마인크래프트 공식 요리책

마인크래프트 공식 요리책
타라 테오하리스 지음, 최경남 옮김, 서유리 감수 / 아르누보 / 2024년 6월

마인크래프트는 출시한 지 벌써 15년이나 된 장수게임이다. 출시 당시에는 학업으로 인해 게임을 접하지 못했지만, 유튜브 콘텐츠를 통해 가끔씩 즐기는 게임이다. 마인크래프트는 정해진 스토리나 목적이 없지만 상상하는 무엇이든 할 수 있는 창의적인 공간이다. 

마인크래프트 세계에는 다양한 식재료와 음식이 존재한다. 이 책은 마인크래프트에 등장 하거나 게임에서 영감을 받은 레시피로 만들어 낸 공식 요리책이다. 

 외국 작가의 책인 만큼 한식에서는 보기 어려운 다양한 식재료가 사용 되고 있다. 요리 종류는 에피타이저와 메인요리, 디저트, 음료로 분류되어 있다. 먹음직스러운 디저트들이 눈길을 끈다. 가장 눈에 띄는 요리는 마인크래프트 케이크이다. 게임 속 케이크의 모습을 그대로 재현하면서도 실제 먹을 수 있는 재료를 사용하였다. 마인크래프트를 즐기는 유저라는 이런 케이크는 꼭 먹어보고 싶을 것 같다. 

 무시룸 버거는 한번 도전해볼 만큼 사진도 먹음직스럽고 레시피도 단순하여 충분히 시도할 수 있을 것 같다. 음료들도 쉐이커나 블렌더가 있다면 재료만 준비하여 간단하게 만들 수 있기 때문에 새로운 음료가 맛보고 싶을 때 따라해볼 수 있을 것 같다. 에스프레소 샷에 콜라, 시럽을 사용한 음료는 지금 당장 만들 수 있을 정도로 간단하다. 디저트와 메인요리에는 밀가루 반죽을 이용한 베이킹 레시피가 제법 있기 때문에 난이도가 좀 있는 편이다. 

 마인크래프트 컨셉의 창의적인 요리가 돋보이지만 아쉬운 점도 보인다. 요리 과정의 사진이 없고 완성된 요리의 사진만 있다는 점, 그리고 몇몇 요리는 완성된 사진 마저 없다는 점에서 요리 초보자에게 접근성이 조금 아쉽다. 하지만 게임을 좋아하고 새로운 요리를 도전하는 사람들에게는 좋은 기회가 될 수 있을 것 같다. 

AI로 이미지, 영상, 음악 한 번에 끝내기

AI로 이미지, 영상, 음악 한 번에 끝내기 - 누구나 쉽게 따라 하는 디지털 콘텐츠 만들기
이현 지음 / 천그루숲 / 2024년 11월

출판사로부터 도서를 제공받아 작성한 주관적인 리뷰입니다.

 챗GPT 등장은 우리의 삶을 흔들어 놓았다. 인공지능이 우리의 삶에 깊숙이 파고들면서 다양한 서비스가 상용화되고 있다. 이제는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음악, 영상과 같은 창의적인 작품까지 만들어 내니 놀라우면서도 위협적이다. 재밌는 사실은 과거에는 인공지능 시대에 살아남을 직업으로 창의적인 예술 관련 직업을 손꼽았는데, 오히려 이런 예술 작품 생성 서비스를 가장 먼저 만나게 되었다. 

사실 나의 직업이 창의적인 업무가 아니기 때문에 이런 예술 작품이 나에게 크게 활용도가 있을 거라 생각하지 못했다. 하지만 N잡러 시대에 남들보다 먼저 AI를 다룰 줄 알아야 성공할 수 있겠다는 생각에 배워야겠다고 마음먹게 되었다. 

저자는 본인의 직업을 센스디렉터라고 표현한다. AI 관련 직업은 아니지만 다양한 강연을 하고 창의적인 콘텐츠를 기획하는 일을 하고 있다. 센스 있는 일잘러답게 누구보다 먼저 AI 사용법을 배우고 활용하고 있는 것 같다.

 파트 1에서는 AI 활용에 대한 간단한 소개가 나오고 파트 2부터 4까지 이미지, 영상, 음악 만들기를 소개하고 있다. 각 영역별로 생성형 AI 서비스를 몇 가지 알고 있었으나 내가 몰랐던 다양한 서비스가 있다. 종류별로 비교하고 쉽게 접근할 수 있는 서비스에 대해 소개한다. 

