Novelism

성공하는 길을 배우는 가장 좋은 길은 아마도 성공해보는 것일 것입니다. 실패하는 길을 10가지 아는 것보다, 성공하는 길 하나를 아는 것이 더 도움이 됩니다. 성공하는 길을 그대로 가면 되니까요. 세상엔 생각보다 제대로 된 길이 많지 않으니까요. 인공지능 분야에서 강화 학습을 공부하다 보면 대충 어떤 느낌인지 알 것입니다. 좋은 리워드를 받은 선택을 더 자주 하도록 최적화를 해나가는 과정이 있는데, 당연히 좋은 리워드를 받을 수 있는 길을 한 번도 가지 못했다면 학습이 잘 되지 않습니다. 강화 학습 자체가 인간의 학습의 강화 개념을 본떠서 만든 거라 인간이나 인공지능이나 유사합니다. 저도 대학원생 시절엔 실패 투성이었지만, 단 한 번의 운 좋은 성공으로 인생이 많이 달라졌습니다. 무엇이 좋은 연구인지 이..

약물에 대해서 저해제(inhibitor), 작용제(agonist), 길항제(antagonist)라는 용어를 들어보셨을 것입니다. 저해제와 길항제는 단백질을 저해한다는 의미에서 비슷하다고 생각될 수도 있으나, 각 용어에 해당되는 타깃 단백질의 종류가 다릅니다. 저해제는 효소 (enzyme)에 대해서 사용되는 표현이고, 길항제는 수용체 (receptor)에 대해서 사용되는 표현입니다. 효소는 기질 (substrate)의 화학반응에서 촉매작용을 하는 단백질입니다. 저해제는 효소의 작용을 방해하는 물질입니다. 저해제 중에는 기질과 동일한 부위에 경쟁적으로 결합하는 경쟁적 억제제도 있고, 기질과 다른 부위에 결합하지만, 단백질 구조에 영향을 주어 효소로 작용하기 어렵게 만드는 allostric 억제제도 있습니다...

저번 주에 바지락, 꼬막, 홍합을 주문해서 이것저것 많이 만들었습니다. 바지락 넣고 파스타 삶아먹었습니다. 파스타 삶아먹고도 바지락이 남았습니다. 최근에 유튜브에서 술국을 보고... (술로 끓인 술국...) 바지락 술찜이 생각나서 바지락 삶을 때 술을 넣어봤습니다. 이게 술국이로군요. 술맛 납니다. 맛있습니다. 뜬금없는 볶음밥... 홍합 꼬막 삶아서 월요일에 직장에 가져가서 먹었습니다.

요즘 홍게 싸게 나오는 철입니다. 작년 이맘때쯤에도 많이 사 먹었는데... 얼마 전 밴드에서 홍게 3kg 12마리(마리당 250g 정도) 2만 원에 팔길래 주문했는데, 어제 배달 왔습니다. 그래서 어제 2~3시간 정도 열심히 살 발라서, 오늘 직장 가져가서 먹었습니다. 가성비가 좋긴 한데, 좀 힘드네요. 다음엔 좀 큰놈으로 사야겠습니다.

openbabel 은 콘솔에서 직접 명렁어로 실행할 수도 있지만 (obabel 등) python interface로 모듈을 불러올 수도 있습니다. rdkit과 비슷한 기능을 하긴 하는데, 사용법이 더 어렵고, 메뉴얼이 불편합니다. 그래도 나름 장점도 있어서 openbabel을 사용해야 하는 경우도 있습니다. openbabel 을 설치하기 위해선 일단 openbabel을 설치합니다. openbabel2와 openbabel3의 구조가 조금 다릅니다. 예를들면 pybel 모듈이나 openbabel module을 import하기 위해서 버전 3에선 다음과 같이 입력합니다. from openbabel import pybel from openbabel import openbabel 하지만 버전 2에선 import ..

멀티 코어가 보급되기 이전에 등장한 병렬 컴퓨팅은 기본적으로 여러 컴퓨터를 사용하는 방식이었습니다. 그중 가장 대표적인 것이 MPI (massage passing interface)입니다. 여러 프로세스 사이에서, massage를 주고받는 인터페이스입니다. 이는 서로 다른 컴퓨터에서 실행 중인 프로세스에서도 성립합니다. massage라고 표현했지만, 거대 데이터가 될 수도 있습니다. mpi를 실행할 때는 mpirun 같은 명령어를 사용하고, 실행 시에 MPI common world로 노드들이 묶여서 프로세서가 실행됩니다. 실행 이후에 common world를 변화시킬 수 없습니다. 특정 node에서 에러가 발생 시, 전부 종료하고 다시 시작해야 합니다. mpi 같은 메모리 상의 massage를 공유하는 ..

