이 책에 대한 지난번 포스팅에서 저자는 데이터 관련 ...

이 책에 대한 지난번 포스팅에서 저자는 데이터 관련 자격증이 실제 현업에서 그다지 도움이 되지 않는다고 말했고, 오늘 읽기 시작한 부분에서는 이러한 저자의 주장에 대한 근거가 나온다. 핵심 요지는 자격증 시험에 나오는 데이터의 양은 비교적 한정되어 있고 그 형태가 상당부분 정형화 되어있지만, 실제 현실에서는 처리해야 할 데이터의 양이 기하급수적으로 증가할 뿐만 아니라 비정형 데이터들도 많은 관계로 그러한 데이터를 처리하기 위한 전처리 과정이 상당부분 필요한데 자격증만으로는 이러한 실무적인 문제들을 해결하는 것이 어렵다는 것이다.

결국 어느 분야든 마찬가지겠지만 자격증을 몇 개 가지고 있다는 것은 전문가로 성장하기 위한 출발점 정도에 서는 것이고 이후 실전에서 부딪치면서 배우고 성장하면서 소위 말하는 진짜 전문가로 발돋움해나가는 것이라고 할 수 있겠다.

센서 데이터 같은 경우는 초단위로 데이터가 계속 들어오기 때문에 대용량 데이터에 속한다. 따라서 아파치 하둡이나 스파크를 이용해서 처리해야 하는 경우도 발생한다. 하지만 이런 것들은 자격증을 취득한다고 배울 수 있는 것이 아니다. - P85

자격증을 취득해도 실무에는 거의 도움이 안 된다고 보면 된다. 자격증은 그저 맛보기 식의 개론만 살짝 보는 정도다. 그럼에도 불구하고 자격증을 공부하는 것은 반대하지 않는다. 공부해서 나쁠 것은 없기 때문이다. 대신 최대한 빠르게 한번 훑고 넘어가는 게 좋다. 굳이 자격증을 안 따도 된다. 한번 훑고 넘어가는 수준으로만 공부해도 충분하다. 자격증을 굳이 따려고 완벽하게 책을 외우는 어리석은 짓은 시간낭비일 뿐이다. - P85

비정형 데이터(비정형 정보; unstructured data, unstructured information)는 미리 정의된 데이터 모델이 없거나 미리 정의된 방식으로 정리되지 않은 정보를 말한다. 이에 따라 전통적인 데이터베이스의 레코드, 필드 형태의 폼으로 저장하기가 불가능하다. - P85

연구조사에 따르면 전체 데이터 중 약 80퍼센트 이상이 비정형 데이터로 이루어져 있다. 즉, 비정형 데이터를 잘 처리하고 분석하는 능력이 AI 빅데이터 분석가의 핵심 능력으로 평가받을 수 있다. - P85

데이터 분석 방법론, 각 알고리즘에 대한 이해, 데이터 수집 및 저장 능력, 데이터 전처리 및 모델링하는 방법, 시각화하는 능력, 분석 결과 보고서 작성 능력 - P88

서버단 작업, API 작성, 분석 솔루션 UI로 나타내기와 같은 조금 더 고급화된 능력 - P88

IBM 모델러, 래피드마이너, 나임과 같은 툴을 이용해서 실습하는 교수들도 많다. 이러한 툴의 문제점은 데이터 전처리가 이미 다 끝난 예제 데이터 세트에서만 작동한다는 사실이다. 또한 대용량 데이터에서는 해당 툴이 작동하지 않을 수도 있다. 뿐만 아니라 각 모델 파라미터를 튜닝하거나 모델을 결합, 수정하는 것이 매우 어렵거나 불가능하다. 따라서 이러한 툴은 실전에서 거의 쓰이지 않는다. 그냥 레고 블록처럼 교육용으로 데이터를 가지고 놀기에만 적합할 뿐이다. - P89

텍스트 마이닝은 SNS 등 각종 온라인 플랫폼에서 수집되는 방대한 양의 텍스트 안에서 인사이트를 도출할 때 주로 쓰이는 방법론이다. - P92

추천 알고리즘은 아마존닷컴, 넷플릭스, 유튜브 등에서 많이 쓰는 방법이다. 흔히 말해 개인의 과거 로그 데이터를 기반으로 향후 해당 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 추천해주는 것이다. - P92

AI 빅데이터 분석을 위해서는 CPU, RAM, GPU 등의 성능이 일반 컴퓨터보다 월등히 좋아야 한다. 개인 사비로 이러한 장비를 충당하기에는 쉽지 않은데 회사에서는 상대적으로 고사양 PC 또는 서버를 제공해주어서 일의 능률이 올라갈 수 있다. 또한 상대적으로 개인이 접하기 어려운 데이터를 다루어볼 수도 있다. 회사 내부 데이터, 회사 고객 데이터 등을 일하면서 다루어볼 수 있는 기회를 얻을 수 있다. - P95

