IEA Global EV Outlook 2022 보고서를 통해 글로벌 전기차 충전기 보급 현황을 살펴보고자 합니다. 2021년, 한국에서는 2020년 대비 70% 가까이 증가한 9만 개가 넘는 공공 충전기가 증설되었습니다. 미국은 약 22,000개의 급속 충전기를 보유하고 있으며, 이 중 약 60%가 테슬라 슈퍼차저입니다. 한국은 2020년보다 50% 증가한 1만 5천 개의 급속 충전기를 보유하고 있습니다. 차량 충전은 점차 민간 충전기 주도로 이뤄질 것으로 전망됩니다. 더 알아보기 https://brunch.co.kr/@drytree21/79

2022년 11월 30일. ChatGPT가 출시되고 엄청난 퍼포먼스를 보여주며, 어딜 가더라도 ChatGPT 얘기만 흘러나왔습니다. OpenAI 출범 당시 구글의 균형추 역할을 맡아주길 기대했는데, 이제는 오히려 구글이 쫓아가는 모양새가 되었습니다. 2023년 3월 21일. ChatGPT가 출시되고 약 4개월이 지나 구글에서 Bard(생성형 AI 챗봇)를 출시했습니다. 그에 앞서 2월 8일, Bard의 시범 모델을 공개 시연한 적이 있는데, ChatGPT 대비 많이 부실한 모습을 보여주며 주가가 하락하기도 했습니다. 과연 이번에 얼마나 달라진 모습을 보여줄지 직접 사용해 보고 경험을 공유해드리고 싶었으나, 현재 영미권에만 오픈되어 있어 아쉽게도 사용해보지 못했습니다. 우회해서 접속해 보았지만, 대기자 명단을 등록한 다음 차례를 기다려야 해서 부득이 사용해보지 못했습니다. (*지금 등록하면 2일 정도 소요된다고 하니 참고하시기 바랍니다.) 그럼, 구글에서 발표한 내용을 바탕으로 Bard에 대해서 알아보겠습니다. # 영어만? 앞서 얘기했듯 우선 (성능면에 있어서 가장 자신 있는) 영어권 나라에서만 선오픈 했습니다. 앞으로 더 많은 국가와 언어로 이용할 수 있도록 확장할 것이라고 예고했지만, 구체적인 일정은 없습니다. 아무래도 이미 한 번 실패를 경험했기 때문에 최선의 퍼포먼스를 먼저 보여줘야 한다는 압박이 있는 것 같습니다. # 대화 횟수 제한? 대화가 길어질 경우 제어가 안 되는 답을 내놓는 것과 관련해 대화 횟수를 제한한다고 합니다. 잃을 것이 많은 구글로서는 유려한 답변도 중요하지만, 실수를 하지 않는 것이 더욱 중요하다고 판단한 듯합니다. # 코딩 불가? ChatGPT가 출시되고 많이 나왔던 토론 주제 중 하나가 코더의 멸종이었습니다. 그만큼 간단한 코딩의 경우 완벽에 가까운 코드를 작성해주기도 했었습니다. 그러나, 이번에 출시된 Bard는 코딩 기능을 제공하지 않습니다. (코딩을 배우고 있는 중이라고 합니다) # 성능? 출시 소식 이후 성능에 대한 객관적인 지표를 찾아보았으나, 아직까지 찾지 못했습니다. ChatGPT를 능가한다는 확신이 없었기 때문에 별도의 발표가 없지 않았을까 추측됩니다. 이 밖에 구글이 많이 강조하고 있는 것은 이번 Bard는 초기(실험) 단계이며, 앞으로 계속해서 좋아질 것을 강조했습니다. ※ 출시 전 구글 직원 8만 명이 시험 운용을 했고, 현재 다양한 방면에서 신뢰할 수 있는 1만 명의 테스터를 활용하여 피드백을 받는 중이라고 합니다. # 앞으로는? 앞에서 말했듯 구글은 OpenAI에 비해서 잃을 게 많은 집단입니다. 바꿔 말하면 가지고 있는 것이 많다는 뜻도 됩니다. 아직까지는 ChatGPT보다 성능 면에서 떨어져 보일 수는 있으나, 자본력, 인력, 데이터 등에 있어서 OpenAI보다 부족한 점이 없기 때문에 빠르게 따라잡지 않을까 합니다. 당장 전 세계 검색 엔진 시장의 93%를 점유하고 있고, 유튜브까지 보유하고 있기 때문에 따라잡는 것은 시간 문제일 것 같습니다. 역시나 관건은 이러한 기술력이 앞으로 어떤 방향으로 발전할 것이냐, 이 기술력을 활용하여 어떤 비즈니스 모델을 만들어 내느냐 등이 변수가 될 것 같습니다. 조심스럽게 예상해보면, 빙이 GPT를 도입했다고는 하나 Bard가 성능 면에 있어서 큰 차이가 없다면 구글이 검색 시장에서 밀릴 리 없을 것 같고, MS도 역시 그간 시장점유율이 높았던 Office에 GPT를 접목하여 자기 영역을 확고히 가져갈 것으로 보입니다. 즉, 기존부터 각자 잘하던 영역(B2C=구글, B2B=MS) 에서 더 큰 영향력을 보일 것 같습니다. 상대의 영역을 얼마나 뺏어오게 될지 지켜보는 재미가 있을 것 같습니다. # 마치며 이미지 생성형 AI인 DALL-E가 등장했을 때만 하더라도 지금만큼 열광적이지는 않았던 것 같습니다. 아무래도 언어를 사용하다 보니 활용도가 많아지고, 조금 더 사람처럼 느껴져서 갑론을박이 많은 것 같습니다. 앞서 제가 적은 글에 "ChatGPT는 인류를 공멸에 빠뜨리는 단초의 제공했다" 라고 댓글을 남겨주신 분이 계십니다. 과연 정말 생성형 AI가 우리를 공멸에 빠뜨릴지, 아니면 공생하는 모습으로 발전하게 될지 지속해서 관심을 가져야 할 것 같습니다. 여러분들의 의견은 어떠신가요?

