[ 一日30分 인생승리의 학습법] 블록체인 기술을 활용한 분산형 웹 ‘IPFS’가 뜬다!

최근 인기를 끌고 있는 대체불가능토큰(NFT)은 NFT의 정보와 소유자, 거래 내역 등을 블록체인상에 저장해 두고 있습니다. 하지만 블록체인에 등록된 NFT에는 실제 영상이나 이미지 같은 데이터가 존재하지 않는데요. 실제 원본 데이터는 특정 서버에 저장되어 있기 때문입니다.

세상에 존재하는 수많은 데이터는 어떤 공간에 저장되어 있는데요. 이 공간은 특정 기업이 보유한 서버일 수도, 클라우드 형태일 수도 있습니다. 만약 서버가 데이터를 한 곳에 저장하는 중앙 집중 방식이라면 데이터에 대한 검열 문제가 발생하거나, 서버가 공격을 받으면 데이터를 불러올 수 없게 될 수도 있는데요. 최악의 경우 데이터가 모두 날아가거나 서버에 접속조차 할 수 없는 상황이 일어날 수 있습니다.

하지만 한 번 저장해두면 영원히 사라지지 않는 데이터 공간이 있다면 어떨까요? AWS나 구글 클라우드 같은 클라우드가 이러한 역할을 하지만, 특정 기업이 소유하고 있는 서비스라 데이터를 저장하는 만큼 비용을 지불해야 합니다. 최근 이러한 기존의 데이터 저장 구조를 바꾸고 분산형 웹을 구현하기 위한 움직임이 꾸준히 진행되고 있습니다.

IPFS의 탄생

인터넷의 중요한 특징 중 하나는 중앙화 구조입니다. 일반적으로 데이터는 특정 기업이나 주체가 관리하는 서버에 보관되는데요. 이러한 중앙화 구조는 데이터를 빠르게 전달한다는 장점이 있습니다. 가장 많이 사용하는 하이퍼텍스트전송프로토콜(HTTP) 방식은 URL이란 특정 주소를 입력하면 ‘위치 기반‘으로 데이터에 접근합니다. HTTP는 데이터를 관리하기 편하고 용량을 늘리는 등의 작업이 수월한데요.

하지만 보안이나 효율성의 측면에서 단점이 있습니다. 데이터에 대한 검열도 데이터를 수집, 저장한 주체가 임의로 하게 되죠. 또한, HTTP는 백본(Backbone) 네트워크의 의존도가 높고 비효율적이며 공격의 대상이 되기 쉽습니다. 백본 네트워크란 연결돼있는 소형 회선들로부터 데이터를 수집해 빠르게 전송할 수 있는 대규모 전송회선 입니다.

웹 시대가 점차 발전하면서 웹과 서버에서 다뤄야 하는 데이터의 양과 저장 비용도 상당히 증가했습니다. 최근 많이 사용하는 비디오, 오디오 데이터를 비롯해 사용자가 만들어 내는 데이터의 양은 상상을 초월하는데요. 고화질의 비디오와 대규모 오디오 스트리밍의 경우 전송 및 유지 관리가 쉽지 않습니다.

만약 HTTP와 같은 중앙화 구조의 데이터 서버가 공격을 받아 사용할 수 없게 되거나, 서버 내 데이터가 모두 삭제되는 상황이 발생한다면 어떤 일이 벌어질까요? 이러한 문제점 때문에 변화를 추구하는 새로운 웹 시대의 데이터 저장 및 제공 방식이 주목받고 있습니다. 새로운 데이터 저장 방식은 데이터를 안전하게 분산 저장하고 이를 추적하는 것도 가능한데요. 중앙화 방식의 구조적 단점과 검열 문제 등을 극복하고 누구나 언제든지 쉽게 데이터에 접근할 수 있습니다.

앞서 언급한 새로운 데이터 저장 및 제공 방식은 바로 ‘IPFS(InterPlanetary File System, 분산형 파일 시스템)’입니다. IPFS는 데이터를 수많은 노드에 호스팅하고 백업할 수 있는 P2P(Peer to Peer)분산 네트워크인데요. 완전한 분산 시스템이자 네트워크인 IPFS에는 수많은 공간에 데이터가 분산되고 복제, 저장됩니다. 이 덕분에 한 곳의 데이터가 삭제되더라도 언제나 같은 데이터에 접근할 수 있습니다.

IPFS는 2014년 프로토콜 랩스(Protocol Labs)를 창업한 프로그래머 후안 베넷(Juan Benet)이 고안한 아이디어인데요. 그가 개발한 IPFS는 P2P 네트워크에 접속하는 모든 이용자가 완전히 분산된 방식으로 데이터를 저장하고 배포하는 시스템입니다. 스탠퍼드 대학교에서 컴퓨터 공학을 전공한 후안 베넷은 기존의 비트토렌트, 냅스터와 같은 프로토콜을 기반으로 HTTP를 대체할 수 있는 아이디어를 IPFS에 적용했습니다.

IPFS에 저장된 데이터는 작게 분할되어 여러 컴퓨터와 저장 공간 등에 분산되는데요. 이때 사용자가 데이터를 찾을 수 있도록 해시(Hash)가 할당됩니다. 해시란 다양한 길이를 가진 데이터를 고정된 길이를 가진 데이터로 매핑하는 것을 의미합니다. IPFS에서 저장된 데이터를 다시 불러올 때 기존 방식과 차이점이 있는데요. 기존에는 ‘찾을 위치’를 시스템에 전달하는 방식으로 URL 혹은 데이터 서버가 있는 위치인 IP 주소를 통해 데이터를 찾는 식이었죠. 반면 IPFS는 ‘찾고 있는 대상’을 시스템에 전달해야 합니다. 데이터나 콘텐츠와 같이 찾고 있는 대상이 일종의 주소의 역할을 하는 것입니다.

IPFS에서 시스템이 요청을 받으면 노드가 응답을 시작하는 네트워크로 해당 요청을 보냅니다. 그러면 네트워크 전체에서 사용 가능한 데이터를 전달할 수 있는 노드의 응답을 받게 되는데요. 이때 IPFS는 블록체인에서 많이 채택해 잘 알려진 ‘SHA-256’ 해시를 사용해 데이터를 보호하고 데이터에 표식을 붙입니다.

각 데이터에는 CID(Contents ID)가 부여되는데요. 이 CID를 확인하면 동일한 파일인지 구분이 가능합니다. 데이터 요청이 있을 때, 이 CID를 활용해 여러 데이터 공간에서 전송할 수 있는 데이터를 가져오게 됩니다.

IPFS는 데이터 전송 속도를 높이고 네트워크 대역폭을 크게 절약할 수 있습니다. 유휴 데이터 저장 공간을 활용하므로 저장 비용이 감소하는데요. 중앙화 클라우드 저장 공간과 비교하면 암호화 기술, 블록체인과의 결합을 통해 더욱 안전하게 데이터를 보관할 수 있습니다.

IPFS의 구조와 중요성

이러한 구조는 IPFS가 DAG(Directed Acyclic Graph)라는 것을 활용하기 때문에 가능한 것인데요. DAG는 방향성 비순환 그래프라고 하며, 다양한 분산 시스템에서 사용하는 데이터 구조의 한 가지 형태입니다. 이 DAG를 통해 IPFS에서 데이터 간 링크를 활성화하고 이동시킬 수 있습니다. IPFS는 머클 DAG(Merkle DAG)라는 구조를 활용합니다. 머클 DAG 구조에서 각 노드는 보유한 내용을 나타내는 고유한 해시를 갖고 있는데요. 이 해시를 통해 개체나 노드를 식별하는 게 가능하고 이를 통해 데이터가 있는 장소를 나타낼 수도 있습니다.

IPFS에서 DAG는 효율적인 검색이 가능하도록 설계됐습니다. 또한 데이터의 개별적인 변경 사항이 발생하더라도 이를 추적해 변경 내역을 업데이트할 수 있습니다. 이러한 구조는 데이터의 각 버전과 최종 버전을 연결하기 때문에 선형적인 추적이 가능하죠. 해당 방식으로 특정 웹사이트에서 과거 버전뿐만 아니라 업데이트가 일어난 모든 기록을 보존할 수 있습니다.

기본적인 IPFS의 구조는 마치 수많은 컴퓨터의 여러 폴더에 데이터를 잘게 조각내 보관하는 구조처럼 되어 있다고 생각할 수 있는데요. 분산된 데이터에는 부여된 CID는 물론 폴더 자체에도 CID가 있기 때문에 잘게 조각난 여러 데이터를 빠르게 구분하고, 하나로 합쳐 가져오는 것도 가능합니다.

우리가 URL을 사용하는 것과 유사하게 IPFS는 https://ipfs.io/ipfs/ 와 같은 구조를 갖고 있습니다. 차이점은 IPFS는 ipfs.io를 통해 첫 관문 앞에 서게 되고, CID에 해당하는 데이터를 찾아 불러온다는 것입니다. CID 부분은 긴 해시로 돼있으며 특정 데이터를 찾는 역할을 합니다.

검색을 위해서 IPFS는 https://ipfs-search.com을 활용할 수 있는데요. 만약 검색창에 Cat이라는 단어를 넣고 검색하면 문서, 오디오, 이미지, 비디오, 디렉토리 등으로 구분된 결과를 얻을 수 있습니다. 이때 IPFS에 저장된 데이터를 종류에 따라 분류된 결과를 보여주는데요. 만약 긴 숫자와 문자로 구성된 해시를 알고 있다면 검색창에 해시를 넣어도 데이터를 동일하게 불러옵니다.

IPFS가 향후 새로운 웹 시대, 웹 3.0에서 중요한 역할을 하는 이유는 다음과 같습니다. 지금까지 데이터는 제3자의 손에 넘어갔습니다. 페이스북이나 구글 같은 회사는 개인 사용자의 데이터를 수집하고 이를 광고주와 같은 제3자에게 마음대로 판매했죠. 데이터는 공용 데이터가 아니라 개인 정보이기 때문에 이와 같은 행위는 개인 정보 침해에 가깝습니다.

