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엣지(Edge)란?

엣지는 영어로 "가장자리"라는 뜻이에요.
컴퓨터나 서버가 있는 중앙(센터)이 아니라,
사람들이 실제로 사용하는 장소에 가까운 곳을 말해요.

☞ 데이터를 처리하는 위치를 중앙서버가 아닌 데이터를 생성하는 장치나 그 주변의 가까운 위치로 이동하는 개념. 즉, 가까운 근처에서 바로 처리한다는 뜻입니다.

엣지에서 데이터 수집은 엣지 컴퓨팅과 관련 있습니다.

엣지컴퓨팅은 데이터를 중앙서버로 보내지 않고, 데이터를 생성하는 기기나 가까운 위치에서 처리하는 방식을 말합니다.

ex) 스마트폰, 센서, CCTV카메라   --> 데이터 수집 역할

스마트홈 기기에서 센서가 집안의 온도를 측정하면, 그 정보는 곧바로 집안의 로컬서버나, 기기에서 처리되어 중앙서버로 보내지 않고, 바로 조치를 할 수 있습니다.

바로 조치하는건 근처의 작은 컴퓨터(ex. 로컬서버나 게이트웨이)에서 처리하는 것입니다.

이렇게 하면 데이터 전송 거리가 짧아지고, 처리속도가 빨라져서 더 빠르게 반응할 수 있습니다.

가까운 위치에서 데이터를 처리하면 속도나 효율성 면에서 유리합니다.

※ 게이트웨이 : 데이터를 처리하는 장치를 말합니다.

데이터를 단순히 전달하는 것이 아니라, 데이터를 수집하고 분석하여 필요한 작업을 수행하는 것.

IoT기기들이 센서 데이터를 보내면, 중앙서버로 보내는 대신 게이트웨이라는 장치에서 먼저 처리할 수 있다.

게이트웨이는 보통 작은 컴퓨터 처럼 작동하는데, 다음과 같다.

1. 데이터 필터링 : 원치 않는 데이터를 걸러내거나 중요 데이터를 선택하는 작업

2. 데이터 분석 : 간단한 분석을 통해 데이터에서 의미있는 정보를 추출하는 작업.

3. 데이터집계 : 여러데이터를 모아서 하나로 합치거나 평균을 내는 작업.

4. 알림생성 : 예를 들어, 온도센서가 일정온도를 초과하면 알림을 보내늦ㄴ 작업

게이트웨이가 이렇게 처리하면, 전체시스템이 더 효율적이고 빠르게 작동할 수 있다.

ex) 스마트 홈에서 온도나 습도센서가 수집한 데이터를 게이트웨이가 처리해서, 불필요한 데이터를 줄이고 중요한 정보만 중앙서버로 전송할 수 있다.

📱 예를 들어볼게요:

• 우리가 스마트폰, CCTV, 자율주행차, 공장 기계 등을 사용할 때
  → 이 기기들 근처에서 바로 데이터를 수집하거나 처리하면
  → 이걸 엣지에서 처리한다고 말해요.

🔄 왜 엣지를 쓰나요?

1. 빠르게 처리할 수 있어요
   → 데이터를 멀리 중앙 서버로 보내지 않아도 되니까요.
2. 인터넷이 끊겨도 작동할 수 있어요
   → 주변에서 직접 계산하고 판단할 수 있어서요.
3. 트래픽 줄이기
   → 쓸데없이 모든 데이터를 서버로 보내지 않아도 되니까요.

📌 정리하면:

엣지(Edge)는 데이터를 모으고 처리하는 현장 가까운 곳이에요!
스마트 기기 근처에서 바로 데이터를 다룰 수 있는 똑똑한 방법이에요.

인공지능은 우리의 기대와 전혀 다른 결과를 도출할 가능성이 높습니다.

인공지능은 편향된 데이터나 알고리즘의 복잡성으로 예기치 않은 오류를 발생시킬 가능성이 많기 때문입니다.

