인터넷서점 인터파크도서

이 책은 다채로운 IT 기술의 모습을 흥미로운 이야기와 그림으로 설명하는 재미있는 IT 교양 입문서입니다. 메타버스, 빅데이터, 데이터베이스, 코딩, 인공지능(AI), 블록체인, 디지털 트랜스포메이션(DT) 등 궁금하지만 잘 몰랐던 IT 지식과 기술이 어떤 개념과 원리로 동작하는지를 사전 지식이 없는 IT 비전공자의 눈높이로 쉽게 설명합니다. 정보가 부족한 게 아니라 넘쳐나 폐품처럼 쌓여가는 시대입니다. 가치 있는 정보는 그 자체가 권력과 권위가 되고, 그래서 정보기술을 의미하는 IT가 이제 너무나 중요한 시대가 되었다는 것에는 공감하지만 IT는 복잡하고 어렵고, 게다가 빠르게 변하는 것 같아 쫓아가기도 어렵고, 그래서 뭐가 뿌리이고 핵심인지, 그 용어와 개념이 무엇을 의미하고 세상이 그 기술과 함께 어떻게 변하고 있는지 모르는 경우가 대부분입니다. 그러다 보니 비즈니스에 어떻게 적용하고 활용할지, 내 삶에 어떤 도움이 될는지 올바른 관점을 가지고 올바른 판단을 하기가 무척 어렵습니다. 굳이 생활 코딩까지는 아니더라도 IT의 기본 개념을 쉽게 이해하고 IT라는 큰 숲, 큰 그림을 읽을 수 있는 내용으로 정성껏 책을 구성했습니다.

▣ 1장: 메타(META) - 메타버스, 메타인지, 메타데이터, 도대체 메타가 뭐야? 서둘러 올라타지 못하면 루저가 될 것이다, 메타버스 ___강남 대로변에 공실이 늘어나는 이유 ___또 하나의 현실, 메타버스 ___인터넷의 다음 단계 데이터의 핵심에 가장 빠르게 도달하는 길, 메타데이터 ___데이터를 설명하는 데이터 ___데이터에 대한 지도 ___인스타 해시태그도 메타데이터 ___데이터는 테이블이다 ___정보와 지식, 의미와 맥락 태그(메타)와 검색이 세상을 지배하기 시작했다 ___트리 구조와 네트워크 구조 ___네트워크 구조와 메타 핵심은 실물의 개념화, 가상화, 메타화 메타, 어떻게 활용할 것인가 ▣ 2장: 빅데이터 - 빅데이터는 데이터일 뿐이다 타깃은 어떻게 10대 소녀의 임신 사실을 그녀의 부모보다 먼저 알았을까? 구글은 정말 독감을 예측했던 걸까? ___구글 신은 모든 것을 알고 있다? ___데이터로 미래를 예측하는 일에 대하여 ___큰 것에 대한 판타지, 큰 것이 이긴다는 신화 빅데이터의 빅이라는 수사는 불필요하고 해롭다 ___뇌피셜에서 오피셜로 ___빅데이터 처리 기술 ___빅데이터의 의미와 의의 (커피에 대해 데이터로부터 배우기) ___미국의 범죄율...이 1990년을 기점으로 급격히 감소한 이유 데이터 과학(Data Science)이라는 신흥종교 ___아이스크림 판매량과 익사 사고와의 관계 ___데이터 패턴을 모형화하여 추정하기 ___분석 모델 개념 정리 분석 모델을 만드는 방식의 변화, 패러다임 혁명 ___모델을 만드는 전통적인 방식, 경험과 규칙 ___모델을 만드는 새로운 방식, AI와 빅데이터의 만남 바보야, 중요한 건 데이터라는 수단이 아니라니까! ▣ 3장: 데이터베이스 - 데이터베이스 시스템은 왜 이렇게 널리 사용되는가? 데이터베이스의 본질은 데이터 저장소가 아니다 ___데이터베이스란 무엇인가 ___내가 주문한 내역은 어떻게 관리되고 있을까? ___공유의 비극 ___동시성ㆍ일관성을 위한 여정 ___오라클 데이터베이스가 가장 많이 사랑받은 이유 DBMS의 전통적 강자, 관계형 데이터베이스 ___자동차 동호회와 데이터베이스 ___데이터베이스는 테이블 놀이다 ___관계형 데이터베이스 정리 데이터베이스 관리시스템(DBMS)의 놀라운 역할 왜 세상을 행과 열로 이루어진 테이블로만 어색하게 표현해야 하나요? ▣ 4장: 비트코인ㆍ블록체인 - 암호화폐, ‘신세계’인가 ‘신기루’인가? 