미국 라스베가스에서 열린 CES 2010(국제 전자제품 박람회)에 구글이 직접 개발에 참여하여 만든 안드로이드 폰인 넥서스 원(Nexus One)을 선보였다. 이 제품은 아직 국내 출시 여부가 불투명한데도 IT 업계에 뜨거운 감자로 떠오르고 있다.
국내 스마트폰 시장의 새로운 기록을 세우며 강력하게 다가왔던 애플의 아이폰. 출시된 지 한 달이 조금 지난 현재 아이폰은 처음의 신선함이 조금씩 수그러들고 있지 않나 생각된다. 이 시점에서 국내에 안드로이드 폰이 출시한다면 스마트폰 시장에 어떤 영향을 미칠까 궁금해진다.
윈도우 모바일 기반의 스마트폰과 달리 안드로이드 폰은 아이폰과 유사하게 다분히 얼리 어답터적인 성향으로 소비자에게 감성을 자극하며 다가온다.
마치 SF 영화에서 우주인들의 통신수단으로 사용했을 듯한 모양의 넥서스 원
# 왜 안드로이드에 기대하나? 현재 스마트폰 시장의 우위를 떨치는 아이폰의 등장은 기존 윈도우 모바일 기반의 스마트폰에 비해 사용이 편리하고, 개발자에게 효과적인 마켓을 제공하여 소비자 중심의 다양한 응용프로그램이 쏟아져 나왔다. 이처럼 소비자들에게 윤택함을 부여함으로써 스마트폰은 기존의 일반폰들을 대체해야 하는 과도기에 도달하였다.
그러나 아이폰 이후 이렇다 할 대체품이 나오질 못하는 상황에서(윈도우 모바일폰은 이미 오래전에, 또 심비안 역시 시장 점유율이 계속해서 떨어지고 있다.), 구글과 함께 OHA(Open Handset Alliance)가 개발한 안드로이드는 아이폰에 버금가는 기능을 탑재하면서 아이폰보다 더 높은 효율성과 오픈된 개발환경으로 무궁무진함을 선사할 것으로 예상한다.
1 ~ 2년 안에 안드로이드가 아이폰을 스마트폰 시장에서 추월하지 않을까 조심스레 전망해 본다.
아이폰과 비슷한 가격으로 구입 가능한 넥서스 원
# 안드로이드 2.0 버전의 표준 스펙인 넥서스 원의 가격은? 넥서스 원의 해외 판매가격은 제품만 구입 시 529달러, T-Mobile 2년 약정 신규 고객으로 구입 시 179달러, T-Mobile 2년 약정 기존 고객은 279 또는 379달러로 (데이터 요금에 따라) 구매가능하다.
현재 개통은 T-Mobile만 가능하나 추후 다른 통신사에서도 지원할 예정이다. 물론 해외 기준으로.
웹서핑에서도 플래시(Flash 10.1) 완벽지원 예정
# 비독점 개방 표준 플랫폼의 신호탄 아이폰의 사파리나 윈도우 모바일의 오페라, 모바일 익스플로러에서 웹서핑 시 가장 큰 아쉬운 점 중의 하나인 플래시(Adobe Flash) 파일에 대한 빈약한 지원이 안드로이드에서는 플래시 개발사인 Adobe의 직접적인 지원으로 완벽하게 제공되리라 본다.
아직 불안정한 모습을 보이기도 하지만 현 모바일폰 환경에서 안드로이드가 가장 훌륭하게 보여주지 않나 판단된다. 이러한 미들웨어의 직접적인 지원은 안드로이드가 비독점 개방 표준 플랫폼에 있다. 여러 미들웨어의 접근이 다른 어떤 폰보다 쉽다는 게 안드로이가 성공할 수 있는 중요 요인 중 하나라고 볼 수 있다.
CES 2010에서 실제 넥서스 원 작동 영상
# 한국의 안드로이드 폰 성공 가능성은? 안드로이드에 대한 기대는 구글이라는 영리한 글로벌 기업이 있기에 가능하다. 비록 구글의 주력인 Google.com 이 국내에서는 고전을 면치 못하고 있지만, 검색엔진은 이미 네이버, 다음 등의 막강한 포털 서비스가 존재하여 어떻게 보면 후발주자인 구글이 따라오기에는 힘이 부칠 수밖에 없다. 그러나 스마트폰 시장은 이와 사뭇 다르다. 아이폰은 국내에서도 로컬라이징된 다양한 어플이 나왔지만 출시한 지 이제 한 달이 지난 시작에 불과하다. 안드로이드 제품이 국내에 발 빠르게 출시를 한다면, 또한 최대 통신사인 SKT에서 KT의 아이폰에 대응폰으로 안드로이드를 주력으로 삼고 있기 때문에 안드로이드의 성공은 어느 정도 보장될 것이다.
국내엔 2월에 모토로라, 3 ~ 4월경엔 소니 에릭슨의 안드로이드 폰이 나온다는 소문이 있으니 무척 기대된다.
전체 코드의 40% 이상을 루아로 개발한 Adobe사의 Photoshop Lightroom
어도비 포토샵 개발자 Mark Hamburg는 새로운 제품 개발에 루아를 활용하여 쉽고, 강력하며, 높은 성능을 제공할 수 있었다고 전했다. 이 제품이 바로 Photoshop Lightroom이다.뛰어난 스크립트 언어인 루아의 장점도 어떻게 활용하느냐에 따라, 득 또는 실이 될 수도 있다는 점을 반드시 명심해야 한다.
