'생각에 관한 생각'을 읽고

친구들과 술자리에서 사랑이란 무엇인지에 대해 열띤 토론을 펼친 적이 있었다. 사랑이란 무엇일까. 일단 평범한 남녀가 나누는 사랑이 떠오를 것이다. 하지만 곧, 다른 예외를 찾아낼 수 있을것이다. 부모 자식간의 사랑, 친구들간의 사랑, 종교적인 사랑 같은 것들이 말이다. 여태 사랑이란 무엇인지를 정의하려는 시도는 수없이 많아왔다. 하지만 그 모든 시도들이 완벽하지 못했다. 앞서 말한 것처럼, 사랑을 정의하려는 순간 예외가 생기기 때문이다. 나는 그것이 매우 자연스럽다고 생각한다. 왜냐하면, 사랑이란 적어도 높은 지능이 있는 존재들이 만들어낸 개념이기 때문이다. 한마디로 인간이 만들어낸 개념이라는 말이다. 생명체를 지능 순으로 나열해 보자. 어느 종이 사랑을 하고, 어느 종이 하지 못할까? 아마 꽤 어려울 것이다. 고래나 침팬지 같은 포유류는 분명 사랑과 유사한 유대감을 나눌 것이다. 하지만 달팽이나 아메바의 세계에 존재하는 사랑이 과연 인간의 그것과 같을까? 나는 여기서 인간, 혹은 그에 준하는 지능을 가진 종의 사랑은 이러한 생물학적 본능과 조금은 달라야 한다고 생각했다. 인간은 지구상에서 유일하게 아주 먼 미래를 예측하는 종이기 때문이다. 우리는 현재를 넘어 다가올 시간의 풍파와 노화, 그리고 필연적인 죽음까지 미리 내다보는 '저주이자 축복받은 지능'을 가졌다. 동물들이 현재의 생존과 번식을 위해 본능적으로 희생한다면, 미래를 아는 인간의 사랑은 예측 가능한 불행마저 끌어안는 '이성적 선택'이어야 한다. 언제나 장밋빛 미래가 펼쳐지지 않더라도, 예상치 못한 비극이나 최악의 상황이 닥쳐오더라도 기꺼이 그 곁을 지키겠다는 결단 말이다. 그렇기에 고도의 지능을 가진 우리에게 사랑의 정의는 다시 쓰여야 한다. 사랑은 단순히 가슴 뛰는 감정이 아니다. 사랑이란, 어떤 사람과 함께할 미래에 아주 좋지 않은 상황이 닥치더라도, 그 모든 과정을 기꺼이 수용할 수 있는 능력이다.

드디어 고빈도 매매(HFT) 백테스팅을 위한 하드웨어 환경 구축을 마침표를 찍었습니다. 기존에 사용하던 i9-13900K에 SSD 4TB와 DDR5 48GB x 2 (총 96GB)를 추가하는 단순한 업그레이드 작업이었지만, 생각보다 긴 여정이었습니다. 단순 부품 교체라고 생각하고 가볍게 접근했는데, 기존 메인보드(QVL)와 호환되는 고용량 메모리를 찾는 과정이 예상외로 까다로웠습니다. 이번 주 월요일부터 호환성 조사를 시작해서 부품 수급 및 조립까지 꼬박 4일이 걸려 오늘에서야 완료했네요. 작업의 난이도에 비해 공수가 상당히 많이 들어간 셈입니다. 고용량 메모리가 필요했던 이유 HFT 백테스팅같은 시뮬레이션은 차원이 다른 리소스를 요구하기 때문입니다. 그 이유는 다음과 같습니다. 거대한 데이터: 일별 오더북 바이너리 데이터는 용량이 매우 큽니다. 이를 매번 디스크에서 읽어오면 I/O...

한국 자동차 기업은 몰락할 수 밖에 없는가 기업이란, 시장에서 파이를 늘리기 위해 존재하는 추상적 집단이다. 기업의 목표는 시장 점유율을 높이고 현금흐름의 양과 질을 개선하는 것이다. 이러한 측면에서 한국 자동차 회사는 현재 가장 도전적인 상황에 있다고 보여진다. 그 이유는 다음과 같다. 중국의 저가물량 공세 자율주행 기술 개발 부진 전사적인 SW에 대한 이해 부족 종합하면, 저가 시장은 중국의 경쟁력이 더 좋고 실용성 및 가성비 시장은 테슬라의 경쟁력이 더 좋다. 럭셔리 시장은.. 굳이 말하지 않겠다. 한국 자동차 기업은 어떻게 이 도전을 해결할 수 있을까? 저가 시장은 힘들다. 기업문화, 사회적 제도가 그렇다. 그렇다면 가능성 있는 선택지는 하나뿐이다. 테슬라와 경쟁이 가능한 자율주행을 갖추어야 할 것이다. 하지만 아직 그 길은 험난하고 요원해보인다. 전통적으로 HW회사였다보니, 전사적으로 SW에 대한 이해가 부족하기 때문이다. 다시말하면 자율주행은 전사적으로 SW에 대한 이해가 있어야 달성할 수 있다. 지금부터는 그 이유를 간단하게 설명해보고자 한다. 자율주행에도 기술의 단계가 있다 자율주행은 보통 다음과 같은 발전 단계를 거친다. 결정론적(휴리스틱) 로직 → 확률론적 로직 → 모듈러 네트워크 → E2E 네트워크 각 단계로 넘어가기 위해서는 그에 맞는 기술적·조직적 역량이 요구된다. 확률론적 로직 단계까지는, 임베디드 구현 문제를 제외하면 비교적 구현 난도가 높지 않다. 그러나 모듈러 네트워크 단계로 넘어가려면 상당한 수준의 SW 기술력과 협업 구조가 필요하다. 이때 중요한 것은 “딥러닝 모델을 하나 잘 만드는 능력”이 아니라, 그 모델이 돌아가는 전체 시스템을 설계·운영하는 능력이다. 예를 들면 다음과 같은 것들이다. 여러 센서 데이터를 동시에 수집하기 위한 대역폭 확장 및 압축 전송 기술 대용량...

메가트렌드 키워드 여러가지를 모아놓고 조합해서, 예측가능한 미래를 정리해보고자 브레인 스토밍 성격의 글을 작성해본다 - 메가 트렌드 저출산 고령화 사람이 귀한 시대 지방 소멸(인프라 포함)과 압축 조세부담 증가 상속과 증여의 시대 저성장(저금리 고물가) 실물경제 위축 AI 과업 단위 AI 대체 1인 생산성 증대 및 소규모 기업 시대 도래 (규모의 경제 사업체 제외) 지식의 부가가치 감소 자율주행시대 암호화폐 금융 시스템 재편(DeFi 시대 도래) 송금 수수료 감소, 속도 증대 블록간 암호화폐 생태계 독립 가능 기후위기 친환경 에너지 전환, 에너지 사용 자체를 감소시켜야 하는가? 곧 인류가 살기 힘들어지는 지역과 살 수 있는 지역이 나뉠 것 미중 패권전쟁 글로벌 공급망 재편 현 한국 상황 높은 청년실업률 낮은 출산률 높은 가계부채 강남 부동산을 중심으로 주택시장 서열화 섬나라 카테고리별 영향성 검토 실물 경제 인구 감소에 의한 수축 디플레 요소 구인난 실물경제의 수축으로 해외투자 감소, 원화시장 약세로 고환율 가능성 사람이 귀한 시대 인플레 요소 지식산업의 부가가치 ...