chikrii

1. 1956년 벨 연구소가 풀어낸 방정식 1956년, 벨 연구소(Bell Labs)의 엔지니어 존 켈리 주니어(John L. Kelly Jr.)는 “A New Interpretation of Information Rate”라는 제목의 논문 한 편을 발표했습니다. 원래 목적은 노이즈가 있는 통신 채널에서 정보 전송률을 최적화하는 문제를 다루는 것이었습니다. 그러나 이 논문은 곧 전혀 예상치 못한 분야에서 폭발적 반향을 일으킵니다. 바로 ‘반복 베팅에서 자본 … 더 읽기

1. 불확실성을 수치화하는 공학 1940년대 로스앨러모스 국립연구소에서 스타니스와프 울람(Stanislaw Ulam)과 존 폰 노이만(John von Neumann)이 맨해튼 프로젝트의 중성자 확산 문제를 풀기 위해 고안한 몬테카를로 방법(Monte Carlo Method)은 오늘날 현대 계산 공학의 근본 도구가 되었습니다. 방법론의 이름은 울람의 삼촌이 즐겨 찾던 모나코의 카지노 이름에서 따왔습니다. 우연의 게임에서 영감을 받은 알고리즘이 이제는 금융 공학, 물리 시뮬레이션, 기후 … 더 읽기

1. 노이즈와 시그널, 그 경계선의 공학 모든 데이터 스트림에는 시그널(Signal)과 노이즈(Noise)가 공존합니다. 시그널은 우리가 찾고자 하는 의미 있는 패턴이고, 노이즈는 그 주위를 감싸는 무의미한 진동입니다. 문제는 이 둘이 동일한 채널을 통해 전송되며, 겉모습만으로는 구별이 거의 불가능하다는 점입니다. 데이터 정규화(Data Normalization)는 바로 이 혼재된 흐름에서 시그널만을 순도 높게 분리해내는 공학적 예술입니다. 실리콘밸리의 데이터 엔지니어들은 이 과정을 … 더 읽기

평균이라는 숫자가 현실을 가리는 순간 팀 회의에서 “평균 응답 시간 200ms”라는 보고를 받으면, 대부분은 그 서비스가 잘 돌아가고 있다고 판단한다. 그런데 상위 1% 요청의 응답 시간이 12초라면 이야기가 전혀 달라진다. 평균은 분명 200ms가 맞지만, 실제 사용자 경험의 꼬리 쪽에서는 완전히 다른 세계가 펼쳐진다. 이 간극을 무시하면 지표상으로는 건강한 시스템이 현장에서는 불만을 쏟아내는 시스템이 된다. 이런 … 더 읽기

검사 정확도 99%인데 실제 확률은 33%라는 계산 직접 겪어보면 안다. 데이터 기반으로 무언가를 판단하는 시스템을 설계할 때, 사람 머리로 “이 정도면 맞겠지”라고 넘긴 부분에서 소프트웨어가 전혀 다른 답을 내놓는 순간이 온다. 그 괴리의 대부분은 수학이 틀린 게 아니라 사람의 직관이 틀린 데서 온다. 단적인 예를 하나 들겠다. 인구 1,000명 중 5명이 걸리는 질병이 있다. 이 … 더 읽기