앨런 튜링 탄생 100 주기

지금으로 부터 100 년전인 1912 년 6월 23일, 20 세기의 천재 수학자 가운데 하나인 앨런 튜링 ( Alan Mathison Turing ) 이 영국 런던에서 태어났습니다. 특히 초창기 컴퓨터의 발전과 2 차 대전 당시 암호 해독 등에서 큰 역활을 했던 튜링이지만 당시에는 아주 죄악시 되던 동성애자라는 사실 때문에 1952 년 법원에서 화학적 거세를 선고받았고 이후 극도의 우울증에 시달리다 1954 년 독이든 사과를 먹고 자살합니다. 현대 컴퓨터 공학에 초석을 다진 천재의 말로치고는 너무 외롭고 비참한 죽음이었기에 훗날 앨런 튜링은 다시 재평가받게 되었고 2009 년에는 고든 브라운 영국 총리가 공식적으로 영국 정부가 튜링에게 한 행위에 대해서 사과하게 됩니다.

(앨런 튜링. 1951 년 당시 왕립학회 회원이 됐을 당시의 모습 )

어려서 부터 천재적인 수학의 재능을 보였던 튜링은 케임브릿지 대학에서 수학을 공부하고 1935 년 (즉 23세) 에는 현대의 컴퓨터에 기본적인 구상을 선보인 튜링 기계 (Turing Machine) 을 제안했습니다. 하지만 튜링하면 유명한 기계는 튜링 폭탄이라고 불린 에니그마 암호 해독 기계 였습니다. 이 기계의 활약으로 영국군은 보다 확실하게 독일군의 암호를 해독했고 분명 그 도움을 받아서 1943 년 대서양 전투에서 승기를 굳힐 수 있었습니다.

( Turing - Welchman bombe 의 레플리카 CCL 에 따라 복사 허용 저자 표시 저자 Photographer: User:Tom Yates [1]. Author agreed to license image under the terms of the GFDL after an email exchange with User:Matt Crypto )

오늘날 사용되는 컴퓨터는 사실 앨런 튜링이 주장한 튜링 머신의 읽기와 쓰기, 제어 센터 이 세가지로 모든 계산을 구현하고 있습니다. 현재 우리가 사용하는 많은 IT 의 혁신들은 튜링의 업적이 없었다면 가능했더라도 훨씬 뒤늦게 구현되었을지 모릅니다.

그래서 앨런 튜링 탄생 100 주년이 되는 날을 기념해서 간단하게 글을 올려봅니다.

좀 더 읽을 거리 (네이버 캐스트, 앨런 튜링) http://navercast.naver.com/contents.nhn?contents_id=7766

참고 : http://en.wikipedia.org/wiki/Alan_Turing

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통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다. 문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다. 사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다. 1. 입문자를 위한 책을 추천해달라 사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다. 잘 쓰지도 않을 방법을 열심히 공부하는 것은 아무래도 효율

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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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