LiFiDeA의 검색 이야기 

최근까지 4회에 걸쳐 1월 한달동안 제 생활에서 수집한 데이터 분석 결과를 올렸습니다. 그동안 과정없이 결과만 올려왔는데, 오늘은 데이터 수집 및 분석 과정을 좀더 자세하게 써볼까 합니다. 궁금해하시는 분들도 있었고, 이런 노력이 제 스스로 방법론을 체계화하는데도 기여하지 않을까 하는 바램입니다. 

목표 : 삶의 순간 순간을 최선으로 만들기

다소 추상적으로 들리지만, 저의 Self-tracking 목표는 항상 일관되게 '스스로 최선이라고 느낄 수 있는 순간순간을 보내기'입니다. 이는 포괄적인 의미에서 '행복도'라고 부를수도 있을 것이며, 어떤 객관적인 지표가 아닌 자신의 직관에 의존한다는 측면에서 정서적이며 현재 지향적인 지표입니다. 이를 질문의 형태로 표현하면 다음과 같습니다.

나는 주어진 일(시간)을 진정으로 즐기고 있는가?

사실 '최선의 순간'이라면 단지 즐기는 것을 넘어 좋은 결과 및 중장기적 의미를 고려해야 할 것입니다. 이를 '즐거움' (혹은 행복)으로 요약한 이유는, 어떤 일을 진심으로 즐길 수 있다는 것은 이미 직관적으로 최상의 일을 최선을 다해 하고 있다는 것을 함축(imply)한다고 생각하기 때문입니다. 당장 즐겁더리도 마음 속에서 거리낌이 있다면 진정으로 즐기지 못할 것입니다.

물론 종종 즐거움보다는 '필요'를 위해 어떤 일을 해야하는 상황에 마주하게 됩니다. 또한 예기치 못한 상황 등으로 어려움에 처하기도 합니다. 따라서 이러한 평가에는 항상 주변 상황에 대한 고려가 필수적입니다. 예컨데 몸이 아픈 상황에서 비교적 일을 잘 마쳤다면 좋은 평가를 받을 수 있을 것입니다. 구제적으로, 저는 다음 1~5의 스케일로 아침/점심/저녁의 생활을 평가합니다. 

1 : 최악 : 기록적인 실패, 삶에 지속적인 악영향
2 : 부정 : 기대에 못미침
3 : 보통 : 평균적임. 특이사항 없음
4 :  긍정 : 기대 이상
5 :  최상 : 기록적인 성공, 자신의 한계를 넒힘

위 평가 항목을 보면 주로 스스로의 '기대'에 근거하여 평가가 이루어지는데, 이는 어제의 자신보다 더 나아지기를 바라는 바램을 담는 것입니다. 이중, 최악 혹은 최상의 평가치는 그 결과를 나중에까지 기억해두어야 될 정도인 경우에만 부여합니다. 매우 주관적이고 개인적인 가치가 반영된 평가기준이기는 하지만, 거의 10년간 어떤식으로든 평가를 내려온 탓에 제게는 매우 익숙한 방식입니다. 

데이터 수집 : Evernote로 일지 작성

위 목표를 염두에 두고 저는 그동안 다양한 기법을 시도해 보았습니다. 대학원에 진학하기 이전인 2002년에서 2006년까지 스스로 개발한 프로그램 (설명은 작년 포스트 참조) 을 사용했었습니다. 하지만, 좋은 프로그램도 많이 나왔고 스스로 개발 및 유지보수하는 노력도 만만치 않아 어느순간 '있는 프로그램을 잘 쓰자'는 쪽으로 마음을 바꾸었습니다.

 작년까지는 온라인 스프레드시트를 사용해 왔습니다. 온라인 스프레드시트를 잠깐 소개하면, 아래와 같은 시간표에 주요 일정에 대한 계획 및 진행사항을 기록하는 것입니다. 

