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앞선 글에선 10Base-T1S가 순서를 정하는 방법인 PLCA에 대해 이야기하며 CAN과의 비교는 다음 글에서 하겠다고 예고했습니다. 이번엔 그 이야기를 하려 합니다. 10Base-T1S는 애초에 CAN을 대체하기 위해 만든 표준입니다. 그렇다면 정말 대체할 수 있을까요? 40년 가까이 자리를 지킨 기술을 밀어내려면 "조금 더 좋다"로는 부족합니다. CAN은 1986년 Bosch가 만들었습니다. 2개의 선에 여러 노드를 매달고, 저렴한 트랜시버로, 40년 가까이 자동차의 통신을 담당해 왔습니다. 오래된 2차선 국도와 비슷합니다. 좁지만 튼튼하고, 무엇보다 모두가 그 길을 잘 압니다. 개발 도구도 성숙하고 현장의 노하우도 충분히 쌓여 있습니다. 이런 기술은 쉽게 밀려나지 않습니다. 두 기술의 가장 큰 차이는 순서를 정하는 방식입니다. CAN은 여러 노드가 동시에 보내면 메시지 ID가 낮은, 즉 우선순위가 높은 메시지가 이깁니다. 중요한 신호를 먼저 보낼 수 있죠. 10Base-T1S는 PLCA로 번호 순서대로 돌아가며 보냅니다. CAN이 "중요한 것을 먼저"라면 10Base-T1S는 "모두에게 언제까지"입니다. 대신 CAN에는 그림자가 있습니다. 우선순위가 낮은 메시지는 선이 바쁠 때 계속 밀립니다. 언제 도착할지 "확정"할 수 없는 메시지가 생기는 것이죠. <우선순위 중재와 순서 돌리기 (출처: TSN Lab)> 숫자로 보면 이렇습니다. 대역폭은 CAN이 1Mbps, CAN FD가 데이터 구간에서 5~8Mbps, 10Base-T1S가 10Mbps입니다. 한 번에 보낼 수 있는 데이터는 CAN이 8바이트, CAN FD가 64바이트, 10Base-T1S는 이더넷 프레임 그대로 1,500바이트입니다. 8바이트와 1,500바이트의 차이는 단순히 크기의 차이가 아닙니다. 8바이트로는 센서 값 몇 개를 실어 보내는 것이 전부이지만, 1,500바이트가 되면 진단 정보를 그대로 올려보내거나 펌웨어를 내려보낼 수 있습니다. 반대로 거리와 노드 수는 CAN이 유리합니다. CAN은 500kbps에서 100m까지, 노드는 수십 개까지 연결할 수 있지만, 10Base-T1S는 25m 안에서 8개(제조사에 따라 16개) 노드 정도가 현실적인 범위입니다. 10Base-T1S는 차량 전체를 잇는 기술이 아니라 짧은 구간의 말단을 잇는 기술입니다. 그런데 CAN 쪽도 손 놓고 있진 않습니다. CAN XL은 데이터 구간에서 20Mbps까지 올라가고 한 번에 2,048바이트를 보낼 수 있습니다. 숫자만 보면 10Base-T1S보다 낫습니다. 그렇다면 왜 자동차 업계는 이더넷으로 가고 있을까요? 속도 때문이 아니라 소프트웨어 때문입니다. S/W 개발자에게 CAN은 매우 어려운 기술입니다. 흔히 사용하는 인터넷 체계와는 완전히 다르고, H/W와 매우 가까운 네트워크입니다. 특히 CAN DB는 네트워크와 데이터가 하나로 합쳐져 있는 구조입니다. 이더넷이 네트워크와 데이터 계층을 명확히 구분하는 것과는 다릅니다. 이더넷에선 어떤 프로토콜을 사용할 것인지 선택지가 너무나 많지만 CAN은 그렇지 않습니다. 이 점이 S/W 개발자에게 CAN이 어렵고 익숙하지 않은 기술로 다가오는 이유입니다. 반면 10Base-T1S는 사용자 입장에선 그냥 이더넷입니다. 이더넷의 사용자 경험을 그대로 활용할 수 있습니다. TCP/IP를 그대로 쓰고, 기존 드라이버와 Wireshark 같은 도구를 그대로 씁니다. 앞선 TSN 글에서 이더넷이 ATM을 이긴 것은 기술이 더 좋아서가 아니라 더 저렴한 가격에 더 많은 사람이 사용했기 때문이라고 이야기했습니다. CAN과 이더넷 사이에서도 같은 일이 벌어지고 있습니다. 차가 소프트웨어로 정의되는 SDV(Software Defined Vehicle) 시대엔 소프트웨어 개발자를 얼마나 쉽게 구할 수 있는지, 기존 소프트웨어를 얼마나 그대로 쓸 수 있는지가 기술 선택을 좌우합니다. 그렇다고 당장 CAN이 사라지는 것은 아닙니다. 10Base-T1S 칩은 이제 양산 초기여서 스펙을 정확히 따르지 않는 제품도 있습니다. 당분간은 게이트웨이를 통해 CAN과 공존하는 단계를 거칠 것입니다. 신규 설계에서 먼저 채택되고, 기존 차량은 천천히 바뀝니다. 10BASE-T1S에는 또 하나의 흥미로운 특징이 있습니다. 바로 데이터 통신에 사용하는 두 가닥의 선으로 전력까지 함께 보내는 기술입니다. 이를 PoDL(Power over Data Line)이라고 하며, 여러 장치가 하나의 통신선을 공유하는 멀티드롭 환경의 전력 공급 방식도 IEEE 802.3da-2026에 표준화되었습니다. 이 덕분에 장치에 따라서는 별도의 전원선을 줄이고, 한 쌍의 배선으로 통신과 전원 공급을 동시에 처리하는 구성이 가능해집니다. 반면 CAN에는 데이터 선으로 장치의 전원까지 공급하는 표준 기능이 없으므로, 일반적으로 통신선과 별도로 전원 배선이 필요합니다. <10Base-T1S의 멀티드롭 환경 PoDL 실험 (출처: Microchip AN1848 문서)> 세계적으로 유명한 칩메이커 Microchip은 IEEE 802.3da-2026 표준이 나오기 전인 2025년에 자사의 10Base-T1S 칩으로 8개 노드 멀티드롭 환경에서 전력을 공급이 가능하다는 실험결과를 문서로 공개한 적 있습니다. 지금은 10Base-T1S가 전력과 통신을 위한 선이 분리되어 있지만, 향후엔 둘이 통합되어 와이어링에서도 유리할 것으로 전망합니다. CAN을 대체하는 것은 더 빠른 네트워크가 아니라, 소프트웨어가 올라탈 수 있는 네트워크입니다. TSN Lab은 독일 Fraunhofer 연구소와 함께 10Base-T1S 기술을 개발하고 있고, 2027년 3/4분기엔 샘플칩이 나옵니다. CAN에서 이더넷으로 넘어가는 길을 고민하고 계시다면 TSN Lab으로 연락주세요.

