이 책은 대우증권의 대표적 애널리스트인 김정환 씨의 저서로 제도권의 정통파 애널리스트가 복잡한 기술적 분석의 역사와 이론을 쉬운 언어로 한 권으로 정리했다는 점에서 의의가 크다고 하겠다.
데이터 분석 시스템의 역사
Data mesh에 대해서 이해하려면 기존의 데이터 분석 시스템의 아키텍처와 그 역사에 대해서 이해하라 필요가 있다.데이터 분석 시스템은, DataWare house를 거쳐 현재는 Data Lake 형태가 주류를 이루고 있으며, 차세대로는 Data Mesh가 각광 받고 있다. 각각 아키텍처 스타일을 보면 다음과 같다.
Data warehouse
Data Warehouse는 전통적인 RDBMS 형태에서 데이터를 모아서 분석하는 아키텍처로 파일이나 데이터 베이스 (OLTP)시스템에 저장된 데이터를 일반적으로 ETL이나 CDC 방식으로 Data Warehouse 로 수집한 후에, Data Warehouse에서 데이터를 저장하고 분석하는 방식이다.
각 비즈니스 부서에 따라서 데이터 분석에 대한 요구 사항이 많을 경우에 Data warehouse 에서 그 부서에만 필요한 데이터를 Data Mart라는 형태의 별도의 분석용 데이터 베이스에 저장하고 비즈니스 부서는 그 Data Mart 만 사용하는 구조를 사용하는 경우도 있다.
이 구조는 전통적인 RDBMS 를 활용하는 아키텍처이기 때문에, 테이블처럼 구조화된 데이터 (structure data)를 처리하는데 유리하다. 통상적으로 상용 벤더에서 제공되는 솔루션을 기반으로 구축이 되는데,
이러한 Data Warehouse는 RDBMS의 특성으로 인하여 빅데이터에 대해서 횡적인 스케일에 한계가 있고, 상용 소프트웨어와 이를 지원하기 위한 인증된 하드웨어를 사용해야하기 때문에 인프라 비용이 높다는 단점을 가지고 있다.
Data lake
데이터의 볼륨이 늘어나고 다양화되어감에 따라 빅데이터 분석의 요구 사항이 발생하였고, 이러한 문제를 해결하기 위한 아키텍처 구조가 Data Lake 이다. 기존의 Data Warehouse가 테이블 형태의 정형 데이터 (structured data)를 지원했다면, Data Lake는 데이터 형식에 제한이 없이 텍스트나, 이미지등의 비정형 데이터 (unstructured data)에 대한 저장과 분석을 지원하며, JSON과 같은 반정형 데이터 (semi-structured data)까지 지원하는 특성을 가지고 있다.
데이터 처리 측면에서는 Data Warehouse가 기존의 RDBMS등의 소스로 부터 배치로 데이터를 주기적으로 적재하여 처리 및 분석 했다면, Data Lake 기반의 분석 시스템의 특징은 로그 스트림이나 모바일 앱 이벤트로그와 같은 실시간 스트리밍성 데이터에 대한 실시간 처리가 가능하다는 강점을 가지고 있다.
이렇게 처리된 데이터는 결과 데이터 저장소에 저장이 되서 직접 분석이 되거나 (원본 데이터를 전처리 과정을 끝난 후에, 데이터 분석가들이 Hive 등의 쿼리를 이용해서 분석하는 시나리오를 예를 들 수 있다.) 또는 정형 데이터의 경우에는 기존의 Data Warehouse나 Data Mart로 복사되어 비즈니스 사용자가 좀 더 편리하게 분석할 수 있도록 서비스를 제공한다.
이러한 Data Lake 시스템은 일반적으로 Hadoop/Spark 기반으로 구축되며, Data Lake의 저장소로는 HDFS (Hadoop File System)을 사용하고, 분석 엔진으로는 Hadoop 이나 Spark 을 사용하며, 실시간 스트리밍 처리는 Kafka 와 같은 대용량 큐를 사용하고, 뒷단에 처리 시스템으로 Spark Streaming 등을 사용하는 것이 일반적인 아키텍처 구조이다.
기존 아키텍처의 문제점
Data Lake나, Data Warehouse 아키텍처 시스템은 하나의 중앙 집중화된 시스템에 데이터를 모으고 분석하는 형태이고, 데이터를 분석하는 주체가 중앙 집중화된 데이터 분석 팀이라는 특징을 가지고 있다.
한군데 데이터를 모두 모아서 한 조직이 분석한다는 개념은 이론적으로 봤을때는 완벽한 개념으로 보이지만 실무적으로 봤을때 문제가 있는 아키텍처 구조이다.
도메인 지식의 부족
데이터를 중앙에 모아놓고, 데이터 분석팀이 데이터 분석을 진행할때, 이 데이터 분석가들은 데이터 분석 업무 자체에는 전문성을 가질 수 있으나, 데이터의 특성을 이해하기 위한 도메인 지식이 부족하다. 예를 들어 영업/마케팅/회계등. 도메인 지식이 부족한 상태에서는 데이터에 대한 인사이트를 뽑아내기 어렵다. 그래서 현업팀 (각 도메인별)과 커뮤니케이션을 하면서 요구사항 기반으로 도메인의 지식을 습득하여 데이터를 분석하는데, 이로 인해서 하나의 분석팀이 여러 현업팀을 상대해야 하기 때문에, 커뮤니케이션의 지속성이 떨어지고 이로 인해서 도메인에 대한 이해도가 떨어지기 때문에, 결과적으로 신속하고 깊은 수준이 데이터 분석이 어려워 진다.
여기에 더해서 현업팀과 데이터 분석팀은 별도의 부서이기 때문에, 부서간의 커뮤니케이션이 필요한 만큼 서로간의 업무를 이해하기 어려워지게 된다. 특히나 다른 부서는 다른 골을 가지고 있기 때문에, 새로운 데이터 분석 시스템을 올린다고 했을때 쉽게 성공하지 못하는 이유이다. 예를 들어 회사에서 차세대 데이터 분석 시스템을 만들겠다고 데이터 분석팀이 과제를 시작한다고 했을 때, 이 시스템들은 각 현업 부서로 부터 데이터도 수집해와야 하고, 요구 사항을 수집도 해야 하지만, 협업 부서 (예를 들어 영업팀)는 해당 부서의 골(매출 향상)에 가장 최우선 목적을 두는 만큼 기대했던것 만큼 충분한 성과를 이루어내기가 어렵다.
단일화된 기술 체계
중앙 집중화된 단일 데이타 분석 시스템의 경우에는 단일 시스템이기 때문에 단일화된 분석 기술 솔루션을 사용한다. 그러나 데이터나 도메인의 특성에 따라서 유용한 솔루션이 다른 경우가 많다. 예를 들어 디지털 마케팅의 경우 Adobe 등과 같이 디지털 마케팅에 최적화된 플랫폼등이 있을 수 있는데, 중앙 집중화된 데이터 분석 플랫폼은 이런 다양한 기술 체계를 수용하기가 어렵다.
예산 및 인력 부족
데이터 분석팀은 전통적으로 이윤을 남기는 영업 조직이나 마케팅 조직이 아닌 연구성 조직에 가깝기 때문에, 이윤 조직(profit center) 보다는 비용만 쓰는 비용 조직 (cost center)으로 인식 되는 경우가 많다. 데이터 분석으로 인한 수익에 대한 기여 부분을 수치화 하기가 어렵기 때문인데, 독립적으로 수익을 내지 못하기 때문에, 회사내의 투자된 비용에 따라 조직을 운영하는 경우가 많다. 특정 도메인(부서)를 위한 데이터 분석 시스템을 만들기 위해서, 그 부서로 부터 자금을 투자 받아 시스템등을 운영하는 케이스가 있는데, 이도 결과적으로 외부 투자와 지원에 의존적인 구조이다.
이렇다 보니, 일반적으로 데이터 분석 조직은 필요한 인력과 장비에 대한 투자를 충분히 하기가 어렵고 이로 인해서 인력 부족으로 원하는 만큼 데이터 분석을 하기 어려운 경우가 많다.
