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매쓰 비 위드 유

매쓰 비 위드 유

(손안의 수학부터, 인류를 구원할 수학까지)

염지현 (지은이)
북트리거
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매쓰 비 위드 유
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 매쓰 비 위드 유 (손안의 수학부터, 인류를 구원할 수학까지)
· 분류 : 국내도서 > 청소년 > 청소년 수학/과학
· ISBN : 9791193378076
· 쪽수 : 188쪽
· 출판일 : 2023-11-10

책 소개

우리의 일상 곳곳에는 수학의 기운이 서려 있다. 그것은 예상과 달리 딱딱하지도 빡빡하지도 않고, 오히려 우리를 품어 줄 만큼 크고 따뜻하며 무엇보다 다채롭다. 이 책은 수학이라고 하면 겁부터 먹는 청소년들을 알록달록한 수학의 세계로 초대한다.

목차

들어가며: 수학자의 수학이 아닌, ‘나의 수학’ 찾기

1부 ‘최애’ 콘텐츠와 함께하는 수학
01: 기러기 토마토 별똥별 우영우 • 데칼코마니 수
02: 유튜브와 넷플릭스가 ‘찐친’보다 내 맘을 잘 아는 비결 • 추천 알고리듬
03: 아이돌 노래 속에서 찾은 사랑 방정식 • 하트 그래프
04: 〈아바타〉의 판도라가 그토록 아름다운 이유 • CG

2부 아침부터 밤까지 일상과 함께하는 수학
05: 계산기에서 스마트워치까지, 컴퓨터의 진화 • 코드
06: 나는 왜 맨날 재수가 없을까? • 머피의 법칙
07: 라면은 곡선, 스파게티는 직선인 이유 • 면발
08: 황제펭귄이 가르쳐 준 보온의 비밀 • 패딩
09: ‘찰칵’ 찰나에 담긴 영원의 수학 • 카메라

3부 더 재밌고 더 안전한 놀이와 함께하는 수학
10: 모든 보드게임은 나로부터 • 주사위
11: 스릴과 안전을 동시에 • 롤러코스터
12: 아이들 놀이에서 최첨단 공학 기술까지 • 종이접기와 뫼비우스의 띠
13: 여섯 조각 레고로 만드는 1억 가지 세상 • 브릭

4부 막막한 미래와 함께하는 수학
14: 막을 순 없지만 대처할 순 있지 • 전염병
15: 내 손안의 드넓은 세상 • 메타버스와 라이프로깅
16: 내 얼굴도, 연어 얼굴도 식별 가능 • AI 얼굴 인식
17: 120년 넘은 수학 문제로 달리는 자동차 • 자율 주행
18: 지구 건강에는 수학이 특효약 • 기후 위기

나오며: ‘수’며드는 수학!

저자소개

염지현 (콘텐츠)    정보 더보기
수학이 좋아서, 수학이 재미있어서, 수학을 사랑해서 수학을 다양한 콘텐츠로 만들어 널리 알리고 싶은 콘텐츠 크리에이터. 대학에서 수학을 전공하고 과학 전문 언론 ‘동아사이언스’에서 9년 동안 「수학동아」 기자와 「동아일보」 과학면 등을 담당하는 수학전문 기자로 활동했다. 현재는 모두가 행복한 세상을 꿈꾸는 사람들의 진짜 이야기를 전하는 ‘소셜임팩트뉴스’에서 올라운더로 활약하고 있으며, ‘재미 한 그릇에 가치 한 꼬집을 더하는’ 과학·환경 교육 콘텐츠 기업 OhY LAB.의 공동대표로도 활동을 이어 가고 있다. 지은 책으로는 청소년 수학 교양서 『십대를 위한 영화 속 수학 인문학 여행』, 『매쓰 비 위드 유』, 『최소한의 수학지식 세트(전 2권)』, 그림책 『쓰레기 괴물, 너야?』가 있고, 환경교육 보드게임 『플라스틱 플래닛』과 『더스트 플래닛』을 기획하고 제작했다.
펼치기

책속에서



‘수학’을 다루는 방법에는 꽤 여러 가지가 있습니다. 단순히 말하자면 수학자는 수학이라는 학문의 본질을 연구하는 데 집중하죠. 학문의 범위 안에서 새로운 법칙과 규칙을 찾아내는 것이 목적이니까요.
하지만 저처럼 다양한 형태의 ‘수학 콘텐츠’를 만드는 사람들은 조금 다른 방식으로 수학을 마주해요. 수학을 가볍게 다루고 싶거든요. 보통 여러분이 학교에서 만나는 수학은 언제나 심각하고 때론 괴롭기까지 하니까요. 적어도 학교 밖에서 수학을 만날 때는, 복잡하고 괴로운 수식은 빼고 생각하면 좋지 않을까요? 그래서 이 책에서는 어려운 수학 스위치는 잠시 끄고, 아주 쉽고 경쾌한 수학 스위치를 켜 보려고요.
(들어가며: 수학자의 수학이 아닌 ‘나의 수학’ 찾기)


예를 들어 볼까요? Y양은 평소 ‘썸’을 타던 C군에게 힘내라며 초콜릿을 건넸어요. 이때 ‘Y양이 C군에게 초콜릿을 건넬 확률’이 A이고, ‘Y양이 C군에게 고백할 확률’이 B라고 해 봅시다. 그럼 초콜릿을 건넸을 때 고백할 확률은 위의 조건부 확률 공식을 통해 구할 수 있다는 말이에요. ‘초콜릿을 건네지 않을 확률’이나 ‘고백하지 않을 확률’도 표본공간 S 안에 모두 존재하지만, P(고백|초콜릿을 건넸을 때)와 같은 조건부 확률을 계산할 때는 필요 없다고 보고 제외하는 겁니다.
이처럼 조건부 확률을 계산할 때는 확률 공간을 상황에 맞게 제한하고, 조건 밖에서 일어난 일은 전혀 고려하지 않아요. 이런 특징 때문에 조건부 확률이 추천 알고리듬에서 핵심 역할을 하는 거랍니다. 확률을 계산할 때 꼭 필요한 정보를 가려내 ‘특정 사건이 일어날 확률(사용자가 추천 제품이나 작품을 좋아할 확률)’의 정확도를 더 높일 수 있거든요.
이를테면 음악 스트리밍 사이트에서 최근 눈에 띄게 ‘남자 아이돌 가수의 노래’만 듣는 사용자에게는 굳이 트로트 장르의 노래를 추천하지 않는 것과 같은 맥락이죠.
(1부 ‘최애 콘텐츠와 함께하는 수학’)


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