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제프 베조스가 또 뭔가를 저질렀다. 이번엔 전기차다. ‘슬레이트 오토(Slate Auto)’라는 이름도 생소한 EV 스타트업에 베조스의 개인 투자사가 돈을 댔다는 소식이 나오면서, 테슬라도 리비안도 아닌 제3의 선택지가 갑자기 등판했다. 어디서 갑자기 튀어나왔나 싶겠지만, 수년간 조용히 기술을 다듬다 이제 막 존재를 드러낸 케이스다.

슬레이트 오토, 대체 뭐 하는 회사인가

한마디로 정의하면 소프트웨어 중심으로 설계된 전기차를 만드는 곳이다. 애플이 아이폰을 내놓을 때 하드웨어 스펙보다 iOS라는 운영체제에 사활을 건 것처럼, 슬레이트 오토도 차체보다 그 안에서 돌아가는 소프트웨어에 무게를 둔다. TechCrunch 보도를 보면, 이 회사는 몇 년간 외부에 알리지도 않고 기술을 개발해왔다. 스텔스 모드로 버티다 이제야 나온 셈이다.

핵심 투자자는 베조스의 개인 투자사 ‘베조스 익스페디션스(Bezos Expeditions)’. 여기에 실리콘밸리 벤처캐피털 몇 곳이 합류하면서 자금 걱정은 일단 없는 구조다. 이 투자자들이 공유하는 시각이 있는데, 자동차를 단순한 이동 수단이 아니라 거대한 스마트 기기이자 데이터 플랫폼으로 본다는 점이다.

테슬라, 리비안과 뭐가 다른가

시장엔 이미 테슬라와 리비안이 있다. 굳이 끼어들 이유가 있냐고? 슬레이트 오토의 답은 ‘접근법 자체가 다르다’는 것이다. 플랫폼을 어떻게 보느냐가 결정적으로 갈린다.

• vs 테슬라: 테슬라가 자율주행(FSD)과 공장 생산성에 집착한다면, 슬레이트 오토는 차 안에서의 경험(In-Car Experience)과 개인화에 판을 깐다. 운전자 습관, 콘텐츠 소비 패턴에 따라 인터페이스와 주행감이 실시간으로 바뀌는 ‘적응형 차량’이 목표다.
• vs 리비안: 리비안은 ‘아웃도어’, ‘모험’이라는 라이프스타일을 노린다. 슬레이트 오토는 반대 방향, ‘도심 속 테크 허브’를 지향한다. 차가 이동 수단을 넘어 움직이는 사무실이자 엔터테인먼트 공간이 되는 그림이다.

테슬라가 ‘잘 달리는 컴퓨터’를, 리비안이 ‘어디든 가는 튼튼한 도구’를 만든다면, 슬레이트 오토는 ‘나를 이해하는 스마트 공간’을 만들겠다는 포지셔닝이다. 차별화가 될지 과잉 포지셔닝이 될지는 두고 봐야 한다.

핵심 기술: ‘슬레이트 OS’가 뭔지 보면

슬레이트 오토의 경쟁력은 결국 ‘슬레이트 OS’라는 자체 운영체제다. 차량의 모든 기능을 통합 제어하는 두뇌 역할인데, 세 가지 특징이 눈에 띈다.

1. 예측 기반 AI: 운전자의 이동 경로, 일정, 습관을 학습해 배터리 사용량을 미리 최적화하고, 목적지 근처에서 자동으로 주차 공간을 추천한다. 쓸수록 차가 나를 닮아가는 구조다.
2. 완전 OTA(Over-The-Air): 단순 소프트웨어 업데이트를 넘어 주행 성능, 배터리 관리 로직까지 원격으로 바꿀 수 있다. 오늘은 세단처럼 부드럽게, 내일은 스포츠카처럼 단단하게. 물리적으로 같은 차가 OTA 하나로 다른 차가 된다.
3. 개방형 생태계: 외부 개발자가 슬레이트 OS 위에서 돌아가는 앱을 만들 수 있도록 API를 공개할 계획이다. 차량용 앱스토어. 이게 실현되면 진짜 판이 달라진다.

베조스 속셈은 뭔가

베조스가 자동차가 좋아서 투자했을 리 없다. 그의 투자는 늘 큰 그림의 일부다. 이번도 아마존 생태계와의 시너지를 염두에 둔 수로 읽힌다.

• 데이터: 자동차는 움직이는 데이터 수집 장치다. 주행 데이터, 탑승자 패턴은 AI를 고도화하고 새 사업 모델을 뽑아내는 원재료다. AWS 클라우드와 엮이면 그 가치가 배가된다.
• 물류: 아마존이 꿈꾸는 건 완전 자율 배송이다. 슬레이트 오토의 자율주행 기술이 미래 아마존 물류망에 그대로 붙을 가능성은 충분히 있다.
• 콘텐츠 플랫폼: 자율주행 시대가 되면 차 안에서 콘텐츠를 소비하는 시간이 늘어난다. 프라임 비디오, 아마존 뮤직, 오더블을 차량에 깊숙이 통합하면 새 수익선이 생긴다.

베조스에게 슬레이트 오토는 자동차 회사가 아니다. ‘바퀴 달린 아마존 에코’이자 ‘움직이는 데이터 센터’로 봐야 맞다. 그 시각으로 보면 투자 이유가 명확해진다.

첫 모델 ‘슬레이트 원’ 예상 스펙

아직 공식 발표는 없다. 그래도 업계 예상이 나오고 있는데, 프리미엄 세단 시장을 정조준할 거라는 전망이 많다.

• 주행거리: 1회 충전 시 750km 이상 (EPA 기준)
• 배터리: 에너지 밀도를 높인 차세대 반고체 배터리 탑재 가능성
• 디자인: 극단적인 미니멀리즘. 물리 버튼을 거의 없애고 대시보드 전체를 디스플레이로 채우는 ‘디지털 캔버스’ 컨셉
• 가격: 10만 달러 이상. 루시드 에어, 포르쉐 타이칸과 정면 대결 구도다.

