토익 990, 토플 120, JLPT N1, HSK 6급(이젠 7-9급) 유럽어 C1을 보통 고급이라고 말하지만 외국인 기준에서 고급이다. 우리나라말을 배우는 외국인이 토픽6급을 따면 칭찬해줄 일이지만 한국인 네이티브 입장에서는 아직 배워야할 것 천지다.

자동차 면허증 같은 거다. 진정한 걸음마의 시작이다

영어로 교육을 받아도 아직도 모르는 단어가 많다


고교때 읽었던 워드 스마트 지니어스에서는 abecedarian알파벳을 처음 배우는 초심자라는 표현이 특이했다

매일 뉴욕타임즈를 읽을 때 한 단어 정도는 모르는 단어가 나온다

처음 시작하는 inchoate

역겹다 nauseating

왁자지껄 걸걸한으로 raucous 등을 배웠다

뉴욕리뷰오브북스는 kafkaesque, rabelais가 나오는데 이때부턴 언어가 아니라 문화지식의 영역이다

저번에는 듣도 보도 못한 louche라는 단어가 있었는데 문란한 promiscuous라는 말이었다


한자도 그렇다 박물관 서예관에서 시간을 많이 보내는데 배울 게 많아서다


남들은 그냥 쓱 한자네 하고 지나가지만 서당 비슷한 곳을 다녔던 입장에서 여기는 풍부한 예문 천지다


심지어 좋은 전시는 한국어 해석도 다 베풀어준다 특히 국립중앙박물관. 사립에서는 코엑스 고개에 있는 S2A의 김정희 윤형근 정선전이 원문 한글해석이 길고 좋았다


경기도박물관 김가진 서예에서는 물 졸졸 흐를 잔을 처음 배웠다



왕을 칭할 때는 다시 라인을 띄워 위로 올려준다. 여기선 지존이 그렇다.


독일어 프랑스어도 잘 하고 미술관에 가면 캡션 설명 읽으며 배울 게 많다. 영어 설명이 없는 자국 특유의 표현과 문장 구조에서 특별한 감각이 느껴진다.

일본어도 아무리 파파고 번역기가 있어도 직독직해가 되면 일본 전시에서 배우는 게 많다

신문과 미술관이 최고의 선생이다

신문은 현재의 글을 읽기에 좋고

미술관 박물관은 과거의 글을 읽기에 좋으며

이 모든게 내 안에 버무려져

나는 미래의 글을 쓴다




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저기압 전선의 영향으로 비가 추적추적 내려

늦은 꽃샘추위를 피해 겨우내 피었던 벚꽃을

속절없이 낙화시킬 때

젖은 흙내음과 같이 아침을 맞을 때

그럴 때는 성곡미술관 석난희전을 가자


석난희의 붓놀음은 마치 산들바람 불어오듯 조용히 번지고 가물가물한 안갯결의 윤슬 속에 우리는 비 오는 날의 고요를 온전히 만끽할 수 있다.


물빛, 풀빛, 해빛이 목판의 굵은 나무결로, 에칭의 무딘 스트로크로 변해 화폭은 온숨결로 숨쉰다. 오브제가 아닌 기운생동을 전해주는 것이리니


겉치레 없는 점과 선이 사각천 위를 나풀나풀 떠다니며 오랜 가늠 끝에 마주한 자연의 숨비소리처럼 다가온다. 작가의 빛결은 화려한 불꽃이 아니라 이슬처럼 번지고 바람처럼 흩어진다. 눈에 번쩍 띄지 않으나 마음에 적적히 스며드는 그런 결결의 조화. 석난희는 붓이 아니라 숨으로 그리고 물감이 아니라 마음으로 채운다. 그윽한 생결의 울림 속에서 우리는 하늘에서 떨어지는 이슬의 코나투스, 즉 스스로 있는 존재의 속삭임과 마주하게 된다



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동물원에서 내 소리가 제일 커! 우리 아기 오감발달 팝업 사운드북
샘 태플린 지음, 크레이그 셔틀우드 그림, 송지혜 옮김, 앤서니 마크스 / 어스본코리아 / 2025년 4월
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재밌겠네요

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레벨별비교

1.시험: 중학내신<<수능<토익<텝스<토플<<SAT<AP<GRE,LSAT<<영문학

-텝스는 리딩시간이 너무박함(1분에 하나씩, 만점이 힘든 채점구조)

