미국 영화를 보면 고등학생들이 부모님의 픽업 트럭을 운전하는 것을 흔히 볼 수 있다. 한 때는 그런 장면들을 보며 ‘얘들은 운전도 빨리 시작하네’ 하는 생각에 부러워했던 적도 있었지만 운전을 수시로 하는 지금에 와서 보면 굳이 일찍 시작할 필요는 없겠다는 생각도 들기도 한다.

미국은 만 16세부터 운전 면허 취득이 가능하다. 미국에 처음 도착해서 DMV(운전면허 발급을 위한 기관)을 갔을 때 고등학생 쯤 되어 보이는 미국애들이 부모님과 함께 와서 기다리고 있다 모습을 봤었는데 아마 그 친구들이 집에 가면 픽업트럭을 운전 하러 나가겠지.

쉬이 영화에서 보는 모습은 그 아이들이 신나서 창문에 걸터 앉기도 하고 고성방가를 하며 과속하는 모습이어서 처음 미국 나올 때는 저런 아이들이 도처에 즐비하면 위험하지 않을까 하는 게 내 생각이었다.

내 생각과 다른 미국 운전 문화

하지만 나는 내 예상과는 정반대의 모습을 보고 적잖이 놀랐다. 도로는 내 생각보다 평온했고 오히려 과속 하는이도 없었다. 물론 내가 살던 동네 의 전반적인 분위기도 한 몫 했으리라. 놀랐던 포인트들을 적어 보자면 아래와 같다.

• 횡단보도에 미처 다다르지도 못한 나를 위해 차를 멈춰 세우고 기다려 주는 운전자

• 과속 카메라가 없어도 누구 하나 과하게 속도 내는 이가 없는 동네 도로

• 신호등이 없어도 Stop 사인에 먼저 도착할 순서에 따라 순서를 기다리는 차량들

• 양보를 받을 때면 기분 좋게 손을 들어 감사 혹은 미안함을 표현 되는 운전자들

특히 무엇보다도 첫 번째, 횡단보도에 미처 도착 하지도 못한 나를 위해 멈춰선 운전자를 보고선 혹시 차에 문제가 있어서 세운 건강 하는 착각도 했었다. 그만큼 한국에서는 보지 못한 광경이었기에.

과속에 관해서도 신기하게도 시내에 과속 카메라가 없는 데도 다들 속도를 잘 지키는 모습이 신기했다. 한국에서 1km만 운전해도 수차례 과속 카메라를 볼 수 있었다 나에게는 그 모습이 더욱 이질적이었다. 우리는 민식이 법이니 뭐니 해서 더더욱 규제만 늘어가는데 그 모습과는 꽤나 상반되었다.

왜 미국 운전문화는 점잖은걸까?

사람들과 모여 이야 할때면 종종 이런 미국의 운전문화에 대해 이야기를 하며 각자 생각한 이유를 늘어놓곤 했다.

“미국은 총이 있으니까 한국처럼 보복운전 같은거 하다간 총 맞을까봐 안그러는 거야”

“경찰의 힘이 세니까 여기선 함부로 운전하지 않는거야”

“미국 차는 선팅을 못하게하니까 서로 얼굴이나 표정을 다 볼 수 있어서 다들 착해지는거야”

여러가지 의견이 있었고, 나의 관점에서는 대부분 다 나름의 일리가 있는 것 같았다. 흔히 유튜브나 영상 플랫폼 등에서 ‘천조국’ 혹은 ‘불곰국’ 등의 이름을 걸고 운전 중 싸움이 벌어질 때 트럭 트렁크에서 사냥용 총 같은 것을 꺼내드는 웃긴 영상들을 본 상상력으로 나오게 된 농담일 수도 있지만 왜인지 나는 충분히 가능한 이야기인 것 같다. 요즘은 총기사고 소식도 더욱 많이 들려오니까.

경찰의 공권력 또한 미국은 상당히 강한 편이다. 경찰의 사이렌 소리가 들렸을 때 정차(pull over)를 하지 않고 계속 주행하다간 추격을 당하거나 충돌을 통한 제동을 당할 수도 있다는 영상들 또한 돌아다닌다. 미국 처음왔을 때에도 들었던 조언 중에 혹시나 경찰이 차를 세우면 두 손을 핸들에 올리고 내게 총이 없음을, 혹은 총을 쥘 의사가 없음을 보여야 한다는 것이었을 만큼이니 말이다.

