더치 비어 - 칵테일이 전부 맛있지는 않다.

 더치커피와 맥주를 섞은 언뜻 보기에는 여름에 잘 어울릴 것 같은 칵테일인데,
 다시 마시겠느냐고 물어본다면 그냥 더치커피를 마시거나 맥주를 마시겠다.

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노트북 하판에 구멍내기

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지난번 상판을 뜯어냈던 것 으로는 온도가 딱히 내려가지 않았다. 그래서 조금 더 극단적인 방법을 취해보기로 했다. 노트북 아래 바람구멍을 내서 발열을 돕는 것이다. 당연히 하판에 구멍을 뚫는 것만으로는 크게 소용없겠지만, 쿨링 패드를 사용해서 아래쪽에서 끊임없이 바람을 보내고 있기 때문에 구멍을 뚫는 것만으로 꽤 효과가 있을 거라고 기대됐다. 말하고 보니 이게 노트북에서 모니터를 뜯는 것보다 더 극단적인 방법인지 모르겠지만, 손이 더 많이 가기 때문에 가능하면 하기 싫었던 일이다. 우선 본격적인 작업에 앞서 간단하게 할 수 있는 작업으로 키보드를 분리해냈다. 어차피 모니터도 없는 노트북 USB로 키보드를 연결 못 시키는 상황이 오면 그때는 정말 버려야 할 때라고 생각하고 뜯어버렸다. 당연히 아무 곳에나 구멍을 뚫는 것은 크게 소용없다. 어디까지나 발열을 돕기 위한 것이므로 열이 많이 날 것 같은 곳에 구멍을 뚫어야 한다. 그래서 찾은 타깃은 다음과 같다. 1. 하드디스크 해봐야 40~50도 정도이긴 하지만 그래도 HDD의 발열도 생각보다 크다. 특히 금속 재질이기 때문에 노트북같이 밀폐된 공간에서는 다른 부품의 열을 받아 자체적으로 발생하는 열보다 온도가 더 올라가기도 한다. 2. SSD 사실 SSD는 발열이 그리 크지 않다. 냉정하게 생각해봤을 때 굳이 구멍을 낼 이유는 없을 것 같지만, 기왕 작업하는 김에 같이 구멍을 뚫었다. 3. 배터리 평소 배터리는 발열이 심한 파트는 아니다. 특히 내가 쓰는 환경과 같이 24시간 전원을 꽂아놓고 쓰는 경우 더더욱 배터리는 크게 영향을 주지 않는다. 하지만 온도가 올라가면 위험한 파트이기 때문에 특별히 구멍을 뚫었다. 4. RAM RAM은 특별히 오버클럭을 하지 않으면 딱히 발열이 심하지 않다. 그래서 아무 작업도 안 하려고 했다. 하지만 RAM 교체를 위해 부분적으로 열릴 수 있는 구조로 돼 있었기 때문에 판을 여는 것만으로 소기의 목적을 달성할 수 있었기 때문에 그냥...
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[책] Real MySQL 8.0

