원문: SOVIDENCE :: 기회가 된다면 다른 전공 선택? (tistory.com)
ㅇ인문계는 2007년과 2017년간 현 전공 선택의 후회도가 비슷
ㅇ이공계는 2007년에 비해 2017년의 현 전공 선택의 후회가 크게 하락(즉, 만족도 상승)
ㅇ인문계는 2007년과 2017년간 현 전공이 직무에 도움이 되었는가의 평가가 하락
ㅇ이공계는 2007년에 비해 2017년의 현 전공이 직무에 도움이 되었는가의 평가가 비슷
ㅇ이러한 답변 변화의 원인은 무엇을까?
ㅇ2017년으로부터 10년 후, 2027년에는 어떤 결과가?
원문: SOVIDENCE :: 아비투스와 수저계급론 (tistory.com)
왜 영국에서는 자수성가형 상층이 진보가 되고, 미국은 보수가 되는지를 설명하는 사회학 연구가 있다. 이유는 미국은 계층에 따른 문화 취향의 차이가 없고, 귀족이 없어서, 경제적 상층이 된 후 배제(exclusion)되는 영역이 없는데, 영국은 경제적 상층이 되어도 보수적 귀족 사회에서 받아들여지지 않기 때문에 지위불일치(status inconsistency)가 있다는거다. 이 지위불일치를 타파하기 위해서 영국 자수성가형 부자는 진보가, 지위불일치가 없는 미국은 자신의 계급 이해에 따라 보수가 된다.
이러한 차이를 잘 보여줬던 옛날 영화로 <빌리 엘리어트>가 있다. 영국에서 노동계급 출신으로 발레리나를 꿈꾸는 어린이가 어떻게 집안 내에서 계급갈등을 겪는가이다. 노동계급 출신 남자 아이는 축구나 복싱을 하는거지 춤을 추는게 아니다. 영국 사회는 좋아하는 스포츠도 계층에 따라 달아져야 했다. 미국은 이런 식의 구분이 없다. 계급/계층에 상관없이 모든 아이들이 다 야구를 한다.
한국은 미국보다도 더더욱 비슷한 교육을 받으며 사회적 이동이 열려 있다. 한국의 자수성가 인물들은 그 때문에 보수적인 편이다. 한국의 계급화는 다른 나라에 비해 상대적으로 덜하고 동시에 계급내 치열한 경쟁에 따른 스트레스와 자괴감으로 확장된다. 단, 한국사회도 시간이 지날수록 아비투스를 강화하여 상류층은 스스로를 차별화시키고자 할 것이다.
출처: 김현철, 아파트 사이클 연구소 저서
ㅇ 아파트 사이클단계
: 상승초기 -> 상승 -> 조정 -> 폭등 -> 하락
ㅇ 부동산 가격 변화 4요소
: 1차 요소 - 심리, 전세가, 분양, 정부정책
: 2차 요소 - 금리, 인구, 지역 개발 호재
ㅇ 정부의 2대 부동산 시장 관리 요소
: 세금, 대출 제한
: 상승장 - 세금 중과, 대출 규제, 매매 억제
: 하락장 - 세금 감면, 대출 규제 완화, 매매 장려
ㅇ 하락의 시그널
: 고분양가 -> 미계약 -> 미분양 -> 입주(준공) 후 미분양
ㅇ 상승의 시그널
: 신규 공급물량 부족 -> 미분양 해소 -> 전세가 상승 -> 실질 분양가 조정(명목 분양가 유지, 각종 혜택 몰아주기)
ㅇ 고점 현상 = 매도 타이밍
: 무주택자가 무리해서 매수
: 투자자는 가격 부담, 저가, 비규제 아파트 관심
: 규제 누적으로 투자자의 매수, 매도 부담 고조
: 가격 폭등으로 매수자 감소, 거래량 감소
: 정부의 공급 대폭 증대 계획 발표
: 전세가율 하락
ㅇ 바닥권 현상 = 매수 타이밍
: 취득세 인하(지방세 인하는 마지노선)
: 입주(준공) 후 미분양 감소추세
: 전세난, 전세 보증금 증가 이슈
: 전세가율 상승
ㅇ 폭등시 3가지 현상
: 집주인 매도 계약 파기
: 순환매 장세 - 지역 옮겨가면서 차례로 상승, 갭좁히기(강남,서초->송파,목동->마포,용산->강동,강북->서울 외곽, 경기도-> 분당,판교,위례->경기전역)
: 풍선효과 - 규제 미적용지역의 이상 급등
ㅇ 뇌는 감각기관으로부터 정보를 입력받아 '예측 모델'을 만드는 기관이다
ㅇ 예측모델은 주로 신피질에서 만들어진다
ㅇ 모델은 수천개가 존재하고 각 모델은 자극에 대한 투표를 통해 한가지 결과를 도출한다
ㅇ 착시 그림은 이러한 모델간의 합의가 혼란스러운 자극에 따라서는 사람마다 달라질 수 있음을 의미한다
ㅇ 이러한 예측 모델링은 몸을 움직이기 위해서인 듯하다. 일례로 식물은 굳이 값비싼 뇌가 필요없다
ㅇ 지식, 경험, 기억 등은 뉴런간 연결에 저장된다
ㅇ AI에게 지능이라는 것이 있으려면 다음의 조건이 필요하다
: 끊임없는 학습
: 움직임을 통한 학습
: 수많은 모형
: 기준틀을 사용한 지식의 저장
ㅇ AI가 인지나 의식을 가지려면 감각기관을 통한 정보 수집이 필요하다
세상에 후회 없이 행복하게 죽는 사람이 있을까....
