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Tuesday, May 14, 2019

인터넷을 통해서 무엇을 할 수 있는지 물어보면 다양한 대답을 들을 수 있다. 동영상을 본다 뉴스를 읽는다 이제는 영화를 본다 와 같이 예전에는 불가능할 것 같은 인간의 일들이 인터넷에서 이루어지고 있다. 근본적으로 생각하면 인터넷은 결국 무엇을 할 수 있는 공간이 아니라 무엇을 할 수 있도록 정보와 자료를 주고 받는 구조이다. 영화라는 자료를 제공해주고 이를 인터넷을 통해서 받아서 사용자들은 영화를 볼 수 있는 것이다. 그래서 결국 인터넷은 정보를 주고 받는 하나의 메시징 플랫폼 messaging platform 이다. 인터넷의 시작을 생각해도 지금처럼 무엇인가 복잡한 것을 하려고 했던 것이 아니라 글과 사진 정도를 쉽게 주고 받을 수 없을까 생각했던 연구소 CERN 의 결과물인 것을 생각하면 우리가 사용하는 모든 인터넷은 '주고 받는' 메시징 서비스의 확장이라고 생각할 수 있다.


간단한 메시지를 주고 받는 것은 인간의 가장 기본적인 활동이다. 간단하게 문자 메시지를 주고 받는 것부터 학술 논문을 출판해서 다른 연구자들과 정보를 주고 받는 것도 하나의 메시지 활동이다. 인간의 모든 활동들은 정보의 교환과 행동의 시행으로 구별할 수 있다. 또한 인간 활동의 대부분은 정보에 의해서 움직이는 것이다. 간단하게 친구끼리 주고 받는 문자 메시지를 생각하자. 각자가 원하는 시간과 장소를 주고 받고 이를 통해서 시간과 장소를 정하고 이를 통해 만난다. 만나서 무엇을 할지 미리 이야기를 한다면 어떤 장소가 좋을지 찾아본다. 이 과정에도 인간은 인터넷에 적당한 장소를 검색하고 검색 결과를 통해서 장소를 결정한다. 짧은 순간이지만 인간과 인간이 주고 받는 대화 conversation, 인간과 기계 (인터넷) 가 주고 받는 communication 이 존재한다. 모든 과정에서 볼 수 있는 정보의 교환을 메시징 messaging 이라고 하고 이를 연결해주는 시스템을 messaging platform 이라고 부른다. 좀 더 확장하면 기계와 기계사이에서 이루어지는 정보의 교환도 메시징이다. 그리고 이미 인터넷이라는 괜찮은 플랫폼은 메시징을 하기 좋은 시스템이라 알고 있다. 정보의 획득은 인간에게 어떤 행동을 할 것인지 결정에 도움을 준다. 기계도 비슷하다. 기계가 어떤 정보를 획득하면 이를 계기로 해서 어떤 행동을 할지 미리 정해진 조건에 따라서 실행하게 된다. 이처럼 기계가 정보를 획득하여 이를 실행하도록 하는 정하는 것을 알고리즘이라 부른다. 결국 인간도 기계도 '정보의 교환' 과 '행동의 실행' 으로 반복한다.

단순 메시징 서비스 

문자 메시지는 가장 기본적인 메시징 플랫폼이다. 간단한 정보 조금 확장해서 파일 정도는 붙여 보낼 수 있지만 인간이 원하는 형태로 바로 사용하기에는 조금 어려운 부분이 있다. 예를 들어 문자 메세지로 동영상을 받았을 때 동영상을 내려받아 이를 실행할 수 있는 앱이나 프로그램을 통해서 실행시켜 보아야 한다. 그래서 아무리 단순한 메시징 서비스라고 해도 이제는 다양한 포맷의 자료를 서비스 안에서 in apps (in situ) 처리할 수 있는 서비스는 기본이 된다.


대한민국에서 가장 많이 사용하는 메시징 서비스는 단연 '카카오톡'이다. 한국인 대부분, 한국인을 친구로 두고 있거나 한국인이 주요 고객인 외국인들에게는 필수가 되었다. 개인적으로 이미 [나는 왜 카카오톡을 사용하지 않는가] 와 [나는 왜 여전히 카카오톡을 사용하지 않는가...] 를 통해서 카카오톡을 사용하지 않는지에 대해서 생각을 전달했다. 보안에 대한 내용은 [ID 와 보안에 대한 단상 ─ 인터넷에서 무엇이 나를 확인해주나] 을 통해서 간략한 생각을 전달했다. 가장 단순한 메시징 플랫폼이 가지는 기능적인 측면에 좀 더 집중해서 풀어 나갈 생각이다.

a. 다중 기기 접속은 필요한가? 

여러개의 기기에서 접속할 수 있다는 점은 다양한 플랫폼을 지원한다는 뜻과 함께 겉 껍질보다는 메시징 기능이 중심이고 어떤 겉 껍질을 씌워도 내가 쓰던 기능을 거의 동일하게 사용할 수 있다는 느낌이 든다. 만약 안드로이드 앱에는 있는 기능이 윈도우 프로그램을 통해서는 사용할 수 없다면 기능이 플랫폼에 종속되어 있다는 뜻이기도 하다. 그래서 원하는 서비스를 할 때 플랫폼에 종속되지 않도록 설계하기 위해서는 웹에서 완벽하게 기능할 수 있는 서비스를 먼저 설계하고 웹에서 이루어지는 서비스 정보를 앱에서 잘 받아서 처리할 수 있도록 해주는 설계가 필요하다.


다중 기기에서 접속한다 혹은 거의 모든 플랫폼에서 사용할 수 있다는 뜻은 이미 웹서비스 하나만으로도 어디에서도 웹브라우저만으로도 서비스를 사용할 수 있다는 뜻이다. 그래서 전혀 알 수 없는 스마트폰 운영체제가 만들어져도 최소한 웹브라우저만 있다면 서비스를 사용할 수 있다. 웹 표준을 지키는 서비스라면 모든 웹브라우저에서 사용할 수 있기 때문이다. [구글 크롬 (Google Chrome) ─ 작은 OS 를 꿈꾸다] 그렇기 때문에 특별한 이유가 아니라면 인터넷 표준을 따르는 서비스 그리고 웹브라우저에서도 잘 서비스되는 메시징 플랫폼이 중요하다. 웹표준을 잘 따르는 서비스라면 특별히 다중 기기를 제한할 이유는 없다. 심지어 한 기기에서도 여러개의 웹브라우저를 사용할 수 있고 하나의 기기에서만 서비스를 사용하지 않기 때문이다. 대화를 하기 위해서 무조건 특정 핸드폰을 가지고 해야 한다는 것은 불편할 뿐이다. 다중 기기를 허용해서 생기는 보안 문제를 언급할 수 있지만 제한된 기기만 접속허용할 때는 보안 상 더 취약할 수 있다. 만약 탈취된 아이디 / 암호를 통해서 접속하고 다른 기기의 접속을 모두 끊어버린다면 피해자는 제대로 대처할 수 없거나 심지어 자신이 피해를 입고 있는 줄도 모를 수 있다. 다중 기기 접속을 허용하지만 물리적으로 불가능한 접속이나 의심되는 접속을 찾아내는 것이 더 현명할 수 있다.


b. 다양함을 전달하고 싶은 욕구 

사람과 사람 사이에서의 단순한 대화를 생각하자. 개인 간의 친목 목적 혹은 정보 공유를 위해서 사용한다. 대화만 주고 받는 기능이지만 사용자들은 점점 원하는 기능이 늘어난다. 그리고 메시징 플랫폼에서 필수로 생각되는 기능은 의외로 이모티콘이다. 대면하지 않고 단순한 문자만을 주고 받을 때는 사람의 감정이나 상태를 제대로 전달하기 힘들다. 목소리와 얼굴에는 어느정도 감정과 상태를 볼 수 없기 때문에 '화난 감정'을 나타내기 위해서 화가 난 얼굴 혹은 폭발하는 인물의 이모티콘 혹은 스티커 등을 통해 좀 더 정확하게 전달할 수 있다. 이모티콘 기능 (스티커 기능을 포함하여) 은 일종의 오컴의 면도날 Occam's Razor 같은 원리로 간단하게 설명할 수 있는 이모티콘을 놔두고 장황하게 설명하는 것을 인간은 좋아하지 않는다. 그리고 이러한 이모티콘의 특징은 줄임말이나 특정 집단에서만 사용하는 은어 隱語 를 만드는 것과 비슷한 원리이다.


이모티콘 뿐만 아니라 사람들은 많은 정보를 보내고 싶어 한다. 사진 음악 그리고 인터넷에 돌아다니는 많은 정보들을 보내고 싶어한다. 오래전에는 사진을 보내는 것은 단순히 파일 하나를 보내는 것이였다. 그리고 그 파일을 처리하는 것은 받은 사람의 몫이였다. 그러나 그런 형태의 메시징 플랫폼은 사용자들의 외면을 받을 것이다. 좋은 서비스의 특징은 사용자들의 행동과 심리를 잘 이끌어 내어야 한다. 만약 사진 데이터를 보내는데 사진을 바로 보여주지 않고 내려받으라고 한다면 분명 불편할 것이다. 즉, 사용자들이 주고 받는 데이터의 종류는 이미 어떤 행동을 해야 한다는 정보까지도 포함하고 있다. 사진을 보냈다는 것을 사진을 보라는 것이고 음원 데이터를 보내주는 것은 음악을 들으라는 것이고 지도 정보를 보내주었다면 내가 여기에 있다 혹은 여기에 가면 좋겠다와 같은 다음 행동을 포함한다. 그래서 좋은 서비스는 교환하는 정보의 종류에 따라서 어떻게 처리하고 어떻게 보여줘야 하는지를 잘 설계한다.

단순한 링크 하나만 보내줄 때도 해당 링크에서 얻어낼 수 있는 parsing 정보들을 통해서 관련된 이미지와 간략한 요약을 보여준다. 링크를 들어가보면 될 것 같지만 정보를 교환하는 과정에서 인간이 거치는 모든 과정은 정보의 유용성을 먼저 평가하고 싶기 때문에 간단한 요약을 알 수 있는 것만으로도 많은 도움이 된다. 또한 메시징 서비스가 링크가 악의적인 스크립트를 포함하고 있는지 미리 검사할 수 있기 때문에 보안의 측면에서도 필요하다. 결국 인간의 정보 교환에서 원하는 목적이 무엇인지 잘 판단하고 이를 잘 처리하도록 도움을 주는 서비스의 형태를 생각하게 된다. 예를 들어 보내주는 사진을 그대로 보여줄 수 있지만 사진에 포함된 문자를 인식해서 OCR 문자 정보의 형태로 추출해줄 수 있다. 누군가 처방전을 사진 찍어서 보내줄 때 그 처방전의 문자열을 추출하고 웹에서 검색할 수 있는 링크를 만들 수 있다. '처방전'이라는 대상을 인식하고 약이름과 약 성분을 바로 인터넷에서 찾아내서 보여줄 수 있지만 그런 기능 이전이라도 사진 안의 문자 정보들이 중요할 수 있다는 것은 사진의 형태를 보고 인식할 수 있다. 예를 들어 그냥 '나 오늘 찍은 셀피가 맘에 들어 보내줘' 라고 하는 사진과 '여기 처방전 좀 봐줘' 라는 사진은 쉽게 그 차이를 알 수 있다. 문자로 추출할 수 있는 정보의 양이 다르고 중심 대상 (관심 대상) 이 다르기 때문이다.


단순한 메시징 서비스이지만 결국 인간의 행동을 이끌어 내기 위한 정보의 교환이 그 목적이라면 행동을 좀 더 수월하게 이끌어 낼 수 있는 작업과정 workflows 를 잘 설계해야 한다. 그런 작업과정을 잘 설계하기 위해서는 단순히 자료의 형태 (파일형식) 뿐만 아니라 자료가 가지는 성격을 잘 이해해야 한다. 그리고 그 성격은 대화 상대자(들)이 이 자료를 통해서 어떤 행동을 했으면 좋겠다는 목적을 가지고 있다는 것을 잘 이해할 필요가 있다. 처방전 사진을 보내 주었을 때 이미 받은 사람은 인터넷에서 혹은 약물정보 사이트에 들어가서 그 약을 검색할 것을 예상할 수 있다. 조금 더 확장한다면 사용자의 작업과정을 통해서 배울 수도 있다. 예를 들어 어떤 사용자는 받은 사진 중에서 화면 갈무리 (스크린캡쳐) 했던 사진들은 주기적으로 지운다면 미리 지우기 전에 다음의 사진들을 지울 것인지 물어볼 수 있다.

c. 찾고 싶고 또 지우고 싶고 

누군가 사진을 보여주겠다고 할 때 예상할 수 있는 행동은 메시징 서비스를 실행하고 특정 상대방의 대화창을 들어가서 계속 과거의 대화내용으로 스크롤 & 스크롤을 계속해서 찾아내고 보여준다. 물론 치매 예방 혹은 두뇌 발달을 위해 내가 보여주고 싶은 사진은 '언제', '누구에게', '왜' 와 같은 정보들을 잘 기억하고 있다는 점에서는 좋지만 데이터 측면에서는 비효율적일 것이다. 그리고 그 정보들 중 잘못된 정보가 하나라도 있다면 제대로 찾아내지 못한다. 그래서 끊임없이 인간에게 그런 메타데이터 metadata 를 같이 적어달라고 태그 tag 와 같은 형태를 제시하지만 잘 할 것이라고 기대하기 힘들다. 인간에게 아무리 '너가 나중에 찾기도 편하고 정리도 잘되어서 좋아'라고 해도 일단 귀찮을 뿐이다. 그래서 이제는 그런 인간의 귀찮음을 해결하기 위해서 사진에서 관련된 정보들을 추출해서 별도의 자료와 관련된 별도의 데이터를 관리한다. 그 결과 사진을 저장하고 보여주는 서비스에서는 '개' 를 검색하면 개들을 잘 보여준다. 그리고 사진에 내가 있을 때는 나를 묶어서 같이 관리해주고 가끔 성형하기 전 자신과 성형한 후 자신을 다른 사람으로 처리하는 귀여움을 토하기도 한다고 한다. 개인적인 경우 '곰' 사진을 검색하니 내 사진이 나온 적도 있었다. (역시 완벽하지는 않다.)


여기서 생각해볼 것은 이미 데이터를 잘 구별하기 위해 많은 서비스들은 가능한 데이터의 데이터를 잘 정리하고 있다는 것과 어느새 자신의 많은 자료들은 메시징 서비스 안에 있고 그 안에서 자신이 필요한 자료를 찾아낸다. 그래서 예전에는 메시징 서비스로 받은 자료들은 별도로 저장을 해두어 저장한 곳에서 자료를 찾아냈지만 어느새 자신도 모르게 많은 자료들을 메시징 서비스 내부에 두고 있다. 그래서 메시징 서비스이지만 동시에 클라우드 서비스이기도 하다. 그렇다면 최소한 사용자들이 쉽게 검색할 수 있고 빠르게 찾을 수 있는 기능이 필요할 것이다. 주로 사용하는 서비스인 텔레그램의 경우 대화 상대방 이름을 누르거나 (안드로이드 앱) 웹에서는 메뉴에서 사진 (Photos) 를 선택하면 지금까지 나누었던 사진 목록을 보여준다. 대화 내용을 먼저 생각해서 언제쯤 받은 것인지 생각해서 스크롤 해서 올리지 않아도 사진이라는 대상만 따로 관리하기 때문에 빠르게 찾을 수 있다.

한참 ICQ 란 서비스가 유행했을 때 대화 내용을 백업하는 일은 필수였다. 그런데 모든 대화 내용을 저장해 두는 것과 지우는 것을 생각하면 몇가지 생각해볼 것이 있다. 대화 내용도 하나의 자료이다. 그리고 그 ① 자료가 어디에 저장되는지 ② 내가 삭제한 자료는 정말 사라진 것인지 ③ 자료의 소유권은 누구인가 를 생각해 봐야 한다. 지금도 몇십년 전에 저장했던 대화 내용들이 있지만 이게 무슨 의미가 있나 싶을 때가 있다. 결국 메시징 서비스가 등장하고 대화의 영역은 한번 이루어지고 소멸하는 영역이 아니라 기록되는 자료의 영역으로 이동해 왔다. 그리고 기록될 수 있는 인간 사이의 정보교환은 궁극적으로는 인간들이 어떤 행동을 할지 예상하기 좋은 데이터가 되어 왔다. 예를 들어 특정 지역에 사는 사용자들의 대화내용을 자료로 뽑아 낼 수 있다면 주말에는 어느 식당이 잘될 것인지도 예상할 수도 있고 날씨에 따라서 사람들이 무엇을 하고 싶어하는지 그리고 부부사이에 대화 내용을 들어보면 아기 기저귀는 얼마나 주기적으로 구매하는지 등도 알게 된다. 개인적인 그리고 사적인 이유로 그런 데이터의 수집은 불법일 수 있지만 자신도 모르는 사이에 동의한 서비스 약관에 의해서 충분히 소비자들의 행동을 분석할 수 있는 가장 좋은 데이터는 사람들 사이의 대화라는 것은 인정해야 한다.


점점 사소한 대화 내용까지도 나누게 되면서 대화 내용은 어떻게 처리해야 하는지 고민이 많을 때가 많다. 그리고 아무리 사적이라고 해도 누군가의 생명에 위협을 줄 수 있는 정보들도 있다. 아무 생각없이 나누는 대화 중에는 개인의 동선 혹은 어디 / 언제 와 같은 정보들을 공유하게 되고 만약 범죄에 이용할 수도 있기 때문이다. 대화는 필요하지만 은밀한 대화가 필요할 때 기록되지 않는 대화 기능도 필요할 수 있다. 이제는 대화 내용은 텍스트 형태의 자료가 아니라 이미지의 형태일 때가 많다. 아무리 대화 내용을 지워도 간단하게 화면 갈무리만 하면 되기 때문이다. 대화 내용을 통해서 누가 잘못했고 때로는 범죄 혐의에 도움을 줄 수 있지만 반대로 노출되고 싶지 않은 개인 정보들도 쉽게 노출될 수 있다는 것도 생각해야 한다. 만약 대화상대자의 계정이 해킹당해서 자신의 개인정보가 공개된다고 할 때도 같은 생각을 할지 생각해봐야 한다. 대화 내용이 쉽게 공유될 때 정의의 심판으로 잘못한 이들이 밝혀지는 것이 더 많을지 평범한 사람들의 개인정보들이 노출되는 것이 더 많을지 생각해볼 필요가 있다.

