hwkim301 님의 블로그

원서는 이 책이다. Amazon에서 평이 너무 좋아서 읽고 싶었는데 마침 학교 도서관에 신간 도서로 들어와서 제일 먼저 읽게 되었다. 

칩 워의 저자도 재미있게 읽어서 기대를 많이 했다. 결론부터 말하자면 그 정도(?)로 재미있고 유익한 책은 아니었다. 

책은 4부로 이루어져 있다. 1부 가능성의 세계, 2부 개념에서 현실로, 3부 익스포넨셜 폭발적 성장, 4부 인피니트 무한한 확장과 지배이다. 

1부는 젠슨 황이 대만에서 미국으로 이민을 오는 것과 미국에 정착하는 과정을 다룬다. 시기상으로는 1993년까지의 내용을 다룬다. 그는 부모님보다 먼저 미국으로 이민을 간 친척네 집에서 형과 같이 지냈다. 이 이후에는 기숙학교를 다녔고, 오레곤 주립대를 졸업하는 시기까지를 1부에서 다룬다. 생각보다 젠슨 황이 기숙학교에서 꽤 힘들게 지냈는데 현재 젠슨 황의 성격은 대부분 저 때 형성된 게 아닐까 싶다. 추가로 젠슨 황에 가려서 잘 모르는 Nvidia의 공동 창업자들인 커티스 프리엠과 크리스 말라초프스키에 대해서도 소개한다.

2부에서는 NV1, RIVA 128 등 초창기 Nvidia 칩들에 대한 설명을 주로 다룬다. 그 당시에 Nvidia를 인수할 수도 있었지만 어디 한번 잘하는지 해봐라고 그냥 방치한 3dfx 등 현재는 없어진 회사들에 대해서도 다룬다. 시기상으로는 1993~에서 2003년까지의 Nvidia에 대해서 소개한다. 

3부에서는 우리도 잘 아는 단어들 GPGPU(General Purpose Graphics Processing Unit)를 만든 마크 해리스를 Nvidia로 영업하는 과정과 그래픽 프로그래밍 전문가가 아닌 과학자와 엔지니어도 GPU의 연산 능력을 활용할 수 있게 만든 프로그래밍 모델 CUDA(Compute Unified Device Architecture)에 지대한 영향을 끼친 이안 벅과 존 니콜스에 대해서 다룬다. 

이외에도 병렬 컴퓨팅 전문가 데이비드 커크를 영입한 이야기와 그가 Nvidia에서 쓴 병렬 컴퓨팅의 교과서인 programming massively parallel processors도 소개한다. Nvidia가 돈을 벌기 위해서 이미 충분한 성능임에도 불구하고 프리미엄 그래픽 카드를 로스 워커 교수(AMBER)에게 판매하려고 하는 추한 사례도 소개한다. 

4부에서는 데이비드 커크를 이을 병렬 컴퓨팅 전문가 빌 댈리 교수를 영입하는 이야기를 다룬다. 빌 댈리는 앤드류 응 교수가 비싼 CPU 수천 개를 이용하여 딥러닝을 구글과 협력하여 연구하고 있었을 때 GPU를 사용하면 훨씬 효율적으로 할 수 있을 것 같다고 알려주었다. 때마침 이때 제프리 힌튼, 알렉스 크리제브스키와, 일리야 슈츠케버가 ILSVRC 2012에서 Nvidia 칩을 이용하여 85% 의 정확도로 대회 우승을 했다. 이 시점을 기준으로 딥러닝을 하기 위해서는 GPU를 사용하는 것이 새로운 트렌드로 자리 잡게 된다. 

마지막으로 Ray Tracing(가상의 장면에서 빛이 물체에 반사되거나 통과하는 움직임을 시뮬레이션하는 기술)과 DLSS (Deep Learning Super Sampling) Ai를 이용하여 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 변환하며 세부 디테일을 보완하는 방식등 현재 40**번대에도 사용되는 신기술들에 대해서 알려준다. 

책이 내용은 좋은 편이나 CS 공부를 해도 GPU에 대해서는 잘 모를 수 있다고 생각한다. AI 공부도 굉장히 수준급으로 해야지만 GPU를 사용하고 고사양 게임을 많이 하지 않으면 솔직히 GPU가 어떤 일을 하는지 잘 모른다. 비트 코인을 채굴하지 않는 이상... 

그래서 생각보다 책의 내용이 낯설고 지루하게 느껴질 수도 있다고 생각한다. 

작년에 진짜 하루만에 이해하는 반도체 산업을 재미있게 읽었다. 다른 분야도 이런 책이 있으면 좋겠다는 생각이 들어서 정유, 석유화학 산업과  제약 바이오 산업 시리즈가 있다는 것을 알게 되었고 마침 도서관에 정유 석유화학 편이 있어서 읽게 되었다. 

