수학·통계를 몰라도 이해할 수 있는 쉬운 딥러닝

쉬운 딥러닝 - 수학·통계를 몰라도 이해할 수 있는
반병현 지음 / 생능북스 / 2021년 4월

인공지능 이해와 학습을 위해서는 복잡한 수식이나 어려운 회계학적 지식은 기본이고, 더 나아가 알고리즘을 구현하기 위한 어려운 코딩 기술을 익혀야 한다고 말들을 합니다.

물론 인공지능을 구현하고자 하는 사람들에게는 당연히 익혀야할 지식과 기술들이지만 초심자들에게는 인공지능의 기본적인 작동원리 그리고 인공지능이 현실에 적용되는 방법을 우선 큰 그림을 통해 익히는 것이 무엇보다 중요하다고 생각합니다.

오늘 소개해 드히는 <수학·통계를 몰라도 이해할 수 있는 쉬운 딥러닝>은 이런 의미에서 실습 중심의 문제해결을 통해 인공지능의 다양한 기술들을 체득할 수 있게 구성되어 있어 눈길을 끕니다.

우선 머리말에서 저자의 생각을 통해 딥러닝 학습서로서 본서의 성격을 가늠해 볼 수 있습니다.

"유독 딥러닝을 공부할 때는 기술을 활용하는 방법보다 작동 원리나 선형대수와 통계학 및 수학적 배경을 반드시 공부해야 한다는 이야기가 나오는데, 이는 기술을 연구하는 분들께서 연구자의 초점으로 지식을 전달하기 때문이며, 이런 트렌드는 비효율적이라 생각한다."

그래서 일까요? 여타 프로그래밍 학습서나 인공지능 학습서와는 달리 머리말을 포함해서 250여 페이지 밖에 되지 않습니다. 그만큼 딱 필요한 만큼의 파이썬 지식과 나머지는 실제 인공지능의 다양한 기술들을 실습을 통해 체험할 수 있는 컨텐츠로 구성되어 있습니다.

먼저 파이썬 준비하기를 통해 Anaconda와 Pycharm 그리고 Git를 설치하여 파이썬 개발환경을 구축하고, 딥러닝을 위한 파이썬 기초학습에서는 파이썬 언어의 가장 기본적이고, 반드시 익혀두어야할 사칙연산, 변수, 자료형, 함수를 학습하게 됩니다.

본서에서는 데이터를 읽어와 가공하는 단계를 대신 처리해 주는 모듈을 제공하고 있기 때문에, 딥러닝 예제를 이해하는데 int와 float 그리고 str 자료형 정도면 충분하다고 설명합니다. 물론 좀 더 깊이 예컨데, 데이터를 불러와 가공하는 모듈을 직접 제작하고, 새로운 인공지능을 구현하고 싶다면 uint8을 포함한 다양한 자료형에 대한 학습이 필요합니다.

특히, 초심자들에게는 '구글의 텐서플로우'를 비롯한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크와 관련 라이브러리를 활용하여, 모든 연산 과정을 일일이 하드 코딩하지 않고, 손쉽게 인공지능을 구현할 수 있음을 확인하는 것이 무엇보다 중요합니다.

그런 의미에서 본서의 GPU 활용을 위한 환경 구축하기, 딥러닝 라이브러리와 예제 코드 설치하기 그리고 파이썬 내장 라이브러리 불러오기, 외부 라이브러리 불러오기, 라이브러리 내 모듈 불러오기, 파이썬 스크립트를 라이브러리로 불러오기 등은 기본 중에 기본이지만, 초심자들이 반드시 익혀두어야할 내용이라 생각합니다.

본서의 실습에는 다층 인공신경망 즉, 다층 퍼셉트론(multilayer Perceptron 혹은 FNN(Feedforward Neural Network))을 활용해 데이터 분류 알고리즘을 학습해 봅니다.