문제는 현재의 인공지능이 자신의 결정에 대한 이유를 설명하지 못하는 블랙박스 시스템이라는 것입니다.

즉, 오류가 어떻게 발생했는지 인과관계에 대한 충분한 설명이 불가능하며, 왜 이런 결론을 내렸는지 인간과 공유하지 않습니다. 그 결과로 인공지능에 대한 신뢰성 문제가 제기 되엇습니다. 인공지능의 학습 과정 및 결과에 대한 투명성이 검증되지 않는 한 신뢰성은 당연히 제기될 수밖에 없는 문제 입니다.

● 블랙박스 시스템에 대해 정리

블랙박스 시스템이란?

블랙박스 시스템은 내부 작동 방식이 외부 사용자에게 명확하게 드러나지 않는 시스템을 비유적으로 이르는 말입니다. 마치 비행기의 블랙박스처럼, 입력(input)과 출력(output)은 알 수 있지만, 그 사이에서 어떤 일이 벌어지는지는 알기 어렵다는 것이 핵심이죠.

인공지능 분야에서 블랙박스 시스템이라고 불리는 주된 이유는 다음과 같습니다.

• 복잡한 내부 구조: 특히 딥러닝 기반의 인공지능 모델은 수많은 층(layer)과 수십억 개 이상의 매개변수(parameter)로 이루어져 있습니다. 이 복잡한 네트워크를 인간이 일일이 분석하고 이해하기는 매우 어렵습니다.
• 비선형적인 작동 방식: 인공지능 모델 내부에서는 수많은 비선형적인 계산이 이루어집니다. 입력과 출력이 단순한 선형 관계로 연결되지 않기 때문에, 왜 특정 입력이 특정 출력으로 이어졌는지 직관적으로 파악하기 힘듭니다.
• 학습 데이터 의존성: 인공지능 모델은 방대한 양의 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 결정을 내립니다. 모델이 어떤 데이터를 학습했는지, 그리고 그 데이터가 모델의 결정에 어떤 영향을 미쳤는지 정확히 추적하기 어렵습니다.

블랙박스 시스템의 예시

• 이미지 인식: 고양이 사진을 입력했을 때 '고양이'라고 정확하게 분류하는 인공지능 모델이 있다고 가정해 봅시다. 우리는 모델이 어떤 특징(귀 모양, 눈의 형태, 털의 무늬 등)을 감지하여 '고양이'라고 판단했는지 정확히 알 수 없습니다.
• 자연어 처리: 사용자의 질문에 답변하는 챗봇 역시 블랙박스처럼 작동할 수 있습니다. 어떤 단어와 구절을 중요하게 생각해서 그런 답변을 생성했는지 내부 과정을 명확히 이해하기 어려울 수 있습니다.
• 추천 시스템: 온라인 쇼핑몰이나 스트리밍 서비스에서 사용자의 과거 구매 이력이나 시청 기록을 바탕으로 상품이나 콘텐츠를 추천하는 시스템도 마찬가지입니다. 왜 특정 상품이 추천되었는지 그 이유를 명확하게 설명하기 어려울 수 있습니다.

블랙박스 시스템의 문제점

• 설명 가능성 부족 (Lack of Explainability): 가장 큰 문제점은 왜 그런 결정이 내려졌는지 이해할 수 없다는 것입니다. 이는 인공지능 시스템에 대한 신뢰도를 떨어뜨리고, 오류 발생 시 원인을 파악하고 수정하는 것을 어렵게 만듭니다.
• 책임 소재 불분명 (Lack of Accountability): 인공지능 시스템이 잘못된 결정을 내렸을 경우, 그 책임이 누구에게 있는지 불분명해질 수 있습니다. 모델 개발자, 운영자, 아니면 학습 데이터 제공자일까요? 내부 작동 방식을 알 수 없으니 책임 소재를 가리기 어렵습니다.
• 잠재적 편향성 (Potential Bias): 학습 데이터에 내재된 편향성이 인공지능 모델의 결정에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 블랙박스 시스템에서는 이러한 편향성을 발견하고 수정하기가 더욱 어렵습니다.
• 규제 및 윤리적 문제 (Regulatory and Ethical Issues): 금융, 의료, 법률 등 중요한 분야에서 인공지능 시스템을 활용하기 위해서는 결정 과정에 대한 투명성과 설명 가능성이 필수적입니다. 블랙박스 시스템은 이러한 규제 및 윤리적 요구 사항을 충족하기 어렵습니다.

