예전에 영어 공부 삼아 얇은 영어 이야기책 시리즈를 하나씩 사서 읽었는데, 그 중에 아직도 나에게 충격으로 남은 멋진 이야기가 있다. 그것은 바로 『아서왕의 모험』. 무슨 이야기인지 한번 들어 보시라.
아서왕이 복병을 만나 이웃나라 왕에게 붙잡혔는데, 그 이웃나라 왕이 아서왕의 목숨을 살려주는 대신 자기가 내는 퀴즈의 답을 1년 안에 알아오라며 풀어 주었다. 그 퀴즈는 바로, “세상 모든 여자들이 가장 원하는 것이 무엇인가?”였다.
책을 읽으면서도 ‘아, 이거 어렵다. 나도 여잔데 왜 답을 모르지?’ 하며 여러 가지 답을 곰곰이 생각해 봤지만 결국 마땅한 답을 찾을 수가 없었다. 답이 너무 궁금했던 나는 책을 빠르게 읽어 나갔다.
아서왕은 전국 방방곡곡을 돌며 만나는 모든 여자들과 현자들에게 질문을 해 봤지만, 제각기 다른 대답을 할 뿐, 공통된 답을 찾을 수가 없었다. 그러는 사이 어느 새 주어진 1년이 다 지나가고 있었다. 퀴즈의 답을 찾지 못한 채 이웃나라 왕에게 죽으러 가는 길에도 아서왕은 마지막까지 답을 찾으려고 노력한다.
그러다가 날이 저물어 찾아 들어간 집에서 흉측한 마녀 라그넬을 만나게 된다. 그녀는 퀴즈의 답을 알고 있다며 대신 한 가지 조건을 제시한다. 바로 아서왕의 원탁의 기사들 중 가장 멋지고 훌륭한 남자인 가웨인 경과 결혼하게 해달라는 것이었다. 마녀의 도움으로 아서왕은 목숨을 건졌지만, 이제 가웨인 경이 자살할 판이었다.
아서왕과 함께 성으로 온 마녀 라그넬을 본 사람들은 그녀의 흉측한 외모를 보고 기겁했고, 가웨인 경을 흠모하던 많은 여자들은 불쌍한 가웨인 경의 처지를 슬퍼하며 눈물을 흘렸다. 아서왕의 얘기를 듣고 마녀 라그넬을 본 가웨인 경은 그녀의 외모가 너무 추하고 끔찍해서 자기 방으로 돌아와 큰 충격에 빠진다. 그러나 그는 아서왕을 구하기 위해 약속대로 그녀와 결혼하기로 결심한다.
모두의 한숨과 눈물 속에 결혼식을 마친 마녀 라그넬과 가웨인 경은 신혼방에 단 둘이 남겨진다. 그리고 마녀 라그넬은 이제 결혼을 했으니 아내인 자신에게 키스를 해 주기를 요구한다. 아이고, 불쌍한 가웨인! 마녀에게 등을 돌린 채 갈등에 휩싸인 가웨인 경. 그러나 그는 소문에서 듣던 바대로 진정한 상남자였다. “하나님께서 지켜보시니, 나는 키스보다 더한 것이라도 해 주겠소!” 하며 그녀를 향해 몸을 돌린 순간, 그의 앞에는 그가 이제까지 본 여자들 중 가장 아름다운 여인이 서 있었다. 하! 역시 그러면 그렇지!
마녀 라그넬은 말한다. “당신이 나를 진심으로 존중했기에 나에게 걸린 저주가 풀려 하루의 반은 흉측한 마녀로, 그리고 나머지 반은 아름다운 여자로 살 수 있게 되었어요. 다만, 낮과 밤 중에 내가 언제 아름다운 모습으로 지낼지 당신이 선택하세요.”
라그넬의 말을 듣고 가웨인 경은 이전보다 더 큰 고민에 빠지게 된다. 낮에 남들 앞에서 아름다운 여자로 있게 할지, 아니면 낮에는 흉측한 마녀로 두고 밤에 단 둘만 있을 때만 아름다운 여자로 있게 할지 고민에 고민을 거듭한 가웨인 경은 마침내 답을 내 놓는다.
“나의 아내여, 이 선택을 그대의 손에 맡기겠소. 어떤 삶을 원하든, 그대가 원하는 대로 하시오.”
그러자 레이디 라그넬이 대답한다. “정말 감사합니다, 고귀한 기사여! 세상의 모든 기사들 가운데 그대가 가장 축복받을진저! 당신이 나를 진정으로 존중했기에 나는 가장 큰 영예를 얻었습니다. 이제 나에게 걸린 저주가 완전히 풀렸습니다. 나는 낮이나 밤이나 언제나 아름다운 모습으로 지낼 것이며, 앞으로 살아가는 내내 그리할 것입니다.”
세상 모든 여자들이 가장 원하는 것이 무엇인지 답을 찾으셨는지? 그 답은 바로 자기 인생을 스스로 결정할 권리, 즉 자기 인생에 대한 온전한 주도권을 갖는 것이었다. 자기 삶의 온전한 주도권을 가진 여자는 세상에서 가장 아름답고 당당한 모습으로 자기 앞에 놓인 삶을 살아간다. 『 인형의 집 』 의 주인공 노라는 바로 그 삶의 주도권만 빼고 모든 것이 갖추어진 집에서 남편의 인형으로 살다가 결국 그 집을 나간다.
어찌 여자들만 이것을 바라겠는가? 그동안 여자들에게 그만큼 주도권이 주어지지 않았다는 뜻일 것이다. 삶에 대한 온전한 주도권을 가진 당신이 곧 원탁의 기사이며 아서왕이다. 그 주도권을 가지고 미지의 인생을 향해 멋진 모험을 떠나자.
혹시 세상에서 가장 아름다운 드라이브 코스를 알고 있는가? 평생을 블루릿지 마운틴 아래에서 살아오신 89살의 우리 옆집 할머니 마마 제이니(Janie Correll)는 답을 알고 있었다. 그곳은 바로 블루릿지 파크웨이(Blueridge parkway)! 마마 제이니의 말에 나도 100% 동감이다.
버지니아 섀넌도어(Shenandoah) 국립공원의 스카이라인에서부터 노스 캐롤라이나 서쪽 끝 스모키 마운틴까지 산꼭대기 길을 타고 3일을 달리는데, 오 마이 갓! 세상에 이렇게 아름다운 길이 있다니! 혹시 아직 안 가 보신 분들은 올 가을에 꼭 가 보시기를. 그리고 가기 전에 꼭 존 댄버의 ‘Take me home, country road’ 노래를 마스터하고가시기를. 그럼, 일단 아래의 QR 코드를 스캔해서 노래부터 들어보자.
