- 개발/관리도구
- DockerCon Europe 2017: Docker EE and CE to Include Kubernetes Integration
- Creating the Windows 95 Startup Sound
- How to Make the Leap: Building Cloud-Ready Applications into the Architecture
- Introduction to the Telegram API
- Building a Python monorepo for fast, reliable development
- How to Choose a Linux Container Image
- Microsoft’s Sonar lets you check your website for performance and security issues
- GNU awk examples
- Why Python is Slow: Looking Under the Hood
- Version-string schemes for the Java SE Platform and the JDK
- Reverse engineering of competitor’s software cost company big
- clipse Foundation Prepares to Open Source Java EE as EE4J
- Lifelong Rubyist makes some Python code 5x Faster
- Now Available – Amazon Aurora with PostgreSQL Compatibility
- Introduction to web scraping with Python
- Java at Speed: Getting the Most out of Modern Hardware
- 'We've nothing to hide': Kaspersky Lab offers to open up source code
- 12가지 필수적인 소프트웨어 개발 원칙과 개념
- 싸이파이, 대스크, 눔바, 싸이썬, HPAT··· 더 좋아진 필수 파이썬 툴 5종
- Java Stream Debugger
- How to think like a programmer
- Paw - A full-featured visual HTTP client
- A template to make good README.md
- Wobserver: Easy to Integrate Monitoring and Debugging
- CToW - C++ Tips of the Week (by Google)
- Deep C(slideshare)
- livepython - https://github.com/agermanidis/livepython
- Getting the Most out of Sqlite3 with Python
- Teach Yourself Programming in Ten Years
- Becoming an Outlier
- Build A Real-Time Chat App With VueJS, Vuex & Cloud Firestore
- librestd - A low dependencies and self contained library to create C++ RESTful API services.
- Home Assistant is an open-source home automation platform running on Python 3.
- Bounter - Efficient Counter that uses a limited (bounded) amount of memory regardless of data size.
- pcap2curl - Read a packet capture, extract HTTP requests and turn them into cURL commands for replay.
- 버그는 뜻하지 않게 찾아온다 – 카카오뱅크 취약점 제보 후기
- cloudwatch-logback-appender - Appender that publishes logback log entries to AWS CloudWatch
- Base-122 Encoding
- Periodic Table of Software Engineering - Top 118 Fundamental Elements of Software Engineering
- 깃허브 "사용량은 자바스크립트, 분기는 텐서플로우가 선두"
- Using cgroups to limit I/O
- 농협은행 API 실험에 거는 기대
- Grumpy: Go running Python!
- Build a web application in Go (golang)
- The perfect Front-End Checklist for modern websites and meticulous developers
- Supplementary materials for Korean (translated) version of Competitive Programming Book(알고리즘 트레이닝: 자료 구조, 알고리즘 문제 해결 핵심 노하우)
- What's new in CPUs since the 80s and how does it affect programmers?
- https://danluu.com/keyboard-latency/
- 그런 Rest API로 괜찮은가?
- Essential C
- Grafana - Postgres Data Source
- Why physicists still use Fortran
- My 20-Year Experience of Software Development Methodologies
- Notes on Data Structures and Programming Techniques (CPSC 223, Spring 2015)
- WebJack is a JavaScript library that uses SoftModem, an Arduino library, to create two-way communication between a browser window and an Arduino.
- Grab content from web sites and feeds into an ePub or mobi (kindle) file for your eBook reader. (Firefox plugin)
- THE ENGINEER/MANAGER PENDULUM
- Getting Old(er) in Tech: Staying Relevant
- Spark - A micro framework for creating web applications in Kotlin and Java 8 with minimal effort
- The Intuitive Guide to Data Structures And Algorithms
- doitlive is a tool for live presentations in the terminal.
- Interview Cheatsheet
- 고성능 서버/데이터베이스
- The entire global financial system depends on GPS, and it’s shockingly vulnerable to attack
- MS, 클라우드사업 200억弗 고지 넘었다
- How Postgres Makes Transactions Atomic
- Amazon Web Services crosses $1B in operating profit as revenue jumps 42 percent to $4.6B
- TileDB manages massive dense and sparse multi-dimensional array data that frequently arise in important scientific applications
- MySQL Point in Time Recovery the Right Way
- CRAY AND MICROSOFT BRING SUPERCOMPUTING TO MICROSOFT AZURE
- How to Choose the MySQL innodb_log_file_size
- IssS 1위 AWS, 2위 마이크로소프트, 3위 알리바바 - 가트너 집계
- SQLiteStudio is a SQLite database manager
- 오픈소스 데이터베이스, 은행 서비스에 첫발을 내밀다.
- Mitigating replication lag and reducing read load with freno
- Google Announces Firestore, a Document Database
- Evolution of GitHub's data centers
토요일, 10월 28, 2017
[B급 프로그래머] 10월 4주 소식(개발/관리도구, 고성능 서버/데이터베이스 부문)
토요일, 10월 21, 2017
[B급 프로그래머] 10월 3주 소식(빅데이터/인공지능, 가상화폐, 읽을거리 부문)
- 빅데이터/인공지능
- http://multithreaded.stitchfix.com/blog/2017/10/18/stop-using-word2vec/
- '기계의 목소리를 들어라’··· GE CIO가 말하는 IoT의 가치
- Data and Logic
- Import AI: #63: Google shrinks language translation code from 500,000 to 500 lines with AI, only 25% of surveyed people believe automation=better jobs
- [카카오AI리포트]머신러닝 적용의 실제
- Hey Siri: An On-device DNN-powered Voice Trigger for Apple’s Personal Assistant
- Intel Shipping Nervana Neural Network Processor First Silicon Before Year End
- AlphaGo Zero: Learning from scratch
- [바이오토픽] 유발 하라리: AI 혁명을 위해 경제·사회·교육 시스템을 재부팅하라!
