수안이의 컴퓨터 연구실

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개인 정보

• 이름 : 이수안 (Suan Lee)
• 닉네임 : Webdizen [Web + Design + Netizen] 웹을 기획, 설계하고, 디자인하는 네티즌
• 성별 : 남자
• 생년월일 : 1986.03.04
• 종교 : 기독교
• 직업 : 대학원생 (박사과정)
• 전공 : Computer Science
• 관심 분야 : Data Warehouse, OLAP, Data Mining, Stream Data / Conceptual Modeling, Information Retrieval, Semantic Web, Cloud Computing, MapReduce
• 특기 : 음악, 사진
• 취미 : 독서, 스노우보드, 스킨스쿠버, 퍼즐, 다트, 사격, 탁구, 배드민턴, 볼링
• Nate :
• EMail :   
• Blog : http://www.webdizen.net/blog

경력

1998.02 ~ 1998.02  서울청담초등학교 졸업
2001.02 ~ 2001.02  서울오금중학교 졸업
2001.03 ~ 2001.06  서울영동고등학교 재학
2002.03 ~ 2002.12  부론고등학교 부학생회장
2003.03 ~ 2003.12  부론고등학교 전교 학생회장
2004.02 ~ 2004.02  부론고등학교 졸업
2004.09 ~ 2004.12  강원대학교 컴퓨터과학과 학과 대표
2005.02 ~ 2006.08  강원대학교 중앙교육연구전산원 전산실
2005.03 ~ 2005.12  강원대학교 컴퓨터과학과 학술차장
2005.12 ~ 2006.02  강원대학교 졸업인증과정[ITPE] 보조 강사
2005.07 ~ 2008.02  한국과학기술원(KAIST) 첨단정보기술연구센터 보조연구원
2006.12 ~ 2007.12  강원대학교 중앙교육연구전산원 IT시스템실
2006.12 ~ 2007.03  (주)씨디에스 연구소 기술연구원
2007.01 ~ 2007.12  강원대학교 컴퓨터과학과 전산실 관리
2007.03 ~ 2008.12  강원대학교 컴퓨터과학과 서버 관리
2007.06 ~ 2007.06  한국정보과학회 강원지부 제1회 학술대회 진행요원
2008.02 ~ 2008.02  강원대학교 컴퓨터과학과 학사 졸업
2008.04 ~ 2009.04  춘천경찰서 누리캅
2008.06 ~ 2008.06  한국정보과학회 강원지부 제2회 학술대회 진행요원
2009.03 ~ 2009.12  한국정보보호진흥원 대학 정보보호 동아리 "Neriff" 프로젝트 자문
2009.04 ~ 2010.04  강원지방경찰청 누리캅
2009.12 ~ 2010.00  국방과학연구소(Agency for Defense Development) 보조연구원
2010.02 ~ 2010.02  강원대학교 컴퓨터과학과 석사 졸업
2010.03 ~ 2015.08  강원대학교 컴퓨터과학과 박사과정

