일반 대중에게 지포스라는 게임용 그래픽 카드로 가장 잘 알려진 엔비디아는 사실 오래 전부터 게임 이외의 영역으로 외도를 해왔습니다. 이미 20년 전에 초기 지포스 GPU를 이용한 전문가용 그래픽 카드인 쿼드로를 내놨고 GPU를 고성능 연산용으로 사용하는 테슬라를 출시해 슈퍼컴퓨터 영역까지 진출했습니다. 그러나 더 중대한 변화는 GPU가 인공지능 연산용으로 사용되면서 발생했습니다. 엔비디아 GPU가 딥러닝 등 인공지능 연산에 핵심 기기로 사용되면서 수요가 폭발한 것입니다. 최근 발표된 엔비디아의 2분기 실적(FY2021 Q2, 엔비디아의 회계연도는 실제 달력과 11개월 차이로 2020년 5-7월 사이 실적)에서는 회사 설립 후 최초로 게이밍 부분 매출이 데이터 센터 부분에 1위 자리를 내줬습니다. 지포스 GPU를 판매하는 게이밍 부분 매출도 전년 동기 대비 26% 증가한 16억5400만 달러를 기록했지만, 데이터 센터 부분 매출은 무려 167% 증가한 17억5200만 달러를 기록해 전체 매출 38억6600만 달러에서 45.3%를 차지했습니다. 사실 데이터 센터 매출의 폭증은 지난 4월에 인수한 네트워크 전문 기업인 멜라녹스(Mellanox Technologies) 덕분이기도 합니다. 데이터 센터 매출의 30%, 전체 매출의 14%는 멜라녹스 기여분입니다. 하지만 매출이 50%가 아니라 167% 증가한 것은 그만큼 데이터 센터에서 엔비디아 GPU 수요가 크게 늘었기 때문입니다. 예를 들어 최근 마이크로소프트는 애저 클라우드 서비스에 엔비디아의 최신 AI 가속 GPU인 암페어 A100(사진)을 도입했습니다. 애저 사용자는 별도의 서버와 GPU 없이 ND A100 v4 VM 가상 머신 시리즈를 통해 수백 개의 가상 머신과 수천 개의 엔비디아 GPU를 이용해 인공지능 관련 업무와 연구를 진행할 수 있습니다. 구글 클라우드는 애저보다 더 빨리 A100 GPU를 채택한 A2 VM을 선보였고 아마존의 AWS 역시 조만간 A100을 이용한 서비스를 공개할 예정입니다. 엔비디아 GPU를 이용한 인공지능 클라우드 서비스가 경쟁적으로 보급되고 있는 셈입니다. 엔비디아의 데이터 센터 부분 매출이 폭발적으로 증가한 것 역시 당연한 결과입니다. 이렇게 엔비디아 GPU가 인공지능 서비스에서 핵심적인 장치가 되면서 엔비디아의 주가는 과열이 우려될 정도로 급등하고 있습니다. 심지어 시가 총액이 반도체 업계 1위인 인텔을 넘어선 것은 물론 최근에는 삼성전자까지 넘어섰습니다. 매출과 영업이익 모두 인텔이나 삼성전자보다 한참 아래라는 점을 생각하면 과도한 부분이 있지만, 그만큼 회사의 성장성에 대한 시장의 기대가 큰 것입니다. 인공지능 관련 수요가 앞으로 계속 늘어날 수밖에 없다는 점을 생각하면 성장성에 대한 기대가 큰 것도 당연합니다. 그런데 급등한 주가와 데이터센터 중심으로의 환골탈태보다 최근 더 화제가 된 소식은 ARM 인수를 염두에 두고 있다는 것입니다. ARM은 매출이나 영업이익은 크지 않지만, 이 회사에서 라이선스를 준 회사가 워낙 많고 스마트폰부터 서버까지 쓰이는 분야가 워낙 많아 그 파급효과가 적지 않습니다. 엔비디아가 탐내는 것은 작고 에너지 효율적인 ARM의 프로세서 설계 기술로 ARM의 라이선스를 받아 자체 프로세서를 제조하는 수준에서 벗어나 아예 칩 설계 자체를 함께 할 의도로 풀이됩니다. 만약 성사된다면 엔비디아의 데이터 센터 집중 전략에 더 가속도가 붙을 것으로 예상됩니다. 다만 이미 멜라녹스 인수를 위해 70억 달러의 거금을 지출한 엔비디아가 이보다 훨씬 비싼 ARM을 인수 자금을 마련할 수 있을지 의문이라는 의견도 존재합니다. 소프트뱅크는 2016년 ARM을 320억 달러에 인수했는데, 이보다 훨씬 높은 가격에 다시 팔 예정이기 때문입니다. 인수 합병을 위해서는 양사의 합의뿐 아니라 일본 및 영국 정부의 승인을 얻어야 한다는 점 역시 변수입니다. 하지만 ARM 인수와 상관없이 엔비디아는 데이터 센터와 AI로 방향성을 잡은 상태이고 설령 인수에 실패해도 이 분야에서 기술적 우위를 당분간 유지할 것으로 예상됩니다. 최대 변수는 자체 GPU를 개발하는 인텔과 오랜 경쟁자인 AMD의 도전인데, 엔비디아가 게임용 GPU는 물론 인공지능 GPU 분야에서 상당히 독보적인 경쟁력을 지니고 있어 당장에는 큰 위협이 되기 어렵다는 의견이 지배적입니다. 여러 가지 변수가 있지만, 엔비디아의 질주는 당분간 계속될 것으로 보입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

