Virtual and Augmented Realities Asking the right questions and traveling the path ahead
Medium · by Clay Bavor

구글 VR 팀 Clay Bavor의 VR과 AR에 대한 글.

VR은 당신을 어디에나 가져다놓을 수 있으며 AR은 무엇이든 가져올 수 있다. VR은 당신을 다른 곳으로 옮길 수 있다. AR은 사물과 정보를 당신의 맥락으로 가져와 당신과 함께있는 것처럼 보이게 한다.[expand title=Eng]
VR can put you anywhere, and AR can bring anything to you. VR can transport you somewhere else. AR leaves you where you are and brings objects and information to you, in context, making them seem like they’re there with you.[/expand]

두 가지 기술은 서로 경쟁적이고 상호배제적이지 않기에 스펙트럼으로 이해해야 한다고 말한다. 차이는 점차 사라질 것이라고. 몰입형 컴퓨팅(immersive computing)에 대해 이야기를 하며 이것은 단순히 정보 그 자체가 아니라 어떤 식으로 정보에 접근하는지에 대한 것(It’s not just about the information itself, though. It’s about how people get access to it)이라고 이야기한다.

하지만 향후 장치 이용에서 발생하는 마찰이 줄어들어야 하며(헤드셋 착용), 기본 기술이 발달할 필요(디스플레이, 광학, 트래킹, GPU, 센서 등)가 있다. 그리고 이에 기반하여 새로운 애플리케이션과 경험이 가능하게 될 것이라 한다.

Google Will Help Publishers Prepare for a Chrome Ad Blocker Coming Next Year

구글은 크롬 브라우저에 광고 차단 프로그램을 기본으로 삽입할 것이고, 퍼블리셔들에게 준비할 기간을 6개월 줄 것이라는 이야기.

퍼블리셔가 준비하는 데 도움이되도록 Google은 사이트의 불쾌한 광고에 대해 경고하고 문제를 해결하는 방법을 설명하는 셀프 서비스 도구 인 ‘Ad Experience Reports”를 제공한다. 이 도구는 Chrome 광고 차단도구가 게재되기 전에 제공될 것이다. [expand title=Eng] To help publishers prepare, Google will provide a self-service tool called “Ad Experience Reports,” which will alert them to offending ads on their sites and explain how to fix the issues. The tool will be provided before the Chrome ad blocker goes live, the people familiar with the plans say.[/expand]

알파벳의 수익 중 광고 비중이 88%인데 왜 구글은 크롬에 광고차단 도구를 기본으로 넣을까. 광고. 차단 보다는 필터라고 이야기하며 다른 광고차단 프로그램의 성장을 막고 적절한 수준의 광고를유지할 수 있는 환경을 만들기 위한것으로 보인다. 이미 이용자 측면에서 광고차단은 거스르기 어려운 흐름이다.

Is It Time to Break Up Google? By Jonathan Taplin, www.nytimes.com

기사에서 구글은 검색광고 88%, 페이스북은 모바일 소셜 트래픽 74%, 아마존은 전자책 74%를 독점하고 있다고 지적한다. 플랫폼들이 독점하는 상황이기 때문에 과거 통신사들처럼 공공성 차원 규제가 필요하다는 주장이다. 하지만 기사를 보면 정당하지 않은 비난처럼 보이는 부분들이 많이 있다.

페이스북, 구글, 아마존이 혁신을 광범위하게 저지했음을 부정하기는 어렵다. 우선 구글과 페이스북 플랫폼은 대부분의 미국인을위한 모든 미디어에 접근할 수 있는 지점이다. 구글, 페이스북, 아마존의 수익이 급증한 반면, 신문 출판이나 음악 사업과 같은 미디어 사업의 수익은 2001 년 이후 70 % 나 감소했다.[expand title=Eng] It is impossible to deny that Facebook, Google and Amazon have stymied innovation on a broad scale. To begin with, the platforms of Google and Facebook are the point of access to all media for the majority of Americans. While profits at Google, Facebook and Amazon have soared, revenues in media businesses like newspaper publishing or the music business have, since 2001, fallen by 70 percent.[/expand]

