haeyeop

[작성자:] haeyeop

  • 손목에 문신을 한 경우 애플 워치가 적절히 작동하지 않을 수 있다

    손목에 문신을 한 사람들에게 애플 워치가 적절하게 장동하지 않을 수 있다는 Verge의 기사.

    피는 붉은색을 띄는데 적색광을 반사하고 녹색광을 흡수하기 때문이다. 애플 워치는 주어진 시간동안 손목을 통해 얼만큼의 혈류가 흘러가는지 감지하기 위해 빛에 민감한 포토다이오드와 연결된 녹색 LED 빛을 사용한다. 심장이 뛸 때, 손목으로 혈류가 흘러가고 녹색 빛이 흡수되는 것이 늘어난다. 박동 사이에는 흡수가 줄어든다. 초당 수백번의 LED 빛을 비춤으로써 애플 워치는 분당 심장 박동수를 계산해 낼 수 있다.

    Blood is red because it reflects red light and absorbs green light. Apple Watch uses green LED lights paired with light‑sensitive photodiodes to detect the amount of blood flowing through your wrist at any given moment. When your heart beats, the blood flow in your wrist — and the green light absorption — is greater. Between beats, it’s less. By flashing its LED lights hundreds of times per second, Apple Watch can calculate the number of times the heart beats each minute — your heart rate.

    손목에 문신이 있을 경우 이런 방식의 측정방식이 적절하게 작동하지 않기 때문에 오류가 있을 수 있다는 이야기.

  • 데이터 분석에 많이 쓰이는 소프트웨어

    세미나를 하다가 얼마전에 본 글이 생각나서 적어놓는다. R-bloggers에 올라왔던 Fastest Growing Software for Scholarly Analytics라는 글에서 분석에 사용되는 소프트웨어들의 트랜드를 시각화 해 놓은 자료가 있다. 2013년과 2014년을 기준으로 한 결과를 살펴보면 가장 인기 있는 소프트웨어는 Python, R, KNIME이고 가장 큰 하락세를 보이는 것은 SPSS와 SAS이다.

    fig_2e_scholarlyimpact20142

  • 왜 Stata를 사용해야 하는가?

    여러가지 통계 패키지 중에서 왜 Stata를 쓰는지에 대한 글 (Why Use Stata?)을 보았다. 어떤 분도 비슷한 이야기를 했던게 생각난다. 내가 SPSS를 사용한다고 했더니 당장 가져다 버리고 Stata를 쓰라고 이야기했었다. 그리고 그 분이 말했던 장점이 여기에서 말하는 장점과 유사하다.

    Eviews, SAS, SPSS, R, Stata 정도의 선택에서 Eviews는 너무 특화되어 있고 SAS는 너무 비싸서 제외된다. R은 명령어를 자꾸 까먹어서 쓰기 어렵고 SPSS는 장사질 때문에 못 쓰겠다는 이야기다. 반면 Stata는 커멘드와 메뉴얼 두 가지 모두 사용이 가능하며 메뉴얼이 잘 되어 있어서 까먹어도 쉽게 찾아볼 수 있다는 점을 말한다.

    개인적으로도 비슷하게 느끼는데 가끔 가벼운 통계를 돌리기에는 SPSS가 편하다. 하지만 데이터가 1000개 정도만 넘어가도 금방 얼어버리는 경향이 있고 학교 라이센스가 없이 유료로 쓰기에는 솔직히 아깝다. SAS는 다 되는 건 알겠는데 너무 무겁고 비싸다. R은 공짜라서 좋기는 한데 명령어를 자꾸 까먹어서 매번 다시 검색해야 하는 상황이 불편하다. 데이터 다루기가 편한 면도 있지만 불편한 측면도 있다. 개인적으로도 Stata가 좋고 편한 건 알겠는데 통계를 매일같이 돌리는 입장은 아니어서 딱히 개인적으로 구매할 생각까지는 들지 않는다. 장기적으로는 좀 불편해도 R에 익숙해지는게 가장 좋은 선택은 아닌가 싶다.

  • p-value 금지는 과학을 위한 큰 도약

    저널을 위해서는 작은 전진이지만 과학을 위해서는 큰 도약이라는 p-value 금지와 관련된 기사가 있어 옮겨놓는다 (P value ban: small step for a journal, giant leap for science).

