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초청연사 : 숭실대 정보과학대학원 소프트웨어공학 전공교수 문영상
포럼일정 : 182회(2017.03.22)
포럼장소 : 앰버서더호텔(장충동)

안녕하세요? 반갑습니다. 문영상입니다. 제가 오늘 그 말씀드리는 거는요. 아까 이제 말씀하신대로 인공지능에 관련된 거고요. 지금 현재 여기 학부모님들께서 많이 계시지만 지금 아이들이 새롭게 가져야 될 직업이 지금 현재 있는 직업에서 약 80%가 사라지고 새로운 직업들로 해서 만들어집니다.  

   

그러면 그 시대에서 우리는 어떻게 살아가야 될 거며 아니면 사회라든지 아니면 기업이라든지 어떻게 변해야 되는건지 그런 부분에 대해서 좀 간략하게 1시간 정도 말씀드리도록 하겠습니다. 그런데 제가 지금 오늘 이제 이렇게 강의를 드리는 거는요. 대학원에서 한 학기 이상의 과정이 사실 다 포함되어 있는 거예요. 

   

그래서 다소 좀 어렵게 느껴지신다 하더라도 그냥 재미있게 좀 들어주셨으면 감사하겠습니다. 그럼 강의 시작하도록 하겠습니다. 저는요. 공고를 졸업했습니다. 그래서 공고를 졸업해서 맨 처음부터 취업전선에 이제 뛰어들었는데 고등학교 때 배웠던 게 지금 나온 사물인터넷하고 상당히 유사한 게 되더라고요.  

   

그래서 기술이나 아니면 산업이 어떤 새롭게 출연하는 게 아니고요. 오랜 시간을 거쳐서 이렇게 만들어지는 거라고 저는 생각이 듭니다. 저는 처음으로 공고로 시작했고요. 그 다음에 이제 전공 활동도 좀 많이 하고 제가 직을 하나 더 가지고 있습니다. 구글이라든지 페이스북이라든지 테슬라라든지 그런 첨단 기업에 데이터 사이언티스트를 양성하는 글로벌기업이 있습니다.  

   

거기에 한국대표도 같이 맡고 있습니다. 그래서 빅데이터에 관련된 그런 부분들을 좀 많이 연구했고요. 그 다음에 우리나라의 국방 빅데이터 플랫폼을 제가 설계를 했었습니다. 그래서 앞으로 전쟁도 이제는 빅데이터 시대가 되고 있거든요. 그래서 이 빅데이터를 통해서 인공지능과 기계학습과 이런 거를 통해서 어떻게 변하는지 그런 거에 관련되어 있는 내용을 말씀드리도록 하겠습니다.  

   

그렇게 순서대로 말씀드리도록 하겠고요. 제가 소셜분석을 한 번 해봤습니다. 빅데이터 분석을 해봤어요. 그런데 여기서 가장 관심 있으신 게 사실은 교육이죠, 그 다음에 4차 산업혁명이라는 오늘 주제로 두 가지를 가지고 한번 소셜분석을 해봤습니다. 그래서 트위터라든가 페이스북이라든가 포털에서 만들어지는 수많은, 여러분이 쓰신 리플이라든가, 그런 것들을 다 가져왔어요.  

   

보니까 1년 동안에 이 키워드가 나온 게 약 한 60만 건 정도가 되더라고요. 그래서 그것을 가지고 분석을 해봤더니 4차 산업혁명은요. 새롭고 그 다음에 세계적이고 필요하고 중요하고 다양하다 그런 얘기가 많이 있었습니다.  

   

그런데 우리의 교육의 현실은 어떠냐고 그렇게 보면 필요하고 중요하고 다양하지만 또 다른 내용들이 좀 많이 있더라고요. 여기서 빨간 내용들은 아마 제가 트위터에서 아니면 페이스북에서 데이터를 가져오게 될 때 여러 가지 사건들이 좀 있었던 것 같아요. 그래서 그런 부분들을 교육으로 좀 풀어야 하지 않을까 그런 내용들이 좀 많이 들어왔었습니다.  

   

그럼 교육 부분을 공유 하냐면 첫 번째로는 다양한 교육이 돼야 된다는 생각, 그 다음에 두 번째로는 안전해야 된다. 그러니까 예를 들면 세월호 사건이라든지 그런 거를 통해가지고 안전에 좀 더 신경을 써야 된다. 그 다음에 실생활에 도움을 주고 체계적이고 지속적으로 나가야 된다. 라는 그런 얘기를 많이 회자되고 있었습니다.  

   

그런데 이제 여기에서 보시면 부정적인 요소가 하나가 있어요. 교육을 통해서요. 학생들이 고민을 많이 가지고 있는데 그거를 해소하지 못하고 있는 것 같더라고요. 그 다음에 입시에 관련돼서는 키워드 분석을 해봤더니 가장 떠오르는 게 학부모였습니다.  

   

학부모들은 예를 들면 사교육, 그 다음 아이들 특목고, 과학고 뭐 이런 내용밖에 없었다는 거죠. 그런데 고등학교의 학생들은 어떤 생각을 하고 있냐면 수업에 대한 고민, 그 다음에 학생들, 친구들에 대한 고민, 그 다음에 대학교를 어디로 갈까, 그 다음에 재미있는 얘기가 있었을 때 회자되고 아니면 중학교 이전에 고등학교 이전에 중학교에 대한 생각 이런 내용들을 많이 얘기를 하고 있었습니다.  

   

그래서 미국 교육과 한국 교육의 차이가 뭔가라고 이렇게 봤더니 미국은 세계 최고다. 그 다음에 새롭다 이런 내용들도 많이 있었는데요.  

   

우리나라는 좀 이런 내용이 좀 많았었어요. 이건 제가 말씀드리는 것은 아니고요, 빅데이터 분석을 통해서 말씀드리는 겁니다. 그래서 이런 거를 학생이 생각하든 아니면 일반적인 성인이 생각하든 간에 한국 교육에 대한 시각은 이런 거였지 않았나, 라는 생각이 들었습니다. 

   

그래서 4차 산업혁명을 떠오르면요, 이제는 어떤 거냐하면 여기에 인공지능이라는 말이 들어가거든요. 그런데 여러분들 자녀가 첫 번째로는 의사가 되고 싶어 하고 또 두 번째로는 법관이 되고 싶어 하고 그러실 거예요. 그런데 인공지능 시대가 돌아오게 되면요. 가장 먼저 사라지게 되는 직업들이 그런 직업입니다.  

   

그래서 아이들한테 어떤 거를 심어줘야 되냐 하면요, 창조적인 아이콘을 심어주셔야 될 것 같아요. 그래서 이렇게 보게 되면 인공지능이라는 말이 이렇게 회자되고 있습니다.  

   

여기에서 노동시장 비율도 바뀌고 일자리를 빼앗을 거고 그 다음에 거기에 관련돼서 기술의 중심은 미국이 되고 그다음에 그걸 직접적으로 체감하는 사람들은 우리의 아이들이 될 거라는 게 이렇게 나와 있더라고요.  

   

그래서 산업혁명이라는 주제, 지금 4차 산업혁명이잖습니까? 1차, 2차, 3차, 지금 4차인데 이 4차가 사실은 굉장히 아주 위기에 놓여있는 거예요.  

   

어떻게 보면 우리가 지금까지 살아왔던 패턴을 완전히 바꿔야 되는 그런 기로에서 서 있다고 생각이 듭니다. 그러면 4차 산업혁명으로는 어떻게 바뀌느냐 라고 하면요. 

   

이렇게 바뀌는 거예요. 지금까지 하드웨어의 세상이었어요. 그런데 이게 소프트웨어의 세상으로 바뀝니다. 그러면 어떤 것이냐면 자동차가 요즘에 전기자동차가 나오기 시작하죠? 거기에 소프트웨어만 얹으면 자율 주행 자동차가 되는겁니다. 

   

자율 주행 자동차가 되면요. 세상이 얼마나 바뀔지 제가 여기 정리를 좀 해놨습니다. 그 다음에 정보의 기술, 정보기술의 세상에서요. 이제 데이터의 테크놀로지 시대로 바뀌는 거죠. 여러분들이 스마트폰에서 만들어지는 수많은 데이터, 그 다음에 거기에 있는 사진, 동영상, 보이스, 텍스트 그 이외의 수많은 데이터를 통해서 세상이 바뀝니다.  

