한빛출판네트워크

 

Q. 간단한 자기소개 부탁드리겠습니다.

 

A. 안녕하세요. 박광수입니다. 부산 출신이며, 해군을 나왔습니다. 마이크로소프트 윈도우를 다루는 블로거로, 아크몬드라는 닉네임을 사용합니다. 윈도우 7 출시 행사에 발표자로 참석했으며, 윈도우 입문서 두 권을 집필한 경험이 있습니다. IT 편집자, 윈도우 서버 엔지니어를 거쳐 현재는 일본에서 시스템 엔지니어로 일하고 있습니다. 올해 3월에는 일본인 배우자와 결혼하여 행복한 신혼을 보내고 있습니다.

 

 

2021년 6월 도쿄 디즈니리조트 호텔 미라코스타에서)

 

Q. 한빛미디어와의 인연이 깊다고 알고 있습니다. 여러 권의 집필서와 번역서를 출간하면서 재미있거나 인상적이었던 때도 있었을 것 같은데요. 기억나는 에피소드가 있으신가요?

(<파이썬으로 배우는 딥러닝 교과서>, <파이썬으로 배우는 머신러닝의 교과서>, <처음 배우는 딥러닝 수학>, <지금 당장 써먹는 윈도우 10 마스터북> 등의 집필/번역)

 

A. 2017년 일본에 온 이후 <처음 배우는 딥러닝 수학>으로 번역자라는 새로운 분야에 도전했습니다. 엑셀로 딥러닝을 배운다는 컨셉을 처음 보여준 책이었기에 시장의 반응이 꽤 좋았는데요, 번역을 의뢰해 주신 편집자분과 의기투합하여 출간할 수 있었습니다. 이후에는 머신러닝/딥러닝 교과서 등을 번역했습니다. 첫 번역서의 기억이 좋았기에, 지금까지 재밌게 작업하고 있습니다. 코로나 시국과 겹쳐 한국에 못 간 지 벌써 몇 년이 되었네요. 하지만 번역서 등을 작업하며 외국에 있지만 한국과의 연결을 강하게 느끼고 있습니다.

 

 

 

Q. 집필/번역서 중 ‘지금 현 시점에서’ 인터뷰를 읽는 독자분들이 꼭 읽어봤으면 하는 도서는 무엇인가요?

A. 현재 어느 정도의 지식을 갖고 있느냐에 따라 달라질 것 같습니다. 딥러닝 초급반이라면 <처음 배우는 딥러닝 수학>을, 중급반이라면 <파이썬으로 배우는 딥러닝/머신러닝 교과서>를, 고급반이라면 최신의 <만들면서 배우는 파이토치 딥러닝>을 추천합니다.

 

 

Q. 시대와 상관없이 그동안 집필/번역했던 책 중 가장 애착이 가는 도서는 무엇인가요?

A. 한빛미디어에서 출간한 첫 책이 <윈도우 10 마스터북>입니다. 10년 이상 계속해온 블로그의 결과물을 세상에 선보일 수 있어 의미가 깊은 책입니다. 처음부터 끝까지 스스로 작업한 책이다 보니 욕심이 커져 이것저것 내용을 추가해서 그런지 시장에서 반응은 좋지 않았지만, 개인적으로 책을 구매하여 평소 감사했던 분들께 전해드릴 수 있어 행복했던 책으로 남아 있습니다(자비로 구매해 100분 이상께 전달드렸던 기억이 납니다). 다음 달(2021년 10월)이면 새로운 윈도우 11이 출시되는데, 이에 대한 서적도 집필 준비중입니다. 아직 구체적인 것은 없으나 내년쯤이면 여러분께 선보일 수 있었으면 좋겠습니다.

 

 

Q. 현재 관심있는 기술이나 산업 분야는 어디인지?

 

핀테크: 최근 일본에서는 PayPay를 필두로 한 간편결제가 붐을 일으키고 있습니다. 이곳은 현금 좋아하기로 유명한 나라인데, 모바일 금융 서비스가 생활 깊숙이 파고들어오는 것이 정말 놀랍습니다. 시골 음식점에까지 반영되는 것을 보면 핀테크가 정말 대세구나 하는 생각이 듭니다. 일본에 온 지 몇년 만에 드디어 현금 없이도 로컬 맛집들을 다닐 수 있게 되었습니다! 코로나 시국이라 터치만으로 결제가 가능한 점도 핀테크가 매력적인 점 중 하나입니다.

