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자율 주행 등 미래 설계하는 '핵심 전공'
4차 산업혁명 시대의 핵심 동력으로 평가 받는 인공지능(AI)과 데이터 사이언스(Data Science)는 스템(STEM) 전공 중 가장 주목 받는 분야다. 기술 발전과 산업 혁신을 이끄는 동시에, 사회 전반에 걸쳐 새로운 기회를 창출하고 있다. AI와 데이터 사이언스는 단순한 기술적 도구를 넘어, 인간의 삶을 개선하고 복잡한 문제를 해결하는 강력한 수단으로 평가된다. AI와 데이터 사이언스의 개념, 특징, 기회와 도전에 대해 알아본다. 2010년 쯤부터 빅데이터가 붐을 이루기 시작했다. 예전에는 엄청난 양의 데이터가 쏟아져도 처리할 방법을 몰랐다. 상당량의 데이터는 그냥 쓰레기통으로 사라졌다. 하지만 컴퓨터의 처리 용량이 비약적으로 발전하면서 이에 알맞은 처리 수학 모델이 나타났고 데이터 사이언스라는 분야가 시작됐다. 여기에 대량 데이터를 이용한 LLM으로 대표되는 AI모델이 나타나면서 큰 변화가 진행되고 있다. 캘리포니아의 대표적인 주립대학인 UC버클리의 경우, 2017년까지는 응용수학과의 한 분야로 데이터 사이언스를 다루다가 2018년부터 전공을 정하는 3학년을 시작으로 데이터 사이언스 학과를 만들었다. 당시 데이터 사이언스 전공 졸업생은 첫 해임에도100명에 달했다. 2024년에는 600명이 졸업했다. 급기야 UC버클리는 2024년 가을학기부터 데이터 사이언스와 컴퓨터 사이언스, 통계학과를 합쳐서 College of Computing, Data Science, and Society(CDSS)라는 새로운 단과대학을 만들었다. 이렇듯 AI와 데이터 사이언스는 앞으로 자율 주행, 스마트 헬스 케어, 기후 변화 대응 등 미래를 설계하는 핵심 기술로 자리 잡았다. 단순한 직업인이 아니라, 기술과 윤리를 조화시켜 세상을 바꾸는 주역이 될 것이다. ◆AI와 데이터 사이언스 AI는 컴퓨터 시스템이 인간의 지능을 모방하는 방식으로 학습, 추론, 문제 해결, 의사 결정을 수행하도록 만드는 학문이다. 머신 러닝(ML), 딥러닝(DL), 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 등 다양한 하위 분야를 포괄하며, 자율 주행차, 음성 인식, 의료 진단 등 실생활에서 점점 더 많은 영역에 적용되고 있다. 데이터 사이언스는 대량의 데이터를 수집, 분석, 해석하여 유의미한 통찰을 도출하는 학문이다. 통계학, 컴퓨터 사이언스, 도메인 지식을 결합해 데이터를 기반으로 예측 모델을 만들거나 비즈니스 문제를 해결한다. 예를 들어, 기업은 데이터 사이언스를 활용해 소비자 행동을 예측하고, 의료 분야에서는 환자 데이터를 분석해 질병 예방 전략을 세운다. AI와 데이터 사이언스는 상호보완적이다. AI는 데이터 사이언스에서 생성된 데이터를 학습 자원으로 활용하며, 데이터 사이언스는 AI 모델의 성능을 최적화하는 데 기여한다. 두 분야는 기술적 기반과 응용 가능성 면에서 밀접하게 연결되어 있다. ◆주요 교과 과정 AI와 데이터 사이언스는 스템 전공 중에서도 높은 수요와 성장 가능성을 갖고 있다. 전공을 선택하는 학생들은 컴퓨터 사이언스, 수학, 통계학, 프로그래밍과 같은 핵심 역량을 학습한다. 