이 페이지는 프로그래밍 경험이 없는 사람들의 눈높이에서 실증도시가 어'떻게 운영되는지, 그 시스템적 구성을 간략히 기술합니다. 도시 운영체제(OS)의 상세한 구성이 궁금한 독자 및 개발자는 ABC Specification 디렉토리와 Subpages을 참고하십시오. 매우 상세한 기술과 더불어, 각 항목마다 관련 Code의 링크가 있습니다.
스마트폰이나, 태블릿, PC, 자율 주행 자동차[참고 -Types of Autonomous Car Operating System in Modern Vehicles], 항공기, 공장 등 각종 시설과 장비의 운영 체제는 해당 장비의 모든 것을 제어하고, 조율하며, 그로써, 각각의 장비가 의도된 기능과 역할을 수행할 수 있습니다.
RTK 도시도 하나의 장치이며, 다만, 사람과 건물, 시설, 도로 등이 기존 컴퓨터의 그래픽 카드, 통신 포트 등을 대신할 뿐입니다.
리눅스는 로보틱스와 공장 자동화에 널리 이용되는 OS입니다[참고 - Linux Operating System in Automation and Robotics]. RTK 도시는 하나의 기업이며, 하나의 공장입니다. 다만, 그 규모가 기존의 기업이나, 공장에 비해 클 뿐입니다. 도시 전체를 제어하는 운영체제로 Linux를 적용하지 못할 이유가 없습니다.
리눅스는;
1991년 이래로 30년간 다듬어져 왔으며,
소형 LCD Controller부터 위성까지 모든 종류의 장치에 적용되었고,
오픈소스이므로, 용도에 맞게 코드를 수정할 수 있으며,
숙련된 개발 인력이 풍부합니다.
RTK 도시는 리눅스를 운영체조로 동작할 최초의 도시입니다.
RTK 도시의 두뇌는 수백~수천 리눅스 서버가 동작하는 Cloud Server입니다.
각각의 RTK 도시는 데이터 센터를 갖습니다.
데이터 센터는 다수의 Virtual Machine(VM)을 운용합니다. 2백만 인구를 상정하면, VM의 개수는 2백만 개 이상입니다.
Cloud의 운영은 Kubernetes의 Open Source 버전을 이용합니다.
모든 서버는 AI 시스템을 탑재합니다. AI는 스스로 생각할 수는 없지만, 고도의 지식 노동을 대신하기에 충분합니다. 마치, 포크레인이 스스로 동작할 수는 없지만, 사람의 팔 근육보다 1만배쯤 우수한 노동력을 제공하는 것과 같습니다.
도시 OS는 수백 종의 프로그램 또는 어플리케이션을 구동하며(24hrs/7days), 그 중 일부는 다음과 같습니다. 이하, Elixir 언어로 프로그램을 작성한다고 가정합니다.
자전거부터 궤도 차량까지, 도시의 모든 교통 수단을 제어합니다. 가령, 2백만 인구의 도시에 1만 대의 전기 자동차가 있다고 상정합시다. 교통 인프라 App(이하, App)은;
각 차량에 고유한 Process[참고 - Processes - Erlang/OTP]를 할당하고, 현재의 위치와 배터리 잔량을 기록합니다.
교통 수요가 발생하면, App은 수요자의 현재 위치에 가장 가까이 위치한 유휴 차량의 Process를 호출하여, 수요자의 위치로 이동하도록 지시하는 한 편, 차량의 현재 위치에서 수요자의 현위치까지 최적 경로를 계산합니다[참고 - Artificial Intelligence Approach of Optimal Route Selection in ..].
차량 Process는 최적 경로를 따라, 수요자의 위치로 자율 주행합니다[참고 - Comparison of basal ganglia and reinforcement learning in machine...].
App은 재차, 수요자의 현위치(출발지)에서 목적지까지 최적 경로를 계산하고, 자율주행을 지시합니다.
App은 2백만 인구의 교통 & 물류 수요를 동시에(Parallel), 실시간(Real Time)으로 처리하며, 특정 차량이 아니라, 도시 전체의 교통 효용이 최대가 되는 각 차량의 위치와 속도를 결정합니다. 마치, 전쟁에서 한 명의 병사의 이익이 아니라, 전체의 승리를 위해 각 병사의 역할과 임무, 현재 위치와 목표를 결정하고, 실시간으로 갱신하는 것과 같습니다.
기존의 중앙 은행, 시중 은행, 금융 감독원, 증권 거래소 등 금융 산업의 모든 기능을 대체합니다.
