8차시 맑은 봄날 한낮, 수요가 사라졌다 — 설명이 넷일 때 끝까지 추리는 법

학습 목표

개념에서
한 무늬를 여러 설명이 만들 수 있을 때, 설명마다 흔적이 갈리는 자리를 찾아 하나씩 떼어 내는 절차를 말할 수 있다.
손으로
잣대 · 범위 · 짝 · 자료를 바꿔 가며 다섯 번 막히고, 막힐 때마다 막힘 기록지에 한 줄씩 남길 수 있다.
확인에서
‘설명이 맞다면 참이어야 할 것’을 세우고, 그것이 지지되어도 증명은 아닌 까닭을 쓸 수 있다.

여는 장면 · 3분

같은 주말 이틀인데, 토요일 한낮이 더 낮았다

Ⅳ-4 에서 가져옴기온–수요 V자를 찾고 단서 셋을 적어 두었지요. 셋째 단서가 남아 있습니다 — 봄 한낮 칸이 유독 낮다. 오늘 그 단서를 끝까지 따라갑니다.

2025년 1월 첫 주말을 봅시다. 토요일과 일요일, 둘 다 공휴일이 아닌 보통 주말입니다. 보통은 토요일이 일요일보다 붐빕니다 — 문을 여는 가게와 공장이 더 많으니까요. 그런데 그 주말 13시 칸(12~13시)의 전국 전력 수요는 이랬습니다.

토요일 한낮이 일요일보다 8,422MW 낮습니다. 그뿐이 아니에요 — 사람들이 대부분 자고 있던 그날 새벽 4시 칸(61,330MW)보다도 낮습니다. 한낮에 전기를 덜 쓴 것이 아니라면, 누군가 한낮에만 전기를 대신 만들어 준 셈입니다.

여기서 ‘13시 칸’은 12~13시를 가리킵니다 — 이 자료의 시각 칸은 그 한 시간이 끝나는 시각으로 적혀 있거든요(Ⅳ-3). 그래서 오늘 한낮이라 부르는 것은 12시 칸과 13시 칸의 평균이고, 저녁은 20시 칸과 21시 칸의 평균입니다. 한 칸만 쓰지 않는 것은 그 한 칸에만 있는 우연이 결론을 흔들지 않게 하려는 거예요.

표 12025년 첫 주말의 세 칸전국 전력 수요 · 실측

어느 날 어느 칸	수요(MW)
1월 4일 (토) · 13시 칸	54,974
1월 5일 (일) · 13시 칸	63,396
1월 4일 (토) · 새벽 4시 칸	61,330

토요일 13시 칸이 일요일보다 8,422MW 낮고, 그날 새벽보다도 낮다. 자료: 한국전력거래소, 시간별 전국 전력수요량, 공공데이터포털(15065266) — 원장 _ledger/u4 8절

이런 무늬를 처음 보면 곧장 한 가지 설명이 떠오릅니다. 그런데 교실 칠판에 후보를 적어 보면 넷이 나오고, 넷 다 이 숫자를 만들 수 있습니다.

그림 1설명 넷은 같은 숫자를 만들지만, 흔적을 남기는 칸이 다르다왼쪽 = 후보 넷 · 오른쪽 = 그 설명이 참이면 낮아질 칸

①②③ 은 하루 전체를 낮춥니다 — 가게가 쉬면 밤에도 쉬니까요. ④ 만 해가 떠 있는 칸에서만 일합니다. 흔적이 갈리는 자리가 곧 설명을 가르는 자리예요. 해 뜨고 지는 시각은 철마다 다릅니다 — 우리나라에서 해는 아무리 일러도 5시 뒤에 뜨고 아무리 늦어도 20시 전에 지므로, 21~5시 칸은 철과 상관없이 밤이고 9~17시 칸은 철과 상관없이 낮입니다.

먼저 예측

네 설명을 하나씩 떼어 내려면 무엇부터 해야 할까요? 그리고 맑은 날과 흐린 날의 한낮 수요를 그냥 견주면 무슨 일이 생길까요?

내 예측 한 문장 이 기기에만 저장돼요 · 선생님께 가지 않아요

체크포인트 1

한 무늬에 설명이 넷이라는 것과, 설명마다 흔적이 남는 칸이 다르다는 것을 보았다.

다음 정거장 · 개념 5분 →

개념 · 5분

막힘은 적을 때 절차가 된다

2-1다섯 칸을 적고, 넷 가운데 하나를 고른다

오늘 여러분은 다섯 번 막힙니다. 막히는 것은 실패가 아니라 이 일의 본 모습이에요. 다만 적지 않으면 같은 막힘을 두 번 겪고, 마지막에 잘 나온 시도만 남아 ‘몇 번 만에 나온 결과인지’를 아무도 모르게 됩니다. 막힘 기록지란 시도마다 다섯 칸(시도 · 기대한 것 · 나온 것 · 막힌 까닭 · 다음 수)을 적어 두는 표입니다.

표 2막힘 기록지 — 다섯 칸시도 하나 = 한 줄

시도	기대한 것	나온 것	막힌 까닭	다음 수
0 · 맑은 날과 흐린 날의 한낮을 그대로 견준다	맑은 날이 조금 낮겠지	6,243MW 나 낮다	두 무리의 기온이 3℃ 다르다 — 애초에 다른 날씨의 날들	잣대 바꾸기

한 줄만 미리 채워 두었습니다. 나머지 다섯 줄은 여러분이 손으로 채웁니다.

다음 수 — 막혔을 때 바꿀 수 있는 넷

잣대재는 자를 바꾼다 — 수요의 크기 대신 한낮 ÷ 저녁 비율로
범위견줄 날을 줄인다 — 모든 날 → 평일만 → 달마다
짝견줄 상대를 바꾼다 — 아무 흐린 날 → 같은 해·같은 달의 흐린 날
자료지금 표에 없는 열을 구해 온다 — 일조 · 태양광 설비량 · 요금제

넷은 대가가 다릅니다. 잣대는 공짜에 가깝고, 범위는 표본을 깎고, 짝은 짝 없는 날을 버리고, 자료 더하기는 수업 시간 안에 못 끝날 수도 있습니다. 그래서 막힐 때마다 가장 싼 수부터 고릅니다.

오늘의 보고 규칙결과 한 줄 옆에 몇 번째 시도인지와 버린 시도의 까닭을 함께 적는다.

2-2너무 잘 나온 첫 결과를 의심한다

첫 시도부터 큰 숫자가 나왔습니다. 일조 8시간 이상인 날을 ‘맑음’, 2시간 이하인 날을 ‘흐림’이라 하고 한낮(12·13시 칸 평균) 수요를 견주면 6,243MW 차이가 납니다. 발전소 여러 기 몫이에요. 그런데 같은 표의 다른 칸이 이 숫자를 그대로 못 쓰게 만듭니다.

무리 둘을 견줄 때 가장 먼저 볼 것은 차이가 아니라 두 무리가 무엇으로 다른가입니다. 다른 것이 오직 하나일 때만 그 하나의 몫이라 부를 수 있어요. 여기서는 하늘만 다른 것이 아니라 기온도 3℃ 다릅니다 — 흐린 날은 비 오는 날이고, 우리 기후에서 비는 더운 철에 몰리니까요.

