이언배 연구노트

사실 도시 뿐만 아니고, 공공분야 정책 어디에서든지 해당되는 말인데,코딩 못해도 현대 사회 사는 데에 별로 지장 없다.미적분 마냥. 다만 공공의 영역, 정책, 도시 분야에서 실무 또는 연구를 하는 사람으로써코딩을 굳이 할 줄 알아야 하느냐, 하면 사람(시민) 들로부터 세금을 모으고,이걸 현명하게 사용해서 적절한 서비스를 되돌려주는 방안을 고민하는 게 도시 계획 및 설계자의 영역이 아닐까. 사람들이 필요로 하는 디지털 서비스를 제공해야 한다면? 코딩 전문가들에게 맡기면 된다.디지털 서비스를 만드는 일은 도가 튼 사람들이니까. 다만,주방에서 일어나는 일을 하나도 모른다면,사람들에게 적절한 서비스를 제공해야 하는 커뮤니케이터로서의 역할을 수행할 수 없게 될지도 모른다. 다 할 줄 아는 사람이 되면 당연히..

본 적이 없는 걸 따라할 수 있는가.생성형 AI 는 본 적이 없는 데이터를 따라할 수 없다. GAN을 활용해서 토지이용 자동 생성 모델을 개발하는 논문을 쓸 때 가장 곤란했던 건,'용적률 1000 짜리 고-밀도 상업지역의 토지이용을 만들어줘!' 라고 요청했을 때, 서울의 토지이용을 베이스로 학습한 나의 GAN 모델이기껏해야 200~300짜리 용적률의 대지를 만드는 데 그쳤다는 사실이다.분명 용적률이 매우 높은 토지이용의 데이터들만 가지고 학습을 시켰는데도. 이유를 알고보니, 왼쪽이 서울의 기초구역별 평균 용적률의 분포, 오른쪽이 평균 건폐율의 분포. '암만 고-밀도 기초구역의 토지이용을 학습시켜봤자 200따리만 실컷 학습한' 나의 GAN 모델은200따리밖에 학습할 수 없었다는 뜻. 그 외에도 대부분의 토..

AI가 똑똑해지면 인류를 공격할까 난 AI가 똑똑해져도 인류가 망하진 않으리라 본다.몇 가지 이유가 있는데, 1. 일단 AI 는 멍청하다.AI는 똑똑해보인다.잘 때려맞추니까.그게 똑똑하다는 얘기는 아니다.내가 봤을 때, 똑똑한 건 인간이지, AI가 아니다. 2. AI가 똑똑해진다 한들, 생존에 문제가 없다.인간이 인간을 공격하는 이유는 인간이 약해서다.죽는 게 무서우니.인간은 약하고 똑똑해서 정복욕을 가진다.AI는 똑똑해진다 한들 '물리적으로 약하'지 않으니,정복에 나설 필요가 없다. 3. 인류를 망하게 하는 건 인류다.AI가 발전해서 인류를 공격하는 시간보다AI를 맹신한 인류가 벌이는 대사건이 더 빨리 일어날 거다.

말빨이 좋은 사람은 똑똑한 것인가. 똑똑한 사람들은 대개 말빨이 좋고,똑똑하지 않은 사람들이 갖춘 적절한 말빨은 '똑똑해 보이게' 하는 데에 엄청 효과적이다. 결론적으로,똑똑하면 '언어'를 잘 구사하지만,'언어'를 잘 구사한다고 똑똑한 건 아니다. 비슷한 성격의 사람일지라도 구사하는 '언어' 가 다르면 달라보이듯이 인공지능은 똑똑하지 않다.LLM 은, '언어'를 잘 구사해서 인공지능을 '똑똑해 보이게' 만든다. ChatGPT 가 잘 다루는 건 'language', 'text', 'probability' 이다.그렇다고 해서 ChatGPT 가 'personality', 'context', 'possibility' 까지 잘 다루는 건 아니다.다만, 고-도화된 언어 능력으로 '잘 다루는 것 처럼 보이게' 만..

당신은 컴퓨터에게 Python 으로 말을 걸 수 있는가.아니, 걸 수 없다.C언어도 안배운 당신은 파이썬으로 컴퓨터와 독대할 수 없다.그럴 줄 알고, 친절한 세계의 프로그래머들이확장팩을 곳곳에 업로드해두었다. 내 컴퓨터에 확장팩 (모듈) 을 모아두고 관리해주는편리한 도서관 (아나콘다) 을 세팅해보자. 대쪽같은 한글 검색, 그리고 영어 결과물 하마터면 순순히 내 이메일을 넘길 뻔했다. Distributino 을 다운받는다. 설치 파일을 가동해본다.1GB나 먹다니, 너무한다.뭐든지 난 동의해 그러니까 나만 바라봐줘 내 컴퓨터의 용량을 들킨다 내가 봤을 때, 체크해야 할 놈은 하나도 없다.특히 Python 3.13 의 default 로 등록한다는 말을 유의해야 하는데,현재 Visual Studio 의 add..

파이썬은 무엇인가기계가 곧 인간을 지배할지도 모른다는 공포감이 엄습하는 이 험난한 세상컴퓨터와의 의사소통을 위한 그들만의 언어, 프로그래밍 언어를 모른다면먼 훗날 AI의 침공 시기에 그들에게 '살려주세요' 라는 애원조차 할 수 없을지도 모른다 컴퓨터와 대화하고 싶다면그들의 언어를 익혀야 한다. Python 을 하고 싶다면Visual studio 부터 깔아보자. 나도 맥북이 있으면 좋겠다나도 돈이 있었으면 좋겠다. 우리는 무료버젼으로 가자 visual studio code 를 설치해보자 설치파일을 실행해보자 동의해보자 이런것까지 써야하나 이런것까지 써야하나 다른 건 몰라도 저 PATH에 추가는 꼭 하자. 저건 나중에 귀찮은 일을 해결해준다 설치하자 자 이제 드넓은 코딩의 세상을 통하는 차원의 문을 열어보..

Dataframe 은 어렵다그래서 geodataframe 은 더 어렵다그래서 geomdataframe 을 postgis로 보내는 건 더 어렵다. 일단, dataframe 가 geometry 를 가지고 있다고 가정하자.csv, sql로 불러온 geometry column 은 'text' 형태로 불러진다. 우리는 text 를 geometry 로 바꿔줄 필요가 있다. # text 형태의 geometry --> geometry object 형태의 geometry# 내 데이터는 '01060000203B1400000100000001030000000' 이렇게 생겼었다. fromhex 를 쓸 때 주의할 것df['geom'] = df['geom'].apply(lambda x: wkb.loads(bytes.fromhex(..

오랜 고민과 망설임은 끝났다.다른 논문들을 살펴본 결과, 내가 믿는 대로 밀고 나가도 충분히 가능하다는 사실을 깨달았다.한번 가보자.내가 build 한 과정은 이렇다. 1. Platformazation 이 진행된 상권, 그렇지 않은 상권을 나누어본다.1-1. 여기서, platform에 등록을 했는지, 그렇지 않은지를 기준으로 그런 곳의 비율이 높은 cell 이 몰려있으면 platformazed 된 지역이라고 본다.1-2. 굳이 platformazed 된 장소 (place) 가 아닌 지역 (area) 을 보는 이유는1-2-1. place 단위까지 확인할 수 있는 정밀한 데이터를 취득할 수 없기 때문이고1-2-2. 이후에 계층별 분석까지 할 건데, '특정 계층의 사람들이 많이 오는' 공간 단위를 설정하고 싶..