프로젝트

2002.11 ~ 2002.12  웹 커뮤니티 사이트 "Webdizen" 개발
2003.01 ~ 2004.02  디지털 졸업 앨범 솔루션 개발
2004.12 ~ 2005.03  Oracle과 JSP를 이용한 졸업 인증 관리 시스템 제작 [중앙교육연구전산원]
2005.03 ~ 2005.06  CxImage Library를 이용한 이미지 뷰어 및 편집 프로그램 개발
2005.07 ~ 2005.08  Client / Server 구조의 원격 접속 및 제어 프로그램 개발
2005.08 ~ 2005.12  Kaist Odysseus Database를 이용한 피벗 알고리즘 개발 [첨단정보기술연구센터]
2005.11 ~ 2005.12  강원대학교 중고물품 교환 커뮤니티 사이트 "강터" 제작
2005.12 ~ 2005.12  강원대학교 바이오산업 공학부 웹 서버 구축
2006.01 ~ 2006.12  Excel Spreadsheet Component를 이용한 OLAP 프로그램 개발 [첨단정보기술연구센터]
2006.11 ~ 2007.03  LCMS(Learning Contents Management System) 솔루션 개발 [(주)씨디에스 연구소]
2006.12 ~ 2007.08  DBSheet: Kaist Odysseus Database를 이용한 OLAP 도구 프로그램 개발 [첨단정보기술연구센터]
2006.12 ~ 2007.03  OpenGL과 MFC를 이용한 생태계 정보 가상시뮬레이션 프로그램 개발 [(주)씨디에스 연구소]
2007.01 ~ 2007.06  강원대학교 중앙교육연구전산원 홈페이지 개발 [중앙교육연구전산원]
2007.04 ~ 2007.06  APQStudio: 스키마 구조를 이용한 GUI 폼 자동 생성 프로그램 개발
2007.05 ~ 2008.02  강원대학교 홈페이지 수정 및 유지보수 [중앙교육연구전산원]
2007.06 ~ 2007.08  Kaist Odysseus Database를 이용한 데이터 타입 자동 매칭 차트 알고리즘 개발 [첨단정보기술연구센터]
2007.07 ~ 2008.03  강원대학교 IT특성화대학 컴퓨터과학전공 홈페이지 개발
2007.08 ~ 2007.10  강원대학교 의과대학 (의학과, 간호학과) 홈페이지, 교수 인트라넷, 웹 서버, 홈페이지 수정 및 유지보수
2007.10 ~ 2007.12  JAnalyzer: Jpcap Library를 이용한 Java Network Packet Analyzer 개발
2007.10 ~ 2008.06  한국정보과학회 온라인 논문 심사 시스템 개발
2007.12 ~ 2008.02  Kaist Odysseus Database를 이용한 Spreadsheet Cube 개발 [첨단정보기술연구센터]
2007.12 ~ 2008.12  유비쿼터스 센서 네트워크에서 스트림 데이터에 대한 효율적인 다차원 분석 기술 연구
2008.01 ~ 2008.05  SAMSTAR: An Automatic Tool for Generating Star Schema from an Entity-Relationship Diagram
2008.09 ~ 2009.07  SensorManagement: USN Data Stream Management System
2009.04 ~ 2009.08  SensorCube: Sensor Data Stream을 이용한 다차원 분석 큐브 생성 연구
2008.08 ~ 2009.09  QAM: 질문/답변 형태의 웹 컨텐츠에 대한 효율적인 모델 방법론 연구
2009.02 ~ 2009.08  한국정보과학회 영문 논문지 심사 시스템 개발
2009.03 ~ 2009.08  한국정보보호진흥원 대학 정보보호 동아리 "Neriff" 웹서버 보안 설정 점검 도구 개발
2009.03 ~ 2009.10  SAMSTARplus: Automatic Tool for Generating Multi-Dimensional Schema from Entity-Relationship Diagram
2009.08 ~ 2009.12  MapReduce를 이용한 Data Cube의 효율적인 분산 병렬화 연구

논문

• 신성현, 이수안, 최훈영, 김진호, 문양세, "스프레드시트 방식의 OLAP 인터페이스를 위한 시트 분할 기법," 강원대학교 정보통신 논문지, 제11집, pp. 141-148, 2007년 3월.
• Hea-Suk Kim, Yang-Sae Moon, Jinho Kim, Suan Lee, and Woong-Kee Loh, "Relationship Analysis on Academic Achievement and Learning Methods during Vacation: A Data Mining Approach," EEE'08, Las Vegas, Nevada, USA, July, 2008.
• Sung-Hyun Shin, Yang-Sae Moon, Jinho Kim, Soo-Ahn Lee, and Sang-Wook Kim, "Query Optimization Techniques for Horizontal View Tables used for Multidimensional Analysis," IKE'08, Las Vegas, Nevada, USA, July, 2008.
• 김진호, 최황규, 김화종, 이수안, 김석훈, "u강원 : 강원도의 u-City 구축 전략 및 사례," 정보과학회지, 한국정보과학회, 제26권 제8호 통권 제231호, pp. 52-59, 2008년 8월.
• Il-Yeol Song, Ritu Khare, Yuan An, Suan Lee, Sang-Pil Kim, Jinho Kim, and Yang-Sae Moon, "SAMSTAR: An Automatic Tool for Generating Star Schema from Entity-Relationship Diagram," In Proc. of the 27th Int'l Conf. on Conceptual Modeling (ER2008), Barcelona, Spain, Oct. 2008.
• 이수안, 김진호, 신성현, 남시병, "유비쿼터스 센서 네트워크에서 스트림 데이터를 효율적으로 관리하는 저장 관리자 구현," 전자공학회 논문지, 대한전자공학회, 제46권 CI편 제3호 통권 제327호, pp. 24-33, 2009년 5월.
• 김진호, 이수안, 민두환, 김석훈, 남시병, "유비쿼터스 센서 네트워크를 이용한 건물 화재 모니터링 시스템의 다차원 데이터베이스 설계," 학술 심포지움 논문집, 한국정보과학회, 제3권 제1호, pp. 31-35, 2009년 6월.
• Jinho Kim, Donghoo Kim, Suan Lee, Yang-Sae Moon, Il-Yeol Song, Ritu Khare, Yuan An, "An Automatic Tool for Generating Multi-Dimensional Schemas from an Entity-Relationship Diagram," In Proc. of the 28th Int'l Conf. on Conceptual Modeling (ER2009), Gramado, Brazil, Nov. 2009.