RTK 도시의 통화인 ABC(Asset Based Currency) 디지털 화폐는 국가 주도 암호화폐인 CBDC와 금(Gold) 본위 화폐(이를테면, 러시아 Ruble)를 (1) 모든 국가의 디지털 통화로 확장하고[참고 - Bank for International Settlements BIS Innovation Hub work on central bank digital currency (CBDC)], (2) 금을 포함하여, 모든 종류의 자산으로 확장하며, (3) 은행을 포함하여, 모든 종류의 금융 인프라로 확장한 것입니다. 세계 전역의 RTK 도시들은 ABC를 이용하며, 기존의 기축 통화인 미국 Dollar, EU의 Euro, 일본의 엔(JPY), 영국의 Pound는 필요하지 않습니다.
금융 서버(이하, 서버)는 도시의 각종 자산과 ABC 화폐를 매칭하며, 소유권 변동을 기록합니다. 즉, 도시의 모든 재화와 용역은 소유자가 있으며, 서버는 그 둘의 매칭(Matching) 정보를 지속적으로 갱신합니다.
서버는 기존의 중앙 은행과 시중 은행, 보험사, 증권사 기능을 모두 제공합니다[참고 - Bank of England | Central Bank Digital Currency: opportunities, challenges and design.
수요와 공급으로 이자율이 결정되며, 기존 중앙 은행의 통화 및 재정 정책은 필요하지 않습니다[참고 - The Impact of the Issuance of Central Bank Digital Currency on the Effectiveness of Monetary Policy].
서버는 부당, 불법, 편법 거래를 사전에 차단하며, 각종 경제 범죄를 예방합니다[참고 - CBDC: The Next Phase of Scrutiny].
Quantum Encryption을 포함하여, 보다 강화된 보안 매커니즘으로 기존의 공인인증서, 블록체인, Two-way authentication 등을 보완합니다.
도시 내 모든 병의원, 모든 의료 장비, 모든 의료 인력의 현재 위치와 기능 또는 전공 분야에 관한 기록을 최신으로 유지하며, 기본적으로 교통 Server의 동작 매커니즘과 같은 방식으로 동작합니다.
환자 발생은 교통 수요의 발생과 같습니다. 의료 서버는 환자의 현재 위치에서 가장 가까운 거리에 가용한 의료 인력과 장비를 결정한 뒤, 교통 서버에게 환자 이송을 위한 교통 및 물류 장치를 요청합니다.
병원에 도착한 환자의 진단과 처치를 위한 의료진과 의료 장비를 지정합니다. 가령, 팔이나 다리의 골절 환자라면, 특정한 x-ray나 CT 장비, 정형외과 전문의를 지정할 것입니다[참고 - How Will AI Impact Radiology? 5 Most Possible Scenarios].
의료 서버는 지정된 장비와 의료진의 진단과 처치 과정을 모니터링하며, 관련 정보를 획득합니다. 가령, CT 장비로 촬영한 영상은 곧바로 의료 서버로 전송되며, 의사의 진단과 의료 서버의 AI 시스템에 의한 진단을 대조합니다[참고 - The Guardian London hospitals to replace doctors and nurses with AI for some tasks].
AI 시스템의 진단과 의사의 진단이 일치하면, 의사는 AI 시스템과 공동으로 후속 조치를 실행합니다[참고 - Siemens Healthineers | Artificial Intelligence for MRI] . 가령, 골절 부위에 깁스를 대고, 염증을 억제하기 위한 항생제 투약 등을 실행합니다.
AI 시스템과 환자는 공동으로 환자의 예후를 관찰하며, 후속 조치를 진행합니다[참고 - National Health Executive Addenbrooke's Hospital AI trial could speed up dementia diagnosis].
이상의 과정을 2백만 인구와 도시의 모든 의료 인프라에 적용합니다.
Cloud의 모든 서버는 AI 시스템을 탑재합니다. MRI로 촬영한 영상을 판독할 수 있는 의사 한 명을 양성하려면, 유치원부터 의학대학원, 인턴과 레지던트 과정까지 30년 가량 소요되지만, 그러한 능력을 갖는 AI 시스템은 이미 개발되었으며, 사람과 달리, 무한히 복제할 수 있습니다[참고 - AI Takes Neuro MRI to the Next Level of Care].
RTK 도시는 모든 시민에게 무상 교육 인프라를 제공하며, 그 핵심은 (1) 강의 영상, (2) 디지털 교재, (3) AI 시스템입니다[참고 - TIME | Baidu's Andrew Ng On the Future of Artificial Intelligence]. 즉, 모든 시민의 모든 학습 과정은 온라인 및 디지털이며, 서버가 24hrs/7days 관찰합니다[참고 - Gutenberg Technology Implementing AI in Education].