또한 사용자가 생성한 데이터를 거대 플랫폼이나 주체가 마음대로 검열하고 규정을 위반했다고 제재를 가하거나 데이터를 삭제하기도 합니다. 데이터를 소유하고 있다고 데이터를 만든 주체가 아님에도 불구하고 마음대로 검열하는 권한을 갖게 된 것이죠.

IPFS가 활성화될수록 특정 기업에 종속되지 않고 데이터의 저장이나 변경에 대한 주권을 사용자가 찾아올 수 있는데요. 이미 이러한 움직임은 여러 기업과 다양한 프로젝트에서 시작되고 있습니다.

예를 들어 브레이브(Brave)와 오페라(Opera)와 같은 웹 브라우저가 IPFS 링크 기능을 지원하는데요. 이 웹 브라우저에서 IPFS 링크를 입력하면 바로 사이트나 파일로 이동할 수 있습니다. 브레이브는 자체 노드를 통해 IPFS 데이터에 바로 접근할 수 있는 옵션을 제공하기도 합니다.

크롬이나 엣지 같은 웹 브라우저에서는 https://ipfs.io 나 https://cloudflare-ipfs.com과 같은 공용 게이트웨이를 사용하여 IPFS에 접속할 수 있습니다. 또한 크롬과 엣지, 파이어폭스 등에서는 IPFS Companion이라는 확장 프로그램을 추가해 사용하는 것이 가능하죠. 이는 웹 브라우저에서 IPFS 노드와 바로 연결될 수 있는 방법이기도 합니다.

NFT 붐이 일면서 NFT의 원본 데이터를 저장하고 백업하기 위해 IPFS의 분산 네트워크에도 NFT를 보관하기 시작했습니다. 저장 공간이 해킹당하거나 데이터가 삭제되면 NFT의 가치에 심각한 훼손이 발생하는데요. 이를 방지하기 위해 IPFS의 수요가 늘어나고 있습니다.

대표적인 NFT 마켓 플레이스인 오픈씨(OpenSea)와 블록체인 메인넷인 솔라나(Solana)는 데이터 저장에 알위브(Arweave)라는 IPFS를 활용하고 있습니다. 또한 IPFS를 만든 후안 베넷과 그의 회사는 파일코인(FileCoin)이라는 프로젝트를 통해 P2P 저장 공간을 제공하는 대신 암호화폐로 보상받는 시스템을 만들고 있습니다. 파일코인을 사용하면 사용자는 여분의 하드드라이브 공간을 제공해 데이터를 저장해주고, 그 대가로 파일코인을 받습니다. 반대로 저장 공간을 빌리려면 파일코인으로 지불해 저장 공간을 확보할 수도 있습니다.

블록체인 기반 음악 스트리밍 서비스인 오디우스(Audius)도 음악의 자유로운 표현과 배포를 위해 검열하지 않는 IPFS를 핵심 구성 요소로 사용합니다. 사용자가 음악을 공유하고 수익을 창출하면서 빠르게 스트리밍이 가능한 구조를 IPFS를 통해 찾은 것이죠.

IPFS의 탄생

“IPFS의 미래는 무엇입니까?”라는 질문이 있을 때 떠올릴 수 있는 IPFS의 장점은 명확합니다. IPFS에서 저장 공간은 완전히 분산되어 있고 높은 확장성과 효율성을 보여줄 수 있기 때문에 기존 구조의 단점을 보완할 수 있다는 점입니다. 또한 항상 데이터에 접근해 불러올 수 있고, 보안 관련 공격에도 강합니다. IPFS는 소스 코드가 공개돼 있어 무료 소프트웨어 라이선스에 따라 사용할 수 있는데요. 덕분에 누구나 IPFS에 새로운 기능을 적용하는 것이 가능하고, 데이터의 접근과 활용에 혁신적인 방식을 가져올 수 있습니다.

물론 아직 탄생한 지 10년도 되지 않은 IPFS가 장점만 갖고 있지는 않습니다. 이러한 유형의 시스템에 대한 경험이 없는 사용자는 IPFS를 사용하기가 복잡하게 느껴질 수 있습니다. 또한 IPFS를 활용하기 위해서는 노드 다운로드와 운영과 같은 운영상 준비가 필요한데요. URL이 아닌 긴 해시 구조가 익숙하지 않기 때문에, 지난 수십 년간 이어져 온 웹 이용 방식에도 변화가 필요합니다.

IPFS는 웹에 능숙한 모든 사용자에게 기본적인 수준에서 이해가 되어야 할 텐데요. 얼마나 많은 사용자가 노드를 다운로드하고 운영하려고 할지, 친숙하고 표준적인 기존의 웹 URL 대신 투박한 콘텐츠 식별자(CID) 링크를 사용하고 싶어 할지는 의문입니다.

IPFS는 표준 웹 사이트만큼 매끄럽게 사용하기 쉽지는 않지만 웹 3.0이 주목받으면서 이 문제점은 점차 개선될 것으로 보입니다. 일례로 IPFS 데이터를 나타내는 문자열이 너무 길고 복잡하다는 문제를 해결하기 위해 도메인 주소를 쉬운 URL 형태로 제공하는 언스타퍼블 도메인(Unstoppable Domains)이라는 서비스도 생겨났고, 많은 웹 브라우저에서 이를 지원하기 시작했습니다.

IPFS가 추구하는 탈중앙화와 분산화, P2P 연결 등은 정보의 접근성을 높이는 기회를 제공합니다. 또한 사용자 데이터 주권을 되찾고 소유권과 공유의 활성화, 이를 통해 수익 창출이 가능한 기반을 제공할 것으로 예상되는데요. IPFS가 앞으로 더욱 향상된 속도와 효율성, 기술적인 진보를 이루어 관련 서비스나 기술에 새로운 장을 열어줄 수 있을지 더욱 기대됩니다.

글 ㅣ 윤준탁 ㅣ IT 저널리스트

[출처] https://www.lgcns.com/blog/it-trend/31193/

[ 一日30分 인생승리의 학습법] Web3란 무엇인가요?

Web3란 무엇인가요?

Web3는 블록체인을 비롯하여 인터넷에서의 데이터 소유권과 제어를 분산시키는 기술을 포괄하는 용어입니다. 대부분의 인터넷 애플리케이션은 최종 사용자 데이터를 저장하고 사용하는 방법을 결정하는 중앙 집중식 기관에서 제어합니다. Web3(Web 3.0, 분산형 웹 또는 시맨틱 웹이라고도 함) 기술은 중앙 집중식 관리 구조와는 달리 커뮤니티 기반 프로젝트를 가능하게 합니다. 커뮤니티 기반 프로젝트에서는 최종 사용자가 데이터를 제어하고, 가격을 결정하고, 기술 개발에 직접적으로 기여하고, 프로젝트 방향에 대한 더 강한 발언권을 갖습니다. 이러한 기술에는 사용자의 상호 작용 방식을 자동으로 규제하는 메커니즘이 있습니다. 따라서 중앙 집중식 기관이 이러한 상호 작용을 관리할 필요가 없습니다.

Web 3.0이 중요한 이유는 무엇입니까?

인터넷이 막 시작되었을 때는 읽기 전용 웹 환경이 일반적이었습니다. 최종 사용자는 정적 웹 페이지를 호스팅하는 인프라를 구매하고 유지 관리하는 회사에서 게시한 콘텐츠만 읽을 수 있었습니다.

블로그 및 소셜 미디어 플랫폼과 같은 Web 2.0 기술의 출현으로 애플리케이션의 상호 작용이 더욱 강화되었습니다. 콘텐츠를 생성 및 게시하거나 다른 사용자와 서비스를 교환할 수 있습니다. 그러나 모든 상호 작용은 서비스 교환을 통해 상업적으로 이익을 얻는 중앙 서드 파티 기관의 규제를 받습니다. 또한 최종 사용자가 만든 디지털 자산을 소유하고 관리할 수도 있습니다.

예를 들어 중앙 집중식 프리랜서 플랫폼은 프리랜서와 고객을 연결하고 룸 쉐어 플랫폼은 부동산 소유주와 임차인을 연결합니다. 서비스 제공업체와 서비스 사용자 모두 서비스 프로필, 서비스 설명, 사용자 프로필, 블로그, 동영상, 댓글 등의 데이터를 생성합니다. 플랫폼은 이 모든 데이터를 중앙에서 관리합니다.

Web 2.0의 문제점

중앙 플랫폼이 양 당사자 간의 상호 작용을 촉진하고 규제하는 반면, Web 2.0 메커니즘은 다음과 같은 몇 가지 문제를 야기합니다.

• 서비스 제공업체는 평판과 고객 기반을 잃지 않고는 데이터를 다른 플랫폼으로 이전하지 못할 수 있습니다.
• 서비스 사용자는 데이터 사용 및 관리 방법을 제한적으로 제어할 수 있습니다.
• 중앙 집중식 플랫폼은 최종 사용자에게 상당한 영향을 미칠 수 있는 특정 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어 특정 사용자 제작 콘텐츠를 필터링하거나 특정 사이트 기능에 대한 최종 사용자 액세스를 제한할 수 있습니다.

Web 3.0의 이점

Web 3.0은 읽기/쓰기/소유 패러다임으로 나아가는 것을 목표로 합니다. 즉, 데이터 작성자가 자신의 데이터를 소유하고 제어하며 사용 및 관리 방식에 대하여 더 큰 발언권을 갖습니다. Web 3.0 기술은 여러 메커니즘을 제공하므로 최종 사용자는 고객을 넘어 주주 및 참여자가 됩니다. 몇 가지 추가 혜택은 다음과 같습니다.

참여도 향상

사용자는 더 의미 있는 방식으로 서로 그리고 솔루션 공급자와 상호 작용합니다. 데이터 교환 요청 대신 온라인 커뮤니티에 적극적으로 참여하면 인센티브를 받습니다.

