출산후가 1~3주차 회고 및 공부 정리 - Matthew's backpropagated thoughts

[TL;DR] 출산휴가 3주차: 육아와 자기계발의 치열한 균형 잡기

1. 현재 상황 및 총평

6주간의 출산휴가 중 절반(3주) 경과.
첫째의 방학으로 인해 개인 시간 확보가 어려웠으나, 새벽 수유 시간을 전략적으로 활용해 방대한 양의 공부와 프로젝트를 소화 중.

2. 주요 성과 (Done)

학습: MIT, 3Blue1Brown, 딥마인드 다큐 등을 통해 딥러닝 및 강화학습(RLHF) 개념 정립.
음악: VCV Rack과 Moog 시스템을 활용한 모듈러 신스 패칭 및 테크노 제작 입문.
개발/브랜딩: 개인 웹사이트 리브랜딩(matthewdechang.com), 블로그 마이그레이션, 개인 자산 관리 앱(Project PA) 개발.
재무: 401k 등 개인 자금 흐름 및 투자 정리 완료.

3. 반성 및 피드백

건강: 첫째 방학 및 연말 여파로 운동 루틴이 무너지고 체중이 소폭 증가(+1kg)함.
학습 방식: 정규 대학 강의(CMU 등)는 현실적으로 어려움을 인정하고, 유튜브 기반의 핵심 강의(Stanford, MIT)로 유연하게 대체.

4. 4주차 목표 (To-Do)

컨디션 회복: 운동 주 4회 이상 실시 및 체중 2kg 감량 도전.
학습 완결: 스탠퍼드 CS230 딥러닝 강의 완강 및 모듈러 신스(subharmonica) 익히기.
프로젝트: Project P의 UI 마무리 및 모듈 테스트, Project D의 RLHF 모델 구동.

한 줄 요약: “첫째 방학과 새벽 수유라는 악조건 속에서도 AI/음악/개발 공부를 멈추지 않으며, 남은 휴가 기간 동안 무너진 운동 루틴 회복과 프로젝트 완성을 목표로 함.”

출산휴가가 이제 3주가 되었다. 앞으로 3주만 더 지나면 초기 6주 쓰는게 다 끝. 둘째가 태어나고 나서 첫 몇일 정도는 제대로 보내지 못했는데 그냥 새벽수유 하면서 강의듣는 정도로 끝냈다. 전에 글을 쓴게 2주차였고, 이젠 3주차 회고하면서 좀더 정리를 해본다.

요즘 하는일의 정리

최초 목표

가장기본: 첫째와 둘째 케어
modular synth공부
project p mvp완성
project d 러닝모델 완성
Z 리브랜딩
CMU ML, Gen AI등 밀린강의 보기
거의 매일 러닝
2일 근력루틴 + 1일 요가
창고임대 후 캠핑용품 등 안쓰는거 가져다두기
개인 cash flow정리 (401k 투자 등)
몸무게 -5kg
(시간이 남으면) 회사 tech stack 관련 tech talk 듣기 및 아키텍처 파고들기

이정도로 초기에 생각을 했었는데 사실 좀 욕심이 많았고 추상적이라고 해야할까? 그래도 조금씩 진행되면서 지난주에는 아래같이 좀더 구체화가 되었었다.

2주차 회고

운동+러닝: 3회정도. 출산휴가 첫주엔 거의 못함
몸무게: -1.5kg
첫째/둘째 케어: 성공
modular synth공부: 본격적으로 VCV Rack이랑 moog 3 system 등 만지기 시작.
project p: native app converted
project d: LLM모델 -> RLHF모델로.
Z 리브랜딩: no update
CMU ML…: 이제 진짜로 놓아줄 때라는 것을 인지. 다만 밑의 MIT, Stanford등의 유튜브 강의로 대처.
✅ 자금정리: 모든 401k 등 cash flow완성.

근데 사실 다른것보다 첫째가 방학중이라 책상에 앉아서 뭔가 할 시간이 거의 없었다. 특히 modular synth패칭을 ‘직접’ 해볼 시간이 거의 없었던듯. 하지만 Antigravity를 통해서 project p, d 및 리브랜딩 등은 잘 진행한듯.

3주차 회고

운동+러닝: 2회 정도. 첫째 방학으로 거의 시간 못냄
몸무게: +1kg (크리스마스와 연말이 컸다.)
첫째/둘째 케어: 둘째는 생각보다 순조로웠지만 첫째의 방학의 복병이 있었음..
modular synth공부: 이건 이제 좀 세분화 되어서 modular 하드웨어 패칭 공부랑 VCV Rack공부로 나뉨. 지금은 VCV Rack에 집중하기로 했다. 아마 실제 하드웨어는 이번 출산휴가 기간동안엔 제대로 rack을 갖추지는 못할 느낌. 하지만 그래도 moog 3 system으로 패칭하는, 즉 subharmonica랑 dfam을 좀더 제대로 공부해서 패칭하는 정도는 꼭 해야겠다 싶음. 이번주차에는 그냥 subharmonica에 좀더 집중한듯. dfam은 출산휴가 전에 좀 공부해뒀다.
- VCV Rack: 꽤 많이 이해하고 들었다. 특히 techno를 직접 만들어 보는데 너무 재밌다. Red Means Recordings을 주축으로 듣고 지금은 Omri Cohen 를 따라가는중.
- 모듈러 패칭: Monotrail Tech Talk를 들어야 하는데 이 아저씨 너무 강의가 많음..
Project p: UI적 부분은 거의 마무리가 되어가는 중. 이제 세부 모듈들에 대해서 검토 및 수정하고 실제로 내가 패칭을 해보고 있다.
Project d: RLHF모델을 충분히 만들었다. 그런데 일단 cardinal native를 가지고 아이디어 실현이 가능한지를 보고있음.
DL/DRL: 열심히 보고있다. 아래 좀더 정리.
✅ Z 리브랜딩: matthewdechang.com 성공적으로 제작.
✅ 자금정리: Project PA라는 개인 자산관리 앱도 개발(중)
✅ (new) matthew.kr 마이그레이션 및 포스팅 다시시작!