스프레드시트의 특성상 통계 및 그래프 처리가 간편하고, 온라인 서비스 (Google Docs)를 사용하면 어디서든 데이터에 접근가능하다는 장점이 있습니다. 하지만, 고정된 틀에 넣기에는 데이터에 부가정보가 많았습니다. 또한 테이블에 매일 삶의 기록을 입력하는 것은 '손맛'이 그다지 좋지 않았습니다. (하루에도 몇번씩 기록해야 한다면 중요한 고려사항입니다 ;)

그래서 최근에 사용하고 있는 방식이 주간 일지를 Evernote로 쓰는 것입니다. 그날 그날의 느낌, 한 일 및 결과, 보고 들은 것등을 한곳에 기록할 수 있으니 편리하며, 줄글 및 서식을 섞어 쓸 수 있으니 형식에도 구애를 받지 않게 됩니다. Evernote 컨텐츠는 PC / iPad / iPhone에 모두 동기화된다는 점도 데이터 접근성을 높입니다. 아래는 제가 사용하는 Template의 일부입니다. 

위의 Google Doc문서과 비슷한 내용을 담고있지만, 훨씬 더 유연하게 기록할 수 있습니다. (예컨데 오전 평가치가 4에서 3으로 바뀌었다면 4-3으로 기록합니다.) 기본적인 일정 목록에 다양한 기호를 정의하여 일정의 특이사항을 기록합니다. 일정을 기록하다보면 종종 뒤로 미루어야 할 일이 생기는데 이런 경우 일정 앞에 '>'기호를 사용하여 이를 표시합니다. 주단위로 문서를 생성하는 이유는 한주의 일정을 한 페이지내에서 볼수 있기 위함입니다.

기록 방법은 앞으로 더 보완해야겠지만, 그동안 얻은 교훈은 최대한 자신에게 자연스러운 방식으로 해야 더 풍부한 내용을 지속적으로 기록할 수 있다는 점입니다. 즉, 분석단계에서의 편리함도 중요하지만, 제대로된 데이터가 입력되지 않으면 분석은 가치를 잃습니다. 그것이 제가 얼핏 더 Low-tech로 보이는 줄글 및 목록을 결합한 형태의 기록방식을 사용하는 이유입니다.

데이터 분석 : Excel + R

수집된 데이터는 매주 엑셀 Sheet에 옮겨 기록합니다. 시간이 날때 Evernote API를 사용해 주간일지 문서에서 평가치 등등을 자동으로 추출하는 스크립트를 만들 생각입니다만, 평가를 위해 주간 일정을 옮겨적는 과정에서 그주에 있었던 일을 돌이켜보는 기회를 얻는다는 장점도 있습니다. 

이 과정이 끝나면 그동안 여기 올렸던 컬러풀한 테이블이 나옵니다. 마지막으로 이 테이블을 R에 넣어 분석합니다. 데이터가 작은 관계로 눈으로 보는 것만으로 다양한 통찰을 얻을 수 있습니다.  앞으로 회귀분석 (regression), 시계열 분석 등 좀더 다양한 방식을 시도할 생각이지만, 아직은 변수간 상관관계 분석으로 만족하고 있습니다. 작은 데이터에 대한 간단한 분석을 위해 너무 복잡한 기술을 동원할 필요는 없다는 것도 그동안 얻은 교훈입니다. 

글을 마치며

처음에는 (지금도 가끔) 자신의 생활을 숫자로 평가한다는 것에 거부감을 가졌었습니다. 하지만, 종종 (스스로에게) 더 좋은 평가를 받기위해 노력하는 자신을 보면서, 그리고 수집된 데이터가 일깨워주는 교훈을 느끼며 이런 노력이 단지 시간낭비는 아니라는 확신을 갖게 됩니다. 지금도 많은 사람들이 자신만의 방식으로 스스로를 파악하고 변화시키기위해 노력하고 있습니다. (참조 : Quantified Self, The Happiness Project )

1월의 분석은 현상 파악에 집중했지만, 2월부터는 변화를 실천하며 이것이 삶에 미치는 영향을 살펴볼 생각입니다. 즉, 이미 대조군(control group)이 마련되었으니, 실험군을 만들어 차이를 지켜보는 것입니다. 이렇게 생각하니 삶 자체가 거대한 실험처럼 느껴지는군요. 여러분은 지금, 어떤 실험을 하고 계신가요?

반성 및 계획
새해 첫주에 시작하여 이제 4주차, 역시 논문 작업에 주력한 이번 주는 분명 '후퇴'에 해당하는 결과를 얻었습니다. 주초의 컨디션 난조가 월요일까지 나쁜 영향을 미쳤고, 화요일에 일단 회복을 했지만, 수/목을 거쳐 다시 무너지고 말았습니다. 결과적으로 주간 평점 3이 무너지고 말았습니다. 화요일은 수면/기상시간을 기록하지도 못했습니다.