   

그 다음 10년 후에 일자리는 아직도 만들어지지가 않았다는 거죠. 그러면 지금 현재의 7세의 어린이들은 65%가 새로운 직업을 가질 수밖에 없습니다. 그런데 그러한 직업이 어떤 거냐? 라면 아직도 저희는 잘 몰라요.  

   

그래서 지금 우리는요, 4차 산업혁명 시대에서 무엇을 배워야 할 것이고 무엇을 준비해야 할 건지 정말 혼란스러운 시간에 지금 우리는 있는데 아마도 이 부분에 있어서는 지속적으로 많은 고민을 해야 될 것 같습니다.  

   

지금 며칠 전만 하더라도 EBS의 인재전쟁이라는 다큐멘터리를 보신 분은 아마 굉장히 큰 어떤 느낌을 받으셨을 거예요. 글로벌적으로 얼마나 많이 바뀌고 있는지 그런 부분을 좀 보셨을 거라는 겁니다. 그런데 여기에서 보면, 지금 세상은요.  

   

지금 세상은 스피드예요. 기업도 스피드가 없으면 살아남을 수가 없습니다. 그리고 예전에는 100년 이상 된 기업들도 많았지만 지금은 30년 된 기업도 한 30년 이상 존속하는 기업이 드뭅니다. 그 다음에 여기에 지금 가지고 있는 기술 요소가 정보통신, 컴퓨터, 소프트웨어 이런 다양한 것들이 있지만 우리가 기존에 알고 있던 역사, 사회 이런 것들이 다 융합된 세상으로 가고 있는 거예요.  

   

그 다음에 여기에서 새로운 영역들이 파괴됩니다. 닌텐도 같은 회사가 정말 몇 년 전만 하더라도 굉장히 좋은 회사였었죠? 그런데 스마트폰이 나옴으로 인해가지고 하루아침에 망해 버렸죠.  

   

그 다음에 여기에 기술의 중심은 빅데이터라는 게 있습니다. 이 빅데이터를 통해서 기계를 학습시키고 딥러닝을 하고 그 다음에 로봇을 움직이게 하고 이런 다양한 것들이 이 빅데이터 속에서 만들어지는 세상으로 지금 가고 있습니다. 그런데 기업의 평균 수명이 예전에는 1935년도 에는요.  

   

딱 만들어놓으면 90년을 갔어요. 그러니까 한번 좋은 직장에 들어가면 정년이 보장이 됐었죠. 그런데 지금은요, 기업 수명이 15년입니다. 여러분들 아무리 큰 회사, 좋은 회사를 들어가도 거기에서 정년을 맞이하리라고는 생각도 할 수가 없는 세상에 지금 살고 있는 거고요. 그 다음에 새로운 기술이 들어오면 이게 천만 명에 도달하는 시간이 있습니다. 인터넷은 4년이 걸렸어요.  

   

전화는 38년이 걸렸습니다. 그런데 여기에서 스마트폰은 더 빨리 바뀌고 있다는 거죠. 그런데 여기에서 만들어지는 이런 내용들은 제가 그 정리한 것뿐이고요. 이미 여러분들도 아시는 분들이 많이 있을 거라 생각이 듭니다.  

   

그런데 이제 뉴스 같은 것을 보시면 이런 게 다 나와요. 가상현실이다, 증강현실이다, 가상화폐다, 딥러닝, 양자컴퓨터, 3D프린팅 이렇게만 봐도 굉장히 다양한 것들이 나오거든요. 그런데 이게 다 어떤 걸로 되냐고 그러면요.  

   

데이터 사이언티스트라는 직업을 갖게 되면 이 모든 것들을 할 수 있어요. 그런데 여기에서 제가 한 가지 예를 한번 들어보도록 할게요. 인간의 질병이 모두 몇 개가 있는지 아시는 분계신가요? 예? 인간의 질병이요. 네? 12,340개입니다.  

   

그거는 제가 말씀 드리는 게 아니고 국제질병분류기준표에 들어가 있는 내용입니다. 12,430개를 가지고 있거든요. 그런데 여기에 환경적인 요소와 유전적인 요소를 통해가지고 거기에 40%는 외부적인 요인으로 해가지고 질병이 발생을 합니다. 그런데 여기에서 이제 요즘 나온 얘기가 있죠. IBM의 왓슨을 통해가지고, 의사가 암을 진단하는 정확률이 60%밖에 안 돼요.  

   

그런데 IBM의 왓슨이라는 인공지능 컴퓨터를 사용하게 되면 95%까지 암을 정확하게 진단을 합니다. 그 다음에 여러분들이 가지고 계신 여러 가지 유전적인 요소를 통해가지고 앞으로 10년, 5년 이후에 어떤 병이 걸릴지를 예측하는 기술들, 이런 것들이 다 빅데이터를 기반으로 한 데이터사이언티스트를 통해서 만들어지고 있는 것이죠. 이제 여기 계신 분들 중에 요즘 아마 우리 애가 대학교 졸업한 다음에 은행에 취직했으면 좋겠어, 라고 생각하시는 분들 분명히 많이 계실 거예요.  

   

그런데 은행의 가장 큰 경쟁자는요. 페이먼트 회사입니다. 지불 결제, 모바일 결제해 주는 회사들 있죠? 카카오페이 그런 회사 같은 경우요. 그 다음에 인터넷 은행이 우리나라는 유럽보다 20년 늦어졌습니다. 올해 나왔죠? 그 다음에 가상화폐가 만들어지죠. 그러면 영국에서 지난해까지 지점이 4,500개가 없어졌습니다. 우리나라도 역시 지점이 계속 폐쇄될 거예요.  

   

그러면 지금 현재 있는 은행이 저렇게 새롭게 나오는 은행이랑 경쟁이 될 수 있을 거라고 생각하시는 분, 아마 한 분도 안 계실 거예요.  

   

이렇게 기술이 바뀌었습니다. 의학에서, 법학에서, 사회학에서, 역사학에서 정말 너무 많이 바뀌고 있는데, 우리는 여기에서 데이터를 중심으로 한 어떤 데이터사이언티스트 분석적인 능력이 있어야 되는건. 삼국지에 모든 것을 컴퓨터에다 집어넣으면 조조가 몇 명이랑 관련이 되어 있는지 아시는 분 여기 계실 거예요. 626명의 네트워크를 가지고 있습니다. 그 다음에 거기에 유비가 420명의 네트워크를 가지고 있습니다. 

   

그러면 그거를 분석하게 되면 삼국지의 기승전결을 정확하게 예측할 수 있다는 거죠. 다 데이터를 기반으로 한 총계입니다. 그래서 역사학에서도 빅데이터를 배우고요. 지리학, 사회학, 수학, 통계학 모든 분야에서 다 빅데이터를 지금 배우고 있습니다. 그래서 여기에서 보시면 자율주행자동차 하나가 있을 거예요. 그러면 이걸로 어떻게 세상이 바뀌면냐요. 이제 대리운전 할 필요가 없죠. 

   

그 다음에 교통경찰 필요 없습니다. 그 다음에 음주운전도 필요 없는 거고요. 도로에서 사람이 운전하는 자동차와 자율주행으로 가는 자동차가 혼재해 있는 세상은 몇 년 밖에 되지 않을 거고요.  

   

분명히 자율 주행하는 자동차가 거리에 다닐 수 있을 겁니다. 예전에 영국에서요. 마차가 나오고 자동차가 나왔을 때 같이 도로에 다닐 수 있었던 시기는요. 4년 밖에 되지 않습니다. 앞으로 지금 많은 시간이 남았다고 생각하시는 분들이 대다수일 것 같지만요. 제가 볼 때는 얼마 남지 않았습니다.  

   

그 다음에 여기에서 핵심은 뭐냐면 전기입니다. 그러면 이제 전기 회사들이라든지 아니면 에너지 기업들이 바뀌게 되고요. 그 다음에 자동차를 사지 않게 돼요. 왜? 자동으로 운전해 주고 필요할 때 가는데 왜 주차까지 신경 쓰고 자동차를 고칩니까? 그러니까 자동차를 안사죠. 그래서 공유경제로 넘어가게 되는거예요. 그런데 이 공유경제로 넘어간다는 거, 그 다음에 일자리가 줄어든다는 거는요, 이미 1938년도에 케인즈가 벌써 예견을 했던 내용이거든요.  