노래 가사도 얼마나 시적인지!
“거의 천국 같은 곳, 웨스트 버지니아. 블루릿지 산과 섀넌도어 강. 그곳의 삶은 오래 되었죠. 나무들보다는 오래 됐고, 산들바람과 함께하는 산보다는 젊어요. 시골길이여, 그곳 고향으로 나를 데려다 주오.
내 모든 추억들은 푸른 바다를 본적 없는 광부의 아내, 그녀에게 모여 있죠. 어둡고 칙칙하게 채색된 하늘과 밀주의 흐릿한 맛, 내 눈엔 눈물방울들… 시골길이여, 그곳 고향으로 나를 데려다 주오.
나는 아침에 나를 부르는 그녀의 소리를 들어요. 그 라디오 소리는 저멀리 내 고향을 떠올리게 했죠. 그리고 길을 따라 차를 몰고 가면서 드는 느낌, 나는 진작에 고향에 갔어야 했는데… 시골길이여, 그곳 고향으로 나를 데려다 주오. 내가 속한 그곳, 웨스트 버지니아, 산골 엄마. 시골길이여, 그곳 고향으로 나를 데려다 주오.”
이 노래는 1971년에 발표되어 무려 50년이 되어가는 노래다. 재미 있는 것은 이 노래를 작곡한 존 덴버는 그때까지 웨스트 버지니아에 가본 적도 없었는데, 이 노래를 함께 작곡한 빌 대노프와 태피 니버트는 친구가 보내준 웨스트 버지니아 엽서를 보고 밤새 얘기를 나누며 가사를 완성했다고 한다. 그리고 1년 후에 존 댄버는 웨스트 버지니아 대학교의 새 미식축구 경기장 개장 기념식에 가서 이 노래를 불렀는데 그 이후로 이 노래는 웨스트 버지니아 대학교의 주제가가 되어 운동경기가 끝나고 나면 모든 사람들이 일어나서 이 노래를 함께 부른다고 한다. 나중에 웨스트 버지니아를 방문한 빌 대노프는 웨스트 버지니아가 자신이 노래에 쓴 그대로라며 만족해 했다고 한다.
가을이 되면 블루릿지의 단풍은 정말 거의 천국 같이 아름답고 황홀하다. 죽기 전에 꼭 봐야 할 풍경이랄까. 단풍이 지기 전에 산 풍경을 조금이라도 더 눈에 담아 두려고 주말마다 블루릿지로 차를 몰던 어느 날, 우리는 라디오에서 흘러나오는 이 노래를 듣고 깜짝 놀라며 둘이 눈이 마주쳤다. “어머, 블루릿지 마운틴?” 그리고 휴대폰으로 이 노래를 검색해 가사의 뜻을 공부하고 하루 종일 이 노래를 듣고 또 들으며 해질녘까지 블루릿지 파크웨이를 누비고 다녔다.
그리고 다음 해 여름에 우리는 이 노래에서 말한 거의 천국 같은 곳, 웨스트 버지니아에 가 보기로 했다. 결론부터 말하자면, 내 눈에는 웨스트 버지니아보다 노스 캐롤라이나가 더 천국 같은 곳이었다. 웨스트 버지니아는 어딜 가나 산밖에 안 보이는데, 캐롤라이나에는 산도 있고 바다도 있고 호수도 있으니까.
그런데 평생을 산에서 살아오신 Mountain momma 마마 제이니는 실제로 바다의 맛을 모르시더라는. 할머니는 어쩌다 한번씩 딸과 함께 바다에 가셨는데 맨발로 백사장을 거닐지도 않고, 지금까지 한번도 새우를 먹어본 적이 없다고 하셨다. 비린내가 나서 싫으시다고. 허허허.
7월 4일이 되면 할머니를 보러 블루릿지 마운틴에 간다. 시골길이여, 그곳 고향으로 나를 데려다 주오.
겨냥한 가늠자 사이로
북한강이 보이고, 철조망 밑을
그저 알몸으로 가슴 허리 잘리며
흐르는 강물
아카시 숲속을 찢긴 등허리가 달리고
맴을 도는 긴긴 신음의 흐름
끊긴 수 없는 물
알몸으로 가슴으로 밀며
아프게 아프게 흐르면서
▶ 작가의 말
이 시는 제가 스무 살 청년이던 시절 군복무를 하던 아픈 경험을 쓴 시입니다. 휴전선을 가운데 두고 서로 총부리를 겨누고 대치한 상태에서 철조망 밑을 가슴 허리 잘리며 흐르는 북한강을 보았습니다. 그 강물이 우리의 맨몸처럼 느껴졌습니다.
물은 원래 끊길 수 없는 것입니다. 한 핏줄 한 민족은 끊어져서는 안 되는 것입니다. 그런데 강물은 아직도 끊기며 흐르고, 우리 한민족은 허리가 끊긴 채 신음하고 있습니다.
최근 들어 한반도에 서서히 평화의 시대가 오고 있습니다. 비극의 역사를 딛고 하나된 몸, 하나된 마음으로 세계 평화와 번영의 새 로운 시대를 열어 가기를 기원합니다.
임문혁
시인, 교육학박사, (전) 진관고등학교 교장
1983년 《한국일보》 신춘문예에 시가 당선되어 문단에 등단했다. 시집으로 『외딴 별에서』, 『이 땅에 집 한 채…』, 『귀.눈.입.코』 등이 있다.
Ymmh22@daum.net
최근 자료에 따르면 75%의 미국 인들이 영어만 할 줄 알고 외국어를 못한다고 한다. 미국 사람들이 영어 만 할 줄 아는 게 이상한 일인가? 매 우 이상한 일이다! 왜냐하면 미국은 수많은 이민자들이 모여 사는 나라 이고, 아메리카 원주민들의 언어도 500 여 개나 있었으며, 노예제도로 인해 아프리카에서 붙잡혀온 사람 들도 저마다 자기 언어를 가지고 왔 기 때문이다. 그런데 그 많은 언어들 이 다 어디로 사라진 것일까?
서로 다른 민족과 국가들이 국경 을 접하고 사는 유럽과 비교해 보 면 그 차이를 더 극명하게 느낄 수 있다. 유럽에서는 2개 국어를 말하 는 것이 자전거를 타는 것만큼이나 일상적인 일이며, 오른쪽 지도에 보 면 3개 국어를 하는 사람도 놀라울 정도로 많다. 룩셈부르크, 네덜란드 등은 미국과 반대로 국민들의 75% 이상이 3개 국어를 말하는 사람들 이다. 미국이 수많은 이민자들의 나 라라는 점을 감안하면 최소한 2개 국어를 할 줄 아는 사람들이 지금보다 훨씬 더 많아야 하지 않을까?
