인재경영, 데이터사이언스를 만나다

인재경영, 데이터사이언스를 만나다 - 인재 경영 과학자의 시대가 온다
김성준 지음 / 클라우드나인 / 2018년 7월

2016년 이세돌과 알파고의 대결은 세계적으로 인공지능이 앞으로 우리에게 줄 충격을 실감하게 했습니다. 그후 한국사회도 인공지능에 대한 관심이 급격히 증가했습니다. 올해 벌어진 팬더믹 바이러스로 인해 인공지능에 대한 기술발전은 더욱 빨라질것입니다. <인재경영, 데이터 사이언스를 만나다>는 인공지능이 인재경영에 미치는 영향을 다룹니다. 데이터, 분석, 과학화로 과거와는 다른 HRD환경에 처하고 있습니다. 인재를 채용,육성, 평가, 보상에 통계학자와 사이언티스트의 분석이 중요한 판단기준으로 빠르게 침투하고 있습니다. 인공지능을 이용한 인재개발과 육성의 형태와 그들의 생각과 한계를 살펴보고 앞으로의 미래도 일부 점쳐볼수있게 구성되어 있습니다.

저자는 리더십 심리학자십니다. 고대에서 박사를 하셨고 롯데인재개발원과 SK그룹 아카데미에서 가르치셨고 현재는 국민대 경영대학원 리더십과 코칭MBA 겸임교수로 계십니다. 조직에서 일어나는 문제에 관심이 많다는 저자의 글이 눈길을 끕니다. 이 책의 전작으로 <빅데이터, 인재를 말하다>를 내셨고 알파고라는 동천경지할 충격을 준 사건후에 다시 인재경영에대한 인사이트를 추가해서 다시 책을 꾸몄습니다.

대기업공채제도의 역사를 설명하길, 1단계는 관상, 2단계는 심리검사, 3단계는 채용인터뷰, 4단계는 빅데이터 인공지능의 등장순으로 설명합니다. 관상은 삼성그룹에서 봤다는 소문이 무성했죠. 저도 한번 교육을 받았던 관상가 신기원선생이 그 역사의 순간을 함께 했다는 이야기를 직접들었습니다만 제 관상은 ㅠㅠ . 심리검사는 SSAT로 시작해서 현재는 직무적성감사 GSAT로 이어지고 있습니다. 인터뷰는 다양한 방식으로 이뤄지고 훨씬 체계화되어 점수화된다고 합니다. 빅데이터는 2010년경부터 본격화되었는데 미래는 인공지능인터뷰가 확실하지 않을까요. 방향은 확실한데 그 속도가 문제겠죠.

이제 많은 기업에서 데이터를 수집하기 시작했습니다. 그럼 이 데이터를 어떻게 활용을 할까요. 2가지 방법이 있다고 합니다.모델의존적 방식과 데이터적응형방식이 있습니다. 모델의존적은 가설을 세우고 접근을 하는것이고 데이터적응형은 데이터가 하는 의견을 듣는 방식이라합니다. 머신러닝에서 지도학습과 비지도학습의 모습을 연상하게 하고 얼추비슷한 방식이라는 생각도 듭니다. 저자는 두가지 방식을 사안에 따라 혼합해서 사용하는 방법에 좋은 듯한 뉴앙스를 받습니다. 데이터를 볼때 신경써야 하는 부분이 상관과 인과관계라고 합니다. 상관에는 정상관이 있고 역상관이 있습니다. 인과관계는 상관관계가 전제가 되고 시간적 선후가 있어야 합니다. 어떤 통계에서 교회가 증가하는데 범죄가 증가했다면 정상관이지만 인과관계에서는 정상관이라는 조건은 충족하지만 시간선후가 불명확하죠. 이러면 인과관계는 성립안됩니다.

