국내 연구진이 인공지능(AI)의 핵심을 이루는 심층학습(deep learning)을 구현하는 심층신경망(deep neural network)의 구조와 작동 원리를 수학적으로 규명, 더 똑똑한 AI를 구현할 수 있는 기반을 마련했다.
한국과학기술원(KAIST) 바이오및뇌공학과 예종철 석좌교수 연구팀은 10일 인공지능을 구현하는 심층신경망의 구조를 밝히고 이를 통해 의료영상 및 정밀분야에 활용할 수 있는 고성능 인공신경망 제작의 수학적인 원리를 규명했다고 밝혔다.
인공지능의 심층신경망은 체스나 바둑, 음성인식, 영상처리 등 많은 분야에서 뛰어난 성능을 보이지만 어떤 원리로 작동하는지 밝혀지지 않아 예상치 못한 결과나 오류가 발생할 가능성 등이 문제가 되고 있다.
연구진은 심층신경망의 구조가 얻어지는 고차원 공간에서의 기하학적 구조를 찾는 연구를 수행, 심층신경망이 기존 신호처리 분야에서 집중적으로 연구된 고차원 구조(행켈구조 행렬, Hankel structured matrix)를 기저함수로 분해하는 과정과 밀접한 연관이 있다는 사실을 발견했다.
이는 심층신경망의 내부 작동 원리를 수학적으로 밝혀낸 것으로 이를 활용하면 기존 심층신경망 구조의 단점을 찾아내 보완할 수 있고, 나아가 더 뛰어난 성능의 인공지능을 설계하는 데도 적용할 수 있다고 연구진은 설명했다.
연구진은 또 기존에는 인공지능 구현을 위한 심층신경망을 구성할 때 구체적인 작동 원리를 모른 채 실험적으로 구현했다면 이 연구는 수학적 원리를 통해 더 우수한 성능의 인공신경망을 설계할 수 있는 이론적 구조를 제시한 것이라고 말했다.
(1행) 화소 80%가 사라진 입력영상, (2행) 기존 인공신경망의 복원 결과, (3행)수학적인 원리를 통해 구현한 인공신경망의 복원 결과, (4행)원래 영상. ⓒ 한국과학기술원 제공
이번에 밝혀진 수학적 원리를 이용해 심층신경망을 설계, 영상에서 80%가 화소가 사라진 사진을 복원하는 데 적용한 결과, 사라진 영상의 자세한 디테일을 복원하는 기능이 기존 인공신경망보다 우수한 것으로 확인됐다.
예 교수는 “이 연구결과를 활용하면 시행착오를 반복해 설계하는 기존의 심층신경망과 달리 원하는 응용에 따라 최적화된 심층신경망 구조를 수학적 원리로 디자인하고 그 영향을 예측할 수 있다”며 “의료영상 등 설명 가능한 인공지능(XAI)이 필요한 다양한 분야에 응용될 수 있다”고 말했다.
과학기술정보통신부 중견연구자지원사업과 뇌과학원천기술사업 지원으로 수행된 이 연구결과는 응용수학 분야 국제학술지 ‘사이암 저널 온 이미징 사이언스(SIAM Journal on Imaging Sciences, 4월 26일 자) 온라인판에 게재됐다.
우버의 현재 주력사업은 도로를 무대로 한 ‘차량 공유’지만, 멀지않아 사업무대를 창공으로 옮겨 ‘비행 공유’를 추진하려고 준비하고 있다. 오는 2023년을 목표로 ‘우버에어(Uber Air)’라는 드론을 택시처럼 사용하는 서비스를 준비하고 있는 것.
이를 위해 우버는 행사 현장에서 2020년부터 미국 및 전세계 몇몇 도시에서 실증 테스트를 전개할 예정이라고 밝히면서, 비행 공유 서비스가 본격적으로 시작되면 현재의 수송 사업은 일대 전환을 맞이할 것이라고 전망했다. (관련 기사 링크)
드론 택시 사업이 발표된 우버의 서밋 현장 ⓒ UBER
드론을 택시처럼 이용하는 비행 공유 서비스
‘비행 공유’는 말 그대로 드론을 택시처럼 이용하는 서비스를 말한다. 지금도 일정 금액을 지불하고 비행기를 전세내어 사용하는 서비스가 있지만, 비용이나 접근성면에서 대중들이 쉽게 사용할 수 없다는 단점이 있다.
따라서 드론을 택시처럼 이용하려면 안전성은 기본이고, 이 외에도 저렴한 비용과 편리한 접근성이 전제 조건으로 따른다. 우버는 바로 이런 점에 주목하고 있다. 차량 공유처럼 드론을 여러 사람들이 사용할 수 있도록 만들고, 이륙과 착륙을 모두 도심지에서 할 수 있도록 만든다면 드론도 택시처럼 활용할 수 있다고 판단하고 있는 것.
물론 우버가 구상하고 있는 우버에어의 형태는 현재의 항공기처럼 수백명이 탈 수 있고, 활주로가 필수적으로 갖춰져야 하는 형태는 아니다. 3~4명의 인원이 탑승할 수 있는 소형 규모이면서, 빌딩의 옥상처럼 그리 넓지 않은 장소에서도 이착륙이 가능한 ‘수직이착륙기(VTOL)’ 형태를 의미한다.
