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영화 이야기 : 누벨 바그 - 上 극장 혹은 집에서 영화를 본 뒤, 단편적인 감상에 끝나는 것으로 만족하지 않는 수준의 영화팬이라면 누구나 한 번 쯤 '누벨 바그' 라는 단어를 들어보았을 것이다. 평소에 들어보지 못한 말이어도, 애지간한 영화 몇편을 논평한 영화 평론가들의 글에서 심심찮게 볼 수 있는 용어이다. 흔히들 떠올리는 누벨 바그는 프랑스를 위시한 유럽 등지에서 보여지는 다소 괴팍한(?) 영화들이다. 배우가 대사를 하다 말고 갑자기 카메라를 뻔히 바라보며, 관객에게 말을 거는 등의 영화이다. 일반적으로 누벨 바그에 대해 가진 그러한 이미지들은 얼추 맞는 말이다. 굉장히 압축해서 표현하자면, 누벨 바그라는 영화용어는 '주류에 반하는 영화' 라고 할 수 있겠다. 사실, 이 용어는 약 반세기 전에 프랑스의 한 기사에 의해 등장한 말이다.. 2018. 3. 18.
영화 이야기 : 스펙터클 vs 내러티브 - 下 이전 글 보기 그렇다면 스펙터클과 내러티브는 뤼미에르와 멜리에스를 스타트로, 어떻게 현재까지 오게 되었을까? 초기에 단지 '단순한 볼거리' 로서의 영화였던 영화는, 전시적인 측면만을 가지고 있었다. 배우들이 카메라를 의식적으로 쳐다본다거나 하는 "영화 속 세상(디 에게시스)"의 범주를 벗어나는 개념을 의미한다. 이런 개념은 다른 예술같은 '정극' 이라기 보다는, 시장바닥의 볼거리에 훨씬 가까운 형태였다. 원래 초기의 관객들도 영화의 내용보다는 기계 자체에 흥미를 가졌었기 때문에, 이런 상황이 어쩌면 굉장히 자연스러운 상황이었다. 에드윈 S.포터의 대표작, 대열차 강도의 한 장면. 초창기의 선구적인 영화 감독중에 에드윈 S.포터(Edwin Stratton Porter) 라는 감독이 있었다. 유명한 작품으로.. 2018. 3. 18.
영화 이야기 : 스펙터클 vs 내러티브 - 上 영화 [2012]의 한 장면. 스펙터클의 장관. 영화가 탄생한 초반부에는 두 경향이 있었다. 스펙터클과 내러티브가 바로 그것인데, 이 단어들은 굉장히 이질적인 단어로 들린다. 흔히 영화에서의 스펙터클이라면, 빵빵 터지는 사운드에 화려한 볼거리를 생각한다. 반대로 내러티브 라고 하면, 대사가 많고 조용한 원작 소설류의 영화를 떠올릴 것이다. 어떤 것을 떠올리던, 그 생각이 맞다. 스펙터클과 내러티브는 반대적인 관계이다. (나중에 이야기 하겠지만, 사실은 아니다) 그렇다면 이 관계는 언제부터 시작했을까? 앞에서 언급 했듯이, 영화가 탄생한 초창기부터 이 관계가 성립했다. 흔히들 영화에서 스펙터클과 내러티브라는 두 마리의 토끼를 잡기는 아주 힘든 일이라고 한다. 그건 요즘 영화 뿐만이 아니라, 초창기 영화에서.. 2018. 3. 18.
영화 이야기 - 프롤로그 '영화의 시작' 뤼미에르 형제 1895년 12월 28일, 프랑스의 한 카페에서 뤼미에르 형제는 최초의 '영화 상영회'를 연다. 입장료를 내고 들어간 어두운 공간에서,관객들은 갑자기 달려오는 기차를 마주하게 된다. 혼비백산한 사람들은 도망치려 했지만, 이내 이것이 영상물임을 깨닫게 되었다. 여기까지가 최초의 영화 상영회에 대한 묘사이다. 진위 여부에 대해서는 의견이 분분하지만, 일반적으로 알려진 '영화의 시조' 뤼미에르의 형제의 영화 상영회의 모습은 이렇다. 왜 이들은 영화의 시조라고 불릴까? 영상물을 만든 것은 이들이 처음은 아니다. 그렇다고 이들이 최초로 영상기술을 개발하여 특허권을 가졌던 것도 아니다. 허면, 왜 뤼미에르 형제가 '영화의 시조' 하면 떠오르는 인물이 되었을까? 이 형제는 원래 사진기를.. 2018. 3. 18.
Git에서 불필요한 파일 제거 git을 통한 버전관리를 하다 보면, OS에 따라 불필요한 파일들이 생성되는 경우가 존재한다.대표적으로 OSX의 경우에는 .DS_Store라는 파일이 생성된다. 이러한 파일들을 git version control에서 제외하거나 삭제하는 방법이 있다. 1. 특정 파일 제거하기 우선, .git이 존재하는 최상위 디렉토리로 간다.그 후, 제거하고 싶은 파일에게 다음과 같은 명령어를 사용한다. (.DS_Store가 모든 하위 디렉토리마다 있는 경우, 앞에 *을 붙인다)git rm --dry-run .DS_Store --dry-run 명령어를 사용하면, 실제로 지워지는 것이 아니라 미리 지워지는 상황을 테스트하게 된다. 그럼 다음과 같이 제거될 파일 리스트가 출력된다. 그리고 실제 삭제 명령어를 다음과 같이 입력.. 2017. 12. 4.
