현재시제는 현실에서 존재하지 않는다.

매일, 우리는 숨이 붙어 있는 한, 다양한 행위를 지속해 나간다.

감정적인 경우도 있고, 때론 이성적인 경우도 있다.

이러한 행위에 대해 요즘 드는 생각이 있다.

행위를 묘사하면서 현재시제를 쓸기는 쉽지 않다는 것이다.

대신 현재완료를 쓰는 것이 더 바르다고 생각하기 때문이다. 우리는 매 순간 우리의 감정에 확신을 실어주기 위해 매 순간 밀려들어 오는불안과 의심의 감정과 싸워나가고 있다고 생각한다.

일반적으로 영어에서 현재 시제를 쓰는 경우는 다음과 같다.

  • 습관, 일반적인 진리, 반복행위 및 변하지 않는 상황
  • 안내 지침 및 방향 설명 시
  • 현재나 미래의 정해진 약속 표현 시

첫 번째 경우에 조금 더 초점을 맞춰 생각해보자. 개개인으로서 우리는 정말 매 순간, 같은 감정과 의도, 예상을 가지고 일을 하고 감정을 느끼는 걸까?

물론 그런 경우도 있을 것이다. 이러한 시간을 나는 몰입이라고 정의하고 싶다. 몰입함으로써 우리는 특정 시간에 의사결정을 내린 직후 해당 의사결정을 변경 없이 반복적으로 진행한다. 꽤 예외적인 경우라고 본다.

비단일 뿐만 아니라 감정의 지속도 같은 경우라고 생각한다. 가족으로서 사랑하고, 부부로서 사랑하는 것 역시 그러한 확신을 계속 지켜나갈 때 가족으로서, 부부로서 이상적인 삶을 그려나갈 수 있다고 본다.

관계 역시 특정 시점에 느낀 감정이 평생 지속할 것이라고 보는 자세는 상당히 위험하기 때문이다.

이러한 생각이 어느 정도 굳혀지기 시작하니 삶을 바라보는 자세가 바뀌었다.

예를 들어, 사람을 대함에 있어서, 혹시 내가 당연한 권리인 것처럼 대하는 것은 없는지 돌아보기 시작하였다. 호의가 지속하면 권리인 줄 아는 경우가 있는데, 사실 상대방의 참을성의 한계치가 한계에 달하고 있을 수도 있다는 생각이 들기 시작하였다.

이외에도 모든 감정, 행위에 대해서도 끊임없이 이유를 찾기 시작하였다. 이유를 찾지 못하면 지속할 이유가 사라지게 되었다.

어떻게 보면 꽤 피곤할 수 있는 삶의 자세이지만 난 이런 변화가 조금 더 나와 타인을 향한 정성 어린 삶을 살 수 있게 도와줄 수 있다고 믿는다.

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DataFrame은 Pandera로, 모델은 Pydantic으로 데이터를 검증한다.

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Pandera: 데이터프레임 검증에 최적화된 도구 주요 장점 * Pandas와 통합: Pandas 데이터프레임에 대해 스키마 기반 검증을 수행합니다. * 유연한 검증 조건: 열 데이터 타입, 값 범위, Null 여부 등 다양한 검증 조건을 정의할 수 있습니다. * 명확한 오류 메시지: 스키마 불일치에 대한 명확한 오류 메시지를 제공합니다. 단점 * 대용량 데이터 검증에서는 속도가 느릴 수

Tobit Regression은 Censored Data에 적합한 Regression이다.

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Tobit Regression * Tobit 회귀(Tobit Regression)는 종속 변수가 특정 값에서 절단(Censored)된 상황에서 데이터를 분석하기 위해 사용되는 통계 기법입니다. * James Tobin이 처음 제안한 이 모델은 경제학과 사회과학 분야에서 자주 사용되며, 일반 선형 회귀로는 설명할 수 없는 상황에서 효과적으로 적용할 수 있습니다. Tobit Regression 수식 1. 관측된 종속 변수