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Large Steps in Inverse Rendering of Geometry 내 맘대로 Introduction 이 논문은 diff.rendering으로 target geometry를 역추정할 때 (DMTet 같은 느낌) 단순히 gradient를 vertex에 흘려보내기만 한다면 위 그림의 (b)처럼 망가지는데, 어떻게 regularization하면 효과적으로 최적화할 수 있을지 방법론을 소개하는 논문이다. 기존 방식은 vertex gradient와 laplacian regularizer 간의 trade-off 지점을 정하는 방식으로 완충했는데, 이 논문은 수학적으로 조금 더 나은 방법을 계산한다. gradient와 regularizer가 싸우도록하는 것이 아니라 gradient 자체를 regularize하는 방식이다. 구체적인 수학은 나도 모름. 메모mesh M이 주어졌을 때 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 29.
ubuntu 22.04 Google chrome 한글 키가 이상할 때 (백스페이스, 엔터키, 방향키 등 조작키 먹통 현상) 이번 2025년 4월 크롬이 135버전으로 올라갔는데 원인 모를 이유로 한글 키가 먹통되는 버그가 생겼다. ChatGPT에 검색해봐도, 구글링을 해봐도 한글 키 설정 문제를 언급하면서 ibus니 fcitx5니 뭐니 건드리고 재부팅하라는 식의 안내가 나오는데 이번 경우는 문제가 다르다. 괜히 따라했다간 한글 키 전체 입력 불가의 귀찮은 상황만 생긴다. 원인구글 크롬 135버전 자체가 문제다. 버전 문제라 뭘 고칠 건 없다. 해결법일단 지운다.sudo apt remove google-chrome-stable http://mirror.cs.uchicago.edu/google-chrome/pool/main/g/google-chrome-stable/에 가서 아래 버전 다운로드google-chrome-stable_.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 28.
ComfyUI 사용 시 Config object has no attribute "get_text_config" 문제 ComfyUI에서 모델을 이것저것 쓰다보면 transformers 버전이 오락가락할 일이 생각보다 많은데 (모델마다 다른 버전을 쓰는 경우가 많아서) 아래와 같은 오류가 자주 보인다.Config object has no attribute "get_text_config" transformers 내에서 나는 오류기 때문에 고칠 방법은 버전을 제대로 맞추는 것 밖에 없다. 해결법pip install transformers==4.46.0 4.46.0이 답이다. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 22.
[Dataset 제작] Polygom8K8K 데이터셋 만들기 https://huggingface.co/datasets/polygom-team/2K2K polygom-team/2K2K · Datasets at Hugging FaceYou need to agree to share your contact information to access this dataset This repository is publicly accessible, but you have to accept the conditions to access its files and content. The dataset is encrypted to prevent unauthorized access. Please fill ohuggingface.co CVPR 2023 High-fidelity 3D Human .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 21.
[Dataset 제작] Polygom2K2K 데이터셋 만들기 (구. 2K2K 데이터셋) https://sanghunhan92.github.io/conference/2K2K/ High-fidelity 3D Human Digitization from Single 2K Resolution Images | Project PageAbstract High-quality 3D human body reconstruction requires high-fidelity and large-scale training data and appropriate network design that effectively exploits the high-resolution input images. To tackle these problems, we propose a simple yet effective 3sanghunhan9.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 21.
Towards Realistic Example-based Modeling via 3D Gaussian Stitching 내 맘대로 Introduction 이전 SeamlessNeRF의 3DGS 버전이라고 보면 된다. SeamlessNeRF가 잘 학습된 TensoRF 모델을 위치를 지정해서 merging하는 방법론. NeRF보다 3DGS는 explicit하기 때문에 딱봐도 더 난이도가 낮아보이고 성능도 더 뛰어날 것으로 보인다. 단순히 color tone만 matching하는 것을 넘어서 gradient를 사용하는 컨셉을 그대로 가져오되 형식을 3DGS에 맞도록 변경한 것이 핵심. GUI까지 꾸며서 개발한 것을 보아 연구성 논문으로 시작한 것은 아닌 것 같다. 메모전처리1) 합칠 대상이 되는 2개의 3DGS 복원 완료된 결과를 GUI에 띄워서 bounding box로 cropping -> 유효 3DGS를 손으로 일단 정.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 18.