4주차 목표

운동+러닝: 최소 4회.
몸무게: -2kg이상.
modular synth공부
- VCV Rack: techno 계속 패칭하기
- 모듈러 패칭: moog 3 system중 특히 subharmonica 익히기.
Project p:
- UI마무리 후 모든 모듈에 대한 테스트 및 정리
- 간단한 패칭 성공하기
Project d
- cardinal native 로 RLHF 돌리기
- RLHF 및 생각하는 모델 -> 기존 project p로 작업.
DL/DRL
- stanford DL 끝내기.

아래는 그간 한 딥러닝이랑 모듈러 신스 공부에 대해서 간단히 정리해본다.

Deep Learning / Deep Reinforcement Learning 공부

The Thinking Game (완료)

둘째 출산 이전에 집에서 대기타면서 유튜브에 떠서 봤는데 데미스 하사비스가 생각하는 AI의 영역, 특히 AGI에 대한 그의 도전에 대해서 정말 흥미롭게 봤었다. 육아휴직 전에 만들던 project d가 LLM기반 엔진이었는데 진도가 잘 나가지 않았었는데 이걸보고 강화학습이 답이라는 것을 세삼 깨닳을 수 있었다.

2. MIT 6.S191 – Introduction to Deep Learning (완료)

https://introtodeeplearning.com

사실 MIT 강의는 들을 생각이 없었는데 (있는지도 몰랐음) 딥마인드 다큐를 보다가 reinforcement learning에 대해서 관심을 가지고 검색하니 바로 나온 강의영상.

정말 재밌게 들었다. 생각보다 많은 기법들이 있구나 싶더라. 물론 상세하게 들어가는 것은 아니었지만 Deep Reinforcement Learning, RLHF 등 결국 딥러닝의 조합이 어느정도 들어가는 것이 AI기반 서비스 개발이라는 것을 깊게 알게된 계기.

그 외에도 Alexander Amini의 강의 스타이링 마음에 들어서 쭉 다 들었던 것 같다. 물론 깊게 들은게 아니라 새벽수유 하면서 졸면서 듣긴 했지만..

3. 3Blue1Brown – Neural Network (완료)

이건 예전부터 LLM에 대해서 이해하고 싶어서, 특히 트랜스포머가 뭔지, Attention이 뭔지를 좀 더 이해하고 싶었다. 생각보다 시리즈도 많고, 딥러닝의 기본부터 LLM의 내부적 구조까지 전체를 다룬 정말 중요한 강의 같더라. 역시나 새벽수유중 들어서 100% 깊게는 듣지 못했지만 손이 자유롭지 못한 만큼 시각적인 이해만큼은 정말 큰 도움이 되었던 듯 하다. 약 4일정도 걸렸던 것 같다. 개인적으로 LLM내부의 스타일을 저렇게 시각화 한다는 것이 project p에 큰 영감을 주는 느낌.

4. Stanford CS230 – Deep Learning (Autumn 2025) (진행중)

https://youtu.be/4E27qlfYw0A?si=nw4Fvzvv14VQn0CX

개인적으로 딥러닝 강의는 스탠퍼드나 코세라가 가장 정석(?)이라고 생각해서 들으려 했지만 코세라는 아무래도 수식을 좀 더 익혀야 하고 숙제 등등 수유하면서 듣기에는 무리가 있다고 판단했다. 근데 이것도 커리큘럼이 얼핏 MIT의 그것과 비슷하다. 게다가 Kian이라는 강사는 어쩜 MIT강사랑 비슷한 이미지인지.. 둘다 AI스타트업 대표던데 저게 요즘 먹히는 얼굴인가 ㅎㅎ

각설하고 이 CS230은 약간 ‘번외’적인 얘기를 담은 것 같다. 이론적인 부분을 막 엄청 설명하진 않는다. 내용을 듣다보면 학생들이 이미 내부적으로 공개된 비디오를 듣고 수업에 들어온 것을 알 수 있다. 아마 코세라의 그것과 크게 다르진 않을 것 같다.

의외의 발견: Andrej Karpathy – Software Is Changing

이건 정말 의외의 발견이었는데, 사실 강의듣다 좀 질리면 추천 영상을 듣는 편인데 이 영상이 나와서 한번 들어봤다. 어디서 많이 본 사람인가 싶었는데 open ai 창업 맴버중 하나였다. 대단한 친구이지만, 무엇보다 이친구가 정의하는 software 3.0의 개념이 신선했다. 이제 LLM이 운영체제의 개념이 될 것이고, 사람들은 바이브 코딩으로 소프트웨어를 만들고.. 정말 새로운 세계이고 나 또한 이런 세계에서 뒤쳐지지 않게 계속해서 아이디어를 실행시켜야 겠다는 생각이 들었다.