실제 필드 상황
이미 실제 필드에서는 이러한 상황을 잘 이해하고 있기 때문에, 중앙 집중화된 데이터 분석 플랫폼이 있음에도 불구하고 각 부서에서 데이터 분석 플랫폼을 따로 만드는 경우가 있다. 예산이 충분하고 데이터에 대한 인사이트가 있는 부서의 경우, 자신의 부서를 위한 데이터 분석 플랫폼을 올리는 경우인데,
예를 들어 마케팅 팀에서 마케팅 데이터 분석 플랫폼을 새로 만들고, 웹 사이트를 위한 웹 분석 플랫폼, 고객 지원 서비스에 대한 데이터 분석 플랫폼들이 따로 생기는 경우이다.
Data Mesh
이러한 문제를 해결 하기 위한 데이터 분석 시스템 아키텍처가 Data Mesh 이다.
기존 데이터 분석 플랫폼이 아래와 같이 모든 도메인에 대해서 단일 시스템과 단일 분석팀을 사용하였다. 이를 Monolithic (모노리틱) 구조라고 한다.
아래와 같이 도메인(업무) 별로 시스템과 팀을 분리하는 구조를 Data Mesh 아키텍처라고 한다. 데이터 분석팀과 분석 시스템이 각 업무 별로 할당되어 있는 Distributed 구조가 된다.
핵심은 부서별로 독립된 시스템과 팀을 보유하고, 데이터 생성자와 소비자 (현업) 역시 한 팀에 묶어서 요구 사항에 대한 반영을 빠르게 하고, 독립된 예산과 팀으로 움직여서 비즈니스 여건에 맞는 시스템을 빠르게 개발할 수 있다는 장점이 있으며, 해당 도메인에 적합한 기술을 사용함으로써, 기술적인 최적화가 가능하다는 장점을 가지고 있다.
이 아키텍처 구조는 애플리케이션 아키텍처인 마이크로 서비스 아키텍처와 같은 철학과 특징을 가지고 있다. 마이크로 서비스 아키텍처로 업무 단위로 서비스를 나누고 각 팀안에서 기획에서 부터 개발/운영을 모두 담당하게 함으로써 속도를 높이는 아키텍처 라고 하면, Data Mesh도 데이터 도메인별로 팀과 시스템을 나누는 방식으로 해서 해당 데이터에 대한 이해도와 속도를 높이는 장점을 제공하는 것이다.
Data Mesh는 기동성을 높인다는 의미에서는 장점이 있으나 반대로 단점도 있다. 다음은 몇몇 단점과 함께 Data Mesh 시스템이 가지고 있어야 하는 기능에 대해서 설명한다.
타부서간의 데이터 조회 지원
특히 다른 부서간에 데이터를 억세스 하고자 할때 이런 단점이 있다. 예를 들어 아래 그림과 같이 마케팅 팀이 세일즈 팀의 데이터를 접근하고자 할때, 전혀 다른 시스템이기 때문에 추가적인 계정 생성과 접근 권한을 받아야 하는 문제가 필요하고, 특히 마케팅 데이터 분석 시스템과 영업 데이터 분석 시스템의 분석 도구나 UI 등이 달라서 타 부서 데이터를 접근하는 것이 어려울 수 있다.
이런 문제를 해결하기 위해서는 데이터 분석 도구를 통일하는 방법이 있는데, 아래 그림과 같이 분석 시스템 앞단에 분석용 UI (시각화나 쿼리 인터페이스)를 통합하여, 같은 인터페이스로 여러 데이터를 쿼리 하도록 하고, 데이터에 대한 접근 통제도 분석용 UI단에서 하는 방식이다.
이런 UI는 멀티 백앤드를 지원하는 타블루 , Looker 등을 사용하여 이기종 데이터 분석단에도 통합된 경험을 제공할 수 있다. 유사한 오픈소스로는 Hue 등이 있다.
타부서 데이터에 대한 통합 데이터 분석
이렇게 다른 부서의 데이터를 조회하게 하도록 지원하더라도, 다른 부서 데이터를 참고해서 (JOIN)해서 데이터를 분석하고자 하는 요건이 있을 수 있다. 예를 들어 마케팅 캠페인을 한 사용자 목록과 세일즈 데이터를 JOIN 해서, 마케팅이 실제 판매에 어떤 영향을 주었는지등을 분석하는 시나리오이다.
이 시나리오는 각각 독립적인 두개의 이기종 데이터 분석 시스템간의 Federation을 요구로 한다. 기존에는 이런 시나리오를 ETL등을 이용해서, 특정 테이블만 상대쪽에 복사해놓고 하는 방법을 사용하였다. 지금도 유효한 방법이지만, 플랫폼이 지원해준다면, 별도로 데이터를 복사하지 않고 문제를 풀어나갈 수 있다.
예를 들어 구글의 BigQuery의 경우 특정 데이터셋(테이블의 집합)을 타 부서의 프로젝트로 공유를 해줄 수 있다. 이 경우 별도의 ETL 작업이 불필요 하며, 이 기종 분석 시스템에 대해서도 구글의 MySQL/PostgreSQL 매니지드 서비스인 CloudSQL에 저장되어 있는 데이터나 구글의 NoSQL인 BigTable에 있는 데이터를 쿼리할 수 있다. (이를 Federation 이라고 한다. )
이 보다 핵심 기능은 GCS (Google Cloud Storage)에 있는 파일을 직접 쿼리할 수 있는데, Parquet 과 같은 파일 포맷을 지원한다. Parquet은 Hive 등에서 데이터 저장 파일포맷으로 사용되는데, 정리해서 이야기 하면 별도의 연동 ETL이 없이 Hadoop eco 시스템으로 구축되어 있는 데이터를 조회하여 통합 (JOIN)분석을 할 수 있다는 이야기가 된다.
이렇게 서로 다른 시스템간의 데이터를 서로 상호 조회할 수 있는 기능을 Federation이라고 하고, Data Mesh에서 매우 중요한 항목으로 취급된다.
데이터 카탈로그 서비스
이렇게 조직간의 데이터를 서로 크로스로 조회하고, 연관 분석을 할 수 있게 되면 다음 문제는 여러 부서간의 방대한 데이터에 대해서 어디에 어떤 데이터가 있는지를 찾을 수 있어야 한다. 데이터 거버넌스 측면에서 데이터 검색 및 메타 데이터 관리 기능에 대한 컴포넌트가 반드시 필요하다.
필요한 데이터를 사용자가 찾고 쉽게 액세스할 수 있어야 하며, 여기에 더불어 사용자에 따라서 데이터 접근 권한을 관리할 수 있는 기능이 필요하다.
또한 보안 관점에서 데이터에 대한 액세스 히스토리를 통해서 누가 언제 어떤 데이터를 조회하였는지 확인할 수 있어야 한다.
이러한 메터데이터에 대한 관리를 할 수 있는 소프트웨어로는 오픈소스에 Apache Atlas 와 상용 솔루션으로는 Colibra 등이 있고, 구글 클라우드에서는 Data Catalog 라는 서비스로 구글 클라우드에 저장되는 데이터 (빅쿼리, GCS, Pub/Sub 메시징 큐)에 대한 메타 데이터 저장 검색 및 정책에 따른 접근 관리 기능을 제공한다.
실시간 스트리밍 데이터
현대 빅데이터 시스템의 특징 중의 하나는, 정형,비정형의 데이터를 실시간 형태로 처리하는 스트리밍 데이터 처리가 추가된다는데 있다. 예를 들어 웹 접속 로그를 실시간으로 수집하여 분석하거나, 매장의 제품 판매 내용을 실시간으로 수집해서 분석하는 것과 같은 유스 케이스인데, 이러한 실시간 데이터 처리는 대용량 메시지 큐를 사용한다.
이 메세지 큐의 특징은 1:1 메시지 딜리버리뿐만 아니라 1:N 메시지 딜리버리를 기술 분석의 역사 지원해야 한다는 것인데,
실시간 메시지 큐는 데이터를 저장하는 데이터 베이스 성격이 아니지만, 데이터를 다룬다는 점에서 데이터 엣셋으로 분류되어서 데이터 카달로그에 등록되어서 관리되어야 한다.
Devops
Data Mesh 시스템도 마이크로 서비스와 유사하게 Devops의 개념을 도입하는 것이 좋은데, 이유는 속도 중심의 아키텍처 스타일로 각 도메인에 대한 데이터 분석을 각 팀이 수행하기 때문인데, 여기에 빠른 속도를 더하기 위해서는 운영과 개발을 함께 하는 구조가 되는 것이 좋다.
