-
[비공개] [제주 + 사진] It's Jeju #45 ~ #55
It's Jeju 다섯번째 정리글입니다. 특이하게 유명한 건축가 (승효상, 이타미 준)의 건물이 두장 포함되어있습니다. 안도 타다오의 건물 (본태박물관)도 같은 날 경유했는데, 미처 포함시키지 못했습니다.#45. 밤에 찾아온 새별오름 나홀로나무페이스북에서 밤에 찍은 모습을 보고 바로 다시 찾아왔습니다. 그런데 페이스북에서 본 것과 느낌이 너무 달랐습니다. 알고보니 페이스북 사진은 새벽녘에 동트기 직전에 찍은 사진이었습니다. 그래도 뒤쪽 골프장 리조트의 불빛 때문에 나름 괜찮은 사진을 얻었습니다. 늦은 밤이고 위험해서 몇장의 사진을 못 찍었는데, 또 대부분의 사진이 초점이 맞지 않아서 실패했습니다. 그래도 나름 괜찮은 (잘 찍었다는 의미는 아님) 두장이라도 남아서 다행입니다.#46. 제주의 가을이전 글에서 제주의 가을은 밋밋하다고 말..추천 -
[비공개] [제주 + 사진] It's Jeju #34 ~ #44
It's Jeju 네번째 정리글입니다. 대평리 포구와 교래 삼다수목장의 일몰이 주를 이룹니다.#34. 대평리 포구의 소녀넓은 들이라는 뜻의 난드르마을, 그래서 현재는 한자로 대평리는 작년에 GET 참여하면서 처음 가봤던 곳입니다. 물고기카페라는 유명한 카페가 있다는 것은 오래 전부터 알았지만, 혼자서 선뜻 찾아가지 않았던 곳입니다. 대평리 포구에서 보는 탁 트인 바다도 예쁘고 마을도 예쁜 곳입니다. 최근에는 펜션이나 게스트하우스가 많이 들어와서 조금 옛모습을 잃어가는 것이 살짝 아쉽습니다.#35. 대평리해안가포구에서 옆으로 살짝 들어가면 너른 현무암 바위가 나옵니다. 강정의 그럼비바위도 이랬을 것입니다. 바위 중간의 웅덩이를 보니 구럼비의 유명한 사진이 떠올랐습니다. 잊혀져만 가는 그 모습에 마음 아픕니다.#36. 대평리에서 보는 형..추천 -
[비공개] 추천 시스템의 성능 평가방법 및 고려사항 (PR시리즈.6)
지난 글들에서 CF 알고리즘과 CF에서 가장 중요한 유사도를 구하는 방식에 대해서 간략히 설명을 드렸습니다. 이번에는 그런 추천 알고리즘들이 잘 개발되었는지를 측정하는 성능지표에 대해서 다루겠습니다. 평가지표에 더해서 추천 시스템을 개발할 때 고려해야할 사항도 함께 적겠습니다. 다른 대부분의 데이터마이닝 기술들이 그렇듯이 첫번째 성능지표는 정확도입니다. 제안된 방법이 얼마나 사용자의 선호도를 잘 예측해서 레이팅값을 제대로 예측하느냐 또는 추천된 아이템을 선택할/좋아할 가능성이 높은가를 측정합니다. 정확도는 보통 두가지 방법으로 계산됩니다. 가장 흔히 사용하는 방식은 예측된 레이팅과 실제 레이팅 사이의 차이, 즉 Error 텀을 측정하는 것입니다. MAE (Mean Absolute Error)와 RMSE (Root Mean Square Error)가 가장 흔히 사용되는 지..추천 -
[비공개] [제주 + 사진] It's Jeju #23 ~ #33