   

그 다음에 자동차를 만드는 회사는 단순제조회사로 바뀌고요. 여기에 소프트웨어 비중이 30%가 그 다음에 궁극적으로는 하늘을 날아다니게 될 거예요. 여기에 들어가는 기술은 배터리 기술, 그 다음에 여기에 소재 기술 이런 부분들이 다 있게 되고 그 다음 사람이 운전하는 차와 자율주행자동차가 사고를 일으켰는데 거기에 사망사고가 발생했어요. 그러면 윤리와 법적인 문제까지 발생을 합니다.  

   

그래서 택시산업이 붕괴가 되고요. 이미 완성차 업계에 타격이 시작될 겁니다. 그러면 전기자동차는요. 부품이 2,000개미만으로 이루어져요. 그 모터기술하고 충전기술만 있으면 됩니다. 그런데 일반 매연 자동차는요. 약 2만 개의 부품으로 돌아갑니다. 그러다보니까 정비 같은 것도 굉장히 큰 문제가 되겠죠.  

   

이게 제가 생각한 간단하게 정리한 사회 변화입니다. 이게 앞으로 15년 이내에 우리 사회에 펼쳐질 세상입니다. 그러면 여기에서 여러분들 구글에 필요한 것들 치시죠? 그 다음에 아마존 같은 데서 물건 구매하시는 분도 있을 거예요.  

   

그 다음에 페이스북을 통해가지고 누구와 누가 여기 있는지를 아마 아실 수 있으실 거예요. 그럼 여기에서 여러분들이 이 회사들은 수많은 데이터들을 저기에 다 저장을 해놨습니다. 앞으로 저 데이터들로 이렇게 편하게 공짜로 사용하는 시대가 얼마 남지 않았어요.  

   

그래서 여기에서 나와 있는 수많은 데이터들을 가지고 구글은 번역을 하고 인공지능을 만들고 그 다음에 사람을 진료하고 이런 기술로 계속 나가고 있고요. 그 다음에 아마존은 IT기술을 통해 가지고 이번에 로켓까지 발사를 하고 있습니다.  

   

그래서 여기에서 보게 되면 인도 같은 데 가시면 지금 택시에서 그냥 일반적인 택시를 사용하는 게 아니라 우버를 통해서 다 사용하게 되어 있죠.  

   

그러니까 은행하고 알리바바하고 경쟁을 하고, 백화점하고 스마트폰하고 경쟁을 하고, 또 닌텐도하고 스마트폰하고 경쟁하고 이렇게 세상이 바뀌고 있는 거예요. 그러면 여기에서 우리는 어떤 거를 알아야 되냐 하면 통찰력을 봐야 합니다.  

   

데이터를 분석해서 패턴을 이해하게 되면 여러분들이 새로운 비즈니스, 그 다음에 새로운, 아이들이 앞으로 어떤 거를 교육해야 될지 그 다음에 받아야 될지 이런 부분에 대해서 명확하게 보실 수 있다는 거죠. 그러면 지금까지 좀 장황하게 말씀드렸는데요. 4차 산업혁명이 뭐냐? 그러면 1차에서는요. 증기기관이었었어요. 

   

그런데 쭉 연결되다가 4차에서는요. 인공지능이 들어가게 됩니다. 지금까지 약한 인공지능이었었어요. 그래서 그냥 뭐 이렇게 보게 되면 번역을 해 주거나 간략한 그런 거 정도였죠. 그런데 이제는 로봇이 만들어지죠. 내가 생각한대로 로봇이 움직입니다. 그러면 그렇게 되면은요. 사실은 부작용도 나타날 수가 있겠죠.  

   

사람이 저기에 지배당하는 거 아니냐라고 생각할 수도 있겠죠. 그렇지만 글로벌적으로도 보게 되면 지배당할 수도 있게 되겠죠. 그게 뭐 사이보그일 수도 있고 아니면 다른 로봇일 수도 있겠지만 그런데 그 기술에서 뒤떨어진다고 하면 이제 글로벌적인 기술, 테크놀로지를 쫓아갈 수가 없어요.  

   

아디다스가 신발을 1,800만 켤레를 생산하기 위해서 중국에 공장을 지었습니다. 거기에 들어가는 생산 인원이 1,600명이었거든요. 그런데 1,800명을 지금 빅데이터 중심으로 한 스마트팩토리로 해서 독일에 공장을 지었는데 몇 명으로 1,800만 켤레를 만들 것 같습니까? 

   

60명이서 1,800만 켤레를 생산합니다. 그래서 제조업에도 굉장히 큰 혁신이 일어나고 있는 거죠. 예. 그래서 여기에 들어가는 거는 세상에 모든 것들이 다 인터넷으로 연결되는 게 이 안에 들어가 있습니다. 세상은 커넥티드 소사이어티(Connected Society) 그다음에 커넥티드 네트워크(Connected Network) 뭐 이렇게 바뀌고 있죠. 여러분들이 가지고 계신 스마트폰 하나가 인터넷에 연결되지 않으면 무용지물인 것처럼요. 모든 게 다 연결이 됩니다.  

   

앞으로 20년 이내에요. 세상에 모든 200억 대의 기기가 다 인터넷에 연결이 됩니다. 그러면 거기서 만들어지는 데이터를 분석하지 않으면 우리는 어떤 것도 할 수 없는 세상으로 바뀌게 되는거죠.  

   

여기에 보게 되면 금융에서 얘기하는 핀테크(FinTech), 그 다음에 제조에서 얘기하는 스마트 팩토리(smart factory) , 스피드 팩토리(Speed Factory) 뭐 이런 것들이 다 여기에 포함되는 거고요.  

   

그 다음에 여기에서 보시게 되면 예전에 사진 한 장 찍을 때 카메라 하나에 24장 사진 찍어가지고 이거 잘 나왔나 이거 고민하셨던 그런 시대가 있으실 거예요. 그런데 지금은 그거 걱정하시는 분들 없고 그 다음에 우리의 어린 아이들은 그런 일이 있었냐고 생각도 못했을 겁니다. 

   

그렇게 세상에 바뀌고 있거든요. 그래서 산업의 패러다임이 근본적으로 바뀌는 시대에 살고 있는 겁니다. 4차 산업혁명은요. 사람의 삶에 큰 변화를 일으켜요. 그래서 다 산업이 다 유기적으로 연결이 됩니다. 그래서 상처를 아까 이제 뭐 질병을 말씀드렸지만 심장은 피를 상처 부위에 더 보내가지고 상처를 치유하게 되어 있습니다. 그런데 이 인공지능을 통해서요.  

   

지금 상처를 치유하는 것처럼 이렇게 산업이 연결이 돼가지고 유기적으로 효율적으로 바뀌는 세상, 이게 4차 산업혁명입니다. 이거에 대한 준비를 해야 되는 거죠. 그러면 3차 산업혁명은 정보화시대라고 얘기를 했죠? 4차 산업혁명은 이제 인공지능을 중심으로 한 세상입니다. 인공지능이 뭐냐 하면 사람의 뇌를 대치한다. 라는 거예요. 그러면 노동력을 대치하는 게 증기나 전기였다라고 그러면 이제 사람의 생각과 그 다음에 뇌의 기반을 바꾸는 게 4차 산업혁명이고요.  

   

이렇게 해서 바뀌는 기술이 뭐냐? 그러면 빅데이터, 그 다음에 화두, 그 다음에 AI, 딥러닝(deep learning) 이런 기술들이 여기에 포함되고 있는 거예요. 그런데 여기에서 아마도 지금까지 공학을 전공하지 않으셨던 분들은 이해가 안 가실 거예요. 딥러닝이 뭐냐? 라고 하면요. 잘 이해가 안 가실 거예요.  

   

그런데 강의 뒷부분에서 정리를 해놨습니다. 우리 아이가 공부하는 게 딥러닝입니다. 한번 1자를 보고 또 한 번 1자를 보고 또 한 번 1자를 보면 아이가 1자를 이해하는 것처럼 컴퓨터를 그렇게 학습을 시키는 거예요.  

