벨로스터 N, 일상 도로에서 타기 적합한가?

Veloster N을 일상도로에서 타기 적합한 차라고 할 수 있나? 온라인을 보면 크게 두 가지 의견이 있다. 적합하다 / 그렇지 않다. 우선 적합하지 않는 쪽 의견을 정리하고 반대 생각을 말하고자 한다. 적합하지 않다는 입장은 다시 두 가지 이유를 든다. 첫째, 엔진 반응을 콘트롤하기 쉽지 않다. 벨로스터 N의 3단과 4단은 커버하는 범위가 아주 넓다. 반면 1단, 2단 기어는 출발 가속 시에 힘을 왕창 끌어내기에 적합하다. 5단과 6단은 가속 후 커버치는 정도 이외는 그냥 그렇다. 문제는 1단과 2단 기어에 있는데 특히 클러치가 문제다. 클러치 유격이 없고, 미트 지점이 너무 깊다보니 1단과 2단을 써가며 시내 정체 구간을 통과하는 일이 만만치 않다. 옆 사람의 말을 빌리면 "손이 엄청 바쁘다." 민감한 반응을 살피며 저속 구간을 통과하는 것이 스트레스를 줄 수 있다는 이야기다. 적합하지 않다는 두 번째 근거는 서스펜션과 핸들이다. 상당히 딱딱한 서스에 디퍼렌셜이 가해지는 핸들은 민감하게 느껴질 수 있다. 어떤 느낌이냐면 눈만 돌려도 차가 돌아간다는 생각이 들 정도다. 아마 시내에서 칼치기 좋아하는 사람이 이 차를 구매했다면(그것도 중량급 차량으로 그러고 다녔다면) 접촉사고 내기 딱 좋다. 이제 내 입장을 말해본다. 두 바퀴로 배기량 좀 되는 바이크를 몰고 다녔던 입장에서는 단점이라고 말하는 내용이 그저 그렇게 느껴진다. 아무것도 아닌 것인데 괜히 그런다? 이 정도 느낌이다. 엔진 반응이 컨트롤하기 어렵다고 하지만 시트 포지션 조정으로 다 커버 가능한 수준이다. 그리고 원래 방방거리면서 타는 엔진이기 때문에 소리로 RPM 못 맞출 정도면 다른 차를 타시라. 참, 말 나온 김에. 서킷에 들어가서 실력이 늘었다고 생각하면 오산이다. 서킷은 공식대로 타면 기록이 잘 나온다. 그 외에는 무게와 타이밍의 싸움이다. 공식 모르면 아무리 잘 타도 기록 안나온다. 가르쳐주지 않으면 그 공식 터득하는 것에 시간과 기름을 써야 한다. 저속에서...

Word 수식 사용하는 요령

Word는 Latex의 기호 문법을 지원한다. 따라서 역슬래쉬 취하고 LaTex 입력한 다음 스페이스를 누르면 자동으로 기호가 입력된다. 입력 사례는 다음을 참고:  http://web.ift.uib.no/Teori/KURS/WRK/TeX/symALL.html

벨로스터N 클러치 미트

벨로스터N의 클러치는 아주 공격적입니다. 깊이 눌렀다가 발을 살짝 떼면 바로 미트가 시작됩니다. 유격이 거의 없다 생각하면 됩니다. 상용 차량들이 상당히 유격을 주고 있는 것에 비하면 당황스러울 것입니다. 운전 좀 한다는 분들도 처음에 시동을 밥먹듯 꺼뜨리는 꼴을 보게 됩니다. 괜찮습니다. 익숙하지 않아서 그런 것이니. 습관을 좀 바꿔야 하는데, 보통 클러치를 써 왔던(운전학원용) 방법을 이야기하고 갑시다. 원칙은 이것입니다. 클러치를 살살 떼면서 악셀을 밟는다. 둘을 교차하듯이 한다. 벨N에서 이짓을 하면 그냥 시동이 꺼집니다. 두두둑 하면서. 네 그렇습니다. 벨N은 살살 가려고 만든 차가 아닙니다. 출발하면 무조건 가속하기 위해 만든 차랍니다. 유격을 두고 미트가 안되면 어떻게 스타트를 강하게 합니까. 유격이라뇨. 이렇게 합니다. 여러분은 이제 RPM 게이지를 봐야 합니다. 눈으로 항시 확인하십시오. 속도계는 중요하지 않습니다. RPM이 가장 중요합니다. 괄호는 순서입니다. 악셀을 밟아 RPM을 1500~2000 사이에 두고(1) 클러치 페달을 아주 조금만 뗍니다(2). 마음 속으는 5mm 정도라 생각하세요. RPM이 내려가면 다시 1500~2000을 보정을 하기 위해 악셀을 살짝 밟아줍니다(3). 이제 다시 5mm 정도 더 뗀다 생각하면 클러치가 완전히 미트가 됩니다. 클러치를 페달을 서서히 떼기 시작합니다(4). 평지라면 악셀을 밟지 않아도 시동이 꺼지지 않습니다. 경사라면 RPM을 2000~2500 정도로 두고 같은 요령이면 됩니다. 정리하면 밟는다 - 뗀다 - 밟는다 - 완전히 뗀다 입니다. 처음 '밟는다 - 뗀다'가 소위 반클러치 상태입니다. 주의할 것이 있습니다. 이 기술은 기어가 1단일 때만 사용하는 테크닉입니다. 그리고 반클러치 상태에서는 RPM을 2000이상 사용하지 않습니다. 아주 강력한 엔진이기 때문에 적당히 하다가는 나무 타는 냄새(클러치 타는 향기입니다. 솔솔~)를 쉽게 맡게 됩니다. 다 돈입...

