기술적인 측면에서 화면의 크기는 소비전력과 직결된다. 스마트폰의 디스플레이는 정보 표시 기능뿐만 아니라 센서 역할도 함께 한다. 따라서 스마트폰의 배터리 소모량 중 가장 많은 부분을 차지한다. 화면이 커지고 해상도가 높아질수록 소비전력도 커진다.
스마트폰 업체들은 배터리 용량을 늘려 이 문제를 해결하고 있다. 초기 스마트폰은 리튬폴리머 전지의 양극(+)으로 코발트산화물을 사용했는데, 지금은 니켈-망간산화물을 쓴다. 양극 물질의 용량은 1.5배가량, 전압은 0.2V 정도 높아져 에너지 밀도는 2배 이상 증가했다. 그밖에 전극 구성과 적층 등 공정 기술도 발달해 배터리 용량은 2배 이상 늘어났고 크기는 더 작아지는 추세다.
여성은 남성보다 평균 1인치 (약 2.5cm) 정도 손이 작은만큼 5~6인치대를 선호하기도 한다. 너무 큰 화면은 무겁고 조작이 불편하기 때문이다.
5nm 공정의 동급 프리미엄 칩셋으로 엑시노스 2100의 CPU, GPU 성능은 전작 대비 각각 30%, 40% 이상 향상됐다. 최근 벤치마크 업체 긱벤치에서 실시한 시험결과를 보면 싱글코어와 멀티코어 점수에서 모두 엑시노스2100이 스냅드래곤888과 비슷하거나 그 이상의 성능을 보였다. 5nm 공정은 7nm 대비 소비전력이 최대 20% 개선됐으며, AI 연산에 소모되는 전력도 절반 수준으로 줄었다.
* 팬텀 컬러
S21 : 그레이, 화이트, 바이올렛, 핑크
S21+ : 블랙, 실버, 바이올렛, 핑크
S21 Ultra : 블랙, 실버
* 울트라 특이사항
WQHD+ 해상도 (기본형 FHD+)
S펜, 엣지 디스플레이 적용
1억 800만 화소
60fps로 4K 동영상 촬영 가능
전면카메라 40MP (기본형 10MP)
광각카메라 108MP (기본형 12MP)
스페이스줌 100배 (기본형 30배)
** 전작 S20 대비 가격인하
S21 : 24만 8000원 인하
S21+ : 15만 4000원 인하
S21 울트라 : 14만 3000원 인하
** 충전기와 이어폰은 별도
2월8일까지 판매된 모델별로는 갤럭시 S21이 전체 판매량의 약 40%로 가장 많이 팔렸으며, 갤럭시 S21 울트라가 약 36%로 뒤를 이었다.
갤럭시 S21 울트라 중에서는 팬텀 블랙 색상, 갤럭시 S21과 갤럭시 S21+는 새롭게 선보인 팬텀 바이올렛 색상이 각각 가장 많은 소비자의 선택을 받았다. 전체 판매량 중 자급제 비중이 약 30%였고, 판매량은 전작 대비 2배 이상 증가한 것으로 파악됐다. 자급제 판매 가운데 온라인 판매 비중은 약 60%였다.
아이폰 대비 갤럭시가 갖는 장점은 삼성페이, 통화녹음, 화면분할, 엣지 패널, 사진첩 정리, 위젯, 사용자 테마, 지문 잠금해제 기능 등이 있다.
통신사 바꿀일이 없고 SK를 오래 쓸거면 24개월, 바꿀 가능성이 있다면 12개월로 가입하는 것이 좋다. 기한을 채우지 못하면 할인반환금을 내야하므로 옮길 가능성이 있다면 12개월로 신청하는 것이 유리하다. 기한을 못채워도 그동안 할인받은 요금을 그대로 (또는 더 적게) 반환하는 것뿐이므로 선택약정으로 인한 손해는 없다.
그것은 인간의 생체회로를 모사할 수 있는 하드웨어나 소프트웨어 구현체가 나온 이후의 일이다.
