Insights Alive

19세기에도 캤고…21세기에도 캔다 

"평균 27년 걸리는 광산 개발…우리는 한번도 멈춘적 없다"

출처: http://news.mk.co.kr/newsRead.php?no=361843&year=2016

출처: http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=hufshans&logNo=220638553440&redirect=Dlog&widgetTypeCall=true

14살이면 부모 등쌀에 이 학원에서 저 학원으로 옮겨 다니며 억지로 과외수업을 받거나 부모 감시 피해서 컴퓨터 게임에 몰두하고 친구들과 연예계 소식을 누가 많이 아는가 자랑할 그런 나이입니다.

그런데 미국 앨라배마주에 사는 중학교 2학년생 타일러 로젠탈은 소위 ‘잘 나가는 CEO’입니다. 그것도 3천만  달러, 우리 돈 350억 원을 줄 테니 ‘사업 구상’을 팔라는 제의조차도 단칼에 거절할 만큼 전도 유망한 사업을 막 시작한 ‘스타트업’ (Startup) 대표입니다.로젠탈이 지난해 이른바 엔젤 투자자들로부터 10만 달러 (1억2천만원)을 투자 받아 세운 ‘RecMed’라는 스타트업 회사는 앞서 말한 대로 350억 원을 줄 테니 사업 구상을 팔라는 제의를 받을 만큼 미국 사업 계에서 돌풍을 일으켰습니다.

도대체 어떤 회사이고 어떤 사업 구상이기에 3억 원도 아니고 350억 원에 팔라는 것일까요? 그리고 얼마나 수익성이 높길래 그런 엄청난 제의를 거절한 것일까요?
 
RecMed의 최초 구상은 엉뚱하게도 중학교 2학년생인 로젠탈이 수업 받는 ‘젊은 기업가 아카데미’ 과목에서 탄생했습니다. 사업 구상을 하나씩 내라는 과제물을 받은 로젠탈의 머리에 갑자기 뭔가 슈~욱 하고 지나는 아이디어가 있었습니다.로젠탈은 학교 야구팀의 1루수이자 투수였습니다. “앨라배마주에서 열리는 야구 토너먼트에 참여하려고 각지를 돌아다닐 때마다 보고 느낀 게 있었어요. 애들이 다치면 부모들이 구급약을 찾지 못해 노심초사하는 걸 봤거든요. 이 문제를 해결하면 되겠다 싶었죠.”

로젠탈의 최초 구상은 야구 토너먼트가 열리는 경기장마다 매점 같은 것을 만들어 구급약을 파는 것이었습니다. 하지만 그 구상을 실천에 옮기기 위해 이것저것 알아보던 중 좋은 사업 모델은 아니라는 결론에 도달했습니다.
 
“야구 토너먼트가 열리는 6시간 동안에 매점을 지킬 점원에게 최저 임금만 지불한다고 해도 이 사업 구상은 전혀 수익성이 없었어요.” 그래서 생각해낸 것이 ‘자판기’ 였습니다. 로젠탈은 일단 자판기 디자인을 스케치한 뒤 제약 회사에서 일하는 부모님과 상의했습니다. 그리고 지난해 12월, 마침내 자판기의 원형 (prototype)을 만들어 특허를 획득했습니다. 로젠탈은 자판기에 자기 학교 색깔인 검정과 빨강, 그리고 흰색이 어우러지게 디자인 했습니다. 그리고 이용자들은 두 가지 상품을 선택할 수 있게 했습니다.

우선 화상을 입었거나 찢어진 상처, 물집이 나거나 벌에 쏘일 경우 필요한 구급약 세트로써 이용자가 어떤 구급약을 선택하느냐에 따라 5.99달러에서 15.95달러(7천원~1만8천원) 까지 받도록 했습니다. 또 다른 옵션은 밴드나 고무장갑, 피부염 치료제와 물수건, 거즈 등을 선택할 수도 있는데, 그럴 경우 선택하는 구급약에 따라 6달러에서 20달러(7천원~2만2천 원)까지 여러 옵션을 뒀습니다.로젠탈은 올 가을부터 이 기계들을 대량으로 만들어 아이들 출입이 많은 놀이동산이나 해수욕장, 축구 경기장이나 야구 경기장 등에 배치하겠다는 포부를 갖고 있습니다.

이미 ‘식스 플래그스’(미국의 유명 놀이동산 체인)가 1백 대를 주문한 상태입니다. 자판기의 대당 가격은 5천5백 달러 (650만 원)이고 무엇보다도 계속해서 구급약을 공급할 수 있다는 점에서 수익성이 매우 좋은 모델임에는 틀림없어 보입니다. 로젠탈은 한 발 더 나아가 이 자판기에 광고판을 붙이게 해 광고 수입까지도 함께 거두겠다는 계획을 세우고 있습니다.로젠탈의 ‘젊은 기업가 아카데미’ 과목을 가르치는 교사 클라린다 존스는 로젠탈의 기업가적 구상을 매우 자랑스럽게 생각하고 있습니다. “로젠탈을 바라보고 있으면 기분이 좋아져요. 그는 틀림없이 놀라운 사업가가 될 겁니다. 이제 14살이잖아요. 빌 게이츠가 앞으로 두려워해야 할 걸요.”