지난주 말에 자기통제에 대한 독서를 하며 의욕적으로 출발했지만, 이론적 지식만으로는 별 차이를 만들지 못한다는 교훈을 얻었습니다. 또한, 시간대별로는 아침보다는 오후, 이보다는 저녁의 낙폭이 컸습니다. 일요일부터 금요일까지 붉게 물든 점수표를 보실 수 있습니다. 자기통제가 약화되는 시간대가 위기에도 취약하다고 느꼈습니다. 

1월 전체 데이터에서 뽑아낸 변수들간의 상관관계는 다음과 같습니다. 1주차 데이터로도 관찰한 내용이지만, 늦은 수면 및 기상시간은 다음날에 나쁜 영향을 미칩니다. 또한 재미있는 사실은 아침의 평가치가 미약하지만 낮/저녁의 평가치와 음의 상관관계를 갖는데 반면에 오후의 평가치는 저녁과 비교적 높은 양의 상관관계를 갖는다는 점입니다. 
 

이렇게 1월의 Self-Tracking 실험을 마쳤습니다. 1월에는 별다른 실천사항 없이 데이터를 수집하면서 현상을 정확히 이해하는데 주력했습니다. 1월의 주요 교훈을 정리하면 다음과 같습니다.  2월부터는  뭔가 실행에 옮기면서 변화를 모색해보려고 합니다. 

- 피로하고 긴장이 풀리는 저녁 시간을 만족스럽게 보내기가 어렵다.
- 컨디션 난조가 찾아오면 회복에 며칠의 시간이 걸린다. (2주 / 4주의 슬럼프)
- 다음날을 잘 보내기 위해서는 일찍 자고 일찍 일어나야 한다.

읽고 배운 것
자기 변화 실천에 대한 가르침을 찾으려는 찰나에 재미있는 책을 발견했습니다. The Happiness Project라는 이름의 이 책은 변호사 출신의 여류 작가가 더 행복해지기 위해 1년간 기울인 노력의 기록입니다. 행복이라는 눈에 보이지 않는 목표를 위해 '자기전에 주변을 정리하기'등의 눈에 보이는 실천사항과 매달 바뀌는 미션을 세웠습니다. 행복 프로젝트를 시작하기 전에 참고문헌 및 자신의 특성에 대해 꼼꼼하게 기록한 점도 흥미로웠습니다.

예전에 Quantified Self라는 곳을 소개했지만, 이 책의 저자 역시 블로그를 통해 활발하게 독자들과 소통하고, 다른 사람들의 행복 프로젝트를 지원하고 있습니다. 저의 작은 노력도 1년을 지속할 수 있다면 이분이 했던 것처럼 뭔가 결과를 얻을 수 있지 않을까 합니다. 자신의 삶을 스스로의 힘으로 바꿔보려는 모든 분들께 화이팅을 보냅니다!

반성 및 계획

논문 작업에 많은 시간을 할애한 지난 주의 결과는 현상 유지에 가깝습니다. 주중에 만족도가 떨어지는 경향이 이어졌고, 밤에도 그다지 좋지 않았습니다. 학교에서 일했던 화/수에 피로가 쌓였었고, 목요일에 집에서 일하면서 좋은 결과가 있었지만, 금/토는 다시 조금 무기력한 모습이었습니다. 지난주의 특이사항으로는, 전날 저녁의 상태가 다음날 전체에 큰 영향을 끼치는 것을 (correlation: 0.5)볼 수 있었습니다. 지난주에는 또한 운동여부와 시간을 보낸 장소를 기록사항에 추가했습니다.

주간 리뷰를 올리겠다는 포스팅을 엇그제 한것 같은데, 벌써 이번주가 일월의 마지막입니다. 다음 주에는 1월 데이터를 사용한 좀더 자세한 분석과, 데이터 수집 방식에 대한 좀더 자세한 설명을 올릴까 합니다. 

