[오늘의 한문장] 조르주 뒤비의 지도로 보는 세계사

일본은 1929년 혹독한 경제위기를 겪은 뒤 재벌의 지원하에 군국주의로 복귀한다. 1차 원료공급지이자 일본 상품의 소비지인 만주는 일본 제국주의 정책의첫 희생물이 된다. 만주 철도에대한 공격을 빌미 삼아 전쟁을일으킨 일본은 곧 선양(瀋陽)을 점령하고, 몇 주 만에 만주 전역을 장악하며 (1931년 9월), 이곳에 괴뢰국가인 만주국을 세운다.
(1932년 3월). 이 나라는 사실상일본의 보호령이 되었으며, 일본의 영향력을 몽골과 북중국으로확장하기 위한 전진기지로 이용된다. 한편 항일투쟁에는 소극적인 채 공산당과의 싸움에 치중하는 중국 정부의 소극적인 자세는 민족감정을 자극하였다. 1936년12월 12일 장제스를 감금하고 공산당과의 합작을 요구하는 시안(西安)사건이 발생했다. 이런 와중에 일본은 1937년 중국을 침입하여 난징까지 이르는 동부 해안지방을 점령하며, 1940년 3월 30일 그곳에 왕징웨이(汪精衛)의괴뢰정부를 세운다. 하지만 일본의 효율적인 통제력은 대도시와 이를 잇는 연결로에 한정되었다.
충칭으로 수도를 옮긴 장제스의군대가 저항을 계속하고, 특히 공산군의 게릴라전은 일본군 주력부대의 발을 묶었다.

일본의 항복 이후 마오쩌둥의 인민해방군(50만 병력)이 장제스군대에 합병되는 것을 거부하여 공산당과 국민당은 적대하게 된다. 공산군은 북중국을 지배하면서 소련이 이미 점령한 만주지역으로 침투한다. 국민당은 대도시 대부분을 수복한다. 통일정부 수립을 위한 협상(1946년 마오쩌둥의 충칭(重京) 방문은 미국 마셜 장군의 중재와 마찬가지로 실패한다. 미국은 마셜 장군의 보고를 접한 후 국민당에 대한 군사 원조를 중단하여 국민당 지도부를 낙담시킨다. 내란은 피할 수 없었다. 1948년까지 양 진영의 최대 목표는 일본군이 철수한 지역을 상대보다 빨리 재점령하는것이었다. 공산당은 병력의 수적우세와 뛰어난 군사전략으로 상대를 압도했다. 그들은 텐진과베이징을 차지하고(1949년 1월)국민당군을 양쯔 강 북쪽에서 격파한 후, 4월에 난징을, 5월에 항저우와 상하이를 점령한다. 8월에는 광저우까지 차지한다. 마오쩌둥은 1949년 10월 1일 베이징에서 중화인민공화국 수립을 선포한다. 대륙을 포기할 수밖에 없었던 장제스는 잔여 세력을 이끌고 대만으로 가서 사망할 때까지 그곳을 통치한다.

[오늘의 한문장] 딥러닝 첫걸음

이처럼 학습 데이터는 완벽하지 않고 잡음 등이 섞일 수 있습니다. 그런데 학습 데이터 모두가 정답이라 생각하고 모델을 여기에 지나치게 맞추다 보면, 일반화 성능이 떨어지는 모델을 얻게 됩니다. 이러한 현상을 과적합이라고 부릅니다.

모델은 특별한 것이 아니라, 우리가 구하려는 최종 결과물을 말합니다. 예를 들어 이메일을 분석해 스팸 메일을 자동으로 분류해주는 시스템을 개발한다면 스팸 메일 분류기가 바로 머신러닝에서 말하는 모델에 해당합니다. 즉 모델은 우리가 가져다 사용할 결과물이라고 생각하면 됩니다.

머신러닝은 데이터에서 모델을 찾아내는 기법을 말합니다. 여기서 데이터는 말 그대로 문서, 음성, 이미지 등의 자료를 말합니다. 모델은 머신러닝으로 얻어내는 최종 결과물을 의미합니다.

학습 데이터가 나쁘면 어떤 머신러닝 기법으로도 원하는 목적을 달성하기 어렵습니다. 최근 주목받고 있는 딥러닝도 마찬가지입니다. 따라서 머신러닝 기법을 사용할 때는 실제 데이터의 특성이 잘 반영되어 있고 편향되지 않은 학습 데이터를 확보하는 것이 아주 중요합니다. 학습 데이터와 입력 데이터가 달라져도 성능 차이가 나지 않게 하는 걸 일반화generalization라고 합니다. 머신러닝의 성패는 일반화를 얼마나 잘 달성했느냐에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다.