수상

2001.11  문예백일장[운문부] 대회 입상 (나목)
2001.12  2001년 컴퓨터 꿈나무 선정
2002.02  학력우수상 (수학)
2002.04  제35회 과학퀴즈 대회 입상
2002.04  과학도서 독후감 쓰기 대회 은상
2002.09  63빌딩 주최 디지털카메라 가을 사진 컨테스트 입상
2002.10  '한글날' 기념 백일장 차상
2002.11  2002년 컴퓨터 꿈나무 선정
2003.02  학력우수상 (기술)
2003.11  2003년 컴퓨터 꿈나무 선정
2004.02  학력우수상 (세계사, 독일어, 생물, 체육, 정보산업)
2004.02  부론고등학교 공로상
2004.02  부론고등학교 표창장 [부론고등학교 운영위원장]
2004.02  GTB 강원민방 떳따 노래방 대상
2008.02  강원대학교 블로그 경연대회 장려상 [강원대학교 총장]
2008.04  춘천경찰서 누리캅 위촉장 [춘천경찰서장]
2008.05  연구노트 작성법 이수증 [R&D특허센터 소장]
2009.04  강원지방경찰청 누리캅 위촉장 [강원지방경찰청]

동아리 활동

1998.02 ~ 2003.08  UNITEL "Web Programming" 자유모임 대표 Sysop
2006.08 ~ 2008.12  프로그래밍 동아리 "포컴스[Focoms]" 회장
2006.08 ~ 2009.12  네트워크/보안 동아리 "Nerriff[Network + Sheriff]" (한국정보보호진흥원 대학 정보보호 동아리)
2008.01 ~ 2008.12  Web 2.0 스터디 모임 (XHTML, CSS, Javascript, XML, Ajax, Flex, Silverlight)
2008.03 ~ 2009.12  English Conversation Club

자격증

2003.03  워드프로세서 1급
2003.09  인터넷 정보 검색사 2급
2005.08  컴퓨터 그래픽스 운용기능사
2006.06  CMAS OPEN WATER SCUBA DIVER
2007.06  정보처리기사
2007.08  리눅스마스터1급
2008.01  글로벌영재그룹 한국영재회원 (점수:140점 / 등급:Genius-Senior)

컴퓨터 스킬

• Platform : MS-DOS, Windows (95, 98, NT, 2K, XP, 2003, Vista, 7, ...)
                  Unix (FreeBSD, Solaris, ...)
                  Linux (Redhat, Fedora, Debian, Ubuntu, Gentoo, CentOS, Asianux, ...)
• Language : Assembly, C/C++, Visual Basic, Java, C#, Erlang, Python, Ruby, ASP.NET, T-SQL, PLSQL, UML, JSP, PHP, ASP, Javascript, CSS, XML, ...
• Developement : Visual Studio (6.0, .NET, 2005, 2008), IBM Rational Rose, IDA, WinDBG, OllyDebuger, Eclipse, NetBeans, ...
• Database : MSSQL Server (2000, 2005, 2008), Oracle(9i, 10g, 11g), Mysql, ERWin Data Modeler, Cognos, Pentaho, ...
• Network : Network Simulator 2, Sniffer, Ethereal, Wireshark, LANguard, Snort, ...
• Graphic : Photoshop, Illustrator, ...
• Web : Flash, Dreamweaver, Namo Web Editor, ...
• Application : Microsoft Office (Word, Excel, PowerPoint, Access, Outlook, Project, Visio), 한글, MATLAB, SPSS, R, ...

내 인생의 시각화

여행한 나라들

블로그 명함

좋아하는 명언

"바보는 천재를 이길 수 없고, 천재는 노력하는 사람을 이길 수 없고, 노력하는 사람은 즐기는 사람을 이길 수 없다!" - 룰프 메르쿨레

강대오의 스노보드 초급레슨1

강대오의 스노보드 초급레슨2

강대오의 스노보드 초급레슨3 스케이팅,클라이밍

강대오의 스노보드 초급레슨4 백사이드슬립

강대오의 스노보드 초급레슨5 프론트사이드슬립

강대오의 스노보드 초급레슨6 백사이드팬쥴럼

강대오의 스노보드 초급레슨7 프론트사이드펜쥴럼

The connection string reference

http://www.connectionstrings.com/
 

Database Servers

	SQL Server 2008
	SQL Server 2005
	SQL Server 2000, 7.0
	SQL Server Compact Edition
	Oracle
	IBM DB2
	MySQL
	Sybase Advantage Database Server
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	Excel
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	Access 2007
	Access
	Visual FoxPro / FoxPro 2.x
	DBF / FoxPro
	SQLite
	Filemaker