사상 최장기 장마가 계속되고 있다. 당초 뜨거운 여름이 될 것이라는 전망과 달리 6월 말부터 이어진 장마는 끝을 모르고 계속되고, 전국적으로 인명과 재산 피해를 가져오고 있다. 최근에는 6~7월에 걸쳐 지루하게 이어지던 장마나 9~10월에 걸쳐 좁은 지역에 짧지만 많은 비를 내리던 국지성 호우가 사라지는 추세였는데, 지금의 최장기 장마는 예상치 못한 기상이변이라고 볼 수 있다. 문제는 앞으로 이러한 일이 매년 되풀이될 가능성에 대해 누구도 답을 할 수 없다는 점이다. 이번 장마로 가장 곤혹스러울 정부부처는 기상청이다. 폭염 전망이 틀린 이후 장마 종료 시점에 대해서도 계속 잘못된 예보를 내놓고 있기 때문이다. 기상청은 그동안 예보정확도 향상을 위해 신규 기상위성 발사, 슈퍼컴퓨터와 기상관측 항공기 도입은 물론 우리나라 상황에 맞는 수치예보모델의 개발 등을 추진해 왔다. 그러나 그 결과가 전혀 만족스럽지 못하다는 것을 보여 주는 셈이다. 기상청의 예보 정확도를 둘러싼 비판은 오래전부터 시작됐다. 5주 연속 주말 날씨 예보가 틀림에 따라 기상청장이 경질되기도 했고 2008년 8월에는 기상선진화추진단장에 캐나다인 켄 크로퍼드를 임명해 개혁을 꾀하기도 했다. 예보관의 자질 문제가 제기되면서 교육을 강화했으며 근무 형태를 3교대·4교대 등으로 변화를 주기도 했다. 그렇지만 개선 효과가 불분명해지자 일부 국민들은 해외 기상청의 예보를 더 신뢰하는 모습을 보여 주었다. 기상청이 총체적인 난국에 처해 있는 상황이라 할 수 있다. ●기상레이더 결과물 직관적이고 신뢰받아 그렇지만 이번 장기 장마의 와중에서 과거에 비해 확실하게 개선된 측면도 발견할 수 있다. 과거에 비해 기상레이더를 통해 제공되는 정보가 훨씬 촘촘해지고 정밀하게 제공된다는 사실을 확인할 수 있었기 때문이다. 텔레비전 등을 통해 제공되는 기상레이더 정보를 보면서 국민은 스스로 내일의 날씨를 예측하고 대비했다. 최첨단 수치모델과 슈퍼컴퓨터, 그리고 예보관이 결합해 만들어 낸 예측 결과보다는 당장 눈앞에 제시되는 기상레이더의 결과물이 직관적이고 신뢰를 받게 된 것이다. 레이더는 전자파를 이용해서 물체를 감지하고, 어디에 있는지를 분석하는 원격탐지장치로서 처음에는 군사용으로 사용되다가 1944년부터는 기상관측에 사용되기 시작했다. 기상레이더는 비토플러 레이더(1세대), 단일편파 도플러 레이더(2세대), 이중편파 도플러 레이더(3세대)로 구분된다. 1세대 레이더의 경우 강수구름까지의 거리, 구름의 분포 및 반사도를 이용해 강수량을 추정할 수 있었다. 이후 바람의 세기와 풍향까지 관측할 수 있는 도플러 기능을 탑재하기 위한 연구가 1970년대부터 시작됐고, 그 결과물로 1988년 미국에서 WSR-88D모델의 개발이 완료되면서 2세대 레이더가 본격적으로 활용되기 시작했다. 2세대 레이더는 강수입자의 이동 방향과 속도를 파악해 바람까지 관측할 수 있게 됐다. 3세대 레이더의 경우 수직과 수평 방향으로 진동하는 2개의 전파를 동시에 발사해 보다 정확한 강수량 추정과 더불어 비, 눈, 우박 등 강수 형태를 구별할 수 있도록 발전했다. 레이더는 그 목적에 따라 다양한 전파를 사용한다. 짧은 파장일수록 해상도는 좋아지지만 탐지거리가 짧아지므로 사용 목적에 맞춰 적절하게 사용하는 것이 중요하다. 통상적으로 C밴드 레이더가 많이 사용되지만, 집중호우 등 강한 비가 내리는 것을 관측하기에는 파장이 긴 S밴드가 유리한 것으로 평가되고 있다. 국지성 호우 등 좁은 지역에 대한 정보를 얻기 위해서는 파장이 아주 짧은 X밴드 레이더를 사용하고 있다. ●기상레이더 도입 초기에는 운용 난맥상 현재 우리나라에서 운영되는 기상레이더는 총 27로 기상청(11대), 국방부(9대), 환경부(6대) 및 한국항공우주연구원(1대)에서 운영하고 있다. 우리나라에 처음 기상레이더가 도입된 것은 1969년이었다. 관악산에 설치된 일본 도시바제 S밴드 레이더로, 이후 단계적으로 계속 확대돼 왔다. 처음 설치된 레이더는 지금과 달리 아날로그 방식으로 영상을 내보내는 초보적인 수준이었으며 기대와 달리 활용도는 제한적이었다. 이후 1988년 제2세대에 해당하는 도플러 기능이 장착된 레이더로 교체되면서 기상레이더가 디지털화되기 시작했다. 초기에는 광범위한 지역 관찰이 가능한 S밴드 레이더를 도입했으나 이후 보다 정밀한 정보 획득을 위해 C밴드 레이더 도입으로 선회했다. 그러나 운용 과정에서 지형 및 기상 여건상 충분한 자료 확보가 어렵다는 이유로 다시 S밴드 레이더 도입으로 전환하는 등 기상레이더 도입은 난맥상을 보여 왔다. 이 과정에서 한때 12기의 기상레이더 가운데 7기는 S밴드, 4기는 C밴드, 1기는 X밴드로 복잡해졌으며 제작사의 경우도 미국, 독일, 중국, 일본 등 5개 제작사 4개 제작국으로 다원화돼 ‘기상레이더 전시장’이라는 비판을 받기도 했다. 다종다양한 제품의 도입은 관리·운영 비용의 상승뿐만 아니라 예비부품 확보 등에서도 어려움을 겪는다. 2010년에 이르자 이러한 방식의 레이더 도입과 운영으로는 기상청이 종합적인 레이더 운영 노하우 축적 및 개선 작업 등을 할 수 없었다. 결국 레이더의 자료품질 저하, 자료활용기술 낙후, 다분야 응용분야 자료산출 미흡 등의 문제로 어려움을 겪게 됐다. 댐 운영을 담당하던 당시 국토해양부는 기상청에서 제공되는 정보를 신뢰하지 못함에 따라 2000년부터 기상레이더에 비해 더 짧은 관측주기를 갖는 별도의 기상레이더를 도입해 ‘강우레이더’라는 명칭으로 자체적으로 운영하기 시작했다. 2000년 강화도에 설치된 것을 시작으로 국토부는 단계적으로 별도의 전국 강우관측망을 구축하게 됐다. 이때 국토부가 도입한 강우레이더는 강우에 대한 정략적 추정기능이 제한되며 비와 눈을 구분하기 어려웠던 기상청의 단일편파 방식을 개선한 이중편파 방식이었다. 즉 기상을 담당하는 기상청에 비해 더 우수한 장비를 타 부처가 보유하는 상황이 된 것이다. 국토부가 운영하던 이런 강우레이더는 문재인 정부 출범 이후 댐 관리가 환경부로 이관되면서 현재는 환경부가 운영하고 있다. 국가 전체적인 입장에서 보면 누가 레이더를 운영하든 거기에서 나오는 정보와 자료를 공동으로 활용할 수 있어야 한다. 그러나 2009년까지만 해도 이러한 데이터 공유가 이루어지지 않아 문제가 됐다. 각 부처가 칸막이를 치고 따로 움직이는 전형적인 칸막이 행정의 모습이었던 것이다. 다행히 2010년 6월 기상청, 국토부, 국방부가 레이더 관측망을 공유한다는 ‘기상·강우 레이더 공동활용 업무협약’을 체결하면서 데이터의 칸막이식 활용은 점차 개선되기 시작했으며, 현재는 모든 기상레이더의 데이터들은 기상레이더센터에 집중돼 활용되고 있다. 공동활용이 이루어짐에 따라 관측사각지대는 약 53% 감소했다. 만약 공동활용 대신 별도의 레이더 설치로 문제를 해결하려 했다면 18대 증설 및 1600억원의 예산이 투입돼야 한다고 평가됐다. 이와 같은 협력을 통해 보다 촘촘한 관측망을 구성할 수 있었으며 상호 중첩을 통해 고장 등의 사태 시에도 관측불능구역을 최소화할 수 있었다.●美, 단일 기종으로 통일해 기술 개발 효과적 미국은 상무부, 국방부, 교통부가 협력해 1988년부터 레이더운영센터(Rdadar Operation Center·ROC)를 운영한다. ROC는 기상청(121대), 공군(26대), 연방항공청(12대) 등이 보유한 160대의 레이더를 공동으로 운영해 관리·운영 비용의 절감은 물론 기술 및 소프트웨어 개발 등에 효과적이다. 미국은 전체 기상레이더를 WSR-88D라는 단일한 기종으로 통일해 관리·운영면에서 규모의 경제를 달성했다. 즉 비용의 절감과 더불어 생산되는 관측자료의 표준화, 시스템 업그레이드에서도 유리하다. 우리나라의 경우도 최근 대부분의 레이더가 미국 EEC사의 모델로 교체되면서 유사한 효과를 기대하고 있다. 기상레이더와 관련된 문제의 등장과 해결에 이르는 일련의 과정을 돌이켜 보면 우리나라 기상 당국이 앞으로 나아가야 할 방향을 제시할 수 있다. 첫째, 기상청이 관측을 모두 독점한다는 강박에서 벗어나야 한다. 과거 기상 관측장비는 소수의 전문적인 지식을 갖춘 사람과 집단만이 다룰 수 있었다. 그러나 현재는 센서와 사물인터넷(IoT) 기술의 발달로 인해 천문학적 규모의 관련 데이터를 비교적 쉽게 확보할 수 있게 됐다. 기상청이 전국에 설치한 자동측정망보다 더 많고 정확한 자료들을 도로, 항공, 농업 등 각 분야에서 쏟아내는 것이 현실이다. 기상청은 데이터를 융합하고 활용하는 데 집중해야 한다. 이러한 데이터의 종합적인 수집과 관리는 기상청이 아닌 별도의 기관에서 수행할 수도 있다. 즉 ‘디지털 뉴딜’의 일환으로 추진될 수도 있다. 둘째, 장비 도입에서의 전문성 향상과 더불어 전체적인 시스템 속에서의 개선 여부를 고려해야 한다. 많은 장비가 도입되고 있지만 현장에서 제대로 된 역할을 충분히 발휘하지 못하는 경우가 많다. 카탈로그상의 스펙은 우수하지만 실제로 그것이 현실에서 제대로 발휘될 수 있을 것인지에 대해 판단할 수 있는 전문인력과 지식이 부족하기 때문이다. 또한 해당 장비의 도입을 통해 얻을 수 있는 효과가 무엇인지에 대해 사전에 충분한 조사와 검토가 필요하다. 관측과 예보 시스템은 단순한 개별 장비의 성능의 합이 아니기 때문이다. 셋째, 하드웨어보다는 소프트웨어 측면에 투자해야 한다. 상당수 기상장비는 해외에서 수입되는데 이에 수반돼야 하는 각종 소프트웨어 조정 및 업그레이드 등은 매우 취약한 상황에 놓여 있다. 기상장비 시장이 매우 협소하며 기상소프트웨어 분야는 더욱 협소하기 때문에 어쩔 수 없는 한계가 있다고 하지만 테슬라의 전기차에서 볼 수 있듯이 앞으로 성능의 개선은 하드웨어보다는 소프트웨어를 통해 이루어질 것이기 때문이다. 넷째, 조직 내의 다양성을 증대시키도록 노력해야 한다. 기상 관련 학과가 소수의 대학에만 있는 탓에 기상 분야는 연구·정책·집행·평가의 과정에서 상호 견제와 객관적 평가가 어렵다. 소수의 인력이 공적·사적으로 얽혀 있는 관계는 발전을 위한 냉정한 조언과 비판이 자리잡기 힘든 게 현실이다. 좀더 다양한 배경의 인력들이 활동할 수 있도록 해야 한다. ●기상청, 외부와의 협력 통해 문제 해결해야 미래를 예측하는 것은 어려운 일이다. 수많은 변수가 존재하는 기상을 매일 예측하고 그것을 평가받는 것은 힘들고 가혹한 업무이기도 하다. 더욱이 기후변화로 인해 과거의 지식과 경험이 힘을 발휘하기 어려운 상황이 돼 가고 있으며 인력과 예산은 다른 국가에 비해 부족한 것이 현실이다. 그렇지만 독자적인 기상관측위성, 기상예보전용 슈퍼컴퓨터, 한국형 수치예보모델 등을 갖춘 대한민국의 기상당국에 대한 기대는 높을 수밖에 없다. 지속적으로 제기되는 문제에 대해 부정하거나 내부적으로만 해결하려 하기보다는 외부의 도움과 협력을 통해 해결하려는 자세의 전환이 요구되는 시점이라 할 수 있다. 최준영 법무법인 율촌 전문위원

삼성전자가 업계 최초로 7나노 극자외선(EUV) 시스템반도체에 3차원 적층 패키지 기술을 적용했다고 13일 밝혔다. 2030년까지 시스템 반도체 분야 1위 달성을 목표로 하고 있는 삼성전자가 초미세 공정이라 3차원 적층이 어려웠던 7나노에서도 다시 한번 ‘기술 초격차’를 입증했다. 3차원 적층 패키지 기술인 ‘엑스-큐브’는 전공정을 마친 웨이퍼 상태의 칩 여러 개를 얇게 쌓아서 하나의 반도체로 만드는 기술이다. 기존에는 칩을 평면(2차원)으로 나란히 배치했는데 3차원으로 적층하면 단위 면적당 저장 용량을 극대화할 수 있다. 위아래 칩끼리 전극으로 연결되기 때문에 데이터 처리속도가 획기적으로 향상되며 전력 효율도 높일 수 있다. 삼성전자는 ‘엑스-큐브’ 기술이 슈퍼컴퓨터나 인공지능(AI), 5세대(5G) 이동통신을 비롯한 고성능의 시스템 반도체를 요구하는 분야에서 경쟁력을 높이는 핵심 요소가 될 것으로 기대하고 있다. 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