솔직히 스펙만 보면 야심이 넘친다. 문제는 양산이다.

도로에서 볼 날은 언제쯤

현재 슬레이트 오토는 프로토타입 테스트 단계다. 자동차 산업 특성상 실제 양산까지는 시간이 많이 걸린다. 전문가들 예측으로는 빨라도 2~3년 후에야 첫 고객 인도가 시작될 거라고 본다. 공장 부지 확보, 공급망 구축이 발목을 잡을 수 있고, 리비안이 초창기에 겪었던 ‘생산 지옥’을 슬레이트 오토가 어떻게 피해가느냐가 사실상 성패를 가른다. 기술은 좋아도 생산이 안 되면 결국 그림의 떡이니까.

출처: TechCrunch

에어팟 맥스 낀 사람한테 벨을 세 번 울렸는데 꿈쩍도 안 했다. 결국 “저기요!”를 외쳤다. 자전거 타는 사람이라면 공감할 장면이다. 노이즈 캔슬링이 일상이 된 지금, 평범한 ‘따르릉’ 벨 하나로는 역부족인 시대가 됐다.

기계식 벨이 안 먹히는 이유

원인은 단순하다. 주파수 충돌이다. 일반 기계식 자전거 벨은 대부분 2,000~4,000Hz 사이의 고주파 단음을 낸다. 맑게 들리긴 하지만, 노이즈 캔슬링 헤드폰이 딱 이 중고주파 대역을 집중 차단한다. 벨을 아무리 울려도 상대방 귀에는 도달 자체가 안 되는 셈이다.

도시 소음도 문제를 키운다. 자동차 엔진음, 공사 소음 같은 저주파 소리가 벨 소리를 덮어버리는 마스킹 효과가 생긴다. 결국 두 겹으로 차단당한다. 노이즈 캔슬링에 막히고, 도시 소음에 또 묻힌다. 기존 접근으로는 안 되는 이유가 여기 있다.

소리만 키우면 해결되나

“그냥 더 크게 만들면 되잖아”라는 생각, 틀리진 않지만 반쪽짜리다. 데시벨(dB)만큼이나 음색과 주파수 구성이 중요하다. 120dB짜리 자동차 경적은 뭐든 뚫긴 한다. 그런데 보행자 입장에서는 그냥 공포다. 도로 위 갈등만 늘어난다.

Wired가 소개한 스코다(Škoda)의 ‘듀오벨’이 현재로선 가장 현실적인 해법에 가깝다. 저주파와 고주파를 동시에 출력해 노이즈 캔슬링이 막지 못하는 대역으로 인지율을 높이는 방식이다. 볼륨을 올리는 게 아니라 주파수 설계 자체를 바꾼 것이다. 이 방향이 맞다.

지금 살 수 있는 벨 4종

시중 제품군을 크게 넷으로 나눌 수 있다.

• 클래식 기계식 벨: Knog Oi처럼 디자인이 돋보이는 제품도 많다. 배터리 없고, 조작 직관적이다. 단, 도심 소음이 심한 구간에서는 한계가 분명하다. 동네 공원이나 한적한 자전거 도로용이면 충분하다.
• 고음량 전자 벨: 버튼 하나로 100dB 이상을 뽑는 제품들이다. 멀리서도 잘 들리지만 소리가 공격적으로 느껴질 수 있다. 배터리 관리도 필요하다. 호불호가 갈리는 카테고리다.
• 스마트/다중 주파수 벨: 복수의 주파수를 조합하거나 주변 소음 수준에 따라 볼륨이 자동 조정되는 제품들이다. 아직 종류가 많지는 않지만, 도심 라이더한테는 가장 현실적인 선택지다.
• 에어 혼(Air Horn): 압축 공기로 초고음량을 낸다. 효과는 확실하다. 문제는 크기와 소음 레벨이다. 보행자를 그냥 놀라게 만드는 수준이라, 한적한 국도 장거리 라이딩이 아니면 권하기 어렵다.

라이딩 패턴별 추천

1. 도심 출퇴근러: 보행자와 뒤섞이는 복잡한 환경이 주 무대다. 너무 공격적이지 않으면서 노이즈 캔슬링을 뚫는 스마트 벨 또는 음색이 부드러운 고음량 전자 벨이 낫다. 장착 편의성도 봐야 한다. 매일 쓰는 거라서.

2. 로드/MTB 라이더: 속도가 붙거나 산길을 탄다면, 멀리서부터 존재를 알려야 한다. 인지성 높은 고음량 전자 벨이 거의 필수다. 방수 등급과 내구성도 반드시 확인할 것. 비 맞은 뒤 고장나는 전자 벨이 생각보다 많다.

3. 동네 마실용: 공원이나 골목 위주라면 고민할 필요 없다. 디자인 마음에 드는 클래식 기계식 벨이면 충분하다. 굳이 전자 벨까지 갈 이유가 없다.

구매 전 체크리스트 4가지

• 핸들바 직경 호환: 자전거 핸들바 직경이 제각각이라 먼저 확인해야 한다. 실리콘 스트랩 방식이면 탈착이 편하다.
• 방수 등급: 비 오는 날도 타는 편이라면 IPX4 이상은 있어야 한다. 전자 벨 고장 원인의 상당수가 방수 불량이다.
• 충전 방식: 전자 벨이라면 USB-C 지원 여부와 배터리 지속 시간을 체크하자. AAA 건전지 방식은 솔직히 불편하다.
• 버튼 조작감: 장갑 낀 채로 눌리는지 꼭 확인해야 한다. 손가락이 두꺼워지면 버튼 크기가 생각보다 중요해진다.

결국 벨은 보조 수단이다

좋은 벨을 달았다고 안심하면 곤란하다. 벨은 어디까지나 존재를 알리는 신호일 뿐이다. 벨을 울리는 동시에 눈을 맞추고, 속도를 줄이고, 상대방의 반응을 예측하며 달리는 것. 그게 핵심이다. 장비는 안전한 습관 위에서만 제 기능을 한다.

