SEF 2017 참가 후기
기대를 안하고 가서 매우 좋았다. 아주 약간 아쉬웠고.
큰 화제 속에 출범한 NHN NEXT가 이번 SEF 2017행사를 주관한 '커넥트 재단'으로 이름이 바뀐 것을 며칠 전에 알았다.
SW교육과 삶을 연결하는 커넥트 재단에서 주관한 이번 행사 SEF 2017는 사실 가기 전에는 별로 자세히 알아보지 않았고, 행사 다녀오고 나서 발표자분들에 대한 정보를 떠오르는 대로 검색하면서 학습했다. 그 만큼 행사 주최측에서 섭외한 발표자들의 발표 내용이 전반적으로 만족스럽고 좋았다.
나중에 안 사실인데 이 날 행사에 1,500명이나 왔다고 한다. 그래서 그렇게 북적였던 거였다.
▷ 행사 정보 URL : http://sef.connect.or.kr/schedule.html
내가 들었던 발표들
1) SEF 2017 Keynote Speech
소프트웨어로 변화하는 미래와 그 준비의 필요성
데니스 홍 | UCLA 기계항공공학과 교수
로봇이 넘어지고 고장나지 않으면, 아무것도 배울 수 없습니다. 사람도 마찬가지 입니다.
If your robot doesn't fall and break, you do not learn anything. It's the same with peaple, too.
소프트웨어가 없는 로봇은 고철 덩어리에 불과합니다
수강평 : 발표 슬라이드 이미지로는 전할 수 없는 "로봇 축구 생생한 경기 현장, 로봇 준비 과정, 재난 구조 로봇 경기, 21개월 된 로봇 베타 테스터 - 이든 홍(아들)"을 동영상으로 준비해 적절한 시점에 영상을 멈추고, 준비한 멘트를 하고, 또 뒤 이어서 동영상을 보여주는 장면은 그 자체로 맥락이 있는 스토리였고, 잘 구성된 쇼였다.
동작도 크고, 목소리도 활기찬데, 유머 감각까지 유감없이 발휘한 부분도 관중의 분위기를 유쾌하게 만들기에 충분했다. 일화로 UCLA 로 넘어 오기 전에 이전 소속 대학에서 4번의 로봇 축구 챔피언 승리를 차지했는데, 기존 대학 재직 중 만든 로봇들을 다 두고 떠나게 되서 UCLA에서 새로 로봇을 만들어야 했던 부분을 설명하면서 "(그 곳에 두고 온 - 훔쳐간)*4" 멘트를 반복해서 다들 그 숨은 의도를 간파하고 웃었다.
프리젠터로서, 또 프로젝트팀 리더로서 다수에게 프로젝트팀의 노력과 고생의 결과들을 전달하는 측면에서 잘 계획되고, 준비된 발표자라는 느낌을 받았다.
4월 1일 만우절에 발표를 들었는데, 나중에 알았지만 이 날 마침 본인 페이스북에 장난스럽게 올린 타임라인 글을 YTN이 기사로 냈다가 낚인 것을 알아채고 급히 기사를 내리는 등 웃픈 에피소드까지 있었다.
대한민국에 비행기로 먼 길을 온 김에 이 곳 저 곳 행사에 높은 금액으로 섭외된 발표자인 것 같고(라인Line corp. 사내 강연, 서울 모터쇼 기조 강연 등), 그 동안 몰랐지만 해외에서 국위선양하는 자랑스러운 한국인 대열에 있는 분인 모양이다. (사실은 America 대표로 로봇 대회에 나가시는 분이지만.) 그래서 YTN도 낚인 것 같고, 어쨌든 이 날 발표는 즐거웠기 때문에 데니스홍 페이스북을 검색해서 팔로우(follow)했다.
