Nannan's M8s
Nannan's M8s by Ѕolo 저작자 표시비영리동일조건 변경허락


중국, 아니 세계에서 가장 커다란 스마트폰 등의 전자제품 공장을 운영하는 대만의 폭스콘이라는 기업이 있다. 이 회사에서 2011년 1월, 백만 대가 넘는 로봇들을 이용해서 앞으로 3년 내에 거의 대부분의 조립라인을 자동화할 것이라는 발표를 하였다. 제레미 리프킨의 "노동의 종말"에서 언급했던 로봇이 인간의 일자리를 대체하는 상황이 점차 현실화되고 있는 것이다. 로봇은 인간이 하기 싫어하는 반복적이고 기계적인 작업을 지치지도 않으며, 보다 정교하게 해낸다. 이와 관련해서 이 블로그에서도 한 차례 노동문제를 언급한 바 있으니 해당 포스트도 참고하기 바란다. 


연관글:
2011/01/04 - 직업의 양극화, 그리고 로봇이 빼앗는 일자리


로봇 뿐일까? 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 부상도 눈여겨 보아야 한다. 인공지능과 로봇이 함께 한다면 과거보다 창조적이면서도 덜 비싸고, 보다 개별적인 제조가 가능해질 것이다. AI는 50년 가까이 중요한 기술로 인식되었지만, 초창기의 막대한 관심에 비해 별다른 진보가 일어나지 않아 많은 사람들의 관심에서 그도안 멀어졌던 것이 사실이다. 특히 80년대 후반에는 "인공지능은 죽었다"라는 이야기가 나올 정도로 큰 침체기를 겪기도 하였다.

그러나, 1997년 IBM의 딥블루(Deep Blue)라는 컴퓨터가 세계체스챔피언인 개리 캐스파로프를 꺾으면서 다시 주목을 받기 시작했고, 2011년에는 IBM의 왓슨(Watson)이 세계 최고의 퀴즈쇼인 제퍼디(Jeopardy)에서 그동안 전설적인 퀴즈왕으로 꼽혔던 두 명의 퀴즈왕들을 상대로 대결에서 승리하면서 이제 인공지능이 현실세계를 크게 바꾸게 될 것임을 강력하게 시사하였다.

이와 연관되어 구글은 혼자서 운전을 하는 자동차를 개발하는데 성공하여 현재 캘리포니아의 고속도로에서 질주를 하고 있고, 급기야 애플은 아이폰 4S에 Siri라는 훌륭한 음성인식 기반의 인공지능 비서를 탑재해서 내놓으면서 이제는 인공지능이 단지 꿈속의 이야기가 아니라 우리의 현실을 바꾸는 단계로 진입하고 있다.

로봇과 인공지능이 합쳐지고, 여기에 마지막 남은 제조혁신 퍼즐의 조각은 바로 "디지털 프로세스"이다. 아마도 이 마지막 조각이 맞춰지는 순간 중국이 가지고 있는 제조부문의 강력한 경쟁력은 순식간에 날아갈수도 있다. 그 뿐인가? 어쩌면 집에서 원하는 것을 만들게 되는 "가내수공업"과 "지역기반 제조"가 이런 조합의 완성과 함께 급부상할 가능성이 높다. 이미 세계 1위의 CAD(Computer-Aided-Design)회사인 오토데스크는 이런 새로운 디지털 제조 프로세스를 완성하기 위해 기업의 역량을 집중하고 있다. IDC(Imagine, Design, Create)로 명명된 각각의 단계의 가장 중요한 기술과 소프트웨어, 서비스 등을 개발하고 제공함으로써 디지털 제조시장을 크게 확대한다는 전략이다.

 이런 기술들의 발전이 가속화된다면, 이전에 언급한 바 있는 "생산자 사회" 또는 "창조경제"로의 전환이 불가피하게 될 것이다. 대량생산은 개인화된 생산으로 바뀌며, 사람들은 다양한 제품의 아이디어를 생각한 뒤에 이를 지원하는 프로세스를 통해 디자인하고, 테스트하며, 직접 제조에 참여하기 시작할 것이다.


