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구글·MS·IBM·아마존·애플·페이스북
불꽃튀는 인공지능(AI) 경쟁 자율주행, 헬스케어, 챗봇 집중...인수합병으로 약점 보완 인공지능(AI)이 글로벌 IT 기업들의 핵심 기술로 꼽히면서 AI 주도권을 잡기 위한 치열한 경쟁이 펼쳐지고 있다. 특히 AI 기술을 바탕으로 글로벌 IT 패권을 차지하려는 구글, 마이크로소프트(MS), IBM, 아마존, 애플, 페이스북 등은 자율주행, 음성인식, 챗봇, 헬스케어 등 저마다 핵심 영역을 꼽으며 부족한 부분은 인수합병(M&A)과 고급 AI 개발인력 충원을 통해 만회하려는 움직임이 바빠지고 있다. 디지털과 인터넷이 주축이 된 3차산업혁명을 지나 ICBM(IoT, 클라우드, 빅데이터, 모바일)이 이끄는 4차산업혁명이 도래하면서 AI의 중요성이 날로 커지고 있다. 사물인터넷(IoT)를 통한 스마트홈·스마트시티 구축과 모바일을 통해 수집되는 빅데이터 분석, IT 기술 인프라를 이룰 클라우드 등 융합형 IT 기술을 활용하기 위해서 AI와의 결합은 선택이 아닌 필수라는 주장이 글로벌 IT 기업들을 중심으로 나오고 있다. 그 중에서도 AI를 중심으로 글로벌 IT 패권을 차지하려는 구글, MS, IBM, 아마존, 애플, 페이스북 등은 저마다 강점을 강화하고 약점을 보완하며 더욱 치열한 경쟁을 펼치고 있다. 수천명에 달하는 AI 연구 인력...여전히 부족 AI 기술의 경우 최근 딥러닝과 인공신경망 등 이론상 존재했던 개념을 컴퓨팅 파워의 향상으로 현실에 구현 가능해지며 급성장을 거듭했다. 문제는 급성장한 규모에 비해 AI 개발 인력이 절대적으로 부족하다는 점이다. 글로벌 IT 기업들은 AI의 중요성을 인식하고 AI 연구를 전담할 부서를 만들며 개발 인력 확충에 팔걷고 나선 상태다. 먼저 구글은 머신러닝 방법 중 하나인 딥러닝을 구현한 AI 연구소 딥마인드를 중심으로 약 1000명의 전문 인력이 해당 분야에 집중하고 있다. 딥마인드가 대중화를 시킨 딥러닝, 인공신경망 기술은 글로벌 AI 기술 성장의 기폭제로 평가 받는 만큼 데미스 허사비스, 무스타파 슐레이만, 세인 레그 등 딥마인드 창업자 겸 핵심 개발자는 AI 영역에 있어서 손꼽히는 핵심 인력이다. 현재 구글이 AI의 최강자로 꼽히는 것도 이런 이유다. MS는 AI 리서치 그룹을 조직하고, AI 연구를 전담할 연구 인력을 약 6000명까지 늘리며 자신들의 클라우드 서비스인 애저와 AI 결합에 적극 나서고 있다. MS가 내부 기술 조직을 크게 클라우드와 AI 등 두갈래로 나눠 역량을 집중하는 만큼 급성장을 거듭하고 있다. 전통의 강자 IBM은 왓슨 그룹을 통해 자신들의 AI 플랫폼 왓슨 개발에 나선 상태다. 약 2000명에 달하는 개발자들이 왓슨을 AI 플랫폼화 시켜 다양한 영역에 왓슨 하나로 적용 할 수 있는 통합 AI를 지향하고 있다. 이는 AI 영역마다 각기 다른 AI 플랫폼을 적용하는 여타 IT 기업과는 상반된 접근법으로 향후 승패에 관심이 커지고 있다. 글로벌 온라인 마켓을 천하통일한 아마존은 클라우드 서비스 아마존웹서비스(AWS)를 중심으로 AI를 연구 개발하고 있다. MS와 유사한 클라우드와 AI를 결합하는 형태로 진행 중이다. 