저는 패턴에 대해서 이야기 해보도록 하겠습니다. 패턴이라고 보통 사람들은 옷이나 벽지의 무늬를 생각합니다. 그것보다는 조금 더 일반적인 패턴에 대한 이야기 입니다. 여러분과 제가 같은 것을 상상해야 하니까 패턴이 무엇인지부터 명확히 하고 시작하겠습니다. 저는 패턴의 일반적인 특징을 2가지로 정의 하겠습니다.
하나는 구분 가능한 특징이어야 합니다. 이 슬라이드의 배경에서 무늬가 도드라지게 보이는 것처럼 다른 것과 구분이 될 수 있어야 합니다. 세상 대부분의 것이 구분 가능하므로 패턴이 될 수 있는 건 어마어마하게 많습니다. 이러한 눈에 보이는 것뿐 아니라 모든 추상적인 것까지 포함하니까요.
우리가 패턴이라고 칭하려면 주기적으로 반복되어야 합니다. Periodic 이라는 말 속에는 2 가지 형태가 있죠. 패턴은 시간적으로 주기성(Periodic)을 가질 수 있고, 또 공간적에서 주기성을 가질 수도 있습니다. 공간적인 주기성은 옷에서 흔히 발견되는 무늬, 시간에서 발견되는 주기성은 일년 봄 여름 가을 겨울이 반복되고, 호경기, 불경기가 반복된다거나, 사람이 가지는 패턴은 습관입니다. 다시 한번 정의하면, 패턴이란 구분 될 수 있는 Feature가 시간, 공간 상에서 주기적으로 반복되어 나타나는 것 입니다.
따라서 패턴이 될 수 있는 것은 어마어마하게 많고 실제로 세상 대부분의 것은 패턴이 존재합니다. 심지어 물이나 공기 같은 것도 일정한 패턴으로 움직이죠. 네덜란드의 화가 에셔의 이 그림은 1950년대 사람들도 세상이 패턴으로 이루어져있다는 것을 어렴풋하게나마 알았다는 것을 나타냅니다. 물론 아직까지 패턴이 밝혀지지 않은 것이 있습니다. 대표적인 것이 수학에 존재하죠. 뭔지 아시겠나요? 수학의 소수가 나타나는 패턴은 예측할 수가 없죠. 따라서 다른 사람에게 예측되면 안 되는 보안 분야에서 많이 이용됩니다. 우리가 패턴이 없을 수도 있다고 생각하는 것은 명확히 드러나는 패턴이 있는 반면, 그렇지 않은 패턴도 있기 때문입니다. 한번 다양한 곳에서 숨겨진 패턴을 찾아보도록 하죠.
자연에서 발견할 수 있는 재귀 반복 패턴의 예인 프렉탈입니다. 얼핏 보기에는 전혀 패턴이 존재하지 않는 것 같지만 사실은 아주 간단한 패턴이 그 안에서 반복될 뿐이죠. 눈송이나 소라 껍질에서도 나타납니다. 명확히 어떤 것이 패턴인지 말로 설명하기는 쉽지 않지만 패턴이 있을 것 같다는 느낌은 쉽게 받을 수 있습니다. 중요한 것은 우리는 패턴을 찾을 때 어떤 논리인 사고의 결과가 아닌 여러 곳에 나타나는 반복성을 느끼는 것에 가깝죠. 논리학에서는 귀납법이라고 하는 이것은 많은 경험을 통해서 사실로 우리에게 굳어지는 것을 뜻합니다. 바로 우리가 패턴을 익히는 방법이죠.
조금 더 복잡한 패턴으로 다음은 음악입니다. 이 그림이 패턴이 있다는 것은 느껴지시나요? 이 그림은 이 음악을 악보 그대로 표현한 것입니다. 전체 악기들의 볼륨, 음이 커지고 작아지고,색은 리드하는 악기를 뜻합니다. 사실, 음악은 패턴의 덩어리입니다. 피아노 건반의 도레미파솔라시도, 7음계에서 나타나는 옥타브, 반복되는 주제, 도돌이표, 모든 것이 패턴입니다. 다양한 패턴의 조합이 음악이고 들을 때는 확실히 알 수 없지만 분해해보면 이 그림과 같은 패턴으로 이루어져 있습니다.