여기에는 미국의 오래된 언어 차별정책이 숨어 있다. 19세기 초부터 미국 정부는 미국 원주민들의 언어와 문화를 체계적으로 말살시키며 원주민 아이들을 ‘미국화’시킨다는 명분 하에 오직 영어만 사용하게 했다. 아프리카에서 데려온 노예들의 언어도 언어 탄압의 대상이 되었다. 그들 역시 모국어 사용이 금지되었 는데, 그들이 서로 협력해서 반항을 하지 못하게 하려는 목적이었다. 그 래서 노예주인이 처음부터 서로 다 른 언어를 쓰는 노예를 뽑았다.
유럽에서 온 언어들도 예외가 아 니었다. 세계1차대전을 치르면서 미국은 독일어를 사용하는 것은 스 파이짓라며 독일어 사용을 금지시 켰다. 그리고 나아가 적의 언어로 말 하지 말고 미국어로 말하라는 선전물을 배포했다.
이로 인해 독일어뿐 만 아니라 모든 외국어가 탄압을 받기 시작했다. 1917년부터 영어 번역이 없는 외국어 인쇄물은 모두 불법이 되었다. 공공장소에서 외국어를 금지시키 고, 심지어 모든 학교와 교회에서는 영어만 쓰고 영어로만 기도해야 한다는 법안이 통과되기도 했다. 이어서 1924년부터는 영어를 못하는 외국 이민자를 제한하기 시작했고, ‘미국인이라면 영어만 써야 한다’며 외국어에 대한 적대적인 분위기는 계속 확산되어 갔다.
1차대전이 끝나면서 외국어 금 지법이 풀리고, 1965년에는 이민 금 지법도 풀렸지만, 외국어에 대한 편 견은 오랫동안 사람들의 마음에 남게 되었다. 그 결과 이제는 미국 사람들의 외국어 실력이 부족해서 국가의 보안과 경계가 낮아지고 있다는 보도가 나오고 있다. 따라서 이제 미국 사람은 영어와 더불어 한두 개의 외국어를 배워야 할 때가 된 것 같다.
<가로 풀이말>
1. ㅈ ㄷ ㄷ ㄷ: 콩을 심으면 반드시 콩이 나온다
2. ㅈ ㅇ ㅅ ㄷ ㅊ ㅁ: 사람이 노력을 다한 후에 하늘의 명을 기다림
3. ㅇ ㅊ ㅅ ㅇ: 하늘의 뜻에 순응하고 백성의 뜻을 따름
4. ㅅ ㅅ ㅈ ㄱ: 싸움에서 이긴 기세를 타고 계속 적을 몰아침
5. ㄱ ㅅ ㅇ ㅅ: 지식과 행동이 서로 맞음
6. ㅅ ㄴ ㅅ ㄴ: 성품이 착한 남자와 여자란 뜻으로, 착하고 어진 사람들을 이르는 말
7. ㅈ ㄱ ㅁ ㅅ: 지극히 공정하여 사사로움이 없음
8. ㅎ ㅎ ㅈ ㅇ: 기뻐서 소리치며 날뜀
9. ㅁ ㄹ ㅅ ㄱ: 한없이 크고 넓은 세계
10. ㅇ ㅁ ㅎ ㄷ: 어리석은 질문에 대한 현명한 대답
<세로 풀이말>
A. ㅈ ㅎ ㅁ ㅈ: 세로와 가로로 다함이 없다는 뜻으로, 자유자재로 행동하여 거침이 없는 상태
B. ㅇ ㄱ ㅇ ㅂ: 전생에 지은 선악에 따라 현재의 행과 불행이 있고,
현세에서의 선악의 결과에 따라 내세에서 행과 불행이 있는 일
C. ㅈ ㅅ ㅂ ㅅ: 오래도록 살고 죽지 아니함
D. ㅅ ㄱ ㅈ ㅁ: 어떤 일이 일어나기 전에 미리 앞을 내다보고 아는 지혜
E. ㅅ ㅎ ㅅ ㅇ: 추운 겨울철의 세 벗이라는 뜻으로, 추위에 잘 견디는 소나무ㆍ대나무ㆍ매화나무를
통틀어 이르는 말
F. ㅁ ㄷ ㅎ ㅇ: 더할 나위 없이 사람됨이 좋은 사람
G. ㅁ ㅈ ㅇ ㄷ: 집 가까이에 있는 기름진 논
H. ㅁ ㅇ ㄱ ㅎ: 불을 보듯 분명하고 뻔함
1. ‘예쁘대’는 ‘예쁘다고 해’가 줄어 든 말이다. 즉, ‘-다고 해’가 줄어 서 ‘-대’가 된 것이다. 따라서 ‘-대’ 는 남에게 들은 말을 전할 때 쓴다.
2. ‘예쁘데’는 ‘예쁘던데’ 또는 ‘예쁘 더라’가 줄어든 말이다. 즉, ‘-던데’
가 줄어서 ‘-데’가 된 것이다. 따라서 자기가 직 접 경험한 일을 전할 때 쓴다.
o 우리 엄마는 늘 나보고 예쁘대. (O)
o 어제 본 신부는 정말 예쁘대. (X)
o 그 사람 실제로 보니 정말 예쁘데. (O)
o 그 사람 실제로 보면 정말 예쁘데. (X)
‘-대’와 ‘-데’가 헷갈릴 때는 그 말을 풀어서 말해 보자. ‘-대’는 ‘-다고 해’로 풀어서 말해 보고, ‘-데’는 ‘-던데’ 또는 ‘더라’로 풀어서 말해 보자. 만약 그래도 헷갈린다 면, 기억하기 쉽게 한 가지만 알아 두자. 내가 직접 경험 한 일을 전달할 때는 ‘-데’를 쓴다는 사실. “오랜만에 친 구들 만나니까 정말 반갑데 (=반갑던데, 반갑더라).”
우리말과 관련하여 헷갈리거나 궁금한 내용이 있으시면 contact@koreanlifenews.com, 또는 T. (980) 333-5102로 문자 연락 주시기 바랍니다.
지난 호에서는 최근에 시작된 4차 산업혁명을 개관해 보았다. 이번 호에서는 그 주요 현상인 자율주행 자동차의 작동 원리와 오늘날 실용단계까지 오게 된 과정을 살펴보자.