왜 최근 고성능컴퓨팅이 가능한 칩셋들이 주목받고 있을까요? GPU와 AI 반도체 개념을 잡아보며, 연산능력(computing power)가 중요한 이유를 함께 살펴보고자 합니다. 이후에 후속글을 통해 SDV와 HPC 그리고 테슬라(TESLA)의 도조칩(Dojo-chip) 사례까지 알아보고자 합니다. 왜 연산능력(computing power)가 중요한가? 최근 Chat-GPT가 연일 화제이다. Open AI가 쏘아올린 공은 어디로 향하는가? GPT-4까지 발표되면서 초거대 AI 모델과 생성형 AI에 대한 관심이 크게 증가하였다. GPT-3은 파라미터 수만 1750억개에 달하고, 대규모 연산이 필요하기 때문에, 빠르게 연산을 처리할 수 있는 연산능력이 중요하다. 모빌리티의 경우에도 자율주행을 위해서는 빠른 연산력이 중요하다. 자율주행차량이 운행할 경우 영상과 같은 비디오와 라이다, 레이더 등 센서 데이터를 처리하게 되는데, 이때 빠른 연산을 통해 실시간에 최대한 가까운 연산력을 갖춰야 차량 주행 안전을 보장할 수 있기 때문이다. 테슬라의 경우 AI 반도체인 도조칩(Dojo-chip)을 자체 개발하여 빠른 연산을 통해 AI 모델을 활용한 FSD(Full self-driving) 기능을 강화하기 위한 노력을 기울이고 있다. 이외에도 GPU 대표업체인 엔비디아는 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)라는 GPU의 확장모델을 개발하여 모빌리티 등 AI 분야에서 광범위하게 활용할 수 있는 기술생태계를 구축해나가고 있다. 더 자세한 이야기는? https://brunch.co.kr/@drytree21/77

왜 반도체인가? 최근 반도체(Semiconductor)가 화두이다. 스마트폰 등 전자제품의 사용이 증가하고, 모빌리티 차량도 디지털화 되면서 반도체 칩(Chip)에 대한 수요가 폭증하고 있다. 이와 맞물려 AI 관련 기술들이 증가하면서 고성능 연산이 가능한 새로운 칩에 대한 니즈도 증가하고 있는 상황이다. 반도체 기술에 대한 시장의 반응이 뜨거운 상황에서, 우리는 얼마나 반도체에 대해 이해하고 있는가? 전자공학의 영역으로 들어가면 전공자의 영역이 되어 어렵고 딱딱하게만 느껴져서 거리감을 느끼게 된다. 반도체에 대한 기본 개념을 잡아보기 위해, 컴퓨터 시간에 배웠던 CPU와 메모리에 대한 개념을 잡는 것부터 시작해보고자 한다. CPU와 메모리는 무엇인가? 먼저 CPU는 쉽게 설명하자면 컴퓨터의 두뇌라고 볼 수 있다. 메모리에 저장된 값을 읽어서 해석하고 실행하는 장치라 할 수 있다. 마치 인간의 두뇌와 같이 인식된 정보를 해석하고 명령을 실행하는 곳이다. 따라서 CPU는 작업을 빠르게 연산하고 작동하는데 기능이 집중되어 있다. 아울러 키보드와 마우스는 입력장치로서 눈, 코, 귀와 같은 역할을 하여, 데이터를 수집하여 뇌에 전달하는 역할을 하며, 프린터와 모니터는 출력장치로서 손으로 쓴 글씨나 발로 걸은 걸음과 같이 어떤 결과값을 의미한다. CPU는 다른 방식으로 설명하자면, 연산장치 즉, 계산기라고 이해하면 쉽다. 연산에 특화된 장치이다. 컴퓨터는 인간의 언어(자연어)를 이해할 수 없기 때문에, 0과 1로 이루어진 세계 즉, 이진법의 세계에서 작동한다. 0과 1이 나열된 상황에서 컴퓨터가 수행하는 연산은 덧셈과 뺄셈 그리고 논리식(or, and, not)에 대한 기능을 담당한다. 메모리는 CPU가 연산을 하거나 명령을 실행하는 데 있어서, 필요한 정보를 저장해두는 공간이라 할 수 있다. CPU에 모든 정보를 저장해서 바로 불러올 수 있으면 가장 이상적이겠지만, 앞서 말한 것 처럼 CPU는 컴퓨터의 두뇌이고, 연산에 특화되어 있는 계산기이기 때문에, 가격이 상당히 비싸다. 따라서 컴퓨터 내부에 메모리들을 배치하여 CPU가 필요할 때 데이터를 제공하는 역할을 수행하게 된다. 여기서 말하는 메모리의 개념은 하드디스크와 메인메모리, 캐시메모리, CPU의 레지스터 부분을 포함하게 된다. 하드디스크는 보조기억장치로서 전원이 꺼져도 데이터가 지워지지 않는 장기기억을 담당하는 장치이다. 메인메모리는 주기억장치로서 속도가 빠르지만 전원이 꺼지면 데이터가 지워져서, 당장 급하게 실행해야 하는(현재 실행중인) 프로그램 또는 처리중인 데이터에 대한 결과를 저장하고, 하드디스크로부터 일정 데이터를 받아 저장하여, CPU가 필요로 할 때 바로바로 보내주는 역할을 한다. 캐시메모리는 메인메모리와 CPU의 속도차이를 보완하는 역할로서, CPU와 가장 가까이 위치하여 빠른 속도를 자랑한다. CPU 레지스터는 CPU 내부에서 컴퓨터 실행에 중추적으로 중요한 프로그램(예: 운영체제 등) 데이터 내용들을 필수적인 내용들만 저장하는 역할을 한다.

일본의 고령층에게 ‘슈카쓰’가 보편화되고 있다. 죽음을 준비한다는 의미의 '終活(종활)'을 일본식으로 읽으면 '슈카쓰'가 된다. 코로나 시기를 거치며 ‘어떻게 죽을 것인가’에 대한 고민이 일본 사회에 더 깊이 퍼졌고, 체력과 정신이 온전할 때 인생 마무리를 스스로 준비하려는 고령자들이 증가한 것. 대표적인 슈카쓰는 '엔딩 노트'다. 죽기 전에 해야 할 일, 가족들에게 남기는 유언, 자신의 장례 절차, 장례식에 초대할 사람들의 명단 등을 기록하는 것. 그리고 또 하나 중요한 게 '집 정리'다. 본인의 물품을 최대한 정리해 남은 사람의 유품 정리 부담을 덜어주기 위함. 그런데 코로나 시기엔 오프라인으로 물품을 정리하기 어려웠고, 모바일 중고거래 시장을 석권한 '메루카리'란 앱으로 몰렸다. ​ 이들은 버블경제로 불리는 일본의 대호황기를 겪은 세대로 고가의 물품도 많이 내놓는다. 거래 수수료로 돈을 버는 메루카리 입장에선 놓쳐선 안될 고객이었고, 이들을 위해 매달 무료 사용법 강좌를 진행하며 공을 들였다. 덕분에 메루카리는 작년 하반기(7~12월) 매출 8,071억원(18% 성장), 영업이익 558억 원, 순이익 115억 원의 호성적을 거뒀다. 고령 1인 가구가 증가하며 고독사 역시 증가했고, 존엄한 죽음을 위한 준비가 필요하다는 사회적 분위기가 조성됐다. 일본에서는 '엔딩 산업전'이란 슈가쓰 박람회까지 존재한다. 고령 사회일수록 웰비잉(Well-being) 만큼 웰다잉(Well-dying)이 중요해지고 있다.​ #남얘기가아니다 #그나저나당근마켓은어떻게돈을버나

