애플 맥북 프로 14/16(2021) 공개

(출처: 애플)

애플이 M1 프로와 맥스를 탑재한 14/16인치 맥북 프로를 공개했습니다. M1 프로와 맥스는 비슷한 전력을 소모하는 모바일 프로세서 가운데 누구도 넘볼 수 없는 엄청난 성능을 자랑하기 때문에 이정도로 가볍고 배터리 시간이 긴 노트북 가운데 x86 + 독립 GPU 조합으로는 이제는 대안을 찾을 수 없게 됐습니다. 더구나 최근처럼 GPU 가격이 오른 상태에서는 오히려 가성비가 넘치는 모델이 된 아이러니한 상황입니다.

맥북 프로 14/16 : https://www.apple.com/kr/macbook-pro-14-and-16/

M1 프로/맥스: https://blog.naver.com/jjy0501/222541589497

(동영상)

물론 게임용으로 구매하기에는 맥 OS가 아직은 좀 부담스러울 수 있으나 전문 그래픽 작업이 필요하다면 가장 좋은 선택지 중 하나라는 점은 의심의 여지가 없습니다. 리퀴드 레티나 XDR 디스플레이 (14인치 3024 x 1964, 590만 픽셀, 16인치 3456 x 2234, 770만 픽셀. 모두 254ppi)는 최대 120Hz 및 가변 주사율을 자랑하며 사진 및 영상 작업을 수행하는데 최적화 되어 있습니다.

무게는 14인치 1.6kg, 16인치 2.1kg인데 배터리 용량은 각각 70Whr와 100Whr로 동영상 재생 기준 17시간과 21시간 사용이 가능합니다. 물론 좀 고성능 그래픽 작업을 하면 사용시간이 줄긴 하겠으나 하루 정도 사용하는데는 문제 없을 것입니다.

메모리는 32/64GB LPDDR5로 확장은 불가능하지만, 확장이 굳이 필요할까 싶은 고용량입니다. SSD는 PCIe 4.0을 지원하는 것으로 생각되며 최대 8TB, 7.4GB/s의 속도가 가능합니다. 그외에 노치 디자인을 통해 1080P 페이스 타임 카메라를 지원하고 (그러면 안면 인식도 지원하면 좋았을 텐데 아쉽습니다) 고속 충전이 가능한 맥 세이프 3 (30분 충전시 50%)와 썬더볼트4 단자 3개, HDMI 단자 및 SD 카드 슬롯을 지원해 생각보다 넉넉한 단자 지원이 가능합니다. 심지어 헤드폰 잭도 지원합니다.

강력한 M1 프로/맥스의 성능과 가벼운 무게, 긴 배터리 시간, 전문 작업을 하는 데 최적화된 뛰어난 고해상도 디스플레이를 갖춘 점을 생각하면 14인치 1999달러 (국내가 269만원), 16인치 2499 (336만원)의 가격도 오히려 경쟁력 있게 보입니다.

같은 무게와 배터리 시간을 지닌 x86 대항마가 현재로써는 없다는 점이 놀라운데, 인텔과 AMD가 어떤 대응책을 내놓을지 궁금합니다. 당장에는 시장이 나뉘어져 있긴 하지만, 이렇게 고성능 제품을 내놓으면 소비자들이 점점 x86에서 떠나게 될 테니 반드시 대응책이 필요하다고 생각합니다.

참고

https://newatlas.com/computers/apple-macbook-pro-14-16-m1-pro-max/

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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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