주요 교과 과정은 다음과 같다. ▶프로그래밍: 파이썬(Python), R, SQL 등은 데이터 처리와 모델 개발에 필수적이다. 특히 파이썬은 AI와 데이터 사이언스 분야에서 가장 널리 사용되는 언어로, TensorFlow, Pandas, Scikit-learn 같은 라이브러리를 제공한다. ▶수학 및 통계: 선형 대수, 확률론, 통계학은 데이터 분석과 머신 러닝 알고리즘의 기초를 이룬다. 예를 들어, 딥러닝 모델은 행렬 연산과 최적화 이론에 크게 의존한다. ▶데이터 처리 및 시각화: 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 시각화하는 기술은 데이터 사이언스의 핵심이다. Tableau, Power BI 같은 도구나 Matplotlib, Seaborn 같은 라이브러리가 활용된다. ▶도메인 특화 지식: 데이터 사이언스는 금융,의료,마케팅 등 특정 산업에 대한 이해를 통해 데이터를 더 효과적으로 해석할 수 있다. 현장 지식이 매우 중요하다. 미국 대학에서는 AI와 데이터 과학 관련 학과가 빠르게 확장되고 있다. AI 전공 또는 데이터 사이언스 전공을 신설하거나 기존 컴퓨터 공학 커리큘럼을 강화하고 있다. 스탠퍼드, MIT, 카네기멜론 등 명문대가 선도적인 교육을 제공한다. 또한, Coursera, edX 같은 온라인 강의 플랫폼을 통해 무료 또는 저렴한 비용으로 관련 강의를 들을 수 있어 전공 진입 장벽이 낮아지고 있다. ◆졸업 후 수요와 기회 AI와 데이터 사이언스 전공자는 다양한 산업에서 높은 수요를 누린다. 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지에 따르면, 2030년까지 AI 관련 직업 수요는 연평균 20% 이상 증가할 전망이다. 주요 IT 기업이 AI와 데이터 과학 인재를 적극 채용하고 있다. 주요 직무는 다음과 같다. ▶데이터 사이언티스트(Data Scientist): 데이터를 분석해 비즈니스 인사이트를 도출하고, 예측 모델을 설계한다. 연봉은 경력에 따라 6만 달러 이상에서 시작한다. 노동통계국 자료에는 평균 연봉이 10만3500달러다. ▶머신러닝 엔지니어: AI 모델을 설계, 개발, 배포한다. 딥러닝 프레임워크에 대한 깊은 이해가 요구된다. ▶AI 연구원: 새로운 알고리즘을 개발하거나 기존 모델을 개선한다. 주로 대학원 이상의 학력을 요구한다. ▶데이터 엔지니어: 데이터 파이프라인을 구축하고 대규모 데이터를 관리한다. AI와 데이터 사이언스는 산업 간 경계를 허물고 있다. 금융권에서는 사기 탐지와 리스크 관리에 AI를 활용하며, 의료 분야에서는 AI 기반 진단 도구가 각광 받는다. 전자상거래 기업은 추천 시스템을 통해 매출을 극대화하고, 공공 부문에서는 데이터 기반 정책 결정을 위해 전문가를 채용한다. ◆전공자가 알아야 할 도전 과제 AI와 데이터 사이언스 전공은 높은 연봉을 약속하지만, 어려움도 만만치 않다. 첫째, 기술의 빠른 변화로 인해 지속적인 학습이 필요하다. 예를 들어, 트랜스포머(Transformer) 모델이 2017년 등장한 이후 NLP 분야를 완전히 뒤바꾼 것처럼, 새로운 알고리즘이나 프레임워크가 매년 등장한다. 전문가는 최신 논문, NeurIPS, ICML 컨퍼런스, 오픈소스 프로젝트를 통해 트렌드를 따라가야 한다. 