정칙화는 모델의 형태를 최대한 간단하게 만들려는 수치해석적인 기법입니다. 앞 절의 예제를 보면 복잡한 모델(곡선)에서는 과적합이 일어나기 쉬웠습니다. 학습 데이터에 대한 모델의 성능을 약간 희생하더라도 모델을 최대한 간단하게 만들어 과적합에 빠지지 않도록 하자는 게 정칙화의 기본 전략입니다.

검증을 도입하면 머신러닝의 학습은 다음과 같은 절차를 거쳐 진행됩니다.
1. 학습 데이터를 학습용 데이터와 검증용 데이터로 나눕니다. 보통 8:2의 비율을 사용합니다.
2. 학습용 데이터로 모델을 학습시킵니다.
3. 검증용 데이터로 모델의 성능을 평가합니다.
A. 성능이 만족스러우면, 학습을 마칩니다.
B. 성능이 떨어지면, 모델의 구조 등을 수정해 2단계부터 다시 수행합니다.

지도학습은 사람이 뭔가를 배우는 과정과 매우 비슷합니다. 우리가 연습 문제를 풀면서 새로운 지식을 공부하는 과정을 예로 들어 보겠습니다.
1. 연습 문제를 하나 고릅니다. 현재 지식으로 이 문제에 대한 답을 구합니다. 이 답을 정답과 비교합니다.
2. 틀렸으면 잘못된 지식을 교정합니다.
3. 모든 연습 문제에 관해 단계 1~2를 반복합니다.

입력 데이터가 어느 범주에 해당하는지 판별하는 모델을 찾아야 하면 분류 문제가 되고, 입력 데이터의 추세를 예측하는 모델을 찾는다면 회귀 문제가 됩니다.

* 인공지능과 머신러닝, 딥러닝은 구별해서 사용해야 합니다. 세 단어의 관계를 정리하면 다음과 같습니다.
* 딥러닝은 머신러닝의 일종이고, 머신러닝은 인공지능의 일종이다.
* 머신러닝은 학습 데이터로부터 모델을 찾아내는 귀납적 기법으로 영상 인식과 음성 인식 및 자연어 처리 등의 문제를 푸는 데 효과적입니다.
* 머신러닝의 성패는 일반화를 얼마나 잘 달성하느냐에 달려 있습니다. 학습 데이터와 실제 입력 데이터의 차이로 인한 성능 저하를 막기 위해서는 편향되지 않은 학습 데이터를 충분히 확보해야 합니다.
* 과적합은 모델이 학습 데이터에 지나치게 최적화되어 학습 데이터에서는 성능이 좋지만, 실제 입력 데이터에서는 성능이 크게 떨어지는 현상을 의미합니다. 과적합은 머신러닝 모델의 일반화 성능을 떨어뜨리는 주요 원인 중의 하나입니다.
* 과적합 문제를 해결하기 위한 대표적인 기법으로는 정칙화와 검증이 있습니다. 정칙화는 최대한 단순한 모델을 유도하려는 수치해석적인 기법입니다. 검증은 학습 과정에서 과적합 여부를 미리 알아내 이에 대한 조치를 취하려는 목적으로 고안된 기법입니다. 검증의 변형된 형태로 교차 검증이 있습니다.
* 머신러닝은 학습 방법에 따라 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있습니다.
* 지도학습은 모델의 용도에 따라 크게 분류와 회귀 문제로 나눠집니다. 분류는 입력 데이터가 어느 범주에 속하는지를 알아내는 문제입니다. 분류 문제에서 학습 데이터의 정답은 범주로 주어집니다. 회귀 문제는 값을 예측하는 문제입니다. 학습 데이터의 정답은 값으로 주어집니다.

남극이나 우주처럼 고립된 상황에 오랫 동안 처한 사람...

남극이나 우주처럼 고립된 상황에 오랫 동안 처한 사람들에게는 어 떤 일들이 벌어질까요? 로치의 말입니다. "6주 정도 지나면 비이성적인 적개심이 마음 한구석에 자리잡습니다. 처음에는 사랑해 마지않던 동료들 때문에 미쳐 버릴 것 같은 상태가 시작되지요."
이런 문제들이 단지 기분이나 태도 때문에 생겨나는 것은 결코 아닙니다. 사실 신체적 이유 때문에 생겨나는 것입니다. 면역 체계가 약해지고 호르몬은 비정상적으로 요동칩니다. 잠을 이루기도 힘들고 먹는 것마저 어려워지지요. 평생 시차 적응이 안 된 채 사는 느낌 아닐까요? 우주공간에서의 신체적 변화 극복이야말로 성공적인 화성 탐사에 반드시 필요한 요건입니다.