   

그게 딥러닝이고 그 다음에 그걸 통해서 인공지능 알파고가 바둑으로 이세돌을 이겼던 것처럼 그렇게 학습을 시켜나가는 거고요. 처음엔 느리죠. 아이처럼 컴퓨터가 느려요. 그런데 나중에는요. 컴퓨터가 연산속도가 빠르기 때문에 훨씬 더 빨라집니다.  

   

그래서 이미 4차 산업혁명은 시작됐어요. 뭐 MP3같은 거 다운받으시고 eBook 같은 거 보고 그리고 자율주행 나오고 드론주행 시작되고 그 다음에 유통에서도 지불, 결제, 배송, 그 다음에 로켓, 인터넷 은행, 핀테크, 스마트팩토리, 인더스트리 4.0, 클라우드, 뭐 이렇게 양자컴퓨터 이런 것들이 나오고 있거든요.  

   

의료에서도 필요한 부분만 잘라내고 그 다음에 이어서 그 질병을 치료할 수 있는 세상, 그렇게 바뀌게 되는거죠. 그런데 우리가 원하는 우리 아이가 원하는 직업은 사실은 여기에서 이런 것들을 통해서 하게 되면 그 직업은 나중에 10년, 20년 후에 없어지는 직업이 될 거라고 분명히 저는 판단을 합니다. 그래서 예전에 3차 산업혁명은요, 단순컴퓨터였어요. 그런데 4차가 되니까요.  

   

거기에 집사가 한 명 더 생겼습니다. 청소부에서 집사가 한 명 더 생기면 어디를 더 닦아야 되고 어디를 청소를 해야 되고 쉴 때 쉬어야 되고 시간이 남을 때 어떤 걸 해야 되는지 그렇게 만드는 세상이 4차 산업혁명 이예요.  

   

그래서 이 데이터를 받아가지고 그 다음에 그거를 정보를 가공하고 그걸 가지고 Knowledge를 만들고 그 다음에 지혜를 만드는 거예요. 최종적으로 지혜가 갈 때에 이게 4차 산업혁명이 꽃을 피게 되어 있습니다. 그런데 이 기술은요. 1등이 다 가져가는 세상 이예요. 2등은 존재하지 않습니다.  

   

글로벌하게도 1등인 회사가 다 가져가게 되어 있는 세상 이예요. 그러니까 2등부터 꼴등까지는 살아남을 수가 없어요. 그리고 금방 망합니다. 그래서 선제적으로 무조건 1등이 이런 덱스 다 가져갑니다.  

   

그런 인더스트리 형태로 바뀌는 거죠. 네. 그래서 4차 산업혁명의 특징을 다시 얘기를 하면요. 사람의 마음을 읽는 거죠. 고객의 마음을 읽어서 먼저 거기에 선제적으로 대응하는 것, 그 다음에 요즘 보면 고양이하고 개하고 컴퓨터가 판단을 하잖습니까? 그런데 그게 뭐냐면 여러분들이 찍으셨던 고양이와 개 사진을 구글에다 올려놓고요.  

   

구글에서는 그걸 가지고선 인공지능을 만든 거지요. 맨 처음에 한 장의 개의 사진을 보여주고 한 장의 고양이 사진을 보여주고 아이한테 이게 개이고 이게 고양이라고 얘기를 하면 좀 이상하게 생긴 사진을 하나 보여주면 이게 개인지 고양이인지 모르거든요.  

   

그런데 그 사진이 수천 장, 수만 장 수십만 장, 수백만 장이 되면은요. 정확하게 판단할 수 있는 세상이 되는거죠. 그게 딥러닝이라는 기술이고 인공지능의 핵심기술입니다. 그런 뉴럴 네트워크(neural network) 기반으로 만들어지고 있는 기술이라고 말씀을 드릴 수 있습니다. 그래서 여기 제가 앞에서 말씀드렸지만 이렇게 많은 세상이 바뀌고 있어요.  

   

50만 켤레 생산할 때 10명이면 됩니다. 그러니까 1,800만 켤레 생산 160명이면 돼요. 그래서 이제 중국에 값싼 노동력 지금 많이 노동력도 올라갔죠, 비용이. 다 이제 본국으로 다시 돌아가게 되는거죠. 일본으로 돌아가고 미국으로 돌아가고 독일로 돌아가고 그런 세상으로 바뀌는 거죠. 그래서 여기에서 보게 되면 뇌를 대신하는 게 4차 산업혁명의 핵심이라고 말씀드릴 수 있습니다. 스마트폰 안에 정말 어마어마하게 많이 들어 가 있는 것 같아요. 

   

그런데 뭐냐 하면 내비게이터 지금 다 구입하셨을 거예요, 예전에 스마트폰 나오기 전에. 한 대에 30만 원 정도로 얘기하면 한 3조 원 정도의 시장이거든요. 그런데 스마트폰이 더 정확해요. 그래서 스마트폰을 가지고선 하게 되면 네비게이터 회사는 가져갈 수 있는 이익이 0원입니다.  

   

거기에 연관된 산업들이 또 다양하게 있었어요. 뭐 제품을 패키징 해 주고 그 다음에 GPS를 받고 운송하고 광고하고, 그런데 여기에서는 네비게이터를 보고 그냥 광고만 봐주면 되죠. 이렇게 발생하는 거예요. 그래서 여기에서 보게 되면 10억 명 정도에 근접하면 되면요. 

   

100조 원의 기업 가치를 가지게 되는거죠. 어제 그 신문기사에 보셨듯이 넷마블이, 넷마블 방준혁 의장이 고등학교를 중퇴한 사람인데 상장을 하게 되면 13조 원의 가치를 가지게 되는거죠. 13조 원의 가치면 우리나라 6대 부호 안에 들어가는 거죠. 이런 세상으로 바뀌는 게 사실은 데이터 기반으로 한 산업에서는 가능하죠. 왜 그러냐면 구글이나 페이스북이나 그런 회사들 있지 않습니까?  

   

그런 회사들은 공장도 없어요. 그 다음에 거기에 사람, 데이터만 가지고 있습니다. 그런데 지금 예를 들면 우리가 우리나라에서 아주 굉장히 좋은 회사라고 하면 공장도 엄청나게 크고 종업원도 엄청나게 많은 그런 회사들이 큰 회사잖습니까?  

   

그런데 글로벌적으로 보게 되면 그런 회사들은 이미 굉장히 밑으로 점점 떨어지는 단계예요. 그러니까 지식과 데이터와 그 다음에 인적 네트워크 어떤 퀼리티만 가지고 있으면 기업이 다 가져갈 수 있는 이런 덱스 올 산업이 이쪽 산업이라고 말씀드릴 수 있습니다. 여기에 보시면 이렇게 이게 뭐로 보이시나요? 이게 뭐로 보이시죠? 새떼죠. 예. 이 빅데이터에서는 이런걸 봐야 됩니다.  

   

아침에 여러분 일어나셔가지고 씻고 그 다음에 화장실 갔다가 그 다음에 식사하시고 그 다음에 옷 입고 출근하시고 아니면 또 아이 학교 보내고 이게요.  

   

새의 패턴처럼 정해져 있어요. 그래서 지하철 탈 때 카드내시고 그 다음에 또 어디가고 하는 패턴들이 다 정해져 있거든요. 그런데 자 이 패턴을 군대에서도 사용하고 있습니다. 새가 W자나 V자로 날아가고 있거든요. 왜 그렇게 날아갈까요? 수십만 km, 수만 km를 날아가기 위해서는요.  

   

앞 새와 뒤의 새의 그런 방향, 풍향이라든가 그런 것들을 맞아야지 그러니까 타야지 갈 수 있고 힘을 절약할 수 있고요. 그 다음에 외부의 다른 새떼에서부터 낙오되거나 공격당하지가 않을 수 있습니다. 우리나라에 아니면 전투기, 공군의 전투기가요. V자나 W자 형태로 날아갑니다.  