기업들은 직원을 채용할때 자기소개서를 받습니다. 1년에 2만건의 자기소개서를 받는 회사는 5년이면 10만건의 데이터가 쌓입니다. 그 데이터에는 모두 합격과 불합격이라는 태그가 붙어 있습니다. 그럼 이 데이터중 70%로 학습데이터를 돌리고 나머지 3만건으로 테스트데이터를 돌려서 예측을 했을때 확률이 매우 높다고 합니다. 그런데 2020년 신규채용시 2만명의 자기소개서를 머신러닝으로 확인한 결과 과거데이터의 테스트데이터의 확률보다는 낮게 나왔다고 합니다. 2만명의 자기소개서를 사람이 확인하는데 인력과 비용이 들어갈 수밖에 없습니다. 머신러닝으로 하면 반나절도 안되어 결과는 빠르게 나옵니다. 문제는 예측 모델링이 만능이 아니라는 점과 머신러닝이 인간의 편견과 오류도 학습을 한다는 점,자기소개서의 진실성문제, 이것을 인공지능으로 했을때 사회적 맥락도 고려요소라고 합니다. 물론 이미 인공지능으로 자기소개서를 가리는 대기업이 나오고 있다는 점도 앞으로 활성화될 요소도 다분히 커보입니다.

사람을 육성하는 프레임워크중에 70:20:10비중으로 하라는 방법이 있답니다. 70은 경험, 20는 인간관계, 10은 교육입니다. 약50%의 인사담당자들이 자사 HRD에 적용해 사용한다고 합니다. 컴퓨터프로그래밍 교육을 받을때 비슷하게 사용하죠. 강사가 코딩을 보여주면 묻지도 말고 따지지도 말고 따라치라고 합니다. 그리고 안되면 먼저한 사람이 도와주라고 하죠. ㅎㅎ 한정된 예이기는 합니다만 강의만 듣는 것보다 그것을 적용하는 경험이 매우 중요하다는 겁니다. 저자는 인사담당 선배들의 직관과 통찰을 아직까지는 인공지능(머신러닝,딥러닝 등)이 증명하는 정도수준뿐이 안된다고 합니다. 현재는 인공지능이 판단할 데이터를 수집하고 전처리하는 과정이 더많은 시간이 들지만 그 결과는 선배들이 하는 의사결정에도 못미칠 가능성이 높다는 거죠. 그리고 인사담당전문가라는 호칭이 자신에게 붙는 것도 미안한 마음을 전합니다. 저자는 전문가가 아니라 교육생일 정도로 인간을 파악하는 것이 쉽지않다는 겁니다.그만큼 인재경영에 검토할부분과 불확실한 요소들이 많기때문일겁니다. 물론 기술의 발전이 인공지능의 발전속도를 누가 감히 예측할 수있겠습니까만은 현재는 비용대비해서 인재경영도 미래를 준비해야 하는 때인것만 확신합니다. 그리고 분명한것은 인사담당자들이 인공지능도입에 대해 긍정적이라는 겁니다. 저자가 언급했듯이 어려운 만큼 그 결과에 대한 불안이 생기고 인공지능으로 그 부분을 객관화하고 싶은 욕망이 크다는 겁니다. 

디지털 트랜스포메이션

현장 컨설턴트가 알려주는 디지털 트랜스포메이션 - 2021 세종도서 교양 부문 우수 도서 선정
주호재 지음 / 성안당 / 2020년 9월

디지털 트랜스포메이션하면 어떤 단어를 엮어서 설명할 수 있을까요? 인공지능, 빅데이터, 클라우드, 블럭체인, 로봇기술 등이 떠오를겁니다. 하지만 이런 키워드를 연결해서 이야기를 하면 일반인들은 이해를 할까요? 저자에게 주어진 일반인들에게 디지털트랜스포메이션을 강의하라는 미션을 해결하기위해 이 책은 탄생을 합니다. 1편은 개념편으로 디지털트랜스포메이션의 개념과 2편은 조금전에 나열한 기술용어들을 설명하는 방식으로 우리가 앞으로 더욱 가속화될 디지털 트랜스포메이션을 직접 실무에서 뛰는 <현장컨설틴트가 알려주는 디지털 트랜스포메이션>을 배울 수있는 기회를 가집니다.