단순하게 개발과 운영을 그팀에서 한다는 개념으로 소화를 하면 안되고, 제대로된 Devops를 하기 위해서는 데이터 분석 시스템이 플랫폼화가 되어 있어야 한다.
예를 들어서 마케팅 데이터 분석 시스템을 개발/운영 하는 팀이 있다고 할때, 이 시스템을 Hadoop으로 개발한다고 하자. 마케팅 데이터 분석 팀은 필요한 하드웨어 구매에서 부터, Hadoop 설치, 데이터 카탈로그, 분석 로직 개발, 시각화든 인프라에서 부터 툴 셋업 및 그위에 분석 업무까지 모두 개발해야 하는데, 이는 기술 분석의 역사 시간이 많이 걸리는 작업이고, 타 부서의 분석팀도 동일한 작업을 계속해야 한다.
그래서 플랫폼의 필요성이 대두되는데, 분석가들은 분석 업무와 비즈니스 로직을 구현하는데만 집중하고, 하부에 인프라와 솔루션은 플랫폼 형태로 제공되서 Self Service 형태로 분석가들이 인프라를 구성하고 사용할 수 있는 구조가 되어야 한다.
이 개념 아키텍처를 도식화 한것이 아래 그림이다.
특히 이 공통 플랫폼을 개발하고 운영 하는 팀이 Devops 팀이고, 이 팀의 역할은 플랫폼을 개발해서 이를 각 데이터 분석팀이 사용할 수 있는 구조로 해주고 플랫폼을 운영 유지보수 하는 역할을 한다.
인류의 수천 년 역사 속에서 위대한 왕과 장군들은 모두 효율적인 통신 수단에 의존해 나라를 다스리고 군대를 움직여 왔다 해도 과언이 아니다. 하지만 동시에 지도자들은 이러한 통신 내용이 적의 손에 들어가 귀중한 비밀이 누설되거나 중요한 정보가 들어가지 않을까 늘 우려했다. 그런 의미에서 적이 중요한 정보를 가로챌 수 있다는 위협이야말로 암호를 발시킨 원동력이었다고 할 수 있다. 이렇듯 비밀 보장이 절실히 필요해짐에 따라 각국 정부는 가능한 한 가장 안전한 암호를 만들어 내고, 이를 이용해 통신의 보안성을 확보하는 부서를 운영하게 된다.
이에 맞서 적국에서는 거기에 담긴 비밀을 빼내려는 암호 해독가를 동시에 양성했다. 암호 해독가들은 언어를 재료로 이용하는 연금술사로, 무작위로 모아놓은 듯한 부호에서 의미를 가진 단어를 뽑아내기 위해 일생을 바치는 신비하고도 특별한 분야의 사람들이다. 암호의 역사는 바로 암호를 만드는 사람들과 이를 해독하려는 사람들이 수백 년에 걸쳐 벌여온 전쟁의 역사이다. 지성을 무기로 한 이 군비 경쟁은 때로는 역사에 극적인 영향을 미치며 그 경로를 바꿔놓기도 했다.
암호의 어원은 그리스어의 비밀이란 뜻을 가진 크립토스(Kryptos)로 알려져 있다. 이는 평문을 해독 불가능한 형태로 변형하거나 암호화된 통신문을 원래의 해독 가능한 상태로 변환하기 위한 모든 수학적인 원리, 수단, 방법 등을 취급하는 기술이나 과학을 말한다. 즉, 암호란 중요한 정보를 다른 사람들이 보지 못하도록 하는 방법을 의미한다.
암호 기술의 발전 역사를 구분할 때 흔히 두 번의 큰 전환점을 기준으로 고대 암호, 근대 암호, 현대 암호 등의 세 단계로 나눠진다. 첫 번째 전환점은 1920년대, 1, 2차 세계 대전에서 무선 통신 기술의 발전을 기반으로 여러 가지 기계적, 전자적 암호 장치를 개발하고 사용한 것이었고, 두 번째 전환점은 1970년대 들어 기술 분석의 역사 컴퓨터 사용이 활발해지면서 컴퓨터를 이용한 암호 기술이 발전한 것이다.
이러한 전환점을 기준으로 고대로부터 1, 2차 세계 대전 이전가지 사용된 초보적인 암호 기술들을 고대 암호라고 하면, 1970년대까지 복잡한 기계 장치와 전자 장치들을 이용한 암호 기술을 근대 암호, 컴퓨터가 개발된 이후 컴퓨터를 이용하는 암호 기술을 현대 암호라고 부른다.
고대 암호
고대 봉건 사회에서는 황제나 군주가 지방 관리에게 보내는 비밀문서, 전쟁 중의 작전 지시와 보고, 첩자들과의 통신 등 전쟁이나 첩보 시에 정보를 전달해야 하는 경우에 다양한 비밀 통신 기법들이 사용되었다. 예를 들어, 멀리 기밀 정보를 전달해야 하는 경우에는 사자의 머리를 깎고 메시지를 쓴 후 머리를 길러서 보내면 받는 측에서는 사자의 머리를 깎고 메시지를 읽도록 하였다.
또 종이에 쓴 메시지가 그냥 보이지 않지만 불빛에 약품 처리를 하면 메시지가 나타나도록 하는 방법, 비밀 노출을 방지하기 위해 말로 전달하도록 하는 방법 등이 다양하게 사용되었다. 이러한 비밀 통신 방법을 스테가노그래피(Steganography)라고 하는데 적들도 이 통신 방식을 알고 있으면 비밀을 유지하기 어렵다는 한계를 갖고 있다.
스키테일 암호
기원전 400년경 고대 그리스의 군사들은 스키테일 암호라고 불리는 전치 암호(Transposition cipher, 문자의 위치를 서로 바꾸는 암호)를 사용한 기록이 있다. 특정 지름을 갖는 막대에 종이를 감고 평문을 횡으로 쓴 다음 종이를 풀면 평문의 각 문자는 재배치되어 정보를 인식할 수 없게 되는데, 암호문 수신자가 송신자가 사용한 막대와 지름이 같은 막대에 종이를 감고 횡으로 읽으면 평문을 읽을 수 있다. 여기서 막대의 지름은 송신자와 수신자 사이에 공유된 비밀키가 된다.
시저(Caesar) 암호
로마의 황제였던 줄리어스 시저(Julius Caesar)는 시저 암호라고 불리는 환자 암호(substitution cipher, 문자를 다른 문자로 치환하는 암호)를 사용하였다. 시저는 가족과 비밀 통신을 할 때 각 알파벳순으로 세자씩 뒤로 물려 읽는 방법으로 글을 작성했다. 즉 A는 D로, B는 E로 바꿔 읽는 방식이었다. 수신자가 암호문을 복호화하려면 암호문 문자를 좌측으로 3문자씩 당겨서 읽으면 원래의 평문을 얻을 수 있다. 송신자와 수신자는 몇 문자씩 이동할지를 비밀키로 하여 바꿔가면서 사용할 수 있다.
시저는 브루투스에게 암살당하기 전 가족들로부터 다음과 같은 긴급 통신문을 받았다. 시저가 받은 편지에는 ‘EH FDUHIXO IRU DVVDVVLQDWRU’라 되어 있었다. 3글자씩 당겨서 읽어보면 뜻은 ‘BE CAREFUL FOR ASSASSINATOR’, 즉 ‘암살자를 주의하라’는 것이었다. 당시 시저의 권세를 시기했던 일당은 시저를 살해할 암살 음호를 꾸미고 있었으며 시저 자신도 이를 어느 정도 눈치 채고 있었다. 하지만 시저는 구체적으로 암살자가 누구인지 알 수 없었다. 결국 암호문을 전달받은 당일 시저는 원로원에서 전혀 생각지도 못했던 브루투스에게 암살당하면서 “브루투스, 너마저…….”라는 말을 남겼다.