<10Base-T1S 멀티드롭 네트워크 (출처: TSN Lab)> 앞선 글에선 CAN을 대체하기 위한 IEEE의 저속 실시간 통신 표준인 10Base-T1S에 대해 이야기를 했습니다. 10Base-T1S는 2개의 선 하나에 여러 노드를 붙여 쓰는 multi drop 방식입니다. 그런데 10Base-T1S를 처음 접하면 자연스럽게 이런 질문이 생깁니다. "선 하나에 여러 노드를 붙이면 충돌 나지 않나요?" 이번엔 그 질문에 대한 답, 10Base-T1S가 순서를 정하는 방법인 PLCA(Physical Layer Collision Avoidance)에 대해 이야기를 나누려 합니다. 기존의 이더넷은 CSMA/CD(Carrier Sense Multiple Access/Collision Detection)라는 방식을 사용합니다. 선이 조용한지 듣고 있다가, 조용하면 먼저 보내는 노드가 선을 차지합니다. 마이크 하나로 회의를 할 때 먼저 말을 꺼내는 사람이 마이크를 잡는 식이죠. 두 노드가 동시에 보내면 충돌이 일어나고, 두 노드는 각자 무작위로 기다렸다가 다시 보냅니다. 16번을 시도해도 실패하면 그 데이터는 버려집니다. 한가할 때는 기다림 없이 바로 보낼 수 있으니 오히려 효율적입니다. 문제는 바쁠 때입니다. 충돌이 잦아지고, 기다리는 시간이 "무작위"이다 보니 데이터가 언제 도착할지 "확정"할 수 없습니다. 브레이크나 모터 제어 신호에게 "운"은 받아들일 수 없는 조건이죠. 10Base-T1S는 이 문제를 PLCA로 풀어냅니다. 방법은 간단합니다. 경쟁하지 않고 돌아가며 보내는 것입니다. 마이크를 순서대로 돌리는 것이죠. 각 노드는 0번부터 차례로 번호를 받습니다. 0번 노드(코디네이터)가 "한 바퀴 시작"을 알리는 BEACON 신호를 보내면, 번호 순서대로 한 번씩 보낼 기회가 돌아갑니다. 보낼 데이터가 있으면 자기 차례에 보내고, 없으면 3.2μs 만에 다음 번호로 넘깁니다. 마지막 번호까지 돌면 다시 0번이 BEACON을 보내고 새로운 한 바퀴가 시작됩니다. 그렇다면 "이제 네 차례야"라는 메시지를 계속 주고받아야 할까요? 그렇지 않습니다. BEACON은 데이터가 아니라 프리앰블(preamble)처럼 물리 계층에서 쓰는 짧은 신호입니다. 모든 노드는 BEACON을 들은 뒤 선을 지켜보며 스스로 차례를 셉니다. 순서를 정하기 위해 드는 비용은 짧은 BEACON과 3.2μs짜리 빈 차례가 전부입니다. 10Base-T1S가 "물리적인 수준"에서 응답시간과 대역폭을 보장한다는 말이 바로 이 뜻입니다. 그래서 최악의 상황을 미리 계산할 수 있습니다. 앞선 글에서 8개 노드 기준 최대 1.23ms라고 했는데, 정확히는 가장 큰 데이터 하나를 보내는 시간입니다. 차례를 기다리는 시간까지 더하면, 8개 노드가 짧은 제어 메시지를 보낼 때 한 바퀴는 약 0.5ms이고, 모두 가장 큰 데이터를 보내도 10ms 안에는 반드시 차례가 돌아옵니다. 모두가 바쁠 때도 각 노드는 10Mbps의 1/8인 1.25Mbps를 보장받습니다. 데이터가 언제 도착할지 "확정"할 수 있다는 것, 이게 실시간 통신입니다. <로봇 팔 제어 실험: 1Gbps 이더넷과 10Base-T1S의 트래픽 비교 (출처: TSN Lab)> 실제로도 그럴까요? TSN Lab은 동일한 H/W로 구성된 로봇 팔을 1Gbps 이더넷과 10Base-T1S로 각각 제어해 보았습니다. 트래픽이 적을 때는 둘 다 문제 없이 동작했습니다. 차이는 트래픽을 과도하게 만들었을 때 나타났습니다. 이더넷은 패킷을 잃어버리기 시작했습니다. 트래픽을 그래프로 뽑아보면 서로 경쟁하기 때문에 대역폭이 들쑥날쑥합니다. 반면 10Base-T1S는 순서대로 전송하기 때문에 10Mbps를 온전히 활용했고, 무엇보다 트래픽이 몰린 상황에서도 제어 신호를 잃어버리지 않고 제대로 전달했습니다. 속도가 100배 빠른 이더넷이 놓친 제어 신호를 10Mbps짜리 10Base-T1S는 끝까지 전달한 것이죠. 그렇다고 CSMA/CD가 버려진 것은 아닙니다. 10Base-T1S에서 PLCA는 선택 기능이고, CSMA/CD는 여전히 기본 동작입니다. BEACON이 들리지 않으면 노드들은 CSMA/CD로 돌아가 통신을 이어갑니다. 기존 이더넷의 규칙은 그대로 두고 그 위에 실시간성을 얹은 것이죠. 이더넷이 오랫동안 살아남은 이유가 "표준"이었듯이, 10Base-T1S도 같은 길을 걷고 있습니다. CAN과 10Base-T1S의 비교는 다음 글에서 이야기하겠습니다. 로봇 팔 실험이 보여주듯 제어 신호를 지키는 것은 빠른 네트워크가 아니라 순서를 지키는 네트워크입니다. 10Base-T1S가 CAN을 대체할 수 있는 이유도 속도가 아니라 순서에 있습니다. TSN Lab은 독일 Fraunhofer 연구소와 함께 10Base-T1S 기술을 개발하고 있고, 2027년 3/4분기엔 샘플칩이 나옵니다. 순서를 지키는 이더넷이 궁금하시면 TSN Lab으로 연락주세요.

TSN에서 gPTP(generalized Precision Time Protocol)는 네트워크에 연결된 여러 노드 간에 서로 정확한 시각을 맞추고 동기화하기 위해 사용하는 핵심 기술입니다. IEEE 802.1AS gPTP 표준은 기존 IEEE 1588 PTP 표준을 더욱 간소화하고 일반화한 버전입니다. 복잡한 프로토콜 구조 때문에 서로 다른 제조사의 장비 간에 상호운용성을 확보하기 어려웠던 문제를 개선하여 프로토콜을 한층 단순하게 다듬었습니다. 802.1AS와 1588의 가장 큰 차이는 동기화 방식에 있습니다. 기존 1588이 네트워크상에서 멀리 떨어진 말단 노드 간의 동기화를 다룬다면, 802.1AS는 바로 인접한 노드 간의 시각을 정밀하게 맞추는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 특성 덕분에 802.1AS gPTP는 자율주행, 로보틱스, 산업용 자동화 네트워크처럼 높은 실시간성이 필요한 환경에 매우 적합한 시각 동기화 표준으로 자리 잡고 있습니다. < PTP Synchronization Protocol: https://doc.dpdk.org/guides-18.05/sample_app_ug/ptpclient.html > 위의 그림은 gPTP가 실제 네트워크에서 어떻게 작동하는지 그 기본 원리를 보여줍니다. gPTP 구조는 시각의 기준 역할을 하는 마스터(Master)와, 그 마스터의 시각 정보에 맞춰 자신의 시계를 계속 업데이트하는 슬레이브(Slave)로 나뉩니다. 이 방식은 마스터에서 슬레이브로 가는 지연 시간과 슬레이브에서 마스터로 돌아오는 지연 시간이 서로 같다고 가정합니다. 일반적인 이더넷이나 TSN은 물리 계층(PHY) 수준에서 데이터를 송신하고 수신하는 시간이 일정하므로 이는 매우 합리적인 전제입니다. 여기서 T1-T2 구간은 마스터에서 슬레이브로 향하는 지연 시간을 나타내며, T3-T4 구간은 슬레이브에서 마스터로 전송될 때의 지연 시간을 나타냅니다. 따라서 두 구간의 값을 평균 내어 계산하면, 슬레이브 노드가 자신의 시각을 얼마나 보정해야 하는지 정확하게 산출할 수 있습니다. 그렇다면 실제 현장에서 gPTP는 얼마나 정밀하게 시각을 맞춰줄 수 있을까요? < PPS(Pulse per Second) 파형 그래프 > 위 그래프는 TSN Lab의 TSN IP(engineered by Fraunhofer)를 적용하여 총 3개 노드 간의 시각을 동기화한 파형 측정 결과입니다. 1초에 한 번씩 발생시키는 펄스(1 PPS) 신호가 물리적 수준에서 얼마나 미세하게 차이 나는지 직접 오실로스코프 파형으로 관측할 수 있습니다. 온도와 습도가 일정하고 진동이나 전자파 장애가 없는 이상적인 환경이라면, 클록 1주기 이내인 ±4ns 수준까지 매우 정밀하게 시각을 동기화할 수 있습니다. 하지만 실제 현장에는 다양한 변수가 존재합니다. 저가형 오실레이터를 사용하거나 노드마다 서로 다른 성능의 부품을 쓸 때, 혹은 전압 변동, 온도·습도 변화, 외부 전자기파 또는 진동 등이 발생하면 각 노드의 시계는 조금씩 다른 속도로 흘러가게 됩니다. 이로 인해 실제 운영 환경에서는 2홉(hop) 기준 50ns 정도까지 동기화 오차가 늘어나기도 합니다. 일반적인 피지컬 AI의 실시간 제어 기준(밀리초 단위)에 비하면 50ns는 2만 분의 1 수준에 불과할 정도로 극히 짧은 시간이지만, TSN은 이 미세한 오차조차 줄이기 위해 여러 H/W와 S/W적인 기법들을 사용합니다. 네트워크 전체의 시각 기준이 되는 마스터는 어떻게 결정될까요? 802.1AS 표준에서는 BMCA(Best Master Clock Algorithm)라는 투표 알고리즘을 사용해 가장 정확도가 높은 노드를 Grandmaster(GM)로 자동 선출합니다. 그리고 이 Grandmaster를 중심으로 이웃 노드들이 순차적으로 시각을 맞추게 됩니다. 자연스럽게 Grandmaster 노드와 거리가 멀어질수록 전달 과정에서 시각 동기화 오차도 조금씩 누적됩니다. 일반적으로 시각 동기 오차는 정규분포(Gaussian) 형태를 띠며, 홉 수가 늘어나 기준 노드에서 멀어질수록 오차 폭이 정비례하여 커집니다. 이에 따라 TSN 표준에서는 지나친 오차 누적을 막기 위해 최대 6홉까지만 거치도록 권장하고 있습니다. 6홉 정도면 하나의 도시 구역을 커버할 수 있는 범위이므로, 일반적인 건물이나 공장 단위 시스템을 구성하는 데에는 충분한 수준입니다. 한편, 기존 BMCA 알고리즘에서 사용하던 마스터(Master)와 슬레이브(Slave)라는 용어는 차별적인 어조를 담고 있다는 지적을 받아왔습니다. 이를 개선하고자 802.1AS 2024 개정 표준에서는 마스터와 슬레이브를 각각 'Clock Time Transmitter'와 'Clock Time Receiver'라는 중립적인 표현으로 개정하였습니다. 알고리즘 명칭 역시 BMCA에서 BTCA(Best Time Transmitter Clock Algorithm)로 변경되었습니다. 용어 변경 외에도 2024년 표준의 가장 중요한 변화는 이중화 네트워크에서의 시각 동기화 지원입니다. 기준점이 되는 Grandmaster를 예비용까지 2중으로 구성하여, 메인 GM 노드에 장애가 발생하더라도 지연 없이 다음 GM이 즉시 역할을 이어받아 동기화를 유지하도록 설계되었습니다. 이처럼 2024년 개정된 gPTP는 물리적 수준의 초정밀 시각 동기화 성능을 제공함과 동시에, 네트워크 장애 시에도 끊김 없는 이중화 동기화 메커니즘을 명확하게 제시하고 있습니다. gPTP는 미션 크리티컬한 실시간 시스템을 위한 필수 표준 기술입니다. 나노초 단위의 정밀한 동기화는 정해진 시점에 데이터를 오차 없이 주고받아야 하는 고신뢰성 시스템 구현의 핵심 기반입니다. TSN Lab에서는 자사에서 제공하는 TSN IP 제품군에 대한 정밀 시각 동기 성능 자료와 기술 지원을 제공하고 있으니, 관련 문의 사항이 있으시면 언제든 연락해 주시기 바랍니다.

