Better than yesterday

신영복의 "마지막 강의"라는 부제가 달려있다 보니, 눈길을 뗄 수가 없다. 책은 2학기의 늦여름 첫 강의를 시작으로, 눈내리는 겨울 마지막 강의와 함께 한 해를 보내는 것과 사못 비슷한 분위기이다. 실제 강의내용을 녹취한 후에, 그 내용을 다듬었다고 하시는데, 그래서인지 눈 앞에서 찬찬한 목소리로 강의를 하시는 듯한 느낌이 절로 난다.  책은 크게 2개의 파트로 구성되어 있다. 첫번째 파트에서는, 중국 역사 흐름의 순서를 따라 주역을 시작으로 유명한 고전의 개괄과 함께 특정 내용을 뽑아 그 의미를 되새겨보고 있으며, 두번째 파트는 신영복 선생님께서 수형생활을 하면서 배우고 느낀 점을 담담하게 이야기해주시는 내용으로 구성되어 있다. 공부라는 것의 대상은 세상(세계 인식)과 사람(자기 성찰)이라고 하셨는데, 첫번째 파트가 세상을 향해 있다면, 두번째 파트는 사람을 향해 있다고도 할 수 있겠다. 강의 내용을 따라 읽어가다보니, 너무나 어렵게 느껴지고 진작에 한번도 읽어볼 생각조차 하지 않은 고전들에 대한 관심이 부쩍 생겨버렸다. 안타깝게도 고등학교 졸업 이후에 한자를 읽고, 써볼 기회가 없다 보니, 본듯한 글자인데 의미나 그 독음이 기억나지 않는 글자들이 엄청나게 많이 나온다. 고전을 찬찬히 음미해보는 시간도 갖고, 한자 공부도 한 번 해보고 싶다는 막연한 욕심이 생긴다. 주옥같은 내용과 해설이 많고, 정독을 한다고는 했지만, 이해를 제대로 하지 못하고 넘겨버린 어려운 부분들도 있고, (머리에 담아본다고 했지만 가슴으로 이어지고 실천으로 이어지지 못한채 망막속에 활자를 찍어대다보니) 금새 잊어버린 내용들도 많아, 다음 달에 다시 재수강해야겠다는(=찬찬히 다시 읽어보아야겠다는) 다짐을 하게 된다.       형광펜으로 그어 놓은 구절을 다시 찾아가보니 너무나 많아, 감히 몇 개를 고를 수조차 없다. 그만큼 선생님의 말씀이 느낌, 울림을 많이 주었다. 사실 두번째 파트는 선생님의 이야기, 옥살이...

책 제목에도 나와 있지만, Internet of Things에 대한 책이다. 하지만 여느 IoT 책들과는 그 접근 방법이나 내용이 사못 다르다. 제목의 첫 글자 Enchanted ! (사전을 찾아보면, 매혹된(매혹적인), 마법에 걸린 등이 뜻이란다.) 바로 여기에 저자가 꿈꾸는 IoT가 모두 담겨져있다. 아직도 휴대폰, Table PC, 차량 Navigator, Smart TV, 온도조절기 등을 비롯해서 PC를 한없이 작게 만들어놓은 듯한 Device가 널리 퍼지고 사용되는 것을 Internet of Things 라고 생각하거나, 어떤 기준이 적용되었는지 모르겠지만 보이는 모든 것들에 센서, 통신기능 및 컴퓨팅 파워를 탑재시켜놓는 것을 Internet of Things라고 바라보는 시각이 있을 수 있는데, 저자는 이런 시각을 철저히 부정한다. 저자의 관심은 개인, 가정과 같은 소비자쪽에 있으며, 앞으로 각광받게 될  IoT시대의 Object는 인간의 본질적인 욕구를 만족시켜주는 그 무엇이라라고 보고 있다. 재미있는 부분은, 어느나라 어느민족을 보더라도, 구전되는 전설, 동화, 노래와 같은 것 속에는 공통적으로 나타는 신비한 것들이 있는데, 바로 이런 것들 속에 인간의 본질적 욕구가 투영되어 있으며, 앞으로 각광받게 될 Object는 이런 욕구를 투영한 것이라는 것이다. 예를 들어, 동화속에 나오는 이야기들을 찾아보면 다음과 같다. 마시면 젊어지거나 나이를 먹지 않게 해주는 샘, 하늘을 나르는 융탄자, 동물과 사람이 의사소통을 하는 것, 먼 곳에서 또는 미래에 일어날 일들을 미리 볼 수 있게 해주는 구슬, 하루에 천리 만리를 달려가는 말, 세상에서 누가 가장 예쁜지 이야기를 해주는 거울, 돈을 쓰고 또 써도 계속 돈이 채워지는 신비한 지갑 등이 그런 것들이다. 바로 이런 것들안에 인간의 욕구가 숨겨져 있고, IoT 시대의 Object들은 이런 것을 지향해야 개인과 소비자의 인정을 받을 수 있다는 것이다. 저자는 말로만 장황하게 이론...

