1이 2가 됐다면 2배 증가한 것인가요?

- 딥페이크 관련 경찰 신고는 2021년 156건에서 지난해 964건으로 6배 이상 늘었다.
- 배수시설 민원은 지난 상반기 8천872건 접수돼 전년 동기(5천495건) 대비 1.61배 증가했다.
- 연간 출원 규모는 2005년 57건에서 지난해 416건으로 약 7.3배 늘었다.

 언제부턴가 증감 표현이 무뎌졌습니다. 얼마 늘었다 줄었다 하거나 몇 배 증가했다 감소했다 하는 말들 말입니다. 정보를 전하는 글인데, 게다가 숫자를 쓰고 그 변화를 나타내는 경우라면 더 벼릴 필요가 있습니다. 

 어제까지 1000원 하던 빵값이 오늘부터 1500원 한답니다. 다양하게 쓸 수 있습니다. 빵값이 오늘부터는 50% 오른 1500원이라는 거네요. 0.5배 오른 가격이라고요. 하루아침에 값이 1.5배가 되어버렸다는 거예요. 1.5배로 뛴 가격이라고요. 빵값은 1000원에서 1500원으로 0.5배(50%) 올랐습니다. 가격이 1000원에서 1500원으로 올라, 1.5배(150%)가 되었다고요.

 1이 2가 되면 1 증가한 것 아닐까요? 원래 수치는 1. 그 1과 같은 크기만큼 늘었다면 1배, 즉 100% 증가했다고 합니다. 증가 폭은 1배, 100%입니다. 배증이라고도 합니다. 2는 배증한 결과치입니다. 결과에 이른 숫자라고요. 1보다 1이 많아졌네요. 1이 배 늘어서 2배인 2가 된 것입니다. 강조하고 싶은 것은 증가량이 2배, 즉 200%가 아니라는 점입니다. 어인 말씀을요. 증가량이 2배라면 증가한 결과치는 3이 돼야 마땅하잖아요.

 예문들에서 보이는 문제는 무엇일까요? 6배 이상, 1.61배, 약 7.3배를 증가량인 양 썼다는 것입니다. 원 수치에 견준 결과치 크기를 [∼배]로 표시한 것인데도요. [X배 늘었다] 하면 X배는 증가량입니다. [X배로 늘었다] 하면 결과치를 말하는 거고요. 조사(∼로, 등등)가 뜻을 가릅니다.

 예문들은 비교하는 숫자 둘을 다 썼기에 오인될 여지가 없거나 적다고 반론할 수 있습니다. 그렇지만 1차 자료로 활용되는 글이라면 오독할 가능성을 원천 차단하는 게 좋습니다. 부정확한 정보 유통을 우려해서입니다.

 특정 기사문에서 세부 수치는 빼고 증감량만 따서 인용, 재인용하는 다른 글이 얼마든지 생산될 수 있거든요. 학술 논문이나 책들이 예입니다. 이 경우 증감치와 증감 결과치가 뒤섞여 추정될 수 있습니다. 통계나 여러 수치 활용에서 혼란이 생기는 거지요.

 [○○○에 따르면 지난달 밤 지하철역을 찾은 사람들은 16만5천명으로 전달보다 두배 이상 늘었다]라는 보도 내용도 보았습니다. 여기서 전달은 글자 그대로 지지난달일까요, 아니면 지지난달 밤일까요? 또, 밤은 언제부터 언제까지를 말하는 걸까요? 결정적으로 지지난달 (밤에) 지하철역을 찾은 사람은 몇 명가량으로 추산할 수 있을까요? 막막합니다.

 표현이 모호한 탓입니다. 매출과 영업이익, 그리고 그 증감을 주로 옮기는 기업 실적 기사문만큼은 아니더라도, 정보를 전하는 모든 글은 숫자를 더 세심하게 다뤄야 합니다. 독자들 신뢰가 배증하여 지금의 두 배가 되는 것을 꿈꾼다면요.

※ 이 글은 다음의 자료를 참고하여 작성했습니다.