<10Base-T1S 네트워크 (출처: wikimedia.org)> 앞선 글에선 IEEE의 차세대 실시간 통신 표준인 TSN(Time Sensitive Networking)에 대해 이야기를 했습니다. 이번엔 TSN과 함께 떠오르는 IEEE의 저속 실시간 통신 표준인 10Base-T1S(텐 베이스 티 원 에스 라고 읽습니다)에 대해 이야기를 나누려 합니다. IEEE 표준 번호는 1802.3cg 입니다. 10Base-T1S는 탄생의 목적이 명확합니다. 이더넷을 사용해서 CAN(Controller Area Network)을 대체할 수 있지 않을까? 10Base-T1S는 CAN을 대체하기 위한 IEEE의 새로운 표준입니다. 그리고 실제로 CAN을 대체할 수 있는 대안 기술로 주목받고 있습니다. 10Base-T1S가 CAN의 대안 기술로 주목받는 이유는 3가지가 있습니다. 첫째, 10Base-T1S는 CAN과 마찬가지로 실시간 통신을 보장합니다. 각 노드는 응답시간과 대역폭을 “물리적”으로 보장받습니다. 예를 들어 8개의 노드로 구성된 10Base-T1S 네트워크에서 각 노드는 최소 67μs (microsecond)에서 최대 1.23ms (millisecond)의 응답 시간을 보장받을 수 있습니다. 최악의 상황에서도 1.23ms 안에는 데이터가 상대방 노드로 전달될 수 있다는 뜻입니다. 대역폭 또한 최대 10Mbps에서 최소 1.25Mbps의 대역폭을 보장받을 수 있습니다. 네트워크가 폭증하는 상황에서도 1.25Mbps 통신은 가능하다는 뜻입니다. 둘째, 10Base-T1S는 CAN과 마찬가지로 2 wire multi drop 통신이 가능합니다. 일반적인 이더넷이 8개의 구리선을 사용하는 것과는 다르게 10Base-T1S는 2개의 선만을 사용해 통신합니다. 또한 하나의 선에 여러 노드를 붙여 사용할 수 있게 하는 multi drop 기능도 지원합니다. 별도의 스위치 없이 네트워크를 구성할 수 있어 네트워크를 구성하는 입장에선 회선이 매우 단순화 할 수 있는 장점이 있으며, 이러한 장점은 제품을 단순하고 싸게 만들 수 있는 기술적인 배경이 됩니다. 셋째, 10Base-T1S는 소프트웨어 친화적입니다. 정확히 설명하면 소프트웨어 개발자들에게 친숙한 네트워크 기술입니다. 소프트웨어 개발자 입장에서 볼 때 10Base-T1S는 흔히 사용하는 유선 이더넷이나 무선 Wi-Fi와 별반 다르지 않은 기술입니다. 기존에 이더넷과 Wi-Fi를 위해 개발되었던 수 많은 소프트웨어와 기술을 있는 그대로 10Base-T1S에서 사용할 수 있습니다. 하드웨어의 가치보다 소프트웨어의 가치가 중요해진 세상에서 수 많은 IT 기술자를 확보할 수 있다는 점은 CAN이 10Base-T1S를 따라잡을 수 없는 절대적인 강점입니다. 그렇다면 10Base-T1S가 기존의 이더넷과 다른점은 무엇일까요? 물리적으로 2개의 선을 사용한다, 대역폭이 CAN보다 높다, 디지털 PHY와 아날로그 PHY가 분리되어있어서 가격이 저렴하다 등등 여러 기술적인 장점 중 단 한가지를 뽑으라면 PLCA(Physical Layer Collision Avoidance) 알고리즘을 사용해 통신 한다는점 입니다. 기존의 이더넷은 CSMA/CD(Carrier Sense Multiple Access/Collision Detection) 알고리즘을 사용했습니다. CSMA/CD는 네트워크에서 속한 노드들 끼리 경쟁하면서 네트워크를 데이터를 전송하는 알고리즘입니다. 먼저 데이터를 전송한 노드가 네트워크를 차지하는 것이죠. 자연스럽게 (그리고 확률적으로) CSMA/CD는 응답시간과 대역폭을 보장할 수 없습니다. 데이터를 보냈는데 그 데이터가 언제 도착할지 “확정”할 수 없다는 것이죠. TSN은 이것을 MAC(Media Access Control layer) 수준에서 시간과 대역폭을 분할하는 방식으로 풀어내지만 10Base-T1S는 이것을 PHY(PHYsical layer) 수준에서 노드들 간에 순서대로 데이터를 전송하게끔 함으로써 풀어냅니다. 즉, 노드들끼리 경쟁하지 않고 순서를 정해 데이터를 전송하도록 하는 것이죠. 이렇게 함으로써 10Base-T1S는 이더넷을 “물리적인 수준”에서 응답시간과 대역폭을 보장할 수 있는 기술로 재탄생 시킬 수 있었습니다. 2026년 현재를 기준으로 10Base-T1S은 어디에 사용되고 있을까요? 주로 자동차와 로봇 그리고 항공 분야에서 CAN을 대체하는 기술로 도입이 확정 되었거나 도입을 고려하고 있습니다. 10Base-T1S 시장은 이제 본격적인 도입 단계로 들어가고 있습니다. 그렇다면 어떤 업체들이 이 시장에 뛰어들었을까요? 미국의 Microchip, Analog Devices, OnSemi, 네덜란드의 NXP가 10Base-T1S 칩을 내 놓고 서로 경쟁하고 있습니다. 이제 양산 초기 단계여서 이 회사의 제품들을 사용해보면 스팩을 정확히 따르지 않거나 일부 미비한 기능들이 있습니다. 하지만 이러한 회사들이 양산을 시작했다는 것은 이 시장이 본격적으로 열리고 있다는 뜻입니다. TSN Lab도 독일의 Fraunhofer 연구소와 함께 10Base-T1S 기술을 개발하고 있습니다. 2027년 3/4분기엔 샘플칩이 출시되고 2028년부턴 본격적인 양산에 들어갑니다. TSN Lab은 저 위에서 언급한 글로벌 회사들과 전혀 다른 전략을 사용합니다. 어떤 전략이냐고요? 한국에서 먹힐 수 있는 전략으로 글로벌 회사들이 해내지 못 하는 것을 해내려 합니다. 2027년을 기대해주세요.

블로그를 살펴보며 TSN Lab이 기술 회사임에도 불구하고 기술 이야기가 거의 없었다는 점을 깨달았습니다. 오늘부턴 기술을 쉽게 풀어 쓰는 글을 올리려 합니다. 그 첫번째 이야기로 TSN(Time Sensitive Networking)에 대해 이야기하려 합니다. TSN(Time Sensitive Networking)은 새롭게 떠오르는 실시간 통신 기술입니다. 자동차, 로봇, 공장자동화, 우주/항공 분야 등 “실시간”이 중요한 분야에서 자주 언급되는 네트워크 기술입니다. TSN 이전에도 실시간 기술은 무수히 많았습니다. 자동차나 로봇 분야에선 CAN(Controller Area Network), 대형 로봇 분야에선 EtherCAT, 항공우주 분야에선 ARINC, 공장자동화 분야에선 Profinet과 같은 기술이 오랫동안 정착하고 있었습니다. 이미 분야별로 맞춤형 실시간 네트워크 기술이 잘 사용되고 있었는데 TSN이 왜 부상하게 되었을까요? 첫 번째 이유는 표준이기 때문이고, 두 번째 이유는 AI 때문 입니다. TSN은 우리가 PC나 노트북으로 유선 인터넷에 접속할 때 사용하는 표준인 IEEE의 이더넷(Ethernet)의 후손입니다. 표준 번호로는 802.1Q이죠. 이제 우리가 집과 사무실에서 흔히 사용하는 랜선을 이제는 자동차, 로봇, 우주/항공기에서 사용될 수 있다는 뜻입니다. 네트워크에서 표준은 매우 중요한 의미를 지닙니다. 많은 업체들이 표준을 준수하는 제품들을 공동으로 생산한다는 뜻이고, 시장의 크기가 자연스럽게 커지면서 좀더 저렴한 가격에 기술을 공급할 수 있다는 것이죠. IEEE의 이더넷이 ATM(Asynchronous Transfer Mode)와 경쟁하면서 이길 수 있었던 것은 기술이 더 좋아서가 아니라 좀 더 저렴한 가격에 많은 사람들이 사용했기 때문입니다. 같은 이유로 사람들은 IEEE의 TSN이 차세대 실시간 네트워크 기술의 표준이 될 것이라 예상합니다. TSN이 부상하는 또 다른 이유는 AI 때문입니다. 과거 실시간 네트워크는 대용량의 데이터를 정해진 시간 내에 전달하기 보다는 소량의 제어 데이터를 실시간으로 전달하기만 하면 되었습니다. 그래서 EtherCAT을 제외한 대부분의 실시간 통신 기술들이 1~10Mbps 정도의 대역폭만 제공했습니다. 문제는 AI가 실시간 시스템에 적용되면서 생깁니다. RGB 카메라, 라이더, 레이더, 그 외 다양한 센서로부터 대용량의 데이터가 쏟아지기 시작했고, 그 데이터를 정해진 시간 내에 전달하고 처리해야 하는 이슈가 생겼습니다. 