클라우드를 통해 수집되는 다양한 정보를 바탕으로 빠른 속도로 AI 기술 수준이 높아지고 있는 것으로 평가된다. 아이폰을 통해 모바일 영역에서 빅데이터를 수집 중인 애플은 이 데이터를 바탕으로 핵심 영역인 AI음성인식 서비서 '시리' 성능 향상에 초점이 맞춰진 상태다. 특히 기계학습그룹을 조직하고 1000여명에 달하는 연구 인력들이 AI 개발에 나선 상태다. 애플은 그동안 자신들이 보유한 기술에 대해 비공개를 원칙으로 했으나 AI 분야에 있어 축적된 기술을 공개하며 AI에 있어서도 부족함이 없다는 것을 내세운바 있다. 소셜네트워크서비스(SNS)로 대표되는 페이스북은 AI 영역에 있어서 다소 생소할 수 있으나, 그 어느곳 보다 AI 친화적인 모습을 보이고 있다. 타 기업들에 비해 다소 부족해 보이는 230여명의 AI 연구 인력으로 구성된 페이스북 AI 리서치 랩(FAIR)은 딥러닝의 글로벌 1인자로 꼽히는 뉴욕대 얀 레쿤 박사를 중심으로 최근 급성장을 보이고 있다. 최근 애플의 애플리케이션 개발 언어인 '스위프트'를 만들고 애플 AI 개발을 담당했던 크리스 래트너가 구글로 자리를 옮기고 AI 머신러닝의 선구자로 꼽히는 스탠포드대의 앤드류 응 교수가 구글에서 바이두로 옮기는 등 핵심 개발자 확보를 위한 움직임이 빨라지고 있다. 글로벌 IT 기업들이 AI 주도권을 잡기 위해 적개는 수백명에서 많게는 수천명에 달하는 전문 연구 인력을 보유하고 있지만 여전히 AI 기술 개발을 위해서는 부족한 상태로, 서로 핵심 개발자를 뺏고 뺏는 경쟁을 진행 중이다. 음성인식, 챗봇, 헬스케어, 자율주행, 이미지 분석 등 다양한 영역에 AI 활용 AI 개발자가 부족한 이유는 AI가 그만큼 다양한 영역에 적용될 수 있다는 점이 말해준다. 기존 기술이 한 가지 영역에서 단일 적용을 했다면 AI는 음성인식, 챗봇, 자율주행, 헬스케어, 이미지, IoT 등 수많은 영역에 필수처럼 따라 들어간다. 구글은 알파고로 대변된느 딥러닝 플랫폼을 중심으로 AI 음성비서 서비스 '구글 어시스턴트', 자회사 웨이모가 개발 중인 '자율주행 시스템', 인공 신경망을 통한 구글 번역기 등 다양한 분야에서 Ai 결합을 시도 중이다. 특히 AI 프로그래밍 개발 툴 겸 알고리즘인 텐서플로우를 오픈소스로 공개하며 AI 민주화에 기여한 것으로 평가된다. 국내 AI 개발업체 관계자는 구글이 텐서플로우를 오픈소스로 공개하면서 따로 AI 알고리즘을 개발할 필요가 없어졌다. 현재 텐서플로우만큼 성능을 보이는 AI 알고리즘이 없는 만큼 텐서플로우를 활용한다면 불필요한 AI 개발에 시간과 자원을 낭비할 필요가 없다. MS는 기본적으로 애저 클라우드에 AI을 서비스 형태로 제공하는 것을 핵심으로 꼽고 있다. 여기에 윈도 운영체제(OS)를 결합해 어디서나 AI 서비스를 이용할 수 있도록 방향을 잡은 상태다. 특히 모바일 디바이스나 PC에서 AI 음성비서 서비스 '코타나'를 사용할 수 있고, 챗봇을 위해선 '루이스'를 카메라로 이미지 뿐만 아니라 실제 사물을 인식하는 '아담' 프로젝트를 진행 중이다. MS는 다양한 영역에서 특화된 AI 서비스를 통해 최적의 AI를 활용할 수 있다. 특히 아담을 통해 이미지 분석 영역을 한차례 끌어올릴 것으로 기대한다. IBM은 왓슨을 통한 하나의 AI 통합 플랫폼을 지향한다. 