스포츠의학 전문가가 알려주는 움직임 핸드북

스포츠의학 전문가가 알려주는 움직임 핸드북 - 모든 움직임에는 이유가 있다!
신동열 지음, 손성준 감수 / 현익출판 / 2024년 7월

헬스크럽을 오래전에는 열심히 다녔습니다. 벽에는 오래된 외국 보디빌더의 큰 포스터가 걸려있고 카운터에는 관장님이 젊었을때 수상했던 메달을 걸고 포징을 잡고 있는 사진이 붙어있죠. 현재 관장님은 배도 나왔지만 상체가 딱벌어진 소위 근돼죠. 그 관장님이 처음 들어오면 기구들을 시험을 한번 짝보여주시고 그 다음날부터는 폼을 제대로 못잡거나 기구를 잘못사용하면 잡아주는 역할을 하십니다. 이는 과거의 일이고 현재는 헬스비는 싸게하고 개인PT나 소규모 단체 PT를 유도해서 헬스트레이너의 수입을 잡는 형식이 일반적이죠. 문제는 이 헬스트레이너들이 대부분 비전공자여서 회원의 옆에서 숫자나 세주는 역할이외에 해주는 것이 없는 것에 비해 PT비는 시간당 3~7만원까지 엄청난 부담이 되고 사실 PT때문에 부담스러워 저도 헬스크럽을 안다니고 있는 것이 사실입니다. 문제는 실상을 까보면 능력부족의 헬스강사들이 너무 많다는 겁니다. 결국 돈낭비죠. <스포츠의학 전문가가 알려주는 움직임 핸드북>은 바로 헬스,피트니스 강사들이 어떻게 하면 헬스를 해서 건강한 몸을 가지려는 회원들의 삶을 더 좋게 할까에 관한 내용입니다. 이를 위해서는 움직임의 구성요성인 구조, 적응, 예측 ,맥락을 이해하라고 합니다. 

저자는 신동열 무빙메러스 필라테스 피티샵 대표십니다. 차의과대학교 스포츠의학대학원에서

공부했습니다. 모던컨트롤, 운동학, 웨이트 트레이닝 등의스포츠의학 강의를 하고 있다고 합니다. 

사람의 움직임의 기본요소는 구조, 적응, 예측, 맥락이라고 했습니다. 구조는 근골격계의 특징이 알아야 합니다. 구조는 불안정성에서 당연히 안정성을 추구해야죠. 불안정이 계속되면 몸의 구조가 무너집니다. 인간이기에 직립과 축이 중요하겠죠. 역시를 굳건히 세워주어야 합니다. 이때 해주는 것이 스트레칭인데 이에 대한 오해가많다고 합니다. 근육을 키우는데는 한계가 있다는 거죠. 체형고려해서 운동을 시행하라고 합니다. 

적응은 인간의 생존본능이라고 합니다. 환경에 따라 지속적으로 관절움직임범위, 운동패턴 등이 변화한다는 겁니다. 적응상황에서 뇌와 몸은 서로 상호작용을 하면서 환경에 적응을 합니다. 몸이 환경에 적응을 하면서 균형감각을 성립시켜야 합니다. 이는 시각, 전정기관, 체성감각 등의 요소가 복합적 상호적용의 결과라는겁니다. 트레이너가 회원에서 균형운동을 시킬때 당연히 이 3요소는 고려되어야 하는 거죠. 

예측은 과거의 경험을 근거로 나타날수있는 변수를 대비하는 거죠. 대부분은 변수의 변화가 적죠. 그렇기에 우리는 생각없이 몸을 움직일수있습니다. 사실 한발내딧기도 불안하면 움직일수가 없죠. 예측하는 과정은 예측-시뮬레이션-비교-오류해소-새로운 예측 으로 됩니다 그럼 이러한 과정은 범주화와 개념화로 진행합니다. 만약 잘못된 에측을 한다면 다양한 부작용이 나오겠죠. 몸에 무리가 생기는 겁니다. 발이 삘수도 있고 허리가 나빠질 수도 있습니다. 그렇기에 예측을 통해 새로운 환경에 효과적으로 적응을 하고 운동기술을 개선, 통증관리까지도 합니다. 