결국 대화 내용은 누구의 소유인지 더 정확히 대화 데이터는 누구의 소유인지를 먼저 고민해야 한다. 만약 서비스를 제공해준 기업도 같이 소유한다고 한다면 많은 이들의 대화 내용은 자신들이 알아서 처리할 수 있는 자료에 불과하다. 대화 내용은 계정 주인의 것이라면 그 대화 내용을 어떻게 처리할 것인지 전적인 권한을 가지고 있다. 기술적으로 어려운 것은 아니다. 기본적으로 주고 받는 대화 내용들이 암호화 encrypted 된 상태라면 암호화에 사용되는 키 key 를 무효로 revoked 만들면 암호화된 내용을 사용할 수 없게 된다. 그러나 만약 서비스를 해주는 기업이 자신들도 데이터의 소유 혹은 관리에 필요하다는 이유로 소유할 수 있다면 나의 대화내용이지만 내가 어떻게 할 수 있는 것이 아니다. 문제는 개인 정보는 그 민감한 정도에 따라서 사람의 목숨까지도 좌우할 수 있는 중요한 정보들도 존재한다는 것이다. 대표적인 것이 의료 정보이다. 선택적으로 데이터의 민감도를 서비스 업체에서 결정할 수 없다면 개인이 대화 자료를 어떻게 처리할지 권한은 가지고 있어야 한다.


다양한 메시징에 대해서 ... 

지금까지는 사람과 사람 사이에서의 대화에 대해서 생각했지만 필요에 의해서 기계와도 대화하고 싶을 때가 있다. 예를 들어 주기적으로 내가 원하는 주제의 책이 출판되었는지 내가 좋아하는 기자의 기사가 올라왔는지 내가 찾아가지 않아도 나에게 알람을 준다면 편리할 것이다. 서버를 운영하고 있는데 서버에서 문제가 생겼을 때 알람을 준다면 빠르게 처리할 수 있을 것이다. 이처럼 사람과 대화하지 않아도 메시징은 일종의 알람 alarms 혹은 알림 notification 으로 인간에게 정보를 제공할 수 있다. 이렇게 기계가 알려주어 획득한 정보도 행동으로 이어지도록 해준다. 만약 웹서버의 서비스가 중단되었다면 접속해서 다시 서비스를 재시작해주거나 문제를 찾아 해결해주기 바라는 것이다.


우리가 접하는 많은 알람 알림들은 기계가 인간에게 전달하는 메시징이다. 메일이나 다양한 형태로 기계가 인간에게 정보를 전달할 수 있지만 이왕 자주 사용하는 메시징 서비스 안에 포함시킬 수 있다면 더욱 편리할 것이다. 그래서 원하는 목적을 가지는 기계가 서비스에 상주하고 있으면서 뭔가를 알려주는 것이 바로 텔레그램의 봇 bot 이라 한다. 웹서비스에서 봇은 인터넷을 돌아다니면서 필요한 정보들을 수집한다. 인터넷을 떠돌아 다니면서 색인을 만들거나 웹사이트의 정보를 미리 정리해 놓거나 웹서비스가 잘 작동하는지 주기적으로 찾아와서 노크하는 기능 등 인간이 원하는 기능을 자동으로 해준다. 메시징 서비스 안에서도 봇은 동일하다. 예를 들어 자신이 원하는 중고 물품이 올라오면 메세지를 보내준다.

자신이 원하는 형태의 봇을 만들 수 있다. 원리는 간단하다. 인터넷 혹은 원하는 정보가 수집이 되면 해당 정보를 인간에게 메시지를 보내주면 된다. 만약 자신이 원하는 주제의 신간 서적을 받고 싶다면 인터넷에서 신간 서적을 알려주는 곳을 통해 봇이 계속 주기적으로 찾아보다가 원하는 주제가 나타나면 메시지를 보내준다. 원리는 간단하지만 이렇게 할 수 있기 위해서는 몇가지 조건이 필요하다. 정보를 제공하는 곳에서는 체계화된 구조를 가지는 정보를 제공해줘야 한다. 책이름 뿐만 아니라 책의 주제, 저자 등 다양한 정보를 제공해주어야 그 중에서 원하는 정보를 걸러낼 수 있기 때문이다. 해당 정보를 봇이 주기적으로 접근할 수 있도록 공개되어야 한다. 선택된 정보를 메시지의 형태로 전달해줄 수 있어야 한다. 만약 내가 원하는 기자의 기사만 받아 보고 싶을 때는 해당 기자가 있는 언론사에서 제공해주는 기사 정보 중에서 기사쓴이, 일자, 주제 등이 기사에 연결된 메타데이터가 되어야 한다. 인터넷에서 무작위로 검색해서 찾아 줄 수 있지만 이런 경우 내가 원하는 기자가 음주운전해서 무리를 일으킨 기사들도 찾아줄 것이다. 이렇게 정보를 좀 더 체계적인 구조로 만들어주는 데이터 구조 방식 특히 인터넷에서 교환하는 방식에는 여러가지가 있다. 가장 대표적인 것이 XML 이 있다. XML 은 어떤 정보가 있는지 자료 자체가 표시하는 형태이다. JSON JavaScript Object Notation 도 있다. 목적은 자료의 교환을 하면서도 자료 자체로 의미를 가지고 인간이 쉽게 해석할 수 있는 형태를 추구한다.


XML 이든 JSON 이든 결국 자료 자체의 교환보다 교환되는 자료가 내용을 가지고 있고 어떤 속성을 가지고 있는지를 전달해서 이를 통해 인간이 원하는 정보를 선택적으로 효과적으로 획득하기를 바란다. 몇가지 봇을 통해서 기계가 인간에게 전달하는 정보, 자료의 특징을 살펴본다.

a. 웹서비스가 살아 있나 죽었나? 

개인 웹서버를 운영하면 가장 신경쓰이는 것이 내 웹서버가 제대로 살아있는지 서버는 살아있지만 연결된 인터넷이 문제가 생겨 서비스가 안되고 있는지 살피는 것이다. 생각날 때마다 접속해서 확인할 수 있지만 그렇게 신경쓰면 인간을 위한 웹서버가 아니라 웹서버를 위한 인간이 된다. 간단하게 내 웹서버를 감시해 달라고 봇에서 부탁하고 봇이 주기적으로 들어가서 문제가 있다면 나에게 메시지를 보내주면 된다. 만약 서버 자체가 오프라인인지 웹서비스만 중단된 것인지 알고 싶다면 다른 포트 port 를 확인해서 서버가 살아있는지 웹서비스가 중단되었는지 알려주면 된다.

웹서비스처럼 간단하게 이상유무를 확인하는 봇도 있지만 서버에 문제가 생겼을 때 관리자의 대처가 필요할 때 메시지를 보내줄 수 있도록 할 수 있다. 예를 들어 서버의 온도가 너무 높게 올라가거나 연결된 저장장치가 갑자기 이상이 생겨 연결이 끊기는 경우 혹은 인터넷에서 자료를 내려받는데 내려받기가 모두 완료되었을 때 메시지를 보내줄 수 있다. 자주 사용하는 토렌트 서비스를 예를 들어 본다.


리눅스 서버에서 자주 사용하는 토렌트 클라이언트인 트랜스미션 transmission 을 통해 자료를 받기 시작해서 언제 받는지 자주 들어가서 확인할 수 있지만 만약 자료를 모두 다 다운받으면 특정 스크립트를 실행하도록 할 수 있다. 해당 스크립트는 텔레그램의 봇에게 메시지를 보내준다. 그리고 전달받은 메시지를 봇은 사용자에게 '자료의 내려받기가 모두 완료되었다'라고 알려준다. 방법은 [개인 위키 문서]에서 참고할 수 있다.

b. 프로그래밍 할 줄 모른다면? 

봇은 인간이 원하는 기능을 구현해주는 목적을 가지는 기계라고 생각하면 된다. 그러나 원하는 기능을 구현하기 위해서는 프로그래밍에 대한 이해를 가지고 있어야 할 때가 많다. 아니라면 많은 이들이 이미 구현해 놓은 것을 사용할 수 있지만 이때도 스크립트를 이해하고 자신에게 맞게 편집할 수 있어야 할 때가 많다. 프로그래밍을 할 수 없다고 해서 자신이 원하는 기능을 구현하지 못하는 것은 아니다. 자신에게 필요한 서비스를 찾고 해당 웹서비스가 텔레그램 Telegram, 푸쉬블릿 PushBullet, 슬랙 Slack 과 같은 메시지 서비스에게 정보를 줄 수 있는지 확인하면 된다. 예를 들어 웹서버가 온라인인지 확인해주는 웹서비스를 찾아본다. 마음에 드는 서비스를 가입하고 자신의 웹서버를 등록하고 알림 notification 을 어떻게 할지 설정한다. 이때 알림을 보낼 수 있는 서비스로 텔레그램과 같은 메시지 서비스를 설정하면 자신이 원하는 기능을 실행할 수 있다.

조금 더 복잡한 기능을 원할 수 있다. 개인적으로 필요했던 기능이 있었는데 긴 링크 주소를 짧게 만들어주는 서비스를 통해서 공유를 하고 싶었다. 컴퓨터에서는 간단하게 버튼으로 짧은 주소를 만들고 페이스북이나 트위터에 공유도 간단하게 할 수 있지만 스마트폰에서는 쉽지 않았다. 짧은 주소를 만들어주는 앱도 있지만 불필요한 기능이 너무 많고 불편해서 마음에 들지 않았다. 그래서 짧은 주소를 만들기 위해서는 웹브라우저로 서비스에 들어가서 불편한 화면에서 만들어 만들어진 주소를 복사해야 했다. 만약 봇에 공유하고 싶은 긴 링크 주소를 보내면 봇이 짧은 주소로 만들어서 나에게 보내주는 것이다. 만약 텔레그램에서 받은 정보를 짧은 주소를 만들어 주는 서비스에 보내고 만들어진 짧은 주소를 다시 텔레그램에 보내준다면 원하는 기능을 완벽하게 만들 수 있다.


이처럼 웹서비스 사이에서 데이터를 교환하고 서로 필요한 기능을 구현할 수 있도록 해주는 것을 API Application programming interface 라 부른다. 서로 자료를 교환할 수 있는 표준을 웹서비스에서 지원한다면 웹서비스는 기능 (짧은 주소를 만들어 주는, 메시지를 주고 받는) 을 제공하고 이에 필요한 데이터는 규격에 맞게 교환할 수 있도록 해주는 것이다. 이렇게 서비스에서 제공하는 기능과 자료를 구별해서 서로 교환해서 운영할 수 있도록 해주는 것을 상호운용성 interoperability 라 부른다. 이런 기능을 쉽게 해주는 서비스를 보통 자동화 서비스라고 한다. 자동화 서비스는 프로그래밍 기술없이도 원하는 서비스들 사이에서 데이터를 교환할 수 있도록 해주는 서비스이다. 대표적인 서비스로 [IFTTT] IF This Then This 가 있다. [자동화 작업을 통한 Lean Computing ─ 인간은 왜 기계를 필요로 하는가] IFTTT 는 직관적이고 간단하게 사용하기 좋지만 원하는 조건에 따른 기능을 만들기는 한계가 있다. 짧은 주소 봇을 만들기 위해 [Integromat] 이란 서비스를 소개한다. 조금은 복잡하고 까다롭지만 잘 만들면 전문적인 프로그램보다 더 괜찮은 봇을 만들 수 있다.

조금 더 신경쓴다면 웹후크 webhook 기술을 살펴보면 좋다. 웹후크는 웹주소를 기반으로 해서 전달하는 표준이다. 일반적인 API 는 클라이언트에서 서버에 필요한 자료들을 요청하게 된다. 예를 들어 지도 데이터가 필요하다면 원하는 지역이 어디인지 서버에 요청하고 서버는 그 요청받은 데이터를 보내준다. 그런데 자신이 원하는 장소에서 특정 이벤트가 발생한다면 해당 이벤트를 받을 수 있는 웹후크 주소를 받아서 자신의 메시징 플랫폼에 등록해 놓고 이벤트가 생기면 웹후크를 보내 메시지를 받을 수 있다. 그런 이유로 역API 라고 부르기도 한다. 지금은 복잡한 API 설정이 아니라도 자신이 원하는 이벤트가 발생하면 이에 대한 알람을 받을 수 있는 연결을 쉽게 할 수 있는데 웹후크를 이용하면 편리하다.



c. 기계와 대화하는 이유는? 

기계에게 정보를 주고 받는 과정에는 몇가지 특징이 있다. 기계는 인간이 알아주기 바라고 행동을 해주기 바란다. 정보를 보내주었을 때 즉, 알림 혹은 알람이 왔다는 것은 인간이 무엇인가 해야하거나 알아야 하는 내용이다. 두번째 특징은 인간의 목적은 기계에게는 메시지를 보내는 트리거 trigger 가 된다는 것이다. 웹서버가 오프라인인지 알고 싶다는 목적은 그대로 '만약 웹서버가 오프라인이라면...' 이란 조건이 되고 이 조건은 기계에게는 무엇인가 실행하게 한다.

기계와 인간의 대화지만 기계는 인간의 목적을 수행하는 대리인이 된다. 대리인이 된 기계는 주로 반복되는 작업, 특정 조건에 맞는 결과물을 수집, 번거로운 작업 과정들이 연속되는 과정이다. 결국 인간이 귀찮아 하는 내용들을 쉽게 불평없이 해줄 수 있는 친구라고 생각하면 된다. 메시지 플랫폼 서비스로 다시 돌아오면 하나의 서비스에서 모든 것을 다 해결하려고 하는 플랫폼은 필요한 기능을 추가하려 하지만 그만큼 플랫폼의 규모가 커지고 비효율적으로 만들어지기 쉽다. 왜냐하면 해당 기능을 모든 사용자들이 사용하지 않기 때문이다.


메시지 서비스 플랫폼에는 두가지 전략을 생각할 수 있다. 우선 주요한 수익이 되는 기능들을 메시지 서비스 안에 포함시키는 것이다. 예를 들어 택시를 예약할 수 있는 서비스를 메시지 서비스와 통합해서 제공할 수 있지만 택시를 예약하는 외부 서비스와 필요한 데이터를 주고 받을 수 있다. 통합해서 운영하는 경우에는 메시지 서비스와 통합된 형태로 서비스가 제공되지만 외부의 택시 예약 서비스와 데이터를 교환할 수 있다면 택시 잡는 서비스는 외부 서비스에서 해주는 것이다. 어떤 전략이 좋다고 말할 수 없다. 다른 예로 배달 앱을 생각해 본다. 배달 앱에서만 주문이 가능하게 한다면 다른 서비스와 데이터를 교환할 필요가 없다. 만약 배달을 제공하는 서비스가 메시지 기능은 제공하지 않고 주문 배달 서비스 기능에 집중한다면 경쟁력이 줄어들지 고민해야 한다. 다시 말해 자신들이 처리하는 데이터를 다른 서비스와 주고 받을 수 있도록 개방적 형태를 가질지 사용자가 필요한 모든 기능을 다 구현하고 닫힌 형태를 가질지 선택해야 한다. 어떤 형태가 좋다고 말할 수 없다. 개인적 생각으로 모든 서비스를 다 잘 구현할 수 있는 기술을 가진 회사는 보지 못한 것 같다. 심지어 구글도 구글플러스는 포기해버렸다. 확장성을 가지고 개방한다면 다양한 기회를 가질 수 있다. 예를 들어 구글홈이나 아마존알렉사 와 같은 음성인식이 가능한 스피커 기기와도 연동될 수 있는 기회가 그런 것이다.


효율적 메시징 서비스에 대해서 ... 

지금까지 경험해본 그리고 사용 중인 몇가지 메시징 서비스를 생각해보면 메시징의 기본적인 기능과 골격은 비슷하다는 것을 알게 된다. 다만 목적을 떠나 어떤 환경에서 더 효율적인지 생각할 필요가 있다.

a. 다중 기기에서의 효율성 

앞서 다중 기기에서 한 계정이 동시에 접속할 수 있도록 허용하는 정책에 대해서 설명하였다. 서비스를 제공하는 기업이 생각하는 보안 및 정책에 따라서 정할 수 이지만 만약 일부 기기로 제한이 된다면 같은 사용자인데도 기기마다 다른 계정을 만들어서 사용해야 하는 불편이 있다. 다중 기기를 사용하다 보면 생기는 불편함 중 하나가 다른 기기로 수신된 문자 메시지 혹은 알람 등을 지금 사용하는 기기 혹은 컴퓨터에서는 확인하기 어렵다는 점이다. 특히 스마트폰 기기들은 많은 알림이 뜨는데 이 중 나에게 급하거나 바로 조치를 취해야 하는 경우도 발생한다. 심지어 기기 A 는 집에 놓고 왔는데 회사에는 기기 B 뿐일 때 기기 A 를 통해 문자 메시지를 보내고 싶을 때도 있다. 이런 물리적인 장벽을 해결해주는 서비스 중 하나가 [푸쉬블릿] PushBullet 이란 서비스가 있다. 푸쉬블릿을 여러 기기에 설치를 하고 컴퓨터 웹브라우저 (크롬이나 파이어폭스) 에도 플러그인 형태로 설치를 해두면 각 기기들마다 문자 메시지를 확인하고 원격으로 다른 기기에서도 문자를 보낼 수 있다. 기기에서 울리는 알림 중에도 원하는 내용은 다른 기기에서 받아볼 수 있다. 간단하게 기기들은 모두 가방이나 다른 곳에 두고도 알림 내용을 확인하고 문자 메시지는 송수신이 가능하다. 물론 부재중 전화 내용도 볼 수 있다.


