리드 앤 디스럽트

리드 앤 디스럽트 - 혁신기업의 딜레마를 해결하는 법
찰스 오라일리.마이클 투시먼 지음, 조미라 옮김 / 처음북스 / 2020년 10월

대부분의 기업에서는 현재 그들이 제공하는 제품을 개선하고 소비자의 요구에 적극적으로 대응하는데 몰두하지만, 근본적으로 새로운 제품과 서비스를 새롭게 개발하는데는 소극적일 수 밖에 없습니다.

기존 제품과 프로세스에 주의하면서 끊임없이 앞을 바라보며 미래를 정의할 혁신을 준비하는 것은 기업의 경영진이라면 공감할 법 합니다만, 과거(기존 역량)와 미래(새로운 기회, 혁신) 사이의 균형을 유지하는 것은 기업의 Management 에서 가장 어려운 일 중 하나이기에 이를 잘 수행하는 기업을 찾기란 요원한 것이 사실입니다.

우리가 잘 알고 있는 코닥(Kodak)과 보잉(Boeing)은 과거 즉, 핵심 역량에만 몰두한 나머지 빠른 시장의 변화에 적응하지 못한 사례로 남아있습니다. 아날로그 사진에는 뛰어 났지만, 디지털 카메라로 도약하지 못한 '코닥'이나 상업용 항공기 분야의 오랜 선두 주자였지만, 방위 계약 사업에서 어려움을 겪고, 최근에는 에어버스와의 경쟁에 직면한 '보잉'의 사례가 바로 그것입니다.

이러한 성장과 혁신의 문제를 처음 제기한 이는 1997년 "혁신기업의 딜레마(The Innovation Dilemma)"를 쓴 클레이튼 크리스텐슨 교수(Clayton M. Christensen) 입니다. 그는 이 책에서 저가 시장에서 시작해서 점차 시장 점유률을 높여 매출을 늘리고, 혁신적 기술을 발판삼아, 궁극에는 주류기업을 뛰어넘는 "파괴적 혁신(Disruptive Innovation)" 이론을 주창하기도 했습니다.

바로 여기서 앞서 말씀드린 혁신기업의 딜레마 문제가 불거지게 됩니다. '코닥'과 '보잉'처럼 오직 자신들의 주력 사업에만 몰두하고, 매진한 나머지 시장의 변화 신호를 캐치해 내지 못하고 결국 스스로 파멸을 자초하게 된다는 내용입니다. 물론 '크리스텐슨 교수'의 경우, 혁신에 초점을 맞춘 소규모 조직을 적절히 설정하라(분사)는 조언을 하고 있습니다만, 사실 오늘날까지 완벽한 솔루션으로 평가받지는 못했지요.

그렇다면 과거의 핵심역량과 미래의 혁신을 동시에 잡을 비결은 없는 것일까요?

오늘 소개해드릴 <리드 앤 디스럽트>에서 두 저자는 이러한 혁신 기업의 딜레마에 대해 크리스텐슨 교수와는 완전히 결이 다른 해결책을 제시합니다. 그들에 따르면, 조직은 (1) 기존 핵심 비즈니스를 운영 및 개선하고 (Exploite), (2)새로운 혁신과 시장을 개발 (Explore) 할 수 있어야 합니다.

이를 위해 저자들은 "양손잡이 리더십"이라 부르는 'Ambidexterity' 개념을 소개합니다. 성공적인 기업과 리더(양손잡이 리더)는 기존 기술, 역량과 자질을 기반으로 완전히 새로운 기술, 역량 및 자질을 고유하게 재구성하고 개발할 수 있습니다. 그들은 기존의 핵심역량과 자산을 사용하여 지속적으로 스스로를 갱신하고 새로운 혁신과 시장을 개발해 나가죠. 현재 핵심사업을 포기하거나 주의를 분산시키지 않고 말입니다.

