■ 본문 중에서

 

1강. 시작은 울림이다

이철수, 『산벚나무, 꽃피었는데 - 이철수 신작 판화 100선전』, 학고재, 1993

이철수, 『마른풀의 노래』, 학고재, 1995

이철수, 『이렇게 좋은 날』, 학고재, 2000

최인훈, 『廣場/九雲夢』, 최인훈 전집1, 문학과지성사, 1976

이오덕 엮음, 『나도 쓸모 있을 걸』(개정판), 이혜주 그림, 창작과비평사, 1991

 

# 판화가 이철수의 다른 시선 - 23p.

논에서 잡초를 뽑는다

이렇게 아름다운 것을

벼와 한 논에 살게 된 것을 이유로

'잡'이라 부르기 미안하다

- <이쁘기만 한데...> 전문

 

# 이오덕이 엮은 창의성의 보고 - 45p.

그런데 말입니다, 왜 모두 창의적이 되어야 하는 거죠? 저는 광고를 해야 하니까 창의적이 되어야 합니다. 그러나 창의성과 관련 없지만 가치 있는 일도 꽤 많잖아요. 그런데 이게 왜 필요하느냐, 왜 다들 굳이 배워야 하느냐? '직업'의 범주를 벗어나 '삶'의 맥락에서 볼 때, 저의 대답은 창의적이 되면 삶이 풍요로워지기 때문이라는 겁니다.

 

# '시청'이냐 '견문'이냐 - 51p.

그런 면에서 저는 행복합니다. 나이가 들수록 더, 그리고 다른 사람보다 조금 더 볼 수 있는 것 같습니다. 한가로운 일요일 오전 11시에 고양이가 내 무릎에 앉아 잠자고 있고, 제이슨 므라즈의 음악이 들리고, 책 한 권 읽는, 그런 순간이 잊히지 않을 겁니다. 그리고 이런 순간이 몇 개가 각인되어 있느냐가 내 삶의 풍요라는 생각이 듭니다. 말씀드렸듯 그것들은 약간의 훈련이 필요합니다. 그런데 다행히 기준을 잡아주는 훌륭한 사람들이 많고, 그 사람들 대부분이 책을 씁니다. 그래서 그 책들을 읽으면서 훈련을 할 수 있습니다.


 


2강. 김훈의 힘, 들여다보기  

『자전거 여행』, 이강빈 사진, 생각의 나무, 2000

『'너는 어느쪽이냐'고 묻는 말들에 대하여 - 김훈世說』(개정판), 생각의 나무, 2003

『자전거 여행2』, 이강빈 사진, 생각의 나무, 2004

『개 - 내 가난한 발바닥의 기록』, 푸른숲, 2005

「화장」,『이상문학상 수상작품집』, 문학사상사, 2004

『바다의 기별』, 생각의 나무, 2008

 

# 한 문장씩 짚어가는 아름다움 - 57p.

슬픔도 시간 속에서 풍화되는 것이어서, 30년이 지난 무덤 가에서는 사별과 부재의 슬픔이 슬프지 않고 슬픔조차도 시간 속에서 바래지는 또 다른 슬픔이 진실로 슬펐고, 먼 슬픔이 다가와 가까운 슬픔의 자리를 차지했던 것인데, 이 풍화의 슬픔은 본래 그러한 것이어서 울 수 있는 슬픔이 아니다.

우리 남매들이 더 이상 울지 않은 세월에도 새로 들어온 무덤에서는 사람들이 울었다. 이제는 울지 않는 자들과 새로 울기 시작한 자들 사이에서 봄마다 풀들은 푸르게 빛났다.

 

# 『자전거 여행』의 '발견'을 발견하다 - 79p.

  · 삶 속에서는 언제나 밥과 사랑이 원한과 치욕보다 먼저다.

  · 그만 하면 견딜 만한 가난이다.

  · 밀물의 서해는 우주의 관능으로 가득하다.

  · 서해는 조국의 여성성이다.

  · 공깃돌만 한 콩털게와 바늘 끝만 한 작은 새우들도 가슴에 갑옷을 입고 있다. 그 애처러운 갑옷은 아무런 적의나 방어 의지도 없이, 다만 본능의 머나먼 흔적처럼 보인다.

  · [소금의] 짠맛은 바다의 것이고, 향기는 햇볕의 것이다.

  · 낙원은 일상 속에 있든지 아니면 없다.

 

# '미친 사람' 김훈 - 87p.

꽃 한 조각 떨어져도 봄빛이 줄거늘

수만 꽃잎 흩날리니 슬픔 어이 견디리

 

- 대체로 이러한 글은 사람의 솜씨라고 말하기 어렵지만, 산화하는 꽃과 시간을 견디지 못해하는 '슬픔'으로 보아 사람의 소행임은 틀림없다.

 

# 사실적인 글쓰기의 힘 - 97p.

인간은 보편적 죽음 속에서, 그 보편성과는 사소한 관련도 없이 혼자서 죽는 것이다. 모든 죽음은 끝끝내 개별적이다. 다들 죽지만 다들 혼자서 저 자신의 죽음을 죽어야 하는 것이다.

 


3강. 알랭 드 보통의 사랑에 대한 통찰

알랭 드 보통 (Alain de Botton)

『불안』, 정영목 옮김, 이래, 2005

『우리는 사랑일까』, 공경희 옮김, 은행나무, 2005

『동물원에 가기』, 정영목 옮김, 이레, 2006

『프루스트를 좋아하세요』, 지주형 옮김, 생각의나무, 2007

『왜 나는 너를 사랑하는가』, 정영목 옮김, 청미래, 2007

 

오스카 와일드 (Oskar Wilde)

『도리언 그레이의 초상』, 김진석 옮김, 웅진싱크빅, 2008

 

# 이상과 현실 사이 - 116~117p.

다른 영역에서와 달리, 사랑에서는 상대에게 아무 의도도 없고, 바라는 것도 구하는 것도 없는 사람이 강자다.

 

어린 여자들은 그 남자의 어떤 면을 세월이 자연스럽게 가져다주는 게 아닌 그 남자만의 장점으로 받아들인다는 점이 마음에 들었다.

단지 지상에 십 년 더 살았기 때문에 얻어진 서른한 살의 성숙함은, 어린 남자들의 서투름만 봐온 스물네 살에게는 깊은 인상을 주었다.

 

나이나 인종의 차이가 우월한 지위를 만들어줄 수 있다. 독일의 육체노동자가 타이로에 가면, 역사적으로 독일 경제가 앞서 발전한 점과 환율 덕분에 백만장자인 양 느끼고 행동하게 된다. 평범한 영국인이 북아메리카의 작은 고장에 가면, 이국적인 발음만으로도 매력적이고 세련된 본토인으로 환영받을 수 있다.

 

# 행복은 선택이다 - 122p.

삶, 즉 사람의 힘, 기쁨의 힘, 감탄의 힘을 모두 포함하는 삶 외에 다른 부는 없다. 고귀하고 행복한 인간을 가장 많이 길러내는 나라가 가장 부유하다. 자신의 삶의 기능들을 최대한 완벽하게 다듬어 자신의 삶에, 나아가 자신의 소유를 통해서 다른 사람들의 삶에도 도움이 되는 영향력을 가장 광범위하게 발휘하는 그런 사람이 가장 부유한 사람이다.

 

# 프루스트와 삶의 변화

죽음이 임박했을 때 갑자기 생기는 삶에 대한 애착은, 우리가 흥미를 잃은 것은 목적이 보이지 않는 삶 자체가 아니라 우리가 영위하는 삶의 일상적인 형태라는 것, 그리고 우리에게 불만이 생기는 것은 인간의 경험이 돌이킬 수 없도록 음울하기 때문이 아니라 삶을 살아가는 특정한 방식 때문이라는 것을 암시한다. - 126p.

 

우리가 읽는 책이 우리 머리를 주먹으로 한 대 쳐서 우리를 잠에서 깨우지 않는다면 도대체 왜 우리가 그 책을 읽어야 하는 것이냐. 책이란 무릇 우리 안에 있는 꽁꽁 얼어버린 바다를 깨뜨리는 도끼가 되어야 한다. (1904년 1월, 카프카)



 

4강. 고은의 낭만에 취하다

대니얼 디포(Danial Defoe), 『로빈슨 크루소』, 남명성 옮김, 펭귄클래식 코리아, 2008

고은, 『순간의 꽃-고은 작은시편』, 문학동네, 2001

미셸 투르니에(Michel Tournier), 『방드르디, 태평양의 끝』(개정판), 김화영 옮김, 민음사, 2003

 

# 인생에 대한 새로운 시선

뭐니 뭐니 해도

호수는

누구와 헤어진 뒤

거기 있더라 - 151p.

 

우리 인생도 크게 다르지 않아요. 내 마음대로 직조할 수 없어요. 시대라는 씨줄과 내 의지라는 날줄이 맞아야 해요. 내가 아무리 날줄을 잘 세운다고 해도 씨줄이 너무 세게 밀고 들어오면 휘게 되어 있어요. 살다보면 우리 뜻대로 되지 않아요. 급한 물이 밀려올 때가 있죠. 그럼 타야지 어쩌겠어요. 그러고 나서 결국 어딘가에 닿았어요. 사실 나는 거기에 닿고 싶지 않았는데, 아래쪽으로 3미터쯤 더 가고 싶었는데 그 지점에 가지 못하고 닿았단 말이죠. 그럼 어쩌겠어요. 땅버들 씨앗처럼 거기서 최선을 다해 싹을 틔워야죠. - 154p.

 

 

5강. 햇살의 철학, 지중해의 문학

김화영, 『행복의 충격 - 지중해, 내 푸른 영혼』, 책세상, 1989

김화영, 『바람을 담는 집』, 문학동네, 1996

김화영, 『시간의 파도로 지은 城 - 김화영 예술기행』, 문학동네, 202

니코스 카잔차키스(Nikos Kazantzakis), 『그리스人 조르바』(2판), 이윤기 옮김, 1993

니코스 카잔차키스, 『천상의 두 나라』, 정영문 옮김, 예담, 2002

로버트 카플란(Robert Kaplan), 『지중해 오디세이』, 이상옥 옮김, 민음사, 2007

알베르 카뮈(Albert Camus), 『이방인』(개정1판), 김화영 옮김, 책세상, 1999

앙드레 지드(Andre Gide), 『지상의 양식』, 민음사, 2007

장 그르니에(Jean Grenier), 『섬』, 김화영 옮김, 민음사, 1997

R.M. 릴케(Rilke), 『말테의 手記』(중판), 박환덕 옮김, 문예출판사, 1984

 

# 지중해로 떠나는 문, 김화영

알제는 해가 비칠 때면 사랑에 떨고 밤이면 사랑에 혼절한다. - 178p.

누가 그랬던가, '영원한 사랑'이라고? 영원한 것은 오직 돌과 청동과 푸른 하늘뿐이다. - 179p.

인도를 다녀와서야 비로소 나는 '꿈' 이라는 말의 참다운 규모를 이해하게 된 것 같다. (...) 요즘 나는 꿈이 인도의 은유라는 생각을 많이 한다. - 185p.

호사와 굶주림의 공존을 그들은 떳떳이 전시하는 듯하다. (...) 그 엄청나고 태연한 가난 - 185p.

 

# 거짓말을 거부하는 사람, 뫼르소 - 217p.

너는 죽은 사람처럼 살고 있으니, 살아 있다는 것에 대한 확신조차 너에게는 없지 않느냐? 나는 보기에는 맨주먹 같을지 모르나 나에게는 확신이 있어. 나 자신에 대한, 모든 것에 대한 확신

 

 

6강. 결코 가볍지 않은 사랑, 참을 수 없는 존재의 가벼움

밀란 쿤데라(Milan Kundera), 『참을 수 없는 존재의 가벼움』, 이재룡 옮김, 민음사, 1997

 

# 연민으로 가득 찬 토마스의 사랑 - 245p.

불쌍한 한 여자아이를 보고 연민으로 시작된 사랑. 토마스는 끝까지 그 사랑으로 사랑을 해요. 그렇게 토마스는 의무에서 감정으로 변해가요. 직업적으로 의사라는 의무, 나라에 대한 의무를 다 벗고 테레사에 대한 동정과 연민, 사랑이라는 감정이 삶의 중심이 돼요. 돈 후안의 삶에서 트리스탄의 삶으로, 가벼움에서 무거움으로 토마스의 삶이 변화하는 순간입니다. 그런데 그 무게라는 게 정치적인 것이 아니라 한 여자를 향한 사랑의 무게인 거죠. 묵직해진 거예요. 안타까운 사랑 이야기입니다.

 

# 영혼을 꿈꾸는 테레사의 사랑

그녀가 말했다: "당신 힘을 가끔 내게 쓰지 않는 이유가 뭐죠?"

"사랑한다는 것은 힘을 포기하는 것이기 때문이죠."라고 프란츠가 부드럽게 말했다. 사비나는 두 가지 사실을 깨달았다: 첫째, 이 말은 아름다고 진실하다. 둘째, 이 말로 인해 프란츠는 그녀의 에로틱한 삶에서 자격상실을 당한 것이다. - 254p.

 

그녀의 드라마는 무거움의 드라마가 아니라 가벼움의 드라마였다. 그녀를 짓눌렀던 것은 짐이 아니라 존재의 참을 수 없는 가벼움이었다. - 255p.

 

# 진정한 행복과 영원회귀 - 270p.

그들은 피아노와 바이올린 소리에 맞춰 스텝을 밟으며 오고갔다: 테레사는 그의 어깨에 머리를 기댔다. 안개 속을 헤치고 두 사람을 싣고 갔던 비행기 속에서처럼 그녀는 지금 그때와 똑같은 이상한 행복, 이상한 슬픔을 느꼈다. 이 슬픔이란 우리는 마지막 역에 있다라는 것을 의미했다. 이 행복은 우리와 함께 있다라는 것을 의미했다.

슬픔은 형식이었고, 행복이 내용이었다. 행복은 슬픔의 공간을 채웠다.




 

 

7강. 불안과 외로움에서 당신을 지켜주리니, 안나 카레니나

레프 톨스토이(Лев Толстой), 『안나 카레니나』1·2·3, 박형규 옮김, 문학동네, 2009

 

안나는 전혀 다른 방식으로 삶을 마감할 수도 있었을 것이다. 그러나 역과 죽음의 테마, 사랑의 탄생과 결부되어 잊을 수 없게 된 이 테마가 그 음울한 아름다움의 힘으로 절망의 순간에 그녀를 사로잡았던 것이다. 인간은 가장 깊은 절망의 순간에서조차 아름다움의 법칙에 따라 자신의 삶을 작곡한다. - 278p.

 

# 인생의 지도를 펼치다 - 281p.

모든 인생은 전인미답이에요. 비슷할지언정 어떤 인생도 전인미답이 아닌 게 없어요. 아무리 오래 살아도 어떤 상황에 처음 닥쳤을 때 내 감정 상태를 모르거든요. 이게 사랑인가? 질투인가? 미움인가? 정의인가? 잘 몰라요. 그런데 이 책을 읽고 나면 완벽하지는 않지만 최소한 길을 잃지는 않을 거예요. 남편이 아닌 다른 남자를 사랑하게 된 한 여자를 중심으로 뻗어 있는 수많은 이야기들은 골목골목 세밀하게 표시된 지도처럼 보편적인 인간의 심리를 잔인할 정도로 정확하게 보여줍니다.

 

# 사랑에 빠지다 - 299p.

'사랑하고 있다고? 그래 정말 이분이 사랑이라는 것을 할 수 있을까? 만약 사랑이라는 말이 있다는 것을 남에게서 듣지 않았더라면 이분은 결코 그런 말을 쓰지 않았을 것이다. 이분은 사랑이 어떤 것인지도 모르고 있다.'

 

 

8강. 삶의 속도를 늦추고 바라보다

법정, 『살아 있는 것은 다 행복하라』, 류시화 엮음, 조화로운삶, 2006

손철주, 『인생이 그림 같다 - 미술에 홀린, 손철주 미셀러니』, 생각의 나무, 2005

손철주, 『그림 아는 만큼 보인다 - 미술이야기』, 효형출판, 1998

오주석, 『한국의 미 특강』, 솔, 2003

오주석, 『오주석의 옛 그림 읽기의 즐거움』1(개정판), 솔, 2005

오주석, 『오주석의 옛 그림 읽기의 즐거움』2, 솔, 2006

오주석, 『그림속에 노닐다 - 오주석의 讀畵隨筆』, 솔, 2008

최순우, 『무량수전 배흘림기둥에 기대서서 - 최순우의 한국미 산책』(보급판), 학고재, 2002

프리초프카프라(Fritjof Capra), 『현대 물리학과 동양사상』(개정판), 김용정·이성범 옮김, 범양사, 2006

한형조, 『붓다의 치명적 농담 - 한형조 교수의 금강경 別記』, 문학동네, 2011

 

# 시야를 열다 - 손철주와 오주석

뼈빠지는 수고를 감당하는 나의 삶도 남이 보면 풍경이다. - 322p.

 

노트북을 켜 인터넷을 하다가 메일 체크를 하기 위해서 마우스를 움직여 로그인을 하고, 점심 식사로 스파게티를 먹고 커피를 한 잔 마신 다음 새로운 광고 CI와 캠페인 런칭을 위해 킥오프 미팅을 해야 한다.

(...) 저뿐만 아니라 많은 분들이 자연스럽게 영어를 섞어 문장을 만들고 이야기하는 것이 습관이 된 세상이에요. - 328p.

 

# 마음을 열다 - 법정 그리고 동양사상 - 345p.

그리고 그렇게 얻은 돈오를 잊지 않고 계속 살아가는 것이 점수(漸修), 차츰차츰 정진하는 거라는 겁니다. 깨달음이 깨달음으로 끝나지 않기 위해서는 살면서 계속해서 그 깨달음을 기억하고 되돌아보고 실천해야겠죠. 그러기 위해 가장 좋은 것이 책이 아닐까 싶습니다. 물론 좋은 책이어야 합니다. 우리는 책에 대한 긍정적인 편견이 있습니다. 책이면 다 좋다는 편견이죠. 하지만 읽는 시간이 아까운 글들도 주변에 많이 있습니다. 점수의 삶을 살아가기 위해 끊임없이 돈오하려면 깨달음을 줄 만한 좋은 책들을 찾아 읽어야 한다고 생각합니다.

 

'내 뜻대로 모든 것을 이루리라'라는 기필을 거두십시오.

세상은 내 마음대로 할 수 있는 물건이 아닙니다. 그 오만과 아만(我慢)을 버려야 합니다.



 


<책은 도끼다>

박웅현

북하우스, 2011



책은 도끼다
국내도서
저자 : 박웅현
출판 : 북하우스 2011.10.10
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■ 본문 중에서


○ 위험, 윤리, 거버넌스 : 과학 기술의 공적 의의 (윤정로)


과학 기술은 인간이 지적 호기심을 통해 얻은 가장 체계적인 지식이라고 볼 수 있다. 지적 호기심은 인간의 고유한 특성이고, 지적 호기심의 추구는 인간의 기본권으로 간주되기도 한다. 과학 기술은 국가와 민족의 정체성과 결속력을 강화하고 위신을 높이는 상징적 의미도 갖고 있다. 우리나라에서 과학 분야 노벨상 수상자가 배출되기를 바라는 사회적 열망도 이런 연유일 것이다. 과학 기술이 우리의 일상생활에 미치는 영향에 대해서는 더 이상 언급할 필요조차 없을 정도이다. 보다 근본적으로, 과학 기술은 우리의 사고방식과 행동 양식, 진위 판단, 신념과 가치 체계에 커다란 영향력을 행사하며 근대 문명과 세계관의 토대가 된다. 요컨대 '과학 기술은 문화'라는 것이다. - 15p.



○ 신경과학의 이해 : 뇌, 현실, 기계 지능 (김대식) 


움베르트 에코의 유명 소설 『장미의 이름』에 인생의 허무함을 표현하는 "그 아무리 아름다운 장미도 결국 남는 건 이름 하나뿐이다." 라는 말이 나온다. 물론 이름 외에도 남는 게 하나 더 있다. 바로 장미에 대한 우리의 기억이다. 우리가 치매를 두려워하는 건, 기억을 잃는 순간 '나'라는 존재가 더 이상 지금 이 순간의 내가 아닐 것이라는 두려움 때문이다. - 49p.


눈은 마음의 창문이 아니다. 직접 보고 듣는 그 자체만으로 얻을 수 있는 정보가 한정되어 있기에, 우리가 지각하는 세상엔 언제나 뇌의 수많은 과거 경험과 미래 희망과 현재 가설들이 포함되어 있다. 현실은 뇌가 보는 것이 아니다. 뇌가 아는 것을 보는 것이 바로 현실이다. - 54p.



○ 생물학, 진화론, 인간 이해 : 인간 본성의 진화론적 이해 (장대익)


진화생물학자 마이어(Ernst Mayr)에 따르면 다윈의 진화론 패러다임은 다섯 개의 핵심 주장으로 이뤄져 있다. 그것을 요약해 보면 다음과 같다.


(D1) 진화 그 자체(evolution as such): 세계는 항구적이지도 최근에 창조되지도 영구적으로 순환하지도 않으며, 오히려 꾸준히 변하고 유기체도 시간이 지나면서 변화한다는 이론이다.

(D2) 공통 계통(common descent): 이 이론은 유기체의 엄청난 다양성의 기원을 설명한다. 어떤 종이 다른 종들로 갈라지거나 지리적인 격리가 일어나 새로운 종으로 가지를 침으로써 종이 분화된다고 가정한다.

(D3) 종의 분화(multiplication of species): 이 이론은 유기체의 엄청난 다양성의 기원을 설명한다. 어떤 종이 다른 종들로 갈라지거나 지리적인 격리가 일어나 새로운 종으로 가지를 침으로써 종이 분화된다고 가정한다.

(D4) 점진론(gradualism): 진화는 새로운 유형의 개체들의 갑작스러운(도약적인) 변화가 아니라 집단의 점진적인 변화를 통해서 일어난다는 이론이다.

(D5) 자연 선택(natural selection): 유전적 변이들이 존재하고, 그중 어떤 것이 다른 거에 비해 생존과 번식에 유리하며, 그 변이 중 일부가 다음 세대에 대물림되는 경우라면 자연 선택이 일어난다는 이론이다.


이 중에서 다윈의 가장 독창적인 아이디어는 자연 선택과 생명의 나무(tree of life) 개념이라고 할 수 있다. 이는 (D2), (D3), (D5)에 해당하는 것으로서, 다윈의 진화론을 자연 선택 이론으로 부르는 것도 바로 이런 이유 때문이다. 다윈 이래로 많은 진화생물학자들이 자연 선택에 의한 진화가 어떤 조건하에서 일어나는지를 탐구해 왔다. 그들은 대체로 세 가지 서로 다른 조건들이 만족될 때 자연 선택 메커니즘이 작동한다고 논증했다. 이를 요약하면 다음과 같다.


(N1) 변이 조건: 상이한 요소들이 계속해서 풍부하게 존재한다.

(N2) 복제 조건 혹은 유전 조건: 그 요소들은 복사본을 만들 수 있는 능력이 있거나, 그 자신의 복사본이다.

(N3) 적합도 조건: 어떤 요소의 복사본 수는 그 요소의 특성과 외부 환경의 특성 간의 상호 작용에 의해 결정된다.


여기서 중요한 것은 진화의 '대상'에 대한 세부 사항이 없다는 점이다. 다시 말해 '자연 선택 원리'란 어떤 대상이든 위의 세 조건만 만족시킨다면 진화가 일어날 수밖에 없다는 논리이다. 이런 일반성과 간결성 때문에 진화생물학자들은 자연 선택 이론을 '보편 다윈주의(universal Darwinism)'라고 부르며, "복제자의 차별적 생존에 의한 진화"로 규정하기로 했다.

보편 다윈주의에서 가장 중요한 조건은 (N2)이다. 이는 어떤 대상이든 자연 선택에 의해 진화하기 위해서는 복제자가 있어야 한다는 조건, 즉 대물림 메커니즘을 지녀야 한다는 조건이다. 그렇다면 복제자(replicator)란 정확히 무엇인가? 도킨스(Richard Dawkins)는 복제자가 "자기 자신을 복제하는 어떤 것" 혹은 "외부 세계(다른 복제자들까지 포함)와의 상호 작용을 통해 자기 자신의 복사본을 만드는 존재자"라고 규정한다. 물론 유전자는 복제자의 범례이다. - 68~70p.



저녁 무렵 슬그머니 풀잎 정상을 향하는 개미들이 있다. 그들은 새벽까지 풀잎을 꽉 깨물고는 꼼짝도 하지 않는다. 뭔가 이유가 있는 행동이지 않을까? 하지만 그 행동 때문에 개미는 풀을 뜯기 시작한 양이나 소에게 잡아먹힌다. 마치 '나 잡아 드세요.'라는 자살 행동같다. 개미의 관점에서는 도저히 납득이 되지 않는 행동이다. 비밀은 '창형 흡충'이라는 기생충에 있다. 이 기생충의 '꿈'은 번식의 파라다이스인 양의 위장에 도달하는 것이다. 하지만 혼자서는 그 꿈을 이룰 능력이 없다. 그래서 개미의 뇌를 감염시켜 양에게 쉽게 잡아먹히도록 개미를 조종하는 것이다.