    “이 방법이 이루어 낸 탁월한 것에서도 불구하고 … 이성적 추론의 본성에 대한 근본적 오해에 기반하고 있고, 비록 과학적 연구에 적절한 부분이 있다 해도 극히 드물다” 과학철학자 William Rozeboom은 1960년대에 말했다. 이후 그는 이것을 “지금까지 제도화 된 학생들의 암기식 교육중에서 확실하게 가장 멍청했던 잘못 판단한 절차”라고 말했다.

    “Despite the awesome pre-eminence this method has attained … it is based upon a fundamental misunderstanding of the nature of rational inference, and is seldom if ever appropriate to the aims of scientific research,” the philosopher of science William Rozeboom wrote — in 1960. Later he called it “surely the most bone-headedly misguided procedure ever institutionalized in the rote training of science students.”

    이러한 문제와 관련되어 언급되었던 p-value hacking이나 동일한 결과가 재현이 되지 않는 것에 대한 지적들도 언급하고 있다. 그리고 재미있는 사실도 마지막에 이야기하고 있는데 유명한 과학저널 (어디인지는 모르지만) 이와 관련된 설명에서 다음과 같이 언급했다고 한다.

    “the closer to zero the P value gets, the greater the chance that the null hypothesis is false.”

    어찌보면 통계란 이해하기 어려운 표현방식이다. 없애는 것이 커뮤니케이션을 위해 훨씬 좋은 방안일지도 모른다.

  • 닌텐도의 모바일 플랫폼 진출

    닌텐도가 DeNA와 손잡고 모바일 게임에 진출한다고 선언했다. 서로의 이해가 맞아 떨어졌고 닌텐도가 어려운 상황을 계속 겪어왔기 때문에 어쩔 수 없는 선택이라는 점은 알고 있다. 하지만 이러한 선택이 닌텐도에게 좋은 선택이 될지에 대해서는 잘 모르겠다. 지금까지는 고수했던 콘솔 위주의 전략을 포기함으로써 오히려 얻는 것보다 잃게 되는 것이 많은 건 아닌가 싶다.

    모바일은 특정 장르의 게임에는 적합할지 모르지만 터치 인터페이스는 조작에 있어서 어쩔 수 없는 한계점을 가지고 있다. 며칠 전에 아이패드로 Limbo라는 게임을 받았다. 최초에는 PS3플랫폼으로 출시되었지만 현재는 iOS 플랫폼에서도 플레이가 가능하다. 간단한 횡스크롤 게임임에도 내가 왜 이 게임을 iOS에서 구매했는지 후회할 수 밖에 없었다. 여러모로 조작이 최악이다.

    오히려 어설프게 발매되는 닌텐도 IP를 이용한 게임들이 콘솔로의 신규 유저 진입마저 낮추는 것은 아닌가 하는 생각이 든다. 최근 게임 판매 데이터를 보면서 지난 주 3DS 판매량에 깜짝 놀랐다. 새로나온 젤다의 전설 뮤주라의 가면 3DS가 출시되었고 하드웨어 판매에서도 주간 1위를 차지했다.

    닌텐도의 킬러콘텐츠들은 여전히 수요가 있고 파급력이 있다. 그렇기에 이런 선택이 나중에 어떤 결과로 나타날지 궁금하다. 시너지를 가져올지 카니발라이제이션을 가져올지. 개인적으로는 다음 세대에서 플랫폼 성능을 끌어올리는게 훨씬 시급한 과제가 아닐까 싶다.

  • 뉴스를 보지 않고 살 수 있을까

    젊은 사람들은 뉴스를 보지 않을 것이라는 선입견이 있다. 하지만 최근 연구는 밀레니얼들도 열렬한 뉴스 소비자라는 것을 말해준다. 다만 전통적인 방식과 다르게 뉴스를 소비할 뿐이라고 한다.