라이딩 환경을 먼저 따져보고, 거기에 맞는 벨 하나를 고르면 된다. 비싼 걸 살 필요는 없다. 맞는 걸 사면 된다.

출처: Wired

아폴로 17호가 달을 떠난 게 1972년이다. 54년이 지났다. 그 오랜 침묵 끝에 NASA가 다시 달로 향하는데, 이번엔 분위기가 확 다르다. 깃발 꽂고 악수하고 돌아오는 쇼가 아니다. 아르테미스 계획은 처음부터 ‘살러 간다’는 전제로 설계됐다. 단순 방문이 아닌, 거주·자원 채굴·화성 전진기지. 목표가 이미 세 단계 앞을 보고 있다.

아폴로와 뭐가 다른가

핵심 키워드는 ‘지속 가능성(Sustainability)’이다. 한 번 갔다 오는 구조가 아니라, 우주비행사가 달에 머물고, 실험하고, 자원을 뽑아 쓰는 구조를 만드는 것. 아르테미스의 네 가지 축은 이렇다.

• 정기적 유인 달 탐사: 달 표면과 궤도에서 장기 체류하며 과학 연구와 기술 실증을 쌓는다.
• 달 궤도 우주정거장 ‘루나 게이트웨이’ 건설: 달 궤도에 소형 전초기지를 짓는다. 착륙선의 허브이자, 심우주 탐사의 중간 기착지 역할이다.
• 달 자원 현지 활용(ISRU): 달 남극 영구음영지역의 물(얼음)을 캐서 식수·산소·로켓 연료(수소)로 쓴다. 지구에서 연료를 다 싣고 가는 게 아니라 현지 조달. 장기 체류의 성패를 가르는 결정적 조건이다.
• 화성 유인 탐사 전초기지: 달에서 방사선 노출 대응, 생명 유지 시스템, 심우주 항해 기술을 먼저 시험한다. 화성은 그 다음 챕터다.

스페이스X, 한국, 그리고 거대한 합작

NASA가 주도하지만 미국 단독 프로젝트가 아니다. 국가도 기업도 여럿이다. 아폴로 때와 비교하면 구조 자체가 바뀌었다.

민간 기업 역할이 압도적으로 커졌다. 스페이스X는 유인 달 착륙선(Starship HLS) 개발사로 낙점돼 아르테미스 3호 핵심을 맡는다. 블루 오리진, 록히드 마틴도 착륙선·로버·우주복 분야에서 참전 중이다. NASA 입장에선 정부 독점 구조를 걷어내고 민간 우주 생태계를 키우려는 전략적 변화다. 정부가 발주자가 되고 민간이 시공사가 되는 모델로 완전히 전환됐다는 점에서, 이건 아폴로 시대와 결이 다른 얘기다.

국제 파트너는 ESA(유럽우주국), JAXA(일본우주항공연구개발기구), CSA(캐나다우주국) 등이 참여한다. 한국도 아르테미스 약정(Artemis Accords)에 서명한 참여국이다. 그냥 이름만 올린 게 아니라, 자체 개발한 달 궤도선 ‘다누리’로 달 착륙 후보지 탐색 데이터를 제공하고 있다. 실질적인 기여다.

1호부터 3호까지, 지금 어디쯤 왔나

아르테미스는 단계별로 진행된다. 핵심 초기 미션 세 가지다.

• 아르테미스 1 (완료): SLS(Space Launch System) 로켓과 오리온 우주선의 무인 달 궤도 비행 테스트. 성공적으로 마쳤다. 전체 프로젝트의 시동이 걸린 순간이었다.
• 아르테미스 2 (예정): 우주비행사 4명이 탑승해 달 궤도를 비행하고 귀환한다. 달 착륙은 없다. 오리온 우주선의 생명 유지 장치와 심우주 항법 시스템을 실제 환경에서 검증하는 게 목적이다. 아폴로 8호와 비슷한 구조지만, 검증 항목이 훨씬 많다.
• 아르테미스 3 (예정): 54년 만에 인류가 다시 달에 발을 딛는다. 인류 최초의 여성·유색인종 우주비행사가 달 남극 지역에 착륙할 예정이다. 체류 기간은 약 일주일, 주요 임무는 물 얼음 샘플 채취다.

루나 게이트웨이: 달 궤도의 환승역

루나 게이트웨이(Lunar Gateway)는 달 궤도를 도는 소형 우주정거장이다. 지구 저궤도의 국제우주정거장(ISS)을 떠올리면 이해가 빠른데, 규모는 훨씬 작다. 거주 공간, 과학 실험실, 도킹 포트를 갖춘다.

동선을 보면 왜 필요한지 바로 납득이 된다. 지구에서 오리온이 날아와 게이트웨이에 도킹한다. 우주비행사는 거기서 대기 중인 달 착륙선으로 환승해 표면으로 내려간다. 임무를 마친 뒤엔 다시 게이트웨이로 복귀해 귀환한다. 매번 거대한 로켓으로 착륙선을 달까지 직접 쏘아 보낼 필요가 없어지니 미션 효율이 완전히 달라진다. 화성 등 더 먼 목적지로 가는 탐사선의 중간 보급 기지로도 쓸 여지가 있다.

달 남극에 물이 있다는 게 왜 중요한가

달 남극의 영구음영지역. 수십억 년 동안 햇빛이 한 번도 닿지 않은 크레이터 깊은 곳이다. 과학자들은 이곳에 막대한 양의 물이 얼음 형태로 존재할 것으로 추정한다.

물을 전기분해하면 수소와 산소가 나온다. 산소는 우주비행사 생명 유지에 필수, 수소는 강력한 로켓 연료다. 달에서 직접 연료를 만들면 지구 중력을 이겨내며 무거운 연료를 쏘아 올릴 이유가 사라진다. 우주 탐사 비용 구조가 통째로 뒤집히는 얘기다. 거기다 달 표면엔 핵융합 발전 원료로 연구 중인 헬륨-3(Helium-3)와 희토류 등 희귀 광물도 대량 매장된 것으로 알려져 있다. 달이 단순한 과학 탐사지를 넘어 자원 경제의 새 무대가 될 가능성이 거기 있다.