지난번 루아 퍼포먼스 팁(Lua Performance Tip) : 1. 지역변수를 사용하자. 에서는 루아의 지역변수를 사용을 통한 최적화 방법에 대해 알아봤는데, 이번 포스트는 테이블의 초기화와 관련된 최적화를 설명한다. 루아에서 테이블은 일반 변수(문자열, 숫자 등) 못지않게 많이 쓰이며 중요한 역할을 한다. 테이블의 성능과 메모리 관리에 대해서 이해를 하면 퍼포먼스에 좋은 영향을 줄 것이다.
# 내용 요약 테이블은 키와 값을 가지게 되는데, 특정 테이블에 키와 값을 추가하면 테이블의 크기를 계산하여 공간을 할당한다. 흔히 STL 자료형에서 Capacity이 있듯 루아에서도 테이블의 알맞은 크기로 초기 할당을 함으로써, 반복문에서 값을 설정하며 발생하는 오버헤드를 사전에 방지할 수 있다.
아래는 Roberto Ierusalimschy의 Lua Performance Tip 중 About Table 를 번역한 내용이다. 실제 원문은 Lua Programming Gems(http://www.lua.org/gems/sample.pdf)에 수록되어 있다. About Table은 루아에서 많이 쓰이는 테이블의 초기화와 할당에 대한 최적화 방법에 대해서 설명한다.
Lua Performance Tip - 테이블 일반적으로 루아에서 테이블을 사용할 때, 루아 내부에서 테이블을 어떻게 정의하고 있는지 알 필요는 없다. 실제로 루아는 사용자에게 겉으로 드러내놓지 않고 내부에서 테이블을 상세히 정의하고 있다. 그러나 이러한 세부적인 정의를 루아가 처리함으로써, 테이블 연산의 퍼포먼스는 루아 스스로에 의해 좌우하게 된다. 따라서 테이블을 사용하는 프로그램의 최적화(사실상 어떠한 루아 프로그램이라도)를 위해, 루아에서 어떻게 테이블을 정의하고 있는지 조금은 알고 있는 게 나을 것이다.
루아에서 테이블의 정의는 다소 영리한 알고리즘을 포함하고 있다. 루아에서의 모든 테이블은 배열(Array) 파트와 해시(Hash) 파트, 이 2가지로 구성된다. 배열 파트는 1부터 n(특정한 값의 n) 범위의 정수 키를 갖는 모든 값을 저장한다.(앞으로 어떻게 n이 빠르게 계산되는지를 논할 것이다.) 그밖에 모든 값(정수 키 이외의 범위)은 해시 파트에서 처리한다.
이름에서 알 수 있듯이 해시 파트는 키를 저장하거나 찾기 위해 해시 알고리즘을 사용한다. 해시 알고리즘은 공개된 주소 테이블을 호출하여 사용된다. 이것은 모든 값이 스스로 해시 배열에 저장되는걸 의미한다. 해시 함수는 하나의 키를 기본 인덱스로 제공한다. 만약 저장된 키가 서로 충돌(두 개의 키가 같은 주소 값에 뒤엉켜 있을 때) 한다면, 각각의 값이 하나의 배열 공간을 점유하는 방식으로 연결 리스트화 된다.
테이블에 새로운 키를 삽입하려는데 해시 배열이 가득 차게 되면 루아는 리해시(rehash)를 수행한다. 해시 재수행의 첫 번째로 새로운 배열 파트와 해시 파트의 크기를 결정한다. 그럼으로써 루아는 모든 값을 순회하며 카운팅하고 분류하게 된다. 그리고 나서 배열 파트의 값들을 절반 이상 채우며 두 배의 능력으로 배열 파트의 크기를 정한다. 해시 테이블의 크기는 두 배의 가장 작은 능력으로 남은 모든 값을 처리할 수 있게 된다. So, Lua traverses all entries, counting and classifying them, and then chooses as the size of the array part the largest power of 2 such that more than half the elements of the array part are filled. The hash size is then the smallest power of 2 that can accommodate all the remaining entries (배열 파트안에서 실제 크기가 완벽하게 일치하지 않다.)
루아에서 빈 테이블을 생성할 때 배열 파트와 해시 파트는 0의 크기를 가지며, 딱히 할당된 배열 값은 없다. 아래의 코드를 수행했을 때 발생하는 내용을 확인해 보자. [code lua] local a = {}
for i = 1, 3 do a[i] = true
end [/code] 위의 코드는 a라는 빈 테이블을 한 개 생성하면서 시작한다. 첫 번째 반복문에서 a[1]=true 로 할당은 리해시를 요청하게 된다. 루아에서는 1부터 테이블의 배열 파트 크기를 설정하며 해시 파트는 비어 있는 상태로 유지하게 시킨다. 두 번째 루프를 돌았을 때 a[2]=true로 할당은 또 다시 리해시를 요청하게 된다. 그래서 테이블의 배열파트는 2의 크기를 가지게 된다. 마지막으로 세 번째 루프를 돌았을 때 또 다시 리해시를 요청하며 배열파트의 크기는 4로 증가한다.
