수학, 사회 정의 문제 해결에 적극 활용돼
데이터 분석과 모델링으로 불평등과 차별 해결에 기여
다양한 분야와 협업 필수, 때론 새로운 기술 적응도 필요해

[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 글로벌AI협회(GIAI)에서 번역본에 대해 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

수학 하면 떠오르는 이미지는 무엇일까? 복잡한 공식, 칠판 가득한 숫자, 골치 아픈 문제 풀이 등이 가장 먼저 생각날 수 있다. 특히 일상생활과는 거리가 멀어 보이는 기호와 숫자 때문에 "수학은 실생활에 쓸모없다"라고 말하는 사람들도 많다.

하지만 최근 수학계는 이러한 고정관념을 깨고 사회 정의(social justice) 문제 해결에 적극적으로 나서고 있다. 수학자들이 가진 데이터 분석 능력, 논리적 사고, 모델링 기술이 불평등, 차별, 질병 확산과 같은 사회 문제 해결에 강력한 도구로 활용되고 있는 것이다.

복잡해 보였던 기호와 숫자는 사실 복잡한 사회 현상을 모델링하고 이해하는 데 쓰인다. 더 나아가 수학은 사회 현상뿐만 아니라 물리 현상 등 사람이 분석하고 싶은 것을 가능하게 하는 유용한 도구이자 계량적인 표현 방법이기도 하다.

수학과 사회 정의의 접점

이러한 변화를 이끄는 대표적인 인물 중 한 명이 바로 캐리 디아즈 이튼 교수(Carrie Diaz Eaton)다. 현재 미국 베이츠대학에서 인종적으로 공정하고 포용적인 STEM(과학·기술·공학·수학) 교육 연구소의 전무이사를 맡고 있는 이튼 교수는 수학자로 훈련받아, 자신의 경력이 사회 정의 연구와 관련될 것이라고는 예상하지 못했다고 한다.

하지만 지역 사회 환경 보존과 소외된 지역 사회 지원에 초점을 맞춘 프로젝트에 참여하면서, 이튼 교수는 자신의 수학적 사고방식이 중요한 역할을 하는 것을 경험했다. 날카로운 분석적 시각과 개연성 높은 스토리텔링을 바탕으로 데이터 분석, 데이터 과학, 그리고 시각화 기술을 이용하여 지역 주민들이 필요한 의료 서비스를 선택할 수 있도록 돕는 퀴즈 프로그램을 만든 것이다.

수학이 사회 정의 연구와는 어울리지 않아 보일 수 있지만, 이튼 교수의 사례는 엄밀한 수학적 접근 방식이 사회 문제에 대한 효과적인 해결책을 찾는 데 유망한 방법임을 보여줬다. 이튼 교수는 수학자들이 사회 정의 연구를 통해 복잡하고 어려운 문제를 해결하는 과정에서 보람을 느끼고 있으며, 이러한 노력은 사람과 지구를 위한 실질적인 해결책을 만들어내는 데 큰 잠재력을 가지고 있다고 덧붙였다.

백신 접종률부터 인종차별까지, 다양한 분야에서 활약하는 수학자들

이러한 흐름 속에서 수학 연구자들은 사회 문제 해결에 다양한 방식으로 기여하고 있다. 사회 불평등, 의료 서비스 접근성부터 인종 프로파일링 및 예측 치안에 이르기까지, 수학자들은 우리 사회의 다양한 문제에 뛰어들고 있다.

미국 소노마주립대학교의 오마이라 오르테가(Omayra Ortega) 응용수학 교수는 지역 사회별 백신 접종률에 영향을 미치는 요인을 분석하여 이집트의 로타바이러스 백신 프로그램이 5년 안에 질병 부담을 줄이고 백신 비용을 76%를 상쇄할 수 있다는 결과를 얻었다. 오르테가 교수는 "자원 분배에 있어 누가 자원을 얻는가 하는 사회 정의 문제가 항상 따라붙는다"며, 수학 연구가 사회 정의 실현에도 기여할 수 있음을 강조했다.

또 다른 예로, 미국 로욜라 메리마운트대학교의 릴리 카자비(Lily Khadjavi) 수학 교수는 로스앤젤레스 경찰국(LAPD)의 교통 단속 데이터를 분석하여 흑인 남성 운전자에 대한 차량 검문 비율이 다른 인종에 비해 3배 이상 높다는 사실을 밝혀냈다. 카자비 교수의 연구는 인종 차별적 프로파일링과 경찰 관행을 검토하는 연구를 시작하는 중요한 계기가 되었으며, 현재 카자비 교수는 캘리포니아 인종 식별·프로파일링 자문 위원회에서 활동하며 인종 프로파일링 근절을 위한 정책 권고에 힘쓰고 있다.

데이터 접근과 협업의 중요성, 그리고 수학자들의 새로운 도전

물론 수학자들이 사회 정의 문제 해결에 기여하기 위해서는 충분한 데이터 확보와 다양한 분야의 전문가들과 협업이 필수적이다. 데이터는 사회 현상을 분석하고 해결책을 찾는 데 중요한 역할을 하지만, 개인정보 보호 문제나 협업 부족으로 인해 접근이 제한될 수 있다. 또한 사회 문제는 복잡하고 다양한 요인이 작용하기 때문에, 수학자들뿐만 아니라 사회학자, 정책 전문가, 현장 활동가 등 다양한 분야 전문가들과의 협력이 필요하다.

아울러 사회 과학 연구의 데이터 집약적 특성상 일부 수학자에게는 새로운 기술을 개발하고 문제에 다르게 접근해야 하는 노력이 요구될 수 있다. 미국 미시간대학교 디어본 캠퍼스에서 수 이론과 표현 이론을 전공한 수학자 티안 안 웡(Tian An Wong) 교수는 범죄 예측 시스템인 '예측 치안' 기술의 효과성 검증 연구를 위해 통계와 데이터 분석 기술을 새롭게 익혀야 했다. 이를 위해 웡 교수은 온라인 통계 입문 과정을 수강하고, 파이썬 프로그래밍 언어를 배우고, 통계적으로 훈련받은 동료들과 교류했으며, 여러 분야의 연구 논문을 읽는 데 익숙해지기 위해 노력했다고 전했다.

수학자들이 사회 문제 해결에 적극적으로 참여하는 것은 학문적 경계를 넘어 사회적 책임을 다하는 모습을 보여주는 좋은 사례다. 이러한 노력은 수학에 대한 사회적 인식을 개선하고, 더 나아가 수학이 세상을 바꾸는 힘이 될 수 있다는 가능성을 제시한다.

[해외 DS] 수학이 만드는 공정한 세상, 사회정의 연구에서의 데이터 과학 접근 ②로 이어집니다.

*편집진: 영어 원문의 출처는 사이언티픽 아메리칸(Scientific American)으로 본지의 편집 방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.

中 BOE에 이어 비전옥스도 8.6세대 OLED에 10조 투자
중국 따돌리려 4.1조 승부수 걸었던 삼성디플, 격추 위기
LG디플은 8.6세대 투자에 여전히 '신중', 자본 여력 문제

중소형 유기발광다이오드(OLED)를 중심으로 중국 디스플레이 기업들의 굴기가 거세지고 있다. 애플이 아이패드 프로 라인업에 OLED 패널을 채택하며 중소형 OLED 시장의 급성장이 예측되는 가운데 중국 디스플레이 업체들이 '8.6세대 OLED'에 거액의 투자를 진행하는 등 시장 공략에 속도를 내면서다. 이에 업계에서는 LCD(액정표시장치) 시장 주도권을 중국에 내줬듯 OLED 패권도 뺏길 수 있다는 우려가 커지고 있다.

중국 디스플레이 기업들, 8.6세대 OLED 투자 확대

5일 IT업계에 따르면 최근 중국 디스플레이 기업들은 8.6세대 OLED 관련 투자를 연이어 발표하고 있다. 지난해 11월 BOE(징둥팡, 京東方)가 쓰촨성 청두에 630억 위안(약 12조원)을 투자해 생산 공장을 건설한다고 발표한 데 이어, 지난 5월에는 비전옥스(Visionox, 웨이신눠)가 대규모 증설 투자를 확정했다.

비전옥스는 지난달 28일 공시를 통해 안후이성 허페이시 정부와 550억 위안(약 10조4,000억원) 규모의 8.6세대 OLED 투자를 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 이를 통해 허페이시 신잔 하이테크 산업 개발구에 유리원장 기준 월 3만2,000장을 생산할 수 있는 시설을 건립할 계획이다.

