스마트폰·PC에 AI 심었다…이젠 '내 손 안의 인공지능' 시대

'온디바이스 AI' 시장 본격 개막
외부 서버·클라우드 거치지 않아
사용패턴 학습해 맞춤형 서비스

삼성 '가우스' 내년 갤S24에 탑재
구글 '픽셀8' 선보여 … 애플도 곧 도입
삼성·퀄컴·인텔, AI칩 개발 각축전

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최근 스마트폰, 자율주행자동차를 비롯한 개인용 기기에 자체 작동하는 생성형 인공지능(AI)이 내장되는 시대가 열렸다. 개인 기기에 내장된 AI가 사용자의 개별 사용 패턴을 학습하고 최적의 서비스를 제공할 전망이다. 이른바 ‘온디바이스 AI’다. 온디바이스 AI는 챗GPT를 비롯한 기존 생성형 AI와 달리 외부 서버나 클라우드를 거치지 않는다. 그만큼 정보 처리 속도가 빠르다. 구글 삼성전자 등을 중심으로 온디바이스 AI를 장착한 제품을 줄줄이 선보이고 있다. 여기에 삼성전자, 퀄컴, 인텔을 비롯한 반도체기업들은 온디바이스 AI 서비스를 지원하는 반도체도 잇달아 출시하고 있다.

○  갤럭시S24에 AI ‘삼성 가우스’ 장착

삼성전자는 지난 8일 우면동 삼성전자 서울R&D캠퍼스에서 열린 ‘삼성 AI포럼 2023’ 둘째 날 행사에서 생성 AI 모델 삼성 가우스를 공개했다. 일반에 공개된 챗GPT나 마이크로소프트(MS)의 바드 등과 달리 삼성 가우스는 회사 내 업무용으로 개발됐다.

삼성 가우스는 정규분포 이론을 정립한 천재 수학자 카를 프리드리히 가우스로부터 영감을 얻은 생성 AI 모델이다. 이 모델은 AI 코딩이나 코드 설명, 그림 등 이미지를 만드는 것을 도와준다.
삼성 가우스는 내년 1월 미국 캘리포니아주 새너제이에서 공개될 갤럭시S24 시리즈에 온디바이스 AI 형태로 장착될 전망이다. 삼성 가우스가 갤럭시S24 시리즈에 탑재되면 ‘내 손 안의 생성 AI’가 가능해질 전망이다. 사용자들은 갤럭시S24에 장착된 삼성 가우스를 통해 스마트폰을 제어하고, 문장을 요약하며 문법을 교정할 수 있는 등 더 편리하게 사용할 수 있다. 문자로 사물을 묘사하면 이를 이미지로 바꿔주는 AI 서비스를 활용할 수 있다. 삼성전자는 생성 AI 모델을 다양한 제품에 단계적으로 적용할 계획이다.

○ 구글 애플도 도입 준비

구글도 최근 온디바이스 AI 칩인 텐서G3를 장착한 스마트폰 픽셀8을 선보였다. 픽셀8에는 지난달 AI 비서인 구글 어시스턴트와 생성 AI 바드를 결합한 ‘어시스턴트 위드 바드’를 적용했다. 바드의 추론·생성 능력을 바탕으로 이메일 관리 등 각종 업무 처리가 한층 편리해질 전망이다. 레노버가 소유한 브랜드 모토로라도 개인화 경험을 위해 온디바이스 AI 기능인 모토AI를 공개했다.

애플 또한 생성 AI를 자체 운영체제(OS)인 iOS를 비롯해 음성인식 비서 시리에 접목할 방침이다. 애플은 차세대 OS인 iOS18에 생성형 AI를 넣기 위해 자체 대규모언어모델(LLM)을 구축하고 있다.
온디바이스 AI는 스마트폰, 노트북, 자율주행차 등 소비자가 직접 활용하는 기기에서 구현되는 AI다. 가령 온디바이스 AI에 보고서를 입력하면 보고서를 요약해준다. 영어로 된 보고서를 입력하면 문장을 다듬어준다. 온디바이스 AI가 큰 관심을 받는 건 챗GPT를 비롯한 대형 서버와 클라우드를 통해 서비스되는 AI 모델은 유지비가 비싸서다. 여기에 과도한 전력 소모, 낮은 보안성 등에 대한 지적도 나오고 있어서다. 개인 기기에서 AI를 가동하면 전력이 적게 들고 서버 구입비 등을 절감할 수 있다. 여기에 보안 측면에서도 강점이 있다.