2020년 이후 COVID-19 팬데믹이 전 세계적으로 확산되면서 경제활동이 급격하게 축소되었고, 여러 나라들은 경제적 국면의 변화에 대처하기 위해 수많은 경제 정책을 시행하고 있다. 예를 들어, 미국 정부는 COVID-19 대응 긴급 경제 지원법을 통해 1조 달러 이상의 자금을 투입하여 경기부양을 시도하고 있으며, 일본 정부도 경제회생 방안으로 큰 규모의 재정 지원책을 시행하고 있다. 그러나 이러한 정책의 효과는 미묘한 것으로 나타나고 있다. 실제로 최근 전 세계적으로 실업률은 상승하고 있으며, 세계 경제 성장률은 예상보다 더 낮게 나타나고 있다. 또한, 여러 나라에서는 경제 부양 정책으로 인한 재정적 부담으로 채무 문제가 생기는 등 경제적 위험 요소가 발생하고 있다. 한편, 경제적인 침체 상황은 기업과 소비자들의 행동양식을 변화시키고 있다. 소비자들은 소비를 줄이고, 기업들은 투자를 줄이거나 채용을 줄이는 등 비용을 절감하기 위한 조치를 취하고 있다. 이러한 변화는 경제적인 회복의 속도를 더욱 늦추고 있는 추세다. 사는 동안 한 번도 어렵지 않은 적이 없었다. 97년에는 IMF로 2008년에는 금융위기로 또 2020년대 초반에는 코로나로 힘들었다. 전 세계적으로 발생하는 경제적 위기상황은 최근 COVID-19 팬데믹에 의해 전 세계 경제에 충격을 주고 있으며 경기 침체의 위협에 대해 강력한 일자리 보고서를 저울질하는 기사를 읽어보았다. 발췌한 책 제목은 <공감의 장점: 최고의 역량을 갖춘 인력(The Empathy Advantage: Leading the Empowered Workforce)>이며 일자리 대혁신에 관한 대R 5가지를 분석해 본다. 1. 대퇴사(The Great Resignation) COVID-19를 거치며 자발적으로 회사를 사직하는 근로자의 숫자가 급격히 증가하는 현상이다. 대퇴사라는 단어는 노동자들의 자발적인 퇴직과 이직이 급증하는 상황으로 '대공황(Great Depression)'에 빗대어 만들어진 단어다. 앤서니 클로츠 교수가 2021년 5월 블룸버그 인터뷰에서 제시한 것으로 단기적으로 여겨졌으나 실제로는 2009년부터 구축되어 왔고, 또 팬데믹 이전 수준보다 20% 증가할 것으로 예측된다. 사직 후 워라밸(일과 생활의 균형)이 좀 더 보장되는 창업이나 프리랜서로 전업하거나 아니면 조기 퇴직을 단행한다. 초기에는 식당이나 호텔 등 대면 서비스직에서 주로 나타났지만 일반 사무직종까지 광범위하게 확산되고 있다. 2. 대은퇴(The Great Retirement) 베이비부머 세대의 은퇴시기에 맞춰 오래전부터 찾아왔으나 예상했던 것보다 더 빨리 은퇴할 수 있는 조건, 즉, 경제적 자립, 파이어족(Financial Independence, Retire Early)과 같은 기반을 만들었다. 젊었을 때 임금을 축적해 노후 자금을 빨리 확보해 은퇴 시기를 앞당기는 것이다. 흔치 않게 40대 명예퇴직을 하는 사람도 주변에서 찾아볼 수 있다. 경제학자들이 바라본 대은퇴현상은 노동력 부족으로 이어져, 적어도 10년 동안 지속될 것으로 보고 있다. 이는 사회경제에도 지대한 영향을 미칠 것이다. 3. 대개편(The Great Reshuffle) 팬데믹 기간 동안 일자리 시장이 급격하게 변했다. 기존의 일자리가 사라지거나 변형되고 새로운 일자리가 등장하는 구조적인 문제가 발생하고 있다. 기존에 사람이 수행했던 일이 대부분 기계가 수행할 수 있게 되었다. 또 4차 산업혁명의 변화 중 하나인 디지털 세상으로 전환됨에 따라 인공지능, 블록체인, 가상현실, 클라우딩 컴퓨팅 등 새로운 직업이 삶의 전반적인 영역에 침투하면서 변화를 만들고 있다. 2021년 이직자 중 절반 이상이 완전히 이직했다. 4. 대거절(The Great Refusal) 노동강도가 높으면서 저임금 일자리를 거부하는 현상이다. 연방 최저 임금으로는 노동자가 비인간적인 일을 가치 있게 할 동기를 갖지 못하게 만들기 때문이다. 1968년까지 최저임금은 인플레이션과 보조를 맞추고 생산성과 함께 상승했다. 경제의 일부 부문은 평균보다 높은 노동력 부족을 겪고 있다. 직원들을 잘 참여시킬 수 있는 인센티브제도가 있긴 하지만 고객들은 직원 한 명을 바라보며 해당 회사의 브랜드 경험을 간접적으로 하고 있다. 그 회사의 직원들이 바로 브랜드 홍보대사인 것이다. 미 경제정책연구센터(Center for Economic and Policy Research)에 따르면 최저임금이 인플레이션과 더불어 상승했다면 오늘날 시간당 21달러가 넘었어야 하지만 최저임금은 10년 동안 꿈적하지도 않고 있다는 점을 꼬집었다. 인간은 비용을 억제해야 하는 것이 아니라 개발해야 하는 자산이며, 노동자들은 저임금 일자리를 거부하고 있다. 5. 대이동(The Great Relocation) 원격근무로의 전환은 근로자들이 공동체를 구축하기 위해 살고 싶은 곳을 선택하게 해 준다. 일자리의 유연성과 함께 삶의 우선순위를 다르게 함으로써 원격근무가 가능한 곳을 찾고 있다. 이러한 변화들은 근로자들이 자신의 삶에서 더 큰 역할을 차지할 수 있는 기회를 제공하고, 삶과 일의 균형으로의 전환을 뜻한다. 대도시를 떠나면서 초기의 물결이 일어났으며, 업워크의 조사 결과에 따르면 일자리의 위치와 유연성이 명확해지고 사람들은 일과 삶의 우선순위를 다르게 하며 원격근무를 선호하고 있다. 이러한 변화는 자율성과 유연성을 경험한 직장인의 대규모 재설정 방식이다. 더 이상 우리가 일하는 곳이 아니라, 삶에서 일이 어디에 적합한지에 초점을 맞추는 것이다. 새로운 습관과 요구사항을 만들어 내고 있다. 일자리 대혁신이 대한민국뿐만 아니라 전 세계적인 추세이다. 현재 빅데이터, 인공지능, 로봇 공학 등 기술 발전으로 인해 전통적인 산업에서 많은 일자리가 사라지고 새로운 산업 분야와 일자리가 생겨나고 잇다. 더불어 이러한 일자리는 국내외에서 다양한 인재를 필요로 한다. 하지만 이는 일부 노동자에게 불안정성과 수익의 감소 등의 문제가 발생할 수 있으므로 정부와 기업은 급변하는 현 상황에 대한 대책 마련을 위해 노력해야 할 것이다. <참고 자료> - 대퇴사 매일경제용어사전 https://terms.naver.com/entry.naver?docId=6654851&cid=43659&categoryId=43659 - From the Great Resignation to the Great Refusal—here’s what the 5 ‘Great Rs’ mean for the future of work https://www.fastcompany.com/90865106/what-the-5-great-rs-mean-for-the-future-of-work

