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수학이 만만해지는 책

수학이 만만해지는 책

: 넷플릭스부터 구글 지도까지 수학으로 이루어진 세상의 발견

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품목정보

품목정보
발행일 2021년 04월 16일
쪽수, 무게, 크기 288쪽 | 452g | 140*210*18mm
ISBN13 9788901249780
ISBN10 8901249782

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나는 수학이 얼마나 쉽고 유용한 학문인지 확실히 보여주기 위해 이 책을 썼다. 수학철학자가 된 이후 수학을 적용할 수 있는 분야에 관해 많이 생각했고, 수학이 얼마나 다양한 영역에서 큰 활약을 펼치는지도 자연스레 알게 되었다. 수학은 골치 아픈 공식으로만 가득한 학문이 아니다. 이 책에도 복잡한 수학 공식은 거의 등장하지 않는다. 물론 수학 공식은 특별한 무언가를 계산하는 데 유용한 도구이지만 종종 수학의 본질을 가려버릴 때도 많다.
실제로 몇몇 수학 분야는 놀라우리만치 다양한 영역에 활용된다. 복잡한 공식을 일일이 이해하지 못해도 그 뒤에 숨은 원리를 꿰뚫어 볼 수 있다. 예컨대 그래프이론은 구글에서 검색 결과를 정렬할 때도 활용되지만, 암세포가 특정 치료에 어떤 반응을 보일지 예측하거나 도심의 교통 흐름을 분석할 때도 동원된다.
--- pp.10~11, 「들어가며. 우리는 이미 수학 속에서 살고 있다」

구글 지도는 도로와 도로가 만나는 모든 지점을 각각의 점으로 인식한다. 고속도로 나들목이나 도심의 회전교차로도 마찬가지다. 그런데 고속도로와 좁은 찻길은 속도 면에서 엄청난 차이를 보인다. 따라서 전철 노선도에서 역마다 구간별 소요 시간을 표시해두듯, 구글 지도도 이동에 필요한 시간을 도로별로 기록한다. 시내 1~2차선 도로의 법정 주행 속도가 고속도로보다 훨씬 낮은 점을 감안하면, 좁은 도로들 옆에 표시되는 숫자는 커질 수밖에 없다. 이 숫자들은 특정 구간에 교통체증이 생길 때 소요 시간을 조정하는 기준이 되기도 한다. 예를 들어 상습 정체 구간은 구글맵스가 예상 소요 시간을 10분에서 20분으로 상향 조정 하는 식이다. 그러고 나서 경로를 다시 검색하면 정체로 인해 지연되는 시간이 검색 결과에 벌써 반영되어 있다. 때로는 정체를 피해 다른 경로를 택하라고 권하기도 한다.
--- pp.24~25, 「1장. 구글은 어떻게 가장 빠른 길을 알아낼까 : 일상 속 수학 찾기」

신기하게도 종이 위에 찍힌 점의 개수가 두 배 이상 차이 날 때는 신생아들도 쉽게 알아차린다. 점 6개가 4개보다 많다는 건 잘 몰라도, 8개가 4개보다 많다는 건 금방 인지한다. 말하자면 두 수의 비례가 중요하다는 뜻이다. 의심스럽다면 직접 시험해봐도 좋다. 점 100개와 105개의 차이는 눈에 잘 보이지 않아도, 5개와 10개의 차이는 단번에 알아차릴 것이다. (……)
산수를 배우지 않고도 비교적 큰 수를 연산할 수 있는 능력이 아기들에게 정말 있는 걸까? 2004년 해당 실험을 진행한 학자들은 이 질문에 대해 ‘그렇다’라는 결론에 도달했다. 정말 아기들은 5+5=10일 때 별다른 반응을 보이지 않았지만 5+5=5인 상황에서는 어리둥절해했다. 그러나 5+5=9일 때와 5+5=10일 때는 모두 덤덤하게 반응했다. 이유는 분명하다. 9와 10의 차이를 인지하지 못하기 때문이다.
--- pp.78~80, 「3장. 우리에게는 수학의 피가 흐르고 있다 : 수의 인식」