교육 서버는 2백만 시민 개개인의 현재 지식과 기술 수준, 직업, 나이, 성별 등에 관한 기록을 최신으로 유지합니다.
서버는 학습자 개개인이 요구하는 지식을 제공하고, 학습 과정을 관찰하며, 학습 결과를 평가합니다. 가령, 중학교 3학년 수준의 미적분을 학습하려는 학습자에게 해당 과목의 강의 영상, 교재 등을 제공하고, 학습 상황을 관찰하며, 일정한 시간이 지난 뒤, 온라인 시험으로 학습 성과를 측정합니다.
학습자의 학습 성취도를 측정할 때마다, 서버에 저장된 시민 각각의 지식과 기술 수준에 관한 정보를 최신으로 갱신합니다. 이 과정을 2백만 인구에 대해 일괄 적용합니다.
교육 서버의 AI 시스템은 각 학습자의 진도를 관찰하고, 질문에 답하며, 적성과 능력을 평가하고, 직종을 추천합니다[참고 - The use of Artificial Intelligence (AI) in education].
학습자 1인당 1명씩 할당되는 AI 시스템은 해당 학습자와 평생을 함께합니다[참고 - Artificial Intelligence in Education].
시청, 읍면동 사무소, 정부 부처의 각 기능을 수행할 무인(Unmanned) 시스템입니다[참고 - 정부조직관리시스템 정부기구도]. 한국은 세계 각국이 참조할 디지털 정부의 표본이자 기준이며(참고 - These countries rank highest for digital competitiveness | World Economic Forum Visit], 각국은 정부 기능의 일부를 AI로 대체하는 노력을 진행하고 있습니다[참고 - Oxford Insights Government AI Readiness Index 2021]. RTK 도시는 일부가 아니라, 전부 대체합니다. 그 과정은 비교적 간단합니다.
기존의 시청, 국세청, 경찰청 등에 대응하는 각각의 서버(VM)를 준비하고, 사용자(= 시민) 인터페이스를 구성합니다. 즉, 기존 정부 조직을 비대면 디지털 정부로 전환합니다[참고 - Network Readiness Index 2021]. 그러나, 공무원은 여전히 각자의 직무를 수행합니다.
공무원 각각의 직무를 AI 또는 전통적인 프로그램으로 대체합니다. 이 과정을 마지막 한 명의 공무원까지 반복합니다.
흔히, 미국을 AI 기술의 선두 주자로 간주합니다[참고 - Thoughts About the AI Readiness Index From 2019 to 2020]. 그러나, 중국이 빠른 속도로 미국을 추격하고 있으며, 2022년 5월 현재, 중국이 미국을 추월한 것으로 판단합니다[참고 - Nikkei Asia | China overtakes US in AI research].
그러나, AI 기술의 학술적, 이론전 발전과 현실의 적용과 활용은 별개입니다. RTK 도시는 AI 기술에 기초한 디지털 무인 정부의 최초 사례가 될 것입니다.
Smart Home을 구현하려는 각국의 노력이 이어지는 가운데[참고 - [참고 - SMART HOME SYSTEMS - European Commission], 세계 각국의 수백 개 도시들 간 물자와 사람의 자유로운 왕래를 보장하는 RTK 도시는 방역이 최우선 고려 사항입니다. 그러므로, 주거 서버(이하, 서버)는기존의 Smart Home 개념에서 한 걸음 더 나아가, 2백만 시민의 주거 시설 각각에 대해, 온도, 습도, 출입자와 시각 등을 기록하고, 유사시 Lockdown을 시행할 시설, 단지, 또는 지역을 신속히 결정합니다
서버는 주택 각각, 그리고 공간 각각에 대해, 소재 인원과 각각의 나이, 성별, 건강 상태 등을 고려하여, 해당 공간의 냉난방과 습도를 제어합니다. 가령, 고령의 환자가 머무는 공간과 갓 태어난 영아가 있는 공간, 건강한 청소년이 머무는 공간의 겨울 난방 온도와 여름 냉방 온도는 다를 수 있습니다.
서버는 각 주택의 전기와 수도 사용량을 측정하고, 과금하며, 급격히 변동하면, 그 원인을 파악합니다.
서버는 원하는 시민에 한해, 주택 및 공간에 카메라를 설치하고, 영상을 분석하여, 뇌졸증과 같은 돌발 상황에 대처합니다.