다중 기기 사용자가 늘어나면서 기기 사이에서 정보를 보내야 할 때도 유용하게 사용된다. 물론 자신의 메시징 서비스 계정에 자료/정보를 보내고 (텔레그램의 Saved Messages) 다른 기기에서 로그인해서 확인하 수 있지만 기기 개별로 혹은 단체로 보내는 것이 더 효율적일 때가 많다.

b. 그룹 작업에서의 효율성 

이제는 많은 업무에서도 메시징 서비스는 필수가 되었다. 오래전에는 이러한 메시징 서비스만 특화시켜 기업 내에서의 하나의 별도 서비스인 경우가 많았다. 초기 ERP (전사적자원관리) 시스템에서도 이러한 부서간 메세징 서비스는 중요한 기능 중 하나였다. 독특하고 차별화된 메시징 서비스들이 많이 나왔지만 사용자들의 외면을 받아 사라진 서비스들도 많고 지역에 따라 사용 편차가 심한 서비스들도 많다. 개인적 메시징 서비스와 함께 관심을 가지게 되는 메시징 서비스가 공동작업을 위한 메시징 서비스이다. 많은 서비스들이 있지만 개인적으로 사용하는 서비스는 [슬랙] Slack 이다. 우선 가볍다. 텔레그램과 같이 다중 기기에서 접속될 뿐만 아니라 기본적으로 웹서비스로 모든 것이 다 가능하다. 이전의 공동 작업, 특히 공동 개발의 경우에는 프로그래밍 개발환경과 메시징 환경이 통합되어 복잡한 경우가 많은데 슬랙은 업무를 위한 정보 교환 그리고 이에 필요한 간략한 공유가 기본이다. 채널을 통해서 프로젝트 혹은 주제에 맞는 정보들을 분류하고 참여 사용자들 뿐만 아니라 외부 정보들을 받을 수 있다.


예를 들어 참여하는 프로젝트에서 보내주는 소식 내용을 채널에서 바로 업데이트되어 보여주고 사용자들은 이에 대해 멘트를 올리거나 의견을 제시할 수 있다. 원래 게임에서 서로 이야기를 주고 받는 메시징 서비스에서 출발한 슬랙은 작업 환경에서 교환하는 정보들이 꼭 작업에 필요한 내용들로만 구성될 필요가 없다는 점과 작업이 이루어지는 공간과 작업을 위한 협업 공간이 같을 필요가 없다는 점 다만 그 두 공간이 긴밀하게 연결될 수 있는 플랫폼이면 충분하다는 것을 보여준다. 그래서 슬랙의 가장 큰 장점은 모든 협업 작업을 이루어낼 수 있는 공간이 아니라 다양한 기능을 끌어와서 통합적으로 보여줄 수 있는 서비스라는 점이다.

c. 개인적 대화에서의 보안성 

만약 본인이 전문 청부 살인업자이고 죽이려는 대상이 정해졌다면 무엇부터 할 것인지 생각하자. 우선 대상이 어디에 사는지 무엇을 하는지와 같은 가장 기본적인 정보를 얻어내고 싶어한다. 그런 정보들은 개인의 동선에 가장 큰 영향 혹은 확실한 동선을 제공하기 때문이다. 그리고 일을 수월하게 할 수 있는 개인의 약점을 찾으려 할 것이다. 가족과 같은 부분일 것이다. 비슷한 경우가 정부에서 어떤 사람을 사찰하거나 감시 대상이 될 때 알아내려고 하는 개인정보들은 어디에서 가장 쉽게 얻어낼 수 있을까? 이전에는 어떤지 정확하게 알 수 없지만 이제는 개인 휴대기기 안의 내용을 찾아내면 많은 양질의 정보들을 얻어낼 수 있을 것이다. 개인정보에 민감해 별도로 설정하지 않는다면 자신의 움직임이나 활동 시간도 알아 낼 수 있고 인터넷 검색기록을 통해서 요즘 자녀의 대학 등록금 걱정이 많다는 것이나 낚시를 좋아해 주말에 어디를 갈지 검색해본 거도 알아낼 수 있다.

친한 친구와의 대화는 그 누구보다 진심일 때가 많고 심지어 친한 친구에게도 털어놓지 못하는 고민들은 인터넷 검색 기록으로 알아낼 수 있다. 그래서 인간의 가장 솔찍한 친구는 '인터넷 검색창'이 되었다.

종종 해킹으로 개인정보 특히 사용하는 아이디와 패스워드 조합이 유출되고 나면 해당 아이디로 메신지 서비스에 부정 접속하는 비율이 높아진다고 한다. 그렇게 해서 로그인이 되면 가까운 지인들에게 말을 걸어 입금을 부탁하는 것이다. 가까운 지인인지 친인척 관계인지는 대화내용을 보거나 대화명만 보아도 충분히 알아낼 수 있다. 특히 '사랑하는 자기'라고 써있다면 가장 성공 확률이 높다는 것을 누구나 직감하게 된다.


이런 경우를 떠나서도 내가 나눈 대화 내용과 데이터는 누구의 것인지 그리고 누가 처리할 수 있는 권한이 있는지는 메시징 서비스의 정책이고 철학이지만 사용자 입장에서도 고민해봐야 하는 중요한 문제이기도 하다. 우선 우리가 만들어 내는 대화 중에서 간직할 가치가 있는 아주 중요한 대화인지부터 생각해야 한다. 소중한 사람과 나눈 대화이기 때문에 사라지지 말아야 한다고 생각하거나 대화 자체에 큰 의미를 두어 지우는 것을 감정적으로 대하는 이들도 많지만 개인정보는 남겨지기 위해서가 아니라 지켜지기 위해서 필요한 것이라는 점을 항상 생각해야 한다.

누군가는 여전히 말한다. 지금까지 남겨진 대화 내용때문에 유명인들의 비행적 불법적 언행들이 들어나게 되었고 그런 '순'기능도 생각해서 대화 내용을 저장하는 것이 꼭 나쁜 것만은 아니라 한다. 그런데 문제는 그들의 불법적인 내용들이 들어나 법적 책임을 지게 되는 것만을 생각하지 그 대화 내용 속 피해자들을 생각해보면 문제는 다르다. 피해자들은 이미 그들이 누구인지 알고 싶어하는 인터넷의 수많은 익명에 의해서 다시 피해를 보고 있고 어쩌면 그 대화 내용에 존재하는 실체하는 데이터들이 다시 인터넷을 떠돌게 될 것이다. 결국 유명인의 사법적 처벌을 수월하게 하기 위해서 은밀하게 수많은 피해자들은 계속해서 피해자가 되어버리고 말 것이다.


이런 이유에서 그래도 지금까지 존재하는 많은 메시징 서비스 중에 개인적으로 텔레그램을 추천할 수 밖에 없다. 일정 시간이 지나면 모든 대화방이 사라지는 기능부터 개인간의 대화 내용을 삭제하고 상대방도 동시에 모두 삭제하게 할 수 있고 (일부 서비스는 일정 시간이 지난 것은 지울 수 없도록 정책을 세워놓고 있다. 이 점을 잘 생각해보면 데이터가 어디에 존재하고 있는지도 생각할 수 있다.) 무엇보다 주소록을 통해서 친구를 추천하는 것이 아니라 상호 전화번호를 알고 있는 경우에 대화가 가능하게 되어 있고 심지어 대화 내용을 화면 갈무리 (스크린캡처)도 허용하지 않도록 한다. 최근에 물의를 일으키고 있는 유명인들이 텔레그램의 이런 기능들을 알고 있었다면 그들은 빠르게 서비스 플랫폼을 바꾸지 않았을까 생각하게 된다.

좋은 메시징 서비스란 존재할까? 

기능적인 측면에 대해서 생각하다 결국 자연스럽게 보안 문제 그리고 그 보안의 다른 단면과 같은 '인간의 탐욕적 창의력'을 생각하게 된다. 지극히 안부를 묻는 개인적인 대화가 거의 전부이고 주로 자동화 봇이나 서버 관리 등을 위해서 주로 메시징 서비스를 사용하는 입장에서 단체대화방을 통해서 이루어지는 많은 놀라운 사건들은 정말 세상에는 창의를 뛰어넘어 창조적 인간들이 많다는 것을 생각하게 된다. 예를 들어 중고등학생들이 집단 따돌림을 위해서 계속해서 단체 대화방에 초대를 하고 대화방안에서 (언어적) 폭력을 가하는 경우에서 볼 수 있지만 메시징 서비스가 가지는 기능을 최대한 발휘해서 상대방을 어떻게 가장 고통스럽게 할 수 있는지 찾아내는 것이다.

가장 기본적인 대화만으로도 충분히 놀랍다. 단체대화방의 은밀함을 이용해서 자신의 성적 경험을 공유하거나 자신과 성관계를 맺은 사람의 나체 사진을 올리고 공유하고 대화방 사람들끼리 감상(?) 하고 점수를 매기기도 한다는 사건을 접하기도 했고 이런 은밀함을 유지하기 위해서 자신들끼리 은어를 통해서 행동으로 연결되기도 한다. 예를 들어 자신과 성관계를 맺은 사람이 일하는 곳이 어딘지 개인정보를 공유하고 그 곳에 가서 인증 사진을 찍는 것을 일종의 게임 용어인 퀘스트라고 부르기도 한다. 특별히 그들만 아는 용어를 통해서 수행되고 때로는 닫힌 게시판뿐만 아니라 공개된 자신의 소셜미디어를 통해서 올리고 그들만이 아는 은어를 태그로 널리 홍보하는 과감성까지도 보일 때가 있다고 한다.


그래서 개인정보가 잘 보호되고 자신의 대화내용이 잘 보호되는 메시징 서비스일수록 이런 은밀함이 더욱 잘 유지가 될 수 있고 그럴수록 비인격적 행동들은 점점 더 유행하게 될 것이라 우려하고 그런 이유로 대화내용이 보호되기 보다는 오히려 더 공개가 되고 감시받아야 한다고 할 수 있을 것이다.

문제는 제대로 질문을 하지 못해 생긴다. 

이런 주장을 들을 때마다 생각나는 이야기가 있다. 나치 수용소에 갇힌 유명 과학자가 있었다. 전쟁이 끝나고 다행히 살아날 수 있었다. 기자들이 몰려와 과학자에게 질문을 했다.

"탈출하려고 어떤 노력을 했었나요?" 

한 기자의 질문에 따라 질문은 과학자가 그 안에서 어떤 노력을 했는지 탈출하기 위해 저항을 했는지와 같은 질문들이 쏟아졌다고 한다. 그리고 과학자는 기자들을 향해 질문을 했다.

"비인간적인 행동을 한 나치에 대해서는 왜 묻지 않으시죠?" 

과학자의 노력과 저항을 하지 않았다는 것을 통해 과학자 (혹은 유명인) 에게 어떤 잘못이 있었는지 물을 수 있다. 그러나 나치 수용소의 근본 원인은 비인간적 나치에게 있다는 것을 기억해야 한다. 종종 아니 거의 대부분 스스로 생각하지 못하는 습관에 놓인 사람들은 언론의 잘못된 질문을 그대로 반복하는 경우가 많다.


유명인들이 단체대화방을 통해서 비인간적 행동들을 공유했다고 해서 메시징 서비스가 감시하지 못하고 그것을 빨리 밝혀내지 못했다고 비난하는 것이 이상할 뿐만 아니라 그런 감시와 통제를 위해 만들어진 메시징 서비스가 얼마나 더 많은 선의의 피해자를 만들고 심지어 그 감시와 통제를 하는 기업 혹은 권력이 어떻게 사람들을 억압할 수 있을지에 대해서도 생각해야 한다.

은밀한 닫힌 대화방에서 여성 혹은 대상에 대한 협오를 아무렇지 않게 이야기하는 곳은 메시징 서비스를 닫는다고 해서 사라지지 않는다. 은어들을 연구하는(?) 어떤 언어학자의 이야기를 들어보면 그런 은어들은 이전에 게임에서 자주 사용되던 언어들이나 예전에 게시판 형태로 운영되던 곳에서 만들어진 언어들이 많다는 것이다. 줄임말을 사용하거나 혹은 일상적인 언어지만 뜻이 다른 형태로 교환된다는 것이다. 게임에서 자주 사용되는 '소환'이란 단어도 특정 여성을 파티에 오게 한다 혹은 특수 성폭행을 위한 범죄 모의로 사용되기도 한다고 한다. 그래서 메시징 서비스가 사라지면 인간의 그런 모습들도 같이 사라진다면 당연히 사회적 합의에 의해서 누구나 편리한 서비스를 사용하지 않을 것이다. 문제는 서비스 자체도 아니고 보안이 뛰어난 서비스가 존재하지 않는다고 그런 은밀함이 줄어드는 것도 아니라는 것이다.


은밀함은 진정한 인격을 보여주나? 

어디나 정답은 없다. 아마도 유명인들의 단체대화방에 충격을 받은 다른 유명인들 혹은 은밀함을 즐기는 이들에게는 좀 더 보안성이 좋은 다른 서비스를 찾아야 겠다 생각할 수 있지만 문제의 핵심은 보안성 다른 말로 들키지 말아야 하는 행동과 말들을 들어나지 않도록 하는 보안성이 아닌 전혀 생각하지 못한 개인 피해자들에게도 집중해야 한다는 것이다. 단체대화방의 특징은 바로 그들의 행동들이 잘못되었다는 것을 인지하고 있지만 이를 즐기고 피해자들은 그 사실을 인지조차 못하는 경우가 많다는 것이다. 즉 그들의 비인간적인 행동들도 있지만 그 안에는 피해자들이 더 많다는 점이다.


다소 충격적인 이야기 중 하나는 카페를 운영하는 어떤 분은 남자 혼자 오시거나 남자들 여러명이 와서는 갑자기 커피를 만드는 공간을 직접 찍거나 뒤돌아서 배경으로 나오게 찍는 경우를 종종 볼 때가 있다고 하셨다. 행동이 너무 어색하고 마치 그렇게 사진 찍는 것이 목적인 것처럼 말이다. 그리고 우연히 알게 된 것은 그렇게 어느 카페에 가면 이런 사람이 있다고 하면서 공유를 한다는 것이다. 그리고 외모에 대한 평가부터 개인적으로 아는 사람이라면 그 사람이 어떤 사람이라는 뒷말까지도 서로 대화를 나눈다는 것이였다. 유명인들의 단체대화방을 통해서 세상에 알려지게 되었지만 유명인이 아니라도 우리 주변에 누가 그런 은밀함을 즐기는 사람인지 알 수 없고 심지어 좋은 사람으로 보여도 그 이면에서는 어떤 은밀함이 숨어있는지 이런 이야기를 들을 때마다 의심할 수 밖에 없게 된다.

유리없는 동물원 

처음 시작은 메시징 서비스 플랫폼의 기능적인 부분을 설명하고 싶었던 것 같지만 사실은 메시징 플랫폼이 가지는 확장성 그리고 그 확장성이 단순히 웹서비스에 제한되지 않고 어쩌면 사회적 현상까지도 해결할 수 있는 하나의 해결책으로 발저할 수 있지 않을까 싶은 생각이 들었다. 다시 말해 메시징 서비스를 통해서 만들어지는 수많은 왕따 피해자, 성범죄 피해자를 비롯해 은밀함에 감추어져 자신도 모르게 공유되어 버리는 자신의 개인정보로 너무 많은 피해자들이 지금도 발생하고 있다는 것이다. 그것은 메시징 서비스가 보안성이 뛰어나기 때문에 더욱 은밀진다고 설명하기 어렵다.

아래 왼쪽은 2019년 수상한 한 사진이다.


베트남 여인이 두명의 아이를 데리고 있는 사진이다. 그리고 오른쪽은 이 사진을 찍었을 때의 모습이라고 한다. [관련 기사] 사진을 담아내기 위해서 기자회견장처럼 꾸며진 staged 상태에서 촬영한 것이였다. 이 사진을 보고 유리없는 동물원이 생각났다. 사진을 찍기 위해 여성과 아이들은 그저 피사체인가 싶은 느낌이다. 여성의 아픔을 전달하기 위해서 사진을 찍었다고 말할 수 있고 그 마음이 진심이였다고 해도 기자회견하듯 몰려들어 찍어내는 다수의 모습에서는 그 말조차도 그리 큰 설득력을 가지지 못한다.


은밀한 단체대화방이나 닫힌 커뮤니티 혹은 그 어떤 것을 통해서도 인간은 자신들의 욕망을 위해서 그 욕망의 대상으로 어떤 타인을 선택하는데 주저하지 않는 동물이 되어버린지 모른다. 그래서 누군가 일하는 곳에 가서 동물원에서 바라보듯 피해자는 모르게 은밀하게 자신의 욕망을 채워가고 자신들만의 은어로 입장료를 내고 후기를 공유하며 서로의 그 비인격적인 유대를 결속시키고 있는지 모른다. 마치 유리없는 인간동물원으로 세상을 만든다.

정답은 어렵고 힘들지만 ... 

사회적 문제가 발생할 때마다 사회적 문제를 만드는 인간들에게 집중해서 원인을 찾아야 할 문제와 사람들을 그렇게 몰아갈 수 밖에 없는 구조적 문제로 구별해서 원인을 보아야 한다고 생각한다. [연민에 대하여 ─ 구조적 범죄에 대한 생각] 최근에 감상한 시카고 경찰 Chicago PD 의 한 에피소드에서는 생명을 연장하기 위해 필요한 아내의 약을 구하기 위해 약품 배달 차량을 특수절도하는 내용이 나온다. 모든 문제가 해결되고 어느 때와는 다르게 경찰들도 뭔가 깔끔한 표정을 지을 수 없었다. 보험이 불가능해 약을 구할 수 없는데 그럼 죽어야 하는 것인지 누구의 책임인지 묻기가 어렵기 때문이다.