    밀레니얼들은 뉴스를 소비하지 않고 다른 세대들과 다르다는 부당한 평가를 받고 있다. 그러나 인쇄 신문과 디지털 홈페이지가 그들이 원하는 것을 찾는 주요한 방식이 아닐 뿐이다. 미국신문협회(American Press Institute)에 따르면 소셜 미디어와 검색이 뉴스를 소비하는 두 가지 주요한 방식인 것으로 나타났다. 페이스북은 뉴스를 접하는 가장 주요한 방식으로 나타났고, 88%가 페이스북에서 뉴스를 얻는다. 1000명의 밀레니얼 중 88%는 뉴스가 최소한 다수 중요하다고 설문에 응답했다. 뉴스는 이메일과 날씨 및 교통 확인에 이어 세 번째 디지털 활동인 것으로 나타났다. 게임과 친구와 관계를 유지하는 것이 각각 네 번째와 다섯 번 째로 나타났다.
    [expand title=English]
    Millennials are getting a bad rap as a newsless and disengaged generation, according to a new study of their news habits. But print newspapers and digital home pages are not their main way of finding what they are looking for. Rather social media and search are the two top avenues for finding news, according to a report released today by the American Press Institute, Associated Press and NORC center at the University of Chicago. Facebook is the top way of encountering news, used by 88 percent of those who do. Eighty-five percent of 1,000 millennials surveyed said that news is at least somewhat important to them. News is their third top digital activity after e-mail and check of weather and traffic. Games and keeping up with friends came in fourth and fifth. 1[/expand]

    밀레니얼들이 넓은 의미에서 1980년 초반부터 2000년대 초반까지의 세대를 의미한다면 나도 그 안에 포함된다고 볼 수 있다. 하지만 나는 개인적으로 뉴스를 굉장히 많이 보는 편이다. 새로운 소식을 아는 것도 권력의지의 표현이라는 이상한 말을 하지 않더라도, 뉴스라는 것 자체가 중독성이 있는 것은 사실이다. 개인적으로 RSS 구독하는 뉴스를 하루에 400개 정도씩 확인한다. 그리고 소셜미디어에서 올라온 소식들을 살펴본다. 여기에서 미처 확인하지 못한 주요한 뉴스는 Nuzzel로 다시 한 번 본다. 이 외에도 국내 몇 커뮤니티를 돌며 새로운 유머나 소식들까지 보면 하루에 보는 뉴스양이 너무 많다. 버거울 정도로 많다고 느껴질때도 있지만 뉴스를 보는 걸 줄이는게 쉬운 일은 아니다.

    1. http://www.poynter.org/news/mediawire/327033/new-study-finds-millennials-are-strong-news-consumers-but-take-an-indirect-path/ ↩

  • 운전자에게 스마트 워치를 금지해야 하는가?

    영국 안전 테스트에서 스마트워치가 스마트폰보다 사용자 주의를 더 분산시킨다는 결과가 나왔다고 한다 (출처).

    The Transport Research Laboratory (TRL), 애플 워치의 메시지를 읽는 운전자는 긴급한 움직임에 대한 반응이 2.52초 걸린 반면, 다른 동승자와 이야기하는 운전자는 반응에 0.9초 걸렸다. 애플 워치를 읽는 사람은 모바일을 사용하는 사람에 비해 더 주의가 분산되는 것으로 나타났다 (1.85초).

    The Transport Research Laboratory (TRL) in Wokingham, Berks showed that a driver reading a message on an Apple Watch would take 2.52 seconds to react to an emergency manoeuvre, whereas a driver talking to another passenger would react in 0.9 seconds. Reading on an Apple Watch was even found to be more distracting than using a handheld mobile (1.85 second delay).

    이 결과만 가지고 스마트 워치가 더 위험하다고 말할 수 있을까? 기기에 대한 적응이나 숙련도에 차이가 있기 때문에 저런 결과가 발생한 건 아닐까. 물론 운전 중에는 아무것도 사용하지 않아야 하는게 당연하겠지만 말이다.

  • 버즈피드가 세상에서 가장 영향력 있는 뉴스조직인 이유

    기가옴(Gigaom)이 문을 닫기로 결정했다. 테크 관련 기사들을 다루는 곳은 많이 있지만 개인적으로는 기가옴의 기사가 조금 더 깊이 있는 면들이 있어서 좋아했다. 하지만 콘텐츠의 품질만으로는 살아남을 수 없는 시대가 되었다. Ben Thompson의 블로그에 올라온 WHY BUZZFEED IS THE MOST IMPORTANT NEWS ORGANIZATION IN THE WORLD라는 글을 다시 읽었다.