연관글:
2012/01/02 - 생산자 사회로의 변화가 미래를 이끈다


로봇은 매우 비싸고, 느리며, 프로그래밍하기 어렵고, 위험한 것으로 간주되었다. 그러나, 우리가 지금 실제로 만나기 시작하는 로봇의 세계는 훨씬 생활중심적이고, 개인적이며, 다양한 형태로 스마트 디바이스와의 연계를 통해 등장하고 있다. 아직 비용과 개방화된 표준화 등에 있어서 미흡한 부분이 많지만, 이미 변화의 방향성은 눈에 보이기 시작하였다. 제조산업의 혁신과 창조경제의 확산은 앞으로 10년 이내의 가장 중요한 화두로 이미 떠오르고 있다. CES 2012에서 오픈플랫폼 형태의 iOS/안드로이드를 지원하는 가정용 로봇 Ava를 선보인 iRobot은 이미 룸바(Roomba)라는 청소로봇을 전 세계에 6백만 대 이상을 팔았다. Ava는 범용로봇을 지향하고 있는데, 이들과 유사한 개방형 플랫폼을 채택한 다양한 목적의 로봇들이 저렴하게 보급되고, iOS와 안드로이드를 지원하는 디바이스와 연결이 자유로와지며, 오토데스크 등이 추진하는 디지털 프로세스가 자리를 잡는데 그렇게 오랜 시간이 걸리지는 않을 것이다.

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하이컨셉
미래는 하이컨셉, 하이터치의 세계라고 합니다. 너무 메마르고 딱딱한 이야기보다는 글로벌 시대에 어울리는 세계 각국의 이야기, 그리고 의학과 과학을 포함한 미래에 대한 이야기의 세계로 여러분을 초대합니다.

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by Hljod.Huskona from Flickr


오늘 포스팅은 2009년 TED 미팅에서 정보 디자이너이자 이미지와 우리 뇌의 인식과 관련한 멋진 강의를 해준 오토데스크의 Tom Wujec이 발표한 내용을 바탕으로 재구성을 하였습니다.  전체 발표를 보고자 하시는 분은 이 블로그 포스팅 하단에 임베딩한 비디오를 참고하시기 바랍니다.


시각중추가 시작지점

현대의 인지심리학자들 이론에 따르면 뇌는 세계가 있는 그대로를 인지 하는 것이 아니라 다양한 과정을 통한 발견의 순간들로 받아들이게 됩니다.  이러한 인지의 과정은 눈에서 시작하는 것이 가장 강렬합니다.  빛이 들어와서, 망막을 자극하면 시각회로의 작동이 시작되고, 이 신호들은 주로 뇌의 가장 뒷 부분에 위치한 시각 영역 피질로 흘러 들어갑니다.  이 영역에서는 보통 가장 단순한 위치를 인식하고, 단순한 모양 정도를 인식합니다.  하지만 이 영역은 곧 뇌의 여러가지 영역으로 신호 정보를 흘려 보냅니다.  이를 통해 약 30 개 정도의 서로 다른 부분이 선택적으로 신호를 받아서 의미를 만들어냅니다. 


시각을 인지하는 시각중추


다양한 연결에 따른 뇌의 다른 부위의 활성화

이렇게 시각중추에서 시작된 뇌의 신호는 실제로 다양한 인지기능과의 연관을 위하여 우리 뇌의 다양한 부분으로 신호가 전달되어 해당 부위를 활성화하게 됩니다.  아래 그림은 그 중에서 가장 중요하게 생각되는 ventral stream과 dorsal stream이라는 부위입니다.




Ventral stream은 뇌가 시각적으로 받아들인 신호를 인식하게 되는 부분으로, 시각적으로 들어온 신호가 "무엇인지"를 인지합니다.  다양한 물체를 보았을 때 이 부분이 활성화 되어서 물체가 무엇인지를 인식하게 되는 것입니다.  그리고, dorsal stream은 물체가 실제 공간 상에서 어디에 있는지를 인식합니다. 

Ventral stream과 dorsal stream이 "무엇"을 "어디서"를 책임지고 이해를 한다면, 아래 그림에 보이는 limbic system(변연계)는 감정을 느끼게 합니다.  이 부분은 우리 뇌의 가장 깊숙한 부분에 있으며, 진화의 역사를 보아도 많은 동물들이 가지고 있는 뇌에서 제일 오래된 부분입니다.  이 영역은 우리가 감정을 느끼는 부분으로, 소위 말하는 마음이라는 것의 실체를 가장 많이 가지고 있는 곳입니다.  어떤 물체나 장면을 보았을 때 감정적인 반응을 불러 일으킵니다.