8.6세대는 현재 출시된 중소형 OLED 중 가장 선진 라인이다. 디스플레이 업계에서 세대는 유리원장의 크기를 의미하는데, 8.6세대(2,290㎜×2,620㎜)는 기존 6세대(1,500㎜×1,850)보다 크기가 2배가량 커 생산 효율성이 높다. 양산성 차원에서도 6세대와의 차별점이 두드러진다. 예컨대 기존 6세대 설비에서는 14.3인치 태블릿 패널을 연간 최대 450만 대 생산할 수 있었다면, 8.6세대 설비로는 연 1,000만 대까지 가능하다.

'게임체인저' 8.6세대 OLED, 선두주자는 삼성디스플레이

글로벌 디스플레이 업계에서 8.6세대 투자를 가장 먼저 본격화한 곳은 삼성디스플레이다. 삼성디스플레이는 지난 3월 초 충남 아산캠퍼스에서 8.6세대 OLED 라인을 구축하는 작업이 시작됐음을 알리는 ‘A6 라인 설비 반입식’을 개최했다. A6 라인은 삼성디스플레이가 기존 L8 라인을 개조해 구축한 8.6세대 IT 전용 OLED 라인으로, 오는 2026년까지 4조1,000억원이 투입된다. 삼성디스플레이는 연내 주요 장비 설치를 마치고 2026년부터 양산에 돌입한다는 계획이다.

삼성이 8.6세대 투자를 결정한 건 스마트폰을 중심으로 성장해 온 OLED 시장을 노트북, 모니터 등으로 확대하기 위해서는 더 큰 패널을 효율적으로 생산할 수 있는 시설이 필요하기 때문이다. 중국 디스플레이 기업들 역시 이런 이유로 8.6세대 투자에 가세하며 사업 확장에 힘을 쏟는 모습이다.

실제로 중소형 OLED 시장은 갈수록 그 규모가 확대되고 있다. 시장조사기관 옴디아에 따르면 IT용 OLED 시장 매출은 올해 25억3,400만 달러(약 3조5,000억원)에서 2029년 89억1,300만 달러(약 12조2,000억원)로 연평균 28.6%의 성장률을 기록할 전망이다. 특히 IT 패널 시장 내 OLED 침투율은 2029년 37.7%에 달할 것으로 관측된다.

업계가 8.6세대 OLED에 거액의 투자를 진행하는 또 다른 배경에는 핵심 고객사 애플이 있다. 애플은 올해 OLED 패널을 탑재한 아이패드를 내놓을 예정인데, 아이패드에 OLED 패널이 사용되는 것은 이번이 처음이다. 적용 모델은 아이패드 프로 시리즈 2가지며 11인치, 13인치의 IT OLED 패널이 적용될 것으로 전망된다. 또한 2026년부터는 맥북에도 OLED 패널이 사용될 예정이다. 업계에서는 각각 280~290달러, 380~390달러의 공급가를 예상 중이다.

LGD는 여전히 6세대에, 연내 8.6세대 투자도 미지수

이런 가운데 중소형 OLED 시장에서 점유율 3위를 기록하고 있는 LG디스플레이도 OLED의 본격적인 시장 개화를 준비하고 있다. 하지만 8.6세대 투자와 관련해서는 아직 정해진 바가 없다. 앞서 LG디스플레이는 올해 설비투자(CAPEX)에 2조원대를 사용할 계획이라 밝혔으나, 이는 전년 대비 1조6,000억원가량 줄어든 데다 기존 라인 확장이나 개선에만 초점이 맞춰져 있다. 그간 누적된 적자로 인해 8세대 투자를 확정하지 못한 것으로 해석된다.

LG디스플레이는 지난해 4분기까지 7분기 연속 적자를 이어왔고, 올 1분기에도 매출 5조2,530억원, 영업손실 4,694억원으로 적자를 기록했다. 올해 들어 영업손실 자체는 전년(1조984억원) 대비 절반 이하로 줄었지만, 재무 상태는 여전히 부실하다. 실제로 순차입금은 13조7,900억원으로 지난해부터 13조원대를 유지하고 있는 데다, 연결기준 부채 비율은 279%로, 지난해 연말(308%) 대비 소폭 낮아졌으나 전년 동기(248%)와 비교하면 높은 수준이다. 그나마 1조4,000억원 규모의 유상증자와 6,500억원의 신디케이트론 차입 계약 및 파주 부동산 매각 등으로 어느 정도 자금을 조달하긴 했으나 시장에선 아직도 자금 여력이 부족하단 평가가 나온다.

LG디스플레이가 부진을 면치 못하고 있는 주원인으로는 LCD 산업이 꼽힌다. 뒤늦은 사업 구조 전환이 패착이 된 것이다. 2010년대 들어 국내 LCD 산업은 중국 기업의 원가 경쟁력에서 열위에 놓이며 악화일로를 걸었다. 이에 삼성디스플레이는 LCD 생산량을 지속 감축해 오다 2022년 완전 철수했지만, 상대적으로 사업 구조 재편이 늦었던 LG디스플레이는 엔데믹 이후 부메랑을 맞았다.

유동성발 수요 거품이 꺼지면서 LCD 가격이 급락했고 고금리에 따른 구매 심리 위축으로 대형 OLED 시장도 기대만큼 성장하지 못했기 때문이다. 결국 LG디스플레이는 지난해 국내 TV용 LCD 사업에서 철수한 데 이어 최근 산업통상자원부와 광저우 LCD 공장 매각 관련 심사 절차를 밟기 위해 협의를 시작하고 현재 실사 단계에 접어든 상황이다.

3년 내 중국이 OLED 시장 절반 점유할 수도

LG디스플레이가 8.6세대 투자를 망설이는 요소는 또 있다. 2013년 OLED TV 패널 라인에 5조원을 투자했지만 수율 달성 실패와 물동 확보 미비로 8년간 적자를 감내해야 했던 기억이다. 최근에는 아이폰15 프로 라인에 공급 예정이었던 LTPO OLED 패널에서 기술적 결함도 드러났다. 베젤 폭(2.2mm→1.5mm)을 줄이고 완성된 패널에서 다이내믹 아일랜드(안면인식 구멍)를 레이저로 뚫는 과정에서 암점 등 불량이 발생한 것이다. 이로 인해 공급 물량도 4,500만 대에서 1,000만 대로 떨어졌다.

하지만 그렇다고 언제까지 투자를 미룰 수만도 없는 노릇이다. 수익성 확보와 애플과의 장기적인 협업을 위해선 8.6세대 투자가 불가피한 실정이기 때문이다. 특히 애플의 OLED 적용 범위가 태블릿에서 노트북, 모니터까지 확대되는 2026년부터는 패널 업체 간 수주 경쟁이 더욱 심화할 것으로 점쳐진다.

이런 와중에 중국 기업들은 정부의 막대한 지원을 등에 업고 OLED 투자를 늘리는 행보를 거듭하고 있다. 지난 10년간 BOE가 받은 정부 지원금만 무려 231억 위안(약 4조3,600억원)에 달한다. 국내 디스플레이 업계로서는 비상등이 켜진 셈이다. 더욱이 우리나라는 이미 중국에 LCD 주도권을 내주는 굴욕을 겪은 후 OLED 기술력을 통해 격차를 벌리려 했지만 이마저도 중국이 맹추격에 나서며 발등에 불이 떨어진 형국이다.

여기에 2027년에는 글로벌 OLED 시장에서 중국 점유율이 절반까지 성장할 것이란 전망이 나오면서 국가전략기술인 OLED의 패권마저 뺏길 수 있다는 위기감까지 고조되고 있다. 디스플레이산업협회에 따르면 생산능력 기준 중국 업체들의 OLED 패널 점유율은 2027년 49%까지 증가할 전망이다. 불과 3년 후면 LCD 시장에 이어 또 한번의 시장 재편이 일어날 수도 있다는 경고다.

엔비디아 젠슨 황 "삼성전자 테스트 탈락 아니다"
"삼성전자 HBM은 테스트 중, 인내심 가져야"
반도체 우려 해소 '시그널'에 상승 탄력 기대

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 삼성전자의 고대역폭메모리(HBM) 테스트 실패설을 직접 부인하고 나섰다. 또한 향후 삼성전자 HBM을 엔비디아 제품에 탑재할 가능성도 시사한 만큼 업계에서는 삼성전자와 SK하이닉스 간 주도권 다툼이 더욱 치열해질 것이라는 전망이 나온다.

