Dilettante Zen

사유가 녹아 든 소설 형태의 글. 지극히 내 스타일의 문장이었다. 복잡하고 현란하면서도 사실은 무미건조한 문장의 연속이지만 밑줄 치며 읽게 된다. 우린 "성격이 정반대인 사람들이 더 끌린다" 라는 말을 자주 하곤 하는데. 앨리스와 에릭 커플의 연애 양상을 보면 '정반대' 보다 더 복잡한 성격 유형의 특징을 보게 된다. 앨리스와 에릭의 취향 또는 성격에 대한 묘사는 단순한 '연애 지침서' 에서 볼 법한 것들 보다는 훨씬 디테일하다. (여기서 '소설'에서 기대할 수 있는 재미를 읽을 수 있었다.) 그래서 내릴 수 있는 결론은 앨리스와 에릭의 '사랑 방식'에 잘못된 점이 있었다기 보다는 그저 그것들이 맞물리지 않고 충돌하다가 튕겨져 나가는 형태를 취했을 것이라는 점 뿐이다. 보통은 연애가 잘 굴러가지 않고 끝..

『데블 인 헤븐』은 『데드맨』과 『드래곤 플라이』의 작가, 가와이 간지의 장편 소설이다. 2030년 미래, 기요스라고 하는 도쿄 카지노 특구라는 가상의 장소를 배경으로 벌어지는 거대 음모와 살인사건을 다루는 이야기다. 느와르 또는 하드보일드 형사소설의 형식을 그대로 따라가면서 기업의 음모와 사회적 문제를 같이 다루는 사회 형사소설이라고도 볼 수 있다. 처음 이야기는 '바카라'라고 하는 카지노 카드 게임을 하는 금발과 푸른눈을 가진 남자의 등장으로 시작된다. 남자는 담담하면서 도발적인 태도로 카드게임에 임하는데, 이내 봉변을 당하고 만다. 무대는 바뀌어 2030년의 기요스에 새로 부임한 형사, 스와 고스케의 이야기로 넘어간다. 스와는 도쿄 도내에서 발생한 의문의 추락사 현장에서 천사가 그려진 카드를 줍고 ..

강풀이 그린 이웃을 소재로 한 스릴러 만화가 히트치면서 이웃이 누군지도 모르는 무관심에서 비롯되는 현대 사회의 공포가 주목을 받은 적이 있다. 마에카와 유타카의 「크리피」도 비슷하게 이웃을 소재로 하고 있다. 또 「검은집」을 통해 유명해진 사이코패스도 소재로 삼고 있다. 「크리피」는 온라인서점에서 호러소설로 분류되고 있는 걸로 기억한다. "그 사람은 우리 아빠가 아니에요" 라는 책 속 대사에서는 호러스러운 요소를 직접적으로 느끼기가 어려웠지만, 책을 읽으면서 진짜로 소름끼치는 기분이 들곤 했다. 범죄소설인 이 책이 크게 머리를 굴릴 필요 없이 편하게 읽혀졌던 건 이미 범인이 누구인지 알려져 있는 이야기 구조 때문이라고 해야겠다. 범인이 누군지 숨겨놓고 여러 트릭과 힌트를 제공하는 본격 추리소설을 읽다가 ..

전작 『데드맨』에 등장했던 가부라기 조사단의 4인방이 어김없이 등장한다. 주인공 가부라기 형사는 『데드맨』의 사건 이후로 팀웍을 확인한 가부라기는 이번 엽기 살인사건을 해결하기 위해서 다른 세 명의 조력을 구하고자 정식 요청한다. 가부라기는 육감이라는 게 강하여 사건에서 지나치기 쉬운 부분들에 주목하며, 이성보다는 감정적으로 사건을 대하지만 뛰어난 발상 덕분에 진상을 파헤치는 능력이 있다. 가부라기의 동기 마사키는 건들건들하면서도 열혈적인 성격이 특징이다. 과학경찰연구소의 사와다는 해부학에 대한 지식도 훌륭하지만 사건의 모순점과 이치를 꿰뚫는 데에 탁월할 재능이 있다. 가부라기의 후배인 히메오 순경은 경찰 마니아이며 젊은 혈기로 인해 욱하는 경향이 있으며, 어디서 미리 백과사전이라도 읽고 왔나 싶을 정도..

일반화가법모형 (Generalized Additive Model, GAM)은 일반화선형모형(Generalized Linear Model, GLM)을 확장시킨 것으로, GLM에서 독립변수에 대해 적용되었던 선형 관계를 GAM에서는 비모수적 함수를 이용해 비선형적으로 표현할 수 있다. GLM: η= ∑jβj χjGAM: η= ∑jfj(χj)여기서 fj(χj)는 unspecified nonparametric functions이고, fj를 추정하기 위해서는 smoothing splines이나 LOESS 같은 비모수적 함수를 사용한다. GLM에서는 독립변수와 종속변수에 비선형 관계를 적용하기 위해 parametric function인 natural spline이나 B-spline 과 같은 Regression sp..

단순 선형회귀분석에서는 최소자승법(최소제곱법)에 의해 x와 y간의 관계를 추정한다. 즉 회귀식에 의해 추정되는 y와 실제 관측된 y의 오차를 최소화할 수 있는 회귀식을 적합한다. y와 x가 선형 관계가 아닌 모형을 일반화선형모형(Generalized linear model)이라 한다. 여기서는 최대우도법(maximum likelihood method)를 이용해 회귀식을 추정할 수 있다. (최소자승법도 최대우도법의 일종이라고 한다.) 우도(가능도, likelihood)는 피셔(Fisher)에 의해 주장된 개념이다. 보통 모수와 모집단이 이미 알려져있고 여기서 어떤 현상이 관찰될 가능성을 확률이라고 하는데, 우도는 반대의 개념이다. 관측치가 고정되고, 그러한 관측치가 나오게 하는 가장 그럴 듯한 모수값을 추..