- Big Data and Big Money: The Role of Data in the Financial Sector
- 파이썬 데이터 사이언스 핸드북 - IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn 라이브러리를 활용한 데이터 과학과 머신러닝
- Interpreting the Language of Devices in the Wild
- Machine Learning for Nginx Logs - Identifying Operational Issues with Your Website
- '보안 검색대 대기 시간 5분' 빅데이터로 실현하는 두바이 공항의 꿈
- NAVER DEVIEW 2017 Slides
- 네이버 AI파워 비밀무기 'nsml' 뭐길래
- IoT 생태계 확산과 엣지 컴퓨팅의 역할
- '구글부터 GE까지' IoT 각축전에 뛰어든 기업 21선
- The Python Graph Gallery
- HOW TO BUILD A SELF-CONSCIOUS MACHINE
- Definitions of Machine Learning terms
- Scientists Can Read a Bird’s Brain and Predict Its Next Song
- Google Aims to Demonstrate Quantum Supremacy with a 50-Qubit Processor
- Oracle Open World 2017: 9 announcements to follow from autonomous to AI
- 우리 회사에도 머신러닝을!··· 문턱 낮은 활용처 9선
- HPAT - A compiler-based framework for big data in Python
- Colorizing B&W Photos with Neural Networks
- [데이터야놀자2107] 강남 출근길에 판교/정자역에 내릴 사람 예측하기
- YOUR NEXT GIG: MAP THE STREETS FOR SELF-DRIVING CARS
- Introducing Gluon: a new library for machine learning from AWS and Microsoft
- "병원은 돈 좇으면 안돼" 도그마에 빠져… 발묶인 新의료기술
- ML/DL for Everyone with PyTorch
- Jensen Huang Announces NVIDIA's New Projects at the GPU Technology Conference
- Nvidia Has A Supercomputer Brain For Fully Robotic Cars Coming Soon
- FACEBOOK QUIETLY ENTERS STARCRAFT WAR FOR AI BOTS, AND LOSES
- General Motors Just Bought This Startup to Fuel Its Self-Driving Car Plans
- How we’re solving the LIDAR problem
- Ghost in Musk's machines: Software bugs' autonomous joy ride
- 인공지능용 한국어 말뭉치 155억어절 구축…5년간 175억 지원
- Tensorflow sucks
- facets - Visualizations for machine learning datasets
- The rising tension between IoT and ERP systems
- Lost in Thought — The Limits of the Human Mind and the Future of Medicine
- 가상화폐
- Blockchain and the Web Are Coming Together, Says Berners-Lee
- Mapping the blockchain project ecosystem
- 암호화폐 거래에서 원이 차지하는 비율
- Welcome to CryptoKitties
- Bitcoin Breaches New Milestone by Smashing Past $5,000 Mark
- Blockcerts: Using blokchain for identity management is (mostly) ridiculous
- No Bitcoin-based protocol can handle more than 20M users per month
- 읽을거리
- WD-40 역사를 바꾼 CEO 게리 리지의 성공 전략: Ancora Imparo!
- Feynman’s Breakthrough, Disregard Others!
- Pinterest에서 아키텍처 사진 모음
- The Long-Term Stock Exchange Is Worth a Shot
- Facts Don’t Change People’s Minds. Here’s What Does
- As the 747 Begins Its Final Approach, a Pilot Takes a Flight Down Memory Lane
- Inside the vintage Xerox Alto's display, a tiny lightbulb keeps it working
- THE ENGINEER/MANAGER PENDULUM
- How the Benzene Tree Polluted the World
- The Seven Steps to Building a Successful Software Development Company
- How to read more effectively
- 경영자와 직원이 서로를 바보로 만드는 조직: 발단은 리더가 심은 두려움
- Why Big Cities Thrive, and Smaller Ones Are Being Left Behind
- Nobel in Economics Is Awarded to Richard Thaler
- world time buddy: 휼륭한 해외 시각 비교 사이트
- [임원? 그 상처뿐인 영광] ④임원 해고, 패턴을 알면 답이 보인다
- 당신 옆에는 누가 있나요?
- Volume 2: Appendix F - Personal Observations on Reliability of Shuttle by R.P. Feynman
- Global Economy’s Stubborn Reality: Plenty of Work, Not Enough Pay
토요일, 10월 14, 2017
[B급 프로그래머] 10월 2주 소식(개발/관리도구, 고성능 서버/데이터베이스 부문)
- 개발/관리도구
- Five Minute Guide to Software Security
- The Seven Steps to Building a Successful Software Development Company
- Open Source Game Clones
- Alice in Python projectland
- The State of Developer Ecosystem in 2017
- Redesigning Laravel.io
- Go Python, Go! Stream Processing for Python
- A Little Story About the `yes` Unix Command
- Oracle Announced Plans to Open Source All Features of Their JDK and Address Shortcomings in Java EE
- 데브옵스로 변화하는 모니터링 환경과 고려사항
- 자바와 마이크로서비스의 결합··· 마이크로프로파일 1.2버전 공개
- 2017년 최고의 오픈소스 소프트웨어 : 소프트웨어 개발 툴
- Is Uncle Bob serious?
- Uncle Bob and Silver Bullets
- The Java Evolution of Eclipse Collections
- Detecting and Analyzing Redundant Code
- Veneur (venn-urr) is a distributed, fault-tolerant pipeline for runtime data. It provides a server implementation of the DogStatsD protocol for aggregating metrics and sending them to downstream storage, typically Datadog.
- 전 세계적 위협에 맞서는 구글의 엘리트 해커 특수부대
- Deutsche Bank makes its computer code publicly available for the first time
- Java at Alibaba
- How To Learn Vim: A Four Week Plan
- Persisting state between AWS EC2 spot instances
- [독서광][B급 프로그래머] 코딩 트레이닝: 본인이 쓴 글
- Windows 10으로 시작하는 Java 개발
- A Five Minutes Guide to Better Typography
- Interviewing Engineers at Sensu
- OpenAPI (f.k.a Swagger) Specification code generator. Supports C#, Go, Java, Node.js, TypeScript, Python, Ruby and PHP.
- PyPy v5.9 Released, Now Supports Pandas, NumPy
- The Sieve of Eratosthenes in Python
- Different I/O Access Methods for Linux, What We Chose for Scylla, and Why
- Interactive Vim Tutorial
- Useful GCC warning options not enabled by -Wall -Wextra
- Know Thy Complexities!
- On Disk IO, Part 1: Flavours of IO
- halo - eautiful terminal spinners in Python
- Arduino UNO-compatible robotic simulation of the C. elegans nematode
- Linux kernel long term support extended from two to six years
- THE CURIOUS CASE OF THE LONGEVITY OF C
- How to create custom dashboards with NGINX Amplify
- Diminishing returns of static typing
- Steps to better code
- Common Misconceptions About Docker, Containers and Microservices
- A Large-Scale Study of Programming Languages and Code Quality in GitHub
- Essential Image Optimization
- Persistent Memory Programming
- Cheatsheet for the JavaScript knowledge you will frequently encounter in modern projects.
- 'C레벨 꿈꾸는 IT리더에게' 8가지 조언
- Landauer's principle
- Scout2 - Security auditing tool for AWS environments
- The Darwin Kernel (mirror)
- Why kernel development still uses email
- 고성능 서버/데이터베이스
- MySQL and MariaDB Default Configuration Differences
- Two-factor authentication is a mess
- Distributed Systems Are Hard
- Managing Data in Microservices
- This Week in Data with Colin Charles 9: Oracle OpenWorld and Percona Live Europe Post Mortem
- Postgres 10(PDF)
- Modern B-Tree Techniques(PDF)
- PostgreSQL 10 Released
- Replication Features in MySQL 8.0.3
- 오라클 "모든 기업 데이터, 2025년까지 클라우드로 이동"
- Introducing Cloud Firestore: Our New Document Database for Apps
- Recursive Common Table Expressions in MySQL 8.0 (Part 1)
- A Decade of Dynamo: Powering the next wave of high-performance, internet-scale applications
- The Five Steps to Building a Successful Private Cloud
- Targeting cybersecurity, Larry Ellison debuts Oracle’s new ‘self-driving’ database
- Q&A on "The Complete Software Developer's Career Guide"
- Seven Microservices Anti-patterns
- The Coming Software Apocalypse - A small group of programmers wants to change how we code—before catastrophe strikes.