이를 위해 GitHub, ArXiv 같은 플랫폼을 적극 활용하는 것이 중요해졌다. 둘째, 수학적.기술적 난이도는 초기 진입 장벽으로 작용한다. 선형 대수, 미적분, 확률론은 머신러닝 모델의 작동 원리를 이해하는 데 필수적이다. 예를 들어, 경사 하강법(Gradient Descent) 같은 최적화 기법은 딥러닝의 핵심이지만, 이를 이해하려면 다변수 미적분과 행렬 연산에 대한 지식이 필요하다. 초보자는 이러한 기초를 다지는 데 시간이 걸릴 수 있다. 셋째, 윤리적 문제는 점점 더 중요한 도전 과제로 부각되고 있다. AI 모델은 학습 데이터에 포함된 편향을 반영할 수 있다. 예를 들어, 2018년 아마존은 성별 편향이 있는 채용 AI 시스템을 폐기한 바 있다. 데이터 프라이버시도 심각한 문제다. 2023년 기준, GDPR(유럽 일반 데이터 보호 규정)과 같은 규제는 데이터 사용에 엄격한 제한을 두고 있으며, 이를 위반할 경우 막대한 벌금이 부과된다. 전문가는 기술 개발뿐 아니라 윤리적 가이드라인을 준수해야 한다. ◆전공생의 취업 준비 이 분야를 전공하려는 학생에게는 다음과 같은 구체적인 준비가 필요하다. 1.고교생 준비: AP Computer Science, AP Statistics, AP Calculus를 수강한다. 2.기초 학문 강화: 학부 1~2학년 때 선형 대수, 확률론, 통계학, 프로그래밍(Python, SQL)을 집중적으로 학습한다. 예를 들어, 파이썬 라이브러리 Pandas를 이용한 데이터 전처리나 NumPy를 활용한 행렬 연산은 실무에서 자주 사용한다. 3.실전 프로젝트 경험: Kaggle에서 데이터 분석 경진대회에 참여하거나, GitHub에서 오픈소스 프로젝트에 기여한다. 예를 들어, Kaggle의 타이타닉 데이터셋을 활용해 생존 예측 모델을 만들어보면 실무 감각을 익힐 수 있다. 4.인턴십과 네트워킹: 여름 인턴십이나 AI 관련 학회에서 전공자들과 교류하는 것이 좋다. 구글 리서치 같은 기업의 인턴십은 실무 경험과 네트워크를 동시에 제공한다. 5.윤리 교육: AI 윤리 관련 강의, 예를 들어 Coursera의 AI Ethics이나 세미나를 통해 편향, 프라이버시, 책임 문제를 학습한다. 이는 기술적 역량만큼 중요한 역량으로 평가 받는다. 6.포트폴리오 구축: 실제 데이터를 활용한 프로젝트 즉, 추천 시스템, 이미지 분류 모델을 GitHub에 업로드하고, 결과를 시각화해 발표 자료로 정리한다. 취업 시 강력한 경쟁력이 된다. ◆미래 전망과 사회적 영향 AI와 데이터 사이언스는 앞으로도 스템 분야의 선두주자로 남을 가능성이 높다. 자율 주행차는 2030년까지 글로벌 시장 규모가 1조 달러에 달할 전망이며, 스마트 헬스케어는 AI 기반 질병 예측과 개인화된 치료로 의료 혁신을 이끌고 있다. 예를 들어, DeepMind의 AlphaFold는 단백질 구조 예측 문제를 해결해 생명과학 분야에 큰 영향을 미쳤다. 스마트 시티는 교통, 에너지, 환경 데이터를 분석해 도시 효율성을 높이고 있으며, 한국의 송도 스마트 시티는 대표적인 사례다. AI와 데이터 사이언스는 글로벌 문제 해결에도 기여한다. 기후 변화 대응에서는 데이터 분석을 통해 탄소 배출을 예측하고 최적화된 에너지 사용 전략을 제안한다. 예를 들어, 구글은 AI를 활용해 데이터센터의 에너지 효율성을 40% 개선했다. 