이 뒤에 이어진 발표에서 '이번 행사장에 인터넷이 안 되서 영상을 보여줄 수 없어 아쉽다'는 발표자 멘트가 있었다. 누구나 예상할 수 있는 부분 "발표중 영상 로딩이 늦거나, 혹은 아예 영상이 안 뜨는 사고에 대비하려고 차단한 것일 거야"라는 생각으로 넘겨 들었는데, 그러므로 데니스 홍 교수는 노트북에 직접 제작한 영상을 담아서 발표한 것 같다.
2)SEF 2017 Special Speech
소프트웨어로 변화하는 세상과 삶
강태진 | 인사이너리 대표, 前한글과컴퓨터 부사장
수강평 : 데니스 홍 다음 순서 발표자. 그 누구라도 이 분 다음에 발표를 해야 한다면 매우 긴장될 것 같다. 한껏 Up된 분위기를 어떻게 이어가야 할지 부담감 속에서 차분하게 얘기들을 들려 주셨다. 미국에서 구글보다 훨씬 앞서 온라인 문서 저장/공유서비스를 시작해서 미 언론에서도 주목하고, 투자도 받은 기업의 대표였는데, 시대를 앞선 아이디어였지만, AOL이 장악하고 있던 미국 전역의 인터넷 속도가 너무 느려서 30분이 걸려도 컨텐츠가 안 뜨는 상황만큼은 어쩔 수 없이 받아들여야 하는 장벽이었을 것이다. 그 뒤에 삼성에 와서 MILK 글로벌 서비스 런칭을 진두지휘하셨다고 하는데, 수 많은 사용자들에게 본인이 기여한 SW로 좋은 영향을 미치고 싶은 것은 세상의 모든 개발자들의 공통된 꿈인 것 같다.
회사에서 A.I.에 매우 집중하고 있고, Tensorflow kr 페이스북 그룹 가입자로써 잘 모르지만 눈팅을 많이 하다보니, 가장 솔깃하게 들린 일화는 발표 가장 마지막에 등장했다.
A.I.를 이끌고 있는 대부같은 분들이라고 사진 속 네 분을 소개한 뒤,
사실 사진 속 두 번째에 서 있는 '제프리 힌튼' 교수가 양쪽에 서 있는 제자들을 가르쳤고, 그 제자들이 글로벌 IT업체에서 A.I.연구를 리딩하고 있다고 설명했다.
발표자와 제프리 힌튼 교수가 connect 할 뻔한 이야기는 지금부터다.
뇌의 구조를 모방한 '신경망계'의 대부 같은 제프리 힌튼 교수는 발표자 학부 시절에도 이미 명성을 떨치고 있었다. 지금은 이 교수님이 칠순이 넘었는데, 당시에 "사람을 공격하는 데에 내 연구 결과를 사용하지 않겠다"고 선언해서 많은 자금 지원을 하던 미 국방부 펀딩이 뚝 끊겼고, 이 때 캐나다 토론토 교수 자리에 지원했다고 한다.(인지과학 조교수 자리인데, 사실 명성에 걸맞지 않는 자리에 지원해서 꽤 놀랐다고), 발표자분은 학과 사무실에서 이 분 제자가 되서 연구를 하면 어떨지 제안 전화를 받았지만 가지 않았다고.
당시 발표자 본인이 그 과의 유일한 재학생이었고, 제프리 힌튼 교수는 학교 측에서는 고민할 것 없는 분이라 당연히 합격되었는데, 이 때가 학기중이라 새 제자가 올 때까지 근 1년의 시간이 있다보니, 학교 측에서 한 명이라도 제자를 만들어 줘야 할 상황이라 학교 전화를 받게 됐다고 설명했다. 사업중이기도 하고 해서 학교로 가지 않았다고 했다. (내 느낌 상 약간은, 본인이 가지 않은 길에 대한 아쉬움을 담아 이 멘트를 하신 것 같기도 하다. 하지만 당시는 누가봐도 AI의 겨울 시기였으므로, R&D에 비전이 없었다면 합리적인 선택을 하신 거라고 본다. )
이런 제프리 힌튼 교수는 작년 알파고-이세돌 경기에서 해설로 많이 등장했다고 하는데(난 결과만 봐서 모르겠지만), 그 조차도 바둑에서 AI가 사람을 이길 수 있기까지 걸리는 시간 예측하는데 실패했다고 했다. 알파고가 이세돌을 이기기 4년 전의 인터뷰에서 좀 더 먼 미래의 일일 것으로 예상했는데, 알파고의 승리를 지켜 보며 스스로 과거 본인 예측이 틀렸다고 실수했음을 고백했다고 한다.