좀 더 생각해봐야 할 문제는 인간의 비인격적인 은밀함이 메시징 플랫폼에 의해서 좀 더 강화가 되었다면 반대로 이를 해결할 수는 없다고 해도 줄일 수 있는 플랫폼 차원에서의 방법은 없는지 생각해볼 필요가 있다는 것이다. 단체대화방의 은밀함이 세상에 들어나는 이유들은 여러가지가 있을 수 있다. 개인 사용자의 부주의함에 단체 전체가 위기(?)에 빠지게 되는 경우도 있지만 그 중 한명이였던 누군가 잘못되었음을 인식하고 이를 고발하는 경우도 볼 수 있다. 그러나 이런 경우 개인이 누구인지 특정해 내기도 쉽고 그런 경우 개인적 보복을 당하는 경우도 있다고 한다. 다양한 사용자가 모이는 공간에서 서로가 서로를 보호하기 위한 가장 좋은 시스템은 바로 신고 report 이다. 물론 악의적인 의도로 신고를 남용하는 경우도 있지만 인스타그램의 경우 특정 태그를 통해서 성매매 혹은 불법적인 내용들을 광고하는 경우들을 어렵지 않게 볼 수 있다. 대화 중이라도 누군가 불법적인 내용이 존재한다면 이를 저장하고 화면 갈무리를 할 수 있지만 그런 경우 법적으로 책임을 묻기 어려운 경우도 많다. 그렇기 때문에 증거의 완결성을 위해서 메시징 플랫폼에서 신고가 들어오는 순간의 자료와 자료의 완결성을 확보할 수 있는 방법을 생각할 수 있다.

간단한 방법으로 올라오는 자료들을 검열하거나 대화내용을 통해서 불법성을 바로 찾아내는 방법도 있을 것이다. 그러나 개인 정보 뿐만 아니라 불법성을 찾아내기 위해 아직 일어나지 않은 사실에 대해서 검열을 하는 것은 미국의 9.11 이후 애국자법 Patriot Act 과 같은 부작용 뿐만 아니라 새로운 피해자를 더 만들어 낼 수 있다. 그래서 인권의 감수성을 다치지 않는 범위에서 메시징 서비스가 어떤 방법을 만들 수 있는지 고민해야 한다.

또한 서비스 플랫폼이 제시해주지 못하는 인간들의 행동에 대해서도 '불편한 관심 An Inconvenient Concern' 을 가질 필요도 느껴진다. 뜻하지 않은 인물에 의해서 은어들이 등장해서 세상에 알려질 때가 있다. 대한민국 제일야당 원내대표는 대통령 지지여성을 비하하는 은어를 우렁차게 말해서 세상 사람들이 알게 되기도 했고 한 연예인은 전직 대통령의 죽음을 뜻하는 은어를 방송에서 자연스럽게 이야기하며 세상 사람들이 그런 은어의 존재를 알게 되었다. 수많은 은어들이 존재하고 보통 관심이 없다면 알지 못하고 살아가지만 많이 불편하지만 그런 은어들이 무엇이다를 알게 되면 고구마 줄기처럼 그런 언어들을 쓰는 이들을 현실에서도 의외로 찾아내게 된다. 좀더 체계적으로 그런 은어들을 직접 알지 않아도 기계들에게 학습시키고 표현들을 찾아내는 것도 위에서 설명한 기계 봇의 기능을 활용할 수 있는 방법이 된다.


조금은 성급한 결론이지만 ... 

여전히 한계만을 가지고 결론을 내야 할 때는 문제는 복잡하거나 인간이 존재하면 항상 있던 문제였던 거이 아닌가 싶다. 지금도 마찬가지이다. 아무리 좋은 심지어 '도덕적으로 깨끗한' 메시징 플랫폼이 개발되었다 하더라도 그 안에서 비인격적 인간들은 유리없는 동물원을 만드는데 도구로 활용할 것이다.

유명 연예인의 단체대화방 내용들이 세상에 들어나기 전에는 그들이 피해자들을 유리없는 동물원에서 지켜보았다면 세상에 알려지고 나서는 오히려 그들이 이제 세상 사람들이 지켜보는 동물원 안에 있는 이들이 되었다는 것을 생각해볼 필요가 있다. 정말 불편하지만 우리는 그런 은밀한 세상에서 이루어지는 그 과정들에 대해서 조금 더 관심을 가질 필요가 있다. 앞서 카페에 와서 어색하게 커피 만드는 공간을 촬영하는 이들이 있다거나 의심스러운 행동이 느껴진다면 당시의 CCTV 화면을 확보해 놓는 방법도 좋은 대안이다. 다른 사람 인물을 올리는 행동이나 개인정보의 노출이 우려되는 자료들은 신고하는 것이 자신에게 돌아올 수 있는 피해를 막는 예방이기도 하다.


만약 인터넷 공간 상에서 이런 은밀한 자료들의 교환이 이루어지기도 하지만 가끔 실수같이 자료들이 공개되는 경우도 있다. 또한 자신을 특정하거나 개인정보가 나온 정보들에 대해서도 스스로 찾아서 처리하는 것도 중요하다. 개인 사용자들이 사용하기에 [구글 알림] 서비스를 이용해 자신의 개인정보 등이 인터넷에 나타나지 않는지도 확인하면 좋을 것이다. 제도적으로는 불법적인 내용에 대한 신고가 들어왔을 때 신고 내용과 자료의 완결성을 플랫폼에서 입증된다면 증거로 쉽게 채택되는 방법도 있을 것이다. 그래서 이제까지는 인터넷 서비스는 사용자가 원하는 기능만 제공해주고 이익을 창출하는 방법을 생각하였지만 웹 서비스가 가지는 사회적 영향과 파급력을 생각한다면 반대로 웹 서비스를 통해 만들어지는 사회적 결과에 대해서도 책임을 질 수 있어야 한다고 생각한다. 단순히 법적 책임이나 경제적 배상이 아니라 인간의 비인격적인 행동을 줄일 수 있는 방법을 같이 생각해야 한다고 본다.


인간 본성에 대한 근본적인 부분까지 뜯어 고쳐야 한다고 말은 하고 싶지만 인간 방종에 의한 피해자들이 최소화하기 위해 법과 제도가 존재하고 그와 동시에 인터넷 서비스 플랫폼도 하나의 인간 행동에 영향을 주고 좋은 방향으로 갈 수 있도록 도와주는 법과 제도와 같은 기능을 수행해야 한다고 믿는다. 문제는 서비스를 주도하는 기업들이 기업의 이익과 사회적 공익을 놓고 무엇을 선택할지 알 수 없다는 것이다. 바라건데 유럽을 중심으로 인터넷 서비스 뿐만 아니라 데이터 그리고 그 관리에 대한 책임을 의무화해야 하고 그 주체가 누구여야 한다는 것을 선언했지만 더욱 중요한 것은 인간의 고통이 줄어들 수 있는 플랫폼이 무엇인지 소위 '따뜻한 마음을 가진 플랫폼'을 만들어야 한다는 것이다.

메시징 플랫폼을 생각하다 ─ 서비스의 사회적 확장에 대해서

Friday, May 3, 2019

지난 몇년동안 대한민국에서 증가한 업종이 무엇인지 물어보면 단연 카페 혹은 커피전문점이 아닐까 싶다. 2002년 월드컵을 중심으로 치킨집들이 급속하게 증가했지만 최근에는 카페 창업이 급속도로 늘어나고 그에 따라 원두 수입량도 늘어나고 예전에는 쉽게 접하기 힘들었던 관련 식자재의 공급은 늘어나고 있다고 한다. 커피는 하나의 가벼운 음료가 되기도 하지만 커피를 매개로 한 카페라는 공간은 이제 다양한 활동을 할 수 있는 공간임에 틀림없다. 공공도서관이 잘 발달한 도시의 경우에는 공공도서관에서 공간이 필요한 다양한 활동을 할 수 있는 반면 대한민국은 공공도서관 뿐만 아니라 다양한 공공 성격을 가지는 공간이 생각보다 없기 때문에 이런 역할을 많은 카페가 대신 해주고 있다.


어떤 카페를 해야 돈을 많이 벌 수 있고 어떤 자리가 좋은지에 대해서 이야기하려고 하는 것도 아니고 그런 정보를 알고 있다면 먼저 카페를 차렸을 것이다. 다만 대한민국 카페가 가지는 특징 중 하나는 거의 대부분 인터넷을 제공한다. 그리고 카페에 대한 정보 및 주요 홍보는 인터넷이란 공간을 통해 이루어지고 있다는 부분이다. 인터넷은 이제 아주 익숙하고 당연한 자원처럼 느껴지지만 제대로 이해하지 못하고 사용하면 악용하는 이들에게는 희생자가 되기 쉽다. 그래서 카페를 운영하는 이들이 알아두면 좋은 그리고 공공 장소에서의 인터넷 관리에 대한 이야기를 통해서 인터넷 그리고 정보 과학의 측면에서 생각해볼 몇가지 주제를 다루고자 한다. 

카페 (인터넷)의 시작 


인터넷의 연결은 필수가 된다. 예전에 스웨덴이나 미국의 몇몇 가게에 들어갔을 때 인터넷을 제공하지 않거나 인터넷을 사용하지 않는 것 심지어 자신의 핸드폰을 보지 않는 것이 하나의 에티켓같은 공간도 있었다. 그와 같은 공간에서는 사람들은 잠시 인터넷에서 벗어나 아날로그 형태의 즐거움을 즐길 수 있도록 해주는 곳이다. 하지만 대부분의 가게에서 인터넷은 필수이고 무선 공유기는 기본이 되었기 때문에 무선형태로 인터넷을 사용할 수 있도록 제공해주고 있다. 가게를 찾는 손님들이 무선 인터넷을 사용하기 위해서는 무선 공유기에 접속해야 한다. 무선 공유기라는 이름에서 알 수 있듯 무선으로 인터넷을 사용할 수 있도록 공유해주는 기기라는 뜻이다. 그래서 가게를 열고 (혹은 열기 전부터) 인터넷을 신청하고 인터넷을 사용할 수 있는 공유기를 받거나 혹은 이미 가지고 있는 공유기를 사용하게 된다. 인터넷을 사용한다 use internet 이란 말의 정의는 '부여받은 IP 주소를 통해 네트워크에 연결된 정보 자원을 사용할 수 있다' 는 뜻이다. 너무 쉬운 말을 어렵게 풀이하지만 인터넷을 사용한다는 말에는 ⓐ 나에게 부여된 IP 가 있고 ⓑ 네트워크에 연결된 다른 자원을 사용한다는 뜻이다. 물리적으로 모든 사용자에게 IP 를 부여할 수 없기 때문에 공유기를 사용하게 된다. 공유기에서 부여받은 IP 를 가지고 공유기에 접속한 이들과 나누어 같이 쓰도록 해주는 기계이다. 그래서 공유기는 인터넷을 쓸 수 있도록 부여받은 IP 를 가지고 내부에 사용자들도 같이 쓸 수 있도록 해준다. 


그래서 공유기 내부에서는 내부 아이피 ( 192.168.0.0 – 192.168.255.255 , 172.16.0.0 – 172.31.255.255 , 10.0.0.0 – 10.255.255.255 ) 를 받아서 사용자의 기기와 공유기 간에 통신을 하고 그렇게 통신한 내용을 공유기의 대표 IP 혹은 외부 IP 를 통해서 인터넷을 사용할 수 있도록 해준다. 같은 공유기에 접속한 이들은 결과적으로 같은 IP 를 가지고 인터넷을 하는 것이다. 네트워크 정보 창 WiFi 설정 혹은 인터넷 창에서 설정을 찾아보면 나오는 IP 는 내부 아이피이고 이는 공유기와의 통신을 위한 IP 일 뿐 외부 인터넷을 사용하는 용도는 아니다. 자신의 외부 IP 동시에 공유기가 부여받은 assigned IP 를 확인하는 방법은 [https://ifconfig.me] 에 접속해보면 알 수 있다. (간단하게 구글이나 네이버 검색창에서 what is my ip address? 라고 입력해도 나온다.) 


외부 IP 는 공유기에서 잘 받아주니 걱정하지 않아도 된다. 공유기도 하나의 기기이기 때문에 내부 아이피를 가진다. 그리고 내부 아이피를 가져야만 공유기를 사용하는 사용자들의 기기와도 통신을 할 수 있다. 공유기의 제조사에 따라서 다르지만 공유기 내부 IP 를 아는 방법은 네트워크 정보 (설정) 창에서 '기본 게이트웨이'라는 이름으로 찾아낼 수 있다. 아니면 명령어 창 ( cmd.exe ) 에서 ipconfig /all 를 통해서 자신의 무선랜 장치가 연결된 기본 게이트웨이 주소를 찾아낼 수 있다. 만약 기본 게이트웨이 값이 192.168.0.1 이라고 되어 있다면 자신의 내부 IP 는 192.168.0.2 ~ 192.168.0.254 중 하나의 값이다. 만약 자신의 IP 값 (IPv4 주소) 이 192.168.0.24 라면 인터넷을 사용하는데 필요한 정보를 주고 받을 때 192.168.0.24 와 192.168.0.1 사이에서 통신이 있다는 뜻이다. 그리고 기본 게이트웨이 값은 또한 공유기 설정을 위한 (대부분) 주소이기도 하다. (일부 제조사들은 웹 브라우저에서의 접근을 제한하기도 한다.) 공유기는 하나의 컴퓨터라고 생각하면 된다. 웹브라우저 주소창에 192.168.0.1 을 입력하면 공유기를 설정할 수 있는 화면이 나온다. 제조사에 따라서 접속 방법은 다르지만 최근에는 점점 사용자 편의를 위해 거의 동일한 웹 환경이 된다. 


제조사 별로 초기 기본 게이트웨이 값은 다르지만 접근해서 들어가면 공유기 설정에 들어갈 수 있는 초기 아이디 / 비밀번호가 존재한다. 대한민국에서 많이 사용하는 제품은 admin / admin 혹은 admin / (비밀번호 없음) 으로 들어가기도 하고 K모 통신사는 신비롭게 ktuser / homehub 이고 조금 보안을 강조한다고 해서 공유기의 물리적 주소 (MAC 주소) 를 조합해서 암호를 설정해 놓는 경우도 있지만 쉽게 알아낼 수 있다. 여기서 중요한 점은 제조사 편의를 위해 제공되는 초기 비밀번호는 결국 공유기에 접근해서 들어가면 공유기를 관리할 수 있다는 뜻이다. 

공유기는 왜 중요한가? 


누군가 카페에 가서 무선랜 암호가 뭐예요? 물어본다. 그리고 무선 인터넷 이름 (SSID) 를 선택해서 알려준 암호를 입력한다. 그런데 무선랜 암호는 엄밀히 말하면 암호가 아니다. 공유기를 사용해도 된다는 허가를 받기 위한 암호가 아니라 공유기와 내 기기가 통신을 안전하게 하기 위해서 설정된 일종의 암호문구 passphrase 이자 키 key 이다. 단순히 써도 된다 안 된다의 허가 permission 를 위한 것이 아니라 나와 공유기가 보내는 통신 내용을 암호화해서 다른 이들이 훔쳐 볼 수 없도록 하는 것이다. 그리고 앞서 설명한 것처럼 무선 인터넷 이름 (SSID) 나 암호(문구)를 변경하기 위해서는 웹브라우저에서 기본 게이트웨이 주소로 들어가면 된다. 


무선랜 관련해서 설정해줘야 하는 부분은 ① 무선 인터넷 이름 (SSID) ② 무선랜 암호 문구 ③ 암호화 인증방식이다. 여기서 암호화 인증 방식으로 특별한 이유가 없다면 WPA2PSK + AES 로 설정하는 것을 권한다. 다른 방식으로 설정했을 때는 속도의 이득을 볼 수 없거나 호환성에 문제가 생길 수 있기 때문이다. 그리고 무선랜은 2.4GHz 만 지원하는 모델과 5.0GHz 를 추가로 지원하는 모델이 있는데 전자렌지, 무선 마우스 그리고 특히 블루투스가 2.4GHz 영역의 주파수를 사용하기 때문에 간섭이 일어날 수 있다. 블루투스 스피커를 사용하는데 소리가 끊기거나 맘에 들지 않는다면 무선랜이나 전자렌지 등과의 전파 간섭을 생각해봐야 한다. 그래서 5.0GHz 영역을 사용하지만 2.4GHz 만 사용할 수 있다면 이때는 무선랜의 채널을 변경하면서 가장 간섭이 적은 채널을 선택하면 된다. 보통은 11~13 채널을 추천하지만 이 경우 일부 기기들은 접속을 할 수 없기도 하고 간섭이 일어나지 않는 것도 아니다. 경험적으로는 1,2,3 채널에서 결론이 나는 경우가 많았으나 이 역시도 가게의 환경에 따라서 선택하는 것이 좋다. 


그리고 가장 중요한 부분이 공유기의 초기 아이디 / 비밀번호를 변경하는 것이다. 이렇게 변경하면 공유기를 통해 인터넷을 사용하는 사람이라도 공유기의 설정값을 마음대로 변경할 없다. 뿐만 아니라 공유기가 가지는 최적의 성능을 제공받을 수 있다. 앞서 설명한 블루투스 스피커와의 간섭도 줄일 수 있는 방법도 사용자 한명이 과도한 사용을 하지 못하게 속도 제한을 하는 등 공유기가 제공하는 다양한 기능을 제어할 수 있기 때문이다. 최근에는 대부분 매장이 포스 POS: Point of Sales 및 결재 통신을 모두 인터넷 기반으로 하기에 공유기가 중요하다. 서대문구의 아현지사 화재를 통해 알 수 있지만 인터넷이 작동하지 않는 사회에서는 거의 모든 금융 거래 뿐만 아니라 생명에 영향을 직접적으로 줄 수 있고 많은 사회 인프라가 연결되어 있다는 것을 느낄 수 있다. 

공유기를 관리하지 못할 때... 