저자 주호재 수석은 삼성SDS에서 수석컨설턴트로 근무하십니다. 벌써 삼성SDS에서 약20년째 근무중이시고 ERP,SCM등에 경력을 쌓고 컨설턴트업무를 해오셨습니다. 2010년 책임직책일때 <글로벌비즈니스SCM으로 승부한다>라는 책이 디지털타임스에 소개된 기사가 눈길이 가네요. 직장생활을 하면서 여러권의 전문서적을 내신 작가시기도 하십니다. 그런데 전문기술서인데 작가라는 표현이 좀 어색하기는 합니다만 ^^ 직장초기부터 자신이 하는 일을 정리하는 습관을 지니다보니 여러권의 전문서적을 내게되었다는 언급은 귀감을 넘어 모범이 되는 이야기십니다. 인하대에서 전기전자공학을 40대후반의 한국 기술을 이끄는 분이십니다.

저자는 디지털트랜스포메이션의 용어가 혼란스럽게 다양하게 쓰인다고 일침을 가합니다. 거대하게는 4차산업혁명에서 적게는 디지털라이제이션, 디지털혁신, 디지털전환이라는 용어까지 사용됩니다. 4차산업혁명은 한국에서 주로 많이 쓰이는 용어로 3차산업혁명과 논란의 소지도 많고 너무도 거대한 담론용어라는 겁니다. 지난 대선때 안철수후보가 많이 외쳤는데 정치적 용어로 오용되고 있다는 겁니다.실제 현실에서는 잡당비빔밥처럼 너무 많은 기술들이 혼합되어 나열될 뿐이지 가는 기술의 목표가 불분명하게 됩니다. 이를 극복하는것이 바로 '디지털 트랜스포메이션'이고 이는 기업단에서 구체적으로 적용이 되는 용어이고 이를 '디지털전환'이라고 통일해서부르자고 제안합니다. 그럼 무엇을 디지털로 전환할까라는 질문에 저자는 '물질을 정보로 전환하는것'이 바로 디지털전환이라고 정리합니다.

문제는 물질을 정보로 바꾸는 것이 아니라 바꿔야 할 물질의 양이 기하급수로 늘고 있다는 겁니다. 그 이유는 모바일과 lot때문이라는 거죠. 모바일은 이제 지구촌 모든 사람들이 스마트폰을 들고 다닐 날은 그리 멀지 않았고, 다양한 사물에 붙여질 센서로 정보를 모으는 IOT시대는 눈앞에 와있습니다. 전기자동차 테슬라는 이미 오토파일럿기능을 차에 달아서 수억개의 센싱데이터를 모으고 있습니다. 이를 처리하기위해서는 빅데이터의 보관과 처리가 필요한 기술입니다. 물론 구글에서는 벌써 10여년이상 데이터를 모으고 분석하고 정리하고 있습니다. 하지만 이 데이터를 보관처리하는 것이 쉽지 않고 하드웨어는 비싸고 그 장비로 낡아가기 때문입니다. 이를 극복하기위해 서버가상화기술과 분산처리기술이 속속 개발되어 사용되고 있습니다. 이 기술의 핵심에 클라우드가 자리합니다.

디지털전환의 큰 이슈는 데이터의 폭발입니다. 이를 처리하려고 가상화기술과 분산처리기술이 발전합니다. 이로 인해데이터를 잘라서 분석할 수있게 됩니다. 이 기술의 정점에는 인공지능이 있습니다. 인공지능은 머신러닝 더 좁게는 딥러닝이 현장에서 사용되고 있습니다.

