2012년 글이지만 지금에도 읽어보면 재미있어서 여기에 정리해본다.
번역본이라기 보다는 여기에서 말하고자 하는 것을
간단하게 추려보았다.
기술의 10대 법칙 : 우리 세상을 정의하는 규칙
10. Kryder's Law (크라이더의 법칙)
(출처 : ZDnet Korea) 애플에 복귀한 스티브 잡스는 시장을 변화시킬 차기작을 추구하기 시작했다. 열렬한 음악팬으로서 그는 최초의 MP3플레이어에 실망했고 주머니에 자신의 곡 1천곡을 넣어 다닐 수 있는 새로운 제품을 생각했다. 아이팟이 만들어지면서 애플은 지구상에서가장 가치있는 회사로 재탄생했다. 1천곡은 이제 더 이상 대단하지 않다. 오늘날 아이팟은 오리지널 아이팟보다 싼 가격에 사서 4만곡을 저장할 수 있고 몇백달러면 1천편의 영화를 사서 저장해 볼 수 있다. 스토리지 저장능력이 12개월마다 배로 증가한다는 클라이더의 법칙 덕분이다.
9. Wirth's Law
(출처 : 과유불급 블로그) 스위스의 저명한 컴퓨터과학자로 프로그래밍언어와 소프트웨어공학분야의 선구자 중 한 명인 Niklaus Wirth(1934-)의 이름이 붙은 컴퓨터의 법칙. "소프트웨어는 하드웨어가 빨라지는 것보다 더 빨리 느려진다." 워쓰는 소프트웨어 언어인 파스칼을 설계한 사람이다.
8. Metcalfe's Law (아래 그림)
(출처 :
네이버 지식백과) 미국의 전기공학자이자 쓰리콤(3com)사의 창립자인 로버트 메트칼프(Robert Metcalfe)가 고안해 낸 법칙. 메트칼프는
통신 네트워크가 확장되면 그 구축비용은 이용자 수에 비례해 증가하지만, 네트워크의 가치는 이용자 수의 제곱에 비례하여 기하급수적으로 증가한다고 주장했다.
예를 들어, 어떤 네트워크 이용자가 100명인 상황에서50명의 이용자가 추가될 경우 네트워크 구축비용은 50% 증가하는 데 그치지만, 그 가치는 10,000(=1002)에서 22,500(=1502)으로 125% 증가한다는 것이다.
7. Rule 34
자세한 설명은 생략한다. 궁금하면
나무위키에서 관련 글을 읽어보자.
6. Goodhart's Law
(출처 :
진태기 블로그 외 다수) 경제학 용어로도 쓰이지만 여기서 쓰이는 것은 양자역학에서 다루는 관찰자 효과이다. 경제학 버전은 다음과 같다. "경제지표의 통계적 규칙성이 그것을 정책목표로 삼고 규제하기 시작하는 순간 사라진다는 이론. 1975년 발표. 통화량을 규제하기 시작하면 통화량 그래프가 종전과는 전혀 다른 패턴으로 움직이는 현상 등이 이 법칙을 설명한다. [네이버 지식백과] 굿하트의 법칙 [Goodhart's law]" 과학에서 이 기술은 관찰자 효과로 많이 알라려져 있다.
물질의 기본 단위라 하는 원자보다 작은 미립자의 운동성이 '관찰자'에 의해 결정된다.
If quantum mechanics hasn't profoundly shocked you, you haven't understood it yet. (양자역학을 접하고서도 놀라지 않는 사람은 그것을 제대로 이해하지 못한 사람이다.) - Niels Bohr (닐스 보어) -
참고로 난 놀라지 않았다.
5. Fitts's Law (아래 그림)
(출처 :
위키백과) 사용성 분야에서 인간의 행동에 대해 속도와 관계를 설명하는 기본적인 법칙이다.
시작점에서 목표로 하는 지역에 얼마나 빠르게 닿을 수 있을지를 예측하고자 하는 것이다. 이는
목표 영역의 크기와 목표까지의 거리에 따라 결정된다. 이 법칙은 폴 피츠에 의해 1954년에 발표되었다. 무슨 말인가 싶으면
이 글이 더 쉽게 이해되도록 도와줄 것이다.
4. Amara's Law
(출처 :
테크M) 실리콘밸리 팔로알토에 미래연구소를 공동 설립한 로이 아마라는 현재 ‘아마라의 법칙’으로 유명하다. 이 법칙은
기술의 단기 효과는 과대평가하고 장기 효과는 과소평가한다는 것이다.