○ 삼성·퀄컴·인텔, ‘온디바이스 AI 칩’ 경쟁

반도체업계도 온디바이스 AI를 뒷받침하기 위한 칩 개발에 나섰다. 삼성전자와 퀄컴 등은 이에 맞는 차세대 모바일 애플리케이션프로세서(AP) 개발에 속도를 내고 있다. 모바일 AP는 스마트폰의 두뇌 역할을 하는 핵심 칩이다.

삼성전자는 5일 실리콘밸리에서 열린 ‘삼성 시스템 LSI 테크데이 2023’에서 차세대 AP인 엑시노스 2400을 공개했다. 엑시노스 2400은 AI 성능이 대폭 강화된 게 특징이다. 이 제품은 AMD의 최신 아키텍처 그래픽처리장치(GPU)인 엑스클립스 940을 품고 있다. 전작(엑시노스 2200)과 비교해 중앙처리장치(CPU) 성능은 1.7배, AI 성능은 14.7배 향상됐다.
삼성전자는 테크데이를 통해 엑시노스 2400을 스마트폰에 장착해 문자를 이미지로 변환하는 기술 등 생성 AI 서비스를 선보이기도 했다. 퀄컴이 내놓은 차세대 AP인 스냅드래곤8 3세대도 생성 AI 구동을 위해 설계를 변경했으며, 신경망처리장치(NPU) 처리 성능을 2세대와 비교했을 때 98% 높였다. 인텔도 AI 기능을 적용한 PC용 CPU를 연내 선보일 계획이다.
온디바이스 AI 관련 제품이 시스템 반도체 시장 팽창을 견인할 것이라는 분석도 나온다. 크리스티아누 아몽 퀄컴 최고경영자(CEO)는 최근 “온디바이스에서 구현되는 생성 AI의 영향으로 반도체 평균 판매가격(ASP)이 수년간 연 10%씩 오를 것”이라고 말했다.

AI 성능 강화한 PC 쏟아져 … "2027년엔 시장 60% 차지"

김대현 삼성리서치 글로벌AI센터 부사장이 지난 8일 서울 우면동 삼성전자 R&D캠퍼스에서 열린 ‘삼성 AI 포럼 2023’에서 자체 개발한 생성형 인공지능(AI) ‘삼성 가우스’를 소개하고 있다. 삼성전자 제공인공지능(AI) 시대가 열리면서 PC 시장 판도도 변화할 전망이다. AI 반도체를 장착하고 온디바이스 AI 등의 기능을 적용한 PC가 쏟아질 전망이다. 인텔과 퀄컴, 애플은 관련한 AI용 반도체를 줄줄이 내놓고 있다. PC 시장 양강 레노버와 HP도 관련 신제품을 선보이고 있다.

시장조사업체인 트렌드포스에 따르면 내년 세계 PC 출하량은 1억7200만 대로 2023년보다 3.2% 증가할 것으로 집계됐다. 다른 시장조사업체인 가트너(4.9%)와 IDC(3.7%) 등도 내년 출하량이 3~4% 늘어날 것으로 봤다. PC 출하량이 2021년 이후 3년 만에 반등할 것이라는 분석이 지배적이다.
AI를 장착한 PC 제품의 수요가 대폭 늘면서 시장 회복세를 주도하고 있다는 분석이 나온다. AI 반도체를 장착하고 온디바이스 AI 기능을 적용한 PC를 뜻한다. 시장조사업체 카날리스에 따르면 전체 PC 시장에서 AI 성능을 강화한 PC 점유율이 내년 19%에서 2027년 60%로 뜀박질할 전망이다. 인텔의 메테오레이크, 퀄컴의 스냅드래곤X 등의 중앙처리장치(CPU)를 장착한 PC가 대표적이다. 이들 CPU 등을 적용한 PC는 전력은 더 적게 쓰면서 AI 처리 속도는 빠르다.

퀄컴이 지난달 24일 미국 하와이에서 열린 ‘스냅드래곤 서밋 2023’에서 공개한 스냅드래곤X 엘리트는 AI에 활용하기 위해 특별히 설계된 기능이 포함된 것으로 전해졌다. 온디바이스 AI의 적합한 기능을 갖춘 것으로 평가된 이 제품은 인텔의 12코어 프로세서보다 처리 속도가 2배 빠르다. 전력 소비는 68% 절감했다. 아카시 팔키왈카 퀄컴 최고재무책임자(CFO)는 “이 제품이 모바일 컴퓨팅 분야에서 새로운 CPU 리더가 될 것”이라며 “저비용·저전력으로 최고의 성능을 제공할 것”이라고 강조했다.

