2021.05.21

천재와 괴짜 사이··· 경계에 서있는 '별난' 기술 6가지

Peter Wayner | CIO
유명 페이크다큐 ‘이것이 스파이널 탭이다(This Is Spinal Tap)’의 등장인물 데이비드 St. 후빈스는 “멍청한 것과 현명한 것의 경계는 모호하다”라고 말했다. 경계의 한쪽에서는 천재성을 무한히 찬양한다. 그리고 나머지 한쪽에는 실패와 불명예가 있다. 

기술 산업은 혁신과 위험을 감수할 수밖에 없다. 그래서 일부 혁신은 처음엔 미친 것처럼 보일 수 있지만 결국 참신해 보일 수 있다. 이와 동일하게 처음엔 미친 것처럼 보이다가 결국 스스로의 무모함을 못 견디고 붕괴되는 것들도 있다. 

이런 관점에서 ‘놀라움’과 ‘놀랍도록 멍청한 것’ 사이의 모호한 경계 선상에 있는 새로운 아이디어 6가지를 살펴본다. 이러한 혁신의 개발자는 괴짜로 판명될 수도 있고, 아니면 매우 훌륭한 사람으로 증명될 수도 있다. 이 모든 것은 관점에 달려 있다.
 
ⓒGetty Images

1. 양자 컴퓨터
현존하는 모든 기술 중에서 양자 컴퓨터만큼 주목받고 있는 것은 없으며, 그만큼 섬뜩한 것도 없다. 이 작업은 물리학자와 컴퓨터 과학자가 초저온에서 이상한 장치를 만지작거리면서 이뤄진다. 

적어도 이론적으로는 잠재력이 어마어마하다. 이 기계는 방대한 수의 조합 가운데서 테트리스(Tetris)의 수학적 버전에 정확한 정답을 즉시 제공할 수 있다. 클라우드 컴퓨팅이라면 동일한 조합을 찾는 데 수백만 년이 걸릴 것이다. 

냉소주의자들은 우리가 해야 하는 작업의 99%는 적절한 색인을 갖춘 표준 데이터베이스로 수행할 수 있다고 지적한다. 이상한 조합을 찾아야 할 실질적인 필요성은 거의 없으며, 그럴 필요가 있다고 해도 합리적인 기간 안에 완벽하게 수용 가능한 근사치를 발견할 수 있는 경우가 많다는 것.

이는 여전히 과거의 관점으로 삶을 살펴보는 셈이다. 아직 양자 컴퓨터가 답을 제시할 수 있는 질문을 하지 않았기 때문이다. 이 기계를 사용할 수 있게 되면 새로운 질문을 생각하기 시작할 것이다. 이게 바로 IBM이 양자 컴퓨팅 툴킷을 제공하는 이유 중 하나다. 또한 기계가 할 수 있는 일의 경계를 넘어선 세계를 탐구하고자 하는 사람들을 위한 인증을 제공하는 이유이기도 하다. 

잠재적 최초 채택자: 기하급수적으로 증가하는 수백 개의 서로 다른 옵션의 조합을 찾아서 답을 얻는 영역 

향후 5년 이내 실현 가능성: ‘낮음(Low)’ 

-> 양자 컴퓨팅이란 무엇이며, 왜 중요한가

2. 컴퓨팅을 통한 난방
CPU가 내리는 모든 결정은 몇 개의 전자를 접지선을 따라 흘려보내고, 이것들이 가진 모든 에너지는 열로 전환된다. 전통적으로 이런 열은 낭비로 취급돼 왔고, 이를 없애는 방법을 찾는 것이 회로 설계자, 컴퓨터 케이스 제작자, 코로케이션 설계자에게 중요한 과제였다.

이를 활용해 겨울에 건물 난방을 하면 어떨까? 전 세계의 보일러와 온열 펌프를 열을 내뿜는 소형 서버랙으로 대체하면 되지 않을까? 1년의 절반은 북반구에서, 나머지 절반은 남반구에서 보내는 북극 제비갈매기처럼 컴퓨팅 작업이 계절에 따라 북쪽과 남쪽 사이를 오갈 수 있을 것이다.