위의 코드와 약간은 유사하지만, 아래의 코드는 테이블의 해시 파트 크기 증가가 제외되었다. [code lua] a = {}
a.x = 1; a.y = 2; a.z = 3 [/code] 큰 테이블을 예로 들자면 이런 초기화에 대한 오버헤드는 전체 생성에 대한 부하를 증가시킨다. 3개의 값이 필요한 테이블에 3번의 리해시를 요구하는 동안에, 100만 개의 값을 가지는 테이블은 단지 20번을 필요로 한다. 그러나 작은 테이블을 수천 개 생성한다면 오버헤드의 조합은 중요해질 수 있다.
이전 버전의 루아는 작은 테이블에 대한 초기화의 오버헤드에서 벗어나려고 슬롯을 약간 초기 할당(내가 정확하게 기억한다면 4번)하여 빈 테이블을 생성하였다. 그러나 이러한 접근방식은 메모리를 낭비하게 된다. 예를 들어 테이블(단지 2개의 값을 가지는 테이블처럼)을 100만 개를 생성하였다고 가정했을 때, 각각의 테이블은 이것이 실제로 필요한 메모리의 두 배를 사용하게 된다. 높은 비용을 지불해야 할 것이다. 이런 까닭에 현재의 루아는 초기 할당된 슬롯 없이 빈 테이블을 생성하도록 만들어진 것이다.
만약 당신이 C로 프로그래밍한다면, 루아 API 함수인 lua_createtable를 사용하여 리해시에서 벗어날 수 있다. lua_State 생성 후에 새로운 테이블의 배열파트 초기 크기와 해시 파트 초기 크기 2개의 인자 값을 받는다.1 새로운 테이블의 적절한 크기를 제공하여, 초기 리해시에서 손쉽게 벗어날 수 있다. 그러나 주의해야 한다. 이것은 루아의 테이블을 리해시 할 때에만 줄일 수 있다. 그래서 만약 당신의 초기화 크기가 요구하는 크기보다 클 때에는 루아가 낭비된 공간을 절대로 올바르게 처리할 수 없을 것이다.
루아로 프로그래밍할 때에는 이러한 초기화에 대한 리해시에서 벗어나 생성을 해야 한다. {true, true, true} 를 작성하였을 때, 루아는 그 테이블이 배열파트로 3개의 슬롯이 필요하다는 것을 미리 알아챈다. 그래서 루아는 해당 크기로 테이블을 생성한다. 유사한 방식으로 {x = 1, y = 2, z = 3} 를 작성하였을 경우, 루아는 해시 파트로 4개의 슬롯을 갖는 테이블을 생성한다. 아래의 예제에 나온 루프문은 2.0초 안에 처리가 된다. [code lua] for i = 1, 1000000 do local a = {} a[1] = 1; a[2] = 2; a[3] = 3
end [/code] 만약 올바른 크기로 테이블을 생성한다면 0.7초로 감소한다. [code lua] for i = 1, 1000000 do local a = {true, true, true} a[1] = 1; a[2] = 2; a[3] = 3
end [/code] 또한, {[1] = true, [2] = true, [3] = true} 처럼 작성한다면 루아는 배열 인덱스를 서술하기에는 주어진 표현(이 경우에는 정수 값)에 대한 판단이 아주 훌륭하지 않다. 그래서 이것은 메모리와 CPU 시간을 낭비하면서 해시 파트로 테이블을 4개의 슬롯으로 생성한다.
테이블의 배열과 해시 파트의 크기는 단순히 테이블이 리해시될때에만 재계산된다. 그래서 테이블이 완전히 가득 차 새로운 값을 추가할 필요가 있을 때에만 발생하게 된다. 결과적으로 만약 테이블의 모든 필드(모든 값을 nil로 설정)를 순회하여 지웠을 때는 이 테이블의 크기가 줄어들지 않는다. 그러나 몇 개의 새로운 값을 추가할 때에는 결국 테이블의 크기를 재설정하게 된다. 대개 이것은 문제가 되지 않는다. 만약 값들을 지우거나 새로 추가할 때, 이 테이블의 크기는 완전하게 남아 있다. 그러나 큰 테이블에서는 값을 지움으로써 당신이 메모리 되찾기를 예측할 수 없다. 테이블 스스로 해제되는 게 낫다.
리해시의 능력에서 다소 훌륭하지 못한 편법으로는 충분한 nil 값을 테이블 안에 넣는 것이다. 아래의 예문을 보자. [code lua] a = {}
lim = 10000000
for i = 1, lim do a[i] = i end -- 거대한 테이블을 생성한다.
print(collectgarbage("count")) --> 196626
for i = 1, lim do a[i] = nil end -- 모든 값을 지운다.
print(collectgarbage("count")) --> 196626
for i = lim + 1, 2*lim do a[i] = nil end -- 많은 수의 nil 값을 생성한다.
print(collectgarbage("count")) --> 17 [/code] 특별한 상황을 제외하곤 이 트릭을 추천하지 않는다. 이 트릭은 속도가 느릴뿐더러 현재 테이블의 크기가 얼마나 많이 필요한지 알기도 어렵다.
