사람들은 세상을 바꾸겠다고 곧잘 이야기하지만,
어느 누구도
자기 자신을 바꿀 생각은
하지 않는다.
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레프 톨스토이
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사실, 나에게 쓰고 싶었던 말…
주말에 누워만 있지 말고 일어나
[카테고리:] TODAY-PICK
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사람들은 세상을 바꾸겠다고 이야기하지만,
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exact p-value – Python 으로 구하기. normal distribution 구현
잊어버리기 전에 다시 정리…
python으로 normal distribution 공식과 공식을 통해 해당 값의 frequency를 구해봤다.
공식을 변형해서,
python으로 구현하면 다음과 같다.
import math import numpy as np def normal_distribution(x , mean , standard_deviation): frequency = (1/(math.sqrt(np.pi*2)*standard_deviation)) * np.exp(-0.5*((x-mean)/standard_deviation)**2) return frequencyz-score가 2.45가 나올 때 해당 frequency값을 구하면,
z-score는 평균이 0이고, 표준편차가 1일 때를 기준으로 하기 때문에 다음과 같이 집어넣어서 구할 수 있다.
normal_distribution(2.45, 0, 1)그럼 값은
0.019837354391795313
이 나오고,
지난번 포스팅에서 “해당 값을 표준화 했더니 z값이 2.45, 해당 값이 일어날 확률이 p=.0142가 나왔다.”는
-> “해당 값을 표준화 했더니 z값이 2.45, 해당 값이 일어날 확률이 p=.0198가 나왔다.”로 수정해야한다.
뭔가 계속 찜찜해서 결국 직접 구해봤다.
추가로,
실제 랜덤 데이터로 생성해서 구현했다.
random_number = np.random.normal(0, 1, 100000000) print(np.mean(random_number)) print(np.std(random_number))1억 개 정도 normal distribution 정규 분포 형태의 랜덤 데이터를 만들어서 평균값과 표준 편차 값을 확인했다.
1억개 정도 하니 평균은 0, 표준편차는 1에 가까운 값이 나온다. 소숫점 이하의 오차는 갯수가 클 수록 더 작아진다.
import seaborn as sb from scipy.stats import norm pdf = norm.pdf(random_number , loc = 0 , scale = 1 ) sb.lineplot(random_number, pdf , color = 'red')
이건 1억개 정도 돌리려고 했는데 램 용량 부족으로 못돌려서 1만개 정도만 돌린 그래프,
pdf는 Probability density function 으로 확률 밀도 함수를 구해서 그래프로 그린 것,
plt로 그래프 그린다고 해도 동일함
import matplotlib.pyplot as plt count, bins, ignored = plt.hist(random_number, 100, density=True) plt.plot(bins, 1/(sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp(-(bins-mu)**2 / (2 * sigma**2) ), linewidth=2, color='r') plt.show()
여기에서 cdf 값, Cumulative distribution fuction으로.
누적값으로 z값 2.45까지의 면적 값을 구해보면,
# Library from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import norm fig, ax = plt.subplots() # for distribution curve x= np.arange(-4,4,0.001) ax.plot(x, norm.pdf(x)) ax.set_title("Normal distribution") ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('pdf(x)') ax.grid(True) # for fill_between px=np.arange(-4, 2.45,0.01) ax.set_ylim(0,0.5) ax.fill_between(px,norm.pdf(px),alpha=0.5, color='g') # cdf(x) 값 구하기 cdf_x = round(norm.cdf(x=2.45, loc=0, scale=1), 5) # for text ax.text(-1, 0.1, cdf_x, fontsize=20) plt.show()으로,
z-score가 2.45를 기준으로 좌측 끝 부분부터 해당 값까지의 누적 면적 값… Cumulative 값은 0.993정도가 된다는 것을 추가로 확인했다.
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마틴 루터 킹 Jr. – 되어야 할 사람이 되기 전에는
1965년에 마틴 루터 킹이 남긴 말의 전문은 다음과 같다.
인류는 모두 연결되어 있다.
모든 삶은 상호 연결되어 있으며,
우리 모두는 정체성이라는 하나의 옷으로 묶여 있는 피할 수 없는 상호 관계의 네트워크에 갇혀 있다.
한 사람에게 직접 영향을 미치는 것은 모두에게 간접적으로 영향을 미친다.
