지난번 포스팅의 마지막 부분에서 아파트값을 결정하는 ...

지난번 포스팅의 마지막 부분에서 아파트값을 결정하는 몇 가지 요인 중 ‘투자가치‘ 라는 것을 잠시 살펴봤었다. 이 ‘투자가치‘ 라는 것은 미래에 아파트값이 크게 상승할 거란 기대감을 현재가격이 반영하고 있는 것을 의미하는데, 저자는 이것을 ‘갭Gap‘ 이라는 말로 지칭했었다.

오늘은 이 갭의 의미에 대해 좀 더 살펴보면서 시작한다. 또한 투자가치 이외에 아파트값을 결정하는 다른 요소들(위치가치, 신축가치)에 대해서도 살펴볼 것이다.
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저자는 위에서 언급한 3가지 가치 중 감가가 되지 않는 위치가치에 굉장히 중요도를 높게 두고 있었다. 같은 값이라면 위치가치가 높다고 판단되는 쪽에 투자하라고 말할 정도니 말이다. 개인적으로도 충분히 동의할 수 있는 얘기였고 아마 다른 독자님들도 이 부분에 있어서는 모두들 공감하실 것이라고 생각한다.
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책의 마지막 부분에서 저자는 일단 시작하는 것의 중요성을 강조하면서 글을 마무리한다. 물론 이 책은 재테크에 대한 것이지만, 재테크 뿐만아니라 다른 모든 분야에 적용되는 말이라는 생각이 든다. 예를 들어 그것은 운동이 될 수도 있고 어떤 공부가 될 수도 있을 것이다. 어쨌든 간에 일단 한 걸음 내디디면 결국 해내게 된다. 그래서 옛 속담에 시작이 반이라는 말도 있는 게 아닐까싶다. 이 책도 한 페이지 읽기 시작하니 어느새 끝까지 다 읽어 내지 않았는가. 문득 유명 스포츠 브랜드인 나이키의 광고 문구 하나가 생각났다. Just do it.

갭이 크다는 것은 이 집값이 미래에 더 오른다는 기대감을 크게 반영하고 있다는 뜻이 된다. 보통 지방보다는 서울이, 오피스텔보다는 아파트의 갭이 큰 이유가 이 때문이다. - P272

추가로 투자가치를 결정하는 요소에 거주자의 소득이 있는데, 거주자 소득이 높으면 임대인이 빠르게 임대료를 높일 수 있기 때문에 보통 거주자 소득이 높으면 투자가치가 높다고 평가한다. - P273

오로지 사용가치, 그러니까 살면서 누릴 수 있는 가치가 반영된 게 전세가다. 따라서 입지에 대한 평가가 그대로 반영된 것은 매매가라기보다는 전세가다. 전세가가 높은 순으로 입지가 좋다고 보면 정확하다. 전세가는 말 그대로 얼마나 새 집인지, 그리고 얼마나 위치가 좋은지를 보여주는, 다시 말해 얼마나 살기 좋은지를 반영한 가격이다. - P274

입지란 사용가치 중 바로 위치가치를 말하는 것이다. 위치가치는 신축가치에 비해서 감가되지 않기 때문에 이 입지를 보는 안목이 매우 중요하다. - P274

편견이라 생각할 수도 있지만 이웃이 어떤 직업을 가지고, 어떤 가정 환경에서 살고 있으며, 소득이 얼마나 되는 사람이냐에 따라 위치가치가 달라는 게 현실이다. - P274

새 아파트일수록 아파트값은 비싸다. 다만 시간이 흐를수록 감가되기 때문에 신축가치를 투자 판단 근거로 삼아서는 안 된다. 모든 것은 시간이 지나면 낡아지고, 더 좋은 새로운 것이 생기기 때문이다. - P277

동일한 평형, 동일한 매매 가격대, 동일한 연식의 아파트를 비교할 때 위치가치를 종합적으로 평가해서 점수를 매겨보자. 동일한 매매 가격대의 아파트지만 더 높은 점수가 나오는 아파트는 분명히 전세가율이 높거나 아니면 전세가가 높을 것이다. - P277

직접 현장을 방문해서 둘러보고 아파트의 내부까지 보는 오프라인 임장도 중요하지만, 그보다는 부동산 사이트에서 아파트를 둘러싼 주변 환경을 지도로 보거나 로드뷰로 아파트 주변 시설들의 모습을 보는 게 무척 도움이 된다. 내 집 마련을 위한 아파트 임장 시에는 이런 방식의 사이버 임장을 꼭 해보길 권한다. - P278

1억 원을 10억 원으로 불리는 방법은 정말 다양하지만 이러한 방법들에는 공통점이 있다. 바로 시대를 이끄는 메가 트렌드를 알아보는 안목, 숲을 보는 넓은 시야가 반드시 필요하다는 점이다. - P279

분명한 것은 1억 원 모으기의 여정을 하루라도 빨리 시작한 사람일수록 그만큼 빨리 손에 1억 원을 쥘 수 있다는 사실이다. 행동하지 않으면 아무것도 바뀌지 않는다. - P281

누구나 재테크 성공을 꿈꾸며 경제적 안정이라는 항구에 도달하고 싶어 한다. 그렇다면 일단은 그 목표를 향해 배가 출항해야 하는데, 많은 사람이 출항 자체를 하지 않아 그 목표 지점에 도달하지 못한다. 돈쭐남은 1억 원 모으기를 출항이라고 생각한다. 우선 출항을 해야 항구에 도달할 수 있지 않겠는가? - P282

1억 원을 자신의 손으로 모아본 사람은 절대 재테크에 실패하지 않을 것이다. 1억 원을 모으는 동안 엄청나게 성장하고 삶의 태도가 변화하기 때문이다. - P282

일단 시도하고 열심히 노력한 사람에게는 분명 좋은 기회가 온다. - P282

일단 시작하라! 그러면 당신을 경제적 자유로 이끌 일생일대의 기회가 당신에게 선물처럼 찾아갈 것이다. - P282

지난번 포스팅에서 자수성가형 부자들의 특징 6가지 중...

지난번 포스팅에서 자수성가형 부자들의 특징 6가지 중 하나로 ‘부자는 꾸준히 공부한다‘ 는 얘기를 했었는데, 오늘도 이와 관련된 내용이 이어진다.
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뒤이어지는 내용에서는 주식 투자와 관련된 저자의 생각이 나온다. 독자인 내가 본문을 읽고 느낀 이 부분의 핵심은 적어도 이 책에서 말하는 1억 원을 모으기 전까지는 변동성이 큰 주식보다는 상대적으로 안전한 예적금을 활용하라는 저자의 충고였다. 물론 주식 투자에 크게 성공하는 케이스들을 주변에서 볼 수도 있겠지만, 그 반대로 큰 돈을 빠르게 벌어보려다가 오히려 본전도 못찾고 원금마저 손실나는 경우들도 종종 있기에 종잣돈이라고 할 수 있는 1억 원을 모을 때까지는 가급적 위험을 최대한 피하는 것이 좋겠다는 게 저자의 얘기다.

추가로 좀 더 언급하자면, 1억 원을 모으고 난 뒤에 자산을 불려나가는 과정에서도 부자들은 안전자산인 예적금과 위험자산인 주식 등을 일정 비율을 나누어 분산투자한다고 한다. 이는 위험자산에서 손실날 위험을 안전자산으로 커버하기 위함으로 보여진다.

또한 저자는 본문에서 최근 주식 시장이 실제 기업가치에 입각해 주가가 결정되기보다는 오히려 사람들의 기대심리가 주가에 훨씬 더 큰 영향을 미치고 있음을 얘기하는 데, 차트와 함께 관련 내용을 볼 수 있어서 본문의 내용을 직관적으로 이해하는데 도움이 되었다.

이래저래 주저리주저리 말이 길어졌는데, 독자인 나는 본문을 읽으면서 돈이라는 눈덩이는 조금씩조금씩 서서히 키워나가야 그 기반이 탄탄해질 수 있다는 것을 다시금 느낄 수 있었다. 소위 말하는 한탕주의의 경우 물론 큰 돈을 벌 수도 있겠으나 그렇게 쉽게 번 돈은 쉽게 흘러나갈 가능성이 높다. 또한 한탕만 노리다가는 기존에 갖고 있던 돈마저도 잃게 될 위험도 존재하기에 그것이 바람직한 태도는 결코 아니라는 생각이 든다. 물론 운이 좋아서 한탕(?)이 생기면 감사히 받을 마음이 없는 것은 아니지만 말이다.
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이어지는 챕터에서는 저자가 앞서 반복적으로 언급했던 1억 원을 뛰어넘어 더 큰 돈인 10억 원을 만드는 방법에 대한 얘기가 나온다. 저자는 1억 원을 만들 때까지는 비교적 안전한 금융상품인 예적금을 중요시하지만 1억 원을 모은 뒤 10억 원으로 자산을 불려나가기 위해서는 예금 등으로 대표되는 안전자산과 주식 등과 같은 위험자산으로 자산을 적절히 분배하여 투자를 이어나갈 것을 독자들에게 권한다. 여기 별도로 밑줄치진 않았지만, 저자는 본문에서 분산 투자를 하는 경우에도 위험자산의 비중이 50%가 넘지 않도록 하는 것을 권하고 있었다. 큰 돈을 만들기 위해서는 위험자산에 과감히 투자는 하되 원금 손실의 가능성을 상쇄할 수 있는 안전자산에의 투자비중을 일정부분 가져가야 한다는 게 저자의 생각인듯 하다.

