http://lib.jnue.kr/JNUE 전주교육대학교 도서관 : 최신소장자료 ko 2025-01-12T00:01:01+09:00 Copyright (c) 전주교육대학교 도서관 All right reserved 가시와기 요시키, 2024-12-13 설민석, 2024-12-13 저자 : 송언근, , 출판사 : 교육과학사 , 입수일자 : 2024.12.30 ]]> 송언근, 2024-12-30 이채경, 2024-12-23 Willy, Tessa 2024-12-30 Pijanowski, Bryan C., 2024-12-30 다산(茶山) 정약용(丁若鏞, 1762~1836)의 『악서고존(樂書孤存)』은 음악의 육률(六律)ㆍ오성(五聲)ㆍ팔음(八音)에 시종한 악률서(樂律書)다. 원문(한문) 약 9만 3천 자에 이르는 방대한 책에서 정약용은 역대 거의 모든 악률 관련 논의들을 싸잡아 비난하고, 스스로 악률 체계를 고안하고, 이를 바탕으로 여러 악기의 치수까지 제시했다. 그러나 기존 악률론에 대한 정약용의 비판은 근거가 틀렸거나 지나치고, 그가 고안한 악률 체계는 고개를 갸우뚱하게 만들고, 그가 제안한 악기 치수는 허무맹랑하다. 음악 실용서로만 본다면 『악서고존』은 무가치한 저술이다. 『악서고존』은 애당초 음악 실용서로 기획된 저술이 아니다. 실용서 그 이상의 악서(樂書)이고, 악서 그 이상의 조망을 담은 경학서, 다산 경학(茶山經學)의 마침표로서 의의가 있다. 그러니 『악서고존』의 제대로 된 평가가 음악학자만의 몫은 아닐 것이다. ‘조선의 헤겔’ 정약용, 음악 책도 썼다 안 건드린 분야가 없다고 익히 알려졌지만, 심지어 음악 책까지? 다산(茶山) 정약용(丁若鏞, 1762~1836)은 음악이론 책도 썼다. 그냥 단편 모음이 아니라, 한문 원문 9만 3천 자에 이르는 12권짜리 『악서고존(樂書孤存)』(1811)이 그것이다. 동시대 독일 철학자 헤겔을 능가하는 방대한 다산학(茶山學)의 핵심은 경학(經學)이고, 다산에게 경학이란 흔히 말하는 사서오경(四書五經, 논어ㆍ맹자ㆍ대학ㆍ중용ㆍ시ㆍ서ㆍ역ㆍ예기ㆍ춘추)에 그치지 않고 『악경(樂經)』까지 ‘사서육경’을 갖추어야 비로소 완성되는 것이었기 때문이다. 『악서고존』에서 정약용은 『서경(書經)』(일명 상서尙書) 이래 청(淸) 초까지 2천 년 넘는 동아시아의 음악 논의를 ‘악률(樂律)’ 중심으로 총정리하고, 거의 모두 틀렸다며 비판하고, 자기 스스로 율려와 오음 체계를 고안하고, 그에 맞춰 16종에 이르는 악기의 제원과 치수까지 제안했다. 그러나 『악서고존』의 전모가 음악학계와 철학계에 온전히 알려진 적은 없었고, ‘실학자’ 정약용이라는 후광 때문에 “『악서고존』은 역대 음악의 제도를 치밀하게 고증하고 과학적으로 비판하여 오류를 바로잡았다”는 막연한 인식이 퍼져 있었다. 『정약용의 음악이론』(김세중 저, 민속원, 2023)은 음악학자의 입장에서 처음으로 『악서고존』을 세부 주제별로 해설하고 비판까지 한 책이다. 사실 『악서고존』이 음악적으로는 틀렸다는 것은 1990년대 초부터 음악학계에서는 공공연한 비밀이었다. 급기야 철학 연구자들로부터 “음악적으로 무엇이 어떻게 틀렸다는 것인가?”라는 공개질문이 제기됐고, 그에 답하기 위해 5년간 연구 끝에 이 책을 썼다고 저자는 밝힌다. 