추상적인 예술, 문화, 창작의 영역을 논하기 이전에
컴퓨터가 더 잘할 것 같은 운전, 게임조차도 현재 인간이 훨씬 우월하다.
물론 바둑이나 장기, 체스처럼 문제공간의 범위를 한정시킬 수 있는 보드게임은 컴퓨터가 더 잘 푼다. 문제공간의 X,Y 좌표가 고정되어있고 경우의 수는 많지만 시간이 오래 걸릴 뿐인 문제가 바로 컴퓨터의 영역이다. 문제공간 또는 입력 자체를 formulate하기 힘든 게임은 컴퓨터가 풀기 어렵다.
우주에 인간의 두뇌만큼 복잡한 물체도 없을 것이다. 인간의 두뇌에는 대강 1000억 개의 뉴런과 그 1000~1만 배 정도의 시냅스(뉴런 사이의 연결)가 있다. 뉴런과 시냅스는 아직도 정확히 이해되지 않은 복잡한 알고리즘에 따라 전기 신호(펄스)를 발생시켜 의식과 기억을 만들어낸다.
인간의 두뇌는 대강 1초에 1경(10^16) 번 전기신호를 만든다. 뉴런·시냅스 등 물리적 존재들이 물리화학적 법칙에 따라 작용한 결과다. 어떻게 그런 작용들이 모여 의식 또는 마음을 만들어내는가 하는 문제는 오랜 기간에 걸쳐 철학자·심리학자·신경과학자들의 연구 과제였다. 오늘날에는 이 문제가 많은 물리학자나 컴퓨터 과학자의 수입원이 됐다. 현재 인류가 보유한 디지털 데이터의 총량은 대강 50제타바이트(1제타바이트=1조 GB) 쯤이다. 노트북PC에 내장된 1테라바이트짜리 하드디스크 500억 개를 채울 양이다. 데이터의 대부분은 전 세계 600곳 정도의 데이터 센터에 보관돼 있다. 이 데이터 센터들은 대강 원자력발전소 50~60개 정도의 에너지를 쓴다.
자율주행보다 효율적인 인간 운전자 이것만 해도 엄청난 에너지다. 그런데 데이터양이 폭증하고, 이를 이용해 소위 ‘빅데이터 서비스’까지 본격적으로 이뤄지면 문제가 심각해진다. 빅데이터의 속성 때문에 데이터가 늘어나는 것보다 더 빨리 에너지 소모가 증가하기 때문이다. 최대치로 예측하면 20년 뒤에는 데이터양이 지금보다 10만~100만 배쯤 늘어날 것이다. 이만큼의 데이터를 유지하고 이용하려면 발전소 1000억 개가 필요하다. 이건 사실상 불가능한 일이다. 따라서 뭔가 전혀 다른 방식의 컴퓨터·데이터 사용법이 필요하다. 우리는 대개 컴퓨터를 사용할 때 전기 사용량에 크게 주의를 기울이지 않지만, 이런 문제는 먼 훗날의 얘기가 아니다. 해결책이 엿보이기는 한다. 바로 사람의 두뇌를 모사하는 것이다. 전기자동차를 자율주행 모드로 운행하면, 사람이 직접 운전할 때에 비해 똑같은 전기량으로 갈 수 있는 거리가 약 절반으로 줄어든다. 자율주행을 할 때는 센서 등이 모은 수많은 주위 상황 정보를 자동차에 탑재된 상대적으로 비효율적인 컴퓨터가 처리하기 때문이다. 즉 사람이 기계보다 훨씬 효율적인 컴퓨터라는 뜻이다. 왜 그럴까.
과학자들이 눈에 대해 파악한 바를 살펴보면 답을 짐작할 수 있다. 시신경은 많은 정보를 먼저 적당히 처리해서, 적당한 양의 정보만 두뇌의 시상(감각 정보를 제일 처음 처리하는 부분)으로 보낸다. 여기서 ‘적당히’란 내가 보고 있는 사물이 인도에 있는 사람인지, 같은 차선에 있는 자동차인지, 아니면 배경으로 있는 건물인지를 파악한, 추상화된 정보를 추출하는 것을 의미한다. 전두엽을 포함한 두뇌는 이를 바탕으로 계속 갈 것인지, 차를 멈출 것인지 결정한다.
