계층 구조를 통해 바라본 인간의 효율적인 독해 방식
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이번에 제가 자대에서 farm system이라는 소프트웨어, 컴퓨터공학 동아리에서 발표를 하게 되었습니다. 자연어 처리라고, 요새 GAI들처럼 사람처럼 말하고 듣고 읽고 쓰는 일을 하는 인공지능에 대해서 주제를 할당받아서 제가 평소 여태 수능 국어 비문학에 대해서 설명해온 바를 적극적으로 활용하였습니다.
특히 전 아직 소프트웨어 공부가 많이 부족해서, 다소 인문학적인 내용으로 비춰질 수 있는 제 발표가 많이 지적받고 교수님이 혹평을 하지 않으실까(교수님이 정말 좋으신 분인데, 부족한 점은 가감없이 다 말씀주시는 성향이시더군요) 걱정을 했는데 다행히 재미있게 들으신 것 같습니다.
특히 전 제목에 계층 구조라고 썻는데 영어로는 hierarchy structure라고 하거든요. 말 자체는 어렵고 흔하게 듣지 못했을 듯 한데요, 알고보면 우리 주변에 굉장히 흔하게 보이는 구조입니다. 특히 이 계층 구조가 하드웨어 구조 뿐만 아니라 우리가 실제 독해를 하는 방식과 굉장히 유사하여, 이번에 자연어 처리 인공지능과 연관시켜서 한번 설명을 해보았습니다.
계층구조는 그 말보다 '프랙탈'이라는 말로 더욱 유명합니다. 프랙탈은 자기 유사성을 가진 것이 계속 반복되면서 큰 구조를 이룬다는 말인데, 수학에서 특히 무한 등비급수와 관련되어 수능 문제에도 꼭 한 문제씩 나온 것이 기억납니다.

작은 단백질이 모여서 큰 줄기를 이루고, 그 줄기가 모여서 섬유를 이루고, 그 섬유가 모여서 섬유 다발을 형성하고... 하는 식으로 계속 점차 작은 것들이 모이고 모여서 더 커지는 구조를 계층 구조라고 합니다. 우리 몸부터 근육이나 행성계(지구가 태양을 돌고 다시 태양이 우리 은하 중심을 돌고) 등등 우리 주변에 상당히 많이 존재합니다. 즉, 그 구조가 효율적이고 안정적이라는 말이죠
https://m.blog.naver.com/pt-at/221365981881

수학 문제에서 이런 문제 정말 많이 보았죠? 프랙탈은 수학에서도 굉장히 흥미로운 분야로 계속 연구되는 분야입니다. 계층 구조와 매우 밀접한 연관이 있습니다
https://busan.greenart.co.kr/community/greenDesignNews_view?idx=1538
우리 주변에 계층 구조, 프랙탈이 정말 자주 발견됩니다. 예컨데 브로콜리가 있죠. 그 덩어리를 하나 떼어내어 보면, 쉽게 떨어지는데 그 내부를 보면 작은 덩어리들이 모여서 큰 덩어리를 이루는 형태로 되어 있습니다. 고사리도 보면 잎이 계속 패턴이 반복되는 형태를 보입니다.
심지어 우리의 폐에서 폐포, 꽈리 구조들 또한 계층 구조 프랙탈을 이룹니다. 특히 프랙탈에서 가장 신기한 특성은 '길이는 무한히 발산하는데 넓이는 유한하게 수렴한다' 입니다. 이러한 구조가 자연에서 특히 폐포의 경우에는 한정된 부피에 최대의 표면적을 이루기 위함입니다. 폐에서 발생하는 산소 이산화탄소 교환은 표면적이 넓으면 넓을 수록 유리합니다. 마치 우리가 차를 타고 갈 때 길이 넓을 수록 차가 잘 빠르게 많이 달릴 수 있는 것처럼, 폐포도 계층 구조 프랙탈이 계속 반복이 되는데요, 폐라는 한정된 공간에서 가장 효율적으로 표면적을 많이 늘릴 수 잇는 구조가 바로 프랙탈 구조이기 때문입니다.
특히 전 이번에 인공지능과 뇌에 대해서 공부하면서 깜짝 놀란 것이, 뇌 또한 대표적인 계층 구조로 이루어져있다는 것이었습니다. 하드웨어 구조 뿐만 아니라, 그 내부의 소프트웨어 구조 또한 계층 구조로 이루어져 있다는 것을 알게 되었습니다.


크기가 작아서 안보이면 아래 링크를 통해 확인해주세요
https://blog.naver.com/cognitasapiens
특히 요새 바이오 미메틱스라고 하여, 생체 모사 공학이라고 생명의 뛰어난 효율적인 구조와 기능을 모방한 기술이 여럿 개발되고 있습니다. 전 이러한 제 배경지식을 활용하여, 인간의 독해 방식처럼 효율적으로 읽는 인공지능을 개발하고자 본 발표를 준비하였습니다.
제가 정말 오랜만에 비문학 칼럼 내용을 그대로 가져옵니다. 링크를 달아둘테니, 과거 제가 작성한 비문학 해설 칼럼을 같이 보시는 것을 추천합니다.

2019년에 작성한 칼럼이네요 ㅎㄷㄷ 5년 만입니다
https://blog.naver.com/cognitasapiens/221678775614
해당 지문의 핵심은 '보안' 이었습니다. 그래서 '보안을 유지한다'라는 핵심 주제를 통해서 문제를 풀었다면 굉장히 효율적으로 문제를 풀 수 있었습니다.