뇌는 다양한 프로세스를 조합하여 인식을 한다.

가장 중요한 세가지 영역을 소개했지만, 실제로 어떤 의미를 인식할 때에는 이와 같은 다양한 프로세스 영역들이 조합이 됩니다.  뇌는 이러한 정보들을 병렬적으로 처리를 하기 때문에 실제로 많은 수의 데이터가 하나의 의미를 인지하기 위해서 동원되는 것입니다.

예를 들어, 어떤 이미지를 본다고 할 때 눈은 들어오는 시각정보를 전체적으로 인식하기 보다는 집중하는 곳을 중심으로 이곳저곳의 부분이 선택되어 시각에 의한 논리가 구성됩니다.  이것들을 조합한 뒤에, 그 의미를 형성하게 됩니다.  이런 현상을 이해하고 나면 정보의 습득 및 인지를 보다 심화할 수 있는 방법을 고안할 수 있습니다.  그 대표적인 장치가 Perceptive Pixel의 "Magic Wall" 입니다.  아래 유튜브 동영상은 CNN이 이 기술을 이용해서 보도를 하는 장면입니다.




이 기술은 주요한 아이디어를 비교하고 대조할 수 있게 합니다.  서로 우리의 능동적인 동작을 통해 연관된 이미지를 조합하고 생성하는 활동을 하게 되면, 뇌의 여러 부분이 활성화되고 동시에 변연계(limbic system)도활성화되기 때문에 인지에도 도움이 될 뿐만 아니라, 변연계와 밀접하게 연관되어 있는 단기 기억력에도 영향을 미치게 됩니다.

우리는 보는 것을 통해서 의미를 찾아내고 시각신호들을 해석하는 활동을 통해서 의미를 해석합니다.  그렇기 때문에, 단순히 말로 설명하는 것보다 이미지가 있으면 의미의 전달을 가속화 하거나 보다 명확히 할 수 있고, 동시에 더욱 잘 기억할 수 있게 됩니다.  시각과 상호작용을 통한 학습이 중요한 이유가 여기에 있습니다.


실생활에서의 응용

Magic Wall과 같은 첨단 시스템을 활용하는 것도 좋지만, 우리의 업무나 실생활에서도 이러한 뇌과학에 대한 이해는 다양하게 응용이 될 수 있습니다.  

가장 쉽게 응용할 수 있는 방법이 전략을 짤 때 벽전체가 거대한 화이트 보드로 만들어져서 많은 사람들이 동시에 그림과 도식화, 그리고 글을 쓰면서 토의를 하는 방법입니다.  특히, 협업을 할 때 유용한 방법으로 팀을 짜서 전체적인 전략 계획을 하나의 거대한 벽에 그리는데, 모든 사람이 다른 부분들을 전부 볼 수 있게 되기 때문에 무척 강력합니다.  전략 계획을 세우는데 있어서는 언제나 부분적인 부분도 이해를 하지만, 전체적인 이해도 가능해지게 되지요.  일방적인 강의나 받아적기 형식보다는 모든 참여자들이 공통으로 자신들의 생각을 그려 넣고, 빼는 과정을 통해 전체를 완성해 나가는 방식입니다.  일단 완성이 되면, 모두가 동의할 때에만 다음으로 넘어갑니다.  이렇게 하면 모든 사람이 전체적인 전략과 자신이 맡은 세부전략을 다 이해할 수 있습니다.

이런 비주얼한 방식을 접목시키기 쉽도록 하기 위한 디지털 기술의 발전이 중요합니다.  증강현실 기술과 같은 비주얼한 기술과 현실세계를 접목시키는 시도, 그리고 터치 스크린이나 동작인식을 통해 조작을 할 수 있도록 만드는 기술이 중요한 이유 중의 하나가 여기에 있습니다.  커다란 스크린을 사용하여 여러가지 영상을 동시에 상호작용을 통해 보여주고, 내용에 대한 이해를 하는 것과 동시에 다양한 의견들이 집단적으로 접목될 수 있도록 만드는 다중회의 시스템 같은 것들이 미래에는 보편화 될 것입니다.




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