그저 내가 세상을 흐림없이 볼 수 있게 된 후로 선한 일을 조금이라도 했기를 바랄 뿐이다.
눈을 뜨기까지 오래 걸린 건 내 잘못이 아니야....!
오, 메리! 행복하게 살아! 정말 행복해야 해!
틸리, 메리베스, 너무 늦기 전에 캐런을 구해 줘.
존, 아비게일과 잭을 잘 지켜줘.
레인즈 폴, 부족을 구하지 못한다면 아들이라도 반드시 구해야 해.
더치, 당신을 진심으로 아끼는 사람들의 말을 귀담아 들어줘.
Red Dead Redemption, 아서의 마지막 일기
고통의 비밀, - 몬티 라이먼 -
ㅇ 통증의 본질: 통증은 조직손상의 척도가 아닌 내 몸을 보호하기 위한 반응이다
ㅇ 몸을 보호하기 위해 통증은 뇌가 만들어낸다.
ㅇ 상당히 많은 통증(적어도 50%이상)이 조직손상을 찾을 수 없는 알수 없는 요인에 기인한다. 의사들은 이를 '심인성'이라는 편리한 이름을 붙여 넘어간다
ㅇ 그러나 '심인성'이라는 단어는 적절치 않을 뿐아니라 통증의 본질을 흐리게 만들어 폐해를 가져온다. 환자는 '심인성'이라는 말을 듣는 순간 자신의 통증이 '가짜', '실제하지 않는 것', 으로 이해한다
ㅇ 우리 사회, 특히 의학계는 지금까지 통증이 신체의 손상된 정도를 알려주는 기준이라는 논리에 사로잡혀 있었다. 이는 명백한 오류다.
ㅇ 이러한 생각은 논리적으로 신체에 이상이 없으면 정신적 문제로 판단하게 한다. 이는 암묵적으로 심신이 분리되어 있다는 이원론을 가정하며 통증에 대한 본질적 접근을 어렵게 만든다.
ㅇ 이 자리에서 명명백백히 밝힌다. "통증은 몸에 상처가 났다는 것을 알려주는 현상이 아니라 몸을 보호하라는 신체의 반응이다." 불쾌한 감정을 일으켜 몸을 보호하게 하는 현상이다.
ㅇ 통증을 바라보는 앞서 언급한 시각의 차이에 대해 그게 그거 아니냐고 보는 사람도 있다. 그러나 고통에 대한 접근법에서 대단히 큰 차이가 있다.
ㅇ 통증이 머리속에서 만들어질 수 있으나 이것이 '가짜'라는 의미가 전혀 아닌 오히려 '진짜' 문제점을 나타낼 수 있다
ㅇ 플라시보 효과와 환지통에 이르는 통증의 까다로운 성질을 이해하기 위해서도 접근방법의 변화가 필요하다. 주목해야 하는 것은 질환 그 자체이지 그로 인해 나타나는 통증이 아니다.
ㅇ 의사들의 진단 카테코리에 환자의 감정이나 생활습관은 고려되지 않는다. 통증은 믿을 수 없을 정도로 복잡하며 어떤 면에서는 놀랍도록 인간적이다.
결정론(determinism)과 예측가능성(predictability)은 다르다
ㅇ 라플라스의 악마: 모든 입자의 위치와 속도를 정확히 알고, 물체들 사이의 힘을 알고 있다면 미래를 예측할 수 있다
ㅇ 실제: 모든 입장의 위치와 속도를 정확히 아는 것은 불가능
: 불확정성의 원리, 위치와 속도를 동시에 아는 것은 불가능
: 이는 관측 정확도의 문제가 아니라 우주의 기본 속성
ㅇ 입장의 위치, 속도 등을 '정확히', '완벽히' 안다는 것의 개념
: 수수점 100자리까지면 정확한가? 200자리면 정확한가
: 현대 카오스 이론에 따르면 소수점 100자리 숫자의 작은 차이로도 시간이 지날수록 결론이 전혀 달라지는 현상 발생(나비효과)
ㅇ 결정론적 방정식, 비결정론적 예측의 예(Bifurcation)
: n+1년후 토끼의 수는 n년도 토끼의 수에 특정 r값을 곱한 것
: 수식은 이렇다. Xn+1 = r*Xn*(1-X)
: r 값이 3까지는 예측가능이나 4를 넘으면 예측불능
ㅇ 이에따라 미래를 예측할 수 있는 좋은 모델이란 무엇인지를 만들때 다음을 생각해야 한다
: 현명함이란 무엇을 간과할지를 아는 것(William James)
: 모형은 가능한 단순해야 한다. 단 적당히 (Albert Einstein)
: 모형의 목적은 정확한 예측이 아닌, 우리의 질문을 더 다듬기 위해서다 (Samuel Karlin)
ㅇ 일반인은 큰 결과는 특별한 원인으로 발생했다고 생각한다. 현실은 달라
: 복잡계에서는 거대한 결과도 특별한 원인을 지목하기 어렵다
: 나무가 아니라 나무의 연결이 문제다
