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스마트폰을 많이 쓰면 출산율이 낮아진다... 진짜로? [2편]

이전 포스트에서 인과관계의 정의에 대해 소개했고, 스마트폰 사용이 출산율 저하로 이어진다는 결론은 인과관계가 아닐 수도 있다는 결론을 내렸다. 스마트폰을 많이 쓰면 출산율이 낮아진다... .. : 네이버블로그 스마트폰을 많이 쓰면 출산율이 낮아진다... 진짜로? [1편] 최근 파이낸셜타임스에 흥미로운 기사가 실렸다. 원문: Why birth rates are falling everywhere all at o... blog.naver.com 물론 재미있는 스토리가 있고, 그럴싸해 보이지만 결정적으로 인과성이 있다는 증거가 없다. 증거가 없는 주장은 (사회과학도 엄연히 과학이므로) 받아들여지기 어려우며, 누군가가 '스마트폰 사용이 출산율을 줄인다'는 인과적 주장을 하려면 훨씬 엄밀한 방법을 이용해서 이를 증명해야 한다. 그런데 앞선 포스트에서 보았듯이 스마트폰 보급률과 출산율은 명백한 관계가 있다. 이는 통계적으로도 매우 유의하다. 일반적으로 통계적으로 유의한 관계를 '상관관계(corr

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스마트폰을 많이 쓰면 출산율이 낮아진다... 진짜로? [3편]

이전 포스트에서는 상관관계가 무엇인지에 대해 스마트폰을 많이 쓰면 출산율이 낮아진다... .. : 네이버블로그 스마트폰을 많이 쓰면 출산율이 낮아진다... 진짜로? [2편] 이전 포스트에서 인과관계의 정의에 대해 소개했고, 스마트폰 사용이 출산율 저하로 이어진다는 결론은 인... blog.naver.com 상관관계와 인과관계는 매우 다른 개념이고, 상관관계는 데이터가 있다면 쉽게 보일 수 있으나 인과관계를 보이기 위해서는 훨씬 엄밀한 실험과 통계적 방법론이 필요하다. 다만 사회과학은 대체로 현실에서 주어지는 데이터를 기반으로 연구를 하기 때문에, 실험실에서 과학자들이 하는 연구처럼 아주 깔끔하게 A라는 촉진(catalyst)이 있어서 B라는 결과가 초래되었다고 밝힐 수 있는 경우가 거의 없다. 따라서 경제학자들은 수십년간 비록 불완전하지만 '인과성'을 보일 수 있는 방법을 개발해왔다. 많은 경우 주어진 데이터를 가공해서 더 엄밀한 계량경제학적 방법론을 적용하는 식이나, 이런 방법은

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AI로 논문 작성하기. 이대로 괜찮을까?

연구 과정에서 LLM의 사용은 당연한 것이 되었다. 필자도 연구의 전 과정에서 LLM을 사용하고 있고 당연하게도 생산성의 향상을 체감한다. 이번 포스트는 어떤 특정한 연구가 아니라, 연구를 하는 과정에서 LLM을 사용하는 것에 대한 필자의 의견을 다루어 보려고 한다. LLM이 학술 연구에 사용되는 일반적인 use case는 다음과 같다. 사실 논문 전반에 걸쳐 AI의 도움을 받는다고 생각하면 된다. [1] 아이디어 brainstorming [2] (정량적 연구의 경우) 코드의 작성과 결과 분석 [3] 선행연구 검토 [4] writing 보조 및 윤문 [1]의 경우는 이 포스트에서도 다루었지만, 아직 LLM이 충분히 잘 하지 못하는 영역이다. 임팩트가 큰 리서치의 경우 사람이 좋은 아이디어를 내는 것이 (적어도 지금은) 필요하다. LLM은 1에서 100을 만드는 것은 효율적이지만 0에서 1을 만드는 것을 잘 하지 못한다. [4]의 경우, 필자는 LLM의 사용을 적극 권장하며 실제로 큰

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하루 방문자 200명 달성

블로그를 개설한지 약 2주일 정도가 지났다. 포켓몬카드 관련한 분석 글 3개를 한 번에 포스팅한 블로그 개설 첫 날에 37명이 방문했고, 그 이후로 1일 1포스팅을 지속한 결과 일평균 방문자 20-30명을 유지하고 있었다. 사실 20-30명도 어떻게 생각해보면 아예 모르는 사람들이 들어와서 내 글을 본다고 생각하면 참 감사하고 신기한 숫자다. ... 어제까지는 그랬다. 오늘 아침에 방문자를 확인하고 깜짝 놀랐다. 110명. 한국시간으로 오후 2시에 110명이면 많으면 300명, 적어도 200명을 바라볼 수 있는 숫자였다. 결국 오늘 최종 방문자 수는 222명... 물론 어떻게 보면 엄청나게 많은 숫자는 아니지만, 갑작스러운 증가인 것은 확실하다. 그리고 높은 확률로 내일부터는 다시 줄어들 것이다. 블로그 일별 방문자 수. 원인을 알아보니, 이 글이 네이버 전체 메인에 알고리즘을 타고 소개되었다고 한다. 5월 21일 자정 즈음을 기준으로 320 조회수를 기록하고 있다. 포켓몬컴퍼니는

