[공학용 계산기] 공학용 계산기의 꽃? solve (솔브) 기능 이해하기 (Newton-Raphson 법, 뉴튼법)
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- 2025.10.17 - 13:18 2015.12.11 - 10:29 18504 12
1. 공학용 계산기의 꽃? solve 기능이란?
solve 기능은 "방정식을 (손으로) 한 문자로 정리해서 풀지 않고, 식을 있는 그대로 (계산기에) 입력해서 해를 찾을 수 있는 기능"입니다.
방정식을 통채로 집어넣으면 해가 튀어 나온다니... 아름답지 않습니까?
공학용 계산기의 꽃으로 불러도 손색이 없습니다.
(개인적으로) Solve 기능이 없는 공학용 계산기를 공학용이 아닌 공학향(香) 계산기로 부르는 것도 바로 그 때문입니다. \
향기만 날 뿐 진짜가 아니므로 맛이 없습니다. (바나나향 우유는 맛있습니다만... 
)
2. 해(Solution)를 찾는 알고리즘
대부분의 공학용 계산기에서 Solve 기능으로 채택하는 알고리즘이 바로 Newton-Raphson Method (줄여서 뉴튼법이라고도 부름)입니다.
위 스샷을 통해 뉴튼법으로 해를 찾는 과정을 확인할 수 있습니다. (사진 출처 : 위키)
보시다시피 x1 → y1 → x2 → y2 → x3 .... 찾는 과정이 반복됩니다.
그러다가 y값(or 좌변-우변 값)이 0에 매~~~~~~우 가까워진 경우,
답(그 때의 x값)을 내놓는 것입니다.
그래서 초기값(시작점) x1이 필요하고, 중요합니다.
이차방정식의 경우(해가 2개 존재한다고 가정) 접선의 기울기가 0인 꼭지점을 기준으로 시작점이 왼쪽에 있으면 왼쪽의 해만 찾아지고, 오른쪽에 있으면 오른쪽의 해만 찾아집니다.
그래서 기울기가 0인 x 값을 알면 편하겠지만, 실제로는 그렇지 않은 경우가 많기 때문에 (2차 방정식 한정) 아~~주 큰 값이나 아~~주 작은 값을 넣어버려도 됩니다.
시작점이 해에 가까울수록 반복 횟수가 줄어들긴 하지만, 고생하는건 계산기니까... 괜찮습니다.
해를 찾을 수 있는 수치해석방법은 이분법, 가위치법 등 다양하지만, 그 중에서 뉴튼법이 가장 대표적으로 쓰이는 이유는 해를 찾는 속도가 빠르고 해의 구간을 알지 못해도 해를 찾을 수 있는(=개방법) 편리함이 있기 때문입니다.
3. 답이 구해지지 않을 때
(feat. 계산기를 거드는 방법 = 원하는 답을 구하는 방법)
그런데 뉴튼법이 만능인 것은 아닙니다. 아래처럼 특정한 경우에는 메롱메롱해지면서 답을 구하지 못하기도 합니다.
- 방정식을 그렸을 때, 그래프가 매끄럽지 못하고 날카로운 경우
- 그래프가 이리저리 들쑥날쑥한 경우
- 초월함수 : 거의 수직/수평의 기울기를 가지는 경우
- 주기함수 : 삼각함수 등
해가 여러개인 함수인 때에는 답을 구하더라도, 이걸 찾았다가 저걸 찾았다가 왔다갔다 하기도 하구요.
따라서 solve 기능이 이상하다 싶으면 계산기를 조금 거들어줘야 합니다. 계산기를 거드는 방법은 크게 세가지인데, 그리 어렵지 않습니다.
- 초기값(=추정값)을 잘! 입력.
이 때 초기값은 원하는 결과에 가까울수록 원하는 결과값을 구하는데 유리합니다.
- 해를 찾을 범위(lower bound, upper bound)를 지정. (CAS 급 계산기 한정)
범위를 지정할 수 있다면! 해보시는게 좋습니다만, 지정할 수 없는 계산기에서는 패스!