블랙박스 문제 해결을 위한 노력

최근 인공지능 연구 분야에서는 블랙박스 문제를 해결하고 모델의 투명성과 설명 가능성을 높이기 위한 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있습니다. 이를 **설명 가능한 인공지능 (Explainable AI, XAI)**이라고 부릅니다.

• 모델 해석 기법 개발: 인공지능 모델의 결정 과정을 시각화하거나, 중요한 특징을 추출하여 설명하는 다양한 방법들이 연구되고 있습니다. 예를 들어, 특정 이미지 분류 모델이 어떤 부분을 보고 고양이라고 판단했는지 시각적으로 보여주는 기술 등이 있습니다.
• 설명 가능한 모델 구조 설계: 처음부터 설명 가능성을 염두에 두고 설계된 새로운 인공지능 모델 구조에 대한 연구도 진행 중입니다.
• 사후 설명 방법론 연구: 이미 학습된 블랙박스 모델에 대해 그 결정 과정을 사후적으로 분석하고 설명하는 방법론도 연구되고 있습니다.

블랙박스 문제는 인공지능 기술이 더욱 발전하고 다양한 분야에 적용되기 위해 반드시 해결해야 할 중요한 과제입니다. 투명하고 설명 가능한 인공지능 시스템을 구축하는 것은 기술적인 도전이지만, 인간과 인공지능이 더욱 신뢰하고 협력하는 미래를 만드는 데 필수적인 과정이라고 할 수 있습니다.

"블랙박스 시스템(Black Box System)"이란, 입력과 출력은 알 수 있지만, 그 내부 작동 원리나 결정 과정은 명확하게 알 수 없는 시스템을 말합니다. 이것은 마치 검은 상자 안에서 무슨 일이 일어나는지 모르는 채, 상자에 뭔가를 넣으면 결과만 나오는 상황과 비슷합니다.

📦 블랙박스 시스템의 예시:

1. AI 모델 (특히 딥러닝)

• 이미지나 텍스트를 넣으면 AI가 결과를 출력하지만, 그 결과가 왜 그렇게 나왔는지를 명확하게 설명하기 어렵습니다.
• 예: AI가 어떤 사람을 범죄자라고 예측했을 때, 그 이유가 "어떤 특징 때문인지" 설명이 부족하거나 너무 복잡함.

2. 자동 추천 시스템

• 유튜브, 넷플릭스, 쇼핑몰 추천 시스템 등도 블랙박스일 수 있음.
• 왜 이 영상을 추천했는지, 어떤 데이터를 기반으로 결정했는지 명확하지 않음.

🤖 왜 블랙박스가 문제인가요?

1. 신뢰 부족: 결과를 믿기 어려움. 특히 의료, 법률, 금융 등 중요한 결정에 사용될 때 위험함.
2. 책임 문제: 잘못된 판단을 했을 때, 누가 왜 그런 결정을 내렸는지 알기 어려움.
3. 차별 가능성: 내부적으로 편향된 데이터를 학습했을 경우, 특정 집단에 불리한 결정을 할 수도 있음.

🔍 반대 개념: 화이트박스(White Box)

• 내부 로직이 투명하게 보이는 시스템.
• 사람이 이해할 수 있도록 설명 가능한 방식으로 작동.
• 예: 규칙 기반 시스템(“나이가 18세 이상이면 자격이 있다” 같은 논리)

✅ 그래서 어떻게 해결하나요?