저자인 '찰스 오라일리'과 '마이클 투시먼 교수'는 MBA과정의 비즈니스 모델 분석에서 흔히 볼 수 있듯 다양한 실제 사례를 연구한 내용을 바탕으로 결론을 내리고 있습니다. 그들에 따르면 월마트, 넷플릭스, 지멘스, 레고, 아마존과 같이 성공한 기업들의 이면에는 경영진의 "양손잡이 리더십"을 통한 혁신기업의 딜레마에 대한 적절히 대처가 있었음을 확인할 수 있습니다.

성공적인 조직은 오랫동안 기존 비즈니스 모델을 최적화하고, 활용하는 방법을 알고 있습니다. 그러나 동시에 새롭고 잠재적으로 파괴적인 비즈니스 및 수익 모델에 대한 혁신을 지속적으로 탐색해 나갑니다. 그리하여 양손잡이 조직은 변화에 신속하게 대응하여 지속적으로 성장 할 수 있습니다.

아마존, 시어스, 볼 코퍼레이션, IBM, 하이얼, 시스코 등 세계적인 글로벌 기업들의 혁심기업의 딜레마를 해결하기 위해 양손잡이 능력과 조직을 갖추기 위한 고군분투를 그리는 한편, 경영학의 구루로 평가받는 크리스텐슨 교수의 '파괴적 혁신'을 잇는 최신 경영학 이론으로 평가받고 있는 역작입니다.

현재의 기회들 사이에서 균형을 잡고, 미래 기회를 탐험하는 양손잡이 능력을 갖추고자 하시는 기업의 경영진에게 추천하는 책입니다.

빅데이터로 직업을 고른다면

빅데이터로 직업을 고른다면 - 구글부터 테슬라까지 10대가 꼭 알아야 할 4차 산업혁명 ㅣ 지식 더하기 진로 시리즈 7
신지나 지음 / 다른 / 2020년 10월

코로나로 인해 삶의 많은 부분이 변화하고 있습니다. 특히, 일하는 방식과 소비의 방식에서의 두드러진 변화를 보게 됩니다. '언택트' 혹은 '온택트'라고 하는 트렌드가 시대의 대세가 되어가는 느낌입니다. 지속적으로 확진자 수가 3자릿수를 기록하고 있어 방역당국에서 거리두기 레벨의 격상을 검토하는 만큼 비대면 속에서의 일상은 이제 새로운 표준이 되어가는 것 같습니다.

비대면화, 온라인화 그리고 디지털화로 요약할 수 있는 코로나 시대의 비즈니스 트렌드는 급기야 산업의 융합을 지향하는 4차 산업혁명을 가속화시키고 있습니다. 감염을 방지하기 위한 비대면을 위한 온라인 활동은 디지털 기반에서 이뤄져야 하고, 이런 과정에서 4차 산업혁명의 혁신 기술인 인공지능, IoT, 빅데이터 분석, 클라우드 컴퓨팅이 좀 더 세련된 형태로 좀 더 가깝게 우리 곁에 다가온 듯 합니다.

특히 포스트 코로나 시대를 대비하여 기업의 미래 먹거리와 국가 경쟁력 강화 그리고 새로운 일자리 창출을 위해 야심차게 출범한 정부의 "한국형뉴딜" 사업의 두 축인 "디지털 뉴딜"과 "그린 뉴딜"을 성공으로 이끄는 핵심 기술이 바로 이러한 4차 산업혁명을 특징짓는 혁신 기술들이므로 한국형 뉴딜은 곧 대한민국의 4차 산업혁명의 거대한 마중물이 될 것으로 전망됩니다.

그러나 이러한 기술들을 포함한 4차 산업혁명의 전반적인 내용들과 연관된 직업과 진로를 함께 고민할 수 있는 책을 찾기란 쉽지 않은 것 같습니다. 특히 대형 서점에 가봐도 대한민국의 미래를 책임질 10대들이 볼만한 4차 산업혁명 관련 책들은 많지 않은 것이 현실입니다.

오늘 소개해 드리는 <빅데이터로 직업을 고른다면>은 그런 의미에서 높은 점수를 줄 수 있을 것 같습니다.