이에 대해 우버 관계자는 “특히 우리가 염두에 두고 있는 우버에어는 내연기관으로 운항하는 것이 아니라 모터를 사용하는 전력형”이라고 밝히며 “공해를 발생시키지 않고, 소음도 없으며, 유지비까지 저렴한 전력형 드론이야말로 택시처럼 활용할 수 있는 최적의 수송기기”라고 소개했다.
우버에어가 건물 옥상에 마련된 미니 공항에 착륙해 있는 상상도 ⓒ UBER
우버의 분석에 따르면 우버에어를 이용하여 비행을 공유하면 자동차에 비해 이동시간을 대폭 줄일 수 있기 때문에 교통 체증 문제를 자연스럽게 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 장기적으로는 이용요금도 차량 공유 서비스보다 더 낮출 수 있는 것으로 나타났다.
우버 외에도 현재 드론을 택시처럼 활용하는 사업을 추진 중인 곳으로는 중국의 이항(Ehang)社나 독일의 릴리엄(Lilium)社 등이 꼽힌다. 세계 최초로 상업용 드론을 선보인 이항은 지난 2월에 이미 8개의 날개가 달린 대형 드론에 승객을 태우고 시속 60마일로 비행한 기록을 갖고 있다.
독일의 스타트업인 릴리엄의 드론은 이항보다 출발은 늦었지만, 훨씬 더 뛰어난 능력으로 비행 공유 시장을 노리고 있다. 이항의 드론보다 3배나 빠른 시속 180마일로 비행할 수 있고, 소음이 거의 없는 상태로 1시간 정도를 비행할 수 있다.
사업 초기에는 건물 옥상에 미니 공항 조성
비행 공유 시장이 본격적으로 형성되면 지하철역이나 버스정거장처럼 드론 택시가 착륙하고 이륙하는 공간도 따라서 늘어나게 된다. 즉 소규모의 공항이 주요 거점별로 생기는 것이다.
우버도 서밋 행사가 열리는 현장에서 우버에어가 뜨고 내릴 미니 공항 프로젝트에 대해 발표했다. ‘스카이포트(Skyport)’로 명명된 이 프로젝트는 우버에어의 정류장인 동시에, 전기를 충전할 수 있는 곳이다.
스카이포트의 초기 형태를 디자인 한 가넷플레밍(Gannett Fleming)社는 빌딩 옥상에 마련된 착륙장에 시간당 52대의 비행 택시를 운행할 수 있는 미니공항을 선보였다. 우버에어의 이착륙을 용이하게 하기 위해 각 착륙장에는 자동 회전 시스템을 도입했고, 새로운 로고를 적용하여 하늘 높은 곳에서도 우버에어 착륙장임을 한 눈에 알아볼 수 있도록 설계했다.
이와 관련하여 우버 관계자는 “사업 초기의 스카이포트는 건물의 옥상이나 여유 공간이 있는 주차장 등을 주로 사용하게 될 것”이라고 설명하며 “그러다가 사업이 활성화되어 우버에어 전용 공항이 건설되면 현재의 지하철역이 기차역이나 고속버스터미날과 연계되는 것처럼 네트워크가 형성될 것”이라고 전망했다.
비행공유 서비스의 헥심 중 하나인 미니공항의 상상도 ⓒ UBER
이를 위해 우버는 현재 우버에어의 연구개발 및 테스트 장소로 프랑스를 낙점한 상황이다. 범 국가적 차원에서 신기술 우대정책을 강화하고 있는 프랑스가 우버의 파트너로서 가장 적임자라고 판단한 것이다.
우버는 프랑스의 첨단기술 연구소인 ‘에콜폴리테크니크(Ecole Polytechnique)’와 5년간 연구 협력 관계를 맺고, 전기를 동력으로 하는 드론 연구 개발에 협력하면서 파리에 새로운 연구 개발 센터도 개소한다는 계획을 발표했다.
드론을 활용한 우버의 택시 사업과 미니공항 사업에 업계는 기대를 하면서도 한편으로는 우려의 시선을 거두지 못하고 있다. 우버에어가 해결해야 할 수많은 문제들이 아직 내부적으로 산적해 있기 때문이다. .
특히 안전성 문제는 아무리 강조해도 모자라지 않다는 것이 업계의 시각이다. 드론은 조종사 없이 작동되는 만큼, 비행 중에 발생되는 모든 문제들을 즉각적으로 해결해야 하는 수많은 알고리즘을 통합해야만 한다. 이를 위해서는 완전 자율주행이 전제되어야 하지만 그 정도의 수준에 까지 도달하려면 아직도 많은 시간이 필요하다는 의견을 제시하고 있다.
‘자율주행’과 ‘무인주행’의 바람이 지상(地上)에서 수상(水上)으로 순조롭게 옮겨갈 수 있을까?
무인 또는 자율자동차를 움직이는 것은 견고한 땅에서 이뤄지므로 상대적으로 쉽다. 만약 물 위에서 자율이나 무인으로 움직이는 보트를 고안한다면 훨씬 복잡한 기술이 필요하다.