달이 목적지가 아닌 이유

아르테미스의 진짜 종착지는 달이 아니다. 화성(Mars)이다.

지구에서 화성까지 최소 6개월 이상 걸린다. 가본 사람이 없으니 장기 우주 방사선 노출, 심리적 고립, 생명 유지 시스템 한계 같은 문제가 전부 미지수다. 달은 지구에서 3일 거리다. 뭔가 틀어지면 대응 가능한 거리에서 필요한 모든 기술을 먼저 시험해볼 수 있다. 이상적인 테스트베드다.

달에서 쌓은 방사선 대응 데이터, 현지 자원 활용 경험, 심우주 거주 노하우가 화성 미션의 설계도가 된다. Wired 보도에 의하면, 아르테미스 계획은 인류를 ‘다행성 종족(Multi-planetary species)’으로 만드는 여정의 첫 챕터다. 달은 챕터 1. 화성은 챕터 2다.

출처: Wired

도심 상공을 날아다니는 드론을 해킹하는 데 필요한 장비가 온라인 마켓에서 수십만 원이면 구해진다. 영화 속 이야기가 아니다. GPS 스푸핑 키트, RF 재머, 패킷 스니퍼 — 전부 실존하는 물건들이다. 이걸 이용한 드론 공격은 이미 공항 관제, 군사 시설, 기업 보안 현장에서 실제로 벌어지고 있다. 단순히 드론 하나 떨어뜨리는 게 전부가 아니다. 데이터 탈취, 스파이 활동, 물리적 충돌까지 — 드론 해킹이 뭔지, 어떻게 막는지 하나씩 짚어본다.

드론이 해킹 표적이 되는 이유

구조적으로 보면 이유가 명확하다. 드론은 조종기와 Wi-Fi, 무선 주파수(RF), GPS 신호로 통신한다. 이 신호들이 암호화되지 않았거나 허술하면 해커 입장에선 문이 열린 것이나 마찬가지다. 핵심은 이 통신 채널을 가로채거나 교란하는 것.

드론 자체가 지닌 가치도 문제다. 고성능 카메라가 달린 드론에는 측량 데이터, 시설 보안 정보, 개인 사생활 영상 같은 민감한 정보가 담긴다. 물류 배송 드론이라면 고가 상품, 농업용 드론이라면 작황 데이터가 탈취 대상이 된다. 결국 드론은 ‘날아다니는 데이터 저장소’이자 ‘원격 조종 가능한 도구’다. 해커들이 탐낼 만하다.

실제로 쓰이는 드론 해킹 수법 4가지

기술 수준도 천차만별이다. 고도의 전문 지식이 필요한 것도 있고, 비교적 간단한 장비로 가능한 기법도 있다. 대표적인 네 가지다.

• GPS 스푸핑 (GPS Spoofing): 가짜 GPS 신호를 쏴서 드론을 속이는 방식이다. 드론이 자기 위치를 잘못 인식하게 만들어, 해커가 원하는 좌표로 유도한다. 자동 복귀(Return-to-Home) 기능을 눌렀는데 드론이 집이 아닌 전혀 다른 곳으로 날아가는 — 이게 스푸핑의 결과다. 고전적이지만 여전히 효과가 크다.
• RF 재밍 (RF Jamming): 특정 주파수 대역에 강력한 노이즈 신호를 쏟아부어 드론과 조종기 사이 통신을 끊어버린다. 신호가 끊긴 드론은 제자리에 멈추거나 비상 착륙하거나, 최악의 경우 통제 불능으로 추락한다.
• 패킷 스니핑 & 주입 (Packet Sniffing & Injection): 통신 데이터를 몰래 엿듣는 ‘스니핑’과, 위조 명령을 끼워 넣는 ‘주입’ 공격을 합친 기법이다. 통신이 암호화되지 않았다면 실시간 영상 피드를 그대로 훔쳐볼 수 있고, ‘모터 정지’나 ‘강제 착륙’ 같은 명령을 외부에서 내리는 것도 가능하다.
• 펌웨어 취약점 공격 (Firmware Exploitation): 드론 운영체제 격인 펌웨어의 보안 허점을 파고드는 가장 정교한 방식이다. 성공하면 드론 전체 제어권을 빼앗을 수 있다. 제조사가 설정한 비행 고도 제한, 비행 금지 구역 설정도 전부 무력화된다. 이건 좀 다른 차원의 얘기다.

해킹당하면 실제로 어떤 일이 생기나

드론 해킹 피해가 기기 분실 하나로 끝나면 그나마 다행이다. 해커의 의도에 따라 결과는 훨씬 심각해진다.

첫째, 핵심 데이터 유출이다. 산업 현장을 촬영하던 드론이 해킹당하면 기업 기밀 설계 도면이나 생산 공정 정보가 경쟁사로 넘어갈 수 있다. 개인 사생활을 담은 영상이 유출되어 디지털 성범죄에 악용될 여지도 있다. 생각보다 피해 범위가 넓다.

둘째, 물리적 파괴와 운반 수단 악용이다. 해커가 드론을 직접 조종해 공항, 원자력 발전소, 데이터 센터 같은 핵심 시설에 충돌시키는 시나리오가 실제로 연구 대상이 되고 있다. 교도소나 국경 너머로 마약·무기 같은 금지 물품을 드론으로 날라 보내는 범죄도 이미 여러 차례 보고된 사례가 있다.

셋째, ‘드론 봇넷(Drone Botnet)’ 형성이다. 감염된 드론 여러 대를 ‘좀비 드론’으로 만든 뒤, 특정 서버나 네트워크를 향해 동시다발 디도스(DDoS) 공격을 퍼붓는 방식이다. 공상과학처럼 들릴 수 있지만, 기술적으로는 현실성이 충분한 위협이다.

창과 방패: 안티 드론 기술의 현재

위협이 커지면서 ‘안티 드론(Counter-Drone)’ 기술도 빠르게 발전하고 있다. 크게 탐지, 무력화, 파괴 — 세 단계로 나뉜다.