Miscellaneous

	OLAP, Analysis Services
	SharePoint
	MS Project
	Active Directory
	Exchange
	Intuit QuickBase
	Composite Information Server
	Lotus Notes
	DSN
	UDL
	Index Server
	HTML Table

적벽대전은 삼국지에서 위나라, 촉나라, 오나라로 나누어지는 배경이 되는 전쟁이었습니다. 그 만큼 삼국지에서는 중요한 전쟁이어서 스토리뿐만 아니라 스케일도 중요하다고 생각됩니다. 적벽대전 영화는 오우삼 감독이 우리가 알고 있던 스토리를 조금 바꾼건지(?) 아니면 우리가 잘못 알고 있었던 스토리인지 잘 모르겠지만 나름대로의 스토리로 재미있게 구성해놨습니다.

제가 삼국지 책에서 재미있게 읽었던 부분 중에 하나인 제갈량이 재치있게 화살 10만개를 준비한 내용이었습니다. 제가 상상하던 모습과 영화가 많이 닮아 있어서 좋았답니다.

적벽대전의 하이라이트라고 할 수 있는 장면입니다. 불길에 휩싸이는 조조군은 진퇴양난에 빠지게 되죠. 중국에서 제작된 영화인 만큼 스케일이 크고 박진감이 넘쳐서 재미있었습니다.

조조군이 패하게 된 결정적인 역할은 주유의 부인인 소교의 역할이었습니다. 미인계가 통한다는 걸 보여주고 있으며, 그에 걸맞는 중국 최고의 미인을 캐스팅 했습니다.

린즈링에 대해서 좀 더 조사해 봤습니다.

이름 : 린즈링 (林志玲, Chiling Lin)
출생 : 1974년 11월 29일
신체 : 키174cm, 체중52kg
출신지 : 대만
직업 : 모델
학력 : 토론토대학교
경력 : 2006년 10월 피오르치 론칭 패션쇼 수석디자이너
수상 : 대만 최고 미녀모델 선정
2005년 홍콩 TVB 선정 사귀고 싶은 여자 연예인 1위



이걸로 부족해서 린즈링 관련 사진을 좀 더 수집해보았습니다.

적벽대전2에 대한 이야기보다 린즈링에 대한 이야기가 더 많아졌네요;;
누가뭐래도 린즈링은 정말 이뻤습니다. ㅋ

• Amazon.com - INTRODUCTION TO DATA MINING
• Kangcom.com - 데이터 마이닝
• 저자 홈페이지 - http://www-users.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/index.php

데이터 마이닝 탄생 배경

• 데이터 수집과 저장 기술의 급속한 발전으로 대규모 데이터 축적.
• 유용한 정보 추출의 어려움.
• 기존의 분석 도구와 기법은 대규모 데이터에 적용 불가능.

데이터 마이닝

기존의 데이터 분석 기법과 대규모 데이터 처리를 위한 정교한 알고리즘을 합성한 기법.

데이터 마이닝 응용

• 비즈니스
  • 소매상들은 전자상거래 웹사이트의 웹로그와 콜센터의 고객서비스 기록 등을 유용한 데이터를 활용하여 고객의 요구 이해, 영업관련 의사결정 내림.
  • 고객 프로필 작업, 맞춤형 마케팅, 워크플로우 관리, 진열장 배치, 사기(fraud) 탐지 등에 적용.
  • 예, “누가 가장 이익을 많이 주는 고객들인가?”, “교차판매, 상향 판매 된 제품은 무엇인가?”, “회사의 내년도 수입 전망은?” 과 같은 질문에 대한 답.
• 의학, 과학, 공학
  • 중요한 새로운 발견들을 가능하게 하는 데이터의 축적을 급속도로 진행.
  • 방대한 데이터의 크기와 시공간적 특성으로 인하여 기존의 방법은 분석에 적합하지 않음.
  • 예, “가뭄이나 허리케인에서 지구온난화와 같은 에코 시스템 저해 요인의 빈도와 강도 사이의 관계는 무엇인가?”, “지표강수량과 기온은 해양 표면온도에 어떻게 영향을 받는가?”, “우리는 어떻게 하면 특정 지역의 성장 시기가 시작되고 종료되는 것을 잘 예측할 수 있을까?” 와 같은 질문에 대한 답.

