필자가 무슨 노스트라다무스도 아니고 그렇다고 국제정치 분석가도 아니지만 지난 2월 28일 미북 회담 전날 올렸던 블로그의 첫줄과 끝줄의 예언(?) 내용이 우연이지만 놀라울 정도로 너무나 잘 맞아 떨어졌다. 한국전 비사를 연재하시는 
이런 것도 예언 또는 예측이랄 수도 없겠지만 그래도 그 정확성에 필자 자신도 놀라울 따름이다. 첫줄과 마지막 줄 사이의 내용이야 그저 그런 것으로 치부한다 하더라도 과연 어떻게 이런 일이 가능한 것일까?
예언하면 금은 쌍도끼를 들고 나타나는 산신령 정도를 생각하는게 나 자신의 수준인데 과연 꽤나 복잡한 비핵화 문제 회담이 어떻게 흘러갈지 어떻게 예측할 수 있겠는가? 예측이 가능하다면 과연 그런 방법이 있는 것인가?
북의 비핵화 문제에 관해서 세간에 많은 이들이 알고 있으며 트럼프나 볼톤 또는 김정은이라고 해서 더 많이 알고 말고 할 것이 없다. 단지 비핵화 문제와 관련된 회담 당사자들이 협상을 통해 더 강한 영향을 끼칠 수 있을 따름이다. 언론이나 SNS를 비롯한 미디어에 비핵화 문제에 관한 수많은 의견들이 제시되고 있으나 그것을 다 볼 필요는 없을 것이다. 필자는 초지일관 재미가 없는 또는 흥미가 느껴지지 않는 기사나 동영상은 절대 보지 않는다는 철칙을 가지고, 특히 유튜브에서 꽤나 많은 동영상을 보곤 하는데 재미가 있으면 기억에도 오래 남고 학습으로까지 연결이 된다. 일종의 지도 학습(Supervised Learning) 행위로 봐도 무방할 것이다. 이미 그런 생활 습관이 배여 있다.
때때로 보면 전 세계적으로 이목이 집중되는 이슈들이 왕왕 있는데 월드컵 축구라든지 이번 미북 비핵화 회담도 그런 사례로 볼 수 있다. 이런 사례들에 대해서 상당히 많은 정보를 매체들로부터 얻게 되며 그 정보들 중의 일부는 기억으로 남아 저장된다. 필자는 최근 머신 러닝의 RNN(Recurrent Neural Network) 알고리듬에 관한 글을 여러 회에 걸쳐 올리는 중인데 그 중에 Hopfield NN과 LSTM(Long SHort Term Memory) NN의 원리 및 응용분야를 검토해본 바에 의하면 기억에 따른 Sentiment 분석이라는 알고리듬이 있다.
머신 러닝 RNN 연구 분야에서 꽤나 많은 관심을 끄는 분야인데 쉽고도 무식하게 요약하면 이런 것이다. 뉴스나 동영상을 다 보고 나면 봤다는 정보와 함께 키워드나 간단한 스토리 같은 것이 사람 머리에 기억되며 동시에 “재미 있었다”라든지 “꿀꿀하다” 라는 일종의 평가 결과도 함께 기억된다고 본다. 최근 비핵화 회담 때문에 괘나 많은 동영상을 보고 생성된 Sentiment 로 작성한 글이 바로 그 예언(?)글인 것이다. 즉 예언이 아니고 학습에 따라 얻어진 Sentiment를 바탕으로 작성한 글이다.
지난 월드 컵에서 독일의 문어가 어떻게 학습을 했는지 전 세계에서 가장 예측력이 높았다고 했는데 글쎄 어떤 방식으로든 월드 컵 중계를 보여주고 학습을 시키지 않았을까 생각한다. 그리고 RNN 알고리듬의 Sentiment 분석이 뭔지 와 닿지 않았던 분야인데 이번을 계기로 그 의미를 파악하게 된 듯 하다.