과학 포털 iKAOS

8 Contents

[강연] AI의 역습! 암호가 세상을 구한다 1_by 천정희 / 2024 봄 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 3강 첫 번째 이야기 | 3강 ①

인공지능 기술이 비약적으로 발전하면서 우리 일상에 깊숙이 자리 잡았지만, 동시에 개인 정보와 데이터 보안에 대한 우려도 커지고 있습니다. 데이터를 안전하게 보호하기 위해 암호를 사용하지만, 인공지능이 데이터를 학습하고 활용하려면 결국 암호를 풀어야 한다는 딜레마에 직면하게 됩니다. 암호화된 상태를 유지하면서도 인공지능이 그 기능을 수행할 수 있게 만드는 기술은 현대 암호학이 해결해야 할 중요한 과제 중 하나입니다. 인공지능과 보안의 공존은 미래 기술 사회의 핵심적인 화두가 되고 있습니다. 암호의 기본 원리는 물리적인 금고와 유사합니다. 소중한 물건을 금고에 넣고 열쇠로 잠그면, 열쇠를 가진 사람만이 내용물을 확인할 수 있는 것과 같습니다. 디지털 세상에서도 데이터를 금고에 넣는 과정을 암호화라고 하며, 이를 다시 꺼내는 과정을 복호화라고 부릅니다. 이때 사용되는 열쇠가 바로 비밀키입니다. 클라우드에 데이터를 올릴 때 암호화를 거치면, 비밀키 없이는 누구도 그 내용을 엿볼 수 없는 안전한 상태가 유지됩니다. 이러한 방식은 데이터가 전송되거나 저장되는 과정에서 강력한 방어막이 됩니다. 암호학의 중심에는 수학이 자리 잡고 있습니다. 데이터를 암호화할 때는 비밀키 없이는 역과정을 수행하기 매우 어려운 '일방향 함수'가 필요합니다. 이는 수학적으로 풀기 어려운 난제를 기반으로 설계되며, 이러한 수학적 복잡성이 암호의 안전성을 보장하는 핵심 요소가 됩니다. 결국 우리가 사용하는 모든 보안 체계는 고도의 수학적 원리를 통해 구축된 셈이며, 수학은 보이지 않는 곳에서 우리의 디지털 자산을 지키는 든든한 방패 역할을 하고 있습니다. 수학적 난제가 곧 암호의 강도를 결정짓는 척도가 되는 것입니다. 우리는 일상 속에서 자신도 모르게 수많은 암호 기술을 사용하며 살아갑니다. 교통카드를 태그하거나 스마트폰으로 은행 업무를 볼 때, 그리고 온라인 쇼핑몰에서 신용카드 번호를 입력할 때도 암호화 기술이 작동합니다. 특히 비대면 금융 거래가 가능해진 것은 암호 기술 덕분에 정당한 사용자임을 인증하고 정보를 안전하게 주고받을 수 있게 되었기 때문입니다. 암호는 이제 특정 전문가들만의 영역이 아니라 현대 사회를 지탱하는 필수적인 기반 기술이 되었으며, 우리의 경제 활동을 안전하게 보호하고 있습니다. 가장 친숙한 1세대 암호는 비밀번호입니다. 하지만 인간의 뇌는 무작위 숫자를 기억하는 데 익숙하지 않아 보안과 편리함 사이에서 늘 갈등하게 됩니다. 안전한 비밀번호를 만들기 위해서는 자신만의 규칙을 정하는 것이 좋습니다. 예를 들어 좋아하는 문장의 초성만을 따서 조합하거나, 웹사이트의 중요도에 따라 보안 등급을 나누어 관리하는 방식입니다. 단순히 자주 바꾸는 것보다 유추하기 어려운 복잡한 구조를 설계하는 것이 보안 측면에서 더욱 효과적일 수 있으며, 이는 개인 정보 보호의 첫걸음이 됩니다. 2세대 암호는 데이터를 직접 암호문으로 바꾸어 저장하는 방식입니다. 최신 스마트폰에 적용된 디스크 암호화 기술이 대표적인 사례입니다. 과거의 컴퓨터는 하드디스크만 분리하면 내용을 쉽게 읽을 수 있었지만, 스마트폰은 모든 데이터를 난수 형태로 암호화하여 저장하므로 비밀번호를 모르면 물리적으로 데이터를 추출하기가 매우 어렵습니다. 이는 분실이나 도난 상황에서도 개인 정보를 보호할 수 있는 강력한 보안 장치로 작용하며, 현대 모바일 환경에서 사용자의 프라이버시를 지키는 핵심적인 기술로 자리 잡았습니다. 암호의 역사는 전쟁의 승패를 가를 만큼 결정적인 역할을 해왔습니다. 제2차 세계대전 당시 독일군이 사용한 에니그마는 매우 정교한 암호 기계였지만, 앨런 튜링을 비롯한 수학자들이 이를 해독해 내면서 전쟁의 흐름이 바뀌었습니다. 이 과정에서 암호 해독을 위해 만들어진 기계들은 현대 컴퓨터의 원형이 되었으며, 수학적 이론이 실제 기술로 구현되는 중요한 계기가 되었습니다. 과거의 암호 해독 노력이 오늘날 우리가 누리는 디지털 문명의 초석을 다진 셈이며, 암호학은 여전히 기술 발전의 최전선에 있습니다.