어떤 이상한 이유로,
당신이 당신이 되어야 할 사람이 되기 전에는
나는 결코 내가 되어야 할 사람이 될 수 없으며,
당신은 내가 되어야 할 사람이 되기 전에는
결코 자신이 되어야 할 사람이 될 수 없습니다.
이것은 현실의 구조가 상호 연결되었다는 것을 의미합니다.
원문:
All I am saying is simple this:
that all mankind is tied together.
All life is interrelated, and we are all caught in an inescapable network of mutuality,
tied in a single garment of identity.
Whatever affects one directly, affects all indirectly.
For some strange reason I can never be what I ought to be until you are what you ought to be.
And you can never be what I ought to be until I am what I ought to be
This is the interrelated structure of reality.
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유의확률(p-value), 유의수준(α)이란 – 정리
용어 정리 1 : alpha level (α) , 유의 수준이란
level of significance (유의 수준) 또는 alpha 수준이라고도 한다.
가설을 검증할 때, 해당 표본 집단의 확률의 높고 낮음을 정하는 기준을 설정하는 것이라고 할 수 있다.
α = .05 (또는 5%로 표시하기도 함)
α = .01 (1%)
α = .001 (0.1%)
를 보통 기준으로 설정한다.
예를 들어 95%를 신뢰도가 있다고 할 때, 그건 유의 수준을 α = .05 로 설정했다 뜻이다.
귀무가설을 95%의 신뢰도에서 기각했다고 한다면, 해당 표본의 평균 값이 나올 확률이 95%를 벗어난 5%에 들어간 이상치란 뜻이기도 하다.
그 이상치는 해당 값이 일어날 확률이 매우 낮다 라는 의미와 동일하다
5% = 해당 확률이 일어날 확률이 매우 낮음
용어 정리 2: critical region
그럼 저 5%에 해당하는 영역을 기각역(critical region) 이라고 부른다.
5%의 확률을 가진, 매우 일어나기 힘든 확률을 가진 값을 표현한다.
정규분포곡선(Normal Distribution) 을 보면 해당 기각역을 이해하기 쉽다.
하단에 노트에 그린 게 Normal distribution이고, 정규화(z-score)을 거쳐서 중간의 x축 값(µ)을 0을 기준으로 만들고,
양측으로 1일 때, -1일 때, 2일 때, -2일 때를 그리면 대칭이 되는 형태로 나타난다. 이 때 µ가 +2 이상이거나 -2 이하인 경우는 거의 일어나지 않는다.
가운데 값을 0으로 만드는 것을 표준화 과정이라고 하는데, 이 표준화 과정에서 +-2 인 확률은 좌측은 2.28%, 우측은 2.28%. 즉 대략 4.56% 정도이다.
예를 들어, IQ 검사에서 해당 값도 정규 분포 곡선을 그리는데 +1 이 115, +2가 130 이다. 즉 IQ가 130이 넘는다면 저기 2.28% 확률. 있을 수 있는 확률이 아닌 것이다. 다른 말로 하면 “비정상(abnormal)” 이다. 마찬가지로 -2 이하도 동일함.
잡다한 이야기…그러니까 어떤 방송에서 지능지수가 130이 넘었다라고 떠드는 건 몇 프로 안되는 사람을 흔히 볼 수 있는 것처럼 비춰서 만드는 건데. 방송이 얼마나 비정상을 정상처럼 비춰주는지 확률을 통해서 이해할 수 있다. 지나치게 자주 접하다보니 저 비정상이 정상처럼 보이는 기적을 보게 된다. 인스타도 마찬가지….난 왜 이런가 하고 있을 필요가 없다. 방송이나 가십은 특이하고 이상하니까 시청률이 되니 그걸 비출 뿐. 정상을 비추지 않는다. 흥미롭고 재밌게만 보이는 건 비정상일 수 있다는 거.
normal distribution 의 값을 직접 구한다면 다음 공식이 필요 아무튼 기각역(critical region)에 들어가는 게 저기 양측의 “일어날 확률이 낮은” 영역의 값을 표시해둔 거라고 보면 된다.
5%라면 표준화 시킨 z-score 일 때는 +- 1.96 값이 된다.