한낮(12·13시 칸) 평균

62,167맑음(MW)

68,410흐림(MW)

맑은 날이 6,243MW 낮다 — 첫 시도가 잡은 숫자.

저녁(20·21시 칸) 평균

68,805맑음(MW)

68,242흐림(MW)

해가 진 뒤에는 거의 같다 — 563MW 차이고, 되레 맑은 날이 높다.

같은 날들의 평균기온

14.0맑음(℃)

17.0흐림(℃)

두 무리는 3.0℃ 다른 날씨의 날들이다 — 하늘만 다른 것이 아니었다.

다음 수는 잣대 바꾸기입니다. 수요의 크기를 재는 대신, 한낮비율 = 한낮(12·13시 칸) ÷ 같은 날 저녁(20·21시 칸)을 재요. 분자와 분모가 같은 날에서 오므로 그날의 수준(계절 · 요일 · 해마다의 증가)이 통째로 지워지고 하루의 모양만 남습니다.

조심할 것‘한낮이 저녁보다 낮다’ 자체는 태양광의 증거가 아닙니다 — 13시 칸에는 평일 점심시간의 골이 있어서 2013년에도 봄 평일의 86% 가 한낮 < 저녁이었어요. 우리가 볼 것은 맑은 날과 흐린 날의 차이지 한낮비율의 크기가 아닙니다.

2-3설명을 떼어 내면 대가를 치른다

설명 ①(주말)과 ③(공휴일)은 평일만 남기면 떨어집니다. 설명 ②(계절)는 달마다 따로 보면 떨어져요. 그런데 범위를 좁힐 때마다 견줄 날이 줄어듭니다 — 그것이 대가입니다. 마지막 수인 짝 맞추기는 범위를 좁히는 대신 견줄 상대를 바꿔 대가를 줄입니다: 봄 맑은 평일 하루하루마다 같은 해·같은 달의 흐린 평일들의 평균을 짝으로 세우는 거예요.

표 3다섯 번의 시도 — 무엇을 바꾸고 무엇을 얻었나차이 = 맑은 날 한낮비율 − 흐린 날 한낮비율

시도	무엇을 바꿨나	맑음	흐림	차이
0 · 한낮 수요를 그대로	—	62,167MW	68,410MW	−6,243MW
1 · 한낮비율, 모든 날	잣대 바꾸기	1,269일	466일	−0.100
2 · 평일만	범위 좁히기	879일	315일	−0.101
3 · 평일, 달마다 따로	범위 좁히기	42~102일	17~46일	−0.064 ~ −0.121
4 · 봄 맑은 평일마다 짝	짝 맞추기	296쌍(모두 짝을 찾음)		−0.117

시도 1 → 2 에서 숫자가 거의 안 움직입니다(−0.100 → −0.101). 주말과 공휴일은 범인이 아니었어요 — 떼어 냈더니 아무 일도 안 일어났다는 것이 답입니다. 자료: 브라우저 Pyodide 0.26.4 실측(원장 _ledger/u4/run/l08) — 3정거장의 코드 ①·② 가 같은 숫자를 찍는다.

2-4설명이 맞다면 참이어야 할 것

떼어 내기만으로는 ④ 가 남았을 뿐입니다. 남은 설명을 스스로 시험대에 올리는 방법이 하나 더 있어요 — “④ 가 맞다면 무엇이 참이어야 하나”를 먼저 적고, 그것을 자료에서 확인하는 겁니다. 맞으면 ④ 가 조금 더 버티고, 틀리면 ④ 를 버립니다.

그림 2참이어야 할 것 셋, 그리고 일조가 길수록 깊어지는가왼쪽 = 세울 예언 셋 · 오른쪽 = ㉯ 를 잰 결과

㉯ 는 섰습니다 — 일조가 길어질수록 짝 차이가 깊어져요(8~9시간 −0.0997 → 11~12시간 −0.1271). 다만 12시간 이상에서 다시 얕아지므로(−0.1257) ‘길수록 무한정 깊어진다’는 아닙니다. ㉮ 와 ㉰ 는 3정거장의 시뮬레이터가 전력 자료만으로 보입니다. 자료: ASOS 5지점 일조로 나눈 봄 맑은 평일 296쌍 — 원장 PHENOMENA.md 5-1절(일조와 짝 차이의 상관 −0.166).

체크포인트 2

막힘 기록지 다섯 칸과 다음 수 넷을 손에 넣었고, 첫 결과를 의심하는 까닭(견준 두 무리가 3℃ 다르다)과 ④ 를 시험대에 올리는 방법(참이어야 할 것 셋)을 보았다.

다음 정거장 · 손으로 32분 →

손으로 · 32분

다섯 번 막히고, 다섯 줄을 적는다

오늘의 장비

groupby().transform() — 묶어서 잰 값을 줄마다 되돌려 준다

지금까지 쓰던 groupby().mean() 은 묶음마다 한 줄을 내놓아 표가 짧아졌습니다. transform 은 다릅니다 — 묶어서 잰 값을 원래 줄 수 그대로 돌려줘요. 그래서 “내 줄의 값 − 내가 속한 묶음의 가운데값”을 한 줄로 쓸 수 있습니다. 오늘 자를 대는 동작이 바로 이것입니다.

부르는 모양

# 묶음마다 한 줄 (지금까지)
짝.groupby([해, 철]).median()
# → 줄 수가 묶음 수로 줄어든다

# 줄 수 그대로 (오늘)
보통 = 짝.groupby(
    [해, 철]).transform("median")
이상 = 짝 - 보통
# → 짝 과 보통 의 줄이 하나씩 맞는다

오늘 쓰는 함수 넷

groupby: 같은 열쇠끼리 묶는다 — 여기서는 (해, 철)
transform: 묶어서 잰 값을 줄마다 돌려준다
merge: 두 표를 열쇠로 잇는다(Ⅰ-7 · Ⅱ-11)
dropna: 짝이 없어 생긴 빈칸 줄을 버린다

merge 와 다른 셋

표가 하나옆에 붙일 두 번째 표를 만들지 않는다
열이 안 는다같은 모양의 표가 그대로 돌아온다
버리는 줄이 없다how 를 고를 일이 없다 — 대신 묶음이 하나뿐인 줄은 자기 자신이 자가 된다

대가 — 묶음에 줄이 하나뿐이면 ‘보통’이 곧 자기 값이라 이상이 0 이 됩니다. 묶음마다 몇 줄인지 꼭 함께 셉니다.

기록지를 펴고, 첫 결과를 의심한다

8분

먼저 2분, 공책이나 확인 문제 5 의 기록지 표에 시도 0 의 ‘기대한 것’ 칸부터 채웁니다. 맑은 날과 흐린 날의 한낮 수요를 그냥 견주면 차이가 얼마쯤 날까요 — 1,000MW · 5,000MW · 10,000MW 가운데 하나를 골라 적어 두세요. 그리고 저녁 수요는 어떻게 나올지도 함께 적습니다. 그 칸이 오늘의 첫 반전입니다.