천정희

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

수학

[강연] 양자컴퓨터의 현재와 미래 by정연욱ㅣ2021 '대한민국 과학기술대전' 다섯번째 | 5강

양자 컴퓨터는 더 이상 SF 영화 속의 상상이나 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 이미 전 세계의 많은 연구자와 기업이 실제로 시스템을 만들어 운영하고 있으며, 누구나 클라우드를 통해 접속해 볼 수 있는 단계에 도달했습니다. 다만 중요한 점은 양자 컴퓨터가 당장 기존의 모든 컴퓨터를 대체하거나 세상을 한순간에 뒤바꿀 마법의 도구는 아니라는 사실입니다. 현재는 양자역학의 원리를 이용해 특정 문제를 해결하는 초기 단계의 시스템으로 이해하는 것이 적절하며, 환상보다는 실질적인 기술적 진보에 주목해야 할 시점입니다. '양자'라는 개념은 세상의 물질이 에너지를 주고받을 때 연속적이지 않고 특정한 단위로만 움직인다는 의미를 담고 있습니다. 100년 전 과학자들은 원자 세계의 불연속적인 현상을 설명하기 위해 양자역학이라는 거대한 체계를 세웠습니다. 과거에는 이 원리가 미시 세계에만 국한된 이론으로 여겨졌으나, 오늘날 우리가 사용하는 반도체나 스마트폰의 작동 원리에도 이미 깊숙이 스며들어 있습니다. 양자 컴퓨터는 바로 이러한 자연의 근본적인 작동 방식을 계산의 영역으로 끌어들인 혁신적인 시스템이라고 할 수 있습니다. 21세기에 들어서며 양자 기술은 단순히 세상을 이해하는 틀을 넘어, 우리가 직접 양자 상태를 제어하고 조작하는 '양자 엔지니어링'의 시대로 진입했습니다. 정밀한 레이저와 초저온 냉동기 같은 고도화된 기술 덕분에 우리는 양자역학적 현상을 능동적으로 활용할 수 있게 되었습니다. 이는 마치 중력에 의해 떨어지는 사과를 관찰하던 단계에서 벗어나, 엔진을 만들어 자동차를 굴리는 것과 같은 비약적인 발전입니다. 이제 인류는 양자역학이라는 자연의 법칙을 도구 삼아 우리에게 유용한 가치를 창출하는 단계에 와 있습니다. 양자 컴퓨터의 핵심 원리인 중첩과 얽힘은 우리의 일상적인 직관과는 매우 다릅니다. 중첩은 두 가지 상태가 동시에 존재할 확률을 가진 상태를 의미하며, 얽힘은 멀리 떨어진 입자들이 서로 긴밀하게 연결되어 한쪽의 상태가 결정되면 다른 쪽도 즉시 영향을 받는 현상입니다. 이러한 개념은 일상 언어로 설명하기 어렵지만, 수학이라는 정교한 언어를 통하면 명확하게 정의됩니다. 앞으로 양자 컴퓨터가 대중화되면 우리는 이러한 기이한 현상들을 일상적으로 경험하게 될 것이며, 이는 인류의 인식 체계를 근본적으로 변화시키는 계기가 될 것입니다. 양자 컴퓨터가 강력한 이유는 '양자 병렬성'에 있습니다. 기존 비트가 0 또는 1의 상태만 가질 수 있는 것과 달리, 큐비트가 0과 1이 중첩된 상태를 유지하며 방대한 계산 공간을 동시에 다룹니다. 예를 들어 큐비트가 300개만 모여도 그 조합의 수는 전 우주의 원자 수보다 많아지며, 이 방대한 정보를 한꺼번에 처리할 수 있습니다. 물론 마지막에 정보를 읽을 때는 하나의 상태로 결정되지만, 계산 과정에서 보여주는 이 압도적인 확장성은 기존 슈퍼컴퓨터가 수만 년 걸릴 문제를 단 몇 초 만에 해결할 수 있는 잠재력을 제공합니다. 현재 양자 컴퓨터 기술은 초전도 회로나 이온 트랩 등 다양한 플랫폼을 통해 구현되고 있습니다. 특히 초전도 큐비트의 성능은 3년에 10배씩 향상되고 있는데, 이는 반도체 산업의 무어의 법칙보다 훨씬 빠른 속도입니다. 구글과 IBM 같은 글로벌 기업들은 이미 수백 큐비트급의 시스템을 선보이며 기술적 난이도의 한계를 돌파하고 있습니다. 단순히 큐비트의 개수를 늘리는 것을 넘어, 오류율을 낮추고 연결성을 강화하는 등 실질적인 성능 지표를 개선하는 방향으로 연구가 집중되면서 상용화의 문턱을 넘어서고 있습니다. 미래의 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터를 완전히 대체하기보다는 특정 분야에서 상호 보완적인 역할을 수행할 것입니다. 양자 화학을 이용한 신소재 설계, 물류 및 금융의 최적화 문제 해결, 그리고 고도화된 기계 학습 등이 주요 활용 분야로 꼽힙니다. 복잡한 계산은 클라우드로 연결된 양자 서버가 처리하고, 우리는 그 결과만을 받아보는 하이브리드 모델이 보편화될 것입니다. 양자 기술의 발전은 단순히 계산 속도의 향상을 넘어, 인류가 자연을 이해하고 활용하는 방식을 근본적으로 재정의하는 거대한 전환점이 될 것입니다.