이 글을 작성하는 와중에 캐나다 온타리오 주, 1,091억원 규모 AI연구소 개소 / 딥러닝 창시자이자 권위자인 제프리 힌튼 교수가 여기에 수석 자문관으로 참여한다는 기사(링크)를 발견했다.
전문가여도 항상 맞는 예측을 할 수 없는 것처럼, 앞으로 SW로 변화시킬 미래 또한 예측 불가능한 속도와 방향으로 전개될 것을 시사하는, 듣는 이에게 많은 생각을 하게 하는 멋진 마무리 멘트였다고 생각한다.
3) SEF 2017 Special Speech
81세에 아이폰 앱을 개발하다
I want to be creative and active
Wakamiya Masako
발표자 정보를 거의 기억하지 않고 서서 두 번째 강연 듣고 있는데, staff 가 다가와 '통역기를 드릴까요?' 묻길래 처음에는 '한국사람 발표니까' 아니라고 했다가, 잠시 후에 다른 staff 가 또 오길래 그냥 받았다. 이 분 발표를 동시 통역해 주니까 들으라고 그렇게 열심히 나눠 준 거였다.
발표 슬라이드 '첫 번째 장' 본문
Why I create my own iPhone App?
I felt shortage of senior-friendly game App.
So, I asked my friends to create games for seniors, but no one was interested.
Software named "Swift" for user-friendly application creation was developed by "Apple".
I cound found a person to teach me programming.
Also I cound found those who cooperated in making Apps by painting production, narrations etc.
'나이는 숫자에 불과하다'라고 생각한 일본 할머니의 발표였는데, 본인은 직접 상상해서 만드는 것을 즐긴다고 한다. 이런 적극적인 성향이 본인이 개발을 몰라서 뭔가 구현하는데 조금 더디고 느려도, 애플의 앱 등록 정책이 아무리 어렵고 reject 투성이어도, 가르쳐 주실 선생님이 300km 넘는 거리에 살더라도 그 모든 장애를 다 물리치고 아이폰앱(아이패드 해상도도 맞춰야 통과된다고)을 출시할 수 있는 원동력이었겠다.
본인 뜻이 있으니 그래픽 등 도와주는 사람들도 막 생기고, 그렇게 어렵게 앱을 등록하고 나서 많은 후기를 받았다고 한다.
특히, 자신과 같은 나이가 많은 어르신 유저들의 후기를 보는 재미 뿐만 아니라, 제약이 있어 자유로운 활동이 어려운 장애인들, 그 분들을 가르치는 교사들, 할머니, 엄마, 본인 이렇게 3대가 즐길 수 있는 게임이었다고 좋은 앱을 만들어 줘서 고맙다는 후기가 올라왔다고 한다. 계속 업데이트를 해 나가야할 부분이 있다고 말씀하시는 것을 들으면서 역시 SW개발자 답다고 생각했다.
발표 슬라이드 '마지막 장' 본문
Reason why I want to be creative
Creation is the most human-like activity that artificial intelligence can not do.
That is why I want to be creative.
지방에서 새벽같이 와 주신 분들도 많은 것 같던데, 나는 정말 일상이 너무 너무 정신없는 나머지, 사전 탐색이 거의 없는 제로 상태로 행사를 신청했고 '강사가 누군지도 모르고, 기대감이 전혀 없는 상태'로 그 곳에 갔다.