당신이 처음부터 끝까지 해야 한다. 데이터 전처리, 데이터 모델링 및 분석, 결과 보고서까지 혼자 힘으로 해야 한다. 주변에 알려줄 사람은 아무도 없고, 물어봐도 아는 사람도 없다. - P96

경험상 혼자 관련 논문을 읽고 아이디어를 얻어 데이터를 분석하는 게 가장 빠르고 효과적이었다. - P97

AI 빅데이터 전문가는 말 그대로 자기만의 전문 분야가 있어야 한다. 특정 세부 분야에 대해서 깊이 파고, 그 분야의 대가가 되어야 하는 것이다. - P98

회사 방침에 따라 또는 회사 문화상 특정 언어로 코딩을 짜야 하는 경우가 있다. R, 파이썬, 스파크, 자바, C 또는 SAS, IBM 모델러, 래피드마이너와 같은 특정 툴을 요구하는 경우도 있다. 나는 내가 원하는 언어로 코드를 짜고 싶어도 팀원 간에 협업을 요구하기에 특정 언어로 맞추어서 일을 하는 경우가 많다. - P99

사실 언어는 한두 개 정도만 하면 된다. 코딩 능력이 AI 빅데이터 전문가로 인도하는 것은 아니다. 개인적으로 파이썬, R 정도면 충분하다고 생각한다. ‘스파크‘는 배우면 좋지만 굳이 공들여 배울 필요는 없다. - P99

회사 방침상 별로 필요도 없는 IBM 모델러, SAS 같은 툴이나 자바, C와 같이 데이터 분석에 맞지 않는 언어를 배울 필요는 더더욱 없다. - P99

하둡을 이용한 데이터 적재, No-SQL DB 구축과 같은 일도 할 수 있다. 물론 데이터 엔지니어로서 해당 일들을 해보면 나쁘진 않다. 하지만 만약 이러한 일들만 계속해서 회사에서 시킨다면 분명 문제가 생길 것이다. AI 빅데이터 전문가가 되기 위한 핵심 알고리즘 연구할 시간은 없고 중요하지도 않은 일만 몇 달간 계속해서 할 것이다. - P99

회사에서는 자신의 흥미와 적성에 맞는 연구를 할 수 없다. 회사의 이윤 창출에 도움이 되는 연구 또는 기술에 당신이 맞추어질 뿐이다. - P99

모든 공부가 마찬가지겠지만 AI 빅데이터 공부도 역시 재미가 있어야 한다. 재미가 있으려면 역시 단순 암기나 읽기보다는 공부하며 깨닫는 즐거움이 있어야 한다. - P100

AI 빅데이터 관련 공부를 하다 보면 새로운 것을 이해하거나 새로운 모델을 만들었을 때 엄청난 희열을 느낄 수 있다. - P101

특정 알고리즘에 대해서 로직을 완벽히 이해했다거나 논문에 구현된 모델을 이해하고 실제 코드로 구현해봤을 때 희열을 느낄 수 있다. 또는 자신이 직접 모델을 수정, 개량해볼 수도 있다. 이는 바로 논문 게재로도 이어질 수 있어 뿌듯함이 배가될 수 있다. - P101

k-평균 알고리즘(K-means algorithm)은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작한다. 이 알고리즘은 자율 학습의 일종으로, 레이블이 달려 있지 않은 입력 데이터에 레이블을 달아주는 역할을 수행한다. - P102

k-평균 알고리즘의 기본 동작법, k-평균 알고리즘의 초기화기법, 거리 구하는 공식, 클러스터 수를 구하는 방법, k-평균 알고리즘의 변형 알고리즘 - P102

AI 빅데이터를 공부하기 위해서는 책, 논문, 강의, 구글링 등 수많은 방법이 있다. - P103

학원 온라인 강의 또는 해외 대학교의 강의를 무크로 들을 수도 있다. - P104

《지능정보연구》저널이 AI 빅데이터 알고리즘에 대해서 전반적으로 많이 다루고 있으며 실제 비즈니스 현장에 적용할 수 있는 사례들을 많이 다루고 있어 쉽고 재밌다. - P105

그냥 내가 편하고 잘하는 것을 좋아하는 방법으로 공부하면 그게 강점이 되는 것이다. - P105

코딩을 배우다 보면 자신에게 잘 맞는 언어가 있다. - P106

심지어 파이썬을 써도 분석 환경으로 주피터 노트북, 주피터 랩, 스파이더, 파이참, 스파이더 중에 무엇을 쓰는 게 좋은지 물어보는 사람도 있다. 그냥 자신이 편한 것을 쓰면 된다. 아무거나 써도 내가 편하고 잘하면 아무런 문제가 없다. - P106

자신이 편하고 쉬운 게 무엇인지 파악하고 그것만 하면 된다. 이런 과정을 계속 하다 보면 자신에게 맞는 공부법 및 분야를 발견할 수 있고 이를 계속 갈고 닦으면 전문가가 되어 있을 것이다. - P106