기존의 Smart Home 개념은 개인이 자신의 주택을 스마트폰 등으로 원격 제어하는 데 초점을 두는 반면, RTK 도시의 주거 서버는 도시 전체의 주택을 중앙의 서버가 통괄하는 AI 시스템입니다[참고 - Review on the Application of Artificial Intelligence in Smart ..].
2백만 인구의 하루 세 끼를 준비하려면, 일정 수의 조리 인원과 장비, 일정 크기의 조리 공간, 일정량의 식재료가 필요하며, 이 각각의 동작을 정밀하게 조율해야 합니다. 가령, 의료 서버가 다수의 의료진과 의료 장비, 병의원을 제어하여, 환자 각각의 진단과 처방, 처치를 조율하듯, 급식 서버는 2백만 시민 각각의 식사를 준비하고, 소비하는 전 과정을 제어합니다.
사람마다 식성이 다르고, 식사량이 다르며, 종교 등에 따라 먹는 음식의 종류가 다릅니다. 다국적 시민들이 함께 거주하고 근무하는 RTK 도시는 인종과 민족, 문화와 관습이 제각각인 2백만 인구의 급식을 통괄 제어합니다 즉, 급식 서버(이하, 서버)는 각 시민의 식성, 취향, 식사량을 기록하고, 갱신하며, 조리와 배송 과정을 제어합니다.
RTK 도시는 기본적으로 2백만 시민에게 하루 세 끼를 무상 또는 저렴하게 제공하며, 시민은 때때로 외식할 수도 있습니다. 무상 급식과 외식 모두 온라인으로 주문하고, 결제합니다.
서버는 도시 전체의 식재료 소비량을 관찰하고, 항목별 재배와 구매 계획을 수립하며, 식량 생산 과정을 관리 감독합니다.
서버는 도시 전체에 산재한 급식 인프라의 인원과 시설, 그리고 장비를 관리합니다. 가령, 도시에 근무하는 1천 명의 요리사 각각에 대해, 누가 언제 어디서 어떤 재료로 어떤 요리를 어떻게 요리하여, 누구 누구에게 언제 배송할 지 결정하고, 그진행을 관찰합니다.
민족과 문화, 식성이 다른 일련의 사람들이 하나의 직장 또는 주거 단지를 공유하고, 그러한 단지가 도시 전체에 수천 개 산재해있다면, 누가 언제 어디서 어떤 식재료를 준비하고, 어떤 요리를 하며, 언제 어떻게 배송할 지를 일괄적으로 조율하는 것은 적어도 사람에게는 쉬운 일이 아닙니다. 그러므로, AI 시스템을 이용합니다. Alphago를 상기해 보십시오. 무수한 경우의 수를 실시간으로 계산하여, 바둑알 하나 하나의 최적 위치를 계산합니다. 급식 서버도 같은 매커니즘입니다.
Smart Grid는 도시 전체의 에너지 생산, 공급 및 소비를 제어하는 일련의 프로세스이며, 대중화된 개념입니다[참고 - Getting ready to operate the smarter grid - Smart Energy International]. RTK의 에너지원은 주요하게 풍력 등 친환경 자원이며, 친환경 자원의 단점 중 하나는 에너지 생산 시점과 소비 시점을 일치시키기 어려운 점입니다[참고 - Advantages and Disadvantages of Renewable Energy]. 에너지 서버(이하, 서버)는 기존의 Smart Grid에서 한걸음 더 나아가, 친환경 에너지의 단점을 해소하고, 에너지의 생산과 소비 시점을 조율합니다.
The Electricity Generation Capacity is Still Not Large Enough. - 몽골의 고비 사막, 중국의 타클라마칸 사막, 사우디의 아라비아 사막 등만 활용해도, 막대한 태양광 에너지를 획득할 수 있습니다.
Renewable Energy Can be Unreliable. - 비오는 날은 태양광 발전을 못하고, 바람이 없는 날은 풍력 발전을 못합니다. 그러므로, 화석 연료나 원자력에 비해, 친환경 자원의 에너지 생산과 수급은 일정하지 않습니다. 그러나, RTK 도시들 간의 전력 네트워크로 각 도시의 에너지 수급을 일정하게 유지할 수 있습니다.
Low-efficiency Levels. - 풍력 등의 에너지 효율은 이미 화석 연료 수준에 이르렀거나, 초과했습니다.
