스타트업, 중소중견 기업들도 AI 빅데이터 전문가가 필요하다. 자체 솔루션에도 데이터 관련 알고리즘이 필수적이고 스타트업이나 중소중견 기업들의 주요 먹거리인 정부, 대기업 과제들도 AI 빅데이터는 필수 키워드 중의 하나다. 스타트업, 중소중견 기업들이 AI 빅데이터 전문가들을 뽑으려 하는데, 문제는 이러한 전문가가 많지 않고 그나마 있는 전문가도 네이버, 카카오 등 IT 대기업들에 거의 취업한 상태다. 따라서 일반적으로 스타트업, 중소중견 기업에서 제안하는 신입사원 초봉 2,500원 ~ 3,500만 원 정도로는 AI 빅데이터 전문가를 구하기가 어림도 없다. 내 경우도 중소기업에서 억대 연봉을 제시했으니 다른 IT 개발자들에 비해서는 훨씬 높은 대우를 제시받은 것이다. 사실 반드시 전문가까지 될 필요도 없다. 적당히 관련 학부 또는 석사까지만 나와도 조금만 공부하면 각종 기업의 AI 빅데이터 부문에 취업이 가능하다. 각종 어학 자격증, 경제 관련 자격증, 어학연수 심지어 한자 자격증까지 따며 소모적인 공부를 할 이유가 없다. 적당히 관련 학부에서 익히고 독자적으로 논문 읽고 프로젝트하며 코딩 능력만 조금 기르면 기업에서 모셔 간다. 즉 적당한 B급 인재만 되어도 다른 분야에 비해 취업이 매우 쉽다는 것이다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 27 ~ 28 p > AI 빅데이터 전문가는 컴퓨터만 있으면 어디든 일을 할 수 있기 때문에 한 곳에서 근무하는 것이 아닌 여러 곳에 걸쳐서 일을 할 수 있다. 실제로 AI 빅데이터 전문가로 활동하고 있는 나는 현재 대부분의 일을 집에서 하고 있지만 소속된 업체만 네 군데나 된다. 굳이 그 업체에 출근하지 않아도 재택근무를 하며 일을 하고 있다. 물론 네 곳 모두에서 월급 또는 수익을 창출하고 있다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 34 ~ 35 p > AI 빅데이터 전문가는 기업 최고 의사 결정에 핵심적인 역할을 수행한다. 단순한 노동 IT 인력이 아니라 데이터를 통해 의사 결정을 수행하는 경영자적 역할을 하는 것이다. 이 과정에서 엄청나게 많은 능력이 필요하다. 우선 데이터에 대한 지식이 필요하기에 데이터베이스에 대한 사전 지식이 필요하다. 과거 RDB 뿐만 아니라 최근에 많이 쓰는 No-SQL까지 알아야 한다. 또한 이와 관련해서 서버에 대한 지식도 어느 정도 필요하다. 데이터베이스 및 데이터가 서버에 적재되어 있는 경우가 대다수고 분석도 데스크톱보다는 서버에서 이루어져야 효율이 높다. 솔루션이나 API 제작 같은 경우도 다 서버에서 이루어진다. 데이터 전처리 및 가공 능력은 당연히 필수적이다. 또한 수학, 통계학적 지식이 있어야 이를 응용해 가공된 데이터로 모델을 만든다. 이러한 과정은 다 코딩으로 이루어지는데 파이썬, R, 스파크와 같은 언어들이 주로 쓰인다. 각 언어마다 각기 장단점이 있기에 한 가지 언어를 알기보다는 최소 두 개 이상은 구현하는게 좋다. 분석을 마친 이후에는 결과를 더 잘 알아보기 위해 시각화를 해야 한다. 분석 결과를 보고서로 작성할 때에는 인문학적 언어 능력, 경영학적 능력도 필요하다. 분석 결과를 자동화 솔루션으로 제작하기 위해서는 웹 개발 능려가지 필요하다. 마지막으로 사람들 앞에서 결과를 전할 때에는 뛰어난 의사소통 능력까지 요구한다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 43 ~ 44 p > AI 빅데이터 전문가가 되기 위해서는 수리통계학적 지식, 코딩 능력, 경영학적 서술 능력을 두루 겸비해야 한다. - 왜 수리통계학적 지식이 중요할까? - 자신이 해당 데이터와 분석 목적에 가장 부합하는 모델을 선택해야 하는데 이때 수학적 통계학적 지식이 있어야 어떤 모델을 선택할지 알 수 있다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 77 p > AI 빅데이터 전문가가 창업을 하게 되면 각종 정부 지원 사업의 혜택을 누릴 수 있다. 4차 산업혁명 시대를 맞이해 정부 예산이 AI에 집중되고 있다. 따라서 AI 빅데이터 관련 아이템으로 정부 사업에 초기 창업 지원을 신청하면 너무나 쉽게 초기 자본을 받을 수 있다. 5,000원 만원에서 1억 원 정도는 쉽게 받을 수 있다. 