개인정보 보호 강화

개인 사용자는 자신의 데이터에 액세스할 수 있는 사람을 결정합니다. 데이터를 보유한 인프라 소유자는 해당 데이터에 액세스할 수 없습니다. 온라인 상호 작용은 공개적으로 표시될 수 있지만 신원은 기밀입니다.

민주화된 커뮤니케이션

Web 3.0은 커뮤니케이션에 대한 지리적, 정치적, 기업적 장벽을 제거하는 것을 목표로 합니다. 대기업의 검열을 제한하고 보안 요구 사항과 투명성 향상의 균형을 맞춥니다.

Web 3.0의 주요 기술은 무엇입니까?

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블록체인 기술은 많은 Web 3.0 애플리케이션의 기반을 형성하여 투명성, 불변성, 신뢰성을 제공합니다. 블록체인은 노드 네트워크를 통해 거래 기록 또는 데이터를 저장하는 분산형 원장입니다.

블록체인 데이터베이스는 데이터를 시간순으로 일관된 블록으로 저장하며, P2P 네트워크에서 합의된 경우에만 삭제하거나 수정할 수 있습니다. 이 시스템에는 무단 트랜잭션 항목을 방지하고 이러한 트랜잭션의 공유 보기에서 일관되게 생성하는 기본 제공 메커니즘이 있습니다. 따라서 이를 사용하여 변경 불가능하거나 변경할 수 없는 원장을 생성하여 모든 유형의 트랜젝션을 추적할 수 있습니다.

Web 3.0의 개발을 주도하는 다른 주요 기술은 다음과 같습니다.

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토큰화

토큰화를 통해 블록체인 기술 애플리케이션을 확장할 수 있습니다. 토큰화는 블록체인에서 실제 또는 디지털 자산을 디지털 토큰으로 표현하는 프로세스입니다.

이러한 토큰은 소유권, 액세스 권한 또는 기타 형태의 가치를 암호로 표현한 것입니다. 예를 들어 부동산, 주식, 상품, 예술, 음악, 심지어 게임 내 아이템과 같은 물리적 자산과 디지털 자산을 표현할 수 있습니다.

각 토큰은 기초 자산의 특정 부분 또는 전체 단위를 나타낼 수 있으므로 분할이 가능하고 쉽게 거래할 수 있습니다. 가상 세계에는 증권 규제가 적용되는 보안 토큰 또는 프랙탈 소유권을 허용하지 않는 고유하고 분할할 수 없는 자산을 나타내는 대체 불가능한 토큰(NFT) 등 다양한 토큰 유형이 있습니다.

WebAssembly

WebAssembly(Wasm)는 스택 기반 가상 머신을 위한 바이너리 명령 형식입니다. 브라우저 내의 샌드박스 환경에서 작동하므로 사용자의 로컬 파일 시스템에 액세스할 수 없습니다.

이를 통해 웹 브라우저 내에서 고성능 코드를 실행할 수 있어 분산형 애플리케이션이 다양한 플랫폼에서 효율적으로 실행될 수 있는 기반을 제공합니다. 개발자는 네이티브 속도에 가까운 속도로 코드를 실행할 수 있어 JavaScript와 같은 기존 웹 기술에 비해 성능이 크게 향상됩니다.

시맨틱 웹 기술

시맨틱 웹 기술을 통해 애플리케이션은 고객 데이터를 더 잘 이해하고 해석할 수 있습니다. 연결된 데이터 원칙을 사용하여 여러 데이터 세트를 상호 연결하거나 웹에 구조화된 데이터를 게시합니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

리소스 설명 프레임워크

리소스 설명 프레임워크(RDF)를 사용하면 명령문을 제목-술어-객체 형태의 3중으로 표현할 수 있습니다. 이러한 3중은 서로 다른 엔터티의 관계를 나타내는 그래프 기반 데이터 구조를 만듭니다. SPARQL은 RDF 데이터를 쿼리하기 위한 쿼리 언어입니다.

웹 온톨로지 언어

웹 온톨로지 언어(OWL)는 온톨로지 또는 지식 및 개념 간의 관계를 공식적으로 표현하기 위한 언어입니다. 이를 사용하여 클래스, 속성 및 인스턴스를 지정하고 추론을 용이하게 할 수 있습니다.

Web 3.0 애플리케이션의 예제로는 어떤 것이 있습니까?

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다양한 블록체인 기술 애플리케이션이 API 및 서비스로 구축 및 공개되고 있습니다. 그런 다음 다양한 사용 사례에 맞는 다른 Web3 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

스마트 계약

스마트 계약은 코드로 작성된 사전 정의된 규칙을 사용하여 자체 구현되는 계약입니다. 특정 조건이 충족되면 계약 조건이 자동으로 시행됩니다. 예를 들어, 계약서에 품목의 소유권이 비용을 지불한 사람에게 이전된다고 명시되어 있는 경우 해당 계약에 요구 가격을 보내면 됩니다. 다음 블록의 트랜젝션을 사용하여 원장이 자동으로 업데이트되어 비용 지불자를 새 소유자로 반영합니다.

분산형 자율 조직(DAO)은 리소스 풀(토큰)에 대한 분산형 의사 결정을 자동화하는 합의된 스마트 계약입니다. 토큰을 보유한 사용자가 리소스가 어떻게 사용되는지에 투표하면 코드가 자동으로 투표 결과를 수행합니다.

스마트 계약을 사용하여 모기지, 채권, 증권(분산형 금융이라고도 함)과 같은 금융 상품에 대한 조건을 프로그래밍할 수 있습니다. 또는 공급망을 통해 상품 추적 및 결제를 용이하게 할 수 있습니다. 스마트 계약을 사용하면 중개자가 필요하지 않으므로 거래를 보다 효율적이고 안전하게 만들 수 있습니다.

탈중앙화된 식별

분산형 ID는 개인에게 디지털 ID에 대한 더 많은 통제권과 소유권을 부여하는 것을 목표로 하는 기술입니다. 기존 온라인 시스템에서 사용자는 종종 중앙 집중식 ID 공급자(예: 소셜 미디어 플랫폼 또는 이메일 서비스)를 통해 ID를 관리하고 다양한 온라인 서비스에 액세스합니다. 

분산형 ID는 ID 정보에 대한 제어를 개별 사용자에게 다시 이전합니다. 분산형 식별자(DID) 문서와 관련된 글로벌 고유 식별자를 사용합니다. 이 문서에는 ID와 관련된 공개 키, 암호화 자료 및 서비스 엔드포인트가 포함되어 있습니다. 이 기술은 선택적 공개를 사용하여 특정 ID 속성을 공유하고 신원 확인 프로세스 중에 개인 식별 정보(PII)에 대한 노출을 최소화합니다.

행성 간 파일 시스템(IPFS)

IPFS는 Web 3.0에서 콘텐츠를 저장하고 액세스할 수 있는 보다 효율적이고 탄력적인 방법을 제공하는 분산형 파일 스토리지 시스템입니다. 모든 파일에 고유한 암호화 해시(콘텐츠 기반 주소)를 제공합니다. 각 IPFS 노드가 클라이언트 및 서버 역할을 하는 P2P 네트워킨을 사용합니다. 노드가 협력하여 웹에서 콘텐츠를 저장, 검색 및 배포하므로 중앙 집중식 서버가 필요하지 않습니다.

예를 들어, 사용자가 IPFS에서 콘텐츠를 요청하면 시스템은 콘텐츠의 고유한 해시를 사용하여 콘텐츠를 저장하는 노드를 찾습니다. 그런 다음 여러 노드에서 동시에 콘텐츠를 검색하여 중복성과 내결함성을 보장합니다.

Web 3.0 구현에는 어떤 문제가 있습니까?

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다른 신기술과 마찬가지로 Web3 구현은 광범위한 채택과 성공을 위해 해결해야 하는 몇 가지 과제에 직면해 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 과제에 대한 설명입니다.

기술적 당면 과제

블록체인 네트워크는 데이터 볼륨이 증가함에 따라 매우 비싸고 계산적으로 까다로워질 수 있기 때문에 확장성은 여전히 주요 관심사로 남아 있습니다. 지속 가능하고 환경 친화적인 기술을 개발하기 위한 노력이 계속되고 있습니다.

서로 다른 블록체인 네트워크와 프로토콜 간의 상호 운용성은 또 다른 과제입니다.

사용자 경험과 채택

복잡한 인터페이스와 가파른 학습 곡선은 주류 채택을 제한합니다. 블록체인 기술의 복잡성을 추상화하는 직관적인 인터페이스를 설계하여 사용자 경험을 개선하는 것이 필수적입니다.

게다가 Web3 애플리케이션은 기존 데이터 보호 및 금융 보안 요구 사항을 준수해야 하므로 규정 준수가 어려운 과제입니다.

거버넌스

분산형 시스템에서의 거버넌스는 어려울 수 있습니다. 커뮤니티 참여가 필요하고 권력을 중앙 집중화하지 않는 효과적인 구조가 필요합니다.

애플리케이션의 목표에 부합하는 효율적인 토크노믹스(tokenomics) 및 토큰 표준을 설계하려면 신중한 고려가 필요합니다. 이러한 한계를 극복하려면 Web3 커뮤니티 내의 협업, 혁신 및 지속적인 개선이 필요합니다.

[출처] https://aws.amazon.com/ko/what-is/web3/

[동아 사이언스] “챗GPT, 여행지 추천해 줘…많을수록 좋아”

일본 연구팀 “선택 과부하, 챗GPT에는 안통해”

소비자는 챗GPT가 제공하는 정보를 신뢰하며 더 많은 선택지를 제공해주길 기대한다 . 연합뉴스 제공

‘여행은 어디로 가는 게 좋을까?’라고 생성형 인공지능(AI) 챗GPT에게 물을 때, 소비자는 챗GPT가 적어도 60~70개 정도는 추천해주길 기대하며, 해당 정보를 신뢰한다는 연구 결과가 나왔다.

