투자와 펀드 작업으로 그동안 정리하지 못한 글들이 있는데 그중에 오늘 Dlogzation에 대한 새로운 내용을 정리해보려고한다. 기존에 디지로그에 대한 경제 용어가 있는데 디지털과 아날로그의 합성어로서 단어에 대한 정의를 표현하였다. 

 

Dlogzation에 대한 설명을 들어가기에 앞서 디지털과 아날로그를 표한하는 적분에 대한 수학적 개념을 정리해보았다. 

 

적분에 대한 개념을 도입하면서 도형을 나누어서 막대바의 합으로 넓이를 표현한 넓이와 실제 도형의 넓이는 오차가 발생한다. 이러한 내용이 바로 Digital과 Analog의 차이를 나타나는 것과 같다. 막대바의 넓이와 실제 도형의 넓이의 오차가 작아지기 위해서는 막대바의 간격을 줄이는 방법이 있고 이러한 방법으로 적분에 대한 개념을 우리가 배운적이 있다. 

 

아직 디지털화가 다이루어지기도 전인 지금의 시대에서 아날로그에 대한 이야기는 Retro에 대한 이야기로 오해할 수 있는 부분이 있을 수 있다. 자율주행이 되기 위해서 우리가 고민한 디지털의 통제를 받는 디지털적 제어에 대한 이야기를 한적이 있다. 하지만 모빌리티 자체적인 면에서는 이러한 부분이 맞을 수 있다. 하지만 주변환경은 아날로그적인 환경으로 이러한 부분에 대한 대입은 오류가 발생할 수 있다. 현재는 이러한 고민이 크지 않을 수 있으나 차후에 이에 대한 고민이 증가할 것으로 보이고 이러한 부분은 모빌리티 분야에 국한된 이야기가 아닐 수 있다. 

 

막대바의 간격을 줄이면 줄일 수록 실제 도형과의 차이는 줄어들 수 있으나 이러한 오차는 계속 존재할 수 밖에 없다 그래서 궁극의 간격을 0으로 접근할 때 실제넓이가 같게 되는데 이러한 부분을 디지털이 가져야할 궁극의 목표가 될 수 있을 것으로 보이고 이러한 부분을 Dlogzation라는 표현을 붙이려고한다. 

 

이러한 부분의 대한 인지를 모니터의 화소의 진화를 통해 그러한 부분을 인지하고 있다. 우리가 존재하는 시공간은 아날로그적으로 구성되어 있고 이러한 부분에 대한 접근을 어떻게 해야할지 고민의 순간이 올 수 도 있을 것으로 보인다. 이부분에 대한 적용은 디지털화 되고 있는 헬스케어의 데이터에서 부터 우주 시공간이르기까지 적용되어 고려할 사항으로 보인다. 앞으로의 아날로그의 모습은 디지털의 궁극의 모습으로 재탄생될 것으로 보인다.    

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Reference matrix의 도입하기 전에 우리는 행렬의 행렬화인 Matrix in Matrix의 도입과 정의가 필요하다 다음은 이에 대한 기술이다

 

Matrix in Matrix


이러한 정의는 기존의 chaos과 Ted Theory의 설명을 위한 기본적인 정의로 Reference Matrix 도입에 할때 생각해야할 개념이다
다음은 기본적인 Matrix in Matrix에 대한 예제를 기술한다

 

Basic Matrix in Matrix
T Matrix

T Matrix는 T Matrix로 구성되어 있는 무한한 Matrix구조를 가지고 있는 기본 요소로서 Matrix in Matrix의 Base Matrix를 구성한다. 

 

이러한 요소들의 구성속에 Ted Theory의 Reference Matrix의 구간에 따라 각각의 극한값이 변동할 수 있고 이러한 변동속에 각계에 따른 값을 구할 수 있다. 이러한 기본적인 이해는 다른 물리의 법칙과 경제 등 모든 근본적인 구성에 따른 설명이 가능할것으로 보인다. 

