인공지능 도입 및 개발 실무 가이드

당신은 AI를 개발하게 된다, 개발자가 아니더라도 - AI 제품을 개발하고 경영하는 방법에 관한 강력한 실무 가이드
얼리사 심프슨 로크워거.윌슨 팡 지음, 이윤진 옮김 / 세이지(世利知) / 2022년 3월

근래 들어, IT 대세이기도 하고, 아는 지식이 별로 없다 보니, 공부 차원에서 #인공지능 #AI 관련 서적을 많이 접하려고 노력하고 있다. 주로 이론과 개발 관련 책을 보고 있는데, 이런 책들은 인기가 있어 많이 나오고 있는데, 이에 비해 실제 활용과 도입 쪽은 아직 상대적으로 적다고 느낀다. 더욱 아쉬운 것은 나와 있는 책도 단편적인 활용이거나 향후 인공지능의 전망 또는 활용 사례 위주라서 실무적인 지식을 얻기에는 아쉬움이 있었다.

그런데 이런 나의 아쉬움을 달래주는 책을 하나 보게 되었다. '당신은 AI를 개발하게 된다, 개발자가 아니더라도'라는 책이다. 독특한 제목이다. 길기도 하고, 개발하게 되는데, 개발자가 아니라는 뭔가 알쏭달쏭한 아이러니함도 느껴지게 한다. 처음에는 뭔 책 제목이 이렇지 했는데, 읽고 나니 확실히 책 내용을 잘 함축한 제목이었다. 앞으로 기업마다 인공지능을 도입하게 될 것이며, 이 과정에서 자신이 개발자가 아니더라도 개발 과정에 같이 참여해서 돕게 된다는 의미인 것이다.

따라서 프로그램 개발에 관한 내용이 아니기에 어떠한 인공지능 코드나 알고리즘 같은 것이 등장하지 않는다. 순전히 AI 제품을 어떻게 개발하고, 이것을 실무에 적용하는 과정과 방법, 주의할 것들을 여러 실제 사례와 함께 저자들의 경험을 듬뿍 담아 이야기하고 있다.

저자는 구체적인 설명에 앞서 프롤로그에서 인공지능을 불에 빗대어 불을 만지기 전, 불을 다루는 법을 배우기에 대한 이야기를 하고 있다. 일반적으로 불은 사람의 삶에서 많은 유익함을 선사하지만, 잘못 다뤘을 때는 화상이나 화재와 같은 무서운 결과를 낳기도 한다. 인공지능도 마찬가지라는 것이다. 인공지능에 대한 바른 이해가 우선이고, 어떤 식으로 접근하고 개발할지를 잘 알아야 제대로 활용하고 도입에 성공할 수 있다는 것을 강조하고 있다.

사실 인공지능에 대해 많은 사람들이 잘못된 인식을 하고 있다. 인공지능이 모든 것을 알아서 척척하는 것으로 알고 있는 사람이 많다. 하지만, 책에서 여러 차례 강조하고 있지만, 인공지능은 절대 알아서 다 하지 못한다.

우리 속담에 콩 심은 데, 콩 나고, 팥 심은 데, 팥 난다는 말이 있듯이, 제대로 된 데이터로 학습을 시키지 않으면, 엉뚱한 결과를 낳게 된다. 인공지능이 이름 그대로 사람의 지능을 닮게 만들어져 그런지, 교육의 중요성이 사람과 마찬가지로 큰 것이다. 잘못된 학습, 잘못된 개발은 인종차별, 성차별과 같은 오류를 쉽게 범하게 된다는 것이다. 휠체어 사진을 보고 인공지능이 낙오자라는 라벨링을 했다는 저자의 개발 경험담은 인공지능도 윤리적인 측면을 항상 염두에 둬야 한다는 교훈을 남긴다.

이처럼 '당신은 AI를 개발하게 된다, 개발자가 아니더라도'에서는 #인공지능도입 에 필요한 여러 체크 포인트들이 나온다. 윤리적 측면 외에 수시로 변할 수 있는 법률도 항상 체크하라고 한다. 스팸메일처럼 인공지능 알고리즘을 뛰어넘으려는 시도, 보안 침투, 생각지도 못한 돌발 변수에 대한 것들도 여러 기업 사례를 들어 알려 준다.

