필립 코틀러 리테일 4.0

필립 코틀러 리테일 4.0 - 마켓 4.0이 바꾼 리테일의 새로운 법칙
필립 코틀러.주셉페 스틸리아노 지음, 이소영 옮김 / 더퀘스트 / 2020년 11월

코로나 팬데믹을 통해 변화된 소비자들의 행동은 어떤 의미에선 지지부진했던 기업의 "디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)" 구현이라는 4차 산업혁명의 분명한 목표를 상기시켜주기에 충분했습니다.

코로나19 로 인해 떠오른 '언택트(Untact)' 현상은 코로나 이전에 증가하고 있던 온라인 쇼핑 트렌드를 가속화하여 백화점과 대형마트 등을 통한 오프라인 구매는 급락한 반명 온라인 구매는 급증했습니다.

특히 온라인 채널 위주의 소비패턴이 더욱 명확해졌으며, 앞으로 유통사들은 기존의 경쟁력을 온라인과 오프라인에서 어떻게 결합하고 발전시킬 것인가, 그리고 기존의 고객 데이터를 활용해 온라인에서 보다 개인화되고 차별화된 경험을 어떻게 제공할 것인가를 고민하고 유통과 배송에 있어 온라인과 오프라인을 아우르는 효율적이고 통합적인 접근 전략이 요구된다 하겠습니다.

오늘 소개해 드리는 <필립 코틀러 리테일 4.0>은 세계에서 가장 영향력있는 비즈니스 구루이자 '마케팅의 아버지'로 통하는 '필립 코틀러' 교수가 쓴 책으로 변화하는 "리테일(소매 & 유통)의 미래와 대응 전략"을 소개하고 있으며, 특이하게도 원문은 이탈리아어로 출간되었습니다.

아시다시피 필립 코틀러는 단순 판매 기법이던 마케팅(Marketing)을 경영과학의 경지로 끌어올렸으며, IBM과 GE 등 세계 최고 기업 등의 전문 경영 컨설팅을 주도하는 등 경영과 마케팅 분야에서는 세계 최고의 학자요, 컨설턴트로서 명성을 쌓아온 살아있는 전설로 평가 받는 분이기도 합니다.

우선 서문을 통해 "아마존이나 알리바바와 같은 순수 디지털 플레이어들이 대체 왜 위기에 처한 소매업 시장에 진입하기 위해 '순수함'을 포기하고 있는지"에 대한 물음으로 논의를 시작합니다.

과거 구매행위 즉, 소비자에게 필요가 발생하거나 소비자의 욕구 발현에 부합해야 한다는 가정은 오늘날 대폭 수정해야할 만큼 변화하게 되었습니다. 즉, 디지털 기술을 통한 제품이나 서비스의 접점이 다양해 짐으로서 고객과의 연결이 실시간으로 일어나고, 고객과 기업간의 소통에 다른 소비자들, 경쟁업체, 미디어, 기관이 사실상 언제라도 개입 가능하다는 점에서 오늘날 시장은 더욱 수평적이고 포용적이며, 고객 중심적으로 변하게 되었음을 이해해야 합니다.

기존 '일방 통행 모델'에서 진일보한 디지털 기반의 '상호작용 모델'로의 전환 그리고 일종의 중재자로서의 소비자의 영향력은 '고객 접점'의 역할을 기업으로 하여금 재검토하도록 만들었다는 점을 기억할 필요가 있습니다. 본서에서 현재의 리테일 4.0의 중요 키워드로 꼽고 있는 '민주화', '탈중개화', H2H(human to human) 그리고 C2B(customer to business ; 소비자-기업간 거래)는 바로 이러한 맥락에서 이해가 가능하다 하겠습니다.

중요한 사실은 ...

리테일(소매업) 분야에서 바라본 디지털 혁신은 단순히 모든 것을 디지털로 변환하는 것이 아니라, 디지털과 아날로그를 융합하여 혁신적인 프로세스와 도구, 사업 모델, 제품 및 서비스를 개발하면서 수요와 시장의 변화에 능동적으로 적응하는 과정을 의미합니다.