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기존의 설명이 안되는 개념에 대해 수학의 새로운 정의가 필요할것으로 보이고 이를 Reference Matrix라 명명하고 다음과 같이 기술한다

Reference Matrix : Ted Theory에서 수식이나 그림에서 확인할 때 Reference Point를 기준으로 바라보는 시점을 기술한적이 있다. 그렇지만 이러한 부분을 수식으로 표현하기 위해서는 기존의 개념에서 설명이 안되는 부분으로 이러한 부분은 Reference Matrix라는 새로운 개념을 도입할 필요가 있고 이러한 개념을 활용에 의해 응용성이 많을 것으로 보인다. 

Reference Matrix

기존의 Matrix에서의 개념의 확장이 어떻게 될지에 대한 이해할 필요가 있을 것으로 보인다.

기존의 행렬의 기본개념에서 행렬의 행렬화 그리고 그행렬의 새로운 변수에 따른 위치에 대한 정의가 필요할 것으로 보이고 이러한 정의에 따라 다음과 같이 기본적인 Reference Matrix를 정의 한다 변수 t에 따라 Reference는 행렬의 위치가 변동하고 이러한 정의는 t의 특정값에 따라 특정지어질 수 있다. 하지만 t의 존재는 단순한 상수값으로 보여질 수 있지만 이러한 상수도 상수가 아닐 수 있음을 판단할 수 있어야한다. 

 

Ex) Basic Reference Matrix

이러한 개념에 대한 이해로부터 Ted Theory를 시작할 수 있고 이러한 개념이 확장이 되기 위해서는 새로운 개념의 시각화가 필요할 것으로 보인다. 이러한 이해가 바탕으로 된다면 Matrix속 변수가 단순한 변수가 아닌 새로운 행렬이 될 수 있음을 자각할 수 있어야한다. 이러한 개념이 이해가된다. 다른 속도로 움직이는 두버스의 속의 사람들에 대한 많은 계산이 될 수 있을 것으로 보인다. 

 

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Value_0 2022. 6. 24. 21:57
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Ted Theory(UA)를 시작하기전에 소설과 같은 상상력으로 추가되는 부분을 정리하고 기술해본다.

 

수학과목을 배우다 보면 마지막 단원은 소홀해지기 쉽고 그 중하나가 통계와 확률에 대한 부분이다. 하지만 이 분야에 대한 중요성은 간과할 수 없는 분야이기도 하다. 카오스에 대해 이해하기 위해서뿐만 아니라 많은 부분을 이해하기 위해서 우리는 확률에 대한 고민이 필요할 수 있다. 이제 Ted Theory 확률의 변수 확장하여 표현해본다. 기존의 확률은 0에서부터 1까지만 존재하는 것이 우리가 존재하는 현실에서 인지하는 확률의 개념이었지만 한번 확장하는 개념으로 생각해본다. 그 범위를 마이너스 무한대에서 플러스 무한대의 개념으로 확장할 수 있지 않을까 생각해본다. 

 0과 1이 존재하는 지금은 디지털화 되고 있는 현실에 존재하고 있고 이러한 가속화는 진행되고 있다. 시공간의 개념이 의식의 확장과 더블어 확장될 것으로 예상되는데 예를 들면 매일 출근하는 지하철 같은 시간 같은 위치에 존재한다고 생각할 수 있는데 시공간의 개념을 확장하면 어제의 시간과 오늘의 시간이 가능하지만 위치는 지하철 역에서는 같다고 할 수 있지만 과연 확장된 궤에서는 같은 위치일지는 의문이 될 수 있다. 카오스의 나비효과도 이번 확장된 부분에서 설명이 될 수 있을 것으로 보인다. 무시할 수 있는 확률 아니면 반대의 확률로 존재하는 영역으로 인해 예기치 않는 일들이 벌어질 수 있다는 것으로 의미한다. 처음에 0과 1로 구성되는 현재의 시스템으로는 향후의 영역에서 예기치 못한 일들을 감당할 수 없을지 모른다. 궁극의 디지털은 다시 아날로그의 회귀가 될 수 있다. 하지만 그에 대한 해석이 없는 디지털은 단순한 원시시대로의 회귀가 될 수있다. 앞으로의 기술의 발전은 빠르게 진행 될것으로 보인다. 하지만 항상 중요한 부분이 무엇인지 고민하고 발전되었으면 하는 바람이 있다.  

