아이폰의 정품 이어폰으로, 움직일 땐 당연히 폰에.. 회사에서는 컴퓨터 오디오에 꽂으며 업무를 했었는데 어느날 갑자기, 휴대폰에 이어폰 인식이 잘 되지 않았다. 정확히 인식이 안된 것은 아니고, 자꾸 음악을 듣다가 음악이 멈추는 증상이 보였는데 첨에는 아이폰5s 문제인지 알고, 수리를 맡겨야 하나 걱정하다가 세컨폰인 갤럭시 노트2에서도 동일한 증상이 보였다. 보니깐 연결하는 부분이 망가진 듯 하여, 다시 구입해야 하나 고민하다가.. 아이폰7이 곧 나온다는 소문과 아이폰7은 블루투스 형태로 제공이 될 것이라는 말에 평소에 구입을 하려고 망설이던, LG HBS 시리즈 블루투스 헤드셋을 사려고 맘 먹었다. 2010년 아이폰4를 처음 사용했었을 때, 아이폰 정품 이어폰을 초기에 분실하여 마찬가지로 당시 획기적이..
올초, 알파고의 메가쇼킹급 등장으로, 우리나라에도 이제 본격적인 인공지능 시대 신호탄을 쏘아올리게 되었다. 어릴적부터 A.I, 인공지능이라는 말을 수없이 듣고, 영화도 보면서 언제쯤 인공지능 시대가 올까? 라는 생각을 했었지만, 바둑으로 인간을 이긴 이 경악스러운 사건에 국내 뿐만 아니라 전세계가 떠들썩하게 됐었다. 알파고를 한번이라도 이긴, 최초의 인간이 된 이세돌... 현재 알파고는 이세돌이 이겼던 알파고의 수준을 한참 넘어섰다. 바둑에 알파고가 있다면, 또다른 초미의 관심사 자율주행자동차가 있을 것이다."아직 전기차도 제대로 활성화 안됐는데 무슨 자율주행자동차야?" 라고 반문할지 모르지만전기차와 자율주행자동차는 거의 동시다발적으로 활성화 될 것으로 예상한다. 사진 출처, 볼보 오히려, 자율주행자동차..
기록성인 데이터를 쭈욱~~ 나열을 할 때, 너무 많을 경우 눈에 잘 들어오지 않을 경우가 있다. 대표적인 것으로, 직장인의 연봉은 너무 많은 케이스가 존재하기 때문에 단순히 기록 형태로 보여주면, 평균이 얼마인지 어느구간이 많은지 눈에 잘 들어오지 않는다. 너무 많은 데이터를 열거하면, 블로그를 보기도 전에 지치게 된다. 해서... 아주 약간의 샘플성의 데이터만 보여준 후 설명하도록 하겠다. 가상으로 어느 회사의 직장인의 연봉이라고 만들어 보았다. 숫자는 4*5 = 20개밖에 존재하지 않지만, 눈에 확 띄는가?? 숫자가 20개니깐 그래도 약간의 시간을 투자하면 암산으로 어느정도 머리속에 분석을 할 수 있을 것이다. 그러나 위 숫자보다 10배가 많다면??? 머리속 암산의 영역에서 벗어나서, 종이와 펜을 들..
어떤 학문을 공부할 때, 누구는 핵심만 알면 되는것 아니냐라고 말할지 모르지만, 내 성격상 역사까지 공부를 해야 직성이 풀린다. 통계학을 공부해야 한다면, 즉 통계학의 시초부터 시작해서 언제 부흥을 했고 통계학의 아버지가 누구인지 알아야 화룡점정을 찍었다라는 생각이 든다. 그래서 책부터, 블로그, 위키 등을 통해서, 통계학의 역사를 찾아보도록 하였다. 사실, 통계라는 것이 어느 나라에서 정확히 시작되었는지 아무도 모를 것이다. 역사에만 기록이 되지 않았지만 통계를 이용해 장사를 시작한 사람이 있을수도 있는 까닭에 시작점을 알수가 없다. 다만 확실한건, 통계학은 꽤 오래전부터 많은 나라에서 시도를 했었고, 기록에도 나와 있다는 것이다. 한 예로, 국가가 징세, 징병 등을 목적으로 호적조사나 토지대장등을 만..
