1 6월 2014

弘益人間 (홍익인간)

사용자의 삶의 만족도를 높이고 불쾌함과 짜증을 감소시키는 견고하고 에러없는 소프트웨어 개발을 목표로 세월이 지나도 혁신적인 활동을 “에스 테크 스타 닷컴”은 이어갑니다.  좋은 소프트웨어 창출로 정보기술의 弘益人間 (홍익인간)을 구현합니다.

 


 

 

 

 

 

혼자가 아닌 나!


 

Loading

1 6월 2014

comphy’s profile

2014년
대한민국 공군 사이버전실습 및 대응체계 개발:평택공군제7전대
에스테크스타닷컴 에스천사게임즈 오픈
ebook 출판 예정

2013년
KT BIT OSS 프로젝트

2012년
삼성전자 가전사업부 표준화파트너 시스템 개발 (Java,JSP,Oracle)
행안부 종합장애대응체계 / 복지부 행복e음 유지보수

2011년
삼성전자 스마트그리드 서버 및 스마트TV 앱 검증 서버
삼성bada 2.0 검증 어플리케이션 개발 (MWC2011출품)

2010년
[LGU+] 패킷관련 프로젝트
[수원,구미] 삼성전자 MMP 프로젝트 (터치모바일플랫폼) : 피쳐폰의 스마트화

2009년
[천안] 삼성코닝 정밀유리 : S-Contour 프로젝트

2008년
삼성전자 소프트웨어연구소 QMO과제 수행

 

Loading

19 4월 2012

네 시작은 미약하였으나 네 나중은 심히 창대하리라.

네 시작은 미약하였으나 네 나중은 심히 창대하리라.

Your beginnings will seem humble, so prosperous will your future be….

나라장터 조달업체 등록 : 2014-07-04

한국SW산업협회 소프트웨어사업자등록 : B14-87964

출판업 신고 : 수지구청 제 123호

통신판매업 신고 : 제2012-용인수지-0185호

사업자 신고 : 용인 142-07-27414

sjkim_cc

 

 

Loading

13 5월 2999

Web Cloud & mobile App Business working Link

Web Cloud & mobile App Business working Link

  1. Biz Design Workplace
  2. Biz marketing tools Workplace
  3. Biz reference datas
    1. 프리렌서 업무 [크몽] : https://kmong.com/
    2. 모바일 앱 시장조사 [와이즈앱] : https://www.wiseapp.co.kr/
    3. 프리렌서 업무 [위시켓] : https://www.wishket.com
    4. 프리랜서 업무 [프리모아] : http://www.freemoa.net/
    5. 프리렌서 업무 [이렌서] : http://www.elancer.co.kr/
  4. Biz online Developing tool
  5. cloud developer console
    1. microsoft azure : https://azure.microsoft.com/ko-kr
    2. google developer console : https://console.cloud.google.com/?hl=ko
    3. amazon AWS : https://aws.amazon.com/ko/console/
  6. Mobile App Biz market
    1. android developer console : https://play.google.com/apps/publish/?hl=ko
    2. onestore (T Store) : http://dev.onestore.co.kr/devpoc/index.omp
    3. apple app store : https://developer.apple.com/app-store/
  7. 지적재산권 등록
    1. 특허정보검색(KIPRIS) : http://www.kipris.or.kr/khome/main.jsp
    2. 특허로(특허출원) : http://www.patent.go.kr/portal/Main.do

 

 

 

Loading

13 5월 2999

매일 들르는 곳 : nooksurfer : ホームページの閲覧えつらん者しゃ

매일 들르는 곳 : nooksurfer : ホームページの閲覧えつらん者しゃ

 

 

자주 들르는 곳 : Frequent stop :

 

모바일 (게임)개발툴 사이트

 

 

 웹 (사이트) 개발

 

 

디지털 마켓

 

 

멀티미디어 리소스 (마켓)

 

인문학과 사회와 재경학에 관심을 가져보자

 

오프라인 교육 기관

 

Loading

13 4월 2024

[ 一日30分 인생승리의 학습법] VBA Web Scraping: How Can VBA Be Used To Scrape Website Data?

[ 一日30分 인생승리의 학습법] VBA Web Scraping: How Can VBA Be Used To Scrape Website Data?

According to research by Zipdo, more than 1.2 billion people worldwide use Microsoft Office. If you’re part of this group, you can also use the VBA programming language and do VBA web scraping.

Table of Contents

Never heard of VBA or web scraping? Not sure how they could benefit you and your organization? You’re in the right place.

This in-depth guide explains all that you need to know about VBA programming, VBA web scraping, and everything in between.

What Is VBA Programming?

learn about vba programming

VBA stands for Visual Basic for Applications. It is a programming language developed by Microsoft that is primarily used for automating tasks within Microsoft Office applications such as Excel, Word, Access, and Outlook.

VBA is an object-oriented programming language. It involves working with objects, properties, methods, and events. In the context of Office applications, objects might include worksheets, cells, ranges, and charts.

What Is VBA Programming Used For?

vba programming used for

VBA allows users to write code to automate repetitive and time-consuming tasks, create custom forms and user interfaces, interact with other Office applications, and manipulate data.

VBA also includes a feature called macro recording, which allows users to record a series of actions in an Office application and automatically generate VBA code that reproduces those actions.

This programming language allows users to create custom forms and user interfaces within Office applications, providing a way to interact with users in a more controlled and specific manner. It supports event-driven programming, where specific actions or events trigger the execution of code, as well. For example, a button click or a cell value change can trigger a specific subroutine.

What Is a VBA Module?

vba module coding

Another important part of understanding VBA is understanding VBA modules.

In VBA, a module is a container meant for storing and organizing code. It is a space where you can write and store VBA procedures, functions, and other types of code. Modules allow you to organize your code logically and make it more manageable.

There are two main types of modules in VBA:

  • Standard Modules: These are general-purpose modules where you can write standalone procedures and functions. Standard modules are not associated with any particular object or form. You can create multiple standard modules in a VBA project, and they typically contain reusable code that can be called from various parts of your application.
  • Class Modules: What is class module in VBA? Class modules are used in object-oriented programming in VBA. They allow you to define custom objects with properties, methods, and events. Each instance of a class module represents a specific object with its own set of characteristics and behaviors.

VBA Programming and Web Scraping

vba coding for web scraping

You can utilize VBA for several purposes, including web scraping.

Web scraping is a technique used to extract data from websites. It involves fetching the HTML content of a web page and then parsing and extracting specific information from that content. Web scraping is commonly used for various purposes, such as data extraction, content aggregation, price monitoring, and more.

Many organizations use a web scraping API (Application Programming Interface) to make the scraping process easier. A web scraping API is a service or tool that provides a structured way for developers to extract data from websites without directly accessing the HTML source code.

Unlike traditional web scraping, where developers write custom scripts to fetch and parse HTML content, a web scraping API simplifies the process by offering a set of endpoints that allow users to request specific data from the target website.

How does VBA programming fit into the equation?

The VBA programming language can be used for web scraping by leveraging its ability to make HTTP requests and parse HTML content. VBA can interact with websites, retrieve HTML data, and extract information programmatically.

Why would you want to use VBA for web scraping and scrape data from websites into Excel (or other Microsoft tools)?

First of all, web scraping saves you a lot of time and allows you to be more productive. Instead of copying and pasting data manually, you can relax and let an automated tool do the work for you. Using CBA for web scraping can also help you reduce the number of errors you make when transferring data from one place to another.

Benefits of Using VBA Code for Web Scraping

People use VBA web scraping for many reasons. Here are some of the top advantages that come with utilizing this programming language:

  • Ready to use: VBA is bundled with Microsoft Office. If you already have Microsoft Office installed, you don’t have to worry about any additional installations. You can use VBA right away in any Microsoft Office tool.
  • Reliability: Both Microsoft Excel and VBA are developed and maintained by Microsoft. That means you can upgrade these tools together to ensure you’re always working with the latest version.
  • Out-of-the-box support: When you use VBA web scraping, you can take advantage of Microsoft’s browser, Microsoft Edge, which makes it easier to scrape dynamic websites.
  • Complete automation: When you run the VBA script, you don’t have to carry out any additional tasks or interact with the browser at all. The VBA script takes care of everything, even logins, scrolling, and button clicking.