책 대부분이 아직 인공지능 개발 경험이 없는 나에게 많은 도움을 주었는데, AI 조직을 구축하는 방법에 대한 부분은 미처 생각지도 못한 부분이었다. 어떤 비즈니스든 사람이 중심이기에 인공지능 개발 역시도 구성원에 달려 있는 것이다. 저자도 그것을 절실히 느낀 거 같다.

조직 형태를 집중형, 분산형, 기능형으로 나눠 장단점을 설명하고 있고, 항상 문제가 되는 조직간 인센티브 문제도 무척 현실적이고 좋은 조언이 되었다. 학력, 자격증 같은 하드 스킬 높은 인재도 중요하지만, 리더십, 대인관계, 소통 능력 같은 소프트 스킬이 조직이 성공하는데 더욱 중요하다는 것을 여기서도 다시 확인할 수 있었다.

저자는 인공지능을 비즈니스에 도입하기 위해서는 명확한 목표가 있어야 한다고 한다. 막연하게 지금 인공지능이 대세이니 우리 회사도 도입하겠다고 맹목적으로 해서는 안 된다는 것이다. 작더라도 구체적인 사안에 집중해서 성공시킨 뒤, 단계적으로 확장하는 것이 좋고, 하나의 부서만 하는 것이 아닌, 회사 전체의 공감대를 이끌게 해야 한다고 한다.

인공지능이 성공하기 위해서는 많은 예외와 조건을 미리 파악해서 대응해야 한다. 이를 위해서는 개발자만으로는 절대 안 된다. 그 분야에 정통하고 숙련된 담당자의 식견이 필요한 것이다. 책 제목에서 말하는 개발자가 아니더라도 AI를 개발하게 된다는 상황이 바로 이런 것이다.

개발 현장 경험을 잘 담은 #당신은AI를개발하게된다개발자가아니더라도 를 보고 나니, 확실히 인공지능이 도깨비방망이와 같은 존재가 아님을 느낀다. 인공지능에 '금 나와라 뚝딱'은 없었다. 인공지능의 성능을 유지 또는 개선하기 위해서는 끊임없이 양질의 데이터를 먹여줘야 한다. 관련자들이 지속적으로 알고리즘 개선도 해줘야 한다. 저자가 말하는 AI 전략을 보고 있으니 마치 아이를 기르는 거 같았다.

앞으로 인공지능 기술은 지금보다 훨씬 많이 보급될 것이다. 인공지능이 기업 내 #비즈니스 혁신을 이끌게 될 것이다. 내가 개발자가 아니라고 해도, 앞으로 인공지능 도입에 참여할 수밖에 없는 것이다. 이 책을 통해 그 과정을 미리 이해해 두면 인공지능이라는 불을 다루는데 많은 도움이 될 것이다. 물론 개발자도 마찬가지다. 인공지능 코드만 잘 안다고 좋은 개발자가 될 수 없다. 개발 과정을 제대로 이해하고, 아울러 소프트 스킬도 함께 늘려야 유능한 개발자란 소리를 듣게 될 것이다.

‘공무원 2배속 스마트폰 합격법‘, 각종 시험에 도움되는 찐 공부법

공무원 2배속 스마트폰 합격법 - 6개월 안에 공무원이 되는 기적의 공부법
송기범 지음 / 가나북스 / 2022년 4월

참담한 진실 중에 하나가, 공부에도 빈익빈 부익부가 엄연히 존재한다는 것이다. 잘 사는 집 아이가 더 공부 잘할 확률이 높다고 한다. 이는 우리뿐만 아리, 다른 나라도 똑같은 진실이다. 결국 가진 게 없는 집은 학업에서도 빈약할 수밖에 없고, 좋은 직장을 들어갈 확률도 적을 수밖에 없다.

그럼 세상 진리가 그러니 없는 사람은 공부를 포기해야 할까? 분명 그것은 아닐 것이다. 자신의 부족한 환경을 극복하기 위해 더 많은 노력을 쏟는 것도 한 방법이겠지만, 이건 너무 막연하고, 너무 뻔한 소리다. 아무런 위로도 도움도 안 되는 방법이다.