정연욱

카오스재단카오스크로스

물리학

[강연쇼] 미래과학편 by 박문정_정연욱ㅣ 2021 '대한민국 과학기술대전' | 2부

현대 과학은 양자역학과 인공지능의 결합을 통해 전례 없는 발전을 거듭하고 있습니다. 수천만 건의 방대한 데이터를 처리하며 우리는 인류 역사상 가장 풍요롭고 안락한 시대를 살아가고 있습니다. 고도로 발달한 기술은 과거에는 상상조차 할 수 없었던 복잡한 문제들을 해결하며, 우리 사회의 구조와 생활 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이러한 변화는 단순한 편의를 넘어 지식의 탐구 방식 자체를 재정의하고 있으며, 새로운 문명의 지평을 열어가고 있습니다. 하지만 기술의 비약적인 발전 뒤에는 보이지 않는 두려움이 자리 잡고 있습니다. 인공지능이 파편화된 모든 과학적 탐구를 대신 수행하게 될 때, 과연 인간은 과학의 본질을 잊어버리게 되지 않을까 하는 우려입니다. 기계가 정답을 도출하는 과정이 블랙박스화되면서, 인간은 그 원리를 이해하기보다는 결과만을 수용하는 수동적인 존재로 전락할 위험에 처해 있습니다. 이는 현대 과학자들에게 깊은 철학적 고민과 함께 기술적 종속에 대한 경계심을 안겨주는 중요한 화두입니다. 과학자들의 내면에는 고전적인 탐구 방식을 고수하려는 마음과 효율적인 최신 기술 사이의 갈등이 존재합니다. 힘든 고뇌의 과정을 거쳐 진리에 도달하던 과거의 방식은 이제 비효율적인 것으로 치부되기도 합니다. 그러나 인간만이 가진 직관과 통찰력은 데이터의 단순한 나열만으로는 결코 도달할 수 없는 심오한 영역을 탐구하게 합니다. 이러한 내적 갈등은 기술 만능주의 시대에 인간의 역할이 무엇인지 다시금 질문하게 만들며, 과학적 사고의 가치를 재확인하는 계기가 됩니다. 자동 인식 시스템과 중앙 제어 시스템이 연동되지 않았던 시절, 인간은 독자적인 메타 논리를 가동하여 세상을 이해하려 노력했습니다. 파편화된 정보들을 하나의 거대한 체계로 엮어내는 능력은 오직 인간의 지성만이 수행할 수 있었던 고유의 영역이었습니다. 인공지능이 제공하는 방대한 데이터 속에서 길을 잃지 않기 위해서는, 과거 우리가 가동했던 그 독특한 논리 구조를 다시금 일깨울 필요가 있습니다. 이는 복잡한 시스템 속에서 본질을 꿰뚫어 보는 힘을 기르는 과정이기도 합니다. 결국 인공지능은 인간이 내리는 최종적인 판단과 방향성에 따라 그 가치가 결정됩니다. 아무리 뛰어난 연산 능력을 갖춘 기계라 할지라도, 무엇을 위해 그 기술을 사용할 것인지 결정하는 주체는 여전히 인간의 몫입니다. 우리는 인공지능에게 단순히 계산을 시키는 것을 넘어, 인류의 보편적 가치와 윤리를 반영한 고차원적인 지시를 내려야 합니다. 이것이 바로 고도화된 기술의 시대에 인간이 지켜내야 할 마지막 보루이자, 과학 기술을 올바른 방향으로 이끄는 책임 있는 자세입니다. 인공지능과 인간의 논리가 조화를 이룰 때, 과학은 비로소 진정한 의미의 도약을 이룰 수 있습니다. 기계의 정밀함과 인간의 창의성이 결합하면, 우리는 우주의 근본 원리에 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것입니다. 데이터 속에 숨겨진 의미를 해석하고 새로운 가설을 세우는 과정에서 인공지능은 강력한 조력자가 되어줍니다. 이러한 협력 모델은 미래 과학의 새로운 표준이 될 것이며, 인류의 지적 지평을 넓히는 열쇠가 될 것입니다. 우리는 기술을 도구로 삼아 더 큰 진리를 향해 나아가야 합니다. 우리는 이제 기술에 압도당하는 것이 아니라, 기술을 통해 인간의 가능성을 확장하는 시대로 나아가야 합니다. 양자역학의 신비와 인공지능의 효율성이 공존하는 이 풍요로운 시대에, 과학에 대한 근원적인 열정을 잃지 않는 것이 무엇보다 중요합니다. 끊임없는 질문과 탐구를 통해 우리는 기계가 대신할 수 없는 인간만의 고유한 가치를 증명해 나갈 것입니다. 미래의 과학은 도구의 눈부신 발전이 아닌, 그 도구를 다루는 인간의 숭고한 정신과 의지에서 비로소 완성될 것입니다.

