1. 숫자를 표현하는 방식

20세기 중반에 컴퓨터가 아직 진공관 기반으로 만들어지던 시절에는 전기식이 아닌 전자식으로 바뀐 것뿐만 아니라 10진법 대신 순수 2진법을 사용하기 시작한 게 큰 전환점으로 여겨진다. 그게 더 기계 지향적이고 직관적인 설계이기 때문이다.

이건 사람으로 치면 별도의 교육을 통해 암산 때 머릿속에서 아라비아 숫자 대신 주판알을 떠올리는 것과 비슷하지 않을까 싶다. 아라비아 숫자는 문자로서 실용적인 기능도 겸하려다 보니, 숫자의 본질과 연산에 직관적으로 대응하는 체계가 아니기 때문이다.
심지어 주판법에는 선주법과 후주법이 모두 존재한다. 이건 컴퓨터에서 big/little endianness와 거의 동일한 개념인 것 같다.

2. 색공간과 실제 공간

우리가 사는 현실의 공간은 길이· 너비· 높이라는 xyz 세 축, 즉 3차원이라고 여겨진다.
그런데 우리에게 시각을 인지시켜 주는 색이라는 것도 어떤 형태로 축을 나누든.. RGB건 HSL이건 CMY건 결국 3개의 축으로 이뤄진다는 게 시사하는 바가 커 보인다.
가령, 색에서 hue라고 불리는 빨주노초~파남보 요소는 가시광선 파장의 차이라는 1차원 축으로 변별된다. 하지만 채도(S)와 명도(L)는 또 다른 차원의 변수라는 것이다.

컴퓨터의 그래픽 카드에서는 RGB 각 축에 대해 8비트의 정보량을 부여해서 총 2^24, 1600여 만 가지 색상을 제공하곤 하는데, 정작 1픽셀의 크기는 3바이트 24비트가 아니다. 컴퓨터가 처리하기 편한 단위인 4바이트 32비트 단위를 사용하며, 나머지 남는 8비트에다가는 픽셀의 알파 채널 정보를 넣곤 한다. 이건 여러 이미지를 부드럽게 합칠 때 활용된다.

알파 채널은 색깔을 나타내는 축 자체는 아니지만 색의 표현과 관계 있는 정보이다. 이걸 포함한 pixel format을 RGBA 구조라고 한다. 하지만 Windows의 GDI API는 1980년대에 개발되었으며, 픽셀에서 상위 8비트를 팔레트 등 독자적인 다른 용도로 이미 사용하다 보니 훗날 알파 채널을 제대로 지원하지 못하는 촌극이 벌어졌다. 그 역할은 GDI+ 등 후대의 API가 계승하게 됐다.

RGBA라는 개념은 물리학에서 XYZ 공간 세 축에다가 시간을 더한 XYZT 4차원과 뭔가 비슷하게 느껴진다.;; 그것도 기하학적 의미에서 정확한 4차원을 말하는 건 아니니 말이다. 하긴, 생각해 보니 3차원 컴퓨터그래픽에서는 픽셀마다 알파 채널이 아니라 Z buffer 값이 부가 정보로 들어가기도 한다.

3. 구 그리기

중고교 미술 시간에는 4B 연필 한 자루 들고 스케치북에다가 구를 그리는 데생(?) 실습을 해 보고.. 이과 나와서 컴공 전산을 전공한다면, 구 렌더링 정도는 C 코딩으로 저수준부터 뚝딱뚝딱 짜 봤으면 싶다.
둘이 매우 훌륭한 대조가 되리라 생각된다~! 후자의 경우, 구를 렌더링 하라고 openGL 셰이더 명령 한 줄 던져주고 끗~~이 아니라, 저 모든 픽셀의 RGB 값을 직접 계산해서 구하는 것을 말한다.

