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smartsangh

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박준석
박준석 인증된 계정

기술적 글쓰기에서 공감능력의 중요성

오늘은 그동안 제가 이 플랫폼을 포함하여 다양한 루트로 기술적 글쓰기를 해 온 동기에 대해 이야기를 해 보려고 합니다. 그래서 평소와는 달리 튜토리얼이나 기술적인 것에 대한 설명 성격의 글은 아닐 것입니다. 바로 어떻게 하면 기술적인 내용을 쉽게 풀어쓸 것인가에 관한 것입니다. 제가 주로 글을 쓰는 주제인 통계/데이터과학에도 어려운 내용들이 많이 등장하기 때문에 이 질문은 중요한 질문입니다. 하지만 제가 지금까지 관찰한  바에 따르면, 솔직히 말해서 이런 질문이 중요하게 취급됐던 것 같지는 않습니다. 특히 연구자, 학자 집단에서 말이죠. 반대로 제가 좀 더 귀하게 취급됐으면 하고 바라는 질문이기도 합니다. 이 질문을 얼마나 중요하게 다루느냐가 일반 대중, 나아가 다음 세대에 과학/기술이 얼마나 잘 전파되고 흥할 수 있는지와 직결될 것이기 때문입니다. 결론부터 말하면 다음과 같습니다. 초심자에게 잘 읽히는 기술적 글쓰기를 할 수 있는지는 글의 논리적 전개와는 사실 별 상관이...
산업/기술/IT · 젠더/청년/교육
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박준석
박준석 인증된 계정

가우시안 프로세스에 대한 간단한(?) 설명

(주의: 이 글에서 다루는 내용은 통계학 중급자 이상을 대상으로 하는 내용으로, 좀 어렵습니다. 특히 베이즈 정리, 다변량 정규분포와 그에 관련된 행렬 이론에 대한 이해를 필요로 합니다.)  요청이 있어서, 가우시안 프로세스 (Gaussian Process) 라는 것에 대해 제가 최근 공부한 것을 바탕으로 최대한 간략하게 소개하려 합니다. 가우시안 프로세스는 이름에서 알 수 있듯 정규분포, 특히 다변량 정규분포를 기반으로 하는 방법론입니다. 이 방법론은 다양한 응용 분야를 갖고 있는 듯한데, 딥러닝이 등장하기 이전까지는 꽤 인기있는 머신러닝 프레임웍이었던 듯하고, 지금도 머신러닝 모델의 파라미터 튜닝을 위해 흔히 사용되는 듯합니다 특히 베이지안 최적화 (Bayesian optimization) 와 관련해서 말이죠. 그리고 지금부터는 가우시안 프로세스를 줄여서 GP라고 부르기로 하겠습니다. 1. 동기 GP에 대해 이해하기 위해서는 애초에 이 방법론이 왜 필요한지 소개하는 것이...
산업/기술/IT
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박준석
박준석 인증된 계정

'겹치는 신뢰구간'이라는 통밥에 대한 커멘트

예전부터 한 번 페이지에서나 다른 지면에서나 이야기하고 싶었던 주제였는데, 마침 관련 글이 하나 올라왔길래 한 번 다루어 봅니다. 겹치는 신뢰구간에 대한 이야기입니다. 결론부터 말하면, 어떤 두 통계량 (이를테면 지지율 같은 것) 의 신뢰구간이 겹치는지 아닌지는 그 차이가 통계적으로 유의한지 아닌지를 판단하는 데 유용한 휴리스틱 (어림법) 일 수 있습니다. 그러니까 두 통계량의 신뢰구간이 겹치면 차이가 통계적으로 유의하지 않다, 겹치지 않으면 차이가 유의하다는 식으로 판단하는 것 말입니다. 만약 신뢰구간 간의 거리가 아주 멀거나, 아주 가까우면 큰 문제가 없습니다. 그런데 애매하게 겹칠 때는 회색지대가 있을 수 있습니다. 얼마나 애매하게? 그건 상황에 따라 다릅니다. 그런데 그런 상황에서는 “겹치는지 보는” 어림법이 틀릴 수 있다는 말입니다. 대신 정확히 계산해야 합니다. 간단한 예를 하나 들어 보겠습니다. 서로 독립적으로 추출된 표본에서 계산된 두 개의 통계량 X, Y가 있는...
산업/기술/IT · 노동/인권/사회
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양승훈
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'앵벌이 교수'라며 한탄하며 끝나서는 안 될 이유 : 어느 지방대 문과 교수의 생각