사실 다른 무엇보다도 나는 선팅을 못하는 것이 이런 분위기에 평화적인 방법으로 가장 큰 기여를 한다고 생각한다. 선팅을 아예 혹은 거의 하지 못하다보니, 교차로에 서있다보면 건너편의 차 운전자가 어떤 표정을 짓고 있는지까지 다 볼 수 있다. 그렇기에 혹시나 상대방의 양보에 감사를 표시할 때면 손을 들기도 하고, 운전을 이상하게 하는 상대방에게는 양 팔을 들어 ‘어이가 없다’라는 제스처를 취하기도 한다. 여기서 핵심은 손짓이나 표정을 통해서 차량 간에 소통이 된다는 것이다. 우리나라에서 하던 것을 돌이켜보면 우리는 짙은 선팅을 하고 다니는 경우가 대부분이기 때문에 경적이나 비상등을 통한 수단 외에는 딱히 의사표현할 방법이 없었다. (창문열고 손가락으로 욕하는 몰지각한 경우는 빼자) 그렇다보니 자연스레 서로를 배려하는 문화가 갖춰지는 것 같다. 이곳에서 꽤 오랜시간 지내다 보니 자연스럽게 나도 그들의 방식을 배워 손을 들어 감사를 표하곤 한다.

미국이라고 다 착하게 운전하는 건 아니야

이제껏 미국의 운전문화를 칭찬했지만 사실 항상 미국인들이 성숙한 운전문화를 보이는 것 만은 아니다. 왜인지 고속도로에만 올라서면 시내에서는 그토록 점잖던 이들이 레이서가 되는 모습도 참 적응안되는 모습이다. 특히 산을 구불구불 올라가는 왕복 2~4차선 남짓 좁은 고속도로에서 (사실 우리나라로 치면 국도일 것 같다) 시속 100~120km로 달리는 차들 사이에서 속도를 맞춰 달리자면 아찔하기 까지 하다.

또한 시가지를 벗어나 외곽의 한적한 도로를 달리다보면 나도 모르게 과속을 하는 경우들이 많고 이걸 잡기위해 잠복하고 있는 경찰차 또한 심심치 않게 볼 수 있다. 아직까진 운이 좋게 한번도 걸린 적이 없지만 주변에서는 Speeding Ticket (과속 딱지)를 끊었다는 경우가 꽤 있다.

또한 주마다 운전하는 분위기의 차이가 있는데, 내가 사는 곳은 비교적 천천히 운전하는 편이지만 다른 곳은 심한 곳도 있다고 한다. LA나 뉴욕 같은 도심지는 차량과 보행자 모두 신호를 신경쓰지 않는 말도 안되는 모습도 볼 수 있다.

아침에 복치와 커피를 사러가는 길에 횡단보도에서 우리를 보고 멈춰서는 차들과, 거리가 너무 가까워 미처 속도룰 줄여 멈추지 못한 차량 운전자가 우리에게 손을 들어 미안함을 표현하는 것을 보며, 미국에서는 보행자 사고가 많지 않을 것 같다는 생각이 들었다. (물론 복치가 ‘뉴욕은 아닐걸’ 이라고 말했고, 나도 다른 지역에서의 기억을 떠올리며 절대적인 건 아니라는 생각이 들었지만)

다른 건 몰라도 우리나라도 보행자들이 좀 더 안전한 환경, 그리고 운전자들끼리 좀더 인간적인(?) 수단으로 소통하면 화가 적어지지 않을까 하는 생각이 들곤 한다.

서버 작업을 하거나 Automation을 하다보면 종종 스케줄러를 사용할 경우가 있다. Automation을 모든 일에 모토로 하다보니 자주 사용하게 되는 것은 당연하지만 왜인지 번번히 방법을 헷갈리곤 한다.

윈도우는 ‘작업 스케줄러’를 통해 루틴한 작업을 설정 가능하지만, 리눅스는 Crontab을 기본적으로 사용한다. 여기서 리눅스(Linux)는 우분투(Ubuntu), 데비안(Debian) 등과 같은 OS 들을 의미하는 것으로, 파일 시스템을 기반으로 모든 것이 이루어진다. 즉 스케줄러 또한 파일 시스템을 조작해서 설정할 수 있다는 의미. 천만 다행으로 일부 자주 사용되는 유틸리티의 경우 명령어 형태로 제공하고 있다.

그중 안쓰면 자꾸 까먹는 Crontab의 규칙 및 설정방법, 그리고 로그 확인하는 방법까지 알아보도록 하자.