책에서는 4차 산업혁명의 두뇌로서의 '인공지능'과 사물과 세계를 연결하는 'IoT(사물인터넷)', 그린 뉴딜을 위한 '신재생 에너지'와 '스마트 시티', MaaS(Mobility as a Service)의 베이스가 될 '자율주행차' 그리고 인공지능과 짝을 이뤄 혁신 제품과 서비스를 이끌어낼 원료가 될 '빅데이터'에 대한 설명을 최신의 정보들과 함께 제공하고 있습니다.

특히 각 기술의 설명과 함께 현재 적용 상황 그리고 추후 비전 제시와 더불어 각 기술과 연관된 진로 찾기를 따로 마련하고 있습니다. 저자가 제시하고 있는 각 기술과 관련된 진로 중 몇 가지를 발췌해 봅니다.

- 인공지능 관련 진로 : 인공지능 개발자, 로봇공학자

- 사물인터넷 관련 진로 : 웨어러블 기기 디자이너, 사물인터넷 프로그래머

- 신재생에너지 관련 진로 : 도시 재생 전문가, 에너지 설계 전문가

- 자율 주행차 관련 진로 : 자율주행차 관련 전문가, 자동차 소프트웨어 콘텐츠 개발자

- 빅데이터 관련 진로 : 빅데이터 전문가, 정보 보안 전문가

물론 각 진로에 있어, 기술의 난이도에 따라 혹은 적용 범위에 따라 좀 더 디테일하게 나뉠 수 있습니다만, (예컨데, 빅데이터의 경우, 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 데이터 애널리스트, 데이터 아키텍트 등) 기본적인 기술 설명과 함께 큰 방향성에 맞게 진로 설명을 잘 해놓았다고 생각합니다. 물론 관심있는 분들은 본서를 바탕으로 좀 더 깊고 넓은 영역을 다루는 레퍼런스를 참조하면 될 것 같습니다.

아무런 사전 지식이 없더라도 읽는데 크게 지장이 없는 책이며, 특히 3~5년 쯤 후 본격적인 4차 산업혁명시대에 주역이 될 10대들이 한번쯤 보았으면 하는 책으로 평가합니다. 한 가지 아쉬운 점은 이러한 각각의 기술들 소개와 함께 마지막 장 쯤에는 모든 기술이 함께 융합되어 만들어진 제품이나 서비스를 도식화하여 전 산업의 융합이라는 4차 산업혁명의 특징을 소개해 줬으면 어땠을까 하는 아쉬움이 남습니다.

관심있는 분들의 일독을 권합니다.

인공지능 무엇이 문제일까?

인공지능, 무엇이 문제일까? - 4차 산업혁명 시대 AI와의 일자리 경쟁, 그리고 공존 ㅣ 10대가 꼭 읽어야 할 사회·과학교양 6
김상현 지음 / 동아엠앤비 / 2020년 10월

최근 코로나19 사태를 통해 알 수 있었던 것 처럼, 재난의 급속한 확산 속에서 보다 빠르게 사전 위험을 탐지, 예방하고, 감염병 발생 시에는 신속하게 분류, 진단하고 모니터링하여 조치 할 수 있도록 감염병 대응 체계와 이를 지원할 수 있는 ICT 기술에 대한 필요성이 급격하게 높아지고 있습니다.

특히 규칙 정형화가 어려운 분야에서 딥러닝을 포함한 인공지능 기술을 적용하면 빠른 대응을 할 수 있다는 이유로 감염병 추세 파악, 전파 확산 예측, 신속 진단도구의 개발 등에 인공지능을 적용하기 위한 다양한 시도들이 진행 중입니다.

'감염병 재난과 의료 인공지능의 활용 사례'에는 자동 진단 보조, 원격 환자 모니터링 및 예후 예측, 자가 진단 검사 및 음성 인식, 질병과 재난 예측, 감시, 접촉자 추적 및 모니터링 및 신약 개발 등을 들 수 있을 겁니다.

한편 이러한 인공지능에 대한 일반인들의 이해는 '유토피아' 혹은 '디스토피아' 적인 이분 법적 사고에 머물러 있는 듯 합니다. 2006년의 알파고 사건 이후 아직까지도 인공지능이 인간의 일자리를 없애 버리고, 종국에는 인간의 삶을 위협한다는 비관론이 팽배해 있는 것이 사실입니다.