It's Jeju 세번째 정리글입니다.#23. 수산저수지 일몰수산저수지도 일몰 사진 찍기에 좋은 곳으로 꼽는 곳 중에 한 곳입니다. 제주에서 내륙 저수지가 흔치 않기 때문에,해안가와 내륙에서 보는 일몰을 합쳐놓은 곳입니다.#24. 일몰과 대나무수산저수지 옆으로 작은 대나무 숲이 있어서 대나무 실루엣을 함께 담았습니다.#25. 일몰 후의 수산저수지일몰의 여운이 남아 있는 시간에 가을 억새의 쓸쓸함이 느껴집니다. 개인적으로 제주에서는 일몰이 가장 아름답습니다. 일출 때도 비슷할 수도 있지만, 늦게 일어나기 때문에 일출을 경험하기가 여간 힘들지 않습니다.#26. 목장과 담쟁이10월, 11월에도 목초지에 녹색의 풀이 자라나는 것이 다소 신기한 장면입니다. 가을에 제주도 곳곳을 돌아다녀보면 마치 새로 잔디를 깔아놓은 듯한 목장/목초지들을 종종 볼 수 ..추천 -
[비공개] [제주 + 사진] It's Jeju #12 ~ #22
It's Jeju 두번째 글입니다.#12. 메밀밭바다 배경으로 메밀밭 사진을 찍을 수 있다고 해서 찾아간 곳입니다. 다른 장소가 있었겠지만 일단 정차한 곳에서는 바다배경보다는 산쪽이 더 나아보였습니다. 가을 제주를 돌아다니면 형형색색의 밭들을 볼 수 있습니다. 하얀 메밀꽃, 누른 풀잎, 알록달록한 코스모스 등... 그 모든 것을 한장에 담고 싶었는데, 직접 볼 때와 사진 속의 장면이 너무 다릅니다. 그리고 날씨가 맑았더라면...?#13. 태풍후에태풍이 지난 다음날 바닷가로 나갔습니다. 비와 바람은 잦아들었지만 바위에 부서지는 파도는 여전히 생동감이 넘칩니다.#14. 만선의 꿈태풍이 지난 바로 다음 날에도 만선의 꿈을 갖고 바다에는 고기배들이 보입니다. 설명할 수 없지만 다양한 생각들이 스쳐지나갑니다.#15. 알작지정신을 맑게 하는 물소리를 듣고 싶..추천 -
[비공개] 추천 시스템을 위한 유사도 측정 방법 (PR시리즈.5)
이전 글에서 CF를 중심으로 추천 알고리즘을 설명했습니다. CF 방식은 나와 유사한 사용자의 아이템을 추천하거나 내가 관심있어하는 아이템의 관련 아이템을 추천해주는 방식입니다. 관련 아이템이라는 것도 결국 그 아이템에 관심있어하는 다른 사용자들이 공통적으로 본 아이템들로 정의가 됩니다. 유사 사용자 또는 관련 아이템에서 공통적으로 '유사성 = 관련성'이라는 개념이 등장합니다. CF가 매우 간단한 알고리즘이기 때문에, 초기의 많은 추천 시스템에서는 어떻게 유사도를 잘 구할 것인가가 주요 연구주제였습니다. 오늘은 이 유사성 또는 유사도를 어떻게 구하느냐에 대한 설명을 하겠습니다. 일반적으로 유사도 similarity measure는 두 오브젝트 사이의 거리 distance 또는 차이 difference의 역개념이기 때문에 거리/차이를 수치화하면 바로 유사성..추천 -
[비공개] [제주 + 사진] It's Jeju #01 ~ #11
오늘 아침에 다녀온 형제섬 일출을 끝으로 제주+사진 두번째 프로젝트인It's Jeju를 마쳤습니다. Imaginge Jeju 때와 마찬가지고 총 99장의 사진을 사진을 찍은 순서대로 추가했습니다. 벌써 세번째 프로젝트에 대한 설레임이 앞서지만, 지난 프로젝트를 정리하는 차원에서앞으로 총 9개의 포스팅을 통해서 It's Jeju의 사진들을 블로글르 통해서 공개합니다. 모든 사진은 앞의 페이스북 링크를 통해서 보실 수 있습니다. 바로 세번째 프로젝트는 아니겠지만, 언젠가는 'This is NOT Jeju'라는 타이틀로 컬렉션을 별도로 만들어보고 싶다는 생각이 듭니다.#01. 추사유배지첫번째 Imagine Jeju 프로젝트를 마치기도 전에 테스트삼아서 만든 사진인데, 그냥 두번째 프로젝트 첫 사진으로 삼았습니다. 나머지 98장의 사진은 Imagine Jeju 이후로 올해 찍은 것들인데, 이 사진만 작년..추천 -
