경영학 콘서트 감명깊게 읽고 챕터마다 적은 상세리뷰

1장 같은 항공권이라도 가격이 천차만별인 까닭

편은 주로 항공사의 예를 들며 고객의 구매의지에 따른 분류에 따라 판매가격 차별화로 수익을 극대화하는 수익경영 (Revenue Management) 방식에 대해 다루고 있다.

 

한마디로 간단히 요약한다면 여행객같은 정보검색의 노력을 아끼지 않고 지출에 민감한 승객에게는 사전예약하고 대신에 변경불가한 항공권을 권장하여 타 저가항공사와 유사한 낮은 가격대를 제시하고, 출장같은 갑작스러우면서 항공권 가격에 둔감한 승객에게는 예약변동 가능과 같은 서비스를 추가하면서 높은 가격대를 제시한다는 것이다.

그래서 기업에서 제품에 대한 원가절감이나 수율향상을 통해 이익률 극대화를 관리하는 Yield Management 보다는 앞서 말한 Revenue 라는 표현이 더 적절해보인다. 당연히 개별 고객에게 설문조사를 하면서 표를 팔 수는 없는 노릇이므로 이러한 전략은 과거의 데이타를 잘 축적해놓고 그것을 토대로 군을 효과적으로 분류해내는 '빅데이터 기법'의 보유를 전제로 한다.

결국은 소비자 입장에서 봤을 때에는 경영학 콘서트라기보다는 일종의 마술쇼와 같은 경영학 눈속임이라고 하는 것이 더 적절한 표현이 아닐까 싶다. 수익경영이라는 그럴싸한 기법으로 포장되어 있지만 고객 중 일부는 호갱이 되는 것을 피할 수가 없는 것이다. 내용은 똑같은데 기업에서 그것을 어떻게 잘 꾸며서 고객에게 어필하냐에 따라 와닿는게 종이한장 차이로 달라질 수 있다.

항공권같은 경우는 사람들 생각에 미리사면 싸고 날짜 다되서 사면 비싸다는 생각을 심어주는데 성공했기 때문인데, 사실 살 이유가 특별히 없는데 앞서말한 급하게 출장가는 사람한테는 비싸게 받아먹기 위해서 차별화했을 뿐이다. 소비자가 그러려니 하고 받아들인다는 사실이 중요한 부분이다.

 

반면 현대차와 같은 경우는 어떤가. 제네시스, 에쿠스와 같은 승용차의 판매가가 한국과 미국이 차이가 엄청나게 나서 이슈가 된적이 있었다. 미국에서는 경쟁해야하니까 가격을 낮게 책정하고, 그럼 내수시장 한국 고객들은 호갱이란 말이냐라며 극심한 반발에 부딪혔다. 담당자는 한국에서는 부가세 등 기타 추가비용이 많으므로 어차피 비슷하다는 답변을 대놓았지만 그런걸로 불씨가 가라앉을리 없었다.

설상가상으로 미국에서 판매하는 차의 경우 강도, 내부식 등 제품 보증항목 등에서도 차이가 있어서 그야말로 한국 판매차는 더 비싸면서 그에 따른 메리트를 전혀 느끼지 못하는 경우가 된 것이다. 앞서 말한 항공권 차별화의 경우와 반대로 소비자의 심리에 정착하지 못한 실패전략으로 볼 수 있다.

중요한 것은 수익경영을 얼마나 수학적으로 잘 모델링하느냐가 아니라 마케팅 분야와의 협업으로 실제 시장에서 받아들여질 수 있는 전략을 짜는 것이 더욱 중요하리라 보인다. (항공권의 경우는 책 내용 요약이고 현대차의 사례는 내가 생각해본 반론임)

 

2장 훌륭한 소뮬리에는 주당이 아니다

2장의 제목은 '훌륭한 소뮬리에는 주당이 아니다' 인데, 이 장의 제목은 좀 엉뚱하게 지었다고 생각이 든다. 이번장의 주제는 감에 의해 전략을 펼쳤던 마케팅에서 현대에는 객관적 데이타를 과학적으로 해석하고 합리적인 전략수립을 한다는 것이다. 이것에 대한 예시로 훌륭한 소뮬리에는 주당이 아니라 미각 후각 시각을 총동원해 와인의 특성을 종합적으로 판단한다는 것을 언급하는데, 뭔가 좀 와닿지 않고 부적절하다.