그 때 “대용량 실시간 통신 기술”로 지목된 것이 TSN입니다. TSN은 10Mbps부터 많게는 10Gbps 이상의 속도로 대량의 데이터를 정해진 시간 내에 전송할 수 있습니다. AI가 물리 환경에 적용되는 Physical AI 시대가 오면서 TSN은 Physical AI를 위한 핵심 네트워크 기술로 여겨지게 되었습니다. 그렇다면 TSN은 어떻게해서 “실시간”으로 데이터를 전송할 수 있을까요? TSN은 30여개의 다양한 기능들이 있지만 여기선 핵심 기술 3개를 소개하려 합니다. TSN의 첫 번째 기능은 802.1AS 시간 동기화 입니다. 정확히 이야기하면 시각(時刻, time)을 동기화 하는 기능입니다. 네트워크에 속한 노드들 간의 시각을 정밀하게 동기화 시키는 기능입니다. 이론적으로 1Gbps 네트워크의 경우 ±4ns(나노초) 안에서 동기화가 가능합니다. 하나의 네트워크 안에서 각 기기들이 매우 정밀하게 시간을 맞추고 있는 것입니다. 이렇게 정밀하게 동기화 하는 이유는 뒤에 나오는 시간 분할 패킷 전송을 하기 위해서입니다. TSN의 두 번째 기능은 802.1Qbv 시간 분할 패킷 전송입니다. 802.1Qbv는 TSN이 데이터의 응답시간(Delay 또는 Latency)을 보장하는 기술입니다. 네트워크에 붙어있는 각 노드들은 일정한 주기로 특정한 데이터가 지나갈 수 있도록 길을 열어줍니다. 예를 들어 100ms를 주기로 앞쪽의 10ms는 제어 신호만 지나갈 수 있도록 길을 열어주고 나머지 90ms에는 기타등등 데이터가 지나갈 수 있도록 하는 것이죠. 이렇게 시간을 분할해서 특정한 데이터만 통과하도록 만든다면 물리적으로 가장 짧은 시간 내에 데이터가 이동할 수 있습니다. 신호등을 비유해 설명하자면 제어 신호가 지나갈 때는 모든 신호등이 제어 신호에게만 초록색 불을 켜주고, 다른 데이터는 빨강색 불을 켜서 제어 신호만 지나갈 수 있도록 배려하는 것이죠. 이렇게 하면 중요한 데이터(여기서는 제어 신호)는 막힘 없이 도로를 질주 할 수 있습니다. TSN의 세 번째 기능은 802.1Qav 대역폭 제어입니다. 802.1Qav는 특정한 데이터가 지나갈 수 있는 데이터의 양을 보장해주는 기술입니다. 802.1Qbv가 데이터의 응답시간을 보장하는 기술이라면 802.1Qav는 데이터의 양을 보장해주는 기술입니다. 예를 들어 오디오 비디오 데이터는 일정한 용량의 대역폭(시간당 지나갈 수 있는 데이터의 양)을 보장해주면 끊김 없이 오디오 비디오 정보를 보낼 수 있습니다. Full HD급의 비디오는 대략 4 ~ 8Mbps 정도의 대역폭을 할당해주면 끊김 없는 비디오 전송이 가능합니다. 도로를 비유해 설명하자면 비디오 데이터가 지나갈 때는 4차선을 열어두고 나머지 데이터나 남은 차선을 사용하게 함으로써 비디오 데이터가 끊김 없이 지나갈 수 있도록 허용해 주는 것입니다. 시각을 동기화하는 802.1AS와 동기화된 시각을 이용해 응답 시간을 보장해주는 802.1Qbv, 그리고 대역폭을 보장해주는 802.1Qav를 결합하면 거의 모든 종류의 실시간성을 보장할 수 있습니다. 빠르게 반응해야 하는 데이터는 응답 시간을 보장하는 기술을 사용하고, 끊김 없이 전송 되어야 하는 데이터는 대역폭을 보장하는 기술을 사용함으로써 TSN은 데이터 별로 응답시간과 대역폭을 모두 보장할 수 있습니다. TSN은 여기에 하나를 더합니다. 바로 802.1CB 다중 전송입니다. 가정에서 사용하는 PC의 랜선이 망가지면 새걸로 바꿔 끼우면 됩니다. 선이 끊어졌다고 사람이 다치거나 죽지는 않습니다. 하지만 실시간 네트워크가 적용되는 분야에선 네트워크 단절이 안전 문제로 직결되는 경우가 있습니다. 자율주행 자동차가 네트워크가 망가져 사람을 인식하고도 브레이크 신호를 전달하지 못 하거나, 로봇 팔의 네트워크가 망가져 제어 신호를 전달받지 못해 엉뚱한 방향으로 손을 움직이면 안전 사고로 이어질 수 있습니다. TSN은 802.1CB를 이용해 처음부터 네트워크 회선을 2개 이상 사용할 수 있게 합니다. 조금 비효율적이더라도 데이터를 2중, 3중으로 전송함으로써 네트워크에 문제가 생겼을 때 그 문제가 안전 문제로 이어지지 않도록 합니다. TSN은 분야별로 흩어져있던 실시간 기술들을 하나로 모은 IEEE의 표준입니다. 하나의 기술로 자동차, 항공/우주, 로봇, 공장자동화 등 여러 분야에 실시간성을 제공할 수 있습니다. TSN Lab은 독일 Fraunhofer 연구소와 협력해 TSN 반도체 설계를 제공하고, PC나 서버에서 사용할 수 있는 TSN NIC, Raspberry Pi 5와 함께 사용할 수 있는 TSN HAT을 판매하고 있습니다. 그 외에도 TSN을 제대로 쓰기 위한 각종 컨설팅과 S/W를 함께 제공하고 있습니다. TSN을 깊이있게 파들어가는 회사가 TSN Lab 입니다.

들어가는 구멍은 있는데, 나가는 구멍은 없다. 학생 때 동아리 사람들이 자주 하던 이야기입니다. 상당히 끈끈한 동아리였기 때문에 새로운 사람이 들어오는 것은 환영했지만 동아리를 떠나가는 것은 서운해 하고, 심지어 배신자 취급까지 하곤 했었습니다. 자유롭게 들어올 수 있고 나갈 수 있어야 하는 것이 동아리인데 동아리 조차 떠나는 것에 대한 동료 압박이 매우 크게 작용하는 것을 경험했었습니다. 그 때는 그게 당연하다고 생각 했었는데 졸업 후 생각 해 보니 매우 배타적인 동아리라는 생각이 들었습니다. 동아리가 그 정도인데 회사라고 다를까요? 많은 회사는 퇴사자를 배신자취급 합니다. 저 또한 그러한 취급을 여러 번 당했었습니다. 떠나는 사람 입장에선 애정을 갖고 함께 했던 사람들과 헤어지고 생계를 유지해 주었던 직장을 떠나는 것도 서러운데, 배신자 취급까지 받으면 그 서러움이 배가 될 것 같습니다. 입사하는 것은 쉽지만(상대적으로…) 퇴사하는 것은 어렵습니다. 특히 아름다운 퇴사는 나의 노력 뿐 아니라 주변 환경이 받쳐주지 않으면 불가능에 가깝습니다. 아름다운 퇴사를 하기 위해선 개인도 노력해야 하지만 회사도 함께 노력해야 합니다. 아름다운 퇴사를 위해선 회사가 먼저 노력해야 합니다. 어떤 이유든 퇴사자가 언제든 무리 없이 퇴사할 수 있도록 문을 열어 두어야 합니다. 그렇게 하기 위해선 첫째, 업무의 결과물이 투명하게 관리 되어야 합니다. 업무의 결과물이 개인 PC에서 관리 되거나 공용 폴더의 안 보이는 곳에 꼭꼭 숨겨져 있다면 그 사람이 만들어 놓은 결과물을 회사의 자산으로 활용할 수 없게 됩니다. 결국 회사 입장에서 퇴사자는 회사에 기여를 하지 않은 것으로 판단하게 됩니다. 둘째, 퇴사자의 업무는 평소에 인수인계가 되어 있어야 합니다. 평소에 인수인계가 되기 위해선 하나의 업무에 적어도 2명 이상이 관여하고 있어 별도의 인수인계 과정 없이도 퇴사할 수 있도록 해야 한다는 것입니다. 그래야 개인이 보유하고 있는 여러 노하우들이 퇴사와 함께 사리지지 않겠죠. 평소에 인수인계 하는 가장 쉬운 방법은 코드 설계자와 작성자 그리고 Reviewer를 분리하는 것입니다. 경험이 많은 아키텍트가 큰 그림을 그리고 API(Application Programming Interface) 또는 Block Interface를 정의하고, 개발자는 그걸 구현합니다. 그리고 Reviewer는 개발자가 구현한 코드를 작은 단위로 나누어 Review를 합니다. 이 체계가 원활하게 돌기 위해선 git과 같은 코드 관리 시스템을 매일의 업무에 적용하고 있어야 하고, Agile process와 같은 업무 관리 프로세스가 회사의 문화로 자리잡고 있어야합니다. 셋째, 회사의 경영진은 직원이 떠날 때 박수치며 보낼 마음의 준비를 하고 있어야합니다. 대부분의 개발자들에게 회사는 디딤돌에 불과합니다. 짧으면 몇개월, 평균 몇년, 길어도 몇십년 머물다 가는 손님입니다. 회사에 머물면서 인생의 한 부분을 뚝 떼어 주는 소중한 존재입니다. 따라서 회사를 떠날 때 박수치며 내 보내줘야 하지만 경영자 입장에선 그게 말처럼 쉽지 않은 것도 사실입니다. 아름다운 퇴사를 위해선 회사도 노력해야 하지만 직원도 노력해야 합니다. 