자료(data)란 무엇일까요? 보통은 글자로 이루어진 문서(text), 그림이나 사진(image) 등을 떠올립니다. 하지만 우리에게는 눈으로 보고 바로 이해할 수 있는 자료만큼 중요한 자료가 또 있는데요. 그것은 바로 숫자로만 이루어진 ‘수치 자료(numeric data)’입니다. 컴퓨터가 문서나 이미지 등 여러 형태의 자료를 저장할 때 결국 숫자 형태로 바꾸어 저장하기 때문이죠. 이런 점에서 수치 자료는 자료를 이해하는 데 중요한 출발점이 됩니다. 이렇게 중요한 수치 자료를 많이 다루는 학문이 있는데요. 바로 물리학입니다. 물리학에서는 여러 방식으로 자료를 얻습니다. 획득 방법에 따라 구분하면 자연을 관찰하며 얻는 관측 자료, 실험을 통해 얻는 실험 자료, 모의실험을 통해 얻는 모의실험 자료 등이 있죠. 이들은 자연 현상이나 인공적으로 만든 조건에서 어떤 물리량을 기록한 원시 자료입니다. 특히 시간에 따라 변화하는 물리량을 기록한 자료는 시계열 자료라 부르죠. 현재 이러한 ‘자료’를 얻는 기기들은 이전에 비해 정밀도, 해상도 등이 놀라울 정도로 좋아졌습니다. 20세기 이후 폭발적으로 발달한 과학과 공학 기술 덕분이죠. 허블 우주망원경(1990년 발사)과 제임스 웹 우주망원경(2021년 발사)의 해상도를 비교한 사진은 그 좋은 예입니다. 이미지 해상도가 기기의 공간 분해능에 좌우됨을 보여줬죠. 2012년 런던 올림픽 역시 좋은 예입니다. 퀀텀 타이머를 활용해 선수들의 움직임을 100만 분의 1초까지 측정할 수 있게 되었죠. 이처럼 기기의 시공간 분해능이 세밀해지면 측정되는 자료의 양이 엄청나게 늘어납니다. 방대한 크기의 저장 공간이 필요해지죠. 또한 분석에 필요한 컴퓨터 처리 시간도 늘어나게 됩니다. 이 부분만 고려한다면 자료를 가공하는 목적은 ‘자료의 크기를 줄여 비용과 에너지 등을 절약하기 위해서’라고 요약할 수 있죠. 자료 가공의 목적은 매우 다양합니다. 과학적인 목적으로 자료를 가공하기도 하죠. 관측 자료 중 특정 부분을 추출하는 경우, 또는 전기 신호나 소리 신호처럼 분석 전 적절한 가공이 꼭 필요한 경우 등이 있습니다. 분류를 목적으로 자료를 가공하는 경우도 많죠. 영화나 소설에서 흔히 나오는 지문 대조, 몽타주 검색 등은 적절한 자료 가공과 분류를 모두 활용하는 예라고 할 수 있습니다. 그렇다면 자료 가공은 어떻게 하는 것일까요? 자료의 가공은 하드웨어를 활용할 수도, 소프트웨어를 활용할 수도 있습니다. 소프트웨어를 활용하는 경우에는 푸리에 변환, 좌표 변환, 차원 축소 등 다양한 수학적 기법을 적용하죠. 컴퓨터 사용자에게 익숙한 파일 압축 역시 일종의 자료 가공에 해당합니다. 물리학에서 자주 활용되는 자료 가공의 예로는 푸리에 변환을 이용한 시간 영역-주파수 영역 변환이 있습니다. 현상의 주기성이나 신호의 특성을 파악할 때는 시간 영역보다 주파수 영역에서 보는 편이 유리하기 때문에 자주 활용되는 방식이죠. 여러분이 어떤 글을 읽고 있다고 가정해 보겠습니다. 이때 글자들은 시간 순서에 따라 차례차례 눈에 들어옵니다. 글자 자료를 시간에 따라 눈으로 획득하고 있는 것입니다. 1분 동안 이렇게 획득한 글자 자료를 시간에 따른 신호처럼 보고, 주파수 영역으로 변환해 볼까요? 그러면 1분 동안 읽은 문서에서 ‘ㄱ’이나 ‘ㅏ’ 같은 글자가 얼마나 자주, 어떤 간격으로 나타나는지 분석해 볼 수 있습니다. 푸리에 변환은 일상에서도 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 전자기파, 음파처럼 주파수 분석이 필요한 분야에서는 거의 필수적으로 사용됩니다. 스마트기기의 음성 인식이나 전자악기의 음색 합성도 모두 푸리에 변환을 활용한 예입니다. 물리학에서는 원시 자료를 그대로 활용하기도 하고, 목적에 따라 적절히 가공해 활용하기도 합니다. 이때, 주의할 점이 하나 있습니다. 원시 자료에서 얻을 수 있던 필요한 정보가 가공된 자료에도 그대로 남아 있어야 한다는 것이죠. 따라서 자료 가공 과정에서 정보가 왜곡되거나, 손실되지 않도록 주의해야 합니다. 번역도 일종의 자료 가공으로 볼 수 있는데요. 번역 시 주의점을 떠올린다면 자료 가공에서 조심할 점이 무엇인지 감이 올 것입니다.