[20일차] ABC 부트캠프 ESG포럼&세미나 2번째 시간

더 안전한 세상을 위해  / 윤선희 이사

인생은 딱 우리가 꿈꾸는 것만큼 현실로 이루어진다

NSHC :
Network - 네트워크
Security - 시큐리티
Hacking - 해킹
Company - 컴퍼니 / 처음에는 Club

이 회사는 무슨일을 하나?
SamsungPay 앱의 보안담당

Red Alert Blue Alert 해커들이 공격 수비를 통해 보안을 높이는 클럽



초창기에는 해킹을 연구하던 크리스쳔 들의 동아리 모임이였다

가난했던 처음시기에는 대전 산내동의 낡은 식당에서 겨울이면 장작을 패며 보냈다

2005년 한파로 인해 자리를 옮길 수밖 없었다 ( 서울 근처 )

계속된 노력으로( 컨설팅과 호스팅 ) 고객사가 점점 늘어남 
직원및 사업도 확장



걸음마 시절, 스티브 잡스의 프레젠테이션을 통해 모바일 보안에 눈을 떴다

PC 의 암호키를 사용하면 안됬냐?
-> 그 당시 모바일에서 사용하기에는 너무 무거웠따

기존의 RSA 방식에서 ECC 방식 체제를 도입해 굴지의 대기업과의 경쟁에서 승리 -> 많은 은행계열 업무를  

이후 사업 분야 확장 - 정보 보호 컨설팅 / 정보 보안 솔루션 / ISAC 

하지만 너무 과도한 업무량으로 인해 CTO 의 잠적과 더불어 조직의 붕괴 위기에 처했다



이후의 성장 우리는...

여럿 능력있는 영재들의 영업이 있었다

그린벨트 지역에 사옥 성립

현재 회사의 제품이 들어가있는 어플들은 1000개 이상 그중 가장 유명한 몇가지
- 삼성 페이, 배달의 민족, 스타벅스, 카카오뱅크 등

지금은 서울 가산디지털단지로 본 사옥을 옮겼다




성숙 그리고 도약 

싱가포르로 맨땅에 헤딩을 했다

2015년 부터 중국 진출을 위해 난징의 CIS 전시회 참석
2017년부터 사드사태로 인해 중국 진출이 실패

이후 홍콩 일본 싱가포르 미국 등 다양한 나라의 고객들을 통해 확장해나갔다
NSHC Korea / Singapore / Japan  3 부서로 여러 방면에서 활동중




나눔과 기술적 기여 ESG ( 2013 년 ~ 현재까지 )

- 캄보디아 봉사활동
- 정수 필터
- 태양광 전구시스템
- 사진 선물 프로그램
- 더스페이스프랜즈
- 서울 해방촌의 이주배경 자녀들 대상 
- 학습 한국어 콘텐츠 등
- 온라인 교육 콘텐츠 - 아띠코리안 
- The Mool
- 이것은 혁신적인 정수장치
- 어떤 어려운 환경에서도 지속적인 방법으로 ‘마실 수 있는  물’ 을 생산하는 **‘DIY 조립형 정수장치’**
- 캄보디아, 르완다, 우간다, 네팔, 미얀마 등 다양한 나라에서 The Mool 의 효과를 보고 있다




QnA

Q1. 세계 진출을 꿈꾸게 된 계기와 어째서 싱가포르를 첫 진출지로 선택했는가?

A1. 날카로운 질문 감사한다. 먼저 국내의 정부차원의 프로젝트랑은 맞지 않는다는 생각이 지속적으로 들었다. 다른 나라들의 상황은 우리나라와는 많이 다르기 때문에 이러한 문제로 세계진출을 꿈꿨다

싱가포르를 스타트로 끊은 이유는 거의 정석이기 때문이다. 사업 확장을 위한 발걸음을 위해서는 다국적 기업이 많은 싱가포르에서 시작하는 것이 좋고, 성장하기 좋은 인프라가 많다



Q2. 지금의 위기를 견디기 위해 어떠한 노력이나 의지가 있었나?

A1. 많은 요소가 있었지만 동료 들이 가장 생각난다. 초창기 멤버들은 한명도 퇴사하지 않았다. 함께했던 사람들의 팀웍 그리고 동료들이 가장 중요했다. 개인적인 생각으로는 그들의 욕심없는 마음도 기여했다고 생각한다. 



Q3. The Mool(더물) 은 회사의 사업분야와는 많이 동떨어져있는 ESG 활동인데 이에 대한 의도가 있나?

