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Welcome to GenoGlobe.com!
Welcome to Haeyoung JEONG's official website, GenoGlobe.com! My secondary domain (GenoGlobe.kr) will be forwarded to this website.
I am a molecular biologist and genome scientist working for Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology. GenoGlobe means Genome + Globe, which implies my desire to learn from genomes and lives on earth (or other planets, such as Mars?). You can read more about my professional research profile from ORCiD or Google Scholar.
Please visit my blog if you want to send me a message through contact form (only shown from PC browsers) or use this form directly: Send Feedback
엄격한 기준으로 구분하였을 때 학술 논문이 아닌 것으로서 외부 매체에 기고했던 글 목록은 여기를 참고하십시오. 주로 미생물 유전체를 다루는 생명정보학과 관련하여 제가 작성한 글은 별도의 위키 사이트에 있습니다. 블로그에는 업무 및 취미와 관련한 잡다한 글이 있습니다. 블로그에는 저에게 이메일을 보낼 수 있는 양식이 있으니 참고하십시오. 단, PC 버전의 웹브라우저에서만 보이는 것 같습니다. 또는 다음을 클릭하세요: Send Feedback
이곳은 원래 저의 취미와 관련한 글을 체계적으로 작성하기 위해 만든 DokuWiki 기반의 웹사이트였다가 2023년 9월 7일 GenoGlobe.com의 공식 웹사이트 역할을 겸하게 되면서 다소 복합적인 성격을 갖게 되었습니다. 위키 기반이지만 첫 페이지는 블로그 형식(아래의 '새 소식')이라서 더욱 그렇습니다. '새 소식'은 자료를 모아서 분석하고 오래 생각하여 쓰는 글이 아닙니다. 저에게 이곳은 트위터나 페이스북과 같은 것으로, 예전에 사용하던 Google+를 대신하여 가벼운 생각을 기록하는 곳에 해당합니다. ChatGPT에게 키워드를 제시하고 자동으로 쓴 글도 포함되어 있으며, 이러한 글은 마지막 부분에 자동 작성된 것임을 밝혀 놓았습니다.
새 소식
Recording AI-Assisted Thinking Still Matters
AI와의 대화를 (정리하여) 기록하는 행위는 여전히 의미가 있는가
AI와의 대화를 통해 얻은 기술적 지식과 판단을 개인 블로그에 기록하는 것이 어떤 의미를 가지는지에 대해 스스로 질문하게 된다. 누구나 AI를 사용하면 같은 정보를 얻을 수 있는 시대에, 이러한 기록 행위는 과연 어떤 가치를 가지는가?
이 질문에 대해 긍정적인 측면과 부정적인 측면을 나누어 정리해 본다.
이러한 고민을 하게 된 오늘의 기록은 바로 다음의 글이다.
저해상도 로고 이미지를 두 단계에 걸쳐 SVG로 전환해 보자
긍정적 의미
1. 정보가 아니라 맥락을 기록한다
AI는 언제든 동일한 정보를 제공할 수 있다. 그러나 기록에는 다음과 같은 요소가 포함된다.
- 왜 이 문제를 풀고 있었는지
- 어떤 시도는 왜 버려졌는지
- 어느 지점에서 판단이 바뀌었는지
- 도구를 신뢰하지 않게 된 이유는 무엇이었는지
이러한 맥락의 연쇄는 질문을 던진 사람만이 남길 수 있다. AI는 설명할 수는 있어도, 이 사고의 흐름을 대신 생성하지는 못한다.
2. 결과가 아니라 사고 과정을 재현 가능하게 만든다
지금은 결과 자체보다 판단 과정이 더 중요해진 시대다.
- 결과: SVG 로고 파일
- 과정:
- 저해상도 래스터 이미지라는 제약
- 베지어 트레이싱의 구조적 한계 인식
- 폴리곤 벡터화 후 인간이 곡선을 복원하는 전략 선택
이 기록은 도구 사용법이 아니라, 문제를 해석하고 해결하는 사고의 구조를 남긴다.
3. 블로그는 AI 시대의 작업 일지가 된다
이제 블로그는 단순한 지식 저장소가 아니다.
- 어떤 질문을 던졌는가
- 어느 설명에서 의심이 생겼는가
- 언제 자동화를 포기했는가
이러한 기록은 검색으로는 도달할 수 없는 콘텐츠가 된다. 블로그는 결과가 아니라 사고의 흔적을 남기는 공간으로 역할이 바뀌고 있다.
4. 누구나 알 수 있는 정보와, 누구나 하지 않는 질문은 다르다
정보 접근이 평준화되면 차이는 질문에서 발생한다.
- 베지어 트레이싱은 알리아싱 이미지에 취약하지 않은가?