음악학 외 분야 연구자들의 『악서고존』 연구는 음악이론이 걸림돌이 되어 전체 그림 보기에 애를 먹기 일쑤였다. 『악서고존』의 이론이 틀렸다는 소문에 대해 ‘음악(학) 아는 사람’이 더 속시원히 해명해 주기를 바라는 분들도 있었다. 음악학계를 향해 던진 공개질문에 대해 10년 넘도록 음악학계는 답을 하지 못하고 있었다. (서론, 26쪽) 음악적으론 정약용이 틀렸다 우선 『악서고존』은 그저 음악의 여러 이론을 총망라한 책이 아니라, 철저하게 음악의 표준 음높이인 ‘육률(六律)’(실제는 십이율려를 통칭), 상대 음높이인 ‘오성(五聲, 오음)’, 이 소리들을 실현할 악기인 ‘팔음(八音)’에 집중한 저술이라고 책은 밝힌다. 저술의 체계도 먼저 정약용 자신의 음악이론적 전제들을 밝히고, 이를 바탕으로 2천 년 악률론을 거의 전면적으로 부정하고, 스스로 새로운 악률 체계를 고안하고, 이를 악기 제원과 치수에 적용하는 순서로 치밀하게 구성되었다는 것이다. 원저에 없는 도해와 쪽악보를 보충해 가며 이상을 소개하고 정리한 뒤, 책은 “정약용의 악기들은 그가 의도한 소리를 낼 수 없다”는 객관적 사실부터 출발해, 기존 악률론들에 대한 정약용의 비판과 그가 세운 전제들은 타당한가를 ‘아래로부터’ 비판해 나간다. 결론적으로 “『악서고존』은 ‘음양(陰陽)과 삼천양지(參天兩地, 하늘은 3, 땅은 2)와 구구 팔십일’이라는 단 하나의 원리 위에 악률론을 구축하려는 형이상학적 저술이며, 음악 실제에 전혀 적용할 수 없는, 빗나간 ‘위로부터의’ 악론(樂論)”이라고 책은 주장한다. 기존 악률론에 대한 비판은 그 근거가 틀렸거나, 일리가 있더라도 지나친 감이 있다. 정약용이 제시한 악률 체계는 고개를 갸우뚱하게 만들고, 그가 제시한 악기 치수는 감히 말하건대 허무맹랑하다. (책을 펴내며, 5쪽) 요컨대 『악서고존』은 음악 실제에 적용하기 위한 저술로서는 가치가 없다. 이것이 철학계의 오래된 공개질문에 대한 음악학자의 첫 번째 답이다. 다산을 숭모하는 분들이 이 답을 어떻게 받아들일지 모르겠다. 선현이 틀린 줄도 모르고, 심지어 틀린 점에 짐짓 눈감고 그의 오류까지 떠받드는 것이 도리어 그분을 욕되게 하는 일일 수 있다고 하면 변명이 될까? (나가며, 180쪽) 그 대신 『악서고존』을 표면만 보고 음악이론서라고만 여길 것이 아니라 음양의 역학(易學) 저술을 겸하는 것으로 보고, 다산 경학이라는 더 큰 틀 안에 자리매김할 것을 다시 철학 연구자들에게 역제안한다. 성리학의 태두 주자(주희)가 전통 악률론을 폭넓게 받아들였는데도 그를 ‘내 편’으로 여겨 비판하지 않은 점, 명(明) 주재육(朱載堉)이 세계 최초로 고안한 평균율을 아예 언급하지 않은 점, 거문고를 비롯한 동시대 조선 음악에 대한 철저한 무시와 비하로 일관한 점 등, 정약용의 저술 태도에 대한 비판도 눈길을 끈다. 그래도 『악서고존』을 읽어야 할 이유 하지만 앞서 간 어떤 학자의 저술 하나가 틀렸다는 이야기를 위해 책 한 권을 쓸 가치가 있을까? 정약용이라면, 더구나 『악서고존』이라면 충분히 그럴 수 있다고 저자는 말한다. “청 초까지 중국 역대 악률 이론이 그 한계와 함께 『악서고존』 한 권에 총망라되다시피 했다”는 치명적인 매력이 있어서다. 저자는 『악서고존』 전문 완역과 함께 해설과 비판을 조목조목 제공하는 가칭 『악서고존 평석』을 준비 중이다. 