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메랜 리부트로 즐기기 - 2 -
[시리즈] 메랜 리부트로 즐기기 - 0 - · 메랜 리부트로 즐기기 - 0 - · 메랜 리부트로 즐기기 - 1- 지난 시간, 다크로드 퀘를 위해 옥토퍼스를 잡으러 커닝시티로 가야 했으나 택시비가 없어 1차 폐사 위기를 맞는 리부트 수밋. 과연 그의 운명은 어떻게 될 것인가... 잔고가 700원이라 어쩔수 없이 커닝시티까진 걸어가기로 했다. 사실 택시비가 800원이라 몹 한 두마리 잡으면 금방 모이긴 하는데, 돈이 너무 아깝고 페리온은 커닝시티와 지리상으로 가까워서 걸어가도 별 문제가 없다. 우선 그 전에 펫을 사기로 했다. 시작부터 정해뒀던 룰이지만, 펫 하나만은 시작부터 들고가기로 했다. 펫 없으면 ㄹㅇ 컨텐츠 진행 못하고 폐사 각이다 암튼 난 하나만 쓰다보니 몰랐는데 종류가 꽤 많네 물론 이것도 그냥 정하면 재미 없겠지? 내 점심값에도 12000원은 안쓰는데 ㅅㅂ 그렇게 갈강을 샀는데, 바로 펫이 꺼내지는게 아니라 태닝한 루피마냥 밀짚모자 쓴 아재가 나와서 뭐라뭐라 한다 음... 세계수? 세계수의 밑바닥부근??????? 암튼, 눈이 상당히 부담스럽게 생긴 갈강이 수밋의 동료가 되었다. 명령이라도 시켜 봐야겠다 지금 당장 펫먹이도 없고 갈강을 사용하긴 무리니까 다시 넣어놓자 페리온부터 커닝시티 사이의 거리는 꽤 짧은 편 걸어가도 문제는 없지만, 초록버섯이나 엑스텀프같이 레벨이 높은 몬스터들도 중간중간 나오기 때문에 꽤 주의를 기울여야 하는 구간이다. 매우 길쭉한 맵인 페리온서쪽령에 도착. 여기가 커닝시티와 페리온의 경계이다. 본캐 키울땐 맨날 택시 타고 다녀서 몰랐는데 맵이 참 넓고 분위기가 좋은 것 같다 이런 매우 큼직큼직한 맵들이 본메에선 아마 대지진과 빅뱅 두 차례에 걸친 패치로 사라지거나 축소된 것으로 알고 있는데, 아쉬운 부분 도착하자마자 공사장 꼭대기쪽에서 옥토퍼스를 발견했다. 도감에 써져있는대로 공사장의 꼭대기 부분에서 자주 출몰하는듯 다크 스텀프보다 뎀지가 잘 박히고 잘 잡힌다 검색 해보니 체력이 다크 스텀프보다 50 낮더라 아무튼 이렇게 호화로운 보상까지 받으면서 퀘스트 종료 커닝시티에 들린 김에 이카루스 퀘스트도 깨줬다. 마침 재료를 다 갖고 있어서 ㅇㅇ 참고로 보상 개병신같지만 메랜 초창기엔 이게 필수 퀘스트였다. 하지만 지금 당장 커닝시티에서 할 수 있는게 없다 레벨도 12라 추락주의는 엄두도 못내고 만만한 돼지나 패러가기로 했다. 각종 도적 방어구부터 가니어, 망행 100%까지 드랍하는 알짜 몬스터인데 가니어 1~2상만 나와도 지금보단 스펙업이다. 우선 그 전에 갈강을 위한 밥을 사기로 했다 헤네시스 동쪽풀숲. 가격이 비싼 돼지의 머리 때문에 아직도 뉴비들이 많이 찾는 인기 명소중 하나다. 초보자땐 돼지는 엄두도 못냈지만 지금은 걍 리본돼지나 돼지나 둘다 ㅈ밥이다. 