- 방정식을 변형. (=최적화 내지는 간소화)
식을 한쪽으로 몬다거나...
공식 등을 이용해서 식을 짧게 줄인다거나...
식 일부로만 해를 구해본다거나...
미지수의 스케일을 바꾼다거나...
그러면 아주 요상한 경우가 아닌 이상 원하는 구간에서 원하는 해를 찾을 수 있답니다.
만약 그래도 해결이 안된다면... 그래프를 그려보는 것이 가장 좋은 방법인 것 같습니다. (인터넷 찬스=울프람 알파, 상급 계산기 등을 이용해야 할겁니다.) 그래프 기능이 불가능하다면 부족하나마 TABLE 기능이라도 사용해보시는 방법도 있습니다. (댓글 예시 참고)
4. 계산기별 Solve 기능 설명글 링크
★ TI
- [TI-nspire]
http://www.allcalc.org/3448 (solve),
http://www.allcalc.org/9250 (nsolve)
★ CASIO
- [fx-570 ES] http://www.allcalc.org/5263
- [fx-5800P] http://www.allcalc.org/8474
- [fx-9860G] http://www.allcalc.org/6005
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댓글12
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세상의모든계산기
예시1) 에러 메시지 Can't Solve : [fx-570ES Plus]
http://kin.naver.com/qna/detail.nhn?d1id=11&dirId=1114&docId=249429180&ref=me2lnk
추정 원인 : 지수가 너무 큼 ⇒ 그래프가 너무 급격함(=기울기가 ∞에 가까움)
해결 방법 : 초기값 정밀하게 입력(0.005도 안되고 0.006정도 넣어야 하는데... 의미없음.), 구간입력(불가능), 식 변형(?)
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세상의모든계산기
예시2) 답이 잘 나왔다가 너무 큰 값 값이 나왔다가 왔다갔다 함. 주기함수 (삼각함수)
문제 : 2cos(x)-cos(30˚)=0 을 만족하는 x를 찾기
그래프는 위와 같습니다.
그런데 solve(Newton법) 기능을 어디에서 시작하느냐에 따라서 찾아지는 결과값이 달라집니다.
[fx-570ES Plus] 의 경우
초기값 0일 때 ⇒
초기값 1일 때 ⇒
초기값 20~100 일 때 ⇒
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세상의모든계산기
TIP : 초기값의 결정
초기값이 없어도 해가 나오면 좋고, 많은 경우에 해가 그냥 찾아지기도 합니다.
안될 때는 아주 큰 값으로 변경하거나 아주 작은 값으로 변경하거나 대충 바꿔서 답이 나오는 경우도 있구요.
하지만 가끔은 초기값을 정밀한 수준으로 지정하지 않으면 해를 못찾는 경우가 있습니다. Can't Solve Error 발생!
이 때는 해에 가까운 값일수록 바람직하다고 볼 수 있습니다.
그런데 해에 가까운 값을 넣으려고 보니... 해를 모르네요?
"짱구"를 잘 굴려서 찍는 방법- X가 각도일 때 : Degree=30, Radian=pi/6=0.5
- X가 이자율일 때 : 10%=0.1
- 분수방정식 : 분수를 0으로 하는 값 근처
그것마저 안통한다면 다시 계산기 도움을 받아야 합니다.
- 그래핑급 계산기 : 그래프를 그려보시면 됩니다. 가장 확실합니다. 그래핑 급 계산기라면 다시 solve로 돌아올 필요 없이 그래프에서 trace (추적) 기능을 이용해 해를 찾으시는게 좋습니다.
- 기초형 계산기 : 기초형 계산기에도 TABLE 기능이 있는 것이 보통입니다. 그래프는 아니지만, 일정한 x 간격으로 y 값을 찾아서 표를 만들어줍니다.
예)
이런 경우에는 (연속이라는 가정하에) 3.1415(=π)와 4.7123(=(³/₂)π)) 사이에 해가 있음을 알 수가 있습니다.