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런던 지하철 Underground Tube 리뷰

런던에서 가장 아이코닉한 이동 수단을 꼽으라면 단연 2층버스와 지하철(튜브)이다. 이번 포스팅은 런던에서 지하철을 자주 이용하는 사람의 입장에서 적는 튜브에 관한 이야기다. 얘네는 지하철을 subway도 아니고 tube라는 이름으로 부른다 (subway는 여기서 샌드위치집 이름이거나 지하도로를 의미한다). 실제로 터널이 튜브빨대처럼 좁고, 지하철은 이 터널에 '꽉' 채워서 다닌다. 그래서 튜브라 부른다. 실제로 보면 왜 튜브라 부르는지 한번에 이해가 갈것이다... 터널에 전동차가 꽉 찬다. [출처: time out] 런던 Underground는 세계에서 가장 오래된 지하철이란다. 무려 한국은 조선 말이었던 1863년에 처음 개통되었다. 당시에는 증기기관차가 터널을 달리는 형태였다는데, 1890년에 전기 전동차가 도입되면서 지금과 같은 모습이 되었다. 지금은 상당수 역들이 현대화를 했지만, 일부 역들은 19세기 느낌이 남아있는 경우가 있다. 아래 사진은 네 종류의 전동차가 통과하는 B

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주식과 알파 헌팅(alpha hunting) [1편]

한국 주식시장이 뜨겁다. 아주 최근 코스피가 주춤하기는 했으나 작년 연초에 코스피에 1억을 투자한 사람은 18개월만에 2억 2천을 벌었고, 하이닉스에 1억을 투자한 사람은 9억(...)을 벌었다. 하이닉스 주가. 진짜 2025년 초부터 26년 5월까지 주가가 10배 올랐다. 데이터를 이용해서 투자할 종목을 정하는 것을 계량적 전략(quantitative strategy)이라 하는데, 여기서 가장 중요한 역할을 하는 것이 '알파(alpha)'다. 이번 포스팅에서는 알파의 개념에 대해 다룰 것이고, 다음 포스팅에서는 알파가 알려졌을 때 상당히 빠르게 시장에서 증발해 버린다는 것을 소개하며, 마지막 포스팅에서는 그럼에도 불구하고 시장에 남아있는 알파와 그 이유에 대해 논한다. 알파 Alpha 주식에서 '알파'란 쉽게 말해 '차익거래가 가능한 기회'를 의미한다. 우리가 모종의 첨단 기술을 이용해서 어떤 주식에 관련한 모든 정보를 수집했다고 가정하자 (이런 일은 현실적으로 불가능하다 - 주식

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주식과 알파 헌팅(alpha hunting) [2편]

이전 포스팅에서 아무리 시장이 효율적이라 할 지라도, 차익거래의 기회가 존재할 가능성이 높음을 소개했다. 이번 포스팅에서는 이런 알파 전략들이 시장에 공개되면 왜 빠르게 사라지는지, 그리고 실제로 공개된 알파들이 사라졌는지에 대해 다룬다. 1편 링크: https://blog.naver.com/notepad__/224291976450 주식과 알파 헌팅(alpha hunting) [1편] 한국 주식시장이 뜨겁다. 아주 최근 코스피가 주춤하기는 했으나 작년 연초에 코스피에 1억을 투자한 사람... blog.naver.com Long Live Alpha! 주식시장은 누구에게나 열려 있으므로 모두가 경쟁자가 된다. 물론 개인투자자는 자금 규모가 상대적으로 작기 때문에 거대자본을 토대로 운용하는 펀드(소위 마켓 메이커 market maker)와는 경쟁이 쉽지 않지만, 이론적으로는 완벽한 알파 전략이 있다면 소액 투자자도 천문학적인 수익률을 낼 수 있다. 예컨대, 본인의 전략에 100% 확신이

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주식과 알파 헌팅(alpha hunting) [3편]