기본기가 탄탄해야 진짜 전문가가 된다 - P109

개념과 원리를 이해하는 방법으로 공부해야 제대로 된 전문가가 될 수 있다. - P111

데이터마다 그 구조가 워낙 다양하고 모델 및 알고리즘들도 새로운 게 계속해서 나오고 있다. 굳이 유형이 있다면 딥러닝 네트워크 모델들을 유형화해서 DNN, CNN, RNN, 오토인코더autoencoder 등이 있고 해당 유형의 모델들을 조금씩 수정해서 얼추 좋은 정확도를 구할 수는 있다. 그러나 이것도 역시 데이터마다 전처리 및 모델의 입력 부분을 달리 해야 하고 더 높은 정확도를 구하기 위해서는 모델 구조 수정 및 하이퍼 파라미터 튜닝이 필요한데 개념과 원리를 알지 못하면 절대 할 수 없는 부분이다. - P112

AI 빅데이터 전문가가 되기 위해서는 실제 산업 현장에서 나오는 데이터를 이용해 분석해야 한다. 또한 높은 정확도와 예측력을 지니는 모델을 고안하기 위해서 더욱 머리를 짜내야 한다. 이 모든 과정이 평소에 공부할 때 개념과 원리에 집중해야 할 수 있는 부분이다. - P112

완전히 제로베이스에서 새로운 모델을 만드는 경우는 없다. 모두 기존에 만들어진 알고리즘에서 시작해서 무언가 새로운 모델을 만드는 것이다. - P113

결국 처음에 공부를 시작할 때 각각의 알고리즘의 동작 원리를 차근차근 이해하며 넘어가야 한다. 구체적인 수식들에 대해서도 이해하면 사실 더 좋긴 하다. 하지만 수식 하나하나를 유도하고 증명하는 과정까지 공부하기가 힘들면 ‘어떤 동작 부분에서 어떠한 수식이 어떠한 이유로 쓰인다‘ 정도는 알아야 한다. - P113

AI 빅데이터 공부를 하며 개념원리를 익히기 위해서는 교수의 실력, 자질과는 무관하게 무조건 스스로 해야 한다. - P114

최고급 전문가 정도의 경지가 아니라 준전문가 되기 위해서도 누군가에게 의지하기보다는 스스로 공부해야 한다. - P114

AI 빅데이터 분야는 그 세부 분야가 너무나도 많이 뻗어 있다. 그리고 전문가가 되기 위해서는 그 세부 분야 중에 하나를 잡고 그 분야만을 깊게 파야 한다. - P115

결론은 혼자 공부해야 한다는 것이다. 어쩔 수 없다. - P116

혼자 공부하면서 생각하고 이해한 다음에 또 응용해보는 것이다. 그러다 보면 결국 그게 당신의 관심 분야가 되고 그 분야에 대한 전문가가 되는 것이다. 전문가로 인정받기는 매우 쉽다. 당신이 이해하고 깨달은 것을 조금 수정하고 변형하는 식으로 응용해서 저널에 논문을 투고해도 되고 또는 그냥 이해한 자체를 책으로 써내도 된다. - P116

학원에서는 수학적 알고리즘에 대한 설명, 실제 산업 현장에서의 문제점 발견 및 데이터를 이용한 문제 해결 목표 제시, 구체적인 데이터 전처리 및 모델링 방법 등은 알 수가 없다. - P118

전반적인 데이터 분석 방법론들을 익힌 후에는 자신만의 연구 분야를 선정한 후 그것만 깊이 파야 한다. - P119

데이터 분석 목적 및 모델링 방향 제시를 할 수 있는 능력을 키워라 - P121

SVM 함수는 패키지에서 제공해주는 가장 기본적인 파라미터로 실행이 되지만 데이터의 성격과 분석 목적에 따라 파라미터를 사용자가 수정해주어야 할 수도 있다. 또는 단순히 SVM 함수를 갖다 쓰는 게 아니라 알고리즘을 수정 및 변형하기 위해 코드를 직접 짜기도 한다. 이러한 작업이 전문가의 영역이라고 할 수 있다. 이러한 일들을 하기 위해서는 역시 알고리즘 각각에 대한 개념원리와 수학적인 지식이 필요하다. - P122

데이터 분석에서 데이터 전처리 작업이 전체 작업 시간의 70~80퍼센트에 달한다. - P122

전문가에 요구되는 가장 중요한 능력 중에 하나가 비즈니스 현장의 문제를 인식하고 데이터가 주어졌을 때 주어진 데이터로 어떻게 비즈니스 문제를 풀 것인가 고민하는 능력이다. - P122

문제 인식은 데이터 분석의 첫 단추로 불리고 가장 중요한선행 단계로 분류된다. 이 단계에서 큰 숲을 잘 정리하고 세부적으로 데이터 분석을 실행해나가야 한다. 그렇지 않고 제대로 된 문제 인식 없이 처음부터 이상한 방향으로 분석을 시작하면 아무리 분석을 열심히 해도 실제 비즈니스 현장에는 쓸모가 없다. - P122