주제가 빅데이터를 수집하고 데이타마이닝을 통해 유효한 정보를 산출하여 고객을 세분화해서 관리한다는 CRM (Customer Relationship Management) 기법을 소개하는건데, 개인의 감각과 경험으로 와인을 감별하는 소뮬리에를 예로 들다니. 뭐 암튼 넘어가자.

 

CRM의 진화를 가져온 빅데이터 기술

저자는 어릴 적 비디오가게 아저씨가 단골인 자신의 취향을 유심히 살펴보며 신작을 추천해주었던 경험을 CRM의 사례로 얘기한다. 그리고 최근들어선 대형마트나 온라인쇼핑몰처럼 불특정 다수를 상대하는 기업에서 그런 고전적인 방법을 취할 순 없으므로 어떻게 CRM 전략을 구사하는지 사례를 들어 설명해준다.

초창기 대형유통 시대의 전략은 각 고객에게 맞춤별 서비스를 제공하기보단 전체적으로 낮은 가격과 특별세일을 통한 마케팅 전략이 주를 이뤘다. 그러다 최근에 와서는 빅데이터 기술의 진보로 고객 한 명 한 명의 행동양상을 데이터화하여 수십 수백가지의 그룹군으로 분류후 개별적인 마케팅 전략을 제시할 수 있게 되었다.

이를테면 A라는 상품을 산 사람들은 B도 많이 사는 경향을 보였다면 이후에 A를 구매한 사람에게 이것도 필요하시죠 고갱님? 하며 먼저 권하는 전략이 가능해지고, 또 연령별 성별 계절별 시간대별 주거지별 분류에 따른 소비성향과 행동양식을 분류해서 맞춤형 할인쿠폰을 발송하는 방법도 가능해진다. 그래서 별다른 사용을 하지 않더라도 적립카드 발급을 미끼로 각종 정보수집에 노력을 기울이는 것이다.

무섭도록 놀라운 추천적중도로 유명한 아마존의 도서추천은 바로 이러한 빅데이터 수집과 데이터마이닝 기술을 진화시켜 이뤄낸 발로라고 할 수 있겠다. 구글의 애드센스 역시 사용자 PC에 저장된 쿠키를 바탕으로 검색이력을 종합하여 그 사람이 관심을 가지는 상품을 바로 AD area에 띄워 유혹한다.

각 포털사이트에서는 왜 그렇게 집요하게 툴바를 설치하라고 하는지 이유도 여기에 숨어있는 것이다. 사용자의 정보를 100%에 근접하게 최대한 수집하는 것이 보다 정확한 데이터마이닝을 위한 핵심조건이기 때문이다. 나같은 경우 게임사이트 접속을 평소에 매일같이 하기 때문에 그러한 정보로 네이버 메인에는 언제나 게임 광고만 나오게 된다. 관심도 없는 소녀감성 쇼핑몰 XX 같은 것을 무작위로 띄우는 것보다 훨씬 클릭율이 높아진다.

 

모바일OS의 점유율이 마케팅 성과로 직결

이미 세계적으로 스마트폰 시대가 도래한지도 한참이 지났고 앞으로는 모바일 의존도가 더욱 강력해질 것이기 때문에 모바일OS의 점령자는 빅데이터를 지배하는 권력을 보유할 수 있다. 애플에 대항해 하드웨어적인 마켓쉐어를 잠식하려는 삼성의 입장과 맞물려 구글의 안드로이드는 점점 점유율을 더해가고 있고, iOS의 입지에 위기를 느낀 애플역시 사활을 건 맞승부를 펼칠 것이다.

우리나라에서 네이버가 개개인의 인터넷 생활을 독식하고 거기에서 얻어지는 정보력을 바탕으로 창출할 수 있는 이득거리하 무궁무진하듯이, 전세계인의 손바닥을 압도적 비중으로 점령하게 되는 OS에서 나오는 파워는 상상을 초월할 것이다. 종로에 내려서 먹을곳 찾아볼려고 종로 맛집을 검색하면 가장 신뢰도 높은 후기들로 추천정보를 보여주고 몇몇 가게의 쿠폰까지 바로 제시해주는 것은 이미 현재기술로도 충분히 가능한 상태이다.