Of course, there are a few downsides to using VBA to scrape website data. For example, because it’s so tightly connected to Microsoft Office tools, it can be difficult to use it with other platforms. It also works best in a Windows environment, making it less accessible to Mac users, and is harder to learn than other programming languages like Python and JavaScript.

How to Do Excel VBA Web Scraping in Chrome

vba coding for excel use

Excel VBA web scraping can be done in Chrome (one of the world’s most popular browsers with 2.65 million users) using a few different methods, including using the Selenium library for VBA (this is one of the most popular options).

If you’ve never done this before, don’t worry. Here’s a step-by-step guide on how to perform web scraping using Excel VBA in Chrome:

Step 1: Download the Selenium library

First, you should make sure you have the Selenium library installed since you’ll reference it in your VBA project. You can download the Selenium-type library (WebDriver) from the SeleniumHQ website: https://www.selenium.dev/.

Step 2: Set up your Excel workbook

Next, Open Excel and create a new workbook. Then, Press Alt + F11 to open the Visual Basic for Applications (VBA) editor.

Step 3: Set references

In the VBA editor, go to Tools > References.

Look for “Selenium Type Library” or “WebDriver” and check the box to enable it. Click “OK” to close the references window.

Step 4: Insert a module

Right-click on the project explorer in the VBA editor. Then, choose Insert > Module to add a new module to your project.

Step 5: Write the VBA code

In the module, you can write VBA code to control Chrome using Selenium. Here’s a basic example:

vba

Copy code

‘ Declare variables

Dim driver As New Selenium.ChromeDriver

Dim elem As Selenium.WebElement

‘ Open Chrome browser

driver.Start “chrome”, “https://example.com”

‘ Find and interact with elements

Set elem = driver.FindElementByXPath(“//input[@id=’search’]”)

elem.SendKeys “web scraping”

‘ Perform other actions as needed

‘ …

‘ Close the browser

driver.Quit

Step 6: Run the code

Press F5 or click the “Run” button to execute the code.

From here, you’ll see Chrome opening and navigating to the specified URL, performing actions, and then closing.

Step 7: Adjust code for your specific web scraping scenario

You can always Modify the code to suit your specific web scraping needs. Identify the HTML elements you want to interact with and adjust the code accordingly.

Can You Do VBA Web Scraping in Chrome without Selenium?

vba code without selenium use

It’s not easy to do VBA web scraping in Chrome without Selenium. However, if you have a reliable web scraping API, you don’t have to worry about keeping track of all the code required.

That’s where a tool like Scraping Robot comes in handy.

Scraping Robot is a system made to assist developers and help users like you work more efficiently. It’s easy to use and is up and running within minutes, allowing you to scrape websites on Chrome, Microsoft Edge, and other browsers quickly and accurately.

Final Thoughts

conclusion on vba coding

VBA programming is an excellent option for scraping website data, especially if you’re a Windows user who already relies heavily on Microsoft Office tools like Excel.

One of the primary downsides to using VBA web scraping, though, is that VBA comes with a steeper learning curve than some other programming languages. Luckily, there are tools that can help you overcome that learning curve.

With the right tools, such as the Scraping Robot API, you can overcome these hurdles and enhance your web scraping process.

[출처] https://scrapingrobot.com/blog/vba-web-scraping/

Loading

12 4월 2024

[인공지능 기술] 2024년은 온디바이스 AI 시대, 왜 ‘AI PC’는 지금 주목받나?

[인공지능 기술] 2024년은 온디바이스 AI 시대, 왜 ‘AI PC’는 지금 주목받나?

2024년은 온디바이스 AI 시대, 왜 ‘AI PC’는 지금 주목받나?

입력
인공지능(AI)이 전 세계 컴퓨터 시장을 달구고 있지만, 이는 갑작스러운 전개가 아닌 필연적인 흐름이다. 현대 컴퓨터의 아버지 ‘앨런 튜링’은 AI라는 단어가 등장하기도 전인 1950년, ‘계산 기계와 지능(Computing machinery and intelligence)’이라는 논문을 통해 컴퓨터로 동작하는 가상의 지능이 등장할 것을 시사했고, 1956년 다트머스 회의에서 AI라는 용어와 개념이 자리 잡았다.

2024년, 거의 모든 PC 관련 기업들이 AI PC를 슬로건으로 밀고 있다 / 출처=마이크로소프트

2024년, 거의 모든 PC 관련 기업들이 AI PC를 슬로건으로 밀고 있다 / 출처=마이크로소프트
물론 반도체가 눈부시게 발전하며 2000년대까지는 슈퍼컴퓨터와 시뮬레이션에 컴퓨터 공학적 역량이 집중되었으나, 90년대 중반부터는 리처드 벨먼 교수의 기계 제어를 위한 강화학습, 제프리 힌튼 교수의 심층신경망 기술 제안 등이 잇따르며 가능성이 커져왔다. 이어서 2016년, 구글 딥마인드와 이세돌의 바둑 대결로 전 세계인이 AI의 가능성을 목격했고, 22년 11월 오픈 AI가 GPT-3를 내놓으며 비로소 AI가 IT 시장의 핵심으로 등장했다. 그 직후 시장에서 제시한 방향성이 바로 온디바이스 AI, AI PC다.

가장 진보한 AI의 발전상, AI PC의 현재 상황은?

2023년 AI 시장의 핵심은 AI 그 자체였다. 엔비디아를 비롯한 AI 하드웨어 기업들은 새로운 기술과 고성능을 갖춘 제품을 내놓기 바빴고, 개발자들은 빅데이터를 수집해 AI 모델을 구축하고, 이를 활용해 추론하고 후처리에 이르는 모든 과정에 투입됐다. 일반인들을 위한 AI 시장이 대중화하진 않았으나, GPT를 비롯한 다양한 생성형 AI들이 모든 산업을 관통했다.

어도비의 생성형 AI 파이어플라이 생성 화면, 온디바이스 AI가 아닌 어도비 클라우드 서비스로 연결해 처리한다 / 출처=어도비

어도비의 생성형 AI 파이어플라이 생성 화면, 온디바이스 AI가 아닌 어도비 클라우드 서비스로 연결해 처리한다 / 출처=어도비
문제는 이 모든 과정이 클라우드 및 데이터 서버를 거쳐야 한다. AI 모델은 데이터를 매개변수 형태로 가공해서 저장하고, 필요할 때 내놓는 형태다. 이를 위해 막대한 양의 저장공간과 실시간 하드웨어 자원, 즉 데이터 서버가 필요하다. 지금도 대다수 AI 기능은 데이터 서버와 클라우드로 연결돼 동작하며, 네트워크가 없으면 AI 기능을 쓰기 어렵다.

하지만 데이터 서버 구축은 대규모 자본은 물론 구동과 냉각을 위한 전력도 계속 필요하다. 장기적으로 AI 제공 기업의 부담은 커지고, 과부하도 생긴다. 그래서 업계에서는 말단 장치가 AI를 자체 구동하는 온디바이스 AI로 데이터 서버의 부하를 분산하고 있으며, AI PC 역시 이를 위해 등장한 제품군이다. 즉 AI PC는 AI 연산 집중에 따른 서버 부하를 줄이고, 사용자가 통신없이도 간단한 AI 소프트웨어나 애플리케이션, 개발 작업에 쓰기 위한 제품이다.

가트너, 2024년 말까지 전체 PC 중 22%가 AI PC로 예상

주요 프로세서 제조사들이 AI PC의 가능성에 눈을 뜨면서 시장 점유율은 빠르게 늘고 있다. 글로벌 연구 조사 기업 IDC는 AI PC가 올해 전체 PC 출하량의 약 20%인 5000만 대가 출하될 것으로 예측하며, 2027년에는 전체의 60%인 1억 6700만 대가 출하될 것으로 본다. 이미 지난해 12월 인텔 코어 울트라가 출시되며 신제품 노트북이 AI PC로 판매되기 시작했고, 인텔은 2025년까지 약 1억 대의 AI PC를 출하하겠다고 발표했다.