책에서는 학생의 체격만 보고 나이를 예측하거나 꽃을 구분한다거나 의료에 활용되는 유전자 분석을 통한 암진단 혹은 BMI(비만도) 분석을 위한 키와 체중 추론 등의 꽤 복잡한 듯 보여지는 실습으로 구성되어 있습니다.

그러나 일단 책에 있는 대로 딥러닝 모델 코딩(라이브러리 호출, 데이터 읽어오기, 인공신경망 제작, 인공신경망 컴파일)과 인공신경망 학습, 학습 결과 출력, 인공지능 성능 확인 등을 통해 작동 방식을 먼저 학습한 후, 하나씩 내용을 되짚어 가면서 학습하면 빠른 시간내에 작동원리를 이해할 수 있으리라 생각됩니다.

그외에도 최근 다양한 산업 영역에 활발히 활용되는 '시각 처리 AI'로 불리는 'CNN(합성곱 신경망, Convolutional Neural Network)'을 통해 손글씨 인식, 사물 구분 등의 이미지 분류 기술을 학습하고, 현미경 영상 분석을 통한 암진단, 세포 종류진단, 흉부 CT 영상 분석을 통한 폐암 진단 등의 의료 AI의 활용법을 실습을 통해 확인할 수 있습니다.

특히, 제공해주는 데이터에 '정상 세포의 현미경 영상'과 '암세포의 현미경 영상'이 각각 3,750장과 625장 포함되어 있어 실전을 방불케 하는 의료 AI의 활용법을 제대로 학습할 수 있어 초심자들에게 큰 도움이 될 것으로 보입니다.

처음 책을 펼쳤을 때는 대략 250여 페이지 정도라 딥러닝 학습서로는 내용이 너무 부실한 것이 아닌가 생각했습니다. 그러나 현재 시중의 어떤 딥러닝 입문서보다 초심자들이 쉽고 빠르게 딥러닝을 이해할 수 있고, 구현해낼 수 있는 책이 아닐까 합니다.

특히, 각 장의 말미에 다양한 딥러닝 기술이 의료나 금융 영역에서 실제로 사용되는 예시와 실습을 통해 어떻게 현업에 사용이 되는지를 잘 보여주고 있다고 생각합니다.

실습을 따라하며 딥러닝 기법의 동작원리를 이해하고, 현업에 쓰임을 확인하고자 하는 딥러닝 초심자들에게 추천합니다.

[100자평] 코로나 이후 생존 도시

코로나 이후 생존 도시 - 만능 백신은 없다
홍윤철 지음 / 포르체 / 2021년 4월

팬데믹의 양상을 분석하여, 자연과 환경을 최우선에 내세운 새로운 미래 도시의 비전을 제시.

코로나 이후 생존도시

코로나 이후 생존 도시 - 만능 백신은 없다
홍윤철 지음 / 포르체 / 2021년 4월

올해 5월 9일 오전 10시 기준으로 코로나19 누적 확진자 수는 1억 5천 830만명이며, 사망자 수는 330만명에 이르고 있습니다. 특히, 인도와 브라질의 상황은 최악으로 치닫고 있고, 매일 확진자 수와 사망자 수는 걷잡을 수 없이 증가하고 있는 상황입니다.

자연히 이러한 팬데믹 상황을 종식시킬 수 있는 '키 체인저(Key Changer)'로 '백신'과 '치료제'의 개발과 빠른 보급을 꼽습니다. 현재 각 나라별로 백신 보급률이 차이가 나고 있는 상황에서 우리나라는 올해 11월을 기점으로 집단 면역 70%를 목표로 노령층과 필수 의료인력을 시작으로 백신접종에 만전을 기하고 있습니다.

오늘 소개해 드리는 <코로나 이후 생존 도시>에서는 코로나 팬데믹을 종식시킬 구원자로서의 백신도 중요하지만 그보다 원초적으로 전염병을 예방하는 도시, 의료 시스템을 갖춘 '스마트 건강도시'에 초점을 맞추고 있습니다.