- One Million Tables in MySQL 8.0
- 마이SQL 8.0 베타 공개··· 유니코드·JSON 등 개선
- WHAT’S NEW IN MYSQL 8.0
일요일, 10월 08, 2017
[독서광][B급 프로그래머] 코딩 트레이닝
오늘은 정말 간만에 프로그래밍 관련 서적을 하나 소개하겠다. '코딩 트레이닝'이라고 제목이 붙어 있기 때문에 뭔가 프로그래밍을 잘하기 위한 훈련 방법을 다룰 책처럼 보이지만, '새로운 언어를 배울 때 다시 풀어보는 57개 연습문제'라는 부제가 정확하게 이 책의 성격을 드러내듯이 특정 프로그래밍 언어(이 책에 나오는 대다수 문제는 프로그래밍 언어에 중립적인 특성이 있다. 물론 C나 자바로 풀려면 번잡해져서 머리 아픈 경우가 있긴 하다)를 배우는 과정에서 도전할만한 연습 문제가 핵심이다.
요즘은 과거에 비해 워낙 프로그래밍 과정에서 알아야 할 내용이 많기 때문에 간단하게 연습할만한 프로젝트를 찾기가 점점 더 어려워지고 있는데, 이 책은 초보자뿐만 아니라 중급자에게도 몸을 풀기에 적합한 운동장을 제공한다. 실제 구성과 목차를 확인하고 싶다면 인사이트 출판사에서 제공하는 미리보기(목차와 머리말, 실전 문제 2개 포함)를 살펴보면 좋겠다. 미리 보기에 나오는 문제는 가장 초보적인 내용을 담고 있지만, 뒤로 갈수록 복잡해지고 난이도가 높아지므로 별거 아니라고 얕보면 안 된다. 실제 깃허브에서 이 책의 원서 제목인 "Exercises for Programmers"를 찾아보면 예상외로 끝가지 문제를 푼 경우를 찾기가 어렵다는 사실을 쉽게 확인할 수 있다(하스켈을 사용해 거의 다 푼 사례를 찾기는 했다.).
이 책의 가장 큰 특징은 해답이 없다는 점이다. 하긴 프로그래밍 언어가 워낙 다양하므로 모든 해답을 실을수도 없을 뿐더러, 도전 과제까지 포함할 경우 경우의 수가 상당히 많아지게 되므로 이중고를 겪을 가능성이 높다. 따라서 수고스럽겠지만 본인이 책에 나온 힌트와 인터넷을 참조해 모든 문제를 해결해야 한다. 인사이트 출판사에서 초보 개발자들을 위해 야심차게 깃허브에 문제 풀이 방법 공유 저장소를 개설했지만, 조금 썰렁한 느낌이라서 파이썬 개발자를 위해 발토비와 함께 깃허브 Exercises for Programmers (코딩 트레이닝) 저장소를 열어 기본적인 문제 풀이 방법을 공유하려 한다(이 글을 적고 있는 현재 46/57까지 완료한 상황이며 10월 내로 모든 문제에 대한 풀이 방법을 올리려는 목표로 열심히 뛰고 있다). 문제 풀이 과정에 부족한 점이 많더라도 양해해주시고, 혹시 더 좋은 해법이 있으면 PULL 리퀘스트를 주시면 더욱 좋겠다.
결론: 프로그래머라면 필요에 따라 새로운 프로그래밍 언어를 습득해야 경쟁력을 확보할 수 있는데, 그 과정에서 이 책을 참조하면 도움이 될 것이다.
보너스: 이 책에서 다루는 프로젝트보다 조금 더 어려운 프로젝트가 필요하면 Mega Project List(A list of practical projects that anyone can solve in any programming language.)를 참조하면 좋겠다.
EOB토요일, 10월 07, 2017
[B급 프로그래머] 10월 1주 소식(빅데이터/인공지능, 가상화폐, 읽을거리 부문)
- 빅데이터/인공지능
- 사람 도움 없이… 로봇이 심고 수확
- Voyage’s first self-driving car deployment
- Euler's formula with introductory group theory
- ALGORITHMS HAVE ALREADY GONE ROGUE
- But what *is* a Neural Network? | Deep learning, Part 1
- Even God Would Get Fired as an Active Investor
- Teachable Machine - Now anyone can explore machine learning, no coding required
- Brain's Link To Immune System Might Help Explain Alzheimer's
- Machine Learning Vs. Statistics
- Waymo’s Foes: Left Turns and the Mean Streets of Phoenix
- ECONOMICS OF AI (at Toronto, 2017)
- FACEBOOK BUILT ITS VISION OF DEMOCRACY ON BAD MATH
- First open-access data from large collider confirm subatomic particle patterns
- AI told Coca-Cola to make Cherry Sprite. So it did
- How to Become a ‘Superager’
- '빅데이터·클라우드·오픈소스 집대성' 머신러닝 툴 16선
- Yes, You Get Wiser with Age
- 네이버, 딥러닝 기반 뉴스 추천 서비스 시작
- A Guide to Time Series Forecasting with Prophet in Python 3
- 7 Types of Regression Techniques you should know!
- Yahoo open-sources Vespa, its most important software release since Hadoop
- Open Sourcing Vespa, Yahoo’s Big Data Processing and Serving Engine
- What are 3 recommended, widely-used machine learning algorithms that are not so complicated for a software developer with no ML experience?
- What are the best books about data science?
- What is the role of the activation function in a neural network? How does this function in a human neural network system?
- Apache Arrow and the "10 Things I Hate About pandas"
- 김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터와 클라우드 기술 (1)
- Intel’s New Self-Learning Chip Promises to Accelerate Artificial Intelligence
- Introduction To Stationary And Non-Stationary Processes
- Forecasting Time-Series data with Prophet – Part 1
- PixelNN: Example-based Image Synthesis
- Illustrating Group Theory - A Coloring Book
- The Great A.I. Awakening
- New Theory Cracks Open the Black Box of Deep Learning
- Coding the History of Deep Learning
- 가상화폐
- What Are All These Blockchains And Crypto Assets Building?
- Blockchains: How They Work and Why They’ll Change the World: 참고 ycombinator 댓글...
- Blockchain Could Help Us Reclaim Control of Our Personal Data
- THE SOCIAL NETWORK DOLING OUT MILLIONS IN EPHEMERAL MONEY
- 증권사 보고서로 본 블록체인, 비트코인
- What is an Initial Coin Offering?
- 금융위 “가상화폐 통한 자금조달-대출 전면금지”
- 블록체인으로 이웃 간에 전력 사고 판다
- Fidelity CEO Abigail Johnson says the company is mining cryptocurrencies
- 일본서 가상화폐가 확산되는 이유
- Huge Ethereum Mixer
- 이더리움 창시자, "이더리움 채굴업자 1년 뒤 도태될 것”
- Eight Things Cryptocurrency Enthusiasts Probably Won’t Tell You
- 읽을거리
- Interviewing Engineers at Sensu
- Write effective resumes - Get inspired by real resume lines that helped candidates get into companies like McKinsey, Goldman Sachs and Google.