나는 지방사립대의 인문사회대학 사회학과 교수다. 내가 강의하는 학교는 "지방대는 벚꽃 피는 순서대로 문을 닫는다" 할 때 그 벚꽃을 가장 빨리 맞이하는 지역 중 하나인 부산・울산・경남을 뜻하는 동남권, 마산(창원시 마산합포구)에 위치해 있다. 달리 말해 지역과 전공을 모두 고려하건데 지방대들의 위기가 오면 가장 크게 위기를 체감할 수 있다는 이야기이기도 하다. 얼룩소의 코너를 통해 당분간 나는 지방대 현장에서 학생들에게 강의하면서 느낀 바와, 지역의 노동시장을 보면서 느낀 바들을 두 세 편에 걸쳐 써보려 한다. 일단 오늘은 하나의 '비평'으로 시작해 보려 한다. 얼마전 한 퇴직한 교수의 페이스북 글이 회자가 되었다. 제목은 <2023 입시전략>이었다. 원 글의 항목은 15가지이지만 내용을 요약하자면 아래의 7가지와 같다. 먼저 지방사립대 교수들은 입시철이 되면 지역에 위치한 고등학교들을 찾아다니면서 학교와 전공을 소개한다. 둘째 고등학교의 교사들은 입시철에 ...
젠더/청년/교육 · 지역사회
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박준석
중심극한정리는 당신의 모집단을 마법처럼 정규분포로 바꾸어 주지 않습니다.
홈은
홈은

수식입력기 대신

수식 입력기는 없지만 구시대 유물(?)인 손을 활용해서 그림판을 쓰는 건 어떻게 생각하세요? 죄송 늙었… 신문물 쓰고 싶네요…
산업/기술/IT
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박준석
박준석 인증된 계정

여러분이 몰랐던 중심극한정리 (1) - 중앙값

기왕에 중심극한정리 얘기가 나왔으니 이번에는 대중에 잘 알려지지 않은 내용 하나를 소개하겠습니다. 지난 글 (https://alook.so/posts/Djt6PD7) 에서는 중심극한정리가 적용되지 않는 사례를 소개했는데 (모집단), 이번에는 적용되는 사례를 하나 소개하겠습니다. 바로 중앙값 (median) 입니다. 중앙값은 자료의 분포에서 상/하위 50%에 해당되는 값입니다. 줄세우기를 했을 때 딱 중간에 위치하는 값이죠. 중앙값은 데이터분석을 공부하시는 분들께는 주로 평균 (mean) 에 대한 대안으로 많이 소개됩니다. 평균이 극단치가 있을 때 데이터를 잘 대표하지 못하기 때문에 (이를테면 연봉 분포 같은 것), 이럴 때 중앙값을 사용하면 자료를 대표하는 값으로 쓰기에 더 낫다는 것입니다. 중앙값은 맨 끝에 위치한 값이 아무리 작거나 커도 영향을 받지 않기 때문이죠. 달리 말해 소위 '꼬리가 긴 분포'의 대표값으로 사용하기 좋다고도 말할 수 있습니다. 자료의 크기가 커질수록 ...
산업/기술/IT
박준석
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중심극한정리는 당신의 모집단을 마법처럼 정규분포로 바꾸어 주지 않습니다.

사회과학에만 유령이 있는 게 아닙니다. 통계학에도 하나의 아주 악명높은 유령이 있습니다. 바로 중심극한정리라는 유령. 이 유령을 퇴치하기 위해 지금까지 수많은 통계학자와 데이터분석가가 덤볐지만, 끈질기게 죽지도 않고 살아납니다. 아니면 애초에 죽었으니 다시 죽일 수가 없는 것일까요. 그래서인지 여태 이 유령을 완전히 퇴치할 수는 없었습니다. 그래서 데이터분석을 하는 사람들은 주기적으로 되새겨야 합니다. 중심극한정리가 무엇인가를. 그래야 이 유령에게 홀리지 않을 수 있습니다.  아니, 사실 그 유령은 중심극한정리 그 자체가 아닙니다. 정확히 말하자면, 그 죽지도 않고 또 온 유령은 표본 크기가 충분히 크면, 중심극한정리에 의해 모집단이 정규분포를 따른다 입니다. 통계학에 조금의 관심이라도 있다면, 여러분도 이런 진술을 어디선가 봤을 것입니다. 이런 틀린 진술을. 제가 이 글을 쓰게 된 계기도 최근 이런 진술을 어디선가 또 봤기 때문입니다. 그것도 시중에서 꽤 잘 팔리고 있는 ...
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