에,, 이게 출장 다녀온 지 하루가 더 지날 수록 기록의 의욕은 급격히 감퇴하는구나 :)

어찌되었든 한 번 펜을 들었으니 끝까지 달려서 마무리를 지어야겠다.

둘째날 아침은 쿤룬호텔의 꼭대기에 있는 스카이라운지에서 먹었다.

밤에는 바가 되고, 아침에는 조식 뷔페가 되는 곳이었다.

유리창 밖으로는 이런 것들이 보이고,

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안은 대강 이렇게 생겼는데

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맛은 매우 없다 -_-;

출장지에서 맛있는 음식을 못 먹을 때면, 마치 로또복권이 꽝이 된 듯한 느낌이 든다...

로비에서 김용성 책임을 기다리는 동안 몇 장 사진을 찍어 보았다.

쿤룬이란 것이 본디 곤륜을 의미하는데, 무협지를 읽어본 사람은 알겠지만, 곤륜파의 그 곤륜이다.

중국 사람들은 신선이 살고 있는 것으로 믿는다는 바로 그 곤륜산에서 따온 이름이다.

그리하여 쿤룬호텔 내부의 정면 벽에는 다음처럼 산을 형상화한 황금색 부조물이 붙어 있다.
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사진으로 봐도 멋지지만, 직접 보면 더 멋지다.

2층 커피숍으로 올라가는 계단도 멋스럽다.
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아래는 곤륜산의 사냥꾼을 형상화한 것일까?
로비 커피숍에 있는 활쏘는 조각상이다.
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쿤룬 호텔의 시설물들은 사실 여러 면에서 멋졌다.

화려하면서도 고급스러워서 호텔에 있는 동안 기분이 좋았다.

나는 여러 좋은 호텔에 다니면서 멋진 장면들을 보았을 때 언제까지나 감탄하고 싶다.

"이 정도의 좋은 거라면 언제 언제 해 보았었지, 여러번 구경했었지", 이런 마음이 안 들면 좋겠다.

인생을 살면서 감탄할 일이 줄어든다는 일은 참 슬픈 일이다.

나이가 먹어가고 돈도 생기면서 분명 좋은 것들을 더 많이 경험하지만,

그래도 좋은 것들을 보았을 때 나는 계속계속 다시 놀라고 싶다.

이런 것쯤이야 하며 시시하게 여기는 마음이 안 생겼으면 좋겠다.

누가 촌스럽다고 놀려도 영원히 그러고 싶다.


택시를 타고 10시에 KCC에 도착했다.

그리고는 곧바로 이런 저런 협의를 나누고, 한국에 전화를 걸어서 AceDB 문서를 견본으로 사용하기 위해서 받기도 했다가, 얼굴 Dataset을 받기도 했다가, 뭐 등등등을 하다가 점심을 먹으러 갔다.

우리 과제를 맡은 이들이 똑똑하고 열심히 하고 있기도 해서 점심을 사기로 하였다(중요: 김용성 책임과 나의 사비였음~~). 우리가 2명이고 KCC에서 8명이 나왔느니 총 10명이었는데, 우리가 잘 모르니 음식점을 추천해 달라고 하니까 C선생이 저기 호텔이 어떠냐고 하였다.

그러면 가자고 대답은 시원하게 하였는데, 순간 가슴이 뜨끔하였다.

"이거 10명이나 되는데 호텔에 잘못 갔다가 출장비 완전 다 털리는 것 아닐까?" 라는 생각이 들어서 무거운 마음으로 근처 호텔로 향했다. 나중에 물어보니 김용성 책임 역시 "호텔" 소리가 나올 때 마음이 철렁했다고 ㅋㅋ

우리가 간 곳은 KCC 사무실 근처의 Anhui Tower라는 호텔인데, 이곳이 아주 대박이었다.
맛은 좋고 가격은 착했다. 만세~~~  우리가 10명이서 아주 훌륭하게 먹었는데도 도합 6만원 정도밖에 안 나왔다. 휴~~~ ^^

우리가 먹은 것들은 대략 이런 것들.
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아래 가운데 있는 사진은 삼겹살인데,
거무튀튀한 색깔이어서 그닥 당기지 않게 생겼지만,
맛은 아주 끝장이다. 아주 입에서 살살 녹는다 ^^
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참사(보안담당자)의 허락을 얻어서 KCC 연구원들 사진도 여러 장 찍었지만, 왠지 여기 올렸다가 나중에 그 연구원들에게 뭔가 누가 되지 않을까 하는 생각이 들어서 올리지 못하는 것이 안타깝다.

아무튼 한 사람에 6000원 꼴로 아주 맛있게 먹고는 즐겁게 복귀했다.

안휘타워의 주소는 아래에 있으므로, 땡기는 분들은 찾아가서 드실 것 :)
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다른 누구보다도 내 카운터 파트너들인 A선생, B선생, D선생들이 기분좋고 맛있게 식사했다고 해서 마음이 뿌듯했다. 한 가지 희한한 것은 대부분의 연구원들이 식후에 담배를 피우는 것이었는데, 북에서는 담배가 싼가? 암튼 거의 흡연율이 80% 정도는 되는 것 같았다.