Crontab 설정방법

최초로 Crontab을 설정하는 방법은 아래와 같다.

1. 터미널을 연다. 마우스 우클릭 혹은 어플리케이션 중 Terminal을 찾아서 열 수 있다.

2. 터미널에 crontab -e 명령어를 입력한다. 앞서 언급했듯이 리눅스는 파일시스템 기반으로 동작하는데 이 명령어는 관련 설정 파일을 열어준다.

3. 새로운 작업을 추가하려면, 다음 형식으로 작성한다:
   • [빈도] /경로/스크립트_파일.sh 위 예시는 매 분마다 스크립트 파일을 실행하도록 설정한 것으로 원하는 실행 주기에 맞게 다양한 옵션을 설정할 수 있다. 예를 들어, "30 2 * * 1-5 /경로/스크립트_파일.sh"는 매주 월요일부터 금요일까지 오전 2시 30분에 스크립트 파일을 실행하도록 설정한 것이다.

4. 작업을 저장하려면, :wq를 입력하면 된다. 기본적으로 vi 혹은 vim 편집기를 사용하는 경우인데 이러한 편집기의 단축키도 따로 정리해두면 좋을 것 같다.

Crontab 로그 확인

crontab 로그를 확인하는 방법은 다음과 같다:

1. 터미널에서 crontab 로그 파일을 확인할 수 있는데 이 파일의 위치는 시스템마다 다를 수 있으므로, 운영체제 버전과 설정에 따라 다를 수 있습니다. 자주 사용되는 Path들을 예로 들자면
   • /var/log/cron

2. 로그 파일을 확인하려면, 다음 명령어가 필요하다:
   • tail -f /var/log/cron 이 명령어는 cron 로그 파일의 마지막 10줄을 출력하며, 로그 파일이 업데이트될 때마다 자동으로 출력다. 자세히 알고싶다면 tail 명령어 사용법을 찾아보자.

3. crontab 실행 결과를 로깅하도록 스크립트 파일을 수정할 수도 있다. 이 경우, 스크립트 파일에서 로그 파일을 직접 생성하고 관리할 수 있다.

Trial and Error

Crontab에서 스크립트 파일이 실행되지 않을 때는 몇 가지 확인해볼 사항이 있다. 가장 일반적인 이유는 파일 경로가 올바르지 않아서 이다. 경로가 올바른지 확인하고, 파일이 실행 가능한 상태인지 확인해보자. 또한, 파일에 실행 권한이 있는지도 확인해야 한다. 파일에 실행 권한을 부여하려면, chmod +x /경로/스크립트_파일.sh와 같은 명령어를 사용하면 된다.

• 파일 내용이 정확한지 확인한다.

• 모든 시스템 명령어는 절대 경로를 사용해야 한다. 다른 위치에서 실행되는 경우 스크립트가 작동하지 않을 수 있다.

• 스크립트 파일에서 로깅 관련 코드가 정확한지 확인한다.

• crontab 실행 시간이 정확한지 확인해야 한다. 타임존이나 기본 시스템 설정에 따라 시간이 다를 수 있으므로 주의해야 한다.

• 시스템 로그를 확인하여 문제가 있는지 확인한다.

위에서 Crontab 설정 방법, 로그 확인하는 방법 및 일반적인 문제를 해결하는 방법을 정리해봤다. Crontab을 사용하여 시스템 작업을 자동화하는 것은 매우 유용하지만, 언제나 그렇듯이 시스템 설정과 관련된 문제가 발생할 수 있다. 문제가 발생하면 차분하게 문제를 해결할 수 있는 능력이 필요하다.

이 문서가 나를 포함한 또다른 Crontab으로 헤매고 있는 사람들에게 도움이 되기를 🙂

해외 나가서 살면 참으로 많은 것이 좋지만 드물게 아쉬운 것들이 존재 한다.

한국 음식, 한국 사람, 한국의 놀거리들…

개인마다 편차가 있겠지만 나는 비교적 힘들어 하지 않는 축에 속했다. 한국 요리는 직접 해 먹으면 되고, 내가 있는 이곳은 적당히 한국 사람도 있고, 한국 있을 적에도 인스타 감성의 장소들을 그닥 좋아하지 않았기에 더욱 괜찮았던 걸지도.

하지만 이토록 무던하게 잘 적응해왔던 나에게도 시련이 있었으니, 바로 한국 영화를 찾아 보는 것이었다. 그냥 단순이 예전 영화를 찾는 것은 그닥 어렵지 않았다. 넷플릭스나 다른 OTT들이 잘 되어있고, 여차하면 유튜브 등에서 빌려보는 방법도 있었으니. 물론 네이버에서 영화 대여했다가 “해당 국가에서 시청 불가”라는 메시지에 실망했던 것은 안비밀.

