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      "author": "steemitboard",
      "body": "Congratulations @amangkim! You received a personal award!\n\n<table><tr><td>https://steemitimages.com/70x70/http://steemitboard.com/@amangkim/birthday2.png</td><td>Happy Birthday! - You are on the Steem blockchain for 2 years!</td></tr></table>\n\n<sub>_You can view [your badges on your Steem Board](https://steemitboard.com/@amangkim) and compare to others on the [Steem Ranking](https://steemitboard.com/ranking/index.php?name=amangkim)_</sub>\n\n\n**Do not miss the last post from @steemitboard:**\n<table><tr><td><a href=\"https://steemit.com/steemitboard/@steemitboard/use-your-witness-votes-and-get-the-community-badge\"><img src=\"https://steemitimages.com/64x128/https://cdn.steemitimages.com/DQmTugCUsoXX762vg1CuHRrpnPbfnjPogp8iCGv7F2kSVuj/image.png\"></a></td><td><a href=\"https://steemit.com/steemitboard/@steemitboard/use-your-witness-votes-and-get-the-community-badge\">Use your witness votes and get the Community Badge</a></td></tr></table>\n\n###### [Vote for @Steemitboard as a witness](https://v2.steemconnect.com/sign/account-witness-vote?witness=steemitboard&approve=1) to get one more award and increased upvotes!",
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      "json_metadata": "{\"image\":[\"https://steemitboard.com/img/notify.png\"]}",
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      "author": "amangkim",
      "body": "사춘기 딸래미를 대하는 자세\n [작가주] 2016년에 Brunch에 올렸던 글을 올겨 보았습니다.\n---------------------------------------------------------------------\n\n나는 파트타임 드라이버다. 아침 아이들 등교길은 보통 내가 운전을 해준다. 그리고, 오고가는 길이 심심하다며, 아내는 내 말동무가 되어준다..^^ 특히, 아이들을 데려다 주고 돌아오는 길은 아이들에 대해서 와이프와 많은 이야기를 나눌수 있다. 오늘 아침 일이다. 어김없이 아이들에 대해서, 그중에 요즘 한창 사춘기인 큰 딸래미에 대한 이야기를 나누었다. 기억력이 나쁘긴 하지만, 오늘 아침 대화를 대략적으로 정리하자면 이렇다:\n\n\n\n아내: 왜 큰 딸래미는 우리(부모)들 몰래 안 좋은짓(부모 몰래하는 자잘한 일들)을 않할까?\n\n나: 그럴리가? 하겠지? 하지만, 다른 아이들보다 적지는 않을까 싶다.\n\n아내: 그래? 근데 왜 적어?\n\n나: 그야, 큰 딸래미는 내가 모든 걸 알고 있다고 생각하니까.\n\n아내: 정말 짝지(아내가 나를 부르는 애칭)는 큰애가 하는 모든 일을 다 알고 있나?\n\n나: 그럴리가? 조금 알고 있기는 하지만 큰애가 하는 모든 걸 알수는 없겠지? 하지만, 내가 조금만 알고 있더라도 내가 다 알고 있는것처럼 행동할 수 밖에 없다.\n\n아내: 왜?\n\n나: 큰 애는 내가 자기 하는 않좋은 짓중에 어떤 걸 알고 있는지 어떤걸 모르는지를 모르기 때문에...\n\n아내: 그게 뭔소리래?\n\n나: 그건 말이지.....\n\n# 1. 공항 검색대와 테러리스트\n미리 말하지만, 여기서 말하고자 하는 게임은 스마트폰이나 PC에서 하는 게임이 아니라, 게임이론(Game Theory)을 지칭하는 말이다. 