oosioo
오시오에 어서 오시오
종이 한 장을 AI는 어떻게 읽을까 — OCR 112년을 따라가며, 스캔 문서에서 결론까지 뽑는 장난감을 만들었다
사진 찍거나 스캔한 문서에서 글자를 읽어 내는 OCR은 1914년 글자를 소리로 바꾸던 기계에서 시작해, 지금은 1B 안팎의 작은 모델이 표와 수식까지 마크다운으로 옮기고 Claude Code 같은 도구에 MCP로 붙는 단계에 왔다. 그 112년을 정리하고, 스캔된 영수증·청구서·명세서를 흑백으로 나누고, 글자를 찾고, 블록과 읽는 순서를 정하고, 글자를 맞히고, 표와 키-값을 데이터로 바꿔 검산까지 하는 문서 읽기 해부기를 한 파일로 만들었다.
AI 심판은 스트라이크를 어떻게 부를까
노트에 적힌 낱말은 '스트라이크' 하나였다. KBO는 2024년부터 1군 모든 투구의 볼·스트라이크를 기계가 판정한다. 카메라가 공을 따라가 좌표를 내고, 타자 키에 비율을 곱해 존을 세우고, 판정을 주심 이어폰에 소리로 넣는 과정을 숫자와 함께 풀었다. 같은 일을 MLB는 왜 '챌린지'라는 다른 방식으로 들였는지, 체크스윙·폴대 타구·세이프 아웃처럼 다음 차례가 될 판정은 무엇이고 무엇이 어려운지, 테니스·축구·크리켓·체조·F1에서 기계 판정이 어디까지 왔는지도 정리했다. 키를 바꿔 가며 존이 어떻게 움직이는지 직접 공을 놓아 보는 도구를 붙였다. 오늘의 한 페이지 열여덟 번째 글.
그래프의 차이는 혀의 차이인가
사진으로 잰 분쇄도 그래프가 다르면 맛도 다를까. 삼점 검사에서 사람들은 중앙 입경 25% 차이(TDS +0.15%p)를 가려내지 못했고, 드립 TDS의 식별 역치는 약 0.24%p로 추정됐다. 침출식은 분쇄에 둔감했고, 드립에서 혀 한 칸에는 D50 50% 남짓이 드는데 사진은 4% 차이부터 가른다. AI 눈대중은 무게 D50을 7~13% 오차로 맞혔지만 흔한 크기 쪽으로 끌려갔다. 1부 측정기 v1도 공개한다.
함께 아는 힘 (5) — 함께 알면 함께 움직인다
정보를 공유하면 사람들이 스스로 같은 방향을 봅니다. 시키지 않아도 움직이고, 내가 없어도 팀이 돌아갑니다. 그것이 진짜 리더십입니다.
눈을 감고 들은 곡은 누가 만들었을까
노트에 적힌 문장은 '연주곡을 골라서 크게 틀어 놓고, 바닥에 누워 눈을 감는다'였다. 그 곡을 사람이 아니라 기계가 만들 수도 있는 요즘, 글 몇 줄로 노래를 만들어 주는 Suno가 어디까지 왔는지, 작곡가들은 무엇을 걱정하고 무엇을 얻는지 정리했다. 기계가 소리를 숫자 조각으로 바꿔 곡을 만드는 두 가지 방법과 GitHub에 올라오는 오픈소스 모델의 흐름을 짚고, 게임용 노트북 GPU 한 장으로 연주곡·주제가·트로트판 세 곡을 직접 만들어 걸린 시간과 메모리를 쟀다. DGX Spark나 집에 있는 그래픽카드로 해 보려는 사람을 위한 안내도 붙였다. 오늘의 한 페이지 열일곱 번째 글.
날아오르는 로드스터 말고, 테슬라의 진짜 무기 — 자율주행이 무엇을 보고 어떻게 판단하는지 시뮬레이터로 뜯어 봤다
테슬라가 하늘을 나는 로드스터를 공개해 시끄럽지만, 테슬라를 유명하게 만든 건 FSD 같은 피지컬 AI다. 요즘은 공개 데이터와 오픈소스 시뮬레이터로 개인도 자율주행을 실험해 볼 수 있다. 무엇이 있는지 장비 수준별로 정리하고, 카메라와 레이더로 보고 규칙으로 판단해 핸들과 페달을 움직이는 아주 단순한 자율주행 시뮬레이터를 만들어 인지·판단·제어가 한 화면에서 같이 움직이게 했다.
체로 정답 맞추기
커피 가루 사진을 크루브 같은 체로 맞추면 무엇을 맞추는 것일까. 둥근 구멍 체와 네모 그물 체, 사진을 같은 가상 커피에 대 봤다. 사진 D50은 둥근 구멍 체보다 27% 컸고(지름 정의 11%, 못 보는 미분 14%), 계수 하나로 맞추면 미분 몫이 바뀔 때 7~10% 어긋났지만, 사진의 폭에 300 µm 체 한 장의 무게를 보태면 1% 안에서 맞았다.
