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사는 이야기/생각들

Competing Risks

경성현 2010.09.08 10:07
통계학의 Decision Theory에서는 False Positive와 False Negative가 중요하다.
이 두가지 에러를 동시에 최소화 할 수 있는 알고리즘이 가장 좋겠지만,
두가지는 Competing Risks관계에 있어서, 동시에 최적화 하는것이 어렵다.

False Positive와 False Negative의 예로 다음이 적당할것 같다.
병원에서 흔히 들을수 있는 alam이있는데,
바로 "Code Blue"... 이것은 환자가 아주 응급한 상태에 있음을 알리는 것이다.
일단 Code Blue 알람을 들으면, 관련 병동에 있는 레지든트 및 관련 주치의가
모두 환자에게 뛰어간다. 근데 때에따라서는 기계가 잘못 판단하여 
Code Blue 알람을 울릴수도 있다. 이것은 False Positive 에러에 해당된다.
또한, 기계가 잘못 판단하여 Code Blue 알람을 울려야 하는데 안울릴 수도 있다.
이것을 False Negative 에러라고 한다.

사실 이 두가지 에러를 동시에 가장 작게 만들면 금상첨화지만,
그렇게 하는것은 불가능하고, False Positive와 False Negative를 적당히 compromise하는
수준에서 기계를 실계해야 한다. 병원에는 False Negative error를 줄이는게 중요할테지만...
다른 분야에서는 False Positive error를 줄이는 것이 중요할 수도 있다.

Competing Risk의 또 다른 예로는
Pattern Classification문제에서 Variance와 Bias를 들 수 있다.
내가 만든 모델을 데이터에 적용시켰을때, 데이터와의 variance도 죽이고 bias도 줄일 수 있다면,
가장 좋겠지만, 이 두가지 quanties는 trade-off 관계에 있어서 동시에 최소화 할 수 없는 값들이다.

Competing Risk는 삶에서도 찾아볼 수 있는데...
내가 물리학과에서 뇌과학으로 전공을 바꾸는데도 일종의 competing risks가 있었다.
물리학을 계속 공부한다면, 계속 해오던 학문이니까 학위를 마칠때까지 "적어도 새로운 일들을 다시 배워야 하는 일은 없었을 것이다." 
하지만 내가 뇌과학을 선택함으로써, 새롭게 배워야 하는 것들도 많고 연구실에서의 입지를 세우는데도 많은 노력이 필요하고, neuroscience community에 나를 알리는 것도 쉬운 일이 아니다. 참 고민이 많이 되는 일이었고, 그때 당시에 지도교수님께서는 다양한 조언을 해주셨음에도 불구하고... 나는 그 모든것을 받아들이지 않았다... 정말 바보같이... 내가 정말 후회되는 것은, 그때 교수님께서 조언해주실때, 진지하게 조언을 받아들이고 진지하고 고민해보지 못했던게 후회된다.  하지만 어쩌겠나? 이미 나는 하나의 risk를 감수하겠다는 결심을 한 것이고... 포기한 risk를 극복할 수 있을만큼 열심히 하는 수 밖에...

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