저자는 성균관대 화학공학, 고분자공학과 교수 배진영 씨이다. 유튜브도 하고 계신다. 책은 배진영 씨와 그의 대학원생 제자 라병호 씨가 같이 지었다. 슬프게도(?) 유튜브는 사람들이 별로 보지 않는 것 같다. 아무래도 정유, 석유화학 산업을 접하는데 벽이 높고,

영상도 해당 분야에 관심이 없는 사람들도 관심을 가지고 이해할 수 있게 3blue1brown 처럼 만들어야 하는데 그렇지 않아서 조회수가 낮은 것 같다.  

https://www.youtube.com/@professorbae

책은 총 7개의 Part로 이루어져 있다. Part1 원유, 구석구석 살펴보기, Part2 정유 산업을 이해하기 위한 화학 기초, Part3 정유 산업 한눈에 이해하기, Part4 정유기업 정리 & 나아가는 방향, Part5 석유화학 산업을 이해하기 위한 화학 기초, Part6 석유화학 산업 한눈에 이해하기, Part7 석유화학 기업 정리 &나아가는 방향으로 구성된다. 

Part1 원유, 구석구석 살펴보기에서는 원유의 생성과정, 추출 방법, 원유 매장량이 많은 국가, 원유의 종류(셰일 가스)와 가격에 대해서 다룬다. 

Part2 정유 산업을 이해하기 위한 화학 기초에서는 분자식, 혼합물, 상평형등 중, 고등학교 때 배우는 화학에 대해서 간략하게 설명한다.

Part3 정유 산업 한눈에 이해하기에서는 원유가 중동에서 한국으로 들어오는 길과 시간, 분별 증류와 전환 공정에 대해서 다룬다. 

분별 증류 과정에서는 LPG, 휘발유, 나프타, 등유, 경유, 중유가 각각 몇 도에서 분류되는지, 어디에 사용되는지 알려준다. 

전환 공정에서는 탄화수소의 종류를 파라핀계, 올레핀계, 나프텐계, 방향족계로 나누어서 설명한다. 열분해, 접촉 분해를 소개한 뒤 고도화 공정(탈황)과 혼합 공정을 설명하고 Part3가 마무리된다. 

Part4 정유기업 정리 & 나아가는 방향에서는 한국 최초의 정유사 SK 이노베이션부터 아람코 자회사인 에스오일, GS 칼텍스, HD 현대 오일뱅크등 우리가 가는 주유소 회사들을 소개한다. 

Part5 석유화학 산업을 이해하기 위한 화학 기초에서는 연금술부터 시작하는 화학의 역사부터 근대 화학과 유기화학, 무기화학을 빠르게 설명한다. 끝 부부에는 고분자가 무엇인지 간략하게 설명한다. 

Part6 석유화학 산업 한눈에 이해하기에서는 NCC(Naptha cracking center)와 기초 유분을 소개한다. NCC의 열분해 공정, 급랭 공정, 압축 공정, 정제 공정을 설명한 뒤 기초 유분들(에틸렌, 프로필렌...)과 중간 원료들 스티렌, 이염화에틸렌 & 염화비닐도 다룬다.

합성수지(폴리테트라플루오로에틸렌...), 합성 섬유(레이온...)와 합성 고무(스티렌부타디엔)에 대해서 소개한 뒤 Part6가 끝나는데 너무 생소한 물질들이 많아서 솔직히 머리가 뒤죽박죽 하다. 특히 이름도 되게 길고 비슷한 애들이 많아서 뇌가 분류를 잘하지 못하는 것 같았다. 

Part7 석유화학 기업 정리 &나아가는 방향에서는 기초 유분의 시장 선두인 LG화학, 롯데케미칼을 시작으로 한화 솔루션, 코오롱플라스틱, 국도화학, 금호석유화학 등 다양한 국내외 기업들에 대해서 소개한다. 정유 회사들이 석유화학 분야로 진출함에 따라서 기존 석유화학 회사들은 어떤 방향으로 나아가고 있는지 설명하면서 책이 끝난다.

나는 Part6부터는 솔직히 잘 이해를 못 한 것 같다. 너무 내용이 많고 유, 무기화학을 배운 적이 없다면 잘 이해가 가지 않는 내용들이 많았다. 개인적으로 정유 산업을 소개하는 Part1~ Part4는 정말 재미있게 읽었다. 사우디아라비아를 제외하면 생각보다 중동에서 석유가 매장되어 있는 국가가 별로 없다는 것과 미국이 석유 매장량이 상당히 많다는 것을 이 책을 보면서 알았다.

도대체 누가 원유를 증류하고 남은 찌꺼기로 비닐을 만들 생각을 했을까? 인류는 참 대단한 것 같다.  