박문정, 정연욱

카오스재단카오스크로스

물리학
화학
융합

[강연] 매일 쓰는 인터넷, 어떻게 동작하나요? _ by문수복 ㅣ 2021 가을 카오스강연 '과학의 희열' 9강 | 9강

1876년 알렉산더 벨의 첫 전화 통화 이후 인류의 통신 기술은 비약적으로 발전해 왔습니다. 초기에는 전화 교환수가 직접 선을 연결하는 수동 방식이었으나, 기술의 진보와 함께 전전자 교환기가 등장하며 자동화의 길을 걸었습니다. 이러한 변화는 단순히 기계화에 그치지 않고, 더 많은 사람이 동시에 소통할 수 있는 현대적 통신망의 기틀을 마련했습니다. 오늘날 우리가 사용하는 초고속 네트워크의 뿌리는 바로 이 수동 교환의 시대에서부터 시작된 셈이며, 이는 인류가 시공간의 제약을 극복해 온 역사이기도 합니다. 인터넷의 역사는 미국 국방부의 아르파넷(ARPANET) 프로젝트에서 그 기원을 찾을 수 있습니다. 로버트 칸과 빈트 서프가 제창한 TCP/IP 기술은 오늘날 전 세계를 하나로 묶는 표준이 되었으며, 한국 또한 1982년 아시아 최초로 인터넷 연결에 성공하며 IT 강국의 초석을 다졌습니다. 이러한 선제적인 기술 도입과 확장은 우리나라가 세계적인 정보통신 환경을 구축하는 데 결정적인 역할을 했습니다. 과거 연구자들이 척박한 환경에서 일구어낸 성과가 현재 우리가 누리는 디지털 번영의 든든한 토대가 된 것입니다. 인터넷의 동작 원리는 고속도로의 자원 공유 방식과 매우 유사합니다. 과거의 전화망이 특정 회선을 독점하는 방식이었다면, 인터넷은 정보를 '패킷'이라는 단위로 쪼개어 여러 사용자가 도로를 공유하듯 데이터를 주고받습니다. 이를 통해 한정된 통신 자원을 효율적으로 활용할 수 있게 되었으며, 전송 속도가 빨라진다는 것은 도로의 차선을 늘려 한 번에 더 많은 정보를 실어 나를 수 있게 됨을 의미합니다. 이는 물리적 한계를 극복하고 데이터 전송의 효율성을 극대화하여 전 세계적인 정보 유통을 가능하게 한 혁신적인 발상입니다. 컴퓨터 내부의 기술 발전은 부품마다 제각기 다른 속도로 진행됩니다. CPU와 GPU, 그리고 메모리와 네트워크 카드는 서로 다른 성장 곡선을 그리며 발전해 왔기에, 현대의 컴퓨팅 시스템에서는 이들 요소 간의 균형을 맞추는 '네트워크 밸런싱'이 무엇보다 중요합니다. 각 부품의 성능 차이로 인해 발생하는 병목 현상을 해결하고 전체 시스템의 효율을 높이는 것이 네트워크 연구의 핵심 과제 중 하나입니다. 기술의 조화로운 발전이 뒷받침될 때 비로소 전체 시스템은 최적의 성능을 발휘하며 복잡한 연산을 수행할 수 있습니다. 이제 우리는 개별 컴퓨터의 시대를 넘어 거대한 데이터 센터의 시대로 진입했습니다. 수만 대의 서버가 모인 데이터 센터는 가상화 기술을 통해 자원 공유를 극대화하는 클라우드 환경을 구축합니다. 사용자는 자신이 어떤 물리적 서버를 사용하는지 알 필요가 없으며, 시스템은 24시간 내내 높은 활용률을 유지하며 전 세계의 데이터를 처리합니다. 이러한 구조는 자원의 낭비를 획기적으로 줄이고 어디서나 동일한 품질의 디지털 서비스를 이용할 수 있는 기반이 됩니다. 데이터 센터는 현대 문명을 지탱하는 거대한 디지털 공장과 같습니다. 미래의 데이터 센터는 각 부품을 기능별로 분해하여 효율을 높이는 '디스어그리게이티드(Disaggregated)' 구조로 진화하고 있습니다. 하지만 이러한 인프라의 확장은 막대한 전력 소모라는 새로운 과제를 안겨주기도 합니다. 2030년경에는 IT 장비와 데이터 센터가 소비하는 전력이 전체 전력 시장에서 상당한 비중을 차지할 것으로 예상됩니다. 따라서 에너지 효율을 높이는 기술 개발과 함께 지속 가능한 네트워크 인프라를 구축하기 위한 다각적인 연구가 필요한 시점입니다. 이는 기술적 진보와 환경적 책임을 동시에 고려해야 하는 인류 공통의 도전입니다. 기술의 발전 속도에 맞춰 우리 사회의 디지털 소양 교육도 한층 강화되어야 합니다. 컴퓨터를 단순히 사용하는 수준을 넘어, 네트워크의 원리를 이해하고 이를 업무 효율화에 활용하는 능력은 21세기 경쟁력의 핵심입니다. 주요 선진국들이 정보 교육 시간을 대폭 늘리는 이유도 미래 산업의 주도권을 잡기 위함입니다. 우리나라도 미래 세대가 디지털 환경에서 주도적인 역할을 할 수 있도록 체계적인 교육 시스템을 갖추고 기초 소양을 길러주는 데 힘써야 합니다. 디지털 소양은 이제 선택이 아닌 생존과 성장을 위한 필수 역량입니다.