왓슨을 통해 챗봇을 개발하고, 음성인식도 가능하며, 자율주행 및 헬스케어 등도 한번에 끝낸다. 글로벌 IT 기업들이 통합 AI 플랫폼은 실패할 수 밖에 없다라며 영역별 특화된 형태의 AI를 개발하는 것과 달리 IBM은 왓슨을 통한 통합형 AI 플랫폼을 개발하는 만큼 그 성과에 관심이 커진 상태다. 특히 헬스케어 영역에서 국내외 대형 병원들이 왓슨 포 온콜로지(암 분야의 의학 정보나 의료 데이터를 수집해 제공하는 AI 서비스)와 왓슨 포 지노믹스(유전자 염기서열을 분석해 맞춤형 치료법을 추천하는 AI 서비스) 등을 실제 진료에 도입하는 등 성과를 보이고 있다. 아마존은 대표적인 AI 음성비서 스피커 '알렉사'를 중심으로 빠르게 성장하고 있다. 특히 자신들의 강점인 AWS를 통해 알렉사의 AI 기반 기술인 렉스를 클라우드로 제공하며, 누구나 쉽게 음성인식 서비스를 이용할 수 있다. 또한 음성인식뿐만 아니라 실제 사용자와 비슷한 음성 서비스를 제공하는 '폴리'나 이미지를 분석하는 '리코그니션' 등 AWS를 기반으로 빠른 AI 서비스 확장을 보이고 있다. 애플은 그동안 음성인식 서비스 '시리'만이 보유한 AI 기술로 알려졌지만, 최근 GAN(비지도 방식의 머신러닝 기술, AI가 스스로 문제를 만들어 해결하는 과정을 통해 자기강화를 한다)을 공개하며 그동안 자신들의 AI 수준을 발표한바 있다. 또한 자율주행 시스템 개발에도 나서는 등 AI 관련 연구 인력을 확충 하며 영역 확대 중이다. 페이스북은 SNS를 기반으로 챗봇과 이미지 내 오브젝트 분석에 초점이 맞춰진 상태다. 하지만 이뿐만이 아니라 딥러닝 알고리즘 '토치'를 오픈소스로 공개하며 딥러닝 인공신경망 등 기술 확대에 주력하고 있다. 참고로 현재 토치는 구글, 인텔, 엔비디아, AMD 등에서도 활발히 연구되고 있다. 또한 엔비디아와 함게 머신러닝에 최적화된 어플라이언스 '빅서'를 개발해 오픈소스로 공개했다. 그래도 부족한 부분은 인수합병(M&A) AI가 단독으로 사용되는 기술이 아니라 현존하는 대다수 기술과 결합돼 활용되는만큼 글로벌 IT 기업들이 수천명에 달하는 전문 인력을 투입하더라도 분명 한계점이 존재한다. 일단 기본적으로 내부적으로 최대한 AI 연구 개발을 통해 해결한다는 방침이지만 그래도 부족한 부분은 적극적인 인수합병으로 채워가고 있다. 올해 9월 기준 주요 M&A 사례를 살펴보면, 먼저 구글은 ▲데이터 분석 플랫폼 '캐글'(3월) ▲딥러닝 업체 '할리랩스'(7월) ▲이미지 분석을 위한 'AI매터'(8월) 등을 했다. MS는 ▲머신러닝 분야 '말루바'(1월)를, 아마존은 ▲머신러닝 업체 '하베스트'(1월), 애플은 ▲얼굴 인식 솔루션 업체 '리얼페이스'(2월) ▲비정형 데이터 처리 업체 '래티스데이터'(5월), 페이스북은 ▲챗봇 개발 업체 '오즐로'(7월) 등 적극적인 M&A를 통해 약점을 보완하고 강점을 강화해 나가고 있다. 기업정보 분석 업체 CB인사이트는 지난 2012년 분기부터 올 1분기까지 글로벌 AI 관련 M&A가 총 216건, 176억달러에 달한다. AI는 모든 영역에 활용할 수 있고 어떤 제품에도 적용될 수 있어 앞으로 기업들의 AI 관련 M&A는 확대될 수밖에 없는 상황이다.