또한 저자는 위에서 언급한 포트폴리오 배분 외에 부동산 투자에 대한 얘기도 덧붙인다. 1억 원이라는 돈이 생기면 그전에는 감히 쳐다보지도 못했던 부동산 거래를 생각해볼 수 있는 여력이 생긴다는 게 저자의 말이다. 본문에 소개된 예시를 통해 아파트를 분양받는 케이스를 살펴볼 수 있었는데, 계약금과 중도금 잔금을 치르는 과정을 보면서 내 돈과 대출을 합쳐서 생각보다 적은 돈으로 내 집을 마련할 수 있음을 살펴볼 수 있었다. 이는 단순히 실거주목적이 아닌 전세 등을 통해 투자목적으로 활용할 수 도 있기에 여기서 얻어지는 임대수익 또는 추후의 시세차익 등을 통해 자산을 불려나가는데 커다란 원동력이 될 수 있다는 게 저자의 견해었다.
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이후에는 경기변동과 인구 변화 등과 같은 시장의 여건 변화에 따라 부동산 가치가 어떤 식으로 변동할지 전망하는 내용들이 나온다. 전반적인 트렌드를 파악하는데 참조할만한 내용이라는 생각이 들었다.

자수성가형 부자들은 공통적으로 사업가적인 마인드를 지니고 있다. 여러분도 자수성가형 부자를 꿈꾼다면, 사업가적인 마인드를 키우기 위해서 세상에 대한 공부가 필요하다.  ...(중략)... 어떤 사업에 투입되는 인건비가 얼마이고 어떤 프랜차이즈가 매출 얼마일 때 얼마의 비용이 들고 얼마의 수익이 남는지와 같은 영상을 보는 게 사업가적인 마인드를 갖추는 데 훨씬 도움이 될 수 있을 것이다. - P221

부동산 사이트에 들어가 보면 그 매장의 임대료 수준을 쉽게 알 수 있다. 임대료와 인건비를 제하고 얼마의 수익이 남을지와 같은 것들을 공부하는 게 사업가적인 마인드를 지니고 경영적 사고를 하는데 큰 도움이 될 수 있다. 이런 공부가 진짜 공부다. - P222

부자를 꿈꾼다면 누구나 미래의 사업가다. 분명한 것은 부자는 본인이 사업체를 운영하지 않아도 언제나 경영적인 마인드를 지니고 있는 사업가며 세상을 넓게 해석하는 세상 공부에 집중한다는 사실이다. - P222

세상 모든 일에 있어 성공의 시작점은 바로 열정에서 비롯되는데, ...(중략)... 만일 지금의 어려움에 적응하고 맞추어 살아가는 게 익숙해진다면 당연히 열정은 생기지 않을 것이다. 어려움에 적응하는 게 아니라 그 어려움을 이겨내려는 몸부림이 있어야 하는데, 그 몸부림이 바로 열정이다. - P222

부자는 마음과 상관없이 우선 열정적으로 행동한다. 때로는 열정적인 마음이 행동을 불러일으키는 게 아니라, 열정적인 행동이 열정적인 마음을 불러일으키기도 한다. - P223

"열정적인 사람이 되고 싶다면 먼저 열정적으로 행동하라.
그러면 열정적인 마음이 생길 것이다." - P223

부자는 나이와 관계없이 열정을 유지하고 있다. 그런 자세를 가져야만 부자가 되는 사람이라는 걸 명심하길 바란다. - P223

주식 투자를 하지 말라는 정확한 의미는, 중요한 투자 결정을 다른 사람의 의견에 따라 내리는 거라면 주식 투자는 절대 하면 안 된다는 의미다. - P226

"주식 시장에서 바보보다 주식이 많으면 주식을 사야 할 때고, 주식보다 바보가 많으면 주식을 팔아야 할 때다." - P227

공포감이 가득한 상황에서는 합리적인 판단은 전혀 불가능하다. - P229

공포감이 몸을 감싸고 있는 순간 눈은 멀어지고 아무것도 보이지 않게 된다. 따라서 지금 투자를 해야 할 때인지 하지말아야 할 때인지 스스로 판단이 서지 않는다면 주식 시장에 아예 접근하지 않는 게 맞다. - P229

주가가 사상 최고가라는 의미는 사상 최고로 위험한 구간에 진입한 것일 수 있다는 뜻 - P233

투자란 10년 후의 열매를 생각하며 여윳돈으로 사과나무를 심는 것과 같은 것이다. 단기간 내에 수익을 보고자 주변의 이야기만 듣고 주식에 투자하는 것은, ...(중략)... 쉽게 돈을 벌려는 욕심에 불과한 투기일 뿐이다. - P234

현금 보유도 투자 종목으로 생각한다. 투자를 쉬는 것도 투자라고 생각한다. - P234

가격이 낮아지는 종목에 관심을 둔다. 비싸지는 주식을 추격 매수하지 않는다. - P234

자수성가해서 부자가 된 사람들은 일확천금을 노린 투자의 성공으로 부자가 된 게 아니다. 충실한 자기 관리와 절제를 바탕으로 자본을 축적하고, 꾸준히 자기 성장하려는 노력으로 현재의 부를 일구어 냈다. - P235

1억 원을 10억 원으로 만들기 위해서는 더 이상 저축만 고집해서는 안 된다 - P238

1억 원이라는 허들을 넘어선 사람은 자본뿐만 아니라 자기 관리 능력과 저축 근력, 그리고 할 수 있다는 자신감까지 가지게 된다. 이는 경제적으로 한 단계 더 도약할 수 있도록 하는 가장 중요한 밑천이 된다. - P239

리스크는 ‘위험‘이란 말보다는 ‘변동성‘으로 해석하는 편이 맞는데, 모든 투자자의 평균 수익률에서 변동 폭의 크기를 나타내는 표준편차라고도 말할 수 있다. - P240

주식 투자는 표준편차가 크고 부동산 투자는 표준편차가 작다. 그 말은 주식은 성공하는 자와 실패하는 자의 투자 수익률 차이가 크고 부동산은 매수자들 간의 투자 수익률 차이가 주식만큼 크지 않다는 의미다. - P240

부동산 투자는 하고 싶어도 쉽게 할 수 있는 게 아니다. 부동산 매수는 반드시 일정 수준 이상의 자본이 있어야만 가능한 진입 장벽이 있는 투자 방식이다. 반면 주식 투자는단돈 10만 원만 있어도 할 수 있다는 게 특징이다. 따라서 종잣돈 1억 원을 모은 사람은 주식 투자 외에도 주식 투자보다 좀 더 표준편차가 적은, 즉 리스크가 적은 안전한 부동산 투자에도 도전할 수 있다. - P240

청약 추첨으로 미리 분양권을 확보하고, 집을 짓는 동안 중도금을 내면서 기다린 후, 완공 뒤에 잔금을 치르는 게 청약 당첨 후 아파트 매수 과정이다. - P241

분양권이란 지금 당장은 아니지만 곧 지어질 미래의 집을 확보하는 일로, 1억 원만 있어도 분양권을 확보할 수 있다. 그리고 그 집에 바로 입주하지 않더라도 (여러 제약이 있긴 하지만) 다시 되팔거나 임대할 수 있기 때문에 아주 적은 자본으로도 아파트를 소유할 수 있다. - P241

중도금은 아파트가 지어지는 동안 공사비를 마련하기 위해 청약 당첨자들에게 거두어들이는 돈이다. - P242

중도금을 연체한다고 해도 큰 문제는 없다. 보통 중도금은 3회 이상 연체를 하지 않는 이상 연체료만 납부한다면 청약 당첨 자격을 박탈하지는 않는 경우가 대부분이기 때문이다. - P242

잔금을 치르는 시기에는 아파트가 완공되어 실물이 존재하는 시기이므로, 은행이 분양가가 아닌 주변 시세의 60~70% 금액을 대출해 준다. 보통 분양가가 주변 시세보다 낮다는 사실을 감안하면 어지간하면 대출받아 잔금을 치를 수 있다. - P243