젠슨 황 "삼성 HBM 퀄 테스트 실패한 적 없어"

황 CEO는 4일 대만 타이베이에서 열린 '컴퓨텍스 2024(Computex 2024)' 언론간담회에서 “삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 3사 모두 우리에게 HBM을 제공할 것”이라며 “우리는 최대한 빨리 테스트를 통과해 인공지능(AI) 반도체 제조에 활용할 수 있도록 노력하고 있다”고 밝혔다.

현재 엔비디아 AI 반도체 칩은 SK하이닉스와 마이크론의 HBM을 쓰고 있다. 특히 최신 칩에는 양사의 HBM3E(5세대 HBM)가 공급되는 것으로 알려졌다. 삼성전자의 경우 현재 품질 테스트를 진행 중인데, 발열 탓에 테스트를 통과하지 못했다는 보도가 최근 있었다.

이에 대해 황 CEO는 “그런 이유로 실패한 것이 아니다”라며 “해당 보도는 아무것도 아니다”라고 일축했다. 그러면서 “삼성과는 작업이 잘 진행되고 있고 아직 끝나지 않았다”며 “인내심을 가져야 한다”고 전했다. 이어 “우리는 H100, H200, B100, B200 등 라인업을 갖췄는데, 필요한 속도가 상당하기 때문에 HBM이 매우 중요하다”고 덧붙였다.

로이터의 '삼성 실패' 보도에 주가 추락

지난달 24일 삼성전자는 엔비디아에 HBM를 납품하기 위한 테스트를 아직 통과하지 못했다는 로이터통신의 보도로 인해 주가가 추락하는 등 곤욕을 치른 바 있다. 당시 로이터통신은 복수의 익명 소식통을 인용해 삼성전자의 HBM이 발열과 전력 소비 문제로 인해 엔비디아 테스트를 통과하지 못했다고 보도했다. 이어 AI용 그래픽처리장치(GPU)에 주력으로 쓰이는 4세대 HBM3를 비롯해 HBM3E에도 문제가 발생했다고 지적했다.

이에 삼성전자는 즉각 입장문을 발표하고 로이터의 보도 내용이 사실이 아니라고 반박했다. 삼성전자 측은 "테스트는 순조롭게 진행 중이고 품질과 성능을 철저하게 검증하기 위해 다양한 테스트를 하고 있다"며 "특정 시점에서의 테스트 관련 보도는 삼성전자의 이미지와 신뢰도를 훼손할 수 있는 만큼 보도에 신중을 기해 달라"고 당부했다. 하지만 삼성의 반박도 주가 급락을 막을 순 없었다. 특히 외국인의 자금 이탈세가 거셌다. 보도 당일부터 지난달 31일까지 외국인은 삼성전자 주식을 무려 2조7,224억원어치 팔아치운 것으로 파악됐다.

삼성전자, 엔비디아 납품 기대

지금까지의 해명에도 불구하고 삼성의 HBM에 대한 의구심이 걷히지 않다가 이번에 황 CEO가 직접 테스트 실패설을 부인하면서 비로소 오명을 벗는 모습이다. 다만 업계 안팎에선 시스템온칩(SoC) 형태로 공급되는 HBM의 특성상, 다른 칩셋들과 호환성이나 최적화를 이루기 위해 수차례 테스트가 반복되는 과정을 감안하면 퀄(qualification) 테스트에서 ‘실패’나 ‘종료’라는 표현은 잘못됐다는 지적이 나온다.

극한의 환경에서 ‘필드 테스트(Field test)’한 결과 일부 결점이 발견되더라도 그런 문제는 상호 간 협의를 통해 해결할 수 있는 영역이란 것이다. 즉 퀄 테스트는 한 번 실패하면 끝나는 일회성 시험이 아니라 엔비디아가 요구하는 스펙에 맞춰가는 과정이라는 설명이다.

일각에선 엔비디아 입장에선 삼성전자와 지속 소통해 퀄 테스트를 통과시키고 HBM 공급사를 다변화하는 편이 유리하다는 분석도 제기된다. 마이크론 제품은 삼성전자나 SK하이닉스보다는 신뢰도가 낮은 데다, SK하이닉스 HBM 의존도가 일방적으로 크면 가격 협상 등에서 엔비디아가 움직일 공간이 많지 않다는 것이다.

이에 관련업계는 테스트가 순조롭게 진행될 경우 이르면 올 하반기에 삼성전자가 엔비디아에 HBM3E 12단을 공급하게 될 것으로 전망하고 있다. 삼성전자는 지난 4월 HBM3E 8단 제품의 초기 양산을 시작한 데 이어, 2분기 이내에 12단 제품을 양산하겠다는 목표를 밝힌 바 있다.

아울러 삼성전자는 업계 최초로 24Gb(기가비트) D램 칩을 실리콘 관통 전극(TSV) 기술로 12단까지 적층해 업계 최대 용량인 36GB(기가바이트) HBM3E 12단을 구현하기도 했다. 또한 빼앗긴 시장 주도권을 되찾기 위해 반도체 부문 수장을 전격 교체하고 차세대 메모리 양산에도 속도를 내고 있다.

KAN, 정확한 함수 정의하여 재현 가능한 결과 도출해
수학·물리 전반에 걸쳐 뛰어난 성능 보여
최적화를 통해 점차 느린 학습 속도 개선해나갈 것

[해외 DS] CNN의 대체 주자 KAN, 설명가능한 신경망 모델 등장하나 ①에서 이어집니다.

기존 신경망 모델은 복잡한 데이터인 경우 함수를 정의하기 어려워 근사치를 찾았다. 함수를 정의하지 않고 근사치를 찾을 경우 목표하는 값에 도달할 수 있으나, 다른 데이터를 넣었을 때 어떤 결괏값이 나올지 예상할 수 없다는 단점이 있다. 새롭게 등장한 KAN(Komogolov-Anold Network)은 함수를 정의해 결괏값을 추적할 수 있어 많은 기대를 받고 있다.

KAN을 뒷받침하는 이론 ‘콜모고로프-아놀드 표현 정리’

KAN은 콜모고로프-아놀드 표현 정리를 기반으로 한 모델이다. 이 정리는 1960년대에 수학자 블라디미르 아놀드와 안드레이 콜모고로프가 만들었으며 복잡한 함수를 근사치가 아닌 정확한 ‘함수’로 표현할 수 있다는 것이다. 이 정리에 따르면, 복잡한 함수를 일변수 함수의 합으로 표현할 수 있다. 예를 들어 y = g1(x1) + g2(x2) + g3(x3) 으로 나타낼 수 있다. 정확한 함수를 정의할 수 있다는 점이 기존 신경망 모델과 다르며 이로 인해 새로운 신경망 모델은 결과를 재현할 수 있다.

최근 MIT 물리학자 지밍 류가 이끄는 팀은 콜모고로프-아놀드 표현 정리를 이용해 KAN을 개발했다. 이 정리는 신경망 커뮤니티에서 낯선 개념이 아닌데, 1980년대와 1990년대에 전문가들이 이 접근법을 시도했으나 직접 구현하는 데 실패했기 때문이다. 그러나 최근 연구진은 성공적으로 구현하여 모델을 개발했다.

기존 신경망 모델과 달리 결과 추적할 수 있어

KAN은 기존 신경망 모델의 구조와 유사하다. 차이점은 가중치에 고정된 값이 아닌 w(x)처럼 함수로 표현된다는 점이다. 다시 말해 시냅스의 가중치는 뉴런에 따라 달라진다. 따라서 KAN은 가중치에 고정된 수가 아니라 시냅스에 어떤 함수를 적용하는 방식으로 학습한다. 이론적으로 이 방식은 복잡한 함수를 표현하는 것이 가능해, 인공지능을 사용하여 높은 정확도를 얻을 수 있다. 게다가 가중치를 함수로 표현하면 모델이 어떻게 작동하는지 이해할 수 있다는 장점이 있다. 예를 들어 함수의 그래프를 보며 입력에 따라 출력이 어떻게 달라지는지 추적할 수 있다. 하지만 KAN에도 중요한 단점이 있다. KAN은 학습 과정에서 한 변수마다 함수를 찾아야 하므로 학습 단계가 훨씬 복잡하며 학습 시간이 오래 걸린다.

