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303 2017-04-19 18:30:58 0
더플랜 관련 중앙선거관리위원회의 공식 입장 [새창]
2017/04/19 18:16:51
까서 1.5가 나와도문제(수학/물리학적으로), 그렇지 않아도 문제가 되는 것이죠.
그 숫자에 대한 분명한 설명 및 책임이 필요할 것입니다 선관위는.
302 2017-04-19 18:28:51 2
더플랜 관련 중앙선거관리위원회의 공식 입장 [새창]
2017/04/19 18:16:51
노인 가설 역시 사실이 아니라고 더 플랜팀은 검증을 마친 상태.
301 2017-04-19 18:28:11 3
더플랜 관련 중앙선거관리위원회의 공식 입장 [새창]
2017/04/19 18:16:51
http://joynews.inews24.com/php/news_view.php?g_menu=701100&g_serial=1017901
(김어준 인터뷰 중)

이런 과정을 거쳐 완성된 다큐멘터리지만, 보고도 믿기 힘든 의혹과 검증 과정을 따라가다보면 음모론을 떠올리는 것도 이상하지 않다. 김어준과 '더 플랜' 제작진 역시 내부적으로 의구심을 품었다. 뭔가를 놓치고 있는 것은 아닌지, 수많은 반론 가설을 스스로 세우고 이에 대한 반증을 거쳐 주장의 완결성을 확보해갔다. 특히 미분류표 개표 결과의 경향이 노인 투표자들의 특성과 연관이 있다는 '노인 가설'은 '더 플랜' 제작진도 집중적으로 검증했다.

"'1.5'라는 숫자가 너무 심플해서, 오히려 내부적으로는 의구심을 가지고 반론 가설을 세웠어요. 이 영화가 미분류표 중 박근혜 후보 표가 많이 나온다는 이야기에서 출발한 것인데, 지지층 특징이 고연령층이니 아무래도 많은 분들이 기표할 때 손이 떨려 도장이 걸치게 나왔거나 할 수 있다고 생각하는 것이 상식적이죠. 그래서 우리도 제일 먼저 이에 대한 반론 가설을 세워 맞는 데이터가 나오는지 확인해봤어요. 연령이 변수라 생각해, 평균 연령대가 가장 높은 선거구를 100개 뽑았어요. 그리고 투표자들의 나이가 가장 어린 선거구를 100개 뽑았죠. 한 마디로 늙은 선거구, 젊은 선거구를 비교한 거에요. 사실 10개만 봐도 경향성이 나오지만 100개 했어요. 오히려 젊은 선거구의 미분류표에서 두 후보 간 표차가 더 크더라고요. '노인 가설'대로라면 젊은이들 손이 더 떨린다는 말이 되는거죠."

이런 검증 끝에 '노인 가설'을 폐기했지만, '더 플랜'을 향한 반론 중 '노인 가설'은 여전히 가장 눈에 띄는 주장이다. 김어준은 이런 시각을 보내는 이들을 향해 "실제 논문 수준으로 반론을 검증하려 시도해보지 않은 분들일 것"이라며 "탓하는 것이 아니다. 그 분들은 그럴 이유가 없지 않나. 하지만 이 영화를 만든 사람들은 해야 했다"고 답했다.