구글이 플랫폼으로 독점적 지위를 누리고 있는 것은 맞지만 신문산업이나 음악산업은 구글이 죽인 것은 아니다. 저작권법에 safe harbor 조항 때문에 스트리밍에서 iTuens보다 비용을 덜 지불하는 것도 아니다. safe harbor 때문에 네트워크가 포르노그라피로 가득차게 되는 것도 아니다. 디지털 시대에 지배적인 사업자들이 한 순간에 영향력을 잃을 수도 있다는 점도 고려할 필요가 있다. 무너뜨리는게 답이 되고 더 좋은 환경이 만들어지는가.

VCs Put $110 Million Into Grammar-Checking Software by Nico Grant, www.bloomberg.com

맞춤법 검사 소프트웨어 스타트업인 Grammarly가 벤처캐피털로부터 110M 달러 (약 1200억 원 대) 투자를 받았다. WSJ에 따르면 Grammarly는 기계 학습 및 인공 지능을 사용하여 기본 철자법, 문법, 스타일에서부터 말투 및 상황별 언어에 대한 고급 제안에 이르기까지 사람들의 글쓰기를 향상시키 위한 도움을 준다고 언급하고 있다. 맞춤법과 관련된 소프트웨어도 시장이 크고 수요가 높은 분야 중 하나이지만 이번 투자에 대해서는 과장되었다는 이야기도 있는 것 같다. 기즈모도 기사의 경우 전형적인 테크버블이라고 이야기하고 있다.

당연히 기계 학습을 사용하니 데이터로부터 학습한 내용을 기반으로 제안을 하게 될텐데 적합하지 않은 경우도 있다는 사례를 이야기한다.

Grammarly는 방대한 양의 글쓰기로부터 학습하고 사용법에 따라 조정한다. 간단한 사례는 사람들이 이메일에 ‘Hi John” 이라고 적을 때, Grammarly는 사람들에게 쉼표를 붙이라고 제안한다는 것이다. [expand title=Eng]Grammarly learns from the vast amount of writing it ingests, and it adjusts based on usage. In a simple example, when people write “Hi John” in an email, Grammarly was suggesting people add a comma.[/expand]

“Hi John,” 이 맞는 것이라는 것도 처음 알았지만 아무도 저렇게 사용하지 않는다는 이야기를 한다.

개인적으로 많이 아는 분야가 아니라 맞춤법과 관련된 어떤 문제를 해결하기 위해 머신 러닝이 사용되어야 하는지 모르겠다. 맞춤법이란 것 자체가 규칙에 기반하여 정해지는 것이기 때문에 지속적으로 규칙을 업데이트하면 될 것이라고 생각하는데 다른 적용되어야만 하는 부분이 있는건지. 기사에서는 머신 러닝이나 인공지능 같은 말에 혹해서 과한 투자를 하는 것이라는 이야기를 하는데 그럴 수 있다고 본다. 최근 너무 많은 사람들이 머신 러닝에 대해 이야기하고 있지만 결국은 어떤 문제를 해결하기 위해 도입하는 방법이고 어느 문제는 매우 잘 해결하기도 하지만 시간과 비용의 문제가 크다는 단점도 있다. 최근 국내 투자 사례 이후 이야기되는 것처럼 아직까지 사람이 더 싸지 않은가.

The Rise of Transparent Digital Ad Buying
WSJ · by Alexandra Bruell

디지털 광고에도 투명성에 대한 요구가 높아지고 있다. 광고 대행사들은 기존에 온라인 인벤토리를 구매한 후 광고주에게 판매하는 차익거래 기반 모델을 이용했으나 실제 어떻게 디지털 광고가 운영되는지 투명하게 알고싶어하는 요구가 증가하며 Omnicom, WPP, DentsuAegis 와 같은 기업들이 과정을 투명하게 공개하는 방식으로 전환하려 한다는 내용.