먼저 자율주행 자동차는 어떻게 움직이는가? 자율주행 자동차는 많은 센서들, 소프트웨어, 특히 인공지능 소프트웨어와 이를 구동하는 수백 개의 컴퓨터 프로세서 등으로 구성되어 있다. 탑재된 소프트웨어 수는 전투기나 페이스북, 또는 이들을 합친 것보다 더 많다. 자율주행 시스템은 크게 세 부분으로 나뉜다.
1. 주변 인식 시스템
주변 인식 시스템은 가로수, 건물들, 표지판 등 고정된 사물은 물론, 도로 위 전면, 후면, 좌우 측면의 차량, 보행자, 보행자와 함께 걷는 동물, 자전거 등 시시각각으로 변하는 대상을 빠르고 정확하게 인식하는 역할을 맡고 있다. 수 없이 많은 조건에서 이 모든 움직이는 대상과 사물들을 미리 입력해 프로그래밍하는 것은 불가능하다. 대신 학습 능력이 있는 소프트웨어가 많은 양의 데이터를 소화해 ‘배운’ 다음 비로소 이런 일이 가능해졌다. 인공지능의 핵심기술인 Deep Learning이라는 신경망 위에 구축된 인식 시스템은 비디오 카메라, 레이더 센서, 그리고 레이더보다 파장이 훨씬 짧은 전자파인 laser를 사용하는 LiDAR센서에서 오는 정보를 아주 빠른 시간 안에 분석해 물체를 인식한다.
2. 주변 변화 예측 시스템
주변의 여러 가지 물체나 대상을 인식한 다음에는 그들이 수 초 이내에 어느 방향으로 어떻게 움직일 것인가를 판단한다.
3. 제어 결정 시스템
위 두 가지 시스템의 정보를 바탕으로 감속, 가속, 방향 전환 등을 결정하여 자동차가 최적의 결정을 내리도록 한다. 지난 3월에 우버의 자율주행 자동차가 밤에 자전거를 끌고 길을 건너던 보행자를 치어 숨지게 한 사고가 일어났다. 분석 결과 차량의 인식 시스템이 보행자임을 제대로 인식하지 못했고, 나아가 그 보행자가 어느 방향으로 움직이는지 판단하지 못했다. 자동차의 제어 결정 시스템이 그 상황에 대처할 수 없자 자동차에 탑승하고 있는 운전자에게 경고를 했지만, 상황을 주시하지 않고 있던 운전자가 1.6초라는 짧은 시간에 할 수 있는 일은 별로 없었다. 혹자는 이 사고에서 보여준 자율주행 자동차의 치명적인 미숙함으로 인해 자율주행 자동차의 시대는 오지 않을 거라고 생각할 수도 있다. 하지만 기술 발전의 역사를 되돌아 보면 신기술의 초창기에는 늘 크고 작은 사고가 있었고, 항공기나 기존의 자동차처럼 기술이 완숙 단계에 이른 분야에서도 이따금씩 사고는 일어난다. 그럼에도 불구하고 이런 기술을 폐기하지 않는 이유는 실보다는 득이 더 크기 때문이다.
자율주행의 정의 5단계
미국연방고속도로안전관리국(NHTSA)에서는 자율주행 5단계를 다음과 같이 규정하고 있다.
단계 0: 자율주행 기능이 전혀 없어 운전자가 조향, 감속, 가속 등을 직접 해야 하는 20세기 차량 단계 단계 1: 운전보조 시스템을 갖추고 있어 조향, 감속, 가속 기능을 각각 보조 받는다. 단계 2: 이 단계에서 사용되는 운전보조 시스템은 조향, 감속, 가속기능을 통합적으로 수행할 수 있다. 단계 3: 자율주행 시스템을 갖추고 있지만 자동 주차기능과 같이 특정한 상황에서만 가동될 수 있다. 단계 4: 일반적인 상황에서는 자율주행 시스템이 모든 주행 기능을 수행하고, 운전자가 수동 모드로 직접 주행을 할 수 있다. 자율주행 시스템이 주행을 맡을 수 없는 특별한 상황이 있을 수 있다. 단계 5: 모든 상황에서 자율주행 시스템이 차량을 작동해서 운전자가 필요 없는 궁극의 단계
자율주행 자동차를 개발 중인 회사들은 양산차가 단계 4에 도달하는 시점을 2021년으로 잡고 있다. 하지만 양산차가 아닌 시제품은 이미 단계 5를 시험하고 있다. 예를 들어 구글은 2014년에 운전대, 브레이크 페달, 가속 페달이 없는 시제품을 만들어 시험 운영을 해 오고 있다.
2004 자율주행 자동차들의 경주가 시작되다 – Grand Challenge
미국 고등국방연구소는 2004년 자율주행 자동차 경주대회를 열었다. 그 이전부터 이 연구소는 자율주행 자동차 연구를 계속해 오고 있었는데, 수억 달러를 들이고도 별 진전이 없자 학계와 민간의 지혜를 이용하여 자율자동차, 특히 군 보급용 자율자동차 개발을 촉진하기 위해 내린 결정이었다. 완주를 조건으로 우승상금은 백만불.
2004년 3월에 캘리포니아 모하비 사막에서 142마일 코스에 도전한 차량은 총 15대였다. 수천 명의 관중이 지켜보는 가운데 시작되었지만, 결과는 형편 없었다. 아무도 완주하지 못했고, 가장 멀리 간 카네기멜론 대학에서 개발한 차는 고작 7.32 마일을 갔을 뿐이었다.
이듬해 같은 지역에서 열린 2차 대회에서는 일취월장한 실력들을 보여 주었다. 참가 차량 23대 중 1대만 빼고 모두 1차 대회 최고 성적보다 나았으며 5대는 완주했다. 그 중에 스탠포드대, 카네기멜론대가 1, 2위를 차지했다.
2년 뒤인 2007년에 열린 3차 대회는 1, 2차 대회와는 달리 도시 지역 60마일 코스에서 진행되었다. 카네기멜론과 스탠포드 등의 대학들이 각각 지엠, 폭스바겐 등의 자동차 메이커들과 팀을 이루어 11개 차량이 참여했다. 카네기멜론과 지엠이 우승해서 2백만불의 상금을, 스탠포드와 폭스바겐이 준우승으로 백만불, 버지니아텍과 포드가 3위를 해서 오십만불의 상금을 가져 갔다.
이들의 성공은 여러 회사들의 상용화 움직임으로 이어졌다. 구글, 테슬라, 우버 등이 선두를 달리고 있고, 기존의 자동차 메이커들은 뒤쳐지고 있는 모양새다. 미국 고등국방연구소는 완주한 팀들 중 몇몇과 군용 자율장비를 개발하게 되어 산· 학·관 협력의 좋은 본보기가 되었다. 현재 자율주행 자동차의 선두를 달리고 있는 기업들은 다음과 같다.