공유기를 제대로 관리하지 못할 때 생길 수 있는 문제에 대해서 실제 일어났던 예를 들어 본다. 많은 미국 드라마를 보면 인터넷으로 뭔가 할 때 자신의 집이나 사무실을 두고 인터넷 카페에 가서 하는 것을 볼 수 있다. 이는 인터넷 카페의 IP 를 이용해서 작업하기 위한 것이다. 만약 카페 안의 누군가 불법적인 작업을 했다면 표면적으로는 카페가 하나의 범죄 실행 장소가 된 것이다. 이를 막을 현실적인 방법은 없기도 하지만 요즘처럼 CCTV 가 잘되어 있는 세상에서는 현명하지 못한 방법이다.  


공유기의 초기 비밀번호를 통해 접근해서 공유기의 설정값을 몇가지만 바꿀 수 있다고 가정하자. 최근의 대부분 공유기는 멀티 SSID 를 제공한다. 카페에서 암호문구와 암호화 방법으로 설정을 했다고 해도 보안이 없는 SSID 를 하나 만들 수 있다. 예를 들어 mycafeis 로 설정된 곳에서 mycafewas 로 하고 암호화 설정을 하지 않는다. 이말은 mycafeis 는 암호를 넣어야지만 mycafewas 는 암호없이도 그냥 클릭만 하면 바로 인터넷 공유기를 사용할 수 있다는 뜻이다. 그런데 사람들이 암호없이 인터넷을 쓸 수 있다는 점에서 보안없는 mycafewas 를 선택해서 인터넷을 사용하면 공유기와 사용자 사이 통신 내용은 암호화가 되지 않는다. 예를 들어 보안이 된 mycafeis 를 통해 연결을 하면 내가 브라우저에 myhidden.place.com 이라고 입력을 하면 해당 주소를 공유기에 보낼 때 암호화를 해서 중간에서 통신을 가로채도 알아볼 수 없다. 쉽게 말해 내가 공유기와 통신할 때 보안 / 암호화를 사용한다는 뜻은 내가 입력하는 myhidden.place.com 이라는 데이터는 공유기에 보내기지 전에 a8 00 b8 d4 cb 71 63 b3 c8 bd 66 52 f2 03 d6 91 58 9e 6e 0a 7b 6b 72 aa 51 f3 88 c5 00 e6 b7 f5 와 같은 형태로 보내지고 이를 공유기가 받아서 다시 복호화 decrypted 하게 된다. 그런데 암호화가 없는 (보안이 없는) 무선랜은 마치 공짜 인터넷 같겠지만 암호화없이 보내기 때문에 중간에 자신의 아이디 / 비밀번호 와 같은 중요한 데이터까지도 포함해서 다른 사람이 알아낼 수 있게 된다. 


DNS 를 이용하는 방법도 있다. DNS 란 인터넷의 주소록 같으로 우리가 기억하기 쉽게 myhome.com 같은 도메인을 사용하지만 인터넷은 앞서 설명한 IP 를 통해서 연결되기 때문에 myhome.com 이란 도메인이 어떤 IP 를 가졌는지 알려주는 서비스이다. [인터넷의 주소록 DNS 서비스 ─ 기반기술에 대해서...] 예를 들어 은행을 사용하기 위해 mybank.com 을 입력하면 해당주소가 어떤 IP 를 가지는지 찾아서 알려준다. 정상적이라면 210.182.9.224 과 같은 IP 주소를 알려줘서 들어가라고 하게 된다. 그런데 만약에 해커들이 만든 DNS 주소를 공유기에 설정해놓으면 mybank.com 이란 주소는 14.49.30.94 으로 들어가라고 알려주고 해당 주소에는 은행 홈페이지와 동일한 형태로 사이트를 열어놓고 은행 계좌 정보나 보안키 번호와 같은 금융거래에 필요한 정보를 입력하도록 만들 수 있다. 따라서 잘못된 DNS 주소를 통해 들어간 사용자는 자신은 정상적으로 은행 주소를 넣어 의심없이 개인정보를 넘길 수도 있게 된다. 통신사 별로 자동으로 할당받는 DNS 가 있지만 해당 DNS 서버가 반응이 늦으면 소위 인터넷이 느린 현상으로 느낄 수 있다. 통신사별 DNS 는 다음과 같다. 

통신사 주 DNS 보조 DNS
KT 168.126.63.1 168.126.63.2
SK 219.250.36.130 210.220.163.82
LGU+ 164.124.101.2 203.248.252.2

이외에도 지역 케이블 혹은 지역에 따라서 조금씩 다를 수 있지만 자동으로 받았다면 악의적인 DNS 가 아닌 것을 알 수 있다. 그러나 개인적으로는 구글 DNS 와 같이 좀 더 안정적인 DNS 를 설정해 놓는 것을 추천한다. 자동으로 설정되어 있는 DNS 를 수동으로 변경해서 다음의 정보를 입력하면 된다. 

공개 DNS 주 DNS 보조 DNS
Google DNS 8.8.8.8 8.8.4.4
Cloudflare DNS 1.1.1.1 1.0.0.1
OpenDNS 208.67.222.222 208.67.222.222

공유기는 하나의 컴퓨터 같은 기기이기 때문에 공유기를 통해서 언론에 자주 설명된 디도스 DDoS; Distributed Denial of Service 에도 이용될 수 있다. 특정 서비스에 사용자가 급격하게 몰리면 단시간 내 처리 능력을 벗어나 서비스를 제공하지 못하고 마비되는 공격인데 여러 곳 (여러 IP) 에서 한곳에 정해진 짧은 시간내에 한꺼번에 접속하도록 하는 것이다. 이럴 때 공유기를 유용하게(?) 활용할 수 있다. 개별 공유기는 개별 IP 를 가지는 사용자이고 특정 시간대에 무리하게 접속하도록 많은 공유기에 설정을 해놓으면 마치 공유기가 공격에 이용되는 좀비 기기가 된다.



온라인 투 오프라인 


온라인 투 오프라인 (Online to Offline) 은 배달 서비스와 같이 온라인에서의 주문이 바로 물리적인 물건으로 제공되는 형태를 말하지만 전혀 다른 이야기를 소개한다. [개인정보를 대하는 우리의 자세 ─ 인공지능 시대 개인정보란 무엇인가?] 을 통해 제시한 의문은 "데이터가 살인을 할 수 있는가?" 이다. 결론적으로 데이터 혹은 정보가 살인을 직접할 수 있는 주체는 아니어도 충분한 데이터와 정보는 살인 혹은 범죄를 일으킬 수 있는 충분한 계기가 된다는 점이다. 이미 많은 범죄/수사 드라마를 통해서도 소개된 적이 있지만 관리하지 않은 공유기를 통해서 살인을 일으키는 이야기가 있었다. 그 중에서 공유기와 연결된 스마트 기기를 통해서 과열되게 만들어 방화를 일으키는 원격 방화 이야기도 있었고 공유기에 연결된 감시카메라를 통해서 성범죄 피해자를 찾아내는 내용도 있었다. 그리고 공공장소 (에 있는 공유기) 근처에 접근한 특정 인물을 통해서 살인 계획을 세우는 내용도 있다. 해당 에피소드들의 공통점은 사용자가 공유기 혹은 네트워크의 관리를 제대로 하지 못하고 있었고 이를 악용하는 이들은 이런 기술의 맹점을 잘 알고 있었고 막연하게 피해자를 기다리는 것이 아니라 피해자가 언제 어디에 있을지 정확한 데이터를 통해서 범죄 성공률을 높일 수 있다는 점이다. 

Comparitech

카페의 CCTV 는 범죄의 감시와 예방의 목적이기도 하지만 잘못 사용되면 오히려 범죄의 도구로 사용된다. CCTV 도 마찬가지이다. 대부분은 카메라의 영상을 저장하는 장치가 공유기와 연결되어 있고 편의를 위해 외부에서도 저장된 영상이나 실시간 화면을 볼 수 있도록 앱을 설치해준다. 공유기는 기본적으로 내부의 기기가 외부로 통신할 수 있도록 도와주는 역할을 한다. 반대로 외부에서 공유기 안으로 들어오는 경우는 특별한 경우가 아니면 들어올 수 없도록 해야 한다. 그러나 카메라 영상을 보기 위해서는 공유기 내부의 기기에 접근해야 한다. 이를 위해 공유기는 외부에서 카메라 저장장치에 접근하기 위한 통로 port 를 허용해준다. 따라서 CCTV 를 보는 앱들은 공유기에 접근할 수 있는 IP 정보와 공유기가 허용한 포트를 통해서 내부의 장치에 접근할 수 있다. 그런데 이 경우 이해할 수 없는 상황이 생긴다. CCTV 를 설치하고 앱을 설치해주는데 CCTV 장치에 접근할 수 있는 아이디와 암호를 카페 관리자에게는 알려주지 않고 실행만 될 수 있도록 저장해준다. 쉽게 말해 CCTV 저장장치에 접근할 수 있는 아이디 / 암호는 보안업체에서는 알고 있고 직접 사용자들은 모른다. 일부의 문제라고 생각할 수 있지만 이런 심각한 관행은 아주 보편적이다. 쉽게 말해 보안 업체에서 설정해준 아이디 / 암호가 무엇인지 모른다는 말은 볼 수 있고 별 문제 없어 보이지만 마음만 먹는다면 보안업체에서도 같이 볼 수 있다는 점이다. 심지어 그 아이디 / 암호가 아주 보편적인 관행이라면 관리하는 업체들의 CCTV 를 쉽게 들어갈 수 있다는 뜻이다. 따라서 보안 업체에 적극적으로 자신이 원하는 아이디 / 암호로 설정할 수 있도록 요구해야 하는 것은 당연하다. 만약의 경우 문제가 생겼을 때 책임질 수 없다면 보안 업체는 번거롭지만 사용자가 직접 설정할 수 있도록 해야한다. 만약 보안업체에서 적절한 조치를 취하지 않는다면 공유기에서의 포트 번호를 변경하는 방법도 생각할 수 있다. 포트 변경은 포트 포워딩 Port forwarding 기능을 통해 변경 가능하다.

The Hacker News

공유기 안에는 다양한 정보들이 있다. 어떤 기기가 접속했는지 어떤 기기들이 얼마나 사용하고 있는지 그리고 얼마나 많은 데이터를 통신했는지 등 다양한 내용을 알 수 있다. 자신이 스토킹하는 대상이 접속했는지 아닌지 알아낼 수도 있다. 예를 들어 스토킹하는 상대방이 주로 가는 카페에 들어가 상대방이 어떤 기기를 사용하는지 알아내는 것이다. 그리고 이후에는 공유기에서 상대방이 접속했는지 아닌지만 확인해보면 소위 말하는 따라다니는 스토킹이 아니라 언제 어디에 있을 것이라는 정확하게 알아내는 스토킹으로 악용될 수 있다는 점이다. 실제로 이런 방법을 통해서 더이상스토킹하지 않을 것이라고 믿고 있던 어떤 여성이 자신의 익숙한 동선에서 살해된 경우도 있었다.

이처럼 별것 아닌 그저 인터넷을 가능하게 해주는 기계정도로 생각할 수 있지만 관리하지 않을 때 그리고 이를 악용하게 될 때 생각할 수 있는 피해는 다양하다. 다만 설마 그럴 수 있을까 그런 방심으로 신경쓰지 않는 경우가 더 많기 때문이다. 많은 경우에는 통신사에서 제공하는 무선 인터넷 이름을 그대로 사용하는 경우는 설치 담당자들이 할 수 없다고 하는 경우도 있지만 어떤 문제가 생겼을 때 간단히 초기화로 모든 문제를 해결하고 싶기 때문이다. 중요한 것은 사용하는 사람이 스스로 관리할 수 있는 충분한 내용을 알고 있고 기본적인 원리를 통해서 어떤 문제점이 있을 수 있는지 알고 있다면 충분히 대처할 수 있다. 아직 우리나라는 정보통신의 질에 비해서 정보보안에 대한 인식은 많이 부족하다. 싱가포르의 경우에는 보안이 없는 무선랜을 제공하거나 자신의 잘못이 아닌 누군가의 악의적인 설정으로 변경되어도 그 관리를 하지 못한 사람의 책임을 먼저 묻는다. 그래서 집안의 공유기도 어떻게 설정해야 하는지를 알고 계신 노인들도 많고 이를 위해 공유기 제조사들은 사람들이 스스로 암호를 설정할 수 있는 방법을 제공한다. 예를 들어 공유기를 처음 설정하거나새로운 인터넷 라인에 접속하면 새로운 암호를 설정하거나 기존의 암호를 확인하는 아주 기본적인 방법이다.


인터넷의 자원을 활용하기 


의외로 가장 중요한 보안 설정보다 더 간절하게 원하는 것이 인스타그램 Instagram 위치태그일 때가 많다. 역시나 위치태그에 대한 수많은 의문들과 대답들이 존재하지만 막상 그대로 했을 때 제대로 설정되는 경우는 그리 많지 않다. 카페 업계의 느낌은 알 수 없지만 위치태그가 존재하지 않으면 매출에 큰 영향을 준다고 생각하는 것 같다. 그런 기대감은 대한민국이나 미국이나 마찬가지이다. 그래서 위치태그 그리고 해시태그 hashtag 를 통해서 어떻게 온라인 마케팅을 해야하는지 선전하는 업체들도 많다. 그러나 결론적으로 광고를 하려고 한다면 차라리 인스타그램에 직접 광고를 의뢰하는 것이 가장 현명할 것이다. 위치태그와 관련되어 몇가지 점검해야 할 부분들은 있다.

공유기의 위치는 어디인가? : 공유기가 위치가 있을까 생각하지만 많은 사용자들이 접속하는 데이터와 네트워크 경로 등을 통해서 위치가 파악된다. 핸드폰이나 GPS 수신기를 통해서 기기 자체가 위치를 파악할 수 있다면 그 정보를 먼저 사용하지만 참조할 수 있는 정보가 없다면 마지막으로 자신이 접속한 IP 를 통해서 위치를 추정하게 된다. 가끔 지도 서비스에 접속하면 내가 있지 않는 엉뚱한 위치가 중심으로 잡히는 경우가 있는데 이런 경우 이전에 쓰던 사용자의 IP 가 있던 위치일 가능성이 높다. 만약 핸드폰이 공유기에 연결되어 있다면 공유기의 정보 및 IP 주소와 핸드폰의 GPS 가 제공하는 위치정보를 연결시킬 수 있다. 여기에서 공유기와의 신호 강도를 고려하면 어느정도 정확한 위치도 파악할 수 있다. 방법은 여러가지 있지만 만약 공유기와 공유기의 위치정보를 연결해서 알려주는 서비스가 있다면 공유기의 위치를 위치기반 서비스에 등록시켜 놓을 수 있다. 가장 대표적인 서비스가 [Skyhook] 가 있다. 구글을 비롯해 이와 같은 네트워크 서비스와 위치 정보를 연결하려는 기술을 많이 도입하고 있다.


새로운 위치 등록하기: 인스타그램에 자신의 상호 혹은 원하는 위치태그가 없다면 우선 GPS 기능을 활성화하는 것이 좋다. (필수는 아니지만) 그 이후 새로운 등록물을 올려놓을 때 기존의 사진을 올리면 사진에 포함된 위치정보를 먼저 보여주기 때문에 사진을 새로 촬영해서 올려보는 것이 좋다. 그렇게 올릴 때 새로운 위치태그를 올리면 된다. 만약 위치태그 정보와 계속 올라오는 정보들의 문제가 생긴다면 해당 위치태그는 일정 기간이 지난 후 사라질 수 있다. 이때 계속해서 반복해서 올리면 결국 똑같은 문제만 생기고 수없이 많은 위치태그의 잔해들만 생긴다. 이때는 주소기반으로 위치태그를 형성할 수 있도록 페이스북 페이지를 이용해야 한다. 경우에 따라 해당 주소지를 증명하기 위해 간단하게 해당 주소가 포함된 고지서 등을 제출하면 등록된다. 이때 인스타그램은 비즈니스용 계정으로 전환해서 페이스북과 연결시켜 놓는 것이 좋다.


데이터 분석을 한다면 자신에게 적당한 해시태그가 뭔지 찾아내기 쉽지만 그렇지 않다면 생각나는대로 해시태그를 붙이는 방법도 나쁘지는 않을 것이다. 그러나 자신이 추가한 해시태그에서 자신의 게시물이 가질 수 있는 영향력을 제한적으로 확인할 수 있다. 광범위한 해시태그를 포함할 때 노출될 시간이 짧을 가능성이 높을 것이고 조금 구체적인 해시태그를 포함한다면 게시물의 노출 가능성은 높아지지만 그만큼 해당 해시태그를 검색하는 사람들이 보장할 수 없다. 가장 현명한 생각은 자신의 지역과 구체적인 대상을 포함하는 방법이다. 예를 들어 #합정동카페 라고 해시태그를 붙이는 방법도 있지만 #합정동빵집 과 같이 적용하는 것이다. 이때는 자료 분석을 떠나 만약 내가 검색하려는 사람이라면? 이라는 생각으로 어떤 검색어로 찾을지 생각해봐야 한다. 합정동을 원하는 이들은 '합정동'이라는 검색어를 쓰는 순간 다양한 태그가 나온다. 만약 마카롱을 먹고 싶다면 '#합정동마카롱' 을 선택할 것이다. 이때 합정동카페는 15,000 여개가 넘지만 합정동마카롱은 200여개이다. 만약 자신의 가게가 마카롱을 주력으로 한다면 '합정동마카롱'은 아주 좋은 선택일 수 있다. 


