공학하는 여자들 - 빅데이터, 칩 개발, 환경 독성, 의료기기, 영양역학
손소영 외 지음 / 메디치미디어 / 2017년 11월
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공학이라고 하면 보편적으로 남자들의 전유물이라 생각하게 된다. 그래서인지 여성 전공자도 많지 않다.  하지만 이 책을 읽는다면 공학 분야가 여성에게 적합학 분야라는 걸 느낄 수 있다. 30년전 사회적 차별 속에서 공학도로 새출발 했던 여성들, 돌이켜 보면 그들은 처음은 힘들었지만, 그것이 옳은 길이었다라고 자부할 수 있다. 그때 당시 대한민국 사회가 공학이 사회의 척도로서 새출발하는 단계였으며, 공학하면 먼저 떠오르는 분야 컴퓨터, IT, 전기, 전자, 통신은 다른 산진국에 비해 미흡했다고 볼 수 있다. 여성은 육아와 요리만 잘하면 된다는 보편적인 인식들 속에서 책 속에 등장하는 다섯 여성들의 남다른 성공 비결과 마주하였다. 


책에는 산업 공학자 손소영, 전자 공학자 임혜숙, 환경공학자 최진희.의공학자 이레나, 식물영양학자 김정선씨가 소개되고 있다. 그중에서 나에게 가장 익숙한 분야 산업공학자 손소영씨와 전자공학자 임혜숙씨 이야기가 눈길이 갔다. 산업 공학자 손소영씨의 처음 꿈은 수학이었다. 하지만 수학은 손소영씨에게 적합하지 않았다. 수학이 전공이었지만 겉돌기 일수였고, 경영과 연관된 수업을 듣게 되었다.그리고 우연히 듣게된 산업공학자로서의 길을 걸어갈 수 있게 되었다. 여기서 그녀가 거쳐온 길을 되돌아 보면 산업공학자로서의 필요한 것들을 충족하고 있었고, 6년동안 관련한 공부를 쭈욱해 나갔다. 수학과 통계, 산업 공학의 융합 , 데이터 마이닝이 가져다 주는 부산물은 무엇이며, 데이터 마이닝이 사회에 어떤 변화를 야기하는지 이 책을 통해 알 수 있다. 여기서 데이터 마이닝 하면 먼저 떠오르는 것이 알파고였다. 딥마인드라고 알려진 알파고의 뇌 역할을 하는 건 그동안 축적된 빅데이터를 데이터마이닝화 하여 예측 분석할 수 있게 된 것이다. 저자는 국내에 돌아와 자신이 배웟던 데이터 마이닝 연구를 응용하게 된다. 기술 특허를 가지고 있는 기업이 파산하는지 안 하는지 예측하는 데이터 마이닝 기술을 직접 개발한 것이다. 이 기술은 또다른 곳에 응용이 가능하며, 책에서는 그 기술의 특징은 무엇이며, 데이터 마이닝에 대한 깊은 이해를 도와준다.


전자공학과 임혜숙씨. 1982년 서울대학교 공대에 입학한 저자는 지금으로 치면 공대 아름이였다. 그 당시 태동기에 있었던 새로운 전공분야 제어계측 공학과에 들어가면서 새로운 전환점과 마주하게 되었다. 회로이론, 전자회로, 전자기기, 전자장을 공부하면서 학교 내에서 끈끈한 유대관계를 형성하게 되었다. 국비장학생으로 미국에 유학할 수 있게 된 임혜숙씨는 세계적인 벨 연구소에 들어가 자신의 분야를 확장할 수 있는 계기를 만들어 나갔다. 벨 연구소는 전자 분야나 컴퓨터 전공한 사람들에게 널리 알려진 곳이다. 컴퓨터 하면 떠오르는 것들, 트렌지스터,C언어, 유닉스 운영체제, 광케이블이 만들어진 곳에 바로 벨연구소이기 때문이다. 여기서 통신분야에 공부한 임혜숙씨는 세계적인 네트워크 장비 업체인 시스코에 입사하게 되었다. 이곳에서 라우터에 들어가는 '전달 엔진 칩'을 개발하게 된 것이다. 


나노 독성 연구를 하는 환경공학자 최진희씨 이야기, 우리가 알고 있는 가습기 살균제,생리대 독성활학 물질과 관련된 연구를 하는 일을 도맡아 한다. 인간에게 무해한 제품을 개발하고 자연에 존재하는 수많은 화학물질의 독성 유무를 체크하게 된다.의공학자 이레나의 독특한 이력은 눈길이 갔다. 의공학자 하면 우리는 잘 알지 못한다. 이레나씨는 병원에 일하고 있으며, 의사들의 의료기기를 만드는 일을 한다. 이레나씨는 방서선 기기과 관려한 일을 하고 있으며, 인간에 무해한 의료기기를 만들고 있다. 식품 영양학자 김정선씨, 처음엔 식품영양학자가 왜 공학에 포함되는지 이해가 가지 않았다. 저자의 부모님의 의사였으며,김정선씨가 식품 영양학을 선택한 결정적인 이유였다. 부모님이 환자를 돌보면서 환자의 식단에 신경 쓸 수 밖에 없었다. 김정선씨는 환자의 몸에 무리가 가지 않으면서 몸에 이로운 영양식단을 만든은 일을 도맡아 하고 있다.


내가 생각하기에, 어떤 분야애서 전문가로 살아남는 데 가장 중요한 덕목은 첫 번째가 자기가 하는 일을 정말로 좋아하는 것이다. 학자로 알고리즘을 연구하는 내가 컴퓨터 앞에 앉아 있거나 다른 사람의 논문을 읽을 때가 아닌, 양치질을 하거나 버스를 타고, 창 밖을 내다볼 때였다. 평소에도 내내 관심을 갖고 의식과 무의식이 온통 알고리즘에 가 있기 때문에 뜻밖의 아이디어가 떠오르는 것이다. 그만큼 내가 하는 일을 좋아하고 재미있어 해야 평소에도 아이디어가 샘솟을 수 있다. 그래서 자기가 좋아하는 일을 하는게 첫 번째다 (p75)


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