김창주 일본 리츠메이칸대 경영대 교수 연구팀은 선택 과부하(choice overload) 현상이 챗GPT 사용자의 의사결정 과정에 어떤 영향을 미치는지 총 5회에 걸쳐 실험한 결과를 지난 7월 13일 온라인 공개했다. 연구 논문은 국제학술지 ‘리테일과 소비자서비스’에 11월 발표될 예정이다.

선택 과부하 현상은 의사결정 상황에서 너무 많은 선택지가 주어질 때, 선택지의 수에 압도되는 현상을 말한다. 기존 선택과부하 이론에 따르면 소비자에게 평균 24~30개 선택지가 주어질 때 선택 과부하 현상이 나타난다.

선택 과부화에 처한 소비자는 좀처럼 결정을 내리지 못하게 되는데, 이는 수많은 선택지 중 잘못된 선택을 할 수도 있다는 두려움 때문인 경우가 많다. 또 최종적으로 내린 결정에 대한 만족도도 떨어질 수 있기 때문에 너무 많은 선택지는 소비 과정에서 대부분 역효과를 일으킨다고 알려져 있다.

김 교수 연구팀은 챗GPT가 소비자에게 여러가지 선택지를 제공할 때도 소비자가 비슷한 선택 과부하 현상을 경험하는지 실험했다. 김 교수는 “지금까지 챗GPT가 소비자 의사 결정에 어떤 영향을 미치는지는 알려진 바가 없다”며 “챗GPT가 제공한 선택지에 대한 소비자 반응을 분석해봤다”고 연구의 취지를 설명했다.

연구팀은 2023년 2월에서 3월 사이 진행한 5개 실험을 통해 소비자 반응을 분석했다. 첫 2개 연구에선 실험 참가자들이 챗 GPT로부터 노래 추천을 받게끔 하고, 추천받은 노래에 대한 만족도, 정확도, 구매 의사를 평가하게 했다. 나머지 3개 연구에선 참가자들이 일본 교토 여행을 한다고 가정, 교토에서 방문해야 할 장소를 추천받았다. 참가자들은 챗 GPT의 추천에 대한 만족도, 정확도, 방문 의사를 평가했다.

그 결과 참가자들은 챗GPT가 적어도 60~70개의 선택지를 제안하는 것을 선호했다. 또 챗GPT가 제안하는 선택지가 많으면 많을수록 만족도가 높았다. 기존 선택 과부하 현상이 그 절반인 24~30개에서 발생하는 것과 비교하면 훨씬 많은 선택지다. 특히 실제 상담원이나 온라인 여행사보다 챗GPT가 더 많은 선택지를 제공해주길 기대하는 것으로 나타났다.

연구팀은 이러한 현상이 나타난 이유에 대해 “챗GPT가 제공하는 정보가 정확하다는 인식 때문”이라고 설명했다. 자신의 선택이 틀릴 수도 있다는 두려움을 낮춰준다는 것이다.

연구를 이끈 김 교수는 “챗GPT는 소비자의 수요나 선호도에 맞춰 상품, 서비스, 장소, 사람 등 다양한 솔루션을 제공해 줄 수 있다”며 “AI의 추천 생성 과정을 잘 이해해 적용할 필요가 있음을 보여준다”고 설명했다.

박건희 기자 wissen@donga.com

[출처] https://n.news.naver.com/article/584/0000024429?ntype=RANKING

[인공지능 기술] 챗GPT, 이제 보고 듣고 말할 수 있어…AI 통한 범죄 우려도 제기

오픈AI 로고. photo 뉴시스/AP통신

생성형 인공지능(AI) 챗GPT가 말하고 보고 들을 수도 있게 됐다. 전문가들은 나날이 발전하는 AI 기술이 사용자에게 어떻게 작용할지 모른다고 경고했다.

오픈AI는 25일(현지시간) 챗GPT의 새로운 음성 및 이미지 기능을 출시한다고 밝혔다.

새로운 기능인 ‘듣고 말하는 기능’을 통해 챗GPT는 이용자와 음성을 통해 질문과 답변을 주고받을 수 있게 된다. 현재까지는 프롬프트를 통해 대화해왔다.음성으로 질문을 하면 챗GPT가 이를 텍스트로 변환해 대규모 언어 모델(LLM)에 전달하고, 답변을 받아 다시 음성으로 변환해 말하는 구조다.

또 5가지 형태로 제공되는 챗GPT 음성 중 하나를 선택할 수 있다. 오픈AI는 또 세계 최대 음원 스트리밍 서비스인 스포티파이와 협력해 목소리를 유지하면서 다른 언어로 번역이 가능하게 하는 방안도 검토하고 있다고 설명했다.

해당 기능은 애플 iOS 및 구글 안드로이드로 제공된다. 해당 기능은 앞으로 2주 안에 챗GPT 유료 구독자에게 먼저 제공하고 이후 모든 사람도 이용할 수 있도록 배포할 예정이다.

아울러 챗GPT는 이미지를 보고 ‘답하는’ 기능도 탑재된다. 이용자가 사진을 찍거나 이미지를 올린 후 관련 질문을 하면 챗GPT가 답을 해주는 형태다. 이 기능은 향후 몇 주내 유료 구독자와 기업 이용자들에게 제공된다.

오픈AI는 “우리 목표는 안전하고 유익한 AGI(범용인공지능)를 구축하는 것”이라며 “새로운 도구를 점진적으로 제공하는 것이 기능을 개선하고 위험을 완화함으로써 모든 사람이 미래에 더 강력한 시스템을 사용할 수 있도록 준비할 수 있다고 믿는다”고 설명했다.

다만 일부 전문가는 AI의 발전이 사회에 어떤 작용을 초래할지 모른다고 우려한다. 전문가들은 챗GPT가 이번에 공개한 음성 합성 기술 등이 딥페이크 등 사이버 범죄에 악용될 수 있다고 우려하고 있다. 워싱턴포스트(WP)에 따르면 전문가들은 사용자들과 새로운 AI 기술과의 상호 작용은 갈수록 발전하겠지만 사회에 어떤 영향을 미칠지는 아직 알 수 없다고 지적했다.

특히 AI 연구자들은 챗GPT의 답변이 인간과 유사해 보인다는 점에서 사용자들이 챗봇을 의인화할 가능성이 높다는 점도 경고했다.

일부 확인이 안된 정보도 사용자가 쉽게 받아들이게 되면서 AI 기능에 대한 잘못된 신뢰를 심어줄 수 있다는 주장이다. 현재 대부분의 AI기능들이 방대한 정보를 모아 구성하고 이를 실제인 것처럼 전달하는 과정을 전문가들은 위험한 ‘환각’이라고 부른다는 것이다.

이와 관련 오픈AI 정책 연구원 산디니 아가왈은 WP와의 인터뷰에서 “지속적인 실험과 안전 가드레일을 설정해 정신 건강 등 민감한 주제와 관련된 질문을 하면 전문가와 상담하도록 제안하는 등 주제에 적절하게 응답하는지 확인했다”고 밝혔다.

※주간조선 온라인 기사입니다.

이한나 기자 im21na@chosun.com

[출처] https://n.news.naver.com/mnews/article/053/0000038711?sid=105

[알아봅시다] [씨즈더퓨쳐] 뇌세포와 컴퓨터가 결합하면 AI 뛰어넘을까

씨즈더퓨쳐 영상 캡쳐

“저희가 한 일은 뇌세포가 ‘퐁(Pong)’이라는 게임 세계에서 동작하도록 시뮬레이션한 것입니다. 성공 여부를 보여주기에는 퐁 게임이 명쾌하고 좋았죠.”

화상 인터뷰로 만난 호주 생명공학 기업 ‘코티컬 랩스’의 최고과학책임자(CSO) 브렛 케이건 연구원은 뇌세포에게 퐁 게임을 가르친 이유를 이렇게 설명했다.

퐁은 1972년 처음 발매된 고전 아케이드 게임이다. 화면 이리저리 튀어 다니는 공을 판으로 쳐서 반대편으로 날려 보내면 된다. 판으로 공을 되받아치지 못하면 게임 오버다. 하지만 가장 궁금한 건 왜 하필 ‘뇌세포’에게 퐁 게임을 가르쳤는지다. 이에 대해 케이건 연구원은 “뇌세포가 잘 할 수 있는 일이 있기 때문”이라고 답했다.

● 접시뇌는 어떻게 퐁 게임을 배웠나

케이건 연구원팀은 작년 말 발표한 논문에서, 배양 접시에서 키운 뇌세포인 ‘접시뇌(DishBrain)’를 컴퓨터에 연결해 퐁을 플레이하도록 학습시켰다. 접시뇌는 5분 만에 퐁을 하는 방법을 익혔다. 비교를 위해 인공지능(AI)에게 퐁을 학습시켰을 때는 90분이 걸렸다. 접시뇌가 18배 빨리 학습한 것이다.

접시뇌는 인간이 퐁 게임을 하는 것과 비슷한 과정으로 퐁 게임을 한다. 인간은 게임 화면(자극)을 눈으로 보면(입력), 뇌에서 판을 어디로 움직일지 결정한다(처리). 그리고 손으로 방향키를 조작해(출력) 판을 움직인다(반응). 자극-입력-처리-출력-반응, 이게 게임을 하는 동안 일어나는 정보의 흐름이다.

접시뇌가 퐁 게임을 배운 과정을 설명하는 씨즈 영상 갈무리

케이건 연구원팀은 이 정보의 흐름을 접시뇌에서 재현했다. 접시뇌는 배양 접시에 전기 신호를 주고받을 수 있는 미세전극판을 깔고 그 위에 뇌 세포를 키운 장치다. 전극판 위로 80~100만 개의 뇌세포를 배양했다. 뇌세포는 생쥐 배아에서 추출한 것과 사람의 줄기세포를 분화시켜 얻은 뇌세포를 사용했다.