결코 빈말이 아닌 것이 이 지역에 있는 스타트업 인큐베이터(새로 시작하는 스타트업 업체에 사무실과 사무기기 등을 대여해주는 곳)인 ‘Round House’의 설립자 카일 샌들러도 이 말에 동의하고 있습니다.

“로젠탈은 수업 시간 외에는 온통 RecMed에 대해서만 생각하고 시간을 쓰고 있어요.” 실제로 로젠탈은 라운드 하우스에 소속된 가장 어린 CEO로서 이곳에 사무실도 있고 사업 멘토들과도 수시로 의견을 나누고 있습니다.
 
14살의 대박 CEO 로젠탈은 장차 해나가게 될 여러 사업을 구상하고 실천하는데 대학 교육이 필요하다고 생각하고 있습니다. “저는 노틀담 대학에 가고 싶어요. 거기에 훌륭한 경영학 관련 수업들이 많거든요. 그리고 무엇보다 제가 노틀담 대학 축구팀의 열성 팬이거든요.” 

(사진=CNN)      

출처: http://news.sbs.co.kr/news/endPage.do?news_id=N1003579990

한국 장기신용은행, 일본 장기신용은행, 미국 엔론···

이들의 공통점은 뭘까? 우선 3곳 모두 경영 부실로 무너져 결국 합병되거나 파산했다는 점이다. 또 다른 공통점은 이들 모두 최강의 '학벌 집단'이었다는 사실이다. 

한국 장기신용은행은 서울대, 일본 장기신용은행은 도쿄대, 엔론은 하버드대 비중이 어느 회사보다 높았다. 이른바 '엘리트주의'로 똘똘 뭉친 회사들이었다. 하지만 결과는 어땠나? 

1997년 외환위기가 터지면서 자산 부실에 시달리던 한국 장기신용은행은 1998년 국민은행에 합병되는 신세가 됐다. 거액의 부실을 안은 일본 장기신용은행 역시 비슷한 시기 파산했다. 엔론도 1996년부터 2001년까지 6년 연속 '미국에서 가장 혁신적인 회사'로 선정되며 승승장구했지만 2001년 돌연 파산했다.

경영학에는 '아폴로 신드롬'(Apollo Syndrome)이라는 용어가 있다. 소위 '엘리트'로 불리는 인재들이 모인 집단에서 오히려 낮은 성과 또는 최악의 결과가 나오는 현상을 말한다. 영국의 경영학자 메러디스 벨빈의 저서 '팀 경영의 성공과 실패'에서 처음 소개된 개념이다. 

이 같은 현상은 벨빈이 헨리 경영대학에서 수행한 실험을 통해 확인됐다. 이곳에서 벨빈은 경영대 학생들로 여러 개의 팀을 만들고 경영게임을 벌이게 했다. 각 팀에는 지능지수가 평균 이상인 사람을 최소한 1명씩은 배정했다. 그러면서 벨빈은 유독 한팀을 지능지수가 높은 사람들로만 구성했다. 그리고 그 팀에는 '아폴로팀'이라는 이름을 붙였다. 미국이 러시아와의 달 착륙 경쟁에서 승리할 당시 우주선의 이름에서 따왔다. 

아폴로팀 구성원들의 면면을 본 참가자들 대부분은 당연하게도 아폴로팀을 유력한 우승 후보로 꼽았다. 그러나 결과는 정반대였다. 아폴로팀은 대개 꼴찌를 기록했다.

아폴로팀원들은 대부분의 시간을 쓸데없는 논쟁에 허비했다. 문제는 그러고도 어느 누구 하나 설득당하지 않았다는 점이다. 자연스레 이들은 일치된 합의를 이끌어내지 못했고, 시급한 문제들에 대응하지 못했다. 꼴찌를 기록하자 이들은 서로 비난하기 바빴다. 구성원들 각자가 그 어느 누구보다 뛰어나다는 점이 최대 약점이었던 셈이다. 

머니투데이가 최근 삼성그룹과 한 경쟁 그룹의 사장 승진자 가운데 오너 일가를 제외한 13명을 대상으로 조사한 결과, 삼성그룹은 사장 승진자 7명 가운데 서울대 출신이 단 1명에 그쳤다. 성균관대가 2명이고 서강대, 중앙대, 숭실대, 외국어대 등이 각각 1명씩으로 다양한 분포를 보였다. 반면 경쟁 그룹의 경우 사장 승진자 6명 중 4명이 서울대 출신이었다.

삼성그룹은 전체 사장단의 출신학교를 봐도 속칭 'SKY'로 불리는 서울대, 고려대, 연세대 출신의 비중이 경쟁 그룹보다 10%포인트 이상 낮다.

'조직의 다양성'(Organizational Diversity)이 떨어져 '그들만의 리그'로 이뤄진 조직은 결국 시야가 좁아져 집단적으로 비합리적인 결론을 도출하는 ‘집단사고'(Group think)의 희생양으로 전락할 위험이 크다. 한국과 일본의 장기신용은행, 미국의 엔론과 같은 전철을 밟지 않으려면 어떻게 해야 할지는 자명하다.

