▲ 신동일 명지대학교 재난안전학과 교수/ 스마트엔지니어링 전공dongil@mju.ac.kr

메타버스, 메타데이터, 메타정보, 메타물질, 그리고 페이스북의 메타 사명 변경까지 바야흐로 메타의 시대이다. 메타(meta) 접두사는 다른 개념으로부터의 추상화를 가리키며, 인식론의 관점에서 메타는 “…에 대해서”라는 뜻으로 쓰인다. 따라서 메타데이터는 데이터에 대한 데이터를 의미한다 (그림 1 참고). 또한 화학에서는 어떤 기준 물질을 오쏘(ortho) 화합물이라 하고 그것이 어떤 변형을 이룬 것으로 보는 물질을 메타라고도 한다. 
필자가 메타로 시작되는 단어를 처음 만난 것은, 유학을 앞두고 있던 1989년, 모교의 교육학과에 연구년을 오신 미국대학 교수께서 하시는 강의가 재미있다고 추천을 받아 토론식 수업에 참여했을 때였다. 정보의 전달을 빠르게 하기 위해 전달하고 있는 내용과 개념을 직관적으로 알 수 있도록 하는 메타포어(metaphor)의 사용에 대한 논의였는데, “눈물 젖은 빵을 먹어보지 않은”에서 눈물 젖은 빵은 시련과 고통에 대한 메타포어라고 예를 드셨었다. 당시에도 이 메타포어의 은유와 직유(simile)의 구분에 애먹었던 기억이 새롭다. 
버전 제어 시스템은 시간에 따라 파일 또는 코드에서 변경 내용을 추적하는데 도움이 되는 소프트웨어이다 (그림 2 참고). 개발자의 코드 수정에 따라 버전 제어 시스템은 파일의 스냅샷을 생성해, 필요한 경우 나중에 지정 버전을 완벽하게 회수할 수 있도록, 영구적으로 저장한다. 버전 제어가 없으면 개발자/작성자는 컴퓨터에 여러 복사본을 유지하려고 한다: 필자도 본 원고의 여러 버전을 관리하고자 파일명 끝에 버전 번호를 수동으로 붙인다. 하지만 잘못된 코드 복사본에서 파일을 쉽게 변경하거나 삭제할 수 있어 작업이 손실될 수 있으므로 장기간에 걸친 개발의 경우 위험에 놓일 수 있다. (필자가 유학시절 컨설턴트로도 일했었던 공대 전산소의 경우 계정별로 매일의 스냅샷을 백업해, 이용자가 일시만 지정해 요청하면 실수로 사라진 이전 내용도 복구된 파일 버전을 제공하기도 했는데, 이는 수동 버전 제어에 해당한다.)    
아래한글 및 Word에도 검토 -> 변경 내용 추적 기능이 있는데, 오픈소스 세계에서 버전 제어를 위한 표준중 하나인 Git은 분산 버전 제어 시스템에 해당한다. 필자의 연구실에서 공동작업 관리 도구로 지정한 구글 드라이브 사용의 주된 이유도 이 고급 버전 제어 기능에 있다. 단독 작업일때도 위력적이지만, 특히 공동작업이 전제되는 소프트웨어 개발뿐만 아니라 여러 개발자/작성자가 참여하는 장기간에 걸친 작업의 경우 필수적이다: 버전 제어 시스템은 앞에서 말했듯이 모든 버전의 코드를 관리하지만 자동으로 갱신되는 단일 버전을 팀에 제공함으로써 동시 협업을 가능하게 한다.
메타정보는 정보에 대한 정보를 말한다. 예를 들어 문서가 정보로 간주되는 경우 제목, 위치 및 주제는 메타정보의 예이다. 또한 이 용어는 때때로 메타데이터라는 용어와 같은 의미로 사용된다. 데이터에 대한 문서인 메타데이터를 이용하면, 원하는 데이터를 검색하거나 관리하는데 도움이 되고, 특히 온톨로지의 등장과 함께 AI가 읽고 이해할 수 있게하는 것을 포함해, 어떤 데이터를 다른 데이터와 쉽게 연계할 수 있게도 한다. 1977년 이래 사용되어온 특히 버클리판 Unix의 Help문을 보면 각 기능의 개발 역사 및 제한사항이 체계적으로 기록·관리되어, 원 개발자를 접촉하지 않고도 후속 개발에 필수적인 유용 정보를 제공하던 시스템도 예가 될 수 있다. 
12월 22일 4편이 국내 개봉된 영화 매트릭스는 1999년 1편을 통해 시뮬레이션 세계관을 주창하며, 보이는 것과 보이지 않는 것의 경계를 허물었거니와, 가시적인 기술문서에 담긴 직접적인 정보와 아울러 이의 생성 전과정 특히 기술의 동기, 근거 및 향후 장기적 개선 등 메타데이터의 동시 수록을 기술 코드 및 기술문서의 지속가능성 제고 측면에서도 요구받고 있다. 우리가 초창기 안전규정을 참고해온 일본의 경우도 이런 이력/버전 관리 부재로, 과거 메타정보의 소실에 따라 문의에 답변을 못하는 경우가 많다. 결국 바퀴의 재발명이 요구되면, 시간과 자원의 반복적 소모가 동반되거나 해당 코드의 신뢰성 상실로 이어지게 된다.
피해예측에 많이 사용되는 EPA ALOHA S/W를 보더라도 모델의 선정 과정 및 원리까지 깊숙이 담겨져 있는 기술문서의 양과 질에 먼저 놀라게 된다. 하드디스크 같은 저장기기가 고가이고 관계형 DB의 시대에서는 사용자 가이드와 기술 참조서(technical reference)로 기술적 상세 배경 및 이력이 분리되어 관리되어 왔지만, Python에서도 각 함수의 설명서가 함수문에 내재되는 현 시대 특히 그래프 DB(그림 3 참고)의 시대에는 메타정보의 탑재와 체계적 버전 제어를 통한 생명력 있는 안전 기술정보의 생성, 제공 및 갱신 관리가 요구되고 있다.