 

DX: 언제부턴가 제가 일하고 있는 회사의 부서명이 DX(디지털 트랜스포메이션)로 바뀌어 있었습니다. 아직도 엑셀 기반의 업무 처리로 효율이 떨어지는 회사들이 많은데, 기존 업무를 클라우드 기반으로 전환하여 비대면 시대에 대비하는 모습들이 많이 보입니다. 개인적인 관심사도 클라이언트 OS에서 클라우드로 넘어가고 있습니다. 기존 작업의 최적화와 인프라의 클라우드 전환에 흥미를 가지고 있습니다.

 

 

 

 

Q. 개인(학생입니다)이 큰 컴퓨팅 자원(gpu, tpu)을 지원받거나 저렴하게 임대해 연구에 사용하려면 어떤 방법들이 있을까요? (Junu Kwon님)

A. 글쎄요. 큰 컴퓨팅 자원을 지원받는 경로에 대해서는 알고 있는 바가 없습니다. 2017년 구글의 모회사인 알파벳에 인수된 캐글(Kaggle) 서비스를 활용해보심이 어떨까요? 캐글의 노트북 서비스는 별도의 개발 환경 구축이 필요 없으며, GPU 환경은 일주일에 30시간 정도를 활용할 수 있습니다(CPU 환경은 무제한으로 알고 있습니다). 한빛미디어에서 발간한 책이 아니지만 <캐글 가이드, 동양북스(2020년)>를 참고하셔도 좋겠습니다.

 

 

Q. 이 책으로 공부하기 전에 필요한 선수 지식은 무엇인가요? 그리고 함께 읽으면 도움이 될만한 책은 무엇인가요? (홍성현 님)

A. 기본적인 수학(미적분)과 통계, 파이썬, 딥러닝 기초 지식이 필요합니다. <혼자 공부하는 파이썬>, <밑바닥부터 시작하는 딥러닝>, <처음 배우는 딥러닝 수학> 등을 참고해주세요. 추천하는 유튜브로는 [인공지능수학 깨봉], [수악중독]이 있습니다. 특히 [인공지능수학 깨봉] 채널의 [초등학생도 이해하는 미분/적분] 시리즈를 강하게 추천드립니다.

 

 

Q. 저는 아직 파이토치에 대해서 잘은 모릅니다. Tensorflow는 많이 들어봤는데 PyTorch가 다른 딥러닝 프레임워크보다 우위에 있고 차별화된 가장 큰 요소는 무엇인지 궁금합니다. (Dan Lee 님)

A. 다른 라이브러리에 비해 PyTorch는 역사가 얕음에도 불구하고, 출시 당초(2016년)부터 꾸준히 점유율을 늘리고 있습니다. 미국이나 일본에서 기계 학습 라이브러리 분야에서 초기 단계부터 주목을 받아 불과 2년만에 다른 주요 라이브러리와 어깨를 나란히 할 정도로 급성장하고 있습니다. 물론 인기가 좋고 나쁨을 결정 짓는 것은 아니지만, 단기간에 높은 점유율을 얻었다는 점에서 주목할만 합니다. PyTorch가 numpy의 기본적인 조작과 흡사하다는 점이 호감도를 높인 비결이 아닐까 합니다.

 

 

Q. pytorch을 이용하여 왠만한 것은 다 컨트롤 되는 것 같은데 혹시 이런 기능이 없어 아쉽다 하는 것이 있을까요? (Gon James 님)

A. 글쎄요, 기능적으로 부족한 면은 없는 것 같은데, 디버깅 기능이 미약합니다. 다른 프레임워크도 마찬가지인 부분인데, 매회 화면에 출력하거나 도중 값을 확인하는 것으로 디버깅을 대신하고 있습니다. 혹시 쓸만한 디버깅 방법을 아신다면 알려주시면 감사하겠습니다.

 

 

Q.책 목록과 개요를 보니 최근에 나온 주제들을 다루는 것 같아서 좋네요! 궁금한점은 최근 모델 이외에도 근본 모델들이라고 할 수 있는 기존 모델들에 대한 구현내용도 있는지 궁금합니다. 또 책에 실린 최신 모델 중 가장 주목할만한 모델이 어떤거라고 생각하시는지 궁금합니다. (지연 님)

A. 성능이 좋은 모델들이 소개되어 있습니다. Keras와 비교했을 때 같은 처리라도 훨씬 빠른 느낌을 줍니다. 이 책에서 소개하고 있는 VGG 모델이나 BERT 모델이 가장 최신은 아니지만 주목할만하다고 생각합니다.

 

 

야너두 파이토치 딥러닝 배울 수 있어 (feat.아크몬드) 2편으로 이어집니다.

 

 

 

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