만화 보기에 새로 도입한 상하 스크롤 기능

(예시 화면: “용병 마루한")

다양한 인기 만화와 시리즈 작품을 더 쉽게 찾아볼 수 있도록 만화 장르 구분과 검색 환경도 개선했습니다. 구글플레이 도서에서 만화 코너를 방문해보세요. 특별히 엄선한 작품을 시리즈 페이지로 묶어 놓았습니다. 새로운 스토리와 캐릭터를 찾고 계신가요? 이 같은 검색을 보다 쉽게 하기 위해서 관심 분야에 기반한 맞춤 추천 공간도 새로 추가했습니다.

구글플레이 도서의 만화 검색 환경이 새로워졌습니다.

(화면 예시: 구글플레이 스토어 및 구글플레이 도서 앱에서 만화 시리즈 탐색하기)

구글플레이에서 대원씨아이, 서울문화사, 학산문화사, 미스터블루 등 주요 출판사의 인기 만화를 제공합니다. 밤을 걷는 선비, 원피스, 신암행어사, 오만과 낭만을 비롯한 풍부하고 다양한 시리즈 작품을  보유하고 있어 오랜 만화 팬도 이제 막 시작한 초보자도 함께 즐기실 수 있습니다. 새로운 기능 출시를 기념하고자 신암행어사, 밤을 걷는 선비, 임금님의 사건수첩을 비롯한 다수 만화를 일주일간 무료로 제공합니다.

지금 바로 구글플레이 도서에 새롭게 단장한 만화 코너를 확인해 보세요!  

작성자: 그레그 하트렐, 구글플레이 도서 수석 프로덕트 매니저

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그동안 조그마한 스마트폰이나 태블릿 화면에서 만화책을 마음대로 즐기기가 여의치 않으셨죠? 구글플레이 도서 내의 만화에서 가로 상태로도 만화를 볼 수 있는 상하 스크롤 기능을 새롭게 선보였습니다. 세로로 들고 있던 기기를 가로로 돌려보세요. 빠르게 상하로 스크롤하면서 스토리를 쉽게, 원하는 속도로 따라갈 수 있습니다.

만화 보기에 새로 도입한 상하 스크롤 기능

(예시 화면: “용병 마루한")

다양한 인기 만화와 시리즈 작품을 더 쉽게 찾아볼 수 있도록 만화 장르 구분과 검색 환경도 개선했습니다. 구글플레이 도서에서 만화 코너를 방문해보세요. 특별히 엄선한 작품을 시리즈 페이지로 묶어 놓았습니다. 새로운 스토리와 캐릭터를 찾고 계신가요? 이 같은 검색을 보다 쉽게 하기 위해서 관심 분야에 기반한 맞춤 추천 공간도 새로 추가했습니다.

구글플레이 도서의 만화 검색 환경이 새로워졌습니다.

(화면 예시: 구글플레이 스토어 및 구글플레이 도서 앱에서 만화 시리즈 탐색하기)

구글플레이에서 대원씨아이, 서울문화사, 학산문화사, 미스터블루 등 주요 출판사의 인기 만화를 제공합니다. 밤을 걷는 선비, 원피스, 신암행어사, 오만과 낭만을 비롯한 풍부하고 다양한 시리즈 작품을  보유하고 있어 오랜 만화 팬도 이제 막 시작한 초보자도 함께 즐기실 수 있습니다. 새로운 기능 출시를 기념하고자 신암행어사, 밤을 걷는 선비, 임금님의 사건수첩을 비롯한 다수 만화를 일주일간 무료로 제공합니다.

지금 바로 구글플레이 도서에 새롭게 단장한 만화 코너를 확인해 보세요!  