상황실에 앉아서 종로에 몰려든 유동인구 중 몇%가 식사를 하고 있고 몇 %는 쇼핑을 하고 있으며 어떠한 취향과 가격대의 구매를 하는지 실시간으로 한눈에 보고 있을 수 있다고 생각해보면, 놀랍지 아니한가. 향후 모바일 중점의 패러다임이 될 것은 이미 오래전부터 예견해 왔을텐데, 구글같은 기업에서 바라보는 10년 뒤 20년 뒤의 모습은 어떤 세상일지 궁금하다.

 

측정할 수 없다면 결코 관리할 수 없다. - 피터 드러커

데이터마이닝이고 뭐고 간에 이 모든 세분화된 마케팅전략을 가능케 하는 것은 기본적으로 일단 데이타를 측정할 수 있어야 가능한 것이다. 고객의 정보든 제품생산시에 얻어지는 수치든간에 일단 정확한 측정을 하는 것으로부터 시작된다. 새로운 아이템에 대한 측정방법의 발견은 새로운 전략의 수립이나 몰랐던 문제점의 해결을 할 수 있는 키가 될 수 있다.

그래서 앞으로는 빅데이터 기술의 진보와 함께 기존에는 미쳐 다 수용할 수도 없어서 수집할 엄두나 필요를 못느꼈던 부분에도 많은 관심이 더해지리라 생각된다. 더불어 측정하고자 하는 것들을 보다 정확하게 수치화하는 기술들도 덩달아 발전해나갈 것이다.

 

빅데이터 얘기가 나와서 여담으로, 어릴 적에 이런 생각을 해본적이 있다. 선생님이 미래에는 교실에 카메라도 설치되어서 부모님이 아이들 수업하는 모습도 바로바로 볼 수 있고 그런 소리를 했는데, 나는 아예 붕붕 떠서 날라다니는 3,4개 정도의 카메라가 내 일거수 일투족을 모두 기록해서 3D 영상으로 보관하는 생각을 했다. 그러니까 그냥 비디오테잎으로 기록되는게 아니라, 나중에 재생해서 볼때 3D 화면을 재현해서 어느 각도에서든 볼 수 있도록 말이다. 뜬금없넹 ㅋㅋ

 

3장 빨간 풍선을 찾아라

이 책 보면 볼수록 괜찮은 책이다. 아주 전문적인 부분까지 안들어가고 일반인들이 상식적으로는 알고 있어야 할 경영의 개념들을 적절한 예시를 들어가며 쉽게 소개해준다. 이번 장에서는 소수의 전문가집단보다 다수의 일반인들이 모였을 때 어떠한 힘을 발휘하는지, 그리고 그것을 이용해 성공한 케이스는 어떤 것이 있는지 살펴본다.

 

미국에서 비디오 대여점 사업을 독식하다시피 했던 블록버스터 회사에 맞서 (회사 이름이 블록버스터;;) 인터넷 DVD 대여사업을 통해 강펀치를 날린 넷플릭스의 사례다. 다윗과 골리앗의 싸움으로 묘사되는데, 만약 기존 업체가 선점한 방식과 똑같은 구도로 대결을 펼쳤다면 애초에 상대가 안되었을 것이다.

하지만 넷플릭스는 DVD 시대에 맞춰 인터넷으로 회원가입을 하고 우편으로 배송받아서 보는 방식을 시도했고, 이 참신한 발상으로 철옹성같던 비디오 대여사업의 진입장벽을 순식간에 녹여나갈 수 있었다. 물론 처음 시도하는 방식에 허점도 있고 시행착오도 있었을테지만 책보면서 독자가 의심을 가질만한 부분은 당연히 개선해서 적용을 했다. 이를테면 월정액제 가입이라던지, 앞에꺼 반납해야 다음꺼 빌릴 수 있게 해서 연체를 자진방지토록 한다던지 등등

