조직 구성원이 많으면 많을수록,
인사문제에 대한 의사결정은 더욱 더 빈번해진다.
그러나 인사문제에 관한 성급한 의사결정은
대체로 잘못된 의사결정이 될 확률이 높다.
- 피터 드러커, 피터 드러커 경영 키워드 365


의사결정의 핵심 키워드는 신속 정확입니다.
그러나 인사결정에 있어서는 신속과 정확
두 가지 조건을 동시에 충족시키기 어렵습니다.
인사결정이 너무 중요하다는 점, 수많은 변수,
사람은 이성보다는 감성에 의해 움직인다는 점 등이 그 이유입니다.
인사문제에 소홀한 조직과 리더는 바람 앞의 등불과 같은 존재로 전락하기 쉽습니다.

몸은 시간이 지나면
자연스럽게 늙어갑니다.
없던 주름도 생기고 뻣뻣해지죠.
그러나 평소에 운동을 하면 노화는
조금씩 늦춰집니다. 특히 제가 겪어보니
나이 앞자리에 4가 붙는 순간 유연성과
탄력성이 현격하게 떨어지는 것 같더군요.
슬프지만 그때부터는 기를 쓰고 운동해야 합니다.
아무리 그전에는 게을리했더라도 말이죠.
마음도 똑같습니다. 마음에도
운동이 필요하지요.


- 이문수의《누구도 벼랑 끝에 서지 않도록》중에서 -


* 운동에는 몇 가지 원칙이 있습니다.
반복과 인내 그리고 '점진적 과부하'입니다.
매일 반복하되 조금씩 강도를 높여가는 것입니다.
그것이 근육을 키우는 방법입니다. 할 때마다 죽을
맛이지만 기를 쓰며 참아내면 따를 수 없는 성취감이
뒤따라 옵니다. 마음도 마찬가지입니다. 어렵고
힘든 일이 반복되지만 이를 악물고 견디면
그때 마음의 근육이 단단해집니다.

1. 점진적 과부하란 무엇인가?

말 그대로 점진적으로 부하(=강도)를 늘리는 것을 의미한다. 운동에서의 점진적 과부하란 일정 수준 이상의 강도로 운동하다가 이에 적응되면 다시 강도를 올려서 과부하의 상태가 되어야 운동의 효과를 볼 수 있다는 뜻이다.

아무리 열심히 운동을 해도 이를 무시하는 순간 성장은 물거품이 된다. 반대로 충실히 지킬 수만 있다면 빠른 성장을 이룰 수 있다.

2. 점진적 과부하의 적용 및 실천

①천천히 부하를 늘린다

원칙의 이름 그대로 근육과 인대, 건, 신경 등 인체에 가해지는 부하를 천천히 늘려야 한다. 급작스럽고 과도한 부하는 오히려 운동의 효율을 낮추고 심하면 부상을 초래할 수 있기 때문이다.

또한 정체기를 피하는 데에도 도움이 된다. 길고 꾸준히 해야 할 운동에서 정체기를 만나는 것은 신체적으로나 정신적으로나 썩 유쾌하지 못한 경험이다. 즐겁게 운동하기 위해서라도 천천히 부하를 늘릴 필요가 있다.

②변인을 확실하게 통제한다

과부하를 위해 강도를 올리는 방법에는 여러 가지가 있다. 무게, 횟수 등 눈으로 확인하기 쉬운 것부터 자세, 템포, 자극 등 애매한 부분까지. 따라서 본인이 성장했는지 확실하게 확인하기 위해서는 변인을 최대한 통제해야 한다.

이해하기 어려운 사람들을 위해 아래 2가지 예를 들어 설명하면,

A: 맨몸으로 스쿼트를 10개 할 수 있었던 사람이 20개를 할 수 있게 됐다.

B: 맨몸으로 스쿼트를 10개 할 수 있었던 사람이 10㎏의 바벨을 들고 8개를 할 수 있게 되었다.

A의 경우 체력 면에서 확실하게 성장했다고 볼 수 있다. 그러나 B의 경우 무게는 늘었지만 횟수가 줄었기 때문에 실제로 성장이 이루어진 것인지 아닌지 판단하기 어렵다.

이 경우 본인의 성장을 알고 이를 훈련 내용에 반영하기 어렵다. 그러므로 변인을 통제해서 자신의 변화를 명확히 확인할 수 있게끔 하는 것이 바람직하다.

③훈련 일지를 작성한다

①번과 ②번을 뒷받침하는 역할이다. 이를 통해 구체적으로 점진적 과부하를 실천할 수 있다. 변수가 계속 변하는 트레이닝 속에서 무게와 횟수, 날짜를 모조리 기억하기란 불가능에 가깝다.

조금 귀찮겠지만 목적의 빠른 달성을 위해 훈련 일지를 작성하자. 운동 빼먹는 것을 방지하는 효과도 있다. 반복성의 원칙은 점진적 과부하의 법칙만큼이나 중요하므로 훈련 일지 작성의 중요성은 몇 번을 말해도 부족하지 않다.