출처: http://m.mt.co.kr/renew/view.html?no=2013120813195924881#imadnews

출처: http://www.ziksir.com/ziksir/view/2689

수백만년 동안 인간과 공생관계…비만·암·치매 등의 원인으로
인체내 39조개…세포보다 많아 미생물 관리가 건강까지 좌우

■ 혈액형처럼…장내 미생물 3가지 유형

지배할 것인가, 지배당할 것인가.

300만년의 진화를 거쳐 '호모 사피엔스'로 진화한 인류. 명석한 두뇌, 자유로운 손과 발을 무기로 짧은 시간에 지구를 지배하는 데 성공했다. 하지만 인류 앞에 예상치 못한 적이 나타났다. 호모 사피엔스보다 더 오랜 시간 지구에서 살아남은 생물이다. 산소가 부족한 극한 환경에서도 이들은 먹이를 찾고 새끼를 낳았다. 예상외의 '강적'이다. 무려 30억년 전 지구에 출현해 진화한 뒤 인류와 공생해온 '장내 미생물'이 그 주인공이다.

눈에 보이지도 않는 작은 존재인 이들은 인류가 진화하는 동안 우리의 장속에 생활 터전을 만들며 자신들의 영역을 확장해나갔다. 이들이 최근 인류에게 '경고장'을 던지고 있다. 자신들의 집을 깨끗하게 유지하지 않으면 비만은 물론 당뇨, 암, 심지어 치매까지 일으키겠다고 인류를 위협하고 있는 것이다. 인류는 선택해야 한다. 이들을 지배할 것인가, 이들에게 지배당할 것인가. 선택은 당신의 의지에 달려 있다.

인체에 살고 있는 박테리아(미생물)의 수는 총 39조개. 인간 세포 개수인 30조개보다 1.3배나 많다. 장내 미생물의 총 무게는 약 2㎏. 수 마이크로미터(1㎛는 100만분의 1m) 크기의 조그만 미생물이 대체 인간에게 어떻게 영향을 미치는 것일까.

장내 미생물은 인간이 가축하는 데 성공한 첫 번째 생물이다. 개나 고양이보다 먼저 인류는 장내 미생물과 공생관계를 형성했다. 숙주인 인간과 장에 서식하는 미생물은 수백만 년의 진화 과정 동안 복잡한 상호작용을 형성해 왔다. 인간은 장내 미생물에게 위협받지 않으며 그들에게 터전을 제공했다.

거꾸로 장내 미생물은 포근한 장속에서 인간이 섭취하는 음식을 영양분 삼아 번식했다. 인간의 입장에서도 나쁠 것이 없다. 미생물이 음식물을 분해하거나 죽으면서 내뿜는 물질 중에는 비타민처럼 인간에게 필요한 영양분이 풍부하기 때문이다.

함께 오래 살면 닮아간다고 했다. 장내 미생물과 인간도 마찬가지다. 장내 미생물을 보면 그 사람을 알 수 있다. 거꾸로 사람의 성별, 나이, 먹는 음식 등을 분석하면 어떤 장내 미생물이 많이 살고 있는지도 파악할 수 있다. 벨기에 루벤대 미생물학과 그웬 팔로니 교수 연구진은 국제학술지 '사이언스' 최신호에 게재한 논문에서 이 같은 상관관계가 무려 92%에 달한다고 밝혔다.

연구진은 벨기에인 1106명과 네덜란드인 1135명, 전 세계인 3958명을 대상으로 장내 미생물의 종류와 함께 사람들의 특성을 조사했다. 특성에는 키, 몸무게, 성별, 나이뿐 아니라 맥주·과일 섭취량, 아침식사의 유무 등 69가지의 다양한 내용이 포함됐다. 결과는 예상대로 사람의 생활습관에 따라 장내 미생물은 공통된 습성을 보였다. 술을 많이 마시는 사람들끼리, 과일을 많이 섭취하는 사람들끼리 장내 미생물 군집이 비슷하게 분포하고 있는 것이 확인된 것이다.

박종화 울산과기원(UNIST) 생명공학과 교수는 "장내 미생물은 인간의 유전자와 상호작용하면서 진화해왔다"며 "인간이 말하는 '체질'이 바로 장내 미생물 종류를 이야기할지 모른다"고 설명했다.

장내 미생물이 처음 학계에 등장하며 관심을 끌었던 것은 2011년 독일 연구진의 '네이처' 논문이었다. 독일 하이델베르크대 유럽분자생물연구소 페어 보르크 교수 연구진은 덴마크와 프랑스 등의 유럽인 22명과 미국인 2명, 일본인 9명의 대변에 있는 장내 미생물을 분리해낸 뒤 유전체 분석을 했다.