이 무서운 이야기는 곤충을 넘어 포유동물까지 이어진다. 톡소포자충에 감염된 쥐는 심하게 용감해진다. 대개 고양이 오줌 냄새를 맡은 쥐는 고양이의 존재를 느끼고 도망가는데 이 감염 쥐에게는 그런 공포감이 발현되지 않는다. 고양이의 위장에 가서 맘껏 번식하는 것이 최종 목표인 톡소포자충이 쥐의 행동을 조종하고 있기 때문이다. 인간의 경우에 뇌를 감염시키는 것은 기생충이 아니라 밈이다. 밈은 자신의 운반자를 돌보지 않는다. 우리의 뇌는 유전자와 다른 유전자, 유전자와 밈, 그리고 어떤 밈과 다른 밈 간의 전쟁이 벌어지는 '복제자 전쟁터'이다. 이 점이야말로 밈 이론이 우리에게 이야기하는 불편한 진실이다. - 98~99p.



○ 지구의 역사/인간의 진화 : 아름다운 지구, 몇 가지 큰 질문들 (김경렬)


끊임없이 지구 모습이 변하면서 바다의 흐름이 바뀌고 또한 공기의 흐름이 바뀌며 오늘의 지구가 만들어졌다. 그런데 지난 2억여 년 동안 지구가 변해 온 모습을 보면 아무래도 지금의 지구 모습이 가장 아름다워 보인다. 지구 46억 년의 역사상 가장 아름다운 모습을 지구가 갖춘 후에 우리가 지구에 태어나 살고 있다는 것이 어떤 중요한 의미를 가지는 것은 아닐까? 아름다운 지구를 더욱 아끼고 가꾸고 사랑하며 또한 우리의 삶을 더욱 열심히 살아야 할 충분한 이유가 있는 것 같다. - 131p.



○ 학문의 경계와 융합 : 두 문화의 합류를 위하여 (김상환)


"모든 학문은 사슬처럼 연결되어 있다. 어떠한 학문도 각자 자기에서 비롯되는 다른 학문들 없이, 그래서 상호 연쇄적인 전체를 동시에 고려하지 않는다면 완전하게 파악될 수 없다." - 163p.


과학은 원래 이야기와 갈등 관계에 있다. 과학적 기준에서 볼 때 대부분의 이야기는 우화들로 간주된다. 그러나 과학이 유용한 규칙 적합성을 발언하는 것에 국한하지 않고 진리를 탐구하는 한에서, 과학은 자신의 게임의 규칙을 스스로 정당화해야 한다. 그래서 과학은 자기 고유의 위치를 넘어 철학이라 불리는 정당화 담론으로 나아간다 - 198p.



<과학적 사유와 인간 이해>

윤정로, 김대식, 장대익, 김경렬, 김상환

민음사, 2014



과학적 사유와 인간 이해
국내도서
저자 : 윤정로,김대식,장대익,김경렬,김상환
출판 : 민음사 2014.12.12
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[ 본문 중에서 ]


빅 데이터의 특징 4V - 6~7p.


1) 데이터의 양 (Volume)

"보통"의 데이터에 비해 빅데이터는 그 양이 대단히 많다. 몇 테라바이트(TB)에서 몇 제타바이트(ZB)에 이른다. 제타바이트는 10억 TB 또는 1조 GB이다. 정말 많은 데이터가 아닌가! 2010년도에 전 세계적으로 흩어져 있는 데이터가 약 1ZB, 즉 1억 2천 5백만 개의 8GB 메모리 저장 장치에 해당한다. 게다가 몇 년 사이에 이 데이터 양은 계속 증가하고 있으며 멈출 것이란 어떤 징후도 보이지 않는다. 바로 이렇게 대단히 많은 양의 데이터가 빅데이터의 특징이며 슈퍼 컴퓨터라 할지라도 한 대의 컴퓨터가 다룰 수 없는 양이다. 그래서 대다수의 데이터 과학 프로젝트에서 병렬 처리 컴퓨팅[각주:1] 기법이 필요하다.


2) 데이터의 다양성 (Variety)

빅데이터는 통상적인 방법으로 수집되기도 하지만, 서로 다른 위치에서 다른 방법으로 얻기도 한다. 우리가 일반적으로 다루던 데이터는 구조화된, 그러니까 보통 데이터베이스에서 볼 수 있는 데이터이다. 우리는 데이터의 종류와 크기를 알고 있으며, 해당 필드로 뭘 해야 할지도 대부분 알고 있다. 반면에 빅데이터는 전혀 구조화되지 않거나 어느 정도만 구조화된 데이터를 포함한다. 구조화되지 않은 데이터는 아무리 작은 부분일지라도 역시 미리 정의된 형태로 구조화되지 않은 데이터이다. 예를 들어, 페이스북에 올려진 글이나 트윗, 전화 기록 등이 있다. 반면에 전자메일 주소의 앞부분이라든가 기계의 사용 기록 등은 어느 정도 구조화된 자료의 좋은 예이다.


3) 데이터의 속도 (Velocity)

데이터가 만들어지는 생성 속도, 혹은 기업에 전해져서 처리되는 속도가 빅데이터의 또 다른 특징이다. 과거에는 통상적으로 데이터가 생성되는 장소에서 처리되는 장소로 옮겨지는 것이 다소 느리고 정적이었다면, 빅데이터는 늘 움직이고 있으며 그 속도도 빠르다(물론 예외도 있다). 따라서 가능하다면 거의 실시간으로 처리되어야 잠재적인 손실이 일어나지 않을 것이다. 예를 들어, 금융기관은 매초 5백만 개의 메시지, 즉 30만 마이크로초에 한 건의 메시지를 처리해야 할 수도 있다.


4) 데이터의 신뢰도 (Veracity)

앞선 빅데이터의 3V는 다른 책이나 글에서 가끔 언급되고 있다. 이에 비하면 빅데이터의 신뢰도는 상대적으로 최근에 더해진 측징으로, 데이터가 고급의 믿을 만한 정보인지 하는 문제도 빅데이터의 또 다른 특징으로 포함한다. 모든 데이터 자체가 혼란스러울 때가 있다. 효과적으로 빅데이터를 다룬다는 것은 어쩌면 포함되어 있을지 모르는 잘못된 정보를 포착하는 데 필요한 고급의 분석 과정을 포함한다. 주의를 기울이지 않으면 실제로는 아무런 의미도 없는 통계 자료를 통해 결론이 도출되거나 의심스러운 결론에 도달하게 된다.


데이터 과학에 관한 Drew Conway의 벤 다이어 그램 - 35p.



■ 데이터 과학의 주요 도구 - 37p


맵리듀스(MapReduce) : 복잡한 업무를 여러 개의 단순 작업으로 나누고 분산 알고리즘과 병렬 처리 기법으로 업무를 저비용으로 빠르게 처리하는 효과적인 방법. 이 알고리즘은 전에도 알고 있었던 것이지만, 데이터 과학에서 널리 사용하여 잘 알려지게 되었다.


하둡 분산 파일 시스템(Hadoop Distributed File system, HDFS) : 병렬 처리를 하도록 만들어진 오픈소스 플랫폼. 기본적으로 네트워크에 연결된 컴퓨터가 처리할 수 있도록 커다란 데이터를 작게 나누어 준다.


고급 텍스트 분석(Advanced Text analytics) : 보통 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 라고 알려져 있다. 이 분야는 일반적으로 구조화되지 않은 텍스트 데이터에서 유용한 정보와 기업적 지식을 추출해 내는 데이터 분석 기법이다. 데이터 과학 이전에는 이 분야는 아예 존재하지도 않았다.


대규모 데이터 프로그래밍 언어(Large Scale Data Programming Languages, 예를 들어, Pig, R, ECL 등) : 대량의 데이터(특히 빅데이터)를 효과적으로 다루는 프로그래밍 언어. 데이터 과학이 나타나기 전에 이 분야는 개발 단계였거나 존재하지 않았다.


대체 데이터베이스 구조(Alternative Database Structures, 예를 들어, HBase, Cassandra, MongoDB 등) : 빅데이터를 병렬 처리 기법으로 기록, 질의, 편집할 수 있는 데이터베이스




■ 데이터 과학자의 유형 - 45~48p.


1. 데이터 개발자 (Data Developer) : 프로그래밍 전문가

데이터 개발자는 통상 데이터의 관리와 분석이라는 기술적 부분에 더 초점을 둔다. 달리 말해서, 매일 여러 곳에서 커다란 데이터베이스에 질의(쿼리)를 하여 의미 있는 결과를 얻고, 결과를 종합 분석하여 유용한 정보를 추론해 내는 일, 즉 데이터를 수집하고 체계화하는 일을 한다. 데이터 개발자는 코딩과 기계 학습(Machine Learning) 기술 등에 강한 면모를 가지고 있다. 경력이나 배움에 따라 다르기는 하겠지만, 기업 업무나 통계에 관한 기술은 상대적으로 미숙하다. 

데이터 개발자는 여러 산업체에 근무하고 있는데, 규모가 작은 회사에서 일하거나, 큰 회사에서 데이터 과학 팀원으로 업무를 담당하고 있다. IT 업무에 종사하던 사람들은 자연스럽게 이런 유형의 데이터 과학자가 되기 쉽다. 경영학이나 통계학을 배우며 동시에 몸담은 산업체의 경험을 통해서 자신의 기술을 발전시킬 수 있다. 업무 기술을 더 익히게 되면 경영에 더 가까워질지도 모르겠지만, 어쨌든 데이터 개발자는 통상 데이터 과학자의 입문 과정이라 볼 수 있다.


2. 데이터 연구자 (Data Researcher) : 데이터 분석 기술에 전문지식 보유

데이터 연구자는 대체로 통계학을 전공하였거나 통계학을 바탕으로 한 과학 분야, 즉 사회 과학 등을 공부한 사람들이 많다. 다른 데이터 과학자에 비하면 박사 학위를 가지려고 하는 경향이 강하다. 경영에는 그리 적당하지는 않겠지만, 분석에는 발군이다. 이런 속성은 획기적인 업무를 실현해야 하는 경우 정말 바람직하다. 예를 들면, 데이터 과학을 접해 본 적이 없거나 가지고 있는 데이터로 무엇을 해야 할지 모르는 조직에서는 데이터 연구자가 필요하다. 데이터로부터 유용한 정보를 생산하기 위한 프로그래밍과 실무 능력을 제대로 평가 받는 다른 전문가와 함께 데이터 과학 팀원으로 활동한다면, 데이터 연구자는 큰 조직 사회에서 아주 좋은 자산으로 평가된다. 데이터 연구자들도 새로운 것을 배우는데 능숙하므로 더 많은 기술을 배우고, 가진 기술도 더 다듬어 필요한 곳에서 유연한 활동을 할 수 있다.


3. 데이터 창작자 (Data Creative) : 데이터 과학 분야를 총체적으로 배운 사람들, 컴퓨터 공학자들이 전업하는 경우가 많음

데이터 창작자는 학계에 상당한 경력을 가지고 있으며, 빅데이터 기술과 기계 학습, 그리고 프로그래밍에도 뛰어나다. 이들은 오픈소스를 좋아하고 널리 알려진 기술을 아는 것에 자부심을 품고 있다. 이런 성향 때문에 데이터 창작자는 별로 힘들이지 않고도 하나의 역할에서 다른 역할로 전환할 수 있다. 데이터 과학 분야의 스위스 아미 나이프(Swiss Army Knife: 다목적 주머니칼)라 할 수 있겠다. 데이터 창작자는 경영에는 별다른 재주가 없겠지만, 데이터 과학자로서 하루하루의 일은 잘해낸다. 물론, 결과물의 가치를 다른 사람이 알아차리긴 어렵겠지만 말이다.

유연성을 가진 고용인을 요구하는 작은 기업에게 데이터 창작자는 매우 가치 있는 자산이다. 하지만 큰 기업에서 업무를 수행하는 것도 어렵지 않다. 특히, 경영 전문가와 함께 팀을 구성한다면 더 좋겠다. 필요한 기술이 있다면 업무 경험을 통해 쌓아 나갈 것이다.


4. 데이터 사업가 (Data Businesspeople) : 경영에 관여하는 최상위 계층

데이터 사업가는 일반적으로 새로 구성된 데이터 과학 팀을 이끌어 나가는 선임들이라 하겠다. 그들은 경영 기법에 해박하고 프로젝트 관리도 잘한다. 기업 이익의 증대에 주안점을 두고 있으며, 밑그림을 그리는데 더 관심이 많다. 그러기는 하지만, 상당한 전문 기술을 알고 있으므로, 또한 현실적이라 하겠다.

데이터 사업가는 상당히 큰 조직에 몸담으려는 경향이 있으며 종종 스스로 창업하기도 한다. 다른 전문가, 특히 경영인들과 유연한 관계를 유지하고 데이터 과학 프로세스에 대해 해박한 지식과 경험을 겸비했다. 이런 유형의 데이터 과학자는 주로 다른 데이터 과학자나 데이터 전문가의 수장이 되어 맡은 데이터 과학 프로젝트를 관리하는 역할을 한다.


5. 혼합/포괄 유형

혼합/포괄 유형은 데이터 사업가와 비슷하다. 하지만 광범위한 경험도 없고 경영에 주안점을 두지도 않는다. 양쪽에 균형적으로 접근하며, 이런 유형은 앞선 첫 세 가지 유형보다 더 빨리 이 분야에서 높은 위치를 차지하는 경향이 있다. 프로그래밍과 통계학, 경영 기법에도 능숙하고 마치 데이터 창작자처럼 매우 유연한 사고방식을 지니고 있어서 기업 세계에도 폭넓은 이해를 가지고 있다. 어린 나이에 데이터 과학을 공부해서 데이터 과학자가 되려는 사람들이 이런 유형이 되는 경향이 있다.

혼합/포괄 유형의 데이터 과학자는 기업의 종류에 관계없이 진출할 수 있다. 독립적으로 때론 팀원으로 업무를 수행하고 이 분야에 매우 열성적으로 매진한다. 데이터 과학에 대한 강의 수요가 점점 늘어나고 분야가 더 성숙해짐에 따라, 앞으로는 이런 유형의 데이터 과학자가 더 늘어날 전망이다. 하지만, 컴퓨터를 처음 이용할 때의 프로그래머보다 요즘 프로그래머들이 더 다재다능해진 것처럼, 그들도 나름의 변화가 있을 것이다.




■ 데이터 과학자의 자질과 경험


○ 데이터 과학자가 가져야 할 전문 지식 - 77p.

  - 하나 이상의 데이터 분석 도구(R, SPSS, SAS, Stata, Matlab 등)에 대한 충분한 지식과 함께 그 중 하나는 완벽하게 다루어야 함

  - 빅 데이터 저장 프레임워크(Hadoop, Hive 등)에 대한 경험

  - 데이터 과학에 때때로 필요한 노하우. 즉 시각화와 관계형 데이터베이스, 소비자 모델링, 빅데이터 통합 처리 시스템, 그리고 당연하지만 빅데이터 영역에서 데이터 집합을 다루어 본 경험


○ 첫 업무 경험을 얻는 최소한의 방법 - 84p.

  - Kaggle 이라는 데이터 과학 대회에 참가한다 

  - 관련 업무를 수행하는 회사의 인턴사원으로 근무한다

  - 대학원생이라면 데이터 관련 과제를 가진 회사의 사례를 연구하여 논문으로 발표한다

  - 데이터 과학 모임에 자원한다

  - Data Science Central 과 같은 사이트에서 찾아 수습 기간을 가진다.




■ 사용하는 소프트웨어 - 하둡 도구 모음과 친구들 - 92~101p.


MapReduce

구글이 개발했으며, 하둡의 주된 구성 프로그랭이다. 맵리듀스는 빅데이터 기술의 심장이라고 할 수 있다. 본질적으로 하둡과 연결되어 있긴 하지만, MPP와 NoSQL(예를 들어, MongoDB)과 같은 다른 빅데이터 프로그램에서도 이용하고 있다. 맵리듀스는 원래 등록된 프로그램이었지만, 2006년 야후가 자금을 대면서 하둡을 통해서 "웹 규모(Web Scale)"의 오픈소스 프로그램으로 바뀌게 되었다. 맵리듀스는 병렬 처리 컴퓨팅에 쓰이는 잘 알려진 알고리즘의 하나로, 여러 대의 컴퓨터를 통해 데이터 집하에 질의하고 작은 조각으로 나누어 각 컴퓨터가 처리하도록 해준다.


HDFS

하둡 분산 파일 시스템(Hadoop Distributed File System)의 약자로, 하둡이 사용하는 파일 시ㅡ템이다. 하둡에서 처리해야 할 작업이 이다면 먼저 HDFS로 전환해야 한다. 이 파일 시스템은 하둡이 설치되어 있고 서로 연결(네트워크)된 컴퓨터에서 사용된다. 데이터 제한 용량은 대략 30PB(페타바이트)이다.


Pig

다양한 하둡 연산을 위한 고급 프로그래밍 언어이다. 이 언어는 하둡 생태게의 다양한 작업을 조절하는 단위 도구로 볼 수 있다. 기능도 확장할 수 있다.


Hive

SQL과 비슷하게 접근할 수 있는 대규모 데이터베이스 프로그램이다. 여러 대의 하둡 컴퓨터에 분산된 데이터를 위해 만들어졌다. 역시 기능을 확장할 수 있다.


HBase와 Sqoop, Flume

하둡의 데이터베이스 구성요소이다. HBase는 HDFS를 바탕으로 하는 열(칼럼) 기반 정렬 데이터베이스이다. 구글에서 개발한 빅테이블(BigTable)을 기반으로 하며 1PB의 데이터 용량 제한이 있다. HDFS에 기록된 데이터에 직접 접근할 때는 다소 느린 성능을 낸다. 따라서 자체에 저장된 데이터를 처리하기엔 적합하지 않다. Hbase는 데이터를 저장하고 시계열(Time-series) 데이터를 산출하기에 적당하다. Sqoop는 관계형 데이터베이스의 데이터를 HDFS로 전환할 수 있게 하는 프로그램이다. Flume도 비슷한 프로그램이지만 다양한 출처에서 생기는 데이터와 기록을 모으고 전환하는 데 더욱 초점을 둔다.


Mahout

HDFS에 저장된 데이터 처리를 위한 기계 학습과 데이터 마이닝 알고리즘 라이브러리이다.


Zookeper

하둡은 동물들의 우화집처럼 여러 구성요소로 되어 있다. 따라서 환경 설정 관리와 조정 프로그램은 필수적으로 같이 있어야 한다. Zookeeper는 전체 도구 모음을 잘 통합하여 사용하기 쉽도록 해준다.


빅데이터 기술에 반드시 하둡을 이용해야만 하는 것은 아니다. 잘 알려지지는 않았지만 흥미로운 다른 대체 프로그램으로 Storm이 있다. 


Twitter와 Alibaba, Groupon을 비롯한 몇몇 다른 기업들이 사용 중이다. Storm은 하둡에 비해 상당히 빠르다. 또한, 오픈소스이며 사용하기도 쉬워서 대체 프로그램으로 충분한 가치가 있다. 하둡과는 달리, Storm은 맵리듀스 작업을 실행할 수 없고, 대신 위상 기하학(Topology)을 이용한다. 맵리듀스는 언젠가는 작업을 완료하게 되지만, 위상 기하학은 영원히 실행되거나 사용자가 정지시켜야 한다(운영체제가 작동하는 동안 같이 실행되는 백그라운드 프로세스라고 생각할 수 있다). 위상 기하학을 이용하면 데이터의 흐름을 처리하면서 연산한 내용을 그래프로 시각화할 수 있다. 이런 데이터 흐름의 출처를 "Spouts"(수도꼭지 모양)라고 부르고 "Bolts"(번개 모양)와 연결되어 있다. Bolt는 여러 개의 입력 흐름을 받아서 처리하고 새로운 흐름을 만들어 내기도 한다.


Storm 위상 기하학은 보통 Java나 Ruby, Python, Fancy로 코딩 된 프로그램이다. Storm은 Java와 Clojure(함수형 프로그래밍 언어로 Java와 함께 잘 사용된다)로 만들어졌다. Storm 소프트웨어를 사용할 때 유리한 점은 데이터 처리를 실시간으로 하고, 간단한 API를 가지고 있으며, 확장이나 축소가 쉽고, 오류에 내성이 있다는 것이다. 또 배치하여 사용하기도 쉽고, 무료이고 오픈 소스이며, 데이터 처리가 보장된다. Storm 소프트웨어는 다양한 프로그래밍 언어와 함께 사용할 수 있으며, 사용자 동호회도 성장하고 있다. 미국 전역과 런던 그리고 다른 곳에서도 꾸준히 확장되고 있다.


○ 이 밖에 하둡의 아성에 도전하고 있는 다른 프로그램들


Spark

UC Berkely AMP 연구소에서 개발되었다. Spark는 맵리듀스 분야에서 새롭게 조명받고 있다. 주된 목적은 데이터 분석 코드를 빠르게 작성하고 실행되도록 하는 것이다. 이 분야에 있는 다른 시스템과는 달리, Spark는 디스크에서 입출력하기보다는 메모리에 상주하며 데이터 질의를 한다. 결과적으로, Spark는 하둡에 비해서 필수적인 알고리즘을 더 빨리 실행한다. Scale로 구현되었고, 이 책이 집필되는 현재 UC Berkely 연구원과 Conviva에서만 쓰이고 있다.


BashReduce

스크립트로서, 표준 Unix 명령어(예를 들어, sor, awk, grep, join 등)를 맵리듀스에 구현한다. 하둡의 좀 다른 대체 도구이다. 매핑/파티셔닝(Mapping/PArtitioning)과 리듀싱(Reducing), 머징(Merging)을 지원한다. 분산 파일 시스템은 전혀 가지고 있지 않지만, BashReduce는 작업 컴퓨터에 파일을 분산 배치한다. 따라서 오류(고장)가 없도록 보장하진 않는다. BashReduce는 하둡보다 복잡하지 않고 빠르게 개발할 수 있지만, 오류가 없도록 보장하지 않는다는 사실 외에 유연성도 거의 없다. 왜냐하면, 제한적인 Unix 명령어만 사용할 수 있기 때문이다. BashReduce는 온라인 라디오 방송국인 Last.fm의 에릭 프레이(Erik Frey)와 그의 동료가 개발하였다.


Disco Project

Nokia 연구소가 처음 개발하였지만, 잘 알려지진 않았다. 맵리듀스 작업은 간단한 Python으로 작성되고, Disco의 백엔드는 Erland으로 작성된다. Erlang은 확장, 축소할 수 있는 함수형 언어로 병행 처리를 지원하고, 오류를 방지하며 분산할 수 있다. Disco는 데이터를 분산하고 복제하지만, 자체 파일 시스템을 가지고 있지는 않다. Disco 시스템의 작업 일정 관리 기능 또한 매우 효과적이다.


GraphLab

카네기 멜론(Carnegie Mellon) 대학에서 기계 학습 응용 프로그램으로 개발되었다. GraphLab은 효과적이고 정확한 병렬 기계 학습 알고리즘의 설계와 구현을 목적으로 한다. GraphLAb은 Update Phase라고 불리는 자체 맵(Map) 단계를 구현하고 있다. 맵리듀스와 달리 Update Phase는 데이터가 겹치는 부분도 읽거나 수정할 수 있다. 그래프 기반 접근법은 그래프로 표현하는 기계 학습을 더욱 제대로 제어하고, 동적 반복 알고리즘을 개선한다.


HPCC Systems 

HPCC는 자체로 대용량 데이터 분석 프레임워크를 가지고 있다. ECL(Enterprise Control Language)은 서술적이고 데이터 중심적인 언어로, SQL, Datalog, Pig와 다소 비슷한데, HPCC는 이 언어를 이용하여 병렬 처리하는 작업의 흐름을 쉽게 한다. HPCC는 C++로 만들어졌으며, 메모리 상주 질의가 훨씬 빠르다. HPCC는 자체적으로 분산 파일 시스템을 가지고 있기 때문에 유망한 하둡의 대체 프로그램으로 꼽히고 있다.


Sector/Sphere

이 시스템은 C++로 개발되었으며, 하둡보다 2~4배 정도 빠른 성능을 보장한다. Sector와 Sphere라는 두 부분으로 구성되어 있는데, Sector는 확장 가능하고 안전한 분산 파일 시스템이며, Sphere는 Sector 파일 시스템에 저장된 데이터 파일을 매우 간단한 프로그래밍 인터페이스를 통해 병렬 데이터 처리하는 엔진이다. 오류(고장)에 대한 내성도 꽤 높고, WAN을 지원하며, 약간의 수정이 필요하지만 기존 시스템과 호환된다. 2006년부터 사용되었으며 하둡 대체 도구로 충분한 가치가 있다.