인텔도 오는 12월 14일 CPU인 메테오레이크를 선보인다. 이 제품은 인텔이 7나노(㎚·1㎚=10억분의 1m) 공정으로 처음 선보이는 CPU다. 전력 소비량은 적은데 AI 데이터 처리 속도는 더 빠르다. 애플도 지난달 30일 PC용 칩인 M3 M3프로 M3맥스를 선보였다. 애플 맥북에 들어가는 이들 제품은 애플이 설계해 TSMC의 3나노 공정으로 제조했다. 이 반도체는 AI 머신러닝 기능을 강화했다는 점에서 주목받았다.
CPU를 비롯한 시스템 반도체는 물론 메모리 반도체도 온디바이스 AI 시대를 겨냥한 제품이 속속 공개되고 있다. 삼성전자가 최근 선보인 ‘7.5Gbps LPDDR5X CAMM2’가 대표적이다. 전력 소모가 적으면서도 적용되는 제품의 부피를 줄여 내부 공간을 더 효율적으로 사용할 수 있다.

이들 칩을 장착한 PC도 주목받고 있다. HP는 인텔의 메테오레이크가 출시되는 12월 14일에 맞춰 신제품을 내놓을 전망이다. 코콩멩 HP 그레이터아시아 퍼스널시스템 총괄부사장은 지난달 18일 기자간담회에서 “AI 성능 강화로 PC 시장에서 상당한 기회가 열릴 것”이라며 “PC에 AI를 적용하면 정보 처리 속도가 최대 5배 빨라진다”고 말했다. 삼성전자와 레노버, 델, 에이서 등도 내년에 스냅드래곤X 엘리트를 장착한 PC를 선보일 전망이다.

< 출처 : 한국경제신문 >

컴퓨터가 두뇌를 따라갈 수 없는 세가지 이유

             심층신경망의 크기와 속도를 아무리 키워나가도 두뇌를 뛰어넘을 수는 없다. 픽사베이

이전 칼럼까지는 인공지능이 무엇이고 어떻게 작동하는지에 대해 주로 알아보았다. 이번 시간에는 우리의 두뇌에 대해 알아보자. 최근 놀라운 성과를 쏟아내는 인공지능의 핵심은 심층신경망이다. 이는 두뇌의 뉴런 시냅스 구조를 모사했다는 것을 이전에 살펴보았다.

그럼 심층신경망의 크기와 속도를 계속 키워나가면 두뇌를 뛰어넘는 인공지능이 만들어질까? 답부터 말하면 ‘불가능’이다. 튜링 머신이라는 본질적 한계를 가진 컴퓨터로는 프로그램을 아무리 잘 짜도 두뇌의 다양성(diversity), 병렬성(parallelism), 그리고 유연성(plausibility) 등의 특성을 제대로 흉내낼 수 없기 때문이다. 이 특성들을 통해 두뇌의 특별함을 알아보자.

첫째 두뇌의 구조적 다양성이다. 두뇌에 존재하는 뉴런(신경세포)의 시냅스(신경세포의 연결) 개수는 약 100조에 달한다. 그리고 당신의 두뇌는 100조의 시냅스가 만들 수 있는 조합의 하나를 가지고 있다. 이전 칼럼에서 361(19x19)개의 칸을 가진 바둑판에 흑백 돌을 놓는 조합의 수가 우주 전체에 있는 원자의 개수보다 많다는 것을 이야기하였다. 그런데 100조라면 그 경우의 수 조합이 ‘거의’ 무한대에 수렴한다는 것을 쉽게 상상할 수 있을 것이다. 이것이 조합(combination)의 폭발력이다.

당신을 생각하게 하고 자아를 발현시키는 두뇌 시냅스의 연결 구조는 전 우주 역사를 통틀어 딱 하나만 존재한다. 이전에도 존재하지 않았고, 앞으로도 존재하지 않을 당신의 두뇌는 유일무이하다. 이런 개별 두뇌의 고유성을 집단 관점에서 보면 다양성이 된다. 흔히 말하는 생각의 다양성이며, 인류 문명을 발전시킨 집단 지성의 동력이다.

