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AI 데이터의 요약 정리: 상관관계와 인과관계의 숨바꼭질
데이터를 다루다 보면 두 개의 숫자가 마치 친구처럼 함께 움직이는 것을 자주 보게 된다. 하나가 늘면 다른 하나도 늘고, 하나가 줄면 다른 하나도 줄어드는 현상이다. 우리는 이것을 '상관관계'가 있다고 말한다. 예를 들어, 여름철 아이스크림 판매량이 늘어나면 수영장에서의 익사 사고도 늘어나는 경향을 보인다. 그렇다면 아이스크림이 익사 사고의 원인일까? 물론 아니다. 여기서 우리가 주의해야 할 중요한 개념이 바로 '인과관계'이다. 인과관계는 한 사건이 다른 사건의 직접적인 원인이 될 때 성립한다. 아이스크림 판매량과 익사 사고의 상관관계는 '더위'라는 제3의 요인 때문에 발생한다. 날씨가 더워지면 사람들이 아이스크림을 더 많이 먹고, 동시에 물놀이도 더 많이 하게 되므로 익사 사고의 위험도 자연스레 증가하는 것이다. 아이스크림이 직접적으로 익사 사고를 유발하는 것이 아니며, 이 둘은 단지 '상관'만 있을 뿐 '인과' 관계는 없는 것이다. 데이터 분석에서 이러한 상관관계와 인과관계를 명확히 구분하는 것은 매우 중요하다. 만약 상관관계만을 보고 인과관계로 오해한다면, 잘못된 정책이나 사업 결정을 내릴 수 있다. 기업이 아이스크림 판매를 줄여 익사 사고를 막으려 한
- 주택규 기자
- 2026-02-05 09:04
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AI 눈을 속이는 그래프의 마법과 데이터 시각화의 윤리
우리는 매일 뉴스나 인터넷 기사를 통해 수많은 그래프를 접한다. 복잡한 숫자 더미보다 한 장의 그래프가 정보를 훨씬 빠르고 명확하게 전달하기 때문이다. 하지만 시각화된 자료가 언제나 진실만을 말하는 것은 아니다. 때로는 제작자의 의도에 따라 데이터가 실제보다 과장되거나 축소되어 전달되기도 한다. 이것을 이른바 나쁜 시각화라고 부른다. 가장 대표적인 왜곡 수법은 그래프의 세로축을 조작하는 것이다. 보통 막대그래프는 수치의 바닥인 0에서부터 시작해야 한다. 그러나 특정 수치를 강조하고 싶은 제작자가 축의 시작점을 0이 아닌 높은 숫자로 설정하면, 아주 작은 차이도 마치 엄청난 격차가 벌어진 것처럼 보이게 된다. 반대로 수치의 변화를 숨기고 싶을 때는 축의 간격을 매우 넓게 설정하여 완만한 직선처럼 보이게 만들기도 한다. 또한 3차원 입체 그래프를 사용하는 경우에도 착시 현상이 발생한다. 원형 그래프를 비스듬하게 눕히면 앞쪽에 위치한 조각이 실제 비율보다 훨씬 크게 느껴지는 효과가 나타난다. 이는 독자가 데이터의 실제 크기를 비교하는 데 혼란을 준다. 단순히 멋을 내기 위해 선택한 디자인 요소가 정보의 본질을 가리는 셈이다. 착한 시각화란 단순히 화려한 그림을 그
- 주택규 기자
- 2026-02-02 09:28
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생산관리 AI 기반 생산관리의 한계, 그래서 인간의 판단이 더욱 중요하다
AI와 데이터 기반 생산관리는 제조혁신을 이끄는 핵심 기술이지만, 그 만으로 모든 문제가 해결되는 것은 아니다. AI는 방대한 데이터를 분석해 패턴을 찾고, 예측을 제공하는 데 뛰어나지만, 모든 상황을 이해하거나 모든 맥락을 반영할 수 있는 존재는 아니다. 그래서 AI 시대일수록 인간의 판단과 경험은 더욱 중요해지고 있다. 첫째, AI는 데이터가 없는 상황을 처리하기 어렵다. 새로운 공정, 신제품, 비정형 문제 등 과거 데이터가 충분하지 않으면 AI는 제대로 예측할 수 없다. 반면, 경험 많은 관리자는 공정의 특성과 작업자의 행동, 과거의 유사 경험을 바탕으로 빠르게 대응할 수 있다. 둘째, AI는 현장의 맥락(Context)을 완전히 이해하지 못한다. 예를 들어, 동일한 불량 패턴이라도 원인이 사람의 컨디션, 작업장 분위기, 소재의 미세한 감촉 차이처럼 정량화하기 어려운 요소일 수 있다. 이런 변수는 AI가 수치로 분석하기 어렵지만, 숙련된 작업자는 즉각적으로 감지한다. 셋째, 윤리적, 전략적 판단은 인간만이 할 수 있다. 생산량을 늘리기 위해 공정을 고속으로 운영하라는 AI의 제안이 있더라도, 안전, 품질, 근로자 부담을 고려해 최종 결정을 내리는 것은
- 주택규 기자
- 2025-11-19 08:52
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UPDATE: 2026년 02월 20일 11시 30분