기본 아래 칸을 그대로 ▶ 실행합니다. 빈칸이 없는 칸이에요 — 읽을 것은 하늘 열을 만드는 두 줄입니다. 일조 8시간 이상을 ‘맑음’, 2시간 이하를 ‘흐림’으로 가르고 그 사이는 ‘중간’으로 둡니다. 가르는 문턱을 우리가 정했다는 것을 잊지 마세요.

import numpy as np
import pandas as pd
from pyodide.http import open_url

표 = pd.read_csv(open_url("../data/power_weather_daily.csv"))
d = pd.to_datetime(표["날짜"])
표["월"] = d.dt.month
표["평일"] = (d.dt.dayofweek < 5) & (표["공휴일"] == 0)
표["한낮비율"] = 표["한낮"] / 표["저녁"]
표["하늘"] = np.where(표["일조"] >= 8, "맑음",
                   np.where(표["일조"] <= 2, "흐림", "중간"))


def 차이(t):      # 맑은 날 − 흐린 날의 한낮비율 평균 차이
    a = t.loc[t["하늘"] == "맑음", "한낮비율"]
    b = t.loc[t["하늘"] == "흐림", "한낮비율"]
    return a.mean() - b.mean(), len(a), len(b)


print("[시도 0] 하늘별 평균(MW) — 한낮 · 저녁 · 기온")
판 = 표.groupby("하늘")[["한낮", "저녁", "기온"]].mean()
print(판.reindex(["맑음", "중간", "흐림"]).round(0).to_string())
맑은달 = 표[표["하늘"] == "맑음"]["월"].value_counts().sort_index()
print(f"    맑은 날이 있는 달 {len(맑은달)}개")
줄 = [f"{m}월 {k}" for m, k in 맑은달.items()]
print("      " + " · ".join(줄[:6]))
print("      " + " · ".join(줄[6:]))

v, a, b = 차이(표)
print(f"\n[시도 1] 잣대 바꾸기 — 한낮비율, 모든 날")
print(f"    맑음 {a}일 · 흐림 {b}일 · 차이 {v:+.3f}")
v, a, b = 차이(표[표["평일"]])
print(f"[시도 2] 주말·공휴일을 떼어 낸다 — 평일만")
print(f"    맑음 {a}일 · 흐림 {b}일 · 차이 {v:+.3f}")

도전 문턱 8 을 10 으로, 2 를 1 로 바꿔 다시 돌려 보세요. 맑음·흐림의 날 수와 차이가 어떻게 움직이나요? 문턱을 옮기면 결론도 옮겨지는지를 두 숫자로 적어 두세요.

탐구 [시도 0] 표에 기온 칸이 없었다면 우리는 무엇을 못 보았을까요? ‘표에 함께 실려 있었기 때문에 의심할 수 있었던 것’을 한 줄로 적으세요.

맑은 날 한낮이 6,243MW 낮은 것을 확인했다(62,167 대 68,410).
그런데 저녁은 맑은 날이 오히려 563MW 높다는 것을 보았다.
같은 표의 기온 칸이 맑음 14.0℃ · 흐림 17.0℃ 로 3℃ 다른 것을 찾았다.
잣대를 한낮비율로 바꾸자 차이가 −0.100(모든 날) → −0.101(평일만)로 거의 안 움직이는 것을 보았다.

시도 0 이 막힌 까닭은 이고, 그래서 다음 수로 를 골랐다. 시도 2 에서 설명 과 을 떼어 냈는데 차이가 거의 안 움직였다는 것은 는 뜻이다.

확인 문제 1에 ‘태양광 효과 6,243MW’를 반박해 적어 제출 →

범위를 좁히다 막히고, 짝을 지어 되살린다

6분

이제 설명 ②(계절)를 떼어 냅니다 — 달마다 따로 보는 거예요. 달마다 나누면 한 칸에 남는 날이 줄어듭니다. 열두 달 가운데 몇 달에 맑은 날이 있을까요? 그리고 흐린 평일이 한 달에 가장 적게 남는 달은 몇 일일까요 — 짐작을 적어 두세요.

기본 빈칸 ① 은 흐린 평일을 무엇으로 묶어 평균 낼지, 빈칸 ② 는 짝이 없는 날을 어떻게 할지입니다. 짝의 뜻을 먼저 정하세요 — “봄 맑은 평일 하루하루마다, 같은 해·같은 달의 흐린 평일들의 평균”. 그 문장이 그대로 두 빈칸의 답입니다.

import numpy as np
import pandas as pd
from pyodide.http import open_url

표 = pd.read_csv(open_url("../data/power_weather_daily.csv"))
d = pd.to_datetime(표["날짜"])
표["연도"], 표["월"] = d.dt.year, d.dt.month
표 = 표[(d.dt.dayofweek < 5) & (표["공휴일"] == 0)].copy()   # 평일만
표["한낮비율"] = 표["한낮"] / 표["저녁"]
표["하늘"] = np.where(표["일조"] >= 8, "맑음",
                   np.where(표["일조"] <= 2, "흐림", "중간"))

print("[시도 3] 계절을 떼어 낸다 — 평일, 달마다 따로")
print("    월  맑음  흐림     차이")
for m in range(1, 13):
    t = 표[표["월"] == m]
    a = t.loc[t["하늘"] == "맑음", "한낮비율"]
    b = t.loc[t["하늘"] == "흐림", "한낮비율"]
    칸 = "짝 없음"
    if len(a) and len(b):
        칸 = f"{a.mean() - b.mean():+.3f}"
    print(f"    {m:>2}  {len(a):>4}  {len(b):>4}  {칸:>7}")

print("\n[시도 4] 짝짓기 — 봄(3~5월) 맑은 평일마다")
print("    같은 해·같은 달 흐린 평일들의 평균을 짝으로")
봄 = 표[표["월"].isin([3, 4, 5])]
흐림 = 봄[봄["하늘"] == "흐림"]
# [빈칸 ①] 흐린 평일을 무엇으로 묶어 평균 내나
흐림평균 = 흐림.groupby(?????, as_index=False)
흐림평균 = 흐림평균["한낮비율"].mean()
흐림평균 = 흐림평균.rename(columns={"한낮비율": "흐림비율"})
맑음 = 봄[봄["하늘"] == "맑음"]
# [빈칸 ②] 짝이 없는 날은 버리는 잇기
짝 = 맑음.merge(흐림평균, on=["연도", "월"], ?????)
짝["차이"] = 짝["한낮비율"] - 짝["흐림비율"]
print(f"    맑은 봄 평일 {len(맑음)}일 → 짝을 찾은 날 {len(짝)}일")
print(f"    짝 차이 평균 {짝['차이'].mean():+.3f}"
      f" · 중앙값 {짝['차이'].median():+.3f}"
      f" · 음수인 짝 {(짝['차이'] < 0).mean():.0%}")