가기 잘 했다는 생각 + 기존에 여기 저기서 들었던 많은 이야기 들이 연결되서, 단기 기억이 홀연히 사라지기 전에 기록으로 남긴다.
오후 세션은총 4개였는데, 제대로 처음부터 끝까지 들은 건 3개였다. 모두 A Track 발표였다. 자리 옮기기 귀찮아서일수도 있고 A Track 주제들이 좀 더 끌려서 정주행했다.
먼저, 배가 고프기도 하고 해서 거의 끝 부분만 듣고 나온 발표 하나는 바로 이 것
A Track / 새로운 경험을 꿈꾸다: 가상현실(VR) - 장혁(폴라리언트 대표)
VR기술의 현황과 해결 과제를 알아보고 VR이 가져올 미래 변화에 대해 이야기합니다.
현재 가장 재미있는 VR콘텐츠는?
VR콘텐츠를 즐기는 사람을 구경하는 것. 주변 사람들은 그거 말고는 사실 할 게 없죠.
현재는두명이 상호게임을 하는 것을 목표로 하고 있습니다. 서로의 동작을 인식해서요.
여기까지만 듣고 나가야 해서 검색한 기사 중 대표님 멘트를 가져왔다.
"나중에는 2명이상 즐길 수 있는 인터렉티브한 VR게임을 개발할 것입니다. 사용자의 VR 기기에 부착하여 머리의 위치를 파악하는 헤드 트래커와 손의 움직임을 파악하는 핸드 모션 컨트롤러, 그리고 이 기기들의 충전거치대와 편광조명 발산을 동시에 수행하는 베이스 모듈로 구성할 것"
어떤 초등학생 정도 보이는 아이가 엄마에게 '이 강연 엄청 재미있었어' 하면서 본인이 들었던 얘기를 막 신나게 이야기 하고, 엄마는 아이에게 '그 걸 니가 구현해 보면 되지'라고 말하길래, 괜히 발표자도 아닌 내가 다 뿌듯했다.
가장 많이 웃었던 시간은 바로 이 것, 前삼성전무에서 '밸브의 신'으로 거듭나게 된 일화.
이건 월급을 준다해도 못 할 일, 허리도 아프고 정말....내가 꼭 하고 말겠다는 비전이 없었다면 할 수 없는 일이었다고 고백하셨다.
돈 별로 안 드는 다양한 센서로 미세먼지, 방 온도 등등 모든 데이터를 그 언젠가 어떻게 쓰일 지 몰라서 계속 모으고 있다고 하셨는데, 이런 데이터를 잘 활용하면 생활 속에서 많은 혁신적인 일들이 일어날 것만 같았다.
A Track / 생활 속 데이터 이야기 - 김규호 (50대 메이커, 서강대학교 교수) 페이스북
내 주변에서 데이터를 수집하기 위한 센서 및 플랫폼 기술을 소개하고, 수집된 데이터를 가지고 무엇을 할 수 있을지에 대한 생각의 기회를 제공합니다.
A Track / 스타트업이 바꾸는 세상 - 임정욱 (스타트업얼라이언스)
소프트웨어 분야 스타트업이란 무엇이며 우버, 에어비앤비와 같은 스타트업은 어떻게 혁신을 만들어냈는지 알아봅니다.
발표 슬라이드가 200장이 넘어서 빨리 넘어가면서 설명해 보겠다고 하셨는데, 정말 빨리 지나가서 아쉬운 슬라이드도 좀 있었다. (참 좋은 내용인데 사진을 못 남겨서 하는 말이고, 이 때 필요한 건 스피드.)
