의학소재는 인공관절, 임플란트, 스텐트, 인공피부, 인공뼈, 의료용 접착제, 의료용 섬유 등 다양한 의료용 소재로 활용되고 있으며 다양한 진단과 치료 목적의 의료기기, 스마트 패키징, 조직공학, 약물전달 등 최첨단 헬스케어 제품으로 개발되고 있다. 최근에는 최적의 수축팽창 거동이 가능한 점탄성 접착식 심장 패치가 개발돼 심근경색 후 심장 기능을 회복시키고 병리학적 변이를 늦추는 효과를 보여주었다. 손상된 실험쥐의 심장조직은 심장박동에 따른 반복적 수축팽창 작용이 원활하지 않은데, 새로운 심장근육 패치는 심근경색을 효과적으로 치료하고 심장의 빠른 수축팽창 거동에 효과적으로 반응했다. 투명한 하이드로젤로 만든 점탄성 접착식 재료를 기반으로 심장 근육의 주기적 변형을 수용할 수 있도록 개발된 패치는 컴퓨터 모델링을 통해 재료의 유연성과 탄성을 동시에 최적화해 가장 이상적인 심장 패치로 개발됐다. 3차원 생체모방 미세환경에서 인간의 신장 오가노이드(줄기세포로부터 자가재생과 자가조직화를 통해 형성된 3차원 세포집합체 또는 장기유사체)의 빠르고 효율적인 생성을 위한 간단한 방법도 개발됐다. 오가노이드는 재생의학에서 가장 중요한 과학적 성과 중 하나로, 생체모방 미세환경에서 인간의 장기 구조와 기능을 모방해 인체에 이식되도록 개발됐다. 복잡하고 유연한 생체조직과 유사한 인공 환경을 제작해 인간 줄기세포에서 신장 오가노이드의 유도를 가속화할 수 있다. 인체 생체삽입형 의료기기는 현대 의학의 혁명을 일으키고 있다. 그러나 재료에 대한 면역거부반응은 의료기기의 성능을 제한하거나 고장을 유발할 수 있다. 결정화된 항염증제를 장기간 복용하면 생체이식 후 삽입된 의료기기 표면에서 장기간에 걸쳐 섬유증을 억제할 수 있다. 이것을 적절히 활용하면 이식한 의료기기의 성능을 향상시킬 수 있다. 토끼 연골 세포를 연한 하이드로젤과 굳으면 딱딱해지는 생분해성 고분자와 결합해 바이오 잉크로 만든 후 3차원 프린팅 기술로 층층이 쌓아 유연하고 단단한 형태를 유지하는 인공 장기를 제작할 수 있다. 이처럼 생의학소재와 결합한 3차원 바이오 프린팅 기술은 살아있는 세포를 함유한 생의학소재를 원하는 형상과 패턴으로 적층해 조직과 장기로 손쉽게 제작할 수 있어 재생공학의 응용 가능성을 더욱 활짝 열어가고 있다. 생의학소재는 의공학의 최전선에서 생명 연장의 꿈을 앞당기고 있다. 원병묵 성균관대 교수 신소재공학

통신사들이 5세대(5G) 핵심 서비스인 실감형 증강현실(AR)·가상현실(VR) 시장을 잡기 위한 경쟁에 앞다퉈 나서고 있다. 최근 한 스마트폰 광고에서는 스마트폰 카메라로 사물이나 건물을 비추면 그와 관련된 이미지나 정보가 나타나는 것을 보여준다. 다른 광고에서는 야구장에 가지 못하는 사람이 헤드셋을 쓰고 실제 야구장에 와 있는 것 같은 환경에서 야구 응원을 하는 모습을 보여준다. 전자는 실제 환경에 가상의 이미지를 결합해 추가적인 정보를 제공하는 증강현실(AR) 기술이다. 후자와 같이 특수한 기기를 통해 실제가 아닌 상황을 실감 나게 체험할 수 있도록 해 주는 기술이 가상현실(VR)이다. AR가 현실에 부가적인 정보를 보여주는 것이라면, VR는 디지털 기술을 통한 완전한 가상세계의 구성이다. 