마지막은 맥락입니다. 매락은 움직임에 큰 영향을 준다고 합니다. 물리적, 정서적, 사회적 맥락이 움직임을 형성한다고 합니다. 이는 우리가 움직일때는 의미없이 움직이는 것이 없다는 겁니다. 뭐가 되었던 의미가 있다는 거죠. 대장쟁이의 망치질도 똑같아 보이지만 사실 미세하게 달라진다는 거죠. 단순한 반복이 아니라는 겁니다. 전문가와 일반인이 칼을 만든다고 하면 목표를 아는 전문가와 일반인이 만드는 칼은 다를 수밖에 없습니다. 맥락도 내제적 초점과 외재적 초점이 있다고 합니다. 내제적은 내몸이고 외제적인 환경이겠죠. 런지로 저자는 설명을 하는데 운동하는 사람의 신체적 상황을 봐가면서 자세를 잡아야 하고 환경에 따라 날씨가 덥다던지 춥다던지하면 회수나 자세를 잡는 속도가 달라져야 할겁니다.ㅣ 

이 책을 읽는 내내 운동생리학이라는 과목이 머리를 떠나지 않습니다. 인간의 움직임으로 어떻게 4가지 요소를 고려하면서 회원들을 코치들이 가르쳐야 할까도 생각을 했지만 전반적인 인간의 생리적 특성을 아는 것이 사람마다 고려한 운동스케줄을 만들어서 보다 나은 삶을 만들어갈 수있다는 생각을 했습니다.이는 운동선생이라는 강사들이 교육정도에 따라 운동하는 회원들의 신체적 능력이 당연히 달라질 거라는 생각이 강하게 듭니다. 공부합시다.

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다. 

2025 이기적 경영정보시각화능력 실기 기본서 POWER BI

2025 이기적 경영정보시각화능력 실기 기본서 POWER BI - 최신판 + 신설 국가기술자격증
와이즈비아이 지음 / 영진.com(영진닷컴) / 2024년 6월

영진닷컴의 '이기적'시리즈는 타수험서에 비해 항상 좋은 적중률과 수험생들이 공부하기 쉽게 구성하는 걸로 유명합니다. <2025 이기적 경영정보시각화능력 실기 PowerBI>도 같은 궤의 길을 갈것이 분명하죠.  바야흐로 데이터분석의 시대가 열렸습니다. 정부와 기업에서 앞장서서 데이터를 양산하고 경영진도 데이터를 만들고 그것을 분석해서 경영의사결정에 반영하기를 원하고 있습니다. '이기적'에서는 무료 시각화도구인 마이크로소프트의 PowerBI를 이용해서 데이터를 불러들이고 챠트를 그리고 시행처 공개문제 A,B형과 기출유형문제 3회를 실어서 수험생이 '이' 한권으로 합격의 '기적'을 경험하도록 구성했다고 합니다. 

우선 시험요강을 잠시 정리하면 '경영정보시각화능력'은 대한상공회의소에서 합니다.  그리고 민간자격이 아니라 국가기술자격임도 알아야 합니다. 민간자격과 국가자격은 급이 다르죠. 실기시험은 문항이 3-5개가 나오고 검정방법은 컴퓨터작업형입니다. 시간은 70분입니다. 컴퓨터작업형은 컴퓨터에서 powerBI를 통해 데이터를 정제하고 시각화를 해야 한다는 소리입니다.  합격은 100점만점에 70점이상이라고 합니다.  수혐료는 조금 비싼데 45000원입니다.  시각화프로그램은 테블로와 파워비아이가 있는데 1조2조로 따로 시험을 봅니다.  PowerBI는 2조입니다.  출제기준은 경영정보시각화작업준비, 경영정보시각화 결과물 레이아웃구성, 경영정보시각화 요소구현으로 3파트로 평가해서 점수를 매긴다고 합니다. 

핵심이론에서는 결국 PowerBI사용법을 공부하는 겁니다. 데이터를 불러오고 함수를 적용하고 시각화를 구현하여서 대화식 화면구현을 하는 겁니다. 소위 대시보드를 만드는 겁니다.  저자들이 가장 크게 고려한 점은  장을 시작할 때 학습방향을 제시하고(꼭읽어야 합니다)출제문제가 빠져나갈수없게 가두리를 치는 겁니다. 다양한 방법이 있다면 출제유형을 분리해서 나올수있는 유형을 모두 다룹니다. 난이도도 상중하로 표시해두고 기적의 tip과 더울기 Tip을 두어 추가내용을 보강합니다.  그리고 항시 프로그램에서 함수부분은 신경을 써야 합니다. 어떤 문제가 나올지 모르기에 대도록이면 교재에서 제시하는 함수유형은 반복적으로 학습해서 외우는 것이 좋은 선택이죠. 