물론 몇 가지 과제가 있을 순 있다. 만약 1월에 美 버몬트로 온난전선이 통과한다면 사람들은 ‘히터’를 끌 것이고 그렇다면 AI 연구원, 데이터 과학자, 그리고 스팟 인스턴스를 구매하는 모든 사람이 사용할 수 있는 사이클이 줄어들 것이다. 또한 서버를 2배로 설치해야 할 수 있다. 

현재 클라우드 업체들은 전기세가 저렴한 위치의 거대한 랙에 서버를 보관하고 있다. 이것들을 집으로 이동시키면 열을 재사용할 수 있다.

잠재적 최초 채택자: 캐나다 같은 추운 기후의 지역

향후 5년 이내 실현 가능성: ‘높음(High)’. 시범 프로젝트가 이미 전 세계적으로 진행되고 있다. 

3. 녹색 AI(Green AI)
유행어인 ‘친환경(green)’과 ‘인공지능(AI)’이 좋은 말이라고 할 때 둘을 합친다면 더 좋아지지 않을까? 현실은 좀 더 단순하다. AI 알고리즘은 연산 능력을 필요로 하며, 연산 능력은 전력과 비례한다. 그 비율이 점점 개선되고 있긴 하지만 그래도 AI는 운영하는 데 비용이 많이 든다. 그리고 전력은 엄청난 이산화탄소를 발생시킨다.

이를 해결하기 위한 2가지 전략이 있다. 하나는 재생 가능한 에너지원에서 얻은 전력을 구매하는 것이다. 단 이는 수력 발전소, 태양광 발전소, 풍력 터빈 등에 쉽게 접근할 수 있는 지역에서 효과가 있다. 

또 다른 접근방식은 전기를 덜 사용하는 것이다. 이는 친환경 에너지에 의문이 들 때(예: 풍차 터빈이 새들을 죽이고 있진 않은가? 댐이 물고기를 죽이고 있는가?) 효과가 있을 수 있는 전략이다. 

알고리즘 설계자에게 멋진 알고리즘 대신 이에 최대한 가까우면서도 단순한 기능을 찾으라고 요청하라. 그리고 이 근사치를 최적화해 가장 기본적인 컴퓨터에 가장 적은 부하를 가하도록 한다. 다시 말해, 수백만 개의 계층화된 알고리즘과 수십억 개의 예제를 혼합한다는 생각을 멈추고 전기를 덜 사용하는 솔루션을 구성한다는 것이다.

회계 담당 직원과 환경운동가 사이에서 합의점을 찾는 게 실질적인 해결책이 될 것이다. 단순한 연산은 비용도 적게 들고 전기도 적게 사용하기 때문에 환경에 부담을 덜 줄 수 있다.

잠재적 얼리어답터: 값비싼 알고리즘을 지원하지 않는 일반적인 AI 애플리케이션

향후 5년 이내 성공 가능성: ‘높음(High)’. 비용 절감은 누구나 이해하는 인센티브다. 

-> 페이스북의 그린 데이터센터에 주목해야 하는 이유

4. 자체 클라우드 클러스터 구축
미화 50달러 미만의 소형 컴퓨터가 있다. 어떤 4학년 학생들이 과학박람회에 참가하려고 이 컴퓨터들을 연결한다. 하지만 이것들이 저렴하다고 해서 실제 작업에 쓰일 수 없는 건 아니다. 그래서 일각에서는 4개의 저전력 ARM 코어가 있는 칩을 탑재한 작은 리눅스 노드로 채운 랙을 사용해 라즈베리 파이(Raspberry Pi) 클러스터를 구축하고 있다.

이 아이디어를 피해야 하는 이유는 많다. 큰 기기가 훨씬 효율적일 수 있어서다. 이는 수십 개의 스레드를 작동시키고, 거대한 RAM과 디스크 팩을 공유하는 수십 개의 코어를 제공할 수 있다. 부하가 커져도 작업을 처리할 수 있다. 

한편 작고 개별적인 기기들은 분리돼 있기 때문에 가외성을 제공한다. 인스턴스가 다른 가상머신과 분리돼 있다고 생각할 수 있지만 일반적으로 모두 동일한 CPU를 공유하며, 수십 또는 수백 개가 존재할 수 있다. 별도의 회로 기판을 가진 별도의 기기는 보안과 가외성을 제공한다.