악보 암호
악보 암호는 전설적인 스파이 마타하리(본명은 마그레타 G. 젤러, Margaretha Geertruida Zelle)가 사용했던 방식이다. 마타하리는 일명 ‘첩보원 H21’이란 이름으로 프랑스 장교에 접근해 군사 기밀 정보를 독일에 빼돌렸는데, 이때 비밀 통신에 사용된 암호가 악보였다. 일정한 형태의 음표에 알파벳 하나씩을 대응시킨 형태로 얼핏 보기에 평범한 악보처럼 보이지만, 실제로 연주하면 전혀 ‘음악’이 되지 않는다. 마타하리의 첩보 활동은 20여만 명에 달하는 프랑스군을 죽음으로 몰고 갔다. 그녀는 제 1차 세계 대전이 끝나기 1년 전 프랑스 정보부에 체포돼 사형 당했다.
근대 암호
17세기 기술 분석의 역사 근대 수학의 발전과 함께 암호 기술도 발전하기 시작했는데, 프랑스 외교관이었던 Vigenere가 고안한 키워드를 이용한 복수 시저 암호형 방식, Playfair가 만든 2문자 조합 암호 등 다양한 암호 방식으로 발전하였다.
20세기 들어서는 통신 기술의 발전과 기계식 계산기에 대한 연구를 바탕으로 두 차례의 세계 대전을 통해 암호 설계와 해독에 대한 필요성이 높아지면서 암호에 대한 연구가 더욱 활발하게 진행되었다. 근대 암호의 이론적 기초가 된 논문은 1920년 Freidman이 발표한 ‘일치 반복률과 암호 응용’과 1949년 Shannon이 발표한 ‘비밀 시스템의 통신 이론’을 들 수 있다. Shannon은 논문에서 일회성 암호 체계가 안전함을 증명했고, 암호 체계 설계의 두 가지 기본 원칙인 ‘혼돈과 확신 이론’을 제시하였다. 암호 체계를 설계함에 있어 ‘혼돈(Confusion)’은 평문과 암호문 사이의 상관관계를 숨기는 반면, ‘확산(Diffusion)’은 평문의 통계적 성격을 암호문 전반에 확산시켜 숨기는 역할을 한다. 혼돈과 확산이라는 두 가지 개념은 오늘날의 암호 체계 설계에도 여전히 적용되고 있다.
Freidman은 2차 세계 대전 중 독일군이 사용하던 에니그마(Enigma) 암호와 일본군이 사용하던 무라사끼 암호를 해독한 사람으로 유명하다. 에니그마 암호는 각기 다른 몇 개의 암호판을 전기적으로 연결하여 원문을 입력하면 전기적 연결에 의해 새로운 암호문을 출력하는 방식으로 이 기계가 존재하지 않으면 암호를 풀 수 없다.
미드웨이 해전에서의 암호 전쟁
태평양 전쟁 당시 일본의 진주만 공습으로 큰 피해를 입고 기술 분석의 역사 전력이 약화됐던 미국은 일본의 그 다음 공격 목표가 어디인지를 알아내야 했다. 1942년 4월, 하와이 주둔 미국 해군 정보부의 암호 해독반 블랙 챔버는 일본군의 무전이 증가하고 있음을 발견했다. 이미 일본 해군의 암호 체계인 JN-25를 해독하고 있던 해독반은 AF라는 문자가 자주 나타난다는 사실에 주목했다. AH는 진주만을 뜻하는 것이었다. 암호 해독반의 지휘관이었던 조셉 로슈포르 중령은 AF를 미드웨이 섬이라고 생각했다. 일본의 정찰기가 ‘AF 근처를 지나고 있다’는 내용의 무선 보고를 해독한 적이 있었던 그는 정찰기의 비행경로를 추정해본 결과 AF가 미드웨이 섬일 것이라는 심증을 갖게 된 것이다.
로슈포르 중령은 체스터 니미츠 제독에게 일본군의 침공이 임박했다는 것과 AF가 자주 언급된다는 점, 그리고 AF가 미드웨이 섬일 것이라는 보고를 한 후, 미드웨이 섬의 담수 시설이 고장 났다는 내용의 가짜 전문을 하와이로 평문 송신하게 하자고 건의했다. 3월에 미드웨이 섬 근처에 일본 해군의 비행정이 정찰 왔던 것을 알고 있던 니미츠 제독은 이 건의를 받아들였다. 사실 미드웨이 섬의 정수 시설은 아무런 문제가 없었다. 이틀 후, 도청된 일본군 암호 중 ‘AF에 물 부족’이라는 내용이 해독되었다. 이로써 일본군의 다음 공격 목표가 미드웨이 섬이라는 것이 분명해진 것이다.
미군은 암호 해독을 통해 일본의 공격 목표가 미드웨이라는 사실을 알아낸 후 전투에 대비하고 반격을 준비하여 일본의 태평양 함대를 격파하고 전쟁을 승리로 이끌 수 있었다.
현대 암호
현대 암호는 1970년대 후반 스탠퍼드 대학과 MIT 대학에서 시작되었다. 1976년 스탠퍼드 대학의 Diffie와 Hellman은 ‘암호의 새로운 방향(New Directions in Cryptography)’이라는 논문에서 처음으로 공개키 암호의 개념을 발표하였다. 종래의 관용 암호 방식 또는 대칭키 암호 방식에서는 암호화키와 복호화키가 동일한 비밀키를 사용하기 때문에 송신자와 수신자는 비밀 통신을 하기 전에 비밀키를 공유하고 있어야 한다. 반면 공개키 암호 방식에서는 하나의 쌍이 되는 공개키와 비밀키를 생성하여 암호화에 사용되는 공개키는 공개하고, 복호화에 사용되는 비밀키는 사용자가 안전하게 보관하도록 한다. 공개키 암호 방식에서는 송신자와 수신자가 사전에 키를 공유할 필요가 없기 때문에 불특정 다수 사용자 간에 사전 준비가 없이도 암호 통신망을 구축하는데 유용하게 사용할 수 있다.
이어 1978년 MIT 대학의 Rivest, Shamir, Adleman은 소인수 분해 문제에 기반을 둔 RSA 공개키 암호를 개발했는데, 이것은 오늘까지도 가장 널리 사용되는 공개키 암호 방식이다. 공개키 암호의 도입은 현대 암호의 발전에 중요한 계기가 되었다.
한편, 1977년 미국 상무성 표준국(NBS, 현 NIST)은 전자계산기 데이터 보호를 위한 암호 알고리즘을 공개 모집하여, IBM 사가 제안한 DES (Data Encryption Standard)를 표준 암호 알고리즘으로 채택했다. DES의 표준화를 계기로 하여 금융 시스템을 중심으로 상업용 암호화의 이용이 증가하게 되었고 컴퓨터 통신망을 이용한 문서 전송, 전자 자금 이체 등이 활성화되었으며 암호 방식이 일반인들에게 알려지고 널리 사용되는 계기가 되었다.
이전의 암호 방식에서는 사용하는 키뿐만 아니라 암호 알고리즘도 비밀로 하여 암호문의 비밀을 지키려고 하는 경우도 있었으나, 현대 암호에서는 암호 알고리즘을 공개하도록 하고 있다. 1883년 Auguste Kerckhoff는 암호 시스템의 안전성에 대해 ‘키 이외에 암호 시스템의 모든 것이 공개되어도 안전해야 한다’고 했는데 이것을 Kerckhoff’s principle이라고 한다. 이렇게 함으로써 암호 방식의 안전성을 공개적으로 검토하게 하여 안전성을 확인하는 것이다.
표준화된 암호와 표준화된 컴퓨팅 기기들을 사용하는 기술 분석의 역사 현대 암호에서는 암호 알고리즘을 감추기가 매우 어렵다. 또한 암호 알고리즘을 감춘다고 해서 암호의 보안성이 높아지는 것도 아니다. 비밀로 다루어진 암호 알고리즘이 일단 공개되고 나면 그 안전성에 문제가 발견되는 사례가 많다. 그러므로 암호 분야에서는 어떤 암호 알고리즘이 많은 암호 학자들에 의해 장기간 세부적으로 수행된 분석에서도 잘 견디어 낼 때까지는 그 알고리즘을 안전하다고 인정하지 않는다. 즉, 암호 체계는 ‘무죄가 증명될 때까지는 유죄’이다.
차세대 암호
양자 기반 알고리즘인 Shor알고리즘은 인수분해 문제의 해결 속도를 감소시켜 RSA, ECC 등 인수분해 및 이산대수 기반의 공개키 암호 알고리즘을 더 이상 사용할 수 없게 한다.