돼지를 열심히 잡아서 레벨 12에서 15까지 만들었다. 어느정도 주머니도 두둑해졌고, 레벨도 올랐으니 뭔가 돼지로는 성이 안찬다. 돼지잡던 곳에서 오른쪽으로 나오면 이렇게 엘리니아 부근으로 향하는 통로가 있다. 맵 ㅈㄴ 넓노 여기엔 나무던전이 굉장히 많은데, 그중에서도 캐릭터 바로 윗쪽엔 그 유명한 '슬라임굴' 이 있다. 하지만 세로형 맵은 전통적으로 표도에겐 기피되는 사냥터였으므로 패스하고 마을이나 가보자 엘리니아는 MP 포션이 타 마을보다 10%정도 싸다. 여기에서 파란 포션과, 수비 표창을 좀 여러개 사뒀다 캬 수비 3줄이면 일비 안부럽다 ㄹㅇ 참고로 수비는 개당 500원이라 부담이 전혀 없다 남던 통로라는 인식이 가장 흔한 지혜의숲 여기서 초록버섯을 좀 잡아볼까 한다. 경험치도 달달하고, 무엇보다 제코같은 아이템을 뱉으면 상점에 팔아서 초반부터 플렉스가 십가능이다 근데 문제가 생겼다. 맵 구조도 너무 괴랄하고, 발판들 또한 꽤 짧다보니 궁수라면 몰라도 표도가 사냥하긴 적합하지 않은 사냥터였다는 것이다. 그렇게 초록버섯한테 흠씬 두들겨 맞다가 적자가 날게 뻔해 일단 커닝시티 귀환 주문서로 퇴각. 옥토퍼스만 나오는 맵은 없나 하고 이리저리 둘러보다가 채널채팅으로 누가 중국 몬스터들이 레벨이 낮아 사냥하기 좋다는 정보를 알려줬다. 3000원이면 좀 거금이긴 한데... 상해에 도착 노점상 주인 여씨는 반복 퀘스트를 주는데 오리알/닭발을 100개씩 모아가면 포션을 주는 것으로 알고 있다. 알짜배기 퀘스트가 될것 같으니 수락하고 !!!!!!! 내게 있어서 초반엔 사실상 제작이 불가능한 메바를 6만원이라는 초혜자 가격에 팔고 있다 아무래도 슬레인을 쓰기 전까진 반강제로 메바를 써야 할 판국이므로 기억 해놨다가 자금에 여유가 생기면 꼭 사도록 하자. 그렇게 상해 몹들을 잡는데 이놈들은 레벨에 비해 체력도 낮고 주는 메소도 많다. 그렇기에 요샌 와보땅보단 '상해 북부평원' 이 주목받는 추세인데 나는 레벨이 낮으니 거기보단 그냥 교외에서 사냥을 했다. 근데... 아 씨발 상해 교외는 원거리 낚시 구간이 아주 많은 맵이다. 그렇기에 옛날부터 쪼렙 원거리 격수들은 여길 찾았다고 한다. 짤에서 보이는 저 발판 말고도 낚시 구역이 몇 군데 있다. 그렇게 HP 포션을 안 쓰면서 사냥 하는 것까진 좋았는데 문제는 MP. 아무래도 몹 렙이 높다보니 여러방 때려야 하고, 아무리 메소를 많이 주더라도 필연적으로 적자가 날 수밖에 없다. 그래서 일단은 다시 커닝시티로 퇴각 어디 포션 주는 퀘스트 없나 하고 찾아봤는데, 1000메소만 주면 퀘스트를 주겠단다. 1000메소면 상당히 큰데... 믿어도 될까? 뭘 시킬줄 알고 아 씨발년 먼저 버블링의 큰 방울을 구하기 위해 지하철로 내려왔다. 사실 표도가 사냥하기 안 좋은 지형은 아니지만, 도감 설명에 적혀있는 대로 버블링은 이속도 비슷한 레벨대의 몹들보다 훨씬 빠르고 요구 명중도 높아 아무리 표도라도 미스가 중간중간 뜬다. 