많은 사람이 중도금대출을 받으면 입주 의무가 있다고 알고 있는데, 분양가 상한제가 적용되는 아파트가 아니라면 전세를 놓아도 상관없다. 정리하면 수도권나 광역시의 신축 아파트의 평균 전세가는 매매가의 70% 수준이므로, 분양받은 아파트가 주변 시세보다 싸지만 않다면 1억 5,000만원(본문 예시에서 계약금 1억 원 + 중도금 5천만 원)으로 충분히 등기를 칠 수 있다는 결론이 나온다. - P243

주식과 아파트의 가장 큰 차이점은 주식은 사용가치가 없고 오로지 투자가치만 있다는 점이다. 하지만 아파트는 사용가치와 투자가치가 동시에 있다. - P243

당장 5억 원짜리 자산에 투자한다 했을 때 주식은 5억 원 전부를 투자해야 하지만, 아파트는 단 1억 5,000만 원으로 투자가 가능하다. 만일 내가 투자한 아파트에 거주한다고 해도 마찬가지다. 그 아파트와 동일한 가격의 다른 아파트에 거주하더라도 전세가 3억 5,000만 원은 어차피 필요한 돈이므로 실제로 내가 투자한 돈은 5억 원이 아닌 1억 5,000만 원뿐인 셈이다. 더 놀라운 사실은 만약 5억 원 중 30%만 투자했는데 아파트값이 1억 원 올랐다면, 그 수익 (1억 원)의 30%만 내 것이 되는 것도 아니다. 1억 원 전부가 내 수익이 된다. 이러한 이유로 1억 원을 모았다면 그 다음 목표인 10억 원 모으기를 위해 가장 먼저 해야 할 것 일이 내 집 마련인 것이다. - P244

전략적 자산 배분에 따른 분산 투자는 고위험·고수익의 단점과 저위험·저수익의 단점을 보완한 중위험·중수익을 추구할 수 있게 된다. - P245

1억 원을 채 모으기 전에 주식 투자에 뛰어든다면 절대로 중장기 투자를 하기 어려워진다. 주가가 떨어지면 초조해져서 올바른 매도 타이밍을 못 잡고 좋은 주식을 너무 빨리 팔아버리는 실수를 할 수 있다. 물론 주가는 아무도 예측할 수 없기 때문에 소위 좋은 주식의 주가가 나중에 무조건 오른다는 보장은 없지만, 분명한 사실은 충분한 자본이 없는 사람들은 떨어지는 주가와 주식 잔고의 파란색 불을 버티지 못해서 올바른 투자 판단을 하기 힘들다. - P246

오늘날은 재능과 특기가 창업이 되는 세상으로 성장형 N잡으로 고소득을 달성할 수 있다. N잡에는 단순히 짜투리 시간과 돈을 맞바꾸는 시간제 알바도 있지만 추가 소득뿐만 아니라 자기계발 목적이 있는 성장형 N잡도 있다. 성장형 N잡은 자신만의 비즈니스로 발전시켜 보겠다는 의도가 있어, 전직을 염두한다는 점에서 시간제 알바와는 다르다. - P247

비트코인은 현금 흐름이 없는 것이므로 자산이라기보다는 상품이라고 보아야 한다. 일반적인 자산에는 내재가치를 알 수 있는 펀더멘털이 있다면 가상화폐는 실체가 없기 때문에 기대감에 의해서만 움직이는 상품이므로 당연히 금리와 역의 관계다. 즉 금리가 낮아지면 가격이 상승하고, 반대로 금리가 높아지면 가격이 낮아지는 것이다. - P251

스태그플레이션은 경기가 불황임에도 물가는 계속 오르는 현상을 말한다. - P252

경기는 순환한다. 경기 침체에 들어서면 경기를 부양하기 위해 완화적인 통화 정책 즉, 금리 인하 정책을 펼친다. 이렇게 낮아진 금리는 시장의 유동성을 늘려서 경기가 회복하게 된다. 반대로 경기가 활황이면 긴축적인 통화 정책, 즉 금리 인상 정책을 펼쳐서 인플레이션의 위험을 막는다. - P253

스태그플레이션은 경기가 불황임에도 물가는 오르는, 즉 높은 인플레이션이 동시에 나타나는 경제 상태인만큼, 스태그플레이션의 잦은 반복은 인플레이션이 쉽게 해소되지 않고 자주 반복될 수 있다는 의미와 어느 정도 일치하는 말이다. - P253

인플레이션은 자산 인플레이션-> 가격 인플레이션-> 임금 인플레이션이 계속 반복되는 과정이다. - P255

만성적인 고물가가 자주 반복되는 스태그플레이션을 이기기 위해서는 어떻게 해야 할까? 가장 중요한 것은 역시 소득을 상승시켜야 한다. 그리고 그에 못지않게 소득을 벌어들이는 기간을 늘려야 한다. 소득을 벌어들이는 기간이 늘어난다면 그만큼 여가생활로 보내는 시간이 자연스레 줄어서 여가생활비와 같은 소비 항목이 줄고 고물가를 방어할 수 있는 밑바탕이 된다. 따라서 가격 인플레이션을 방어하는 가장 좋은 수단은 현직에서 물러나는 은퇴 이후에도 사회활동을 계속 연장하는 것이다. - P255

때마다 반복되는 자산 인플레이션을 방어하기 위해서는 아파트 1채는 반드시 보유해야 한다. 대한민국에서 발생하는 인플레이션을 가장 안정적으로 방어하는 방법이 바로 아파트 보유이기 때문이다. - P256

최근 아파트와 비아파트의 양극화가 심화되고 있는데, 그 이유는 최근 사회적으로 문제가 된 전세 사기나 보증금 미반환 위험 때문이다. 좀 더 자세히 설명하자면 최근 연립주택, 빌라, 다가구주택과 같은 비아파트는 전세금 미반환에 대한 우려로 매매가와 전세가가 동반 하락하고 있고, 부동산 시장에서도 매매든 전세든 대출을 받더라도 아파트로만 가려는 쏠림 현상이 가속화되고 있는데, 이것이 결국 아파트와 비아파트와의 양극화를 가속화하고 있다. 그래서 아파트 1채를 보유했다는 그 자체로 부자가 된다는 뜻은 아니지만 인플레이션을 어느 정도 방어하는 데는 효과적일 수 있다. - P256

전반적인 금리 인하는 돈의 힘을 약화시켜서 위기를 만나면 안전자산으로의 극단적인 쏠림 현상과 양극화를 만들어 낸다. - P256

대부분 급격한 금리인상이 있은 후 얼마 지나지 않아 경기 침체가 찾아오는 패턴이 반복되었다. - P257

미국의 급격한 금리 인상은 당장은 미국 경제에 긍정적인 영향을 줄 수도 있다. 달러화 강세는 미국의 대외 구매력을높이고 그만큼 수입물가가 낮아지면서 인플레이션 억제에 도움이 될 수 있기 때문이다. 하지만 급격한 달러가치의 상승은 역사적으로 미국 외 다른 나라들의 물가 불안과 경기 침체를 유발했으며 시차를두고 어김없이 미국 경제에 안 좋은 영향으로 부메랑이 되어 돌아왔다. - P258

잦은 경기 침체와 극단적인 통화 정책의 변화, 그리고 초저성장 경제가 만들어 내는 결론은 결국 양극화다. 자산 시장에서의 양극화는 쉽게 서울과 지방의 집값 차이라고 그 개념을 설명할 수 있다. 부동산 시장에 돈이 몰릴 때 상위 입지와 하위 입지 중 비싸더라도 좀 더 가격 안정성이 높은 상위입지에만 돈이 쏠리고 가격 격차가 벌어지는 현상이다. 이러한 양극화는 주식 시장에서도 나타나는데, 가치주보다는 성장주에 과도하게 돈이 몰리는 현상이 바로 그것이다. - P259

장기적으로는 불확실하더라도 지금 저평가된 자산에 투자되는 게 일반적이지만, 경제성장률이 낮아지고 위기가 반복되면 달러나 금과 같은 안전자산, 그러니까 지금 시장에서 비싸더라도 안전한 자산에 끝없이 돈이 몰려드는 것이다. 이미 비싸졌지만 메가 트렌드를 주도하는 주도주 몇 개 종목, 서울 내 상위 입지의 몇 개 아파트에 돈이 몰리는 현상이 양극화를 진행시키는 주요 원인 중 하나다. - P261

앞으로 보안의 문제가 더더욱 중요해지면서 아파트의 상대가치는 재부상할 가능성이 높다. - P267

아파트 매매 거래 쏠림 현상은 수요-공급 법칙에 따라 비아파트의 가격 하락을 부축일 수 밖에 없다. - P270

똘똘한 집 1채, 즉 아파트 선호 현상으로 이렇게 비아파트의 거래가 위축되면 비아파트의 환금성은 낮아져 아파트와 비아파트의 양극화는 앞으로 더욱 심화될 수 밖에 없다. - P270

신축 아파트는 시간이 지나면 그 가치가 낮아지고 감가된다. 지금은 새 아파트지만 시간이 지나면 헌 아파트가 되기 때문에 당연한 일이다. 이에 비해서 입지는 시간이 지나도 달라지지 않는다는 특징 때문에, 같은 값이면 신축 아파트보다는 위치가 좋은 아파트를 선택하는 게 미래에 더 유리할 수 있다. - P272

투자가치는 미래에 아파트값이 크게 상승할 거란 기대감을 현재가격이 반영하고 있는 것으로, 흔히 ‘갭Gap‘이라고 한다. 그러니까 집을 사는 사람은 집을 사용하면서 누릴 수 있는 사용가치의 금액인 전세가보다 갭만큼의 돈을 더 주고 소유권을 가지는 것이다. - P272

지난번 포스팅의 마지막 부분에서 데이터 사이언티스트에...

