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[디지털 공감] 기독교인에 가까운 단어들

김 사무엘/ 박사ㆍ데이터 과학자
김 사무엘/ 박사ㆍ데이터 과학자
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[LA중앙일보] 발행 2020/09/08 종교 16면 기사입력 2020/09/07 12:27

자연어 이해(Natural language understandingㆍNLU)는 인공지능의 한 분야로 컴퓨터가 사람의 언어로 그 의도나 의미까지 이해하는 것을 목표로 한다.

이를 위한 대표적인 접근 방법은 언어에 사용되는 각 단어를 수의 집합으로 표현하는 것이다. 예를 들면 '남자'라는 단어는 {0, 0}, '여자'라는 단어는 {0, 1}로 나타내는 것이다. 이렇게 단어를 수의 집합으로 표시하게 되면, 단어들 사이의 관계도 컴퓨터가 이해하기 쉽게 표현할 수 있는 장점이 있다.

앞의 예시에 이어, '왕' 이라는 단어가 {1,0} 이라고 한다면, {1,1}의 자리에는 '여왕'이라는 단어가 있을 것이라 예측할 수 있게 되는 것이다.

실제로는 수백억 개의 단어가 들어있는 아주 큰 데이터를 학습해서 각 단어를 몇백 개의 숫자로 표현하곤 하는데, 이렇게 학습 된 결과를 공간상에 그려보면 의미가 비슷한 단어들끼리 군집(clustering)을 이루며 모여있는 것을 확인할 수 있다.

최근 한국에서 기독교, 불교, 천주교의 각 종교인의 이미지를 조사하여 발표했다 성인 남녀 1000명(20~59세)을 대상으로 온라인에서 조사를 했는데, 조사를 진행한 '엠브레인 트렌드모니터'는 다중 대응 분석 (Multiple correspondence analysis, MCA)이라는 방법을 사용했다고 밝혔다.

그 방법을 사용한 분석의 결과는 위에서 설명한 방법과 유사하게 공간에 나타났을 때 유사한 성격을 가진 단어들이 가까운 곳에 군집 되어 나타나게 된다.

조사 결과는 실로 충격적이었다. 기독교인에 가까운 단어일수록 부정적인 단어가 많이 나타나는 것이 극명하게 보인다. "배타적인" "독단적인" 등의 기독교 교리와 연관성이 있다고도 볼 수 있는 부정적 이미지는 차치하더라도, "부패한", "이중적인", "비윤리적인" 등의 단어들이 기독교와 아주 가깝게 나타났다.

이는 현대의 한국 기독교인들이 하나님 나라의 백성이라면 당연히 받아야할 고난이나 핍박을 경험하는 것이 아니라, 우리의 자신의 죄에 대한 지극히 당연한 평가를 받고 있는 것을 깨달아야 한다. 일부 목회자들이 한국 정부가 기독교를 탄압하고 있다는 주장을 하며 목소리를 높이고 있는 이때에, 오히려 우리는 한국 교회가 조직을 힘으로 삼고 시민의 안전을 인질 삼아 한국 사회를 겁박하고 있는 것을 회개하고 돌이켜야만 한다. 정치꾼들과 종교 사기꾼들이 더 이상 성경을 빙자하여 사회와 교회를 이간질하지 못하도록 막아야만 한다.

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