설명 가능한 인공지능 (Explainable AI, XAI)라는 분야가 발전 중입니다.
이것은 AI가 “내가 왜 이런 결정을 내렸는지 설명하도록 만드는 기술”입니다.
예: “이 사람은 과거의 구매 기록, 위치, 관심사 등을 바탕으로 이 상품을 추천했습니다.”

지금부터 뉴턴과 아인슈타인의 중력이론이 오늘날 실제로 어디서 어떻게 사용되는지
아주 체계적으로 정리해드릴게요.

📖 현대에서 뉴턴과 아인슈타인 중력이론 활용 정리

📌 1. 뉴턴의 만유인력 법칙

공식:

F = G × (m₁ × m₂) / r²

✅ 주요 사용 분야

✅ 왜 아직도 많이 쓰일까?

• 거의 대부분 상황에서 오차가 0.000001% 이하
• 공식이 매우 간단하고 계산이 빠름
• 일상생활과 산업계에서 충분히 정확

📌 2. 아인슈타인의 일반 상대성이론

핵심:

질량이 있는 물체는 시공간을 휘게 하고, 물체는 그 휘어진 공간을 따라 움직인다.

✅ 주요 사용 분야

✅ 왜 꼭 필요할까?

• 뉴턴으로 설명할 수 없는 현상
• 빛, 전파, GPS 위성, 블랙홀 같은 고중력/고속 환경에서는 오차 발생
• 중력파, 시간 지연, 궤도 이탈 등 정밀 계산 필요

📌 3. 두 이론의 역할 정리

📌 4. 실제 사례 비교

📌 결론

✅ 현대 과학은 두 이론을 상황에 맞게 병행 사용
✅ 아인슈타인의 이론이 더 근본적이고 정확하지만
✅ 일상과 산업, 대부분 상황은 여전히 뉴턴으로 충분
✅ 특수한 고중력, 고속, 정밀 상황에서는 아인슈타인 이론 필수

우주에서 사과와 호두가 있다면, 두 물체가 가까이 있다면 두 물체는 서로 끌어당겨서 붙나요?

정확하게 따지면, 네, 서로 끌어당깁니다.
근데 여기서 중요한 건 그 힘의 크기예요.

📌 왜냐면

모든 질량은 서로를 끌어당기는 중이에요.
심지어 지금 이 글을 읽고 있는 당신과 내 컴퓨터 사이에도 아주아주 미세한 중력이 있어요.

📌 사과와 호두라면?

• 둘 다 질량이 아주 작기 때문에
• 그 사이에 작용하는 중력도 너무 약해요.
• 그래서 실제로 우주에서 서로 당기긴 하지만
  거의 티도 안 날 정도로 아주 천천히 서로 가까워질 거예요.

만약 두 물체를

• 서로 아무런 힘 없이 딱 정지 상태로 두면
• 시간이 지나면서 서로 점점 가까워지긴 해요.
  (엄청 오래 걸리겠지만요 😅)

📌 왜 그러냐면

둘 다 시공간을 살짝씩 휘게 만들고
서로 그 휘어진 공간을 따라 이동하려 하기 때문이에요.
이게 바로 아인슈타인의 상대성이론 쪽 설명이에요.

뉴턴 식으로는
F = G * (m₁ * m₂) / r²
여기서

• G는 중력상수
• m₁, m₂는 사과와 호두의 질량
• r은 두 물체 사이 거리
  이걸 계산해보면 정말 미세한 값이 나와요.

📌 정리하면

아인슈타인의 일반 상대성이론이 기존 뉴턴의 중력 개념과 달라지는 핵심이에요. 쉽게 풀어서 정리해볼게요.

📌 뉴턴의 생각 (전통적인 중력)

뉴턴은 이렇게 생각했어요:

• 모든 물체는 서로를 '당기는 힘'을 가지고 있다.
• 지구가 사과를 당겨서 떨어지게 하고,
  태양이 지구를 당겨서 공전하게 만든다.

여기선 공간은 그저 비어있는 무대 같은 거고,
중력은 그 안에서 물체들이 서로 잡아당기는 보이지 않는 끈 같은 힘이에요.