즉, "백신은 우리를 구원하지 않는다"는 다소 충격적인 부제를 달고 있는 본서에서는 지금까지 문명을 이끌어 왔던 도시의 문제점을 넘어서서 건강하고 안전하고 활력이 넘치는 도시야말로 신문명 도시이며, 이러한 도시는 자동화된 기계로 가득한 공간 속에서 인간이 부속품처럼 사는 SF 속의 미래도시가 아니라 적극적인 참여자로서 안전하고 건강하게 살며, 번성하는 공간이라 주장합니다.

수렵과 채집의 시대를 지나 사람들이 모여 한 곳에 정착하며 농경 생활을 하고, 가축을 키우면서 사람들이 모여살게 되고 그 규모가 점점 커지게 되어 결국 도시로 국가로 이어지게 되었음을 우리는 잘 알고 있습니다.

최초의 도시였던 메소포타미아 문명의 우루크로 부터 시작해서 도시가 문명을 이끌게 되고, 사람들간 계급과 직업이 탄생하였고, 무역과 전쟁으로 서로 교류하게된 인류 문명의 태동과 함께 '도시가 전염병의 온상'이 되었음을 천연두의 시작과 전파, 전염병에 취약했던 로마 그리고 유럽인구의 1/3을 사망케한 페스트와 그 시작이된 항구도시 제노아와 베네치아의 인적 네트워크를 예를 들어 설명하고 있습니다.

나아가 18세기 영국을 중심으로 전개된 산업혁명의 물결 속에서 도시로 몰려든 하층민들의 비위생적 실상과 상수도 문제 그리고 터져나온 파리와 런던의 콜레라 까지... 바이러스 팬데믹은 현재까지도 그 이름과 양상을 달리하면서 대도시를 중심으로 확산되어 나가고 있습니다.

사실 도시 특히 대도시는 바이러스 전염병의 온상일 뿐 아니라 각종 만성 질환, 예컨데 당뇨병과 같은 심혈관 질환, 동맥경화증, 암, 면역질환 등의 온상이라는 사실은 다소 충격적이기도 합니다. 저자에 의하면 이는 도시의 건강하지 못한 생활 양식, 식습관과 환경에서 그 이유를 찾고 있습니다.

촘촘한 인적 네트워크로 인한 바이러스의 손쉽고 빠른 전파와 전염, 사망 요인의 2/3를 차지하는 당뇨를 포함한 만성질환, 노령인구가 늘면서 크게 증가하는 치매와 같은 신경퇴행성 질환 그리고 경쟁과 스트레스 같은 정신적인 소모에 의한 우울과 정신질환 등은 모두 도시의 성장과 대도시화에서 직, 간접적인 원인을 찾을 수 있습니다.

저자는 이야기 합니다. "사람들이 공동체를 구성하고 사는 가장 중요한 목적은 안전하고, 건강하게 살면서 자손을 낳아 번성하고자 하는 것이다... 안전하고 건강한 사회, 특시 도시를 만드는 일은 공동체 사회의 가장 큰 목적이라고 할 수 있다."

즉, 건강을 지킬 수 없는 도시는 정상적인 기능을 할 수 없다는 것을 이번 코로나 사태로 확인할 수 있었습니다. 의료 체계 및 관련 서비스는 교통, 에너지, 상하수도, 녹지와 여가활동 등과 같은 도시의 다른 기능들과 유기적으로 연결되고 통합적으로 작동할 수 있는 도시를 재설계 해야 한다는 말입니다.

의료 서비스의 제공도 '최소한'의 기준에서 '최상'의 기준으로 발전하여, 시민의 건강을 제대로 돌볼 수 있는 수준으로 향상되어야 합니다. 이를 위해서는 지역사회 의료수준을 최고 수준으로 격상시키고, 의원부터 최상급 병원까지 수평적인 의료협력체계로 변화가 필요합니다. 또한 의료 플랫폼을 통해 정밀, 맞춤형 의료 서비스를 일상에서 쉽게 구현할 수 있어야 합니다.