- Review: ‘Forged in Crisis’ Strains to Define Leadership
- 워털루, 나폴레옹 최후의 전투 - "젊은 사람은 예측하기가 쉽다. 단순해서가 아니라 그의 삶에 미치는 변수가 작기 때문이다. 그러나 나이가 들고 지위가 올라가면 삶의 변수가 다양해진다."
- 유니버셜 어댑터라는 환상.
- The Yamaha NS10 Story - How A Hi-fi Speaker Conquered The Studio World
- For a long, successful career, LinkedIn says nothing beats a liberal arts major
- 가트너, 2018년 10대 전략 기술 트렌드 발표
- Using Science and History to Unlock the Secrets of Bread
- 소괴기 부위 설명
- Breast-cancer death rate drops almost 40 percent, saving 322,000 lives, study says
- Google: Managers Matter after All
- Physicists find we’re not living in a computer simulation
- 'C레벨 꿈꾸는 IT리더에게' 8가지 조언
- Apple Details Face ID Security
- 훌륭한 문제해결 능력자의 자질
- 호리키리 도시오 도요타엔지니어링 회장 "일의 25%만 가치 창출… 불필요한 업무 줄여야"
- A “right to repair” movement tools up
- Here are 19 random facts about Google on its 19th anniversary
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- A Rare Joint Interview with Microsoft CEO Satya Nadella and Bill Gates
- The History of Sears Predicts Nearly Everything Amazon Is Doing
- IINA - The modern video player for macOS.
- 봉지라면으로 만드는 간단 볶음면 레시피
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금요일, 10월 06, 2017
[독서광] 에고라는 적
오늘은 독자 여러분들께서 정신이 번쩍들게 만들만한 책 한 권을 소개하겠다. 오늘 소개드릴 책은 그 어느 때보다 자기 자신의 소중함과 중요함을 강조하는 요즘의 추세를 정면으로 거스르는 발칙한(응?) 내용을 담은 '에고라는 적'이다.
이 책은 스스로를 성공으로 이끌기도 하지만, 성공의 달콤함을 채 맛보기도 전에 바닥으로 끌어내리는 주범인 '에고'에 대해 집중적으로 공략해들어간다는 측면에서 최근 유행하는 자기계발서의 주류에서 완전히 벗어나 있다는 특징이 있다. "너는 얼마든지 할 수 있어, 모든 것은 노력의 문제야"라고 말하는 대신 "에고는 당신 내면에 존재하는 최종 보스이며 이를 이겨내야 해"라고 말하니까 멘붕이 안 오면 그게 더 이상할 것 같다. 일단 이 책 내용을 정리한 동영상부터 살펴보자(영어 자막 사용 가능).
이 책은 우리 인생에서 생명주기처럼 오가는 열망, 성공, 실패의 사이클에서 에고가 어떤 작용을 하는지 설명하고 여기서 에고를 어떻게 잘 길들여서 내 편으로 만드는지 소개한다. 라이언은 아메리칸 어패럴을 비롯해 여러 사업에서 실패하고 저술한 책도 초기에 반짝 뜨다가 가라앉는 경험을 토대로 자신의 에고가 어떻게 자신의 운명을 조정하는지 냉철하게 파악한 다음에 이를 정리하는 데 성공했기에 대단한 사람임에 분명하다.
본문 중에 특히 기억에 남는 부분은 OODA 루프 개념을 정립한 존 보이드가 어떤 태도로 살아왔는지를 다루는 일화였다. 장성 진급도 하지 못하고 대령으로 예편했지만, 미국의 그 어느 장성보다 경영 부문에 강력한 영향을 미친 이유를 이 책에서는 너무나 명확하게 설명한다. 본 보이드는 '에고'를 제대로 다룰 줄 아는 사람이었다. 이처럼 유명한 사람들이 자신의 에고와 치열한 전투를 벌이는 내용을 읽다보면 우연을 필연으로 가장해 나열하는 어린이용 위인전 따위는 이제 쳐다보기도 힘들 것이다(:P).
본문에 상당히 좋은 내용이 많이 나오므로 몇 가지 인상 깊은 구절을 정리해보겠다. 읽으면서 마음이 콕콕 찔린다면 당신은 지극히 정상이다.
"내가 되고자 하는 사람은 어떤 사람일까? 그리고 그런 사람이 되려면 나는 어떤 길을 가야할까?
에고는 적이다. 장애물이 바로 길이다.
당신이 가장 중요하고 대단한 존재라고 믿는 잘못된 믿음. 바로 당신의 에고다.
지금 당신이 어떤 상황에 처해 있든 지금 무엇을 하고 있든 간에 당신의 최악의 적은 이미 당신 안에 살고 있다. 그 적은 바로 당신의 에고다.
어떤 사람을 사상가나 실천가로 이끌거나 창의적인 사람 혹은 기업가로서 유망한 인물로 만들어 주는 것, 또 누군가를 한 분야의 일인자 자리에 올라서게 하기 위해서는 내면의 힘이 반드시 필요하다. 그런데 그 힘이 다른 한편으로는 그 사람을 정신적으로 쉽게 무너지도록 만든다.
에고는 중력 법칙처럼 우리를 휘감아 침몰시킨다.
에고는 건강한 정신의 합리적이고 의식적인 부분들을 허세와 자아도취로 대체함으로써 우리가 듣고 싶은 말을 듣고 싶어하는 순간에 들려준다.
지금 우리 사회는 과거 그 어느 때보다도 에고의 불길에 사납게 부채질을 해댄다.
또한 우리는 자기만의 독특함을 믿어야 한다는 말을 끊임없이 듣는다.
성공한 사람이 성공한 데는 저마다의 이야기가 있다. 하지만 거기에 어떤 공식이란 존재하지 않는다. 그럼에도 불구하고 우리는 있지도 않은 우연적인 관계를 미뤄 짐작하면서 성공의 몇몇 징후와 성공 그 자체를 동일한 것이라고 착각하는 것이다. 이 때 우리가 그렇게 생각하게끔 속삭이는 것이 바로 에고다.
세 가지 미덕: 열망하지만 겸손하다. 성공을 해도 자비롭다. 실패를 해도 끈기가 있다.
에고를 대체하는 덕목은 바위처럼 단단한 겸손함과 자신감이다.
말을 사람을 고갈시킨다. 말과 행동은 한정된 자원을 놓고 경쟁을 벌인다. 어떤 일을 하는 동안 그에 대해 말을 하는 것만으로도 그 일과 관련된 통찰력은 상당 수준으로 줄어든다.
권위를 가진다는 것과 권위 있는 자리에 앉아 있다는 것은 같지 않다. 어떤 것을 할 권리를 가진다는 것과 올바른 존재라는 것 역시 동일하지 않다.
누구든 조심하지 않으면 자기가 하고자 하는 바로 그 일에 의해 쉽게 타락하고 만다.
