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Trivia

분할정복(divide & conquer)? 분할정복(divide & conquer)은 보통 알고리즘에 많이 쓰이는 방식으로 문제를 분할하여 해결한뒤 종합하는 방식을 말한다. 다른 분야에서도 이 접근 방식은 많이 쓰이는데 해결하려는 문제가 너무 큰 경우에 그 문제를 다루기 쉽게 적절히 나눈 뒤 풀어낸 결과를 종합하여 결론을 냄으로서 아무리 큰 문제도 해결 할 수가 있다. 보통의 문제는 이 방식으로 효과를 볼수가 있는데 큰 프로젝트를 진행하거나 계획을 짤 때 쓰이는 방식도 일종의 분할정복이라고 볼수가 있다. 그런데 이 방식은 몇가지 문제를 포함하고 있는데, 분할된 작은 프로세스들간의 숨겨진 영향 및 관계가 있을 경우 이런 접근 방식으로도 풀어내기 힘들수가 있다는것이다. 예를들면 프로그램에 버그가 있어 그 디버깅을 할 경우에 , 만약 프로그램의 전체 .. 더보기
시스템 싱킹?.. 오늘 Read&Lead님의 시스템사고 을 읽고 떠오른 생각이다. 내가 제대로 이해하고 있는지는 모르겠지만 사고에도 순서가 있는듯하다. 첫째단계 : 인과 단계 원인 과 결과 절차지향 두번째 단계 : 분류 단계(MECE) 속성 과 관계 객체지향 세번째 단계 : 통합 단계(System thinking) 관계 와 변화 시스템지향 예를들면 처음에는 씨를 뿌리면 과일이 나온다는것을 알고 씨와 과일의 인과관계를 알기 시작했을것이다. 그 다음엔 어떤 씨를 뿌리면 어떤 과일이 나오고 , 어떤 단계를 거쳐서 과일이 나오는것을 알게 되고 그후로는 한곳에 너무 많이 씨를 뿌리면 나무가 크게자라지 못하고 물이 적당히 제공되지 않으면 말라 죽고 적당한 거름을 주지 않으면 나무가 기름지지 않거나 하는 토지와 거름 , 물 , 과일에.. 더보기
완전한 무작위성은 없다? 완전한 무작위성은 무엇일가요? 0과 1을 예로 들어봅시다. 0과 1을 어느쪽으로도 치우치지않게 50%씩 표현한다고 합시다. 0101010101..... 을 무작위하다고 말할수 있을가요? 001100110011...이것도 마찬가지네요? 완벽한 무작위성이라면 0,1 , 00,01,10,11 ,000,001,010,100.....등에대해서도 동일한 확율을 보여주어야합니다. 사실 3.141592....처럼 수십억자리까지 패턴이없고 무작위처럼 보이는 파이의 값도 무작위적이지 않습니다. 간단한 프로그램으로 수십억자리까지 쉽게 산출할수 있기때문이죠. 인간의 마음도 무작위적이지 않습니다. 클로드 새넌이 예전에 손바닥의 앞,뒷면을 예언하는 일명 "마음을 읽는 기계"를 만든적이 있습니다. 원칙적으로 마음이 무작위적이라면 .. 더보기
우리가 경험에 의존하는 이유. 우리는 현상에 대해 비임의성을 찾는 경향을 가지고있습니다. 쉽게 예를 들면 스키너상자를 들수 있습니다. 비둘기나 쥐를 가두고 실험을 할수 있는 상자가 하나 있습니다. 이 상자안에는 버튼이 하나 달려 있는데 이 스위치를 누르면 음식이 나오거나 하는 보상이 주어집니다. 비둘기는 이를 제법 잘익힙니다. 쥐도 마찬가지이며 , 더 크고 강화된 스키너상자에서는 돼지도 잘 배웁니다. 먹이가 스위치에 의해 인과적으로 연결되어 있다는것을 물론 그들은 모릅니다. 비둘기가 먹이를 위해 스위치를 쪼는것은 마치 기우제와 같습니다. 이 연관관계가 미약한 통계적인 관계일수도 있습니다. 즉 10번중 한번 먹이가 나온다던가 , 임의의 시간을 지정해 줄수도 있습니다. 재미있는것은 이런 통계적인 상황에서 배운 습관이 더욱 강력합니다. 그.. 더보기
책과 시간 (어떤의미에서) 책의 선택은 나에게 시간이다. 여러 정보를 정리하는것은 꽤 시간이 걸리는 일이다. 이런 시간과 정리의 관계를 생각해보면 정보가 잘 정리된 책을 사는 것은 나의 시간을 사는것이다. 물론 정리에 투자된 시간에 대한 ROI를 판단하는것은 자신의 정리를 통해 어떤 결과물을 냈느냐 또 그시간에 어떤 책을 사느냐 등 상황에 따라 틀린듯하다. 더보기
