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      "title": "프로젝트를 완성하는 힘",
      "body": "20201220\n\n​\n\n어제는 프로그램을 짜는데 해야 할 일 목록을 작성하고는 옆길로 샛다.\n\n​\n\n흔들리지 않고 즐거운 마음으로 처음부터 끝까지 몰입해서 프로그램을 완성시키는 방법은?\n\n​\n\n- 자고 일어났을 때처럼 깨끗해진 마음\n\n- 최근에 입력된 자극, 단어 중 지금 목표와 관련이 적고 예전 관심사와 관련된 것,\n\n- 당장 실행해야 하는 것은 아니지만 목표와 관련 있다고 유혹하는 것들을 처리하는 법,\n\n- 우선 순위 정하고 미루는 법\n\n- 코끼리를 생각하지 말아야 할 때 외우는 주문, 걱정거리나 잡념을 지우는 주문, 지금 실천하고 목표하는 것 되뇌기\n\n- 프레임 좋은 습관 태도\n\n- 지루한 그림과 글을 완성하는 힘, 태도, 마음가짐\n\n- 목표와 그에 따른 하위 목표들 세우기\n\n- 우선순위 정리, 정돈, 청소\n\n- 코멘트, 주석과 실행 코드 번갈아 작성\n\n- 주기적인 휴식, 충전, 동기부여, 자극, 명상\n\n​\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmWWqmgpUjgg8qUuq6j21TpNmGCiPkzDYqLDAJyTK1KNSJ/image.png)\n\n----\n\n## 글을 완성하는 방법\n​\nhttps://m.hibrain.net/braincafe/cafes/1001/posts/321/articles/49701\n\n​\n\n대개 글쓰기를 싫어하는 미숙한 필자들은 일단 글쓰기를 시작해야 하는 단계가 되면 첫 문장을 시작하는 데에 상당한 어려움을 겪는다.\n\n시행착오 전략에 따라 첫 문장을 쓰는 데에 많은 시간을 소비하는가 하면, 대번에 완벽한 초고를 써야 한다는 강박증으로 어려움을 겪기도 한다.\n\n또 자료 수집이나 수집된 자료를 바탕으로 한 메모 없이 글을 써야 하기 때문에 순간순간 떠오르는 생각에만 의존해서 글을 쓸 수밖에 없다.\n\n미숙한 필자들은 대개 글쓰기를 일련의 과정과 절차에 따라 수행하기보다는 글을 쓰는 데에 거의 시간을 들이지 않으면서 앉은 그 자리에서 떠오르는 생각을 중심으로 글을 완성해 버린다.\n\n항상 시간에 쫓겨서 글쓰기를 시작하기 때문에 글을 꼼꼼히 고쳐 쓰는 경우가 거의 없으며 대개 초고가 그대로 제출본이 된다.\n\n​\n\n### 능숙한 필자의 쓰기 과정\n\n​\n\n- 글쓰기 과정 자체를 일련의 목표 지향적 활동으로 파악한다.\n\n- 작업 구상 단계부터 자기 나름대로 목표 의식을 가지고 글의 핵심적 주제를 설정하고 이를 중심으로 사고의 흐름을 전개해 나간다.\n\n- 일단 글쓰기의 주제와 방향이 잡히면 충분한 시간을 두고 일찌감치 글쓰기 과정에 착수하여 계획하기 단계에 많은 시간과 공을 들인다.\n\n- 주제와 관련된 충분한 자료를 전략적으로 찾아서 읽고 이를 바탕으로 틈틈이 메모를 하고 개요를 작성한다.\n\n- 머릿속에 있는 막연한 사고를 자료를 찾아서 읽어 나가는 과정을 통해서 더욱 구체화하는 것이다.\n\n- 전략적인 사고를 하고 이를 바탕으로 글의 가닥을 잡아 나간다.\n\n- 첫 문장을 어떻게 써야 할까를 고심하기보다는 고쳐 쓰기 단계를 염두에 두고 글에서 해야 할 이야기들의 내용을 중심으로 일단 초고 형태로 글을 쓴다.\n\n- 글의 개요와 메모에 의지해서 글을 쓰기 때문에 글이 좀처럼 원래 목표했던 중심 생각에서 벗어나 엉뚱한 방향으로 나아가지 않는다.\n\n- 능숙한 필자들은 계획하기 단계 못지않게 고쳐 쓰기 단계에 많은 시간을 들인다.\n\n- 의미 구성 행위를 본질로 하는 글쓰기 능력은 단순히 의미를 문자 언어로 표현하고 전달하는 차원을 넘어서서 쏟아져 나오는 정보를 처리하고 이를 바탕으로 유용한 지식을 새롭게 창출해 내는 지식 생산 능력의 의미까지도 포함\n\n- 표현 능력의 하나인 글쓰기 능력은 자신의 생각을 논리적인 언어로 정확하고 설득력 있게 전달할 수 있는 의사소통 능력일 뿐만 아니라 사고를 언어로 옮겨서 표현해 내는 고등 정신 기능을 바탕으로 하는 고차원적인 문제 해결 능력이라 할 수 있다.\n\n----​\n\n## 리펙토링(일단 쓰고, 고쳐 쓰기)\n\n### 프로그램 구조\n\n- 입력. 변수 세팅\n\n- 처리. 자동선택\n\n- 출력. 다듬기\n\n​\n\n### 프로그램 작성 규칙\n\n- 타인과 미래에 재활용하고 유지 보수할 자신을 위해\n\n문법, 형식에 맞게 이쁘게 잘 짜자\n\n- 꼼꼼하게 코멘트, 주석 달기\n\n- 중간중간 오류 체크 추가\n\n- 일단 즐겁게 프로그래밍하기, 과정과 일을 즐기기\n\n- 넘어지는 것에 대한 두려움 없이 자신감 있게 시작하기\n\n- 마주하는 수많은 오류와 난관은 당연한 것이므로 스트레스받지 말고 극복하기\n\n- 원하는 것을 찾는 끈질긴 질문과 아이디어로 목표하는 기능 구현 달성하기\n\n- 기능에 맞고 누가 봐도 보기 좋고 이쁜 디자인 찾기\n\n1. 질문하고, 찾고, 선택하기 반복\n\n2. 목표에 따른 하위 목표와 중간 결과물을 완성하는 성취감 반복\n\n3. 모으고, 정리, 정돈, 청소, 비우고 버리기 반복\n\n​\n----\n\nhttps://hoonihoon.tistory.com/entry/1-%EB%A6%AC%ED%8E%99%ED%86%A0%EB%A7%81%EC%9D%B4%EB%9E%80\n\n \n\n1.리펙토링이란?\n\n- 소프트웨어를 보다 쉽게 이해할 수 있어야 하고, 동작 변화 없이 내부 구조를 변경하는 것.\n\n​\n\n2.리펙토링의 목적?\n\n- 프로그램을 빨리 작성할 수 있도록 도와준다.\n\n- 코드 디자인을 개선해준다.\n\n- Bad code -> Good code\n\n​\n\n3.Bad code 란?\n\n같은 작업을 위해 더 많은 코드 사용, 중복이 많고 이해하기 어렵다.\n\n유지 보수하기에도 어려운 코드.\n\n​\n\n4.리펙토링은 언제 하는가?\n\n틈틈이 계속, 기능 추가할 때, 버그 수정할 때, 코드 검토 시에.\n\n​\n\n5.리펙토링을 할 수 없을 때는?\n\n1) 디자인 실수가 있어 마음대로 리펙토링을 할 수 없을 때\n\n2) 현재 설계된 구조가 보안 문제, 퍼포먼스 문제 등 중요사항으로 리펙토링을 기대할 수 없을 때.\n\n3) 코드가 처음부터 작성하는 게 나을 정도로 엉망인 경우\n\n4) 현재 코드가 작동하지 않을 경우\n\n5) 마감일이 가까울 경우.\n\n​\n\n6.리펙토링 할 나쁜 코드는 왜 발생하는가?\n\n- Copy & paste에 의해 중복 코드 발생.\n\n- 잘못된 변수명, 함수에서 발생. (일관성이 중요 add, register, put, create )\n\n- 특정 클래스 내의 메서드가 동작을 하기 위해 다른 클래스에 있는 정보를 많이 필요로 한경우 ( 메서드를 이동한다.)\n\n- 나쁜 주석\n\n- 너무 긴 메서드, 파라미터\n\n​\n\n7.어떤 식으로 리펙토링을 시작해야 되는가?\n\n- 찾기 쉬운 것부터 한다.\n\n- 측정할 수 있는 것 (주석, 긴 메서드, 거대한 클래스, 긴 매개변수)\n\n- 메서드가 하는 일 설명, 블록이 하는일 설명\n\n \n----\n \n## python 리펙토링\n \n\nhttps://python-guide-kr.readthedocs.io/ko/latest/writing/style.html\n\n코드 스타일 — The Hitchhiker's Guide to Python\n\n명쾌한 코드 파이썬으로 어둠의 마법을 부릴 수 있다면, 가장 명쾌하고 간단한 방법을 추천합니다. 나쁜 예 def make_complex ( * args ): x , y = args return dict ( ** locals ()) 좋은 예 def make_complex ( x , y ): return { 'x' : x , 'y' : y } 위의 좋은 코드 예시에서 x와 y는 호출자로부터 직접 값을 받아와 곧바로 딕셔너리로 반환합니다. 이 함수를 쓰는 개발자들은 첫 줄과 마지막 줄을 읽는 것만으로 무엇을 하는 함수인지 정확히 알 수...\n\npython-guide-kr.readthedocs.io\n\n​\n\nhttp://pythonstudy.xyz/python/article/511-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%EC%8D%AC-%EC%BD%94%EB%94%A9-%EC%8A%A4%ED%83%80%EC%9D%BC\n\n예제로 배우는 파이썬 프로그래밍 - 파이썬 코딩 스타일\n\n파이썬 코딩 스타일 PEP 8 파이썬 코딩 스타일 Python Enhancement Proposal 8 (PEP 8)은 파이썬 코딩 스타일에 대한 가이드를 제시하고 있다. PEP 8은 2001년 귀도 반 로썸에 의해 처음 제안되었으며, python.org 의 PEP 링크에 자세히 소개되어 있다. 파이썬 프로그래머들은 일반적으로 이러한 PEP 8 코딩 스타일에 따라 프로그래밍을 하고 있는데, 이러한 일관된 코딩 스타일을 적용하는 것은 자신의 코드를 명료하게 할 뿐만 아니라 특히 다른 개발자 혹은 커뮤니...\n\npythonstudy.xyz\n\n​",
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      "author": "sfex",
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      "title": "영역, 개념, 언어",
      "body": "2020-12-15\n\n​\n\n도메인 영역 언어\n\n본질적으로 중요한 것은 내가 이해한 것으로 사고하고 설명하기,\n\n도메인에 따라 용어가 다를 수 있고, 듣는 사람에 따라 이해하는 언어와 수준이 다르다.\n\n​\n\n달을 가리키는 손가락을 보는게 아니라 달을 봐야\n\n​\n\nMVP\n\nmodel - process - view\n\n​\n\n강화학습\n\nreset - step - render\n\n​\n\nMVVM\n\nmodel - view - view model\n\n​\n\nDDD\n\ndomain - bounded contexts - entities, aggregates, services - microservices\n\n​\n\n빅데이터 분석 기사\n\n빅데이터 분석 기획 - 빅데이터 탐색 - 빅데이터 모델링 - 빅데이터 결과 해석\n\n데이터 - 정보 - 지식 - 지혜\n\n​\n\n시기별 단계별 기능별 영역이 있다\n\n영역끼리 연결되거나 전달되는 것은 형식에 둘러싸인 본질\n\n본질과 형식 둘 다 바뀔 수 있다. 자주 바꾸지 말아야 할 것은 형식(언어, 프로토콜)?\n\n처음 설계할 때 본질의 변화와 추가적인 본질을 수용할 수 있는 형식을 잘 만들자?\n\n​\n\nDDD\n\nhttps://medium.com/myrealtrip-product/what-is-domain-driven-design-f6fd54051590\n\n \n\n도메인 주도 설계로 소프트웨어 만들기\n\n최범균님의 Domain Driven Design 입문 강의 후기\n\nmedium.com\n\n\n도메인 주도 설계에서 도메인이란 우리가 소프트웨어로 “해결하고자 하는 문제 영역”을 의미합니다.\n\n.\n\n일반적으로 UML(Unified Modeling Language)에서 자주 사용하는 “클래스 다이어그램(Class Diagram)”부터, 필요에 따라 “상태 다이어그램(State Diagram)”이나 “시퀀스 다이어그램(Sequence Diagram)”을 사용할 수도 있고, 아니면 UML이 아닌 다른 방식으로 표현해도 무방합니다.\n\n다만 도메인 모델을 표현할 때 최대한 표현력을 가질 수 있게 단순히 속성만 나열하는 것이 아니라 행위를 통해​ 도메인 기능을 나타내도록, 그리고 실제로 사용하는 도메인 용어를 사용하도록 해야 합니다.\n\n​\n\n도메인 객체는 기본적으로 “엔티티(Entity)”와 “밸류(Value)”로 구분할 수 있습니다.\n\n엔티티는 식별성과 연속성을 가지는 객체인데, 좀 더 풀어서 얘기하자면 고유한 식별자로 식별할 수 있으며 자신의 상태와 라이프사이클(Life cycle)을 가지는 도메인 객체입니다.\n\n밸류는 개념적으로 묶을 수 있는 데이터 집합을 표현합니다. 도메인 주도 설계를 몰랐더라도 자주 들었던 “값 객체(Value Object)”라고 부르는 것이 바로 이것입니다. 밸류를 사용하면 각각의 데이터를 단일로 취급할 때보다 표현력을 향상시킬 수 있습니다.\n\n더불어 엔티티와 밸류의 메서드(행위)​로 기능과 제약을 표현하고, 습관적으로 사용하는 setter/getter 메서드는 지양하라고 최범균님이 언급하셨는데,\n\n// case 1\n\nif (order.getStatus() == OrderStatus.DELIVERY_IN_PROGRESS)\n\n{ // ...do something... order.setStatus(OrderStatus.DELIVERED); }\n\n// case 2\n\nif (order.isDeliveryCompletable())\n\n{ // ...do something... order.completeDelivery(); }\n\n저는 case 2가 case 1보다 무엇을 하고자 하는지 그 의도가 비교적 분명하게 느껴지고,\n\ncase 2처럼 만든 객체가 도메인 기능을 잘 표현하고 있는 도메인 객체라고 생각합니다.\n\n애그리거트(Aggregate)\n\n도메인 모델은 점차 복잡해지기 마련입니다. 서비스가 자랄수록 도메인 역시 함께 자라기 때문입니다. 이렇게 도메인 모델의 복잡도는 점차 증가하기 마련인데, 이러한 복잡도를 관리하기 위해 도메인 객체들의 묶음이자 집합체인 “애그리거트(Aggregate)”가 필요합니다. 애그리거트를 사용하면 우리가 다루는 도메인 객체를 좀 더 상위 수준으로 추상화할 수 있습니다.\n\n\n이러한 애그리거트에는 포함된 객체들의 대표가 되는 “애그리거트 루트(Aggregate root)”가 필요합니다. 애그리거트에는 다수의 객체들이 포함되어 있고 이들은 함께 움직이면서 일관성을 유지해야 하는데, 만약 바깥에서 애그리거트 내부의 객체들에게 직접 접근해서 상태나 속성을 변경해버리면 일관성이 깨져버립니다.\n\n따라서 애그리거트 바깥에서 애그리거트에 직접 접근할 수 있는 곳은 오직 애그리거트 루트 뿐이어야 합니다. 애그리거트 루트가 이러한 창구 역할을 하면서 애그리거트에 포함된 객체들의 일관성을 유지할 수 있습니다.\n\n\n계층형 아키텍처(Layered Architecture)\n\n\n계층형 아키텍처\n\n계층형 아키텍처에서는 일반적으로 상위 계층이 하위 계층에 의존합니다. 표현 계층은 응용 계층에 의존하고, 응용 계층은 도메인 계층에 의존하는 방식입니다.\n\n​\n\nDIP(Dependency Inversion Principle)\n\n​\n\n예를 들어 “배송 알림” 기능은 고수준 모듈의 기능이고, “RDBMS에서 주문의 배송 정보를 조회하고, 주문자에게 메일로 배송 알림 메일을 전송한다”는 저수준 모듈의 기능이라고 할 수 있죠.\n\n​\n\n흔히 고수준 모듈이 저수준 모듈에 의존하도록 구현하는데, 이 경우 저수준 모듈의 변경이 곧 고수준 모듈의 변경으로 이뤄지곤 합니다.\n\n고수준에서의 “배송 알림” 자체에 변경이 없어도, 저수준인 “메일로 배송 알림 메일을 전송한다”라는 저수준의 기능이 “SMS로 배송 알림 메시지를 전송한다”로 바뀐다면 고수준 모듈에서도 변경이 발생하는 것이죠.\n\n이러한 단점을 극복하기 위해 의존 관계를 역전시켜서 저수준 모듈이 고수준 모듈에 의존하도록 구현하는 것을 DIP(Dependency Inversion Principle)라고 합니다.\n\n\n저수준 모듈이 고수준 모듈을 의존\n\n“배송 알림” 기능을 정의한 “배송 알리미” 인터페이스를 만들고, 저수준 모듈에서 “배송 알리미” 인터페이스를 구현한 저수준 모듈인 “메일 배송 알리미”나 “SMS 배송 알리미”를 만드는 것이죠.\n\n이렇게 저수준 모듈이 고수준 모듈에 의존하도록 바꾸면 저수준 기능인 “메일로 배송 알림 메일을 전송”하던 것이 “SMS로 배송 알림 메시지를 전송”하는 것으로 바뀌더라도 고수준 모듈에서의 변경은 최소화할 수 있습니다.\n\n이때 한 가지 주의사항이 있는데, DIP를 적용하는 목적은 고수준 모듈이 저수준 모듈에 의존하지 않고 반대로 저수준 모듈이 고수준 모듈에 의존하게 하려는 것이기에, 인터페이스를 도출할 때 저수준 모듈의 관점에서 도출하면 안 된다는 것입니다.\n\n​\n\n응용 서비스(Application service)\n\n“응용 서비스(Application service)”는 도메인 객체를 이용하여 사용자의 요청에 알맞는 기능을 처리하고 결과를 반환하는 역할을 합니다. 표현 계층과 도메인 계층을 연결해주는 일종의 창구 역할이라고 볼 수 있습니다.\n\n응용 서비스는 응용 계층에 속하기 때문에 도메인과 관련된 로직이 직접적으로 포함되지 않아야 합니다. 대신 도메인 계층에 포함된 도메인 객체들을 사용하여 도메인 기능을 처리하면서 흐름을 제어합니다. 이렇게 처리 흐름을 제어하는 역할을 하다보니 응용 서비스의 기능은 종종 트랜잭션의 단위가 되기도 합니다.\n\n또한 응용 서비스는 표현 계층에 의존하지 않아야 합니다. 예를 들면 표현 계층의 기술인 HTTP 프로토콜에 대한 것(HttpSession, MultipartFile 등)은 응용 서비스에서 사용되지 않도록 해야 합니다.\n\n​\n\n응용 서비스의 전형적인 구현을 보자면,\n\n1. 리포지터리로 사용할 도메인의 애그리거트 루트를 구하고,\n\n2. 애그리거트 루트의 도메인 기능을 실행하고 처리 흐름을 제어하면서,\n\n3. 처리 결과를 반환합니다.\n\n​\n\n응용 서비스에 대해서 최범균님이 언급하신 내용 중 하나는 “응용 서비스의 메서드 파라미터로 필요한 값들을 넘기는 대신 도메인 객체 자체를 넘기는 것은 최대한 지양하자”, 였습니다. 응용 서비스의 메서드 파라미터로 도메인 객체를 사용하다보면 도메인 객체에 원래는 필요하지 않던 속성들을 추가하기 마련이고, 이러한 속성들을 영속화에서 제외하는 경우 이를 위해 별도의 설정을 하는 등의 문제를 야기할 수 있기 때문입니다. 따라서 메서드 파라미터로 도메인 객체가 딱 들어맞는 경우에만 사용할 것을 권장하셨습니다.\n\n또 하나 고민해볼 수 있는 내용으로는 “응용 서비스의 결과로 도메인 객체를 반환하는 것과 조회 전용 객체를 반환하는 것 중 어떤 것이 좋을까”, 입니다. 물론 각자 팀의 표준이나 구현 편의성, 성능 등 여러가지 상황을 고려하면 절대적인 답은 없겠지만 별도의 조회 전용 객체를 만들어 반환하는 편을 추천해주셨습니다.\n\n​\n\n리포지터리(Repository)\n\n“리포지터리(Repository)”는 애그리거트의 영속성을 처리하기 위해 사용합니다.\n\n리포지터리는 애그리거트 루트 단위로 존재해야 합니다. 애그리거트는 그 자체로 하나의 완전한 집합체이기 때문입니다. 따라서 영속화할 때 애그리거트 루트인 객체뿐만 아니라 애그리거트에 포함된 모든 객체를 함께 영속화해야 합니다. 물론 애그리거트를 저장소에서 조회하는 경우에도 애그리거트 루트와 애그리거트에 포함된 객체들을 전부 가져와야 하며, 삭제하는 경우도 마찬가지입니다.\n\n따라서 “주문 애그리거트”가 있고 애그리거트 루트가 주문 객체라면, 주문 객체에 대한 리포지터리를 만들면 됩니다. 주문 애그리거트에 포함된 다른 객체인 “배송”이나 “주문 상품”, “주문자” 각각에 대해서 리포지터리를 만들 필요는 없습니다. 주문 리포지터리가 주문 애그리거트 전체의 영속성을 관리해주니까요.\n\n최범균님은 JPA의 리포지터리를 사용하여 엔티티 객체를 로딩할 때 연관된 객체들을 기본적으로 EAGER 로딩하고, 필요한 경우에만 LAZY 로딩을 사용하기를 언급하셨습니다.\n\nDDD\n\n1. https://docs.microsoft.com/ko-kr/azure/architecture/microservices/model/domain-analysis\n\n\n- 애플리케이션의 기능 요구 사항을 이해하기 위한 비즈니스 도메인 분석부터 시작합니다. 