    예전에는 윤전기를 가지고 있지 않으면 아무나 신문을 만들 수 없었고, 이런 것들이 경쟁자가 시장에 들어오는것을 막는 요인이 되었다. 그리고 신문을 가지고 있으면 자연스럽게 대규모의 광고가 가능해서 자연스럽게 수익을 얻을 수 있었다. 이런 시대의 규범들이 현재의 온라인 시대에는 적용되지 않는 것으로 변했다. 신문 1면에 대한 관행의 변화, 그리고 버즈피드에서 최근 드레스 색깔 논쟁 포스팅으로 얼마나 많은 사람들의 주목을 끌었는지에 대한 사례가 나온다. 버즈피드가 어떤 식으로 성장했고, 이를 통해 어떻게 수익을 올리고 있는지 이야기한다. 버즈피드는 콘텐츠를 통해 직접적으로 돈을 벌지 않기 때문에 바이럴에 있어서 가장 뛰어나다. 이러한 비즈니스 모델을 통해 저널리즘의 독립성도 회복하고 있다. 마치 옛날의 저널리스트들이 돈을 버는 것을 걱정하지 않고 자신들이 중요하다고 생각하는 것을 썼던 것처럼 말이다.

    세상은 위대한 저널리즘을 필요로 하지만, 위대한 저널리즘은 위대한 비즈니스 모델을 필요로 한다. 그것이 바로 버즈피드가 가지고 있는 것처럼 보이는 것이고, 그런 이유로 버즈피드는 세상에서 가장 영향력 있는 뉴스 조직이다.

    The world needs great journalism, but great journalism needs a great business model. That’s exactly what BuzzFeed seems to have, and it’s for that reason the company is the most important news organization in the world.

    그런 의미에서 비즈니스 모델이 버즈피드를 영향력 있는 뉴스 조직으로 만들고 있다.

  • 왜 p-value 사용을 금지하는가?

    Basic and Applied Social Psychology에서 p-value 사용을 금지한 것과 관련해 r-bloggers에 왜 p-value 사용을 금지하는지에 대한 글이 실렸다. 이 글에서는 샘플링의 문제로 영가설을 거부하는 결과가 나올 수 있다는 사실을 간단한 시뮬레이션을 통해 보여주고 있다. 그런데 댓글에서도 볼 수 있듯이 효과크기에 대한 이야기들이 많이 빠져 있다. 그래서 효과 크기와 관련된 논문을 찾다가 Using Effect Size—or Why the P Value Is Not Enough라는 논문을 찾아서 읽어봤다.

    효과 크기는 양적 연구의 주요한 결과물이다. p-value는 독자들에게 효과가 존재하는지 아닌지를 알려주는 반면, 효과의 크기를 나타내지는 못한다. 연구결과를 보고하고 해석하는데 있어서, 실질적인 중요성 (효과크기)와 통계적인 중요성 (p-value) 모두 보고되어야 하는 필수적인 결과다.
    The effect size is the main finding of a quantitative study. While a P value can inform the reader whether an effect exists, the P value will not reveal the size of the effect. In reporting and interpreting studies, both the substantive significance (effect size) and statistical significance (P value) are essential results to be reported.

    왜 p-value만으로는 충분하지 않은지에 대해 심근경색과 아스피린에 관한 사례를 이야기하고 있다. 22,000명 이상의 피실험자를 대상으로 한 실험 결과에서 아스피린이 심근경색을 줄일 수 있다는 결과는 매우 높은 유의성 (p < .00001)으로 검증이 되었다. 너무 확실한 결과로 인해 연구는 조기 종료되었는데 효과 크기는 매우 작았다 (나도 도움이 된다고 알고 있었는데, 이 논문을 보고 알게 되었다) .

    이 외에도 유방암 조기 검사와 관련된 사례도 있다. 여성들이 조기에 유방암 검사를 하게 됨으로써 얻게 되는 이익은 무엇이고 안게 되는 위험은 무엇인가? 실질적으로 얼마나 유방암을 예방할 수 있을지에 대해서는 큰 효과가 없다는 사례도 보았다.

    왜 p-value보다 효과 크기에 더 집중해야 하는지는 샘플 사이즈가 증가하면서 생긴 변화라는 생각이 든다. 2013년도 Information Systems Research에 나온 Too Big to Fail: Large Samples and the p-Value Problem라는 논문에서도 이런 사례에 대해서 이야기하고 있다. 예전보다 많은 수의 샘플을 가지고 하는 연구들이 용이해졌고 그렇기 때문에 더욱 효과 크기에 집중해야 하는게 아닌가 싶다.

