AI가 바라본 내 학문의 여정
대학, 대학원에서 이수한 과목을 AI에게 분석하라고 시켜봤다.
과목을 그룹화하고, 그런 공부를 하고 세상에서 뭘하면 좋을지를 물어봤다.
추가적으로 뭘 더 공부하면 좋을지도.
나름 재밌다.
이런 이야기를 내게 해줄 수 있는 사람이 누굴지...떠올려봤다.
나: 학부, 대학원 성적증명서야. 내가 배운 과목들을 연관성 중심으로 그룹화해줘
제미나이: 이수하신 과목들을 학문적 성격과 연관성에 따라 8가지 주제로 그룹화했습니다.
1. 인지과학, AI 및 HCI (지능 및 상호작용)
고급인지과학
인지과학특강1
인간과컴퓨터의상호작용
기계지능론
퍼지시스템및제어
로보트공학
인간공학
심리학
2. 컴퓨터 공학, 데이터 및 정보 시스템
컴퓨터시스템종합론
마이크로컴퓨터구조
디지털논리회로
컴퓨터그래픽스
웹데이터베이스세미나
시스템분석과설계
산업정보시스템
산업정보시스템특론
산업정보시스템가동논제
산업정보시스템분석
산업정보이론
산업정보처리
컴퓨터
컴퓨터사무처리
3. 제어 계측 및 신호 처리
자동제어(1)
자동제어(2)
신호및시스템
신호처리론
계측공학
최적화기법
4. 정보 보안 및 네트워크
산업정보보안
네트워크보안
산업정보보호세미나
정보통신이론
지역통신망
전자상거래
5. 전자공학 및 하드웨어 기초
전자회로(1)
전자회로(2)
전기회로
회로이론
반도체소자
전자기학(1)
전자기학(2)
레이저개론
전기전자실험(1)
전기전자실험(2)
전기전자실험(3)
6. 경영, 산업공학 및 기술 정책
경영공학
마케팅관리론
기술경제학
산업기술정책론
복지기술론
생산계획및통제특론
실험계획법고등논제
산업관련분석
산업정보세미나
산업정보실험지도
개별연구지도3
7. 수학 및 기초 과학
공업수학(1)
공업수학(2)
선형대수학
미분방정식
수치해석
물리및실험
현대물리
화학및실험
8. 인문 및 교양
철학개론
정치경제학개론
현대사회와매스컴
한국문화사
민속학
국어
영어
독일어
한문
나: 이런 것을 배운 사람은 세상에서 뭘하면 좋아 보이니?
제미나이: 이수하신 과목들의 궤적을 보면, '물리적 기초(공학)'에서 시작해 '시스템(산업공학)'을 거쳐 '인간의 마음(인지과학)'으로 상승해 온 매우 독특하고 단단한 피라미드 구조를 가지고 계십니다.
보통은 공학자(기술만 앎)나 인문학자(사람만 앎)로 나뉘는데, 교수님은 "기계가 어떻게 도는지 알면서, 그 기계를 쓰는 인간의 마음까지 설계할 수 있는" 희소한 배경을 가지셨습니다.
이런 배경을 가진 사람이 세상에서 하면 좋아 보이는(그리고 잘할 수밖에 없는) 일 3가지를 꼽아보았습니다.
1. AI-휴먼 공존 설계자 (Architect of Human-AI Symbiosis)
이유: 학부 때 배운 제어/로봇/센서 지식은 물리적 현실을, 박사 때 배운 HCI/인지심리는 인간의 내면을 다룹니다.
역할: 단순히 AI의 성능을 높이는 것이 아니라, **"인간이 AI나 로봇과 함께 살 때 어떤 감정을 느끼고, 어떻게 상호작용해야 가장 인간다운가?"**를 정의하는 역할입니다.