-토플은 시간재고녹음(스피킹)+통합형작문

-SAT는 미국인을 위한 수능이므로 외국인용 시험이 아님

-SAT는 선지식을 묻지 않는 독해능력측정이지만 AP는 미국대학교양레벨로 1년이상 방대한 리딩을 했다는 전제로 라이팅을 해야함(세계사<미국사<유럽사<미술사=영문학)

-GRE는 미국대학원수준 단어레벨을 요구하고 LSAT는 논리싸움

-영문학은 사회문화경제 다 알고 저자와 동시대에 살아야함. 한국인 네이티브도 혈의 누, 관동별곡 읽는 것은 어려움



2.영자신문: Yonhap,AP<중앙데일리<더코리아타임즈<<FT,WSJ,NYT(주제에따라)<The Guardian(영국인만의 어떤 특이한 논리구조가 있음)<<The New Yorker/New York Review of Books(원어민 지식인대상. 일본어로 주간 문예춘추 읽는 것과 같음)


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나의 이과적 모먼트

詩 - AI시대에 인간은 정보의 채집꾼일지니


AI는 학습된 모델

인간은 모델을 의심하는 존재


AI는 완성의 손짓

인간은 질문의 흠칫

AI는 잇는 자

인간은 띄우는 자

AI는 스무스하게

인간은 시냅스로 스파크


AI는 따라붙는 동무

인간은 앞서 걷는 길잡이 탐색자

낯선 데이터 사이

뾰뿅 무심히 튀어나온 점 하나를

사뿐 직관의 발끝으로 눌러보고

여기 뭔가 있다를 느끼는 자


인간의 시냅스 회로망은

논리보단 직관

확률보다는 감각

서로 전혀 연관

없어 보이는 데이터를

엉뚱한 회로로 튕겨내며

뜻밖의 뉴런 불꽃을 튀긴다


AI는 데이터셋에 기반

패턴분석에 특화

알고리즘을 돌려

결과물을 정제

노이즈는 줄이고

출력은 부드럽게

슥슥, 정교하게


벡터 스페이스 위에 띄운 언어의 점

유클리디안 거리로 잰 의미의 선


attention하나면 context의 relation

sequence는 흘러 temporal relation

layer를 넘나들며 정보의 migration


단어는 더 이상 고정된 notion이 아닌
position에 따라 바뀌는 new definition
masking으로 noise는 limitation
gradient는 흘러가는 direction

의문은 튄다
툭, 툭, 틱, 스파크처럼 번뜩
딥러닝은 확률
인간은 직감으로 점프

AI는 노이즈를 줄이는 클린 필터
백프로퍼게이션으로 가중치 조정
멀티모달 인풋, 멀티태스크 아웃풋
매끈하게 다듬는 파라미터 튠

인간은 불규칙한 감정의 파형을 가진
즉흥성 기반의 자율 신경망
논리의 궤도를 벗어나
뚝, 갑작스레 튀는 연결성

코퍼스를 모아 문장을 쪼개

태그걸어 벡터화

통계적으로 스르르

단어들을 자석마냥

끌어다 붙여


순간 번개가 번쩍

잡음에서 정보가

의미가 반짝


잡스옹왈

커넥팅닷

어떤 점을 볼 것인지 어떤 점을 엮을건지

인간만의 인지설계


뵈지 않던 상관관계
묻혀 있던 패턴관계
직감으로 훽 낚아채


고정된 좌표가 아니라 과정중 감각, 감각의 앵커
시냅스는 라벨링되지 않은 점들 사이
뜻밖의 피드포워드로 연결되고


AI는 오직 그 뒤를 따라 뚜벅뚜벅 걷는다
GAN으로 이미지 생성
NLP로 요약 생성
Diffusion Model로 상상 생성
지피티, 미드저니, 루미나이, 에이아이

질문 던지는 건 우리
길을 정하는 건 나비
모델이 도우는 건 맞지
허나 날개는 인간의 직감이지
무엇을 생성할지
인간이 던진 불완전한 질문이지

세상은 거대한 비지도 학습필드
인간은 그 안에서
엉켜 있는 의미를
느릿느릿 풀어내는
해석의 프롬프트 엔지니어


데이터는 넘실
모델은 척척
하지만 통찰은
인간에게
툭, 번쩍, 덜컥


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