읽고 배운 것 
몇주간 주간 리뷰를 수행하며, 데이터에서 배운 교훈을 적용하여 행동을 변화시키는 것이 그다지 쉽지 않다는 것을 깨닫고 오늘은 Harvard앞 서점에서 Self-control / Motivation에 관한 책을 훑어보았습니다. (아래 사진) 이중 Man Seeks God이라는 책은 예전에 Inuit님께서 소개해주신 '행복의 지도'라는 책의 저자가 세계 각지를 돌아다니면서 신의 의미를 탐구하는 내용입니다.

다음은 읽은 내용에 대한 간단한 요약입니다. 요즘 이런 종류의 책을 보면서 느끼는 것인데, 대부분의 Self-help책들이 어떤 식으로든 Neuroscience / Psychology 학자에 의해 씌여지고 있거나, 관련 연구 결과를 인용하고 있습니다. 얼만큼 신빙성있는 인용인지는 모르겠지만, 일단은 바람직한 경향으로 보입니다. 2월의 계획은 1월중의 데이터 분석 및 이러한 책에서 배운 내용을 바탕으로 변화를 계획하고 실천하는 것입니다.

• Why we do what we do
• The best way to motivate people is to support the sense of autonomy. 
• How can I create the condition within which people will motivate themselves?
• In how much of your time are you autonomous and authentic?
• The Winner's Brain
• Focus / Motivation / Self-awareness / Emotional balance / Resilience / adaptation / brain maintenance / memory
• Goal laser / optimal risk gauge / talent meter/ opportunity radar / effort accelerator
• Willpower
• Willpower actually operates like a muscle: it can be strengthened with practice and fatigued by overuse. 
•  You learn not only how to build willpower but also how to conserve it for crucial moments by setting the right goals and using the best new techniques for monitoring your progress. 
• Willpower is fueled by glucose, and it can be bolstered simply by replenishing the brain's store of fuel. 
• That's why eating and sleeping -- and especially failing to do either of those -- have such dramatic effects on self-control

요즘 대부분의 시간을 Cambridge에서 보내는 관계로 오늘은 MIT의 Big Data Processing에 관한  겨울 수업에 잠깐 들어갔습니다. 오늘 수업은 MapReduce에 관한 것이었는데, MapReduce자체가 새로울 것은 없지만, 개념부터 Amazon Web Service를 사용한 실전까지 1시간 내에 따라해볼 수 있는 내용이라 여기서 간단히 소개합니다. 

http://dataiap.github.com/dataiap/

대부분 아시겠지만, MapReduce는 대용량 데이터 처리를 위한 프레임웍으로, 구글 논문에 처음 소개된 이래로 Yahoo 주도로 개발한 Hadoop 프레임웍이 널리 사용되고 있습니다. 최근에는 Amazon Web Service에서 가입형으로 사용할 수 있는 MapReduce 클러스터를 제공하여 Netflix를 포함한 많은 기업에서 활용하고 있습니다. 

오늘 실습은 MapReduce Python를 사용하여 Enron 이메일 코퍼스의 문서별 단어개수를 세고, 이를 Amazon클러스터에서 실행하는 것이었습니다. 구체적인 내용은 오늘의 강의자료를 참조하시고, 저는 맛보기로 여기 제가 실행한 코드와 결과물을 올릴까 합니다. 강의에서는 이를 좀더 심화하여 tf-idf계산까지를 다루었습니다. 

import sys
from mrjob.protocol import JSONValueProtocol
from mrjob.job import MRJob
from term_tools import get_terms

class MRWordCount(MRJob):
    INPUT_PROTOCOL = JSONValueProtocol
    OUTPUT_PROTOCOL = JSONValueProtocol

    def mapper(self, key, email):
        for term in get_terms(email['text']):
            yield term, 1

    def reducer(self, term, occurrences):
        yield None, {'term': term, 'count': sum(occurrences)}

if __name__ == '__main__': 

MRWordCount.run() 

mapper에서 문서별 단어 개수를 세어 이를 단어별로 모아 reduce에서 합산하는 위 예제 코드를 아마존 클러스터에서 실행한 결과는 다음과 같습니다. 약 17~8분 정도에 완료되었습니다. (저도 아마존 클러스터는 처음 사용해 보았습니다.)

Running time was 1051.0s (not counting time spent waiting for the EC2 instances)

ec2_key_pair_file not specified, going to S3

Fetching counters from S3...

