알아두면 쓸모 있는 디지털 문해력 수업

머리말 디지털 시대를 이해하는 출발점

서: 디지털 문명과 디지털 문맹
⦁아기는 괴로워…, 석기시대 두뇌로 실리콘 시대에 태어나다
⦁전문가와 일반인의 거리
⦁지식은 ‘숙제’가 아니라 ‘축제’

01. 기계는 어떻게 배우나_인공지능의 원리

1. 사물의 분류_기계 학습의 시작
⦁기계 학습의 시작–데이터 입력
⦁데이터로부터 프로그램 만들기–신용대출 심사의 예
[실습 문제] 대출심사 기준을 위한 신용도 평가
⦁일도양단이 안 될 때–직선의 좌절

2. 통찰하는 기계_신경망 심층 학습
⦁기계에게 ‘적당히’를 가르칠 수 있을까?
⦁인간 두뇌의 신경망을 흉내내다–정보의 다단계 전달
[실습 문제] 딥러닝이 아니면 안 되는 이유
[심화 학습] 궁합 문제의 해결
⦁신경망 심층학습의 활용
⦁생성형 인공지능–챗GPT의 원리

02. 세상의 모든 데이터_빅데이터 분석

3. 표본추출과 가설검정_데이터 사이언스의 시작
⦁가설을 증명하는 법
[실습 문제] 숙녀의 밀크티 실험
⦁맞고 틀린 정도를 수치화하다
⦁데이터는 디지털 시대의 원유, 중요한 것은 정제다
[실습 문제] 종자 효과 분석을 위한 파종 방법

4. 빅데이터 시대의 도전_편향과 프라이버시
⦁빅데이터 편향의 문제
[심화 학습] 표본조사를 통한 빅데이터 편향의 교정
⦁개인정보 보호와 합성 데이터

03. 디지털 빅뱅, 컴퓨터의 구조와 원리

5. 사물에 새긴 원리_반도체
⦁논리연산과 전기회로
[실습 문제 1] 논리연산에서도 분배법칙이 적용될까?
[실습 문제 2] 1층과 2층 모두에게 켜고 끌 수 있는 3구 스위치 만들기
[실습 문제 3] 산수 알고리즘의 논리식
⦁현미경 수준으로 작아진 스위치, 반도체

6. 컴퓨터의 변신술_중앙처리장치(CPU)
⦁컴퓨터는 계산기가 아니다
⦁반도체도 변신할 수 있다
⦁디지털 정보를 다루는 알고리즘
⦁알고리즘에 알고리즘을 입력하다
⦁튜링이 상상한 기계
[실습 문제] 더하기 튜링기계
⦁만능 튜링기계–리퀴드 알고리즘
⦁메모리 반도체와 시스템 반도체
⦁쓸모없어 보이던 수학 법칙에서 컴퓨터가 탄생하다
[심화 학습] 튜링의 불완전성 정리 증명

7. 컴퓨터의 한계_연산속도와 수치해석
⦁계산속도도 중요하다
[실습 문제 1] 원주율 구하기 – 몬테카를로 시뮬레이션
[실습 문제 2] 수치 해석으로 방정식 풀기
⦁컴퓨터의 진화

04. 그 많은 데이터를 어떻게 전달할까_인터넷의 진화

8. 우주에서 가장 빠른 메신저, 전파_디지털 통신의 이해
⦁전기와 자기는 뗄 수 없는 사이다
⦁전파와 음파–전화는 어떻게 만들어졌나
⦁유선과 무선, 전파는 사방팔방으로 날아간다
⦁무선통신의 원리와 주파수 대역
⦁아날로그와 디지털
[실습 문제 1] 확률이 다를 때 정보량 구하기
[심화 학습] 정보량(엔트로피)의 일반 공식
[실습 문제 2] 이미지 파일의 용량을 압축하라–허프만 코딩법

9. 인터넷 프라이버시_비대칭 암호의 원리
⦁오프라인상에서의 암호
⦁암호의 어려움
⦁비대칭 키 암호의 개념
⦁암호화 키와 복호화 키를 다르게 하려면
[심화 학습] 최초의 비대칭 키 암호 RSA
[실습 문제] RSA 암호의 간단한 예

05. 신뢰의 기계_블록체인과 스마트 컨트렉트

10. 블록체인과 암호화폐
⦁협력을 위한 신기술
⦁디지털 지문, 해시함수
[심화 학습] 컴퓨터 알고리즘 없이 수제 해시함수 만들기
[실습 문제 1] 해시함수를 이용하여 전화로 가위바위보 하기
⦁거래 기록 올리기-해시함수로 블록 이어 만들기
[심화 학습] 간단한 해시함수로 블록체인 이해하기
[실습 문제 2] 공개 장부의 구성과 조작 불가능성
⦁자원봉사자의 인센티브, 암호화폐
[실습 문제 3] 암호화폐의 채굴, 논스값을 찾아라
⦁암호화폐의 리스크

11. 디지털에 구현된 완전한 시장_스마트 컨트렉트
⦁블록체인의 진화, 스마트 컨트렉트
⦁은행, 기업, 국가의 분산화 – 스마트 컨트렉트의 충격
⦁디지털 세상에서 재산권 보호하기, NFT의 등장
[심화 학습] 디지털 서명 만들기

06. 꿈과 현실의 융합_실물 NFT와 뉴럴링크

12. 실물 NFT와 오러클 문제
⦁판옵티콘–온 세상을 지켜보는 눈
⦁현실 세계의 스마트 컨트렉트
⦁실물 NFT – 한국 투자자와 르완다 농부의 만남
⦁공개 장부의 그림자, 보안

13. 컴퓨터와 두뇌의 연결_뉴럴링크
⦁꿈을 제2의 현실로 만드는 방법 – 뇌신경 조작
⦁뇌를 어떻게 읽을 것인가 – 파동의 분해
[심화 학습] 파동의 푸리에 분석

결론: 기술보다 과학적 원리가 더 중요하다

디지털 기술을 쉽게 설명하는 콘텐츠도 기하급수적으로 늘고 있다. 이 많은 콘텐츠와 차별화된 얘기를 하기 쉽지 않다. 이 책의 가장 큰 특징은 기술 사용법보다는 그것을 떠받치고 있는 수학 원리를 설명하고 있다는 점이다.

4차 산업혁명 기술을 알아야 한다는 말들이 많지만 인공지능, 블록체인, 빅데이터의 원리를 이해하기는 대단히 어렵다. 원리를 이해하여 시스템을 설계하고 비즈니스를 구상하려면 고도의 전문성이 필요하다. 그런데 이 기술들은 학교에서 배우는 기초 수학과 과학에 바탕을 두고 있다. 하늘에서 떨어진 것이 아니다.

가장 인상적인 사례가 바로 알파고다. 알파고는 경우의 수가 너무 많아 인공지능에게는 무리일 거라 생각했던 바둑에서 인간을 가볍게 굴복시켰다. 알파고 개발자들은 바둑 명인들이 아니었다. 오로지 기존 바둑의 기보 데이터만을 가지고 심층학습으로 바둑 고수의 통찰력을 학습했다. 그 과정에는 인간이 전혀 개입하지 않았다.