즉, 우리 몸의 감각 기관은 입력단에서 raw 정보를 적당히 선처리한 다음 두뇌에 전달함으로써 두뇌의 부하를 줄여주는 원리다. 그러나 자율주행차에 달린 많은 센서들은 수집한 온갖 정보를 모두 중앙처리장치로 보낸다. 이래서는 사람처럼 효율적인 주행을 할 수 없다. 따라서 시신경과 비슷하게 연산 기능이 센서에 포함된 소위 ‘스마트 센서’를 개발하는 것이 컴퓨터의 에너지 문제를 해결하는 한 방법이다. 인간이 현재까지 개발한 컴퓨터와 자연이 개발한 두뇌를 비교하면, 전반적으로 두뇌가 특히 인지의 영역에서 뛰어나다. ‘인지’란 주어진 상황을 판단하고 다음 행동을 결정하는 능력을 의미한다. 인간의 두뇌는 성장함에 따라 이런 기능이 최적화되는 방향으로 발전한다. 인지 또는 판단에 관한 문제에서 컴퓨터는 ‘정답’을 찾는 반면 두뇌는 ‘최선’을 찾는다. 에너지 문제를 해결하기 위해 두뇌와 같은 기능을 하는 컴퓨터를 만들기 위해서는 많은 분야의 협력이 필요하다. 먼저 심리학자·뇌과학자·신경과학자 등 뇌와 집적 접촉하는 연구자들의 구조 규명과 설명이 필요하다. 그리고 이를 적당한 수학적 모델로 표현할 수 있어야 한다. 뇌의 특정 기능에 대한 수학적 모델이 나오면, 이를 컴퓨터 공학으로 포팅하는 작업이 필요하다. 알고리즘·네트워크 등의 소프트웨어적 구현과 실제 반도체 하드웨어 구현이 되면 베이스가 만들어진 것이고 그 다음 이 위에 응용소프트웨어를 얹을 수 있다.
이 또한 이론적 순서일뿐 현실적으로는 매우 어려운 작업이다. 그렇다면 언제쯤 이런 것이 이뤄질까. 10년가량이면 실제 사람 코 정도 에너지를 쓰면서 인간의 후각 등을 정확히 모사하는 반도체 칩이 가능할 것으로 예상된다. 그러면 두뇌는? 아직은 답이 없다. 반대로 감각을 모사하는 반도체 칩이 발전해서 감각 기능의 상당 부분을 이해한다면, 이를 이용해 두뇌의 기능을 역추적하는 것도 가능할 것이다. 흥미롭게도 철학적인 측면에서 보면 의식 또는 마음이 반드시 탄소 기반의 생물체에서만 발현해야 할 이유가 없다. 생화학적으로는 대형 합성분자를 만들기 쉬운 탄소 기반이 유리하지만 실리콘 기반의 물리적 존재에서 의식을 만들지 못할 근본적인 이유는 없다. 물론 아직 의식 자체를 이해하는 데 많은 한계가 있고, 이런 문제가 단시간에 해결될 것 같지도 않다. 그런데도 인공적인 피조물이 의식을 발현할 가능성도 있다는 점은 과학자·기술자들에게 엄청난 영감의 원천이 되고 있다.
두뇌는 진실을 찾지 않는다
또 하나, 여기에서 알 수 있는 중요한 사실은 인간은 결코 현실을 있는그대로 보지 않는다는 점이다. 아니 있는그대로 보고 싶어도 볼 수가 없다. 인간몸에 장착된 스마트센서가 두뇌에 전달되기도 전에 정보를 상당부분 걸러버리기 때문이다. 일상의 쉬운 예로 착시효과, 보호색 효과, 파티 칵테일 효과 등이 있다. 이러한 단순한 색깔이나 소리 뿐 아니라 문제의 선악, 호불호 판단도 사전에 걸러지는 일이 많다.