"우리의 목표는 금전적 수익 창출의 필요성에 구애받지 않고 인류 전체에 가장 도움이 되는 방식으로 디지털 지능을 발전시키는 것이다. 우리 연구는 재정적 의무가 없기 때문에 긍정적인 인간 영향에 더 집중할 수 있다" ChatGPT와 DALL-E로 유명한 OpenAI의 창립 성명서에서 발췌한 내용입니다. 이 외에도 구글과의 균형추 역할을 하기 위해 오픈소스 기반의 비영리 기업을 만들고자 하는 목적도 있었습니다. 이러한 상징성을 고려하여 이름에도 'Open'이 포함되어 있습니다. 그런 OpenAI가 최근 CloseAI로 사명을 바꿔야 할 것 같다며 많은 비판을 듣고 있습니다. (정확히는 '20년 즈음 최초로 제기되었고, 최근 GPT-4가 발표되면서 방점을 찍힌 듯합니다.) 대표적으로 초기투자자인 일론머스크가 가장 강력하게 비판에 나서고 있는데, 비판의 이유는 크게 두 가지로 압축할 수 있습니다. # 비공개 (아래 첫 번째 사진 참고) GPT-3 공개 당시 파라미터의 개수, 학습 소스, 데이터셋 등을 모두 공개한데 반해, 최근 GPT-4를 공개하면서 모델의 크기, 학습 데이터, 학습 방법 등에 대해서 '전부 비공개' 했습니다. 이로 인해 OpenAI는 오픈 소스의 핵심가치인 '정보 공유'를 하지 않음으로써 업계로부터 초심을 잃었다는 평을 받았습니다. # 독점 (아래 두 번째 사진 참고) '19년 Microsoft는 OpenAI에 10억 달러를 투자했고, '20년 GPT-3에 대한 독점 라이선스를 받았습니다. 이를 활용하여 자사 서비스 검색 엔진 '빙(Bing)' 접목하여 상용화를 시도했습니다. 독점이라는 말 자체가 Open이라는 사명과는 대척점에 있기 때문에 비판을 피하기 어려웠습니다. 참고로 ChatGPT가 접목되기 이전 검색엔진의 점유율은 구글 93%, 빙 3%를 나눠가지고 있었는데, 접목 이후 얼마나 유의미한 변화가 있을지 주목받고 있습니다. OpenAI는 위와 같은 비판에 대해 어느 정도 인정하고, 회피하기보다는 정면돌파 하기로 결정한 듯 합니다. # 대의를 위해서는 돈이 필요하다. OpenAI의 궁극적인 목표는 여전히 AGI(인공 일반 지능)을 안전하게 연구하고 개발하여 인류 전체의 이익을 위해 사용하는 것입니다. 지속적인 연구를 위해서는 막대한 자금이 필요한데, 이를 위해 상업적 파트너와 협력은 불가피하다는 것이 OpenAI의 입장입니다. 영리적인 목적의 OpenAI LP와 비영리 목적의 OpenAI Inc. 를 나눠서 운영하는 것도 이러한 목적 때문이라는 것입니다. (참고로 최근 ChatGPT가 발표되면서 OpenAI의 기업가치는 40조로 평가받고 있습니다.) # (과거의) 우리가 틀렸다. 일리아 수츠케버(Ilya Sutskever) OpenAI 공동 창업자는 이번 GPT-4를 출시하면서 정보 비공개에 따른 비판에 대해 "언어모델은 매우 강력하고 점점 더 강력해지고 있고, 어느 시점에서는 마음만 먹으면 이러한 모델로 큰 피해를 주기가 아주 쉬워질 것” 이라며 불가피한 결정이었다고 밝혔습니다. 그러면서 "(과거의) 우리가 틀렸다며, 향후 AI를 오픈소스 화하는 것이 현명하지 않다는 사실을 모두가 깨닫게 될 것" 이라고 주장했습니다. # 또 다른 의견 (아래 세 번째 사진 참고) 이렇게 비판적인 시선과 이를 반박하는 의견이 첨예하게 대립하고 있는 가운데, 영국의 싱크탱크(The centre for long-term resilience)에서 AI 정책을 담당하는 제스 휘틀스톤(Jess Whittlestone)은 OpenAI의 결정에 공감한다면서도 중앙 집권화와 민주화의 부재에 대해서 우려를 표한다며, 중립적인 의견을 내놓기도 했습니다. # 마치며 개인적으로 ChatGPT, DALL-E를 직접 사용해보고, 다양한 연구조사와 사례를 접하면서 최근 OpenAI의 결정에 대해 어느정도 공감을 했습니다. ChatGPT가 출시된 이후 실제로 이를 악용하는 사례가 많이 나오고 있는 가운데, 만약 모든 정보를 공개했을 때 그 영향력에 대해 쉬이 상상할 수 없기 때문입니다. 지금은 OpenAI 스스로도 이 언어 모델의 영향력이 얼마나 될지에 대한 판단하기 어렵고, 통제하기 어렵다고 판단을 내린 듯합니다. 만약 충분한 통제가 가능하다고 판단될 때에, OpenAI가 어떠한 결정을 내리는지 보고 판단을 내려도 늦지 않을 것 같습니다. 여러분들의 의견은 어떠신가요?

이전글: 클라우드 웹서비스 기반 방송플랫폼 구축 - ④ 주요 구축 내용 https://app.rmbr.in/KVRiZBP8iyb 일반적으로, 클라우드 서비스를 도입하면서 접하게 되는 가장 큰 어려움은 ‘경영진의 이해와 설득’이지 않을까 생각한다. 클라우드 서비스 도입을, 전환을 준비하고 수행하는 동안 스스로도 계속 질문을 하게 되고 의사결정자분들로부터 계속 질문을 받게 된다. 예산절감에 대한 수치화된 자료를 준비하고 클라우드를 통해 얻게 될 여러 기능 등의 장점을 어필하고 단점을 최소화할 방안을 준비해둬야 했다. 그다음 어려움은 회사 안팎의 환경변화로 인해 클라우드 도입을 위한 예산에 제약이 있을 수밖에 없었고 정부지원사업으로 전환비용은 지원받아 수행하였으나 이제는 사용료를 걱정해야 할 시기가 되었다. 상황이 나아져서 클라우드 서비스를 통해 안정적으로 누구나 양질의 방송콘텐츠를 접할 수 있도록 평등하게 방송을 제공할 수 있게 되길 기대한다. 기술적인 어려움으로는 내부의 시스템, 서비스를 외부의 퍼블릭 클라우드로 이관 또는 신규구축을 하는 경우가 대부분이기 때문에 보안에 대해 더욱 고려하고 신경 쓸 수밖에 없다. 그러나 클라우드를 도입할 회사마다의 인프라 환경이 다를 것이기에 보안을 강화하기 위해 참고할 명확한 가이드가 없거나 부족하였다. 그리고 당연하지만 보안에 더 신경 쓸수록 연계서비스들의 통신차단을 확인하는 시간도 늘어났다. 또한 클라우드 인프라 내 서버자원은 대부분 리눅스 기반으로 우선 도입하고 있는데 U2L 수행, 윈도우 서버의 리눅스 전환, 기존 시스템의 소프트웨어와 호환성 여부, 도입 후 OS 만료시기 등을 사전에 검토하고 수행하다 보니 서버 자원을 클라우드로 이관하는 단계에서만도 어려움이 많았다. 이번 프로젝트를 준비하며 팀원 상당수가 국내외 클라우드 교육을 모두 수료한 상태였지만 쉽지 않았기 때문에 클라우드 도입을 위해서 보안, 서버 인프라 기술인력들의 클라우드에 대한 충분한 기술지식을 미리 쌓아두고 클라우드 전환을 수행한다면 어려움이 크게 줄어들 것으로 생각한다.