화학, 정유 산업에 관심이 없는 사람들도 읽으면 좋을 것 같다. 책에서 고급 휘발유와 일반 휘발유가 무엇이 다른지, 옥탄가가 무엇인지도 알려준다. 특히 외제차(Porsche, BMW, Mercedes-Benz, Rolls Royce)를 좋아하는 사람이라면 이 책을 꼭 읽어봤으면 좋겠다. 참고로 외제차들은 대부분 고급 휘발유를 주유한다. 

나는 하루만에 이해하는 반도체 산업이 조금 더 재미있었다. 아무래도 전자공학 전공자는 아니지만 머릿속에 아무것도 없는 화학과는 달리 그래도 조금이라도 어디선가 들은 지식이 있어서 그런 것 같다. 다음에는 진짜 하루만에 마지막 시리즈인 제약 바이오 산업도 읽어봐야겠다. 

어휴 1달도 넘어서 독후감을 쓰는 것 같다. 그동안 책을 안 읽었나 보다...

중간고사 때문인지 모르겠다. 공부를 해도 성적이 별로고 공부를 안 해도 성적이 별로여서 솔직히 학교 시험을 던질까도 생각 중이다. 나는 O'reilly 책을 읽으면서 공부하는 걸 좋아하는데 슬프게도 그런 식으로 공부를 해서는 학교 시험에서 좋은 점수는 받기는 어렵다. 재미있는 건 몇 년 전 O'reilly 책을 읽기 전 즉 지식이 거의 없는 상태와 O'reilly 책을 틈날 때마다 읽는 지금과 점수 차이는 크지 않다는 것이다. 이제는 그냥 점수는 버리고 하고 싶은 것 위주로 할 예정이다. 

이 책은 OpenAI를 만든 사람 중 한 명인 Ilya Sutskeva의 박사과정 지도 교수 Geoffrey Hinton이 추천한 책이다. 사실상 AI 학계와 업계 최정상에 있는 여러 사람들이 좋다고 해서 호다닥 학교 도서관에서 빌려서 봤다. 특히 학교에서 인공지능 수업을 듣고 있는데 학교 슬라이드와 같이 보면 도움이 될 것 같아서 빌렸다. 

원서는 이 책이다. 

책은 총 12장으로 이루어져 있다. 1장 패턴을 찾고 말 테다, 2장 여기에서 모두가 숫자에 불과하다, 3장 그릇의 바닥, 4장 십중팔구, 5장 유유상종, 6장 행렬에는 마법이 있다, 7장 커널 밧줄 탈출쇼, 8장 물리학의 소소한 도움으로, 9장 심층 학습의 발목을 잡은 사람(실은 아님), 10장 오래된 신화를 깨뜨린 알고리즘, 11장 기계의 눈, 12장 미지의 땅으로 이루어져 있다. 

1장은 로젠블렛의 퍼셉트론과 선형 분리 가능한 것(linearly separable)이 뭔지 설명한다. 내적 하고 bias를 더하는 퍼셉트론도 연산도 알려준다. 1장은 크게 어렵지 않다.

2장에서는 벡터, scalar, 행렬에 대해서 다룬다. 벡터의 크기, 연산, inner product 등의 계산 방법을 익힌다. 여기서부터 살짝 어려워진다. 

3장에서는 버나드 위드로와 마션 호프에 대해서 짧게 언급한 뒤, 미분, gradient, stochastic gradient descent(SGD), global minimum을 찾는 방법, MSE(Mean Squared Error)를 소개한다. 

4장에서는 Monty Hall Dilemma를 소개한 후 조건부 확률과 NN(nearest neighbor)에 대해서 설명한다. 개인적으로는 Monty Hall Dilemma가 잘 이해가 가지 않아서 좀 어려웠다. 

5장에서는 overfitting, k-NN Algorithm와 PCA를 소개한다. 

6장에서는 벡터와 행렬의 관계, 벡터 행렬이 PCA를 하는데 어떻게 사용되는지 설명한다. 벡터, 행렬 공부를 많이 안 해서 그런지 이 부분도 어렵게 느껴졌다. 

7장은 이자벨 귀용과 홉필드 망에 대해서 소개하고 kernel function과 kernel trick, SVM을 다룬다. Radial basis function (RBF)도 소개한다. RBF도 7장에서 처음 들어서 굉장히 낯설고 어렵게 느껴졌다.

kernel은 팝콘의 kernel이나 Linux kernel만 알고 있었는데 AI에서도 kernel이 있다는 걸 안 지 얼마 안 돼서 7장은 그냥 이런 게 있구나 하는 정도로 넘어갔다.

