Chris Choi's Blog

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88만원 세대, 10년 후

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출간 10주년이 지나 『88만원 세대』를 다시 읽었다. 여전히 유효한 이야기라는 생각에 씁쓸해졌다. 그리고 여전히 청년들은 바리케이드를 치거나 짱돌을 드는 일은 없다. 물론 선배 세대는 여전히 모른 척 하고 있다.

 

88만원 세대_Image 1.jpg

[Image 1]

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Written by Chris Choi

February 5, 2018 at 2:13 am

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우리 사회의 문제들

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지금껏 내가 보고 듣고 경험한 – 대부분은 책과 언론을 통해 알게 된 – 우리 사회의 문제들을 나열해 보려 한다.

 

인구 절벽

인구 절벽이 다가오고 있다. 인구 감소는 한 두 해 된 문제가 아니다. 하지만 강력한 대책을 한 해, 두 해 미루다 보니 여기까지 왔다. 가장 큰 문제는 ‘저출산’이다. 여러 현실적 여건으로 인해 출산을 할까 말까 고려하는 단계를 넘어, 이제는 출산을 포기하는 사람의 수가 증가하고 있다. 저출산은 사회적 동력을 직접적으로 떨어뜨린다. 노동은 물론 노인 부양에도 악영향을 미친다.

 

세대 경쟁

제 살 깎기의 세대 경쟁이 멈출 줄을 모른다.

 

미친 교육

어쩔 수 없다. 교육에 ‘미친’이라는 형용사을 붙이지 않고서는 안 되겠다. 학생들은 말할 것도 없고, 학부모들까지 극도의 스트레스로 몰아 붙이는 교육은 미쳤다. 교육부는 어떤 정책을 내놔도 욕을 피할 수 없을 지경이 되었다. 어디서부터 손을 봐야 할 것인지 엄두조차 나지 않을 것이다.

부모의 욕심은 끝이 없다. 초등학교 입학 전부터 한글은 물론이고, 영어, 수학, 음악, 바둑, Coding까지 만능 인재로 자녀를 키우기 위해 혈안이 된다. 아이들이 원하는지 여부는 중요하지 않다. 과학적으로 효과성이 증명되었는지 여부도 중요하지 않다. 남들이 하고 있다는 것이 중요하다. 이런 점에서 교육만 미친 것이 아니다. (적지 않은) 부모들도 미쳤다. 하지만 그들만을 탓할 수는 없다. 경쟁을 조장하는 사회가 근원적으로 미친 것이다.

사교육 제공자 입장에서는 신이 난다. 트렌드만 잘 선점하면 돈 벌기는 식은 죽 먹기일 것이다. 그나마 부모가 경제력이 있다면 괜찮다. 상황이 여의치 않아 아이들에게 사교육 기회를 줄 수 없는 부모는 상대적 박탈감에 시달린다.

초등학교 고학년을 지나 중고등학생에 이르면 사교육 의존도는 극에 달한다. 스스로 공부하는 법을, 그리고 스스로 공부를 즐기는 법을 배우는 것이 교육의 핵심 중 하나가 아닌가? 중고등학교 시절은 죽었다 생각하고 공부만 해야 하는 시절이다. 인생에 중요하지 않은 시기가 있는가? 인간답게 생각하고, 행동하고, 교류하며 배우는 중요한 시기임에도 공부에 매몰된다. 심지어 원하지도 않는 봉사 활동도 특기 개발을 해야 할 수도 있다. 창의성과 연결하지 말라!

대학은 어떤가? 80% 이상이 대학에 가는데 그럴 만한 가치가 있는가? 선진국과 비교해 볼 때 과도하다. 대학에 가지 않고 사회에 진출할 수 있는 방법이 드물기 때문이다. 비정상적이다! 과도한 수준의 등록금은 사회에 가까스로 진출해도 빚쟁이로 시작하게 한다. 몇 년 안에 그 빚을 갚으면 다행이다.

대한민국은 교육 측면에서 미래가 없다. 오히려 이렇게 돌아가고 있는 것이 신기할 따름이다. 돌아가고 있지만 질적으로 좋지 않다.

 

빈부 격차

빈부 격차의 심화는 상대적 박탈감을 낳는다. 상대적 박탈감 해소를 위해 무리한 투자 – 투기라 부르고 싶다 – 를 감행하는 사람들이 늘어난다. 대표적인 투자처는 강남 부동산이다. 상대적 박탈감을 탐욕으로 바꿔치기 하는 것일지도 모르겠다.

 

Class

다양한 형태의 갑질이 사회 곳곳에서 사람들을 괴롭히고 있다. 작게는 상사의 갑질, 군대 내에서의 갑질부터, 크게는 프랜차이즈, 대기업의 갑질까지 형태도 다양하다. 원인이 딱 한 가지는 아니겠지만, 근본적인 원인은 ‘Class’라고 생각한다. 나와 다른 사람들이 아닌, 나와는 Class가 다른 사람으로 여기고 차별하는 것이다. 돈이나 지위로 사람이 사람을 업신여기는 것은 있을 수 없는 일이라 말하는 것은 순진한 생각이다. 현실에 Class는 엄연히 존재한다.