아직 초보적인 수준이기는 하지만, 미국 MIT대학 연구팀은 수상 무인보트를 개발하고 있어서 관심을 끈다. 로보트(RoBoat)라는 이름의 이 자율주행 보트는 복잡한 도심 교통난 해소에 큰 역할을 할 것이 기대된다.
이 보트는 단순히 수송만 하는 것이 아니라, 3D프린터를 사용해서 빠른 시간안에 제작할 수 있고, 조립하면 무대 장치 등으로도 활용된다. 암스테르담이나 방콕 혹은 베니스 같은 수상도시에서는 운하가 도심 곳곳을 지나기 때문에 도로 혼잡을 피해서 사람과 물건을 배송할 수 있다.
수영장에서 실험중인 자율운행 수상보트 ⓒMIT
MIT대학 ‘컴퓨터 사이언스 및 인공지능연구실’ (CSAIL Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory)과 도시연구및기획학과(DUSP)의 ‘센서블 시티 연구실’ (SENSEable City Lab)은 대도시 운하를 자율주행하는 보트를 설계해서 실험하는데 성공했다. 이 보트는 비용이 적게 들어가는 3D프린터를 이용해서 비교적 쉽게 대량생산도 가능하다.
물품 및 사람 수송에 이용될 듯
이 보트는 사람을 실어 나르거나 물건을 배송함으로써 미래에는 도심 혼잡을 덜어줄 것으로 기대된다. 연구자들은 동시에 밤에 각종 도심 서비스를 수행하는 무인보트도 가능할 것으로 기대하고 있다. 이럴 경우 도심혼잡과 운하 혼잡을 더욱 줄여줄 수 있다. 이 연구결과는 로보틱스와 자동화에 대한 IEEE 국제회의에 발표된다.
수상 자율보트는 센서, 마이크로프로세서, GPS모듈을 비롯한 하드웨어를 갖춘 4각형이며 4m × 2m 크기의 모듈형이다. 직사각형 구조물이므로 여러 개를 조립하면 떠다니는 다리나 콘서트 무대 혹은 음식물 시장 플랫폼 같은 구조물로 쉽게 전환된다. 육지에서 개최하면 도심활동을 번잡스럽게 만드는 일부 활동이 수상에서 임시로 이뤄지도록 할 수 있다.
뿐만 아니라 이 보트는 환경 센서를 달고 다니면서 도심 수질을 측정하거나 도시환경과 시민 건강에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
‘로보트’(Roboat) 프로젝트의 하나로 진행된 수상 자율 보트는 MIT 대학과 네덜란드 ‘첨단 메트로폴리탄 해결 암스테르담 연구소’(AMS)이 공동으로 진행했다. 2016년 연구자들은 암스테르담 운하를 운행할 초기 모델을 만들어 앞으로 가기, 뒤로가기 등을 실험하고 후에는 계획된 길을 따라가는 실험을 진행했다.
수상 자율 보트는 몇 가지 중요한 혁신을 가져왔다. 아주 빠르게 생산하는 기술이며, 좀 더 효과적이고 유연한 설계 그리고 통제기능을 향상시킨 첨단 추적 알고리즘, 정확한 도킹과 정박 등의 기능이다.
연구팀은 상업적인 4각형의 선체를 16개 조각으로 나눠 3D프린팅한 뒤 조립했다. 프린팅하는데는 60시간이 걸린다. 조립돼서 완전해진 선체는 유리섬유를 덧붙여 봉합했다. 선체를 조립하려면 전원, 와이파이 안테나, GPS, 미니컴퓨터, 마이크로콘트롤로가 필요하다.
실내 초음파 무선시스템과 야외 실시간 GPS모듈을 이용해서 ㎝ 수준으로 보트가 정확하게 자리잡게 했으며 관성측정장치(inertial measurement unit IMU) 모듈은 보트의 기울기속도와 각속도를 모니터했다.
유선형 아닌 직사각형, 4개 방향으로 움직여
사각형 모양으로 제작함으로써, 보트는 옆으로 이동이 쉽고 다른 보트와 조립돼서 원하는 구조물을 만들기도 용이하다.
또한 간단하면서도 효과적인 설계요소는 추진 엔진의 위치이다. 4개의 추진엔진을 4개 면 가운데 달아, 앞으로 가거나 뒤로 물러서는 힘을 내게 한다. 이것이 보트를 더욱 빠르고 효과적으로 만든다.
자율운행 보트인 ‘RoBoat’ 시제품 ⓒ MIT
좀 더 빠르고 정확하게 방향을 잡기 위해 개발한 비선형예측콘트롤(nonlinear model predictive control NMPC)은 다양한 상황속에서도 보트를 제어하고 운행하는데 사용된다. 여기에 들어간 알고리즘은 비선형 수학 모델로 단순화시킨 것으로서, 원심력과 전향력, 물에서의 가속과 감속 때문에 생기는 추가 질량 같은 매개변수를 계산한다.