가장 큰 장점은 아마도 비용일 것이다. 이러한 클러스터는 주요 클라우드의 일부 인스턴스보다 훨씬 더 저렴할 수 있다. 물론 일부 클라우드 머신은 월 5달러에 불과하지만 1년 후에는 라즈베리 파이가 더 저렴해질 수 있다.

또한 이 같은 클러스터를 사용하면 대규모 병렬 알고리즘을 자유롭게 실행할 수 있다. 흥미로운 문제의 대부분은 방대한 양의 데이터를 처리해야 해결할 수 있으며, 작업들을 순서대로 처리할 필요가 없는 경우도 있다. 이러한 머신을 통해 개발자는 본질적으로 병렬 알고리즘에 대해 생각할 수 있을 뿐 아니라 이를 구축하여 배포할 수 있다.

이러한 추세에 따라 일부 대형 클라우드 업체들은 데이터를 다시 온프레미스로 옮기는 하이브리드 옵션을 제공하고 있다. 누구는 비용을 절감하고 싶어 하고, 누구는 보안을 원하며, 누구는 안정성을 원하기 때문이다. 

잠재적 최초 채택자: 병렬 분석을 필요로 하는 빅데이터 세트를 보유한 있는 기업

향후 5년 이내 성공 가능성: ‘높음(High)’. 클러스터가 이미 구축 및 배포되고 있다.  

5. 준동형 암호화(Homomorphic encryption)
암호화 세계의 약점은 데이터를 활용하는 것이었다. 안전한 암호화 알고리즘으로 정보를 잠그는 것은 간단했다. 표준 알고리즘(AES, SHA, DH)은 몇 년 동안 수학자와 해커들의 지속적인 공격을 견뎌왔다. 문제는 이 데이터를 활용하고 싶다면 이를 해독해야 하고, 이로 인해 데이터는 갖가지 구멍으로 몰래 들어오거나 빠져나갈 수 있는 모든 사람의 먹이가 될 수 있었다. 

준동형 암호화의 핵심은 암호화된 상태의 데이터를 처리할 수 있도록 연산 알고리즘을 재설계하는 것이다. 데이터를 해제하지 않으면 유출될 일이 없다. 다양한 수준의 활용도를 가진 알고리즘을 개발하는 연구가 많이 진행되고 있다. 

일부 기본 알고리즘은 테이블에서 기록을 조회하는 등의 간단한 작업을 처리할 수 있다. 복잡한 연산은 더 까다로우며, 알고리즘이 너무 복잡해서 단순한 덧셈과 뺄셈을 하는 데 몇 년이 걸릴 수 있다. 연산이 단순하다면 암호화된 상태의 데이터로 작업하는 것이 더 안전하고 간단하다. 

이 분야의 선두주자인 IBM은 이 기능을 애플리케이션에 포함시키고자 하는 리눅스, iOS, 맥OS 개발자를 위한 툴킷을 제공함으로써 연구를 지원하고 있다. 

잠재적 최초 채택자: 개인정보를 반드시 보호해야 하는 의료연구원 및 금융기관, 데이터가 풍부한 산업 부문

향후 5년 이내 성공 가능성: ‘상황에 따라 다름(Varies)’. 일부 기본 알고리즘은 데이터 보호에 사용되고 있지만 정교한 연산은 여전히 너무 느리다. 

6. 어디에나 있는 ‘트라이코더(Tricorder)’
SF영화 스타트렉(Star Trek)에 등장하는 대부분의 기술은 여전히 먼 미래이지만 그래도 스타트렉에서 커뮤니케이터(communicators)라고 부르는 것만큼은 이미 주머니에 넣고 다닐 정도로 익숙해져 있다. 오늘날의 스마트폰은 커크와 스팍(스타트렉 등장인물)이 사용했을 플립형 전화기보다 훨씬 멋있다.

아마도 다음 목표는 스타트렉에서 의료진이 질병을 진단하고 보이지 않는 장기를 살펴보기 위해 흔드는 소형 기기인 트라이코더일 것이다. 다행스럽게도 스타트렉 작가들은 트라이코더의 기능을 구체적으로 밝히지 않았다. 페이저(Phaser; 스타트렉에 등장하는 무기)는 누군가를 죽이거나 기절시킬 수 있지만 트라이코더는 기본적으로 닥터 맥코이(스타트렉의 수석 의료 장교)가 “짐, 그는 죽었어”라고 말하기 전에 그의 손에 들려 있던 소품이었다.

