Blog 썸네일형 리스트형 할 일이 너무 많은 사람을 위한 도구들 (3편: 캘린더) 우선순위 목록에 할 일을 욱여넣으셨다면, 이제 하루에 어떤 일을 할지 캘린더에 적어봅시다. 캘린더는 자신에게 편한 캘린더면 어떤 것이든 좋아요. 여러 디바이스를 사용하는 편이라면 동기화가 편한 애플캘린더나 구글캘린더, 아날로그가 좋다면 종이 캘린더나 노트도 좋습니다. 이제 아침에 일어나면 바로 오늘 할 일로 달려가기 전에 딱 10분만 오늘 하루동안 할 일의 순서를 정해보시길 권합니다. 캘린더 채워보기 먼저 식사 시간, 자는 시간, 그리고 나를 위한 시간을 채워보기 운동, 독서, 좋아하는 취미, 그리고 휴식과 같이 건강과 행복을 위한 시간을 다른 할 일보다 먼저 고려하길 권합니다. 우리는 시간뿐만 아니라 우리의 에너지도 관리해야 하기 때문이죠. 나를 위한 시간은 전반적인 행복과 효율성을 늘릴 수 있습니다... 더보기 할 일이 너무 많은 사람을 위한 도구들 (2편: 우선순위 목록) 자 첫 번째 도구입니다. 저는 MBTI P인데요, 그래서 그런지(?) 할 일을 머릿속에 두는 게 참 피곤할 때가 많습니다. 그래서 저에게는 잊어버리기 위한 기록하는 목록이 있는데요, 바로 우선순위 목록입니다. 이 우선순위 목록에는 2가지 목적이 있는데요. 할 일을 우선순위 목록에 적어보고, 그 일에 대해 충분히 생각하는 과정을 가져보기 위함 (이를테면 그 일을 왜 하는지, 중요한지, 급한지 같은 것들이요) 할 일을 머리로 기억할 필요없이 적고 잊어버리기 위함 만약 뭔가를 하고 있는데 머릿속에 별안간 떠오르는 일이 있다면, 떠오른 일을 바로 하기 전에, 이 목록에 적어보고 중요도와 시급도를 판단해 보시길 권합니다. 이 목록을 한 번 거쳐도 될 것 같다 싶은 일들은 모두 여기에 적고 잊어버려보세요 (하지만 .. 더보기 할 일이 너무 많은 사람을 위한 도구들 (1편: 그게 성인ADHD랑 무슨 상관인데요) 아 찜찜하다.. 전형적인 저의 주말을 얘기해 드릴게요, 늦잠을 자고 일어나 아점을 먹은 뒤 집에서 무언갈 해보려다가 무언가를 해보려는 마음이 잘 내키지 않아서 스타벅스에 갑니다. 스타벅스에 자리를 잡고, 스타벅스 앱을 켜서 열심히 메뉴를 골라요. 아주 열심히 메뉴를 골라요. 그러기를 30분, 정말로 완벽하게 스타벅스 메뉴를 공부하고 만족스럽게 사이렌 오더를 시킵니다. 그러고는 내 음료가 나올 때까지만 볼 생각으로 유튜브를 켭니다. 그리고는 1시간이 가요. 그럼 이제 할 일을 좀 해볼까- 하면서 무슨 일을 할지 생각하다가, 할 일에 적어놓은 일들 중에 조금 쉬워 보이는 일 한 두 가지를 처리합니다. 그러다가 또 1시간이 갔어요 자, 그러면 진짜 하려던 중요한 일을 해볼까- 하면서 결심을 하고 30분 정도 .. 더보기 인공지능의 공부비결, 머신러닝 - 2 [Design X AI 5편] 뉴런을 닮은 노드가 정보를 전달하는 방법 뉴럴 네트워크 속 각각의 층은 마치 사람의 뉴런과 같은 역할을 하는 ‘노드(node)’로 이루어져 있습니다. 그리고 노드와 노드를 연결은 시행착오를 겪을수록 올바른 결과를 낳는 방향으로 서서히 변화합니다. 마치 뉴런과 뉴런 사이 시냅스의 크기가 변하듯이 말이죠. 바로 이 노드와 노드의 연결부분을 ‘중요도 평가’라고 하며, 이 중요도 평가를 서서히 변화시켜가는 것을 머신러닝(기계학습)이라고 합니다. 이 학습 전의 인공지능은 모든 중요도 평가가 임의적인 값으로 설정되며, 인공지능이 각 노드의 임의의 중요도값에 기반한 답을 냈을 때, 정답 확인을 해서 틀린 답을 냈을 때마다 중요도값을 스스로 바꾸어 가며 올바른 답이 나올 때까지 계속합니다. 인공지능의 ‘학습’이란 출력.. 