문제 중에서 빨간 줄들이 주제와 직결된 핵심 내용이었고, 이 내용을 먼저 보았다면 제한된 시간 안에 매우 빠르게 풀 수 있었습니다

우리는 사실 이러한 계층 구조로 지문을 읽고 있었다는 것이죠
https://blog.naver.com/cognitasapiens
우리는 아이큐가 180이 아닙니다. 잠깐만 지나도 방금 읽은 내용을 전부 기억하지 못합니다. 그런데, 모든 내용을 절대로 기억할 필요가 없다는 것입니다. 서로 다른 수준으로 중요한 내용이 서로 다르고, 상대적으로 가장 중요한 내용을 위주로 이해를 하고 암기를 하면서 지문을 구조적으로 읽는다면, 지문을 매우 효과적으로 읽을 수 있을 뿐만 아니라 심지어 극단적으로 문제를 찍을 때 주제와 관련된 것을 찍으면 답이 나온다는 것입니다.
아까 계층구조라고 했죠 쉽게 말해서 피라미드 구조인데(관료제를 생각하면 쉽습니다 높은 곳에 위치한 사람일수록 더욱 중요한 사람이라는 것이죠), 그 꼭대기에 우선 지문의 핵심 주제를 먼저 배치하고, 위에서 아래로 그 중요도 순으로 내용을 배치하는 것입니다.
이 지문이 16년도에 나왔고 전 대학생이고 소프트웨어 공부를 했기에 비트코인, 문자열 길이 등의 전문 용어를 잘 알지만 고등학생은 죽었다 깨어나도 절대로 그걸 고등학교 시기에 알 수 있는 배경 지식이 없습니다. 애초에 수능 국어가 배경 지식 암기 수준을 질문하는 것도 아니고요.
그러니까 당시 수험생 입장에서는 굉장히 생소한 용어가 나온 것인데, 보통 학생들이 이런 쓸데없는 전문 용어에 집착하는 경향을 보입니다. 그거 다 낚인 것입니다. 제가 출제자라도 한번 수험생들 정신 차리게 하겠다! 하면 온갖 어려운 전문 용어를 등장시키겠지만, 결코 전반적인 핵심 주제를 이해하는 것은 어렵지 않게 출제할 것 같습니다.
때문에 주제와 먼, 핵심적이지 않은 내용은 피라미드의 가장 아랫층에 할당하고, 나중에 다시 찾아가서 볼 수 있을 정도로 간단히 체크만 해두고 넘어가면 된다는 것입니다. 여전히 중요한 정보는 상위 계층, 꼭대기에 배치되어 있습니다.
보안을 유지한다 라는 주제를 가지고 계속 지문을 보았다면 구조적으로 쉽게 이해할 수 있을 것이고, 암기 또한 더 잘 됩니다. 제 생각에는 제 방식이 먹힌 이유는 크게 2가지인데, 첫 번째는 실제 출제자들이 주제를 잘 파악했는지, 주제에 관련되어 문제를 출제하고 답을 만들고, 두 번째는 그렇게 문제가 나오지 않다 하더라도 여전히 주제를 중심으로 글을 구조적으로 읽는 것은 핵심을 파악하고 전반적인 내용을 요약하고 이해하기 여전히 도움이 되는 훌륭한 독해 방법이라는 것입니다.
위 링크에서 문제를 풀긴 하지만 여기서 다시 한번 간단하게 풀어보고 마치겠습니다.

여기서 보안과 관련된 중요한 내용이 나오는 선지가 있나요? 전 아래 부분이 끌리더군요.

왜냐하면 이 말은 직접적으로 보안을 언급하지는 않았지만, 내용 자체로 보면 보안에 핵심적인 내용이라는 것입니다. 서로 다른 해시 함수를 적용했으면 당연히 달라야지 서로 알지 못할 텐데, 도출한 해시 값(물론 해시 값이 정확히 뭔지도 모르겠습니다 해시 함수의 정의가 중요한게 아닙니다)이 같다면 보안에 문제가 있겠죠?
그래서 3번을 체크하고 지나갑니다.

자 여기서도 가장 적절한 것을 고르라고 했는데, 보안과 관련된 중요한 내용이 뭐가 보이시나요? 전 이게 눈에 거슬렸습니다.

보안을 유지하려면 당연히 복원이 불가능해야겠죠. 복원이 가능하면 다 복원시켜서 원래 값이 뭐였는지 해커들이 찾아내고 정보가 다 뚫리겠죠? 그래서 1번 체크.


자 여기서도 문제를 보면 이 선지가 핵심 주제와 관련성이 매우 높은거 같네요??
보안이 유지가 되었다면 당연히 운영자가 몰라야겠죠?
그래서 결과는? 정답이 제가 정확히 모두 맞췄습니다.
이처럼 중요한 내용을 우선 머리에 집어넣고, 그걸 가장 높은 피라미드의 층, 가장 높은 계층에 넣고 우선적으로 항상 암기하고 복기를 하면서 문제와 선지를 읽으면 매우 쉽게 풀린다는 것이 제 <수국비>의 핵심 내용이었습니다.
그런데 생각해보니 이러한 방식이 결국 자연계에서 존재하는 계층 구조와 밀접한 관련이 있다고 생각이 들었고, 이 계층 구조를 통해서 제 독해 방식을 설명하고 이를 인공지능에 결합하는 내용으로 발표를 했는데 꽤 재밌게 들으신 듯 합니다 교수님께서.


마지막으로 이번 발표에 쓴 ppt를 블로그에 저장해두었습니다(처음에는 블로그 글로 바로 작성하고 싶었는데 발표를 위해서 ppt를 따로 제작해야 했습니다). 관심 있으신 분들은 읽어보시면 재밌으실 것입니다.
https://blog.naver.com/cognitasapiens/223702025412
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컴퓨터과학이 인지과학과도 밀접한 관련이 있죠. 재밌게 잘 읽었습니다. 고도의 인지처리 방식을 학생들에게 가르치는 건 근데 참 어려운 것 같아요...