운동효율과 심리
운동효율과 심리 사람이 참 간사한게 뭐냐면 금전적이나 심리적 여유가 생겨서 운동할 시간과 여건이 충분하면 운동이 더 잘되고 효과도 더 좋을 것 같지만 오히려 정반대의 상황이 발생한다는 것이다. 시간적으로 쫓기고 심리적으로 여유가 없을 때 오히려 더 집중이 잘 되고 효율이 상승한다. 이는 본능과도 직결되는데 사람은 부정적이고 불안한 상태에서 더 집중하고 몰입한다. 아늑하고 편안한 상태면 몸도 마음도 당연히 느슨해진다. 일반인이 운동의 효율을 올리는 방법은 간단하다. 정신적 긴장상태를 만들고 신체에 집중할 수 있는 상황과 조건을 만드는 것이다. 집중력, 긴장도, 몰입도는 다 같은 말이다. 운동의 효율은 짧은 시간에 운동의 강도를 올리고 그 상태에 집중하고 몰입할 수 있을 때만 달성된다. 음악을 들으며 가벼운 조깅이나 운동을 할 수도 있지만 그런 방식으로는 결코 신체능력의 향상을 기대할 수 없다. 지구력이나 유연성의 경우는 운동의 효율보다 신체의 변화를 장기적으로 가져가야 한다. 그러나 근력이나 근지구력의 경우는 필시 관절의 손상과 부상을 염두에 두어야 한다. 그러니까 여기서 운동효율은 관절이 충격에 노출되는 시간을 최소로 줄이고 근력과 근지구력을 최대로 끌어낼 수 있는 강도를 스스로 조절하고 만들어내는 정신적 심리적 집중과 긴장의 상태로 전환하는 것이다. 팔굽혀펴기를 예로 들면, 일반적으로 30회를 할 수 있다고 치면 최대한 빠르고 짧게 30회 정도로 관절을 자극하고 일반적인 속도로 크게 30회를 한 다음, 천천히 느리게 30회를 하는 것이다. 빠르게 하는 것은 관절을 자극하는 것이고 일반적인 속도는 근지구력, 느리게 하는 것은 근력을 키운다. 그러니까 운동의 효율을 끌어올리는 핵심은 운동속도에 있다. 같은 동작을 서로 다른 속도로 해보면 신체에 어떤 자극과 반응이 오는지를 알 수 있다. 궁극적으로 관절과 힘줄, 근육의 발달은 천천히 느리게 할 때 극대화된다. 물론 중량을 배제한 방식이다. 중량은 이미 몸에 자극을 가한 상태에서 또 움직이는 것이므로 관절에 부하가 가중될 수밖에 없다. 초보자나 일반인은 관절이 견딜 수 있는 한계내에서 횟수도 줄이고 시간도 줄여서 관절의 손상을 최소화해야한다. 그래야 빨리 회복할 수 있고 점진적인 관절의 강화도 빠른 속도로 상승할 수 있다. 무작정 동작과 횟수의 세트수를 늘리면 운동을 할 때는 몰라도 결합조직, 관절과 힘줄에 상당한 피로가 쌓인다. 힘줄에도 신경이 있는데 이는 곧장 두뇌의 자극으로 직결된다. 그러니까 근신경계의 피로는 정신적 피로로 이어지는 것이고 따라서 충분한 수면시간이 보장되지 않고는 정신적 피로가 누적된다. 이 부분이 간과되면 일상생활에서 쌓인 정신적 긴장과 운동에 의한 긴장이 중첩되면서 신경계 회복의 비효율이 일상화된다. 그러면 당연히 신체의 감각이나 운동신경이 둔해지고 집중, 긴장, 몰입도가 떨어지고 그 상태에서 운동강도를 올리면 당연히 예상범위 이상의 자극을 신경계가 감당하지 못한다. 근신경계의 회복과 성장, 발달은 초과회복을 기준으로 하는 것이다. 