또한, Grover알고리즘은 정렬되지 않은 데이터베이스의 원소를 검색하는 속도를 향상시켜 대칭키 암호는 키 사이즈를 2배, 해시 함수의 출력길이를 3배 증가시켜야 기존의 안전성을 가질수 있게 된다.
| 알고리즘 | 특징 | 암호 | 영향 |
|---|---|---|---|
| Shor | 인수분해 문제 해결 속도 감소 | 공개키 | 더이상 안전하지 않음 |
| Grover | 정렬되지 않은 데이터베이스의 원소를 검색하는 속도 향상 | 대칭키 | 키 사이즈 증가 필요 |
| 해시 | 암호 알고리즘의 출력 길이 증가 필요 |
이러한 환경의 변화같이 특정 상황에서 기존 현대 암호기술(RSA, ECC 등)이 해결하지 못하는 경우를 대비하여, 새로운 암호기술들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
양자컴퓨팅 환경에서도 안전하게 사용할 수 있는 공개키 암호 기술인 양자내성암호와 더불어, 동형암호(암호화된 상태로 연산 가능한 암호), 형태보존암호(암호문이 평문과 동일한 형태를 가지는 암호), 경량암호(계산능력이 떨어지는 IoT 환경 등에서 효율적으로 사용할 수 있는 암호) 등이 있다.
최근 국가정보의 성공과 실패에 대해 많은 논의가 있었고 개혁을 위한 방안도 다수 제안되었다. 국가정보의 개혁논의의 중심은 대부분 여러 정보기관의 업무를 조정하는 역할을 하는 국가정보장(Director of National Intelligence)의 신설이나 국토안보부(Department of Homeland Security) 설치 또는 데이터 마이닝(data mining)과 같은 기술향상과 관련된 것에 집중되어 왔다.
그러나 정보분석적 사고를 향상시키는 방법 특히 역사적 기록을 검토하고 어떤 접근방법이 사용되었는지를 분석하는 데에는 노력이 부족하였다. 이 책은 이러한 관점에 입각하여 국가안보, 범죄수사, 기업경영을 포함한 전 세계의 다양한 분야에 걸쳐 지난 3,000년간의 주요 사건과 사례를 검토하고 있다. 이 책의 목적은 역사적 사건에 대해 사실에 입각하여 검토함으로써 미래에 대한 현실적 교훈을 도출할 수 있는 일반적인 접근방법과 원칙을 발견하고자 하는 것이다.
과거의 역사에서 배울 수 있는 오늘날의 교훈이 있는가에 대해 의문을 제기하는 사람도 있다. 물론 과거의 상황들은 서로 다르고 또 미래에 도래할 상황도 새로운 것이 될 것이다. 하나의 상황에서 검토되는 세부적인 내용들은 다른 상황을 이해하는 데 별로 도움이 되지 않을 수도 있다. 그러나 예를 들면 상황의 급변 가능성, 적대세력의 변함없는 도발의지, 새로운 기술이 갖는 의미, 고도의 기만전술과 같이 반복하여 나타나는 유사한 문제들도 있다. 또한 정보분석자들은 오랜 기간 동안 업무를 수행하는 과정에서 복잡한 상황을 이해하고 문제를 해결하는 데 유익한 방법을 체득하게 된다. 어떤 문제에 효과적으로 접근할 수 있는 방법은 전체적인 전개과정(context), 증거(evidence), 선택사항(options), 위험성(risks), 지표(indicators) 등의 요소를 파악하는 것이다. 그러므로 최종적인 해결방법은 다르다고 하더라도 문제해결을 위해 사용할 수 있는 공통의 접근방법은 존재한다.
비교적 덜 알려져 있지만 역사적 사건에서 얻을 수 있는 또 다른 정보분석의 교훈은 사건이란 반드시 그렇게 전개되도록 예정되어 있는 것이 아니라는 것, 즉 우연성을 들 수 있다. 외부적 환경과 의사결정과정이 복잡하게 얽히면서 사건은 당초의 예상과는 다른 방향으로 전개된다. 더 좋은 첩보와 정보분석이 있었다면 의사결정자가 원하는 것에 더욱 근접한 결과를 얻을 수 있었을 것이다. 저자는 이 책의 사례들을 검토하면서 수많은 다른 결과가 나올 수 있었다는 것을 생각하게 되었다. 지정학적 요소나 날씨와 같이 변경할 수 없는 요소도 있으나 사람의 결정에 의해 변경이 가능한 요소에는 어떤 것이 있는지 생각해보는 것도 중요하다.
역사의 교훈에서 추가적으로 배울 수 있는 점은 사건이란 시간을 초월한 경향성과 유사성을 보여주기도 하지만 전혀 예측할 수 없는 뜻밖의 전개를 보이기도 한다는 것이다. 사건은 종종 과거에 일어난 것과는 전혀 다른 방향으로 진행되기도 하기 때문에 정보분석자들은 그 가능성을 항상 염두에 두어야 한다.
이 책의 사례들은 역사적으로 중요한 의미가 있는 사건이라는 관점보다는 정보분석자에게 교훈을 주는 사건이라는 관점에서 선정되었다. 일부 예외적인 사례도 있으나 대부분의 사례들은 사건의 접근방법에 대해 검토하고 있다. 또한 모든 사례들은 정보조직과 관련된 문제, 첩보수집의 충분성 문제, 정책결정자와 정보생산자 간의 관계와 같이 분석적 차원을 넘어서는 문제가 존재한다. 이러한 문제들은 정보분석자들이 통제할 수 없는 요소이고 다른 서적이나 논문에서 많이 다루고 있기 때문에 이곳에서는 간단하게 언급하는 데 그치기로 한다.
가능한 한 많은 사례를 소개하고 분석적 측면에 초점을 맞추어 기술한다는 방침에 따라 각 사례를 간략하게 기술하였다. 일반적인 주제를 다루는 2개 장(제1편) 다음의 각 장은 어떤 문제에 대해 분석적으로 다루어야 할 목표와 그 결과를 제시하였다. 접근방법은 다양한 사례의 유사성과 차별성을 검토하는 이론적 접근과 사실에 입각한 역사적 연구방법을 접목하고자 시도하였다.
각 사례들은 훨씬 더 복잡한 역사적 상황이 있었을 것이지만 정보분석자들이 당면하게 되는 문제를 중심으로 간략하게 정리하였다. 모든 자료를 망라하여 검토하지는 않았고 문헌연구방법을 사용하지 않았으므로 각주를 달지 않았다. 또한 정보분석자들과 역사연구자들이 수행한 소중한 연구에서 많은 도움을 받았다. 더욱 상세한 내용을 알기를 원하는 독자들은 각 장에 첨부되어 있는 추천도서를 참고로 할 수 있을 것이다.
이 책은 정보분석의 역사를 기술한 것이라고 하기에는 사례가 많이 부족하다. 제2차 대전만 하더라도 미드웨이해전, D데이, 벌지의 전투(Battle of the Bulge) 등 다루지 못한 중요한 사례가 많다. 정보분석의 역사를 완벽하게 기술하기 위해서는 환경적 요소, 인물적 특성, 기술발달의 수준 등을 종합적으로 고려한 균형 잡힌 접근이 필요할 것이다.
한 사람씩 거명할 수 없을 정도로 많은 사람들이 이 책을 집필하는 데 도움을 주었는데 모든 분들께 감사를 드린다. 특별히 많은 도움을 주신 분들은 다음과 같다.
□미국에서 가장 오래된 정보분석 교육프로그램을 운영하고 있고 저자가 교육을 담당하고 있는 머시허스트 대학(Mercyhurst College)
□정보분석 교육훈련을 실시하는 최고의 컨설팅 회사 중의 하나인 옴니스 주식회사(Omnis Inc.)
□수년간 함께 일하면서 기쁨과 영광을 함께 나눈 정보공동체 내의 많은 우수한 정보분석관들
□마지막으로 질문과 코멘트를 통해 끊임없이 각성시켜준 소중한 교육생들
이 책에 기술된 모든 견해는 저자 개인의 것이고 어떤 오류가 있더라도 책임은 저자에게 있다. 사실에 대한 기술, 의견 또는 분석결과는 저자의 견해이고 CIA 또는 다른 미국 정부기관의 공식적 입장과는 무관하다. 어떠한 내용도 미국 정부의 공식입장이나 주장으로 이해되어서는 안 된다. 이 책자는 비밀정보가 공개되는 것을 방지하기 위해 CIA에 의해 검토되었다.