KAN, 수학·물리학 등 여러 분야에서 MLP보다 나은 성능 보여

연구진은 KAN과 기존 모델인 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)의 성능을 비교했다. 첫 번째 비교로 데이터를 주고 그에 맞는 함수를 찾는 작업을 수행했다. 그 결과 일반적으로 KAN이 MLP보다 훨씬 빠르게 함수를 찾아냈다. 두 번째로 물리학에서 중요한 역할을 하는 편미분 방정식을 푸는 작업을 비교했다. 이 편미분 방정식은 정확한 해가 알려져 있지 않아 컴퓨터 계산을 통해 해를 찾아야 하는 수식이다. 비교 결과, KAN이 MLP보다 더 정확한 결과를 얻었다.

마지막으로 연구진은 매듭 이론에서 KAN의 성능을 확인했다. 이 이론의 주요 질문 중 하나는 매듭의 서로 다른 2차원 표현이 실제로 동일한 매듭에 해당하는지 알아내는 것이다. 2021년 호주 시드니 대학교의 지오디 윌리엄슨 팀은 신경망 모델을 이용해 이 문제를 해결했으며 새로운 연관성도 찾아냈다. 그러나 KAN은 더 적은 노력으로 똑같은 결과를 만들어 냈다. 윌리엄슨 팀은 약 30만 개의 파라미터로 신경망을 학습시켰으나, 류 팀은 단 200개의 파라미터로 더 나은 결과를 보였다.

새롭게 등장한 신경망 모델 ‘인공지능 혁명’ 일으킬 수 있을까

류 팀은 새로운 신경망 모델을 수학과 물리학에서 LLM 개선까지 다양한 문제에 적용할 수 있다며 희망찬 미래를 예상했다. 또한 인공지능 커뮤니티에서는 머신러닝의 새로운 시대가 왔다며 기대감을 드러냈고, 소프트웨어 개발자인 로한 폴은 KAN이 인공지능에 큰 변화를 불러일으킬 것이라고 언급했다.

그러나 KAN은 실제로 사용될 때까지 성능을 확신할 수 없다. 커스팅은 KAN이 MLP가 잘 작동하는 영역에서도 좋은 성능이 나와야 KAN을 믿을 수 있다는 점을 강조했다. 적절한 비교 없이는 KAN이 유망한 대안인지 확신하기 어렵다는 입장이다.

KAN의 가장 큰 문제점은 느린 학습 속도다. 같은 매개변수에 대해 KAN은 MLP보다 약 10배 더 학습하는데 오래 걸린다. 따라서 매우 긴 학습 시간이 필요한 LLM에 이 접근법을 사용하면 문제가 될 수 있다. 하지만 류는 아직 효율성을 최적화하지 않아 학습 속도가 느릴 뿐, 최적화를 통해 점차 학습 속도를 늘려갈 수 있다는 입장이다. 현재 KAN은 엄청난 관심을 받고 있는 만큼 이 약점은 빠른 시일 내에 개선될 수 있을 것이라는 평가를 받고 있다.

*편집진: 영어 원문의 출처는 사이언티픽 아메리칸(Scientific American)으로 본지의 편집 방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.

가장 앞서있다 평가받는 日, 민간투자 54조원
韓, 2028년까지 1,000억원 '中의 10%' 수준
국내 배터리 3사, 전고체 배터리 개발에 박차

'차세대 배터리'로 불리는 전고체 배터리 시장을 선점하기 위한 한·중·일 3국의 경쟁이 치열하다. 글로벌 전고체 시장에서 일본이 다소 앞선 것으로 평가받는 가운데, 한국은 삼성SDI·LG에너지솔루션·SK온 등 배터리 3사를 중심으로 전고체 배터리 개발에 적극 나서고 있으며 중국은 사상 최대 규모인 1조원의 재정을 투입하기로 하면서 선두 주자를 바짝 추격하고 있다.

中, CATL 등 6개 기업에 사상 최대 규모 자금 투입

4일 배터리 업계에 따르면 중국 정부는 전고체 배터리 연구개발(R&D)에 오는 2027년까지 총 60억 위안(약 1조1,270억원)을 투자한다고 밝혔다. 사상 최대 규모의 지원금으로 닝더스다이(CATL), 비야디(BYD), 웰리온, 상하이자동차, 지리자동차, 이치자동차 등이 추진하는 7개 프로젝트에 자금이 투입될 예정이다. 앞서 중국 정부는 전고체 산업 육성을 위한 산·학·연 협력체 '중국 전고체 배터리 혁신 플랫폼(CASIP)'을 출범한 바 있다.

일본 정부는 이미 2020년 탈석탄화 기술지원기금 가운데 수천억엔을 전고체 배터리 개발에 배정해 일본 기업의 전고체 배터리 R&D를 위한 보조금으로 지원했다. 최근에는 2030년까지 총 5조6,000엔(약 54조5,000억원)의 민·관 투자를 계획하고 있다. 전기차 탑재용 배터리를 '경제 안보상 중요 물자'로 지정하고 '그린에너지 자국 생산 감세 제도' 도입했다.

전고체 배터리는 기존 리튬이온 배터리와 달리 고체 전해질로 에너지 밀도와 안전성이 뛰어나 '꿈의 배터리'로 불린다. 배터리 성능이 높으면서도 인화성 물질이 없어 화재 위험이 낮아 다양한 형태로 제작이 가능하고 충전 시간을 획기적으로 감축할 수 있어 15분을 충전하면 서울과 부산 왕복 주행이 가능하다. 파이낸셜 타임스에 따르면 전고체 배터리가 이르면 2025년 성공해 2030년에는 10%를 웃도는 시장 점유율을 보일 것으로 전망된다.

이에 우리 정부도 차세대 배터리 지원에 2028년까지 1,172억원의 예산을 편성했다. 하지만 이는 중국 정부 지원금의 10분의 1가량에 불과하다. 배터리 R&D 투자에 대한 대기업의 세액공제율도 상향 조정했으나, 소극적인 정책이라는 비판이 이어지고 있다. 배터리 기술 개발에 들어가는 비용은 천문학적인 수준인 데다 아직 전고체 배터리 기술은 초기 단계고 안정적 보급까지 시간이 소요되는 만큼 정부의 적극적인 지원으로 패권 잡기를 준비해야 한다는 지적이 다.

日, 세계 전고체 배터리 관련 특허의 49% 차지

현재 전고체 배터리 상용화 시장은 한·중·일 3파전 구도다. 이 가운데 일본이 선제적으로 전고체 배터리 기술 개발에 나서면서 다소 앞선 것으로 평가받고 있다. 전기차 시장 초기 대응에 한발 늦어 산업의 주도권을 한국, 미국, 중국 등에 빼앗긴 일본은 전고체 배터리 개발에 선제적으로 나서며 반격의 기회를 노리고 있다. 실제로 2013~2021년 전 세계 전고체 배터리 관련 특허 출원 총 5,438건 중 일본 기업의 특허 출원 수는 2,645건으로 전체의 48.6%를 차지했다. 특허 출원 건수 상위 20곳 중 14곳이 일본 기업인 셈이다.

일본 기업은 전고체 배터리 상용화 시점을 2027~2028년으로 잡았다. 현재 토요타는 2027~2028년 석유화학·소재기업인 이데미츠 코산과 협력해 충전 시간이 10분 이내, 항속거리 약 1,200km를 목표로 한 황화물계 전고체 배터리를 개발 중이다. 닛산은 2028년 전고체 배터리가 탑재된 전기차를 공개할 예정으로, 최근에는 요코하마 공장에 구축 중인 전고체전지 파일럿 생산 라인을 공개했다. 혼다도 전고체 배터리 파일럿 라인을 구축할 예정이다.

중국에서는 세계 1위 배터리 기업인 CATL의 변화가 가장 눈에 띈다. 쩡위친 CATL 회장은 지난 3월까지만 해도 "전고체는 기술 난제가 많아 상품화까지 멀었다"며 보수적인 입장을 보였지만 한 달 만에 "오는 2027년부터 전고체 배터리를 소량 생산하겠다"고 밝히며 방향을 선회했다. 상하이차는 내년까지 전고체 배터리 생산라인을 갖추고 오는 2026년부터 양산에 착수할 방침이다.

삼성SDI 2027년, LG엔솔·SK온 2030년 내 양산 목표

LG에너지솔루션, SK온, 삼성SDI 등 국내 배터리 제조 3사도 전고체 배터리 개발을 추진하고 있다. 가장 발 빠르게 움직이는 곳은 삼성SDI다. 삼성SDI는 오는 2027년 전고체 배터리를 양산하겠다는 계획을 밝혔다. 이미 지난해 4분기 S라인에서 전고체 배터리 샘플을 생산해 고객사로 출하해 현재 고객사와 샘플에 대한 평가를 진행 중이다.