왜 SDV(Softward Defined Vehicle)가 중요한가? 소프트웨어로 정의되는 차량(SDV)은 기존 차량에 비해 많은 이점을 제공하기 때문에 중요합니다. SDV는 시스템을 제어하고 작동하기 위해 소프트웨어와 기술에 크게 의존하는 차량입니다. 대부분 기계식인 기존 차량과 달리 SDV는 고도로 지능적이며 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있어 운전 결정을 보다 정확하고 효율적으로 내릴 수 있습니다. SDV의 주요 장점 중 하나는 안전성 향상입니다. SDV에는 도로의 장애물과 잠재적 위험을 감지할 수 있는 첨단 센서와 카메라가 장착되어 있어 인간 운전자보다 더 빠르고 정확하게 반응할 수 있습니다. 이를 통해 사람의 실수로 인한 사고를 크게 줄여 모두에게 더 안전한 도로를 만들 수 있습니다. SDV의 또 다른 장점은 연비 개선입니다. SDV는 첨단 소프트웨어와 기술에 의존하여 작동하기 때문에 운전 패턴을 최적화하여 연료 소비를 줄여 배기가스 배출량을 줄이고 탄소 발자국을 줄일 수 있습니다. 또한 SDV는 운전자와 승객에게 향상된 편의성과 안락함을 제공합니다. 운전 작업을 자동화할 수 있는 SDV를 통해 운전자는 출퇴근 중에 휴식을 취하거나 다른 활동에 집중할 수 있어 여행이 더욱 즐거워지고 스트레스가 줄어듭니다. 또한 노약자나 장애인과 같이 운전을 할 수 없는 사람들에게 이동성과 독립성을 높여주어 도움이 될 수 있습니다. 전반적으로 SDV는 운전자와 승객의 안전, 연비, 편의성을 개선할 수 있는 교통 기술의 중대한 발전을 의미하기 때문에 중요합니다. 기술이 계속 발전함에 따라 SDV는 더욱 널리 보급되어 새로운 혁신의 기회를 창출하고 교통수단에 대한 우리의 생각을 변화시킬 것으로 예상됩니다. SDV는 모빌리티의 미래에 어떤 영향을 미칠까? SDV는 향후 모빌리티에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. SDV는 사람과 물품을 이동하는 방식을 변화시켜 이동성, 지속가능성, 효율성을 위한 새로운 기회를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. SDV가 모빌리티에 미칠 가장 중요한 영향 중 하나는 교통 혼잡을 줄일 수 있다는 점입니다. SDV는 운전 패턴을 최적화하여 혼잡을 줄이고 교통 흐름을 개선하며 이동 시간을 단축할 수 있습니다. 이는 도시 교통 시스템에 대한 부담을 완화하고 교통이 환경에 미치는 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 SDV는 노약자나 장애인과 같이 운전을 할 수 없는 사람들의 이동성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 운전 작업을 자동화할 수 있는 SDV는 교통수단 선택의 폭이 제한적인 사람들에게 이동성과 독립성을 높여줄 수 있습니다. 이는 고립되어 있거나 교통수단을 이용할 수 없는 사람들의 전반적인 삶의 질을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. SDV가 이동성에 미치는 또 다른 영향은 도로 위의 차량 수를 줄일 수 있다는 점입니다. 차량 공유 서비스와 자율주행 차량 호출이 부상하면서 사람들은 개인 차량 소유에 대한 의존도가 낮아질 수 있습니다. 이로 인해 도로에 운행되는 차량 수가 줄어들어 공간이 확보되고 교통 혼잡이 줄어들 수 있습니다. 또한 사람들이 보다 지속 가능하고 유연한 교통수단을 선택하면서 차량 소유에 대한 인식이 변화할 수도 있습니다. SDV는 도시와 인프라의 설계 및 건설에도 영향을 미칠 수 있습니다. 도로에 운행되는 차량 수를 줄일 수 있는 잠재력을 바탕으로 도시는 자전거, 도보, 대중교통과 같은 지속 가능한 교통수단의 우선순위를 정하여 거리와 도시 공간을 재설계할 수 있습니다. 이는 보다 살기 좋고 지속 가능한 도시 환경을 조성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 전반적으로 SDV는 이동성을 혁신하여 지속 가능성, 접근성, 효율성을 위한 새로운 기회를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 SDV는 더욱 널리 보급되어 새로운 혁신의 기회를 창출하고 교통과 이동성에 대한 사고방식을 변화시킬 것으로 예상됩니다.

McKinsey에서 2023년 2월 6일에 발행된 전기차란 무엇인지에 대한 리포트를 분석해보았습니다. 1. 전기차(EV)란 무엇인가? EV는 전기 자동차의 약자입니다. 전기 자동차는 가솔린 탱크 대신 배터리가 장착되고 내연기관(ICE) 대신 전기 모터가 장착된 차량의 일종입니다. 시중에는 배터리 전기 자동차(BEV)와 플러그인 하이브리드 전기 자동차(PHEV) 등 여러 유형의 전기 자동차가 있습니다. 2. BEV는 동력원 및 배출가스 측면에서 PHEV 및 HEV와 어떻게 다른가요? BEV는 충전식 전기 배터리로 구동되며 배기가스를 배출하지 않습니다. PHEV는 전기 모터와 소형 연소 엔진으로 구동되며, 20~60마일의 순수 전기 주행 거리를 가지며 충전소에서 충전할 수 있습니다. HEV는 내연기관 엔진과 저속에서만 보조하는 전기 모터가 있습니다. 배터리는 내연기관 또는 제동 시 회생을 통해 충전됩니다. 배기가스 배출 측면에서 BEV는 배기관에서 배출되는 배기가스가 전혀 없는 반면, PHEV와 HEV는 연소 엔진으로 인해 약간의 배기가스가 발생합니다. 3. 기존 가솔린 차량과 비교하여 전기차를 소유하면 어떤 이점이 있나요? 기존의 가솔린 자동차에 비해 전기차는 배기관에서 배기가스를 배출하지 않으며 내연기관이 없습니다. 즉, 환경 친화적이며 대기 오염을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 전기가 휘발유보다 저렴한 경우가 많기 때문에 장기적으로 전기차의 운영 비용이 더 저렴할 수 있습니다. 