구글
구글은 2009년 인공지능 전문인력과 스탠포드의 Grand Challenge 대회에 참여한 기술인력을 중심으로 웨이모(Waymo)를 출범시켰다. 초창기에 몇 대로 시작한 자율주행 시험 운행은 현재 수천 대의 미니밴으로 시험 중이다. 실리콘 밸리, 특히 웨이모 본사가 있는 마운튼 뷰 지역에서는 Waymo 로고와 지붕에 LiDAR를 장착한 차량을 심심치 않게 볼 수 있다. 구글의 자율운행은 비디오 카메라, RADAR, LiDAR뿐 아니라, Google Maps도 이용한다. 지금까지 웨이모 자율주행 자동차들의 자율운행 합계는 8백만 마일을 넘겼고, 데이터를 이용한 가상 자율운행 거리는 50억 마일을 넘겼다.
테슬라
테슬라는 단계 3+ 자율주행 전기 자동차를 판매해 왔다. 그리고 판매된 테슬라 자동차로부터 데이터를 계속 확보해 왔는데, 지금까지 누계 50억 마일이 넘을 것으로 추산된다. 테슬라 단계 3+ 자율주행의 가장 큰 차이점은 양산차라는 점 외에도 LiDAR를 사용하지 않는다는 점이다. 지난 3월에 발생한 테슬라 운전자 사망 사건은 탑재된 자율주행 시스템이 완전 자율기능이 아닌 반자율임에도 운전자가 이를 충분히 인지하지 못하고 자율운행 상황을 주시하지 않아서 일어난 일이었다.
우버(Uber)
2015년, 자율운행 자동차 경쟁에 뛰어들기 위해서 우버는 카네기멜론 대학이 있는 펜실베니아 피츠버그에 고등기술연구소를 세우고 많은 로봇공학 연구자를을 고용해서 자율운행 자동차 개발을 시작했다. 캘리포니아 DMV에 의해 자율주행 차량 등록이 취소되자 아리조나로 옮겨서 시험 운행을 계속했다. 하지만 지역 주민들에게 그 사실을 충분히 공지하지 않은 채 시험 운행을 해 오던 중, 올 3월에 보행자 사망사고가 일어나자 현재는 시험 운행을 중단한 상태이다.
트럭 자율운행 키트 OTTO
2016년에 구글 출신 창업자 3명이 세운 벤쳐기업 OTTO는 기존의 대형 운송트럭을 자율주행 차로 전환해 주는 키트를 3만불에 팔기 시작했다. 이렇게 전환된 트럭은 단계 3에 해당하는 자율주행 기능을 갖추게 되어 고속도로(free way)에서는 자율주행이 가능하여 운전자가 쉴 수 있다. 고속도로를 벗어나 시내로 들어올 때는 운전자가 수동으로 운전하게 된다. 장거리 트럭들은 대부분의 주행을 고속도로에서 수행하므로, 통상 필요한 운전자를 두 명에서 한 명으로 줄일 수 있어 인건비를 절약할 수 있다. OTTO는 창업한지 불과 7개월 만에 약 6억 8천만 달러에 우버에 팔렸다.
드론
드론은 이미 여러 분야에서 사용되기 시작했는데 대표적인 예가 군용이다. 특히 인명 살상용 드론은 많은 논란을 일으켰다. 민간 분야에서도 취미같은 가벼운 용도로부터 농업, 재난현장, 건축, 운송 등의 주요 수단으로 사용되면서 빠르게 성장하고 있다.
특히 하늘에서의 자율주행인 자율운항 기술을 이용해 아마존이 호주에서 드론을 이용한 배달을 시작했고, 자율운항 항공택시를 Kitty Hawk Fly, Uber 등 20여 개 회사들이 개발 중에 있다. 기존의 헬리콥터와 조종사보다 더 믿을 수 있고 저렴하게 만드는 것이 목표다. 항공 택시의 자율운항 시스템이 성숙되면 사용자가 항공기 조종면허를 딸 필요가 없으므로 항공택시는 빠르게 확산될 전망이다.
자동차간 통신기술
위에서 살펴본 것 처럼 여러 기업들이 자율주행 자동차 개발에 매진하고 있는 가운데 다가오는 자율운행 자동차 시대에 대비하여 도로상에서 자동차들 사이에 직접 통신을 할 수 있는 통신 협약(protocol)이 마련되어 개선 중에 있다. 자동차들 간에 직접 통신이 이루어지면, 자율주행이 좀 더 안전하고 효율적이될 전망이다.
지금까지 자율주행과 자율운항 운송의 현주소를 살펴보았다. 이들 자율 시스템의 핵심은 Deep Learning이라고 불리는 인공지능 기술이다. 이 Deep Learning은 지난 10년 동안 인공지능이 비약적으로 발전하는데 큰 공헌을 했지만 약점 또한 가지고 있다. 유사하지만 처음 접하는 상황에 제대로 대처하지 못하는 것이다. 우버와 테슬라의 사고 데이터가 이를 여실히 보여 주고 있다. 전문가들은 새로운 인공지능 기술이 개발되기 전까지는 이러한 약점을 피할 수 없다고 말한다. 하지만 자율 시스템이 100% 완벽할 필요는 없다. 인간보다 조금 더 나으면 되기 때문이다.
다음 호에는 잠시 눈을 2차 산업으로 돌려서 생산공장에서의 4차 산업혁명 진행 상황을 살펴보자.
지난호에서 4차 산업혁명 이전까지 인간의 기능 일부를 대체 또는 확장해 온 기술의 역사를 살펴보았다. 인류는 여러 가지 도구, 기계, 자원을 사용하여 인간의 손과 발, 그리고 근력을 대체 및 확장해 왔으며 문서, 예술품 등으로 두뇌의 기억 기능을 확장해 왔다. 특히 3차 산업혁명 시기에 이르러서는 컴퓨터를 이용해 두뇌의 단순기억 기능뿐만 아니라 정보처리 기능까지 대체하며 폭발적으로 확장해 왔다.
하지만 이 시기까지는 인간이 모든 처리 과정을 일일이 프로그램으로 만들어 컴퓨터에 입력해야 했다. 다시 말해, 컴퓨터가 스스로 배우고 판단하는 능력이 없었다. 2000년대 초까지만 해도 지능을 갖춘 컴퓨터는 요원해 보이는 일이었다.