그리고, 공항검색대와 테러리스트는 게임이론을 소개하는데 있어서, 죄수의 딜레마(Prisoners' Dilema)만큼이나 많이 알려진 예제이다. 예제를 조금 간략화 하자면, 이런거다:\n\n![download.jpg](https://steemitimages.com/DQmewNykfNPKgkD2oyi9kmzR7pg148AqSqbfKB44u2dad6Y/download.jpg)\n\n이러한 류의 게임은 전형적인 2인(정부 vs. 테러리스트) 혼합전략 게임(2x2 Mixed Strategy Game)이다. 중등학교 수준의 Algebra를 하는 사람이라면, 쉽게 풀수 있는 문제 이다. 원칙적으로는 Payoff Function에 따라서 테러리스트의 전략에 대한 Best Response가 정해지는데, 위의 문제의 경우는 이미 답이 주어졌다. 테러의 확률이 10% (0.1)이므로 테러 확률에 대한 대응, 즉, 10%의 검색시스템 설치, 쉽게 말하자면, 10개 공항중 1개에 새로운 검색 시스템을 설치하는 것이 최선의 전략 이다(이를 고상하게 말하자면, \"내쉬균형\"이 되시겠다). 보통 게임이론은 여기까지가 끝지만, 운영(혹은 적용)적인 측면에서는 여기서 끝이 아니다. 10개 공항 중 한곳에 설치 하는것 까지는 알겠지만, \n\n**어디에? 어떻게?**  \n\n에 대한 대답 즉, 어떻게 적용할지에 대한 부분은 빠져 있다. 물론, 위의 질문에 대한 대답은 이미 많은 이들이 이야기를 하고 있다. 혼합전략에 대한 일반적인 적용 방법은 바로 Randomize (일명 \"찍기\")이다. 즉, 위의 문제에 대한 효과적인 전략은:\n\n**1대의 진짜 와 9대의 가짜 검색시스템 (10%의 진짜)을 섞어서 (상대가) \"모르게\" 설치**\n\n하는 것이다. 물론 여기서의 핵심은 테러리스트가 \"모르게\" 하는 것이다. 즉, 이런식으로 \"찍어서\" 보안 검색 시스템을 설치하게 되면, 모든 공항에 진짜 검색시스템을 설치 하지 않더라도 테러리스트의 도발을 억제 할 수가 있다.\n\n![download.jpg](https://steemitimages.com/DQmSn7igb85evww27KRcLj4YCv6kZBfMdvyEJYRZ2qJWgB1/download.jpg)\n\n겻다리로... 당신이 테러리스트라면 이 상황에서 어떤 전략을 취해야 할까? 물론, 실제 상황이라면, 어떻게 해서든지 정확한 정보(즉, 어느 공항에 진짜가 설치되는지)를 얻고자 할 것이다. 하지만, 지금 게임에서 정해진 규칙에서만 생각해보자. 여기서 정해진 규칙이라 함은:\n\n* 테러리스트는 10개 공항중 오직 한(1) 곳만을 공격 할수 있다\n* 테러리스트가 가질수 있는 정보는 열군데 중 한군데만이 진짜 검색시스템이 설치 된다는 것\"뿐\"이다.\n\n을 뜻한다. 당신이라면 어쩌겠는가? (다시 한번 말하지만, 때로는 \"찍기가 최선의 전략\"이다). \n\n\n## 2. 다시 큰 딸래미 문제(?)로 돌아와서\n\n그렇다, 큰 딸래미가 나나 아내 몰래 나쁜(?) 짓을 덜 하는 이유는 내가 큰애가 하는 모든 일을 알고 있어서가 아니라, **내가 어느만큼 알고 있는지를 모르기 때문** 이다. 마치, 테러리스트가 최신 보안 검색 시스템이 어느 공항에 진짜로 설치 될지 모르기 때문인것과 같은 이치로 말이다. 이렇게 설명을 해주니, 결정적인 질문을 나에게 던진다:\n\n\n아내: 어떻게 큰애가 당신은 그렇게 믿는데, 나(아내)한테는 그렇게 안할까?\n\n나: 그건, 아마도 내가 야단치지 않고 그냥 넘어가 주기 때문이 아닐까?\n\n\n\n이러한 전략의 적용에 있어 최선의 전략은 아이가 뭔가 않좋은(혹은 비밀스러운)일을 하다가 들켰을때, 무조건 혼내는 것게 아니라,\n\n①혼도 내다가, ②모르는척 넘어가기도 하다가, ③가끔씩 나중에 알려주거나,\n하는 것이다. 각각의 비중은 상황에 따라 차이가 있지만, 통상적으로는 \n\n**②>③>>①**\n\n의 순서가 되겠다. 즉, 도덕적으로 아주 중요한 문제가 아니면, 되도록 혼은 내지 말고, 설령 눈치를 채더라도 대부분은 그냥 넘어가준다음, 가끔씩 큰애에게 \"너 예전에 그런거 아빠가 알고 있었다.\" 이렇게 한마디 던지는 것이다. (왜 이러한 순서여야 하는지에 대해서는 좀더 설명이 필요 하겠지만, 큰 딸래미가 지금 사춘기이기 때문인 것도 그 원인 중 하나이다).  \n\n\n## 덧붙이며....\n경영이나 경제에 관련된 문제들을 분석하는데 있어서, 게임이론은 상당히 유용한 도구 이다. 그리고, 생각보다 많은 전략적이슈나 경제학에 관련 문제들을 비교적 간단한 게임모델로 해석이 가능하다. 이번에 큰딸래미를 키우는데 이용(?)한 게임모델은 아주 간단한 2x2게임(2인이 플레이하며, 각 플레이어가 2가지 전략만 가짐)이며, 중학교 수준의 수학실력을 가지고 있으면 쉽게 풀수 있다. 오늘의 예제는 단순한 문제 풀이를 아는 것보다 주어진 현상을 어떻게 표현하느냐가 얼마나 중요한지를 보여주는 대표적인 문제꼴이다. 그리고, 이전에도 언급한적이 있는데, 이러한 문제나 상황에 대해서 수학적으로 표현(모델링)을 하는 훈련을 할수 있는 가장 좋은 도구가 바로 수학이라는 학문이다. 바로 이러한 점이 내가 수학 전공자가 아니면서도 여전히 수학을 좋아하는 이유이기도 하다.",