앞에서처럼 아무런 계획도 없이 무작정 운동강도를 올리고 신경계를, 그러니까 두뇌를, 몰아붙이면 당연히 운동효율은 급격히 마이너스로 돌아선다. 초과회복을 고려한 운동효율은 장기적인 계획과 설계를 필요로 한다. 예를 들어 주와 월단위로 계획을 세운다면 상하로 파장을 그리는 물결같은 그래프 형태로 운동강도를 올려야 한다. 기본적인 기준은 운동강도의 최대치는 신체능력 또는 최대근력, 체력의 90%를 넘지않아야 한다. 일주일에 세번이라면 50 70 90 또는 70 50 90 같은 형태를 취해야 한다. 회복주기는 당연히 최대강도의 바로 다음과 이어져야 하며 다음 최대강도에는 항상 최상의 컨디션, 정신상태에서 이루어져야 한다. 운동강도를 올렸을 때 견딜 수 있다면 초과회복이 된 것이고 근력이 상승한 것이다. 첫주에 70 50 90이면 다음주 75 55 90 또는 80 60 90이다. 90%로 제한하는 이유는 동작의 반복수와 부하에 의해 당연히 100을 넘어버리기 때문이다. 그러니까 계획을 90으로 제한해도 한계를 초과한다. 그게 싫으면 한계를 70 80으로 낮춰잡고 주기를 월단위로 더 뒤로 밀면 된다. 짧은 주기에 운동한계를 90%로 잡는 사람은 그러니까 사실상 항상 오버트레이닝이고 신체를 혹사시키는 것이다. 여기서 착각하기 쉬운게 근육의 크기로 성장을 확인하는 것인데, 당연히 착각이다. 힘줄과 결합조직, 관절의 강화가 근력상승의 기준이다. 근육은 지근과 속근처럼 성격이 정반대인 근육들이 섞여 있기 때문에 근육을 기준으로 판단하면 안된다. 거기다 초보자나 일반인은 자꾸 펌핑된 몸을 기준으로 삼는 유혹 또는 착각에 빠지기 쉽다. 평상시 몸상태에서의 근력이 기준이지 혈액이 공급된 일시적 크기는 기준이 아니다. 신경계의 회복과 발달이 충분해지려면 최소한 일주, 이주이상의 간격이 필요하다. 그러니까 어차피 일주나 이주의 한번씩만 강도를 끌어올려도 충분하다는 뜻이며 근육의 성장은 그보다 더 긴 간격을 필요로 한다. 이것도 착각이 쉬운데, 근력의 발달에 따라 근지구력, 근육의 자극이 결정되는 것이지 근육의 크기가 나머지를 결정하는게 아니다. 그러니까 힘이 세지면 근육도 더 잘 붙고 잘 발달한다. 왜? 강도를 올리기 쉽고 자극도 더 잘 되니까. 목적이나 성별에 따라 차이는 있지만, 결국 관절의 자극과 발달은 마찬가지고 따라서 운동의 종류나 성격에 상관없이 운동의 강도는 주와 월단위로 계획해야한다. 운동일지를 쓴다면 자신의 신체변화와 발달주기를 눈으로 확인할 수 있을 것이다. 솔직히 일반인은 근력운동에 30분 이상 투자할 필요가 없다. 일주일에 30분만 근력운동에 투자해도 충분하다. 팔굽혀펴기라면, 일단 최대한 많이 한다. 그 다음 거기서 횟수를 삼분의 이로 줄이고 하고 다시 그 다음 삼분의 일로 줄이고 한다. 최대가 30이면 20 10으로 3세트만으로 충분하다. 그러면 상체, 허리, 하체로 9세트로 끝내도 30분이면 차고 넘치는 시간이다. 물론 체력이 좋아지고 심폐 근지구력이 좋아지면 횟수가 증가하겠지만, 나는 횟수를 30회로 제한하고 강도와 방식을 바꿀 것을 제안한다. 어찌됐든 관절의 부하를 최소화해야한다. 뼈와 관절은 지속적인 충격에는 강해도 한계이상의 충격에는 매우 취약하다. 특히 무릎과 팔꿈치. 그러니까 결국은 회복과 심리상태를 주기로 강도를 조절해야 운동효율이 극대화된다. 외형적 변화나 신체능력은 중요하지않다. 자신이 얼마나 집중하고 몰입할 수 있느냐 얼마나 짧은 시간에 운동강도를 끌어올릴 수 있느냐에 달렸을 뿐이다. 대한 
