☕️ 주행하면서 전기 충전하는 도로

1. 달리면서 차를 충전, 2. 코딩하는 알파코드, 3. 새로운 미디어 캠페인
2022년 2월 8일 화요일
오늘은 주행하면서 전기차를 충전할 수 있는 도로가 만들어지고 있다는 이야기, '알파고'가 아닌 '알파코드'가 코딩 대회에서 보여준 실력, 그리고 뉴욕타임스의 새로운 마케팅 캠페인의 의미를 볼게요.

[전기차] #무선충전 #모터시티
1. 전기차 충전해 주는 도로
포드와 GM 등 미국의 자동차 공장이 몰려있어 '자동차 도시(Motor City)'로 불리는 미시간 주에서는 매주 새롭고 다양한 모빌리티 관련 뉴스가 쏟아져요. 내연기관차에서 전기차로 무게 중심이 이동하면서 지역에 생기는 대대적 변화로, 대형 전기차 배터리 제조 공장이 또 설립되기도 하고 구글이 참여하는 모빌리티 직업 교육센터가 생기기도 합니다.

그중에서도 눈에 띄는 최근 소식은 미시간 디트로이트 도심에 주행 중 자동으로 충전이 되는 도로가 만들어진다는 뉴스에요. 도로가 충전기가 되어 주행 중 차가 충전된다는 아이디어는 듣기에는 심플하지만 각종 규제와 공공 인프라 개발이 얽힌 문제라 쉽게 대중화되기는 어려운 작업인데 미국의 주 정부에서 적극적으로 충전 도로 프로젝트를 추진했다는 데 의미가 커요.
충전하면서 달리는 시대는 언제쯤 올까요? © Michigan Central
달리는 도로에서도 충전
미시간주 교통부(MDOT)는 지난 2월 1일, 이스라엘 기반의 전기차 충전 솔루션 회사 일렉트리온(Electreon)사를 미국의 첫 무선 충전 도로 시스템 시행사로 선정했다고 밝혔어요. 충전 도로 설계부터 설치까지 일렉트리온이 맡고 프로젝트 운영과 관리는 미시간 센트럴이 맡는 구조에요. 미시간 센트럴은 혁신 모빌리티 중심의 도시 재생 프로젝트를 목표로 하는 민관 협의체에요. MDOT는 물론 미시간주 관련 정부 기관과 디트로이트시가 파트너사로 참여하고 있고 민간에서는 자동차 제조사 포드가 참여해 주도적으로 프로젝트를 이끌고 있어요.

이번 충전 도로의 길이는 1마일로 약 1.6킬로미터에요. 아스팔트 아래에 무선 충전 코일을 설치해서 운전자가 충전기를 꽂아야(플러그인) 하는 번거로움 없이, 차가 달리든 주정차 중이든 충전된 상태를 유지하게 해줄 수 있다는 컨셉이에요. 그것도 주요 도심 안에 있는 도로에서요. 이 도로의 충전 대상이 어떤 차종을 대상으로 하는지에 대한 내용은 아직 공개되지 않았는데요. 일렉트리온의 충전 도로 운영 테스트가 완료되는 시점은 내년(2023년)으로 예상되고 있어요. 

충전 인프라 확충이 핵심인데 
미시간의 1마일 충전 도로는 도심 재생 프로젝트의 일환이긴 하지만, 주 정부 주도로 공공도로에서 전기차 무선 충전을 추진했다는 데 의의가 있어요. 작년 11월 바이든 정부가 2030년까지 미국 전역에 50만 개의 공공 충전소를 설치하고 이를 위해 1.2조 달러(약 1437조 달러)의 인프라 투자 예산 중 75억 달러(약 9조 원)의 예산을 전기차 충전 인프라에 투자하겠다고 밝혔는데요. 기존의 플러그인 방식의 충전소가 아닌 무선 충전의 옵션도 제시가 되면서 전기차 충전 인프라가 새로운 방식으로 더 크게 확충될 수 있다는 기대도 커지고 있어요.