이 단계의 결과는 비공식적인 도메인 설명으로, 보다 공식적인 도메인 모델 세트로 구체화할 수 있습니다.\n\n- 다음으로 도메인의 경계가 있는 컨텍스트 를 정의합니다. 각각의 제한된 컨텍스트에는 큰 애플리케이션의 특정 하위 도메인을 나타내는 도메인 모델이 포함됩니다.\n\n- 제한된 컨텍스트 내에서 전술적 DDD 패턴을 적용하여 엔터티, 집계 및 도메인 서비스를 정의합니다.\n\n- 이전 단계의 결과를 사용하여 애플리케이션에서 마이크로 서비스를 식별합니다.\n\n​\n\n제한된 컨텍스트 정의\n\n​\n\n도메인 모델은 현실 세계에 존재하는 항목 — 사용자, 드론, 패키지 등의 표현을 포함합니다. 그렇다고 해서 시스템의 모든 부분에서 동일한 항목에 대해 동일한 표현을 사용해야 한다는 것은 아닙니다.\n\n예를 들어 드 론 복구 및 예측 분석을 처리 하는 하위 시스템은 유지 관리 기록, 진행 중, 연령, 모델 번호, 성능 특성 등 드 론의 여러 물리적 특성을 나타내야 합니다. 그러나 배달 예약에서는 그러한 특징을 고려하지 않습니다. 예약 하위 시스템은 드론의 가용 여부와, 수거 및 배달의 ETA를 알기만 하면 됩니다.\n\n이 두 하위 시스템 모두에 대해 하나의 모델을 만들려고 하면 불필요하게 복잡해질 것입니다. 시간이 흘러 이 모델을 확장하게 되면 변경 사항이 개별 하위 시스템을 담당하는 여러 팀을 만족시켜야 하기 때문에 더 어려워집니다. 따라서 동일한 현실 세계 엔터티(이 경우 드론)을 두 가지 다른 컨텍스트에 표현하는 별도의 모델을 설계하는 것이 더 나은 경우가 종종 있습니다. 각 모델은 특정 컨텍스트 내에서 관련된 기능 및 특성만 포함합니다.\n\n이 경우 바인딩된 컨텍스트의 DDD 개념이 재생 됩니다. 제한된 컨텍스트는 단순히 특정 도메인 모델이 적용되는 도메인 내의 경계입니다. 이전 다이어그램을 살펴보면 다양한 기능이 단일 도메인 모델을 공유하는지의 여부에 따라 기능을 그룹화할 수 있습니다.\n\n\n경계가 있는 컨텍스트가 반드시 서로 격리될 필요는 없습니다. 이 다이어그램에서 경계가 있는 컨텍스트를 연결하는 실선은 경계가 있는 두 컨텍스트가 상호 작용하는 지점을 나타냅니다. 예를 들어 배송은 고객 정보를 가져오기 위해 사용자 계정을, 선단에서 드론을 예약하기 위해 드론 관리를 사용합니다.\n\n​\n\nDomain Driven Design 책에서 Eric Evans는 다른 경계가 있는 컨텍스트와 상호 작용할 때 도메인 모델의 무결성을 유지 관리하기 위한 여러 가지 패턴을 설명합니다. 마이크로 서비스의 기본 원칙 중 하나는 서비스가 잘 정의된 API를 통해 통신하는 것입니다. 이 방법은 Evans가 개방형 호스트 서비스와 게시된 언어라고 칭한 두 패턴에 해당합니다. 개방형 호스트 서비스란 하위 시스템이 다른 하위 시스템과의 통신을 위한 공식 프로토콜(API)를 정의하는 것입니다. 게시된 언어는 다른 팀이 클라이언트를 작성하는 데 사용할 수 있는 양식으로 API를 게시하여 이러한 개념을 확장합니다. 마이크로 서비스용 Api 디자인문서에서 openapi 사양 (이전의 Swagger)을 사용 하 여 JSON 또는 yaml 형식으로 표현 된 REST api에 대 한 언어에 관계 없는 인터페이스 설명을 정의 하는 방법을 설명 합니다.\n\n​\n\n2. https://docs.microsoft.com/ko-kr/azure/architecture/microservices/model/tactical-ddd\n\n​\n\n전술적 패턴 개요\n\n​\n\n이 섹션에서는 전술적 DDD 패턴에 대한 간략한 개요를 제공하므로 이미 DDD에 익숙하다면 이 섹션을 건너뛸 수 있습니다. 패턴은 Eric Evans의 책 5 – 6장과, Vaughn Vernon의 Implementing Domain-Driven Design(DDD 구현) 에서 더 상세히 설명합니다.\n\n\n엔터티. 엔터티는 시간이 지나도 지속되는 고유의 ID가 있는 개체입니다. 예를 들어 뱅킹 애플리케이션에서 는 고객과 계좌가 엔터티입니다.\n\n엔터티에는 엔터티를 조회하거나 검색하는 데 사용할 수 있는 고유의 식별자가 있습니다. 식별자가 항상 사용자에게 직접 노출되는 것은 아닙니다. 데이터베이스의 GUID 또는 기본 키가 될 수 있습니다.\n\nID는 여러 경계가 있는 컨텍스트를 포괄할 수 있고 애플리케이션의 수명을 넘어설 수 있습니다. 예를 들어 은행 계좌번호나 정부 발급 ID는 특정 애플리케이션의 수명 주기에 종속되지 않습니다.\n\n엔터티의 특성은 시간이 지나면서 변화할 수 있습니다. 예를 들어 사용자 이름 또는 주소는 변경될 수 있지만 여전히 같은 사람입니다.\n\n엔터티는 다른 엔터티에 대한 참조를 포함할 수 있습니다.\n\n값 개체. 값 개체에는 ID가 없습니다. 해당 특성의 값으로만 정의됩니다. 값 개체도 변경할 수 없습니다. 값 개체를 업데이트하려면 항상 새 인스턴스를 만들어 기존 인스턴스를 대체합니다. 값 개체는 도메인 논리를 캡슐화하는 메서드를 갖을 수 있으나 이러한 메서드는 개체의 상태에 부작용을 주지 않아야 합니다. 값 개체의 대표적인 예로 색, 날짜 및 시간, 통화 값 등이 있습니다.\n\n​\n\n집계. 집계는 하나 이상의 엔터티에 대한 일관성 경계를 정의합니다. 한 집계에서 정확히 한 엔터티가 루트입니다. 조회는 루트 엔터티의 식별자를 사용하여 수행됩니다. 집계의 다른 엔터티는 루트의 자식 요소로, 루트의 다음 포인터에서 참조합니다.\n\n집계의 목적은 트랜잭션 고정 항목을 모델링하는 것입니다. 현실은 매우 복잡한 관계로 얽혀있습니다. 고객이 주문을 접수하고, 주문에는 제품이 포함되어 있으며, 제품을 제공하는 공급자가 있는 등 이와 같은 관계가 계속 이어집니다. 애플리케이션이 몇 가지 관련 개체를 수정하는 경우 일관성을 어떻게 유지하나요? 고정 항목을 어떻게 추적하고 적용할까요?\n\n전통적 애플리케이션에서는 데이터베이스 트랜잭션을 사용하여 일관성을 적용하는 경우가 종종 있었습니다. 그러나 분산형 애플리케이션의 경우 현실성이 떨어지는 경우가 많았습니다. 단일 비즈니스 트랜잭션이 여러 데이터 저장소에 걸쳐 있거나, 오래 실행되거나, 타사 서비스와 관련될 수 있습니다. 궁극적으로 이것은 데이터 계층이 아니라 도메인에 필요한 불변 항목을 시행하는 애플리케이션에 달려 있습니다. 이것이 집계가 모델링에서 갖는 의미입니다.\n\n참고 집계는 자식 엔터티 없이 단일 엔터티로 구성될 수 있습니다. 집계를 만드는 것은 트랜잭션 경계입니다.\n\n​\n\n도메인 및 애플리케이션 서비스. DDD 용어에서 서비스란 상태를 유지하지 않고 일부 논리를 구현하는 개체입니다. Evans는 도메인 논리를 캡슐화 하는 도메인 서비스 와 사용자 인증 또는 SMS 메시지 전송과 같은 기술 기능을 제공 하는 응용 프로그램 서비스 를 구분 합니다. 도메인 서비스는 종종 여러 엔터티를 포괄하는 동작을 모델링하는 데 사용됩니다.\n\n참고 서비스 라는 용어는 소프트웨어 개발에서 범위가 넓습니다. 여기에서는 그 정의가 마이크로 서비스와 직접적인 연관이 없습니다.\n\n​\n\n도메인 이벤트. 도메인 이벤트는 변경이 있을 때 시스템의 다른 부분에 이를 알리는 데 사용됩니다. 이름에서 알 수 있듯이 도메인 이벤트는 도메인 내의 이벤트를 나타내야 합니다. 예를 들어 \"테이블에 레코드가 삽입\"되는 것은 도메인 이벤트가 아닙니다. \"배달 취소\"는 도메인 이벤트입니다. 도메인 이벤트는 마이크로 서비스 아키텍처에서 특히 관련이 있습니다. 마이크로 서비스는 분산되고 데이터 저장소를 공유하지 않으므로, 도메인 이벤트를 통해 마이크로 서비스에서 서로 조정할 수 있습니다. 서비스 간 통신 문서에서는 비동기 메시징에 대해 자세히 설명 합니다.\n\n​\n\nDDD Aggregate\n\nhttps://medium.com/@SlackBeck/%EC%95%A0%EA%B7%B8%EB%A6%AC%EA%B2%8C%EC%9E%87-%ED%95%98%EB%82%98%EC%97%90-%EB%A6%AC%ED%8C%8C%EC%A7%80%ED%86%A0%EB%A6%AC-%ED%95%98%EB%82%98-f97a69662f63\n\n \n\n애그리게잇 하나에 리파지토리 하나\n\n필자는 도메인 주도 설계Domain-Driven Design(이하 DDD) 빌딩 블록Building blocks[1]으로 애플리케이션을 구현하면서 엔티티ENTITY[2] 마다 리파지토리REPOSITORY를 만드는 것을 자주 보았는데 자세히 살펴보면…\n\nmedium.com\n\n​\n\n필자는 도메인 주도 설계Domain-Driven Design(이하 DDD) 빌딩 블록Building blocks[1]으로 애플리케이션을 구현하면서 엔티티ENTITY[2] 마다 리파지토리REPOSITORY를 만드는 것을 자주 보았는데 자세히 살펴보면 여러 엔티티를 묶어서 하나처럼 사용하는 경우가 대부분이었다. DDD에서는 이러한 연관 객체의 묶음을 애그리게잇AGGREGATE이라고 정의하고 애그리게잇에 포함된 특정 엔티티를 루트Root 엔티티라고 부른다. 그리고 ​리파지토리를 만들 때 애그리게잇 루트 엔티티에 대해서만 리파지토리를 제공하라고 한다.\n\n이 글은 주문 도메인 예시를 통해 애그리게잇이 무엇인지 알아보고 왜 애그리게잇 루트에 대해서만 리파지토리를 제공해야 하는지에 대해 설명한다.\n\n​\n\nOrderService에 비즈니스 규칙을 구현함에 따라 OrderService는 Order 뿐만 아니라 연관된 LineItem, OrderPayment, ShippingAddress을 함께 참조하고 있다. 이런 경우 Order를 사용할 때 늘 비즈니스 규칙을 머릿속에 넣어두고 코딩해야 한다. 이 글에서는 이해를 위해 Order를 단순화했지만 실무에서는 Order는 훨씬 더 복잡한 연관 관계와 속성을 가진다. 복잡한 연관 관계를 가지는 Order를 모두 파악하고 사용하는 것은 쉬운 일이 아니다.\n\n​\n\nDDD의 저자 에릭 에반스Eric Evans는 “모델 내에서 복잡한 연관 관계를 맺는 객체를 대상으로 변경의 일관성을 보장하기란 쉽지 않다. 그 까닭은 단지 개별 객체만이 아닌 서로 밀접한 관계에 있는 객체 집합에도 불변식이 적용돼야 하기 때문이다.” 라고 말했다. 여기서 불변식Invariants은 데이터가 변경될 때마다 유지돼야 하는 일관성 규칙(비즈니스 규칙)을 뜻한다.\n\n​\n\nOrder, LineItem, ShippingAddress, OrderPayment는 각각이 아닌 하나의 집합으로 다루어야 한다. 에릭 에반스는 이를 애그리게잇AGGREGATE으로 정의한다.\n\n모델 내의 참조에 대한 캡슐화를 추상화할 필요가 있다. AGGREGATE는 우리가 데이터 변경의 단위로 다루는 연관 객체의 묶음을 말한다.\n\n각 AGGREGATE에는 루트(root)와 경계(boundary)가 있다.\n\n경계는 AGGREGATE에 무엇이 포함되고 포함되지 않는지를 정의한다.\n\n루트는 단 하나만 존재하며, AGGREGATE에 포함된 특정 ENTITIY를 가르킨다.\n\n경계 안의 객체는 서로 참조할 수 있지만, 경계 바깥의 객체는 해당 AGGREGATE의 구성요소 가운데 루트만 참조할 수 있다.\n\n— 도메인 주도 설계, 131쪽\n\n애그리게잇에 포함된 특정 엔티티를 루트 엔티티라고 한다고 했다. Order, LineItem, ShippingAddress, OrderPayment 중 어떤 것이 루트 엔티티일까?\n\nDDD에서는 루트 엔티티는 전역 식별성Global identity을 지닌 엔티티라고 말한다. 필자는 전자 상거래 사이트에서 주문 파트 개발자로 일한 적이 있다. 콜 센터나 상품 파트, 회원 파트와 협업할 일이 매우 많았는데 대부분 사람들이 주문 번호를 말하며 의사소통했다. 필자가 보기에는 이것이 바로 전역 식별성이다.\n\n또한, 안영회 님은 상품 정보 다룰 때 BoundedContext 와 엔터티 글에서 애그리게잇을 언급하며 아래처럼 말했다.\n\n이런 경우는 조회 작업의 주체로 쓰이는 엔터티와 그렇지 않은 엔터티가 존재할 수 있습니다.\n\nDDD의 또 다른 빌딩블록인 Aggregate 가 떠오르는 지점입니다.\n\n멋진 표현이다. “주체로 쓰이는 엔티티와 그렇지 않는 엔티티” 루트 엔티티는 주체로 쓰이는 엔티티이다.\n\n​\n\n결론적으로 이 글에서는 Order가 루트 엔티티가 될 수 있다.\n\n​\n\n빅데이터 분석 기사\n\n​\n\n빅데이터 분석 기획 - 빅데이터 탐색 - 빅데이터 모델링 - 빅데이터 결과 해석\n\n​\n\n데이터 - 정보 - 지식 - 지혜\n\n​\n\n1) 데이터(Data) : 가공하기 전, 관찰 수집한 객관적 사실 그 자체, Raw data, Microdata 등으로 불림\n\n2) 정보(Information) : 가공된 데이터, Processed Data / 기술통계(평균 등)는 정보에 해당\n\n3) 지식(Knowledge) : 정보에 기반에 찾은 규칙(if A than B), 패턴이 지식에 해당\n\n4) 지혜(Wisdom) : 지식에 유연성(Flexible)을 추가한 것, 시나리오에 기반에 맥락(Context)이나 상황에 맞게 규칙을 적용하는 것 - 지식의 축적과 아이디어가 결합한 창의적 산물\n\n​\n\nhttps://r-book.tistory.com/19\n\n \n\n[ADsP 자격증] 1-1. 데이터와 정보(데이터-정보-지식-지혜)\n\n제 1과목 데이터 이해 / 1. 데이터의 이해 / 1-1. 데이터와 정보 < 데이터의 정의 > 데이터는 사물, 현상, 사건, 인간관계 등에 관한 관찰 기록이다. 1) 재료, 자료, 논거라는 뜻인 Datum의 복수형 2) 컴퓨터 용어..\n\nr-book.tistory.com\n\n※ 지식 순환 과정(프로세스)\n\n1) 공통화(Socialization) : 암묵지 → 암묵지\n\n2) 표출화(Externalization) : 암묵지 → 형식지\n\n3) 연결화(Combination) : 형식지 → 형식지\n\n4) 내면화(Internalization) : 형식지 → 암묵지\n\n \n\n\n \n\n \n\n​\n\n분석 기획\n\n \t대상 안다\t대상 모른다\n방법 안다\tOptimization\tInsight\n방법 모른다\tSolution\tDiscovery\n분석과제발굴\t\nTop-Down\n\n(문제-해결-타당성)\n\nBottom-Up\n\n(데이터-프로토타입-과제정의)\n\n​\n\nhttps://gaiag.tistory.com/37\n\n3-1 데이터 분석 기획의 이해\n\n제 1절 분석 기획 방향성 도출 분석기획 : 실제 분석 수행 전, 수행할 과제의 정의 및 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 관리할 사전 방안을 계획하는 작업 어떠한 목표(What)를 달성하기 위해서(Why) 어떤 데이..\n\ngaiag.tistory.com\n\n- 목표 시점 별 분석 기획 방안\n\n- 과제 중심적인 접근 방식 : 과제 단위로 명확한 해결 위해 Quick - Win 방식\n\n- 장기적인 마스터 플랜 방식 : 분석 문화 내재화를 위해 전사적이고 장기적 관점이 바람직함\n\n- 문제해결을 위한 단기적인 접근방식과 분석과제 정의를 위한 중장기적인 마스터 플랜 접근 방식 융합\n\n \n\n당면한 분석 주제의 해결\n\n(과제 단위)\n\n지속적 분석 문화 내재화\n\n(마스터 플랜 단위)\n\n1차 목표\n\nSpeed & Test\n\nAccuracy & Deploy\n\n과제의 유형\n\nQuick-Win\n\nLong Term View\n\n접근 방식\n\nProblem Solving\n\nProblem Definition\n\n- 의미있는 분석 : 분석기술, IT 및 프로그래밍, 분석 주제 도메인 전문성, 의사소통, 마스터 플랜 도출\n\n- 분석가 3가지 기본 역량 + 프로젝트 관리 역량, 리더십 역랑 필요\n\n​\n\n​\n\n빅데이터를 분석하기 위한 방법론 : 계층적 프로세스 모델(단계-태스크-스탭)\n\n \n\n1) 분석 기획\n\n가. 비즈니스 이해 및 범위 실행 : 비즈니스 이해, 도메인 문제점 파악\n\n- 프로젝트 범위 정의서 SOW\n\n나. 프로젝트 정의 및 계획 수립 : 프로젝트 범위 확정 단계, 진행의 기준선 설정\n\n- 데이터 분석 프로젝트 정의 : 목표, KPI 등을 구체화한 정의서 작성, 평가 기준 설정\n\n- 프로젝트 수행 계획 수립 : 수행 계획서 WBS 작성(목적, 배경, 기대효과, 방법, 일정, 조직, 방안 등)\n\n다. 프로젝트 위험 계획 수립 : 인프라 구축 병행, 기존 시스템과 인터페이스 동반 등의 위험 요소\n\n- 데이터 분석 위험 식별 : 산출물, 정리자료, 전문가 판단을 활용 → 위험식별, 우선순위 설정\n\n- 위험 대응 계획 수립 : 위험 관리 계획서 (회피, 전이, 완화, 수용 로 구분된 대응 방안 수립)\n\n \n\n2) 데이터 준비\n\n가. 필요 데이터 정의 : 모든 사람이 함께 작성\n\n- 데이터 정의 : 다양한 원천 데이터 소스로부터 데이터 정의서 작성\n\n- 데이터 획득방안 수립 : 데이터 수집에 따른 구체적 방안 수립 (내/외부 데이터 획득 방안)\n\n나. 데이터 스토어 설계 : 프로젝트 별로 필요한 데이터 정의하여 전사 차원의 스토어 설계서\n\n- 정형 데이터 : 구조화된 형식, DBMS 사용, 논리적 물리적 설계 구분하여 설계\n\n- 비정형 데이터 : 하둡, NoSQL사용, 논리적 물리적 설계 구분하여 설계\n\n다. 데이터 수집 및 정합성 점검 : 품질 통제와 품질 보증 프로세스 수행\n\n- 데이터 수집 및 저장 : 크롤링 ETL도구, API, 스크립트 프로그램 등 이용, 데이터 스토어 저장\n\n- 데이터 정합성 점검 : 품질점검을 통한 정합성 확보, 보완작업 진행\n\n \n\n3) 데이터 분석 : 수립된 프로젝트 목표를 달성하기 위해, 적당한 데이터셋이 없음 준비단계 반복 수행\n\n가. 분석용 데이터 준비 : 데이터셋 준비\n\n- 비즈니스 룰 확인 : 프로젝트 목표 확인, 비즈니스 룰 파악\n\n- 정형, 비정형 데이터 추출 → 분석 가능하도록 구조화된 형태로 구성, 작업공간에 분리\n\n나. 텍스트 분석 : 비정형 데이터 존재할 경우, 정형데이터와 통합 모델링 수행\n\n- 텍스트 데이터 확인 및 추출 : 비정형 데이터 데이터 스토어 확인 후 추출\n\n- 텍스트 데이터 분석 : 용어 사전 확보, 텍스트 시각화 도구 활용 의미 전달 명확\n\n다. 탐색적 분석\n\n- 탐색적 데이터 분석 : 기초통계랑 산출, 데이터 자체 특성(중심성, 분포성, 산포성) 기초자료 준비\n\n- 데이터 시각화 : 시스템화를 위한 시각화, 사용자 인터페이스, 프로토타입 활용\n\n라. 모델링 : 가정설정을 통해 통계 모델을 만들거나, 기계학습을 이용한 수행 모델 만드는 것\n\n- 데이터 분할 : 데이터 셋을 훈련용과 테스트용으로 분할, 교차검증, 앙상블 기법 적용\n\n- 데이터 모델링 : 분류, 예측, 군집 등의 모델 만들어 운영 시스템 적용, 통합 모델링 수행\n\n- 모델 적용 및 운영 방안 : 알고리즘 설명서 작성, 의사코드 수준의 상세한 작성 필요, 모니터링\n\n마. 모델평가 및 검증 (모델평가검증서)\n\n- 모델 평가 : 정의서 평가 기준에 따라 객관적 평가, 별도이 데이터 활용해서 분석\n\n- 모델 검증 : 검증용 데이터 이용 모델 검증 작업 실시, 보고서 작성, 실 운영용 데이터로 최종 검증\n\n바. 모델적용 및 운영방안 수립\n\n \n\n4) 시스템 구현\n\n가. 설계 및 구현 : 소프트웨어 개발 생명주기 SDLC와 기업내 시스템 방법론 커스터마이징하여 적용\n\n- 시스템 분석 및 설계 : 응용시스템 구축 설계 프로세스 진행\n\n- 시스템 구현 : BI 패키징 활용, 운영시스템의 커스터마이징 통해 설계된 모델 구현\n\n나. 시스템 테스트 및 운영 : 운영중인 시스템에 적용하거나 프로토타입을 구현하고자 하는 경우\n\n- 시스템 테스트 : 단위/통합/시스템 테스트 실시, 객관성과 완전성 확보\n\n- 시스템 운영 계획 : 운영자, 사용자를 대상으로 필요한 교육을 실시하고 시스템 운영계획 수립\n\n \n\n5) 평가 및 전개\n\n가. 모델 발전 계획 수립 : 모델의 생명주기 설정하고 주기적 평가 실시, 업데이트 자동화 방안\n\n- 모델 발전 계획 : 지속적인 운영과 기능 향상을 위한 발전계획 수립, 계속성 확보\n\n나. 프로젝트 평가 및 보고 : 분석 기획 단계의 목적 달성 여부 평가, 자산화 진행\n\n- 프로젝트 성과 평가 : 정량적, 정성적 성과로 나눠 성과 평가서 작성\n\n- 프로젝트 종료 : 최종 보고서 작성, 지식 자산화 실행, 의사소통 절차에 따른 보고",