그런데 뜻하는 곳에 길이 있다는 말처럼 전혀 방법이 없는 것이 아니다. '공무원 2배속 스마트폰 합격법'에서는 잠을 줄이고, 계속 암기하는 뻔한 방법이 아닌, 진짜 효율 높은 #공부법, 학습 비법을 알려주고 있다.

3년 동안 #공무원시험 공부해도 실패를 했는데, 우연히 알게 된 공부법으로 6개월 만에 합격한 송기범 저자 자신의 경험을 중심으로 내용을 전개하고 있다. 하지만, 이 책은 자신이 무슨 책을 보고, 어떤 강의를 들어가며, 어떻게 공부해서 합격했다는 합격 수기와 같은 글이 전혀 아니다. 생명과학을 전공한 저자 입장에서 이 공부법이 과학적으로 얼마나 타당하며, 어떻게 적용하면 효과적인지 구체적인 방법을 알려주는 공무원 합격 비법인 것이다.

그러다 보니, #공무원2배속스마트폰합격법 에는 각종 #뇌과학 또는 심리학 실험 등 과학적 검증을 거친 각종 이야기들이 나온다. 뇌 기억 전달 메카닉에서 시각과 청각의 비교가 나오는데, 단계나 속도 면에서 청각이 시각보다 빠르다는 것은 처음 알게 되었다. 청각 활용 학습법의 이점이 여기 있고, 세계 기억력 챔피언과 일반인의 MRI 비교 실험을 보면, 해부학 차이가 없다는 사실도 나오는데 결국 암기 방법에서 차이가 생긴다는 것이다. 이 밖에 학습 유전자 이야기, 물고기 실험, EBS 방송, 쥐 중독 실험 등 재미있고 다양한 정보가 책 안에 담겨 있다.

저자는 장기기억 공식을 장기기억 = 교재반복횟수 X 집중력 / 교재내용, M=r X c / b 라고 말하고 있다. 여기서 교재반복 횟수와 집중력에 따라 학습 결과를 높이게 되는 것이다. 여기에 2배속 학습법을 적용해서, 교재 반복도 2배, 집중력도 2배, 전체적으로 4배의 장기 기억으로 각종 시험에 합격할 수 있다는 것이다. c = u X v 라는 집중력 공식을 통해 어떻게 하면 집중력을 높일 수 있는지도 설명한다.

2배속 학습법의 실천 방법으로 녹음하면서 정독하라, 정독하면서 들어라, 2배속으로 5번만 속독하라, 요약하여 녹음한 후 2배속으로 다시 들어라, 설계도식 공부법으로 마무리하라, 이렇게 5단계를 제시한다. 각 단계에 따른 구체적인 학습법도 알려준다.

#학습법 중에 2배속 빠르게 듣는다는 부분이 있다 보니, 전부터 공부법에 관심 있는 분은 속청이 떠오를 것이다. 그러나 무조건 빨리 듣는 것이 2배속 공부법의 핵심은 아니다. 유대인의 #하브루타 공부법을 한국식으로 정리한 것이 2배속 공부법이라고 저자는 말한다. 전에 나도 속청 관련 책을 봤는데, '공무원 2배속 스마트폰 합격법'이 시험공부에는 더 현실적이고, 구체적이라 느낀다. 특히 영어 학습에도 이 공부법을 적용할 수 있다는 점은 항상 제자리인 영린이인 나에게 큰 매력이다.

'공무원 2배속 스마트폰 합격법'이라고 책 제목부터 나오는 공무원이란 단어 때문에 공시생만 보는 책인가 오해할 수 있을 거 같은데, 책을 읽고 나니, 공무원 얘기가 주축을 이루지만, 공무원 시험뿐만 아니라, #입시, #취업, #자격증 등 각종 시험을 준비하는 모든 이에게 도움 되는 공부법이었다. 내가 공부하는 패턴과도 비교하면서, 무엇이 문제이고, 어떻게 바꾸는 것이 좋을지 확실하게 느끼게 한 책이었다.