(중략)
300 2017-04-19 18:21:51 2
더플랜 관련 중앙선거관리위원회의 공식 입장 [새창]
2017/04/19 18:16:51
이거 사실이 아닌데 어디 신고할 수 없나요
299 2017-04-19 18:21:16 0
더플랜 관련 중앙선거관리위원회의 공식 입장 [새창]
2017/04/19 18:16:51
영화에서는 기록지가 남지 않아 검증이 불가능한 외국의 전자투·개표시스템과 비교하며 투표지분류기를 비판하고 있는바, 이는 실물 투표지를 기본으로 하는 우리나라 투·개표제도를 모르고 하는 주장임.
298 2017-04-19 18:17:37 2
더 플랜 K=1.5는 비전알고리즘 문제 같습니다. [새창]
2017/04/19 17:43:38
저는 Convolutional Neural Network 등으로 Multi-classification 비전 알고리즘들을 직접 구현해본 경험들이 있습니다. Vision algorithm에서 충분히 일어나는 현상이라고 하셨는데, 저는 여기에 동의하지 않습니다. 제대로 된 vision algorithm이라면 투표 용지의 후보간 경계 부분을 제외한 곳에서는 문제가 되지 않을 것입니다. 후보간 경계 부근에 도장이 찍혀있다면 유효표인지 무효표인지 애매한 경우들이 발생합니다. 그런 유효표들의 비율이 1.5:1인 것 또한 통계적으로 맞지 않습니다. 투표지 상의 후보간 경계 부분에 찍혀있는 미분류표들의 수는 1%를 훨씬 초과하는데다가(개표 시스템 분야에서 1%를 넘는 건 문제라는 사실은 더 플랜의 이 분야 석학들이 지적) 백번 양보해서 3~4%까지 나올 수 있게 만들었다 하더라도, 프로그램이 정상적이라면 그러한 유효표들의 비율이 1.5:1이 나오면 안 됩니다.
297 2017-04-19 18:13:32 0
더 플랜의 k=1.5는 조작은 아니라고 생각됩니다. [새창]
2017/04/19 17:40:32
이 사람 프로그래머 게시판에도 복붙했네요 ㅋ
296 2017-04-19 18:13:13 0
더 플랜의 k=1.5는 조작은 아니라고 생각됩니다. [새창]
2017/04/19 17:40:32
http://todayhumor.com/?programmer_20333
295 2017-04-19 18:10:58 0
더 플랜의 k=1.5는 조작은 아니라고 생각됩니다. [새창]
2017/04/19 17:40:32
백번 양보해서 3~4%까지 나올 수 있게 만들었다 하더라도,
프로그램이 정상적이라면 1.5가 나오면 안 됩니다.
294 2017-04-19 18:05:38 2
더 플랜의 k=1.5는 조작은 아니라고 생각됩니다. [새창]
2017/04/19 17:40:32
개표 시스템 전문가가 아닌 제가 지금 당장 코드를 짜더라도 저런 문제는 생기지 않을 것 같습니다.
293 2017-04-19 18:01:57 0
더 플랜의 k=1.5는 조작은 아니라고 생각됩니다. [새창]
2017/04/19 17:40:32
제대로 된 Vision algorithm이라면 그 경계부분이 아닌 곳에서는 큰 문제 없이 잘 분류가 됩니다.
투표지 상의 후보간 경계 부분에 찍혀있는 미분류표들의 수는 1%를 훨씬 초과합니다.
(개표 시스템 분야에서 1%를 넘는 건 문제라는 사실은 더 플랜의 이 분야 석학들이 지적을 했었구요.)
292 2017-04-19 17:55:20 1
더 플랜의 k=1.5는 조작은 아니라고 생각됩니다. [새창]
2017/04/19 17:40:32
경계 부분이 항상 문제가 되는 것인데,
후보1, 후보2의 경계 부근에 도장이 찍혀있다면 유효표인지 무효표인지 애매한 경우들이 발생합니다.
그 비율이 1.5:1인 것 또한 통계적으로 맞지 않습니다.
289 2017-04-19 17:52:54 6
더 플랜의 k=1.5는 조작은 아니라고 생각됩니다. [새창]
2017/04/19 17:40:32
안녕하세요. 아래에 다른 글을 썼던 사람입니다. 저는 Convolutional Neural Network 등으로 Multi-classification 알고리즘으로 이미지 분류 프로그램들을 직접 구현해본 경험들이 있습니다. Vision algorithm에서 충분히 일어나는 현상이라고 하셨는데, 저는 여기에 동의하지 않습니다.
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