아마도 루아가 왜 nil 값을 넣어도 테이블을 줄이지 않는지를 궁금해할 것이다. 첫 번째로 테이블에 값을 추가하는 테스트를 제외한 nil 할당은 모든 할당을 느려지게 만드는 걸 확인하자. 두 번째로 더 중요한 점은 테이블을 순회하는 동안 nil 값을 할당할 수 있다. 다음의 루프를 고려해보자. [code lua] for k, v in pairs(t) do if some_property(v) then t[k] = nil -- 값을 지운다. end
end [/code] 만약 루아에서 값을 nil로 할당하고서 테이블을 리해시 하면 반복문은 참혹하게 순회할 것이다. 단순히 테이블의 모든 값을 지우길 원한다면 아래처럼 테이블을 순회하는 것이 옳을 것이다. [code lua] for k in pairs(t) do t[k] = nil
end
[/code] 한 가지 더, 아래와 같은 스마트(smart)한 반복문이 있다. [code lua] while true do local k = next(t) if not k then break end t[k] = nil
end [/code] 그러나 이와 같은 반복문을 큰 테이블에서 사용할 때 속도가 매우 느리다. 이전 키가 없을 때 next 함수에서는 테이블(랜덤한 순서로)의 첫 번째 값을 반환된다. next 함수는 처음부터 테이블의 배열을 순회하면서 nil이 아닌 값을 찾는다. 반복문에서 테이블의 첫 번째 값을 nil로 설정하는 것처럼, next 함수는 오랜 시간에 걸쳐 첫 번째로 nil이 아닌 값을 찾는다. 결론적으로 pairs를 사용한 루프의 순회는 0.04초가 걸리는 반면, 이 스마트한 루프는 100,000개의 값을 테이블에서 지우는 데 20초가 걸린다.
관련 사이트
챔피언의 귀한 Mark Hamburg, Photo courtesy of PhotoshopNews
루아 프로그래밍 최적화의 기본 Rule #1: Don’t do it. Rule #2: Don’t do it yet. (for experts only)
Roberto Ierusalimschy는 루아 프로그래밍의 가장 기본적인 최적화 방법으로 처리량 줄이기를 강조하고 있다. 스크립트 언어의 특성상 코드의 양, 수행되는 처리량이 비대해 질수록 속도는 떨어질 수밖에 없다.
현재 개발 중인 프로젝트에서 사용되는 루아의 느린 퍼포먼스에 고민하다가 Lua Programming Gems를 발견하였다. 루아의 기본적인 테크닉부터 개발 방법론적인 내용까지 루아의 기본 문법에서 벗어나 조금 더 유연한 작업방식을 알려준다. Gems라는 이름에서 알 수 있듯이 자신의 필요한 부부만 골라서 확인하면 된다.
# 내용 요약 스크립트 언어인 루아를 트리거 시스템이나, 데이터 관리 및 가공, 이벤트 처리 등에 사용할 때 최적화는 반드시 필요하다. 특히 루아 스크립트를 사용하는 코드의 양이 비대해 질수록 최적화 여부에 따라 많게는 3~40% 까지 성능이 향상되지 않을까 한다.
최적화의 첫 번째로 지역변수를 최대한 활용하는 것이 있겠다. 루아는 함수를 호출할 때 매번 레지스터에 할당하여 사용되어서 부하가 발생할 수 있다. 속도를 높이기 위해서는 지역변수 local에 우선 함수를 할당하여 사용하면 할당횟수가 줄어들게 되어 처리속도가 증가하게 된다. for 처럼 루프 문 안에서 함수를 호출할 때에는 미리 local 변수로 해당 함수를 연결하여 사용하자.
아래는 Roberto Ierusalimschy의 Lua Performance Tip 중 Basic facts 를 번역한 내용이다. 실제 원문은 Lua Programming Gems(http://www.lua.org/gems/sample.pdf)에 수록되어 있다. Basic facts는 루아의 가장 흔한 사실 중 하나인 지역변수를 최대한 활용하여 최적화를 수행하는 방법에 대해서 설명한다.
Lua Performance Tip - 기본 사실
특정 코드를 수행하기 전, 루아는 소스 코드를 내부 포맷에 알맞게 해석(프리컴파일)한다. 이 포맷은 CPU에서 처리할 수 있도록 만들어진 기계어와 비슷한 가상기계(virtual machine)에 맞게 계속해서 명령을 내리게 된다. 실제로 루아 내부에서는 거대한 스위치 문을 반복하여 돌면서 각각의 명령어를 하나씩 C 코드로 해석한다.
루아 5.0 버전 이후부터는 레지스터 기반의 가상기계를 사용한다고 이미 어디에선가 읽어 봤을 것이다. 이 가상기계의 "레지스터"는 실제 CPU의 레지스터와 일치하지는 않는다. 왜냐하면, 루아의 레지스터와 CPU의 레지스터는 서로 호환되지 않으며 사용 가능한 레지스터의 개수도 상당히 제한적이기 때문이다. 또한, 루아에서는 레지스터를 제공하기 위해 스택(여러 개의 인덱스로 묶은 배열)을 사용한다. 루아에서 사용되는 함수들은 각각의 활성화된 레코드를 갖는다. 스택 조각처럼 함수를 레지스터에 저장하고 함수들은 각각 자신의 레지스터1를 갖게 된다. 함수들은 대략 250개 이상의 레지스터를 사용한다. 왜냐하면, 각각의 명령문은 레지스터를 참조하기 위해 8비트씩을 갖기 때문이다.