일반적으로 백화점의 탄생과 그 맥을 같이하는 리테일 1.0, 쇼핑센터 즉, '몰(mall)'의 탄생과 시작된 리테일 2.0 그리고 1990년대 중반, 인터넷과 전자상거래의 출현을 특징으로 하는 리테일 3.0 을 거쳐, 최근 '디지털 기술의 가속화'와 궤를 같이하는 리테일 4.0은 분명 앞선 3단계의 특징을 모두 포괄하고 있지만, 이전 단계들과는 구분되는 10가지 특징을 가지고 있습니다.

본서의 핵심이기도 한 2부에서는 이러한 10가지 특징을 리테일 기업의 경쟁력 강화를 위한 10가지 법칙으로 자세히 설명하고 있습니다.

본서에서 밝히고 있는 리테일 4.0의 10가지 법칙은 아래와 같습니다.

1. 보이지 말라 (Be Invisible)

2. 원활하게 하라 (Be Seamless)

3. 명소가 되라 (Be a Destination)

4. 충성도를 높여라 (Be Loyal)

5. 개인화하라 (Be Personal)

6. 큐레이터가 되라 (Be a Curator)

7. 인간 중심이 되라 (Be Human)

8. 한계를 극복하라 (Be Boundless)

9. 시너지 효과를 일으켜라 (Be Exponential)

10. 대담해져라 (Be Brave)

물론 각각의 법칙은 일견 단순해 보이지만 실행하기는 만만치 않습니다. 그러나 전 산업의 화두인 '디지털 트랜스포메이션'을 위해서는 반드시 이해하고 실천해야할 전략이라 생각합니다.

마지막 3부에서는 아마존, 디즈니랜드, 이탈리, HSBC, 리바이스, 시세이도 그룹, 몰스킨 그리고 이탈리아의 유명 기업 등의 사례를 인터뷰 형식으로 실어, 본서에서 제시한 리테일 4.0의 10가지 법칙을 현장에서 직접 실행한 CEO와 임원들의 생생한 현장담을 확인할 수 있습니다. 아마 다양한 산업의 다양한 목소리가 실려있어, 자사의 상황에 부합하는 법칙을 발견하고 활용할 때 도움이 될 것으로 생각합니다.

디지털 기술의 발전과 함께 소비자들은 기존 기업의 전유물이었던 제품과 서비스의 가치사슬로의 활발한 참여가 이뤄지고 있습니다. 이러한 급격한 변화에 대한 대응 전략으로 어느 채널에서나 최고의 경험을 원하는 소비자들에게 최고의 만족을 주기 위해 디지털 기술과 온, 오프 매장간의 효율적이고 통합적인 융합과 접근이 그 어느 때 보다 절실한 시점입니다.

바야흐로 코로나가 가속화시키고 있는 디지털 경제 시대에 소매업의 새로운 비전과 성공전략을 기대하는 분들의 일독을 권합니다.

의미 수업

의미 수업 - 슬픔을 이기는 여섯 번째 단계
데이비드 케슬러 지음, 박여진 옮김 / 한국경제신문 / 2020년 10월

코로나 팬데믹으로 많은 나라에서 실로 많은 분들이 확진을 받고, 사망하는 안타까운 사태가 연일 발생하고 있습니다. 현재 시간, 221개 국가에서 6천만명 이상의 확진자와 140만명 이상의 사망자가 발생하고 있고, 생산과 소비 활동의 둔화로 각국은 경제적 어려움에 직면하고 있습니다.

바이러스 전염 사태가 장기화되고, 지역 봉쇄니 사회적 거리두기 등의 조치에 의해 우울, 불안, 무기력증에 시달리는 소위 '코로나 블루'가 심각한 사회현상으로 나타나기 시작했습니다. 그 중에는 우울증 증세가 지난해 대비 7.1% 증가하고, 특히 19~44세의 여성이 22%로 크게 늘었다고 하니 국가와 정부의 물적 지원 못지않게 이런 정신 건강 문제에도 적극적인 준비와 대처가 필요한 때라 하겠습니다.

특히, 사망자수가 증가함에 따라 관련 가족(부모, 형제, 배우자 및 친척)들의 우울과 슬픔을 달래주는 사회적 시스템의 마련이 절실하다고 생각합니다. 이들을 효과적으로 위로하고 진정시킴으로서 제2, 제3의 비극(자해, 자살, 정신병적 사회부적응 등)을 미연에 방지할 수 있기 때문입니다.