오늘 소개해 드리는 <인공지능 무엇이 문제일까?>에서 저자는 이야기 합니다.

"학자들이 어떻게 생각하든 인공지능은 계속 발전하고 있다. 이미 많은 곳에서 인공지능은 인간과 함께 성장하고 생활하며 도움을 주고 있다... 이제 인공지능은 컴퓨터 공학자만 연구하고 있지 않으며... 수 많은 물리학자와 수학자 그리고 뇌과학자를 포함한 다양한 바이오 분야에서도 인공지능은 매력적인 과제가 되었다." (p.11)

10대가 꼭 읽어야할 사회, 과학교양 시리즈 답게 청소년들의 눈높이에 맞게 인공지능의 역사부터 미래 모습까지 다양한 이야기를 담아 내고 있습니다. 이를 통해 '유토피아'니 '디스토피아'니 하는 어른들의 이분법적 사고에서 벗어나, 객관적인 인공지능의 모습을 통해 그들 스스로 인공지능에 대한 개념 정립을 요구하고 있는 듯 합니다.

저자는 묻습니다. "인공지능은 어떤 존재이길래 이렇게 세상 모든 사람의 주목을 받는 것일까?", "우리는 인공지능에게서 무엇을 얻고, 무엇을 빼앗기는가?"

첫번째 질문에 대한 답으로 1950년 앨런튜링으로 부터 시작되는 인공지능의 70년 역사 개관과 기계학습과 딥러닝으로 대변되는 인공지능의 학습법을 자세히 설명하고 있습니다. 또한 영화속에서의 인공지능의 모습을 조력자, 친구, 스승 혹은 적으로 묘사하여 점점 현실화 되고 있는 인공지능의 모습을 묘사하고 있답니다.

특히, 분야별 대표 인공지능으로 알파고와 한돌로 유명한 '바둑', IMB의 왓슨의 법률에 도입한 Ross, 암을 포함한 질병 판독과 진단에 활용되는 IBM의 왓슨, 엔터테인먼트에 활용된 인공지능, 인공지능을 탑재한 도우미 로봇 등을 소개하며, 인공지능이 유명세를 탔던 분야를 꼽아 인공지능이 활용된 다양한 분야의 성과를 확인할 수 있습니다.

또한 인공지능이야말로 4차 산업혁명시대의 핵심 키워드인 "초지능(Hyper Intelligence)"을 담당할 핵심 기술로 평가받는 이유를 다양한 기술과의 융합을 통해 설명하고 있어, 4차 산업혁명의 기술 트렌드와 그 맥락을 이해해는데 큰 도움이 될 것입니다. 본서에서는 자율주행차, 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 블록체인, 5G 통신과 인공지능의 융합 모델을 통해 다양한 ICT 산업 모델을 논의합니다.

두번째 질문에 대해서 저자는 '아직 인공지능이 학습할 만한 충분한 데이터도 확보하지 못했으며, 학습도 부족하다'는 사실을 아디다스의 '스피드 팩토리'의 실패와 'IBM 왓슨'의 의료 인공지능 실험의 퇴출이라는 사례를 들어 설명하며, 인공지능을 통한 직업 대체에는 예상보다 오랜 시간이 걸릴 것임을 역설합니다. 물론 인공지능의 발전상에 따라 급변할 수 있는 사회 패러다임의 변화에 적응할 수 있는 준비가 필요할 것으로 보입니다.

이와는 달리 도시 문제를 ICT 기술로 해결하여, 삶의 질 향상과 도시 경쟁력 강화를 통해 지속가능한 도시 전략을 추진하는 '스마트시티(Smart City)'는 인공지능이 우리 삶을 어떻게 윤택하게 해줄 것인지 보여줄 수 있는 가장 대표적인 사례로 뽑고 있습니다.

기존 인프라를 효율적으로 활용해 적은 비용으로 도시문제를 해결하려는 고민에서 비롯되었다고 할 수 있답니다. 본서에서는 국내에서 시행되고 있는 정부와 지자체가 추진하는 다양한 스마트시티 사업을 확인 할 수 있습니다.