보고싶은 것만 본다는 것, 자기 편향에 빠진다는 것은 인간의 스마트센서와 두뇌가 합작한 속임수 행각에 가깝다. 답이 아니라도 자기에게 효용성만 있으면 그것을 받아들인다는 뜻이다. 진실을 추구하는 사람이라면 인체의 이런 불완전함을 인지하고 자신이 틀렸을 가능성을 피드백해 볼 필요가 있다.
정보검색의 주력은 여전히 네이버지만, 정보를 찾기 위해 한번이라도 써보는 사이트 비중은 유튜브와 인스타그램이 크게 늘었다. 포털사이트가 아닌 SNS이나 유튜브를 이용하는 이유로 '궁금한 내용을 영상으로 자세히 보고 싶어서(33.8%)'와 '댓글, 좋아요 등 다른 사람들의 반응을 보고 싶어서(14.1%)'가 1, 2순위로 꼽혔다. 기존 포털식 정보 탐색으로는 해결하기 어려운 니즈를 SNS가 채워주고 있는 것이다.
미국 클라우드 공룡기업들이 눈독을 들이고 있는 시장 중 하나는 한국이다. IT 인프라가 좋고 데이터센터 등의 잠재수요가 많기 때문이다.
현재 국내에서 서비스 중인 클라우드 사업자는 아마존, MS, IBM, 구글 등이 있다. 글로벌 시장조사업체 IDC에 따르면 지난 2018년 기준으로 외국계 기업의 국내 클라우드 시장 점유율은 67%에 달하는 것으로 나타났다.
국내 점유율을 놓고 아마존과 MS, 구글의 쫓고 쫓기며 경쟁을 벌이는 가운데 중국 알리바바와 텐센트 등도 한국 진출을 준비 중인 것으로 알려지면서 더 치열한 싸움이 예고되는 상황이다.
미국 시장조사기관 가트너는 국내 클라우드 서비스 시장 규모가 지난해 2조3천억원에서 2022년 3조7천억원으로 3년간 59% 커질 것으로 전망했다. 2018년 사티아 나델라 MS 최고경영자(CEO)가 국내 게임업체 엔씨소프트와 펄어비스를 찾았을 정도로 한국 게임사들은 ‘큰손’으로 떠올랐다. 구글이 한국에 데이터센터를 짓기로 결정하면서, 데이터센터를 이미 갖고 있는 마이크로소프트(MS), 아마존웹서비스(AWS)와의 치열한 경쟁이 불가피해졌다.
현재의 ‘절대 강자’는 AWS다. 세계 클라우드 시장에서 독주하고 있는 AWS의 한국 시장 점유율(2018년 인프라형 기준)은 50%에 달한다. AWS는 국내 고객들이 급격하게 늘어나면서 서울 내 2곳의 데이터센터에 이어 작년 세 번째 데이터센터를 추가한다고 밝혔다.
MS의 공세도 거세졌다. 서울과 부산에 두 곳의 리전(region)을 개설한 데 이어 올해 부산에 추가로 데이터센터를 구축할 계획이다. 오라클도 지난해 6월 한국에 데이터센터를 처음으로 마련했다.
구글은 LG유플러스의 데이터센터를 임차하는 방식으로 국내에 데이터센터를 구축했다. 서울은 인도 뭄바이와 일본 도쿄 등에 이어 아시아태평양 지역의 8번째 리전이 됐다. 릭 하시먼 구글 클라우드 아·태지역 총괄은 “한국은 로봇과 인공지능(AI) 분야에 강점을 지닌 탄탄한 제조업과 거대한 게임 시장을 보유하고 스마트폰 보급률이 높은 디지털 강국”이라고 한국 시장 진출 이유를 설명했다.
Google Cloud 플랫폼을 이용하는 기업은 삼성, 넷마블, 티몬, LG CNS 등이다. 이들이 사용하는 구글 클라우드는 기존에는 일본과 대만의 구글 데이터센터에서 데이터를 처리해왔다. 서울 리전이 개소하면 데이터를 전송하는 거리가 짧아져 서비스 속도와 안정성이 높아진다.