KCC 사무실에서도 사진을 같이 많이 찍었는데, 일단 사람들 얼굴이 별로 안 나오는 것으로 한 장.
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저녁 6시까지 쉬지 않고 일한 덕에 일단 협의할 것들은 모두 끝냈다.

사실 오전에 나올 때는 오전만 하면 끝나지 않을까 했었는데, 하다 보니 이런저런 것들이 많이 있어서 더 했다. 사무실에서 찍은 사진들을 그 쪽 컴퓨터에 복사해 주었는데, 사람들이 다들 자기 사진이 잘 나왔는지 보기도 하고 좋아하였다. 더 많이 찍었으면 아마도 Face Recognition 데이터로 썼겠지? ^^

일을 끝내고 작별 인사를 하고 나서는 이제 본격적인 관광에 나섰다.

그 이야기부터는 다음 편에~~~
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급 중국 출장

2008/01/08 17:05

원래 외주 프로젝트의 중간검수 관계로 중국에 가기로는 되어 있었으나, 다음 주를 생각하고 있었다.
그런데, 갑작스럽게 모레부터 가게 되었다.
동행자는 우리 팀의 데모신(God of Demo) 김용성 책임~

2000년도에 갔다 왔었으니 벌써 8년만인가?
다시 보는 베이징은 어떻게 변해 있을 지 궁금하다.

10년이 다 되는 세월이니 강산도 변해 있을 것이지마는,
어쨌든 먹거리 풍부한 것은 변하지 않았겠지? ^^

참, 이번에 가서 만나는 사람들은 북한 사람들인데 만나면 어떨 지 궁금하다.
Tele Conference로 접했던 김모선생(북한에서는 상대를 선생이라고 부름)은 느낌에 순박한 엔지니어일 것 같던데, 실제로 만나면 어떠려나? 모처럼만의 출장이어서 새로운 기분이 들기도 하고, 진기한 경험일 것 같아서 기대도 된다.
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아는 사람은 알고, 모르는 사람은 모르는 사실..

북한에도 IT를 다루는 연구소가 있고, 한국의 몇 기업들은 북한에 외주 과제를 주고 있다.

우리도 외주과제를 하나 주고 있는데, 자세하게 쓰기는 힘들고 Nearest Neighbor Search 기능에 관련된 것이다.

Nearest Neighbor Search는 사실 내 박사 전공에 밀접하게 관련이 있는 연구인데, 내가 박사과정을 할 때에는 index에 기반한 방식을 사용하거나 VA-File처럼 bitmap을 만든 후 압축해서 linear search하는 방식들이 대부분이었다.

그런데 지난번 심규석 교수님이 초빙세미나를 할 때 보니까 Locality-Sensitive Hashing이라는 게 있는데, 이게 요새 information retrieval이나 multimedia retrieval에 기가 막히게 쓰이고 있다고 한다. 그래서 우리 외주과제에서도 locality-sensitive hashing을 속도 상의 대안으로 고민하고 있다.

그 결론으로, 지금 오랫만에 논문을 붙잡고 locality-sensitive hashing을 열심히 공부하고 있다는 말씀.
외주를 수행하는 사람도 알아야 되지만, 외주를 맡기는 사람도 잘 알아야 시너지가 나는 법이니까...

내일 Tele Conference를 하기 전까지는 상당히 이해에 진전을 이루어야 하는데, 오랫만에 수식이 많이 있는 논문을 보니 수월하게 읽히지는 않는구나. 그래도 독서백편 의자현(讀書百篇 意自現)이라고 했으니, 읽고 읽어보면 머리 속에 들어오리라고 기대한다. :)

논문을 읽다 보니 재미 있는 구절이 있어서 써 본다.

In recent years, several researchers proposed to avoid the running time bottleneck by approximation. This is due to the fact that, in many cases, approximate nearest neighbor is almost as good as the exact one; in particular, if the distance measure accurately captures the notion of user quality, then small differences in the distance should not matter.

에,, 여기까지는 Approximate Nearest Search에 대한 도입이고, 아래가 바로 재미있는 부분이다.

"In fact, in situations when the quality of the approximate neearest neighbor is much worse than the quality of the actual nearest neighbor, then the nearest neighbor problem is unstable, and it is not clear if solving it is at all meaningful"


해석하자면, 근사하여 찾아낸 nearest neighor가 실제 nearest neighbor와 전혀 다르다면, 그 nearest neighbor 문제 자체가 unstable하다는 것이다. (approximation에 문제가 있을 확률보다는...) 또한, "그런 경우 nearest neighbor 문제를 풀어봤자 의미가 있을랑가 없을랑가 알 수 없다"는 이야기가 되겠다.

이걸 논지로 해서 논문을 쓴 사람들도 있더라구~ ^^

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