Requires a Huge Upfront Capital Outlay. - 근래까지, 친환경 자원은 초기 투자가 컸습니다. 한편, 중국의 텡커 사막의 태양광 발전 시설은 1.5GW를 생산하며, 건설 비용으로 2.6조 원 가량을 투입했습니다[참고 - China completes world's second-largest solar power plant]. 같은 발전 용량의 원전 건설 비용은 9~10조 원입니다[참고 - Why America abandoned nuclear power]
Takes a Lot of Space to Install. - 사막과 불모지를 활용합니다.
Expensive Storage Costs. - 세계 전역에 산재한 도시들 간의 전력 네트워크를 구축하면, 양수 발전과 같은 별도의 에너지 저장 인프라가 불필요합니다.
It Still Generates Pollution. - 화석 연료나 원자력보다 현저히 적습니다.
에너지 서버는 RTK 도시 내, 그리고 RTK 도시들 간의 전력 생산과 소비 시점을 조율합니다. 가령, 밤에도 풍력 터빈을 돌아가지만, 모두 잠든 시간에 전력 소비는 현저히 적을 것입니다. 세벽에 세탁기를 가동하는 집은 많지 않습니다. 그러나, RTK 도시의 세탁 인프라와 급식 인프라 등은 야간에 가동할 수 있습니다. 물론, 공무원과 같은 일련의 사람들이 2백만 시민 개개인과 수천 개 시설들의 전력 소비 시점을 결정하고, 시설이나 장치의 운영 시각을 수시로 결정하기는 쉽지 않습니다. 여기서도, AI 시스템이 유용합니다[참고 - Artificial Intelligence in the Energy Sector: Opportunities and Challenges].
도시의 치안 & 방재 서버(이하, 서버)의 작동 예시로, 실종 등산객을 찾는 경우를 상정합니다.
실종 신고를 접수한 서버는 수송용 드론(Cargo Drone)을 이용하여, 실종 지역 인근에 수천 개의 소형 드론을 살포합니다.
공중에서 살포된 각각의 드론은 주변을 비행하며, 자신의 현재 위치와 카메라 영상을 실시간으로 서버에 전동합니다.
서버는 소형 드론 각각의 GPS 좌표 정보를 이용하여, 어떤 드론이 어떤 지역을 어떻게 수색할 지 지시합니다.
서버는 각 드론이 전송한 영상을 이미지 인식 시스템으로 분석하여, 실종자로 추정되는 인물을 찾습니다[참고 - What is convolutional neural network(CNN)?]
실종자의 위치를 파악하면, 대응팀의 출동을 지시하고, 대응팀은 서버의 지시와 감독 하에 업무를 수행합니다.
서버는 전술한 매커니즘을 화재, 범죄 예방과 대응 등 모든 종류의 사건 사고에 적용합니다.
시장 서버(이하, 서버)는 RTK 도시 내부 및 RTK 도시들 간의 거래를 총괄합니다. RTK 도시의 시장 시스템은 기존의 시장과 다소 상이합니다.
온라인과 오프라인을 통합하여, 모든 거래의 주문과 결제는 온라인입니다.
누가 언제 어떤 상품을 어떻게 생산하고, 어떻게 유통하는 지에 관한 데이터를 지속적으로 갱신합니다.
특정 상품의 거래 가격이 급격히 변동하면, 그 원인을 파악하고, 대응 조치를 실행합니다. 가령, 바가지 가격이며, 판매자를 제재하고, 해당 상품을 생산하는데 필요한 원료를 수급하는 공급 사슬(Supply Chain)의 문제라면, 그 원인을 파악하고, 적절한 대응 조치를 실행합니다. 이 과정에서 사람의 개입은 최소화합니다.
모든 거래는 거래 당사자가 속한 RTK 도시의 국세청 시스템이 승인에 의해 결제됩니다. 그러므로, 불법 부당한 거래는 원천 차단됩니다.
수천 수만 종의 상품 각각의 수요 변화를 추적하고, 증산 또는 감산을 결정합니다.
각 상품의 생산 프로세스에 참여하는 인력, 시설, 장비, 토지, 건물, 물류 등을 실시간으로 조율합니다. 가령, 특정 상품의 수요가 하락하면, 그에 따라, 해당 상품의 생산 인력을 여타 산업으로 재배치하고, 생산 시설과 장비의 용도를 변경합니다.
시장 서버는 도시 내의 모든 사람, 모든 시설, 모든 장비와 기기의 용도를 기록하고, 어떤 장비나 시설, 사람이 어떤 종류의 산업 활동에 종사할 수 있는지 파악합니다. 가령, 중국 음식의 수요가 줄면, 일부 중식 요리사들을 한식이나, 양식으로 재배치합니다.