빈익빈의 굴레를 벗어나기 위한 수단으로 공부만큼 공정한 것도 없다. 경제력이 안 되면, 단기간에 성취할 수 있는 효율 좋은 공부법을 적용해야 할 것이다. 이에 '공무원 2배속 스마트폰 합격법'에서는 그러기 위한 좋은 방법을 귀띔해 줄 것이다.

파이썬과 금융테크를 동시에 배울 수 있는 일거양득 책

파이썬을 활용한 금융 분석 - 파이썬의 기초부터 금융공학, 머신러닝, 퀀트 분석, 매매 시스템 구현까지, 2판
이브 힐피시 지음, 김도형 옮김 / 한빛미디어 / 2022년 3월

'파이썬을 활용한 금융 분석'을 보다 문득 옛일이 떠올랐다. 주식에 관심을 가지고 관련 공부를 하던 참 오래전 일이다. 기존에 주식 프로그램이 있긴 했지만, 내가 생각하는 방향으로 한번 만들어 보려고 살짝 준비를 했던 적이 있었다. 책 몇 권 봤던 경험으로는 그렇게 어렵지 않게 느꼈었다. 결론적으론 회사 업무에 치여 제대로 시도도 못하고 유야무야됐지만, 지금 이 책을 보고 나니, 무식하면 용감하다는 말이 딱 나에 해당되는 말이었다. 관련 지식의 깊이를 모르고 깝죽댔던 것이다.

'파이썬을 활용한 금융 분석'을 보고 놀랐다. 뭔 금융 관련 이론들이 이렇게 수학적이냐 하고 말이다. 책 초반부터 마지막까지 전혀 듣도 보도 못한 각종 #금융, 경제 관련 수학 공식들이 등장한다. 미분, 적분, 확률과 통계도 다 다룬다. 내 입장에서 그나마 많이 들어 본 게 시계열이나 베이즈 통계였다. 처음 등장하는 식이 BSM 모형에서 만기 주가지수이다. 블랙-숄즈-머튼 이산 방정식, 점프 확산 모형의 오일러 이산화, 기하 브라운 운동 모형을 위한 시뮬레이션하기 위한 차분방정식 등 각종 공식들이 곳곳에 등장한다. 공식뿐만이 아니라, 금융 관련 데이터 분석 방법이나 시뮬레이션, 알고리즘 같은 것도 잔뜩 들어 있다.

이렇게 뭔 소린지 모를 각종 수학 공식들이 등장한다고 하니, 겁부터 먹을 수 있을 것이다. 아마 이쪽을 전공했어도, 골치 아프기는 매한가지 일 것이다. 하지만 읽어 보지도 않고, 지레 겁먹을 필요는 없다. 책을 읽어 보면, 의외로 어렵다는 느낌이 들지 않는다. 설명을 쉽게 한 것도 있지만, 내용을 보면, 이런 공식이나 알고리즘들을 파이썬에서 어떻게 구현하고 어떻게 활용하는지에 더 포커스를 맞추고 있기 때문이다.

그렇다 #파이썬을활용한금융분석 은 금융공학을 주제로 하고 있으면서, 동시에 파이썬 #프로그래밍 언어 학습이라는 목적도 같이 가진 책인 것이다. 즉 파이썬과 금융테크를 동시에 배울 수 있는 일거양득, 일타쌍피의 책이라 할 수 있다.

무엇보다 전에 컴퓨터 관련 서평을 할 때마다, 아쉽지만, 파이썬이나 자바, C 등 #프로그램 언어 지식이 필요하다고 얘기하곤 했는데, 이 책은 그 말을 하지 않아도 돼서, 무척 마음이 편하다.

이 책은 파이썬 기초부터 중고급 부분까지 다 다루고 있다. 이번 책은 2판으로 이전 초판에서는 파이썬 2.7 버전을 기반이었고, 이번 판은 파이썬 3.7을 사용한다. 단순히 일부 코드만 바꾼 것이 아니라, 파이썬에 중점을 둔, 파트2와 알고리즘 트레이딩 내용을 담은 파트4가 추가되었다. 그만큼 많은 것이 바뀐 것이다. 특히 내 시각으로 봤을 때, 파트2 파이썬 기초 정복의 추가가 확실히 이 책을 파이썬 학습용으로 아주 긍정적인 변모를 주었다 생각한다. 이게 없었으면, 다른 파이썬 책을 좀 봐야 한다고 서평에 적었을 것이다.