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      "title": "생각을 이끌어 가는 내면의 목소리",
      "body": "20201209\n\n​\n\n생각은 머리속 언어, 이미지, 소리, 경험에 의해 기억된 객체들, 등이 어우러져서 이루어 지는 듯.\n\n그런데 꿈이나 생각속의 나와 객체들이 어떻게 자율적으로 반응하지?\n\n​\n\n통계적인 뉴런에 연결돼 있어서?\n\n통계적 뉴런이기 때문에 제어하려면 평소 인풋 기억과 내면의 대화를 잘 관리해야 할 듯\n\n​\n\n평소에 자기 전 하루의 도전을 정리하고 질문하기\n\n아침에 눈뜨면 어제 과거를 되돌아보고 반성하고 미래를 상상하며 대비하며 생각하기\n\n​\n\n머신러닝 뉴럴넷도 마찬가지 평가 함수가 질문이고, 학습 데이터를 인풋으로 기억(학습) 만들기.\n\n이것들을 잘 이용해서 인공신경망을 제어하는 것\n\n​\n\n- 언어 모델이 어떻게 번역 분류 질의 등의 문제를 해결하는가?\n\n- 다이내믹 프로그램을 자동으로 짜게 하려면?\n\n- 핵심 기능 단순한 프로그램이 기능을 추가함에 따라 어떻게 복잡해지는가?\n\n​---\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmdCzbt9AmiG6eadVaiYSUVmXaXtHnf1tXmU1CU9gAzRmY/image.png)\n\n\n\n[출처] https://www.kakaobrain.com/blog/118\n\n​\n\n- 언어 모델이 어떻게 자연어 처리 문제들(번역, 요약, 분류, QnA 등)을 해결하는가?\n\npretrain -> embedding -> fine tuning\n\n(추천 동영상입니다 음미하시면 꼭 자연어 처리에 한정되지 않고 머신러닝 문제들을 어떻게 해결하는지 프레임을 보실 수 있을 것 같습니다)\n\nhttps://youtu.be/DaAObh3sGnQ\n\n​\n\n- 다이내믹 프로그래밍\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmR7fRpTi2yessUn4zZN6ieCUKm5NgBnFFZHFXkQh3T7tT/image.png)\n\n[출처] https://new93helloworld.tistory.com/220\n\n​\n\n​\n\n1 분할 정복 가능\n\n2 작은 문제의 답을 큰 문제에 재활용(이전의 답을 재활용)\n\n위의 동영상에도 이전에 학습한 문장을 벡터로 만들어 검색한다는 내용이 있는데..\n\nhttps://youtu.be/FmXZG7D8nS4\n\n​\n\n​\n\n- 복잡한 프로그램을 어떻게 단순화할지? 추상화, 객체지향(OOP)\n\n​\n\nhttps://youtu.be/NcvX9SzUlcs\n\n​\n\nhttps://youtu.be/vrhIxBWSJ04\n\n​\n\nhttps://youtu.be/eLSlhuwDqF8\n\n​\n\n5가지 클래스 설계의 원칙(SOLID)\n\nhttps://www.fun-coding.org/PL&OOP2-1.html\n\n \n\n\npython 디자인 패턴\n\nhttps://www.fun-coding.org/PL&OOP2-2.html",
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      "title": "kaggle, dacon, google colab, tensorflow, torch, 머신러닝 기초 입문",
      "body": "실전(Kaggle, Dacon)으로 배우는 머신러닝\n​\n\n- Python, 머신러닝 초보 책이나 강좌에서 너무 많이 시간을 보내지 마세요. 바로 실전에서 배우세요.\n\n- 좋은 강좌나 코드를 보면서 따라 해보세요.(따라 하는데도 문제가 발생합니다. 좌절하지 마세요.)\n\n- Python, Tensorflow, Torch 등은 도구입니다. 간단한 사용법을 아신다면 많이 사용해보세요. 저절로 익혀집니다.\n\n- 빨리 익숙해지고 배워야 할 것은 언제나 문제가 발생한다는 것과 그 문제에 좌절하지 않고 해결책을 찾아내는 방법입니다.\n\n- 아무리 많이 준비를 하고 시작해도 실전에서는 문제가 발생합니다.\n\n- 물론 많이 준비하시면 오류와 시행착오를 줄일 수 있겠죠.\n\n- 배우는 동안은 별로 문제가 없겠죠? 실전에 어떤 문제가 발생하지도 모르면서 언제까지나 준비만 하실 건가요?\n\n​\n\n- 우린 답을 찾을 것이다.(인터스텔라)\n\n​​\n![머신러닝 1.jpg](https://cdn.steemitimages.com/DQmeWc9adbJPJiED9FexrxLYbNDWeAZE1m7BymgdDcBPQBm/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D%201.jpg)\n\n\n순서\n\n- 구글 Colab 소개 및 기본 사용법 꿀팁 정리\n\n- 캐글 (Kaggle) 소개 - 데이터 과학 (머신러닝) 실전 예제 / 캐글 - 타이타닉 생존자 예측하기\n\n- 듣기 좋은 여성분 목소리에 깔끔하고 따라 하기 쉬운 강의 (단점은 유료 강좌로 옮기신 뒤 삭제된 동영상이 많네요..)\n\n- 데이콘 Playlist\n\n---\n\n구글 Colab 소개 및 기본 사용법 꿀팁 정리\n\nhttps://youtu.be/v19SzGMOd2c\n\n\n\n\n캐글 (Kaggle) 소개 - 데이터 과학 (머신러닝) 실전 예제\n\nhttps://www.youtube.com/watch?v=9GWb9yNcsvc&list=PLVNY1HnUlO25B-8Gwn1mS35SD0yMHh147\n\n\n\n\n듣기 좋은 여성분 목소리에 깔끔하고 따라 하기 쉬운 강의(단점은 유료 강좌로 옮기신 뒤 삭제된 동영상이 많네요..)\n\nhttps://www.youtube.com/c/todaycode/playlists\n\n\n\n\n데이콘 Playlist\n\nhttps://www.youtube.com/channel/UCo1vJRg2ANyaVHV1A98MQNA/playlists",
      "json_metadata": "{\"tags\":[\"machinelearning\",\"python\",\"kaggle\",\"dacon\"],\"image\":[\"https://cdn.steemitimages.com/DQmeWc9adbJPJiED9FexrxLYbNDWeAZE1m7BymgdDcBPQBm/%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D%201.jpg\",\"https://img.youtube.com/vi/v19SzGMOd2c/0.jpg\",\"https://img.youtube.com/vi/9GWb9yNcsvc/0.jpg\"],\"links\":[\"https://youtu.be/v19SzGMOd2c\",\"https://www.youtube.com/watch?v=9GWb9yNcsvc&list=PLVNY1HnUlO25B-8Gwn1mS35SD0yMHh147\",\"https://www.youtube.com/c/todaycode/playlists\",\"https://www.youtube.com/channel/UCo1vJRg2ANyaVHV1A98MQNA/playlists\"],\"app\":\"steemit/0.2\",\"format\":\"markdown\"}"
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      "title": "기계 인공지능 의식의 출발점 질문",
      "body": "2020-11-24\n\n​\n\n인공지능이 의식을 가지게 된다면 그것은 스스로에게 질문을 던지는 능력을 가지는 것에서 출발하지 않을까?\n\n기계가 자신에게 질문을 하고 질문의 답을 자동으로 찾고, 만약 인간에게 허락받지 않고 자신이 찾은 해결책을 실행한다면\n\n인간은 기계에게 지배받게 될 것이다.\n\n​\n\n질문은 어디서 나오게 될까?\n\n어떻게 질문을 선택하게 만드는 것이 좋을까?\n\n어떤 질문들을 선택하게 만들어야 할까?\n\n혹시 추후에 기계가 질문을 선택하는 방식을 인간의 허락없이 자기 마음대로 바꾸게 된다면?\n\n컴퓨터가 인간처럼 행동하는 한, 그것이 의식적인지 여부는 중요할까?\n\nTesla 차량을 가져와 망치로 때려는 것은 내 권리이다. 이웃은 내가 미쳤다고 생각할 수도 있지만 내 재산이다. 그것은 기계일 뿐이고 내가 원하는 것을 할 수 있다. 하지만 개를 때리면 경찰이 와서 체포한다. 차이점은 무엇일까? 개는 고통받을 수 있고, 개는 의식적인 존재이다. 일부 권리가 있다. 테슬라는 의식적인 존재가 아니다. 그러나 어떤 시점에서 기계가 의식을 갖게 되면 윤리적, 법적, 정치적 결과가 발생할 것이다. 따라서 기계가 의식적인지 여부는 매우 중요하다.\n\n[인공지능과 의식] 인공지능이 의식을 가질 수 있을까? 인공지능은 의식을 갖게 된다. JM KIM 기자 - 블록체인 AI 뉴스\n\nhttp://blockchainai.kr/client/news/newsView.asp?nBcate=F1008&nMcate=M1001&nScate=1&nIdx=34840&cpage=1&nType=1\n\n​\n\n기계가 자신이 고통받고 있다고 착각한다면?\n\n전투로봇에게 방어체계를 주는 것은 중요할 것이다 하지만 그 방어체계의 도가 지나치다면 결국 인간을 공격하게 되지 않을까?\n\n\n​\n\n신이 인간을 만들고 스스로 질문할 수 있는 능력을 주었다면 신은 인간이 어떤 질문들을 던지질 원했을까?\n\n인간은 어떤 질문들을 선택해야만 하는가?",
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      "title": "목표와 현실",
      "body": "도달하고자, 이루고자 하는 목표를 선명하게 세우 것은 중요하다.\n\n하지만 집중해야 하는 것은 어제보다 나은 오늘, 지금 실행해서 이루어내야 할 것들이다.\n\n​\n\n멀리 있는 목표를 꿈꾸고 그려보는 것은 희망과 활력을 줘서 좋다.\n\n하지만 너무 오래 꿈꾸다 깨면 현실과의 먼 괴리감과 조급함을 준다.\n\n​\n\n지금 집착하고 즐겨야 할 것은 어제보다 나은 오늘 이루어낸 것들에 대한 작은 행복이다\n\n지금 당장 이루어야 할 작은 목표, 작은 실행이다.\n\n​\n\n배우 곽도원이 죽으려다 발견한 책에 아래와 같이 쓰여있었다고 한다.\n\n\"책에서 시키는 대로 한 번만 하고 난 뒤 \n\n당신이 선택한 일을 하세요\"\n\n\"머릿속에 있는 고민을 글로 써라\"\n\n\"중요하지 않은 고민을 지워나가라\"\n\n​\n\n간단하게 정리되면 마음이 비워지고 욕심을 버리고 난 뒤 선택한 지금 실천해야 할 것에 집중해야 한다.\n\n도달할 목적지는 멀리 있어도 언제나 출발은 한 걸음부터다.\n\n매일 일기를 꾸준히 쓰는 방법이라고 누군가 얘기했다.\n\n\"딱 한 단어만이라도 써보자\"\n\n운동도 마찬가지다. \n\n\"팔굽혀펴기 한 번만 하자\"\n\n\"일단 헬스장에 가기만 하자\"\n\n​\n![394bc97ea8b2a16c773cf7145f82f084.jpg](https://cdn.steemitimages.com/DQmWcUxwS2hCR6mU2KpEK2P7GuNpsLLxbnkGZUt1R6gW4r7/394bc97ea8b2a16c773cf7145f82f084.jpg)\n\n\n\n\n\n![278ef0f4694d0b341cdc8c799ab17236.jpg](https://cdn.steemitimages.com/DQmYMWMjDqzQJhvdDxghHdiTiWicT2xpS1csS7qg3wVR4aT/278ef0f4694d0b341cdc8c799ab17236.jpg)\n\n![33fd1b45e484bfbfefcaab4bb84d78e4.jpg](https://cdn.steemitimages.com/DQmZLkf1Mj5p4i5Wz4hLaV2kmL9qASbQvDHSrDD1VEo5UZ4/33fd1b45e484bfbfefcaab4bb84d78e4.jpg)",
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      "body": "어제는 간단한 프로그램인데도 유튜브 동영상을 보면서 따라 하는데 오류와 넘아야 하는 난관과 극복해야 하는 문제점이 생겼다.\n\n​\n\n잘 만든 프로그램에는 간단해 보여도 눈에 보이지 않는 최적화를 위해 고심한 노력이 담겨있다.\n\nDacon, kaggle 문제풀이 또한 그러하다.\n\n​\n\n프로그래밍 실력을 키우기 위해 간단한 프로그램이나 프로젝트부터 따라 하기가 필요하다.\n\n익숙해지거나 이해한 후에야 내 나름의 응용이 가능한 것 같다.\n\n​\n\n웹툰 만화가들도 틈틈이 따라 그리며 연습한다고 했다.\n\n남을 보고 따라 한다는 것은 좋은 배움의 한 가지 방법인 것 같다.\n\n​\n\n또 한 가지 단계 단계 매듭지을 수 있는 성과들을 목표로 노력하는 것이 가시적이고 달성 여부를 쉽게 알 수 있고 뭔가 남길 수 있어서 좋다.\n\n​\n\n코딩 배우기 후기 관련\n\nhttps://youtu.be/ufupPuN8VVw\n\n\n \n\n웹툰 작가 따라 그리기 관련\n\nhttps://youtu.be/oe5yNe2bh9Q\n\n\n \n\n조코딩\n\nhttps://www.youtube.com/channel/UCQNE2JmbasNYbjGAcuBiRRg\n\n \n조코딩 JoCoding\n\n누구나 배울 수 있는 쉬운 코딩 채널을 만들어가는 조코딩입니다. 프로그래밍에 대해 아무것도 모르더라도 개발이 가능하도록 기초부터 차근차근 쉽게 설명해드립니다. 또한, 단순히 코딩 지식\n\nwww.youtube.com\n \n\n나도코딩\n\nhttps://www.youtube.com/channel/UC7iAOLiALt2rtMVAWWl4pnw\n\n \n나도코딩\n\n코딩, 쉽고 재미있게 \"무료\"로 배우세요\n\nwww.youtube.com\n \n\n생활코딩\n\nhttps://www.youtube.com/user/egoing2\n\n \n생활코딩\n\n일반인에게 프로그래밍을 알려주는 온라인/오프라인 활동 입니다.\n\nwww.youtube.com\n​\n\n노마드 코더\n\nhttps://nomadcoders.co/\n\n \n노마드 코더 Nomad Coders\n\n코딩은 진짜를 만들어보는거야!. 실제 구현되어 있는 서비스를 한땀 한땀 따라 만들면서 코딩을 배우세요!\n\nnomadcoders.co\n \n\n어제 따라 한 프로그램\n\nhttps://youtu.be/gMRee2srpe8\n\n\n \n\n​\n\nDacon 심리성향예측 배울만한 공유 코드\n\nhttps://dacon.io/competitions/official/235647/codeshare/1789?page=1&dtype=recent&ptype=pub\n\n \n심리 성향 예측 AI 경진대회\n\n출처 : DACON - Data Science Competition\n\ndacon.io",
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      "body": "자신이 원하는 사고(생각)을 위해서\n\n원하는 단어를 정하거나\n\n원하지 않는 것을 참기 위해 원하지 않는 것의 반대 단어 정하기\n\n정한 단어를 주문 외우듯이 속으로 말하기\n\n​\n\n자기실현적 예언\n\n홍익인간\n\nhttps://namu.wiki/w/%ED%99%8D%EC%9D%B5%EC%9D%B8%EA%B0%84\n\n뜻은 \"널리 인간세상을 이롭게 하리라\"라는 뜻으로 한민족의 건국 시조인 단군의 건국 이념이다. 『삼국유사』 고조선조에서는 “고기(古記)에는 환인(桓因)의 아들인 환웅(桓雄)이 있었는데 자주 천하에 뜻을 두어 인간 세상에 가고 싶어 했다. 아버지 환인이 아들의 뜻을 알고 삼위태백을 내려다보니 홍익인간할만 하거늘(널리 인간세상을 이롭게 할만 하거늘) 천부인 세 개를 주어 내려가 다스리게 하였다\"라는 기록이 존재한다. 홍익인간은 환인에서 환웅, 그리고 단군으로 이어지는 이념이다.\n\n​\n\n​\n\n중화사상\n\nhttps://namu.wiki/w/%EC%A4%91%ED%99%94%EC%82%AC%EC%83%81\n\n중국인(주로 한족[漢族]) 특유의 자문화 중심주의 사상. 골자는 중화 문명(중국)이 세계의 중심이며, 그 문화적 역량이 어떠한 다른 문명보다도 우수하다고 믿으며, 다른 문명을 오랑캐로 낮잡아보는 사상이다. 나라 이름부터가 '중심 국가'라는 의미의 '中國'이다.\n\n​\n\n​\n\n김구\n\n\"나는 우리나라가 세계에서 가장 아름다운 나라가 되기를 원한다. 가장 부강한 나라가 되기를 원하는 것은 아니다. 내가 남의 침략에 가슴이 아팠으니, 내 나라가 남을 침략하는 것을 원치 아니한다. 우리의 부력(富力)은 우리의 생활을 풍족히 할 만하고, 우리의 강력(强力)은 남의 침략을 막을 만하면 족하다. 오직 한없이 가지고 싶은 것은 높은 문화의 힘이다. 문화의 힘은 우리 자신을 행복되게 하고, 나아가서 남에게 행복을 주겠기 때문이다.\"\n\n— 백범일지 내가 원하는 우리나라 편 中\n\n​\n\n​\n\n대승불교 중생구제\n\nhttps://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%8C%80%EC%8A%B9%EB%B6%88%EA%B5%90\n\n대승불교에서는 소승불교가 중생구제를 하지 않고 혼자만의 깨달음을 추구한다고 비판하는데, 금강삼매를 살펴보면, 그 비판이 정확한 것인지는 연구가 필요하다.\n\n금강삼매는 금강정(金剛定), 금강유정(金剛喩定)이라고도 한다. 금강석(金剛石)에 비유할 만한 굳음과 예리함을 가지고 모든 번뇌, 즉 아무리 미세한 번뇌까지도 끊어 없애는 힘을 가진 선정(禪定)을 말한다. 금강삼매(金剛三昧)라고도 한다. 소승에서는 아라한이 지향하는 최후의 경지라 하고, 대승에서는 이것을 등각심(等覺心) 또는 등각금강심(等覺金剛心)이라고 한다. 등각심 또는 등각금강심이란, 구도자인 보살이 3대 아승지겁의 100겁의 수행을 거쳐 그 수행과정의 최후인 등각(等覺)의 지위에 올라 금강유정에 든 것을 뜻한다. 이 금강유정이란 그러한 보살이 성불(成佛)하기 직전에 드는 선정이며, 지혜가 견고하기는 마치 금강석과 같고 한 생각에 무시(無始)의 무명을 타파하여 부처의 경지에 도달하는 수행의 최후의 도심(道心)이다.<대승대집지장십륜경>\n\n소승불교에서는 아라한을 최고 경지로 보고, 아라한의 추구하는 최후 명상 경지가 금강삼매를 얻는 것이라고 한다.\n\n그런데, 대승불교의 금강경, 열반경에서도 금강삼매를 가르치고 있다.\n\n보살마하살이 이 금강삼매에 머무르면 잠깐 동안에 시방에 있는 항하의 모래 수 세계에 사는 중생들의 번뇌를 끊어 버리지만, 마음에는 모든 중생의 번뇌를 끊는다는 생각이 없다.<열반경>\n\n즉, 수행자가 금강삼매에 머무르면 일체중생을 구제한다는 것인데, 소승불교와 대승불교가 모두 이 금강삼매를 얻는 것을 수행의 목표로 하고 있다. 그렇다면, 소승불교가 중생구제를 도외시한다는 비판은, 정확한 비판인지 의문이다.\n\n​\n\n​\n\n기독교\n\nhttps://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B8%B0%EB%8F%85%EA%B5%90#:~:text=%EA%B8%B0%EB%8F%85%EA%B5%90%20%EC%8B%A0%EC%9E%90%EB%93%A4%EC%9D%80%20%EC%98%88%EC%88%98%EA%B0%80,%EC%84%B8%EA%B3%84%20%EC%B5%9C%EB%8C%80%EC%9D%98%20%EC%A2%85%EA%B5%90%EC%9D%B4%EB%8B%A4.