26 1월 2023

[산업] “AI의 저작권 침해 더 못참아”… 인간, 마침내 칼 빼들다

“AI의 저작권 침해 더 못참아”… 인간, 마침내 칼 빼들다

게티이미지, 그림 생성툴 만든 英 ‘스태빌리티 AI’에 소송 제기

 
워터마크까지 버젓이_이미지 생성 인공지능(AI) 스테이블 디퓨전에서 찾아볼 수 있는 이미지. 오른쪽에 저작권을 나타내는 ‘게티이미지’의 워터마크가 흐리게 보인다. 이미지를 유료로 제공하는 게티이미지의 사용 허가를 받지 않은 사진이나 그림을 생성 AI가 이용했을 가능성이 있다는 얘기다. /스테이블 디퓨전

인터넷을 통해 이미지·동영상을 제공하는 미국 회사 게티이미지가 AI(인공지능) 업체를 상대로 저작권 침해 소송을 제기했다. 게티이미지는 4억7000만장 이상 이미지를 유료로 제공하고 있는 미국 최대 규모 이미지 플랫폼이다. 이 회사는 이미지 생성 인공지능(AI) 스테이블 디퓨전을 개발한 스태빌리티 AI가 자신들의 허락을 받지 않고 수백만장의 이미지를 AI 이미지 생성에 도용했다고 주장한다. 게티이미지는 “우리는 수많은 AI 기업에 알고리즘 훈련을 위한 이미지 라이선스를 제공해왔다. 스테빌리티 AI는 상업적인 이익을 위해 우리가 소유한 이미지의 라이선스를 적합한 절차를 거치지 않은 채 사용했다”라고 밝혔다.

올해 가장 각광받을 기술로 손꼽힌 생성 AI가 저작권 문제로 법정에 서게 됐다. 생성 AI는 글, 문장, 오디오, 이미지 같은 기존 데이터를 활용해 유사한 콘텐츠를 새롭게 만들어 내는 AI다. 하지만 생성 AI가 콘텐츠를 만들어내는 과정에서 기존의 창작물을 대량으로 학습하면서 저작권 문제가 생겨났고, 결국 소송까지 가게 된 것이다. 블룸버그는 “지난해가 생성 AI에게 영광의 한 해였다면, 올해는 생성 AI 를 둘러싼 소유권, 저작권과 진정성에 대한 법적 갈등이 본격적으로 시작되는 한 해가 될 것”이라고 했다.

◇화가도, 프로그래머도 생성 AI에 줄소송

생성 AI의 등장으로 가장 먼저 위협을 느낀 창작자들도 올 들어 소송을 제기했다. 일러스트레이터·만화가인 사라 안데르센, 켈리 매커넌, 칼라 오티즈는 “AI 기업이 막대한 양의 저작물을 원작자 동의 없이 생성 AI 훈련에 사용하고 있다”고 주장하며 스태빌리티AI와 이미지 생성 AI인 미드저니 관계자들을 고소했다. 이들은 생성 AI로 발생한 피해를 창작자들에게 보상하고, 추가적인 피해를 막기 위한 사용 중지 가처분을 요구하고 있다. 소송에 참여한 매커넌은 “‘내가 생성 AI 학습에 이용이 됐을까(haveibeentrained.com)’란 사이트에서 내 이름을 검색했을 때 내 작품이 셀 수 없이 등장하는 것을 보고 소송을 결심했다”고 했다. 그가 검색한 사이트는 화가나 사진작가들이 자신의 작품이 생성 AI의 학습에 사용됐는지 확인하기 위해 사용하는 곳이다.

생성 AI의 개발이 빠르게 이뤄지면서 이와 관련된 법적 분쟁은 그림이나 사진뿐만 아니라 영상, 글, 목소리, 초상권, 코드까지 확산할 것으로 보인다. 지난해 11월에는 마이크로소프트(MS)의 소스 코드 생성 AI ‘깃허브 코파일럿’의 이용자들이 마이크로소프트를 상대로 집단소송을 제기했다. 깃허브 코파일럿은 수십억줄의 코드를 학습해 코드를 생성해주는 도구다. 프로그래머가 코드의 일부를 작성하면, AI가 어떤 코드가 들어갈지 판단해 자동완성된 코드를 알려주는 방식으로 프로그래머를 도와준다. 깃허브 사용자들은 프로그래머가 직접 만들어 깃허브에 공유한 수십억줄의 오픈소스 코드를 MS의 깃허브 코파일럿이 불법 복제하고 있다고 주장하며 손해배상을 요구하고 있다.

 

◇ “인간 창작성을 가늠할 기념비적 소송”

게티이미지에 소송을 당한 스태빌리티AI의 본사가 영국 런던에 있기 때문에 이들의 법정 다툼은 영국 법원에서 이뤄질 예정이다. 저작권 문제에 엄격한 편인 영국 법원이 인간과 생성 AI의 분쟁에서 첫 선례를 남기는 것이기 때문에 생성 AI에 막대한 투자를 하고 있는 MS나 구글과 같은 빅테크의 눈도 여기에 쏠릴 예정이다. 영국 파이낸셜타임스(FT)는 “인간이 가진 창작성의 가치를 가늠할 기념비적인 소송이 될 것”이라며 “앞으로 생성 AI가 어떻게 살아남아야 할지 결정해줄 판결이기도 하다”라고 평가했다.

국내에서도 일러스트레이터와 만화가를 중심으로 생성 AI에 대한 불만이 쏟아져 나오고 있지만 생성 AI와 관련한 저작권 규정은 아직 명확하게 정해지지 않았다. 국회와 정부는 인공지능 학습과 빅데이터 분석을 위해서 인터넷에 공개되어 있는 저작물을 사용할 때에는 저작권자의 이용 허락을 받지 않아도 된다는 내용을 저작권법 개정안에 포함하려는 시도를 하고 있다. FT는 “각국 정부는 기술 기업을 규제하고픈 입장과 AI 같은 핵심 기술을 육성해주고 싶은 입장 사이에서 고민하고 있을 것”이라고 했다.

[출처] https://www.chosun.com/economy/tech_it/2023/01/26/SYRGM7QCQ5DDXEOHG7ROYVVD2Q/

 24 total views,  2 views today

22 1월 2023

[알아봅시다] 원자로의 미래는 작을 수 있다”…전 세계가 뛰어든 SMR은 무엇

[알아봅시다] 원자로의 미래는 작을 수 있다”…전 세계가 뛰어든 SMR은 무엇

“원자로의 미래는 작을 수 있다”…전 세계가 뛰어든 SMR은 무엇

소형모듈원자로 개발 중… 한국도 2028년 허가 목표

 
중국에서 건설 중인 SMR./CNNC

중국 남부 하이난성 창장에서는 소혈모듈형원자로(SMR) ‘링룽 원’이 건설되고 있다. 중국원자력공사(CNNC)는 링룽 원을 2026년 상업운전할 계획이다. 링룽 원의 전기출력은 125메가와트(MW)급으로, 대형 원전의 10분의 1수준이다. 육상 풍력 발전기 40기에 해당하는 출력이다. 링룽 원은 현재 세계에서 유일하게 건설 중인 SMR로, 상용화에 성공한다면 중국 당국은 SMR을 여러 건설 프로젝트에 적용하고 담수화 플랜트에 사용할 계획이다.

세계 각국에서 차세대 원전인 SMR이 개발되고 있다. SMR은 원전 주요 기기를 하나의 용기에 일체화한 소형 원자로로, 크기가 대형 원전의 100분의 1수준이다. 전기출력이 300MW 이하로 대형 원전(1000MW 이상)보다는 작다. 모듈 형태로 제작해 건설공기 단축과 건설 비용 절감이 가능하다. 미국전기전자공학회(IEEE)가 발간하는 스펙트럼지는 최근 “원자로의 미래는 작을 수 있다”며 “중국이 SMR 개발을 주도하고 있으며 세계도 이를 따를까?”라고 보도했다.

◇전 세계 71종 SMR 개발 중

현재 SMR이 상용화된 곳은 없다. 러시아는 선박에 장착하는 SMR을 개발했지만, 대형원전처럼 육상에 건설된 곳은 아직이다. 하지만 앞으로 SMR은 늘어날 것으로 전문가들은 예상한다. 조르지오 로카텔리 밀라노공대 교수는 “앞으로 15~20년 안에 SMR이 상업적으로 이용 가능하고 널리 보급될 것이라고 생각한다”고 말했다. 중국을 포함해 한국, 미국, 러시아 등에서 71종 이상의 SMR이 개발 중이다.

미국에서는 2030년 이전 7곳의 개발사에서 SMR을 배치할 계획이다. IEEE 스펙트럼은 “대부분은 시험용 원자로이지만 중요한 디딤돌”이라고 했다. 특히 미국 스타트업 뉴스케일이 대표적인 SMR 기업이다. 이 회사는 77MW 급 SMR을 개발했다. 뉴스케일은 4,6,12개의 원자로를 함께 묶어 발전소를 만드는 것을 구상하고 있다. 2030년까지 미국 아이다호주에 발전소를 건설하는 것이 목표다.

 
뉴스케일의 SMR 조감도./뉴스케일

롤스로이스는 지난해 12월 영국에 470MW급 원자로용 부품을 제공할 공장을 건설할 부지 세 곳을 후보에 올렸다. 2029년까지 최초의 원자로에 공급하길 기대한다. 프랑스도 2030년까지 SMR 산업 개발에 10억 유로를 투자할 계획이며, 다른 유럽 국가들도 SMR 개발에 큰 관심을 보이고 있다.

◇한국도 2028년 SMR 허가 목표

한국도 SMR을 개발하고 있다. 원자력연구원은 혁신형 소형모듈원자로(i-SMR)의 기본 설계를 진행 중이며, 2026년 인허가를 신청할 계획이다. 2028년 인가를 받아 2030년대 수출하는 것이 정부의 목표다. 원자력안전위원회도 이에 맞춰 개발자와 소통해 신속한 인허가 체계를 만들겠다고 밝혔다. 앞서 한국은 2012년 한국형 SMR 스마트(SMART)의 표준설계 인가를 세계 최초로 받은 바 있다.

혁신형 SMR은 170MW급 소형모듈 원자로다. 기본 4개의 모듈(680MW)을 배치해 600MW급 화력발전소를 대체할 수 있을 것으로 기대된다. 안전성과 경제성도 개선됐다. 모듈형태로 공장에서 제작 가능하고 전기뿐 아니라 담수화, 열 생산 등 다목적으로 활용 가능하다. 5중 방어 구조로, 노심손상 빈도가 10억년에 한 번 수준으로 안전성도 강화할 계획이다. 연간 1개 호기(4개 모듈)를 수출하면 3조원의 매출이 예상된다.

 
한국의 혁신형 SMR./원자력연구원

◇대형 원전보다 경제성·안전성 우수한 SMR

전 세계가 SMR 개발에 뛰어드는 것은 원자력은 탄소를 배출하지 않는 청정 에너지원으로 여전히 유망하기 때문이다. 대형원전은 가격이 비싸고, 한국은 공기를 정확히 맞추는 것으로 잘 알려져있지만 다른 국가들은 건설이 지연되는 경우가 많다. 반면 SMR은 가격도 대형원전보다 싸고 덜 위험하다. 특히 공장에서 모듈 형태로 제작해 내륙에서 이송 가능하다. 그리고 건설현장에서 조립·설치하면 된다. 건설기간도 짧다.

KOTRA는 “SMR이 노후 발전소를 대체할 수 있다는 장점이 있다”며 “예를 들어 전기교환기, 석탄 발전소 터빈 등의 기반 설비를 활용해 SMR 운행이 가능하기 때문에 기존 인프라 및 설비를 활용해 SMR을 운행하면 기본 투자 비용이 절감되고, 게다가 가장 큰 인프라인 송배전을 추가로 설치할 필요가 없어진다”고 했다.

 
대형 원전과 SMR 비교./원자력연구원

[출처] https://www.chosun.com/economy/science/2023/01/22/2V4SQHRUFNGU7MVRABFUIC4OGA/

 24 total views,  2 views today

22 1월 2023

[산업] “주식 뭐 살까?” AI에 물어보니

[산업] “주식 뭐 살까?” AI에 물어보니

“주식 뭐 살까?” AI에 물어보니

[편집자 레터]

 

이번 주 위클리비즈엔 인공지능(AI)과 관련한 기사를 두 건 실었습니다. 각국에서 AI 규제가 본격화되고 있다는 소식(B8면)과 저명한 노동경제학자인 데이비드 오터 MIT 교수 인터뷰(B11면)입니다. AI 관련 기사를 많이 실은 건 그만큼 이 분야에서 놀라운 일들이 연달아 벌어지고 있기 때문입니다. 특히 지난해 말 발표된 대화형 AI ‘챗GPT’는 놀라움을 넘어 충격적인 수준입니다. 전문가들도 구분해낼 수 없는 수준으로 논문 초록을 써내는가 하면, 셰익스피어 스타일의 시(詩)나 노래 가사도 뚝딱 만들어냅니다. 프로그램 코딩도 할 줄 압니다.