    하지만 연구를 하다보면 항상 새로운 연구 결과를 요구하고 참신하고 기존과는 다른 것만을 요구하기 때문에 이런 식으로 된 건 아닐까 싶다. 꼭 저널에 실리지 않더라도 연구가 복제되고 심지어 유의하지 않거나 논쟁이 될 수 있는 결과까지 출판[1]할 수 있다면 연구한다는게 훨씬 더 나은 의미를 가질 수 있지 않을까 생각한다.

    1. 엘스비어 출판사에서 New Negatives in Plant Science라는 저널을 만들었다. 이와 관련해서 왜 과학은 부정적인 결과를 출판할 필요가 있는지에 대한 간단한 사설을 실었다.  ↩

  • Launch Center Pro

    예전에 할인 때 구매한 Launch Center Pro라는 앱이 있다. 자주 쓰는 액션들을 단축키처럼 지정해 놓으면 나중에 간단하게 실행시킬 수 있는 앱이다. 일종의 자동화 앱인데 IFTTT가 다양한 서비스들 간 자동화를 지원해준다면 Launch Center Pro는 앱 간 자동화를 지원해준다고 보면 된다. 이는 URL schemes에 기반하고 있다. iOS는 샌드박싱으로 알려진 보안정책을 사용한다. 가끔 윈도우에서도 위험한 프로그램이라고 판단되는 경우 백신이 “프로그램을 샌드박스에서 실행할까요?” 라고 물어보는 것을 떠올리면 알 수 있다. 이는 보안에는 유리하지만 앱 사이에 정상적인 데이터 교환에는 불리한 부분이다. URL schemes는 앱이 다른 앱과 커뮤니케이션 하는 방식이다. 모든 앱들은 각각의 고유한 schemes를 가지고 있고 이를 통해 앱을 실행하거나 그 안에서 액션들을 수행할 수 있다.

    이를 이해하기 위해 약간의 수고가 필요하고, 그래서 구입한 이후에도 한동안 사용하지 않다가 마음먹고 정리해봤다. 각 액션들은 링크를 클릭하면 설치할 수 있다. 내가 세팅한 액션들은 다음과 같다.

    launch-center-pro

    위키피디아 검색: 입력한 내용을 위키피디아에서 검색한다.
    이미지 검색: 클립보드에 있는 이미지 주소로 구글에서 이미지 검색을 실행한다.
    엔하위키 미러 검색: 입력한 내용을 엔하위키 미러에서 검색한다.
    클립보드 링크 열기: 클립보드에 복사되어 있는 웹 주소를 사파리로 연다.
    검색: 클리앙에서 가져 온 액션이다. 입력한 내용을 선택한 곳에서 검색한다.
    클립보드 구글 검색: 클립보드의 내용을 구글에서 검색한다.
    네이버 음악 검색: 네이버 음악 검색(노래 찾아주는 검색)을 실행한다.
    다음 지도 검색: 입력한 내용을 다음지도에서 검색한다.
    Day One New Entry: 데이원에서 새로운 일기를 작성한다.
    QR code reader: QR 코드 리더. 가끔 사용하게 될 때가 있는데 QR코드 리더를 찾는 일이 여간 귀찮은게 아니라 넣어놨다.
    Fantastical New Event: 판타스티칼에서 새로운 일정 입력. 사실 위젯으로 입력이 가능해서 잘 쓰게 될지는 모르겠다.
    GIF 검색: GIPHY에서 GIF 파일 검색

    가운데는 몇 가지 워크플로우 액션들을 추가해놓았고, 전화 걸기와 자주가는 사이트들을 그룹으로 추가해놓았다. 아이콘들은 사진으로 직접 캡쳐해서 사용한 것들이 대부분이다.

    네이버 지도를 사용하려 했으나 네이버지도는 URL schemes로 실행 외에는 다른 것을 할 수 없다. 상대적으로 다음은 대부분의 앱들의 URL schemes를 공개해놓았다. 사용하다보면 바뀌는 것들이 좀 있을 것 같은데 현재로서는 만족스럽다.