블록체인에서 토큰 경제가 언급되는 이유는 온라인 네트워크 상에서 프로그램에 기반한 경제 설계를 통해 서비스 구현부터 보상에 이르는 일련의 체계를 구축할 수 있기 때문이다. 적절히 구성된 토큰 경제는 발행량, 참여자에 대한 보상, 부의 재분배(토큰의 편중에 대한 방어) 및 지속적인 서비스 참여까지 고려해야 한다.
블록체인에서 토큰 경제가 언급되는 이유는 온라인 네트워크 상에서 프로그램에 기반한 경제 설계를 통해 서비스 구현부터 보상에 이르는 일련의 체계를 구축할 수 있기 때문이다. 적절히 구성된 토큰 경제는 발행량, 참여자에 대한 보상, 부의 재분배(토큰의 편중에 대한 방어) 및 지속적인 서비스 참여까지 고려해야 한다.
초중등SW교육의 지속적 발전을 위한 정책 제언 ※ 이 글은 한국항공대 소프트웨어학과 길현영 교수의 기고를 받아 작성되었습니다. 소프트웨어(SW)교육이 선택이 아니라 필수인 시대가 되었다. 시기와 형태가 다를 뿐, 세계 주요국들은 미래 인재 양성을 위한 국가 정규교육과정에 SW교육을 편성하고 적극적으로 추진하고 있다. (<표 1> 참조) 국내 역시 올해부터 중학교 정보과목이 선택교과에서 필수교과로 바뀌었고, 2019년부터는 초등 수업에도 SW 관련 내용이 포함된다. (<표 2> 참조) 한동안 정체되어있던 국내 SW교육이 다시 움직이기 시작했다는 의미는 크지만, 여전히 부족한 점들이 많다. 첫째, 현재의 SW공교육은 양적으로 너무나 부족하다. 2015 개정교육과정으로 확보된 SW교육 시간은 초등 17시간, 중학교 34시간이다. 그 시간 “이상”이라고 교육과정에 명시되어 있다지만, 더 많은 시간 배정을 바랐다면 숫자를 고쳤어야 한다. 고등학교는 68시간이 배정되어 있지만 입시과목에 포함되지 않는 일반 선택과목이다. 이렇게 적은 교육 시수로는 목표로 하는, 스스로 생각하고 스스로 만들어보는 교육은 수행할 수 없다. 일례로 중학교 정보교육과정의 “문제해결과 프로그래밍”, “컴퓨터시스템” 영역은 프로그래밍 실습 교육이 필요하다. 실제적으로 학생들이 프로그래밍을 해보기 위해서는, 실습실로 이동하고, 컴퓨터와 프로그램이 제대로 실행될 수 있어야 하고 그 툴/환경을 제대로 활용할 수 있도록 타이핑이나 인터페이스 사용 등을 익혀야 한다. 실제 프로그래밍 중에 발생할 수 있는 다양한 사건/사고들에 교사 한명이 다 대응해주어야 한다. 따라서, 한 주동안의 45분 수업으로는 실제 실습을 수행하기 어렵다. 수업시수는 교육인력 확보와 밀접하게 연결된다. 양질의 SW교육을 위해서는 정보교사의 안정적 교원 수급이 중요하지만, 현재 시수로는 한 학교에서 정보교사 한명을 채용하기 어렵다. 최근 학생 수가 빠르게 감소하면서, 기존의 정보교사들조차 한 학교에서 수업시수를 채우지 못하고 순회교사로 되거나, 고등학교에서 정보과목이 선택되지 못하는 경우가 발생하고 있다. 전체 국가교육과정을 수행해야하는 교육부에게, 초등학교 과정의 총 수업시간인 5,892시간의 0.2%에 불과한 17시간의 SW교육과, 중학교 과정의 총 수업시간인 3,060시간의 1.1%인 34시간인 정보과목에 대해 전폭적으로 지원하라고 설득하기 역시 어렵다. 특히 과목벽이 높은 국내 공교육에서 이 정도의 시수로는 교육과정이 안착되기 힘든게 현실이다. 둘째, 지역·계층에 따른 SW교육의 격차가 존재한다. 이전 연구*에 따르면, SW교육 학습 콘텐츠, 지식습득 기회 및 환경 등의 측면에서, SW연구·선도학교와 非SW연구·선도학교간 격차보다 수도권과 지방의 격차가 더 크게 나타났다. 대부분의 기업·기관들이 집중되어 있는 수도권은 경제적 우위와 우수한 교육인프라, 정보 습득의 기회가 더 많이 열려있다. 아직 학교 내 기기/네트웍 등 인프라가 충분하지 않을 상황에서, 지역별 환경적 차이는 보편교육 제공의 제약점이 된다. 경제적 차이뿐만 아니라 성별에 기반한 사회적 인식 부족 역시 주목해야 한다. 전 세계적으로 여성의 학업 성취도는 남성을 앞지르면서도, 특히 SW분야의 여성 인력 비중은 매우 저조하다.