   

왜? 그렇게 날아가면 연료를 30% 절약할 수 있습니다. 적의 공격에 효과적으로 반응을 할 수가 있고 대처를 할 수가 있습니다. 그런데 이 새가 이렇게 많이 날아가는데 부딪쳐가지고 떨어지는 경우가 없어요. 이 패턴을 읽는 게 빅데이터의 가장 기본적인 요소입니다. 사람은 이렇게 움직이고 있죠? 이렇게 무질서하게 움직이고 있는데 여기에서 우리는 데이터라는 게 있습니다.  

   

그 데이터라는 걸 통해서 우리는 저런 패턴을 찾는 거예요. 여기에서 보면 미국 지도가 이렇게 있습니다. 우리가 알고 있는 미국 지도죠? 그 다음에 여기에서 스마트폰이나 핸드폰을 통해서 통화하고 있는 것들은 빅데이터를 위해서 비쥬얼라이징한 그림이 이거입니다.  

   

그 다음에 이걸 가지고 어느 지역 통화를 하고 있는지 연결을 하게 되면 우리가 아는 새로운 미국이 보이게 되는거죠. 그래서 이 지도를 보시게 되면 비즈니스를 하거나 아니면 지역적으로 관계가 있는 것이 어디인지를 여러분들이 파악하실 수 있게 되는거죠.  

   

그러면 빅데이터가 뭐냐 라고 물으시는 분들이 있으실 거고 너무나 잘 아실 거예요. 빅데이터는요. 비유를 한번 해봤습니다. 동네에서 아니면 가정에서 만들어지는 수많은 쓰레기를 빅데이터라고 비유를 들 수가 있습니다.  

   

그러면 그 쓰레기 중에서, 오늘 저도 분리수거를 하고 왔어요. 저희 아파트가 거기 중랑구에 있는데 오늘이 분리수거 날 이예요. 그래서 아침에 플라스틱, 그 다음에 책, 종이 이렇게 들고 와서 놓고 그 다음에 여기로 달려온 겁니다.  

   

달려왔는데 거기에서 보게 되면 캔, 병, 종이 이런 거 있죠? 이런 것들은 딱딱 정해져 있어요. 분류가 가능해요 컴퓨터에서도 IT에서도 지금까지는 이런 것들만 분석을 했어요. 매출 정보 이런 것만 가지고 이제는 분류가 불가능한 게 너무 많아졌어요, 쓰레기 중에서. 예를 들면 거기에 들어가는 레이블이라든지 아니면 자그마한 어떤 플라스틱 조각이라든지 아니면 어떤 판단할 수 없는 그런 종류, 그런 종류의 쓰레기들이 점점 많아지고 있다는 거는 뭐냐 하면요.  

   

여러분들 핸드폰 안에 그냥 통화하시다가 녹음하실 수도 있고 그 다음에 사진 같은 거 찍어서 올리실 수도 있고 그렇게 여러 가지가 들어 있지 않습니까? 그런 게 비정형데이터라고 하는 거예요.  

   

형태가 정해져 있지 않은 거예요. 돌잔치 찍었으면 1분짜리 찍을 수 있는 거고 10분짜리를 찍을 수도 있는 거죠. 이렇게 해가지고 저장을 해놨어요. 그래서 서울 전체에서 나오는 모든 어떤 데이터들을 저장하는 기술이 그러니까 여기에서 보게 되면 분류가 가능하고 불가능하고 그런 그냥 마구잡이로 하는 기술이 하둡(Hadoop)이라는 기술이에요. 하둡. 아마 여러분 못 들어보셨을 거예요.  

   

하둡이라는 게 이게 약자입니다. High-Availability Distributed Object-Oriented Platform 굉장히 어려운 약자예요. 맨 마지막에 플랫폼이라는 거고요. 그래서 이걸 가지고 보게 되면 여기에다가 집어넣어요. 큰 통에다가 쓰레기들을 다 집어넣는 겁니다. 그래서 여기에서 지역 동네마다 나오는 다양한 종류들을 거기에 넣어서 성격에 맞게 분류를 해줘요.  

   

그 다음에 이런 것들을 분석해 주는 모든 기술을 통칭하는 거를 빅데이터라고 얘기를 하게 되어 있습니다. 그러면 캔이 몇 개나 팔렸나, 아니면 병이 몇 개가 팔렸나를 가지고 어느 지역에서 그 매출에 관련된 것을 찾을 수 있다는 거는요. 이제 빅데이터를 통하게 되면 내일 아님 다음 달에 몇 개가 팔릴 지를 예측할 수가 있고요. 내가 인간의 행동에 관련된 것도요. 85%까지 예측이 가능해요.  

   

그래서 이런 것들을 가능하게 해 주는 기술이 빅데이터라고 간략하게 정의를 했습니다. 그러면 빅데이터가 뭐냐 하면 중간에 패턴이라고 말씀드렸죠? 이거예요, 이거. 이게 뭐냐 하면 제가 아이랑 잠자리를 잡으러, 지금은 좀 컸는데 이제 중학생이예요 둘 다. 그런데 잠자리 잡는 걸 좋아해가지고 몇 년 전에 제가 중랑구청 뒷산에 봉화산에 가서 나뭇잎을 하나 딱 들춰봤습니다.  

   

그런데 여기에 이런 게 하나가 있었어요. 이게 뭘까요? 알이죠? 알을 왜 저 모양으로 나뭇잎 밑에다가 놓았을까요? 네? 네. 빗물이 떨어져도 흐트러지지 않고요. 그 다음에 잎으로 되어 있으니까 위장이 되고요. 그 다음에 이 자기의 종족을 정확하게 보존을 할 수가 있어요.  

   

우리가 생각하는 조그만 곤충, 미물도 이렇게 본능적으로 이런 패턴을 가지고 있습니다. 그런데 이런 패턴이 보게 되면 다 연결이 되어 있어요. 그래서 인공지능의 핵심은 뉴얼네트워크 말씀드릴 수 있는데 이런 네트워크망이 연결되면 세상의 모든 이벤트, 사건, 사고 일어나는 일들 모든 것들은 다 네트워크로 설명이 가능합니다. 수학적으로 제가 설명해드릴 수도 있고요.  

   

그 다음에 이런 것들을 효과적으로 시스템적으로 제가 소프트웨어를 만드는 게 제 일이니까요. 이런 것들을 가능하게 해 주는 거죠. 그래서 여기에서 만들어서 데이터 상에서 존재하는, 데이터 속에서 연결을 찾고 거기에 패턴을 찾는 게 4차 산업혁명의 근간입니다. 연결, 인공지능, 그 다음에 데이터, 패턴, 이것만 이해하시면 오늘 제가 말씀드리는 것 다 끝난 거예요. 

   

네. 그런데 패턴은 뭐냐 하면 여기 학부모님들 많이 계시지만 어 우리 애가 아빠를 닮아서 공부를 못해. 그 다음에 또 아빠는 아유, 엄마를 닮아서 공부를 못해 이렇게 얘기하시는 분들도 있고 뭘 잘하는 게 있으면 날 닮아서 잘하는 거지. 이런 얘기 많이 하실 거예요. 그게 뭐냐 하면요. 자연적인 패턴이예요. 부모로부터 물려받은 혈액형, 그 다음에 DNA정보, 질병정보 이런 게 다 포함돼 있습니다.  

   

여러분들 예를 들면 이런 정보를 활용하게 되면요. 예를 들면 대머리 같은 경우에는요. 온 몸에 털이 나는 DNA가 있어요. 그거를 역으로 만들면 대머리 같은 거 치료할 수 있는 세상이 곧 오게 될 거고, 예를 들면 어머니나 유전체 내에서 BRCA1이라는 유전체를 가지고 있다고 그러면 그 분의 자녀한테는요.  

   

꼭 유방암이 100% 발생합니다. 예, 그 다음에 아이가 굉장히 정서적으로요. 공격적이고 막 그래요. 그 다음에 아이가 막 그냥 폭력적이고 막 그래요. 뭐 그렇다고 그러면 거기에 특수한 유전자들이 포함돼 있습니다. 그래서 그런 유전자들이 다 보게 되면 패턴이라고 말씀드릴 수 있고요.  