둘째 동작의 병렬성이다. 위의 구조적인 다양성이 하드웨어에 대한 것이라면, 병렬성은 그 구조가 작동하는 방식인 소프트웨어에 대한 것이다. 두뇌 동작의 기본 단위는 뉴런(신경세포)이다. 뉴런은 세포의 내·외부에 다르게 분포하는 전해질의 농도 차이를 이용해 활성 전위라는 신호를 만들어 전파한다. 그리고 다른 뉴런으로 활성 전위를 전달하는 지점이 시냅스다. 수많은 뉴런은 다발적으로 활성화되거나 억제된다. 천문학적 수의 스위치가 동시에 점멸하는 것을 상상하면 된다. 이런 병렬적 작동에서 인간의 기발한 창의력이 발생한다.

                         엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 가운데 하나인 지포스 6600GT. 위키미디어 코먼스

컴퓨터와 두뇌의 병렬처리 방식 차이

컴퓨터가 튜링 머신이라는 이야기가 계속 나오는데, 이는 순차적(serial) 처리가 기본 작동 방식이라는 말이다. 예를 들어 가, 나, 다 세 가지 명령이 있다고 하자. 순차 처리는 말 그대로 가-나-다 순서로, 병렬 처리는 가, 나, 다를 동시에 처리하는 것이다. 말은 간단하지만 병렬처리를 컴퓨터에서 구현하기 위해서는 엄청난 노력이 필요하다.

인공지능의 발전을 끌어낸 일등 공신이 엔비디아의 그래픽처리장치라는 이야기를 들어 보았을 것이다. 그 이유가 빠른 속도로 병렬 처리를 수행하기 때문이다. 물론 두뇌의 병렬처리 수준에 비할 수 없지만, 컴퓨터의 중앙처리 장치(CPU)의 능력은 압도한다. 대신 CPU처럼 유연한 프로그램은 불가능하고 행렬 연산이라는 단순 작업에 특화되어 있다. 거기에 병렬 처리의 어려움은 단순히 명령을 동시에 수행하는 것으로 끝나는 것이 아니라는 것이다. 각각의 처리 결과를 확인하고 종합하는 동기화라는 더 어려운 문제가 있다. 이런 복잡한 문제를 세세하게 프로그램하지 않고 기본 구조만 만들어 엄청난 데이터로 학습시켜 사용하자는 것이 심층신경망의 기본 개념이다.

하지만 심층신경망을 아무리 비슷하게 구성해도 본질적으로 병렬 처리 방식인 두뇌에 비교되기는 어렵다. 심층신경망의 훈련이 끝나면 동일한 질문에는 동일한 결과만 나온다. 즉 결과적으로는 순차 방식으로 작동한다는 의미이다. 이에 반해 두뇌는 같은 주제를 생각하더라도 매번 다른 결론이 나온다. 이는 뉴런들이 매번 다른 방식으로 작동하기 때문이다. 이 작동 방식의 병렬성이 시냅스의 구조적 다양성과 결합하면 엄청난 생각의 다양성을 만들어낸다.

자면서 꿈을 꾸는 이유는 깨어 있는 동안 경험한 기억들이 적절한 시냅스 회로로 다시 연결되기 때문이다. 픽사베이

어제와 오늘의 뇌 구조가 다르다

셋째 구조의 유연성이다. 두뇌의 시냅스 구조는 고정되어 있지 않다. 이를 유연성이라고 하는데, 어제와 오늘의 두뇌 구조가 다르다는 의미다. 자면서 꿈을 꾸는 이유는 깨어 있는 동안 경험한 기억들이 적절한 시냅스 회로로 다시 연결되기 때문이다. 자기 전 공부한 내용이나 그 날의 강렬한 경험들이 장기적인 기억으로 전환되는 과정이다. 그리고 재배치된 시냅스 구조는 새로운 생각을 만들어내는 바탕이 된다. 공부를 잘하려면 잘 자야 한다는 농담 같은 조언에는 과학적 근거가 있다.

인공지능 연구자들은 이를 흉내 내려 하지만 역부족이다. 간단히 비교하면 두뇌에서는 학습과 추론이 동시 상호 보완적으로 계속 일어나지만, 인공지능에서는 학습과 추론이 분리되어 동작한다. 따라서 심층신경망은 미리 설계된 범위 내에서만 유연성을 발휘할 수 있다.