전기차 무선 충전 시장은 2027년까지 약 8억 2700만 달러(약 9900억 원) 규모로 늘어난다는 연구 결과도  있어요현재로서는 특히 운송 분야에서 그 잠재력이 클 것으로 예상되는데요. 무선 충전 도로 규모가 계속 확대된다면 전기차가 고용량의 무거운 배터리를 짊어지고 다닐 필요도 적어진다는 점에서 향후엔 그 유용성을 더 인정받을 수 있어요.

그 중에서도 핵심인 운송사업

아직 대부분 시범 운영 단계이긴 하지만 무선 충전은 이미 운송 사업에 접목되고 있어요. 일렉트리온은 미시간 프로젝트를 수주하기 전에 스웨덴의 고틀란드(Gotland) 섬에 1마일 길이의 무선 충전 도로를 완공한 이력도 있는데요. 이 무선 충전 도로는 작년 10월부터 시범 운행을 개시한 전기 버스를 대상으로 충전 서비스를 제공하고 있어요. 이스라엘의 버스 회사인 단 버스(Dan Bus)는 무선 충전 도로를 이용한 전기 버스 서비스를 준비 중이고요. 일렉트리온 못지않게 활발히 사업을 펼치고 있는 주요 전기차 무선 충전 솔루션 업체인 위트리시티(Witricity), 웨이브(WAVE), 모멘텀(Momentum Wireless Power) 등도 버스와 운송 밴을 핵심 사업군으로 삼고 있어요.

시간이 돈인 운송 차량들은 전기로 운행할 경우 정해진 동선에서 벗어나 (아직은) 많지 않은 충전소를 찾아가 수십 분을 충전에 할애해야 하는 까닭에 전기차 전환이 어렵기도 해요. 하지만 도로에서의 무선 충전이 가능해진다면 배송 차량과 대중교통 모두 동일한 동선에서 끊임없이 움직이는 특성에 따라 충전 장소를 특정할 수 있고, 오히려 기존 차량보다 더 편리하게 운행을 할 수도 있기에 전기차로의 전환 선택을 더 쉽게 만들 수 있죠. (물건 상하차 지점이나 버스 정거장 같은 곳, 혹은 반복되는 동선에 무선 충전 도로를 설치하면 효과가 크겠죠) 

또, 알아서 충전이 되는 이 시스템에 운전자 개입이 필요 없는 자율주행 기능까지 접목된다면 궁극적인 운송 차량의 무인화 전망이 더 빠르게 실현될 수 있다는 점도 모두가 눈여겨 보고 있는데요. 충전하는 도로 실험이 앞으로 본격적으로 더 커질 것으로 예상되는 이유이기도 합니다.

By 캐롤라인
* 캐롤라인은 전기차와 그 후방산업인 배터리 산업에 관한 이야기를 꾸준히 전해주고 있어요. (최근 아티클)
☕️ 또 예상을 깬 전기차의 노르웨이
앞으로 두 달 뒤면 노르웨이에서는 화석연료를 사용하는 차량이 전혀 판매되지 않을 수 있어요. 전기차의 '테스트 국가’라고도 불리는 노르웨이의 정부는 화석연료를 사용하는 차량이 더 이상 판매되지 않는 시기를 2025년으로 계획했으나 이보다 훨씬 더 빠른 올해 4월에 그 목표를 달성할 수도 있다는 전망이 나왔어요. 지난 1월 노르웨이에서 판매된 약 8000대의 차량 중 84%가 전기차였다고 해요. 

이는 전년 동기 대비 31% 포인트 오른 것이에요. 2021년의 전체 신차 판매대수 중 전기차가 차지하는 비중이 65%였던 점을 고려하면 단기간내 크게 높아졌죠. (포드와 GM 등이 열심히 생산 라인을 마련 중에 있지만) 픽업트럭과 같이 아직 전기차로 전환되지 않은 일부 기종이 있어 100%를 앞당겨서 달성하기 어려울 거란 예상도 있는데요. 어찌됐든 정부나 시장의 예상보다 계속 빠르게 전기차 중심의 시장으로 전환되는 노르웨이 시장이 주는 시사점은 커요.