어마어마한 수의 레지스터를 제공함으로써 루아의 프리컴파일러는 모든 지역변수를 레지스터에 저장하게 된다. 그 결과 루아에서 지역 변수로의 접근은 상당히 빠르다. 예를 들어 만약 a와 b라는 지역변수가 있다고 가정하면, 루아에서 a를 정의할 때 a = a + b 가 하나의 단일 명령어로 해석된다.
ADD 0 0 1 (a와 b를 레지스터 안에서 각각 0 과 1로 가정했을 때).
반대로, 만약 a 와 b 둘 다 전부 전역변수라고 가정하면 추가적인 코드가 발생하게 된다.
GETGLOBAL 0 0 ; a GETGLOBAL 1 1 ; b ADD 0 0 1 SETGLOBAL 0 0 ; a
결론적으로 루아 프로그램의 성능향상을 위한 가장 중요한 규칙 중 하나를 정의하자: 지역 선언을 사용하자!
만약 프로그램의 현재 성능을 뛰어넘어 퍼포먼스를 높일 필요가 있다면 명확한 한 개(역자주: 전역변수)를 사용하는 것보다 지역변수를 몇몇 장소에서 사용하도록 한다. 만약, 긴 반복문 안에서 특정 함수를 호출하려 한다면 해당 함수를 지역변수에 할당하자.
예를들면 아래와 같다. [code lua] for i = 1, 1000000 do local x = math.sin(i)
end [/code] 아래 코드는 위의 코드보다 30% 정도 빠르다. [code lua]
local sin = math.sin
for i = 1, 1000000 do local x = sin(i)
end [/code] 함수 밖의 지역변수 접근은 함수 내부의 지역변수 접근만큼 빠르지는 않지만, 전역변수에 접근하는 것보다는 여전히 빠르다. 다음 구문을 고려해 보자. [code lua] function foo (x) for i = 1, 1000000 do x = x + math.sin(i) end return x end
print(foo(10)) [/code] foo 함수 밖에 sin 변수를 하나 선언하여 최적화를 할 수 있다. [code lua]
local sin = math.sin
function foo (x) for i = 1, 1000000 do x = x + sin(i) end return x
end
print(foo(10)) [/code] 이 두 번째 코드는 첫 번째 코드보다 30% 정도 빠르게 돌아간다.
루아의 컴파일러는 다른 언어의 컴파일러와 비교해서 꽤 효과적인 반면, 결과물은 무겁게 작동하게 된다. 될 수 있으면 반드시 프로그램에서의 코드 컴파일은 피해야 한다.(예를 들어 loadstring 함수, 역자주: C 함수를 호출하는 바인딩 함수 등) 실제로 동적인 코드를 꼭 실행해야 할 때를 제외하고는 최종 사용자에 의해 돌아가게 되는 코드는 동적인 코드가 컴파일되도록 하지 말아야 한다.
예를 들어, 1부터 100,000까지의 상수 값을 반환하는 함수와 테이블을 생성하는 코드를 살펴보자. [code lua] local lim = 10000
local a = {}
for i = 1, lim do a[i] = loadstring(string.format("return %d", i))
end
print(a[10]()) --> 10 [/code] 이 코드를 수행하는 데 1.4초가 걸린다.
마지막에서 동적인 컴파일에서 벗어나서 아래 코드는 위와 같이 100,000 개의 함수를 생성한다. 기존보다 1/10초(0.14초)를 단축하게 된다. [code lua]
function fk (k) return function () return k end
end
local lim = 100000
local a = {}
for i = 1, lim do a[i] = fk(i) end
print(a[10]()) --> 10 [/code]
구글 크롬(Google Chrome)은 작업량을 줄여서
똑똑하게 업무를 처리한다. 사람들이 의도하는 데로 업무를 처리하기 위해서 크롬은 검색 박스와 주소 바가
통합되어 있다. 특정 사이트를 방문하는 일반적인 웹 유저라면 누구나 중요하게 생각하는 것을 크롬이 강력하게 제공해준다. 이것은 사용자 식별 ID(Identity)를 브라우저에 포함시킨다는 것이다. 내 말을
전적으로 믿지는 말아라. 단, 금주에 올라온 다음의 기사를
확인하길 바란다. 리드라이트웹(ReadWriteWeb)은
“온라인익명의끝”에 대해서 전했고, 테크
크런치(TechCrunch)는 페이스북 컨넥트(Facebook
Connect)에 관한 “소셜네트워크를위한끝나지않은전쟁:
오픈웹공간에서의당신의신원및개인정보”에
대해 이야기 했다.
특정 사이트에 로그인하여 자신이 좋아하는걸 저장하고 프로필을 생성하는 활동처럼 웹 2.0이 뿌리를 내려 유비쿼터스로 된다. 단지 뉴스나 블로그 보는
것을 넘어 로그인을 하지 않거나 로그인할 자격 없이 특정 사이트에 머무는 건 상당히 보기 드문 행동이다. 이로
인해 거의 모든 사이트가 당신에게 새로운 계정 생성을 요구하며, 쿠키(cookies)로
로그인 상태를 유지시키는 문제점을 가지고 있다. 그래서 쿠키를 잃어버리면 다시 로그인을 해야 한다. 아마
브라우저 내의 패스워드 매니저는 이 고민을 줄여줄 것이다. 그러나 만약 브라우저가 갖고 있는 모든 패스워드를
전부 분실한다면(또는 친구의 컴퓨터를 사용했다면) 누구든지
간에 심한 곤경에 빠지게 될 것이다.