가장 많은 시간 동안 설명된 사례인 '우버' 창업 일화가 인상적이었는데, 강연 듣고 난 후 페이스북 타임라인에 뜬 기사가 "덴마크에서 우버 퇴출"(링크)이었다. 당연히 기존 덴마크 내 운송 사업자들이 우버를 용납하지 않기 때문에 퇴출이 결정됐고, 서비스는 눈물을 머금고 2017년 4월 18일에 접게 됐지만 R&D 연구 인력 50여명은 그 곳에 남아 계속 연구를 한다는 기사였다.
이해관계가 걸린 문제이고, 때로는 일자리와 생존의 문제일 수도 있기 때문에, 공동체가 무엇을 더 우선할 것인지 합의해서 도출한 가치가 무엇인지에 따라서 대단히 혁신적인 공유 서비스가 안착되는데 방해 요인이 될 수도 있다. 이런 진통과 사건들은 물론 쭉 있었고, 앞으로도 생길테고. 우리 나라도 약 2년 전 우버를 용납하지 않았다.
아마존은 책 속 어떤 문장이 가장 많이 밑줄이 그어졌는지, 킨들 구독자의 사용자 데이터를 분석해서 알 수 있고, 그 것을 바탕으로 검증된 도서를 사이트 방문자에게 추천할 수 있다.
리디북스도 독자가 끝까지 읽은 책 List를 추천해 주는데, 출판사가 광고비를 써서 내 눈 앞에 들이대는 '책' 말고, 다른 독서가들이 검증한 믿고 볼 수 있는 '책'을 큐레이션 서비스로 제공받는 셈이다.
오프라인으로, 인쇄 된 책에서는 알 수 없던 정보들을, 디지털화된 도서 컨텐츠를 서비스하고 실 사용자들의 행동 기반으로 분석해서 새로운 가치를 제공하는 회사는 단연 비교 우위일 수 밖에 없다.
A Track / 딥러닝으로 질병을 진단할 수 있을까? - 민현석 (딥바이오 연구원, 前삼성전자)
질병을 진단하는 인공지능 기술을 소개하고 우리는 인공지능 시대를 어떻게 준비해야 할지 논의합니다.
앞의 임정욱 센터장님도, 민현석 연구원님도 오프닝 멘트는 같았다.
"이렇게 사람들이 많이 오는 행사인지 몰랐어요."
(+관심있는 사람들이 조금 모이는 그런 자리라고 얘기해서 왔는데...)
발표자의 부담감을 확 줄이고 수락을 부르는 이런 섭외 스킬이란.
A.I는 뭐? Machine Learning?
"환경 E와의 상호작용으로 획득한 경험적인 데이터 D를 바탕으로 모델 M을 자동으로 구성하여 스스로 성능 P를 향상하는 시스템"이라고.
사진 속 사물도 0과 1 데이터로 분석해서 그게 뭔지 구분하는데, 사람도 구별하기 쉽지 않은 이미지들을 가지고 도전하고 있다고 하는데, '머핀인지 강아지인지 모를 것들이 등장하는 사진 한 장으로' 주제의 무거움과 상관없이 좌중을 웃겼다.
Deep learning : Intelligence from Big Data
딥러닝은 그냥 쉽게 말해서 A.I. 아래 Machine Learning 의 한 가지 방법이죠.
이전에 비해 월등히 좋은 결과를 보여줘서 세상을 바꾸고 있죠.
Deep Learning is changing the world.
딥러닝은 '시각 정보 처리를 계층적으로 수행하는 뇌'를 흉내내는 기술입니다.
Deep Learning is technique mimicking the brain.
Why now?
왜 지금이냐면, 알다시피 Big data 와 성능이 뛰어난 하드웨어 덕분.
구글의 당뇨망막증 자동검출 알고리즘 사례를 알아봅시다.
Google's diabetic retinopathy study
Google's diabetic retinopathy study - 결론을 한 마디로 말하면, 공개된 딥러닝 학습을 했더니 의사보다 잘했다.