저자의 말처럼 우리가 두려워할 것은 인공지능이 아니라 인공지능을 두려워하는 공포심 그 자체일지 모릅니다. 인공지능에게는 인공지능이 잘하는 것이 있고, 인간에게는 인간이 잘하는 영역이 있습니다. 인간성을 발전시킬수록 당연히 인간이 잘하는 영역이 두드러질 테지요.

'디지털과 인간이 맞서는 시대가 아닌, 디지털과 인간이 함께 하는 시대' 를 이해하고픈 모든 분들이 부담없이 읽어보시기를 추천합니다.

* 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다. 

강의의 기술

강의의 기술 - 넘볼 수 없는 차이를 만들어 주는
최창수 지음 / SISO / 2020년 10월

평소 강의나 강연 그리고 기업과 공공기관의 컨설팅을 진행하는 입장에서, 누군가와 대화하고, 지식을 전달하고, 때로는 감동과 웃음을 선사하는 일은 분명 쉽지 않은 일 임에 틀림없습니다.

특히 숫자가 많든 적든 내가 알고 있는 지식을 제대로 정확하게 청중들에게 전달하고, 설득시키기 위해서는 기존 경험에 더해 항상 새로운 자료와 정보를 서칭하고, 정리하는 작업을 게을리해서는 안됩니다.

이제껏 수 많은 강의나 강연을 해왔지만 아직도 청중 앞에 서면 긴장이되는 건 사실입니다. 특히 코로나로 인해 기존 대면강의에서 비대면 강의의 비중이 늘면서, 줌(Zoom)과 같은 화상 솔루션의 사용법이나 온라인 강의 시의 커뮤니케이션 스킬 등을 새롭게 익히고, 숙달할 필요가 있습니다. 어쨋든 최신 기술의 습득이 되었건, 지식전달이 되었건 강의에도 다양한 기술로 무장해야 한다는 것을 느끼는 요즘입니다.

오늘 소개해 드리는 <강의의 기술>에서 저자는 "익숙함과 새로움의 조화를 가장 잘 이뤄내는 직업은 강사"라 칭합니다. 강의 내용에 대한 익숙함이 곧 자신감이며, 끊임없는 새로움을 강의에 접목시키는 용기가 필요하다는 말입니다.

'재미있는 강의', '감동적인 강의' 그리고 '정확한 지식 전달의 강의' 이 3가지를 모두 만족시키기 위해서 저자는 자신의 26년 간의 강의 노하우를 모두 본서에 풀어놓았다고 호언장담을 합니다.

청중이 환호하는 강의는 무엇이 다를까요? 10을 보여기 위해 100을 준비하는 열정과 노력 그리고 최상의 컨디션을 유지하기 등은 누구나 쉽게 생각할 수 있습니다. 그러나 무엇 보다 중요한 것은 청중에 대한 공감력과 강사의 진심이라 생각합니다.

저자가 밝히다시피 공감력을 통해 청중의 심리나 감정을 잘 잡아내 강사가 강연장의 분위기를 창조해 나가야 합니다. 또한 청중은 강사의 진심을 전달 받았을 때 깊은 감동을 받게 되지요. 내 앞에 있는 청중의 행복을 바라는 마음, 성장을 바라는 마음이 진심으로 전해지려면, 먼저 내 앞에 앉은 청중을 단순한 청중이 아닌 내 삶의 가장 소중한 사람들로 여기는 마음의 전환이 필요합니다.

특히 '청중을 사로잡는 오프닝하기 편'에서 다시 한번 '첫인사의 소중함'을 제대로 느끼게 됩니다. 짧게 대략 1분 이내로 자기소개를 마치고, 90도에 가깝게 허리를 숙여 인사하며, 천천히 웃으면서 상체를 세우는 등의 청중에 대한 정중함과 존중은 결국 청중에게서 나에게로 되돌아 오며, 그들과 라포가 형성되고, 강사 스스로의 강의를 대하는 자세와 태도에 더욱 진정성이 스며든다는 것입니다.