오늘 소개해 드릴 <의미 수업>에서는 이러한 망자의 죽음에 맞닥뜨린 가족들의 슬픔을 어떻게 하면 가장 효과적으로 돌볼 수(care) 있을까? 하는 물음에서 시작합니다.

사랑하는 가족을 잃었을 때 우리가 느끼는 슬픔은 상상 그 이상입니다. 어쩌면 시간은 망자의 죽음과 더불어 그대로 멈춰버립니다. 때로는 슬픔을 이기지 못해 극단적인 선택을 하여 남아있던 가족들에 더 큰 위기가 찾아오기도 하고, 떠나간 이들에 대한 비통함과 그리움을 안고 상실의 고통과 함께 그들과 함께 살아가야 하는 또 다른 고통에 직면하기도 합니다. 그렇기에 유족들은 '전문적인 돌봄(care)'을 받아야 하는 이유이기도 합니다.

책의 저자인 '데이비드 케슬러'는 호스피스 운동의 창시자로 알려진 세계적인 정신과 의사인 '엘리자베스 퀴블러 로스'의 제자로 국내에도 베스트셀러가 된 "인생수업"과 "상실수업"의 공저자로 기존 스승인 로스 박사가 정의한 '죽음을 맞이하는 다섯 단계'를 확장하여, 사랑하는 사람을 잃은 유족들에게 나타나는 여섯가지 단계를 이론적으로 설명합니다.

1. 부정 : 당면한 상실에 대한 충격과 불신 단계

2. 분노 : 사항하는 누군가가 더 이상 존재하지 않는다는 사실에 대한 분노 단계

3. 타협 : '만약'이라는 가정과 후회가 가득한 단계

4. 우울 : 상실에서 비롯된 슬픔으로 우울한 단계

5. 수용 : 상실을 현실로 인지하고 받아들이는 단계

6. 의미 : 고인과의 추억을 기억하고, 그 속에서 삶의 새로운 의미를 발견하는 단계

저자는 바로 이 여섯번째 단계인 '고인과의 추억 속에 담긴 의미' 즉, 고인이 살아 있을때 나와 겪은 아름다운 관계 속에서 얼마나 많은 사랑의 교환이 있었는가를 기억하라고 조언합니다. 이미 망자가 된 고인이 이 세상에 살았음을 증명하는 것은 나와 내가 기억하는 아름다운 추억 뿐이기 때문이며, 이는 곧 살아있는 내가 죽은 가족에 의해 새로운 삶의 의미를 발견하는 긍정적인 치유의 과정이기도 합니다.

저자의 말처럼 이는 저자가 임의로 만든 것도 아니고, 의무적인 단계도 아닌 슬픔을 겪은 많은 이들이 직관적으로 알고 있는 단계입니다. 이 6번째 단계에서 사람들은 시간이 흐르면 슬픔의 농도가 엷어지긴 해도 결코 완전히 끝나지 않는다는 사실을 인정하게 됩니다. 또한 망자의 죽음의 '의미'를 진지하게 받아들이고 실천하면 슬픔을 보다 충만하고 풍요로운 무언가로 바꿀 수 있음을 알게 됩니다.

본서에서는 '의미 찾기'라는 여섯번째 단계를 거친 많은 사람들의 다양한 이야기가 나옵니다. 망자와의 추억속에서 그를 기리고, 이를 통해 삶의 소중한 가치를 깨닫고 이를 발판 삼아 중요한 변화를 만든 사람, 상실이라는 단계에 오랜 기간 매몰되어 사회생활과 인간관계에 문제가 발생한 사람 그리고 슬픔 속에서 자신의 삶을 갉아 먹는 마약에 찌들어 하루 하루 힘겹게 살아가는 사람 등...