더욱이 노인 인구가 급격하게 늘고 있는 지금, 도시 속에서 건강하고 활력있는 생활을 위해 필요한 '돌봄' 체계 마련이 절실한 시점입니다. 이를 통해 노인이나 장애인과 같은 취약계층을 포함한 모든 사람들이 사회의 일원으로서 공정하게 의료혜택을 받을 수 있게 되고, 이런 변화를 통해 건강하고, 행복한 지속가능한 도시가 될 것이라는 것이 본서에서 밝히고 있는 저자의 미래 도시 비전이라 하겠습니다.

인류 문명의 기원인 동시에 각종 전염병의 온상으로서의 고대와 중세 그리고 근세의 도시를 조명해보고, 20세기 이래로 급속한 도시화와 산업화의 물결 속에서 터져나온 팬데믹의 양상을 분석하여, 자연과 환경을 최우선에 내세운 새로운 미래 도시의 비전을 제시하는 책으로 평가합니다.

관심있는 분들의 일독을 권합니다.

​* 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

세렌디피티 코드

세렌디피티 코드 - 부와 성공 뒤에 숨겨진 행운의 과학
크리스티안 부슈 지음, 서명진 옮김 / 비즈니스북스 / 2021년 4월

때때로 우리는 성공한 사람, 성공한 기업과 조직이 다른 사람들 혹은 기업 보다 운이 좋다고 생각할 때가 많습니다. 행운이 그들과 함께 하고 있다고 이야기하곤 하죠. 과학계의 중대한 발견 중 30~50퍼센트는 물질이 다른 물질로 흘러들어 새로운 물질이 되기도 하고, 뜻밖의 상황에서 우연치 않게 영감을 얻기도 하는 등 '우연한 사고'에서 비롯되었습니다.

그렇다면 개인이나 조직 모두 기회는 바로 이런 '세렌디피티(Serendipity; 뜻밖의 행운)'를 잡느냐에 달린 것 처럼 보입니다.

많은 이들은 말합니다. "우리 삶의 큰 전환점과 기회는 우연히 발생하고, 통제할 수 없다."

오늘 소개해 드리는 <세렌디피티 코드>에서는 세렌디피티의 숨은 의미를 파악하여 우연을 삶의 원동력으로 바꾸어 성공하는 사람들의 이야기를 통해 인간의 포부와 상상력 그리고 우연 간의 상호작용에 관해 이야기하고 있습니다.

본서에서 이야기하는 '세렌디피티'는 뜻밖의 순간에 행한 인간의 주도적인 행동이 긍정적인 성과로 이어지는 예기치 못한 행운을 말하며, 우리의 일상과 삶 혹은 세상을 바꾸는 돌파구가 될 큰 선물이라 묘사하고 있습니다.

저자가 주장하는 인생의 성공은 우연한 기회와 노력간의 상호작용에 달렸음을 다양한 사례를 통해 말하고 있습니다. 결국 '세렌디피티'란 단순히 우리에게 일어나는 우연이 아니라 '흩어진 점을 찾아내 잇는 과정'이며, 이를 받아들인다면 위협적으로 느껴지던 갑작스런 변화가 지속적인 기쁨과 호기심 그리고 연이은 성공의 원천이 된다는 것이죠. 요즘 같은 코로나 사태의 불확실서의 시대에 필요한 사고 방식이기도 합니다.

뜻밖의 우연이란 저자에게 있어 단순한 무작위성의 의미에서 운에 관한 것이 아닙니다. 다른 사람들이 볼 수 없는 연결 고리를 찾아내고, 이렇게 찾아낸 사실을 예상치 못한 전략적 방식으로 결합하고, 명백하게 무작위적이거나 연결되지 않은 아이디어가 병합되어 새로운 기회를 만들어나가는 순간을 감지하는 방법에 대해 자세히 설명하고 있습니다.