\n\n기독교는 나사렛 예수의 삶과 가르침에 바탕을 둔 종교이다. 기독교 신자들은 예수가 하느님의 아들이고 구약성경에서 예언한 메시아로서 인류를 구원하려 이 세상에 온 그리스도라고 믿는다. 예수의 행적은 기독교의 경전을 이루는 신약성경에 기록되어 있다. 기독교는 약 24억 명의 신자가 있는 세계 최대의 종교이다.\n\n​\n\n​\n\n이슬람교 기독교와의 공통점과 차이점\n\nhttps://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9D%B4%EC%8A%AC%EB%9E%8C%EA%B5%90\n\n이슬람교와 기독교는 동일한 절대자를 숭배하며, 천국과 지옥으로 나타나는 사후세계를 믿는다는 점, 그리스도의 업적과 성경을 존중한다는 점 등 많은 공통점을 지니고 있다. 그러나 이슬람교의 경우 기독교와 같은 원죄의식이 존재하지 않는다. 인간은 쓰여지지 않은 책과 같아서, 사회 환경과 교육에 의해 악한 길로 빠져들 뿐 그 자체로는 선하지도, 악하지도 않은 존재로 본다. 또한 기독교가 주장하는 '대속'의 개념도 부정하는데 개인이 저지른 죄는 자기 스스로가 신에게 회개함으로써만 용서받을 수 있다고 생각한다. 같은 맥락에서, 아담과 이브는 순간적인 유혹에 넘어가 타락했지만 결국 용서를 구하고 구원받았다고 이야기한다. 즉, 카인과 아벨의 죄, 그리고 그 후손으로 끊임없이 이어지는 인간의 죄는 조상으로부터 물려받은 것이 아닌 그들의 잘못이라는 것이다. 이슬람은 기독교와 마찬가지로 그리스도를 위대한 예언자로 존중한다. 그러나 그는 어디까지나 신이 자신과 인간의 중재자로서 선택한 여러 예언자 중 하나일뿐, 결정적인 예언자는 무함마드 한 사람이라고 본다. 성경 역시 신의 말씀이 일부 들어있다는 것에는 동의하나 그것은 세월을 거치면서 여러 성직자들에 의해 왜곡되고 변형된 측면이 많다고 본다. 결국 이슬람교도들이 가치판단의 기준으로 여기는 것은 '꾸란'이며, 꾸란은 앞으로도 덧붙여지지 않을 완전한 형태의 성서이기 때문에 절대적이다.\n\n​\n\n​\n\n양자역학 결맞음(coherent)과 결어긋남/결잃음(decoherent)​\n\nhttps://heybd.tistory.com/400\n\n앞서 슈뢰딩거의 고양이 실험에서, 겁나 너그럽게 생각해서 고양이마저도 미시 세계의 것이라고 가정해 보자. 그래도!!! 논논노!!! '우리 입장'에서는 상자 안을 확인하기 전까지 중첩 상태가 있다고 말할 수 있지만, '고양이 입장'에서는 절대 중첩 상태가 없다. 고양이가 이미 상자 안에서 원자를 관측(고양이가 원자와 상호작용)했기 때문에 고양이의 파동함수가 붕괴되어 중첩 상태일 수 없다는 말이다. 고양이의 관측으로 원자가 A 상태로 귀결되면 고양이는 죽을 것이고, 원자가 B 상태로 귀결되면 살 것이다. 즉, 코펜하겐 해석이 말하는 외부의 관찰 행위(우리가 상자를 열고 관측하는 것) 없이도 상자 안 고양이의 중첩 상태는 깨진다.\n\n​\n\n과학적인 말로 풀어보자! 원자와 고양이가 서로에 대한 정보를 갖는 ‘결맞음(coherent)’ 중첩 상태가 되었다가 다시 그런 중첩 상태가 파괴되는 ‘결어긋남(decoherent)’ 상태가 된다. 다시 말해, 외부의 관찰 행위 없이도, 중첩 상태가 파괴되어 한 상태로 귀결된다는 말씀!\n\n​\n\n​\n\n생각의 힘, 나와 세상을 바꾼다\n\nhttps://www.yna.co.kr/view/AKR20120531034500022\n\n기도는 환자에게 실제로 치유 효과가 있을까? 아니라면 심리적 위안에 불과한 구두선에 지나지 않는 걸까?\n\n생각이란 놈의 정체는 도무지 알기 어렵다. 보이지도 않고, 들리지도 않고, 만져지지도 않고, 냄새도 없어서다. 그렇다면 생각은 말 그대로 그저 별무효과의 생각일 뿐일까?\n\n'생각의 힘을 실험하다'의 저자 린 맥타가트는 \"노(No)!\"라고 외친다. 생각은 분명히 사물 자체에 영향을 미친다는 것이다. 예컨대 기도에도 치유의 힘이 실려 있다.\n\n저자는 책을 통해 사람의 생각이 어떤 물리적 변화를 일으키는지 탐색했다. 결론은 우주는 거대한 양자 에너지의 장으로 연결돼 있는데, '생각'은 감지 가능한 에너지를 스스로 만들어 우리가 삶을 향상시키고 주위 사람을 돕고 나아가 세상을 바꾸게 한다는 것이다.\n\n좀 더 자세히 설명하면 사람의 의식은 물질을 변화시킬 힘을 지닌 고도로 질서정연한 에너지다. 그래서 인간의 생각은 가장 단순한 기계에서 가장 복잡한 생명체에 이르기까지 그야말로 모든 사물에 직접 영향을 끼칠 수 있다. 물질에 대한 이런 정신의 힘은 시공마저 초월한다.\n\n​\n\n​\n\n인간의 예측 가능성 - 자유의지\n\nhttps://youtu.be/WcjemuKwZA4",
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      "title": "머신러닝으로 투자에 성공할 수 있을까?",
      "body": "![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmbAArZQ8vUqtXqmSkGgWf3dPMELV1h7A2gzWY9KkwS4sF/image.png)\n투자관련 머신러닝 추천 영상입니다.\n\n​\n\nhttps://youtu.be/dB8cpsnZ5FA\n<h3>금융영역 딥러닝 문제점</h3>\n​\n\n문제점 1. 시계열 Feature 자체의 노이즈\n\n​\n\n다음 주가 = 현재 주가 + 정보 + 노이즈\n\n문제는 노이즈 > 정보\n\n​\n\nlstm(RNN)을 이용한 주가 예측 -> 비슷하지만 오른쪽으로 Lagging\n\n​\n\n문제점 2. 시계열 Feature 종류 대비 짧은 시계열 길이 (부족한 데이터)\n\n​\n\n예) 자산배분\n\n- 자산군 데이터 : 금, 채권, 주식, 리츠, 원자재\n\n- 매크로 데이터 : 금리, 인플레이션, 장단기금리차\n\n- High Level Feature : 자산군 모멘텀 효과, 자산군 평균회귀 효과, 확장적 통화정책,\n\n긴축적 통화정책 분류, 단기부채사이클, 장기부채사이클\n\n- 주로 Monthly Frequency 데이터 -> 40년 데이터 = 겨우 480개의 Sequence 길이\n\n- 고려할 수 있는 요소는 수십 ~ 수백개인데, 고려할 수 있는 데이터 길이는 너무 짧음 -> 차원의 저주\n\n- 고려할 요소가 늘어나면 그것을 사용할지 판단하기 위해서는 필요한 데이터가 기하급수적으로 늘어남\n\n​\n\n문제점 3. 문제점 1과 문제점 2로 인한 Overfitting\n\n​\n\n​\n\n<h3>해결 방안</h3>\n​\n\n문제점 1. 시계열 Feature 자체의 노이즈\n\n- Time-series denoising\n\n1. Moving Average(MA, EMA, ...) -> 오른쪽으로 Lagging\n\n2. Bilateral Filter(어느 정도 denoising 할지?)\n\n3. **CNN Stacked AutoEncoder 기반 Denoising Module (자동)**\n\n​\n\n문제점 2. 시계열 Feature 종류 대비 짧은 시계열 길이\n\n- GAN 기반 데이터 생성\n\n- (간접적으로라도) 경제적 함의점을 내포하는 모델 설계\n\n- 데이터 -> **직관** -> 모델 -> 포트폴리오 생성\n\n​\n\n문제점 3. 문제점 1과 문제점 2로 인한 Overfitting\n\n​\n\n1. Asynchronous Multi Network Learning\n\n- Overfitting이라고 해서 단순하게 L1, L2 Norm을 적용하면 안됨\n\n- 여러개 네트워크 학습 -> validation **경쟁** -> 네트워크 탈락, 추가 -> validation -> test -> 앙상블\n\n- 여러개 네트워크 학습 -> 경쟁 -> overfitting 정도에 따라 예측들이 다른 구간 -> 잘모르겠다 -> 보수적 투자\n\n​\n\n2. Bayesian Inference - **Uncertainty Quantification**\n\na. Monte Carlo Dropout -> Tau, Dropout rate, Activation에 따른 영향도 높다는 단점\n\nb. Monte Carlo Batch Normaliztion\n\nc. **Deep Learning Regression + Gaussian Process Regression**\n\n선지도학습 후 GPR 학습 -> 가장 심플하고 적용하기 간단\n\n마지막 Fully Connected 하기 전의 노드들이\n\n선형 독립적으로 Representation Learning이 잘 됐다는 가정 하에 효과적으로 GPR 학습 가능\n\n​\n----\n\n<h3>금융 머신러닝 전문가들은 '머신러닝으로 투자하기'를 과연 긍정적으로 보는가?</h3>\n​\n\nhttps://youtu.be/6xbYSET6AHU",
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      "body": "[만드신 분] https://www.youtube.com/channel/UC6yUGQNLwNAqb9M8vUhxBlQ\n\n \n​\n\nhttps://youtu.be/7KbUezcGvbM",
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      "title": "웹사이트에서 뉴스 간단하게 가져오기 / python newspaper library 실습 / google colaboratory",
      "body": "python 을 처음 접할 때 설치, 등 여러 가지 문제를 줄이면서 간편하게 빨리 python을 실행해볼 수 있는 것이 google colaboratory입니다.(사용법 : https://ndb796.tistory.com/312 )\n\n​\n\n대부분 웹에서 정보를 가져오려고 할 때 beatifulsoup를 이용해서 각 사이트에 맞게 잘라서 가져오는 방법을 주로 사용합니다.\n\n(제약은 있지만 GPU, TPU 실습도 가능...)\n\n​\n\n뉴스 형식의 데이터를 가져오는 python newspaper라는 library를 이용하면 어떻게 작업을 쉽게 할 수 있는지 살펴보고자 합니다.\n\n​\n\n일단 사용법을 살펴보고 블로그 등 일반 사이트에도 적용해서 실습해 보겠습니다.\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmVkGgg8Yk4AVLcETojnCmHmGpjG742qzGaMPktThnGRgQ/image.png)\n\n\n**참고사이트**\n\n- https://holwech.github.io/blog/Automatic-news-scraper/\n\n- https://github.com/codelucas/newspaper\n\n​​\n\n**실습 내용**\n\n- https://colab.research.google.com/drive/13vdr-le3jzjGWpKMbBRkijJ8mfthdU_J?usp=sharing\n\n​​\n\n**정리**\n\n- newspaper library를 이용해서 간단하게 웹페이지 내용을 가져올 수 있습니다.\n\n\n- 사용법\n\n\n    from newspaper import Article \n\n    url = 'https://news.chosun.com/site/data/html_dir/2020/07/02/2020070204391.html' \n    article = Article(url) \n    article.download() \n    article.parse() \n    article.nlp() \n\n    # 제목 \n    article.title \n\n    # 저자 \n    article.authors \n\n    # 날짜 \n    article.publish_date \n\n    # 내용 \n    article.text \n\n    # 주요 이미지 \n    article.top_image \n\n    # 동영상 \n    article.movies \n\n    # 키워드 \n    article.keywords \n\n    # 요약 \n    article.summary\n\n\n\n\n\n- 네이버 블로그는 잘 안되고, tistory는 잘 작동합니다.\n\n----\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmchQcG8Ws16btBWXY9mxsRDte8Gf4YAN4ot1Khoaehcyo/image.png)",
      "json_metadata": "{\"tags\":[\"python\",\"newspaper\",\"colaboratory\"],\"image\":[\"https://cdn.steemitimages.com/DQmVkGgg8Yk4AVLcETojnCmHmGpjG742qzGaMPktThnGRgQ/image.png\",\"https://cdn.steemitimages.com/DQmchQcG8Ws16btBWXY9mxsRDte8Gf4YAN4ot1Khoaehcyo/image.png\"],\"links\":[\"https://ndb796.tistory.com/312\",\"https://holwech.github.io/blog/Automatic-news-scraper/\",\"https://github.com/codelucas/newspaper\",\"https://colab.research.google.com/drive/13vdr-le3jzjGWpKMbBRkijJ8mfthdU_J?usp=sharing\"],\"app\":\"steemit/0.2\",\"format\":\"markdown\"}"
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      "body": "'사마의-미완의 책사'에서 각 인물들이 빛이 나는 이유?\n\n- 잘 짜인 스토리와 탄탄한 연기력으로 살아있는 인물들\n\n- 개성 있지만 그 자리에 잘 어울림\n\n \n\n그 시절 그렇게 행동했던 이유?\n\n- 국가, 가문, 가족 등 집단에 의해 정해지는 행동 방식\n\n- 시대와 상황에 의해 요구되는 행동\n\n- 하지만 거의 비슷한 인간 본성에서 우러나오는 행동\n\n \n\n\n----\n\n**[중드] 사마의 미완의 책사 리뷰**\n\nhttps://riorio.tistory.com/m/115\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmNfRwTHxf3xsgnXwZUsYju9FNgN1qRHF9FDGYxXQpDtSU/image.png)\n\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmbu6vXi9SZiVLJXPsR5cSEofRSZBCgNnw5CbqPT4KCN37/image.png)\n\nhttps://m.blog.naver.com/great1330/221157148640\n곽부인(당예흔)과황제가 된 조비(이천, 판빙빙 남친)\n\n \n\n결론\n\n많은 생각을 하게 만드는 드라마였던 것 같습니다. 그래서 리뷰도 참 길어졌지만..\n\n생략이 많고, 친절한 정황 설명이 있는 드라마는 아니라서 삼국지에\n\n대해서 전혀 모르는 분들은 비추입니다.\n\n삼국지를 예전에 읽어보거나 내용에 대해서 잘 아는 분들이라면 다른 시각으로\n\n삼국지를 볼 수 있게 되는 수작이라고 생각합니다.\n\n ----\n\n \n\n**[중드] 최고의 중국드라마 추천 : 사마의 - 미완의 책사, 최후의 승자**\nhttps://blog.naver.com/dasisosa/221310014179\n\n \n\n제가 최근에 중국드라마의 퀄러티에 완전히 반해버린 대단한 작품이 있습니다. 바로 '사마의' 입니다. 시즌1 '사마의-미완의 책사' 는 총 42편으로 구성되어 있고, 시즌2 '사마의-최후의 승자'는 44편으로 종결되었습니다. 한편 한편이 모두 영화 같은 퀄러티를 가졌습니다.\n\n \n\n사마의-미완의 책사 편은 의대조 사건부터 시작합니다. '의대조' 사건은 황제의 위에서 권력을 휘둘렀던 조조를 없애려던 한나라 황실대신들의 암살계획이었습니다. 사마의와 양수의 흥미진진한 지략싸움이 드라마 내내 지속됩니다. 조조의 카리스마가 불을 뿜구요. 조조의 후계자 싸움에서 사마의가 어떻게 조식과 양수를 물리치고 조비를 옹립하는지 그 과정을 보여줍니다.\n\n \n\n사마의 역의 연기파 중년배우 우슈보과 장춘화 역의 류타오, 이 두 사람만으로도 재미는 보장되는 셈입니다. 그리고 비단 치밀한 두뇌싸움과 화려한 액션만 있는 것이 아니라, 유머 코드가 자주 숨어 있습니다. 감독이 극적 긴장감과 유머스러움을 잘 섞어 담아서 지루할 틈이 없었던 것 같습니다.\n\n \n\n사마의-최후의 승자 편은 제갈량과 사마의의 대결을 보여줍니다. 이 둘의 치밀한 지략싸움은 가히 압권이지요. 특히 제갈량이 성곽 위에서 홀로 가야금을 타며 카리스마 하나로 사마의의 대군을 쫓아버리는 장면은 1대 15만의 터무니없는 전투가 극적으로 보이게 하는 명장면이었습니다. 후반부는 위나라 조정의 암투 속에서 끝끝내 살아남는 사마의의 처세술을 보여줍니다. 왜 제목이 최후의 승자 일까요? 같이 경쟁했던 모든 이들이 다 죽습니다. 최후에 사마의만 살아남지요. 이 사람, 참 오래도 살아냅니다. 그리고 사마의의 아들과 손자 대에서 위나라의 조 '씨'를 다 쓸어버리고 결국 사마 '씨'가 황제가 됩니다. 72세에 사마의가 죽고 그로부터 12년후 아들 사마소는 촉을 멸하고 다시 2년뒤 손자 사마염은 위나라를 없애고 스스로 제황이 되어 진나라를 세웁니다. 이후 오나라까지 멸하여 천하를 통일하게 되지요. 결국 중원통일의 대업을 이루는 것은 사마의(가문)의 손에서 다져지게 된 것입니다.\n\n \n\n괜찮은 중국드라마 한편 보시면서 당시의 시대상도 보고, 삼국지 리뷰도 하고, 또한 한 시대를 처절하게 감내해야 했던 사마의란 사람의 처세술도 느껴보는 시간이 되길 바랍니다.\n\n \n\n[출처][중드] 최고의 중국드라마 추천 : 사마의 - 미완의 책사, 최후의 승자|작성자다시소사\n----\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmRxARqHh6qvz4F7sfJnCpsp3ESqEH3pR3wg8MMBTewo3R/image.png)\n\n 사진출처 : http://program.tving.com/zhtv/simayi1/8/Board/View\n\n \n\n**[중드] 사마의 미완의 책사 리뷰**\nhttps://blog.naver.com/mary1213jiha/221967866429\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmUxa6pMh3ftDdTBhW6p5Higq2y3KhC7ZTExzkJ7FFJrj7/image.png)\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmWzymEPzx6PnUuA2K4mQUu2mThbkyBQJDdAEiAxGQNwXe/image.png)\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmTuMMEs9y5HgqdZZR5JL1zV9HqRx1qt9RVXFkaw3nmrrC/image.png)\n\n그리고 내가 드라마 본 이유 : 령균 언니 보려고..\n\n저번에 무미랑전기 다 보고 검색하다가 장균녕 배우가 여기도 나온다길래 망설임 없이 리스트에 포함시킴. 무미랑전기에서 서혜 정말정말 이뻤지만 욕하면서 봤던 기억 나서 무미랑 전기도 짤로 몇개 찾아봄ㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠ 언니 사극 너무 찰떡이에요 다음엔 주인공으로도 나와주세요ㅠㅠㅠㅠ\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmfKFNH6yZFiPA9zzhC22f3q2wHj55tfzhLJcxuGozy5qH/image.png)\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmUdpDCGhX9iSRs4sV5mVAkrN3tyZt4goFNjtnmRpvtSGr/image.png)\n\n곽조랑 견복. 