지난 포스팅까지 많은 알파가 공개 이후 빠른 속도로 퇴화(decay)함을 소개했다. 하지만 실제로 시장에는 공개 이후 10년 이상이 지났는데도 건재한 알파들이 있다. 이번 포스팅에서는 왜 이런 알파들이 존재하는지 살펴본다. 2편 링크: https://blog.naver.com/notepad__/224291977210 주식과 알파 헌팅(alpha hunting) [2편] 이전 포스팅에서 아무리 시장이 효율적이라 할 지라도, 차익거래의 기회가 존재할 가능성이 높음을 소개했... blog.naver.com Zombie Alpha 일부 알파는 세상에 공개된지 수년이 지나도 건재하다. 앞선 포스팅의 논리대로라면 사실 이런 일이 있어서는 안된다. 실제로 작동하는 알파가 공개되면 수많은 사람들이 시장에 진입하고 수요가 변동하여 차익실현 기회가 사라져야 한다. 그렇다면 '지속되는 알파'는 왜 존재하는 걸까? 우선 지난 포스트에 사용했던 데이터를 재활용해서 알파를 만드는 전략이 출판 이후 얼마나 유

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스마트폰을 많이 쓰면 출산율이 낮아진다... 진짜로? [1편]

최근 파이낸셜타임스에 흥미로운 기사가 실렸다. 원문: Why birth rates are falling everywhere all at once (열람을 위해서는 파이낸셜타임스 구독이 필요하다) 다음은 기사 발췌다. In previous decades, the world’s fertility rate went down because couples had fewer children. Now the main reason is that there are fewer couples. 지난 수십년간 전세계적인 출산율의 감소는 커플들이 자녀를 갖지 않는데 이유가 있었다. 그러나 현재 주된 이유는 커플 자체가 적어졌기 때문이다. [...] it is “quite plausible that the modern digital media environment has had profound effects on society that have led to a decline in romantic coupli

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영국 런던 근교 여행지 Whitstable 리뷰

5월 마지막주 영국 공휴일(bank holiday)을 맞아 와이프와 함께 런던 근교인 Whitstable에 다녀왔다. 영국은 공휴일 자체가 한국보다 훨씬 적고, 이제 남은 공휴일은 8월 마지막 주 하루와 12월 말 뿐이다... 매우 귀중한 휴일이기에 30도를 넘나드는 날씨를 무릅쓰고 반나절 여행을 다녀왔다. Whistable은 한국인 관광객들에게는 많이 알려져 있지 않은 런던 근교의 작은 해안가 휴양도시다. 휫츠테이블 영국 휫츠테이블 이 블로그의 체크인 이 장소의 다른 글 Previous image Next image 런던에서는 Victoria Station과 St. Pancras Station에서 매 시간 열차가 있고, 소요시간은 약 1시간 20분 정도다. 해수욕을 즐길 수 있고, 별장같이 오션뷰가 있는 숙소도 꽤나 많다. 따라서 1박 2일 일정도 충분히 가능할 것으로 보이나, 우리 부부는 오전 8시 20분 런던을 출발해서 오후 2시 30분 Whistable에서 출발하는 열차를 타

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GPT킬러 검사는 오히려 AI 사용을 유도할 수 있다 [2편]

이전 포스트에서 학생들의 학위논문 검증에 AI 표절율 검사 제도를 도입하면 학생들이 이를 피하기 위해 시간과 노력을 투입하는 나쁜 균형이 발생할 수 있음을 소개했다. GPT킬러 검사는 오히려 AI 사용을 유도할 .. : 네이버블로그 GPT킬러 검사는 오히려 AI 사용을 유도할 수 있다 [1편] 대부분의 고등교육기관을 졸업하려면 학위논문 혹은 보고서가 필요하다. GPT와 Gemini를 비롯한 생성형... blog.naver.com 영화 인터스텔라의 명대사. AI 사용을 막아도 답을 찾을 것이다. 이번 포스트에서는 이 내용을 아주 간단한 경제학 모형으로 설계해보고, 실제로 모델이 예상대로 행동하는지 확인해본다. 따라서, 관심이 없는 독자는 스킵해도 아무 문제 없다. 학생은 논문 작성 과정에서 AI를 얼마나 사용할지 결정한다. AI 사용 정도를 a라고 두자. 여기서 a는 0과 1 사이의 값을 가진다. a=0은 AI를 전혀 사용하지 않는 경우이고, a=1은 논문의 거의 전부를 AI가 작성하

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GPT킬러 검사는 오히려 AI 사용을 유도할 수 있다 [3편]

앞선 포스팅에서 AI 표절률 규제가 학생들의 정직한 행동으로 이어지는 것이 아니라, 오히려 적발위험을 피하기 위한 노력의 증가로 이어질 수 있음을 보였다. 이는 모두에게 좋지 못한 '나쁜' 균형이다. AI 사용을 단순히 규제하는 것이 결코 장기적으로 안정적인 해결책이 되지 못하는 이유다. https://blog.naver.com/notepad__/224283416606 GPT킬러 검사는 오히려 AI 사용을 유도할 수 있다 [2편] 이전 포스트에서 학생들의 학위논문 검증에 AI 표절율 검사 제도를 도입하면 학생들이 이를 피하기 위해 ... blog.naver.com GPT킬러(좌)와 GPT킬러를 우회하기 위한 유료 서비스(우). 사실 이런 프로그램들은 매우 조악한 경우가 많고, AI 모델이 업데이트되면 계속 수정해야 한다. 그렇다면 어떤 방식의 평가가 적절할까? 이번 포스팅에서는 AI의 규제 대신 어떤 방식의 평가가 적절할지에 대해 필자의 생각을 소개한다. AI의 사용을 무조건적으로

