제이미

여성 차별 문제에 대해 '억울함'을 느끼는 남성들에게 쓰는 짧은 글입니다. "성차별적인 언행을 하는건 일부 남성인데, 요즘의 '남혐'은 일반화를 하여 모든 남성을 대상으로 비난한다"는 말을 자주 들을 수 있습니다. 연장선으로는 "나는 그런적 없는데 나도 공격 당한 기분이라 억울하다"와 "잠재적 가해자 취급을 받아서 싫다"가 있습니다. '잠재적 가해자'에 대해서 먼저 얘기를 해보자면, 우리는 공항 검색대에서 혹시 위험한 물건을 소지한건 아닌지 검

중학교때부터 지금까지 약 15년의 인생을 되돌아보니, 언제나 '이것만 하면..!'의 반복이었던것 같습니다. 시기별 과업이었던 '이것'만 해낸다면, 앞으로의 인생이 풀리고 모든게 다 잘 될거라고 생각했던거죠. 내가 고등학교만 붙으면, 내가 대학교만 붙으면, 내가 대학원만 붙으면, 내가 전문연만 붙으면. 지금은 '내가 전문연만 끝내면'과 '내가 박사만 받으면' 상태구요. 그런데 뭔가를 겨우겨우 힘들게 해내고 나면 모든게 다 잘되는게 아니라 새로운

(이 글은 예전에 페이스북에 올린 이 글을 옮긴 것입니다) 어떤 아저씨가 이런 글을 올렸는데: LGBTQ에 대해 아는게 없는데 나무위키에서라도 읽으셨는지, 추측만을 통해서 마치 자기가 어떤 대단한 통찰을 깨달았다는 듯 일침을 날리려는 비대한 에고가 노골적으로 드러나버려 본인의 차별적인 성향을 보여버린 글이다. 제 표현이 너무 격하다고 생각하시나요? 살면서 수많은 차별주의자를 만나봤지만 게이'화'라는 표현을 쓰는 사람은 처음봤네요. 세상에 정말

ET(UTC-4) 기준 2019년 4월 10일 수요일 아침 9시, 인류 최초의 블랙홀 사진이 공개되었습니다. 블랙홀이 어떻게 생겼는지, 많은 사람들이 시뮬레이션을 통해서 예측한 모습들이 있지만 실제로 '사진'을 찍은것은 이번이 처음인데요, 이 '블랙홀 사진 찍기'는 지난 몇년간 진행 되어왔던 프로젝트였습니다. 2016년, MIT 박사과정 학생이었던 케이티 부만(Katherine L. Bouman)은 한 논문을 발표합니다 [1]. 이 논문은 블랙

(페이스북에 올렸던 포스트를 아카이빙합니다) 생각했던것 이상으로 페북을 비롯하여 여러 커뮤니티에서 많은 사람들이 "모든 남자가 그런건 아니다"를 외치고 있다. 무슨 되도않는 슬로건 같은걸 이미지로 만들어서 돌리고 있을 정도로. 전에 쓴 글도 이 "모든 남자가 그런건 아니다"라고 주장하는것이 왜 부적절한지에 대한거였는데 관점을 좀 추가하고 싶어서 한번 더 씀. "모든 남자가 그런건 아니다"를 주장하는 사람들은 나도 물론 많이 만나봤고 인터넷에서도