1.1 데이터 마이닝이란 무엇인가?

데이터 마이닝(data minig)은 대규모 데이터 저장소에서 유용한 정보를 자동적으로 탐색하는 과정.

데이터 마이닝과 지식탐사

• 입력 데이터(input data) - 다양한 형식(일반 파일, 스프레드시트, 관계 테이블)으로 저장.
• 전처리(preprocessing) – 입력 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환, 다양한 소스 데이터의 병합, 데이터 정제를 통한 잡음과 중복 제거, 데이터 마이닝 작업과 관련된 레코드와 특징들만 선택.
• 데이터 마이닝(data mining) - 의사결정 시스템으로 활용, 영업 관리 도구와 통합되어 효과적인 마메팅 홍보에 적용되고 결과 검증.
• 후처리(postprocessing) - 통합 과정 중 타당성 있고 유용한 결과만을 의사결정 시스템에 통합되도록 보장.

1.2 계기가 된 도전들

• 확장성 – 데이터 마이닝 알고리즘이 대규모 데이터 집합을 다루기 위한 확장성(scalability) 필요.
• 고차원 - 저차원 데이터를 위해 개발된 기존의 데이터 분석 비법은 고차원(high-dimensionality) 데이터에는 잘 동작하지 않음.
• 이질 복잡 데이터 - 기존의 데이터 분석 방법은 연속형이나 범주형의 동일한 유형의 속성을 가진 데이터 집합을 다룸. 이질 속성을 처리하는 기법 필요.
  • 예, 준구조(semi-structured) 텍스트, 하이퍼링크를 가지는 웹 페이지의 모음, 순차와 3차원 구조를 가지는 DNA 데이터, 지구 표면의 다양한 위치에 대한 시계열 측정치 (온도, 압력 등).
• 데이터 소유 및 분산 - 한 장소에 저장되거나 한 기관이 소유하지 않고, 분산되어 있는 데이터.
  • 분산 데이터 마이닝 알고리즘
    • 분산 컴퓨팅을 수행하는 데 필요한 통신량을 감소하는 방법.
    • 다양한 자원으로부터 입수한 데이터 마이닝 결과를 효과적으로 통합하는 방법.
    • 데이터 보안 문제를 해결하는 방법.
• 새로운 분석 - 기존의 통계 접근 방식은 가설-검증 패러다임에 기초. 새로운 분석 방식 필요.

1.3 데이터 마이닝의 기원

여러 학문 분야의 연구자들은 다양한 데이터를 처리하는 효과적이고 확장성 있는 도구들을 개발하는 데 초점을 두기 시작. 이전에 사용한 방법론과 알고리즘 위에 구축되어 데이터 마이닝 분야 탄생.

데이터 마이닝 관련 분야

• 통계학의 샘플링, 추정, 가설 검증
• 인공지능 패턴 인식, 기계 학습에서 비롯된 탐색 알고리즘, 모델링 기법, 학습 이론
• 최적화, 진화적 컴퓨팅, 정보 이론, 신호 처리, 가시화, 정보 검색

1.4 데이터 마이닝 작업

• 예측 작업(predictive tasks) - 다른 속성의 값들을 기반으로 하여 특정 속성의 값을 예측.
  • 목표(target), 종속변수(dependent variable) – 예측해야 하는 속성.
  • 설명적(explanatory), 독립변수(independent variable) - 예측을 만드는 데 사용하는 속성.
• 서술 작업(descriptive tasks) - 데이터에 숨어있는 관련성을 요약하는 패턴(상관성, 경향, 군집, 궤적, 이상치) 검출.

네 가지 핵심 데이터 마이닝 작업

 

• 예측 모델링(predictive modeling) - 목표 변수를 설명 변수의 함수 모델로 생성하는 작업.
  • 분류(classification) - 이산형 목표 변수에 사용.
    • 예, 웹 사용자가 온라인 서점에서 구입 할 것인가를 예측. (목표 변수가 이산형)
  • 회귀(regression) - 연속형 목표 변수에 사용.
    • 예, 주식의 미래 가격을 예측. (가격이 연속형 값)
• 연관 분석(association analysis) - 데이터에 강하게 연관된 특징을 설명하는 패턴 발견.
  • 예, 관련 기능을 가지는 유전자 그룹 검색, 함께 접근되는 웹 페이지 식별, 지구 기후 시스템의 상이한 요소들 간의 관련성 이해.
• 군집 분석(cluster analysis) - 동일한 군집에 속하는 관측들은 다른 군집에 속하는 관측보다 더 유사하도록 긴밀하게 관련된 관측의 그룹 탐색.
  • 예, 지구 기후에 현저한 영향을 미치는 바다의 지역 검색, 데이터 압축에 활용.
• 이상치 탐지(anomaly detection) - 특징이 다른 나머지 데이터들과 현저히 다른 관측들을 식별하는 작업.
  • 예, 사기 탐지, 네트워크 침입, 질병의 특이 패턴 및 지구환경 혼란.

