매일 이용 하는 이메일, 포텔 사이트, 메신저 등 우리 데이터로 가득 찬 시대에 살아가고 있다.  

     이런 시대에 우리 청소년들이 단지 데이터 활용에 그치지 않으려면 데이터에 대해 안목을 넓혀야 한다.

     이 책은 그런 청소년들을 위한 책이다.

     청소년의 눈높이에 맞춰 알고리즘, 인공지능, 메타버스, 블록체인 등 데이터의 발전 과정과 현재의 모습을

     쉽게 설명해 놓았다. 

     데이터가 어떻게 발전 해왔는지, 우리 생활 속 데이터는 어떤 모습인지, 앞으로 데이터가 만들어 갈 세상은 무엇인지

     등에 관련된 내용으로 데이터에 대해서 궁금하다면 읽어보기 좋은 책이다.

 

 

 

 

     

 

     오랜만에 책을 읽어야 겠다는 생각에 도서관에 가서 뭘 읽을지 고르다가

     표지를 보고 이 책을 골랐다.

     채닝 테이텀과 아만다 사이프리드가 커플로 나오는 영화가 나온다는 얘기를 듣고 봐야지 하다가 못봤던 Dear John.

     영화보다 책이 더 재미있을거 같았다.

     원서였지만 앞장을 조금 읽어보니 그렇게 어렵지 않아서 읽게됐다.

     직업군인인 존(채닝 테이텀)과 학생인 사바나(아만다 사이프리드)는 해변에서 처음 만났다.

     휴가를 나온 존이 자신의 동네인 노스캐롤라이나에 봉사활동을 하러 온 사바나에게 도움을 주며 가까워지게 된다.

     짧은 시간동안 서로 불타는 사랑을 했고 존이 다시 복귀를 하면서 둘은 장거리 연애를 하게된다.

     1년뒤 다시 돌아오겠다고 약속을 했고 둘은 그렇게 편지로 사랑을 이어나갔다.

     하지만 9.11테러로 인해 존은 사바나와의 약속을 지키지 못하게 되었고 기다리다 지친 사바나는 다른 남자와 결혼을 하게된다.

     결국 둘은 이뤄지지 못하는 듯 했지만 사바나의 남편이 사망하고

     존은 5년전에 사바나가 쓴 'Dear John' 이라고 시작하는 편지에서 사바나의 사랑을 다시 확인하고 그녀에게 달려간다.

     스토리는 대략적으로 이렇지만 난 책을 읽으면서 존과 그의 아버지와의 관계에 더 눈이 갔다.

     존을 혼자서 키워온 아버지.

     아버지는 동전을 모으는 것을 좋아했고 그것과 관련된 얘기를 하는 것을 좋아했다.

     하지만 존은 어느순간 아버지와 그런 얘기들을 하는게 싫었고 그뒤로 아버지와의 대화가 없어지면서

     자연스럽게 멀어지게 됐다.

     존은 고등학교를 졸업후 대학교를 가지 않고 여기저기 일을 하면서 친구들과 놀고 술을 마시며 시간을 보내다가

     군대에 입대하기로 마음 먹는다.

     군인이 되고 존은 점점 어른이 되어가기 시작했고 그러면서 느끼지 못했던 아버지의 소중함을 알게된다.

     그러다 사바나로 인해 아버지가 아스퍼거 증후군 인거 같다는 말을 듣게 되고 그 말에 사바나에게 굉장히 분노하는

     존의 모습에서 아버지에 대한 존의 사랑을 느낄수 있었다.

     군대 복귀 후 아버지의 투병 소식을 듣게되어 집으로 온 존은 야윈 아버지의 모습을 보면서 굉장히 슬퍼하지만

     마지막까지 아버지를 살뜰히 챙기는 그의 모습이 참으로 슬프고도 애틋했다.

     군인인 신분으로 자기가 아버지를 챙길 수 없어 보호시설로 아버지를 옮기던 날, 존은 아버지와의 마지막이라는 걸 알았던걸까.

