眼透紙背

요즘 주말드라마에서 1위를 차지하고 있는 KBS 1TV의 대하드라마, <징비록> 보셨습니까?

서애 류성룡 선생이 집필한 '징비록'의 내용을 바탕으로 임진왜란이 발생하기 전부터 이순신 장군이 전사한 노량해전까지의 시기에 조정에서 펼쳐지는 이야기를 다루고 있습니다.

<징비>라는 제목은 ‘징계할 징(懲)’과 ‘삼갈 비(毖)’로 『시경(詩經)』 소비편(小毖篇)의 '예기징이 비역환(豫其懲而 毖役患)', 즉 '미리 징계하여 후환을 경계한다'는 구절에서 따온 것입니다.

즉 류성룡은 [징비록]을 집필하여 임진왜란의 전란을 상세히 기록하므로 후에 있을지도 모를 국난에 대비하고자 하였습니다.

그런데 이순신을 천거하고 지켜준 것 뿐만 아니라, 임진왜란 중에도 영의정으로서 노비를 면해주는 면천법, 대동법의 모체가 된 작미법, 훈련도감의 군대조직 개편안 등을 마련하며 왜란 극복의 근간을 만들어준 서애 유성룡의 힘은 역시 안투지배(眼透紙背)의 독서에서 나왔다고 합니다.

眼 눈 안, 透 통과할 투, 紙 종이 지, 背 등 배

안투지배는 눈빛이 종이의 뒷면까지 꿰뚫는다는 뜻으로, 책을 정독하여 그 내용(內容)의 참뜻을 깨달음을 이르는 말입니다.

서애 류성룡은 공직업무로 바쁜 가운데서도 책의 중요성을 늘 두 아들에게 편지를 통해 강조했습니다.

그 중에서도 '학문은 정밀히 사색하고 자세히 질문하는 것을 중요시하는데 너희들은 언제나 사색을 깊이 하지 않기 때문에 의문이 생기지 않으며 궁금한 점이 없기 때문에 질문을 하지 못하는 것이다.'라는 편지글은 많이 읽기만을 강조하는 지금의 독서 문제를 제대로 지적하는 것 같습니다.

그래서 책을 읽음에도 정밀한 사색을 통해 문제의 본질을 꿰뚫는 독서를 해야 한다고 말한 것입니다.

후일 양주동 박사도 고등학교 교과서에 실렸던 '면학(勉學)의 서'라는 수필에서 온 정신을 한 군데 모아 정독하는 것이 필요하다고 강조하고 있습니다.

안광(眼光)이 종이의 뒤까지 꿰뚫음. 책을 읽어 그 참뜻을 깨달음의 비유하는 眼透紙背(안투지배), 이번 주말, TV 징비록과 함께 단 한 페이지라도 깊이 있는 독서 한번 시도해보시면 어떨까요?

Big Data

데이터 생성 양ㆍ주기ㆍ형식 등이 기존 데이터에 비해 너무 크기 때문에, 종래의 방법으로는 수집ㆍ저장ㆍ검색ㆍ분석이 어려운 방대한 데이터

각종 센서와 인터넷의 발달로 데이터가 늘어나면서 등장

컴퓨터 및 처리기술이 발달함에 따라 디지털 환경에서 생성되는 빅데이터 분석은 질병이나 사회현상의 변화에 관한 새로운 시각이나 법칙을 발견할 가능성이 커짐

토머스 멀론(Thomas Malone, MIT 집합지능연구소장): 빅데이터를 통해 인류가 유사 이래 처음으로 인간 행동을 미리 예측할 수 있는 세상이 열리고 있다고 주장

3V: Volume(초대용량의 데이터 양)

Variety(다양한 형태)

Velocity( 빠른 생성 속도)

4V: 3V+ Value(가치)

비정형적인 텍스트와 이미지 등으로 이루어진 데이터들은 시간이 지나면서 매우 빠르게 전파하며 변함에 따라 그 전체를 파악하고 일정한 패턴을 발견하기가 어렵게 되면서 가치(value) 창출의 중요성이 강조

빅데이터 환경의 특징

구분

기존

빅데이터 환경

데이터

- 정형화된 수치자료 중심

- 비정형의 다양한 데이터 - 문자 데이터(SMS, 검색어) - 영상 데이터(CCTV, 동영상) -

위치 데이터

하드웨어

- 고가의 저장장치 - 데이터베이스 - 데이터웨어하우스(Data-warehouse)

-클라우드 컴퓨팅 등 비용효율적인 장비 활용 가능

소프트웨어/분석 방법

- 관계형 데이터베이스(RDBMS) - 통계패키지(SAS, SPSS) - 데이터 마이닝(data mining) - machine learning, knowledge discovery

- 오픈소스 형태의 무료 소프트웨어 - Hadoop, NoSQL - 오픈 소스 통계솔루션(R) - 텍스트 마이닝(text mining) - 온라인 버즈 분석(opinion mining) - 감성 분석(sentiment analysis)

Random Situation (예)

선거 결과 예측

주가, 유가,… 이동통신회사 총화 기록

제조 공장에서 출시되는 제품 규격 여부

이상 기후 변화

천재지변적 지질학 변화

생체 리듬, 의학…

공식 및 규칙을 벗어난 상황 등등

32

r=0

r =

+1

0

-1

강한 양의 선형관계

Strong positive linear relationship

선형관계 없음

No linear relationship

강한 음의 선형관계

Strong negative linear relationship

or

r>0

r<0