1. 국립국어원 표준국어대사전(온라인)

2. 네이버 고려대한국어대사전

3. 동아 백년옥편 전면개정판(2021년판)


의료.병원,한방

더보기
'깜깜이' 병원평가…"'데이터 통합'으로 기준 바로 세워야"
A병원의 '의사 1인당 병상수'는 1.5명, B병원은 2.0명. 언뜻 B병원의 인력이 더 우수해 보이지만, 이는 착시일 수 있다. 현재 우리나라의 의료기관 평가 지표는 이름만 같을 뿐, 20개에 달하는 평가 제도마다 계산 방식이 제각각이기 때문이다. 이처럼 기준이 통일되지 않은 평가는 결국 국민이 내는 건강보험 재정이 진정으로 의료의 질이 높은 병원에 보상으로 가지 못하게 하는 '깜깜이 평가'라는 지적이 나왔다. 보건복지부 의뢰로 울산대학교 산학협력단이 최근 수행한 '건강보험 성과보상 근거 마련을 위한 의료기관 평가체계 개편 기반 연구'보고서는 이 문제를 해결하기 위해 파편화된 현재의 평가 방식을 버리고 '표준화된 원자료(raw data)'를 기반으로 한 통합 평가체계 구축을 시급한 과제로 제시했다. 보고서에 따르면 현재 국내 의료기관은 상급종합병원 지정, 의료 질 평가, 적정성 평가 등 20개의 각기 다른 평가를 받고 있으며, 여기에 사용되는 지표만 1천개가 넘는다. 이로 인해 병원들은 유사한 자료를 평가 기관마다 다른 양식으로 반복 제출해야 하는 행정 낭비에 시달리고 있다. 하지만 더 큰 문제는 평가 결과의 신뢰성이다. 보고서는 평가지표 이름이 동일하거나

학회.학술.건강

더보기
국립산림과학원 '산양삼 추출물, 근력개선 효과' 확인…특허출원
국내 대표적인 숲푸드인 산양삼 추출물이 근력 개선에 효과가 있다는 연구 결과가 나왔다. 산림청 국립산림과학원은 최근 특별관리 임산물인 산양삼에 대한 기능성 평가 연구를 수행한 결과 산양삼 추출물이 근력 개선에 효과가 있는 것을 확인했다. 이번 연구는 산양삼 추출물을 활용해 근위축증과 근감소증 등 다양한 근육질환을 효과적으로 예방하고 치료할 수 있는 천연물 식의약 소재로서의 잠재적 가능성을 입증하기 위해 수행됐다. 연구 결과에 따르면 산양삼 추출물의 처리농도가 높아짐에 따라 근육세포 생성을 촉진하고, 근위축증을 억제하는 것으로 나타났다. 산양삼은 철저한 생산관리를 통해 농약과 화학비료 사용이 금지되며, 품질검사를 통과해 합격증을 받은 제품만 유통이 가능하다. 엄격한 관리 기준 덕분에 안심하고 섭취할 수 있어 우리나라 대표 숲푸드로 주목받고 있다. 국립산림과학원 산림약용자원연구소는 이번 연구 결과를 바탕으로 최근 특허를 출원했다. 앞으로 기술이전을 통해 산양삼 추출물의 산업화를 적극 지원할 계획이다. 희문 국립산림과학원 산림약용자원연구소장은 "그린 바이오산업 육성과 더불어 산양삼의 다양한 약리 효능을 밝혀 산업계와 국민 삶의 질 향상에 기여하겠다"고 말했다.

메디칼산업

더보기
국내 연구진, 고가 장비 없이도 2시간내 식중독균 검출기술 개발
국내 연구진이 기존보다 간소화한 절차로 신속하게 식중독균을 검출할 수 있는 유전자 진단 기술을 개발했다. 한국보건산업진흥원은 건국대 생물공학과 박기수 교수 연구팀이 최근 대장균(O157:H7)과 리스테리아균을 감별하는 '엠플래시'(M-FLASH) 기술을 개발했다고 밝혔다. 대장균(O157:H7)과 리스테리아균은 감염 시 위장염, 패혈증 등을 유발할 수 있는 식중독의 주요 원인균이다. 기존의 검출법은 정확도는 높지만, 오랜 분석 시간과 고가의 장비가 필요하다는 한계가 있었다. 반면 이번에 개발한 엠플래시는 복잡한 전처리 없이 대장균과 리스테리아균을 고감도로 신속하게 검출하는 것이 주요 특징이다. 2시간 이내로 고가의 장비 없이 현장에서 즉각 병원균을 검출할 수 있다는 게 연구진의 설명이다. 연구진은 고가의 형광 탐지기를 사용하거나 시료 변형이 필요한 기존 진단법과 달리 등온핵산증폭기술과 금나노입자 탐침 기술 등을 활용해 간소화된 절차로 식중독균 검출 기술을 구현했다. 등온핵산증폭기술이란 온도 변화를 위한 장비 없이도 일정한 온도에서 핵산을 증폭시키는 분자생물학 기술을 뜻한다. 금나노입자탐침은 특정 물질을 검출하거나 이미지 처리(imaging)하는 데 사용되는