함께 아는 힘 (4) — 다 꺼내 놓는 사람들
정보를 다 열어두면 불안합니다. 하지만 여는 순간 팀이 달라집니다. 비밀 채팅방을 만들지 않는 것부터 재무를 여는 것까지, 투명성의 규칙입니다.
AI 코치에게 식단을 올리던 사이, 주사 한 대가 판을 바꿨다 — AI 다이어트 코칭 사례와 GLP-1 비만약, 그 약을 만드는 AI까지
건강검진 결과를 넣고 매일 먹은 것과 운동을 올리면 AI가 PT 선생님처럼 조언해 주는 방식은 이미 국내외에 서비스가 많다. 실제로 살이 빠졌는지, 어디서 틀리는지를 논문과 회사 발표로 갈라 봤다. 그사이 위고비·마운자로가 나오면서 헬스장과 다이어트 업계가 흔들린다는 말이 돈다. 숫자로 확인되는 것과 소문을 나누고, 그 약을 개발하는 데 AI가 실제로 어디에 쓰이는지 국내외 사례로 정리했다.
자기 깃발을 아직 들지 못한 사람들
노트에 적힌 낱말은 '독신남(Bachelor)'이었다. 학사 학위인 줄로만 알던 이 말은 원래 자기 깃발을 들지 못하고 남의 깃발 아래에서 싸우던 젊은 기사를 가리켰다. 그 말이 왜 미혼 남성과 대학 졸업자를 함께 뜻하게 됐는지 짚고, 한국과 미국에서 결혼하지 않는 사람과 학위를 가진 사람이 얼마나 늘었는지 숫자로 따라갔다. 그다음 AI 이후 대졸 신입 일자리가 줄어드는 현실을 두고 누가 무엇에 주목하라고 말하는지, 그 말들의 근거가 얼마나 튼튼한지 나눠 보았다. 오늘의 한 페이지 열여섯 번째 글.
같은 커피를 열 번 찍으면
커피 가루 사진 한 장의 답은 얼마나 믿을 만한가. 부트스트랩과 정답을 아는 모집단으로, 입자를 몇 개 세야 하는지 쟀다. ±5%에 닿으려면 개수 중앙값은 400개, 부피 중앙값은 3,000~4,000개, 부피 D90은 2만 개 넘게 필요했고, 같은 커피의 가짜 사진 30장을 합쳐도 측정의 치우침(+31%)은 그대로 남았다.
함께 아는 힘 (3) — 사일로, 벽의 비용
부서와 부서 사이에 벽이 서고 각자 영역만 지킬 때, 같은 회사 안에서 같은 일을 두 번 하는 낭비가 벌어집니다. 정보를 나누지 않은 대가입니다.
AI가 수학 난제를 풀었다는데, 정확히 무엇을 풀었을까 — 헤드라인을 갈래별로 나눠 보고, 수식을 넣으면 풀고 검산까지 하는 엔진을 만들었다
「90년 난제를 88시간 만에」, 「리만 가설 증명 포함」 같은 제목이 한 달에도 몇 번씩 나온다. 그런데 같은 「풀었다」 안에는 답이 정해진 시험 문제, 점수로 채점되는 탐색, 이미 있던 논문 찾기, 진짜 미해결 문제가 뒤섞여 있다. 수학 문제를 푼다는 게 어떤 일인지부터 짚고, 2026년에 실제로 무엇이 풀렸고 무엇이 부풀려졌는지 갈라 봤다. 수능·SAT 문제를 푸는 AI가 어떻게 도는지도 정리했고, TeX로 식을 넣으면 풀이 단계와 검산을 보여 주는 작은 엔진을 직접 만들어 붙였다.
만드는 시간은 따로 떼어 두어야 생긴다
노트에 적힌 문장은 '새로운 것을 창조해낼 수 있는 한정된 특별한 시간을 할애하라'였다. 요즘 우리는 하루 대부분을 남이 만든 것을 보며 보낸다. AI 덕에 만드는 값이 싸지면서 볼거리는 더 빨리 불어난다. AI가 창의성 시험에서 사람을 이겼다는 연구와 가장 뛰어난 사람은 여전히 AI보다 낫다는 연구, 배관공이 다시 뜬다는 말과 그 말의 빈틈을 차례로 짚었다. 그다음 사람의 창의성을 지키려면 하루의 어느 시간을 어떻게 떼어 놓아야 하는지 정리했다. 오늘의 한 페이지 열다섯 번째 글.
붙은 입자 떼어 내기
맞닿은 커피 입자를 떼어 낼까, 버릴까. 정답을 아는 가짜 사진으로 버리기·거리 분수령·coffeegrindsize 쪼개기·Cellpose-SAM·가짜로 배운 U-Net을 채점했다. 붙은 덩어리만 정확히 버려도 1.5 mm 넘는 입자는 93%가 빠져 부피 중앙값이 15% 작아졌고, 진짜 사진에서는 방법에 따라 부피 중앙값이 710~1,057 µm로 갈렸다.