특히 예전에 재밌게 봤던 영화가 시리즈로 다시 개봉했을 때 그 간절함은 더했다. 당장 작년에 “범죄도시2”가 개봉했을 때 얼마나 다방면으로 볼 수 있는 방법을 찾아다녔는 지를 생각하면 지금도 눈물이 앞을 가린다.

한번 좀 보자…! 눈물겨운 노력들

돌이켜 내가 사용했던 방법들을 요약해보자면 다음과 같았다.

• 넷플릭스 등 OTT 찾아보기

• 유튜브에 혹시 올라와있는지 확인하기

• 혹시나 이곳 영화관에 개봉하는지 확인하기

• 구글링으로 검색되는 중국(?)스러운 사이트들 찾아보기

• 기타 해외 거주 한국인들이 즐겨 이용하는 사이드들… (이름을 언급하기는 좀 그렇다)

대부분 쉬이 찾기는 어려웠고, 시간이 해결해주었던 경우가 많다. 시간이 경과하고 영화가 상영관에서 내려오면 OTT 등의 서비스로 풀리거나 유튜브에 올라오는 경우가 많았으니까. 하지만 더러는 영화사가 게으른 건지, 아니면 굳이 그럴 필요성을 못 느꼈는지 한참 지난 후에도 좀처럼 영화를 찾아보기 힘든 경우가 있었다. 그냥 “한번 쯤 보고싶다” 하는 영화라면 이렇게 기다리거나 포기할 수 있었지만 앞서 말했듯이 기대하던 영화의 경우엔 참기가 영 힘들었다.

영화 구했다 모두 모여라~!

구하기 힘들었던 만큼 일단 영화를 구했다 하면 모두가 환호한다. “어디서 모일까?” “스크린 있는 집 있어?” 홍익인간의 정신으로 모두가 함께 모이는 날이면 그 나름대로 파티다. 생일이 있는 사람을 위해서는 케이크도 사고, 새로 생긴 빵집이 있으면 빵도 조금 사오고. 그 날은 모처럼 다같이 모이는 날이 되곤한다. 나는 나의 첫 애장품 한국에서 가져온 빔프로젝터가 있어서 그걸 가지고 벽에 쏴서 크게 보곤 했다. 이건 사실 복치와 둘이 있을 때도 자주 본다.

최근에는 ‘범죄도시2’를 보려고 다같이 모였던 것이 가장 마지막이었다. 그날엔 트라이에슬론(철인3종)을 끝내고 온 DK도 와서 몸져 누웠고, 평소 얼굴보기 힘든이들도 다 같이 왔었고, 마침 복치의 생일 근처였기에 케이크도 불었다. 참 소소하지만 집에서 혼자 보는 것보다 이렇게 다 같이 모여서 보는게 영화관 온 것 같은 느낌도 들고 좋은 것 같다. 물론 사운드는 조금 아쉽지만(?)

앞으로도 투쟁은 계속된다

한동안 볼만한 영화가 없어 그냥 그렇게 별 불만없이 지냈던 것 같은데, 새롭게 ‘범죄도시3’가 개봉한다는 소식이 들려오고 있다. 벌써 지난번 ‘범죄도시2’ 회동 때 모였던 이들은 꽤 마음에 들었는지 이번에도 볼 수 있을까 기대하고 있는데, 지난번에 워낙 힘들었던 기억이 있어서 이번에는 솔직히 잘 구할 수 있을 지 모르겠다. 그래도 누군가는 구할 수 있겠지. 그럼 또 저번처럼 다같이 옹기종기 모여서 보겠지.

한류에 대한 관심도 높아지는 만큼 한국 영화에 대한 수요도 조금씩 늘어나고 있는만큼 최소한 영화관에서 직접 상영하지는 못하더라도 OTT등 다른 수단을 통해 좀 더 일찍 새로 개봉하는 영화를 접할 수 있는 경로가 늘어나면 좋을 것 같다는 생각이다.

최근들어 Chatgpt, Dalle 등등 다양한 생성형 AI 모델들이 화제가 되고 있고, 활발히 이용되고 있습니다. 이러한 현상을 볼 때면 흥미롭기도 하고 경이롭기도 하면서도, 자연어 처리를 처음 배우던 때가 생각나곤 한다.