뇌세포들은 아무렇게나 연결돼 서로 무작위 전기 신호를 주고받는다. 연구팀은 이런 뇌세포들을 임의로 ‘입력 영역’과 ‘출력 영역’으로 나눠 컴퓨터와 연결했다. 그리고 퐁 게임의 판과 공 사이 거리를 전기 신호(자극)로 변환해 입력 영역의 뇌세포에 가했다(입력).

자극을 받은 뇌세포들은 연결된 주변 세포로 전기 신호를 흘려보냈다. 연구팀은 출력 영역의 뇌세포에 흘러 들어온 신호를 다시 퐁 게임에서 판을 움직이는 신호로 변환했다(출력). 그리고 이 신호를 이용해 게임을 플레이했다(반응).

하지만 뇌세포는 알아서 게임을 배우지 않는다. 게임을 전기 신호로 변환해 입력했다고 해도, 입력 영역과 출력 영역 사이를 무작위로 연결한 뇌세포는 무작위 출력 신호를 낸다. 뇌세포들끼리 어떻게 연결돼 있는지에 따라서 어떤 뇌세포 연결은 날아온 공을 잘 되받아쳐 게임을 이기도록 하고 다른 연결은 판을 움직이지 못해 게임을 지도록 한다.

케이건 연구원팀은 게임에서 이기는 신호를 출력한 뇌세포의 연결이 강화되도록 보상을 줬다. 반대로 지는 신호를 출력한 뇌세포의 연결은 약화되도록 했다. 뇌세포는 일정한 자극을 좋아하고 예측할 수 없는 무작위적인 전기 자극을 싫어하는데 이를 ‘자유 에너지 원리’라 부른다.

연구팀은 뇌세포에게 이길 때마다 일정한 자극을, 질 때마다 무작위한 자극을 가해 게임을 잘하는 뇌세포의 연결만 강해지도록 만들었다. 접시뇌에 게임을 학습시키는 되먹임(feedback) 회로를 만든 셈이다.

사람의 뇌와 컴퓨터를 비교하는 논문을 소개하는 씨즈 영상 갈무리

● 뇌세포+컴퓨터, 간단한 수학 방적식도 풀어

뇌세포를 사용한 바이오컴퓨터를 제작하려는 계획은 또 있다. 미국 인디애나대 블루밍턴 캠퍼스 펭 구오 교수팀은 뇌 오가노이드를 사용해 AI 기기 ‘브레이노웨어(Brainoware)’를 만들어 간단한 수학 방정식을 풀었다고 밝혔다.

이 논문은 3월 1일 동료평가를 거치지 않은 상태로 논문 사전 공개 사이트인 ‘바이오 아카이브’에 올라왔다. 오가노이드는 줄기세포를 배양해 만든 미니 장기로 폐나 간 등을 모방한다. 뇌 오가노이드는 줄기세포를 뇌세포로 분화시켜 만든 3차원 형태의 ‘미니 뇌’다.

케이건 연구원팀의 접시뇌는 평면에서 자란 뇌세포로, 뇌 오가노이드라고 부르기엔 무리가 있다. 만약 인간 뇌와 비슷한 3차원 뇌 오가노이드를 바이오컴퓨터에 사용한다면 계산 성능 향상은 물론, 기존에서는 상상도 못한 잠재력을 발휘할 수도 있을지 모른다.

2월 28일 토머스 하퉁 미국 존스홉킨스 블룸버그 공중보건대 교수가 이끄는 국제 공동 연구팀은 뇌 오가노이드로 만들 차세대 바이오컴퓨터를 ‘오가노이드지능(OI·Organoid Intelligence)’이라 부르자는 논문을 국제학술지 ‘프런티어즈 인 사이언스’에 발표했다. AI(인공지능)와 비교하는 의미에서 오가노이드지능(OI)이라는 표현을 도입한 것이다.

OI의 장점은 무엇일까. 하퉁 연구팀의 논문에 따르면 OI는 기존 슈퍼컴퓨터와 비슷한 연산 속도를 가지면서도 부피와 전력 소모가 매우 적다. 뇌세포의 연결이 기존 컴퓨터보다 훨씬 방대하기 때문에 학습에 필요한 데이터도 훨씬 적고 부피 대비 저장 용량도 크다.

케이건 연구원은 “이미지 학습과 같은 분야에서 (OI가 기존 컴퓨터보다) 훨씬 빠르고 효율적으로 작동할 수 있다”고 설명했다. 이미 학습에 필요한 데이터의 양 측면에서는 바이오컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 데이터를 훨씬 적게 필요로 한다.

물론 뇌세포 바이오컴퓨팅의 생물학적 원리를 밝히고 윤리적 문제를 해결하는 등 넘어야 할 산은 많다. 그러나 발전 속도도 빠르다는 것이 연구자들의 평이다. 케이건 연구원은 OI로 “5년 내로 신약의 성능을 예측하는 데 사용할 수 있을 것”이라 내다보며, “바이오컴퓨터 분야의 인텔이 되는 것이 목표”라고 포부를 밝혔다.

 

더 자세한 내용은 씨즈 영상에서 확인할 수 있다.

●씨즈 영상보기 : https://youtu.be/n_WL-vLrlfs

신수빈 기자,이창욱 기자,임서연 PD sbshin@donga.com,changwooklee@donga.com,olmtot@donga.com

[출처] https://n.news.naver.com/article/584/0000024391?ntype=RANKING

[인공지능 기술] 작지만 오히려 좋아! 소형 언어 모델(sLLM)

01. 요즘 대세 생성형 인공지능(AI),

그리고 언어 모델

챗GPT로 대표되는 생성형 AI가 화두로 떠오른 가운데 언어 모델(Language Model)에 대한 관심도 덩달아 높아지고 있다. 언어 모델이란 대용량의 텍스트에서 언어 이해 능력과 지식을 학습하도록 훈련된 AI 모델을 일컫는다. 방대한 텍스트가 포함된 데이터로부터 정보를 추출하고 분류하는 것에서 더 나아가 직접 텍스트까지 생성해 낸다. 한 마디로 딥러닝을 통해 수많은 데이터를 미리 학습해 추론하고, 이를 문장으로 표현하며 대화를 이어나갈 수 있는 모델로서, 사실상 생성형 AI의 핵심 기술이라고 해도 과언이 아니다. 오늘날 챗GPT가 촉발한 언어 모델 경쟁은 국내로도 이어지고 있다. 국내 기업 역시 한국어 기반의 언어 모델 개발 계획을 잇따라 내놓으며 대세에 합류하는 추세다.

[그림 1] 국내 기업의 언어 모델 개발 추진 현황 (출처: KISTEP 과학기술정책센터)

세상에서 제일 유명한 생성형 AI의 대표주자, 챗GPT는 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 한다. 언어 모델의 크기는 통상 매개변수(파라미터) 개수에 따라 결정이 되는데 보통 1,000억 개 이상일 때 대형 언어 모델이라 분류된다. 챗GPT에 적용된 ‘GPT-3’의 매개변수는 1,750억 개이며, 구글이 개발한 ‘팜(PaLM)’의 경우 5,400억 개에 달하는 것으로 알려져 있다.

매개변수는 사람의 뇌에서 정보를 학습하고 기억하는 시냅스와 유사한 역할을 한다. 이에 이론상으로는, 매개변수의 수가 많으면 많을수록 성능이 높아지고 또 더욱 복잡하고 정교한 기능을 수행할 수 있다고 여겨진다. 내로라하는 빅테크들이 매개변수의 수를 언급하며 각자의 언어 모델에 대한 성능을 강조하는 이유도 여기에 있다.

그렇지만 과연 언어 모델에 있어 매개변수는 언제나 다다익선(多多益善)인 것일까? 해당 언어 모델이 어떤 목적으로 활용되는지에 따라 다르겠지만 그렇기 때문에 더더욱 언어 모델의 크기가 모든 경우의 유일한 해답이 되어주지는 않을 것이다. 때론 비즈니스 목표에 맞게 사전 최적화된 경량 모델을 이용하는 것이, 더욱 유리할 수도 있다는 말이다.

02. 떠오르는 샛별, 소형 언어 모델(sLLM)

이러한 배경에서 대형 언어 모델 열풍 속 소형 언어 모델(sLLM)이 등장했다. 소형 언어 모델이란 그 이름에서부터 알 수 있듯이, 대형 모델에 비해 매개변수의 수가 수십억 내지 수백억대로 비교적 크기가 작은 언어 모델을 말한다.

소형 언어 모델이 주목 받기 시작한 건 올해 초 메타의 ‘라마(LLaMA)’가 공개되고서부터다. 메타는 라마를 매개변수 개수에 따라 총 4가지 버전으로 내놓았는데, 그중 가장 작은 모델은 매개변수가 70억 개에 불과했고 가장 큰 모델 역시 650억 개로, 경쟁사들 대비 확연한 차이를 보였다. 그럼에도 메타는 이제까지와는 다른 의미로, 매개변수의 수를 강점으로 내세웠는데 개수가 적은 대신 용량을 다른 모델 대비 1/10 수준으로 낮출 수 있었기 때문이다. 이에 따라 훨씬 적은 컴퓨팅 파워가 요구돼 모바일이나 노트북으로도 활용할 수 있도록 실용성을 극대화했다고 강조했다. 게다가 메타는 이러한 장점을 더욱 돋보이게 하고자 라마를 오픈소스 형태로 공개하기도 했다.

