728x90 전체 글69 1. 카뮈의 <결혼ㆍ여름>을 읽기 위해 <이방인>을 읽었다 1. 모든 것은 이 표에서 시작되었다얼마 전에 독서모임에서 카뮈의 을 추천받았다. 제목부터 여름에 읽기에 안성맞춤일 것 같아서, 바로 읽으려 했으나 인터넷에서 "입문자용 알베르 카뮈 읽는 순서" 이미지를 마주쳤다. 느닷없이 내 카뮈 도장깨기 욕구를 자극했고, 명작으로 모두가 알고 있는 을 그리하여 읽게 된 것이다!! 2. 연극에 참여하지 않는 청년노벨문학상을 수상한 카뮈한테 글 정말 잘쓰시네요...라고 말하는게 웃기긴 하지만, 은 최근 읽었던 문학 작품 중 최고로 잘 쓴 작품이었다. 의 첫 문장은 나도 알고 있는 문장이다. "오늘 엄마가 죽었다. 아니 어쩌면 어제." 이 책을 읽기 전에는 주인공인 뫼르소가 어머니를 죽인 줄 알았다. 어머니를 죽이고 방치해서 언제 죽은지 모르는 상황인 줄 알았는데, 내가.. 2026. 6. 28. 2026 텍스트 아카이브 이제 우리는 현실 속에서 실체가 존재하지 않는 게임 속 아이템 구매를 망설이지 않으며, 정보를 저장하기 위한 클라우드를 사용하기 위한 지출에도 익숙해졌다. 그럼에도 가상에 관한 불신은 쉽게 사라지지 않는다. 어째서인가? 고대의 비유에서부터 이미지에 대한 의심은 여전하고, 설상가상으로 실재와 이미지가 구분되지 않는다는 불안은 나날이 증대한다. 불안은 타인에 대한 경멸로 손쉽게 뒤바뀐다. 이를테면 "나가서 사람을 좀 만나."라는 핀잔. 매체 속의 가상적 현실에 빠져 있지 말고 현실로 나가 실제 세상이 어떻게 돌아가는지를 좀 보라는 것만큼 진부하기 이를 데 없는 표현이 또 있을까? 일찍이 플라톤은 우리를 현혹시키는 이미지로부터 벗어나 동굴 바깥으로 나가 눈부신 태양을, 곧 무시간적인 본질을 가진 영원의 상.. 2026. 6. 28. 1. 동치 관계와 동치류 (Equivalence Relation and Equivalence Class) 현대대수학에서 등장하는 개념들을 배우기 이전에, 이산수학 혹은 정수론에서 다루는 "동치 관계"와 "동치류" 개념을 먼저 익히자! 수학에서 "동치 관계"란 두 집합이 서로 반사적, 대칭적, 추이적 관계일 때 성립하는 관계이다.꼭 세 가지 조건을 모두 만족시켜야 "동치 관계"가 성립한다. 동치 관계가 되기 위해 만족시켜야 할 조건은 총 세가지로,반사적 관계(reflexive relation)은 스스로를 관계에 대입했을 때도 성립하는 관계를 의미하고,대칭적 관계(symmetric relation)은 두 대상의 순서를 바꾸어도 성립하는 관계를 의미하고,추이적 관계(transitive relation)은 a와 b 사이에 성립, b와 c 사이에 성립될 때 a와 c 사이에도 성립이 되는 관계를 의미한다. .. 2025. 3. 6. 2025 텍스트 아카이브 한때는 사회가 나를 제 맘대로 소유할 뻔했던 적도 있었다. 스스로 생각하지 않으면 사회가 그 일을 하고 만다. 스스로 생각하지 않으면 내 생각의 자리를 다른 사람이 차지하고 만다. 결국은 대다수의 시선에 의존적인 사람이 되고 마는 것을 피하기 어렵다. 어쨋든 사회 속에서의 삶이 수동적일수록 능동적인 부분을 늘릴 필요가 있다. 사회가 힘이 셀수록 이 사회와는 조금 다른 시간-고정관념, 효율성, 이해관계와 무관한 자신만의 시간이 필요하다. 사회가 힘이 셀수록 개인이 자기 자신으로 사는 사적 자유의 시간과 공간이 필요하다. 사회가 힘이 셀수록 그저 흘러가는 대로, 되는 대로 가만히가 아니라 '의도적'으로 살 필요가 있다. 메모를 하는 사람은 스스로 생각하는 시간을 자신에게 선물하는 셈이고 결과적으로 메모는.. 2025. 2. 21. 4. 포아송-감마 모델(Poisson-Gamma random effect model) 1. 사후 분포 계산하기사전분포가 감마분포, 관측 정보가 포아송 분포를 따를 때의 사후분포를 구하면 사후분포는 아래와 같은 감마분포가 된다. 사후분포를 구하는 예제를 풀어보자. 아래의 표에서 관측치 개수 n은 50, y(사고건수)의 총합은 102임을 이용하면 된다. 아래는 위에서 얻은 사후분포로 도출해낸 평균값, 분산, 중간값이다. 사후분포을 얻게 되어 좋은 점은, 업데이트한 확률분포(사후분포)로 평균값, 분산, 최빈값같은 대푯값들을 추정할 수 있다는 것이다.특히 사후분포가 특성이 알려진 감마분포를 따르기 때문에 많은 값들을 알아낼 수 있다. 2. 예측 분포 계산하기앞에서는 관측치를 반영해 사전분포를 업데이트한 사후분포를 구했다.이제는 사후분포를 바탕으로 새롭게 얻을 데이터 값 y를 예측.. 2024. 4. 13. 3. 베르누이-베타 모델(Bernoulli-Beta random effect model) 1. 사후 분포 계산하기 이전까지 사전분포에 새로 얻게 된 정보를 결합해 사후분포를 추정하는 베이지안 방법을 살펴보았다. 앞에서 배웠던 예시를 아래 예제에 적용해보자. 베르누이-균일 모델(Bernoulli-Uniform random effect model) 아래의 새로운 교육방법이 효과가 있는지 알아보기 위해 40명의 어린이들을 표본으로 삼아 조사한 사례이다. 변수 Xi를 i번째 어린이에게 효과가 있으면 1, 아니면 0 값을 갖는다고 정의하고, Xi는 베르누이 분포를 따른다고 볼 수 있다. 총 15명에게 효과가 있고, 25명에게는 효과가 없다는 결과가 나왔고, 이 정보를 새롭게 반영해 사후 분포를 구하면 된다. 결론적으로 사전 분포가 균일 분포, 관측치가 베르누이 분포를 따를 때 사후 분포는 베타 분포를.. 2024. 4. 10. 이전 1 2 3 4 ··· 12 다음 728x90