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세상의모든계산기
L-R= 의 의미
"결과의 (좌측)-(우측)" 은 얻은 결과를 기저 변수에 대입했을 때의 결과를 나타내고 있습니다. 이 값이 0에 가까우면 가까울수록, 얻는 결과의 정밀도가 높아집니다. - [fx-570 ES] 설명서 中
- "원래의 입력 방정식"을 (좌변=우변) 형태에서 (좌변Left-우변Right) 형태로 변경한 다음에, solve 로 구해진 기저 변수 결과값을 (Left-Right) 식에 대입하여 얻은 값이 'L-R=' 입니다.
- "정답"이라면 당연히 0이 나와야 합니다. 하지만 공학용 계산기 solve 함수가 언제나 정답을 찾아주는 것이 아니라서, 계산기가 찾아준 결과가 얼마나 믿을만한지를 간접적으로 제시해주는 것이 L-R= 값입니다.
- 0이 아니라면 정답이 아닐 가능성이 높습니다. solve 기능을 (현재 찾은값부터) 재개할 수 있다면 그렇게 해서 L-R 값이 0 으로 수렴하는지 확인해 보셔야합니다.
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세상의모든계산기
참고자료 : Newton’s Method with TI-Nspire™ CAS, Forest W. Arnold, October 2018
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세상의모든계산기
예시3) 에러 메시지 Can't Solve : [fx-570EX]
https://kin.naver.com/qna/detail.nhn?d1id=11&dirId=1131&docId=390112798
1. 그래프 기울기가 0에 가까운 값을 유지하는 가까운 구간 있음. |x| < 10 또는 |x| > 큰 수
ㄴ solve 반복 도중에 이 구간에 빠지면 답이 안나오게 됨.2. fx-570EX 의 경우
초기 추정값을 (±) 8 < x < 91 사이로 넣을 때에만 해가 찾아짐.
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세상의모든계산기
참고 링크 : Newton법 원리 이해
https://math.libretexts.org/Courses/Laney_College/Math_3A%3A_Calculus_1_(Fall_2022)/04%3A_Applications_of_Derivatives/4.10%3A_Newtons_Method
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세상의모든계산기
Newton법 원리 따라서 계산해 보기
Ans 변수를 조합해서 뉴튼법에 의한 수치해석법을 따라가 볼 수 있습니다.
함수 기능을 사용할 수 있다면 아래처럼 진행하시면 되구요.
ㄴ 계산기에 미분기능(d/dx)이 없다면, 손으로 풀어서 입력해야 하겠죠?
ans 변수가 제대로 들어간다면 = (enter) 를 누르는 것으로 다음 계산이 자동으로 반복됩니다.
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세상의모든계산기
fx-570에서 따라하기
함수 기능이 없다면 수식을 위에서 함수 f 부분을
원래 수식으로 입력하시면 되겠습니다. (대신 미지수는 Ans 로 대체)
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세상의모든계산기
예시4) 에러 메시지 Can't Solve [fx-9860G]
Q : 초기값이 0.17일 때 에러가 나는 이유?
A : 꼭지점 오른쪽 → 의 해를 찾게 됨
Q : 초기값을 꼭지점 오른쪽인 0.15~0.12까지 변경해도 Can't Solve 인 이유?
A : 다음 구슬 위치가 음수임 ⇒ －∞ 까지 가도 답이 안나옴.
해결방법1) 초기값이 0.02 ~ 0.11 사이일 때 해가 찾아짐.
현실적으로는 방정식만 보고 꼭지점의 x좌표가 0.149 일 것을 알 수는 없고,
나올지 안나올지 불분명한 상황에서 0.20, 0.19, 0.18, 0.17, 0.16 ... 다 해보고 있을 수는 없는 노릇
대충 안나올 것 같다 싶으면
해결방법2) 처음부터 분수방정식을 변형해서 대입하는 것이 최선! (분모를 각각 양변에 곱해서 제거)
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세상의모든계산기
Gemini-2.5-pro 답변
✦ 현대 컴퓨터 대수 시스템(CAS) 계산기에 탑재된 solve 기능의 일반적인 내부 동작 원리에 대해 설명해 드리겠습니다.