사실 점진적 과부하의 원칙은 우리에게 너무나도 익숙한 개념이다. 운동뿐만 아니라 공부, 사업 심지어는 놀이까지 이 세상의 모든 발전과 발달이 점진적 과부하의 원리에 따라 이루어지기 때문이다. 높은 곳에 이르기 위해서는 스스로를 정체된 곳에 두지 말고 끊임없이 몰아붙여야 한다는 것은 누구나 알고 있는 진리이다.

지금까지 나와 함께 해왔던 운동 방법에 적혀진 무게와 횟수만을 반복하고 있는 사람들이 있을 것이다. 현재의 수준에서 만족해서 그런 건지 아니면 몰라서 그런 건지는 본인만이 알 일이다.

그러나 만약 지금 이상의 경지를 목표로 하고 있고 현재의 운동 강도에 익숙해졌다면 슬슬 수준을 올려보는 것은 어떨까. 더 높은 강도에 구체적이고 체계적인 훈련이 곁들여지면 연예인들에게서나 볼 수 있는 건강하고 아름다운 몸도 꿈은 아닐 것이다.

또한 자신의 한계를 시험하는 데서 나오는 스트레스는 마중물이 되어 마음까지 건강하고 아름답게 만들어줄 것이다.

나는 지금 76세다.
어떤 계기로 체력이 저하될지 예측할 수 없다.
매일 아침 측정하고 있는 체중이 늘거나 줄지 않고
일정선을 유지할 것, 다양한 음식을 섭취할 것,
일찍 자고 늦게 일어날 것, 이런 사소한
노력들이 단 하루도 거르지 않고
계속되도록 노력할 뿐이다.

- 미나미 가즈코의 《늙지 마라 나의 일상》 중에서 -


* 사람이 어찌 늙지 않을 수 있겠습니까.
그러나 자신을 잘 관리하면 훨씬 덜 늙는 일상을
살아갈 수 있습니다. 따라서 누구든지 자기 나름의
건강 비법이 필요합니다. 간헐적 단식, 매일 4km 걷기,
아파트 계단 오르기, 찬물 샤워 등등... 중요한 것은
방법을 잘 찾아 매일 반복하는 것입니다. 그것이
안 늙는 비결이고, 늙더라도 건강하게
익어가는 비법입니다.

인간이 혹시 성공을 바란다면
그에 상응하는 자기 희생을 지불하지 않으면 안 된다.
커다란 성공을 바란다면 커다란 자기 희생을,
더 이상 있을 수 없는 커다란 성공을 바란다면
그만한 커다란 자기 희생을 지불해야 하는 것이다.
- 제임스 알렌


더 나은 미래를 위해 당장의 편안한 삶을 희생하는 것,
안전지대에 머무르지 않고 모험지대로 나아가면서 위험을 감내하는 것,
나를 위해 사는 대신 남들과 이웃을 먼저 챙겨주는 삶이 성공을 불러옵니다.
선행투자와 희생 없는 성공은 요행에 불과합니다. 요행은 결코 반복되지 않습니다.
성공의 크기는 선행하는 희생의 크기에 비례합니다.

networkx - Graph Layout

Graph Layout

Node positioning algorithms for graph drawing.

For random_layout() the possible resulting shape is a square of side [0, scale] (default: [0, 1]) Changing center shifts the layout by that amount.

For the other layout routines, the extent is [center - scale, center + scale] (default: [-1, 1]).

Warning: Most layout routines have only been tested in 2-dimensions.

https://networkx.org/documentation/latest/reference/drawing.html#module-networkx.drawing.layout

Choosing Colormaps in Matplotlib

https://matplotlib.org/stable/tutorials/colors/colormaps.html

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from colorspacious import cspace_converter

cmaps = {}

gradient = np.linspace(0, 1, 256)
gradient = np.vstack((gradient, gradient))


def plot_color_gradients(category, cmap_list):
    # Create figure and adjust figure height to number of colormaps
    nrows = len(cmap_list)
    figh = 0.35 + 0.15 + (nrows + (nrows - 1) * 0.1) * 0.22
    fig, axs = plt.subplots(nrows=nrows + 1, figsize=(6.4, figh))
    fig.subplots_adjust(top=1 - 0.35 / figh, bottom=0.15 / figh,
                        left=0.2, right=0.99)
    axs[0].set_title(f'{category} colormaps', fontsize=14)

    for ax, name in zip(axs, cmap_list):
        ax.imshow(gradient, aspect='auto', cmap=plt.get_cmap(name))
        ax.text(-0.01, 0.5, name, va='center', ha='right', fontsize=10,
                transform=ax.transAxes)

    # Turn off *all* ticks & spines, not just the ones with colormaps.
    for ax in axs:
        ax.set_axis_off()

    # Save colormap list for later.
    cmaps[category] = cmap_list

plot_color_gradients('Perceptually Uniform Sequential',
                     ['viridis', 'plasma', 'inferno', 'magma', 'cividis'])

plot_color_gradients('Sequential',
                     ['Greys', 'Purples', 'Blues', 'Greens', 'Oranges', 'Reds',
                      'YlOrBr', 'YlOrRd', 'OrRd', 'PuRd', 'RdPu', 'BuPu',
                      'GnBu', 'PuBu', 'YlGnBu', 'PuBuGn', 'BuGn', 'YlGn'])