교육 분야에서는 칸아카데미의 AI 기반 학습 추천 같은 개인화된 학습 플랫폼이 학습 성과를 높이고 있다. 그러나 이러한 발전에는 위협적인 요소가 있다. 첫째, AI때문에 야기되는 일자리 자동화는 중대한 도전이다. 옥스퍼드 대학의 연구에 따르면, 2035년까지 전 세계 일자리의 47%가 자동화로 대체될 가능성이 있다. 특히, 제조업, 물류, 고객 서비스 같은 분야가 영향을 받는다. 둘째, AI 오작동 위험도 문제다. 2023년 테슬라 자율 주행차의 오작동 사례는 AI 시스템의 신뢰성 문제를 드러냈다. 셋째, 데이터 오용은 또 다른 위험이다. 2018년 페이스북의 캠브리지 애널리틱스 스캔들은 데이터 프라이버시 침해가 사회적 신뢰를 얼마나 무너뜨릴 수 있는지 보여줬다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전문가들은 기술 개발과 함께 윤리적, 법적 프레임워크를 강화해야 한다. 예를 들어, AI 개발자는 편향을 줄이기 위해 다양한 데이터셋을 사용하고, 투명한 알고리즘 설계를 지향해야 한다. 전공 핵심 데이터 사이언스 컴퓨터 사이언스 자율 주행차
2025.07.06. 19:00
[골프칼럼] <2351> 장타의 핵심은 무릎 각도
스윙의 대명사로 불리는 어드레스(set up)는 스윙을 위한 전 초전 자세로 스윙 흐름을 살려주는 인체의 동맥과 같아 어느 한쪽으로 상체가 기울면 스윙궤도가 바뀌거나 탑핑과 팻샷(fat shot)의 원인이 되기도 한다. 특히 어드레스나 백스윙 때 오른쪽으로 머리가 기울여 위치가 바르지 못하면 스윙이 축소되고 스윙궤도가 변하여 백스윙은 물론 다운스윙에서 클럽헤드가 먼저 내려오면서 순간조절로 볼을 쳐 임팩트 흐름을 끊고 만다. 자세는 스윙의 지표이며 한편으로는 훌륭한 임팩트의 수단으로 사용되기도 한다. 따라서 감각과 템포는 스윙 축을 견고하게 하며 팔과 클럽이 일체 되어 원심력을 만든다. 몸의 움직임이 부드럽게 느껴지는 것은 감각이며 이 움직임을 결정하는 것은 템포(tempo)다. 감각에 템포가 가해지면 샷은 정확해지고 흐름도 좋아져 장타까지 기대할 수 있다. 이를 위해서는 우선 어드레스 때 양발의 폭을 적당히 하며 양쪽 발바닥 안쪽에 체중을 고르게 배분해야 한다. 이것은 우측으로 머리가 기울어지는 것을 방지하는 데 도움을 줄 뿐만 아니라 스윙 축을 만들어 주는 원동력이 된다. ‘자세는 지면으로부터(grip of the ground)’라는 골프의 명언은 바로 이점을 말한 것이며 체중이 바닥으로 깔려야 스윙 축이 바르며 임팩트 시 축이 무너지지 않는다. 아이언샷은 다운블로우(down blow)가 필수적으로, 몸의 중심축(머리)이 샷을 가늠하는 잣대가 된다. 샷을 준비할 때는 목에 힘이 빠진 상태로 어드레스에 들어가야 하며 이 자세에서 몸을 바르게 세운다는 생각보다는 자신의 목뼈와 척추를 올바른 각도로 접근해야 한다. 만약 머리를 바르게 세우는데 어려움이 따른다면 다음과 같은 방법을 이용해야 한다. 어드레스 위치에서 양손과 샤프트(shaft)가 몸의 중앙에서 왼쪽 허벅지 선상으로 옮겨지면 체중도 자연히 왼쪽으로 배분, 자세를 바르게 세울 수 있다. 몸을 바르게 세우는 목적은 정상적인 스윙궤도와 함께 볼과 클럽 타면이 예각을 이루도록 하는 것이다. 