시행처공개문제에서 점수배점을 보면 작업준비(20-30점), 단순요소 구현(30점), 복합요소 구현(40-50점)입니다. PowerBI를 전에 배웠던 분들은 공개문제를 먼저 풀어보고 자신의 실력을 확인하는 것이 시험공부를 하는데 좀더 의욕을 높일 가능성이 높아보입니다. 공개문제 해설도 프로그램을 다루는 화면을 통해 사용방법을 설명하고 여기에도 '기적의Tip'을 사용해서 하나라도 좀더 활용할 수있도록 도와줍니다.  핵심이론을 공부할 시간이 부족한 수험생은 공개문제와 기출문제를 먼저해답을 보더라도 만들어볼수있게 해두었습니다. 

이 수험서는 무료로 사용할 수있는 PowerBI를 사용하죠. 무료이고 사용하기는 더 쉽죠. 구성하기도 더 쉽고 테블로보다는 편하지만 시각화의 종류가 좀 많이 적다는 단점은 있죠. 하지만 시험을 보는데는 PpwerBI가 더 쉬운듯합니다. 다만 '데이터가공하기'는 저자들도 난이도 '상'으로 분류했듯 엑셀을 불러와서 작업하는 부분이라 필요없는 부분은 삭제하고 엑셀문서를 통합해야 해서 반복연습을 해줘야 다음 단계로 나갈 수있습니다. 여기서 실수가 생기면 결과가 달라질수도 있기에 매우 조심해야 합니다. 그래서 난이도 '상'을 달아둔 모양입니다. 데이터가공이 끝나면 '관계설정'을 해야 합니다. 난이도는 '중'인데 이때 테이블을 연결해야 하는 것이 혼란스러운데 속성설정에 조심해야 합니다. 그 다음단계로 DAX수식은 데이터분석단계로 함수공부가 필요한 부분입니다. 난이도 중으로 해두었습니다.  대화식 화면구성에서 필터적용으로 빼고는 나머지는 모두 난이도 중으로 페이지 탐색기와 책갈피에서 시험에서 원한느 대상을 선택해주면 완성됩니다. 

본도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다. 

CEO를 위한 마케팅 사고법

CEO를 위한 마케팅 사고법 - 너답게 사고하라!
박진영 지음 / 굿멘토 / 2024년 6월

저자는 분명 마케터입니다. 그런데 일반적인 마케터는 아닙니다. 왜냐하면 그는 기업의 대표들을 움직이게 하는 마케팅사고법을 생각하기 때문입니다. < CEO를 위한 마케팅 사고법>은 저자가 SNS에서 시작해서 마케터와 강사가 되었지만 그는   마케팅을 넘어 사람을 성공시키는 방법을 연구했고 부자사고법, 비즈니스 사고법, 관점전환사고법, 마인드등의 방법을 만들어서 자신에게 코치받는 스타트업부터 부자CEO까지 성공방정식을 설파합니다. 

저자는 박진영 진코치랩대표십니다. 학력은 광고학과를 다니셨고 성균관대 MBA를 하셨습니다.  CEO코칭을 주로하셨고 현재 CEO 라이프벨런스 코치활동을 하고 계신분입니다. 

저자는 성공하는 부자들은 '마케터'들이고 합니다. 좋은 상품을 기획하고 그 상품을 사도록 고객을 끌어들일 줄아는 사람이라는 겁니다. 그런데 이들은 이 마케팅사고로 '나'자신을 넘어섰다고 합니다. 이를 위해 필요한 것은 내가 누구인지아는 것이라고 합니다. 그리고 내안에 그들의 마케터능력을 심는 겁니다. 그러면 그 마케팅사고로 무엇을 할지 알게 되는겁니다.  우선 '부자사고법'입니다.  질문하는 겁니다. 왜 내가 부자가 되어야 하는지, 이는 내가 왜 살아야하는지와도 통합니다. 나의 강점(저자는 SNS)을 찾아서 다른 사람을 돕는겁니다.  항상 '왜'라는 질문을 던지고 고난과 역경에서도 방법을 찾는 겁니다.  결국 내가 하는 창업 그리고 그 기업이 바로 나를 나타내야 합니다. 이는 퍼스널마케팅같은 것이 되어야 합니다. 부자사고법의 근본은 좋은 질문을 하는거라는 걸 잊으면 안됩니다. 