관측→모델 분석→예보생산→전달 활용기상청 지난 4월 한국형 예보모델 도입봄·가을 기압계 변화 크지 않고 동서 이동장마땐 남북으로도 이동해 예측 더 곤란코로나로 민항기 AMDAR 기상정보 감소도 영향 지난 5월 말 기상청이 발표한 ‘2020 여름철 전망’에서는 7월 하순 장마가 끝나고 본격적인 무더위가 시작될 것으로 예상했다. 장마가 끝난 뒤 8월에도 대기불안정으로 국지적으로 강하고 많은 비가 내릴 것이라는 전망도 내놨다. 그렇지만 예상과 달리 중부지방은 지난 6월 24일 시작해 오는 16일까지 장마가 50일 넘게 이어질 것으로 보이며 기상청이 전국적으로 기상관측망을 확충한 1973년 이후 역대 가장 길고 오랜 장마로 기록을 남기게 됐다. 잇따른 여름 날씨 예측이 빗나가면서 기상청은 또다시 ‘오보청’, ‘통보청’이라는 비난을 받고 있다. 일기예보는 어떤 과정을 거쳐 만들어지기에 날씨를 정확하게 맞히기 어려운 걸까. 일기예보가 대중에게 전달되기까지는 ▲관측·감시 ▲모델분석 ▲예보생산 ▲전달·활용이라는 과정을 거친다. 관측·감시는 지상과 고층대기, 해상, 레이더, 기상위성으로 기상 변화를 입체적으로 파악하고 전 세계 190여개국 약 5000곳에서 전달돼 오는 기상정보를 종합하는 과정이다. 이렇게 얻어진 관측 데이터는 예측 방정식에 적용돼 기상 현상을 예측한다. 많은 나라들이 자국 사정에 맞는 수치예보 모델을 개발하려 시도하지만 실제 예보에 적용이 쉽지 않아 폐기되는 경우가 많다. 현재 독자적 모델을 개발해 운영하는 나라는 유럽연합(EU), 영국, 미국, 일본, 캐나다, 프랑스, 독일, 중국, 러시아, 한국 등이 전부다. 이 중 가장 우수한 모델은 EU의 것이며 그다음이 영국 모델이다. 한국 기상청은 영국의 수치예보모델(UM)을 써왔지만 지난 4월 한반도 지형과 기상 특성을 반영한 한국형수치예보모델(KIM)을 도입했다. 기상청은 현재 UM과 KIM을 함께 사용하고 있다. KIM은 기상데이터 업데이트와 실제 날씨와 모델간 불일치 부분을 보정하는 과정을 진행 중에 있기 때문에 아직까지는 예보 전반에 활용되고 있지는 않는 상황이다. 또 기상청은 수치예보모델 분석에 슈퍼컴퓨터 5호기, 4호기 등을 활용하고 있다. 4호기는 48억명이 1년 동안 계산해야 할 자료를 1초 만에 처리할 수 있는 능력을 갖고 있어 하루 약 16만장의 일기도를 생산할 수 있다. 5호기는 이보다 8배 이상 성능이 우수해 하루 100만장 이상의 일기도를 생산할 수 있는 것으로 알려져 있다. 예보관들은 슈퍼컴퓨터가 생산한 수치예보모델 분석 자료와 관측 자료를 바탕으로 예보관 회의를 거쳐 최종적으로 예보를 만든다. 기상학계에 따르면 날씨 예보 정확도에 미치는 영향력은 슈퍼컴퓨터와 수치예보모델 성능 40%, 관측자료 32%, 예보관 능력 28% 정도다. 그렇지만 세 가지 요소가 모두 완벽하더라도 100% 정확하게 날씨를 예측한다는 것은 사실상 불가능하다. 날씨는 작은 조건의 변화가 전혀 다른 결과를 부르는 ‘비선형성’이 적용되기 때문이다. ‘중국에서 나비의 날갯짓이 뉴욕에 토네이도를 일으킨다’는 ‘나비효과’가 날씨의 비선형성을 나타내는 대표적인 용어다. 100% 정확한 일기예보를 위해서는 나비의 날갯짓까지 정확하게 파악해야 한다는 말이다. 여기에 기압계의 변화가 비교적 안정적인 봄, 가을에 비해 여름, 겨울의 날씨 예측은 쉽지 않다. 특히 장마철은 대기 불안정으로 인해 짧은 시간 동안 좁은 범위에서 날씨가 달라지는 경우가 많아 예보 정확도는 더 떨어진다. 편서풍대에 위치한 한반도는 평소 동서 방향으로 기압계가 이동하지만 장마 기간 동안은 고온 다습한 북태평양고기압과 북쪽의 차가운 공기가 부딪치면서 정체전선이 형성돼 남북으로 움직인다. 이 때문에 동서 흐름뿐만 아니라 남북 흐름을 동시에 고려해야 한다. 여기에 미국이나 중국과 달리 좁은 국토와 산악지형이 많다는 지리적 영향 때문에 기압계가 바뀌는 경우도 많기 때문에 날씨 예측은 더욱 어렵다. 또 농담처럼 들릴 수도 있겠지만 코로나19로 인해 기상관측 정보량이 줄어들면서 날씨 예보의 정확도가 떨어지기도 했다. 민간 항공기에는 기상관측자료 중계프로그램인 ‘AMDAR’(Aircraft Meteorological Data Relay)가 설치돼 있다. 항공기가 비행하면서 기온과 풍속, 풍향, 구름량 등 대기 상부의 다양한 기상 자료를 수집해 세계기상기구(WMO)의 국제기상자료통신망(GTS)로 보내지게 된다. 이렇게 확보된 대기상부 기상자료는 슈퍼컴퓨터로 보내져 기상예보에 활용하는데 미국, 유럽연합(EU), 호주, 중국, 일본, 한국 등 12개국 43개 항공사가 참여하고 있다. 한국에서는 대한항공과 아시아나항공이 참여하고 있다. 문제는 코로나19의 전 세계적 확산으로 항공기 운항이 급격히 줄어들면서 AMDAR에서 수집되는 기상관측 데이터가 함께 줄었다는 것이다. 코로나19로 인한 민간항공기 운항편수 감소가 지난 3월 이후 5개월 연속 90% 이상 감소율을 보이는 것으로 확인됐다. 유럽중기예보센터(ECMWF)에 따르면 전 세계적으로 AMDAR 기상관측 보고가 지난 3월 초와 비교해 3월 하순에 42%가 감소한 것으로 나타났다. ECMWF는 현재와 같이 AMDAR 정보 제공에 차질이 빚어질 경우 일기예보 정확도는 15% 이상 낮아지고 10일 이내 중기예보의 오차범위도 심각해진다는 분석결과를 내놓기도 했다. 기상 전문가들은 “일반적으로 장마철에는 기압골 변화가 심한 데다가 올해처럼 시베리아 지역에서 발생한 블로킹 현상이 오랫동안 나타날 경우 대기 변화가 더 심해 한 치 앞을 내다보기 어려운 경우가 많다”고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

수요일인 12일은 일시적으로 장맛비가 그치겠지만 중부 내륙과 남부지방, 제주도에는 가끔 소나기가 내리겠다. 폭우는 잦아들었지만 꿉꿉한 기분이 들 정도로 덥고 습한 날씨를 보일 전망이다. 역대 가장 장마가 길었던 해인 만큼 날씨 예보 역시 관심을 얻고 있다. 일찍이 폭염을 예상했던 기상청은 ‘오보청’ 이라는 비판을 받았고 노르웨이 기상청과 아큐웨더 등 해외 어플과 홈페이지는 입소문을 타고 실시간 검색어 상위권에 올랐다. 한국기상산업협회 김승배 본부장은 11일 CBS라디오 ‘시사자키 정관용입니다’에 출연해 우리 기상청의 예보가 훨씬 정교하다고 밝혔다. 기상청 대변인을 지낸 김 본부장은 24시간 예보를 하는 노르웨이 기상청과 달리 한국 기상청은 하루를 3시간 단위로 쪼개기 때문에 축구로 비유하면 노르웨이가 큰 골대에 페널티킥을 빵 차는 식이라면 한국은 조그마한 골대를 만들어놓고 차는 식이라고 설명했다. 노르웨이 기상청은 하루를 뭉뚱그려 ‘비가 온다’고 예측하지만 한국 기상청은 비가 오는 장소와 시간을 세분화해 예측하기 때문에 빗나가는 확률도 그만큼 높다는 것이다. 김 본부장은 “노르웨이 기상청처럼 24시간에 대해서 예측하면 그건 당연히 맞을 수밖에 없다. 우리는 3시간으로 쪼개버리니까, ‘어? 6시, 9시에 온다더니? 10시에 오네?’라고 생각한다. 그러면 6시에 9시에 행사를 하는 사람은 그냥 기상청 욕을 하는 것”이라고 말했다.기상청 “북극이 저렇게 뜨거울 줄 몰랐다” 그러면서 “우리는 과녁이 좁다. 5km 간격으로 장소를 좁혔다. 노르웨이 기상청이 한국 종로구 송월동 같이 동별로 해주냐. 안 하지 않느냐”며 “노르웨이 기상청은 한국에 장마가 있는지도 모른다. 그냥 이쪽 중위도에 어떤 몬순(계절에 따라 주기적으로 일정한 방향으로 부는 바람)이라는 게 있을 것이다, 이 정도의 교과서적인 이론만 안다”고 강조했다. 역대급 오보라고 비난받은 폭염 예보에는 “북극이 저렇게 뜨거울 줄 몰랐다”고 인정했다. 지구 전체의 기온이 오르면서 수증기의 활동성이 올라가고 하루는 물론 1시간 뒤조차 예측하기 어려워진다는 것이다. 실제로 짧은 시간 좁은 지역에 퍼붓는 ‘스콜성’ 폭우의 경우 하루 전에 예측하기는 어려운 게 현실이다. 비가 오면 그 비가 증발하면서 다시 오차를 발생시키기 때문에 연쇄작용으로 오차는 점점 더 증가하게 된다는 게 기상청의 설명이다. 유럽은 수십 년간 독자적 수치 모델을 이용해 데이터를 축적하고 오차를 줄이기 위한 연구를 계속해왔지만 우리나라는 지난 4월에서야 독자적인 수치 모델을 구축했다. 기상청은 현재 외국과 우리나라의 수치예보모델을 모두 활용하고 있지만, 경험과 연구, 데이터의 축적 모두 아직은 시작 단계다. 520억원의 ‘슈퍼컴퓨터’ 역시 애초에 오차가 포함돼 있다. 기상청은 서울·경기와 강원 영서의 경우 오는 16일까지 비가 올 것으로 예상한다. 김유민 기자 planet@seoul.co.kr