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      "author": "amangkim",
      "body": "[작가 주]2016년 3월에 이세돌과 알파고의 대결이 있었을 즈음에 적었던 글을 옮겨 봅니다.\n_______________________________________\n이세돌 9단의 바둑 대국을 보면서, 생각나는 단상들이 있어 몇 자 남겨 볼까 한다. 알파고와 이세돌 9단의 대국이 진행되면서 몇 가지 재미있는 현상들이 생겼다: (1) 1980년대부터 2000년대까지 유행했던 인공지능(로봇) 관련 영화들이 다시 유행하기 시작했고, (2) 학부모들은 바둑을 가르치기 시작했고, (3) 사람들은 알파고와 이세돌 9단의 대결을 \"인간 대 기계\"의 대결 구도로 만들었으며, (4) 조만간 인공지능이 인간적인 감성을 가지게 되고, (5) 머지않아 인공지능이 세상을 지배할 것이라는 공포가 확산..등등... \n\n![download.png](https://steemitimages.com/DQmRTSjCRpEzMdSVBE53JawaiAaXMK4uzmVNz5eUvyLBZ71/download.png)\n\n내가 여기서 언급하고자 하는 것은 (3)-(5)까지에 대한 이야기이다. 그리고, 결어부터 이야기하자면, 세상이 복잡할수록 기초가 되는 학문을 잘 알고 있어야 하며, 그러한 기초학문이 얼마나 중요한지 알아야 한다.\n\n## 1. 알파고 이해하기\n\n많은 사람들이 알파고의 알고리듬에 대해서 궁금해하고, 검색도 해보았을 것이다. 인터넷을 통하면 대부분의 자료들을 찾아볼 수 있는데, 이렇게 검색된 문서들은 크게 두 종류이다. 하나는 너무 기술적이라, 전산학 특히 신경망쪽(여기서 신경망이라 함은 머신러닝을 포함)을 전공한 사람이 아니면 사실상 이해가 어렵고, 또 다른 종류는 일반인 그중에 나름 IT에 일가견이 있다 하는 준전문가들이 적은 글들인데, 이게 사실상 보면 말도 안 되게 글을 적은 경우가 많다는 것이다. 알파고를 더 나아가 신경망의 동작을 이해하려면, 그 중간점(즉, 너무 기술적이지도 않으면서, 그렇지만 전체적인 로직의 이해를 도와줄수있는)에서 설명을 해야 한다.  우선, 알파고는 다음과 같은 학문 부류를 알아야 이해할수 있다.\n\n\n  * 확률론(Probability), 선형대수 (Linear Algebra);\n  * 신경망(Neural  Network), 전문가시스템(Expert System);\n  * 분산컴퓨팅(Distributed Computing), 시스템구조(System Architect);\n\n이외에 컴퓨터나 네트워크 성능에 관련된 모든 기술들을 알면 도움이 된다. 그리고, 위의 학문 부류는 알파고 뿐만 아니라, 인공지능에 관련한 구현을 하기위해서는 필수적으로 알고 있어야 하는 과목들이다. 머신러닝을 추가할수도 있지만, 신경망을 하게 되면 머신러닝은 자동(?)으로 하는 것이라 생략하겠다. AI의 주축이라 할수 있는 신경망이나 전문가 시스템의 경우, 1980년대 이미 학문적으로 상당한 발전을 이루어졌으며, 이 기술을 이용한 물건(특히, 군사용)들이 나오기 시작 했었다. 자, 당신이 AI전문가는 아니지만, 알파고가 어떻게 동작하는지를 정확하게 이해하고 싶다면,\n\n**확률론, 선형대수, 신경망 (조금)**\n\n을 알고 있을 필요가 있다. 우선 알아야 할 것은 \"신경망 조금\"이다. 여기서 \"조금\"이라 함은 신경망 동작원리이다. 신경망 혹은 AI라고 하는게 아주 복잡할 것같지만, 굉장히 간단하다. 정의하자면:\n\n**주어진 자료 묶음(Data Set)을 이용하여, 최적화된(가장 빠른 시간내에, 가장 적은 수의 Iteration에) 행렬(Matrix)을 찾아내는 것**\n\n이라 할수 있다. 왜 행렬이냐고? 행렬이 가장 시스템적 연산(컴퓨터를 이용한)이 용이하기 때문이다. 바로 그러한 이유때문에 전산/컴퓨터를 학부때 전공하면 2학년 즈음 듣는 전공 필수 과목이 \"_선형대수학_\"인거고. 그리고, 이 과목에서 배우는 것이 바로 행렬 연산 방법을 배우는 것이다. 