Han's Tech LAB

[Thinking] 2025. 4. 05. [일상 회고]

아래와 같이 책 구절 중 감명 깊은 하나의 문장을 따와서 그에 대한 나의 생각을 타이머로 10분을 재고 절차 없이 쓰는 것이다. 이 포스팅의 목적은 10분 동안 나의 생각을 정리하고 나의 뇌 확장에 목적이 있다. 일시 : '25. 4. 05. 22:30장소 : 서울 성북구📕  오늘의 구절 📕"세상" 🧐 나의 생각 💭이전과 참 많은 것들이 바뀐 것 같다.오랜만에 이 form에 이런 것들을 적어내려가려고 하니 세삼 웅장하다.그러나, 이전에도 그랬 듯,뭔가 내가 보고 있는 세상을 기록해두는 용도였지만,기록해봤자 이게 글이 너무 많아져서 그냥 안 보게 되더라...사실 살다 보니 크게 의미를 갖는 일을 찾기에는 쉽지 않았다.나도 남들처럼 가슴에서 우러나오는 그러한 벅찬 감정을 가지고 행동을 옮길 수 있었으..

약 6개월의 미국 생활이 곧 막을 내린다. 24년 8월 말에 와서 25년 2월에 말에 가니, 캘리포니아에서의 직장인 생활이 곧 끝난다. 끝날 때 쯤 되니, 바쁘지만 틈을 좀 내어, 회고록을 좀 작성해볼까 한다. 회고록이지만 제목을 reminiscence로 한 이유는 아래 글을 참고하면 알게 될 것이다 ※ 본 글은 작성자의 개인적인 경험을 바탕으로 작성된 생각입니다. ---그동안의 일을 반성하며. 매일같이 생각한다. 오늘의 일을 그리고 어제의 일을. 그리고, 그것보다도 훨씬 더 많은 비중을 차지하는 것은 바로 내일의 일이다. 2021년 후반, 내게 일어난 일에 대한 책임을 내가 지고, 그 찰나의 순간들에 이루어지는 선택의 순간에 있어, 지금 내가 하는 선택을 이후에 후회하지 않기로 했다. 그러나, 인생을 ..

새해가 밝았다. 감기와 함께 시작한 2025년.  또 이상한 감기가 캘리포니아에서 유행한 거 같은데, 작년 말에 차타고 이것 저것 먹으려 다녀서 그런가 그러다 옮은 게 아닌가 싶다.  오늘의 주제는 교통이다. 샌디에고는 교통이 나은 편(?)으로 알려져 있다. 샌디에고 내에서도 그렇지만, 미국은 대도시가 아닌 이상 지하철도 없고 대중교통이 정말 잘 안 되어 있다.  1. 거리 사실, 내가 출퇴근하는 장소에서 걸어서 5분 거리의 버스 정류장이 있다. 차를 1월 초에 반납한 뒤로는 버스로 출퇴근을 하기에, 축복받은 장소의 집과 버스 정류장이다. (차에 대한 정보는 면허 포스팅을 참고해주세용) 사실, 이정도면 정말 복받은 것이고,   내가 중간에 잠깐 옮겨 살았던 Clairement는 오래된 동네이기도 하고, ..

오늘 글은 Energy-Based Model(EBM)이 무엇인지,왜 “에너지(Energy)”라는 개념을 통해 확률분포를 정의하면 강력한 생성 모델이 될 수 있는지,그리고 학습(Training) & 샘플링(Sampling) 단계에서 정규화 상수 $Z(\theta)$ 계산을 어떻게 우회하는지에 대한 내용을 정리해보았습니다. 에너지 기반 모델(EBM)의 핵심 수식과 개념, 역사, 학습·샘플링 방법, 확장 가능성 등을 추가적으로 정리해보았습니다.특히 Boltzmann 분포, MCMC(Langevin Dynamics, Metropolis–Hastings 등), 학습 시 발생하는 수식(Gradient) 등을 자세히 다룹니다.  시작합니다.  1. 개요 (Description)에너지 기반 모델(Energy-based..

아래 글은 Score Function이 무엇이며, 이를 이용해 Score Matching으로 어떻게 확률분포를 추정하는지, 그리고이 아이디어가 Diffusion Model(특히 SDE 기반 Score-based Generative Model)에서 왜 중요한 역할을 하는지를 다룹니다.가능한 한 기초적인 확률 개념부터 차근차근 설명하고,Yang Song님의 블로그(2019/ssm)을 참고하였습니다. 차근차근 봅시다. 1. 확률과 분포, 그리고 Score 개념 1-1. 확률분포 $p(x)$와 그 로그 $\log p(x)$ 확률분포 (probability distribution) 란?어떤 데이터(또는 변수) $x$가 가질 수 있는 값들에 대해, 얼마나 자주 (혹은 얼마나 가능성 높게) 나타나는지를 기술예$p(x..