이 정도면 초기 자본으로는 큰 문제가 없다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 49 p > 중소기업이나 스타트업은 자금력이 부족하기 때문에 사실상 외주로 맡기게 되어도 업체보다는 프리랜서에게 맡기는 경우가 많다. AI 빅데이터 전문가 프리랜서는 현재 굉장히 적다. AI 빅데이터 인력 자체가 많지가 않고 그나마 있는 인력도 어떠한 단체에 소속되어 있는 경우가 많다. AI 빅데이터 전문가들은 대부분 석박사급 인력인데 이들 대다수가 대학원 랩실에 묶여 있다. 대학원에서 교수가 맡기는 프로젝트만 진행해도 바빠 개인적인 프로젝트를 받을 시간이 없다. 또한 석박사 졸업 이후에도 대기업, 정부 출연 연구소, 학교 등에 취업하기 때문에 개인적으로 프리랜서를 하는 사람은 거의 없다. - 우선 프로젝트 단가 하나하나가 거의 일반 회사원 월급 정도 되며 그런 프로젝트를 여러개 수행할 수 있다. - 내 경우에는 100~300 만원 정도 되는 단가의 프로젝트를 한달에 열 개 넘게 할 때도 있었다. 대학원 연구실에서 논문 데이터 분석 의뢰를 받는 것부터 공공 기관 자무 보고서, 광고홍보 대행사 SNS 텍스트 데이터 분석, 게임 업체의 게임 데이터 분석, 센서 제작 업체의 센서 데이터 분석, 쇼핑몰의 고객 로그 데이터 분석 또는 고객 상품 추천 서비스, 정부 과제 컨설팅, 정부 과제 용역 등 너무나 다양한 프로젝트를 받는다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 53 p > 다른 IT 개발 프로젝트에 비해서 비교적 고액을 받고 프로젝트를 진행할 수가 있다. 또한 할 수 있는 사람도 얼마 없기 때문에 소수의 AI 빅데이터 전문가들이 다수의 프로젝트를 독점한다. 이러한 시장 배경으로 인해 취업할 필요가 없는 것이다. - 여러 인터넷 플랫폼에 자신의 프로필을 올려놓으면 된다. 그러면 곧 여러군데서 연락이 올 것이다. 그때 자신에게 맞는 일을 몇 개 선별해서 수행하기만 하면 된다. - 우선 프로젝트 단가 하나하나가 거의 일반 회사원 월급 정도 되며 그런 프로젝트를 동시에 여러 개 수행할 수 있기 때문이다. 간단한 컨설팅과 제안서 교정 작업만 해주고도 비용을 청구할 수 있다. 대다수의 정부 과제들이 AI 빅데이터를 키워드로 원하기 때문에 많은 회사들이 제안서에 AI 빅데이터를 핵심 기술로 두고 쓰려 한다. 하지만 관련 지식이 없기 때문에 컨설팅이란 이름으로 전문가에게 자문을 구한다. 이 때 커피 한 잔 하면서 대략적으로 개념만 설명해주어도 컨설팅 비용을 받을 수 있다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 54 ~ 55 p > 데이터 분석 알고리즘의 특성상 몇 가지 반복적으로 많이 쓰이는 알고리즘들이 있기 때문에 복사가 가능하다. 데이터 마이닝 책을 보면 몇가지 알고리즘이 공통적으로 보인다. 그 아래 세부 알고리즘을 살펴봐도 몇 개 안 된다. 요새 많이 쓰이는 딥러닝도 DNN에서 파생된 RNN, LSTM, CNN, GAN 등 몇 개 쓰이는 알고리즘 안에서 계속 되풀이된다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 57 p > AI 빅데이터 전무가로서 경력을 쌓아가는 방법 1) 당신의 전문성을 주변에 최대한 어필하라 2) SNS 프로플에 자신의 이력과 전문성을 어필하는 글을 올려라 3) 자신의 블로그 또는 홈페이지를 만들고 전문적인 글을 주기적으로 올려라 4) 자신을 전문가로 소개하는 명함을 만들고 만나는 사람마다 주어라 5) 크몽, 오투잡 등 프리랜서 플랫폼에 이력을 올리고 홍보하라 6) 일거리를 받으면 높은 품질로 완성하고 고객에게 추천 및 평을 써달라고 요청하라 7) 고객에게 받은 추천, 평가들을 소중히 간직하며 마케팅, 홍보용으로 사용하라 < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 65 p > 왜 수리통계학적 지식이 중요할까? 실제 실전에서 데이터 분석을 하게 되면 목적에 부합하는 모델을 직접 선택하고 적용해야 한다. 자신이 해당 데이터와 분석 목적에 가장 부합하는 모델을 선택해야 하는데 이 때 수학적 통계학적 지식이 있어야 어떤 모델을 선택할지 알 수 있다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 77 p > 논문은 국내 논문의 경우 <지능정보연구> 저널을 자주 읽는 편이다. 