합리적이고 과학적인 관점에서 우연을 탐구하고, 이러한 우연이 성장할 수 있는 조건을 조성하는데 사용할 수 있는 접근 방식을 생물학, 화학, 관리/정보시스템에서 힌트를 얻고 있으며, 다양한 계층의 사람들의 예를 통해, 우연이 어떻게 작동하는지 그리고 우리 자신의 '우연 근육'을 훈련하고 예기치 않은 것을 기회로 전환하는 방법을 이야기합니다.

저자가 주장하는 뜻 긍정적인 결과로 이어지는 인간의 주도적인 행동을 둘러싼 뜻밖의 행운을 의미하는 '세렌디피티'는 아래와 같이 도식화될 수 있으며, 이를 통해 운이란 결국 순전한 것이 아닌 행동과 끊임없는 노력(끈기)의 산물임을 느끼게 됩니다.

'행동' X '발견' X '점 잇기' X '그릿' = '세렌디피티의 탄생'

일단 우연을 이해하게 되면 우리는 운이 더 이상 우리에게 수동적으로 일어나는 것이 아니라, 우리가 능동적으로 파악하고, 연마하고, 만들어 나가야 할 세상에 내재된 힘이이며, 일과 삶의 방식을 바꿀 수 있음을 최신 과학과 실제 사례를 통해 주장합니다.

흥미진진한 아이디어와 전략을 통해 우리 삶의 모든 측면에서 혁신, 영향력 그리고 기회를 확대하기 위해 우연이라는 힘을 배양하고, 연마할 수 있는 방법에 대한 명확한 청사진을 제공하는 책으로 평가합니다.

긱 마인드

긱 마인드 - 변화된 시대에 일할 준비가 되었는가
폴 에스티스 지음, 강유리 옮김 / 프롬북스 / 2021년 4월

인터넷을 통해 개인이 기업의 단발성의 업무를 수주받아 처리하는 프리랜서 또는 독립 근로자가 코로나 사태이후로 증가하고 있습니다. 보통 우리는 이러한 인터넷을 통해 일회성 작어을 주문(수주)하는 업무 방식과 그로 인해 파생되는 경제활동을 '긱(Gig) 이코노미(Economy)'라고 부르고 있습니다.

디지털 기술이 다양한 영역에서 발전하고, 인터넷을 통해 전문지식을 손쉽게 배우고, 익힐 수 있는 환경이 됨으로써 누구라도 다양한 전문기술과 지식 그리고 전문적인 경험을 쌓을 기회가 많아지고 있습니다. 당연히 우수한 인재는 세계 어디에서나 찾을 수 있고, 함께 작업 할 수 있는 인프라는 이미 마련되어 있지요.

"필요할 때 필요한 만큼" 그들의 힘에 의지하면 업무의 질과 효율이 비약적으로 향상될 뿐 아니라 다양한 창의적 아이디어를 함께 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 물론 최근 불안전한 고용이나 열악한 근무환경 등의 긱 경제의 폐해를 지적하는 목소리들이 심심찮게 뉴스의 일면을 장식하고 있는 것도 사실입니다.

오늘 소개해드리는 <긱 마인드>에서는 노동시장의 피할 수 없는 대세로 자리잡아가는 '긱 이코노미 생태계'에서 기업이든 프리랜서든 각자 승리를 위해 가져야할 마음가짐(긱 마인드)과 전략에 대해 자세히 설명하고 있습니다. 당연히 기업의 입장에서는 이들 긱(GIg) 근로자(Worker)들과의 새로운 업무방식을 통해 변화하는 일의 미래를 재정립하는 기회가 될 것입니다.

책에서는 우선 '긱 이코노미'를 "기업이 단기계약을 위해 프리랜서나 임시직을 정기적으로 활용하는 자유시장 체제"라고 정의하며, 오늘날의 노동인력 가운데 다수는 정기적으로 직장을 바꾸고, 계약 기반의 '부업'으로 수입을 보충하고 있음을 지적합니다.