[그림 2] 개방성과 효율성을 강조한 메타의 LLaMA (출처: Meta AI 블로그) 

그에 반해 소형 언어 모델은 훈련에 요구되는 데이터나 시간, 비용이 상대적으로 적다는 큰 장점이 있다. 스탠퍼드대학교는 메타의 라마 중 매개변수가 가장 작은 버전(7B)을 기반으로 한 소형 언어 모델 ‘알파카 7B’를 선보였다. 알파카는 5만 2000개의 데이터를 토대로 AI 반도체를 탑재한 컴퓨터 8대를 통해 단 3시간 만에 훈련을 끝냈고, 개발에 소요된 비용은 오픈AI의 API 사용 비용 약 500달러와 라마 7B 사용 비용 100달러 안팎으로 총 600달러(약 77만 원)에 불과했다. 그럼에도 연구진에 따르면 알파카가 GPT-3.5와 질적으로 비슷한 성능을 보였다고 한다. 메일 작성, 생산성 도구 등 다양한 분야에서 GPT와 비교해 보았을 때 알파카는 90개 항목에서, GPT는 89개 항목에서 성능이 상대보다 앞섰다고 연구팀은 밝혔다.

이를 이어 데이터 플랫폼 기업 데이터브릭스(Databricks)는 서버 1대에서 3시간 훈련해 개발한 매개변수 60억 개의 소형 언어 모델 ‘돌리(Dolly)’를 선보였고, AI 반도체 스타트업 세레브라스(Cerebras)는 매개변수 1억 개부터 130억 개 사이의 소형 언어 모델 7종을 개발해 오픈소스로 공개했다. 대형 언어 모델을 누구나 사용하기에는, 또 모든 서비스에 적용하기에는 너무 비싸고 무겁다. 이에 경량화하여 운영 비용을 줄이고 다양한 기기나 서비스에 적용하고자 하는 접근법이 하나의 트렌드로 떠오르는 추세다.

이러한 흐름에 발맞춰 구글 또한 최근 연례 개발자 컨퍼런스 ‘구글 I/O’를 통해 ‘팜2(PaLM2)’를 게코(Gecko), 오터(Otter), 비슨(Bison), 유니콘(Unicorn)의 4가지 크기로 세분화하여 출시한다고 밝힌 바 있다. 다양한 사용 사례에 맞게 모델의 크기를 선택하고 쉽게 배포할 수 있도록 한 것이다. 그중에서도 가장 규모가 작은 게코는 모바일은 물론 오프라인에서도 작동 가능한 것으로 알려졌다.

챗GPT가 가능한 최대한의 데이터를 끌어와 학습한, 수많은 정보를 보유하고 있는 백과사전이지만 누군가에게는 그보다 어느 한 분야에 특화된 전문 서적이 유용할 수 있다. 데이터브릭스의 CEO 알리 고드시(Ali Ghodsi)는 ‘챗GPT가 세상 모든 정보를 학습했지만, 기업은 세상의 모든 정보를 필요로 하지는 않는다. 챗GPT는 회사가 보유한 데이터를 학습한 적도 없다’라고 지적한 바 있다.

특정 산업이나 영역에 맞게 설계되고 최적화된 버티컬 AI(Vertical AI)로서 활용하기에는 소형 언어 모델이 더욱 적합하다. 비록 일상적인 대화 역량은 떨어질지라도, 학습 데이터의 깊이와 질에 따라 특정 분야에서는 대형 모델을 뛰어넘는 답변을 보여줄 잠재력이 충분하기 때문이다. 또한 다른 애플리케이션과 통합하여 사용하기에도 가볍고 유연한 모델이 더욱 효과적이다. 소형 언어 모델이 주목받게 된 가장 큰 이유이기도 하다. 미세 조정을 통해 매개변수를 줄이고 비용을 절감하며 정확도를 높이는 맞춤형 언어 모델로서 높은 활용도를 보일 것이라 기대받는다.

미국의 AI 스타트업 갓잇AI(Got It AI)는 챗봇 애플리케이션에 적용할 수 있는 기업용 소형 언어 모델 ‘엘마(ELMAR)’를 공개했다. 엘마는 작은 규모의 사내 구축형(온프레미스) 언어 모델이다. 데이터 외부 유출에 민감한 기업들을 타겟으로, 사내에 구축해 가볍게 실행할 수 있으면서도 미세 조정을 통해 성능을 높였다.

갓잇AI의 CEO 피터 레란(Peter Relan)은 모든 기업이 크고 강력한 모델을 필요로 하는 것은 아니며 오히려 데이터가 외부로 반출되는 것을 원하지 않는 기업이 많다고 언급하며, 소형 언어 모델의 또 다른 강점을 이야기했다. 폐쇄적이고 활용이 어려운 대형 모델에 비해 이러한 소형 모델은 기업의 입장에서 보다 경제적이고 신속하게 만들 수 있는 데다 보유한 데이터를 활용해 맞춤형으로 구축할 수 있기 때문이다. 이에 향후에는 정보 유출을 우려하는 기업이나 국가 정부가 저마다의 독자적인 언어 모델을 구축해 자체적으로 운영하는 모습을 볼 수 있지 않을까 조심스레 전망해 본다.

[출처] https://www.igloo.co.kr/security-information/%EC%9E%91%EC%A7%80%EB%A7%8C-%EC%98%A4%ED%9E%88%EB%A0%A4-%EC%A2%8B%EC%95%84-%EC%86%8C%ED%98%95-%EC%96%B8%EC%96%B4-%EB%AA%A8%EB%8D%B8sllm/

[TV/언론] 인플루언서의 놀이터로 전락… 소셜미디어가 서서히 죽어간다

직장인 김민지(34)씨는 12년 전 대학생 시절 페이스북에 가입했다. 사진을 찍어 일상을 친구에게 보여주고, 메신저로 대화했다. 직장인이 된 이후에도 그랬다. 그런데 3년 전부터 페이스북을 방치하기 시작했다. 김씨는 “대학 때만 해도 화장 안 한 얼굴을 올려도 어색하지 않았는데, 언제부턴가 고급 레스토랑에 명품 옷을 입은 사진을 올려야 체면치레는 하겠다는 생각이 들면서 자연스레 멀어졌다”고 말했다.

페이스북이나 X(옛 트위터) 같은 소셜미디어 이용이 조금씩 시들해지고 있다. 스마트폰 등장과 IT 기술 발달로 가입자 수가 해마다 급증했지만, 2020년대 들어 변하고 있다. 가파르던 이용자 수 증가 폭이 꺾이고 있다. 미국 데이터 분석 업체 디맨드세이지에 따르면 세계 소셜미디어 이용자 수는 2010년대 후반에는 매년 4억~5억명씩 증가했는데, 2020년대 들어서는 증가 폭이 3억명대로 줄었고, 내년부터는 2억명대로 더 줄어들 것으로 예측된다. 경제 매체 비즈니스인사이더는 “소셜미디어는 서서히 죽어가고 있다”고 했다.

일러스트=김영석

◇손흥민·블랙핑크가 지배한다

소셜미디어 인기가 시들한 원인으로는 유명인과 연관된 콘텐츠가 지나치게 많이 노출된다는 불만이 점증한다는 점을 먼저 꼽을 수 있다. 한국을 예로 들면 축구선수 손흥민이나 걸그룹 블랙핑크 같은 유명인이나 인플루언서가 눈에 많이 띄고, 주변인들이 올리는 평범한 일상은 뒤로 밀리고 있는 것이다. 소셜미디어 업체들이 알고리즘이 추천한 콘텐츠를 주로 노출하기 때문이다.

인스타그램의 경우 2010년 출시 이후 6년 동안은 언제 올렸느냐에 따라 시간 순으로 콘텐츠를 노출했다. 그런데 2016년부터 알고리즘이 추천하는 순서에 따라 콘텐츠를 노출하고 있다. 이런 변화에 대해 애덤 모세리 인스타그램 최고경영자(CEO)는 “시간에 따라 배치하다 보면 너무 많은 콘텐츠가 올라오다 보니 가입자들은 콘텐츠의 70% 정도를 확인하지 못하는 문제가 생긴다”며 “이런 문제를 막기 위해 (알고리즘을 통해) 이용자 관심사를 바탕으로 게시물 순위를 정한다”고 설명한다. 페이스북이나 틱톡 등 다른 소셜미디어도 마찬가지다.

페이스북의 새 회사명 메타의 로고. /로이터 뉴스1

이런 알고리즘이 주도하는 콘텐츠 배치에 대한 반발 강도는 점점 높아지고 있다. 미국 사진작가 타티 브루닝(22)은 지난해 ‘인스타그램을 다시 인스타그램답게 만들기’라는 캠페인을 시작했다. 인스타그램에 접속하면 ‘뽀샵(사진 보정)’ 처리된 사진이나 전문가가 제작한 동영상만 볼 수 있다고 느꼈기 때문이다. 타티는 “콘텐츠에 대한 큐레이션(편집으로 가치를 부여하는 일)이 너무 심하다 보니 정보를 파악할 수 없게 됐다”고 했다.

불만의 강도가 높아지면서 최근 소셜미디어 이용자 증가폭은 눈에 띄게 줄어들고 있다. 인스타그램의 경우 세계 이용자 수가 2021년에는 3분기와 4분기 사이 1억3500만명이 늘었는데, 작년에는 3·4분기 사이에 1500만명 증가하는 데 그쳤다. 페이스북도 2010년대 중반 매년 2억명 넘게 증가하던 가입자 수가 올해는 7000만명 증가하는 데 머물렀다.

요즘에는 소셜미디어를 사용하더라도 친구나 지인에게만 사진을 보여주거나, 아예 메신저로만 활용하는 소극적 이용자로 변하는 경우가 많다. 모세리 인스타그램 CEO도 “이용자들이 (사진 공유보다) 다이렉트 메시지(DM), 비공개 커뮤니티, 그룹 채팅으로 옮겨가고 있다”고 했다.

◇도배된 광고, 정치적 오염도 걸림돌

넘쳐나는 광고도 소셜 미디어에 염증을 느끼게 하는 원인으로 꼽힌다. 소셜미디어 영향력이 커지다 보니 기업들은 광고에 돈을 퍼부었다. 페이스북의 광고 매출은 2017년 399억달러였는데, 매년 150억달러 넘게 증가해 2021년에는 1156억달러에 달했다. X의 광고도 2020년 32억달러에서 2021년 45억달러로 40% 증가했다. 온라인 조사 업체 서베이몽키가 미국인 1200명을 대상으로 실시한 조사에서 응답자의 74%는 “소셜미디어에 광고가 지나치게 많다”고 했다.