비즈니스사고법은 시장을 움직이게 하는 방법을 배우는 겁니다.  이를 위해서는 우선 사람을 이해해야 합니다. 사람을 소통하는 존재입니다. 이것을 하고 싶어한다는 건 본질입니다  이를 알았으면  그중에  고객은 누구이고 그들은 무엇을 원하는지 알아야 합니다. 대부분은 더좋은 일상을 원하는 거죠.  고객들의 더 좋은 일상을 위해 구체적인 계획을 세워야 합니다. 그리고 그 계획을 위한 준비도 해야 합니다.  어느채널이 사업에 적절할지도 파악하고 어떻게 돈을 벌어야 할지 비즈니스모델을 만들라고 합니다.  저자는 오스터왈더의 비즈니스모델캠버스를 활용합니다. 

관점전환사고법은 간단히 관점을 바꾸면 돈이 보인다는 겁니다.  이를 위해서 고객이 원하는 걸 주라고 합니다. 원하지않더라도 원하는 것처럼 느끼게 만드는 상품을 제공하라고 합니다. 가끔 수단과 목적을 헛깔리는 경우도 있다고 합니다. SNS를 목적이라고 보면 안돼고 철저히 수단으로 보라고 합니다. 그리고 '다르기보기'로 당연한것도 새롭게 보도록 유도하는 방법을 강구하라고 합니다. 이래야 사람들의 마음을 움직일 수있다고 합니다. 스토리와 콘텐츠도 매우 크게 강조를 하십니다. 

저자는 부자사고법, 비즈니스사고법,관점전환사고법,마인드들을 통해  '나'를 넘어서야 한다고 강조했습니다. 부자가 된다는 것, 상품을 성공시킨다는 것 분명 쉬운 일이 아닐겁니다. '나'를 초월한 먼거를 해야 바로 성공한 '나'를 보게 될거라는 거죠. 당연히 이 시작은 나에게 좋은 질문을 하는 겁니다. 나는 누구이고 내가 잘하는 것은 무엇이고 그것을 어떻게 발전시켜서 말그대로 툭치면 전문적 지식이 쏟아져나오고 그것을 추진력있게 실천할 수가 있게 되어야 바로 부자의 반열로 가는 길을 연걸겁니다. 쉽지 않지만  해보고 싶지 않나요. 전 하고 싶습니다. 

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다. 

그림으로 배우는 데이터 사이언스

그림으로 배우는 데이터 사이언스 ㅣ 그림으로 배우는 시리즈
마스이 토시카츠 지음, 김성훈 옮김 / 영진.com(영진닷컴) / 2024년 6월

데이터과학, 데이터사이언스라고 불리는 책들이  처음배우는 분들에게는 매우 생소하죠.  데이터가 무엇인지를 시작으로 데이터를 어떻게 처리하는가 데이터처리가 되면 어떻게 분석할 것인가에서 통계학이 불쑥튀어 나옵니다. 요즘은 여기에 인공지능 공부도 같이 해야 하는 난코스도 있습니다. 그래서 초기에는 좀더 쉽게 개념이해가 매우 중요합니다. <그림으로 배우는 데이터사이언스>는 바로  쉽게 배우고 명확히 정의해주는 데이터과학의 개념을 세워주는 주는 역할을 합니다.  한페이지에 개념정리를 하고 다음페이지에 개념을 그림으로 정리해줍니다. 데이터사이언스 개념집, 요약집, 참고서로의 역할도 함께 할수있게 구성했습니다.  이제 데이터에 많은 사람들이 관심을 가지고 있고 정부와 기업들도 데이터양산에 신경을 크게 쓰고 있습니다.이 데이터를 어떻게 처리하고 분석해서 적용할까의 기초를 쌓을수있는 좋은 기회입니다. 