A3. 아무리 좋은 기술이 있더라도 현재 삶의 유지조차 어려운 현지 사람들에게는 좀 더 기초적인 것이 필요하다고 느꼈다. 회사의 기술력을 통해 ESG 를 넓히는 것도 좋지만, 그들에게 진정으로 필요한 것을 고민했다



Q4. 어느정도의 수학적 능력을 회사에서 요하는가? 또한 Blue Alert Ai분야에서 어떤 일을 하는가?

A4. 고등수학을 이수했다면 큰 어려움은 없을 것이다. Blue Alert 의 Ai 연구소에서는 기술기반(핵발전소, 공항, 스마트 시티 등), 데이터기반(다크웹 데이터를 통한 위험 예측) 등을 연구 한다



Q5. 도입부 문장을 회사의 성장과 연관지어 이야기해줄 수 있는가?

A5. 우리들의 모험, 막연히 시작했다. 초반에는 별거 없다가 스티브 잡스의 아이폰 발표부터 우리는 모바일 산업에 뛰어들었다. 멘토분이 계셨는데 그분의 통찰력으로 우리는 실행하게 되었다. ( 물론 당시에 족구 밖에 하지 않던 여유로움도 한 몫 했다 ) 이러한 시작으로 Global 에 대한 꿈을 키웠다.



Q6. 회사가 어느정도의 글로벌 수준까지 올라왔다고 생각하는가?

A6. 기술력으로 봤을때는 거의 밀리지 않는다고 생각한다. 허나 우리나라의 시장경제는 미국이나 다른 거대한 산업시장에 비하면 너무나 작다. 그렇기에 컨텐츠의 크기를 비교하면 따라가기 힘들 정도이다. 따라서 우리 회사의 강점을 서비스쪽으로 보고 있다. 해커 대회를 하더라도 우리나라가 우승하는 경우는 잦으나 성공하는 영역이 다른것은 이러한 시장경제 체제가 작용하기 때문이라고 볼 수 있다. 



Q7. 국내 보안시장의 관심도가 적은 이유에 대해?

A7. 똑같이 시장의 규모가 작기 때문에 관심 또한 적은것 같다. 하지만 강점도 존재하긴 하다. 북한의 해킹 위협 또한 어떻게 보면 도움이 된다. 그들의 공격이 결국 데이터화 되기 때문에 다른 여러 나라들이 이러한 정보를 원한다.



Q8. 생성형 AI, 챗봇, 특히 ChatGPT 등의 AI 도 모바일 보안분야나 해커들이 실무적으로 사용할 수 있는지의 여부가 궁금하다 또한 가능하다면 오히려 이러한 AI 를 이용한 블랙해커들의 공격이 거세질 가능성도 존재하는가?

A8. 트렌디한 질문이다. 먼저 블랙해커들이 이러한 AI 들을 활용하여 공격할 수 있는 방법과 횟수 등이 늘어난 것은 사실이다. 또 이를 대비하기 위한 세큐리티 Ai 나 패쇄적인 데이터를 가지고 있는 공공기관 등에서 자체적인 보안 시스템을 개발하고 있다. 우리 회사에서도 이러한 문제를 인지 하고 있으며 이를 해결하기 위해 열심히 노력하고 있으며, 실무적으로 활용한 부분 또한 존재한다
  


Q9. 우리들이 취업을 위해 회사에 들어온다면 어떠한 면모를 보는가? 

A9. 회사마다의 철학이 다르기 때문에 확정할 수 없지만, 기술적인 면모를 50, 인성 및 태도 그리고 팀웍 을 본다 또 개인적으로는 나에게 에너지를 줄 수 있는 사람을 선호한다. ( 내향 외향 보다는 작업시 긍정적인면모 들 ) 그러나 처음 면적이나 이력서를 통해서는 알기 어렵다. 



Q10. 100여명 가까지 되는 사람들의 역량을 하나로 모으는 방법은?

A10. 100명이라고는 하지만 사실 회사에서는 여러 부서 단위로 나누기 때문에 팀 내에서 관리하는 사람들이 존재한다고 볼 수 있다. 그래서 이러한 면에서는 장점이 될 수 있으나 질문자의 말처럼 역량을 모으는 건 이러한 체제로서는 쉽지 않다.