일부 연구진에 의해 이 기기가 실제로 개발되고 있다. 한 그룹은 DNA 염기 배열을 해독할 수 있는 ‘DNA 트라이코더’를 개발하고 있다. 디지털 청진기, EKG센서, 폐 센서, 혈액 채취기 등을 하나로 합친 트라이코더를 만드는 그룹도 있다. 

퀄컴은 트라이코더를 5가지의 생체 신호를 측정하고 13가지의 주요 질병을 진단할 수 있는 장치로 정의하면서, 이를 실제로 구현하는 팀에게 총 1,000만 달러의 상금을 주겠다는 대회를 열기도 했다. 

하지만 이를 활용하면 더 많은 일이 가능하다. 현재 CT와 MRI 스캐너는 크고 비싸며, 정교한 방사선 방출기와 초냉각 센서가 필요하다. 하지만 방사선 방출기는 스마트폰 기지국의 형태로 모든 곳에 존재한다. 이 방사선을 위한 센서를 가시광선에 맞춰 조정된 디지털 카메라의 민감도와 해상도로 만들 수 있다면 GPU의 연산 능력으로 신체 내부를 감지할 수도 있을 것이다. 

-> 워프, 트랜스포터, 페이저, 사이보그··· 거의 현실화된 '스타트렉' 기술 10선

• 잠재적 최초 채택자: 외과 수술의부터 사고 현장의 응급의료요원까지 모든 사람. 만성질환과 건강염려증을 앓고 있는 일반 사용자도 좋아할 것이다.

• 향후 5년 이내 실현 가능성: ‘낮음(Low)’. 트라이코더가 어떤 기능을 할 수 있는지 상상하기 나름이다. 혈액 산소 측정과 같은 기본 기능은 단순하고, 이를 지원하는 기기는 이미 시장에 출시돼 있다. 하지만 췌장에 숨어 있는 종양을 찾으려면 더 오랜 시간이 걸릴 것이다. ciokr@idg.co.kr



 



2021.05.21

천재와 괴짜 사이··· 경계에 서있는 '별난' 기술 6가지

Peter Wayner | CIO
유명 페이크다큐 ‘이것이 스파이널 탭이다(This Is Spinal Tap)’의 등장인물 데이비드 St. 후빈스는 “멍청한 것과 현명한 것의 경계는 모호하다”라고 말했다. 경계의 한쪽에서는 천재성을 무한히 찬양한다. 그리고 나머지 한쪽에는 실패와 불명예가 있다. 

기술 산업은 혁신과 위험을 감수할 수밖에 없다. 그래서 일부 혁신은 처음엔 미친 것처럼 보일 수 있지만 결국 참신해 보일 수 있다. 이와 동일하게 처음엔 미친 것처럼 보이다가 결국 스스로의 무모함을 못 견디고 붕괴되는 것들도 있다. 

이런 관점에서 ‘놀라움’과 ‘놀랍도록 멍청한 것’ 사이의 모호한 경계 선상에 있는 새로운 아이디어 6가지를 살펴본다. 이러한 혁신의 개발자는 괴짜로 판명될 수도 있고, 아니면 매우 훌륭한 사람으로 증명될 수도 있다. 이 모든 것은 관점에 달려 있다.
 
ⓒGetty Images

1. 양자 컴퓨터
현존하는 모든 기술 중에서 양자 컴퓨터만큼 주목받고 있는 것은 없으며, 그만큼 섬뜩한 것도 없다. 이 작업은 물리학자와 컴퓨터 과학자가 초저온에서 이상한 장치를 만지작거리면서 이뤄진다. 

적어도 이론적으로는 잠재력이 어마어마하다. 이 기계는 방대한 수의 조합 가운데서 테트리스(Tetris)의 수학적 버전에 정확한 정답을 즉시 제공할 수 있다. 클라우드 컴퓨팅이라면 동일한 조합을 찾는 데 수백만 년이 걸릴 것이다. 