그리고 '파이썬을 활용한 금융 분석'이 파이썬 학습에 좋은 이유를 자신 있게 들라면, 그래프에 관한 것들이 때문이다. 앞에 공식 얘기를 많이 했는데, 공식들을 어떻게 그래프로 바꾸는지 아주 자세히 알 수 있다. 우리가 잘 아는 막대 그래프, 꺾은 선 그래프는 아주 기본이고, 3중, 4중으로 겹치는 그래프, 주식 차트에서 자주 보는 일봉 그래프, 복잡한 3차원 그래프, 분포도 등이 지겨울 정도로 등장한다. 금융 쪽에선 각종 지표나 결과를 그래프로 자주 표현하므로 당연한 거겠지만, 파이썬 학습자 입장에서 그래프는 금융 쪽에서만 쓰는 게 아니므로 응용할 곳이 아주 많다. 파이썬 그래프 구현 사전 같은 느낌으로 활용해도 될 거 같다. 그리고 사용된 공식들도 보고 있으면, 다른 곳에도 활용할 수 있는 것들이 많아, 이 또한 도움이 된다.

책 8장부터는 본격적인 금융 관련 내용을 담고 있다. 시계열 데이터를 다루는 것이 등장하며, 여기서 판다스를 사용한다. #Pandas 개발자 중에 한 명도 금융인이라는 설명을 보니, 왜 판다스가 이런 쪽에 강한 지 바로 이해된다.

금융 관련 이야기와 함께 #파이썬 코딩에 대한 것들이 다양하게 등장한다. 소수 찾기, 원주율, 이항트리, 몬테카를로 시뮬레이션 등에서 #NumPy, #Numba, #Cython 같은 패키지가 등장하는데, 이것들을 비교하여 실행 시간, 메모리 소비, 활용 등 각각의 차이를 머리에 팍팍 꽂히게 명확히 알려준다. 저자 이브 힐피시에게 저절로 고마움을 느끼게 만드는 내용들이다. 코딩 경험이 있는 분이라면 알겠지만, 어떤 라이브러리를 썼는가에 따른 실행 속도 차이를 일일이 해보지 않으면 잘 모른다. 그러나 '파이썬을 활용한 금융 분석'에서는 그런 것들을 곳곳에 직접 코딩 테스트로 보여주고, 설명해 주고 있어, 입에 직접 떠먹여 주는 기분마저 들게 한다. 실전 프로그램 성능 개선에 아주 유익한 부분이므로, 그냥 지나치지 말고 밑줄 긋거나 따로 정리해두는 것이 좋을 것이다. 학습 단계부터 이런 차이를 알고 적용한다면, 남보다 훨씬 효율적인 프로그램을 짤 수 있게 될 것이다.

이 밖에 책 곳곳에는 패키지 호환이나 업데이트에 관한 부분도 진지하게 고민하고 있는데, 'CAUTION' 같은 곳에서 그 방향과 해결책을 제시하기도 한다. 같이 등장하는 'NOTE', 'TIP' 란을 통해서도 저자의 각종 경험이 담긴 여러 가지 조언을 얻을 수 있어, 이 역시 아주 유용하다.

현재 핀테크에서 빼놓을 수 없는 인공지능에 관해서도 다루고 있다. 방대한 데이터를 활용한 #머신러닝 지도학습 및 비지도 학습 활용에 관한 것도 깊이 있는 내용까지는 아니지만, 어느 정도 맛볼 수 있다.

마지막 파트5 파생상품 분석은 금융테크에 대한 종합적인 느낌을 받는 파트로 시뮬레이션과 가치평가를 다룬다. 심화 활용 파트인데, 내가 잘 모르는 쪽이라서 참고 정도로만 봤다. 혹 책 내용 중에 모르는 부분이 있거나, 좀 더 자세히 알고 싶은 경우, 각 챕터 끝에 달려 있는 참고문헌을 학습하는 것도 좋을 것이다.