유전체 분석을 통해 미생물의 종류를 구분하자 재미있는 현상이 나타났다. 마치 혈액형처럼 장내 미생물의 종류를 세 가지로 구분할 수 있었던 것이다. 보르크 교수는 "인간의 장속에는 크게 박테로이데스, 프레보텔라, 루미노코쿠스 등 3가지 박테리아 중 하나가 주도권을 쥐고 있다"며 "인종과 거주 지역에 상관없이 이런 패턴이 나타났다"고 말했다.

각각의 미생물은 특징이 있다. 박테로이데스는 탄수화물 분해능력이 뛰어나다. 반면에 루미노코쿠스는 세포가 당분을 흡수하는 데 도움을 주는 역할을 한다. 결국 박테로이데스의 사람들보다 루미노코쿠스형 사람들은 같은 음식을 먹더라도 살이 찔 확률이 높을 수 있다.

김지현 연세대 시스템생물학과 교수는 "최근에는 세 유형이 아닌 두 가지로 나눌 수 있다는 의견도 제시되고 있다"며 "사람의 특성에 따라 다양한 미생물군이 존재할 수도 있다"고 말했다. 후속 연구 결과 박테로이데스 유형의 사람들은 고지방·저식이섬유 식단을 즐겼으며 프레보텔라 유형은 저지방·채식 위주 식단을 유지했다. 루미노코쿠스형은 박테로이데스와 유사했다.

장내 미생물 연구는 유전체 분석 기술의 발달과 함께 폭발적으로 늘어나기 시작했다. 일찍이 장내 미생물의 중요성을 인식한 미국은 2007년부터 '인간 장내 미생물 프로젝트(HMP·Human Microbiome Project)'를 시작했다. '세컨드 지놈 프로젝트'로 화제를 모았던 HMP는 2007년부터 5년 동안 첫 번째 프로젝트가 끝이 났다. 2000억원의 예산이 투입된 HMP는 미국인 242명의 코와 피부, 입, 소장 등 15개 신체 부위에서 미생물을 채취해 유전체 분석을 마쳤다. 종류는 무려 1만2000가지가 넘었다. 이 중 최소 160여 개의 미생물이 사람들에게서 공통적으로 발견됐다.

현재 HMP는 두 번째 단계로 넘어갔다. 장내 미생물로 사람을 구분하는 것에서 벗어나 인간의 질병에 어떤 영향을 미치는지 파악하는 것이다. 김지현 교수는 "염증성 장 질환, 당뇨병 등 각종 질병과 장내 미생물의 상관관계를 밝히는 연구가 활발하게 진행되고 있다"며 "미생물 유전자 데이터베이스를 기반으로 인간 건강과의 연관성을 총체적으로 살펴보겠다는 것"이라고 말했다.

이미 비만, 아토피, 당뇨 등과 장내 미생물의 상관관계가 밝혀졌다. 장내 미생물은 이제 질병을 넘어 뇌 건강에도 영향을 미친다는 연구도 하나둘 발표되고 있다.

쥐를 이용한 실험에서 장내 미생물이 장속으로 들어온 음식물의 다당류를 분해해 혈뇌장벽을 강화시키고 세로토닌 호르몬의 분비에도 영향을 미치면서 우울증과도 연관성이 있다는 가능성이 제기되고 있다. 동물 실험은 대조군 비교가 쉽기 때문에 장내 미생물이 미치는 영향을 쉽게 파악할 수 있지만 인간을 대상으로 이 같은 상관관계를 파악하는 것은 어렵고 오랜 시간이 걸린다.

미국 국립정신건강연구소(NIMH), 미국 해군연구소 등 많은 연구진이 장내 미생물과 뇌질환의 상관관계를 밝혀내기 위한 대규모 연구를 시작하기도 했다. 박용하 영남대 생명과학부 교수는 "사람의 건강에 유전자는 20~30%, 후생 유전자가 20~30%, 나머지는 장내 미생물이 영향을 미치는 것으로 파악된다"며 "앞으로 장내 미생물의 조절, 치료를 통해 인간의 수명, 건강 등을 조절하는 시대가 올 것"이라고 내다봤다.

[원호섭 기자]

출처: http://news.mk.co.kr/newsRead.php?no=355353&year=2016

지난 공학트렌드에서는 인 공지능의 한 분야 인 딥 러닝 에 대해 살펴보았다 . 딥 러닝의 정 의와 학습 방법 의 유형 에 대해 알아 보고 적용 사례를 살펴보면서 활 용 방법을 고민해보았다 . 이번 공학트렌드에서는 머신 러닝에 대해 알아본다 . 머신 러닝에는 다양한 개념과 방법이 존재하기 때문 에 주요 한 개념과 자 주 사용되는 알고리즘 중심으로 알아본다 . 지난 공학트렌드의 딥 러닝도 머신러닝의 한 부 분이다 .

머신 러닝의 정의

사전적인 정의를 살펴보면, 백과사전에서는 머신 러닝을 “인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법이다” 라고 정의한다. 조금 좁혀서 정의하면 “엄청난 양의 데이터를 스스로 학습하고 정리하여 문제에 대한 해답을 찾아내는 기법이다” 라고 할 수 있다. 최근에는 “학습된 내용을 기반으로 미래를 예측” 하는 것까지 범위에 포함시키고 있다.

