Talk Lowy(kr)

영상버전 :  https://youtu.be/jb9yZ_3r78Q 눈 떠보니 후진국?…한국 AI 핵심기술 '0'｜지금 이 뉴스  참 난감한 기사가 자주 올라오고 있죠.  이러다 한국 망하는 거 아녀?  또는 여러 ai반도체 기업이 나왔는데 뭔소리 하는겨?  라던가..  전 이 기사도 맞다고 생각합니다.  단지 이 기사는 인기몰이용 기사라서 더 자극적으로 쓰는 것이구요,  제 콘텐츠를 보시면 제가 누누히 강조하는  한국인의 강점이 있잖아요?  이론은 개뿔도 모르면서 엄청난 사용자들의 나라…  김연아씨는 피겨스케이트를 만들 줄 모릅니다.  임요한 선수나 페이크 선수는 게임 개발할 줄 모릅니다(맞죠?)  하지만 세계에서 2위와의 격차를  한없이 벌리고 있는 선수입니다.  이 조그맣고 사람 수가 적은 땅덩어리에   금메달 보유자는 왜이렇게 많을까요?  세계 1 위는 왜이렇게 많을까요?  한국은 세계적인 기초과학이나 원천기술은 0에 가까우나  (물론 세계 1위 원천기술도 있습니다.)  누군가 발표한 기술의 활용력은 세계1위를 많이 내놓고 있죠.    이유는 원천기술은 엄청난 투자비가 필요하면서도  실적이 쉽사리 눈에 보이지 않는 영역이지만 응용기술은 적은 비용으로 쉽게 결과가 보이고,  가장 중요한 것은 상상력만 풍부하다면 전혀 다른 사용법으로 사용할 수도 있지요..  개발자도 그렇게 쓸지 몰랐다면서 혀를 내두르는 모습이 한국인들의 활용 사례에서 많이 보이죠..  그리고 혼자서 눈에 띌 수 있는 분야는  한국인이 참 많이 보입니다. 협력을 거부하고 단기 실적만을 좇는  한국인의 기질이려나요.. 때문에 세계 최하위의 분야도 엄청 많지만, 세계적으로 돋보일 부분 중에  한국인이 잘하는걸 빨리 찾는 것이 좋다고 ...

영상버전 :  https://youtu.be/iTmkJ2iWJuU 지금 프로젝트에서 개발자들이 프로시저를 만들다보니  개발자의 의식의 흐름대로 데이터 처리를 만들다보니 커서를 이용해서 테이블 변수에 넣고  그걸.  변수로 다른 테이블에서 조회하는 식으로 짜놨네요..  튜닝할 때 항상 하는 이야기 이죠.. Trigger와 커서는 절대 쓰지 말라구요..  이것처럼 속도를 저하시키고 락을 유발 시키는 장치는 없거든요..   트리거는 트리거링 포인트가 되었을 때 대상 테이블을 락을 건 뒤에 트리거 처리를 하고 나서 락을 해제 하기 때문에 아무리 빨리 끝나도 동시에 들어오는 쿼리에 따라서는 데드락에 빠질 가능성도 있습니다.   마찬가지로 커서 역시 테이블을 열고 커서를 만들어 처리하기 때문에 그 모든 처리가 끝날 때까지 락이 걸린 상태가 됩니다. 데이터가 변동하면 안되니까요..  그래서 트리거와 커서를 사용하면 기본 서너배는 느려집니다.  커서랑 트리거만 없어도 50만명 받을 서비스가 15만명도 못받게 되는거죠.. 경우에 따라서는 수백배 느리게 짤 수도 있는게 커서와 트리거 입니다. 그냥 서비스를 떨구든 말든 자기 편한대로 만들겠다는 생각이 있지 않는한 커서는 피하셔야 합니다.   개발자들이 커서를 많이 이용하는 이유는 커서를 이용해서 만들면 복잡한 처리를 할 때 별로 생각하지 않고 개발 코드처럼 만들어도 가능하기 때문이죠  이번 쿼리도 커서를 사용해서 아주 길게 만들어놨네요..   한 줄 읽어서 상태에 따라서 데이터를 매핑해서 테이블 변수에 넣고를 쭈욱 한 뒤에  그 테이블 변수를 다시 읽어서 다른 테이블의 값을 가져오는데..   튜닝을 잘하려면 이 모든 데이터가 머리속에 연결구조를 그려서   하나의 비정규화 된 배열을 만들 수 있어야 합니다.   매번 이야...