문수복

카오스재단카오스강연

수학

[강연] 컴퓨터비전과 딥러닝의 현재와 미래 _ by한보형 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 5강 | 5강

컴퓨터 비전은 이미지나 비디오의 내용을 컴퓨터가 자동으로 이해하게 만드는 기술입니다. 과거에는 사람이 데이터의 특징을 직접 정의해 주어야 했지만, 딥러닝의 등장으로 인공지능이 스스로 데이터에서 중요한 정보를 추출하는 법을 학습하게 되었습니다. 특히 여러 계층으로 구성된 인공 신경망은 복잡한 시각 정보를 계층적으로 파악하며, 인간의 시각 체계를 모방하는 수준까지 발전했습니다. 이러한 기술적 도약은 기계가 세상을 바라보는 방식을 근본적으로 변화시켰으며, 단순한 데이터 나열을 넘어선 의미 있는 정보 추출을 가능하게 했습니다. 시각 정보를 처리하는 데 가장 핵심적인 도구는 합성곱 신경망(CNN)입니다. 이는 이미지 필터를 적용하듯 공간 정보를 보존하며 특징을 추출하는 방식입니다. 반면, 시간에 따라 변화하는 비디오나 음성 같은 시계열 데이터에는 순환 신경망(RNN)이 주로 사용됩니다. RNN은 이전 단계의 출력이 다시 입력으로 들어가는 구조를 통해 데이터의 흐름과 맥락을 파악합니다. 이 두 구조는 현대 컴퓨터 비전이 공간과 시간이라는 두 축의 정보를 정밀하게 이해할 수 있도록 돕는 기반이 되며, 다양한 시각적 태스크를 수행하는 핵심 엔진 역할을 합니다. 컴퓨터 비전의 대표적인 응용 분야로는 물체 검출과 의미론적 분할이 있습니다. 'YOLO'와 같은 알고리즘은 이미지 속 물체의 위치를 실시간으로 파악하며, 이미지 분할 기술은 각 픽셀이 어떤 사물에 해당하는지 정밀하게 구분해 냅니다. 이러한 기술은 자율 주행 자동차가 도로 상황을 파악하고 장애물을 피하는 데 필수적인 역할을 합니다. 인공지능은 이제 단순히 사물을 보는 것을 넘어, 장면 전체의 구조와 맥락을 파악하여 안전한 주행을 가능케 하는 지능형 시스템으로 진화하고 있으며, 이는 미래 모빌리티 산업의 핵심이 되고 있습니다. 최근에는 이미지와 언어를 동시에 다루는 기술이 주목받고 있습니다. 이미지의 내용을 문장으로 설명하는 이미지 캡셔닝 기술이나, 이미지에 대한 질문에 답하는 시각적 질의응답(VQA)이 대표적입니다. 또한 생성적 적대 신경망(GAN)은 가짜와 진짜를 구별하는 경쟁 과정을 통해 실제와 구분이 불가능한 고해상도 이미지를 만들어냅니다. 이는 인공지능이 단순히 정보를 수동적으로 인식하는 단계를 지나, 새로운 콘텐츠를 창조하고 인간과 고차원적인 소통을 나눌 수 있는 가능성을 보여주는 사례로, 예술과 산업 전반에 걸쳐 새로운 영감을 불어넣고 있습니다. 화질 개선 및 영상 처리 분야에서도 딥러닝은 놀라운 성능을 발휘합니다. 흑백 사진을 자연스러운 컬러로 복원하거나, 심한 노이즈가 섞인 이미지에서 원래의 형체를 찾아내는 기술이 실용화되었습니다. 또한 낮은 프레임의 영상을 부드러운 고프레임 영상으로 변환하는 프레임 보간 기술은 영상 제작 현장에서 혁신을 일으키고 있습니다. 이러한 기술들은 인공지능이 사전에 학습한 방대한 시각적 패턴을 바탕으로 부족한 정보를 추론하여 인간의 눈보다 더 정밀하게 이미지를 재구성할 수 있음을 증명하며, 오래된 기록물의 복원이나 고화질 콘텐츠 제작에 기여합니다. 강화 학습은 인공지능이 시행착오를 통해 최적의 행동을 배우게 합니다. 벽돌깨기 같은 고전 게임부터 바둑의 알파고, 복잡한 전략이 필요한 스타크래프트의 알파스타까지 인공지능은 인간의 한계를 뛰어넘는 전략을 스스로 터득해 왔습니다. 특히 보이지 않는 영역의 정보를 추정해야 하는 게임 환경에서의 성공은 인공지능의 판단 능력이 얼마나 정교해졌는지를 잘 보여줍니다. 이러한 학습 방식은 단순히 게임에 그치지 않고, 향후 복잡한 변수가 존재하는 현실 세계의 물류 시스템이나 로봇 제어 문제를 해결하는 데에도 중요한 열쇠가 될 것으로 기대됩니다. 하지만 인공지능의 눈부신 발전 뒤에는 해결해야 할 과제도 산적해 있습니다. 학습 데이터에 포함된 인종이나 성별에 대한 편향이 결과에 반영되거나, 딥페이크 기술이 악용되어 사회적 혼란을 야기하기도 합니다. 또한 방대한 모델을 학습시키는 과정에서 발생하는 막대한 탄소 배출은 환경적인 부담으로 작용합니다. 따라서 기술적 완성도를 높이는 것만큼이나 윤리적 가이드라인을 마련하고 사회적 합의를 이끌어내는 노력이 병행되어야 합니다. 진정한 인공지능의 완성은 기술의 효율성과 인간의 보편적 가치가 조화를 이룰 때 비로소 가능해질 것입니다.