여까지 읽고 머리속으로 든 생각이 앞 장에서 아마존 사례 나왔던 것처럼 빅데이터 이용해서 비디오 추천 시스템도 적용하면 어떨까 했는데, (대여한거 반납하시면서 다음엔 이걸 보시는 건 어떨까요? 요런식으로 독촉느낌 안나게 반납유도) 역시나 이미 했다고 나와있다. ㅋㅋㅋ 마테킹 전략으로 자꾸 나오는 고객세분화 상품추천기법처럼 이 책 또한 마치 내가 생각하고 있는 부분을 예상하고 바로 이어서 보여주는 것 같다. 헐

점차적으로 쌓이는 고객의 영화평점과 대여목록 데이타를 누적하면서, 추천하는 시스템도 진화하게 되는 일종의 인공지능인 인공신경망 소프트웨어에 대한 내용도 이 책에서 간간히 다뤄진다. 빅데이터 수집 - 데이터마이닝 - 인공신경망 - 추천시스템 진화 이런 매커니즘으로 고객에게 보여지는 추천상품안내는 점점 정확해지고 지름신을 유도하게 된다.

 

역시 MIT....

이번 장의 제목인 빨간 풍선을 찾아라는 미 국방부의 한 연구부서에서 정보확산과 파급력을 테스트해보기 위해 미국 전역에 동시 시점에 애드벌룬 10개를 띄우고 가장 빨리 위치를 모두 찾는 사람(팀)에게 상금을 내건 행사이다. 단순하게 생각해봐도 특정 조직에서 풍선위치를 모두 찾는다는건 사실상 불가능하다. 즉 이 게임은 인터넷을 이용해 일반인들에게 모여지는 정보를 누가 가장 빨리 취합하는 능력을 발휘하느냐의 승부가 된다.

MIT 팀에서는 상금을 모두 뿌릴 각오를 하고 전략을 짰는데, 알고보면 단순하다. 인터넷으로 풍선위치를 제보해주면 1개만 찾아도 2000달러를 주겠다는 것이다. 그리고 제보자에게 위치를 알려준 사람에게는 그가 받는 상금의 반을 준다. 그 연결고리는 무한히 되더라도 모두 지급한다.

다시 말해서 A가 MIT에게 풍선 위치를 알려주면 2000달러, A에게 알려준 사람 B는 1000달러, B에게 알려준 사람은 500달러를 지급하는 식이다. 무한급수 원리에 따라서 풍선 하나당 지급상금은 4000달러를 넘을 수 없고 우승했을때 국방부에서 받는 총상금 4만달러 이상을 쓰는 일은 없다. 이런 방법으로 정보의 집중을 유도해서 10시간 만에 다 찾았다고 하니 역시 대단한 사람들이다.

듣고보면 방법에 좀 모순이 있긴 한데... A라는 사람이 B한테 풍선위치 알려주면 MIT에서 받는 상금의 반을 준다고 하면 B는 뭐하러 A한테 알려줘 그냥 MIT에 제보하면 2000 받는데 ㅡ,.ㅡ;;; 그리고 MIT 때문에 이 행사가 알려지면 트위터 페이스북을 통해서 (거짓을 포함한) 정보들이 빠르게 생산이 될 텐데, 누군가 다른 참가자가 프로그램 잘 짜서 그런 정보만 취합해도 쏙쏙 골라먹을 수 있는 노릇이지 않을까.

 

지금까지 자주 언급한 빅데이터를 직접 수집하지 않고 트위터나 페이스북에 있는 것만 잘 갈무리(데이터마이닝)해도 효과적인 정보들을 얻을 수 있을텐데, 비슷한 사례로 링크드인에서 구직자 정보를 얻는 것을 소개했다. 인맥 형성을 위해 많은 사람들이 실명과 실제 회사&직책을 기입해서 가입을 하니까 그만큼 효과적인 직장인 정보들이 또 없는 것이다. 구인 기업들은 링크드인에서 정보를 뽑아서 경쟁사 사람에게 헤드헌팅을 날릴수도 있고 학생들을 신규채용할수도 있다.