당장 해설서로서 쓰임을 높이기 위해, 서울대학교 규장각에 소장된 530쪽 분량의 『악서고존』 필사본을 축소 영인하고 처음으로 쪽마다 번호를 달아 책 부록으로 실었다. ‘C D E’와 ‘도레미’만 이해하면 따라잡을 수 있도록, 책 단계별로 전통 악률이론을 쪽악보와 계산식 등과 함께 해설했다. 정약용이 글로만 서술한 악기 치수가 한눈에 들어올 수 있도록 주요 악기의 개념도를 그려 치수와 함께 제시했다. 저자는 조선일보 기자를 하다 한국음악학과 미학 연구자로 전환했으며, (재)방일영문화재단의 전직 언론인ㆍ언론학자 저술 지원을 받아 이 책을 썼다. (저자의 변) 짧은 기자 생활을 접고 학교로 돌아온 지 26년째고, 나이로 환갑을 맞았다. 『정약용의 음악이론』보다 3개월 앞서 『두길 천자문』(민속원, 2023)을 펴냈다. 그 또한 교양과목을 주로 가르친 나의 20여 년 강의 경력의 소산이기는 하지만 내심 자괴감을 누를 수 없었다. 내 전공은 어디까지나 한국음악학이니, 그 책은 내 주된 커리어에서 벗어난 잡서이기 때문이다. 국악이론 전공으로 석사과정에 다시 들어간 1998년에 『악서고존』을 처음 접했지만, 책을 제대로 읽기 시작한 것은 그로부터 30년 지난 2018년 여름부터다. 그해부터 5년 동안 학술회의 한 번과 학술지에 다섯 번, 『악서고존』을 비판적으로 검토한 연구논문을 발표했다. 그사이 1년여 걸려 원문 포함 2,700매 분량의 국역 초역도 마쳤다. 연구논문은 전공자들을 위한 것이어서 큰그림과 세세한 해설을 제공하기 힘들다. 궁극적으로는 국역, 해설, 비판을 망라한 가칭 『악서고존 평석』쯤이 있어야겠지만, 앞으로 얼마나 걸릴지 모를 그 책에 앞서 당장 해설서가 시급했다. 그것도 이왕이면 음악 기초이론 정도를 어렴풋이 알고 있는 인접 분야 연구자들도 읽을 수 있도록 친절한 설명을 겸한. 그래서 도해와 쪽악보와 온갖 숫자 계산과 표를 넣어 가며 처음부터 완전히 새로 쓴 책이 『정약용의 음악이론』이다. 내게는 『악서고존 평석』으로 가는 징검다리이고, 『악서고존』이나 전통 악률론에 관심 있는 연구자와 일반인들에게는 당장의 막막함을 조금이나마 해소해 줄 수 있는 길잡이가 되기 바란다.
저자 : 김세중 , 출판사 : 민속원 , 입수일자 : 2024.12.23 ]]> 김세중 2024-12-23 저자 : 정현태, , 출판사 : 율곡출판사 , 입수일자 : 2024.12.23 ]]> 정현태, 2024-12-23 한강, 2024-12-30 정호훈, 2024-12-23 도수희, 2024-12-23 Poe, Edgar Allan, 2024-12-30 다니자키 준이치로, 2024-12-30 Poe, Edgar Allan, 2024-12-30 저자 : 변종헌 , 출판사 : 한국문화사 , 입수일자 : 2024.12.30 ]]> 변종헌 2024-12-30 이슬비, 2024-12-13 | 이 책에서 다루는 내용 | - 통계적 사고를 위해 데이터를 대하는 태도와 소양 - 일상 생활과 의사결정 과정에서 영향을 미치는 변동성 - 현업에서 통계와 분석 결과에 대해 적절한 의견을 제시할 수 있는 데이터 리터러시 역량 - 머신러닝, 텍스트 분석, 딥러닝, AI의 이면에 숨은 기본 원리와 지식 - 데이터를 분석하고 해석할 때 빠지기 쉬운 함정 - 프로젝트와 조직의 성공을 위해 데이터 리드가 해야 할 일 | 이 책의 대상 독자 | 초보 데이터 과학자, 데이터 분석가, 비즈니스 전문가, AI/머신러닝 엔지니어, 기업 경영진 등 누구나 재미있게 읽고 지식을 쌓을 수 있는 책이다. 