한편 국내업체 중 네이버는 강원 춘천에 이어 세종에 제2 데이터센터를 구축할 예정이다. 작년 10월 네이버는 96개 지자체에서 유치제안을 받은 후 제2 데이터센터 부지로 세종시를 최종 낙점했고 2배 이상의 투자를 할 계획이다. NHN은 자체솔루션인 토스트를 기반으로 금융과 쇼핑 등 기업용 클라우드 시장을 공략하고 있고 NBP와 KT 등은 주로 금융과 공공기관 관련 클라우드 시장으로 역량을 집중하고 있다. 보안에 까다로운 금융쪽은 해외보다 국내업체를 선호하는 경향이 있다.
NHN : 2022년 완공 목표, 경남 김해에 제2데이터센터 구축
SK브로드밴드: 2021년 서울 가산동에 네 번째 데이터센터 구축
은행권 DB를 오라클에서 함부로 다른 업체로 바꾸기 힘든 것처럼, 클라우드 시장도 한번 고객이 되면 이전하기가 쉽지 않다. IT 업종은 모바일 포함 365일 상시 서비스가 보통이다. 그런데 서비스를 정지시키지 않고 옮기기 위한 마이그레이션 기술 자체가 어렵고 비용 또한 많이 든다. 다른 일거리도 많은데 기존의 돌고 있던 시스템을 뜯어서 타사로 옮기는 결정은 CEO급이 아닌 이상 아무도 하지 않으려 한다. 바꿔 말하면 한번 대형 고객을 잡기만 하면 두고두고 이익을 낼 수 있다는 것이다.
외산 클라우드에 국내 시장 전체가 한번 먹히면 나중에는 판에 끼어들기조차 어렵다. 운영 노하우와 안정성 검증은 대형 시스템을 맡아 직접 돌려본 업체들이 독점하기 때문이다. 설령 나중에 아무리 좋은 솔루션을 개발해냈다고 해도 검증이 되지 않은 새 시스템으로 무작정 옮겨갈 회사는 아무도 없다. 국내 클라우드 산업에 있어서 현재 시점이 가장 중요하고 토종업체들에 대한 지원이 필요한 이유가 이것이다.
CaCaO 인코더 이거 카톡 만든 카카오(KaKao)하고 아무 상관없는 다른 회사입니다. 카카오에서 왜 고발을 안하는지 모르겠네요.
다음 팟인코더와도 아무 상관없고
사용자 몰래 컴퓨터에 설치되어 코인 채굴하는 프로그램을 돌립니다.
'더제이미디어' 라는 쓰레기 회사에서 만든 악성프로그램입니다. CacaoEncoder,matchpop 이것들이 한번 깔리면 지우기도 쉽지 않습니다. matchpop이 뜨면 건드리지 말고 프로그램관리자에서 꺼야합니다. matchpop에는 종료, 취소버튼을 아예 달아놓지도 않고 약관에 우린 책임없고 전부 당신 책임이다는 헛소리를 써놓았습니다.
① 프로그램 제거변경에서 카카오인코더 삭제
② C드라이브 program files(x86)에서 카카오인코더 폴더 통째로 삭제
이 폴더 안에 sch.exe가 있음
③ 작업관리자에서 updater.exe 마우스우클릭 > 파일위치찾기 > 삭제
updater.exe 강제종료
④ C드라이브 Windows 폴더에서 ceuuecrrqqmm.exe 삭제
⑤ 서비스 : CacaoEncoder (더블클릭 또는 우클릭) 사용안함 설정
⑥ 작업스케줄러 : ceuuecmlrmnmn (우클릭) 삭제
제어판\시스템 및 보안\관리도구\(서비스)
제어판\시스템 및 보안\관리도구\(작업스케줄러)
⑦ 레지스트리에서 ctrl-F로 CacaoEncoder, ceuuecmltlrm 찾아서 관련항목 모두 삭제
확진자 수 증가가 S자 커브 (로지스틱 모형)을 따른다고 가정하고, 그동안 일별 확진자 증가 데이터를 대입해서 모양을 추정하면 바이러스가 퇴치될 날짜를 예측할 수 있다.