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줄서기 문화와 정보 이론(information theory) [1편]

우리나라는 유행에 민감하다. 뭔가에 꽂히면 엄청난 수요가 몰리고, 몇시간씩 줄을 서는 것도 불사한다. 당장 올 초에는 두쫀쿠가 그랬고, 최근 성수에서 포켓몬 30주년 행사를 했을 때는 4만명이 몰렸다. 인스타나 유튜브에 맛집으로 소개되면 몇 시간 웨이팅은 기본이다. 베이글 맛집 앞에 사람들이 인산인해를 이루고 있다. [출처: 네이트 뉴스] 기본적으로 줄을 서는 것은 비용이 많이 발생하는 일이다. 당장 더 생산적인 일에 시간을 쓰지 못하니 그것도 문제고, 날씨가 덥거나 추운데 야외에서 기다려야 하면 육체적으로도 힘들다. 그런데 왜 사람들은 굳이 줄을 서서 뭔가를 사려고 할까? 이번 포스팅에서는 필자가 생각한 '웨이팅의 경제학'에 대해 소개해 보려고 한다. 골자는 사람들이 줄을 서있는 것 그 자체가 하나의 시그널이 된다는 것이고, 살지 말지 고민하던 사람도 '줄을 서있는 것을 보고' 그 제품/서비스를 더 매력적으로 생각하게 된다는 것이다. 일반적인 경제학 이론에서 사람들은 본인이 어떤

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줄서기 문화와 정보 이론(information theory) [2편]

이전 포스트에서 사람들이 '왜' 줄을 굳이 서는지 직관적으로 소개했다. 이번 포스트는 경제학적인 (다소 복잡한) 모형을 도입하여 이러한 직관을 증명해 본다. 이번 포스팅은 어쩔 수 없이 수학이 많이 사용되므로 복잡한 내용이 싫은 독자들은 생략하는 것이 좋을 것 같다... 1편 링크 줄서기 문화와 정보 이론(information.. : 네이버블로그 줄서기 문화와 정보 이론(information theory) [1편] 우리나라는 유행에 민감하다. 뭔가에 꽂히면 엄청난 수요가 몰리고, 몇시간씩 줄을 서는 것도 불사한다. 당... blog.naver.com 그럼에도 불구하고 포스팅을 하는 이유는, 필자의 생각에 재무, 경제학 연구에서 수학은 아름다운 도구이기 때문이다. 직관을 예쁘게 표현할 수 있고, 우리가 실생활에서 접하는 다양한 문제(예: 줄서기)도 사실은 간단한 모델링을 통해 증명할 수 있다. 이것을 공유하고 싶었다. 모델은 기존의 이론을 기반으로 필자가 만든 것이므로 전문적인 시선에

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줄서기 문화와 정보 이론(information theory) [3편]

줄서기 문화 모델의 마지막 편이다. 2편 링크: https://blog.naver.com/notepad__/224286838709 줄서기 문화와 정보 이론(information theory) [2편] 이전 포스트에서 사람들이 '왜' 줄을 굳이 서는지 직관적으로 소개했다. 이번 포스트는 경제학적... blog.naver.com 이번 포스트에서는 직전 포스트의 수학 모형을 간단하게 시뮬레이션한다. 코로나가 한창일 때도 한국의 줄서기는 여전했다. 사진은 2022년 여수. 이전 포스트 요약 소비자가 좋은 시그널을(h) 받은 경우 상대적으로 높은 사후적 기대(posterior belief)를 가지며, 나쁜 signal(l)를 받은 소비자는 상대적으로 낮은 posterior belief를 가진다. 줄의 길이(q)를 관측하였을 때 소비자의 posterior belief는 이며 소비자는 다음 조건을 만족할 때 줄서기를 결정한다. 이를 log-odds 형태로 쓰면 소비자는 일 때 줄에 합류한다. 따