저도 시험 삼아 챗GPT에 몇 가지 질문을 던졌더니, 과연 어떤 질문이든 막힘없이 술술 대답합니다. 가령 한국의 주적은 누구인지 물었더니 “한국의 주적은 북한”이라며 남북한 관계의 약사(略史)를 서술합니다. UAE의 주적은 누구냐고 묻자 “UAE는 특정한 주적을 갖고 있지 않으나, 이란과는 영토 분쟁으로 긴장 관계를 유지하고 있다”고 하는군요. 지금 어떤 주식을 사는 게 좋겠냐고 묻자 “미안하지만 투자 관련 조언은 할 수 없다”며 “최고의 주식은 개개인의 투자 성향이나 시장 상황에 따라 다르므로 알아서 연구하고 전문가 도움을 받으라”는 모범 답안을 내놓습니다.

이런 놀라운 성능 때문에 챗GPT가 조만간 튜링 테스트를 통과할 수 있을 것이라는 관측도 나옵니다. 기계가 인간에 필적하는 지능을 가졌는지 판별하는 시험인데, 지금까지 이 테스트를 통과한 AI는 없습니다. 챗GPT에게 직접 물어보니 이렇게 답변합니다. “제가 튜링 테스트를 통과하려면 인간 같은 양심과 자의식, 정서지능, 그리고 인간 정신의 복잡성을 이해하는 능력이 필요합니다. 하지만 저는 훈련받은 패턴에 근거해 텍스트를 생성하는 AI일 뿐입니다.”

내친김에 AI가 언젠가 인간의 일자리를 대체할 수 있을 것 같냐고 묻자 “창의력이나 판단력이 필요한 일들은 인간의 고유 영역이며, 쉽사리 기계로 대체되지 못한다”고 합니다. 영리한 데다 겸손하기까지 한 AI에 감탄하다 문득 이 녀석이 거짓말인들 못 하겠나 싶어 조금 섬뜩했습니다. 좋든 싫든 아마 올해는 AI 관련 뉴스를 계속해서 보고 듣게 될 것 같습니다.

[출처] https://www.chosun.com/economy/mint/2023/01/20/KAJID6DQR5GKXBRZYUMBFOXVL4/

 20 total views,  2 views today

22 1월 2023

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] MIT 노동 경제학 교수의 진단 “이런 사람은 AI에 안 밀려난다”

[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] MIT 노동 경제학 교수의 진단 “이런 사람은 AI에 안 밀려난다”

MIT 노동 경제학 교수의 진단 “이런 사람은 AI에 안 밀려난다”

데이비드 오터 MIT 교수 인터뷰

인공지능(AI)과 로봇 기술이 급속히 발전하면서 일자리의 미래에 대한 걱정도 커지고 있다. 전국경제인연합회가 2021년 20·30세대 829명에게 미래사회가 도래하면 일자리가 어떻게 변하게 될 것으로 생각하는지 물었더니 10명 가운데 8명(83%)은 일자리가 줄어들 것이라고 우려했다. 최근엔 ‘미드저니’ ‘달리’ 등 그림 그리는 AI와 대화형 AI인 ‘챗GPT’가 잇따라 등장해 ‘AI가 인간의 일자리를 앗아갈 것’이라는 우려가 더욱 커졌다. 실제로 로봇 한 대가 늘어나면 인간 일자리가 0.1%포인트 줄어든다는 분석(한국은행·2021년)도 있다.

이런 현상에 대해 오랜 기간 자동화와 노동의 관계를 연구해온 데이비드 오터(56) 미국 매사추세츠공대(MIT) 교수는 어떤 생각을 갖고 있을까. MIT 부속 ‘미래의 일자리’ 연구소 공동 의장이자 저명한 노동 경제학자인 오터 교수를 WEEKLY BIZ가 화상으로 인터뷰했다.

 
데이비드 오터(56) 미국 매사추세츠공대(MIT) 교수는 친(親) 로봇, 친(親) 인공지능(AI) 학자로 알려져 있다. 세계화와 기술 변화가 일자리에 끼치는 영향에 대한 연구 업적을 인정받아 지난 2020년 하인즈 재단으로부터 ’25주년 특별공로상’을 수상하기도 했다. /데이비드 오토 교수 제공

◇“AI가 인간 대체한다는 건 과장”

-코로나 팬데믹이 노동시장을 어떻게 바꿨나.

“예상치 못한 구인난이 발생하면서 저학력 근로자에게 매우 좋은 노동시장이 형성되고 있다. 지난 40년간 고학력자가 혜택을 독식해온 노동시장에 극적인 역전이 일어난 것이다. 이런 변화는 고임금 근로자보다 저임금 근로자 임금을 많이 올려 불평등을 줄인다는 점에서 긍정적이다. 다만 이런 상황이 얼마나 지속할지는 불확실하다. AI가 발전하는 속도도 내가 예상했던 것보다 더 빠르다.”

-결국 AI나 로봇의 발전 속도를 인간이 따라갈 수 없는 것 아닌가.

“‘따라간다’는 말은 경쟁을 전제로 한다. 하지만 인간은 AI 같은 기계와 경쟁하는 관계가 아니다. 지난 200여 년간 인간은 놀랄 만한 기술을 개발하고 자동화를 도입했는데, 대부분 인간을 도와주는 역할을 했다. AI도 마찬가지다. 가령 AI가 사람 대신 완전한 글을 쓰지는 못하지만, 보조적인 역할은 충분히 할 수 있다. AI가 만들어주는 문장을 초안 삼아 글을 쓰면 시간을 절약할 수 있을 것이다.”

-그렇다면 AI가 인간의 일자리를 대체할 것이라는 걱정은 기우인가.

“물론 지금까지 기술 발전이 그랬듯 AI도 일부 일자리에 손해를 끼칠 것이다. 예를 들어 미국에서는 매년 세금을 낼 때 모든 수입 내역과 증빙 서류를 당국에 제출해야 하는데, 이 절차가 너무 복잡해서 많은 사람들이 이 일을 세무사에게 맡겼다. 그런데 지금은 이를 처리하는 AI 프로그램이 개발되면서 사람들이 값싼 비용으로 전문적인 서비스를 이용할 수 있게 됐다. 자연히 세무사 수요는 줄어든다. 하지만 아무리 AI가 대세이고 중요한 기술이라고 해도 사람이 하는 모든 일을 완전히 대체할 정도는 아니다. 노동 시장을 완전히 바꾸는 수준은 더더욱 아니다.”

오터 교수는 “AI나 로봇은 인간의 판단에 따라 쓰임새가 결정된다는 점을 기억해야 한다”고 했다. 예를 들어 중국은 전 세계에서 감시나 콘텐츠를 검열하는 데 가장 뛰어난 기술을 갖고 있는데, 이건 중국 당국의 선택과 투자로 인해 가능한 것이지 AI의 고유한 속성 때문은 아니라는 것이다. 그는 “현재로서 우리는 AI가 정확히 어떤 목적으로 사용될지 알 수 없다”며 “그러므로 어느 직업에서 어느 정도까지 인간의 일자리를 빼앗아 갈지 속단하기도 어렵다”고 했다.

 

◇미래에도 읽기·쓰기·말하기·분석이 중요

오터 교수는 다양한 실증 연구를 통해 자동화가 일자리를 빼앗는 게 아니라 오히려 늘린다는 주장을 펴왔다. 2015년 ‘왜 아직도 그렇게 많은 일자리가 있는가’라는 제목의 논문에서도 그는 “자동화와 노동이 상호 보완 작용을 하면서 생산성을 높이고 수입을 증가시키고, 이로 인해 전체 일자리도 늘어날 것”이라고 주장했다. 그런 그도 자동화와 AI가 가져올 양극화에 대해서는 상당한 우려를 갖고 있다. 그는 “현재 소매점 같은 단순 서비스 업종이 구인난에 시달리고 있지만, 장기적으로 이런 일자리는 살아남기 어렵다”며 “전문 지식이 필요 없는 단순 일자리를 줄이고, 법률이나 의료 분야 등 전문 지식을 요구하는 분야에서 일하는 사람을 늘리는 방향으로 가야 한다”고 말했다.

-미래 세대는 어떤 직업이나 전공을 가지는 게 좋을까.

“기계를 잘 활용할 수 있는 사람이 돼야 한다. 의사를 예로 들어 보자. 의사는 전문 지식을 가지고 있지만, 동시에 환자와 꾸준히 소통하는 사람이다. 사람들이 요구하는 것을 지식을 활용해 일종의 ‘번역’을 해야 하는 직업이다. 나는 이를 ‘가치 있는 일’이라고 표현하고 싶다. 이런 일은 기계가 해내지 못한다. 이처럼 앞으로는 전문적인 지식과 사람의 요구를 함께 받아들이고, 자신만의 가치를 만들어낼 수 있는 사람에게 많은 기회가 갈 것이라고 본다. 어떤 전공이 유망할 것이라고 말하기는 어렵다. 사람들이 각자 다른 적성을 갖고 있기 때문이다. 다만 근본적인 것은 바뀌지 않는다. 미래에도 읽기·쓰기·말하기·분석하기가 매우 중요할 것이다. 학교에서 분석적 사고방식을 길러야 하고, 더 나은 추론을 하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 정보를 분석하는 능력을 키워야 한다.”

-일각에서는 빅테크 기업들이 AI와 저개발국 노동력을 활용해 이익을 극대화하고 노동력을 착취한다고 비판한다.

“과거 무역이 활발해졌을 때도 부자 나라가 자신들의 이익을 위해 가난한 나라를 착취한다는 비판이 나왔다. 하지만 무역은 한때 개도국이었던 한국이나 중국, 일본 등 많은 나라를 부자로 만들었다. 물론 현재 개도국들이 아마존이나 테슬라 같은 빅테크 기업이 발주하는 단순 업무를 하다 보니 일부 학대당하거나 낮은 임금을 받는 경우도 있다. 하지만 모두가 그런 것은 아니며, 그것이 플랫폼 노동의 본질도 아니다.

오히려 기술이 부족한 나라는 기술력 있는 나라가 무역하고 싶지 않을 정도로 자급자족하는 상황을 경계해야 한다. 예를 들어 선진국이 방글라데시에 ‘우리는 옷을 만들어줄 로봇이 있으니까 더는 당신네 나라에서 옷 살 필요가 없다’든지 ‘이제는 로봇 간호사에게 일을 시키면 된다’며 필리핀에 간호사 수입을 하지 않겠다고 나설 수 있다. 이렇게 되면 하고 싶어도 무역을 하지 못하는 상황이 발생한다. 실제로 미국 의회에서는 로봇이 발전하고 있기 때문에 이민자가 필요 없다는 주장을 하는 사람들이 있다. 이것이 진짜 비극이다.”

-자동화 시대에 정부는 어떻게 대응해야 하나.

“AI와 로봇이 가져올 변화에 대처하려면 교육, 건강, 안전 등 사회안전망을 잘 구축해야 한다. 이런 점에서 미국은 초·중등 교육 시스템에 많은 문제가 있다. 지난 40여 년간 미국은 사람에 대한 투자를 정부가 아닌 민간 기업에 맡겨야 한다는 생각에 이끌렸다. 그러다 보니 교육이나 의료 서비스 부족에 직면해 있다. 안정성이 부족하다 보니 국민은 자신의 잠재력을 발휘하지 못한다. 시장이 중요하고, 정부가 모든 걸 통제해선 안 된다는 말은 맞다. 하지만 현재 미국은 비간섭주의에 지나치게 경도돼 있다고 생각한다.”

[출처] https://www.chosun.com/economy/mint/2023/01/19/NVXUO65PORDQPADJBT3MSKTB74/

 26 total views,  2 views today

8 1월 2023

[산업] 고도화 경쟁이 알고리즘 예측 품질 떨어뜨린다

[산업] 고도화 경쟁이 알고리즘 예측 품질 떨어뜨린다

과학 수학자의 연구 이미지.jpg

 

(사진=셔터스톡)
인공지능(AI) 알고리즘 고도화 경쟁이 심할수록 알고리즘의 예측 품질이 떨어질 수 있다는 주장이 나왔다. 서비스 고객 확보를 목적으로 특정 분야에 예측 알고리즘을 특화하면서 폭넓은 예측 성능을 저하한다는 지적이다.

기술 전문지 테크 익스플로어는 고객 유치를 목표로 예측 알고리즘 고도화를 경쟁할수록 알고리즘이 부분 모집단에 전문화돼 기업과 소비자에게 영향을 끼칠 수 있다고 2일(현지시간) 보도했다.

이번 분석은 제임스 조우(James Zou) 스탠퍼드대학 바이오의학 데이터과학 조교수이자 인간 중심 AI연구소 부교수가 대학원생과 함께 수행한 논문 연구를 통해 확인했다.