Waiting 5.0s for S3 eventual consistency

Counters from step 1:

  FileSystemCounters:

    FILE_BYTES_READ: 197488305

    FILE_BYTES_WRITTEN: 58258678

  Job Counters :

    Launched map tasks: 167

    Launched reduce tasks: 33

    Rack-local map tasks: 167

  Map-Reduce Framework:

    Map input bytes: 1405888038

    Map input records: 516893

    Map output bytes: 585440070

    Map output records: 49931418

    Reduce input groups: 232743

    Reduce input records: 49931418

    Reduce output records: 232743

    Reduce shuffle bytes: 26548380

    Spilled Records: 134445547  

사실 이 자체가 대단한 내용은 아니지만, 아직도 국내에서 신기술로 인식되고 있는 MapReduce가 (요즘은 안 그런가요?) 미국 대학의 교양 강좌에 소개될 정도로 툴 및 인프라가 발전했다는 사실을 느꼈습니다. MapReduce를 검색에 사용하는 방법을 좀더 배우고픈 분들은 Maryland의 Jimmy Lin 교수가 공개한 온라인 책을 읽어보시고, 위 수업에서는 이외에도 Python을 사용한 통계 및 데이터 시각화를 다루니, 참고하시기 바랍니다. 

새해 첫주, 시작은 잘 하셨나요? 최근에 어느분이 트윗해주신 인포그래픽을 보니 75%의 사람들이 첫주까지는 새해 결심을 지킨다고 하니, 대부분 잘 하시고 있으시라 믿습니다. 자기 개발 및 개인 정보 관리에 대해서 예전에도 썼었지만, 대학원에 있다보니 실천이 앎을 따르지 못한다는 느낌을 받았습니다. 그래서 새해에는 연구 논문이 아닌 실천을 통해 배워보고싶은 마음이 들었습니다. 

이런 결심의 일환으로 올해 초부터 매주 일정 시간을 지난 주를 돌아보고 다음 주를 계획하는데는 결심을 했습니다. 구체적으로는 한 주간 잘 했거나 아쉬웠던 일을 돌아보고, 밀린 메시지나 잔일을 정리하고, 배운 내용을 갈무리할 생각입니다. 이렇게 주기적인 재정비의 시간을 갖는 것은 Getting Things Done등의 여러 방법론에서 강조되는 내용이지만, 그동안 바쁜 일상에 제대로 실천하지 못했습니다.

삶에 대한 반성과 계획은 본질적으로 개인적인 활동이지만, 이에 더 큰 의미를 부여하고 스스로를 동기부여하기 위해 본 블로그에 그 내용을 기록할 생각입니다. 지금까지도 블로그를 통해 결심과 변화의 순간을 기록하곤 했지만, 이를 좀더 체계화하여 계량적 분석을 하는것은 의미가 클 것 같습니다. 또한, 트위터 등 SNS를 통해 배우는 많은 배움을 곱씹어보고 소화하겠다는 의미도 있습니다. 

반성 및 계획 (일정)
오늘은 첫 포스팅인만큼, 제가 반성 및 계획을 위해 최근에 사용하는 Self-tracking 방법을 간략히 소개합니다. 우선 저는 EverNote에 매주 Journal페이지를 만듭니다. 그리고, 매일 기상 및 취침시간, 그리고 하루를 3개의 기간으로 (오전/ 오후 / 저녁) 나누어 일정, 느낌 및 평가치 (1:worse - 5:best)를 기록합니다. 여기서 평가치는 환경, 기분, 결과 등을 종합적으로 고려하여 해당 기간에 매기는 점수입니다. (여기에 대해서는 나중에 좀더 자세히 쓰도록 하겠습니다.)

한해의 첫주인 지난주의 결과를 살펴븝시다. 아래 포는 날짜별 (전날의) 수면시간, 기상시간, 그리고 3기간 각각 및 평균 점수를 나타냅니다. 점수는 중간치인 3을 밑돌았을 때 빨간색, 이를 상회했을대 파란색으로 적었습니다. 아래 데이터에서 다음과 같은 결론을 낼 수 있습니다.

1. 24시 취침 및 6시 기상을 계획는데, 기상시간이 대체로 계획보다 1시간 가량 늦었습니다.
2. 저녁 시간대의 점수가 아침 / 점심에 비해 평균적으로 낮습니다. 
3. 휴일이 낀 주초 / 주말의 점수가 주중(수/목)에 비해 낮습니다. 