사람은 고양이가 어떤 생김새인지 알고 있으면, 처음 본 고양이라도 고양이로 인식한다(그림 1 참조). 하지만, 기계의 경우 고양이마다 고양이라는 인식표를 붙여서 데이터베이스에 저장해야 한다(그림 2 참조).

<그림 1> 사람의 고양이 인식 

< 그림 2> 기계의 고양이 인식

머신 러닝은 기계에게 고양이를 반복해서 알려주고 사람처럼 처음 본 고양이도 사람처럼 고양이로 인식하도록 하는 것이다. 이 때, 고양이를 반복 학습시키기 위해서는 다양한 고양이 데이터가 필요하고, 이를 기억하기 위해서 학습 알고리즘이 필요하다. 기계는 학습 알고리즘을 통해 학습 데이터를 반복 학습하고, 일정 수준 이하의 오차로 줄어들면 기계는 학습 결과를 최종 저장하게 된다.

머신 러닝의 중요성 증가 

초기 머신 러닝이 성공하지 못했던 이유는 크게 두 가지로 본다. 학습 알고리즘이 있었지만 충분한 학습에 필요한 데이터가 부족했던 것과 당시의 컴퓨터 사양이 낮아 학습하는 시간이 너무 오래 걸렸다. 지금은 빅데이터가 존재하고 컴퓨터 사양이 어느정도 보장되었기 때문에 머신 러닝의 관심이 다시 높아지고 있다.

마이크로소프트 (Microsoft) CEO 사티야 나델라는 미래의 시대를 여는 기술로 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 머신 러닝을지목했다. 사물인터넷이 대중화되면서 방대한 데이터가 스스로 생성되며 빅데이터화 되고, 이를 관리하기 위해 클라우드 컴퓨팅이일반화 되고 있다. 생성된 빅데이터는 사람이 분석하지 못하고 기계가 대신 분석해야 할 정도로 많아지기 때문에 빅데이터를 스스로학습하면서 분석하는 머신 러닝의 중요성은 더욱 증가할 것으로 보인다. 빅데이터와 머신 러닝은 미래를 이끌어가는 주요 ICT 기술이라고 할 수 있다.

머신 러닝의 학습 방법

머신 러닝에는 3가지 학습 방법이 있다.

지도 학습 (Supervised Learning) 

머신 러닝에서 일반적으로  사용되는 학습 방법으로 기계가  학습 할  때, 학습 결과가  이미  정해진 경우를 지도 학습이라고 한다.  위의  <그림 2>와 같이 고양이 사진을 보여주며 계속 “이것은 고양이다”라고 알려주는 것이다.

지도 학습을 설명할 때 아파트를 예로 많이 드는데, 예를 들어 “서울에 있는 24평 아파트의 가격은 5억이다”라고 결과값을 정해놓는 경우다. 사람이 학습에 개입을 하기 때문에 정확도가 높다는 장점이  있지만  사람이 직접 학습 데이터를 만들어야 하기 때문에 시간도 오래 걸리고 학습 데이터 양이  많지 않다 는 단점이 있다.

<그림 3> 지도 학습의 속성

지도 학습에는 크게 회귀 문제(Regression Problem)와 분류 문제(Classification Problem)가 있다. 목적값이 연속성을 가질 때 회귀문제(그림 4 참조)라 하고, 목적값에 연속성이 없고 끊어지는 값을 가질 때 분류 문제(그림 5 참조)라고 한다.

<그림 4> 회귀 문제(Regression Problem)

<그림 5> 분류 문제(Classification Problem)

비지도 학습(Unsupervised Learning) 

학습 데이터에 목적값이 없는 학습 방법을 말한다. 구분 데이터 간의 유사성에 따라 데이터 요소를 군집화하거나 밀도를 추론한다. <그림 6>의 좌측을 살펴보면, “O”가 “양성”, “X” 가 “음성”이라고 할 때 명확하게 구분을 할 수 있지만, 우측을 살펴보면 모두 “O” 로 표시되어 있어 구분을 할 수 없다. 대신에 두 개의 군집으로 나눌 수 있는데 이러한 것을 군집화 (Clustering)라고 한다. 군집화에서 더나아가 데이터가 흩뿌려져 있을 때 분포 추정(Underlying Probability Density Estimation)이라고 한다.

<그림 6> 지도 학습과 비지도 학습의 비교

강화 학습(Reinforcement Learning) 

지도 학습과 비지도 학습은 사람이 구분을 제시한 것으로 학습했지만 강화 학습은 현재의 상태(State)에서 어떤 행동(Action)을 취하는 것이 최적인지를 학습하는 것이다. 행동을 취할 때마다 외부에서 보상(Reward)이 주어지는데, 보상이 최대화 되도록 학습을반복한다. 일반적으로 지도 학습의 결과를 가지고 강화 학습을 이어간다.

< 참고 >

자료 : Wiki

강화 학습이 알파고의 머신 러닝의 기본적인 방법으로 사용되었다. 바둑알이 놓여지는 행동마다 보상과 지연된 보상이 발생하고 보상의 합이 최대가 되는 곳에 바둑알을 놓게 되는 방식이다. 바둑알이 놓여진 결과를 많이 알수록 강화 학습의 효과는 더 커질 수 있다. 알파고가 수십만 번의 기보를 학습한 효과가 여기에서 나타나는 것이다.