한보형

카오스재단카오스강연

융합

[ENG1-3] 1st Discussion_The COVID-19 Pandemic: Korea’s Response and Challenges Ⅱ | 2세션

팬데믹은 우리 사회의 디지털 전환을 가속화하며 기업 가치의 지형을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 특히 클라우드 기술과 온라인 협업 도구를 선제적으로 도입한 기업들은 위기를 기회로 전환하며 전례 없는 성장을 기록했습니다. 이러한 변화의 중심에는 엠비언트 AI(Ambient AI) 기술이 자리 잡고 있습니다. AI 칩을 통해 실시간 데이터를 수집하고 분석함으로써 방역 조치의 효율성을 높이는 시도가 이어지고 있으며, 이는 물리적 세계와 디지털 세계를 더욱 긴밀하게 연결하는 가교 역할을 합니다. 다만 이러한 디지털화의 속도 차이가 국가와 개인 간의 불평등을 심화시킬 수 있다는 점은 우리가 해결해야 할 과제입니다. 불확실성이 지배하는 시대에는 객관적인 데이터가 가장 신뢰할 수 있는 길잡이가 됩니다. 한국은 선제적인 검사와 확진자 곡선 평탄화를 통해 의료 체계의 붕괴를 막고 대응을 위한 소중한 시간을 확보하는 데 성공했습니다. 특히 유전자 기반의 RT-PCR 진단 방식은 감염 초기 단계의 확진자와 무증상 감염자까지 조기에 식별해 내는 결정적인 역할을 수행했습니다. 축적된 데이터를 분석하여 감염의 부채를 줄이고 치명률을 체계적으로 관리하는 것은 과학적 방역의 핵심입니다. 앞으로도 미래의 위기에 대비하기 위해 정밀한 데이터 축적과 활용 방안을 지속적으로 고민해야 합니다. 단순히 확진자 수라는 수치에 집중하는 단계를 넘어, 이제는 사망자 데이터와 임상 정보의 세밀한 분석에 집중해야 할 때입니다. 환자를 경증과 중증으로 신속하게 분류하고, 기저 질환과의 상관관계를 파악하는 것은 한정된 의료 자원을 효율적으로 배분하기 위해 필수적입니다. 예를 들어 암 환자와 같은 고위험군의 치명률이 일반 환자에 비해 현저히 높다는 사실은 방대한 데이터 분석을 통해서만 명확히 드러납니다. 이러한 구체적인 임상 데이터를 투명하게 공개하고 학계와 공유함으로써 시민들의 이해를 돕고, 더욱 정교하고 선진적인 방역 체계를 구축할 수 있는 토대를 마련해야 합니다. 정부의 소통 방식 또한 팬데믹의 장기화라는 흐름에 맞춰 진화해야 합니다. 초기에는 신속하고 투명한 정보 제공으로 국민의 불안을 해소하는 데 주력했다면, 이제는 의료 시설의 준비 상황이나 물류 시스템 등 보다 심층적인 정보를 공유하여 신뢰를 쌓아야 합니다. 지속 가능한 방역을 위해서는 국민들이 일상 속에서 실천할 수 있는 구체적인 예방 조치를 명확히 인지하고 사회적 공감대를 형성하는 것이 무엇보다 중요합니다. 2차 유행의 가능성을 항상 염두에 두고, 가용한 자원을 최적화하여 피해를 최소화하는 장기적인 관점의 전략적 접근이 요구되는 시점입니다. 감염병 확산의 정확한 예측을 위해서는 적은 데이터로도 견고한 결과를 도출할 수 있는 통계적 모델링 기법이 적극적으로 활용됩니다. 특히 무증상 감염자의 규모를 파악하기 위한 항체 조사는 과학적 방역의 완성도를 높이는 데 크게 기여합니다. 무작위 설문조사와 지역별 인구통계학적 분석을 통해 숨겨진 감염원을 식별하면 보다 정교한 치명률 측정과 맞춤형 대응책 마련이 가능해집니다. 이러한 과학적 방법론은 단순히 현재의 위기 상황을 진단하는 것을 넘어, 미래에 발생할 수 있는 또 다른 팬데믹에 대비하여 사회적 회복 탄력성을 높이는 강력한 무기가 될 것입니다. 인공지능과 머신러닝 기술을 임상 데이터에 적용하면 환자의 상태 변화를 사전에 예측하여 치명률을 낮추는 선제적인 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 데이터 활용의 지평은 보건 의료 분야에 국한되지 않고 경제 영역으로도 과감하게 확장되어야 합니다. 빅데이터를 활용해 주 단위로 경제 상황을 정밀하게 측정함으로써 방역 조치가 민생 경제에 미치는 영향을 실시간으로 파악할 수 있기 때문입니다. 건강한 사회와 안정된 경제라는 두 마리 토끼를 모두 잡기 위해서는 보건 데이터와 경제 데이터를 통합적으로 분석하고 관리하는 범국가적인 데이터 거버넌스 구축이 시급합니다. 팬데믹의 종식은 단기간에 마법처럼 이루어지기 어려우며, 작은 파도가 반복되는 순환 과정을 거칠 가능성이 높습니다. 우리는 바이러스와 공존하는 법을 익히고, 일상생활 속에서 방역 수칙을 준수하며 상황 변화에 유연하게 대처하는 능력을 길러야 합니다. 방역의 성공은 결국 경제 활동의 재개로 이어지는 든든한 토대가 됩니다. 소상공인과 취약 계층을 위한 실질적인 경제적 지원책과 더불어 소비 활성화를 위한 정책적 노력이 병행되어야 합니다. 미래에 마주할 더 큰 위기에 대비하기 위해, 현재 우리가 겪고 있는 시련을 소중한 학습과 훈련의 기회로 삼아야 할 것입니다.