우리가 열받을 때 하거나, 듣는 말 중에, 머리가 비었다, 머리는 장식품이 아니라는 둥, 머리는 왜 가지고 다니냐는 둥 등의 말이 있다. 쓰고 보니, 듣는 사람을 정말 열 받게 만들고, 마음을 찢어지게 하는 말들이다. 헐~  직업이 카피라이터라고 하는 작가가 쓴 이 책은 Ver 2.0 이라는 표시가 표지에 나와있다. 음, Ver 1.0이 어떠했는지는 모르겠지만, Ver 2.0까지 나왔다는 것은 나름 의미가 있거나, 재미 있거나 하다는 작은 증거가 아닐까라는 마음에, 여행길에 가져가서 차안에서 가볍게 읽어주기로 마음을 먹었다.  책이라고는 하는데, 글밥은 별로 없고, 그림이 많다. 아이들 동화책 중에서도 유치원에 들어가기 전 정도의 수준으로 글은 별로 없다. 카피라이터라고 하시니, 눈이 번쩍 뜨이고, 머리에 그 잔상이 남고, 가슴이 뛰게 만드는 그런 대목이 어디엔가 있지 않을까하는 기대를 했지만, 그렇게까지는 아니었고, 다만 중간중간에 잠시 눈을 생각하는 시간을 갖을 수는 있었다. 책 내용도 생각해보고, 피곤한 눈도 좀 부칠겸 해서.... ^^ 진정성이 팍팍 느껴지는 분이 툭툭 한 마디 던진다면, 주변에서 듣는 사람들이 큰 깨달음을 얻었다는 듯이 고개를 떨굴 것 같은데, 그림과 활자는 살아있다기 보다는 죽어있는, 그러니까 박제된 그런 느낌이 있어서, 진한 감동을 느끼기에는 한계가 있다. 평소 존경하는 분들이나, 귀에 쏙쏙 들어오는 바른 소리를 하는 분들을 떠올리면서, 이 분들이 저녁자리에서 술 한잔 주시면서 해주시는 이야기라 생각하고 들으면 좋겠다 싶다. 사람에 따라 소위 필을 받는 대목이나 강도는 다르겠지만, 몇 가지 옮겨보면 다음과 같다. " 나 가 모이면 우리 가 되는 게 아니라, 나 를 버려야 우리 가 된다." " 빨주노초파남보 를 확인하려 하는 사람은 무지개를 보지 못한다.   도레미파솔라시 를 구분하려 하는 사람은 음악에 빠지지 못한다.   태정...

어떤 기업이 과연 Digital을 잘 수용해서, 내부의 프로세스를 혁신하고, 제품과 서비스를 혁신하여, 성장을 이끌어내고, 수익을 창출하고 있는 것일까? 바로 이런 의문의 답을 조금이라도 찾아보려고, 이 책을 선택하게 되었다. 과거에도 그랬지만, 아무리 잘 설명을 해서 논리적으로 정서적으로 수긍을 하게 된다하더라도, 설명회가 끝날 무렵이든 끝나고 나면, 우리 고객님들은 꼭 동종업종의 선도업체들도 그렇게 하고 있냐고 꼬치꼬치 물으시거나, 엄청 깊숙히 들어간 사례조사를 들려달라고 하신다. 심지어 돈 한푼 주시는 것도 아니면서, 날짜까지 긴박하게 잡아놓고는 그때까지 꼭 해놓으라고 한 마디 던진 이후에는, 빚쟁이처럼 달달 볶아대기까지 한다. ^^ 특정 영역의 특정 주체로 깊숙히 들어가면, 그래도 누가 어떤 면에서 잘하는지가 분명히 드러나기도 하는데, 전반적인 면에서 살펴보면 이게 잘 안보이기도 한다. 또 그 반대의 경우가 되기도 한다. (업체명을 거론해야 진짜 생생함이 사는데, 어떤 쪽으로 언급하든간에 칭찬은 아닌 것 같아서, 꾹 참아준다. ㅋㅋ) 이 책은 지금의 Digital 시대를 리드하고 있는 속칭 Google, Amazon, Facebook, Apple 같은 업체들은 빼고(!), 그냥 우리가 말하는 전통산업에 있는 대기업들 중에서 Digital화를 제대로 하기 위한 방법과 사례를 소개해주고 있다. 이런 착한 목적을 가지고 있다니, 책을 읽고자 했던 목적과 잘 부합한다~ 일단 Digital화를 잘 했다고 하는 유형은 1) Customer Engagement, 2) Operational Excellence, 3) Business Model Innovation의 3가지로 나누어 하나의 Chapter씩을 할애해서 1부에서 설명하고 있으며, 이런 결과를 내기 위해 필요한 것이 Digital Capability라 할 수 있는데, (우리에게는 진부하게 들릴 수 있지만) Vision, Leadership, Governance 등에 대해 2부에서 설명하고 있으며, ...