기존에 지원자가 이력서 접수를 하면 서류검토 후 면접을 보던 시스템에서, 직접 인터넷으로 뽑을 사람을 물색해서 손을 내미는 새로운 채용 방법이 가능하게 된 것이다. 이 모든것이 집단지성이라 불리는 다수의 자진 지식/정보 기부를 통한 행위에서 시작된다. 가장 대표적인 집단지성의 대명사로는 위키피디아가 있지.

한 장 넘길때마다 최신 경영트렌드 중 핵심적인 내용들이 나와서 재밌게 생각해보며 계속 읽는중.

 

4장 불확실성

의사결정학이라는 다소 생소한 학문이 언급되는데, 현대의 기술발달로도 예측하기 어려운 돌발 Risk 앞에 위험을 예측하여 방지하는 것이 아니라 위험이 발생할 수 있는 확률을 감안한 전략수립을 하는 것을 뜻한다. 예를 들면 주가지수 변동 같은 것은 정확히 맞추는 것이 신의 영역이라 불릴만큼 어렵기에, 최대한 그동안의 경험을 바탕으로 확률적 방향을 예측하되 돌발 상황에 대해서 대처할 수 있는 대비를 갖추어야 한다는 것이다.

계란을 한 바구니에 담지 말라는 포트폴리오 이론도 그러한 맥락이다. 분산 투자라는 것은 결국 위험을 분산시킨다는 개념인 것이다. (이익의 분산까지도 감수) 실제로 공장에서 TV, 핸드폰 같은것을 만들더라도 불량품이 일부 포함되어서 나온다. 불량율 0%를 만들려는 노력은 노력대로 하고, 어떻게 하면 불량품이 고객의 손에 들어가지 않게 걸러낼 것인지를 별도로 방안수립을 해야된다.

 

아인슈타인과 보어의 이론대결도 나오는데, 상대성이론을 제창한 아인슈타인은 우리가 모를 뿐이지 모든 입자의 시간공간적 위치는 정해져 있다고 주정하며 신은 주사위 놀이를 하지 않는다고 했다. 이에 반해 보어는 기술적 한계가 아니라 입자의 거동 자체가 불확실성과 랜덤특성을 지니고 있어 확률적으로 나타내야만 한다고 주장하며, 신이 주사위를 가지고 하는 일에 이래라 저래라 하지 말라고 맞섰다.

결론적으로는 보어의 말이 맞고 양자역학으로 일궈낸 현대 반도체기술도 모두 불확실성에 기인한 확률적인 입자거동으로 설명되고 있다. 쉽게 말하면 전압을 얼마 가했을때 전자 몇개가 어디서 어느 위치로 간다는게 아니라 50%의 전자 이동이 있다 요런 식으로 표현되는 것이다.

한편으로는 언젠가 기술이 더 발달하면 진짜 아인슈타인의 말이 맞음이 밝혀져서 입자 하나하나의 위치를 정확히 예측하고 컨트롤하는 날이 올지도 모르겠다. 그러면 손톱에 프린팅해서 컴퓨터 장착하고 다닐 수도 있고 SF에 나오는 외계인의 기술들도 얼마든지 가능해지겠지.

 

예시들이 좀 일관성없고 뜬금없다는 생각이 들지만 마지막에 나오는 공항의 사례는 불확실성을 경영전략과 연관시킨 적절한 내용 같다. 기존에 비해 비행기 기체가 커진 기종을 도입하면서 탑승구 조정을 했는데, 불확실성으로 발생하는 비행기 연착에 대한 고려를 하지 못해서 입국장으로 쏟아져나오는 승객의 수가 몰리는 비도가 발생했다는 것이다.

이처럼 아무 문제 없이 계획대로 되는 경우만 추산하는 것이 아니라 확률적으로 한달에 몇 번 일년에 몇 번 있을법한 (그러나 반드시 있는) 문제적 상황에 대해서도 고려를 해서 대비책을 강구해놔야한다는 것이다. 그렇지 않으면 그 여파가 너무 커져서 큰 타격을 받게 된다.