LG에너지솔루션은 2030년 양산을 목표로 속도보다는 완성도에 집중한다는 전략이다. 김동명 LG에너지솔루션 사장은 지난 3월 11일 '인터배터리 2024' 기간 중 전고체 배터리와 관련해 "완성도를 먼저 생각하고 있다"며 "시간이 걸리더라도 제대로 된 것을 만들어 내려고 하고 있다"고 말했다.

SK온은 전고체 배터리 개발을 위해 미국 솔리드파워와 협력을 강화하고 있다. 지난 1월 CES 2024에서 기술 이전 협약을 체결해 솔리드파워의 전고체 배터리 셀 설계, 파일럿 라인 공정 등 기술을 확보한 것이 대표적이다. 내년에는 대전의 배터리 연구원에서 전고체 배터리 파일럿 라인을 구축할 예정이다. 구체적인 양산 시점은 2029년경으로 추정하고 있다.

키스 질 X 게시글에 게임스톱 주가 폭등, 주가조작 의혹↑
등락 폭 큰 밈 주식, 480달러 주가 10달러대까지 떨어지기도
월가 우려에 모건스탠리도 긴장, "자칫하단 신뢰도 하락할 수 있어"

모건스탠리의 주식거래 플랫폼 E*트레이드(E*TRADE)가 '밈(meme) 주식' 열풍의 중심에 선 '월가의 대왕 개미' 키스 질(일명 로어링 키티)의 퇴출을 검토하고 있다. 월가에서 밈 주식에 대한 우려가 걷잡을 수 없이 확산하자 자칫 불거질 수 있는 불똥을 피하겠단 취지로 보인다.

E*트레이드, '밈 주식' 대표주자 키스 질 퇴출 검토

월스트리트저널은 3일(현지 시각) "E*트레이드가 자사 플랫폼에서 키스 질이 더 이상 활동하지 못하도록 퇴출하는 방안을 검토 중"이라는 내용을 보도했다. 밈 주식의 대표주자 질이 미국의 비디오 게임 소매업체 게임스톱의 주가를 조작했단 의혹에 따른 조치다.

앞서 질은 E*트레이드 계정 스크린샷을 통해 그가 1억4,000만 달러(약 1,930억원) 가치의 게임스톱 주식을 보유하고 있음을 공개했다. 이후 2일 기준 계정에 남아있는 주식 가치가 8,550만 달러(약 1,170억원)에 이른다고 재차 공개했다. 해당 게시글이 확산하자 게임스톱의 주식은 급등했다.

3일 기준 하루에 무려 21%의 상승률을 보였다. 이는 질이 지난달 주식 공개 활동을 시작하기 전과 비교하면 60% 이상 오른 수준이다. 이에 E*트레이드와 모건스탠리는 질의 행동이 주식 조작에 해당하는지, 그리고 회사가 그를 퇴출할 경우 발생할 논란을 감내할 것인지 등을 두고 논의 중인 것으로 전해졌다.

특정 인물 따라가는 밈 주식, 등락 폭도 커

밈 주식이란 온라인상에서 소문을 타고 개인 투자자들이 몰려 주가가 급등하는 주식을 뜻한다. 이번 사태의 중심인 게임스톱은 밈 주식의 효시로 꼽힌다. 앞서 지난 2021년 질은 "공매도 세력에 맞선다"며 게임스톱 집중 매수를 이끈 바 있다. 당시 질은 X(옛 트위터)를 통해 의자에 몸을 기대고 비디오 게임을 하고 있는 남성 사진을 올렸다. 그러면서 "앞으로 바쁜 몇 주가 될 것"이라는 대사가 담긴 영상도 함께 게재했다. 질의 사진과 영상이 게재된 후 게임스톱 주가는 폭등하기 시작했고, 시장에도 밈 주식의 등장이 알려졌다.

문제는 밈 주식은 등락 폭이 크다는 점이다. 실제 게임스톱 주가는 2021년 당시 18달러였다가 3주 만에 480달러대로 치솟더니 다시 폭락해 10달러대에 머물렀다. 이는 최근 추세도 마찬가지다. 게임스톱은 지난달 13일과 14일 월가 증시에서 각각 74.3%, 60.1% 폭등했으나 15일 18.9% 폭락했다. 또 다른 밈 주식인 AMC도 13일, 14일 각각 78.3%, 32.6% 폭등하다 15일 20.3% 폭락했다. 블랙베리 주가 역시 13일, 14일 7%, 11.4% 연이어 오르다 15일 6.9%가 빠졌다. 밈 주식에 주가 조작 의혹이 거듭 따라붙는 이유다.

월가서도 우려↑, "사전 차단 못 하면 신뢰 하락으로 이어질 수도"

최근엔 밈 주식의 롤러코스터 주가에 월가 차원의 우려도 쏟아진다. 보아즈 와인스타인 사바 캐피털 최고투자책임자(CIO)는 지난달 14일 "밈 주식에 대한 관심이 투자가 아닌 투기로밖에 보이지 않는다"면서 "성실한 자세로 투자에 임하는 사람들을 조롱하는 행위와 비슷하다"고 지적했다. 한순간의 유행을 따르는 주가 흐름은 정상적이지 않음을 꼬집은 것이다.

이렇다 보니 시장에선 이번 기회에 밈 주식을 제대로 관리하지 못하면 E*트레이드의 신뢰도에 큰 문제가 발생할 수 있다는 의견이 나온다. 사실상 모건스탠리가 E*트레이드를 인수한 명분이 사라진단 의미다. 모건스탠리는 지난 2020년 E*트레이드를 총 130억 달러(약 18조원)에 인수한 바 있다. 자산관리 부문에서 전략적 도약을 이루고 지속 가능한 수입원을 찾겠단 취지였지만, 주식거래 플랫폼으로서의 신뢰가 하락하면 수입원 추가란 모건스탠리의 장기 계획은 틀어질 수밖에 없을 것으로 시장은 보고 있다.

기업회생 플라이강원, 가전업체 위닉스 품에 안긴다
AOC 재발급 등 경영정상화 자금 1,000억 소요 전망
위닉스 현금 보유고 100억 불과, 사업 시너지도 의문

강원도 양양국제공항을 모(母)기지로 둔 저비용항공사(LCC) 플라이강원의 새 주인으로 위닉스가 확정됐다. 플라이강원이 경영난으로 기업회생을 신청한 지 1년여 만으로, 이르면 7월 초 인수 절차가 완료될 예정이다. 오랜 난항 끝에 만난 새 주인이지만 일각에선 회의적 견해도 나온다. 위닉스가 보유한 현금성 자산이 인수에 필요한 자금에 못 미쳐 외부 자금 수혈이 불가피한 데다 양사의 사업적 시너지에 대한 의문도 뒤따르고 있어서다.

가전 제조업체 '위닉스', 플라이강원 인수 확정

3일 관련 업계에 따르면 위닉스는 플라이강원의 최종 인수예정자로 확정됐다. 이에 위닉스는 이달 중으로 관계인(채권단 및 주주) 집회를 열어 인수합병(M&A) 회생계획안 가결과 회생법원의 회생계획안 인가 절차를 거쳐 플라이강원 인수 절차를 마무리할 계획이다.

지난달 16일 플라이강원이 스토킹 호스(Stalking Horse) 방식의 조건부투자계약 허가신청을 법원에 제출했고 이튿날인 17일 위닉스가 플라이강원의 신주발행 유상증자에 참여해 주식 400만 주를 200억원에 취득키로 했다고 공시하면서 우선 매수권자에 이름을 올렸다. 같은 날 위닉스는 플라이강원과 조건부 투자 계약을 맺고 계약금 명목으로 인수대금의 10%인 20억원을 예치하기도 했다.

스토킹 호스는 매각 측이 가계약 방식으로 예비 인수자에게 우선 매수권을 부여한 뒤 공개 입찰에 참여한 원매자들과 다시 인수가격을 경쟁하는 방식이다. 예컨대 본입찰에서 스토킹 호스 우선 매수권자로 선정된 기업(위닉스)보다 더 좋은 조건을 제시하는 제3자가 나타나면 매각 대상 기업(플라이강원) 측에서는 동일한 조건의 인수 의향을 우선 매수권자에게 제시한다. 이때 우선 매수권자가 이를 수락하면 최종 계약이 체결되고, 수락하지 않으면 계약은 해지된다. 추가 입찰자가 없으면 스토킹 호스 우선 매수권자가 최종 계약을 맺고 인수 절차를 밟게 된다.