필요하다면 자신의 상호와 연결된 도메인 서비스와 홈페이지를 사용할 수 있다. 유료로 원하는 도메인 이름을 구매할 수도 있고 무료로 제공하는 서비스를 사용할 수 있다. 자세한 사용법은 이전 블로그 글 [나만의 인터넷 주소 ─ 도메인을 구매하는 히치하이커를 위한 가이드] 를 참조하면 된다. 그 밖에 주문서의 경우에도 상업용 플랫폼을 사용할 수 있지만 소품목 소량이라면 오히려 구글 폼 [https://forms.google.com] 과 같은 양식을 사용할 수 있다. [온라인 폼 (forms) / 조사 (survey) 도구의 활용] 인스타그램과 같은 플랫폼은 거의 모든 카페는 필수적으로 사용하지만 앞으로 어떤 플랫폼이 더 대세가 될지 모른다. 중요한 것은 사용자들이 많이 쓰는 플랫폼을 이용할 수 밖에 없다는 것이다. 이를 위해 다양한 마케팅 업체들이 매출 증대를 해준다고 하지만 그들이 어떤 방법론을 사용하고 어떤 기법을 사용하는지 과학적이지 않다면 스스로 하는 인스타그램이 더 매력이 될지 모른다. 자신의 계정을 전문(?) 업체에 맡기는 경우도 볼 수 있다. 그런 경우 부적절하고 민망한 사진으로 가득한 계정에 들어가 "게시물들이 너무 맘에 드네요? 맞팔해요 그리고 저희 가게도 와주세요." 같은 온정어린 댓글들도 보게 된다.

카페 존재의 이유 


공부할 공간 혹은 아직 끝내지 못한 업무를 위해 카페를 찾는 사람들이 많아졌다고 한다. 시원한 공간에서 좋아하는 드라마를 볼 생각으로 카페를 갈 때가 많지만 그때마다 새로운 카페를 찾기 보다는 마음이 편한 공간을 찾으려고 한다. 오래전부터 항상 아이스라떼를 좋아했는데 언제부터인가 소화기관이 안좋아지고 점점 라떼를 마실 떄마다 탈이 나기 시작했다. 여러번 시도했지만 실패하는 경우가 많아지고 결국 우유가 들어가지 않는 아메리카노를 찾기 시작했다. 그러다 우연히 내가 좋아하는 이름을 가진 카페가 있어 아무런 생각없이 찾아간 곳이 있었다. 메뉴도 많지 않고 화려하지도 소위 말하는 감성 넘치는 카페도 아니고 테이블도 단조로왔다.


카페 이름을 아는 남자 손님을 처음 보시고 이런 저런 이야기를 나누다 커피 만드는 과정을 설명해주시며 입자가 얼마나 고운지 추출 시간에 따라 어떤 맛이 나올 수 있는지에 대해서 알려주셨다. 그리고 새로운 원두가 오면 시음을 해보라고 추출해주시고 맛을 같이 나누었다. 그렇게 커피가 만들어지는 과정을 알게 되면서 커피가 만드는 과학이 결국 유체역학과 분체과학 particle science 이란 사실을 느끼면서 많은 것을 배우게 되었다. 단순하게 보이던 그냥 주문하면 쉽게 나오는 것 같은 커피 속에도 사람들의 입맛을 위해서 노력하는 모습을 배울 수 있었다. 추출하고 마음에 안들면 과감하게 버리는 모습, 가장 단순해 보이는 아이스아메리카노를 위해 정수기 물에서 바로 내리는 것이 아니라 미리 얼음물을 준비해서 만들면 청량감이 다르다는 이야기 등 음료 하나를 만드는 과정에도 생각과 경험이 필요하다는 것을 알게 되고 나서 다른 카페에서 음료를 만드는 과정을 유심하게 살펴볼 수 있었다. 에스프레소 음료를 세잔 주문했는데 그라인더 소리가 두번만 나는 경우도 들리고 우유를 보관하는 모습도 살펴보게 되고 채널링 channeling 이 생긴 맛이 느껴지면 추출할 때 나오는 줄기를 유심히 살펴볼 수 있는 눈을 가지게 되었다.

아기들이 많은 동네였는데 아기들이 오면 자유롭게 놀 수 있도록 장난감을 가져다 놓고 아기가 실수해서 컵이라도 깨면 정말 아기가 다치지 않았을까 먼저 살피고 주변 (경쟁) 카페의 손님이 와서 자리를 오랫동안 차지하고 있어도 "커피한잔 더 드릴까요?" 하셨다. 몇번 인터넷을 고쳐드리고 꽃을 장식해드리기는 했지만 항상 갈때마다 커피값도 안 받으셔서 계산대에 현금을 올려놓기도 했다. 소위 돈벌기 위해 장사하는 세상이고 돈을 벌기 위해서 유행하는 메뉴를 만들고 더 맛있는 손님들이 탈나지 않는 음식을 위해 노력하기 보다는 이윤이 많이 남는 선택을 하는 많은 카페들을 볼 때마다 비교할 수 밖에 없게 된다. 어떤 곳은 커피를 맛있게 만들 수 있는 자신의 능력을 타인을 위해 사용하는 곳이고 어떤 곳은 돈을 벌기 위해서 사람들이 필요한 곳이다. 내가 라떼에 대해서 겁을 먹고 있다는 사실을 알고 최선을 다해 만들어 주셨고 라떼를 마셔도 믿음이 가는 곳이 되었다. (사실 라떼 맛은 나 말고도 많은 이들이 극찬하였다.) 그 전까지는 좋은 재료가 맛의 중심이라고 생각했지만 결국 맛은 사람의 손끝에서 결정된다는 것을 느끼게 되었다. 그리고 그 손끝이란 마시는 이를 위한 마음이란 너무도 감성적인 결론을 찾았다.

돈을 벌기 위한 도구로 카페를 쉽게 생각하는 곳에서는 몇가지 특징이 있다. 우선 커피의 맛이 일정하지 않다. 매일 커피맛이 변화할 수 있다는 생각을 가지고 매번 어떻게 뽑아야 할지 생각하고 만드시는 분과 원두 갈고 넣고 뽑으면 된다고 생각하는 커피의 맛은 다르다. 두번째 특징은 발생하는 문제들을 능동적으로 대처하지 못한다. 아이들이 뛰어 놀다 컵을 깼을 때 비품이 모자를 때 대처하는 방법을 가지고 있지 않는 경우가 많다. 그래서 운영적인 부분이지만 무엇을 잘 만들거나 친절한 것을 떠나 전문적인 professional 이라고 부르는 것은 의도하지 않은 문제를 잘 해결하실 때 더욱 느끼게 될 때가 많다.

많은 카페들이 디저트나 구움 과자 케익 등을 만들어 판매하는 경우가 있다. 그러나 만들 때 재료 특히 알러지를 일으킬 수 있는 재료가 있는지 미리 표시를 하는 카페는 보기 힘들다. 규모가 있는 곳에서는 이런 알러지 유발 물질 정보를 제공하지만 동네의 많은 카페들은 이런 섬세함을 제공해주는 경우가 많지 않다. [식품 안전이슈 20가지 - 식품안전나라] 와 같은 곳에서는 미리 알려주면 좋은 알러지 재료들에 대해서 소개하고 있다. 사실 이런 섬세한 정보들은 얼마나 신경쓰고 먹는 이들의 건강을 걱정하고 있다는 것을 대변하고 있다. 그리고 무엇보다 불의의 사고를 미리 예방할 수 있고 만약 알러지 유발 물질에 의해서 누군가 아나필락시스가 왔을 때 미리 고지를 한 것과 하지 않은 것은 책임에서도 큰 차이가 있기 때문이다.


카페의 음료과 음식들이 맛있으면 좋지만 그것보다 마음이 편한 공간의 개념이 더 필요하고 지금처럼 많은 카페가 생길 때 마음편히 쉴 수 있는 가면 편안해지는 공간이 더 우리에게 필요할지 모른다. 대형 프랜차이즈 커피집을 가면 서로 간섭받지 않고 자신의 일이나 공부를 할 수 있지만작은 규모의 카페에 소위 단골이 되면 개인적인 이야기도 나눌 수 있고 친구처럼 되기도 한다. 그러나 그렇게 가깝게 되어도 너무 개인적인 부분까지 알려고 하면 그때는 큰 부담이 되기도 한다. 특히 한국은 서로 가까워지면 나이부터 서로 말해야 한다는 생각을 하는지 처음부터 나이를 묻는 경우도 많고 듣기 힘든 개인적인 편견이나 증오를 표현을 들어야 할 때도 있다. 사람과의 만남이기 때문에 친하게 될 수 있고 그렇게 친하게 되어도 어느정도 거리와 예의를 가져야 하는 것이 당연하다. 친하게 되었고 예의를 지키지 않는 경우도 종종 보게 된다. 그런 것을 서로 이해할 수 있다면 그또한 서로에게 편안한 공간이 될 수 있지만 모든 사람들이 가지는 예의는 다를 수 밖에 없다. 결국 많은 사람들을 만나야 할 때 가장 중요한 부분은 '다양성'을 인정하고 이 다름에 대해서 인정해줘야 한다.

공간의 이로움 


카페 특히 동네 카페가 가지는 매력은 참 신비로울 때가 있다. 아무리 맛있는 곳이고 가까워도 가기가 싫어지는 곳도 있고 조금은 멀지만 매일 찾아가고 싶은 곳이 있다. 그리고 그곳에서 무엇을 해도 마음이 편해지는 곳이 있다는 것은 그래도 인생의 짧은 작은 위안이 되는 공간이 있다는 것이다. 생각해보면 앞서 커피에 대해서 많은 것을 알려주신 카페에 가면 하려던 일은 모두 미루고 이런 저런 이야기 나누는 시간들이 더 많았다. 우리는 내 삶에 더 의미있는 목표를 얻어내기 위해서 참아가며 노력해야 한다고 생각하지만 인생은 생각보다 짧다. 그리고 그 짧다는 우주의 역사에 비해서 태양계의 나이에 비해서와 같은 상대적인 표현이 아니라 우리 어떤 목표를 이루워 내기에는 언제 어떻게 죽을지 모르는 아주 짧은 더 정확한 표현으로 아주 불확실한 존재이다. 어제까지 이야기 즐겁게 나누던 친구가 교통사고로 세상을 먼저 떠날 수도 있고 예상하지 못한 질환으로 생각하지 못한 시한부의 삶을 살아갈 수 있다.


그래서 우리는 생각보다 더 즐기며 살아야 한다. 카페들은 많아지고 많은 카페들이 먹는 즐거움과 함께 나눌 수 있는 공간을 제공해주지만 그만큼 우리가 누군가 많은 이야기를 나누고 지낼 수 있는 공간이 참 없다는 뜻이기도 하다. 광장의 기능처럼 군중들의 이야기를 들을 수 있는 공간도 거의 없고 대한민국 도서관은 공부를 하고 책을 보는 공간일 뿐 지역 사회가 적극적으로 무엇인가 할 수 있는 공간의 개념으로 부족하다. 2002년 월드컵 이후 많이 생기기 시작했던 치킨집은 초기에는 같이 먹을 수 있는 공간의 개념이였지만 이제는 점점 먹기위해서만 필요한 목적이 되고 배달이 중심이 되는 사회가 되었다. 그런 의미에서 다양한 목적과 의미를 가지는 카페가 많아지면 좋겠다. 지역 사회 아이들을 위해서 공부를 하고 모일 수 있는 카페, 꽃을 보며 책을 나눌 수 있는 카페, 그냥 편안한 자리에 누워 있을 수 있는 카페 그 목적이 무엇인지 몰라도 다양한 사람들에게 다양한 편안함을 줄 수 있는 공간으로 꾸미는 카페들이 많기 바란다.

공간의 이로움이란 결국 인간이 자신이 가진 공간을 무엇을 위해 사용하는가에 따라서 달라진다. 어떤 이는 공간을 통해 사람들이 왔다갔다 해서 (회전이 되어) 재화를 얻을 수 있는 공간이 될 수 있고 누구에게는 그 어디에서도 느끼지 못하는 편안함을 인간에게 줄 수 있다고 생각한다. 자신의 공간을 누구에게 이로움을 줄지 (재화 혹은 인간) 에 따라서 공간의 이로움은 달라진다. 재화를 위한 경우 재화를 위해 인간이 필요할 뿐이고 인간을 위한 경우 인간을 위해 재화가 필요할 뿐이다.

인간이 재화를 위한 도구가 될 때 항상 생각나는 문장이 있다.

‎"인간은 사랑받기 위해 창조되었습니다. 그리고 물건들은 사용되기 위해서 창조되었지요. 혼돈의 세상이라 말하는 이유는 물건이 사랑을 받고 사람이 사용되고 있기 때문입니다."
― 존 마이클 그린, 알라스카를 찾아서 [원문]


공간의 이로움이란 자신이 베풀 수 있는 공간을 나누어 줄 때 무엇이 목적이 되고 무엇이 도구가 되어야 하는지 명확하게 이야기해준다. 그래서 가끔은 내가 재화의 도구가 된 것이 아닐까 느낌을 받을 때는 그 불편한 느낌은 결국 다시 찾지 않는 공간이 되고 나를 위해 자신의 공간을 아낌없이 나누어주고 그 안에서 자신의 능력 - 무엇인가 조금 더 잘 만들 수 있는 능력 - 을 통해서 사람들이 편할 수 있는 것을 통해 재화를 얻어가게 된다.


카페를 운영하는 이들을 위한 가이드 ─ 공간의 이로움

Thursday, August 2, 2018


"데이터가 살인을 할 수 있는가?"

살인이라고 하면 '사람을 죽이다'란 뜻을 가지는 광범위한 뜻을 가지고 있지만 영어로 살인은 여러가지로 표현된다. 먼저 살인하고자 하는 의도를 가지지 않았지만 결과적으로 죽음에 이르게 된 과실치사는 manslaughter 이고, 사람을 계획적으로 죽이는 것은 murder 라고 부른다. 사람의 죽음을 다루는 경찰이나 수사기관에서는 피의자의 살인의도를 제대로 파악하기 힘들기 때문에 일반적 살인을 다루는 homicide 라고 표현한다. 다시 처음 질문으로 돌아와서 "데이터가 살인을 할 수 있는가?"라고 물으면 데이터가 과실치사 혹은 계획된 살인을 만들 수 있는지 묻는 것이다. 거의 대부분의 사람들은 그럴 수 있을까? 라는 의문보다는 그럴리가 하면서 부정적인 반응을 보이기 쉽다. 기본적으로 살인이 주는 구체적인 모습은 흉기로 사람을 찌르는 것과 같은 구체적인 행동과 우선 연결이 되기 때문이다.


그러나 만약 '데이터가 누군가를 죽음에 이르게 할 수 있는가?' 로 질문을 바꾼다면 많은 이들은 그 가능성에 대해서 크게 부정하지 않을 것이다. 개인적으로 쓰는 소설에서는 각국의 사형제도를 통해서 특정 인물을 살해하는 내용을 그리고 있다. 예를 들어 싱가포르에서 소량의 마약을 가지고 입국하다 적발되면 사형이다. 만약 내가 죽이고 싶은 사람에게 경품으로 싱가포르 여행권이 당첨되었다고 하고 그 사람의 짐에 몰래 마약을 넣고 입국하는 과정에서 잡히도록 해서 사형을 당하게 된다면 계획된 치밀한 살인으로 볼 수 있는지 궁금해진다. 결국 사람을 죽음으로 이르게 하는 과정 안에는 수많은 우연들의 결과일 수 있지만 치밀한 계획에 의해서 만들어진 죽음이라고 해도 그 계획의 자세한 내용을 알지 못한다면 우연의 죽음으로 보일 것이다.

싱가포르 입국신고서

사실 우연과 계획의 경계선상에서 우리가 주의깊게 살펴봐야 하는 요소가 있다. 바로 개인정보 privacy 라는 측면이다. 개인정보 그냥 프라이버시라는 것은 종종 '보여주고 싶지 않은 것을 보여주지 않을 권리'로 생각된다.

"그건 내 프라이버시야"

출처: Consumer Reports

라는 말에는 정보 자체가 사실이 아니라는 말이 아니라 누군가 아는 것이 불편하다는 뜻이다. 불편함에는 여러가지 이유가 있을 수 있다. 알려지는 내용이 부끄러울 수도 있고 알려지면 곤란해질 수도 있고 다양한 이유지만 기본적으로 불편하기 때문에 가급적 나만이 알고 있으면 좋겠다는 뜻이다. 그 중에는 알려지면 악용될 가능성이 있는 개인정보들도 분명 있다. 대표적인 것이 바로 대한민국의 주민등록번호일 것이다. 주민등록번호를 안다는 것은 태어난 년도 생일 뿐만 아니라 성별 그리고 더 관심있게 본다면 출생신고를 한 지역까지도 알 수 있다. 꽤 많은 정보들을 포함있지만 대한민국에서 금융을 포함한 다양한 활동을 하는데 주민등록번호를 공유하지 않으면 할 수 없는 것이 많다는 것은 그동안 개인정보를 노출되도록 강요받았는지 생각해봐야 한다.


Material privacy ...

정보 자체가 그대로 개인정보가 되는 경우를 생각할 수 있다. 주민등록번호의 생년월일 뿐만 아니라 남/녀 를 나타내는 숫자를 보고 바로 알 수 있다. 정보가 그대로 개인정보가 되는 경우이다. 법정에서 판결에 중요한 영향을 줄 수 있는 증인은 material witness 라고 부른다. 증인이면 증인이지 material 이 붙는 이유는 무엇일까? 판결에 큰 영향이란 판결의 유무죄를 바로 뒤집을 수 있는 증인이란 뜻이다. 그런 증인 witness 앞에 material 이 붙는 것은 '있는 그대로 바로' 의미를 가진다는 뜻이다. 그런 의미에서 생년월일, 성별과 같은 정보는 바로 개인정보가 되고 이런 성격의 개인정보를 본연적 개인정보 material privacy 라 부르려 한다. [ 데이터와 개인정보의 시대 ─ 인간이란 무엇인가 ] 에서

"개인정보 privacy 란 데이터와 조건, 상황이 포함된 결과물이다."