더 좋은 회사로 이직하기 위해 회사를 떠나는 경우도 있지만 회사 안에서 평가가 낮아져 도망가듯 퇴사를 하는 경우도 많기 때문에 아름다운 퇴사는 정말 정말 어렵습니다. 직원 입장에선 첫째, 회사 내에서 좋은 평가를 받고 있어야합니다. (엄청 어려운 조건이죠…) 회사에서 당당히 자기 몫을 하고 있어야 퇴사도 자신있게 할 수 있습니다. 내가 좀 더 성장하기 위해, 좀 더 큰 물에서 놀기 위해 아쉽지만 회사를 떠난다 라고 당당히 이야기 할 수 있어야 합니다. 이럴 때 회사에서 붙잡진 않더라도 적어도 축복하며 보낼 수 있는 환경이 갖추어지게 됩니다. 아쉽게도 어떤 이유로든 업무 성과가 낮아져 직간접적인 퇴사 압박이 들어오기 시작하면 아름다운 퇴사를 하는 것이 점점 어려워집니다. 둘째, 자신의 기술을 무기화 하지 않아야 합니다. 일부 개발자들은 자신의 전문성을 활용해 회사에 족쇄를 채우려는 시도를 합니다. 어떤 경우는 의도적이기도 하고, 어떤 경우엔 무의적으로 하기도 합니다. 가장 쉬운 방법은 문서를 쓰지 않는 것입니다. 회사에서 문서를 먼저 쓰고 그 다음에 개발을 하도록 강제 하더라도 개발 과정에서 업데이트 되는 부분을 문서에 반영하지 않음으로써 문서 따로 코드 따로 놀도록 합니다. 문서도 쓸모 없어지고, 코드도 쓸모 없어지고, 코드를 보고 문서를 재구성 하느니 차라리 코드를 다시 씨는 것이 낫겠다 싶을 정도로 문서를 안 씁니다. 그 개발자가 회사를 떠나면 개발했던 상당 수의 결과물들이 무용지물이 되는 것은 아주 많은 회사들이 경험하는 것이고, 많은 회사들이 떠나는 개발자들에게 욕을 하는 이유입니다. 내가 만든 결과물들이 제품화 되어 시장에 출시되고, 그 결과물을 다른 사람들이 쓰도록 만들려면 문서와 코드 간의 Sync가 맞아야 합니다. 문서와 코드가 한 짝이 되어야 옆에 있는 다른 동료가 계속해서 제품을 유지보수하고 개발을 이어갈 수 있습니다. 내가 만든 결과물이 의미있게 활용 되려면 적어도 Documentation을 잘 해야 합니다. 문서 외에도 개발자가 자신의 기술을 무기화 하는 방법은 수 없이 많습니다. 의도적으로 어려운 약어 쓰기, 공식 용어가 아닌 은어를 사용하기, 읽기 힘든 코드 만들기 등등 시스템으로 걸러내기 어려운 소위 회사를 망하게 하는 방법은 전문성이 높아지면 높아질수록 기술력이 높아지면 높아질수록 노하우가 쌓입니다. 기술을 무기화 하지 않는 것은 알고는 있지만 하지 말아야 할 것을 하지 않는 것입니다. 셋째, 책임감 있는 행동을 해야 합니다. 내가 지금 빠지면 프로젝트가 어떻게 될까에 대한 최소한의 고민은 해야 합니다. 많은 경우 1개월 정도 여유를 두고 퇴사를 해야 하는 것이 한국 사회의 공통적인 인식입니다. 저는 그 정도까지 할 필요는 없다고 생각합니다. 문서와 코드 간의 Sync가 잘 맞고, 설계-개발-Reviewer가 분리 되어있고, 높은 기술력을 활용해 하지 말아야 할 것을 하지 않으면 한주 정도로도 충분히 인수인계가 가능합니다. 어떤 경우 그 동안 숨겨 놓은 과가 많아서 프로젝트 마무리를 할 자신이 없어서 프로젝트 직전에 퇴사를 하는 경우도 있습니다. 회사 입장에선 폭탄이고, 개발자 자신에게도 결코 좋지 않은 선택이라 생각합니다. 아름다운 퇴사는 참 어렵습니다. 회사도 준비가 되어있어야 하고, 직원도 마음의 준비를 하고 있어야 합니다. 그럼에도 제 주위의 여러명이 아름다운 퇴사를 하는 것을 목격했습니다. 저와 함께 일했던 양팀장은 S/W팀의 에이스였습니다. 양팀장에게 그 직장은 첫 번째 직장이었고 개발자로 시작해 실력을 인정받아 팀장까지 올라갔습니다. 팀장으로서 리더십도 훌륭해 여러명의 팀원들을 거느리며 제품 개발에 성과를 발휘했습니다. 어느날 양팀장은 저에게 퇴사를 하겠다고 밝혔습니다. 퇴사 이유를 묻자 외국계 기업으로 이직을 준비하고 있다는 답변을 들었습니다. 회사 입장에선 아쉽지만 양팀장이 가는 길을 제가 막을 권한은 전혀 없었습니다. 양팀장이 퇴사를 하고 얼마 뒤 외국계 회사에서 reference letter가 왔습니다. 저는 그 레터에 이렇게 적었습니다. He was one of the best men in my company. 양팀장 외에도 퇴사 이후 지속적으로 연락하며 지내는 좋은 친구들이 있습니다. 아름다운 퇴사를 한 수 많은 개발자들이 여전히 제 친구로 남아 서로 연락하며 지냅니다. 무엇이 아름다운 퇴사일까요? 좋은 친구를 많이 남길 수 있으면 그 것이 아름다운 퇴사라고 생각합니다. 아름다운 퇴사를 해야지만 친구가 늘어납니다.

석사는 네트워크를 전공하고 박사는 AI를 전공하다보니 제 눈엔 당연했던 것이 다른 사람들 눈엔 당연하지 않았다는 것을 이제야 깨닫고 글을 씁니다. AI하고 네트워크(컴퓨터 네트워크)는 AI의 핵심 기술이 Neural network이란 것 빼곤 큰 연관이 없어보입니다. Neural network이라는 기술이 사실은 엄청 큰 행렬(Matrix) 연산으로 neuron의 network을 구현하기 때문에 AI를 아무리 뜯어 보아도 네트워크가 보이진 않습니다. 말 그대로 neural network에서 네트워크는 개념일 뿐이고 통신을 위한 기술은 아닙니다. AI를 컴퓨터 네트워크에 적용하려는 시도는 학계에서 많이 있었습니다. 통신 패턴을 AI로 분석하거나 패킷을 AI로 분석해 좀 더 보안성을 강화하려는 여러 노력이 있었습니다. 하지만 네트워크는 굉장히 기계적이기 때문에 룰(Rule) 기반의 기술들이 여전히 잘 동작합니다. 네트워크를 위한 AI는 보안 이라는 분야를 제외하고는 사실상 불모지나 다름 없습니다. 반면에 AI를 위한 네트워크는 이야기가 전혀 다릅니다. 조금 과장해서 이야기하면 네트워크가 없이는 AI가 학습도 못하고 추론도 못 합니다. AI는 컴퓨터 네트워크, 그 것도 아주 정교하게 설계된 컴퓨터 네트워크가 있어야 돌아갑니다. < NVLink 케이블 > AI 모델이 학습을 할 때 여러 GPU를 묶어 마치 하나의 GPU인 것처럼 보이게 하기 위해선 위에 보이는 것과 같은 케이블을 사용해 GPU를 연결합니다. NVLink라는 기술은 GPU가 서로 고속으로 통신하며 거대한 행렬을 주고받으며 눈 깜짝할 사이에 마치 하나의 GPU인 것처럼 동기화를 합니다. LLM과 같은 거대한 모델을 학습하기 위해 반드시 필요한 기술입니다. AI 모델은 추론할 때도 네트워크를 적극적으로 사용합니다. 대부분의 AI 모델이 인터넷을 통해 추론 결과를 전송하는데 이 때 짧으면 0.5초 길게는 1~2초 정도의 시간이 소요됩니다. 하지만 초 단위로 전송하는게 아니라 마이크로 초(μs) 단위로 데이터를 전송해야 하는 경우도 있습니다. 바로 Physical AI입니다. Physical AI는 자동차, 철도, 로봇과 같은 곳에 AI를 적용하는 기술을 의미합니다. Physical AI는 대부분 시간에 민감한 시스템입니다. 자동차는 앞에 있는 대상을 RGB 카메라로 촬영해 정해진 시간 내에 데이터를 NPU(Neural Processing Unit)으로 전송해야 합니다. NPU가 앞에 있는 대상이 사람이라고 판단할 경우 정해진 시간 내에 브레이크에 정지 신호를 보내야 합니다. 이렇듯 정해진 시간 내에, 정해진 양의 데이터를, 정해진 장소까지 전송하는 네트워크를 “실시간 네트워크”라고 합니다. < Zonal Architecture [1] > AI가 적용된 실시간 네트워크의 가장 좋은 예는 Tesla 에서 제안한 Zonal Architecture입니다. 센서로부터 생성되는 대량의 데이터를 한번에 처리할 수 없기 때문에 Zone을 나누어 1차 처리를 하고 Central Controller가 데이터를 모아 종합적인 판단을 합니다. Zone 간의 통신은 “대용량”, “실시간”으로 처리 되어야 하기 때문에 IEEE에서 최근에 TSN(Time Sensitive-Networking)[2]이, Zone 안에서 구성되는 Edge 네트워크는 IEEE에서 표준화한 CAN(Controller Area Network)의 대안 기술인 10Base-T1S[3]를 사용하는 것이 추세입니다. Physical AI 시대 TSN과 10Base-T1S가 주목받는 이유는 두 기술 모두 이더넷 기반의 실시간 통신 표준이기 때문입니다. TSN은 인터넷에서 가장 많이 사용되는 통신 기술인 이더넷에 “실시간” 통신 기능을 추가한 표준으로 대용량 실시간 통신에 적합한 기술입니다. 