"'손풍기'서 전자파…팬과 30cm 떨어져 써야"
환경보건시민센터 "정부 기준치도 안심할 수 없어" 환경보건시민센터에서 EMDEX2 기기로 측정한 결과 한 휴대용 선풍기에서 전자파 110.7마이크로테슬라(1107mG)가 측정됐다. 시중에 판매 중인 휴대용 손 선풍기 중 10개가 넘는 제품에서 높은 수치의 전자파가 측정됐다는 시민단체 조사가 나왔다. 환경보건시민센터는 20일 기자회견을 열고 "시중에 판매되고 있는 손 선풍기 12개 제품에서 많게는 1000mG를 넘는 전자파가 나오는 것으로 측정됐다"며 "이 수치는 팬에서 멀어질수록 떨어지는 경향을 보였다"고 밝혔다. 센터에 따르면, 서울 시내 백화점과 대형마트 등에서 팔고 있는 손 선풍기 11개를 구매해 측정한 결과, 팬에서 1㎝가량 밀착한 거리에선 평균 647mG에 달하는 전자파가 측정됐다. 특히, 11개 제품 중 4개에선 한국전력 등이 밝힌 전자파 노출 기준인 833mG를 아예 초과해 최대 1020mG에 달하는 수치를 보이기도 했다. 이 같은 '인증' 수준을 충족시켰다고 해서 마냥 안심해선 안 된다는 지적도 이어졌다. 한국방송통신대 환경보건학과 박동욱 교수는 "이견도 있고, 강도와 개인 특성에 따라 다르지만 WHO와 다수 논문에선 극저주파 3~4mG 정도를 어린이 백혈병 발병률을 높이는 데 영향을 줄 수 있는 수치로 본다"며 "일부 성인들에겐 불면과 집중력 저하, 우울증세를 일으키기도 한다"고 말했다. 또, "833mG란 수치는 방출 최고치를 기준으로 했을 뿐"이라며 "유럽연합 등에선 다양한 유해 가능성을 고려해 사전(事前)주의적 측면에서 전자파 수치를 제한하고 있지만, 우리 사회는 이런 원칙이 아직 법에 스며들지 못한 상태"라고 덧붙였다. 이성진 사무국장 역시 "한국전력 등의 기준은 인체에 얼마나 유해한지가 아니라, 다른 기계장치에 영향을 미치는지가 중심이 됐다"며 "보건복지부 등 정부 각 부처가 안전성 문제를 살펴보고 새로운 기준을 마련할 필요가 있다"고 말했다. 다만, 센터의 실험에서 이 같은 수치는 손 선풍기에서 멀어질수록 떨어지는 것으로 드러났다. 특히, 팬과 30㎝가량 떨어질 경우 0.38mG으로 떨어져 자연 수치인 0.3mG에 가까워진 것으로 나타났다. 이 국장은 "손잡이에서도 전자파가 나오는 만큼, 되도록 자리에 앉아 선풍기를 세워놓고 사용하기를 권하며, 특히 어린이와 임산부는 멀리 했으면 한다"며 "제품을 만드는 회사들도 해결 방안을 고민할 필요가 있다"고 덧붙였다.
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