이라고 소개했지만 본연적 개인정보는 조건 혹은 상황이 포함되지 않아도 그대로 개인정보인 경우이다. 그러나 자신의 생년월일이나 성별은 대상에 따라서 알리고 싶은 경우도 있고 그렇지 않은 경우가 있다. 즉, 본연적 개인정보지만 누군가에게는 성별조차도 알리고 싶지 않을 때도 있다. 개인정보는 정보의 성격뿐만 아니라 대상이 중요한 경우이다. 결과적으로 개인정보란 알리고 싶은 대상에게만 적절하게 in control 알려지기를 바라는 정보라고 생각하게 된다. 그러나 현실적으로 모든 정보를 제어할 수 있다고 생각하는 것은 거의 불가능에 가깝다. 더 정확한 표현은 자신이 통제할 필요가 없다고 생각하는 많은 본연적 개인정보들이 원하지 않는 이들에게 알려지거나 혹은 전혀 알 수 없을 것이라고 생각하는 정보들도 개인정보로 만들어지는 경우도 생각하게 된다.


Manufactured privacy ...

소셜네트워크 SNS 에서 전혀 모르는 이의 계정을 들어가 공개된 정보만으로 계정의 주인이 어떤 사람이고 어디에 살고 어떤 일을 하는지 얼마나 알아낼 수 있는지 살펴보면 상당히 많은 정보들을 알아낼 수 있는 경우가 많다. 물론 본인이 공개한 정보들도 많다. 직장 정보, 지역 등 알리기 원해서 알리는 경우도 있지만 공개하지 않은 개인정보라고 즉, 본연적 개인정보 material privacy 가 아니라고 해도 사진, 글 등을 통해서 어디에 사는지 직업이 무엇인지 알아낼 수 있는 방법도 있다. 즉, 본인이 직접 알린 개인정보가 아니지만 사진 속에 입고 있는 옷이나 주변 건물 등을 통해서도 유추할 수 있는 방법이 없는 것은 아니다. 몇가지 예를 통해서 생각해보자.

ID 카드: 신기한 현상이지만 한국에서 ID 카드란 자신의 직업 혹은 직장을 인증하기 위한 방법으로사용된다. 그래서 사진을 올리는 소셜네트워크인 인스타그램 Instagram 에서 #사원증 태그 수는 2018년 7월 30일 현재 18,780여개가 올라와 있다. 물론 공개된 개수이다. 많은 이들은 사원증의 형태나 모양은 그리 중요한 것이 아니고 자신의 직장을 알리기 위한 좋은 도구라는 생각을 하는 이들이 많은 것 같다. 그래서 특정 기업의 사원증은 거의 동일하게 위변조 할 수 있을 정도로 형태와 구조를 보여주고 있고 같이 찍은 물건을 통해서 사원증의 거의 정확한 크기도 알아낼 수 있다. 역시나 모양을 안다고 해도 카드 내부 정보를 통해서 위변조하기 어렵다고 생각할 수 있지만 그런 생각이 보안에서 가장 취약한 태도라고 볼 수 있다. 많은 경우 출입 허가증의 형태에서 문제가 되는 경우가 가장 일차적인 보안이다. 심지어 ID카드의 형태를 보면 제조회사를 알아내고 어떤 방식의 보안을 사용하는지 알아내는 것도 어려운 일은 아니다. 기본적으로 자신의 중요한 신분증을 공개하는 것에 대해서 수많은 기업들 그리고 관리자들이 가지는 생각을 유추할 수 있게 된다. 비슷한 검색어 태그로 #idcard 를 입력해보면 156,000 여개 공개 게시물을 볼 수 있는데 내용을 들어가서 살펴보면 세계곳곳에 진출한 한국인들의 ID 카드를 볼 수 있다. 많은 기관의 경우 신분증을 공개해서 올리는 것에 대해서 일종의 범죄 혹은 중요 정보에 대한 공개로 자격 박탈할 수 있는 이유가 된다. 그러나 대한민국 사람들은 그런 교육을 받았는지 아닌지 몰라도 자랑하고 싶은 곳일수록 적극적으로 올리는 것을 어렵지 않게 볼 수 있다.


배경이 더 중요한 정보를 주는 경우도 많다. 사진의 배경을 통해서 사진을 찍은 장소가 어디인지 알아낼 수 있다. 물론 친절하게 어디라는 태그 혹은 위치 태그를 붙여주기 때문에 어렵지 않게 알 수 있기도 한다. 그래서 그런 정보를 통해서 계정의 주인의 주요 동선이 어디이고 어디를 가면 볼 수 있는지 어떤 소지품을 가지고 다니기 때문에 아무리 얼굴이 화사하게 처리가 되었다고 해도 진짜 주인을 알아낼 수 있는 많은 방법들이 있다. 계정에서 나타나는 위치 정보들을 모아보면 계정 주인의 동선이나 어느 지점을 중심으로 이동하는지 그리고 시간대와 거리등을 통해서 계정 주인의 주거지가 어디쯤인지 추정할 수 있다. 눈 내리는 모습이 너무 좋아서 집에서 나오자 마자 찍어 올린 동영상에는 주변 아파트의 동 호수가 보일 때가 있다. 많은 사람들은 눈 내리는 장면에 집중하지만 개인정보의 민감함을 생각한다면 이웃 아파트가 보이고 이미 알아낸 동선과 비교해서 주변에 해당 동수가 있는 아파트 단지를 알아내는 것도 어렵지 않다. 사진 혹은 영상에서 나온 물체의 크기를 통해서 몇층에서 찍었는지 알아내는 것도 그렇게 어렵지 않다.


사용자는 절대로 자신이 사는 위치까지는 알리고 싶지 않았을 것이라고 생각한다. 그리고 이 정도면 사는 곳을 알아내는 것은 어려운 것이라고 생각했을 것이다. 그러나 주어진 정보에서 유추할 수 있는 많은 다른 정보들을 통해서 알리고 싶지 않았던 개인정보까지도 알려질 수 있다는 것은 한번쯤 개인정보를 다루는 직업을 가진 사람들이라면 생각해봐야 할 내용이다. 이처럼 자신은 알리고 싶은 개인정보가 아니고 직접 들어난 정보는 아니지만 다른 정보들을 통해서 알아낼 수 있는 개인정보도 있다는 것이다. 그리고 이를 본연적 개인정보 material privacy 와 구별하기 위해서 가공된 개인정보 manufactured privacy 라고 부르려 한다.


A being of analogy ...

인간이 동물과 구별되는 특징이 무엇인지 논의할 때 몇가지는 항상 빠지지 않고 나온다. 언어를 가지고 있다. 이성을 가지고 있다 등과 같이 설명을 하지만 막상 동물의 한 종류인 인간이 다른 동물들과 달리 어떤 특징을 가지고 있는지는 그 동물이 되어보지 않거나 동물들의 능력을 제대로 살펴보지 않고서는 알 수 없다. 그럼에도 불구하고 인간은 뭔가 특별한 능력을 가지고 있다고 항상 믿어오고 있다. 인간만의 특별한 능력인지 알 수 없지만 인간의 언어 능력 분석 능력 등이 종합적으로 나타나는 것으로 '유추하는 능력'을 볼 수 있다. 유추하다는 infer 를 주로 사용하지만 '유추'라는 것은 보통 'analogy' 라고 말한다. analogy 는 서로 다른 대상 사이에서 유사한 점을 찾아내서 그 유사점을 통해서 비슷한 성격 혹은 비슷한 반응을 나타내는 대상이지 않을까 미루어 짐작하는 것이다. 유추를 할 수 있는 것은 수많은 경험을 통해서가 아니라 기존에 경험한 내용 혹은 경험하지 않았지만 배운 내용만으로 미루어 짐작할 수 있는 방법들을 알고 있다는 뜻이다.


예를 들어 사진의 배경 안에 있는 나무와 나무의 그림자를 통해서 사진을 찍었을 때 몇시였고 어느 높이에서 찍었는지 와 같은 내용을 유추할 수 있는 이유는 광학과 기본적인 기하학을 이해하고 있기 때문에 가능하다. 그래서 많은 학문을 배우는 이유는 시험 점수로 경쟁하기 위해서가 아니라 삶에서 유추할 수 있는 능력을 증가시킬 수 있는 도구들을 가지기 위함일 것이다. 사용자의 사진들의 위치를 통해서 거주지를 유추하는 것도 특별한 의도를 가지지 않는다면 거주지를 중심으로 사용자가 움직일 것이라고 생각했기 때문이다. 범죄 심리학에서 피의자가 범죄를 일으키는 패턴의 모습과도 유사함을 생각할 수도 있고 다양한 이유로 한 사용자의 계정이 보여주는 위치를 통해서 사용자의 거주지를 추정할 수 있다는 것은 합리적인 생각이 될 수 있을 것이다.

이처럼 좋은 의도를 가진다면 인간이 가지는 유추란 세상의 원리를 알아내고 세상이 움직이는 모습을 이해할 수 있는 좋은 도구가 될 수 있지만 나쁜 의도를 가지고 어떤 사용자가 어디에서 살고 어디에서 움직이고 그래서 어디에 가면 만날 수 있는지와 같은 용도로 사용된다면 결국 인간의 유추 능력은 스토킹을 위한 도구가 되는 것이다. 사용자는 의도하지 않았지만 결국 유추된 개인정보들을 앞서 표현한 것처럼 가공된 개인정보 manufactured privacy 라고 불렀고 이런 개인정보는 한가지 정보를 통해서 유추할 수 있기도 하지만 여러가지 정보들을 모아서 한가지의 결정적인 정보를 찾아낼 수 있다. 그리고 많은 경우 인간의 선한 의도만을 믿는 세상이 아니라면 이런 가공된 개인정보는 더욱 더 위험한 형태의 개인정보가 되어서 사용자를 힘들게 할 수도 있을 것이다.


A machine of analogy ...

이런 인간이 유추해 알아낼 수 있는 개인정보를 인간이 아닌 기계 machine 에게 맡긴다면 더 잘 할 수 있을까? 물론 기본적으로 유추할 수 있는 기본이 되는 원리들은 이해하고 있어야 한다. 빛의 직진성 등과 같은 물리학의 원리 뿐만 아니라 사진에서 나오는 배경에 나오는 간판 혹은 특정한 배경을 통해서 어디에 있는 것인지 찾아낼 수 있는 능력과 같은 것이다. 아주 짧은 그리고 거의 보이지 않는 정보를 통해서 위치를 알아내는 방법도 인간의 집요함만큼이나 기계가 수행할 수 있는지 생각해봐야 한다. 그러나 기계는 기본적으로 짜증을 내지 않는다. 인간처럼 유추하는 과정에서 궁극적인 결과를 알아내는데 실패해도 짜증내지 않을 것이고 다시 다른 정보를 통해서 다른 정보들을 알아내려고 할 것이다. 어떤 면에서는 사진 정보를 확대해서 더 정확하게 인식할 수 있는, 예를 들어 인간이 확대해서 눈으로 확인하기 어려운 간판을 기계가 확대할 때 좀 더 선명하게 구분할 수 있는 사진 확대 방법을 적용한다면 인간보다 더 정확한 그리고 더 빠른 정보를 얻어낼 수도 있다.


결국 기계학습 machine learning 에 대한 다양한 설명을 할 때 막연하게 기계에게 인간의 지식 정도를 학습시킨다고 설명할 때가 많지만 실질적으로 기계 학습에서는 기계가 알아내려고 하는 목표를 정하고 그 목표를 달성하기 위해 필요한 학습 내용이 추가되어야 한다. 이런 경우 인간이 어떤 공개된 사진을 통해서 나온 본연적 개인정보 material privacy 를 통해서 가공된 개인정보 manufactured privacy 를 알아내는 다양한 유추 방법들을 알려준다. 우선 사진 정보를 통해서 위치를 알아내는데 사용자가 친절하게 올린 위치 정보와 함께 사진에 포함된 간판 혹은 길거리 특정하게 알아낼 수 있는 부분을 통해서 사용자의 위치 정보를 알아낼 수 있을 것이다. 그리고 기계에게 특정 사용자가 사는 곳이 어딘지 알아내 라고 할 수 있다. 사용자가 집 안에서 찍은 구름 사진을 통해서 건물들을 찾아낼 수 있다면 해당 건물이 보일 수 있는 위치를 지도에서 찾아내고 사용자가 사진 찍은 위치를 알아낼 수 있을 것이다. 인간도 할 수 있지만 기계에게 지도의 정보와 함께 사진이 찍힌 구도, 그림자 등과 같은 부분적인 정보를 통해서 더 정확한 정보를 인간보다 더 빠르게 알아낼 수 있다.

내용이 그렇지만 결국 사용자 계정이 주어지면 사용자가 어디에 사는지 정확하게 알아낼 수 있는 일종의 '스토킹 기계'를 만든 것이나 다름없다. 그리고 학습 내용이 정교하면 그만큼 더 적은 정보를 통해서도 더 정확한 개인정보를 알아내기 쉽다. 결국 인간이 평소에 유추해내는 다양한 방법을 기계에게 학습시킨다면 기계도 일종의 유추잘하는 기계가 될 것이다.


A thing of manufactured privacy ...

악의적인 의도를 가지지 않고 전혀 모르는 몇몇 사용자들의 인스타그램 계정에서 정말 이렇게 알아낼 수 있을까 궁금해지게 되었다. (이미 오래전이다.) 그래서 그때 적용했던 몇가지 예를 통해서 기계의 의한 학습 그리고 그 기계 학습으로 개인정보, 더 정확하게 '가공된 개인정보'를 얼마나 정확하게 알아낼 수 있는지 그 과정을 설명하고자 한다.

사용자 A 는 주기적으로 카페를 방문하고 방문하고 반나절 혹은 하루 정도 지난 후 인스타그램에 자신의 셀피 selfie 와 함께 올린다. 세 곳은 자주 가고 일주일에 한번 이상은 항상 방문하고 비정기적으로 가는 곳도 있다. 카페 이름은 친절하게 사용자가 태그로 올려놓거나 위치정보를 같이 올리기 때문에 정확한 위치를 파악하게 된다. 방문 시간과 올린 시간이 같지 않기 때문에 몇시에 방문하는지 알 수 없지만 이동 중에 찍은 셀피를 통해서 주로 이동시간이 오후 2시에서 3시 사이임을 알 수 있다. 이동 시간은 주로 그림자 등으로 유추가 가능했고 일관된 시간을 나타냈다. 방문한 위치들을 지도에 찾아본다. 이동 중에 찍은 사진에서 나타난 길가 표지판 혹은 특정 상호를 통해서 이동에 포함되는 거리를 추정하게 된다. 해당 정보와 도보와 버스를 이용할 때의 동선을 고려해서 가장 가능성이 높은 거주 위치를 추정하게 된다.
사용자 B 는 자주 다니는 사진도 많이 올라오지 않고 배경이 있는 사진이 아닌 책과 소품과 같은 물건들을 배경으로 찍은 사진들이 대부분이다. 태그도 거의 없기 때문에 위치를 추정할 수 있는 정보도 많지 않다. 어느 겨울날 사용자는 첫눈이 너무 좋아서 출근길에 아파트 복도에서 멈춰서 눈이 내리는 풍경을 찍었다. 그리고 그 사진 안에는 이웃 아파트의 동수가 나와 있었다. 다른 몇개의 사진을 통해서 사용자가 사는 지역 (시단위) 를 확인하고 그 지역에서 해당 동수가 어디에 있는지 찾고 아파트의 외관을 통해서 사진을 찍은 위치 뿐만 아니라 복도식 아파트라는 사실과 나무와 이웃 아파트의 높이 등을 고려해서 해당 사용자가 사는 정확한 위치를 알아내었다.
사용자 C 는 거의 고양이 사진만을 올리는 사용자였다. 위치 정보를 알 수 없었지만 고양이가 창문에 있는 사진이 올라왔다. 창문 너머로는 주변 건물이 보인다. 비슷한 방법으로 건물 이름을 통해서 해당 건물이 있는 건물 주변에 비슷한 형태가 존재하는지 확인할 수 있다.

사실 이정도까지 노력하지 않아도 수많은 개인정보를 올리는 사용자들이 많다. 자신의 자식들이 다니는 어린이집 이름부터 자신의 집을 스스로 위치 태그를 만들어서 친절하게 알려주는 경우도 많기 때문에 생각보다 직접적으로 개인정보를 알아내는 경우가 많다. 그러나 사용자 스스로는 알리지 않으려고 노력했다고 했지만 여러가지 단서를 통해서 아주 중요한 개인정보를 알아내는 경우도 쉽지 않게 찾아낼 수 있다. 이 정도 기계가 할 수 있게 시킨다면 많은 이들은 도대체 왜 이런 것을 기계에게 시키냐고 물어볼 수 있다.


먼저 본연적 개인정보 material privacy 와 가공된 개인정보 manufactured privacy 에 대한 구별을 하고 사용자들이 조심해도 생각보다 많은 개인정보를 바로 알거나 유추를 통해서 알아낼 수 있는 다양한 예가 있다는 것을 말하고 싶은 것도 있지만 이런 가공된 개인정보에 대한 개념을 만들고 싶었던 근본적인 이유는 다음에서 소개하려 한다.


A better thing of machine ...

앞의 사용자 A, B, C 의 경우 결국 사용자의 거의 정확한 거주지를 알아낼 수 있다. 심지어 대략적인 동선과 일정을 예상할 수도 있다. 그렇다면 인간이 할 수 있는 일을 좀 더 수고를 덜하게 하고자 기계에게 이런 '스토킹스러운' 일을 시킨 것인가?

여기에서 기계와 인간을 비교하면서 기계가 인간보다 더 잘 할 수 있는 특징이 무엇인지 생각해 볼 필요가 있다. 인간은 논리적이고 이성적이고 수많은 판단을 합리적으로 하는 존재라고 인간 스스로는 믿고 있다. 만약 이 명제가 사실이라면 인간은 더 넓게 보아 대다수의 인간들은 소위 가짜 뉴스 fake news 에 속으면 안될 것이다. 스스로 판단할 수 있는 이성 그리고 수많은 검색 방법을 통해서 인간은 많은 것을 확인하고 무엇이 사실인지 알아낼 수 있기 때문이다. 그런데 많은 경우 가짜 뉴스의 제목만으로도 어느정도 확증편향 confirmation bias 를 가지고 사물을 바라보게 된다.

