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주간 HOT 7

5월 1주 Technology & Industry HOT 7

제이초이 2018.05.09 01:01

2018년 5월 첫째 주, 세계 미디어를 뜨겁게 달궜던 기술 및 창업 소식 7개를 에티가 전해드립니다.



1. 페이스북 개발자 컨퍼런스 F8 주요 발표 내용 - "소셜"


올해의 페이스북 개발자 컨퍼런스 ‘F8’이 이번 주 캘리포니아 McEnery 컨벤션 센터에서 진행되었습니다. 페이스북이 창업 초기에 8시간씩 하던 해커톤 행사에서 유래하여 올해로 11년째를 맞이하였는데요, 2018년 F8, 마크 주커버그의 주요 발표 내용을 전해드립니다.


데이트 매칭 서비스 ‘FaceDate’ 론칭


페이스북이 데이트 매칭 서비스를 론칭하였습니다. 기존 페이스북 친구 상태가 아닌 사람들 중에서 데이트 상대를 구하고 있는 상대를 대상으로 가장 적합한 데이트 상대를 찾아주는 기능이라고 합니다. 


데이트 환경설정, 공통 관심사, 함께 아는 친구들 등 페이스북이 보유한 데이터를 총동원하여 더 나은 매칭 환경을 조성해줄 것이며, 기존 페이스북 메신저가 아닌 전용 서비스 내에서 서로 챗팅을 주고받을 수 있습니다.



빠른 연결에 초점을 맞춘 Tinder와 같은 기존 데이팅 서비스와 다른 방향성을 제시한 FaceDate 론칭 발표 이후 Tinder의 모회사 Match Group의 주가는 17%나 하락했습니다.


페이스북 상에서 ‘Clear History’ 기능 제공


페이스북은 최근 개인 정보 보호 이슈에 직면하면서, 사용자에게 페이스북이 수집한 개인 정보에 대하여 열람하고 삭제할 수 있는 권한을 제공하기로 약속했습니다. 주커버그는 이 기능을 브라우저 기록에서 쿠키를 삭제하는 것에 비유했습니다. Clear History 기능은 현재 개발 중이며 다음 달에 출시될 예정입니다. 


인스타그램 비디오 채팅, 개선된 검색 서비스 제공 등


인스타그램 사용자 중 상당수는 이미 인스타그램 내 ‘라이브 비디오’ 기능을 통해 친구들과 생방송 화상 채팅을 이용하고 있는데요, 이번 발표로 인스타그램의 기존 메시징 도구에서 확장된 비디오 채팅을 지원할 것으로 보입니다. 이외에도 사용자의 관심사를 기반으로 더 개선된 탐색 서비스를 제공하거나, 따돌림을 방지하기 위한 댓글의 자동 필터링 서비스 등도 새롭게 제공할 것입니다. 단순히 '라이브'라는 기능에서 더 나아가 제대로된 '소셜' 서비스가 되려고 하는 움직임이 인상적이네요.



2. 페이스북 개발자 컨퍼런스 F8 주요 발표 내용 - "인공지능"


3D 사진을 페이스북 뉴스피드에


현재 우리는 3D 사진을 게시하기는커녕 3D 사진이 어떤 형태를 띠고 있을지도 감이 잘 오지 않는 상태인데요, 하지만 몇 달 안에 페이스북 뉴스피드 내에서 그 방법에 대해 단서를 발견할 수 있을 것입니다. 높은 확률로 조만간 페이스북은 머신 러닝을 통해 스마트폰의 기존 사진들의 3D 구현을 제공할 것이라고 하네요. 페이스북은 이미 뉴스피드에서 360도 사진과 영상을 지원하므로 3D 사진 기능을 추가로 지원한다면 콘텐츠의 종류가 더욱 풍부해질 것입니다. 


수십억 개의 인스타그램 사진을 통한 딥러닝 학습



보다 정교한 인공지능 딥러닝 모델을 구축하려는 경쟁 속에서, 페이스북이 기존 인스타그램 상의 수십억 개에 달하는 이미지를 사용한다는 강력한 무기를 꺼내들었습니다. 인스타그램의 주요 기능인 해시태그를 이용하여, 사용자가 주석을 첨부한 수십억 개의 공개 사진을 가져와서 이미지 인식 모델을 학습하도록 하였습니다. 이 학습을 기반으로 구축한 모델에서 ImageNet으로 85.4%의 정확도를 달성할 수 있었다고 하네요. 단순히 해시태그들을 통해 분류하는 방법 이상으로, 어떤 해시태그가 동의어인지 알아내는 한편 주석들 사이에 우선순위까지 지정한다고 합니다. 러닝 프로세스를 통한 이미지 인식을 활용하면 사용자에게 더 나은 검색 환경도 제공하고 플랫폼 악용 사례도 검출해낼 수 있을지 모르겠습니다.