우선 <지능정보연구> 저널이 AI 빅데이터 알고리즘에 대해서 전반적으로 많이 다루고 있으며 실제 비즈니스 현장에 적용할 수 있는 사례들을 많이 다루고 있어 쉽고 재밌다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 104 p > AI 빅데이터 전문가는 말 그대로 자기만의 전문 분야가 있어야 한다. 특정 세부 분야에 대해서 깊이 파고, 그 분야의 대가가 되어야 하는 것이다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 98 p > AI 빅데이터 공부를 하며 개념원리를 익히기 위해서는 교수의 실력, 자질과는 무관하게 무조건 스스로 해야한다. - 하지만 AI 빅데이터 분야에 대한 공부는 기존의 공부와는 전혀 다르다. 최고급 전문가 정도의 경지가 아니라 준전문가가 되기 위해서도 누군가에게 의지하기보다는 스스로 공부 해야 한다. - AI 빅데이터 분야는 그 세부 분야가 너무나도 많이 뻗어 있다. 그리고 전문가가 되기 위해서는 그 세부 분야 중에 하나를 잡고 그 분야를 깊게 파야 한다. - AI 빅데이터는 국가에서 지정해준 커리큘럼 같은 것은 당연히 없고 있어서도 안 되는 분야다. 세부 분야가 워낙 다양하고 계속해서 발생하기 때문에 자신이 관심 있고 잘하는 분야를 몇 개 정해서 그것만 파야 한다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 114 ~ 115 p > 데이터의 특성에 맞는 최적화된 모델을 구축해 더 나은 성과를 보여야 할 때가 많다. 특히 현대 사회에서 요구되는 AI 빅데이터 전문가의 역량이 이런 것들이다. 따라서 이런 경우에는 기존의 알고리즘을 수정하거나 여러 개의 알고리즘을 결합하는 형태로 최적화된 모델을 만들어야 한다. - 그런데 기존 알고리즘의 개념과 원리에 대해서 알지 못한다면 어떻게 수정을 하고 결합을 해서 해당 데이터에 최적화된 모델을 만들겠는가. 결국 처음에 공부를 시작할 때 각각의 알고리즘의 동작 원리를 차근차근 이해하며 넘어가야 한다. 구체적인 수식들에 대해서도 이해하면 사실 더 좋긴 하다. 하지만 수식 하나를 유도하고 증명하는 과정까지 공부하기가 힘들면 '어떤 동작 부분에서 어떠한 수식이 어떠한 이유로 쓰인다' 정도는 알아야 한다. < 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법, 서대호, 113 p >

나는 필자처럼 문과출신이다. 문과출신이라고 해서 철학에 대한 조예가 깊거나, 사회사상이나 교양과목에 관심이 많은것이 아니라, 단순히 수학과 과학을 좋아하지 않는 전형적인 문과 출신이다. 학창생활동안 나름 수학은 열심히 했으나, 특히 통계 확률쪽은 골치덩어리 그자체였기 때문에 기출문제만 달달 외울뿐, 머리속으로 최대한 이해하고 삶에 적용해보려는 시도는 꿈꿔보지도 못했다. 대학교를 거치고, 사회생활을 하면서 많은 사람들과 만나고 많은 정보를 접하게 되면서, 통계를 보고 읽고 나의 언어로 표현하고 이해하는것이 앞으로 살아가는데 있어 큰 무기가 될수 있을것이라는 생각이 문득 들었다. 이책을 선정하게 된 계기도, 나 자신을 한단계 더 발전시키고 싶었던 욕구도 있지만, 데이터가 방대해지는 4차 산업혁명 시대에 통계지식을 가지고 있지 않으면 쉽게 도태될수도 있겠다라는 걱정이 무엇보다 앞섰기 때문이다. 보통 통계학이라고 하면 어렵게 느끼고, 머리아프다고 생각하지만 이 통계학이 우리의 일상생활에서 어떻게 사용되고 있는지 안다면 어렵게 느끼지 않고 쉽게 다가갈 수 있다. 특히 요즘 선거기간이기도 하지만 각종매체에서 나오는 여론조사의 결과도 통계학을 기반을 둔것이고, 대부분의 국민을 놀라게 했던 출구조사의 정확성까지도 통계학에 기반을 두고 만들어 지고 있는것이다. 이렇게 복잡하고 어렵게 보이는 통계학에 대해서 이책은 나처럼 평범한 사람들에게 아주 친근하게 설명해주는 책이다. 이책을 보면서 일반 정규분포부터 시작해서, 분산, 표준편차 등 통계학의 기본이론부터 시작해서 실생활에 어떻게 적용하고, 어떻게 주위 현상들을 해석할것인지에 대한 능력을 키울수 있는 계기가 되었다. 통계학 자체는 사실을 그대로 보는것에 대한 배움이고, 통계학을 배움으로써 편향된 사고방식을 가지기보다는 사실에 기반한 데이터를 분석할수 있는 능력을 기를수 있다. 물론 이 책한권으로 통계학을 섭렵했다거나, 더이상 배울필요가 없다는 것이 아니고, 나같은 수학과 과학을 싫어하는 문과출신도 통계학에 대한 마음의 벽을 허무는 책이기 떄문에, 내주변의 지인들에게도 적극 권장해나가고 싶다.