 여타 생성형 AI 서비스 관련 책들은 보통 하나의 서비스를 정해놓고 집중적으로 설명하는 방식이라면, 이 책은 서비스의 목적과 접근성에 따라 입문, 중급, 고급 과정으로 나누어 서비스를 소개하고 있다. 예컨대 파트 2 AI로 이미지 만들기에서 중급 과정에서는 게임 디자이너, 그래픽 디자이너 등 고품질 이미지를 빠르게 생성하기 위해 레오나르도 AI를 소개한다. 고급 과정에서는 디지털 아티스트나 콘텐츠 제작자 등이 창의적인 작품을 만들 수 있는 미드저니를 소개한다. 

파트 3 AI로 영상 만들기에서는 스마트폰에서 간단히 영상을 만들 수 있는 Vrew와 CapCut, PC로 디테일하게 작업할 수 있는 invideo AI와 드림머신, Gen-2, Gen-3를 소개하고 있다. 

파트 4 AI로 음악 만들기에서는 스마트폰으로 쉽게 음악을 만들 수 있는 Suno를 소개하고, PC로 디테일하게 음악을 만드는 Suno PC와 Imagen 3를 소개한다. 또한 고급 과정에서는 음악을 만드는 Udio 외에도 텍스트를 음성으로 변환해 주는 일레븐랩스와 가사 작성에 도움이 되는 클로드를 소개하고 있다. 

 책의 분량에 비해 다양한 서비스를 소개하기 때문에 각 서비스에 대해 다루는 범위가 넓지는 않다. 하지만 사용 대상에 따라 각 상황에 적합한 AI 서비스를 고르는 데 도움이 될 것 같다. 시중에 나오는 책들이 대부분 챗GPT 활용법이나 미드저니를 활용한 이미지 생성이 대다수이기에 좀 더 다양한 AI 서비스를 접하는데 유용한 것 같다. 

영어 진짜 잘하는 아이는 파닉스합니다.

영어 진짜 잘하는 아이는 파닉스합니다 - 영어 1등급을 만드는 기적의 파닉스 공부법
박은정 지음 / 성림원북스 / 2024년 11월

※ 출판사로부터 도서를 제공받아 작성한 주관적인 리뷰입니다. 

 아이가 커가면서 슬슬 영어 공부를 시작해야 할 때라고 느껴 초등학생 영어 학습에 대한 관심이 늘어났다. 아이 친구 중에는 이미 영어유치원을 나와 자연스럽게 간단한 문장을 영어로 말하는 아이도 있다. 우리 아이에게 일찍 영어를 시작 시킬 마음은 없지만, 적어도 늦지 않기를 바라면서 언제쯤 영어를 시작해야 좋을지 몰라 막연한 상태이다. 

 초등학생 영어 공부법을 찾다보니 파닉스라는 용어가 자주 등장했고, 대체 이게 뭘까 궁금했다. 우리 세대가 영어를 배울 때만 해도 파닉스라는 말이 없었기 때문에 생소할 수 밖에 없었다. 파닉스는 영어를 모국어로 사용하는 미국조차 그 역사가 길지 않고, 찬반 논란이 많았던 학습 방법이라고 한다. 게다가 우리는 영어를 모국어로 사용하지 않기에 그것을 동일하게 받아들인다고 반드시 효과적이라는 보장이 없다. 

 파닉스는 글자와 소리의 일정한 규칙을 이해해서 글 읽기에 도움을 주는 학습방법이라고 한다. 간단하게 말했지만 대체 언제 어떻게 학습해야 할까 그 구체적인 방법이 궁금했다. 이 책에서는 파닉스의 역사부터 영어권 나라에서의 파닉스, 그리고 한국 아이들이 어떻게 파닉스를 시작할지 상세하게 안내해준다. 사람마다 재능이 다르고, 배우는 환경이 다르기 때문에 이를 감안하여 시기에 따라 다양한 학습 방법을 제시하고 있다. 

 파닉스로 영어를 배운다고 해도, 잘못된 방식으로 배운다면 오히려 독이 될 수도 있다. 때문에 파닉스를 배울 때 주의해야 할 점들도 하나하나 예시를 통해 알려준다. 파닉스를 주입시키는 것이 아니라 아이가 자신의 속도로 받아들이고 그것을 지지해줄 수 있는 선생님과 부모의 역할이 중요한 것 같다. 

코딩 없이 배우는 데이터 분석

코딩 없이 배우는 데이터 분석 - AI 시대의 필수 역량 ㅣ 코딩 없이 배우는 데이터 시리즈
황보현우.한노아 지음 / 성안북스 / 2024년 11월

데이터 분석 능력을 요구하는 기업이 많아지고, 기본 자격요건으로 파이썬이나 SQL 등의 코딩 기술을 갖추길 원하고 있다. 그래서 데이터 분석을 공부하려고 여러 번 시도하였으나 코딩과 분석 기술을 동시에 배우는 과정에서 시간이 오래 걸리고 학습 능률도 낮았다.