2020년 7월 오스트리아에서는 고인이 된 애인의 애플계정을 접근하도록 허용해달라는 소송을 했다고 합니다. 이는 정보도 상속의 대상이 된다는 판결이라합니다. 계정안에 사진, 글, 아니면 자산이 될수있는 비밀정보가 들어있을 가능성도 높습니다. 물론 현재 이야기되는 데이터는 무엇이 될지 아무도 모릅니다. 하지만 우리는 모으는 길로 가고있고 그것을 처리하는 기술은 하루가 멀다하고 발전하고 있습니다. 과거 유럽인들이 남미로 넘어가서 모래사장에서 사금을 깬 적이 있습니다. 이제 우리는 빅데이터의 홍수속에 그물을 치고 인사이트를 찾게 되었습니다. 그 인사이트는 인공지능이 그 일을 대신하게될겁니다. 아직까지는 인공지능의 힘을 빌려 인간의지적 욕구를 채워줄수있겠지만 앞으로는 모르죠. 그리니 항상 겸손하고 귀를 항상 열어두라는 저자의 조언에 귀를 기울려야 할겁니다. 

Second Miracle

Second Miracle - 대한민국 두 번째 기적을 위한 미래전략
황훈진 지음 / 예미 / 2020년 9월

<Second Miracle>은 한국이 나가야 할 국가전략을 다룹니다. 삼성전자와 현대자동차는 세계를 누비는 세계적인 기업이 되었습니다. 70년전 한국을 세계적인 비극의국가, 전쟁으로 내란을 겪는 국가로 알게 했던 1950년 한국전쟁이있은후 70년이 지났습니다. 그 빈민국이었던 한국이 21세기 당당히 세계 10위권의 경제대국이 되었습니다. 무적함대 스페인과 로마제국의 이탈리아정도는 비벼볼 정도의 수준에 올라섰습니다. 하지만 우리는 아직 분단국이고 주변 초강대국에 눈치를 봐야 하는 입장입니다. 저자는 이 입장을 엎어버린 전략으로 '제2의 기적' 전략을 소개합니다. 세계는 코로나로 인해 주변정세가 급격하게 변화하고 있습니다. 이럴때 한국은 어떤 포지션과 전략을 취해야 한단계 도약을 할수있을까요. 대략20년간을 글로벌컨설팅사에 몸담으면서 체득한 지식을 한국을 위한 고언으로 써내려갑니다. .

저자는 경영컨설팅을 하시는 황훈진컨설턴트로 AT커니, 올리버 와이먼, 아서다이클코리아부사장 등 글로벌컨설팅사 파트너를 오랫동안 거치신분입니다. 부산출신으로 서울대 경영학과 (88학번)출신으로 버클리대 MBA를 나오셨습니다. 기사검색을 하면 IT관련 산업상황에 대한 기고와 인터뷰가 많으십니다. 가장 핫한 분야에서 활동하시는 4차산업혁명에 관련된 경영에 많은 노하우를 지닌 분이십니다.

세계는 글로벌공급망 분업화체제라고 합니다. 신자유주의를 추진하면서 자유무역이 확대되면서 이런 체제가 공고화되었습니다. 미국이 러시아를 무력화하는 전략을 취하면서 중국을 저가제품공장으로 변신하면서 '유동성의 대환류'를 만들어냈다고 합니다. 세계 각국은 운전자금을 위해 외환보유고를 유지합니다. 이 글로벌분업체제는 미국의 유동성의 어려움과 미국재화의 비교우위의 상실 그리고 특정국가를 배제하면서 큰 파열음을 내고 있습니다. 미국은 상당한 음모와 패권을 사용해서 이 글로벌공급망을지켜왔는데, G2라고 불리는 중국이 일대일로등의 방식으로 글로벌공급망을 파열시키고 있습니다. 이런 패권경쟁속에 미국은 중국을 대체할 공급시스템을 만들고 있고 중국도 버블붕괴와 대규모 기업도산의 위험이 가중되고 있습니다. 저자는 중국의 미래를 밝게 보고 있지 않습니다.