📌 아인슈타인의 생각 (공간의 휘어짐)

아인슈타인은 이렇게 생각했어요:

• 질량이 있는 물체가 공간(시공간)을 휘게 만든다.
• 그리고 다른 물체들은 그 휘어진 공간을 따라 움직이는 것이다.

즉,
중력이란 '당기는 힘'이 따로 있는 게 아니고,
그냥 공간이 휘어져 있어서, 물체가 자연스럽게 그 쪽으로 이동하는 것이에요.

✅ 비유

마치:

• 고무판 위에 볼링공을 올려놓으면 고무판이 움푹 패이고
• 작은 공을 굴리면 그 움푹 패인 쪽으로 굴러가듯이,
  작은 물체는 공간이 휘어진 곳을 따라 자연스럽게 이동하는 거예요.

그러니까 사과가 떨어지는 것도

• 지구가 '끌어당겨서'가 아니라
• 지구 때문에 휘어진 공간을 따라 사과가 아래로 이동하는 것이에요.

빛도 직선으로 가려고 하는데,
공간이 휘어져 있으니 휘어진 직선을 따라가는 것이구요.

📌 정리

질문) 아인슈타인은 중력이 있는게 아니고, 지구가 공전으로 인해 가만히 있으려고 하는 물체를 밀어서, 붙어있게 한다는 건가요?

아인슈타인의 상대성이론에서 말하는 건 "중력이 잡아당기는 힘"이 아니라 "공간이 휘어져 있고, 그 휘어진 공간을 물체가 자연스럽게 따라가는 것"이에요.
조금 더 쉽게 풀어볼게요.

📌 지구 위의 우리 = 계속 떨어지고 있는 중

상대성이론에서는
우리가 지구 표면에 서 있는 것도 사실 우리가 계속 '자연스럽게 가려는 길(자유 낙하 경로)'을 지구 표면이 막고 있어서 그런 거예요.

📖 무슨 뜻이냐면

• 공간이 휘어져 있기 때문에 사실 우리는 계속 아래로 낙하하려고 하고 있어요.
• 그런데 지구 표면이 우리를 아래로 더 못 가게 받쳐주는 거예요.
• 이걸 우리가 "무게"로 느끼는 거죠.

그러니까 지구가 우리를 당기고 있는 게 아니라,
우리는 휘어진 공간을 따라 자연스럽게 가려는 걸
지구 표면이 위로 밀어주면서 가만히 있는 거예요.

📌 공전도 마찬가지

지구가 태양 주위를 돌고 있는 것도

• 태양이 지구를 잡아당겨서가 아니라
• 태양이 공간을 휘어놨기 때문에
• 그 휘어진 공간을 지구가 '직선으로 가려다가'
  그 곡선 경로를 계속 타면서 도는 거예요.

만약 휘어진 공간이 없거나 지구가 너무 빠르거나 느리면
지구는 밖으로 튕겨나가거나 태양 쪽으로 떨어지겠죠.

✅ 정리하면

📌 '아래'란 뭐지?

우리가 일상에서 말하는 ‘아래’는
지구 중심 방향이에요.
근데 그건 지구 중력이 있어서 그렇게 느끼는 거지,
사실 우주에서는 절대적인 위, 아래 방향이 없어요.

📌 그럼 상대성이론에서 ‘아래’는?

아인슈타인의 상대성이론에서
‘아래로 간다’는 말은
👉 공간-시간이 휘어진 모양을 따라, 물체가 자연스럽게 이동하는 방향이에요.

즉, 공간이 휘어져 있는 쪽으로 물체는 가게 되는데,
그 방향이 지구에서는 지구 중심 쪽인 거죠.

✅ 쉽게 말해

• 평평한 고무판 위에 볼링공(지구)을 올려두면
  고무판이 휘잖아요?
• 그 위에 구슬(우리)을 올려놓으면
  휘어진 쪽(볼링공 중심 방향)으로 굴러가죠?