데이터 생성은 이렇게, 54명의 안과 전문의가 12만개 이상의 안저 이미지를 판독시킨 결과물. (여기에 24.9million을 쓸 수 있는 돈 많은 구글 or 래리 페이지)
DEEP learning is Data driven approach , 좋고 많은 데이터가 중요하죠.
More Data
연구자가 생각한 데이터의 적당량(Tranning Data)는 실제 세상에 비하면 아주 미미할 수도 있죠. 얼마 정도의 데이터가 적당한지 분량을 가늠할 수 없는 것.
새로운 모델에서 한 번 돌려보고 오류가 높으면 더 많은 데이터로 적용해 보고, 그 다음 다음 단계에도 계속해서 더 많은 데이터로 돌려가면서 성공률을 높이는 겁니다.
구글도 그렇게 많은 시도를 해서 이처럼 결과물을 낸 것이고요.
이 분은 전자 현미경으로 확대한 세포를 보고 정상 세포와 모양이 다른 암을 구별해 내는 딥러닝 연구를 하면서, 의사분들과 많은 대화를 나누고 있다고.
인공지능 시대엔 인공지능 전문가가 되어야 할까요?
R&D가 아닌 C&D (Connect&Detect)
모든 것을 직접 개발하고 구현하는 게 과연 맞을까? R&D 대신 C&D 연결하고 발견하는 것에 대해
이 문제를 해결하기 위해 어떤 기술을 써야할까? 어떤 기술과 데이터를 연결해야 할까?
개발력은 공개되었을 때는 경쟁력을 상실하고, 깃헙 등에 더 좋은 프로그램이 바로 올라오니까요.
구글 클라우드 플랫폼 약 천 장의 이미지 인식에 0.6불 밖에 안들어요. 이걸 직접 구현하는게 맞을까요?
기술만 잘하는 것, 과연 구글보다 더 잘할 수 있을까?
문제해결에 인공지능을 쓸지 여부에 상식이 있는 분이었으면 좋겠습니다.
현재 의료 쪽 분야여서 의사 선생님과 많이 대화하는 중인데, 이런 과정을 통해 차별화와 경쟁력을 갖추게 되요.
의료 분야 인공지능에서 중요하게 생각하는 점은 어떤 것이 정답인지 확신할 수 없을 때 이 것은 '의사 확인이 필요'하다고 판단하는 것입니다. 의료 쪽은 그래야만 하는 분야죠.
도메인에서 포지션 변경을 고민하고 대비하는게 더 중요하다고 생각합니다.
알파고가 되기 위해선 알바고!! 이런 좋은 데이터를 모으기 위해 세련되지 않다고 생각하는 수작업 그런 작업들을 많이 해야 할 수도 있습니다.
영상처리 전공자인 제가 딥러닝을 공부하는 방법은
우선 매일 아침 30분 씩 최신 논문을 보고 있고요.
딥러닝에 대해 쉽고 좋은 강의가 많아요.
깃헙에도 엄청 빨리 코드들이 올라오죠.
페이스북 그룹도 있고요.
마지막 슬라이드는 모든 발표에 동일하게 쓴다고 "노란 리본과 REMEMBER 0416 "를 보여주셨는데, 잘 모르는 분야를 일반인의 눈높이에서 쉽게 전해 주셨을 뿐 아니라, 대세 키워드라고 해서 무조건 뛰어들 일은 아니라는 메세지도 전하려고 한 것 같다.
생소하고 낯선 분야인데 쉽지 않아서, 나름 딥러닝이라는 분야에 대해 강화학습을 하는 중이라 매우 큰 도움이 됐다. 발표자 섭외를 참 잘 한 것 같다.
기념품을 받기 위해 설문조사 참여.