import numpy as np
import pandas as pd
from pyodide.http import open_url

표 = pd.read_csv(open_url("../data/power_weather_daily.csv"))
d = pd.to_datetime(표["날짜"])
표["연도"], 표["월"] = d.dt.year, d.dt.month
표 = 표[(d.dt.dayofweek < 5) & (표["공휴일"] == 0)].copy()   # 평일만
표["한낮비율"] = 표["한낮"] / 표["저녁"]
표["하늘"] = np.where(표["일조"] >= 8, "맑음",
                   np.where(표["일조"] <= 2, "흐림", "중간"))

print("[시도 3] 계절을 떼어 낸다 — 평일, 달마다 따로")
print("    월  맑음  흐림     차이")
for m in range(1, 13):
    t = 표[표["월"] == m]
    a = t.loc[t["하늘"] == "맑음", "한낮비율"]
    b = t.loc[t["하늘"] == "흐림", "한낮비율"]
    칸 = "짝 없음"
    if len(a) and len(b):
        칸 = f"{a.mean() - b.mean():+.3f}"
    print(f"    {m:>2}  {len(a):>4}  {len(b):>4}  {칸:>7}")

print("\n[시도 4] 짝짓기 — 봄(3~5월) 맑은 평일마다")
print("    같은 해·같은 달 흐린 평일들의 평균을 짝으로")
봄 = 표[표["월"].isin([3, 4, 5])]
흐림 = 봄[봄["하늘"] == "흐림"]
# [빈칸 ①] 흐린 평일을 무엇으로 묶어 평균 내나
흐림평균 = 흐림.groupby(["연도", "월"], as_index=False)
흐림평균 = 흐림평균["한낮비율"].mean()
흐림평균 = 흐림평균.rename(columns={"한낮비율": "흐림비율"})
맑음 = 봄[봄["하늘"] == "맑음"]
# [빈칸 ②] 짝이 없는 날은 버리는 잇기
짝 = 맑음.merge(흐림평균, on=["연도", "월"], how="inner")
짝["차이"] = 짝["한낮비율"] - 짝["흐림비율"]
print(f"    맑은 봄 평일 {len(맑음)}일 → 짝을 찾은 날 {len(짝)}일")
print(f"    짝 차이 평균 {짝['차이'].mean():+.3f}"
      f" · 중앙값 {짝['차이'].median():+.3f}"
      f" · 음수인 짝 {(짝['차이'] < 0).mean():.0%}")

도전 how="inner" 를 how="left" 로 바꿔 보세요. 이 자료에서는 한 줄도 바뀌지 않습니다 — 봄 여덟 해 × 석 달 = 24칸에 흐린 평일이 다 있어서예요. ‘틀린 길인데 안 물었다’는 것도 기록지에 적습니다. 열두 달로 넓히면 빈 칸이 일곱 생깁니다 (2019-01 · 2020-12 · 2022-02 · 2023-10 · 2024-06 · 2024-12 · 2025-11).

탐구 봄을 [3, 4, 5] 대신 [6, 7, 8](한여름)으로 바꿔 돌려 보세요. 차이가 얕아집니다. 왜 한여름이 가장 얕을까요? — 한낮을 채우는 다른 것이 무엇인지 한 줄로 적으세요.

달마다 차이가 봄에 가장 깊고(4월 −0.121) 한여름에 가장 얕다(8월 −0.064)는 것을 보았다.
한 달에 남은 흐린 평일이 17~46일까지 줄어든 것을 확인했다 — 범위 좁히기의 대가.
짝짓기 뒤 맑은 봄 평일 296일이 모두 짝을 찾았고, 음수인 짝이 100% 인 것을 보았다.
how="left" 로 바꿔도 결과가 한 줄도 안 바뀌는 것을 직접 확인했다.

범위 좁히기의 대가는 이고, 짝 맞추기는 로 그 대가를 줄였다. 다만 짝짓기도 를 버리므로 버린 날 수를 늘 함께 적는다.

확인 문제 3에 범위 좁히기의 대가를 적어 제출 →

옆날 하나로 햇빛을 떼어 낸다

9분

먼저 1분(교사 앞 화면). 화면에는 일요일 2025년 1월 5일의 하루 곡선만 있습니다. 그 전날 토요일의 13시 칸은 어디쯤일까요? 토요일은 일요일보다 붐비니 위쪽일 것 같지요. 핀을 그 자리에 세워 잠그고 나서 가림막을 엽니다. 잠그기 전에는 아무것도 안 열려요 — 예측이 여기서 잠깁니다.

말 정하기 — 옆날 짝은 토요일과 바로 다음 일요일입니다(달력이 정해 준 짝이에요). 자는 같은 해·같은 철 주말들의 칸별 가운데값, 곧 ‘그 무렵의 보통 주말’입니다. 조각은 그 주말의 토−일 24칸에서 자를 뺀 나머지고요. 종은 새벽은 조용한데 한낮만 크게 다른 주말입니다.

시뮬레이터

토요일이 일요일보다 낮았던 날

옆날 곡선을 겹치고, 보통 주말 자를 대고, 남은 틈을 떼어 선반에 붙인다

1핀을 꽂고 잠근다 — 여기서 예측이 잠긴다
2겹치기 → 자 → 떼어 내기 세 동작
3쌍둥이 조각 · 종 사냥 · 해 깃발로 ㉮㉰ 를 시험한다

보는 자리

① 핀 — 그 전날 토요일 13시 칸 핀 자리 65,000MW 예측 잠그기 잠가야 가림막이 열린다

② 손 — 세 동작

하루 판 · 일요일 2025-01-05그 전날 토요일 13시 칸에 핀을 꽂고 잠그세요

종 = |한낮 이상| ≥ 3,000MW 이면서 |새벽 이상| ≤ 1,000MW 인 주말. 한낮 이상 = 조각의 12·13시 칸 평균 · 새벽 이상 = 3·4시 칸 평균.

조각 = 그 주말의 토−일 24칸 − 자(같은 해·같은 철 주말들의 칸별 가운데값). 자는 그해 그 철에서 왔습니다 — 다른 해에서 빌려 온 잣대가 아닙니다. 해 깃발은 조각이 −1,000 아래로 내려가는 첫 칸과 마지막 칸에 꽂습니다(±1칸이면 통과). 해가 진 뒤 20시 칸이 +1,000 위로 솟은 철에는 못 꽂아요 — 햇빛 조각의 모양이 아니니까요.

선반의 조각0/ 6

13시 칸 틈—

새벽 이상—

이 범위의 종—

꽂은 깃발0/ 3

기록지 줄0

도전 1

2013~15 구름 판에서 한낮이 −3,000보다 깊으면서 새벽이 조용한 종을 찾아 떼어 내라. 없다면 없다고 말하고 까닭 칩을 골라라.

도전 2

2023~25 로 옮겨 종 상자 안의 점 셋을 떼어 내라 — 하나라도 새벽이 시끄러우면 되돌아온다.

도전 3

선반에서 겨울 · 봄 · 가을 세 철에 해 깃발을 꽂아라. 남은 한 철에서는 깃발이 안 꽂히는 까닭을 받아 적어라.

