진로와 정보

 안녕하세요, 정보의 강가의 강승입니다. 오늘은 저의 진로와 정보의 연관성에 관해 한번 얘기해보려고 합니다.

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나의 진로

 

 지금까지 줄곧 수학에 관련된 내용들만 올려서 이전에 제가 올린 게시물들을 쭉 보면 저의 진로가 수학이라고 생각하실 사람이 많을 것 같아요. 하지만 놀랍게도 저의 진로는 환경입니다. 처음에는 수학과 정보를 재밌게 엮을 수 있을 것 같아서 수학으로 정윤탐을 쓰기 시작했는데요. 제가 좋아하는 수학 개념들을 프로그래밍을 통하여 구현해 내는 시간이 재밌게 느껴졌고 더 많은 것을 구현해보고 싶었습니다. 그래서 이번엔 무엇을 프로그래밍을 통해 구현해볼까 고민하고 있는데 이제 정윤탐이 이 게시물을 포함하면 2개가 남았다는 소식을 들었습니다. 수학적 귀납법, 미분방정식을 포함하여 프로그래밍으로 구현하고 싶은 수학적 개념은 아직 많이 남아있지만 정윤탐 과제가 끝나기 전에 저의 진로에 맞는, 연관된 그런 활동을 하고 끝냈으면 하는 바램이 들었습니다. 그래서 잠시 수학을 내려 놓고 환경과 정보의 연관성을 알아보려고 합니다.

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   환경과 정보 

 

 제가 저의 진로에 대해 자세하게 알지 못했을 때 제가 정보를 배우지 않았을 때까지만 해도 환경과 정보는 별 상관이 없다는 안일한 생각을 했습니다. 그냥 필요해도 딱 우리가 컴퓨터 사용하는 만큼만 필요하겠지라고 생각했었는데 저의 진로에 대해 자세히 알면 알수록 정보를 배우면 배울수록 환경과 정보, 환경과 프로그래밍은 절대로 땔 수가 없는 존재라는 것을 느끼게 됐습니다. 그렇다면 환경과 정보의 연관성은 무엇일까요? 환경을 다룰 때 정보를 어떻게 사용하는 것일까요?

 

 일단 모두가 알고 있듯이 그래프입니다. 기본적으로 파이썬을 이용하여 온도 변화, 대기 오염 정도, 수질 오염도 등등 많은 데이터를 그래프로 나타낼 수 있게 되었습니다. 수업시간에 배운 코드와 그래프를 잠깐 사용해보면

import csv
import matplotlib.pyplot as plt
f = open('seoul.csv',encoding='cp949') #seoul.csv 파일이 필요함
data = csv.reader(f)
next(data)
result = []

for row in data :
    if row[-1] != '' :
        result.append(float(row[-1]))

plt.plot(result, 'r') # result 리스트에 저장된 값을 빨간색 그래프로 그리기
plt.show() # 그래프 나타내기

   위와 같은 코드를 실행시키면

다음과 같은 그래프가 나타납니다.

 

프로그래밍을 이용하면 단순한 자료 시각화 뿐만 아니라 추후의 변화를 예측하는데에도 사용될 수 있습니다.

 위의 그래프와 같이 IPCC는 매년 기후 상승 그래프 등 많은 그래프들을 내는데요. IPCC의 그래프들을 보시면 연도가 2100년, 2150년까지도 나와있는 것을 알 수 있습니다. 이것이 프로그래밍을 통해 어떠한 변수를 집어넣었을 때 기온이 어떻게 변할건지 예측하는 것이라고 할 수 있습니다.

 

 또다른 활용으로는 시뮬레이션을 들 수 있습니다. 환경과 관련된 일은 지구와 직접적으로 관련되어 있기 때문에 직접 무언가를 시도하기에는 너무 리스크가 큰다는 문제가 있는데요. 이것을 어느정도 보완해주는 것이 시뮬레이션입니다. 프로그래밍을 통해 변수를 조작하면서 최대한 현재의 지구와 비슷한 상황을 만들고 그렇게 만들어진 상황들을 통해 실제와 완전히 같을 수 없지만 어느정도 확인이 가능하고 결과를 예측할 수 있게 됩니다.

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마치는 말

 

오늘은 저의 진로인 환경과 정보의 연관성에 관해 간략하게 설명해보았는데요. 앞서 언급했던대로 마지막 정윤탐 과제는 저의 진로와 관련된 것으로 내보도록 하겠습니다.