위 테이블 컬럼간의 상관관계(correlation)을 살펴보니 몇가지 재미있는 사실을 발견할 수 있었습니다. 

1. 늦은 수면 시간은 다음날의 점수를 전반적으로 악화시키고, 늦은 기상 시간은 오후/저녁 시간대에 비슷한 영향을 끼칩니다. 전반적으로 수면/기상 시간이 늦어질수록 평균점수는 낮아집니다.
2. 오전 시간대의 평가치는 저녁 시간대의 평가치와 반대 방향으로 움직입니다. 반면에 오후 시간대의 평가치는 저녁과 양의 상관관계를 갖습니다. 
 

 
이처럼 간단한 데이터 수집 및 분석으로도 제 자신의 생활 패턴의 문제점 및 개선 방법에 대해 많은 사실을 알 수 있었습니다. 이번주의 분석을 통해 얻은 결론은 다음과 같습니다. 

1. 적절한 긴장이 만족스런 생활에 매우 중요합니다. 위 데이터는 긴장의 정도가 높은 주중 / 오전&오후에 가장 높은 점수를 기록함을 알려줍니다.
2. 주말 / 밤의 낮은 평점을 할 일이 정해진 주중에 비해 자유도가 높은 여가 시간을 제대로 보내지 못한다고 해석할 수도 있습니다.  
3. 일찍 자고 일어나는 것은 생활의 전반적인 만족도에 중요한 영향을 끼칩니다. 

읽고 배운 것 (지식)
직접 경험만큼이나 값진 것이 블로그 및 SNS에서 접하는 지식입니다. 하지만, 그동안 한번 읽고 지나가는 매체의 속성상 제대로 된 배움이라는 느낌이 들지 않았습니다. 앞으로 매주 읽고 배운 것을 간단하게나마 정리해 나가려고 합니다. 

연구 관련
* GymPact pays you for working out, charges if you skip  짐에 등록하고 운동하면, 운동을 건너뛴사람한테서 모은 돈을 돌려준다고. 동질적인 사용자 집단간의 금전 거래를 서비스 업체에서 중계하는 Social Computing의 새로운 유형이다. 
* 구글의 검색연구자가 가르쳐주는 검색을 잘 하는 법 전문가에게 물어라 / 분야별&사이트별 검색엔진을 사용해라 / 검색 연산자를 활용해라 / 동의어&유의어를 찾아 사용해라 / 정보를 올리는 사람 입장에서 생각해라.
* http://fathmapp.com 직감적 조작성이 눈에띄는 일정 및 시간관리 앱 'fathm' 시간관리 프로그램은 수도없이 존재하지만, 도메인에 적합한 시각화 및 UI를 통해 차별화된 경험을 제공한다.

기타
* 논문은 이렇게 쓰는 겁니다~!| 천재 언어학자 Joan Bresnan이 어떻게 언어학계를 뒤흔든 논문을 썼는가 -- "좋은 논문의 조건은 '기존 생각에 대한 날카로운 비판'과 '자신만의 창조적인 아이디어'이다. "
* 인문계열 교수되는 법 첫째도, 둘째도, 셋째도 '논문'이다. 하지만, 좋은 논문을 많이 쓰려면, '비판적 사고'와 '창의적 아이디어'가 필요한데, 이것은 '인문학적 상상력'의 영역이다
* 문제해결 참고용 마인드맵 문제 해결은 '진짜 문제인지 확인하기' / '아는 문제로 변형하기'에서 출발한다.
* 필드림님 새해인사  자기 인생에 대한 오너십을 가져야 한다. 스스로 삶의 주인이 되기를 포기한다면 누가 나를 믿고 일을 맡기겠는가?

마치며
블로그에 처음으로 주간 리뷰를 적는 것이라 오늘은 시간이 적잫이 걸렸습니다. 하지만, 한 주의 시간이 헛되지 않았다는 느낌이 노력을 보상하고도 남는 것 같습니다. 올 한해는 웬지 작심삼일로 끝나지 않을 것 같습니다. 여러분들도 모두 화이팅입니다!

