아르코미술관 미디어 프로젝트 연계 '1분 아카이브' 워크샵 참가
오늘은 오랜만에 아르코미술관에 갔다. 무진 형제와 함께 미디어 아트를 만들어 보는 것인데 무진 형제는 제일 큰 누나가 문학을 전공했고, 둘째 누나가 미술 (키네틱 아트)을 전공했고, 막내 남동생이 사진을 전공했는데 이 세 사람이 어떻게 융합적으로 전공이 아닌 미디어 아트를 표현했을까 궁금했다.
그들의 작품인 '결구' 는 자신들의 생각을 표현하여 관객들에게 알리기 보단, 관객이 질문을 던지고 해답을 찾아가는 형태의 작품인 것 같았다. 미디어 아트는 어떻게 해석하느냐에 따라 다양한 결론을 얻을 수 있는 것 같아 재미있다.
2시간 안에 스토리를 작성하고, 촬영과 편집까지 마쳐야 해서 완성도는 좀 떨어지지만, 한번 만들어 보니 미디어 아트가 어렵고 난해한 것이 아니라, 자유롭고 재미있게 표현하는 것이라고 생각하게 되었다. 우리 팀은 둘을 빼고는 처음 만나는 사이라 처음에는 어색하고 서먹하여 자기 표현에 소극적이었으나, 금방 친해져 다른 팀에 비해 완성도가 높은 작품을 만들 수 있었다. 작품의 이름은 'Number One' 이다.
이 작품은 우리의 현실을 비판하고, 다른 사람들은 그 현실을 어떻게 바라보는지 그런 접근에서 만들게 되었다. 음악은 발로 만들었다.
제작은 카메라를 이용해 약 100컷의 사진을 찍어 Adobe Premier에 올리는 형식으로 제작하였다.
'예술은 삶을 예술보다 더 흥미롭게 하는 것'이다.
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2016년 2, 3번째 Coursera 수료증 취득
오늘 Statistical Inference, Regression Models 이 두 강좌를 수료하였다.
Data Science 강좌들은 이번년도에 내가 개발하고 있는 프로젝트를 위해 (자세한 내용은 만든 후 공지할 것임) 공부하고 있다. 이 강좌에 나온 기술들이 일부분 쓰일 것이다.
먼저, Statistical Inference는 4주 동안 강좌를 듣고 하나의 데이터 도출 결과를 R 소스코드와 시각화 자료와 함께 논문으로 만들어 제출하는 과정이다. 수료 요건을 충족하였지만, 컴퓨터에 문제가 있어 인증을 못한 것으로 인해 다시 제출해 성적처리를 받아 수료하였다.
2016년도에 첫번째로 들은 강좌인 Reproducible Research보다 성적이 높다. 총성적 100점을 맞을 수 있었지만 Quiz 2를 86점을 맞아 95.4점으로 점수가 내려갔다. 아쉽지만 다음에 더 잘 해보기로 다짐했다.
그 다음, Regression Models는 mtcars Data를 가지고 하나의 R 요약 자료를 제출하는 과정이다. 그 중 나의 Report를 평가한 사람들의 반응은 아래와 같았다.
얼마 전에 인증 문제로 Statistical Inference 강좌에서 사람들의 채점 결과(?) 를 날려 먹은 적이 있다. 그 강좌의 평가에서는 "디자인이 마음에 안 들지만 점수를 깎지는 않겠다", "폰트 사이즈가 좀 더 컸으면 좋겠다" 등 다양한 평가들이 나왔었다.
여기서는 성적을 Statistical Inference보다 0.1%(...) 높은 95.5점을 취득하였다.
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2016년 첫 Coursera 수료증 취득
오늘 2016년도 첫 번째 Coursera 강좌를 수료하였다. 수료증은 기간이 안 되어 2월 18일에 나온다.
이제부터 Coursera가 Machine Learning 강좌 뿐만이 아닌 대부분의 강좌들이 모두 On-Demand Course로 전환되었다고 한다. 이 제도는 Coursera에서 형식적인 수료증은 정해진 기간에 받지만, 수료는 자신의 실력에 따라 조기수료를 할 수 있도록 만든 시스템이다.
지난 2015년도 강좌 (일부 On-Demand Course 제외)들은 퀴즈를 3번 틀리면 그 퀴즈는 재시험을 칠 수 없지만 (물론 내가 재시험을 쳤다는 이야기는 아니다. ㅎㅎ) On-Demand Course로 지정된 강좌들은 Quiz를 3번 틀릴 시, 8시간을 기다린 후 다시 틀린 횟수를 리셋되도록 만들었다. 즉, 학생들에게 더 많은 수료의 기회를 주기 위함이다.
또한, 조기수료를 하기 위해 도전하는 사람들이 있지만 그 수가 적어 서로의 과제를 평가할 학생이 부족해 수료가 안되는 경우가 있다. 이번에 내가 그랬다. 그래서 1월 13일에 할 수 있는 수료를 28일이 되어서야 할 수 있었다.
이번에 내가 들은 Reproducible Research 강좌는 모아진 데이터 결과를 가지고 다시 그 데이터를 연구 및 재가공하는 강좌이다. 미국의 환경 데이터를 주면 이를 이용해서 통계 및 재가공을 위한 R 코드 및 결과를 GitHub에 업로드하는 방식이다. 프로젝트가 딱 2개지만 아직 접하지 못한 수학공식들이 쓰여 다른 강좌들보다는 약간 어려웠던 면들이 있었다.
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