이와 함께 개발한 인식 알고리즘은 수상 무인 보트가 가는 도중에 만나는 미지의 변수를 인식하도록 했다. 마지막으로 연구팀은 예측제어기능을 달아, 미지의 상황을 예측하도록 했다. 기존의 예측제어 알고리즘이 100밀리 초(秒)에 작동하는데 비해 이들이 개발한 알고리즘은 1밀리 초도 채 걸리지 않는 것이다.
연구팀은 알고리즘의 효율성을 확인하기 위해 수영장과 찰스 강에서 미리 계획된 길을 따라 작은 모형 보트를 띄워 10번의 시험주행을 실시했다. GPS와 IMU모듈은 보트의 위치와 방향을 각각 센티미터 단위로 정확하게 안내했다. NMPC 알고리즘은 4개의 추진동력을 0.3초 마다 개별적으로 업데이트한다.
콘트롤러는 보트의 현재 상태와 제한요소를 감안하고, 앞으로 몇 초 동안의 위치를 안내함으로써 보트의 운행을 최적화한다.
연구팀은 다음 단계로 사람과 물건을 운반할 때 질량의 변화를 계산하고, 파도와 물살로 제어하는 콘트롤러를 개선하기로 했다.
땅에는 무인자동차, 물에는 무인 보트, 하늘에는 드론이 날아다니는 세상이 점점 가까워지고 있다.
metal powder - metal powder
magnesium powder - magnesium powder
3d printing powder - 3d printing powder
am powder - am powder
인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning, ML)은 기업 운영을 돕기 위해 인간의 행동을 모방하는 최신 기술이다. 동시에 디지털 혁신을 추진하는 기업에는 새로운 서비스로 고객을 유치하기 위한 기반 기술로 평가받고 있다.관련 업계가 공격적으로 마케팅에 나서면서 이들 신기술에 대한 홍보와 기업의 도입이 많이 늘어났다. 예를 들어 식당, 소매기업, 항공사 등은 고객 응대에 인간의 대화와 비슷한 챗봇(Chatbot)을 사용하고 있다. IBM은 자사의 핵심 AI 기술인 왓슨(Watson)이 암을 치료할 수 있는 잠재력이 있다고 홍보했다(그러나 실제로는 이에 크게 못 미치는 것으로 드러나고 있다).
존 디어(John Deere)도 ML을 활용하는 농약 공중 살포 장비 업체 BRT(Blue River Technology)에 3억 달러를 쏟아부었다. 심지어 여러 법적 문제를 겪고 있는 우버(Uber)도 “ML을 대중화하고 확장형 AI를 구축해 차량 요청만큼이나 간단하게 기업의 요구를 충족하는” 서비스형 ML 플랫폼인 미켈란젤로(Michelangelo)를 공개했다.하지만 흔히 그렇듯 이러한 홍보는 현실과 동떨어져 있다. MIT SMR(Sloan Management Review)과 보스턴 컨설팅 그룹의 보고서에 따르면, 대부분 기업에서 AI/ML에 대한 기대와 실행 사이에는 공백이 있는 것으로 나타났다. 이 보고서는 전 세계 3,000명 이상의 임원과 관리자, 분석가를 조사해 작성했다.그 결과 응답자의 약 20%만이 자신이 속한 기업에서 일정 형태의 AI를 도입했다고 답했다. AI 전략이 있다는 응답은 39%였다. 그럼에도 불구하고, 임원 중 85%는 AI를 통해 경쟁 우위를 획득하거나 유지할 수 있다고 답했다. AI와 ML에서 기회를 찾은 일부 CIO는 다양한 관련 기술을 테스트하고 도입하는 것은 물론 특허도 출원하고 있다. 이런 IT 리더의 ML 활용사례 3가지를 소개한다.더 나은 고객 통찰 많은 기업처럼 유에스 뱅크(U.S. Bank)도 상당한 양의 고객 데이터를 수집했다. 그리고 역시 대부분 은행과 마찬가지로 이런 데이터로부터 실행 가능한 통찰을 얻기 위해 노력하고 있다. 유에스 뱅크의 수석 분석 경영자 빌 호프만은 이를 위해 지난 수개월 동안 세일즈포스닷컴(Salesforce.com)의 아인슈타인(Einstein) AI/ML 기술을 이용해, 자사의 소규모 사업, 도매, 기업 복지, 기업 뱅킹 사업부 전반에 걸쳐 개인화 기능을 강화했다.예를 들어, 고객이 유에스 뱅크의 웹사이트에서 담보 대출에 관한 정보를 검색했다면 다음에 이 고객이 지점을 방문했을 때 고객 서비스 담당자는 검색 사실을 확인할 수 있다. 인간이 볼 수 없을 수도 있는 패턴을 찾는 데도 도움이 된다. 예를 들어, 특정 산업의 잠재 고객만을 대상으로 전화를 받을 가능성이 높은 목요일 오전 10시와 밤 12시 사이에 전화를 걸도록 추천하는 식이다. 