미래엔 어떤 직업이 유망할까

메타버스 인공지능의 시대 미래직업 다이어리 1 - 웹툰작가, 웹툰기획자, 게임개발자, 인공지능 개발자, 미래교사, 드라마제작자, 콘텐츠 크리에이터 미래직업 ㅣ 미래직업 다이어리 1
신도형 외 지음 / 다빈치books / 2021년 5월

 한국의 학교교육엔 체계적 진로교육이 부재하다. 과거엔 인문계 고교를 진학하여 어떻게든 좋은 대학을 가거나 공부가 좀 모자라면 실업계로 다른 재주가 있다면 예체능계로 빠지면 진로가 어떻게든 해결되었으니 굳이 진로교육이 필요없기도 했다. 하지만 지금은 다르다. 평생직장시대는 이미 오래전에 끝났고, 앞으로의 학생들은 자신이 성인이 되거나 장년이 되었을때 현재 존재하지도 않을 직업에 종사해야할 가능성이 높다. 20년전만해도 유튜버나 웹툰작가같은 직업은 없었다. 

 어쨌든 진로교육이 중요해지면서 각급학교에서는 여러 직업을 체험시켜주는 프로그램을 위탁하여 하루이틀 도입하거나 직업체험장소에 가기도 한다. 하지만 대부분 일회성이고 무엇보다도 현재직업체계를 기반으로 프로그램이 이루어진다는 점에서 역할놀이에 가깝기도 하다. 

 그런의미에서 미래직업다이어리는 좀 의미가 있다. 현재 그리고 앞으로도 유망할 직업에 대해 그 분야의 종사자가 직접 필요한 역량과 준비, 그리고 일에 대해 소개하고 있기 때문이다. 덕분에 몰랐던 세계에 대해서 나 자신도 좀 배울 수 있었다. 

 1권에서는 웹툰작가, 웹툰기획자, 게임개발자, 인공지능개발자, 미래교사, 드라마제작자, 콘텐츠크레이에터에 대해서 다룬다. 웹툰을 만드는데는 회당 1주일 정도의 시간이 걸린다. 스토리작업에 1-2일, 콘티작업에 0.5-1일, 데생 및 펜선작업에 1일, 배경 및 채색에 2일, 말풍선 및 마무리작업에 0.5일이다. 웹툰은 신인 작가의 경우 회당 50-60만원 정도의 급여를 받고 한달 기준으론 200-300만원 선의 월급을 받는다. 웹툰 역시 산업이 크게 발전하면서 기획부터, 스토리, 어시스트까지 작업이 상당히 세분화되었다. 

 게임개발자는 여럿으로 나뉜다. 개발자와 프로젝트 매니져, 프로그래머, 게임기획자, 그래픽 아티스트, 프로듀서다. 프로그래머는 글자그대로 게임을 위한 프로그램을 하는 사람이며 게임 기획자는 게임의 총 줄거리나 매력요소, 흥미거리, 스토리등을 준비하는 즉, 뼈대를 만드는 사람이다. 그래픽 아티스트는 작화로 표현된 게임 캐릭터를 2D혹은 3D로 표현하는 사람이며, 상황에 따라 캐릭터에 특수효과를 넣기도 한다. 프로듀서는 기획된 게임의 매력요소와 흥행가능성을 제작사의 사장에게 어필하는 사람이다. 설득되면 투자가 이뤄져 게임제작이 이뤄지는 것이며 그렇지 못하다면 반려된다. 일본의 코지마 히데오가 대표적 프로듀서다. 프로듀서들은 게임의 어필을 위해 과거엔 문서로 설명을 했지만 지금은 거의 실사 게임 수준의 영상을 제작하곤 한다. 프로젝트 매니져는 게임개발 전반의 과정 프로젝트를 점검하고 피드백하며 서로 조율을 해주는 중간자적 존재다. 

 게임생태계에선 게임 개발사, 게임 퍼블리셔, 배급사가 함께 협업한다. 게임 개발사는 글자 그대로 게임을 만드는 곳이지만 브랜드 파워나 투자금액이 부족한 경우가 많다. 이들은 이 경우 게임 퍼블리셔를 찾아가 자신들이 기획하는 게임에 대해 홍보하고 투자를 요청한다. 반대로 게임 퍼블리셔가 기획한 게임을 게임 개발사의 개발 의뢰하는 경우도 있다. 배급사는 만들어진 게임을 배급하는 곳으로 거대한 유통망이나 플랫폼을 가진 곳이다. 이들의 수익 배분은 계약단계에서의 기여도에 따라 달라진다. 

 인공지능 개발자도 유망하다. 한때 매력을 잃었던 인공지능은 컴퓨팅 파워의 향상과 SNS등으로 온라인 데이터가 많아지고, 알고리즘이 크게 발전하며 새롭게 전기를 마련했다. 인공지능 개발자가 되기 위해선 몇가지 역량이 필요한데 국어과에서는 문법규칙 같은 언어적 지식이 필요하다. 수학에선 알고리즘에 대한 이해와 딥러닝 관련해서는 미분의 이해가 필수적이란다. 또한 초중고교단계에서 다양한 코딩경험을 갖는게 중요하다. 

 인공지능 개발 단계는 먼저 학습에 필요한 데이터를 수집하고, 이 데이터르 학습용 데이터로 변환 및 정제한 후 학습모델을 설계하여 훈련 데이터로 만든 인공지능을 학습시킨다. 학습한 모델을 사용하여 테스트 데이터를 넣어 성능을 측정후 원하는 성능이 나온다면 합격, 그렇지 않다면 계속 새로운 학습 및 수정을 한다. 인공지능 프로젝트 구현에 중요한 것은 프로젝트 주제에 적합한 알고리즘을 설계하고 데이터를 정제하는 것이다. 

 2권에도 다양한 미래, 아니 현재 존재하면서 유망할 직업이 망라되었다. 볼만한 책이다.