인텔 AI PC의 핵심은 신경망 처리 장치(NPU)다. 오늘날 많은 AI는 GPU의 부동소수점 연산 처리로 구동된다. 하지만 GPU는 AI 용도가 아닌 그래픽 처리용 반도체여서 전력 효율이 크게 떨어진다. NPU는 AI 처리를 위한 반도체로 전력 및 작업 효율이 훨씬 좋다. 현재 인텔 코어 울트라 등의 AI PC는 기존처럼 CPU와 GPU는 물론 NPU까지 탑재한다.

인텔 코어 울트라 5가 탑재된 PC와 13세대 인텔 코어 i5가 탑재된 PC / 출처=IT동아

인텔 코어 울트라 5가 탑재된 PC와 13세대 인텔 코어 i5가 탑재된 PC / 출처=IT동아
인텔 코어 울트라 라인업은 13세대 인텔 코어 제품군과 비교해 UL 프로키온 AI 추론 기능과 어도비 라이트룸을 활용한 AI 사진 편집은 약 1.5배, 어도비 프리미어 프로 AI 비디오 편집 기능은 약 2.2배, 스펙 뷰포트 2020 SNX 등의 엔지니어링 기능에서는 최대 12.1배까지 성능이 차이 난다. 그러면서도 전력 효율은 에너지스타 8.0 요구사항보다 최대 64% 낮고, 마이크로소프트 팀즈 미팅 시 11% 전력을 덜 쓰는 등의 이점이 있다. GPU 성능이 좋아지면서 실사용 성능이 향상되는 부분도 있지만, AI 처리에 최적화된 NPU의 영향도 상당하다.

점차 늘고 있는 AI PC 활용, 현시점 활용도는?

현재 윈도우 11에서 쓸 수 있는 AI 기능, 클라우드에서 연산을 처리하므로 AI PC가 아니더라도 쓸 수 있다. 물론 AI PC 최적화가 적용되면 오프라인에서도 효율적으로 이런 기능들을 쓸 수 있게 된다 / 출처=

현재 윈도우 11에서 쓸 수 있는 AI 기능, 클라우드에서 연산을 처리하므로 AI PC가 아니더라도 쓸 수 있다. 물론 AI PC 최적화가 적용되면 오프라인에서도 효율적으로 이런 기능들을 쓸 수 있게 된다 / 출처=IT동아
사용자들 사이에서는 여전히 AI 기능이 시기상조라는 시각도 있지만, 윈도우 11처럼 발빠르게 AI PC 시대를 준비하는 플랫폼도 있다. 예를 들어 윈도우 11에는 코파일럿을 비롯한 다양한 AI 기능이 내장되고 있으며, 누구나 쓸 수 있다. 코파일럿은 GPT 기반의 생성형 AI로 대화를 통한 질문, 검색이나 글 작성, 이미지 콘텐츠 제작, 윈도우 기능 실행 등을 수행한다. 또 캡처 도구에는 AI 기반의 광학 문자 인식이 탑재돼 이미지 내 글씨를 복사할 수 있고, 그림판에도 AI 배경 제거나 명령어 기반의 이미지 생성형 AI 기능이 추가됐다. 이외에도 많은 AI 기능들이 단계적으로 추가될 예정이다. 현재 시점에서는 네트워크가 필수지만, 추후 NPU에 최적화되면 장치 자체에서 수행한다.

올해 말이면 오프라인 AI PC에서 쓸 수 있는 AI 기능들이 많아질 전망이다 / 출처=마이크로소프트

올해 말이면 오프라인 AI PC에서 쓸 수 있는 AI 기능들이 많아질 전망이다 / 출처=마이크로소프트
아울러 챗GPT나 클로드AI, 라마(Llama), 구글 재미나이 같은 언어 모델을 개발하는 조건에도 앞으로는 AI PC가 더 유리해질 것이다. AI 개발 자체는 이전 세대 고성능 PC로도 할 수 있지만 전력 효율이 떨어진다. 가벼운 작업이고, 전력 효율까지 고려한다면 NPU를 내장한 AI PC에서의 작업이 더 유리하다. AI 기업 업스테이지는 지난 2월, LG전자와 손을 잡고 자체 언어모델 ‘솔라’를 LG 그램에서 온디바이스 AI로 적용하겠다는 발표도 했다. 올해 혹은 내년에는 챗 GPT같은 언어모델을 오프라인 AI PC에서도 쓰게 될 전망이다.

추후 PC 생태계는 AI인가, AI가 아닌가로 나뉠 것

지금까지 PC 성능을 결정짓는 요소는 컴퓨터의 처리 성능이었다. 하지만 AI PC 시대가 도래한 시점부터는 PC 성능은 물론 얼마나 많은 AI 기능과 소프트웨어를 지원하는지도 중요해질 것이다. AI PC 생태계가 올해 막 시작된 만큼 여전히 보여줄 게 많진 않으나, 챗GPT가 보여준 것처럼 PC 기반 작업에서 기대 이상의 결과와 혜택을 제공할 것이다. 이를 누리려면 새 PC를 살 때 NPU를 탑재한 AI PC를 선택하는 게 합당하다.

인텔은 오는 2025년까지 1억 대 이상의 PC에 AI 기능을 제공하겠다는 목표를 세웠다 / 출처=인텔

인텔은 오는 2025년까지 1억 대 이상의 PC에 AI 기능을 제공하겠다는 목표를 세웠다 / 출처=인텔
이미 인텔은 물론 AMD에서도 라이젠 AI 엔진을 탑재한 노트북을 출시했고, 퀄컴 역시 올해 중 스냅드래곤 X 엘리트 기반의 AI PC를 출시한다. 애플 역시 하반기 중 AI 기능을 내재한 차세대 애플 실리콘으로 매킨토시 라인업을 재단장할 예정이다. 과거 어도비가 크리에이티브 클라우드를 도입하면서 소프트웨어 생태계가 SaaS 중심으로 재편된 것처럼, PC 업계 역시 AI PC로 나아가는 것이다.

단순히 마케팅 용어라며 경계하는 시각은 있다. 그럼에도 불구하고 AI는 여러 분야에서 제 기능을 증명했고, 발 빠른 이들은 이미 챗GPT를 비롯한 생성형 AI의 활용법과 시각을 공유하며 우위에 서고 있다. 여전히 많은 기능이 AI PC가 아닌 일반 PC로도 구현이 되지만, 변곡점을 지나면 AI PC의 활용도가 우세해질 것이다. AI PC의 세계는 누구에게나 열려있고, AI PC를 통해 더 많은 일들을 할 수 있다. 올해가 지나면, 더 이상 AI PC는 선택이 아닌 필수가 될 것이다.

IT동아 남시현 기자 (sh@itdonga.com)

[출처] https://n.news.naver.com/mnews/article/020/0003558763

Loading

7 4월 2024

[알아봅시다] 2024년 AI 업계를 달굴 핫 키워드 LAM(대규모 행동 모델)

[알아봅시다] 2024년 AI 업계를 달굴 핫 키워드 LAM(대규모 행동 모델)

[그림 1] LAM을 상상한 이미지 (출처 : 미드저니)

“2024년엔 진정한 에이전트(Agent, 복잡한 동적인 환경에서 목표를 달성하려고 시도하는 시스템)가 몰려온다.”

2023년은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model, 이하 LLM) 기반의 생성형 AI(Generative AI)가 큰 물결을 일으켰던 해였습니다. 이제 AI는 이메일 작성, 이미지 생성, 검색, 코딩 등 다양한 분야에서 빼놓을 수 없는 기술로 자리 잡았는데요. 2024년, AI 업계에는 또 다른 물결이 일 것으로 보입니다. 바로 대규모 행동 모델(LAM, Large Action Model, 이하 LAM)입니다. LAM은 문자 그대로 사용자 행동 패턴을 학습해 웹과 앱을 직접 작동시킬 수 있는 AI입니다. LLM이 문장과 그림, 비디오 등을 생성하는 데에 특화돼 있다면, LAM은 언어적 유창성과 독립적 작업 수행 능력을 결합해 단순히 무언가를 생성하는 데 그치지 않고 직접 작업을 수행하며 인간을 대신해 줄 에이전트입니다.