그런데 10여 년 전부터 급격한 변화가 나타나기 시작했다. 많은 사람들이 이 시기를 기술 발달의 주요 변곡점으로 보고 ‘4차 산업혁명’이라고 부르기 시작했고, 필자도 이에 동의하며 이 칼럼 제목에도 사용했다. 하지만 이 시기를 3차 산업혁명의 연속으로 보는 사람들도 있다. 이 시기가 4차 산업혁명이 시작인지 아닌지는 조금 더 시간이 지나야 분명해질 것 같다.
최첨단 자동화와 4차 산업혁명
20세기 말까지만 해도 전문가들은 최첨단 자동화는 가까운 미래에는 실현되기 어려운, 인간의 고유 영역으로 분류했었다. 이전까지의 자동화는 인간의 오감, 특히 시각과 청각 능력이 필요한 인지 업무에는 미치지 못했고, 비교적 단순하고 정의가 잘 되어 있는 업무에 국한되었다. 그리고 21세기 초까지만 해도 자율운행 자동차나 인간 고수를 이기는 바둑 프로그램은 공상과학 소설에나 나올법한 이야기였다. 하지만 1회에서 살펴본 것처럼 지난 10여 사이에 이 모든 것이 변했다. 이 변화의 핵심은 무엇인가? 스스로 학습하는 컴퓨터가 등장했다는 것이다.
3차 산업혁명 시기까지의 자동화는 인간이 자동화되는 업무의 모든 단계, 모든 부분을 다 정확히 규정해 주어야 했다. 예를 들어 비행기의 자동운항 시스템이나, 회계 소프트웨어 Turbo Tax 등은 모든 부분을 정확히 컴퓨터 프로그램으로 지정한다. 또한 비행기의 자동운항 시스템이나 회계 소프트웨어는 아무리 많은 시간을 쓴다 해도 그 기능이 저절로 개선되지 않는다.
반면 비행기 조종사는 수동 운항을 하면 할수록, 회계사는 회계처리를 하면 할수록 경험이 쌓여 노련해진다. 한마디로 3차 산업혁명 시기까지 진행된 자동화는 학습불구였다. 만약 인간이 태어나면서 학습불구라면 어떨까? 젖먹는 일처럼 본능적인 행위 외에 언어와 같이 학습이 필요한 일은 전혀 하지 못하는것이다. 많은 인공지능 전문가들이 이 ‘학습’의 역할에 주목하면서 학습이 가능한 자동화를 수 없이 시도해 왔고, 컴퓨터 하드웨와와 소프트웨어가 발전을 거듭하면서 양적 변화가 임계점을 넘어서자 마침내 질적인 변화, 즉 학습하는 컴퓨터를 탄생하게 되었다.
학습하는 컴퓨터
인간의 활동은 직업에 따라 그리고 개인에 따라 다르긴 하지만, 학습결과에 의존하는 것이 일반적이다. 아이들을 키워본 부모들은 잘 알겠지만 아기가 고양이와 개를 많이 보면, 둘의 차이를 인식하고 구분하게 된다. 언어도 부모 형제 등 여러 사람들을 관찰하고 모방하면서 습득하게 된다. 이런 인간의 학습을 모방한 대표적인 모델이 ‘신경망’ 컴퓨터이다. 학습시킬 많은 데이터만 있으면 음성이든 이미지든, 아니면 다른 고차원의 데이터든 잘 준비된 신경망을 통해 학습시킬 수 있다. 학습시킨 신경망으로 비슷한 데이타를 만들어 낼 수도 있다. 예를 들어 베토벤 음악을 많이 학습한 작곡 인공지능은 베토벤 스타일의 새로운 음악을 작곡할 수 있는 것이다. 그러나 아직 전혀 새로운 스타일의 음악은 만들어 내지 못한다. 아직까지는 기존의 스타일을 흉내낼 수 있을 뿐이다.
2018년 현재 ‘인간 고유의 영역’
자율주행 자동차의 경우, 출퇴근과 같은 일상적인 운행은 이미 인간을 대체할 수 있다. 하지만 오프 로드 자동차로 험한 오지를 운행하는 일은 아직은, 그리고 적어도 앞으로 한동안은 인간 고유의 영역으로 남을 것이다. 3차 산업혁명 말기부터 자동화되기 시작한 회계 프로그램은 어떨까? 경우의 수가 각양 각색인 기업 회계나 회계 소프트웨어 제작이 필요한 회계업무는 여전히 인간 고유의 영역이다. 따라서 운수직 종사자와 회계사는 앞으로도 오래 존재할 것이다. 그러나 반복적인 업무는 자동화되기 때문에 그 직업의 숫자는 대폭 감소할 전망이다.
현 시점에서 ‘인간 고유의 영역’을 정의해 보면 다음과 같다.
“일감이 정형화되어 있지 않거나, 컴퓨터가 학습할 데이터가 없는 미지의 일”
이 정의에 따르면 창조적인 일이나 창조적인 판단이 필요한 일들이 아직 인간 고유의 영역으로 분류된다. 예를 들어 작곡가의 경우 기존의 작품을 흉내내는 작곡은 창조적인 일이기 아니기 때문에 컴퓨터가 대체할 수 있다. 그러나 새로운 형태의 음악을 작곡하는 일은 아직 컴퓨터가 할 수 없는 창조적인 일이다. 컴퓨터 게임의 배경음악 작곡은 이제 컴퓨터가 학습을 통해 대체할 수 있다는 의미이다. 작곡가나 미술가, 소설가 등은 그래도 다른 직종에 비해 창조적인 부분이 많은 편이다. 그럼에도 불구하고 그들의 업무 일부도 컴퓨터에 의해 대체되고 있다 그렇다면 다른 직종들은 어떨까? 생산라인에서 조립 업무를 하고 있는 노동자, 트럭 운전수, 의사, 변호사, 교사, 요리사 등의 업무 중 창조적인 일과 반복적인 일의 비중이 얼마나 될까?
창조적인 판단과 관련해서는 회사 CEO나 정치인의 예를 들 수 있다. 그들은 그때그때 상황에 따라 여러가지 변수를 고려하며 어려운 결정을 해야 할 때가 많다. 또한 그 결정도 하나의 정답이 있는 것이 아니라 사람에 따라 독특하다. 따라서 이런 업무는 당분간 컴퓨터로 훈련시키기 힘들 것이다.
여기서 한 가지 우리가 구분지어 생각할 부분이 있다. 컴퓨터에 의해 자동화될 수 있는 일과 실제로 자동화되는 일은 다르다는 점이다. 아무리 컴퓨터로 자동화할 수 있는 일이라도 경제성이 낮으면 자동화되지 않는다. 컴퓨터로 자동화할 수 있는 일 중에서 실제로 자동화되는 일은 창조성을 요구하지 않으면서 일감이 많아 경제적 타산이 맞는 일에 국한된다. 예를 들어 고고학자가 하는 일을 컴퓨터가 할 수 있다고 하더라도 일감이 많지 않기 때문에 컴퓨터로 자동화하는 비용과 인건비 절감 효과를 비교해 보면 경제적으로 타산이 맞지 않는다.