머신 러닝에서 활용되는 자세한 알고리즘은 아래 사이트를 참고한다.

< 참고사이트 >

머신 러닝의 사례

최근 들어 머신 러닝 적용 사례가 늘어나는 추세다. 가장 큰 이유는 기업에서 빅데이터가 많이 쌓이고 이를 활용하려는 노력이 많이나타나고 있기 때문이다. IoT 의 확대로 머신 러닝의 기회는 더 늘어날 것으로 보인다.

넷플릭스의 컨텐츠 추천 

2000 년말부터 넷플릭스와 아마존은 머신 러닝을 통해 사용자에게 비디오 추천 기능을 제공했다. 이 중에서도 추천 정확도를 높이기 위해 머신 러닝과 데이터 마이닝 경진대회를 개최했다. 이후 서비스 가입자들로부터 얻어진 빅데이터를 기반으로 “넷플릭스 퀀텀이론”이라는 기법을 활용하여 컨텐츠 추천 서비스를 하고 있다 (그림 7 참조).

<그림 7> 넷플릭스의 컨텐츠 추천 방법

분류된 장르 카테고리는 제작된 지역, 작품의 특징을 수식하는 부사(Adjectives), 명사(Noun), 배경(Set in), 무엇에 관한(About) 영화인지, 시청 연령대 등과 같은 정보로 구성되었고, 이러한 분류법에 의해 생성되는 장르 카테고리는 ‘로맨틱한 중국 범죄 영화(Romantic Chinese Crime Movies)’와 같이 특징이 잘 나타나도록 구체적으로 저장되었다. 넷플릭스 장르 카테고리는 총 76,897개에 이르는 것으로 나타났다. 사용자가 최초 접속 때 취향 카테고리를 3 개 선택하면, 컨텐츠를 보면 볼수록 수많은 태그를 학습하면서 취향에 맞는 컨텐츠를 자동으로 추천해준다.

넷플릭스 학습 방법의 특징은 비지도 학습 방법으로 사용자의 선호도가 높은 카테고리의 군집화가 일어나기 때문에 취향 카테고리를 찾아낼 수 있고, 그에 맞는 컨텐츠를 추천하게 된다.

페이스북의 얼굴인식 

페이스북은 사진에서 사람의 얼굴을 정확히 인지할 수 있는 기능을 머신 러닝으로 구현하였다. 얼굴 인식률은 98% 정확성을 나타내고, 8 억 건의 사진을 5 초 이내에 확인 가능하다. 정면 사진이 아니라도 머신 러닝으로 사진 내 다른 요소와 연계해서 분석한다.

유명인의 사진 DB 기반(13,000 여 건) 헤어스타일, 안경, 옷 등을 변수로 학습시켜 사람이 아닌 물체와 얼굴을 구분할 수 있도록 하였고, 원본과 비교본 이미지 사이에 유사성을 설정하고 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 학습하도록 하였다.

페이스북은 세계에서 가장 많은 양의 사진 데이터를 보유한 것으로 알려지고 있다. 이를 토대로 사람 얼굴을 인식하는 딥 페이스(DeepFace) 프로그램을 개발했다. 정확도는 인간 눈의 인식율과 거의 일치한다. 기본적으로 얼굴의 눈, 코, 입의 거리나 높이 등을파악하는 방법을 썼고 머신 러닝을 통해 불규칙한 데이터를 보정하였다(그림 8 참조).

<그림 8> 딥 페이스 (DeepFace) 프로그램의 인식

페이스북의 학습 방법의 특징은 지도 학습 후 강화 학습을 한 것으로 반복적인 학습을 통해 이미지 인식율을 높였다. 현재는 오류가거의 없을 정도의 정확도를 보이고 있다.

< 참고사이트 >

마무리 하며

최근 수년 동안 빅데이터는 ICT 산업에서 가장 주목받는 분야였다. 과거에는 상상 할 수 없을 만큼의 데이터를 분석해 객관적인 데이터로 정리하고 미래까지 예측 할 수 있다는 것은 빅데이터에 대한 무한한 기대감이 있었다. 하지만, 워낙 많은 데이터를 다뤄야 하다보니 사람의 능력으로 감당하기 어려웠다. 머신 러닝은 사람의 한계를 넘는 빅데이터를 다루고, 빅데이터를 활용한 새로운 정보까지알아내는 능력도 갖추고 있다. 학습 알고리즘이 더 정교하게 완성된다면 예측 분야에서 더 많은 역할이 기대된다.

지금까지 2회에 걸쳐 인공지능 분야에서 주목받고 있는 머신 러닝과 딥 러닝에 대해서 살펴보았다. 불과 얼마 전까지도 인공지능은아직 먼 것으로만 알려져 있었지만, 빅데이터의 등장은 인공지능을 현실화 시키는 도화선이 되었고, 기하급수적으로 늘어나는 빅데이터 양은 자동 학습에 기반한 머신 러닝과 딥 러닝 발전에 지대한 영향을 끼칠 것으로 보인다. 앞으로 더욱 사람과 유사한 예측과판단을 할 것으로 보이는 인공지능의 발전은 다양한 산업 발전에 기여할 것으로 기대된다.

