꼭 그런 친구 한명씩은 있을 것이다. 무언가를 좋아하고, 그것에 대해 끊임없이 이야기거리를 제공하는 친구. 이 책은 자동차에 미쳐있는, 특히 그 안의 사람과 교감을 나누는 장치들의 역사와 의미, 그걸 만든 사람들의 고민까지 알고 있는 덕후 친구가 술한잔 사이에 두고 끊임없이 이야기 보따리를 글로 펼쳐놓은 책이다. 우리나라 저자가 적은 책이다 보니 자동차 인터페이스에 관한 다양한 토픽을 매끄럽게 설명한다. 순식간에 재미있게 읽을 수 있다.

 

우리가 지금은 당연히 여기며 사용하고 있는 자동차의 인터페이스는 사실 투쟁의 역사다. 많은 디자이너들이 심리적, 기능적, 제도적 제약사항 속에서도 자동차와 편하게 교감할 수 있는 인터페이스를 고민하며 개선해서 만들어 왔고, 그렇게 만들어진 도구를 통해 인류는 조금씩 또 스스로를 발전시켜왔다.

 

이 책을 읽으면서 우리가 만들어가는 도구의 모습에 대해 여러 생각을 해보았다. 특히 미래형 인터페이스라고 했을 때 신기술을 사용한다고 해서 미래적인 인터페이스가 되는 것이 아니고 누가 말해주지 않아도 자연스럽게 알아낼 수 있는 인터페이스를 더 높게 평가한 것에 전적으로 동의하는 바이다.

 

p.152
손으로 만지고 눈으로 보면 누가 말해주지 않아도 자연스럽게 알아낼 수 있는 것을, 굳이 터치 스크린으로 바군다고 미래적인 인터페이스가 되는게 아니다.

 

이 책의 장점은 당연함 속에 잘 전달되지 않았던 기능들도 알 수 있다는 점이다. 예컨데 차량 방향지시등(깜빡이)을 조작하는 레버에서 단계가 있다는 사실을 이 책을 통해 처음 알게되었다. 깜빡이를 켤때 왜 어떤 경우에는 3번 깜빡이다 켜지고, 어떤 경우에는 핸들을 돌리거나 수동으로 꺼주는 작업이 있는지, 왜 일관성이 없지 하고 의문을 품었던 적이 있었는데, 이제는 그 기능 자체를 왜, 어떻게 풀어냈는지 이해하게 된 것이다.사용자가 원하는 편의성과 기계장치의 발전... 그것을 조화롭게 아울러 사용할 수 있게 하는 인터페이스는 정말 그 시대상을 반영하고 있고, 인터페이스를 통해 사람들의 생활을 다시 돌이켜 보게 되었다.

 

이 책은 인터페이스를 설명하다 보니 그림/사진이 많이 있는데, 흔히 보이는 그림 번호가 빠져 있고, 화살표로 그림을 가리키는 재미있는 인터페이스를 가지고 있다. :)

 

이 책을 읽고난 뒤 얼마 지나지 않아 애플사의 개발자 컨퍼런스인 WWDC에서 CarPlay 인터페이스가 공개되었다. 지도와 속도계, 기어 등등이 다양한 형태로 통합된 것을 보면서 이 책의 저자분은 아래 인터페이스를 보고 어떤 생각을 할지 궁금해 졌다. 2편을 기다려 본다.

내년에 현실화될 애플 CarPlay 인터페이스 화면

 

가슴에 와닿은 문구 몇개를 추려 소개해 본다.

 

심미적(외관, 인테리어, 조명 등), 기능적(자동차 본연의 기능인 이동부터 온열시트까지), 상징적(내 차는 스포츠카이므로 나는 스포츠 정신을 높이 사는 사람) 가치를 디자인하는 것이 모두 자동차 회사 디자이너들의 몫이다.

사용자(운전자가 될 수도 있고, 승객이 될 수도 있고), 보고 만지고 조작하는 거의 모든 영역에서 이 세가지 관점의 가치를 높이기 위해 땀 흘리는 사람

 

UX디자인 부서에서는 사용성 뿐만 아니라 사용자의 감성과 브랜드 이미지도 고려한 의견을 제시하고, 이를 타 부서와 조율해 가면서 최종적인 디자인을 다져 나간다.

 

 

p169

자동차는 사람이 쓰는 물건이자 일종의 공간이라, 사람들의 행동 양식이 반영될 수 밖에 없다. 그러니 시대가 변하면 사람들의 행동도 변하고 거기에 발 맞추어 자동차도 조금씩 변해간다.

 

p200

기술이 발전하면서 어쩔수 없이 하나둘 사라지는 것들도 있지만, 또 반대로 그걸 그리워하며 거기서만 얻을 수 있었던 감성을 애타게 찾는 사람들도 있다. 그걸 시대에 적응 못하는 사람들이라고 단순히 무시하고 넘어갈 수는 없다.

 

p./283

시스템이 사용자의 신뢰를 얻기위해 적극적으로 커뮤니케이션 하는 사례

 

p.300 

앞으로의 십년은 사람들에게 전통적인 자동차의 개념을 달리 생각하게 할 많은 변화가 펼쳐질 것이다.