1.5 이 책의 범위와 구성

정리에서 제외.

1.6 참고문헌 설명

정리에서 제외.

1.7 연습문제

정리에서 제외.

강의 사이트 : http://www.stats202.com
강사 사이트 : http://www.davemease.com


Statistical Aspects of Data Mining (Stats 202) Day 1

lecture1=course-web-page-and-chapter-1.ppt

Statistical Aspects of Data Mining (Stats 202) Day 2

lecture2=start-chapter-2.ppt

Statistical Aspects of Data Mining (Stats 202) Day 3

lecture3=more-of-chapter-2.ppt

Statistical Aspects of Data Mining (Stats 202) Day 4

lecture4=finish-chapter-2-and-start-chapter-3.ppt

Statistical Aspects of Data Mining (Stats 202) Day 5

lecture5=more-of-chapter-3.ppt

Statistical Aspects of Data Mining (Stats 202) Day 6

lecture6=more-of-chapter-3.ppt

Statistical Aspects of Data Mining (Stats 202) Day 7

lecture7=finish-chapter-3-and-start-chapter-6.ppt

Statistical Aspects of Data Mining (Stats 202) Day 8

lecture8=finish-chapter-6.ppt

Statistical Aspects of Data Mining (Stats 202) Day 9

lecture9=review-for-midterm-exam.ppt

Statistical Aspects of Data Mining (Stats 202) Day 10

lecture10=start-chapter-4.ppt

Statistical Aspects of Data Mining (Stats 202) Day 11

lecture11=finish-chapter-4-and-start-chapter-5.ppt

Statistical Aspects of Data Mining (Stats 202) Day 12

lecture12=more-of-chapter-5.ppt

Statistical Aspects of Data Mining (Stats 202) Day 13

lecture13=finish-chapter-5-and-chapter-8.ppt

김연아 동영상을 보면서...

흥분감을 감출 수가 없네요...

모두들 근심 걱정 모든 것을 떨쳐버리고, 흥분감에 휩싸여 보세요.

저는 항상 책을 늦게 사고, 읽습니다. 나중에 사는 책이 싸다는 것은 다들 아실겁니다. 아무튼 이제서야 '에너지 버스'를 읽게 되었습니다.

'에너지 버스'는 어느 책보다 빠르게, 아주 단숨에 읽어버렸습니다. 지금은 에너지 버스에 탑승하고, 에너지 CEO가 되려고 준비하고 있습니다. 책을 읽는 순간에는 이루고자 하는 에너지에 흥분되고, 긍정에너지가 솟구치지만, 일상생활 시작과 동시에 잊어버리고, 다시 일반적인 삶으로 돌아갑니다.

지금은 연구실에 있는 대학원생으로서 연구와 실험을 하고, 프로젝트을 진행해 나가고 있습니다. 그 입장에서 바라 본 '에너지 버스'는 많은 도움이 되었습니다. 특히 프로젝트에 효과가 있고, 진행 하면서 더욱더 큰 효과가 나타날 것이라 믿습니다. 사실 어릴적 저의 모습은 톰과 비슷합니다. 톱은 리더십에 문제가 있다고 팀장인 조지를 무시하고, 자신의 재능에 확신하며 팀이 자신을 필요로 한다고 말하고 있습니다. 결국 조지는 이런 말과 함께 에너지 뱀파이어를 제거합니다.

아무리 세상의 재능을 다 가졌다고 해도 자네처럼 부정적이고 거만한 태도를 가진 팀원보다는, 실력은 좀 부족하더라도 같은 방향과 목표를 향해 달릴 수 있는 팀원을 택하겠네. 자넨 내 버스가 불에 타든 벼량에 떨어지든, 그때 사태를 어떻게 수습할까 걱정할 필요 없네. 자네는 이미 거기 없을 테니까. 자넨 해고야.

저는 부정적이라기 보다 거만한 태도를 가졌었던 것 같습니다. 이 책을 통해 반성과 새로운 비전, 그리고 리더십에 대해서 다시 생각하게 되었습니다.

'에너지 버스'에서 지켜야 할 10가지 룰을 살펴보면 다음과 같습니다.