아인슈타인은 캘린더에 캘린더 초대를 등록해 다음 목요일에 연락을 취하도록 할 수도 있다.이런 기능은 금융 서비스 기업이 가장 원하는 것과 매우 흡사하다. 즉, 특정 순간에 관련 서비스를 추천하기 위해 고객을 360도 전방위로 파악하는 능력이다. 호프만은 "우리는 과거와 현재의 일을 설명하는 세계에서 미래에 더 초점을 둔 세계로 이행하고 있다. 가장 중요한 것은 여기서 한 걸음 더 나아가 고객의 필요를 파악한 후 고객이 우리와 상호작용하길 원하는 채널을 예측하는 것이다”라고 말했다.핵심 조언: AI와 ML에 대한 실패를 두려워하지 말고 인내심을 가져야 한다. 또한, 효과가 확인되면 이를 확장할 수 있는 준비를 항상 하고 있어야 한다. 호프만은 “언제나 고객을 중심으로 여기고 이것이 고객에 어떤 도움이 될지 질문해야 한다"라고 말했다.‘번거로움’을 없애 생산성 향상을 추구 마스터카드(Mastercard)의 운영 및 기술 사장 에드 맥롤린(Ed McLaughlin)은 ML이 “우리가 하는 모든 일에 스며들어 있다”고 말했다. 마스터카드는 ML을 활용해 번거롭거나 반복적인 수작업을 자동화했다. 대신 사람은 생산성과 가치를 높이는 일에 더 집중할 수 있다. 그는 "우리는 직장 업무를 자동화하는 것과 관련해 명확한 투자 대비 효과를 확인할 수 있는 상태에 도달했다"라고 말했다.또한, 마스터카드는 ML 툴을 이용해 제품과 서비스 생태계 전반에 걸쳐 변화 관리를 강화했다. 예를 들어, ML 툴은 위험이 크거나 추가적인 정밀 조사가 필요한지 거래를 판단할 수 있도록 돕는다. 시스템에 해커가 침입했음을 나타내는 이상도 감지한다. 의심되는 네트워크 내 행동이 발견되면 이를 차단해 네트워크를 보호한다. 맥롤린은 “우리는 지속해서 거래를 분석해 업데이트하고 다음 거래를 채점하는 사기 방지 시스템을 운영 중이다"라고 말했다.핵심 조언: 맥롤린에게 있어서 AI/ML은 단순히 결제 프로세서 관련 여러 툴 중 하나일 뿐이다. 그는 "시장에는 다양한 최신 툴이 존재한다. 그러나 CIO는 이들에 의존해 비즈니스 문제를 마법처럼 해결하려 해서는 안 된다"라고 말했다.
제품과 비즈니스 조력자 소프트웨어 업체 어도비 시스템즈(Adobe Systems)의 CIO 신시아 스토다드는 IT와 비즈니스 모두를 잘 운영하기 위한 통찰력을 얻기 위해 하둡(Hadoop) 기반 '데이터 지향적인 운영 모델'을 활용하고 있다.그는 이러한 데이터 지향 전략의 하나로 ML을 통해 시스템 고장 트렌드를 분석하고 있다. 업무 지원 소프트웨어 서비스나우(ServiceNow)에 올라온 시스템 관련 요청을 분석하는 것이다. 이를 통해 시스템이 고장 나 완전히 작동을 멈출 수 있는 이벤트를 확인하면 선제적으로 이를 막거나 완화하는 조처를 한다. 그는 "IT 서비스 고장 패턴을 분석하면 일종의 '자기 치유' 능력을 구축할 수 있다. 이를 IT 직원의 업무 녹이면 큰 효과를 볼 수 있다"라고 말했다.또한, 스토다드는 직원의 IT 지원 요청을 처리하는 챗봇 기술 도입도 고려하고 있다. 특히 어도비의 사업부는 이미 AI를 도입했다. 지난 11월 문서 생성과 출판 그리고 웹 및 모바일 애플리케이션 성능 분석과 추적을 위한 제품에 AI 기술 계층인 센세이(Sensei)를 추가했다.핵심 조언: ML을 이용해 고장 패턴을 분석하는 것은 자기 치유 능력을 구축하는 핵심이다. 스토다드는 “이런 분석을 통해 자기 치유 구성 요소를 시스템에 적용하고 수작업이 필요한 부분을 제거할 수 있다”라고 말했다.
1990년대는 정보 혁명이 처음 시작된 시기로 기록되고 있다. 휴대전화, 무선호출기, 고성능 컴퓨터, 특히 월드 와이드 웹이 등장해 세계를 놀라게 했다. 이후 IT 기술은 계속 발전했고 그 결과로 20여년이 지난 지금 세상은 크게 달라졌다.
16일 미국 온라인 매체 ‘버슬(bustle)’ 지는 지난 1990년대 이후 기술의 발전으로 우리들의 먹고, 마시고, 듣고, 보는 방식이 혁명적으로 크게 바뀌었다고 전했다. 특히 커뮤니케이션의 경우 젊은이들이 보고 믿지 못할 만큼 큰 변화가 있었다는 것.
CD 플레이어에서 스트리밍으로
큰 변화가 있었던 기술 가운데 빼놓을 수 없는 게 있다. 음악을 듣는 기술이다. 1990년대 음악을 듣기 위해서는 CD플레이어가 꼭 필요했다. 당시 큰 인기를 끌었던 CD 플레이어는 ‘디스크맨(Discman)’이었다.
