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마당417

공차 1+1 캠페인 "아빠, '삼성카드' 좀 주세요." "왜" 큰아들은 자기 핸드폰을 보여주었다. '공차'에서 삼성카드로 결재하면 '1+1' 을 한다는 내용이었다. 큰아들은 동생과 오후 1시에 '공차'에서 만나기로 했단다. 뭔가 이상한지 아들은 공차 캠페인 내용을 자세히 본다. "어, 3시부터 하는거네." "1시가 아니었어. 동생과 3시에 만나자고 해" "저는 3시에 학원가야 되요." "몇 시에 끝나는 데" "5시요" "그럼 그 때 만나자고 해." 작은아들은 아침에 학원에 갔다. 학원이 끝나면 독서실에 가서 공부를 한다고 했다. 큰아들은 동생이 학원에서 끝나는 시간 쯤에 만나서 '1+1'을 즐기려 한 것이었다. 그런데 시간을 잘 못 본 것이다. "카드 여기 둘께. 아빠는 다른 카드 쓰면 된다." 카드를 테이블 위에 올려놓고.. 2021. 9. 25.
데이터인문학, '사람을 향하는 데이터' 주제 강연 2019년 2월 20일 기업 초청의 #강연을했다.#데이터 인문학 책을 출간한 후 나름 준비하고 있던 중이었다.그래도 어떤 내용을 전달할까? 그것은 새로운 고민이었다. 늦은 시간, 자료를 마무리 하고 메일을 보냈다. #강연장에는 시작시간 30분 전에 도착했다.환경을 준비해 주시는 분과 잠시 이야기를 나눈 후 발표 준비를 했다.#PPT파일을 빔에 연결해서 #스크린에 띄웠다.한 분이 들어오셨다. 어느 덧 자리는 메꾸어졌다. 30~40명 정도되었다.주관자의 소개가 있은 후 #강단에 올라갔다. 기다리는 동안 머리 속에 구상한 강연 #시나리오에 따라, 나의 회사 경력과 이 회사 #사장님과의 관계 등으로 말문을 열었다.이번 강연을 한 회사는 '#인프라닉스'이다. 클라우드 기반의 사업을 하며 #직원은 50명정도 된다... 2019. 2. 21.
채널.H , 한빛미디어 인터뷰 기사 2주전 출판사로부터 "#데이터인문학" 에 대한 인터뷰 요청이 있었다.미리 질문지가 보내왔고, 며칠 고민을 했다.질문내용은 간결했지만, 내가 데이터를 통해 바라보는 시각을 다시 되돌아 보는 시간이었다.질문 속에 답이 있다고 한다. 좋은 질문이 가지는 힘일 것이다.이번 인터뷰 질문지가 나에게는 좋은 답을 만드는 계기가 되었다.​#데이터인문학을 중심으로 한 질문내용은 다음과 같다.1. 데이터는 모든 것들의 근본이 되고 핵심이 되는데요. 저자님이 데이터를 통해 얻은 큰 성과(에피소드)를 간략하게 듣고 싶어요.2. 데이터 중에 오류가 있던 데이터가 혹시 있었던 적은 없으셨나요? 혹시 있었다면 데이터 오류나 페이크 (Fake)를 구분할 수 있는 방법이 있을까요?3. 저자님의 가장 중요한 삶의 방향성을 알려주는 인생.. 2019. 2. 18.
데이터 인문학, Yes24 서평 Yes24에 "데이터인문학"에 대한 서평이 올라왔다."판다곰"님이 올려 주신 글을 보면서, 책속에서 내가 이야기 한 것이 담겨있어서 나름 기뻤다.데이터가 데이터로서 가치를 가지기 위해서는 사람을 향해야 한다. 4차 산업혁명이 데이터 산업이고 이 데이터가 우리을 위해 힘을 가져야 함을 이야기 한다. 내가 데이터인문학에서 밝히고자 하는 바였다.​"판다님의 서평"김택우 저자는 동서고금의 역사적인 사건들과 성과의 그 이면에는 데이터가 중요하게 자리잡고 있었다는 것을 포착하여 하나하나 사례를 들어 증명하고 있다. 자칫 딱딱한 주제인데, 소설처럼 문장을 구성하여 데이터에 입문 하는 학생에게 매우 유용한 책이라 사료된다. 비가 온 양을 데이터화 하여 농사에 편리를 주고자 했던 조선시대 왕의 치세술, 태조 이성계를 있.. 2019. 2. 18.
데이터 인문학. 데이터에 대한 이해 #데이터인문학벌써 2년이 훌쩍 지났다.1년간의 작가수업은 나에게 글쓰는 습관을 만들어 주었다.6개월이 지나고 과정 하반기에 들어섰다.과제는 자신의 글을 쓰는 것이었다. 이전까지는 과제로 글 주제와 책추천이 있었다.이제 내가 직접하는 것.매주 칼럼을 만들었다. 물론 작가수업의 과제였다.주제는 데이터와 관련된 내용을 담았다. 나의 직업도 그쪽이기에.채과 자료를 조사해 보니 역사적 내용에 데이터가 담긴 부분이 많았다.인문학적인 내용이었다. 데이터와 인문학.이 때 만들어진 칼럼이 약 30개.이 칼럼을 다듬어서 책으로 만들었다.​데이터 인문학은 8개월가량 글을 써서 초안을 만들고, 8개월동안 다듬었다.출판사를 찾고, 교정해서 책을 나가는 데 8개월이 걸렸다. 2년간의 시간이었다.​글을 쓰며, 데이터에 대한 나의 .. 2019. 2. 18.
