학문 분야와 소프트웨어 융합

생각 열기 — 한 사람이 평생 읽을 수 없는 기록

조선 시대의 기록인 『조선왕조실록』은 태조부터 철종까지 470여 년의 일을 날짜별로 적은 방대한 책이다. 한 사람이 처음부터 끝까지 꼼꼼히 읽으려면 몇 해가 걸린다. 그런데 「이 시대에 가뭄이 몇 번 기록되었나」를 알고 싶다면?

소프트웨어 융합이란

소프트웨어 융합(software convergence) — 다른 학문이나 산업 분야의 지식·방법에 소프트웨어를 결합해, 그 분야 혼자서는 풀기 어렵던 문제를 새로운 방식으로 해결하는 것은 어떤 분야의 지식에 소프트웨어를 결합해 그 분야 혼자서는 풀기 어렵던 문제를 새로운 방법으로 푸는 것이다. 중요한 것은 두 쪽이 모두 필요하다는 점이다. 소프트웨어만으로는 무엇을 물어야 할지 모르고, 그 분야의 지식만으로는 답을 찾을 힘이 모자란다.

네 분야의 융합 사례

• 인문

  기록을 검색하고 세는 역사학

  『조선왕조실록』의 원문과 번역문이 디지털로 옮겨져 누구나 낱말로 검색할 수 있다. 특정 낱말이 어느 왕 때 몇 번 나오는지 세어 그래프로 그리면, 사람이 읽어서는 보기 어렵던 시대의 흐름이 드러난다. 이런 연구 방법을 디지털 인문학이라 부른다.

• 사회

  검색어로 유행병을 읽으려던 시도

  2008년 구글은 사람들이 독감 증상을 검색하는 양으로 독감 유행을 병원 통계보다 빨리 짐작하는 서비스를 내놓았다. 처음에는 주목받았지만, 몇 해 뒤에는 실제보다 크게 부풀려 예측하는 일이 생겼고 서비스는 결국 멈췄다. 데이터가 많아도 검증이 필요하다는 교훈을 남겼다.

• 과학

  단백질의 모양을 계산으로 예측

  단백질은 아미노산이 길게 이어져 접힌 모양에 따라 하는 일이 정해진다. 그 모양을 실험으로 알아내는 데는 몇 달에서 몇 해가 걸렸다. 인공지능 프로그램 알파폴드는 아미노산 순서만 보고 모양을 높은 정확도로 예측했고, 이 연구로 2024년 노벨 화학상이 수여되었다.

• 예술

  데이터로 그리는 그림

  미디어 아티스트 레픽 아나돌은 뉴욕 현대 미술관(MoMA)의 소장품 데이터를 학습한 인공지능이 끊임없이 새로운 형상을 만들어 내는 작품 「Unsupervised」를 2022~2023년 그 미술관 로비에 전시했다. 수많은 작품을 «기억»한 기계가 무엇을 «꿈꾸는가»를 보여 주려 한 작품이다.

네 사례는 모두 소프트웨어를 썼지만, 소프트웨어가 맡은 역할은 서로 다르다. 역사학에서는 많은 기록을 「찾고 세는」 일을, 과학에서는 「계산해서 예측하는」 일을, 예술에서는 「새로 만들어 표현하는」 일을 맡았다.

융합의 방법을 견주어 보기

성취기준은 사례를 아는 데서 그치지 않고 문제를 해결하는 방법을 비교·분석하라고 한다. 같은 틀로 네 사례를 나란히 놓아 보자.