저 자
티모시 월튼(Timothy Walton)
미국 펜실베니아 주 머시허스트(Mercyhurst)대학 정보학과(intelligence studies) 교수. 정보교육 및 훈련회사인 옴니스 주식회사(Omnis Inc.)의 과정담당자. '스페인의 보물함대'(The Spanish Treasure Fleets)를 저술한 바 있고 미 해군에 복무한 후 CIA 분석관으로 24년간 근무하였다.
제1편 현안문제와 해결방안
제2편 고대로부터 근대까지의 정보분석
제3편 20세기 전반기의 정보분석
제4편 냉전기의 정보분석
제5편 기타 지역의 국제안보 이슈분석
제6편 국내법 집행과 정보분석
제7편 의료와 비즈니스 정보분석
지난해 7월 말일 이후 꼬박 1년여 만에 1600선을 다시 밟았다. 올해 3월 992의 저점부터 시작하여 여기까지 이르는 데는 반년이 걸렸다. 누군가는 그 승기에 올라타 수익을 냈을 것이고 누군가는 하락에 베팅하여 애를 먹었을 것이며, 그리고 대부분은 갈피를 잡지 못하고 여기까지 왔을 것이다. 시장은 투자자들에게 끊임없이 신호를 보낸다. 그러나 같은 신호를 보면서도 해석은 시장 참여자의 수만큼 분분하며 그에 따라 결과가 달라진다. 시장의 신호에 대한 분별력을 키우기 위해서는 경험과 시간이 필수다. 그 시간 동안 수많은 시행착오 속에 학습효과를 얻게 되는 것이다. 그러다 보니 시장에 들어온 모두가 살아남아 정상을 밟지는 못한다. 알지 못해서 투자 또는 매매에 실패하는 경우가 있고, 잘 알면서도 이를 지키지 못해서 퇴출되는 경우도 있다. 그러한 시행착오를 줄이는 방법이 바로 책을 읽는 것이다.
그중에서도 이 길을 먼저 걸어간 이들이 바이블로 삼고 신뢰하는 책을 읽는다면 시장에 바쳐야 하는 수업료를 훨씬 줄일 수 있을 것이다. 오늘 소개하고자 하는 책은 “우리나라 기술적 분석의 역사에서 중요한 기준이 될 것”이라는 평을 받고 있는 『차트의 기술: 한 권으로 끝내는 기술적 분석의 모든 것』이다. 2006년 말 출간되어 3년째 증권분야 베스트셀러 자리를 지키고 있다. 부제 그대로 이 한 권이면 기술적 분석의 모든 것을 마스터할 수 있을 것이다.
『한 권으로 끝내는 기술적 분석의 모든 것- 차트의 기술』
많은 투자자들이 기술적 분석은 누구나 할 수 있고, 실제로 잘하고 있다는 착각 속에 빠져있다. 그러나 현실에선 제대로 된 투자 안내서 한 권 없이 주식시장이라는 전쟁터에 거의 무방비로 나서고 있다. 투자자들을 안전하게 지켜주고 투자의 중심을 잡아 줄 나침반과 같은 기술 분석의 역사 책, 베스트 애널리스트가 설명하는 정통 기술적 분석에 관한 안내서가 이 책이다.
이 책은 대우증권의 대표적 애널리스트인 김정환 씨의 저서로 제도권의 정통파 애널리스트가 복잡한 기술적 분석의 역사와 이론을 쉬운 언어로 한 권으로 정리했다는 점에서 의의가 크다고 하겠다.
초급자에서 중급자를 대상으로 한 기술적 분석의 교과서!
많은 투자자들은 기술적 분석은 누구나 할 수 있고, 실제로 잘하고 있다는 착각 속에 빠져있다. 그러나 현실에선 제대로 된 투자 안내서의 부재 속에 오늘도 많은 이들이 주식시장이라는 전쟁터에 거의 무방비로 나서고 있다. 투자자를 안전하게 지켜주고 투자의 중심을 잡아 줄 나침반과 같은 책, 베스트 애널리스트가 설명하는 정통 기술적 분석에 관한 안내서라고 평가받고 있다.
기술적 분석의 명인들의 투자법과 역사를 섭렵한다!
16년간 현장에서의 실제 경험과 분석의 경험을 바탕으로 기술적 분석에 관한 이론을 실제 사례로 풀어내고 있다. 국내외의 다양한 투자사례와 기술적 분석의 역사와 명인들의 투자법을 만날 수 있으며, 해박한 동서양의 인문지식으로 누구나 고개를 끄덕이게 만드는 논리 전개 과정이 여타 투자서에서 얻기 힘든 지적 충족감도 느낄 수 있게 한다.
제3의 분석법으로 부각되고 있는 심리적 분석법을 집중적으로 소개한다!
기본적 분석과 기술적 분석에 이어 제3의 분석법으로 각광 받고 있는 심리적 분석법을 그 사례를 통하여 설명하고 있어 독자들의 이해를 높이고 있다. 행동재무학과 행동과학이론 등 다양한 이론들을 소개하고 있다.
이 책을 낸 이레미디어 출판사는 승률을 높이는 책으로 유명한 세계적 트레이더 불코우스키의 『차트패턴』, 서구사회에 캔들차트를 최초로 알리고 현재 전 세계인이 투자의 유용한 도구로 활용할 수 있게 한 캔들차트 권위자 스티브 니슨의 『캔들차트 매매기법』, 국내서로는 투자서적의 고전이 된 『거래의 신, 혼마』, R. N 엘리어트의 원전인 『엘리어트 파동이론』, 잭 슈웨거의 『시장의 마법사들』, 윌리엄 오닐의 『공매도 투자기법』, 딕슨 와츠의 고전 『예술로서의 투기와 삶에 관한 단상들』 등의 양서이자 필독서를 출간한 대표적인 기술 분석의 역사 투자서적 전문 출판사이다. 특히 『제시 리버모어의 주식매매하는 법』, 에드윈 르페브르의 『어느 투자자의 회상』을 국내 금융시장에 처음 소개한 것으로 유명한 곳이다.
이 책은 YES24 등 온라인 서점과 각 오프라인 서점에서 구매할 수 있다.