** SW분야에서 여성인력이 적은 이유 중 하나는 성에 대한 사회적 고정관념으로 어린 시절부터 해당 분야 지식을 습득할 수 있는 기회가 적다는 것이다. Google의 연구에 따르면, 컴퓨터과학분야에 대한 주변의 권유나 격려를 받은 非SW학과 여학생들은 非SW학과 남학생의 절반밖에 되지 않았다. 미국 뉴욕주립대학의 SW학과 여학생들은 입학 전 컴퓨팅 경험이 남학생들보다 적었고, 이는 전공분야에 대한 자신감을 떨어뜨리는 요인으로 작용한다고 나타났다. 국내 초중등 SW교육 관련행사에서 대부분의 참석자들이 남학생들이란 사실을 다시금 곱씹어봐야 한다. * 중학교 SW교육 인식 현황과 자유학기제 SW진로특강의 효과성 연구 (SPRi, 2016) ** 국내 여성의 대학 진학률은 74.6%로 남학생(67.3%)보다도 7.4% 높으나, SW분야를 포함한 공학계열은 약 17%, 국내 SW전공 학위 취득한 여성의 비중은 18.84%, SW직종 여성의 비중은 12.5% 마지막으로, 최근에 “SW교육”이란 말이 “코딩 교육”이란 용어로 대체되어가고 있는 현상에 개인적으로 우려를 갖게 된다. 주로 코딩(coding)은 솔루션(알고리즘)을 특정 프로그래밍 언어로 구현하는 단계, 즉, 협소한 의미의 프로그래밍을 편히 부를 때 쓰는 용어이다. 양질의 코딩을 하기 위해서는 코딩 단계의 이전과 이후에 필요한 인간의 사고력 기반의 중간과정들*이 필요하며, 이것이 컴퓨팅 사고력(CT)라 볼 수 있다. 초중등 SW교육에서 코딩은 차라리 컴퓨터 사고력을 구체화하고 증진을 위한 효과적 훈련도구로서 그 의미가 있다. Wing은 2006년 컴퓨팅 사고력 정의에서 컴퓨팅적 사고의 핵심은 프로그래밍이 아닌 개념화에 있으며, 컴퓨터과학자로서의 사고력은 단순히 컴퓨터를 프로그래밍 할 수 있는 것 이상이라고 밝히고 있다. 또한, Voogt은 코딩/프로그래밍은 컴퓨팅 사고력의 중요한 요소이지만, 컴퓨팅 사고력은 문제 분석이나 문제 해결을 핵심요소로서 수반한다고 지적하고 있다. 그런데, 최근 사교육시장의 코딩교육 광고는 결국 특정 프로그래밍 언어와 교구 활용법 습득을 내세우고 있다. 우리가 초중등에서 SW교육을 하려는 이유는 기술발전으로 예측이 불확실한 미래사회에도 적응할 수 있는 인재를 키우려는 것이지, 현재 기술에 대한 교육을 하려는 것은 아니다. 코딩 교육이란 용어 자체에 문제가 있는 것은 아니지만, 새로운 분야에 대한 불안감을 갖는 이들에게 초중등 SW교육이 기술교육이라고 오인하게 하여 SW교육의 지속적 발전에 장애가 될까 걱정스럽다. * 광의의 의미에서 프로그래밍은 문제를 분석하고 이해하여 효율적인 문제해결방법(알고리즘)을 생성하고 이를 특정 프로그래밍 언어의 코드로 옮겨 실행 가능한 컴퓨터 프로그램으로 구현하는 작업 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 다음의 SW교육정책들을 제안하고자 한다. 첫째, 학교 내 SW교육 시수 증가를 지속적으로 추진해야 한다. 영국, 인도, 에스토니아등 주요 국가들은 주당 2시간씩, 미국 Code.org 플랫폼에서 800차시 이상을 SW교육에 할애할 수 있도록 하고 있다. 특히, 실습교육이 중요한 SW교육의 특성상 주 1시간이 아닌 주 2시간 이상의 배정이 필요하다는 의견이 많다. 특정 학년에서의 시수 확대가 어렵다면, SW교육의 시작 시기를 조기화하는 방안도 있다. 사실 2000년 초반까지도 우리나라는 초등 1학년부터 매주 한 시간씩 ICT활용교육을 수행하였었던 사례가 있다. SW교육은 ICT활용교육과는 최종 목적은 다르지만, SW를 활용하는 방법을 익혀야 어떤 SW가 왜 필요한지, 그리고 이를 어떻게 사용하고 어떻게 만들어야 하는지를 이해할 수 있다. 따라서, 해외 국가들은 SW 활용과 언플러그드 기반의 컴퓨팅 원리를 일찍부터 가르치고 있다. 