표준화 했을 때 값이 만약 2(z = 2)가 나왔다면 해당 값은 일어날 확률이 낮은 기각역(critical region)에 있는 것이고,
95%의 신뢰도로 해당 귀무 가설을 기각할 수 있다.
참고) z-score 값 내는 법, 표준화 시키는 법은
표준화 시키는 건 표본 평균 – 모집단 평균 / 모집단의 표준 오차 이다.
모집단의 표준 오차는 = 모집단의 모편차 / 총 갯수의 루트를 씌운 값… 그럼 가운데가 0이고 나머지가 1, 2로 나뉘어 볼 수 있다.
마지막으로,
p-value : probability value 는,
해당값이 일어날 확률이다.
만약 z=2.45라고 하자. 특정한 값을 측정하고 해당 값을 표준화 했더니 z값이 2.45, 해당 값이 일어날 확률이 p=.0142가 나왔다.
정확한 exact p값은 저 위의 공식… 를 통해서 해당 곡선의 y값. frequency를 구하면 된다. 지금까지 구한 건 적분값인 넒이로 확률을 구했다. 보통은 컴퓨터를 통해 구하기 때문에 사실 중요하지도 않고, 잊어버려도 되는데, 그 frequency를 구하는 프로그램을 만드는 사람은 이걸 기억해야 한다 :->….
x값, 모평균, 모편차값 필요 
이 그래프를 보면 해당 값은 기각역(critical region)에 들어가니 0.05의 확률 보다 낮게 나타난다. 귀무가설을 기각할 수 있는 p < a 영역이다,
그래서 글을 쓰면
해당 값은 유의미하다(z=2.45, p < 0.05)라고 쓸 수 있다.
*
*오류나 잘못된 설명이 있을 수 있음!
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ChatGPT 사용기 – 고구마 씨앗
요즘 ChatGPT 는 핫한 이슈이다. AI 챗봇의 끝판왕이 등장했다. 구글 검색을 넘어서 자기가 직접 답변을 해주는 인공지능 챗봇.
NLP에 관심이 있다보니, 와… 저 챗봇 만드는 데 얼마나 공들였을까 부터 보였다. 수천 수백 수십만개의 데이터를 학습시키고, 불용어는 또 어떻게 처리했을지. 비윤리적인 부분의 가이드라인은 어떻게 처리했을지. 모델링은 어떻게 짰을지. 밤낮을 새면서 고생했을 저 챗봇 뒤의 사람들이 우선 보인다👥 재밌게 즐기면서 일했겠지만, 그래도 저 방대한 작업들에 고생했을 연구진에 경의를 보낸다. 인공지능에 우와하는데 인공지능을 만드는 사람들에게 우와하게 된다🥹 뭔가 뚝딱 나와서 마치 쉽게 느껴지는 것 같고 뚝딱하면 다 되는 것 같은 요술 방망이처럼 보이지만, 하나 하나 그냥 만들어진 게 아니라는 걸 알아서 그런지 모르겠다. 에러났는데요? 왜 안되요? 내일까지 되죠? 라고 단순히 질문만 하는 쪽도 있고…, 묵묵히 어떻게든 해결하려는 부류가 있는데. 뭔가 만드는 걸 너무 쉽게만 생각해서 가끔 답답했던 경험이 있어서 만드는 입장에서 보면 정말 다 대단해보인다.
약간의 우려는 처음 저게 성공하면 그 다음의 성공은 더 쉬워진다는 점이다. 어떤 속도로 어떤 방향으로 성장할 지 감을 잡을 수 없다.
처음 써봤던 건 코드 관련해서 썼었다. 엑셀 데이터 여러개 합치는 거 파이썬 코드 알려달라고 쳤었는데 파이썬 코드를 찐으로 쳐서 알려줬다. 돌아갔다. 한국어로 쳐도 알려주고 영어로 쳐도 알려준다. 영어로 쳤을 때가 좀 더 정보를 많이 얻는 것 같다. 이건 구글 쓸 때도 마찬가지라서 약간 구글의 챗봇 버전을 보는 듯 했다. 구글은 수십만개의 사이트를 보여주지만 ChatGPT는 본인이 직접 답을 해준다. 마치 내가 수십개의 웹사이트를 뒤져서 문제 해결 법을 알아내고 연구한 끝에 보고서와 결과물을 제출하는 걸 몇 분 이내에 해주는 것 같다.
