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소갈비탕 -> 우거지 소갈비탕 https://novelism.tistory.com/102 소갈비탕 맑은 국물 골프채 소갈비탕입니다. 등갈비(백립)를 사용했습니다. 뼈를 썰지 않고 길게 잘라서 골프채 갈비탕이라고도 하죠. 백립이 최근에 물량이 부족해서 가격이 많이 비싸졌습니다. 5kg 7 novelism.co.kr 시래기는 무청을 말린 것이지만, 우거지는 그냥 배추를 삶은 것입니다. 김장용으로 쓰는 통배추 같은 것을 쓰기도 하고, 얼 걸이를 쓰기도 합니다. 예전에는 얼갈이 사다가 직접 삶았는데, 너무 힘들어서 삶은 배추 1.8kg를 인터넷에서 구매했습니다. 삶은 배추일지라도 탕에 넣고 바로 먹을 순 없습니다. 삶은 배추 특유의 냄새 (풋내?)가 나서 잘 안 어울립니다. 우거지에 간장, 마늘, 고춧가루, 들..

맑은 국물 골프채 소갈비탕입니다. 등갈비(백립)를 사용했습니다. 뼈를 썰지 않고 길게 잘라서 골프채 갈비탕이라고도 하죠. 백립이 최근에 물량이 부족해서 가격이 많이 비싸졌습니다. 5kg 7만 원 호주산입니다. 뼈 35조각이네요. 국물을 최대한 맑게 끓이려고 시도했습니다. 일단 손질을 좀 해줍니다. 뒷면의 근막을 제어해줬고, 기름도 제거했고 하나씩 잘라줬습니다. 그리고 물에 2시간 정도 담가서 핏물을 뺐습니다. 그리고 초벌로 한번 10분 정도 삶아주고 물을 버리고 다시 씻었습니다. 갈비 절단 부위에 뼛조각들이 있어서 잘 씻어주는 편이 좋습니다. 핏물을 잘 제거해야 냄새도 안 나고 국물도 맑아집니다. 본격적으로 삶아줍니다. 무 파 마늘 양파 및 통후추, 코리앤더 (고수 씨), 펜넬을 넣었습니다. 1~2시간 ..

한때 부추를 좋아해서 자주 요리를 했었는데, 부추 한번 사면 다 못 먹고 방치해서 상하는 일이 많아서 몇 년간 부추 요리를 안 했습니다. 여름도 끝나고 가을이라 해물 요리를 만들어보고 싶고, 마침 추석이라서 전을 해볼까 해서 해물 부추전을 만들었습니다. 이것도 몇 년 만에 하려니 쉽지 않네요. 예전에 어떻게 만들었는지 잘 기억이 안 납니다. 재료: (2장) 해물: 홍합살, 바지락살, 새우살, 낙지, 문어 채소: 부추, 깻잎 (4장) 계란(2개) 밀가루(부침가루, 튀김가루 아무거나) 양은 언제나 적당히... 해물과 채소를 씻어서 준비합니다. 해물에 밀가루와 물을 넣고(밀가루의 경우는 소금 후추 등으로 간을 해야 합니다.) 섞어줍니다. 저는 묽은 것을 좋아해서 물을 많이 넣었습니다. 보통 부침가루 사면 가루..

알파폴드가 공개된 이후에 신약개발 분야에서 사람들이 주로 관심 가지는 질문이 두 가지 있습니다. 하나는 알파폴드가 예측한 구조가 얼마나 정확한 것인가?이고, 다른 하나는 구조 예측한 결과를 신약개발에 사용할 수 있는가입니다. 이 질문을 따로 대답하기는 좀 어렵습니다. 왜냐하면 그 얼마 나라는 것이 수치적인 점수를 묻는 것이 아니기 때문입니다. 수치적인 점수라면 캐스프에서 보여준 대로 실험 구조와 상당히 유사합니다. 단백질 구조예측 분야에서 머신러닝 방법이건, 컴퓨터 시뮬레이션이건 메서드를 개발할 때, 특정 데이터에 대해서 파라미터 최적화 과정을 거칩니다. 성능 평가를 할 때는 학습에 사용하는 데이터 이외에 별개의 데이터셋을 준비해두고, 여기에 대해서 평가를 하는 것이 일반적입니다. 좀 더 엄밀하고 공정한..

신약개발에 대한 이야기에서 흔히들 하는 말이 있습니다. 신약개발은 1조 이상의 비용과 10년 이상의 시간이 소모되지만 성공률은 5% 정도로 낮다. 1만 개의 분자 중에서 임상을 통과하고 약으로 시판되는 것은 1개 정도밖에 안된다. 그래서 "비용과 시간을 절감하고 성공률을 높이기 위해서 무언가 (인공지능을 도입한다거나) 한다."라고 합니다. 출처마다 구체적인 숫자들은 다르지만 내용은 비슷합니다. 비용, 시간을 줄이고 성공률을 높이려면 대체 어디서 얼마나 시간과 비용이 들고 왜 실패하는지 분석해야겠죠. 보통 신약개발 과정을 이야기할 때, 위의 그림처럼 타깃 선정, 타깃 검증, 히트 생성, 리드 선정, 리드 옵티마이제이션 , 동물실험 (비임상 혹은 전임상), 임상, FDA 승인 후 시판 (임상 4상) 같은 방..