만약 현재와 같은 패스워드에서 벗어나 OpenID를 사용한다면, OpenID로 이용 가능한 사이트(현재 25,000 개 이상의 웹 사이트) 를 방문할 수 있다는 점을 알게 될 것이다. 이런 사이트에 가면 OpenID를 입력하여 접속하는걸 선호할
것이다. 나의 경우 맵퀘스트(MapQuest)에서 내 OpenID인 http://www.davidrecordon.com/ 를
입력하여 로그인을 하거나 Ma.gnolia에
가서 “야후 ID로 로그인(Sign
up with a Yahoo! ID")” 버튼을 누를 것이다. 이러한 상호작용은
여기저기에 다양한 조작(tweaks)으로 오늘날 매우 많이 발생한다.
만약 실제로 OpenID가 주류로서 사용되길 희망한다면,
반드시 변화가 필요하다.
웹
브라우저가 당신이 실제로 어느 웹 사이트를 방문하는지 알고 있다고 생각해 보자.
컴퓨터에 로그인 하는 것처럼 브라우저를 가동시킨다고 가정해보면, 브라우저는 당신에게 “안녕 데이브(역자주:여기서
데이브는 필자)”라 말하고 “암호를 해제하여라” 라고 물어볼 것이다.(크리스메시나는
이 방법에 대한 나의 생각에 상당히 호감을 보였다.) OP(OpenID 공급자, OpenID Provider)와 그 이외의 것들을 통해 안전하게 로그인 함으로서, 브라우저로 웹을 탐험할 때처럼 OpenID를 사용하여 직접 진행해야
하는 특정 사이트에 로그인을 자동으로 할 수 있고 새로운 웹사이트의 계정등록을 도와준다. OpenID를
활용함에 있어서 보다 더 충족할만한 요구사항에 대해 많은 논쟁을 해야 한다. 나는 사람들이 자신의 ID를 쉽게 만들고 관리하며 사용하는 게 온라인에서는 안 좋은 행동이라며 반대할 수는 없다고 생각한다.
한달 조금 넘게 개최된 a
great summit on OpenID usability에서는 현재의
OpenID 상호작용이 어떻게 변할 것인가에 대한 많은 안건이 나왔다.원 클릭 버튼 이상이 되어야 할지, 더 적어야 할지, 큰 로고를 사용해야 할지, 이메일 주소를 채택해야 할지… 나는 OpenID가
실제로 브라우저에 포함되어 제공되어야 한다는 것도 중요하다고 생각한다. 이점은 새로운 발상이
아니다. 주요 브라우저들은 모두 패스워드를 기억하는 기능을 가지고 있다. 심지어 파이어폭스는 이런 성가신 사용자 프로파일을 각각 가지고 있어서 이론상으로는 사람들이 서로 다른 쿠키와
즐겨찾기, 그리고 서로 다른 설정 정보를 가질 수 있다.
ID로 인터넷 공간에서 수행되는 다음의 내용들도 새로운
발상은 아니다. 인포메이션 카드(Information
Cards , 윈도우에서 수행되는 마이크로소프트의 카드스페이스(CardSpace)로 더 많이 알려졌다)는 WS-*와 SAML를 사용하여 리치 데스크톱으로 통합된 신용카드를 가진다. 캐나다에 있을 때 딕 하츠(Dick Hardt)와 공동으로 파이어폭스에서 OpenID와 일반적인 웹 양식 둘 다 잘 사용할 수 있는 스키퍼(Sxipper)를
만들었다. 내가 베리사인(VeriSign)에서
일할 때에는, OpenID를 쉽게 만들고 OpenID를 사용하는 사이트와 OP(OpenID
provider)에서의 피싱을 예방하도록 이때도 역시 파이어폭스 확장기능으로 설계된 OpenID
Seatbelt라는 걸 개발했다.
오늘날,마이스페이스(MySpace),
플락(Flock), 비드웁(Vidoop)은
플락(Flock)에 OpenID로이러한비전을이행하는프로토타입을출시했다.플락 브라우저 플러그인 3개는
OpenID를 관리하도록 도와주고 OpenID가 활성화된 사이트에 있을 때를 검출하여 쉽게
로그인 하도록 만든다. 스키퍼(Sxipper)를 이용하는
주요 유저들이 사용하면서 느끼는 희망하거나 바라는걸 나에게 알려달라.
플락(Flock)의
OpenID는 미리 브라우저 내에 OpenID를 입력하도록 접목시킨 에드온이다. 유저 경험과 그래픽은 베리사인(VeriSign)에서 생성하는 것보다
꽤 적어 피싱(피싱 사이트처럼 보이는 것과 실제로 OP를
통해 로그인하는 걸 확신한다.)을 막기에는 부족해 보이기도 하지만 비드웁(Vidoop)에 포함되어 있는 건 조금 놀랍다. 이처럼 스키퍼(Sxipper)나 베리사인의 OpenID SeatBelt와는 다르게
IDIB(Identity
in the Browser)를하나의프로젝트로갖는플락의
OpenID는 오픈소스라고 할 수 있다. IDIB는
오픈소스이며 이미 플락 에드온으로 만들어져서 제공되고 있다. 나는
IDIB가 파이어폭스에 포함될 것을 확신하며 다른 에드온과 비교되도록 더 많은 커뮤니티 제공이 있을 것이다.