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Value_0 2021. 11. 20. 08:36
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Ted Theory

Ted Theory를 다시금 살펴보면 각항목의 연결성은 시간의 함수로 연결되어 있다. 시간의 상대성 절대성에 대해서는 전의 자료에서 논의 한바 있어 다시 논의 하지는 않는다. 시간의 함수로 연결되어 있어 Intrinsic Value에서 생성된밸류는 다시금 얘기하면 시간의 함수에 의해 축적된 값으로 정의 될 수 있다. 다시 식에 대한 구성을 재구성하면 다음과 같이 만들수 있다.

Ted Theory Commentary


각팩터들은 각각 시간의 함수로 되어있고 이러한 부분은 해석하면 Unified Field Theory의 해석과 기존의 Ted Theory에서 언급 부분의 유기적인 설명이 가능하다. 시간에 대한 함수이기에 이러한 값들은 같은시간대에 놓일 수 있거나 다른 시간에 놓일 수 있다. 이러한 설명으로 기존에 설명이 안되는 부분이 설명이 가능하다

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US Market에 대한 투자를 진행하면서 환율에 대한 효과를 시간의 극한 값을 적용하여 무시할 수 있을 정도로 가정하였다. 이러한 Mean revert하는 속성에 대한 정의에 따라 환율에 대한 수익률은 무시할정도이지만 여기에서 고려한 포인트는 Reference Point에 의해 상황은 변할 수 있다는 사실을 잘이용하면 이부분에 대한 것은 수익으로 돌아올 수 있다.

 

  2018.05.10 2018.11.02 2019.05.20
Dollar 5,347.32(1,127.37\/$) 5,576.68 5,576.85(1,187.05\/$)
Won 6,028,408   6,619,999

 

달러 주식에 대한 투자는 4.3%의 수익을 얻었으며 환차익에 대한 손익은 5.3%의 수익을 얻을 수 있었다. 수익에 대한 Reference Point에 대하여 원화로 기준점을 잡았고 최종 수익을 원화로 환산하여 손익의 결과값을 얻었다. 달러의 매입은 1년에 걸쳐 이루어졌으며 평균 매입 단가는 1,127.37원이다. (달러적금에 따른 이자는 제외)

 

(1+0.043)(1+0.053)=1.098

 

이러한 부분에 대해 일반적인 식으로 적용하면 투자자산에 적용이 가능할 것으로 보인다. 똑같은 돈으로 두배의 주식을 구매하거나 똑같은 주식으로 두배의 돈을 벌어간다는 점에서 결국 어느 포인트를 Reference Point를 잡는지가 중요할 것으로 보인다. 이러한 접근은 다른 자산에 대한 투자 뿐만아니라 물리에서도 적용이 가능할 것으로 보이고 이러한 내용이 들어간 부분이 최근 어벤져스에서도 내용을 보여준 Reference Point에 대한 관점을 보여준다. 

 

Time Diversification에서 Reference Point를 어떻게 잡는냐에 따라 상황은 달라질 수 있을 것으로 보인다. 

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Prediction에 대한 글에 대한 필요성을 못느껴 여백으로 남겨 놓는다. 


미국주식에 대해 Ted Theory를 적용해보았다. 기본적으로 수익률에 대해 정의가 필요할 것으로 보인다. 