위에서 설명한 두뇌의 특성들이 결합해 만들어 내는 다양성은 개인 차원에서는 생각의 유연성으로, 집단 차원에서는 집단 지성의 진보성으로 발현된다. 우리가 제대로 인지하지 못하지만 두뇌는 예측에 특화된 장기다. 과거 엄혹한 자연환경에서 살아남기 위해서는 자신의 행동 결과를 예측하는 능력이 끝없이 요구되어 왔기 때문이다. 끊임없이 변화하는 환경에 적응하고 생존하기 위한 생물의 기본 진화 전략이 수십억 년 동안 작동한 결과가 우리 두뇌이다.

반면 인공 지능을 발현시키는 심층신경망은 튜링 머신이라는 근원적 한계를 가진 컴퓨터 위에서 동작하며 획일적이다. 심층신경망을 블랙박스라 표현하는 이유는 훈련을 거치고 나서 답을 도출하는 과정의 정확한 설명이 어렵기 때문이다. 그런데 설명이 어렵다는 것을 뭔가 신비한 일이 일어나고 있다는 의미로 혼동하면 안 된다. 인공지능 개발자들은 명확한 수학적 원리에 따라 심층신경망의 연결 구조와 훈련 방법을 설계하고 개발한다.

만약 우리가 이해 못하는 과정을 통해 인공지능의 고유성이 획득된다면, 동일한 질문에 인공지능마다 다른 답을 내놓을 것이다. 하지만 동일한 알고리즘과 방법으로 동일한 데이터를 이용해 인공지능을 훈련시키면 동일한 결과를 얻는다. 이것이 컴퓨터가 결정론적 기계라는 의미다. 더 복잡하게 생각할 것 없이, 원래 컴퓨터는 정확한 계산을 위해 만들어진 물건이라는 것을 상기하자. 1+1의 답으로 가끔 1이나 3도 나온다면 이 컴퓨터를 어디에 쓸 것인가?

              두뇌가 잘하는 것과 인공지능이 잘하는 것은 명확하게 구분된다. 픽사베이

무한의 다양성이 인간 지능의 무기

하지만 두뇌의 경우 동일한 유전자를 가진 일란성 쌍둥이가 같은 환경, 경험, 공부를 하더라도 시냅스 연결이 다르게 구성된다. 여기에 병렬적 작동으로 상황마다 다른 생각을 하게 된다. 또한 시냅스의 재연결이 끝없이 일어난다. 이것이 진정한 복잡계의 창발성이다. 인간 지능의 경이로움은 무한의 다양성이 만들어내는 자유 의지와 창의력에서 나온다.

물론 인공지능의 잠재력과 가능성을 무시해서도 안 된다. 컴퓨터 발전 초기에 사람 ‘컴퓨터’를 기계가 대체한 것처럼, 인공지능에 특화된 직업 분야는 서서히 대체될 것이기 때문이다. 인공지능의 발전은 기존 교육에서 강조되던 지식의 습득이라는 공부라는 행위와 그 능력을 측정하는 시험이라는 수단에 대한 재평가를 유도할 것이다. 물론 학생들이 기대하는 것처럼 공부가 필요 없는 세상은 결코 오지 않을 것이다. 두뇌의 다양성과 창의력을 위해서는 바탕이 되는 시냅스 연결구조 즉, ‘기본 지식’은 필요하기 때문이다.

글을 읽으면서 느꼈겠지만 사실 인공지능과 두뇌를 비교하는 것은 애초에 무의미하다. 두뇌가 잘하는 것과 인공지능이 잘하는 것은 명확하게 구분되기 때문이다. 따라서 두뇌와 인공지능은 상호 보완적이다. 인공지능은 과거의 지식을 빠르고 정확하게 찾아주는 측면에서 유용한 도구이다. 그리고 새로운 상황에서 행동의 결과에 대한 예측, 즉 가치 판단에 대한 능력을 발휘하는 것은 두뇌의 영역이다. 다음 시간에는 그 차이가 점점 중요해질 변화에 대해 다뤄보자.