중세시대의 대장장이는 공장의 기계로 대체 되었다. 그 시대의 그 어느 누가 대장장이가 사라질 줄 생각했으랴. 공장의 자동화 및 로봇으로 인해 노동시장은 급격하게 변하고 있다. 미래의 우리가 사는 이 세상은 어떤 모습일까. 우리가 몸담고 있는 직업이 미래에도 역시 존재하고 있을까. 얼마 전 한국에 치킨을 튀기는 로봇으로 매장을 운영하는 업체가 나왔다. 사람이 튀기는 것보다 실수가 없으며 일정한 결과물을 낸다고 한다. 로봇이 사람을 대체하는 일은 이미 특별한 상황이 아니다. 무인 점포, 키오스크, 자율 주행 자동차 등 로봇이 우리 일자리에 영향을 주는 상황에 이미 직면해 있다. 저자 제이슨 솅커는 프레스티지 이코노믹스와 퓨처리스트 인스티튜트의 회장으로 세계에서 가장 정확한 금융 예측가, 미래학자 중 한 사람으로 평가 받는다. 미래를 예측하는 분야에서 블룸버그는 제이슨 솅커를 세계 1위로 평가했다. 과연 그가 예측하는 미래의 모습이 가능성이 가장 높은 가능성을 가지고 있다는 의미다. 과연 세계 1위 미래학자가 예측하고 있는 미래의 일자리는 어떠할지 궁금하다. 비숙련, 저임금 직업, 특히 반복적이거나 위험한 작업은 로보칼립스를 맞이할 것이다. 맥킨지 글로벌연구소의 자동화 관한 연구에 따르면, 수작업이나 기술이 많이 필요하지 않은 직업은 자동화의 위험을 피할 수 없다. 로보칼립스를 예언하는 사람들은 모든 직업이 자동화로 인해 사라질 것이라 말한다. 숙박 및 음식 서비스, 제조업, 운송 및 창고업, 농업, 소매업은 특히 자동화의 잠재성이 높은 직업이다. 다양한 직업 중에서 자동화에 의해 사라질 위기에 가장 근접한 직업은 단연 운송업이 아닐까 생각한다. 자율 주행 자동차 개발에 많은 기술력이 투자되고 열을 올리고 있다. 버스, 택시, 트럭 운전사가 자율 주행에 의해 모두 사라질 수 있다. 곧 운송업이 종말할 것이라는 예측이 나온다. 자율 주행차에 의해 자동차 사고가 현저하게 줄어들 것이라는 긍정적 전망에 관심이 많다. 하지만 이런 직업이 사라짐으로 인해 사람들이 일자리를 잃게 된다고 안타까워하지 않을 것이다. 자율주행 자동차는 교통이 혼잡한 시간에 우리에게 시간의 자유를 제공한다. 운전에 집중하는 대신 텔레비전을 볼 수도 있고, 일을 할 수도 있고, 다른 생산적인 활동을 할 수도 있다. 로봇은 우리를 위해 이런 일을 기꺼이 해 준다. (중략) 시간도 절약될 수 있지만 자유롭게 이동할 수도 있다. 어리거나 나이가 많아 운전을 하지 못하는 사람들, 질병과 장애를 앓고 있어 운전하기 어려운 사람들은 언제나 주문형 운송 차량을 안전하게 찾을 수 있다. 로보칼립스 측면에서는 일자리가 사라질 것이라는 부정적 견해라면 로보토피아 측면은 완전 그 반대다. 자율주행 자동차를 생각해본다. 사람들은 자율주행으로 인해 시간의 자유를 제공받는다. 차 안에서 여유롭게 시간을 보내거나 생산적 일을 할 수 있다. 그 뿐 아니라 이로 인해 파생되는 일자리가 창출된다고 본다. 자율주행 차량 모니터링 및 청소, 문제 발생시 해결 등에 대한 추가 요구 사항이 생겨난다. 이런 추가 요구 사항들은 로봇으로 대체하기 힘든 부분들이다. 또한 사람들은 다른 요구 사항이 생겨난다. 차 안에 책상과 의자를 놓고 사무실로 꾸미고 싶어할 수 있고 거실처럼 만들고 싶을 것이다. 사람들의 새로운 요구는 새로운 일자리를 창출한다. 보편적 기본소득은 개인의 기술격차 해소에 도움이 되지 않는다. 그것은 단지 돈을 던져서 문제를 회피할 뿐이다. 자본주의 경제에서의 적응성을 단축할 뿐이고 장기적인 경제 성장의 잠재력까지 감소시킬 뿐이다. (중략) 만일 모두가 지원금을 받는다면, 경제는 적응과 성장을 멈출 것이다. 