우주에서 볼일 보기

우주에서는 지극히 일상적인 일조차 굉장한 모험이 되기도 한다. 아폴로 시대에 우주인들은 다리 사이에 끼워 놓은 비닐봉지와 엉덩이에 붙여 놓은 비닐봉지에 볼일을 보았다. 지금은 변을 당겨서 버리는, 흡입력의 원리를 이용한 변기를 사용중이라고 한다. 국제 우주 정거장에서는 소변을정화해서 식수로 사용한다. 대변은 전용 용기에모아 두었다가 충분한 양이 모이면 정거장 밖으로 내보내, 지구 대기권에서 연소시켜 폐기한다. (혹시 어제 밤하늘을 장식했던 아름다운 별똥별이 사실 우주선에서 내다 버린 별처럼 빛나는 똥이었을지도!)

참았던 눈물이 쏟아졌다. 오래 울었는데도 이상하게 진...

참았던 눈물이 쏟아졌다. 오래 울었는데도 이상하게 진정이 잘되지 않았다. 심장이 물에 뜬 듯 출렁이는 것만 같았다. 나는 봉투안에 든 편지를 꺼내서 펼쳤다. "글씨를 힘차게 쓰던 용감한 한국의 숙녀분께." 이런 내용이 적혀 있었구나. 나는 마치 그 편지를 처음 보는 사람처럼 노인의 글을 읽기 시작했다. 한줄 한줄 읽어내려갈 때마다 알 수 없는 곳을 향한 미안함의 눈물이 자꾸 흘렀다. 편지의 끝에는 연락하고 지내자는 말과 함께 숫자 열세개가 적혀 있었다. 노인이 전화번호까지 적어줬었어? 왜 나는 이런 것도 기억하지 못하고 있었을까. 대체 왜.
(p.211 탐페레 공항)

그런 기이한 작별인사가 끊어질 듯 이어졌고, 그렇게 놓으려는자와 끊지 못하는 자의 실랑이가 한참을 더 이어진 끝에 통화가 끝났다. 세상 질척거리는 통화였다. 심지어 나는 울고 있었다. 최악이었다. 휴대폰을 침대 위에 던져버리고 탁자를 주먹으로 내리쳤다.
그러자 뚜껑을 닫지 않은 채로 올려놨던 작은 생수병이 바닥으로 굴러떨어졌고 바닥에 두었던 백팩 위로 물이 쏟아졌다. 나는 황급히 백팩을 집어 들었다. 백팩의 앞주머니 지퍼가 활짝 열려 있었다.
이 씨발년이. 열었으면 닫아놔야 할 거 아냐. 소중한 황금연휴가 엉망이 되어버렸다. 나는 내가 지유씨 앞에서 울었다는 사실이 억울해서 또 눈물이 났고 그렇게 눈물의 악순환 속에서 잠이 들었다.
(p.97 나의 후쿠오카 가이드)

새집에 놓여 있는 물건은 어느 것 하나 허투루 들인 게 없었다. 침실 조명은 며칠씩 해외 사이트를 뒤져서 내 마음에 쏙 드는 것으로 설치했다.
이사 오고 나서는 한동안 잠이 잘 오지 않았다. 집도 내 것이고,
집 안에 있는 모든 것들이 다 내가 고른 내 것인데, 그런 집에서 내 가 살고 있다는 사실만 내 것 같지 않았다. 눈을 감으면 이상한 불안감에 심장이 빠르게 뛰었고 잠들었다가도 쉽게 깼다. 그럴 때면나는 조용히 일어나 침실 문을 닫고 거실로 나왔다. 그러고는 마치처음 와보는 것처럼, 손님의 시선으로 집을 둘러봤다. 무광의 골드로 포인트를 준 방문 손잡이와 날렵한 곡선의 싱크대 수전을 매만졌고, 세겹의 셰이드 사이로 은은한 불빛이 퍼져나오는 루이스폴 센의 펜던트 조명을 껐다 켰다 해봤다. 내가 신경 쓰고 힘준 것들을 하나씩 짚어본 다음에야 편히 잠들 수 있었다.
(p.130 도움의 손길)

