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스마트폰에서 나온 수학 천재들

스마트폰에서 나온 수학 천재들

: 계산기부터 보안 체계까지 수학이 만든 세상

방과 후 인물 탐구-04이동
김용관 | 다른 | 2022년 10월 07일   저자/출판사 더보기/감추기
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품목정보

품목정보
발행일 2022년 10월 07일
쪽수, 무게, 크기 200쪽 | 298g | 140*200*20mm
ISBN13 9791156335009
ISBN10 1156335000

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저자 소개 (1명)

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지금의 컴퓨터는 라이프니츠가 상상했던 일을 실제로 해내고 있다. 우리의 생각은 기호로 바뀌어 컴퓨터에 전달되며, 컴퓨터는 그 기호를 읽어 들여 생각한다. 즉, 연산한다. 라이프니츠가 꿈꿨던 미래는 이미 현실이 되었다. 한 점처럼 미약해 보였던 그의 성과는 컴퓨터 탄생의 출발점이었다.
--- p.26

해석학회를 통해 배비지는 독자적인 활동을 시작했다. 컴퓨터의 하드웨어를 구상하는 계기가 된 사건도 이곳에서 일어났다. 그 사건 이후로 배비지는 수학 자체보다도 ‘어떤’ 기계를 만들어 내는 데 평생을 바치게 되었다. 수학자보다는 공학자로서의 삶을 살아갔다.
배비지는 그 시대 사람들이 상상조차 못 하던 기계를 만들어 내겠다는 야망을 품었다. 사람이 일일이 입력하지 않아도 혼자서 자동으로 계산하는, 지금의 컴퓨터와 같은 기계를 꿈꾼 것이다. 거의 200년 전에 컴퓨터라니! 이룰 수 없는 꿈을 좇아가는 돈키호테 같았다.
--- p.35

에이다는 해석기관을 정보처리 기계로 이해했다. 그래서 정보처리를 위한 프로그래밍에 더 주목했다. 수치뿐만 아니라 일반적인 정보를 처리할 수 있는 명령문들을 실제로 구성해 냈다. 해석기관의 원래 목표인 수치 계산에만 집중하지 않았다. 해석기관과, 해석기관을 활용하게 해주는 프로그래밍을 분리해서 보았다. 하드웨어와 소프트웨어를 구분한 것이다. 소프트웨어의 선구자라 할 만하다.
에이다를 시작으로 컴퓨터의 세계에는 소프트웨어라는 길이 열렸다. 컴퓨터를 활용할 수 있는 프로그래밍이 중요한 작업으로 떠오르기 시작했다. 기계 자체가 아닌, 기계를 활용할 수 있는 소프트웨어를 중요하게 바라보게 되었다. 인공지능 역시 소프트웨어의 결과물이다.
--- p.60~61

불의 집안은 가난했기에 먹고사는 문제에 직면해야 했다. 현실과 무관한 수학을 공부하기에는 힘든 조건이었다. 하지만 그는 환경의 장벽을 독학으로 넘어섰다. 현실을 살아 내면서 수학이라는 비현실적인 세계를 쌓아 올렸다. 수학 실력만으로 신분의 한계를 깨트렸다. 옳고 그름이 확실해 누구나 인정할 수밖에 없는 수학이었기에 가능했다. 현실과 멀어 보였던 수학이 가장 쓸모 있는 길잡이 노릇을 했다.
--- p.7

컴퓨터의 성능이 좋아지면서 리만 가설을 검증하는 속도도 빨라졌다. 더 많은 근을 더 빨리 찾아내 확인했다. 2000년 말에는 50억 개의 근을 찾아냈다. 2002년에는 1,000억 개, 2004년에는 1013개의 근을 찾았다. 근의 실수부는 모두 1/2이었다. 리만 가설을 벗어난 사례는 아직 발견되지 않았다.
리만 가설은 컴퓨터에 의한 검증에도 아직 무너지지 않았다. 찾아낸 근들은 모두 리만 가설을 만족했다. 컴퓨터에 의한 검증은 리만 가설이 옳을 거라는 심증을 굳혀 주고 있다. 하지만 결론은 여전히 내려지지 않았다. 가설을 벗어난 사례가 발견된 것도 아니지만, 논리적으로 완전하게 증명된 것도 아니다. 컴퓨터는 수학의 증명에 그렇게 관여하고 있다.
_풀지 못한 가설의 주인공(베른하르트 리만), 95쪽