저자는 마스이 토시카츠 마쓰이기술사무소대표시고  테크니컬 엔지니어이고 정보공학기술사이기도 하십니다.  79년생으로 오사카부립대학 대학원을 나오셨습니다. 다양한 소프트웨어를 개발하시고  컴퓨터분야 책도 많이 쓰신 분입니다. 한국에도 <프로그래밍 언어도감>,<알고리즘퍼즐 69>,<이토록 쉬운 기초수학> 등의 출간되어 있습니다. 

21세기자원을 데이터라고 합니다.  데이터를 많이 생산하기 시작했고 이 데이터를 '발생한 상태'라고 표현을 합니다. 이를 사람들이 사용하게 한 상태를 '정보'라고 합니다. 이를 다시 도표로 보여주고 꿀팁처럼 'Point난을 오른쪽하단에 만들어서 간략하게 추가설명을 합니다. 거의 데이터사이언스검정시험이 있다면 수험서처럼 간략한 정리와 이해를 특징으로 하고 있습니다. 데이터의 기본, 데이터의 처리와 활용, 알아두고 싶은 통계학지식 등은 전체적으로 통계학에서 배우는 내용들입니다.  두꺼운 데이터과학책들은 주로 R이나 파이썬 언어를 이용해서 데이터를 처리하고 활용하고 통계학 방법을 적용하는 방식으로 진행이 되지만  저자는 개념을 명확히해서 기초를 튼튼히 하는 방식을 알려줍니다.  알아두면 좋은 AI지식은 빅데이터분석기사의 시험영역으로 인공지능의 딥러닝을 이해할 머신러닝, 강화학습, 과적합, 신경망, 경사하강법 등  딥러닝을 잘이해를 못한다면 저자의 촌촌살인것은 정리로 인공지능전영역도 정리를 할 수가 있습니다. 그리고 데이터사이언스에서 보안과 개인정보도 중요한 부분이어서 데이터를 모을 때 사용하는 크롤링, 스크레핑 등도 다룹니다. 

데이터가 의미있는 것이 언어를 수치로 표현하면 통계도 낼수있고 비교도 가능해져서 다양한 예측이 가능하게 됩니다.  통계도 기본 줄기는 모두 다루고 있습니다. 확률분포, 표준오차, 검정, p갑 등의 통계기본 개념 설명을 알차고 간단하고 이해가 쉽게 해주고 있습니다. 그렇다고 모두 기본만 다루고 있지 않습니다. 인공지능에서 튜링테스트라는 처음시작부터 신경망, CNN등도 설명하고 수준을 높여서  서포트벡트머신, AutoML, 수리계획법과 확률적 계획법 등 개념설명을 합니다.  왼쪽에서 개념을 읽고 오른쪽에서 그림으로 구도를 확실히 알고 오른쪽하단에 POINT에서 보조적인 지식을 집어주는 것이 기억력을 높이는데도 도움이 되었습니다. 

이제 데이터과학은 필수입니다. 앞으로 인공지능때문에  어떤 파장을 몰고 올지 모두 주시하고 있는 시기입니다. 지금은 준비할때라는 생각이 듭니다. <그림으로 배우는 데이터 사이언스>는 (정확히는 도표와 그래프에 가깝지만 )  코드도 없고  수식도 많지 않습니다. 오로지 개념이해에 집중되어서 이책을 통해 다른 전문책으로 옮겨가기 가장 좋은 데이터과학책인듯합니다. 이 책으로 데이터과학과 친해지고 다양한 인공지능 정보를 받아들인다면 휠씬 쉽게 다른 사람에 비해 절대 뒤쳐지지 않고  남들보다 먼저  수익을 얻을 기회를 잡을 것이라 봅니다.  '데이터분석부터 AI기본까지'까지 입문용으로 적절한 책이었습니다. 

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.  

[100자평] 트랜스포머로 시작하는 자연어 처리

트랜스포머로 시작하는 자연어 처리 - 자연어 처리 기초부터 BERT, RoBERTa, 코파일럿, GPT-4 모델까지
Denis Rothman 지음, 김윤기 외 옮김 / 영진.com(영진닷컴) / 2024년 7월

NLP 기술의 최신 발전과 실용적인 응용을 깊이 있게 다루는 책입니다. 초판에서 다루었던 기본 개념과 BERT, RoBERTa, 코파일럿, GPT-4 모델기법들을 새로배워서 요즘대세인 LLM내용을 이해하는 토대가 튼튼해질 것을 기대합니다.