• 탐지 기술: 레이더, RF 스캐너, 음향 센서, 광학 카메라를 복합 운용해 미승인 드론 침입을 먼저 잡아낸다. AI 기반 이미지 분석 기술은 새와 드론을 구분하는 정확도를 꾸준히 높이는 중이다.
• 무력화 기술: 재밍(Jamming)이 가장 보편적으로 쓰인다. GPS 신호를 교란하는 스푸핑(Spoofing)으로 드론을 안전한 구역으로 유도해 착륙시키는 방법도 있다. 공격 기법을 역으로 방어에 쓰는 셈이다.
• 물리적 포획/파괴: 그물총을 쏘거나, 요격 드론을 띄워 포획하는 방식이다. 군사 목적으로는 고출력 레이저나 마이크로웨이브(HPM) 빔으로 드론 전자 회로를 태워버리는 기술도 실전에 쓰인다.

개인 드론 사용자가 당장 해야 할 것들

개인이 안티 드론 시스템을 직접 구축하긴 현실적으로 어렵다. 그래도 기본 수칙만 지켜도 위험을 상당 부분 낮출 수 있다.

첫째, 펌웨어를 항상 최신 상태로 유지해야 한다. 제조사는 보안 취약점이 발견되면 펌웨어 업데이트로 패치를 배포한다. 스마트폰 OS 업데이트처럼 드론 펌웨어도 주기적으로 확인하고 설치하는 습관이 필요하다.

둘째, 초기 비밀번호 변경은 기본 중의 기본이다. 드론 Wi-Fi나 관리자 계정의 기본 비밀번호는 제조사 매뉴얼에 공개된 경우가 많다. 복잡하고 추측하기 어려운 비밀번호로 즉시 바꿔야 한다. 이걸 그냥 두는 사람이 생각보다 많다.

셋째, 공용 Wi-Fi 환경에서 드론을 조종하는 건 피하는 게 낫다. 통신 내용이 그대로 노출될 가능성이 높기 때문이다. 보안이 검증된 공식 앱을 쓰는 것도 당연한 전제다.

보안 없는 드론은 그냥 날아다니는 취약점이다

드론은 이미 취미용 장난감 수준을 한참 넘어섰다. 물류, 농업, 건설, 미디어 — 산업 전반에서 핵심 도구로 자리를 굳혔다. 쓰임새가 넓어질수록 보안의 구멍도 커진다. PC나 스마트폰에 백신을 깔고 비밀번호를 거는 것처럼, 하늘을 나는 컴퓨터인 드론의 보안을 챙기는 건 이제 선택이 아닌 기본이 됐다. 드론을 사는 순간, 보안도 함께 사야 한다.

출처: TechCrunch

밤새 짠 코드가 경쟁사 서비스에 버젓이 들어가 있는 걸 발견했다. 그것도 내가 오픈소스로 공개한 코드라서 법적으로 문제없다는 주장까지 따라온다면. 이런 일이 실제로 벌어진다. 오픈소스를 ‘공짜’와 ‘자유’를 동의어로 착각하는 순간, 이런 상황이 생긴다. 그 경계를 정하는 게 라이선스다.

오픈소스는 공짜 뷔페가 아니다

공짜 뷔페라도 접시는 반납해야 하고, 음식을 외부로 싸들고 나가면 안 된다. 오픈소스도 마찬가지다. 누구나 쓸 수 있지만, 조건이 붙는다.

이 조건을 무시하면 단순한 에티켓 문제로 끝나지 않는다. 소스 코드 전체를 강제 공개해야 하거나, 거액의 손해배상 청구를 받는 상황이 온다. 스타트업 입장에서는 서비스 존폐를 건드리는 수준의 리스크다. 개발자든 기획자든, 우리 서비스에 어떤 오픈소스가 들어가 있고 그 라이선스가 뭘 허용하는지 모르면 곤란하다. 법정 다툼은 ‘몰랐다’는 말을 들어주지 않는다.

MIT, GPL, 아파치 — 3대 라이선스

오픈소스 라이선스 종류는 수십 가지지만, 실제로 현장에서 자주 마주치는 건 세 개다. MIT, GPL, 아파치(Apache) 2.0. 이 셋만 제대로 이해해도 웬만한 라이선스 이슈는 걸러낼 수 있다. 차이의 핵심은 딱 하나, ‘자유를 어디까지 허용하느냐’다.

• MIT: 출처만 남겨줘, 나머진 알아서 써. (가장 허용적)
• GPL: 내 코드로 만든 건 너도 똑같이 공개해야 해. (강력한 공유 의무)
• 아파치 2.0: MIT처럼 자유롭되, 특허 건드리는 건 안 돼. (실용성 + 법적 안전망)

각각 뭐가 다른지 뜯어보자.

MIT 라이선스: 조건이 딱 하나

React, VS Code, .NET Core. 이름만 대면 아는 프로젝트들이 MIT 라이선스를 쓴다. 그도 그럴 것이, 조건이 단 하나다. 원본 저작권 표시와 MIT 라이선스 원문을 결과물에 포함할 것. 그게 전부다.

• 상업적 이용, 수정, 복제, 배포 모두 자유.
• 소스 코드를 공개하지 않아도 된다.
• 다른 라이선스와 충돌할 일도 거의 없다.

기업들이 MIT를 제일 좋아하는 이유가 여기 있다. 갖다 쓰고, 수정하고, 상품으로 팔아도 된다. 저작권 고지 하나만 넣으면 그만이다. 자유도가 높은 만큼 다른 라이선스와의 호환성도 넓어서 복잡한 의존성 트리를 관리할 때도 상대적으로 편하다.

GPL 라이선스: 카피레프트의 칼날

GPL(GNU General Public License)은 MIT와 철학이 정반대다. 핵심 개념은 카피레프트(Copyleft). 저작권을 뜻하는 Copyright를 뒤집은 말로, 자유롭게 공유된 코드는 계속해서 자유롭게 공유되어야 한다는 사상이 담겨 있다.