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게시판 소개와 Trendonomics 연재 목록

블로그를 앞으로 꾸준히 할 수 있을 것 같다는 생각이 들 즈음에 쓰는 글이다. 내가 생각했던 것보다 나는 글 쓰는 것을 좋아하고, 더 잡생각이 많은 사람이었다. 이 블로그의 정체성은 'Trendonomics' 포스팅이라고 생각한다. 나는 세상에서 일어나는 여러가지 일에는 반드시 'Why'가 있다고 생각하고, 이 Why는 많은 경우 경제학으로 분석할 수 있다고 믿는다. 특히 요새는 AI의 발전 속도가 너무 빨라 여러 산업에 걸쳐 전방위적인 변화가 일어나고 있는데, 생각해보면 이런 변화도 경제학적 해석이 가능한 경우가 많다. Trendonomics에서는 내가 관심있는 세상 만사의 '왜'를 경제학적으로 분석한다. Trend와 Economics를 합쳐서 내가 만든 단어다. 주1-2회 발행할 계획이고, 각 주제는 2-3회차의 포스팅으로 구성된다. [세상은 왜?]에서는 세상에서 일어나는 여러가지 일들을 경제학적인 시선으로 분석한다. 때로는 수학의 힘을 빌려, 때로는 데이터의 힘을 빌려 어떤 현

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기후 변화는 덥고 가난한 나라에 더 치명적이다

한국이 5월 중순인데 벌써 30도가 넘는다. 작년 여름 서울 낮 기온이 37도를 넘겼을 때는 바깥에 있다가 진지하게 죽을 수도 있겠다는 생각을 했다. 에어컨이 없으면 지낼 수가 없었다. 올해는 역대급 엘니뇨가 진행되고 있다는 보도도 있다. 물론, 매년 이맘때 즈음 항상 나오는 호들갑일 수도 있지만, 만약 이 정도 사이즈의 엘니뇨가 진짜 발생한다면 올해 겨울은 역대급으로 추운 겨울이 될 것이다. 분명 10년 전과 비교하면, 날씨가 변하고 있는 것 같다. 2026년 5월 서울 기온. 14-16일 최고기온은 30도에 육박한다. [출처: 기상청] 지구의 평균 기온이 높아지는 원인에 대해서는 과학적으로 여러 해석이 있고, 각각 논란의 여지가 있다. 인간의 환경오염으로 온실가스가 갇혀 평균 온도가 증가하고 있다는 '지구 온난화'가 가장 일반적인 설명이라면, 단순히 역사적으로 온도가 일시적으로 높아지는 시기라는 주장도 있다. 어느 쪽이든, 현재 지구의 평균 온도가 100년 전에 비해 높아졌고,

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왜 우버 탑승자 평점이 계속 낮아질까? [2편]

1편 링크: https://blog.naver.com/notepad__/224277295074 Uber 탑승자 평점과 시그널링 이론 (1) 철저히 개인적인 의견이며, 많은 오류와 뻘소리가 포함되어 있습니다. 재미로 보세요. 우버에서는 탑승자가... blog.naver.com 이전 포스팅에서 런던의 우버 탑승자 rating이 다른 도시에 비해 낮다는 것을 소개했다. 그리고 이러한 현상의 잠재적 원인으로 아래 두 가지를 지적했다. (1) 런던 운전자들이 운전 스트레스가 많음. (2) 런던 탑승자들이 매너가 없음. AI에게 이 글의 주제를 가지고 그림을 그려달라고 했다. 데이터의 부족으로 이 둘 중 어느 것이 지배적인 원인인지 알 수 없으나 탑승자가 동일한 행동을 해도 운전자가 탑승자에게 매기는 평점이 상대적으로 박한 것은 사실인 것 같다. (당장 본인이 미국과 영국에서 아주 동일한 행동을 했는데도, 런던에서는 평점이 계속 깎이고 있으니 말이다.) 이번 포스팅에서는 '기대와 보복'이라는

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포켓몬컴퍼니는 왜 포켓몬카드를 더 안 찍을까? [1편]

아래 두 포스팅에서 포켓몬카드 열풍과 가격 버블 가능성에 대해 다뤘다. 포켓몬 카드, 근데 이제 약간의 파이낸스를 곁.. : 네이버블로그 포켓몬 카드, 근데 이제 약간의 파이낸스를 곁.. : 네이버블로그 포켓몬 카드, 근데 이제 약간의 파이낸스를 곁들인 (1) 철저히 개인적인 의견이며, 많은 오류와 뻘소리가 포함되어 있습니다. 재미로 보세요. 전세계적으로 포켓몬... blog.naver.com 포켓몬 카드, 근데 이제 약간의 파이낸스를 곁들인 (2) 철저히 개인적인 의견이며, 많은 오류와 뻘소리가 포함되어 있습니다. 재미로 보세요. 1편 링크: 포켓몬 카... blog.naver.com 포켓몬 카드 가격의 폭발적인 증가는 대체로 아래 두 이유 때문이다. (1) 미래 가격 상승을 기대한 투기적 수요 (2) 포켓몬컴퍼니의 제한적인 카드 공급 사실 아무리 (1)이 크더라도, 포켓몬컴퍼니에서 충분한 공급을 통해 물량 부족을 해결하면 카드 가격은 어느정도 안정화될 가능성이 크다. 수년 전 제

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포켓몬컴퍼니는 왜 포켓몬카드를 더 안 찍을까? [2편]