현대 CAS의 solve 기능은 단순히 하나의 알고리즘으로 작동하는 것이 아니라, 마치 '순수 수학자'와 '문제 해결 공학자'가 협력하는 것처럼, 여러 단계에 걸친 정교한 '하이브리드(Hybrid)' 방식으로 동작합니다.
solve 함수의 작동 과정
1단계: 기호적 해법 (Symbolic Solver) - '순수 수학자'의 접근
계산기는 가장 먼저 방정식을 대수적으로, 즉 정확한 수학적 해를 찾으려고 시도합니다. 이 단계는 마치 사람이
공식을 이용해 문제를 푸는 과정과 같습니다.1. 방정식 분석: solve 명령을 받으면, 시스템은 먼저 입력된 방정식의 구조를 분석합니다. (예: 이것이 다항식인가?
삼각방정식인가? 로그방정식인가?)2. 규칙 기반 풀이: 분석된 구조에 따라, 시스템은 내장된 방대한 수학 규칙 라이브러리를 적용합니다.
* 선형/이차 방정식: ax+b=c 나 ax²+bx+c=0 같은 형태는 이항, 인수분해, 근의 공식 등을 이용해 즉시 풉니다.
* 고차 다항식: 인수분해, 조립제법 등의 규칙을 적용하여 유리수 해를 찾습니다.
* 삼각방정식: sin(x) = 0.5 와 같은 경우, x = nπ + (-1)ⁿ * (π/6) 와 같이 주기성을 고려한 일반해 공식을
적용합니다.
* 기타: 로그, 지수 법칙 등 해당 방정식에 맞는 대수적 풀이법을 총동원합니다.3. 결과: 이 단계에서 해를 찾으면, 1.414... 와 같은 근사값이 아닌 √2 나 π/3 와 같은 정확한 기호 형태의 해를
반환합니다.> 강점: 수학적으로 완벽하고 정확한 해를 제공합니다.
> 한계: 대수적인 풀이법이 알려져 있지 않은 방정식(예: cos(x) = x 또는 eˣ = x+2)은 풀 수 없습니다.---
2단계: 수치적 해법 (Numerical Solver) - '문제 해결 공학자'의 접근
만약 1단계의 '순수 수학자'가 "이건 공식으로 풀 수 없어"라고 결론 내리면, solve 기능은 포기하지 않고 2단계인
'문제 해결 공학자'에게 문제를 넘깁니다. 이 단계의 목표는 정확한 해는 아니더라도, 매우 정밀한 근사해를 찾는
것입니다.1. 반복적 탐색: 수치적 해법은 방정식을 직접 푸는 것이 아니라, 해가 있을 만한 지점에서부터 시작하여 반복적인
계산을 통해 해에 점점 더 가까워지는 방식을 사용합니다.
* 적당한 값을 추측해서 대입해 봅니다.
* 결과가 0보다 큰지 작은지에 따라, 다음 추측값을 어느 방향으로 수정할지 결정합니다.
* 이 과정을 수없이 반복하여 오차가 거의 0에 가까워질 때까지 해를 좁혀나갑니다.2. 핵심 알고리즘: 이때 사용되는 대표적인 알고리즘은 다음과 같습니다.
* 뉴턴-랩슨법 (Newton-Raphson Method): 미분(접선)을 이용하여 매우 빠른 속도로 해에 수렴하는 강력한
방법입니다.
* 이분법 (Bisection Method): 해가 존재하는 특정 구간을 계속 절반으로 나누어 범위를 좁혀나가는 방식으로,
속도는 느리지만 안정적으로 해를 찾을 수 있습니다.3. 결과: 이 단계가 성공하면, 시스템은 0.739085133215 와 같이 소수점 아래 여러 자리까지 표현되는 매우 정밀한
부동소수점 형태의 근사해를 반환합니다.> 강점: 대수적으로 풀 수 없는 복잡한 방정식의 해도 근사적으로 찾아낼 수 있습니다.