   

그 다음에 필적 같은 거 문자 다 이런 것들이 다 패턴이라고 볼 수 있는 거죠. 그래서 부모와 같은 외모, 성격, 유전적 정보, 패턴을 가지고 태어나시는 거예요. 저 역시도 아버지, 어머니를 통해서 제가 갖게 되는거고, 그런데 예를 들면 이렇게 다양한 것들이 있습니다.  

   

물도 육각형이고 세상의 눈, 여기 내리는 눈도 육각형이고 벌집도 육각형이에요. 그런데 서울시내에 심야버스 노선의 빅데이터 노선을 만들 때도 이 육각형을 이용했어요. 시간과 공간을 가장 효율적으로 활용할 수 있는 패턴이 육각형이에요. 그래서 이게 주역에 나옵니다. 주역에 우리나라에 보면 정보 편제가 예전 조선시대가 6조였거든요. 그게 여기에서 나온 겁니다. 

   

그래서 예전에 있던 어떤 새로운 기술, 그런 게 그냥 탄생한 게 아니고 어떤 인위적인 요소와 그 다음에 역사적인 요소가 다 융합이 되어가지고 만들어지는 겁니다. 그래서 지금 기술의 시대라고 하지만 경험의 시대가 더 맞는 것 같아요. 그래서 여기 계신 선생님들의 어떤 경험이라든지 그런 부분들은, 앞으로도 더 많이 필요한, 그런 시대로 분명히 바뀌게 될 겁니다. 

   

그래서 여기에 이런 것들을 간략하게 설명을 해놨고요. 그 다음에 여기에 보게 되면 분석이라는 내용을 하나 넣어놨습니다. 분석을 하기 위해서는 첫 번째로 예측하기 위해서 분석을 하게 되는 거고요. 그런데 이런 것들을 이용하게 되면 사물인터넷, 집에서 온도를 조절하고 방범시스템을 하고 이런 모든 것들이 가능하게 되고 자율주행이 되고 다 네트워크를 통해서 보게 되는건. 그런데 여러분들, 지금의 정보는요. 보면 정보의 양은 많은 시대예요.  

   

그런데 관심이 얕아요. 여러분 여기 전화번호 10개 정도 기억하시는 분 계세요? 예? 아마 안 계실 거예요. 예전에는 다 외웠잖습니까? 그런데 지금 이 스마트기기 때문에요. 스마트기기의 정보의 양은 많은데 관심의 깊이는 얕아지고 있어요. 아까 질병의 개수가 몇 개라고 말씀드렸죠? 아 예, 정확하신데요. 

   

다 까먹으셨을 줄 알았는데, 하하. 그렇게 이렇게 세상이 바뀌고 있는데요. 하루에 여러분들이 접하시는 정보의 양이 신문의 174쪽 정도 돼요. 어마어마한 양이죠? 그런데 머리에 남는 건 별로 없으실 거예요. 이게 깊이는 얕아져 있기 때문에 그렇습니다. 뭐 신문 예전에 보면 지하철 같은 거 버스 같은 거 타실 때 신문 많이 팔지 않습니까? 일간스포츠팔고 그랬을 거예요. 그런데 지금 보는 분들 있습니까? 없죠?  

   

다 스마트폰으로 보실 거예요. 그리고 책도 보시는 분도 많이 없으시죠. 사실은 독서가 굉장히 중요한데 그 독서율이 점점 떨어지고 있다는 게 굉장히 아쉽습니다, 제 입장에서는. 그래서 4차 산업혁명은요. 수학도 들어가게 되고 물리학도 들어가게 되고요, IT, 컴퓨터, 인문학, 의학, 지리학 이런 다양한 게 다 들어가요. 그리고 이제 아까 맨 처음에 제가 소셜분석, 빅데이터를 말씀드렸을 거예요. 

   

여러분들이 인터넷에 말을 하나 올립니다. 그건 논리적인 생각이 좀 많아요. 그런데 목이 마르다. 라고 인터넷에 올렸어요. 그리고 그걸 분석하게 되면 이해하실 수 있겠어요? 저 사람이 마라톤을 많이 해서 목이 마른건지 아니면 긴장해서 목이 마른건지 아니면 심장 질환이 있어서 목이 마른건지 잘 모르실거예요.  

   

그래서 이런 것들이 보게 되면 많은 데이터를 통해서는 저 사람의 명확한 인 사이트를 찾을 수 있다는 거죠. 그래서 여기에 들어가는 게 빅데이터하면 집단지성이라는 얘기를 상당히 많이 들어가고 있습니다. 그 다음에 또 보게 되면 여러분들 월요일 아침에 기분 별로 좋지 않으실 거예요. 그것은 또 일해야 되고 학교 애들 보내야 되고 그래서 그러실 거예요.  

   

그런데 금요일 저녁 되면 기분 좋으시죠? 그 다음에 토요일 되면 아침 되면 그냥 좀 괜찮아요. 그런데 그러다가 일요일 저녁 되면 괜히 애한테 소리 지르고 막 화를 내고 막 그러실 거예요.  

   

그렇죠? 그래서 일요일 저녁에 홈쇼핑 보시면 뭐가 나와요? 여행이 많이 나오죠. 애한테 화내지 말고 여행가시라고. 왜 그러냐하면 홈쇼핑들은 그런거 이용하는 거죠. 사람의 기복이 이렇게 정해져 있어요. 그래서 수요일이나 목요일 꼭 술 마시는, 직장 다니는 분들 많이 마시죠. 그 다음에 보게 되면 금요일이 되면 기분 좋고. 이런 생애주기가 일생에서도 같습니다. 

   

그 다음에 이제 나이가 들면서 보게 되면요. 세월이 빨리 지나가요. 왜 빨리 지나가요? 여러분 느낌상으로만 빨리 지나가는 게 아녜요. 예? 예전에 어렸을 때는요. 눈에서 계속 사진을 찍는 거예요.  

   

이 사진을 찍는 게 정말 많이 찍어요. 그걸 해석하는 시간이 걸리다 보니까 아이는 1년이 왜 이렇게 길지? 라고 생각을 하는 거거든요. 그런데 나이가 들수록 사진을 적게 찍어요. 그래서 해석하는 시간이 빠르죠. 그러다가 보니까 1년이라는 시간이 빨리 지나가게 되는 거거든요.  

   

이걸 제가 과학적으로 근거 없는 말씀을 드리는 게 아닙니다. 이렇게 해서 이 감정의 기복과 그 다음에 이런 것들을 활용하게 되는거. 성남시에 보니까 모란사거리에 교통사고가 엄청 많이 일어나요. 그래가지고 빅데이터 실에서 저한테 연락이 왔어요. 교수님 이걸 좀 어떻게 하면 해결할 수 있을까요?라고 했어요. 

   

그래가지고 또 제 학생이 성남경찰서, 분당경찰서장이에요. 그래서 얘기를 했죠. 그래서 보험사의 사고 유형 데이터 이런 것들을 다 가져왔습니다. 분석을 했더니 1년 치를 했어요. 그랬더니 왜 모란사거리에 사고가 나는지 모르겠더라고요 저는. 그래가지고 이걸 어떻게 하나 해가지고 다시 2년 치 데이터를 또 받았어요.  

   

그리고 3년 치 데이터를 분석을 했더니요. 월요일 접촉사고가 많이 일어나고요. 목요일 사망사고가 많이 일어났어요. 왜 그랬을까요? 그래서 신호체계를 바꿨어요. 그래서 현저하게 줄었습니다. 사고가. 뭐냐 하면 옆에 경부고속도로가 있어요. 

   

그런데 월요일은 경부고속도로가 막히니까 우회해서 들어가는 모란 쪽에 굉장히 많이 막히더라는 거죠. 그러니까 속도는 낮고 그 다음에 접촉사고는 많아지는 거죠. 그런데 목요일은 우회되지 않고 가는 차량이 많았더라는 거죠. 그 다음에 여기에다가 날씨 데이터도 집어넣었어요. 그래서 또 공교롭게 기상청에 기상데이터를 담당하는 사람이 또 제 제자여서 데이터를 받아 왔죠. 

   

거기에 기상데이터를 넣고 안개, 그 다음에 비, 온도까지 넣었더니 왜 거기에 사망사고가 났을 때 연령대가 또 나오더라고요. 그래서 그 연령대를 통해서 보니까 신호체계를 이렇게 바꾸고 목요일은 이렇게 신호체계를 바꿨죠.  