기상청의 잇따른 오보에 ‘기상망명’이라는 신조어가 등장했다. 기상청은 지난 9일 태풍 ‘장미’의 영향으로 부산과 울산, 경남에 최대 300㎜ 이상의 폭우를 예보했다. 실제로는 경남 합천에 130.5㎜가 최대치였다. 기상청은 지난 5월에는 올여름 ‘기록적 폭염’을 예보했으나 현실은 어제까지 49일간의 긴 장마에 저온 날씨로 냉해를 걱정할 지경이다. 이번 장마는 이달 중순까지 계속될 예정이라 오늘이면 ‘50일간 장마’라는 사상 최장 기록이 된다. 기상청 예보가 계속 빗나가자 시민들은 국내 날씨 예보를 노르웨이, 핀란드, 체코 등의 기상청 홈페이지나 정확도가 높다는 미국 ‘아큐웨더’, 영국 ‘BBC웨더’ 등에서 찾아보고 있다. 기상청은 한반도 주변의 기상 이변이 많아 정확도가 떨어진다고 해명하고 있지만 설득력이 떨어진다. 기상청은 올 4월 예보의 정확도를 높이기 위해 한국형수치예보모델(KIM)을 도입했다. 그동안 영국 모델을 썼는데 영국과 우리나라의 지형과 기상 특성이 다르기 때문에 더 정밀한 결과를 얻고자 2011년부터 지난해까지 780억원을 들여 개발한 독자 모델이다. 지난해부터는 2018년 발사된 기상관측 전용 위성 천리안2호도 사용하고 있다. 2000년부터 5년마다 들여온 400억원대 슈퍼컴퓨터도 4대나 있다. 기상이변은 우리나라만의 문제도 아니다. 국내 일기예보를 외국 기상청이 더 잘하는 상황은 어떻게 설명돼야 하는가. 일기예보는 국민 생활과 직결된다. 재난을 대비하는 차원에서는 물론이고 산업 전반에 미치는 영향력도 크다. 이상 기후변화 탓만 할 일이 아니라 관측된 자료를 정확하게 해석하고 판단하는 전문성이 있는지 기상청 스스로 물어봐야 한다. 전문성이 부족하다면 전문가 양성은 물론 민간 예보 업체와의 협력 등 다양한 방안을 마련하고 실천해야 한다. 일기예보의 정확성은 재산은 물론 수많은 인명이 걸린 중요한 문제다.

노르웨이 기상청 홈페이지가 정확도가 높다는 입소문을 타면서 우리나라 예보 대신 해외 예보를 챙겨보는 사람들이 늘고 있다. 노르웨이 기상청 외에도 핀란드, 미국 ‘아큐웨더’, 영국 ‘BBC웨더’ 등은 강수 예보가 비교적 정확하고 중기예보까지 나와 편리하다는 이유로 호평을 얻고 있다. 기상청에 따르면 중부지역은 지난 6월 24일 장마가 시작돼 11일까지 49일간 비가 이어지고 있다. 이번 장마는 이달 중순까지 계속될 예정이어서 하루 뒤인 12일에는 50일로 단독 최장 기록을 세우게 된다. 기상청은 서울·경기와 강원 영서의 경우 오는 16일까지 비가 올 것으로 예상하고 있다. 올해는 장마가 가장 늦게 끝난 해이기도 하다. 지난해까지 장마가 가장 늦게 끝난 해는 1987년 8월 10일이었다. 올해 장마가 유독 길고 늦게까지 이어진 데는 기후변화로 인한 북극의 이상고온 현상이 큰 영향을 미쳤다.억울한 기상청 “오보 아닌 오차” 기상청은 ‘역대급’ 장마로 기록될 이 기간에 폭염을 예보했었다. 역대급 오보는 전 지구적인 지구 온난화로 인한 변수 증가, 외국보다 턱없이 부족한 데이터 등으로 오차가 발생한 것이라며 양해를 구했다. 지구 전체의 기온이 오르면서 수증기의 활동성이 올라가고 하루는 물론 1시간 뒤조차 예측하기 어려워진다는 것이다. 비구름의 활동성 자체가 높아져 움직일 수 있는 범위가 넓어지고, 비가 올 확률이 있는 지역이 많아질 수밖에 없다고 설명했다. 실제로 짧은 시간 좁은 지역에 퍼붓는 ‘스콜성’ 폭우의 경우 하루 전에 예측하기는 어려운 게 현실이다. 비가 오면 그 비가 증발하면서 다시 오차를 발생시키기 때문에 연쇄작용으로 오차는 점점 더 증가하게 된다는 게 기상청의 설명이다. 유럽은 수십 년간 독자적 수치 모델을 이용해 데이터를 축적하고 오차를 줄이기 위한 연구를 계속해왔지만 우리나라는 지난 4월에서야 독자적인 수치 모델을 구축했다. 기상청은 현재 외국과 우리나라의 수치예보모델을 모두 활용하고 있지만, 경험과 연구, 데이터의 축적 모두 아직은 시작 단계다. 520억원의 ‘슈퍼컴퓨터’ 역시 애초에 오차가 포함돼 있다. 기상청 관계자는 “전세계를 지표부터 상층까지를 대략 10km 단위로 잘게 나눠 기상 특성을 입력하고 약 6분 단위로 변화를 계산해내는 슈퍼컴퓨터를 이용하지만 컴퓨터의 한계로 10km보다 더 작게 나누기는 어렵기 때문에 변수가 있을 수밖에 없다”고 밝혔다. 이어 “독자적인 수치예보모델에 데이터가 쌓이고 연구 결과가 누적되면 단시간은 아니더라도 장기적으로 봤을 때 분명히 나아질 것”이라고 덧붙였다. 김유민 기자 planet@seoul.co.kr

지난 5월 기상청의 예보대로라면 지금쯤 ‘적은 양의 비’와 함께 ‘역대급 폭염’이 이어져야 한다. 520억원이나 한다는 슈퍼컴퓨터 5호기조차도 빨라진 기후변화 속도를 따라잡지 못하나 보다. 기상청이 잦은 오보로 인해 여론의 질타를 받는 것은 어제오늘의 일이 아니다. 1999년 세계 기상의 날을 기념해 기상청이 만든 우산엔 ‘날씨 맞히기가 너무 힘듭니다’라는 문구가 들어가 있다. 원래는 ‘날씨 맞추기가 너무 힘듭니다’라고 새겨졌다가 맞춤법에 맞게 다시 제작됐다고 한다. 기상 예보관들의 고충이 느껴지는 말이다. ‘맞히다’와 ‘맞추다’는 각기 다른 의미를 지닌 단어이다. ‘맞히다’는 ‘옳게 답을 하다’, ‘겨냥한 지점에 들어맞게 하다’, ‘치료를 위해 찌르다’란 뜻의 동사다. “정답을 맞히다”, “화살을 과녁에 맞히다”, “아이에게 주사를 맞혔다”처럼 쓰인다. ‘맞추다’는 ‘가지런히 하여 어긋남이 없게 하다’, ‘정해진 것에 맞게 하다’, ‘ 나란히 놓고 살피다’ 등의 뜻을 지닌 동사다. “줄을 맞추어 서다”, “짝을 맞추어 춤을 추다”, “시험지를 정답과 맞추어 보았다”처럼 쓸 수 있다. 그렇다면 퍼즐은 ‘맞히기’일까 ‘맞추기’일까? 이때는 퍼즐 조각을 하나씩 끼워 맞추어 연결하는 것이므로 ‘퍼즐 맞추기’라고 해야 한다. 정리하면 ‘적중하다’란 뜻을 나타낼 때는 ‘맞히다’, 비교하거나 대조할 때는 ‘맞추다’를 쓰면 된다. oms30@seoul.co.kr

40일 넘게 이어진 장마, 역대급 6월 폭염 등 기상 전망이 잇따라 빗나가면서 기상청이 뭇매를 맞고 있다. 시민들은 ‘오보청’, ‘중계청’이라는 비아냥을 쏟아 내지만 기상청만을 탓하는 기후 전문가는 많지 않다. 정부기관 한 곳의 잘못으로 볼 수 없는 문제이기 때문이다. 기후 예측을 지상 최대 난제로 만들어 버린 건 나날이 뜨거워지는 지구다. 슈퍼컴퓨터, 인공지능(AI), 빅데이터 등 최첨단 기술이 정확한 예보를 위해 투입되고 있지만 지구온난화에 따른 기후변화 때문에 AI가 학습해야 할 과거 100년의 기상 데이터가 무용지물이 될 수도 있다고 전문가들은 경고한다. 기상청의 지난 6~7월 기상 전망에 성적을 매기면 낙제점을 줄 수밖에 없다. 기온과 강수량 등 예측이 대부분 빗나갔다. 기상청은 지난 5월 발표한 ‘2020년 여름철 전망’에서 6월 평균기온이 평년(21.2도)과 지난해(21.3도)보다 0.5도가량 높겠다고 예측했다. 북쪽에서 찬 공기가 내려오거나 동해상에서 선선한 공기가 들어오면 기온 변화가 클 수 있다고도 했다. 결과적으로 6월은 기상관측이 시작된 1973년 이후 역대 가장 더운 6월로 기록됐다. 전국 최고기온 28도, 평균기온 22.8도로 평년보다 각각 1.5도, 1.6도 높았다. 폭염일수도 2일로 평년보다 1.4일 많아 역대 1위였다. 기상청은 7월(1~29일) 강수량이 대체로 평년(240.4~295.9㎜)과 비슷하거나 적겠다고 내다봤다. 기온은 평년(24.5도)보다 0.5~1.5도 높을 것으로 예상했다. 그런데 뚜껑을 열어 보니 7월 강수량은 398.6㎜로 기상청 예측보다 100㎜가량 많았다. 푹푹 찌던 6월과 달리 7월 평균기온은 22.5도로 평년보다 2도가량 낮았다. 기상관측 이후 역대 세 번째로 시원한 7월이었다. 기상청은 예상 밖으로 길어진 장마의 원인으로 북극의 고온현상을 꼽았다. 6월 말 동시베리아에서 블로킹(느린 온난고기압)이 발생하면서 북극으로 따뜻한 공기가 몰려갔고 상대적으로 차가운 공기가 우리나라 주변에 머물게 됐다는 것이다. 여름철 한반도를 지배하는 따뜻하고 습한 북태평양고기압이 찬 공기에 가로막히면서 남부지방에 정체하며 많은 비를 뿌렸다는 설명이다. 전문가들은 시베리아 이상고온현상과 북극 얼음 감소가 최근 기후변화에 큰 영향을 끼치고 있다고 우려했다. 세계기상기구(WMO)에 따르면 북극은 지구 평균의 2배 이상 가열되고 있다. 2007년부터 10년간 영구동토층 평균기온이 17도 상승했다. 지난 6월 시베리아 북쪽 베르호얀스크의 기온이 38도까지 치솟는가 하면, 시베리아 침엽수림은 매년 산불로 몸살을 앓고 있다. 정확한 예보를 위해 각국이 AI, 빅데이터 등을 기상 분야에 도입하고 있지만 기후변화의 벽을 넘기 어렵다는 우려도 나온다. 반기성 케이웨더 예보센터장은 “AI는 오랜 기간 축적된 빅데이터로 판단을 하는데, 급격한 기후변화로 과거의 기상 데이터가 앞으로를 예측하는 데 큰 도움이 되기 어려운 상황이 올 수 있다”며 “기후 재난에 대한 국가적인 대비가 필요하다”고 말했다. 오세진 기자 5sjin@seoul.co.kr손지민 기자 sjm@seoul.co.kr