유명 컴퓨터과학 관련 학회인 ACM과 Informatics Europe의 리포트 “Are we All in the same boat”*(2017)의 조사에 따르면, 컴퓨터나 인터넷 활용 기반의 SW교육의 경우, 벨기움의 일부 지역은 유치원부터, 41개 국가/지역(77%)는 초등학교부터, 9개 국가/지역(17%)이 중학교부터, 2개 국가/지역(3.8%)가 고등학교부터 시작하고 있다. 좀더 학문적·기술적 경향이 강한 내용은 53개 국가/지역 중 6개 국가/지역(12%)가 초등학교부터, 27개 국가/지역(51%)가 중학교부터, 20개 국가/지역(38%)는 고등학교부터 정보학 교육을 시작하고 있다. SW활용 경험이 중요한 학습기반이 되는 초중등 SW교육이 이미 다수의 국가의 교육과정에 스며들어 있음을 볼 수 있다. * 해당 보고서는 초중등 SW교육을 “정보학”으로 명칭 둘째, 교과 전반에서 SW가 융합·활용될 수 있도록 제도적으로 지원되어야 한다. SW는 모든 분야에서 적용될 수 있는 범용기술이기에 기본적으로 융합적 성격을 갖고 있다. 분야별 지식과 경험이 SW기술의 기본 재료로서, SW는 도구로서 적용될 수 있다. 이를 위해, 2000년대 있었던 ‘정보통신기술교육 운영지침’에서처럼, 정보통신기술에 대한 기초능력 배양과 각 교과별 활용을 위한 교수학습방법 등을 구체적 예시로 제안하여 의무교육으로서 수행될 수 있도록 해야 한다. (<그림 1> 참조) 운영지침과 같은 의무조항 외에도, SW 기반 프로젝트 형태의 교과 융합 수업도 좋은 사례가 될 수 있다. 아직 소수이긴 하지만, SW교육 연구·선도학교, 과학혁신학교 등의 일부 학교에서 교육과정 재구성을 통한 타 교과와 SW융합교육을 수행하는 사례들이 있다. 이런 프로젝트 형태의 교과융합수업은 교육의 효과성 차원에서 적극 권장되고 있으나, 융합수업 운영 교사에 대한 인센티브가 전혀 없기에, 실제로 수행되기 어렵다. 교사의 시수를 추가 인정과 고과점수요인으로 포함 등을 통해, SW융합교육 콘텐츠 개발과 확산을 지원하는 제도가 필요하다. <그림 1> 타 교과 내 SW활용교육 사례 출처: 2005 정보통신기술교육 운영지침 개정안 셋째, 온라인 SW교육 플랫폼의 개발 및 확산으로 SW교육 기회를 균등하게 제공하여야 한다. 프로그래밍 교육을 위한 웹 기반 플랫폼(클라우드 서비스 등)은 지역에 따른 컴퓨팅 환경에 제약받지 않고 안정적인 코딩 교육을 할 수 있기에, 국내의 부족한 교육 인력과 환경의 격차 해소에 필요하다. 이러한 교육서비스 개발 및 확산은 단계별로 추진할 필요가 있다. 처음에는 공공의 지원을 통한 다양한 계층별 SW교육 콘텐츠를 확보해야 한다. 학년별/수준별/지역별/성별로 활용하기 좋은 우수한 서비스/콘텐츠들이 필요한데, 이를 단기간에 독자적으로 개발하기란 매우 어렵다. 따라서, 첫 단계로는 해외의 우수한 서비스/콘텐츠들을 활용할 수 있도록, 온라인 상에 해당 서비스들을 소개하고, 좋은 콘텐츠를 한글화하여야 한다. 그리고 국내 사용자 커뮤니티들의 활성화 통해, 학생과 교사뿐만 아니라 관련 기업/기관/개인들이 창의적 콘텐츠를 만들고 공유할 수 있도록 할 수 있어야 한다. 미국의 ‘code.org’, 영국의 ‘code club’, 에스토니아의 ‘programming game lab’ 등은 인터넷 상에서 학생이 스스로 학습하고 성취하면서 성장하는 SW교육을 할 수 있는 온라인 학습 플랫폼이 제공하고 있다. 학생 뿐만 아니라, 교사들을 위한 콘텐츠를 개발하고 이를 공유할 수 있는 커뮤니티(영국의 CAS, 미국의 CSTA) 역시 온라인 플랫폼을 활용하면서 지역적 격차를 해소하며 전국적으로 빠르게 확산시키는 매개체가 되고 있음을 참조해야할 것이다. 넷째, CT 기반의 컴퓨터과학교육으로서 SW교육을 확립시켜야 한다. 국가마다 초중등 SW교육과정은 다양하지만, 과목명에 관계없이 컴퓨터과학을 초중등 SW교육의 기반 학문으로 한다. 컴퓨터과학은 하나의 학문 분야로서, 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking)을 기반으로 하는 지능의 과학*이라 할 수 있다. 