주철현/울산의대 미생물학 교수·의학교육센터장

데이터 인문학  : 세상을 바꾼 역사 속 데이터 이야기 / 김택우

006.312 김832ㄷ   자연과학열람실(4층) 

책소개

데이터는 어떻게 세상을 움직이는가
16가지 역사 속 에피소드에서 배우는 데이터의 가치

4차 산업혁명 시대의 기반은 데이터이다. 데이터 없이는 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷(IoT), 블록체인 등 4차 산업혁명의 핵심 기술 또한 존재하지 못했다고 해도 과언이 아닐 정도다. 이러한 흐름은 데이터의 중요성을 인식하게 했지만, 이를 이해하기란 쉬운 일이 아니었다. 대부분의 설명이 너무 기술적이었기 때문이다. 『데이터 인문학』은 데이터를 쉽게 설명한다. 16가지 역사 속 에피소드를 바탕으로, 데이터가 무엇이고 어떻게 활용할 수 있는지, 조직 및 환경에서 어떤 힘을 발휘할 수 있는지 알려준다. 이 책은 우리의 일상에 녹아든 데이터에 친근하게 다가갈 수 있는 계기가 되어 줄 것이다.

출판사 서평

어떤 독자를 위한 책인가?
- 빅데이터, 4차산업혁명 등의 키워드에 관심이 많은 일반인 등
- 데이터를 활용한 미래 직업을 꿈꾸는 학생 또는 취업 준비생 등
- 통계학, 경제, 경영 등 데이터와 관련된 일을 하는 사회 초년생 등

도서 특징

4차 산업혁명의 근간, 세상을 움직이는 데이터에 대한 거의 모든 것
역사 속 에피소드를 통해 쉽고 재미있게 배운다

4차 산업혁명의 중심에는 ‘데이터’가 있다
4차 산업혁명은 2016년 세계 경제 포럼(WEF)에서 주창된 이후 거의 모든 분야에 혁신을 불러일으켰다. 4차 산업혁명의 근간이 되는 인공지능, 빅테이터, 사물인터넷(IoT), 블록체인 등의 핵심 기술이 새로운 시대를 연 것이다.
누군가는 4차 산업혁명을 ‘데이터 혁명’이라고도 부른다. 데이터 없이는 4차 산업혁명의 핵심 기술이 존재하지 않았을 것이라고 해도 과언이 아니다.

16가지 역사 속 에피소드로 쉽게 배우는 ‘데이터’
4차 산업혁명이라는 키워드가 인기를 끌면서 데이터 또한 자연스럽게 주목받기 시작했다. 데이터 분석 관련 업종의 인기가 높아짐에 따라 기업이나 대학 등은 모두 전문 인력 확보에 나서고 있다. 이와 같은 흐름은 사람들에게 데이터의 중요성을 인식시켰다. 그러나 데이터에 대한 이해도를 높여주지는 못했다. 4차 산업혁명에 관심을 가진 일반인들이 이해하기 어려운 용어나 기술적인 설명을 동반하고 있는 경우가 많기 때문이다.
이 책은 여기에서 시작했다. 누구나 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 하는 것이 이 책의 목표다. 4차 산업혁명 시대에 살고 있는 우리에게 데이터가 무엇이고, 지금까지 어떻게 활용되어 왔으며, 지금 이 시대에서 앞으로 어떤 힘을 발휘할 수 있는지, 16가지 역사 속 에피소드를 5개의 주제로 나누어 살펴본다.

목차

저자 소개
프롤로그

데이터 수집에는 목적이 있어야 한다
_교도소 폭동 예측을 위한 데이터 분석
_비가 온 양을 정확히 측정할 방법이 없을까?
_저들이 알고 있는 바다생물에 대한 지식을 어떻게 담지?
_새로운 나라, 조선을 위한 자금은 어떻게 마련해야 하는가

데이터 시각화, 다르게 보면 새로운 길이 보인다
_콜레라가 시작된 곳은 어디지?
_장군님, 병사들이 병원에서 더 많이 죽고 있습니다
_살충제의 해로움, 데이터로 알리다
_그게 무슨 소리요, 고을에 백성이 줄어들고 있다니?

팩트가 담긴 데이터
_조선에는 조선 사람에게 맞는 의서가 필요합니다
_임진왜란 첫 해전, 사거리에서 승리의 해법을 찾다
_새로운 항해길, 해양 일지 속 낙서에서 데이터를 만나다
_지도, 시간과 지형을 품은 데이터

인류를 위한 데이터, 데이터를 위한 인류
_731 부대, 마루타를 이용한 위험한 데이터 수집
_출생과 사망 데이터, 맬서스가 놓친 것은?
_『종의 기원』, 22년의 시간은 데이터 숙성을 위해 필요했다

데이터란 무엇인가
_데이터가 한 수레여도 정리해야 보배다
_미래를 위한 데이터
_데이터란 무엇인가

에필로그

< 내용 출처 : 교보문고 >

비됴클래스 하줜의 유튜브 동영상 편집 with 프리미어 프로 : 초보자도 쉽게! 유튜버를 위한 프리미어 프로 필수 기능과 활용법 25가지 / 하지원 / 006.686 하79ㅇ / 자연과학열람실(4층)

책소개

동영상 편집 분야 국내 1위 유튜버 비됴클래스 하지원에게 배우는 유튜브 동영상 편집!
프리미어 프로 CC 2018, 2019 버전 완벽 대응!