함께 아는 힘 (2) — 정보는 권력이 아니라 병목이다
정보를 움켜쥐면 권력이 생긴다고 믿기 쉽습니다. 그런데 실제로 생기는 건 병목입니다. 내가 없으면 멈추는 조직은 권력이 아니라 감옥입니다.
정답을 아는 가짜 커피
지금까지 가녜 예시 사진을 여러 번 쟀지만 그 숫자가 맞는지는 확인하지 못했다. 입자 하나하나의 크기를 아는 가짜 사진을 만들어 진짜 사진의 흐림·밝기 얼룩·잡음·모양에 맞춘 뒤, 이 연재의 측정 알고리즘을 채점했다. 매끈한 가짜에서 6%이던 부피 중앙값 오차가 진짜를 닮은 가짜에서는 33%였고, 오차 대부분은 붙은 입자가 한 덩어리로 잡히는 데서 왔다.
색도화지로 오려 만들기
노트에 적힌 말은 '색도화지로 오려 만들기'였다. 어릴 때 그렇게 접던 색종이를 언젠가부터 보지 않게 됐다. 종이접기를 끝까지 밀고 간 사람들은 한 장으로 토끼를 접고, 한 번 잘라 별을 오리고, 스스로 접혀 걸어 나가는 로봇을 만들었다. 그 연구들을 따라가 본 다음, 기계를 그림으로 지어 보이는 클로드 스킬 Anatomy 의 방식을 빌려 종이공작용 스킬을 하나 만들었다. 모양을 주면 색도화지 전개도를 내고, 겹침·풀칠 날개·되접기를 스스로 검사한다. 오늘의 한 페이지 열네 번째 글.
노래방 MR은 원곡에서 목소리만 지운 걸까 — 음원 분리 기술 50년, 같은 노래를 일곱 가지 방법으로 갈라 봤다
노래방 반주는 원곡에서 목소리를 지워 만든 게 아니다. 노래방 회사들은 지금도 귀로 받아 적어 반주를 새로 만든다. 섞인 소리는 다시 못 가른다는 게 오랜 상식이었는데, 그 상식이 지난 10년 사이에 무너졌다. 왼쪽 마이크에서 오른쪽을 빼던 1970년대 특허부터 행렬 분해, 딥러닝, 비틀스의 마지막 신곡까지 기술이 어떻게 바뀌었는지 짚었다. 같은 노래를 시대별 방법 일곱 가지로 직접 갈라 점수도 매겼다.
함께 아는 힘 (1) — 혼자서 할 수 있는 일은 없다
회사는 모여서 일하는 곳입니다. 그런데 왜 조별 과제처럼 누군가는 무임승차할까요. 혼자 할 수 있는 일이 없다는 데서 시작하는 공유의 이야기입니다.
사진으로 피부를 읽고, 근거 있는 성분만 남겼다 — 피부 분석 앱들이 무너진 자리를 피해서 만든 성분 추천기
카메라로 피부를 분석해 화장품을 권하는 서비스는 십 년째 나왔다가 사라지기를 반복했다. 선행 사례 스물두 개가 어디서 무너졌는지 먼저 따져 보고, 제품 대신 성분을, 그것도 무작위 대조시험으로 효과가 확인된 것만 보여 주는 도구를 만들었다. 사진으로는 끝내 못 재는 것과 조명 하나에 흔들리는 수치까지 같이 적는다.
여유롭게 자전거를 타라
노트에 적힌 문장은 '여유롭게 자전거를 타라'였다. 얼마 전 마라톤 대회에서 또 사망 사고가 났다. 생활체육은 언제부터인지 기록과 장비를 겨루는 쪽으로 기울었고, 자전거를 새로 시작하는 사람은 줄었다. 그 흐름을 숫자로 짚어 본 뒤, 에스프레소 한 잔씩 마시며 천천히 도는 '에스프레소 라이드' 코스를 직접 지어 봤다. 서울 에스프레소 바 40곳을 찾고, 자전거에 맞춘 가중치로 길을 찾는 원리를 설명한 다음, 동네 한 바퀴부터 하루 코스까지 열네 개를 서울 에스프레소 라이딩 지도에 담았다. 오늘의 한 페이지 열세 번째 글.
체, 레이저, 카메라는 왜 다른 답을 하나
커피 가루를 체, 레이저, 카메라로 재면 세 개의 답이 나온다. 정답을 아는 가상 가루를 만들어 세 측정기에 넣어 보니, 입자가 공이면 1% 안에서 맞던 답이 커피 모양에서는 547, 691, 977 µm로 갈렸다. 레이저 회절이 실제로 무엇을 재는지, '레이저가 정답'이라는 믿음이 어디까지 맞는지 계산했다.
먼저 주는 사람 (5) — 호혜는 퍼진다
호혜는 개인에서 팀으로, 팀에서 사회로 번집니다. 다만 돌려받지 못하는 것은 희생입니다. 손해 같은 것이 사실은 가장 현명한 투자인 이유를 이야기해 보겠습니다.