비트코인ㆍ블록체인의 탄생 배경 ___비트코인은 역사상 가장 난해하고 우아한 사기인가? ___제3자 신뢰기관의 필요성 ___제3자 신뢰기관의 불편한 진실 ___비트코인과 블록체인은 왜 세상에 나왔나 비트코인ㆍ블록체인의 작동 원리 ___더 이상 신뢰가 필요 없게 되었다 ___블록체인의 동작 원리 ___블록체인의 구현 기술 비트코인ㆍ블록체인은 세상을 바꿀 수 있을까? ___탈중앙화 시스템, 정말 꿈처럼 될까? ___비트코인은 시스템 머니 ___블록체인 어디에, 어떻게 활용할 것인가? ▣ 5장: 애플리케이션 개발 - 중요한 건 프로그래밍 언어나 코딩이 아니다 소프트웨어는 살아 움직이는 유기체다 ___개발자라는 녹색 외계인 ___‘요구사항 정의’는 근본적으로 고난이도의 협업 작업이다 ___소프트웨어는 소프트하지 않다 ___클라이언트의 역량, 개발자의 일 IT는 커뮤니케이션이다 ___잠수종과 나비, 0과 1 ___컴퓨터는 0과 1을 어떻게 이해하는 걸까? ___IT의 본질은 커뮤니케이션이다 삼성이 직원들을 위한 알고리즘 테스트를 만든 진짜 이유 ___중요한 건 프로그래밍 언어나 코딩이 아니다 ___문제 해결을 위한 창의적 사고, 그게 개발의 전부다 ___컴퓨팅적 사고 ___알고리즘이 세상을 지배한다 ___정리하기 ▣ 6장: 소프트웨어 - 장난감 레고 블록처럼 만드는 소프트웨어 추상화라는 강력한 개념 ___원숭이, 판다, 바나나 ___개체가 아닌 종을 들여다볼 줄 알아야 ___지하철 노선도라는 추상 IT가 추상화를 통해 문제를 해결하는 방식 ___사물과 개념을 따로 떼어놓는 사고 능력 ___도넛의 면적을 계산하는 방법 ___파이프의 겉넓이도 계산해보자 레고 블록 조립하듯 개발한다 ___소프트웨어 모듈의 신기한 특징 ___왜 프로그래밍 언어는 이렇게 종류가 많죠? ___왜 도서관 이야기를 하시는 거죠? (API, 라이브러리, 프레임워크) ▣ 7장: 원인과 결과 - 개발 패러다임의 대전환(저물어가는 프로그래밍의 시대) 원인이란 무엇인가 두 사람의 생각 수학과 과학의 메커니즘 인공지능, 머신러닝이라는 새로운 세계 ___AI의 세계관 ___상관관계가 인과관계를 의미하지는 않는다 ___분석 패러다임의 대전환 알파고 그놈은 바둑을 둔 게 아니다 문제는 알고리즘 알고리즘은 나에게 맡기고 데이터만 준비해 ▣ 8장: 인공지능(AI) - 인공지능은 어떤 개념과 원리로 작동하는가? 기계가 학습한다는 것의 의미 ___학습은 오답노트를 만드는 것부터 ___머신러닝 학습 체험 ___근속 연차, 고과라는 입력 신호와 연봉이라는 출력 ___리마인드: 머신러닝이 세상을 표현하고 이해하는 원형 ___머신러닝이 바꾼 데이터 드리븐 비즈니스 머신러닝 작동 원리 ___학습은 결국 특성별 가중치 찾기 ___머신러닝의 작동 원리와 메커니즘 ___머신러닝은 수학 시간 방정식 풀이와 정반대인데? 이미지, 목소리, 언어 이 모든 것은 숫자이고 패턴이다 ___가방을 들고 있는 남자는 여자라고? ___개와 고양이를 도대체 어떻게 구분하는 걸까? ___자율주행차ㆍ암 진단ㆍ딥페이크의 기반 기술, 딥러닝 딥러닝으로 주가를 예측할 수 없냐고? ___결국 AI는 패턴 찾기라니까 ___정리하기 ▣ 9장: 디지털 트랜스포메이션(DT) - 디지털 전환은 한마디로 논리와 물리의 통합이다 디지털이란 무엇인가 ___디지털로 전환한다는 것의 의미 ___디지털이란 무엇인가 IoT라는 가상화, 논리화, 소프트웨어화 ___사물이 인터넷에 연결된다는 것의 진짜 의미 ___스페인 바르셀로나의 교통체증과 쓰레기통과의 관계 ___사물의 소프트웨어화, 사물의 서비스화 디지털 트랜스포메이션의 본질 ___그럼, 지금까지 하던 건 아날로그였나 ___물리 세계와 디지털 세계의 