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오늘은 여기를 다녀 왔습니다. 게놈 데이터 연구 아주 흥미로웠습니다.

논문 잘 쓰는 방법 - 움베르토 에코

1> 구체적인 테마를 찾아 낸다
2> 그 테마에 관한 자료들을 수집한다
3> 그러한 자료들을 정리한다
4> 수집된 자료들을 토대로 자신이 직접 테마를 재검토한다
5>이전의 모든 고찰들에 대해 유기적인 형식을 부여한다
6>논문을 읽는 사람이 자기 의도를 이해할 수 있도록 자신의 개념을 체계화하고 자료를 정리하는 법을 배운다.

세계 30개이상의 대학에서 명예박사를 받으신 지독한 공부벌레라는
움베르토 에코가 전하는 논문 잘쓰는 방법을 읽었습니다.
소위 최전방 융합학문 논문을 쓰면서 어디 하나 기댈 곳 없는 바위에 계란 던지는 심정이었는데
우연히 리서치하다가 발견했습니다. 인문사회과학을 위주로 설명하고 있지만 역시 기본이 있어야
융합도 가능하다는 생각을 절실히 깨닫게 해준 시원시원한 글입니다.
400페이지 가까이 되는 조언을 썼지만 가장 마음에 와다는 것은
결론 부분에 있는 '논문은 외로운 작업이다' 라는 것입니다.  그래서 스포츠를 하듯 해결이 불가능해 보이는 문제를 정해진 기간안에 놀이, 내기 , 보물찾기 하듯 추적하여 만족감을 얻으라고 합니다. 
뭐 이 정도로 계속 공부하는 사람이라면 당연히 알고 시작했을 어찌보면 진부한 내용입니다.
하지만 불분명한 미래에 대한 고독함으로 오는 외로움으로 인해  인간의 판단 능력을 흐려 놓을 때 쯤
한번쯤 나와 같은 길을 가고 있는 사람이 있다는 것을 깨닫고 다시 힘을 얻어 전진할 수 있게 해주는
내용의 책이었습니다.

이 책은 1977년에 움베르토 에코가 볼로냐, 밀라노 등의 이탈리아 대학과 여러 아르헨티나의 대학에서  강의를 하면서 뉴욕대, 컬럼비아대, 예일대에서 지냈던 그의 40대에 쓴 것입니다. 참 머리도 좋은 사람이지만 그의 젋은 시절의 다양한 경험의 기회도 부럽네요. (그냥  부러운 것 보다는 관심있게 염두해 봐야할 인물로 분리했습니다.) 1980년대 이탈리아의 교육계혁(미국등과 비슷한 학사, 석사, 박사등의 제도의 고려) 이 있기 전에 쓰여진 내용이긴 하지만 지금 젊은 만학도(어린 천재들과 일선에서 돌아온 내공 업의 전문가들 사이에 껴 있는 그 중간의 오랜시간 공부만 한  30대를 의미)   들의 고민을 썼더군요.

공부를 하지만 공부만 할 수 밖에 없는 사회 환경에서 질 좋은  순수 논문은 과연 연구자에게  필요한 것인가?  끝이 날 것 같지 않은 논문을 쓰는 과정이 차후에 연구자에게 어떤 도움이 될 것인가? 어떤 주제의 논문을 써야 우리(연구자, 교수, 사회)가 만족하는가? 과연 논문은 써야 하는가? 등등

엠베르토 에코가 있는 볼로냐 대학은 학문에 대한 열정이 남달라서 학사도 졸업하는데 보통 10년이 걸리다고 합니다. (오랜 기간 집중을 잘하는 복 받은 사람들만 있는 곳 인 것 같습니다)  에코는  만약 학교와 공부에 더 이상 뜻이 없고 사회에 나가서 돈을 벌어야 하는 상황이라면 시간을 집중적으로 쓸 수 있는 좁은 범위의 주제을 잡아 빨리 졸업하라고 합니다. 경제적으로 살자는 그의 시원시원한 의견은 신뢰가 갑니다. 하지만 그것이 아니라면 놀이라 생각하고 즐겁게 차분히 최선을 다해 논문을 쓰자고 합니다. 논문은 과시용이 아니라 자신을 위해 정립하는 자신과의 싸움이라는 거지요. 주제가 나와 맞지 않아서 교수와 대화가 안되서 등등의 교수탓도 할 것 없고 나의 가치, 논문 주제의 가치를 사회가 몰라주는 것 같다며 사회 탓도 할 것 없이 나를 위해 써야지만 끝을 볼 수 있다고 합니다.  (다시 말하지만 이 글은 1977년에 쓰여진 내용입니다. )
이외에 도서관 이용법등의 자료를 어떻게 활용해야 하는지 등의 실질적인 방법들이 적혀있습니다. 손쉽게 자료를 찾을 수 있는 디지털 정보 홍수 속에서 근본을 생각하게 하는 아날로그적인 방법들입니다.