이번 글에서는 LAM 기반의 제품 사례와 LAM의 등장으로 바뀔 미래 모습 그리고 LAM의 특징에 대해 살펴보겠습니다.

래빗 R1으로 본 디바이스의 미래

[그림 2] 래빗 R1의 스펙 : LAM, 음성인식, 컴퓨터 비전을 제공 (출처 : 래빗)

미국 라스베이거스 컨벤션센터에서 지난 1월 9일부터 12일까지 열린 세계 최대 IT 박람회 ‘CES 2024’에서 ‘래빗(Rabbit) R1(이하 래빗 R1)’이 AI 업계의 눈길을 끌었습니다. ‘래빗 R1’의 가격은 199달러로, 저렴한 대신 2.88인치의 터치스크린과 회전식 카메라, 휠로 움직이는 물리 버튼 등 장치 곳곳에 비용을 줄인 흔적이 있습니다. 프로세서는 2.3GHz 미디어텍(Media Tek)을 사용했고, 4GB 메모리에 128GB 스토리지를 장착했습니다. 또한 ‘래빗 R1’의 온스크린 인터페이스는 음악, 교통, 화상 채팅 등 카테고리별 카드로 구성된 것이 특징입니다.

현장 테크 관계자들의 미래 기술을 엿보았다는 평가와 함께, ‘래빗 R1’은 2024 CES에서 1만대 판매를 기록했습니다. ‘래빗 R1’은 LAM 기반으로 작동하는 자체 운영체제인 ‘래빗OS’를 탑재했는데요. 웹사이트, 앱, 플랫폼, 데스크톱 상관없이 서비스를 작동할 수 있는 콘트롤러의 역할을 합니다. ‘래빗 R1’을 활용해 음악을 재생하고, 식료품을 구매할 수 있으며, 문자 메시지를 보낼 수 있습니다. 예를 들어, 휴대폰으로 택시를 부른다면 우리는 앱을 열어 위치를 입력하고 차량을 확인한 뒤 기사를 호출해야 하는 등 수많은 클릭을 해야 하는데요. ‘래빗 R1’은 음성만으로 곧바로 택시를 호출할 수 있습니다.

[그림 3] ‘래빗 R1’에서 음성으로 피자를 주문하는 모습 (출처: 래빗)

‘래빗 R1’이 즉석에서 앱을 작동시킬 수 있는 이유는 사용자의 앱 사용 패턴을 AI가 학습했기 때문입니다. ‘래빗 R1’은 택시 호출 앱의 아이콘 모습, 주문 시점, 검색 메뉴, 위치 등을 학습했습니다. 아울러 ‘래빗 홀(Rabbit Hole)’이라는 웹 포털을 통해 다양한 작업을 수행할 수 있도록 지원하는데요. 음성 인식 기능을 갖춰 음성만으로 앱을 제어할 수 있고, 전용 트레이닝 모드로 각종 앱을 직접 훈련시킬 수 있습니다.

이런 디바이스가 현실 세계를 얼마나 파고들지는 알 수 없으나, 테크 업계에서는 이를 또 하나의 혁신적인 이벤트로 받아들였습니다. 챗GPT가 2023년 11월에 LLM이라는 새로운 세상을 열었듯, ‘래빗 R1’이 LAM의 시대를 여는 게 아니냐는 기대를 품고 있습니다. 아직은 단정 짓기 어렵지만 디바이스에 LAM이 부착되면 모든 행동이 자동화될 가능성이 큽니다.

인터넷을 바꿀 어뎁트의 ACT-1 LAM

[그림 4] 어뎁트 ACT-1이 부동산 사이트를 작동시키는 모습 (출처 : ADEPT)

오픈AI에서 부사장으로 근무했던 데이비드 루안이 2022년 창업한 스타트업 어뎁트(ADEPT, 이하 어뎁트)도 있습니다. 어뎁트는 얼마 전 LAM 모델인 액션트랜스포머 ‘ACT-1’을 런칭했습니다.

‘ACT-1’은 디지털 도구를 사용할 수 있도록 훈련된 대규모 트랜스포머입니다. 특히 웹 브라우저 사용법을 학습해 주목을 받았는데요. 현재 ‘ACT-1’은 크롬 확장 프로그램에 연결돼 있습니다. 브라우저에서 일어나는 태스크(task, 작업 단위의 실행 단위)를 모니터링하고 클릭, 입력, 스크롤 등 다양한 동작을 수행할 수 있습니다. 어뎁트는 “모델링 측면과 소프트웨어 측면 모두에서, 더 빠르게 만들 수 있는 여지가 충분하다. 앞으로 인터넷에서 벌어질 일들은 사람이 거의 감지할 수 없을 것이고, 사용자가 원하는 것들은 입력 없이 실시간으로 이뤄질 것이다.”라고 설명했습니다.

1.png
[그림 5] ACT-1에서 스프레드시트를 작동시켜 가게 별 영업 마진을 보여 달라고 요청해 엑셀을 정렬시킨 모습 (출처 : ADEPT)

현재 어뎁트의 ‘ACT-1’은 위젯 형태의 챗봇으로 사용 가능합니다. 사용자가 해당 웹페이지에서 원하는 것을 입력하면 ‘ACT-1’이 알아서 나머지를 처리하는 방식인데요. 예를 들어, 부동산 웹페이지인 레드핀(Redfin.com)에 접속해 원하는 매물을 찾는다고 가정하겠습니다. 그동안 매물을 찾을 땐 사람이 직접 원하는 가격대, 지역, 방 개수 등을 입력한 검색 결과로 판단해야 했는데요. ‘ACT-1’의 위젯 형태의 챗봇은 사용자가 원하는 조건을 입력하기만 하면 원하는 매물을 콕 집어서 추천합니다. 10회 이상 클릭해야 찾을 수 있던 부동산 매물 검색을 이제 문장 입력 한 번에 해결할 수 있게 된 것입니다.

더 놀라운 점은 생산성 도구에도 ‘ACT-1’을 사용할 수 있다는 사실입니다. 예를 들어 스프레드시트를 작업하려면 수많은 클릭과 수많은 입력이 필요하고, 스프레드시트의 고급 기능을 쓰려면 별도로 함수를 배워야 했습니다. 하지만 ‘ACT-1’은 문장을 입력하는 것만으로 셀을 정렬하고 원하는 코드를 삽입할 수 있습니다. 또 지메일에 ‘ACT-1’을 부착해 사용할 경우, 예약 이메일을 자동 발송할 수 있고, 위키피디아에 부착할 경우엔 원하는 정보를 추출할 수 있습니다. 앞으로는 LAM 챗봇으로 원하는 답변만 찾아낼 수 있습니다.

인간을 대신할 AI, LAM의 특징과 미래

지금까지 살펴봤듯이, LLM과 LAM이 결합될 경우 인간의 행동을 대신할 AI 에이전트가 탄생할 수 있습니다. 일례로, 마케팅 분야에서 LLM이 카피 작성, 이미지 생성, 웹 레이아웃 생성 등의 역할을 하면, LAM은 이 과정을 자동화할 수 있습니다. 즉, 음성이나 문자 입력만으로 AI가 마케팅 자료, 고객 데이터, LLM 등에 접근해 이를 직접 다루는 게 가능해지는 것입니다. LAM의 특징은 크게 세 가지입니다.

1. 고급 데이터 처리: LAM은 방대한 데이터 세트를 처리하고 분석할 수 있습니다. 광범위한 데이터 해석이 필요한 애플리케이션에 효과적입니다.

2. 효율적인 의사 결정: LAM은 정교한 알고리즘을 통해 의사 결정 과정을 자동화합니다. AI 시스템이 더 복잡한 작업을 효과적으로 실행할 수 있도록 지원합니다.

3. 확장성과 유연성: LAM은 확장성이 매우 뛰어납니다. 간단한 자동화부터 복잡한 문제 해결까지 다양한 앱에 적용할 수 있습니다.