써보면서 느낀 건,
이젠 올바른 답을 찾기 위해서 어떻게 올바르게 질문할 것인지가 중요하다는 점이다. 저 챗봇에 무작정 질문하는 것보단 구체적으로 뭘 원하고 어떤 방식을 원하는지를 정확하게 물어보면 정확하게 대답해 주고 원하는 정보를 얻을 가능성이 높아진다.
물론 어떤 답은 좀 이상하고, 어떤 답은 좀 불완전하지만 그래도 신기하다. 치면 관련된 문장과 글을 새롭게 쓰는 수준이 어나더 레벨이다. 코드 찾을 때 유용할 것 같다.
+덧, 시를 써달라고 하면 챗봇이 자꾸 고구마 시를 써준다… 캡쳐😆
🍠🍠🍠
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굿바이 2022, 신년 2023. mandal art 계획표
오늘은 2022년 12월 31일입니다.
연말 정산의 시간이죠.
안녕! 2022년 계획했던 일들, 목표들, 어느 정도 진전되었는지 점검하고,
새롭게 다가오는 2023년을 계획하고 정리하는 시간을 보낼 차례입니다.
올해는 감사하고 즐거운 일이 많은 한 해였고, 내년에는 발전하는 한 해가 되려고 합니다.
계획을 짤 때, 새로운 방법을 시도해보았습니다.
mandal art 라는 계획을 짜는 방법이 있는데, 특정 주제에 대해서 아이디어를 짤 때 마치 연꽃이 피는 것처럼, 핵심 주제에서 세부 주제로 나누고, 또 다시 세부 내역으로 구체화하는 방법입니다. 아이디어를 확장시킬 때 유용한 방법입니다. 새해 계획을 세울 때 만다라트(mandal art)를 활용하는 것을 보고 영감을 얻어서,2023년은 만다라트 방법으로 계획을 짰습니다.
다음 템플릿은 직접 만들었습니다. 아이패드 앱 중에 그림을 그릴 수 있게 만든 앱이 있었는데, 재단선 그어서 만들었습니다. 다운로드 되도록 하단에 파일 넣어두긴 했지만, 너무 심플한 것 같아 좀 더 찾아보니 예쁘게 만든 템플릿이 있었습니다. 유튜브 찾아보니 나와서 링크도 공유 합니다. 빨간고래의 드로잉이라는 채널이였는데 여기 만다라트가 예쁜 것 같습니다. 그 외에도 구글로 찾아보면 좀 더 많은 템플릿이 있습니다
아무튼, 맨 가운데에 핵심 목표를 잡고 그 주위에 세부 목표를 잡고. 나머지 칸에 그 세무 목표의 세부 사항들을 적는 게 만다라트 계획표입니다.
가운데에 전 2023년이라고 적었고 그 주위에는 세부 카테고리를 작성하고, 각 카테고리마다 이루고 싶거나 계획하고 싶은 내용을 하나씩 넣었습니다. 구체적으로 적었습니다. 프로젝트 이름을 구체적으로 적고, 산책도 1일 1 외출 이런 형태로… 어떤 항목은 꽉 차서 넘치고 어떤 항목은 칸이 빌 때가 있습니다ㅋㅋ
예시. 계획은 여기에서 좀 더 구체적으로 짰습니다 이렇게 새로운 2023년도 계획을 짜고!
2022년도 계획들도 연말 정산을 해두었습니다.
2022년도에 실천했던 것 중 성과가 있었던 건 가계부를 직접 썼던 것.
앱으로 자동으로 계산해주는 것도 있지만… 그렇게 해도 뭔가 이상하게 비는 항목들도 있고, 맞지도 않는 금액이 있어서. 예를 들어 이체 내역이 두 번 잡힌다던가 하는 부분 등등입금 출금 결제 내역등을 확인해서 스프레드시트로 정리를 했었는데, 이렇게 하니 돈의 흐름이 눈에 보이고 어느 항목에 돈을 많이 쓰는지 확인할 수 있어서 좋았습니다.