무한대는 우리의 머리를 어지럽게 만든다. 그러나 차량 정속 주행 장치는 무한대 없이는 돌아가지 않는다. π처럼 소수점 뒤에 끊임없는 숫자들의 향연이 없다면 쉼 없이 변하는 수치를 활용할 수 없다. 당장 차량의 가속도만 해도 그렇다. 순간순간 바뀌는 차량의 주행 속도는 무한대 없이 표현할 방도가 없다. 어떤 차량도 시속 100킬로미터에서 101킬로미터로 단숨에 1킬로미터를 껑충 뛰어넘지 않는다. 시속 100킬로미터로 달리다가 시속 100.1415……가 되고 이윽고 시속 101킬로미터에 도달한다. 그 뒤로도 속도는 쉴 새 없이 바뀐다. 무한대 없이는 차량의 속도를 표현할 길이 없다고 말하는 이유가 여기에 있다. 직각삼각형 빗변의 길이를 없이 표시할 수 없는 것과 비슷한 이치다.
--- p.140, 「5장. 쉼 없는 변화의 과정을 측정하라 : 미적분」

보일러의 자동 온도조절기는 사용자가 원하는 온도까지 보일러를 가동하고 그 온도를 유지하는 기능을 한다. 어떻게 가능하냐고? 당연히 계산을 통해서다. 보일러 온도를 16도에서 18도로 맞추면 자동 온도조절기가 계산을 시작한다. 얼마나 빨리 실내 온도를 18도까지 올릴지를 결정할 때는 미분이 출동한다. 보일러를 너무 세게, 빨리 가동한 나머지 실내 온도가 18도보다 높아지는 사태를 방지할 때는 미분과 적분을 함께 활용한다. 이처럼 어떤 것을 바꾸거나 조절하는 거의 모든 장치가 미적분 없이는 작동하지 않는다.
--- pp.163~164, 「5장. 쉼 없는 변화의 과정을 측정하라 : 미적분」

암 검진 결과 양성 판정을 받은 사람이 진짜로 암에 걸렸을 확률은 얼마일까? 1000명이 검사를 받는데 그중 정말 암에 걸린 사람은 20명이라고 치자. 진짜 암 환자의 비율은 2%다. 그런데 20명 중 18명만이 양성 판정을 받았다면? 검진으로 진짜 암 환자를 걸러낸 비율은 90%가 된다. 문제는 위양성률, 즉 암 환자가 아닌데 양성 판정이 나올 확률이다. 그 수치가 8%라면, 암에 걸리지 않은 980명 중 양성 판정을 받은 이가 78명이라는 뜻이다. 결국 1000명 중 96명이 양성 판정을 받는 셈이다(양성 판정을 받을 확률 9.6%). 실제로 암에 걸렸고 그래서 양성 판정을 받은 사람(18명)보다 훨씬 높은 수치다. 다행히 우리는 베이즈의 공식 덕분에, 앞의 사례에서 양성 판정을 받은 이들 중 실제 암 환자의 비율이 18%밖에 안 된다는 사실을 알게 되었다. 이는 90%, 즉 실제 암 환자들을 검진했을 때 양성 판정이 나올 확률보다 훨씬 낮은 수치다. 수학 덕분에, 정확하게는 확률 덕분에 암 검진에서 양성 판정을 받았다 하더라도 절망의 나락으로 떨어질 이유가 상당 부분 사라진 것이다.
--- pp.187~188, 「6장. 불확실성 속 확실성 : 확률」

어떻게 하면 수도 회사와 콜레라 사망자 수 사이의 연관성을 수학적으로 입증할 수 있을까? 한 가지 방법은 앞에서 소개한 바 있다. 힉스입자의 존재 여부를 확인할 때처럼, 콜레라 화자들의 사망 원인이 오염된 물이 아니라는 가정 아래 희생자 수를 비교하는 것이다. 사람의 목숨이 달린 일이라는 점을 감안하면, 사망자가 1만 가구당 315명인 것과 37명인 것은 그야말로 하늘과 땅 차이다.
그게 우연인지 아닌지 알아보려면 정규분포곡선을 소환해야 한다. 콜레라의 원인이 오염된 물이 아니면서, 서더크앤드복스홀과 램버스에서 식수를 공급받은 각 지역의 사망자 수가 크게 차이 날 확률은 곡선의 어디쯤에 해당할까? 꼭짓점이 아닌 x축에 가까운 지점일 것이다. 그리고 두 지역의 사망자 수에 큰 격차가 생긴 것이 순전한 우연일 가능성이 아주 미미하다면, 두 수도 업체가 공급한 수질 차이가 사망자 수의 차이를 불러왔을 확률은 아주 높아진다.
--- pp.198~199, 「6장. 불확실성 속 확실성 : 확률」