이미 딥러닝이 알려진지도 7년이 넘게 지났으니 생소한 것도 아니고, 처음 입문하는 사람이 아니라면 딥러닝이 무엇인지 모르는 사람도 많지 않을 것 같습니다. 5년 전쯤만 해도 직접 딥러닝을 사용하는 사람이 아닌 경우, 학회에서 발표하는 경우에도 머신러닝과 딥러닝의 개념을 잘못 생각하시는 분들이 많았습니다. 딥러닝 (deep learning)은 머신러닝 (machine learning, 기계학습)의 한 분야입니다. artificial neural network (ANN, 인공 신경망)에서 hidden layer 가 늘어난 deep neural network (DNN), 혹은 비슷한 네트워크 구조인 Restricted Boltzmann Machine (RBM)과 Deep Belief Network (DBN)에..

저는 인공지능을 활용해서 하고 싶은 일이 여럿 있습니다. 일단은 지금 하고 있는 일인 신약개발, 좀 더 장기적으로, 반려 인공지능이 있습니다. 반려 인공지능은 인공지능 비서가 생활과 업무의 서포트를 지향함과 반대로, 인간과 정서적인 유대, 교감을 지향합니다. 물론 현재의 인공지능은 감정을 가지지 못하기에 진정한 교감은 아닙니다. 사람은 직접적으로 타인의 마음을 볼 수 없습니다. 상호작용을 통해서 타인을 인식하고, 자신의 마음에 비추어 감정을 추정할 뿐입니다. 인간과 인간의 교감마저도 근본적으로 따져보면 진짜 교감인지 알 수 없게 되어버립니다. 하지만 사람은 비록 생물이 아닐지라도 물건에 정을 붙이는 존재입니다. 인형이 좋다고 들고 다니는 사람도 있고, 캐릭터와 결혼하겠다는 사람도 있으니 정서적인 안정이 ..

가치관에서의 정의는 가치관의 수만큼이나 다양합니다. 무엇이 옳은가? 그것은 가치관마다 다릅니다. 다른 가치관을 가진 사람들이 전부 만족할 수 있는 것은 매우 드뭅니다. 그나마 어느 정도 보편적으로 추구해야 할 가치관 정도는 제시할 수 있습니다. 하지만 그마저도 모든 사람이 동의하진 않고, 동의한다 하여도 따르진 않습니다. 절대적인 모든 사람이 동의하고 따르는 가치관은 불가능하겠지만, 그래도 인간이 다툼을 끝내고 함께 살아가기 위해선 서로 동의하고 지켜야 하는 최소한의 것들이 있다고 생각합니다. 내로남불은 안됩니다. 정의에 대한 가치는 누구에게나 동등하게 적용되어야 합니다. 그리고 가능한 논리적으로 모순이 없어야 합니다. 현실적으로 선택이 가능해야 합니다. 우리는 사실과 가치판단이 마구 섞여 있는 어려운 ..

slurm은 리눅스 클러스터 환경에서 많이 사용되는 스케줄러입니다. 비슷한 것으로 pbs, torque 등이 있습니다. slurm이 gpu 스케줄 관리 기능을 지원하면서 사용자가 늘었습니다. 클러스터에서 잡 관리할 때도 사용할 수 있지만, PC 1대에서도 사용하면 장점이 있습니다. 리눅스에선 기본적으로 유저의 터미널이 끊기면 그 터미널 아래에서 돌아가던 잡은 백그라운드일지라도 중단됩니다. 그래서 nohup이나 screen이나 tmux 같은 여러 툴들을 사용합니다. 스케쥴러를 사용할 수도 있습니다. 다른 툴들에 비해 스케쥴러의 장점이라 한다면, 여러 잡을 순차적으로 돌리고 싶을 때, 한 번에 여러 개의 잡을 제출 해도 동시에 실행되지 않고 순차적으로(queue) 잡이 실행 가능합니다. 그렇긴 해도 클러스터..

인공지능의 정의는 그렇게 명확하게 와닿지 않습니다. 지능 같은 것을 인간이 컴퓨터로 구현한 것을 인공지능이라고 말할 수 있을 텐데, 그 지능이라는 게 무엇인지도 그리 명료하지 않기 때문입니다. 하나씩 이야기해보면, 사물 인지, 수치 계산 능력, 논리적 사고, 추론, 학습능력 등 여러 가지 요소들이 있습니다. 그리고 그 요소들은 어찌 보면 서로 상당히 다르기도 합니다. 인간의 지능은 이런 다양한 요소가 총체적으로 어우러져서 나타나는 것입니다. 이런 요소들 중 하나만 떼어서 생각하면 우리가 일반적으로 생각하는 지능과는 좀 다르게 느껴집니다. 예를 들어 계산기는 계산을 잘하는데, 우리가 그것을 굳이 지능이라고 부르지는 않습니다. 계산기가 보통 사람보다 계산 잘한다고 해서 그 계산기가 사람보다 지능이 높다고 이..