아래 글은 Langevin Dynamics와 이를 이해하기 위한 배경 수학(특히 SDE, 확률분포, Fokker–Planck 방정식 등)를컴퓨터공학(CS) 전공자가 조금 더 직관적으로 이해할 수 있도록 풀어서 설명한 글입니다.갑자기 SDE가 뭐고, 확률분포 $p$ 는 무엇이며, 왜 이렇게 식이 복잡해지는지"에 대한 기본 개념 정리와 함께, Langevin Equation이 무엇이고 어떻게 샘플링에 사용되는지를 다룹니다. 앞서 설명드린 글들을 다시 한 번 짚고 넘어가기에, 더 자세한 설명이 필요하신 분은 앞 포스팅을 이용해주시면 감사하겠습니다.   Background1 : ODE to SDE1-1. ODE는 무엇인가? ODE (Ordinary Differential Equation)"시간에 따른 변화"를 ..

Euler’s method(오일러 기법) Euler’s method(오일러 기법)은 초기 조건(Initial Condition)을 알고 있는 상미분방정식(ODE)의 해를 근사하기 위한 가장 간단한 형태의 수치해석(Numerical Analysis) 기법입니다. 즉, ODE에 의해 결정되는 벡터장의 방향(미분의 정보)을 따라 아주 작은 스텝으로 이동함으로써, 전체 해(커브)를 단계적으로 근사해 나가는 방식입니다.Diffusion Model이나 Score-based Generative Model을 이해하기 위해서는, 역방향 과정(Reverse Process)을 해석할 때 ODE(또는 확률적 미분방정식 SDE)에 대한 수치해가 중요합니다. Euler’s method는 이러한 수치해 기법 중 가장 기초가 되는 ..

1. ODE(Ordinary Differential Equation)1-1. ODE란 무엇인가?ODE(Ordinary Differential Equation)는 어떤 변수(미지함수) $\mathbf{x}(t)$ 와 그 미분 $\frac{d\mathbf{x}(t)}{dt}$ 이 등장하는 미분방정식을 의미합니다. 가장 기본적인 형태는 다음과 같습니다. $\frac{d\mathbf{x}(t)}{dt}$ $ = f(\mathbf{x}(t), t)$$\mathbf{x}(t)$: 시간 $t$에서의 함수값$\frac{d\mathbf{x}(t)}{dt}$​: $\mathbf{x}(t)$ 가 $t$에 따라 변하는 비율즉, "ODE를 푼다"는 것은 "위 식을 만족하는 함수 $\mathbf{x}(t)$ 를 찾는 것"과 같습..

근황이나 남겨놓을 겸, 옷이나 날씨 이야기 하려고 잠시 돌아왔다. 최근에는 회사도 열심히 다니고, 논문도 쓰고, 영어 공부도 하고 그러고 있다.  차 타고 출퇴근 해서, 출 퇴근 시간이 급격히 감소하였고, 그로 인해, 회사에 가서도 시간을 줄여보고자, 바로 앉아서 일어날 때까지 일하다가, 집에 차 타고 와서도 바로 노트북 펴서 일부터 한다. 요샌 이것저것 할 일이 좀 많아져서, 뭐 어디 놀러가기도 애매하지만, 그래도 가끔 바다는 꼭 가준다. 바다는 집에서 차로 10분 정도 걸리기도 하고, 몇 번 가서 뛰어 놀아보니 되게 좋았다.  특히, 날씨가 엄청 뜨거울 때, 햇빛이 뜨거울 때 물에 들어가면 그나마 들 차갑다. 나도 처음와서 되게 놀랐던 게, 바닷물이 정말 엄청나게 차갑다. 그래도 있다보면 괜찮아지긴 ..

음.. 사람의 식성이 개인마다 다 다르기 때문에..  so.. 오늘은 그냥 내 개인적인 의견으로 작성해보려고 한다. 참고로 나는, 여기 저기 많이 안 다녀보기도 했고, 추천하는 매장으로 많이 다녔다.  Dollar Tree, trade joe, Grocery Outlet, sprouts, vons, H Mart, ....  사실 제일 많이 이용한 건 sprouts ..!  정말. 미국 생활의 한 줄기 빛이었다. mira mesa랑 clairement 점에 창문은 하나씩 달아준 거 같다.  아래는 내 식재료 사진..   정말 많죠? 하지만 냉장고에 있는 것까지 합치면 엄청나다.  사실 주변 사람 중에서 요리를 할 수 없는 홈스테이에 있었다고 들어서 충격이었는데, 난 요리 없었으면 미국 생활 재미없었을 것 ..