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6월에는 여러가지 많이 배웠다. knitr 이제 완전히 익숙해 졌고 - 하지만 hook 쓰는 건 시도 안 해 봤음. 신호 처리 논문 꽤 읽고, 좀 정리했고, 이해가 높아졌다. 측정오차도 더 좀 정리가 됐다. 업데이트 해야 함 코드는. R에서 바이너리 파일 다루는 법 다시 배웠다. 자잘하게 네트워크 설정하는 것 늘었다. 독일어 공부 좀 더 했다. 단어 계속 외우는 중. 하지만 잘 안 들려..영국 코미디에서 나오는 개드립 연구에 큰 진전 - it crowd 덕택이다 순전히. 7월에는 random forest 로 분류하는 것을 숙지하겠다. 분류, 검증, 투사. 이후 forest canopy 분류 측정오차 아티클 작성. timesat 아티클 작성resampling based evaluation 정리. 디노이징 한 것 정..
일 중심 일 중심적이란 게 뭘까, 잠깐 그런 생각을 했다. 무언가, 알 것 같기도 하고 전혀 모르겠기도 한 그런 말이다. 내가 스스로를 돌아보면 일을 좋아하긴 해도 일 중심적인 사람으로 보이진 않는다. 그래서 그런지 그 말을 더 잘 이해하지 못하겠다. 문득 몇 년인가 가지고 있던 구속을 벗어나는 순간처럼 창 밖의 소리가 선명하게 들렸다. 사람 중심이란 말이 나에게 가지는 깊은 불쾌함의 원천을 최근 매체에서 자주 접할 수 있었듯, 일 중심이란 이야기가 나에게 남기는 인상은 아마 이 사람과 그리고 엮어져 있던 상황으로 평생 기억되겠지. 불쾌한 것 과는 좀 달라도, 과히 즐겁지 않은 어딘지 모르게 버려지는 것 같은 기분이 항상 찾아올 것 같아, 불안했다.
도쿄! 에서 히로코와 카세 료 대화 중 왜 그래? 화났어?아냐 뭔데? 말해봐나보고 포부가 작다며? 무슨 말이야?어제 그랬잖아? 난 꿈과 포부가 없다고 내가 그랬어?그치만 난 그림이랑 사진도 좋아하고 4급 항해사 면허도 있고 책도 많이 읽어 히로코, 그건 취미지 꿈이나 포부가 아냐뭐가 다른데? 자기가 만든 것으로 세상에 대해 자기 존재를 정의할 수 있어야 해내가 좋아하는 걸 하면서도 내 존재를 정의할 수는 있어 깊이 있는 사람도 될 수 있고 그렇더라도 남보다 잘해야 의미가 있는 거야네 말 난 잘 모르겠어 지난 번에 보다가 왜인지 마음 속 깊숙히에 변비가 걸린 것처럼 만들었던 장면이다. 난 그림이랑 사진도 좋아하고, 음주 자전거 면허도 있고 책도 많이 읽어. 물론 그 면허로 자전거 타다가 그저께는 얼굴 바닥에 갈았다. 몸도 여기저기 다쳤는데 어쩐..
생각해보니 마 박사의 그 한 마디가 계속 속에 남아있는 것 같다. nasa에서 스무딩을 10년 해 왔는데 니가 그것보다 더 잘 할 수는 없다고. 이게 이상하게 피를 끓게 하고, 그걸 디디고 올라서겠다는 무모한 감정에 불을 지폈다. 내 생각에는 mod09phn 프로덕트 보다 좋은 결과는 나오는 것 같다 지금도, 알고리증이 더 개선되었다. 하지만 이걸 학술지에 실리는 수준으로 검증하고, 글로 옮기고, 회람하고, 제출하는 건 지난한 일이고, 그걸 쉽게 무시해선 안된다. 프로그래밍 쪽이 말 할 수 없이 빨리 발전하는 건 상호검증 절차를 간단하면서도 강려하게 하는 데 성공적이기 때문이라고 생각했다. 온라인 저널 같은 시도가 있지만 아직 내가 연구하는 쪽은, 저자가 좁은 범위에서는 만능이길 바란다는 느낌이다. 아니면 공동저작..
시편 71장 "Though you have made me see troubles, many and bitter, you will restore my life again" 시편 71장 ---하루 종일 R Journal 에 투고해 보려고 짧은 아티클을 썼다. 변사마가 같이 저자로 해 주면 좋을텐데, 하고 생각했다. 저널 특성에 맞게 아주 짧고 기술적인, 다행히 아직까지 R 환경에서 구현된 적은 없는 것이 분명한 루틴이고, 꽤 뭐랄까, 보람이 있었다. 내일은 영어 다듬고 플롯 다듬고 해서 킬리만자로 가 계신 변사마에게 메일로.. 잘 돼야 할텐데.. knitr은 아직 갈 길이 멀다면 멀지만 sweave에 비해 너무 매력적인 기능이 있어서 계속 쓸 수 밖에 없을 듯. 이제 캐시 관련한 오작동에 익숙해져서 처음 시작할 때 처럼..
측정오차 모형 공부 R 코드 작성 중 고민고민 중. 아직 뭔가 명확하게 이거다 하고 weight 에 넣어줄 게 뭔지 찾고 있다. nls 쓰면 이상한 결과가 나와서 GLM으로 바꾸고 괜찮아짐. 여전히 뭔가 깔끔한 느낌이 안든다. 측정오차라면 측정기기의 오차 범위를 알아서 그것을 넣는 편이 정확한 것 같다. 지금은 여러 번 측정한 값의 평균만 쓸 때 추정의 오차를 가중치로 쓰는 방식. 이유는 많은 측정기기에서 여러 번 측정한 평균값과 s.e. 를 보고하기 때문에 그것을 활용하려는 목적에서. 측정한 값을 통채로 다 가지고 있을 때는 어렵게 할 필요 없이 그냐 원 자료를 쓰면 된다; 아인팍. 일단 개념은 모집단이 이분산을 가질 때 보정하는 WLS 와 같은데, 이건 그건 아니니까.. 측정오차는 IV로 했던 것 같은데 다시 책 찾아봐야겠다;; R에서 ..
좋아 후지 패브릭. 요새 자주 듣는다. 바람 불 때 들으면 좋아. 원래 이거 라이브 찾다가 위의 영상도 발굴 이건 보컬 사망 후의 공연인가 싶다.
무지개 가사가 좋아. 산울림 REBORN 앨범에 수록. 왜 울고 있니 너는 이 아름다운 세상에서 왜 웅크리고 있니 이 풍요로운 세상에서 너를 위로하던 수많은 말들 모두 소용이 없었지 어둠 속에서도 일어서야만 해 모두 요구만 했었지 네가 기쁠 땐 날 잊어도 좋아 즐거운 땐 방해할 필요가 없지 네가 슬플 땐 나를 찾아와 줘 너를 감싸안고 같이 울어 줄께 네가 친구와 같이 있을 때면 구경꾼처럼 휘파람을 불께 모두 떠나고 외로워지면은 너의 길동무가 되러 걸어 줄께 이 사람들 자기 노래도 괜찮다. 크라잉 넛이랑 같이 부른 앨범도 크라잉 넛 보다 이 사람들 노래가 더 괜찮은 게 많았음.

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