 

 

화이트 해커에 대한 이야기는 거의 접할 일이 없던 이야기였기 때문에 직무에 대한 이야기가 많이 나오진 않았지만 그래도 흥미로운 이야기가 많았다 먼저 무명 동아리에서부터 지금에 이르러서는 수많은 대기업들의 뒤를 책임져주는 든든한, 세계로 뻗어나가는 NSHC의 이야기를 통해 회사의 성장과정 속 많은 디딤돌이 존재한다는 것을 느꼈다. 또한 그들의 ESG 활동을 통해 본인들의 기술력만을 최대한 활용하는 것이 아닌 다른 방법으로도 힘든 이들에게 도움이 될 수 있다는 사실을 깨달았다. 위에 언급한 질문들 또한 하나하나가 나에게 큰 충격을 주었다

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업무 현장의 데이터와 AI 이야기  / 이제현 책임 연구원

한국에너지기술연구원 - 이제현 박사

인천과학고 / 서울대 /

NST 디지털 전환 및 융합 R&D 전문가 위원회

abusing

공부 효율 - 블로그 / 캐글 톡방 / 

하루에 한줄 코딩하기 

산,학,연
회사, 학교, 연구원

1. 사기업

제조업에 있는 AI 부서는 각각 너무 다르다 
제조업 : IT 기업 ~ 

플라즈마

SDG - 딥러닝 기법
NGD - 노가다

Rule-based NGD 후처리


기존 업무 부서 ~ 300명
반도체 외길 20년
설비 외길 20년
Max 경력 5년 30대 초반

AI 담당자 1~2명

--> 그대로 보고 하면 선배들 욕맥이는것


개발자 : BCD 측정 위치를 어떻게 잡아야 할까여?
담당자 : 마음의 눈으로 보시면 변곡점이 보입니다

개발자 : “마음의 눈은 어떻게 뜨나요?“
담당자 : 훈련을 열심히 하면 됩니다



불가론의 이슈 

2. 출연연

출연연 - government funded institute

8일만에 기계가 새로운 촉매 발견

Cocintist  화학 분야의 복잡한 실험을 자율적 설계 및 실험하는 로봇 
Coscientist

생존의 위기를 느끼냐? - 저걸 사용하는 입장이라 괜찮겠지만 TO가 줄어들것 같긴하다

AI 때문에 사람이 짤리면 - 왜 짤리는지는 알 수 있지만 
AI 가 일자리를 차지하고 있다면 왜 취직이 안되는지 알 수 없다

공무원/ 공기업의 장점과 단점
장점 : 내가 안 잘린다
단점 : 쟤가 안 잘린다

4. 생성형 AI

Nature - Thought partner 


음식 사진 -> 조리법
목적 -> 코드 
내용 -> 글 , 논문, 보고서

글, 논문, 보고서 -> 내용
코드 -> 목적 

물성봇 : 파일을 표로 자동으로 여러번 만들어줌

논문봇 : 논문을 보고 인사이트를 알려줌

https://bir.ly/jehyunlee_paperbot

이미지를 먹어서 이미지가 나온다


애매한 주니어들의 자리가 없을것
시니어 들은 자기만의 특징이 있고
최상위 시니어들은 자기 이름을 딴 상품을 써서 상용화 될 수도 있다 

지피티 클로드 펀플로드
이제는 사용하면서 ai 를 공부해야한다

 

 

QnA

Q1. 현재 대학생이 된다면 어떤 역량을 키울건가?

A1. 일단 AI 분야는 활용을 할것이지 공부를 할 것 같지는 않다. 이것을 매개로 내가 알고 있는 다른 분야나 생각등을 접목시켜 새로운것을 만드는 것이 중요한 것 같다. 과거의 선배들에 비해 컴퓨터 앞에 더 앉아있지 않을까 한다



Q2. 웹 크롤링이 실무적으로 어떤 도움이 되나

A2. 다양한 정보들이 어떤 식으로 이루어져 있고 그것을 파씽하는 능력이 필요하다. 본질적으로는 문제해결 능력을 기르는 것고 같다. 코드 하나하나에 집중하기 보다는 학습 목표에 중점을 둬야 한다. AI 를 사용해서 일을 한다는 것은 시키는 것만 하는 것이 아닌 전후 사정까지 파악하는것, 즉 시니어 마인드가 있는 주니어가 필요하다. 또한 빠삭하게 알아야 한다. 지식이든 정보든. 마지막으로 웹 크롤링을 배운다는 것은 잘 알려진 예시를 공부한다고 생각하고 더 넓게 보는 것이 중요하다



Q3. 회사에서 학위를 받는시스템이 잘 마련되어 있나 

A3. 존재하긴 하나 굉장히 드물다. TO 가 굉장히 작고 회사 입장에서 일부러 안보낸다기 보다는 펑크가 크다. 또한 성장에 대한 효과를 회사가 펑크낸 것 이상으로 기회비용을 계산해야 한다 



Q4. 학부생들에게 추천해줄 수 있는 직군등을 알려줄 수 있나

A4. 회사 안의 부서간에도 갑과 을이 존재 TD > 공정개발, 공정개발은 TD 를 싫어한다. TD 의  개발이 쓰레기인게 아니라 현장과는 다른 종류이기 때문이다. 예시로 공정개발의 그룹장에는 고졸도 있었다. 아쉬운것은 마스크 개발팀 패키지 등이 주목을 덜 받는다. 부서 내에서 주목을 받고 싶다면 메인 스트림도 추천한다.