- 폴리곤 벡터화는 곡선을 의도적으로 사용하지 않은 선택 아닌가?
- 자동화가 오히려 품질을 해치는 지점은 어디인가?
이 질문 자체가 이미 기록할 가치가 있는 판단의 산물이다.
부정적 측면
1. 정보 제공형 블로그로서의 가치는 줄어든다
단순한 기능 설명이나 사용법 정리는 AI, 공식 문서, 영상 콘텐츠로 빠르게 대체된다. 이 점에서 “굳이 내가 써야 할 이유”에 대한 회의는 충분히 타당하다.
2. 기록이 자기만족으로 끝날 위험
AI와의 대화는 밀도가 높고 즉각적인 반응을 제공한다. 이를 그대로 옮기면 독자에게는 맥락 없는 독백처럼 보일 수 있다.
기록에는 편집과 재구성이 필요하다.
3. 나의 통찰과 AI의 설명 경계가 흐려질 수 있다
독자 입장에서는 어디까지가 개인의 판단이고, 어디부터가 AI의 설명인지 구분하기 어려울 수 있다. 대화를 그대로 옮기는 방식은 기록의 힘을 약화시킬 수 있다.
기록이 의미를 가지기 위한 조건
- 배운 내용보다 판단이 이루어진 지점을 기록할 것
- 실패와 우회를 숨기지 않을 것
- AI를 출처가 아니라 사고를 촉발한 대화 상대로 명시할 것
정리
누구나 AI를 통해 정보를 얻을 수 있는 시대가 되었지만, 사고가 형성되는 과정을 기록한 글은 오히려 더 희귀해지고 있다.
이 기록은 기술을 배운 기록이 아니라, 기술을 맹신하지 않게 된 순간들을 남기는 행위다.
저자 및 이용 안내
이 문서는 정해영의 아이디어와 지시에 따라 AI 도구(ChatGPT)의 도움을 받아 작성되었습니다. 본 문서는 Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication에 따라 누구나 자유롭게 복제, 수정, 배포, 활용할 수 있으며, 출처 표시도 필요하지 않습니다. 다만, 내용의 정확성은 보장되지 않았으며, 정해영은 본 문서의 내용에 대해 어떠한 법적 책임도 지지 않습니다.
Authorship and Usage Notice
This document was written with the assistance of an AI tool (ChatGPT), based on the ideas and direction provided by Haeyoung Jeong. It is released under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication. Anyone may freely copy, modify, distribute, and use the content, with no requirement for attribution. However, the accuracy of the content is not guaranteed, and Haeyoung Jeong assumes no legal responsibility for its use.
Learning from Life
GenoGlobe.com이라는 내 도메인의 취지를 설명하는 문구로서 오랫동안 Learning from Lives라는 표현을 써 왔다. 나는 이를 다양한 생명체(삶)이라는 의미로 쓰고자 하였는데, 영어권에서는 전혀 그러한 의미로 전달되지 않는다고 한다. 문법적으로는 오류가 없다고 믿었는데 그렇지도 않다고 한다('ungrammatical in context').
"Learning from Lives” is not idiomatic English. It sounds awkward, unclear, and ungrammatical in context. It doesn’t convey the idea of learning from all forms of life, and without specifying whose lives, the phrase simply doesn’t make sense.
아, 물론 ChatGPT 말씀이다. 그래서 Learning form Life로 바꾸기로 하였다. 더불어 GenoGlobe 로고도 약간 다듬었다. 능력이 된다면 SVG 포맷으로 바꾸고 싶다.
시간대 확인을 위한 포스팅
Dokuwiki의 conf/local.php에서 사이트맵을 생성하도록 수정하였고, 일부 오류를 바로잡았다.
한국 시간대는 제대로 표시되는가?
— Haeyoung Jeong 2025/12/10 11:34
정상 작동한다.
쿠팡 고객정보 유출 사태는 선택적, 한시적 분노로 끝날 것인가
쿠팡 고객정보 유출 사태가 알려지자 여론은 격렬하게 들끓었다. 온라인 커뮤니티와 뉴스 댓글에는 분노가 폭발했고, 많은 이용자가 계정을 삭제하거나 보상 논의를 시작했다. 그러나 질문은 남는다. 이 분노는 과연 얼마나 지속될 것인가?
최근 카카오톡의 ‘프로필 사진 변경 알림’ 기능 업데이트를 떠올려보자. 화면 가득 알림창이 뜨는 기능 때문에 이용자들은 성가심과 불쾌감을 표했고, 카카오는 곧 원래대로 되돌리겠다고 약속했다. 하지만 실제 수정 시점은 4분기로 미뤄졌고, 어느 순간 사람들은 더 이상 이 문제를 이야기하지 않았다. 무섭게 밀려온 분노는 썰물처럼 사라졌다.