1+Rdc=(1+Rfx)(1+Rfc)


Rdc는 원화로 투자를 시작했을때 원화로 돌아온 수익률로 보고 Rfx(환율 손익)은 Time diversification의 영향에 의해 무시할 수준이라고 하면 국내 수익률은 외국 미국수익률에의해 정의한다고 가정한다. 미국 주식시장을 테스트하기위해서는 기본적으로 달러가 필요하다. 이러한 달러의 변동성의 영향을 줄이기 위해서 1년에 걸쳐 약간씩 매입하였다. 그동안 테스트를 하기위한 주식을 리서치 했으며 그러한 타겟이 된것이 Facebook, GE, Tesla, Starbucks이다. 


미국주식을 테스트를 위한 환경은 국내주식과 여러가지로 차이가 있다. 처음 테스트를 진행했을 경우 높은 수수료로인해 주식매도에서는 수익을 발생하였지만 수수료로인해 수익이 마이너스로 돌아서는 경우가 있었다. 또한 실시간 시가를 보는 서비스를 신청하지 않는한 15분의 시간차이가 발생하고 이러한 부분에 대해 예측 범위를 선정해야한다. 국내 주식에서와 같이 자세한 통계치 또는 데이터를 적을 필요는 없지만 이들 주식에서 I, B, R에 대한 항목을 확인할 수 있었으며 4가지 주식에서 수수료를 제외한 부분에서는 수익을 거두었다.  현재의 상태는  Rfc의 상태이므로 Rfx로 인한 변동성은 있을 수 있다. 


어느 건물위에서 까치와 까마귀가 나란히 있었다. 마치 얘기라도 나누는 것처럼, 이 장면을 보면서 인사이드아웃이라는 애니메이션의 슬픔이와 기쁨이의 존재에 대해 문득 생각하게된다. 영화는 이 두가지가 존재하여야 진정한 의미가 있다는 것을 보여주는 듯 했다. 


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Prediction

Value_0 2018. 8. 23. 16:07


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간단한 예로 우리는 LP 또는 CD라는 것을 만들어 활용하면서 음악이라는 파동이 정보를 담고 있다는 사실을 알 수 있다. 이러한 것은 많은 의미를 가지고 있다. Ted Theory에 대한 전체적인 의미적인 측면이나 이해를 하였다면 많은 사실을 알수 있어야한다. 

에너지 형태가 안정화 되었을때 우리는 형태를 알 수 있는 상태이다. 에너지 일때의 파동은 자유도가 높은 상태이지만 인지할 수 있는 상태일 경우에도 그 파동의 자유도는 제한적이지만 그렇다고해서 파동이 존재하지 않는것은 아니다. 이러한 예로 우리는 모든 물체가 가지고 있는 고유진동수라는 것에서 알 수 있다. 파동의 임계점에 의해 변화가 일어나기전까지 우리는 에너지의 전이가 가능하다는 사실을 운동 중에 신나는 음악을 틀었을 경우에 알 수 있다. 


이렇게 자세한 서술을 진행하는 이유는 모든 것은 파동에 대한 이해와 함께 이에 대한 응용 기술의 극한이 향후의 기술의 향방을 가늠할 것이다. 에너지의 자유도는 높은 상태라는 사실을 언급하였다. 이러한 영역의 기술이 Random Variable의 관리할 수 있는 영역이 될것이다. 하지만 이러한 부분에서 우리는 명심해야할 것이있다. 이러한 부분의 영역을 부족한 기술력으로 접근한다면 평형 임계점이 깨지게 되고 이러한 부분은 많은 변화를 초래할 수 있다. 이러한 측면에서 Seamless적인 마인드가 필요하다. 이러한 부분에 대해 우리는 인지하고 있다. 사람과 자연이 Seamless적인 상태일 경우 우리는 편안함을 느끼게 된다. 이러한 부분이 깨지게 된다면 새로운 상태에 대한 적응을 하게 될것이고 이러한 부분은 현재와 다를 수 있다. 