SeamlessNeRF: Stitching Part NeRFs with Gradient Propagation 내 맘대로 Introduction 요즘 3DGS을 seamless integration하는 방법을 좀 알아보고 있는데, 2023년 NeRF에서 구현한 논문이 있길래 참고 삼아 읽었다. 각기 다른 대상을 담은 NeRF MLP (정확히는 TesorRF Vector-matrix)가 주어졌을 때, 이를 두 개를 합쳐 마치 하나였던 것처럼 렌더링하는 방법론이다. 핵심은 color tone을 업데이트해서 자연스럽게 이어붙이는 과정. 단순히 color tone만 업데이트하면 잘 안될 것 같은데, gradient를 이용한 loss로 보강한 것이 핵심 메모1) 기본적으로 TensorRF를 backbone으로 쓴다. TensorRF는 vector와 matrix로 공간을 표현하는 representation을 쓰기 때문에 유.. 공감수 1 댓글수 1 2025. 4. 16.
Ava256, Multiface template mesh 분석 (vertex 7306 <-> vertex 5509) https://github.com/facebookresearch/ava-256 GitHub - facebookresearch/ava-256: Train universal codec avatarsTrain universal codec avatars. Contribute to facebookresearch/ava-256 development by creating an account on GitHub.github.comhttps://github.com/facebookresearch/multiface GitHub - facebookresearch/multiface: Hosts the Multiface dataset, which is a multi-view dataset of multiple identities .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 14.
파일 압축 해제했는데 용량이 과하게 늘어나는 문제 (2배 이상), 파일 시스템 포맷 문제 (exFAT ->ext4) 압축된 파일을 다운로드받은 뒤, 압축 해제를 했는데 예상과 달리 파일 크기가 2~3배까지 늘어나는 문제를 겪었다. ava 256 데이터셋은 4TB 정도의 데이터셋인데 압축 해제를 하고 나니 거의 20TB가 필요해서 터져버렸다. 압축 해제하면 당연히 파일 크기는 압축 전보다 커지는 것이 맞는데, 비정상적으로 커지는데는 다른 이유가 있더라. 이유는 압축 해제하고 있는 디스크의 파일 시스템 포맷이 exFAT이기 때문이다. 나도 자세히는 모르는데, 디스크마다 데이터를 어떤 규칙으로 저장할 지 결정하는 파일 시스템 포맷이라는게 존재하는데 이걸 어떻게 설정하느냐에 따라 사용 가능한 OS가 결정되고, 데이터마다 할당되는 메모리 크기가 저장된다. USB도 윈도우에서는 저장이 잘 안되고 우분투에서는 저장이 되는.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 13.
GGHead: Fast and Generalizable 3D Gaussian Heads 내 맘대로 Introduction 상상만 했던 것을 직접 구현한게 나왔다. StyleGAN2의 3DGS 버전이다. latent 하나만 달랑 넣으면 template mesh에 대응되는 3DGS가 짠 나오는 논문. StyleGAN2 generator - 3DGS + diff. rasterizer - discriminator 3개만으로 풀어버렸다. 안 그래도 학습이 어려운 GAN 튜닝을 3DGS 같이 자유도가 높은 대상에 대해서 하는 것은 사실 누가 봐도 쉽지 않아보였는데 그걸 해버렸다. 그래서 SIGGRAPH에 됐나 보다.... 메모1) generator UV domain 각 픽셀마다 3DGS primitives 예측2) 3DGS 렌더링3) discirimination.latent 512 vector 를 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 10.
[AM-RADIO, RADIOv2.5] Feature space 짧은 분석 https://github.com/NVlabs/RADIO GitHub - NVlabs/RADIO: Official repository for "AM-RADIO: Reduce All Domains Into One"Official repository for "AM-RADIO: Reduce All Domains Into One" - NVlabs/RADIOgithub.com 궁극의 vision foundation model이 나온 것 같아서 직접 feature를 뽑아서 관찰해봤다. 결과 위 결과는 입력 이미지 6개를 전부 RADIOv2.5를 돌린 뒤, 다같이 PCA를 통해 3채널로 dimension reduction한 뒤 RGB로 mapping해서 시각화 한 결과다. 쉬운 말로 색깔이 비슷할 수록 해당 위치 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 8.