업계에 따르면 지난달 31일 진행된 플라이강원 본입찰에서 추가로 입찰 서류를 제출한 기업은 없는 것으로 파악됐다. 이에 플라이강원의 최종 인수권은 자동적으로 위닉스의 손에 들어갔다. 플라이강원은 같은 날 오후 서울회생법원에 ‘위닉스를 최종 인수자로 선정하겠다’는 내용의 허가서를 제출했다.

플라이강원의 회생 절차도 마무리 수순

이와 함께 1년가량 이어진 플라이강원의 기업회생도 마무리 절차에 들어가게 됐다. 지난 2016년 설립된 플라이강원은 양양국제공항을 모기지로 국내·국제선을 운항하며 중국 베이징·장춘·웨이하이 등의 운수권을 확보했으나 코로나19 팬데믹과 양양공항의 낮은 수요로 심각한 경영난에 빠졌다.

이로 인해 취항 1년 만인 2020년 317억원, 2021년 158억원, 2022년 334억원의 영업손실을 낸 뒤 완전자본잠식에 빠졌다. 경영난을 이기지 못한 플라이강원은 결국 지난해 5월 20일 셧다운(항공기 운항 전면 중단)을 선언한 데 이어 같은 해 6월 보유한 항공기 전체를 반납하고 회생 절차에 돌입했다.

당시 법원은 플라이강원에 한 가지 조건을 내걸었는데 회생계획을 인가하기 전까지 M&A를 마무리하라는 것이었다. 이에 따라 플라이강원은 M&A을 통해 경영 정상화를 시도해 왔다. 하지만 여러 차례의 매각 시도에도 불구하고 오랜 기간 원매자가 나타나지 않았다. 지난해 6월부터 수차례 공개 매각에 돌입했으나 번번히 무산됐다. 지난해 말 진행된 2차 입찰에서 한 건설사가 인수 의향을 보인 바 있지만 자금 조달 계획서를 제출하지 않아 최종 유찰됐다.

해당 건설사는 플라이강원의 인수대금은 200억원대에 불과하나 향후 운영 자금에 부담을 느껴 인수를 포기한 것으로 알려졌다. 이후에도 국내 유수 기업 등 전략적투자자(SI)와 사모펀드(PEF) 운용사를 비롯한 재무적투자자(FI)들이 잠재적 원매자로 지목됐지만 이 역시 유의미한 성과로 이어지진 못했다.

인수자 찾기에 거듭 실패하자 업계에선 회생 절차 폐지와 파산 가능성까지 거론됐으나 법원이 플라이강원 채권단의 회생계획안 제출 연기 요청을 재차 받아들이면서 생명 연장에 성공했다. 당시 김진태 강원도지사, 김진하 양양군수 등도 서울회생법원에 탄원서를 제출하며 회생계획안 연장에 힘을 실어준 것으로 알려졌다. 이후 약 한 달 만인 지난 5월 위닉스가 깜짝 등판하면서 플라이강원의 경영 정상화를 기대케 하는 모습이다.

정상화 자금 1,000억원 추정, 위닉스 실탄 충분하나

다만 플라이강원 정상화에는 항공운항증명(AOC) 재발급을 비롯해 운항 준비 등에 소요되는 금액이 상당한 만큼 위닉스의 체력에 대해 의문을 표하는 시선도 적지 않다. 업계에 따르면 인수 비용과 경영 정상화를 위한 비용은 대략 1,000억원에 달할 것으로 예상된다. 하지만 금융감독원 전자공시시스템에 공시된 1분기 보고서에 따르면 위닉스가 보유한 현금 및 현금성 자산은 169억원, 유동 금융자산은 110억원에 불과하다. 결국 인수 대금에서부터 외부에 돈을 빌려야 하는 실정인 셈이다.

차입금 증가도 불안 요소 중 하나로 꼽힌다. 위닉스의 올해 1분기 총 차입금 규모는 917억원으로 전년(711억원) 대비 206억원 늘어난 것으로 나타났다. 이 중 단기차입금의 경우 470억원에서 731억원으로 증가세가 두드러진다. 단기차입금은 1년 이내 변제 기한이 도래하는 차입금으로, 단기차입금이 많을수록 기업의 유동성 리스크 커진다고 판단한다.

양사 간 시너지에 대해서도 물음표가 붙는다. 가전제품 제조사와 항공사의 사업적 연결고리를 사실상 찾기 어려워서다. 지난해 유력 인수 후보자로 거론됐던 한화그룹이 한화갤러리아를 인수 주체로 내세워 유통업의 포트폴리오 시너지를 극대화하겠다고 나섰던 것과는 상반된다.

물론 화물 운송의 개념에서 위닉스의 해외 수출 물량이나 부품 등을 운송하는 이점을 노릴 수도 있겠으나, 문제는 위닉스의 주요 거래국이 미국이라는 점이다. 플라이강원은 2022년 에어버스 중대형기 A330-200을 도입해 미국까지 운행 가능한 비행기를 보유하곤 있지만 이는 화물 전용이 아닌 벨리 카고(Belly Cargo·여객기 화물수송) 형태라 여객 수도 채워야 한다. 그러나 양양공항은 여객 이용률이 전국에서 가장 낮은 곳이다. 그렇다고 해서 거점 공항을 바꾸기도 쉽지 않다. 강원도가 지금까지 플라이강원을 살리기 위해 쏟아부은 투자금 등을 고려하면 지역민들의 거센 반발을 피하기 어렵다.

한 가지 호재는 플라이강원이 중국 운수권을 갖고 있다는 점인데 특히 베이징과 상하이, 칭다오와 창춘 등은 중국 중에서도 황금 노선으로 분류된다. 다만 이를 정상화하기 위해선 기재도 도입해야 하고 안정적 왕복 수요를 위해 해외 관광객의 국내 유치도 이끌어 내야 한다. 사실상 당장 수익을 내기엔 넘어야 할 산이 많다는 의미다.

배달의민족, 7월부터 신규 점포에 포장 수수료 부과 예정
불어나는 무료배달 '출혈 경쟁' 손실, 수수료 수익으로 메우나
"플랫폼만 배 불린다" 손실 떠안은 점주들 비판 빗발쳐

배달 앱 시장 1위 업체인 배달의민족이 오는 7월부터 신규 입점 점주들에게 ‘포장 수수료’를 부과한다. '무료 배달' 서비스를 중심으로 배달 앱 3사(쿠팡이츠·배달의민족·요기요)의 출혈 경쟁이 격화하는 가운데, 불어나는 손실을 수수료 수익을 통해 메우겠다는 구상으로 풀이된다. 이에 업계에서는 배달 앱 플랫폼의 과도한 경쟁 정책이 기형적인 시장 구조를 고착화하고 있다는 비판이 흘러나온다.

배달의민족의 포장 수수료 정책

4일 관련 업계에 따르면 배달의민족은 지난달 31일 게재한 공지를 통해 “오는 7월 1일부터 새로 가입하는 점포에 포장 중개 수수료를 부과한다”고 밝혔다. 6월 30일까지 배달의민족 가입을 완료한 가게는 내년 3월 31일까지 중개이용료 면제 혜택을 받을 수 있으나, 혜택 종료 이후에는 신규 입점 점포와 동일한 수준의 포장 수수료를 내야 할 것으로 보인다. 포장 중개 수수료는 일반 배달 수수료와 같은 6.8%로 책정됐다.

배달의민족 측은 포장 주문도 ‘플랫폼 이용 거래’인 만큼 충분히 수수료를 부과할 수 있다는 입장이다. 실제 경쟁 업체인 요기요는 이미 포장 주문에 12.5% 중개 수수료를 부과하고 있고, 또 다른 경쟁사인 쿠팡이츠는 배달의민족과 동일하게 내년 3월까지 포장 수수료 무료 정책을 이어갈 방침이다. 다만 내년 4월 이후 정책은 아직 명확히 공개되지 않은 상태다.

업계에서는 배달의민족이 무료 배달 정책으로 인한 '출혈'을 만회하기 위해 수수료 부과 범위를 확대했다는 평이 나온다. 익명을 요구한 한 업계 관계자는 "무료 배달 경쟁의 시발점인 쿠팡이츠는 쿠팡의 자본력을 발판 삼아 무료 배달 정책을 시행할 수 있었던 것"이라며 "이에 반해 이렇다 할 '뒷배'도 없고, 시장 점유율도 60%가 넘는 배달의민족은 무료 배달로 인한 출혈이 훨씬 컸을 것으로 보인다"고 진단했다.