단순히 형태소(Lemma) 구분 등의 기초적이 작업에서부터 시작해서 Transformer를 기반으로 하는 자연어 처리 딥러닝 모델들과 이를 응용한 다양한 사례들을 보면서 신기할 따름이었는데, 그중 교수님이 설명하셨던 사례로 실패한 언어 모델도 있었다.

실패는 다양한 이유로 인해 초래되었는데, 굳이 예를 들자면, 생성형 모델에서 의도치 않게 폭력성이나 의외성이 나타나거나 바람직하지 않은 응답을 노출하는 것이 대표적이었다. 우리에게 익숙한 사례로는 챗봇인 “이루다”가 있을 것 같다.

그 시절엔 IBM의 왓슨(Watson)은 ‘실패’가 아닌, 한참 다른 빅 테크들과 치킨게임을 벌이고 있는 큰 산 중에 하나 정도로 배웠던 것 같은데, 요즈음의 화제 속에서는 좀처럼 IBM이나 왓슨의 이름을 찾아보기 쉽지 않다. 즉 ‘성공하지 못했다’ 라는 것인데, 왜 그랬을까?

왜 실패 했을까?

IBM의 실패를 분석한 다양한 리포트가 있지만 그 중 와 닿았던 것은 아래와 같다.

IBM의 Watson과 같은 초기 AI 의료 프로젝트는 몇 가지 과제에 직면했다. 주요 과제 중 하나는 고품질 데이터가 부족하다는 것이었다. 교과서나 연구 논문 같은 의학 교육 자료는 입수할 수 있었지만, 학습하기 위해 방대한 양의 실제 환자 데이터가 필요한 AI 시스템을 훈련하기에는 적합하지 않았다.

또 다른 문제는 의료 진단과 치료의 복잡성이었다. AI 시스템은 특정 유형의 데이터에 대해 교육을 받아야 하며, 의료 진단 및 치료는 매우 복잡하고 개별화된 프로세스인데 이로 인해 AI 시스템이 학습할 있는 표준화된 데이터 세트를 만드는 것이 어려웠다.

또한 AI 개발자와 의료 전문가 간의 협업 부족도 또 다른 장애물이었다. 많은 AI 개발자들은 의료 분야에 대한 깊은 이해가 없었고, 많은 의료 전문가들은 또 반대로 AI 기술에 대해 잘 알지 못했다. 이러한 협업 부족으로 인해 의료 전문가를 효과적으로 지원할 수 있는 AI 시스템을 개발하는 것이 어려워졌다.

실패 요인?

아이러니하게도 IBM은 너무도 고차원 적으로 접근했기 때문에 실패했다는 것으로 이해했다. 데이터 사이언티스트와의 협업에서 가장 문제가 되는 것이 해당 도메인에 대한 이해라는 말이 있다.

그만큼 실제 현장에 이론을 적용하는 것에는 많은 괴리와 이해관계가 따른다는 말인데, 심지어 그 어렵고 어려운 의학분야부터 건드렸으니 쉽지 않았을 것은 당연지사.

혹시 모르겠다. 지금 비교적 성공한 모델로 평가받는 ChatGPT 등의 모델이 해당 분야에서 성공을 거둘 수 있을지.

물론 지금 ChatCFO (재무 분석가) 까지 나온다고 하는 마당이니 그리 멀지 않은 이야기 일 것 같기도 하다.

나는 IBM 왓슨의 사례를 보며 느낀 것인 다음과 같다. 가장 중요한 것 중 하나는 AI 시스템을 효과적으로 훈련하기 위해 고품질의 실제 환자 데이터가 필요하다는 것이다. 또 다른 교훈은 AI 시스템이 의료 분야에 대한 깊은 이해로 개발되도록 AI 개발자와 의료 전문가 간 협업의 중요성이다.

앞으로 나아가 의료 분야에서 AI의 초점은 보다 실용적이고 데이터 중심적인 접근 방식으로 이동하고 있다. AI는 완전히 새로운 분야를 개발하거나 의료 전문가를 대체하기보다는 기존 의료 분야에서 의료 전문가를 보완하고 지원하는 데 사용되고 있다. 인공지능이 이미 가능성을 보이고 있는 한 분야는 컴퓨터 비전 알고리듬이 경우에 따라 인간 방사선 전문의를 능가하는 의료 영상 분야이다. 미래에는 AI가 진단, 치료 및 연구의 많은 분야에서 의료 전문가들에게 필수적인 도구가 될 것으로 예상한다.