정치에 대한 싫증이 소셜미디어를 멀리하는 이유라는 분석도 있다. 정치적인 극한 대립 탓에 특정 진영을 비방하거나 선전하는 콘텐츠가 홍수를 이루고 있어 소셜미디어를 아예 떠나는 이들이 늘고 있다는 것이다. 미국에서는 트럼프 전 대통령과 바이든 현 대통령이 맞붙었던 2020년 대선 때 특히 비방 선전물이 넘쳐났다. 요즘은 한국도 마찬가지다.

X의 경우 최근 트위터에서 이름을 바꾼 것이 거부감을 불러 이용자 감소로 이어지고 있다. 트위터를 인수한 일론 머스크 테슬라 CEO는 지난 7월 트위터 이름을 ‘엑스’(X)로 바꾸고, 트위터를 상징하는 파랑새 모양의 로고도 검은색으로 바꾼다고 했다. 이런 발표가 나온 직후 X의 주간 활성 사용자 수는 4% 줄어들었다.

◇중소형 소셜미디어, 반짝 뜨다 주춤

대형 소셜미디어가 주춤하는 사이 알고리즘 방식을 지양하는 새로운 소셜 미디어가 틈새를 파고들기 위해 애쓰고 있다. 2016년 독일의 20대 엔지니어가 개발한 ‘마스토돈(Mastodon)’은 트위터와 비슷하지만, 알고리즘을 사용하지 않는다. 마스토돈은 지난해 머스크가 트위터를 인수하자, 이에 대한 거부감을 느낀 사람들이 몰려와 36만여 명에 머물던 하루 활성 사용자 수가 한 달 만에 260여 만명으로 증가했다.

2019년 등장한 프랑스 소셜미디어 ‘비리얼(Bereal)’은 매일 정해지지 않은 시간대에 모든 사용자에게 동시에 알람을 보낸다. 알림을 받으면 2분 내에 사진을 찍어 올려야 한다. 다른 사람과 비교하지 말고 초췌한 모습이라도 당당하게 공개하라는 취지다. 2021년 71만여 명이던 비리얼의 일간 활성 사용자 수는 지난해 10월에는 2000여만 명으로 급증했다.

이런 중소형 소셜미디어들도 최근 인기가 시들고 있다. 활성 사용자 수가 마스토돈은 올해 6월 110만명 선으로 내려왔고, 비리얼도 지난 3월 기준 600만명으로 떨어졌다. 이에 대해 뉴욕타임스는 “이용자들은 말로는 진정성이 중요하다고 하지만 실제로는 재미있고 짜릿한 순간을 다른 사람과 공유하고 싶어 한다”며 “결국 온라인에서는 일상의 현실적인 모습을 잘 올리지 않게 된다”고 했다. ‘온라인상 진정성의 역설’이 있기 때문에 알고리즘 없이 자연스러움을 추구하는 소셜미디어가 인기를 얻는 데 한계가 있다는 것이다.

[출처] https://www.chosun.com/economy/weeklybiz/2023/09/14/KFQYRZGDONADDCSMMPTEKJURFY/

[물리] [레디!퓨전] 영국, 핵융합 야심작 ‘스텝’ 개발 착수…무한동력 꿈꾼다

김현태 영국원자력청(UKAEA) 연구원이 핵융합실험장치 ‘제트’의 내부를 설명하고 있다. 컬햄=박정연 기자 hesse@donga.com

핵융합에너지 강국으로 꼽히는 영국이 차세대 핵융합실험장치 선두주자 재탈환을 노리고 있다. 그간 핵융합에너지계 실험장치의 대표주자로 꼽혔던 ‘제트(JET, Joint European Torus)’가 올해 말 40년 동안의 활동을 멈추고 은퇴를 앞둔 시점에서 차세대 장치를 내놓는다. 현존 최대 규모로 건립이 추진 중인 핵융합실험장치 ‘ITER(국제핵융합실험로)’와 다른 방식으로 차별화도 노린다.

영국 런던에서 2시간 가량 떨어진 도시 컬햄에는 영국 핵융합실험장치 개발을 주도하는 기관인 영국원자력청(UKAEA)이 있다. 7월 찾은 UKAEA는 부지 내 공사로 분주했다. UKAEA 관계자는 “핵융합에너지 관련 스타트업 사무실 등이 들어설 예정”이라며 “차후 민간과 기관 간의 협력을 활성화할 것”이라고 말했다. 실제 핵융합에너지 상업화에 대한 UKAEA의 의지가 엿보였다.

핵융합에너지 발전의 ‘대부격 장치’로 불리는 JET는 드넓은 UKAEA 부지 내에서도 한참을 돌아봐야 만날 수 있었다. ‘JET의 방’이라고 이름 붙여진 철문 너머에 자리해 있었다. JET 자체를 볼 수는 없었지만 JET의 구조를 그대로 재현한 실물 크기의 모사물을 자세히 살펴보는 것은 가능했다. 동행한 김현태 UKAEA 연구원은 “JET가 은퇴한 이후에도 내부의 성분이나 그동안의 데이터 등 다양한 분석이 이뤄질 것”이라고 설명했다.

1983년 건설된 제트는 당초 8년 동안 운영될 예정이었지만 예상을 웃도는 성과를 내놓으면서 운영이 연장됐다. 1991년 세계 최초로 중수소와 삼중수소를 통한 플라즈마를 생성하는 데 성공했다. 1997년 중수소와 삼중수소의 핵융합을 통해 21.7메가줄의 열에너지를 생산해냈다. 지난해에는 핵융합 반응 실험을 통해 5초 동안 약 59메가줄(MJ)의 열에너지를 생성하는 데 성공했다.

UKAEA의 핵융합장치 ‘제트’의 모형 내부. 컬햄=박정연 기자 hesse@donga.com

UKAEA는 이제 JET의 뒤를 잇는 후계자 개발에 착수했다. 차세대 핵융합 실험장치의 이름은 ‘스텝(STEP, Spherical Tokamak for Energy Production)’이다. 폴 메스벤 UKAEA 스텝 개발국장은 “스텝은 산업계에 직접적인 영향력을 미칠 정도의 에너지를 생산할 것”이라고 자신감을 표했다. 핵융합에너지계 관심을 한몸에 받고 있는 스텝은 7월 영국 옥스퍼드에서 열린 ‘핵융합공학심포지엄2023(SOFE2023)’에서 처음으로 청사진을 제시했다.

스텝은 현재 핵융합에너지발전장치의 주류로 여겨지는 토카막과는 다른 형태를 취한다. 외부에 전자석이 붙은 도넛 형태 용기에 플라스마를 가두는 토카막과 달리 구(球) 모양이다. 이러한 모양을 갖기 때문에 ‘동그란(Spherical) 토카막 핵융합에너지 발생장치’란 이름이 붙었다. 총 길이는 약 14m 정도가 될 예정이다. 김 연구원은 “완성된 스텝은 마치 사과와 같은 모양을 갖게 될 것”이라고 말했다.

스텝이 취하게 될 토카막 형태는 ‘스페리컬 컬럼’이라 불린다. UKAEA가 스페리컬 컬럼에 주목하는 이유는 핵융합발전장치가 이 형태를 취했을 때 일종의 ‘무한동력’이 발생하기 때문이다.

UKAEA의 핵융합장치 ‘제트’의 실물 크기 모형. 컬햄=박정연 기자 hesse@donga.com

UKAEA가 최근 실시한 연구에 따르면 스페리컬 컬럼 형태는 내부에서 에너지가 위와 아래로 순환한다. 이같은 순환 현상을 통해 ‘24시간 자급자족 발전’이 가능할 수 있다는 설명이다.

김 연구원은 “스텝은 이제 막 구상 단계지만 ITER보다 작은 규모로 디자인됐기 때문에 건설 속도가 빠를 것으로 예상된다”고 말했다. 개발 기간을 단축하기 위해 인공지능(AI)를 활용해 최적의 설계전략을 찾고 있기도 하다.

그는 이어 “도넛 모양 토카막인 ITER와 스텝이 서로 경쟁하면 어느 형태의 토카막 장치가 핵융합에너지 장치 상용화에 적합한지 알 수 있게 될 것”이라고 말했다. 핵융합장치의 새로운 패러다임이 정해질 것이란 설명이다.

제트의 뒤를 잇는 스텝은 최근 부지선정 작업까지 완료했다. 댄 울프 UKAEA 스텝상용화 책임자는 “노팅엄셔주 북부 석탄발전소 부지가 스텝의 새로운 보금자리가 될 것”이라며 “2050년 전 시범가동을 목표로 하고 있다”고 말했다.

JET이 실시하는 실험과 그 결과를 분석하는 모니터링 룸. 컬햄=박정연 기자 hesse@donga.com

[편집자주] 에너지는 경제성장, 국가안보와 직결됩니다. 석유 등 화석연료 기반 에너지원은 일부 국가가 선점하고 있는 데다 탄소중립이라는 전지구적인 도전에 직면하고 있습니다. 핵융합에너지는 꿈의 청정 에너지원입니다. 기술을 주도하는 국가가 에너지 패권 경쟁에서 우위를 점할 것으로 점쳐지고 있습니다. 수십년간 기술 확보를 위한 세계 각국의 노력들이 최근 가시화하고 있습니다. 이미 핵융합에너지 기술을 주도하고 있는 한국도 2050년 핵융합에너지 실증 비전을 최근에 제시했습니다. 동아사이언스는 핵융합에너지 기술 확보를 둘러싼 전세계의 움직임을 짚어보고 기술혁신의 중요성을 공유하기 위해 ‘레디! 퓨전’ 기획 시리즈를 연재합니다.