• GPL 코드를 한 줄이라도 포함한 파생 프로그램은 반드시 동일한 GPL 라이선스로 소스 코드 전체를 공개해야 한다.

이게 왜 무섭냐면, 상용 소프트웨어에 GPL 코드가 단 한 줄 섞여 들어갔다가 전체 소스를 공개해야 할 수 있기 때문이다. 리눅스 커널, Git, 워드프레스가 GPL 기반이다. 오픈소스 정신을 가장 강력하게 지키는 장치지만, 기업 코드베이스에서는 가장 조심해야 할 라이선스다. 이건 좀 과하다 싶을 정도로 강제성이 세다. 참고로, 라이브러리 형태로 ‘연결’해서 쓰는 경우를 위해 제한을 완화한 LGPL이라는 버전도 있다. 라이브러리를 동적 링크 방식으로만 쓴다면 LGPL 쪽이 숨통이 트인다.

아파치 라이선스 2.0: 특허까지 건드린다

안드로이드, 쿠버네티스, Swift. 대규모 기업 주도 오픈소스 프로젝트가 아파치 2.0을 선택하는 데는 이유가 있다. MIT처럼 자유롭게 쓸 수 있으면서, 특허 문제를 명시적으로 다루기 때문이다.

• 상업적 이용, 수정, 배포 자유. 소스 코드 공개 의무 없음.
• 원본 저작권 및 라이선스 정보 명시 필요.
• 결정적 차이: 명시적 특허 조항이 들어간다. 기여자는 자신이 기여한 부분의 특허 사용권을 사용자에게 무료로 부여하고, 사용자는 기여자에게 특허 소송을 제기할 수 없다.

이 특허 조항이 구글·애플 같은 대기업이 아파치 2.0을 선호하는 이유다. 잠재적 특허 분쟁을 사전에 차단하는 안전장치 역할을 한다. MIT는 특허 관련 조항이 없어서, 규모가 커지면 법적 불확실성이 남는다. 그 지점에서 아파치 2.0이 더 안정적이다.

라이선스 위반, ‘몰랐다’는 말은 안 통한다

얼마 전 한 스타트업이 고객사 오픈소스 코드를 라이선스 규정에 어긋나게 가져다 썼다는 의혹이 테크 업계 뉴스에 올랐다. 이런 사건이 터지면 세 가지 타격이 동시에 온다.

• 법적 분쟁: 라이선스 소유자는 소스 코드 공개 요구나 손해배상 청구가 가능하다. 법정 싸움은 시간과 비용 모두 소모가 크다.
• 평판 훼손: ‘남의 코드 훔친 회사’ 낙인은 개발자 커뮤니티와 투자자 모두에게 치명적이다. 좋은 인재 영입도, 다음 투자 유치도 어려워진다.
• 프로젝트 중단: 문제 코드를 전부 식별하고 걷어내야 한다. 서비스 핵심 기능에 깊숙이 엮여 있으면 사실상 처음부터 다시 짜는 최악의 시나리오가 펼쳐진다.

결국 라이선스 관리는 개발 실무 중 하나가 아니다. 회사의 생존을 좌우하는 리스크 관리다. 나중에 투자받거나 M&A 협상 테이블에 앉았을 때, 라이선스 감사(audit)가 발목을 잡는 경우가 생각보다 많다.

어떤 라이선스를 골라야 할까

직접 오픈소스를 공개하거나, 제품에 어떤 라이선스의 코드를 써야 할지 모르겠다면 이 세 가지 질문만 던져보면 된다.

1. 다른 사람이 상업적으로 써도 괜찮은가?
대부분 괜찮다면 MIT나 아파치가 맞다. 조건을 최소화해서 사용자 저변을 넓히는 전략이다.

2. 내 코드를 쓴 파생 프로젝트도 반드시 공개하게 만들고 싶은가?
오픈소스 확산이 목표라면 GPL이 답이다. 상업적 활용도를 높이고 싶다면 MIT나 아파치를 선택해야 한다. 솔직히 여기서 갈린다. GPL을 택하는 순간, 기업 고객이 채택하기 어려워진다는 걸 감안해야 한다.

3. 여러 기업이 동시에 참여하는 프로젝트인가?
규모가 크고 특허 리스크가 있다면 아파치 2.0이 현명한 선택이다. 기여자 간의 잠재적 분쟁을 라이선스 텍스트 자체로 예방한다.

오픈소스는 개발 생태계를 키우는 진짜 자산이다. 단, 뒤에 붙은 규칙을 제대로 알고 써야 그 가치를 온전히 누릴 수 있다. 라이선스 하나 허술하게 관리했다가 서비스 전체가 흔들리는 일, 남 얘기가 아닐 수 있다.

출처: TechCrunch

테슬라 FSD를 켜놓고 뒷자리에서 잠드는 영상이 유튜브에 올라올 때마다 댓글이 둘로 갈린다. “이미 완전 자율주행 아니냐”는 쪽과 “저러다 죽는다”는 쪽. 둘 다 틀린 말은 아닌데, 문제는 논쟁의 전제 자체가 엇나가 있다는 거다. 얼마 전 Wired가 전한 내용도 마찬가지다. 로보택시 운행 중 위급 상황에서 사람이 원격으로 개입한다는 사실에 많은 사람이 “자율주행 아니었어?”라며 고개를 갸웃했다. 우리가 상상하는 자율주행과 실제 기술 사이의 간극, 생각보다 크다.

레벨을 모르면 기능을 과신한다

자율주행은 ‘된다/안 된다’의 이분법이 아니다. 국제자동차기술자협회(SAE)가 레벨 0부터 5까지 총 6단계로 구분한 데는 분명한 이유가 있다. 어느 레벨인지 모르고 타면 기능을 과신하다 사고로 이어진다. 사고가 났을 때 책임이 운전자한테 있는지 제조사한테 있는지도 레벨에 따라 완전히 달라진다. 단순한 기술 분류가 아니라 법적 기준이다.