1편 링크: https://blog.naver.com/notepad__/224278532998 포켓몬컴퍼니는 왜 포켓몬카드를 더 안 찍을까? (1) 철저히 개인적인 의견이며, 많은 오류와 뻘소리가 포함되어 있습니다. 재미로 보세요. 아래 두 포스팅에서 ... blog.naver.com 1편에서 포켓몬카드 수요가 실수요와 투기적 수요로 나누어짐을 다뤘다. 그리고 포켓몬컴퍼니의 입장에서는 투기적 수요도 매출의 주요한 부분이므로, 공급을 늘려서 투기적 수요가 감소하는 효과를 고려할 수밖에 없음을 소개했다. 즉, (생산 공장에 여력이 충분해서) 무한정 공급을 늘리는 것이 항상 매출 증대로 이어지지 않는다는 것이다. 성수 포켓몬 행사에 너무 많은 사람이 몰렸다. 이제, 나머지는 이러한 수요와 가격에 대한 민감도를 계측(quantify)하는 것이다. 이러한 개념들은 가격이나 물량처럼 객관적으로 관측되는 값이 아니므로, 일련의 경제학적 측정 과정을 거쳐야 한다. 여기서는 데이터의 부재와 계산의

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종이 파이낸셜타임스 일간구독 리뷰 [1편]

종이로 된 파이낸셜 타임스를 구독한 지 약 4개월 정도 지났다. 주식시장에 영향을 미치는 정보는 대체로 주기가 짧고, 빠른 업데이트가 필요한 편이다. 필자는 경제학 공부를 한 지 꽤나 오래 되었지만, 직장에서 동료들이 나누는 대화를 100% 따라가기 어려웠다. 시사 상식이 부족함을 느꼈고, 내 발전을 위해서 (아싸가 되지 않기 위해서), 신문 구독을 결심했다. 이번 포스트에서는 왜 굳이 파이낸셜 타임스를 선택했는지, 또 디지털 에디션이 아니라 종이 에디션을 선택했는지 이야기를 해보고자 한다. 왜 파이낸셜 타임스일까? 파이낸셜타임스 [출처: BBC News] 유명한 경제전문지로는 아마도 아래를 꼽을 수 있을 것이다. 파이낸셜 타임스 The Financial Times 월스트릿 저널 The Wall Street Journal 이코노미스트 The Economist 블룸버그 Bloomberg 이외에도 로이터스Reuters나 배런스Barron's 등 여러 경제전문지가 존재하나, 필자가 최종적

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종이 파이낸셜타임스 일간구독 리뷰 [2편]

지난 포스팅에서는 파이낸셜 타임스(FT)와 이코노미스트를 종이신문으로 구독하게 된 이유에 대해 다뤘다. AI 시대에 종이 파이낸셜타임스를 구독하는 이유 [1편] : 네이버 블로그 AI 시대에 종이 파이낸셜타임스를 구독하는 이유 [1편] 종이로 된 파이낸셜 타임스를 구독한 지 약 4개월 정도 지났다. 주식시장에 영향을 미치는 정보는 대체로 ... blog.naver.com 필자는 2026년 1월부터 지금까지 구독을 유지하고 있고, FT는 매일 빠짐없이 읽었다. 이코노미스트는 많이 못 읽거나, 의도적으로 건너뛴 경우도 있는데 이 내용은 아래에서 더 자세히 소개한다. 이번 포스팅에서는 내가 경제신문을 빠르게 읽는 방법과, 결과적으로 구독을 후회하지 않는지에 대해 이야기 해보려고 한다. 경제신문 빠르게 읽기 필자가 경제신문을 읽을 수 있는 시간은 대체로 오전 출근길이다. 물론 부득이한 경우(아침에 우버를 탔는데 운전기사가 운전을 이상하게 해서 멀미가 너무 심하게 난다거나.. 너무 졸리다거나

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AI에 대체되지 않는 전문가로 살아남기 [1편]

1달에 AI 토큰 비용으로 최소 10,000불 정도를 쓰는 나에게, AI는 일상에 없어서는 안 되는 것이 되었다. 코딩을 하거나, 정보를 정리하거나, 연구를 하거나, 심지어 이메일을 보낼 때도 AI를 정말 많이 쓴다. AI가 없던 2022년 이전에는 어떻게 살았나 싶다. 그러다 보니까 내가 할 수 있는 일과, AI가 할 수 있는 일의 경계가 다소 모호해진다는 느낌을 많이 받는다. AI 시대에 일을 잘 하는 사람은 과연 뭘 잘하는 것일까? AI를 잘 활용해서 결과를 잘 내는 사람? AI가 없어도 유사한 퀄리티의 결과물을 (물론 시간은 더 걸리겠지만) 낼 수 있는 사람? 나는 쓸데없는 생각을 많이 하는 사람이라 이 질문에 대한 답을 꽤나 오랫동안 고민했지만, 아직도 명확한 결론을 내리지 못했다. 하나 확실한 것은 어떤 업무 영역의 '상대적 가치'가 높아질지, 인간으로서 상대우위(comparative advantage)가 유지될 수 있는 영역이 무엇일지 치열하게 고민해야 한다는 것이다.