네 분야의 융합 방법 비교

견주는 점	인문 (실록 검색)	사회 (독감 검색어)	과학 (알파폴드)	예술 (Unsupervised)
풀려던 문제	너무 많은 기록	유행을 늦게 앎	실험이 너무 오래 걸림	새로운 표현 방식
쓴 데이터	디지털로 옮긴 원문·번역문	사람들의 검색 기록	이미 밝혀진 단백질 구조	미술관 소장품 기록
소프트웨어의 역할	찾고 세기	계산해 예측하기	계산해 예측하기	새로 만들어 표현하기
그 분야 지식이 한 일	무엇을 물을지, 결과를 어떻게 읽을지	실제 병원 통계로 맞는지 확인	예측을 실험으로 검증	무엇을 보여 줄지 기획
남은 숙제	번역문의 낱말 선택에 따라 결과가 달라짐	검색 습관이 바뀌자 예측이 빗나감	예측이 틀린 경우도 있어 실험 확인이 필요	작품의 창작자가 누구인지에 대한 물음

표의 넷째 줄을 보자. 어느 사례에서도 소프트웨어가 혼자 문제를 풀지 않았다. 무엇을 물을지 정하고, 나온 답이 맞는지 확인하는 일은 그 분야의 사람이 했다. 이것이 융합이다.

• 장점 1

  규모

  사람이 평생 다 볼 수 없는 양의 자료를 다룬다.

• 장점 2

  속도

  몇 해 걸리던 일을 며칠·몇 초로 줄인다.

• 장점 3

  되풀이

  같은 방법을 다른 자료에도 똑같이 다시 적용해 볼 수 있다.

• 장점 4

  새로운 가능성

  전에는 생각할 수 없던 물음과 표현이 생긴다.

조사

융합 사례 비교표 채우기

약 25분

위 네 사례 말고 새로운 융합 사례 두 개를 찾는다. 하나는 내가 관심 있는 진로 분야에서 고른다. 위의 비교표와 같은 틀로 두 사례를 견주어 보자.

활동지

융합 사례 비교표

사례 A — 분야와 사례 이름

사례 A — 문제, 데이터, 소프트웨어의 역할

사례 B — 분야와 사례 이름 (내 진로 분야)

사례 B — 문제, 데이터, 소프트웨어의 역할

사례 A 에서 소프트웨어의 역할— 고르기 —찾고 세기계산해 예측하기새로 만들어 표현하기재고 판정하기그 밖의 역할

사례 B 에서 소프트웨어의 역할— 고르기 —찾고 세기계산해 예측하기새로 만들어 표현하기재고 판정하기그 밖의 역할

두 사례의 공통점

두 사례의 차이점

그 결과가 맞는지 누가, 무엇으로 확인하나

스스로 점검

• ○ 두 사례를 모두 적었다
• ○ 두 사례의 역할을 골랐다
• ○ 공통점과 차이점을 함께 적었다
• ○ 검증 방법을 생각했다

글자 규칙으로 살펴보는 점검표다. 다 켜졌다고 좋은 답이 되는 것은 아니다 — 마지막 판단은 내가 한다.

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확인 문제

개념 확인 문제

보기를 누르면 바로 채점된다. 틀려도 해설을 읽으면 된다.

소프트웨어 융합에 대한 설명으로 가장 알맞은 것은?12소생01-03

1. 1소프트웨어만 있으면 어느 분야의 문제든 혼자 풀 수 있다
2. 2어떤 분야의 지식에 소프트웨어를 결합해 새로운 방법으로 문제를 푼다
3. 3컴퓨터 공학자만 할 수 있는 일이다
4. 4예술 분야에는 쓰이지 않는다

알파폴드 사례에서 소프트웨어가 맡은 역할로 가장 알맞은 것은?12소생01-03

1. 1찾고 세기
2. 2계산해 예측하기
3. 3새로 만들어 표현하기
4. 4재고 판정하기

구글 독감 트렌드 사례가 남긴 교훈으로 가장 알맞은 것은?12소생01-03

1. 1검색 데이터는 쓸모가 전혀 없다
2. 2데이터가 많으면 검증할 필요가 없다
3. 3데이터로 낸 예측도 실제 자료로 계속 검증해야 한다
4. 4독감은 예측할 수 없는 병이다

소프트웨어 융합의 장점으로 거리가 먼 것은?12소생01-03

1. 1사람이 다 볼 수 없는 양의 자료를 다룰 수 있다
2. 2오래 걸리던 일을 빠르게 할 수 있다
3. 3같은 방법을 다른 자료에 되풀이해 적용할 수 있다
4. 4그 분야의 전문가가 더는 필요 없어진다