평행 공부(parallel study)? 개인적 공부와 , 사회(시장)에서 인정받는 공부는 다를수도 같을 수도 있다. 예를들면 JAVA의 원리(oop,jvm,pattern,system)에 대해 공부한다고해도 이런것은 일을 하며 자연스레 나오는 부분이기 때문에 남에게 드러나는 부분이 아니다. JAVA의 자격증이나 실프로젝트의 경력으로서 자신을 보여주지 않으면 안된다. 때문에 공부를 할때에는 보여주기 위한 공부와, 자신을 위한 공부를 병행하지 않으면 안될것같다. p.s 이제서야 이런것을 깨닭다니 , 난 멀었구나. 더보기
[단상] Firefox 다운로드 인덱스 를 읽고.. [단상] Firefox 다운로드 인덱스 덧글로 남기려 했지만 아래의 글에 금칙어가 있다고 등록이 안되기에 trackback을 통해 보냅니다. --------------------------------------------------------------------------------------------- 한국이 인터넷 후진국이란것에는 동의 합니다만 , IE를 쓰지 않으면 선진국이며 깨어있는 나라라는 생각은 오류가 있어 보입니다. 먼저 1. IE가 되었든 Firefox가 되었든 승자가 전체파이의 대부분을 먹는것에 문제가 있지는 않습니다. (방식에 문제가 있었느냐 없었느냐는 별개의 문제입니다. 즉 공정하느냐 안하느냐는 국가와 시장의 상황에 따른 주관적 판단의 문제를 벗어나기 힘듭니다.) 2. 대다수의 사.. 더보기
인공지능의 다음 단계를 위하여(퍼온글) 인공지능의 다음 단계를 위하여 - 천재소녀에서 인공지능의 선구자로.(영어원문) ..중략.. 콜러 씨의 이야기는 인공지능에 대한 관심이 부활하고 있는 현상의 일단을 보여준다. 30여 년 동안 실망을 거듭한 끝에 드디어 인공지능 분야를 연구하는 사람들은 앞으로 나아가기 시작했다. 최근 이 분야에서 개발된 성과들 때문에 스팸 필터나, 마이크로소프트의 ClearFlow라는 교통현황지도, 그리고 스탠포드 대학의 연구팀이 개발한 무인 승용차 등속의 기술들이 가능해진 것이다. 지난 1995년에 스탠포드 대학에 교수로 임용된 이후 콜러 씨는 인공지능 분야를 재창조해 온 일단의 연구자들을 이끌었다. 1960년대에 개척되기 시작한 이 분야는 원래 로직(logic)과 규칙(rules)으로부터 추론(reasoning) 시스템.. 더보기
공부 방법 단상. 사람에겐 자기에 맞는 공부 방법이 있는것같다. top-down, bottom-up 즉, 전체->세부 , 세부->전체의 방법인데, 이것을 내가 느끼는 방식으로 다시 설명하면 1. 지역적 정보를 통해 전체를 추론하기 쉬운타입 2. 전체적 정보를 통해 지역적 정보를 파악하기 쉬운 타입 의 종류의 사람이 있는데 그건 사람마다 틀린듯하다. 내게는 후자가 더 맞는듯... 양쪽 방법을 적당히 자신에 맞게 비율을 조정하는것이 중요한데. 예를들면 나에게는 큰 그림을 먼저 파악한 후 작은 그림 몇개를 통해 나머지 작은 그림들을 맞춰 나가는 방법이다. 같은 시간중에 80%는 전체그림을 파악하는데 중점을 두고, 나머지 20%는 작은그림을 그려가며 그 관계를 파악하는데 시간을 투자하는것이다. 나머지 작은그림의 맞춤들은 혼자 스.. 더보기
패턴 단상 POSA(pattern oriented software architecture)를 읽으며 떠오른 단상 몇개의 idiom(공리)를 통해 점점 복잡한 패턴(공식)을 구하는 방식은 수학에서 그러하듯이 실제 세계의 문제를 풀며 서로 상호 작용하는 모델에 가깝다. 우리가 사물을 인식하는 방식은 , 수많은 정보들 안에서 이미 머리속에 들어있는 패턴화된 정보를 이용하여 인식한다. 즉 머리 속에 들어있지 않는 정보는 그냥 스쳐지나갈(필터링) 가능성이 높다. 이런 누락된 정보를 인식 하는 방법은 새로운 패턴을 계속 만드는 것 이다. 예를들면 아마 이것이 탐정과 다른 사람들을 다르게하는 관찰력의 원천이 아닐까?한다. mind map 패턴 인식 실세계 , 날것의 정보... -> 사람 -> 김씨, 이씨 , 박씨.. -> 음식.. 더보기