지난번 포스팅의 마지막 부분에서 데이터 사이언티스트에게 필요한 역량들에 대해 몇 가지 살펴봤었다. 오늘은 그 역량 중 하나인 경험의 중요성에 대해 얘기하면서 시작한다.
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뒤이어지는 내용에서 데이터로부터 인사이트를 얻는 방법에 대한 설명이 나오는데, 담당자가 어떻게 생각을 하고 로직을 짜느냐에 따라 똑같은 데이터로도 얼마든지 유의미한 자료를 만들어낼 수 있겠다는 생각이 들었다. 본문에 나온 용어는 아니지만 이것을 독자인 나만의 문장으로 표현해보자면 ‘데이터의 창조성이 무궁무진하다‘ 정도로 정리해볼 수 있을 듯하다.

경험치가 필요한 첫째 단계는 기획이다. 어떤 종류의 문제를 풀기 위해 어떤 방법을 써야 할지 선택하는 단계다. 기획 단계에서 경험이 부족하면 잘 맞지 않는 방법을 사용하게 된다. 이를 단기간에 극복하는 방법은 지금 해결하려는 문제와 최대한 비슷한 사례를 찾아서 그 해법을 적용해보는 것이다. - P105

데이터를 변형하는 데도 경험치가 필요하다. 새로운 프로젝트에서 보유한 데이터를 있는 그대로 사용하는 경우는 별로 없다. ...(중략)... 새로운 분석을 위해 기존의 데이터들을 조합하거나 데이터를 만들어내는 경우들이 생긴다. 이때 원하는 결과를 얻기 위해 어떻게 데이터를 바꿔야 하는지 결정하는 것은 이제 막 데이터 분석을 시작한 사람에게는 어려운 문제가 될 수 있다. - P106

경험치가 가장 많이 요구되는 단계는 데이터 해석이다. 데이터 분석 결과를 다른 사람들과 공유하고 실제 시장에 도움이 되는 모습으로 옷을 입히는 단계다. 이 단계에서 경험이 부족하면 사람들이 뭘 원하는지 알기가 어렵다. 사람들이 원하는 얘기와 맞닿아 있는 부분을 발견해 지금은 그저 숫자로만 존재하는 분석의 결과물을 의미 있는 표현으로 해석해줘야 한다. 이 해석 단계는 지름길을 찾기가 정말 어렵다. 경험을 쌓는 시간이 꼭 필요하다. - P106

수비는 경험에서 나온다. 경험으로 상대가 어떻게 할지 예측하고 수비하는 것이다. - P107

현실과 데이터를 연결하고 분석한 뒤 다시 데이터를 현실로 연결하는 과정 속에서 스스로 해석해온 경험이 필요하다. 한번이라도 비슷한 분석을 한 경험이 있다면 그 경험을 기반으로 해석의 대략적인 방향을 잡을 수 있다. 그런데 해석을 처음 접하는 사람이라면 갈피를 잡기 힘들다. - P108

인공지능이 모든 분석을 대신해주는 세상이 된다 해도 그 결과의 해석은 인간이 하게 될 것이다. 기계가 의사결정까지 한다고 해도 마찬가지다. 기계의 의사결정을 따르기로 하는 것도 인간이고, 의사결정을 재해석하기로 하는 것도 인간이다. 어떤 경우에도 최종 해석을 하는 역할은 인간이 맡게 된다. 분석이 아무리 간소화되고 쉬운 세상이 된다 해도 결과를 해석하는 경험은 반드시 필요하다. - P108

경험을 늘리기 위해서는 남들이 해놓은 분석 케이스를 많이 보는 것도 중요하지만 꼭 ‘직접‘ 분석을 해봐야 한다. 말로 훈수를 두는 것은 쉽지만 직접 해보면 경험하는 바가 다르다. 데이터 분석을 꼭 한번이라도 직접 해보고 이 과정에서 새로운 해석 가능성들을 찾아보는 시간을 가져야 한다. - P108

해석은 데이터 사이언티스트의 일 가운데 화룡점정이라 해도 과언이 아니다. 데이터 분석 결과 중 의미 있는 일을 가려내는 경험, 사람들이 받아들일 수 있는 얘기로 전달해보는 경험은 많으면 많을수록 좋다. 해가 거듭될수록 데이터 안에서 더 풍성한 얘기를 찾아낼 수 있게 된다. - P108

데이터가 우리를 위해 일하도록 만든다는 건 무슨 뜻일까? 데이터에서 가치를 찾는다는 것이다. 가치는 정의하기 나름이기도 하고 사람마다 가치를 느끼는 지점도 달라서 설명하기 애매한 개념이긴 하지만 대체로 가치가 있는 일들은 다음과 같다. 기업이 데이터로 돈을 벌 수 있게 하는 일, 데이터에서 소비자의 마음을 찾는 일, 데이터가 조직의 의사결정을 돕도록 하는 일 등 데이터로 우리 삶을 나아지게 하는 일들이다. - P112

데이터는 조금 더 합리적인 의사결정을 도와준다. - P112

데이터는 간접적 방법으로도 유동 인구 정보를 줄 수 있다. 공공기관에서 제공하는 사이트, 예를 들어 소상공인시장진홍공단(www.semas.or.kr)에서 제공하는 무료 데이터를 통해서도 카드사나 통신사 등과 협력해 통계 처리한 정보를 볼 수 있다. 특정 통신사와 카드사의 데이터이다 보니 전체 인구를 반영하지는 못하지만, 통계 처리한 데이터가 대표성이 있을 것이라는 가정하에 사용하는 데에는 무리가 없다. - P113

데이터는 당신의 감을 좀 더 정확하게 지지해주고 실패를 줄여줄 것이다. 또 미처 알아차리지 못한 채 숨어있던 소비자의 필요까지도 발견하도록 도와줄 것이다. - P114

데이터를 분석하는 일은 때로 금광에서 금을 찾는 일과 같다. 한없이 파는데도 필요 없어 보이는 흙만 나올 때도 있고, 도무지 뭐가 나올지 알 수 없는 시간을 보낼 때도 있고, 결국 금을 발견했는데 정제가 필요할 때도 있다. 그리고 마침내 순도 높은 금을 조금이라도 발견하면 큰 희열을 느끼게 된다. 그 순도 높은 금이 바로 소비자와 기업에 도움을 줄 수 있는 발견들이다. - P115

금은 금인데 사금처럼 정제를 해야 금을 얻는 경우도 많다. 정말 귀찮고 어려운 일이지만 사금도 금이다. 손이 많이 가는 데이터도 때로는 귀한 가치를 지닌다. - P115

통계를 조금이라도 알고 있어야만 데이터 분석이 가능하다. 데이터가 어떻게 쌓여 있고 어떻게 활용될 수 있는지 숫자의 구조를 이해하지 못하면 분석 후에도 의미 없는 숫자를 만들어낼 확률이 높다. - P116

통계적 감각은 평소에 익혀두지 않으면 한꺼번에 습득하기어려운 역량으로 일의 구석구석에 영향을 미친다. 데이터를 몇 개의 그룹으로 만들 것인지, 이 그룹과 저 그룹을 비교할 때 기준을 어떻게 세울 것인지, 어떤 사례에 어떤 데이터모델을 써야할지 등 데이터 분석 단계마다 필요한 역량이기 때문이다. - P116

초심자라면 데이터로 차트를 만드는 책을 탐독하면서 좀 더 빨리 (통계적) 감각을 기를 수도 있을 것이다. - P116

(데이터를 다루는) 기술보다 더 중요한 것은 코딩한 내용이 가지고 있어야 할 기본적인 ‘논리‘ 혹은 데이터 처리 기술로 얻을 수 있는 결과물의 ‘이해‘라고 생각한다. 코딩 기술 자체는 변할 수 있지만 그 원리는 변하지 않을 것이기 때문이다. - P117

데이터를 어떻게 분석하면 좋을지 스스로 데이터분석 주제를 찾아내는 사람은 프로젝트에서 주도적인 역할을 할 수 있다. 수동적으로 남의 요청에 응답하는 사람과 달리 분석 주제를 잡아내면 데이터에 관한 이해를 바탕으로 독보적인 결과물들을 만들어낼 수 있다. - P119

(데이터 사이언티스트는) 현재 보유하고 있는 데이터의 구조를 알기 때문에 효율적인 데이터 생성 방법을 찾고 데이터 결과물에 관한 이미지까지 구상할 수 있어 데이터를 필요한 곳에 좀 더 빠르게 전달할 수 있다. - P119

프로젝트는 크게 2가지 유형으로 나눠볼 수 있다. 데이터의 분석 결과가 의사결정자나 타 부서 등에 전달되어 ‘인사이트를 사람에게 전달하는 경우‘, 그리고 데이터가 IT서비스에서 움직일 수 있도록 알고리즘 등의 형식으로 ‘데이터를 실제 IT서비스에 반영하는 경우‘다. - P120

‘인사이트‘ 중심의 프로젝트를 진행하는 순서는 일반적으로 다음과 같다.