배달 앱 플랫폼의 '치킨 게임'

실제 배달 앱 플랫폼들은 올해 들어 무료 배달을 중심으로 치열한 '치킨 게임'을 벌이고 있다. 쿠팡이츠는 지난 3월 쿠팡 유료 멤버십인 와우 회원 대상으로 ‘무제한 무료 배달’ 서비스를 출시했다. 기존 와우 멤버십 회원에게 제공하던 음식 가격 10% 할인 서비스를 무료 배달로 확대한 것이다. 와우 멤버십 회원은 주문 횟수, 금액, 배달 거리 등과 관계없이 배달비 무료 혜택을 누릴 수 있으며, 별도 할인쿠폰 등을 중복 적용해 가격을 할인받을 수도 있다.

위기를 감지한 배달의민족은 지난 4월 자체 배달 서비스인 ‘한집배달’ 가격을 1,000원 이하로 낮추며 맞불을 놨다. 2㎞ 이내에 위치한 매장을 기준으로 5~8만원 사이 주문 시 800원, 5만원 미만 주문 시 1,000원 수준까지 배달비를 하향 조정한 것이다. 알뜰배달 배달비 무료 혜택은 기존 쿠폰 다운로드 후 적용 방식에서 자동 적용 방식으로 바꿨다.

이에 더해 배달의민족은 지난달 28일 무료 배달 혜택이 포함된 구독제 서비스인 ‘배민클럽’ 무료 체험도 시작했다. 배민클럽 표시가 있는 가게에서 알뜰배달(묶음배달) 주문을 할 경우 배달비가 부과되지 않는 방식이다. 한집배달(단건배달)로 주문할 경우에도 배달팁이 1,000원 이하 수준까지 할인된다.

손실 부담은 고스란히 점주에게?

문제는 무료 배달로 인해 발생하는 손실이 점주와 소비자에게 전가될 수 있다는 점이다. 대다수 배달 앱은 입점업체에 판매액의 일정 부분을 수수료로 부과하는 ‘정률제’ 시스템을 채택하고 있다. 외식업주들의 매출이 증가할수록 더 많은 수수료 부담이 발생한다는 의미다. 현재 배달의민족은 배달 중개수수료로 전체 매출액의 6.8%(부가세 별도)를 부과하고 있다. 쿠팡이츠의 경우 업주가 9.8%의 수수료에 배달료 2,900원, 결제수수료 3%, 부가세 등을 부담하는 구조를 채택했다(‘스마트 요금제’ 가입 기준).

이런 가운데 무료 배달이 보편화하며 소비자들의 배달 주문이 증가할 경우, 입점업체들의 매출 및 배달 플랫폼이 가져가는 수수료 수익 역시 자연히 증가하게 된다. 무료 배달로 손해를 보는 것은 수수료 부담이 가중되는 입점업체뿐이라는 의미다. 이 경우 업주들은 수익성 저하를 극복하기 위해 가격, 최소 주문 금액 등을 인상할 가능성이 크다. 결과적으로 외식 물가 전반이 인상되고, 플랫폼 기업만 배를 불리는 기형적인 구조가 형성되는 셈이다. 

플랫폼 입점 업체들 사이에서도 불만의 목소리가 터져 나오고 있다. 한 자영업자는 "결국 배달 플랫폼은 과도한 출혈 경쟁으로 인한 부담을 짊어지기 싫다는 것"이라며 "포장 중개 수수료 때문에 매출 타격을 입으면 결국 가격을 인상해야 한다. 플랫폼의 횡포로 점주와 소비자 모두가 피해를 입게 된다"고 호소했다.

팻 겔싱어 인텔 CEO '인텔 AI 서밋 서울' 참석 취소 통보
대만 일정은 변경 없이 그대로 진행, 美·臺 파트너십 강화
짙어지는 한국 제외 움직임, "정부 지원 대폭 늘려야" 지적

글로벌 AI 반도체 전쟁에서 한국이 점차 변방으로 밀리고 있다. 각 기업이 설계한 인공지능(AI) 서비스를 제대로 구현하려면 범용 칩이 아닌 맞춤형 반도체가 필요한데, 한국 기업들은 이 분야에서 힘을 못 쓰고 있어서다. 반도체 설계는 엔비디아, 애플, AMD 등 미국 팹리스(반도체 설계 전문 기업) 천하인 데다, 파운드리와 패키징은 대만 TSMC가 꽉 쥐고 있다. 여기에 예정돼 있던 팻 겔싱어 인텔 최고경영자(CEO)의 방한마저 무산됨에 따라 미국과 대만 중심의 글로벌 반도체 공급망에서 한국 중요도가 낮아지고 있다는 우려가 더욱 커지고 있다.

인텔 CEO, 6월 방한 무산

3일 업계에 따르면 겔싱어 CEO는 6월 4~5일 방한 계획을 취소하고 이를 지난달 말 파트너사들에 통보했다. 이에 당초 겔싱어 CEO가 진행할 것으로 여겨졌던 '인텔 AI 서밋 서울' 행사 키노트(기조연설)는 저스틴 호타드 인텔 데이터센터·AI그룹 수석 부사장이 대신할 예정이다.

겔싱어 CEO는 6월 4일 대만 타이베이에서 열리는 '컴퓨텍스 2024 행사' 키노트를 진행한 후 한국을 찾을 계획이었다. 이에 업계에선 그가 삼성전자 주요 경영진을 만나 AI 반도체에 필수인 HBM(고대역폭 메모리) D램 공급 확대와 AI PC 사업 협력 등에 관해 논의할 것으로 예측했다.

갑작스런 일정 변경에 일각에서는 최근 단행된 삼성전자 DS(디바이스설루션)부문장 교체와 연관이 있다는 추측이 제기됐다. 삼성전자는 지난달 21일 반도체 사업을 담당하는 DS부문장을 기존 경계현 사장에서 전영현 부회장으로 교체했는데, 이와 무관치 않다는 것이다. 하지만 이에 대해 인텔코리아 관계자는 "대만 일정은 변경 없이 그대로 진행된다"며 "한국 행사 불참은 내부 사정 때문"이라며 삼성전자 인사와의 연관설을 일축했다.

'칩4 동맹'에서 한국만 소외

이렇듯 미국 빅테크들과 대만 TSMC가 맺은 파트너십에 한국 기업이 끼어들 틈이 점차 좁아지고 있는 모습이다. 엔비디아와 AMD가 최근 대만에 AI 연구개발(R&D) 센터를 짓는 등 동맹 수위를 높이고 있다는 점에서 더욱 그렇다. ‘미국·대만 듀오’가 장악한 시스템반도체(비메모리) 시장 규모(2023년 기준 620조원)는 한국이 잘하는 메모리 시장(179조원)보다 3.5배 크다. 2022년 31%였던 한국의 10나노미터(㎚) 미만 첨단 반도체 생산 점유율이 2032년 9%로 쪼그라들 것이란 분석이 나오는 배경이다.

한국, 미국, 일본, 대만 등 ‘칩4 동맹’에서 한국이 소외되는 분위기도 짙어지고 있다. AI 시대를 맞아 고객사별 AI 서비스를 위해 맞춤형 반도체 설계·제작·후공정이 중요해지자 이 분야에서 약한 한국을 패싱하는 기류가 강해지고 있는 것이다. 이는 엔비디아의 'AI 가속기(AI 서비스에 최적화된 반도체 패키지)'가 어떻게 나오는지만 봐도 짐작할 수 있다. 엔비디아가 설계한 GPU는 대만 TSMC가 생산하고, 이 칩을 HBM 같은 고성능 D램과 한 칩처럼 작동하게 하는 ‘최첨단 패키징’도 TSMC가 맡는다. 이 과정에서 필요한 소재와 장비는 대부분 일본 기업이 공급한다.

여기서 한국 몫은 SK하이닉스가 납품하는 HBM뿐이다. 그런데 그마저도 변수가 발생했다. 그동안 존재감이 없었던 마이크론이 ‘전력 소모 30% 감소’ 등을 내세우며 엔비디아 납품을 성사시킨 것이다. 엔비디아가 올해 하반기 출시하는 블랙웰 AI 가속기에는 마이크론의 5세대 HBM인 ‘HBM3E’가 SK하이닉스 제품과 함께 장착될 예정이다.