책임 있는 리더십의 부재
쿠팡 사태가 우려되는 이유는 단순한 기술적 문제 때문이 아니다. 책임의 소재가 불분명하다는 점이 더 큰 문제다.
- 많은 사람들이 ‘쿠팡의 얼굴’로 알고 있는 김범석 창업주는 2021년 한국 쿠팡 법인의 등기이사와 의장직에서 모두 물러났다.
- 현재는 실질적 오너로 남아 있으면서도 한국 내 법적 책임에서는 한 발 물러난 상태이다.
- 즉, 경영권은 유지하고 책임은 회피할 수 있는 구조가 만들어져 있다.
이러한 구조는 이번 사태에서 보인 대응의 톤을 설명한다. 피해자 불안에 공감하기보다는 해명에 집중하는 태도, 무거움 없는 발언들은 소비자의 신뢰를 더욱 약화시켰다.
실체가 보이지 않는 피해, 판단을 어렵게 하다
비슷한 시기, SKT 해킹 및 USIM 교체 대혼란이 벌어졌다. 통신망 관련 정보가 유출되었다는 보도 이후 수많은 이용자들이 대리점에 몰렸고, 전국이 USIM 재고 부족과 긴 대기줄의 북새통이 되었다. 그러나 이 사태 역시
- 실제 피해가 어느 정도인지,
- 어떤 위험이 남아 있는지,
- 앞으로 어떤 방식으로 영향을 미칠지
명확히 알기 어렵다. 바로 이 ‘보이지 않는 피해’가 문제를 올바르게 판단하기 어렵게 만들고, 때로는 감정적 반응처럼 보이게 한다. 그러나 이는 더 큰 위험 신호일 수 있다. 피해의 실체가 모호할수록 책임은 희미해지고, 분노는 빠르게 소멸한다.
편리함이 만드는 무감각, 침묵이 만드는 반복
나 역시 오랜 기간 쿠팡의 충성 사용자였다. 그러나 이번 대응과 책임 구조를 확인한 후 더는 신뢰할 수 없었다. 어제부로 가입을 해지했고 소액소송에 동참했다. 이 작은 행동이 거대한 변화를 만들 것이라 기대하지는 않는다. 하지만 문제를 묻지 않고 지나치지 않겠다는 최소한의 실천이다.
우리가 경계해야 할 대상은 단순한 데이터 유출이 아니다.
* 익숙함이 만드는 무감각 * 편리함이 만드는 침묵
분노가 잠시의 소란으로 끝나는 순간, 다음 사고는 더 큰 규모로 반복될 것이다. 이번 사태가 또 하나의 소란스러운 해프닝으로 남을지, 변화의 출발점이 될지는 우리가 얼마나 오래 기억하고 집요하게 묻느냐에 달려 있다.
저자 및 이용 안내
이 문서는 정해영의 아이디어와 지시에 따라 AI 도구(ChatGPT)의 도움을 받아 작성되었습니다. 본 문서는 Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication에 따라 누구나 자유롭게 복제, 수정, 배포, 활용할 수 있으며, 출처 표시도 필요하지 않습니다. 다만, 내용의 정확성은 보장되지 않았으며, 정해영은 본 문서의 내용에 대해 어떠한 법적 책임도 지지 않습니다.
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MIDI Time Signature, Tempo, and Triplet Detection
MIDI 패턴 분석: 박자표·BPM·트리플렛 판별 방법
이 문서는 MIDI 파일로부터 박자표(Time Signature), 템포(BPM), 그리고 트리플렛(triplet) 구조 여부를 판별하는 방법을 설명한다. 이는 일반적인 MIDI 표준과, Ardule 프로젝트에서 수백 개의 드럼 패턴을 처리하면서 축적된 실전 경험을 바탕으로 정리되었다.
1. MIDI 파일로부터 얻을 수 있는 정보
MIDI 파일(Type 0 / Type 1)에는 다음의 두 종류 정보가 포함된다.
- 메타 이벤트(Meta Events)
- FF 51 – 템포(마이크로초 단위의 1/4노트 길이)
- FF 58 – 박자표(Time Signature)
- FF 59 – 키 시그니처
- 타이밍 정보(Timing Information)
- TPQN / PPQN: quarter note당 tick 수
- Delta-time: 각 이벤트 사이의 tick 간격
Ardule에서 분석한 박자표, BPM, 트리플렛 여부는 모두 이 두 가지로부터 계산된다.
PPQN(Pulses Per Quarter Note)과 TPQN(Tick Per Quarter Note)은 같은 의미로 쓰인다. 전통적인 MIDI beat clock은 24 PPQN이었으나 요즘은 960 PPQN 이상의 더 높은 해상도를 지원하는 최신 시퀀서도 있다. 아주 낮은 해상도로 음악을 만들어도 된다면 4 PPQN(16분음표에 클록 펄스 하나)도 가능하다.