요즘은 경제가 글로벌화 되어서 한쪽의 변동성이 전체로 퍼져나가게 엮여있기 때문에, 다른 개체의 원인으로 발생된 문제에 의해서도 피해를 받을 수 있다. 따라서 최근 기업경영에서는 위기관리가 보다 중요하게 대두되고 있고, 언제 어떻게 발생할지 모르는 위험인자들에 대한 예측이나 대비책을 포함한 경영전략이 수립되고 있다. (환율 급변동 같은)

이번 장이 경영관점에서는 어찌보면 가장 중요한 얘기인데 조직의 부품급인 내가 생각할 내용은 아닌듯 ㅋㅋ...

5장 재고와 생산효율

와 이 책에 대해 감탄을 또 한 번 하게되는 것이 이번장이다. 그냥 최신 경영이론 소개만 하는 것이 아니라 저자가 직접 현장에서 부딪혔던 경험들을 살려서 경영이론에 과학적 접근이 어떻게 이루어지는지 구체적으로 알려준다. 우리가 알고 있는 학문으로 치면 산업공학? 이쪽에 가까운건데 재무제표 따지고 돈놀이 하는 경영쪽이 아니라 실제로 공장 생산라인 운영부터 물류 유통같은 부분을 어떻게 관리할 건지에 대한 경영이라 볼 수 있다.

먼저 콜택시 회사의 예가 나온다. 사장이 분석해보니 평균적으로 전체 택시의 30%가 손님을 태우지 않고 이동하고 있다는 사실을 알게 되었다. 그래서 택시 수를 30% 줄였다. 어떻게 됐을까. 콜택시는 빨리오는게 생명인데 차가 모자라니까 손님의 대기시간이 늘어나고 결국 그 회사를 이용하지 않게 되었다.

이것은 물류를 이동시키는 설비의 가동률만 높이고자 재고를 고려하지 않은 실패한 처사이다. 마찬가지로 마트 계산대에 일하지 않는 점원이 보인다고 카운터를 무조건 닫아서도 안된다. 모바일 게임으로 아이러브커피 같은것만 해봐도 대충 감을 잡지 않나? 눈에 보이는 대로만 투자하는 것보다는 약간 앞의 상황을 예측해서 대비해줘야 가장 효율적이 된다.

이미 손님이 많아서 카운터가 모자른 상황이 되거나 너무 많이 투자해서 펑펑 놀고 있는 상태가 되면 바로 손실로 이어지기 때문이다. 변동폭을 예측을 해서 적절한 버퍼를 가지도록 투자를 해줘야 한다.

 

나도 비슷한 경험을 종종 하는데, 제품 생산라인의 효율을 깎아먹는 것은 Neck 이라고 부르는 가장 진행이 느린 부분이다. 파이프에 물이 통과하는 것과도 같다. 중간에 움푹 얇아지는 부분이 있다면 어떨까. 결국 전체 파이프의 유량은 가장 얇은 부분에서 결정되는 것이다. 쇠사슬의 강도는 가장 약간 연결고리 부분에 달려있다는 말도 있고.

약간 개념적인 관점에서 얘기를 했는데 당연히 이 모든 것은 실제 회사에서 적용할때에는 복잡한 수식과 제약조건을 고려한 수학적 해석, 그리고 여러가지 시뮬레이션을 통해 최적안을 찾도록 연구를 한다. 책에서는 리틀의 법칙이라는 공식을 소개하는데, 어떤 공간에 머무는 객체의 수는 객체의 수와 객체가 머무는 시간의 곱으로 나타낼 수 있다.

보스턴의 유명맛집 파라마운트에서 10개의 테이블만으로 아침 시간대에 300명의 손님을 기다리지 않게 받을 수 있는 비결도 리틀의 법칙을 통해 풀어낸다. 물론 이 식당 비결은 주인이 수학적 풀이를 한 것이 아니라손님이 먹을때만 자리에 앉고 그 전에 메뉴고르고 주문하고 음식받을 때까지 지겹지 않게 서있는 독특한 방식을 적용한 아이디어 때문이지만.

어떤 식당인지 궁금해서 찾아보았다. 캬 인터넷 세상 참 좋아 찾으면 다나와

우리나라로 치면 김밥천국같은건가? ㅋㅋ 굉장히 다양한 메뉴들을 저렴하고 맛있게 주는 동네밥집 같은 느낌이군.