PyTorch 1.0 발표


페이스북은 기존 딥러닝 라이브러리 PyTorch와 Caffe2를 병합하는 새로운 프레임워크 PyTorch1.0을 발표하며 개발자가 연구에서 생산까지 통합된 환경에서 개발을 지속할 수 있는 더 나은 환경을 마련하였습니다. 



페이스북은 AI 분야 연구에서 ‘Facebook AI Research(FAIR) 그룹’과 Applied Machine Learning(AML) 팀’을 이원적으로 운영하고 있습니다. 전자의 그룹은 무한한 계산 리소스를 사용하여 AI를 연구하는 부서로서 기존 PyTorch를 사용하기에 적합한 팀, 후자의 부서는 소비자에게 더 적합한 머신 러닝 모델을 구현하는 생산 부서로서 Caffe2 프레임워크를 사용하기에 더 적합하였습니다.


PyTorch1.0 은 양측의 장점을 즉각적인 그래프 실행 모드로 통합하여 탁월한 연구환경을 제공하는 동시에 생산 최적화 또한 이룰 수 있을 것으로 전망됩니다. 


Cambridge Analytica 사태 이후 현재 페이스북은 여러가지 어려운 문제들을 직면하고 있습니다. 하지만 태초에 페이스북 서비스의 본질이 그랬듯이 소셜한 기능에 더욱 집중하고, 나아가 인공지능을 소셜 서비스의 기능에 접목하려는 여러 시도를 통해 이 시련을 잘 돌파해나갈 것 같습니다.


3. 중국 정부, WeChat의 삭제 메시지까지 수집

중국 정부가 최근 WeChat에서 삭제된 메시지의 정보로 중국 간부들을 처벌한 사례가 밝혀지며 삭제된 메시지까지 중국 정부의 감시선에 들어가 있음을 시사했습니다. 이로써 그렇지 않아도 말이 많던 중국의 개인정보 보호에 대해 더욱 논란이 일어날 것으로 예상됩니다.


위챗을 서비스하고 있는 Tencent 측에서는 위챗의 삭제된 메시지 검열에 대해 “WeChat은 어떠한 대화내용도 저장하지 않으며, 사용자의 컴퓨터와 스마트폰에만 대화내용이 저장된다.”고 밝혔습니다. 이는 곧 정부가 대화내용을 받아보는 다른 창구가 있음을 의미합니다.


WeChat은 중국 정부의 방침에 따라 특정 대화주제를 검열하는 등의 감시 행위를 원래 수용했지만, 이처럼 공개적으로 삭제된 메시지까지 복구하여 검열한 것이 밝혀진 건 이번이 처음입니다.


사진출처: CNN Money


중국 정부의 적나라한 데이터 수집은 이미 세간에 많이 알려졌습니다. 이런 데이터 수집을 위해 중국 정부에서는 중국의 AI 스타트업들을 적극적으로 지원하기까지 했습니다. 예를 들어 중국 정부가 제공하는 방대한 감시 카메라 정보를 토대로 SenseTime이 세계 최고 가치로 평가되는 AI 스타트업으로 자리매김한 사실을 보면 알 수 있습니다.


이번 소식을 통해 앞으로도 중국 정부가 강력한 데이터베이스를 확보하고 상상이 닿지 않는 범위까지 활용할 가능성을 배제할 수가 없게 되었습니다.


4. 텔레그램의 사상 최대 규모 ICO, 흐지부지되다

텔레그램은 지난 1월, 12억 달러 규모의 역대 최대 규모의 공개 ICO를 진행할 계획이라고 밝혀 세간의 주목을 받았습니다. 심지어 이후에 비공개의 민간 투자까지 합쳐서 17억 달러 규모로 ICO 규모를 확장하겠다고 밝혔습니다. 하지만 최근 민간 부문에서 이 목표 달성액인 17억 달러를 손쉽게 달성하자, 텔레그램은 돌연 공개 ICO 계획을 취소해버렸습니다. 즉 Telegram의 암호화폐인 Gram을 일반인들은 교환 거래 전까지 손에 못 대게 된 것입니다.


하지만 사건은 여기서 그치지 않았습니다. 바로 민간 부문에서 Gram을 손에 얻은 투자자들이, 이미 Gram의 거래를 시작한 것인데요, TechCrunch에 따르면 투자자 중 한 명은 이미 토큰 당 0.37 달러에 얻은 Gram을 1.3 달러에 매도하려고 시도 중이라고 합니다. 여러 투자자가 이미 매수한 토큰으로 거래를 시도하면서, Gram에 대한 투기가 본격화될 전망입니다. TechCrunch에 따르면 Telegram은 이런 교환 거래의 리스크를 잘 알고 있지만, ICO에 대한 규제가 아직 마련되어 있지 않아 통제를 할 수가 없다고 합니다.