[인공지능] #코딩하는AI #딥마인드 #알파코드
2. 알파고 회사가 만든 코딩 AI '알파코드'
프로 바둑 기사 이세돌 9단과 세기의 대결을 벌인 알파고(AlphaGo)를 개발한 딥마인드(Deepmind)가 올해에는 코딩하는 AI '알파코드(AlphaCode)'를 선보였어요. 이번에도 역시나 인간과 겨루는 대회를 나가 이목을 끌었는데요. 코딩 경진대회 호스팅 플랫폼인 코드포스(CodeForces)에서 10개의 챌린지에 참여했고 상위 54%에 드는 성적을 거두었어요. 인간 프로그래머로 치면 평균 수준의 코딩 실력을 갖추었다고 볼 수 있는 성적이라고 해요.

대회를 커버한 파이낸셜타임스와 테크크런치는 알파코드를 이미 출시된, 다른 '코딩하는 AI'들과 비교했는데요. 앞으로 AI를 활용한 코딩 자동화가 개발자의 생산성을 높일 수 있고, 코딩을 하지 못하는 사람들에게는 아이디어를 구현할 수 있는 새로운 길을 열어줄 거라고 내다봤어요. 물론 아직은 조력자 역할일 뿐이고, 개선할 부분도 많지만요.
딥마인드는 블로그와 논문을 통해 알파코드가 어떻게 훈련했고 문제를 풀었는지 공개했어요. (출처: 딥마인드
대회를 참가한 이유부터 보면
딥마인드는 알파고가 대표작인 AI 솔루션 기업이에요. 2010년 런던에서 문을 열었고 2015년 구글의 자회사가 되었어요. 2016년 알파고와 이세돌의 바둑 대결을 벌여서 대중에게 이름을 알렸고, 이후 날씨를 예측하는 AI와 생물학 난제를 푼 AI 등을 개발했어요. 딥마인드는 AI가 인류의 역사를 바꿀 발명이라고 믿어요. 그리고 이를 활용해 공상을 현실화하기보다는 현존하는 문제를 푸는 솔루션을 만들려고 해요.  

딥마인드는 알파코드도 이러한 목표의 일환으로 만들었어요. 알파코드는 이번 코딩 경진 대회*에서 사람이 문제를 풀듯이, 자연어(사람들이 일상적으로 쓰는 언어)로 된 질문을 읽고 찾아야 할 답을 파악해 코딩으로 표현했는데요. 블로그에서 딥마인드 팀은 "인류의 문제를 푸는 것이 우리의 미션인 만큼 '문제 해결 능력'을 스스로 키워나가는 AI 모델을 만들어야겠다고 봤습니다. 그 결과물인 알파코드가, 소프트웨어 프로그래머 커뮤니티에 신선한 자극이 되었기를 바랍니다"라고 설명했어요. 
* 참고로 대회를 주관한 코드포스는 알파코드가 참가한 10개의 챌린지를 주관한 플랫폼이자 프로그래머 커뮤니티예요. 수만 명의 개발자가 활동하고 있고 코드포스는 이들을 대상으로 정기적으로 코딩 경진대회를 열어요. 개발자들은 본인의 실력을 보여주거나 코딩을 연습할 목적 혹은 재미로도 자유롭게 참가하고요.