101 운전석 조정하기

수동 벨로스터N. 저에게는 재미나고 다른 사람이 감히 차량에 올라타지 못하도록 하는 꿀잼 요소 ㅋㅋㅋ -___- 동시에 "이런 것도 차냐?" 소리 듣게 하는... 벨N을 재미나게 타려면 우선 시트 포지션부터 잘 맞춰야 합니다. 시트 포지션이랑 좌석 위치입니다. 단지 앞뒤 위치만 생각하면 안됩니다. 손과 핸들의 거리도 중요합니다. 우선 다리를 쭉 뻗었을 때(발목을 굽히면 안됩니다), 클러치가 끝까지 들어가는 위치까지 좌석을 운전대 쪽으로 당깁니다. 다음으로 앞으로 나란히 해서 핸들 윗부분이 손목까지 오도록 핸들을 조정합니다. 자동차에는 핸들을 앞뒤로 당길 수 있도록 장치가 되어 있습니다. 이제 핸들 높이와 운전석 기울기를 조정할 차례입니다. 편한 포지션을 잡으면 됩니다만, 너무 운전석을 뒤로 기울이지 않도록 합니다. 적당한 각도는 기대어 힘을 주지 않으면 약간 편한 정도입니다. 그리고 운전대의 가운데를 잡았을 때 가슴의 젖꼭지 높이와 손의 높이가 일치하도록 합니다. 마지막으로 운전대를 180도 돌렸을 때 손이 X자로 잘 교차하는지 확인합니다. 벨로스터N은 운전석 쪽이 쿠페 좌석입니다. 타고 내릴 때 의자를 뒤로 밀어야 하기 때문에 탑승한 다음 위의 절차를 반복하도록 하십시오. 왜 이렇게 귀찮은 것을 타서 고생이냐고? ㅋㅋㅋ Fun to drive!

Tree Visualization

지도교수님 질문에 답변하다가 문득... LINK

Vesloster N, 수동 퍼포먼스 카의 클러치 미트 포지션

YouTube와 인터넷 게시물을 보니 "클러치가 너무 푹 들어가요." "클러치 미트(엔진과 클러치가 붙는 시점)가 너무 빨라요"라는 내용이 보입니다. 벨엔의 클러치의 특징은, 1) 정말 푹 들어간다 2)끝까지 눌렀을 때 거의 5mm 정도 떼면 바로 미트가 시작된다(보통 상용 수동은 2~3cm정도 유격이 있습니다). 이리하여 발을 쫙 뻗고 조금만 굽히면 바로 클러치가 붙습니다. 다수의 햏자들이 시동을 꺼먹는다고 하는 그 이유입니다. 왜 이렇게 했을까? 간단한 이유입니다. 여러분이 무거운 물건을 들고 주저 앉았다가 조금 일어서는 것이 편할까요? 쭉 서 있는 상태에서 조금 낮췄다가 다시 쭉 서 있는 것이 편할까요? 후자입니다. 힘을 받쳐서 버티려면 발을 가능한 쭉 뻗어 있는 상태가 유리합니다. 서킷 들어가면 거의 길어야 5초마다 한번씩 클러치를 밟아줘야 할텐데 다리를 구부리고 계속 미트를 시켜야 하면 "고문"도 이런 "고문"이 없을 것입니다. 한편으로는 이런 특성이 벨엔을 "어렵다" 이렇게 생각하게 하는 이유인 것 같습니다. 의자를 앞으로 팍 땡겨서 다리가 구부러지게 해서 운전하면 어떠냐는 분들의 글이 보입니다. 죄송하게도 이려면 브레이크와 엑셀 워크가 잘 안될 것입니다. 적절한 위치는 발끝을 위로 세우고 편하게 시트에 다리를 걸쳤을 때 클러치가 완전히 밟히는 시점입니다. 벨엔의 텔레스코픽 핸들 조정기의 여유가 꽤나 있어 단신부터 장신까지 커버하는 영역이 넓을 것 같습니다. 12년만에 덕질하고 있으니 세상이 아름다워 보입니다.

Apache Spark 01 > 소개

소개 아파치 스파크(Apache Spark)는 빠르고 일반목적용 클러스터 컴퓨팅을 지원합니다. 또한 하나의 시스템에서 배치, 스트리밍, 그래프 프로세싱, SQL 처리 등을 모두 할 수 있습니다. 또한 Scala, Python, R을 지원하기 때문에 아주 좋습니다. 스파크에서 다루는 주요 데이터 타입은 RDD(Resilient Distributed Datasets)와 DataFrame입니다. 기존 하둡에서는 디스크에서 데이터 I/O가 발생하는 반면, 스파크는 RAM에서 발생하게 설정할 수 있으므로 속도에서 비약적인 차이가 발생합니다. 최근에는 RDD보다 DataFrame을 이용하는 추세이며(RDBS의 테이블이나 Pandas Dataframe과 유사하기 때문), Spark의 특징인 Lazy execution을 통해 보다 효율적인 처리/분석이 가능합니다. Lazy Execution은 함수를 Transform, Action 으로 구분해 Action 일 경우에만 실제 실행이 발생하는 것을 의미합니다. 매번 결과를 갖고 오지 않고, 필요한 경우에만 RAM을 통해 데이터 I/O가 발생하므로 분석 작업 속도가 매우 높아집니다. Spark에서 데이터 분석을 하는 경우, 매우 큰 사이즈의 데이터를 다루는 경우가 많아 이러한 매커니즘은 매우 중요한 장점으로 작용합니다. 설치 하둡 위에 바이너리 받아 설치하는 전통적인 방법도 있지만, 저는 도커(Docker)를 사용합니다. 설치는 다음 참조:  https://hub.docker.com/r/sequenceiq/spark/ (계속)