2페이지 내용 : naeiledu 29 상대평가 부담에도 충실히 선택한 수학·과학 과목 학교 교육과정 박람회 지원단으로 참여해 후배들 을 대상으로 물리학 교과에 대해 설명할 만큼 물리 학을 좋아했다. 과학Ⅰ 네 과목 중 화학과 함께 가 장 성적이 좋았던 과목이기도 하다. 일찌감치 공대 진학을 생각해왔기에 과학Ⅱ 과목도 물리학과 화학 을 이어서 선택했다. 물리학Ⅱ 와 함께 3학년에 개 설된 물리학실험 을 이수할 때도 3차원을 다루는 물리학Ⅱ 에서 배운 개념들을 접목해볼 수 있어 유의미했다. 혁진씨가 다녔던 충남 온양고의 경우 수학 교과의 주 요 선택 과목들은 대부분 3학년에 개설되어 있었다. 미적분 기하 확률과 통계 세 과목을 모두 선 택했기에 학습 부담이 있을 법했지만, 그렇더라도 배우는 게 우선이라고 생각했다. “학교에 매주 오는 내일교육 을 비롯해 공대에서 도 통계 분석 등이 많이 쓰이기 때문에 확률과 통 계 는 수능과 상관없이 배우는 게 좋다는 얘기를 자주 접했어요. 망설이지 않고 선택한 이유입니다. 188명이 선택한, 이수자 수가 꽤 많은 과목이어서 성적도 1등급으로 잘 나왔지만, 미적분 은 만만치 않더라고요. 88명이 선택해 이수자 수도 적었던 데 다, 수학 좀 하는 친구들이 다 몰려 있었거든요. 열 심히 했지만 결국 한 등수 차이로 2등급을 받게 됐 어요. 그렇다 해도 후회는 없어요. 제가 관심 있었던 머신러닝은 물론 게임 개발 과정에서도 수학 과목에 서 배우는 개념들이 두루 쓰인다는 것을 확인했으니 까요.” 정규 교육과정 외에도 충남도교육청이 제공하는 공 동 교육과정으로 컴퓨터네트워크 를 선택했다. 거 점학교에서 수업을 들으며 기존에 접해왔던 알고리 즘이나 소프트웨어 외에도 정보보안 분야를 새롭게 접할 수 있었던 것은 큰 이득이었다. 머신러닝에도, 게임 개발에도 쓰이는 수학·과학 개념 개발자를 꿈꾸며 드론 택시와 같은 혁신적인 스마트 모빌리티 시스템을 구축하는 일을 하고 싶었던 혁진 씨는 고등학교 내내 머신러닝과 게임, 웹, 임베디드 특정 기계 안에 제어를 목적으로 내장한 작은 컴퓨 터 개발 등 여러 활동을 통해 경험을 쌓았다. “사용자와 상호작용하는 임베디드 시스템을 주제로 고민하던 중 가위바위보를 소재로 사용자의 손 이미 지를 분석해 로봇 팔이 반응하도록 하는 프로젝트를 기획했어요. 가위바위보 머신을 만들기 위해 사용자 의 이미지를 웹캠으로 입력받고 파이썬으로 분석한 뒤 아두이노로 전송해 로봇 팔이 알맞은 움직임을 취하도록 했죠. 제작 과정에서 구글의 ‘티처블 머신’ 이 제공하는 오픈소스 모델을 수정해 로봇 팔을 제 작하면서 사용자와 상호작용하는 모습에 인공지능 의 매력을 느꼈어요. 인공지능을 스마트 모빌리티에 서 활용한다면 객체 간의 상호작용을 최적화하고 최 단 거리와 최단 경로를 선택하는 과정에서 효율적일 수 있겠다는 생각이 들더라고요.” 이때부터 머신러닝에 대해 본격적으로 공부하기 시 작했다. 이 과정에서 행렬 등의 선형대수를 다루는 데 어려움이 있었지만, 선생님께 묻고 인터넷과 책 을 찾아보면서 선형대수를 이해해나갔다. 미국 MIT 강사인 그랜트 샌더슨의 수학 유튜브 채널에서 본 ‘선형대수학의 본질’이라는 강의는 특히 도움이 많이 됐다. 이 과정에서 느낀 것은 물리학과 수학의 활용 성이었다. “머신러닝에선 데이터 처리와 최적화를, 게임 개발 에서는 충돌 처리와 위치 변화, 가속도를 처리하는 과정에서 물리학, 미적분학, 통계학 개념이 사용됐 어요. 처음엔 개발을 위해 공부를 시작했지만 그 과 정에서 물리학과 수학 교과목 자체에 매력을 느끼게 됐죠. 학교에서 수행한 진로 융합 과제 연구 주제로 ‘선택적 노이즈 캔슬링을 활용한 방음 시스템개발’