DGIST 슈퍼컴퓨팅·빅데이터센터와 핵심단백질자원센터가 슈퍼컴퓨팅으로 디자인된 코로나19 치료제 인공단백질 11가지를 개발했다. DGIST 핵심단백질자원센터 연구진들이 개발한 코로나19 치료제 인공단백질은 기존과 전혀 다른 연구방식으로 진행됐다. 기존 코로나19 치료제 개발은 이미 개발된 약물을 이용하는 ‘약물 재창출’, 완치자 혈액 속 항체를 이용하는 ‘혈장 치료제’, 세포주를 이용해 코로나19 바이러스에 반응하는 항체를 개발하는 ‘항체 치료제’, 화학합성 물질을 이용한 ‘신약 개발’이 주를 이뤘다. 그러나 DGIST 연구진들은 슈퍼컴퓨팅 시뮬레이션을 이용하여, 코로나19 바이러스 표면의 스파이크 돌기 RBD 단백질이 인간세포 수용체 단백질에 결합하지 못하도록 중화작용을 하는 방식으로 인공단백질을 개발했다. 이 개발을 위해 연구진들은 슈퍼컴퓨팅 디자인된 치료제 후보 인공단백질의 클로닝, 발현, 정제, 생산 공정을 개발하고 자체 생산을 진행했다. 그 결과 11가지 단백질들 중 7가지는 고순도 생산을 완료했고, 나머지 4가지는 곧 생산 완료될 예정이다. 생산된 단백질들에 대해서는 고급 질량 분석과 원편광 이색성 분석을 실시해 단백질의 질량, 아미노산 서열의 정상 여부 및 단백질 2차 구조의 안정성을 확인했다. 실제로 생산된 인공단백질을 인체에 투여한 결과 독성이 발생하지 않았다. 장익수 센터장은 “개발한 코로나19 치료제 후보 단백질들의 효능을 검증하기 위하여 코로나 바이러스 실험 및 전임상 실험을 실시할 계획이다”며 “앞으로 진행될 세포주, 동물 및 인간에 대한 치료제 후보 단백질의 효능분석 연구의 결과에도 큰 기대를 갖다”고 밝혔다. 대구 한찬규 기자 cghan@seoul.co.kr

SK하이닉스가 현존하는 최고 속도의 D램인 ‘HBM2E’를 본격적으로 양산한다고 2일 밝혔다. 지난해 8월 개발한 이후 10개월 만에 거둔 성과다. HBM2E는 1초에 풀HD급 영화(편당 3.7GB) 124편을 전달할 수 있는 업계에서 가장 빠른 D램 솔루션이다. HBM2E는 정보 출입구 1개당 초당 3.6기가비트(Gbps)의 데이터를 처리할 수 있다. 정보 출입구 전체가 1024개이므로 1초에 460기가바이트(GB)의 데이터를 처리할 수 있는 성능을 지녔다. 용량은 8개의 16Gb D램 칩을 TSV라는 기술로 수직 연결해 이전 세대보다 2배 이상 늘어난 16GB를 구현했다. TSV 기술은 D램 칩에 미세한 구멍 수천 개를 뚫어 상층과 하층 칩의 구멍을 수직으로 관통하는 전극으로 연결하는 기술로 전력 소모를 50% 이상 줄인다. SK하이닉스는 “초고속·고용량·저전력 특성을 지닌 HBM2E는 고도의 연산력을 필요로 하는 딥러닝 가속기 등 차세대 인공지능(AI) 시스템에 최적화한 메모리 솔루션”이라며 “기상 변화, 우주 탐사 등 차세대 기초·응용과학 연구를 주도할 슈퍼컴퓨터에도 활용할 수 있을 것으로 전망한다”고 밝혔다. 정서린 기자 rin@seoul.co.kr

SK하이닉스가 현존하는 최고 속도의 D램인 ‘HBM2E’을 본격적으로 양산한다고 2일 밝혔다. 지난해 8월 개발한 이후 10개월 만에 거둔 성과다.　HBM2E은 1초에 풀HD급 영화(편당 3.7GB) 124편을 전달할 수 있는 업계에서 가장 빠른 D램 솔루션이다. HBM2E는 정보 출입구 1개당 초당 3.6기가비트(Gbps)의 데이터 처리를 할 수 있다. 정보 출입구 전체가 1024개이므로 1초에 460기가바이트(GB)의 데이터를 처리할 수 있는 성능을 지녔다. 　용량은 8개의 16Gb D램 칩을 TSV라는 기술로 수직 연결해 이전 세대보다 2배 이상 늘어난 16GB를 구현했다. TSV 기술은 D램 칩에 미세한 구멍 수천 개를 뚫어 상층과 하층 칩의 구멍을 수직으로 관통하는 전극으로 연결하는 기술로 전력 소모를 50% 이상 줄인다. 　SK하이닉스는 “초고속·고용량·저전력 특성을 지닌 HBM2E는 고도의 연산력을 필요로 하는 딥러닝 가속기 등 차세대 인공지능(AI) 시스템에 최적화한 메모리 솔루션”이라며 “기상 변화, 우주 탐사 등 차세대 기초·응용과학 연구를 주도할 슈퍼컴퓨터에도 활용할 수 있을 것으로 전망한다”고 밝혔다. 　정서린 기자 rin@seoul.co.kr

코로나19를 일으키는 SARS-CoV-2 코로나바이러스는 사람 세포에 침투한 후 내부에서 세포의 자원을 이용해 유전자와 단백질을 만든다. 인체의 자원을 가로채 자신의 유전자와 단백질을 만든 바이러스 입자들은 세포를 파괴한 후 탈출해 새로운 숙주가 될 세포를 찾아 나선다. 현재 전 세계 과학자들은 이 과정을 차단할 수 있는 약물을 개발하기 위해 사력을 다하고 있다. 가장 먼저 치료제로 승인을 받은 렘데시비르의 경우 코로나바이러스의 RNA 의존 RNA 중합효소 (RNA-dependent RNA polymerase, RdRp)를 억제하는 약물이다. 그 외에 바이러스가 세포 내로 침투하는데 필요한 프로테아제(Protease)나, 바이러스가 세포에 달라붙는데 필요한 돌기 단백질 (Spike protein) 등이 현재 개발 중인 코로나 19 치료제의 주요 목표다. 미국 에너지부 산하의 오크리지 국립연구소 (ORNL) 및 아르콘 국립연구소의 과학자들은 상온에서 X선을 이용해 코로나바이러스의 주요 단백질을 만드는데 필요한 프로테아제의 3차원 구조를 확인했다. (사진 참조) 이 프로테아제는 바이러스가 생산한 긴 단백질 사슬을 적당한 크기로 잘라 바이러스 복제에 필요한 단백질로 만든다. 따라서 이 과정을 막으면 코로나바이러스의 증식을 막을 수 있다. 따라서 과학자들은 코로나바이러스 프로테아제의 3차원적 구조를 상세히 연구했다. 다만 이를 위해서 프로테아제를 매우 낮은 온도에서 얼려야 하는 문제점이 있었다. 저널 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)에 발표된 논문에서 오크리지 및 아르곤 국립연구소의 과학자들은 프로테아제 결정의 크기를 키워 온도를 낮추지 않고도 X선을 통해 프로테아제의 3차원 형태를 분석했다. 연구를 이끈 오크릿지 국립연구소의 안드레이 코발레프스키(Andrey Kovalevsky)에 의하면 이 프로테아제는 바이러스이 심장이나 다름없는 중요한 효소로 그 기능이 정지되면 코로나바이러스가 더 이상 증식하거나 퍼지지 못하게 된다. 이번 연구는 바이러스가 실제로 증식하는 온도에서 3차원 구조를 확인했다는 데 의의가 있다. 연구팀은 현재 이 데이터를 바탕으로 슈퍼컴퓨터 서밋 (Summit)을 통해 프로테아제에 가장 잘 결합할 수 있는 물질을 찾고 있다. 프로테아제와 결합해서 그 기능을 방해하면 코로나 19 치료제로 사용할 수 있기 때문이다. 물론 이번 연구가 바로 신약 개발이 가능하다는 의미는 아니지만, 효과적인 신약 개발을 도울 수 있을 것으로 기대된다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