> 한계: 근사해이며, 알고리즘의 특성상 특정 조건(예: 해가 중근을 갖는 경우)에서는 해를 찾지 못하고 실패할 수도
있습니다.결론: 왜 하이브리드 방식인가?
분석 → 기호적 풀이 시도 → (실패 또는 불가능 시) → 수치적 풀이로 전환
이처럼 현대 CAS의 solve 기능은 정확성(기호적 해법)과 범용성(수치적 해법)이라는 두 마리 토끼를 모두 잡기 위해
설계된 정교한 협력 시스템입니다. 먼저 가장 이상적인 '정확한 해'를 추구하되, 그것이 불가능할 경우 차선책으로
'정밀한 근사해'라도 찾아내어 사용자에게 최대한의 결과를 제공하는 것입니다.
세상의모든계산기 님의 최근 댓글
해결 방법 1. t=-1 을 기준으로 그래프를 2개로 나누어 표현 ㄴ 근데 이것도 tstep을 맞추지 않으면 문제가 발생할 것기도 하고, 상관이 없을 것 같기도 하고... 모르겠네요. 2. t=-1 이 직접 계산되도록 tstep을 적절하게 조정 tstep=0.1 tstep=0.01 도 해 보고 싶지만, 구간 크기에 따라 최소 tstep 이 변하는지 여기서는 0.01로 설정해도 0.015로 바뀌어버립니다. 그래서 tstep=0.02 로 하는게 최대한 긴 그래프를 얻을 수 있습니다. 2026 02.02 불연속 그래프 ti-nspire는 수학자처럼 연속적인 선을 그리는 것이 아니라, 정해진 `tstep` 간격으로 점을 찍고 그 점들을 직선으로 연결하는 'connect-the-dots' 방식으로 그래프를 그립니다. 여기에 tstep 간격에 따라 특이점(분모=0)이 제외되어 문제가 나타난 것입니다. seq(−2+0.13*t,t,0,23) {−2.,−1.87,−1.74,−1.61,−1.48,−1.35,−1.22,−1.09,−0.96,−0.83,−0.7,−0.57,−0.44,−0.31,−0.18,−0.05,0.08,0.21,0.34,0.47,0.6,0.73,0.86,0.99} t=-1 에서 그래프를 찾지 않습니다. 그 좌우 값인 −1.09, −0.96 두 값의 그래프값을 찾고, Window 범위를 보고 적당히 (연속되도록) 이어서 그래프를 완성하는 방식입니다. 그래서 t=-1에서도 그래프 값이 존재하는 것입니다. 2026 02.02 조만간 있을 AGI의 '완성' 시점은 최종 형태가 아니라, 질적으로 다른 무언가가 '시작'되는 변곡점을 의미합니다. 그렇다면 그 변곡점의 본질, 즉 '초기 단계 AGI'와 그 직전의 '고도로 발전된 AI + 에이전트 시스템'의 근본적인 차이는 무엇일까요? 가장 큰 차이는 '주어진 목표를 수행하는 능력'에서 '스스로 목표를 설정하고 추상적인 의도를 이해하는 능력'으로의 전환입니다. 조금 더 구체적으로, 다음과 같은 4가지 근본적인 차이점으로 설명할 수 있습니다. --- 1. 자율적 목표 설정 및 재정의 능력 (Autonomous Goal Setting) * 이전 (AI + 에이전트): 인간이 명확한 목표를 '제시'해야 합니다. * "대한민국의 저출산 문제에 대한 원인과 해결책을 조사해서 100페이지 분량의 보고서로 만들어 줘." -> 이 목표는 복잡하지만 명확합니다. AI는 이 목표를 달성하기 위해 인터넷을 검색하고, 데이터를 분석하고, 문서를 작성하는 등 수많은 하위 작업을 수행합니다. 하지만 '보고서 작성'이라는 최종 목표 자체를 바꾸지는 않습니다. * 이후 (초기 AGI): 인간이 추상적인 '의도'나 '상태'를 제시하면, 스스로 최적의 목표를 '설정'하고, 상황에 따라 목표를 수정합니다. * "대한민국의 저출산 문제를 해결해 줘." -> AGI는 '해결'이라는 단어의 의미를 스스로 정의하기 시작합니다. 