견복 볼때마다 놀랐던게 뭘 해도 너무 이쁨. 진짜 견복 저랬을거 같다는 생각밖에 안들었다. 이 드라마에선 조식을 좋아하는 걸로 나오는데 그냥 맴찢ㅠㅠㅠㅠㅠ 조비가 조식 감옥에 있을 때 41화였나 그 견복이 맨날 베고 잤던 옥배게에 조식 시 들어있었던거.. 조식이 그거 보고 오열하던거ㅜㅜㅠㅠㅜㅜㅜ 견복 자결하는 것도 너무 슬펐고 자결하기 전에 조비 찾아가서 조자환 다음생엔 만나지 마요 이것도 너무 슬프고 암튼 그냥 너무 애잔했던 캐릭터. 근데 아들은 하나도 안애잔함. 걍 싸이코 같아\n\n(견복인데.. 왜 자꾸 견환이라고 쓰냐고... 후궁견환전 못잊어..)\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmcwdU1Z5JDsa4dD7sLi9gdtLhRe7D7iD59d9ecbuYhxN1/image.png)\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmSRS2M1rEAv1UiSBw5JHGqVo8tniZahU5PJ2T6oAUdWXT/image.png)\n\nㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ호랑이 자세ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ큐ㅠㅠㅠㅠㅠㅠ 개웃겨 진짜ㅠㅠㅠㅠㅠㅠ이 부분 보면서 엄청 웃었음. 이거랑 장춘화가 령균 못들인다 하면서 성지 앞에서 뭐뭐 할 때 사마 집안 사람들 연기도 너무 웃겼음ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 다들 연기파야...\n\n \n\n[출처]사마의 : 미완의 책사|작성자아리아\n\n----\n\nyoutu.be/RgJQhSY-Feg\n\nyoutu.be/VZ0PBLDC93Q\n\nyoutu.be/LkRv4U0uB7A\n\n----\n\n**그 시절 그렇게 행동했던 이유?**\n \n\nhttps://namu.wiki/w/%EC%82%AC%EB%A7%88%EC%9D%98\n\n사마의 - 나무위키\n\n사마의는 하내군 온현 효경리에서 사마방의 차남으로 태어났다. 한(漢)대 명문가들은 대개 낙양과 가까운 거리에 근거지를 마련하고 있었는데, 여남 원씨나 홍농 양씨에는 조금 밀리지만 당대에 이미 손 꼽히는 대호족 명문가였다.\n\n \n\n사마방의 벼슬에서 알 수 있는 듯이 그는 문관(경조윤)과 무관(기도위)를 모두 거쳤으며, 결과적으로 이런 사마방의 다양한 경험은 자식들의 교육에도 영향을 미쳐서 사마의의 특출났던 정치적, 군사적 재능은 우연히 얻어진 게 아니라 아버지로부터 배우고서로 간의 문답을 통하여 깨우쳐진 것으로 생각된다.\n\n \n\n사마의는 어려서부터 빼어난 절조를 갖추고 총명하며 많은 원대한 지략을 지녔고, 학문에 박학다식하고 유교를 가슴에 간직한 청년이 되었다. 한나라 말 천하가 크게 어지러워지자피난민 생활을 해서인지 항상 개탄하여 천하를 근심하는 마음을 품었다고 한다.\n\n선목장황후열전에 따르면 사마의가 처음에 조조의 조명을 거절했을 때 중풍이 있다고 핑계 댔는데 일찍이 책을 말리다가 갑자기 비가 내려서 자기 처지를 생각하지 않고 손수 거둬들인 적이 있었다. 집안의 여종 한 명이 이 광경을 목격했는데 아내(장춘화)는 이 일이 누설되어 화를 불러들일까 봐 마침내 그 여종을 죽여서 입을 막은 다음 친히 집안일을 돌봤다. 사마의는 이로 인하여 아내를 무겁게 여겼다.\n\n \n\n하지만 사마의는 수십 년 후 아내를 늙었다고 괄시했고 아내와 아들들까지 단식하자 그런 늙다리는 죽어도 상관없지만 내 아들 때문에 내가 사과했다고 떠들었을 정도로 매우 가부장적인 태도를 보여주었다.\n\n \n----\n \n**당예흔(탕 이씬) 소개**\n \n\nhttps://m.blog.naver.com/jygpark8/220157392843\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmZ2MizsJ5B4hZ4h1Ejrm4Ghd43a8niq4qsDRjeQAXg8y3/image.png)\n\n당예흔(탕 이씬) 소개\n\n이름 : 唐艺昕, 당예흔, Tang yixin, 탕 이씬, 기본정보 생년월일 : 1989년 12월 9일 출생지 : 사천...\n\n \n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmbWgKpFFZgtC9ENDiMcZyy7eWZvBMmnWmZxj8FKtBnYSH/image.png)\n\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmQF7ggxFWV6MyM5VJogDaJPveswDXMN6tK6sba3dsMbru/image.png)\n\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmXhFneE6EtDNjpn544NtaRiyviTTv2TK9fcC6ta1YAp6a/image.png)\n\n당예흔♡장약윤- 결혼식\n\nhttps://m.blog.naver.com/winkmaruworld/221574469407\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmQu1Fa1T4stja5dssVpLxVayKb7RwvJtSVYgRDzEuXqwf/image.png)",
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      "body": "Google's latest experiment is Keen, an automated, machine-learning based version of Pinterest\n\n \n\n[출처] https://techcrunch.com/2020/06/18/googles-latest-experiment-is-keen-an-automated-machine-learning-based-version-of-pinterest/\n\n \n\nGoogle의 새로운 아이디어 인큐베이터 Area 120에서 사용자가 관심사를 추적하는 데 도움이 되는 Keen 이라는 새로운 프로젝트를 공개했습니다.\n\n \n\n[StayKeen 바로가기] https://staykeen.com/home\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmPnbXt4nGfsKAir1KxNsfAUmjo6pdsn3iWgMkoh1XUh6Z/image.png)\n\n\n이 앱은 사용자가 웹에서 특정 콘텐츠를 모니터링할 수 있는 Google 알리미 서비스에 대한 현대적인 생각과 같습니다 .\n\nGoogle이 관심사에 대한 이메일을 보내는 대신 검색 결과인 Keen은 머신러닝 기술과 휴먼 협업을 활용하여 사용자가 주제를 중심으로 콘텐츠를 관리할 수 ​​있도록 합니다.\n\n \n\n각 개별 관심 영역을 \"Keen(예리한)\"이라고 합니다. 즉, 지적 신속성을 가진 사람을 지칭하기 위해 자주 사용되는 단어입니다.\n\n \n\n공동 창립자인 CJ Adams가 다운 타임을 채우기 위해 피드와 이미지를 무심코 찾아보기 위해 휴대폰에 너무 많은 시간을 소비하고 있음을 알게 된 후 이 프로젝트에 대한 아이디어가 나왔습니다.\n\n그는 관심이 있는 주제에 대해 더 많이 배우는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있음을 깨달았습니다.\n\n \n\n이 아이디어를 탐구하기 위해 Google의 그와 네 명의 동료는 인간 중심의 머신 러닝에 중점을 둔 회사의 PAIR (People and AI Research) 팀과 협력하여 현재 Keen이 된 것을 만들었습니다.\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmfNpL3LHU4bDMRwBjU2JrHLu3AAdmZRfzaaUBMn3izdyD/image.png)\n\n웹과 Android에서 모두 사용할 수 있는 Keen을 사용하려면 먼저 Google 계정으로 로그인하고 조사하려는 주제를 입력하십시오. 이것은 빵 굽는 법 배우기, 조류 관찰또는 타이포그래피에 대한 학습과 같은 것일 수 있다고 Adams는 새로운 프로젝트에 대한 발표에서 설명했습니다.\n\n \n\nKeen은 관심사와 관련된 추가 주제를 제안할 수 있습니다. 예를 들어, \"개 훈련\"을 입력하고 Keen은 \"개 훈련 수업\", \"개 훈련 책\", \"개 훈련 요령\", \"개 훈련 비디오\"등을 제안할 수 있습니다. 추적하려는 제안을 클릭하면 새로운 컬렉션을 만듭니다.\n\nKeen 상태로 돌아오면 관심 있는 웹 콘텐츠에 링크 된 핀 보드 이미지가 표시됩니다. 개 훈련의 예에서, Keen은 기사 및 YouTube 비디오, 선별된 리소스 목록을 제공하는 블로그 게시물, 개 훈련 간식에 대한 Amazon 링크 등을 발견했습니다.\n\n \n\n모든 컬렉션에 대해 서비스는 Google 검색 및 기계 학습을 사용하여 주어진 관심사와 관련된 더 많은 콘텐츠를 검색합니다. \n\nKeen에 추가하고 정리할수록 이러한 권장 사항이 더 좋아집니다.\n\n사실 Pinterest의 자동화 버전과 같습니다.\n\n \n\n\"Keen\"이 만들어지면 선택적으로 컬렉션에 추가하고 원하지 않는 항목을 제거하고 다른 사람들과 Keen을 공유하여 콘텐츠를 추가할 수 있습니다. 결과 모음은 공개 또는 비공개 일 수 있습니다. Keen은 또한 새로운 콘텐츠를 이용할 수 있을 때 경고 이메일을 보낼 수 있습니다.\n\n \n\nGoogle은 어느 정도는 이미 유사한 기술을 사용하여 Google 앱에서 뉴스 피드를 강화합니다 .이 경우 피드는 Google 검색 기록의 항목과 명시 적으로 따르는 주제를 조합하여 Google 앱의 홈 화면에서 직접 전달할 수 있는 뉴스와 정보를 찾습니다. 그러나 Keen은 검색 기록을 활용하지 않습니다. 직접 입력한 관심사를 기반으로 콘텐츠를 가져옵니다.\n\n \n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmURAPAezYNTzASifgYfUo44tZRQgt5jd3sHLeREcLWD85/image.png)\n\n그리고 뉴스 피드와 달리 Keen은 반드시 최근 항목에만 집중되는 것은 아닙니다.\n\n주제에 대한 모든 정보를 제공하고 유용한 정보를 반환할 수 있습니다. 여기에는 관련 웹 사이트, 이벤트, 비디오 및 제품이 포함될 수 있습니다.\n\n그러나 Google 프로젝트 및 Google 로그인 인증을 요청하는 프로젝트로서 수집한 데이터는 Google과 공유됩니다. Google의 다른 모든 항목과 마찬가지로 Keen은 회사의 개인 정보 취급 방침을 따릅니다.\n\n \n\n오늘날 Keen은 대기업 내부의 소규모 프로젝트이지만 웹의 지속적인 개인화를 향한 또 다른 단계를 나타냅니다. 오랫동안 기술 회사는 사용자를 관심 있는 콘텐츠로 더 연결하면 해당 서비스에 대한 참여, 세션 길이, 보존 및 긍정적인 감정이 높아진다는 것을 깨달았습니다.\n\n \n\n그러나 개인화를 선택하지 않으면 사용자의 새로운 정보 노출 또는 반대 의견에 대한 노출이 제한됩니다. 그것은 사람의 세계관을 좁힙니다. 필터 버블과 에코 체임버를만듭니다. 알고리즘 기반 권장 사항은 프린지 콘텐츠를 검색하는 사용자에게 위험한 토끼 구멍을 더 아래로 내려가면서 시간이 지남에 따라 급격히악화시킬 수 있습니다.극단적인 경우 급진적인 사람들이테러리스트가 됩니다.\n\n \n\nKeen이 기계 학습과 주제별 전문가를 페어링 하는 경우 더 나은 아이디어가 될 것입니다. 그러나, 원하는 경우 협업을 위해 특별히 초대한 친구 및 가족을 넘어 기술에 인간의 전문 지식을 추가하지는 않습니다. 따라서 시스템은 보다 나은 인간 편집 큐 레이션을 원하고 더 좁은 초점을 시작할 필요가 있습니다.\n\n \n----\n \n\n평소 Flipboard(https://flipboard.com/) 나 Pinterest(https://www.pinterest.com/) 가 좋은 서비스라고 생각하고 있었는데\n\n구글에서 이와 비슷한 서비스를 제공한다니 기대가 크다.\n\n기존 서비스도 이용자들의 선호도에 머신러닝 기술을 적용했을텐데, 구글은 어떤 새로운 모습을 보여줄지 궁금하다.\n\n \n\n나도 이와 비슷한 서비스를 만들고 싶은데, 결과물이 나오려면 끈질긴 실행력이 필요한 것 같다.\n\n----\n \n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmchQcG8Ws16btBWXY9mxsRDte8Gf4YAN4ot1Khoaehcyo/image.png)",
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      "title": "글쓰기와 프로그래밍에 대해 느낀 점",
      "body": "글을 어떤 순서와 구조로 써야 하는지 프로그램을 개발할 때 어떤 순서로 하는지 배웠지만\n\n배우는 것과 배운 것을 실천하는 것은 조금 달라서\n\n직접 실행해보지 않으면 정확히 이해했다고 보기 힘든 것 같다.(연애를 글로 배웠냐는 말도 있지 않는가)\n\n\n어제는 프로그래밍 하는데 구조 짜기를 대충 건너뛰고 재빨리 욕심내서 디테일한 코딩을 하고 있었다.\n\n항상 이렇게 하다 보니까 일의 순서가 뒤죽박죽되고 금방 지치게 되었다.\n\n결과물 또한 지저분하고 복잡해졌고 한 단계씩 마무리되지 못하고 쌓였다.\n\n\n왜 이렇게 되었나? 메타인지 부족인가...\n\n아래 동영상에 알아차림으로 자신의 긴장상태를 조절하고 스트레스에서 벗어난다고 표현했는데...\n\n여기서 알아차림 또한 뇌의 운영을 관리하는 메타인지라고 봐도 좋지 않을까.\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmd9GFRvUbm4D9SPh7k6rQUun71cCqL49y6t4xJ28pf8Xg/image.png)\n\n----\n\n**집중할 때마다 잡생각이 나는 이유 | #수능금지곡, #귀벌레현상**\n\nhttps://youtu.be/alynxmobfvA\n\n원인 \n\n0:34 귀벌레현상이란? \n\n1:23 주요 원인 - 높은 긴장, 스트레스 해결 방법 - 각성 수준 조절 \n\n2:51 음악을 이용한 각성 수준 조절 (빠른 비트는 각성 ↑, 느린 비트는 각성 ↓) \n\n3:19 움직여서 주의 환기 (좌뇌가 과부하 된 경우, 우뇌를 활성화시키기 위해) \n\n4:28 알아차림 - 시험 같은 움직임이 제한적인 상황일 때 (예: 명상)\n\n----\n\n**쉽게 블로그 #글쓰기** => https://blog.naver.com/sfex/221980309283\n\n​\n\n다시 한번 '쉽게 블로그 글쓰기'를 요약하면\n\n​\n\n1.글을 쓰는 데도 순서가 있다\n\n  1)주제 결정하기 \n\n  2)글감 찾기 \n\n  3)문단 나누기 \n\n  4)작성하기 \n\n  5)고쳐쓰기\n\n​\n\n2.글의 형식\n\n  1)머리말-본문-맺음말: 설명문\n\n  2)서론-본론-결론: 논설문\n\n  3)기-승-전-결: 소설, 시나리오\n\n​\n\n3.실용적인 글의 3단계 구조\n\n  1)배경-목적, 취지, 의도 따위(why, purpose, information)\n\n  2)내용-메시지, 핵심, 전하려는 용건, 줄거리 따위(message, story, outline)\n\n  3)의견-소감, 생각, 느낌 따위(thought, opinion)\n\n----\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmUNm2t8JECAT16oZgRzZQnCiwAJrqs4VRSUMyWNUDpyZH/image.png)",
      "json_metadata": "{\"tags\":[\"writing\",\"programming\",\"metacognition\",\"sati\"],\"image\":[\"https://cdn.steemitimages.com/DQmd9GFRvUbm4D9SPh7k6rQUun71cCqL49y6t4xJ28pf8Xg/image.png\",\"https://img.youtube.com/vi/alynxmobfvA/0.jpg\",\"https://cdn.steemitimages.com/DQmUNm2t8JECAT16oZgRzZQnCiwAJrqs4VRSUMyWNUDpyZH/image.png\"],\"links\":[\"https://youtu.be/alynxmobfvA\",\"https://blog.naver.com/sfex/221980309283\"],\"app\":\"steemit/0.2\",\"format\":\"markdown\"}"
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      "title": "공부 메타인지 문제를 상자 밖에서 바라보기",