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빠르고 간편히 즐기는 `스낵컬처` 대중문화 소비트렌드로 자리잡아 7초 동안의 짧고 굵은 위로메시지…`콤팩트`한 시간이 더 큰 `임팩트`로

출처: http://news.mk.co.kr/newsRead.php?no=343270&year=2016

출처: http://news.mk.co.kr/newsRead.php?no=340137&year=2016

만약 당신이 최고의 직원을 뽑고 싶다면 면접시 던질 질문만큼 중요한 건 없다. 각계각층의 임원이 면접 때 자주 하는, 가장 효과적인 질문은 무엇일까?

아래는 다양한 회사의 임원들이 지원자를 면접 할 때 자주 하는 13가지 질문과 그들이 기대하는 대답이다. 취업을 준비하고 있다면 꼭 참고하길 바란다.

1. 만약 취직해서 1년 후 큰 성과를 이루게 되고 우리가 함께 축하하는 자리에 있다고 생각해 보세요. 당신은 지난 1년 동안 무엇을 성취했을 것 같나요? 

   랜디 가루티, 쉐이크 쉑 회장 
   
   

   "면접에서 가장 중요한 것은 지원자가 면접관에게 오히려 궁금한 것이 많으냐다. 그걸 보면 면접 오기 전 회사와 면접관에 대해 얼마나 조사를 했는지 알 수 있다. 진심으로 이 일을 원하는지도 아닌지도 알 수 있다.”

   "위와 같은 질문을 했을 때 지원자는 지난해 한 일을 단순히 나열해서는 안 된다. 회사의 미래를 장기적인 관점으로 보고 전략을 세워 추진했는지를 보여주어야 한다.”



2. 살면서 가장 만족스러웠던 때는 언제인가요? 

   딕 크로스, 크로스 파트너쉽 회장 

   “솔직히 지원자 대부분이 어느 정도 업무 능력과 자질을 가지고 있다고 생각한다. 거기에다 긍정적인 태도를 가진 직원이라면 더 잘 적응하고 좋은 성과도 낼 것이다.”

   "보통 이 질문을 하면 다른 주제로도 질문이 이어질 수 있다. 지원자가 회사랑 잘 맞을지와 좋은 결과를 가져올 수 있는 사람인지도 알 수 있다."

3. 회사에 고용되어 원하던 월급받으며 일을 하고 있는 상황이다. 그런데 다른 회사가 접근한다면, 그들이 어떤 메리트를 제시할 때 이직을 고려해 볼 것 같은가? 

   일리야 포진, 시플렉스 설립자 

   "과연 지원자가 이 질문에 낚일까? 하지만 몇몇 대답을 듣고 놀란 적이 있다. 이 질문을 하면, 지원자가 돈과 업무 환경 중 어느 쪽에 관심이 있는지 알게 된다”



4. 롤 모델은 누구이며 이유는 무엇인가? 

   클라라 쉬이, 히얼세이 소셜 회장 

   "이 질문은 지원자가 현재까지의 성장과 발전을 어떤 식으로 생각하는지 알 수 있다. 더불어 지원자의 성공과 포부도 짐작해 볼 수 있다."

5. 하기 싫은 일이 있다면 무엇인가? 

   아트 파파스,불혼 회장 

   "흔히 어떤 업무를 담당하는 사람은 관련된 업무는 다 좋아한다고 착각한다. 막상 일을 맡기면 그렇지 않다" 

   "이 질문은 지원자가 대답하기 꺼리는 편이다. 그래서 끈질기게 유도해야만 지원자의 답변을 들을 수 있다. 한 예로, 세일즈업무 지원자가 새로운 사람 만나는 것을 두려워한다고 대답을 했었다. 미리 알게 되어 정말 다행이었다.”

6. 현재까지의 경력중 가장 의미 있었던 프로젝트나 업적에 대해 말해 보시오. 

   데보라 스위니,마이코퍼레이션 사장 

   “이 질문은 지원자의 업무 스타일, 다른 사람과 함께 일하는 방식을 알려준다”

   "게다가 다른 질문도 자연스레 할 수 있다. 예를 들면, 이 업적을 이룰 때 어떤 직위에 있었나? 성장에 어떤 영향을 미쳤나? 팀 전체에는 어떤 영향을 미쳤는가? 등등"



7. ‘지원하는 회사 업무를 실제로 어떻게 하는건지’ 과정을 설명해 보세요. 

   에릭 리퍼트, 르버나딘 총주방장 

   "특정 질문을 선호하지 않는다. 지원자를 잘 알기 위해 딱딱한 면접보다는 편안한 대화를 하려고 한다”

   " 회사는 동기부여를 스스로 하고 절제력도 있고 긍정적인 자세를 가지고 있으며 열정적인 지원자를 찾는다. 그래서 지원자가 음식에서 서비스까지 만들어 가는 과정을 쉽고 명확하게 설명할 수 있는지를 질문한다. 그런 후에 제 직감을 따른다. 마지막 단계는 지원자의 눈을 본다. 왜냐하면, 눈은 절대로 속일 수 없기 때문이다.”