2. 박자표(Time Signature) 판별 방법
2.1 메타 이벤트 FF 58을 읽는 방법
가장 정확한 박자표는 FF 58 메타 이벤트를 통해 얻을 수 있다.
FF 58 04 nn dd cc bb nn = 분자 cc = 메트로놈 클릭 간격(보통 24) dd = 분모 (2 → 4분음표, 3 → 8분음표) 예: [FF 58 04] 04 02 [18 08] → 4/4 박자
파일에 이 이벤트가 존재하면 그대로 사용하는 것이 가장 신뢰도가 높다.
2.2 박자표 메타 이벤트가 없을 때
드럼 패턴이나 루프 파일은 FF 58 메타 이벤트를 생략하는 경우가 많다. 이 경우에는 통계적/구조적 방법으로 추정해야 한다.
- 전체 이벤트 길이(Total ticks)를 이용해 1마디 또는 2마디 길이를 추정
- 반복 패턴이 4개 단위인지(→ 4/4), 3개 단위인지(→ 3/4), 6개 단위인지(→ 6/8) 분석
- 스네어·킥의 위치가 규칙적으로 반복되는지를 검사
Ardule에서 실제 수집한 대부분의 드럼 패턴은 4/4이므로, 특별한 근거가 없을 경우 기본값을 4/4로 간주하는 실무적 접근을 사용한다.
3. 템포(Tempo, BPM) 판별 방법
3.1 템포 메타 이벤트 FF 51 사용
FF 51 이벤트는 1/4 노트의 길이(μs)를 제공한다.
FF 51 03 tt tt tt
tt tt tt = 1 quarter note duration (in microseconds)
(예) [FF 51 03] 07 A1 20 = 7A120(hex) = 500,000 μs = 0.5초
→ 1분에 120개 → BPM 120
BPM 계산식: BPM = 60,000,000 / (마이크로초_per_quarter)
(예) 500000 μs per quarter → BPM 120
드럼 루프는 일반적으로 템포가 하나만 존재하므로 첫 값을 그대로 사용해도 충분하다.
3.2 템포가 없을 때
FF 51이 없으면:
- 기본 BPM(예: 120)을 가정하거나
- 노트 간격으로 추정하는 방식도 있으나 오차가 크기 때문에 비권장
4. 트리플렛(Triplet) 구조 판별
트리플렛 여부는 MIDI에 직접 저장되지 않는다. 따라서 delta-time 통계 분석으로 판별해야 하며, 이는 Ardule의 ADT/ADP 변환기에서 핵심 기능이었다.
4.1 기본 개념
- Straight(16-step) 그리드
- 시간 간격이 1/16, 1/8 등 2의 배수 기반
- Triplet(12-step 또는 24-step) 그리드
- 시간 간격이 1/12 또는 1/24 기반
- 대표적인 비율: 0.66, 1.33 (2/3, 4/3)
4.2 Ardule에서 사용한 실제 분석 알고리즘
- 모든 note-on 이벤트의 delta-time 간격을 수집
- 각 간격을 최소값 또는 GCD로 나누어 비율로 정규화
- 다음과 같은 방식으로 “득표” 수행
- 비율이 1.0 / 2.0 / 4.0 근처 → straight_hit
- 비율이 0.66 / 1.33 근처 → triplet_hit
- 두 점수를 비교
- straight_hit > triplet_hit → straight
- triplet_hit > straight_hit → triplet
- 애매하면 threshold 기반으로 판정
이 방식은 TPQN이 달라져도 안정적이고, 사람이 직접 듣고 판단한 결과와도 상당히 일치한다.
5. Ardule 분석 파이프라인 요약
- MIDI 파일 읽기
- TPQN 확인
- Time Signature(FF 58) 검색
- 없다면 패턴 구조로 추정
- Tempo(FF 51)로 BPM 계산
- 모든 note-on 이벤트 추출
- delta-time 간격 분석
- straight vs. triplet 확률 계산
- 최종 그리드 선택
- straight → 16/32-step
- triplet → 12/24-step
- ADT/ADP 변환 시 절대시간 구조로 정렬
6. 요약
항목 판별 방법 ------------------------ ---------------------------------------------- 박자표(Time Signature) FF 58 → 없으면 구조 분석으로 추정 템포(BPM) FF 51(가장 정확) 트리플렛 구조 delta-time 비율 분석(Ardule 가중치 알고리즘)
Ardule 프로젝트에서 이 방식은 드럼 MIDI 패턴 수백 개를 처리하며 안정성과 정확성을 검증한 방법이다.
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