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Helloween - I Want Out (1988)



I Want Out
From our lives' beginning on
We are pushed in little forms
No one asks us how we like to be
In school they teach you what to think
But everyone says different things
But they're all convinced that
They're the ones to see
So they keep talking and they never stop
And at a certain point you give it up
So the only thing that's left to think is this
to live my life alone
(I want out)
Leave me be (I want out)
To do things on my own (I want out)
To live my life and to be free
People tell me a and b
They tell me how I have to see
Things that I have seen already clear
So they push me then from side to side
They're pushing me from black to white
They're pushing 'til there's nothing more to hear
But don't push me to the maximum
Shut your mouth and take it home
'Cause I decide the way things gonna be
To live my life alone (I want out)
Leave me be (I want out)
To do things on my own (I want out)
To live my life and to be free
There's a million ways to see the things in life
A million ways to be the fool
In the end of it, none of us is right
Sometimes we need to be alone
No no no, leave me alone
To live my life alone (I want out)
Leave me be (I want out)
To do things on my own (I want out)
To live my life and to be free
(I want out)
작사: Kai Hansen
I Want Out 가사 © The Bicycle Music Company


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강화 학습(Reinforcement learning)기계 학습이 다루는 문제 의 하나로, 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법이다.

개요
환경은 일반적으로 유한상태 마르코프 결정 프로세스(MDP)로 표현할 수 있다. 이런 관점에서 강화 학습 알고리즘은 동적 계획법과 깊은 연관이 있다. MDP에서 상태 전이 확률(state transition probabilities)와 포상은 확률에 따른 값일 수도 있고, 이미 결정되어 있는 값일 수도 있다.

알고리즘



응용
강화 학습이 원하지 않는 행동을 명시적으로 수정하는 지도 학습과 다른 점은 온라인 수행에 중심을 두고 있다는 점이다. 강화 학습은 아직 조사되지 않는 영역을 탐험하는 것과 이미 알고 있는 지식을 이용하는 것의 균형을 잡는 것이다. 이 탐험과 이용 사이에 있는 트레이드오프는 Multi-armed bandit과 같은 문제에서 알아 볼 수 있다.


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바풀, 세계 최초 ‘자동답변’ 에듀테크 기술 개발 2016-09-26


http://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=101&oid=014&aid=0003711273


에듀테크 시대 새로운 공부문화를 창조하는 ㈜바풀은 전 세계 최초로 사진 속 수학문제를 인식해 같은 문제와 유사 문제를 찾아 풀이와 답변을 제공하는 ‘자동답변’ 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 


㈜바풀은 바로풀기 서비스를 통해 모르는 문제가 생기면 스마트폰으로 사진을 찍어 질문하고 답변 받는 무료 공부 Q&A서비스를 운영 중이다. 이번에 개발한 ‘자동답변’ 에듀테크 기술은 지난 6년 간 바로풀기 서비스를 통해 구축한 400만 개 가운데 답변이 달린 100만 개의 DB를 검토하여 똑같은 질문을 찾아서 풀이와 답변을 보여주는 기술이다. 

똑같은 질문이 없을 경우, 수학문제의 수식과 텍스트(한국·영어)를 인식해서 유사한 질문의 답변을 제공하는 방식으로 문제풀이를 도와준다. 

세계 최초로 개발한 ‘자동답변’ 기술은 세 가지 기술이 융합되어 얻어진 결과다. 

먼저 ‘사진 후처리 기술’은 사용자가 촬영한 수학 문제로부터 각종 노이즈를 제거하고, 회전각과 비틀림 각을 보정해 문제 사진이 수평이 되도록 만든다.

이렇게 보정된 사진은 20여 단계로 구성된 독자적인 OCR(OpticalCharacter Reader/Recognition, 광학적 문자 판독) 기술을 통해 사진 속의 텍스트와 수식을 분리하고 이를 메타 정보로 기록한다. 

마지막으로 6년간의 서비스에서 얻어진 각 학년별 수학 단원 및 개념 맵을 활용함으로써 DB로부터 해당 문제의 답변, 그리고 사용자에게 도움이 될 수 있는 유사 문제를 제공한다. 

지금까지의 OCR기술은 한글보다 상대적으로 쉬운 언어인 영문 환경에 한해서만 그 기능을 수행할 수 있었고, 수학 문제에서는 수식으로만 이루어진 간단한 계산문제에 대해서만 풀이를 제공하는 수준이었으나, ㈜바풀은 세계 최초로 한글과 수식이 혼합된 환경에서도 그 둘을 각각 분리하여 사진 형태의 문제를 분석해 3초 정도의 시간이면 답변을 찾아준다. 

