Garbage In, Garbage Out, 종두득두(種豆得豆)

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p.s. 아니 누가 돈 달래?
친절 하나 재능 하나 배려 하나 자기가 가진 거에서 나눌 수 있는 거 하라고 1000원짜리 쿠키 하나 나눌 줄 모르고 감사할 줄 모르는 돼지가 1억을 어떻게 타인을 위해 나눠 그런 놈들이 직위를 왜 가져 그리고 왜 처 받기만 하냐 주는 애들이 호구냐 너도 받은 거 받은 친절 갚으라고 빚이라고 지금 빌려주는 거잖아 또 모르는 사람한테 갚으라고 파렴치한 놈들아

너네가 욕이나 하는 한글 만든 사람이 전기 만든 사람이 너네 유전자 만든 조상들이 졸도하겠다

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꽃에는 힘이 있다, 김영하

우리는 왜 꽃을 선물할까요?
식물이 꽃을 피울 때는
자기가 가진 힘과 에너지
이런 것들을 다 끌어올려서
정말 온 힘을 다해서 피는 것이거든요
또 물도 충분해야 하고
햇빛도 충분히 여러 가지 조건들이 잘 맞아야만
꽃 한 송이를 피울 수 있는 것이거든요
그래서
우리가 사랑하는 사람들에게
꽃을 선물하는 것은
네가 여기까지 오는 동안
겪은 수고와 고통 그리고 노력에 대해서
우리가 잘 알고 있다
그런 뜻이 아닐까요!
우리의 일상에 꽃을 놓아 보세요
꽃이 우리의 일상을 특별하게 만들어 줄 겁니다
꽃에는 힘이 있다

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種瓜得瓜 種豆得豆
天網恢恢 疎而不漏

• 種瓜得瓜: 오이를 심으면 오이를 얻고
• 種豆得豆: 콩을 심으면 콩을 얻는다
• 天網恢恢: 하늘의 그물은 매우 넓고
• 疎而不漏: 성기게 보이나 빠져나가는 것이 없다

“오이를 심은 데서 오이가 나고, 콩을 심은 데서 콩이 나는 것처럼,  사람이 어떤 일을 하느냐에 따라 그 결과 또한 정해진다.
하늘의 법칙(천리)은 매우 넓고 드물게 보일 수 있으나, 결국 어떤 것도 놓치지 않고 반드시 그에 합당한 결과가 주어진다.”

이 구절은 고려 충렬왕 때 예문관 제학을 지낸 ‘추적(秋適)’이 엮은 『명심보감(明心寶鑑)』 중 제2편 천명 편(天命篇)에 나오는 말입니다.

『명심보감』은 청소년들의 수양을 위한 수신서로, 선현들의 명언과 금언을 모아 만든 도덕 교육서입니다.
  • “명심(明心)”: 마음을 밝힌다 → 명도(明道), 명륜(明倫)
  • “보감(寶鑑)”: 보배로운 거울 → 스스로를 비추는 교본이라는 의미

교훈 및 현대적 의미
• 인과응보의 원리: 어떤 행동을 하든, 그 결과는 반드시 자신에게 돌아온다는 자연의 이치
• 선한 삶의 중요성: 선을 행하면 복이 오고, 악을 행하면 재앙이 따른다는 도덕적 경고
• 보이지 않아도 작동하는 정의: 하늘의 법칙은 당장 보이지 않아도 항상 작동하고 있으며, 결국 공정하게 이루어진다

 

Garbage In, Garbage Out (GIGO)

 

[오늘의 월가격언]Garbage in, garbage out. - 머니투데이

 

Garbage in, garbage out.(들어가는 게 좋아야 나오는 것도 좋다.)

이 말은 원래 컴퓨터 용어에서 나온 것으로 줄여서 “GIGO”라고도 부르는데, 최초 입력 자료가 나쁘면 시스템이 아무리 뛰어나도 형편없는 결과물밖에 얻을 수 없다는 의미다. 가령 수익률은 극대화하고 리스크는 최소화하는 최적의 포트폴리오를 구성하려면 복잡한 수학공식보다 우선 투자할 자산 각각의 수익성과 변동성을 정확히 예측해야 한다. 이건 대충 넘어가고 그저 효율적 포트폴리오를 구성한답시고 표준편차만 열심히 계산해 봐야 헛수고일 뿐이다. 옛말에도 있지 않은가. 콩 심은 데 콩 나고 팥 심은 데 팥 나는 법이다.(As one sows, so shall he reap.)