모든 행사가 끝나고 나가는데, 무슨 큐브 같은 걸 선물로 나눠 주는 것 같아서 다가갔더니 '행사 순서지 안 쪽 QR코드를 찍어 설문조사를 해야 준다'고 해서 잠시 머쓱했지만, 또 그 것을 받아보겠다고 온라인 설문조사를 한 후 설문 완료 화면을 보여주고, 정사각형 큐브 모양 기념품을 받아 들고 나왔다.
설문조사 내용은 어렵지 않고, 오늘 어떤 발표가 좋았는지에 대한 네이버 오피스폼 설문지인데, 대략 이러하다.
내 직업을 묻는데, 학생&교사, 교수만 선택 항목에 있어서 '기타'를 선택했다.
내 신청 경로는 이미 다 알고 있어서 안 물어 본거겠지? GA가 있으니까.
설문조사에 못 한 이야기 : 길게 쓸 정신이 없어서 행사장에서 겪은 아쉬웠던 점을 여기다 적자면
1. 무료 커피를 준 건 정말 고마운데, 등록대에서 커피를 받을 수 있다는 내용만 알려주고, 그 커피를 받아 들고 강연장 안으로 들어갈 수 없다는 말은 안 해 줬다.
커피를 한 손에 들고 강연장에 유유히 들어가려고 했으나 '음료 반입 금지' 규정 때문에 문전 박대를 겪고 발길을 돌리는 상황을 많이 목격했다. 물론, 원샷하고 휴지통을 찾아 컵을 버린 후 들어갈 수는 있겠지만.
2. 발표 시간 엄수가 원래 안 되니까 다음 발표 시작 전까지 쉬는 시간이 달라지는데, 억지로 아쉬운 점으로 써 보자면 그런 정보 전달이 잘 안 되는 느낌이었다. 물론 MC는 거듭 이야기 했지만, 그런 정보를 똑똑하게 공유할 방법이 있을까? 아쉬웠지만 딱히 좋은 생각이 떠오르지 않아서 그냥 생각만 해 봤다.
3. 이건 주최측과 상관없이 참가자들이 지켜주면 좋을 에티켓인데, 동행인도 없는데 가방을 빈 자리에 올려둬서 다른 사람이 앉을 수 없게, 앉아도 되는지 물어봐야 하는 건 좀 바뀌면 좋겠다.
어떻게 신청하게 됐나.
몇 가지 키워드 때문에 페이스북에서 지나치듯 보여진 링크에서 신청을 했다.
확실히 광고(sponsered) 게시글은 아니었는데, 그렇다고 내 페이스북 친구가 올린 글도 아니었다. 어찌되었든 이렇게 내 앞에 떠서 내 주의를 끌어낸 것도 인연이구나. SEF 2017과 나를 connect한 것은 '페이스북 어디선가에서 본 게시글'이었다.
전시 주최측 '커넥트 재단'의 행사 경험기.
신청하셨는데 '진짜 올 건지' 전화를 받았다.
저 링크를 클릭해 신청 내역을 적고 난 후, 내 머릿 속에 그 행사의 자리는 금새 사라졌다.
며칠 후 '02번호'로 시작하는 어디선가 전화가 왔다. 보통 출처(스팸전화인지 여부)가 나오는데, 이 번호는 없었다.
상대가 무슨 행사인지 초반에 당연히 말했겠지만 조금 빨랐던지 내 귀에 확실히 통과되지는 않고 흩어졌다.
'행사에 오실 건가요?' 묻는 질문만 꽤 강렬하게 훅 들어왔는데, 업무하다가 받은 전화고, 사무실이니까 조용히 해야 하고, 마음이 급 바빠지고 그래서 잠시 고민은 했지만 '아, 네. 참석합니다(못 갈 수도 있...).'라고 대답했다.
10시부터 행사 시작인데 '1시간 전에' 와 달라고 당당하게 말하는 행사 관계자의 자신감은 어디서 나오는가. 그 것도 토요일 오전인데. 그 멘트 때문에, 앞서 조금 불확실하게 참석하겠다고 애써 대답하긴 했지만, '1시간 먼저'가 권장인데 의무처럼 제시되는 이 날 행사를 확실히 참석할지 더더욱 확신할 수 없게 됐다.
