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건축기술의 집약체인 마천루는 어떻게 세워지는가 : 도시를 움직이는 모든 것들의 과학, 로리 윙클리스 하늘을 찌르는 듯한 고층빌딩, 마천루(skyscraper)는 재료와 구조역학, 건축공학의 집약체라고 볼 수 있습니다. 그러한 기술력을 자랑하는 듯 세계 각지에서 앞다투어 더 높은 건물을 세우게 되었는데요, 그러한 마천루에는 어떠한 과학과 기술이 담겨져 있는가에 대한 흥미로운 주제를 이 책은 다루고 있습니다. 철(Iron) 선철(pig iron) : 탄소 함유량이 3.5~4.5%로 높은 편이고 다른 불순물도 함유하고 있어서, 무르고 부러지기 쉽고 단련 등의 가공이 어렵다. 다시 말해 건축 자재로 적합하지 않다. 주철(cast iron) : 탄소 함유량이 2~3.5%로 선철보다 조금 낮고 실리콘이 2%까지 포함되어 있다. 단단하지만 여전히 잘 부러져서 견딜 수 있는 하중의 타입과 정도가 제한적이다. 연철(w.. 2024. 2. 22.
인공 지능의 기초 : 기계 학습(Machine Learning) 강의 내용 정리 머신 러닝(Machine Learning) 어원, 용어의 시작 : 컴퓨터 분야의 개척자였던 아서 새뮤얼(Arthur Samuel)이 1959년 특정 작업 수행을 위해 컴퓨터를 프로그래밍하는 대신 인간 행동을 배울 수 있는지를 궁금해하면서 창안한 개념. 고전 컴퓨터가 무슨 작업을 해야 하는지 정확한 값을 넣어야 한다고 봤던 대부분의 컴퓨터 과학자와 달리 자세한 명령 값을 만들지 않고 대신 컴퓨터에 문제를 연구하고 해결하는 데 필요한 정보와 도구를 제공 컴퓨터가 이전에 했던 작업을 기억해서 적응, 진화해서 배울 수도 있는 능력을 심어 주는 것 인간이 작은 문제부터 시작해서 더 큰 일을 해결하는 방법을 배우는 방식과 유사함 : 경험을 바탕으로 규칙을 만들고 더 큰 행동으로 옮기기 위해 이 규칙을 활용하고 그다.. 2023. 11. 30.
[아이폰 일기앱] 애플이 만든 일기앱 Journal 리뷰 IOS17 일기(Journal) 앱 시연영상 : 애플의 디자인 철학이 잘 녹아들어간 웰메이드 일기 어플iOS 17에서 가장 반가웠던 소식은 바로 일기(Journal) 앱 출시였습니다. (이 일기 앱 써보겠다고 Beta release를 다운받았네요.) 기존에 안드로이드이서는 Daygram을 아이폰과 PC에서는 Journey 앱을 일기앱으로 사용했는데요, 애플에서 만든 일기앱을 써보니 이거 영세한 일기앱 시장을 다 잡아먹는 괴물이 탄생한듯한 기분이 듭니다. 아직은 iOS 17 Beta release에서만 설치가 가능하지만 향후 정식 출시가 되면 iCloud 백업까지 지원한다고 하니… 아무래도 이 앱 때문에 다음 폰도 아이폰을 써야 할 것 같은… 코가 꿰인 기분입니다. 시간순으로 일기들이 표시되는 메인 화면인데요, 어떤.. 2023. 11. 20.
호랑이 담배 피우던 시절 개발자 이야기 : 행복한 프로그래밍, 임백준 20년 전에 쓰인 개발자 이야기 10년이면 강산이 바뀌고 특히나 IT산업 분야의 경우 한 해가 다르게 급변하는 마당에 20년 전에 쓰인 프로그래밍에 관련된 책을 읽는 것이 무슨 의미가 있을까 의심하는 분들이 많으실 것으로 예상됩니다. 물론 저 또한 그런 의구심을 가지고 2023년에 이 책을 접하게 되었습니다. 돌이켜보면 2003년은 제가 학부 전공 수업을 처음으로 듣기 시작한 해이네요. 당시 한국말로 쓰여있어도 알아들을까 말까 한 Data Structures(자료 구조론), 알고리즘, 객체지향프로그래밍, 이산 수학 등의 수업들의 원서를 보며 검은 콘솔창에 코딩을 하던 시절을 떠올려 보니 뭔가 옛 추억에 젖는 기분이었습니다. 프로그램을 짠다는 것은 말하자면 얼굴을 두 손에 파묻고 머리를 벽에 찧어가면서 깨.. 2023. 7. 24.
세상을 읽는 새로운 언어, 빅데이터, 조성준 빅 데이터(Big Data)의 특징 : Volume, Velocity, Variety 빅데이터의 특징은 우선 데이터의 양(volume)이 방대하고 생성 속도(velocity)가 빠르며 텍스트, 이미지, 동영상 같은 비정형 데이터들이 다양하다(variety) 존재한다고 저자는 정의합니다. 이에 해당하는 영단어의 조합으로 3V라고도 할 수 있습니다. 미국의 어떤 은행은 대출받는 이유를 글로 쓰게 하고 그 글에 등장하는 단어를 분석해 대출 신청자가 돈을 잘 갚을 사람인지, 못 갚을 사람인지를 추정한다. 해당 은행이 발견한 인사이트는 다음과 같다. 대출금을 잘 갚는 사람들은 ‘금리’, ‘금리 차이’ 등의 단어를 많이 사용했고, 잘 갚지 못하는 사람들은 ‘절대로’, ‘죽어도’, ‘반드시’, ‘하나님께 맹세’와 같.. 2023. 5. 18.
수학이 만만해지는 책, 스테판바위스만 넷플릭스, 아마존의 추천 알고리즘 〈아이언맨〉을 본 뒤 〈아이언맨 2〉까지 본 사람의 수가 매우 많다면 그 둘의 매칭 수준은 아주 높은 편이다. 따라서 원작을 본 뒤 후속작을 아직 감상하지 않은 이용자들에게 〈아이언맨 2〉는 제법 괜찮은 추천작이 된다. ... 문제는 그 데이터를 실제로 적용하는 과정에서 다양한 돌발 상황이 벌어질 수 있다는 점이다. 예를 들어 나와 똑같은 공포영화를 본 이용자들에 관한 정보를 수집했다고 치자. 그런데 만약 내가 공포영화만큼이나 다큐멘터리도 좋아한다면? 앞서 수집한 집단 중 나와 취향이 일치하는 사람의 수는 확 줄어든다. 나와 똑같은 공포영화를 봤을 뿐 아니라 똑같은 다큐멘터리까지 감상한 이들의 수는 상식적으로 생각해봐도 적을 수밖에 없다. 게다가 특정 작품을 시청한 회원.. 2022. 5. 18.

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