• 프로젝트 초반: 기획

1. 프로젝트의 목적을 정한다.

2. 유관 부서의 현황과 궁금증을 듣는다.

3. 프로젝트와 관련된 데이터를 최대한 끌어모은다.

• 프로젝트 중반: 분석

4. 목적에 맞는 가설들을 검증한다.

5. 검증한 가설들의 조각을 모아 하나의 얘기를 만든다.

6. 실제 개선할 수 있는 구체적 방향을 제언한다.

• 프로젝트 후반: 실행

7. 유관 부서와 개선 방안을 논의하고 실행을 돕는다.

8. 실행 효과를 데이터로 검증한다.

9. 분석 - 실행 - 분석을 통해 확인한 것들로 다음 실행을 준비한다. - P122

현황 청취에서 무엇보다 중요한 것은 현재 상태에 불편함을느끼는 부분은 없는지 파악하는 것이다. 만족 또는 불만족의 이유를 알면 기회를 잡기가 더 쉬워진다. - P124

그들의 구매 패턴과 우리 제품/서비스가 얼마나 일치하는지 그리고 그들의 구매 패턴에서 우리가 아직 준비하지 못한 것이 있다면 무엇인지 등 연구 문제나 가설을 만들어 분석하고 검증한다. - P126

회사 안에서 관심을 얻지 못한다면 제품이 시장으로 나갈 확률은 줄어든다. 데이터 분석 결과를 토대로 회사 사람들을 설득하는 것이 중요하다. - P127

실행 결과 기존 판매와 어떤 차이가 있었는지, 어떤 고객층이 움직였는지, 효과가 전혀 없었다면 왜 그랬는지 검증할 수있는 방법을 미리 설정해둔다. ...(중략)... 검증 방법을 미리 고민하지 않고 실행하면 나중에 성패의 원인을 파악할 수 없게 된다. - P129

성공과 실패의 시사점은 데이터로 정리해둔다. - P129

프로젝트를 시작할 때는 당면한 문제가 무엇인지 탐색해야 한다. 새로운 제품이나 서비스를 기획하는 단계인지, 특정 고객들에 대한 이해가 필요한 시점인지, 특정 상권 탐구가 필요한지, 이 모든 것들을 조금씩이라도 포함하는 큰 규모의 프로젝트인지 결정한다. - P130

너무 작은 단위의 문제는 실행하기가 어렵고, 너무 큰 프로젝트는 시간과 에너지를 낭비하게 될 가능성이 있다. - P130

데이터 프로젝트는 처음부터 목적과 방향성을 갖고 있어야 한다. - P130

프로젝트 초기에는 커뮤니케이션 역량과 논리적 상상력이 필요하다. 경영 관점에서 정의한 문제가 데이터로 접근 가능한 것인지 데이터 사이언티스트의 머릿속에서 대략적으로라도 그려져야 한다. - P130

일반적으로 데이터는 목적을 가져야만 제대로 활용될 수 있다. 프로젝트의 목적이 뚜렷하지 않고 ‘뭔가 재밌는 것‘, ‘뭔가 새로운 것‘, ‘데이터와 분석할 사람이 있으니 성과를 낼 만한 것‘을 찾는다면 몇 년이 흘러도 손에 잡히는 결과를 얻지 못할 수도 있다. - P131

단순히 ‘새로운 기술이나 도구를 도입하는 것‘이 프로젝트의 목적이 되면 도입으로 만족해야 하는 경우가 많다. 미리 활용처를 생각해두지 않으면 기술 도입이 향후 어떤 성과를 가져오는지 확인하기 어려워지기도 한다. - P132

타인에게 공유받은 문서만으로 멋대로 상상하지 말고, 현장에 직접 가보거나 실제로 일하는 사람들의 얘기를 들어봐야 한다. 그 얘기 가운데 중요한 분석 주제가 나올 수도 있고 때로는 해결을 위한 실마리까지 발견할 수도 있다. - P132

현장에서 일어나는 문제점의 원인을 파악하고 싶다면 어떤 데이터로 그 문제점을 증명하고 어떤 데이터로 해결책을 찾을 수 있을지 상상해야 한다. - P133

데이터 사이언티스트가 직접 유관 부서 사람들의 얘기를 듣고 가설을 세우는 것이 무엇보다 중요하다. "XX가 궁금하니이런저런 숫자들을 만들어주세요"라고 답이 정해진 상태에서 데이터 분석 결과만을 추출하는 것은 빅데이터 전문가가 아니어도 할 수 있는 일이다. - P133

데이터 안에서 더 나은 가치들을 발견하기 위해서는 데이터사이언티스트가 직접 문제를 만들어낼 수 있어야 한다. 실무자들의 소중한 경험을 존중하며 경청하는 단계도 필수적이지만 그저 요청에 대응만 하는 것은 훗날 인공지능이 대체할 수 있는 일이 될 것이다. - P133

프로젝트와 관련된 데이터는 무엇이 있고, 그 데이터를 얻으려면 어떻게 해야 하는지 프로젝트 주제가 정해지자마자 파악해야 한다. 데이터를 모으는 데 시간이 꽤 걸릴 수도 있으니 반드시 포함되거나 미리 요청할 수 있는 데이터들을 어떻게 분석가능한 환경으로 끌고 들어올지 계획해놓아야 한다. 더 필요한 데이터가 생기면 그때 추가로 데이터를 확보해나가면 된다. - P133

SPSS(Statistical Package for the Social Sciences) : 사회과학을 위한 통계 패키지. 광범위한 분류와 자료 수정, 변형 기능이 있어 실험적인 자료나 시계열 자료, 데이터베이스 관리 패키지로 폭넓게 사용되고 있다. - P135

SAS(Statistical Analysis System) : 통계 분석 시스템. 최근에는 기능이 통합 발전되어 전략적 응용시스템 (Strategic Application System)의 약자로 쓰이고 있다. 자료 관리와 효율성이 다른 패키지에 비해 높지만 가격이 비싸고 용량이 커서 개인이 사용하기에는 부담이 있다. - P135

‘빅데이터‘, 일반적인 분석 도구 안에 담기지 않는 용량의 큰 데이터와 그 데이터를 다룰 수 있는 기술 및 언어 (파이선*,
R**, SQL*** 등)를 알고 있다면 분석 범위와 깊이가 달라진다. 마치 삽과 굴삭기의 차이처럼, 데이터의 처리 용량과 속도에서도 차이가 난다. 분석 주제가 무엇인지에 따라 쓸 수 있는 통계 모델이 다르고 사용할 수 있는 기술도 달라진다. - P136

* python : 프로그래밍언어의 하나. 다양한 분야에 활용할 수 있으며 머신러닝, 그래픽, 웹개발 등 여러 업계에서 선호하는 언어로 꾸준히 성장하고 있다. - P136

** R : 빅데이터 통계분석 및 그래프를 위한 언어. 주로 연구 및 산업별 응용프로그램으로 많이 사용되고 있다. - P136

*** SQL(Structured Query Language) : 구조화 질의어. 데이터베이스와 소통하기 위한 언어로 ‘Structured‘가 의미하듯 이미 정해진(구조화된) 질의 언어다. 데이터베이스에서 쓰이는 언어 중 가장 많이 사용되고 있으며, ‘SELECT, FROM, WHERE‘ 구조로 특징지을 수 있는 관계 사상을 기초로 한다. 예를 들어 마케팅 팀 직원의 이름, 주소, 전화번호를 검색한다고 할 때 SELECT는 ‘이름, 주소, 전화번호, FROM은 ‘직원‘, WHERE은 ‘마케팅‘으로 볼 수 있다. - P136