     아버지에게 사랑한다고 말하는 존의 모습에서 눈물이 났다. 그리고 몇 주 뒤 존의 아버지는 돌아가셨다.

     그렇게 아버지와는 이별을 했지만 둘 사이에 가슴 찡한 뭉클함이 있었고 그것이 대 마음속에 참 오래남았다.

     몇일전 KBS '슈퍼맨이 돌아왔다' 프로그램의 옛날 영상들을 보다가 우연히 이휘재와 그의 아버지가 나오는 장면을 보게됐다.

     이휘재 아버지가 노환과 수술후 치매 증상으로 TV속 아들 이휘재와 손자들을 알아보지 못하는 장면이었다.

     손자의 재롱에 흐뭇해하는 모습을 본게 엊그제 같았는데..

     좌절해하는 이휘재의 모습이 너무 가슴을 아프게 했다.

     아버지,

     단어만으로도 참 슬퍼진다.

     누구보다도 근면성실하신분. 난 그런 우리 아버지를 정말 많이 존경한다.

     같이 사는데도 하루하루 늙어가시는 모습이 보여 가슴이 미어질때가 많지만

     지금 현재 아버지의 건강한 모습에 감사함을 느낀다.

     앞으로 더 많이 웃어드리자. 더 많이 사랑해드리자.

 

 

 

 

 

     

     한창 데이터 분석 공부를 시작하고 읽었던 책인데 너무 쉽게 잘 설명해 놓아서

     노트 정리까지 하면서 읽었다.

     정말 비전공자를 위해 쉽게 설명해 놓았다.

 

 

 

     머신러닝 기법들을 쉬운 예를들어 설명한 책이니 처음 데이터 분석을 시작하는 사람들에게 추천할 만한 책이다.

 

 

 

 

 

 

How to rasterize an image with Processing • tim rodenbröker creative coding

In this post i’ll teach you how to access the data of an image and how to use it to […]

timrodenbroeker.de

     

     CodePen을 돌아다니다가 tim의 Image-Rasterizer 작품을 보고 안 따라 할 수가 없었다.

     정말 친절하시게 tutorial까지 올려 주셔서 쉽게 따라 해 볼 수 있었다.

   

     Processing은 컴퓨터 프로그래밍의 본질을 시각적 개념으로 프로그래머가 아닌 사람들에게 교육할 목적으로

     뉴 미디어 아트, 시각 디자인 공동체를 위해 개발된 오픈 소스 프로그래밍 언어이자 통합 개발 환경이다.

     여기 들어가서 Processing을 다운받았다. (현재는 Processing 4.0.1 버전까지 나옴)

 

     다운 받고 Processing - 3.5.4 (뒤에 3.5.4버전을 의미함) 폴더에 들어가면 processing.exe 파일이 보인다.

     processing.exe 누르면 바로 실행이 되면서 밑에 처럼 흰 창이 뜬다. 

 

     이 창에 원하는 코드를 넣어서 실행시키면 된다. 나는 Tim의 코드를 작성해서 넣었다.

     img에는 비너스 사진을 직접 다운받아서 'venus.jpg' 로 저장하여 사용하였다. (사진 경로 다 적어주어야 한다.)

 

int age = 34;
PImage img; 

void setup() {
  size(800,800);
  img = loadImage("venus.jpg"); 
  img.resize(800,800);

}

void draw() {
  background(255);
  
  fill(0);
  noStroke();

  
  float tiles = mouseX/10;
  float tileSize = width/tiles;
  
  translate(tileSize/2, tileSize/2);
  
  for (int x = 0; x < tiles; x++) {
    for (int y = 0; y < tiles; y++) {
      color c = img.get(int(x*tileSize),int(y*tileSize));
      float size = map(brightness(c),0,255,20,0);
      
      ellipse(x*tileSize, y*tileSize,size,size);

    }
  }
}

 

 

     좌측 상단에 있는 실행 버튼▶을 누르면 짜잔!!!

 

 

     마우스를 움직일때마다 그림이 바뀐다. 너무 멋지지 않은가!!