공상과학영화에서만 들어오던 2012라는 숫자를 달력에서 보는것이 아직 낯선 새해 첫날입니다. 두번째 인턴과 함께 대학원 생활을 사실상 마무리한 저의 2011년을 돌아보는 시간을 가졌습니다. 올 한해도 정신없이 논문을 쓰고, 컨퍼런스를 다니면서 바쁘게 보냈지만, 뭔가 아쉬움이 남았습니다. 그러다가 작년 초에 쓴 포스팅의 다음 구절이 가슴을 찌릅니다.

{대학원에서 4년차 하고도 한학기를 더 보낸 지금, 연구자로서의 역량이 꼭 논문 발표 횟수에 비례하는 것은 아니라는 사실을 깨달아 갑니다. 비슷한 주제에 대해 논문을 쓰다 보면 어느 정도 자신만의 틀이 생기고, 논문을 쓰는 일이 처음만큼의 노력을 요하지는 않기 때문입니다. 이렇게 계속하다가는 일을 하면서도 발전이 없는 매너리즘에 빠지게 되고, '논문쓰는 공장'이 된 듯한 느낌을 받을수도 있습니다.

그런 의미에서 올해의 목표는 기존의 틀을 꺨 수 있는 연구를 하는 것으로 설정했습니다. 이미 주어진 Task에서의 성능을 몇 %올리는 연구보다는, Task 자체를 새롭게 바라볼 수 있는 시각을 줄 수 있는 연구 말입니다. 물론 이런 시각을 얻는 것, 그리고 이를 논문에 표현해 내는 것은 '깊이'를 필요로 합니다. 그리고 꾸준한 학습과 경험만이 그러한 깊이를 가져다 줄 것입니다. 

눈에 보이는 실적보다, 얼마나 논문 만큼이나 '자기 성장'을 위한 노력을 했는지, 얼마나 '틀을 깨는' 연구를 하려고 노력했는지 돌이켜보면 아쉬움이 많이 남습니다. 문제의식은 있었지만 실천을 위한 노력을 부족하지 않았나 반성해 봅니다. 

블로깅 역시 하반기에 뜸했습니다만, 한해를 돌이켜보니 다음 포스팅이 기억에 남습니다. 이중 특히 '나가수'와 Self-Tracking 관련 포스팅이 독자님들의 사랑을 받았습니다. 검색 연구에 관해서는 영문 블로그에 더 많은 글을 썼던 것 같습니다.

유학생활 관련 : 
2011/12/05 - 미국 대학 교수직 지원을 시작하며
2011/09/13 - 졸업 즈음에 -- 유학 생활에서 배운 것, 배우고 싶은 것
2011/05/01 - ECIR 학회 참석 & 아일랜드 풍경

검색 연구 관련 : 
2011/03/03 - SEO, 구글의 반격, 그리고 검색엔진이 만들어가는 인터넷 정보 생태계
2011/02/10 - 구글의 실험 인프라스트럭쳐 - 지속적인 혁신의 비밀
2011/01/11 - Gmail Priority Inbox 알고리즘에서 배우는 실전 기계학습

자기개발 관련 : 
2011/12/25 - 과학적 자기 개발과 영적 수련
2011/04/09 - 자기개발서는 이제 그만, 데이터에 기반한 자기개발: Self-Tracking
2011/03/08 - 월드 클래스의 비밀: 단순 반복이 아닌 주도면밀한 연습(deliberate practice)
 
기타 : 
2011/05/08 - 기계학습 알고리즘으로 '나가수' 순위를 예측할 수 있을까? 있다!
2011/02/27 - 위대한 인물의 조건 - 율리우스 카이사르에게서 배운다
2011/08/08 - 나의 좌우명 - 줄 서지 않는 삶  

올 한해, 새로운 결심을 하기보다는 내실을 다시려는 노력을 이어가려 합니다. 거창한 이상과 구호보다는 낙숫물이 바위를 뚫는다는 마음으로 하루 하루, 순간 순간을 성실하게 보내려고 합니다. 졸업 및 취업 준비 등으로 바쁜 한해가 예상되는 만큼 이런 마음가짐이 더 중요하리라 생각됩니다.

최근 몇년 새 블로고스피어가 침체라는 이야기는 많이 듣지만, 스스로의 배움을 위해 시작한 블로깅인만큼 새해에도 꾸준히 포스팅에 임하려고 합니다. 댓글을 통한 소통을 활성화하기 위해 라이브리 소셜 플러그인을 설치했습니다. 여러분 모두 새해 복 많이 받으세요!