수학자를 찾습니다.

추상의 현실화 – 수학이 결과로 보이는 순간 

4차 산업혁명과 함께 중요성이 대두되는 기초 학문들이 있습니다. 윤리의 문제에 관한 철학과 사회학, 그리고 실제 기술을 현실화하기 위해 필요한 수학이 두가지 대표적인 예일 텐데요, 오늘은 사물인터넷과 밀접한 관계가 있는 수학의 중요성에 대해 이야기해 보겠습니다.

수학은 수, 양, 공간에 대한 추상적인 과학입니다. 그 자체의 순수학문으로의 수학과 음악, 건축, AI, 건축 등 인간이 창조하는 거의 모든 분야에 응용이 되는 응용 수학이 있습니다.

수학은 사물과 현상을 기술하는 만국 공통 언어이고, 우리가 마주치는 현상의 본질을 수리모델(Math Modeling)을 통해 추상적이고도 간명하게 표현할 수 있게 해 줍니다. 이러한 수리모델은 우리가 관찰하는 현상의 패턴이나 보편성을 통해, 풀고자 하는 문제의 본질에 도달하게 해 줍니다. 하지만, 순수 수학은 그 원리를 알지 못하는 일반인들에게는 어려운 학문으로 알려져 있어서 응용 분야에 적용이 되어 구체적인 결과를 보일 때 비로소 그 가치와 존재를 인정받는 경우가 많습니다.

사물 인터넷과 수학

사물 인터넷은 단순한 데이터 수집을 넘어 빅데이터, 인공지능 등과의 결합으로 진화하고 있습니다. 이런 현상을 보면, IoT와 수학의 관계를 볼 때, 다른 4차 산업혁명 분야들도 함께 묶어서 볼 수 밖에는 없겠지요.

사물과 사람, 그리고 사물과 사물을 연결하는 IoT에서 수집되는 데이터는 무한대입니다. 사람의 개입이 없는 모든 사람/사물 간의 통신은 다양한 네트워크 환경에서 수집됩니다. 이 과정에서 빠질 수 없는 데이터 보안 암호화 메커니즘은 수학을 적용한 암호 설계에서 나오게 됩니다.

IoT를 통해 안전하게 수집된 데이터들은 이제 인공지능 혹은 머신러닝을 통해 의미를 가지게 됩니다. 인간의 뇌와 신경망을 본떠서 만든 합성곱신경망 (Convolutional Neura Network)로 인해 인공지능은 머신러닝 분야에서 특히 영상/시각과 소리를 통한 인공지능 개발에 있어서 놀라운 학습능력을 보여주고 있습니다.  IT에서의 빅데이터가 수학의 최적화, 응용선형대수, 확률, 수치 해석 등의 이론을 통해 데이터에 의미를 부여함과 동시에 축적된 데이터가 새로운 데이터를 학습하여 의미를 부여할 수 있게 된 것입니다.

머신러닝 초기에 사용되었던 지도학습(Supervised Learning)에서 점점 자율학습 (Unsupervised learning)으로 발전하는 과정은 이미 알고 있는 속성과 패턴을 기반으로 학습 구조를 만들어 처리하게 됩니다. 이 과정에서 필요한 대표적인 수학이론들은 아래와 같습니다.

  • 선형대수학 (Linear Algebra)
  • 해석 기하학 (Analytic Geometry)
  • 행렬 분해 (Matrix Decompositions)
  • 벡터 미적분학 (Vector Calculus)
  • 확률 분포 (Probability and Distribution)
  • 최적화 (Continuous Optimization)
  • 선형 회기 (Linear Regression)
  • 주성분 분석을 통한 차원축소 (Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis
  • 가우시안 혼합 모델을 통한 밀도 추정 (Density Estimateion with Gaussian Mixture Models)
  • 서포트 벡터머신을 통한 분류 (Classification with Support Vector Machine)
  • 볼록 해석 (Convex Analysis)

자, 그러면 우리의 IoT 업계에서는 충분한 수의 수학전문가들이 활동하고 있을까요? 수학이 비록 비인기 학문이라고 하더라도, 우리나라의 거의 모든 정규대학 과정에는 수학과가 있습니다. 그런데 4차 산업혁명의 현장에서는 수학인력이 절대적으로 부족한 것으로 나타나고 있고, 해외에서도 수학 강국의 인력을 모셔가는 상황이 벌어지고 있습니다. 수학 전문 인력이 부족한 것일까요, 혹은 존재하는 수학 인력이 IT와 만나고 있지 못하는 것일까요?

많은 이들은 이 괴리가 컴퓨터 언어교육의 부재라고 보고 있습니다.

어떻게 보면 IoT, 머신러닝, 인공지능 등의 분야는 수학, 프로그래밍을 둘 다 이해하는 인력들이 필요한 분야인데, 기존 교육 시스템으로는 각각의 전문과정에서 필요로 하는 타 학문에 대한 교육과 훈련이 미비하지는 않았는지 돌이켜 볼만한 일입니다.

핀란드는 지난 2018~2019년에 인구의 1%에게 AI교육을 무상으로 하고자 헬싱키 대학과 Reaktor라는 기업이 합작하여 Elements of AI라는 실험적이면서 도전적인 웹사이트를 만들어서 공개했습니다. 이 실험은 전공, 직업, 배경에 관계없이 국민 모두가 AI를 접하고 그들 나름의 사용법과 쓸모를 배워 발견하게 하자는 취지였고, 현재는 국가에 관계없이 공개되어 있습니다.

4차 산업혁명은 많은 것들을 바꾸어 놓고 있습니다. 오늘 IoT와 수학에 대한 이야기를 하면서 느낀 점은, 우리가 알았던 교육 시스템 또한 4차 산업혁명이 바꾸어 놓고 있다는 점입니다. 우리가 소위 “근대”라 말하는 시대는 지나가고 옛 선인들이 말하던 전인교육 (全人敎育)의 시대가 오고 있습니다. 이과, 문과, 전공에 구애받지 않고 순수학문과 기술/기계가 함께 협력하여 가치와 의미를 창출하는 세상이, 우리가 미처 깨닫지 못한 사이에 이미 와 있는지도 모르겠습니다.

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㈜피플앤드테크놀러지

㈜피플앤드테크놀러지는 사물 인터넷을 활용한 위치기반 서비스를 공급하는 기술업체입니다. 저희는 기술을 이용하여 가치를 만들어내는 사람들로, 저희가 제공하는 솔루션으로 고객들이 얻는 안전, 편리함, 효율성 등의 가치를 만드는 일에 자부심을 가지고 있습니다. 폐사는 이미 국내외에 75개 이상의 고객사를 두고 있으며, 해외시장 진출에도 노력을 기울이고 있습니다.

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