음악을 듣는 미디어가 90년대 CD 플레이어에서 MP3, 스마트폰, 스트리밍 서비스 등으로 진화하고 있다. 사진은 멀티 기능이 들어 있는 CD 플레이어. ⓒSirius
소니에서 선보인 이 플레이어는 카세트 테이프가 아닌 ‘CD워크맨’으로 발전하게 된다. 8cm 크기의 소형 CD를 사용하는 이 워크맨은 선풍적인 인기를 끌었다. 그리고 1997년부터 모든 휴대용 모델 제품명이 됐다.
오늘날 CD플레이어를 쓰는 사람을 보기 힘들 것이다. 불과 수년 전까지 MP3를 쓰는 사람이 많았지만 지금은 스마트폰을 통해 음악을 듣는다. 음악을 직접 들을 수 있는 글로벌 음악 스트리밍 서비스도 큰 인기를 끌고 있다.
컴퓨터, 스마트폰 등을 통해 음악 공급망인 ‘스포티파이(Spotify)’에 접속하면 메이저 음반사에서 라이선스한 음악을 얼마든지 들을 수 있다. 물론 돈을 내야 하지만 1990년대와 비교했을 때 놀라운 발전을 거듭한 결과다.
메신저, 대화방에서 멀티 기능으로 진화
90년대 등장한 AOL사의 메신저 프로그램 ‘AIM(AOL Instant Messenger)’은 당시 상황에서 놀라움 자체였다. 메시지 발송은 물론 파일 공유와 발송, 채팅, 주가와 헤드라인 뉴스 등의 검색, 게임 기능 등을 수행할 수 있었다.
특히 실시간 메시지 전송 기능은 원하는 색상이나 링크, 문자의 속성까지 지정해 보낼 수 있어 사람들로부터 큰 인기를 끌었다. 무엇보다 관심을 끌었던 것은 ‘대화방(chatroom)’이다. 많은 사람들이 이 대화방을 이용하면서 사용자 수가 수백만 명에 달했다.
그러나 지금과 비교하면 하찮은 기술에 불과하다. 오늘날 페이스북 메신저를 사용하면 대화방을 이용하는 것은 물론 상품 배달을 요청하고, 날씨를 물어본 뒤 일기예보 정보를 얻는 것도 가능하다.
최근 들어서는 ‘카약 봇 (KAYAK bot)’이란 기능을 도입했다. 이용자들에게 예산에 맞는 여행지 추천, 최적의 여행 시기 등을 제안하는 기능이다. 초창기 대화방으로 시작된 기능이 우리 삶을 모두 연결하는 멀티 기능으로 진화하고 있다.
거실 가족TV에서 개인 스마트TV로 변신
90년대 거실에 한 가족이 모여 TV를 보고 있는 광경은 흔히 볼 수 있는 모습이었다. 가끔 여유가 있다면 침실 한쪽에 TV를 들여놓을 수 있었다. 더 여유가 있다면 비싼 돈을 주고 리모트 컨르롤 장치를 구매할 수 있었을 것이다.
TV를 보면서 컴퓨터, 태블릿, 스마트폰 등으로부터 또 다른 영상들을 연결해 동시에 여러 개의 영상을 라이브로 동시 관람할 수있는 첨단 TV가 등장하고 있다. 사진은 스마트 TV. ⓒWikipedia
그러나 지금 우리는 TV를 보기 위해 90년대 상상할 수 없었던 한 묶음의 TV 관련 기술을 사용하고 있다. 자신의 컴퓨터에 자신이 좋아하는 프로그램인 TV쇼나 영화, 드라마 등을 다운받아 한꺼번에 시청할 수 있다.
TV를 보면서 컴퓨터, 태블릿, 스마트폰 등으로부터 또 다른 영상들을 연결해 동시에 여러 개의 영상을 라이브로 동시 관람할 수도 있다. 최근 스마트 TV의 등장은 향후 TV가 단순한 하드웨어가 아닌 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여 주고 있다.
이제 TV는 주어진 영상신호만을 일방적으로 전달하는 수동적 미디어를 넘어 방송 콘텐츠뿐만 아니라 웹의 다양한 멀티미디어 콘텐츠와 애플리케이션을 생산·유통·소비할 수 있게 하는 능동적이고 혁신적인 미디어로 변화하고 있다.
단순 Q&A 검색에서 개인화 검색으로
일반적으로 인터넷의 정보 검색은 검색 엔진을 이용한 정보 검색, 곧 문서 검색을 가리킨다. 하지만 세부적으로 보면 정보 검색은 다시 데이터 검색과 문서 검색으로 나눌 수 있다. 90년대는 문서 검색이 시작된 시기다.
‘애스크지브스(Ask Jeeves)’ 등에서 일상 언어로 검색 기능을 시도했으나 검색 결과가 충분하지 않은데다 틀린 경우가 많아 만족도가 매우 낮았다. 그러나 지금 개인화 검색이 주요 이슈가 되고 있다.
같은 질문이더라도 질문하는 사람에 따라 요구하는 내용이 다르기 마련이다. 이 맞춤형 검색 기능을 많은 곳에서 개발 중이다. 앞으로 앞으로 새로운 검색 기능을 개발한 기업이 인터넷 상의 강자가 될 수 있을 것이다.
