월간SW중심사회 2020년 4월호

중국 우한에서 발생한 신종 코로나 바이러스(코로나19)로 세계가 경악에 빠졌다. 4월 13일 오후 8시 현재 코로나19 사망자가 세계적으로 11만 3,000여 명에 달하고 확진자가 18만 명에 육박했다. 처음 중국에서 발생할때만 해도 ‘블랙 스완(Black Swan, 어쩌다 한번 일어나는 큰 사건)’인줄 알았는데(후략)

2020년 1월 8일 한국에서 코로나19 감염 의심환자가 처음 확인되었다. 그후로 3개월이 지난 요즘은, 벚꽃놀이를 하며 많은 사람들이 거리로 나올 시기가 되었지만, 확진자 수가 1만 명을 넘고, 정부는 여의도의 벚꽃놀이를 통제 하고 있다. 거리의 가게에는 손님들을 찾아볼 수 없으며 엘리베이터를(후략)

코로나19에 대한 효과적인 대책은 결국 ‘사회적 거리두기’였다고 할 수 있다. 백신이 없고 치료제가 없는 상태에서 전염병에 대한 대책은 결국 가장 초보적인 방식인 우리 행동을 바꾸는 것이었다. 사회적 거리두기는 여러 형태로 일어났다. 개학 연기, 예배 등 종교행사 중단, 대중 이용시설 폐쇄, 온라인 쇼핑, 재택근무 등(후략)

최근 제4차 산업혁명의 핵심인 AI, 빅데이터, 클라우드 등 SW 신기술의 융합으로 빅블러(Big Blur) 현상이 나타나고 있다. 빅블러 현상은 SW 신기술 발전에 따라 기존 산업 간, 온·오프라인 간 경계가 모호해지는 현상을 의미한다. 아마존은 이러한 빅블러 현상을 대표한다. 1994년 온라인서점으로(후략)

2016년 출시된 가상현실(Virtual Reality, VR) 헤드셋, 오큘러스 리프트(Oculus Rift)와 HTC 바이브(Vive)는 그 전과는 차원이 다른, 한마디로 “심장이 쫄깃”해지는 충격적인 경험을 선사하였고 가상현실 시장은 뜨겁게 달아올랐다. 이어서 출시된 증강현실(Augmented Reality, AR) 기반의 포켓몬(후략)

AI, AR/VR, 블록체인 등의 기술을 기존 교육에 접목한 에듀테크가 주목을 받고 있다. 에듀테크는 디지털전환이 더뎌 잠재력이 큰 시장으로 평가되고 있다. 최근 코로나19 사태로 우리사회는 온라인 개학 등 비대면 교육이라는 피할 수 없는(후략)

SW기업 노동조합 위원장이 정치에 입문하면서 노동조합에 대한 관심이 늘고 있다. 그동안 SW산업은 고용구조와 일자리 특성으로 인해 사실상 노동조합의 불모지였다. 그런데 최근 대기업의 노동조합과 외국계기업 지사의 노동조합이 설립되어 노총과 연대하여 활동하고 있다. 기업단위 노동조합이지만, 이들이(후략)

최근 홀로그래피 기술은 3무(안경, 어지럼증, 공간왜곡)의 한계를 극복하기 위해 활발하게 연구가 진행되고 있다. 디지털 홀로그래피 기술은 홀로그램 광학 요소(HOE), 공간 광변조기(SLM), 백라이트등과 같은 하드웨어 광학 소자와 3차원 영상을 위한 렌더링(Rendering), 측정(Measurement), 시각화(Visualization) 등을(후략)

1. IDC, 코로나로 인한 경기침체 속 AI 시장 및 고용 전망 상향 조정

2. 코로나 치료를 위한 AI 성과 속 한계 지적

3. 백악관, COVID-19 학술 정보 분석 AI 경진 대회 개최

4. 구글, AI 칩 설계에 AI 활용 시도

1. AI로 코로나바이러스 구조 분석, 바이두 등 대응책 개발 박차

2. 어그테크 기업, AI+클라우드 날개 달고 고공 성장 전망

3. 딥페이크 기술을 선용(善用)하는 사례 속속 등장

4. 美 에너지부, AI for Science 보고서 발표

GPU(Graphic Processing Unit)를 클라우드 컴퓨팅에 활용하는 연구와 상용화가 점차 확산되고 있다. 인공지능이 주목받게 되면서 이를 동작시키기 위한 인프라이자 데이터를 공급하는 저장소인 클라우드도 수요와 서비스가 늘고 있다. 인공지능의 성능은 데이터의 학습량과 그 학습에 필요한 컴퓨팅 파워에 따라 달라져서 고성능 클라우드 컴퓨팅이 요구된다. GPU는 다수의 코어를 가져 병렬 처리에 유리하며, CPU 대비 단위 코어당 가격이 저렴하다. 이에 따라 GPU를 클라우드 컴퓨팅 자원으로 활용하는 방법이 등장했다. 그런데 클라우드 컴퓨팅은 가상화가 전제되는 기술이기 때문에 GPU를 온전한 클라우드 자원으로 활용하기 위해서는 역시 가상화가 필요하다. 그간 GPU 가상화는 어렵고 복잡한 기술이었으나, 여러 연구를 거쳐 최근에는 하드웨어에서 가상화를 지원하는 제품이 출시되고 있다. 이 보고서에서는 GPU 가상화 기술의 등장배경과 그간의 현황에 대하여 살펴보고, 클라우드 GPU 가상화 연구에서 기술 수준을 발전시킬 수 있는 과제와 방향을 논의하고자 한다.