8장은 신경망을 신경생물학적 관점에서 살펴본다. Hamiltonian이라는 것에 대해서 설명도 한다. 헤브 학습 규칙, 홉필드 망 등 용어 자체가 생소한 것들을 설명해서 이해가 잘 가지를 않았다. 

9장은 Backpropagation, sigmoid function, RELU 등을 다룬다. 다행히 이미 어느 정도 어렴풋이 아는 것들이라서 큰 무리 없이 읽을 수 있었다. 

10장은 Geoffrey Hinton, Yan Lecun 등 AI 분야에서 유명한 사람들을 조금씩 소개하고 Backpropagation을 수식으로 증명한다. 수식이 너무 복잡해서 솔직히 잘 이해가 가지는 않았다. 

11장은 신경생리학자인 데이비드 허블과 토르스텐 비셀의 연구도 소개하는 것을 시작으로 Yan Lecun과 CNN, Neocognitron, LeNet 등을 다룬다. 특히 CNN에서 convolution을 하는 방법과 stride, kernel, pooling, max pooling도 소개한다.

12장은 GPT(Generative Pretrained Transformer)를 비롯한 Transformer, Kaiming He의 masked auto encoder(MAE) 등 최신 ML에 대해서 다룬다. 

솔직히 책을 다 읽기는 했지만 책의 몇 퍼센트 정도를 이해했냐고 물어보면 50%도 안 되는 것 같다. 한 30~40% 정도...

1~12장을 소개하는 부분에서 잘 이해가 가지 않았다는 말만 엄청 많은 것 같다. ㅋㅋ

이전까지는 AI 분야에서 아주 유명한 사람들 Ilya Sutskeva, Geoffrey Hinton, Alec Radford 정도만 알았다면 Isabelle Guyon, George Cybenko 등 AI 공부를 어느 정도 해야지만 알 수 있는 사람들과 그 사람들에 업적에 대해서 배울 수 있었다. 

AI를 처음 공부하는 사람에게는 이 책을 추천하지 않는다. 나의 경우 AI 공부는 거의 한 적이 없지만 나름 AI 책들을 읽으려고 하는 입장임에도 불구하고 굉장히 어렵게 느껴졌다. 특히 (수학) 수식적으로 AI를 접근한 적이 없는 사람들에게는 읽는데 많이 힘든 경험이 될 거라고 장담할 수 있다. 그럼에도 불구하고 AI 분야에 전문가가 되고 싶거나 깊게 공부하고 싶은 사람들에게는 추천할 만한 책이라고 생각한다. 

나는 대부분의 사람들이 사실 AI 공부를 하면 안 된다는 입장이다. 뭐랄까 기초도 별로 안 되어있는데 응용만 하려고 하는 느낌이 너무 강하다. 특히 나를 포함한 대부분의 학부생들이 그렇다. 그럼에도 불구하고 많은 사람들이 AI 공부를 하고 있다. 

학부생임에도 불구하고 AI를 체계적으로 공부하고 싶다면 3blue1brown의 Neural Network playlist를 보는 것으로 시작하는 것을 추천한다. 너무 기초적이지도 않고, 수학(수식) 없이 설명하는 것도 아니고 Grant Sanderson이 manim을 이용해서 시, 청각적으로 지식을 전달하기 때문에 AI 학습에 좋은 출발점이 된다고 생각한다. 이 외에도 다양한 AI 원서들을 읽으면서 실력을 쌓으면 좋을 것 같다. 

https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk&list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi

요즘은 학교에 왔다 갔다 하는 동안에만 책을 읽는다. 그런 식으로 읽으면 거의 안 읽을 수도 읽을 것 같지만 그렇지 않다. 적어도 2주에 한 권은 꼭 읽게 된다. 나는 학교에 가기 위해서 지하철과 버스를 같이 타는데, 버스에서는 책을 읽지 않는다. 

솔직히 버스는 너무 험해서 서 있는 것 자체가 힘들다. 

이 책은 동네 도서관에서는 항상 대출 중이라 학교 도서관에서 빌려서 봤다. Ray Dalio, 정재승, Yan Lecunn, Salesforces CEO 등 굉장히 유명한 사람들이 많은 찬사를 보낸 책이다. 

원서는 이 책이다. 

저자 Lee Kai-Fu는 대만계 미국인이고 1988년 CMU에서 박사학위를 받은 후 Google China 사장, Microsoft 서비스 부분 부사장 등을 지낸 사람이다. 또 다른 저자 Chen QuiFan은 SF 작가이자 번역가이다. 책은 Lee Kai-Fu가 2041년 경에 나올 수도 있을 기술들을 소개하고 Chen QuiFan은 해당 기술들을 다루는 짧은 이야기를 소개한다. 