현재 넷플릭스와 훌루 등 온라인 스트리밍서비스 업체가 개인 맞춤형 서비스로 예측 알고리즘을 활용하고 있다. 이 같은 서비스 기업은 많은 고객을 확보할 목표로 자사 알고리즘 추천 정확도를 높이는 데 집중한다.

조우 교수는 이 과정에서 예측 알고리즘이 좁은 분야에 전문화되며 예측 품질이 떨어질 것이라고 우려했다. 향후 이 같은 예측 알고리즘을 은행 대출이나 인재 채용 등에 적용할 경우 부정적 영향을 끼칠 수 있다.

조우 교수 연구팀은 기업이 고객을 위해 기술 경쟁을 하는 동시에 고객 데이터를 활용해 머신러닝(ML) 알고리즘을 훈련시킬 경우 알고리즘의 추천 능력에 어떤 영향을 미치는지 연구했다.

이에 연구팀은 알고리즘 고도화 경쟁을 수학적으로 분석한 뒤 표준 데이터셋을 사용해 시뮬레이션했다. 그 결과, ML 알고리즘을 경쟁시킬수록 전문화돼 사용자의 일부 집단 선호도를 예측하는 데 능숙해진다는 것을 발견했다.

조우 교수는 “시간이 지날수록 불균형은 점점 커질 것”이라며 이 같은 현상이 온라인 디지털 플랫폼의 예측 서비스 경쟁 상황에서 나타날 수 있다고 설명했다

연구팀에 참여한 안토니오 지나트(Antonio Ginart) 스탠퍼드 대학원생은 “구글이나 빙 등에서 검색어를 입력할 경우 검색 엔진은 우리와 연관성이 가장 높은 링크를 예측할 것이다”라며 “우리는 예측 결과가 더 정확한 플랫폼만 사용할 것이며, 이로 인해 최적의 ML 시스템을 위한 데이터 입력 양상이 바뀌고 미래 예측 방법을 변화시킬 것”이라고 말했다.

금융 분야에서도 이 같은 현상이 발생할 수 있다. 은행이 신용도 측정을 목적으로 예측 알고리즘을 적용할 경우 주요 소득 계층의 데이터를 다수 확보했기 때문에 이들의 신용도를 예측하는 데 능숙할 것이다. 하지만 다른 집단을 향한 신용도 예측 정확도가 감소해 평균 서비스 품질은 실제로 감소한다.

미국의 경우 은행 대출 알고리즘이 중년 백인 고객의 데이터에 의존하고 있어 구조적 불평등을 가속화하고 알고리즘의 데이터 전문화를 강화시킬 수 있다.

조우 교수는 이 같은 문제의 해결책을 찾는 데 관심을 갖고 있다고 설명했다. 그는 “이 기술은 여전히 새롭고 최첨단이다”라며 “이번 논문이 많은 연구자에게 AI 알고리즘 경쟁의 사회적 영향을 연구하는 계기가 되길 바란다”고 말했다.

 

출처 : AI타임스(http://www.aitimes.com)

 67 total views,  4 views today

5 1월 2023

[자유게시판] 우리가 알던 프로그래밍의 종말, 개발자의 새 역할은 : (옮긴이 주 :  기승전결없이 중구난방글)

[자유게시판] 우리가 알던 프로그래밍의 종말, 개발자의 새 역할은 : (옮긴이 주 :  기승전결없이 중구난방글)

우리가 알던 프로그래밍의 종말, 개발자의 새 역할은

코드 작성에서 AI 학습 지도 관리자로 진화해야

인공지능(AI)은 점점 더 많은 소프트웨어 개발 작업을 수행하고 있다. 개발자는 앞으로 코딩 도구보다 교육 모델을 더 많이 사용하게 될 것으로 보인다. 새 시대의 개발자는 AI의 작업을 감독하고, 빈틈을 줄이는 학습 관리자로 진화하게 될 것 같다.

28일(현지시간) 미국 지디넷은 ‘우리가 알고 있는 프로그래밍의 끝’이란 제목의 컬럼을 게재했다.

컴퓨팅 역사 속에 다양한 시도와 패러다임, 신기술이 등장해 소프트웨어 세계를 흔들었다. 이런 움직임은 대개 많은 프로그래밍 작업을 최종사용자에게 맡기거나 더 많은 프로세스를 자동화하게 될 것이란 약속을 내놨다.

(제공=이미지투데이)

CASE 도구, 4GL, 객체지향프로그래밍, 서비스지향아키텍처, 마이크로서비스, 클라우드, PaaS, 서버리스 컴퓨팅, 로우코드 및 노코드 등 모두 이론적으로 소프트웨어 개발의 부담을 덜어주는 방향으로 고안된 고민이었다. 이는 반대로 개발자의 직업적 안정성을 위협하기도 했다.

많은 약속이 실행된 지금 소프트웨어 개발자의 일은 더 늘었다. 오히려 그 어느때보다 가장 바쁜 시기를 보내고 있다.

문제는 개발자란 직업의 진화에 있다. 애플리케이션 개발과 유지관리에 적용된 AI는 마침내 낮은 수준의 코딩을 옛날 일로 만들 가능성을 갖게 됐다.

픽시닷에이아이란 회사의 공동 창업자이자 최고경영자(CEO)인 맷 웰시는 최근 컴퓨팅기계협회 기고문에서 “향후 10년 정도 이내에 프로그래밍이 쓸모없게 될 것”이라며 “프로그램 작성이란 기존의 아이디어는 소멸될 것이라 믿는다”고 밝혔다.

그는 “매우 전문화된 애플리케이션을 제외하고 대부분의 소프트웨어는 프로그래밍된 게 아니라 훈련된 AI 시스템으로 대체될 것”이라며 “모든게 GPU 클러스터로 작동하는 수천억 패러미터의 모델을 필요로 하는건 아니지만, 간단한 프로그래핑이 필요한 상황에서 이런 프로그램은 손으로 하는 코딩보다 AI로 만들어질 것”이라고 전망했다.

일반적 프로그래밍에서 개발자가 자유로워지면 그의 역할은 어떻게 바뀌게 될까? 전문가들은 더 까다로운 높은 수준의 애플리케이션 개발 작업에 개발자의 역량을 투입해야 한다고 점친다. IT부서는 엔터프라이즈 애플리케이션에 초점을 맞출 수 있게 되고, 복잡한 애플리케이션과 자동화 구축이 기업에 더 많은 가치를 추가할 것이라고 한다.

아르고디자인의 공동 창립자이자 수석크리에이티브 기술자인 자레드 피클린은 “최근까지 개발의 초점은 엔지니어링을 더 잘 활용하거나 더 많은 코드 작성자 풀에서 더 많이 재사용하는데 있었다”며 “이로 인해 오케스트레이션을 용이하게 하는 도구가 생겨났고, 이를 통해 일반 앱 개발자는 GUI를 사용해 머신러닝 전문가가 작성한 코드 모듈을 사용해 AI 솔루션을 오케스트레이션할 수 있다”고 밝혔다.

그는 “마찬가지로 비즈니스 전문가는 인터페이스를 사용해 전체 캠페인을 오케스트레이션할 수 있다”고 덧붙였다.

머신러닝 학습 지원 도구는 요구사항을 수집하고 엔지니어링을 활용하는데 도움을 준다. 코드 작성자는 빈틈있는 곳에 뛰어들어 빈틈을 막게 된다. 이 모든 경우 유지해야 할 상호운용성과 보안 지점을 처리하는데 IT 부서가 역할하게 된다.

현재 프로그래밍에서 AI의 역할은 도우미 정도로 여겨진다. 그러나 점차 단순한 코드 생성에서 일련의 논리를 가진 애플리케이션 작성 수준으로 진화할 것이란 게 전문가들의 의견이다.

맷 웰시는 “코파일럿 같은 AI 코딩 도우미는 표면만 긁고 있을 뿐이며, 미래의 모든 프로그램은 궁극적으로 AI로 작성되고, 인간은 감독 역할을 하게 될 것”이라며 “지난 몇년 동안 AI 분야에서 일하면서 점점 더 커지는 AI 모델의 힘을 과소평가하기 매우쉽다는 점을 배웠다”고 밝혔다.

그는 “깃허브 코파일럿이 개발자를 대체하는 것에 대해 말하는 게 아니라, 프로그램 작성의 전체 개념을 교육 모델로 대체하는 것에 대해 말하는 것”이라고 덧붙였다. 코드를 작성하는 AI를 감독하고, AI의 학습을 지도하는 역할로 개발자와 IT부서의 새 책임이란 얘기다.

코딩에서 벗어나면 개발자는 애플리케이션 개발을 더 개념적으로, 비즈니스 역할로 바라보는 새로운 길을 열게 된다.

자레드 펠킨은 “놀라운 방향에서 놀라운 변화가 일어나고 있다”며 “더 넓은 세상은 코드를 함께 묶기 위해 노드를 이동하는 시각적 인터페이스의 노코드 및 로우코드를 상상했다”며 “이것은 오케스트레이션이며 여전히 어떻게 코드가 함께 연결되는지 지식을 요구한다”고 설명했다.

그는 “현 고객 중 하나인 빌더AI는 음성 대화의 AI 분석을 사용해 요구사항을 수집한 다음 이런 경험을 추가로 설계하고 이행하는 고유한 접근 방식을 취했다”며 “심지어 줌 통화에 추가할 수 있는 음성 어시스턴트를 통해 모바일 앱을 설명하는 사람의 말을 듣고 자동으로 캡처해 프로젝트 관리자에게 기능 목록을 나열한다”고 예를 들었다.

또 “그런 다음 인간이 편집하면 AI가 앱의 아키텍처 패턴 안에서 만들어낸다”며 “코드 모듈이 존재하는 곳에 패치가 적용되고, 그렇지 않은 곳에 코드 작성자가 참여해 모듈을 추가하며, 시간이 지나면서 이 프로세스는 점점 더 자동화될 것”이라고 덧붙였다.

 

 

이는 더 많은 실시간 컴퓨팅을 의미한다. 펠킨은 “소프트웨어의 대기 시간, 렌더링, 조립이 실시간으로 호출된다”며 “알렉사에게 주방정리를 도와주는 앱을 만들어달라고 요청하는 걸 상상할 수 있다”고 했다.

그는 “AI는 기능을 인식하고 올바른 패턴을 선택해 실시간으로 앱을 휴대폰이나 웨어러블 기기에 무선 전달할 수 있다”고 강조했다.

 
김우용 기자yong2@zdnet.co.kr

[출처] https://zdnet.co.kr/view/?no=20221229101930

[옮긴이 주] 인공지능이 썼는지, 중구난방인 기승전도 없이 이상한걸 주장하는… 무얼 말하는 지 아시는분?

 70 total views,  4 views today

31 12월 2022

[profit] 유튜브 VS 블로그 성공방정식 3가지

[profit] 유튜브 VS 블로그 성공방정식 3가지

유튜브 VS 블로그 성공방정식 3가지

어디선 4만뷰 VS 어디선 100뷰가 나온 이유
마케터 초인
2022-09-30

많은 사람들이 시도하고 뛰어들고 있는 유튜브 VS 블로그의 생생한 비교

유튜브와 블로그를 운영하며 경험한 생생한 비교를 통해서 남들이 알려주지 않는 차이점과 노하우를 담아봅니다. 같은 소재와 주제를 가지고 어느 채널에서는 왜 4만 뷰가 나오는지, 어디서는 100뷰가 나오는지 직접 실험을 통해 알게 된 생생한 인사이트. 비즈니스나 개인 채널을 위한 콘텐츠 기획이나 운영에 도움 될 이야기를 전해 드립니다.


지금은 1인 미디어의 시대입니다. 개인이 인플루언서가 되고, 전업 크리에이터가 되어 회사원보다 많은 돈을 버는 시대가 도래했죠. 많은 사람들이 나만의 채널과 콘텐츠를 가지고 자신의 브랜드와 영향력을 만들고 싶어 합니다. 하지만 그만큼 많은 사람들이 부푼 꿈을 안고 시작했다가 좌절을 마주합니다.

가장 많은 사람들이 시도하고 뛰어들고 있는 유튜브 VS 블로그의 생생한 비교를 실제 진행했던 사례를 통해 요긴한 노하우는 담아가고 피해야 할 것을 기억하여 본인이 만들고 있는 또는 앞으로 만들 채널과 콘텐츠에 녹여 빠른 성공을 앞당겨보시기를 바랍니다.


13년 차 마케터의 실험

커리어를 쌓으며 지금까지 ‘본업 외’ 약 14개의 디지털 채널을 운영해오며 여러 실험을 지속하고 있습니다. 유튜브의 경우에는 작은 채널이지만 구독자 대비 20배가 넘는 뷰를 기록하며 쏠쏠한 반응을 얻었던 콘텐츠들이 여럿 있었고, 블로그의 경우에는 지금까지 누적 기준 23만명이 넘는 방문객을 기록하며 2차례 네이버 메인에 오른 적도 있었습니다. (현재는 브런치로 옮겨 블로그 운영은 쉬고 있는 상태)

유튜브와 블로그, 이 두 채널은 어떤 차이가 있을까요?