이처럼 국제질서가 정신없이 돌아가는 작금 한국도 세계정세 못지않게 국내정세가 시끄럽습니다. 세월호이후 박근혜대통령 탄핵을 통해 좌우의 갈등, 세대간의 갈등으로 감정의 골은 큰 리스크가 생겼습니다. 모두 똘똘뭉쳐서 가도 위기극복이 될까말까하는데 갈등의 봉합이 가능한 지 의문인 상황이 계속 반복되고 있습니다. 이렇게 된데에는 산업화세대와 민주화의 세대간의 충돌로 시작해서 민주화세력이 정권을 잡으면서 끝없는 냉전으로 섬득한 소리가 미디어에 가득채워지고 있습니다. 몇일전 사람목숨이 처참하게 사살 당했는데, 이미 그 사람의 죽엄에 대한 존중은 사라지고 없고 오로지 자신의 진영을 지키기위한 정치싸움만으로 가득합니다. 어떻게 해야 할까요.

우선 국가목표로 중장기적 국가발전전략을 제시필요성을 이야기합니다. 이는 현재로는 달성이 불가능한 목표일정도로 야망이 큰것을 요구합니다. 메세지측면에서는 단순하고 구체적이어야 함을 강조합니다. 최소 1인당 GDP 5-6불정도 증가시킬 전략을 발표해야 합니다.

대외전략으로는 친미를 제시합니다. 그리고 흡수통일을 위한 주변국가들에게 정지작업을 제시합니다. (북한과 여권이 들으면 큰일날 소리도 보입니다만) 마지막으로 북한민을 받아들일준비를하라고 합니다. 이를 위해서는 러시아의 지지가 필요함으로 러시아와 관계를 다지라고 합니다. 대내전략입니다. 이제 글로벌 공급망시장은 제편될겁니다. 우리는 융복합산업의 리더로 산업을 제편해야 합니다. 독일은 프리미엄화전략으로, 일본은 집중화전략으로 미국은 플렛폼전략으로 경쟁력을 강화하고 있습니다. 우리는 이들의 전략을 패스트팔로워를 하고 (한국이 가장 잘하는 전략이라고 합니다. )그리고 융복합 산업을 육성하여 신산업을 만들어가야 합니다. 이것이 우리가 나가는 배터리산업이고 바이오산업일겁니다. 그외에도 아직도 선진국의 시스템을 따라잡아야 할부분이 많음을 지적합니다.

저자는 잘살아보자는 목표설정, 국민적 공감으로 60년을 달려와서 세계10대권의 선진국으로 도약한 것을 '제1의 기적'으로 보고, 강대국의 눈치를 보지 않고 우리의 삶을 우리가 결정하는 강대국이 되는 것을 '제2의 기적'이라고 정의했습니다. 우리가 강대국이 될려면 2가지 조건이 선행이 되어야 합니다. 첫째는 국가에 대한 소명, 사명입니다. 이는 경제 번영 산업화세력이 가지고 있지 못한 요소이고, 박그네정권이 밀레니얼세대에게 신뢰받지 못한 이유일겁니다. 그것으로 인해 21대 국회의원선거에서도 참패를 했습니다. 둘째는 전문성입니다. 이는 소위 민주화세력이라는 현재 여권이 가지지 못한 요소입니다. 결국 저자는 국가에 대한 사명감과 전문성이 합체 되어야 강대국이 가능하다고 합니다. 강대국이되려면 군사력에서나 경제력에서 균등한 위치에 올라야 합니다. 강대국들과 함께 세계적인 이슈를 논의할 수있는 겁니다. 시간은 계속 흐르고 있습니다. 한국인의 인구는 감소하고 인구는 늙어가고 있습니다. 그럼에도 모두 자기애로 움츠리고 있습니다. 자신의 이익에는 한치의 손해를 보면 안된다고 하면서도 인구의 절반은 저임에 시달리고 있습니다. 센컨드미라클을 위해서는 할일이많은 시기입니다.