3. Linus's Law
(출처 :
위키백과) 리누스의 법칙(Linus's Law)은 리누스 토르발스의 이름을 따온 소프트웨어 개발에 관한 주장으로, 에릭 레이먼드가 그의 수필이자 책인 《성당과 시장》(1999년)에 표현하였다. 이 법칙은
"눈알이 충분할수록, 모든 벌레는 드러나기 마련이다."(given enough eyeballs, all bugs are shallow)로 기술하며, 즉
"베타 테스터와 공동 개발자 기반이 충분히 클 경우, 거의 모든 문제는 빠르게 특징을 구별해낼 수 있고 수정할 부분이 누군가에게는 명확히 보이게 된다"는 뜻이다. 소프트웨어 인수에 대한 합의 도달이 목표인 여러 개발자들에게 코드를 보이는 일은 소프트웨어 검토의 일반적인 형태이다. 연구인들과 이를 실천하는 사람들은 버그와 보안 문제를 찾아내는 다양한 종류의 검토 과정의 효율성을 반복적으로 보여주고 있다.
2. Moore's Law
(출처 :
ZDnet Korea) 컴퓨터가 우리의 책상에 처음 올라온 지난 80년대 90년대로 되돌아가 보면 우리는 우리의 컴퓨터를 유용하게 만들어질 SW가 확실히 가동돼 주길 원했다. 그 때문에 컴퓨터의 정보 리능력에 대해 가장 신경썼다. 하지만 오늘날 우리들 대부분은 정보처리속도에는 거의 신경쓰지 않는다. 우리가 사는 어떤 단말기도 충분히 빠를 것이란 확신을 갖고 있기 때문이다. 이는
고든 무어 인텔 창업자가 1965년 밝힌 칩의 처리능력은 18개월마다 2배가 된다는 이른바 무어의 법칙 때문이다. 단순하게 무어의 법칙을 따라가는 것만으로도 우리는 18개월 후면 지난 30년간 일어났던 것만큼 기술적으로 진전해 있음을 느끼게 될 것이다. 한국의 황창규가 만든
황의 법칙이라는 것도 있다.
1. Godwin's Law (아래 그림)
(출처 :
위키백과) 고드윈의 법칙은 인터넷상의서의 격언으로 한 온라인상의 토론이 길어지면 아돌프 히틀러에 비유하는 말이 나올 가능성이 있다는 말로 즉,
주제에 관계없이 어떤 온라인 상에서의 토론이 길어지면 곧 혹은 후에 누군가는 다른 사람 혹은 어떤 것을 히틀러에 비유한다는 것이다. 1990년, 미국의 작가이자 변호사인 마이크 고드윈에 의해 널리 알려진 고드윈의 법칙은 본래 뉴스그룹의 토론을 가리키는 말이다. 이는 현재 reductio ad Hitlerum가 있는 대화, 기사, 기타 미사여구나 인터넷 포럼과 채팅, 덧글 등 모든 온라인 토론장에 적용되고 있다
번외
a. 닐슨의 법칙(Nielson’s Law)
(출처 : ZDnet Korea) 컴퓨터와 하드드라이드의 속도가 충분히 빨라진 후에도 우리는 인터넷을 통한 콘텐츠 전송시 너무 늦다고 느끼게 될 수 있다. 2020년이면 5G통신망으로 인터넷을 접속할 수 있게 된다. 이는 효율적인 주파수 대역은 21개월마다 2배가 된다는 닐슨의 법칙에 힘입은 것이다.
b. 동굴인의 법칙(Caveman’s Law)
(출처 : ZDnet Korea) 미치오 카쿠박사의 동굴인의 법칙도 있다. 이는 모든 기술적 한계를 극복한 첨단기술을 가지고 있더라도 우리의 원시조상이 가지고 있는 욕망과 부딪칠 경우 인간은 항상 원시적 욕망에 굴복하게 된다는 법칙이다. 앞서의 3개 법칙(무어, 크라이더, 닐슨의 법칙)의 물결을 타면서 향후 10년간의 기술을 이끌어 나갈 수 있는 것은 순전히 이 동굴인의 법칙 때문이다. 단말기가 훨씬더 강력해지고, 훨씬더 자연스러워지게 되지만 결국 모두 사라지게 될 것이다. 효율적인 컴퓨팅은 이전보다 훨씬더 전문가 의존선은 떨어지고 오히려 욕망의 기능에 더욱더 의존하게 된다.
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