지난 몇 년 동안 자동화 된 광고 구매가 시작되면서 대행사는 디지털 인벤토리를 대량 구매 한 후 광고주에게 값을 올려 판매하는 차익 거래 기반 모델(arbitrage-based model) 수익성 좋은 비즈니스를 운영했다. 고객은 디지털 캠페인의 실적에 만족했거나 디지털 광고 구매 및 대행사 수익성의 복잡성에 집착하지 않았기 때문에 이의가 없었다.
하지만 마케터들은 이러한 접근 방식에 불편해지고 있으며 구매하는 미디어 인벤토리 및 대행사 지원의 기본 비용을 파악하는 데 더 많은 관심을 기울인다. 대행사는 이에 대응하여 진화하고 있다.[expand title=Eng]
For the past several years, as automated ad buying has taken flight, agencies have made a lucrative business out of running an arbitrage-based model – buying digital inventory in bulk and then marking it up for advertisers. The clients didn’t cry foul, because they were happy with the performance of digital campaigns or because they weren’t clued into the complexities of digital ad buying and agency profitability.
But now marketers are becoming less comfortable with that approach, and more interested in knowing the underlying cost of the media inventory and agency support that they purchase. Agencies are evolving in response.[/expand]

Apple Considers Wearables Expansion With Digital Glasses
by Mark Gurman , Alex Webb , and Ian King

애플이 디지털 글래스 제품 생산을 고려하고 있다는 기사.

인터넷 연결이 가능한 안경을 만들려는 구글의 시도는 배터리가 너무 빨리 소모되었기 때문에 실패했다. 그 외에도 프라이버시와 관련된 문제, 안정성과 관련된 문제 (두통을 호소), 밝은 야외에서 디스플레이가 거의 보이지 않았다는 점, 사람들 이목을 끄는 디자인 등이 문제로 제시되었었다.

구글의 실패 이후 많은 기업들이 VR쪽으로 선회했다. 구글은 최근 데이드림을 발표했고, 페이스북은 오큘러스에 투자했다. 하지만 팀 쿡은 최근 다음과 같이 언급한 적이 있다.

“나와 함께 여기 앉아있는동안 여러분들이 페쇄된 VR경험을 하는 것은 상상할 수 없지만, 지금 당장 AR을 경험하는 것은 가능하다고 생각한다”
[expand title=Eng]“I can’t imagine everyone in here getting in an enclosed VR experience while you’re sitting in here with me, but I could imagine everyone in here in an AR experience right now,” he said during an onstage discussion in Utah.[/expand]

Benedict Evans, Mobile is eating the world

베네딕트 에반스 블로그에 올라온 프레젠테이션 자료. 2주 전 정도에 올라온 것 같은데 간략하게 읽어보고 눈에 띄는 내용을 간단히 메모했다.

• 모바일 확산이 S-curve의 후반부에 접어들면서 이것이 작동하는지, 누가 플랫폼 전쟁에서 승리할 것인지에 대한 질문에서 이것을 가지고 무엇을 만들 수 있을지에 대한 것으로 문제가 바뀌었다.
• Wintel(윈도우+인텔)이 성장하던 것보다 GAFA(Google, Apple, Facebook, Amazon)의 성장이 빠르지는 않지만, Wintel이 시총 상위 20개 기업 중 하나였다면, GAFA는 시총 상위권을 모두 차지하고 있는 기업이 되었다.
• 머신러닝과 같은 새로운 종류의 기술, 새로운 종류의 컴퓨터는 많은 산업분야를 변화시킬 것이고 그 두 가지로 Ecommerce와 자동차에 대해 언급한다.
• 수 십년 간 도전해오던 것들의 성능이 급격하게 향상되었는데, 이미지인식의 경우 28%에서 7% 음성인식의 경우 26%에서 4%로 오류율이 감소하였다.
• 규칙을 기반으로 강아지 사진을 찾는 방식에서 데이터 기반의 기계학습으로 전환하여 강아지 라벨이 붙은 만 개의 사진과 강아지가 아니라는 만 개의 라벨이 붙은 데이터가 있으면 뉴럴 네트워크를 통해 강아지를 판별해낼 수 있다.
• 카메라는 카메라가 아닌 모든 분야에 있고, 이미지 센서 시장은 지속적으로 증가할 것이다.
• 새로운 센서, 인터페이스, 머신러닝은 여러 분야에서 새로운 흐름을 만들어낼 것이다.
• 인터넷이 유통분야에서 신문에게 미친 영향이 Ecommerce 영역에서 그대로 나타날 것이다.
• 자동차 변화는 전자기기로 되는 것과 자율주행이라는 두 가지 영역으로 나타난다.