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Real MySQL 8.0 1권 Real MySQL 8.0 2권 내가 처음 MySQL을 만진 건 5.1인가 5.2였다. 사실 정확한 버전은 기억이 나지 않는다. 당시에는 서버로 쓸만한 오픈소스 RDBMS는 선택지가 MySQL밖에 없었다. PostgreSQL을 비롯한 대체제가 없는 것은 아니었지만, 성능과 안정성을 고려하면 MySQL을 선택할 수 밖에 없었다. 그리고 많은 일이 있었다. 차세대 스토리지 엔진으로 주목을 끓었던 Falcon 엔진은 어느 순간 폐기되었고, 2010년 출시된 MySQL 5.5에서는 기본 엔진으로 InnoDB를 채택하였다. 2018년 출시한 MySQL 8.0에서는 MyISAM 지원을 버리고 InnoDB만 남겼다. 그 후 8년이 지났지만 부끄럽게도 나의 MySQL 이해도는 여전히 그 15년 전 시절에서 크게 달라지지 않았다. 그래서 이번에 InnoDB에 대한 지식을 제대로 정리해보자는 마음으로 책을 찾아봤다. 솔직히 말하면, 특정 구현체를 다루는 책을 안 좋아한다. 그런 책은 내부 구현보다 단순히 어떤 옵션들을 줘서 실행할 수 있는지 알려주는 피상적인 겉핥기를 하는 경우가 많기 때문이다. 그래서 이번에도 기대보다는 우려가 앞섰다. 그래도 Real MySQL 8.0을 고른 것은 위키북스의 " 데이터베이스 & 빅데이터 " 시리즈 중 하나라는 점 하나 때문이었다. 참고로 이 시리즈의 첫 번째 책인 스캇 엠블러 의 리팩토링 데이터베이스 는 RDBMS를 다루는 사람이라면 꼭 읽어야 할 명저다. 판권 종료로 번역서를 구할 수 없어 추천하기 힘들다는 사실이 안타까울 따름이다. 이번에 읽은 Real MySQL 8.0은 결과적으로, 안 읽었으면 후회할 뻔했다. 이 책이 좋았던 이유는 단순히 "이런 옵션이 있다" 수준의 나열에 그치지 않는다는 점이다. MySQL 8.0의 핵심인 InnoDB의 동작 방식을 깊이 있게 설명해준다. 인덱스가 내부적으로...
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[책] 틀리지 않는 법 - 우리가 수학을 공부해야 하는 이유

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틀리지 않는 법 - 조던 엘렌버그 제목과 다르게 틀리지 않기 위해 어떤 방식으로 사고해야 하는지 알려주는 책은 아니다. 오히려 이건 저자가 받는 질문인 "우리는 왜 수학을 배워야 하는가?"에 대한 답변에 가깝다. 수학은 세상을 더 정확하게 이해하기 위해 배워야 한다. 500페이지가 넘는 분량 동안 저자는 수학이 단순히 계산이 아니라 현실을 설명하고 이해하는 언어라는 점을 다양한 사례를 통해 보여준다. 책의 가장 큰 장점은 무엇보다 저자의 글쓰기 실력이다. 수학을 소재로 삼고 있지만 딱딱하거나 교과서적인 설명에 그치지 않고, 흥미를 끌 수 있는 적절한 예시를 이용하여 부담 없이 읽을 수 있게 만든다. 반면 단점도 분명하다. 이 책은 어디까지나 교양서적이다. 책의 분량에 비해 내용의 깊이는 다소 얕은 편이다. 이미 수학에 관심이 있거나 관련 교양서를 여러 권 읽어본 사람이라면 대부분 한 번쯤 들어봤을 법한 이야기들이 반복된다. 반대로 수학에 별 관심이 없는 사람에게는 500페이지가 넘는 이 책을 읽지 않을 것 같다. 그럼에도 불구하고 이 책의 가치는 분명하다. 만약 누군가 "수학을 왜 공부해야 하나요?"라고 묻는다면, 나는 망설임 없이 이 책을 추천할 것이다. " 틀리지 않는 법 "은 수학의 세부 내용을 가르치는 책이 아니라, 수학이 왜 중요한지 설득하는 책이다. 그리고 그 목적만큼은 매우 효과적으로 달성하고 있다.
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읽을 책을 어떻게 찾을까