기계에게 인간의 유추 방법과 자연 원리 등을 학습시키고 임의의 사용자의 거주지를 알아내도록 한다면 결론에 이르는 모든 단계에서 왜 그런 판단을 했는지 이유 reason 을 가지고 찾게 된다. 인간도 당연히 그럴 것이라 생각할 수 있지만 인간은 전체 데이터를 종합적으로 분석하지도 못하고 일부 단서가 되는 내용을 통해서 가설을 만들고 그 가설이 맞는지 아닌지 검증하는 과정을 거칠 때가 많다. 여러개의 사진을 통해서 결론을 내려고 하기 보다는 한 두개의 사진을 통해서 결론이 무엇인지 않을까 그리고 다른 사진을 통해 보니 자신이 생각한 결론이 부합되면 먼저 생각한 결론으로 확증하기 쉽다. 좋은 표현으로 인간에게는 감 gut 이 있다고 말하기도 하지만 사실 우연히 자신의 결론에 부합되는 몇가지만을 통해서 결론을 내는 경우도 생각해야 한다.


그러나 기계는 결론에 이르는 과정들을 검증하고 데이터가 제대로 부합되는지 여러가지를 검증할 수 있다. 그리고 결론을 낼 수 있는 중요한 단서 clue 가 무엇인지 정확하게 기록하고 결론을 낸다. 즉, 예를 들어 사용자 A 의 경우 카페 이름에서 단서를 얻을 수 있었지만 정확한 거주지 정보를 알아낼 수 있는 정보는 아니다. 다만 사용자가 카페를 가기 위해 장거리를 가지 않는다는 생각을 통해서 카페 주변에 거주지가 있지 않을까 생각한다. 사용자 B 의 경우 다른 사진에서는 정보를 거의 알아낼 수 없었지만 눈 내리는 풍경을 찍다 이웃 아파트를 촬영하여 결정적으로 알아내게 되었다. 정확한 결론에 이르는 정보의 양은 중요하지 않다. 오히려 얼마나 결정적인 정보가 어떤 역할을 하게 되었는지가 더 중요할 때가 많다. 그리고 기계 학습을 통해서 기계는 어떤 정보가 결정적인 정보인지를 구체적으로 알고 있다. 즉, 기계 스스로 논리적으로 유추하는 reasoning 과정에서 결정적인 단서 clue 가 무엇이었는지 알고 있다. 사용자 B 의 이웃 아파트의 동수와 모양이 바로 그런 부분이다. 사용자 C 의 경우에도 건물 이름 그리고 주변 건물들의 높이 등도 결정적인 단서가 된다.

개인정보가 복잡해지고 알아내기 더욱 어려울 수록 이런 결정적인 단서들의 역할은 더 커진다. 즉, 정보의 양이 중요하지 않다. 인간도 이런 결정적인 단서가 무엇인지 기억할 수 있지만 중요한 것은 유추의 단계가 복잡해지면 결국 인간도 직감 intuition 의 영역이 되기 쉽다. 그러나 기계는 그 과정에서 최초의 단서가 되는 것이 무엇인지 기록하고 있을 뿐만 아니라 추가적으로 알아낸 다른 단서 혹은 가공된 개인정보가 얼마나 정확한지 평가할 수 있다. 이때 최초의 단서가 된 정보가 무엇인지 알고 있다면 그 최초의 단서를 사진에서 다른 사용자에게 공개하지 않는다면 결정적 단서는 사용할 수 없게 된다. 사용자 B 의 경우 최초의 단서가 된 아파트 동수를 알아낼 수 없도록 보정한다면 우연히 그 풍경을 알고 있던 사람이 아니라면 일반적으로 알아내기 어렵다. 다시 말해 기계에게 스토킹을 시키고 민감한 개인정보를 알아낼 수 있는 정보들이 사용자들에게 노출되어 있다면 시스템은 사용자에게 이 부분을 알려주고 적절한 조치를 취할 수 있다.


시스템의 취약점을 알아내는 가장 좋은 방법은 시스템에 침투해보라고 하고 어떤 문제가 있는지 확인하는 방법이다. 그래서 소위 화이트해커 white hacker 의 역할이 지금처럼 복잡한 시스템의 세상에서는 더욱 더 중요하다. 비슷한 방법으로 화이트 해커의 역할과 같이 사용자가 미처 생각하지 못한 개인정보의 취약한 정보들을 제거할 수 있기 위해서는 우선 개인정보를 스토커처럼 알아내도록 하고 결정적 단서들만 잘 제거한다면 생각보다 많은 의도하지 않은 가공된 개인정보들을 막아낼 수 있다.


A era of artificial intelligence ...

많은 이들이 인공지능의 시대에 내 직업이 사라질까 아닐까를 고민하지만 사실 상당히 인문학적 고민일 뿐이다. 기술적인 측면에서 바라본다면 더 정확한 것은 내 직업이 기계에 의해 대체될 수 있는 작업들은 얼마나 있을까 생각해봐야 할 것이다. 예를 들어 미래 세상에 어떤 기계에게 특정 정치적 성향을 나타내도록 댓글을 쓰도록 학습시킨다면 특별히 댓글을 쓰도록 사람들을 몰래 계정을 만들고 숨어서 댓글 남기지 않아도 될 것이다. 기계는 열심히 돈 받지도 않고 열심히 써주고 심지어 동일한 댓글을 계속해서 복사해서 붙이지 않고 다양하게 창의적으로 댓글을 남길 수도 있을 것이다. 그런 세상이라면 댓글 조작을 위해 많은 돈을 쓰지 않아도 될 것이다.

인간이 할 수 있는 일 그리고 기계가 할 수 있는 일이 중요한 것이 아니라 인간이 할 수 있을 때 장점을 가지는 일 그리고 기계가 했을 때 장점을 가지는 일을 생각하는 것이 더 합리적인 접근일 것이다. 특별히 기계학습 machine learning 과 인공지능 artificial intelligence 를 구별할 필요가 있다. 많은 경우 '인공지능이 대체할...'이란 수식어가 붙는 직업들은 대부분 인공지능의 영역이기 전에 기계학습이 충분히 인간의 작업을 대신하는 영역을 많이 다루기 때문이다. 기계학습과 인공지능의 경계가 단순히 문제의 복잡함이라 말하기 어렵다. 바둑을 잘 두는 알파고 AlphaGo 의 경우 바둑 경기를 이기는 목적으로 만들어진 기계학습인지 인공지능인지 묻는다면 기계학습에 더 가깝다고 할 수 있다. 역설적으로 지능에 대해서 생각해본다면 주어진 목표가 아닌 스스로 목표를 만들고 그 목표가 가치있는지 생각할 수 있는 영역이 인간 지능의 가장 중요한 부분이라고 생각한다. 따라서 만약 인공지능을 가진 기계가 존재한다면 아마도 자신의 존재 이유와 자신이 하는 일에 대한 가치에 대해서도 고민하고 결론을 내리게 될지 모른다. 물론 그 결론이 옳은 혹은 합리적인 결론이라고 할 수 없지만 그래서 그런 생각을 시도한다는 것이 기계학습과 인공지능을 구별할 수 있는 부분이 될지 모른다.


영화 '엔더의 게임, Ender's Game (2013)' 에는 다음과 같은 대사가 나온다.

"When I understand my enemy
well enough to defeat him,
then in that moment,
I also love him."
— Andrew "Ender" Wiggin

내가 충분히 적을 이길만큼
적을 이해하게 되었을 때,
동시에 난 적을 사랑하게 되었다.

— 앤드류 "엔더" 위긴 

적을 이기기 위해서 이해하기 하지만 그 이해는 사랑하기에도 충분하다. 비슷하게 개인정보를 지키려는 노력과 개인정보를 훔치거나 알아내려는 소위 스토킹스러운 노력들은 거의 비슷하다. 그리고 그 개인정보를 보호해줄지 아니면 악용할지는 결국 그 개인정보를 알아낸 이의 선택에 맡겨야 한다. 이처럼 정보는 양면성을 가지고 있고 인간의 의도에 따라서 그 결과는 전혀 달라지게 되기 때문에 오히려 기계학습을 통해서 잘 훈련된 기계가 악용되지 않도록 한다면 선한 의도를 가진 기계 Good Samaritan's machine 로 이용할 수 있다. 이 말은 결국 기계학습의 능력이 뛰어나다면 인간이 해오던 민감한 정보에 대한 관리 권한을 인간이 다룰 이유가 없어진다는 뜻이기도 하다. 예를 들어 회사의 기밀을 담당하는 업무를 하는 사람은 자신의 직급이나 권한에 비해 넓은 범위의 보안 권한 clearance 를 가지고 있는 경우가 많다. 전산 관리와 같은 물리적인 관리를 뜻하는 것이 아니라 정보 혹은 데이터의 측면에서 살펴볼 때 말이다. 예를 들어 데이터베이스 관리를 해야 하는 사람이 병원에 외주로 들어가서 데이터베이스 성능 향상을 위해 들어갔을 때 외주 직원들은 병원 환자의 개인정보를 볼 수 있는 권한을 가지게 될 때도 있다. 이런 위험성을 막기 위해 개인정보가 전혀 존재하지 않거나 완전한 익명이 보장되는 가상의 환자 데이터베이스를 만드는 기계가 존재한다면 현재 상태와 거의 동일하지만 개인정보를 노출시키지 않아도 되는 가상의 데이터베이스 혹은 노출되어도 전혀 개인정보가 될 수 없는 정보로 가공할 수 있다.


How fragile being's analysis is ... 

기계학습을 통해서 단서를 알아내고 그 단서를 통해서 특정 개인정보를 알아내도록 실행하면 재미있는 결과를 볼 수 있다. 때로는 인간인 그냥 지나칠 수 있는 정보조차도 아주 간결한 단서로 알아내거나 반대로 인간이 그냥 보았을 때 충분히 단서가 되는데 왜 이 정보는 사용하지 않았지 하는 경우이다. 먼저 인간이 그냥 지나칠 수 있는 정보들은 대부분 기계의 뛰어난 검색 능력 그리고 대조 능력 comparison 때문일 때가 많다. 다른 표현으로 인간이 알아낼 수 있는 정보의 분해력 resolution 이 인간의 분해력보다 더 뛰어나기 때문이다. 반면 인간이 보았을 때 충분히 알아낼 수 있는 정보같은데 왜 그냥 지나쳤을까 하는 부분들을 다시 살펴보면 오히려 인간의 편견이나 검색해서는 알아내기 힘든 심리적인 내용이나 문화적인 내용들이 많이 있다는 것을 알 수 있다.

인간 스스로 뛰어난 능력이라 생각하는 유추 능력에는 수많은 함정이나 편견 때로는 이미 원하는 결정을 위해 조작하는 능력까지 포함한다는 것을 생각해 볼 필요가 있다. 예를 들어 한 기술 기업의 간부가 기술 유출 소위 기술 스파이 혐의로 재판을 받게 되었다 하자. 경쟁 회사와 연락한 적도 없었고 유출된 정보가 무엇인지 명시하지 못하고 회사에서는 간부가 헤드헌터 회사와 연락해서 이직을 하려는 시도가 있었다는 내용을 법정에서 강조했다. 그리고 이직을 하려는 시도는 곧 기술 유출을 했다는 의심을 할 수 있다고 주장한다면 헤드헌트 회사는 실제로 이직을 도와주는 회사가 아니라 기술 유출을 하려는 이들을 신고하는 것으로 더 큰 수익을 얻을 수 있을 것이다. 이와 같이 정황상 혹은 단순히 느낌상 그럴 것 같다는 주장만으로 쉽게 판단하는 것이 인간의 특징이기도 하다. 수많은 단서와 논리를 통해서 결론을 내리는 것이 아니다. 그래서 법정에서도 이를 구별하기 위해 실질적 증거를 material evidence 그리고 정황 증거는 circumstantial evidence 으로 부른다.

출처: 뉴스타파

만약 법적 논리와 합리성을 학습한 기계에게 맡긴다면 인간의 수많은 법정 논리 중 어느정도가 억지에 가까운 내용들인지 알게 될 것이다. 정치적인 이유로 억지 주장을 하고 심지어 인간의 목숨까지도 아주 쉽게 법정에서 죽음으로 몰고가는 것이 인간이라면 인간의 주장에는 얼마나 단서가 존재하지 않은 상태에서 억지 쓰는지 수많은 사법 살인들을 보면 이해할 수 있다. 정말 법조인의 양심에 따라서 우리의 삶을 맡겨도 되는지 생각해봐야 한다. 최소한 그들의 논리가 합리적인지 그리고 최소한의 단서를 가지고 생각하는 것인지 아니면 인간의 편견과 믿고 싶은 그리고 내리고 싶은 결론을 위해 인간은 그저 양심없이 말하는 것인지 확인해야 할 필요는 있다고 생각한다.

개인정보를 보호하기 위한 목적이지만 그 시작은 개인정보를 철저하게 파헤치는 스토커같은 역할로 학습을 하고 그 학습한 내용을 통해서 어떤 단서가 개인정보를 위험하게 하는지 인간이 제대로 파악하지 못한 단서를 찾아내는 역할로 기계학습은 괜찮은 도구이다. 뿐만 아니라 비슷한 방법으로 단서를 통한 논리 logical steps only by clue 를 만들어야 하는 곳이나 증거 중심 evidence based 학문의 영역에서는 인간의 양심에 맡기기 전에 한번쯤 검증할 수 있는 도구로 사용할 수 있다.


Quantum leap or Machine Step ... 

사실 인간의 비약적인 생각 혹은 엉뚱한 생각들이 인간을 좀 더 발전시켰다고 믿지만 그 비약이 너무도 심하면 편견과 오만에 가득한 인간들의 근거없는 주장들이 더 강해지게 될 때가 많다. 예전에는 소위 집단 지성 collective intelligence 에 의해서 많은 이들이 모일 수 있는 플랫폼이 만들어진다면 잘못된 주장은 사라지고 제대로 된 지식만 남을 것이라고 믿었던 적이 있었다. 2000년대 초반이였으니 그리 오래전 이야기도 아니다. 제대로 된 플랫폼이 없어서인지 아니면 집단 지성이 잘못된 이론인지 모르지만 많은 이들이 쉽게 참여할 수 있는 지금 오히려 가짜 뉴스와 잘못된 편견이 더 쉽게 유통되는 것을 보면 집단지성에 대한 진지한 고민을 해볼 필요는 있을 것이다.

단서없이 다시 말해 뜬금없이 새로운 생각을 할 수 있는 능력은 분명 인간의 상상력으로 존중받아야 할 능력이기도 하지만 지금 당장의 사실과 가치에 대해서 판단할 때 좀 더 객관적인 단서를 통해서 생각하는 능력또한 인간에게 필요한 부분일 것이다. 야심차게 어떤 기업들은 가짜 뉴스를 검증할 수 있는 자동 시스템을 생각하고 개발하기도 했지만 막상 인간의 그 뜬금없는 clueless 생각들을 따라갈 수 있는 방법은 그렇게 쉽지 않아서 제대로 작동하지 못하고 있다고 한다.

개인정보를 본연적 개인정보와 가공된 개인정보로 구별한 근본적 이유도 여기에 있다. 가공된 개인정보에는 단서를 가지고 만들어진 개인정보이다. 그렇게 가공된 개인정보의 경우에는 단서를 통해서 개인정보를 보호할 수 있는 방법이 있다는 것이다. 반면 본연적 개인정보는 그 개인정보 자체를 보호해야 한다는 점이다. 단순히 개인정보지만 그 개인정보가 어떻게 만들어졌는지를 구별하고 관리할 수 있는 능력은 인간보다 잘 훈련된 기계가 더 잘할 수 있다는 점도 고민해야 한다. 그리고 그 개인정보를 잘 관리하는 것에서 잘 훈련된 인간을 고용하는 것보다는 잘 훈련된 그리고 여러곳에서 잘 훈련된 방법을 서로 공유해서 잘 학습된 기계가 잘 관리할 수 있도록 해주는 것이 더 효율적이고 더 적극적인 방법이 된다.


출처: MEGA.COM

대한민국은 별 큰 생각을 하지 않지만 이미 유럽의 많은 기업들 심지어 유럽의 사용자들을 GDPR, (데이터보호에 관한 일반 규정) 에 대해 고민하고 있다. 그 영향인지 모르지만 많은 소셜미디어 업체들을 탈퇴하거나 스스로 제대로 관리하지 못하는 데이터를 파기하거나 아예 개인정보가 악용될 수 없도록 데이터를 수용하지 않는 방법 등 구체적인 방법을 실행하고 있다. 이 규정에 영향을 직접 받을 수 밖에 없는 대한민국의 많은 기업들은 여전히 개인정보에 대한 보호 방법도 미약하고 악의적인 해킹을 통해서 이루어진 개인정보 유출에 대해서 가장 관대한 나라이기도 하다. 일반적인 사용자들의 개인정보에 대한 인식의 정도에 따라서도 달라지겠지만 개인정보를 담고 서비스를 해야 하는 많은 기업들에게 어떻게 보호를 하고 사고가 일어났을 때 어떻게 대처해야 하는지에 대한 대비 계획도 마련되어야 한다. 그러나 그전에 개인정보가 어떤 의미를 가지는지 그리고 우리가 생각하지 못한 개인정보의 다양한 모습들을 고민하고 이를 어떻게 막을 수 있는지를 고민하고 해결한다면 앞으로 더 많은 개인정보를 보호해야 하는 의무가 주어지게 될 때 가장 현명한 해결책을 제시하는 기업이 된다면 오히려 기회가 될 수 있다는 것을 생각해야 할 것이다.

첫 질문으로 돌아간다.

"데이터가 살인을 할 수 있는가?" 

살인을 할 수 있다 없다의 답이 아닌 만약 데이터가 살인을 할 수 있다면 반대로 데이터가 살인을 막을 수 있다는 점도 생각하고 싶다.


개인정보를 대하는 우리의 자세 ─ 인공지능 시대 개인정보란 무엇인가?