컴퓨팅 사고력은 SW나 HW 구현 기술를 넘어 그것의 기반 원리가 되는 사람들의 지혜와 경험 등을 포함하기 때문에, 세상을 바라보고 문제를 생각하는 틀(framework)을 제공한다. 이를 기초로 컴퓨터과학자들은 인간의 지능과 기계의 역량에 대한 가능성과 한계를 이해하면서 SW기술을 발전시켜왔다. 컴퓨팅 사고력은 컴퓨터과학을 독립된 학문 분야로 볼 수 있게 하는 독특한 세계관(사고하고 동작하는 방식)이라고 할 수 있다. Wing은 “컴퓨팅 사고력은 컴퓨터라는 기기의 물리적 제약을 고려해야만 한다는 점에서 수학적 사고와는 다르며, SW를 통해 물리적 현실에 의해 제약받지 않는 가상세계를 구축할 수 있다는 점에서 공학기술과 근본적으로 다르다. 초중등 SW교육의 지속적 수행과 성공적 안착에 가장 기본 요인은 해당 교육에 대한 사회적 인식 즉, 왜 이 교육을 해야 하는지, 그 지향점이 무엇인지에 대하여 사회 전체의 공감대 형성이라 할 수 있다. 그 다음에 비로소 정규교육을 수행할 학생과 교사, 학부모가 능동적으로 교육 및 학습활동에 참여할 수 있기 때문이다. 따라서, 학생뿐만 아니라 교사 연수와 사회적으로 SW교육의 母학문인 컴퓨터과학에 대한 정확한 이해를 넓힐 교육콘텐츠 개발과 전파 역시 필요하다. * “지능에 대한 과학”(Science of Intelligence)은 이광근 교수의 ‘컴퓨터과학으로 여는 세계’ 강의에서 나온 용어이며, 해외 문헌에서는 ‘high ordered thinking methodology’라고도 한다. 최근 몇 년간의 SW교육정책은 그간 사라졌던 SW교육을 다시 재점화시키기 위한 노력을 해왔다고 볼 수 있다. 그리고, 어느 정도 그 결실을 보이고 있다. 2014년 72개교였던 SW교육 시범학교는 현재 약 1,640여개의 연구·선도학교로 확대되어 오면서, 학교 현장에 SW교육 사례들을 만들고 있다. 2015년에 약 12.6만명이 참여했던 온라인 코딩파티에는 2017년에 약 70만명의 초중등 학생들이 참가하였다. 4차 산업혁명이란 화두 속에, SW경쟁력이 미래 국가 경쟁력이라는 사회적 인식도 많이 확산되었다. 이제 다시금 SW교육의 원래 목적을 되새김질하면서, 현실과 미래를 바라봐야 한다. 현재 드러나는 문제점들을 냉철하게 인지하고 올바른 방향으로 수정·보완할 수 있는 다음 단계의 정책을 통해, 막 시작된 공교육제도에서 SW교육이 원활하게 수행되고 지속적으로 발전할 수 있을 것이라 믿는다. (길현영 / 한국항공대 소프트웨어학과 교수)
요즘 세계 경제와 사회의 미래를 논함에 있어 가장 주요한 화두는 제4차 산업혁명이다. 제4차 산업혁명은 전 산업영역에 걸쳐 기존 산업이 소프트웨어와 융합하면서 새로운 형태의 산업과 기술, 시장을 창출해내는 것으로 상상을 할 수 없는 생산성과 기술적 진보를 가져다 줄 것으로 기대되고 있다.(후략)
우리 경제는 생산요소의 변화를 거치며 성장했다. 1980년대는 노동투입 증가가 경제 성장에 기여한 부분이 매우 컸다. 산업 구조가 농업에서 공업 중심으로 전환되면서 대량의 저임금 유휴노동이 노동시장에 유입되어 생산량이 늘고 이를 통해 자본을 축적했다.(후략)
스타트업을 위한 정책 제언 ※ 이 글은 Honeypic.com 임동원 CTO의 기고를 받아 작성되었습니다. 이제 스타트업에서 일한 지 3년째입니다. 이전에 일했던 곳도 스타트업이었으니 대략 4년을 스타트업에 몸담고 있었습니다. 지금 제가 일하고 있는 회사는 해외의 사진작가와 사진을 찍고 싶어 하는 일반인들을 연결해주는 일종의 공유경제 모델의 사업을 운영하고 있습니다. 다시 말하면 신혼여행이나 가족여행을 가는 사람들을 대상으로 해외에 있는 작가를 연결해주는 O2O 사업입니다. 저는 기술파트를 담당하고 있기 때문에 실제로 회사의 대표를 맡고 있는 분들과는 의견 차이가 있을 수도 있겠습니다. 