작성자: 그레그 하트렐, 구글플레이 도서 수석 프로덕트 매니저

하지만 규칙은 간단할지 몰라도 사실 바둑은 굉장히 복잡한 게임입니다. 돌을 놓는 위치에 있어 무려1,000,000,000,000,000,
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이러한 복잡성은 컴퓨터가 바둑을 두는 것을 아주 어렵게 만들었으며, 따라서 바둑을 인공지능을 연구하는 사람들에게 아주 매력적인 도전과제로 만들었습니다. 이들은 보통 각종 문제들을 사람과 비슷한 방법으로 해결하는 능력이 있는, 보다 더 스마트하고 유연한 알고리즘을 개발하기 위해 게임을 테스트 도구로 사용합니다. 컴퓨터가 마스터한 최초의 게임은 1952년의 ‘삼목놓기’(‘틱택토’라고도 불림)였습니다. 그 후 1994년에는 체커를 마스터했고, 1997년에는 딥 블루 컴퓨터가 체스에서 승리를 거두었습니다. 컴퓨터의 활약은 보드게임에서 그치지 않았습니다. IBM의 왓슨(Watson) 컴퓨터는 2011년 ‘제퍼디(Jeopardy)’에서 우승했고, 2014년에는 딥마인드가 자체 개발한 알고리즘이 픽셀 입력값만으로 아타리(Atari) 사의 여러 게임을 플레이하는 방법을 학습했습니다. 하지만 바둑은 지금까지 인공지능 연구자들을 계속 좌절시켰습니다. 컴퓨터의 바둑 실력은 아마추어 기사 수준에 불과했습니다.

모든 가능한 위치에 탐색 트리(search tree)를 구성하는 전통적 방식의 인공지능은 바둑에서만큼은 빛을 발하지 못했습니다. 그래서 딥마인드는 다른 접근방식을 취했습니다. ‘알파고’(AlphaGo)라는 시스템을 구축했는데, 이는 고급 트리 탐색과 심층 신경망(deep neural network)을 결합한 것입니다. 이 신경망은 수백만 개의 신경세포와 같은 연결고리를 포함하는 12개의 프로세스 레이어를 통해 바둑판을 분석합니다. ‘정책망’(policy network)이라고 부르는 하나의 신경망이 다음 번 돌을 놓을 위치를 선택합니다. ‘가치망’(value network)이라고 부르는 또 다른 신경망은 승자를 예측합니다.

딥마인드에서는 전문가가 플레이하는 게임으로부터 3천만 개의 움직임에 대해 신경망을 훈련시켰습니다. 이로써 57%의 확률(과거 기록은 44%입니다)로 사람의 움직임을 예측할 수 있게 되었습니다. 이제 다음 목표는 사람을 흉내내는 것이 아닌, 실제 대국에서 사람을 이기는 것입니다. 이를 위해 알파고는 자체 신경망 간에 수천만 회의 바둑을 두고, 강화 학습이라는 시행착오 프로세스를 사용해 연결고리를 조정함으로써 스스로 새로운 전략을 발견하는 법을 학습했습니다. 물론 이를 위해서는 강력한 컴퓨팅 능력이 필요했기 때문에 구글 클라우드 플랫폼을 폭넓게 활용했습니다.

그 후 알파고를 실제 대국에 투입하여 테스트를 시행했습니다. 먼저 인공지능 연구의 선봉에 있는 최고의 바둑 프로그램들과 알파고 사이의 토너먼트를 진행했습니다. 알파고는 총 500회 대국 중 단 한 번을 제외한 모든 대국에서 승리했습니다. 다음으로, 12세에 바둑계에 입문한 후 유럽 바둑대회에서 3회 우승한 천재 바둑 기사 판 후이(Fan Hui)를 딥마인드 런던 본사로 초청해 알파고와 대국을 진행했습니다. 지난 10월 비밀리에 진행된 이 대국에서 알파고는 5회 모두 승리를 거뒀습니다. 컴퓨터 프로그램이 프로 바둑 기사를 최초로 이긴 순간이었습니다. 이 경기에 대한 상세한 내용은 오늘 과학잡지 네이처에 게재된 딥마인드의 논문에서 찾아보실 수 있습니다.

다음 단계는 무엇일까요? 오는 3월 알파고는 궁극적인 도전을 맞이하게 됩니다. 바로 전설적인 바둑 기사 이세돌 9단과의 대국입니다. 이세돌 9단은 지난 10년 동안 세계 최고의 바둑 기사로 인정 받아 왔습니다.