랜섬웨어(Ransomware) 위협이 계속 증가하고 있다. 보안 전문기업 카스퍼스키(Kaspersky)에 따르면 2017년 발견된 랜섬웨어 변종 수는 96,000개이다. 전년도에 54,000개 변종수가 발견된 것과 비교하면 약 1.8배나 늘어난 셈이다.
한국인터넷진흥원은 연도별로 국내 랜섬웨어 피해 규모를 추산했다. 피해 규모는 해마다 늘고 있는데, 2015년에 1,090억 원의 랜섬웨어 피해가 있었다면 2017년에는 7,000억 원의 피해가 있었다. 단 2년 사이에 7배나 늘어난 것이다. 2018년에는 2배 이상 늘어난 1조 5천억 원 규모의 피해가 있을 것으로 전망했다.
랜섬웨어 위협은 이제 더 이상 남의 얘기가 아니다. 누구든지 랜섬웨어 피해를 볼 수 있다. 필자의 경우도 주위에서 랜섬웨어 피해를 본 사람을 여러 번 보았고, 랜섬웨어 피해로 인한 보안 분석 요청도 올 해 두 차례나 받았다.
랜섬웨어 위협이 우리와 밀접하게 관련이 있는 만큼, 이에 대해 대비가 필요하다. 따라서 이번 글에서는 랜섬웨어 예방과 대응법에 대해 살펴보겠다.
사용자에게 큰 위협이 되는 랜섬웨어 ⓒ Flickr
여러 단계를 거쳐서 공격하는 랜섬웨어
“지피지기 백전불패”라는 말이 있다. 랜섬웨어 예방과 대응을 위해서는, 본인의 기기 상태뿐만 아니라 랜섬웨어의 공격 방식을 알아둘 필요가 있다. 우선 랜섬웨어 공격 방식과 침투 경로부터 알아보자.
랜섬웨어 정의를 명확히 해보자. 랜섬웨어는 시스템 혹은 파일의 접근 및 실행 권한을 볼모로 잡아서 금액을 요구하는 사이버 공격의 일종이다. 전문적으로 말하면, 사용자의 가용성을 위협하는 악성 공격이다.
랜섬웨어에 감염됐다고 해서 피해 증상이 바로 나타나지는 않는다. 랜섬웨어 공격은 여러 단계를 거쳐서 나타난다.
랜섬웨어가 기기를 감염시키는 데에 성공했다면, 가장 먼저 해커에게 이러한 사실을 알린다. 이를 ‘지휘 및 통제(C2: Command & Control)’라고 부른다.
그러고 나서 랜섬웨어는 본격적으로 공격 행위를 시작한다. 복구를 불가능하게 하려고 복구 파일 및 복구 시스템을 공격한다. 그런 다음 랜섬웨어는 공격 대상을 선별하는데, 파일을 공격하는 랜섬웨어의 경우 공격할 파일 확장자명을 선별하는 것이다.
선별이 끝났다면, 공격 대상을 암호화시켜 사용자가 이를 사용할 수 없게 만들어버린다. 이와 동시에 랜섬웨어는 이러한 사실을 한 차례 더 해커에게 알리고, 랜섬웨어에 감염됐다는 사실을 알리기 위한 창을 만들어서 띄운다.
메일로 랜섬웨어를 유포할 수 있다. ⓒ Pixabay
가장 기본적으로 메일에 랜섬웨어 파일을 첨부해서, 사용자가 이를 다운로드 받도록 유도해서 감염시킬 수 있다.
참고로 구글, 네이버 등에서 제공하는 메일의 경우 악성코드 탐지 기능이 있다. 그래서 해커는 이를 우회하고자 파일을 압축하고 비밀번호를 걸어놓는 경우도 있다.
아울러 랜섬웨어 악성 파일의 확장자는 .exe로 끝나는 경우가 대부분이다. 모르는 사람이 .exe 파일을 다운로드 받도록 유도하면, 의심 돼서 받지 않을 것이다.
따라서 해커는 이를 숨기고자 워드, 한글, 엑셀 등의 아이콘으로 변환해서 .exe를 문서 파일로 보이게 위장시키는 경우가 많다. 파일명은 사용자의 다운로드를 유도하기 위해 관심이 가는 주제로 정하는 경우가 대부분이다.
인터넷 사이트 접속으로도 랜섬웨어에 걸릴 수 있다. 해커는 사이트의 취약점을 노려서 랜섬웨어를 사이트에 심을 수 있다.
따라서 감염 사이트 방문자는 방문만으로 랜섬웨어에 감염될 수 있다. 최근 유행한 랜섬웨어 ‘헤르메스 2.1’도 이러한 방식으로 유포됐다.
소프트웨어, 음악, 영화 등 콘텐츠 다운로드로도 랜섬웨어에 감염될 수 있다. 해커는 기존 정상 파일을 악성 파일로 위변조할 수 있는데, 이를 다운로드 받은 사용자는 랜섬웨어에 감염되는 것이다.