      "body": "중고등학교 시절 공부를 잘하고 싶어서 공부 잘하는 법에 관한 책을 여러 권 샀었다.\n\n그 책의 의도를 정확하게 파악하지 못했거나 나의 노력이 부족했을 수도 있지만 내 욕심에는 부족한 지방대를 나왔다.\n\n​\n\n지금 와서 돌아보면  공부란 누군가가 가르쳐주고 그것을 따라 하는 것이라는 선입견이 너무 컸었다.\n\n그 책조차도 시키는 대로 따라 하는 것이라고 생각한 것 같다.\n\n​\n\n공부란 나 자신이 하는 것이고 자신을 변화시키고 관리하는 것도 나 자신이다.\n\n그런 다양한 입장의 문제에 대해 남이 정답을 제시하기란 쉽지 않다.\n\n​\n\n그런 문제는 본인이 자신에게 맞는 해결책을 찾아내고 꾸준히 실천하는 방법을 터득하는 것이다.\n\n약간의 방법 조금 가르쳐주고 노력하라고 시키는 것이 교육의 전부는 아닐 것이다.\n\n​\n\n학업이든 이성관계든 삶의 문제에 부딪혔을 때 스스로 방법을 찾아갈 수 있게 가르쳐줄 수 있으면 좋겠다.\n\n우등생이 말하는 공부가 제일 쉬웠어요를 누구라도 느낄 수 있다면 둔재도 얼마든지 노력할 수 있지 않을까?\n\n​\n\n학창 시절에 공부란 어떤 것이라는 깨달음을 얻지 못한 것이 아쉽다.\n\n대학원까지 가야만 혼자서 문제를 찾고 해결하는 것을 배울 수 있는 과거 교육이 바뀌면 좋겠다.\n\n​\n\n- 박사 학위라는 것의 의미 : http://gradschoolstory.net/yoonsup/what-phd-means/\n\n- 최근에 본 드라마 '나의 눈부신 친구'에 나오는 혼자서 글을 터득한 릴라가 생각난다. \n\n  누구라도 어릴 때부터 배우는 방법을 알게 할 수는 없을까?\n\n- 내가 정말 알아야 할 모든 것은 유치원에서 배웠다 도서 리뷰 ...\n\n  http://blog.yes24.com/blog/blogMain.aspx?blogid=maykid&artSeqNo=10462783\n\n요즘은 아침에 눈뜨면 머신러닝 공부하려고 노력하고 있다.\n\n이것조차도 '머신러닝' 하면 떠오르는 것 찾고 그것을 이해하고 외우면 되겠지 막연히 생각하는 것보다\n\n(나와 머신러닝 공부라는 상자 밖에서 바라보는)메타인지적 관점에서 바라볼 때 \n\n내가 무엇을 어떻게 공부해야 할지 잘 보이는 것 같다.\n\n​\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmSRTKbVE3A8r1W7FWxE3uNworByGGX9KoXZDAND5iAFf7/image.png)\n\n\n\n\n\n----\nhttps://cressong.tistory.com/52\n\nPosted by 크레쏭 cressong\n\n​\n\n**상자 밖에서 생각하기**\n새로운 생각을 하기 위해서는 낡았든..오래되었든..내가 가지고 있는 무언가에서 탈피하는 것이 제일 급선무다.\n\n...\n\n낡고 보기 싫어도 우리의 뇌란 놈은 거기에 있길 좋아한다. 왜? 편안하기 때문에.....그래서 생각의 습관이라는 것이 무섭다.\n\n ...\n\n사람이 변하면 죽는다라는 말은 정말 거짓말이 아니다. 그만큼 새롭고 다른 생각을 하는 것이 쉬운 일은 아니다.\n\n그러나 우리가 창의적이라고 생각하는 '천재'적인 사람들은 기존 생각을 지루해하며 부수고 탈피하는 것을 즐겼다.\n\n그래서 '새로운'일을 했었는지도 모른다.\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmcpkEEhxZDMtBKxMcNgm1V2DrEPxXoBiSFTCZE2BFEDuo/image.png)\n그럼 우리가 가지고 있는 생각의 박스들은 어떤 것들이 있을까?\n\n그냥 몇 가지 떠올려지는 것들을 나열해 보았다.\n\n성인이 될수록 이 박스들은 더욱 견고해져서 부수기도 나오기도 쉽지가 않다.\n\n \n\nBox : 부정적인 생각, 늘 답이 있다는 생각, 기존의 지식, 생각하는 편한 방식, 심각해야 있어 보인다는 생각... \n\n \n\n \n\n1.부정적인 생각은 창조를 가록 막는 가장 큰 박스다. \n\n창조적인 인물들을 보면 끝까지 포기하지 않는 '근성'을 보이는데 이는 '된다'라는 무한한 긍정의 힘을 필요로 한다. \n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmTaUu4th3xGHcYMerMZBefXK2t62zKiuVgY2n82bbhQ9P/image.png)\n서울대 출신이 말하는 지방대생과 서울대생의 차이\n\n\n\n\n\n2.늘 정답이 있다는 생각\n\n여기서 질문하나, 땅콩의 용도는 무엇일까요?\n\n먹는다. 기름을 짠다...몇 가지나 생각할 수 있을까? 그러다가 누군가가 물을 것이다. 정답이 뭐죠?\n\n정답은 없습니다. 여기 답이 없다고 생각하고 연구한 한 학자가 있다.\n\n그는 수많은 연구 끝에 땅콩의 용도를 300여가지나 발견했다고 한다.\n\n  \n\n3.기존의 알고 있는 지식이 독이 될 수도 있다.\n\n너무나도 당연하게 생각하는 것들이 현상 자체를 왜곡시키기도 한다.\n\n​\n\n4.가던 길을 가기를 좋아한다.\n\n생각하는 힘을 갖고 난 이후 생각하는 길도 사람마다 다 다르다. 각자가 편안한 방법대로 익숙한 대로 한다.\n\n그렇게 20년이 지나고 30년이 지나면 다른 길은 글쎄....가기가 꺼려지는 게 사실이다.\n\n인간은 본능적으로 패턴을 찾기 좋아하기 때문이다. 자신의 패턴에서 벗어나는 연습이 필요하다.\n\n \n\n5.심오한 것만 창의적인 것은 아니다.\n\n우린 놀면 큰일 나는 줄 안다. 그래서 생각하는 것도 꼭 심각하게 해야 '있어 보인다'라고 생각한다.\n\n그러나 하고 싶은 것들은 대부분 '재미난 것'들인데..먼가 이상하지 않은가?\n\n생각도 일도 놀듯이 할 수 있어야 먼가 다른 것이 나오지 않을까? \n\n​\n\n필요는 발명의 어머니, 놀이는 창조의 아버지임을 명심하자.\n\n\n\n----\n\n\n\nhttp://weeklybiz.chosun.com/site/data/html_dir/2014/12/26/2014122601630.html\n\n​\n\n**해답은 가까운 곳에… 상자 안에서 상상하라**\n\n윤형준 기자\n\n​\n\n'생각의 탄생' 쓴 루트번스타인 교수의 세상을 바꾸는 7가지 혁신법\n\n①Imagine - 원하는 세계를 상상하라\n\n②Question - 본질 꿰뚫는 질문하고\n\n③Doubt - 전문가 말도 의심하라\n\n④Constrain - 제약 있어도 해법은 있다\n\n⑤Train - '상자'의 크기를 키우자\n\n⑥Match - 자신에 맞는 일을 하라\n\n⑦Act - 허락받기 전 행동 나서라\n\n​\n\n왜 항상 누군가에게 허락을 받나… 제약·한계 끌어안고 밀어붙여라\n\n전문가의 판단, 틀릴 수도 있다 - 일정 수준까진 의미 있는 발견 해내지만\n\n그 후엔 영광에 앉아 명성 유지하려 해… 자기 스스로 연구하고 여러 관점 갖춰야\n\n근면·성실함이 만능은 아니다 - 해결책 명확한 상태선 효과 발휘하지만\n\n어떤 문제에 봉착했는지조차 모르면서 노동·시간 투입하면 결국 오류만 양산\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmVXFv9ekU3631Fc13c9LeLZLKjfKtvPSJdrnegqZqc8pz/image.png)\n\nhttp://weeklybiz.chosun.com/site/data/html_dir/2014/12/26/2014122601630.html\n\n\n\n\"저희는 '생각의 탄생'을 쓰는 과정에서 혁신적이고 창의적인 리더들을 연구했는데, 그들은 어렸을 적부터 무언가를 계속 '상상해 왔다'는 것을 알게 됐습니다. 그래서 그들의 방법을 연구해 구체적인 방법을 제시하고자 했습니다.\"\n\n​\n\n―그 방법을 요약하자면 무엇입니까?\n\n​\n\n\"일종의 놀이입니다. 그들은 먼저 머릿속에 하나의 세계를 상상합니다. 그리고 그 세계에서 발생할 수 있는 문제를 떠올립니다. 그리고 이를 해결하기 위해 여러 도구를 떠올려 보면서 가장 적합한 것을 찾습니다. 이런 방법으로 문제를 풀어가는 겁니다. 공상에 가깝기 때문에 문제에 대한 즉각적인 해결책이라고 볼 순 없습니다. 그러나 이런 훈련이 반복되면 현실의 문제를 푸는 능력도 향상되게 마련입니다. 이런 내용을 뒷받침하는 사례와 통계를 찾아봤습니다. 일단 맥아더 펠로십 수상자를 대상으로 그들의 생각 훈련법이 무엇인지 알아봤습니다. 맥아더 펠로십이라는 것 자체가 기본적으로 창의적이어야 수상할 수 있거든요. 물론 저는 뺐습니다(웃음). 이메일 설문조사 결과, 수상자들은 일반인과 비교하면 평상시에 상상력의 세계를 활용하는 빈도가 약 2배 더 높았습니다. 각자 자신의 생업에 종사하면서도 머릿속으로는 무언가를 계속 상상하면서 놀고 있었다는 겁니다.\"\n\n​\n\n----\n\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmUNm2t8JECAT16oZgRzZQnCiwAJrqs4VRSUMyWNUDpyZH/image.png)",
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      "body": "감히 글을 평가하자면... 한마디로 정성 어린 글\n\n​\n\n- 부실하지 않는 취재로 정보와 사실감 살아있는 글\n\n- 오랜 시간 경험을 아우르는 통찰\n\n- 빠짐없는 신선한 시각\n\n- 간결함과 균형 잡힌 안정감\n\n- 맞춤법 하나 틀리지 않고 정석대로 쓴 것 같은 탄탄함\n\n- 단점 하나 찾음 ^^;;; 사진...\n\n\n----\n\n​\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmbJwMVdhSorpbYF1KX9H3FWZMopi5aEDF6turLELQhQoH/image.png)\n\n\n나는 요즘 글쓰기와 프로그래밍에 노력하고 있다. 어떻게 하면 더 나아질 수 있을까?\n\n어떤 분야든 고수가 되려면 남다른 수련과 단련이 필요하다. 수련과 단련이 당연해서 의식되지 않아야 한다.\n\n수련과 단련으로 검색하다가 좋은 인연과 같은 글을 만나게 되어서 소개하고자 한다.\n\n----\n\n**[손기은의 바(Bar)람 불어 좋은 날] 50년 바텐딩에 47년 요가 수행... '무림고수' 바텐더가 사는 법**\n\n조선비즈 손기은 남성지 'GQ Korea' 에디터\n\n​\n\n향수와 요리를 넘나드는 바텐딩의 세계\n\n최고의 바텐딩 위해 물고나무 서고 요가 수행 하는 바텐더\n\n폼생폼사? NO! 연기 연습 하듯, 고시 공부하듯 수련한다\n\n​\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmYo7SNWwNbCVSyJu45i2VKXRYMQkFizhir6hfh7cBu7Dz/image.png)\n\n\n\n전 세계적으로 열리는 공신력 있는 바텐더 대회 중 하나인 ‘디아지오 월드 클래스 2015’ 에서 세계 1위를 차지해 파란을 일으킨 바텐더 가네코 미치토./사진 제공=디아지오 코리아\n\n​\n\n바텐더는 셰프나 소믈리에와 마찬가지로 여러 역할을 두루 아우르고 있어 그 실력을 육상경기처럼 초시계로 재듯 평가하기가 힘들다. 많은 바텐더를 만나고, 더 다양한 바텐더들과 이야기하면서 나름의 기준으로 ‘좋은 바텐더’의 형상을 그려나가는 중이다. 데이터가 쌓일수록 선명해지는 한 가지가 있다. 바텐더는 절대 ‘폼생폼사’에서 그치지 않는다는 것.\n\n​\n\n◆ 도꾜, 런던에서 만난 백발 희끗한 인생 고수 바텐더들\n\n​\n\n물론 처음엔 화려한 바 뒤, 잘 차려입은 바텐더들을 보고선 “모델인가?” 싶은 적도 있다. 군더더기 없는 손짓과 명료한 말투, 훤칠한 키에 꽉 들어찬 칵테일 지식까지.... 물론 국내 바 산업이 최근에 급성장한 탓에 바텐더들의 연령대가 낮은 건 사실이다.\n\n​\n\n백발이 희끗희끗한 일본의 바텐더나 손주가 족히 셋을 있을 법한 런던의 바텐더들과는 달리 외양부터 말끔하고 근사하다. 하지만 바텐더들의 겉모습에만 정신을 팔순 없다. 안팎으로 갈고 닦는 그들의 수련이 엄청나다는 걸 알게 되면서부터는 더더욱 그렇다.\n\n​\n\n...\n\n​\n\n◆ 바텐더 50년에 요가 수행 47년… 체력, 성격, 습관까지 훈련한다\n\n​\n\n유럽이나 미국의 바텐더는 ‘친화력’을 중요하게 생각한다. 손님 앞에서 자신의 에너지를 표출하고 제대로 전달하는 법을 고민한다. ADHD 환자처럼 보이지 않으면서도 늘 쾌활해 보이는 법, 그 와중에 칵테일의 디테일을 놓치지 않는 기술을 연마한다. 당연히 상당한 체력과 정신력이 필요하다.\n\n​\n\n작년, 1940년생의 피터 도렐리와 약 2시간가량 인터뷰할 때 체력이 먼저 떨어진 건 내 쪽이었다. “바텐더 생활 50년에 요가 수련을 도합 47년 했습니다. 온종일 근무하고 집에 가면 물구나무를 섰어요. 이렇게 매일 나를 다지지 않으면 좋은 바텐더가 될 수 없습니다.”\n\n​\n\n...\n\n​\n\n얼마 전 일본인 바텐더 가네코 미치토가 서울을 방문했다. 그는 전 세계적으로 열리는 공신력 있는 바텐더 대회 중 하나인 ‘디아지오 월드 클래스 2015’ 에서 세계 1위를 차지해 파란을 일으킨 바텐더다.\n\n건설 현장에서 일하던 10대 시절을 지나 우연히 바에서 마신 모스코뮬(보드카와 진저비어가 들어간 칵테일) 한잔에 매료되어 바텐더의 길로 들어선 그는 대회를 준비할 때의 이야기를 들려줬다.\n\n​\n\n“매일 최소 6시간에서 12시간 정도 칵테일 만드는 걸 훈련했습니다. 특히 ‘실수하는 연습’을 했어요. 모든 상황에 대처할 수 있는 준비입니다. 연습을 반복할수록, 특정 행동의 횟수를 늘려갈수록, 그다음 행동으로 의식을 옮길 수 있다고 생각해요. 이건 일본인의 감각 같은 것이기도 합니다. 예를 들어 야구 선수 이치로가 배트로 야구공을 치는 순간 이미 세 걸음 나가 있다고 하는 것처럼, 훈련은 모든 행동이 연이어 이루어질 수 있게 하는 겁니다.”\n\n​\n\n마치 무림의 고수 같은 가네코 미치토의 말은 일본 바텐더 특유의 섬세함에 관한 이야기다.\n\n한국의 바텐더들도 그에 못지 않게 훈련에 열심이다. 청담동에 있는 바 ‘믹솔로지’의 김준희 바텐더는 평소의 습관부터 통제한다. 그는 일상생활에서 된소리가 많이 나는 단어를 의식적으로 사용하지 않는다. 말하는 습관이 손님 앞에서 그대로 보이기 때문에, 한마디라도 더 부드럽게 전달하기 위해서다.\n\n​\n\n...\n\n​\n\n원본글을 감상하시려면 \n\nhttps://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2016/08/24/2016082401330.html?utm_source=urlcopy&utm_medium=share&utm_campaign=biz\n\nbiz.chosun.com\n\n\n----\n\n\n**[손기은의 新식도락] 새 시대, 새 곰탕… ‘곰탕의 물결’이 시작됐다**\n\n손기은 GQ 에디터\n\n​\n\n우직한 서민의 음식에서 제대로 된 한 그릇 요리로\n\n유명 셰프까지 가세한 곰탕 열풍\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmYFkpomjsQoQJVzDqLT7TcUeySM2YU5yra7P2U4WUybKG/image.png)\n\n\n마장동 프리미엄 한우집 ‘본앤브래드’의 고기를 쓰는 ‘언주옥’ 곰탕./손기은 제공\n\n점심을 먹으며 저녁 메뉴를 고민하듯, 하나의 음식 유행이 뜨겁게 타오를 때 그것의 다음을 보는 게 진정으로 음식을 즐기는 자의 자세가 아닐까. 냉면의 강력한 유행에서 한줄기 빠져나온, 작지만 옹골찬 유행 하나를 점쳐보자면 바로 곰탕이 아닐까 한다. 어른들의 속풀이 음식이라는 이미지도 걷어차고, 할머니가 꼬부라진 허리로 고아내는 주방의 모습도 확 바뀐 채 말이다.\n\n​\n\n◇ 냉면의 유행 뒤따를 ‘곰탕’의 물결이 시작됐다\n\n​\n\n그러니까 ‘곰탕 뉴웨이브’가 꿈틀거리기 시작했다. 개인적으로도, 하동관이라는 확실한 선택지와 김포공항에 들를 때나 겨우 가는 먼 거리의 방화동 원조나주곰탕, 그리고 또 다른 몇 군데 미적지근한 프랜차이즈 곰탕을 제외하면 사실 이렇다 할 대안이 없었던 마당에 두 팔 들고 환영하고 싶은 반가운 흐름이다.\n\n​\n\n평양냉면 열풍이 곰탕 열풍으로 정확히 전이되었다고 볼 순 없지만, 서로를 잇는 공통 요소들이 있다. (물론 두 메뉴는 구성 재료와 조리 방식이 비슷해 이 둘을 함께 파는 곳도 많다.) 젊은 세대들이 만든 평양냉면의 열풍 덕에 곰탕을 대하는 이미지도 훨씬 ‘힙’해졌다.\n\n​\n\n이해림 푸드라이터는 지난 6월호 ‘GQ’ 기고 글에서 두 메뉴 모두 ‘고깃국물’이라는 공통점에 주목했다. 2등급 3등급보다도 1등급 쇠고기가 월등하게 많을 정도로 상향 평준화된 한우 시장 덕에 이를 활용한 음식점들도 상향 평준화됐다는 해석이다. 그 덕에 한쪽에선 ‘한우 오마카세’가, 또 다른 한쪽에선 냉면과 곰탕이 진하게 우러나고 있는 것이다.\n\n​\n\n◇ 곰탕과 싱글 몰트위스키가 만났다? 이색 곰탕집 눈길\n\n​\n\n곰탕이 냉면만큼 뜨겁게 느껴지게 된 데에는 내로라하는 셰프들이 ‘곰탕’을 만들기 시작한 영향이 크다. 인천공항 제2터미널 개항과 동시에 미식가들은 미쉐린 투스타 ‘정식당’의 임정식 셰프가 만든 ‘평화옥’에 몰려들기 시작했다. 작년부터 쌀국수, 냉면 팝업 이벤트를 하며 고깃국물 뽑는 일에 몰두하던 그가 곰탕집을 냈으니 먹기 전부터 침이 흐를 수밖에.\n\n​\n\n요즘 임정식 셰프의 SNS에는 드럼통만 한 곰솥에 매진한 모습이 더 자주 보인다. 박찬일 셰프는 돼지 곰탕집인 ‘광화문 국밥’에 이어 대치동에 냉면과 곰탕을 파는 ‘광교옥’을 내기도 했다. 방송을 통해 얼굴을 알린 이재훈 셰프가 문정동에 문을 연 ‘진심 선농탕’도 있다.\n\n​\n\n유명세 누리는 셰프만 곰탕을 새로운 시대의 요리로서 조명하고 있는 건 아니다. 곰탕에 제대로 매진해 문을 열자마자 냉면 애호가는 물론 미식가들의 이목을 잡아끈 신흥 곰탕집들도 많다. 이름부터 우직한 돌직구를 던지는 마포의 ‘곰탕수육전문’은 이 열풍의 가장 시작점에 있는 곳이다. 하동관에 고기를 납품하는 팔판정육점의 고기를 쓴다. 이보다 앞서 문 연 합정동 합정옥도 늘 함께 거론되며 서로의 인기를 높이고 있다.\n\n​\n\n가장 최근엔 도화동의 ‘도하정’도 이 근방에서 일고 있는 곰탕 뉴웨이브에 올라탔다. 올해 3월께에 문을 연 논현동의 ‘언주옥’은 프리미엄 한우로 유명한 마장동의 ‘본앤브래드’의 고기를 쓰는 것으로 입소문을 탔다. 깊은 맛보단 개운하고 깔끔한 맛이 돋보이는 곰탕을 낸다. 비슷한 시기에 문을 연 역삼동 ‘평양옥’은 냉면과 곰탕을 함께 판매한다. 지금은 냉면이 불티나게 나가고 있지만, 맑은 국물에 강력한 감칠맛을 품은 곰탕도 숨은 무기다.\n\n​\n\n이 열풍과 관계없이 묵묵히 버크셔 K 돼지로 곰탕을 만들어온 서교동 옥동식도 곰탕을 이야기할 때 놓칠 수 없는 요즘 시대의 곰탕집이다.\n\n​\n\n유행은 무섭다. 얼마 전에는 곰탕과 싱글 몰트위스키를 함께 파는 현대적인 가게 ‘옥반상’도 문을 열었다. 이 더위가 한풀 지나고 나면 또 어떤 해석이 붙은 곰탕이 등장할지 아무도 모를 일이다. 긴 하루 고단한 노동의 끝을 곰탕으로 씻어 내던 시절은 저물었다. 우리가 곰탕을 먹는 이유는 정말 좋은 재료로 잘 만든 요리 한 그릇이라서, 혹은 맛보고 싶은 새로운 가게들이 많이 생겨서, 혹은 그저 SNS에서 자주 봐서 불현듯 먹고 싶어졌기 때문일지도 모른다.\n\n​\n\n​\n\n[출처] http://news.chosun.com/site/data/html_dir/2018/06/15/2018061500132.html\n\n\n\n----\n\n**[손기은의 新식도락] 정미소에서 밥을 먹다**\n\n손기은 GQ 에디터 입력 2018.02.28. 06:00 수정 2018.02.28. 10:11 \n\n​\n\n매일 도정한 쌀로 정성스레 짓는 쌀밥 한 상 갓 지은 밥에 수수한 반찬 곁들이면 ‘단 맛’ 더해져\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmZbtmS2Ho2LnwGLrQF6TNutEMuvRaYptbCMxff3qbctnh/image.png)\n\n\n매일 도정한 쌀로 밥맛을 끌어 올리고, 쌀밥을 밥상의 주인공으로 빛나게 하는 레스토랑이 늘고 있다. 사진은 인사동 행복한 상/사진=손기은\n\n​\n\n코끼리가 그려진 밥통이 유명하던 시절은 지났지만, 여전히 일본 브랜드 밥통에 대한 열망은 식지 않았다. 개인적인 선호지만, 일본 밥통의 간결한 디자인과 자그마한 크기 때문에 어쩐지 오토바이 헬멧 같은 국산 밥통보다 더 제 몫을 해낼 것처럼 보인다. 결제 직전까지 가지만 늘 구매하지 못하는 이유는 딱 한 가지. 보온 기능이 없다는 치명적인 단점 때문이다.\n\n아니, 왜 기껏 잘 만들어 놓고는 보온 기능을 넣지 않은 거지? 한 브랜드만 그런 게 아니라 여기저기 모든 브랜드가 그렇다. 이런 의문은 일본의 쌀 문화, 밥 문화를 들여다보면서 조금씩 풀리기 시작했다.\n\n​\n\n지난 1~2년 사이 쌀은 일본에서 ‘트렌디’하고 ‘패셔너블’한 소비 품목이 되었다. 1인 가구에서 사 먹기 좋도록 소포장으로 다양한 품종을 판매하며, 선물용으로도 손색없을 만큼 포장에도 신경 썼다. 좋은 지역 생산품에 집중하는 일본인의 특성과 100가지가 넘는 쌀 품종 기반이 만나 ‘아코메야’ 같은 ‘쌀 편집숍’이 인기를 끌고 있는 것이다. 쌀 맛에, 밥맛에 이렇게들 세세한 신경을 쓰는데, 밥통 속에서 보온 과정을 거치며 빠르게 떨어지는 밥맛을 용납할 리 없다.\n\n​\n\n우리나라도 고급 한식 레스토랑이 와르르 등장하면서 쌀 품종에 대한 관심이 뜨거워지고 있다. 셰프들도 쌀밥을 깐깐하게 다루기 시작했다. 권숙수, 주옥 같은 고급 한식당에선 셰프가 쌀 품종을 세심하게 골라 밥을 내고, 주문과 동시에 1인용 솥에 밥을 올려 짓기도 한다. 일식 요리집 고료리켄에서는 손님이 4가지 쌀 품종 중 하나를 고를 수 있다.\n\n매일 도정한 쌀로 밥맛을 끌어 올리고, 쌀밥을 밥상의 주인공으로 빛나게 하는 일에 주방은 물론, 소비자들도 주목하고 있다. 그래서 작년부터 등장하기 시작한, 밥맛에 온 신경을 집중하게 되는, 쌀을 전면에 내세운 레스토랑 세 군데를 소개한다.\n\n​\n\n인사동 행복한 상\n\n​\n\n밥맛에 대한 좀 더 진지한 접근을 표방하는 한식당이다. 커피 고르듯, 와인의 포도 품종 고르듯, 먹고 싶은 밥의 쌀을 골라보자는 취지가 가득한 곳이다. ‘행복한상’을 주문하면 4가지 종류의 쌀 품종을 고를 수 있고 밥상의 메인도 두 가지 중에서 선택할 수 있다. 무엇보다 쌀밥의 맛을 살리는 젓갈류, 장아찌류 반찬이 훌륭하다. 따뜻하고 꼬들꼬들하게 지은 밥을 감태 김에 싸서 입안에 호록 넣으면 쌀 맛이 이렇게 달았던가, 새삼 감탄하게 된다. 잡지사 ‘디자인하우스’에서 만든 공간이라 그릇과 테이블웨어를 구경하는 재미도 쏠쏠하다. [서울 종로구 인사동1길 12, 오전 11시 반부터 밤 10시까지. 월요일 휴무.]\n\n​\n\n신사동 현대카드 쿠킹 라이브러리\n\n​\n\n다채로운 요리책 서가만큼이나 1층에선 꽤 충실한 밥상을 만날 수 있다. 