어떤 문제를 어떻게 풀었길래? 
알파코드는 대회 전 깃헙(Github)* 라이브러리와 다른 경진 대회의 코딩 문제 및 솔루션 모음으로 '훈련'을 받았다고 해요. 사람처럼 교과서와 기출 문제를 공부했다는 이야기예요. 물론 실전에서는 이미 학습한 것이 아닌 완전히 새로운 문제**를 풀었고요. 딥마인드가 공개한 문제 풀이 과정을 보면 알파코드는 각 문제에서 훈련 때보다 훨씬 더 많은 양의 프로그램과 경우의 수를 펼쳤어요. 그런 다음 정답과 가까운 10개 프로그램을 추려서 다시 순위를 매겼고요. 이 자동화된 시스템은 디버깅, 컴파일, 테스트 통과, 최종 제출 순서로 진행되는 프로그래밍의 시행착오 프로세스 전반을 대체하는 것이죠.
* 깃헙은 소프트웨어 프로그래밍 코드, 과정 등을 공개하며 협업 툴로도 활용되는 플랫폼이에요. 협업 개발, 오픈소스 공개 등의 목적으로 사용하고요. 
** 알파코드가 푼 문제의 예시 중 하나를 간단히 살펴보면요. 우선 인풋(Input)은 s와 t로 명명된 문자열(스트링, string)이었어요. 문제는 여러 조건을 바탕으로 s 문자열을 t 문자열로 만들 수 있는지 확인하는 것이었고요. 아웃풋(Output)은 이것이 가능한 경우 ‘YES’, 불가능한 경우 ‘NO’가 돼요. 딥마인드에 따르면 이 문제의 난이도는 중간 수준이라고 해요. 

마이크 미르자야노프(Mike Mirzayanov) 코드포스 창립자는 "처음에는 (성능이) 좀 의심스러웠지만 알파코드는 확실히 예상을 뛰어넘었어요. 아무리 간단한 경진 대회 문제여도 알고리듬을 실행하는 것 뿐만 아니라 직접 만들어내야 하는데 그 일을 해낸거죠”라고 소감을 밝혔어요.

이미 '코딩하는 AI'는 있었는데 
알파코드는 이번에 '코딩하는 AI'로서 확실한 기술의 진전을 보여주었어요. 이미 개발자들이 코딩을 위해 '조력자', '파트너'로서 사용하는 솔루션들은 쭉 있었어요. 오픈AI(OpenAI)가 마이크로소프트와 손잡고 만든 GPT-3가 대표적인데요. 자연어 처리를 통한 문제 해석 및 코드 자동완성 AI 솔루션이죠. 딥마인드는 논문에서 "알파코드는 GPT-3와 설계도가 같지만 GPT-3보다 복잡하고 긴 문제를 이해할 수 있으며 알고리듬을 발명할 수 있다”고 언급했어요. 

깃헙의 Copilot(코파일럿)은 기존 코드를 빠르게 분석하고 코드 줄을 자동 완성하는데요. 실제로 이 기능을 활용해본 개발자들은 “내가 짠 코드 줄의 다음 코드 줄을 어떻게 더할지 궁금해지며 코드 품질도 사용할수록 향상된다"라며 조력자로서 유용하다고 강조해요. 하지만 코파일럿은 독립적으로 문제를 이해하고 해석하며 풀어내지는 못해요. 다만 숙련된 개발자를 돕는 지능형 비서 역할을 하죠.

새로운 '솔루션'이 가지는 의미는?
코딩 경진 대회는 언어능력, 논리력 및 문제 해결 능력, 코딩 스킬을 모두 볼 수 있는 장이라고 봐요. 이중 어떤 능력은 컴퓨터의 기능에 자연스럽게 부합하는데요. 창의력, 문제 해결 능력 등은 아직 그렇지 않아요. 따라서 AI가 인간의 문제 해결 능력, 지능, 창의력에 도전하는 모습을, 알파코드를 통해 우리가 목격하고 있는 것이기도 하죠. 

현재로서는 '코딩하는 AI’를 통해 개발자의 생산성 향상 가능성을 볼 수 있어요. 개발자들이 코딩에 시간을 쏟기보다, 프로그램을 효율적으로 설계하는 방법을 연구하는 등 사람이 할 수 있는 일에 집중할 수 있게 된다는 것이에요. 비슷한 맥락에서 코딩을 할 줄 모르는데 아이디어는 있는 사람들에게는 프로그램 구현의 가능성이 새롭게 열리는 것이라고도 볼 수 있고요.