요즘 이 바닥에 종사하는 사람들끼리 하는 말로, '빅데이터' 를 남발하는 사람은 사기꾼일 가능성이 농후하니 조심해야 한다는 말을 한다. 그만큼, 비전문가들을 대상으로, 아무데나 빅데이터를 들이대고 있다는 것이다. 잘 기억은 안나지만, 수십줄도 안될 것 같은 데이터라 종이위에 동전을 놓던, 엑셀로 막대그래프 하나 그리면 될 일을 놓고도, 빅데이터를 연발하는 TV 기자(새끼)도 있었다. 기대와 관심을 만들어내는 것이 너무 심했기 때문이겠지만, 이 정도라면 과장이 아니라 사기에 가깝다. 이런 실정을 알면서도, 또 맨날 울거먹는 이야기들이 재탕에 삼탕을 해서 나올 것임을 알면서도 또 이런 책에 눈길이 가는 것은, 밥벌이를 위한 내 직업과 관련이 있어서이기도 하지만, 진짜 빅데이터 세상이 올 것이라는 믿음이 있어서이다. 그 날이 오게 되면, 진짜 빅데이터를 하는 전문가들이 나타나서, 사기꾼들을 응징하여 쪽팔려 입을 다물게 하리라... 그날이 빨리 왔으면 하는 마음인데, 아직도 좀 멀었나 보다. 책을 사면서 엄청난 기대를 하거나 하지는 않았다. 국내 최고의 대학이라는 서울대 교수들이 대거 집필에 참여하기는 했다고 하지만, 또 그나마 신문들중에 볼만하다는 매경의 기자들이 참여했다고는 하지만, 이 양반들이 엄청나게 새로운 사실을 알려준다면, 이는 내가 제대로 공부를 하면서 세상흐름을 따라가지 못했다는 이야기밖에는 되지 않을 것이기 때문이다. 다만, 한 사람의 생각보다 여러사람의 생각이 낫다고, 각 영역별로는 전문성을 인정받는 분들이 어떤 생각을 하고 있는지를 책 한권을 통해 훓어볼 수 있다는 생각이 들었기 때문이다. 사실 표지부터 어디에서 베낀 흔적이 역력하지만 표지 갖고 시비를 걸지는 않으련다. 그럼에도, 역시나 책을 펼쳐서 후다닥 1장, 그 첫 페이지부터 읽기를 거북하게 만드는 잘못된 오역내지는 기자의 이해부족이 눈에 거슬린다. 그래도 쓱쓱 읽혀가는 이유는, 어려운 내용이 별로 없으며, 책을 덮고 생각해가며 읽어야 할 부분도 없었기 때문이다. ...