언어도 마찬가지로 패턴이 지배하는 세상입니다. 하나의 언어에서 어떤 형태소가 어떻게 결합하는지도 수 없이 반복되는 패턴들로 이루어져 있고 성문 종합영어의 지겹게도 1형식 2형식처럼요. 모든 언어에서 공통적으로 나타나는 패턴들도 존재합니다. 주어와 동사가 있다거나, 대명사가 존재한다거나 하는 것처럼요. 흔히 네이티브와 네이티브가 아닌 사람의 차이는 이러한 패턴을 익혔느냐 아니냐로 결정된다고 합니다. 따라서 언어를 익히기 위해서는 복잡한 언어의 패턴들을 수 없
이 경험해야 하는 거죠. 더 자세히 말하면 단어, 절, 구, 문장이 확률적으로 어떻게 결합하는지 익숙하냐가 그 사람의 언어 능력을 결정합니다.
다음은 사회적 패턴입니다. 시장조사 기관 가트너에서 매년 발표하는 기술의 Hype Cycle 입니다. 어떤 기술이 세상에 나타나고 대중의 기대감이 커지고, 다시 실망하여 기대가 곤두박질하고, 그 쓰임새가 재발견되고 결국 유용한 기술로 정착되는 단계까지인데, 모든 새롭게 나타나는 기술에서 공통적으로 보이는 패턴이죠. 요즘 각광 받고 있는 Big Data나, 애플의 Siri로 알려진 음성 인식도 찾을 수 있습니다. 사실, 기술 분야뿐 아니라 모든 사회적 현상에 패턴이 존재한다. 어떤 제품이 출시되었을 때의 생명 주기, 정치적 이슈에 대한 대중의 반응, 기업의 IPO 후의 주가, 모든 선거는 항상 신기하게 접전으로 끝나는 것 같은 것도 어느 정도 패턴을 보입니다.
이제 우리는 세상에 나타나는 현상 대부분을 해석할 수 있는 프레임워크 하나를 얻었습니다. 바로 이 그림이죠. 세상의 모든 것은 직관적으로 이해할 수 있는 간단한 패턴들이 조합되어서 더 복잡해지고 추상화된 결과물로 나타난다. 우리는 이러한 결과를 인지하지만 패턴을 쉽게 찾지 못하는 경우가 많습니다. 아까 보여드린 새 무늬 같은 경우는 중간의 숨겨진 Layer가 존재하지 않아서 딱 봐도 패턴임을 알 수 있는데, 언어 같이 고도로 추상화 된 것은 그 Layer의 수가 많고 복잡합니다. 한국 사람들이 수십 년을 공부해도 알 수 없는 영어 같은 것은 너무 추상화 되어 있어 패턴을 모두 파악하기 쉽지 않죠.
여기서 중요한 특징 하나는 패턴들이 결합해서 현상들을 만들어 내는 것이 확률적이라는 것입니다. 엄마 DNA의 패턴과 아빠 DNA의 패턴이 결합되어도 항상 같은 아이가 태어나지 않는 것처럼요. 물론 엄마와 아빠를 닯은 아기가 태어날 확률이 가장 높겠죠. 패턴이 세상 어디에나 존재하는 것임을 알았습니다. 그렇다면 패턴을 파악하는 것이 우리에게 어떤 도움을 줄까요? 도대체 왜 사람들은 무의식 적으로나, 혹은 의식적으로 패턴을 파악하려고 하는 것일까요? 그 이유는 세가지가 있습니다.
첫 째는 아름다움입니다. 사진은 서아프리카 원시 부족의 집인데요. 가장 원시의 예술 작품을 보면 항상 단순한 패턴이 나타납니다. 빗살무늬 토기를 상상해보세요. 인류의 아름다움은 패턴에서 시작됐고 예술은 여기서 발전해서 점점 더 복잡한 변경, 추상화의 과정으로 통해서 발전합니다. 최근의 이런 태피스트리처럼 말이죠. 우리가 어떤 패턴을 찾아냈을 때, 우리는 아름다움을 느낀다고 합니다. 여기서 느껴지는 균형, 안정감, 자연스러움 등이 마음을 편안하게 하기 때문이죠.
사람들은 무엇인가 잘못되어 있는 것을 찾아 낼 때 이 패턴을 이용합니다. Freakonomics에 있는 유명한 이야기, 스모 선수들이 일년에 15경기를 치르는데 지난 수십 년 동안의 승수 패턴을 보면 총 승수는 Binomial 분포를 보입니다. 하지만 어떤 해 실제 데이터가 Actual Data과 같이 나타났습니다. 스모에서 승수보다 패가 많은 사람은 2부 리그로 강등되기 때문에 강등이 확실시 되는 선수들이 일부러 경기에서 져주었기 때문에 나타나는 것, 승부조작이 일어난다는 것을 밝혀냈죠. 패턴 분석 결과 현재 발생한 일이 매우 드문 일이라면 지금까지 이용했던 패턴이 잘못되었거나, 혹은 무엇인가 다른 힘이 개입된 것임을 알 수 있을 것입니다. 이상 현상을 파악하는데 많이 이용되고 있다.