 

양성 평등

 

[Link 1. ‘MeToo’]

 

언론의 공정성은 어디에?

편파적 보도가 끊이지 않는 이유는 무엇일까? 목숨 걸고 87 항쟁을 취재했던 기자들은 과연 어디로 사라졌는가?

 

공정, 혹은 공평과 가장 거리가 먼 사회의 영역을 고르라면 ‘법’이 빠지지 않을 것이다.

 

References

Written by Chris Choi

January 30, 2018 at 11:25 pm

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MeToo

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Time誌의 ‘Person of the Year 2017’로 선정된 ‘MeToo’ (The Silence Breakers). 충격적인 이야기가 아닐 수 없다. 공교롭게 미국에서는 영화계에서 본격화 되었고, 한국에서는 검찰에서 사회적 파장이 시작되고 있다.

왜 영화계와 검찰일까? 상대적으로 닫혀 있는 – ‘폐쇄적인’이라는 표현을 쓰고 싶으나 잘 알지 못하기에 – 조직일 것이다. 그 조직으로 들어가기도, 적응하기도, 더군다나 성공하기도 어려울 것이다. 좁은 조직일 것이다. 그 만큼 평판이 중요할 것이다. 한 번 평판을 잃으면 회복하기 매우 어려울 것이다. 이런 이유로 인해 가해자는 떳떳하게 나서고, 피해자는 위축되는 것이 아닐까?

21세기에 성희롱, 성폭행? 의아할 것 없다. 드러나야 할, 해결되어야 할 문제는 수두룩하다.

Written by Chris Choi

January 30, 2018 at 3:28 pm

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불편해도 괜찮아

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끝 없는 편견. 나는 편견들을 어떻게 이해하고, 어떻게 대처하고 있는가?

 

책에서 소개한 영화

  • 날아라 펭귄, 임순례
  • 내 이름은 김삼순
  • 네 멋대로 해라
  • 똥파리
  • 밀양
  • 발레 교습소, 변영주
  • 번지 점프를 하다
  • 왕의 남자
  • Brokeback Mountain

 

책에서 소개한

  • 벌레 이야기, 이청준
  • 처음 만나는 자유, 수재너 케이슨

 

언젠가 영화만을 소재로 해 강연해 보고 싶다는 생각이 들었다.

 

불편해도 괜찮아_Image 1.jpg

[Image 1]

Written by Chris Choi

January 10, 2018 at 1:57 am

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실시간 Census에 도전하다, Google Street View

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Twitter 시대에서 Instagram 시대로!

 

최근 몇 년 간 Social Media의 명확한 변화 중 하나는 텍스트에서 이미지로 무게 중심이 이동했다는 점입니다. 서버, 스토리지, 통신망, 모바일 등의 발전은 소통의 장을 활짝 열어 주었습니다.

 

[Image 1, 2. Twitter와 Instagram]

 

이미지로의 이동이 Social Media에 국한되는 이야기는 아닙니다. 데이터 분석 역시 텍스트를 넘어 이미지를 Input으로 활용하고 있습니다. Computer Vision, Image Processing과 더불어 Deep Learning 기술의 진보는 이미지를 자유자재로 분석하고, 의미를 도출하는 데 속도를 내고 있습니다.

 

실시간 Census에 도전하다, Google Street View_Image 1.png

[Image 3. Google Street View가 찍은 멕시코의 피라미드]

 

사진 무엇? 자동차!

Google Street View 차량들은 이 시간에도 세계 곳곳에서 쉴 새 없이 사진을 찍고 있습니다. 세상의 많은 객체들이 그 사진에 담겨 있습니다. 그 객체들을 분석하면 어떤 문제를 풀 수 있을까요? 스탠포드大의 Timnit Gebru는 사진 속 자동차에 주목했습니다. 그리고 Census에 주목했습니다.

자동차는 상대적으로 인식과 구분이 용이합니다. 차종과 가격, 색상 등 속성 역시 어렵지 않게 알 수 있습니다. 무엇보다 전국 각지의 도로나 주거지에는 수 천 만 대의 차량이 있습니다. 자동차를 통해 개인을 분석하기는 불가능하지만, 세대 혹은 지역적 특성을 분석하기에는 제격입니다. 실제로 미국 가구의 90%가 차를 갖고 있습니다.

또 하나는 Census입니다. 미국은 수 천 억의 예산을 들여 Census를 실시합니다. 큰 예산만큼이나 엄청난 인적 노동과 시간을 필요로 하는 일입니다. 인구 수나 도시의 크기에 따라 조사 주기가 달라지므로, 지역 간 정확한 비교가 어려울 수 있습니다. 이 같은 Census의 문제를 Google Street View 상의 자동차 이미지로 풀고자 하는 것이 Timnit Gebru 팀의 목표입니다.