제가 짧지 않은 기간 스타트업에서 일하며 정부의 스타트업 진흥 정책에 대해 느낀 점을 간략하게 써내려가보려고 합니다. 먼저 정부의 정책 기조와 스타트업과 밀접하게 현장에서 일하고 있는 행정기관 및 금융기관들의 방향과 속도에 차이가 큽니다. 몇 년 전 정부는 에어비앤비와 같은 공유경제 기반의 스타트업을 집중 육성하겠다는 발표를 했습니다. 정부는 공유경제 모델을 적극 지원하겠다고 발표했지만 실제로 회사를 설립하는 데까지도 행정절차를 위해 많은 장애물을 넘어가야만 합니다. 일례로 가장 중요하면서도 어려운 문제 중 하나는 온라인 결제를 하기 위해 온라인 페이 게이트 회사와 계약을 하는 일이었습니다. 공유경제 스타트업이나 O2O 회사들은 보통 형태가 없는 서비스를 중간에서 중개하는 경우가 많습니다. 온라인 결제대행 회사들은 실물이 없는 거래를 꺼려 하기 때문에 우리와 같은 회사들에 대해서는 더 비싼 보증보험을 요구하거나 한 달 내에 찾을 수 있는 결제금액에 제한을 두기도 합니다. 어떤 결제대행사에서는 아직 초기 단계인 스타트업인 것을 알면서도 매출을 담보해야만 가입을 시켜주겠다고 말하는 곳도 있었습니다. 온라인 결제대행사에 가입을 하더라도 국내의 결제 시스템 규제 때문에 원하는 형태의 서비스를 만들기도 쉽지 않습니다. 미국의 stripe와 같은 결제 서비스를 이용하면 온라인 API를 통해 모든 결제 절차를 처리할 수 있습니다. 하지만 국내에서는 공인인증서 이슈가 있기 때문에 stripe을 사용할 수 없고, 국내의 온라인 결제대행사들은 시스템 개발에 대한 지원이 부족한 경우가 많습니다. 새로운 형태의 사용자에게 더 편리한 결제방법을 생각하더라도 공인인증서 때문에 사실상 포기해야 하는 경우가 많습니다. 기술보증기금 등의 대출 기준을 조정하는 것도 스타트업들에게 큰 도움이 될 수 있습니다. 대부분의 초기 스타트업은 큰 매출이 발생하는 상황이 아니기 때문에 은행 대출의 문턱은 높기만 합니다. 기술보증기금의 대출은 스타트업에게 사막의 오아시스와도 같습니다. 기보가 대출기업 대표의 연대보증과 같은 나쁜 관행을 없앤 것은 박수쳐줄 일이지만, 그것 때문에 대출조건은 더 까다로워지고 스타트업은 또 그만큼 더 대출을 받기가 쉽지 않게 됐습니다. 물론 대출을 해주는 입장에서 리스크 문제를 생각하면 이해하지 못할 일은 아니지만, 스타트업 입장에서는 그만큼 자금을 구하기가 쉽지 않다는 것입니다. 대표의 대출신용도, 회사의 재무 건전성 등을 확인하는데 대표가 어쩔 수 없이 투입한 금액까지 회사의 채무로 잡혀서 초기 기업의 경우 대표가 많은 금액을 회사에 넣을수록 재무건전성이 나빠져서 기보에서 대출을 받는 것은 그만큼 더 까다로워집니다. 사내 부설 연구소를 만들면 대출 점수가 높아지는데, 초기 스타트업의 경우 부설 연구소를 만드는 것도 현실적으로 쉬운 일이 아닙니다. 더러는 이를 악용해서 가짜 부설 연구소를 만들어 고액의 투자를 받는 경우도 있다고 합니다. 이런 일이 많아진다면 기보 입장에서는 오히려 장기적으로 리스크를 키우는 일이 될 수도 있습니다. 기보 등의 대출 기준을 스타트업에 맞게 조정하는 작업도 필요합니다. 예를 들어 재무건전성도 중요하지만 현재 매출 또는 최근 6개월이나 1년간의 매출 등을 기준으로 잡거나 실제 사용자 수나 사이트 트래픽 등을 기준으로 잡는 방법 등도 필요합니다. 법이나 세무 등 기업을 운영하는데 필수적인 정보를 얻을 수 있는 서비스도 꼭 필요합니다. 스타트업 대표들은 법이나 세무 절차 등에 대해서 정확히 알지 못해 어려움을 겪는 일도 흔합니다. 스타트업들은 비싼 임대료를 감당하기 어렵기 때문에 먼저 정부나 지자체에서 운영하는 저렴한 오피스를 임대해 사용하는 곳이 많습니다. 그런 오피스는 보통 특정 기업에게만 혜택을 주는 것을 막기 위해 임대기간에 제한이 있습니다. 그래서 스타트업들은 그 기간이 끝날 때마다 새로운 오피스를 찾아 이동하는 일이 잦습니다. 이 때 회사 주소가 변경되면 등기소에서 등기를 다시 해야 하는데 처음 등기했던 관할 등기소를 직접 방문해야 합니다. 