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컴퓨터 언어는 컴퓨터가 어떤 문제를 해결하는 데 그 일의 처리방법과 순서를 지시해 주는 언어이다. 첫째는 기계어(machine language), 둘째는 어셈블리언어(assembly language), 셋째는 콤파일러 언어(compiler language) 3가지로 나눠진다.

기계어는 이진법 숫자로 구성된 것으로 번역의 과정을 거치지 않고 계산기가 직접 알아들을 수 있는 언어이다. 또 어셈블리어는 기계어를 기억하기 쉬운 기호어(symbolic language)로 표시한 것을 말하며, 이 언어는 일단 번역(assembling)을 거쳐 기계어로 전환된 뒤 사용된다.

그러나 세번째 콤파일러 언어는 다소 차이는 있으나 어느 기종의 전자계산기에나 공통으로 사용된다. 이것은 일반 사무자료 처리에 적합한 COBOL(Common Business Oriented Language)과 과학기술계산에 보다 편리한 FORTRAN(Formular Translated Language)이 있으며, 이외에도 ALGOL) (Algorithmic Language)·PL/l 등 여러 가지 종류의 언어가 있다. 역시 이 언어도 번역의 과정(이것을 compiling이라 함)을 거쳐서 기계어로 전환되어 사용된다.

또 새롭게 고급(high level) 언어와 저급(low level)언어 이렇게 두 가지로 나뉠 수 있다. 고급 언어는 저급 언어보다 사용하기 쉽고, 더 추상적이며, 더 이식 가능성이 높게 디자인된다. 어떤 언어의 경우에는, 문법적으로 올바른 프로그램들은 저급 언어로 컴파일(compile)되어 컴퓨터 상에서 실행(execute)되게 된다. 그래서 오늘날 대부분의 소프트웨어는 고급 언어로 작성된다.

또 다른 방법으로는 사람이 읽을 수 있는(human-readable) 언어와 사람이 읽을 수 없는 언어로 분류할 수 있다. 사람이 읽을 수 있는 언어는 사람이 직접 사용하여 컴퓨터와 커뮤니케이트하게 해주는 용도로 쓰일 수 있다. 사람이 읽을 수 없는 언어는 더 간결하며, 처리가 쉽게 디자인 되었으나, 이러한 특징을 만족하기 위해 가독성은 희생하여 디자인되었다.

 

http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=512372&cid=42126&categoryId=42126

 

하드웨어는 중앙처리장치, 주기억장치와 보조기억장치 같은 기억장치, 입력장치, 출력장치로 나뉜다. 이들 장치간의 데이터와 제어 신호의 흐름은 [그림 1-3]과 같으며, 중앙처리장치의 제어 신호에 따라 다른 장치들이 동작을 하게 된다.

http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=2270317&cid=51173&categoryId=51173

 

-컴퓨터언어: 소프트웨어와 하드웨어의 구동관계-

 

          “소프트웨어란 무엇인가 라는 글에서 우리는 소프트웨어가 무엇인지를 알아보았다 . 이번 글에서는 소프트웨어를 응용 소프트웨어와 시스템 소프트웨어로 구분하여 그들의 구동원리를 좀더 자세히 알아보고자 한다 . 응용 소프트웨어 시스템 소프트웨어 , 그리고 하드웨어 가 각각 어떠한 위치에서 필요하고 어떤 상호 관계 속에서 구동이 되는지를 이해할 필요가 있다 .

 

          자세한 내용을 다루기 앞서서 , “소프트웨어란 무엇인가 의 내용을 간단히 정리해보도록 하겠다 . 우선 하드웨어는 기본적으로 CPU(Central Processing Unit)와 메모리로 구성되어있다 . 이때 메모리와 CPU 간의 데이터 입출력을 제어한다거나 컴퓨터가 처리해야 하는 업무의 순서를 정하는 등 , 컴퓨터가 업무수행을 효율적으로 할 수 있게끔 도와주는 것이 바로 윈도우 와 같은 시스템 소프트웨어인 것이다 . 그리고 이러한 시스템 소프트웨어의 플랫폼 위에서 사용자의 목적에 맞게 개발되고 사용되는 포토샵 등과 같은 프로그램들이 응용 소프트웨어다 .

