구글은 연합학습을 Collaborative machine learning without centralized Training Data로 정의하고 있습니다. 쉽게 설명하면 개인 컴퓨터나 핸드폰에서 먼저 처리한 후 결과만 서버에 보내겠다는 것인데 인공지능을 떠나 이것이 요즘 IT 전 분야에서 흐름입니다. IT는 쉽게 말하면 모이고 흩어지고의 끊임 없는 반복입니다. 10년 주기로 계속 반복되고 있습니다. 처음에 컴퓨터가 만들어졌을때는 흩어져서 처리했습니다. 인터넷이 대중화 된 것이 2000년대이기 때문에 우리는 네트워크가 최근에 생긴 기술이라고 생각하기 쉽습니다. 그럴 경우 지금 20,30대는 모르겠지만 80년대만 해도 플로피 디스크라는 것을 가지고 다녔으니까요. 하지만, 컴퓨터를 처음 개발했을때는 지금 전자계산기보다 떨어지는 성능이었지만 큰 사무실에 가득찰 정도로 큰 컴퓨터였지요. 그러고, 컴퓨터는 처음에는 군대에서 사용했던 장비였기 때문에 보안이 매우 중요했기 때문에 아무나 접근할 수가 없었습니다. 그래서 단말기라는 개념이 생겼습니다. 정말 간단한 접속 기능이 있어 중앙 컴퓨터에 접속할 수 있게 한 구조였습니다.
이때 중앙 컴퓨터에 접속할 수 있는 간단한 컴퓨터를 ‘마지막 끝에 있는 컴퓨터라고 해서 Teminal 이라고 했습니다. 지금도 다른 의미로 사용하고 모호하게 사용하는 단어인 ‘단말기’라는 단어는 이렇게 생겼습니다.
지금 우리의 서버와 PC의 개념이랑 비슷합니다. 이때를 상징하는 회사와 제품은 ‘IBM’이며, ‘메인프레임’이라는 컴퓨터였습니다. 하지만, 이 단말기가 점차 발전하자 우리가 사용하는 PC가 된 것이지요. PC 성능이 좋아지자 소프트웨어를 PC에 설치하고 자연스럽게 데이터도 자신이 관리하게 되었지요. 그런데, 이것이 자신의 컴퓨터이다보니 자유롭게 뭔가를 할 수 있다는 것은 좋지만 단점으로는 귀찮다는 것입니다. PC가 계속 발전하자 설치해야 하는 소프트웨어도 많아지고 덩달아 관리해야 하는 정보도 많아짐에 따라 어느 순간 귀찮음을 느끼게 되었지요. 컴퓨터도 많아지게 되고요. 이 때 인터넷이라는 기술이 발전하자 다시 과거로 돌아가서 중앙 컴퓨터에 프로그램을 설치해 놓고 거기서 데이터도 관리하자하면서 다시 과거로 돌아 간 것이 ‘클라우드’입니다. IT는 새로운 용어가 난무하고 이런 용어를 만드는 대표적인 회사가 ‘가트너’인데 용어 장사꾼 업체라고 할수 있지요. 기술의 자연스러운 발전인데 당연스러운 발전을 뭔가 새로운 것처럼 포장을 하고 이것을 유행으로 만들어 컨설팅을 하고 관련 소프트웨어를 만들어서 수익을 올립니다. 제가 장사꾼이라고 이야기했지만 뭐 장사꾼이 꼭 나쁘다고는 볼수 있는 것이 뭔가 새롭게 잘 모르는 신기술인거 같으니까 사람들이 주목하고 또 투자하게 되니까 IT가 발전하는 원동력이 되고 하는 장점이 있기해요. 요즘 유행하는 메타버스도 사실 새로운 것 하나 없는 개념이자나요. 최근 클라우드가 몇 년 동안 유행을 하자 문제가 생겼습니다. 클라우드 사용자가 늘어나자 서버에 투자를 엄청하게 나게 해야 한다는 점이지요. 아마존하고 마이크로소프트가 몇년간 주식 엄청 올랐는데 쇼핑 사업이 잘 되고, 윈도우와 오피스가 많이 팔려서 그런 것이 아닙니다. 웬만한 서비스가 모두 클라우드가 되자 1위 클라우드 업체인 아마존이 큰 돈 벌고, 2위 업체인 마이크로소프트도 큰 돈 벌었기 때문입니다. 일반 기업들이 부담해야 하는 돈만 늘어 난 것이 아닙니다. 우리회사와 우리회사 고객의 정보가 모두 아마존, 마이크로소프트, 그리고 구글이 관리하고 있는 말도 안 되는 상황이 된 것입니다. 그래서 요즘 다시 고개를 드는 것이 다시 흩어지는 것입니다. 이런 흐름을 나타내는 단어가 온프레미스(on-premise)와 MEC(Mobile Edge Computing)입니다. 우리 회사의 정보를 모두 아마존, 마이크로소프트에게 넘기는 것이 말이 안 된다고 생각하기 때문에 우리 회사에 서버를 설치하는 방식을 온프레미스(on-premise) 라고 이야기합니다. 우리회사 서버에 모든 것을 설치하고 소프트웨어 이용료만 제공하는 방식도 있고, 중요 데이터는 우리회사에 보관하고 소프트웨어는 기존처럼 클라우드 업체에 설치하는 방식 등 방법을 다양하지만 기본 생각을 중요한 것은 클라우드 업체에 넘길수 없고 우리가 가지고 있어야 한다는 생각은 같습니다. MEC도 마찬가지입니다. 이것은 IoT에서 많이 사용하는 단어인데 요즘 웬만한 제품은 인터넷 기능이 모두 있지요. 잘 생각해보면 요즘 사는 전자제품 중에 인터넷 기능 없는 것을 찾아보기가 어렵습니다. 그러다보니 회사 입장에서는 네트워크 비용과 서버 비용이 엄청 나게 들어 갈 수 밖에 없는 것이지요. 그런데 잘 생각해보니까 요즘 IoT 단말은 반도체가 들어 있어서 이 놈이 간단한 작업은 대부분 할 수 있을 거 같은 것이지요. 그러니까 너가 할 수 있는 것은 굳이 서버에 올리지 말고 너가 그냥 알아서 처리해라고 이야기하는 것이 MEC입니다. 예를들어서, 인공 지능 스피커가 있을 경우 기존에는 모든 소리를 다 서버에 올려서 음성을 분석한 다음에 결과를 다시 인공지능 스피커로 보내 주었는데 이것이 돈이 많이 든다는 것이지요. 그래서, 스피커 너가 최소한 잡음은 알아서 거른 다음에 서버인 나에게 보내줘라고 이야기하는 것입니다. 다만, MEC는 이동통신 기지국에서 사용하 경우가 많은데 기존 컨셉은 동일합니다. 이런 흐름에 따라 인공지능에서 자연스럽게 등장하는 개념이 연합학습입니다. 절대 특이한 개념이 아닙니다.