 

 

 

 

     <참조>

    https://www.youtube.com/watch?v=XO8u0Y75FRk 

    https://tester188.tistory.com/m/25

 

 

 

Growing a Career in NLP with Primer’s Amy Heineike - Amplify

Amy Heineike started her career working on transportation systems in the UK. She never imagined that one day, she’d be one of the original team members at a fast-growing Bay Area startup, exploring a new and quickly-changing technology. Amy tells us how

amplifypartners.com

   

 

     나는 동기부여 되는 말이나 글을 좋아한다.

     특히 나의 상황과 맞아 떨어지는 글은 찾아 읽는편이다.


     Data Science Weekly 뉴스레터에서 NLP 관련된 글이라고 생각하고 클릭했는데 한 여성에 대한 글이었다.

 

     이 글은 NLP 관련일을 하고 있는 Amy Heineike에 대한 글이다. 

     Amy는 NLP 혁명의 최전선에 있는 회사인 Primer 에서 일하고 있는 여성이다. 

     영국에서 태어난 Amy는 어릴적 부터 호기심이 많았고 모든것에 관심이 있었다.

     특히 수학과 과학에 관심이 많았던 그녀는 대학에서 수학을 전공했다.

     하지만 졸업후 뭘 해야할지 확신이 안섰던 그녀는 대학원도 생각했지만 직장을 구해서 일을 하라는 아버지의 조언에 따라

     취업을 하였다. 하지만 Amy는 직장에서 지루함을 느꼈고 자신이 관심이 있는게 뭔지를 찾아야 겠다고 생각한 그녀는

     책을 열심히 읽기 시작했다. 그때 접한 복잡성 경제학(complexity economics : 끊임없이 변화하는 경제 현상의 패턴을

     이해하고 그것에 어떻게 적응해야할지 모색하고 연구하는 학문)이라는 책에 푹 빠졌다.

     그녀는 그 책의 저자가 런던에 거주하고 있다는 것을 알게되었고 무작정 그 저자한테 메일을 보냈다.

     자신의 관심사에 대한 적극적인 표현과 호기심은 그녀에게 정말 멋지고 흥미로운 문제를 연구하는 일에 대한 문을 열 수 있는

     기회를 주었고 그렇게 저자의 회사에서 일을 시작하게 되었다.

 

     관심있는 분야에서 일을 시작한 그녀는 NLP 관련 일을 7년 넘게 일을 하고 있으며 

     분석가처럼 읽고 쓸 수 있는 합성을 수행할 수 있는 도구를 구축하는 일을 하고 있다고 한다.

     그녀의 일의 핵심 과제 중 하나는 여전히 흥미로운 새로운 결론을 도출하기 위해 데이터를 사용하는 방법을 찾는 것이다.

     여전히 어렵다고 하면서도 언어 작업은 끝없이 흥미롭다는 그녀는 NLP의 앞으로의 발전이 기대된다고 한다. 

     

     그녀는 말한다.

     세상은 빠르게 변하고 있고 미래가 어떻게 될지 알기 어렵다고.

     그렇기에 자신의 미래가 어떻게 될지 걱정이 되겠지만 괜찮다고.

     그냥 지금 현재 그 자리에서 할 수있는것을 배우면 된다고. 

     나는 앞으로의 그녀의 미래가 기대된다.

 

     나 또한 대학교때 뭐가 하고싶은지 몰랐다. 대학교 공부가 재미없었다.

     난 수학이 좋았다. 그래서 아르바이트로 시작한 수학 강사 일을 오랫동안 하였다.

     강사 일을 평생 하고 싶지는 않았고 일을 하면서도 무엇에 관심이 있는지, 무엇을 하고 싶은지에 대해 끊임없이 고민하였다.

     그렇게 오랜 시간이 걸려 드디어 찾았다. 내가 어떤일을 하고 싶은지. 

     그래서 난 지금 그 일을 하기위해 열심히 달리고 있다.

     이 길이 맞는지 수도 없이 생각하지만 재밌으니까, 내 가슴을 뛰게 하니까.

     그럼 된거 아닌가. 그렇기에 직진이다.

 

 

 

 

 

+ Recent posts