바둑을 마스터함으로써 인공지능의 큰 도전 과제 중 하나를 해결하게 되어 매우 감격스럽습니다. 하지만 이 성과가 큰 의미를 가지는 이유는 알파고가 바둑의 규칙을 하나하나 직접 입력하여 개발된 전문가 시스템(expert system)이 아니라 일반적인 머신러닝 기술을 사용하여 스스로 바둑에서 이기는 법을 파악했다는 것입니다. 게임은 인공지능 알고리즘을 빠르고 효율적으로 개발하고 시험해볼 수 있는 좋은 플랫폼이지만 저희는 궁극적으로  이 기술들을 중요한 현실 세계의 문제에 적용하기를 원합니다. 알파고에 사용된 방법들은 모두 범용성을 갖고 있기 때문에 언젠가 기후 모델링, 복합성 질환 분석 등 오늘날 사회의 어렵고 골치 아픈 난제들을 해결하는 데 쓰이기를 기대해 봅니다. 앞으로 인공지능 기술을 활용해 어떤 문제들을 해결할 수 있을지 정말 기대가 됩니다!

작성자: 데미스 하사비스(Demis Hassabis), 구글 딥마인드

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바둑은 2,500여 년 전 중국에서 시작된 게임입니다. 공자도 바둑에 대해 글을 쓴 바 있으며, 바둑은 미학적 가치를 인정 받아 진정한 중국 학자라면 갖춰야 할 사예(四藝) 중 하나로 여겨져 왔습니다. 전 세계 4천만 명 이상이 즐기고 있는 바둑의 경기 규칙은 간단합니다. 바둑 기사들은 바둑판 위 흰돌, 혹은 검은돌을 번갈아 놓으며 상대편의 돌을 들어내거나 빈 공간을 둘러싸서 ‘집’을 만드는 것이 목표입니다. 바둑을 둘 때에는 주로 직관과 느낌이 작용하게 되며, 이러한 아름다움, 미묘함, 그리고 지적 깊이로 인해 바둑은 지난 수 백 년 간 인류의 상상력을 사로잡았습니다.

하지만 규칙은 간단할지 몰라도 사실 바둑은 굉장히 복잡한 게임입니다. 돌을 놓는 위치에 있어 무려1,000,000,000,000,000,
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이러한 복잡성은 컴퓨터가 바둑을 두는 것을 아주 어렵게 만들었으며, 따라서 바둑을 인공지능을 연구하는 사람들에게 아주 매력적인 도전과제로 만들었습니다. 이들은 보통 각종 문제들을 사람과 비슷한 방법으로 해결하는 능력이 있는, 보다 더 스마트하고 유연한 알고리즘을 개발하기 위해 게임을 테스트 도구로 사용합니다. 컴퓨터가 마스터한 최초의 게임은 1952년의 ‘삼목놓기’(‘틱택토’라고도 불림)였습니다. 그 후 1994년에는 체커를 마스터했고, 1997년에는 딥 블루 컴퓨터가 체스에서 승리를 거두었습니다. 컴퓨터의 활약은 보드게임에서 그치지 않았습니다. IBM의 왓슨(Watson) 컴퓨터는 2011년 ‘제퍼디(Jeopardy)’에서 우승했고, 2014년에는 딥마인드가 자체 개발한 알고리즘이 픽셀 입력값만으로 아타리(Atari) 사의 여러 게임을 플레이하는 방법을 학습했습니다. 하지만 바둑은 지금까지 인공지능 연구자들을 계속 좌절시켰습니다. 컴퓨터의 바둑 실력은 아마추어 기사 수준에 불과했습니다.