네트워크 취약점을 악용해서 랜섬웨어를 유포할 수 있다. 작년에 악명을 떨쳤던 워너크라이(WannaCry)가 대표적인 예이다. 해커는 윈도에서 제공하는 파일 공유 취약점을 노려서 워너크라이를 유포시켰다. 이로 인해 150개국의 30만여대 기기가 피해를 보았다.
아울러 모바일용 랜섬웨어도 있다. 이런 경우는 누로 앱으로 유포한다. 이를 다운로드 받은 사용자는 랜섬웨어에 감염되는 것이다.
가령 어도비 플래시 등 정상적인 소프트웨어 앱처럼 보이도록 위장하는데, 이를 다운로드 받은 사용자는 랜섬웨어에 걸리는 것이다.
이처럼 랜섬웨어 침투 경로는 매우 다양하다. 걸리지 않은 것이 신기할 정도이다. 그렇다면 전파력이 강한 랜섬웨어에 피해를 보지 않기 위해서는 어떻게 해야 할까? 예방과 조치법을 알아보자.
모바일 앱 다운로드로 랜섬웨어에 걸릴 수 있다. ⓒ Flickr
조금만 주의하면 랜섬웨어 피해 확률을 줄일 수 있어
전파력이 강한 랜섬웨어에 걸리지 않기 위해서는 어떤 예방책이 필요할까? 랜섬웨어 예방법으로는 크게 6가지가 있다.
첫째, 의심스러운 메일은 열지 않는 것이 좋다. 그런데 일반인 입장에서는 이를 구분하기가 쉽지 않다. 한 가지 팁을 제안하자면, 메일의 ‘미리 보기’를 활용하는 것이다.
미리 보기는 말 그대로 메일을 열지 않고, 메일 내용을 간략히 알 수 있게 하는 기능이다. 메일 서비스에서 제공하는 이 기능을 활용하면, 악성 메일로부터의 감염을 조금이나마 피할 수 있을 것이다.
둘째, 파일 확장자명을 나타내도록 하자. 폴더 옵션의 보기에서 설정할 수 있는데, 파일 확장자명을 나타내면 문서로 위장한 악성 파일을 다운로드 받기 전에 알아낼 수 있다.
아울러 .lnk 확장자를 가진 파일이 메일로 왔을 경우 받지 말도록 하자. 바로가기 파일인 경우 .lnk 확장자명을 가지는데, .lnk로 보낼 이유가 없다. 그러므로 해당 확장자로 왔을 경우 악성 파일일 확률이 높다.
셋째, 사이트 방문에 주의하자. 이 또한 일반인이 분간하기 어렵다. 따라서 크롬(Chrome) 브라우저를 권장하고 싶다. 크롬은 자동으로 악성 사이트 방문을 차단해주기 때문이다.
비록 악성 사이트 탐지의 정확도가 매우 높은 수준은 아니지만, 기능이 없는 것보다는 낫다.
아울러 샌드박싱 기능도 제공하는데, 해당 기능은 악성코드가 자동으로 설치되지 않게 하는 기능이다. 이 또한 사이트 방문으로 인한 랜섬웨어 감염 확률을 줄일 수 있다.
넷째, 소프트웨어를 정기적으로 업데이트할 필요가 있다. 소프트웨어 취약점을 노려서 유포되는 랜섬웨어로부터 방어하기 위함이다. 그런데 일반 사용자가 일일이 소프트웨어 업데이트를 관리할 수 없다.
그러므로 국내에서 제공하는 ‘안심 클릭 서비스’를 제공하는 백신을 사용할 것을 권장한다. 해당 서비스는 한국인터넷진흥원이 국내 백신 업체와 협약해서 제공하는 기능으로, 보안이 취약한 소프트웨어를 관리해준다.
다섯째, 백신 설치는 필수이다. 물론 업데이트도 정기적으로 해야 한다.
끝으로 중요 파일은 다른 곳에 업데이트하도록 하자. 요즘 클라우드 서비스를 무료로 제공해주는 곳이 많다. 이 곳에 중요 파일은 업데이트하도록 하자.
이러한 예방을 했음에도 불구하고, 랜섬웨어에 감염됐다면 어떻게 해야 할까?
우선 랜섬웨어 감염 증상이 즉시 보인다면, 컴퓨터 인터넷을 즉각 차단해야 한다. 아울러 외장 하드가 연결돼 있다면, 바로 분리해야 한다. 그리고 해당 감염 내용을 즉시 신고해야 한다.
감염 대상이 파일인 경우, 삭제하지 말 것을 권장한다. 랜섬웨어 피해로부터 복구할 수 있는 소프트웨어가 나올 수도 있기 때문이다.
참고로 경찰청에서는 ‘노모어랜섬’이라는 사이트를 제공하고 있는데, 해당 사이트에서는 복구할 수 있는 소프트웨어를 제공하고 있다. 사이트에 방문해, 해당 랜섬웨어의 복구 소프트웨어가 있는지를 찾아볼 것을 권장한다.
지금까지 랜섬웨어를 예방하기 위해 제안하는 방법은 전혀 어렵지 않다. 조금만 부지런하면 할 수 있는 방법이다. 소 잃고 외양간 고치는 일이 없도록 하자.
iOS 11의 드래그 앤 드롭 기능성.