구인회, 김강립, 김미곤, 김진숙, 박원호, 박종화, 신종호, 이광재, 이현숙, 전영일, 차상균, 홍성욱, 홍준형

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학

[ENG 3-1] The Meaning and Tasks of Education that COVID-19 Left Behind | 2세션 ⑧

코로나19는 오랫동안 고착화되어 있던 한국 교육의 틀을 근본적으로 뒤흔드는 계기가 되었습니다. 이전까지의 교육이 물리적인 교실이라는 한정된 공간과 정해진 시간에 갇혀 있었다면, 팬데믹은 이러한 구조를 확장하고 혁신할 수 있는 가능성을 열어주었습니다. 교육의 형평성이라는 가치는 과거부터 강조되어 왔으나 현실적인 불평등의 벽에 부딪히곤 했습니다. 하지만 이번 위기를 통해 우리는 정책적 결단과 기술적 지원이 결합될 때 아이들에게 더 넓은 학습의 기회를 제공할 수 있다는 비전을 확인하게 되었습니다. 이는 단순히 위기 대응을 넘어 한국 교육이 나아가야 할 새로운 이정표를 제시한 사건이었습니다. 온라인 개학이라는 전대미문의 상황 속에서 한국은 단 2주 만에 수백만 명의 사용자를 수용할 수 있는 공공 교육 플랫폼을 구축하는 저력을 보여주었습니다. e학습터와 EBS 온라인 클래스를 중심으로 클라우드 기반의 인프라를 확장하였으며, 공공과 민간 부문이 긴밀하게 협력하여 서버 안정화를 이루어냈습니다. 초기에는 시스템 과부하에 대한 우려도 컸으나, 투명한 정보 공유와 현장 교사들의 적극적인 참여를 통해 문제를 해결해 나갔습니다. 이러한 경험은 한국 교육이 디지털 전환을 위한 탄탄한 기술적 토대를 마련하는 중요한 전환점이 되었으며, 원격 교육의 실효성을 입증하는 계기가 되었습니다. 원격 수업의 성공 뒤에는 교사들의 자발적인 헌신과 노력이 있었습니다. 통계에 따르면 많은 교사가 단순히 기존의 콘텐츠를 활용하는 데 그치지 않고, 학생들과의 상호작용을 위해 직접 교육 자료를 제작하여 수업에 활용했습니다. 이는 교육의 본질이 지식의 일방적인 전달이 아니라 교사와 학생 간의 끊임없는 소통에 있음을 보여줍니다. 또한, 평소 ICT 기기 활용에 능숙했던 교사들이 커뮤니티를 통해 동료들과 노하우를 공유하며 전문성을 발휘한 점도 인상적입니다. 이러한 자발적인 움직임은 온라인 환경에서도 교육의 질을 유지하고 학생들의 학습 몰입도를 높이는 핵심적인 동력이 되었습니다. 팬데믹 기간 동안 학교의 역할에 대한 사회적 인식도 크게 변화했습니다. 원격 교육이 학습 결손을 예방하는 데 기여했다는 긍정적인 평가와 함께, 학교가 단순한 지식 습득의 장소를 넘어 사회적 교류와 공감 능력을 기르는 공동체 공간임을 재확인하게 된 것입니다. 학생들은 선생님과 친구들을 직접 만나 소통하고 함께 식사하는 일상의 소중함을 깨달았으며, 이는 학교의 물리적 공간이 갖는 고유한 가치를 증명했습니다. 따라서 미래의 교육은 온라인의 효율성과 오프라인의 인간적 교감이 조화를 이루는 방향으로 나아가야 하며, 학생 개개인의 필요에 맞춘 맞춤형 교육 시스템 구축이 필수적입니다. 앞으로의 교육은 인공지능과 빅데이터 등 첨단 기술을 적극적으로 도입하여 더욱 고도화된 에듀테크 생태계를 구축해 나갈 것입니다. 온·오프라인이 융합된 하이브리드 학습 모델은 학생들에게 시공간의 제약을 넘어선 창의적이고 자기주도적인 학습 경험을 제공할 것입니다. 이제 우리는 과거의 고정된 교육 틀에서 벗어나 새로운 가능성을 상상하고 이를 현실로 구현해야 하는 과제를 안고 있습니다. 연대와 협력을 바탕으로 구축된 통합적인 교육 구조는 미래 세대가 새로운 산업을 창출하고 사회적 가치를 실현하는 데 든든한 밑거름이 될 것입니다. 지속적인 혁신을 통해 한국 교육은 더 나은 미래를 향해 도약할 준비를 마쳤습니다.