✅ 유튜브와 블로그, 두 가지 채널의 특징

젊어지고 있는 올드 미디어, 블로그

네이버 블로그가 가장 대표적으로 강력한 포털을 기반으로 오랫동안 이어져 오고 있습니다. 한때는 수익화로 이어지기 어려운 한계가 있어 티스토리나 유튜브 등 다른 채널로 인플루언서들이 많이 이탈하였지만, 여전히 검색과 연계해 가장 많은 트래픽을 일으킬 수 있는 채널로서 네이버의 적극적인 프로모션 공세와 함께 최근 다시 상승하는 추세입니다. 

❗️TMI : 2021년 네이버 블로그 포스팅 수는 전년 대비 50% 상승세를 거두었다고 하고, 주간일기 챌린지 프로모션 등을 통해 타깃을 확장하고 있는데 실제 전체 사용자 수의 70%가 MZ세대라고 합니다.

세대불문 트래픽의 제왕, 유튜브

키즈부터 영어덜트, 시니어에 걸쳐 가장 많은 사용 시간과 트래픽을 모으고 있는 전 세대의 플랫폼입니다. 수십, 수백만 팔로워를 만들며 강력한 영향력을 가진 채널로 만들 수도 있고 한번 터지는 콘텐츠 역시도 큰 포텐셜을 가지고 있기 때문에 가장 많은 사람이 이용하고 있습니다.

❗️TMI : 계속해서 신규 채널이 생겨나 주제별로 다양해지고 있는데, 한편으로는 영상 기반의 플랫폼이기 때문에 블로그 대비 콘텐츠 제작 시간이 더 오래 걸리는 특성을 가지고 있습니다.


✅ 유튜브에서 실패하는 블로거들

블로그에서 더 큰 수익의 꿈을 안고 유튜브로 넘어왔던 많은 블로거들이 유튜브에서 실패를 거두고 있는데 어떤 이유에서 일까요? 그건 두 채널의 차이를 모르기 때문입니다. 직접 블로그와 유튜브 채널을 운영하고 실험하면서 얻은 인사이트 3가지를 담아봅니다.

같은 소재로 다른 반응이 나타난 두 가지 케이스

사례1) 유튜브 영끌의 끝을 달리는 남자 10,855뷰VS 블로그 대출전쟁의 시대 201뷰

사례2) 블로그 남자, 힙한 동굴을 만들다 43,175뷰VS 유튜브 집에 BAR를 만든 남자 114뷰

1️⃣ 썸네일? 키워드? 결과를 가르는 시작

 유튜브 VS  블로그에서 각기 좋은 반응을 얻었던 콘텐츠의 유입경로는 어땠을까?

[유튜브] 본인의 채널에서 가장 많은 조회수를 기록한 영상을 보니 홈 화면에 추천으로 노출되어 유입한 경우가 가장 비중이 높습니다. 여기서 클릭을 높이기 위한 썸네일과 제목이 가장 중요하고 수많은 유튜버들이 이를 강조하는 이유이기도 합니다. 먼저 클릭을 할 수 있도록 매력적인 간판을 만드는 과정이 필요합니다. 

[블로그] 특정 분야의 키워드로 띄워야 하고 반복되는 키워드와 첨부 이미지 활용이 중요합니다. 많은 뷰 수를 기록한 포스팅은 5번 이상 핵심 키워드를 포함하고 최소 3~4장 이상의 이미지가 함께 있었고 이는 기존 포스팅보다 최대 10배의 조회수를 기록할 수 있었습니다. 그리고 네이버 메인에 올랐던 2번의 케이스도 모두 매력적인 이미지를 기반으로 메인에 노출될 수 있었습니다.

이미지와 키워드로 메인에 노출된 여러 사례들 @본인의 블로그

2️⃣ 롱텀? 숏텀? 터지는 콘텐츠의 차이

유튜브 VS  블로그에서 각각 가장 반응이 좋았던 콘텐츠의 추이는 어땠을까?

유튜브는 알고리즘! 노출과 반응이 롱텀으로 지속

한 영상을 살펴보니 유튜브 업로드 후 2달간 조회수 600을 기록했고, 이후 유튜브 알고리즘을 타고 꾸준히 유입이 지속되어 총 1만이 넘는 조회수를 만들 수 있었습니다. 특히 이제 막 시작하는 유튜버는 철저하게 알고리즘을 활용해야 합니다. 알고리즘을 타면 구독자보다 훨씬 높은 조회수를 얻을 수 있고, 더 나아가 콘텐츠 공개 이후 시간이 지난 후에도 상승의 순간을 맞이할 수도 있습니다.

블로그는 검색 키워드! 노출과 반응이 상대적으로 숏텀

블로그는 검색 키워드에 걸리는 것이 중요합니다. 검색창의 1페이지에 걸리거나 메인에 걸리게 된다면 뷰수를 극대화할 수 있습니다. 블로그 포스팅은 시간이 지나 다른 누군가의 포스팅으로 키워드 상단과 메인으로 바뀌기 때문에 계속해서 뷰 수를 쌓아가기에는 어려움이 있습니다. 

3️⃣ 기승전결? 스토리텔링? 결정적 한방!

어느 채널이나 공통적으로 기승전결의 구조화가 필요합니다. 잘 된 콘텐츠는 이 구조가 탄탄하게 갖춰져 있었고, 잘 안된 콘텐츠는 이 구조가 잘 짜여 있지 않았던 것을 확인할 수 있었습니다. 여기에 더해 스토리텔링까지 결합시킨다면 결과는 크게 차이가 날 수 있습니다. 실제로 같은 소재를 가지고 유튜브와 블로그에서 1만 VS 200뷰, 50배의 차이가 나는 결과를 얻게 되기도 하였습니다.

잘 된 유튜브 콘텐츠의 구조 – ‘대출’을 소재로 한 유튜브 콘텐츠

(목표) 대출의 숨겨진 의미를 알고, 투자의 무기로 활용해보자!

(기) 10억의 대출을 가진 남자 > 어쩌다 저렇게 대출을 많이 가지게 되었지? > 클릭!

(승) 요즘 30대가 영끌 대출로 투자를 하고 있다? > 시청자 공감

(전) 돈이란 무얼까? 대출은 권력이다! (하고 싶은 이야기) > 인사이트의 습득

(결) 10억의 대출로 투자를 하게 된 사연과 앞으로의 계획 > 긍정적 인식의 변화

결과 : 1만 조회수 / 댓글 48개

한끗을 가르는 팔리는 비결은
기승전결의 구조화였습니다.

이렇게 콘텐츠를 만들 때 잘 짜여진 구조에 기반해 스토리를 더해 유입시키고 이어 흥미와 공감을 일으키고, 변화의 과정까지 만들어내면 실패의 가능성을 낮추고, 좀 더 빠르게 성장하는 채널을 구축할 수 있을 것입니다. 아래 요약을 잘 기억하시고 이후에 활용하시면 더 높은 반응의 콘텐츠를, 팔리는 콘텐츠를 만드시는 데 도움이 되실 수 있을 것 같습니다. 


⚠️ 기억해야 할 유튜브 VS 블로그의 차이 요약

1️⃣ 뷰어가 접근하는 방식의 차이

✔️유튜브는 클릭을 높이기 위한 썸네일과 제목으로 추천 영상 유입하기

✔️블로그는 검색에 노출되기 위한 반복 키워드와 이미지 활용하기

2️⃣ 터지는 콘텐츠 추이의 차이

✔️유튜브는 알고리즘에 태워서 장기적으로 조회수 높이기

✔️블로그는 검색 상단과 메인 노출로 단기간에 조회수 극대화

3️⃣ 콘텐츠 기획할 때 접근하는 방식 차이

✔️콘텐츠의 시작과 끝, 기승전결의 구조화

✔️스토리텔링을 활용한 공감 높이기

[출처] https://wepick.kr/editor/4344480/

 88 total views

31 12월 2022

[ 一日30分 인생승리의 학습법] 파이토치로 딥러닝해야 하는 5가지 이유

[ 一日30分 인생승리의 학습법] 파이토치로 딥러닝해야 하는 5가지 이유

파이토치가 최근 1.3 및 1.4 릴리스를 통해 풍부한 성능 개선과 모바일 플랫폼용 개발자 친화적인 지원을 제공하면서 강력하게 부상하고 있다. 과연 MX넷, 체이너(Chainer), 텐서플로우(TensorFlow) 등의 다른 프레임워크 대신 파이토치를 선택할 만한 이유가 있을까? 파이토치를 사용해야 할 5가지 이유를 살펴보자.
 
먼저, 기사를 시작하기도 전에 분노의 트윗과 이메일을 보내려 준비하고 있는 텐서플로우 사용자들에게 할 말이 있다. 물론 파이토치가 아닌 텐서플로우를 선택할 이유는 많고, 특히 모바일 또는 웹 플랫폼을 대상으로 작업할 경우에는 텐서플로우가 확실히 유리하다. 이 기사의 주제는 “텐서플로우가 열등하고 파이토치가 뛰어나다”는 것이 아니라, 필자가 파이토치를 가장 먼저 선택하는 이유를 정리하는 것이다. 텐서플로우가 그 나름대로 훌륭하다는 점은 필자도 인정하므로, 너무 분노하지 말기를 바란다.
 

파이토치는 파이썬이다

사람들이 파이토치를 선택하는 주된 이유 중 하나는 코드를 이해하기가 쉽기 때문이다. 파이토치 프레임워크는 파이썬과 씨름하는 것이 아니라, 함께 작동하도록 설계, 제작되었기 때문이다. 모델과 계층뿐 아니라 다른 모든 것, 옵티마이저, 데이터 로더, 손실 함수, 변환 등도 다름아닌 파이썬 클래스다.
 
파이토치는 전통적인 텐서플로우의 정적 실행 그래프가 아닌 즉시 실행 모드로 작동하므로(텐서플로우 2.0은 즉시 실행을 제공하지만 매끄럽지 않은 부분이 있음) 맞춤형 파이토치 클래스를 추론하기가 매우 쉽고 텐서보드(TensorBoard) 또는 print() 문에 이르기까지의 표준 파이썬 기법으로 디버깅하고 스택 트레이스 샘플에서 플레임(flame) 그래프를 생성할 수 있다. 덕분에 판다스(Pandas), 사이킷-런(Scikit-learn)과 같은 다른 데이터 과학 프레임워크에서 딥 러닝으로 넘어온 사람들에게도 상당히 친숙하게 느껴진다.
 
초기 릴리스에서 버전 1.3에 이르기까지 중대한 변경이 하나뿐인(변수에서 텐서로의 변화) 안정적인 API도 파이토치의 장점이다. 물론 가장 큰 이유는 파이토치가 아직 젊은 프레임워크라는 데 있지만, 어쨌든 작성된 버전에 관계없이 대다수 파이토치 코드를 알아보고 이해할 수 있다.
 

파이토치는 즉시 사용할 수 있다

 “바로 사용 가능” 철학이 파이썬의 전유물은 아니지만 파이토치를 설정하고 실행하기는 무척 쉽다. 파이토치 허브를 사용하면 다음과 같은 한 줄의 코드로 된 사전 학습된 ResNet-50 모델을 얻을 수 있다.
 

model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet50', pretrained=True)

또한 파이토치 허브는 여러 영역에 걸쳐 통합되므로 텍스트와 오디오, 비전을 모두 다룰 수 있는 원스톱 아키텍처로 적합하다.
 
파이토치에는 모델 외에 풍부한 손실 함수와 옵티마이저도 기본으로 제공된다. 특징은 데이터를 로드하고 내장 변환을 연결하기가 쉽다는 점이다. 또한 자기만의 로더 또는 변환을 만들기도 비교적 간단하다. 모든 것이 파이썬이므로 표준 클래스 인터페이스를 구현하기만 하면 된다.
 
한 가지 사소하지만 주의할 점은 파이토치에 포함된 많은 편의 기능이 비전 문제(토치비전 패키지에서 발견된 문제)에 편향되며 텍스트 및 오디오 지원 중 일부는 부족하다는 점이다. 다행히 1.0 이후부터 토치텍스트와 토치오디오 패키지가 상당히 개선되고 있다.
 

연구에 주도적으로 사용되는 파이토치

파이토치는 연구자들에게는 천국과 같다. 모든 주요 딥 러닝 컨퍼런스의 자료에서도 그 사실을 알 수 있다. 파이토치는 2018년에도 빠르게 성장했지만 2019년에는 CVPR, ICLR, ICML 등의 주요 프레임워크로 부상했다. 이러한 전면적인 도입의 이유는 위에 언급한 점, 즉 파이토치가 곧 파이썬이라는 데 기인한다.
 
표준 파이썬 클래스의 간편하고 안정적인 하위 클래스로 새 맞춤형 구성요소를 만들 수 있으므로 새로운 개념을 실험하기가 훨씬 더 쉽다. 또한 유연하므로 텐서보드, 일래스틱서치(ElasticSearch) 또는 아마존 S3 버킷으로 매개변수 정보를 보내는 계층을 간단히 만들 수 있다. 난해한 라이브러리를 가져와서 네트워크 학습과 함께 사용하거나 학습 루프에서 특이한 새로운 시도를 하고자 하는가? 여기서도 파이토치가 걸림돌이 되는 경우는 없다.
 