작년과 비슷하게 올해는 여행을 국내여행에 한정해서 다녀왔었고,
읽은 책은 전년도 보다 올해가 좀 더 책을 많이 읽었습니다. 차이점은 전년도엔 대부분 개발 서적만 읽었는데 올해는 다양하게 읽었던 점… 전문 서적, 경제 서적, 인문 서적, 만화책, 자기 계발서의 테마를 읽었습니다. 리뷰할 책도 쌓여 있네요.
전년도에 비해 유튜브는 확실히 자주 보는 것 같습니다. 뉴스도 요즘엔 거의 유튜브로 보고, 책 영화 리뷰, 음악도 유튜브로 듣고 있다는 점. 음악 취향도 유튜브에서 분석해 주고 있어서 놀랐습니다.
주식은 꾸준히 하는 것 같습니다. 경기가 좋든 나쁘든.
건강 부분은 일주일에 한 번 운동하고 있는 것 외엔 딱히 더 추가하거나 하는 부분은 없었고, 내년도 계획엔 다이어트가 끼어있습니다.
올해 느낀 건 쉴 때 제대로 쉬지 않으면 일할 때 힘들어서, 계획표에 쉬는 걸 아예 계획으로 잡았다는 것. 5년 장기로 목표로 잡고 있는 것도 있는데, 단기 페이스로 하는 것 같고, 번아웃될 것 같아. 아예 계획표에 쉬는 부분을 카테고리로 잡았습니다. 정말로 아무것도 하지 않는 시간을 넣었습니다.
그림도 꾸준히 그렸는데 이것도 연말 정산을 할 계획입니다.
중요 프로젝트도 모두 잘 마무리 했습니다.
그 외의 일들도 잘 지나갔고, 안된 부분은 내년에 마무리할 계획입니다.올해도 감사한 한 해였습니다
내년에도 화이팅🙏🏻
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리뷰) 물의 길 – 아바타2 속편, 꼭 봐야 하는 영화
제임스 카메론이 돌아왔다
아바타 2 속편이 개봉한지 얼마 안되어(4일 전에 개봉) 볼까 말까 망설였는데, 안 봤으면 많이 아쉬웠을 영화였다.
꼭 영화관에서 아주 큰 스크린으로 봐야 한다. 특히, 3D 이상으로 보는 걸 추천 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
꼭 3D로 보세요. 스크린으로 보는 게 너무 멋짐 이 영화는 평이 상당히 좋다.
먼저, 영화 개봉은. 런던에서 12월 6일에 초반 상영되고 12월 16일 미국에서 극장 개봉, 한국은 12월 14일. 이미 1억 8천만 달러 이상의 수익을 거둬들이고 있다. 시각 효과, 스토리, 시나리오, 등장인물, 음향, 기술 효과 모두 평점이 후하다. 2022년 다 지나가는데도 2022년 상위 10대 영화 중 하나로 추천되고 있다!
관객 수도 개봉 첫 주에 예매 인원 약 70만 명을 돌파했다.
별 생각없이 보러 가서 좀… 많이 감동 받고 돌아온 영화. 사전에 이런 정보 없이 마침 시간이 맞아서 보게되었는데, 후회 없는 영화였다.
아바타 1편 영화에서 기억나는 대사가
“I See You.” 나는 당신을 봅니다.
였다.그 다음 2편에서는 저 단어가 가족, 그리고 동료, 판도라 행성에서 살고 있는 동식물에 대한 애정으로 확장된 느낌이다. I see you. 에서 you 가 확장되었다. 가족, 친구들, 입양을 한 아이든, 다른 종족의 아이든, 자신과 다르지만 말이 통하는 고래이든.
툴쿤은… 지구에서는 고래처럼 생긴 동물의 장면의 이미지인데 영화 속 내용에서는 이 행성 판도라의 툴쿤 이라고 부른다. 그리고 가족 간의 협업, 우애, 다른 종족과의 어우러짐.
고래를 닮은 판도라 행성의 툴쿤도 감성 지능이 상당히 높다고 한다 맨 처음 아바타를 봤던 감동을 그대로 가서 받을 수 있다. 솔직히 영화표 비쌌지만 후회없음!
영화 내용은 판도라라는 다른 외계 행성에 대해 다루었지만, 간접적으로는 현재 지구의 생태계 파괴에 대해서 경고하고 있기도 한다.