하지만 전기차 구매 시 초기 비용이 기존 자동차보다 높을 수 있다는 점에 유의하세요. 4. 전기차를 구매하는 개인에게 제공되는 정부 인센티브나 프로그램이 있나요? 많은 국가 정부에서 지속 가능한 모빌리티 옵션의 채택을 장려하기 위해 전기차 보조금을 제공하고 있습니다. 또한 일부 국가에서는 2030년 또는 2035년에 내연기관차 판매 금지 일정을 앞당긴다고 발표했습니다. 그러나 제공되는 구체적인 인센티브와 프로그램은 국가와 지역에 따라 다를 수 있습니다. 5. 본 보고서의 인사이트와 결론은 무엇인가요? 본 보고서는 각 국가별 전기차 시장의 주요 성과 지표를 평가하여 전기차(EV)의 지역별 역학 관계와 새로운 트렌드에 대한 인사이트를 제공합니다. 이 보고서는 또한 시중에서 판매되는 다양한 유형의 전기차와 그 장점, 기존 가솔린 자동차와의 차이점에 대해서도 설명합니다. 또한 이 보고서는 많은 국가 정부가 지속 가능한 모빌리티 옵션의 채택을 장려하기 위해 전기차 보조금을 제공하고 있다는 점을 강조합니다. 출처: McKinsey. (2023). "What is an EV?" https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-an-ev#/

McKinsey에서 2023년 3월 10일 발간된 모빌리티 관련 보고서를 통해 어려운 상황에서도 계속 발전하고 있는 현재 모빌리티의 현주소를 점검해보았습니다. 1. 2022년 미래 모빌리티는 어디에 위치해있는가? 여러 모빌리티 분야에서 어려움이 가중되는 가운데서도 진전이 계속되었습니다. 이 보고서는 2022년이 모빌리티 영역에서 재편되는 한 해였다고 강조합니다. 항공 모빌리티에 대한 투자는 2021년 기록에 미치지 못했지만, 많은 기업이 기술을 발전시키고 규제 승인에 가까워지고 있습니다. 자율 주행에 대한 열기는 다소 가라앉은 듯 보이지만, 주요 업체들은 여러 도시에서 사업을 확장하고 고객 수용성을 높이기 위한 기반을 마련하는 등 엄청난 기술적 진전을 이루고 있습니다. 이 보고서는 또한 도시 접근 제한의 확대로 인해 모빌리티의 미래에 중대한 변화가 있었다고 지적합니다. 특히, 모든 산업에서 반도체 부족을 초래한 구조적 문제와 위기 대응이 복합적으로 작용했습니다. 아울러 앞으로 등장할 새로운 비즈니스 모델로는 구독 서비스 또는 소비자 직접 판매 상품으로서의 자동차가 될 것으로 전망했습니다. 전반적으로 미래 모빌리티는 기술의 발전과 비즈니스 모델의 변화로 특징지어질 것으로 보입니다. 그러나 도시 접근 제한 및 반도체 부족과 같은 문제가 발전 속도에 영향을 미칠 수 있습니다. 2. 미래 모빌리티가 현실이 되려면 무엇을 해야할까? 미래 모빌리티가 현실이 되려면 기술적 진보와 함께 비즈니스 모델의 변화가 필요합니다. 자율 주행과 같은 새로운 기술은 계속해서 발전하고 있지만, 이러한 기술을 상용화하려면 고객 수용성을 높이는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 자율 주행 차량의 안전성과 신뢰성을 높일 필요가 있습니다. 또한, 도시 접근 제한 등의 구조적 문제와 반도체 부족 등의 위기 대응이 필요합니다. 비즈니스 모델 측면에서는, 구독 서비스나 고객 직접 판매 등 새로운 비즈니스 모델이 등장하고 있습니다. 이러한 모델은 고객들에게 유연성과 편리성을 제공할 수 있으며, 차량 소유 비용을 줄일 수 있습니다. 따라서, 미래 모빌리티가 현실이 되려면 기술적 진보와 함께 비즈니스 모델의 변화가 필요합니다. 출처 : McKinsey. (2023.03.10.) "Future mobility 2022: Hype transitions into reality." https://www.mckinsey.com/industries/automotive-and-assembly/our-insights/future-mobility-2022-hype-transitions-into-reality#/

미래의 자동차 및 모빌리티 산업은 어떻게 변할까요? 2023년 2월 16일 BCG에서 나온 최신 모빌리티 리포트의 주요 내용을 3가지 측면에서 분석해 보았습니다. 1. 분석의 주요 결과는 무엇인가요? 2035년까지 글로벌 자동차 및 모빌리티 산업의 총 가치 풀이 크게 증가하여 매출 8조 3,000억 달러, 이익 5,240억 달러에 달할 것이라는 점입니다. 또한 일시적인 하락에도 불구하고 업계의 전체 이익률은 6.3%로 증가할 것입니다. 이러한 변화는 신기술, 고객 선호도 변화, 신생 모빌리티 업체 및 기타 업계에 급격한 지각변동을 일으키고 있는 요인에 기인합니다. 2. 어떤 산업 부문에서 매출과 수익이 가장 많이 증가할까요? 업계 매출과 이익 성장의 대부분은 배터리 전기차(BEV), 자율주행차(AV), 온디맨드 모빌리티 등 새롭게 떠오르는 수익 창출 부문에서 발생할 것으로 예상됩니다. 이러한 부문은 2035년까지 거의 10배 가까이 증가할 것으로 예상됩니다. 반면, 내연기관 차량 및 관련 서비스와 같은 전통적인 수익 풀은 실제로 약 17% 감소할 것으로 예상됩니다. 특히, 전통적인 NCS 수익 부문은 2021년 1,200억 달러에서 2035년 470억 달러로 급감할 것이며, 이는 주로 순수 ICE 차량의 감소(디젤 -95%, 가솔린 -89%)에 기인합니다. 3. 2035년까지 기존 비즈니스 모델의 수익성은 어떻게 변화할까요? 전통적인 비즈니스 모델의 수익성은 2035년까지 점진적으로 감소할 것으로 예상됩니다. 플러그인 하이브리드 차량(PHEV)을 포함한 내연기관(ICE) 차량의 판매 수익이 가장 큰 폭으로 감소하여 60% 이상 줄어들 것입니다. 반면, 배터리 전기 자동차(BEV), 자율주행 자동차(AV), BEV 및 AV용 부품과 소프트웨어, 주문형 모빌리티(ODM) 등 소수의 신흥 부문에 자동차 업계의 거의 모든 매출과 이익 성장이 집중될 것입니다. 전반적으로 업계의 수익성은 기존 기업이 오랫동안 지배해 온 전통적인 풀에서 벗어나 신흥 풀을 선호하는 방향으로 급격히 변화하고 있습니다. 출처 : BCG. (2023.02.16.) "How to Profit in Tomorrow’s Automotive and Mobility Industry." https://www.bcg.com/publications/2023/profiting-in-the-future-of-automotive-industry