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AI에 대체되지 않는 전문가로 살아남기 [2편]

이전 포스팅에서 급변하는 AI시대에 필자가 생각하는 전문가의 조건(?)에 대해 다뤘다. AI에 대체되지 않는 전문가로 살아남기 [1편] : 네이버 블로그 AI에 대체되지 않는 전문가로 살아남기 [1편] 1달에 AI 토큰 비용으로 최소 10,000불 정도를 쓰는 나에게, AI는 일상에 없어서는 안 되는 것이 되었... blog.naver.com 네 가지를 다시 요약하자면 아래와 같다. 가장 최근의 지식 경계(frontier knowledge)를 빠르게 팔로업하고, 새로운 혁신(innovation)을 떠올릴 수 있으며, 이런 새로운 아이디어를 기반으로 AI에게 정확한 디렉션을 내리고, AI가 준 결과를 정확히 검토할 수 있어야 한다. 전 포스트에서 첫 두 가지 조건을 살펴봤고, 이번 포스팅에서는 나머지 두 개 조건에 대해 이야기를 해보고자 한다. AI에게 디렉션 내리기 바이브코딩(vibe coding)이 유행이다. 코딩에 대한 지식이 전무해도 놀라운 결과물을 순식간에 뽑아낼 수 있다.

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AI로 인해 연구의 양은 늘지만 질은 떨어진다

네이쳐(Nature)에 올해 1월 출간된 논문을 이제서야 봤다. 왜 여태 놓쳤는지 모르겠지만, 상당히 흥미로운 내용이라 우선 짧게 공유하고 나중에 조금 더 긴 생각을 정리해보려고 한다. 논문의 링크는 여기에 있다. 기관 구독이 되어있지 않으면 약 3만원을 내고 구입해야 하므로 저자들이 게시한 pre-print(무료)도 함께 공유한다. Nature 링크: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09922-y ArXiv 링크: https://arxiv.org/abs/2412.07727 칭화대와 시카고대의 연구자들이 출간한 이 논문에서 저자들은 약 4,100만 건의 연구 텍스트를 분석하였다. 주요한 결과는 AI를 연구에 도입한 과학자들이 그렇지 않은 과학자들에 비해 약 3배(!) 많은 페이퍼를 출간하고, 5배 많은 피인용건수를 기록하며(즉, 다른 연구자들이 AI를 도입한 과학자들의 연구를 인용한다는 뜻), 해당 분야의 리더로 더 빠르게 인정을 받는다는

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GPT킬러 검사는 오히려 AI 사용을 유도할 수 있다 [1편]

대부분의 고등교육기관을 졸업하려면 학위논문 혹은 보고서가 필요하다. GPT와 Gemini를 비롯한 생성형 언어모델이 보급되면서 학생들이 졸업 논문 작성에 AI를 이용하는 경우가 많아졌고, 이에 대응하여 학교에서는 GPT 킬러 등의 도구를 사용해서 'AI표절률'이 일정 수치 이상으로 나오는 경우 보고서 인준을 자동으로 취소하는 제도를 도입하고 있다. 필자의 분석에 따르면 'AI 표절률'을 통제하기 위한 제도는 오히려 나쁜 경제학적 균형으로 이어질 가능성이 크다. 이 포스팅에서는 이러한 제도에 대한 필자의 경제학적 분석을 다룬다. 최근 AI는 박사급 연구자가 작성하는 수준의 논문을 작성할 수 있다. 학위논문(특히 학사나 석사 학위논문)은 인류의 지식 한계(frontier knowledge)에 도전하는 혁신적인 수준의 논문이어야 할 필요가 없으므로, AI를 잘 이용하는 학부 학생이 작성한 학위논문은 AI가 없이 스스로의 힘으로 논문을 작성한 일반적인 학부 학생의 논문보다 훨씬 좋은 퀄리티

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블로그 시작

블로그를 해보고 싶다고 생각한지 꽤나 오래 지났다. 어떤 플랫폼에서, 무엇을 주제로 글을 올려야 할지 생각하다가, 이대로라면 고민만 하다 결국 시작을 못 하겠다는 결론에 도달했다. 그래서 뭐라도 간단하게 시작을 해보려고 한다. 원래 시작이 반인데, 시작했고 글까지 올렸으니 대충 60%는 한거다. 나는 꽤나 잡생각이 많은 사람이다 (MBTI 100% N). 원래 이것저것 궁금한 것도 많고, 궁금한게 해소가 안 되면 답답하다. 최근에는 AI가 많이 똑똑해져서 사소한 궁금증도 꽤나 명료하게 해결해주는데, 그러다보니 부작용으로 더 많은 잡생각을 하게 된 것 같다. 이 글을 쓴 오늘 든 잡생각은 런던 Uber의 rating과 관련한 것인데, 요약하자면 다음과 같다. 런던에서는 운전자가 매기는 Uber 탑승자 rating의 평균이 다른 도시에 비해 낮은데, 이렇다면 경제학적 signaling theory의 관점에서 탑승자가 매기는 운전자의 rating도 낮아지게 된다. 이러면 모두에게 나쁜데,