영화를 보면서 혼란스러웠던 건 외계 행성으로 식민지 개척을 해야 하는 지구인의 입장과,
현재 판도라 행성에서 원주민으로 지내고 있는 외계인에 대한 입장에서
서로 전쟁을 벌이는데 어떤 편을 들어야 하는지 좀 혼란스러워졌다. 그 영화에서는 지구는 멸망해가고 있었으니까.영화는 나비족이 되어 버린 제이크 설리의 입장에서 바라보고 있고,
나비족 입장에서는 지구인은 자신의 행성과 가족을 파괴하러 온 침략자일 뿐이다.영화를 보면서 무자비하게 생태계 파괴를 하고 있는 지구인을 보면,
나비족 편을 들게 된다… 지구에서도 탐욕에 미쳐서 상어 지느러미 잘라내고 버리고, 고래 학살하는 행동이 다른 행성가서도 벌어지고 있다.저 툴쿤에서 추출한 아주 소량의 무언가가 최소 몇 십억이고 절대 노화하지 않는 무언가라고 한다. (멸망해가는 행성에서 죽고 싶어하지 않는 인간)
각자의 미션이 있고, 그것을 수행하고 있다. 제이크 설리를 죽이고 행성을 차지하려는 마일즈 대령과 식민지를 건설해야 하는 과학자와 관계자의 미션.
그리고 맞서 싸워야 하는 나비족과 판도라의 원래 살고 있던 원주민들.나비족 편인 과학자도 나온다. 뛰어난 감성 지능을 가진 고래… 아니 툴쿤을 죽이면서 슬퍼하는 과학자에게. 그래도 이 돈으로 넌 연구비 대고 있잖아.라고 말하고 그 과학자는 그래서 난 매일 술을 마시지라는 장면도 좀 기억에 남았고…
가족이 다 함께 원래 살던 곳에서 이주해서 다른 종족과 함께 살면서 보는 물 속 장면도 기억에 남았다.
이주하면서 텃세도 받게 되는데, 그 과정들을 해결해내는 것도 재밌었다. 있을 수 있는 것처럼 스토리를 잘 녹여 냈다 위대한 스토리의 힘. 신기하지. 분명 스토리 상으로는 외계 종족의 이야기인데, 인간 처럼 느껴지게 된다. 이게 바로 감성 지능일까…
그리고 살 곳을 찾아온 가족을 받아준 종족. 판도라 행성에는 나비족 이외에 다양한 종족이 산다는 이전 영화 떡밥이 여기에서 회수되었다.
임신하신 분이 저 중에서 가장 쎄십니다. 
스크린으로 보면 정말 멋졌음 
가족이란 무엇일까? 란 주제가 떠올라. 생물학적 가족이라고 해서 진정 가족일까 그리고 가족이라는 것에 대해서도 생각해보게 된다. 우리는 하나야. 라고 영화에서 강조하는데,
서로 종족이 달라도, 부모가 달라도 결국 돌고 돌아 하나로 함께 있게 되는 장면도 애틋했다.
기억에 남는 대사: (정확하지 않지만 대략 기억에 남는 대사)
“우리가 가진 모든 에너지는 에이와에게 빌려온 거야. 죽으면 다시 에이와 품으로 돌아가는 것이지.”
“우린 가족이야. 군대가 아니라고.”
“나는 저 애들을 잃을까봐 두려웠어”
“I see you.”
“내가 없으면 저 애에게 조심하라는 소식을 전달해 주는데. 난 갈거야.”
“저는 물의 소리가 들려요. 에이와가 느껴져요. 저에게 에이와가 준 미션이 뭘까요.”
한 번 더 보러 가고 싶은 영화🌟
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날아라 호빵맨 – 가사
👇날아라 호빵맨의 원곡 가사👇
유튜브에서 헤비 드럼을 치는 영상을 보고 감명 받았는데 알고보니 날아라 호빵맨이었다.
가사 내용이 어릴 때 알던 것과 많이 다른 건 착각이겠지.