사람은 누구나 자기보다 잘난 사람이 있다는 사실을 달가워하지 않는다. 같은 맥락에서 배워야 할 것들이 아직 많이 남아 있다는 사실 또한 쉽게 인정하지 않는다.
자신의 재능이 예전보다 나아지지 않았음을, 심지어 퇴보했음을 정확히 판단하고 평가하는 것은 힘들지만 필요한 일이다.
자기가 이미 알고 있다고 생각하는 것을 배우기란 불가능하다.
타인으로부터 피드백을 받아들이는 기술은 인생에서 매우 중요하다. 특히 날카롭고 냉혹한 피드백일수록 더 그렇다.
열정 때문에 실패하는 경우는 너무도 많다.
인생에서 부딪치는 복잡한 문제나 기회라는 것은 대담함과 용기를 가지고 뛰어들어야 하는, 누군가의 발길이 닿지 않은 깊은 연못과 같은 것이 아니라 오히려 먼지로 뒤덮여 한 치 앞도 보이지 않고 수 많은 반대로 막혀버린 길과 같다. 이런 상황에서 진정으로 필요한 것은 열정이 아닌 명확함, 계획적인 신중함 그리고 방법론적인 확인이다.
사람들은 대부분 성공한 사람들의 열정에 대해서만 듣기 때문에 실패한 사람들도 그들과 똑같은 열의를 가지고 있었다는 사실을 모른다.
위대한 열정은 희망이 없는 만성 질병이다.
위대한 사람들은 거의 언제나 명령을 따를 준비가 되어 있었고, 결국 나중에는 자기의 위대함을 입증했다.
사회생활을 막 시작할 때 당신은 몇 가지 본질적이고도 현실적인 문제에 부딪힌다. (1) 당신은 본인이 생각하는 것만큼 훌륭하거나 중요한 인물이 아니다. (2) 지금 당신의 태도는 새롭게 속한 사회나 조직에 맞게 조정될 필요가 있다. (3) 당신이 안다고 생각하는 것의 대부분 혹은 책이나 학교에서 배운 것의 대부분은 구닥다리이거나 잘못된 것이다.
고개를 숙이는 일은 후퇴가 아니라 전진하는 방법이라는 것을 기억해야 한다.
말은 적게 하고 행동은 많이 하라. 우리는 덜 중요한 존재가 되고 더 많은 것을 해야 한다.
위대함은 겸손한 시작에서 비롯되며 힘들고 귀찮은 일에서 비롯된다.
당신이 중요하고 의미 있는 것을 이루고자 한다면 무관심에서 노골적인 방해에 이르는 온갖 부정적인 상황들에 맞닥뜨릴 것이다. 기대해도 좋다.
세상이 자기의 재능을 온전하게 알아주지 않는 이유는 여러 가지가 있겠지만 어쨌거나 그것도 전체 여정의 한 부분이다. 당신은 이 시스템을 지금 당장 바꿀 수는 없다. 그 일은 당신이 성공한 뒤이ㅔ야 가능하다. 하지만 그 전에 이 체제가 당신의 목표를 이루는 데 도움이 되는 쪽으로 움직이게 만들 방법을 찾아야 한다.
신이 파괴하고 싶다고 생각하는 사람이 있을 때 신은 그에게 유망한 인재라고 말한다.
유명한 정복자이자 전사였던 칭기즈 칸은 말년에 자기 뒤를 이을 아들들과 장군들에게 여러 차례 반복해서 자만심을 이기지 못하면 지도자가 될 수 없다고 경고했다.
네가 그토록 자상스러워하는 것이 마침내 너를 파멸로 이끌 것이다.
어떤 생각의 씨앗만으로는 스스로 우뚝 서 있을 조각 작품을 만들지 못합니다. 그것은 그저 씨앗으로만 존재할 뿐이지요. 그 다음에 이어지는 것은 힘든 작업입니다.
대부분의 사람들은 군대 문화에서 흔히 보는 것처럼 맞닥뜨리는 상대나 상황들을 고압적인 자세로 통제하려고 한다.
우리는 일반적으로 위대한 성공을 이룬 사람들은 처음부터 어떤 계획을 가지고 있다고 믿고 싶어한다. 왜 그럴까? 그래야 우리도 계획을 세우는 즐거움을 느낄 수 있기 때문이다.
저점에서 사고 고점에서 팔려고 애쓰지 마라. 거짓말쟁이가 아닌 한 이렇게 할 수 없다.우리가 뭔가를 열망할 때는 타인의 성공 스토리에 감동을 받고 그 길을 그대로 따라가고 싶은 충동을 느끼지만 여기에 저항해야만 한다. 목표를 이뤘을 때는 모든 것이 자기의 계획대로 이뤄진 척 하고 싶은 유혹을 뿌리쳐야 한다. 거기에 장엄한 대서사시라는 것은 없다. 그와 같은 성공이 일어났을 때 당신은 우연히 거기에 있었을 뿐이다.
진정 거대한 것을 할 수 있는 방법은 놀라울 정도로 작은 일에서부터 출발하는 것이 아닐까 싶다.
당신은 성공한 길을 걸어가면 걸어갈수록 당신이 이룬 일이 시시해보일 만큼 더 크게 성공한 사람들을 만나게 된다.
에고는 최악의 적이다. 당신의 에고는 당신이 사랑하는 사람까지도 다치게 만든다.
중요한 것은 리더라면 자기가 속한 업계에 산 채로 잡아먹히기 전에 자기 자신과 다른 사람들을 관리하는 방법을 배워야 한다는 점이다. 일일이 사소한 것에 간섭하고 나서는 관리자는 다른 사람들을 총체적으로 관리할 수 없는 자기중심주의자다.
생선은 머리부터 썩는다는 말이 있다. 지금 당신은 '생선의 머리'이고, 당신이 지금까지 일궈놓은 기업이 썩느냐 마느냐는 바로 당신에게 달려있다.
로버트 그린은 사람의 삶에 존재하는 시간의 유형을 죽은 시간과 살아있는 시간 두 가지로 분류했다. 죽은 시간은 사람이 수동적으로 뭔가를 기다리기만 하면서 보내는 시간이고, 살아 있는 시간은 무엇이든 배우고 행동하며 1분 1초라도 활용하려고 노력하면서 보내는 시간이다. 당신이라면 둘 중 어느 쪽을 선택하겠는가?
당신에게 주어진 일을 하고 그 일을 잘 해라. 그런 다음 흘러가게 두고 신의 뜻을 기다려라. 필요한 것은 그것뿐이다. 인정받고 보상받는 것은 그저 부수적인 요소일 뿐이다. 그저 일을 하는 것, 그 자체만으로도 충분하다.
에고가 크면 클수록 추락은 한층 더 깊고 크다.
미식축구계의 명감독이었던 빈스 롬바르디는 팀은 사람과 마찬가지로 일단 무릎을 꿇어봐야 다시 일어설 수 있다고 했다.
어떻게든 실패를 회피하려고 하는 사람은 실패에 내재되어 있는 가치를 결코 얻지 못할 것이라고.