AM-RADIO: Agglomerative Vision Foundation Model Reduce All Domains Into One 내 맘대로 Introduction 미친 논문을 하나 발견했다. 개인적으로 이렇게 파고드는 탐색적 연구가 멋있는 것 같다. 이 논문은 DINOv2, CLIP, SAM 등 foundation model이라고 불리며 general purpose feature를 뽑아주는 모델들을 보고, 단 하나로 융합할 수 없을까 고민한 논문이다. 쉽게 말하면 모든 VFM(vision foundation model)을 하나로 합쳐서 궁극의 모델을 만드는 방법을 고민한 것. 핵심은 기존 VFM 들을 multi-teacher로 두고 하나의 student를 학습하는 knowledge distillation이다. 단순히 결과 feature가 닮도록 loss를 걸어준다고 생각하기 쉽지만, 그 과정에서 각기 다른 dimension, fe.. 공감수 1 댓글수 1 2025. 4. 8.
[끄적끄적] Research engineer >> Research scientist 요즘 능력을 인정 받기에는 research scientist보다 research engineer 트랙이 더 현실적인 것 같다. 구분 상 전자는 새로운 알고리즘을 만들어 내는 것에 집중하는 반면 후자는 알고리즘을 만드는 것과 더불어 실제 활용까지 고려한 추가 개발을 포함하는 범위인데, Research scientist가 빠른 속도로 치고 나가는 pioneer 같은 느낌이라면 research engineer는 그 길을 다지는 settler 같은 느낌이라고 할 수 있겠다. 요즘 전세계적으로 정말 유효 연구를 하는 reseach scientist는 빅테크 내부의 소수이고, 나머지는 그 소수가 만든 내용을 활용하는 2차 연구 그리고 리팩토링/변환/가속화가 전세계의 나머지인 모양으로 가는 것 같은데, 이 와중에 .. 공감수 1 댓글수 0 2025. 4. 6.
[끄적끄적] 연구원으로 살아남기? 요즘 게재되는 논문을 보다 보면 딥러닝은 과학이 아니라 자본력이라는 말도 있듯이 빅테크 기업이 독식하고 있다. 압도적인 컴퓨팅 파워와 데이터, 실험량으로 일반적인 수준의 연구실이나 개인은 범접할 수 없는 영역을 결과를 보여주고 있다. 격차를 넘어선 초격차가 존재하는 상황에서 개인은 어떻게 돌파구를 찾아야 하는가가 요즘 내 주요 관심사다. 단순히 대학원생이 어떻게 논문을 잘 쓰느냐 수준의 고민이 아니라 사회에서 계속 "연구원"이라는 직업 하에 나의 쓸모를 어떻게 증명할 것인가라는 고민이다. 본래 연구란 "어떤 일이나 사물에 대하여서 깊이 있게 조사하고 생각하여 진리를 따져 보는 일" 이지만 공학에서는 특별히 "쓸모를 더욱 더 쓸모 있게 만드는 일", "쓸모 있는 무언가를 새로이 만들어 내는 일"까지도 연.. 공감수 6 댓글수 1 2025. 4. 6.
SMPL part labeling, SMPL segmentation, SMPL 파트 나누기 parametric model을 다룰 때 꽤나 있으면 좋을 정보 중 대표적인게 part label이다. 예를 들어 FLAME이나 BFM face model 같은 경우는 눈, 코, 입, 귀 등 영역 분할 mask를 제공하기 때문에 local한 무언가를 구현하고자 할 때 별 공수 없이 가져다 쓸 수 있게 되어있다. 반면 훨씬 많이 쓰는 SMPL 시리즈는 없길래 그냥 내가 만들었다. head 0left arm 1left foot 2left hand 3left leg 4right arm 5right foot 6right hand 7right leg 8torso 9각 vertex 마다 label을 0-9를 새겨서 총 10개의 영역으로 분할한 mask는 아래와 같다. SMPL 6890 SMPLX SMPL은 1.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 4.