미국-대만-일본 '3각 동맹' 강화, 한국 기업 위협

한국이 소외된 3각 동맹은 각 분야 1등 기업 간의 협력이라는 점에서 다분히 위협적이다. 동맹에 속하지 못하면 비집고 들어가기 조차 힘든 구조다. 더욱이 이런 동맹은 갈수록 강화되는 분위기다. 이번 ‘컴퓨텍스 2024’에 엔비디아, AMD, 퀄컴, 인텔 등 미국 반도체 기업의 CEO가 총집결하는 것도 동맹 강화와 무관치 않다. 3일 컴퓨텍스 기조연설을 한 리사 수 AMD CEO는 “TSMC와의 동맹은 무척 공고하다”며 끈끈한 동반자 의식을 공표하기도 했다.

이런 가운데 최근 삼성전자가 설계, 생산, 최첨단 패키징을 모두 소화할 수 있는 ‘종합 반도체기업’의 이점을 발휘해 AI 반도체 ‘턴키 서비스’를 시작했지만 아직도 대형 수주 소식은 들리지 않고 있다. 이에 AI 반도체 경쟁에서 한국 기업들이 살아남기 위해선 ‘고객 맞춤형’ 영업을 강화해야 한다는 지적이 나온다. 마이크로소프트, 구글, 아마존 등 주요 반도체 고객사가 특화된 자사 AI 서비스에 최적화한 반도체를 원하고 있기 때문이다.

AI 반도체 생태계를 강화하고 기업 간 협업 사례를 늘려야 한다는 분석도 있다. TSMC가 미디어텍 노바텍 등 대만 팹리스를 적극 지원해 대형 고객사로 키운 것이 대표적이다. 정부가 미국, 일본, 중국, 대만과 달리 보조금 등 직접적인 지원에 소극적인 것은 아쉬운 대목으로 꼽힌다. 대만 정부는 미국 기업인 엔비디아의 R&D 센터 설립에 투자액(약 1조원)의 28%를 지원할 정도로 자국 반도체 산업 육성에 적극적인 반면, 우리 정부는 대기업 특혜를 이유로 세제 혜택을 통한 지원만 고수하고 있기 때문이다.

테크 기업, 챗봇 근본적인 문제 고치지 않고 출시하는 것에만 몰두해
보편 근사 정리에 따르면 신경망 모델로 원하는 함수의 근사치 구할 수 있어
하지만 막대한 자원이 필요하며 해석 불가능하다는 한계 가져

[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 글로벌AI협회(GIAI)에서 번역본에 대해 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

ChatGPT는 챗봇 전쟁의 신호탄 역할을 했다. 오픈AI가 대형언어모델(Large Language Model, LLM)기반 챗봇인 ChatGPT를 선보인 이후 테크 기업은 너도나도 할 것 없이 빠르게 챗봇을 개발했다. 메타는 2023년 초에 라마를 출시했으며 구글은 발 빠르게 바드를 선보였다. 하지만 챗봇의 고유한 문제점인 ‘환각’ 증상은 고쳐지지 않은 채 출시에만 힘을 쏟고 있는 상황이다. 최근 등장한 KAN(Komogolov-Anold Network)은 신경망 모델이 갖는 한계를 극복할 수 있을 것이라는 평가를 받고 있다.

신경망 모델의 한계 ‘해석 불가능’

LLM이 홍수처럼 쏟아져나오고 있지만, LLM이 갖는 한계도 명확하다. 모델을 학습하기 위해서는 많은 시간과 컴퓨팅 자원을 사용해야 하며 결과가 어떻게 도출됐는지 알 수 없다. 사용자가 챗봇에 무언가를 입력하면 중간 과정 없이 결과를 내놓는다. 따라서 인공지능 모델이 만든 결과물이 ‘환각’인지 의미 있는 결과인지 파악하기 어렵다. 결과물이 의미 있는 답변인지 아닌지는 사용자가 판단해야 할 몫으로 떠넘긴다.

여러 기업에서는 인공지능 모델의 문제점을 해결하기 위해 더 많은 데이터로 학습시키거나 수학 문제 풀이와 같이 특정 작업에 최적화하는 방법을 꾀한다. 그러나 이러한 시도는 모델의 기본 원리를 바꾸지 못해 근본적인 문제점을 해결할 수 없다. LLM을 포함한 대부분 인공지능 모델은 ‘신경망’ 알고리즘을 기반으로 하기 때문이다. LLM의 근간이 되는 신경망 모델에 대해 자세히 알아보자.

인간 뇌를 본뜬 신경망 모델

신경망 모델은 뇌 신경망에서 영감을 얻었다. 뇌에는 여러 뉴런이 있으며 시냅스로 연결되어 있다. 이를 본떠 신경망 모델은 여러 개의 뉴런으로 배열되어 있으며 시냅스로 연결되어 있는 구조다. 신호는 앞에서 뒤로 전파되며 각 층에서 처리된다. 신경망 모델이 유행하기 전에는 의사 결정 트리와 SVM(Support Vector Machine) 등 다양한 머신러닝 알고리즘이 있었으나, 2010년대 이후 대다수 애플리케이션에서 신경망 모델로 통합되었다. 신경망 알고리즘 아이디어는 1950년대에 등장했으나 주목받지 못하고, 컴퓨터 성능이 폭발적으로 향상된 2010년대 들어서야 빛을 봤다.

그럼 신경망 모델은 어떻게 학습할까? 입력 값(데이터)은 첫 번째 층의 ‘뉴런’으로 전송된다. 그런 다음 ‘시냅스’의 가중치를 곱하고 결과가 특정 임곗값을 넘으면 다음 층으로 전달한다. 이 작업을 최종 층에 도달할 때까지 반복한다. 학습하는 동안 신경망은 원하는 출력을 생성하도록 시냅스의 가중치를 조정할 수 있으며 안정적인 결과를 도출하기 위해서는 많은 데이터가 필요하다.

신경망 모델을 뒷받침하는 '보편 근사 정리'

신경망 모델은 어떻게 다른 머신러닝 모델을 제치고 강력한 모델로서 자리를 잡았을까? 예를 들어 손글씨 숫자 이미지를 인식하는 작업을 맡았다고 가정하자. 입력 데이터는 이미지 픽셀이 되고 최종 출력은 0~9중 한 가지 값이다. 수학적으로 표현하면 y=f(x1, x2, x3, ...)로 나타낼 수 있다. 하지만 간단한 데이터가 아닌 이미지 픽셀 데이터로 손글씨를 인식하는 함수를 찾을 수 있을까? 안타깝게도 함수를 찾아내기란 불가능에 가깝다. 따라서 우리는 근사치를 찾는 것에 만족해야 하는데, 보편 근사 정리(Universal Approximation Theorem)에 따르면 신경망 모델은 복잡한 함수의 근사치를 찾을 수 있다.

이 정리는 신경망 모델이 원하는 정확도로 어떤 함수를 근사할 수 있다는 정리다. 신경망을 수학적으로 표현하면 간단하다. 뉴런(데이터)에 시냅스(가중치)를 곱하는 작업을 무수히 많이 한 것이다. 간단한 작업으로 원하는 함수를 근사할 수 있다는 것이 신경망 모델의 힘이다. 게다가 최근 몇 년 동안 전문가들은 특정 유형의 함수를 근사하기 위해 신경망이 구성해야 하는 최소한의 층 수를 증명했다.

해석 가능한 신경망 모델 등장

기존 신경망 모델은 근사치를 찾을 수 있다는 큰 장점이 있지만, 정확한 함수를 정의하지 못해 모델을 해석할 수 없다는 한계를 갖는다. 이것이 우리가 신경망 모델을 ‘블랙박스’라고 부르는 이유다. 하지만 최근 MIT 물리학자 지밍 류가 이끄는 팀은 기존 신경망 모델을 뛰어넘는 모델을 개발한 것으로 알려졌다. 연구진은 이른바 'KAN'이라고 불리는 모델을 개발했다. 이 모델의 가장 큰 장점은 기존 신경망 모델과 달리 결과를 재현할 수 있다는 점이다. 전문가들은 KAN을 LLM에 통합하여 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 결과를 해석하는 챗봇이 나오길 기대하고 있다. 다음 글에서 KAN 모델이 어떻게 신경망 모델이 가진 한계를 극복했는지 알아보자.

[해외 DS] CNN의 대체 주자 KAN, 설명가능한 신경망 모델 등장하나 ②로 이어집니다.

*편집진: 영어 원문의 출처는 사이언티픽 아메리칸(Scientific American)으로 본지의 편집 방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.