하지만 저자는 단언합니다. "하지만 온 감각을 마비시키는 상실감 속에서도 의미를 찾을 수 있다면 단지 상실감에서 벗어나는 데 그치지 않고, 그 이상으로 나아갈 수 있다. 최악의 상황에서도 최선의 방법을 찾게 된다. 좋은 날, 심지어 기쁜 날들을 살 수 있는 길을 찾기 위해 끊임없이 성장하고 노력하다 보면 세상을 떠난 사람이 남긴 교훈과 사랑으로 삶을 더 풍요롭게 만들 수 있다." (p21)

우리는 살면서 수 많은 죽음과 마주합니다. 특히 절친한 그리고 사랑하는 이의 죽음은 일생 일대의 대사건이며, 극심한 트라우마를 남기기 마련입니다. 그러나 그 우울과 슬픔 속에 매몰되어 자신의 삶이 나락으로 떨어지는 것은 분명 망자가 바라는 일은 아닐 것입니다. 망자를 기억하고, 그와의 관계 속에서 의미를 찾는 긍정적인 치유과정을 통해 새로운 삶을 살아가고자 하는 것이 망자를 떠나보내고 남은 자들의 숙제일 것 같습니다.

미국의 경우, 사망사건이 발생하는 참사가 발생하면, 사고 수습을 위한 공권력이 투입되기도 하지만, 동시에 사고로 사망한 사람들의 유족을 돌보는 '공적 Care System'이 전문적으로 마련되어 있다고 합니다. 사고 처리도 바쁠 텐데 유족들까지 돌보는 일을 함께 진행하다고 하니, 단순히 물적인 풍요 뿐 아니라 '정신적인 공적 돌봄' 시스템의 저변 확대야 말로 진정한 선진사회의 면모라 생각합니다.

사랑하는 사람의 죽음 앞에서 인생의 고통을 느끼는 분들 그리고 그럼에도 불구하고 오늘 우리가 살아야 하는 삶의 이유를 분명히 하고자 하시는 분들의 일독을 권합니다.

AI 최강의 수업

AI 최강의 수업 - KAIST 김진형 교수에게 듣는
김진형 지음 / 매일경제신문사 / 2020년 11월

2016년 "4차 산업혁명(The 4th Industrial Revolution)"이라는 키워드를 가장 먼저 끄집어낸 '세계 경제 포럼(WEF; 다보스포럼)'은 이번 코로나 사태를 모든 부문을 혁신하는 "그레이트 리셋(Great Reset)"의 기회로 삼자고 세계 각국에 제안한 바 있습니다. 내년(2021년) 1월 '그레이트 리셋'을 아젠다로 다포스 포럼이 개최될 예정이기도 합니다.

이는 다분히 '팬데믹(Pandemic)'이라는 글로벌 대위기를 경제 및 사회 시스템 전반의 완전한 개혁을 추구하는 기회로 전환하는 것을 의미하며, 이러한 '그레이트 리셋'을 가능케 하는 원동력은 바로 전 산업의 화두가 되고 있는 "디지털 트랜스포메이션"이 될 것입니다.

그리고 이러한 디지털 트랜스포메이션의 핵심 기술로 "인공지능(AI)"이 자리하고 있으며, 이런 '인공지능에 대한 이해'야 말로 비대면, 온택트, 디지털화로 연결되는 "포스트 코로나" 시대의 디지털 경제와 산업 패러다임의 변화를 이해하는 마중물이 될 것입니다.

오늘 소개해 드리는 <AI 최강의 수업>은 현재 카이스트 명예교수 및 중앙대 석좌교수로 활동하시는 우리나라를 대표하는 인공지능 과학자인 "김진형 교수"가 쓴 인공지능의 본질과 핵심기술 그리고 최신 이슈를 잘 정리한 책입니다.

본서의 특징을 꼽자면 저자가 서문에서 밝히듯, 비전문가도 인공지능에 대해 익힐 수 있도록 가급적 수학적 표현을 쓰지 않았으며, 그렇다고 흥미위주의 인공지능 서술을 지양하고 있다는 점입니다. 복잡한 세부 내용은 가급적 피하면서도 기술의 핵심을 전달하고 싶었다는 저자의 바램과 함께 40년 인공지능 연구와 강의의 핵심이 오롯이 본서에 녹아있다해도 과언이 아닌 듯 합니다.

저자가 정의하는 인공지능이란 "컴퓨터로 하여금 지능적 업무를 하게 하는 기술"이며, 이러한 인공지능의 본질과 작동방식 그리고 현재와 미래의 비전을 확인하기 위해 아래와 같이 총 3개의 큰 파트로 자세하게 설명하고 있습니다.

