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AMD를 위한 베어본 ASRock DeskMini A300





(출처: ASRock)


 ASRock이 CES 2019에서 AM4 소켓용 베어본인 DeskMini A300을 공개했습니다. 저가형인 A300 시리즈 칩셋을 사용하지만, 32GB DDR4 2933을 지원하고 두 개의 M.2 슬롯 (하나는 후면)과 두 개의 SATA III 포트를 지원합니다. (두 개의 2.5인치 SSD/HDD 탑재 공간 있음) 120W 외장 어댑터를 사용하며 최대 65W TDP CPU를 지원하는데, 제품 성격상 2200G가 가장 좋은 선택이 될 것 같습니다. 외장 그래픽 카드를 달 수 없기 때문에 APU만 사용이 가능합니다. 전체적인 스펙은 이미 시중에 나온 인텔 기반 데스크 미니 제품과 유사합니다. 




 1.9리터의 작은 크기에 119달러의 상당히 경쟁력 있는 가격에 나왔는데, 저가형 인텔 CPU의 아쉬운 그래픽 성능에 만족하지 못했던 소비자에게 매력적인 제품이라고 생각합니다. 국내 출시가는 아마도 10만원대 후반이 될 것 같네요. 미니 PC 좋아하시는 분들에게 괜찮은 선택 같습니다. 


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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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