머신러닝 결과를 해석하는 것은 쉬운 일은 아니지만, 불가능하진 않습니다. 기본적으로 머신러닝은 통계분석의 응용이기에 주어진 데이터를 학습하고, 새로운 데이터를 예측할 때, 학습 데이터 중에서 주어진 데이터와 유사한 것이 있다면 그 영향을 크게 받습니다. 하지만 유사성이라는 것은 그리 간단한 것이 아닙니다. 입력 공간상의 거리(distance)와 임베딩 된 공간상에서의 거리는 다릅니다. 적절한 공간 변환을 일으키고, 유사성을 최적화하는 것이 딥러닝의 핵심입니다. 즉, 입력 공간에서 별로 유사해 보이지 않는 데이터가 임베딩 된 공간에선 한 곳에 모을 수 있습니다. 이것이 왜 중요한지 생각해봅시다. 우리는 굳이 딥러닝을 사용하지 않더라도, 분자의 fingerprint를 만들고, Tanimoto 같은 simil..

우리가 본질적으로 생각을 해봅시다. 우리가 무언가를 하는 이유는 원하는 것이 있기 때문입니다. 안될 일을 하는 것은 어떨까요? 해봐야 안되니까 마음만 불편하고 피곤하고 성과는 없습니다. 우리가 해야 할 일은 해야 할 이유가 명확한 일, 해서 원하는 결과를 얻을 가능성이 있는 일, 내가 할 수 있는 일입니다. 이런 일이 아니라면, 해봐야 결국 되는 일은 없고 마음은 괴롭고 피곤하고 시간은 그래도 흐르죠. 제가 대학원생 시절 4년 정도를 무 성과자로 보냈습니다. 그러다가 5년 차쯤에 갑자기 괜찮은 연구주제가 있어서 했더니 좋은 결과가 나오고 시작하고 3개월 정도로 마무리되었습니다. 4년간 했던 일들은 잘 안 풀리고 정작 될만한 일은 3개월이면 되는 것을 경험하고 보니 굳이 안될 일에 시간 쓰는 것보다는 될 ..

이번에는 삼겹살로 풀드포크를 만들었습니다. 아직 안 먹어서 맛은 모릅니다. 4kg짜리 삼겹살을 사서 반은 동파육, 반은 풀드포크를 만들었습니다. 뭐 늘 하던 대로... 고기에 시즈닝을 바르고(브리스킷 시즈닝) 오븐 100~110도에서 2시간 구워줍니다. 2시간 후에 꺼내서 종이 포일에 싸서 2차로 120~150도에서 4시간 정도 구워줍니다. 지방에 열을 가해서 녹여야 하니 껍질이 있는 부위를 위로 향하게 합니다. 목표 심부온도는 90도 이상입니다. 심부 온도계를 꽂을 때, 저항 없이 쑥 들어가면 잘 익은 것입니다. 1시간 정도 레스팅 합니다. 내일 직장에 가져갈 도시락을 만들었습니다. 동파육, 청경채, 풀드 포크, 새우 볶음밥입니다. 이게 요리한 것의 절반 정도 됩니다. 볶음밥에 동파육 간장을 넣었습니다..

정통 동파육 레시피를 따르고 있지 않아서 이게 동파육이라 해야 할지 차슈라 해야 할지 모호하지만 맛있는 요리입니다. 동파육과 풀드포크를 만들려고 돼지 삼겹살 4kg를 샀습니다. 박피를 안 한 미박 삼겹살이니 오겹살이라 불러야 할까요? 잘라서 반은 풀드 포크, 나머지 반은 동파육을 만들 것입니다. 일단 채소와 향신료를 먼저 끓여줍니다. 채소는 양파, 무, 파, 마늘, 말린 표고버섯, 다시마입니다. (한국인에게 마늘은 향신료가 아닙니다.) 양파에서 단맛이 나오도록 한 시간 이상 끓였습니다. 향신료는 그냥 집에 있는 거 대충... 팔각(저는 팔각향 안 좋아하지만.. 없으면 섭섭하니 1개만... 이거 향 엄청 강합니다. 그래도 완성될 때쯤엔 약해집니다.), 피클링 스파이스 (정향, 코리엔더, 겨자, 계핏가루 약..