[주간케인07] 첫 문단 독해법 + 4개년 평가원 기출 독서만

안녕하세요

어제 한시간 자고 풀로 수업 준비하느라 이제야 주간케인 올리는 

대역죄인 GIST해리케인입니다. 

오늘은 칼럼과 자료를 들고왔습니다. 

1. 자료 : 4개년 평가원 기출 독서만

작년에 수험생활 하며 은근 필요했던 자료였는데 이번에 과외생이 부탁하더라고요.

그래서 만들어봤는데 굳이 안 풀 이유가 없어서 풀어봅니다.

과외생한테는 자료 두 장이 더 들어가는데 이건 비공!

(언젠가 공개는 할 건데 어떻게 공개하냐가 문제라 ㅇㅇ)

쨌든 자료는 평가원 독서만 수록한 건데 실제 시험장에서 페이지 넘기는 방식 고려해서 편집했습니다

마지막 장에는 빠른 정답이 있고요

굳이 해설 필요 없죠? 지금 정도 되면 못푸는 기출문제는 없어야 합니다!

2. 칼럼 : 첫 문단 독해법 (17.06 인공신경망)

[칼럼08] 이항대립과 간단한 통찰로 어떻게 첫 문단에서 지문을 예측하는가 : Kane’s Insight 

‘첫 문단에 지문의 key가 담겨있다.’ ‘필자는 두괄식 서술을 한다.’

모두들 들어 보신 말입니다. 전혀 틀린 말이 아니죠. 하지만 여러분들 중 대다수는 도대체 어떻게 첫 문단으로 지문 내용을 예측하는지, 그 구체적인 틀을 배운 적은 없을 거에요. 저 또한 그랬습니다. 

하지만, 올해. 논리적으로 첫 문단을 통해 지문을 예측하는 틀을 발견했습니다. 

오늘 알려주는 건 그 일부입니다. 

 지문은 어떤 내용을 담습니다. 

그 내용은 거시적인 특성들로 구분되어 경제정책, 과학기술, 논리철학 등으로 제재가 나뉩니다. 

 필자는 하고자 하는 말이 있습니다. 

이를 전하기 위해 서론으로 도입하고 본론으로 자세한 설명을 하며 결론으로 마무리 짓습니다. 지금 평가원 지문이 서론-본론-결론의 구조를 가진다고 보지는 않습니다. 그러나 이 구조를 가짐으로써 얻고자 하는 건 똑같이 추구합니다. 바로 완결성입니다. 요즘 평가원의 비개연적 서술로 인해 이 성질이 떨어지고 있지만 아직 이를 무시하기엔 한참입니다. 

 내용과 형식은 항상 서로를 따릅니다. 

우리의 육체는 정신과 끊임없이 상호작용합니다. 기계의 구조는 그 역할을 효율적으로 수행하기 위해 설계됩니다. 글의 구조는 전하고자 하는 바를 담기 위해 존재합니다. 우리가 간혹 도치법으로 말을 하는 이유는 말하고자 하는 바를 강조하기 위함이고요. 

 이론은 절대 현실의 모든 변수를 반영할 수 없습니다. 

따라서 기술, 정책 등이 현실에 적용됐을 땐 항상 예외가 생깁니다. 그 자체로 완전하지 않아 보완하는 과정이 필수적이에요. 법에 항상 부관을 붙이는 이유가 여기에 있죠. 

부분이 모여 개체가 될 때 개체의 특성은 부분 간의 관계에서 생깁니다. 

민족성이 생기고, 세포가 모여 생명체가 되고, 부품들이 모여 기계가 돼서 특정 기능을 수행할 수 있는 이유는 여기에 있죠. 문장이 모여 문단이 되고 지문이 되면 필자가 말하고자 하는 바가 담깁니다. 

아래는 17.06 인공신경망 지문의 첫 문단입니다.

문장이 두 개네요. 도대체 이걸로 뭘 예측할까 싶습니다. 일단 각 문장에 어떤 정보들이 있는지 뜯어봅시다.

일단 먼저 거시적으로 틀을 마련합시다. 거시적으로는 컴퓨터가 인간의 지능(기억・학습・판단)을 모방하는 거네요. 따라서 인간의 신경 조직은 ‘뇌’라고 볼 수 있을 겁니다. 그러면 인공 신경망은? 네, ‘인공지능’이죠. 이 인공지능은 인간의 뇌를 ‘수학적으로 모델링’합니다. 

신경 조직의 기본 단위가 뉴런. 인공신경망의 기본 단위 퍼셉트론.

퍼셉트론은 뉴런을 모방했습니다. 당연한 말이죠? 여기에서 주목해야 할 건 첫 문단에서도 나온 ‘수학적으로’입니다. 