책은 1장 황금 코끼리, 2장 가면 뒤의 신, 3장 쌍둥이 참새, 4장 접촉 없는 사랑, 5장 유령이 된 아이돌 스타, 6장 거룩한 드라이버, 7장 양자 대학살, 8장 구원자 이야기, 9장 행복의 섬, 10장 풍요를 꿈꾸다로 이루어져 있다. 

1장에서는 딥러닝이 무엇인지, 2장에서는 컴퓨터 비전, 합성신경망, GAN, 딥페이크에 대해서, 3장에서는 지도학습, NLP, GPT-3, 4장에서는 인공지능을 이용한 신약 개발과 로봇 공학, 5장에서는 가상, 증강, 혼합 현실과, Oculus, 뇌 컴퓨터 인터페이스(BCI), 6장에서는 자율 주행 자동차, 7장에서는 양자컴퓨팅, 8장에서는 인공지능의 등장으로 인한 노동력의 변화, 

9장에서는 인공지능 시대에서 행복이란 무엇인지, 10장에서는 탈희소성 사회를 위한 경제 모델에 대해서 다룬다.

나는 10장 풍요를 꿈꾸다가 제일 재미있었다. 인공 지능의 발전으로 인해 다수의 청년들이 고용되지 못하는 상황에서 키라라는 요양 보호사가 요안나 여사를 돌보는 내용이다. 키라는 '몰라'라는 가상의 신용 및 보상 시스템의 영향을 받는다. '몰라'는 자원봉사에 참가한 사람들에게 주는 일종의 보상인데 자원봉사를 받는 사람의 만족도에 따라서 변화한다.

고용주들은 '몰라' 점수가 높은 지원자들을 기준으로 선발을 하게 되었다. 

요안나 여사의 건강이 안 좋아지고 있는 상황에서 바다를 가고 싶다고 했을 때 인공지능이 바다에 가면 요안나 여사의 건강이 악화될 수 있기 때문에 키라에게는 요안나가 바다에 가지 못하게 하라고 알려준다.

키라의 만류에도 불구하고 요안나 여사는 혼자 바다에 가게 된다. 키라도 집을 나간 요안나를 찾기 위해서 바다로 가게 된다. 키라는 여태까지 오직 '몰라' 점수를 위해서 요안나 여사와의 관계를 유지했었지만 '몰라' 점수를 관리하는 인공지능의 조언을 무시하고 요안나 여사와 진정한 유대감을 쌓게 된다.

요안나는 인공지능이 시키는 대로 하지 않아서 키라의 '몰라' 점수가 낮아지게 되자 자신과 키라와의 관계가 사라질 것 같아서 슬퍼하지만 키라는 그럼에도 불구하고 요안나와 계속 친하게 지내기로 한다.

책이 넷플릭스 드라마 블랙 미러를 연상하게 한다. 개인적으로는 솔직히 그렇게 재미있는 책인지 잘 모르겠다. 생각보다 잘 안 읽히고 Lee Kai Fu가 하고 싶은 말을 전달하기 위해서 억지로 스토리를 만든 느낌이 없지 않았다. 특히 매번 이야기에 나오는 문화권(인도, 아랍, 아시아, 호주) 등으로 바뀌고 주인공 이름들도 복잡해서 이야기 자체는 생각보다 잘 읽히지 않았다.

그럼에도 불구하고 인공지능에 대해서 잘 모르는 독자들을 위해 많은 지식(GAN,GPT-3, 목적함수, NLP) 등을 전달하기 때문에 인공 지능 용어 및 개념들을 한 번 접해보고 싶은 사람들에게는 좋을 수도 있다. 

나는 Amazon과 yes24 평에 기대를 많이 했었는데 솔직히 별로였다.

몇 년 전에 홍정모 T의 C, C++ 강의를 들은 적이 있다. 솔직히 C++는 BOJ 풀 때 빼고는 거의 사용하지 않아서 기능을 대부분 모른다. 심지어 요즘은 예전보다 BOJ 문제를 거의 풀지 않기 때문에 C++는 잘 모른다... C는 조금 할 수 있기는 한데, 뭐 의미 있는 프로그램을 작성하는 건 어려운 수준이다.

책의 저자 김민장씨는 홍정모 T의 유튜브에도 나오신 분이다. 이 영상을 작년쯤 봤는데 말도 굉장히 잘하시고 똑똑한 사람이다. 서울대에서 조선해양공학과 컴퓨터공학을 전공했고, Georgia Tech에서 C.S Phd도 있는 분이다. 병렬 프로그래밍 전문가이고  Qualcomm, Intel을 거쳐 현재는 Meta에서 근무하고 있다. 

https://www.youtube.com/watch?v=ayXljSp0BFM

멀티코어 CPU 이야기는 프로그래머를 위해서 컴퓨터 구조와 CPU를 이해하기 쉽게(?) 적은 책이다. 김민장 씨의 Georgia Tech 대학원 시절의 수업 내용을 책에 녹여냈다고 한다.