어느책에서 기술하고 있다. 우리는 정보를 어느 이상을 인지하게된다면 그이전의 정보는 당연히 처리한다고 한다. 어쩌면 우리는 구구단을 당연히 받아들이고 왜 그렇게 되는지에 대한 이해는 스킵하게된다. 우리는 파동을 관리하는 능력이 고도화된다면 어쩌면 구구단과 같이 당연히 사용하게 될것이다. 


왜 파동에 대한 언급은 전체적인 측면에서 언급을 하는 것일까?


제대로 Ted Theory를 이해를 하였다면 그것에 대한 답을 찾을 수 있을 것이다. 단지 그에 대한 응용에 대해 언급을 하고 넘어가겠다. 우리는 음악을 통해 힐링하는 것에 대해 들어본적이 있을 것이다. 뿐만아니라 음악을 통해 식물 재배나 가축을 사육하기도하고 이에 대한 효과를 확인하였다. 이 영역이 바로 파동에 대한 관리의 기초적인 영역이다. 모든것은 파동으로 이루어져있고 이러한 영역의 관리는 사람의 의료, AI, 에너지  등 많은 부분에 대해 기본적인 내용이 될것이다. 이 이상은 영화 또는 소설적인 내용의 상상에 맡기겠다. 


마지막으로 우리는 환생에 대한 가끔 얘기를 하곤한다. 어쩌면 이렇게 해석이 가능하지 않을까 생각한다. 


우리가 가지고 있는 파동이 사라지지 않는다는 언급을 하였다. 이러한 환경속에 있는 파동이 새로운 생명체에 들어가고 이 생명체가 증폭기와 같은 역할을 할 때 환생하는 것과 같은 효과를 보이지 않는가 하는 것이다.


종교적인 측면에서 우리는 이러한 말을 듣곤한다. 꽃하나 바람 하나 그 어느 하나 소중하지 않는 것이 없다. 지금 서술 하는 글을 이해한다면 어쩌면 그 의미가 이해가 되지 않나 한다. 





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차안에서 음악을 들을때 창문을 2~3cm를 열어둘 경우 음악의 엣지가 살아난다. 이것은 소리의 파동을 관리하여 변화가 일어날 수 있다는 사실을 알수 있다. 이전 글에 대해서 관련되 내용을 언급하였다. Core를 만들어내기 위해서는 우리는 파동에 대한 이해가 필수 적이고 이러한 관리가 필요하단. 


+와-가 만날경우 status는 0이지만 존재하지 않는 것은 아니라는 언급을 하였다. 우리는 생각을 해야한다. 그렇다면 이러한 상태에서 다시분리해낼 수 있는 것은 아닌가하고 의문을 가져야하고 이러한 기술을 개발해야한다. 이 기술의 응용분야는 단지 한분야에 국한되어있지 않다. 


간단히 예로 Ted Theory를 시작을 주식으로 시작하였다. 이의 시발점은 빅데이터에서 의미 있는 데이터를 골라내는 일이고 이러한 알고리즘은 바로 이 기술의 응용이라고 할 수 있다. 굳이 몇가지 사례만 더 들어본다면 모빌리티를 이동은 할 때 진행하는 모빌리티는 파동의 환경에 놓여있다고 하였다. 그리고 그 모빌리티 자체도 파동의 근원이 될 수 있다고 하였다. 이러한 의미는 많은 파동의 정보를 모빌리티는 해석할 수 있는 능력을 지녀야한다는 것이다. 이러한 능력은 nsec의 단계에서는 필수적이다. 그리고 Random Variable의 극한이 될 수 있는 ai에서도 또한 그 능력이 필요하다 이부분에 대한 얘기는 자세히 기술 하지 않겠다.  


그리고 이러한 기술을 이해하는 기업이 바로 다음 단계로 넘어갈 수 있는 능력을 가질 수 있다고 판단된다. 


Core의 시작인 이글의 이해에서 부터 시작되지 않을까? 라는 생각이 든다. 



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