처음 등록한 등기소를 직접 방문해야 하는 것은 여러모로 소모적인 일이라 하더라도 이해 못 할 일은 아닙니다. 그런데 스타트업 대표나 이사 등의 개인이 이사를 하더라도 등기를 다시 해야 한다는 사실을 아는 사람은 많지 않습니다. 개인 거주지를 이사한 뒤에 일정 기간 동안 등기를 다시 하지 않으면 벌금을 물게 됩니다. 사실상 법에 문외한인 대부분의 스타트업 운영자들이 놓치기 쉬운 부분입니다. 이런 문제가 단지 등기와 관련된 것만은 아닐 것입니다. 전자정부로 그 어떤 나라보다 선진행정을 보여주고 있는 대한민국이기 때문에 이런 부분은 여러 측면에서 개선의 여지가 많다는 생각이 듭니다. 중장기 적으로는 행정절차의 문제를 간소화할 필요도 있지만 우선적으로는 스타트업을 운영하거나 이제 막 시작하려는 사람들이 이런 맹점을 미리 알 수 있도록 놓치기 쉬운 부분들을 홍보하는 일도 빼놓지 말아야 할 부분입니다. 세금 관련된 문제도 빼놓을 수 없는 부분입니다. 대부분의 스타트업들은 초기에는 적자를 면하지 못하기 때문에 세금을 안 내거나 적은 세금을 내겠지만 성장하는 단계에서 미리 챙기지 못했던 문제가 생기기도 합니다. 스타트업 대표들은 회사가 어려울 때 어쩔 수 없이 급한 대로 개인자금을 회사에 집어넣게 되는데 적절한 절차를 거치지 않으면 문제가 될 소지가 다분합니다. 가지급금에 대한 이자가 발생해서 의도치 않은 세금을 더 내야 할 수도 있고, 개인의 이자비용은 전혀 인정되지 않아 나중에 회사가 수익을 내더라도 돌려받지 못할 수도 있습니다. 정부나 은행, VC들은 가지급금을 인정하지 않는 경우도 많다고 합니다. 스타트업 액셀러레이터 등에서는 변호사나 세무사 등을 멘토로 하는 무료상담 시간을 마련해주기도 하지만 모든 기업이 이런 혜택을 볼 수 있는 것은 아닙니다. 정부가 스타트업을 위한 정책을 많이 내놓고 있지만 이를 전달하는 채널이 파편화되어 있어 정보를 전달받는 입장에서는 여러 채널을 모두 확인해봐야 하는 것도 아쉬운 점입니다. 정부의 스타트업 지원 사업들은 스타트업에게 큰 도움이 됩니다. 하지만 지원 사업의 주체가 각종 정부부처나, 지자체 또는 지역 대학들로 다양하고 각 사업의 지원 대상도 제각각이어서 나에게 맞는 정책만을 쉽게 찾아보는 것이 너무 어렵습니다. 어떤 정책이 나온다는 소식을 전해 들어도 기관들이 제 각각이다 보니 실제로 내가 어떤 혜택을 받을 수 있는 것인지 알게 되기까지 많은 시간이 걸립니다. 사업별로 소관 및 담당 부서가 다른 것은 어쩔 수 없지만 스타트업 및 중소기업 대상 혜택을 전달하는 채널을 일원화한다면 기업 운영자들이 더 빠르고 쉽게 정보를 얻을 수 있을 것 같습니다. 앞서 말한 법이나 세무 관련 이슈들도 같은 채널을 통해 홍보한다면 스타트업에게 좀 더 쉽게 효과적으로 정보를 전달할 수 있습니다. 우리나라의 스타트업들은 정부의 정책 자금에 대한 의존도가 상당히 높은 편이라고 합니다. 안정을 우선시하는 문화나 실패한 기업인을 바라보는 사회의 시선을 생각하면 개인이 안정적인 직업을 포기하고 스타트업을 시작하는 것을 쉽게 볼 일이 아니고, 정부 주도형의 스타트업 육성도 불가피한 상황이라는 생각도 듭니다. 정부가 아무리 많은 자금을 쏟아붓는다고 해도 서울이 한순간 실리콘밸리로 바뀔 수는 없습니다. 하지만 지금 스타트업 운영자들이 불편하게 느끼는 점들을 지속적으로 개선하고, 스타트업을 운영하는 현장 사람들의 목소리를 반영한 정책을 꾸준히 개발해나가다 보면 충분히 새로운 모델의 스타트업 도시를 만들 수 있을 것이라고 생각합니다. (임동원 / 온라인사진중개플랫폼 스타트업 Honeypic.com CTO)
보건의료정보 활용의 현실적 제약을 알아보고 의료기기 관련산업의 국내정책 동향을 짚어본다. 나아가 의료산업 핵심 기술 내용을 보고 그 가운데 빅데이터 기술을 이용한 보건의료정보 플랫폼을 구축하는 과정, 해외의 의료기술 동향을 확인하고 보건의료정보 시스템의 구축 과제와 전망을 들어본다.