The Elephant in the Smartwatch Room

Aboveavalon에 올라온 스마트워치 관련 글이다.

애플은 스마트워치 시장을 빠른 속도로 통합해나가고 있다. 스마트워치가 비교적 최근의 일이었던 것처럼 생각되지만 스마트워치가 손목에서 가지는 효용성을 정의하려는 시도는 2011년도로 돌아간다. 스마트폰의 어떤 경험들을 손목에서 재현해낼지에 대한 이야기었는데, 이는 포화상태에 도달한 스마트폰의 새로운 대안으로 고려되기도 했다.

그럼에도 스마트워치의 전망은 전혀 밝지 않다. 스마트폰이나 태블릿 판매와 비교하면 같은 스케일로 한 그래프에 나타내기 어려울 정도이다. 이 글은 네 가지 이유를 주장한다.

스마트워치 산업이 직면하고 있는 주요한 질문은 왜 기업들이 성공적인 판매를 발견할 수 없는지가 아니다. 이유는 간단하다. 대부분의 스마트워치는 소비자들에게 매력적이지 않다. 대신에 대부분의 호기심을 불러일으키는 실문은 애플워치의 성공에서 찾을 수 있다. 애플은 어떻게 2천만대에 가까운 애플워치를 판매했는가?[expand title=Eng]
The primary question facing the smartwatch industry isn’t why most companies have been unable to find sales success. The answer is simple: Most smartwatches haven’t been appealing to consumers. Instead, the more intriguing question is found with Apple Watch’s success. How has Apple been able to sell close to 20M Apple Watches to date? I suspect there are four reasons:[/expand]

현재 주목할만한 플레이어는 애플, 가민, 삼성이고 나머지 기업들은 시장에서 퇴출되거나 고려할만한 점유율을 가지고 있지도 못하다. 그 중 애플이 성공한 이유는 디자인, 재미, 아이폰, 가격으로 본다. 재미와 아이폰이라는 부분이 제일 결정적이라고 생각하는데 스마트워치가 아닌 아이폰의 (조금 비싼) 악세사리라고 받아들인다는 사실이다.

최근 핏빗같은 경우도 페블을 인수하며 소프트웨어 엔지니어링 팀과 같이 부족한 인력들을 보충하려고 하지만 긍정적이지 못하다. 핏빗의 수익관련 레포트는 피트니스 트래커 시장이 매스마켓에 도달하는데 실패했다는 사실을 보여준다. 개인적으로는 피트니스 트래커는 귀찮고 중국산 제품들의 가격이 매우 낮게 형성되어 있기 때문이라 생각한다.

핏빗과 애플워치의 격차도 약간 줄어든 것으로 보인다. 이 글에서는 15년 4분기 판매량이 3500만에서 16년 4분기 2600만으로 줄어들었다는 이야기를 한다. 스마트워치가 독립적으로 기능하지 못하고 스마트폰의 부가적인 악세사리라고 할 때 글쓴이는 이 산업에서 살아남을 플레이어는 애플이라고 본다. 이 글은 가민에 대한 이야기는 별로 없지만 가민 같은 경우가 오히려 포지션이 확실하지 않나 싶다.

Inside Facebook’s AI Machine
by Steven Levy, backchannel.com

페이스북 Applied Machine Learning(AML)의 Joaquin Quiñonero Candela를 만나 페이스북 내부에서 머신러닝과 인공지능이 차지하고 있는 위상과 역할에 대해 쓴 취재기사다.