행복한 인생을 위한 10가지 ‘에너지 버스’ 룰

1. 당신 버스의 운전사는 당신 자신이다.
2. 당신의 버스를 올바른 방향으로 이끄는 것은 ‘열망’, ‘비전’, 그리고 ‘집중’이다.
3. 당신의 버스를 ‘긍정 에너지’라는 연료로 가득 채워라.
4. 당신의 버스에 사람들을 초대하라, 그리고 목적지를 향한 당신의 비전을 공유하라.
5. 버스에 타지 않은 사람들에게 에너지를 낭비하지 마라.
6. 당신의 버스에 ‘에너지 뱀파이어 탑승 금지’ 표지판을 붙여라.
7. 승객들이 당신의 버스에 타고 있는 동안, 그들을 매료시킬 열정과 에너지를 뿜어라.
8. 당신의 승객들을 사랑하라.
9. 목표를 갖고 운전하라.
10. 버스에 타고 있는 동안 즐겨라.

저도 내일 아침 포스트 잇에 옮겨 주변에 붙여놔야겠습니다. 2월달은 에너지 CEO가 되도록 노력해봐야겠습니다.

내일 아침 모두 새로운 시작을 여시길 바라면서 새벽녁 잠들기 전에 포스팅을 올립니다.

이 책은 인간에게 있어서 정보란 무엇인가? 를 시작으로 정보의 종류와 해석 및 의미 부여에 대해 설명하고 있다. 또한 데이터와 정보의 구별, 정보와 지식의 구별 그리고 정보나 지식의 구조에 따른 요소 해체와 재결합을 통해 정보나 지식의 재사용성을 보여준다.

멀티미디어의 기본 구조와 방대한 화상이나 영상의 데이터 압축 기술, 디지털 정보를 다루는 방식, 콘텐츠를 처리하는 장치나 시스템에 대해서도 논의한다. 또한 멀티미디어 정보 환경에서 인간에게 미치는 심리적인 영향, 지적 소유권, 정보 윤리 등에 대해서도 설명한다.

멀티미디어 시스템의 중요한 요소 중에 하나인 인간과 시스템의 상호작용에 대해서 설명하며, 인간과 기계사이의 인터페이스 개념을 알려준다. 또한 인간이 가지고 있는 학습능력으로 인터페이스를 다루는 것이 날로 익숙해지기 때문에 그에 따른 인터페이스의 변화에 대해서 설명하고 있다.

멀티미디어가 나타내는 인간의 감성이나 인간이 감성을 멀티미디어에 표현하는 방법, 감성 정보를 파악하는 방식에 대해서 설명한다. 또한 인간의 얼굴 표정이나 각종 수단에 의한 감성정보 전달방법과 시스템화에 대해서도 설명한다.