사용자 삽입 이미지

(본인이 직접 그리거나 생성한 그림이 아니니 오해하지 말 것! ㄲㄲㄲ)

이 픽셀이 구의 영역에 포함돼 있는지, 있다면 거리가 얼마나 되는지를 구의 방정식으로부터 구하고, 광원으로부터는 거리가 얼마나 되고 빛과 면이 접하는 각도가 어찌 되는지.. 최종적으로 밝기가 얼마가 돼야 하는지를 직접 공식 집어넣어서 계산으로 구한다는 뜻이다.

그림자까지 생각하면 일이 너무 어려워질지 모르니 필수가 아닌 옵션으로 남긴다만, 구 자체만이라도..;;
그럼 이 엄청난 계산을 실시간 애니메이션 수준으로 해내는 오늘날 PC와 폰의 그래픽 카드들이 얼마나 대단한 물건인지도 알 수 있을 것이다.

이런 이론 공부 잉여질 체험을 회사 취업한 뒤에 직장에서 할 수는 없을 것이고, 취업 목적 코딩 학원에서 할 수도 없을 것이다. 그러니 아직 학생일 때 학교에서 해야지...!!

4. AI

요즘 아시다시피 AI니 머신러닝이니 하는 분야가 아주 각광받고 있다. 현실에서의 문제의 목표와 input/output을 머신러닝 라이브러리가 이해하고 해결할 수 있는 형태로 변환하고, 데이터를 학습시키고 결과물을 얻는 건 확실히 학교에서 맛보기로나마 가르칠 필요가 있어 보인다.

자연어 처리라든가 영상에서 뭔가를 인식하기, ‘관련 추천 아이템 제시’ 같은 분야에서 요즘 AI들은 정말 눈부시게 똑똑해지고 기술이 발달해 있다.
개인적으로 좀 개발됐으면 하는 AI는 “문자열을 보고 폰트 종류 판별하기”, 그리고 “넓은 군중 사진을 보고는 여기에 사람이 몇 명이나 있나 추산하기”이다.

요즘은 AI를 통해 없는 정보를 유추해 내서 흑백 사진도 컬러로 얼추 복원하고, 흐릿한 영상을 선명하게 바꾸기도 한다. 그런 계산 능력이면 폰트 종류 유추는 말할 것도 없고, 이런 획이 요런 모양이었으니 다른 글자는 요런 모양이어야 하겠다는 것까지 유추를 못 할 이유가 없다. 그러면 한글이나 한자 같은 폰트를 만드는 일이 노가다가 줄어들고 한결 수월해질 것이다.

군중 사진에서 머릿수 카운트도.. 쉬울 것 같으면서도 은근히 어려울 수 있어 보인다. 하지만 기술적으로 불가능한 일은 절대 아닐 것이다. 이를 응용하면 사진에 찍힌 쌀알이나 콩알 개수를 세게 할 수도 있다.

지금 Google 검색은 영어는 정말 사람 말을 알아듣고 인간의 두뇌 활동을 어느 정도 흉내 내는 경지에 도달해 있다. 경악스럽게 그지없다. 유튜브 동영상에서 영어 자막을 자동 생성하는 걸 보면.. 어지간한 음성은 다 정확하게 알아듣는다.

여주인공이 격투를 벌이는 어느 첩보 영화의 제목을 까맣게 잊어버려서 “2017 female spy movie”라고만 쳤는데.. 우와, 저것만 토대로 Atomic Blonde라는 영화를 딱 정확하게 알아 맞히려면 도대체 저 영화의 특성을 어디까지 다 파악하고 있어야 되는 걸까..?
정말 외계인을 고문하는 기업이 아닐 수 없다.