분명 '파이썬을 활용한 금융 분석'은 #핀테크, 금융, 보험, 재무, 주식, 경제 쪽 개발을 꿈꾸고 있는 분에게 특화된 좋은 책이기는 한데, 워낙 파이썬과 #금융테크 두 분야를 아주 잘 녹여 담아서, 파이썬 학습 교재로도 매우 훌륭하다 생각한다. 1부터 100까지 합계 구하고 글자 출력하고 그런 뻔한 게 아닌, 수식도 맘대로 표현하고, 그래프도 다양하게 그리고, 자유자재로 데이터를 가지고 노는 활용성 높은 프로그램을 배우고 싶은 사람에게 딱인 책이다.

나이불문 누구나 쉽게 만드는 메타버스 게임

유튜버 옐롯과 함께하는 로블록스 게임 만들기
옐롯 지음 / 위키북스 / 2022년 3월

가상현실, 증강현실을 넘어 이젠 메타버스의 시대라고 한다. 유튜브에서도 메타버스에 관한 얘기가 많이 나온다. 메타버스를 이용해서 브랜드나 제품 홍보도 하고, 이를 관리하는 새로운 직업도 탄생하고 있다. 메타버스를 이용한 각종 수익 비즈니스도 생겨나고 있다. 그중에 하나가 메타버스 속 게임이다. 자신이 게임을 만들어 수익도 쏠쏠하게 챙길 수 있다고 한다.

여러 메타버스 플랫폼 중에 로블록스는 레고같이 생긴 캐릭터를 가진 것이 특징이다. 이들이 게임에서 달리고, 뛰고, 떨어지고, 부딪히고 그러는 장면을 보고 있으면, 그 자체로 빠져드는 재미가 있다. 얼핏 애들 장난처럼 보이지만, 우습게 볼 게 아니다. 월 1억 명 이상이 이곳에서 게임 플레이를 한다고 한다.  

내 경우, 메타버스에 로블록스가 자주 등장해서 전부터 관심을 가지고 있었다. 게임 제작도 관심이 있었는데, 로블록스에서는 게임도 쉽게 만들 수 있다고 하니, 더욱 끌렸다. 그러다 이번에 '유튜버 옐롯과 함께하는 로블록스 게임 만들기'를 보게 되었다. 살짝 책을 떠들어 봤는데, 올 컬러에 노란색을 살려 기분도 업 되게 하고, 화려하게도 느껴지게 한다. 게임 책을 간혹 단색으로 만드는 책도 있어, 컬러를 상상해야 하는 불편이 있는데, 이 책은 그럴 걱정 없다.

저자에 대한 호기심에 옐롯을 찾아봤다. 그런데 목소리가 앳되다. 많이 놀랐다. 왜냐하면, 옐롯 채널을 보면, 스크롤을 해도 계속 동영상 강좌가 쏟아져서, 의심하지 않고 성인 정도로 생각했기 때문이다. 그런데 작년 나이가 13살이라고 한다. 대단하다. 나이 보고 얕잡아보는 분도 있겠으나, 강좌 보면, 그 소리 안 나온다. 발음도 또박또박하고, 설명도 똑소리 나오게 정말 잘 설명한다. 더욱이 중요한 게, 로블록스 전 세계 이용자 대부분이 10대 어린이이며, 미국은 3분의 2가 이 게임을 한다는 점이다. 비슷한 나이인 옐롯 저자의 시각과 생각에 눈 높이를 맞추는 것이 로블록스 성공의 지름길이 될 수도 있는 것이다.

유튜브 강의도 깔끔한데, '유튜버 옐롯과 함께하는 로블록스 게임 만들기' 역시도 깔끔한 설명을 하고 있다. 로블록스 회원 가입부터 아바타 꾸미기, 메뉴 설명, 로블록스 화폐인 로벅스 등 꼭 알아야 하는 핵심부터 알려주며 책을 시작한다. 앞 부분에 살짝 프로그램 코드 같은 스크립트가 나오지만, 뒤에 구체적인 설명이 나오므로 일단 이런 게 있구나 하고, 넘어가도 된다.