“오늘날 페이스북은 AI 없이 존재할 수 없다. 사람들이 페이스북, 인스타그램, 메신저를 사용할 때마다, 사람들은 깨닫지 못하지만 사람들의 경험은 AI에 의해 강화되고 있다.”[expand title=Eng]
“Facebook today cannot exist without AI. Every time you use Facebook or Instagram or Messenger, you may not realize it, but your experiences are being powered by AI.”[/expand]

페이스북에서 유명한 곳은 뉴럴 네트워크 전문가 Yann LeCun이 이끄는 Facebook Artificial Intelligence Research group (FAIR)이지만 AML은 이를 실제 서비스와 상품에 적용하고 통합하는 일을 수행한다. 초기 Candela는 페이스북에서 관련성 높은 광고를 보여주는 작업을 수행했으나 당시 사용했던 모델은 별로 발전된 것은 아니었다고 말했다.

Candela는 네 가지 영역으로 AI의 적용을 구분했다: 시각, 언어, 담화, 카메라 효과. 각 모두는 “콘텐츠 이해 엔진”으로 연결될 것이다. 콘텐츠가 의미하는 바를 실제로 파악함으로써 페이스북은 댓글의 미묘한 의도를 탐지하고 사람들 발언의 뉘앙스를 추출하고 비디오에서 빠르게 지나가는 친구의 얼굴을 인식하고 당신의 표정을 해석하는 것을 목적으로 한며 각각을 가상 현실 세션의 아바타에 연결시킬 것이다.[expand title=Eng]
Candela breaks down the applications of AI in four areas: vision, language, speech, and camera effects. All of those, he says, will lead to a “content understanding engine.” By figuring out how to actually know what content means, Facebook intends to detect subtle intent from comments, extract nuance from the spoken word, identify faces of your friends that fleetingly appear in videos, and interpret your expressions and map them onto avatars in virtual reality sessions.[/expand]

마지막 부분 페이크 뉴스에 대한 해결을 이야기하며 언급하는 부분이 스스로를 ML person이라고 소개하는 사람의 생각을 보여준다고 생각한다.

But whether or not those new measures work, the quandary itself raises the question of whether an algorithmic approach to solving problems — even one enhanced by machine learning — might inevitably have unintended and even harmful consequences. Certainly some people contend that this happened in 2016.
Candela rejects that argument. “I think that we’ve made the world a much better place,”

Hater, an app for finding someone who dislikes the same things as you, to expand beyond dating
by Sarah Perez, techcrunch.com

어제 결혼한 사람들과 대화를 나누다가 배우자의 싫어하는 행동에 대한 이야기가 나왔는데 좋아하는게 같은 사람보다 싫어하는 것들이 서로 엇갈리지 않는 사람을 만나는게 중요하지 않을까 생각했다. 기사내에서도 Interpersonal chemistry through negativity: Bonding by sharing negative attitudes about others라는 논문을 소개하고 있다. 유사하게는 공동의 적을 만드는 것이 집단 결속을 강화시킨다는 이론들도 있다.

Hater는 (사진을 보여주는 다른 서비스들과 다르게) 가중치를 측정하기 위한 일련의 주제들을 제공한다. 현재 3,000개 주제가 앱에서 제공되며 지속적으로 추가된다. 주제에 대해 얼마나 강하게 동의하는지에 따라 좋아하거나 싫어하거나 사랑하거나 싫어하는지 표시한다. Hater의 매칭 알고리즘에서 싫어하거나 싫어하는 항목에 더 많은 가중치가 주어진다.[expand title=Eng]
Hater, on the other hand, kicks off not by showcasing a stream of people’s photos, but rather a series of topics to weigh in on. There are now around 3,000 topics available in the app, with more added on a continual basis. You swipe on the topics in order to like, dislike, love or hate them, depending on how strongly you feel about the subject. Items you dislike or hate are given more weight in Hater’s matching algorithms, the founder notes.[/expand]