일시 :2018. 10. 30 (화), 16:00-18:00
전문성을 살려 개발 효율을 높이는 <SW 분할발주> 구현과 설계를 역할별로 나누어 전문성은 발휘하고 효율은 높이고 그야말로 모두에게 일거양득 전략 하지만, 일방적으로 요청하고, 지시대로 개발하는 것에 익숙한 현장에서는 여전히... SW분할발주, 과연 주먹구구식 개발관행을 개선할 수 있을까요? 여러분이 생각하는 SW분할발주가 가져올 기대효과는 무엇인가요?
공개소프트웨어(공개SW)는 개발 과정의 효율성과 결과물의 투명성으로 인한 장점들 때문에 소프트웨어 업계에서 많은 주목을 받고 있으며 최근에는 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등 신기술 분야의 기술 발전을 주도하면서 그 중요성은 더욱 커지고 있다.(후략)
창의력, 코딩 실력, 기획력, 집중력 등 종합적인 역량이 중요한 SW개발 하지만 이들 조건 보다 우선하는 조건은 현장 출근 이번 프로젝트는 대구, 다음 프로젝트는 강원도 예약. 힘들게 개발하느니 차라리 "그만둘까?"를 고민하고, 이탈하는 개발자도 부지기수. 그래서 나온 방안 <원격지개발> 많은 분들께서 원격지 개발은 가능하며, 바람직한 방향이라고 의견주셨습니다. 그렇다면, 원격지 개발 활성화에 필요한 요건은 무엇일까요?
데이터 산업 발전을 위한 제언 ※ 이 글은 중앙대학교 김명호 교수의 기고를 받아 작성되었습니다. 새로운 화폐, 데이터 오늘날 모든 것은 데이터라고 해도 과언이 아니다. 우리가 스스로의 행위를 통해서 나 다른 사람과의 상호작용을 통해서 주고받는 모든 것은 본질적으로 우리가 누구이며 무엇을 선호하는가를 나타내는 정보들의 조각이기 때문이다. 데이터는 그 가치를 이해하는 누군가에게는 큰 기회로 작용할 수 있으며, 데이터 중심적 조직은 일하는 방식을 크게 변화시키거나 새로운 경제를 만들어낼 수도 있다. Uber나 Airbnb 사례처럼 전통적인 관점에서 볼 때 어떠한 물리적 자산도 보유하지 않은 채 데이터만을 기반으로 하는 새로운 형태의 비즈니스가 가능할 뿐만 아니라 기존 비즈니스를 분열적으로 혁신하고 있음에서 데이터가 새로운 화폐라는 표현은 더 이상 공허한 언어유희가 아님이 분명하다. 그러나 데이터의 모든 가치에도 불구하고 데이터만으로는 충분하지 않으며, 데이터로부터 가치를 추출할 수 있어야 기회로 연결될 수 있다. 본 기고에서는 데이터로부터 가치를 더욱 효과적으로 추출하기 위한 전략적 수단으로 데이터 개방, 빅 밸류 데이터, 데이터 과학, 신뢰와 프라이버시 등을 제시하고자 한다. 데이터 개방 효과 증대 가치 창출에 필요한 모든 데이터를 특정 개인이나 조직이 완전히 소유하는 것은 매우 힘든 일이다. 이해관계에 따라 데이터를 조직 간에 공유하거나 거래하는 것도 한가지 해결책이 될 수 있다. 과거에는 소프트웨어 개발을 위한 기능들로 구성된 플랫폼 API만 공개해 왔다면 오늘날은 데이터 또한 공개의 대상으로 주목받고 있다. 공공데이터나 연구 데이터는 보유기관의 의지만 있으면 쉽게 개방될 수 있어서 특히 주목받고 있다. UN의 통계 데이터를 공개한 UNdata, 인공지능 연구에 활용할 수 있는 데이터 집합들을 공개한 UCI Machine Learning Repository 등을 예로 들 수 있다. 국내의 공공데이터 포털도 이러한 추세를 반영한 노력의 바람직한 결과이다. 그러나 데이터를 개방해도 민간에서의 활용은 그다지 높지 않은 편이다. 대표적인 이유는 데이터 요청에 대해 가공하기 힘든 일반 문서를 전달하거나, 개발자가 임의로 설계하여 실제 활용이 매우 어려운 API에 의존하고 있기 때문이다. 데이터 개방의 효과를 극대화하기 위해서는 무슨 데이터를 공개할 것인가 하는 문제와 아울러 어떤 형식으로 공개할 것인가 하는 문제도 깊이 고민할 필요가 있다. 원본 문서와 아울러 메타데이터나 의미 데이터로 CSV나 JSON과 같은 같은 형식을 추가로 제공하거나, API의 활용도를 개선하기 위해 정의된 Open Data Protocol과 같은 표준도 적극 검토할 필요가 있다. 