이와 같은 특징을 가진 LAM을 챗봇에 접목한다면 어떻게 될까요? 현재 자동차 판매 사이트에 부착된 AI 챗봇은 학습한 데이터를 기반으로 사용자 질문에 답변하지만, LAM을 결합한 챗봇은 소비자가 원하는 차량을 판별해 예약 주문까지 수행합니다. 즉, 개인화가 가능해지는 건데요. 사용자의 인터넷 활용 패턴을 학습해 일상 업무를 자동화할 수도 있습니다. LLM이 은행 대출 초안을 작성했다면, LAM은 은행에 대출 서류를 발송하는 일까지 대신하게 되는 것이죠.

LAM 기술은 휴먼 컴퓨터 인터페이스(HCI, Human Computer Interface, 사람의 음성, 뇌파, 근육, 동작 등을 기계가 인식하는 것) 영역을 크게 뒤바꿀 것으로 보입니다. 지금까지 컴퓨터와의 상호작용은 그래픽 유저 인터페이스(GUI, Graphical User Interface, 사용자가 컴퓨터와 정보를 쉽게 교환하고 상호 작용하기 위해 아이콘 등과 같은 그래픽을 이용한 사용자 인터페이스)를 통해 이뤄졌는데요. 버튼의 위치, 하위 레이어의 위치 등을 알고, 이를 작동하기 위해 직접 사람이 움직여야 했습니다. LAM과같이 복잡한 소프트웨어는 시간을 들여 학습해야 하기 때문에 초기에는 오히려 구식으로 느껴질 수 있습니다. 하지만 앞으로의 LAM 기술은 초보자도 전문 지식 없이 자유자재로 사용할 수 있고, 고령자나 장애인도 디지털 장벽 없이 소프트웨어를 작동할 수 있도록 만들 것입니다. LAM이 AI 에이전트의 서막이라고 불리는 이유입니다.

[출처] https://www.lgcns.com/blog/it-trend/52597/

Loading

7 4월 2024

[알아봅시다] 디바이스에 들어온 AI, 빅테크 기업이 온디바이스 AI를 활용하는 방법

[알아봅시다] 디바이스에 들어온 AI, 빅테크 기업이 온디바이스 AI를 활용하는 방법

“웹은 사회적인 창조물에 가깝다. 웹의 힘은 모든 사람이 접근할 수 있는 그 보편성에 있다.”

월드와이드웹(WWW, World Wide Web, 인터넷을 통해 접근 가능한 공용 웹 페이지의 상호연결 시스템)을 창시한 ‘웹의 아버지’ 팀 버너스리(Sir Timothy John Berners-Lee)는 웹 3.0을 플랫폼이 아닌 ‘개인이 소유한 인터넷’으로 규정한 바 있습니다. 웹3 시대에는 피트니스 정보에서 쇼핑 패턴까지 모든 데이터를 ‘나만의 스토리지’에 저장하고, ‘나만의 인공지능(AI)’을 활용해 ‘나만의 삶’을 누릴 수 있을 것이라 본 것인데요. AI와 함께 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 등장하면서 우리는 이러한 미래 인터넷의 가능성을 미리 엿볼 수 있었습니다. 인터넷 포털 검색이 아닌, 챗봇을 통해 문답을 주고받고, 자신만의 데이터를 활용해 나만을 위한 업무를 할 수 있게 된 것입니다.

AI 시대가 본격화되며 ‘온디바이스 AI’가 주목받고 있습니다. 간단한 AI는 디바이스와 에지 컴퓨팅에서 구동 시키려는 움직임이 나타나고 있는 건데요. 서버 기반의 AI는 막대한 전력을 소모하기 때문입니다. 오늘날 데이터센터는 전 세계 전력 사용량의 1~1.5%를 차지고 있는데요. 이에 전문가들은 향후 AI가 클라우드 / 에지 컴퓨팅 / 디바이스 3개 축으로 분화될 것으로 내다보고 있습니다. 그동안 AI가 클라우드 중심이었다면 이제는 하이브리드 AI로의 전환점을 맞이하고 있는 것이지요.

생태계를 확산시켜라! 빅테크 기업의 온디바이스 AI 전략

온디바이스 AI는 디바이스 자체 하드웨어를 활용해 AI 작업을 처리합니다. 이는 개별 디바이스에 가속기를 장착해 AI 모델을 더욱 효율적으로 구동시킬 수 있습니다. 또, 기존에는 클라우드 기반 AI에서 그래픽 처리 장치인 GPU(Graphics Processing Unit)가 중요했다면, 온디바이스 AI에서는 인공신경망인 NPU(Neural network Processing Unit) 칩이 중요합니다. NPU 칩을 활용하면 서버와 통신 없이 소모 전력을 적게 들이며 AI를 이용할 수 있기 때문입니다. 온디바이스 AI 생태계 확산을 위해 빅테크 기업들은 어떤 전략을 구사하고 있을까요?

• 구글

[그림 1] 구글 픽셀8 프로에 탑재된 AI ‘제미나이’ 나노를 활용해 영수증에 묻은 커피 얼룩을 삭제하는 모습

구글은 차세대 생성형 AI인 ‘제미나이(Gemini)’ 나노 모델을 스마트폰 픽셀8 프로에 탑재했습니다. 사용자의 민감한 데이터가 휴대폰을 벗어나지 않게 보호하고, 네트워크 연결 없이도 AI 기능을 사용할 수 있는데요. 특히 픽셀8 프로에는 ‘녹음 요약’과 ‘지보드(Gboard) 스마트 답장’ 기능이 강화됐습니다. ‘녹음 요약’ 기능은 녹음된 대화나 인터뷰, 발표 등을 요약하고, ‘스마트 답장’은 왓츠 앱 등에서 대화 내용을 자동 인식해 고품질의 응답을 제안합니다. 또한 새로운 AI 기반 도구들을 활용해 사용자에게 보다 더 많은 도움을 제공합니다. 예를 들면, 구글 텐서 G3를 이용해 비디오 색상, 조명 등을 조정하는 ‘비디오 부스트’, AI를 사용해 저조도나 야간에 촬영된 비디오의 선명한 디테일과 색상 제공하는 ‘야간 시야 비디오’와 같은 기능인데요. 구글은 애플의 iOS 생태계 확장에 제동을 걸기 위해 픽셀 스마트폰을 넘어 향후 태블릿, 스마트워치로 대상을 넓힐 예정입니다.

• 마이크로소프트(MS)

마이크로소프트(MS) 역시 AI를 활용해 윈도우 서비스와 검색 엔진 ‘빙(Bing)’ 강화에 나섰습니다. 특히 MS는 2024년 6월 차세대 AI PC ‘서피스 프로(Surface Pro)’ 태블릿과 ‘서피스 랩톱(Surface Laptop)’ 노트북을 출시할 예정입니다. 해당 제품 군은 생성형 AI ‘코파일럿’과 온디바이스 AI를 지원하는 것이 가장 큰 특징인데요. 윈도우 센트럴(Windows Central)에 따르면 서피스 프로 10과 서피스 랩톱 6에는 NPU가 장착됩니다. 윈도우 센트럴은 “130억 개 파라미터 AI 모델을 노트북에서 네트워크 없이 구동할 수 있다”고 설명했습니다. MS가 지난해는 ‘코파일럿’을 중심으로 한 AI 구축에 전력을 다했다면, 2024년에는 하드웨어 영역으로 확장할 것으로 보입니다.