 

 

<컴퓨터언어 : 이들은 무엇으로 소통하는가>

 

          우리에게 우리만의 언어가 존재하듯 , 컴퓨터들에게도 그들만의 언어가 존재한다 . 컴퓨터가 0 1 이라는 2 개의 숫자로만 모든 소통과 업무를 수행한다는 것은 누구나 들어보았을 것인데 , 그렇다면 과연 0 1 로만 구성되는 컴퓨터적인 소통이 어떻게 이루어지는가와 인간의 입장에서 그러한 언어를 어떻게 해석하고 응용하는가에 대해서 살펴볼 필요가 있다 .

 

          우리는 0 1 로만 이루어진 이 언어를 기계어 라고 부르고 , 위 그림에 보이는 숫자들의 배열은 컴퓨터에서 실제로 사용되는 기계어 코드다 . 하지만 사람이 이 코드를 읽으면서 그 의미를 즉각적으로 파악하기가 어렵기에 , 이러한 기계어 코드는 컴퓨터의 개발자 및 이용자 모두의 입장에서 가독성이 떨어진다고 할 수 있다 . 이때 인간의 입장에서 이러한 기계어를 알아볼 수 있게끔 , 원시적이자 1 차적인 차원에서 만들어진 언어가 어셈블리 언어 . 하나의 어셈블리 코드는 하나의 기계어 코드를 대표하고 있다는 것이 큰 특징이다 .

  하지만 , 어셈블리 언어는 하드웨어가 수행하는 업무 하나하나를 개별적으로 표현하기 때문에 , 복잡한 업무를 수행하는 프로그램을 만들 경우 천문학적인 수의 코드를 작성해야 한다는 한계가 있다 . 이러한 점을 극복하고자 High-level Language(고급언어)가 개발 되었는데 , 대표적으로는 C, C++, Java, Visual Basic, C# 등이 있으며 이 언어들은 우리가 쓰는 자연언어와 유사하다는 점이 가장 큰 장점이다 . 이러한 장점 덕분에 , 고급언어는 프로그램 개발에 처음 임하는 사람도 쉽게 이해하고 개발할 수 있다 .

 

          이러한 고급언어의 발전이 이루어진 현대의 응용 소프트웨어들은 대부분 고급 컴퓨터 언어로 이루어져있다 . 그러나 기계어를 제외한 모든 언어들은 사용자의 편의를 위해 개발된 것이기 때문에 , 정작 컴퓨터의 하드웨어는 기계어를 제외한 언어들을 해석할 수가 없다 . 이때 컴퓨터의 기본적인 구동을 위해 기능하는 시스템 소프트웨어의 역할이 드러난다 . 시스템 소프트웨어는 응용 프로그램에서 사용되는 어셈블리어와 고급언어를 하드웨어가 해석할 수 있도록 번역해주는 기능을 가지고 있고, 이 기능을 수행하는 소프트웨어의 이름은 컴파일러와 어셈블러다 . 컴파일러는 고급 컴퓨터 언어를 , 어셈블러는 어셈블리어를 기계어로 변환해주는 역할을 한다.

 

TED 감상

알란 스미스(Alan Smith): 우리가 통계학을 사랑해야 하는 이유

 

OECD는 젊은이들의 계산능력조사를 발표했다. 미국의 경우 40%가 낮은 계산 능력을 가지고 있었다. 영국도 마찬가지고 7개의 국가가 20%를 넘겼었다. 네덜란드와 한국은 한 자리수였는데 왠지 모르게 뿌듯해졌다. 통계학은 수학자들도 정확하지 않기 때문에 별로 좋아하지 않는다고 했다. 통계학의 어원을 살펴보면 우리가 사는 세상의 형태를 집단에 대한 데이터를 내는 것이라고 나와있다. 재미난 설문조사를 했는데 영국 성인 1000명에게 영국인중 무슬림은 얼마일까요? 물었는데 24%라고 했다. 하지만 공식수치에 따르면 5%에 불과하다. 이는 우리가 느끼고 생각하는것과 통계에는 큰 차이가 있다는 것을 보여준다. 또 영국에서 얼마나 많은 십대 여학생들이 임신을 할까요?” 에서 공식수치가 15라고 했을 때 여학생들의 분노는 어마어마했다. 왜냐하면 공식수치에서 한 개의 점은 200개의 점들이 합쳐진 것이기 때문이다. 이러한 설문조사를 온 세계로 확장해보았다. 사우디 아라비아 사람들에게 몇 명이 비만일까?” 물었을 때 1/4가 조금 넘는다고 대답했는데 공식적인 수치로는 3/4이 비만이었다. 이를 통해 사람은 직관적인 통계에 약하다는 것을 알 수 있다. 개인의 경험, 대중매체 등 다양한 원인이 존재할 텐데 카네만은 우리는 당연한 것을 보지 못할 수 있다라고 주장했다. 통계는 불확실의 과학이라 하는데 알란은 통계는 우리에 대한 과학이라고 주장했다.

