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이용주는 못된 짓을 많이해서
검찰개혁을 싫어하나?
수사가 필요한 사람이나
국회의원이라는 이유로 빠져 나가나?
검찰출신이 참 뻔뻔하다.
검찰개혁의 중요성을 다시한번 부각시켜 주네.
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댓글들이 명문이네요.
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요즘 기자들은 수준 미달이라 20년전 현대사도 모르는거냐 아니면 알면서도 모른척 기사 쓰는거냐 "정권이 바뀌면 매번 기술 개발 방향 전체가 흔들려 버린다. 이것도 그랬다." 이렇게 기사를 마무리 하셨는데 다른건 몰라도 저시기에 지원 중단된 일을 무슨 정권 바뀐 탓을 하고 있는거냐? 94년 한중일 민항기 사업 시작하고 얼마안된 96년에 한국만 지원 중단한게 정말 정권 교체가 원인이라고 생각하나? 97년에 자한당과 재벌들이 외환위기 국가부도로 나라 재정을 다 말아먹었는데 민항기 개발 지원 끊긴게 정말 정권교체 때문이라 생각함?
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순간적으로 김진태 얼굴이 오버랩 되네요. 깜짝 놀람...
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동렬쌤, 배신자는 주로 어떤 눈빛을 띄는지 알려줄 수 있나요?
궁금합니다!
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그게 말로 표현할 수 없는 건데
눈빛이 어떤 멀리있는 대상을 주시하고 있으면 좋은 사람
상대방과 맞서고 있으면 보통사람
주변을 살피고 있으면 멍청한 사람
눈동자가 작고 매서운 사백안은 조폭이거나 군인
눈에 힘을 주고 있으면 경찰이나 교수, 교사
자기 자신을 보고 있으면 즉 타인의 시선에 자신을 전시하고 있으면 사기꾼
억지 웃음을 짓고 있으면 목사나 장사꾼
내가 남의 눈에 어떻게 보일지를 보고 있는 사람을 조심해야 합니다.
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음.. 그렇군요!
말로는 표현할 수 없다고 하시니 대략적으로 참작하도록 하겠습니다 ㅎㅎ
감사합니다! ㅎㅎ
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말씀해주신 내용을 보고, 이상돈씨의 눈빛을 해석하려고 하는데 잘 되지 않습니다.
번거롭지 않으시다면, 이상돈씨의 눈빛에 대해서 설명해주실 수 있나요?
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주변을 살피고 있는 눈빛으로 보입니다.
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그렇군요!!
영상에서 보니 주변을 엄청 살피네요.
다른 사람들의 눈치를 보고 있는 것 같습니다.
https://www.youtube.com/watch?v=HdPBt_ypb2M
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사진 한 장만 가지고 논하면 안 됩니다.
이상돈 사진은 매우 많죠.
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사진보다 영상이 정확할 것 같아서 영상을 찾아보고 있습니다.
영상에서 관찰한 바
말하는 대상보다 그 주변을 자주 살피는 모습을 보여주네요
다른 사람들의 반응을 신경쓰는 듯 하네요.
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가령 사과의 이미지와 사과라는 글자를 연결시킬 때, 사과의 부분적인 요소들을 2중/3중/100중/... 으로 재조합하여 이를 바탕으로 점수를 매기고 최종 점수를 합산하여 사과인지를 판단하는데, 이때 생기는 중간 조합들이 가지는 의미 혹은 이름을 인간은 지을 수 없습니다.
그래서 블랙박스입니다. 입구와 출구는 아는데 중간 과정은 알 수 없다고 해서 붙인 마법같은 구간이죠.
뭐 결론은 구조론인데, 이미지를 자세히 들여다보면 점수에 뭐가 많이 반영되는지 알 수 있습니다. 이는 구글 이미지 검색을 해보시면 금방 알 수 있는 겁니다. 요새는 머신러닝을 도입해서 예전의 이미지 검색과는 양상이 좀 바뀌었거든요. 대부분 특정 색의 특정 분포를 통해 이름 붙입니다.
사람들은 이미지를 보고 자신이 무엇에 점수를 더 주는지 모릅니다. 근데 머신러닝은, 이름은 하나인데, 다양한 이미지를 학습히면서 결국은 공통점을 찾아내어 점수를 더 주게 됩니다. 뭐 인간도 그렇게 합니다. 다만 그것을 언어로 표현하지 못할뿐.
머신러닝의 블랙박스 문제는 결국 인간의 언어부족이라는 말입니다.
그러면 인간은 이 문제를 어떻게 해결하느냐? 부분에 이름을 붙이는 방법을 사용하기도 하죠. 사과라면 껍질, 꼭다리 등등에 이름을 붙이죠. 물론 사과만 해도 부분의 이름이 많지가 않습니다. 가령 인간의 팔꿈치는 도대체 어디서 어디까지인가? 혹은 무엇으로 콕 찝을 수 있는가? 라고 하는 것 자체를 연구자들이 이해를 못합니다.
철학 공부가 안되어 있기 때문입니다. 사이에 이름을 붙인다는 것 자체를 모릅니다. 입자식 사고관 때문이죠. 그것을 안다는 것은 그것이 아닌 것을 아는 것임을 모르는 거죠. 가령 사과와 배를 구분하려면 무엇을 보는가?/기준으로 삼는가?를 인간은 대강 이름을 지어놨습니다. 그리고 새로운 종이 발견될 때마다 이 기준은 끊임없이 이동하고 발전합니다.
또한 인간은 자기가 사과를 자두로 헷갈릴 수 있다는 것 자체를 잘 이해 못합니다. 그리고 사과는 사과 주변을 보고 판단한다는 것도 잘 모르죠. 대개 인간은 사과와 자두를 구분하기 위해 주변을 보는데, 여태의 머신러닝은 서양의 입자식 사고로 사과만 보려고 합니다.
구조론 출석부를 훈련시켜도 이미지 인식은 장족의 발전을 보일 수 있을 텐데, 안타깝네요. ㅎㅎㅎ