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포켓몬 카드, 근데 이제 약간의 파이낸스를 곁들인 [1편]

전세계적으로 포켓몬 카드가 인기다. 원래 잠잠하던 포켓몬의 인기는 2020년 코로나를 기점으로 치솟기 시작했는데, 집안에 갇혀있는 것이 답답했던 (나와 취향이 비슷한) 아저씨들의 선동이 한 몫 했다. 초대형 유튜버인 Logan Paul을 비롯해 여러 인플루언서들도 포켓몬 카드 수집 대열에 합류했고 그 결과 공급보다 수요가 압도적으로 높은 기형적인 상황이 발생하게 되었다. 본인은 어렸을 때 유희왕 대회에 나갈 정도로 카드게임과 수집을 좋아했다. 성인이 되어서도 유희왕 신팩이 나오면 문방구 앞에서 하나만 사볼까 고민을 거의 매번 했는데, 10살 짜리 애들이 몰려 들어가서 카드를 사는 것을 목격하고 정신을 차린 적도 꽤나 많다. 근데 이게 웬걸. 요새 포켓몬 게임은 애들을 위한 게임이 아니다(라고 와이프에게 가스라이팅을 하는 중이다). 어떤 애가 장당 100만원이 넘는 카드를 가지고 놀수 있겠는가. 이러한 사유로 본인은 투자라는 꽤나 합리적인 이유를 대며 포켓몬카드를 모으고 있고, 어렸을

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포켓몬 카드, 근데 이제 약간의 파이낸스를 곁들인 [2편]

지난 포스팅에서 포켓몬 카드의 (비정상적인)인기와 투자수익률에 대해 다뤘다. 1편 링크: 포켓몬 카드, 근데 이제 약간의 파이낸스를 곁.. : 네이버블로그 포켓몬 카드, 근데 이제 약간의 파이낸스를 곁들인 (1) 철저히 개인적인 의견이며, 많은 오류와 뻘소리가 포함되어 있습니다. 재미로 보세요. 전세계적으로 포켓몬... blog.naver.com 요약하자면, 포켓몬 카드의 지난 5년간 위험대비수익률은 매우 높은 편이며, 과거 데이터만 놓고 보면 전재산 몰빵을 했어야 한다는 것이다. 물론, 이런 수익률 그래프가 나올 것을 알지 못했으므로 전부 결과론적인 얘기다. (설령 알았다 한들 재산을 담보로 빚을 내어 피카츄에 몰빵할 수 있는 용자는 거의 없었을 것이다.) 그렇다면 다음으로 중요한 질문은, 지금 카드를 사야하는지, 그리고 산다면 얼만큼 무슨 카드를 사야 하는지이다. 본인은 나름의 전문성을 토대로 무슨 카드를 언제 얼만큼 사야 하는지에 대한 계산(망상)을 꽤나 많이 하는 편이다. 그

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왜 우버 탑승자 평점이 계속 낮아질까? [1편]

우버에서는 탑승자가 운전자를 평가할 수 있고, 반대로 운전자도 탑승자를 평가할 수 있다. 미국에서 3년 정도 살면서 우버와 Lyft를 약 100번 정도 탔는데, 내 우버 rating은 5점 만점에 4.97, Lyft 레이팅은 5점 만점이었다. 나는 내가 준비가 된 이후에 우버를 부르기 때문에 운전자를 기다리게 한 적도 없고, 차 안에서 음식물을 먹은 적도 없다. 운전자가 수다떨기를 원하면 열심히 장단을 맞춰드리고, 별달리 말걸지 않으면 나도 조용히 간다. 운동을 하고 땀범벅으로 타지도 않고, 한국인 버프로 체취가 나지도 않는다. Uber와 레이팅 시스템. AI를 이용한 그림이다. 나는 내가 솔직히 만점짜리 승객이라 생각했다. 런던에 오기 전까지는. 런던에 와서 우버 사용이 크게 늘었다. 내가 게을러서 아침에 늦게 일어날 때도 있고, 일이 늦게 끝나 회사 카드로 우버를 타고 귀가할 때도 있다. 런던에는 Lyft가 없기 때문에, 그리고 회사에서 우버만 지원을 해주기 때문에, 지금까지 약

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