영상버전 :  https://youtu.be/tb-Ie31qWhA 요즘 들어 외국 취업을 찾는 사람들을 좀더 보게 되어서  이젠 급여보다 미래를 위해 사는 사람들이 많아지겠구나 했는데..  그게 아닌가 보네요..  한국에서 방송된 시사 방송을 몇 개를 보았는데 좀 심각한가 봅니다.  2024년 R&D 예산이 4.6조원 삭감..  이걸로 국가 예산에 의존하는 기초과학 연구원은 강제 계약 종료되고,  그걸 틈타 한국에선 상상할 수 없는 금액에 중국에서 데려가고 있죠.  이걸 중국으로 갈 수 밖에 없는 사람 탓을 할 수 있을까 싶네요.  더 연구를 하고 싶지만 R&D비용만으로 급여를 받는 연구소에서  국가가 급여를 주지 않으면서 딴데 못가게 하는건 말도 안되죠.  혹자는 반도체 패권싸움을 3차 세계 대전이라고 하고 있습니다.  반도체 기술 하나만으로 국력이 차이나고 있죠..  중국은 2020년에 글로벌 R&D 1000대 기업에 194개나 올라갔지만 한국은 27개 뿐이라네요.  중국과 싱가폴은 일본 실력자들을 경쟁적으로 유치하고 있습니다.  싱가폴은 일본에서 영입한 의료연구자에게 판매금액의 몇 %를 연구진에게 돌려준다고 제안하고 일본 연구진을 끌어갔죠.  그걸로 전염병이 크게 유행했을 때 엄청난 수의 약을 싱가폴에서 판매를 하여  연구자에게만 수천억이 배당 되기도 했습니다.  이젠 한 명의 연구원이 하나의 기업보다 큰 가치를 만들어내고 있습니다.  그 때문에 SK하이닉스에서 미국 마이크론사로 이적하는 한 명 때문에  이적을 못하게 재판소에서 막기도 하는 사태가 일어나고 있죠.  여기서 뭔가 느끼는게 없나요?  해외에선 치열하게 타국에 인재를 뺏기지 않으려고 많은 지원을 해주고,  다른 나라에선 엄청난 조건으로 뺏어가려 합니다.  제가 술...