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'면허취소 대신 수사의뢰' 이스타항공, 재운항 더 힘들어진다 [서울=뉴스핌] 강명연 기자 = 항공당국이 허위자료를 제출한 이스타항공에 대해 면허 취소 대신 수사 의뢰 결정을 내렸다. 항공사업법상 국토교통부가 내릴 수 있는 면허 취소 명령을 포기한 것이다. 이에 대해 항공업계 안팎에서는 이스타항공이 사업을 지속하기 어렵게 만드는 묘안을 국토부가 찾은 것으로 보고 있다. 면허 취소를 결정할 경우 이스타항공이 국토부 명령에 대한 효력 정지 가처분 신청을 제기해 사업을 이어갈 가능성이 있어서다. 수사와 사법 절차를 거치는 동안 이스타항공은 진행 중이던 항공운항증명(AOC) 발급이 중단돼 운항 재개가 불가능해진다. 이미 자본잠식에 빠진 상황에서 예측하기 어려운 재운항 시점까지 추가로 유동성을 확보하기가 만만치 않을 거라는 우려가 나온다. [서울=뉴스핌] 김민지 기자 = 원희룡 국토교통부 장관이 28일 오후 서울 종로구 정부서울청사 브리핑룸에서 이스타항공 허위 회계자료 제출에 대한 수사의뢰 결정과 관련한 브리핑을 하고 있다. 2022.07.28 [email protected] ◆ 면허 취소 결정시 가처분 인용 가능성…재운항 막기 위한 복안? 2일 국토교통부에 따르면 정부는 이스타항공이 작년 11월 국제항공운송사업 변경면허 신청에 관여한 인물들을 대상으로 수사를 의뢰할 예정이다. 대표적으로 면허 신청 서류를 작성한 회계사가 수사 대상에 포함될 것으로 예상된다. 원희룡 장관은 지난 28일 관련 브리핑에서 "해당 책임자가 사후 회계법인을 나와 현재 이스타항공에 취직해 있다"고 말했다. 해당 회계법인은 딜로이트안진으로 알려졌다. 앞서 이스타항공은 딜로이트안진 등을 매각주관사로 선정하고 절차를 진행해왔다. 이밖에 이스타항공과 안진의 담당자 등이 수사 의뢰 명단에 포함된 것으로 전해진다. 하지만 국토부가 면허 취소를 결정하지 않은 것은 이례적이라는 평가가 나온다. 항공사업법 28조에 따르면 '거짓이나 그 밖의 부정한 방법으로 면허를 받거나 등록한 경우' 국토부는 항공운송사업 면허를 취소할 수 있다. 작년 말 서류 제출 당시 회계자료를 작성하면서 결손금 항목만 2020년 5월 수치를 넣은 것 자체가 거짓으로 면허를 받은 사례에 해당한다고 충분히 판단할 수 있다. 문제는 국토부가 이런 처분을 내릴 경우 이스타항공이 행정소송과 함께 효력 정지 가처분 신청을 제기할 가능성이 높다는 것이다. 특히 허위 자료 제출을 놓고 국토부와 이스타항공이 다툼이 있다는 게 변수다. 면허 취소에 따른 상황을 방치하면 손해가 막대하다는 판단에 따라 가처분이 인용될 확률이 높다는 것이다. 이스타항공은 국토부에 충분히 소명하지 못한 이유가 있었고 국토부도 이를 사실상 알았다고 강조하고 있다. 가처분 신청이 인용된다면 상황은 복잡해진다. 면허 취소가 보류되면 국토부는 회사가 밟고 있던 AOC 발급을 미룰 명분이 희박해진다. 앞서 이스타항공은 지난 6월 비상탈출훈련 등 현장 심사를 모두 마무리했고 회사 측은 곧 AOC가 나올 거라고 예상했다. 하지만 일정이 계속 미뤄지다 결국 국토부가 특별조사에 돌입하며 절차가 모두 중단된 것이다. AOC 심사를 중단시킨 면허 취소 결정을 보류하라는 가처분 인용에 따라 국토부는 AOC를 내주지 않을 수 없는 상황에 처할 수 있다. ◆ 면허취소 사업자에 처벌 미미…"취소가 곧 처벌? 봐주기 가능, 제도 개선 필요" 면허 취소 사업자에 대한 처벌이 미미한 수준이라는 것도 문제다. 이번 사건에 적용할 수 있는 '거짓이나 그 밖의 부정한 방법으로 면허를 받거나 등록한 경우'는 과징금 부과 대상이 아니다. 이에 대해 한 국토부 관계자는 "면허가 취소되는 것 자체가 처벌"이라고 설명했다. 하지만 이후 절차를 따져보면 국토부 판단대로 면허 취소가 곧 처벌인지는 의문이 남는다. 면허가 취소되더라도 이후 요건을 갖추면 절차상 면허 재발급에 차질이 없어서다. 항공사업법 9조에 따르면 면허 취소 처분을 받은 뒤 2년이 초과하면 면허를 받을 수 있다. 이스타항공의 경우 만약 국토부가 면허 취소 결정을 내렸다면 이후 자본 확충을 거쳐 2년 뒤 다시 면허를 받는 데 문제가 없다는 의미다. 만약 이스타항공이 자본 조달에 문제가 없을 경우 2년을 기다리는 게 오히려 합리적이다. 시간 대비 효과를 따져볼 때 법적 분쟁에 휘말리지 않는 게 오히려 효율이 높을 수 있다. 국토부가 이스타항공을 봐주겠다고 마음먹는다면 절차상 충분히 가능한 시나리오다. 앞서 하이에어의 경우 모회사의 자금여력 등을 고려해 완전자본잠식 상태에서 변경면허를 발급받은 사례가 있다. 지난 28일 브리핑에서 면허 취소 후 재발급에 문제가 없는 것 아니냐는 질문에 하동수 국토부 항공정책실장은 "가정에 의한 사항에 대해 답변하기는 힘들다. 수사 결과를 지켜봐야 한다"며 답을 피했다. 항공업계 관계자는 "법이 시행령에 위임한 과징금 수준이 너무 적은 수준에 불과하고 국토부의 정무적 판단에 따라 처분이 천차만별이 될 여지가 많다"며 "최소 부정한 사안에 대해 처벌 수위를 강화하는 등의 제도 개선이 필요하다"고 말했다. [email protected] 2022-08-02 08:00
'인플레 정점 판단' 헤지펀드들, 미 주식·채권 공매도 대거 정리 [서울=뉴스핌] 고인원 기자= 7월 미 증시의 스탠더드앤드푸어스(S&P)500 지수가 9% 넘게 오르는 등 뉴욕증시가 2년 만에 최고의 한 달을 기록한 가운데, 이는 주식과 채권 하락에 베팅했던 헤지펀드들의 공매도 축소에 따른 영향이 크다는 분석이 나왔다. 블룸버그 통신은 물가 상승세가 심화할 것으로 보고 주식과 채권 하락에 기술 분석의 역사 베팅하는 공매도를 늘렸던 추세 추종형 CTA(Commodity Trading Advisor) 펀드들이 최근 공매도 포지션을 대거 정리하고 있다고 29일(현지시간) 보도했다. CTA는 퀀트펀드 중에서도 추세추종형 펀드로 주로 레버리지(차입)을 활용해 선물 시장에서 롱(매수)나 쇼트(매도) 포지션을 잡아 이익을 극대화한다. [소시에테 제네랄 CTA 지수(운용자산 규모 20대 CTA 펀드 추종)와 미 국채금리 간 상관관계(올해 내내 양의 상관관계 보임), 자료=블룸버그] 2022.08.01 [email protected] 월가 투자은행(IB)인 JP모간과 노무라의 전략가들에 따르면, 연초 CTA 펀드들은 S&P500 선물과 미 국채 10년물 가격 하락에 베팅하는 공매도 포지션 크게 늘렸다. 미국에서 인플레이션이 수십 년 만에 최고로 치솟자 미 연방준비제도(연준)가 물가 안정을 위해 금리 인상에 나서며 그 여파로 주식과 채권가격이 하락할 것으로 본 것이다. 당시에는 경기 침체 우려가 지금처럼 높지 않았다. ◆ CTA 펀드, 미 주식·채권 공매도 포지션 1000억달러 정리 하지만 이제 미국에서 국내총생산(GDP)이 2분기째 마이너스 성장률을 이어가는 등 침체 우려는 커지는 반면, 국제 원자재 가격이 꺾이는 등 인플레이션이 정점 조짐을 보이자 시장의 분위기도 변하고 있다. 시장의 추세를 빠르게 좇는 CTA 펀드들도 빠르게 태세 전환에 나섰다. 노무라에 따르면 지난 한 달 동안 CTA 펀드는 주식에서 540억 달러, 채권에서 470억 달러의 공매도 포지션을 정리했다. 반면 원자재에서 87억달러 규모의 매수(롱) 포지션을 정리하고 완만한 매도(쇼트) 포지션으로 전환했다. 주식과 채권 하락에 대한 베팅을 줄인 반면, 원자재 가격은 상승에 대한 베팅을 축소하고 하락 쪽을 전환한 것이다. JP모간에 따르면 신종코로나 바이러스(코로나19) 팬데믹 이후 가장 큰 규모의 추세 반전이다. 미국 달러화와 인플레이션 일러스트 이미지 [사진=로이터 뉴스핌] 이 같은 태세 전환의 배경에는 미국에서 인플레이션이 정점을 찍었으며, 미 연준이 경기 침체에 대한 우려로 긴축 속도를 늦출 것이라는 전망이 자리하고 있다. JP모간의 니콜라스 파니기르초글루 전략가는 블룸버그 인터뷰에서 "최근 몇 주 동안 우리가 본 것(주식과 채권 시장의 랠리)은 CAT 때문일 수 있다"면서 "CTA는 추세를 증폭시키는 힘으로 작용하는데, 가격 하락세를 증폭시키는 것과 마찬가지로 상승세도 증폭시킬 수 있다"고 말했다. 바클레이스에 따르면 CTA 펀드의 운용자산 규모는 약 3600억달러에 이른다. 통신은 연준의 긴축 속도 완화 기대감에 올해 들어 사그라들었던 주식과 채권에 대한 관심도 다시 살아나며 한때 한물간 것으로 취급되던 주식에 60%, 채권에 40% 분배하는 전통적인 6:4 투자전략도 다시 시장의 관심을 받고 있다고 전했다. 노무라의 찰리 맥엘리고트 주식 파생 전략가는 "인플레 상승 리스크에 베팅하는 전략에서 성장 둔화 리스크에 베팅하는 전략으로 넘어가는 시기"라면서 "성장 둔화와 연준의 완화적 정책으로의 기조 변화(피봇)가 일어날 거라는 전망에 따른 채권 롱(매수) 베팅이 다시 기술 분석의 역사 늘어날 것"으로 봤다. 다우존스30산업평균지수는 지난 7월 한 달간 6.7%의 상승세를 기록했고, 스탠더드앤드푸어스(S&P)500 지수와 나스닥 지수는 각각 9.1%, 12.4% 급등했다. 다우지수와 S&P500 지수는 지난 2020년 11월 이후 최고 상승률을 기록했으며, 나스닥 지수는 2020년 4월 이후 월간 기준 최대 상승폭을 기록했다. [email protected] 2022-08-01 16:01
기술 분석의 역사
[앵커]
화제의 뉴스를 골라 과학 기자의 시선으로 분석하는 '과학 본색' 시간입니다. 오늘은 기술 분석의 역사 이혜리 기자와 함께합니다. 어서 오세요. 오늘 어떤 이야기 준비하셨나요?