데이터를 이해하기 위해서는 데이터의 흐름 파악이 필요 - P123

다양한 프로젝트를 접하고 인문, 경영, 사회 쪽의 문제들도 신문, 잡지, 책을 통해 다양하게 살펴보면서 안목을 넓히는 게 중요하다. - P123

[100자평] 긴 인생을 위한 짧은 영어 책

긴 인생을 위한 짧은 영어 책 - 이것은 지금도 영어가 두려운 당신을 위한 이야기 ㅣ 긴 인생을 위한 짧은 책
박혜윤 지음 / 동양북스(동양문고) / 2024년 3월

저자는 독자들이 ‘영어 공부 해볼까?‘라는 생각을 하게 만드는 것이 이 책의 목적이라고 맨 앞부분에서 언급했는데, 독자인 나는 완독 후 마치 가스라이팅(?)이라도 당한 것처럼 저자의 의도에 제대로 걸려들었다는 느낌을 받았다. 마지막 부분에서 너무 거창하거나 구체적인 이유같은 걸 자꾸 생각해내려 하기보다는 차갑고 냉정한 태도를 유지하면서 그냥 하는 게 영어 공부를 꾸준히 오랫동안 지속할 수 있게 한다는 저자의 말이 기억에 남는다. 문득 나이키의 유명한 슬로건 하나가 생각났다. Just do it!

오늘 읽기 시작한 부분에서 저자는 결과보다 과정의 중...

오늘 읽기 시작한 부분에서 저자는 결과보다 과정의 중요성에 대해 말하는 듯하다. 오늘 처음 밑줄친 문장에서 저자가 언급한 ‘결과‘라는 것은 문맥상 어떤 최종적인 목적이나 목표라기보다는 궁극적으로 목표하는 것을 얻기 위해 중간 단계에서 확인할 수 있는 것의 성격이 좀 더 강하다. 물론 중간과정에서 얻는 결과들도 좋게 가져간다면 가장 좋겠지만, 그것은 현실적으로 그리 호락호락하지 않은 경우가 훨씬 많을 것이다. 여기서는 중간단계에서 얻게되는 결과들에 일희일비할 것이 아니라 그것들이 최종 목표를 달성하기 위한 과정 중의 하나라고 생각하고 자신이 부족한 약점들을 파악하고 보완해가는데 좀 더 집중하는 것이 필요해보인다. 그리하여 이러한 시간들이 쌓이고 쌓이다보면 최종적으로 목표했던 결과물을 얻어낼 가능성이 점점 높아질 것이다.

결과는 여전히 중요하지 않다. 하지만 이김의 방향으로 가겠다는 건, 실험의 가장 강력한 동기다. 결과가 나오고 난 후에도 그 결과를 바탕으로 나아가는 다음의 승부가 기다리고 있기 때문이다. 그리하여 내가 설정하는 의미와 그것을 확인하는 실험들은 결과보다 더 오래 살아남는다. 그래서 결과를 신경 쓰지는 않지만 절대로 잊지 않게 된다. 왜냐하면 다음 실험을 설계해야 하기 때문에. - P205

예상보다 좋은 결과라는 건 무조건 좋은 게 아닐 수도 있다. 실험의 설계와 그 의미가 치열하게 설정되지 않으면 아무리 좋은 결과도 그냥 어쩌다 얻어걸린 행운일 뿐이다. 그건 지루하다. 우리를 어느 곳으로도 데려가지 않으니까. - P205

내용이 무엇인가보다는 내가 남들에게 무엇을, 왜, 어떻게 전달할 것인가를 스스로 정하는 것 자체가 더 중요하다. - P206

발표를 하는 당당한 태도 자체가 중요한 것이다. 이 당당함은 멋진 프레젠테이션이 아니라 너무도 편안하게 자기 자신인 것을 말한다. - P206

자기만의 무엇이 있다. - P207

영어 공부에는 정해진 방법이 없지만, 관심 가는 스포츠 종목의 기사를 읽거나 기자회견을 보는 것도 하나의 방법이겠다. - P207

모든 것은 변한다 - P210

변한 것은 시대와 시대에 따른 상황이나 목표만이 아니다. 바로 나 자신도 변한다. - P213

교재도, 공부의 목표도, 방법도, 그리고 나 자신도 끊임없이 변할 것이다. 영어는 그냥 고정된 영어가 아니다. 영어를 배우는 건 그래서 멋진 일이다. 모국어 학습과는 다른, 더 치열하고, 더 변화가 있고, 더 개인적이고, 시대적인 요구와 흐름이 확실하게 느껴지는... - P215