최근 일본은 슈퍼컴퓨터 경쟁에서 다시 1위를 차지했습니다. 2011년 세계 1위 슈퍼컴퓨터로 이름을 올린 K 컴퓨터(K는 10의 16승인 경(京)의 일본식 발음)의 후계자인 후카쿠(富岳·후지산의 다른 이름)는 415페타플롭스의 성능을 달성해 미국의 서밋(Summit)을 가볍게 제치고 세계 1위를 달성했습니다. 후카쿠는 선배인 K 컴퓨터와 마찬가지로 고베에 있는 일본 이화학연구소(RIKEN)의 컴퓨터 과학 센터(R-CCS)에 건설 중인데, 사실 아직 건설이 다 끝나지 않은 상태입니다. 후카쿠가 모두 설치되면 K 컴퓨터보다 100배 빠른 엑사플롭스급 연산 능력을 지니게 될 것입니다. 하지만 후카쿠가 눈길을 끄는 또 다른 이유는 ARM 계열 CPU로 세계 1위 슈퍼컴퓨터가 된 첫 번째 사례라는 것입니다. 과거에도 ARM 기반 슈퍼컴퓨터를 만들려는 시도는 몇 차례 있었지만, 그다지 인상적인 성공 사례는 없었습니다. 사실 슈퍼컴퓨터 TOP500 명단에 이름을 올린 첫 번째 페타플롭스급 ARM 슈퍼컴퓨터는 2018년에 204위를 한 아스트라(Astra) 정도였습니다. 그런데 갑자기 후지쯔가 ARM 기반 슈퍼컴퓨터로 1위를 한 것입니다. 그러나 후카쿠는 절대 갑자기 튀어나온 물건이 아닙니다. 후지쯔는 2016년 국제 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스에서 차세대 슈퍼컴퓨터는 ARMv8 기반의 엑사스케일(Exascale) 슈퍼컴퓨터가 될 것이라고 발표했었습니다. 후카쿠라는 이름은 2019년에 정했지만, 사실 개발은 2014년부터였습니다. 본래 후지쯔는 지금은 오라클에 합병된 썬 마이크로시스템스와 협력해 스팍(SPARC) 계열 서버 프로세서를 개발했기 때문에 K 컴퓨터 역시 스팍 계열인 SPARC64 VIIIfx 8를 사용했습니다. 하지만 서버 시장에서 인텔의 독주 체제가 굳어지면서 스팍 프로세서의 입지는 줄어들었습니다. 결국 후지쯔는 빠른 속도로 성능을 높인 ARM 계열에 눈을 돌리게 됩니다. 이렇게 해서 만든 후지쯔의 A64FX CPU는 48개의 연산 코어와 4개의 보조 코어로 된 52코어 CPU라는 매우 독특한 구조를 지니고 있습니다. A64FX는 ARMv8.2-A 스케일러블 벡터 확장 Scalable Vector Extension(SVE)을 지원하는 첫 번째 ARM CPU로 매우 강력한 연산 능력을 지니고 있습니다. 별도의 GPU 없이 CPU만으로도 2.7TFLOPS 연산이 가능한 수준입니다. A64FX의 또 다른 장점은 크기가 매우 작다는 것입니다. A64FX는 서버용 DDR4 메모리 대신 1TB/s의 대역폭을 지닌 4개의 8GB HBM2 메모리 사용합니다. HBM2 메모리는 CPU 옆에 타일처럼 붙어 있어 전체 시스템의 크기가 매우 작습니다. 참고로 HBM2 메모리는 어느 회사 제품인지는 밝히지 않았지만, 제조사가 삼성과 SK 하이닉스 외에는 없으므로 한국산 HBM2 메모리를 사용했을 것으로 추정됩니다. 아무튼 카드 형식의 작은 A64FX CPU 노드를 만들 수 있어 하나의 서버랙에 많은 시스템을 넣을 수 있습니다. (사진) 덕분에 7,299,072개의 코어를 이용해 2,414,592개의 코어를 사용한 미국의 서밋을 누르고 세계 최고 슈퍼컴퓨터가 될 수 있었던 것입니다. 흥미로운 사실은 다른 나라에서도 ARM 슈퍼컴퓨터 프로젝트를 추진하고 있다는 것입니다. 프랑스의 ARM 프로세서 개발사인 SiPearl은 유럽 연합의 유럽 프로세서 계획(European Processor Initiative project)에서 자금을 지원받아 고성능 서버칩을 개발하고 있습니다. 현재 계획으로는 2022-2023년 사이 독자 엑사스케일 시스템을 개발할 예정입니다. 미국의 산디아 국립 연구소 역시 고성능 ARM 슈퍼컴퓨터 개발을 진행 중입니다. 이들이 구체적인 결과를 내놓으면 ARM 슈퍼컴퓨터는 신기한 물건이 아니라 통상적인 형태의 슈퍼컴퓨터로 자리잡을 것입니다. ARM 계열 CPU가 최근 몇 년 사이 서버 및 슈퍼컴퓨터 시장에서 급부상한 이유는 기본적으로 CPU 성능이 좋아졌기 때문이지만, 라이선스 비용만 내면 누구나 고성능 프로세서를 개발할 수 있는 ARM의 정책 덕분이기도 합니다. TSMC나 삼성 같은 파운드리 회사가 경쟁적으로 최신 미세공정을 제공하기 때문에 돈만 있으면 누구나 인텔, AMD 부럽지 않은 고성능 프로세서를 제조할 수 있습니다. 이는 독자 CPU 아키텍처와 반도체 생산 시설을 갖추지 못한 기업과 국가도 슈퍼컴퓨터를 개발할 수 있다는 뜻입니다. ARM 계열 슈퍼컴퓨터가 단발성으로 끝나지 않을 것임을 시사하는 대목입니다. 물론 그렇다고 해서 오랜 세월 쌓아 올린 x86의 아성의 쉽게 무너지지는 않을 것입니다. 하지만 IT 업계의 변화는 매우 빠르며 1등 기업도 순식간에 변화에 도태되어 몰락할 수 있습니다. 최근 거세지는 ARM 진영의 도전에 인텔과 AMD가 어떤 대응책을 내놓을지 주목됩니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

광주 북구 오룡·대촌동과 전남 장성군 남면 일대 등 ‘광주 첨단3지구’에 인공지능 중심 산업융합 집적단지(AI 집적단지) 조성 계획이 확정됐다. 19일 광주시에 따르면 과학기술정보통신부는 전날 제33차 연구개발특구위원회에서 광주 연구개발특구 미개발지인 첨단 3지구에 인공지능 기반 과학기술 창업 단지 중심의 연구산업복합단지 조성 계획을 심의·의결했다. 개발 계획이 확정된 AI 집적단지는 광주 연구개발특구 첨단 3지구 4만6200㎡에 3939억원을 들여 2024년까지 조성된다. 예산 항목별로 건축 974억5000여만원, 데이터센터 900억4000여만원, 실증 장비 127억8000여만원, 창업지원 543억2000여만원, 인력양성 308억7000여만원, 연구개발(R&D) 508억4000여만원 등이 책정됐다. 이 사업은 인공지능과 광주 주력산업을 융합해 AI 산업 생태계를 조성하는 것이 핵심 과제다. 데이터·기술·인력 등 자원, 데이터센터·실증 시설 등 인프라를 집약해 생태계를 조성하고 자동차·에너지·헬스케어 등 지역 주력 산업을 AI 데이터를 기반으로 육성하는 것이다. 핵심 시설은 AI 특화 데이터센터, AI 제품·서비스 실증동, 창업·교육동 등이다. 특히 연내 착공 예정인 데이터센터는 그래픽처리장치(GPU) 연산량 88.5페타플롭스, 저장 용량 107페타바이트 규모로 설계됐다. 국내 최고인 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터 5호기 누리온(25.7페타플롭스) 보다 뛰어나 세계 10위권 성능이다.집적단지는 자동차·에너지·헬스케어 등 모두 77종의 장비를 구축해 AI 제품과 서비스 실증을 지원한다.올해 안에 관련 기관, 전문가가 참여하는 AI 인력양성 기획위원회를 구성해 추진계획을 수립한 뒤 2021년부터 인력 양성 사업도 본격적으로 추진한다. 이용섭 시장은 “슈퍼 컴퓨팅 시스템을 갖춘 데이터 센터, 연구소 등이 집적화되면 이를 활용하기 위한 기업들이 몰려올 것”이라며 “이에 대비해 젊은층 인력 양성에 행정력을 모으겠다”고 말했다. 광주 최치봉 기자 cbchoi@seoul.co.kr