그래도 결국 갔으니까, 위의 사전 확인 전화는 '참가비가 없는 무료 행사임에도 일일히 참석 신청자들의 참가 의사를 묻고, 행사가 차질없이 진행되도록 하기 위한(잊고 지내는 나 같은 사람에게 알림 효과도 주고) 주최측의 치밀한 계획 하에 이루어진 꼼꼼한 사전 준비'라고 하겠다.
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그 후, 내가 도대체 무슨 행사를 신청한 것인지 페이스북에서 봤으니 좋아요는 남았겠지 하고 이전 글 보기 힘들다는 페이스북 타임라인, 가입한 페이스북 그룹들 글을 몰아서 인내심을 가지고 스크롤을 내려서 보기 시작했다.
결론부터 말하면, 페이스북에서 행사 신청 링크를 찾는 것은 탐색하느라 사용한 몇 시간(그 만큼 늘어난 내 퇴근시간)이 아까울 만큼 실패였다. 하지만, 본성이 긍정적인 편이라서 다른 면을 보면 의외의 소득이 있었는데 그 건 바로, 페이스북 타임라인 '인기도 순' 에서는 누락된, 내가 바쁘다고 안 보고 밀려난 정보들을 보면서 꽤 유용한 정보들을 모으고 링크를 저장하고, 문서에 일부 내용을 보관하는 시간이 되었다는 것이다.
여기서 한 가지, 급 반짝하고 지나간 인사이트!
(>> 브런치에 글을 쓰다가 떠오른 것을 급히 적어본 것으로, 글쓰기는 새로운 인사이트를 팝업처럼 꺼내는 작업이 분명해라고 생각하게 됐다.)
(뉴스 기사, 페이스북이라는 플랫폼을 포함해)
남들이 보여주고 싶은 것만 보고 '다 봤다고' 안심하고,
내 나름대로의 탐색을 멈추면 안 된다.
찾아도 못 찾겠으면 할 수 없이 최후의 수단 '전화'를 이용할 수 밖에 없었다.
자기가 직접 신청한 행사가 뭔지 이렇게 물어보는 사람을 바보같다고 생각하면 어쩌지라는 걱정을 아주 잠시 하고 전화로 정확한 행사명과 행사 장소를 묻고 끊었다.
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내 정보를 바코드에 심어 MMS로 날려줬다. 아마도 흔한 음료 기프티콘이었으면 같은 바코드라도 기분이 더 좋았겠다. D-1 행사 하루 전, 바코드가 담긴 문자 MMS를 받았다.
꼭 가겠다고 전화로 확답한 사람에게만 보내 주려고 문자를 이 타이밍에 보낸 것 같다. 신청 하고 나서 신청 완료 문자 하나 정도는 보내줄 수 있는 거 아닌가라고 생각했지만, 주최측 나름대로의 사전 참관객 예측 및 문자 발송 비용 절감을 위한 결정과 실행이었을 거다.
처음 와본 세종대, 학교 입구가 기와문인 학교를 방문한 것도 처음. 카카오맵에는 '세종대학교 광개토관'or '세종대학교 컨벤션센터'로 검색해야 행사장의 정확한 위치를 알려준다.
'세종대학교 컨벤션홀'로 검색해서 엉뚱한 곳(한강 근처 어딘가)결과를 마주하고, 또 찾아보고, 찾고 난 후에는 폰으로 이 것 저 것 하다가 내려야 할 역을 두 정거장 지나쳐서 다시 거꾸로 돌아갔다. 그렇게 조금 어렵게 행사장에 도착했다. 9시는 커녕, 행사 시작하는 10시 조차 많이 지나가 있더라는.