[비공개] 알고리즘에 따른 추천 시스템의 분류 (PR시리즈.4)
앞으로 다양한 주제의 글이 남아있지만, 이번 포스팅이 추천 시스템에서는 가장 핵심이 되는 추천 알고리즘에 대한 글입니다. 본격적으로 추천 알고리즘이 개발된 것은 20여 년 밖에 되지 않지만, 실 서비스에서 쉽게/바로 적용이 가능하고 그 효과도 즉각적으로 측정이 가능하기 때문에 다양한 방법들이 개발되었습니다. 밑에서 자세히 설명하겠지만 대부분의 알고리즘들이 매우 간단하여, 데이터마이닝에 큰 지식이 없는 이들도 쉽게 구현, 적용할 수 있어서다양한 분야의 전문가들이 추천 알고리즘에 살을 붙여서 개념의 간단성에 비해서 매우 다양한 방법들이 존재합니다. 가장 원시적인 추천 알고리즘은 컨텐츠 기반의 필터링 (CBF)이될 듯합니다. 아이템의 속성/메타데이터를 이용해서 연관 아이템을 묶어주기 때문에 별로 어렵지 않게 구현도 ..추천 -
[비공개] 지난 1년동안 읽은 도서들.. (2013)
이 글은 작년 이맘 때, 같은 글을 적었기 때문에 올해 또 적습니다. (참고.지난 1년간 읽은 도서들.. (2012)) 작년에는 읽은 도서를 기준으로 작성했는데, 올해는 그냥 구입한/선물받은 것을 기준으로 나열하겠습니다. 대부분의 책들은 '구입 = 완독'을 의미하기 때문에, 구매도서를 나열하는 것도 큰 차이가 없습니다. 작년에 비해서 반정도밖에 읽지 못했습니다. 중간에 바빴다기 보다는 올해는 선정성공률이 떨어졌기 때문입니다. 이런 저런 통로를 통해서 추천받은 책 중에서, 평소에 좋아하는 주제/분야의 책을 다시 찜해두고 한꺼번에 구입하는데, 올해 구입했던 책 중에서 많은 것들이 별로 재미없고 지루해서 독서 속도가 많이 떨어진 경우가 많습니다. 물론 그런 경우에는 중간에 읽는 것을 포기하는 경우가 다반사입니다. 또 어떤 경우는 책의 전체 ..추천 -
[비공개] 추천대상에 따른 추천 시스템의 분류 (PR시리즈.3)
이번 글에서 추천 알고리즘에 따른 분류는 아닙니다. CF, 유저기반, 아이템기반 등의 일반적인 알고리즘의 설명은 다음 글에서 자세히 다룰 예정입니다. 이 글에서는 -- 적당한 표현이 떠오르지 않는데 -- 추천대상 또는 형태상의 분류를 다루고 있습니다. (아래는 그냥 '하다'체로 적겠습니다. 처음에 그렇게 적어놨었었네요.) 추천 시스템을 크게 나누면 전체추천, 그룹추천, 개인추천 (개인화), 및 연관아이템추천으로 나눌 수 있을 것같다. 전체추천은 말 그대로 불특정 다수에게 추천하는 형태다. 일반적으로 다음이나 네이버에 접속했을 때 첫화면에 보여지는 무수한 글/이미지/상품들이 전체추천이다. 일반적으로 에디터 또는 운영자들이 그날의 이슈에 따라서 선별해서 보여준다 (보통 featuring한다고 표현함). 조금 발전된 형태가 조회수나 댓글수 등..추천