이 모형은 바이러스 확산이 초기에는 더디다가 → 어느 시점을 지나면 급속히 증가하고 → 절정을 지나면 다시 급격하게 사그라드는 형태를 표현하는 비선형 회귀 모형이다.
코로나19 데이터 대입메르스 데이터 대입시
1. 중국 확진자 수 데이터가 정확하고
2. 메르스와 전파양상이 같다
이 두가지 가정이 참이라면, 발생 후 약 60일이 되는 2020년 2월말~3월초에 코로나19 바이러스는 거의 종결된다 (2월 10일 데이터 기준). 그러나 중국과 한국의 감염대응 및 진단 수준은 다르기 때문에 꼭 이 모형대로 전개된다는 보장은 없다. 코로나19는 메르스보다 치사율은 낮지만 전파력은 훨씬 높은 것으로 알려져있다.
(2월21일~ 추가데이터)
중국 측 확진기준이 여러번 변경되면서 통계에 혼선이 오고 있다. 한국도 대구경북 확진자 수가 이상폭증하면서 비상사태로 변했다. 유럽에서는 이탈리아 확진자 수가 110명을 넘겼다. 이탈리아는 2월 1일 국가비상사태를 선포하고 중국을 오가는 모든 항공편을 금지하는 등 초기부터 가장 강력한 조치를 취했던 나라다.
* 한국 누적 확진자수 양상
~18일 : 총 31명
19일 : 51명 (+20)
20일 : 107명 (+56)
21일 : 204명 (+97)
22일 : 433명 (+229)
23일~24일이 고비로 보인다.
한국 예측그래프 (95% CI)
2월22일 forecast
24일, 보건당국은 경보단계를 '심각'으로 격상하고 대구 지역을 4주 내로 안정화시키겠다고 발표했다. 통제·지휘 체계도 사고수습본부에서 범정부 차원인 중앙재난안전대책본부로 격상된다. 바꿔 말하면 조기 수습은 물건너갔고 최소 3월까지는 간다는 뜻이다. 상황이 돌변한만큼 기존의 예측은 무의미해졌다.
같은날, JP모건은 ‘확산하는 코로나19: 감염의 정점과 증시 조정의 규모·기간’ 보고서에서 “JP모건 보험팀의 역학모델에 따르면 한국의 코로나19 사태는 3월 20일이 정점이고, 최대 감염자 수는 1만명에 달할 것”이라고 밝혔다. 이 수치는 대구 시민 240만 명 중 3%가 바이러스에 노출됐고, 중국과 비슷한 양상으로 2차 감염이 일어난다고 가정했을 때의 결과다. 그러나 한국이 중국과 비슷한 양상일지는 의문이다.
28일, 이탈리아 밀라노대 연구팀은 코로나19 병원체의 게놈정보 분석 결과, 초기 환자 1인당 2.6명이 전파되고, 감염자는 4일마다 두배 증가하는 것으로 추정했다. 일반 독감이 환자 1인당 1.2명 전파인 것을 감안하면 실로 무서운 전파력이다. 다만 전염 속도는 단계마다 달랐다고 연구팀은 밝혔다.
숙주인 동물에서 인간으로 전파되고 이후 인간 사이에 첫 전염이 이뤄지는 과정은 느렸지만, 작년 12월 인간 사이에서 확산할 때는 무서운 속도를 보였다는 것이다. 그 과정을 역으로 올라가면 느려서 알려지지 않았을뿐, 작년 11월 초순 즈음 이미 중국에서 전염된 것으로 보고 있다.
3월4일, 신천지 전수검사가 거의 끝나면서, 1일 신규 확진자 증가세가 한풀 꺾였다.
3월8일, 안심하기는 이르지만 1일 증가 추세가 꺾인 것은 확연히 보인다.
중국 사례를 참고한다면, 확진 억제까지 두달 정도가 소요되었다.