로봇에 의해 일자리가 사라진다면 보편적 기본소득이 해결해 줄 수 있지 않느냐는 측면이 있다. 유럽은 보편적 기본소득에 찬성하는 이들이 많다. 하지만 기본소득에 찬성하는 이들 조차도 제대로 기본소득에 대해 이해하고 있지 못함을 의미한다. 모두가 기본소득을 받게 되면 그에 따라 인플레이션이 심화되고 세금이 올라간다. 기본소득이지만 기본소득으로 생활이 불가능해지는 상황이 된다. 법인세가 올라가면 기업들은 해외 진출을 고려하며 이탈하게 된다. 소득세가 올라감에 따라 일을 하지 않는 사람이 늘어나며 기본 소득에 의지해 사람들이 살아간다. 결국 경제 성장의 발목을 잡게 된다. ㅇ 변하지 않는 산업에서 일하라 : 자동화 시대에도 여전히 필요한 직업에 대한 전문성을 쌓아라. ㅇ 가치 있는 기술을 배워라 : 공식적, 비공식적 교육의 이점을 모두 취해라. 더 배우기 위해 준비하라. ㅇ 계속 움직여라 : 산업, 기업 혹은 지역에 변화를 줌으로써 기회를 찾을 수 있는 위치에 머무르라. 이 책에서 전하는 가장 핵심이 되는 내용이다. 로봇에 의해 일자리가 사라지는 미래를 위해 우리가 대비할 수 있는 방법을 제시한다. 로봇이 대체하기 힘든 산업 분야에 관심을 가져야 한다. 정보기술 분야, 의료 분야, 프로젝트 관리, 소상공인들은 오히려 기회가 찾아 올 수 있는 분야다. 저자는 무엇보다 교육의 중요성을 강조한다. 온라인 교육이 활성화되면서 교육을 받고자 하는 이들의 기회가 점차 확대되고 있다. 더 배우기 위해 노력한다면 결코 뒤쳐지지 않을 것임은 명백하다.

로기완을 만났다는 책을 알게 된것은 유튜브 채널을 통해서였고, 그 책을 읽어야 겠다는 마음을 갖게 한 것은 그때 소개받은 한 작가의 에세이에서 그 책을 소개한 글을 보고난뒤였다. "나는 조해진 소설 <로기완을 만났다>에서 탈북인 로기완을 '만났다'. 스무살, 159센티미터에 47킬로그램, 무국적자이면서 불법체류자, '난민', '유령'으로 표현되는 사람. 인생과 세계 앞에서 무엇 하나 보장되는 것이 없는 다른 땅에서 온 이방인 로기완을 벨기에 브뤼셀에서 난민 신처을 하려 하지만 이 부유한 세계는 그에게 쉽게 손 내밀어 주지 않는다. 화자의 시선에 포착된 그의 슬픔 가득한 사람을 나는 머릿속에 그려본다." 방송 작가였던 주인공은 탈북민 로기완의 이야기를 우연히 접하게 되어 그의 행적을 쫓기 위해 벨기에 브뤼셀에 도착하면서 이야기가 시작된다. 북한에서 중국으로 이동하고, 다시 말 한마디 통하지 않는 낯선 유럽 땅에 당도하기까지, 로기완은 어떤 곳에도 제대로 정착하지 못한 채 '추방당하는 자'의 삶을 경험하게 된다. 책은 시작부터 L을 찾아가는 방식으로 시작된다. 작가 일을 그만 두고 몇 년 전 어느 매체의 인터뷰에서 보게 된 L(로기완)을 만나러 무작정 벨기에로 떠나는 주인공, 그리고 그 곳에서 만난 '박'에게서 로기완이 탈북에 성공 하고 처음 벨기에에 머물며 작성했던 일기장을 건네 받아 한 장씩 읽어 나가며 그당시 로기완의 생활을 상상하며 이야기를 풀어나간다. ​로기완은 결국 브뤼셀에서 어렵게 난민의 지위를 획득하게 되지만, 사랑하는 사람과 함께 하겠다는 이유로 난민으로서 누릴 수 있는 것들을 포기하고 또다시 런던으로 이동하게 된다. 이러한 로기완의 행적을 쫓는 주인공은 완전한 타인인 그를 이해하는 과정을 통해 자신의 삶과 마주하게 되고 여러 삶의 근원적인 슬픔을 이야기하는 동시에 연민과 유대를 통해 희망을 역설한다. 그들은 서로 깊은 인연을 맺지는 못했지만 서로의 이야기를 공유함으로써 서로를 그 누구보다 깊게 위로하고, 다시 나아갈 힘을 가지게 된다.