냉소주의자들은 우리가 해야 하는 작업의 99%는 적절한 색인을 갖춘 표준 데이터베이스로 수행할 수 있다고 지적한다. 이상한 조합을 찾아야 할 실질적인 필요성은 거의 없으며, 그럴 필요가 있다고 해도 합리적인 기간 안에 완벽하게 수용 가능한 근사치를 발견할 수 있는 경우가 많다는 것.

이는 여전히 과거의 관점으로 삶을 살펴보는 셈이다. 아직 양자 컴퓨터가 답을 제시할 수 있는 질문을 하지 않았기 때문이다. 이 기계를 사용할 수 있게 되면 새로운 질문을 생각하기 시작할 것이다. 이게 바로 IBM이 양자 컴퓨팅 툴킷을 제공하는 이유 중 하나다. 또한 기계가 할 수 있는 일의 경계를 넘어선 세계를 탐구하고자 하는 사람들을 위한 인증을 제공하는 이유이기도 하다. 

잠재적 최초 채택자: 기하급수적으로 증가하는 수백 개의 서로 다른 옵션의 조합을 찾아서 답을 얻는 영역 

향후 5년 이내 실현 가능성: ‘낮음(Low)’ 

-> 양자 컴퓨팅이란 무엇이며, 왜 중요한가

2. 컴퓨팅을 통한 난방
CPU가 내리는 모든 결정은 몇 개의 전자를 접지선을 따라 흘려보내고, 이것들이 가진 모든 에너지는 열로 전환된다. 전통적으로 이런 열은 낭비로 취급돼 왔고, 이를 없애는 방법을 찾는 것이 회로 설계자, 컴퓨터 케이스 제작자, 코로케이션 설계자에게 중요한 과제였다.

이를 활용해 겨울에 건물 난방을 하면 어떨까? 전 세계의 보일러와 온열 펌프를 열을 내뿜는 소형 서버랙으로 대체하면 되지 않을까? 1년의 절반은 북반구에서, 나머지 절반은 남반구에서 보내는 북극 제비갈매기처럼 컴퓨팅 작업이 계절에 따라 북쪽과 남쪽 사이를 오갈 수 있을 것이다.

물론 몇 가지 과제가 있을 순 있다. 만약 1월에 美 버몬트로 온난전선이 통과한다면 사람들은 ‘히터’를 끌 것이고 그렇다면 AI 연구원, 데이터 과학자, 그리고 스팟 인스턴스를 구매하는 모든 사람이 사용할 수 있는 사이클이 줄어들 것이다. 또한 서버를 2배로 설치해야 할 수 있다. 

현재 클라우드 업체들은 전기세가 저렴한 위치의 거대한 랙에 서버를 보관하고 있다. 이것들을 집으로 이동시키면 열을 재사용할 수 있다.

잠재적 최초 채택자: 캐나다 같은 추운 기후의 지역

향후 5년 이내 실현 가능성: ‘높음(High)’. 시범 프로젝트가 이미 전 세계적으로 진행되고 있다. 

3. 녹색 AI(Green AI)
유행어인 ‘친환경(green)’과 ‘인공지능(AI)’이 좋은 말이라고 할 때 둘을 합친다면 더 좋아지지 않을까? 현실은 좀 더 단순하다. AI 알고리즘은 연산 능력을 필요로 하며, 연산 능력은 전력과 비례한다. 그 비율이 점점 개선되고 있긴 하지만 그래도 AI는 운영하는 데 비용이 많이 든다. 그리고 전력은 엄청난 이산화탄소를 발생시킨다.

이를 해결하기 위한 2가지 전략이 있다. 하나는 재생 가능한 에너지원에서 얻은 전력을 구매하는 것이다. 단 이는 수력 발전소, 태양광 발전소, 풍력 터빈 등에 쉽게 접근할 수 있는 지역에서 효과가 있다. 

또 다른 접근방식은 전기를 덜 사용하는 것이다. 이는 친환경 에너지에 의문이 들 때(예: 풍차 터빈이 새들을 죽이고 있진 않은가? 댐이 물고기를 죽이고 있는가?) 효과가 있을 수 있는 전략이다. 

알고리즘 설계자에게 멋진 알고리즘 대신 이에 최대한 가까우면서도 단순한 기능을 찾으라고 요청하라. 그리고 이 근사치를 최적화해 가장 기본적인 컴퓨터에 가장 적은 부하를 가하도록 한다. 다시 말해, 수백만 개의 계층화된 알고리즘과 수십억 개의 예제를 혼합한다는 생각을 멈추고 전기를 덜 사용하는 솔루션을 구성한다는 것이다.