특히, 데이터 분석가와 함께 일해야 하는 마케팅 전문가, 아직 데이터에 대해 잘 모르는 개발자, 직장인이나 연구자, AI 기술을 새로운 도입과 의사결정을 위해 데이터에 관해 좀 더 깊이 있는 지식이 필요한 C레벨 임원, 데이터 팀이나 조직을 이끌어야 하는 관리자라면 더욱 필요할 것이다. 데이터 분야에서 종사하고 싶거나 데이터 리드로 성장하고 싶은 모두가 읽어야 하는 책이다. | 이 책의 구성 | 1부, 데이터로 사고하고 리드하기 위한 첫 여정 1부에서는 데이터 리드의 관점으로 생각하는 방법을 다룬다. 조직에서 수행하는 데이터 프로젝트를 비판적으로 검토하고 적절한 질문을 제기하는 방법을 배운다. 데이터의 정의, 올바른 용어 사용, 통계적 관점으로 세상을 바라보는 방법을 살펴볼 것이다. 2부, 데이터를 대하는 태도, 확률과 통계 지식 데이터 리드는 데이터에 관한 중요한 토론에 적극적으로 참여한다. 2부에서는 데이터와 논쟁하는 방법과 업무에서 접하는 통계적 개념을 이해하기 위해 필요한 질문이 무엇인지 살펴본다. 데이터 분석 결과를 이해하거나 문제를 제기하기 위해 필요한 기초적인 통계와 확률 개념을 배울 것이다. 3부, 다양한 사례로 다시 배우는 머신러닝, 딥러닝, AI 지식 데이터 리드는 통계적 모델과 머신러닝 모델이 작동하는 기본 원리를 이해해야 한다. 비지도학습, 회귀, 분류, 텍스트 분석, 딥러닝에 대해 직관적으로 이해할 수 있게 될 것이다. 4부, 프로젝트와 조직의 성공을 위해 데이터 리드가 할 일 데이터 리드는 데이터 관련 업무를 수행할 때 흔히 저지르는 실수나 빠지기 쉬운 함정이 무엇인지를 알고 있어야 한다. 조직과 프로젝트를 실패로 이끄는 기술적인 함정에 대해 살펴보고, 데이터 프로젝트에 참여하는 사람들과 그들의 성향을 알아본다. 마지막으로, 데이터 리드로 성공하기 위한 방향을 제시할 것이다. | 추천사 이어서| 저자들은 불필요한 내용을 걷어 내고 복잡한 데이터와 통계 개념을 쉬운 예제와 적절한 비유로 풀어 설명한다. 이 책 덕분에 나는 팀에 필요한 데이터와 정보를 조직에 적합한 실질적인 비즈니스 요구사항으로 전환할 수 있었다. 비즈니스 기회를 얻고 데이터 팀을 성장시키고 싶다면 꼭 읽어보길 추천한다. - 저스틴 모러(Justin Maurer) / 구글의 데이터 과학 및 엔지니어링 팀 관리자 15년 경력의 항공우주 엔지니어인 나는 이 책을 읽고 난 후 데이터 과학에 대한 기초 지식은 물론이고 데이터 기반 업무 환경을 조성하기 위한 전문지식도 알게 됐다. 이 책에서는 AI 등 자주 남용되는 용어를 적절히 걸러서 받아들이는 방법도 알려준다. 데이터 과학이라는 피할 수 없는 미래를 탐색해 보려는 중간 관리자가 있다면 반드시 읽어야 할 책이다. - 조시 키너(Josh Keener) / 항공우주 엔지니어, 프로그램 매니저 데이터 과학을 잘 이해하고 싶은 고위 경영진에게 딱 들어맞는 필독서다. - 케이드 사이에(Cade Saie) 박사 / 최고 데이터 책임자(CDO) 저자들은 독자들에게 올바른 질문을 제기하고 통계적 가설을 검토하며 실수를 피하는 방법에 관해 실용적인 조언을 건넨다. 