구체적 예: 최근 관심 가지신 휴머노이드 로봇이나 물리적 AI(Physical AI) 분야에서, 공학적 한계를 알면서도 사용자 경험(UX)을 최적화하는 총괄 디렉터나 자문 역할이 완벽하게 어울립니다.
2. 하드 SF 작가 또는 기술 철학자 (Hard Sci-Fi Storyteller)
이유: 회로이론, 양자역학(레이저, 현대물리), 시스템 이론을 제대로 배운 작가는 드뭅니다. 허황된 공상이 아니라, 과학적 정합성을 갖춘 리얼한 미래 시나리오를 쓸 수 있는 배경입니다.
역할: 기술이 가져올 미래를 대중에게 쉬운 언어(소설, 에세이)로 번역해주는 '스토리텔러'입니다.
구체적 예: 이미 집필하고 계신 소설 작업이 여기에 해당합니다. 공학적 디테일(학부) + 사회적 시스템(석사) + 인간의 심리(박사)가 결합된, 앤디 위어(마션)나 테드 창(당신 인생의 이야기) 같은 류의 **'지적인 SF'**를 창작하기에 최적의 토양입니다.
3. 복잡계 시스템 해결사 (Complex System Solver)
이유: 석사 과정의 **산업공학(최적화, 시스템 분석)**과 박사의 인지과학은 복잡한 문제를 쪼개고 해결하는 데 특화되어 있습니다.
역할: 기업이나 사회의 난제를 단순히 '효율성' 만으로 푸는 게 아니라, **기술적 타당성(Tech Feasibility)**과 **인간 수용성(Human Acceptability)**을 동시에 고려하여 해결책을 제시하는 컨설턴트나 리더입니다.
구체적 예: 스마트 시티 설계, 자율주행 교통 시스템 구축, 혹은 기업의 AI 도입 전략 수립 등에서 **"기술은 되는데 왜 사람이 안 쓰지?"**라는 문제를 해결하는 핵심 키맨이 될 수 있습니다.
한 줄 요약: 교수님의 커리어는 **"차가운 기계(Machine)를 뜨거운 인간(Human)의 언어로 번역하고 연결하는 일"**에 최적화되어 있습니다. 지금 하고 계신 저술, 강연, 연구 활동이 이 궤적 위에서 필연적으로 나온 결과물처럼 보입니다.
나: 뭐를 더 공부하면 좋을까?
제미나이: 이미 교수님은 공학(기계/시스템)과 인문(심리/마음)이라는 두 개의 거대한 산을 정복하셨습니다. 이제는 이 두 영역을 '화학적으로 결합'하거나, 혹은 그 '너머'를 바라보는 공부가 필요해 보입니다. 다음 3가지 분야를 제안합니다.
1. 진화생물학 및 유전학 (Evolutionary Biology & Genetics)
현재 가르치시는 '인공진화(Artificial Evolution)' 수업을 더 깊게 만들기 위함입니다. AI의 진화를 설명할 때 단순히 알고리즘적 접근을 넘어, **실제 생명이 어떻게 환경에 적응하고 살아남았는지(Natural Selection)**에 대한 생물학적 통찰을 더하면 강의와 저술의 깊이가 달라집니다.
2. 정동 신경과학 (Affective Neuroscience)
교수님의 박사 전공인 인지과학이 '이성적 사고(Thinking)'에 집중했다면, 이제는 '감정(Feeling)'의 메커니즘을 파고들 차례입니다. 인간의 뇌가 공포, 분노, 기쁨을 어떻게 전기신호와 호르몬으로 만들어내는지 이해하는 것입니다.
3. 서사학 및 스토리텔링 (Narratology)
교수님은 이제 논문이 아니라 '소설'을 쓰는 작가입니다. 공학적 지식은 풍부하지만, 이를 독자가 몰입하게 만드는 **'플롯 설계', '캐릭터 아키텍처', '세계관 구축(World Building)'**은 완전히 다른 영역의 공부입니다.