Telegram이 처음 ICO를 하겠다고 밝혔을 때, 이렇게 큰 돈을 모은 포부는 바로 블록체인 기반의 "Next Internet"을 만들겠다는 것이었습니다. 러시아의 추적을 매번 따돌리고, 개인 정보의 보호를 가장 잘 보장하는 메신저의 명성답게 결제, 파일 저장, 검열이 없는 웹 브라우징 등을 보장하는 새로운 인터넷 체계인 Telegram Open Network(TON)을 만들겠다는 게 원대한 목표였죠. 프리세일을 통해 이미 이 목표 달성을 위해 필요한 자금을 조달한 점은 충분히 높이 살만 합니다. 하지만 공개 ICO를 돌연 취소하여 만들어진 이 사태로 인해 텔레그램의 비전으로 향하는 길이 조금은 험해질 수도 있겠다는 염려도 함께 드네요.


5. 대체 고기의 상업화를 앞당기고자 하는 Future Meat Technologies에 대한 Tyson Food의 투자 소식

고기 대량 생산 관련 벤처에 투자하는 Tyson Food가 이번에 이스라엘 스타트업 Future Meat Technologies에 투자를 했다는 소식이 있어 전해드립니다.


고기 대량 생산이라 하면 일반적으로 '농장'에서 생산되는 축산업 관련 스타트업에 투자를 했나 생각하실 것입니다. 하지만 Tyson Food의 최근 투자는 '실험실'에서 대량 생산되는 기술 개발에 대한 투자로, Future Meat Technologies는 예루살렘의 Hebrew 대학교에서 처음 개발했던 지방과 근육 세포를 생산하는 기술(즉, 대체 고기를 생산하는 기술)을 상업화하는데 힘쓰고 있는 스타트업입니다.


혹시 Impossible burger에 대해서 들어보셨나요? 미국 여행을 하시다가 Impossible burger를 드신 분이 계실지 모르겠습니다.



미래 식품으로 불리는 Impossible Burger는 Plant-based meat, 식물 유래 단백질을 이용해 만든 햄버거입니다. 즉, Tyson Food와 마찬가지로 대체 고기를 생산하는 업체입니다. 대체 고기란 어린 시절 몇 번 드셔봤을 '콩 고기' 같은 제품을 상상하시면 됩니다. 하지만 이러한 식물 유래 단백질은 고기의 맛을 내기 어렵기 때문에 고기 맛을 내는 물질인 Heme을 추가시킨 것이 Impossible burger의 비법이라고 요약할 수 있습니다. 


이와는 반대로 고기 본연의 단백질을 이용하여 대체 고기를 만드는 것을 Cultured meat, 즉 배양육이라고 부릅니다. 이러한 대체 고기는 동물 세포를 직접 배양하여 우리가 현재 먹고 있는 고기와 유사하게 만드는 것입니다. Future Meat Technologies는 바로 배양육 형태의 대체 고기를 제조하는 스타트업입니다. 하지만 이러한 배양육의 단점은 바로 높은 가격에 있습니다. Future Meat Technologies는 kg당 천만 원 하던 제조비용을 80만 원 수준까지 낮추었다고 합니다. 그리고 2020년까지 kg당 6,000원에서 12,000원 정도 하는 수준으로 낮추고자 한다고 합니다.


Uri Navon 셰프가 배양육과 재료들을 섞고 있는 모습


이러한 배양육을 만드는 이유는 바로 인류의 고기 수요 증가와 환경문제를 해결하기 위함입니다. 전 지구적으로 인구증가와 경제 성장으로 인해 육류에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있으며 이러한 수요 충족을 위해서는 더욱 많은 가축이 키워져야 합니다. 하지만 가축에서 발생하는 온실가스 이슈는 물론 키우는데 소모되는 대지와 물의 사용량도 어마어마합니다. 그리고 가축의 배설물도 환경에 나쁜 영향을 줍니다.


현재까지 대체 고기의 상업화에는 Impossible burger의 것과 같은 Plant-based meat가 더 근접하고 있습니다. 다만, 진정한 의미의 '고기'는 아니기에 지금처럼 배양육 회사들에 대한 수요와 투자는 지속적으로 이루어질 것입니다. 배양육을 보다 싼 가격에 생산할 수 있게 된다면, 가까운 미래에 인류 식탁은 많은 부분이 변하게 될 것 같네요.