빅 밸류 데이터 근래 빅 데이터의 주요 관심사는 컴퓨터 클러스터에서 방대한 데이터 집합을 단순한 프로그래밍 모델로 분산 처리하는 하둡과 같은 프레임워크 기술들에 집중되어 왔다. 이 기술들은 빅 데이터 연구의 효용성을 증대 시키는 데 큰 몫을 담당하였고 이는 앞으로도 그러할 것으로 예상된다. 그러나 이 기술은 이미 수집된 방대한 분량의 데이터에 대해 일괄적으로 처리하는 모델에 특화되어 있기 때문에 매우 시급히 인사이트를 요구하거나, 데이터가 점진적으로 누적되는 시나리오에는 적합하지 않은 문제점이 있다. 빅 데이터 연구는 기존 연구와 아울러 “패스트 데이터”(fast data)와 “Almost 빅” 데이터에 대해서도 관심을 기울일 필요가 있다. 패스트 데이터는 빠른 속도로 누적되는 데이터를 위한 것으로 일괄처리보다는 스트림 해석이나 점진적 기계학습과 같은 연구와 연계하여 수행할 필요가 있다. 대부분의 빅 데이터 논의가 대규모의 데이터를 처리하는 목적으로 진행되고 있지만, 실제 유용한 데이터는 굳이 그런 기술을 이용할 필요가 없는 Almost 빅 데이터가 대부분이다. 전형적인 BI 도구로 충분히 해결할 수 있는 문제에 대하여 고난도의 도구들을 사용하는 것은 전형적인 overkill이며 예산낭비로 이어질 수밖에 없다. 빅 데이터라는 명칭을 사용하고 이른바 빅 데이터 기술을 사용한다고 해서 더 의미 있는 연구가 되는 것이 아니다. Almost 빅 데이터는 그 자체로 유용하며 고급 기술을 사용하지 않았다고 해서 유용성이 반감되지도 않는다. 그러므로 “빅” 데이터보다 “빅 밸류” 데이터를 발굴하는 것이 데이터로부터의 가치 창출에 훨씬 더 중요할 수 있다. 학제간 데이터 과학 협력 데이터 중심의 연구와 비즈니스는 특정 분야에 한정되지 않고 영역의 경계를 넘나드는 데이터가 필요한 경우가 자주 있으며, 데이터로부터 인사이트를 얻기 위해서는 방대한 분량의 도메인 데이터를 체계적으로 다룰 수 있는 경험과 능력이 빈번히 요구된다. 데이터 과학자는 이러한 간극을 메우는 매우 중요한 역할을 하는 전문가이다. 과거에는 데이터를 이해하기 위해 데이터 과학자의 개인적 전문성에 크게 의존하였다. 그러나 근래 빅 데이터와 인공지능, 특히 머신 러닝 기술이 급진전함에 따라 이러한 기술들을 자유롭게 구사하는 일반 개발자가 데이터 과학자를 대체 혹은 보완할 수 있는 가능성이 점차 커지고 있다. 더욱 효율적이고 널리 적용할 수 있는 데이터 처리나 머신 러닝 알고리즘을 개발하는 것은 여전히 어렵고 방대한 작업을 요구하지만, 높은 완성도를 가진 도구들을 사용하는 것은 비교적 쉬운 일이다. 그러므로 데이터 위주의 조직은 데이터 자체에 대하여 깊은 이해를 가진 데이터 과학자와, 고수준의 도구들을 사용하여 데이터를 처리하는 능력을 갖춘 개발자의 조합과 협력이 필수적으로 요구된다. 신뢰와 프라이버시 복수 주체의 협력이 필요한 데이터를 활용하여 가치를 창출하려면 투명하고 안전한 방법으로 데이터를 액세스하고, 규정 준수 여부를 확인/검증할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 개방된 데이터뿐만 아니라 보호된 데이터도 교환할 수 있는 안전한 스토어와 거래소가 필요하므로 신뢰할 수 있는 데이터 스토어와 스마트한 데이터 거래를 가능하게 하는 데이터 마켓을 활성화할 필요가 있다. 데이터와 관련된 연구는 오래전 줄기세포 연구와 유사하게 법규의 적용 가능 여부가 모호한 영역의 데이터를 다루는 경우가 많이 발생하고 있다. 빅 데이터 연구와 머신 러닝 분야는 이런저런 위험요인을 따져 보기도 전에 먼저 출발해버린 열차와 같은 상황이기도 하다. 연구를 명분으로 무리하게 개인 정보를 침해하는 것도 큰 문제이지만, 현재의 개인 정보 관련 법규들이 주로 데이터 수집에 관심을 두어 제정된 것이기 때문에 데이터 산업을 정책적으로 육성하려는 현실에 잘 맞지 않을 수밖에 없다. 데이터 중심 시대에 적합한 법규들은 데이터 수집보다는 사용을 제어하는 것에 관심을 두는 것이 더 바람직할 것이다. (김명호 / 중앙대학교 소프트웨어학부 교수, SPRi 초빙연구원)
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