델리 코너 느낌이 나는 인테리어라 어쩐지 간소화된 메뉴가 나올 것 같지만, 주문한 지 20분이 되도록 음식이 나오지 않는 건 주문과 동시에 매일 아침 도정한 쌀을 개인 솥밥에 올려 밥을 짓기 때문이다. 3가지 쌀 품종 중 하나를 선택할 수 있고 백미와 오분도미 중 고를 수 있다. 달콤한 쌀밥 냄새를 그대로 즐길 수 있도록 메뉴도 닭고기 덮밥처럼 자극적이지 않은 것을 추천한다. 달걀 하나만 올리거나 명란젓을 살짝 곁들이는 ‘쌀밥 중심’의 덮밥 메뉴도 맛있다. [서울 강남구 압구정로46길 46, 정오부터 밤 9시까지. 월요일 휴무.]\n\n​\n\n성산동 동네정미소\n\n​\n\n이름처럼 식당보다는 쌀 판매에 방점이 찍힌 공간이다. 추정, 고시히카리, 신동진, 오대, 삼광, 대보, 새누리, 하이아미 등 국내에서 생산되는 다양한 쌀 품종을 450g 소포장으로 판매한다. 북흑조, 화도, 여명, 궐나도, 자광도, 졸장벼처럼 이름도 생소한 토종 쌀도 농부와 연계해 판매한다. 이곳에선 점심과 저녁마다 다양한 품종 중 하나로 밥을 짓고 수수한 반찬을 곁들인 ‘오늘의 밥상’을 판매한다. 담백한 찬이 밥맛을 돋보이게 해, 돌아가는 길에 쌀 한 팩 사 가고 싶게 만든다. 딱 한 끼, 먹을 만큼만 지은 밥의 다채로운 매력을 알려주는 곳이다. [서울 마포구 성산로6길 21-9, 오전 11시부터 밤 9시까지. 월요일 휴무.]\n\n​\n\n[출처] https://news.v.daum.net/v/20180228060016080\n\n----\n\n\n꼭 방문하고픈 '라꾸쁘'\n\n​\n\nhttps://villiv.co.kr/people/3588\n\n \n공유 주방을 탑재한 술 파는 바 | 신세계 빌리브\n올해 초 북촌에 문을 연 라꾸쁘 la coupe는 술로 커리어를 쌓은 여자 셋이 작정하고 차린 바 bar이자 자율 이용과 대관이 가능한 멀티 플랫폼이다.\n\nvilliv.co.kr\n\n\n​\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmTD1wWDQ7sTYEuVKcnoHoDhBcXq9L7YUE42zdkzjGcx2R/image.png)\n\n\n공유 주방을 탑재한 술 파는 바\n\n'라꾸쁘' 공동대표 손기은, 홍지원\n\nText | Bora Kang\n\nPhotography | Siyoung Song\n\n​\n\n남성잡지 〈GQ〉에서 미식 관련 기사를 이끌어온 프리랜서 에디터 손기은, 단단한 팬층을 거느린 와인 강사 양진원, 와인 수입사 출신의 플로리스트 홍지원이 2인 1조로 돌아가며 바를 지킨다.\n\n​\n\n위스키와 리큐어는 물론 포트, 셰리, 마데이라 같은 주정강화 와인까지 빼곡하게 도열한 테이스팅 바 옆에는 술과 간단한 안줏거리를 파는 보틀 숍이, 너른 홀 한편에는 아일랜드 키친이 딸린 쉐어드 바 Shared Bar가 자리하고 있다. 풍성한 조리 시설과 수준 높은 글라스 웨어를 갖춘 쉐어드 바는 누구나 자기 집처럼 이용할 수 있는 새로운 개념의 공유 주방이라는 점에서 특히 주목할 만하다. 인터뷰는 당일 출근한 손기은, 홍지원 대표가 답했다.\n\n​\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmZPpULtXKaF724z9EHq7La4Za1Sm26q2ZQaEHGjvbnj3C/image.png)\n\n\n​위치  => https://goo.gl/maps/ZmNKAFD92Yt39nhn9\n\n----\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmUNm2t8JECAT16oZgRzZQnCiwAJrqs4VRSUMyWNUDpyZH/image.png)",
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      "body": "**app inventor 소개**\n\n[참고] https://blog.naver.com/lymj1234/221640377293\n\n​\n\n- 구글에서 쉽게 안드로이드 앱을 만들 수 있도록 2010년 앱인벤터를 개발해 무료로 제공\n\n- 현재는 MIT 미디어랩에서 지원 및 계발을 계속해서 2014년 현재 '앱 인벤터 2.0' 버전을 내놓았습니다. \n\n- 앱 인벤터(App Inventor)는 컴포넌트들을 배치하여 화면 디자인을 하고 프로그래밍은 (MIT 스크래치 블록코딩기술)블록들을 연결하면 완성됨\n\n- 웹 개발환경이라서 PC에 프로그램 설치 필요없음. 회원 가입하면 바로 시작\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmSwxFEJg1zAamGinXvcEpARqrWWSdgcL9TJZguobsHMvK/image.png)\n\n디자인화면\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmQHm9BFAcAdvnVo99yLAKoNoD6gmhjCGCBVCGrR1eTu94/image.png)\n\n블록화면\n\n​\n\n​\n\n**앱인벤터 종류**\n\n[참고] https://blog.naver.com/nicelsh0/221780220725\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmfPpL1ibNASgpryjb1KBpKyRYGTPpZWqRuDHZ57y5pYwp/image.png)\n\n- http://ai2.appinventor.mit.edu/\n\n- http://appybuilder.com/\n\n- https://www.kodular.io/\n\n- https://thunkable.com/\n\n- https://casagbic.com/\n\n​\n\n​\n\n**앱인벤터 강좌**\n\n​앱인벤터 | T아카데미 - YouTube\nT아카데미 온라인 강의- 앱인벤터 (총21강) \n\n\nhttps://www.youtube.com/playlist?list=PL9mhQYIlKEhebVLlrpeK0iy5rIXCwzCT5\n\n\n\n----\n\n\n \n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmUNm2t8JECAT16oZgRzZQnCiwAJrqs4VRSUMyWNUDpyZH/image.png)",
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      "title": "단어(주목)을 통한 메타인지",
      "body": "- 주로 사용하는 단어를 통해 심리와 사고 방식을 개선할 수 있다.\n\n· 관찰력을 키우기 위해 '주목'이란 단어를 붙이면 된다.\n\n· 문제를 파고들어 해결하려면 '왜'라는 단어를 붙이면 된다.\n\n· 편안함 마음을 위해 '괜찮아'라고 말하면 된다.\n\n· 조급한 마음이 들면 '지겨움은 좋은 신호다 대부분이 여기서 좌절할 것이다'. \n\n· 무슨 일을 '시작하려니 막막하다 좋은 신호다 그 일에 관해 조금 더 조사해보자'.\n\n· 책을 읽을 때 '글이 눈에 안들어오면 좋은 신호다 한문장 한단어씩 천천히 읽어보자'.\n\n· 교통체증으로 '답답하면 좋은 신호다' 천천히 간다고 생각하고 마음을 비울 시간이다. 조만간 씽씽 달리게 될 것이다.\n\n· 돈을 쓰는 이 순간 '가지고 있음'을 '충만하게' 느끼자.(더 해빙)\n\n----\n\n[출처] https://m.blog.naver.com/vinci22c/221054134092\n\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmT9K2Xjvq29XrRvvjLa3W4aWraHY7m5oEzQwLkfNJzmEp/image.png)\n\n\n\n\n\n[Vinci] 생각기술 : 메타인지 능력 키우는 간단한 방법\n\n​\n\n단어와 심리의 상관관계...\n\n단어를 통해 심리를 알 수 있다!\n\n​\n\n나는 이걸 이렇게도 생각한다.\n\n​\n\n단어를 통해 심리를 바꿀 수 있다!\n\n​\n\n사용하는 단어를 통해 심리를 알 수 있다는 것은... 다른 단어를 사용하면, 그에 따라 심리가 달라질 가능성이 높다는 의미가 될 것이다. 내가 주로 사용할 단어를 선택하는 것... 그것은 내 마음을 경영하는 좋은 방법이 될 수 있다. 감정에 있어서도, 실력에 있어서도 그러하다. 내가 쓰는 단어는 내 마음을 좌우하기에... 내가 쓰는 단어를 현명하게 선택함으로써, 내 마음을 더욱 행복하게 혹은 더욱 성공적으로 만들 수 있다.\n\n​\n\n난 이것이 메타인지 능력을 키우는데에도 쓰일 수 있다고 생각한다. \n\n​\n\n관찰하고 있는 나를 관찰해보는 것....\n\n내가 어떤 생각 과정을 거쳐 이런 결론을 내리게 된 것인지를 관찰해보는 것...\n\n내가 이걸 지금 아는지 또는 실은 모르면서 아는 척하는 건지를 살펴보는 것... 모르면 왜 모르는지를 생각해보는 것...\n\n나의 감정을 단지 느끼기만 하는 게 아니라 관찰해보고 생각해보는 것...\n\n무의식적으로 튀어나오는 나의 감정을 내 가치관으로써 평가해보는 것...\n\n​\n\n이런 것들이 메타인지라 할 수 있다.\n\n​\n\n메타인지는 학습능력을 키우는데에도... 행복한 삶을 사는데에도... 자기주도적인 삶을 사는데에도... 소중한 가치를 가지고 있는 중요한 것이다. \n\n​\n\n메타인지 능력은 어떻게 키울 수 있을까?\n\n​\n\n이에 도움이 되는 것 중 하나는... 단어이다. 말할 때든 글쓸 때든, 관찰할 때든 생각할 때든... 어떤 단어를 많이 사용하는지에 따라서, 메타인지 능력이 달라질 수 있다는 것이다.\n\n​\n\n이것이 효과적인 이유는... 단순함 때문이다. 무언가를 실용적으로 잘 쓰기 위해서는... 간단한 것이 좋다. 그 내부적인 원리는 복잡하더라도, 행동 지침은 간단해야 한다. 복잡한 것은 실용성이 떨어진다. 전자기기도 그렇지 않던가. 전문가용 전자기기라면, 복잡해도 괜찮겠지만... 대중들이 널리 쓰는 전자기기라면, 사용이 단순해야 한다. 뇌영상 촬영기기라면, 복잡해도 괜찮겠지만... 스마트폰은 사용이 단순해야 한다.\n\n​\n\n'특정 단어를 많이 사용해보자!' 이것은 단순한 지침이기 때문에, 메타인지 능력을 키우는 사소하지만 효과적인 방법이 될 수 있다. 그렇다면 메타인지 능력을 키우기 위해 어떤 단어를 많이 사용해야 하는 걸까?\n\n​\n\n그 대표적인 단어는...\n\n​\n\n'주목'이다.\n\n​\n\n이런 말을 자주 쓰면 된다.\n\n​\n\n'주목된다'\n\n'주목해보자'\n\n​\n\n사실 주목이라는 단어가... 그리 일상적인 단어는 아니다. 구어보다는 문어에 주로 등장하는 단어이고... 어릴 적 학교에서 선생님이 교실의 소란을 잠재우고 수업을 시작하기 위해 '자 여기 주목!' 이 정도만 구어로 쓰이는 정도이다. 문어로도 그다지 자주 쓰이진 않는다. '귀추가 주목된다' 이런 관용적 표현이 있고... 칸이 주목한 천재감독! 이런 정도로 쓰인다. 그리고 주목이란 단어의 쓰임이 분산되는 것이... '주의'라는 단어가 있기 때문이다. 주의를 기울이다! 라고 하지... 주목을 기울이다! 라고 하지 않는다. 주의력이라 하지, 주목력이라 하지 않는다. 그러나 사실 다 같은 의미이다. 주의나, 주목이나... attention 이다.\n\n​\n\n내가 생각하기에... '주목'은 인지심리의 가장 핵심적인 단어이다. 때문에 인지를 인지하는 것... 메타인지에 있어서도 핵심적인 단어라 생각한다. '주목'이란 단어를 자주 사용함으로써 메타인지 능력을 키울 수 있다.\n\n​\n\n명상도 그런 것 아니겠는가. 호흡에 주목해야 한다. 그리고 내가 호흡에 주목하고 있는지를 관찰해야 한다. 그리고 그 주목을 내 마음으로 옮겨서, 내 마음을 살펴봐야 한다. 그리고 내가 무엇에 주목하고 있는지를 관찰해야 한다. 그러면서 내 마음에 어떤 감정이 요동치고 있는지에 주목하여 이를 관찰해야 한다. 그럼으로써 내 마음에 대한 주도성을 갖게 될 수 있는데... 이런 과정이 곧 메타인지라 할 수 있다. 그리고 명상의 핵심은 호흡이 아니라, 주목이다.\n\n​\n\n그런데 문제가 있다. 일상적인 대화에 있어서... '주목'이란 단어를 쓰는 건 어색한 경우가 많다는 것이다.\n\n​\n\n'와 저기 귀걸이 좀 봐!'\n\n​\n\n이렇게 말하는 게 일상적이다.\n\n​\n\n'와 저기 귀걸이에 좀 주목해봐!'\n\n​\n\n라고 말하는 건 어색하다. 즉 일상어에 있어서는... '주목'이란 단어가 생략되어 있다. 내 생각엔... 대화에 있어 어색한데 굳이 쓰는 건 그리 좋지 않은 것 같다.\n\n​\n\n그보다는 글을 쓸 때나... 혹은 내심으로 관찰하거나 사색할 때... 그럴 때 '주목'이란 단어를 자주 사용하면 된다.\n\n​\n\n'이 뮤직비디오의 빨간 색에 주목해보자!'\n\n​\n\n이렇게 내심으로 말하고... 관찰해보는 것이다.\n\n​\n\n'이 서비스의 사회적 가치에 주목해보자!'\n\n​\n\n이렇게 내심으로 말하고... 생각해보는 것이다.\n\n​\n\n나의 경우... 블로그에 '주목'이란 단어를 사용한 글이... 600개가 넘는다. 글쓸 때... 습관적으로 주목이란 단어가 자주 사용되도록 하면 좋다.\n\n​\n\n일기에도... 메모에도... 주목이란 단어를 쓰면 좋다.\n\n​\n\n나의 경우 책을 읽을 때에 노트북이나 스마트폰에 메모하는 경우가 많은데, 이때 주목이란 단어를 꽤 자주 쓰곤 한다. 이를테면 이런 거다.\n\n​\n\n'\n\n£. 후각피질이 척수로부터 먼 곳에 있다는 점이 주목된다. 이건 어떤 의미가 있는 것일까? 한편 설치류나 인간이나... 후각망울의 크기가 비슷하다는 점도 주목할만하다. 이 정도 크기는 있어야 육상에서 기본적인 후각분석이 가능한 것인가... 하는 생각도 든다.\n\n​\n\n£. 사람의 주목은 차이를 향할 가능성이 높다. 맥락을 통해 차이를 보여주는 것은 주목할 확률을 높일 것이다.\n\n'\n\n​\n\n학생들이 시험 준비를 함에 있어서... 미리 과목별 계획을 짤 때에도... '이 점에 주목할 것!' 이라 적어둘 수 있을 것이다. 어떤 문제를 풀었는데 틀렸다고 해보자. 그렇다면... 빨간펜으로 이렇게 적어놓을 수 있을 것이다. '다음에 이런 문제를 접할 때에는... 이 부분에 주목할 것!'\n\n​\n\n풀이 속도를 높이기 위해 이렇게 적을 수도 있을 것이다. '습관적으로 이 부분에 먼저 주목하게 되는데, 그래서 시간을 허비하게 되는데, 다음에는 저 부분부터 주목해야겠다!' 암기 효율을 높이기 위해 기출문제를 살펴보면서, '교과서 볼 때에 이런 부분에 주목할 것!' 이라 적어놓을 수도 있을 것이다.\n\n​\n\n자신의 주목을 전략적으로 관리함으로써, 학습 능력을 키우는 것이다.\n\n​\n\n학생들이 어디에 주목해야 하는지를 알며 + 학생들이 지금 이 순간 어디에 주목하고 있는지를 디테일하게 알아야 한다. 그래야 효과적인 피드백을 학생들에게 주면서 학습력을 개선시킬 수 있다. 그래야 효과적인 피드백을 선생님 자신에게 주면서 강의력을 개선시킬 수 있다.\n\n​\n\n주목이란 무엇일까?\n\n​\n\n비유적으로 말하자면, 이는 '정신적인 에너지'이다. 에너지를 관리하기 위해서는... 에너지에 이름을 붙여 자주 불러줘야 한다. 한편 이렇게도 말할 수 있다. '주목은 인지자원'이다. 경영의 기본은 '자원'이다. 관리적인 측면에서도, 전략적인 측면에서도... 결국 자원이다. 경영은 자원을 자원으로 바꾸는 활동이다. 그리고 이는 자기 자신을 경영함에 있어서도 마찬가지다. 인지자원을 살피는 것이 중요하며, 이를 유도하는 것은 그 자원에 이름을 붙이고, 그 이름을 자주 사용하는 것이다.\n\n​\n\n주목을 물리적으로 말하자면, 이는 '전류'이다. 주목은 전류다. 신경세포의 전류... 그것이 주목이라 할 수 있다. 무언가에 주목한다는 것은... 그 무언가에 전류를 많이 사용함을 의미한다. 무언가에 주목하면, 그 부분에 해당하는 두뇌 신경활동이 활발해지는데, 그건 물리적으로 전류가 증폭되는 것을 의미한다. 감정의 효과 중 중요한 것도 여기에 있다. 감정은 무언가에 전류를 증폭시켜, 이를 주목하게 만든다. 호기심은 새로운 것에 주목하게 만들고, 분노는 타인의 잘못에 주목하게 만든다. 의식의 중요한 능력도 여기에 있다. 의식은 주목을 통제할 수 있다. 물론 그 크기에 한계는 있지만, 의식은 어디에 의식적인 주목을 기울일지를 선택할 수 있다.(과연? 자유의지는 있는가?)\n\n​\n\n다만 메타인지가 잘 되지 않고 있는 경우... 자신이 무엇에 주목하고 있는지를 살피지 않는 경우... 그걸 정말 의식적인 것이라 말할 수 있는지는 의문이다. 의식적인 주목이 반복되면, 그중 상당 부분은 무의식화되어 자동적으로 주목하게 되는데... 메타인지 능력이 부족하면, 이는 대부분 환경이 선택한 것이지 내 의지가 자유로써 선택한 것이라 보기 힘들 것이다. 그건 자기주도성이 떨어진다는 것을 의미한다. 내가 내 삶의 주인이 되기 위해서는... 내가 나의 진정한 주인이 되기 위해서는... 중요한 것이 메타인지이고... 메타인지에서 중요한 것은 주목이며, 이를 위해 간단한 실천지침은 '주목'이란 단어를 관찰할 때나 생각할 때나... 말할 때나 글쓸 때나... 자주 사용하는 것이다.\n\n​\n\n'주목'이란 단어를 자주 사용하는 것은... 메타인지 능력 이외에 또 다른 효과가 있는데... 그건... 감성지능 즉 EQ를 높인다는 것이다. 자기자신에 대한 것은 메타인지 능력과 겹치는 것이고... 타인에 대한 것도 그러하다.\n\n​\n\n타인의 감정을 이해하는데 있어 중요한 것은 공감능력만이 아니다. 타인이 무엇에 주목하고 있는지를 살피는 것... 그것이 너무나 중요하다. 그래야 타인의 감정을 세심하게 이해할 수 있기 때문이다. 아기를 키운다는 것도 그 기본은... 지금 이 순간 아기가 무엇에 주목하고 있는지를 살피는 것... 그것이 아니던가. 그래야 말 못하는 아기의 불편을 세심하게 이해하고 해결해줄 수 있을 것이다.\n\n​\n\n이는 일상에서 사람들과 소통할 때뿐만 아니라... 즉 일상적 가치뿐만 아니라, 상업적 가치도 크다.\n\n​\n\n사람들이 무엇에 주목하고 있는지를 살피는 것... 무엇에 습관적으로 주목하게 되는지를 살피는 것... 무엇에 주목하게 될 지를 예측하는 것... 이것은 상업적인 가치가 크다. 사람들이 주목하지 않는 것에서는 자원을 아끼고, 사람들이 주목하는 것에 자원을 집중 투자하는 것이... 상업적 전략의 기본이라 할 수 있는데... 그러려면 먼저 사람들의 주목을 살펴야 한다. 고객의 주목을 살펴야 한다. 거래란 것도 상대방이 무엇에 주목하고 있는지를 살피는 게 기본 아니던가. 사회적인 갈등을 조정하는 것도 마찬가지이다. 각자 무엇에 주목하고 있는지를 살펴야 하며, 각자 무엇을 얼마나 소중하게 생각하는지를 살펴야 한다.\n\n​\n\n이해관계를 살핀다는 것은... 숫자적인 득실을 따지는 것만이 아니다. 사람들의 주목과 가치관을 살피는 것... 그 심리적인 것이 이해관계에 있어 매우 중요한 부분이다. 이를 잘 알아야 더욱 잘 설득할 수 있고, 더욱 좋은 해결책을 만들 수가 있다. 이는 뭐 대단히 거창한 것뿐만 아니라, 일상에서 일어나는 사소한 갈등에 있어서도 마찬가지다. 주목과 가치관을 살펴야 한다.\n\n​\n\n주목에 대한 이해를 돕고 그 가치를 어필하기 위해 여러 이야기를 했지만, 실천적으로는 단순하게 이것 하나면 충분하다.\n\n​\n\n'주목'이란 단어를 많이 사용해보자!\n\n​\n\n이는 메타인지 능력을 키워줄 것이다.\n\n----\n\n[보너스] Sequence to Sequence Learning(Attention)\n\nhttps://youtu.be/iYTYiAELk-U\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmXtEdx2so1FiwChNARm55GUAgb93ZNiMQyX9uuSJwqV4b/image.png)",