물론 현재의 한계도 분명해요. 더버지는 코딩하는 AI의 코드는 보안에 취약하고 버그가 너무 많다는 점을 짚었어요. 또 일반적으로 오픈소스 라이브러리로 훈련을 받기 때문에 저작권이 있는 자료를 재생산하는 경우도 많다고 해요. 테크크런치는 아무리 발달된 AI여도 아직은 프로그래머들이 실제로 풀어내는 수준의 복잡한 문제해결은 하지 못한다고 강조했죠. 예를 들어 소프트웨어형 서비스(SaaS) 수준의 프로그램을 생산해내지 못한다고요.

딥마인드는 총평으로 “알파코드는 아직 많이 부족하지만 발전의 여지가 충분하다”며 "프로그래밍 작업을 향상시키고 문제해결형 AI를 개발하는 첫 걸음이 될 것"이라고 이제 시작일 뿐이라는 말을 강조했어요. 일부 미디어와 개발자들은 AI가 엔지니어를 대체하는 것 아니냐며 농담과 두려움이 섞인 예측을 해요. 하지만 ‘코딩하는 AI’는 이미 발을 떼기 시작했고 계속 발전할 거라고 예상돼요. 앞으로는 이를 어떻게 발전시킬지, 어떻게 잘 활용할 수 있을지를 함께 고민하는 것이 중요하겠죠.

By 메이
* 메이는 최신 테크와 소셜미디어 전반의 주목할 이슈를 전해드리고 있어요. (최근 아티클)
☕️ 알파고 이후에도 많은 일 벌인 딥마인드
알파고와 이세돌의 바둑 대전 이후 딥마인드에 관한 관심은 많이 사그라 들었어요. 하지만 딥마인드는 이후에도 활발히 AI 솔루션을 개발해 왔어요. 2017년에는 바둑, 체스, 쇼기(일본식 장기) 등 전통적인 보드게임을 플레이하는 알파제로(AlphaZero)를 선보였는데, 이 분야에서 가장 강력한 컴퓨터 플레이어가 되었어요. 2018년에는 스타크래프트 2의 컴퓨터 플레이어 알파스타(AlphaStar)를 내놨죠. 알파스타는 '그랜드마스터 레벨'까지 오르며 인간 플레이어 중 상위 0.2%에 속하는 실력을 뽐냈어요. 

게임 외 분야에서도 큰 성과를 냈는데요. 그중 특기할만한 내용은 2019년 내놓은 알파폴드(AlphaFold)로 과학 분야 난제 중 하나인 단백질 구조 예측을 해내는 AI 프로그램이에요. 2018년에 열린 단백질 구조 예측 대회에서는 43개 단백질 중 25개 구조를 가장 정확히 예측하여 우승을 했어요. 파이낸셜타임즈에 따르면 알파폴드는 인체에 존재하는 단백질의 구조를 모두 예측할 수 있을 정도로 정확한 실력을 갖췄다고 해요. 포브스는 AI 역사상 가장 중요한 업적이라고 평했고, 네이처지 역시 높은 정확도를 보여주는 관련 논문을 실었어요.  

이 외에도 문자음성변환 프로그램(TTS, Text to Speech)인 웨이브넷(WaveNet)과 웨이브RNN(WaveRNN)도 개발했고, 이는 각각 구글 어시스턴트와 구글 듀오(영상 통화 서비스)에 적용되었어요. 딥마인드는 인간의 지능을 최대한 깊이 연구하고, 어디에나 사용될 수 있는 AI 솔루션을 만들겠다는 야심을 품고 있어요. 이를 실현하기 위해 게임, 생물학, TTS, 문제 해결 기반 코딩 등 서로 관련이 없어 보이는 다양한 분야의 AI 솔루션을 만들어내고 있는 것이고요.

[마케팅] #미디어캠페인 #브랜딩 #NYT
3. '독자'가 중심이 되는 캠페인
뉴욕타임스가 '개인(독자)'들의 이야기에 집중하는 새로운 캠페인을 시작했어요. 이번 캠페인은 앞으로 이들이 추구하는 새로운 방향을 명확히 보여주고 있는데요. “독립적인 인생을 위한 독립 저널리즘(Independant Life for Independant Journalism)”이라고 명명된 이 캠페인은 무슨 의미가 있을까요? 