90퍼센트의 심리학으로 이루어진 증권시장 내가 항상 하는 말 중 하나이기도 한 투자(주식)은 언제나 심리전이다. 설명은 언제나 나중에 따라온다. 증권시장 또는 외환시장의 시세는 오르락내리락하며 움직인다. 끝까지 버틸수 있는 주자를 하여야 한다. 그렇지 않으면 시장에서 패배할 수 밖에 없다. 시장의 상황을 개인이 예측하기는 어렵다. 돈의 매력 경제적 자유는 다른 생활의 자유를 가져다 준다. 약세장에서 혼자 성공하는 것은 어렵다. 상승장에서 많은 사람들이 함께 돈을 벌때 행복하다. 투자자는 절대로 빚으로 투기해서는 안 된다. 왜냐하면 빚을 지지 않는 사람만이 자신의 생각을 온전히 따를 수 있기 때문이다 무지한 대중 심리학 외에 증권시장의 단기적 추세를 결정하는 요소로 시장의 기술적 기초가 있다. 이는 주식이 충분한 자본과 배짱을 가진 투자자의 손에 있는가, 아니면 그렇지 못한 겁쟁이 투자자의 손에 있는가를 말한다. 미련한 사람들의 가치 세상에서 일어나는 일들과 경제사건들을 바보들이 어떻게 분삭하는지를 듣고 배우는 것도 매우 중요하다. 투자자는 자기가 똑똑하새 이익을 얻기 보다는 다른 사람들의 어리석으로부터 더 만은 이익을 얻을수 있다. 주식투자에서 심리게임 게입가들이 지배하고 있는 증권시장에 정치적인 것 등 특정사건이 발생하게 되면 이는 단순희 대중들이 투자자산을 날리는 것 이상으로 큰 영향을 주게 된다. 심리적으로 안정된 증권시장 참여자들로부터 심리저긍로 흔들리는 증권시장 참여자에게로 옮겨가는 것은 주가 폭락의 전조이다. 바람직한 투자자라면 언제나 자유로워야 하며 대중의 심리적 분위기에 감염되어서는 안된다. 단기적인 경제상황은 증권시세에 어떠한 영향도 주지 못한다. 금리와 경기 등 경제상황이 시세에 미치는 경우는 몇몇 투자자들이 먼 미래를 바라보고 행동할 때 뿐이다. 현재 코로나로 인해 풀렸던 자금으로 인해 발생하는 인플레, 긴축재정, 러시아의 우쿠라이나 침공 등의 상황이 단기적 중기적 악재로 작용하고 있으나, 이러한 요인들이 통화량의 감축과 심리에 의해서 주식시장의 폭락을 가져오고 평화협정과 금리 등에 의하여 심리와 펜더멘털이 긍정적으로 변할때 주가는 급등한다. 가장 감명깊은 말은 상승장에서 모두가 함께 돈을 벌때 행복하다.

가끔 신문에서 보면 한국은행 금통위원을 ‘비둘기파’와 ‘매파’로 분류하는 기사가 나옵니다. 통화정책을 완화적으로 운용하자는 위원들을 ‘비둘기파’라 합니다. 쉽게 말해서 금리를 내리고 돈을 더 풀어 경기를 부양해야 한다고 주장하는 위원들이 비둘기파에 해당됩니다. 반대로 금리를 올리거나 통화정책을 긴축적으로 운용해야 한다고 주장하는 위원들에게는 ‘매파’라는 별칭이 붙여집니다. 금통위 의사록에는 발언자의 이름이 없기 때문에 누가 비둘기파고 매파인지 알 수 없습니다. 그러나 증권사 리서치센터에 채권을 분석하는 애널리스트들은 평소의 발언에서 금통위원을 성향을 판단해 누가 비둘기파이고 누가 매파인지 구분하기도 합니다. 오르는 것을 보면 주식시장은 더 큰 불안감을 느끼기 때문에 사람들이 주식을 더 팔게 되면서, 악순환이 일어납니다. 즉, 주식시장은 악재가 있으면 주가가 많이 하락합니다. 그러면서 달러화도 상승하는 경우가 많습니다. 그런데 환율이 오르는 것을 보면 주식시장 참가자들은 더 불길한 느낌을 받고, 그럼 주식을 더 팔아버립니다. 이렇게 환율과 주가는 서로 주고 받으며 움직입니다. 비둘기파와 매파의 구분은 이렇습니다 (pp.31-32) 채권투자는 ‘직접’과 ‘간접’으로 나눌 수 있습니다. 직접투자는 금융회사가 중개하는 채권을 직접 사는 것입니다. 그러나 문제는 수많은 채권이 존재하고 신용등급과 만기에 따라 채권 가격이 다 다릅니다. 주식시장에서는 개별 종목의 가격을 즉시에 알 수 있으나 채권 가격은 그렇지 못합니다. 