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반복과 개선 그 사이의 균형연구 일지 2022. 10. 27. 07:37
좋은 퀄리티의 결과를 만들기 위해서는 깊이 있는 고민을 하여 개선하는 과정과 초안을 완성 후 다시 돌아가 같은 과정을 하는 반복이 필요하다. 반복에 집중하여 최고의 퀄리티를 만들던 개선에 노력하여 최고의 퀄리티를 만들던 둘 사이에서 정답이 있는 것은 아니다. 다만 이것은 자신의 성장에 관한 문제이다. 집중도와 몰입도가 올라간 상태에서 어떻게 지금의 내 능력 경계 밖으로 좋은 한 발자국을 내디뎌 성장할 수 있을지 고민하는 데에 시간을 쓰는 것은 시간낭비의 문제가 있다. 그러한 발전이 항상 있지도 않을뿐더러 항상 유의미하지도 않을 수 있기 때문이다. 좋은 퀄리티를 위해서 반복은 반드시 필요한 과정이다. 다만 좀 더 복잡한 생각을 하기 위해서는 결국 시간 투자가 필요하다. 결론은 잠을 안자든 밥을 안 먹든 더..
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회사 일을 할 때 생각해볼만한 것연구 일지 2022. 10. 11. 14:50
첫 번째는 가설들을 다시 확인해 보는 것이다. 문제를 풀 때 언뜻 쉬워 보이거나 부분적으로 내가 잘 알고 있다면 마음이 급해진다. 그렇기에 문제 정의에 포함된 가설들을 충분히 검증하지 않고 넘어가는데 그중에 운이 안 좋아 시간낭비로 이어지는 것들이 있을 수 있다. 이미 낭비해 버린 시간을 인지했을 때는 늦었을 때이다. 두 번째는 presentation이다. 일을 한다는 것은 결과를 만들고 이를 발표하고의 반복인데 industry의 경우 academia보다 이 주기가 훨씬 짧은 듯하다.
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문제해결 알고리즘연구 일지 2022. 8. 19. 17:34
어떤 문제가 있을 때 열심히 노력하는 것보다 어떤 문제 해결 알고리즘을 택할 것인지 고민하는 것이 더 중요하다. 대학원 어드바이저와 좋은 관계를 유지하는 문제, 인더스트리에서 매니저에게 좋은 인상을 주는 문제, 일을 할 때 마주치는 문제, 연구를 하다 마주치는 문제, 그리고 좋은 인간관계를 유지하는 문제에서 풀어야 하는 문제가 비슷해 보이더라도 전혀 다른 문제 해결 알고리즘을 써야 하는 경우가 있다. 상황에 적합한 문제 해결 알고리즘을 선택하는 것도 어려울뿐더러 좋은 문제 해결 알고리즘을 골라야 한다는 문제의식을 유지하는 것 자체도 어려운 것 같다. Feynman Algorithm에서 두 번째 스탭인 Think real hard에서 그냥 진짜 열심히 생각해서만은 안된다. 진짜 진짜 열심히 생각해야한다.
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무빙 윈도우연구 일지 2022. 8. 8. 03:16
보통 사람은 모든 것을 기억할 수 없기 때문에 한정된 정보를 가지고 일상을 살아간다. 어떤 일을 보다 잘하기 위해서는 이 일과 관련된 정보를 내 한정된 메모리에 최대한 많이 넣어야 한다. 이것은 더 많은 것을 기억하게 되는 것이 아니라 일정한 공간에서 무언가를 드러내고 가치 있는 것으로 채워 넣는 것이다. 그렇기에 일상에서 모든 선택의 순간들이 내 한정된 메모리의 구성에 영향을 끼친다. 이는 무빙 윈도우와 같다. 무빙 윈도우의 크기는 사람마다 다를 수 있다. 기억력이 좋은 천재는 이 무빙 윈도우가 아주 클 것이다. 내 생각에 이 무빙 윈도우의 크기는 선천적이지만 이 무빙 윈도우를 어떻게 잘 채우는지는 노력이다. 그리고 무빙 윈도우의 크기에 차이가 많이 나더라도 어떤 일을 하는데에 있어서 필요한 기억을 내..