㈜바풀의 ‘자동 답변’기술을 통해 얻어진 학생의 정보는 KnowledgeTracing이 가능하며, 학생의 학습이력 관리 및 수준에 맞는 맞춤 강의와 선생님을 추천할 수 있다. 또한, 문제를 바탕으로 메타 콘셉트 데이터를 구축해서 문제 하나가 갖고 있는 여러 개념들을 묶어주고 분류할 수 있게 되어 학생들에게 유용한 정보를 제공할 수 있게 된다. 

바풀 김영재 CTO는 “바풀의 ‘자동답변’ 신기술을 통해 많은 학생들이 수학을 포기하지 않고 공부에 대한 재미를 느꼈으면 좋겠다”며 “㈜바풀은 교육과 IT를 접목한 에듀테크 신기술로 모든 학생들이 동등한 교육환경 속에서 양질의 교육을 경험할 수 있도록 노력하겠다”고 전했다. 

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챗봇, 혁신적 저널리즘 출구될까


http://www.bloter.net/archives/258321


디지털 미디어 업계에는 매년 새로운 키워드가 등장한다. 소셜, 빅데이터, 알고리즘, 사물인터넷, 클라우드 등 전에는 거의 들어보지 못했던 단어들이 었다. 그런데 올해는 특이하다. 우리가 익히 알고 있던 단어가 새로운 키워드로 등장했다. ‘메신저’다.


1990년대 중반부터 우리가 사용해 오던 서비스다. 메신저는 간단한 질문이나 확인, 회의나 작업 조정, 즉석 친교 만남 조정, 친구나 가족과 지속적인 연락 등을 위하여 주로 사용되면서 큰 인기를 끌어왔다. 이러한 가운데 스마트폰 보급률이 2015년을 기준으 로 83.2% 1에 이를 정도로 대중화되면서 모바일 메신저의 활용이 급속히 늘어났다. 이를 입증하듯 우리나라의 대표적 모바일 메신저인 카카오톡의 경우 지난 1분기 기준으로 한 달 평균 적극 이용자수가 4,117만 명 2에 이르고 있다. 우리나라 전체 국민 중 80% 이상이 매월 카카오톡을 이용하고 있다는 뜻이다.


새롭다고 하기에는 너무나 많은 사람이 이미 사 용하고 있는데 왜 또 메신저인가? 메신저 뒤에 붙은 ‘챗봇(chatbot)’ 때문이다. 챗봇이란 전자게시판이나 통신망에서 여러 사용자가 다양한 주제를 가지고 실시간으로 모니터 화면을 통하여 대화를 나누는 채팅과 자동으로 사람이 하던 일을 수행하는 기계인 로봇에서 한 글자씩을 따와 만들어진 용어로 인공지능(AI)을 기반으로 사람과 자동으로 대화를 나누는 소프트웨어를 말한다.


페이스북의 차세대 중심 ‘챗봇’


[사진1] 페이스북은 일반 챗봇 개발자들을 위해 인공지능 엔진 ‘위트닷에이아이’를 제공하기도 했다. ‘위트닷에이아이’를 통한 챗봇 학습 화면.


챗봇은 사람이 아닌 일종의 인공지능이라고 할 수 있는 ‘(로)봇’이 자동으로 이용자에게 메시지를 보내고 이에 대한 이용자의 질문에 실시간으로 응답 하면서 다양한 기능 활용을 유도한다. 이용자의 질문을 분석해 자동으로 답변을 제시하는 방식으로 작동하는 챗봇은 메신저 플랫폼을 활용한 일종의 가상 비서라고도 할 수 있다. 메신저라는 개인적 커뮤니케이션 도구를 통해 대화를 나누기 때문에 그동안 알기 어려웠던 개인의 미세한 맥락까지 파악할 수 있어 새로운 수익원에 항상 목말라 하는 기업들에게 새로운 기회로 받아들여지고 있다. 챗봇은 “모바일에서 앱 이후 가장 중요한 것”(Hadfield, 2016. 3. 17.) 3이라는 전망까지 나올 만큼 크게 주목받고 있다.