회계 담당 직원과 환경운동가 사이에서 합의점을 찾는 게 실질적인 해결책이 될 것이다. 단순한 연산은 비용도 적게 들고 전기도 적게 사용하기 때문에 환경에 부담을 덜 줄 수 있다.

잠재적 얼리어답터: 값비싼 알고리즘을 지원하지 않는 일반적인 AI 애플리케이션

향후 5년 이내 성공 가능성: ‘높음(High)’. 비용 절감은 누구나 이해하는 인센티브다. 

-> 페이스북의 그린 데이터센터에 주목해야 하는 이유

4. 자체 클라우드 클러스터 구축
미화 50달러 미만의 소형 컴퓨터가 있다. 어떤 4학년 학생들이 과학박람회에 참가하려고 이 컴퓨터들을 연결한다. 하지만 이것들이 저렴하다고 해서 실제 작업에 쓰일 수 없는 건 아니다. 그래서 일각에서는 4개의 저전력 ARM 코어가 있는 칩을 탑재한 작은 리눅스 노드로 채운 랙을 사용해 라즈베리 파이(Raspberry Pi) 클러스터를 구축하고 있다.

이 아이디어를 피해야 하는 이유는 많다. 큰 기기가 훨씬 효율적일 수 있어서다. 이는 수십 개의 스레드를 작동시키고, 거대한 RAM과 디스크 팩을 공유하는 수십 개의 코어를 제공할 수 있다. 부하가 커져도 작업을 처리할 수 있다. 

한편 작고 개별적인 기기들은 분리돼 있기 때문에 가외성을 제공한다. 인스턴스가 다른 가상머신과 분리돼 있다고 생각할 수 있지만 일반적으로 모두 동일한 CPU를 공유하며, 수십 또는 수백 개가 존재할 수 있다. 별도의 회로 기판을 가진 별도의 기기는 보안과 가외성을 제공한다.

가장 큰 장점은 아마도 비용일 것이다. 이러한 클러스터는 주요 클라우드의 일부 인스턴스보다 훨씬 더 저렴할 수 있다. 물론 일부 클라우드 머신은 월 5달러에 불과하지만 1년 후에는 라즈베리 파이가 더 저렴해질 수 있다.

또한 이 같은 클러스터를 사용하면 대규모 병렬 알고리즘을 자유롭게 실행할 수 있다. 흥미로운 문제의 대부분은 방대한 양의 데이터를 처리해야 해결할 수 있으며, 작업들을 순서대로 처리할 필요가 없는 경우도 있다. 이러한 머신을 통해 개발자는 본질적으로 병렬 알고리즘에 대해 생각할 수 있을 뿐 아니라 이를 구축하여 배포할 수 있다.

이러한 추세에 따라 일부 대형 클라우드 업체들은 데이터를 다시 온프레미스로 옮기는 하이브리드 옵션을 제공하고 있다. 누구는 비용을 절감하고 싶어 하고, 누구는 보안을 원하며, 누구는 안정성을 원하기 때문이다. 

잠재적 최초 채택자: 병렬 분석을 필요로 하는 빅데이터 세트를 보유한 있는 기업

향후 5년 이내 성공 가능성: ‘높음(High)’. 클러스터가 이미 구축 및 배포되고 있다.  

5. 준동형 암호화(Homomorphic encryption)
암호화 세계의 약점은 데이터를 활용하는 것이었다. 안전한 암호화 알고리즘으로 정보를 잠그는 것은 간단했다. 표준 알고리즘(AES, SHA, DH)은 몇 년 동안 수학자와 해커들의 지속적인 공격을 견뎌왔다. 문제는 이 데이터를 활용하고 싶다면 이를 해독해야 하고, 이로 인해 데이터는 갖가지 구멍으로 몰래 들어오거나 빠져나갈 수 있는 모든 사람의 먹이가 될 수 있었다. 

준동형 암호화의 핵심은 암호화된 상태의 데이터를 처리할 수 있도록 연산 알고리즘을 재설계하는 것이다. 데이터를 해제하지 않으면 유출될 일이 없다. 다양한 수준의 활용도를 가진 알고리즘을 개발하는 연구가 많이 진행되고 있다. 