뤼튼이라는 AI컨텐츠 생성 플랫폼 기업에서 '연봉 1억'을 내걸고 '프롬프트 엔지니어' 채용에 나섰습니다. 국내 첫 사례이기도 했고, 상징성 있는 연봉을 제시하여 화제가 되고 있습니다. # 프롬프트 엔지니어가 뭐길래? 이미 많이들 알고 계시겠지만, 모르는 분들을 위해서 간략하게 설명드리자면, ChatGPT와 같은 거대 언어 모델(생성형 AI)로부터 원하는 답변을 받기 위한 명령어(프롬프트)를 효과적으로 '설계'하고 최적화하는 역할을 수행하는 사람을 말합니다. # 프롬프트 설계? 위에서 원하는 답변을 얻기 위해서는 프롬프트 '설계'를 잘해야 한다고 표현했습니다. 그 이유는 무작정 원하는 질문을 던진다고 완벽한 답변을 받기 어렵기 때문입니다. 예시를 하나 들어보겠습니다. 상대방의 정보를 전혀 모른 채 익명으로 채팅하는 상황에서 상대방이 대뜸 "저 배고픈데 뭐 먹으러 갈까요?" 라고 물어본다고 상상해 보겠습니다. 아마 어떤 음식을 추천해야 할지 선뜻 떠오르지 않으실 겁니다. 그래도 꼭 대답을 해야 한다면 대중적인 음식이나 자신이 즐기는 음식 정도를 추천하게 될 겁니다. 그런데, 만약 상대방이 "저는 평소에 매운 음식을 선호하고, 한식을 좋아하는 대학생입니다. 지금 점심시간이라 밥 먹으러 가려고 하는데 뭘 먹으러 갈까요? 예산은 최대 15,000원 내로 정해주세요!" 이렇게 질문한다면 어떤가요? 이전과는 다르게 지금 머릿속에서 명확하게 추천할 만한 음식 몇 가지가 떠오르실 겁니다. 생성형 AI도 마찬가지입니다. 지금 당장 질문자의 상황에 대해 전혀 아는 바가 없기 때문에 질문을 던지게 된 상황과 정보를 충분히 주고, 어떤 답변(형태)을 원하는지 명확하게 전달해 주어야 효과적인 답변을 받을 수 있습니다. 예시는 간단하게 들었지만 조금 더 깊은 답변을 요구하는 경우라면 생성형 AI가 가지는 특성과 원리에 대해 정확하게 인지한 상태에서 'AI 친화적인' 프롬프트를 입력해야 합니다. # 프롬프트 마켓 서두에서 뤼튼의 프롬프트 엔지니어 채용이 국내 첫 사례라고 말씀드렸지만, 외국에서는 이미 많이 활성화되었습니다. 대표적인 사례로 프롬프트베이스(PromptBase)라는 사이트가 있습니다. 프롬프트베이스는 ChatGPT와 더불어 '달리', '미드저니'와 같은 이미지 생성 AI를 잘 활용하기 위한 프롬프트를 만들어 사고파는 마켓입니다. 이미 700명 이상의 프롬프트 엔지니어가 활동하고 있고, 2021년 런칭 이후 2만 5000건 이상의 거래가 발생했다고 합니다. ​# 앞으로는? ​프롬프트 엔지니어의 미래에 대한 의견은 아직까지 분분합니다. 부정적인 시선으로 보시는 분들은 생성형 AI가 출시된 지 얼마 되지 않았기 때문에 잘하는 사람이 드물어서 생겨난 직종이고, 결국 사용능력은 상향평준화되어 누구나 갖춰야 할 필수 역량으로 자리매김하게 되리라 여깁니다. ​긍정적인 시선으로 보시는 분들은 생성형 AI는 소위 말해 블랙박스이기 때문에 잘 활용하기 위한 학습이 어렵고, 어떤 프롬프트를 넣느냐에 따라 결과가 천차만별이기 때문에 더 좋은 답변을 빠른 시간 내의 받아내는 것은 그 자체만으로 분명한 경쟁력이 되어 직종으로 삼을 수 있다고 여깁니다. ​마지막으로 미래에 대한 제 예상을 적고 글을 마치려고 곰곰이 고민해보았는데, 제가 내린 결론은....... "모르겠다" 입니다. (조금...무책임한가요..😅) 정확한 예상을 하려면 생성형 AI 기술의 발전이 어느 방향으로 될지, 어느 속도로 될지를 예상해야 하지만, 지금으로서는 어떻게 발전하고, 얼마나 빠르게 발전할지 감히 예상할 수 없을 것 같습니다. (그래도 한 가지 위안을 삼자면, ​그 대단하신 OpenAI 분들도 ChatGPT를 출시할 때, 지금만큼의 반응이 일어나리라고는 전혀 예상하지 못했다고 합니다.) 여러분들의 의견은 어떠신가요?​

네이버 B2B 사업의 중심 '네이버클라우드'의 작년 매출이 1조 원을 넘었다. (연간 17% 성장) 이름이 클라우드여서 AWS 류의 서비스가 먼저 떠오르나 기업용 메일, 협업툴 등등 18개 카테고리에 205개 서비스가 있다. 일본에서는 '라인웍스'를 중심으로 키우고 있는데 작년 처음으로 손익분기점을 넘겼다. 네이버는 올해 초 네이버클라우드로 B2B 사업 조직을 집결시켰다 하고, 세종시에 만들던 대규모 데이터 센터도 오픈 임박. 상품-조직-인프라는 어느 정도 준비되어 가는 것 같다. 이제 B2B 영업-마케팅만 제대로 하면 황금알을 낳기 시작하는걸까? 국내도 일본도 클라우드 최강자는 아마존, MS 같은 글로벌 테크 기업들이다. (국내에선 영업력을 앞세운 KT도 만만치 않다.) 중국 클라우드 시장을 접수한 알리바바처럼 한국은 네이버, 일본은 소프트뱅크의 힘으로 빠른 역전을 노릴꺼다. 그런데 클라우드란 상품의 특성상(교체 주기 길고, 경쟁 우위 크지 않음) 단기에 승부 내는게 쉽지않다. 길게 보고 조금씩 더 나은걸 만들며 경쟁자들의 실수를 노릴지? 아님 알리바바처럼 낮은 가격으로 빠르게 질러볼지? #아마존영업이익의7할은aws #많이남는만큼경쟁도빡세다 --------------------------------------- 빈센트 ㅣ insta👉 @vincent_archive . 스타트업 여러 번 하고 있는 놈 흥청망청 열심히 살고 있는 놈 . 이커머스 시장 분석, 스타트업 삽질 스토리, 라이징 비즈니스 얘기 요런거 위주로 씁니다.