기업뿐만 아니라 미국 공화당 대선 경선 후보인 도널드 트럼프도 ‘드럼프봇(DRUMPF Bot)’으로 명명된 챗봇 4을 개발해 유권자들과 대화를 나누고 있을 정도다. 구글, 마이크로소프트, 라인, 위챗, 텔레그램 등 글로벌 IT 회사를 비롯한 거의 대부분의 메신저 서비스 회사들이 챗봇 개발에 열을 올리고 있다. 전 세계 최대 소셜네트워크 서비스인 페이스북이 현지 시각으로 지난 4월 12일 ‘F8 2016’ 콘퍼런스를 통해 메신저 챗봇 플랫폼을 선보인 이유가 자연스럽게 설명된다. 마크 저커버그 페이스북 CEO는 이번 F8 기조연설에서 “메신저 챗봇앱은 앞으로 5년간 페이스북의 중심이 될 것이다”라고 말했다.


플랫폼은 이용자 사이의 거래에 필요한 구성 요소와 규칙의 집합이라고 할 수 있다(Eisenmann, et al., 2009) 5. 플랫폼의 구성 요소에는 소프트웨어, 하드웨어 등이 모두 포함되며 규칙은 플랫폼 참여자들 사이의 이해관계를 조율하는 역할을 한다. 플랫폼 제공자들은 다양한 기술적 요인들로 이루어진 구성 요소들과 규칙을 만들어 배포하고 이를 지지하는 집단 및 개인이 등장하면서 점차 플랫폼이 확산된다. 페이스북이 지난 4월 F8에서 발표한 것 중 하나가 페이스북 메신저 플랫폼의 구성 요소들과 규칙 6이었다.


페이스북 메신저 플랫폼의 구성 요소 중 핵심은 이용자들과 메시지를 주고받을 수 있도록 해주는 송신/수신 API 7다. API는 일반적인 컴퓨터 응용 프로그램에서 사용할 수 있도록 운영체제나 프로그래밍 언어가 제공하는 기능을 제어할 수 있게 만든 인터페이스 혹은 규칙을 말한다. 이 인터페이스에 따라 작성하면, 페이스북 메신저를 통해 사용자와 메시지를 주고받을 수 있다. 채팅창에 펼쳐지는 대화 내용 형식이나 버튼 모양도 설정이 가능하다. 그런데 이러한 플랫폼이 없던 시절에도 우리는 페이스북 메신저를 통해 대화를 주고받았다. 이번에 발표한 송신/수신 API는 사람을 위한 것이 아니다. 자동으로 사용자와 대화를 나누는 (로)봇, 즉 챗봇을 위한 것이다.


챗봇은 인공지능 기술과 텍스트 메시지를 기반으로 하는 일종의 자동 대화형 소프트웨어다. 이용자는 사람이 아닌 봇과 대화를 나누지만 실제 사람과 대화하는 것과 같은 친숙한 느낌을 가지면서 인터넷 검색, 뉴스, 쇼핑, 결제 등과 같은 다양한 서비스를 이용할 수 있다. 봇이 사람처럼 대화를 나누기 위해 필요한 기술이 인공지능이다. 이를 위해서는 학습된 데이터가 필요하지만 일반 개발자나 규모가 작은 곳에서는 관련한 기술을 보유하고 있기가 쉽 지 않다. 페이스북은 이들을 위해 자신들의 학습 데이터에 기반한 봇 인공지능 엔진 기술을 함께 제공 한다. ‘위트닷에이아이(wit.ai)’ 8라는 봇엔진이다.


아직은 뉴스 추천 서비스 수준


[사진2] 페이스북 메신저 플랫폼을 이용해 실제 서비스를 실시 중인 CNN 페이스북 뉴스 챗봇의 대화 화면. 아직은 사람처럼 자연스러운 대화를 나누지는 못하고 질문을 단순 검색 문장으로 이해하여 답변하는 수준이다.


봇엔진은 인공지능 채팅봇을 쉽게 제작할 수 있도록 돕는다. 베타 수준인 위트닷에이아이 봇엔진은 충분한 데이터가 없는 초기 개발자가 [사진1]과 같이 규칙에 따라 ‘대화(story)’를 진행하고 몇몇 대화 들이 쌓이면 그것을 기계가 학습하도록 유도한다. 따로 코딩이 필요하지도 않다. 예를 들어, “한국언론 진흥재단에 어떻게 가나요”라는 질문을 입력하고, “1호선 시청역 4번 출구로 나와 프레스센터 쪽으로 50m가량 가세요”라는 답변을 입력한다. 이 대화들에 등장하는 각 개체명은 장소, 기관 등 기준에 따라 등록된다. 이렇듯 대화들을 학습한 내용에 따라 봇 엔진은 봇이 다음에 할 말을 예측한다. 이 예측에는 위트닷에이아이가 이미 구축해 놓은 데이터들이 결 합되기에 새로 봇을 만드는 개발자들이 너무 많은 학습을 진행하지 않아도 된다. 이후 실제 사용 내용에 따라 봇 엔진은 봇을 실시간으로 최적화하고 수정한다. 복잡한 규칙을 만들지 않고 간단한 규칙 몇 개만 만들어서 봇을 만들면 위트닷에이아이가 기존 학습 내용을 바탕으로 챗봇을 만들어주는 것이다. 물론, 영어에 한정돼 있다.