3월 9일, 드디어 누적 그래프에서 S자 큰 윤곽이 잡히기 시작했다. 이 모양대로면 총 누적은 9천명 전후로 예상된다.
3월10일, 마크 핸들리 그래프
(영국 런던 UCL 컴퓨터공학과 교수)
마크 교수는 한국 제외 세계 주요국 "독일, 프랑스, 스페인, 미국, 스위스, 영국 등은 전부 9~14일 후에 이탈리아처럼 될 것"이라고 예상했다. 일본(빨간선)에 대해서는 "한 국가만 다른 국가와 다른 곡선을 보이고 있다"고 언급했다.
11일, 대한예방의학회 코로나19 대책위원장 기모란 교수는 '해외유입이 없고 새로운 집단감염이 없는' 단순 모델에서는 4월말 종식으로 계산되지만 세계 환자가 점점 많아지고 지역 집단감염이 터질 경우 장기화될 가능성이 크다고 말했다. 같은날, 독일 메르켈 총리는 기자회견에서 "전문가들에 따르면 인구의 60∼70%가 코로나바이러스에 의해 감염될 것"이라고 밝혔다. 상당히 충격적인 전망이다.
한국의 확진자는 9000명 선에서 통제될 것이라는 SIR모델 기반 예측이 나왔다. 이탈리아는 낙관적인 경우 5만, 비관적인 경우 10만으로 예상되고 있다. 한국은 집중발병기간을 지난 2월 26일부터 3월 8일까지 12일간으로 억제시킨 것이 주효했다.
19일, 김홍빈 교수는 지난 1~2주 수도권 확진자 수는 전혀 감소하지 않았다며 일종의 착시 효과라는 점을 지적했다. 대구쪽의 대량 확진이 완화되었을뿐 전체적인 상황은 나아지지 않았고 방심했다가는 바로 대규모 감염이 발생한다는 것이다. 결국 면역이 생기거나 치료제·백신이 개발되기 전까지는 사회적 거리두기를 유지하는 수밖에 없다. 질병관리본부 역시 코로나19가 장기화될 것을 예고했다.
미국 쿠오모 뉴욕주지사는 '상승곡선이 하나가 아닐 것'이라며 여러 차례의 파도, 봉우리를 보게 될 것이라고 말했다. 또한 5~6주 후인 5월초 정점에 달하여 그 시점에 11만개의 병상이 필요할 것으로 예상했다.
3월 13일 기준
세계의 코로나바이러스 전파양상
※ 로지스틱 (logistic) 모형이란
베르누이 시행은 앞이 나올 확률을 p, 뒤가 나올 확률을 (1-p)라 놓고 계속 독립시행하는 것을 말한다.
베르누이 확률변수 x 에 대해
p와 (1-p)의 확률비 즉 성공/실패 (=odds) 로 나타낸 것을 f(p)라고 하자.
f(p) = p / (1-p)
이 f(p)에 대해 말그대로 "log it" - 로그를 씌운 것을 logit, 로짓 함수라고 한다.
logit( f(x) ) = log( x/(1-x) )
앞뒤가 동일한 동전던지기라면
p=0.5 가 되어 f(x) =1 이 된다.
p=0.8 이라면 f(x) = 4 가 된다.
어떤 약을 투여했을때 치료될 확률이 0.8, 효과가 없을 확률이 0.2라면 odds= 4가 되는 것이다.
로지스틱 함수란 이 logit 함수의 역함수를 가리킨다.
그래프 모양은 맨 위 그림과 같고 함수식으로는 다음의 식으로 표현된다.
logistic (t) = 1 / (1+exp(-t))
proof)
x = log ( y / (1-y) )
exp(x) = y / (1-y)
exp(x) (1-y) = y
exp(x) - exp(x) y = y
exp(x) = (exp(x) + 1 ) y
y = exp(x) / (exp(x) + 1)
y = 1/ ( 1 + exp(-x) )
∴ logistic(t) = 1/ ( 1+ exp(-t) )
또는 g(t) = exp(t) / (exp(t) + 1)
t → ∞ : g(t) = 1
t → -∞ : g(t) = 0
즉 g라는 함수는 모든 입력 t에 대해서 g(t) = [0,1] 값으로 변환-출력시켜주는 역할을 한다.