다운스윙에서 볼을 “떠” 올리듯 타면이 들리는 것은 상체가 우측으로 기울어 생겨나는 실수로 상체를 바르게 세울 수 있다면 스윙전체 흐름은 물론 아크(arc)에 견고함과 정확성이 곁들여진다. 특히 백스윙부터 탑 스윙까지 원래의 머리 위치를 지키지 못하고 몸 전체가 오른쪽 밀려 나가는 이른바 스웨잉(swaying) 현상이 일어나면 비거리의 손실은 물론 방향의 정확도를 잃고 만다. 이 같은 현상은 부수적으로 하체, 즉 무릎의 밀림현상도 발생할 뿐만 아니라 오른쪽 발바닥 안쪽까지 들리면 다운스윙의 연속성이 없어져 스윙은 갈팡질팡 중심을 잃고 만다. 따라서 백스윙 때는 우측 무릎의 견고함을, 다운스윙과 임팩트에서는 왼쪽 무릎이 밀리지 않고 버텨야 강한 임팩트는 물론 정확도가 살아나는 것이다. ▶www.ThePar.com에서 본 칼럼과 동영상, 박윤숙과 동아리 골프도 함께할 수 있습니다. 박윤숙 / Stanton University 학장골프칼럼 장타 핵심 무릎 각도 우측 무릎 어드레스 위치
2024.12.12. 18:11
[브리프] “중 경제성장, 핵심 개혁 필요” 외
“중 경제성장, 핵심 개혁 필요” 중국이 양질의 경제성장을 하기 위해선 ‘핵심 개혁’이 필요하다고 국제통화기금(IMF)이 권고했다. 최근 IMF는 중국 관련 연례협의 관련 성명을 통해 내년도 중국의 경제성장률을 5.6%로 전망하면서 이같이 밝혔다. IMF는 협정문 4조에 따라 회원국들과 연례협의를 거쳐 정책 권고를 한다. IMF는 성명을 통해 중국이 코로나19 사태를 둘러싼 불확실성과 소비 및 재정의 취약성이 이어지는 상황에서 양질의 성장을 하기 위해선 지원 정책이 필요하다고 지적했다. 제프리 오카모토 IMF 부총재는 그러면서 “중국의 경제회복이 빠르게 진전되고 있지만, 불균형적이며 모멘텀도 둔화하고 있다”고 진단했다. 특히 IMF는 부채 정리와 중국 당국의 기술기업에 대한 규제 강화 등으로 중국 경제의 불확실성이 커지고 있다면서 재정 위기 가능성에 대한 대비책을 수립해야 한다고 조언했다. IMF는 중국의 경제성장률이 올해는 8%에 달할 것으로 예측한 바 있다. 세계 첫 ‘비트코인 도시’ 생긴다 세계에서 처음으로 지난 9월 암호화폐 비트코인을 법정통화로 채택한 중미 엘살바도르가 세계 첫 ‘비트코인 도시’를 건설하겠다고 밝혔다. 로이터통신 등에 따르면 나이브 부켈레 엘살바도르 대통령은 지난 20일 엘살바도르 미사타에서 폐막한 중남미 비트코인·블록체인 콘퍼런스에서 비트코인 도시 건설 계획을 발표했다. 엘살바도르 남부 태평양 연안의 콘차과 화산 인근에 도시를 세워 화산 지열로 전력을 공급하고 비트코인도 채굴할 예정이라고 부켈레 대통령은 설명했다. 그는 “주거지 상업시설 박물관 공항 등이 모두 들어설 것”이라며 “탄소배출 제로의 완전 생태도시”라고 말했다. 이 도시 내에선 10%의 부가가치세를 제외하고는 재산세 소득세 등을 전혀 부과하지 않는다는 게 엘살바도르 정부의 구상이다. 엘살바도르 정부는 도시 건설 재원을 마련하기 위해 내년 10억 달러 규모의 세계 첫 비트코인 국채도 발행할 예정이다. 엘살바도르 정부는 국민들의 비트코인 사용을 유도하기 위해 1인당 30달러 상당의 비트코인을 지급하고 전국에 비트코인 자동입출금기를 설치했다.브리프 경제성장 핵심 경제성장 핵심 핵심 개혁 비트코인 도시
2021.11.22. 17:51