자료: 쪽 안 JSON(#sat-data) — 한국전력거래소 시간별 전국 전력수요량 2013~2025 가운데 토·일 둘 다 공휴일이 아닌 632쌍의 토−일 24칸 차(원장 _ledger/u4/simcheck/sc_kpx.py). 2018~2025 공휴일은 교과서 holidays.csv, 2013~2017 은 파이썬 holidays 꾸러미로 만든 참고 표이며 관보 대조 전입니다. 아래 미션 4 의 코드 ③ 이 같은 숫자를 찍습니다.

토요일 13시 칸이 54,974MW 로 일요일보다 8,422 낮고, 그날 새벽 4시 칸(61,330)보다도 낮은 것을 보았다.
새벽만 맞추면 틈이 −11,871, 보통 주말 자를 대면 −15,566 으로 더 깊어지는 것을 보았다.
쌍둥이 조각 둘 가운데 해 진 뒤에 닫히는 쪽만 햇빛으로 판정된다는 것을 확인했다.
종 주말이 2013·2014년 0번 → 2024·2025년 20번 으로 늘었는데 새벽 이상의 흔들림은 거의 그대로(1,027 → 1,118MW)인 것을 보았다.
여름 조각에는 깃발이 안 꽂히고 막힘 카드가 뜨는 것을 받아 적었다.

㉮ 는 했고, ㉰ 는 했다. 그런데 종이 늘어난 까닭이 태양광이 아니라 일 수도 있으므로, 이것을 증명이라 부르려면 를 더해야 한다.

확인 문제 4에 참이어야 할 것과 그 결과를 적어 제출 →

코드로 같은 조각을 내고, 우리 팀 기록지를 쓴다

9분

판이 손으로 한 세 동작(짝 맞추기 · 잣대 바꾸기 · 조각 내기)을 이번에는 코드 네 줄로 합니다. 판과 같은 숫자가 나와야 해요 — 13시 칸 −15,566, 새벽 −823. 다르면 둘 중 하나가 틀린 겁니다. 돌리기 전에 어느 쪽을 먼저 의심할지 정해 두세요.

기본 빈칸 ③ 은 무엇이 같은 주말끼리를 ‘보통’으로 삼는가입니다. 자의 뜻을 그대로 옮기면 돼요 — “같은 해, 같은 철”. transform("median") 이 그 묶음의 가운데값을 줄마다 돌려주므로, 빼기 한 줄이면 조각이 나옵니다.

이 칸은 2018~2025 만 봅니다(교과서 자료 폴더에 그만큼 있어요) — 그래서 짝이 387쌍이고 종 주말도 2018년부터 셉니다. 판은 원본 파일을 더해 2013~2025 · 632쌍을 보이므로, 판의 해마다 막대가 코드보다 다섯 해 깁니다. 겹치는 여덟 해(2018~2025)의 값은 판과 코드가 같습니다.

import pandas as pd
from pyodide.http import open_url

넓 = pd.read_csv(open_url("../data/kpx_hourly_wide.csv"))
넓 = 넓.dropna(how="all").drop_duplicates("날짜", keep="last")
넓 = 넓.set_index("날짜")
넓.columns = [int(c.replace("시", "")) for c in 넓.columns]
쉬는 = set(pd.read_csv(open_url("../data/holidays.csv"))["날짜"])

# (가) 한 쌍 — 토요일 2025-01-04 − 일요일 01-05
차 = 넓.loc["2025-01-04"] - 넓.loc["2025-01-05"]
print("[시도 5] (가) 2025-01-04(토) − 01-05(일), MW")
print(f"    4시 칸 {차[4]:+,.0f} · 13시 칸 {차[13]:+,.0f}"
      f" · 20시 칸 {차[20]:+,.0f}")

# (나) 짝 맞추기 — 일요일을 하루 당기면 날짜 열쇠로 토요일과 맞는다
날 = pd.to_datetime(넓.index)
토 = 넓[날.dayofweek == 5]
일 = 넓[날.dayofweek == 6]
하루전 = pd.to_datetime(일.index) - pd.Timedelta(days=1)
일.index = 하루전.strftime("%Y-%m-%d")
짝 = (토 - 일).dropna()               # 짝 없는 줄은 빠진다
일요 = pd.to_datetime(짝.index) + pd.Timedelta(days=1)
일요 = 일요.strftime("%Y-%m-%d")
짝 = 짝[~짝.index.isin(쉬는) & ~일요.isin(쉬는)]
print(f"    (나) 공휴일이 아닌 토·일 짝 {len(짝)}쌍")

# (다) 잣대 바꾸기 — 그해 그 철의 '보통 주말'을 뺀다(칸마다 가운데값)
d = pd.to_datetime(짝.index)
철이름 = {12: "겨울", 1: "겨울", 2: "겨울", 3: "봄", 4: "봄",
       5: "봄", 6: "여름", 7: "여름", 8: "여름"}
철 = d.month.map(철이름).fillna("가을")
# [빈칸 ③] 무엇이 같은 주말끼리를 '보통'으로 삼나
보통 = 짝.groupby(?????).transform("median")
이상 = 짝 - 보통
t = 이상.loc["2025-01-04"]
print(f"    (다) 자를 댄 조각: 13시 칸 {t[13]:+,.0f}"
      f" · 새벽(3·4시 칸) {t[[3, 4]].mean():+,.0f}")

# (라) 종 주말 — 새벽은 조용한데 한낮만 크게 다른 주말을 해마다 센다
새벽 = 이상[[3, 4]].mean(axis=1)
한낮 = 이상[[12, 13]].mean(axis=1)
종 = (한낮.abs() >= 3000) & (새벽.abs() <= 1000)
해마다 = 종.groupby(d.year).sum()
print("    (라) 종 주말 수(해마다)")
줄 = [f"{y}년 {n}" for y, n in 해마다.items()]
print("        " + " · ".join(줄[:4]))
print("        " + " · ".join(줄[4:]))

import pandas as pd
from pyodide.http import open_url

넓 = pd.read_csv(open_url("../data/kpx_hourly_wide.csv"))
넓 = 넓.dropna(how="all").drop_duplicates("날짜", keep="last")
넓 = 넓.set_index("날짜")
넓.columns = [int(c.replace("시", "")) for c in 넓.columns]
쉬는 = set(pd.read_csv(open_url("../data/holidays.csv"))["날짜"])

# (가) 한 쌍 — 토요일 2025-01-04 − 일요일 01-05
차 = 넓.loc["2025-01-04"] - 넓.loc["2025-01-05"]
print("[시도 5] (가) 2025-01-04(토) − 01-05(일), MW")
print(f"    4시 칸 {차[4]:+,.0f} · 13시 칸 {차[13]:+,.0f}"
      f" · 20시 칸 {차[20]:+,.0f}")