1. 인공지능이 변화시키는 우리의 삶, 우리의 세상 : 인공지능의 본질, 감정과 의지 그리고 윤리적 문제, 인간을 넘어서는 초인공지능의 출현과 일자리의 문제

2. 사람보다 똑똑한 인공지능을 위한 기술 : 본서의 핵심인 인공지능 기술 설명, 인공지능의 역사, 기계학습, 인공신경망, 딥러닝, 컴퓨터비전, 음성인식, 자연어처리, 전이학습, 딥러닝의 한계

3. 인공지능을 지배하는 자, 미래를 지배한다 : 인공지능과 글로벌 경제성장의 함수관계, 미래일자리 대변혁, 인공지능시대의 시민교육과 전문가 양성, 인공지능 패권경쟁, 인간을 초월하는 트랜스 휴머니즘, 인공지능의 긍정적 미래

사실 본서의 핵심은 Part 2의 '인공지능을 위한 기술' 편에서 다뤄지는 기계학습, 딥러닝, GPT-3, 딥페이크, 비전 시스템, 병렬현실 그리고 챗봇 기술에 대한 핵심만을 간추린 설명에 있습니다.

물론 완전 초심자들에게는 다소 어렵게 느껴질지는 모르겠지만, 개론서 답게 어느정도 적정선에서 설명의 깊이를 유지하고 있다고 생각합니다. 기술의 핵심은 그대로 담겨져 있기 때문에 필요한 부분의 개요는 본서를 참조하고, 좀 더 깊이 있는 내용은 관련 전문서를 통해 확인하는 식으로 학습하면 좋을 것 같네요.

현재까지 연구되어온 다양한 인공지능 기술에 대해 적정한 깊이와 넓이를 유지하면서도, 한편으로는 다소 인문학적 관점에서의 인공지능에 대한 담론을 포함하고 있는 것이 특징입니다. 예를 들어, 인공지능은 감정을 가질 수 있는가?, 사람보다 더 똑똑한 인공지능은 언제쯤 가능할까? 자율주행의 딜레마를 통해 본 인공지능의 윤리성 문제 등은 인공지능의 장점과 단점을 온몸으로 맞이하게될 일반 대중을 위해서 한번은 짚고 넘어가야할 담론이라 생각됩니다.

40년간 인공지능 기술을 연구하고 강의한 공학자가 바라본 현재까지의 인공지능의 모습을 본서에서 확인하실 수 있습니다. 인공지능 기술을 이용해 당면한 문제를 해결하려는 혁신가, 미래를 설계하는 학생들 그리고 인공지능 시대를 사는 모든 지식인들의 일독을 권합니다.

* 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

그림으로 배우는 서버구조

그림으로 배우는 서버 구조 ㅣ 그림으로 배우는 시리즈
니시무라 야스히로 지음, 김성훈 옮김 / 영진.com(영진닷컴) / 2020년 11월

코로나 사태 이후 산업의 중심축이 비대면, 온라인, 그리고 디지털화되는 경향이 짚어지고 있으며, 이로 인해 기존 디지털 경제로 일컬어지는 4차 산업혁명의 가속화가 심화되고 있습니다.

그 기술적 중심에는 단연 "클라우드 컴퓨팅 (Cloud Computing)" 기술이 자리하고 있습니다. 클라우드가 수 많은 서버들의 분산을 통한 가상화와 병렬 처리라는 매커니즘으로 작동하기에 그 구성요소가 되는 서버와 조직과 구조에 대한 이해는 기업의 전산 관계자들에게는 필수라고 생각합니다.

오늘 소개해 드리는 <그림으로 배우는 서버구조 Server>는 IT 인프라의 기본이 되는 서버나 IT 시스템에 대해 짧은 시간안에 이해할 수 있도록 기획된 기초입문서 혹은 실용서를 목표로 하고 있습니다.

본서에서는 주로 '서버나 시스템에 대한 기초 지식'(서버-클라이언트 구조, 기본적인 시스템 구성, 하드웨어로서의 다양한 서버 종류, TCP/IP를 포함한 기본 네트워킹 구조와 네트워크 가상화, 클라우드 서비스의 종류와 다양한 활용법)과 '서버로서 클라이언트의 요청에 부응하는 다양한 서비스'(파일공유, 프린터공유, 자산관리, DHCP 서버, 기간계 시스템(ERP) 서버, IoT 서버, 메일서버, 웹서버, DNS서버 등)의 기능과 작동원리를 간단하고, 쉬운 그림으로 설명하고 있습니다.