지금 영어 공부에서 어떤 단계에 있다 해도 그게 영원하지는 않을 것이다. 멈추지 않고 계속 배운다면. - P215

그것은 바로 차갑고 냉정한 태도였다 - P219

영어 공부의 본질은 내게 무엇인가, 딱 그것만을 남겨두는 것이다. 그게 뭐냐면 영어 공부는 ‘그냥 하는 것‘이다. - P220

영어는 ‘그냥 하는‘ 걸로 내 세계에 있다. 그게 본질이 갖는 힘이다. - P220

영어를 그냥 하는 거라는 냉정한 태도로 대했기 때문에 계속할 수 있었다 - P221

‘그냥 하는 것‘ - P222

그 바탕에는 역설적으로 지독한 냉정함이 있다. 무엇을 싫어한다는 게 아니라, 다른 모든 것을 차단하고 잘라내는 단순함 때문에 느껴지는 온도 같은 것. 본질은 그런 것이다. - P223

나는 차갑게 느껴질 정도로 단순한 본질을 인정해야 한다. 이런 냉정함에서 시작해야 지속하는 열정이 생긴다. 묵직한 희열이라고 해야 할까. - P223

이걸 브루털 어니스티brutal honesty라고 혼자 이름 붙여되뇌곤 한다. 본질을 정직하게 인정하는 힘이라고 해야할까. - P223

개인적으로 몇 달 전에 AI와 관련된 책들을 몇 권 ...

개인적으로 몇 달 전에 AI와 관련된 책들을 몇 권 읽었었다. 김대식 저자의 책 2권을 비롯해 계간지 스켑틱Skeptic과 과학 잡지 Epi의 AI관련 테마 부분도 있었고, 앞부분만 살짝 읽다가 지금은 잠시 진도가 멈춰있는 장강명 작가의《먼저 온 미래》라는 책도 문득 생각난다.

오늘 시작하는 이 책은 우연히 좋은 기회가 되어 읽어볼 수 있게 되었는데 단순히 AI의 기술적인 측면에 대한 이론이나 담론 등에만 국한되는 것이 아니라 실제 업무 등에서 사용하는 사례들도 만나볼 수 있다는 측면에서 앞서 읽어왔던 책들과는 조금은 다른 성격이 책이라는 생각이 든다.

처음 밑줄친 문장은 저자가 직접 했던 말이라고 하는데, 개인적으로는 ‘백문이불여일견‘이라는 말이 문득 생각나기도 했다. 단순히 머리로 아는 것과 실제로 쓰는 건 다른 영역이라는 걸 아주 잘 나타낸, 짧지만 묵직한 문장이라고 생각한다.

"AI는 아는 만큼 보이는 게 아니라 쓰는 만큼 보인다" - P-1

"주머니 속에 박사급 인재를 데리고 다니는 것." - P-1

어텐션이 전부다(Attention Is All You Need) - P-1

API(외부 서비스와 연결 인터페이스) - P-1

클로드는 가장 강력한 오퍼스(Opus), 성능과 속도의 균형을 맞춘 소네트(Sonnet), 빠르고 경제적인 하이쿠(Haiku)의 3가지 모델을 제공 - P-1

기술경쟁의 승자는 언제나 개척자인 것이 아니라, 강력한 자본과 유통망을 쥔 후발 주자일 수도 있다 - P-1

오늘 읽기 시작한 부분에서 저자는 자신의 지인과 있었...

오늘 읽기 시작한 부분에서 저자는 자신의 지인과 있었던 한 일화를 소개한다. 연어라는 뜻을 가진 salmon이라는 단어를 발음하는데 지인이 제대로 된 발음(쌔먼)이 아닌 자신이 기존에 익숙해져있는 잘못된 발음(샐몬)을 계속 고수하려 하자 변화하기를 거부하는 지인의 모습에 안타까움을 드러낸 것이다. 오늘 처음 밑줄친 문장은 배움이라는 것에 대해 저자가 어떻게 생각하는지를 여실히 보여준다.

이와 관련하여 개인적으로는 자기 자신이 언제든지 틀릴 수 있다는 사실을 부끄럼없이 인정하려는 자세가 필요하다는 생각이 들었다. 우리가 소위 말하는 ‘오픈 마인드‘가 필요하다는 말이다. 물론 살다보면 어떤 순간에는 자신이 고집을 부려야 할 때도 있겠지만 그렇지 않은 경우들도 있기 마련인데, 위 사례같은 경우에는 후자의 스탠스를 취하는 게 바람직해보인다. (저자의 지인이 영어 사전에 나오는 발음기호만 제대로 봤더라도 저자가 해준 말이 어떤 의미인지를 어렵지 않게 이해할 수 있었을텐데 하는 생각이 들었다.)