모든 가능한 위치에 탐색 트리(search tree)를 구성하는 전통적 방식의 인공지능은 바둑에서만큼은 빛을 발하지 못했습니다. 그래서 딥마인드는 다른 접근방식을 취했습니다. ‘알파고’(AlphaGo)라는 시스템을 구축했는데, 이는 고급 트리 탐색과 심층 신경망(deep neural network)을 결합한 것입니다. 이 신경망은 수백만 개의 신경세포와 같은 연결고리를 포함하는 12개의 프로세스 레이어를 통해 바둑판을 분석합니다. ‘정책망’(policy network)이라고 부르는 하나의 신경망이 다음 번 돌을 놓을 위치를 선택합니다. ‘가치망’(value network)이라고 부르는 또 다른 신경망은 승자를 예측합니다.

딥마인드에서는 전문가가 플레이하는 게임으로부터 3천만 개의 움직임에 대해 신경망을 훈련시켰습니다. 이로써 57%의 확률(과거 기록은 44%입니다)로 사람의 움직임을 예측할 수 있게 되었습니다. 이제 다음 목표는 사람을 흉내내는 것이 아닌, 실제 대국에서 사람을 이기는 것입니다. 이를 위해 알파고는 자체 신경망 간에 수천만 회의 바둑을 두고, 강화 학습이라는 시행착오 프로세스를 사용해 연결고리를 조정함으로써 스스로 새로운 전략을 발견하는 법을 학습했습니다. 물론 이를 위해서는 강력한 컴퓨팅 능력이 필요했기 때문에 구글 클라우드 플랫폼을 폭넓게 활용했습니다.

그 후 알파고를 실제 대국에 투입하여 테스트를 시행했습니다. 먼저 인공지능 연구의 선봉에 있는 최고의 바둑 프로그램들과 알파고 사이의 토너먼트를 진행했습니다. 알파고는 총 500회 대국 중 단 한 번을 제외한 모든 대국에서 승리했습니다. 다음으로, 12세에 바둑계에 입문한 후 유럽 바둑대회에서 3회 우승한 천재 바둑 기사 판 후이(Fan Hui)를 딥마인드 런던 본사로 초청해 알파고와 대국을 진행했습니다. 지난 10월 비밀리에 진행된 이 대국에서 알파고는 5회 모두 승리를 거뒀습니다. 컴퓨터 프로그램이 프로 바둑 기사를 최초로 이긴 순간이었습니다. 이 경기에 대한 상세한 내용은 오늘 과학잡지 네이처에 게재된 딥마인드의 논문에서 찾아보실 수 있습니다.

다음 단계는 무엇일까요? 오는 3월 알파고는 궁극적인 도전을 맞이하게 됩니다. 바로 전설적인 바둑 기사 이세돌 9단과의 대국입니다. 이세돌 9단은 지난 10년 동안 세계 최고의 바둑 기사로 인정 받아 왔습니다.

바둑을 마스터함으로써 인공지능의 큰 도전 과제 중 하나를 해결하게 되어 매우 감격스럽습니다. 하지만 이 성과가 큰 의미를 가지는 이유는 알파고가 바둑의 규칙을 하나하나 직접 입력하여 개발된 전문가 시스템(expert system)이 아니라 일반적인 머신러닝 기술을 사용하여 스스로 바둑에서 이기는 법을 파악했다는 것입니다. 게임은 인공지능 알고리즘을 빠르고 효율적으로 개발하고 시험해볼 수 있는 좋은 플랫폼이지만 저희는 궁극적으로  이 기술들을 중요한 현실 세계의 문제에 적용하기를 원합니다. 알파고에 사용된 방법들은 모두 범용성을 갖고 있기 때문에 언젠가 기후 모델링, 복합성 질환 분석 등 오늘날 사회의 어렵고 골치 아픈 난제들을 해결하는 데 쓰이기를 기대해 봅니다. 앞으로 인공지능 기술을 활용해 어떤 문제들을 해결할 수 있을지 정말 기대가 됩니다!