시스템이나 서버 등을 통해 기업이나 단체는 업무 수행을 효율화하고 생산성을 높일 수 있습니다. '클라이언트-서버' 관점에서는 클라이언트나 사용자의 시선으로 이야기 해야 하겠지만, 최근 각광 받는 빅데이터 분석이나 인공지능(AI) 알고리즘 처리에 있어 서버의 능동적인 처리나 높은 성능에 의존하는 처리에서는 조직의 시선으로 관점을 전환할 필요가 있습니다.

즉, 조직의 관리자가 부하직원을 관리하는 것처럼 서버가 클라이언트나 산하의 컴퓨터 및 디바이스를 관리하는 관점으로의 변경을 의미합니다. 세상의 모든 IT 시스템의 대부분은 서버를 핵심으로 구조화 되어 있습니다. 서버의 기본은 응용 소프트웨어를 구동시키는 것이라는 말로 단순화시켜 본다면 본서에서는 이러한 다양한 응용 소프트웨어를 실제 구동하는 서버의 시각으로 체계화 해 놓았다고 볼 수 있습니다. 즉, 응용 소프트웨어(애플리케이션)가 높은 성능을 가진 고성능 서버를 통해 처리되기 위한 하드웨어 사양과 네트워킹 환경, 보안과 장애 대책 그리고 운영 관리까지를 풀어내고 있습니다.

특히 본서에서는 최근 각광받고 있는 고성능, 고가용성의 IoT 서버, RPA 서버, 빅데이터 분석 서버 그리고 AI 서버에 대한 기본 개념과 구조도를 효과적으로 제시하고 있습니다. 대량의 데이터를 수집하고, 분석하고, 처리하기 위해서는 이를 위한 전용서버가 있어야 함은 당연한 이치입니다. 수 테라바이트 이상의 빅데이터는 초고성능의 서버가 아니면 감당할 수 없는 처리량이며, 비즈니스에 활용하기 위해서는 빠른 처리 속도는 필수 입니다.

마지막 장의 "경영에 공헌하는 IT와 가까운 미래의 서버" 편에서 다룬 모 대기업과 준대기업에 있어 서버도입 사례와 시스템의 조직 사례는 본서에서 설명한 서버의 기본 개념과 다양한 지식을 실제로 활용해 볼 수 있다는 점에서 유용했습니다. 거의 대부분의 조직에서 클라우드로의 점진적 전환혹은 기존 온프레미스의 효율적 재배치(재사용), 이 2가지 선택을 고민하고 있다는 점에서 시사점이 클 것으로 생각합니다.

사실 "디지털 트랜스포메이션"을 핵심으로 하는 4차 산업혁명 시대에 각 기업이나 단체에서 경쟁 우위 확립을 목표로 선진적인 대처가 요구되는 시점이긴 하나, 기존 온프레미스 환경을 대거 클라우드화 한다는 것은 쉬운 일이 아닙니다.

그러나 인재 육성이나 일손 부족이라는 문제를 해결하여 운용이나 보수에 필요한 공수를 줄여 오직 시스템 기획에만 주력하고자 하는 기업이 늘어남에 따라 '점진적 클라우드로의 전환'은 이제 시간의 문제가 되었습니다.

본서에서 강조하는 사실 중 하나는 좀 더 빠르고, 좀 더 효율적으로 컴퓨팅 자원을 사용하고자 하는 노력들이 모여 현재의 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅 그리고 양자 컴퓨팅으로 다각화되고 있다는 점이며, 저자는 이러한 업데이트된 기술의 배후에 자리한 서버의 하드웨어적인 그리고 소프트웨어적인 전체적인 모습부터 도입과 구축에 이르는 전 과정을 전문가답게 설명해 주고 있습니다.

좀처럼 이미지화하기 쉽지 않은 서버 시스템과 구조를 다양한 일러스트로 해설한 입문서로 평가합니다.