처음엔 unit matrix (대각선으로 1인 기초 행렬)로 시작했던 행렬이 데이터 묶음(입력 데이터와 출력데이터)에 따른 연산을 거치면서, 최적화된 행렬을 생성하게 되고, 이렇게 계산된 최적화 행렬은 새로운 데이터(즉, 우리가 답을 알고자 하는 데이터)를 넣었을 때, 단 한번의 행렬 연산으로 최적화 된 답을 내어 놓게 되는 것이다. 이렇게 unit matrix에서 최적화된 매트릭스를 만들어 가는 과정이 바로 머신러닝이다. 이러한 머신러닝에서 가장 중요한 것 가운데 하나가 행렬을 최적화 하기위해 필요한 데이터 묶음인 것은 자명하다 하겠다. 그런데, 일반인들이 알파고를 이해하는데 가장 중요한 점은 \"무엇\"이 입력이고, \"무엇\"이 출력이냐는 거다. 우선, 알파고에서의 \n\n**입력은 현재 놓여진 돌들의 상태 이며, 출력은 (다음) 착수가능한 점들에 대한 확률**\n\n이다. 이 정의가 별게 아니라고 생각 하는 사람들이 많을지도 모르겠다. 일부 블로그나 기사에서도 위의 부분을 언급하기도 했다. 하지만, 이 정의가 알파고의 동작을 이해하는데 있어서는 가장 핵심이 되는 내용이라는거다. 나는 이세돌9단과 알파고의 대전을 해설하는 많은 해설자의 해설을 들으면서, 피식하면 웃었던 적이 한두 번이 아니다. 만약 해설자들이 위의 정의를 정확하게만 알고 있었더라도, \"왜 그렇게 두었는지 모르겠네요?\" 내지는 \"알파고의 특별한 수인가요?\" \"판세의 불리한 수인데요?\"와 같은 엉뚱한 소리는 하지 않았을텐데 말이다.\n\n즉, 알파고는 매 착수마다 주어진 데이터(기보 기록들)들을 가지고 각 착수점에 대한 확률들을 계산하고, 그중에 확률이 가능 높은 곳에 착수를 한다는 거다. 즉, 알파고의 계산량은:\n\n**착수할 수 있는 빈점 x 정확한 확률 계산**\n\n이라 할수 있다. 빈 바둑판을 생각해보자. 알파고가 생각해야 할 것은 361(19x19) 각각의 착수점에 대한 확률이다. 이게 계산할 가지수(착수할수 있는 빈점)는 많지만, 확률 자체는 아주아주 낮거나, 아주 아주 높거나 해서 그리 정확하지 않아도 된다는 거다. 정확하지 않아도 된다는 의미는 한계점을 두어 반올림 내지 버림을 해서 확률을 계산해도 된다는 의미임) 심지어, 출력부분을 생각하지 않고도 가장 좋은 착수점을 찾을수 있다 (아무리 초보라도 네 귀퉁이에 첫수를 두는 데이터는 없을테니까). 그리고, 판이 거의 끝나갈때(즉, 바둑판에 돌들이 많이 찼을 때) 또한 계산량이 많이 줄어 든다. 물론, 정확도를 위해 한점 한점에 대한 계산량은 많아 질 것이지만, 착수할수 있는 경우의 수(빈곳에만 착수가 가능하므로)가 줄어 들기 때문에 전체 계산량은 역시 줄어들게 된다. 바둑판이 절반즈음 찼을 때는 어떨까? 이때는 착수할수 있는 빈점도 많고, 각 점마다 정확한 계산을 해야 한다. 최선 점과 차선점의 확률 간격이 크지 않기 때문에 정확한 계산을 하지 않으면, 이길 가능성이 가장 높은 곳에 착수를 할수 없기 때문이다. 그리고, 이러한 \"가능성\"을 이해하기 위해서는 확률론에 대해서 알 필요가 있다. 다시 한번 말하지만, \n\n**알파고는 이길 \"가능성\"이 높은 곳에 착수를 하지, \"이길 곳\"에 착수를 하는 것이 아니다.**\n\n가능성이 높다는 것과 반드시 이기는 곳과는 엄청난 차이가 있다. 이는 마치 컴퓨터가 무한대를 모사할수는 있지만 무한대 자체를 나타낼수 없는 것과 같은 이치 이다 (이전글 참조). 그리고, 여기서 중요한 점은 이러한 가능성은 데이터를 통해서 계산이 된 값이기 때문에 이번 대국에서 지던 이기던 \"이길 확률\" 자체는 크게 영향을 받지 않는다는 거다 (또 다른 이전 글 참조). 알파고가 해설자들의 예측과 달리 두었다는 것은 현재 돌들이 놓인 상태에서 그 다음 착수점 두었을 때 이길 확률이 해설자들이 생각했던 점에서의 이길 확률보다 크거나 같았기 때문이지, 그 이상도 그 이하도 아니다. 알파고가 특별한 기풍이 있어어도 아니요, 특별한 손맛이 있어서는 더더욱 아니다. 다만, 인간이 흔히 두지 않는 수일 뿐이지.\n\n## 2. 기계가 인류를 정복할 가능성\n\n기계(혹은 인공지능)가 인간 생활을 지금보다 더 변화를 시킬 것이며, 분석만을 하는 많은 직업군들이 사라질 것이며, 지금보다 훨씬 더 많은 부분을 기계에 의존하게 될 것이라는 것은 자명하다. 하지만, 기계가 자신의 의지와 자아를 가지고, 독립적으로 인류에 반하는 행동을 취할 가능성은 적어도 아직까지는 불가능하다 하겠다. 우선, 이게 가능하기 위해서는 \"자아\" 자체에 대한 측정과 계량화(혹은 데이터화)가 가능해야 한다. 하지만, 현재의 기술로는 신체에 일어나는 효과 자체에 조차도 정확한 측정 조차 현재로서는 불가능하다. 예를 들어 이런거다. 