구글 알고리듬은 많은 이들이 선호하는 웹사이트에 높은 가중치를 두어, 검색과 클릭의 결과물이 사용자들의 요구에 부합하게끔 연산을 한다. 각 사이트에 점수를 부여하는 과정은 생각보다 복잡하지 않다. 숫자, 즉 점수라는 조각들을 조합하여 거대한 퍼즐을 완성한다.
〈그림 6〉에서 어느 사용자가 B라는 사이트를 거쳐 C라는 사이트로 갔다고 해보자. C는 높은 점수를 받게 된다. 그다음 B로 다시 돌아오면 B의 점수도 높아진다. B를 거쳐 도달한 사이트(C)의 점수가 이미 높아졌으므로, B로 되돌아왔을 때 B의 점수도 높아지는 식이다. 이런 과정은 끊임없이 이어지지만, 그 값이 무한대로 커지지는 않는다. 어느 시점부터는 더 이상 가중치를 주지 않는다. 실제로 구글은 검색 결과로 제시된 웹사이트의 방문 횟수에 제한을 두는데, 최대 50회까지만 점수를 준다. B와 C 사이를 아무리 많이 오가도 50회부터는 1점도 얻을 수 없는 것이다.
--- pp.237~238, 「7장. 데이터에서 패턴을 읽는 법 : 알고리듬」

페이스북이 데이터를 분석하는 방식은 구글이 검색 결과를 정렬하는 방식과는 다르다. 페이스북은 인공신경망을 활용하는데, 이름에서 짐작할 수 있듯 핵심은 ‘인공지능’이다. 개인 맞춤형 광고를 생성할 때도 인공지능을 동원한다. ‘180일 안에 마쓰다 차량을 구입할 가능성이 있는 사람들’ 등으로 타깃 집단을 분류하는 것이다. (……)
〈그림 7〉은 인공신경망을 도식으로 나타낸 것이다. 한쪽에서 입력된 정보를 화살표로 연결된 곳으로 전송하면 다른 쪽에서 예측값을 산출해낸다. 예컨대 왼쪽 원 중 하나에 내 정보를 입력할 경우 페이스북은 나를 어느 광고의 타깃 집단으로 배정하는 게 최적일지를 분석한다.
--- pp.242~243, 「7장. 데이터에서 패턴을 읽는 법 : 알고리듬」

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어려운 수학을 배워서 어디에 써먹을 수 있을까? 궁금하지 않은가? 그 답을 이야기해주는 책이 여기에 있다. 이 책은 우리가 쉽게 떠올릴 수 있는 일상과 가까운 수학의 활용법으로 시작된다. 유튜브의 추천 알고리듬이나 알파고 같은 인공지능 프로그램이 어떤 수학을 이용해 만들어지는지 등 첨단기술에 얽힌 수학의 역할까지 망라한다. 학교에서 문제 풀이만 하다 지친 사람에게도, 이제 막 친숙해진 수학의 다양한 면모를 알고 싶어 하는 사람에게도, 이 책은 수학이라는 세계를 보다 넓게 이해하는 데 도움을 줄 것이다.
- 곽재식 (SF 소설가 겸 공학박사, 『곽재식의 미래를 파는 상점』 저자)
수학의 정체를 묻는 자연스러운 질문으로 출발하는 저자의 탐구는, 수가 없는 세상, 수의 역사, 과학 속 수학, 최신 정보 이론을 관통하는 긴 이야기의 여정으로 이어지다가 수학적 사고의 효율성에 관한 정열적인 믿음으로 끝난다. 나아가 수학을 논리적 사고 체계만으로 해석하려는 여느 학자들과 달리 아주 참신한 관점을 부단히 제시한다. 저자의 말처럼 ‘나날이 복잡해지는 오늘날 그 중심을 꿰뚫어 보는 다재다능한 도구’가 바로 수학이다. 현대와 현재를 이해하고 싶은 사람이라면 ‘일상이 수학이고 수학이 곧 일상’이라는 저자의 말에 쉽게 공감할 것이라고 믿는다.
- 김민형 (워릭대학교 수학과 석좌교수, 『수학이 필요한 순간』 저자)

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