트랜스퍼시픽 실험

트랜스퍼시픽 실험 - 중국과 미국은 어떻게 협력하고 경쟁하는가
매트 시한 지음, 박영준 옮김 / 소소의책 / 2020년 9월

<트랜스퍼시픽 실험>은 현재 국가단위로 진행되는 험악한 미국과 중국간의 갈등이 아니라 캘리포니아라는 지역에서 민간차원으로 벌어지는 외교적인 교류를 저자는 실험으로 표현합니다. 정말 미국인과 중국인은 잘살수없을까라는 의문을 민간차원의 스토리로 끌고 온겁니다. 중국인들의 미국유학이야기, 중국을 좋아하는 시장님이야기, 중국말로 연결한 주크버그이야기, 완다그룹의 영화이야기 등 구체적인 사례들을 소개하고 있습니다. 이렇게 중국인들이 미국에서 생활하고 투자하고 또한 중국으로 미국문화를 소개하고 하는 속에 함께 공생하는 방법을 찾아가는 길을 보여주려고 애씁니다. 소위 로컬에서는 민간인들이 이야기하고 갈등하면서도 서로의 이익을 나누며 민간이 교류하는 현장이 열립니다. 아무래도 공식적인 국가간의 이야기보다 민간에서 벌어지는 교류가 더욱 생동감있고 다양한 가능성을 열어줍니다.

저자는 중국에서 처음에는 5차로를 만나면 당황했지만(미국에는 없나봅니다) 지금은 중국인처럼 편하게 지나간다고 합니다 미국인이 겪기에 중국인의 성향, 문화, 풍습 등 모든것이 낯섭니다. <트랜스퍼시픽 실험>을 통해 민간인들이 만나고 갈등하고 화합하고 교류하다보니 생기는 구체적인 이야기들로 책을 가득채우고 있습니다. 현재 벌어지는 미국의 이야기이고 아시아인을 대하는 미국여론을 아는 계기도 됩니다. 현재의 미국과 중국의 도전을 필드에서의 모습을 생생하게 전해줍니다.

저자 매트시한은 폴슨연구소 비상근연구원이고 그는 5년이상 허핑턴포스트 중국특파원였습니다. 학교는 베이징외국어대학에서 중국어를 전공했고 스탠포드대학을 나왔습니다. 그는 중국과 미국의 유대관계를 연구하여 저명한 신문과 잡지에 기고를 하고 있습니다.

1849년 캘리포니아에서 금광이 발견되자 미국에서는 서부로 골드러쉬가 이뤄졌다고 합니다. 그런데 이때 중국인 수만명도 샌프란시스코에 도착을 합니다. 이것이 대규모 미국인과 중국인의 조우였습니다. 그결과 1882년 중국인배척법이 공표됩니다. 이는 중국인 이민 금지법이었습니다. 시작은 좋지 못했던 겁니다. 그후 이 캘리포니아는 실리콘밸리의 모태가 됩니다. 이곳출신의 대기업이 중국에서 환영받는경우는 거의 없죠. 페이스북, 구글, 유튜브 등 제대로 서비스되는 곳이 없습니다 하지만 일상차원에서는 많은 부분 미국인과 중국인의 교류는 매우 활발합니다. 저자는 미중간의 갈등을 민간차원의 이야기속에서 화해의 단초를 찾기위한 노력이 이 책의 목적일겁니다.

미국의 페이스북과 구글이 중국에서 승인을 받고 활동영을 하기위해, 주크버그는 2014년 칭화대학교에서 연설에서 중국어 인삿말이 아니라 연설자체를 중국어로 행했지만 지금도 페이스북은 중국정부의 승인을 받지 못해서 서비스를 못하고 있으며, 구글도 크게 다르지 않습니다. 검색문제가 해결되지못하고 있죠. 지난달 벌어진 중국sns서비스 틱톡이 미국내 서비스 논란이 미국과 중국관계를 잘 대변할겁니다. 미국이 중국과 함께하는 기술생태계를 분리를 추구하기 시작했습니다. 이는 오바마정부때부터 시행되었고, 트럼프집권후부터는 노골적으로 중국과의 기술관계 청산이 진행되고 있습니다. 미국은 중국의 기술발전을 절대로 좌시하지 않겠다는 뜻입니다. 이같은 미국의 태도에 중국은 절대로 굴복하지 않고 인공지능에 대한 4차산업혁명 기술투자에 더욱 적극적으로 임하고 있습니다. 인공지능의 4대천왕중 한명인 엔드류 응교수(전 스텐포드교수)가 중국 바이두로 이직한것도 한 측면입니다.