통계란, 현재 발생된 현상들을 의미있는 값으로 수치화 시키는 것이라고 볼 수 있다. 통계와 미래 예측을 동일시 하는 경향이 종종 보이는데... 한 예로, 과거에 이러이러한 일이 벌어졌으니, 앞으로도 이러이러한 일들이 벌어질 것이다. 라는 통계 데이터를 통한 추리를 하는 행위이다. 통계와 예측은 각각 "기술통계"와 "추리통계"라는 분야로 불리게 된다. 우리가 흔히 알고 있는 통계는 기술통계로서, 전문적으로 배운 사람은 가설과 예측을 더 잘할 수는 있지만, 통계의 핵심적인 목적은 사실 현상을 파악하기 위함일 것이다. 예를 들어, 세계각국 평균키 사례를 보면 알겠지만, 각국의 평균키로 미래를 예측할 수 있지만(ex: 연도별 증감수치등으로 인해서, 어느나라의 키는 더 커질 것이다) 이 수치의 목적은 현재 우리나..
부산행이 1100만명을 돌파하였다고 한다. 이와 관련하여, 김의성은 "제발 관람을 멈춰 달라"는 웃지못할 해프닝이 발생하였는데 그 사연을 정주행 해보도록 하자. 사건의 발단은 부산행에서 발암 유발자인, 역대급 악역(?)으로 열연을 한 김의성이라는 배우가 페이스북에 올린 글로 시작이 된다. 김의성이 열연한 캐릭터는 평범한 시민이었으나, 좀비 드라마나 영화들이 그러하듯 사실 가장 긴장을 주는건 인간들이었다. 어른들이 드라마나 영화를 볼 때, 악역을 보면 정말 한대 때려주고 싶다라고 말할 때 속으로 에휴...연기가지고 왜 그러세요~~ 라는 생각을 가지면서 살아온 나도 부산행에서의 김의성은 정말 한대 때려주고 싶었다 (그만큼 발암 악역 캐릭터..ㅠㅠ) 김의성이 "명존쎄(명치 존나 쎄게 때리고 싶다)"라는 말을 ..
NesPDF는 국내 업체에서 만든 PDF 뷰어이다. 정확히 말하면 단순히 뷰어수준을 넘어서, 상당히 많은 기능을 제공합니다. IT 공부를 하다보면, PDF로 된 문서를 보던지 혹은 PDF로 변환같은 작업을 해야 하는 경우가 종종 있는데 현재 NesPDF만큼 좋은 제품을 본적이 없습니다. 다만 회사에서는 설치가 힘들기 때문에 라이센스를 꼭 확인하길 바랍니다. NesPDF를 설치하게 되면, 위와 같이 3가지의 프로그램이 설치가 됩니다. 각각의 역할이 나뉘어져 있는데 일반적인 Document 프로그램은 PDF의 실행에 관련되어 있으며, 편리한 UI등을 제공합니다. 사용중인 NesPDF를 캡쳐한 모습입니다. 위 모습과 같이 UI도 뛰어나고, 다양한 기능을 제공합니다. 책갈피 만드는 것도 매우 편리합니다. 그러나..
현재의 웹 생태계는 어느덧, API를 웹상으로 호출하는 방식의 시대로 패러다임이 변화하고 있다. 정부 3.0의 정부 데이터를 공개를 시작으로 SECaaS, OPEN API, 기타 서비스 클라우드를 콜하는 것까지 공개된 혹은 사용량만큼의 금액을 지불하고 사용하는 시대로의 패러다임이 전환되었다. 현재 다니고 있는 회사 역시, 예전처럼 직접 개발자가 코딩을 하여 API를 붙여주는 방식을 벗어나서, REST 기반의 API를 알려주어서 고객이 직접 페이지를 붙이는 작업의 비율이 점점 올라가고 있는 추세이기도 하다. 현재, 웹에서 API를 Call하는 방식중 가장 많이 사용한 것이 JSON 방식이기는 하나, XML도 무시못할 수준이기도 해서, XML에 대해서 설명해보고자 한다. XML(eXtensible Marku..