책은 단순한 정보 전달 수단이 아니라, 한 분야가 오랜 시간에 걸쳐 쌓아온 사고 방식과 문제를 바라보는 틀을 압축해 놓은 매체이다. 좋은 책을 읽었을 때 내 사고의 지평이 넓어지는 경험은 다른데서 하기 힘든 경험이다. 좋은 책을 읽으면 영화 굳 윌 헌팅 에서 맷 데이먼 의 대사 그대로 짜릿한 경험을 할 수 있다. 문제는 읽을 책을 어떻게 골라야 하는가이다. 특히 요즘은 수준 이하의 책도 많이 나오기 때문에, 책을 잘못 선택하면 시간과 집중력을 낭비하기 쉽다. 그래서 나는 책을 한 권 한 권 직접 고르기보다, 책을 고르는 원칙을 만들어두고 이 원칙을 따라 책을 고른다. 우선 아무것도 모르는 분야를 처음 시작할 때 출발점으로 삼는 것은 해당 분야를 가르치는 대학의 교양 과목 교재이다. 교양 수업은 전공자를 훈련시키기 위한 것이 아니다. 다양한 배경을 가진 학생에게 그 분야가 무엇을 다루는지 보여주기 위해 만들어진다. 그래서 교양 수업에서 쓰이는 교재는 설명이 비교적 서술적이고, 개념이 어디에 쓰이는지 맥락을 함께 제시하는 경우가 많다. 이 단계의 목적은 깊이 있는 이해가 아니라, 분야의 주요 주제와 사고방식에 익숙해지는 것이다. 낯선 용어와 개념이 반복 노출되면서 거부감이 줄어들고, 이후 더 어려운 책을 읽을 준비를 한다. 그 분야를 더 공부하고 싶은 생각이 들면 개론 수업의 전공 교재를 본다. 개론서는 보통 개념의 정의가 엄밀하고, 내용이 일정한 논리 구조에 따라 배치되어 있으며, 해당 분야에서 기본이 되는 내용이 빠짐없이 들어 있다. 여기서 멈추지 않고 이해가 따라오는 범위 안에서 2학년, 3학년 교재로 점차 올라가면 지식이 단편적으로 쌓이기보다 층을 이루며 쌓인다. 학교를 다닐 때는 전공 교재가 불친절하고 구식이라고 생각했다. 그런데 지금와서 보니 이만큼 체계적인 학습을 제공해주는 자료가 없다. 시험이나 과제가 없기 때문에 그냥 되는대로 시간에 스트레스 받지 않고 자신의 페이스로 읽으면 된다. 이런 방식으로 학년을 따라 올라가는 과정이 해당 분야의 기...
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[책] 로지컬 씽킹 - LLM 시대에 다시 보는 맥킨지식 사고법

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아는 사람은 표지를 보면 알겠지만 구판이다. 옛날 맥킨지식 사고법이 유행했던 시절에 샀기 때문이다. 아마 20년쯤 전이었을 것이다. 그런데 사놓고 읽지는 않았다. 왜 안 읽었는지는 잘 기억나지 않는다. 당시 맥킨지식 사고법이 워낙 유행하던 시절이라 논술 관련 교재나 다른 책에서 많이 차용하고 있었고, 그런 것들을 통해 이미 어떤 내용인지 대충 알고 있어서였을 것 같다. 그럴 거면 왜 샀는지 모르겠지만 원래 책통법 이전에는 책을 살 때 그렇게 생각하고 사지 않았다. 그리고 그 뒤로 일하는 방식에 대한 유행이 꽤 많이 바뀌었다. 맥킨지식 사고법은 현재 가지고 있는 정보를 기반으로 문제에 대한 최적해를 찾으려는 시도다. 하지만 스타트업은 가지고 있는 정보도 적고, 최적해를 찾을 시간도 돈도 없다. 그래서 이런 접근보다는 빠르게 만들어 빠르게 고치는 방식이 실용적으로 여겨졌다. 린 스타트업, 애자일, 디자인 씽킹 같은 방법론들이 이런 접근법이었다. 나도 대체로 이 방법을 좋아한다. 커리어 대부분을 스타트업에서 보냈기 때문에 실제로 많은 경우에는 그 방식이 맞았다. 머릿속에서 완벽한 답을 찾으려 하기보다, 작게 만들고 현실에서 부딪혀보는 편이 더 빠르게 배울 수 있다. 실행하지 않은 분석은 틀리기 쉽고, 사용자와 시장과 현장은 머릿속 논리대로 움직이지 않는다. 그래서 책장에 꽂아둔 로지컬 씽킹 은 딱히 다시 꺼낼 이유가 없었다. 그렇게 이 책은 책장 안 어딘가에서 썩고 있었다. 그런데 최근 LLM을 쓰면서 생각이 조금 바뀌었다. 이제 다시 그런 사고법이 필요해졌다고 느낀다. LLM에는 논리가 없다. 그럴싸한 문장을 만들 뿐이다. LLM은 확률적 생성기다. 앞뒤로 어떤 것을 붙여도 이 본질은 벗어날 수 없다. 그저 그럴듯한 문장을 만들고, 논리적인 글처럼 보이는 구조를 만들어낸다. "첫째", "둘째", "따라서" 같은 접속어와 bullet point, 숫자 리스트 같은 형식을 사용해 사고의 모...
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