음주 측정을 왜하는가? \"취한\" 사람을 가려 내기 위해서 일 것이다. 하지만, 우리는 음주측정 할때 \"혈증 알콜 농도\"를 측정 한다. 하지만, 이러한 혈중 알콜농도가 그사람이 정말 취한 것인지 취했다면 몇 %나 취한 것인지는 알길이 없다. 우리가 그렇게 정한 것은 혈중 알콜 농도가 취한 정도에 영향을 미친다는 것과 어느정도의 양에서 어떤 행동나오는지에 대한 \"모사\"를 수용한 것 뿐이다. 관찰을 하고 정도를 판단하는데 있어서는 이정도만 있어도 충분하지만, 이걸 구현(그게 딥러닝이 되었건 Policy기반이 되었건)하는건 그리 만만한 일 아니다. 또 다른 예는 또 있다. 여러분이 아주 감명 깊게 본 영화의 한 장면이 있다고 하자. 기억을 할때는 \"대충\"해도 된다. 그렇지만, 그걸 그릴때(묘사)할 때는 그리 만만치 않을 것이다. 노래도 마찬가지고 들어본적은 있지만 모르는 노래들... 알고는 있지만, 정확하게는 모르는... 감정이 되었건, 자아가 되었건, 이런 것들을 그냥 생각에는 알고는 있지만, 실제로 구현할려고 하면 만만치가 않다는 것 조금만 생각해보면 감이 잡힐 것이다. 즉, 기계가 인간을 정복할수 있을 만큼, 혹은 그전에 자아를 가질만큼의 기술이 되기 위해서는 그것(자아 혹은 감정) 자체에 대한 결과물 먼저 나와야 한다. 그리고 이 분야는 컴퓨터나 전자공학분야가 아닌 다른 분야의 기술들을 필요로 한다. 아무리 많은 데이터를 입수, 분석할수 있다고 하여도\n\n**존재하지 않는 데이터는 모을 수도 없고, 분석할수도 없다**\n\n## 3. 알파고가 남긴 것\n이번 알파고가 가지는 가장 큰 의미는 무한하다고 여겨졌던 또 하나의 영역이 기술의 발전으로 인해 \"유한\"의 영역으로 들어 왔다는 점이라 하겠다. 바둑은 19x19에서 벌어지는 유한한 게임이다. 이는 예전에도 그랫고 지금도 그렇다. 다만, 과거에는 이 유한한 게임이 무한한 게임으로 생각 했었고, 많은 사람들이 무한하다고 믿었었다. 하지만, 알파고를 통해서 이제는 바둑이 더 이상한 무한한 게임이 아니라는걸 극명하게 보여줬다. \n\n얼마나 많은 사람들이 사실과 달리 판단하고, 그러한 고정관념으로 세상을 살아가는지를... 알파고가 이번 대국에서 남긴 것은 그렇게 정확했다고 생각했던 인간의 판단이 얼마나 편협 할수 있는지를 적나라하게 보여주는 계기가 아니였나 싶다.\n\n[아망]",
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In 2016, Marissa Mayer, Yahoo CEO, decided to sell the core business of Yahoo after 4 years of her joining. Once big firms are falling, many people (so called analysts or consultants) bring up the reasons why the companies fail their business. In case of the above examples, the analysts have brought ten failing reasons for HP (Reisinger, 2011), five reasons for Nokia (Chang, 2012) and seven reasons for failing leadership in Yahoo (Wagner, 2016).   \n\n**1.2 Management Case 2**\nMany best-seller books for self-help claim that some (seven or eight) critical points could make people to be successful (John, 2010) or highly effective (Covey, 1989). Tesla Motor also debuted in 2008 by launching the first full electronic sport car Tesla Roadster and the Model S which was an electric luxury sedan in 2012. The company becomes one of most attractive high-tech companies in the world and, again, analysts are bring up some reasons (less than 10) why the company is succeed (Ciaccia, 2014). In 2012, K-pop song, Gangnam Style, became a global hit and many analysts brought the several reasons what it was succeed (Hollis, 2012; TheDrum, 2012; Socialmaximizer, 2012).