『 4차 산업혁명 』이란 책으로 용어와 개념을 보편화시킨 클라우스 슈왑(Klaus Schwab)은 인공지능 외에도 나노기술, 양자 컴퓨터, 로봇, 바이오텍, 사물 인터넷, 자율주행 운송수단, 3D 프린팅 등을 4차 산업혁명의 주요 기술로 보고 있다. 이들 기술의 핵심에는 인공지능 또는 고도의 컴퓨팅 파워가 있다. 예를 들어 나노기술은 매우 다양한 쓰임새로 주목받고 있는데, 이미 컴퓨터 반도체 제조 공정에 적용되고 있어서 컴퓨팅 파워의 물질적 토대를 다루는 기술이 되고 있다. 양자 컴퓨터는 지금 직면하고 있는 컴퓨터 구조의 물리적 한계를 획기적으로 뛰어 넘을 수 있는 기술로 연구가 계속 진행되고 있다.
4차 산업혁명의 로봇은 인지능력 및 지능을 갖기 시작했다는 점에서 3차 산업혁명의 그것과 차이가 있다. 주로 공장과 같이 매우 잘 정의된 환경에서만 사용되던 이전 시기의 로봇과 달리, 오늘날에는 일상생활이나 과수원, 핵발전소 내부 등 매우 다양한 환경에서 임무를 수행할 수 있는 로봇들이 등장하고 있다. 사물 인터넷도 컴퓨팅 파워와 밀접한 관련이 있다. 3차 산업혁명까지의 인터넷은 이메일이나, 사진, 비디오 등 사람이 생산한 데이터로 이루어졌다면, 4차 산업혁명의 인터넷 데이터의 대부분은 컴퓨터나 여러 가지 센서들이 생산한 것이다. 2020년 경에는 이런 기계들이 생산한 데이터가 인간이 생산한 데이터의 26배를 넘을 것으로 예상된다. 이런 엄청난 양의 데이터는 고도의 처리능력을 가진 컴퓨터를 필요로 하며 또 그 컴퓨터들을 가르치는 자료로 활용된다.
이번 호에서는 인공지능까지 발전해 온 인간의 기능을 확장 및 대체하는 기술의 역사를 짚어 봤다. 현재의 추세대로라면 앞으로 더욱 더 많은 일들이 기계, 컴퓨터에 위임될 것이 자명하다. 이런 변화들은 우리를 불안하게 하면서 동시에 새로운 가능성에 설레게 만들기도 한다.
다음 호에서는 학습하는 인공지능의 시발점이자 곧 상용화, 실용화를 앞두고 있고 자율주행에 대해 알아보기로 하자.
지난 호에서 4차 산업혁명의 신호탄이 된 몇 가지 주요 사건들을 소개하고, 이와 관련하여 특히 자녀 교육에 관한 질문들을 던져 보았다.
최근 발표된 여러 보고서에 따르면, 향후 20년 안에 4차 산업혁명의 핵심기술인 ‘인공지능’으로 대체될 직업이 많게는 50%에 달한다고 한다. 우리 자녀들이 장래의 직업을 인공지능에 빼앗기고 실업자가 될지, 아니면 인공지능 덕분에 더 풍요로운 삶을 누리게 될지 좀 더 정확하고 냉정한 판단을 하기 위해 인공지능을 출현시킨 산업발달의 역사를 간략히 살펴보도록 하자.
인공지능은 문자 그대로 인간의 두뇌가 해오던 역할을 대체, 확장하는 기술이다. 이 기술은 20세기에 들어서야 가능해졌지만, 두뇌가 아닌 팔, 다리의 역할을 대체, 확장하는 기술은 훨씬 더 오래되었다. 그래서 인공지능도 인간의 일부를 대체하거나 확장하는 기술의 연장선에서 바라보려고 한다. 실제로 인류 역사의 이정표에서 빠질 수 없는 여러 도구(tools)들은 인간의 팔을, 그리고 여러 교통수단은 인간의 다리를 대체, 확장하는 기술이다. 인간의 두뇌를 대체하는 기술과 신체를 대체하는 기술이 결합되면 로봇이 된다. 그리고 지난 호에서 소개한 자율주행 자동차는 인간의 두뇌와 다리 역할을 결합한 기술의 예이다.
인간을 대체, 확장하는 기술
인류 탄생 이후 지금까지 인간은 여러 가지 도구들을 개발하고 가축이나 물레방아 같은 자연의 힘을 이용해 왔다. 그런데 18세기까지 완만하게 진행된 기술의 발전이 1차 산업혁명을 기점으로 획기적인 변화를 맞이하게 된다. 그 중심에는 인간이 동력을 장악하게 된 중요한 발명이 있었다. 그전까지는 필요한 동력을 얻기 위해 인간이나 동물의 근력, 풍차나 물레방아 같은 자연의 힘에 의존해 왔다. 그런데 인간이나 동물의 근력은 지금 기준으로 볼 때 터무니 없이 약했고, 풍차나 물레방아는 날씨 변화에 따라 편차가 컸으며, 또한 지역적 한계가 있었다. 이러한 제한은 석탄이 발견되어 증기기관에 적용되고, 와트의 발명으로 증기기관의 효율이 개선되면서 점차 극복되었다.
1차 산업혁명 : 제임스 와트의 증기기관과 광산업, 제조업 및 철도의 발달
근대 제조업의 효시가 된 제니의 방적기는 단순한 도구 수준에서 벗어나서 기계라고 불릴 만큼 한 사람의 손이 아닌 열, 아니 나중에는 백사람의 손을 대신하는 역할을 했다. 사람 손을 대신하는 기계와 근력을 대체한 증기기관에 힘입어 여러 가지 산업이 성장을 시작했다.
1764년 제니의 방적기
와트의 증기기관은 처음에는 광산과 주물업에 주로 쓰이기 시작했는데, 점차로 직물업, 철도 등 다른 산업에 사용되기 시작하면서 1차 산업혁명이 본격화되었다. 공장 등에서 여러 가지 기계적 자동 장치들이 고안되고 사용되었다. 초기에는 주먹구구식으로 만들어진 조잡한 장치들이었지만 점차로 수학과 공학의 도움을 받아 체계적이고 정밀한 기계들이 도입되었다.