여러개의 RGB 카메라 그리고 레이더/라이더로부터 들어오는 데이터를 합치면 초당 1Gbits을 훨씬 넘는 양의 데이터가 생성됩니다. 더구나 이렇게 생성된 데이터는 “정해진 시간 내에”(실시간으로) 전송 되어야 하기 때문에 TSN 밖에는 선택할 수 있는 네트워크 기술이 없습니다. 이렇게 TSN을 이용해 시스템의 Backbone 망을 구성하면 자연스럽게 이더넷 기반의 저용량(10Mbps) 실시간 통신 기술인 10Base-T1S를 이용해 edge 망을 구성하는 것이 자연스럽습니다. 10Base-T1S는 단 2개의 선만으로 10Mbps급 통신망을 구성할 수 있고 적게는 8개, 많게는 16개까지 노드를 데이지 체인 형태로 연결할 수 있어 휴머노이드의 손과 관절을 구성하는 용도로도 적합합니다. Physical AI와 같이 AI가 접목되는 시스템들이 점점 많아지면서 대용량 실시간 네트워크 기술에 대한 수요도 같이 높아지고 있습니다. AI가 기술을 주도하면서 이더넷 기술에 익숙한 개발자들에게 TSN 그리고 10Base-T1S도 자연스럽게 받아들여지고 있습니다. Physical AI를 잘 하려면 neural network도 잘 해야 하지만 real-time network도 알아야 합니다. [1] Lo Bello, Lucia & Patti, Gaetano & Leonardi, Luca. (2023). A Perspective on Ethernet in Automotive Communications—Current Status and Future Trends. Applied Sciences. 13. 1278. 10.3390/app13031278.  [2] https://1.ieee802.org/tsn/ [3] https://standards.ieee.org/ieee/802.3cg/7308/

2024년 4월 독일 프라운호퍼 연구소와 첫 번째 미팅을 했습니다. 그 뒤로 1년 동안 기나긴 협상을 진행했습니다. 한국이라면 한 달이면 끝날 협상이 지지부진하게 진행 되었습니다. 한 담당자가 휴가 가고 그 다음 담당자가 휴가가면 2개월씩 일정이 뒤로 밀리는 식이었습니다. 담당자가 휴가를 가지 않았을 때에도 한국처럼 빠릿빠릿하게 진행되진 않았습니다. 길고 긴 협상 끝에 드디어 최종 협상이 타결되고 계약서에 도장을 찍었습니다. 그리고 2025년 5월 Signing ceremony를 위해 독일 드레스덴에 방문하게 되었습니다. 독일 드레스덴은 독일의 동쪽에 있습니다. 한국에선 직항 노선이 없고, 서쪽에 있는 프랑크푸르트에 들렸다가 드레스덴으로 이동하느니 차라리 체코 프라하에 들려 2시간 동안 기차를 타고 드레스덴으로 이동하는 것이 합리적입니다. 14시간 동안 비행기를 타고 체코 프라하에 도착했습니다. 저는 가만히 앉아 있는 것을 너무 힘들어해서 말 그대로 초죽음이 되어 프라하에 도착했습니다. 프라하는 예쁜 도시입니다. 저는 건축과 토목에 대해선 잘 모르지만 무식한 제 눈으로 보기에도 예뻐 보입니다. 그리고 곳곳에 예술가들이 연주를 하는 모습이 인상적이었습니다. 그 다음 날 드레스덴으로 가기 위해 기차를 탔습니다. 6인 1실인 기차에 탔는데 자리가 비좁기도 하고 환기도 잘 안되고 냉방이 안되어 땀을 삐질삐질 흘리며 드레스덴에 도착했습니다. 드레스덴도 프라하 못지 않게 예쁜 도시입니다. 2차 세계대전 당시 폭격으로 도시가 완전히 파괴되었지만 수십년간 하나 하나 복구해 예전의 모습으로 돌려 놓았습니다. 다음 날 드디어 프라운호퍼 IPMS 연구소에 도착했습니다. 한적한 곳에 있는 한적한 연구소입니다. TSN Lab과 프라운호퍼 IPMS 연구소 간의 파트너십과 앞으로의 계획에 대해 심도있게 토론을 하였습니다. 단순히 TSN IP 유통을 넘어서 공동 기술 개발과 같은 보다 적극적인 협력 방안에 대해 논의했습니다. 물론 통역해주시는 분과 함께요. Signing ceremony여서 이미 온라인으로 서명을 했지만 손으로 서명을 하는 사진도 찍었습니다. 프라운호퍼와 회의를 마치고 드레스덴을 둘러보았습니다. 그 중에서 인상적이었던 건축물을 소개하고 싶습니다. 이 벽화는 군주의 행렬입니다. 100m가 넘는 가로로 길고 긴 도자기 타일로된 작품입니다. 첫 번째 군주는 12세기 콘트라 변경백이라고 합니다. 마지막 군주는 어떻게 해석하느냐에 따라 달라지겠지만, 일반 시민들입니다. 군주의 시대는 저물고 일반 시민들의 시대가 열렸다고 저 나름대로 해석 했습니다. 이 벽화의 재미있는점은 시대가 바뀜에 따라 사람들의 복장과 무장이 바뀐다는 점입니다. 천천히 둘러보는 재미가 있습니다. 저는 다시 2시간 동안 기차를 타고, 12시간 동안 비행기를 타고 한국 돌아오는 귀향 길 이었지만 몸이 힘든 만큼 소득도 큰 시간이었습니다. 독일이 잘 하는 것이 있고, 한국이 잘 하는 것이 있다는 것을 깨닫는 시간이었습니다. 그리고 두 기관이 협력했을 때 생각치 못한 시너지를 낼 수 있다는 기대감이 들었습니다. 그래도… 독일, 너무 멉니다.

회사의 홈페이지를 업데이트 하며, 중요한 계약을 맺느라 글을 못 올리다가 오랜만에 블로그에 글을 씁니다. 그 동안 많은 일들이 있었습니다. 그 중 제 가슴 속에 가장 남은 일 하나를 글로 풀어보려 합니다. 우리 회사는 노동자이사 제도가 있습니다. 직원들로 구성된 노동자 총회에서 선출된 1명을 이사로 등기해 경영에 참여시키는 제도입니다. 노동자이사는 자연스럽게 경영에 참여하면서도 노동자들의 의견을 대표하는 역할을 하게 됩니다. 윤식 이사는 2023년 3월 20일부터 2025년 3월 19일까지 제1기 노동자이사로서 역할을 했습니다. 윤식 이사는 TSN Lab이 급속히 성장하며 인사 문제가 가장 많은 시기에 중요한 역할을 했습니다. 회사 인지도가 높지 않던 시기에 급격한 성장을 겪으면서, 충분한 검증 시간 없이 많은 신입 직원들이 유입되었고 이로 인해 여러 상황을 마주해야 했습니다. 내부 갈등을 조성하거나, 근무 시간 규율을 지키지 않거나, 심지어 다른 직장을 병행하는 등 우리 회사의 유연한 복지 제도와 문화를 본래 의도와 다르게 이용하는 문제들이 발생했습니다. 팀 내에서는 갖가지 문제들이 발생하고 각종 사건 사고가 연달아 일어났습니다. 윤식 이사는 그 과정에서 실제로 무슨 일이 일어났는지, 회사가 제도적으로 보완해야 할 것은 무엇인지 적극적으로 확인하고 제안하는 역할을 했습니다. 또한 직원과 회사와의 관계 속에 중재자로서 또는 설득자로서 직원과 회사가 함께 상생할 수 있는 방안을 모색하며 어려운 시기를 헤쳐나가는데 크게 기여했습니다. 직원들 입장에서 윤식 이사는 아마도 중재자 또는 회사의 상황을 잘 전달해주는 전달자로 보였을 것 같습니다. 대표이사인 저에겐 이사회 안에서 회사를 위해 가장 많이 걱정하고 고민하는 함께 경영하는 경영자이자 친구로 보였습니다. 3월 21일 분기별로 전 직원이 모이는 오프라인 데이 때 회사는 윤식 이사에게 감사패를 전달했습니다. 함께 동고동락했던 친구를 떠나보내는 느낌이었습니다. 3개월이 지난 5월 제1기 노동자이사는 지금 어떻게 지내고 있을까요. 노동자이사 역할을 내려놓고 지금은 경영기획팀 팀원으로 기획 업무를 담당하고 있습니다. 경영에 참여한 경험이 있어서 IR(Investor Relations) 자료와 같이 기술과 경영을 같이 알아야 해낼 수 있는 업무를 하고 있습니다. 윤식씨도 노동자이사를 통해 성장 했지만 TSN Lab은 윤식 노동자이사 덕분에 많이 성장할 수 있었습니다. 아래는 윤식 전 이사가 2기 노동자이사로 선출된 정아름 이사에게 보내는 편지입니다. 안녕하세요, 정아름 노동자이사님. 제2기 노동자이사 취임을 진심으로 축하드립니다. 회사의 초기 핵심 멤버이자 초대 노동자대표셨던 정아름 이사님께서 노동자이사로 취임하신 것은 회사의 역사와 노사 모두에게 특별한 의미가 있다고 생각합니다. 