데이터 분석 결과 예상했던 것과 같은 내용도 있고 다른 내용도 있을 것이다. 프로젝트 전체에서 원하는 답을 하나의 데이터 분석을 통해 얻을 수는 없다. 각 가설에 맞는 다양한 분석을 통해 답을 얻었다면 이제 다시 프로젝트 전체의 큰 그림을 봐야 할 때다. 이 그림은 사람들이 공감할 수 있게끔 그려야 한다. 프로젝트 초기에 기획한 방향에 따라 전체적인 구조를 만든다. - P137

하나하나의 데이터 분석을 마친 것은 퍼즐의 조각들을 모으기만 한 상태다. 이제 퍼즐 조각을 맞춰볼 차례다. 각 조각들은 논리적으로 끼워 맞춰져야 하며 앞의 분석과 뒤의 분석이 앞뒤가 안 맞는 내용이라면 왜 그런지도 설명할 수 있어야 한다. - P137

하나의 분석 단위 문장들에 연결 고리를 끼워 넣어 얘기를 만들어낸다. 이 얘기의 방향성에 따라 실제 기업이 만들 수 있는 제품이나 서비스의 색채가 달라진다. - P137

세부 방안을 만드는 것은 실무자들의 몫이다. 하지만 데이터를 해석하고 방향성까지 얘기해줄 수 있다면 데이터 사이언티스트로서 더 많은 가치를 만들 수 있다. - P137

query language, 질의어 :  데이터를 검색하기 위한 언어라고 볼 수 있다. 데이터 분석을 위한 기술 역량을 배울 때 쿼리를 학습한다. - P138

실제로 제품과 서비스가 나오는 과정에도 데이터가 얘기하는 바가 적용되고 있는지, 적용해본 결과 어떤 성공과 실패를 했는지, 실패했다면 그 원인은 무엇인지 다시 분석하는 과정이 있어야 한다. 여기까지 해야 진정으로 ‘데이터가 일하는 회사‘가 된다. - P138

지난번 포스팅의 마지막 부분에서 꿈의 기능에 대해 잠...

지난번 포스팅의 마지막 부분에서 꿈의 기능에 대해 잠시 언급했었는데, 오늘도 이와 관련된 내용이 이어진다. 개인적으로는 꿈이라는 게 이렇게 다양한 기능을 하는지는 미처 몰랐다. 그리고 꿈에 대해 진지하게 다시 생각해보게 만드는 내용이었다.

또한 꿈과 관련하여 뱀에 대한 얘기가 몇 개 나오는데, 이 책에 직접적으로 나오지는 않지만 개인적으로는 성경에 나오는 뱀이 선악과를 따먹으라고 하와를 유혹하는 장면같은 게 문득 생각났다. 이런 이야기 때문인지는 몰라도 뱀은 사람들의 의식 속에 뭔가 긍정적인 이미지보다는 부정적인 이미지로 남아있는 경우들이 많다. 본문에서도 이와 비슷한 뉘앙스로 뱀이 긍정적인 이미지보다는 부정적인 이미지로 대다수의 사람들에게 인식되어있다는 얘기가 나온다. 다만 어릴 때 뱀에 대해 긍정적인 이미지를 형성할 수 있도록 훈련 받은 사람도 있을 수는 있다는 게 저자의 의견이었다.

본문을 읽으면서 문득 뱀이라고 하면 뭔가 부정적이고 어둠의 이미지 같은 게 본능적으로 떠오르는 이유가 무엇인지 궁금해졌다. 그저 어릴 때 그렇게 생각하도록 교육을 받아서 그럴 수도 있고 아니면 내가 생각하지 못한 다른 이유가 있을수도 있다. 이것은 어쩌면 과학적이고 이성적인 설명보다는 그냥 본능적으로 생명을 위협한다고 느껴지는 소위 말하는 동물적 감각에서 비롯된 것인지도 모르겠다. 물론 과학적이고 이성적인 판단과 근거가 필요하거나 중요할 때도 많겠지만 어떤 경우에는 그냥 본능적으로 느껴지는 직관적인 느낌이 더 우선시 되는 게 바람직할 때도 있지 않나 싶다.

문득 예전에 읽었던 책에서 뼈저리게 느끼고 개인적으로 어떤 신념처럼 믿고 있는 생각이 하나 떠올랐다. 본능이 이성을 이긴다.
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뒤이어지는 내용 중에서는 복잡성 이론이라는 것이 독자인 나의 눈길을 끌었다. 본문에 따르면 이것은 자연계에서 공통적 특성을 드러내보이는 알고리듬을 찾는 것이라고 한다. 나는 여기서 ‘공통적 특성‘ 이라는 말과 ‘알고리듬‘이라는 단어에 꽂혔는데, 여기 책에는 직접적으로 나오진 않았지만 이 2가지 키워드를 최근 급부상하고 있는 AI와도 연결지어 생각해 볼 수 있기 때문이었다.

이 복잡성 이론에 대해서는 크게 3가지 부류의 학자들이 있다고 하는데 하나는 아예 이쪽에 관심이 없는 부류, 다른 하나는 이쪽에 관심이 아주 많아서 컴퓨터를 활용하여 다양한 시뮬레이션을 돌려보는 부류다. 3번째 부류는 앞의 두 부류를 절충한 소위 말하는 중도파 같은 부류다.

독자인 나는 여기서 두번째 부류의 학자들에게 관심이 생겼다. 어쩌면 여기 언급된 두번째 부류의 사람들이 최근 결과물로 내놓은 것이 인공지능 AI라는 생각이 들었기 때문이다. 이것은 현재진행형임과 동시에 어디까지 발전할지 감히 가늠하기 힘든 앞으로의 미래이기도 하다.

저자의 경우 두번째 부류의 학자들인 복잡성 이론가들을 심정적으로는 지지하지만 아직 충분한 데이터가 존재하지 않는다는 현실적인 제약으로 인해 일단은 중립기어를 박은 것으로 보인다. 다만 이 책이 쓰인지가 꽤 오래되었음을 감안한다면 이러한 현실적인 제약들도 지금 시점에서는 상당부분 해소되었을 것으로 보인다. 최근 AI를 비롯해 빅데이터니 뭐니 하면서 분야를 막론하고 자료의 양이 방대해졌기에 이런 대규모의 자료들을 컴퓨터를 활용하여 유의미한 정보로 가공해낼 수만 있다면 상당히 많은 영역에서 아주 유용할 것이라 생각한다.

반복을 통해 인지 기능을 보다 예리하게 다듬는 과정은 REM 수면이 이루어질 때로 제한되어 있다고 밝혀졌다. 즉 그 과정이 꿈을 꾸는 동안에만 발생한다는 사실이다. 아세틸콜린의 흐름 자체가 이 과정의 중요한 부분일 수도 있다. - P152

꿈을 꿀 때 우리는 감정을 깊게 만들고 생존과 성적 활동에 대한 기본 반응력을 향상시킨다. - P152

꿈의 전반적인 배치는 비합리적일 수 있지만 그 세부 사항은 PGO 파로 활성화된 감정들에 맞는 정보의 단편들로 구성되어 있다. - P153

뇌는 몇몇 특정한 이미지와 일화를 날조하는 유전적 성향을 가지고 있을 수 있다. 이런 단편들은 프로이트가 말한 본능적 충동에 느슨한 방식으로 대응하는 것일 수 있다. 또한 융 심리 분석의 원형에 해당될 수도 있다. 이런 의미에서 이 프로이트와 융의 이론들은 어쩌면 뇌과학을 통해 더 구체화되고 입증될 수 있을지도 모른다. - P153

그리스에는 우로보로스(Ouroboros)가 있었다. 이 뱀은 자신의 꼬리를 물고 그것을 먹고 있지만 죽지 않고 재생하는 몽사이다. 이후에 영지주의자들과 연금술사들은 자신을 먹고 있는 뱀의 이런 행위가 세상의 파멸과 재탄생의 영원한 주기를 상징한다고 생각했다. - P157

1865년의 어느 날 벽난로 앞에서 꾸벅꾸벅 졸고 있던 독일의 화학자 아우구스트 케쿨레(August Kekule)는 꿈속에서 우로보로스를 보고 6개의 탄소원자로 구성된 육각형 모양의 벤젠 구조를 떠올렸다. 이런 통찰에 힘입어 19세기 유기화학은 그때까지 수수께끼로 남아 있었던 몇 가지 난제들을 해결할 수 있었다. - P158

고왕국 시대 이전의 하(下) 이집트의 왕들은 부토(Buto)에 있는 코브라의 여신 와제트(Wadjet)로부터 왕위를 받았다. - P157

아스텍 신전에는 깃털을 달고 인간의 머리를 한 뱀인 케찰코아틀 (Quetzalcoatl)이 샛별과 저녁별의 신으로, 즉 죽음과 부활의 신으로 통치했다. 그 뱀은 달력의 발명자요 학문과 성직의 후원자였다. - P158

비와 번개의 신인 틀랄록(Tlaloc)은 요상하게 생긴 또 하나의 몽사로서 방울뱀 두 마리의 머리로 만들어진 윗입술이 있는 키메라이다. 그런 환영은 꿈과 황홀경 속에서만 출현할 수 있을 것이다. - P158