로짓 시그모이드 변환직선 모형보다 곡선 로지스틱의 설명력이 높다
위에서 구한 g(t) = 1/ (1+exp(-t)) 에서
t를 "β와 다중변수 X=(x1, x2, ... )"의 식으로 치환한 것이다.
이때 관측 데이터를 입력해서 계수를 추정하면 S자 커브의 전체 모양을 그려낼 수 있다. 실제 적합모델을 구할때는 회귀 계수 β를 구할 수 있는 식이 존재하지 않으므로 수치해석 방법으로 구한다.
사용자 1~3위는 크게 바뀌지 않는데 4위 NH투자증권 기존 QV 앱보다 모바일전용 나무 앱 사용자가 크게 늘었다. 물론 사용자 순위가 높다고 좋은 앱은 아니다. 처음 증권계좌를 만들때 쓴 앱을 그냥 계속 쓰는 사람이 많기 때문이다.
직접 사용해본 바로는 NH투자증권 나무 앱이 가장 쓰기 좋았다. UI 구조가 깔끔하고 불필요한 비번 입력이나 터치가 없어 거래하기 편했다. 앱 시작할때 신한이나 KB처럼 쓸데없는 광고질도 없고 로딩도 빠른 편이다. 세컨 계좌를 분리하려고 다른 증권사도 여러개 써 봤지만 불편해서 다시 돌아오곤 한다. 발행어음 수시입출 CMA를 쓰면 그 계좌로 주식거래도 할 수 있고 거래를 안할 때는 시중은행 예금과 맞먹는 이자도 붙어서 자금관리하기 좋다. 다만 간혹 아침 동접이 폭증할때 자산조회가 먹통이 되는게 단점이다. 클라이언트쪽 문제는 아닌 듯하고 빨리 서버 증설부터 했으면 한다.
키움은 해외,국내 주식 앱을 따로 깔아야하고 자체 CMA도 없어 불편했다. 무엇보다 MTS 먹통 사고가 많다. 금융투자협회 공시에 따르면 올해 키움증권 민원 건수는 3분기까지 총 271건으로, 이는 지난해 총 62건 대비 337% 증가한 수준이다. 특히 전산장애 민원이 150건으로 폭증했다.
미래에셋, 삼성증권은 발행어음형 CMA가 없어 금리에서 다소 손해다. 미래에셋은 수수료는 낮지만 UI가 워낙 불편하고 삼성증권은 메뉴가 잘 정리된 편이지만 거래수수료가 비싸다. 4월 현재 모바일 매매 수수료는 NH투자증권 나무(NAMUH) 앱이 가장 저렴하고, 비대면 신규가입자는 평생무료 혜택도 있다.
* 모바일 주식 거래수수료 (2020.04 기준)
NH투자증권 (나무) : 0.010%
미래에셋대우 (다이렉트) : 0.014%
한국투자증권 (뱅키스) : 0.014+%
이베스트투자증권 : 0.015%
대신증권 (크레온) : 0.015%
키움증권 : 0.015%
유안타증권 : 0.1%
삼성증권 : 0.1472% + 1500원 (금액에 따라 변동)
신한금융투자 : 0.1891%
KB증권 : 0.1973%
대신증권 (싸이보스) :0.1973%
현대차증권 : 0.1981%
모바일거래 전문 브랜드를 따로 분리·운영하는 증권사도 있기 때문에 같은 증권사라도 어플 이름을 잘 봐야한다.
키움증권과 SK증권은 2020년 3월 13일, 11일에 각각 접속장애가 발생했다. 3월 9일 KB증권, 3월 20일 이베스트증권도 거래 관련 오류가 발생했다고 한다. 물론 당시는 시스템 과부하가 걸릴만한 상황이었지만 기왕이면 그럴 때도 안끊기는 MTS를 쓰는 편이 나을 것 같다.