‘배움은 새롭게 변하는 자기 자신을 받아들이는 것‘ - P129

나 역시 그들처럼 나의 편안함을 지키고 싶어서 거부하는 게 있다. 언제나 그렇듯 누군가의 행동이 눈에 띄는 건, 결국 나에게 있는 문제인 것이다. - P129

영어에서 안 되는 부분이 있다고 영어 공부 전체를 포기할 필요는 없는 것이다. - P136

모국어가 아닌 다른 언어를 배운다는 건 그런 거다. 나 자신을 바라보는 다른 눈이 생기는 것. - P136

내가 하고 싶은 말이 무엇인지부터 생각해야 한다. 정확하게는 ‘말‘을 생각하는게 아니라, 내가 원하는 상황을 머리에 그려보자. - P138

영어를 쓴다는 것에서 내가 바라는 그림은 뭐더라? 더 길고 있어 보이는 영어를 쓰는 게 아니라, 영어로 내 뜻을 정확하게 편안하게 전달하는 거다. 여기서 가장 중요한 건 편안하게! - P139

내가 어긋나거나 어색한 표현을 ‘당당하게‘ ‘편안하게‘ 쓰고 나면, 다음에 비슷한 상황에서 듣게 되는 원어민의 표현이 놀랍게도 머릿속에 남는다. 애써 노력하지 않아도, 정확하게 기억된다. 사실 이게 정확하게 남는지 당시에는 의식하지 못한다. 그러나 다음에 비슷한 상황이 왔을 때, 기억하지 않으려 해도 쓰게 된다. - P140

내가 원하는 걸 나의 언어로 말하는 게 먼저다. 여기서 강조하고 싶은 건 ‘나의 언어‘다. 영어도 아니고 한국어도 아닌, 나의 언어. - P140

언어가 표현하는 대상과 언어는 같지 않기 때문이다. 모국어 하나만 사용하며 사는 동안에는 의식할 필요가 없는 차이다. 전화를 바꾸는 행위와 ‘바꾸다‘라는 언어를 따로 떼어낼 필요는 없다. 하지만, 영어와 비교해 보면 그것은 동일한 것이 아니다. - P140

한국말을 떠올리지 말고, 내가 전하고 싶은 상황을 머리에 그려서 떠올린다. 그리고 그 상황에서 새로운 언어를 창조하듯이 말한다. 왜냐하면, 한국말을 버렸다고, 바로 내게 영어가 있는 건 아니니까. 그건 당연하다. 영어는 아직 나의 언어가 아니다. 적어도 이 단계에서는 나 혼자만의 언어를 창조하는 자유를 누린다. 어색한 발음은 나에게 덤인 무기다. 내가 이상한 말을 써도, 원어민은 나의 언어를 엄격하게 판단하지 않을 테니까. - P142

나는 나의 언어의 창조자라고 느낀다. 이 새로운 언어 세계는 물론 외롭다. 나 혼자밖에 없으니까. 따라서 틀린 영어, 콩글리시라는 조롱이나 비난 또는 창피함이 스며들어 올 수 있다. 하지만 이것을 차단하고, 시민이 나 하나밖에 없지만, 여전히 하나의 세계를 창조한다고 생각한다. 그렇게 생각해야 자유롭게 말한다. 성인 외국어 학습자는 이 단계를 거쳐야 영어의 세계로 갈 수 있다. - P143

이것은 영어라서 바로 시작할 수 있다. 의무교육 과정에서 배웠고, 그리고 일상적으로 영어를 접할 수 있는 환경 때문에 우리는 꽤나 많은 영어 재료들을 가지고 있다. 당장 영어를 완벽하게 하기 위해서는 부족할지 모르지만, 나만의 언어를 창조할 수 있을 만큼은 말이다. - P143

이때 또 중요한 건 문장을 끊어 쓰는 것이다. 앞에서 한국어와 영어의 명사나 동사 같은 품사가 일대일로 일치하지 않다는 이야기를 했다. 하지만 문장의 생각 단위야말로 두 언어가 정말로 다르다. 영어로 읽은 텍스트를 한국어로 쓰기 위해 번역을 해야 할 때가 있다. 그때 필수적으로 문장을 끊는다. 이때에도 앞서 말한 것처럼 그림을 그린다. 영어라는 언어가 상황을 나누고 제한한 것들에서 벗어나 그림을 그린다. 그것을 한국어의 생각 단위로 잘라내거나 재조합한다. - P143

이 모든 것은 지극히 귀찮은 과정이다. 동시에 나에게 이상한 자유를 준다. - P143

영어의 세계로 넘어가기 위해, 한국말을 버리고, 나 혼자만의 언어 세계를 만들면서, 이상한 자유로움을 느낀다. 처음에는 이것이 자유라고 느끼지 못했다. 영어든 한국말이든 불편하다고 느꼈다. 언어가 이토록 불완전하고 제한적이었는지를 새삼스럽게 깨달았다. 그러면서 알게 된 건, 내가 말하고자 하는 것부터가 그렇게 분명하지 않다는 사실이다. - P144

영어로 말하기 위해서는 의식적으로 내게 질문을 던져야 했다. 나는 나만의 언어의 창조자니까. 그러면서 나는 나에게 질문하는 사람이 됐다. 도대체 내가 원하는 게 뭐지? 내가 하고 싶은 말이 정확하게 뭐야? 처음에는 별거 아닌 질문 같지만, 이것을 꾸준히 해보길 추천한다. 변변한 답이 없어도 괜찮다. 충분한 시간이 지나면, 그 질문을 끊임없이 떠올리는 것만으로 독특한 자유를 경험하게 된다. 이 질문을 지속하기 위해 영어를 계속 접하는 것은 꽤나 좋은 수단이다. - P145