1. 인간과 정보
   1. 정보는 송신자와 수신자간의 약속에 따라, 송신자의 의도가 정보라는 형태로 표현되어 보내지는 것이지만, 수신자는 송신자의 의도와 상관없이 받아들이는 경우도 있다.
   2. 정보에는 아날로그 정보와 디지털 정보가 있는데, 정보의 처리와 전달, 활용면에서는 디지털 정보 쪽이 압도적으로 유리하다.
   3. 미디어는 정보를 표현하고 전달하는 매체이며, 다양한 종류가 있다.
   4. 정보의 표현 형태는 각종 특징축으로 분류할 수 있다. 여기에서 특히 간접적으로 표현되는 감성적 정보의 인식이 중요하다.
   5. 정보는 수신자의 해석에 따라 데이터 수준, 의미 수준, 연상적 해석의 세계에 이르기까지 몇 단계의 수준이 있다. 또한 정보의 의미를 생각할 때에는 기호론적 해석이 중요하다.
   6. 미디어 상호간의 변환은 중요한 기술이다. 여기에는 인식의 과정과 정보를 부여하면서 창조해가는 과정이 있다.
   7. 정보를 이용하려면 그것을 요소로 해체하고, 다른 형태로 재결합 · 재구성하는 방법을 확립해야 한다. 특히 연상되는 정보들을 도출해낼 수 있도록 미디어 정보를 통합하는 것이 중요하다.
   8. 인터넷은 가장 흥미로운 멀티미디어 시스템이다.
2. 멀티미디어 시스템의 형성
   1. 디지털형식의 멀티미디어 정보의 전송방식으로는 패킷전송 교환방식이 가장 널리 쓰인다.
   2. 멀티미디어 정보를 처리하기 위한 전용 처리장치 또는 기억장치를 지닌 컴퓨터 시스템이 개발중이며, 소프트웨어도 이러한 특징이 있는 것이 개발중이다.
   3. 이용자가 멀티미디어를 활용하기 위해서는 충실한 콘텐츠가 우선이고, 관련된 콘텐츠를 하이퍼텍스트나 하이퍼미디어 구조로 구성하는 것이 중요하다.
   4. 콘텐츠를 축적하여 이용하기 위한 디지털화, 입출력, 그리고 기억을 위한 각종 장치가 개발되어 다양한 미디어콘텐츠의 입출력과 기억에 사용된다.
   5. 멀티미디어 시스템은 양방향식 · 대화식 시스템일 필요가 있다.
   6. 멀티미디어 시스템의 전형적인 예로 자동차 운행 시스템과 지역 멀티미디어화 계획이 있다.
   7. 멀티미디어를 사이버 사회에서 활용하려면, 지적소유권을 존중하고 정보윤리를 지킴과 동시에 정보범죄를 방지하기 위한 세심한 주의가 필요하다. 또한 개인의 심리상태에 관해서도 충분한 배려가 있어야 할 것이다.
3. 멀티미디어 정보와 상호작용
   1. 멀티미디어 인터페이스는 인간이 사용하기 쉬운 인터페이스를 실현하는 것에 주안점을 두고 있지만, 그 열쇠는 인간과 기기 사이의 상호작용을 어떻게 지원하는가 하는 점에 있다. 그러한 상호작용을 유지하기 위해서 메타포와 어포던스라는 방식이 있고, 또 그것들을 실현시키기 위해서 인터페이스 에이전트와 직접조작 인터페이스라는 방법이 있다.
   2. 인간과 기기 또는 인간과 인간 사이의 커뮤니케이션을 지원하는 멀티모덜 인터페이스의 구축에는 단순히 여러가지 양식의 정보를 취급할 수 있는 것만이 아니라, 다른 양식의 정보를 어떻게 분배하고 어떠한 표현으로 제시할 것인가 하는 문제까지 해결하는 고도의 기술이 요구되고 있다.
   3. 사회적 상호작용이라는 사고방식은 앞으로의 정보 네트워크 사회에서 인간이 고도의 기기를 제대로 사용하는 데 있어 매우 중요해질 것으로 예상된다. 사회적 상호작용의 개념을 기초로 한 멀티미디어 인터페이스 방식으로서 의인화 에이전트, 기기에 대한 인간의 사회적 대응방법, 감정정보를 이용한 인터페이스 등이 있다. 의인화 에이전트 중에는 고도의 커뮤니케이션 기능을 갖지 않고도 인간의 화신 역할을 할 수 있는 애버타가 포함된다.
4. 멀티미디어와 감성정보 처리
   1. 정보처리에는 물리, 논리, 감성의 세 가지 계층이 있다.
   2. 감성은 지성과 더불어 사물을 이해하는 인간의 능력이며, 인간 중심의 시스템 제작에서 감성의 고려는 빼놓을 수 없다.
   3. 감성은 논리적인 축적과는 다른 정보처리의 양식이고, 감성과 감성정보의 특징으로는 다의성, 개인성, 상황의존성을 들 수 있다.
   4. 감정과 정서는 감성의 일부이다. 또한 감성정보 처리에서는 환경과 신체적인 특징을 고려할 필요가 있다.
   5. 감성정보 처리에는 물리, 생리, 심리, 인지의 각 계층이 있다.
   6. 감성정보는 인터페이스에 있어서 특히 중요한 역할을 하며 멀티미디어에 있어서도 중심 과제 중의 하나이다.
   7. 감성정보의 취급에서는 오감의 감각양식을 고려해야 한다.
   8. 정보의 고품질화, 컴퓨터의 고성능화에 의해 감성정보를 공학적으로 취급할 수 있게 되었다.
   9. 감성정보 처리의 연구는 처리과정의 연구와 처리방법의 연구로 나눌 수 있지만, 분석적인 이해만이 아니라 시스템을 제작하여 이해하는 방법도 필요하다.

말 그대로 멀티미디어 정보학의 기초를 다루고 있으며 1999년도에 씌여진 책이라 IT 분야에서는 고전 책이라고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 이외나미 기획신서 12권 중 7권을 구매했다. 도서관에서 미리 다른 책들을 잠깐 봤었는데 아주 참신하고 좋은 책들이었다. 그리하여 온라인으로 7권을 구매(구매 가능한 책이 7권)하고 시리즈의 첫번째 책을 읽었다. 나머지 책들도 읽으면서 요약정리를 올릴 생각이다.