영상버전 :  https://youtu.be/IBlmUkDEGAw 제가 하는 일을 좀더 구체적으로 적어볼까 해서 시작해 봅니다.  지난 번에 월 100만엔 짜리 안건 소개 했잖아요? 그걸 하기로 해서 도대체 100만엔 짜리 안건은 뭘하는건지 구체적으로 보여드릴까 해서 시작해 봅니다.  우선 고객이 현재 상태를 제공해 줬습니다.  인도 개발팀에서 개발을 하고 있구요, 고객은 일본의 CAC라는 업체 입니다.  간단한 서비스 개념을 설명드리자면,  콜센터 같은데에서 고객들과 상담을 하는 상담사의 목소리, 떨림, 톤 등을 기반으로 감정의 움직임을 PBX에서부터 리얼타임으로 캐치를 합니다.  그리고 캐치하여 분석한 데이터를 기반으로 상담사의 심리적 압박을 수치로 나타내고,  그 수치가 일정 이상 벗어나면 긴급 대응반이 통화를 가로채서 압박을 하고 있는 고객을 상대하고 상담사의 정신케어를 해줄 수 있도록 도와주는 서비스 입니다.  일본에선 이미 6000개 이상 기업이 채용해서 쓰고 있는데,  이유는 한국에서도 비슷할 것 같지만 일본에선 상담사는 모두 계약직 또는 파견 업체에서 온 파견직입니다. 때문에 애사심 같은것은 있을 수 없기 때문에 상담사가 지쳐서 관둬 버리면 그만큼 원청사도 손해지만, 파견회사도 이 현장에 넣어봤자 사람들이 망가져서 안되겠다 하고 파견회사에서도 점점 사람을 넣지 않지요.  때문에 너무 높지 않은 가격에 좋은 인재를 파견업체에 요청하기 위해서는 파견된 사람의 케어할 준비가 얼마나 잘 되어있는지를 보여주어야 합니다.  그래서 이러한 비즈니스도 일본에선 잘 될 수 밖에 없지요.  여기서 제가 할 일은 개발자들에게 어떠한 구성으로 가는 것이 좋은지 정리를 해주고 개발자들과 협업을 해서 가장 적합한 구조로 대규모 처리가 가능한 구성을 만들 수 있도록 도와주는 것 입니다.  그런데 미션은 150세션까지 커버 가능한 시스템... 이라서 굳...

영상 버전 :  https://youtu.be/4jENz8nBYZE 많은 분들이 상류 공정에 대한 안건 영업 미팅에 대해서 궁금해 하실 것 같아서  실전 안건 미팅이 있어서 소개를 해볼까 합니다.  물론 이것역시 SES이기 때문에 사람 파견이지  청부 안건은 아닙니다.  그래도 전 청부든 SES든 동일한 자세로 진행을 합니다.  안건 미팅이 있으면 가장 중요한 것은  고객이 준 정보만으로 얼마나 고객의 페인포인트를 아느냐 입니다.  하류공정이야 그 동안 경험한 것으로  시키는대로 하면 되니까  자신이 뭘 경험했는지에 대한 어필만 하면 됩니다.  하지만 상류공정은  단순히 자기 경험만 어필하면 고객은  개개인의 어필을 바탕으로 자신들의 페인포인트를 커버할 수 있는지를 찾아야 하므로,  많은 고민을 하게 됩니다.  여기서 저의 영업 포인트인 사전 조사가 있습니다.  일단 안건을 보겠습니다  영업회사에서 준 내용입니다.  클라우드 cti와 상대 서버간의 데이터 연계 프로젝트에서 udp와 tcp의 트랜스포트계 지식이 있으면 된다는 이야기 뿐인 아주 심플한 안건입니다.  단가는 100~110만엔 이죠.  여기서 여러분이 상류 공정 사람이라면 어떤 준비를 하실것인가요?  제가 제일 먼저 하는 것은 경력 기술서의 수정입니다.  네트워크 관련 이슈 해결 위주 경험으로 수정을 하는 것이지만,  이번에는 영업 담당자에게 이 안건은 데이터 전송의 병목 해결 안건 같으니 진행해 달라고 했습니다.  보통 UDP와 TCP지식에 대해서 물어보는 것이라면 대량 전송을 위해서 TCP를 쓰려니 CRC처리 때문에 느리고 UDP를 쓰려니 패킷 로스가 생기는게 대부분이죠.  그러면 고객의 페인포인트는 패킷로스를 막고 고속 전송을,  그리고 보안 통신을 하고 싶다는 이슈일...