궁극적으로 오프닝의 가장 큰 목적은 청중의 호기심을 끌어올리는 것이며, 호기심은 신뢰, 기준, 재미의 3가지 요소에서 발생한다는 사실을 알게 되었습니다. 물론 이 과정에서 강사와 청중간의 존중과 라포가 형성되어 강의가 끝날 때까지 자연스럽게 유지해 나가는 것도 큰 기술이라 생각합니다.

이외에도 '강의를 더욱 재미있게 만드는 11가지 SPOT' 이라던가 '어떤 주제와 상황에도 성공하는 강의 훈련법' 그리고 '청중에게 사랑 받고 오래 살아남는 강사의 비밀' 등과 같은 저자의 경험과 노력에 기인하는 '강의의 기술들'이 딱 읽기 좋은 분량으로 정리되어 있습니다.

'대중 앞에 설 수 있게 되는 그 순간, 자신의 가치는 두 배, 세 배가 된다'는 말이 있습니다. 콘텐츠가 어떤 것이던간에 청중 앞에서 자신의 콘텐츠를 전달하고, 공감과 웃음과 감동을 주고 싶은 분들이 한 번 쯤은 볼만한 내용이 아닌가 생각합니다.

일독을 권합니다.

수학은 어렵지만 미적분은 알고 싶어

수학은 어렵지만 미적분은 알고 싶어 ㅣ 알고 싶어
요비노리 다쿠미 지음, 이지호 옮김 / 한즈미디어(한스미디어) / 2020년 10월

최근 서점가와 유튜브 그리고 다양한 SNS상에서 수학 공부가 인기 컨셉으로 자리 잡아가고 있다고 합니다. 중, 고등학교를 거치며 수포자(수학포기자)가 늘고 있지만, 정작 학교를 졸업한 성인들이 다시 수학을 공부하는 아이러니가 벌어지고 있는 셈이죠.

특히, 코로나로 인해 불안과 우울을 호소하는 분들이 수학 문제를 다시 풀면서 무기력감과 불안감을 해소하고, 뇌를 좀 더 많이 사용하거나 문제 풀이를 통한 재미와 기쁨을 얻는 등 또 다른 홈 엔터테인먼트 현상으로 간주되고 있습니다. 물론 서점가의 수학 신드롬도 그 중 하나로 해석할 수 있을 겁니다.

코로나19 사태를 겪으며 모든 것이 불확실한 시대로 바뀌게 되니, 정답이 정해져있는 그래서 정답을 찾는 방법을 말해주는 수학이라는 학문에 매력을 느낀 사람이 늘어나고 있다는 해석도 있습니다.

그러나 고등 수학이 꽃이라고 하는 미적분에 이르게 되면 이야기가 조금 달라집니다. 교양 수학이나 스토리 텔링 식의 확률연산 정도의 쉬운 난이도에서 벗어나 수포자의 길로 이끄는 최고 난이도의 미적분을 다시 공부하려는 분은 많지 않습니다. 대학수학능력평가 시험의 수학영역에서 최고 난이도의 문제가 바로 이 미적분에서 출제될 정도니까요.

오늘 소개해 드리는 <수학은 어렵지만 미적분은 알고 싶어>에서 저자는 1시간 만에 미적분을 이해시킬 수 있다고 자신합니다. 그래서 저자의 이력을 찾아보았습니다. 도쿄대학 대학원에서 이론물리학을 전공하고, 현재는 유튜브에서 수학과 물리를 가르치는 유튜버로 활동하고 있다고 합니다. 채널 개설 1년 만에 13만명의 구독자수와 여러 대학의 수학 참고자료로 활용될 정도라고 하니 그 실력은 검증된듯 합니다.

본서에서 먼저 눈에 띄는 2가지 특징은 아래와 같습니다.