• 애플

애플은 AI 영역에서 오픈소스 개방형 전략을 취하고 있습니다. 2023년 10월 차세대 AI 칩 ’M3’를 공개하며 온디바이스 AI 시대를 예고했는데요. 애플은 “M3 칩에 있는 뉴럴 엔진은 M1 칩보다 최대 60% 더 빠르다”며 “개인정보 보호를 위해 데이터를 개별 장치에 머무르게 하면서 AI와 머신 러닝 작동 흐름을 더욱 빠르게 만든다”고 강조했습니다. 특히 M3는 인간 두뇌에 해당하는 파라미터 수를 최대 수십억 개 지원합니다. IT 업계는 애플이 이를 기반으로 각종 AI 서비스를 구현할 것으로 전망하고 있습니다

애플은 두 편의 논문을 아카이브에 공개하기도 했습니다. 첫 번째 논문은 휴먼 ‘가우시안 스플랫(HUGS, Human Gaussian Splats)’ 기술 사례가 대표적입니다. 동영상에서 배경과 인물을 분리하고 이를 다시 재활용하는 기술인데요. 예를 들어 눈밭을 걸어가는 사람 영상을 학습한 AI가 인물과 배경을 마음대로 조합할 수 있는 것입니다. 두 번째 논문은 ‘제한된 메모리로 효율적인 대규모 언어 모델을 추론하는 법(Efficient Large Language Model Inference with Limited Memory)’입니다. 이는 메모리가 제한된 기기에 LLM을 구축하는 기술입니다. 연구진은 이 방법을 활용해 애플 M1 맥스 CPU(Central Processing Unit, 컴퓨터 시스템을 통제하고 프로그램의 연산을 실행, 처리하는 가장 핵심적인 컴퓨터 제어 장치 혹은 그 기능을 내장한 칩)에서 추론 시간을 4~5배 앞당기고, 속도는 20~25배까지 향상할 수 있다고 설명했습니다.

[그림 2] 휴먼 가우시안 스플랫(HUGS, Human Gaussian Splats)을 활용해 동영상에서 인물과 배경을 분리하고 AI를 통해 인물을 조정하는 모습

또한, 깃허브를 통해 M3 칩에서 실행할 수 있는 프레임워크와 모델 라이브러리를 공개했습니다. 바로 MLX라 불리는 AI 개발 툴킷인데요. 애플의 머신 러닝 연구자인 아우니 한눈은 X(구 트위터)를 통해 MLX 데이터를 “데이터 로딩을 위한 프레임워크에 구애 받지 않는 효율적이고 유연한 패키지”라며 “MLX, 파이토치, JAX 프레임워크에서 함께 작동한다”고 설명했습니다. MLX는 파이토치, JAX와 같은 AI 프레임워크에서 영감을 얻은 것으로 보여집니다. 다만 공유 메모리에 대한 내용이 없다는 점에서 애플 반도체를 사용하는 맥북에 적합할 것이라는 평가도 있습니다.

온디바이스 AI 흐름에 응하는 LG

2020년 8월, LG CNS는 온디바이스 AI 솔루션 업체 ‘노타’에 일찌감치 투자했습니다. 노타는 딥 러닝 모델 경량화ᆞ자동화 솔루션인 넷츠프레소(NetsPresso)를 공개한 스타트 업인데요. 넷츠프레소는 성능 저하를 최소화해 스마트폰과 소형 IoT 기기에서 독립적으로 AI를 구동시킬 수 있다는 평가를 받고 있습니다. 최근에는 기업용 AI 서비스를 잇따라 선보이고 있는데요. 대표적으로 기업용 생성형 AI 플랫폼인 ‘DAP GenAI’가 있습니다. DAP GenAI는 기업이 가진 내부 정보만을 활용하고, 다양한 보안 필터 등을 적용해 거짓이나 왜곡된 내용을 생성하는 정보 왜곡현상(Hallucination)을 줄여 업무 효율을 높인 AI입니다. 이를 통해 오픈AI ‘챗GPT’, 엔스로픽의 ‘클로드(Claude), 구글의 ‘팜2(PaLM2), LG AI연구원의 ‘엑사원(EXAONE)’ 등 다양한 LLM을 활용해 서비스를 구축할 수 있습니다. 예를 들어 금융사가 보험상품 추천 AI 서비스를 개발하고 싶다면 고객 정보 데이터베이스를 연동해 알맞은 프롬프트를 구성하며 추천과 답변에 적합한 LLM을 각각 선택해 설정합니다.

[그림 3] LG CNS 직원들이 생성형 AI 플랫폼 DAP GenAI 출시를 소개하는 모습

2022년 LG전자는 스마트 온디바이스 AI칩인 ‘LG8111’을 개발해 공개했습니다. LG8111은 다양한 AI 가속 하드웨어 내장은 물론 2.4GHz와 5GHz 듀얼 밴드 와이파이를 지원해 인터넷에도 연결할 수 있습니다. 예를 들어 LG8111을 장착한 냉장고는 사용자 음성을 인식해 동작합니다. LG8111은 가전제품뿐만 아니라 스마트카, 스마트팩토리 등 다양한 영역에서 사용 가능합니다.

또한 LG전자는 AI 프로세서를 탑재한 2024년형 LG 그램 신제품 ‘LG 그램 프로’를 런칭할 예정입니다. LG 그램 프로(모델명: 17Z90SP/16Z90SP)에는 차세대 프로세서인 인텔 코어 울트라 CPU가 탑재됐습니다. 인공지능 연산에 특화된 NPU인 AI 부스트가 내장된 CPU인데, 네트워크 연결 없이도 AI를 구동할 수 있다는 장점이 있습니다. 예를 들어 사진을 분석해 인물 장소, 날짜 등 38개 카테고리에 따라 자동으로 분류해 낼 수 있습니다. 또한 제품에 탑재된 ‘AI 그램 링크’ 기능은 최대 10대까지 안드로이드 및 iOS 기기와 파일, 사진 등 파일을 편리하게 주고받거나 화면을 공유할 수 있도록 지원합니다. 여기에 더해 엔비디아의 지포스 RTX™ 3050 랩톱 GPU 외장 그래픽 카드를 탑재한 모델은 1초에 5장에 달하는 AI 이미지를 생성할 수 있는데요. 이는 내장 그래픽 모델에 비해 약 3배 빠른 속도입니다. LG전자 이윤석 IT 사업부장은 “AI 성능을 강화한 그램 최상위 라인업 LG 그램 프로를 앞세워 휴대성과 타협하지 않는 고성능을 원하는 고객에게 최적의 사용 경험을 제공하겠다”고 말했습니다.

[그림 4] AI 프로세서를 탑재한 2024년형 LG 그램 신제품 ‘LG 그램 프로’

하이브리드 AI, 새로운 AI시대 열까

이제 AI가 클라우드, 에지 컴퓨팅, 디바이스 영역에 걸쳐 뿌리내릴 것으로 보입니다. 이른바 ‘하이브리드 AI시대’가 도래하려는 모습인데요. 특히 하드웨어를 보유한 빅테크 기업은 온디바이스 AI에 힘을 싣는 분위기입니다. 인터넷 연결 없이도 가전제품이 AI를 활용해 각종 서비스를 제공할 수 있기 때문입니다. 클라우드 AI 시대의 절대 강자가 엔비디아였다면, 온디바이스 AI 시대에는 새로운 칩의 강자가 나타날 수 있을 조짐입니다. 특히 퀄컴과 같은 반도체 기업이 이 틈을 파고들고 있습니다. 퀄컴은 2023년 10월에 열린 스냅드래곤 서밋 2023에서 메타의 라마2를 압축한 모델을 퀄컴 칩이 장착된 디바이스에서 구동하는 기술을 시연했습니다. 인터넷이나 와이파이 연결 없이 맛집 등의 정보를 확인할 수 있는 기술이었습니다. 퀄컴은 앞서 ‘AI의 미래 하이브리드(The future of AI is hybrid)’라는 보고서에서 가까운 미래에 AI가 온디바이스와 클라우드에서 병렬적으로 작동할 것으로 내다봤는데요. 향후 AI는 클라우드와 디바이스를 오가며 고객이 원하는 데이터를 적재적소에 처리하는 하이브리드 AI로 거듭날 것이라는 관측입니다.

이러한 하이브리드 AI는 팬데믹을 정점으로 위축되었던 IT 가전 산업을 다시 부활시킬 것으로 보입니다. 모건스탠리에 따르면 스마트폰 출하량은 온디바이스 AI에 힘입어 지속적으로 성장할 전망입니다. 또한, PC 산업 역시 큰 폭으로 성장할 전망인데요. 캐널리스에 따르면 “2024년 PC 산업은 8% 성장할 전망이며 새로운 AI 기능 장치가 등장하면서, 고객들이 팬데믹 시대에 사들인 PC를 새롭게 교체할 것”이라고 설명했습니다. HP의 최고 경영 책임자(CEO)인 엔리케 로레스(Enrique Lores)는 CNBC를 통해 “AI PC가 PC 시장의 성장을 가속할 것”이라며 “AI PC를 처음에는 특정 기업만 구입하겠지만, 향후에는 더 많은 고객이 구입할 수밖에 없을 것”이라고 말했습니다.