이제 어떻게 할 것인가? 나는 훌륭한 브라우저 플러그인이
어떻게 만들어 지는지 알 수 없으며, 이제 여기서 끝마치려 한다. 브라우저
벤더들이 혁신과 실험성으로 그들의 제품에 ID를 제공함으로써 오픈소스의 노력에 일환으로 Flock이 나아가는 방향은 훌륭해 보인다. 아마도 이것은 다른 브라우저 벤더들이 그들의 다음버전에서는 웹 상에서 신원정보를 쉽고 안전하게 관리할
수 있도록 진지하게 생각하도록 야기될 것이다.
내 생각에 기어스(Gears)는
우리에게 도움을 제공해 줄 것이다.구글의 프로젝트로 시작했을 때 오프라인 지원의 필요성을 포함하여 웹 브라우저를 빠르게 발전시키며, 현재 돌아오는 HTML 5와 새로운 지오로케이션 API(Geolocation API)으로
오프라인을 제공함으로써 성장하였다. 오늘날 기어스는 파이어폭스, 인터넷
익스플로어, 사파리, 크롬,
안드로이드(Android )의 몇 개의 서로 다른 브라우저 및 여러 플랫폼에 사용된다. 오픈소스를 만드는 개발 플랫폼이 어떻게 OpenID를 지원할지에
대한 브라우저의 대처가 이루어지지 않는 한 기어스가 대안이 된다. 단순히 적은 코드를 작성하여 다양한
브라우저에 작동되도록 한다는 의미뿐만 아니라, 이상적으로 충분히 성장한다면 아마 기어스 팀은 가능한
훌륭하게 OpenID를 지원해줄 것이다. 어떤 상황이 발생하던기어스 커뮤니티가 선봉에 서서 오픈소스 예제를 활용한 웹 브라우저 플러그인으로 손실을 최소화 해줄 것이다.
어떻게 생각하나? 사용자 식별 ID(Identity)는 기억장소처럼 브라우저의 필수요소가 되어야 한다는 점에 동의하는가? 몇 개의 잠금 아이콘만으로 의존하여 보안과 같은 이슈에 벗어나 우리 스스로를 만족시킬 것인가, 아니면 괄목할 만한 중계 도구를 받아 들여 중요한 이슈를 표준 셋으로 사용한 거대한 피싱 경고체계(Big-Red-Phishing-Warnings)를 가질 것인가? 실제로
이러한 표준 셋을 통해 매일매일 당신의 웹 사용에 있어서 브라우저가 더 능동적으로 활용될 것 같지 않나?
- 미씩 엔터테인먼트의 외부 전경, Photo courtesy of flickr randomdialogue -
지스타 2008에서 NHN 한게임이 퍼블리싱 한다는 이슈가 된 워해머 온라인(Warhammer Online). 이 게임을 개발한 미씩 엔터테인먼트(Mythic Entertainment)는 EA가 인수한 개발사로 미씩 엔터테인먼트라는 기존의 이름을 그대로 간직하고 있다. 울티마 온라인(Ultima Online)을 개발한 오리진 시스템(Origin System)도 EA가 인수하면서 미씩과 합쳐진 듯...
- 높은 파티션으로 둘러쌓인 작업공간, Photo courtesy of flickr randomdialogue -
몇 장의 사진만으로 개발실 내부의 모습을 전부 알 수는 없지만 국내 게임회사와 별반 차이는 없는 것 같다. 단, 한 가지 가장 큰 차이점이라면 프런트에 남자 직원이 있다는 것! 그리고 더 뽑자면 연구소 같은 탁 트인 외부 전경... 가끔 작업공간의 파티션 높이가 팀원 또는 파트원 간의 의사소통에 문제가 되냐 안 되냐 하는 공론을 펼치기도 하는데, 우선 미씩에서는 키 큰 사람도 파티션 너머를 몰래 감시할 수도 없을 정도로 높이가 상당하다. 개인적으로는 작업하는데 파티션 높이를 별로 신경 쓰지 않는다. :)
1958년 8월 4일 시작으로 50년 동안 팝 음악의 인기도 측정에 기준이 된 빌보드 차트. 어느덧 50년 세월을 보내고 현재까지 최고의 음악 차트로 자리 매김하고 있다. 음악의 역사와 함께한 빌보드 차트. 그동안 잊고 지내다가 오랜만에 들어 본 괜찮은 노래 몇 곡을 뽑아봤다.