※이 기사는 정부광고 수수료로 조성된 언론진흥기금의 지원을 받았습니다.

컬햄=박정연 기자 hesse@donga.com

[출처] https://n.news.naver.com/article/584/0000024280?cds=news_media_pc

[물리] [레디!퓨전] 韓 주도 세계 최대 핵융합실험로 현장 가보니…”퍼스트무버 시행착오 감내”

양형렬 ITER조립팀장이 조립동(어셈블리 홀)에서 이뤄지는 작업들을 소개하고 있다. 카다라슈(프랑스)=박정연 기자 hesse@donga.com

“이 문 너머부터는 실제 장치에 필요한 작업을 수행하기 위한 공간입니다. 직경 30m정도 되는 큰 깡통이 이 문을 통해 드나든다고 생각하면 됩니다.”

지난 7월 방문한 프랑스 남부 카다라슈 소재 국제핵융합실험로(ITER) 조립동은 세계 최대 규모의 핵융합실험로가 만들어지는 공간임을 실감할 수 있었다. 조립이 이뤄지는 공간은 높이 60m, 무게 500t의 거대한 문으로 분리돼 있다. 조립하는 공간의 청결도를 유지하기 위해 외부 작업 공간을 완벽하게 차단한다.

문을 열고 들어선 내부엔 초고온 플라즈마를 가두기 위한 진공용기가 구축된다. 중성자와 열의 유출을 막기 위한 진공용기는 각각 4개의 세그먼트로 구성된 섹터와, 섹터를 감싸는 초전도자석인 TF코일 그리고 열차폐체가 조립된다. 초전도자석은 영하 268도 환경에서 막대한 전기 에너지를 전달한다. 열차폐체는 초고온 플라즈마와 진공용기 밖을 두르고 있는 초저온 상태의 초전도자석을 분리하는 역할을 한다.

총 9개로 나눠진 거대한 섹터를 모두 조립하면 도넛 모양의 토카막 장치가 완전한 모습을 갖추게 된다. 조립동을 총괄하는 양형렬 ITER 조립팀장은 “현재 3개의 섹터에 대한 조립 작업이 이뤄지고 있다”며 “1mm 오차범위 안에서 이뤄져야 하는 작업으로 엔지니어링 관점에서 매우 난이도가 높은 작업이다”라고 말했다.

ITER 조립동과 외부 작업공간을 분리하는 거대한 문. 카다라슈=박정연 기자 hesse@donga.com

● 초대형·초정밀 프로젝트, 주요 장비 제작 주도하는 한국

ITER 장치에서 섹터를 감싸는 초전도자석이 조립작업을 위해 세워져 있다. 카다라슈=박정연 기자 hesse@donga.com

유럽연합(EU), 일본, 러시아, 중국, 인도 등 7개국이 참여하는 현존 최대의 ITER에서 한국은 주도적인 역할을 하고 있다. 총 9개의 섹터 중 4개의 제작을 담당한다. 정밀한 기술력이 요구되는 조립장치도 한국의 기업이 제작했다. 진공용기 장치를 가운데에 매단 채 양쪽에서 초전도자석을 끼우는 이 장치는 아주 작은 오차도 용납되지 않는 정교한 기술력이 필수적이다.

양 팀장은 “무게 중심을 잘 맞춰 미동도 없는 상태를 만드는 것이 중요하다”며 “프랑스의 까다로운 안전기준을 준수해야 하기 때문에 아주 꼼꼼한 공정이 이뤄지고 있다”고 말했다.

조립장에 있는 수많은 장치에는 각기 다른 색의 스티커가 붙어있었다. 양 팀장은 “조립동에서 각국이 조달하는 장비는 각기 다른 색깔이 표시돼 있는데 미국은 노란색, 한국은 회색이다”라고 말했다. 조립동에서 분주하게 작업이 이뤄지고 있는 많은 장비는 회색 스티커가 붙어 있다. 차세대 에너지원이라 불리는 핵융합에너지 개발의 첨단에서 한국의 위상을 가늠할 수 있었다.

석탄에너지와 달리 에너지를 얻는 과정에서 이산화탄소를 배출하지 않는 핵융합에너지는 ‘꿈의 에너지’라 불린다. 막대한 에너지를 만들어내면서도 환경에 부담을 주지 않기 때문에 청정 에너지라 불린다.

핵융합은 중수소와 삼중수소 같은 가벼운 원소의 원소핵들이 결합해 무거운 원자핵으로 변하면서 에너지를 내놓는 현상이다. 태양이 열을 내는 원리와 유사해 ‘인공태양’이라 불린다. 우라늄과 플루토늄 등 무거운 원소를 쪼개 에너지를 내는 핵분열을 통한 원자력 발전과는 반대되는 개념이다.

핵융합 반응이 일어나려면 1억도 이상 초고온 상태의 플라즈마(원자핵과 전자가 분리된 이온 상태)가 필요하다. 태양은 자체 질량과 중력으로 초고온 플라즈마 상태를 스스로 만들지만 지구에서는 1억도의 초고온 플라즈마를 인위적으로 만들어야 한다.

핵융합에너지는 이론적으로 약 1kg의 핵융합 연료로 1000만kg의 화석 연료와 맞먹는 에너지 생산이 가능하다. 삼중수소와 함께 에너지의 ‘연료’가 되는 중수소를 바닷물에서 무한히 얻을 수 있는 점에서 경제성 또한 높을 것으로 기대된다. ITER 제작과 조립에서 주도적인 역할을 하는 한국은 핵융합에너지 분야에서 어느덧 선두국으로 자리잡고 있다.

● 한국기업 납품한 부품 결함 발생…”첫 납품국 불가피한 시행착오, 주요 일정은 이상 無”

ITER 장치에서 초전도자석 외부에 둘러지는 열차폐막이 작업을 위해 고정돼 있다. 카다라슈=박정연 기자 hesse@donga.com

핵융합에너지 생산을 위한 길은 험난하다. 지금까지의 과학기술로 구현하지 못했던 장치를 구현하고 실험에 성공해야 한다. 주요 과학 선진국들이 대거 참여하는 ITER 프로젝트 또한 2006년 공식 출범한 이후 수 차례 일정을 수정했다.

최근에는 플라즈마 생성 실험의 연기가 잠정 결정됐다. 지난해 11월 도넛모양의 장치인 토카막을 구성하는 부품의 결함이 발견되고 인선에 변화가 일어나는 등 예상치 못한 상황들이 겹쳤기 때문이다. 부품결함의 경우 ITER 차원에서 이뤄진 조사 결과 진공용기 안에 존재하는 초고온 플라즈마와 진공용기 밖을 두르고 있는 초저온 상태의 초전도자석을 분리하기 위한 열차폐막에 문제가 있는 것으로 나타났다. 열차폐막의 일부가 부식에 취약해 헬륨이 누설된 것이다. 진공용기 부품의 치수도 원래 설계했던 것과 차이가 있었다. 문제가 발생한 열차폐막은 한국 기업이 납품해 국내 핵융합에너지계가 긴장하기도 했다.

ITER에서 만난 노창현 열차폐막 제조 엔지니어는 “ITER 내부에서 이뤄진 철저한 조사 결과 해당 부품들은 ITER 국제기구가 수행한 설계 단계부터 문제가 있었던 것으로 확인됐다”고 말했다. 그는 “한국의 기업들은 ITER 프로젝트에서 가장 먼저 장비를 납품하고 있는 만큼 예상치 못한 시행착오에 직면하기도 한다”며 “참여국들 중에서도 ‘퍼스트 무버’ 역할을 하면서 감내해야 할 부분이라 생각한다”고 말했다.

학계 일각에선 플라즈마 생성 실험이 연기되면서 ITER 프로젝트가 또한번 거대한 암초에 부딪힌 것이 아니냐는 분석도 나온다. 관련해 캐서린 맥카시 미국 ITER 프로젝트 책임자는 최근 영국 옥스퍼드에서 열린 ‘핵융합공학심포지엄 2023(SOFE 2023)’에서 “부품결함이 연구팀의 예상을 뛰어넘을 만큼 심각한 문제는 아니다”라며 “당초 2026년 예정됐던 플라즈마 생성실험은 다소 지연되겠지만 중수소와 삼중수소(DT)를 결합해 에너지를 생산하는 핵심 실험은 2035년 예정대로 진행할 것”이라고 밝혔다.

프랑스 ITER 본부 로비에 참여국들의 국기가 세워져 있다. 카다라슈=박정연 기자 hesse@donga.com

프랑스의 무더운 여름 속에서 작업에 몰두하고 있던 ITER 관계자들은 매끄럽지만은 않은 ITER의 행보에 대해 ‘의미있는 작업’이라고 말한다. 사비나 그리피스 ITER 홍보담당관은 “여러 국가가 참여하는 ITER 프로젝트의 방식은 효율성이 떨어지는 것도 사실”이라고 말하면서도 “차세대 에너지원인 핵융합에너지 기술 역량을 각국에 함양시키는 데 그 의의가 있다”고 강조했다. 그는 “ITER 프로젝트는 다국적 과학프로젝트가 어떻게 목표를 달성하는지 보여주는 중요한 사례가 될 것”이라고 덧붙였다.

김근경 ITER 기술고문은 “한국핵융합에너지연구원 소속 연구원을 비롯해 많은 한국의 연구자, 기술자들은 ITER에서 핵융합에너지 기술의 핵심 역량을 쌓고 있다”며 “이와는 별개로 대규모 국제프로젝트에 주도적으로 참여한 경험은 향후 다양한 방식으로 과학기술 역량 제고에 기여할 것”이라고 말했다.

※이 기사는 정부광고 수수료로 조성된 언론진흥기금의 지원을 받았습니다.

카다라슈=박정연 기자 hesse@donga.com

[출처] https://n.news.naver.com/article/584/0000024266?cds=news_media_pc