디지털 시대 내내 항상 위기의식을 느끼고 있는 언론사들도 챗봇에 주목하고 있다. 언론사들은 챗봇이 독자 참여도 향상, 수백, 수천만 명에 이르는 메신저 이용자들을 대상으로 한 새로운 독자층 개발, 독자와 새로운 방식으로의 연결, 커뮤니티 건설 등을 가능하게 해 줄 것이라는 기대를 품고 있다(Barot & Oren, 2015, p. 19). 9 독자적인 챗봇 플랫폼을 구축한 텔레그램의 봇 스토어에는 현재 뉴스 분야 10에만 120개의 챗봇이 등록돼 있다. 2016년은 ‘뉴스의 봇화(the botification of news)’가 본격적으로 시작될 것이라는 전망이 나올 정도다(Barot, 2015). 11


페이스북 메신저 플랫폼은 아직 베타 버전으로 완전한 수준은 아니다. 페이스북이 전 세계에서 가장 많은 이용자를 보유하고 있는 SNS이기에 페이스북 메신저 플랫폼 기반의 챗봇 개발에 나서려는 언론사들은 많지만, 실제 서비스를 실시 중인 곳은 CNN 외에는 거의 없다고 할 수 있다. CNN 챗봇과 대화하기 위해서는 CNN 페이스북 페이지에 방문해서 메신저 창을 클릭하면 된다.


[사진2]는 PC 화면 12을 통해 CNN 챗봇과 대화를 나눈 장면을 갈무리한 것이다. ①번 화면을 통해 챗봇에 대해 안내한 후 설정을 유도한다. 설정이 끝나면 ②번 화면과 같이 대화 방법을 소개한 후 주요 기사(Top stories), 추천 기사(Stories for you), 문의(ASK CNN) 등을 선택할 수 있는 화면을 제시한다. 이용자는 제시된 선택 사항을 클릭하거나 자신이 원하는 내용을 입력할 수 있다. ③번 화면은 ②번 화면에서 주요 기사 선택 후 나타난 화면으로 주요 기사를 보여준 후 기사 내용 전체를 읽을 것인지 요약문을 읽을 것인지를 선택하게 한다. 요약문은 채팅 창 내에서 대화 형식으로 보여주지만, 전체 기사 읽기는 링크를 통해 다른 창에서 읽게 한다. ④번 화면은 원하는 내용이 없어서 ‘트럼프(trump)’라는 단어를 입력한 결과다. 입력된 대화 내용과 맞는 기사와 요약문을 제시한다. 트럼프의 경우는 미리 입력된 정보가 있기에 요약문을 제시하지만 정보가 없을 경우에는 가능한 관련된 기사 등을 호출해 보여준다.


예를 들어, ‘present’라는 일반명사를 입력할 경우 CNN 챗봇은 “이 내용과 관련해 당신이 가장 읽을 것 같은 기사(Based on what you asked for, here’s a story I thought you might want to read)”라고 말하며 관련된 기사의 링크를 제공한다. 하지만 단어의 의미를 이해한다기보다는 단순한 검색 수준이다. “너는 누구냐(who are you)”고 말을 하면, “당신에게 가장 도움이 될 만한 것을 추천하고 싶다. 당신을 위한 기사가 여기 있다(I hope I’ll be able to assist you as much as possible. Here’s a story for you)”며 기사를 추천한다. 문장의 의미를 이해하기보다는 단순 검색 문장으로 이해하여 답변하는 것이다. 즉, 사람과 같은 자연스러운 대화를 나누고 있지는 못하다. 물론, 충분한 대화의 양 이 쌓인 후에는 더욱 자연스러워질 것이겠지만 아직은 제한적 수준이다. 현재 수준에서 페이스북 뉴스 챗봇은 대화 형식의 뉴스 추천 서비스에 가깝다 고 할 수 있다.


이 또한 그냥 지나갈 수도…

[사진3] 조선일보(왼쪽)와 한겨레신문(오른쪽) 페이스북 페이지 대화 화면. 페이스북 페이지에서 사람 운영자가 답변한 사례들로, 운영자들이 수많은 사람들에게 일일이 대응하는 것은 사실상 불가능하기 때문에 ‘부재중’과 같은 형식적 대화만 하거나 불러도 대답이 없을 수밖에 없다.