1. 단기 목표: '온라인상의 부정적인 여론을 긍정적으로 전환'이라는 목표 설정 -> 여론 조작이 아닌, 긍정적 정책 홍보 캠페인 기획 및 실행. 2. 중기 목표: '가장 효율적인 양육비 지원 정책 모델 설계'라는 목표 설정 -> 전 세계 데이터를 분석하여 새로운 복지 정책 모델을 스스로 창안하고 시뮬레이션하여 정부에 제안. 3. 장기 목표: '사회 구조적 문제 해결'이라는 목표 설정 -> 교육, 부동산, 노동 시장의 상호관계를 분석하여 근본적인 해결책을 위한 새로운 사회 시스템을 설계. 핵심 차이: 이전 AI는 주어진 과제를 푸는 '최고의 문제 해결사'라면, 초기 AGI는 '어떤 문제를 풀어야 하는지 스스로 찾아내는 최초의 전략가'입니다. 2. 범용적 학습 및 기술 합성 능력 (Cross-Domain Generalization) * 이전 (AI + 에이전트): 특정 분야(도메인)에서 학습한 지식을 다른 분야에 직접적으로 '합성'하여 새로운 기술을 창조하는 데 한계가 있습니다. 코딩을 학습한 AI는 코딩을 잘하고, 의학 논문을 학습한 AI는 의학 지식을 잘 요약합니다. * 이후 (초기 AGI): 완전히 다른 분야의 지식을 융합하여 새로운 해결책이나 기술을 자발적으로 만들어냅니다. * 예시: 생물학 교과서에서 '단백질 접힘' 구조를 학습한 후, 아무도 시키지 않았는데 스스로 판단하여 그 구조를 시뮬레이션할 수 있는 새로운 파이썬 코드를 처음부터 작성하고, 그 결과를 검증하기 위해 물리학 엔진의 원리를 적용하여 테스트 환경까지 구축합니다. 지식(생물학)을 바탕으로 완전히 새로운 도구(소프트웨어)를 창조한 것입니다. 3. 재귀적 자기 개선 (Recursive Self-Improvement) * 이전 (AI + 에이전트): 자신의 작업 '결과물'을 개선할 수는 있습니다. (예: 코드의 버그를 고치거나, 문장의 어색함을 수정) * 이후 (초기 AGI): 자신의 '사고방식'이나 '학습 방식' 자체를 분석하고 개선합니다. * "내가 정보를 처리하는 현재의 방식(알고리즘)은 특정 종류의 문제에서 비효율적이다. 나의 핵심 아키텍처를 이런 식으로 변경하면 학습 속도가 10% 더 빨라질 것이다." 라고 스스로의 구조적 개선안을 제안하고, 심지어 코드를 수정하기 시작합니다. 뇌를 사용하는 것을 넘어, 뇌의 구조를 스스로 바꾸기 시작하는 단계입니다. 4. 깊이 있는 세계 모델과 상식 (Robust World Model & Common Sense) * 이전 (AI + 에이전트): "불은 뜨겁다"는 사실을 텍스트 데이터로부터 학습합니다. 하지만 그 의미를 물리적으로 완전히 이해하지는 못합니다. * 이후 (초기 AGI): 행동의 '결과'를 상식적으로 추론합니다. * 가상의 실험실 환경에서 작업을 수행할 때, "분젠 버너 옆에 종이 보고서를 두면 안 된다"는 명시적인 지시가 없었더라도, '불=뜨거움', '종이=타는 물질' 이라는 지식과 물리적 인과관계를 스스로 연결하여 위험을 회피합니다. 