새로운 임기 동안 원활한 소통과 발전을 기대하며, 격려의 말씀을 드립니다. 저는 지난 2년간 초대 노동자이사로 활동하며 참으로 많은 것을 배웠습니다. 그중 가장 크게 느낀 점은, 노동자이사란 한편으로 이사회의 책임 있는 구성원이면서도 다른 한편으로는 노동자의 목소리를 대변하는 직책이라는 것입니다. 노사 간 합리적인 결론을 도출하고 어느 한쪽에도 치우치지 않는다는 점에서, 그 무게가 결코 가볍지 않음을 절감했습니다. 그래서 제가 중요하게 생각했던 노동자이사의 두 가지 키워드는 바로 '균형'과 '신뢰'였습니다. 물론 제 임기 동안 그 원칙을 지키려고 노력했지만, 여전히 미흡한 부분도 많았다고 생각합니다. 이제 새로운 노동자이사님께서 그 빈틈을 메워주시고, 제가 잘못 채운 부분은 새롭게 보완하셔서 더욱 건강하고 진정성 있는 노사 환경을 만들어 주시리라 믿습니다. 현재 대한민국은 경제적 불확실성, 사회적 혼란, 새로운 국제 질서의 등장, 그리고 AI로 대변되는 빠른 산업 트렌드 변화 등 많은 도전에 직면해 있습니다. 말 그대로 살얼음판을 걷는 듯한 상황이지만, “강한 자가 살아남는 것이 아니라 살아남은 자가 강하다”라는 말처럼, 그리고 “위기는 곧 기회다”라는 말처럼, 이번 시기가 회사가 한 단계 더 성장할 수 있는 전환점이 되리라 생각합니다. TSN Lab의 노사가 하나 되어 어려운 도전을 함께 극복해 나간다면, 오히려 더 단단하고 강인한 기업으로 거듭날 수 있을 것입니다. 그러한 과정에서 정아름 이사님께서 크게 기여해 주실 것이라 기대합니다. 바쁘신 와중에도 늘 겸손한 태도와 따뜻한 리더십으로 동료들의 의견을 존중하며, 회사와 노동자가 동반 성장할 수 있도록 애써 주시기 바랍니다. 저 또한 곁에서 응원하고 협력하겠습니다. 감사합니다. 2025년 3월 20일 제1기 노동자이사 윤 식 드림

노동자 vs 근로자 긴 글을 시작하기에 앞서 노동자와 근로자는 비슷한 단어이지만 뉘양스에서 차이가 있습니다. 어떤 단어를 사용해야 하는지에 대해선 여러 역사가 있고, 최근에는 군사정권하에서 힘써 일 하는 “노동” 이라는 단어 보다는 성실하게 일한다는 “근로”라는 단어를 적극적으로 사용하게 되었습니다. 이번 글에선 의도적으로 능동성을 강조하기 위해 근로자라는 단어 보다는 노동자라는 단어를 사용하고자 합니다. 임원 vs 직원 법적으로 회사는 임원과 직원으로 구성됩니다. 임원은 주주총회에서 선임되고 이사회를 구성하게 됩니다. 경영에 대한 모든 의사결정은 이사회를 통해 이루어지기 때문에 주주는 이사를 통해 간접적으로 회사를 지배한다고 볼 수 있습니다. 주주가 지배하는 회사가 주식 회사의 기본 철학이죠. 하지만 회사는 주주만의 것은 아닙니다. 주주는 회사에 자본을 투자하지만 직원은 회사에 자신의 삶을 투자합니다. 직원은 주주보다 훨씬 회사에 관심이 많고, 주주보다 훨씬 많은 시간을 회사에서 보냅니다. 법적으로 주식회사의 주인은 주주이지만 실질적으로 회사의 주인은 직원들입니다. 이러한 문제를 풀기 위해 직원이 추천하는 사람을 이사회에 포함시키는 제도를 노동자 이사 제도 또는 근로자 이사 제도라고 합니다. 노동자 이사 제도 TSN Lab 정관 중 일부 노동자 이사 제도(BLER: Border level employee representation)는 노동자의 대표를 이사회에 포함시키는 제도입니다. 한국은 2022년 1월 11일 공공기관에서 노동자 이사 제도를 도입하는 법이 통과 되었습니다. 직원 대표가 이사회에 참여해 회사를 함께 경영할 수 있는 길이 열린 것입니다. 공공기관 뿐만 아니라 몇몇 사기업에서도 노동자 이사 제도가 도입되고 있습니다. 저희도 창업 초기부터 직원과 함께 회사를 만들어 가기 위해 노동자 이사 제도를 정관에 도입 하였습니다. TSN Lab의 정관에선 노동자 총회에서 추천한 대표로 이사회의 1/5 ~ 1/3을 구성하도록 되어있습니다. 노동자 대표 2023년 1월 TSN Lab의 노동자 총회는 윤식 팀원을 노동자 이사로 추천했고, 같은 해 3월 주주총회는 윤식 팀원을 노동자 이사로 추인해 등기 이사로 등기했습니다. 윤식 이사가 이사회에 합류하면서 경영상의 업무 비밀과 인사 비밀을 공유했습니다. 윤식이사는 이사회에 참여하며 중요한 내용들을 요약해 노동자 총회에 전달하고, 노동자 총회에서 의견이 모이면 이사회에 전달하는 중간자 역할을 했습니다. 지난 1년 경험을 공유하면 이렇습니다. 노동자 이사를 통해 영업, 인사 비밀이 노동자 총회에 흘러가는 일은 없었습니다. 노동자 이사 입장에선 경영상 비밀 정보는 이사회 안에서만 유통되어야 한다는 것을 분명히 인지하고 있고, 노동자 총회에 관련 내용을 전달할 때는 개별 비밀을 전달하기 보다는 통계를 만들어 전달 함으로써 비밀은 지키면서도 노동자들에게 충분한 정보를 전달수 있었습니다. 회사의 정책 관련해 직원들 사이에서 의견이 생겼을 때는 노동자 이사가 적극적으로 의견을 수렴해 이사회에 전달하고, 이사회에선 빠르게 대응 함으로써 문제가 발생할 수 있는 소지를 없앴습니다. 노동자 이사는 이사회의 입장도 이해하고, 직원들의 입장도 이해 하면서 이사회와 직원들을 이어주는 가교 역할을 훌륭히 하고 있습니다. 앞으로도 그럴 거고요.

한 주 5일 -> 4일 근무 주 4일제는 한 주에 5일을 근무하던 것에서 4일을 근무하는 제도입니다. “월~금” 에서 “월~목” 으로 바뀌는 것이죠. 회사에 따라 수요일을 쉬거나 월요일을 쉬는 회사도 있습니다. 현재 한국에서 어느정도 규모가 되는 회사들 중에선 한달 내내 주 4일을 하는 회사는 없고 한 달에 한 번, 또는 한달에 두 번 정도 주 4일제를 시행하고 있습니다. 딱 하루만… 월요일 아침 출근 하려면 어딘가 뻐근하고 아직 몸이 덜 풀린 느낌이 납니다. 딱 하루만 더 쉬었으면 하는 생각을 매 주 하게 됩니다. 월요병일수도 있고, 쉼이 부족했을 수도 있습니다. 쉼이 부족했다면 하루 정도 더 쉬면 좋겠죠. 주 4일을 해야겠다는 생각은 저의 월요병으로부터 시작되었습니다. 임직원들과 6개월 정도 논의 하면서 매 짝수 주에 주 4일제를 시행하기로 했습니다. TSN Lab의 주 4일제 주 4일 첫 날 신청자 주 4일제를 시행하는 여러가지 방법이 있는데, 저희는 이러한 방법을 적용했습니다. 직원 개인당 원래 20일의 휴가가 있었습니다. 매 월 짝수 주 금요일에 0.5일 휴가를 사용하면 회사에서 0.5일 휴가를 추가로 제공합니다. 주 4일제를 사용하면 개인 휴가를 총 12일 사용하기 때문에 주 4일제를 쓰기 싫어하는 직원들도 있었습니다. 그래서 금요일에 0.5일 휴가를 사용하면 주 4일제가 적용되는 것이고 휴가를 안 쓰면 기존대로 연 20일 휴가를 쓸 수 있습니다. 주 4일제를 풀로 사용하면 개인 휴가 12일을 사용하게 되고, 회사에선 12일 추가 휴가를 제공합니다. 개인 휴가 20일 중 12일이 빠지기 때문에 주4일과 무관하게 자유롭게 쓸 수 있는 휴가는 8일이 됩니다. 물론 주 4일을 사용할지 말지는 개인이 정합니다. 첫 번째 주 4일제 TSN Lab은 2024년 2월부터 매월 짝수 주에 주 4일제를 적용합니다. 지난 2월 23일은 주 4일제가 처음 적용된 날입니다. (2월 9일은 설 연휴였습니다). 전체 임직원 중 2명(저하고 AI팀의 1명)을 제외하곤 모두 주 4일제를 사용했습니다. 아래는 주 4일제에 대한 반응입니다. 전체 인원의 75%는 주 4일제를 시행해 매우 좋았다고 답변했습니다. 휴일에는 그 동안 밀려있던 개인 업무(은행, 관공서 등), 전공 공부, 휴식 등으로 활용했다고 합니다. 특히 토요일처럼 하루 쉬었는데, 토요일이 하루 더 있어서 좋았다는 답변이 두드러집니다. 25%는 매우 좋진 않고 그냥 좋았다로 답변 했는데, 이렇게 놀아도 되나 하고 불안감이 들었다, 회사 일이 많은데 4일만 일해서 문제 없나? 하는 걱정이 들었다고 합니다. 그래도 혼자 쉬지 않고 팀 전체가 함께 쉬어서 좋았다고 합니다. 주 4일제에 대한 세계적인 반응 우리나라는 주 4일제를 시행한 결과에 대한 통계가 찾아보기 힘들지만 유럽 중심으로 주 4일제에 대한 여러 통계가 있습니다. BBC의 기사를 따르면 2022년 미국과 아일랜드에서는 33개 기업을 대상으로 6개월 간 주 4일제를 시범 운영하였고 생산성, 복지에 긍정적인 영향을 주었다고 합니다. 