상호 작용 ___DT에는 반드시 비즈니스 수익 모델이 있어야 한다 ___DT로 중무장한 온라인이 오프라인을 침공하고 있다 ___개인의 디지털 전환 DT에 스타벅스는 어떻게 성공했고, A사는 왜 실패했나? ___스타벅스의 DT 성공 사례 ___코닥과 A사는 디지털 전환에 왜 실패했나? ___태평양 한 가운데에서 배가 멈추었을 때 사람들이 하는 말 카카오 사태로 인한 디지털 셧다운의 진짜 의미 ___디지털의 근본 속성 ___22년 카카오 장애는 디지털 대전환의 시대가 한국 사회에 던지는 경고장

과거에는 우리가 일상에서 주목하는 대상의 99%가 물리적인 현실 환경이었어요. 그런데 TV가 나오면서 85%, 컴퓨터는 70%, 다시 스마트폰은 50%로 낮추어 버렸죠. 그렇다면 그다음에는 무엇이 있을까? 메타버스는 그것에 대한 이야기예요. --- p.3 데이터 앞에 '빅'이라는 수사가 붙어서 크고 대단히 많은 것이 인풋되면, 거창하고 올바른 정답이 아웃풋될 거라는 막연한 믿음 같은 것을 심어주는데, 그건 아니라는 겁니다. --- p. 51 예측이라는 말의 보편적인 느낌과는 다르게 예측 분석에서의 예측은 미래를 향해 있지 않고 미래에 대한 분석도 아닙니다. 예측 분석의 정확한 실체는 과거와 현재의 분석입니다. 과거의 데이터를 가지고 '패턴' 등을 찾아내어 '현재를 설명'하는 일이기 때문입니다. --- p.57 간단히 비유하자면 데이터베이스 자체는 화물(데이터)을 저장할 수 있는 창고 그 자체의 역할만 수행하고, 화물을 적재하거나 적재된 화물을 처리할 수 있는 능력은 없다. 이 때문에 DBMS라는 관리자들을 고용하여 화물을 적재하거나 이동시키는 등 크레인과 같은 여러 가지 업무를 수행하게 하는 것이다. --- p.125 그럼에도 불구하고 제3 신뢰 기관을 여전히 신뢰해야 할까요? 만약 신뢰를 못 하겠다면 구체적으로 은행 없이 계좌이체를 어떻게 할 수 있다는 말인가요? 이 질문에 답할 수 있는 개념적으로는 거의 완전한 정답이 마침내 등장하게 됩니다. 바로 비트코인과 블록체인입니다. --- p.149 블록체인이 애플 앱스토어와 같은 플랫폼 생태계라면 비트코인은 앱스토어에서 잘 나가는 앱 정도로 일단 이해하면 충분합니다. --- p.151 다들 암호화폐, 가상화폐, 코인이라고 하니 무슨 돈거래인 것처럼 생각했겠지만, 사실은 거래 정보를 승인하고기록하는 탈 중앙화된 분산 시스템이 저비용, 고효율로 작동하도록 하는 시스템 머니라고 보는 게 옳습니다. 암호화폐는 블록체인 시스템이 매끄럽게 돌아가도록 하는 도구이지, 그 자체로 화폐를 대체하는 수단이 되는 데는 한계가 있습니다. --- p.165 여기서 중요한 것은, IT 개발의 출발은 클라이언트의 요구사항 정의이고, 요구사항을 충분히 구체적이고 명확하게 정의한다는 것은 무척 어려운 작업이라는 인식입니다. 요구사항 정의는 근본적으로 고난도의 협업과 커뮤니케이션 작업입니다. --- p.181 IT 개발은 비즈니스의 언어를 개발자의 프로그래밍 언어로 번역하고, 다시 이를 기계어로 컴파일하는 번역과 소통의 과정이고, 그래서 'IT는 결국 커뮤니케이션'이라는 중요한 인식도 얻을 수 있었습니다. --- p.208 그래서 소프트웨어 개발 과정에서 특히 필수적인 역량이 되는 것은 '핵심'적인 것을 관찰하고 볼 줄 아는 힘, '공통'적인 것을 추출할 수 있는 능력, 결국 추상화와 범주화 기술입니다. 마치 샴고양이, 노르웨이숲, 랙돌, 페르시안 고양이라는 개별 개체 하나하나가 아니라, 고양이라는 '하나의 종'을 들여다볼 줄 아는 눈과 마음입니다. --- p.219 가장 중요한 포인트는 지하철을 이용하는 승객들에게 지상의 사정은 중요하지 않다는 핵심을 통찰했다는 점입니다. 