# (나) 짝 맞추기 — 일요일을 하루 당기면 날짜 열쇠로 토요일과 맞는다
날 = pd.to_datetime(넓.index)
토 = 넓[날.dayofweek == 5]
일 = 넓[날.dayofweek == 6]
하루전 = pd.to_datetime(일.index) - pd.Timedelta(days=1)
일.index = 하루전.strftime("%Y-%m-%d")
짝 = (토 - 일).dropna()               # 짝 없는 줄은 빠진다
일요 = pd.to_datetime(짝.index) + pd.Timedelta(days=1)
일요 = 일요.strftime("%Y-%m-%d")
짝 = 짝[~짝.index.isin(쉬는) & ~일요.isin(쉬는)]
print(f"    (나) 공휴일이 아닌 토·일 짝 {len(짝)}쌍")

# (다) 잣대 바꾸기 — 그해 그 철의 '보통 주말'을 뺀다(칸마다 가운데값)
d = pd.to_datetime(짝.index)
철이름 = {12: "겨울", 1: "겨울", 2: "겨울", 3: "봄", 4: "봄",
       5: "봄", 6: "여름", 7: "여름", 8: "여름"}
철 = d.month.map(철이름).fillna("가을")
# [빈칸 ③] 무엇이 같은 주말끼리를 '보통'으로 삼나
보통 = 짝.groupby([d.year, 철]).transform("median")
이상 = 짝 - 보통
t = 이상.loc["2025-01-04"]
print(f"    (다) 자를 댄 조각: 13시 칸 {t[13]:+,.0f}"
      f" · 새벽(3·4시 칸) {t[[3, 4]].mean():+,.0f}")

# (라) 종 주말 — 새벽은 조용한데 한낮만 크게 다른 주말을 해마다 센다
새벽 = 이상[[3, 4]].mean(axis=1)
한낮 = 이상[[12, 13]].mean(axis=1)
종 = (한낮.abs() >= 3000) & (새벽.abs() <= 1000)
해마다 = 종.groupby(d.year).sum()
print("    (라) 종 주말 수(해마다)")
줄 = [f"{y}년 {n}" for y, n in 해마다.items()]
print("        " + " · ".join(줄[:4]))
print("        " + " · ".join(줄[4:]))

도전 보통 = 짝.groupby([d.year, 철]) 에서 철 을 빼고 짝.groupby(d.year) 로 바꿔 보세요. 자를 그해 전체에서 빌리게 됩니다. 조각이 13시 칸 −13,933 · 새벽 −449 로 얕아지고, 종 주말도 5 · 8 · 7 · 10 · 11 · 13 · 18 · 18 로 바뀝니다. 잣대를 어디서 빌리는가가 조각의 크기를 바꿉니다.

탐구 (라) 의 문턱 3000 과 1000 을 바꿔 보세요. 문턱을 옮기면 ‘종’의 개수가 달라집니다. 그래도 해마다 늘어나는 모양은 남는지 확인하고, 보고서에 문턱을 반드시 함께 적어야 하는 까닭을 한 줄로 쓰세요.

그리고 5분 — 우리 팀 프로젝트로 돌아갑니다. 지금 막혀 있는 곳 하나를 골라 기록지 다섯 칸을 채우고, 다음 수를 넷 가운데서 둘 고르세요. 그중 하나는 이 자리에서 실제로 해 보고 결과 칸까지 채웁니다. 공통 데이터 팀은 위 코드에서 이어 ‘시도 6’ — 설명 ②(계절·냉방)를 더 떼어 낼 방법 — 을 설계해 돌립니다.

코드가 낸 13시 칸 −15,566 · 새벽 −823 이 판의 조각과 같은 숫자인 것을 확인했다.
공휴일이 아닌 토·일 짝이 387쌍(2018~2025)인 것을 보았다.
종 주말이 2018년 5 → 2025년 20 으로 는 것을 코드로도 보았다.
자를 ‘그해 전체’에서 빌리면 조각이 −13,933 으로 얕아지는 것을 직접 돌려 보았다.
우리 팀이 지금 막힌 곳을 기록지 다섯 칸으로 적고 다음 수를 둘 골랐다.

오늘 나는 번 막혔고, 그때마다 바꾼 것은 였다. 가장 크게 바뀐 수는 이고, 버린 시도는 였다.

확인 문제 5의 기록지를 채워 제출 →

체크포인트 3

다섯 번 막히고 다섯 번 다음 수를 골랐다. 설명 ①②③ 을 떼어 냈고, ④ 는 참이어야 할 것 셋 가운데 ㉮ 와 ㉰ 를 전력 자료만으로, ㉯ 를 일조 자료로 통과했다 — 그래도 아직 증명은 아니다.

다음 정거장 · 정리·확인 10분 →

정리·확인 · 10분

오늘의 탐험 일지

찾은 것
맑은 봄 평일의 한낮은 같은 해·같은 달 흐린 평일보다 한낮비율이 0.117 낮고, 296쌍 전부가 음수였다. 주말·공휴일·계절을 떼어 내도 남았고, 해가 길수록 깊어졌다.
도구의 한계
떼어 내기는 남은 설명을 증명하지 않는다. ④ 가 남은 것은 우리가 떠올린 후보가 넷이었기 때문이고, 다섯째 설명(낮 시간 요금제 · 산업 구조 변화)은 아직 치우지 못했다. 그것을 치우려면 지금 표에 없는 자료(태양광 설비량)가 필요하다.
보고의 규칙
결과 한 줄 옆에 몇 번째 시도인지 · 버린 시도의 까닭 · 문턱을 얼마로 두었는지를 적는다. 짝을 지었다면 버린 날 수도 함께 적는다(오늘은 0일).

✍️ 문제마다 답을 쓰고 제출하기를 누르세요. 제출하면 모범 답안이 열리고, 제출한 답은 선생님께 전달됩니다.

1. 시도 0 에서 맑은 날 한낮 수요가 흐린 날보다 6,243MW 낮았다. 이것을 “태양광 효과 6,243MW”라고 쓰면 안 되는 까닭을 같은 표의 다른 숫자로 대시오.

📖 모범 답안

같은 표의 기온 칸이 맑음 14.0℃ · 흐림 17.0℃ 로 3℃ 다르다. 견준 두 무리가 애초에 다른 날씨의 날들이고, 기온이 다르면 냉난방 수요도 다르다. 우리 기후에서 흐린 날은 비 오는 날이고 비는 더운 철에 몰리므로, 두 무리에 든 날의 계절 구성부터 다르다.

또 하나 — 해가 진 뒤 저녁(20·21시 칸)은 맑음 68,805 · 흐림 68,242 로 거의 같고 오히려 맑은 날이 563MW 높다. 햇빛이 6,243MW 를 통째로 만들었다면 저녁에는 그만큼의 흔적이 없어야 맞지만, 저녁이 거의 같다는 것은 ‘한낮만 유독 낮다’는 단서일 뿐 6,243 이 태양광 몫이라는 뜻은 아니다. 6,243 안에는 기온 3℃ 가 만든 냉난방 차이가 섞여 있다. 그래서 잣대를 한낮비율로 바꿔 그날의 수준을 지운 뒤에 다시 잰다.

2. 한낮비율(한낮 ÷ 같은 날 저녁)은 무엇을 지우고 무엇을 남기는가? 이 잣대에도 약점이 있다면 하나를 쓰시오.