 

p.308

운전자를 안심시켜주는 것이 바로 시각적, 청각적 피드백이다.

 

p/326

어줍잖게 스크린을 확대하면 멀미를 심화시키지만, VR처럼 작정하고 뒤집어 씌우면 도리에 해결책이 된다.

 

p.334 자동차에 번역이라는 개념이 들어온 것은 아주 최근의 일이다.

디지털 스크린이 각종 버튼을 대신하기 시작하면서 픽토그램만 아니라 글로 쓰는 것들이 점점 더 많아진다.

 

p.359

젊은 운전자들 중 약 절반정도만 경고등 픽토그램을 제대로 이해하고 있다.

자동차가 전기차로 바뀌면 고장도 잘 나지 않고, 그렇다고 그걸 자기가 직접 해집어 보는 인구도 별로 많지 않으니 젊은 세대로 갈수록 경고등을 만나면 당황스러울 수 밖에 없다.

 

p.343

오류메시지 작성지침에 따르면 이러한 모호한 코드나 사람이 읽기 어려운 형태의 메시지는 가급적 지양. 오류 메시지는 가급적 사용자가 취해야 할 행동까지도 안내해 주는 것이 좋다.

 

 

 

YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다.

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외계어로 구성된 책 제목;

요즘 개발자들은 익혀야 할 것들이 많다. 그중 하나가 기계학습(머신러닝과 딥러닝)이 아닐까? 예전에 비해 컴퓨팅 파워가 저렴해지면서 일반 개발자들도 기계학습의 기본 개념을 익히고 사용할 수 있게 되었다. 하지만 익히는 과정은 순탄하지만은 않다. 내 경우도  여러번 시도를 해보았지만, 수학식들에 파묻혀 내가 익히고싶던 주제를 잘 정복하지 못했다.

 

이번에 살펴본 'XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅'의 가장 큰 장점은 잘 설계된 구성이다. 하나하나 예제를 따라가 보면서 지도학습 알고리즘의 개념과 다양한 모델이 나온 배경(개발자의 고민)을 이해할 수 있었다. 그래서 모처럼 머신러닝 책을 깔끔하게 완독했다.  아주 초심자용 책은 아니다. 기계학습에 대한 개략적 이해를 선행한 다음, 수학식에 파묻히기 보다는 이 책으로 예제를 통해 실용적인 관점으로 그레디언트 부스팅의 개념을 이해하는 것이 효과적이라 생각한다. 심화학습은 별개의 문제이다. 즉, 다르게 표현하자면 이 책은 지도학습분야에서 숲을 소개하는 책으로 느껴진다. 예제들은 널리 공개되어있는 데이터셋을 사용했는데, 데이터 자체의 특성이나 내용에 대한 소개는 조금 부족하다. 책이 전체적으로 지도학습 모델이 정확도를 높여가는 진화과정을 소개하는 형태로 구성되어 있다. 나에게는 이런 방식이 그동안 빠르게 발전해온 지도학습의 역사를 이해하는데 도움이 많이 되었다. 세세한 모델과 수식을 기대하는 독자들은 아쉬울 수 있겠다.

 

원서의 경우 Packt에서 310쪽으로 출간했는데,  우리나라 버전은 박해선님이 매끄럽게 잘 번역하였다. 우리나라 버전은 380쪽으로 살짝 늘어났다. 하지만 Safari Book에서 제안하는 것처럼 약 6시간만에 읽을 수 있는 책은 아니다. 군데군데 추가되어있는 역자 노트는 역자의 경험이 함축되어있는 보조 지식을 담고 있어서 원문의 이해를 돕고 있다.

 

파이썬에 대한 기본 문법은 이해하고 있어야 읽기 수월하다. pandas나 numpy 패키지에 대해 간략하게 사용법을 소개하는 정도로 예제들이 구성된다. 이 부분이 부족한 사람들은 파이썬 책을 참고도서로 보면 좋겠다. 없어도 막히거나 할 수준은 아니다.

나는 책에서 소개한 것처럼 아나콘다 버전을 사용하지 않고 직접 파이썬으로 필요한 패키지들을 설치하였다. 윈도우에서 실습해 보았는데, 내가 사용한 환경은 다음과 같다.

  • 파이썬 3.9.12
  • Numpy 1.22.3
  • SciPy 1.8.0
  • SciKit-Learn 1.1.0
  • XGBoost 1.5.2
  • Jupyter 1.0.0
  • Notebook 6.4.11
  • Pandas 1.1.4 

PIP로 설치했는데, 별다른 이슈없이 잘 설치되었고, 예제 또한 책에서 소개된 대로 잘 진행되었다.

 

지도학습을 프로젝트에 적용해 보고 싶은 개발자들에게 추천한다.

종이질은 살짝 아쉽다. 빛 반사가 있는 지질이라. 스탠드 아래에서 보면 반사되어서 글이 잘 안보인다. ㅠㅠ

한 챕터씩 읽을때마다 개념들을 익히는 즐거움은 있지만... 기억에 남는 건 model 만들고  데이터셋을 split한 다음, model에 fit해서 테스트 데이터 넣어보고....평균 오차 뽑고.. 반복.

 

  "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

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