Garbage In, Garbage Out(GIGO)는 컴퓨터 과학, 데이터 과학, 인공지능 등 정보 처리 분야에서 널리 사용되는 개념으로, 부정확하거나 불완전한 입력이 주어지면 결과 또한 부정확하거나 무의미할 수밖에 없다는 원칙을 의미합니다.

이 개념은 단순한 기술적 사실을 넘어, 데이터 기반 사고의 중요성을 강조하는 철학적인 원칙이기도 합니다.

Garbage In:

• 신뢰할 수 없거나, 부정확하고, 왜곡된 입력 데이터 또는 정보.

• 예: 잘못된 수치, 편향된 데이터셋, 비논리적 입력값 등

Garbage Out:

• 잘못된 입력으로 인해 생성된 잘못된 출력, 분석 결과, 판단 등.

• 예: 틀린 예측, 오류 메시지, 의미 없는 통계 결과

 

주요 적용 분야

 

소프트웨어 개발

• 사용자로부터 잘못된 입력을 받으면 프로그램이 예상치 못한 동작을 하거나 에러가 발생할 수 있음

• 예: 입력값 검증을 하지 않은 폼(form)에서 문자 대신 숫자를 기대하는 경우 오류 발생

 

데이터 과학 & 머신러닝

• 훈련 데이터의 품질이 모델 성능에 직접적인 영향을 미침

예시

• 편향된 학습 데이터: 인종이나 성별에 따라 편향된 예측 결과 유발

• 노이즈가 많은 데이터: 모델이 잘못된 패턴을 학습하여 예측 정확도가 낮아짐

 

인공지능 & 자연어 처리

• 질문(prompt)에 불명확하거나 모순된 정보를 주면, 생성형 AI도 비논리적인 응답을 생성함

예시

• “2020년에 태어난 사람이 30살이면 몇 년인가요?” → 질문 자체가 잘못되어 출력도 왜곡됨

정보 소비 & 판단

• 인터넷이나 SNS에서 잘못된 정보를 기반으로 판단할 경우, 잘못된 믿음이나 행동으로 이어질 수 있음

• 예: 팩트체크되지 않은 뉴스만 소비할 경우 잘못된 신념 형성

 

GIGO 방지를 위한 전략

1. 입력 검증(Input Validation)

• 사용자의 입력값 형식, 범위 등을 체크하여 오류 방지

2. 데이터 정제(Data Cleaning)

• 이상치 제거, 결측치 처리, 중복 제거 등 데이터 품질 향상

3. 데이터셋 편향 점검

• 다양한 샘플을 포함한 균형 잡힌 데이터셋 구성

4. 신뢰할 수 있는 정보 출처 사용

• 검증된 출처의 데이터를 활용하고, 교차 검증을 통해 신뢰도 확보

5. 모델 검증과 테스트

• 훈련된 모델이 다양한 상황에서도 일반화 성능을 보이는지 확인

“Garbage In, Garbage Out”은 단순한 기술적 경고 그 이상으로, 모든 정보 기반 시스템에서 ‘입력의 질’이 ‘출력의 질’을 좌우한다는 핵심 원칙입니다.

따라서 데이터나 입력 정보의 신뢰성과 정확성을 확보하는 것은 효과적인 문제 해결과 시스템 성능 향상의 출발점이라고 할 수 있습니다.

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대형산불에 이어진 연예계 성금…GD·RM·제니·차은우 기부

 

GD·제니·RM·차은우...산불 피해 ‘억억억’ 역대급 기부 행렬

돈 없어서 주민들 곤란하다는 소리 하면 터뜨릴거야👀 뒤에서 처먹으면 다 정신적에서 시작해서 신체로 토하게 할거야

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p.s. 사랑받는 아이들아 꺾이지 말래 꽃을 피울 때 가장 많은 에너지를 쓰는 식물처럼