서버 시스템을 알고 싶은 분, 기업의 정보 시스템 관련일에 종사하시는 분 그리고 시스템으로서의 AI, IoT, RPA, 빅데이터 등을 알고 싶은 분들의 일독을 추천합니다.

처음 떠나는 컴퓨터과학 산책

처음 떠나는 컴퓨터과학 산책 - 하버드대 학생들은 왜 컴퓨터과학을 배울까?
김현철.김수환 지음 / 생능 / 2020년 11월

대학교의 교양 과목 중 가장 인기를 끄는 과목은 주로 인문, 철학, 심리학이나 경제학 일정도로 인문 사회 계열에 치우친 경향이 있습니다. 재미있기도 하지만, 특히 각 대학의 스타 교수님들의 과목이 큰 관심과 선택을 받기 때문이기도 합니다.

우리에게도 유명한 하버드 대학도 마찬가지였습니다. 유명한 멘큐 교수의 '경제학 원론'이나 마이클 샌델 교수의 '정의란 무엇인가'와 같은 교양 과목은 자리구하기가 힘들 정도로 인기였었죠. 그러나 2015, 6년을 기점으로 미묘한 변화가 생깁니다. CS50으로 불리는 "컴퓨터 과학(컴퓨터 사이언스, Computer Science)"이 새로운 유행으로 교양과목의 선두에 서게 되었습니다.

거의 대부분의 학생들이 프로그래밍 경험이 없고, 비전공자들이 점수따기 쉽지 않은 선택과목에 몰려든 이유는 무엇일까요?

디지털 경제로의 이행이 가속화되고, 4차 산업혁명이 본격적으로 진행되는현 시점에서 전 산업 영역에서 일어나는 "디지털 트랜스포메이션(Digital Tranformation)"에 부응하기 위해서는 각자의 전공영역에서 디지털과의 융합을 고려해야 한다는 절박함일거라 생각합니다. 즉, 컴퓨터적 사고(알고리즘적 사고)와 코딩 능력과 이해가 필수라는 겁니다.

오늘 소개해 드리는 <처음 떠나는 컴퓨터과학 산책>에서는 여느 대학의 전산정보학과나 컴퓨터 사이언스학과 등에서 처음 마주하는 컴퓨터 개론 혹은 전산정보학 개론 수준의 내용을 담고 있습니다.

우선 데이터와 정보의 상관관계로 부터 정보를 자동으로 처리(계산)하는 기계인 컴퓨터에 대한 설명으로 나아갑니다. 그후 컴퓨터가 사용하는 디지털 코드와 전기, 전자 장치를 이용하여 '정보'를 저장하고 처리 및 관리하기에 최적화된 1과 0 즉, 이진(binary) 형태의 표현법을 설명합니다.

따라서 컴퓨터의 관점에서 보면 비트(bit)로 코드화된 정보를 '디지털 정보'라 부르고, 디지털 정보는 '이진 코드화된 정보', 아날로그 정보는 '코드화하지 않은 정보'라 볼 수 있답니다.

이러한 이진 코드를 통해 문자(Text) 정보 표현, 문자(Text) 데이터 압축, 이미지(Image) 정보와 소리(Audio) 정보 그리고 숫자 정보를 표현하는 방법을 자세히 보여줍니다. 특히 멀티미디어 정보(이미지, 소리 등)의 빅데이터 AI 분석 시 반드시 이해해야 할 픽셀, 각종 인코딩 기법(gif, jpeg, png), 비트맵과 벡터 그리고 샘플링, 양자화, 부호화 등의 개념 정리는 추후 좀 더 깊이 있는 학습에 큰 도움이 될 것입니다.

그렇다면 컴퓨터가 이해하기 쉬운 정보와 컴퓨터에서 가장 많이 사용하는 정보의 구조는 어떤 것일까요? 컴퓨터에 일을 시키기 위해서는 컴퓨터가 데이터를 쉽게 처리할 수 있는 구조로 전환하는 것이 중요합니다.

컴퓨터가 처리하기 쉬운 정보의 구조화 방법은 목록형, 계층형, 테이블형, 그래프형 구조 등이 있으며, 정보를 이용해서 문제를 해결하는 과정은 입력->처리->출력(IPO) 의 과정을 거치게 됩니다.

