나는달린다

Katherine Mansfield 캐서린 맨스필드 생가, 웰링턴, 뉴질랜드 호스텔 관광 안내 게시판에서 머리를 올린 한 여인의 그림이 눈에 들어왔다.뉴질랜드 웰링턴 출신의 작가, 캐서린 맨스필드(1888~1923)였다. 책을 좋아하는 사람으로서 전시관을 방문해보면 좋겠다는 생각이 들었다. 급하게 소설 가든파티를 읽고, 전시관을 찾아갔다. 오래된 목조 주택들이 남아 있는 거리를 지나자, 정원이 아름답게 가꿔진 생가가 보인다. 1층에는 작가가 살던 19세기의 생활 공간이 그대로 재현되어 있었다. 소설의 풍경이 눈앞에 그려지는 듯했다.2층에서는 작가의 삶을 따라가는 연대기 전시를 만났다. 그녀의 생애와 작품과 일기에서 발췌한 글을 읽으니, 마치 가슴 속에 불을 품고 살아간 사람이라는 생각이 들었다. 스스로 ..

진리를 갈망하여 관조하고, 성찰하며, 지적 극기라는 버거운 훈련을 선택했지만 “한 줄기의 수증기, 한 개의 물방울이면” 충분히 나를 파괴할 수 있다. “본성적 게으름, 구경거리가 주는 전율, 너무 쉽게 터져 나오는 분노, 지위나 성취를 추구하려는 욕망, 그리고 특정한 사회집단에 속함으로써 얻는 단단한 위안의 요새, 이런 것들 역시 우리는 원하기 때문이다.” “배움에 대한 사랑을 실천한다는 것은 우리안에 존재하는 최악의 자아를 탈출하여 더 나은 자신이 되는 것, 충분하지 않은 것과 마주쳤을 때 더 나은 것을 향해 손을 뻗는 것이다.” “진지함의 미덕이란 가장 중요한 것을 추구하고, 사물의 본질에 도달하고, 의미 있는 것에 집중하려는 갈망이다. 구경거리를 사랑하는 사람은 사물의 표면을 훑어보면서 얻는 단순한..

카와시마 코토리 사란란 사진 전시회를 다녀왔다.이 작가의 사진은 10년전쯤 미라이짱 사진집을 처음 보고 사진을 뚫고 나올정도의 역동적인 모습에 반했다.친구가 보자고 했을때 미라이짱 전시인 줄 알고 이미 본거라 크게 기대하지 않았다.그런데 막상 보니 사란란이라고 최근 작품 전시였다.미라이짱이 아닌 서울, 대만에서 찍은 다른 인물 사진들이 대부분이었다.빛을 너무 잘 표현했다. 한 작품 안에서도 다양한 빛이 들어있었다.일본 특유의 감성이 예전 2000년대에 봤던 일본 영화들을 떠올리게 했다.또한 영상으로 담아낸 서울 풍경과 우효의 음악이 한 편의 청춘 드라마가 되어 푹 빠져들게 만든다. 비눗방울처럼 반짝이지만 금방 없어져버리는 환상. 가볍게, 쓸쓸한 빛으로 채워진 마음. 그게 내 젊음이었다.사진 안으로 끌려..

✅ 왜 데이터 정제가 필요한가?딥러닝 모델은 입력 값의 스케일(값의 범위)에 민감합니다. 다양한 스케일의 데이터를 입력하면 학습이 느려지거나 잘못된 방향으로 수렴할 수 있습니다. 특히:여러 feature(특징)가 서로 다른 단위나 범위를 가지면, 학습이 비효율적이 됩니다.Gradient Descent 기반 학습에서 속도와 안정성이 떨어질 수 있습니다.그래서 데이터를 적절한 범위로 조정해주는 정제 과정이 꼭 필요합니다. ✨ 왜 데이터 정규화가 필요할까?딥러닝 모델은 입력 데이터의 스케일에 매우 민감합니다. 예를 들어 어떤 feature는 0~1 범위이고, 다른 feature는 1,000~10,000 범위라면, 큰 값이 학습 과정에서 지나치게 영향을 줄 수 있습니다. 이를 방지하고 안정적인 학습을 위해 정규..

인공지능이 일상과 업무에 깊숙이 들어오면서, 우리는 "AI 어시스턴트"와 "AI 에이전트"라는 용어를 자주 접하게 됩니다. 겉보기엔 비슷해 보이지만, 두 기술은 본질적으로 큰 차이를 가지고 있습니다. 여기에 최근 주목받는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 결합되면 어떤 시너지가 생기는지까지 함께 살펴보겠습니다. 🤖 AI 어시스턴트란?AI 어시스턴트는 사용자의 명령이나 질문에 즉각적으로 반응하는 수동적인 도우미입니다.대표적인 예로 Siri, Google Assistant, 그리고 기본 설정의 ChatGPT 등을 들 수 있습니다.“내일 날씨 알려줘” → 날씨 정보 제공“이메일 초안 작성해줘” → 텍스트 생성“회의 일정 정리해줘” → 캘린더 반영이처럼 어시스턴트는 사용자..