캘리포니아주 랭커스터시 렉스페리스시장은 중국에 매우 우호적인 분입니다. 중국자본에 구애를 해서, 중국 전기자동차회사 BYD를 랭커스터시에 공장을 짓고 안정적으로 사업을 할수있도록 적극지원을 합니다. 중국 자동차회사가 랭커스터시에 들어선다고 하자 미국내에서는 반대여론의 목소리도 높았습니다. 전기자동차는 환경친화적이라고는 하지만 BYD가 중국내 노동자에게 저임금을 준다던지, 중국이 탄소배출최다국가인데 친환경은 쑈일뿐이라는 사회운동가들의 거친반론도 만만치않았지만 3년전지난 2016년에는 중국투자로 이뤄진 BYD공장은 안정적으로 가동되면서 미국내에 중국기업으로 좋은 인상을주었다고 합니다. 이는 고난은 있었지만 중국기업이 미국에서 뿌리를 내린 좋은 사례였습니다.

중국인의 미국이주역사를 4차례로 정리한점이 흥미있습니다. 첫번째는 1859년 골드러쉬때이고 두번째는 1943년 미중간 관계개선이 되면서 엘리트위주의 이민자가 들어왔고 세번째는 1965년 이민국적법이 통과되면서 북유럽위주의 이민에서 전세계로 확대되면서 이고, 네번째는 1980년대부터 본토출신이민자가 급속히 늘었다고 합니다 그런데 이 4번에 걸친 이민세대에도 벽이 있다고 합니다. 최근 이민자들은 차이나타운을 좋아하지 않다는거죠. 한국도 코리아타운이 있는데 이민자세대별 생각이 궁금해지는 지점입니다. 아마도 비슷하지 않을까요.

미중간의 무역분쟁은 무역을넘어 패권전쟁으로 치닫고 있습니다. 중국의 GDP가 미국 GDP의 70%까지 육박한 상태입니다. 10년전 미국이 월스트리트발 금융위기로 부도를 냈을때, 세계는 중국이 미국을 제치고 패권국지위를 차지할거라고 예상했습니다. 중국 시진핑도 중국굴기 중국몽를 외치며 자신의 욕심을 숨기지 않았습니다. 그때가 2013년이었습니다. 미국은 시진핑의 이야기에 큰 반응을 낮추며 금융위기를 회복하느라 표정변화를 감췄지만 금융위기가 어느정도 극복이 되고 트럼프가 2017년집권하자마자 중국을 직접적으로 때리기 시작했습니다. 전정권이 그당시 G2였던 일본과 소련을 세련되게 따돌리던 모습과는 거리가있습니다만 중국때리기는 이제 시작에 불과할겁니다. 이런 지점에 바로 <트랜스퍼시픽 실험>이 존재합니다. 1800년 중국이미부터 시작한 캘리포니아에서 미국이민자와 중국인이민자간에 벌어진 화합, 갈등, 경쟁, 등의 교류를 이야기합니다. 저자가 마지막을 장식한 '세옹지마,언지비복'이라는 고사성어가 현재 미국과 중국간의 사이를 대변하는 어구라고 합니다. 우리는 큰일을 겪은 이에게 위로의 표현으로 쓰는 어구입니다만 왠지 불확실한 미중간의 먹구름이 잔득낀 미래가 느껴집니다. 폭풍우가 불까요????