꼭 인텔처럼 컴퓨터의 하드웨어 근간인 반도체의 본좌가 아니어도, 마소처럼 소프트웨어의 근간인 운영체제를 꽉 독점하고 있지 않아도 된다. 그 위에서 돌아가는 소프트웨어 내지 웹 서비스 중에서도 억 소리 나는 기술을 개발할 것들이 저렇게 넘쳐난다.;;

5. 암호 해독과 번역

난해한 수수께끼 암호를 풀기 위해 과거에는 언어학자가 동원되었다. 뭐, 보이니치 문서라든가 롱고롱고 문자, 로제타석처럼 인간이 만든 난해 정보를 해독할 때야 당연히 해당 지역의 고대 언어를 아는 것이 도움이 될 것이다.
하지만 현재의 군사 내지 보안 암호는 인간이 아닌 기계가 생성하다 보니 언어적인 요소가 전혀 동원되지 않으며, 오로지 수학자의 직관만이 필요하다. 2차 세계 대전 때 앨런 튜링이 독일군 에니그마 암호를 풀 때 딱히 독일어 지식이 쓰이지는 않은 것과 같은 이치이다.

기계번역도 이와 비슷한 맥락의 변화를 겪고 있다. 기계번역 시스템을 개발하는 데 입력 언어나 출력 언어의 전문가 내지 언어학자가 동원되지 않는다. 그냥 전산학자, 데이터 과학자, 머신 러닝 전문가가 동원된다.
취급하는 언어의 고유한 특성은 기계번역 시스템의 동작에 영향을 주지 않는다는 것이 한편으로는 굉장히 섬뜩한 점이다. 기계가 자연어든 암호문이든 언어 데이터를 취급하는 방식 자체가 근본적으로 바뀐 것이다.

6. 다중 상속

객체지향 패러다임에서 다중 상속이라는 걸 생각해 보자. 클래스가 기반 클래스를 하나만 두는 게 평범하고 일반적이고 권장되는 반면, 얘는 좀 특수한 상황에서 "논란과 무리수를 감수하고라도 둘 이상 갖는 것"이라는 특성이 있다.

이걸 인생에다가 투영해 보면 좀 뜬금없는 얘기지만 일부다처...;; 내지 복수 국적과 비슷한 것 같다.
C++에서 다중 상속을 지원해 봤는데.. 이건 좀 아니다 싶었는지 후대의 객체지향 언어들은 생짜 다중 상속은 금지하고, 데이터 멤버가 없는 인터페이스에 대해서만 복수 구현을 허용했다. class A extends B implements C,D,E처럼 말인데.. 이건 일부일처다첩-_-;;;처럼 들린다.

우리나라는 조선은 말할 것도 없고 일제 시대와 대한민국 초기에 이르기까지 오랫동안.. 일부다처체는 아니지만 첩이라는 게 관행적으로 있었다.
그러다가 1960년대, 박 정희 때 사회 구조를 대대적으로 뜯어고치면서 공무원들부터 첩을 두는 게 금지되었고(있으면 직장에서 징계=_=), 완전한 일부일처제가 자리잡았다.

이게 대놓고 불륜을 조장한다기보다는.. 전근대 시절엔 지금처럼 미혼 여성이 혼자 돈 벌고 사회 생활을 하는 게 도저히 가능하거나 용납되지 않았기 때문이다. 서로 필요하기 때문에 작은 마누라라는 게 존재했었다.

이런 결혼 말고 복수 국적도.. 나라마다 허용되는 정도가 케바케이고 우리나라는 징병제 병역 때문에 더 민감한 측면이 있다. 자기 원래 국적을 유지한 채로 외국의 영주권을 취득할 수는 있지만 완전히 시민권, 국적을 취득하는 건 또 별개의 문제가 된다.
우리나라의 경우, 이 대한민국 땅에 있을 때만은 한국 국적만 행사해야 한다는 각서를 쓴 뒤에 외국인의 복수 국적 취득을 허용한다.

국적 말고 이중학적, 이중인격 이런 건 명백하게 비정상일 것이다. =_=;;

Posted by 사무엘

2022/04/18 08:33 2022/04/18 08:33
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