 

 

경영은 숫자, 통계의 중요성

통계란 생산하는 전문가들이 모든 업종을 정확하게 알 수 없기 때문

 

통계자료의 생산과 축적 그리고 배포라는 면에서 한국은 선진국이다. IT산업의 발전이 한 몫을 톡톡히 하였을 뿐만 아니라 경제성장의 초기부터 통계자료의 중요성을 깊이 인식했기 때문일 것이다.

 

고도성장기를 이끌었던 관료와 정치인들은 숫자 중심으로 경제성과를 평가하려 노력했고 이런 과정에서 통계 자료의 효율적인 생산과 축적이 하나의 문화로 자리하게 됐다. 그러나 이처럼 힘들게 축적해 온 통계자료를 일반인들이 얼마나 효과적으로 사용하고 있는가에 대해서는 생산과 축적에 비해 다소 뒤처지고 있다는 생각을 하게 된다. 이 점이 옥에 티라 할 수 있다.

 

연구 보고서의 작성이나 칼럼의 작성을 위해 '국가통계포털'(www.kosis.kr)을 나는 자주 방문하곤 하는데, 그럴 때마다 분류체계나 이용 상의 편리함 때문에 고마움과 놀라움이란 감정을 동시에 느끼곤 한다. 다수의 통계자료들은 얼마든지 손쉬운 방법으로 가동해서 일반인들이 손에 넣을 수 있다. 이런 자료들을 편리하게 가공해서 사용할 때마다 일반인들도 자주 자신의 일과 생활에 더 적극적으로 이런 자료들을 활용하면 어떨까라는 생각을 해본다.

 

통계자료의 생산과 축적 그리고 배포가 우리에게 중요한 이유는 무엇일까. 그것은 어떤 현상을 감각적으로 파악하는 것이 아니라 객관적인 실체를 확인하고 이해하는데 도움을 주기 때문이다. 우리의 감각이란 지극히 불완전하기 때문에 이를 보완하는데 필수적인 것은 정확한 통계자료를 이용해서 시간의 흐름에 따라 그 추이를 파악하거나 동종 혹은 이업종 혹은 타국과의 비교를 행함으로써 현재의 실상을 더 정확하게 이해하도록 도움을 준다.

 

또한 통계는 미래를 전망하는데 큰 도움을 준다. 흔히 우리는 미래는 현재 속에 포함되어 있다는 말을 하지 않는가. 더욱이 의료기기 산업의 종사자들이라면 무엇보다 관심을 가질 법한 통계 자료는 인구 구성비의 변화가 각종 질환의 시계열 자료일 것이다.

 

대체로 인구와 관련된 자료는 연속적인 특성을 갖고 있기 때문에 이런 분야에서 일하는 사람이라면 현재의 사업 구조에 대한 이해나 미래 전망을위해서 효과적으로 기존 통계를 활용하는 일이 꼭 하다고 본다.

 

가령 국가통계포털에서 한국의 인구 구성비 자료를 참조하면 65세 이상의 고령 인구의 비중은 201211.8%에서 202015.7%를 거쳐 20302040년에는 각각 24.3%32.3%에 이를 전망이라고 한다. 이런 수치를 몇 가지의 클릭만으로 손쉽게 접근할 수 있는 나라가 세계에 얼마나 될지 궁금하다.

 

이제 우리가 힘을 쏟아야 할 것은 어떻게 이런 원재료를 활용해서 부가 가치를 만들어 내는 활동으로 전환 시킬 수 있는 가라는 점이다. 이를 위해서 사용자 입장에서 몇 가지의 방법을 제안하고 싶다.