○ 하둡이 수행하는 작업을 다소 쉽게 해주는 여러 프로젝트


Drill

하둡의 추가 구성 요소로, 하둡 클러스터에 저장된 집합의 쌍방향 분석을 위한 인터페이스를 제공하는 데 초점을 둔다. 종종 맵리듀스를 이용하여 하둡의 빅데이터 분석을 묶음으로 처리한다. 그리고 Dremel을 통해 더 큰 데이터 집합으 훨씬 빠르게 다룰 수도 있다. 이는 매우 많은 수의 서버로 확장할 수 있는 능력(최소 10,000개 정도) 때문이다. 따라서 정말 대용량의 빅데이터를 처리하고자 한다면 좋은 선택이 될 수 있다. 하둡을 이용할 계획이라면, 고려해 볼만한 좋은 도구이다.


D3.js

D3라는 이름은 Data Driven Document의 축약형이다. D3.js는 오픈소스 JavaScript 라이브러리로, 빅데이터를 보여주는 문서를 조작할 수 있다. 이 프로그램 집합을 사용하면 웹 기술(HTML5, SVG, CSS)을 이용하여 동적인 그래픽을 만들 수 있다. 또한, 여러 가지 시각화 방법을 제공하여 코드 다이어그램이나 거품형 차트, 계통도, 트리 등의 그림을 만들 수 있따. D3.js는 오픈소스이기 때문에 끊임없이 개선되고 확장되고 있으며, 속도가 빠르고 다양한 플랫폼에서 실행되는 프로그램과 호환되도록 설계되었다. 완벽한 데이터 시각화 프로그램을 대체할 정도는 아니지만, 좋은 부가 구성요소임을 기억해두자. D3.js는 뉴욕 타임즈의 그래픽 편집자인 마이클 보스톡(Michael Bostock)이 개발하였다.


Kafka

LinkedIn에서 처음 개발한 메시징 시스템이다. 이 시스템은 소셜 매체가 활동하는 흐름과 운용 중인 데이터 처리 파이프라인의 기본 토대로 이용되었다. 그 이후 사용 범위가 확장되어 서로 다른 다양한 기업들의 데이터 파이프라인과 메시징 시스템으로 사용되고 있다. 상당히 효과적이고 하둡 생태계와 잘 통합되어 작동한다. 운영 체제와 상관없이 자바(Java)로 실행된다.


Julia

Julia는 데이터 분석 도구에 더 가깝다. 그러나 원래는 하둡과 같은 분산 컴퓨팅 환경에서 실행되도록 설계되었다. 견고하고 사용하기 쉬우며, Matlab이나 R과 비슷하며 매우 빠르다. 하둡 도구 모음에 부가 구성요소로 충분한 가치가 있고, 만일 프로그래밍을 즐긴다면 여러분이 가진 프로그래밍 기술에 이 좋은 언어를 추가하는 것도 좋겠다.


Impala

Apache HDFS와 Apache HBase에 저장된 데이터를 처리하고자 디자인된 분산 질의 실행 엔진이다. Cloudera사가 개발한 이 엔진은 데이터베이스에 초점이 맞추어져 있고 맵리듀스는 전혀 사용하지 않는다. 맵리듀스 작업에 필요한 여러 비용을 줄일 수 있기 때문에 실시간으로 결과를 도출해 낼 수 있다.




■ 데이터 분석 소프트웨어 - 105~108p.


R

R은 다른 데이터 분석 도구에 비해 우위에 있고 코드 작성이나 실행도 복잡하지 않은데, 이는 종종 루프(Loop, 순환)가 필요하지 않기 때문이다. 고급 언어로 코딩할 때 루프를 이용하는 프로그래밍 구조는 일반적으로 분석을 느리게 만드는 요인이다. 그래서 행렬로 확장할 수 있는 벡터 연산을 대신 사용한다. 이 특징은 벡터화(Vectorization)라고 알려져 있고 데이터 분석 스크립트에만 적용된다(객체지향 언어들은 근본적으로 속도가 빠르기 때문에 루프는 별 문제가 되지 않는다).

R의 프로그래밍 환경은 매우 기초적(어떤 면에서 Python과 비슷하다)이지만 충분히 사용자 친화적이다. 특히 작은 프로그램일 경우 더 그러하다. R은 훌륭한 데이터 분석 도구일뿐더러 GUI도 꽤 잘 만들어졌다. 그렇지만, 이 도구를 사용하려 한다면, 시간을 좀 할애해서 IDE 사용법을 배우고 커스터마이징해 보기 바란다. 사용할 수 있는 IDE가 여러 개 있으며, 대부분은 무료이다. 그중에서 조금 더 나아 보이는 것이 RStudio이다.


Matlab/Octeve

R이 산업계에 알려지기 훨씬 전에는 데이터 분석의 최고봉이었다. 비록 Matlab이 등록 제품이긴 하지만, 몇 개의 오픈 소스 대체 프로그램들이 있다. 그 중 최고는 Octave이다. Matlab과 Octave 모두 초보자도 쉽게 사용할 수 있고, 다양하게 활용할 수 있으며 R과 같이 벡터화를 사용한다. Matlab의 도구상자(라이브러리)는 다소 비싸지만, Octave는 그런 것이 아예 없다.


SPSS

최고의 통계 프로그램 중 하나로 연구에서 널리 쓰이고 있다. 배우기도 쉽고, R처럼 효과적이진 않지만 데이터 분석도 가능하다. 또한, Matlab과 마찬가지로 등록된 제품이다. 학계에서 선호도가 높고, 산업계 전문가들에게도 비슷하다.


SAS

통계용으로 대단히 인기 좋은 프로그램이며, 특히 기업에서 많이 쓴다. 상대적으로 사용하기 쉽고, 좋은 스크립트 언어를 가지고 있다. 이 언어는 상당히 복잡한 데이터 분석에 사용될 수 있다. 역시 등록된 제품이다.


Stata

통계 패키지로서 좋은 선택이 될 수 있다. Stata는 통계학자들 사이에서 선호도가 높은 도구 중 하나다. 또한, 등록된 제품인데, R이 데이터 분석에 점점 많이 쓰이면서 인기를 잃고 있다.




■ 데이터 시각화 소프트웨어 - 109~111p.


Tableau

Tableau는 시각화 과정을 더 직관적이고 효과적으로 다룬다. 그러나 불행히도 등록 제품이고 비싼 편이다. 그렇지만, 데이터 시각화와 도식의 블렌디와 내보내기를 빠르게 할 수 있다. 또한, 매우 사용자 친화적이고, 배우기도 쉬우며, 웹에 자원도 풍부하고, 크기(<100BM)도 작다. 그리고 개발자들이 튜토리얼이나 워크숍을 통해서 사용자 교육을 매우 활동적으로 지원한다. XP 이상 윈도우에서 실행되고 2주간의 시험 사용 기간을 준다. 흥미롭게도 이 소프트웨어의 활용법이 워싱턴 대학(University of Washington)의 "데이터 과학 개론(Introduction to Data Science)" 강의 계획에 들어 있다.

산업계에서는 Tableau는 다른 데이터 시각화 프로그램들보다 선도적인 역할을 하고 있다. 물론, BI(Business Intelligence) 부분에 더 적합한 응용 프로그램이긴 하지만, 시각화 업무 전반에 걸쳐서 사용할 수 있다. 그리고 시각화 결과물을 전자 메일이나 다른 온라인을 이용해서 공유하기도 쉽다. Tableau는 쌍방향 매핑도 가능하고 서로 다른 데이터 출처에서 가져오는 데이터를 동시에 다룰 수도 있다.


Spotfire

시각적 분석을 위한 이상적인 프로그램으로 TIBCO가 개발했다. 지리 정보 시스템과 모델링, 분석 소프트웨어와 잘 통합된다. 그리고 무제한의 확장성을 가지고 있다. 가격은 Tableau와 비슷하다.


Qlikview

매우 좋은 대체 프로그램을, 데이터 시각화와 계층 구조에 이상적이다. 성능도 빠르고 훌륭한 상호작용하는 시각화를 제공하며 대시보드(Dashboard)[각주:2]도 지원한다. 또한, 멋진 사용자 인터페이스(UI)를 가지고 있으며 일련의 시각적 관리 기법도 가지고 있다. 그리고 메모리에 있는 커다란 데이터 집합을 훌륭하게 다룬다. 하지만 이용할 수 있는 RAM(확장성의 문제)에 따라 제한되고 상대적으로 비싼 가격도 흠이다.


Prism

직관적인 BI 소프트웨어로, 구현하기도 쉽고 배우는 것 또한 쉽다. 주로 기업 데이터에 초점을 두고 있어서, 대시보드와 스코어보드, 질의 보고서 등을 만들어 낼 수 있다. 통상적인 시각적 도식들과는 거리가 있다.


InZite

흥미로운 대체 프로그램으로 매력적인 시각화와 대시보드 기능을 갖추고 있다. 매우 빠르고 직관적이다.


Birst

좋은 선택이 될 수 있다. 아주 다양하게 상호작용하는 시각화를 제공하고, 여러 가지 분석 도구를 가지고 있다. 피벗 테이블을 만들기도 하고, 세련되고 쉬운 보고서 작성 함수를 이용하여 데이터를 더 깊숙이 파고들 수 있다.


SAP Business Objects

이 소프트웨어는 가리키고 클릭하는 것만으로 데이터 시각화 기능을 이용할 수 있다. 상호작용하며 공유할 수 있는 시각화뿐만 아니라, 상호작용하는 대시보드도 만들 수 있다. 자연스럽게 다른 SAP 기업 제품과 직접적인 통합이 가능하다.




■ 온라인 강좌 - 123~128p.


Coursera

훌륭한 대체 사이트로서 손색이 없긴 하지만, 어떤 사이트도 인기 많고 양질의 강좌를 제공하는 Coursera 사이트에 비교할 수는 없다. Coursera에서는 는 쌍방향 강좌도 가능해서 열심히 할 각오가 되어 있다면 즐거운 경험이 될 것이다. 이 사이트에서 원하는 강좌를 찾을 수 없다면, 다른 대체 MOOC를 찾아보고 보충하도록 하자. MOOC[각주:3]의 데이터 과학 관련 강좌 중 들어봐야 할 강의 목록은 다음과 같다. 

Coursera 포럼을 통해서 지금 참여하는 강좌와 비슷한 다른 강좌에 대한 기본 정보와 후기들을 들어 볼 수 있다. 다양한 강좌에 대한 더 많은 정보를 얻을 수 있는 또 다른 좋은 곳은 Coursetalk (coursetalk.org)이다. 

1. Web Intelligence and Big Data  Indian Institute of Technology 

https://www.coursera.org/course/bigdata 

- 빅데이터와 맵리듀스 알고리즘, 그리고 이들이 어떻게 웹과 연관되는지를 배우기 정말 좋은 곳이다. 강사인 가우탐 쉬로프(Gautam Shroff) 교수는 지식도 풍부하고 체계적으로 강의한다. 따라서 좋은 데이터 과학자가 되려는 사람들에게는 필수 코스이다. 강의 수료 인증(CA, Certificate of Accomplishment)을 받을 수 있다.


2. Statistics One  Princeton   

https://www.coursera.org/course/stats1 

- 원하는 주제의 기초와 기본 원리를 배울 수 있는 좋은 강좌가 많다. 또한, R 데이터 분석 플랫폼을 이용해서 연습해 볼 수 있는 아주 좋은 곳이다. CA는 받을 수 없다.


3. Computing for Data Analysis  Johns Hopkins

- https://www.coursera.org/course/compdata

- R을 배우고 다양한 데이터 분석 응용 프로그램에서 사용해 보기 좋은 사이트. 4주짜리 강좌로 R을 잘 모른다면 어렵다. CA를 받을 수 있다.


4. Machine Learning  Stanford

- https://www.coursera.org/learn/machine-learning

- Coursera의 창립자인 Ng 교수의 강의다. 이 과목에 관해서는 최고의 강좌 중 하나다. 데이터 과학과 관련한 다양한 주제를 다루고 있다. 입문 과정이기 때문에 소개하는 방법들에 대한 심도 있는 설명은 하지 않는다. 사용하는 프로그래밍 언어는 Matlab/Octave이다. CA는 받을 수 없다.


5. Data Analysis  Johns Hopkins

https://www.coursera.org/course/exdata

- R을 이용해서 데이터를 분석하는 방법론에 초점을 맞춘 강의다. R을 알고 있다면 도움이 될 것이다. CA를 받을 수 있다.


6. Statistics: Making Sense of Data  University of Toronto

https://www.coursera.org/course/introstats

- 통계학 기초를 배우며 좋은 시간을 보내기 좋은 강의. 풍부한 예제와 사례 연구를 보여주며, 카리스마 있는 강사가 강의한다. CA를 받을 수 있다.


7. Introduction to Data Science  University of Washington

https://www.coursera.org/course/datasci

- 좋은 데이터 과학자가 되고 싶다면 반드시 들어봐야 하는 강의다. 안타깝게도 후속 MOOC 강의가 올라오지 않고 있지만, MOOC 웹페이지에서 강의를 찾아볼 수 있다. 강의에서 사용하는 프로그래밍 언어는 Python(버전 2.7)과 R, SQL이다. CA를 받을 수 있다.


8. Machine Learning  University of Washington

https://www.coursera.org/course/machlearning

- Ng 교수의 강의와는 다르지만, 여전히 좋은 강의다. 다른 기계 학습 강의가 다루지 않는 주제를 다룬다. 그리고 과제에 사용하는 프로그래밍 언어는 어떤 것이나 사용해도 된다. CA를 받을 수 있다.


9. Passion Driven Statistics  Wesleyan

https://www.coursera.org/course/pdstatistics

- 통계학 입문을 넘어서는 주제를 배울 수 있는 흥미로운 강의다. 통계학 패키지로는 쉽지 않은 SAS를 이용한다. 라이선스 문제로 몇몇 나라에서는 참여할 수가 없다. CA를 받으 수 있다.


10. Introduction to Databases  Stanford

https://www.coursera.org/course/db

- Coursera에서 처음 선보였던 강의 중 하나. 컴퓨터 공학에 대한 든든한 배경이 필요하기 하지만, 강의 주제에 입문하기 좋은 MOOC이다. 스스로 공부하는 강좌이기 때문에 자신의 진행 속도를 조절할 수 있따. CA에 관한 정보가 없다.



Udacity  www.udacity.com

이 MOOC 사이트는 과학(특히 컴퓨터 공학)과 디자인, 경영하게 관련된 다양한 강좌가 개설되어 있다.


edX  www.edx.org

과학에 초점을 맞추고 있지만, 인문학과 경영학, 경제학 강좌도 제공하고 있다.


Khan Academy  www.khanacademy.org

젊은 학생들에게 아주 좋은 사이트로, 훌륭한 수학과 과학 강좌가 많다.


Codecademy  www.codecademy.com

프로그래밍을 배우거나 연습을 하려 한다면 시작하기 좋은 사이트이다. 웹 기반 프로그래밍에 초점을 맞추고 있다.


Open Learning Initiative  http://oli.cmu.edu/

상대적으로 MOOC가 그리 많지는 않다. 다양성과 강좌의 질을 우선으로 한다. 생긴 지 오래되지 않았고, 촉망되는 사이트이다.


Open Yale Courses  http://oyc.yale.edu/

유명 대학들의 강좌를 매우 잘 조직화해서 보관하고 있다. 여기서 양질의 다양한 주제에 관한 자료(동영상, 강의 자료 등)를 얻을 수 있다. 다운로드가 가능하고 원하는 속도로 공부할 수 있다.


OpenLearn (Open University)  www.open.edu/openlearn/

최근에 만들어진 무료 사이트로, 높은 정확도의 정보를 제공한다. 다양한 강좌(언어 관련 강좌 포함)와 많은 사용자 동호회를 가지고 있다. 시간이 있다면 살펴볼 가치가 있다. 진지한 MOOC를 제공하기에 어느 정도 전념할 각오를 할 필요가 있다.


canvas.net  www.canvas.net

아주 다양한 주제들이 가득한 훌륭한 MOOC 사이트지만, 데이터 과학과는 큰 관련성이 없다.


openHPI  open.hpi.de

웹 기반 기술에 초점을 둔 상대적으로 규모가 작은 MOOC 사이트이다. 데이터 과학과 많은 관련이 있다.


NovoED  https://novoed.com/

주로 경영학과 경영 관리, 그리고 소수의 다른 주제도 다루는 흥미로운 MOOC 사이트이다. 다양한 내용은 없지만, 스탠퍼드 대학교의 좋은 강의가 여러 개 있다.


MongoDB  www.mongodb.org

이 사이트는 MongoDB 데이터베이스 프레임워크에 초점을 둔 상당히 전문적인 강의들을 제공한다.


Open2Study  https://www.open2study.com/

4주짜리 작은 강의들로 이루어진 훌륭한 사이트로, 주로 경영과 경영 관리 MOOC로 이루어져 있다. 컴퓨터 공학 강의와 그 외의 다른 MOOC도 조금 있다.




■ 기계 학습(Machine Learning)의 간단한 역사 - 137~ 139p.


기계 학습(Machine Learning)은 1950년대에 처음 소개되었다. 초기의 기계 학습은 다양한 종류의 정보를 처리하는 규칙을 기반으로 한 시스템과 관련 있으며 개발자의 많은 노력이 필요했다. 또한, 매우 특정한 영역에 제한적으로 사용되었고 한번 배포되고서는 개선하기가 어려웠다. 시간이 흘러 기계 학습분야에 많은 연구가 수행되면서 더 복잡하고 더 민첩한 시스템이 나왔는데, 그중에서 주목받는 것은 1990년대에 매우 인기가 높았던 인공신경망(ANNs: Artificial Neural Networks) 이다. 인공 신경망은 인간의 뇌가 가지는 인지 기능을 모방하는 것으로, 간단하지만 확장할 수 있는 수학적 모델을 이용한다. 이 모델은 인지 기능을 일반화할 수 있고 한번 겪은 정보를 유지할 수 있다.


도구가 계속 개발되면서 기계 학습은 실제로 다양한 곳에 응용되는 매우 실질적인 분야로 성장해왔다. 마주하는 문제를 해결하려면 가정에 근거하기보다는 실질적인 데이터 처리를 할 수 있는 진보시스템을 이용해야 한다. 이는 종종 패턴 인식(Pattern Recognition)이라 불리며, 매우 중요한 데이터 분석(특히, 통계적이지 않은 데이터 분석)의 한 단면으로 남아있다. 실제로 대부분 통계적이지 않은 데이터 분석에 패턴 인식 기법이 사용되고 있다.


패턴 인식 응용 프로그램과 기계 학습이 구현된 하드웨어에 사용되는 중요한 기술이 하나 있다. 바로 퍼지 논리(Fuzzy Logic)라는 기술이다. 이 방법은 딱히 정해지지 않은 논리 집합을 이용하여 주어진 조건을 더 유연한 모델로 만들어 준다. 특히, 시스템의 상태가 언어를 이용해서 표현되었을 때(예를 들어, 뜨겁다, 따뜻하다, 미지근하다, 차다, 등) 더욱 그렇다. 1964년 자데(Zadeh) 교수가 처음 만들어 낸 이후 퍼지 논리는 많은 인기를 끌고 있으며, 인공신경망(ANN)과 함께 사용하여 더 발전하고 견고한 뉴로-퍼지 분류기(Neuro-Fuzzy Classifier, ANFIS라고도 함)라는 기계 학습 시스템이 개발되었다. 퍼지 논리는 인공 지능의 초석이 되었고 오늘날도 여전히 널리 쓰이고 있다.


2000년대 들어서, 혁신적인 적응형 프로그래밍(Adaptive Programming, 현재 환경에 따라 다르게 작동하는 프로그램)이 나타남에 따라 기계 학습 시스템의 질서가 바뀌었다. 데이터 수집과 처리, 경험에서 배우기, 정보 추상화 그리고 효율/정확도의 최적화 등, 이런 다양한 작업을 수행할 수 있는 적응형 프로그램이 실행되는 다목적인 기계들이 늘어났다. 또한, 프로그래밍 언어들(주로 웹을 위한)이 더 생겨나고, 컴퓨터 공학이란 직업은 더욱 인기를 끌고 유용해졌다. 


요즘은 데이터를 다루는 컴퓨터 시스템이라면 기계 학습을 기본으로 내재하고 있다. 아주 단순한 클러스터 노드라고 할지라도, 기계 학습 알고리즘이 완전히 배제되지는 않는다(클러스터링 기반 검색 엔진이 점차 널리 쓰이고 있으며, 이런 측면에서 가장 대표적인 엔진이 Clusty와 lxquick이다). 


한 가지 두드러지는 것이 있는데, 바로 딥 러닝(Deep Learning, 심화 학습)이다. 딥 러닝은 기본적으로 아주 발전한 인공신경망(Deep Belief Networks라고 알려진)을 이용하는데, 매우 복잡한 인공신경망 구조로 이루어진 통계자료를 포함한다. 딥 러닝은 이전에는 불가능했던 일반화를 가능하게 해준다. 더구나 사용자가 해당 분야에 어떠한 지식도 없더라도 가능하다. 딥 러닝이 사용된 아주 흥미로운 사례로 G.힌턴(G. Hinton) 교수 예를 들 수 있다. 힌턴(Hinton) 교수는 관련된 데이터 분야에 대한 아무런 지식이 없었음에도 이 기술을 이용하여 Kaggle 대회에서 1등을 차지했다.[각주:4] 딥 러닝이 음성 인식 기술(원래 이 분야에 아주 성공적으로 적용되었다) 과 연관성이 깊기는 하지만, 오늘날에는 몇몇 다른 곳에도 적용되고 있으며 점차 더 유망한 분야로 성장하고 있다.




■ 기계 학습의 미래 - 140~141p.


기계 학습은 이미 광범위하게 쓰이고 있지만, 앞으로 더욱더 다양한 방향으로 가지를 쳐 나갈 것으로 예상된다.


기계 학습의 주요한 갈래 중 하나로 스마트폰이나 시계와 같이 작은 장치에 최적화된 알고리즘이 있다. 요즘에는 인터넷에 접속할 때 여러 종류의 모바일 기기를 이용하고 있으니 터무니없는 생각은 아닐 것이다. 기계 학습 시스템에 매혹적인 것은 아마도 일 것이다. 왜냐하면, 클러스터링과 패턴 인식 같은 기계 학습 기술이 적용된 수많은 응용 프로그램들이 바로 웹 데이터에 바탕을 두고 있기 때문이다.


또 다른 주요 갈래로 통계적 인공 지능이 있다. 이는 1990년대에 매우 인기 있었으며 오늘날에도 그 가치를 인정받고 있다. 통계적 모델이 지속적으로 발전하고 있으므로, 관련 기계 학습 알고리즘이 또 하나의 독립 분야로 정립될 수도 있다.


하지만 가장 유망한 방향은 역시 딥 러닝(Deep Belief Neural Networks)이고 인간의 뇌를 모방하는 것이다. 이 분야는 세계적으로 인정받는 Ng 교수가 실리콘 밸리에서 연구하고 있다. 이 연구가 아직은 걸음마 수준이기는 하지만, 기계 학습의 한 갈래로 정립될 가능성이 농후하다.


아직 쓰이지 않은 인공지능, 예를 들어 진화연산 알고리즘(Evolutionary Computation Algorithms)을 적용한 기계 학습 또한 유망하다. 이는 복잡한 문제를 최적화 할 수 있는 잠재적 능력이 아주 우수하기 때문에 다양한 분야에 성공적으로 응용되고 있다. 진화 기반의 기계 학습 알고리즘이 계소 발전해 나간다면, 이도 역시 기계 학습에서 독립적인 위치를 가지게 될 것이다.


과학적인 관점에서 바라볼 때, 가장 흥미로운 현상은 아무런 가정을 하지 않고 데이터를 분석해 내는 시스템을 개발하는 것이다. 그런 시스템이 이미 존재하기는 하지만, 아직은 이 분야에 이론적인 프레임워크를 만들어 접근하거나 심각하게 연구된 바도 없다. 가정을 하지 않는 데이터 분석을 인공신경망(ANN)에서 사용하고 있는데, 바로 이 점이 성공의 배경이다. 이런 이론의 형태가 갖춰진다면 데이터 세계에 대한 우리의 이해가 더 넓어지고 탄탄한 이론을 배경으로 해서 더 흥미롭게 기계 학습을 응용해 나갈 수 있다.


오늘날에는 전혀 알려지지 않은(아직 개발되지 않았기 때문에) 기계 학습도 진화의 과정을 거치고 이다고 단언할 수 있다. 중요한 점은 바로 이 유망한 분야가 아직은 잠재력이 제대로 알려지지 않았고, 우리 실생활과 데이터 과학에 어떤 이익을 가져다줄지 알 수 없다. 그러므로 항상 눈여겨 바라볼 필요가 있다. [각주:5]




■ 기계 학습과 R 참고 자료 - 156~157p.