일부 기본 알고리즘은 테이블에서 기록을 조회하는 등의 간단한 작업을 처리할 수 있다. 복잡한 연산은 더 까다로우며, 알고리즘이 너무 복잡해서 단순한 덧셈과 뺄셈을 하는 데 몇 년이 걸릴 수 있다. 연산이 단순하다면 암호화된 상태의 데이터로 작업하는 것이 더 안전하고 간단하다. 

이 분야의 선두주자인 IBM은 이 기능을 애플리케이션에 포함시키고자 하는 리눅스, iOS, 맥OS 개발자를 위한 툴킷을 제공함으로써 연구를 지원하고 있다. 

잠재적 최초 채택자: 개인정보를 반드시 보호해야 하는 의료연구원 및 금융기관, 데이터가 풍부한 산업 부문

향후 5년 이내 성공 가능성: ‘상황에 따라 다름(Varies)’. 일부 기본 알고리즘은 데이터 보호에 사용되고 있지만 정교한 연산은 여전히 너무 느리다. 

6. 어디에나 있는 ‘트라이코더(Tricorder)’
SF영화 스타트렉(Star Trek)에 등장하는 대부분의 기술은 여전히 먼 미래이지만 그래도 스타트렉에서 커뮤니케이터(communicators)라고 부르는 것만큼은 이미 주머니에 넣고 다닐 정도로 익숙해져 있다. 오늘날의 스마트폰은 커크와 스팍(스타트렉 등장인물)이 사용했을 플립형 전화기보다 훨씬 멋있다.

아마도 다음 목표는 스타트렉에서 의료진이 질병을 진단하고 보이지 않는 장기를 살펴보기 위해 흔드는 소형 기기인 트라이코더일 것이다. 다행스럽게도 스타트렉 작가들은 트라이코더의 기능을 구체적으로 밝히지 않았다. 페이저(Phaser; 스타트렉에 등장하는 무기)는 누군가를 죽이거나 기절시킬 수 있지만 트라이코더는 기본적으로 닥터 맥코이(스타트렉의 수석 의료 장교)가 “짐, 그는 죽었어”라고 말하기 전에 그의 손에 들려 있던 소품이었다.

일부 연구진에 의해 이 기기가 실제로 개발되고 있다. 한 그룹은 DNA 염기 배열을 해독할 수 있는 ‘DNA 트라이코더’를 개발하고 있다. 디지털 청진기, EKG센서, 폐 센서, 혈액 채취기 등을 하나로 합친 트라이코더를 만드는 그룹도 있다. 

퀄컴은 트라이코더를 5가지의 생체 신호를 측정하고 13가지의 주요 질병을 진단할 수 있는 장치로 정의하면서, 이를 실제로 구현하는 팀에게 총 1,000만 달러의 상금을 주겠다는 대회를 열기도 했다. 

하지만 이를 활용하면 더 많은 일이 가능하다. 현재 CT와 MRI 스캐너는 크고 비싸며, 정교한 방사선 방출기와 초냉각 센서가 필요하다. 하지만 방사선 방출기는 스마트폰 기지국의 형태로 모든 곳에 존재한다. 이 방사선을 위한 센서를 가시광선에 맞춰 조정된 디지털 카메라의 민감도와 해상도로 만들 수 있다면 GPU의 연산 능력으로 신체 내부를 감지할 수도 있을 것이다. 

-> 워프, 트랜스포터, 페이저, 사이보그··· 거의 현실화된 '스타트렉' 기술 10선

• 잠재적 최초 채택자: 외과 수술의부터 사고 현장의 응급의료요원까지 모든 사람. 만성질환과 건강염려증을 앓고 있는 일반 사용자도 좋아할 것이다.

• 향후 5년 이내 실현 가능성: ‘낮음(Low)’. 트라이코더가 어떤 기능을 할 수 있는지 상상하기 나름이다. 혈액 산소 측정과 같은 기본 기능은 단순하고, 이를 지원하는 기기는 이미 시장에 출시돼 있다. 하지만 췌장에 숨어 있는 종양을 찾으려면 더 오랜 시간이 걸릴 것이다. ciokr@idg.co.kr



 

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