이전글: 클라우드 웹서비스 기반 방송플랫폼 구축 - ③ TBS의 클라우드 전환 수행 https://app.rmbr.in/mCkCpCqpbyb 우선, 많은 분이 이해하기 쉽도록 간략히 설명해드리면 회사 내부 전산실에 물리장비로 구성되어 있는 다양한 시스템 중에 외부의 많은 이용자가 접근하는 TBS의 메인 웹사이트 및 관련 서비스, 실시간 방송 스트리밍 및 VOD 서비스와 함께 내부의 많은 이용자가 접근하여 콘텐츠를 편집하는 콘텐츠관리시스템(CMS)을 퍼블릭 클라우드로 전환하는 것을 목표로 하였다. 선정기준은 이용자 수에 따라 자원과 비용을 유연하고 효율적으로 운용할 수 있는 시스템을 우선으로 하였고 퍼블릭 클라우드의 다양한 기능들과 연계하였을 때 더 큰 시너지를 낼 수 있는 서비스에 대해 고민하였다. 웹서비스를 통해 TBS의 실시간 방송과 VOD 콘텐츠를 서울시민을 포함한 시청취자분들이 조금 더 빠르고 편하게 즐길 수 있고 시청취자분들이 방송 콘텐츠를 즐기면서 서로 소통할 수 있는 기능과 더불어 방송프로그램 내용을 담당자별로 손쉽게 구성할 수 있고 실시간 방송 후 즉시 편집하여 VOD로 업로드 가능한 기능을 구현하였다. 물론 추후 추가자원을 확보하고 다른 유용한 서비스를 연계할 수 있도록 확장성도 고려하였다. 좀 더 자세하게 부연 설명을 하자면 퍼블릭 클라우드로 전환을 하면서 국내 클라우드 시장에 도움이 되고자 국내 클라우드 서비스로 검토하였고 웹서비스와 콘텐츠관리시스템을 IaaS로 도입하였으며, 신규로 구현하는 채팅 서비스와 VOD 서비스 등을 SaaS로 연계하며 클라우드 환경에 적합하도록 웹서비스를 포함한 연계 부분에 신규 개발을 수행하였다. 초기에는 의욕을 가지고 넷플릭스가 진행한 방식과 동일한 MSA를 적용하여 클라우드 도입하는 방안을 고려하였으나 분석설계를 하는 단계에서 한정된 비용과 기간을 효율적으로 사용하기 위한 방안으로 최종 결정되었다. 전체를 MSA로 구현하기보다는 서비스별로 IaaS, SaaS 등으로 나눠서 구현하고 추후 점진적으로 MSA로 전환해 가기로 하였다. * IaaS(Infrastructure as a Service) : 서버, 스토리지, 네트워크 등 각종 HW 자동 생성 SaaS(Software as a Service) : 하나의 애플리케이션을 태넌트라는 독립된 클라우드 공간에 설치・이용하는 기술 MSA(Microservice Architecture) : 클라우드 환경에 최적화된 애플리케이션 설계 기법 다른 방송사들의 사례와 TBS의 현황을 분석하며 예산, 인프라 특성, 기술지원 등을 고려하여 국내 클라우드 도입을 결정하였다. 현황을 분석하고 클라우드 환경을 준비하여 구축하는 절차들이 모두 의사결정의 연속이었다. 수립된 계획을 바탕으로 의사결정이 완료되어 수행해가는 중에도 빠르게 변화해가는 환경과 클라우드 인프라의 특성에 따라 변경해야 하는 부분들이 많았다. 클라우드 IaaS로 구성된 영역을 디자인/설계하는 단계에서도 외부접근(통신)과 내부접근(통신)에 따라 다시 영역을 나누고 보안정책을 별도로 적용해주었으며, 프로젝트를 진행하면서 신규 연계서비스가 확인될 때마다 확인과 변경이 반복되었다. 또한 서버 자원의 OS를 선정함에 있어서 기존 OS와의 호환성과 CENT OS 등 OS의 기술지원 여부, 만료 시기 등을 염두에 두어 결정하였다. 클라우드 자원들은 대부분 오토 스케일링을 지원하지만 서비스의 순단을 최소화하기 위해 자원들을 이중화하여 구성하였으며 클라우드에 지원하는 다양한 보안서비스를 선택하여 자원을 안전하게 보호할 수도 있고, 3rd Party의 다양한 보안서비스도 도입하여 사용할 수 있었다. IaaS를 기반으로 홈페이지, CMS를 웹서비스로 구현하고, 영상콘텐츠 관리와 채팅서비스 등의 기능은 SaaS 기반으로 도입하여 서비스 간의 연계에 집중하였다. 서비스 연계를 하며 기존 서비스 흐름에서 불필요했던 부분을 개선하고 제거해갈 수 있었다. 서비스 연계를 테스트할 때에는 사용자들이 신규 개발된 홈페이지에 접속하여 조금 더 빨라진 환경에서 실시간 방송과 VOD 콘텐츠를 끊김 없이 시청하며 웹과 앱에서 모두 연동된 채팅서비스를 통해 더 많은 소통을 이어가는 모습이 머릿속에 그려져서 미리 기분이 좋아지기도 하였다. 또한 PD, 편집인력 등의 내부 사용자들이 웹서비스 기반의 콘텐츠관리시스템(CMS)을 통해 간편하게 웹서비스의 프로그램 정보를 수정, 편집하고 영상콘텐츠를 환경의 제약과 별도의 소프트웨어 설치 없이 바로 편집하여 제공할 수 있도록 준비하였다. 물론 아직 기능의 부족이 있어서 개선해가며 다중배포, 고사양 편집 등의 기능으로 확대해가고자 한다. 앞으로 클라우드 서비스로 점진적으로 전환해 가며 비용 효율화와 기능개선을 병행하여 서울시민을 비롯하여 대한민국의 수도 ‘서울’에 많은 관심을 가지고 있는 국내외 시청취자분들을 대상으로 계속 안정적인 방송제공을 수행해가고자 한다. 격려와 응원을 부탁드린다. 이번 기회를 통해 클라우드 도입을 위해 현재까지 계속 고생 중인 TBS 방송기술본부 인프라운영팀 팀원분들께 다시금 감사의 인사를 전한다. 클라우드 웹서비스 기반 방송플랫폼 구축 프로젝트 수행(‘2022) www.etnews.com/20220817000001 ・ 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원에서 주관하는 공공부문 클라우드 기술선도 프로젝트 과제에 선정되어, 클라우드를 선도적으로 활용하는 성공사례 창출에 기여 ・ 대한민국을 대표하는 수도 서울의 공영방송으로써 서울시민 대상으로 빠르고 안정적인 방송을 제공하기 위하여 클라우드 기술 기반 인프라로 개선 ・ 클라우드의 Auto Scaling을 통하여 트래픽이 일시적으로 급격하게 증가하는 상황에 유연하게 대처하여 시간대별 청취자 변동에 따른 자원조절로 효율적인 자원관리 수행 ・ 클라우드 플랫폼 기반의 미디어 서비스와 콘텐츠 관리 시스템(CMS)을 구축하여 웹사이트 내 실시간 방송 및 VOD 다시보기 서비스, VOD 데이터 관리 및 모니터링 기능 구현 ・ 기존의 서버, 네트워크 장비, 보안장비 등 물리장비의 IaaS 기반 클라우드 전환 시 이중화 구성, 서버 및 DB 예비자원 확보로 안정적인 서비스 제공 가능 ・ SaaS 기반 VOD 서비스를 연계하여 방송 스케줄에 따른 인코딩이 가능하며 인코딩된 콘텐츠를 클라우드에 안정적으로 저장하도록 구성 ・ 사용자와의 커뮤니케이션 기능 강화를 위해 라이브 채팅, 사용자 피드백 기능 등 시청취자와 상호소통 가능한 양방향 서비스 구현 ・ 추후, 저지연 스트리밍 기술, 빅데이터 분석기술 등의 유기적으로 결합하여 보다 발전된 차원의 서비스 제공을 위한 기반 마련 다음글: 클라우드 웹서비스 기반 방송플랫폼 구축 - ⑤ 어려웠던 점 https://app.rmbr.in/2SWFVN58iyb