실생활에 밀접하게 연계하며 보조적인 역할을 극대화할 경우 증강현실이 유리하고, 시간과 공간을 초월하는 가치를 제공하는 콘텐츠들은 가상현실이 유리하다. 이렇듯 AR, VR 등 몰입감, 상호작용, 지능화의 특징을 통해 높은 현실감과 경험을 제공하는 콘텐츠를 실감형 콘텐츠라고 부른다. 실감형 콘텐츠 구현을 위해서는 C(콘텐츠)-P(플랫폼)-N(네트워크)-D(디바이스) 가치사슬 중 디바이스와 플랫폼을 중심으로 주요 기술이 요구된다. 콘텐츠는 실감형 콘텐츠 기술이 적용 가능한 분야로 게임, 스포츠 행사, 군사훈련, 교육 등이 여기에 해당한다. 네트워크는 속도와 안정성이 주요하기 때문에 초고속, 초연결, 초저지연이 특성인 5G 통신망이 필수적이다. 디바이스에 대해서 보면 AR는 투시형, VR는 폐쇄형을 활용한다. AR는 안경 형태의 디스플레이에 가상정보를 투사하는데 스마트폰 연동형은 저렴한 가격과 휴대성으로 영상재생에 주로 사용되고, VR는 외부 시야를 폐쇄한 채 좌우안의 영상을 별도로 출력해 입체효과를 나타내는 방식이다. 그런데 이처럼 AR, VR 기술을 구현하는 핵심 기반은 하드웨어다. 여기에는 첫째, 소비자가 착용하는 헤드셋 형태의 헤드마운트디스플레이(HMD), 둘째, 컴퓨터(PC), 게임 콘솔, 모바일을 포함하는 호스트시스템, 셋째, 사용자·사물의 움직임을 추적하는 트래킹시스템, 넷째, 신체의 움직임 등 외부 정보를 입력하는 컨트롤러시스템이 포함된다. VR에서 상대적으로 중요도가 높은 하드웨어 기기는 HMD다. HMD의 성능은 사용자 경험의 완성도 및 VR산업 대중화를 결정짓는 요소다. 플랫폼은 콘텐츠가 유통망과 네트워크를 거쳐 디바이스를 통해 최종 이용자에게 전달되도록 하는 역할을 한다. 콘텐츠·디바이스 제작업체, 유통·서비스, 통신·방송사업자 등 다양한 주체가 플랫폼 기능을 하고 있다. 2012년 출시된 구글 글라스, 2013년 오큘러스 DK1 출시는 각각 AR와 VR산업의 야심 찬 출발을 알렸다. 하지만, 그동안 고가의 장비, 소비자 안전의 문제, 과도한 개인정보 수집 문제로 예상보다는 AR, VR산업의 성장이 더딘 상황이다. 다만, 최근 미국이 페이스북, 구글, 애플 등 민간 기업을 중심으로 연구개발(R&D)을 추진하고 있고, 유럽과 중국 등이 정부 지원을 통해 활발한 연구를 진행하고 있다. 한국의 경우도 세계 최초의 5G 서비스 개시를 계기로 실감형 콘텐츠를 10대 전략산업의 하나로 육성할 계획이다. 실감형 콘텐츠를 이용하면 로마시대의 시장 거리를 활보할 수도 있고, 원하는 주택을 가보지 않고도 그 구조를 확인할 수 있다. 이처럼 실감형 콘텐츠의 특성은 비현실의 영역이라는 것이다. 사용자는 주로 시각을 통해 공간과 시간에 대한 제약을 극복해 실제와 다른 세계를 경험할 수 있다. 인터넷이라는 가상공간이 2차원의 평면적인 체험공간이라면, 실감형 콘텐츠는 입체적으로 비현실을 체험하게 되는 것이다. 따라서 적용분야도 무궁무진하며 향후 기술 및 산업의 영향력도 엄청날 것으로 예상되므로 정부와 업계의 만반의 준비가 필요하다. 이성엽 고려대 기술경영대학원 교수 ICT학