책은 총 20개의 Story로 이루어져 있다.  Story 01 프로그래머가 프로세서도 알아야 해요?, Story 02 프로세서의 언어:  명령어 집합 구조, Story 03 프로세서의 기본 부품과 개념들, Story 04 암달의 법칙과 프로세서의 성능 지표, Story 05 프로그램의 의미를 결정짓는 의존성, Story 06 프로세서 기본 동작, Story 07 고성능 프로세서의 시작: 명령어 파이프라인, Story 08 또 하나의 혁명 : 비순차 실행, Story 09 하이퍼스레딩 : 병렬성의 극대화, Story 10 멀티코어 혁명 : 칩 멀티프로세서, Story 11 데이터 병렬성 : SIMD와 GPU, Story 12 고성능 프로세서의 필수 조건: 똑똑한 캐시, Story 13 if 문은 그냥 실행되는 것이 아니다, Story 14 가상 함수에 담긴 복잡함, Story 15 효율적인 메모리 명령 실행 알고리즘, Story 16 메모리 레이턴시 감추기 : 프리펫처, Story 17 VLIW로 살펴보는 두 변수 교환 방법, Story 18 프로그래머의 새로운 과제 : 병렬프로그래밍, Story 19 골치 아픈 멀티스레드 버그 : 하이젠버그, Story 20 어려운 병렬 프로그래밍, 그리고 그 미래는?으로 이루어져 있다.

나는 현재 Story 11까지 읽었는데 첫 번째 시도에는 더 이상 읽기는 어렵다고 판단을 내렸다. 내용이 너무 어렵다. 저자의 블로그 내용을 토대로 책을 작성한 것이지만 그래도 내용이 좀 딱딱하다. 참고로 Linux, System Programming, OS 등의 지식은 어느 정도 알고 있어야지만 이 책을 큰 어려움 없이 읽을 수 있다. RISC, CISC의 차이, Amdahl's Law 등부터 RAW, WAW, WAR dependency 등의 내용을 소개한다. 아직 실력이 부족해서 Story12부터 Story 20 까지는 다 못 읽었지만 low-level 지식이 늘어나면 다시 읽어야겠다. 

대만 관련된 책을 읽고 싶어서 어떤 책을 읽으면 좋을까 고민하다가 이 책을 읽게 되었다. 이 책은 대만에서 맛있는 로컬 먹거리를 소개한다. 책은 차례는 1 야시장, 2 편의점. 마트, 3 길거리 음식, 4 음료 빙수 과일, 5 아침 식사 전문점, 6 여행 선물 리스트로 이루어져 있다. 

각 장마다 여러 먹거리를 소개한다. 보통 하나의 음식을 4쪽을 할애하여 설명한다. 첫 쪽에는 메뉴명, 판매처, 가격, 난이도와 해당 음식의 유래를 적어 놓았고 2번째 쪽에는 해당 음식을 먹을 때 알면 좋은 팁들을 소개한다. 난이도는 별 1~3으로 구분되어 있으며, 난도 3은 한국인이 먹기에는 쉽지 않다고 보면 된다.

3쪽에는 저자의 캐리커쳐와 사진을 이용하여 재미있고 귀엽게 해당 음식을 설명한다. 마지막 4쪽에는 QR 코드를 실어서 맛집을 손쉽게 찾을 수 있게 해 놓았다. 

나는 4장 음료 빙수 과일이 제일 맛있어 보이는 메뉴들이 많았다. 개인적으로 꼭 먹어보고 싶은 더정 레몬 우롱차, 파파 ㅠ파인애플 패션후르츠 요거트 스무디와 패션후르츠 요거트 빙수인 것 같다. 

내가 먹기 어려운 음식은 지룽 야시장 영양 샌드위치와 차예단이다. 지룽 야시장 영양 샌드위치는 삭힌 오리알을 넣어서 만든 샌드위치이고 차예단은 찻잎을 물에 삶은 달걀이다. 만한대찬 마라우육면도 군대에서 동기가 먹고 방귀를 많이 뀌어서 솔직히 마라를 좋아하지 않으면 먹기에는 난도가 높다고 생각한다. 참고로 나는 마라탕을 싫어한다. 

대만 먹거리의 종류에 대해서 재미있게 읽을 수 있는 책이다.  저자의 인스타그램에 가면 더 자세한 내용을 볼 수 있다. 

https://www.instagram.com/songcai_nyamnyam/

2024년 11월 5일에는 미국 대선이 있었다. 재선에 도전하는 Donald Trump와 Kamala Harris가 맞붙었는데, 결과적으로는 Donald Trump의 압승으로 끝이 났다.  미국은 한국과는 달리 대통령 후보와 부통령 후보가 한 팀이 되어서 대선을 치른다. 이때 부통령 후보를(running mate)라고 부른다. 