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      "body": "- 메타러닝\n\n· 기존 학습 네트워크를 여러개로 하고 그것을 관리할 네트워크로 구성된다.\n\n​\n\n- \"Learning To Learn\" 이라고 알려져 있는 Meta-learning은  보통 3개 정도의 접근 방식이 있다. \n\n 1) (metric 기반의) efficient distance metric을 학습하는 방식\n\n 2) (model 기반의) external/internal memory를 통한 (recurrent) network을 사용하는 방식\n\n 3) (optimization 기반의) fast learning을 위한 model parameter를 최적화하는 방식\n\n----\n[출처] http://m.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=101297\n\n**[기고] 인공지능 기술의 의사결정 과정을 밝혀낸다는 것**\n\n​\n\n- 이주호 에이아이트릭스(AITRICS) 리서치팀장\n\n​\n\n인공 신경망은 정말 사람의 뇌에 가까워졌다고 말할 수 있을까? \n\n적어도 사람처럼 의사 결정 과정에 대한 해석이 가능한지의 관점에서 본다면 답은 ‘아니오’일 것이다. \n\n​\n\n인공 신경망을 포함한 대부분의 인공지능 기술들은 정답을 도출해내는 과정을 설명하기 어렵다. 수많은 양의 학습 데이터와 계산 자원으로 만들어낸 거대하고 복잡한 모델 속에서 어떤 일이 벌어지고 있는지 정확하게 알 수 없다. 인공지능 알고리즘의 결과가 아무리 정확하더라도, 마치 ‘블랙박스’처럼 가려진 그 결론 도출 과정을 설명할 수 없다면 누가 이 결과를 신뢰할 수 있겠는가?\n\n​\n\n에이아이트릭스(AITRICS)는 인공지능의 해석 가능성을 높이고 신뢰도를 향상시키기 위하여 AI가 어떻게 결과 값을 도출했는지 확인할 수 있도록 딥러닝 모델의 의사결정 과정을 해석하는 ‘해석 모듈(Interpretation module)’과, 결과에 대한 불확실성을 계산하여 신뢰도를 제공하는 ‘베이지안 뉴럴 네트워크(Bayesian neural networks)’ 기술을 도입했다.\n\n​\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmSu4qtADeR5PS1h8tXGDba7WZcpswLYhtuKbq4EP48QDU/image.png)\n\n\n\n▲ <위> 기존에 존재하던 방법으로, 두 네트워크 사이의 지식 전이가 채널의 중요도에 대한 고려 없이 일정하게 이루어짐\n\n<아래> 에이아이트릭스 메타트랜스퍼(AITRICS metatransfer) 방법으로, 메타 네트워크 f와 g는 채널의 중요도에 따라 두 네트워크의 레이어 사이에 전달할 지식의 양을 결정한다. 화살표의 너비는 전달되는 지식의 양을 나타낸다.\n\n(출처: 논문 Learning what and where to transfer, ICML 2019)\n\n\n인간은 과거의 경험으로부터 현재 당면한 문제를 해결할 방법을 이끌어내는 능력을 보유하고 있다. 인공지능 모델에서도 이와 유사한 기술이 있는데, 바로 ‘전이 학습 (transfer learning)’이라는 기술이다.\n\n​\n\n딥 네트워크는 일반적으로 많은 양의 학습 데이터와 충분한 학습 시간을 필요로 하지만, 현실 세계의 많은 태스크들이 적은 양의 학습 데이터로 인한 과적합(overfitting) 현상을 겪는다. 전이 학습은 이러한 경우에 학습 데이터가 충분한 다른 태스크들로부터 지식을 전이시켜 데이터가 부족한 태스크의 학습을 돕는 기술이라고 할 수 있다. 다만 일반적인 전이 학습 기술은 구체적으로 어떤 태스크의 학습 데이터가 어떠한 방법으로 전이되는지 해석하기 까다롭다는 단점이 있다.\n\n​\n\n에이아이트릭스(AITRICS)에서는 이러한 전이 학습에 해석 가능성을 부여하기 위해 ‘메타 러닝(meta learning) 방법론’을 제안했다. 이는 특정 태스크를 풀기 위해 어떠한 태스크에서 얼마만큼의 지식을 끌어와야 하는지, 또 그런 지식들이 현재 문제를 풀기 위한 딥 네트워크의 어떠한 파라미터를 최적화하는 데 주로 사용되어야 하는지를 학습하는 방법론으로, 결과의 근거를 유추하여 해석을 가능하게 하며 전이 학습의 효율성을 증대시켜 예측 성능을 큰 폭으로 향상시킨다.\n\n​\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmXwGZ19MdDVkSpp1RGhmHhHw8vdeXiF4wTqRsQpCxAFfm/image.png)\n\n\n\n▲ 모델의 확신 정도를 보여주는 신뢰성 다이어그램. ECE는 Expected Calibration Error이며, 모델의 신뢰도와 실제 정확도 사이의 가중 평균 격차를 나타낸다. 기존의 ‘Attention 모델’은 눈금 조정이 잘못된 네트워크를 제공하는 반면, 에이아이트릭스(AITRICS)의 ‘Uncertainty-aware Attention 모델’은 눈금 조정이 제대로 이루어진 네트워크를 제공한다. 이렇게 정확하게 교정된 네트워크는 모델의 예측 확신 정도를 통해 결과 사용 여부를 결정하여 신뢰할 수 있는 선택을 할 수 있도록 한다.\n\n(출처: 논문 Uncer-tainty-Aware Attention for Reliable Interpretation and Prediction, NeurIPS 2018)\n\n에이아이트릭스(AITRICS)는 인공지능 모델의 의사 결정 과정이 확률 분포로 주어지는 ‘베이지안 뉴럴 네트워크’ 기술을 적극 활용하여 시계열 데이터에서 불확실성을 고려한 의사 결정을 할 수 있는 ‘Uncertainty-aware attention mechanism’을 제안했다. 모델이 결과에 대한 확신이 없다면 “모르겠다”고 말할 수 있음을 의미한다.\n\n특히 이 기술은 특정 의사 결정 과정이 어떤 요인으로부터 주로 영향을 받았는지를 알 수 있고 그 결과의 불확실성을 함께 제공하여, 해석 가능성과 신뢰도가 생명인 의료 문제에 유용하게 활용될 수 있다.\n\n​\n\n<저작권자 © 아이티데일리 무단전재 및 재배포금지>\n\n----\n\n[출처] https://www.semanticscholar.org/paper/Meta-Networks-Munkhdalai-Yu/470d11b8ca4586c930adbbfc3f60bff08f2a0161\n\n​\n\nMeta Networks\n\nTsendsuren Munkhdalai, Hong YuPublished 2017Computer Science, Medicine, MathematicsProceedings of machine learning research\n\nNeural networks have been successfully applied in applications with a large amount of labeled data. However, the task of rapid generalization on new concepts with small training data while preserving performances on previously learned ones still presents a significant challenge to neural network models. In this work, we introduce a novel meta learning method, Meta Networks (MetaNet), that learns a meta-level knowledge across tasks and shifts its inductive biases via fast parameterization for… CONTINUE READING\n\n​\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmVjycyTP2zq4Va74gXDbqfTUPXzt5xcNHR67KU34Yx7qb/image.png)\n\n\n\nFigure 1. Overall architecture of Meta Networks. \n\n​\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmZT6e8jxNMpJRSistirfQM81GAp1TmBaZP54AaxKXptTm/image.png)\n\n\nFigure 2. A layer augmented MLP \n\n----\n[출처] https://www.researchgate.net/publication/332020913_Meta-Network_Analysis_of_Structural_Correlation_Networks_Provides_Insights_Into_Brain_Network_DevelopmentData_Sheet_1pdf\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmZeWJrUz1S26VT7wmyrHuVAMEvYXLMvNfowmpHyJZqbbD/image.png)\n\n\n| Illustration of meta-network decomposition. The developmental networks X = [x 1 , x 2 , · · · , x T ] are a sequence of brain networks at different ages (indexed from 1 to T). The meta-network decomposition method decomposes X into a small number of non-overlapped meta-networks U = [u 1 , u 2 , · · · ], whose dynamic weight over time is indicated by the covarying trajectories V = [v 1 , v 2 , · · · ]. Each meta-network (e.g., u 1 ) represents a distinctive network connection pattern. Each covarying trajectory (e.g., v 1 ) reveals the dynamic contribution of the corresponding meta-network with the passing of time.\n\n​\n----\n[출처] https://talkingaboutme.tistory.com/entry/DL-Meta-Learning-Learning-to-Learn-Fast\n\n​\n\n**[DL] Meta-Learning: Learning to Learn Fast**\n\n\"Learning To Learn\" 이라고 알려져 있는 Meta-learning은 몇몇 training 예제를 통해서 모델로 하여금, 새로운 기술을 배우거나, 새로운 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 설계하는 것을 나타낸다. 보통 3개 정도의 접근 방식이 있다. \n\n​\n\n 1) (metric 기반의) efficient distance metric을 학습하는 방식\n\n 2) (model 기반의) external/internal memory를 통한 (recurrent) network을 사용하는 방식\n\n 3) (optimization 기반의) fast learning을 위한 model parameter를 최적화하는 방식\n\nLearner and Meta-Learner\n\n meta-learning을 바라보는 또다른 관점은 model update하는 과정을 두가지 단계로 나누는 것이다.\n\nClassifier fθ는 \"learner\" model인데, 주어진 task를 수행할 수 있도록 학습된 상태이다.\n\n한편, optimizer gϕ는 주어진 support set S를 가지고, learner model의 parameter를 update하는 방법을 학습하게 된다.\n\n(θ=gϕ(θ,S))\n\n 그러면 final optimization step에서는 θ와 ϕ를 최대화할 수 있도록 update하는 것이 필요하게 된다.\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmduMgD6HotVpCLNaU3CpopDq8SH3oaUYNSzadpwJkcbNY/image.png)\n\n​\n\nMetric-Based Approach\n\n​\n\nMetric-based meta-learning의 근본적인 개념은 (k-NN classifier나 k-means clustering과 같은) nearest neighbors algorithm과 kernel density estimation과 유사하다. 알려진 label y에 대한 predicted probability는 support set sample들의 label에 대한 weighted sum과 같다. 이 때 weight는 kernel function kθ를 통해서 구할 수 있는데, 이 값은 두 개의 data sample간에 similarity 정도를 나타내는 것이다.\n\n​\n\nConvolutional Siamese Neural Network\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmZ41CU2VdDy6tPH9gi7ZSWSinVMnjGEKRyrucANRps2oL/image.png)\n\n그림 2. few-shot image classification을 위한 convolutional siamese neural network의 구조도\n\n​\n\n Matching Networks​ (Vinyals et al, 2016)\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmTfMyBuyhGsNWBMycKhXqPVsNhgvCXkfiViaRuwsxhHJ8/image.png)\n\n\n그림 3. Matching Network의 구조도 \n\n \n\nRelational Network (RN) (Sung et al, 2018) \n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmWFUqN7mgqGKrCfqCSkjwxwULWnVReniVEqKzVLy8XgZa/image.png)\n\n그림 4. 하나의 query에 대한 5-way 1-shot problem에 대한 Relation Network 구조도\n\nPrototypical Networks (Snell, Swersky & Zemel, 2017)\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmaMtKatYP2d5ES3AVLYQFfpH9SeyrygwHrLKSJgs3qGjJ/image.png)\n\n그림 5. Few-shot과 Zero-shot 상황에서의 Prototypical Networks \n\n​\n\n​\n\nModel-Based Approach\n\n​\n\nModel-based meta-learning은 Pθ(y|x)와 같은 형식에서 어떠한 가정을 삽입하지 않는다. 대신에 fast-learning에 특화된 model의 영향을 많이 받는데, 이때 model은 몇번의 training step만 가지고도 network parameter를 빠르게 학습할 수 있는 형태를 나타낸다. 보통 이렇게 parameter를 빠르게 구하는 방식은 내부 구조를 통해서 얻을 수 있거나 또다른 meta-learner 모델을 통해서 제어가 된다.\n\n​\n\nMemory-Augmented Neural Networks (MANN)\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmS39mfT78NVKEiUrBx4ni5L2HLkCfYkmdwx7mPQ33AExQ/image.png)\n\n그림 7. Meta-learning에 활용하기 위한 MANN의 구성\n\n​\n\nMeta Networks (Munkhdalai & Yu, 2017)\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmSrSto9QjijHxBAp1jUQTYK1k2kxoz6GNp96Q8T8gxPRK/image.png)\n\n\n그림 9. MetaNet 구조\n\n​\n\n​\n\nOptimization-Based Approach\n\n​\n\nDeep learning model은 gradient에 대한 backpropagation을 통해서 학습한다. 하지만 이런 gradient-based optimization은 적은 수의 training sample을 다루기 위해서 만들어진 것이 아닐뿐더러, 적은 optimization step내에서 converge되지 않는다. Optimization algorithm을 수정해서 적은 수의 example만 가지고 model이 잘 학습할 수 있는 방법이 있을까? 그것이 바로 optimization-based approach가 적용된 meta-learning algorithm이 지향하는 목표이다.\n\n​\n\nLSTM Meta-Learner\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmWWUJwrLWUNvS83amSjGMj82podcxKF493PqjED5jeYpt/image.png)\n\n그림 11. LSTM Meta-Learner 학습 알고리즘\n\n​\n\nModel-Agnostic Meta-Learning (MAML) (Finn et al, 2017)\n\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmUp7Ep5LXnp87JEJpGKjgMYprrh9GjTQCs5VAf8E2mRE5/image.png)\n\n그림 13. MAML algorithm의 일반적인 형태\n\n​\n\nFirst-Order MAML (FOMAML)\n\n​\n\n위에서 설명한 meta-optimization step은 second derivative의 영향을 많이 받는다. 미분을 두번 해야 하기 때문에 computation power가 많이 필요한데 이를 줄이기 위해서, MAML의 수정된 형태는 second derivative를 생략하고, 조금더 더 간단하고, cost가 많이 필요하지 않는 형태로 제시되었는데, 이를 First-Order MAML (FOMAML)이라고 한다.\n\n​\n\n​\n\nReptile (Nichol, Achiam& Schulman, 2018)\n\n​\n\nReptile은 다음 과정을 반복적으로 수행한다.\n\n  1.Task를 samling한다.\n\n  2.Multiple Gradient Descent step을 통해 task를 학습한다.\n\n  3.새로운 parameter를 얻을 수 있게끔 model weight를 움직인다.\n\n​\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmZU8eNixjVKvahDK5j35XjyY69hLo7AYbgQyaeoAiDdKk/image.png)\n\n\n\n그림 14. Reptile Algorithm의 batch 형태\n\n​\n\nReptile vs FOMAML\n\n​\n\n결론을 내자면, MAML과 Reptile 모두 같은 goal을 가지고 optimize하는 것을 지향하며, gradient update가 아래의 세개의 항으로 근사됬을 때, (A에 의해서) 좋은 task performance를 낼수 있고, (B에 의해서) 좋은 generalization을 보여줄 수 있다.\n\n​\n\n사실 원저자 관점에서는 위의 식 중 생략된 항인 O(α2)이 parameter learning시 큰 영향을 줄 수 있다고 생각하는 것 같다. 하지만 위에서 설명한 대로 FOMAML이 완전한 MAML과 비교했을때 거의 비슷한 성능을 낼 수 있는 것처럼, gradient descent를 update할 때는 higher-level derivative는 그렇게 중요하지 않는 것처럼 보인다.\n\n​\n\n- 생각많은 소심남 2019. 7. 31. 23:29\n\n​\n----\n\n![image.png](https://cdn.steemitimages.com/DQmUNm2t8JECAT16oZgRzZQnCiwAJrqs4VRSUMyWNUDpyZH/image.png)\n\n​",
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