우리 부부는 아이를 가지지 않기로 했다. 나에게 아이는 마치 그랜드 피아노와 같은 것이었다. 평생 들어본 적 없는 아주 고귀한소리가 날 것이다. 그 소리를 한번 들어보면 특유의 아름다움에 매혹될 것이다. 너무 매혹된 나머지 그 소리를 알기 이전의 내가 가없다는 착각까지 하게 될지 모른다. 당연히, 그만한 가치가 있을 것이다. 하지만 책임감 있는 어른, 합리적인 인간이라면 그걸 놓을 충분한 공간이 주어져 있는지를 고민해야 할 것이다. 집 안에 거대한그랜드 피아노를 들이기 전에 그것을 놓을 각이 나오는지를 민서판단해야 할 것이다. 아무리 부족해도 어떻게든 욱여넣고 살면 살아진다는 것도 알고 있다. 물론 살 수는 있을 것이다. 집이 아니라피아노 보관시피아노 보관소 같은 느낌으로 살면 될 것이다. 그랜드 피아노가 기실 대부분을 차지하게 될 테고 패브릭 소파와 소파스툴, 원목장과 몬스테라 화분은 둘 엄두도 못 낼 것이다.
(p.142 도움의 손길)

연봉계약서에 서명하던 그 순간, 씁쓸한 감정이 들 것 같았지만 오히려 그 반대였다. 나는 정말이지, 진심으로, 기뻤다. 방송국이고,
피디고 뭐고 지긋지긋했다. 대신 4대 보험이 어쩌고 하는 말들과 상여금, 특근수당, 연차와 실비보험 같은 단어들이 그렇게나 따뜻하고 푹신하게 느껴질 수 없었다. 수습 기간이 끝나고 정직원이 되면서 회사에서 가족 의료비도 지원해주었다. 아빠는 그 돈으로 수술할 수 있었다.
(p.207 탐페레 공항)

[오늘의 한문장] 일의 기쁨과 슬픔

사람들이 이 카드를 써야만 하는 가장 강력한 이유가 뭔가? 딱 하나만 꼽는다면 뭐라고 생각하나? 그러는 거예요. 그래서 내가 자신 있게 얘기했죠. 네, 이 카드를 쓰면 포인트를 두배로 적립해줍니다. 그랬더니 회장이 이러더라고."
"뭐라고요?"
"그래? 그게 그렇게 강력한 유인이 되나? 사람들이 포인트를 그렇게 좋아하나?"
"다들 좋아하지 않나요?"
"그렇죠. 그래서 또 자신 있게 대답했지. 네, 좋아합니다! 그랜다니 뭐라는 줄 알아요?" .
"글쎄요."
"그렇게 좋은 거면 앞으로 일년 동안 이차장은 월급, 포인트로받게."
회장은 재무팀과 총무팀에 그렇게 지시하라는 말만 남기고 자리를 유유히 떴다고 했다. 이번에는 웃을 수가 없었다.

그달 25일, 월급이 들어오지 않았다고 했다. 거북이알은 유비카드 포인트를 조회할 수 있는 홈페이지에 접속했다. 회장의 한마디에 정말로 월급이 고스란히 포인트로 적립되어 있었다. 그 커다란 숫자를 보는 순간, 거북이알은 심장께의 무언가가 발밑의 어딘가로 곤두박질쳐지는 것만 같은 모멸감을 느꼈다고 했다. 그녀가 내게 물었다.
"회사에서 울어본 적 있어요?"
나는 잠시 생각에 잠겼다가 고개를 저었다.
"내가 회사 생활 십오년 하면서 한번도 운 적이 없었거든요. 루바 공연 건 때문에 특진 취소되고, 팀 옮겨지고, 강남에서 판교로 짐 싸서 올 때도 눈물이 안 났어요. 그런데 그 포인트를 보고 있는 데 눈물이 나더라고요. 포인트가 너무 많아서. 너무 막막해서."

억지로 출근해서 하루를 보낸 그날 저녁, 이상 하게도 거북이알은 결국 아무것도 달라지지 않았다는 사실을 깨닫게 되었다. 포인트로 모닝커피 마시고, 포인트 되는 식당에서 점심먹고, 포인트로 장 보고, 부모님 생신선물도 포인트로 결제했다. 그렇게 일주일을 더 보내고 나서 그녀는 모든 것을 한결 편하게 받아들일 수 있었다.

"그래도 원래 가격보다 조금 더 싸게 팔아야 하잖아요. 또 직접 주문하고, 이렇게 사람 만나는 데 아무래도 시간과 노력을 써야 하고……… 분명히 거북이알님이 손해 보는 게 있잖아요."
"직원 아이디 넣으면 할인가로 살 수 있어요. 물건 주문하는 건 근무시간에 하죠. 이렇게 점심시간이나 외근 나가면서 직거래하고 요. 개인 시간은 잘 안 써요. 내 나름대로 손해를 최소화하는 방향으로 밸런스를 맞추고 있어요."

감사합니다, 선생님, 사시는 동안 적게 일하시고 많이 버세요.