힐빌리의 노래 저자 J.D Vance는 2024년 미국 대선에서 Donald Trump의 running mate였고 현 미국 부통령이다. 

원서는 Hillbilly Elegy이다. 지난 미국 대선 관련 신문 기사나 뉴스를 관심 있게 봤던 사람이라면 2024 미국 대선에서 승리를 하기 위해서 꼭 얻어야 하는 선거구는 Rust-Belt와 Sun-Belt라고 말하는 것을 들은 적이 있었을 것이다. 

미국 대선은 한국과 다르게 주 단위로 이루어진다. 즉 전체 투표수가 많아도 주를 대표하는 선거인단(electoral vote)의 수가 적으면 패배하게 된다. 대표적인 예시가 2016년 미국 대선이다. Hillary Clinton이 전체 투표수는 더 많지만 주 선거인단이 적어서 Donald Trump에 패배했다. 미국은 대선 후보에 관계없이 특정 주는 항상 민주당(California, New York...)이 가져가고, 특정 주(Texas, Florida...)는 항상 공화당이 가져간다. 이러한 주들을 safe state라고 부른다. 

반면에 어떤 주들은 후보에 따라서 선거인단(electoral vote)을 민주당이 가져갈 때도 있고 공화당이 가져갈 때에도 있는데 해당 주를 swing-state라고 부른다. 말 그대로 민주당을 뽑을지 공화당을 뽑을지 흔들리는 주라는 뜻이다. swing-state인 주들이 Rust-Belt와 Sun-Belt 지역인 경우가 많다.

Rust-Belt는 오대호(the Great Lakes)와 아팔란치아 산맥(Appalachian Mountains) 사이의 중공업 중심의 공업지대이다. 

Rust-Belt에 해당하는 주(state)로는 Pennsylvania, Michigan, Wisconsin, Ohio 등이 있다.

Sun-Belt는 미국 남부 북위 약 37도 이하의 따듯한 지역을 가리킨다. Arizona, New Mexico 등이 대표적인 Sun-Belt 주이다.

Rust-Belt는 과거 철강산업, 석탄 채굴, 자동차 제조업으로 유명한 지역이었지만 1950년대 이후로는 점점 쇠락하면서 1970년대 이후에는 쇠퇴의 길로 접어들게 되었다. 특히 더 이상 석탄이 중요한 연료로 사용되지 않고 중국에서 제조업이 크게 성장하다 보니 수출에서도 밀리게 되었고, 석유 파동 등도 일어나면서 Rust-Belt의 경제는 완전히 몰락하게 되었다.

책의 저자 J.D Vance는 1984년 Rust-Belt의 한 주인 Ohio의 MiddleTown에서 태어났다. 그는 유년시절을 할머니와 할아버지와 같이 살았다. 그의 엄마(베브)는 마약성 진통제 중독자였으며 4번의 이혼을 했었다.

생물학적 아버지(Donald Bowman)는 J.D Vance의 엄마와 어렸을 때 이혼했기 때문에 J.D Vance는 그가 누군지도 잘 모른다.

새아빠(James David Hamel)가 있긴 했지만 얼마 지나지 않아서 새아빠가 여러 번 바뀌게 된다. 그 결과 J.D Vance는 할머니(Bonnie Vance)와 할아버지(James Vance)의 성을 따르게 된다. 사실상 할아버지와 할머니가 엄마와 아빠의 역할을 수행한 셈이다. 

할머니와 할아버지가 문제가 없었던 건 아니었지만, 할아버지와 할머니는 J.D Vance 만이라도 콩가루 집안에서 유능한 사람으로 성장하길 바라는 마음에 J.D Vance를 정성스럽게 키웠다. 할아버지는 알코올 중독자였다. 어느 날 할머니가 한 번 더 취한 채로 집에 오면 죽여버리겠다고 협박하는 일도 있었다. 할아버지가 결국 또 취한 상태로 집에 들어오자 할머니가 할아버지에게 불을 붙인 일화도 책에 있다. 다행히 할아버지는 건강에는 별 지장이 없는 약간의 화상만 입은 채로 사건을 마무리되었다. 

그렇다고 할머니도 문제가 없는 사람은 아니었다. 이웃집 개가 지속적으로 J.D Vance네 마당에 똥을 싸서 할머니는 이웃에게 한 번 더 똥을 놓으면 각오하라는 으름장을 놓았다. 할머니는 며칠 뒤 이웃집 개를 총으로 쏴서 죽였다. J.D Vance네는 굉장히 가난한 집이었음에도 불구하고 할머니는 본인에게 나오는 보조금을 모아서 고가의 Texas Instruments 공학용 계산기도 거리낌 없이 J.D Vance에게 사주었다. 반면 엄마는 약물 중독자임에도 불구하고 운전 면허증을 유지하기 위해서 약물 성분이 없는 아들의 소변을 제출하는 등의 기행을 일삼았다.   할아버지도 Rust-Belt의 blue-collar 철강산업 노동자로써 J.D Vance네 대가족을 부양하였다. 