[출처] https://www.lgcns.com/blog/it-trend/51820/

Loading

6 4월 2024

[사회과학] [박진영의 사회심리학]’가스라이팅’을 극복하는 방법

[사회과학] [박진영의 사회심리학]’가스라이팅’을 극복하는 방법

[박진영의 사회심리학]’가스라이팅’을 극복하는 방법

입력

게티이미지뱅크 제공

관계에서 상대가 속상할만한 행동을 잔뜩 해놓고서는 “너가 너무 예민한 거 아니야?”라고 하거나 분명히 존재하는 차별에 대해 얘기할 때 역시 요즘 세상에 그런 게 어디 있냐고 하는 등 상대가 자기 자신에 대해 의문을 갖게 만드는 사람들이 있다.

이렇게 특히 친밀한 관계에서 상대로 하여금 자신의 생각과 감정, 믿음에 대해 의문을 갖게 만들고 심한 경우 자신에 대해 미쳐있다거나 올바르게 생각할 능력이 저하되어 있다고 믿게 만드는 언행을 흔히 ‘가스라이팅’이라고 부른다.

언젠가 자기 자신이 현실감각이 떨어지고 비이성적이라고 말하는 사람을 만난 적이 있다. 그렇게 생각하는 이유에 대해 물었더니 사귀던 연인이 지속적으로 자신이 잘못된 생각을 하고 있다고 지적한다고 이야기했다.

일상 생활에서도 예를 들어 이런 음식, 옷, 음악, 사람 등을 좋아하다니 어딘가 특이하다고 하거나 좀 이상한 것 같다는 표현을 자주 한다고 했다. 연인의 행동으로 인해 속상하고 화가 날 때에도 되려 그런 반응을 보이는 상대가 어딘가 정상이 아니라고 이야기하거나 다른 사람들 앞에서도 면박을 주는 일이 잦았다고 한다.

가장 가깝고 자신을 잘 안다고 여겨지는 사람으로부터 지속적으로 생각과 감정, 정체성을 부정당하는 일이 잦다보니 자신이 이상한 사람인 것 같다는 결론을 내렸다고 했다. 이는 학대적인 관계에서 흔히 나타나는 패턴이다.

맥길대의 연구자 윌리스 클레인은 관계에서 가스라이팅을 당한 경험이 있는 사람들을 대상으로 그들의 경험과 학대적인 관계를 극복한 계기에 대해 인터뷰했다. 그 결과 많은 이들이 처음에는 열렬히 호감과 사랑을 표현해 온 연인으로부터 가스라이팅을 당했다고 보고했다.

가스라이팅을 저지르는 사람들은 처음에는 로맨틱한 말과 선물 공세, 이벤트 등을 해오다가 관계가 충분히 친밀해지고 나면 그때부터 너무 예민하거나 감정적인 것 같다, 멍청한 것 아니냐 또는 정신 나간 것 아니냐는 등의 발언을 했다고 한다.

또한 자신의 잘못을 상대의 탓으로 돌리는 식의 비난도 자주 한 것으로 나타났다. 이외에도 가해자들은 예측하기 어려운 타이밍에 화를 내거나 소리를 치는 행동을 보이는 등 상대의 불안 수준을 높이고 눈치를 보게 만드는 식으로 상대의 행동을 통제하며 학대적인 관계에서 흔히 나타나는 행동 패턴을 보였다.

가스라이팅의 피해자들은 자기개념이 위축되고 정신적으로 피폐해지는 경향을 보였다고 보고했다. 또한 다수가 인간관계에 조심스러워지고 새로운 관계를 만들기 어려웠다고 보고했다. 가스라이팅을 스스로 이겨내고 자기 자신에 대한 믿음을 다시 키웠다고 보고한 사람들도 있었으나 비교적 소수였다.

가스라이팅으로부터 벗어나게 된 계기는 많은 경우 다른 친밀한 관계, 가족, 친구들의 도움이었던 것으로 나타났다. 학대적인 파트너는 흔히 피해자가 다른 사람들과 관계를 이어가는 것을 방해하고 피해자를 고립시키지만 그럼에도 주변 사람들로부터 이해와 도움을 받을 수 있었던 사람들의 경우 학대적인 관계에서 벗어날 수 있었던 것으로 나타났다.

운동이나 명상 같은 활동들도 자기가치감 회복에 도움이 되었다고 한다. 몸을 움직이거나 과거에 자주 즐겼던 취미 활동들 다시 시작하는 것도 원래의 자신이 어떤 사람이었는지 상기시키는 데 도움이 된 것으로 나타났다.

사람으로 받은 상처는 사람으로 극복한다는 말을 들은 적이 있다. 사회적 동물인 인간의 자기가치감은 많은 부분 친밀한 관계에 있는 사람들의 피드백을 통해 형성된다. 세상에서 가장 가까운 사람, 가족, 소중한 친구, 연인으로부터 너는 쓸모 없고 가치 없는 존재라는 피드백을 지속적으로 들었을 경우 태생이 아무리 낙천적인 사람이라도 자기 자신에 대해 긍정적인 생각을 갖기는 어렵다.

지속적으로 멍청하다거나 제정신이 아니라는 피드백을 들었을 경우에도 자신의 판단력을 믿기는 어려울 것이다. 학대적인 관계에 길들여진 사람들이 이런 관계에서 벗어나지 못하는 한 가지 원인이 이것이다. 상대가 아닌 자기 자신이 지나치게 예민하고 감정적이고 이상한 거라고 생각하기 때문이다.

따라서 단 한 명이라도 이들 옆에서 그렇지 않다고 너는 잘못되지 않았다고 말해주는 이의 존재가 중요하다. 같은 이유에서 학대적 관계의 피해자들이 잘못된 것이 아님을 분명히 하는 사회적 인식 또한 필요하다.

Klein, W., Li, S., & Wood, S. (2023). A qualitative analysis of gaslighting in romantic relationships. Personal Relationships, 30(4), 1316–1340.

※필자소개
박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다

Loading

3 4월 2024

[알아봅시다] 美 백악관, NASA에 “2026년까지 ‘달 표준시’ 만들어라”

[알아봅시다] 美 백악관, NASA에 “2026년까지 ‘달 표준시’ 만들어라”

美 백악관, NASA에 “2026년까지 ‘달 표준시’ 만들어라”

입력

지구에서 정의된 1초의 길이는 중력 조건이 다른 달에서 일치하지 않을 수 있다. 게티이미지뱅크

미국 정부가 달의 표준 시간 체계를 세울 계획이라고 밝혔다.

미국 백악관 과학기술정책국(OSTP)은 미국 항공우주국(NASA) 등에 2026년 말까지 달 및 다른 천체를 위한 통일된 표준 시간을 만들라고 지시했다고 2일(현지시간) 발표했다. OSTP는 NASA에 올해 말까지 달에서 쓰일 ‘협정 달 시(LTC)’를 확립하기 위한 이정표를 제시할 것을 요구했다.

지구에서 정의된 1초의 길이는 중력 조건이 다른 관측자에게는 다르게 보일 수 있다. OSTP는 “달에 있는 지구 시계는 하루 평균 58.7마이크로초(100만분의 1초) 느리게 보일 것”이라며 “달에 원자시계를 둬야 할 수도 있다”고 설명했다. 시간 불일치는 우주선 간의 데이터 전송과 지구, 달 위성, 우주비행사 간의 통신 동기화를 어렵게 만든다.

OSTP가 LTC 마련에 제시한 기준은 지구의 표준 시간 체계인 ‘협정 세계시(UTC)’에 대한 추적성, 정밀 항법을 지원하기에 충분한 정확도, 지구와의 통신 두절에 대한 복원력, 지구-달 시스템을 넘어선 우주 환경으로의 확장성이다.