○ 기계 학습 관련 자료


- Andrew Ng 교수가 강의하는 기계학습 온라인 강좌  www.coursera.org/learn/machine-learning

- Pedro Domingos 교수가 강의하는 기계 학습 온라인 강좌  www.coursera.org/course/machlearning

- Jeff Leek 박사의 실용 기계 학습 강좌  www.coursera.org/course/predmachlearn

- Pattern Classification 2nd edition, Richard Duda 등저 (이 주제를 다룬 최고의 참고 서적)  ☞ Google Books

- Machine Learning in Action, Peter Harrington 저 (설명하는 알고리즘을 구현하기 위한 Python에 초점을 맞춘 서적)  ☞ Google Books

- Machine Learning in R 발표 자료  http://www.slideshare.net/kerveros99/machine-learning-in-r

- Machine Learning Connection 온라인 모임 (linkedIn)  https://www.linkedin.com/groups/Machine-Learning-Connection-70219/about

- Geoffrey Hinton 교수의 강좌, Neural Networks for Machine Learning  https://www.coursera.org/course/neuralnets


○ R 관련 자료


- cran.R-project.org 사이트 (R 플랫폼 자체뿐만 아니라, 체계화가 잘된 R 라이브러리 목록)

- journal.r-project.org 사이트 (세계에 퍼져있는 사용자를 통해 알 수 있는 R 프랫폼의 최근 개발 상황)

- R in a Nutshell, Joseph Adler 저 (훌륭한 R 참고 서적, 하지만 R을 배우기에는 적당하지 않다. R에 이미 친숙한 사람들을 위한 책)  ☞ Google Books

- Introduction to Machine Learning with R : Data Science Step-by-Step, Daniel Gutierrez 저

- Getting Started with Rstudio, John Verzani 저 (RStudio IDE의 모든 것을 배울 수 있는 훌륭한 자료)  ☞ Google Books

- Roger Peng 교수의 Computing for Data Analysis 강좌  www.coursera.org/course/compdata

- Andrew Conway 교수의 Statistics One 강좌  www.coursera.org/course/stats1

- Jeff Leek 교수의 Data Analysis 강좌  www.coursera.org/course/dataanalysis

- Alison Gibbs 교수와 Jeffrey Rosenthal 교수의 Statistics: Making Sense of Data 강좌  www.coursera.org/course/introstats

- The R Project for Statistical Computing 온라인 모임 (linkedin.com)

- R Programming 온라인 모임 (linkedin.com)



■ 유용한 웹사이트 - 308~310p.


www.kaggle.com, networking, data analysis competitions, job posts

기계 학습 실무자뿐만 아니라, 데이터 과학자에게도 가장 인기 있는 웹사이트 아직 즐겨찾기로 등록하지 않았다면 지금 당장 추가하라!


www.linkedin.com, networking, job posts, online resume

경력과 상관없이 어떤 전문가에게나 이상적인 가장 유용한 소셜 미디어. 가입할 그룹이 많으며, 다른 데이터 과학자와 관계를 맺고 배울 최적의 장소


www.datasciencecentral.com, articles, job posts, networking, news, background knowledge

데이터 과학에 대한 가장 인기 있는 고품질의 포털 사이트. 신입이나 약간의 경험이 있는 데이터 과학자에게 이상적이다. 새로운 혁신을 찾아보고 배울 수 있는 최적의 장소.


www.coursera.com, online learning, networking

스탠퍼드 대학에서 두 명의 교수가 설립한 가장 잘 개발된 MOOC 제공처. 데이터 과학 주제에 대한 몇 개의 코스가 있다. 각 코스에 대한 포럼도 인맥을 쌓기에 훌륭한 장소이다.


https://datascience101.wordpress.com, news

이 분야에 새롭게 진입하는 사람들이 최신 개발과 유용한 강의 등을 업데이트할 수 있는 아늑한 장소


http://cran.r-project.org/, R, news, software

R을 사용한 개발에 더욱 익숙해지고, 유용한 패키지를 내려받을 수 있는 훌륭한 장소


www.indeed.com, job posts, online resume

가장 널리 알려진 구직 사이트


http://whatsthebigdata.com, news, background knowledge, articles, big data

빅데이터에 대한 이해를 넓히고 이 분야의 새로운 개발 사항을 읽을 수 있는 재미 있는 장소


http://www.bigdatauniversity.com, online learning, big data

빅데이터에 대한 기술 노하우를 얻을 수 있는 최고의 사이트 중 하나. IBM이 만들고 운영한다.


http://www.r-project.org, R, news, software

데이터 분석용 오픈소스 플랫폼에 대한 개발자 사이트


http://www.eclipse.org, Eclipse, news, software

가장 인기 있는 오픈소스 객체지향 프로그래밍 통합 개발 환경(IDE)에 대한 개발자 사이트


http://hadoop.apache.org, big data, Hadoop, software

가장 인기 있는 빅데이터 기술 플랫폼에 대한 개발자 사이트


http://www.careerealism.com, job hunting

자신을 알리는 방법과 인터뷰 방법 등 구직 요령이 담긴 훌륭한 사이트


http://stackoverflow.com, technical questions

다양한 기수적 질문(예를 들어, R에 대한)에 대한 답을 찾을 수 있는 훌륭한 사이트


http://coursetalk.org, online learning

MOOC 학생들을 위한 포털 사이트. 다양한 온라인 학습 포털로부터 학생들이 수강하는 강의에 대한 여러 관점을 게시한다.


www.class-central.com, online learning

Coursera나 edX와 같이 다른 사이트로부터 이용 가능한 다양한 MOOC를 발견할 수 있는 훌륭한 사이트


www.technicspub.com, offline learning

데이터 과학을 포함하여 다양한 분야를 다루는 기술 서적에 대한 최고의 사이트


www.python.org, OOP, Python, software

데이터 분석에서 가장 인기 있는 객체지향 언어의 하나인 파이써네 대한 개발자 사이트


www.gnu.org/software/octave, OOP, Octave, software

Matlab과 비슷한 가장 인기 있는 오픈소스 데이터 분석 플랫폼에 대한 개발자 사이트


www.mathworks.com/matlabcentral, OOP, MAtlab, software

가장 인기 있는 데이터 분석 플랫폼(등록 제품)에 대한 개발자 사이트


www.tableau.com, data visualization, software

가장 인기 있는 데이터 시각화 소프트웨어(등록 제품)에 대한 개발자 사이트


www-01.ibm.com/software/data/infosphere/biginsights, big data, software

빅데이터를 다루는 가장 유망한 에코시스템에 대한 개발자 사이트(하둡 기반)


http://git-scm.com, version control, software

가장 인기 있는 버전 관리 프로그램에 대한 개발자 사이트


www.datascience201.com?idk=21QD6, online learning

초보자를 대상으로 데이터 과학 분야의 새로운 내용을 배울 수 있는 흥미 있는 사이트


www.cs.toronto.edu/~hinton, inspirational

세계에서 가장 유명한 데이터 과학자 중 한 명의 홈페이지




■ 관련 자료 - 311~314p.


Rise of the Data Scientist  http://flowingdata.com/2009/06/04/rise-of-the-data-scientist

지난 몇 년에 걸친 데이터 과학자의 인기에 대한 글과 관련 전문 기술, 데이터 과학자 역할에 대한 다른 관련 정보를 다루는 글


The Rise of Data Products  www.datacommunitydc.org/blog/2013/01/the-rise-of-data-products

최근 데이터 제품(산출물)의 인기에 대한 글


Describing how different industries have capitalized Big Data  http://visual.ly/describing-how-different-industries-have-capitalized-big-data

오늘날 다양한 산업에 걸친 빅데이터의 역할을 표현한 인포그래픽


Big data equals big opportunities for businesses [Infographic]  https://gigaom.com/2011/09/30/big-data-equals-big-opportunities-for-businesses-infographic/

다양한 산업에서 빅데이터의 역할에 대한 인포그래픽


A Very Short History of Data Science  http://whatsthebigdata.com/2012/04/26/a-very-short-history-of-data-science/

초기부터 지금까지 데이터 과학의 주요 이정표를 정리한 글


A Very Short History Of Data Science  http://www.forbes.com/sites/gilpress/2013/05/28/a-very-short-history-of-data-science/

데이터 과학의 역사에 대한 또 다른 글


Big Data – Storage Mediums & Data Structures   http://planet.jboss.org/post/big_data_storage_mediums_data_structures

데이터 저장소와 커다란 데이터 집합을 저장하는 데이터베이스에 대한 유용한 글


Data Exploration  http://www.techopedia.com/definition/28789/data-exploration

데이터 과학 프로세스에서 데이터 탐색과 그 역할에 대한 유용한 문서와 자료


Hadoop Fatigue - Alternatives to Hadoop  http://www.bytemining.com/2011/08/hadoop-fatigue-alternatives-to-hadoop/

빅데이터를 다루는 하둡의 가장 잘 알려진 대안에 관한 글


4 Hot Open Source Big Data Projects  http://www.enterpriseappstoday.com/data-management/4-hot-open-source-big-data-projects.html

하둡의 대안에 대한 또 다른 글


What is Apache Hadoop?  http://radar.oreilly.com/2012/02/what-is-apache-hadoop.html

하둡 에코시스템의 개요


Data Visualization  apandre.wordpress.com/tools/comparison

오늘날 인기 있는 다양한 데이터 시각화 도구를 비교한 글


What is Machine Learning?  mlplatform.nl/what-is-machine-learning

기계 학습의 주요 이정표 몇 가지에 대한 개요


History of Machine Learning  sge.wonderville.ca/machinelearning/history/history.html

기계 학습의 모든 이정표를 포함한 광범위한 설명


Machine Learning & Statistical Learning  http://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html

R의 기계 학습 관련 라이브러리(패키지)의 전체 목록


Data Scientist Core Skills  datasciencecentral.com/profiles/blogs/data-scientist-core-skills

데이터 과학자에게 요구되는 기술에 대한 글


Big data 용어 정리

- Analytics and Big Data Glossary  data-informed.com/glossary-of-big-data-terms

- An Extensive Glossary Of Big Data Terminology  bigdata-startups.com/abc-big-data-glossary-terminology

- Glossary of Computer Terms  www.mhhe.com/business/buscom/gregg/docs/appd.pdf



<데이터 과학자>

차하리아스 불가리스 지음, 안성준 옮김

프리렉, 2014



데이터 과학자: 빅데이터 시대를 주도하는 사람들
국내도서
저자 : 차하리아스 불가리스(Zacharias Voulgaris) / 안성준역
출판 : 프리렉(이한디지털리) 2014.11.06
상세보기


  1. 네트워크로 연결된 여러 대의 컴퓨터가 같이 처리하는 방법 [본문으로]
  2. 실시간으로 이해하기 쉽도록 그래픽 형태로 보여주는 사용자 인터페이스 [본문으로]
  3. MOOC(Massive Open Online Course): 보통 무료 온라인 강좌를 지칭하고 누구에게나 개방되어 있다. 그리고 dictionary.com에 의하면 대단히 많은 사람이 강좌를 들으려고 등록하고 있다고 한다. [본문으로]
  4. Scientists See Promise in Deep-Learning Programs (http://www.nytimes.com/2012/11/24/science/scientists-see-advances-in-deep-learning-a-part-of-artificial-intelligence.html?_r=0) [본문으로]
  5. 꼭 필요한 사항은 아니지만, 기계 학습 모임에 참여해서 최신 사항을 살펴볼 필요가 있다. LinkedIn에 다음과 같은 두가지 모임이 있다. ① Machine Learning Connection과 ② Pattern Recognition, Data Mining, Machine Intelligence and Learning. [본문으로]



■ 본문 중에서


# 배를 이용한 사파리 - 39~40p.

정부는 아주 깨끗하고 항상 흑자를 이루고 있고 대통령이 직접 시장을 볼 정도이다. 아프리카의 모범국가인 보츠와나는 인구가 150만 명밖에 안 된다. 하지만 이와 같은 시스템을 가진 더 큰 나라가 많이 나와야 아프리카가 잘 살게 된다고 전문가들은 말한다. 보츠와나는 무엇보다 관광 사업에 적극적이다.

외국인 무비자 입국을 허용하고 있어서 남아공처럼 입국할 때 비자발급비용을 내지 않는다. 그리고 그 유명한 오카방고 델타도 보츠와나에 있다. 보통 델타라면 강물이 바다로 빠져나가는 곳에 있지만, 오카방고 델타는 우기 때 잠베지 강이 범람해서 초지로 넓게 퍼지는 현상이다. 일시적으로 생기는 강물은 칼라하리 사막을 만나 더는 흐르지 못하고 땅속으로 스며들어 사라지게 된다. 이런 현상 때문에 아프리카에서 가장 경이로운 자연의 신비 중 한 곳이 되었다.


# Tip: 사파리의 비밀 - 49p.

전 세계적으로 포유류의 4분의 1, 조류의 8분의 1, 어류의 3분의 1이 멸종위기이다. 아프리카 중심에 있는 콩고 민주화 공화국엔 아프리카를 대표하는 수량이 풍부한 콩고강으로 말미암아 거대한 숲을 이루는 곳이 있다. 르완다와 인접하는 동쪽엔 비룽가(Virunga) 국립공원이 있다. 아프리카 7번째로 큰 강과 두 개의 활화산 활동으로 비옥한 환경을 제공해서 91종의 포유류와 1만 여종의 식물이 자생한다. 이것은 세계 2위의 자연보고이다. 1925년에 설립된 아프리카 최초 국립공원이기도 하다.

그 중 멸종위기에서 간신히 살아남은 산악 고릴라가 유명하다. 문제는 2006년 조사에 의하면 에드워드 강과 호수에 사는 하마의 개체 수가 95퍼센트 줄어들었다는 것이다. 르완다 내전 때 반군들이 콩고로 들어오면서 하마들이 줄어들었다.

하마의 배설물은 풍부한 영양 성분이 있어 물고기들에게 먹이가 되고 인간은 그 물고기를 잡는다. 그런데 에드워드강의 하마가 멸종되면서 어부 어획량이 감소했다. 예전에 하루 1천 마리의 물고기를 잡았는데 지금은 20마리에서 30마리만 잡힌다. 비룽가 하마서식지가 회복되려면 수십 년이 걸리기 때문에 그 지역 사람들 생계가 어렵게 되었다. 결국, 자연이 죽으면 인간도 죽는다는 경고의 메시지인 것이다.


# Tip: 안젤리나 졸리와 브래드 피트도 사량했던 그곳 - 112p.

스와코프문드(Swakopmund)는 영화배우 안젤리나 졸리와 브래드 피트가 2세를 낳으려고 찾은 곳이다. 그 뒤로 더 많은 사람이 찾는 휴양도시이다. 여름 25도, 겨울 15도의 기온을 보이는 곳으로 대서양과 사막이 만난다. 사막 스포츠와 해양 스포츠를 동시에 즐길 수 있기 때문에 남아프리카 사람들이 많이 찾는다.


# 목마른 물웅덩이 소수스플라이 국립공원 - 122p.

나미비아 상징 동물 오릭스이다. 직선으로 곧게 뻗은 긴 뿔이 인상적이고 얼굴에 위장용 크림을 바른 것 같이 검은색 분장을 한 녀석은 동물계의 귀족처럼 보였다. 사막에서 장기간 물 없이 살 수 있는 비결은 이슬과 풀에서 수분을 섭취하기 대문이다.

45도가 넘는 더위를 견디는 방법은 코와 뿔에 있다. 혈액을 뿔로 보내서 식힌 다음 순환하지만 라디에이터 역할을 하는 코에서 뜨거운 피를 식혀 다시 몸으로 보낸다. 참으로 놀라운 동물이라고 할 수 밖에 없다.


# Tip: 사막여행에서 꼭 알아야 할 것! - 133p.

일출을 볼 것이 아니라면 아침 일찍 일어나서 사막에서 가장 많이 걸어야 하는 가장 깊숙한 곳을 먼저 가라. 해가 중천에 올라오면 사막의 열기 때문에 아무것도 할 수 없다. 나미비아 사막에선 데드플라이(죽음의 물웅덩이), 소수스플라이(물웅덩이)를 먼저 보라. 데드 플라이에 있는 빅대디(가장 큰 모래언덕)을 오르고, 사막을 빠져나오면서 둔 45를 오를 것인지 결정하라. 빅대디와 빅마마를 올랐다면 둔 45는 오르지 않아도 된다.


# Tip: 스코틀랜드 군인들이 체크무늬 치마를 입게 된 이유 - 164p.

죠복에 갔을 때 한번은 래세디(LESEDI) 민속촌을 방문한 적이 있다. 그 곳은 남아공의 가장 많은 인구를 차지하는 네 개의 부족 마을을 만든 곳이었다. 각각 줄루(Zulu), 코사(Xhosa), 바수투(Basotho), 은데벨레(nedebele), 그리고 페디(pedi) 부족이다.

부족들의 풍습은 비슷했다. 남자가 여자를 데려올 때 소를 줘야 하고, 마을 가운데는 공동으로 음식을 할 수 있는 장소가 있고, 남자들만 모여 이야기하는 장소가 있다. 민속촌은 특이하게도 부족들의 전통가옥들을 전부 로지로 만들어서 관광객을 불러 모으는 일거 양득의 효과를 거두고 있었다. 겉은 완전히 원주민 가옥이지만 내부는 현대식 시설로 꾸며졌다.

여기서 가장 흥미 있는 이야기는 스코틀랜드 군인들이 체크무늬 치마를 입게 된 사연이다. 19세기 후반 영국군들이 페디 족들이 사는 마을에 침공했을 때 마을의 모든 사람은 전부 치마를 입고 앉아 있었다고 한다. 전부 여자인줄로만 안 스코틀랜드 출신 군인들은 부족민을 죽이지 않고 지나쳤다. 그러나 잠시 후 뒤에서 체크무늬 치마를 입고 급습한 원주민 전사들에게 몰살을 당하고 말았다. 그 후로 스코틀랜드 군인들은 그날을 잊지 않으려고 하의는 속옷 없이 체크무늬 치마만 입고 행렬을 해오고 있다고 한다.

아프리카 원주민들은 춤을 출 때 발을 힘차게 올려 차는 동작을 많이 한다. 때때로 남자들은 발을 걷어차기 하다 뒤로 넘어지는 동작을 보여준다. 발을 차는 동작은 적과 싸우거나, 동물을 물리친다는 것을 의미한다. 그리고 뒤로 넘어지는 동작은 적을 물리쳤거나 사냥에 성공했음을 뜻한다.



<나쿠펜다 AFRICA>

오동석 지음

꿈의열쇠, 2011


나쿠펜다 AFRICA
국내도서
저자 : 오동석
출판 : 꿈의열쇠 2011.01.14
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■ 본문 중에서


그들이 부와 권력을 가지게 된 이유는 부와 권력을 원했기 때문이다.

당신은 어떤 곳에서 어떤 사람이 되고 싶은가.

이 비전이야말로 당신이 가진 가장 큰 자산이다.

목표 없이는 이룰 것도 없다.


# 아이디어는 독점하지 마라 - 30p.

아이디어는 열린 지식이다. 소유권을 주장하지 마라. 따지고 보면 당신만의 아이디어란 존재하지 않는다. 이미 다른 누군가가 생각했던 것이거나 허공에 둥둥 떠다니는 생각들에 불과하다. 당신은 그저 아이디어를 발견했을 뿐이다.


# 옳은 것은 틀렸다 - 54p.

옳다는 것은 지식과 경험에 근거를 둔 판단이며 증명이 가능하다. 과거로부터 전해진 지식은 안전하다고 볼 수 있지만 시대에 뒤떨어져 있다. 창조성과 상반되는 것이다.

경험은 지난날의 상황과 문제를 해결하면서 형성된 것이지만 과거의 상황과 현재는 다를 수 있다. 따라서 과거의 해결책은 새로운 문제에 맞게 수정되어야 한다. (물론 그렇게 해도 잘 맞지 않을 수 있다.) 또한 이미 경험한 사람일수록 자신의 경험을 활용하고 거기에 의지하기 마련이다. 한마디로 게으른 방법이다.

경험은 창조성의 정반대에 있다. 설사 당신의 생각이 옳다는 것을 증명할 수 있다고 해도 고정된 사고로는 시대의 흐름이나 사람들을 따라가기가 쉽지 않다.

옳다는 것은 고리타분하다는 뜻이기도 하다. 마음이 닫혀 있어 새로운 아이디어를 받아들이지 못한다. 이런 사람에게는 자기 자신의 정당성, 즉 오만함이 부리박혀 있기 때문이다. 물론 오만함도 가치 있는 도구이긴 하지만 아주 가끔 쓰일 때만 그렇다.

무엇보다도 옳음에는 도덕성이 내포되어 있다. 그것이 문제다. 정해진 답 외에 다른 선택을 하게 되면 설득력을 잃거나 틀렸다는 뜻이 되고 만다. 게다가 스스로 옳다고 주장하는 사람들은 틀리는 것을 아주 싫어한다.


# 까칠한 천재들과 일하는 것을 두려워하지 마라 - 86p.

뛰어난 사람들은 어렵게 느껴질 수 있다. 이들은 외골수에다 편협하기가지 하다. 타협을 싫어한다. 그래서 잘난 것일 수도 있지만.

특히 젊은이들에게는 이들의 존재가 위협적일 수 있다. 하지만 무엇이든지 잘해 보고 싶다는 의욕적인 자세로 접근한다면 그들에게서 긍정적인 답변을 들을 수 있을 것이다. 그들 역시 뭔가 잘해 보고 싶기 때문이다. 원하는 바가 분명하고 또한 강력하게 원한다면, 다소 논쟁이 있을지라도 그들 또한 당신을 존중하게 될 것이다. (그 당시가 아니라면 나중에라도 - 물론 쉽게 풀린다고는 말하지 않겠다.)

이들과 일한다고 해서 꼭 뛰어난 작품이 나오리라는 보장은 없지만 친절한 보통 씨와 일할 때보다는 성공 가능성이 높은 것만은 분명하다.




<당신이 얼마나 잘하는가는 문제가 아니다 얼마나 잘하고 싶어 하는지가 문제다>

폴 아덴(Paul Arden) 지음, 권혜아 옮김

크리스마스북스, 2014


당신이 얼마나 잘하는가는 문제가 아니다 얼마나 잘하고 싶어 하는지가 문제다
국내도서
저자 : 폴 아덴(Paul Arden) / 권혜아역
출판 : 크리스마스북스 2014.09.30
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■ 본문 중에서


# '미니멀리즘' 웹디자인을 구현하는 6가지 방법 - 86p.

   - 원글 source : http://www.bloter.net/archives/197908


스큐어모피즘과 미니멀리즘은 최근 웹디자인 트렌드를 상징하는 단어이자 격렬하게 충돌하는 디자인 흐름의 상징이다. 실제 사물을 웹으로 재현하는 방식의 스큐어모피즘은 애플이 주도하며 트렌드화하는 데 성공했다. 하지만 최근들어 애플에 변화의 바람이 불기 시작하면서 스큐어모피즘은 서서히 뒤안길로 사라지는 경향이다. (중략)


1. 플랫 디자인을 적용하라 

2. 백색 여백을 살려라

3. 선택지를 제한하라

4. 볼드 타이포그라피에 집중하라

5. 내비게이션을 단순화하라

6. 군데군데 컬러를 사용하라



# 저작권 걱정 없는 무료 음원 찾는 8가지 방법 - 192p.

  - 원글 source : http://www.bloter.net/archives/178995

1. 자멘도  http://www.jamendo.com

2. 프리뮤직아카이브  http://freemusicarchive.org

3. 프리사운드  http://www.freesound.org

4. 옵사운드  http://opsound.org

5. 씨씨믹스터  http://ccmixter.org

6. 피처링  http://www.featurings.tv

7. 렛츠씨씨  http://letscc.net

8. 유튜브 오디오라이브러리  https://www.youtube.com/audiolibrary



# 저작권 걱정 없는 이미지를 찾는 12가지 방법 - 202p.

   - 원글 source : http://www.bloter.net/archives/178354

1. 랫츠씨씨  http://letscc.net

2. 위키미디어 커먼즈  http://commons.wikimedia.org

3. MS 빙 이미지 검색  http://www.bing.com/?scope=images

4. 구글 이미지 검색  https://www.google.com/imghp?hl=ko

5. 네이버 이미지 검색  http://www.naver.com

6. 픽사베이  http://pixabay.com

7. 프리포토스뱅크  http://freephotosbank.com

8. 모그파일  http://morguefile.com

9. 이미지베이스  http://imagebase.net

10. 퍼블릭도메인벡터스  http://publicdomainvectors.org/

11. 스톡볼트  http://stockvault.net

12. 공유마당  http://gongu.copyright.or.kr



<블로터북1>

블로터 편집국 (이희욱, 이성규, 최호섭, 오원석, 권혜미, 안상욱, 이지현)

블로터앤미디어, 2014


블로터북 1
국내도서
저자 :
출판 : 블로터앤미디어 2014.10.08
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■ 본문 중에서


# 칼의 울음 - 26p.

목이야 어디로 갔건 간에 죽은 자는 죽어서 그 자신의 전쟁을 끝낸 것처럼 보였다. 이 끝없는 전쟁은 결국은 무의미한 장난이며, 이 세계도 마침내 무의미한 곳인가. 내 몸의 깊은 곳에서, 아마도 내가 알 수 없는 뼛속의 심연에서, 징징징, 칼이 우어대는 울음이 들리는 듯했다. 나는 등판으로 식은땀을 흘렸다. 캄캄한 바다는 인광으로 뒤채었다.