에고를 버리고 증오와 분노를 내려놓아야 한다. 그것은 스스로를 세상으로부터 격리시키고 자기 인생을 근본적으로 밑바닥에 속박시킨다.
에고는 우리를 보호한다는 명분을 내세우지만 우리 안의 불필요한 부정적 감정을 자극하며 우리를 질식시킨다. 당신은 중오나 분노가 아니라 이미 일어난 일을 인정하고 받아들여야 한다.
결론: 에고 때문에 혼쭐이 나신 분이라면(과연 안 그런 분이 계실까?) 이 책을 읽으면서 여러 가지 감상에 젖을 것이다. 강력 추천!
(보너스: 구글에서 라이언 홀리데이가 강연한 내용)목요일, 10월 05, 2017
[독서광] 생존의 한계
연휴를 맞이하여 독서에 집중하고 있는 상황이다. 오늘 소개드릴 책은 '극한 상황에서 인간은 어디까지 견뎌낼 수 있는가'라는 부제목이 붙은 '생존의 한계'다. 부제와 제목만 보면 네셔널 지오그래픽에서 소개하는 인간 승리(응?)를 다루는 다큐먼터리를 연상하기 쉽지만, 실제로 1장만 열어보면 바로 알겠지만 인체의 생물학적 한계를 극복하기 위한 인간의 부단한 노력을 다루고 있다.
천체물리학자이자 의사인 저자는 각 장에서 자신의 경험(위급한 상황의 환자를 다루거나 자신이 직접 체험한)을 소개하면서 독자의 시선을 꽉 붙들어맨 다음에 관련 분야의 시작을 역사적인 흐름에 맞춰 소개하고 모험의 나래를 펼친다. 마지막으로 이런 탐험의 결과 우리가 무엇을 얻었으며 어떤 기술적이고 공학적인 진보가 있었는지 정리하는 순서를 밟아간다. 이런 구성은 스토리텔링에 지식을 강결합하는 강력한 수단으로 작용하며 손에 땀을 쥐면서 다음에 어떤 일이 벌어질지 학수고대하게 만들어준다.
이 책은 흔히 의학 서적에서 볼 수 있는 백과사전식의 서술을 따르는 대신 20세기에 들어와서 인간의 생명, 품격, 도전과 관련이 있는 소재를 선정한 다음에 일반인들에게 잘 알려지지 않은 뒷 이야기와 해당 분야의 발전 배경에 집중한다. 얼어붙은 심장을 다시 살리기 위한 저체온 생리학을 다루는 1장, 사람이 물에 빠졌을 때 어떤 일이 일어나며 어떻게 해야 생존할지를 다루는 2장, 2500년 동안 의사들이 가장 두려워한 심장 수술을 다루는 3장, 분초를 다투면서 사람을 살리는 응급 의학과 외상 치료를 다루는 4장, 공학의 힘을 빌어 생명의 한계를 인위적으로 연장하는 집중 치료와 생명 유지 장치를 다루는 5장, 가장 과소평가된 피부가 화상에 의해 손상되었을 때 피부 이식을 어떻게 하는지를 다루는 6장, 한국의 이소연을 집중적으로 조명하면서 우주에서 일어나는 여러 가지 생명 현상를 다루는 7장, 마션을 가능하게 만드는 중력과 화성 여행 조건을 다루는 8장, 시간의 힘을 거슬러 노화에 대응해서 생명 연장의 꿈을 다루는 9장을 읽다보면 전쟁, 사고, 모험이라는 특별한 과정에서 인간의 생존 능력을 극한으로 끌어올리는 의사와 공학자들의 집념에 대해 다시 한번 경의를 표명하지 않을 수 없다.
결론: 생명공학, 물리학, 화학, 우주공학의 경계를 자유롭게 드나들면서 현대 의학의 발전 과정을 흥미롭게 보여주므로, 이 책은 독자 여러분들께 여러 가지 생각할 거리를 제공할 것이다. 남은 연휴 동안 읽을 책으로 강력 추천!
보너스: 책에 나오는 여러 일화들을 소개하는 유투브 영상도 꼭 시청하기 바란다(사진과 예시들이 본문에 나오는 사례를 좀더 이해하기 쉽게 도와줄 것이다).
화요일, 10월 03, 2017
[독서광] 지식의 반감기
2017년도 상반기 우수 도서로 소개드린 기억이 사라지는 시대를 재미있게 읽은 분들께 추천하고 싶은 책이 하나 더 생겨서 무척 기쁘다. 오늘 소개드릴 책은 지식의 변화무쌍한 속성을 다루는 <지식의 반감기>로 '세상의 변화에는 공식이 존재한다'는 멋진 부제가 붙어 있다. 우연한 기회에 소개를 받아 구입했는데 목차가 그렇게 끌리지 않아서 먼지만 쌓여가다 다른 우연한 기회로 이 책 내용을 인지하고 번개처럼 읽어본 결과 2017년도 하반기 우수 도서로 손색이 없다.
우선 새뮤얼 아브스만의 테드 강의부터 감상해보자(영어 자막 사용 가능).
이 책은 끊임없이 성장하고 변화하는 지식과 관련해 내적인 질서를 설명하고, 점점 더 커지는 충격과 변화에 대응하기 위한 방법을 소개하고 있다. 빅데이터와 인공지능이 화두가 되고 있는 요즘과 같은 복잡한 세상에서 지식의 확산과 변화에 대한 과학적인 모델을 이해하고 있다면 그 자체만으로도 상당한 경쟁력을 확보할 수 있다는 생각이다. 폭발적인 변혁의 세상에서 지식 습득도 중요하지만 요즘처럼 하루하루가 다른 상황에서 오히려 변화하는 지식에 적응하는 태도가 더욱 중요하다. 이 책은 역사, 의료, 컴퓨터, 물리, 통계, 천문, 생물, 언어, 도서 분야를 자유롭게 드나들면서 통찰력 있는 지식의 숨겨진 본성을 탐험하므로 이 세상의 돌아가는 원리에 대해 궁금증을 해소해준다. 또한 지식과 관련한 몇 가지 중요한 원리를 깔끔하게 정리하고 있기에 변신을 거듭하는 복잡한 현실을 추상적으로 바라보는 정신적인 모델 수립에 많은 도움을 준다. 특히 컴퓨터와 같이 빠르게 변화하는 분야에 발을 담그고 있다면 이 책의 진가를 제대로 파악할 수 있을 것이다.
한 가지 주의 사항이 있다. 이 책은 무조건적인 지식 습득을 찬양하면서 불안감을 조성해 젊었을 때 자기 계발을 해야한다는 비장한 내용과는 상당한 거리가 있으므로 빠르게 지식을 습득할 수 있는 만병 통치약을 기대해서는 안 된다. 이 책은 지식을 습득하는 과정에서 드러나는 인간의 편향성과 보수성에 대해 논하면서 지식 습득과 갱신은 나이가 문제가 아니라 태도가 문제라는 사실을 명확하게 지적한다.
본문에 나오는 몇 가지 좋은 글을 소개하겠다.