책은 J.D Vance가 태어난 Ohio Middle Town과 방학 때마다 지낸 Kentucky Jackson을 배경으로 Rust-Belt의 가난하고 교육받지 못한 하층 백인들의 삶을 묘사한다. J.D Vance의 유년 시절부터 그가 미국 해병대(Marine Corps)와 오하이오 주립대(University of Ohio)를 거쳐서 Yale Univesity(예일대 로스쿨)까지 진학하게 되는 여정을 다룬다. 책의 후반부에는 그의 아내 Asha Vance를 예일대 로스쿨에서 만나게 되는 이야기도 다룬다. 

책의 제목 Hillbilly 역시  Rust-Belt 지역에 사는 가난하고 소외된 백인 하층민을 가리키는 단어이다. 할아버지와 할머니도 책에서는 Mamaw(할모), Papaw(할보)로 표기하는데 힐빌리 문화권에서만 쓰이는 독특한 애칭이다. 

2024년 대선에서 결과적으로 공화당이 Rust-Belt 경합주 (Michigan, Pennslyvania, Wisconsin)을 모두 가져가면서  Donald Trump가 대통령이 되었다. 개인적으로는 해당 지역 선거구를 공화당이 가져가게 된 원인에는 J.D Vance의 역할이 큰 것 같다. 그는 4년 동안 미국 해병대원으로 복무했고, 6개월간 이라크에도 파병을 다녀왔으며 힐빌리 출신이지만, 
예일대 로스쿨까지 졸업해서 Rust-Belt에 살고 있는 소외된 하층민들에게 롤모델 같은 존재가 아니었을까 싶다. 

책은 재미있다. 번역을 아주 잘한 것 같지는 않지만, Hillbilly 문화를 한국어로 잘 번역하는 것은 어려운 일이라고 생각한다. Netflix에 영화로도 나와있기 때문에 책을 읽기 싫다면 영화로 보는 것도 괜찮을 것 같다. 

https://www.youtube.com/watch?v=KW_3aaoSOYg

지하철을 타고 학교 갈때에만 책을 읽었는데 다 읽는데 일주일보다 조금 더 걸려서 뿌듯하다. 

지난번에 이미지로 읽는 한자를 읽고 나서 조금 더 다양한 한자를 자세하게 설명하는 책이 없을까 고민하다가 이 책을 읽게 되었다.  지금은 한자나무 개정판이 나와서 1권, 2권이 따로 나와있는데 도서관에는 구 버전(2015년 버전) 밖에 없어서 구 버전으로 읽었다. 

저자 랴오원하오는 타이베이 상업기술대학 정보학과 부교수 겸 도서관 장이다. 그는 전기기계학 전공이지만 한자의 관심이 많아서 과학 기술을 이용하여 한자의 유래를 분석하게 되었고 그러한 분석을 바탕으로 한자나무라는 책을 지었다. 

책은 1장 人 , 2장 사람의 자세 변화, 3장  大, 4장 女로 이루어져 있다.  책에서는 각 장을 대표하는 한자에서 파생된 여러 한자들에 대해서 소개를 한다. 파생된 한자의 중국어 발음과 해당 한자를 사용한 단어들도 예시로 보여준다. 

개인적으로 기억에 가장 기억에 남는 한자는 印 (도장 인) 자였다. 印 (도장 인) 자는 손을 뜻 하는 爪(손톱 조) 자 와 옛날에 무릎을 꿇고 있는 사람(노예)을 본떠서 만든 한자 병부 절(卩)을 결합하여 만든 한자이다. 주인이 손을 이용하여 노비에게 낙인을 찍는다는 뜻에서 도장이라는 뜻이 파생된 것이다.

印 (도장 인) 자 외에도 번성할 번(繁), 흐를 류(流) 자의 설명도 재미가 있어서 한자의 이야기를 알기 전보다 훨씬 이해가 잘 되는 것 같다. 

이처럼 각 한자가 만들어지게 된 유래를 알려주면 한자를 하나의 그림이 아닌 이야기로 볼 수 있기 때문에 한자에 대한 사람들의 거부감을 많이 줄일 수 있을 것 같다. 

한국에서도 이미지를 읽는 한자와 한자나무처럼 한자를 가르치면 한자를 훨씬 재미있고, 잘 알 수 있을 것 같다.