거기에 더해 방울도 잘 안줌 다음으론 초록버섯인데... 이놈은 커닝시티 근방에서 잘 보이지 않는다. 근방에 뜨는 맵은 여럿 있어도 죄다 한 마리씩 젠이 되다보니 안되니만도 못한 꼴 그렇다고 택시비 때문에 엘리니아나 헤네시스로 돌아갈순 없고, 전에 사냥을 했던 덕분에 남은 갓도 얼마 안 남았으니 지형 때문에 찝찝하지만 그래도 가까운 '니은숲' 에서 초록버섯을 학살하기로 했다. 니은숲. 진짜 니은자 지형을 가지고 있어 이름이 니은숲인 사냥터로서 특별한 메리트가 없음에도 고유한 BGM을 가진 몇 안되는 사냥터다. 후에 버섯왕국 BGM으로 쓰이긴 하지만 그건 너무 머나먼 이야기 무튼 니은숲 2~3에서는 초록버섯이 아주 많이 보인다. 빨리 갓을 모아 탈출하도록 하자. ???????????? 아니 시발 저길 지나가야 초록버섯을 잡을 수 있는데 쟨 뭐임? 전혀 예상하지 못했던 전개 레벨 37 루팡을 만나게 된 16레벨 수밋의 운명은 과연 어떻게 될것인가.... 다음에 계속
작성자 : ㅇㅇ고정닉
노벨화학상 근황
- 관련게시물 : 속보)한국인 한강 노벨상 문학상 수상- 관련게시물 : 노벨상 AI가 받았다...초유의 사태 연이어 발생광주출신 여성박사 1저자- 안타깝게 노벨화학상 놓친 한국인백인경 서울대 교수... 알파고 AI를 이용해 인간이 수천년간 연구해야 알아낼 수 있는 단백질 구조를 밝힌 인물. 공동 수상이 3명까지 수상이 가능했는데 알파고 ceo와 개발자, 연구팀 수석연구원이 수상함 수석연구원 다음이라 순위에서 밀림 존나 아깝다 진짜... - dc official App- 노벨화학상 한국인이 제일 불쌍함 ㅅㅂㅋㅋㅋㅋ공동저자 셋까지만 수상이라 밀림ㅋㅋㅋㅋ이 분은 심지어 뭐 정치 치트키도 안 썼고 진짜 코딩 독학으로 배워서 제1저자로 참여함ㅋㅋㅋㅋㅋ- 백민경 교수를.araboja 광주과고 출신이고 조기졸업으로 알고 있음 이분이 09학번이신데 09년에 아버지이신 백정선 전남대 수학과 교수님이 그해 교통사고로 돌아가셨다는것... 성인 되기 전에 돌아가셨다는 것 아무튼 이 분 학부를 보면 매우 특이한데 서울대 "화학과" 학부 석사 박사(석박통) 졸업 학부 다닐 때 화학보다 계산 화학에 더 끌려서 계산 화학을 시작하게 되고 당연하게 모델링을 연구하게 됨. 근데 생각보다 모델링이 개빡인게 분자 간 상호작용이 좆같이 복잡해서 예측하기도 어렵고 해도 실제랑 안 맞는다는 거 그래서 세부 분야를 단백질 모델링으로 정했다고 함. 그나마 단백질은 어느 정도 정형화된 패턴을 갖고 있어 다른 상호작용 예측보다 조금 더 수월한 편이기 때문에 기존에도 여러 예측 모델들이 나왔었다. 이러한 예측 모델가지고 2년마다 경쟁하는 단백체 구조 예측 대회(CASP)가 있는데 기존에도 정확도가 30~40% 정도로 단백질 구조가 예측이 되고 있었음. 그런데 2018년 딥마인드에서 알파폴드를 공개하고 알파폴드가 무려 58%의 정확도로 우승을 해버린 거임. 이 때 딥마인드는 발표와 동시에 소스코드를 공유해 모든 연구자들이 쓸 수 있게 했다. 