레벨 0~2: 운전자가 여전히 주인공

지금 도로 위 차 대부분이 여기에 속한다. ‘자율주행’이라는 표현보다 운전자 보조 시스템(ADAS)이 더 정확하다.

• 레벨 0 (비자동화): 운전자가 모든 걸 제어한다. 자동 긴급 제동, 후방 충돌 경고 같은 단순 경고 기능만 포함된다.
• 레벨 1 (운전자 보조): 조향(차선 유지 보조)이나 가감속(어댑티브 크루즈 컨트롤) 중 하나만 보조한다. 동시에 두 가지는 안 된다. 손은 항상 운전대 위에 있어야 한다.
• 레벨 2 (부분 자동화): 조향과 가감속을 동시에 보조한다. 고속도로 주행 보조(HDA)가 여기다. 핵심은 이거다 — 시스템이 못 하는 상황이 오면 즉시 운전자가 받아야 한다. 모든 책임은 운전자에게 있다. 테슬라 오토파일럿도, FSD(Full Self-Driving) 베타도 법적으로는 레벨 2다. 이름이 ‘완전 자율주행’이어도.

레벨 3: 책임 소재가 바뀌는 지점

레벨 3부터 진짜 ‘자율주행’이라는 표현이 어울리기 시작한다. 제한된 조건 안에서 시스템이 운전의 주체가 된다. 고속도로 정체 구간처럼 정해진 상황에서는 운전대에서 손을 떼도 전방을 계속 주시하지 않아도 된다. 단, 시스템이 “이제 당신이 받아요”라고 요청하면 즉시 대응해야 한다. 무조건 딴짓만 해도 된다는 뜻이 아니다.

결정적인 차이는 책임이다. 시스템 작동 조건 내에서 사고가 나면 제조사가 책임진다. 제조사들이 레벨 3 기술을 내놓는 데 극도로 신중한 이유가 여기에 있다. 한번 출시하면 사고 책임을 고스란히 떠안아야 하니까.

레벨 4: 정해진 구역 안에서는 진짜다

운전자 개입이 거의 필요 없다. 지정된 지역(Geofencing) 내에서는 시스템이 주행 전체를 책임진다. 뒷자리에서 자도 된다. 시스템이 한계 상황을 만나면 스스로 안전한 곳에 정차한다. 멈추는 것 자체가 기능이다.

‘로보택시’라고 불리는 서비스들이 목표로 삼는 수준이 레벨 4다. 구글 웨이모(Waymo), GM 크루즈(Cruise)가 대표적이다. 미국 일부 도시에서 이미 운행 중이긴 한데, 지금은 여전히 ‘제한된’ 레벨 4라는 단서가 붙는다.

레벨 5: 이론적으론 완벽하다

운전대도 없고 페달도 없다. 날씨, 지역, 도로 상태에 상관없이 어디든 스스로 간다. 사람이 운전할 수 있는 모든 상황을 시스템이 처리한다. 이게 레벨 5다.

솔직히 말하면 아직 멀었다. 폭설, 비포장도로, 예고 없이 생기는 공사 구간 같은 극단적인 변수를 전부 처리하려면 현재 기술로는 부족하다. 어느 회사도 아직 거기에 못 미쳤다. 이론 속에 있는 단계라고 보는 게 현실적이다.

로보택시, 결국 몇 레벨인가

지금 상용화된 로보택시는 대부분 ‘제한된’ 레벨 4다. 특정 도시의 일부 구역, 맑은 날씨 같은 조건이 붙는다. 그 조건을 벗어나면 운행이 멈추거나 원격 관제 센터가 개입한다.

Wired 보도에서 나온 원격 제어도 이 맥락이다. 갑작스러운 공사 구간이나 시스템이 제대로 읽지 못하는 복잡한 교차로처럼, 스스로 해결하기 어려운 ‘엣지 케이스(Edge Case)’에 한해 사람이 보완하는 구조다. 기술적 결함이 아니라 안전 장치다. 이 둘을 구분하는 게 중요하다.

마케팅 이름과 실제 레벨은 다르다

‘완전 자율주행’이라는 이름으로 팔리는 기능이 실제로는 레벨 2인 경우가 많다. 운전자가 계속 주의를 기울여야 하는 단계인데, 이름만 들으면 다 알아서 한다는 인상을 준다. 이건 좀 심각한 간극이다.

기술은 빠르게 발전하고 있다. 그러나 레벨 5가 일상이 되려면 기술 문제만이 아니라 법제도, 보험 체계, 도로 인프라까지 함께 바뀌어야 한다. 남은 과제가 한두 가지가 아니다. 당분간은 내 차의 자율주행 레벨이 몇인지 정확히 알고, 그 범위 안에서 쓰는 게 제일 안전한 방법이다.

출처: Wired

차에서 스마트폰 보다가 속이 뒤집힌 경험, 한 번쯤은 있을 것이다. 멀미약은 졸리고, 지압 밴드는 반신반의하게 되고. 근데 최근 삼성 C-Lab에서 꽤 황당할 정도로 단순한 솔루션을 들고 나왔다. 헤드폰 꽂고 60초만 특정 소리를 들으면 멀미가 줄어든다는 거다. 약도 아니고, 특별한 장비도 없이 오직 소리만으로. 솔직히 처음 들었을 때 좀 의심스러웠다. 그래서 원리를 직접 파고들었다.

멀미, 뇌에서는 무슨 일이 벌어지나

원리부터 알아야 납득이 된다. 멀미는 한마디로 ‘뇌의 버그’, 즉 ‘감각 충돌’이다. 우리 몸의 평형감각은 두 가지 정보를 동시에 받아서 처리한다.

• 눈 (시각 정보): 지금 내 몸이 어디에 있고, 어떻게 움직이는지를 시각으로 인식한다.
• 귀 안쪽 전정기관 (평형 정보): 몸의 기울어짐, 가속도, 회전 같은 물리적 움직임을 감지한다.