 

6~8장 문과생은 수학을 안해도 될까

5장까지는 1챕터마다 1포스팅 씩 했는데 총 8장 중 나머지 부분은 그냥 이번 포스팅 하나로 마무리하면서 느낀점을 적고 마무리해야겠다. 6장에서는 유통망의 빠른 대응의 중요성을 설명하면서 쾨니히스베르크 다리의 문제와 같이 마찬가지로 수학적 접근을 통해 택배라던지 운송업체들이 효율적인 이동경로를 산출하는 것이 나온다.

7장에서는 2차 세계대전 당시 미국의 과학자들이 어떻게 전쟁에 참여하여 학문을 실전에 적용시키고 효과적으로 기여했는지를 소개하고 8장에서는 다시 현대경영에서 과학의 중요성, 즉 비지니스 인텔리전스를 역설하며 책을 마무리한다.

7장의 내용이 매우 흥미로웠는데, 음향학 박사인 필립 모스 교수가 독일군의 U-보트 탐지 장비 개발에 참여하고 나아가 실제 작전 수립에도 함께한 내용이다. 수학적 계산을 통해 최소 정찰기로 최대 영역을 확보하는 공식을 세운다던지 발견되는 U-보트의 데이타들을 분석해서 적군의 작전방식까지 읽어내는 게 소설을 뺨친다.

전후에 그가 집필한 책도 있다고 하는데 영문일 테니 다음 생에에 읽기로 한다. 소설로 나온건 없을라나? 재밌겠는데.. 모스 교수가 설립한 학과에 첫 박사학위를 받은게 5장에서 언급한 존 리틀이기도 하니, 그 인물들에 대한 것도 나중에 한번 조사해봐야겠다. 흥미가 땡긴다.

 

또 다른 사례는 굿윌헌팅에서 문제푸는 장면의 실화격으로 조지 단직이 통계학 2대난제를 풀어낸 사례가 나오는데 요것도 재밌다. (굿윌헌팅도 영화 함 봐야지) 그가 연구했던 선형계획법 이라는 학문이 경제학 발전에 큰 비중을 가지고 있고 많은 노벨상 수상자를 낳은 분야라고도 한다.

선형계획법이 뭔지도 한번 봐야겠지만 복잡한 수식 연산을 통해 한정된 자원으로 최대효율을 발생시키기 위한 의사결정 학문이라는 것만 어렴풋이 알겠다.

 

경제 경영이라는게 이런데, 문과생이 이과생보다 수학을 등한시하는 우리나라는 무슨 생각인지 원. 그냥 금융권 취업해서 정장입고 연봉 많이 받으려는 막연한 생각만으로 날고 기는 투기자본 괴물들을 어떻게 이기겠노. 수학 박사 물리학 박사 이런놈들 데려다가 연구하고 슈퍼컴퓨터로 프로그램 연산해서 돈 긁어모으는데 말이지.

복수전공을 하다보면 이과에 비해 문과쪽은 취미 정도의 난이도로 느껴질 때가 있다. 진짜 무슨 미시경제학 책 달달외우고 족보받아서 시험지 빼곡히 쓰는 그런 공부 말고, 실제 경제 경영 모델링을 이해하고 구성하는 능력을 갖추도록 교육이 이루어져야 하지 않을까.

문과 뭐라고 할 게 아니라 이공계도 마찬가지다. 시험이 오픈북에 시간무제한으로 내는 과목도 많아서 깊은 이해도와 많은 공부를 요하지만 대개는 포기하기 일쑤고, 그렇게 나름 한다고 해도 회사 가서 전공 지식 살리는 경우는 정말 극히 드뭄. 회사도 학사에 기대하는거 없고, 그냥 말귀 좀 알아듣는 수준의 사람이 필요해서 뽑는거 같다.

대학을 나왔다고 하면 최소한 학문적으로 기본 이론을 섭렵하고 실전에 대한 관심과 경험도 좀 있어서 싸울 준비가 되어있어야 하는데, (군대로 치면 훈련소 수료) 이건 뭐 그냥 알바생 설명해주고 시켜도 할 수 있는 일을 하는 사람이 대부분이다. 전문성 없는 학사도 문제고, 딱히 전문성 발휘할 일도 없는 회사도 문제다.

언제나처럼 기.승.암.울. 로 끝나는 나의 글.