# 다시 세상 속으로 - 39p.

울어지지 않는 울음 같기도 하고 슬픔 같기도 한 불덩어리가 내 몸 깊은 곳에서 치받고 올라오는 것을 나는 느꼈다. 방책, 아아 방책. 그때 나는 차라리 의금부 형틀에서 죽었기를 바랐다. 방책 없는 세상에서, 목숨이 살아남아 또다시 방책을 찾는다. 나는 겨우 대답했다.

- 방책은 물가에 있든지 없든지 할 것입니다. 연안을 다 돌아보고 나서 말씀 올리겠소이다.


# 물들이기 - 200~201p.

한 번 휘둘러 쓸어버리니,

피가 강산을 물들이도다.


라고 나는 쓰기로 했다. 김수철이 종이를 펼쳤다. 나는 붓을 들어서 썼다.


일휘소탕 혈염산하

一揮掃蕩 血染山河


'강산을 물들이도다'에서 나는 색칠할 도(塗)를 버리고 물들일 염(染)자를 골랐다. 김수철이 한동안 글자를 들여다보더니 입을 열었다.

- 물들일 염자가 깊사옵니다.

- 그러하냐? 염은 공(工)이다. 옷감에 물을 들이듯이, 바다의 색을 바꾸는 것이다.

- 바다는 너무 넓습니다.

- 적 또한 헤아릴 수 없이 많다.

그때, 나는 진실로 이 남쪽 바다를 적의 피로 염(染)하고 싶었다.


# 아무 일도 없는 바다 - 239~240p.

나는 죽음을 죽음으로써 각오할 수는 없었다. 나는 각오되지 않는 죽음이 두려웠다. 내 생물적 목숨이 끝장이 두려웠다기보다는 죽어서 더 이상 이 무내용한 고통의 세상에 손댈 수 없게 되는 운명이 두려웠다. 죽음은 돌이킬 수 없으므로, 그것은 결국 같은 말일 것이었다. 나는 고쳐 쓴다. 나는 내 생물적 목숨의 끝장이 결국 두려웠다. 이러한 세상에서 죽어 없어져서, 캄캄한 바다 밑 뻘밭에 묻혀 있을 내 백골의 허망을 나는 감당할 수 없었다. 나는 견딜 수 없는 세상에서, 견딜 수 없을만큼 오래오래 살고 싶었다. 바다에서, 삶은 늘 죽음을 거스르고 죽음을 가로지르는 방식으로만 가능했다. 내어줄 것은 목숨뿐이었으므로 나는 목숨을 내어줄 수는 없었다. 죽음을 가로지를 때, 나는 죽어지기 전까지는 죽음을 생각할 수 없었고 나는 늘 살아있었다. 삶과 분리된 죽음은 죽음 그 자체만으로 각오되어지지 않았다.

아마도 삶을 버린 자가 죽음을 가로지를 수는 없을 것이었는데, 바다에서 그 경계는 늘 불분명했고 경계의 불분명함은 확실했다. 길고 가파른 전투가 끝나는 저녁 바다는 죽고 부서져서 물에 뜬 것들의 쓰레기로 덮였고 화약 연기에 노을이 스몄다. 그 노을 속에서 나는 늘 살아 있었고, 살아서 기진맥진 했다.


# 사쿠라 꽃잎 - 260p.

말은 비에 젖고,

청춘은 피에 젖는구나.


나는 안위에게 죽은 적의 검명을 보여주었다. 안위가 말했다.

- 글귀가 심히 가엾어서 요사스럽습니다.

- 죽은 척후장은 몇 살이라 하더냐?

- 스물여섯이라 하더이다.

- 내력을 물었느냐?

- 소상히는 모른오나, 세습 무사의 자식이라 하더이다.

- 저 글귀가 가여우냐?

- 적이지만 준수했습니다. 내 부하였더라면 싶었습니다.

- 글이 칼을 닮았으니 필시 사나운 놈이었을 게다.

안위가 빼앗은 적의 칼은 10자루였다. 나는 또 다른 칼을 빼보았다. 오래 쓴 칼이었다. 피고랑에 녹이 슬어 있었다. 그 칼에도 검명이 새겨져 있었다. 나는 그 녹슨 글자들을 꼼꼼히 들여다보았다.


청춘의 날들은 흩어져가고,

널린 백골 위에 사쿠라 꽃잎 날리네.


- 이 칼을 쓰던 자를 죽였느냐?

- 배를 나포할 때 스무 명을 사살했습니다. 그때 죽은 자들 중의 하나일 것입니다. 모두 다 젊은 녀석이었습니다.

- 이 또한 모진 놈이었을 게다.

적의 칼을 한 자루씩 들여다보면서, 나는 하루 종일 배를 저어온 안위를 데리고 그런 하나마나한 잡소리를 하고 있었다. 말은 비에 젖고, 청춘은 피에 젖는구나... 청춘의 날들은 흩어져가고, 널린 백골 위에 사쿠라 꽃잎 날리네... 젊은것들의 글이었다. 바다에서 내가 죽인 무수한 적들의 백골이 내 마음에 떠올랐다. 내 칼에 새겨넣은 물들일 염(染)자도 내 마음에 떠올랐다. 내 젊은 적들은 찌르고 베는 시심의 문장가들이었다. 내 젊은 적들의 문장은 칼을 닮아 있었다. 이러한 적들 수만 명이 경상 해안에 집결해 있었다. 널린 백골 이ㅜ에 사쿠라 꽃잎 날리네... 내가 죽인 백골 위에 사쿠라 꽃잎이 날려도 나는 이 바다 위에 남아 있어야 했다.


# 들리지 않는 사랑 노래 - 386~388p.

갑자기 왼쪽 가슴이 무거웠다. 나는 장대 바닥에 쓰러졌다. 군관 송희립이 방패로 내 앞을 가렸다. 송희립은 나를 선실 안으로 옮겼다. 고통은 오래 전부터 내 몸 속에서 살아왔던 것처럼 전신에 퍼져나갔다. 나는 졸음처럼 서서히, 그러나 확실히 다가오는 죽음을 느꼈다.

- 지금 싸움이 한창이다. 너는 내 죽었다는 말을 내지 말라. 내 갑옷을 벗기면서 송희립은 울었다.

- 나으리, 총알은 깊지 않사옵니다.

나는 안다. 총알은 깊다. 총알은 임진년의 총알보다 훨씬 더 깊이, 제자리를 찾아서 박혀 있었다. 오랜만에 갑옷을 벗은 몸에 서늘한 한기가 느껴졌다. 서늘함은 눈물겨웠다. 팔다리가 내 마음에서 멀어졌다. 몸은 희미했고 몸은 멀었고, 몸은 통제되지 않았다. (중략)

세상의 끝이... 이처럼... 가볍고... 또... 고요할 수 있다는 것이... , 칼로 베어지지 않는 적들을... 이 세상에 남겨놓고... 내가 먼저... , 관음포의 노을이... 적들 쪽으로...



<칼의 노래>

김훈 지음

생각의 나무, 2001


칼의 노래
국내도서
저자 : 김훈
출판 : 생각의나무 2001.10.22
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# 13
나는 너를 반만 신뢰하겠다.
네가 더 좋아지기를 바라는 마음에서다.

나는 너를 절반만 떼어내겠다.
네가 더 커지지 않기를 바라는 마음에서다.


# 19 - 언제가는 그 길에서
갔던 길을 다시 가고 싶을 때가 있지.
누가 봐도 그 길은 영 아닌데
다시 가보고 싶은 길.

그 길에서 나는 나를 조금 잃었고
그 길에서 헤맸고 추웠는데,
긴 한숨 뒤, 얼마 뒤에 결국
그 길을 다시 가고 있는 거지.

아예 길이 아닌 길을 다시 가야 할 때도 있어.
지름길 같아 보이긴 하지만 가시덤불로 빽빽한 길이었고
오히려 돌고 돌아 가야 하는 정반대의 길이었는데
그 길밖엔, 다른 길은 길이 아닌 길.


# 38 - 등대
어쩌면 우리 인생의 내비게이션은 한 사람의 등짝인지도 모릅니다.
좋은 친구, 아름다운 사람, 닮고 싶은 어떤 사람.
그리고 사랑하는 누군가의

등.

그걸 바라보고 사는 것만으로도 충분히 방향입니다.


# 39 - 당신한테 나는
당산한테 내가 어떤 사람이었으면 하는가요?
사람을 좋아하는 일은 그러네요. 내가 그 사람에게 어떻게 보이느냐의 '상태'를 자꾸자꾸 신경 쓰게 되는 것.
문득 갑자기 찾아오는 거드라구요. 가슴에 쿵 하고 돌 하나를 얹은 기분. 절대로 나는 그렇게 되리라고 생각한 적 없는데 그렇게 되는 거예요.

누군가가 마음에 들어와 있다는 건 전혀 예상하지 않았던 날씨처럼. 문득 기분이 달라지는 것. 갑자기 눈가가 뿌예지는 것. 아무것도 아닌 일에 지진 난 것처럼 흔들리는 것.


# 52 - 한 사람 때문에 힘이 다 빠져나갔을 때

세상 끝 어딘가에 사랑이 있어 전속력으로 갔다가 사랑을 거두고 다시 세상의 끝으로 돌아오느라 더 이상 힘이 남아 있지 않은 상태 : 우리는 그것을 이별이라고 말하지만, 그렇게 하나에 모든 힘을 다 소진했을 때 그것을 또한 사랑이라 부른다.



<바람이 분다 당신이 좋다>
이병률 여행산문집
달, 2012

바람이 분다 당신이 좋다
국내도서
저자 : 이병률
출판 : 달 2012.07.01
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# 중병의 은밀한 매력 - 17p.
이상하게도 다르델로는 이 말이 마음에 들지 않았다. 마치 너무 가벼운 그 말투가, 기억으로 여전히 자기 안에 깃든 죽음의 비애, 마법처럼 그 비애를 품고 있는 달콤힐 기분, 묘하게 아름다운 그 기분을 없애 버리기라도 하는 것처럼. "네, 잘 지내죠." 라고 하고서 잠시 쉬었다가 그가 덧붙였다. "좀......하기는 하지만 뭐......"


# 탁월함과 보잘것없음에 대한 라몽의 가르침 - 25p.
뛰어난 남자가 여자를 유혹하려고 할 때면 그 여자는 경쟁 관계에 들어갔다고 느끼게 돼. 자기도 뛰어나야만 할 것 같거든. 버티지 않고 바로 자기를 내주면 안 될 것 같은 거지. 그런데 그냥 보잘것없다는 건 여자를 자유롭게 해 줘. 조심하지 않아도 되게 해주는 거야. 재치 있어야 할 필요도 전혀 없어. 여자가 마음을 탁 놓게 만들고, 그러시 접근이 더 쉬워지지. 아, 이쯤 하자.


# 오토바이 위에서의 대화 -133p.
네 성(性)도 마찬가지로 네가 선택한 게 아니야. 네 눈 색깔도. 네가 태어난 시대도. 네 나라도. 네 어머니도. 중요한 건 뭐든 다. 인간이 가질 수 있는 권리들이란 그저 아무 쓸데없는 것들에만 관련되어 있어, 그걸 얻겠다고 발버둥치거나 거창한 인권선언문 같은 걸 쓸 이유가 전혀 없는 것들!


# 무의미의 축제 -147p.
하찮고 의미 없다는 것은 말입니다, 존재의 본질이에요. 언제 어디에서나 우리와 함께 있어요. 심지어 아무도 그걸 보려 하지 않는 곳에도, 그러니까 공포 속에도, 참혹한 전투 속에도, 최악의 불행 속에도 말이에요. 그렇게 극적인 상황에서 그걸 인정하려면, 그리고 그걸 무의미라는 이름 그대로 부르려면 대체로 용기가 필요하죠. 하지만 단지 그것을 인정하는 것만이 문제가 아니고, 사랑해야 해요, 사랑하는 법을 배워야 해요. 여기, 이 공원에, 우리 앞에, 무의미는 절대적으로 명백하게, 절대적으로 무구하게, 절대적으로 아름답게 존재하고 있어요. 그래요. 아름답게요.


<무의미의 축제>
밀라 쿤데라
민음사, 2014

무의미의 축제
국내도서
저자 : 밀란 쿤데라(Milan Kundera) / 방미경역
출판 : 민음사 2014.07.23
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바람의 딸 우리 땅에 서다
국내도서
저자 : 한비야
출판 : 푸른숲 2006.09.08
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■ 본문 중에서


3월 2일 땅끝에 서다 - 18~19p.

우리나라 땅을 걸으면서 강과 산에서 얼마나 순수하고 강렬한 에너지를 얻게 될까. 길 위에서는 또 어떤 만남과 깨달음이 펼쳐질까. 도대체 무엇이 나를 기다리고 있을까.

열 감기로 몸이 불덩이 같은데 마음도 그 못지않게 뜨겁게 달아 오른다.


# 3월 6일 한비야의 난초론 - 50~51p.

인연의 싹은 하늘이 준비하지만 이 싹을 잘 키워 튼튼하게 뿌리내리게 하는 것은 순전히 사람의 몫이다. 인연이란 그냥 내버려두어도 저절로 자라는 야생초가 아니라 인내심을 가지고 공과 시간을 들여야 비로소 향기로운 꽃을 피우는 한 포기 난초인 것이다.


# 3월 7일 길 떠날 때는 눈썹도 빼고 가라 - 55p.

나는 가끔 내가 아주 지체 높은 집안에서 태어나 '로열 패밀리'로 자라지 않은 것을 오히려 다행이라 생각한다. 나의 노력과 상관없이 나를 특별하거나 잘난 사람으로 착각하게 할 것이기 때문이다. 어느 때는 내가 일류 학교에 다니지 않은 것이 다행이다 싶다. 사회에서 주는 그 많은 특혜와 예외적인 친절이 마치 내 인간적 가치가 높아서 그렇다고 생각할 수 있기 때문이다. 


# 3월 10일 전 구간의 6분의 1을 걷다 - 72~7p.

이정표를 보니 나주 지나서 바로 광주가 시작된다. 아, 나주와 광주가 딱 붙어 있었구나. 지도상으로 보면 상당히 떨어져 보이는데. 나주는 나주읍과 영산포를 합쳐서 된 시로, 옛날에는 광주와 비교도 되지 않을 만큼 크고 번창했다고 한다. 전라도라는 이름도 전주와 나주의 앞 자를 따서 붙인 것이라니 짐작이 간다. 그렇게 다져보니 경상도는 경주와 상주, 충청도는 충주와 청주, 강원도는 강릉과 원주겠구나. 그럼 경기도는? 경기와 기주가 아니라 서울 경(京)에 경기 지방을 일컫는 기(畿)의 합자란다. 이런 행정 구역은 조선시대 세조대에 완전히 체계를 잡았다니 지명 하나로도 한 도시의 역사와 흥망성쇠를 엿볼 수 있는 거다.


# 4월 3일 내게는 발이 밑천 - 172p.

결혼에 대한 지금의 내 생각은 '꼭' 해야겠다거나 '절대로' 하지 않겠다는 양자택일이 아니다. 그야말로 물 흐르는 대로 순리에 따르고 싶다. 하게 되어도 좋고 그러지 않는다고 해도 나쁘지 않다는 얘기다.

결혼을 해보지는 않았지만 여행과 비슷하지 않을까 생각한다. 여행에서 만나는 동반자에 따라 좋아지거나 나빠지는 경우를 많이 겪었다. 여행지의 모든 조건이 완벽하더라도 함께 다녔던 사람이 마음에 들지 않으면, "거기 별로였어" 하게 된다. 반대로 매일 비도오고 도둑도 맞고 물어물어 찾아가는데 볼 것이 하나도 없는 유령 마을이었대도 같이 간 사람과 마음이 맞으면 그 곳에 대해, "정말 좋았어. 너도 한번 가봐"라고 말하게 된다.

그럴 때마다 인생이라는 긴 여행을 좋은 동반자와 함께한다면 혼자보다 한결 즐거울 거라고 생각했다. 동반자와 함께 커나갈 수 있다면 인생이 얼마나 풍요로워질 것인가도 생각했다.


# 4월 5일 이 나이에라니, 무슨 나이 말인가 - 180~181p.

많은 우리나라 여자들은 '이 나이에'와 '여자니까'라는 토를 달며 자기 능력을 스스로 과소평가하는 것 같다. 시작도 하기 전에 포기하거나, 나는 '이것밖에 못 하는 사람'이라고 자기 능력의 한계를 그어버린다. 그런데 무슨 일을 시작하지 못하거나 잘할 수 없는 것이 정말 단순히 나이와 성별 때문일까? 혹시 그 이면에는 새로운 것에 대한 두려움이나, 말과는 달리 실제로는 노력을 기울일 준비가 되어 있지 않아서 엄살을 부리고 핑계를 대는 것은 아닐까. 나는 개발되지 않은 인간의 능력은 보석의 원석과 같다고 생각한다. 잘 갈고 다듬기만 하면 아름답고 값진 보석이 될 수 있는데도 자기를 그냥 돌덩이, 혹은 유리 덩어리로 취급하는 사람들이 의외로 많다.


# 4월 21일 먹을 복 터진 날 - 254~255p.

나이가 들수록 하고 싶은 일이 점점 더 많아진다. 아무리 생각해도 사람의 한 생, 길어야 백 년은 너무 짧다. 하고 싶은 것을 다 하자면. 여행만 해도 그렇다. 세계일주를 했다고 하면 "이제 갈 데가 없겠네요" 하는 사람들이 많다. 천만의 말씀이다. 다녀봤기 때문에 가고 싶은 곳이 더 많아진다. 시쳇말로 콧구멍에 바람이 든 것이다. (중략)

"도전은 나를 끊임없이 앞으로 몰아대는 채찍질과 같다. 위험은 인생에 있어 양념과 같다. 여행이란 자신의 육체적, 정신적 한계로 떠나는 소풍이며 어려움들이 나를 자극한다. 나는 극복하기 어려운 장애물을 극복했을 때 느끼는 그 따끔따끔한 만족이 필요하다고 솔직하게 인정한다. - 길들일 수 없는 자유中"


# 변하는 것과 변하지 않는 것들(이 길을 다시 가며) - 295p.

지나가는 길에 신세 진 사람들에게 약속한 것은 반드시 지킬 것. 예를 들어 같이 찍은 사진을 보내주겠다고 하면 무슨 일이 있어도 보내고, 국토종단 끝나고 전화하겠다고 했으면 꼭 그렇게 할 것. 여행하는 사람은 종단 길에 수많은 사람들을 만나니 그런 약속이 별것 아니라고 생각할지 모르지만 그때 신세를 진 사람들은 당신이 약속한 사진과 전화할 날을 무척 기다리고 있다는 사실!



<바람의 딸, 우리 땅에 서다>

한비야

푸른숲, 2006


무소의 뿔처럼 혼자서 가라
국내도서
저자 : 공지영
출판 : 오픈하우스 2010.01.12
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■ 본문 중에서


1. 나에게 남은 유일한 진실은 내가 이따금 울었다는 사실뿐이다

어렸을 때는 생각했었다. 서른이 넘은 사람들은 도대체 무슨 재미로 살까, 모든 것은 다 정해져 버렸을 텐데 ...... 그리고 스물두 살 때는 그렇게 생각했었다. 난 너무 늙어버렸어. 인생에 대해서 다 알아버린 걸...... 그리고 결혼을 했었다. 친구들이 하나둘 시든 낙엽처럼 시집을 갔고 유학을 떠났고 그리고 스물여덟에 혜완은 이혼을 했고 소설을 쓰기 시작했다. 그리고 서른 하나...... - 19p.


2. 한 소녀가 울고 있다

별 거 아니란다. 정말 별 거 아니란다 ! 그런 일은 앞으로도 수없이 일어난단다. 네가 빠져있는 상황에서 한 발자국만 물러서서 바라보렴...... 그러면 너는 알게 된다. 니가 지금 느끼는 건 그리 대단한 것도 아니고 울 일은 더더욱 아니고...... 그저 산다는 건 바보같은 짓거리들의 반복인 줄을 알게 될 거란다...... 자, 이제 울음을 그치고 물러서렴. 그 감정에서 단 한 발자국만, 그 밖을 향해서.

하지만 혜완은 담배를 비벼끄면서 희미한 육체의 고통을 느꼈다. 그녀의 육체는 한때 울고 있었던, 그리고 지금 실제로 혜완의 뒷자리에서 흐느끼는 여자 아이의 울음소리에 따라 고통을 느끼고 있었다. 왜냐하면 한 발자국 물러서는 일이 때로는 전 우주를 들어올리는 것보다 힘들 수가 있다는 것을 그녀가 잘 알고 있는 까닭이었다. - 40p. 


3. 절대로, 어차피, 그래도

혜완은 절대로, 라는 말을 경혜는 어차피, 라는 말을 그리고 영선은 그래도...... 라는 말을 자신들도 모르게 자주 사용하고 있다는 걸 이야기하면서였다. 그때는 우스갯소리였던 말들이 이제사 혜완의 살갗에 소름을 돋게 만든다. 어차피와 절대로와 그래도의 차이는, 이제 마치 영점 영일도의 각도가 십년동안 우주로 달려나가 만든 그 거리처럼 까마득하게 혜완에게는 느껴지는 것이었다. 혜완은 말하고 싶었다. 경혜야, 나같으면 절, 대, 로, 그렇게는 안 살텐데...... 그러면 영선은 말하겠지. 그래도, 어떻게 하니? 생각하다가 혜완은 웃어버렸다. - 50p.


6. 외로울 때 줄넘기를 하는 여자

그렇다고 해도 곧 더 힘든 시간들이 오리라는 걸 혜완은 알고 있었다. 극복했다고 생각하고 돌아서면, 환영처럼 그 견뎌냄들이 와르르 무너져 내리는 그 불안정한 시기들을 견뎌야 하리라. 하지만 어차피 그것은 영선이 몫이었다. 그녀가 남편과 아이들에게 돌아가든 그렇지 않든 말이다. - 109p.


7. 그것은 선택이었다

하지만 산다는 건 언제나 말해야 할 곳에서 할 말을 하지 못하고 말하지 말아야 할 곳에서 말을 꺼내는 실수의 반복이었다. 누구든 그랬을 것이다. 그래서 나이든 할머니들을 만나면 누구나 자신의 인생을 소설에 비견하는지도 몰랐다. 이미 그 상황 속에서 소설만큼 멋들어지게 생을 살아버린 사람은 더이상 쓰고 싶을 여지가 없을 테니까. - 141p.


생은 언제나 갑작스럽게 불어닥치지 않았던가. 언제나 제멋대로 그녀가 어떤 준비도 하기 전에 생은 그녀의 머리칼을 잡아 다른 골목길로 내팽개치지 않았던가...... 그러니 갑작스레, 더 돌아보지 말고 해치워버리자. 돌연히 다가온 이 이별의 기회를 다시는 놓치지 말고...... 놓치고 나서 이 가을밤을 또다시 잠못이루지 말고...... 그녀는 걸음을 천천히 내딛었다.

그러나 생이 그녀를 예까지 데려와 팽개쳐 버린 것은 사실이라 해도...... 그렇다고 해도...... 모든 것이 그녀의 손을 거쳐서 지나갔다. 선택은 어쨌든 그녀가 했던 것이다. - 147p.


8. 불행하지 않다

그때 문득 혜완은 어떤 사람도 언제나 불행한 건 아니라는 생각을 했다. 한때 그렇게 오두마니 앉아서 이 세상 모든 불행이 자신에게만 쏟아져 내린다고, 마치 하늘이 무너지듯이 쏟아져 내린다고 생각했던 자신은 지금 여기서 그녀를 바라보고 있지 않은가 말이다. 웃고 있는 사람이 언제나 행복한 건 아니듯이 울고 있다고 언제나 슬픈 것은 아닐 것이다...... - 163p.


13. 노을을 다시 살다

사랑이라니...... 말같은 건 아무 소용이 없었다. 이미 경혜를 택해버렸던, 빗속에 서있던 학교방속국의 그 선배도, 이혼을 하고 난 다음 혜완의 전남편도, 그리고 이미 자살을 기도한 후 영선의 남편도, 주정을 부리던 영선의 아버지도 모두 그런 말을 사용하지 않았던가. 사랑한다고...... 그것도 언제나 가장 나쁜 순간에 말이다. 사랑하느냐는 질문은 그러므로 무의미했다. 오히려 그들은 이렇게 질문을 받았어야 했다.