평소엔 이 두 신호가 딱 맞아떨어진다. 걸어갈 때 눈은 풍경이 움직이는 걸 보고, 전정기관은 몸이 앞으로 나아간다고 느끼고. 뇌가 ‘걷고 있구나’라고 판단하는 게 자연스럽다. 문제는 차 안에서다. 스마트폰을 보면 눈은 ‘가만히 있다’는 신호를 보내는데, 전정기관은 ‘차가 흔들리고 가속하며 움직인다’는 신호를 동시에 보낸다. 두 센서에서 완전히 다른 데이터가 들어오는 셈이다. 이 감각 불일치(sensory mismatch)에 뇌가 혼란을 느끼고, 이걸 ‘독성 물질로 인한 이상 신호’로 오인해서 구토, 어지럼증 같은 방어기제를 작동시킨다. 그게 멀미다.

소리가 뇌의 버그를 디버깅한다고?

핵심은 이 감각 불일치를 어떻게 해소하느냐다. The Verge 보도에 의하면, 삼성 C-Lab이 개발한 ‘히어라피(Hearapy)’는 100Hz의 저주파 사인파(sine wave)를 이용한다. 헤드폰으로 60초간 이 소리를 들으면 멀미 증상이 완화된다는 주장이다.

이론은 이렇다. 귀 안쪽에는 소리를 듣는 달팽이관만 있는 게 아니다. 움직임을 감지하는 전정기관이 바로 옆에 붙어있다. 특정 주파수의 소리 진동이 이 전정기관을 미세하게 자극해서, 혼란에 빠진 평형감각 신호를 ‘리셋’하거나 ‘보정’하는 역할을 한다는 가설이다. 오류 난 센서에 특정 신호를 줘서 정상 범위로 되돌리는 디버깅 과정이라고 생각하면 딱이다. 뇌에게 ‘지금 들어오는 움직임 신호가 실제 상황이야’라고 확인시켜주는 거다. 소리를 통해서.

근거가 있긴 한가? 솔직히 따져보면

초기 단계 기술인 건 맞다. 모든 사람에게 효과가 있다고 단정 짓긴 어렵다. 사람마다 전정기관 민감도가 다르고, 멀미를 느끼는 조건도 제각각이기 때문이다. 근데 이게 완전히 근거 없는 이야기는 아니다. ‘갈바닉 전정 자극(GVS)’처럼 미세한 전기 신호로 전정기관을 자극해 균형감각을 조절하는 연구는 꽤 오래전부터 진행되어 왔다. 소리 진동을 이용하는 히어라피는 그 원리를 좀 더 쉽고 안전하게 일상으로 가져오려는 시도다.

결정적으로, 이런 앱은 부작용이 거의 없다. 멀미약처럼 졸리거나 입이 마르는 불편함 없이 써볼 수 있다는 점에서 이건 좀 매력적이다. 효과가 개인마다 다를 수 있더라도, 밑져야 본전이라는 마음으로 시도해보기엔 충분한 선택지다.

소리 말고도 이런 기술들이 있다

IT 업계가 멀미 해결을 위해 시도하는 건 히어라피만이 아니다. 감각 불일치를 줄인다는 핵심 원리는 같은데, 접근하는 방식이 제각각이다.

• 시각 정보 보강 (애플): iOS 업데이트에서 ‘차량 움직임 신호’ 기능을 선보였다. 화면 가장자리에 움직이는 점들을 표시해서, 눈에도 차량의 가속·회전 정보를 시각적으로 제공한다. 정지된 화면을 볼 때 생기는 시각과 전정기관의 불일치를 줄이는 방식이다.
• 인공 수평선 (시트로엥): 프랑스 자동차 회사 시트로엥이 내놓은 ‘씨트로엥(Seetroën)’ 안경은 특수 액체로 눈앞에 인공 수평선을 만들어낸다. 뇌가 이 수평선을 기준으로 움직임을 다시 인식하게 해서 멀미를 줄이는 원리다.
• 햅틱 피드백 시트: 차량 움직임에 맞춰 시트가 미세하게 진동하거나 움직여서, 탑승자에게 촉각으로 움직임 정보를 추가 제공하는 기술이다. 아직 연구 단계지만, 방향성은 있다.

자율주행 시대에 멀미 해결이 갑자기 중요해진 이유

이런 기술들이 한꺼번에 쏟아지는 데는 이유가 있다. 자율주행이다. 운전자가 운전대에서 손을 떼는 순간, 차 안의 모든 사람이 ‘승객’이 된다. 승객은 운전자보다 멀미를 훨씬 쉽게 느낀다. 운전자는 앞으로의 움직임을 예측하고 조작하지만, 승객은 예측 없이 수동적으로 움직임을 받아들이기 때문이다.

자율주행차 안에서 사람들이 편안하게 책을 읽고, 영화를 보고, 업무를 하려면 멀미 문제 해결이 필수다. 멀미 때문에 아무것도 못 하면 자율주행 기술의 가치는 반으로 줄어든다. 글로벌 자동차·IT 기업들이 멀미 저감 기술에 막대한 투자를 하는 이유가 바로 그것이다. 어쩌면 미래 자동차의 핵심 경쟁력은 주행 성능이 아니라 ‘얼마나 쾌적한 실내 경험을 제공하는가’가 될지도 모른다.

자주 나오는 질문들

Q: 히어라피 같은 앱은 어떤 헤드폰으로 들어야 하나요?
A: 고가 장비는 필요 없다. 일반 유선·무선 이어폰·헤드폰으로도 충분하다. 소리의 ‘진동’이 내이(內耳)에 잘 전달되는 게 중요하니, 외부 소음이 어느 정도 차단되는 커널형 이어폰이나 헤드폰이 조금 더 유리하긴 하다.

Q: 소리 말고 일상에서 멀미를 줄이는 팁은요?
A: 고전적이지만 가장 확실한 방법은 ‘시선’ 조절이다. 가까운 스마트폰 화면 대신, 진행 방향의 먼 풍경을 보는 것. 눈이 보는 정보와 몸이 느끼는 움직임 정보가 맞아떨어지면 뇌의 혼란이 줄어든다. 차내 환기, 과식 자제도 실제로 도움이 된다.

출처: The Verge