   

그래서 현저하게 교통사고를 줄인 사례가 있습니다. 세상에 모든 일은요. 하나의 데이터를 근거로 해가지고 경험이 그걸 스토리텔링으로 엮어가지고 데이터를 씌우게 되면 어떤 것들도 다 해결할 수 있어요.  

   

여러분 전쟁 나면은 그냥 뭐 총, 칼 가지고 싸우고 그러겠죠? 아닙니다. 절대 아닙니다. 지금 현대전은요. 첫 번째 시장개혁이 시작이 되게 되면 사이버 상에 유포를 합니다.  

   

유언비어 퍼트리고 메르스사태 그런 것처럼 혼란 터트리고요. 그게 저기 임계치가 올라가는 만족할 만한 수준이 되면 그 다음에 사이버테러모드로 가게 되는거예요. 그래서 발전소 같은 거, 방송국 같은 거 그런거 공격하게 되고 그게 만족하면 비대칭 전략으로, 잠수함이나 그런걸 공격하게 되고 그 다음에 전면전으로 올라가게 되는거예요. 세상에 모든, 지금 나온 거는 이를테면 선거도 빅데이터라고 하죠. 이렇게 많이 바뀌고 있습니다.  

   

그래서 IT 쪽에 관심이 많으신 분들은 실제 아키텍처(Architecture)까지 제가 설명해드릴 수 있어요. 그래서 이렇게 세상은 사람들도 봄 여름 가을 겨울이 있는 것처럼 감정의 기복도 있고 일주일의 기복이 있고 그 다음에 하루의 감정이 있고, 감정의 기복이 약 2,000개 정도 돼요. 사람들의 감정의 기복이. 그래서 그런 것들을 하는 거죠. 그런데 이 얘기를 제가 여기에다가 넣어놨습니다. 뭐냐 하면 거기에 올려놓은 데이터들은요. 특히 중학생, 고등학생 같은 경우에는 다 이런 식이에요. 

   

자기가 체험하지 않아도 체험한 것처럼 더 자기중심적으로 그 다음에 자기가 경험했던 것들을 더, 상황과 맞물려가지고 현재의 이슈가 들어가 주고, 소셜에 올려요. 그러니까 한 아이가 외톨이가 되면 굉장히 어떤 복구할 수 없는 것으로 이렇게 빠지게 되는거죠. 그래서 청소년에 관련된 자살 그 다음에 심리, 이런 부분도 사실은 빅데이터와 관련이 굉장히 많이 있는 부분의 하나입니다. 

   

그런데 새로운 기술들이 출연을 하고 있다고 말씀을 이렇게 드렸는데요. 맨 처음에 인도에서는요. 사회보장수급이라고 그래가지고 어려운 분들한테 지급해 주는 비용들이 있어요. 그런데 인도는 문맹률이 높아가지고 은행에 가서 제대로 쓸 수가 없어요. 돈이 다 증발하는 거예요. 12억 명에게 관련된 게. 그래서 눈, 홍채 정보를 집어넣어요. 그 다음에 지문 10개를 집어넣어가지고 금융거래를 할 수 있게 만든 아다하르라는 프로젝트가 있었어요. 그런데 이걸 만들었는데요.  

   

그 유튜브에 보시면 그래서 지문 입력하는 사진도 나오는데 이게 어떤 걸로 발전을 했냐하면 인도가 전 세계에서 가장 큰 의료 생체데이터베이스를 구축하게 된 거예요. 우리나라에서는 도저히 할 수가 없죠, 개인적으로 돈 때문에. 그런데 이 안구의 정보만 가지고요, 3,000개의 질병을 예측할 수가 있습니다.  

   

전혀 예상하지 못했던 곳에 새로운 어떤 상황이 펼쳐지게 되는거죠. 이 그림을 한번 보시면 이게 재미있는 사진입니다. 애한테 이걸 딱 보여줬어요. 얘 강아지야. 라고 얘기 했습니다. 그 다음에 그냥 또 하나 보여줬어요. 이게 뭐지? 그러면 빵이라 그러면 천재고요. 강아지 그러는 거예요. 그래서 아이를 공부를 시키는 거죠. 또 이제 이걸 완전하게 외웠으면 또 다른 강아지의 모습을 보여 주죠. 

   

또 다른 강아지의 모습을 보여주는 거죠. 다 보여주고 나면 이게 그때 가서 빵이라고 얘기를 할 거예요. 그런데 한 번에 이게 이걸 가르쳐 주시고 아이가 이걸 빵이라고 하면 걔는 정말 특별한 아이예요. 학계에 보고를 해야 되고, 교육청으로 어떻게 잘 얘기를 할 수 있는 그런 시스템이 돼야겠죠.  

   

그래서 이 사진이 예전에는 많지는 않았는데 지금은 정말 많아지고 있죠. 페이스북, 구글 등을 통해서. 그래서 이거를 한번 가르치고 다른 사진을 또 보여주고 가르치고, 다른 사진을 또 보여주고 가르치고 다른 사진을 또 보여주고 가르치고 이렇게 해가지고 이 빵과 개를 완전하게 구별할 수 있는 인공지능, 인공지능 이걸 약한 인공지능이라고 얘기를 하고요, 이 기술을 딥러닝이라고 합니다.  

   

러닝이라고 하는 말이 꼭 들어가요. 빅데이터나 AI 인공지능을 얘기할 때 머신러닝, 딥러닝 이런 얘기를 꼭 해요. 뭐냐 하면 러닝은 컴퓨터를 학습시켜서 만든다는 얘기거든요. 

   

우리가 아이를 공부시키는 게 동일한 일입니다. 이게 딥러닝 이예요. 예, 이제 이해하셨죠? 이제 그 다음에 여기에서 보게 되면 얼굴이 사실 제가 이 사진을 한번 보여드리려고 그랬어요. 제 사진을 찍어가지고 제가 지금 감정이 슬픈 감정이 몇 %고 기쁜 감정이 몇 %고 그 다음에 이런 거를 분석을 할 수가 있습니다.  

   

그래서 그런 얼굴의 패턴을 가지고 범위를 찾고 그 다음에 필요한 사람들을 찾아서 이렇게 얼굴 인식을 하게 되는 거죠. 그래서 이 기술이 어디에서 사용될까요? 나중에 주민등록증, 아니면 주민등록번호가 없이 생체 정보와 얼굴 인식만 가지고도 금융거래를 할 수 있는 핀테크 시스템에 적용되는 거죠. 

   

그리고 얼굴인식률이 97.25%까지 올라갔습니다. 그래서 이렇게 판단을 하게 되는 건데요. 예를 들면 이런 얼굴들을 컴퓨터로 잘게 쪼개는 걸 픽셀이라고 얘기를 하고요. 그 다음에 거기에서 점들이 만들어지게 되는거고 그 점들을 선으로 연결하게 되고, 선으로 연결하는 거를 구부리는 거예요.  

   

그게 얼굴을 인식하는 패턴의 원리입니다. 그래서 우리가 맞이해야 되고 그 다음에 우리 아이가 이미 겪은 세상은 뭐냐면 클라우드 여기에 증강현실, 이게 포켓몬이죠. 그 다음에 빅데이터 그 다음에 패턴 인식 이런 기술을 가지게 되면 구글 글라스를 가지고 필요한 것을 찾아다닐 수도 있고.  

   

예를 들면 거기에 관련돼 있는 내용들을 다 미리 검색도 할 수가 있고 그 다음에 통역도 할 수가 있는 그런 세상이죠. 지금 구글 번역이나 그런 게 제대로 다 안 돼 있죠.  

   

그런데 그 구글번역 같은 게 나중에 돈 받고 진행이 되게 되면 100% 정확하게 되게 되고 그 다음에 그러면 어떻게 돼요? 지금 통역으로 공부하시는 분들은 나중에 빅데이터 때문에 일자리를 잃어버리실 수가 있어요. 

   

그래서 사회학과, 역사학, 신문방송학도 지금 기사를 로봇이 읽고 쓰고 있습니다. 소설도 쓰고 있죠. 그 다음에 경영학, 통계학 이런 게 다 묶여져서 연결되는 융합사회로 진행되는 게 4차 산업혁명입니다. 그러면 4차 산업혁명에서 우리 아이들은 어떻게 해야 되느냐? 사실은 컴퓨터공학이 중심이 아녜요. 절대로. 수학이라든지 통계학이라든지 과학이 뒷받침이 돼야 합니다.  