그동안 파이토치의 발목을 잡은 한 가지는 연구에서 프로덕션에 이르는 명확한 경로의 부재다. 파이토치가 연구 분야에서 강세라 해도, 실제로 프로덕션 용도는 여전히 텐서플로우가 주도하고 있다. 그러나 파이토치 1.3이 나오고 토치스크립트가 확장되면서 JIT 엔진을 사용해 연구 코드를 그래프 표현으로 컴파일하는 파이썬 주석을 사용하기가 쉬워졌으며 그 결과 속도가 향상되고 C++ 런타임으로 쉽게 내보낼 수 있게 됐다. 또한 지금은 파이토치와 셀던 코어(Seldon Core), 큐브플로우(Kubeflow)의 통합이 지원되므로 텐서플로우에 미치진 못해도 거의 필적할 만큼 간편하게 쿠버네티스에 프로덕션 배포가 가능하다.
 

딥 러닝을 쉽게 배울 수 있다는 장점

딥 러닝 교육 과정은 많지만 그 중에서 fast.ai 과정이 가장 좋다. 게다가 무료다! 과정의 첫 해에는 케라스(Keras)에 상당히 집중했지만 fast.ai 팀(제레미 하워드, 레이첼 토마스, 실바인 구거)은 두 번째 해에 파이토치로 전환했고 그 이후 지금까지 이어오고 있다. (참고로 fast.ai는 텐서플로우용 스위프트에도 상당히 긍정적이다.)
 
fast.ai의 최근 교육 과정에서는 텍스트 및 비전 영역에서 분류, 세그먼테이션, 예측과 같은 작업에 대한 최신 결과를 달성하는 방법을 알아보고, GAN에 대한 모든 것을 배우고 전문가도 눈이 번쩍 뜨일 만한 풍부한 트릭과 통찰력을 찾을 수 있다.
 
fast.ai 과정은 파이토치 위에서 부가적인 추상화를 더 제공하는 fasi.ai의 자체 라이브러리를 사용하지만(덕분에 딥 러닝을 배우기가 더욱 쉬움), 기초적인 부분에 대해서도 심층적으로 다루면서 파이토치와 비슷한 라이브러리를 처음부터 새로 만든다. 따라서 파이토치가 내부적으로 어떻게 움직이는지 잘 이해할 수 있게 된다. fast.ai 팀은 이 과정에서 주 파이토치의 몇 가지 버그도 수정한다.
 

우수한 커뮤니티도 장점

마지막으로, 파이토치 커뮤니티는 정말 유익하다. pytorch.org 웹사이트에는 파이토치 릴리스와 충실히 보조를 맞추는 문서와 함께, 파이토치의 주 기능부터 맞춤형 C++ 연산자를 통해 라이브러리를 확장하는 세부적인 방법에 이르기까지 모든 주제에 관한 자습서도 준비돼 있다. 이 자습서는 학습/검증/테스트 스플릿과 학습 루프 등에 대한 표준화 측면에서 다소 아쉬운 면이 있지만 특히 새로운 기능이 도입될 때 매우 유용한 리소스로 활용할 수 있다.
 
공식 문서 외에, discuss.pytorch.org의 디스코스(Discourse) 기반 포럼은 핵심 파이토치 개발자와 손쉽게 대화하고 도움을 받을 수 있는 훌륭한 리소스다. 매주 1,500개 이상의 글이 올라오며 분위기가 우호적이고 활발하다. 이 포럼에서는 주로 fast.ai의 자체 라이브러리지에 대해 토론하지만 forums.fast.ai에 있는 비슷한 포럼 역시 텃세(슬픈 일이지만 많은 딥 러닝 토론장의 문제) 없이 초보자를 적극적으로 도와주는 훌륭한 커뮤니티이며, 다른 주제도 많이 다룬다.
 

파이토치의 현재와 미래

여기까지 파이토치를 사용할 5가지 이유를 살펴봤다. 처음에 언급했듯이 이 중에는 경쟁 프레임워크 대비 파이토치의 전유물이 아닌 요소도 있지만 이러한 모든 이유의 조합은 필자가 딥 러닝 프레임워크로 파이토치를 선택하는 근거가 된다. 파이토치가 현재 부족한 영역도 있다. 예를 들어 모바일, 희소 네트워크, 쉬운 모델 양자화 등이다. 그러나 빠른 개발 속도를 감안하면 올해 말 정도면 이러한 영역에서도 파이토치가 지금보다 훨씬 더 강세를 보이게 될 것이다.
 
마무리하기에 앞서 두 가지 예만 더 살펴보자. 첫째, 지난 12월에 실험적 기능으로 도입된 파이토치 일래스틱이다. 파이토치의 기존 분산 학습 패키지를 확장해서 대규모 모델 학습을 더 강화한다. 이름에서 알 수 있듯이 이를 위해 탄력성 있는 여러 머신에서 실행되며, 전체 작업을 멈추거나 중단하지 않으면서 언제든 학습 작업에서 노드를 넣고 뺄 수 있다.

두 번째는 오픈AI가 주 개발 플랫폼으로 파이토치를 도입한다고 발표한 것이다. 파이토치에는 매우 중대한 성과다. 오픈AI가 파이토치를 채택했다는 것은 GPT-2(질문에 답하기, 기계 번역, 독해, 요약을 위한 최신 언어 모델)를 만든 사람들이 아이디어를 반복 개발하는 데 있어 파이토치가 텐서플로우보다 더 생산적인 환경을 제공한다고 여긴다는 것을 의미하기 때문이다.
 
프리퍼드 네트웍스(Preferred Networks)가 딥 러닝 프레임워크인 체이너를 유지보수 모드로 전환하고 파이토치로 이전한 데 이어 오픈AI가 파이토치를 도입하기로 결정한 것은 파이토치가 지난 2년 사이 얼마나 많이 발전했는지 잘 보여주며, 파이토치가 앞으로도 계속 개선을 거듭하면서 사용자를 흡수할 것임을 예고한다. AI 영역을 주도하는 이들이 파이토치를 선호한다면 다른 사람들에게도 파이토치가 좋다는 의미일 것이다. editor@itworld.co.kr 

[출처] https://www.itworld.co.kr/news/144936

 191 total views

31 12월 2022

[ 一日30分 인생승리의 학습법] 왜 ‘한국어’의 자연어처리(NLP)는 유독 어려울까?

[ 一日30分 인생승리의 학습법] 왜 ‘한국어’의 자연어처리(NLP)는 유독 어려울까?

우리가 일상적으로 사용하는 언어(자연어)는 컴퓨터가 바로 이해할 수 없습니다. 그렇기에 이를 컴퓨터가 이해할 수 있는 방식으로 다시 처리하는 과정이 필요합니다. 이를 ‘자연어 처리’ 기술이라고 하죠. 자연어 처리(Natural Language Processing)는 사람이 이해하는 자연어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 값으로 변환하는 과정입니다. 나아가 컴퓨터가 이해하는 값을 사람이 이해할 수 있도록 다시 바꾸는 과정까지도 포함합니다.

– 자연어 이해(NLU, Natural Language Understanding)
– 자연어 생성(NLG, Natural Language Generation)

자연어처리

자연어 처리는 왜 이렇게 어려울까?

하지만 인간의 언어를 컴퓨터에게 전달하고, 컴퓨터의 언어를 인간이 이해할 수 있게 바꾸는 이 과정은 여간 쉬운 일이 아닙니다. 이는 언어 자체가 갖고 있는 여러 특징 때문인데요. 예시 문장을 보면서 그 이유를 알아봅시다.

1. 모호성(Ambiguity)

1) 표현의 중의성

차를 마시러 공원에 가는 차 안에서 나는 그녀에게 차였다.

위 문장을 영어 번역기에 입력했을 때, 우리가 이해한 것을 정확하게 구현하는 영어 문장을 과연 확인할 수 있을까요? 인간의 언어에는 ‘차’와 같이, 소리와 모양은 동일하지만 맥락에 따라 의미가 달라지는 단어들이 있습니다. 우리는 이 문장을 보고 직관적으로 맥락을 파악해내지만, 컴퓨터는 그렇게 할 수 없죠.

자연어처리

2) 문장 내 정보 부족

나는 철수를 안 때렸다.

위 문장은 여러 가지 의미로 해석될 수 있습니다. 언어는 효율성 극대화를 위해 커뮤니케이션 과정에서 많은 정보가 생략되기도 합니다. 하지만 컴퓨터는 자연어를 인간처럼 이해하는데 한계가 있기 때문에, 정보의 생략이 많을수록 자연어 처리는 굉장히 어려워집니다.

nlp

2. 같은 정보를 다르게 표현하기(Paraphrase)

자연어처리

[문장 1] 여자가 김치를 어떤 남자에게 집어 던지고 있다.
[문장 2] 여자가 어떤 남자에게 김치로 때리고 있다.
[문장 3] 여자가 김치로 싸대기를 날리고 있다.
[문장 4] 여자가 배추 김치 한 포기로 남자를 때리고 있다.

위의 이미지를 여러 문장으로 표현해보았습니다. 모두 다른 문장이지만, 하나의 이미지를 묘사하고 있죠. 이처럼 문장의 표현방식이 다양하고 비슷한 의미의 단어들이 존재하기 때문에 자연어 처리는 까다롭습니다.

언어는 생명체와 같아서 효율성을 극대화하기 위한 방향으로 계속해서 진화합니다. 그 과정에서 최대한 짧은 문장에 많은 정보를 담고, 굳이 언급할 필요 없는 정보는 생략하죠. 단, 생략된 맥락을 기계는 인간만큼 단번에 이해할 수 없다는 것이 자연어 처리가 어려운 이유입니다.

자연어 처리에 딥러닝을 접목하는 이유는?

그렇다면 자연어 처리에 딥러닝 기술을 접목하는 이유는 무엇일까요? 기존의 전통적인 자연어 처리 방식은 언어가 가진 모호성이나 중의성 등의 문제를 해결하기 어려웠습니다.

예를 들어, <빨강>, <분홍>, <파랑>이라는 3개의 단어를 컴퓨터에게 입력한다고 해볼까요? 전통적인 자연어 처리 과정에서는 <빨강>과 <분홍>, <파랑>이 각각 동일하게 다른 의미를 지닌 정보로 취급됩니다. 그러나 사람인 우리는 <빨강>과 <분홍>이 어떤 포함 관계에 속하는 유사성을 지닌 단어임을 직관적으로 이해하죠.

자연어처리

딥러닝을 기반으로 하는 자연어 처리에서는 <빨강>과 <분홍>을 <파랑>과 비교하여 더 가깝고 유사한 관계에 있는 정보라 처리합니다. 다시 말해서, 컴퓨터가 언어에서 연속적인 가치(Continuous Value)를 발견하고 언어를 처리할 수 있게 됩니다. 기존의 자연어 처리 방식이 지녔던 단점을 한층 보완하고, 보다 인간이 이해하는 방식과 유사하게 처리할 수 있습니다.

왜 ‘한국어’ 자연어 처리는 유독 어렵게 느껴질까?

복잡하고 까다로운 자연어 처리, 그런데 ‘한국어’ 를 처리하는 과정은 유독 어렵다고 느껴집니다. 실제로도 쉬운 작업이 절대 아니고요. 이는 각 나라별 언어가 가지고 있는 특징이 다르기 때문인데요. 한국어는 어간에 접사가 붙어 의미와 문법적 기능이 변화하는 ‘교착어’에 속합니다. 교착어만의 특징을 한 번 알아볼까요?

1) 접사 추가에 따른 의미 발생

예를 들어보겠습니다. 한국어로 ‘사과’라는 단어와 접사를 붙여 문장을 만들어 보세요. ‘사과(어간)’ + ‘를(접사)’일 때는 ‘사과’가 목적어가 되지만, ‘사과(어간)’ + ‘가(접사)’일 때는 ‘사과’가 주어가 되어 같은 언어도 문법적 기능이 달라지는 걸 볼 수 있죠. 이는 교착어인 한국어의 대표적인 특징입니다.

2) 유연한 단어 순서

나는 밥을 먹으러 간다.
밥을 먹으러 나는 간다.
나는 간다, 밥을 먹으러.

한국어는 단어의 순서를 바꾸어도 전체 맥락을 이해하는데 전혀 문제가 없습니다. 몇 가지 경우를 제외하면, 어순이 바뀌어도 문법적인 오류가 없는 올바른 문장이라 볼 수 있습니다. 이러한 언어적 특징은 인간에게는 편리하지만, 컴퓨터에게는 매우 어렵습니다. 어순이 제각각이지만 의미는 동일한 이 문장들을 동일한 정보로 처리하는 것이 쉽지 않기 때문입니다. 한국어의 자연어 처리가 유독 더 어려운 이유입니다.