Game of life Cellular Automata
chapter  1
Introduction to Cellular Automata and Conway's Game of Life
Carter Bays

1950년대에 세포기계가 나타났다 하더라고 세계적으로 유명하게 흥미를 가지고 퍼진 것은 존 콘웨이의 생명기계 세포기계가 1970년대 사이언티픽 아메리칸 아티클에 연재되면서 일 것이다.  그의 간단한 게임 모형은 오실레이터( periodic forms)와 gliders(translating oscillators)의 발견으로 더 많은 관심을 받는다.

1.1 간단한 백그라운드
세포기계는 1, 2,3 혹은 그 이상의 디멘션으로 구성되어 있으며 콘웨이의 룰은 이 것을 설명하는데 가장 적합한 방식의 예라고 할 수 있다. 사각형의 무한의 그리드로 시작한다. 각각의 독립된 사각형은 8개의 터칭 네이버(touching neighbors)를 가지고 있다. 이 네이버들은 보편적으로 사각형의 사이드나 코너을 터치하는 후보들은 (무어 네이버후드)와 같은 방법으로 다루어진다. 우리는 사각형의 어느 부분을 매꾸는데 우리는 이 사각형을 살아 있다라고 한다. 이산적인 시간 구성단위 discrete time units 로 구성되며 이를 세대 진화라고 부른다. 우리는 현재 세대가 다음 세대로 진화하기 위한 룰을 적용한다.
우리의 룰은 아래와 같다

만약에 살아 있는 셀이 2개나 3개의 살아 있는 이웃 셀을 터칭할 경우, 그것은 다음 세대에 살아 있다라고 정의 한다. 반대의 경우는 죽었다고 한다.
만약에 죽어 있는 셀이 정확히 3개의 셀을 터칭할 경우 그것은 다음 세대에 살아 난다.

그림 1.1 은 위의 룰을 살아있는 (채워진 ) 셀의 진화를 그린 것이다.

그림 1.1
TOP : 격자무늬판 속의 각 셀들은 8개의 이웃을 가지고 있다. 이 셀들은 x를 가지고 있고 이웃들은 n을 가지고 있다. 격자판 속의 어떤 셀이든 죽거나 살아있다.
BOTTOM: 특적 영역이 좀 더 큰 격자판의 그림이다. 왼쪽에서 우리는 이니셜(초기) 모양을 설치한다. 음영이 있는 부분의 셀은 살아 있고 다른 부분의 셀은 죽어있다. 셀안의 숫자는 살아 있는 셀을 위한 살아있는 이웃의 양이다. (셀이 번호를 가지지 않을 경우 이웃 셀은 0이다. ) 세대 1에서 시작하는 3 세대가 그려져 있다. 세대2와 세대3은 다음과 같은 룰에 대한 결과이다. ; 2나 3의 활성화된 이웃이 살아 있으면 셀이 살아 있다. (반대는 죽는다); 3개의 살아있는 이웃(반대는 죽음을 의미한다) 에 둘러 싸인 죽은 셀. 세대 1에서 세대 2의 변화를 측정하자.  그림에서 셀a는 죽었다. 정확하게 3개의 이웃들이 살아 있지 않다면 그것은 죽은 것이다. 셀 B는 살아 있다, 하지만  2개 혹은 3개의 살아 있는 이웃이 필요하다. 만약 1만 있다면 그것은 죽는다.  셀 C는 죽었다. 3개의 살아있는 이웃들이 있다면 이것은 살아 날수 있다. 그리고 셀D는 2개의 이웃들에 의해 살아 남을 수 있다. 2세대마다 반복해서 룰이 진행되며 이것을 오실래이터라 부른다.


 

http://chicagoclassicalreview.com/2011/03/machovers-robot-opera-to-kick-off-chicago-opera-theaters-season/

decorative? or True vision?