─ 저를 사랑하는 방법을 알고 계세요? - 254~255p.


15. 무소의 뿔처럼 혼자서 가라

들어봐...... 소리에 놀라지 않는 사자와 같이 그물에 걸리지 않는 바람과 같이 무소의 뿔처럼 혼자서 가라...... (중략)

그랬다 영선은 그 말의 뜻에 귀를 기울여야 했었다. 경혜처럼 행복하기를 포기하고, 혜완처럼 아이를 죽이기라도 해서 홀로 서야 했었다. 남들이 다 하는 남편 뒷바라지를 그냥 잘하려면 제 자신의 재능에 대한 욕심 가튼 건 일찌감치 버려야 했었다. 그래서 미꾸라지처럼 진창에서 몸부림치지 말아야 했다. 적어도 이 땅에서 살아가려면 그래야 하지 않았을까.

누군가와 더불어 행복해지고 싶었다면 그 누군가가 다가오기 전에 스스로 행복해질 준비가 되어 있어야 했다. 재능에 대한 미련을 버릴 수가 없었다면 그것을 버리지 말았어야 했다. 모욕을 감당할 수 없었다면 그녀 자신의 말대로 누구도 자신을 발닦개처럼 밟고 가도록 만들지 말아야 했다. - 294p.



<무소의 뿔처럼 혼자서 가라>

공지영

오픈하우스, 2010



엄마를 부탁해
국내도서
저자 : 신경숙
출판 : 창비(창작과비평사) 2008.11.05
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■ 본문 중에서


# 1장 아무도 모른다

- 그러는 너는?

나? 너는 입을 다물었다. 너는 엄마를 잃어버린 것조차 나흘 후에나 알았으니까. 너의 가족들은 서로에게 엄마를 잃어버린 책임을 물으며 스스로들 상처를 입었다.

오빠 집에서 나온 너는 지하철을 타고 집으로 가다가 엄마가 사라진 지하철 서울역에서 내렸다. 엄마를 잃어버린 장소로 가는 사이 수많은 사람들이 네 어깨를 치고 지나갔다. 아버지가 엄마 손을 놓친 자리에 서 있는 동안에도 사람들은 네 어깨를 앞에서 뒤에서 치고 지나갔다. 누구도 미안하다고 말하지 않았다. 너의 엄마가 어쩔 줄 모르고 있던 그때도 사람들은 그렇게 지나갔을 것이다. - 16p.


엄마가 스스럼없이 너를 혼낼 때는 네가 엄마, 엄마를 더 자주 불렀던 것 같다. 엄마라는 말에는 친근감만이 아니라 나 좀 돌봐주, 라는 호소가 배어 있다. 혼만 내지 말고 머리를 쓰다듬어줘, 옳고 그름을 떠나 내 편이 되어줘, 라는. 너는 어머니 대신 엄마라는 말을 포기하지 않았다. 엄마를 잃어버린 지금까지도. 엄마라고 부를 때의 너의 마음에는 엄마가 건강하다고 믿고 싶은 마음도 섞여 있었다. 엄마는 힘이 세다고, 엄마는 무엇이든 거칠 게 없으며 엄마는 이 도시에서 네가 무언가에 좌절을 겪을 때마다 수화기 저편에 있는 존재라고. - 27p.


네가 작은오빠에게 문자를 배울 때마다 엄마는 양말을 깁거나 마늘을 까면서 마루에 어드려 글자를 쓰고 있는 너를 건너다 보았다는 생각. 네가 학교에 들어가기 전에 너의 이름을 쓰고 엄마 이름을 쓰고 드디어 더듬 더듬 책을 펼쳐놓고 읽게 되었을 때 박하꽃처럼 되던 엄마의 얼굴이 네가 읽을 수 없는 점자 위로 겹쳐졌다. - 49p.


# 2장 미안하다, 형철아

- 너는 내가 낳은 첫애 아니냐. 니가 나한티 처음 해보게 한 것이 어디 이뿐이간? 너의 모든 게 나한티는 새세상인디. 너는 내게 뭐든 처음 해보게 했잖어. 배가 그리 부른 것도 처음이었고 젖도 처음 물려봤구. 너를 낳았을 때 내 나이가 꼭 지금 너였다. 눈도 안 뜨고 땀에 젖은 붉은 네 얼굴을 첨 봤을 적에...... 넘들은 첫애 낳구선 다들 놀랍구 기뻤다던디 난 슬펐던 것 같어. 이 갓난애를 내가 낳았나...... 이제 어째야 하나....... 왈칵 두렵기도 해서 첨엔 고물고물한 네 손가락을 제대로 만져보지도 못했어야. 그렇게나 작은 손을 어찌나 꼭 쥐고 있던지. 하나하나 펴주면 방싯방싯 웃는 것이...... 하두 작아 자꾸 만지면 없어질 것도 같구. 내가 뭘 알았어야 말이지. (중략) 어서어서 자라라 내 새끼야, 매일 노랠 불렀네. 그러다 보니 이젠 니가 나보다 더 크더구나.

엄마는 그를 향해 등을 세우고 그의 머리카락을 쓸어주었다.

- 어서어서 자라라, 했음서도 막상 니가 나보다 더 커버리니까는 니가 자식인데도 두렵데.

- ........

- 너는 다른 애덜 같지 않게 말이 필요없는 자식이었다. 뭐든 니가 알아서 했잖어. 얼굴은 이리 잘생기구 공부는 또 얼마나 잘했구. 자랑스러워서 난 지금도 가끔 니가 진짜 내 속에서 나왔나 신기하다니까...... 봐라, 너 아니믄 이 서울에 내가 언제 와 보겄냐. - 93~94p.


이놈아! 형철아! 그를 끓어안고 울음을 터뜨렸다. 울음을 그친 엄마는 이제 그를 달랬다. 누가 해주든 밥은 먹어야 한다고 했다. 그에게 네가 밥을 잘 먹고 있어야 엄마가 덜 슬프다고 했다. 슬픔. 엄마에게서 슬프다라는 말을 처음 들은 순간이었다. 그는 왜 자신이 밥을 잘 먹고 있어야 엄마가 덜 슬픈지 알 길이 없었다. 그 여자 때문에 엄마가 집을 나갔으니 그 여자가 해주는 밥을 먹으면 엄마가 슬퍼야 맞을 것 같은데 엄마는 반대로 말했다. 그여자가 해주는 밥인데도 그걸 먹어야 엄마가 덜 슬프다니. 이해는 되지 않았지만 그는 엄마를 슬프게 할 생각은 없었으므로 그제야 먹을게! 퉁명스럽게 말했다. 그래야지. 눈물이 가득 담긴 엄마의 눈에 웃음이 담겼다. - 103p.


# 3장 나, 왔네

다른 사람이 아내에게 딸의 소설을 읽어주고 있을 줄은 전혀 생각하지 못했다. 이 젊은 여자 앞에서 글을 모른다는 것을 들키지 않기 위해 아내는 얼마나 애를 썼을까. 얼마나 딸의 소설을 읽고 싶었으면 이 젊은 여자에게 이 소설을 쓴 작가가 내 딸이라는 말은 못하고 눈이 잘 보이지 않으니 읽어달라고 했을까. 당신의 눈이 시어졌다. 이 젊은 여자에게 딸을 자랑하고 싶은 걸 아내는 어떻게 참았을까. - 147p.


열일곱의 아내와 결혼한 이후로 오십년 동안 젊어서는 젊은 아내보다 늙어서는 늙은 아내보다 앞서 걸었던 당신이 그 빠른 걸음 때문에 일생이 어딘가로 굴러가 처박혀버렸다는 것을 깨닫는 데는 일분도 걸리지 않았다. 지하철을 타고 나서라도 바로 뒤를 돌아 확인했더라면 이리되지 않았을까. 젊은날부터 아내가 당신에게 했던 말들. 어딘가 함께 갈 때면 항상 걸음이 늦어 뒤처지곤 하던 아내는 늘 이마에 송글송글 땀이 맺힌 채 당신을 뒤따르며 좀 천천히 가먼 좋겄네, 함께 가먼 좋겄네...... 무슨 급한 일 있소? 뒤에서 구시렁대었다. 마지못해 당신이 기다려주면 아내는 민망한지 웃으며 내 걸음이 너무 늦지라오? 했다.

- 미안한디...... 그래도 남들이 보믄 뭐라고 하겄소. 같은 집에 사는 사람들이 한 사람은 저만치 앞서서 가고 한 사람은 저 뒤에서 오믄 저이들은 옆에서 같이 걸어가고 싶지도 않을 만큼 서로 싫은 가비다 할 것 아니요. 남들한티 그리 보여서 좋을 거 뭐 있다요. 손 잡고 가자고는 안할 것잉게 좀 천천히 가잖게요. 그러다가 나 잃어 버리믄 어짤라 그러시우. - 167~168p.


# 4장 또다른 여인

당신 이름은 이은규요. 의사가 다시 이름을 물으면 박소녀,라 말고 이은규라고 말해요. 이젠 당신을 놔줄 테요. 당신은 내 비밀이었네. 누구라도 나를 생각할 때 짐작조차 못할 당신이 내 인생에 있었네. 아무도 당신이 내 인생에 있었다고 알지 못해도 당신은 급물살 때마다 뗏목을 가져와 내가 그 물을 무사히 건너게 해주는 이였재. 나는 당신이 있어 좋았소. 행복할 때보다 불안할 때 당신을 찾아갈 수 있어서 나는 내 인생을 건너올 수 있었다는 그 말을 하려고 왔소.

...... 나는 이제 갈라요 - 236~237p.


저기,

내가 태어난 어두운 집 마루에 엄마가 앉아 있네.

엄마가 얼굴을 들고 나를 보네. 내가 이 집에서 태어날 때 할머니가 꿈을 꾸었다네. 누런 털이 빛나는 암소가 막 무릎을 펴고 기지개를 켜고 있었다네. 누런 털이 빛나는 암소가 막 무릎을 펴고 기지개를 켜고 있었다네. 소가 힘을 쓰며 막 일어서려는 참에 태어난 아이이니 얼마나 기운이 넘치겠느냐며 이 아이 때문에 웃을 일이 많을 것이니 잘 거두라 했다네. 엄마가 파란 슬리퍼에 움푹 파인 내 발등을 들여다보네. 내 발등은 푹 파인 상처 속으로 뼈가 드러나 보이네. 엄마의 얼굴이 슬픔으로 일그러지네. 저 얼굴은 내가 죽은 아이를 낳았을 때 장롱 거울에 비친 내 얼굴이네. 내 새끼. 엄마가 양팔을 벌리네. 엄마가 방금 죽은 아이를 품에 안듯이 나의 겨드랑이에 팔을 집어넣네. 내 발에서 파란 슬리퍼를 벗기고 나의 두 발을 엄마의 무릎으로 끌어올리네. 엄마는 웃지 않네. 울지도 않네. 엄마는 알고 있었을까. 나에게도 일평생 엄마가 필요했다는 것을. - 254p.


# 에필로그 장미 묵주

시청 앞 은행나무에 손톱만한 새잎이 돋기 시작했을 때 너는 삼청동으로 빠지는 큰길의 아름드리나무 밑에 쭈그리고 앉아 있었다. 엄마가 없는데도 봄이 오고 있다니. 언땅이 녹고 세상의 모든 나무엔 물이 오르고 있다니. 그동안 너를 버티게 하던 마음, 엄마를 찾아낼 수 있으리란 믿음이 뭉개졌다. 엄마를 잃어버렸는데도 이렇게 여름이 오고 가을이 또 오고 또 겨울은 찾아오겠지. 나도 그 속에서 살고 있겠지. 텅 빈 페허가 네 눈앞에 펼쳐졌다. 그 길을 터벅터벅 걷고 있는 파란 슬리퍼를 신은 실종된 여인. - 274p.



<엄마를 부탁해>

신경숙

창비, 2008


여덟 단어
국내도서
저자 : 박웅현
출판 : 북하우스 2013.05.21
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■ 본문 중에서


# 자존, 당신 안의 별을 찾으셨나요? 

자존을 이야기하면서 갑자기 웬 호떡집 사장님 이야기냐고요? 그 이유는 자존이 있는 사람은 풀빵을 구워도 행복하고, 자존이 없는 사람은 백 억을 벌어도 자살할 수 있다는 이야기를 하고 싶어서입니다. 매우 극단적인 비교지만 사실입니다. 이런 말이 있습니다. '아모르 파티(Amor fati)', 네 운명을 사랑하라는 의미죠. 자신의 운명을 사랑하는 사람과 사랑하지 않는 사람의 결말은 정반대일 수밖에 없습니다. - 16p.


가끔은 틀을 벗어난 생각을 해볼 필요가 있을 것 같다. 성공한 사람들은 꼭 승용차 뒷좌석에 앉아야 하는가? 대학생은 꼭 이십 대여야 하는가? 윗사람은 꼭 권위를 지켜야만 하는가? 여자는 꼭 여자답게 걸어야 하는가? - 25p.


# 본질, Everything changes but Nothing changes.

Everything changes but Nothing changes.

모든 것은 변하지만 아무것도 변하지 않는다. - 47p.


# 고전, Classic, 그 견고한 영혼의 성(城)

정말 미안하지만 우리 솔직해집시다. 사랑이 영원한가요? 남산에 올라 자물쇠를 채운들 그 사랑이 영원할까요? 누군가는 사랑의 유효기간을 3년이라고 했죠. 그런데 사실 사랑하는 그 순간 당사자들은 몰라요. 사랑이 영원할 줄 알아요. 저도 그랬고, 여러분도 그럴 테고요. 사람들은 누구나 그래요. 한 사람에게 무너져내린 황홀한 인생의 순간 누가 마지막을 떠올리겠습니까? 빅토르 위고도 이렇게 말했습니다. "우주를 한 사람으로 축소시키고 그 사람을 신으로 다시 확대하는 것이 바로 사랑이다." 지금 우주가 내 곁에 있는데, 마지막은 보이지 않습니다.

저는 이것이 인생의 봄날 같습니다. 어느 순간 사랑이 시작되면 그 사람은 그냥 한 사람이 아닌 전 우주를 담고 있는 사람이 되고, 우리는 봄날을 맞이하죠. 그러나 애석하게도 봄날은 계속되지 않아요. 노래가사처럼 봄날은 갑니다. 곧 바람이 불고, 잎이 떨어지고 싸늘한 공기가 세상을 메우죠.

알랭 드 보통의 소설 '왜 나는 너를 사랑하는가'나 '우리는 사랑일까?'를 보면 사랑을 아주 객관적으로 묘사합니다. 한 연인의 순차적인 사랑의 기록을 보면 무릎을 치게 되죠. 처음 여자를 만났을 때 남자는 그 여자를 만난 건 운명이라고 생각합니다. 많고 많은 장소 중 비행기 안에서, 그것도 파리에서 런던으로 가는 수많은 비행기 중 마침 그 비행기에서, 몇백 개가 넘는 좌석 중 바로 자기 옆자리에 앉은 여자. 운명입니다. 마음속에 따뜻한 바람이 불고 행복을 느끼죠. 하지만 2년이 지난 후, 남자는 아무렇지도 않았던 그녀의 말투, 취향이 못마땅해지고 이 여자를 사랑했던 것에 아연해요. 그러니까 김용택 시인의 말대로 사랑은 다 낡고, 시들어갑니다. 미안하지만, 사실이에요. - 75p.


# 견, 이 단어의 대단함에 관하여

간장게장 좋아하세요? 밥도둑이잖아요. 알이 꽉 찬 간장게장, 얼마나 맛이 있습니까? 저도 무척 좋아하는 음식입니다. 이제 제가 시 한 편을 읽어드릴 텐데, 시를 읽고 난 2분 뒤 여러분은 간장게장을 못 먹게 될지도 모릅니다. 저는 이 시를 읽고 정말 더는 먹지 않습니다. 못 먹겠어요. 들어보세요. 안도현의 '스며드는 것'이라는 시입니다.


꽃게가 간장 속에

반쯤 몸을 담그고 엎드려 있다

등판에 간장이 울컥울컥 쏟아질 때

꽃게는 뱃속의 알을 껴안으려고

꿈틀거리다가 더 낮게

더 바닥 쪽으로 웅크렸으리라

버둥거렸으리라 버둥거리다가

어찌할 수 없어서

살 속에 스며드는 것을

한 때의 어스름을

꽃게는 천천히 받아들였으리라

껍질이 먹먹해지기 전에

가만히 알들에게 말했으리라


저녁이야

불 끄고 잘 시간이야

- 102p.


결핍이 결핍된 세상에서 제대로 들어다보는 방법

아이디어는 깔려 있습니다. 어디에나 있어요. 없는 것은 그것을 볼 줄 아는 내 눈이에요. Beauty is in the eye of the beholder. 아름다움은 보는 사람들의 눈 속에 있는 법입니다. 눈을 감고 한탄만 하면 소용없습니다. 見의 중요성에 대해 긴 이야기를 했으니, 이제 들여다보는 방법에 대해 이야기해보겠습니다. 보기 위해서는 투자를 좀 해야 합니다. 시간과 애정을 아낌없이 쏟아야 해요. 친구가 되려면 시간이 걸리는 것처럼 보는 것도 시간이 걸립니다. 이렇게 긴 시간 관심을 가지고 보면 친구가 되는 거죠. 안도현은 간장게장의 친구입니다. 도종환은 담쟁이의 친구고요.

물론 우리도 요즘 많이 봅니다. 책도 많이 읽고, 사과도 배도 감도 얼마든지 많이 볼 수 있죠. 그러나 정작 아무것도 보지 않고 있다는 생각입니다. 더 많이 보려고 할 뿐, 제대로 보려고 하지 않기 때문입니다. - 118p.


고은 시인도 그렇게 이야기합니다. 새는 새소리로 말하고 쥐는 쥐소리로 말하는데 나는 뭐냐, 지금 도대체 나의 가갸거겨고교는 뭐냐, 모든 것들이 말을 걸고 있는데 아무것도 들으려고 하지 않는, 그저 저만 잘났다는 우리의 가갸거겨고교는 도대체 뭐냐고 합니다.


수많은 시간을 오지 않는 버스를 기다리며

꽃들이 햇살을 어떻게 받는지

꽃들이 어둠을 어떻게 익히는지

외면한 채 한 곳을 바라보며

고작 버스나 기다렸다는 기억에

목이 멜 것이다.

- 조은, '언젠가는' 중에서

- 119p.


# 소통, 마음을 움직이는 말의 힘

· 털이 많다.

· 먹이를 일일이 챙겨줘야 한다.

· 시간 내서 놀아줘야 한다.

· 복잡한 말을 알아듣지 못한다.

· 버릇을 잘못 들이면 평생 고생한다.


남자와 개의 공통점이었고요. 다음은 남자가 개보다 편한 점입니다.

· 돈을 번다.

· 극히 일부를 제외하고 출입제한을 받지 않는다.

· 약간의 난이도가 있는 심부름을 시킬 수 있다.

· 혼자 두고 놀러 다녀도 상관 없다.

· 생리적 욕구도 해결할 수 있다.


자 이제 그럼에도 불구하고 개가 남자보다 좋은 이유입니다.

· 두 마리를 함께 키워도 뒤탈이 없다.

· 강아지의 부모가 간섭하지 않는다.

· 이유 없이 외박하고 돌아와도 꼬리 치면서 반겨준다.


공감이 가나요? 여자분들 어떻습니까? 고개를 끄덕끄덕 하시는 분들이 많은데 이번에는 남자분들이 공감할 만한 고양이와 여자의 공통점에 대해 말해보겠습니다.


· 세수를 잘한다.

· 배고프면 혼자 챙겨 먹는다.

· 낮보다 밤을 더 좋아한다.

· 열 받으면 할퀸다.

· 하루에 열두 번 삐친다.

· 변덕이 팥죽 끓듯 한다.


그리고 여자가 고양이보다 편한 점입니다. 잘 들어보세요.

· 밥을 할 줄 안다.

· 데리고 다니면 재채기 하는 사람 없다.

· 나의 분신을 만들어 준다.


그런데, 그럼에도 불구하고 고양이가 여자보다 좋은 이유는,

· 목만 쓰다듬어 주면 행복해 한다.

· 무섭고 징그러운 쥐를 잡아준다.

· 꼬리만 밟지 않으면 조용하다.

· 여자는 종일 잔소리를 하지만 고양이는 종종 애교를 부려 심심하지 않다.

· 처갓집 개도 날 무시하는데 고양이의 어미는 나를 무시하지 않는다.

- 182~184p.



<여덟 단어> 

박웅현

북하우스, 2013



낯익은 세상

저자
황석영 지음
출판사
문학동네 | 2011-06-01 출간
카테고리
소설
책소개
황석영 생애 최초 전작 장편소설! 문학인생 50년의 담금질, 거...
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■ 본문 중에서


-135p.


여기가 어디냐?

아이가 늘 그랬듯이 키드득 웃었다.

보면 모르니? 꽃섬이야.

여기가 우리 동네라구?

땜통이 사방을 휘둘러보며 되묻자 아이가 대답했다.

그래, 옛날엔 이랬거든.

옜날 꽃섬이라구?

그렇다니까. 저기가 우리 동네다.

잠시 멈춰 서서 강을 내다보면 한가운데 숲이 우거지고 나직한 산도 있는 이웃 섬이 보였고 돛을 단 조각배가 천천히 지나가고 있었다. 강변 풀밭에는 송아지를 거느린 어미소가 풀을 뜯고 있었다. 풀꽃이 가득 피어난 강가에는 오리가 날아앉거나 물장난을 치는 게 보였다. 주변을 찬찬히 살펴보던 딱부리가 말했다.

저기 못 보던 섬이 있었구나.

사람들이 폭파시켜버렸어. 이웃 동네였는데 그쪽 식구들은 오래전에 모두 떠났다.

작은 아이가 말했다.

우리 식구도 언젠가 여길 떠나게 될지 모른다.



- 225p.


이런 못쓰는 물건들을 왜 소중하게 감춰두는 거예요?

서루간에 정들어서 그러지.

그럼 저어기 쓰레기장 물건들은요?

빼빼엄마는 검댕이 잔뜩 묻은 더러운 얼굴을 돌리고 야멸치게 말했다.

저것들은 사람들이 정을 준 게 아니잖아!



- 234p.


난지도 쓰레기장에 묻어버린 것은 지난 시대의 우리들의 욕망이었지만, 거대한 독극물의 무덤 위에 번성한 풀꽃과 나무들의 푸루름은 그것의 덧없음을 덮어주고 어루만져주고 있는듯하다. 도깨비가 사라진 것은 전기가 들어오고부터라는 시골 노인들의 말처럼, 지금의 세계는 우리와 더불어 살아온 도깨비를 끝없이 살해한 과정이었다. 나는 이들 우리 속의 정령을 불러내어 그이들의 마음으로 질문을 해보고 싶었다. 내 속에 그게 정말 아직도 살아 있는 거냐?



<낯익은 세상>
황석영 지음
문학동네, 2011 




한비야의 중국견문록

저자
한비야 지음
출판사
푸른숲 | 2006-08-24 출간
카테고리
여행
책소개
바람의 딸, 한비야의 『중국견문록』. 어학연수를 위해 1년 간 ...
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■ 본문 중에서


# "너무 늦게 왔는데요" - 17p.

아! 다시 학생이 된 이 기분! 오래 전부터 하고 싶던 일을 드디어 시작하는 이 기분! 확실한 목표를 향해 첫발을 내딛는 이 기분! 기분이 너무 좋으면 이렇게 떨리는가 보다.


# 사랑에 빠지다 - 35p.

이렇게 미래의 내 모습을 그려보는 것만으로도 가슴이 두근거린다. 한 계단 한 계단 즐겁게 올라가다 보면 꼭대기까지 가는 것은 시간 문제겠지. 이토록 그리는 그 님을 만날 수 있겠지.


# 칭송칭송 - 느긋하게 사세요 - 46~47p.

곰곰이 생각해보면 내가 잔뜩 긴장한 채 싸웠던 실체는 일 자체가 아니라 '남'이었다. 남보다 늦었다는 생각, 남보다 잘해야 한다는 생각, 그러나 기초 공사가 잘 되지 않았다는 불안감. 긴장된 표정과 태도는 다름 아닌 부실한 자신을 감추기 위한 갑옷이었다.

이제는 알겠다. 왜 세상에는 이를 악물고 사는 사람보다 느긋하게 사는 사람들이 더 많은 것을 이루고 누리면서 사는지를, 이들은 자기들이 하는 일과 무작정 싸우는 대신, 잘 사귀면서 재미있게 놀 줄 알기 때문이다. 나도 그렇게 살고 싶다. 아니 이제부터 그렇게 살아야겠다. 칭송칭송!