코로나19로 인한 경제 위기 우려가 커진 상황에서도 거대 IT 기업들은 상대적으로 선방하고 있습니다. 이미 발표된 2020년 1분기 실적을 보면 대형 IT 기업들의 실적은 오히려 이전보다 더 좋아졌습니다. 이런 대형 IT 기업 가운데 미국의 그래픽 프로세서(GPU) 제조 회사인 엔비디아가 있습니다. 엔비디아는 지난 분기에 전년 동기 대비 39% 상승한 30억 8000만 달러의 매출과 116% 상승한 10억 2800만 달러의 영업 이익을 올렸습니다. 엔비디아의 시가총액은 2200억 달러로 엑슨모빌 같은 거대 기업을 뛰어넘었습니다. 초기엔 게임용 그래픽 카드 벤처 기업으로 시작해 이제는 GPU 업계 1위 기업일 뿐 아니라 인공지능 하드웨어 시장을 주도하는 위치까지 오른 엔비디아를 대표하는 인물이 창업자이자 CEO이고 회장인 젠슨 황(黃仁勳·사진)입니다. 스티브 잡스 없이 애플을 말하기 어렵고 빌 게이츠 없이 마이크로소프트를 이야기하기 어렵듯이 젠슨 황을 빼고는 엔비디아를 이해하기 어렵습니다. 젠슨 황은 1963년 대만에서 태어난 후 청소년기에 미국으로 이주해 미국에서 대학과 대학원을 다녔습니다. 이후 LSI Logic 및 AMD에서 일하다 1993년에 30세의 나이로 엔비디아를 세웠습니다. 창립 초기 엔비디아는 은행 잔고가 4만 달러에 불과한 작은 벤처 기업이었지만, 벤처캐피탈에서 자금을 지원받아 그래픽 프로세서 개발 및 생산을 할 수 있었습니다. 초기에 나온 제품들은 반응이 좋지 않았지만, 리바 TNT(Riva TNT) 시리즈 이후 게임용 그래픽 카드 시장에서 인지도를 높이기 시작했으며 2000년에 출시한 지포스 2를 통해 그래픽 카드 시장의 강자로 자리잡을 수 있었습니다. 그런데 여기서 젠슨 황의 첫 번째 외도가 시작됩니다. 3D 게임의 그래픽 데이터 처리에 특화된 GPU만으로는 앞으로 성장에 한계가 있다고 생각한 엔비디아는 지포스 256을 개발한 후 전문가용 그래픽 카드 시장에 도전합니다. 엔비디아의 워크스테이션 그래픽 카드인 쿼드로(Quadro)는 사실 게임용 그래픽 카드인 지포스와 동일한 GPU를 사용했지만, 드라이버와 펌웨어를 그래픽 작업에 최적화시킨 제품이었습니다. 하나의 GPU로 두 개의 제품군을 만든 이유는 두 시장의 가격이 크게 달랐기 때문입니다. 전문가용 그래픽 카드는 비싼 대신 수요가 적었으며 게임용 그래픽 카드는 상대적으로 저렴한 대신 수요가 많았습니다. 그런데 게임용 그래픽 카드 성능이 높아져 전문 작업에 필요한 기능을 제공할 수 있게 되자 이를 기반으로 고가의 전문가용 그래픽 카드로 판매한 것입니다. 물론 엔비디아는 소비자가 저렴한 지포스를 고가의 쿼드로로 개조하지 못하게 막아놨습니다. 이 판단은 적중해서 수백만 원을 호가하는 쿼드로는 전문가용 그래픽 카드 시장에서 표준 장비가 됐습니다. 그런데 젠슨 황의 외도(?)는 여기서 끝나지 않았습니다. 그는 GPU의 병렬 연산 구조가 고성능 컴퓨팅(HPC, High performance computing)에도 적용될 수 있다고 생각했습니다. 그래서 2007년 지포스 8800 시리즈를 위한 G80 GPU에 CUDA라는 새로운 기능을 추가해 GPU를 그래픽 연산 만이 아니라 다른 용도로 사용할 수 있게 만들었습니다. CUDA를 통한 병렬 연산 기능에 특화된 제품군은 테슬라(Tesla)로 명명되었습니다. 테슬라는 초기에는 기능이 제한적이어서 널리 사용되지 않았으나 불과 몇 년 만에 고성능 컴퓨팅 시장을 주도하는 제품으로 성장했습니다. 2010년 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 등극한 중국의 텐허 1A(Tianhe-1A)에는 테슬라 M2050 7,168개가 탑재되었으며 현재 가장 빠른 컴퓨터인 미국의 서밋(Summit) 역시 엔비디아의 테슬라 V100 GPU 27,648개가 탑재되어 있습니다. 이렇게 상대적으로 저렴한 게이밍 GPU를 기반으로 값비싼 슈퍼컴퓨터 및 데이터 센터용 GPU를 개발해 판매한 덕분에 엔비디아의 매출과 영업 이익은 매년 상승 곡선을 그렸습니다. 하지만 엔비디아가 지금처럼 기업가치가 급격히 증가한 결정적인 이유는 바로 인공지능 덕분입니다. 인공지능 연산에서 병렬 연산에 최적화된 GPU가 CPU보다 더 나은 결과를 보여줬기 때문에 엔비디아의 GPU는 인공지능 하드웨어 시장에서 표준으로 자리잡게 됩니다. 하지만 젠슨 황은 단순히 기존의 GPU를 인공지능 하드웨어로 사용하는 것만으로는 시장을 주도할 수 없다고 생각하고 GPU에 인공지능 관련 연산 유닛과 기능을 대폭 추가했습니다. 그렇게 나온 볼타와 튜링 아키텍처 기반 GPU들은 예상대로 인공지능 가속기 시장을 주도했습니다. 그리고 올해 5월에는 인공지능 연산 기능을 대폭 강화한 A100 GPU를 들고 나와 엔비디아가 앞으로 인공지능과 데이터 센터 시장에 집중할 것임을 보여줬습니다. 최근 70억 달러의 거금을 들여 고성능 네트워크 솔루션 기업인 멜라녹스 테크놀로지스 (Mellanox Technologies)를 인수한 것 역시 앞으로는 게임 시장보다 데이터 센터 및 AI 시장에 더 집중하겠다는 의지를 보여준 것입니다. 물론 엔비디아가 게이밍 GPU 시장을 포기하지는 않을 것입니다. 아직도 매출에서 가장 큰 부분을 차지하고 있을 뿐 아니라 시장 점유율도 독보적으로 높기 때문입니다. 하지만 소비자가 게임을 위해 지불하는 돈은 어느 정도 정해져 있습니다. 게이밍 GPU 시장이 앞으로 빠른 성장을 보일 것으로 기대하기는 어렵습니다. 하지만 인공지능을 위해 GPU를 도입하는 기업은 빠른 속도로 늘어나고 있으며 이들은 값비싼 GPU에도 기꺼이 비용을 지불하고 있습니다. 올해 1분기 실적을 봐도 매출 및 영업이익 증가를 주도한 것은 전년 동기에 비해 80%나 매출이 증가한 데이터센터 부분이었습니다. 멀지 않아 매출에서 차지하는 비중도 게임 부분을 넘어설 것으로 보입니다. 올해 GTC 컨퍼런스에서 젠슨 황은 게임이나 그래픽 대신 인공지능, 데이터 센터, 자율주행, 소프트웨어에 대해서 이야기했습니다. 여기에 미래가 있기 때문입니다. 항상 새로운 먹거리를 찾아내고 새로 뛰어든 분야에서 시장을 주도하는 기업이 된다는 것은 어려운 일이지만, 엔비디아는 벌써 몇 차례 그렇게 해왔고 지금도 그렇게 하기 위해 노력하고 있습니다. 엔지니어 출신이면서도 사업 감각을 지닌 기업인인 젠슨 황의 성공이 어디까지 이어질지 궁금합니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

유럽의 각국 연구소에서 코로나19 연구에 사용되던 슈퍼컴퓨터가 잇따라 해킹을 당한 것으로 알려졌다. 블룸버그통신은 15일(현지시간) 이번 주 스위스·독일·영국에서 슈퍼컴퓨터가 해킹 공격을 받았다고 보도했다. 다만 아직 배후나 개별 해킹 사건의 연관성은 밝혀지지 않았다. 스위스·독일·영국 슈퍼컴퓨터 해킹 공격받아 스위스 국립 슈퍼컴퓨팅센터는 자사 연구소를 비롯해 유럽의 다른 고성능 컴퓨터 시설이 공격받았고, 조사를 앞두고 일시적으로 접속을 폐쇄한 상태라고 밝혔다. 영국 런던 임페리얼칼리지 산하 글로벌 감염병 분석센터에서 코로나19 바이러스 확산 시뮬레이션에 이용된 국립슈퍼컴퓨팅 서비스(ARCHER)도 지난 11일 사이버 공격을 받았다. 슈퍼컴퓨터는 코로나19를 비롯해 여러 질병 연구에 필요한 시뮬레이션 구동에 사용되는데, 연구진은 이를 통해 질병이 세포에 미치는 영향과 잠재적인 치료법에 대한 이해를 높일 수 있다. 일부 피해 연구소들은 로그인 화면을 제외하면 연구와 관련한 직접적인 계산이 이뤄지는 영역은 해킹의 영향을 받지 않았다고 전했다. 익명의 슈퍼컴퓨터 관계자는 이런 공격 양상으로 볼 때, 해커가 슈퍼컴퓨터 내부의 연구 내용을 훔치거나, 단순히 연구 진행을 방해하기 위한 목적일 수 있다고 설명했다. 이 관계자는 “공격자들이 지적 재산을 수집하거나 코로나19와 싸우려는 노력을 늦추려 한 것”이라고 지적했다. 미 FBI “中 연계 해커가 코로나19 연구 해킹 시도” 경고 미국 연방수사국(FBI)과 국토안보부 산하 사이버안보·기간시설안보국(CISA)은 지난 13일 중국과 연계된 해커들이 미국의 코로나19 연구를 해킹해 정보를 빼내려 하고 있다고 경고한 바 있다. 두 기관은 “중국과 연계된 사이버 행위자들이 코로나19 연구와 관련된 네트워크와 인력으로부터 백신과 치료법, 검사에 관한 지식재산과 공중보건 데이터를 불법적으로 획득하려는 시도가 목격됐다”며 “이들 분야를 목표로 하는 중국의 시도는 코로나19에 대한 우리나라의 대응에 중대한 위협이 되고 있다”고 밝혔다. 신진호 기자 sayho@seoul.co.kr