더보기 인공지능의 공부비결, 머신러닝 - 1 [Design X AI 4편] 학창시절에 공부할 때 ‘이게 시험에 나올까?’같이 중요도를 고민하며 부족한 시간을 활용해보신 적이 있으신가요? 인공지능의 공부비결을 알기 위해서는, 인공지능이 따라했던 우리 뇌를 한 번 더 자세히 볼 필요가 있습니다. 뉴런이 정보를 전달하는 방법 고등학교 생물시간이 기억나시나요? 뉴런 1개 내에서는 전기로 정보가 전달되지만, 뉴런과 뉴런 사이는 직접 연결되어있지 않아서, 화학 물질로 정보를 주고 받습니다. 그 화학 물질을 주고 받는 뉴런과 뉴런 사이를 연결하는 부분을 ‘시냅스'라고 하는데, 이 부분은 단지 뉴런에서 뉴런으로 정보를 전달하는 것뿐만 아니라, 정보의 ‘중요도 평가'라는 중요한 역할을 맡고 있습니다. 시냅스의 크기를 변화시킴으로써 들어온 정보를 얼만큼 다음 뉴런에게 전달할지 결정하는 곳인 거죠.. 더보기 딸기로 이해하는 딥러닝 - 2 [Design X AI 3편] 인간이 딸기의 특징을 추출하는 방법 그렇다면 인간은 어떻게 딸기의 특징을 추출해낼 수 있었을까요? 눈에 들어온 빛 정보는 눈 안쪽에 있는 ‘망막'에 투영됩니다. 이 시각 정보는 먼저 뇌 뒤쪽에 있는 1차 시각 영역에 있는 뉴런(신경세포)들에게 전해집니다. 그러나 1차 시각 영역에 있는 각각의 뉴런들은 단순한 ‘선분'정도의 형태밖에 파악하지 못합니다. 그 후 1차 시각 영역의 뉴런들은 자기 할 일을 다하고, 자신들이 파악한 ‘선분'정도의 형태정보들을 2차 시각 영역의 뉴런들에게 보냅니다. 그럼 2차 시각영역은 그 선분 정보들을 조합하여 좀 더 그럴듯한 형체정보들을 얻고, 다시 3차 시각 영역의 뉴런들에게 그 정보들을 보냅니다. 또 정보를 받은 3차 시각영역의 뉴런들은 좀 더 복잡한 형태를 판단하기 시작하며.. 더보기 딸기로 이해하는 딥러닝 - 1 [Design X AI 2편] 인공지능은 어떻게 세계를 이해할까요? 그것을 알기 위해서는 먼저 인간이 어떻게 세계를 이해하는지 알아야 합니다. 인공 지능의 비약적 진화를 가져온 딥러닝의 메커니즘은 인간이 화상을 인식하는 방법과 많이 닮았기 때문입니다. 사람이 딸기를 인식하는 방법 우리 눈 앞에 딸기가 있다고 생각해봅시다. 어른은 물론, 곱셈도 할 수 없는 유치원 아이조차 딸기를 본 순간 별다름 어려움 없이 그것이 딸기임을 알 수 있습니다. 이때 우리의 뇌 속에서는 딸기가 갖고 있는 ‘표면에 좁쌀 같은 것이 있다’ ‘삼각뿔 모양이다’ 등의 ‘특징’을 무의식적으로 추출하고, 그들을 통합함으로써 딸기라고 인식한다고 생각합니다. 컴퓨터가 딸기를 인식하는 방법 한편, 컴퓨터는 특별한 시스템이 없으면 인간처럼 딸기의 특징을 쉽게 파악할 수 없습.. 더보기 스케치에서 피그마로 바꾸면 일어나는 일 (번역) 제가 처음 접한 UI 디자인 툴은 스케치였어요, 딱히 강좌를 보고 익히지는 않았지만 구글링하면서 쓰다보니 어찌어찌 사용할 수 있게 되더라고요. 하지만 심볼이 뭔가 편리하면서도 완벽하게 편리하게 느껴지지는 않았어요. 그리고 협업하려면 어딘가에 업로드하고, 서로 싱크 맞추고... 뭔가... 껄적지근하다고 생각하던.. 그러던 어느날! (두둥) 저는 피그마를 만나게 됩니다. 포토샵→스케치 만큼의 환희는 아닐 것 같지만 뭔가 스며들듯이(?) 피그마에 사로잡혔어요. 나만 그렇게 느끼는 건가? 하는 궁금증이 생껴서 마침 활동중인 사이드 프로젝트 동아리 멤버들에게 아래와 같이 간단한 설문조사를 돌려봤습니다. 피그마 14표 중에 9표 획득! 판단하기엔 모수가 적은 거 알아요ㅎㅎ 그래도 같은 생각을 하고 있는 디자이너들이.. 더보기 이전 1 2 3 4 다음