그래서 채권은 간접투자하는 게 더 좋을 것 같습니다. 자산운용사에서 여러 가지 채권형 펀드를 만들어 운용하고 있습니다. 은행이나 증권회사 가면 그런 펀드를 금액에 관계없이 가입할 수 있습니다. 2021년 10월 말 채권형 펀드 잔액이 132조 원에 이르고 있습니다. 또한 증권회사에서 다양한 채권형 랩(Wrap) 상품을 운용하고 있습니다. 어떤 증권회사에서는 매월 이자를 주는 랩 상품을 개발해서 팔고 있습니다. 또 다른 채권 간접투자 상품으로 채권형 ETF(상장지수형 펀드)도 있습니다. 이 역시 소액으로 투자가 가능합니다. 금리 하락기에 채권투자를 해야 합니다 (p.63) 금리가 떨어지면 통화정책의 파급효과에 서 본 것처럼 소비와 투자가 증가합니다. 금리는 소비를 참는 데에 대한 대가로 정의했는데, 금리가 낮아지면 그만큼 소비를 참는 데에 대한 대가가 줄어들기 때문에 가계가 소비를 늘립니다. 금리가 하락하면 기업도 돈을 빌려 투자하게 됩니다. 예를 들어 어떤 투자에 대해 기대수익률이 5%라 가정하면 대출금리가 5%일 때는 기업은 돈을 빌려 투자하지 않습니다. 그러나 금리가 2%로 떨어졌다면 기업은 돈을 빌려 투자하게 됩니다. 빌린 금리보다 투자해서 낼 수 있는 수익(5%)이 더 많기 때문입니다. 소비와 투자가 늘어나면 경제가 성장합니다. 우리가 흔히 경제가 성장했다고 하면 보통 국내총생산(GDP)이 늘어났다는 의미입니다. GDP는 지출 측면에서 [민간소비+ 투자+ 정부소비+ 수출-수입]입니다. 이 식에서 볼 수 있는 것처럼 금리 하락으로 소비와 투자가 늘어나면 GDP, 즉 경제가 성장하고 개인 소득도 늘어납니다. 소득이 늘어나면 우리는 더 많은 상품을 사고 서비스를 구매하려 합니다. 이 경우 돈의 수요가 늘어납니다. 돈의 수요가 늘어나면 금리가 오르게 됩니다. 물론 돈의 공급은 일정하다는 가정하에서입니다. 그래서 유동성 효과에 의해 떨어졌던 금리가 다시 오르게 됩니다. 이를 소득효과라 합니다. 소득효과와 피셔효과로 금리는 다시 상승합니다 (pp.79-80)

'도망가자' 세상이 감당하기 힘들땐 나를 지키기 위해 도망가자. 삶을 살다보면 그런 순간들이 있다. 나를 막을수 있는 것은 아무것도 없고, 내가 노력하면 무엇이든 해낼 수 있을것 같은 젊은 날의 나 그러나 시간이 지나고 울퉁불퉁 어디로 튈지 모르는 발랄하고 에너지 넘치는 나는 강가의 자갈처럼 세상의 모진 물결에 닳고 닳아 조용히 가라앉고 무기력한 자신을 발견한다. 그리고 그러한 일들은 서른 즈음에 혹은 마흔 즈음에 우리들이 직면하는 너무나 흔해서 무감각해져버린 일이 되어버렸다. 소설속 주인공인 버나뎃도 우리의 그런 일상을 극적인 장치를 이용해 유머러스하게 표현한다.(물론 당사자에겐 아니지만) 버나뎃은 젊은 시절 잘나가는 건축가로 상도 받고 사회에서 주목받는 사람이었지만 외향적이지 않은 그녀의 성격에는 그러한 세상이 관심이 맞지 않았고 남편의 사정에 따라 이사를 가게 되었다. 그렇게 의도치 않은 삶의 환경의 전환에서 버나뎃은 본인이 잘하고 만족하던 건축이라는 일에서 바쁜 남편을 지원하기 위해 가사를 전담하고 , 한 아이의 어머니라는 상황에 놓여 지면서 결국 자신의 꿈과 자아실현에서는 멀어지게 된다. 익숙하지 않은 상황과 환경 낮선 사람들. 외부의 스트레스에 버티지 못하게 되면 우리 몸은 이상 징후를 보낸다. 갑자기 쓰러져서 잠에 들고, 신경질적으로 변하는 모습은 극중에서 우수꽝스럽게 표현디었지면 결국 집에와서 지쳐 쓰러져 무기력한 우리들의 모습과 형태만 다를 뿐 결국은 같다. 딸의 남극여행을 준비하다. 혼자서 남극으로 도피하는 것은 결국 주인공에게 비현실적인 장소를 제공함으로서 외부와 완전한 고립에서 오히려 자기자신을 지킬수 있는 극적인 장치이다. 춥고 외롭고 고독한 장소에서 오히려 우리는 위안을 느낀다. 우리가 믿었고 나를 위한다고 생각했던 것들은 오히러 나를 내면에서 부터 공격하고 있었다. 우리는 종종 과중한 업무 또는 외부 환경으로 부터의 고통에서 무너져 극단적인 선택을 하거나 스스로 무너져 내리는 사람들의 이야기를 접하곤 한다. 그렇게 심각한 상황이 오기 전에 우리의 몸과 마음은 신호를 보낸다. 그럴때 우리는 우리만의 남극을 찾아 떠나야 한다. 우리 자신 스스로를 지키기 위해