튜링은 수학 문제를 풀기 위해 튜링머신을 생각해 냈다. 기계 자체가 목적은 아니었기에 개념적으로 제안했다. 하지만 수학적 개념으로 생각해 낸 기계였기에 튜링머신의 설계도는 엄밀했다. 실제 기계로 제작하기에 손색이 없을 정도였다.
튜링은 무수히 많은 튜링머신이 가능하다는 것, 하나의 튜링머신으로 모든 튜링머신의 작업을 모방할 수 있다는 것까지 증명했다. 실제로 기계를 작동해 보지도 않고 수학적 통찰을 통해 깨달아 버렸다. 결과적으로 그의 통찰은 옳았다. 튜링머신은 지금의 컴퓨터와 원리적으로 같은 기계다. 컴퓨터가 하는 일이라면 튜링머신도 얼마든지 해낼 수 있다.
--- p.112

섀넌은 정보량의 단위를 비트bit라고 정의했다. 비트는 2진법으로 나타낸 수binary digit라는 뜻이다. 그는 또 정보량을 정보 엔트로피라고 정의했다. 정보 엔트로피는 정보의 불확실성을 의미했다. 어떤 정보인지 알기 어려우면 정보량이 더 크다는 뜻이었다. 불확실성이 높을수록 정보량은 크다. 반대로 불확실성이 낮을수록 정보량은 작다. 이 개념은 신호처리나 이동통신, 데이터 압축과 같은 방식으로 활용되고 있다.
컴퓨터와 컴퓨터를 활용한 통신은 모두 섀넌의 도움을 톡톡히 받았다. 컴퓨터의 핵심인 전기회로를 이론적으로 다룰 수 있게 되었다. 섀넌의 이론은 현대의 컴퓨터가 출현할 수 있는 중요한 계기가 되었다.
--- p.132~133

다양한 영역에서 활동했다지만 노이만의 정체성은 수학자였다. 수학적으로 생각하고, 수학적인 엄밀성으로 문제를 바라보고 해결하는 사람이었다. 다방면의 활동은 추상적인 수학을 구체적인 대상에 적용해 본 결과물 같은 것이었다. 그의 활동은 결국 순수수학 아니면 응용수학이었다. 과학이나 경제학, 공학이나 기술 분야를 응용수학으로 생각한 게 아닐까 싶다. 그는 살아 있는 동안 150편의 논문을 발표했다. 그중 순수수학이 60편, 물리학이 20편, 응용수학이 60편 정도였다.
--- p.144~145

최석정의 업적은 1990년대에 이르러서 알려지기 시작했다. 기적 같은 과정을 통해 서양에 소개되면서 조합수학의 기원에 대한 역사도 수정되었다. 오일러가 아닌 최석정이 조합수학의 기원으로 인정받았다.
조합수학은 직교라틴방진을 만들어 낼 수 있는 조건과 경우의 수를 따지면서 등장했다. 두 가지의 요소가 겹치지 않고 섞일 수 있는 특별한 경우를 따진다. 즉, 조합수학은 특별한 조합의 가능성을 수학적으로 탐구한다. 그런 조건을 요구하는 여러 분야에 응용되고 있다.
반도체 칩은 조합수학이 응용되는 대표 분야다. 반도체 칩에는 수십억 개의 트랜지스터와 전자제품이 포함되어 있다. 역할은 전기신호를 처리하는 것이다. 들어오는 신호를 빼놓지 않고 수신해야 한다. 반대로 칩에서 나가는 신호를 필요한 곳에 보내 줘야 한다. 신호를 겹치지 않고 보내 줘야 빠르고 효율적으로 성능을 발휘할 수 있다. 그래서 조합수학이 반도체 칩을 제작하는 데 응용된다고 한다.
--- p.186~187

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