영상버전 :  https://youtu.be/yuVUl4X1NS8 유튜브로 영상을 만든다는 것에 너무 돈만 생각하고 있는 것은 아닌가요?  예전에도 자료를 찾다가 봤는데.. . 성공의 의미에 대해서 여러 나라의 불특정 다수에게 질문을 했다고 합니다.  그 중에 성공을 재력이라고 생각한 사람이 가장 많은 나라가 대만이었고,  2위가 한국이었다는 기사를 접한 적이 있는데..  요즘 한국의 뉴스나 여러 정보들을 보면  돈 때문에 더욱더 살벌해지는 사회가 되어 가는 것 같습니다.  돈은 많으면 많을 수록 좋은 것은 저도 마찬가지 입니다.  하지만, 이 이야기는 돈이 최우선이 된다는 이야기가 아니라,  여러가지 면을 고려하여 나의 미래나 인간관계 등등을 고려해서  오랫동안 살면서 다른 사람들을 해하지 않고,  욕먹지 않고도 벌 수 있는 최대한을 뜻합니다.  뭐, 유튜브에 목매다는게 뭐가 남을 안좋게 하느냐?  라고 질문하시는 분들이 꼭 계시겠지요..  잘 보시면 여러 문제들이 불거져 나오는 게 보이시죠? 그런 문제가 된 유투버들은 처음부터 그런 문제를 일으켰을까요?  과도한 유저모으기 집착에서 일어난 거짓들 아닌가요?  게다가 얼마전 과학 유튜브 등의 복사를 공공연하게 해도 된다고 권유하는 채널도 생겼었죠.  그건 원본을 가진 작자에게 큰 피해를 주는 것 아닌가요?  결국 나만 잘되면 다른 사람들은 피해를 봐도 된다는 생각에서 오는 것이겠지요.  서론이 너무 길었죠?  이 콘텐츠의 대상은 영어를 엄청 잘하시고 책을 좋아하면 잡학이 많으신 제 지인을 위해서 올리는 콘텐츠 제작 매뉴얼입니다.  전제조건은, 잡학이 많아서 자신만의 꿀팁을 메모 대신으로 만드는 것, 그리고 비 IT 레벨에서도 쉽게 만들 수 있는 방법을 정리합니다.  우선 유튜브 채널을 만드셔야지요.  유튜브 ...

영상 버전 :  https://youtu.be/-mnNq8f9LA8 얼마전에 개발코드를 좀 만져야 할 일이 있었습니다.  서버 작업이 귀찮아서 bash shell 코드를 chatgpt에게 요청 했지요.  그 코드를 붙여 넣자, 에러가 나왔습니다.  그래서 그 에러 구문을 다시 chatgpt의 소스코드 보여준 세션에 넣고  centos에서 하니까 에러가 뜨는데? 라고 하니 centos용 수정된 버전을 알려주네요..  centos버전으로 받은 스크립트를 실행하니까 이번엔 다른 에러가 떠서 에러 코드를 넣어봤죠.  그랬더니 Bash 에서 지원되지 않은 부분을 파악해서 수정을 해주네요..  수정된 것을 넣었는데도 에러가 떠서 다시 말했습니다.  그랬더니 chatgpt는 내가 사용하는 bash버전이 안맞는다는 사실을 인지하고 낮은 버전의 centos에서도 돌아가는 스크립트를 만들어 주었습니다.  그래서 돌렸더니 잘 돌아가더군요.. 제가 직접 일을 하면서 사용하고 있는 내용입니다.  다른 많은 영상에서는 실제 사용하는 느낌보다 이렇게 되는 겁니다 하는 식의 좀 먼 이야기 같은 영상을 보셨겠지만,  개발 또는 서버 작업을 하시는 분들은 이 내용을 보시고 어떤 생각이 드시나요? 혹시 개발자 분들, 나 이대로 개발자 해야하는건가?  라던가,  개발자는 앞으로 chatgpt가 말한거를 붙여넣고 실행만 하는 직업이 되는거 아냐? 라고 생각하시지 않으셨나요?  chatgpt로 인해 인류의 일자리가 없어진다느니 하는 이야기 이전에,  chatgpt로 인해 많은 고급 일자리의 허들이 낮아져서  초보들도 복붙만 할 수 있고, 내용만 알면 고급 업무를 할 수가 있는 것입니다.  이게 현실이고 여러분의 눈앞에 일어나고 있는 일이지요.  많은 IT엔지니어들이 비슷한 레벨에서 치열하게 경쟁을 하는 모습이 눈에 선하네요....