# 누구에게나 냄새는 있다 - 55p.

내게는 냄새를 자기의 코로 재단하지 않고 그 문화의 재미있는 특징으로, 나아가 향기로까지 받아들인 것이 이문화 적응의 아주 중요한 열쇠가 되었다. 각자에게는 각자의 냄새가 있다는 것을 인정해야 하는 것처럼 세상에는 우리에게 익숙한 것 외에도 많은 낯선 것들이 공존함을 인정해야 한다. 이것이 국제인이 가져야 할 가장 기본적인 마음가짐이자 생활인으로서 가져야 할 작은 지혜이다. 다른 사람의 결점이 눈에 띌 때 나 또한 그와 비슷한 정도의 결점을 가지고 있다는 사실을 늘 염두에 둔다면, 살면서 어쩔 수 없이 생기는 미운 사람도 섭섭한 사람도 반으로 줄어들지 않을까.


# 화교는 힘이 세다 - 111p.

'落地生根(떨어진 곳에 뿌리내린다: 낙지생근)'

'身在國外 心在中國(몸은 외국에 있지만 마음은 중국에 있다: 신재국외 심재중국)'


# 만날 사람은 반드시 만난다 - 134p.

'有緣千里來相會 (만날 사람은 반드시 만난다: 유연천리래상회)'

이 친구가 내 말끝마다 하는 말은 "워 샹신 니(난 널 믿어)." 내가 이 친구 말끝마다 하는 말은 "니 쭈어더뚜이(네가 한 일이 옳아)." 1박 2일 내내 가슴이 꽉 차서 터질 것 같은 기분이었다.

이쿠요 그리고 나. 우리는 서로를 지켜보면서 각자의 인생 길을 가고 있다. 앞으로 그 두 길이 자주 겹쳐지기를 간절히 바란다. 30대에 그랬던 것처럼, 지금 사십 대에 다시 그럼 것처럼. 그러나 자주 만나지 못하면 어떠랴. 이 세상 어딘가에 있다는 것만으로도 마음 든든한 친구인데.


# "비야 언니, 오늘 도서관 열어요?" - 139p.

책은 아무리 생각해도 신기하기만 하다. 살아 있지도 않은 글자가 어떻게 사람을 웃기고 울리고 가슴 찌릿하게 만들면서 영향을 줄까?


# 국기에 대하여 경례! - 176~177p.

1949년 10월 1일 중국 국기인 오성홍기가 톈안먼 광장에 게양된 후, 이 광장은 중국의 심장이자 상징이 되었다. 시골을 여행할 때 내가 베이징을 거쳐왔다고 하면 사람들이 꼭 물어보는 게 있다. 톈안먼 광장에 가보았나, 거기서 마오 주석 사진을 보았나, 국기 게양식을 ㅂ았나. 특히 국기 게양식은 굉장히 중요하게 여기는 모양으로 텔레비전 일기예보에서 해 뜨는 시각, 해 지는 시각과 함께 오늘의 국기 게양 시간을 알려준다.

언제부터 오성홍기가 국민들의 절대적인 숭배의 대상이 되었는지는 모르겠지만 국기 게양식을 더 성대하게 해야 한다는 것이 전국인민대표대회 주요 사안이 될 정도라니까 대단하긴 대단하다. 덕분에 외국인에게는 아침마다 굉장한 볼거리를 제공한다. 해가 떠오르기 직전, 정복 차림의 국기 호위병 수십 명이 무장 군악대의 소리에 맞춰 게양대로 행진한다. 그리고 국기 게양 전, 그 중 한 명이 발레하는 듯한 자세로 국기를 멋지게 펼쳐 보인다. 그때 해가 뜨기 시작한다. 다음 순간 국가가 울려 퍼지면서 서서히 국기가 올라가는데 이때가 광장에 모인 군중들이 국가를 따라 부르며 감격의 눈물을 흘리는 대다. 그 모습이 어찌나 엄숙하고 진지한지 중국 사람도 아닌 내 목이 다 메일 정도다.


# 제철에 피는 꽃을 보라! - 194p.

가을에 피는 국화는 첫 봄의 상징으로 사랑받는 개나리를 시샘하지 않는다. 역시 봄에 피는 복숭아꽃이나 벚꽃을 부러워하지 않는다. 한여름 붉은 장미가 필 때, 나는 왜 이렇게 다른 꽃보다 늦게 피나 한탄하지도 않는다. 그저 묵묵히 준비하며 내공을 쌓고 있을 뿐이다. 그러다가 매미소리 그치고 하늘이 높아지는 가을, 드디어 자기 차례가 돌아온 지금, 국화는 오랫동안 준비해온 그 은은한 향기와 자태를 마음껏 뽐내는 것이다.

이렇게 따지고 보면 늦깎이라는 말은 없다. 아무도 국화를 보고 늦깎이 꽃이라고 부르지 않는 것처럼, 사람도 마찬가지다. 우리가 다른 사람들에 비해 뒤처졌다고 생각되는 것은 우리의 속도와 시간표가 다른 사람들과 다르기 때문이고, 내공의 결과가 나타나지 않는 것은 아직 우리 차례가 오지 않았기 때문이다. 

제철에 피는 꽃을 보라! 개나리는 봄에 피고 국화는 가을에 피지 않는가.


# 세상에 공짜가 어디 있어! - 227p.

무언가를 간절히 바라고 있는가? 그렇다면 가지러 가자. 내일 말고 바로 오늘, 지금 떠나자. 한꺼번에 많이는 말고 한 번에 한 발짝씩만 가자. 남의 날개를 타고 날아가거나, 남의 등에 업혀 편히 가는 요행수는 바라지도 말자. 세상에 공짜란 없다지 않은가.


# 오늘이 없으면 내일도 없다 - 235~237p.

오늘이 쌓여 내일이 되는 것이 분명한데 불만스러운 오늘이 어떻게 만족한 내일을 만들 수 있겠는가. 지금 손에 있는 오늘도 요리를 못하면서 멀리 있는 내일을 어떻게 해보겠다는 것은 대단한 착각이 아닌가. 베이징까지 가는 내내 생각이 꼬리에 꼬리를 물었다. (중략)

오늘을 산다는 것은 바로 이런 거다. 자기가 가지고 있지 않은 것을 아쉬워하고 불평하기 보다는 지금 손에 쥐고 있는 것을 충분히 즐기는 것. 그래서 하루하루가 감사하고 풍요로워지는 것. 물론 말처럼 쉬운 일은 아닐 것이다. 어쩌면 확실한 오늘을 무시한 채 지나간 어제나 불확실한 내일을 그리워하는 것이 우리 나약한 인간의 본성일지도 모른다. (중략)

한번 곰곰이 생각해보자. 나는 과연 어떤 사람인가? 지금 한창 제철인 사과와 배를 맛있게 먹고 있는가? 아니면 철 지난 딸기나 아직 나오지도 않은 곶감을 먹고 싶어하며 애를 태우고 있는가? 우리가 가진 것은 오늘뿐이다. 지금 손에 가지고 있는 것을 고마워하자. 그리고 그것을 충분히 누리고 즐기자.


# 시험이 좋은 이유 - 271p.

목표를 향해 있는 힘을 한곳에 쏟아붓는 달콤한 괴로움이란 바로 이런 것이 아닐까. 호랑이가 한줌거리도 되지 않는 토끼를 잡을 때에도 모든 근육을 쓰며 있는 힘을 다하듯, 하는 일에 자기가 가진 마지막 힘까지 쓸 때 느끼는 이 뻐근한 자기 만족감! 단 한 번이라도 이 기분을 느껴본 사람이라면 그 마력에서 헤어날 수 없을 정도로 짜릿하다.


# 너무도 반가운 내 친구 데레사 - 276~277p.

원칙을 지키며 불이익을 당할 것인가, 세상과 타협해 이익을 볼 것인가 흔들릴 대 나는 반드시 이 친구를 찾는다. 나에게 혜경이는 함석헌 선생의 시에 나오는 바로 '그 사람' 이기 때문이다.


그 사람을 가졌는가 - 함석헌


만리 길 나서는 날

처자를 내맡기며 

맘 놓고 갈 만한 사람

그 사람을 그대는 가졌는가.


온 세상 다 나를 버려

마음이 외로울 때에도

저 맘이야 하고 믿어지는

그 사람을 그대는 가졌는가.


탔던 배 꺼지는 시간

구명대 서로 사양하며

너만은 제발 살아다오 할

그 사람을 그대는 가졌는가.


불의의 사형장에서

다 죽여도 너희 세상 빛을 위해

저만은 살려두거라 일러줄

그 사람을 그대는 가졌는가.


잊지 못할 이 세상을 놓고 떠나려 할 때

저 하나 있으니 하며

빙긋이 웃고 눈을 감을 

그 사람을 그대는 가졌는가.


온 세상의 찬성보다도

가만히 머리 흔들 그 한 얼굴 생각에

알뜰한 유혹을 물리치게 되는

그 사람을 그대는 가졌는가.


# 짜이찌엔 베이징! - 329p.

언제부터인지 나는 낯익은 것과의 이별이 두렵지 않은 것처럼 낯선 것과의 만남 역시 두려워하지 않게 되었다.

새로 시작하는 길, 이 길도 나는 거친 약도와 나치반만 가지고 떠난다. 길을 모르면 물으면 될 것이고 길을 잃으면 헤매면 그만이다. 이 세상에 완벽한 지도란 없다. 있다 하더라도 남의 것이다. 나는 거친 약도 위에 스스로 얻은 세부 사항으로 내 지도를 만들어갈 작정이다. 중요한 것은 나의 목적지가 어디인지 늘 잊지 않는 마음이다. 한시도 눈을 떼지 않는 것이다. 그리고 그곳을 향해 오늘도 한 걸음씩 걸어가려 한다. 끝까지 가려 한다. 그래야 이 길로 이어진 다음 길이 보일 테니까.

여러분은 지금 어디를 향해서 한 발짝 한 발짝 가고 있는가. 거기가 어디든 목적지에 꼭 도착하시길 진심으로 바란다. 가는 길 행복하고 즐거우시길.



<한비야의 중국견문록>

한비야 지음

푸른숲, 2006



여행도 하고 돈도버는 여행작가 한번 해볼까

저자
채지형, 김남경 지음
출판사
위즈덤하우스 | 2009-08-28 출간
카테고리
여행
책소개
반양장본ㅣ266쪽 | 223*152mm (A5신)ㅣ컬러삽화수록ㅣ...
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■  본문 중에서


# 여행을 많이 해보지 않았는데도 여행작가가 될 수 있을까요? - 22p.

너무도 당연한 이야기이지만 기본적으로 여행을 좋아해야겠지요. 단순히 좋아하는 정도가 아니라 '여행 중독자' 라는 소리를 들을 정도는 되어야 합니다. 진정으로 여행작가가 되고 싶다면 자신을 한번 돌아보는 것이 필요합니다.

기록하는 일을 좋아하는지, 여행에 관한 이야기들을 사람들과 나눌 때 행복감을 느끼는지 등 자신을 점검해 볼 필요가 있습니다. '난 여행을 좋아해. 그렇지만 돌아다니는 것은 싫어'라고 생각한다면 여행작가에 대한 꿈을 다시 고민해보길 바랍니다. 

# 여행작가를 다른 직업과 병행해서 할 수 있나요? - 45p. 
다른 직업이나 직장을 가지고 여행작가를 병행할 경우, 가장 중요한 것이 일정 관리입니다. 시간을 쪼개서 두 가지 일을 해야 하기에 자칫 두 일 모두 제대로 해내지 못하거나 스트레스를 받기 쉽습니다. 사람이 하는 일에는 언제나 변수가 생긴다는 마음가짐으로 여유있게 일정을 짜도록 해야합니다.

겸업을 할 경우 시간이 절대적으로 부족합니다. 때문에 재충전의 여유가 사라집니다. 그런데 책을 읽는다거나 사람들을 직접 만나서 여유롭게 이야기를 나누는 건 여행작가로 살아가기 위해서 꼭 필요한 과정입니다. 이런 여유 없이 팍팍한 일정 속에서 여행하고 글만 쓰다보면 한계를 느낄 때가 분명히 올 것입니다. 그러니 재충전의 시간을 만들기 위해 특별히 신경을 써야 합니다.


# 인생을 보는 눈 - 64p.

베테랑 여행작가 이지상 씨는 작가생활을 하는 데 가장 큰 영향을 준 책으로 <그리스인 조르바>를 꼽았습니다. 니코스 카잔자키스의 이 소설은 척박했던 여행작가라는 직업을 계속 유지할 수 있게 한 책이라고 하더군요. 이 책 덕분에 마음이 끄는 길을 계속 걸을 수 있었다고 합니다. 여행기로는 후지와라 신야의 <인도방랑>과 <동양기행>을 추천했습니다.

<놀라운 우리나라, 여기가 어디지?>를 유정열 작가는 김찬삼 선생 관련 책인 <세계의 나그네, 김찬삼>과 <나의 도시, 당신의 풍경>을 추천했습니다. 김찬삼 선생은 우리나라 여행작가 1호라고 할 수 있는 분으로, <세계의 나그네, 김찬삼> 은 그분의 이야기를 담은 책입니다.

<여행자의 편지>를 쓴 박동식 작가는 김우료 선생의 <꿈꾸는 낙타>를 추천했습니다. 인생에 대한 통찰을 담은 사진과 군더더기 없는 글이 감동을 주는 책이라는 찬사를 아끼지 않았습니다.


# 소소한 이야기를 풀어가는 힘 - 64p.

<나의 도시, 당신의 풍경>은 김연수, 고은 등 명사 20인의 감수성 넘치는 여행기로, 지극히 평범해 보이는 우리네 주변의 모습을 그리고 있습니다. 그 소소함에서 특별함을 찾는 작가들의 눈을 쫓아가보는 것도 좋은 공부가 되겠죠.

프리랜서로 활동하고 있는 서영진 작가는 하루키의 <먼 북소리>를 좋아한다고 합니다. 이 책은 그리스의 섬과 이탈리아 작은 마을에서 겪은 잔잔한 에피소드를 담고 있는데요, 과장 없는 담백함 속에 삶이 묻어나는 글 때문에 여행 글을 쓰는 이라면 반드시 읽어봐야 한다더군요.

제가 가장 좋아하는 여행 책은 조병준 작가의 <길에서 만나다> 입니다. 절판되었다가 몇 년 전에 <사랑을 만나러 길을 나서다>라는 책으로 다시 세상에 나왔습니다. 이 책은 여행에서 겪은 다양한 이야기를 담담하게 엮었습니다.

해외 작가가 쓴 책으로는 빌 브라이슨의 <나를 부르는 숲>을 추천합니다. 이보다 더 위트 넘치는 여행기는 없다고 할 정도로 재미가 넘쳐납니다. 유머뿐이 아닙니다. 여행지에 대한 팩트와 사건 사고에 대한 조사 그리고 작가의 주장까지 곁들여진 훌륭한 여행서입니다.


# 여행 중 여행 노트 작성 노하우 - 177p.

포스트잇은 순간의 기억을 저장하는 역할을 합니다. 해가 지는 풍경을 보면서 어릴 적 기찻길에서 놀던 그 순간이 떠올랐다면, 얼른 그 기억을 포스트잇에 메모합니다. 그런 메모가 쏟아지듯 넘쳐날 때가 있는 반면, 그다지 감동적이지 않은 날도 있을 수 있습니다.


# 가이드북에 꼭 담아야 할 정보 - 241p.

- 가는 방법(비행기 혹은 선박)

- 통화나 환율, 비자, 긴급 연락처 등에 대한 기본 정보

- 도착할 공항이나 항만, 버스터미널, 기차역 등에 대한 정보와 이용 방법

- 공항(또는 항만)에서 시내(숙소) 이동 경로

- 숙소 정보(고급 호텔부터 저렴한 민박집까지)

- 현지 시내 교통 정보(지하철이나 철도, 일반 벗, 투어리스트 버스 유무 등)

- 먹거리 정보(레스토랑, 길거리 음식 등)

- 볼거리 정보(추천 및 주요 관광지, 시장 등)

- 해볼거리 정보(현지에서 할 수 있는 주요 활동, 레저스포츠 활동 등)

- 쇼핑거리 정보(주요 쇼핑몰, 숍, 아이템 등)

- 나이트 라이프 (클럽, 바, 카페 등)

- 이벤트, 축제, 주요 행사 시기



<여행도 하고 돈도버는 여행작가 한번 해볼까?>

채지형, 김남경 지음

위즈덤하우스, 2009




운명이다

저자
노무현재단 (엮음), 유시민 (정리) 지음
출판사
돌베개 | 2010-04-26 출간
카테고리
정치/사회
책소개
미안해하지 마라, 누구도 원망하지 마라. 운명이다.『운명이다』는...
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ⓒ노무현재단


■ 본문 중에서


# 제1부 출세(出世) : 세속의 변호사 - 70~71p.

해마다 입시에 무슨 수석 합격자가 미디어에 나와, 장차 법관이 되어 가난하고 힘없는 사람들 위해 일하겠다거나, 의사가 되어 헐벗고 고통 받는 사람들을 위해 헌신하겠다고 포부를 말하는 것을 들으면 혼자 쓴웃음을 짓곤 했다. 판사, 검사, 변호사, 의사들 가운데 누군들 그런 포부를 말해본 경험이 없겠는가. 이렇게 비웃으면서 자꾸 고개를 내미는 양심의 거리낌을 덮어 보려고 했다. 자기 직업에 충실하기만 하면 그것이 바로 우리 사회에 올바르게 이바지 하는 것 아니겠느냐는 논리를 방패 삼아, 오로지 나 자신을 위한 삶을 즐겼다.

(중략)

내 운명을 바꾸었던 '그 사건'을 만나고 나서야, 나는 판사로 변호사로 사는 동안 애써 억눌러 왔던 내면의 소리를 진지하게 듣게 되었다. 내 삶이 부끄럽게 느껴졌다. 최선을 다해 살았다고 자부했지만 꼭 그런 것은 아니라는 생각이 들었다. 당당한 삶이라고는 더더욱 말할 수 없었다. 출세해서 좋은 일 하겠다고 혼자 다짐했던 기억이 되살아났다. 그래서 삶에 대해서, 인간에 대해서, 사회와 역사에 대해서 좀더 진지하게 공부하고 생각하기 시작했다. 나는 갓 세상에 발을 내디딘 청년처럼 설레는 마음으로 나에게 다가온 새로운 삶을 받아들였다.


# 제2부 꿈 : 야권통합 - 129p.

나는 그에 대한 정치적 신뢰를 접었고, 오래 지나지 않아 갈라섰다. 계보원에게 충성을 요구하려면 이익을 챙겨 줘야 한다. 그렇게 하다 보면 공정성을 잃는다. 한두 사람을 챙기는 대가로 많은 사람을 적으로 만드는 것이다. 계보를 챙기고 개인적 이해관계로 사람을 묶어 둔다고 해서 정치를 잘 할 수 있는게 아니다. 지도자는 공정해야 한다. 신뢰, 헌신, 책임, 절제와 같은 덕목을 갖추려고 노력해야 한다. 이기택 대표와 일하면서 이런 것을 배웠다. 이런 경우를 두고 '반면교사'反面敎師라고 한다.


# 제2부 꿈 : 지방자치실무연구소 - 132p.

'노하우'를 개발하면서 데이터베이스를 공부했고 컴퓨터 프로그램의 종류와 원리를 익혔다. 정치 활동과 연구소의 업무 전반에 대해 직접 직무분석을 했다. 정보 축적과 재활용 시스템을 만드는 프로그램 기획안도 내 손으로 직접 썼다. 내가 원하는 시스템 전체의 구조와 요구 사항들을 종이에 일일이 적었다. 두툼한 바인더로 열 권이나 되는 주문서를 만들었다. A4지로 300쪽 정도 분량이었다. 그 다음에는 서류도 없이 받아 적게 하려면 다섯 시간에 걸쳐 설명했더니 프로그래머들이 고개를 절레절레 흔들었다. 프로그램을 다시 만들어 오면 하나도 빠트리지 않고 다 확인했더니, 이 사람들이 나를 만나는 것 자체에 겁을 먹었다. 어쨌든 이렇게 해서 일정, 인명 정보, 자료와 회계를 전부 통합했다. 인명 데이터베이스를 기초로 수천, 수만 개의 명부를 생산하고 축적하는 틀을 만들었다. 하지만 상품화해서 투자비를 회수하는 데는 실패했다. 업무 분석과 표준화가 지나치게 세밀해서 상품화 가능성이 없다는 것이었다. 어쨌든 나는 이 일을 하면서 지식공유 시스템의 기본 개념을 알게 되었다.


# 제2부 꿈 : 네번째 낙선, 노사모의 탄생 - 161~165p.

"이 아픔을 잊는 데는 시간이 약이겠지요. 또 털고 일어나야지요. 농부가 밭을 탓할 수 있겠습니까?" 하루 앞도 내다보지 못하는 것이 인생이라더니, 그렇게 또 새로운 날들을 맞이했다.

인터넷 세상에서 나는 '바보 노무현'이 되었다. 유리한 종로를 버리고 또 부산으로 가서 떨어진 미련한 사람. '바보 노무현'은 '청문회 스타' 이래 사람들이 붙여 주었던 여러 별명 중에서 제일 마음에 들었다. 나는 바보가 아니다. 내가 바보라고 생각한 적도 없다. 다만 눈앞의 이익보다는 멀리 볼 때 가치 있는 것을 선택했을 뿐이다. 당장은 손해가 되는 일이 멀리 보면 이익이 될 수가 있다. 정치하는 사람들이 모두 '바보처럼' 살면 나라가 잘 될 것이다.

(중략)

노사모는 창의적 아이디어로 큰 기업을 만들고서도 전셋집에 그대로 산다는 안철수 박사를 존경했다. 수천억 원의 자산을 가지고도 손수 운전을 하는 게임회사 사장을 좋아했다. 노사모의 문화를 보면서 대한민국에 새로운 주류가 형성되고 있는 것이 아닌가 하는 느낌을 받았다. 그들은 문화계, 법조계, 학계 등 여러 분야에서 나를 지지하는 모임을 만들었다.


# 제3부 권력의 정상에서 : 김대중 대통령과 나 - 188p.

우리 역사에 그런 지도자는 없었다. 정말 오랜 기간 동안 독재와 싸웠다. 암살 위기도 겪었다. 구속당하고 연금당하고, 그것도 모자라 사형 선고까지 받았다. 그래도 끝까지 굴복하지 않고 민주주의 노선을 견지했다. 국민의 힘으로 독재정권을 무너뜨리고 나면 그런 사람은 보통 투표를 할 필요도 없는 수준의 지도자가 된다. 건국의 아버지와 같은 대우를 받는 것이다. 넬슨 만델라, 바츨라프 하벨, 레흐 바웬사 대통령이 모두 그랬다. 그것이 정상이다.


# 제3부 권력의 정상에서 : 탄핵 - 237p.

5월 14일 헌법재판소가 탄핵소추안을 기각할 대까지, 나는 63일 동안 청와대 관저에 칩거했다.

그날 밤부터 잠을 잤다. 식사 시간에 나타나지 않으면 직원들이 계속 기다리기 때문에 세 끼 밥은 제때 먹어야 했다. 그 시간 빼고는 계속 잤다. 자도 자도 잠이 끝없이 밀려왔다. 일주일을 자고 나니 정신이 들고 기운이 났다. 책을 읽었다. 그것 말고는 할 일이 없었다. 내가 거실에서 책을 읽으면 아내는 안방에서 읽었고, 내가 탁자에서 읽으면 아내는 소파에서 읽었다. 자리를 바꾸어 가며 낮에는 책만 읽었다. (중략)

사람이 얼마나 많은지 무어라고 소리치는지는 알 수 없다. 멀리서 사람들이 외치는 함성이 아련히 들릴 뿐이다. 관저 안에서는 유리가 두꺼워 소리가 들리지 않았다. 용암처럼 일렁거리던 촛불 바다는 텔레비전 뉴스로만 보았다. 쉼터에서 그 소리를 들으며, 아내는 우리 편이 저렇게 많이 왔다고 좋아했지만 나는 겁이 났다. 저 사람들이 저렇게 밤마다 촛불을 들고 와서 나를 탄핵에서 구해 줄 것이다. 그리고 그 다음에는 내게 무엇을 요구할까? 저 사랃믈이 원하는 것을 내가 과연 해낼 수 있을까? 그런 두려움이 촛불 시민들의 함성에 실려 왔다.


# 제3부 권력의 정상에서 : 남북정상회담 - 262p.

문제는 입장의 차이가 아니라 신뢰의 결여였다. 적극적으로 무엇을 이루려고 진심으로 노력했는가? 상대방의 신뢰를 얻기 위해 우리가 성의를 다했는가? 필요할 땐 양보를 하고 타협을 했느냐? 이것이 문제였다. 