코딩 없이 데이터 분석을 배우는 이 책이 궁금했다. 과연 코딩 없이도 데이터 분석을 할 수 있을까 의아했지만 저자가 말하는 논리에 공감이 됐다. 책에서 비유하기를 자동차를 운전하는 사람이 자동차 만드는 법을 배울 필요가 없듯이, 데이터 분석을 하는 사람이 코딩까지 할 필요 없다는 것이다. 코딩에 집중하기 때문에 정작 배워야 하는 분석을 제대로 배우지 못하고 있는 현실이다. 지금은 파이썬이 대세지만 기술은 또 계속 발전하기 때문에 계속 코딩만 배우다가는 언젠가 또 다른 언어를 배워야 할지도 모른다.

이 책에서는 데이터 분석 도구로 SoDA를 사용한다. SoDA는 SAS를 사용하고 있고 아직도 많은 연구가들이 SAS를 사용하고 있다고 한다. 학부 시절에 SPSS를 약간 배우긴 했지만 SAS는 전혀 해본 바가 없다. SoDA에서는 시각적 프로그래머 모드를 제공하기에 프로세스 플로우를 노드로 연결하여 직관적이고, 신규 사용자도 쉽게 접근할 수 있다.

책의 PART2부터는 통계 지식과 실습을 할 수 있는 실습 예제가 같이 실려 있다. SoDA를 통해 코딩없이 실습을 진행할 수 있도록 구성이 되어 있어 여타 프로그래밍 언어 기반의 데이터 분석 교재에 비해 확실히 코딩에 대한 부담이 없다. 전반적으로 통계학의 내용을 담고 있으며 코딩을 위주로 하는 타교재들보다 분석을 깊게 다룬 것으로 보인다. 아직 다 읽어보진 못했지만, 업무에서 데이터를 통한 의사결정을 하기 위한 목적으로 공부하기 좋을 것 같다.

데이터를 읽는 사람은 언제나 강하다

데이터를 읽는 사람은 언제나 강하다
노무라종합연구소 데이터사이언스랩 외 지음, 전선영 옮김 / 머스트리드북 / 2024년 11월

IT 기업에서 기획 업무를 하다 보면 데이터 분석에 대한 요구가 자주 발생한다. 하지만 정작 어떤 데이터를 어떻게 활용해야 할지 아는 사람은 거의 없다. 회사 내부에는 데이터 분석을 전문으로 배운 사람이 별로 없고 경험하지도 못했기 때문이다. 나도 데이터 분석을 하기 위해 개인적인 시간을 할애하여 조금씩 공부하였지만 기초 수준에 머물러 있다 보니 실제 업무에 활용하기에는 어려웠다. 그래도 꾸준히 데이터 관련 서적과 강의를 보며 지식을 습득하고 있다. 

이 책은 일본 노무라종합연구소에서 만든 데이터 사이언스 가이드북이다. 데이터 사이언스에 흥미를 갖고 데이터 분석 관련 기술을 이해하는 것을 중점으로 하고 있다. 일반적인 기초통계 관련 서적에는 통계 기술에 대한 내용만 담고 있다면, 이 책은 교양서답게 간단한 통계 기본 개념과 실제 활용되고 있는 데이터 사이언스 사례, 그리고 실무적인 상황들을 담고 있다. 

책을 받아보니 성인 손바닥만 한 크기로 아주 작다. 또한 하나의 주제 또는 용어에 대한 분량이 2~4페이지로 아주 짧은 분량이다. 분량이 짧은 만큼 기술적인 부분을 깊게 다루지 않고 개념만 간단하게 서술하고 있다. 진득하게 앉아서 공부하는 교재가 아닌 자투리 시간을 활용하여 가볍게 볼 수 있는 책이다. 물론 통계 지식이 아무리 내용이 짧더라도 쉽게 이해되는 내용은 아닌 만큼 그림과 차트를 활용한 이미지 자료가 많이 실려 있다. 

책을 읽고 희망적인 부분은 데이터 사이언스의 약 40%는 처음부터 데이터 사이언스가 되고자 했던 것이 아니라는 사실이다. 또한 의외로 문과 출신도 상당하다고 한다. 물론 일본의 사례이지만, 데이터 사이언스의 역사가 길지 않은 만큼 국내 사정도 크게 다르지 않을 것을 기대할 수 있다. 단순 데이터 분석만이 아니라 비즈니스 능력을 갖춘 데이터 사이언스로 성장하기에 기회는 열려 있는 것 같다.