승객들은 역과 역 사이를 이동하고 싶을 뿐입니다. 승객들에게 필요한 것은 '어디서 타지?', '어디서 내리지?', '어디에서 환승해야 가장 빠르게 도착하지?'입니다. 그러니까 중요한 것은 지상의 지형이 아니라, '이동'을 위한 지하의 역과 역 사이의 '연결성'이라는 본질을 제대로 간파한 것입니다. --- p.223 그런데 큰 고민과 걱정 없이 도넛 가게를 오픈하는 빠른 방법이 있습니다. 바로 던킨도너츠의 프랜차이즈로 들어가면 됩니다. 던킨도너츠는 당연히 매장 창업에 관...해 축적되고 표준화된 모든 것을 제공합니다. 프레임워크는 '던킨도너츠'와 같은 프랜차이즈입니다. --- p.245 기존의 전통적인 프로그래밍이 빵 만드는 법(규칙과 로직)을 알고 밀가루(원인)을 집어넣으면 빵(결과)이 나오는 방식이라면, 인공지능은 빵과 밀가루(원인)을 집어넣으면 빵 만드는 방법과 규칙인 레시피(결과)가 나오는 방식입니다. 이렇듯 인공지능 방식은 기존 프로그래밍에서의 원인과 결과라는 체계를 비틀고 뒤집어 놓습니다. --- p.258 이세돌을 이긴 알파고가 왜 주식 가격 예측에는 활용될 수 없는 걸까요? 주가 데이터에는 패턴이 없기 때문입니다. 패턴이 없는 랜덤 데이터를 아무리 학습해 봐야 없는 패턴을 찾아낼 수는 없습니다. 인공지능이라 불리는 컴퓨터 알고리즘은 스스로 학습하는 개체가 아니라, 단순히 데이터 속의 패턴을 인식하는 여러 가지 계산법 중 하나에 불과합니다. 그리고 우리가 예측 분석이라고 말하는 것 대부분은 과거의 패턴을 가지고 현재를 이해하고 설명하는 일이었습니다. --- p.329 결국, 디지털이란 현실 세계의 물리적인 것들에 대한 상대적인 '개념'입니다. 디지털은 컴퓨터가 이해할 수 있는 0과 1 같은 이산적인 숫자 데이터라고만 말하면 아마추어입니다. 숫자는 도구이자 수단일 뿐입니다. 눈앞의 것 그 너머를 볼 수 있어야 합니다. 전문가는 아날로그의 물리적인 것에 대한 복제 개념이 디지털이라고 말합니다. --- p.342 에어비앤비는 단 한 채의 숙소 건물도 보유하고 있지 않지만, 하얏트 호텔 그룹의 기업 가치를 넘어섰습니다. 우버는 단 한 대의 택시도 없지만, 이미 옐로캡을 무너뜨렸습니다. 아디다스의 독일 공장은 연간 50만 켤레를 생산하는데, 직원은 단 10명이라고 알려져 있습니다. 이런 놀라운 일이 벌어진 배경에는 디지털 트랜스포메이션이 있습니다. --- p.361 여기서 중요한 것은 디지털이 되기 전 현실 세계에서는 이미지와 소리는 전혀 '다른 것'이었는데, 컴퓨터가 볼 때는 이미지와 소리가 '똑같은 것'이 되었다는 점입니다. --- p.367 모든 것이 데이터가 되는 디지털은 본질적으로 자본주의적, 자연독점적인 속성이 있고, 그래서 단 하나의 길목을 형성할 수도 있습니다. 그 길목 하나가 심각한 단일 실패점이 될 수 있다는 것을 목격한 것이 바로 2022년 가을 카카오 장애입니다. --- p.368

김상래 [저]

데이터 아키텍트. 한국산업은행의 디지털 트랜스포메이션 조직인 디지털전략부 AI플랫폼팀에서 데이터 기술 파트장을 맡고 있다. 2001년 삼성SDS에 입사하여 엔터프라이즈 환경에서의 자바 개발자 및 데이터 모델러로서 국세청, 삼성생명, 한국증권금융, 특허청 등의 차세대 시스템 구축에 참여했다. 운영과 개발, 기획 조직 모두를 경험하며 애플리케이션, 데이터, 인공지능, 디지털 전환까지 IT를 다양한 관점에서 실무적으로 깊게 경험했다. 2015년에 출간한 《프로젝트 성패를 결정짓는 데이터 모델링 이야기(한빛미디어)》는 블로그에서 읽는 듯한 생생한 개발 노하우와 이야기를 전하며 문화체육관광부 올해의 우수학술도서로 선정된 바 있다.