동영상 버전 :  https://youtu.be/9d71wTLPYC4 요즘 AI로 영상 만드는 동영상이 엄청 많이 나오고 있죠? 그런데 그 사람들은 왜 만드는 법을 알려주는 영상이 넘쳐나는데, 실제로 그 영상으로 돈번 사람들은 극소수 일까요? 제가 직접 해봤습니다. 새로운 기술이 나오면 언제나 달려들잖아요.. 2016년에도 이더리움 채굴기 만들어달래서 만들어주면서 테스트하는 동안 5이더를 가지고 있었는데, 1이더당 5만원까지 치솟는 바람에 바로 팔아버렸더랬지요.. 어짜피 테스트로 번 돈이라 그냥 놔뒀으면.. =ㅅ=;;; 2008년 경에 제가 고객을 설득시켜 일본 최초의 프라이빗 클라우드로 대규모 게임 서비스를 오픈했었죠.. 이 때 한국은 클라우드라는 용어의 이해가 없었던 때입니다. 클라우드라는 용어는 2006년에 구글의 에릭 슈미츠의 발언에서 막 나왔을 떄였거든요. 2014년에는 한국 최초의 퍼블릭 클라우드 서비스가 오픈 했을 떄 저는 한국에 들어와서 퍼블릭 클라우드 인프라 운영 총괄 및 클라우드 기술 전도사로 많은 대기업에 교육 및 영업을 같이 했지요. 이 때에도 연간 KT의 클라우드가 5억 매출을 냈을 때 제가 고객 영업을 통해 따온 실적이 10억이 넘었죠.. AI기술이 한창 두각을 보인 2017년에도 대기업에 AI프로젝트에 참가해서 교육 및 지원을 했습니다. 물론 작년초에 생성형 AI가 나왔을 때 부터 이런저런 사용처를 찾아다녔지만, 현재 실서비스용으로 눈에 띄는 프로젝트를 하진 못했네요. 아, 얼마전에 채팅 서비스 하나 오픈 했지만 이건 어디까지나 구현 가능성을 본 거 뿐이라.. 그리고 얼마전에 하루에 100만원씩 벌 수 있는 AI 동영상 생성이란 유투브가 여기저기 나오고 있죠. 그렇게 말하는것 처럼 쉽다면 왜 이들은 자기네들이 안만들고 이렇게 친절하게 알려주고 있을까? 그래서 또 해봤지요.. 안해보면 궁금하잖아요.. 스토리를 만들었습니다. 일본에 여행 온 사람들에게 소개하고 싶은 스팟을 가이드로서 알려줘 기대 이상의 퀄리티로 나왔습니다. 하지만...