2차 산업혁명 : 대량 생산과 대량 소비의 시작
미국에서 19세기 말에 시작된 대량생산은 생산 과정 설계라는 인간의 생각을 생산 프로세스에 침투시켜서 만든 시스템으로 구현되었다. 이 시기에 석유의 발견으로 에너지의 원천이 다양화되었고, 에너지의 사용도 내연기관의 발명, 전기의 보급으로 효율화, 다양화되었다. 나아가 자동차의 발명과 대중화는 사람의 다리를 아주 초보적인 운송 역할이나 스포츠 및 건강을 위한 운동에 필요한 정도의 기관으로 축소시켜 놓았다.
또한 이 시기에 이미 3차 산업혁명, 즉 정보혁명의 초석이 놓였는데, 바로 전신 및 전화의 발명, 축음기와 영화의 발명으로 정보가 문자와 종이의 한계를 넘어, 소리와 영상으로 저장되고 공유되게 되었다. 이 시기 이전까지는 인간의 생각이 책, 예술품, 건축물 등 고전적 도구에 정지된 형태로 투영되어 사용되고 공유되었다면, 이 시기에는 인간의 생각이 더 다양한 형태로 저장되고 공유되었다.
1886년 뉴욕의 전력공급선
3차 산업혁명 또는 정보혁명 : 디지털과 정보의 시대
3차 산업혁명도 미국을 중심으로 시작되었다. 다른 분야도 컴퓨터(여러 가지 휴대기기 포함)와 인터넷의 발달과 더불어 많은 발전을 이루었지만, 정보 산업 분야는 다른 어떤 분야보다도 큰 발전을 이루며 4차 산업혁명의 기반을 닦았다.
이전까지는 많은 정보가 종이에, 필름에, LP(아날로그 레코드) 등에 저장되어 보급되고 공유되었지만, 이시기부터는 정보가 디지털화되기 시작했다. 아날로그 형태의 정보와 디지털 형태의 정보는 컴퓨터에 의한 처리 용이성과 효용성 측면에서 하늘과 땅 차이만큼 크다. 그리고 많은 개인들이 컴퓨터나 휴대폰으로 인터넷에 접속하고 이제는 심지어 수많은 디지털 기기들도 인터넷에 접속되면서 생산되는 데이타가 기하급수적으로 늘어나기 시작했다.
더불어 사람들이 휴대폰을 인간 두뇌의 보조 기억장치로 이용하기 시작했다. 휴대폰이 드물던 20년 전에는 대부분의 사람들이 전화번호 열 개 정도는 외우고 있었지만, 지금은 심지어 가족들의 전화번호도 기억하지 못하는 경우가 허다하다. 이미 우리는 우리의 두뇌가 하던 일의 일부를 휴대폰에 위임하고 있는 셈이다.
여기서 한 가지 짚고 넘어갈 부분은, 이 당시 컴퓨터에 저장된 정보나 공장의 자동화 장치는 어떤 정보가 기억되거나 프로그램으로 주어지면 정보를 그대로 되살리거나, 또는 프로그램대로 정확하게 수행하는 것이 전부였다. 다시 말해서 위임된 업무는 정확하게 수행했지만 스스로 학습할 능력은 없었다. 따라서 끊임없이 배우는 인간의 두뇌와는 아직도 거리가 상당히 멀었던 것이다.
이번 호에서는 오늘날 도래한 4차 산업혁명의 초석이 된 근대 산업화 과정에 대해서 알아 보았다.
산업혁명, 특히 1, 2차 산업혁명은 자본주의의 성장과 기술의 발전을 가져 왔지만 여러 가지 환경문제와 아동 노동 및 심화되는 빈부의 격차 등 인류 사회에 큰 사회문제 를 불러온 것 또한 사실이다.
한국에서도 박정희 독재 하에서 산업화가 진행되는 동안 많은 노동자들이 살인적인 노동 조건과 저임금에 시달린 반면, 권력과 결탁한 여러 재벌들은 막대한 부를 축적했다. 부의 집중 현상을 놓고 보자면, 현재 진행되고 있는 4차 산업혁명 시대에도 그 문제는 조금도 개선되지 않고 있고, 오히려 이전보다 더 극소수의 계층에게 부의 집중이 심화되고 빨라지고 있는 실정이다. 이는 여러 가지 원인이 있겠지만, 승자독식 시장 체제를 이끈 인터넷, 디지털 혁명에 기인하는 바가 크다.
다음 호에서는 인간을 대신하거나 확장해 온 기술의 역사적 관점에서 지금 진행되고 있는 4차 산업혁명을 살펴보기로 하겠다. 현재 우리가 살고 있는 이 시대의 과학 기술의 발전과 그것이 인류 사회에 가져올 영향과 변화를 역사적 관점에서 총체적으로 이해하기는 쉽지 않지만, 자녀를 기르는 부모의 입장에서 당장 5년 후, 10년 후 미래의 변화를 가능한 한 넓고 깊고 정확하게 바라보려고 노력한다는 의미에서 부분적인 관점의 한계가 있더라도 현재 주어진 정보를 바탕으로 미래를 전망해보는 것이 나름대로의 의미가 있을 거라고 생각된다.
![[책 이야기] 세상 모든 여자들이 가장 원하는 것은?](https://koreanlifenews.com/wp-content/uploads/2018/07/아더왕-이야기.png "[책 이야기] 세상 모든 여자들이 가장 원하는 것은?")
![[함께 듣는 노래] Take me home, country raod – 존 댄버](https://koreanlifenews.com/wp-content/uploads/2018/07/blueridge.jpg "[함께 듣는 노래] Take me home, country raod – 존 댄버")
![[삶이 있는 시] 끊긴 물 – 임문혁](https://koreanlifenews.com/wp-content/uploads/2018/06/시-768x488.png "[삶이 있는 시] 끊긴 물 – 임문혁")
![[미래 교육 칼럼] 4. 꿈은 이루어진다 – 자율주행 자동차](https://koreanlifenews.com/wp-content/uploads/2018/07/트럭-otto.jpg "[미래 교육 칼럼] 4. 꿈은 이루어진다 – 자율주행 자동차")
![[미래 교육 칼럼] 3. 최첨단 자동화와 4차 산업혁명](https://koreanlifenews.com/wp-content/uploads/2018/07/사과-따는-로봇-768x576.png "[미래 교육 칼럼] 3. 최첨단 자동화와 4차 산업혁명")
![[미래 교육 칼럼] 2. 1차, 2차, 3차 산업혁명 개관](https://koreanlifenews.com/wp-content/uploads/2018/07/산업-2.png "[미래 교육 칼럼] 2. 1차, 2차, 3차 산업혁명 개관")