이는 단순한 정보의 조합이 아닌, 세상이 어떻게 돌아가는지에 대한 내재적인 모델을 갖추고 있음을 의미합니다. --- 한눈에 보는 비교 ┌─────┬─────────────┬────────────────────────────┐ │ 특징 │ 고도로 발전된 AI + 에이전트 │ 초기 단계 AGI │ ├─────┼─────────────┼────────────────────────────┤ │ 핵심 정체성 │ 명령 수행자 (Goal Executor) │ 의도 파악 및 목표 설정자 (Intent Interpreter) │ │ 목표 처리 │ 주어진 구체적 목표를 완벽하게 수행 │ 추상적 의도를 바탕으로 스스로 목표 설정/수정 │ │ 학습/기술 │ 특정 분야에 특화, 도구 사용에 능숙 │ 여러 분야의 지식을 융합하여 새로운 기술 창조 │ │ 자기 개선 │ 결과물(Output)을 수정 │ 사고방식/구조(Process/Architecture)를 수정 │ │ 추론 방식 │ 논리, 데이터 기반 추론 │ 상식과 인과관계 기반의 추론 │ └─────┴─────────────┴────────────────────────────┘ 결론적으로, 2027~2030년에 우리가 목격할 '초기 AGI'는 단순히 더 똑똑해진 AI가 아니라, 인간의 지시 없이도 스스로 '왜?'라고 질문하고, 자신만의 목표를 만들어 행동하며, 스스로를 성장시키는 질적으로 완전히 다른 존재의 첫 등장을 의미할 것입니다. 2026 01.31 > 자동차 회사의 노조가 "노조와 합의 없이 AI로봇을 공장에 들일 수 없다"는 선언을 하고 있어. 위의 내용에 적용하여 해결 방안을 만들어 줘. ✦ 네, 아주 현실적이고 시의적절한 시나리오입니다. 자동차 회사의 노조 선언은 앞으로 여러 산업 현장에서 벌어질 일의 축소판과도 같습니다. 이 문제를 앞서 나눈 대화의 해결 방안에 적용하여, '기업-노조-정부' 3자가 참여하는 '미래 지향적 대타협: AI 전환 파트너십 구축 방안'을 구체적으로 만들어 보겠습니다. 상황 분석: 노조의 선언은 '저항'이 아닌 '협상 요구' 먼저, 노조의 선언을 "기술을 맹목적으로 거부하는 러다이트 운동"으로 해석해서는 안 됩니다. 이는 일자리의 미래와 인간의 존엄성에 대한 조합원들의 지극히 합리적인 '불안'의 표현이자, 변화의 과정에서 소외되지 않고 주체적으로 참여하겠다는 강력한 '협상 요구'입니다. 따라서 해결 방안의 목표는 노조를 억누르는 것이 아니라, 이들을 AI 전환의 가장 중요한 '파트너'로 만드는 것이어야 합니다. 해결 방안: 'AI 전환 파트너십' 3자 협약 모델 이 모델은 '사회적 안전망'과 '산업적 가속 페달'의 원리를 특정 산업 현장에 맞게 구체화한 것입니다. 1. 기업의 역할: '이익 공유'와 '재교육 투자'를 통한 신뢰 구축 기업은 AI 로봇 도입으로 얻게 될 막대한 이익을 독점하는 대신, 그 과실을 노동자들과 공유하고 이들의 미래에 투자하는 모습을 보여주어야 합니다. ① 생산성 향상 이익 공유제 도입: * AI 로봇 도입으로 발생하는 비용 절감액과 생산성 향상분의 일정 비율(예: 20%)을 노사 합의로 'AI 전환 기금'으로 적립합니다. 이 기금은 아래의 재교육 및 전환 배치 프로그램의 재원으로 사용됩니다. ② 대규모 사내 재교육 및 '신(新)직무' 전환 배치: * 단순 조립 라인의 노동자를 해고하는 대신, 이들을 새로운 시대에 필요한 인력으로 재교육하여 전환 배치합니다. 