Confusion Matrix를 통한 분류 모델의 평가 분류 모델을 학습하는 것의 목적은, 주어진 데이터를 의도에 맞게 잘 분류해내기 위한 것이다.그렇다면 이러한 모델을 평가하는 기준이 필요할 것이다.모델을 평가할때는 모델이 얼마나 정밀한지, 얼마나 실용적인 분류를 해내었는지, 얼마나 정확한 분류를 했는지를 평가해야 한다.이러한 내용들을 모두 포함하고 있는 것이 Confusion Matrix이다. 1. Confusion Matrix 레이블 0,1을 가진 데이터를 분류한다고 할 때 관심 범주를 1이라고 한다. True Positives : 1인 레이블을 1이라 하는 경우를 True Positives라고 한다. -> 관심 범주를 정확하게 분류한 값.False Negatives : 1인 레이블을 0이라 하는 경우를 False Negatives라고 한다. -> 관심.. 2017. 11. 18.
가설의 검정과 p-value 지도학습의 영역에서 모델을 학습할 때, 가장 중요한 것은 "어떤 변수를 학습에 포함할 것인가?" 라는 질문이라고 할 수 있다.이 질문에 대한 답은 반드시 수치적 해석과 검증을 통한 것이어야 한다.그래서 필요한 것이 변수에 대한 가설의 설정, 이에 대한 검정과 판단이다.변수가 의미있는 변수일 것이란 가설을 세운 뒤 이를 통계적인 방법으로 검정해야 한다. 1. p-value의 의미에 대하여 통계학적 관점에서 가설을 검증하는 방법이다. 어떤 자료에 대한 수치적 특성, 이를테면 평균 같은 것을 구한다고 하자. 하지만 실제의 집단(모집단)은 전수조사 할 수 없기 때문에 주어진 자료는 샘플링된 자료이고, 샘플링이라는 것을 통해 실제 집단의 수치적 특성을 추론해야 한다. 예를 들어 실제 모집단의 평균이 50, 분산이.. 2017. 11. 18.
인공신경망과 딥 러닝 앞선 포스팅에서는 인공신경망의 개념, 퍼셉트론과 퍼셉트론의 업그레이드 버전인 에이다라인 알고리즘에 대해 알아봤다. 오늘은 딥 러닝에 대해 이야기해보고자 한다. 딥 러닝 (Deep Learning) 컴퓨터 과학 혹은 통계학을 하는 사람이라면, 아니 어쩌면 일반인중에서도 딥 러닝이라는 단어를 못 들어본 사람은 아마 없을 것이다. 장안의 화제인 딥 러닝은, 많은 레이어를 가진 인공신경망을 효율적으로 훈련하기 위한 알고리즘의 세트이다.힌튼(G.E. Hinton) 교수가 다중 레이어 신경망의 훈련법에 대한 해답 (역전파 알고리즘)을 제시하면서 다시 각광받은 알고리즘으로, 원래는 명확한 한계점이 있다고 학계에서 외면받았던 알고리즘 이기도 하다. 하지만 현재 학계와 산업계를 이끄는 것은 바로 이녀석이다. 딥 러닝의 .. 2017. 9. 1.
비지도학습과 클러스터링 비지도 학습에서의 군집분석 머신 러닝은 크게는 두 가지, 지도학습과 비지도학습으로 나뉜다.지도학습은 이미 결과를 알고 있는, label이 있는 데이터를 예측하거나 분류하는 것이다. 반면 비지도학습은 label이 없는 데이터에서 패턴을 발견하고, 숨겨진 구조를 찾아내는 것이다.가장 대표적인 비지도학습으로 군집분석이 있다. 아래의 그림을 보자. 왼쪽의 점들은 A, B라는 label, 즉 그들의 정체가 밝혀져 있다.오른쪽 점들은 그것들의 정체를 가려 놓은 것이다. 왼쪽 데이터의 경우, 직선 하나를 그어 놓고 점들을 분류한다고 생각해보자. 우리는 그들의 정체를 알고 있기 때문에, 분류에 대한 평가까지 할 수 있다.만약 직선 위의 데이터라면 A. 직선 아래의 데이터라면 B이다. A,B 라는 기준에 따라 이리저리 .. 2017. 9. 1.
연속형 회귀분석에 대한 전반적인 내용들 머신 러닝은 크게 지도학습과 비지도학습, 강화학습으로 나뉜다.그리고 그 안에서도 분류, 예측, 추천 등의 또 다른 갈래가 있다. 그 중에서 예측 분야의 골조가 되는 알고리즘인 회귀분석의 A부터 Z까지의 대략적인 개념을 정리해 보았다. 1. 회귀 모델이란 먼저 회귀 모델이 무엇인가에 대한 정의가 필요하다.회귀 모델이란 연속형 스케일을 가진 목표변수를 예측하는 방법 중에 한 가지 모델이다.지도학습의 일종으로 변수 간 관계, 연관성을 파악하기에 좋고, 가장 단순하면서도 가장 강력한 예측 방법 중 하나이다.휘황찬란한 딥러닝 알고리즘도, 결국엔 회귀 모델 식 하나로 최종적 판단을 하게 된다. 2. 심플 선형회귀 심플 선형회귀는 단일 설명변수 하나와 연속형 반응변수간의 관계를 모델링 하는 것이다.y = w_0+w_.. 2017. 8. 23.

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