이탈리아의 통계학자이자 경제학자인 코라도 지니(Corrado Gini)의 이름을 따서 지니라고 불리우며, 불평등의 지수를 표현한다. 인구의 다양성을 조사할 때 자주 사용되며, 같은 모집단에서 무작위로 선택된 두 항목들이 같은 클래스에 있을 확률을 나타낸다. 위 JTBC에 나온 화면처럼, 지니계수가 0으로 갈수록, 평등하며 1로 갈수록 불평등하다고 볼 수 있다. 소득분배의 불평등 외에도, 부의 편중이나 에너지 소비의 불평등에도 활용한다. 위 그래프는 2차 세계대전 이후, 나라별 지니계수이다.지니계수를 토대로 부의편중을 측정하였을 때, 브라질이 압도적으로 현재 1위이다.그래프를 보면 알다시피, BRICS와 미국이 높은 값을 유지하고 있는데..."인구수가 높을 경우 부의 편중이 심할 가능성이 높다"라는 가설을..
개에게 시츄가 있다면, 고양이에게 러시안블루, 일명 러블이가 있다. 시츄라는 강아지는 순하고, 얌전하고, 잘 짖지 않고, 생긴것도 귀엽게 생겨서가장 인기가 많은 견종이듯이... 고양이계에는 마찬가지로 순하고, 얌전(?)하고, 잘 울지 않고, 생긴것이 도도한 러시안블루가 존재한다.사실 외형으로 보자면, 시츄와 폴드를 비교하는 것이 어울릴 것 같지만, 키우는 비율까지 따져보면 시츄가 애견인들에게 그러하듯 러시안블루는 애묘계에서 파급력은 상상을 초월한다. 어릴적 배트맨이라는 영화에 나오는 캣우먼을 보고, 검정색 계통의 고양이를 키우고 싶어졌었는데 그 모습 그대로 형상화된 것 마냥, 러시안블루는 날렵하다. 러시안블루의 장점들을 나열하자면, 덩치가 작다 (덜 먹고, 덜 싼다는 의미)단묘종이다 (장묘종 키워보면 안..
의사결정나무의 생성 방법 모든 의사결정나무 알고리즘은 공통점을 가지고 있는데, 바로 부모노드보다 더 순수도가 높은 자식노드를 만든다는 것이다. 순수도가 높은 자식노드를 만들면, 또 그 자식노드의 자식노드는 상위 노드보다 순수도가 높고, 이를 반복하여 의사결정나무를 만들게 된다. 1. 분기의 발견 의사결정나무 생성의 과정을 위해서, 사전에 분류된 레코드들로 이루어진 Training Set(훈련용 집합)이 필요하다. 훈련용 데이터 집합은 입력변수뿐 아니라 목표변수 값도 알고 있어야 한다. 어떤 사례에 대해서 학습을 하려면, 입력값 뿐만 아니라 목표변수 값도 알고 있어야 학습이 되는데..예를 들자면, 어떤 장바구니의 내용에 아래와 같은 물건들이 있다.담배, 남성용 팬츠, 와이셔츠 등의 물건(입력값)을 구입했다..
오늘 출근길에 전철에서 시큼한 냄새가 났다. 뭐지?? 나한테서 나는 냄새인가?? 갑자기 아차 싶었다.현재 키우고 있는 고양이가 며칠전부터 발정난 행동인 스프레이(마킹)를 뿌리곤 했는데...이놈의 시키가...내 가방에 마킹을 했구나ㅠㅠ 라는 걸 뒤늦게 깨달았다. ㅜㅜ 라이언 네 이놈!!! 냄새가 너무 심해서, 전철의 끝쪽으로 가고, 벽에 기대고 온 후...이 가방을 어떻게 해야 하나...고민을 하게 됐다. 가방안에 내용물을 꺼내는데...스타벅스 다이어리부터 시작해서, 갤럭시 휴대폰 케이스, 아이패드 케이스 모두 냄새가 심각하게 났다.물론 가방 자체는 말할 것도 없고... 먼저 갤럭시 휴대폰 케이스를 빼서, 화장실로 직행...비누로 빡빡 닦았다.그렇지만...냄새는 전혀 없어지지 않았다. ㅠㅠ 어떻게 해야 하..