3) 모호한 띄어쓰기 규칙

근대 이전까지 동양의 언어에는 ‘띄어쓰기’ 개념이 존재하지 않았습니다. 서양문화권에서는 중세부터 띄어쓰기가 확립된 것과 비교해보면 늦은 편이죠. 한국어는 맞춤법 상 띄어쓰기 규칙이 정해져 있기는 하나, 띄어쓰기를 지키지 않아도 문장의 맥락을 이해하는데 큰 무리가 없는 언어입니다. 문제는 사람들이 띄어쓰기를 지키지 않고 뭉텅이로 작성한 텍스트를 컴퓨터가 정확하게 인식하는 것이 매우 어렵다는 점이죠.

4) 평서문과 의문문의 차이 없음, 주어 부재

점심 먹었어. (I had lunch.)
점심 먹었어? (Did you have lunch?)

어순의 변화 없이, 주어가 생략되어도 한국어는 이해하는데 큰 문제가 없습니다. 하지만 똑같은 의미의 문장을 영어에서 한국어로 컴퓨터가 번역하는 것과, 한국어에서 영어로 변환하는 데에는 큰 차이가 있습니다. 동일한 문장에 마침표 대신 물음표를 붙이고, 주어에 대한 정보를 생략하더라도 한국어에서는 문장이 완성됩니다. 따라서, 컴퓨터가 숨겨진 맥락이나 의미를 파악하는데 더 까다로울 수밖에 없습니다.

[출처] https://fastcampus.co.kr/story_article_nlp

 103 total views,  2 views today

11 12월 2022

[알아봅시다] 한글 모스 부호

[알아봅시다] 한글 모스 부호

4b1b429219d217e386120576719772f5eb10b7db75f844c485e816896dd591b61dd3a288940d8d3010a3eca88547666e99c317a17b5376cac5ca4a570ca4d56706b5a8b1d826cb9534a4ad860bd63fbe4df29a563693531720559a69f721d6c3.gif
로마자 모스 부호와 아라비아 숫자 모스 부호
2.png
한글 모스 부호[1]

1. 개요2. 형식3. 개발 및 역사4. 쇠퇴5. 숫자표현6아마추어 무선에서

6.1. 교신 예문

6.1.1. 용어 해석6.1.2. 전문 해석

6.2. 한글 교신 예문

6.2.1. 용어 해석6.2.2. 기타 사항

7. 매체에서의 등장

7.1. 영화/드라마7.2. 게임7.3. 만화/애니메이션7.4. 기타
· · – ·  ·  – –  · · · ·  – · –  · · · ·  · · –  – · · –  · · –  – – · · – –    – · –  · · ·  · · · –  –  · – –  · · · ·  · · – ·  – · –  · · –    · – · ·  ·  · – · ·  · – · ·  · · · ·  – · –  –    · · – ·  ·  · – · ·  ·  · · – ·  – · ·  · · – ·    · – – ·  · · –  – – ·  · · –  · – · ·  – · –  – · ·  · · –    · · – ·  ·  – –  · · · ·

나무위키, 여러분이 가꾸어 나가는 지식의 나무[2]
 
– · – ·  – – · –  – · ·   – · – ·  – – · –  – · ·   · · ·  – – –  · · ·   · · ·  – – –  · · ·   – · – ·  – – · –  – · ·
– · – ·  – – · –  – · ·   – · ·  ·   – –  – – ·  – · – –   · – – ·  – – –  · · ·  · ·  –  · ·  – – –  – ·
· · · · –  · – – – –  · – · – · –  · · · · –  – · · · ·  – ·    · · · · ·  – – – – –  · – · – · –  · – – – –  · · · · –  · – –

CQD CQD SOS SOS CQD CQD DE MGY POSITION 41.46N 50.14W
타이타닉의 구조요청 신호
 

1. 개요[편집]

Morse Code

새뮤얼 핀리 브리즈 모스(Samuel Finley Breese Morse, 1791 ~ 1872)가 고안하여 1844년에 완성한 전신 기호로, 짧은 발신 전류와 긴 발신 전류만을 가지고 전신부호를 구성하여 문장을 구성하여 전신기를 통해 전송할 수 있게 하였다. 통신기술이 발달한 지금에도 가장 기초적인 비상통신수단으로서 사용하기도 한다.

지금까지 라틴 문자(유럽 대륙이나 베트남어 등의 diacritic 포함),[3] 한글한자,[4] 주음부호카타카나,[5] 현대 키릴 문자그리스 문자히브리 문자아랍 문자페르시아 문자태국 문자로 이루어진 모스 부호 체계가 있다.

보통 짧은 발신 전류를 점(·), 3단점 정도의 긴 발신 전류를 선(―)으로 구분하여 표기한다. 영어로는 각각 dit과 dah로 읽는다.[6] 한국과 북한에서는 점을 ‘돈(톤[トン])’, 선을 ‘(츠[ツー])’라고 읽는데, 일본에서 쓰던 말을 그대로 가져온 것이다.

짧은 발신신호 하나 보낼 정도의 시간을 1단점이라 해서 시간기호로 사용한다. 문장의 구성은 점 1개나 선 사이에는 1단점 길이로 간격을 가지고,[7] 영어를 모스 부호로 표기할 경우 단어마다 7단점 길이의 간격을 두고 표시하며,[8] 한글을 모스 부호로 표기하려 할 경우 음운와 음운 사이에 5단점 간격을 둔다. 각 글자에 대한 부호 지정은 가장 많이 사용되는 글자(영어 e, 한글 ㅏ)를 가장 짧은 부호(.)로 정하여 타전하기 쉽도록 한다.

SOS 신호는 · · · – – – · · · (돈돈돈 쯔쯔쯔 돈돈돈)이다. 모스 부호로 입력하는 방법은 짧게 세번, 길게 세번, 다시 짧게 세번으로 알면 된다. 영화 엑시트에서는 영화 중후반 내내 “따따따 따 따 따 따따따”로 등장하는데 이게 바로 SOS 모스 부호다. OSO로 보내지더라도 수신자가 의도를 파악한다면 상관없지만, SOS · · · – – – · · ·와 OSO – – – · · · – – – 가 헷갈린다면 SOS를 보내야 하는 급박한 순간에 조금이라도 더 빨리 쳐야 한다는 식으로 유념해 두자. HAM(아마추어 무선 통신)에서 SOS(조난 신호: 중대하고 급박한 위험에 처해 있을 때)와 OSO(비상 통신: 천재지변 등으로 유선 통신을 사용할 수 없을 때)는 뜻이 약간 다르지만 어찌되었든 간에 위급상황이라는 의미는 똑같다.

ad9288213a83ac5af27fb2d41a89343bb7c5d7d6d64b37365a7bc1b0c652cd5f9b1f89cae14f13f5a9b5f661ba2535e8a5b6222a633a99c4e7cfc4084cafc35c5e8fe895be8d1d9c029d9aec07df5bc510039d774aa50b69f94171a2c1cd412e.gif

역사적으로 매우 유명한 모스 부호 사용례로, 영상의 주인공은 전직 미국 상원의원 제레미아 덴튼(1924 ~ 2014) 제독이다. 미합중국 해군 항공대의 A-6J 인트루더 공격기 조종사로 베트남 전쟁에 참전한 그는 중령 계급이던 1965년 북베트남 방공포병에 격추되어 포로가 되었는데, 북베트남이 미군의 잔인함을 선전하기 위해 그를 동원해 찍은 1966년 인터뷰 영상에서 눈으로 T-O-R-T-U-R-E, 고문이라는 단어로 북베트남이 포로를 학대하고 있다는 것을 알렸다. 의심받지 않기 위해 평상시에도 눈을 자주 깜빡거려 버릇인 것처럼 연기하고 있었다고 한다. 그러나, 결국 북베트남 측도 이걸 알아차려서 독방에 갇혀 더더욱 고생해야 했다고 한다. 1973년 석방되어 미군으로 복귀, 해군 소장까지 진급해 1977년 30년 동안 해군에 남았으며, 3년 뒤 1980년 앨라배마 주에서 상원의원으로 당선되어 활동했다.

2. 형식[편집]

모스 부호에는 단점, 장점, 각각의 점을 구분하는 무음의 길이, 각 문자를 구분하는 무음의 길이, 각 문자열을 구분하는 무음의 길이가 있다.

단점의 길이를 1이라고 하면, 장점은 3, 이 점을 구분하는 무음의 길이는 1, 각 문자를 구분하는 무음의 길이는 3이다. 또 각각의 문자열을 구분하는 길이는 7이다.

모스 부호의 속도를 나타내는 방법은 WPM(Word per minute)이다. 모스 부호는 문자별로 길이가 다르기 WPM 속도의 문자열(워드)는 ‘PARIS’라는 다섯 개 문자열로 측정한다.

3. 개발 및 역사[편집]

모스가 모스 부호를 처음으로 만든 것은 맞지만, 독창적 아이디어는 아니었고, 사실은 다른 사람이 만든 것을 가로챈 것이었다. 전신을 실제로 발명한 사람은 물리학자이자 프린스턴 대학의 조지프 헨리(Joseph Henry) 교수로 1831년에 발명했다.[9] 그는 ‘전선을 통한 암호화된 전기 자극으로 의사소통을 한다’라는, 전신의 기초적 개념을 고안했고 장치 실용화에 필요한 필수적 구조를 다 설계했다. 그러나 그는 무슨 이유에서인지 특허를 신청할 생각을 하지 않았고, 그 대신 우리가 아는 모스가 그것을 가로채 자신의 이름으로 특허를 받았다. 모스는 헨리의 논문 대부분을 표절했으며 여의치 않을 때에는 아무 거리낌 없이 헨리를 찾아가 조언을 구했다. 헨리는 수년 동안 그를 격려하고 도왔지만 훗날 모스가 전신으로 엄청난 부자가 되고 명예를 쌓은 이후에는 자신의 멘토에게 진 빚을 전혀 인정하려 하지 않았다.

모스는 안 좋은 인격으로도 유명했었는데, 지나치게 보수적이었고 노예제를 전폭적으로 지지한 데다 당시 사람들에게서도 좋은 소리를 듣지 못했다. 조부가 프린스턴 대학 학장이라 뒷배경도 빵빵하고 이름이 잘 알려진 성공한 화가이자 영국왕립학회 회원이었던 그가 왜 자신의 생업을 관두고 전신에 뛰어들었는지는 미스터리다.[10] 거기에다 파리 방문 당시 사진술을 발명한 루이 다게르(Louis Daguerre)를 찾아가 새로 발명한 사진 촬영술을 보여달라고 설득한 뒤 미국에 돌아와 그 방식대로 사진을 찍고 판매하는 짓을 저지르는가 하면,[11] 한가할 때 연구하려고 루이 브레게(Louis Breguet)가 발명한 장거리 통신에 중요한 자석을 훔치기도 했다. 그렇다. 빌린 것도 아니고 훔쳤다. 이 정도면 뇌물에 깡패까지 동원했던 에디슨을 뛰어넘는 수준이다.

그렇게 모스는 5년동안 꾸준히 악행을 해서 워싱턴에서 볼티모어까지 약 64km 구간에 대한 전신 가설 비용으로 3만 달러의 예산을 얻어냈고, 1844년 5월 24일 전신선이 완공됐다. 모스와 지지자들은 국회의사당의 구 대법원 판사실에 모여 모스가 모스부호를 사용해 처음으로 전신 메시지를 전송하는 것을 지켜보았는데 모스는 특허청장의 딸인 일곱 살 어린이에게 최초의 메시지를 부탁했고 그 어린이는 민수기 23장 23절의 구절 “하느님께서 이렇듯이 큰일을 하셨구나(what hath God wrought)”[12]를 선택했다.

모스는 남북전쟁 때 열렬히 남부를 지지했기에 남북전쟁이 끝나고 정치적으로 매장되었지만 그동안 벌어들인 막대한 돈으로 편히 살다가 천수를 누렸다.

한글 모스 부호를 개발한 사람은 김학우이다. 그는 함경북도 경흥군 출신으로 외국어에 능통했고 1884년부터 1886년까지는 기기국위원과 전환국위원 등을 지냈다. 그러다 1884년에 일본에서 부산나가사키 간 해저 전선을 개통시킨 것을 보고 고종에게 전신 가설을 건의하여 이를 받아들인 고종의 명령으로 전신 기술을 배우러 일본에 갔다. 그는 매일같이 전신 본국을 찾아가 연구하여 전신부호를 개발하였으며 이 당시에 한글 전신부호를 만든 것으로 추정된다. 이때 김학우가 만든 한글 전신부호는 1888년 조선전보총국이 설립되면서 <전보장정>에서 한글 전신부호의 모체로 채택되었고 이후 이 부호에 ‘ㅔ’와 ‘ㅐ’만 더 첨가하여 사용하게 되었다. 출처

4. 쇠퇴[편집]

모스 부호는 한동안 통신언어로서의 굳건한 자리를 지키고 있었으나 만들어진지 약 180년의 역사를 지닌 모스 부호는 점차 현 세대의 첨단 통신 기술에게 자리를 넘겨주게 되었다.[13]

일례로 국제 해사 기구(IMO)는 2000년 원양에서 긴급 상황이 터졌을 때, SOS를 알리는 유일한 수단이었던 모스 부호를 이용한 무선 전신 체제를 폐지했고 대신 인공위성을 적용한 해상 조난 안전 제도를 도입하였다.