진짜 뱀으로부터 이상화된 몽사(夢蛇, 보통 큰뱀, 대사(大蛇)로 번역되는 ‘serpent‘를 꿈속에 나타나는 뱀이라는 뜻에서 ‘몽사(夢蛇)‘라고 번역했다) - P142

인간의 마음과 문화 속에서 몽사는 파충류로서의 뱀 이상이다. 파충류가 몽사로 어떻게 변환되었는지를 이해하는 것은 과학과 인문학의 경계 지역을 통과하는 많은 경로들 중의 하나로 볼 수 있다. - P158

수차례의 노벨상, 즉 수백만 시간의 노동과 수십억 달러의 연구비가 할당된 생의학 연구의 열매는 몸에서 기관으로, 기관에서 세포로 그리고 분자와 원자로 내려가는 길을 강조한다. - P158

뇌의 수많은 신경 세포들이 모여서 어떻게 의식을 창조하는가? 왜 이것을 "가장 큰 문제"라고 이야기할까? 우주에 존재하는 가장 복잡한 체계는 생물이며 모든 생물 현상들 중에서 가장 복잡한 체계가 인간의 마음이기 때문이다. - P158

만일 뇌와 마음이 기본적으로 생물학적 현상이라는 게 증명된다면 생물학은 물리학에서 인문학에 이르는 모든 학문 분과들의 정합성을 확보해 주는 본질적으로 중요하고 독특한 학문의 지위를 차지하게 될 것이다. 정합성 확보라는 목표는 생물학 내부의 세부 분과들이 현재 대체로 통섭적으로 연구되고 있으며 매년 성장하고 있다는 사실을 보면 그리 먼 이야기가 아닐 수도 있다. - P159

생물학 내부에서의 통섭은 시공간 척도에 대한 완벽한 이해에 기초해 있다. 예를 들어 분자에서 세포로 세포에서 기관으로 기관에서 개체로 수준을 이동하는 것은 시공간의 변화를 정확하게 조율했을 때에만 가능한 일이다. - P159

인간 몸속의 세포들은 화학 변화와 전기 자극의 전파와 전달을 통해 의사소통을 하며 이런 의사소통은 대개 몇 초에서 몇 분에 걸쳐 일어나 - P159

분석을 위해 채용한 시공간 척도에 따라서 생물학의 기본적인 분업은 위에서부터 아래로 다음과 같이 진행된다. 진화생물학, 생태학, 유기체생물학, 세포생물학, 분자생물학 그리고 생화학. 이 배열은 전문가 사회의 조직과 대학 교육 과정의 기초이기도 하다. - P162

통섭의 정도는 각 분야의 원리들이 다른 분야의 원리들 속으로 얼마나 잘 부합해 들어갈 수 있는지로 측정된다. - P162

가장 단순한 단백질 중 하나인 인슐린 분자가 51개의 아미노산으로 구성된 공 모양의 분자라는 사실 - P162

자연적인 분자들보다 더 효과적인 합성 단백질은 질병을 일으키는 유기체들과 싸워서 효소 결핍을 치료할 수도 있다. - P163

분자의 모양을 결정하는 힘은 엄청나게 다양한 에너지의 그물로 구성되어 있으며 하나의 전체를 만들기 위해서는 이 모든 것들을 동시에 통합해야 한다. - P163

세포생물학과 생태학뿐만 아니라 오늘날의 모든 과학이 마주하고 있는 가장 강력한 도전은 복잡계를 완벽하고 정확하게 기술하는 것이다. - P165

과학자들은 많은 종류의 체계들을 분해한다. 그리고 대부분의 요소와 힘을 알고 있다고 생각한다. 그 다음에 해야 할 과제는 그것들을 적어도 전체 체계의 중심 속성들을 반영하는 수학적 모델로 재조립하는 것이다. 이런 탐구에서 성공의 기준은 일반적인 수준에서 좀 더특수한 수준으로 이동할 때 발생하는 창발적 현상들을 예측할 수 있는지의 여부이다. 간단히 말해 이것은 과학적 전일론(scientific holism)의 강력한 도전이다. - P165

19세기에 전자기 복사 이론의 창시자이기도 한 제임스 클러크 맥스웰(James Clerk Maxwell)과 루트비히 볼츠만(Ludwig Boltzmann)에서 시작된 통계역학은 고전 역학을 기체를 구성하고 있는 수많은 자유 운동 분자들에 적용함으로써 다양한 온도 상태에 있는 기체들의 운동을 정확하게 예측했다. 더 나아가 다른 연구자들은 분자와 기체 수준을 오가면서 점성도, 열전도율, 상전이 그리고 분자들 간의 힘의 표현인 다른 거시 속성들을 추가로 정의할 수 있었다. - P166

1900년대 초기의 양자 이론 연구자들은 전자와 다른 아원자 입자의 집단 행동을 원자와 분자의 고전 물리학과 연결했다. 20세기에 이루어진 이러한 진보들을 통해 물리학은 가장 정밀한 과학으로서 입지를 다졌다. - P166

조직 수준이 한 단계씩 상승하는 과정에서 벌어지는 일들을 정확하게 예측하기 위해서는 잘 정의된 수학적 연산들로 구성된 새로운 알고리듬을 고안해 내야 한다. 거의 예술에 가까운 이런 작업이 이뤄진 후에 그들은 좀 더 상위의 조직체로 진화하는 가상 세계를 창조해 낸다. 크레타 섬의 미로가 가상공간으로 바뀐 것이다. 그들은 이 미로를 배회하면서 기본 원소와 기본과정만으로는 예측이 불가능하며 초기 알고리듬에서 고려되지 않았던 복잡한 현상들, 다시 말해 창발적 현상들에 직면할 수밖에 없다. 하지만 흥미롭게도 어떤 결과들은 실제 세계에서 발견되는 창발 현상과 매우 유사하다. - P167

많은 절차들이 실제로는 틀렸지만 정답에 가까운 결과를 낼 수도 있는 것이다. 이론 생물학자들이 흔히 빠지는 실수는 자신의 모델로 정답이 산출되었다고 해서 그 답에 이르는 과정 자체가 실제 세계에 존재하는 절차들과 동일하다고 착각하는 것이다. - P167

복잡성 이론이란 무엇인가? 그것은 조직의 다양한 수준들을 가로지르는 공통적 특성들을 드러내 보이는 자연계 내의 알고리듬을 찾는 작업이라고 정의할 수 있다. - P168

적어도 복잡성 이론의 옹호자들은 그 공통적 특성이 탐구자가 실제 세계의 미로를 통해 단순계에서 복잡계로 이동할 때 그 이동의 속도를 빠르게 해 주는 역할을 할 것이라고 기대한다. 또한 자연이 선택했을 것이라고 여겨지는 알고리듬들을 솎아내는 작업에도 도움을 줄 것이다. 그들이 잘하면 세포, 생태계 그리고 마음과 같은 창발 현상들을 설명하는 새로운 근본 법칙들을 발견할 수 있을 것이다. - P168

생물 개체들과 개체의 집합들은 알려진 복잡계들 중에서 최고로 복잡한 체계들이다. 그것들은 자기 스스로 조립도 하고 적응하기까지 한다. 분자에서 세포, 개체, 생태계로 나아가면서 자신들을 건축해 나가는 살아 있는 체계들은 복잡성과 창발성의 근본 법칙들이 무엇이건 간에 그런 법칙들을 확실히 드러내 보인다. - P169

자신의 관심이 잘 정의된 현상들에만 한정되어 있는 대다수의 과학자들은 복잡성 이론에 대해 별 관심이 없다. - P169

복잡성 이론에 관심을 기울이는 사람들은 다시 세 가지 진영으로 나뉠 수 있다. 첫 번째 진영의 사람들은 다양한 이유에서 그 이론에 대해 회의적인 시각을 갖고 있다. 그들은 뇌와 우림이 몇 개의 기본 과정들로 환원조차 될 수 없을 만큼 매우 복잡하다고 믿는다. 몇몇 회의론자들은 적어도 인간이 이해할 수 있는 복잡성의 근본 법칙 따위는 존재하지 않는다고 생각한다. - P169

두 번째 진영에는 열광적이고 대담한 복잡성 이론가들이 존재한다. 이들의 좌장격인 스튜어트 카우프만(Stuart Kauffman, 『질서의 기원(The Origins of Order)』의 저자)과 크리스토퍼 랭턴 (Christopher Langton)은 복잡성 운동의 비공식적 본부인 뉴멕시코 주의 샌타페이 연구소에서 일하고 있다. 그들은 근본 법칙들이 존재할 뿐만 아니라 자신들이 그것들을 거의 발견하기에 이르렀다고 주장한다. - P169