남아시아국가들의 이상고온현상을 뉴스로 접하며 기후변화 문제가 현실이 되고 있음을 느낀다. 곽재식 박사의 지구는 괜찮아 우리가 문제지도 그런 관심으로 선택한 책이다. 저자도 지구의 온도가 점차 올라가는 기후변화문제를 서두에 제기하며 온실가스로 통칭하는 가스들이 대기에 점점 많아지기 때문이라고 설명한다. 대기중에 온실가스가 많은 금성의 경우는 대기의 온도가 400로 추정된다고 한다. 온실가스의 대표는 이산화탄소로 석탄과 석유를 태우면 산소와 결합해 생산된다. 전기를 만드는 발전과정이나 제조공장, 자동차 비행기의 운행과정에서 대량으로 발생한다. 쓰레기가 썩는 과정이나 동물의 되새김과정에서 발생하는 메탄가스, 냉각냉방장치에 많이 쓰이는 풀루오린이나 비료에 많이 쓰이는 아산화질소도 주요 온실가스이다. 저자는 지구의 역사에서 생물의 대량멸종 사건이 다섯번 정도 있었는데 그 주요한 요인을 당시의 기후변화로 파악했다고 한다. 따라서 현대의 급격한 기후변화는 전인류에게 위험한 상황이나 그 위험정도는 차별적으로 나타나서 사회의 약한 사람들을 희생시키는 현실로 나타날 수 있으므로 우리와 우리의 이웃의 피해를 막는다는 생각으로 현실적인 방안을 적극 추구해야 한다고 주장한다. 국제사회도 기후문제 대비를 위해 1992년부터 지구정상회의를 기점으로 유엔기후변화협약의 틀을 만들고 지속가능한 발전을 모색하여 1997년 당사국회의에서 선진국들이 1990년에 배출한 이산화탄소의 배출량보다 5.2%적게 배출하자는 목표를 정한 교토의정서를 도출했다. 그러나 이후 미국의 거부로 약화된 국제적 노력은 2015년 파리협정으로 다시한번 되살아 나게 되었다. 파리협정은 지구의 평균기온상승정도를 섭씨 2도보다 현저하게 낮게 유지하는것을 목표로 한다. 탄소절감기준을 구페적으로 정하지 않았으나 기후변화 대응을 전세계가 다같이 행동하는 것을 시작하자는 것에 의미가 있다. 이마저도 트럼프의 탈퇴로 약화되었으나 미 바이든행정부의 복귀선언으로 국제적 노력이 강화될 것으로 보아 다행스럽다. 저자는 기후변화문제는 혼자서 해결할 수 없기에 여러나라가 같이 해결해야 하며, 강대국과 선진국은 기후변화문제를 자기나라의 익익이 되도록 활용하려고 하며, 기후변화는 약자들부터 피해를 입히는데 기후변화를 막는 조치 역시도 자칫 잘못하면 약자들에게 불리할 수 있다 점을 지적한다. 나역시 동감이다. 기후변화로 가뭄이 지속될 경우 우리나라 선진국은 상승된 가격에도 식량자원을 확보할 수 있지만 저개발 국가 국민들은 생산국이면서도 식량을 확보하기 어렵고 저공해 탄소배출이 절감된 신규개발기술은 비용문제로 사용하지 못하기 때문에 저소득층이나 저개발국가 국민들은 높아진 기온 가뭄등의 피해를 방비없이 그대로 받게 될 수 있다. 따라서 기후변화 대응노력은 고상한 취향을 드러내는 선행이 아니라 급작스런 집중호우에 배수가 역류하는 도시의 반지하방에 사는 사람들을 어떻게 보호할 수 있을 것인지와 같은 긴박하고 현실적인 문제에 대한 해결방법을 찾는 것이 되어야 한다는 저자의 주장에 전적으로 동감한다. 또 탄소배출과 에너지 절감할 수 있는 주택건설 기술이나 비료사용을 절감하고 기후환경변화에 대응한 농업기술등 우리가 관심가져야 할 분야가 많다는 점과 탄소발자국과 같은 기후변화 요인의 정확한 측정이 필요하다는 점도 알게 되었다 앞으로도 기후변화 문제에 지속적인 관심과 작은 실천이라도 보태려고 노력하겠다.