마지막으로 가장 중요한 예측입니다. 그림의 24절기는 미래를 예측하기 위한 1년을 패턴화 시켜 놓고 다음 세대의 사람들이 참고할 수 있게 만든 것이고, 따라서 언제 씨를 뿌려야 가장 많은 수확을 얻을 수 있는 지 알 수 있게 된 것입니다. 사진이나 소리, 사람과의 관계 등 우리가 인지할 수 있는 수 많은 것들에서 우리는 본능적으로 패턴을 찾습니다. 마치 우리가 혈액형 4가지로 사람들을 구분하는 것처럼, 사람들의 다른 사람의 예측할 수 없는 반응을 싫어하기 때문이고 또 인류는 오랜 옛날부터 예측 가능한 미래를 대비하여 생존 확률을 높이려고 했기 때문입니다. 미래를 확률적으로 나마 예측할 수 있다는 능력은 대단한 것이었다. 이러한 미래를 예측하려는 시도는 우리가 속한 비즈니스 세상에도 현재 일어나고 있습니다.
Business Intelligence나 Big Da
ta 라는 것이 바로 이러한 시도의 일부분입니다. 위에서 제가 말씀 드렸던 과정을 기업에서 구현하는 것이죠. 즉 여러분들의 기업에서 무엇이 잘못되고 있는지, 미래를 어떻게 예측해야 될지 가르쳐 줄 수 있는 도구 입니다. 과거에, 또 지금까지 우리가 수업시간에 배웠던 미래를 예측하는 방법은 과거의 데이터 Sheet가 하나 있고 이를 적용할 공식이 하나 있는 것입니다. 따라서 결과는 하나의 미래가 나오지만 실제 세상과는 많이 다른 것입니다. 이러한 것을 극복하기 위해 모든 찾아낼 수 있는 패턴을 이용하는 것이 Predictive Analytics 입니다. 환율, 주가, 정치적 상황, 출산율, 언론 보도, SNS, 제품 판매량, 인구 밀도 등 모든 데이터와 엄청난 계산 능력을 동원해서 미래를 예측하고 기업의 경영에 활용합니다.
패턴을 이용한 미래 예측이 괜찮은 아이디어 같나요? 아직 논란이 많지만 여러분들에게 확실 한 것 두 가지가 있습니다. 여러분이 미래에 사용할 수 있는 데이터는 어마어마 할 것이고, 아무리 책이나 메일을 열심히 읽어도 파악할 수 있는 데이터의 1%도 안될 것입니다. 여러분들은 모든 데이터를 다 이용해야 하는데 말이죠. 그런데 다행인 것은 컴퓨터가 패턴을 많이 찾아 줄 것, 그게 컴퓨터 과학자들이 연구하는 것이고 똑똑하고 능력 있는 사람들이 SAP, Oracle에서 개발한 솔루션으로 여러분들 회사나 컨설팅 회사에서 팔고 있는 것입니다. 경영이 이러한 방향으로 갈지 안 갈지는 경영진의 생각 나름이죠.
마지막으로 두 가지를 말씀 드리고 싶습니다.
많은 부분 컴퓨터가 해주겠지만, 새롭게 나타난 분야나, 변동이 격심한 분야에서는 외부의 패턴을 찾는 것이 중요합니다. 패턴을 잘 찾기 위해서는 여러분들의 지위나 해결하려는 문제에 따라서 대상을 보는 단위를 바꿔야 합니다. 무엇을 관찰할 때 어느 정도 자세히 살펴봐야 패턴을 찾을 수 있을지 알아야 하죠. 지구에서 보면 이 태양계는 그저 고만고만한 행성의 나열일 수 있지만, 은하계 밖에서 보면 은하계가 이렇게 아름다운 나선형이라는 것을 알 수 있습니다.
내부에서는 패턴을 없애라. 자신의 삶이 패턴화 되는 것을 경계해야 합니다. 내가 패턴화된 뻔한 사고를 하고 있는 것은 아닌지, 공간적으로 뻔한 일상을 반복하고 있는 것은 아닌지 알아야 합니다. 왜냐하면 패턴은 경쟁자에게 예측되고, 다른 사람이나 다른 사물로 쉽게 대체 가능하기 때문입니다. 복잡한 설명 들어주셔서 감사합니다.