그들(복잡성 이론가)에 따르면 그 법칙들의 본질적 요소들이 카오스(chaos), 자기 임계성(self-criticality), 적응적 경관(adaptive landscapes)과 같은 심오한 개념들을 사용하는 수학 이론들로부터 이미 출현했다고 한다. 이런 추상화는 복잡계가 스스로를 세우고 잠시 동안 지속되며 이후에 분리되는 과정들에 생생하게 초점을 맞추고 있다. 이런 작업을 하고 있는 학자들은 성공의 냄새가 풍긴다고 생각한다. - P170

그들(복잡성 이론가)은 기본적으로 컴퓨터에 의존하고 있고 추상화 작업에 몰두해 있으며 자연사를 경시하고 비선형 변환을 중시한다. 그들은 물질세계의 상위 산물들을 완전하게 이해하기 위해서는 전통적 과학(대부분의 현대 생물학이 여기에 속해 있다.)을 넘어서야 하는데, 컴퓨터에 기반을 둔 수많은 시뮬레이션들이 이런 작업에 필요한 방법과 원리가 무엇인지를 드러내 줄 것이라고 믿는다. - P170

그들(복잡성 이론가)이 눈에 불을 켜고 찾고 있는 성배는 원자에서 뇌와 생태계에 이르기까지 실재에 부합해 가며 빠르게 이동할 수 있는 마스터 알고리듬(master algorithm) 이다. 그들은 그것이 있음으로 해서 연구자들이 알아야 할 필수 지식들이 훨씬 더 줄어들게 될 것이라고 믿는다. - P170

세 번째 진영의 학자들은 양극단의 중간 어딘가에 위치한다. 나도 이들과 같은 부류라고 할 수는 있으나 약간의 주저함이 있다. 왜냐하면 나는 참을 믿고 싶기 때문이다. 재기 넘치고 세련된 복잡성 이론가들에게 깊은 인상을 받은 것은 사실이다. 어떤 의미에서 나는 심정적으로는 그들의 편이다. 그러나 적어도 나의 지성은 아직 그렇지 않다. 나를 비롯한 많은 중도주의자들은 그들이 올바른 길에 들어서 있다고 믿는다. 하지만 목적지까지는 가야 할 길이 아직도 멀다고 생각한다. - P170

중요한 쟁점들에 관한 의심과 불일치는 그들 자신의 진영에서도 발생하고 있다. 간단히 말해 기본적인 난점은 사실들이 충분하지 않다는 점이다. 복잡성 이론가들은 아직 자신의 문제들을 가상공간으로 가져갈 만큼 충분한 자료들을 확보하지 못하고 있다. 그들이 연구를 시작할 때 상정하는 전제들에 대해서는 더 많은 사실 확인이 필요하다. 따라서 결론은 너무 모호하고 일반적이어서 은유 정도로 그칠 때가 많으며 진짜로 새로운 내용이 포함되지 않을 때가 대부분이다. - P171

복잡성 이론에서 가장 자주 인용되는 패러다임 중 하나인
‘혼돈의 가장자리 (edge of chaos)‘에 대해 생각해 보자. 자연 세계에는 크리스털 결정과 같이 완벽한 내적 질서를 함유하고 있어서 더 이상의 변화가 생겨날 수 없는 체계들이 존재한다. 반면 끓고 있는 물과 같이 질서를 찾아보기 힘든 혼돈계들이 존재한다. 하지만 가장 빠르게 진화할 체계는 양극단 사이의 어딘가에 존재하게 되는데 정확히 말하면 혼돈의 가장자리에 위치하게 된다. 혼돈의 가장자리에 놓인이 체계는 질서를 가지고 있기는 하지만 작은 집단 속에서나 단독으로 쉽게 변화될 수 있도록 느슨하게 연결된 부분들을 그 속에 포함하고 있다. - P171

카우프만은 자신의 NK 모델을 통해 이 개념을 생명의 진화에 적용했다. N은 한 개체 내에 들어 있는 부분들의 수이다. 예컨대 생존과 번식에 기여해서 다음 세대에 자신을 남기는 데 공헌하는 한 개체의 유전자의 수나 아미노산의 수가 그것이다. 한편 K는 같은 개체내의 같은 유형의 부분들(예컨대 유전자나 아미노산)로서 자신 이외의 다른 부분들의 행동에 영향을 주는 부분들의 수를 지칭한다. 예를 들어 하나의 유전자는 한 세포의 발생을 주도하는 일에 단독으로 참여하지 않는다. 대개 아주 복잡한 방식으로 다른 유전자들과 함께 행동한다. - P171

카우프만은 만일 유전자들이 완벽하게 상호 연결되어 특정한 결과들을 산출해 낸다면, 즉 K와 N이 같아진다면 개체군 내에서 진화가 거의 일어날 수 없다고 주장한다. 왜냐하면 개체의 대물림을 관장하는 부분들 중 하나가 바뀌면 다른 모든 것들도 바뀔 수밖에 없기 때문이라는 것이다. - P172

유전자들 간의 연결이 전혀 없는, 다시 말해 K가 0이 되는 극단적인 반대의 경우는 어떤가? 각 유전자가 제멋대로 행동하게 되는 이런 상황이 오면 그 개체군은 무한히 조합 가능한 유전자 조합들 내에서 무작위적으로 진화할 수 있게 된다. 그런데 그 조합들은 진화적 시간 속에서 늘 불완전할 수밖에 없으며 적응 유형으로 정착될 수 없다. 그 개체군은 진화적 혼돈에 빠지고 만다. - P172

연결이 존재하기는 하지만 매우 적다고 해 보자. 바로 이 지점이 혼돈의 가장자리인데 여기에서는 진화하는 개체군이 더 쉽게 오를 수 있는 적응의 봉우리로 올라가 진화할 수 있다. 예를 들어 씨앗을 먹는 어떤 종의 새가 곤충을 먹는 새로 전이될 수도 있고 사바나에서 살던 식물이 사막에서 생존할 수 있는 능력을 획득할 수도 있다. 카우프만은 혼돈의 가장자리에서 진화 가능성이 최댓값이 된다고 논증했다. 좋은 적응 구역의 이런 유동성을 유지하기 위해 연결의 수를 조정할지도 모른다. - P172

카오스나 프랙털 기하학과 같이 그(복잡성 이론가)들이 발전시킨 몇몇 기초 개념들은 물리세계의 넓은 영역을 이해하는 데 도움을 준 게 사실이다. - P173

혼돈 이론은 극단적으로 복잡하고 외부적으로 판독 불가능한 패턴들이 체계 내의 미세한 변화(측정이 가능한)에 의해 결정될 수 있다고 말한다. - P173

하나의 살아 있는 세포를 만드는 일은 시공간 관념을 바꾼 아인슈타인적 혁명보다는 달에 로켓을 보내는 일과 같을 것이다. - P174

세포라는 기계는 매혹적인 아름다움으로 가득한 피조물이다. 그것의 중심에는 핵산 암호들이 존재하는데 전형적인 척추동물의 경우에는 5만~10만 개 정도의 유전자가 그 속에 들어 있다. 각 유전자에는 2,000~3,000개의 염기쌍(유전 문자들)이 질서 정연하게 배열되어 있다. - P175

활동적인 유전자를 구성하고 있는 염기쌍 중 3개의 염기 서열로 구성된 코돈이 아미노산으로 번역된다. - P175

유전자의 최종 분자 산물은 완벽하게 조율된 무수한 화학 작용들을 통해 세포 내에서 전사되어 나오는데 그것은 거대 단백질 분자로 접혀 있는 아미노산 가닥들이다. - P175

척추동물의 몸안에는 대략 10만 종의 단백질이 있다. 핵산이 생명의 암호라면 단백질은 생명의 물질이라고 볼 수 있으며 몸무게(물을 뺀)의 반 정도를 차지한다. 단백질은 몸이 형태를 갖게끔 해 주고 콜라겐 건(腱)을 이뤄 근육이 되어 몸을 움직이게 해 주고 화학 반응을 활발하게 만드는 촉매로 작용하고 몸의 모든 부분들에 산소를 전달하고 면역계를 형성하고 환경을 검사하며 행동을 매개하도록 뇌에 신호를 보내 준다. - P175

[100자평] 전직 절대자는 아카데미 펫 관리자 07

[전자책] 전직 절대자는 아카데미 펫 관리자 07 ㅣ 전직 절대자는 아카데미 펫 관리자 7
말랑부들 / ARC / 2024년 6월

이 책에 자주 등장하는 단어 중 하나로 케렌시아라는 말이 있다. 인터넷에 검색해보니 이 말은 스페인어로 스트레스와 피로를 풀며 안정을 취할 수 있는 공간이라고 한다. 이를 통해 과연 나만의 케렌시아는 어디인지 잠시나마 생각해볼 수 있었다. 이외에도 의미심장한 문장들을 만날 수 있어 좋았다.