듣기 버전 :  https://youtu.be/INi1zqWlol4 챗gpt가 사람을 바보로 만든다! 요즘 너무 챗gpt로 낚시성 글이 많아서 기피하는 주제였는데요.. 슬슬 이야기 하지 않으면 안될 거 같아서 가지고 나와 봤습니다. 전 단순히 이용자로서 좀 쓰고 마는게 아니고 ChatGPT로 대화봇을 만들어서 서비스 런칭을 했습니다. 그러면서 문득 주위를 둘러 보고 느낀 내용입니다. 사람과 로봇의 차이는 뭘까요? 보통 생각하느냐 아니냐 차이라고 말을 많이 할 겁니다. 바보와 천재의 차이는? 이것도 생각 못하냐고 누군가에게 화를 내신 적 있나요? 저의 어릴 때는 휴대폰이란게 없이 공중전화에서 전화를 하고 언제나 전화번호장 또는 주소록 이라는 손바닥만한 수첩을 가지고 다녔고 웬만한 지인의 전화번호는 기억하고 다녔습니다. 우리는 언젠가 부터 전화번호를 기억하는 것을 멈추었을까요? 여러분은 지금 몇 명의 전화번호를 외우고 계신가요? 예전에 TV가 나왔을 때 TV를 바보상자라고 했죠. 사람들은 시간이 남을 때 TV를 보면서 시간을 보냈습니다. 하지만 TV에 빠져든 사람들은 오히려 TV가 생활의 중심이 되었지요. TV가 주는 쾌락에서 헤어나올 수가 없었죠. 사람들은 TV를 보는 순간은 생각을 멈추게되었습니다. 스마트폰의 가장 큰 문제가 스마트폰에서 주는 동영상이나 게임 등의 재미에 빠져서 멍하니 보는 것이라는 것은 다들 알고 있으리라 봅니다. 도파민을 바라면서 해야 할것도 멈추고 멍하니 누워서 핸드폰만 바라보는 바보가 되고 있습니다. 지금 휴대폰을 하루만 꺼봐 주세요. 내가 그 동안 의지했던 스마트폰이 없어져도 지금 하던 일상이 문제가 없나요? 조금 불편하다고 생각 되시는 분들은 아직 스마트폰 중독이 아닙니다. 하지만 뭐하나 찾는데 화가 나거나 동영상을 못봐서 뭔가 답답하다면 의존도가 높다는 이야기지요. 무언가를 찾을때 그 동안은 어떻게 찾았을까요? 검색엔진에 이런 단어를 입력하면 잘나올까 고민하여 단어를 입력하고, 예상과는 다른 결과를 보면서 점점 내가 원하는 ...

듣기버전 :  https://youtu.be/7l_vO7fnNBY AI 특이점이 온다면? 터미네이터 vs. 매트릭스 많은 AI를 다루는 방송들이 특이점이 온다면서 Super intelligence를 얘기하는 사람을 못봤네요.. TED에서는 Super Intelligence를 다루는 영상들이 있습니다. AI, Artificial Intelligence 와 SI, Super Intelligence의 차이를 설명해 보려 합니다. AI는 인간이 만든 목표를 위해 움직이게 합니다. 공장 로봇을 가동하기도 하고, 목표 결과를 내기 위해 머신러닝을 합니다. AI는 목적을 제시하지 않으면 안되는 것이지요. 하지만 SI가 되면 말은 달라집니다. 먼저 학습을 하고, 인간이 목적을 나중에 제시하면 그 동안 학습한 내용을 기반으로 결론을 도출합니다. 그 동안 많은 ML이 목적을 기반으로 학습을 했던 이유는, 데이터 자체를 저장하는 것은 너무 방대하기 때문에 h5등의 학습된 내용의 정리를 저장해야 하는데, 모든 데이터는 목적에 대해 얼마만큼 이란 정보를 넣어야 통합 및 압축이 되었습니다. 단순히 학습만 한다면 데이터를 저장만 하지 그걸로 무엇을 할 수 있는지를 알 수가 없습니다. 생성형 AI의 가장 중요한 의의는 바로 이것입니다. 굉장히 많은 데이터를 학습한 후에 질문을 뒤에 해도 기존 학습을 기반으로 결과물을 생성하는 것이지요. 즉, 이젠 무턱대고 학습만 하면 됩니다. 학습 데이터는 어떻게 저장하냐구요? 중복 데이터를 제거하고, 토픽 모델링의 기법이나 기타 여러 방법론을 이용해 어떠한 대답도 할 수 있는 최소 단위로 카테고라이징을 하여 연결해 둡니다. 그러면 지금까지 그냥 저장만 하는 데이터를 엄청나게 압축할 수가 있는 것이지요. 이게 바로 SI의 세상에 진입하는 첫 관문이 아닐까 하는 것입니다. 아직 아무말 대잔치를 하고, 남의 그림 베껴 그리기만 하고 있지만, 어느 한 쪽에서는 더욱더 정교하게 만들려 하고 있습니다. ImageNet에서 발표한 내용이 떠오르네요. 한 장의...