\n\n# 2. MANAGERIAL INSIGHTS\n\nAs you might know, the first case is about failing stories and the second case is about the success stories. Ironically, the insights from the elevator situation could be applied into both management cases in the same approach. When a big company fails or a small company becomes a big company, many people want to know the reasons why it happens. Many analysts believe that some critical reasons make a company fail and most people believes same way. Practically speaking, it is not true. Of course, some reasons might be more vital than others but these critical reasons are just like the person who enter lastly or the person who is heaviest. You might point out who is the last person to enter or find who is heaviest in the elevator. But it is not worthy to solve the problem. This idea is seemly applicable for success stories. If your company knows the seven reasons what Tesla become successful (Ciaccia, 2014), you would not be successful like Tesla by completing only seven reasons. The failure (or success) factors are more complicated than just couple of reasons but most people want to hear only highlights, just like picking the last person to leave in the elevator. \n\n# 3. CONCLUSIONS\n\nIf you are running the business and want to adopt the reasons for success of other companies (or void the reasons for failure), these types of analysis reports from consultants might not be worthy because the success of companies would not be happened just couple of reasons. Bring up the couple of reasons for success (or failure) does not make your company succeed (or fail).\n\n## REFERENCES\nChang, A. (2012), 5 Reasons Why Nokia Lost Its Handset Sales Lead and Got Downgraded to 'Junk', Wired, retrieved from https://www.wired.com/2012/04/5-reasons-why-nokia-lost-its-handset-sales-lead-and-got-downgraded-to-junk/\n\nCiaccia, C. (2014), Why Tesla Has Been So Successful When Other Clean Energy Companies Have Failed, The Street, retrieved from https://www.thestreet.com/story/12903918/1/why-tesla-has-been-so-successful-when-other-clean-energy-companies-have-failed.html\n\nCovey, S. R. (1989), The 7 Habits of Highly Effective People, Free Press, New York, NY.