아빠가 들려주는 R 통계

아빠가 들려주는 R 통계 - 샤방샤방 R Shiny 통계
김지형 지음 / 북앤에듀 / 2020년 1월

통계학책을 보면 넘기힘든 부분이 수식입니다. 통계를 대학원에서 전공하시는 분들은 대부분 통계수식을 풀이하실줄아시죠. 그걸 모르면 통계전공은 아니라고 봐야죠. 하지만 비전공자의 입장에서 현업에서 통계를 이용해 논문이나 리포트를 써야 하는 입장에서는 수식은 솔직히 벽~벽~ 그런데 <아빠가 들려주는 .R통계>는 전무하다고 봐야 합니다. 제가 졸면서 본 페이지에 수식(?)이 지나갔다면 용서바랍니다.ㅠㅠ. 통계학자들이 R을 가르키면서도 수식을 쓰는 이유는 R과 통계사이의 동일성을 증명하기위한 방법입니다. 그런데 통계학을 직접전공하지 않고 R통계를 이용해서 데이터를 다루는 입장에서는 "복붙"만해도 되는것 아닌가요. ^^저자는 아주 생기초 통계부터 요즘 머신러닝에서 핫한 의사결정나무, 예측모형까지 익힐수있고 사용할 수있도록 해두었습니다. 그리고 후배의사들을 위해서 진단관련부분도 기술해주셨습니다.

저자는 김지형 서울성심병원 정형외과과장님이십니다. 서울대출신이시고 삼성서울병원에서 전문의를 획득하셨네요. 의사선생님들이 논문을 많이 쓰시다보니 아무래도 통계데이터를 많이 사용해서 논문을 완성하시죠. 데이터를 다루는 방법으로 R을 많이 사용하시게 됩니다. 의사분들중에 R통계책을 낸분이 있으시죠. 수원성빈센트병원 문건웅교수도 계시고, 유튜브에는 건양대병원 이비인후과 깜신 김종엽교수도 있습니다. 통계학을 직접 전공을 하신분들은 아닐걸로 아는데, 자신이 쓰는 의학분야논문을 쓰기위해 배우신 방법이라 전문적으로 R통계를 내시는 교수님보다 휠씬 이론에 얽매이지않는 부분도 큽니다. 정말 수식없이 R만 빼먹을 수있는 방법일수도 있죠.

R을 사용할때는 통상 R프로그램을 설치하고 인터페이스로 R-STUDIO를 사용하는데, 이 책에서는 RShiny프로그램을 이용하여 접근성을 높였습니다. 요즘 시각화프로그램 마이크로소프트 BI가 핫한데 그것 만큼 쉽게 데이터를 입력해서 간단하게 시각화를 하여 사용할수있습니다. 문건웅교수도 RShiny를 이용하는 서적을 내셨는데 의사분들은 RShiny를 사용하시는 것이 트랜드아닌가합니다. ^^ 일반적인 방법인 Rstudio를 사용하는 분들은 약간 어색할수있지만 <R 통계>는 통계를 해도 해도 않는분들은 한번쯤 마스트해볼만한 내용입니다.

왕초보에서 로지스틱회귀분석, 민감성, adverse Events 등을 다루어서 진짜 초보들은 어려움을 표할수있습니다만 연구에 중요한 토대가 된다고 합니다. shiny라는 프로그램을 써서 R프로그램을 직접 사용하지 않아도 되는 장점에다가 현업에서 의학논문을 쓰다가 만나는 핵심을 저자는 기술했습니다. 이러 기조는 책전체를 유지합니다. 설문조사연구부터, 단변수, 다변수분석등과 최근 머신러닝에서 많이 사용하는 결정나무분석과 회귀분야에서 있이는 예측모형, 진단관련 민감도, ROC커브, Confusion Matrix도 다루고 있습니다. "아빠가 들려주는"을 제목에 붙여서 다정다감하게 세세히 알려주는 느낌을 물씬 가지게 됩니다. 아마도 딸에게 알려주는 아빠 아닐까하는 추측도 듣니다.

,저자분이 논문쪽에 매우 특화되어 계셔선지 시각화를 좀더 편하게 쓸수있는데 특화되어계시네요. 각장마다 계산결과를 시각화 그래프로 먼저 확인할 수있도록 배치해두어서 통계의 결과는 시각화에 많은 중점을 두고 계십니다. 이는 저서를 봐도 <R데이터 시각화>책을 단계별로 3권으로 내셨습니다. 이 책다음으로 좀더 다양한 표현법을 그 책으로 보완하시면 좀더 시너지가 날겁니다.