# 제3부 권력의 정상에서 : 검찰 개혁의 실패 - 275p.

청와대를 떠난 후 정치인 노무현을 후원했던 기업인들이 숱하게 특별세무조사를 당했다. 검찰 수사까지 받아 회사가 망하는 지경으로 가는 것도 보았다. 다르게 했더라면 이런 사태를 막을 수 있었을까? 내가 과연 잘못한 것일까? 민주주의 교과서가 말하는 그대로 헌법과 법률에 따라 권력을 운용하려 했던 나의 선택이 어리석었던 것일까? 아니다. 내가 대통령으로 있으면서 권력기관을 정치적으로 악용했더라도, 영구집권을 하지 못하는 한 언젠가는 마찬가지 수모를 겪었을 것이다. 만약 그랬다면 항변할 자격조차 없었을 것이다. 국세청과 검찰에게 당한 수모보다 더 아프고 슬픈 것은, 올바른 이상을 추구한 행위를 어리석은 짓으로 모욕하는 세태, 그런 현실을 보는 것이다.


# 제3부 권력의 정상에서 : 정치 권력과 언론 권력 - 279p.

언론은 시민의 권력이어야 한다. 시민을 대신해 정치 권력과 시장 권력을 감시하고 제어함으로써, 권력이 시민의 권리와 가치를 침해하지 못하도록 하는 것이 언론의 사명이다. 그리고 정치 권력과 시장 권력을 차지하기 위한 경쟁이 공정하고 투명하게 이루어지도록 공론의 장을 관리하는 것이 언론의 역할이다. 


# 제4부 작별 : 노무현의 실패는 노무현의 것이다 - 332p.

고향에 돌아와 살면서 해 보고 싶었던 꿈을 모두 다 접었다. 죽을 때까지 고개 숙이고 사는 것을 내 운명으로 받아들일 준비를 했다. 재판 결과가 어떠하든 이 운명을 거역할 수 없다고 생각했다. 20년 정치인생을 돌아보았다. 마치 물을 가르고 달려온 것 같았다. 세상을 조금이라도 바꾸었다고 믿었는데, 돌아보니 원래 있던 그대로 돌아가 있었다. 정말로 세상을 바꾸는, 사람 사는 세상을 만드는 길이 다른 데 있었던 것은 아니었을까? 대통령은 진보를 이루는 데 적절한 자리가 아니었던 것이 아닐까? 그렇다면 도대체 누가, 무엇으로, 어떻게 세상을 바꾸는 것일까?


# 제4부 작별 : 마지막으로 본 세상 - 334p.

너무 많은 사람들에게 신세를 졌다.

나로 말미암아 여러 사람이 받은 고통이 너무 크다.

앞으로 받을 고통도 헤아릴 수가 없다.

여생도 남에게 짐이 될 일밖에 없다.

건강이 좋지 않아서 아무것도 할 수가 없다.

책을 읽을 수도 글을 쓸 수도 없다.


너무 슬퍼하지 마라.

삶과 죽음이 모두 자연의 한 조각 아니겠는가?

미안해하지 마라.

누구도 원망하지 마라.

운명이다.


화장해라.

그리고 집 가까운 곳에 아주 작은 비석 하나만 남겨라.

오래된 생각이다.


ⓒ경향신문


<운명이다>

노무현재단 엮음, 유시민 정리

돌베개, 2010



웍슬로 다이어리 walkslow's diary

저자
윤선민 지음
출판사
북스코프 | 2008-12-12 출간
카테고리
시/에세이
책소개
웍슬로닷컴 walkslow.com, 그리고 공감 일기장 2000...
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■ 본문 중에서


# 프롤로그 

지구는 둥그니까

빨리 달려봐야

골대도 종점도 없다


천천히 걷는 건 의미가 많다



# 010722

끝은 훤히 보이는데

길이 잘 안보인다


이걸 두고


사는 맛이라는 사람도 있고

죽을 맛이라는 사람도 있다



# 030926

작년 우리나라 사망 원인 Top 9

1 암

2 뇌혈관질환

3 심장질환

4 당뇨

5 천식

6 간질환

7 자살

8 교통사고

9 고혈압성 질환


우리는 

달리는 자동차나 고혈압보다

절망을 더 조심해야 하는 것이다.



# 080901

끝까지 동행하려면

세 가지가 같아야 한다

목적지, 경로 그리고 속도


목적지가 다른 사람과 길에서 만나면, 인사나 하면 되고

경로가 다른 사람과는 만날 리 없으니 상관없는데

속도가 다른 사람은, 애가 탄다


뒷모습

네 뒷모습만큼 슬프겠지



# 001218

머리가 너무 복잡해져서 그랬던 것 같다

지나치게 잔머리를 굴리다 보면 가끔 이런 식의 고장 상태가 오는 것이다


해결책은,

엉켜 있는 정보들을 하나씩 분류하고 정리하는 것


윈도우의 디스크 정리나 조각 모음 같은 기능이 내게도 있었으면 좋겠다

엉킨 정보나 복잡한 인간관계는 조각모음, 아픈 상처 따위는 정리

아름다운 기억만 바탕화면에 멋지게 깔아놓을 수 있다면 얼마나 좋을까?


곰곰 생각해보면, 그렇게 좋은 생각만은 아니다

슬픔도, 고통의 기억도, 필요한 순간이 있는 것이다



# 001124

나이가 많다고

어른이 아니다


어른이 된다는 것은 

일관성의 문제다


말과 행동이, 저번의 말과 이번의 행동이,

그리고 이전의 삶과 이후의 삶이 일관성을 보이기 시작할 때,

그때 비로소 어른스럽다고 말할 수 있는 것이다


어른이 없는 세상이다


예민했던 사춘기 시절, 어른이 되기를 두려워했었는데

지나친 고민이었다


어른이 되기란 쉽지 않은 것이다



# 001214

문을 열고 그 사람의 안으로 들어가게 하는 마법의 열쇠가 있다면 참 좋으련만...

그런 건 아직 없다

그래서 우리들은 술을 사랑하게 되는지도 모르겠다


멋지게 늙는다는 건,

술 없이도 다른 사람들의 깊은 구석까지

쑥쑥 잘 들어간다는 말과 같은 의미일 수도 있겠다는 생각이 든다



# 030821

살다 보면, 해야 할 일이 있고, 하지 말아야 할 일이 있다

좀 더 뭉클한 표현으로 바꾸면,

'했어야 옳을 일'과 '하지 말았어야 옳은 일'


비즈니스를 하다 보니, 의뢰가 들어오면 고민하게 된다

이것이 해야 옳은 일인가, 그렇지 않은가


요즘 나를 완전히 늪으로 몰아버린 일이 하나 있다

전형적인 '하지 말았어야 옳은 일'


그러나 이 프로젝트를 통해

'하지 말았어야 옳은 일'에 대한 분명한 기준이 섰으니,

그리 슬플 것만도 아니다

라고 말하면서도, 속으로는 계속 열받는다


수업료 너무 비싸잖아


그러나 이 모든 것은, 남이 아니라 나의 책임인 것이다

오늘의 이 엄청난 시간과 금전의 손해는, 결코 잊히지 않기 바란다


끊임없이 떠올라서,

나를 정신 차리게 만들어주기 바란다



# 010219

눈이 녹으면 뭐가 되냐고

선생님이 물으셨다


다들 물이 된다고 했다


소년은 이 된다고 했다




<웍슬로 다이어리 (walkslow.com)>

윤선민 지음

북스코프, 2008



인간은 유전자를 어떻게 조종할 수 있을까

저자
페터 슈포르크 지음
출판사
갈매나무 | 2013-08-20 출간
카테고리
과학
책소개
인간은 스스로 체질과 인성을 변화시킬 수 있을까? 얼마나 많은 ...
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■ 본문 중에서


# 후성유전학이란 무엇인가 - 14p.

교육, 사랑, 음식, 스트레스, 호르몬, 배고픔, 모태 속 경험, 중독, 심리치료, 니코틴, 특별한 부담, 트라우마, 기후, 고문, 스포츠, 기타 많은 것들이 환경의 영향을 받아 우리의 세포를 재편성(리프로그래밍) 할 수 있다는 것이다. 

이런 프로그래밍은 유전암호는 전혀 손대지 않고서도 세포의 생화학을 완전히 바꿀 수 있다. 캐나다 몬트리올대학교의 후성유전학자 모셰 스지프(Moshe Szyf)는 이런 인식이 갖는 의미를 다음과 같이 정리한다. "환경이 후성유전체를 변화시킨다면 생물학적 과정은 사회적 과정과 연결될 수 있고, 그렇게 되면 생명에 대한 우리의 시각이 완전히 바뀔 것이다." 즉 후성유전학은 외부 세계가 어떻게 우리의 신체와 정신을 지속적으로 변화시킬 수 있는지를 설명해준다.


# 분자생물학과 달 착륙 - 28p.

모든 세포는 '단백질 생합성(protein biosynthesis)'이라는 프로세스를 통해 필요한 단백질을 합성한다. 그리고 유전암호는 세포가 아미노산을 어떤 순서로 서로 배열할지 이야기해준다. 그러나 암호를 이루는 철자는 네 개뿐이고 그것으로 20종의 아미노산을 표시해야 하기 때문에 자연은 나름대로 속임수를 썼다. 우리 DNA 철자 세 개가 하나의 패키지로 세포에게 어떤 '구슬'을 '단백질 사슬'에 꿰어야 하는지를 말해준다. 가령 ACT는 아미노산 1번, CGC는 아미노산 2번, CTG는 아미노산 3번이므로 'ACT CTG CTG ACT GGC'는 "네가 합성할 단백질은 우선 아미노산 1번, 아미노산 3번 두 개, 그 다음은 다시 1번, 마지막으로 2번이야"라는 뜻이다.

하나의 유전자는 결국 하나의 단백질을 만들기 위한 암호가 담긴 DNA 텍스트 조각이다. 여기에는 유전암호를 읽고 시공 매뉴얼로 옮기는 생분자(biomolecule)가 어디에서 시작하고 어디에서 중단해야 하는지를 알 수 있게 해주는 첫 염기서열(시퀀스)과 마지막 염기서열이 포함되어 있다.

특히 세포들은 유전자를 의도적으로 '켜고 끌'수 있는데, 유전자가 실제로 읽혀서 단백질로 번역될 때에만 유전자는 비로소 활성화 된 것이다. DNA에는 특별한 조절 영역(regulatory region)이 있다. 그리고 특정 메신저가 그것에 결합하느냐에 따라 가까이 있는 유전물질 조각은 차단되거나 활성화된다. 이 조절 영역은 프로모터(promotor, 촉진 유전자)라 하고, 메신저를 전사인자(transcription factor)라고 한다.

한 세포의 모든 유전자는 절대로 동시에 켜질 수 없으며, 모든 세포는 언제나 특정 유전자들만을 단백질로 번역한다. 이런 특정 문장은 유전자 발현형(발현 패턴) 또는 유전자 활성형(활성 패턴)이라 불리며 세포가 어떤 모습이 되고, 무슨 일을 할지를 결정한다. 그러나 프로모터의 명령은 결코 지속적으로 작용하지 않기 때문에 전사인자가 사라지면, 그 영향도 끝난다.


# 게놈 프로젝트와 우주여행은 닮았다 - 32p.

2003년에 최종적으로 마감된 인간게놈프로젝트는 아폴로 프로그램처럼 비용이 적게 들지도 않았으며 달 여행과 마찬가지로 야심 찬 것이었다. 또한 이 탐험은 현대의 기술이 생물학자들을 도와주었기 때문에 가능했다. 계속 개선되고 있는 염기서열 분석기(sequencing machine)와 더 빨라진 컴퓨터, 그리고 완벽해진 소프트웨어는 연구자들로 하여금 1995년에 11일 걸려서 분석했던 분량의 유전자 텍스트를 5분 만에 읽을 수 있도록 해주었다. 연구자들은 프로젝트의 마지막 1년 반 동안 대부분의 연구를 해냈다. 2008년에는 동일한 분량의 유전자 텍스트를 읽는 데 단 몇 초로도 충분하게 되었으며, 8주 만에 완벽한 인간 게놈의 서열 분석을 할 수 있게 되었다.


# 무엇이 개미나 벌의 운명을 바꾸는가 - 92p.

민감한 후성유전체를 가지고 있는 동물은 개미와 벌뿐만이 아니다. 파충류에게서는 민감한 기간의 알 주변 온도가 암컷이 될지 수컷이 될지를 결정한다. 파충류에는 성(性)을 결정하는 X 염색체, Y 염색체가 없다. 대신 다르게 조절된 후성유전체가 성 결정의 과제를 맡는다. 예컨대 28~30도에서 부화된 악어는 암컷이 되고, 31~34도에 노출된 악어는 수컷으로 발달하는 식이다.


# 인간은 일생 동안 변해간다 - 110p.

결론적으로 말하자면 유전적으로 동일한 두 사람의 후성유전체에 차이가 생길 수 있을 뿐 아니라, 같은 사람이라도 시기에 따라 후성 유전물질에 차이가 있을 수 있다. 존스홉킨스대학교의 연구자 앤드류 파인베르크(Andrew Feinberg)는 이 선구적인 결과를 다음과 같이 해석한다. "우리는 후성유전학이 현대 의학의 중심에 서는 것을 보기 시작했다. 식생활과 기타 환경적 영향들이 후성유전적 구조들을 변화시킬 수 있지만, 신체의 모든 세포에 동일한 DNA 염기서열은 변화시키지 못한다."


# 스킨십 호르몬의 힘 - 117p.

세로토닌과 도파민도 동물과 인간의 기분과 성격과 기질에 영향을 미치는 신경전달물질이다. 이 두 호르몬은 기분을 밝게 해준다고 하여 '행복 호르몬' 이라고도 불린다. 그들이 수행하는 가장 중요한 과제는 우리가 무엇을 잘했다고 생각할 때 갖게 되는 유쾌한 기분을 만들어내는 것이다. 식사 후, 섹스 후, 상냥한 대화 후에 좋은 기분을 느끼는 것도 이 호르몬과 관련 있다. 그런가 하면 코카인이나 니코틴 같은 마약과 초콜릿이나 젤리 속의 당분도 이런 보상 체계를 자극한다.


# 트라우마와 그 후유증 - 136p.

사람마다 스트레스에 반응하는 정도는 다르다. 같은 일을 당해도 어떤 사람은 트라우마를 겪으며, 어떤 사람은 쓴웃음 한번 짓고 잊어버린다. 미니와 헬람머의 관찰에 따르면 이런 차이는 모태 안에서와 출생 직후의 경험들이 유전물질을 재편성하는 것과 관련 있다고 한다. 그러므로 한 인간의 정신이 얼마나 많은 것을 견딜 수 있을지, 또 얼마나 심한 체험이나 스트레스가 한 인간의 정신적 균형을 깨뜨릴지는 아무도 예측할 수 없다.

우울증, 경계선 인격 장애, 공포 장애, 강박 장애 우울증, 외상 후 스트레스 장애 등 거의 모든 심리적 질병의 발병에는 아주 다양한 요인이 작용한다. 부모에게 물려받은 특정 유전자는 인간이 어떤 질병에 취약한 정도를 결정한다. 뿐만 아니라 환경으로부터도 유발자들이 더해진다. 긍정적이지 않은 후성유전 프로그램도 마찬가지다.


# 어떤 사람이 중독에 취약한가 - 150p.

로테르담 보우만 정신 건강 센터의 에른스트 프란체크(Ernst Franzek)는 동료들과 함께 1944~47년 사이 네덜란드에서 태어난 사람들을 두 그룹으로 나눠 설문조사를 실시했다. 한 그룹은 로테르담 중독 클리닉의 마약 중독 환자들이고, 다른 그룹은 도시의 일반적인 시민들로 구성되어 있었다. 

2008년에 발표된 연구 결과는 놀라웠다. 배고픈 겨울이 임신 초기와 겹쳤던 여성들의 자녀들은 마약에 중독될 확률이 더 높게 나타났다. 물론 절대적인 수는 그리 많지 않았다. 어쨌든 대다수는 중독에 걸리지 않기 때문이다.


# 이혼이 수명을 단축한다 - 160p.

이혼을 하면 통계적으로 여자는 9.8년, 남자는 9.3년이나 수명이 단축된다는 사실을 누가 예상이나 했겠는가. 또 고혈압은 평균적으로 여성의 수명 12.9년과 남성의 수명 7.4년을 단축시킨다. 흡연을 많이 한다면 평균 22년에서 18.2년의 수명이 단축된다. 마침내 금연 결심을 하게 만드는 상당히 충격적인 통계다!


# 젊음을 유지시키는 방법 - 218p.

세포에서 텔로머라아제 수치를 높여서 의식적으로 신체의 젊음을 유지하고자 하는 사람에겐 다시금 일반적인 조언을 할 수밖에 없다. 운동하고, 정신적 휴식을 충분히 취하고, 건강한 식생활을 하라는 것이다. 이런 건강한 생활방식은 '불로장생유전자'를 억제하는 후성유전 스위치들을 제거함으로써 더 오랫동안 젊음을 유지하게 한다.

킹스칼리지런던의 유전학자 린 체르카스(Lynn Cherkas) 팀은 2008년 2천 401쌍의 일란성 쌍둥이들의 텔로미어 길이와 그 쌍둥이들이 여가 시간에 얼마나 많은 운동을 하는지를 비교 조사하였다. 그 결과 특히나 운동을 좋아하는 사람들은 운동을 싫어하는 사람들보다 DNA 이중나선의 끝이 200마디나 길다는 것이 드러났다.

가장 인상적인 것은 일란성 쌍둥이지만 한 사람은 운동을 아주 좋아하고, 한 사람은 운동을 거의 하지 않는 쌍둥이들의 상태였다. 유전적으로 동일한 이들 쌍둥이들의 경우에도 텔로미어 길이는 평균적으로 88염기쌍들만큼 차이가 났다. 여기서 우리는 쌍둥이 중 누가 다른 한 사람보다 더 오래 살지 추측할 수 있게 된다. 아마 그는 부지런히 조깅, 산책, 또는 자전거 타기를 한 사람일 것이다.


# 후성유전학이 바꾸는 암 치료법 - 283p.

원래 종양 억제 유전자에 의해 암호화된 단백질들은 건강한 세포에서 암을 촉진하는 변화들이 어떻게 나타나는지를 매일 감지한다. 그렇게 감지한 뒤에는 종양 억제 유전자들이 암을 촉진하는 변화를 고치게 된다. 고치지 못할 경우에는 세포 자살(아포토시스, apoptosis)이라는 자살 프로그램을 실행시킨다. 그러면 그런 세포들은 전체 유기체를 위해 희생당한다.

그러나 '자살 유전자들'에 미리 후성유전적인 빗장이 질러질 수도 있는데, 그렇게 되면 종양 억제 유전자가 꺼지는 것과 마찬가지 형편이 된다. 이런 경우 세포들은 특히 쉽게 변성되며, 일단 종양이 생기면 잘못된 제2의 암호 때문에 특히 공격적이고 치료되기 힘든 암이된다. 일반적인 항암제는 보통 암세포를 자살로 몰아가게 하면서 효과를 나타낸다. 그러나 후성유전체가 종양 억제 유전자나 세포 자살 시스템을 미리 침묵하게 만들었다면 화학 치료는 암세포에 아무런 해를 끼칠 수 없으며, 암은 저항력을 키우게 된다.



<인간은 유전자를 어떻게 조종할 수 있을까>

페터 슈포르크 지음, 유영미 옮김

갈매나무, 2013



통계의 미학

저자
최제호 지음
출판사
동아시아 | 2007-12-03 출간
카테고리
과학
책소개
복잡한 세상의 이면을 꿰뚫어 보는 유쾌한 통계 이야기 통계처럼 ...
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# 통계적 사고; Statistical Thinking - 13p.

정보와 데이터의 양은 가히 홍수라 할 만큼 폭발적으로 증가하고 있다. 이런 시대에는 데이터를 처리하고 분석해 적시에 좋은 판단을 내리는 능력이 필수적이다. 그리고 그 능력은 기본적으로 자료를 바라볼 때 통계적으로 사고할 수 있느냐에 달려 있다. 수많은 데이터가 아무런 가치가 없는 무용지물로 전락해버리느냐 아니면 분석과 판단의 유용한 도구가 되느냐는 바로 통계적 사고가 그 해답을 쥐고 있다고 해도 과언이 아니다.


# 목소리 큰 소수 " 최고의 선수는 당연히 우리나라 선수" - 43p.

새로운 시스템이 개발/적용되고 나면 품평회를 통해 추가 개선 요구사항을 수집하게 된다. 그럴 경우 보통 기존 시스템과 비교하여 새로운 시스템의 단점만을 주로 이야기하는 방식으로 품평회가 진행되고, 이때 현업 담당자나 개발자들은 속이 탄다. 특히, 상대적으로 사소한 문제를 목소리가 큰 소수가 중요한 문제라며 개선을 강하게 요구하면 더더욱 그러하다. 이런 상황의 대처 방법으로는 개선 내용을 객관적인 수치로 평가한 것을 준비해야 한다. 이와 함께 설문조사를 통해 '침묵하는 다수'의 의견을 폭넓게 들은 자료를 미리 가지고 있으면 도움이 된다. 그렇지 않으면 '목소리 큰 소수'에게 잘못 휘둘려서 결국 엉뚱한 결론이 나거나 주요 결정이 지연될 수 있다.


# 이명박과 박근혜, 왜 설문 문항을 놓고 대립했나? "측정" - 93p.

사람은 주위 현상과 주변 대상에 대해 평가를 한다. 그것이 숫자로 표현될 경우든 아닌 경우에든 말이다. 당신의 평가가 객관적이라면, 다른 사람과의 의견 교환에서 문제가 적을 것이다. 그렇지 않은 경우라면, 당신의 평가에 영향을 주는 조건이 무엇인지에 대해 파악하고, 이의 변경 여부를 고민해야 한다. 그에 더하여 당신의 평가가 일관성이 있는가를 생각해보라. 당신의 기분에 따라 당신의 평가가 달라진다면 당신의 말에 대한 사람들의 신뢰가 약화될 것이다. 그리고 때에 따라서는 당신도 당신의 결정에 자신이 없어질 수 있다. 내일이면 바뀔 수 있으니까 말이다.


# 숫자와 데이터에서 찾는 인과관계 - 187p.

어떤 이론에 따르면 이런 결과가 나와야 하는데 하고 생각했는데 실제로 현실에서는 그렇지 않은 경우도 있다. 가끔 이론들은 서로 모순이 되어 충돌이 되기도 한다. 따라서 이런 이론들이 어떤 특정 상황에서 실제로 원인과 결과간의 관계를 적절히 설명하였는가는 관찰을 통한 확인이 필요하고, 이를 위한 방법들이 많이 모여 있는 것이 '통계학' 이다.


# 몬테카를로의 은행을 파산시킨 사나이 - 256p.

로또 복권이나 카지노에서 승리할 수 있는, 또는 승리의 확률을 높일 수 있는 방법이 있을까? 확률을 높이는 방법은 숫자를 고르는 방식에 결함이나 조작이 없는 한 없다. 결함을 찾을 수 있다면? 실제로 결함을 찾아내는 방식을 시도해서 성공한 사람이 있다. 복권이 아니라 카지노에서였다. 1873년 조셉 재거스란 영국 제분공장 기사가 몬테카를로에서 성공하였다. 그는 어느날 조수들을 카지노로 불러 모아 그날 하루 동안 룰렛에 떨어지는 모든 수를 기록하게 했고, 이를 면밀히 분석하여 일정한 패턴을 찾아내려 했다. 운영 중인 6대의 룰렛 중에 5대는 완전히 정상이었으나, 하나의 룰렛에서 9개의 수에 기대치 이상으로 많은 기록이 있었다. 다음 날 재거스는 이 9개의 수에 집중적으로 돈을 걸어 4일 뒤 30만 달러를 땄다. 이런 일화를 가수 찰스 코번(Charles Coburn)은 히트작 <몬테카를로의 은행을 파산시킨 사나이(The Man Who Broke the Bank at Monte Carlo)>라는 노래로 부르기도 했다. 이후 카지노는 매일 룰렛을 점검하여 확률을 확인하는 전통이 생겼다고 한다.


# 이승엽이 나온다. 오른쪽으로 이동해! - 295p.

2006년도는 일본 프로야구에서 활약하는 이승엽 선수가 홈런을 매우 많이 친 해이다. 이승엽의 맹타가 계속되자, 일본 프로야구 상대팀은 이른바 '이승엽 시프트'를 사용해 한국 야구팬들의 눈길을 끌었다. '이승엽 시프트'는 왼손 타자인 이승엽의 타구가 주로 그라운드의 오른쪽을 향하기 때문에 야수를 오른쪽으로 이동시키는 수비다. 3루수는 유격수 자리로, 유격수는 2루수 자리로 이동한다. 2루수는 뒤로 빠져 거의 우익수 앞까지 가서 수비를 한다. 외야수들도 우익수 방향으로 열 걸음 이상씩 이동해서 자리를 잡는다. 시프트의 원조는 미국의 '마지막 4할 타자'인 테드 윌리암스에게 처음 적용되었다고 한다. 1946년 상대팀 감독은 옆의 그림과 같은 극단적인 수비 위치를 선보였다.



<통계의 미학 - Statistical Thinking>

최제호 지음

동아시아, 2007

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