음식과 제품 뿐 아니라 '긱 이코노미'는 온디맨드(On demand) 방식으로 전문가와 서비스를 이용할 수 있는 문을 열었습니다. 이와 함께 일하는 방식을 혁신하고 변화시켜 점점 빨라지는 기술 사회에서 많아진 업무량을 효율적으로 분배하고, 최고의 생산성을 얻기 위한 기업의 인재 전략으로 자리매김해 나가고 있음을 기억할 필요가 있습니다.

실제로 책에서는 NASA와 GE, 탑코더 등 세계적인 기업 및 조직에서도 '긱 노동자'들과의 협업 프로젝트가 늘고 있음을 지적하고 있습니다.

그렇다면 "긱 노동자들이 가져야할 새로운 업무방식을 위한 비전" 혹은 "긱 노동자들을 필요기업의 워크 플로우(Work Flow)에 통합 시키는 방법"은 무엇일까요?

저자는 아래의 4단계의 모델을 제시하며, 그 앞 글자를 따 T.I.D.E 모델이라 이름 짓고 있으며, 긱 마인드와 함께 이 모델을 활용하면 선택한 목표가 무엇이든 달성하고 원하는 성과를 얻을 수 있다고 주장합니다.

일단 목표를 세우고 난 후,

1. Taskify 작업화 : 일감을 세부적인 작업으로 나눈다.

2. Identify 식별 : 반드시 해야 하는 일, 안 해도 되는 일, 나중으로 미루거나 위임할 수 있는 일을 구분한다.

3. Delegate 위임 : 적절한 전문가를 찾아서 기대치를 전하고 효과적으로 위임한다.

4. 진화 Evolve : 긱 마인드를 계속 발전하고 성장시켜 개인생활과 회사 업무에 이 방법을 도입한다.

특히 개인적으로 수행해야 하는 작업과 자신보다 더 잘 할 수 있는 전문가에게 위임할 수 있는 작업을 명확히 구분짓는 "Identify 식별" 단계는 추후 작업 생산성 증가와 작업 결과 향상을 위해 매우 중요한 단계로 여겨집니다.

또한 저자는 유용한 인재로 계속 머물기 위해서는 새로운 기술을 습득하는 시간을 어떻게 창출하느냐가 중요하다고 이야기 합니다. 기술의 반감기가 대략 5년이라고 본다면, 빠르게 사라지고 새롭게 등장해 발전해나가는 첨단기술을 따라잡기 위해서는 배움의 시간을 확보해야 합니다.

따라서 기업 입장에서 업무에 프리랜서를 기용하고, 효율적으로 일하는 것은 내부 직원의 시간과 능력을 확대하여 좀 더 창의적이고, 건설적인 배움과 업무에 집중 할 수 있는 기회를 제공하여 궁극적으로 자사의 경쟁력을 제고하는 긍정적인 피드백을 제공할 것입니다.

'긱 이코노미'는 하루 100줄의 코드를 작성하는 내부 직원의 일을 빼앗아다가 외부 노동자에게 맡기는 것을 의미하지 않습니다. 진정한 기업의 성공은 인공지능을 이용해 하루에 1천만 줄의 코드를 작성하는 방법을 알고 있는 프리랜서 전문가들과의 관계 속에서 이룰 수 있음을 의미합니다. 만약 내부 직원 한 명이 그런 프리랜서 전문가 10명과 함께 협업한다고 가정한다면 이는 기하급수적인 기업의 성장을 의미합니다.

'긱 이코노미'가 노동시장의 대세로 자리 잡아가고 있는 요즘 !! 급변하는 노동시장의 비전을 명쾌하게 풀어쓴 책으로 평가합니다.

제대로 '긱' 하는 법에 관심이 있는 모든 분들의 일독을 권합니다.