Talk Lowy(kr)

영상버전 :  https://youtu.be/ITOp6wuCPrw 한국의 국가 서비스의 전산화가 아주 잘 되어 있다고 했잖아요? 일본도 전산화는 되었습니다.  그런데 보시면 아마 속터질 거에요..  작년 교통사고로 인해서 병원에 다녀온 이력을 떼려고 했는데..  원래 교통사고랑 엮인 병원 처리는 건보 처리를 안하고 병원과 보험사가 직접 처리하는데 나중에 정산 내역을 보니까 보험료 없이 병원비 계산해서  위자로에서 제하고 준다네요.. =ㅅ=;; 즉, 내가 내 건강보험료로 병원을 다녀오고나서 나중에 보험사의 위자료만 받는게 낫다는 생각이 듭니다.  일단, 그건 차치하고  보험사에서는 내가 개인적으로 병원 다닌건 계산 안하다보니  위자료가 적게 산정이 되었드라구요..  병원에 얼마나 다녔나 를 계산해서  10일 갔으니 60만엔.. 뭐 이런거드라구요..  그래서 내가 자비로 간 곳도 있다고 하니까  듣는둥 마는 둥 해서  내 보험의 변호사 특약을 써서  청구 요청을 하려고  의료 보험 이력을 떼려고 했습니다.  온라인으로 가능하지 않을까 해서  건보 홈피에 갔는데..  거기에 인터넷 조회가 있더라구요! 그런데 인터넷 조회를 하려면  회원 신청이 필요하다네요…  그래서 신청을 했더니..  확인후 우편으로 발송해준다고 합니다.  뭐, 일본에선 언제나 거주지 확인을 우편으로 했으니 하고 기다리는데..  며칠 후 우편이 왔습니다! 그 속에는 무려..  인터넷 접속 아이디와 패스워드가 들어있는거에요! 음..? 인터넷 접속 아이디랑 패스워드를 종이로 간수하라는건가? 여기서 이미 느끼셨겠지만,  한국은 자기 공인인증서만 있으면 그 자리에서 모두 해결 되잖아요?  개인 보호라는 명목으로 주민 번호같은게 없어서 생기는 폐해가  이렇게 나오더랍니다....

영상버전 :  https://youtu.be/wnak61YfPLc       오랜만에 올리브의 언덕이라는 스파게티가 메인인 패밀리 레스토랑에 왔는데 자동화가 눈에 띄네요.  날이 갈 수록 점점 디지털화가 된다는 느낌이 있긴 했지만,   조금씩 바뀌는 모습에 눈치를 잘 못 챘는데.. 생각해보니 참 많이 바뀐 거 같습니다. 아마 한국도 키오스크가 많이 생겨 나이든 분들에게는 어려움이 많지만,  인건비 절감등의 경쟁력을 위해선 어쩔 수 없는 흐름이라고 봅니다.  이 중에서 이번에 본 것들을 한 번 정리를 해볼까 합니다.   예전이라면 대기판이라는 곳에 펜으로 적었던게 키오스크로 바뀌고 전화 알림 설정을 하면 시간이 되면 전화로 기계 목소리로 안내를 하네요.. 직원이 직접 전화를 했던 예전과는 달라진 것 같지만, 이것도 상당히 예전부터 도입이 된 시스템이긴 합니다.  이렇게 불려서 내 차례가 되면 카운터로 갑니다.  예전에는 점원이 안내를 해줬지만, 이젠 대기표를 스캔하면 테이블 번호표를 다시 발급 받습니다.  알아서 그 테이블을 찾아가야 하구요..키오스크에는 매장 맵에서 제 테이블 위치가 표시되는데요.  이 부분만큼은 사람을 접대하는 서비스이기 때문에 사람을 쓸 줄 알았는데,  가차 없네요..   음식은 예전엔 점원을 불러 메뉴판을 보고 주문 했으나 이젠 단말기로 주문 하면 됩니다.  이건 아마 한국에서도 많이 도입 되지 않았나요? 일본에서도 코로나 이전부터 많은 점포에서 도입한 부분이라 큰 감흥은 없지만,  제가 일본에 처음 왔던 2004년에는 없던 것이라 어느새 바뀌었나 싶은 부분입니다.  물론 지금도 작고 오래된 카페 같은데 가면 완전 아날로그를 경험할 수 있다보니 취향대로 손님의 성향은 극에서 극으로 나뉘지 않을까요? 다른 곳에선 qr을 읽으면 휴대폰에서 주문 가능한...

영상버전 :  https://youtu.be/zFXmIoSQU5Q 요즘 핫한 이슈니까 좀 얻어타볼께요..  제가 좋아하는 안될공학 이란 곳에서 공식 문서나  기타 정보를 베이스로 신뢰성있고 깊이 있는 정보를 다뤄주고 있어서  그 곳을 참고하시면 왜 DeepSeek가 생각보다 부풀려 있는지를 잘 이야기 해주고 있습니다.  거기까지 가서 보기 귀찮으신 분들께 요약을 해드리자면 DeepSeek는 결고 학습 비용이 싸지 않습니다.  이건 DeepSeek의 공식 문서에서도 나와 있는데요,  거의 1/10의 비용을 들였다고 하는 부분만 기사화가 되어서  다들 그런줄 아시는데,  필요한 전제 학습은 모두 끝낸 뒤 마지막 테스트 비용이 1/10이라서 전제 학습에 들어간 비용은 포함되지 않았다는 이야기 입니다.  즉, 그게 100배 들어갔는지 알 방법이 없는거죠..  두 번쨰, 오픈소스라고 했는데,  AI개발하시는 분들은 다들 아시겠지만,  AI는 이미 Python의 pytorch나 tensorflow 모듈을 설치하고  거기서 호출하는게 다 입니다.  즉, 모든 알고리즘은 1950년대에 이론이 완성되었구요,  그 알고리즘들의 조합을 이용한 여러가지 방법론이  클라우드 시대의 분산 컴퓨팅 파워를 활용해서  나오기 시작한거죠.  그 조합 중에 Neural Network가 있는거구요,  Neural Network의 조합 개념을 활용하여  알고리즘 조합 차이로 DNN과 CNN, SNN이 있는 겁니다. 그 중 DNN을 활용한 것 중에   transformer라는 방법론이 있는거구요,  이번 deepseek의 오픈 소스를 보시면 아시는 분들은 아시겠지만,  Pytorch의 transformer의 모듈을 그냥 갖다 쓴게 아니라 어짜피 transformer도 여러가지 알고...