이거 존나 개 쩌는 뉴스였다. 2008년에 깔짝으로 뚫고 10년 동안 안 뚫리던 예측 정확도 40퍼의 벽을 머신 러닝으로 뚫어버렸으니까. 당연히 모든 연구자들은 머신러닝에 관심을 갖게 될 수 밖에 없었다. 그런 와중에 구글 딥마인드에서 2020년 새 프로젝트를 통해 코로나 바이러스를 해체분석했고 이 프로젝트로 CASP를 참여 이번에는 90% 정확도를 내버린 것 90% 정확도라는 말은 단백질의 경첩같은 움직이는 구조빼면 완벽하게 예측했다는 것과 동일한 얘기 근데 이거 프로그램으로 정확도 90%를 찍고 정작 프로그램은 공개를 안 해버린게 제일 큰 문제였다. 과학자들은 ㅆㅂ 연구해야되니까 내놓으셈 아니면 구라핑임?이러는데 딥마인드는 우리 논문쓰고 특허받고 낼 거니까 기다리셈 이러면서 공개를 미루고 있었다. 이 소식을 들은 백민경 교수는 알파폴드 1 기반으로 알파폴드 2를 개선했을 것이라 생각, 알파폴드 1을 뜯고 맛보기 시작한다. 연구 과정을 대충 설명하자면 일단 알파폴드든 기존 연구든 베이스로 깔고 가는 생각이 있다. "서열이 비슷하면 모양이 비슷하지 않을까?" 우리는 존나 많은 생물들의 DNA서열과 그 서열이 어떤 단백질을 지정하는지 10만개가 넘는 데이터들(MSA, Multi Sequence Alignment)을 알고 있다. 이제 할일은 서열이랑 구조간의 패턴을 밝히면 되는 것 이런 거랑 똑같은 거다. 알파폴드1은 그냥 대충 AI 돌려서 패턴 찾는 구조였다. 여기서 백민경교수가 구조를 새로 짜는데 자세하게 설명하려면 2시간 정도 붙잡고 설명해야되니까 대충 설명하면 한번 타는 보일러를 세번 타는 보일러로 만든 거다. 이 구조를 통해 88%의 정확도 (대충 85%~100%는 단백질의 흐물거리는 부분때문에 차이가 없다고 봄)을 기록했고 21년 사이언스에 등재 , 무려 사이언스의 첫 표지를 장식하게 된다. (첫 표지는 그 잡지에 실린 모든 논문 중에서 제일 중요한 논문을 나타냄) 하루 뒤 딥마인드가 알파폴드2를 네이처에 공개하였지만 개인 연구자가 돈 처바른 기업보다 무려 하루 빠르게 공개해버린 것 두 AI가 똑같지 않은데 성능은 알파폴드2 9 AI에서 문제를 풀기 위해 필요한 연산량n을 O(n)으로 표기하는데 로제타폴드는 O(n²) 알파폴드2는 O(n³)으로 성능이 약간 딸린 대신 알파폴드에 비해서 더 적은 GPU를 요구한다는 것. 백교수의 논문이 발표되고 1달만에 이 논문의 인용수가 1k를 넘는 개쩌는 업적을 달성하게 되고 현재 3.6k의 인용수를 자랑하는 논문이 되게 된다. 그러다가 22년 33살에 서울대 생명과학부 교수로 임용된다. 왜 한국에 왔는지는 몰루 진짜 왜 옴? 이후 올해 3월에 로제타폴드올아톰 이 공개 되는데 이것도 개쩔고 지리는 연구지만 생명과학 안하면 필요없을 거 같아서 이름만 소개함
작성자 : 갸갤러고정닉
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