지난주 워들(Wordle) 인수 소식 이후 뉴욕타임스가 중요한 뉴스를 또 전했는데요. 올해 들어 소위 ‘라이프스타일’ 콘텐츠 푸시를 더 강하게 하는 이들의 전략은 현재 미디어 전반에 어떤 흐름이 생길지에 대한 힌트를 주고 있어요.
뉴요커이자 아이 엄마인 베키가 보는 이야기들이에요(링크). © 뉴욕타임스
'독자'가 화자인 캠페인 
새롭게 선보인 영상 광고 시리즈에는 구독자가 직접 출연해 자신은 뉴욕타임스의 어떤 아티클과 콘텐츠를 보는지 읊조려요. 자신을 자신이 읊조리는 콘텐츠로 표현을 하는 것인데요. 스타일리시하고 빠른 템포의 숏폼(1분 이내) 영상으로 만든 이 광고는 각 개인이 살아가는 혹은 살아온 '인생’에 초점을 맞추고 있는 것이죠. 동시에 뉴욕타임스가 제공하는 다양한 콘텐츠를 하이라이트하고 있기도 하고요. 

이번 캠페인은 2017년부터 진행했던 기존 캠페인인 '더 트루스(The Truth)’ 이후 완전히 새로운 캠페인으로 탈바꿈한 것이에요. 기존 캠페인이 저널리스트들과 그들의 취재에 초점을 맞췄다면 이제 독자, 즉 뉴욕타임스를 읽는 '고객'에게 초점을 맞춘 캠페인을 진행하는 것이죠.

'자신'을 강조하는 메시지
독자가 중심이 된 캠페인으로 전환한 것은 앞으로 "지금 어떤 뉴스가 중요하다" 혹은 "왜 이 뉴스를 봐야하는가"와 같이 공급자 입장에서 콘텐츠를 권했던 틀을 벗어나고, 독자들이 원하는 (혹은 더 소비하는) 콘텐츠에 포커스를 두고 마케팅을 펼쳐나가겠다는 메시지이기도 해요. 사람들이 (뉴스가 아닌) '콘텐츠'를 소비하는 경향과 흐름을 적극 반영한 것이기도 하고요.

물론 정치와 경제 그리고 국제 이슈 등의 뉴스를 중심으로 한 저널리즘은 뉴욕타임스가 여전히 가장 중점을 두는 가치일 테지만, (수많은 콘텐츠와 구독제 경쟁을 하는 와중에) 성장을 계속 이어가기 위해서는 더 많고 다양한 독자들을 불러들일 수 있는 메시지의 전환이 필요하다고 판단한 것이에요.

새로운 흐름에 맞는 마케팅
지난 4분기에 뉴욕타임스는 37만 5000개의 신규 디지털 구독을 추가했는데, 이 중 20만 이상이 게임과 요리(쿠킹), 그리고 와이어커터(wirecutter, 상품 추천 사이트)의 구독이였어요. 이제는 주요 상품인 뉴스의 디지털 구독제보다 게임과 요리 등의 별도 구독제가 더 '잘 팔리는 상품'이 된 것이죠. (참고로 뉴욕타임스 1000만 이상의 구독자 중 ‘종이 신문' 구독자는 이제 80만 미만이에요)

뉴욕타임스의 마케팅 헤드인 에이미 와이센바크(Amy Weisenbach)는 이번 캠페인을 두고 "독립 저널리즘이 구독자들의 삶에서 어떤 역할을 하는지 보여주는 것이 이번 캠페인의 목적이다. (뉴욕타임스를 통해) 구독자들이 새로운 흥미를 발견하고, 원하는 사람이 되는 것을 도와주고자 한다"라고 했는데요. 캠페인은 4월까지 TV, 디지털, 오디오, 프린트, 그리고 옥외 광고에 걸쳐 광범위하게 홍보될 예정이에요. 이 전환의 효과가 어떨지는 다음 분기 실적을 통해 가늠해 볼 수 있을 것으로 예상됩니다.

지난 주 금요일에 예고드렸던 새로운 '숏폼' 뉴스레터는 이번 주부터 전해드릴 예정이에요!


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