📖 모범 답안

분자와 분모가 같은 날에서 오므로 그날의 전체 수준이 지워진다 — 계절 · 요일 · 해마다의 수요 증가처럼 하루를 통째로 올리거나 내리는 것들이다. 남는 것은 하루 안의 모양, 곧 한낮이 저녁에 견주어 얼마나 눌렸는가다. 시도 1 에서 모든 날 −0.100, 시도 2 에서 평일만 −0.101 로 거의 안 움직인 것이 그 증거다(주말·공휴일은 하루를 통째로 내리므로 비율에서 지워진다).

약점 — 분모인 저녁도 날씨에 따라 흔들리면 한낮이 변한 것처럼 보인다. 맑은 날 저녁에 냉방이나 조명을 더 쓰면 분모가 커져 비율이 작아지는데, 그것은 한낮의 이야기가 아니다. 실제로 저녁은 맑은 날이 563MW 높다 — 작지만 0 은 아니므로, 한낮비율의 일부는 분모 쪽에서 왔을 수 있다. 그래서 비율 하나만 보지 않고 조각의 24칸 모양(해 진 뒤 칸이 0 근처인가)을 함께 본다.

3. 시도 3 에서 범위를 달마다로 좁히자 한 달에 남은 흐린 평일이 17~46일까지 줄었다. 범위 좁히기의 대가를 말하고, 시도 4 가 그 대가를 어떻게 줄였는지 쓰시오.

📖 모범 답안

대가 — 좁힐수록 견줄 날이 줄어 결과가 흔들리고, 심하면 아예 견줄 수 없게 된다. 달마다로 좁히자 흐린 평일이 적은 달은 17일까지 내려갔다. 몇 사람 몫의 우연이 평균을 흔들 수 있는 크기다.

시도 4 가 바꾼 것 — 범위를 좁히는 대신 견줄 상대를 바꿨다. 봄 석 달을 묶어 두되 맑은 평일 하루하루마다 같은 해·같은 달의 흐린 평일 평균만 짝으로 삼는다. 그러면 계절과 해마다의 차이는 짝 안에서 지워지고 표본은 봄 전체(296일)를 그대로 쓴다. 결과는 짝 차이 평균 −0.117 · 중앙값 −0.113 · 음수인 짝 100% 였다.

그래도 남는 값 — 짝짓기는 짝 없는 날을 버린다(how="inner"). 이번 봄에는 24칸(여덟 해 × 석 달)에 흐린 평일이 다 있어 버린 날이 0일이었지만, 그 0 을 확인하고 적어 두는 것이 절차다. 열두 달로 넓히면 빈 칸이 일곱 생긴다.

4. 설명 ④(전력시장 밖 태양광)가 맞다면 참이어야 할 것 둘을 쓰고, 시뮬레이터와 그림 2 에서 본 결과가 그것을 지지했는지 적으시오. 지지했다면 ④ 가 증명된 것인가?

📖 모범 답안

㉮ 해가 갈수록 커진다(설비가 해마다 느니까) — 지지했다. 새벽은 조용한데 한낮만 크게 다른 ‘종’ 주말이 2013·2014년 0번 → 2024·2025년 20번으로 늘었다. 게다가 해가 없는 새벽 이상의 흔들림은 1,027 → 1,118MW 로 거의 그대로인데 한낮 이상만 1,557 → 5,067MW 로 커졌다 — 자료 전체가 시끄러워진 것이 아니라 한낮만 달라졌다.

㉯ 더 맑을수록 커진다 — 지지했다. 일조 8~9시간 −0.0997 → 11~12시간 −0.1271 로 깊어진다. 다만 12시간 이상에서 −0.1257 로 다시 얕아지므로 약하게만 지지한다(일조와 짝 차이의 상관 −0.166). (㉰ 해가 짧은 철엔 좁다 — 겨울 조각은 10~18시 칸, 봄은 9~20시 칸으로 겨울이 가장 좁았다.)

증명은 아니다. 해마다 커진 까닭이 다른 것 — 낮 시간 요금제, 산업 구조 변화 — 일 수도 있다. 두 예언은 태양광이 아닌 설명으로도 만들어질 수 있으므로, 증명이 되려면 태양광 설비량 통계를 자료로 더해 설비가 는 해에 조각도 깊어지는지(그리고 설비가 거의 안 는 지역·기간에는 안 깊어지는지) 보아야 한다. 그것이 다음 수 ‘자료 더하기’다. 해마다의 짝 수가 29~46쌍이라 해마다 값이 얼마나 흔들리는지는 다음 차시에서 잰다.

5. 오늘의 막힘 기록지를 채우시오. 그리고 아래 칸에, 이 기록지 없이 시도 4 의 결과 한 줄만 보고서에 남겼다면 읽는 사람이 모르게 되는 것이 무엇인지 쓰고, 이어서 우리 팀 프로젝트에서 지금 막힌 곳 하나를 다섯 칸으로 적으시오.

시도	나온 것	막힌 까닭	다음 수
1 · 한낮비율, 모든 날	−0.100
2 · 평일만	−0.101
3 · 달마다 따로	−0.064 ~ −0.121
4 · 봄 맑은 평일마다 짝	−0.117 · 296쌍
5 · 옆날 짝(판 · 코드 ③)	13시 −15,566

📖 모범 답안

기록지(보기) — 1: 한낮비율로 바꿨지만 아직 주말·공휴일이 섞여 있다 → 범위 좁히기 · 2: 떼어 냈는데 숫자가 거의 그대로다(−0.100 → −0.101), 주말은 범인이 아니었다 → 범위 좁히기(계절) · 3: 달마다 좁히자 흐린 평일이 17일까지 줄어 흔들린다 → 짝 맞추기 · 4: 짝은 지었지만 ④ 가 남았을 뿐 증명은 아니다 → 참이어야 할 것 세우기 · 5: 전력만으로 조각을 냈지만 2013~2017 공휴일 표가 관보 대조 전이다 → 자료 더하기.

모르게 되는 것 — 몇 번 시도했는지, 어떤 시도를 왜 버렸는지, 그리고 첫 시도가 계절과 기온에 속았다는 사실이다. 그래서 읽는 사람은 “−0.117”이 여러 번 돌려 본 것 가운데 가장 잘 나온 하나를 고른 값인지, 한 줄기로 따라간 결과인지 판단할 수가 없다. 같은 까닭으로 문턱(일조 8시간 · 2시간, 종 3,000 · 1,000)도 함께 적어야 한다 — 문턱을 옮기면 숫자가 옮겨지기 때문이다.

우리 팀 칸은 팀마다 다르다. 다만 다음 수는 반드시 넷 가운데서 고르고, 고른 까닭(가장 싼 수인가, 자료를 구할 수 있는가)을 한 줄 덧붙인다.

6. 이 자료의 13시 칸(12~13시)에는 평일 점심시간의 골이 있다. 2025년 1월 2일(목) 하루만 보아도 11시 칸 74,052 → 12시 칸 70,141 → 13시 칸 65,601 → 14시 칸 67,941MW 로 13시 칸이 파여 있다. 이 골이 “맑은 봄날 한낮 수요가 낮다”는 결론을 흔드는가?