발광신호기

하지만 무전기를 사용할 수 없는 상황, 특히 군사작전 중 무선침묵을 유지해야 하는 상황에서의 통신을 위해 해군/해경 함정에는 아직도 빛을 이용하여 모스 부호를 보내는 발광신호기가 필수적으로 장착되어 있다. 발광신호기를 못 쓰더라도 탐조등이나 별도의 전등 혹은 함 자체의 전원 등을 이용해 모스 부호를 보낼 수 있다. 그 외에 깃발을 사용한 기류, 수기 신호도 아직까지 사용되고 있다.

5. 숫자표현[편집]

모스 부호는 경우에 따라서 이진법으로 볼 수도 있고, 삼진법이나 사진법 혹은 오진법까지도 볼 수 있다. 우선 이진법인 경우, dot은 1을, dash는 111을, 시그널 간격을 0, 글자 간격을 000, 단어 간격을 0000000으로 규정할 수 있다. 즉, 단어 son은 101010001110111011100011101이 되는 것이다. 삼진법인 경우에는 dot=1, dash=2, 글자 간격=000, 단어 간격=0000000 으로 한다. 즉 삼진법에서 단어 son은 11100022200021이 된다. 사진법에서는 글자 간격=0, 단어 간격=1, dot=2, dash=3으로 본다. 그리고 마지막으로 오진법에서는 시그널 간격을 0, 글자 간격을 1, 단어 간격을 2, dot를 3, dash를 4로 본다. 오진법에서 단어 son은 303031404041403로 나타낼 수 있다.

6. 아마추어 무선에서[편집]

무선 모스 부호는 기본적으로 변조되지 않은 연속파(CW)를 통해 발신하는 것이기 때문에 아마추어 무선에서는 통상 모스 부호 교신을 CW 교신이라고 한다.(이하 CW) CW는 모스부호가 길기 때문에 단축해서 사용하는 단어가 많으며, 음성이 변조되어야만 출력이 나가는 SSB나, AM과는 달리 모스 부호 키를 누르기만 하면 완전한 출력이 나가기 때문에 해외교신(DX)이나 혼신에 유리한 편이다. 실제로 무선 교신을 청취하고 싶으면 단파 라디오 기종 중 SSB나, SSB/CW 수신을 지원하는 라디오를 구비하거나, HF무전기(단파 무전기)와 안테나를 구비하여야 한다.(라디오에는 안테나가 내장되어 있으나, 무전기는 안테나를 따로 구비해야 함) 국내에서 모스 부호는 통상 7000~7030KHz, 3500~3525KHz 대역에서 많이 교신하기 때문에 쉽게 교신하는 것을 들을 수 있다. 이 대역은 실내에서만 수신하면 수신이 대단히 힘들기 때문에 야외에서 수신하거나, 야외에 안테나를 설치하는 것을 강력히 권한다.

또한 라디오는 상관이 없으나, 무전기의 경우 수신은 위법이 아니나 키를 잡게 되면(즉 허가 없이 전파를 송신할 경우) 대한민국에서는 전파법에 의거, 적합성 평가를 받은 경우 100만원 이하의 벌금, 적합성 평가를 받지 않은 경우 3년 이하 징역 혹은 3000만 원 이하의 벌금형에 처해진다. 북한과 대치하는 상황 때문에 규제가 센 편이다.

여기서는 DS4HGB와 6M0OK가 영문으로 짧은 교신하는 것을 예로 들겠다.

6.1. 교신 예문[편집]

DS4HGB: CQ CQ CQ DE DS4HGB DS4HGB K
6M0OK: DS4HGB DE 6M0OK 6M0OK K

DS4HGB: R R 6M0OK DE DS4HGB BT
GA DR OM TNX FER UR CALL BT
UR RST IS 599 599 BT
ES MY QTH IS GWANGYANG-CITY BT
HW? AR 6M0OK DE DS4HGB KN

6M0OK: DS4HGB DE 6M0OK BT
GA DR OM HI HI UR RST ALSO 599 5NN BT
ES MY QTH IS GUMI-CITY BT
CU AGN AR DS4HGB DE 6M0OK 73 TU TU E E

DS4HGB: R R CU AGN 73 TU E E
6M0OK: E E
DS4HGB: E

DS4HGB : CQ CQ CQ DE DS4HGB DS4HGB K

6.1.1. 용어 해석[편집]

교신 상황에 맞춰 필요한 최소 사항만 서술되어 있다. 이 외의 용어는 구글 등에 검색하는 것을 추천한다.

CQ: ‘본 무선국을 수신 중인 모든 무선국 일괄 호출’. 프랑스어로 집중하라는 뜻의 sécurité에서 앞의 두 음절이 CQ라는 알파벳의 프랑스어 이름과 같아서 축약되었으며 C’est qui (누구 있나요?)와도 발음이 같다.

DE: 프랑스어로 of, 즉 ‘여기는’.

K: ‘전문 마무리, 송신 종료’

R: ‘수신 완료’, Received의 약자.[14]

BT: 줄 바꿈. 이후 연속으로 이어서 송신한다.(-***-)

GA: GOOD AFTERNOON, 변형으로 GM(GOOD MORNING), GE(GOOD EVENING)가 있다.

DR: DEAR.

OM: OLD MAN. OM은 무조건 늙은 사람을 의미하는 게 아니라, 거의 대부분의 상황에서 존칭으로 사용된다. 변형으로 YB(Young Boy), YL(Young Lady), OT(Old Timer) 등이 있다.

TNX: THANKS.

FER: FOR, 모스부호상 빠르게 치기 위해 변형되었다. **-* — *-* → **-* * *-*

UR: YOUR.

CALL: 호출

RST: 양해도(Readability), 신호 강도(Signal Strength), 발진 음질(Tone). 쉽게 말해서 신호 품질 척도를 뜻한다. 군사 무전의 감명도와 유사한 비슷한 개념이다. 아마추어 무선에서는 ‘리포트’라고도 부른다. Tone은 CW에서만 사용된다. 아마추어 무선 참고.
599는 간단히 말해 신호가 강력하고 깨끗하다는 뜻이다.[15]

ES: AND의 축약형.

QTH: 위치. 자세한 내용은 Q 부호참고.

HW?: HOW COPY? 의 축약. 이것이 HW CPI?가 되었다가 더 줄여서 HW?만 치는 경우도 많다.

AR: ‘본문 내용 끝’. BT와 같이 연속으로 송신한다. (*-*-*)

KN: ‘전문 마무리, 송신 종료. 타 무선국 끼어들기 비허용’. N을 붙이면 다른 상대의 끼어들기를 허용하지 않는다는 의미이다. 1:1로 통신할 때 사용하는 종료구.

HI: CW상에서의 웃음 표기. ‘ㅋㅋㅋㅋ’와 유사하다. 전신으로 타전하기 쉽도록 쉬운 부호로 만들어져 있다.(**** **)

5NN: 599의 숫자 축약형. 599를 모스 부호로 치면 ***** ----* ----*인데, 이 9에 해당하는 숫자의 반복되는 곳을 줄여서 영문 N과 같이 만든 것이다. (-*) 아마추어 무선에서는 보편적으로 5NN을 많이 쓴다.

CU AGN: SEE YOU AGAIN의 발음 축약.

73: 종료구. 다이폴 안테나의 임피던스인 73옴에서 유래한 말로, 안테나에서 날아가는 마지막 전파라는 점에서 유래하였다.

TU: THANKYOU의 축약. 이것이 굳어져 종료구로 사용된다.

E: BYE BYE의 축약. 말 그대로 안녕이다. 이것 또한 TU와 마찬가지로 굳어져 종료구로 사용된다.

6.1.2. 전문 해석[편집]

DS4HGB: 수신범위 내 모든 무선국에게 호출 중.. 여기는 DS4HGB 무선국 수신합니다.
6M0OK: DS4HGB 여기는 6M0OK 수신합니다.

DS4HGB: 알겠습니다. 6M0OK 여기는 DS4HGB입니다. 줄 바꿈.
좋은 오후입니다. 오엠님 응답해 주셔서 감사합니다. 줄 바꿈
신호 리포트는 599입니다. 줄 바꿈
그리고 위치는 광양시입니다. 줄 바꿈
그쪽은 어떻습니까? 본문 내용 끝. 6M0OK 여기는 DS4HGB 수신합니다

6M0OK: DS4HGB 여기는 6M0OK. 줄 바꿈.
좋은 오후입니다. 오엠님 ㅎㅎ. 그쪽 신호도 599입니다. 줄 바꿈
제 위치는 구미시입니다. 줄 바꿈
나중에 뵙겠습니다. 본문 내용 끝. DS4HGB 여기는 6M0OK. 안녕히 계세요.

DS4HGB: 네 나중에 뵙겠습니다. 안녕히 계세요.
6M0OK: E E
DS4HGB: E

DS4HGB : 수신범위 내 모든 무선국에게 호출 중.. 여기는 DS4HGB 무선국 수신합니다.

6.2. 한글 교신 예문[편집]

DS4HGB : CQ CQ CQ DE DS4HGB DS4HGB K

6M0OK : DS4HGB DE 6M0OK K

DS4HGB : R R 6M0OK DE DS4HGB KA? BK

6M0OK : R R DS4HGB DE 6M0OK BT
KA 안녕하세요 오엠님 만나 뵙게 되어 대단히 반갑습니다.
본국 현재 신호는 599로 입감 되고 있습니다.
여기 위치는 구미 구미입니다.
귀국은 어떻습니까? KA
AR DS4HGB DE 6M0OK KN

DS4HGB : 6M0OK DE DS4HGB
KA 안녕하세요 오엠님 저도 만나서 대단히 반갑습니다
귀국 신호도 마찬가지로 599 입감 되고 있습니다.
여기 위치는 광양 광양입니다.
감사드리며 다음에 온 에어에서 뵙겠습니다.
KA AR 6M0OK DE DS4HGB 73 TU VA E E

6M0OK : DS4HGB DE 6M0OK
KA 알겠습니다 오엠님 다음에 뵙겠습니다. KA
DS4HGB DE 6M0OK 73 TU E E

DS4HGB : TU E E

DS4HGB : CQ CQ CQ DE DS4HGB DS4HGB K

6.2.1. 용어 해석[편집]

BK: 브레이크. 상대방에게 급히 키를 터닝할 때 사용한다. BK는 프로사인(procedure sign)이 아니기 때문에 ‘B’ 와 ‘K’를 붙여서 송신하지 않고 B 와 K 를 별개로 송신해야 한다.해서는 안된다. 잘못된 정보에 의해 연속으로 붙여서 (-***-*-) 송신한다고 하나, 이는 잘못된 것이다.

KA: 한영 전환. 법으로 정해져 있지는 않으나 거의 대부분의 사람들이 KA를 사용한다.
KA 는 프로사인이므로 연속으로 K 와 A를 붙여 송신한다.(-*-*-)

이하 6.1.1 문단 참조.

6.2.2. 기타 사항[편집]

너무 당연하지만 내용 안에 적힌 국어는 당연히 한글 모스부호에 기반하여 타전한다. 모스 부호에 없는 ㅖ같은 경우에, 천지인 키보드 타입 하듯 ㅕ ㅣ를 순서대로 타전하면 된다.

타전 순서는 예를 들어 ‘안녕하세요’의 경우 ‘ㅇ ㅏ ㄴ ㄴ ㅕ ㅇ ㅎ ㅏ ㅅ ㅔ ㅇ ㅛ’로 타전하면 된다.

수신 측에서 수신하기 쉽게 하기 위해 한 음절마다 조금의 여유를 두고 타전하는 것이 좋다.

7. 매체에서의 등장[편집]

이 문서에 스포일러가 포함되어 있습니다.

이 문서가 설명하는 작품이나 인물 등에 대한 줄거리, 결말, 반전 요소 등을 직·간접적으로 포함하고 있습니다.
가장 많이 등장하는 것은 SOS. 이런 경우는 전신기로 직접 입력하는 것보다, 무전기 등 다른 통신수단이 고장은 났는데, 소음이나 기기를 작동 및 중지시킬 때 발생하는 잡음은 송신이 가능할 경우, 그걸 이용해서 모스 부호를 보내는 형태다. 그리고 이와 관련해서 SOS의 모스 부호는 평소에 알아둘 것이라는 언급도 자주 나온다.