통과 가능한 파트 만들기, 게임 배경 바꾸기, 그림자 없애기 같이 구체적인 기능 위주로 로블록스 스튜디오 화면을 캡처해서 순서대로 설명하고 있어, 보고 따라 하기 쉽다. 장황한 설명 자체가 없어서 딱 핵심만 익힐 수 있다. 유튜브 강의를 보는 것도 빠른 이해에 도움이 되고, 책에 없는 내용도 많아서 게임 제작 실력을 좀 더 쌓는 데 도움 된다. 강의 듣고 책을 보고 있으면, 옐롯의 목소리가 저절로 떠오르는 환청 같은 경험도 하게 될 거다.

아무리 게임을 쉽게 만들 수 있는 로블록스라고 해도, 제대로 된 게임을 만들기 위해서는 코딩 작업을 피할 순 없다. 여기서는 루아 스크립트라는 것을 사용한다. 스크립트를 보고 있으면, function 이란 단어에서는 비주얼 베이직이 떠오르고, print를 보면 파이썬이 떠오른다. 그만큼 익숙한 형태라는 것이다. 변수, 연산자, 주석, 조건문 등 설명이 자세히 되어 있고, 플로차트까지 써서 설명하고 있어서, 스크립트가 어떻게 흐르는지 쉽게 파악할 수 있다. 옆에서 부모님이 초반에 조금만 도와준다면, 초등학생도 충분히 따라 만들 수 있는 수준이다. 분명 게임 좋아하는 애들은 눈이 반짝거리면서 빠져들 것이다.

로블록스 경우, 게임을 쉽게 만들 수 있게 만들었지만, 실제 게임 만드는 건 진짜 어렵다. 유니티 같은 편리성 높은 도구가 있어도 C#이나 C++ 같은 다소 어려운 프로그래밍 언어를 써야 한다. 개발비에 기간도 많이 드는 게 보통이다. 그에 비하면 로블록스는 진짜 쉽다. 게다가 로블록스 게임으로 세계 127만 명이 평균 1천만 원 이상 벌었다고 하니, 더욱 솔깃하게 만든다. 코딩의 부담을 덜고, 게임 스토리에 집중해 보고 싶었는데, 로블록스가 좋은 선택지가 될 거 같다.

쉽게 배울 수 있는걸, 어렵게 배우면 바보다. 쉽게 게임 만들 수 있는 길이 있는데, 일부러 빙 돌아갈 필요 없다고 본다. 나이불문하고 메타버스나 게임 제작에 관심 있는 분이라면, '유튜버 옐롯과 함께하는 로블록스 게임 만들기'라는 쉬운 길이 있음을 살짝 귀띔해 주고 싶다.

‘통계학대백과 사전‘, 갈수록 중요해지는 통계학 공부에 좋은 책

시험, 생활, 교양 상식으로 나눠서 배우는 통계학대백과사전 - 실생활에 꼭 필요한 통계에 접근하는 공식, 정리, 규칙 113가지
이시이 도시아키 지음, 안동현 옮김 / 동양북스(동양문고) / 2022년 3월

학창 시절부터 수학을 좋아했는데, 통계학만은 이상하게 정이 가질 않았다. 다른 수학들은 뭔가 증명하면서, 풀어 나가는 게 멋져 보이고, 문제에 대한 답들도 딱 떨어지는 맛이 있는데 반해, 통계학은 공식들도 거기서 거기로 비슷비슷해 보이고, 재미없고 지루한 데이터를 분석하는 작업은 매력이 너무나도 없었다. 당연히 통계학 점수는 드드드 거리게 나와 버렸다.

그런데 지금은 통계학에 대한 생각과 자세가 완전히 달라졌다. 학교를 졸업한 지도 한참 됐는데, 다시 통계학 책을 보며, 공부하고 있다. 학창 시절에 제대로 공부하지 않았던 것을 후회하고 있다. 그도 그럴 것이 지금의 통계학은 미운 오리 새끼에서 화려한 백조와 같은 존재가 되었다. 통계학을 활용하는 분야가 너무나도 많이 많아졌다. 특히 인공지능과 빅데이터 분야에서는 막강한 파워를 발휘하고 있다. 통계학을 공부하지 않으면 안 되는 세상이 되어 버린 것이다. 내 아둔한 머리로는 통계학이 이렇게 대접받게 될 줄 전혀 몰랐다.