 

첫째, 개인적인 차원에서 뿐만 아니라 조직 차원에서 숫자를 중요하게 여기는 일이다. 숫자는 현재와 미래를 정확하게 말해주기 때문에 이를 적극적으로 활용하는 일의 중요성을 기꺼이 받아들이는 일이다. 둘째, 홈페이지의 즐겨찾기에 통계를 제공하는 원천을 링크 시켜둘 필요가 있다. 손쉬운 접근성은 한번 더 통계 자료를 들여다보도록 도와주기 때문이다. 셋째, 자신의 분야에 직간접으로 영향을 미치는 몇 가지의 핵심 통계 자료는 자주 확인하고 이를 통해서 자신이 일하는 분야의 실상과 미래를 읽는데 활용해야 한다. 사람이란 묘한 존재라고 활용을 통해서 가치를 만들어낼 수 있을 때 더욱 적극적으로 통계자료를 활용하게 된다.

 

마지막으로 협회 차원에서 추진할만한 일은 업계에 도움이 될 수 있는 자료들이 통계의 생산과 축적 과정에 반영될 수 있도록 노력하는 일이다. 통계란 생산하는 전문가들이 모든 업종을 정확하게 알 수 없기 때문에 협회가 원재료를 가공하는 단계에서 여러가지 제안을 함으로써 동종 업계 전체의 발전에 이바지할 수 있을 것이다.

 

아무튼 경영은 숫자라고 말한다. 그래서 흔히 숫자경영이란 용어를 사용하는 전문가들도 있는데, 모든 경제 주체들이 통계의 활용에 대해서 좀 더 적극적인 태도를 보일 필요가 있다.

 

의료기기뉴스센터 webmaster@kmdianews.com

TED 감상

이 강연의 주제는 기술이 사랑의 본질적인 의미를 변화시킬수 없다는 것이다. 헬렌은 뇌를 연구하면서 백명이 넘는 사람들의 뇌를 스캔했다. 그 과정에서 발견된 것은 짝짓기와 번식을 위해 인간의 뇌는 성욕, 강렬하고 로맨틱한 사랑 혹은 오랜 연인에게 애착을 느낄 때 작용하는 뇌의 체계가 제각각이라는 것이다. 이 부분은 피질 밑에 있다. 감정을 관장하는 변연계보다 훨씬 더 아래쪽에 자리 잡혀있고 뇌의 기본이 되는 영역이다. 기술이 발전하면서 사람의 구애방식에는 많은 변화가 생긴 건 사실이다. 이메일, 메신저를 통해 대화하고, 사진에 좋아요를 누르고 주선앱 등을 통해 사람을 만나고... 하지만 이런 만남 주선앱을 이리저리 뒤진다고 사랑의 근본적인 의미가 변하지는 않는다. 나에게 주어진 선택의 폭이 넓어졌을 뿐 이런 앱을 통해 내가 사랑하는 상대가 바뀔일은 없다. 만남을 주선할 뿐이지 사랑을 하게 만들어줄수는 없다. 진짜 알고리즘은 인간의 뇌이기 때문이다.

 

내가 좋아하는 웹툰중에 좋아하면 울리는 종알람이란 웹툰이 있다. 이 앱만 깔려있으면 근방 10m안에 나를 좋아하는 사람의 숫자가 표시된다. 그렇기 때문에 사람들은 좋아한다는 표현을 잘 하지 않게 되고 사귀는 사이에서 이 앱을 열어 상대방이 나를 좋아하는지 확인을 한다. 서로에 대한 불신이 커져가고 상대방의 마음보다는 이 앱만 신뢰하는 사람들이 많아진다. 웹툰 내에서도 처음에는 나를 좋아하는 사람을 알려주기 때문에 너무 편하고 좋은 앱이라 생각들지만 이 앱을 통해 많은 문제가 발생한다. 이 웹툰을 보며 항상 저 앱이 조금의 실수도 하지 않을까? 항상 완벽한가? 라는 생각이 들었다. 전세계의 인구의 정보, 감정을 분석하면서 과부하로 인한 오류가 생길 것 같았다. 또한 기술은 사람의 뇌파나 호르몬을 분석하는 것 같은데 호르몬 분비가 잘 되지 않는 사람은? 정말 사람의 마음이 과학적으로 분석이 될수 있을까? 라는 생각이 들었다. 물론 판타지긴 하지만 현재 이와 비슷한 앱 들이 많이 만들어지고 있다. 많은 사람들이 이런 앱을 사용한다면 고백하기, 자연스러운 만남등이 사라지고 한낱 기계에게 우리의 마음을 맡긴다는 것이 얼마나 무서운 일인지 생각해볼 필요가 있다.

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채희주