지식은 인간이 주변 사물에 나름의 질서를 부여하고 이를 해석하는 수단이다.
사람은 평생에 걸쳐 개인의 지식이라는 건축물을 짓고 있으며 새로운 지식을 추가한다.
주변 사물에 질서를 부여하는 것은 우리가 인간으로서 행동하는 방식을 결정짓는 규칙이다.
지금 우리가 갖고 있는 지식은 초상화나 그려달라고 가만히 앉아 있지 않는다. 잡동사니와 혼란으로 가득 찬 지식은 끊임없이 진동한다.
주변에서 지수 곡선에 따라 변화하는 사물이나 현상과 마주쳐도 사람은 잘 인식하지 못하는 경우가 많다. 상상하기가 더 어렵기 때문이다.
새로운 세계관, 사실, 이론이 등장할 때마다 인간은 세계가 어떻게 돌아가는지, 우리를 둘러싼 세상은 어떤 상태인지를 좀 더 정확히 볼 수 있게 된다.
하나의 기술이 탄생하면 개선 과정을 거치다가 한게에 다다르는데, 수학에서는 이런 과정을 지속적으로 우상향하는 로지스틱 곡선으로 표시한다.
새로운 단위는 필요할 때만 등장한다. 그리고 과학과 기술이 지수함수적으로 발전함에 따라 단위의 크기도 진보한다. 단위의 발전 과정과 연도를 단위로 한 시간과의 관계를 그래프로 그려보면 대략 지수함후적 그래프가 나올 것이다.
과학 분야에서 이렇게 기술이 두 배씩 발전하는 것은 예외라기 보다는 주류에 해당한다.
과학이 세상에 대해 우리가 '아는 것'에 대한 지식을 수정한다면, 기술은 세상에서 우리가 '할 수 있는 것'에 대한 지식을 수정하는 작업이다.
그러나 가끔 과학적 발견이 새로운 기술로 이어지는 것이 아니라 기술이 과학을 앞서가는 경우도 있다. 예를 들어 증기기관은 에너지의 물리적인 열역학이 충분히 알려진 시점에서 100년도 더 전에 발명되었다.
1960년 이래 미국 인구의 기대 수명은 매년 0.4년씩 증가해왔다. 그런데 이 증가 폭 자체가 늘어나고 있다. 수명 연장이 가속화되고 있다는 뜻이다. 이렇게 가속이 진행되다 보면 언젠가 신기한 일이 벌어질 것이다. 앞서 말한 증가 속도가 1년을 넘어가면, 그러니까 1이하에서 1이상으로 증가하는 일이 벌어지면, 인간은 '보험 통계 탈출 속도'를 얻는다. 무슨 말인가 하면, 매년 1년이 넘는 숫자를 평균 수명에 추가하면 인간은 영원히 살 수 있다는 뜻이다.
역사상 인구가 더 많은 시기에는 과거 인구가 적던 시대보다 더 많은 과학적, 기술적, 문화적 혁신이 이뤄졌음이 분명하다. 오늘날에도 인구가 더 많은 나라들은 더 적은 나라보다 더 많은 과학적, 기술적, 문화적 혁신을 이뤄낸다.
과학에서 지식은 우리가 생각하는 것만큼 빨리 균일하게 펴져나가지 않는다. 지식은 급속도로 성장하면서 가지를 친다.
이 '중간 끈'이야 말로 지식을 퍼뜨리고, 가끔은 잘못된 지식을 확산시키는 힘이다. 이 끈은 조금 신뢰하기는 하지만 친하지 않은 사람, 직장 동료, 모르지도 않지만 가까운 친구도 아닌 사람 사이에 작용한다. 이런 사람들이 지식을 멀리, 그리고 널리 퍼뜨리는 데 가장 중요한 끈을 제공한다. 이들은 성격이 매우 다른 사회적 집단을 서로 연결해 어떤 지식이 새로운 집단을 전염시킬 수 있게 해주는 동시에 감염된 지식이 멀리까지 퍼져나가도록 할 만큼 강한 연결력도 갖고 있다.
어떤 지식이 확산된다고 해서 그것이 꼭 옳은 것은 아니다. 진실이 확산되는 것과 같은 속도로 잘못된 지식도 퍼져 나간다.
오류가 확산되는 이유는 제일 먼저 들은 이야기나 아니면 그럴듯하게 들리는 이야기를 퍼뜨리는 편이 올바른 지식을 찾아 자료를 탐색하는 것보다 훨씬 쉽기 때문이다.
시간의 경과에 따라 오류가 펴저나가는 모습을 연구할 때 유용한 원칙 중 하나는 '널리 알려진 것과는 달리(contrary to popular belief)'라는 간단한 문구를 검색하는 것이다.
개구리를 솥에 넣고 천천히 물을 끓이면 개구리가 튀어나오지 않을까? 사실 개구리는 뇌사 상태일 때만 솥에서 튀어나오지 않는다.
올바른 정보나 소식이 잘못된 것들보다 더 빨리, 더 널리 퍼지는 경우가 많다는 사실은 다행스럽다. 그러나 잘못된 지식이 확산되는 속도가 빠르든 늦든 이를 뿌리 뽑는 일은 매우 어려운 과정이다. 그도 그럴 것이 일상생활에서 어떤 오류를 발견하고 이를 그 근원까지 역추적해 잘못된 정보가 전달되는 각 단계마다 사람들에게 이를 깨우치는 일은 매우 어렵기 때문이다.
어떤 지식을 퍼뜨리기 전에 비판적인 안목을 갖고 무엇이 진실인지를 관찰하는 것이다. 그 지식이 어디서 왔는지, 근거가 있는지를 모른다는 사실 자체가 오류의 근원이 되는 경우는 아주 흔하다. 우리는 일반적으로 어떤 주장을 그냥 믿어버리기 때문이다.
어떤 사람의 지식은 그 사람이라는 특정한 개인이 그것을 알 능력이 있는가, 그리고 그 지식이 그에게까지 어떻게 전달되었는가에 달려 있다.
기술 지식은 끊임없이 늘어나지만 일부 분야에서는 그냥 휘돌기도 한다. 새로운 발견에 의해 기존의 과학적 지식이 뒤집히는 것 등이 그 예이다. 마찬가지로 훤히 드러나 있는데도 사람이 이를 보지 못해 숨겨진 것과 똑같은 상태에 있는 지식도 존재한다. 이런 지식을 스완슨은 '감춰진 공공의 지식'이라고 명명했다.
시간은 많은 지식을 갉아먹는다. 때문에 인류는 많은 것들을 잃었을 것이다. 그러나 많은 지식이 역사 속으로 사라지지 않았다는 것을 알면 의욕이 생긴다.
지식이 변화할 때면 그 변화 속도를 예측할 수 있는 경우가 많다. 인구는 어떤 법칙에 따라 증가하며, 의학에서도 규칙적인 양상으로 축적되고, 새로운 기술이 등장할 때마다 사람은 이런저런 일을 더 빨리 할 수 있게 된다.