   

그다음에 IT를 배우고 자기가 의사가 되고 싶으면 그 다음에 의학공부를 하는 거고요. 그 다음에 변호사가 되고 싶으면 로스쿨을 들어가서 공부를 하면 되고, 그런데 이게 보면 우리나라는 미국 스탠포드 같은 경우에도 컴퓨터공학은 한 학교에서 2,000명을 뽑을 수 있는데, 학과에서요.  

   

우리나라 인 서울에 있는 대학은 40명~50명 정도 쯤 돼요. 가장 필요한 기술인데도 불구하고. 그리고 수학 같은 경우는 별로 인기가 없죠. 왜 그러냐면 4차 산업혁명의 중심이 수학인데, 이런 세상이 참 저는 좀 아쉬운 것 같습니다.  

   

그 다음에 데이터에 대한 가치를 인정받아야 하는데 일본은 이미 빅데이터는 지식재산권으로 인정을 받는 법률이 통과가 됐어요. 그런데 우리나라는 아직 가치를 인정 못하고 있죠. 아이들에 대해서는 창의력이 중심이 돼야 되죠.  

   

그래서 그걸 코딩교육한다라고 그러는데. 인공지능 세상이 오면 코딩을 할 수 필요가 없습니다. 컴퓨터로 자동으로 알고리즘을 만들어줘요. 그래서 아까 말씀드렸던 알파고 거기에 들어가는 이미 20~30년 전에서 만들어졌던 몬테카를로 트리 탐색(monte carlo tree search)이라는 알고리즘이라는 걸 사용을 한 거거든요.  

   

그래서 가치관과 정책만 활용하게 되면 바둑판의 최적의 요건을 찾을 수가 있는 거죠. 그래서 창의력이 중심이 돼야 하고 그 다음에 IT는 누구나 할 수 있는 기본적인 소양이 있고요. 그 다음에 고급정보를 활용하는 직업이 점점 빨리 없어져요. 모든 경우를 활용하는 직업은 앞으로 오래갈 수 있지만 고급 정보를 활용하는 직업은 빠르게 없어집니다.  

   

그래서 새로운 직업을 맞이할 준비가 되고 있어야 된다고 얘기를 하는 건데 사실 이렇게 말씀하고도 제 아이한테 이걸 못하고 있어요. 그 다음에 4차 산업혁명을 이끌 인재는 하루아침에 만들어 지는 게 아니죠.  

   

그래서 그 부분에 대해서는 많은 어떤 고민과 그 다음에 역할 그 다음에 사회적인 어떤 협의, 그런 부분들이 많이 돼야 된다고 생각을 합니다.  

   

이렇게 두서없이 제가 말씀을 좀 드렸습니다. 그래서 공학적인 그런 부분을 다 떼버리고 그냥 재미있게 하려고 노력을 했는데 재미는 없으셨죠? 하하. 네 그렇게 간략하게 좀 말씀을 드리는 걸로 하고 이만 마치도록 하겠습니다. 그리고 귀한 자리에 초대해 주셔가지고 다시 한 번 감사의 말씀을 드립니다.  

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94 아이들의 성장과정에 따른 학부모의 역할

전주교육대학교 사회교육학교수, 교육학박사 천호성 / 183회(2017.04.25) 앰버서더호텔(장충동)
반갑습니다. 제 생애에서 오늘처럼 일찍 일어난 일은 그렇게 사실 많지 않습니다. 어제 덕분에 서울에 어제 왔어요. 형님 댁에서 자고 아침에 5시에 일어났습니다. 5시에 일어나서 오늘 여기계신 분들이 어떤 분들일까? 이분들하고 어떤 얘기를 나누는 게 좋을까? 사실 이런 고민을 하면...

93 4차 산업혁명을 맞이하는 우리의 자세

숭실대 정보과학대학원 소프트웨어공학 전공교수 문영상 / 182회(2017.03.22) 앰버서더호텔(장충동)
안녕하세요? 반갑습니다. 문영상입니다. 제가 오늘 그 말씀드리는 거는요. 아까 이제 말씀하신대로 인공지능에 관련된 거고요. 지금 현재 여기 학부모님들께서 많이 계시지만 지금 아이들이 새롭게 가져야 될 직업이 지금 현재 있는 직업에서 약 80%가 사라지고 새로운 직업들로 해서 만들어집니...

92 도전,기회,변화 차차차!

박사, 한국청소년활동진흥원 이사장 신은경 / 181회(2017.02.22) 앰버서더호텔(장충동)
안녕하세요. 여러분 반갑습니다. 그래도 아주 어리셨을 때 제가 뉴스 하는 것을 보셨던 학부모님들이신 것 같아요. 제가 뉴스 하는 것 보셨나요? 반갑습니다. 요새는 그런 분들이 좀 반가워요. 왜냐하면 대학생들이나 청소년들 앞에 나가면 누구인지 몰라요. 제가 농담처럼 그럽니다. 일...

91 중년여성의 행복한 삶과 건강관리

삼성서울병원 산부인과 전문의 교수 윤병구 / 180회(2017.01.25) 앰버서더호텔(장충동)
안녕하십니까? 사실은 처음에 전화를 받았을 때 상당히 좀 걱정을 했습니다. 저희가 외래볼 때 가장 조심하는 환자분이 학교 선생님 분들이시거든요. 학교 관계로 해서 일을 많이 하시는 학부모님들 많이 계신다고 하니까 좀 걱정을 했는데 오늘 따뜻하게 맞이 해주셔서 감사드리고요. ...

90 모두가 행복한 혁신미래교육

서울특별시교육감 조희연 / 179회(2016.12.21) 앰버서더호텔(장충동)
반갑습니다. 여기서 이렇게 뵙게 되어서 반갑습니다. 저기 아마 학교에 교장선생님들은 저하고 여러 가지 기회에서 뵙게 되고 위원회나 연설할 때 뵙게 학부모님들은 학교에서 운영위원을 하신 다든가 학부모회를 하시는 분들께서는 거기서 만날 기회가 있지 않았나 싶습니다. 이렇게 정말 뵙...

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변화하는 대학입시 학교 공부로 끝장내자! * 초청연사: 전국 진학지도협의회 연구위원장 (휘문고 교장) 신동원 * 포럼일정: 177회(2016.10.12) * 포럼장소: 앰버서더호텔(장충동) 네, 다시 인사드리겠습니다. 아침부터 ‘끝장내자’고 하니까 좀 그러네요. 시작인데. 이규석 총재...

88 변화하는 입시, 어떻게 준비할까?

전국진학지도협의회 수석대표 안연근 / 176회(2016.09.20) 앰버서더호텔(장충동)
변화하는 입시, 어떻게 준비할까? - 안연근 전국진학지도협의회 수석대표 안녕하세요. 저는 현재 잠실여자고등학교 교사로 근무하고 있고요. 서울진학지도협의회 회장 겸 또 전국진학지도협의회 수석대표를 맡고 있습니다. 제가 진학계에 뛰어든 지 한 15년 이상 되는 것 같아요. 그래서 여기저...

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168회(2016.01.27) 서울대학교 의대 교수 신좌섭 주제: 보다 나은 세상을 위한 공감과 소통의 리더십 서울의대 신좌섭교수 입니다. 박승주 이사장님께 연락을 받고 오늘 이 자리에 왔는데 깜짝 놀랐습니다. 이렇게 많은 분들이 한 자리에 모여서 그것도 168회. 이런 훌륭한 조직이 이...

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한국시민자원봉사회 제167회 서울교육포럼박권우 (이대부고 입시전략 실장 ‘수박 먹고 대학 간다.’의 저자)“대입제도의 변화와 대비 방법”2015년 12월 10일(목) 서울교육포럼운영위원회------------------------------------------------------ 안녕하세요? 이대부속고등학교 박권우 실장입니다. 지금 보여드리는 사진은...

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*11월 서울교육포럼(166회)는 수학능력시험 등의 일정상 이유로 12월로 순연되었습니다.

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