 

Training – Algorithm – Inference

본격적인 이미지 분석을 시작하기 전에, 참조할 수 있는 차량 데이터와 기본 이미지를 수집합니다. Edmunds.com에서 1990년 이후 생산된 차종 정보를 수집합니다. 이미지 분석이 가능하도록 외형으로 구분이 가능한 모델을 재분류합니다. cars.com과 craigslist.com에서 비교적 정확한 자동차 이미지를 Crawling 합니다.

 

실시간 Census에 도전하다, Google Street View_Image 4.png

[Image 4. 차량 정보와 이미지 추출 출처: ‘Fine-Grained Car Detection for Visual Census Estimation’, Timnit Gebru 외]

 

미국 내 100개 도시에서 촬영한 5천만 장의 Google Street View 이미지가 분석의 대상입니다. 그 중에서 2,200만장의 이미지에서 자동차가 식별되었습니다. 각 이미지에서 자동차의 브랜드, 모델, 연식, 차종, 가격 정보를 추출해 2,700개에 달하는 카테고리로 분류했습니다. 미국 전체 자동차의 8%에 이르는 데이터입니다.

우선 35개 도시의 데이터를 이용해 Training을 수행하고, Algorithm을 도출했습니다. CNN 기반으로 Inference를 수행해 도시 별 결과를 예측했습니다. 물론 GPU가 빠질 수 없습니다. NVIDIA의 Tesla K40 GPU를 사용했습니다. 예측 정확도가 80%를 상회할 만큼 의미 있는 결과를 얻었습니다. 물론 100% 정확하지는 않지만, 기존의 Census 설문을 보완할 수 있는 도구로 활용할 수 있을 것입니다.

 

 

실시간 Census에 도전하다, Google Street View_Image 2.png

[Image 5. 자동차 이미지 분석 출처: ‘Using Deep Learning and Google Street View to Estimate the Demographic Makeup of the US’, Timnit Gebru 외]

 

0.2 vs. 10

분석에 소요된 시간은 단 2주였습니다. 한 장의 이미지를 분석하는 데 불과 0.2초밖에 걸리지 않았습니다. 전문가가 한 장의 이미지를 분석하는 데 10초 정도 걸린다고 합니다. 물론 길지 않은 시간입니다. 하지만 인간의 힘으로는 분석에 10년 이상 소요될 분량입니다. Census의 실시간 분석이 가능할 수 있다는 이야기입니다. 어제와 오늘이 다를 만큼 급격히 일어나는 사회적 변화를 이해하고 대응할 수 있다는 이야기입니다.

 

Insights

자동차와 관련된 Insight는 과연 무엇이었을까요? 몇 가지 소개해 드립니다.

 

  • 세단의 비율이 높은 지역은 민주당을, 픽업 트럭의 비율이 높은 지역은 공화당을 선호합니다.
  • 아시아인들이 많이 거주하는 지역에는 Toyota와 Honda 차량의 비중이 높습니다. Chrysler, Buick 등의 차량이 많은 지역은 African American의 비율이 높습니다.

 

서비스 데이터 인사이트

Computer Vision과 Deep Learning은 더욱 다양한 영역에서 활용될 것입니다. Amazon은 ‘Amazon Go’를 통해 Commerce 영역에서 활용하고 있습니다. 의료에서도 X-Ray와 CT 등의 이미지 분석은 탁월한 속도와 정확도를 보여 주고 있습니다.

 

[Link 1. ‘Amazon Go’]

 

Google Street View는 일반 사용자들에게 길을 알려 주고, 지리적 특성이나 현재의 모습을 보여 주기 위해 시작되었습니다. 서비스를 제공하는 과정에서 이미지 데이터가 수집되고 적재되고 있습니다. 그 데이터는 분석의 대상이 되어 공공 정책이나 서비스에 활용될 것입니다. 이처럼 서비스가 데이터로, 데이터가 인사이트로 연결될 수 있습니다. 데이터 개방이 중요한 이유입니다.

 

References

Written by Chris Choi

January 4, 2018 at 11:42 pm

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나무를 심는다

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나무를 심는다.

한 그루의 나무를 심는다.

누구는 세상을 위해 나무를 심는다.

누구는 관상용으로 나무를 심는다.

누구는 자신을 위해, 혹은 자녀를 위해 돈나무를 심는다.

난 돈나무가 있는지도, 돈나무가 그냥 나무보다 훨씬 더 무럭무럭 자리는지도 알지 못했다.

세상을 몰랐다.

 

그런 게 세상이라면,

차라리 세상의 모든 나무를 불태워 버리리라.

허나 돈나무는 잘 타지도 않는다 하더라.

 

(돈을 주며 취업 청탁을 하는 것을 ‘나무를 심는다’라고 한다.)

Written by Chris Choi

December 30, 2017 at 2:38 pm

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문화 빈곤

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언젠가부터 TV를 가득 메우기 시작한 것들.

 

댄스 음악

막장 드라마

오디션

음식

김-민까지 (이 분을 개인적으로 싫어하는 것은 결코 아니다.)

 

문화 빈곤을 상징하는 키워드들이 아닐까 생각해 본다.

Written by Chris Choi

December 11, 2017 at 6:31 pm

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