영국도 2022년 70개 기업을 대상으로 시범 운영을 하였고, 86%의 기업이 매우 성공적이었다고 발표했습니다. 우리나라의 경우 한국리서치에서 실시한 여론조사가 있습니다. 여론조사 내용을 보면 저희 회사에서 주 4일제 실시 전에 했던 결과와 매우 유사합니다. 요약하면 1. 주 4일제를 찬성한다, 2. 임금 감소는 없으면 좋겠다, 3. 금요일에 쉬면 좋다는 의견입니다. 경영자 입장에서 주 4일제 경영자 입장에서 주 4일제는 무모한 도전입니다. 그렇잖아도 개발자가 모자란데 주 4일제를 하면 생산성이 떨어지지 않을까, 금요일에 전화 오면 누가 대응하지? 하는 별별 걱정이 앞섭니다. 먼저 우리나라는 직원 1인당 노동생산성이 OECD 기준 최하입니다. 노컷 뉴스 기사를 따르면 국회예산정책처 ‘2023 대한민국 경제’ 자료에 인용된 OECD 국가별 노동생산성을 비교하면 대한민국은 슬로바키아, 헝가리, 그리스, 칠레, 멕시코, 콜롬비아와 함께 최하위권에 속해있습니다. 다른 말로 하면 가만히 앉아 멍때리는 시간이 많다는 뜻입니다. 노동생산성을 높일 수 있는 방법은 업무의 집중도를 높이고 업무 시간이 아니라 업무 결과에 비례한 보상을 하는 것입니다. 업무를 체계적으로 관리하고, 업무를 완수한 양에 따라 보상을 하는 것입니다. 이게 말은 쉽지만 그 시스템을 갖추어 가는 것은 어렵습니다. 주 4일제를 시행하면서 집중해서 일을 잘 하는 사람에겐 철저히 보상하고, 집중을 못 하고 성과를 내지 못 하는 직원들에겐 그에 합당한 조치를 취하는 것이 주 4일제이 전제 조건입니다. 지금 그리고 앞으로 TSN Lab은 2024년 2월 1일부터 6월 30일까지 한시적으로 주 4일제를 적용합니다. 주 4일제 시행 후 직원 만족도, 업무 향상 정도, 회사 재정 소요, 개인 휴가 사용 통계, 지각 통계 등 주 4일제의 효용성을 측정할 수 있는 데이터를 수집해 정식 제도 채택 여부를 결정하게 됩니다. 저는 이렇게 생각합니다. 일을 잘 하는 사람들에게 주 4일제는 회사와 직원 모두에게 좋은 제도입니다. 집중해서 일하고, 충분히 쉬면서 자기 계발을 하며 회사와 직원 모두 성장할 수 있는 제도입니다. 반면 일을 못 하는 사람에겐 주 4일제는 회사에서 퇴출될 가능성을 높이는 제도입니다. 업무 시간에 집중하지 못 하고 자기 계발에 소홀하면 일을 잘 하는 사람들에 비해 상대적인 격차는 점점 커질 수 밖에 없기 때문입니다. 6월 말쯤 통계 자료가 나오면 주 4일제 결과에 대해 긴 글을 쓰도록 하겠습니다.

쉼 한국전자통신연구원에서 근무하던 때 였습니다. 당시 제가 맡고있던 프로젝트는 가상화를 지원하는 네트워크 운영체제를 만드는 것이었습니다. 연구원에서 누구도 가본적 없는 길을 가야 했고, 프로젝트가 상당히 지연되고 있어서 말 그대로 영혼을 갈아 넣었습니다. 아침 7시에 출근해 그 다음날 새벽1~2시쯤 퇴근하는 일상을 몇개월간 반복했습니다. 중간보고는 성공적으로 끝났고 저는 9시 출근 6시 퇴근의 정상적인 삶으로 돌아왔습니다. 문제는 그 때부터 시작되었습니다. 집중력이 떨어지고 당연하게 업무 효율도 떨어지기 시작했습니다. 몇 개월 간 성공을 위해 몸과 마음을 갈아 넣은 당연한 결과였습니다. 회복하는데는 많은 시간이 필요했습니다. 단기 성과를 달성한 이익에 비해 그 뒤에 따라온 후유증의 대가가 훨씬 컸습니다. 몸과 마음을 회복한 뒤로는 9시부터 6시까지 집중해서 일하기 시작했습니다. 초 집중상태로 일하면 5시쯤 집중력이 떨어지기 시작하고, 금요일쯤 되면 일 하기 싫어집니다. IT 분야에서 대부분의 성과는 하루 4~5시간 사이에 만들어집니다. SW를 개발하는 작업, 반도체를 설계하는 작업은 단기간에 엄청난 집중력을 필요로 하는 작업입니다. 하루 24시간 중 그 일에 쓸 수 있는 시간은 많아야 4~5시간 정도입니다. 그리고 몸과 마음이 소진되기 전에 적당히 쉬어야 합니다. 그래야 오래 꾸준히 일 할 수 있습니다. TSN Lab을 창업할 때 1년 중 1개월은 통으로 쉴 수 있는 회사를 생각했습니다. 업무일수 기준 20일이면 한달을 통으로 쉴 수 있습니다. 그래서 연차 구분 없이 모든 임직원이 20일 휴가를 쓸 수 있도록 했습니다. 신입 직원 입장에선 다른 회사가 15일 휴가를 주는데 비해 5일 더 많은 휴가를 쓸 수 있습니다. 3년 간의 통계를 보면 대부분 주말 여행을 위해 금요일에 휴가를 내거나, 연휴 앞뒤로 붙여 쓰는 우가 많았습니다. 워케이션 Work + vacation = Workation. 개념은 사무실이 아닌 휴가지에서 일 하는 것입니다. TSN Lab은 재택근무가 기본 시스템이기 때문에 워케이션이 굉장히 쉽습니다. 저희 회사의 워케이션 규정은 이렇습니다. 인터넷이 원활한 장소 업무에 집중할 수 있는 공간 확보 워케이션 기간 중엔 근무 시간을 자유롭게 조정 가능 워케이션과 휴가를 섞어서 3시간 일 + 5시간 휴가와 같이 조합하는 것도 가능 워케이션 기간 중 숙소비 명목으로 1일 5만원 재정 지원 2022년 9월 1일 강릉 워케이션 직원들이 엄청 좋아할 줄 알았는데, 막상 워케이션 제도를 시행하고 보니 그리 인기가 없었습니다. 시행 첫 해는 2명, 둘째 해는 4명이 워케이션을 다녀왔습니다. 전 직원의 20 ~ 25% 정도밖에 안 되는 비율입니다. (휴가는 전직원 100% 활용) 워케이션을 가는 이유와 안 가는 이유를 물었더니 워케이션의 장/단점이 명확해졌습니다. 아래는 워케이션을 가는 이유 입니다. 가족 여행을 가고 싶은데 휴가가 모자란 경우 해외 여행을 하고 싶은데 휴가가 모자란 경우 여행 가도 하루종일 노는 건 아니니까 일부 오전에 일, 오후엔 휴가로 활용 아래는 워케이션을 안 가는 이유 입니다. 워케이션 가 봐야 일 하는건데 집이 편함 휴가가 넉넉해서 굳이 휴가지에서 일 할 필요 없음 가족이 있거나 여행을 좋아하는 경우 워케이션을 적극 활용하는 경향이 있습니다. 반면에 집돌이 집순이들은 워케이션은 별로 매력이 없는 제도입니다. 업무 성과 저희 회사는 대부분 정시출근 정시퇴근을 하고 20일 휴가 20일 워케이션을 사용할 수 있기 때문에 다른 회사에 비해 쉴 수 있는 시간이 많습니다. 경영자 입장에서 많이 쉬면 업무 성과가 떨어지지 않을까 염려 될거라 생각됩니다. 저도 그 고민을 가장 많이 했었거든요. 답을 먼저 말씀드리면 반은 맞고 반은 틀립니다. 쉬는 시간이 많아졌을 때 여러 부류로 갈립니다. 하루 8시간동안 생산량이 높아지고 그 생산량은 휴가/워케이션으로 떨어지는 생산량보다 높습니다. -> 전체의 20% 정도 (A) 하루 8시간 동안 생산량이 높아지고 그 생산량은 휴가/워케이션을 떨어지는 생산량을 어느정도 보완합니다. -> 전체의 60% 정도 (B) 쉰 만큼 생산량이 낮아집니다. -> 전체의 10% 정도 (C) 휴가/워케이션을 악용해 회사에 피해를 끼칩니다. -> 전체의 10% 정도 (D) 한달 휴가와 한달 워케이션을 시행하면 전체 인원의 80%는 생산량이 떨어지지 않고(A + B), 상위 20%(A)는 오히려 생산량이 더 올라갑니다. 하위 20%(C + D)는 쉬는 만큼 생산량이 낮아집니다. A의 경우 연봉 협상 때 연봉 인상을 많이 합니다. B도 해마다 연봉이 조금씩 오릅니다. C는 연봉 협상 시 동결하거나 감액합니다. D는 퇴출 대상입니다. 쉬는 시간이 많아졌을 때 그 시간을 잘 활용하는 사람과 잘 못 사용하거나 심지어 그 시간을 악용하는 사람들도 있습니다. 결국 자기 관리를 잘 하는 사람들은 쉼이 늘어날 때 그 시간을 자신의 실력을 높이고 기술을 갈고 닦는데 활용하고, 자기 관리를 못 하는 사람들은 그 시간을 자기 계발에 활용하지 않습니다. 한달 휴가, 한달 워케이션은 자기 관리를 잘 하는 사람들에게 유익한 제도입니다. 그리고 회사는 결국 자기 관리를 잘 하는 사람들 중심으로 돌아갈 수밖에 없습니다. 다음엔 주 4일제에 대해 이야기 합니다. 주 4일은 일 주일에 5일을 일하는 것이 아니라 4일만 일 하는 제도입니다.