여기까지 알 수 있는 내용은 지문의 화제가 ‘인공신경망’이라는 것 뿐. 

정보를 모두 추출했습니다.

이제 정보들을 조합해 봅시다. 

일단 거시적으로, 인간과 컴퓨터 간의 이항대립입니다. 여기서 출발하여 구조도를 그려봅시다. 

거시에서 출발하여 미시까지 정보의 층위를 고려하여 관계를 나열했습니다. 

화제가 인공신경망이니까 인간에 대한 설명보다는 컴퓨터 쪽에 더 집중하겠죠? 만약 인간이 나오면 ‘인간의 신경 조직’이 기억・학습・판단하는 원리를 인공 신경망과 대응시키는 서술을 할 것이고 그때도 주목해야 할 건 인공신경망이 이를 어떻게 수행할 것인가 입니다. 

내용과 형식은 항상 서로를 따릅니다.

이는 기계에선 물리적 구조와 비물리적 구조, 즉 하드웨어(HW)와 소프트웨어(SW)로 대응되죠. 지금까지 인공신경망에서의 HW에 대한 설명은 ‘퍼셉트론이 인공신경망을 구성하는 기본 단위’라고만 언급했을 뿐입니다. SW에 대한 설명은 ‘수학적 모델링’. 

내용과 형식이 항상 서로를 따르듯이, HW와 SW도 서로를 따릅니다. 기계는 부여된 역할이 있죠? SW는 이를 수행합니다. 당연히 HW는 SW가 역할을 잘 수행할 수 있도록 설계돼야죠. 이 원리에 따른다면 분명 퍼셉트론과 인공신경망은 그들의 기능에 맞게 설계가 될 겁니다.

여기서 잠깐, ‘인공신경망’이라는 단어를 뜯어봅시다.

인공신경망은 구성하는 의미에 따라서 아래와 같이 나눌 수 있죠?

인공 / 신경 / 망

‘인공’과 ‘신경’ ‘인공신경’으로 단어가 되네요. 

인공신경 / 망

이제 이렇게 나눌 수 있겠군요. ‘망’은 무슨 뜻이죠? 그물 따위를 의미합니다. 그럼 인공 신경 그물이라고 인상을 잡아도 좋겠네요? 그 그물은 퍼셉트론이 만드는 거고요.

인공신경망은 아래와 같이 구성될 것 같습니다. 

앞서 말했듯이, 빨간색은 부분들(퍼셉트론) 간의 관계를 의미합니다. 

부분이 모여 개체가 될 때 개체의 특성은 부분 간의 관계에서 생깁니다.

퍼셉트론이 가지는 관계는 인공신경망만의 특성을 만들 거에요. 인공신경망의 목적이 말하자면 ‘인공 지능’의 구현이므로, 인공신경망은 퍼셉트론이 처리한 정보로 복잡한 사고가 가능할 것입니다. 그리고 이는 수학 공식 따위를 기반으로 할 거고요. 첫 문단의 ‘수학적 모델링’이 근거입니다. 

이론은 절대 현실의 모든 변수를 반영할 수 없습니다. 

따라서 본 기술이 실제 상황에 적용될 땐 한계가 보일 거에요. 이는 문제 상황이 되어 해결책의 제시가 필수적입니다. 평가원 글은 완결성을 가지니까요.

지금까지의 통찰을 점검해봅시다. 두 번째 문단부터 문단별로요.

#02

#03

#04

#05

사실 당연히, 그 세부 내용은 예측하지 못해요. 하지만 앞으로 뭐가 소개될지, 그 정보의 역할은 충분히 알 수 있습니다.

여담인데, 정보를 추출할 때 제가 이를 조합해보자고 했죠? 지문이 앞으로 무엇을 말할지 알기 위해서. 여러분도 암묵적 동의를 했고요. 이는 여러분은 이미 압니다 부분들 간의 관계가 새로운 의미를 만들어 낸다는 걸. 단지 인지하지 못했을 뿐. 

해설지 쓸 때보다 시간이 적게 걸리네요.

앞으로 이런 컨셉으로 간단하게 해설지 써볼까 생각이 듭니다. 

말로밖에 전하지 못하는 것들이 있다는 게 조금 한스럽네요.

어쨌든 도움이 되셨으면 좋겠습니다.

늦은 밤 제 글 봐주셔서 감사합니다.

TMI
 1. 오늘 지하철에서 촛불하나 부른 외국인 아저씨 봄

신촌에서 친구 만나고 헤어지는 길에 봤다.

미모의 외국인 여성 분이랑 대화 중이었음.

2. 요즘 혼란스러운 일이 일어나고 있다.

내가 어떻게 해야할지 참…

3. 어제 수업 잘 마쳤다.

위로인지는 몰겠지만 좋다는 평이 많다. 

저야말로 들어주셔서 감사합니다.