미국에 와서 생활하면서, 매일마다 Yahoo Finance 또는 국내 포털의 금융면에서 확인하게 된 것이 달러기준의 환율이다. 미국은행 계좌의 돈이 떨어져가면, 한국 통장에 있는 돈을 환전해서 쓰고 있다보니, 환율 변화에 신경이 안쓰일 수가 없기 때문이다. 작년, 그러니까 2014년 초여름에는 1달러에 1,000원대 초반이었고, 국내 경제연구소에서는 모두 1,000원대가 곧 무너질 것이라고 장담을 했고, 신문에는 환율이 떨어지면 수출경쟁력이 떨어진다며 정부의 인위적 개입을 통해서라도 환율이 좀 높은 수준에서 유지되어야 한다는 호들갑이 이어졌었다. 그런데, 정작 미국에 와서 생활하면서는 환율이 떨어질 생각은 안하고, 오히려 올라가기만 한다. 작년 언제쯤인가 1,070원 정도로 환율이 올랐을 때에, 기다리지 말고 1,050원대에서 환전해둘 걸이라면서 잠시 후회했던 일이 있었는데, 지금은 1,100원을 기준으로 위아래로 살짝 움직이고 있다. 도대체, 1,000원을 깨고 갈 것이라고 주장하던 기관들은 무엇을 근거로 이런 이야기를 했었는지, 또 한참 바닥을 파고 들어가던 환율이 1,100원을 훌쩍 넘은 것은 물론이고, 미국의 금리인상과 함께 금융권에 소용돌이가 치면서 환율이 팍팍 올라갈 것이라는 이야기들도 심심치 않게 나오는데, 도대체 무슨일이 벌어지는 것일까? 미국발 금융위기가 세계곳곳을 벌집 쑤신 것처럼 휘젓고 돌아다닐 때에, 애꿋게도 다른 나라보다 우리나라의 환율이 천정을 모르고 올라간 일이 있었다. 당시를 전후로 미국의 상황을 생각하면 어처구니가 없다. 재정부실이 심하다보니, 일부 주정부를 비롯해 연방정부가 부도에 직면했다는 기사가 쏟아졌었다. 무역면에서도 매년 기록적인 적자를 기록하고 있었으니, 말 그대로 빚내서 빚갚기를 하고 있는 미국은 철없는 동네 형아같은 존재였다. 여기에 금융위기까지 일으켜놓고는, 돈을 찍어내서 뿌려대기까지 했다. 정상적인 사고를 한다면, 언제 부도날지 모르는 국가의 통화인데다, 돈까지 찍어내기 미국달러가 약세를 보이는 것이 너무나 ...

번역서의 제목은 좀 길지만, 원서의 제목은 Predictive Analytics라고 한다. 2014년 11월에 발행된 책이라고 쓰여있는데, 책을 펴서 읽다보니 도무지 이해할 수 없는 기시감이 든다. 어디에선가 읽었던 내용을 다시 복습하는 느낌이 들었다. (출처: 교보문고) 일단 이 책에는 사례들이 풍부하게 소개되고 있다. 각 사례들이 아주 깊숙히 설명되고 있는 것은 아니지만, 영역별로 어떤 사례들이 있는지만이라도 알 수 있으면, 다시 Googling을 해서 더 파고 들어갈 수 있기 때문에, 이 동네에서 회자되고 있는 사례들을 쭉 훓어보고자 하는 분들에게는 일단 좋은 책이라고 할 수 있다. (사례도 빈곤하면서, 허공에 맨주먹 휘두르며, 미래의 세상은 이래저래 하는 책들에 비해서는 훨씬 마음에 든다.)  그리고, 다른 분들도 비슷한 생각을 하셨다는 내용들이 서평에도 있지만, Machine Learning과 Ensemble Effect에 대해 다룬 부분만큼은 머리를 한대 맞은 법한 생각이 들만큼 괜찮다.  개인적으로는 이전이나 사실 지금이나, 도대체 무엇이 어떻게 처리되는지를 알지 못한채 데이터를 던져주면 좋은 결과가 나온다는 주장이나 알고리즘에 대해서는 정이 안간다. 하지만, 이 책을 읽으면서 조금 마음을 열 수 있게 되었다. Ensemble Effect를 한마디로 요약하면 어느 한가지 방법이 모든 경우에 다 잘 들어맞을 수 없으니, 힘을 더해서 상황상황에 맞춰서 사용하는 방법을 바꾸든지, 가중치를 이에 맞추어 줌으로써 더 나은 결과를 얻을 수 있다는 것이다. 우리 가정, 직장, 사회에서도 늘 맞는 이야기를 하는 사람은 있을 수 없다. 어떤 상황에서는 다른 사람의 이야기, 다른 사람의 아이디어가 더 낫다. 그래서 우리는 같이 일을 하는 것이고, 회의를 통해 생각을 모으고 나누는 것이다. 이렇게 생각하면, Ensemble Effect에 대해서도 마음이 열리게 된다.  사례를 쭉 접해보고 싶은 분들에게는 ...