부시 요청받은 두 박사 “백신·약품 한계... 휴교 등 자가격리”딸 사회관계망 과제 본 과학자 “휴교로만 감염 10%로 줄여” 2006년 미국 연방정부에 고용된 의사인 리처드 해쳇과 카터 메처는 워싱턴 근교의 한 햄버거 가게에서 동료들과 만나, 효과가 있을지 자신들도 모르는 제안서를 최종 검토했다. 제안서는 추후 미국이 감염병 대유행으로 타격을 받을 경우, 직장과 학교를 쉬도록 하는 등의 정책 방안을 담고 있었다. 머지 않아 이들이 제안서를 발표했을 때, 미국 고위 관리들은 회의와 비웃음이 섞인 반응을 보였다. 보건 위기 상황마다 새로운 치료법을 개발해 온 제약 산업에 의존해 고비를 넘겨 오는 일에 익숙해진 미국에서, 이들 박사의 제안은 중세 시대 같은 자가격리가 필요하다고 주장했기 때문이다. 코로나19 확산 방지를 위해 세계 각국이 적용하면서 이제는 일상어가 된 ‘자가격리’와 ‘사회적 거리두기’는 당시만 해도 비현실적이고 불필요하며, 정치적으로 실현이 불가능하다고 여겨졌다. 23일(현지시간) 뉴욕타임스는 이런 대접을 받던 발상이 국가적 감염병 대응의 핵심이 되기까지의 알려지지 않은 이야기를 보도했다. 탄저균 공격와 조류독감 유행 뒤 감염병 대처 방안에 고심하던 조지 W 부시 미 대통령은 2005년 국립보건원 연설에서 “전염병은 산불과 비슷하다”면서 “일찍 잡으면 제한된 피해만 주고 소멸할 수 있지만 발견하지 못한 채로 타게 되면 우리의 통제 능력을 빠르게 넘어서는 큰 불이 된다”고 말했다. 부시는 조지아주 보훈처 의료관이였던 메처 박사와 종양학자로서 백악관 고문을 맡았던 해쳇 박사에게 미국의 전염병 대응 체계를 수립해 달라고 주문하며, 국방부 연구팀과 협업하도록 했다. 미시간대 의대 의학역사연구센터 소장이면서 국방부 연구팀 일원이었던 하워드 마켈 역시 이 일에 투입됐다. 이들이 제안한 방안은 처음엔 신뢰받지 못했지만 부시 행정부의 지속적인 지지를 받았고 결국 효과적인 것으로 판명됐다. 결과적으로 미 질병통제예방센터(CDC)는 2007년 이들의 제안을 ‘비약학적 개입’으로 미국 공식 감염병 대응 정책으로 지정했다. 메처와 해쳇의 팀이 약학이 아닌 개입으로 감염병을 억제하는 방법을 고민하게 된 이유는 신종 인플루엔자의 위험 증가와 타미플루 같은 항바이러스제가 모든 전염병에 효과가 있는 건 아니라는 현실 때문이었다. 하지만 병원의 실제 작동 방식을 잘 이해하는 사람이 필요해서 정부에 채용된 메처 박사는 중환자실 의사였고, 전염병 정책 관련 전문 지식은 거의 없었다. 하지만 뉴멕시코주 산디아의 수석 과학자 로버트 글래스는 메처 박사에게 놀라운 연구 결과를 가져 왔다. 글래스는 복잡한 체계가 작동하는 가상 모델을 구축하는 전문가다. 모델은 어떤 체계가 실제로 도입됐을 때 효과를 낼지, 반대로 치명적인 실패를 일으킬지를 미리 예측하기 위해 구축해 돌려 보는 것이다. 그런데 글래스는 감염병 전파 모델을 당시 14세였던 딸 로라의 고등학교 과제를 보고 착안했다. 딸은 학교에서 사회 관계망 모델을 만드는 연구 과제를 수행했는데, 이를 본 글래스의 눈엔 스쿨버스, 교실에서 매우 긴밀하게 연결된 관계망이 전염병 전파의 완벽한 경로로 보인 것이다. 그는 딸의 과제물을 모델로 만들어 이 관계망을 끊는 것이 감염병을 쓰러뜨리는 데 어떤 영향을 미칠지 연구하기 시작했다. 연구 결과는 놀라웠다. 1만명이 사는 가상의 마을에서 학교를 폐교할 경우 단 500명만 감염되지만, 학교가 열려있을 경우엔 5000명이 감염되는 것으로 나타났다. 글래스는 메처에게 이런 결과를 전달하며 “우리는 딸의 과제물을 이용해 거기서부터 작업을 시작하면 된다”고 말했다. 이에 메처 등은 이런 예비 자료를 가져다 산디아에 있는 슈퍼컴퓨터를 통해 모델을 실제 인구에 적용했다. 각 도시가 공립학교를 폐쇄하면 질병 확산이 현저하게 느려진다는 결과를 얻었고, 휴교는 이들이 고려하는 모든 사회적 거리두기 조건 중 가장 중요한 것이 됐다. 글래스 박사가 발표한 연구는 “사회적 거리두기 전략은 백신이나 항바이러스제를 사용하지 않고도 유행성 인플루엔자의 지역 감염을 효과적으로 억제하도록 설계될 수 있다”고 결론을 맺는다. 이와 별도로 딸은 좋은 학점을 받았고, 과제는 2006년 인텔 국제과학기술 박람회에 출품됐다. 국방부 연구팀에 있던 마켈 박사는 감염병 발생 관련 전문가였다. 그가 수행하던 임무는 범위가 좁지만 시급한 관심사로, 바이러스성 위협에 대한 미군 병력의 취약성이었다. 2005년 조류독감이 사람에게 건너가 필리핀 등 미군 주둔국으로 퍼지자, 그는 정박한 배에 군인들을 집단 격리하는 ‘보호적 격리’를 제안하기도 했다. 이번 제안에서 마켈은 1918년 전세계에 대유행했던 스페인 독감의 교훈을 연구했다. 당시 미국에선 필라델피아와 세인트루이스의 상반된 대응이 정반대 결과를 가져왔다. 독감이 일상을 방해하는 걸 원치 않았던 필라델피아 공무원들은 그 해 9월 오래 준비했던 전쟁채권 홍보 거리행진을 진행해 수십만 관중을 끌어모았다. 반면 세인트루이스는 시 보건국장이 빠르게 학교, 교회, 극장, 술집, 스포츠 행사, 기타 공공 집회를 폐쇄했다. 당연히 필라델피아는 훨씬 더 오래 고통을 겪어야 했다. 마켈 박사와 메처 박사의 각 팀은 모두 같은 결론에 도달했고 2007년 몇 달 간격으로 연구 논문을 발표했다. 휴교나 공개 모임 폐쇄 등 여러가지 수단으로 사회적 상호작용을 제한하는 공격적인 조치가 사망자 수를 줄이는 데 필수적이라는 결론이다. 메처 박사는 “타이밍이 중요하다는 건 심장마비 환자를 치료하는 것과 같다”고 말했다. 메처 박사는 올해 초 코로나19 확산 사태에서 도널드 트럼프 대통령이 셧다운과 사회적 거리두기를 수용하지 않는 데 대해 경고한 공중보건 전문가 집단 ‘레드 던’의 핵심이다. 올해 셧다운 조치가 보여 준 효과는 메처 등이 상상한 것보다 훨씬 컸다. 마켈 박사는 “우리 연구가 생명을 구하는 데 도움이 되는 걸 보게 돼 매우 기쁘다”고 말하면서도 “소름이 끼치기도 한다”고 말했다. 그는 “우리는 연구를 하면서도 결과가 최악의 경우에만 적용될 것이라는 걸 알고 있었다”면서 “우리는 연구 결과가 사용되는 일이 없길 바랐다”고 말했다. 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

1007억 관세청 정보망 무형 자산 1위기상청이 지난해 도입한 슈퍼컴퓨터 5호기 ‘누리온’의 가치가 520억원으로 책정돼 국유재산 물품 중 가장 비싼 몸값을 인정받았다. 경부고속도로(416㎞)의 재산 가치는 12조 2087억원으로 전체 국유재산 중 부동의 1위를 지켰다. 정부가 7일 국무회의에서 심의·의결한 ‘2019회계연도 국가결산 보고서’에 따르면 지난해 국유재산 가치는 총 1124조 5000억원으로 1년 전보다 42조 8000억원(4.0%) 증가했다. 토지가 483조 1000억원으로 43%를 차지했고, 공작물(288조 9000억원)과 유가증권(267조원), 건물(72조 7000억원) 등이 뒤를 이었다. 올해 개통 50주년을 맞은 경부고속도로는 1년 전보다 장부가액이 771억원 증가했다. 시간이 지나면 감가상각이 되는 건물 등과 달리 고속도로는 지가 반영으로 오히려 가치가 늘어난다. 두 번째로 비싼 고속도로인 서해안고속도로(341㎞·6조 8408억원)도 전년 대비 1345억원 상승했다. 국가 보유 건물 중에서는 기획재정부 등이 입주한 정부세종청사 1단계가 4400억원으로 가장 가치가 컸고, 교육부와 산업통상자원부 등이 사용하는 세종청사 2단계(4005억원)가 다음이었다. 국가 무형자산 중에서는 관세청이 2016년 취득한 ‘4세대 국가 관세종합정보망’(1007억원)이 가장 비쌌다. 물품 중에선 ‘누리온’과 함께 행정안전부의 ‘재난경보 시스템 관련 통신소프트웨어Ⅰ’(187억원·2위), 관세청의 전자통관시스템 서버(176억원·3위) 등이 새로 이름을 올렸다. 반면 지난해 1위였던 기상청 슈퍼컴퓨터 4호기 ‘누리와 미리’는 가치가 262억원에서 172억원으로 떨어져 4위로 밀렸다. 세종 임주형 기자 hermes@seoul.co.kr

2020년 최대의 화두는 의심할 바 없이 코로나 19 대유행입니다. 치료제나 백신이 없는 신종 감염병이 엄청난 속도로 전파되면서 몇 달 만에 지구상에서 안전한 국가가 거의 없는 지경에 이르렀습니다. 이에 따라 과학기술계와 의학계의 최대 관심사도 코로나 19 관련 연구가 됐습니다. 물론 IT 분야도 예외가 아닌데, 국립 연구소와 민간 연구소, 그리고 IT 거대 기업이 모두 강력한 슈퍼컴퓨터를 이용해 코로나 19와의 전쟁에 뛰어들고 있습니다. 최근 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터인 미국 에너지부 산하 오크리지 국립 연구소의 슈퍼컴퓨터 서밋(Summit)은 코로나 19를 일으키는 SARS-CoV-2 코로나바이러스의 표면 돌기 단백질에 결합할 수 있는 약물을 시뮬레이션해서 77가지 우선 후보 물질을 찾아냈습니다. 특효약을 찾아낸 건 아니지만, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 가능성 있는 약물을 찾는 기간을 줄였다는 데 의의가 있습니다. 하지만 이 성과는 슈퍼컴퓨터를 코로나 19 정복에 사용하려는 연구의 시작에 불과합니다. 최근 IBM을 포함한 여러 정부 기관 및 기업들은 보유하고 있는 슈퍼컴퓨터를 한데 모아 더 강력한 슈퍼컴퓨터 네트워크를 구성하기로 결정했습니다. 코비드 19 고성능 컴퓨팅 컨소시엄 (COVID-19 High Performance Computing Consortium)은 현재까지 16개 기관이 참여 의사를 밝혔습니다. 여기에는 IBM을 포함해 미 에너지부 산하의 로렌스 리버모어 국립 연구소(LLNL), 오크리지 국립 연구소(ORNL), 아르곤 국립 연구소 (ANL), 산디아 국립 연구소 (SNL), 로스앨러모스 국립 연구소 (LANL), 나사, MIT, 아마존, 구글, 마이크로소프트가 포함됩니다. 코비드 19 고성능 컴퓨팅 컨소시엄 슈퍼컴퓨터의 연산 능력을 합치면 330페타플롭스 이상의 연산 능력으로 서밋보다 더 강력한 성능을 구현할 수 있습니다. 참고로 총 77만 5000개의 CPU와 3만 4000개의 GPU를 사용합니다. 앞으로 더 많은 기업과 기관이 참가할 가능성도 있기 때문에 이 수치는 더 늘어날 수 있습니다. 핵심 목표는 이렇게 강력한 컴퓨팅 파워를 이용해 감염역학, 생물정보공학, 분자모델링 연산을 지원하는 것입니다. 이는 치료제 및 백신 개발은 물론 가장 효과적인 방역 방법을 찾는 데 도움을 줄 것입니다. 소수의 강력한 슈퍼컴퓨터 대신 수많은 개인 사용자의 컴퓨터를 기여받아 분산 컴퓨팅 프로젝트를 수행하는 'Folding@Home 프로젝트' 역시 코로나 19 정복을 위해 힘을 보태고 있습니다. 3월 25일에는 총 463만 개의 CPU와 43만 개의 GPU의 자원을 기부 받아 총 1.5엑사플롭스의 연산 능력을 확보하는 데 성공했습니다. Folding@Home의 목표는 코로나 바이러스가 사람 세포에 침투하는 경로인 ACE2 수용체 연구에 컴퓨팅 자원을 사용하는 것입니다. 이미 Folding@Home은 에볼라 바이러스의 V35 단백질 관련 시뮬레이션을 지원해 치료제 개발에 도움이 되는 정보를 제공하기도 했습니다. 분산 컴퓨팅 프로젝트가 코로나 19 연구에서도 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다. ( https://foldingathome.org/covid19/ 참고) 코로나 19는 강력한 신종 전염병으로 인류를 위협하고 있습니다. 하지만 전염병과 싸우는 인류의 능력 역시 전례 없이 커졌습니다. 슈퍼컴퓨터 하나만 보더라도 몇 년 전에는 생각하기 힘든 강력한 성능을 지닌 슈퍼컴퓨터를 아낌없이 코로나 19 관련 연구에 투입하고 있습니다. 가까운 미래에 슈퍼컴퓨터를 통해 코로나 19 치료제를 찾아냈다는 소식이 들리기를 기대합니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com