작성자: 데미스 하사비스(Demis Hassabis), 구글 딥마인드

“그레이트 배리어 리프는 세계 불가사의 중 하나입니다. 저는 운 좋게도 이 곳을 두 번 방문하였는데요. 가장 최근에는 ‘데이비드 애튼버러와 함께하는 그레이트 배리어 리프’라는 BBC1 TV 프로그램 녹화 차 방문하였습니다. 이번에는 가상현실을 통해 그 동안 이 곳을 방문한 저의 경험을 여러분과 나누고자 합니다. 다양한 생태계의 모습을 생생하게 들여다보고 자세히 탐험해 봅시다.” ...Read More

훌륭한 교사는 생생한 교육을 위해 마법을 부립니다. 멀리 떨어져 있는 지역을 교실 안으로 옮겨올 수도 있고, 그 지역의 숨겨진 비밀 이야기들도 학생들에게 전해 주죠. 대부분 사람들의 기억 속에 이러한 마법을 가장 잘 부리는 사람은 바로 데이비드 애튼버러 경(Sir David Attenborough)일 것입니다. 구글에서는 데이비드 애튼버러 경과 알케미 VR(Alchemy VR)이 기획 및 제작한 다큐멘터리를 기반으로 구글 익스피디션(Expeditions)을 활용하여 호주의 그레이트 배리어 리프를 교실 안에서 생생하게 경험하도록 하였습니다. 런던 바클레이 초등학교 학생들은 전 세계적으로 저명한 방송인이자 동물학자인 애튼버러의 가이드를 따라 열대 바닷물 속 깊이 들어가 생물들을 관찰할 수 있었습니다. 그 곳에 살고 있는 화려한 흰동가리의 모습을 살펴보고, 자그마한 도미 떼에 둘러싸이는 재미있는 경험도 하게 되었죠. 다음은 애튼버러의 설명입니다.

“그레이트 배리어 리프는 세계 불가사의 중 하나입니다. 저는 운 좋게도 이 곳을 두 번 방문하였는데요. 가장 최근에는 ‘데이비드 애튼버러와 함께하는 그레이트 배리어 리프’라는 BBC1 TV 프로그램 녹화 차 방문하였습니다. 이번에는 가상현실을 통해 그 동안 이 곳을 방문한 저의 경험을 여러분과 나누고자 합니다. 다양한 생태계의 모습을 생생하게 들여다보고 자세히 탐험해 봅시다.”

익스피디션 파이오니어 프로그램(Expeditions Pioneer Program)이 작년 9월 시작된 이래로 전 세계 50만 명이 넘는 학생들이 가상현실 여행을 떠났습니다. 학생들에게 가보고 싶은 지역이 어디인지 물었는데, 우주, 해저, 피라미드 등 흥미로운 답변들이 많았습니다. 한편 전 세계 학생들이 공통적으로 원하는 곳이 있었는데, 바로 버킹엄 궁전이었습니다. 자선단체인 로얄 컬렉션 트러스트(Royal Collection Trust)의 지원으로 구글은 버킹엄 궁전 익스피디션을 제공하게 되었습니다. 전 세계 학교에서 버킹엄 궁전을 가상현실로 탐험하고 이 곳의 역사적 의미에 대해 공부할 수 있게 된 것이죠. 버킹엄 궁전은 유튜브 360 동영상 제작에도 협조하였습니다. 이로써 스마트폰만 있으면 버킹엄 궁전의 큐레이터를 따라 나만의 투어를 떠날 수도 있습니다.

나만의 여행을 떠나고 싶은 지역이 있나요? 익스피디션 파이오니어 프로그램 웹사이트에서 가보고 싶은 여행지를 공유해 주세요. 구글에서는 올 봄에 여러 도시와 국가들을 프로그램에 지속적으로 추가할 예정입니다. 또한 최근 가입 신청을 하는 학교와 교사들에게 구글 익스피디션 앱 베타 버전을 공개했습니다. 안드로이드 스마트폰 및 태블릿에 앱을 다운로드하여 수업에 사용해 보세요. 향후 추가되었으면 하는 장소나 기능이 있다면 의견을 보내주세요. 여기에서 가입하시면 베타 앱에 대한 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.

작성자: 제니퍼 홀란드(Jennifer Holland), 구글 포 에듀케이션 프로그램 매니저