\n\nHollis, N. (2012), 10 reasons why Gangnam Style became a global hit, Kantar Millward Brown, retrieved http://www.millwardbrown.com/global-navigation/blogs/post/mb-blog/2012/11/21/10-reasons-why-Gangnam-Style-became-a-global-hit.aspx\n\nJohn, S. J. (2010), The 8 Traits Successful People Have in Common: 8 to Be Great, 2nd Ed., Train of Thought Art Inc., Toronto, ON, Canada.\n\nReisinger, D. (2011), 10 Reasons Why HP Failed in the Mobile Business, eWeek, retrieved from http://www.eweek.com/c/a/Mobile-and-Wireless/How-HP-Failed-In-the-Mobile-Business-10-Reasons-Why-245170\n\nSocialmaximizer (2012), Why Gangnam Style Became So Popular - The Reasons Behind Its' Horse-Riding Success!, retrieved from http://blog.socialmaximizer.com/why-gangnam-style-became-so-popular/\n\nTheDrum (2012), Case Study: How Gangnam Style went viral with a strategic marketing campaign from YG Entertainment, retrieved from http://www.thedrum.com/news/2012/10/30/case-study-how-gangnam-style-went-viral-campaign-yg-entertainment\n\nWagner, R. (2016), The Seven Lessons Of Marissa Mayer's Loss Of Command At Yahoo, retrieved from http://www.forbes.com/sites/roddwagner/2016/03/08/the-seven-lessons-of-marissa-mayers-loss-of-command-at-yahoo/#73b6fd5836c3",
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      "body": "이글은 브랜치에 올렸던 글인데, 테스트용으로 적어봅니다.\n\n------------------------------\n우리가 사는 자연 현상을 기술하는 언어를 흔히 \"수학\"이라고 칭합니다. 자연과학이나 공학을 전공하신 분들은 이 수학이 영어만큼이나 사람을 괴롭히기도 하죠. \n\n일반적으로 자연 현상을 수학적으로 표현하는 방법은 사물을 관찰하고, 거기에 맞는 자료를 모은 다음, 그 자료를 토대로 방정식이 형태로 표현하는 모델링의 과정을 거칩니다. 이 모델링 방법은 크게 두가지로 나누어 집니다. 하나는 결정론적방법(Deterministic Method)과 확률론적인 방법(Stochastic Method)이 그것인데요. 어떤 방법을 쓰든지 가장 이상적인적인 모델링은 단순히 주어진 자료를 표현할 뿐만 아니라, 그 자료를 모은 계의 일반적인 상태를 다 표현 할수 있는 방정식을 뜻합니다. 이 말인 즉은, 우리가 과거의 자료들을 가지고 모델링을 했더라도, 그 모델을 가지고, 현재 혹은 미래의 해(Root)를 계산할수 있다는걸 의미합니다.\n\n예를 들어, 물체가 자유낙하를 할시에는 등가속도 운동을 합니다. 즉, 자유 낙하는 물체의 속도는 V = a*t(a=9.8m/s)의 형태가 되죠. 이식은 과거의 실험을 통해 만들어진 모델(혹은 방정식)입니다. 자, 여러분이 이제 실험을 합니다. 물체를 떨어뜨리는거죠. 2초후의 이 물체가 가지는 속도는? 물론, 실험을 통해서, 직접 값을 찾아 낼수도 있지만, 우리는 주어진 식(V=a*t)을 이용하여, 2초 후의 물체 속도를 추측할수 있다는 겁니다. 근데, 문제가 있죠. 위의 식이 아주 이상적인 해라면, 2초뒤 이 물체의 속도는 틀림없이 2*a가되어 합니다만, 실제로는 그렇게 나오지 않죠. \n\n![download.gif](https://steemitimages.com/DQmVitYDqNPDvAc6gZYjfMLvfY95jEc2SGVHjjSW39W2S9d/download.gif)\nExample of Stochastic Ocilations \n\n일단, 식자체서 문제가 있습니다. 자유낙하시 영향을 주는 중력가속도는 정확하게 9.8이 아닙니다. 