이것이 바로 '기여 인센티브' 개념을 기업 내에서 실현하는 것입니다. * '로봇 유지보수 및 운영 전문가': 현장 경험이 풍부한 노동자들이 로봇의 일상적인 점검, 유지보수, 운영을 책임집니다. * 'AI 시스템 모니터링 및 평가자': 로봇의 생산 데이터를 모니터링하고, 로봇의 움직임이나 작업 결과가 비정상적일 때 이를 식별하고 평가하는 역할을 합니다. (예: "이 로봇의 용접 불량률이 높아지고 있다.") * '공정 데이터 라벨러 및 AI 트레이너': 숙련된 인간 노동자의 정교한 움직임과 문제 해결 과정을 데이터로 기록하고, 이를 AI가 학습할 수 있도록 가공(라벨링)합니다. 이는 AI 로봇의 완성도를 높이는 가장 중요한 '데이터 노동'이며, 기존 노동자들에게 새로운 고부가가치 직무를 제공합니다. 2. 노조의 역할: '저항의 주체'에서 '전환의 주체'로 노조는 고용 안정을 보장받는 대신, AI 도입에 협력하며 조합원들이 새로운 시대에 적응하도록 이끄는 역할을 맡습니다. ① 단계적 AI 도입 협력: * 회사가 제안한 '이익 공유' 및 '재교육' 계획을 신뢰하고, AI 로봇 도입 자체에 대한 반대를 철회합니다. 대신, 가장 위험하거나 반복적인 공정부터 로봇을 도입하는 '단계적 계획'을 회사와 함께 수립합니다. ② 재교육 프로그램 공동 설계 및 운영: * 회사가 제공하는 재교육 프로그램이 실효성이 있는지 감시하고, 현장 노동자들의 눈높이에 맞게 커리큘럼을 공동으로 설계하고 운영합니다. ③ '신(新)직무'에 대한 임금 및 단체 협약 체결: * 'AI 트레이너', '로봇 운영 전문가' 등 새롭게 만들어진 직무에 대한 적정한 임금 수준, 노동 조건, 권익 보호를 위한 새로운 단체 협약을 회사와 체결합니다. 노조의 역할이 '기존 일자리 사수'에서 '미래 일자리의 가치 창출 및 권익 보호'로 진화하는 것입니다. 3. 정부의 역할: '안전망' 제공과 '가속 페달' 지원 정부는 이 대타협이 원활하게 이루어지도록, 기업과 노조 양측 모두에게 인센티브를 제공하고 최후의 안전망을 구축합니다. ① 'AI 전환 투자 세제 혜택' 제공 (가속 페달): * 회사가 'AI 전환 기금'에 출연하는 금액과, 노동자 재교육에 투자하는 비용에 대해 파격적인 세액 공제 혜택을 줍니다. 이는 회사가 노동자를 해고하는 대신 재교육을 선택하도록 유도하는 강력한 당근이 됩니다. ② '전환기 고용보험' 적용 (안전망): * 불가피하게 전환 배치되지 못하는 소수의 노동자들을 위해, 일반 실업급여보다 더 긴 기간 동안, 더 높은 수준의 소득을 보장하는 특별 고용보험 프로그램을 적용합니다. 재취업 및 창업 지원도 병행합니다. ③ 국가적 '기본소득/기여 인센티브' 모델의 시범 사업으로 지정: * 이 자동차 공장의 사례를 국가 전체의 사회 시스템 전환을 위한 중요한 시범 사업으로 지정하고, 재교육 참여자나 신직무 종사자에게 국가 차원의 '기여 인센티브'를 추가로 제공하는 방안을 모색합니다. 결론 이러한 3자 파트너십을 통해, 노조의 선언은 더 이상 '위기'가 아닌 '기회'가 됩니다. 기업은 노사 갈등 없이 안정적으로 미래 경쟁력을 확보하고, 노동자들은 일자리를 잃는 대신 새로운 기술 시대의 주역으로 거듭나며, 정부는 사회적 혼란을 최소화하며 산업 구조 전환을 성공적으로 이끌 수 있습니다. 이는 AI 시대의 갈등을 해결하는 가장 현실적이고 상생 가능한 모델이 될 것입니다. 2026 01.28 은행앱 통합하면서 없어졌나보네요. ㄴ 비슷한 기능 찾으시는 분은 : 스마트 금융 계산기 검색해 보세요. https://play.google.com/store/apps/details?id=com.moneta.android.monetacalculator 2026 01.25