미국에서는 구체적으로 하지 말라고 금지하지 않는 일은 해도 된다 - P150

고마움과 미안함도 말로 하지 않고 다른 방식으로 전하는 게 더 풍부하게 느껴질 때가 있다. - P151

감정을 조절하는 게 어려울 것 같지만 어떤 내용이든 내 생각을 말해도 된다는 안심을 하기만 하면 목소리를 낮추는 건 쉬워진다. 한국말로 할 때, 해서는 안 되는 말이 많아서 감정이 폭발한다는 것도 알게 됐다. - P154

영어는 외국어이기에 내가 의문을 품지 않았던 것조차 낯설게 볼 수 있는 새로운 도구가 되어준다. - P168

영어로 하면 감정이나 강요, 위아래 관계에 대한 전제 없이 내가 전하고자 하는 메시지만을 전달하는 게 더 쉽게 느껴진다. - P171

언어가 의사를 전달하는 기능만 남아서 우리는 서로를 완벽하게 모르고, 상대가 원하는 것만을 아는 상태가 됐다. 이런 불편이 역설적으로 이상한 편안함이 됐다. - P172

나 스스로도 그리고 미국인들도 나를 외국인으로 낯설게 대하기를 바라면 친구가 되거나 마음을 나누기 어렵다 - P173

내가 원하는 모든 걸 설명하는 건 좋기도 하지만 동시에 피곤한 일이라는 것도 미국에서 영어를 쓰면서 알게 된 사실이다. - P173

나는 어떤 고정된 사람이기를 멈추게 된 것이다. - P175

영어를 쓰면서 생긴 나 자신과의 거리, 나 자신에 대한 낯설음을 통해 나는 고정된 사람이 아니라는 것을 알게 되었다. - P175

비교는 오히려 자기 탐구의 출발이 된다. - P176

비교가 나쁜 건, 비교 때문이 아니라 비교와 가치판단을 혼동하기 때문이라는 것을 알게 됐다. - P180

어떤 언어나 문화가 더 우월한 건 아니다. 물론 영어가 경제적, 국제적으로 더 많은 유용성을 가지고 있는 시대를 살고 있다는 것을 부정할 수는 없다. 하지만 영어의 유용성이 더 높게 평가되는 현실과는 별개로 나의 개인적인 내면을 탐구할 때에는 균형 있게 두 언어를 평가해도 된다. - P181

‘나‘가 고정되지 않으면 인생의 은밀하고 큰 재미 하나가 늘어나는 셈이다. - P182

집으로 돌아오기 위해 여행을 떠난다고들 한다. 수천 년 전 오디세우스가 떠났던 고난으로 가득한 여정의 종착지는 고향이었다. 어차피 돌아올 걸 애당초 왜 떠나나? 돌아온 고향은 떠나기 전과 같지 않기 때문이다. 나를 길러낸 고향이 아닌 낯선 곳에서 나는 다른 내가 될 수 있고, 되어야만 한다. 그렇게 달라진 ‘나‘에게 고향은 더 이상 이전과 같을 수 없는 것이다. 그렇다고 고향이 완전히 낯선 곳은 아니다. 내가 달라졌다고 해서 완전히 새로운 사람이 아닌 것처럼. 나의 일부인 고향 그리고 과거의 나는 사라지지 않고, 달라진 ‘나‘와 통합된다. - P183

영어는 나에게 편안한 자신의 집을 떠났다가 무수한 모험을 한 후 집으로 돌아온 오디세우스의 여행과 같은 경험이 되곤 한다. - P183

영어에 숙달할 필요도 없다. 영어가 서툴렀던 시절, 영어를 써먹기 시작하자마자 이미 나는 새로운 세상과 마주했다. - P184

권력은 존재하지 않는 것을 존재한다고 상상하는 것이다. - P187

권력의 최종적인 특성은 바로 여기에 있다. 그 누구의 소유도 아니라는. 하지만 소유처럼 보이기 때문에, 그것을 얻기 위해 끝없이 투쟁하게 된다는. 누구에게도 속한 것이 아닌 이유는 바로 눈에 보이지 않는 옷, 정확하게 말하면 존재하지도 않는데 다 같이 존재하는 걸로 합의한 것뿐이라 소유할 수 있는 실체가 없기 때문이다. 합의가 중요하다. 왕도 깰 수 없는 모두의 합의. 그래서 존재하지도 않고, 따라서 누구의 소유도 아니다. - P189