[사진3]은 페이스북 페이지에서 챗봇이 아닌 사람으로서 운영자가 답변한 사례들이다. 굉장히 소수일 것으로 추측되는 운영자들이 수많은 사람들에게 일일이 대응하는 것은 사실상 불가능하다. ‘부재중’ 과 같은 형식적 대화만 하거나 불러도 대답이 없을 수밖에 없다. CNN의 경우도 챗봇을 개발하기 전에는 평균 답변 기간이 하루 정도였다. 제한적이지만, 챗봇이 훨씬 나은 이유다. 하지만 향후 뉴스 분야에서 챗봇이 얼마나 혁신적 모델로 자리잡을지를 전망한다는 것은 현 시점에서 사실은 불가능하다. 인공지능 기술은 분명히 발전해 나갈 것이지만, 당장 1~2년 내에 챗봇이 뉴스 시장을 장악한다는 식의 전망은 아직 섣부르다. ‘이 또한 지나간’ 사례들을 그동안 충분히 봐 왔기 때문이다.


‘챗봇 저널리즘’ 13이라는 말까지 등장하고 있지만, 그 진화의 방향이 어떻게 될지는 아무도 확신할 수 없다. 구글 글래스가 등장했을 당시 유행했던 ‘글래스 저널리즘’이라는 말은 더 이상 사용되지 않고 있다. 이용자 개인의 맥락을 분석한 맞춤형 광고로 새로운 수익원을 창출할 것이라는 전망도 있지만 그것이 언론사가 아닌 플랫폼의 수익원으로만 돌아간 사례들도 우리는 꾸준히 봐 왔다. 게다가 챗봇의 핵심은 인공지능이지만 언론사가 독자적으로 인공지능 기술을 갖춘다는 것은 말처럼 쉬운 일이 아니다. ‘이 또한 지 나갈지 모를’ 새로운 기술을 무조건 따라갈 것이 아니라 미디어의 관점에서 기술의 방향을 비판적으로 지켜보는 것도 방법일 수 있다. 마이크로소프트가 사람과 대화를 나누는 인공지능 챗봇 ‘테이(Tay)’를 선보였다가 16시간 만에 운영을 중단한 사례 14는 많은 점을 시사한다.



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수영일지 2017-03-04


아침 수영을 다녀왔다. 어른 2000원, 어린이 1000원. 

자유수영 밖에 없고, 오후 12~ 14시까지 휴식/청소시간이다. 

잠영/자유형 50m 3회, 자유형 500m 


정규강습을 하는게 아니라서 수영일지는 생각날때 작성하는 걸로. 

점심시간 헬스 하느라 . 헬스 일지를 쓸까. 근데 헬스 일지는 쓸것이 없다. 

거의 매일 같은 루틴. 

친업,풀다운,사이드 레터럴,싯업으로 20분정도 워밍업하고 30분 러닝머신 걷기. 



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성공한 사람들은 모든 상황을 기회로 본다.

심지어 문제점과 불평불만 조차도 기회로 본다.

문제가 크면 클수록 기회 또한 커진다.

성공한 사람들에게 문제들이란

굶주린 사람들에게 음식과 같은 것이다.

- 그랜트 가돈, ‘10배의 법칙’에서

 

대부분의 사람들은 곤란한 상황에서 손을 놓게 됩니다.

따라서 어려움이 클수록 성공의 열매도 커집니다.

문제를 기회로 보는 소수의 사람들이

성공의 과실을 독점합니다.



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아름다운 예술이 탄생되는 것도, 

훌륭한 사상이 체계를 가지는 것도, 

위대한 학문이 주어지는 것도, 모두가  

정신의 고독한 창조에서 우러나온 것이다. 

이러한 고독을 생리적 고독에 비하여 정신적 

고독이라 불러서 좋을지 모르겠다. 그 대표적인 

일례를 든다면 위대한 사상과 정신의 소유자였던 

키에르 케고르나 니체를 들어도 좋을 것 같다. 

그들의 위대성은 그들의 위대한 고독이 

있었기 때문이다. 



- 김형석의《고독이라는 병》중에서 -



* 아름다운 예술, 훌륭한 사상,

위대한 정신의 소유자들에게 공통점이 있습니다.

'위대한 고독'의 시간을 거친 사람들이라는 점입니다. 

아무도 대신해 주지 않는 그 절대고독의 시간에

무엇을 하느냐, 무엇을 발견하느냐에 따라

그 사람의 생각과 정신 세계도 달라집니다.

일상의 평범함이 불멸의 위대함으로

다시 태어납니다.



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