김진숙

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

[강연] 데이터 세상에서 수학으로 살아남기 by천정희 | #47분26초_꼭_봐야하는_영상｜2020 서울대 자연과학 공개강연 '과학으로 살아남기' | 2강

현대 사회에서 데이터는 '미래의 원유'이자 새로운 통화로 불릴 만큼 그 가치가 비약적으로 상승했습니다. 과거 시가총액 상위권을 차지하던 기업들이 석유나 금융 중심이었다면, 이제는 애플, 구글, 아마존과 같은 데이터 기반 IT 기업들이 그 자리를 대신하고 있습니다. 이는 우리가 데이터를 얼마나 잘 수집하고 활용하느냐에 따라 기업과 국가의 경쟁력이 결정되는 시대에 살고 있음을 의미하며, 데이터는 단순한 정보를 넘어 경제의 핵심 동력이 되었습니다. 하지만 데이터 활용이 늘어날수록 개인정보 유출이라는 심각한 부작용도 뒤따르고 있습니다. 의료 정보나 상업적 이용을 목적으로 한 민감한 정보들이 해킹이나 무단 판매를 통해 유출되는 사고가 빈번하게 발생하고 있습니다. 기계 학습을 위해 더 많은 데이터가 필요해질수록 보안의 중요성은 더욱 커지며, 데이터를 안전하게 보호하면서도 그 가치를 추출해낼 수 있는 기술적 대안이 절실해진 상황입니다. 활용과 보호라는 두 마리 토끼를 잡는 것이 시대적 과제가 된 것입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 혁신적인 기술이 바로 '동형암호'입니다. 동형암호는 데이터를 암호화한 상태 그대로 연산할 수 있게 해주는 기술로, 데이터를 복호화하지 않고도 필요한 분석을 수행할 수 있습니다. 이는 마치 보석 원석을 투명하고 단단한 상자에 넣은 채로 가공하는 것과 같아서, 작업자는 내용물을 훔칠 수 없지만 주인은 가공된 결과물을 안전하게 돌려받을 수 있습니다. 비밀을 알지 못하면서도 주인이 원하는 일을 완벽히 수행하는 '완벽한 하인'인 셈입니다. 동형암호의 안전성은 수학적으로 매우 풀기 어려운 난제에 기반을 두고 있습니다. 근사 최대공약수 문제나 격자 기반의 암호 체계는 현대의 슈퍼컴퓨터는 물론 미래의 양자 컴퓨터로도 해결하기 어려운 NP-하드 문제로 분류됩니다. 이러한 수학적 견고함 덕분에 동형암호는 데이터의 기밀성을 완벽하게 보장하며, 암호화된 상태에서 덧셈과 곱셈 같은 복잡한 연산을 수행하더라도 정보가 외부에 노출될 위험이 거의 없습니다. 수학이 데이터 세상을 지키는 가장 강력한 방패가 되는 것입니다. 초기 동형암호는 연산 속도가 매우 느리고 데이터 크기가 커지는 단점이 있었으나, 최근 수학적 알고리즘의 발전으로 비약적인 성능 향상을 이루었습니다. 특히 '근사 계산 동형암호(HEAAN)' 기술은 실수 연산이 잦은 기계 학습 분야에 최적화되어 세계적인 주목을 받았습니다. 이 기술은 연산 과정에서 발생하는 오차를 효율적으로 관리하며, 기존 방식보다 수백 배 빠른 속도로 대규모 데이터를 처리할 수 있는 길을 열어주었습니다. 이는 한국 연구진의 기여가 돋보이는 분야이기도 합니다. 현재 동형암호는 DNA 분석과 같은 정밀 의료 분야부터 금융 서비스의 데이터 결합에 이르기까지 폭넓게 적용되고 있습니다. 개인의 유전 정보를 암호화한 상태로 질병 예측 모델을 돌리거나, 서로 다른 기관의 금융 데이터를 개인정보 침해 없이 결합하여 분석하는 것이 가능해졌습니다. 정부의 규제 샌드박스를 통한 임시 면허 부여 등 제도적 뒷받침이 더해지며, 이론을 넘어 실질적인 서비스 단계로 빠르게 진입하고 있습니다. 이는 데이터 부족 문제를 해결하고 안전한 유통 생태계를 만드는 초석이 됩니다. 결국 데이터 세상에서 수학은 단순한 계산 도구를 넘어 개인의 권리와 정보를 지키는 핵심적인 역할을 수행합니다. 대수학, 정수론, 해석학 등 다양한 수학적 원리들이 결합하여 탄생한 동형암호는 인공지능 기술과 조화를 이루며 '프라이빗 AI' 시대를 견인할 것입니다. 인간과 인공지능이 서로의 신뢰를 바탕으로 공존하는 미래를 만들기 위해, 수학은 앞으로도 데이터의 가치를 안전하게 꽃피우는 생명선이 될 것입니다. 새로운 수학적 발견이 가져올 안전한 데이터 세상을 기대해 봅니다.

천정희

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학