여기서 구슬이 가는 방향이 바로 ‘아래’인 거예요.
이건 공간의 휘어짐 모양에 따라 달라지는 상대적인 방향이에요.

📌 그러면 우주에서는?

우주로 나가면

• 지구의 휘어짐 영향이 줄어들면서
  더 이상 ‘아래’라는 개념이 없어요.
• 그래서 우주비행사들은 무중력 상태가 되는 거고,
  그 공간에선 ‘어디가 위, 아래인지 정할 수 없어요.’
• 그저 가장 가까운 질량(예: 지구) 근처로 움직이려는 방향이 ‘아래’가 되는 거예요.

📌 정리하면

‘아래’란 건

• 절대적인 방향이 아니라
• 공간의 휘어진 모양이 안내하는 방향이에요.
  지구에선 그게 지구 중심 방향이고
  다른 곳에선 그 휘어진 쪽이 되는 거죠.

질문)

지구에서 인간은 지구가 잡아 당기는 힘이 아니라, 지구가 공간을 휘어지게 해서 휘어진 방향, 즉, 지구 중심부 방향으로 이동하게 되어 땅에 붙어있게 된다는 건가요?

지금 말씀하신 게 아인슈타인의 일반 상대성이론에서 말하는 ‘중력의 본질’이에요.

우리가 지구에 붙어 있는 건

• 지구가 우리를 끌어당기는 힘 때문이 아니라
• 지구가 시공간을 휘게 만들어서, 그 휘어진 공간의 경로(지구 중심 방향)로 자연스럽게 이동하려고 하기 때문이에요.

그리고 우리가 땅 위에 서 있어서 더 이상 그쪽으로 갈 수 없으니까
지구 표면이 우리를 떠받쳐 주는 중인 거예요.

📌 더 쉽게 예를 들면

고무판 위에 볼링공을 올려놓으면 움푹 패이죠?
그 위에 작은 구슬을 올려놓으면

• 구슬은 그 움푹 패인 쪽으로 굴러가려 해요.
• 근데 만약 거기 경계(지구 표면)가 있어서
  더 이상 굴러가지 못하면
  경계가 구슬을 막고 있는 상태가 되는 거죠.

지금 우리 상태가 바로 그거예요. 우린 지금 계속 지구 중심으로 가려는 중인데
땅이 막고 있으니까
그걸 몸무게로 느끼고 있는 거죠.

📌 그래서…

📌 뉴턴과 아인슈타인의 차이

📌 둘 다 왜 맞을까?

✅ 우리 일상이나 대부분 상황에서는

뉴턴의 중력의 법칙으로 충분해요.

• 사과가 떨어지고
• 우리가 땅에 붙어있고
• 자동차가 언덕에서 굴러가고
• 달이 지구를 도는 것도
  전부 뉴턴의 중력법칙으로 거의 정확하게 계산 가능해요.

✅ 아주 정밀하거나, 우주처럼 극한 상황에선

뉴턴은 틀려요.
예를 들어

• 빛이 휘는 현상
• 블랙홀 근처의 중력
• 아주 빠른 속도나 강한 중력에서는
  뉴턴의 중력 법칙으로는 설명이 안 되고,
  아인슈타인의 일반 상대성이론이 필요해요.

✅ 실제 검증 사례

1919년 일식 때,
태양 뒤에 있던 별빛이 태양 때문에 휘어지는 현상이 관측됐는데,
이건 뉴턴으로 설명 안 되고, 아인슈타인의 이론으로만 정확하게 설명됐어요.
이때부터 아인슈타인의 이론이 검증되기 시작했죠.

📌 정리하면

• 일상, 학교, 비행기, 위성 → 뉴턴 이론
• 블랙홀, 우주, 빛의 궤적, 초정밀 GPS → 아인슈타인 이론

둘 다 틀린 게 아니라, 적용되는 범위가 다른 거예요.
뉴턴은 빠르고 간편한 근사값,
아인슈타인은 진짜 원리와 극한상황에서도 정확한 계산이에요.