유튜브에서 누구나 1인 크리에이터에 도전할 수 있는 시대, 다른 사람보다 앞서 나가기 위해 프리미어 프로 같은 동영상 편집 프로그램을 다루는 것은 필수가 되었습니다. 하지만 유튜버가 되기 위해 프리미어 프로의 모든 기능을 배울 필요는 없습니다. 내 콘텐츠를 보다 감각적으로 표현하기 위한 프리미어 프로의 기능은 따로 있기 때문입니다. 시간도 없고, 프리미어 프로가 어려워서 도전하지 못했다면 <비됴클래스 하지원의 유튜브 동영상 편집 with 프리미어 프로>와 함께 20일 만에 끝내는 유튜브 동영상 편집에 도전해보세요!

‘들어가기 전’에서 촬영과 영상 편집을 위한 간단한 상식, 용어를 배운 후 하?의 독학 노하우를 담은 25개의 LESSON을 20일 완성 커리큘럼으로 익힐 수 있습니다. 또한 빠른 작업 속도와 감각적인 표현 방법을 알려주는 18개의 강력한 제작 테크닉을 통해 동영상 편집 실력을 더욱 업그레이드할 수 있습니다.

출판사 서평

어떤 독자를 위한 책인가?
- 프리미어 프로가 어려워 동영상 편집을 시작조차 못한 분
- 유튜브 크리에이터에 본격적으로 도전하고 싶은 분
- 브이로그, 하이라이트 편집에 꼭 필요한 기능만 배우고 싶은 분

이 책의 특징
- 20일 완성으로 누구나 쉽고 빠르게 배운다!
동영상 편집이 처음인 사람도 프리미어 프로의 핵심 기능만 배우고 응용하면 동영상 편집에 도전할 수 있습니다. 시간이 부족해 배울 엄두가 나지 않았거나, 동영상 편집 어려워 망설이고 있었다면 20일 완성 커리큘럼으로 쉽고 빠르게 배워보세요!

- 꼭 필요한 내용만 모았다!
동영상 편집을 위해 프리미어 프로의 모든 기능이 어디에 쓰이는지 배울 필요는 없습니다. 작업 흐름에 따라 영상을 삽입하고 컷을 편집한 후 자막과 효과를 적용하는 것만으로도 한 편의 동영상을 완성할 수 있습니다. 여태껏 어디부터 프리미어 프로를 배워야 할지 몰라 도전하지 못했다면 바로 도전해보세요!

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국내 동영상 편집 분야 1위 유튜버인 하지원의 독학 노하우로 구성된 LESSON을 통해 프리미어 프로의 필수 기능부터 멋진 동영상을 만들기 위한 제작 테크닉까지 프리미어 프로의 활용 방법을 꼼꼼하게 담았습니다. 프리미어 프로 왕초보도 학습에서 막히는 부분은 TIP을 통해 쉽게 해결하고, 추가적인 기능은 비됴클래스 NOTE로 학습할 수 있습니다!

- 도서 구매 특별 부록! 단축키 스탠드와 무료 자막 템플릿 3종
유튜버가 되고 싶은 독자 여러분께 비됴클래스 하지원이 직접 제작한 무료 자막 템플릿 3종과 꼭 익혀야 할 20가지 단축키, 학습진도표 스탠드를 드립니다. 스탠드는 접어서 모니터 앞에 놓고 사용할 수 있도록 제작되었으며, 무료 자막 템플릿은 도서를 구매한 분이라면 누구나 무료로 동영상에 사용할 수 있습니다.