6. M-Pesa로 케냐의 디지털 혁명을 일으킨 사파리콤, 새로운 소셜 네트워크 프로젝트 Bonga 출시


2000년대 초반에만 하여도 아프리카 케냐에는 금융 서비스라는 것이 거의 없었습니다. 일인당 국민 소득도 800달러 정도여서 국민들이 저축이나 대출을 할 여유가 없어서 은행 계좌를 갖고 있는 사람이 30% 남짓이었습니다. 이 때문에 대부분의 케냐인들은 현금을 집에 보관할 수 밖에 없었습니다. 


이런 시장특성에 맞춰 2007년 사파리콤은 스마트폰이 출시되기도 전에 케냐에 모바일 뱅킹 서비스 M-Pesa를 출시해 케냐의 IT 서비스 인프라를 만들기 시작했습니다. 이 덕분에 현재 케냐인들의 69퍼센트가 사파리콤 네트워크를 사용하고 있고, M-Pesa를 통해서는 2700만 명이 뱅킹 서비스를 이용하고 있습니다.



지난 주 사파리콤에서는 M-Pesa를 통해 구축된 아프리카 네트워크에서 SNS 서비스 Bonga를 출시할 계획이라고 밝혔습니다. 현재 600여명을 대상으로 파일럿 서비스를 진행하고 있는 Bonga는 다른 서비스들과는 달리 페이스북, 유튜브, 페이팔, 이베이의 주요 기능들을 한번에 출시하려하고 있습니다. Bonga Sasa의 경우 메신저를 통해 모바일 뱅킹을 할 수 있는 기능을, Bonga Baraza의 경우 크라우드 펀딩 기능을, Bonga Biashara의 경우 개인이 일상을 업로드할 수 있는 SNS와 같은 기능을 가지고 있습니다.



사파리콤에서는 이외에도 Bonga 서비스를 운영하며 추가적인 기능을 더 만들 것이라고 밝혔습니다. M-Pesa의 최대주주인 영국 이동통신 서비스 업체 Vodafone에서는 케냐에서의 실험을 기반으로 현재 M-Pesa와 Vodafone이 서비스 되고 있는 10개국으로 Bonga 서비스를 확대할 생각도 있다고 합니다. M-Pesa를 통해 전세계에서 가장 빠르게 스마트폰 보급을 이뤄낸 사파리콤이 과연 이번에도 급진적인 IT 서비스 보급에 성공할지 굉장히 기대가 큽니다.


참고기사 : 케냐를 뒤집는 조용한 혁명 엠페사M-PESA


7. 구글 Kubeflow, 클러스터에서 동작하는 머신러닝 툴

마지막 소식입니다. 구글의 새로운 머신러닝 툴입니다.


구글은 오픈소스 컨테이너 오케스트레이션 툴로 Kubernetes를 만들었지만, Kubernetes는 초기 의도와는 다른 다양한 목적으로 개발, 사용되고 있습니다. 최근 구글은 0.1 버전의 Kubeflow를 오픈소스로 공개했습니다. Kubeflow는 머신러닝을 Kubernetes 컨테이너에서 사용할 수 있도록 만든 툴입니다.


구글이 Kubernetes를 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단으로 옮긴 이후로 Kubernetes는 지속적으로 활발하게 개발되고 있으며 Kubeflow도 그 결과물 중 하나입니다. Kubeflow는 작년 말 오스틴에서 열린 Kubecon에서 처음으로 발표된 프로젝트로 그리 오래 되진 않았지만 점점 인기를 얻고 있습니다.


구글에서 Kubeflow 프로젝트를 담당하고 있는 David Aronchick은 Kubeflow를 맡기 전에 2년 반동안 Kubernetes 팀을 이끌었습니다. 그는 Kubeflow를 사용하면 데이터 사이언티스트들이 기존 머신러닝 작업들을 큰 노력 없이도 클러스터에서 실행할 수 있게 해 줄 것이라고 합니다.


Kubeflow는 블로그를 통해 마일스톤을 공개하고 있습니다. 안정성을 강화하고, 커뮤니티에서 요청한 다양한 기능들을 추가할 예정이라고 합니다. Jupyter Hub를 사용하여 공동 작업을 하는 기능, 인터랙티브 트레이닝 등이 있습니다.


Aronchick는 Kubeflow가 오픈소스 프로젝트라는 점을 강조했습니다. 현재는 Tensorflow만 지원하지만 얼마든지 다른 툴에 대해서도 확장할 수 있다는 것입니다. Kubeflow 프로젝트가 진행됨에 따라 다양한 툴들을 지원하게 될 것으로 예상되는 부분입니다.


최초 발표 후 4개월만에 Kubeflow 커뮤니티는 빠르게 성장하여 현재 70명 이상의 Contributor와 20개 이상의 조직들이 15개의 저장소에 700개 이상의 커밋을 남겼다고 합니다. 올 여름 쯤 0.2버전이 발표될 것으로 예상됩니다.




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