지식의 변화는 오랜 기간에 걸쳐 축적되지만, 실제로 급격한 변화는 엉뚱한 곳에서 일어나기도 한다. 온도가 천천히 지속적으로 변하지만 정작 이로 인해 갑자기 달라지는 것은 온도 자체가 아니라 시스템의 상태이다. 예를 들어 기체에서 고체로 변하는 것이다.
P문제는 풀기 쉬운 문제로, 오늘날의 컴퓨터로 어렵지 않게 풀어낼 수 있으며, 가끔은 연필과 종이로 풀어낼 수도 있다. NP문제는 어떤 답이 옳은지 쉽게 확인할 수 있는지에 대한 문제다. 이 때 이 문제가 쉬워 보이는가 그렇지 않은가 하는 것은 별개다. 그런데 어떤 NP문제는 상상할 수 없을 정도로 어려워 보이지만, 짜증스럽게도 NP문제에 대한 정답이 나타나기만 하면 그 답이 옳다는 사실을 즉시 알 수 있다.
변화가 급속도로 일어날 수 있는 환경이 되자 인간은 매우 특수한 상황에 놓이게 되었다. 우리 주변의 세계가 언제든 지식의 급격한 변화로 뛰어들 수 있는 문턱에 서 있게 된 것이다. 즉 지식의 작은 변화가 언제라도 대규모의 변화를 몰고 올 시대가 왔다는 뜻이다.
과학 혁명은 측정의 혁명을 따라오는 경우가 많았다.
측정과 오차를 연결해서 생각해보면 '정밀성'과 '정확성'이라는 두 개의 단어가 떠 오른다. 정밀성은 어떤 대상을 반복 측정할 때 그 결과가 일정한 정도를 말한다. 정확성이란 측정 결과가 올바른 값에 얼마나 가까운가의 문제다.
매번 진보가 이뤄질 때마다 정밀성과 정확성이 높아지면서 우리의 지식에 변화가 생기고 가끔은 지식 전체를 크게 수정해야 할 경우도 생긴다.
p값이 0.05라면 논문에 수록된 연구 결과가 우연의 산물일 확률이 20분의 1이라는 뜻이다.
"통계학이란 과학자가 1년에 스무 가지 실험을 한 다음 한 가지 잘못된 실험 결과를 <네이처>에 싣는 것을 가능하게 해주는 학문이다."
어떤 과학 분야에서 수행된 연구의 규모가 작을수록 그 결과가 참일 확률은 줄어든다. 어떤 과학 분야에서 효과의 크기가 작을수록 연구 결과가 참일 확률은 줄어든다. 어떤 과학 분야에서 실험이 이뤄진 관계의 수가 크고 그 중에서 선정된 연구의 수가 적을수록 선정된 연구결과가 참일 확률은 줄어든다. 어떤 분야에서 쓰이는 설계, 정의, 연구 결과, 분석 방법 등에서 융통성이 많을수록 연구 결과가 참일 확률은 줄어든다. 어떤 분야에 걸린 금전적 이해관계가 커질수록, 그리고 편견이 많을수록 연구 결과가 참일 가능성은 줄어든다. 어떤 과학 분야의 연구가 활발할수록(연구에 종사하는 팀이 많을수록) 연구 결과가 참일 가능성은 줄어든다.
재현 과정을 통해 처음 연구자의 성과가 확인되면 재현 팀이 얻는 것은 아무것도 없는 반면, 처음 연구자에게는 노벨상이 돌아갈 수도 있다. 반면, 재현 결과 처음 연구가 사실이 아닌 것으로 드러나면 재현 팀으로서는 발표할 건더기가 아무것도 없어진다.
과학은 항상 누적적인 것이 아니다. 즉 퇴보할 때도 있고, 실수할 때도 있고, 잘못된 길로 접어들 수도 있다는 뜻이다.
과학은 오래전부터 끔직이도 인간적인 활동으로, 인간성의 모든 부정적인 면이 들어있다. 그러나 이 모든 불확실성을 긍정적인 면에서도 바라볼 수 있는데, 그 이유는 확정되지 않은 과학이 가장 흥미롭고 박진감이 넘치기 때문이다.
데이터를 분석해 새로운 지식을 끄집어내는 일에 매달리는 것, 이것이 과학의 특징이다.
무엇을 측정할 수 있느나, 언제 특정할 수 있느냐 하는 문제는 무엇을 습득하느냐와 직결되어 있다. 어떤 대상을 측정할 수 없다면, 그런 대상의 존재로 인해 인간의 지식에 편향이 생긴다.
인간은 느린 변화에는 잘 대처하지 못한다.
인간은 불완전하다. 눈의 착각에 빠져들기도 하고, 위약을 먹고 회복하며, 기억이 헷갈리는 때도 많다. 동아프리카에서 진화를 시작한 인류는 오늘날 당시의 수렵 채취인들이 겪던 상황과는 판이한 일들을 매일 겪는다. 진화의 어떤 특성 때문에 인간은 현대적 삶의 여러 면을 다루는 데 서툴 수 밖에 없다.
어떤 사람이 태어난 시점의 세계적 정황이 무엇이든 그 상황은 그 사람에게는 정상적인 것으로 신속히 각인된다. 이를 '기준선 이동 증후군'이라고 하는데, 우리가 탄생한 시점에서 진실로 받아들여지는 것, 아니면 우리가 어떤 상황을 처음 대했을 때 그 상황이 무엇이든 우리가 어떻게 거기에 익숙해지는지를 나타내는 개념이다.
기준선을 설정한 다음 어떤 일을 새로 시작할 때 뚜렷이 의식하지 않아도 사람은 무엇이 정상이고 무엇이 '옳은' 상태인지를 쉽게 기억한다. 그러나 이런 식으로 설정한 나름의 기준을 맹종해서는 안 된다. 결과가 아주 나쁠 수 있으니 말이다.
잡지나 신문에서 어떤 과학적 발견에 대해 놀라운 기사를 우연히 읽거나, 어떤 사건이 워낙 중요하고 전 세계를 뒤흔드는 힘이 있어서 이 새로운 지식에 대해 뭔가 한마디 할 수 있는 상황이 아니라면 사람은 그저 초등학교 지식 수준에 그냥 매달려 있다.
대부분의 사람들은 '기술'을 자기가 태어난 이후에 발명된 어떤 것으로 생각한다.
지식의 종류가 무엇이든, 업데이트된 최신 지식을 머릿속에 담는 것에 인간은 매우 서툴다는 사실이 이제 분명해졌다.
역설적으로 기억에 의존하지 않음으로써 사람은 좀 더 업데이트된 지식을 얻을 수 있다. 왜냐하면 최신 지식은 머리보다는 온라인상에 있을 가능성이 높기 때문이다.
요즘은 의대에서 학생들에게 "몇 년만 지나면 여러분이 배운 것 중 절반은 틀렸다는 사실이 드러날 텐데, 우리 교수들도 그 절반이 어느 것인지는 모른다"는 식으로 가르친다.
결론: 이 책도 절판될 가능성이 높으므로 관심있는 독자분들께서는 서둘러 구입하시길...
EOB