영어 역시 권력이지만 누구의 소유도 아니다. 나의 영어가 그 정도면 충분하다고 말해줄 수 있는 권위를 가진 권력자는 존재하지 않는다. 가끔 나에게 영어를 잘한다고 칭찬하는 원어민을 만날 때가 있다. 나는 고맙다고 말하지 않는다. 마음속으로 너는 나의 영어를 칭찬할 자격이 없다고 생각한다. 대신에 나는 "나는 원래 말을 잘해. 영어가 아니라. 그 차이를 아니?"라고 말한다. 대부분은 무슨 소린지 모르고 넘어가지만 간혹 예민한 사람은 미안하다며 사과를 하기도 한다. - P190

권력의 속성은 그것이 어딘가에 존재한다는 다수의 믿음으로 작동한다는 것이다. 하지만 존재하지 않기 때문에 아무도 소유하지 못하고 우리를 끊임없이 구속한다. 영어를 잘해서 남들에게 인정받고, 혹은 영어를 못해서 손해를 본다고 믿는 것 자체가 권력의 영역이다. - P190

통역기가 완벽해지면 영어라는 권력도 사라질까? 통역기는 내가 하고 싶은 말을 통제하지는 않을까? 어쩐지 그럴 것 같다. 외국어를 배우는 시간에 배우는 다른 가치 있는 게 도대체 뭘까? 그것 역시 또 다른 권력이 될 게 뻔하다. - P191

나는 여전히 영어를 배우고 열심히 쓴다. 대신 영어를 통해 내가 어떤 권력을 획득하리라는, 즉 내가 기회를 얻고 돈을 버는 데에 어떤 쓸모가 있으리라는 기대를 버린다. 더 정확하게 말하면 버리려고 노력할 뿐이다. 당연히 기대는 있고, 어떤 식으로든 실용적인 도움이 된다는 것을 부정할 수도 없다. 하지만 그게 생각처럼 어마어마하거나 결정적인 것은 아니다. 바로 그 차이를 아는 것만으로도 영어가 우리에게 가하는 구속과 압박으로부터 조금이나마 자유로워지지 않을까. - P191

나 자신을 이해하는 것은 행동함으로써만 가능하다. - P192

영어뿐만 아니라 세상에는 중요한 게 많다. 인정하기 싫지만, 호감형 외모나 사교적인 성격, 돈이나 인맥 같은 것들 역시 영어처럼 부족하면 불이익이나 불편이 따라오는 게 사실이지만, 나 스스로 적당히 무시할 수 있으면 ‘생각만큼‘ 사는 데에 지장이 없기도 한 것과 같다. - P193

어떤 이유에서건 속이 편하지 않으면, 그다음으로 좋은 단계, 뻔한 단계는 그저 하는 것이다. 영어가 좋거나 중요해서가 아니라, 나라는 사람은 영어를 ‘하는 것뿐‘이다. 어떻게 좋아하지 않아도, 의미나 목표 없이도 계속 해나갈 수 있을까? 그것은 바로 ‘나‘를 발견하고 실험하는 끊임없는 과정으로 만들 때에 가능하다. - P194

최고의 목표 달성이 아니라 나라는 사람의 풍부한 가능성을 경험해 보는 것이다. - P196

‘그냥 한다‘는 단순한 본질에서 시작해서 영어를 계속한다. 나의 재능이나 영어를 쓰는 환경은 내가 행동하면서 나다움을 발견하는 맥락이 된다. - P197

그만큼이 현재의 ‘나다움‘인 것이다. - P199

빵 굽기, 영어로 말하기, 쓰기, 읽기, 그 무엇이든 꾸준히 하는 것은 같은 걸 반복하는 성실성으로만 가능한 것은 아니다. 남들이 보기에는 구분할 수 없어도, ‘나‘는 똑같은 행동을 계속하면서 매번 다른 실험을 하면, 그 실험을 통해 나와 환경, 나의 과거, 경험의 한계를 접하면서 ‘나‘를 새롭게 발견할 수 있다. ‘나‘를 지킴으로써 나의 새로움을 발견해 간다는 역설이 가능한 것이다. - P199

미식축구가 내게 특별한 건 바로 영어가 사용되는 문화적인 맥락 때문임을 천천히 알게 됐다. 정확하게 말하면 영어라는 언어가 미국에서 사용되는 사고방식이라고 하겠다. - P202

이기고 있는데도 지루했던 건 이유가 없어서였다. 왜 싸우는지가 없었다. 이기겠다는 건 이유의 아주 작은 부분일 뿐이다. 그러니까 즐긴다거나 그런 건 애당초 이유가 될 수 없다. - P204

진짜 치열함은 이기는 결과를 향한 치열함이 아니다. 지더라도 테스트를 해보는, 예를 들면 스스로 설정한 의미를 향해 선수나 전술을 집요하게 실험하는 치열함이다. - P204

승부 앞에 선 사람은 즐겨서는 안 된다. 즐긴다는 건 돌아볼 때만 할 수 있는 말이다. 과정을 즐겼다는 말에는 자기 실험, 즉 자기가 설정한 의미를 지켜내는 순간의 긴장과 치열함이 숨어 있다. 너무도 치열해서 그걸 그대로 표현할 수 없을 때 하는 말이다. - P204