현대 배경의 작품에서는 비상 상황에서 최후의 통신 수단 역할[16]인 경우가 많으나 19세기를 배경으로 하는 작품의 경우 유일한 원거리 실시간 통신수단으로써 굉장한 하이테크 신기술로 등장한다. 그러나 이렇게 등장하는 경우 스토리 상 결정적인 역할을 하는 경우는 드물고 그냥 통신 수단 역할. 현대 배경 작품에서는 어지간히 급박한 상황이 아니면 모스 부호까지 쓸 일이 없지만 이런 작품의 경우 실제로 원거리 통신은 이것뿐이라서 쓰는 것이다. 등장인물이 적으로 잠입하거나 곤란한 상황에 처해 주변의 적들에게 들키기 않고 자신의 정보를 전달할 때 손가락 등으로 모스 부호를 이용하는 경우도 있다.

추리물의 경우, ‘큰 것’과 ‘작은 것’의 조합으로 어떻게든 만들 수 있다는 특징을 통해 피해자가 남긴 단서나 짜여진 복선 등에 모스 부호가 숨겨져 있었다는 식으로 극적인 전개를 위해 사용되는 경우가 많다. 특히나 영상매체의 경우, 복잡한 트릭이나 암호를 일일히 설명하는 것이 힘든 경우 대중들이 존재 자체는 흔히 알고 있는 모스 부호 등의 암호로 대체하는 경우도 있으며 모든 단서가 텍스트나 간단한 삽화로 주어지는 소설 등과는 다르게 영상 내에 단서를 숨기기 쉽다는 장점을 이용한 것이기도 하다.

사실 모스 부호 자체가 관심이 없는 일반인이라면 해독하는 게 불가능한 게 정상이지만, 대중매체에서는 주인공들이 모스 부호를 당연하다는 듯이 알아보는 연출이 나오는 경우가 많아 국민교양 모스 부호라며 농담거리가 되기도 한다.

7.1. 영화/드라마[편집]

  • 아이리스 13회에서 북한공작원들에게 붙잡힌 승희를 살리기 위해서 현준이 사용한다. 겉으로는 NSS 보안코드를 심문하는 척했지만 손으로 모스부호를 보내 승희에게 진짜 의도를 전달했다.
 
  • 자이언트(드라마) 34회에서 조필연의 비자금을 빼돌리려던 이성모가 조필연에 의해 방 안에 감금되었을 때 ‘함정’이라는 신호를 이강모에게 알리기 위해 방 창가에서 볼에 손을 올리고 툭툭 치는 형식으로 모스 부호를 보내 차 안에 있는 유찬성에게 전달했다.
 
  • 새벽의 7인에서 체코에서 영국과 교신하는 영국 특공대원들이 나오고 낙하산 투하씬에서 모스가 나온다. 그런데 자막과 내용이 전혀 다르다고 한다.
 
  • 파이널 디씨전에서는 영화 마지막 부분에서 여객기의 꼬리날개 등으로 모스 부호를 보내서 여객기를 격추하려는 미군 파일럿에게 주인공 일행이 계속 작전을 수행 중이라는 신호를 보내서 여객기의 격추를 막는다.
 
  • 무간도에서 경찰학교 수석 출신 진영인이 삼합회에 잠입, 황국장에게 한침이 계획하는 정보를 보내주기 위해 모스 부호를 사용한다.
 
  • 트랜스포머 1편 후반부 디셉티콘이 메가트론과 큐브가 있는 곳을 공격함에 따라 섹터 7 시몬스 요원과 미국방장관이 디셉티콘 공격에 맞서기 위해 미공군에게 공습 요청을 한다. 하지만 통신 두절로 요청이 되지 않자 긴급 공습 명령을 모스 부호로 변환해서 사용하는 장면이 나온다.
 
  • 인터스텔라에서도 이야기의 핵심적인 메시지를 시공간과 차원을 뛰어넘어 전달하는 수단으로 등장한다. 초반 머피가 떨어진 책장의 빈 곳을 모스 부호로 해독하니 STAY가 나왔고 후반부 블랙홀에 들어간 타스와 쿠퍼가 블랙홀 양자 데이터를 모스 부호로 전환, 쿠퍼가 머피에게 준 시계의 초침을 움직여서 양자 데이터를 전송한다.
 
  • 이소룡의 용쟁호투에서는 후반부에 최종보스 한의 마약 공장에 잠입한 이소룡이 모스 부호를 이용해서 위치를 알리는 장면이 나왔다.
 
 
  • 패닉 룸(영화)에서 모스 부호로 조난신호를 보내는 장면이 나온다.
 
  • 렛미인에서 주인공들이 모스 부호를 통해 소통하는 장면이 나온다.
 
 
  • 소설 및 영화 붉은 10월에서 붉은 10월함의 미국 망명 의사를 타진할 때 함장 외의 다른 승조원들이 알 수 없게 잠망경을 통한 발광신호 모스 부호로 통신하는 모습이 나온다.
 
  • 영화 기생충에서 근세와 기택이 지하실에서 모스 부호를 통해 메세지와 편지를 보내는 장면이 나온다.
 
  • 영화 엑시트에서 의주(윤아)가 용남(조정석)의 가족들에게 구조신호라면서 따따따 따-따-따- 따따따[17]를 외치고 박자에 맞춰 핸드폰 플래시를 점멸시키게 한다.
 
  • 영화 커런트 워에서도 소리를 이용한 모스 부호가 잠깐 나온다. 에디슨의 아들이 주로 이용하는데, 식탁에서 숟가락으로 접시를 두드려 “저 사람 코가 체리 같다”는 메세지를 보내거나 에디슨의 아내가 죽은 후 침대에 누운 에디슨의 신발 밑창을 두드려 “사랑해요”라는 메시지를 보내기도 한다. 에디슨은 이에 아들의 밑창을 두드려 답신을 준다.[18]
 
  • 영화 타이타닉에서도 통신원들이 카르파티아호에게 비상신호를 발신한다. 영화에서도 실제 타이타닉 침몰사고 당시에도 잭 필립스를 비롯한 무선사들은 가라앉는 순간까지 구조신호를 타전하고 있었다.
 
  • 영화 터널에서 주인공이 자동차 경적을 울릴 때 사용되었다.
 
 
  • 넷플릭스의 인기작 기묘한 이야기(미국 드라마)에서는 나오는 빈도는 많지 않으나 매 시즌마다 뒤집힌 세계와 현실 세계 사이에서 의사소통하는 중요한 수단으로 사용된다. 설정 상 뒤집힌 세계에서 움직이면 현실 세계의 조명이 깜빡이기 때문에 소리가 아니라 빛을 이용하는 것이 차이점.
 

7.2. 게임[편집]

  • 타이토의 게임 중화대선과 체이스 HQ의 PC 엔진 이식판에서 게임을 시작한 뒤 포즈 상태에서 10분 40초를 기다리면 모스 부호음이 들리는데, 이 모스 부호음은 여기뿐만 아니라 롬 헤더에서도 일종의 코드로 표시되어 있다. 여기서 언급되는 JN1KTJ는 이식 프로그래머로 추정되는 테라다라는 성씨를 가진 사람 그외에도 확인불명의 프로그래머나 코시나카(카타카나로 コシナカ라고 쓰임)라는 사람의 이름이 언급되기도 한다. # #
 
  • 1943의 패미컴 이식판에서 스타트 버튼을 누르면 나오는 모스 부호음은 “CQ DE CAPCOM DN SK” 무선약어를 풀어쓰면 “Calling any station. This is CAPCOM. Down and out.”[19]이 된다.#
 
 
 
 
  • 디 오더: 1886에서는 공중지원을 위해 비행선에 모스 부호를 보내는 것이 가능하다.
 
 
 
 
  • 크림슨 룸 시리즈의 4번째 작품 화이트 챔버에서 모스 부호를 이용한 퍼즐이 등장한다. 부호를 몰라서 못 푸는 일이 없도록 A부터 Z까지의 부호표를 제공한다. 총 2번을 풀어야 하는데, 첫 번째 키워드는 OPEN이고 두 번째는 HELP다.
 
  • 큐브 이스케이프 시리즈의 Cube Escape: The Cave에서도 모스 부호를 이용한 퍼즐이 있다.
 
 
 
  • Go morse go는 모스 부호에 익숙해지기 위한 게임이다. 한컴게임과 같다고 보면 될 듯.
 
  • 고전 PC 게임 울펜슈타인 3D의 3번째 에피소드 맵 1, 5 등에서 쓰이는 배경 음악을 자세히 들어보면 비프음이 깔려있는데 이게 모스 부호 메시지로 해석한 내용은 다음과 같다.
    “To Big Bad Wolf.” “De Little Red Riding Hood.” “Eliminate Hitler. Imperative. Complete mission within 24 hours. Out.”
    “늑대에게” “빨간 두건으로부터”[20] “히틀러를 24시간 내에 반드시 제거하고 임무를 완수하라. 통신 완료.”
 
 
 
 
  • Wii 스포츠 리조트의 유람비행에서, 비행기를 타고 등대 근처를 지나면 “Morse code takes forever” 와 “It sure does”라는 모스 부호가 출력되는 이스터에그가 있다.
 

7.3. 만화/애니메이션[편집]

  • 하이브에서도 주인공의 아내가 사용한다.
 
  • 강철의 연금술사에서 프라이드가 알폰스 엘릭의 계획으로 둘 다 암벽 속에 갇혀버렸을 때, 할 것 없다는 듯 알폰스의 머리를 막대기로 두드리며 놀고 있었는데, 알고보니 지하에 있는 아버지에게 구조신호를 보내기 위해 모스 부호를 전달한 것이었다. 하인켈이 뒤늦게 눈치채고 그 소리를 막으라고 소리쳤으나 때가 늦었다.
 
 
 
  • 나비 효과에서 테러리스트가 방송에 대고 욕설을 하는데, 검열을 위해 넣은 삐 효과음이 모스 부호가 되어 본진에 정보를 알리게 된다.
 
  • 벼랑 위의 포뇨에서 소스케와 코이치(소스케의 아빠)와 모스부호를 이용하여 코이치가 타고 있는 배와 소스케와 리사(소스케의 엄마)가 있는 집과 교신하는 장면이 나온다. 이 날 코이치는 집으로 돌아가는 날이었으나 사정상 집으로 돌아가지 못하였고 이로 인해 화가 난 리사가 코이치에게 모스부호로 엄청난 원망을 들어야 했다. 코이치는 동료 선원들에게 소스케가 어린 나이에 모스부호를 알고 있다는 것을 자랑하였다.
 
 
 
  • 패트와 매트 2화에서 매트가 벽지를 바르다가 엉성하게 붙인 벽지가 띁어지며 멍석말이를 당하는데, 이때 아래층의 패트에게 밀대로 도움을 청한다. 이때 밀대로 바닥을 치는 소리가 바로 SOS의 모스 부호.
 
  • 스타크래프츠 시즌 5 마지막화인 27화 마지막 부분에서 집정관이 부관에게 그간 독점한 미네랄을 건내주는데 이때 부관에게서 모스 부호가 출력된다. 모스 부호를 해석하면 ‘RED IS NOT DEAD’.
 
  • 약속의 네버랜드에서 엠마 일행의 탈출구가 된 윌리엄 미네르바의 책과 펜의 암호가 부엉이를 둘러싼 모스 부호의 형태를 띄고 있다. 후에 윌리엄 미네르바의 하수인인 ‘지원자’가 엠마 일행에게 모스 부호로 전화를 걸어 앞으로의 방침을 말해주기도 한다.
 
 
  • PORTAL에서 2010년 3월쯤 다음편의 떡밥으로 맵에 있는 라디오를 특정 위치에 가져가면 모스 부호와 SSTV를 송출하도록 해놓았다.
 

7.4. 기타[편집]

 
  • 90년대 초반 가수 김승기가 부른 HAM 이라는 노래의 간주에 모스부호가 삽입되어 있다.
 
 
 
 
  • 러시의 연주곡 ‘YYZ’ 인트로 부분의 기타 스트로크는 토론토 피어슨 국제공항의 IATA 코드 ‘YYZ’를 모스 부호로 형상화한 것이다. 단, 인트로 부분만큼은 박자가 꼬이는 감이 있어서 5/4박자로 처리했다고 한다.
 
 
  • 마션에서 패스파인더로 지구와의 교신에 성공하고 와트니가 공부한다. 이후 패스파인더를 태워먹고 나사에게 상태를 전달하기위해 사용한다.
 
  • 일본 보컬로이드 곡인 M’AIDER조난 걸에서도 중간에 모스 부호가 나온다.
 
 
  • 2009년에 발매된 대한민국 걸그룹 브라운아이드걸스의 정규 3집 리패키지 앨범 Sound-G Sign 타이틀곡 Sign 후렴구에 모스 부호가 나온다.
 
 
  • 2021년도에 나온 공익광고협의회의 광고 <어떤 소리가 들리시나요?>에서 SOS를 뜻하는 모스 부호를 제시하면서 주변에서 벌어지는 아동 학대에 대해 관심을 가져달라는 메시지를 전달한다
[출처] https://namu.wiki/w/%EB%AA%A8%EC%8A%A4%20%EB%B6%80%ED%98%B8

 105 total views