컴퓨터를 통한 문제해결에 이용하는 방법이 '정보의 구조화' 였다면 컴퓨터에 일을 시키는 순서 즉, 어떤 작업을 수행하기 위해 컴퓨터에 내리는 명령을 순서대로 나열하는 것을 '알고리즘(Algorithm)'이라 할 수 있답니다. 본서에서는 알고리즘의 표현방법(자연어, 슈도코드, 순서도)과 구조(순차, 반복, 분기)를 통해 가장 기본적인 개념파악이 가능합니다.

이어지는 장에서는 여느 프로그래밍 기본서와 마찬가지로, 데이터 구조 및 배열, 정렬 알고리즘(버블, 선택, 삽입), 탐색 알고리즘, 값을 바꾸어 주는 함수(Function) 그리고 알고리즘을 통한 문제해결을 위한 다양한 전략이 상세히 설명되고 있습니다.

마지막으로 '기계 학습'이란 개념으로 알려진 '인공지능'에 대한 기본 개념과 기계학습과 딥러닝을 포함한 인공지능 모델 그리고 기계 학습의 분류(지도, 비지도, 강화 학습)를 통해 2020년 현재까지 개발된 기계 학습의 다양한 성과들을 예시를 통해 확인하고 있습니다.

특히 책의 말미에 설명되는 인공신경망 즉, '퍼셉트론'에 대한 개략적인 소개는 가장 진화된 형태의 인공지능 모델이라 할 수 있는 딥러닝 알고리즘에 대한 이해를 위해 초심자들이 한 번쯤 읽어 봄직 합니다.

인간의 뇌에서 뉴런과 뉴런 사이의 시냅스 연결이 지속적으로 자극되면 경험이 강화되는 것처럼, 입력층과 출력층 사이의 논리연산 과정에서 각각의 연결에 가중치(Weight)를 적용하는 개념을 도입함으로써 오늘날의 딥러닝의 시초가 되는 퍼셉트론 이론이 발표됩니다.

즉, 퍼셉트론은 다수의 입력 값과 가중치를 계산하여 하나의 출력(0 또는 1)으로 출력하는 입력층과 출력층으로만 구성된 알고리즘을 말합니다. 이때, 컴퓨터가 적당한 가중치를 찾아내는 '학습'을 하게 되며, 이렇게 찾아낸 가중치는 새로운 데이터를 판별하는 데 사용할 수 있습니다.

그러나 '배타적 논리합(Exclusive OR)' 연산 문제를 해결하지 못하여, 상당기간 암흑기에 접어든 인공지능 학계는 은닉층을 하나 이상 만드는 '다층 퍼셉트론'을 고안해 냄으로써 여러가지 구분 문제를 해결하게 됩니다. 이러한 다중 은닉층 모델을 '딥러닝'이라 부르며, 특히 인식(Recognition) 영역(이미지 인식, 음성 인식 등)에서 눈부신 성과를 내고 있습니다.

컴퓨터 과학의 가장 기초적인 수준인 정보와 데이터의 설명에서 시작하여, 정보의 구조화, 알고리즘, 그리고 인공지능으로 단계적으로 이어지는 잘 짜여진 커리큘럼을 가진 실용서로 평가하고 싶습니다.

앞서 말씀드린 대로 '디지털 트랜스포메이션'을 통해 산업 영역의 경계가 흐려지며, 디지털이 매개가 되어 서로 융복합을 통해 질적인 변화를 거듭하게될 디지털 경제 시대에 알고리즘적 사고와 코딩 능력이 전공을 막론하고 필수 역량으로 자리매김해 나가는 이때, 컴퓨터 과학의 기초를 이해하는 것이 무엇보다 중요합니다.

예를 들어, 상경계 학생들이 데이터 분석이 중요한 경영 컨설팅 업계로 진로를 잡기 위해 논리적 사고나 코딩 능력을 기른다거나, 의사가 되려는 학생들이 세포 분자학을 깊이 있게 연구하기 위해 코딩 기술을 연마하기에 앞서 기초가 되는 데이터 과학 개론의 이해가 선행되어야 한다는 말입니다.

컴퓨터 과학의 A to Z 를 쉬운 설명과 다양한 예시를 통해 익히고자 하는 분들께 추천하고 싶습니다.