데이터 과학에 대해 빠짐없이 설명하면서도 방대한 내용 속에서 길을 잃지 않도록 균형을 잘 잡아준다. 분석가, 데이터 과학자, 관리자, 경영진, 그리고 데이터 과학을 더 깊이 이해하려는 모든 사람에게 또 하나의 유용한 도구가 될 것이다. - 제프 비알락(Jeff Bialac) / 크로거(Kroger)의 수석 공급망 분석가 저자들은 응용 통계학자와 데이터 과학자, 심지어 고위 경영진과 기술 전문가 모두에게 유용한 책을 내놓았다. 복잡한 통계 개념을 이해하기 쉽게 풀어 설명하며, 데이터 업무와 비즈니스 가치 사이에 오래된 간극을 이어주는 공통의 언어를 창조했다. - 캐슬린 메일리(Kathleen Maley) / 데이터줌(datazuum)의 최고 분석 책임자 [옮긴이의 말] 지금껏 나는 많은 데이터 관련 책을 읽고, 공부하고, 때로는 번역서를 출간하기도 했는데, 이 책은 번역서가 아니라 내가 집필한 책이라면 정말 좋았겠다는 욕심이 날 만큼 대단한 물건이었다. 처음 원서를 받고 장 제목 위주로 쑥 내용을 훑어보았을 때는 ‘내용이 너무 쉬운 거 아닌가?’ 하는 생각이 들었지만 번역을 위해 본격적으로 한 문장씩 내용을 음미하며 읽어나가기 시작한 순간부터 마지막 장이 끝날 때까지, 저자들이 설정한 책의 기획 의도에 맞게 저술하기 위해 들인 노력, 그리고 데이터 분석과 통계에 관한 그들의 깊은 내공에 감탄을 멈출 수 없었다. 흔히 “쉽게 쓰는 것이 가장 어렵다”고들 말한다. 그동안 이 말에 대해 이성적으로는 동의하고 있었지만 정확한 사례를 경험한 적은 거의 없었는데, 이 책을 읽고 나서야 저 말의 진정한 표본을 만났다고 느꼈다. ‘쉽게 쓸 수 있다’는 것은 글쓴이가 관련 내용의 핵심과 논리를 완벽하게 꿰뚫고 있다는 의미며 그럼으로써 쉬우면서도 명쾌하고 논리적인 글이 나올 수 있다. 이 책은 어려울 수도 있는 데이터 분석과 통계에 대해 딱 필요한 만큼의 깊이와 범위를 다룬다. 이 분야를 전공으로 삼으려는 사람들에게 입문서로도 좋지만, 기술적인 분야에 대해 너무 깊이 알 필요는 없지만 데이터 분석가와 의사소통이 가능한 수준까지는 관련 지식을 쌓고 싶은 일반인들에게는 정말 도움이 될 것 같다. 일반 교양서와 본격적인 기술서 사이의 경계선에서 절묘하게 줄타기를 하는 무척 신기한 책이다. 특히 요즘처럼 AI가 급속도로 대중화되고 있는 시대야말로, AI를 동작시키는 원료인 데이터의 ‘본질’에 집중할 필요가 있다. 오늘날 AI에 대해 설명하는 수많은 책과 글이 넘쳐나지만 AI를 가장 정확하게 이해하는 길은 ‘데이터에 기반한 통계적 사고’가 어떻게 AI까지 진화했는지 그 흐름을 쫓아가보는 것이다. 그런 면에서 이 책은 AI 시대를 살아가는 일반 대중에게 첫 교과서와 같은 역할을 할 수 있지 않을까 기대한다. 책 내용 중 기술적인 부분은 내가 이미 잘 알고 있는 분야이기도 하고 너무 깊이 다루지는 않기 때문에 저자들이 원서에서 주장하는 내용과 메시지를 쉽게 이해할 수 있었지만 문제는 한글로 번역하는 과정이었다. 하나의 문장과 하나의 단락에서 다루는 내용이 밀도가 높고 의미가 압축되어 있어 문장 자체는 쉽지만 원서의 정확한 의미와 미묘한 뉘앙스를 한글 문장으로 바꾸기 위해서 많은 고민과 시간이 필요했다. 유행이 지난 말이긴 하지만 정말 ‘한 땀 한 땀’ 시간과 공을 들여 번역해 나갈 수밖에 없었다. 