목차

나도 할 수 있다! 맞춤형 학습 전략
프리미어 프로 CC 2018 영문판 설치와 권장 사양
예제 파일 다운로드/에러 해결 방법
코덱 설치하기 Noto Sans CJK KR 폰트 설치하기
특별 부록! 비됴클래스 자체 제작 자막 템플릿 설치하기

들어가기 전 : 유튜버가 되고 싶은 크리에이터를 위한 안내서
들어가기 전 01. 동영상 제작을 시작하기 위한 마음가짐
들어가기 전 02. 멋진 동영상을 만들기 위한 카메라 준비
제작 테크닉) 렌즈 모델명 보는 법
들어가기 전 03. 나만의 동영상 촬영 시작하기

PART 01 : 동영상 편집, 기본부터 터득하기
LESSON 01. 프리미어 프로 시작하기-1일차
LESSON 02. 프리미어 프로로 컷 편집 시작하기-1일차
제작 테크닉) 어떻게 임의의 해상도를 설정할까
제작 테크닉) Project 패널의 미디어 보기 변경
LESSON 03. 간단한 자막 만들어보기 : 텍스트 삽입-2일차
LESSON 04. 위치와 크기, 회전, 불투명도 마음대로 바꾸기-2일차
LESSON 05. 오디오 음량을 조절하고 점점 작아지거나 커지게 만들기-3일차
LESSON 06. 장면 전환 효과 적용하기 : 트랜지션-4일차
제작 테크닉) 다양한 트랜지션 활용 방법
제작 테크닉) Effect 패널의 트랜지션과 Effect Controls 패널
LESSON 07. 동영상 파일로 출력하여 마무리하기 : 내보내기, 출력-5일차
제작 테크닉) 컷 편집 속도를 빠르게 만들어줄 10가지 단축키

PART 02 : 가장 많이 쓰이는 동영상 편집 기능
LESSON 08. 텍스트가 위로 올라가는 크레딧 롤 만들기 : 애니메이션 키프레임-6일차
제작 테크닉) 키프레임의 원리와 생성 방법
LESSON 09. 점점 커지고, 작아지는 동영상 만들기 : 모션 키프레임-7일차
제작 테크닉) 인트로 빠르게 삽입하기 : 인서트
LESSON 10. 4분할 화면 동영상 만들기-8일차
제작 테크닉) 화면 분할과 영상 중심 위치 설정 방법
LESSON 11. 그림 파일 삽입하기-9일차
제작 테크닉) 애니메이션 가속도 조절하기 : 보간
LESSON 12. 원하는 색으로 바탕 꾸미기 : 컬러 매트-10일차
제작 테크닉) 원하는 부분을 잘라서 타임라인에 바로 삽입하기
LESSON 13. 간단한 촬영으로 멋진 화면 전환 효과 연출하기-11일차
제작 테크닉) 미리 보기가 끊겨 보인다면 렌더를 쓰자
LESSON 14. 재생 속도 설정하기 : 슬로우/패스트 모션 찍고 편집하기-12일차
제작 테크닉) 동영상의 떨림을 잡는 워프 스태빌라이저 사용하기
LESSON 15. 다양한 디자인의 자막 만들기-13일차
LESSON 16. 오래 걸리는 자막 작업 빠르게 끝내기 : 템플릿과 복제-13일차
LESSON 17. 원하는 느낌으로 색감 바꾸기 : 루메트리 컬러-14일차
제작 테크닉) 화사하고 쨍한 느낌의 Vlog 감성 살리기
LESSON 18. 세로로 촬영한 동영상 보정하기 : 세로 비율 설정-15일차
LESSON 19. 반짝거리는 이펙트 효과 적용하기 : 외부 소스, 블렌드 모드-15일차

PART 03 : 더욱 멋진 편집을 위한 스킬
LESSON 20. 한 장면에 똑같은 사람 두 명 만들기 : 마스크 활용-16일차
LESSON 21. 원하는 부분에 모자이크 넣고 따라다니게 만들기 : 마스크 패스-16일차
제작 테크닉) 모자이크 대신 흐리게 처리하기
LESSON 22. 음성에 메아리 효과, 동굴 효과 적용하기 : 오디오 이펙트-17일차
제작 테크닉) 유튜브 무료 음원 다운로드하기
LESSON 23. 더욱 멋진 트랜지션 사용하기 : 외부 플러그인 설치, 적용-18일차
제작 테크닉) 하?이 강력하게 추천하는 유료 플러그인
LESSON 24. 크로마키 기능으로 재미있는 장면 만들기-19일차
LESSON 25. 꿀렁거리는 예능 느낌 자막 만들기 : 레거시 타이틀, 비디오 이펙트-20일차
제작 테크닉) Legacy Title로 영상 테두리 삽입하기

< 내용 출처 : 교보문고 >