신경망, CNN, RNN 신경망, CNN, RNN 인공지능- 컴퓨터를 통해서 인간의 판단이 필요한 부분을 대체하는 알고리즘 딥러닝(Deep Learnig)- 입력층, 중간층, 출력층의 구조에서 중간층을 무수히 확대하여 깊게 사고하도록 함 1. CNN(Convolution Neural Network, 핵심회선 신경망 기술)- 이미지 인식기술 반전의 핵심기술- 이미지를 이해하고 추상화된 정보를 추출- 새로운 질감을 가진 그림을 그리는 등, 영상처리와 컴퓨터 비전에서 연구 중- 2012년 Image Net대회에서 1등을 차지한 알고리즘 2. RNN(Recurrent Neural Network, 순환형 신경망 기술)- 순차적 데이터 학습에 사용- 음성, 음악, 문자열, 동영상등에서 활용- 순차적인 데이터 구조에 활용- 학습을 하여도 과.. 2018. 11. 16.
지도학습, 비지도학습 머신러닝의 3가지 학습: 지도학습, 비지도학습, 강화학습 1. 지도학습 (Supervised Learning) 준비된 데이터에 답이 있는 구조이다.답은 Y변수로서 이미 알고 있는 경우다.즉, X변수를 가지고 Y변수를 예측하고, 예측된 값과 실제 답과 맞춰보며 예측율을 구한다.관련 분석알고리즘- 회귀분석(Regression) 연속된 다음 값을 예측하는 방법- 분류(Classification) 어떤 종류의 값인지 예측 2. 비지도학습 (Unsupervised Learning) 특성이 비슷한 데이터를 소그룹으로 분류하는 알고리즘데이터에는 답이 없는 구조이며, 데이터 간의 관계를 찾는 데 사용사람의 개입이 없고, 컴퓨터 스스로 학습함.- 사용자 군을 분류하는 군집화(Clustering)- 예. 사람 사진을 5백.. 2018. 11. 15.
연관성규칙, 군집분석, 의사결정트리 데이터 마이닝 - 데이터간의 연관성을 파악하고 의사결정에 활용하기 위함 1) 연관성 분석 (Association Analysis) 데이터에서 연관된 규칙을 발견하고자 행하는 분석 기법- 장바구니 분석(Baskey Analysis) 또는 친화성분석(Affinity Analysis) 라고 알려져 있음- 맥주와 기저귀의 관계를 설명할 때 사용됨 월마트 사례로 아내의 부탁으로 마트에 기저귀를 사러 온 애기 아빠들은 맥주를 사는 경향이 높았다. 마트는 맥주를 기저귀 옆으로 배치 했더니, 맥주 매출이 3배 높아 졌다.- 데이터 구조 . 장바구니별 구입품목 리스트가로 구성 --> A카트 : 기저귀, 맥주, 소주, 담배 --> B카트: 맥주, 땅콩, 우유,... --> C카트, .... 2) 군집분석 (Clusteri.. 2018. 11. 15.
명당, 그 땅의 이야기 ? 명당, 사람의 욕심 이야기 땅에 얽힌 권력의 이야기였다. 권세를 잡은 김씨일가와 왕족인 이씨 일가의 싸움은 명당 자리를 통해 하늘의 이치를 가지려 하였다. 시대의 큰 흐름은 그 시기에는 모른다. 시간이 지나 역사가 된 후에 우리는 당시의 답답함을 느낀다. '명당'을 통해서도 답답함을 가졌다. 서로 돕지 못하고, 상대를 쳐서 무릎 꿇여야 하는 세상. 그것은 아마도 그 자리(왕의 자리)가 하나 이기 때문일 것이다. 왕의 자리 아니 왕의 권력을 가지고 지배하는 계층과 서민 속에서 땅과 같이 살려는 지관의 모습은 조금 대비되는 모습을 보였다. 넓은 대지와 산야는 그 속에 사는 인간의 존재가 작다는 것을 마지막 장면에서 느끼게 해 주었다. 땅은 거기에 있을 뿐 아무것도 하지 않는다. 그러나 사람은 그 땅마저 자신.. 2018. 10. 28.
머피의 법칙(Murphy’s law)과 샐리의 법칙(Sally’s law) 머피의 법칙(Murphy’s law)과 샐리의 법칙(Sally’s law) http://www.gachonnews.com/news/articleView.html?idxno=2652 참조하여 글을 적음머피의 법칙과 샐리의 법칙은 확률적 상황에서 적용된다.머치의 법칙은 ‘잘못될 가능성이 있는 것은 항상 잘못 된다’는 이야기에서 유래되었다.반면 샐리의 법칙은 그 반대다. '잘 될 가능성이 있는 것은 항상 잘 된다'는 의미를 가진다.머피는 항공사 엔지니어 시절 충격완화장치 실험을 진행했다. 결과는 실패였다. 그러자 ‘잘못될 가능성이 있는 것은 항상 잘못 된다’는 이야기로 당시 상황을 마무리 지었다. 머피의 법칙 샐리의 법칙에서 '샐리'는 영화 ‘해리와 샐리가 만났을 때(When Harry Met Sally)’(.. 2018. 10. 4.
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