첫째, 논지의 전개 방식이 선생님과 학생간의 대화로 전개된다는 점입니다. 일명 '소크라테스의 대화법(산파법)'이 생각나는 이 교수법은 학생에게 직접적으로 답을 주기보다 다양한 생각을 하게끔 하여 개념을 스스로 깨우치고, 답을 도출해내도록 합니다. 특히 어려운 수학 기호도 자연스럽게 사용하도록 도우며, 꼭 필요할때 자세히 설명하는 배려를 보여줍니다.

두번째, 미적분의 계산에만 집중하는 현 수학교육의 문제점에서 탈피하여, 실생활에서 적용되는 모습까지도 함께 설명함으로써 미적분의 기본 개념과 원리를 명확히 이해시키고자 노력합니다.

이와 관련하여 저자는 수학은 '이미지'가 90%라는 논지를 폅니다. 수포자들 대부분은 수학을 공부할 때 수식 상태 그대로 이해하려고 하기 때문에 현실세계와는 동떨어진 '추상적인 수식으로 표현된 수학'에서 좌절한다는 것입니다.

물리학을 전공한 저자 답게 수학 강의는 단순히 수식을 이해하기 쉽게 해설하는 것이 아닌 물리의 관점을 섞어서 현실 세계와 수학을 연결시켜 설명하기 때문에 수식의 이미지를 좀 더 쉽게 떠올릴 수 있다는 것이죠. 마치 어릴 때, 공이나 동물 이미지를 사용해 1+1=2라는 수식을 구체적인 이미지로 쉽게 이해할 수 있었던 것처럼 말입니다.

이어서 60분만에 미적분을 이해하기 위해 아래와 같이 4단계로 설명을 이어갑니다. 물론 아무리 수학에 자신 없는 사람이라도 반드시 최단 경로로 미적분의 본질을 이해할 수 있다는 자신감과 함께 말이죠.

1단계 : 함수

2단계 : 그래프

3단계 : 기울기

4단계 : 넓이

미분은 먼지처럼 눈에 보이지 않을 만큼 작은 변화를 현미경으로 보려고 하는 것이며, 적분이란 먼지처럼 눈에 보이지 않는 작은 변화를 눈에 보일 만큼 많이 쌓으려 하는 것이라 했을때 함수를 통해 수식을 표현하고 이것을 그래프로 표현하며, 그래프 상의 "변화" 양상 즉, '기울기'를 조사하는 것이 '미분'이며, 그 변화를 더하는 것 즉 '넓이'를 구하는 것이 '적분'이라고 하는 것이 미적분의 본질임을 여러차례 강조합니다.

개인적으로 2. 그래프에 대해 실제 그래프와 함께 입력 X와 출력 Y의 관계와 그 변화 그리고 속도와 기울기의 관계를 잘 보여주어, 좀 더 이해도를 높일 수 있었다고 생각합니다.

4차 산업혁명이 가속화되면서 그 핵심 기술로 평가받는 '인공지능(AI) 알고리즘'을 만들고, 이해하기 위해서는 미적분학과 관련한 고등 수학에 대한 이해가 선행되어야 합니다. 즉, 미분방정식, 다중적분, 벡터 미적분, 복소수 함수론 등의 필수개념의 이해를 통해 머신러닝에서 활용되는 역전파 알고리즘과 확률 추론을 이해할 수 있다는 말입니다.

사실 고교시절 배웠던 미적분을 1시간에 모두 배우는 것은 불가능합니다. 그럼에도 불구하고 저자가 강조하는 부분은 앞서 말씀 드린 미적분의 기본개념과 미적분이 실생활에서 적용되는 모습을 통해 관심과 흥미를 가지고 좀 더 깊이있는 공부로 이어가는 것이라 하겠습니다.

학생과 선생님 간의 대화를 통해 논의를 진행하는 배려의 방식을 통해 짧은 시간에 어려운 미적분에 대한 가장 기초적이면서 핵심이 되는 원리를 파악하게 한다는 데는 충분히 성공한 책이 아닌가 평가합니다. 물론 본서를 다 본 이후에 조금 더 깊은 수학의 차원으로 빠져들고픈 욕구가 생기는 것은 순전히 독자의 이해의 깊이에 달려있다고 생각합니다.

관심있는 분들의 일독을 권합니다.