[기자]
네, 2020년 새해가 밝았는데요, 오늘은 지난 100년 동안 과학기술이 얼마나 발전했는지 그 발전상을 되짚어보고 올 한해 두드러지게 발전한 기술이 무엇인지 함께 전망해보도록 하겠습니다.
[앵커]
네, 어느새 2020년이라는 게 정말 놀라운데요. 사실 예전에 봤던 공상과학 영화에서 2020년에는 자동차가 하늘을 날아다니고 로봇 군대까지 있는 그런 첨단시대로 그려졌었는데, 벌써 2020년이 되었습니다. 그동안 과학기술은 실제로도 놀랍게 발달했죠?
[기자]
네 맞습니다. 과학기술의 발전상을 살펴보기 전에 정확히 한 100년 전으로 되돌아가 보겠습니다.
뉴욕타임스가 1920년 1월 12일, 어떤 사설을 발표했는데요. 사설을 통해서 한 과학자를 비난합니다. '고등학생 수준의 기초 지식도 갖추지 못한 과학자', 라며 원색적인 비난을 한 건데요.
비난의 대상이 된 사람은 로버트 고다드입니다. 그가 이렇게 비난을 받았던 이유는 자신의 저서를 통해서 로켓이 진공 속에서 작동할 수 있고, 이를 통해 달 탐사도 가능하다는 것을 주장했기 때문입니다.
[앵커]
사실 이미 인류는 달 탐사에 성공한 것은 물론이고요. 보기 힘들 거라고 예상했던 달의 뒷면까지도 탐사하고 있잖아요. 그런 것을 생각해 보면 시대를 앞서간 과학자다. 이렇게 불러도 될 것 같은데, 당시에는 좀 터무니없는 소리다 이런 비난을 받았다고요?
[기자]
네, 그렇습니다. 당시에는 이달 탐사가 가능하다고 보는 사람이 많지 않았던 것으로 보입니다. 이 때문에 그가 제시한 달 탐사 가능성은 언론의 비난을 기술 분석의 역사 받을 정도로 망상으로 치부됐고요,
결국, 그의 업적들은 그 이후에도 제대로 인정받지 못했습니다. 그 이후 기술의 발전으로 1969년 닐 암스트롱이 아폴로 11호에서 내려서 달 착륙에 성공했을 때, 고다드를 비난했던 뉴욕타임스는 49년 만에 정정 기사와 함께 사과문을 발표합니다.
사과문에는 로켓은 진공 속에서 분명히 작동할 수 있으며, 49년 전 실수에 대해 후회한다는 내용이 담겼습니다.
[앵커]
재밌네요. 과학기술이라는 게 이렇게 상상에서 시작해서 그 상상을 현실로 만들어가는 과정에서 기술 분석의 역사 발달하는 거잖아요. 자 그리고 달 탐사 말고도 또 그런 사례가 앞으로도 더 많이 나올 것으로 기대되는데요.
[기자]
네, 그렇습니다. 영화 '백 투 더 퓨처' 많이 아실 텐데, 영화의 배경이 2015년이거든요. 영화에서만 등장할 것 같았던 기술들이 점점 실현되고 있는 모습을 실제로 우리가 목격하고 있는 거죠.
그 대표적인 게 바로 '로봇'이라고 할 수 있겠습니다. '로봇', 지금은 너무 흔한 개념으로 인지되고 있지만, 로봇이라는 개념 자체가 기술 분석의 역사 등장한 것이 정확히 100년 전입니다.
1920년 체코의 작가 카렐 차페크는 '로숨의 유니버설 로봇'이라는 희곡에서 공장에서 만들어지는 인조인간을 묘사하면서 '로봇'이란 단어를 등장시켰는데요.
그 이후로 이제는 뭐 로봇이 너무 많이 사용되고 있고 공장은 물론이고, 뭐 사람 몸의 일부가 돼서 보조해주는 역할, 그리고 심지어는 서비스 분야에서도 활용되고 있습니다.
[앵커]
말씀하신 데로, 공장에서 로봇은 이제 없어서는 안 될 존재가 된 지 오래이고요. 또 일상 속에서도 커피를 만들어주는 로봇도 나오고 쉐프 로봇도 나오는 등 정말 흔한 존재가 되고 있는데, 앞으로 과학기술 계속해서 발전해 나갈 것 같습니다.
[앵커]
맞습니다. 올해에 특히 눈여겨볼 기술은 어떤 게 있을까요?
[기자]
네, 아무래도 인공지능 분야가 될 것 같습니다. 우리나라만 해도, 지난해 인공지능 국가 전략을 세우면서 인공지능 기술 개발을 위한 인력 양성 등을 선포했는데요.
인공지능 기술이 발전하면 이와 연계된 뭐 인공지능 반도체라든가, 자율주행차 등 기술 분석의 역사 같은 다른 여러 기술도 함께 큰 발전을 이뤄낼 것으로 기대됩니다. 특히 올해에는 자율주행 자동차에서도 큰 진전이 나타날 것으로 예상되는데요.
테슬라와 같은 업체가 2020년을 목표로 올해를 목표로 자율주행차 개발에 주력해 왔기 때문입니다. 물론 뭐 당장 올해에 자율주행차가 도로를 달리는 모습을 보기에는 좀 무리가 있을 수는 있지만, 관련 기술이 한 단계 진화할 것이라는 전망이 우세합니다. 이와 더불어서 전기차나 수소차와 같은 '차세대 모빌리티'의 두드러진 발전도 기대해 볼 수 있을 것 같습니다.
[앵커]
아직 상용화가 이르긴 하지만 그래도 모빌리티 분야에서 혁신이 이뤄지는 한 해가 될 것으로 보입니다. 다음은 우주로 가볼까요? 저희가 몇 차례 보도를 통해서 알려드린 바 있는데, 화성 탐사 각축전이 벌어질 것 같다고요?
[기자]
네, 그렇습니다. 우선 미국항공우주국, NASA가 2020년 올해죠. 올해 7월 화성 탐사로봇 '마스(Mars) 2020'을 발사할 계획이고요. 유럽과 러시아도 같은 시기에 '엑소마스(ExoMars) 2020’을 발사할 것으로 알려졌습니다.
'마스 2020'은 화성에 착륙해서 표면에서 시료를 채취한 뒤에 보관했다가 뒤따라 도착하는 회수선에 이를 실어 보내는 임무를 시도하고요, 엑소마스 2020은 최초로 화성의 땅을 시추해서 생명체의 흔적을 찾는 임무를 수행할 예정입니다.
[앵커]
네, 오늘 이 시간 통해서 저희가 1920년으로 돌아가 보기도 했고요. 100년간의 과학 기술 발전상을 살펴봤는데, 앞으로의 10년, 또 100년이 어떨지도 기대됩니다. 계속해서 전해주시죠, 오늘 말씀 잘 들었습니다.
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