8. 만약 초능력이 생긴다면 무엇을 하겠는가? 혹은 동물이 태어난다면 어떤 동물이 되고 싶은가? 

   라이언 홈즈, 홈 스위트 회장 

   “예전 현재 비서를 면접할 때 가장 좋아하는 동물이 무엇이냐고 물었다. 그녀는 오리라고 대답했다. 오리는 겉으론 조용히 물 위에 떠 있는것 처럼 보이지만, 물속에선 바쁘게 발버둥 치면서 헤엄을 친다. 그러면서 앞으로 나아간다. 이것은 비서 업무를 정확히 표현하는 놀라운 대답이었다. 그래서 그녀를 고용했고 지금까지 함께 일하고 있다.”

9. 지난 몇 년 동안 왜 몇 번의 이직을 한 건가요? 

   샤마 카바니, 마케팅 젠 그룹 설립자 

   "이 질문으로 지원자의 과거 경력을 어느 정도 알 수 있다. 이직했을 때 사유는 무엇인지. 이직할 때 중요하게 생각하는 것은 어떤 점인지”

   "지원자가 얼마나 회사에 충실 할지와 사고 과정도 예상할 수 있다. 즉 상사가 자신을 억누른다고 생각하는지 쉽게 질리는 성향인지 알 수 있다.” "회사를 옮기는 것이 나쁜 것은 아니다. 단, 이직의 사유는 중요하다."



10. 회사는 결과물을 만들기까지 비용대비 큰효과를 볼 수 있는 것에 집중한다. 당신이 최근에 한 프로젝트 중 적은 비용을 들여 효율적으로 성취한 일은 무엇인가요?

    에드워드 위머, 로드 ID 사장 

    “우리는 이 질문에 많은 경험담을 이야기할 수 있는 인재를 찾고 있다. 우리 회사는 지난 13년 동안 딱 한 번 가격 인상을 했다. 그것은 지속적으로 비용을 절감했기 때문에 가능한 일은 아니었다. 늘 좀 더 효율적으로 일하려고 모든 팀원이 여러 가지 방법을 찾고 시도했다.”

11. 그래서 OO씨, 당신 얘기 좀 해보시죠? 

    리차드 푸네스, 핀 파트너스 경영 임원 

    "이 질문을 받으면 대부분 무방비 상태로 있다가 당황한다. 사실 이 질문엔 정답은 없다. 하지만 대답은 가능하다.” 

    "우리는 이 질문을 함으로 지원자의 성격, 상상력, 창의력을 엿볼 수 있다. 정답이 없으니 부담 없이 흘러가는 대화를 지켜본다. 사실 이 질문은 '이야기'를 잘 표현하느냐 시험하는 거다. 요즘은 회사의 물건이든 자기 자신이든 브랜드로 만들어 파는 시대다. 이 질문을 통해 이야기를 전달할 수 있는지와 브랜드 가치를 만들어 낼 수 있는지 파악할 수 있다.” 

    " 이 질문을 했을 때 지원자가 면접관을 어떻게 쳐다보는지도 중요하다. 만약 지원자가 방어적이거나 아예 대답을 안 하면 질문을 직설적으로만 받아들인다는 뜻이다. 회사는 여러 가지 상황과 질문에 넓게 생각하고 받아들일 수 있는 사람을 필요로 한다.”



12. 저한테 하실 질문 있으신가요? 

    스콧 돌시, 이그잭타겟 회장 

    "주로 면접 초반부에 이 질문을 던진다. 그러면 지원자가 얼마나 즉각적으로 대처하는지 또 면접 준비를 얼마큼 했는지 알 수 있다.” 

    "때론 지원자의 대답보다 지원자가 하는 질문으로 그 사람을 더 알 수 있다."

13. 일이 예상대로 진행되지 않았던 경험에 대해 이야기해 보세요. 예를 들면, 기대했던 승진이 안 되었거나 추진하던 프로젝트가 잘 안되었을 경우 어떻게 하는가. 

    토니 노프, 스포트라이트 티켓 매니지먼트 회장 

    "이 질문은 간단하면서도 많은 것을 알려주는 면접방식이다. 질문에 대한 대답은 주로 3가지로 볼 수 있다. 첫 번째 책임 전가, 두 번째 자기 비난, 세 번째 성장의 기회로 나누어진다.” 

    "회사는 직원이 맡은 바 임무 이상을 해내길 원한다. 그러기 위해서 올바른 태도와 효율적 접근 방식을 지닌 팀 플레이어를 선호한다. 만약 지원자가 예전 직장 상사나 동료에 대해 비난 혹은 책임을 전가한다면 그 지원자는 이곳에서도 잘할 수 없다는 뜻이다.”

출처: http://www.huffingtonpost.kr/2014/04/04/story_n_5089063.html