조금 차이가나죠. 두번째 문제 위의 식은 공기저항을 생각하지 않은 모델입니다. 즉, 공기중의 자유낙하 실험에서는 공기마찰력에 의해 생기는 저항을 넣어 줘야 한다는 겁니다. 이렇게 될경우 새로 만들어진 식은> 그럼, 수학에서는 어떤지 한번 알아 봅시다.일반적으로 모든 함수는 시리즈의 형태로 표현이 가능합니다. 흔히, 변환이라고 불리는 이러한 방법의 예가 바로, 테일러, 라플라스, 풀리에시리즈죠. 또 다시 한번 예를 들어 봅시다. 여러분은 x축과 y축이 있는 종이에 어떤 줄로 표시된 그래프가 있다고 합시다. 여러분은 이 그래프(마구 잡이로된)를 함수로 표현하고 자합니다. 이 그래프가 직선임이 확실하다면, 여러분은 y=f(x)=a*x+b의 형태로 놓고, 그래프가 지나가는 두 포인트를 잡고, 저 식에 넣어서 a 와 b를 구하면 되겠죠.이건 종이에 있는 그래프가 \"직선\"일 경우에 그렇습니다. 만약,마구 잡이(?) 그래프라면 어떻게 할까요? 시리즈의 형태로 풀 수 밖에 없죠. 그렇지만 여기서부터 문제가 생깁니다. 일단, 함수의 텀(Term) 무한대이기 때문에 실질적으로 모든 Term의 계수를 정해준다는건 애시당초 불가능 하죠. \n\n그렇지만, 어느정도 오차범위 허용한다면, 일정 범위내에서는 상당히 정확한 함수 즉, 종이에 그려진 그래프와 유사한 함수를 만들어 낼수가 있죠. 위의 물리 실험과 방법은 비슷합니다. 범위를 좁게 한다음, 계수를 정해주고, 한 차수 높은 텀(Term)넣어준다음, 계수정해줘서 튜닝하고...여기까지가 바로 지금까지 그리고, 아직까지 쓰이고 있는 Deterministic Method(결정론적 기법)입니다.",
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      "body": "아 그렇군요.\n확실이라는 것은 심리적인 개념입니다. 확률에 대한 심리적인 대응이지요.\n확률적으로 볼 때, 100%로 발생하는 것이 존재할 수 없다는 것은 좀 그렇네요. \n미시적인 세계에서는 거의 모든 것이 확률적으로 표현되지만, 거시적인 세계에서는 100%의 확률로 일어나는 것이 상당히 많은 것으로 아는데.....\n미시의 세계란 양자역학적 확률을 말하는 것입니만, 복잡성의 세계나 혼돈의 세계에서는 모든 것이 확률로 표현될 겁니다.\n그런데 그러한 복잡성의 세계도 더 큰 범위에서 보면 100%의 확률로 일어나는 확실의 세계일 수 있다는 생각을 하게 됩니다. ",
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      "author": "amangkim",
      "body": "세상에 \"확실(100%)\"한 것은 없습니다. 모든게 확률이지요. 다만, 정도의 차이가 있을 뿐이지요. 확률이 중요한 것은 \"도박(혹은 베팅)\"에 있는 것에 아니라, \"관리\"에 있습니다. 이에 대한 이야기는 나중에 다루도록 하지요.",
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      "author": "afewroom",
      "body": "확률보다는 확실한 것을 좇아가는 것이 좋다는 생각을 갖고 있습니다. \n나 같은 사람은 아마도 앞으로 복권 같은 것을 살 가능성이 없겠지요.\n지금까지도 복권을 산 적인 없으니까요.\n확신한 것만을 추구하지만, 세상을 살다보면 가끔식은 불확실한 것에 대해서도 용기를 갖는 것이 필요하다는 것을 느낍니다.\n사실 세상은 모험적인 사람의 것이었으니까요.\n제가 복권을 사는 것은 확률적으로 돈이 되지 않는다고 보기 때문인데요.\n그와는 반대로 새로운 기술에 투자하는 것은 확률적인 것이 아니라 기술에 대한 참다운 이해에 근거한다면 확신을 가질 수 있다는 것이죠. 다만 자신의 지식에 바탕을 한 모험을 감행하는 것이라고 생각합니다.\n\n사실 콜롬부스가 아메리카 대륙을 찾아낸 것도 알고 보면 확률이 아니라 자신이 공부한 것이 확실하다는 확신이 있었기 때문이었을 겁니다. 누구든지 처음하는 것에는 어려움이 있고, 그러한 어려움을 인정해야 할 것입니다. \n\n오늘도 확률에 대한 재미 있는 이야기를 들려주셔서 감사합니다. ",
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      "author": "trueonot",
      "body": "사고 뉴스가 나면 .. 보통 점검을 더 많이 하기 때문에. 더 안전해지죠. ^^;\n\n당연히 비행기를 탑니다. (어차피 비행기 타야 할 상황이면 우리나라에선 딱히 대안이 없구요..)",
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