そうだ ,うれしいんだ 生きるよろこび
그래, 기쁘다, 살아가는 기쁨たとえ 胸の傷がいたんでも
가령 가슴의 상처가 아파오더라도
なんのために生まれて
무엇을 위해 태어나なにをして生きるのか
무엇을 하며 사는 것일까こたえられないなんて, そんなのはいやだ！
답을 할 수 없는 건 싫어今を生きることで 熱いこころ燃る
지금을 살아가는 것으로 마음이 타오른다だから君はいくんだほほえんで
그래서 너는 가는 거야 미소 지으며そうだ うれしいんだ 生きるよろこび
그래 기쁘다 살아가는 기쁨たとえ 胸の傷がいたんでも
설령 가슴의 상처가 아파오더라도ああ アンパンマン やさしい君は
아아 호빵맨 상냥한 너는いけ！ みんなの夢まもるため
가라, 모두의 꿈을 지키기 위해
なにが君のしあわせ
무엇이 너의 행복인가なにをしてよろこぶ
무엇을 해야 기쁜가わからないままおわる そんなのはいやだ！
모르는 채 끝나는 건 싫어忘れないで夢を こぼさないで涙
잊지마, 꿈을. 흘리지마, 눈물을.だから君はとぶんだどこまでも
그렇게 너는 날아가는 거야 어디로든そうだ おそれないで みんなのために
그래 두려워하지 마 모두를 위해서愛と勇気だけがともだちさ
사랑과 용기만이 친구다ああ アンパンマン やさしい君は
아아 호빵맨 상냥한 너는いけ！ みんなの夢まもるため
가라. 모두의 꿈을 지키기 위해
時は はやく すぎる
시간은 빠르게 지나간다光る 星は 消える
빛나는 별은 사라진다だから君はいくんだほほえんで
그래서 너는 가는 거야 미소 지으며そうだ うれしいんだ 生きるよろこび
그래 기쁘단 살아가는 기쁨たとえ どんな敵が あいてでも
비록 어떤 적이 상대가 되더라도ああ アンパンマン やさしい君は
아아 호빵맨 상냥한 너는いけ！ みんなの夢まもるため
가라! 모두의 꿈을 지키기 위해
기억나는 가사: 무엇을 위해 태어나 무엇을 위해 살아가는 걸까 / 두려워하지마 / 시간은 빠르게 지나간다 / 가라! / 당신은 무엇을 하면 기쁜가
호빵맨의 원곡 가사가 멋져서 포스팅.
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리뷰) 유튜브 – 일기를 쓰세요
일기를 쓰세요 라는 영상을 보게 되었다. 이연 이라는 분의 유튜브 영상이였는데 마음에 닿아서 기억 남는 이야기들을 적어봤다.
열심히 뭘 하던 와중엔 종종 유튜브를 틀어놓고 다른 일들을 하는데, 가만히 듣고 있으니 좋은 말들인 것 같아서 기억에 남는 말들을 끄적끄적 적게 되었다.
`
성공하는 사람은 자기 자신이 누구인지 알고 있다는 점.
그럼 자기 자신은 과연 누군가?
우리는 모두 몸을 빌려서 태어난 존재가 아닐까 라는 것.
진짜 자기 자신을 찾아내려면 자신의 영혼과 대화를 해야 한다는 것.
이 영혼들은 오랜 시간 삶은 살아와서 굉장히 현명하기 때문에 사실 다 알고 있을 거라는 것.
성공한 사람은 사람들 속에 섞여서 살다가 끝끝내 자기 자아를 찾아낸 사람이라는 것.
`
사실 자기 자신이 누군지 알게 되면,
자신이 어떤 삶을 살아야 하는지 매우 분명해 진다는 점.
자기가 누군지 몰라도
그래도 은연 중에 자신에게 맞는 쪽으로 가고 있다는 것.
`
이걸 빨리 깨달아야 한다는 것.
`
자신의 영혼에 닿기 위해서는 끊임없이 말을 해야 하는데
이 중 한 가지 방법이 일기를 작성하는 것.
`
작성하다보면 자기 자신도 모르는 사람이 말을 걸기 시작할 것이다.
라는 얘기를 들었다.
마음에 들어서 포스팅으로 공유.
`
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우리는 달에 가기로 결정했습니다 – John F. Kennedy
We choose to go to the moon in this decade
and do the other things
not because they are easy,
but because they are hard.
몇 년 안에 달에 가기로 결정했습니다.
그 일이 쉬워서 하는 게 아니라
어렵기 때문에 하는 것입니다.
선택을 내릴 때 쉬운 일만 하지 않도록 주의하자.