📖 모범 답안

짝 비교에서는 흔들지 않는다. 점심 골은 맑은 날에도 흐린 날에도 똑같이 있으므로, 같은 해·같은 달의 맑은 평일과 흐린 평일을 빼는 순간 사라진다. 우리가 본 −0.117 은 두 무리의 차이이지 한낮비율의 크기가 아니다.

그래도 조심할 자리 — 한낮의 절대 수준이나 “한낮이 저녁보다 낮다”는 문장에는 점심 몫이 섞인다. 실제로 2013년에도 봄 평일의 86% 가 한낮 < 저녁이었는데, 그때는 태양광이 거의 없었다. 그러니 한낮의 수준을 이야기할 때는 한낮을 12시 칸만 쓰거나 같은 달끼리 견줘야 한다.

덧붙여 이 자료에서 ‘13시 칸’이 12~13시를 뜻한다는 것도 우리가 정황으로 읽은 것이다 — 점심 골이 13시 칸에 찍히는 것이 그 근거 가운데 하나다. 칸 이름이 무엇을 가리키는지는 자료를 준 곳에 물어 확인할 일로 남아 있다.

더 알아보기

한낮이 파인 자리에서 이어지는 이야기 셋

현장

오리를 닮아 가는 하루

오늘 우리는 맑은 날과 흐린 날의 차이를 보았습니다. 그런데 차이를 보지 않고 하루의 모양 자체를 해마다 겹쳐 보아도 같은 이야기가 나옵니다. 봄(3~5월) 평일의 24칸 평균을 그해 봄 평일의 하루 평균으로 나눠 모양만 남긴 곡선입니다.

2013년 곡선은 아침 11시 칸에서 가장 높고 낮 내내 평평합니다. 2025년 곡선은 다릅니다 — 13시 칸이 0.92 로 움푹 파이고, 저녁 20시 칸이 1.13 으로 솟습니다. 열두 해 사이에 하루의 봉우리가 아침에서 저녁으로 옮겨 간 거예요. 파인 자리와 솟은 자리가 이어지면 오리가 고개를 든 옆모습처럼 보여서, 미국 캘리포니아의 전력 계통 운영자는 이 곡선을 ‘덕 커브(오리 곡선)’ 라고 불렀습니다. 태양광이 늘면 한낮이 꺼지고 해가 진 뒤에 그만큼을 한꺼번에 메워야 하리라는 예고였지요.

계통을 운영하는 쪽에서 이 모양이 어려운 까닭은 깊이가 아니라 기울기입니다. 해가 지는 두어 시간 동안 꺼졌던 몫만큼을 발전기로 빠르게 올려야 하는데, 큰 발전기는 그렇게 빨리 못 올라가거든요. 그래서 저녁에 빨리 반응하는 발전기와 저장 장치가 필요해집니다.

도해: 봄(3~5월) 평일의 24칸 평균을 그해 하루 평균으로 나눈 곡선 둘(2013년 평일 66일 · 2025년 평일 62일). 자료: 한국전력거래소 시간별 전국 전력수요량 — 원장 PHENOMENA.md 3-3절과 같은 값(13시 칸 1.01 → 0.92 · 20시 칸 1.07 → 1.13). 2013년은 공휴일 표가 없어 월~금만 세었습니다.

자료 더 깊이

사라진 것이 아니라, 안 보이는 것

오늘 내내 우리는 ‘수요가 줄었다’고 말해 왔습니다. 정확히는 전력시장에서 보이는 수요가 줄어든 거예요. 집과 공장 지붕에서 만들어 그 자리에서 그대로 쓴 전기는 계량기를 지나지 않습니다. 한전과 직접 거래하는 작은 태양광 발전소(PPA)와 지붕의 자가용 태양광(BTM)이 그렇습니다. 쓴 사람도 만든 사람도 있는데, 시장 기록에는 아무 일도 없었던 것처럼 남습니다.

전력거래소도 이 문제를 알고 있어서, 2024년 11월부터 그 몫을 통계적으로 추정해 더한 ‘국가 총수요’ 를 따로 보이기 시작했습니다. 같은 날 두 숫자가 나란히 발표되는데, 한여름 낮(2024-08-20)에는 전력시장 최대 97,115MW 옆에 총수요 추정 103,591MW — 6,476MW 가 시장 밖에 있었습니다. 한겨울 저녁(2025-01-09)에는 90,705 옆에 92,805 로 차이가 2,100MW 뿐이에요. 해가 약한 때에 차이가 줄어든다는 것 자체가 그 몫이 태양광이라는 표지입니다.

우리 파일의 그날 17시 칸 값은 97,115 — 전력거래소가 ‘전력시장 최대수요’로 발표한 값과 한 자리까지 같습니다. 그래서 우리 자료가 어느 쪽인지 분명해졌지요. 자료를 받으면 그 숫자가 무엇을 세지 않는지부터 확인해야 하는 까닭입니다.

도해: 지붕에서 만든 전기가 계량기를 지나지 않아 시장 기록에서 빠지는 흐름과, 같은 날 나란히 발표된 두 수의 차이. 자료: 전력거래소 실시간 전력수급현황·국가 총 전력수요 공개(2024-11) — 원장 PHENOMENA.md 3절.

방법 더 깊이

서랍에 남는 시도들

오늘 여섯 번 돌렸고 그 가운데 하나(시도 4)가 보고서에 실릴 만한 숫자를 냈습니다. 나머지 다섯은 어디로 갈까요? 기록지가 없으면 서랍 속에 남습니다. 그리고 읽는 사람은 −0.117 만 보게 되지요 — 그 숫자가 한 줄기로 따라간 결과인지, 여러 번 돌려 본 것 가운데 가장 잘 나온 하나인지 구별할 방법이 없습니다.

같은 일이 학문에서도 오래 문제였습니다. 잘 나온 연구는 발표되고 그렇지 않은 연구는 서랍에 남는 쏠림을 ‘파일 서랍 문제’ 라고 부릅니다. 발표된 것만 모아 보면 세상은 실제보다 효과가 큰 곳처럼 보여요. 어떤 약이 잘 듣는다는 연구 열 편이 실리고 안 듣는다는 연구 마흔 편이 서랍에 있다면, 열 편만 읽은 사람은 완전히 다른 결론에 이릅니다.

그래서 의학에서는 임상시험을 시작하기 전에 ‘무엇을 어떻게 재겠다’를 공개 등록부에 먼저 적도록 했습니다. 결과가 어느 쪽으로 나오든 미리 적어 둔 계획이 남아 있으니 서랍에 넣을 수가 없지요. 오늘 여러분이 시도 0 의 ‘기대한 것’ 칸을 돌리기 전에 채운 것이 꼭 그 일입니다. 막힘 기록지는 결국 자기 서랍을 스스로 열어 두는 장치예요.

도해: 시도 여섯 쪽지 가운데 하나만 보고서로 나가고 다섯은 점선 서랍에 남는 모습, 그리고 여섯 줄을 모두 받는 막힘 기록지. 쪽지의 이름은 오늘 실제로 돌린 여섯 시도다.