PyTorch를 이용해서 이미지 관련 딥러닝 뭐시기를 하다보면 torchvision의 transforms를 쓸 일이 많다. 학습 할 때 일종의 데이터 증강(data augmenatation) 효과를 얻기 위해서 다양한 변형을 하는 경우가 있는데, 주로 사람들이 많이 변형들이 저 패키지 안에 들어있다. 자주 나오는 변형으로는 ResNet 계열이나 Inception 같은 모델들을 학습할때 사용되었던 RandomResizedCrop, RandomRo

n번방 관련으로, 아니나 다를까 "모든 남자가 그런건 아니다"는 얘기가 여러 남성 호모소셜 커뮤니티(이른바 '남초')에서 나오고 있습니다. 특히 에브리타임을 비롯한 대학교 관련 커뮤니티에 있는 글들이 밈처럼 퍼지고 있는데, 이런 존재하지도 않는 지적 권위를 지닌, 피해자가 될 일이 없는 특권 계층에게 과도하게 마이크를 주기적으로 쥐여 주는 현상이 가진 해악에 대해선 할 말이 많지만, 일단 다음에 하기로 합시다. 아무튼 "모든 남자가 그런건 아니

MBR은 minimum bounding rectangle의 약자로, 글자 그대로 물체를 감싸는 가장 작은 직사각형을 뜻한다. 보통 충돌 박스 체크를 한다거나 할 때 쓰이는데, 이를 알파 채널을 기준으로 얻어내는 툴을 개발 할 일이 있었다 (살다보면 그런 일이 생긴다). 이미지 정제 작업을 해야하는데, 이미지에서 의미 있는 부분이 일부분이고 나머지는 대부분 투명한 픽셀로 가득 차있는 경우가 있었다. 잡티가 남아있는 경우도 있었다. 누끼를 따다보면

예전에 트위터에서 하우하우봇(@hauhaubot) 이라는 봇 계정을 운영한적이 있었다. 이 봇에 대한 얘기는 다른 일기장에서 하기로 하고.. 암튼 처음으로 만들어본 챗봇인데, 그다지 대단한 기술이 쓰인건 아니다. 다만 이를 만들게 된 계기 중 하나로는, 당시 한국어 NLP 관련 연구를 하고 있었고, 대화형 말뭉치를 수집하던 중 자막 데이터셋을 직접 구축하면 어떨까? 하는 아이디어가 나와서 프로젝트를 진행하고 있었고, 만들고 나니까 이걸로 챗봇을

(본 글은 유투브 영상을 글로 재구성 한 것입니다.) 머신러닝/딥러닝을 하다보면 크로스 엔트로피(cross entropy)가 자주 등장합니다. 정확히는, 분류(classification) 문제를 풀 때 크로스 엔트로피를 이용해서 손실(loss, cost) 함수를 정의하곤 하죠. 우선 크로스 엔트로피 식을 한번 살펴볼까요? 정의역이 같은 두 랜덤변수 X, Y가 있고, 각각의 분포를 p, q라 할 때, 크로스 엔트로피 CE(p, q)는 다음과 같이

네이버 웹툰을 보다가 (베스트 댓글이었지만) 불쾌한 내용을 접하고 기분이 나빠졌던 경험이 많다. 그래서 웹툰이든 뭐든 인터넷에선 댓글을 안보고 싶은 마음이 컸고, 요즘 보는 카카오 페이지에서도 항상 댓글 숨기기(블러) 기능을 켜둔채로 작품들을 감상한다. 물론 재밌는 댓글을 보고 웃을때도 있지만, 정말 여러가지 이유로 댓글을 아예 안보고 싶을때가 많다. 그래서 최소한 내가 선택적으로 볼지 말지를 결정했으면 싶었다. 현재 구조에선 스크롤 내리다보면

2013년에 노토 산스라는 폰트가 공개되었다. 당시 나는 스타트업을 하고 있었는데, 팀의 디자이너 친구가 이 노토 산스라는 폰트를 사용하자는 의견을 냈고, 웹 개발을 맡았던 나는 이를 웹사이트에 적용할 방법을 찾고 있었다. 노토 산스는 구글과 어도비의 합작으로 만들어진 웹폰트로써, 공식 홈페이지에서 자세한 내용을 확인 할 수 있다. 이를 만들던 웹사이트에 적용해보고 있었는데, 폰트 파일의 크기가 작지 않은 편이라서 로딩하는데 눈에 보일 정도의