누군가는 '빅데이터나 인공지능 안 하면, 통계학 안 해도 되는 거 아냐?' 생각할 수도 있을 것이다. 그러나 '통계학대백과 사전' 맨 처음에 등장하는 '지은이의 말'을 보면 그런 생각 완전히 깨어질 것이다. 지은이가 말한 거처럼 일기예보, 음성인식, 각종 광고, 편의점 POS 시스템, 병원 CT 사진, 신약 개발, 심지어 운까지도 다 통계학 활용의 영역인 것이다. 이런데도 통계학을 공부하지 않는다면, 석기시대로 돌아가겠다는 거나 마찬가지인 것이다.

게다가 입시, 입사 시험에도 비중이 높아지고 있고, 마케팅 조사나 연구, 개발 등 각종 실무에서도 필수로 쓰이는 것들이 많은 만큼, 통계학을 배워 두는 것이 여러 가지로 좋다. 공부하는 데 있어 '통계학대백과 사전'은 다양한 도움을 준다. 책 제목에서 짐작할 수 있듯이 다양한 통계학 지식을 담고 있고, 일반 사전처럼 이것들을 찾아보기 쉽게 되어 있다.

단순히 찾기만 편한 것이 아니다. 상관관계, 확률, 확률분포, 추정, 검정, 회귀분석, 베이즈 통계 등 각 이론마다 난이도, 실용성, 시험 출제 빈도를 한눈에 확인할 수 있도록 5단계의 별 표시로 보여 주고 있어, 시험 준비나 활용 시에 또 다른 편리함을 준다.

나 같은 경우는 개발자이다 보니, 통계학 공부에 있어, 실용성, 활용 측면을 더 중점적으로 보게 되는데, 책 중간중간에 'BUSINESS' 파트가 있어, 해당 통계 이론이 어디에 어떻게 쓰이는지를 간단한 예를 통해 엿볼 수 있다. 나에게 흥미 유발과 활용을 체감할 수 있어서 좋았다.

이처럼 '통계학대백과 사전'은 사전이지만, 고리타분한 사전이 아니다. 통계학을 좀 더 쉽게 학습하고, 이용할 수 있게 돕는 책이다. 큰 주제마다 'Introduction'을 통해 전반적인 이해를 돕고 있고, 시그마 기호, 그래프처럼 수학적으로도 기초가 되는 것들도 설명하고 있다. 무엇보다 통계학을 나무만 보는 것이 아닌, 숲을 볼 수 있게 돕는 책으로 통계학 전반을 스케치하듯이 이해하기 좋은 책이다.

책 분량 면에서도 사전이긴 하지만, 308쪽으로 일반 단행본 수준이라 소설 보듯이 읽기는 힘들지라도 부담감이 크게 높은 정도는 아니다. 각종 삽화와 그래프, 도표로 이해하기 쉽게 설명되어 있다 보니, 통계학 공식, 정리, 규칙 113가지를 나름 빠르게 익힐 수 있다.

부족한 통계학 공부를 '통계학대백과 사전'로 다시 하고 있는데, 모르는 게 너무 많다는 것을 다시금 확인한다. 피셔? 이거 스키 메이커 이름 아닌가? 본페로니? 초콜릿 이름 같네… 통계 무식함이 드러난다. 그나마 아는 건 그래도 가끔씩 봐왔던 베이즈 통계다. 분명한 것은 인공지능 책을 보면서, 전에 그런가 보네 하고 대충대충 넘어갔던 통계 공식들을 '통계학대백과 사전'으로 명확히 아는 데 도움이 되고 있다는 것이다. 모르는 것이 있으면, 바로바로 찾아볼 수 있어 좋다.

사는데 더하기 빼기면 충분하다? 물론 충분할 수 있다. 그러나 사는데 더욱 좋은 기회를 얻기 위해서는 이젠 통계학을 공부할 때라 생각한다. 이를 공감하는 분이라면, '통계학대백과 사전'을 보길 바란다. 활용 감각도 기르고, 각종 통계 지식을 간편하게 정리하는데 아주 요긴한 책이 될 것이다.