고백하건대, 지금껏 나는 교양서와 기술서 사이에서 정확하게 균형을 잡는 좋은 책을 직접 쓰고 싶다는 열망이 가득했다. 하지만 이 책을 번역하는 과정에서 이미 그런 책이 출간되어 있었다는 실망감과 함께, 한편으로는 이렇게 좋은 책을 발견해 번역을 맡게 되었다는 기쁨을 동시에 느낄 수 있었다. 그만큼 훌륭한 책이며 많은 분에게 자신 있게 추천할 수 있는 책이다. - 최재원 수십 년간 재료공학도로 살아오면서 나는 학위 과정까지 여러 재료공학적 현상을 연구하고 분석하기 바빴다. 학위 취득 후 반도체 업계에서 일하기 시작했을 때, 그간 다루던 재료공학적 관점 이외에 여러 가지 품질 관리 기법 및 신뢰성 분석을 위한 모델 해석 등 통계적 개념을 접하게 됐다. 기업에는 제품의 품질과 수명을 개선해 이윤을 남겨야 하는 숙명이 있기에 필수 불가결한 것이었다. 하지만 여전히 머리를 맴도는 생각이 있었다. 재료공학에서 다루는 현상들을 완벽히 이해한다면, 이러한 통계적 접근은 최소화할 수 있을 뿐만 아니라 어쩌면 필요하지도 않을 것 같았다. 지금 돌이켜 보면, 그보다는 아마도 통계적 접근과 응용을 아예 외면하고 싶었던 것은 아니었을까 한다. 내가 그간 집중해 왔던 재료공학을 비롯한 과학이나 공학의 대부분은, 원인과 결과를 명확히 밝히는 인과관계의 탐구 과정이었다. 그러던 중 AI 시대가 도래하고 반도체를 포함한 모든 분야에 응용되기 시작했다. 이에 나는 통계 분야의 고전적인 데이터 개념과 AI에서 다루는 데이터가 도대체 무엇이 다른 건지 궁금해질 수밖에 없었다. 이러한 막연한 호기심에 수많은 논문과 책을 뒤지고, 인터넷의 바다도 헤매고 다녔었다. 나 같은 일반 연구자들을 위해 코딩이나 복잡한 통계 수식 없이, 장밋빛 미래만 이야기하지는 않으며, 핵심만 콕 짚어주는 ‘흙 속의 진주’ 같은 책이 혹시 있지 않을까? 나와 비슷한 궁금증을 지닌 사람들을 위해 책을 집필한 저자들이 있을까? 실로, 이 인연은 존재했다! 바로 이 책의 원서 『Becoming a Data Head』였다. 어렵사리 찾아낸 이 진주는 영어 책이었지만 어찌나 재미있게 읽히던지 그 느낌이 지금도 생생하다. 이 책의 저자들은 내가 궁금해 했던 모든 것을 사랑방에서 이야기하듯 술술 풀어나가는 이야기꾼이었고, 책을 읽다 보니 통계와 데이터에 대한 수십 년 묵은 근본적 의문이 일거에 해결되는 느낌이었다. 기술적 난제를 비롯한 삼라만상 중 인과관계를 정확히 알 수 있는 것이 대체 몇 개나 되겠는가? 그렇기 때문에 통계에서 출발해 딥러닝과 AI가 열어준 데이터의 세계에 대한 이해가 필요한 것이었다. 이 책의 또 하나 놀라운 점은 일반 엔지니어나 연구자뿐 아니라, 기업 경영자나 관리자가 기업의 비즈니스 성공을 위해 데이터를 어떻게 바라보고 활용해야 하는지까지 여러 비유를 들어 다양하게 비춰주고 있다는 점이다. 아무쪼록 여러 분야의 독자들이 이 책이 가져다 줄 데이터에 대한 깨달음의 기쁨이 함께 하길 빌며 이 글을 마치고자 한다. - 장진욱
저자 : Gutman, Alex J. , 출판사 : 책만 , 입수일자 : 2024.12.13 ]]> Gutman, Alex J. 2024-12-13 가와시마 류타, 2024-12-30 Godin, Seth 2024-12-30 모죠 2024-12-13