OSTP는 “향후 정부 및 민간 주체들이 달 표면, 궤도 등 우주에서 활동하기 위해 우주선을 보낼 것으로 예상한다”며 “통일된 시간 표준이 이런 노력의 기반”이라고 설명했다. 이어 “까다로운 달 환경에서 필요한 표준을 정의하는 데 미국의 리더십이 모든 우주여행 국가에 도움이 될 것”이라고 밝혔다.

이어 “LTC 시행을 위해 국제기구와 아르테미스 협정 참여국 등을 통한 국제적 합의가 필요하다”고 밝혔다.

[출처] https://n.news.naver.com/article/584/0000026563

Loading

26 3월 2024

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 혼자서도 행복한 ‘자족감’이 중요한 이유

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 혼자서도 행복한 ‘자족감’이 중요한 이유

[박진영의 사회심리학] 혼자서도 행복한 ‘자족감’이 중요한 이유

입력

게티이미지뱅크 제공

주변 사람들과 대체로 사랑을 잘 주고 받을 수 있는지 아닌지 여부에 따라 인간관계의 양상이 크게 달라지곤 한다. 심리학자들은 사람들이 일반적으로 관계를 통해 맺는 애착의 형태를 크게 세 가지로 나눈다. 안정애착(secure attachment), 불안애착(anxious attachment), 회피애착(avoidant attachment)이 그들이다 (Fiske, 2009).

● 안정 VS 불안정 VS 회피애착

일반적으로 과거 양육자나 연인 등 자신에게 중요한 사람들과 거리낌없이 사랑을 주고받는 경험을 풍부하게 해 온 사람들이 그렇지 않은 사람들에 비해 이후에도 사랑을 주고 받음에 있어 어색함이나 두려움이 없는 경향이 나타나는 것으로 알려져 있다. 이러한 애착 형태를 안정 애착이라고 한다.

반면 과거의 상처나 기타 여러가지 이유로 안정 애착을 형성하지 못한 사람들의 경우 사랑을 주는 것이나 받는 것 모두에 있어 힘들어하는 모습을 보인다. 여기에는 크게 두 가지가 있는데 하나가 불안 애착(anxious attachment), 다른 하나가 회피 애착(avoidant attachment)이다.

불안 애착은 흔히 사람들의 사랑을 원하지만 사랑을 받을 수 있을 거라는 자신감이 낮다. 따라서 사람들이 자신을 혹 싫어할까 항상 두려워하고 자신을 좋아해줄 것 같은 사람에게 집착하고 의존하는 모습을 보이곤 한다.

반면 회피 애착을 강하게 보이는 사람들의 경우 사람과의 친밀한 관계를 거부하는 경향을 보인다. 또한 타인을 잘 신뢰하지 못하는 편이다. 불안 애착인 사람들이 사랑을 갈구하며 때론 지나치게 의존적인 모습을 보이는 것과 달리, 회피애착인 사람들은 누구에게도 의지하지 않으려 하고 혼자 강해지는 것만이 살 길이라고 생각하곤 한다 (Shaver et al., 2016).

● 애착 유형에 따라 달라요

각 애착유형을 보이는 사람들의 차이를 잘 보여주는 연구들이 있다(Feeney & Collins, 2001; Mikulincer et al., 2005). 연인들을 대상으로 각각 어려운 과제를 시킨 후 지금 연인이 많이 긴장하고 힘들어하고 있다는 정보를 준다. 그러고 나서 각각의 애착형태를 크게 보이는 사람들이 상대방을 어떻게 보살피는지를 살펴보았다.

우선 안정 애착인 사람들은 안정애착을 형성하지 않은 사람들에 비해 연인에게 따듯한 말을 해주는 정서적 지지와 함께 고민해주고 조언을 아끼지 않는 실제적 도움 또 힘들어하는 상대방을 대신해서 자기가 그 과제를 하겠다는 등의 희생 모두를 적절하게 보이는 현상이 나타난다. 안정 애착인 사람들은 전반적으로 상대방을 아끼고 사랑하는 마음과 존경을 아끼지 않고 자연스럽게 잘 표현해냈다.

반면 불안정 애착인 사람들은 상대의 어려움에는 공감을 잘 하지만 도움을 줄 때 상대나 주변 사람들에게 좋은 사람으로 보이고 싶다는 다소 자기중심적인 목적이 우세한 경향을 보였다. 돕고 싶은 마음은 크지만 자신감이 없어서 결국 우물쭈물하다가 적절한 말이나 조언을 하는데 실패하기도 한다.

또는 도움이 필요하지 않은 상황임에도 무리하게 도움을 주려고 하고 결과적으로 끼어들거나 오지랖을 부린 셈이 되어 상대를 불편하게 만들기도 했다. 전반적으로 상대를 케어하는 데 있어 ‘강박적’이고 불안한 모습을 보인다.

회피 애착을 보이는 사람들의 경우 불안정 애착과는 또 다르게 상대방의 어려움에 비교적 신경쓰지 않고 공감도 잘 하지 않는 모습을 보이곤 한다. 어려운 사람들을 도울 의향이 있는지 물었을 때 회피 애착인 사람들이 가장 봉사나 희생 의향이 낮았다.

안정 애착이나 불안정 애착을 보이는 사람들의 경우 현재 연인이 힘들어하고 있다는 정보를 받으면 연인을 걱정하느라 자신의 과제에 잘 집중하지 못하는 모습을 보이지만 회피 애착을 보이는 사람들은 딱히 상대를 신경 쓰지 않기 때문에 좋은 집중력을 보이기도 했다 (Feeney & Collins, 2001; Mikulincer et al., 2005).

안정애착인 사람들을 제외하고는 한 쪽은 관심과 사랑에 대한 욕구가 너무 과하고 그걸 온전히 타인을 위해 채우려고 하기 때문에(불안정 애착), 다른 쪽은 사랑받고 인정받고 싶은 소속 욕구의 존재를 무시하고 이를 관계가 아닌 다른 수단으로만 채우려고(회피 애착)하기 때문에 문제가 생긴다고도 볼 수 있겠다. 결국 균형의 문제인 것일까.

필립 세이버 미국 캘리포니아대 데이비스(UC Davis)의 심리학자는 안정애착인 사람의 중요한 특징이면서 불안 애착인 사람들에게 없는 것을 ‘자족감(sense of self-sufficiency)’이라고 본다. 이들은 혼자라고 해서 지나치게 외로워지거나 불안해지지 않고 혼자서도 행복하게 자기 자신과 잘 지내는 법을 아는 사람들이라는 것이다.

관계 역시 타인을 통해 외로움을 지우거나 안정감을 얻고 싶다는 목적에서가 아니라 이미 충분히 괜찮지만 함께 더 행복해지기 위해 타인과 교류하며 함께 성장하고 싶어서 같이 보다 자발적이고 건강한 목적으로 시도하는 사람들이라는 것이다.

한편 이런 애착유형은 한 번 정해지면 평생 가는 종류의 것이기보다 다양한 경험을 통해 달라질 수 있는 것으로 알려져 있다. 두려움 없이 마음껏 사랑하고 사랑받는 경험 자기 자신과도 사이 좋게 지내는 경험을 쌓아보도록 하자.

Feeney, B. C., & Collins, N. L. (2001). Predictors of caregiving in adult intimate relationships: An attachment theoretical perspective. Journal of Personality and Social Psychology, 80, 972-994.
Fiske, S. T. (2009). Social beings: Core motives in social psychology. John Wiley & Sons.
Mikulincer, M., Shaver, P. R., Gillath, O., & Nitzberg, R. A. (2005). Attachment, Caregiving, and Altruism: Boosting Attachment Security Increases Compassion and Helping. Journal of Personality and Social Psychology, 89, 817-839.
Shaver, P. R., Mikulincer, M., Sahdra, B. K., & Gross, J. T. (2016). Attachment security as a foundation for kindness towards self and others. In K. W. Brown & M. R. Leary (Eds.), The Oxford handbook of hypo-egoic phenomena (p. p223-242). New York, NY: Oxford University Press.

※필자소개
박진영. 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다

Loading