 

회사 뿐만 아니라 다양한 직장 내에서 시스템이 어떻게 돌아가는지, 또 특히 회사 내에서 IT 계열의 시스템이 어떤식으로 들어가는지를 재밌고 유쾌한 비유로 알려주셔서 집중해서 듣게된 강의였다. 내가 바라봤던 회사 생활보다 훨씬 직장내 스트레스가 심하다는 것을 느꼈다. 동시에 연구원으로서의 삶 (출연연)의 장점이 눈에 보이면서 이러한 진로도 고민해볼 필요가 있다는 것을 느꼈다. 생성형 AI 부분을 이야기해주셨을 때는 앞으로의 미래가 확실히 불투명해진다는 것을 실감했다. 기본적인 코딩들이 더욱 정밀히 수행할 수 있는 AI들의 발전으로 주니어 개발자들의 일자리는 앞으로 없어지며, AI를 다룰줄 알고 이를 통해 이점을 얻어내는 시니어들의 입지만 남게 될 것 같았다. 미래에도 남아있고 장래성 있는 직업을 조금 더 고민해야할 시기인것 같다

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AI시대, 우리는 무엇을 준비해야 하나?  / 황보현우 교수

인공지능의 현재와 미래 

생성형 AI 대중화
멀티모달AI 시대

Text to Video 로 가장 위협받는 직업군은 뭘까?
-> Extra 배우들은 이제 필요없다

Suno - 자동으로 노래를 만들어주는 노래 생성 AI ( ex, 대파 오페라 )


영화 her의 Samantha, Avengers 의 Jarvis  가 현실화

특징
- 음성 인식과 결합한 multi-modal AI (omni)


우리의 대응은?

코그니션의 데빈

- 댓글 : 올가을에 졸업하는 개발자인데, 인생 끝났네요. / 저는 첫 직장 잡기도 전에 잘린 건가요?

파이썬 프로그래밍 능력 하나만으로 살아남기에는 너무 힘들어 졌다.

많은 기업에서 고민중이다
-> 과거에는 분명 파이썬을 통해 데이터 과학을 했지만 이제는 ai 가 해준다 

chatgpt의 언어는 영어
그 다음으로 많이 사용하는 언어는 ‘Python’ 

통역을 제일 잘하는건 DeepL 다음은 구글 번역기
-> 번역가의 시대는 저물어간다 

AI시대, 어떤 직종이 유망한가?
- Prompt Engineer
- Data Scientist

근데 프롬포트 엔지니어링 자격증은 과연 직업으로 생존 가능하냐?
-> 전문가들은 과거의 ‘ 인터넷 정보 검색사 ’ 자격증 과 같은 형태가 될것 같다고 예상 ( 당연한 기본 소양으로 전락 )

지금 데이터 분석가들이 하는 일들중 ai가 대신하는 일은 아주 기초적인 부분

즉 , 앞으로 5~10년으 ㅣ시간이 더 필요할 것 같다

 

 

데이터 과학자

Data Scientist - 권장하는 직업이다 , 전공도 크게 타지 않아


어떤 역량? 
Business Technical Analytics 3가지를 가 갖출 수 있나?


데이터 사이언티스트 라는 용어의 창시자 - Dj Patill 왈 :
데이터 과학은 혼자서 다할 수 없는 영역이다

-> 과거에는 그랬다. 그러나 이제는? Technical 영역은 이제 AI 가 대체 할 수 있게 되었다
이제는 진짜 혼자서 할 수 있는 시대가 되어감 

그래도 Analytics (분석) 영역은 앞으로 ai 대체에 시간이 걸리니 이 분야를 공부하길 바란다 ( 진로중 하나로 권장)


통계학습과 기계학습 

통계학 기반 = 통계학습
프로그래밍 기반 = 기계학습


통계학과 데이터분석에서 통계학습은 다른것
어떻게 보면 응용학문도 아니고 테크니컬 한 것


기계학습 즉 머신러닝은 아마존의 올해 베스트 셀러를 사서 책을 보자