Santana Featuring Rob Thomas - Smooth 최고 순위 : 1위-12주 동안(1999.10.23)
1999년 10월 산타나가 "Smooth"라는 곡으로 1위를 하기 정확히 30년 전, 그의 원년 밴드는 "Jingo"라는 제목의 싱글로 Hot 100 차트에 처음 등장했다. 이 싱글은 56위를 기록하며 순조롭게 데뷔하지 못했다. 그러나 당신이 그때로 거슬러 올라가 카를로스 산타나에게 그의 30년 경력에 가장 큰 히트를 칠 것이라고 이야기를 했었다면, 그가 당신의 말을 믿었으리라 생각하나? 아마도 아닐 것이다. Itaal Shur와 Matchbox Twenty의 Rob Thomas 공동으로 작사한 "Smooth"는 산타나의 폭발적인 호흥을 이끌어낸 앨범 "Supernatural"에 수록되어 있으며, 12주 동안 1위를 기록하며 근 10년간 최고의 라디오 청취 곡이다. 내용 더 보기
LeAnn Rimes - How Do I Live 최고 순위 : 2위(1997.12.13)
1996년 26위에 오른 "Blue" 이후, 리앤 라임즈의 두 번째 Hot 100 순위 곡. 지금까지 Hot 100 차트를 통틀어 최장기간 순위에 든 곡(1997년 6월부터 1988년 10월까지 68주 동안). 리앤 라임즈가 만으로 14살 때 출시한 이 곡은, 그녀의 다음번 출시된 2곡 보다 오랫동안 차트에 머물렀다. 내용 더 보기
Jewel - Foolish 최고 순위 : 2위(1997.4.19)
쥬엘의 데뷔 싱글인 "Who Will Save Your Soul" 곡이 11위로 깜짝 등장하고, "You Were Meant for Me"의 출시에 기름을 부어 1997년 4월 19일 빌보드 Hot 100 차트 2위를 이끌었다. (뒤따라 싱글 "Meant"의 B-Side 곡인 "Foolish Games" 가 출시되었다.) 이 곡은 65주 동안 차트에 머물렀다.
- 지금 다시 들어도 "How Do I Live"는 귀에 쏙 들어온다.
Photo courtesy of MySpace-LeAnn Rimes -
위에서 소개된 곡 외에도 오랜만에 들어서 좋았던 노래로는 Mariah Carey 의 2005년도 출시 곡인 "We Belong Together", 아름다운 발라드 듀엣곡인 Diana Ross & Lionel Richie 의 "Endless Love", 아카펠라 화음이 매력적인 Boyz II Men 의 "I'll Make Love To You" / "End Of The Road", 현재 솔로로 활동중인 스팅의 밴드시절인 The Police 의 "Every Breath You Take", Mariah Carey & Boyz II Men 의 감미록운 듀엣곡인 "One Sweet Day", 피아노 화음과 어쿠스틱 기타가 잘 조화된 Savage Garden 의 "Truly Madly Deeply", 다이아나비 추모곡인 Elton John 의 "Candle In The Wind 1997", 고음과 피아노 연주가 멋진 Alicia Keys 의 "No One" 등이 있다 :)
1. The Sims (Maxis) 2. Diablo II (Blizzard North) 3. World of Warcraft (Blizzard Entertainment) 4. Harry Potter and the Sorcerer’s Stone (KnowWonder) 5. Zoo Tycoon (Blue Fang Games) 6. Sim City 3000 Unlimited (Maxis) 7. Warcraft III: Reign Of Chaos (Blizzard Entertainment) 8. RollerCoaster Tycoon 2 (Chris Sawyer) 9. Medal of Honor Allied Assault (2015) 10. Age of Mythology (Ensemble Studios)
more..
11. Command & Conquer Red Alert 2 (Westwood Studios) 12. Age of Empires II: The Conquerors Expansion (Ensemble Studios) 13. Call of Duty (Infinity Ward) 14. Who Wants To Be a Millionaire 2nd Edition (Jellyvision) 15. Backyard Basketball (Humongous Entertainment) 16. Doom 3 (id Software) 17. Half-Life 2 (Valve Software) 18. Battlefield 1942 (Digital Illusions) 19. Flight Simulator 2004: Century of Flight (Microsoft Game Studios) 20. Halo: Combat Evolved (Gearbox Software, Bungie Studios)
21. Civilization III (Firaxis Games) 22. Half-Life: Counter-Strike (The Counter-Strike Team) 23. Guild Wars (ArenaNet) 24. Black & White (Lionhead Studios) 25. Wheel of Fortune (Jewel Case SKU) (Hasbro) 26. Neverwinter Nights (BioWare) 27. Frogger (Jewel Case SKU) (Hasbro) 28. Barbie Pet Rescue (Human Code) 29. SpongeBob SquarePants: Operation Krabby Patty (Awesome Productions) 30. Atari Arcade Hits (Jewel Case SKU) (Digital Eclipse)
보다 더 많은 내용은 원문 참조...
예상대로 "더 심즈" 가 Top 1. 이다. 2위인 Diablo II에 비하여 2배 정도의 판매량 차이로, 게임에 관심없는 사람들도 심즈는 알고 있을 만큼 세계적으로 큰 히트를 기록하였다. 기존에 볼 수 없던 독창적인 게임을 개발하는 Will Wright의 존재는 게임계에 긴장의 끈을 놓치지 않게 만들어 준다. 그 뒤로 Blizzard 게임이 나란히 2, 3위를 차지 하였는데, 국내 뿐 아니라 해외에서도 Blizzard는 아마 최고의 PC 게임 개발사가 아닐까 생각된다. 그 외 NC Soft 에서 퍼블리싱한 Guild War 게임이 높은 순위에 랭크되어 있는게 놀라울 따름이다. Who Wants To Be a Millionaire 2nd Edition, Backyard Basketball 등 처음 들어보는 게임들을 보면 궁금증에 대한 강한 호기심을 발동하게 만든다.
# 한국의 안드로이드 폰 성공 가능성은?