MeGA: Hybrid Mesh-Gaussian Head Avatar for High-Fidelity Rendering and Head Editing 내 맘대로 Introduction주어진 multiview-video + fitted FLAME 들로부터 animatable avatar를 만드는 것은 기존 많은 논문들과 동일한데, 머리카락 부분과 나머지 부분을 분리해서 학습시켜서 머리 바꿔치기가 가능하다는 점과, FLAME을 그대로 안쓰고 UV displacement을 중간 끼워넣어서 geometry가 더정확해지도록 만든 다음 처리했다는 점이 눈에 띈다. 결과가 재밌고 자연스러워서 인정 받은 느낌도 있다. 메모일단 전제 조건은 주어진 1객체마다 학습을 따로 한다는 점. 범용 모델은 아니다. subject A, B가 있으면 A, B 각각 학습하는 식.1) exp+pose parameter 입력으로 받았을 때 subject-specific displace.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 4.
PointMamba: A Simple State Space Model for Point Cloud Analysis 내 맘대로 Introduction 이 논문은 Point cloud에 transformer 적용하는 방법을 고민한 point-transformer나 point-MAE같이 Mamba 구조를 어떻게 point cloud domain에 적용할지 고민한 논문. mamba는 sequential 처리 능력을 가진 구조이다 보니 전후관계를 따로 모델링할 필요가 없는 transformer 대비 어떤 point cloud가 먼저고, 뒤인지 정의하는 것이 필수적이다. 3차원 열린 공간에서 point cloud의 "선", "후" 개념은 사실 존재하지 않기 때문에 저자들은 일정 규칙으로 연결하는 룰 하나를 제안하고 그 룰 대로 정렬한 뒤에 mamba를 통과시키는 구조다. 효과는 예상 가능하게도, 폭발적인 메모리, 연산량 절약.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 4.
Arc2Avatar: Generating Expressive 3D Avatars from a Single Image via ID Guidance 내 맘대로 Introduction 이 논문은 arc2face (얼굴 ID embedding으로부터 얼굴 이미지 만들어주는 SD)를 이용해서 3D animatable head를 만드는 논문. 핵심 아이디어는 FLAME 각 vertex마다 3D GS를 할당하고, ID embedding을 condition으로 주는 상태에서 "SDS" loss 만으로 학습시킨 점. text-to-3D에서 주로 쓰는 방법인데, arc2face가 text를 ID embedding으로 바꿔친 논문이다 보니 ID-to-3D가 가능해진 점을 바로 캐치하고 대입한 논문이라고 할 수 있다. 가능성이 아무리 열렸다고 해도 이를 SDS loss 만으로 위 결과를 만들어 내는 것은 쉽지 않았을텐데, 실험의 실험을 거듭한 결과이지 않을까. 논문.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 3.
Designing BERT for Convolutional Networks: Sparse and Hierarchical Masked Modeling 내 맘대로 Introduction Masked autoencoder가 ViT의 pre-train 기법으로 자리매김하는 와중에, 똑같은 방법론이 CNN에는 적용될 수 없을까 고민한 논문. Computation resource 때문에 CNN을 써야만 하는 상황에서 확실한 방법론이 있다면 꽤 유용할 것 같다는 생각이다. 핵심은 Masked autoencoding 컨셉은 그대로 가져오되, convolution kernel이 masked region에서는 feature를 뽑지 않도록 sparse convolution으로 억제하는 방식을 적용한 것이다. 커널이 masked region을 처리하는 순간 feature extraction을 방해할 뿐만 아니라, layer를 거듭할 수록 그 효과가 점점 확산되기 때문에.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 3. 27.
Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction 내 맘대로 Introduction 이 논문은 진짜 여러모로 유명하다. diffusion이 생성형 시장을 독식하고 있는 와중에 일각에서 autoregressive transformer로 돌파하려는 시도가 있었다. 근데 눈에 띄는 성과를 거두지 못하고 연산량 문제도 있어서 "굳이?"라는 시선을 받고 말았는데 이 논문을 기점으로 diffusion을 넘어설 수 있지 않을까란 기대가 생겼다. 또 유명한 이유는 1저자의 도덕성 문제로 대서특필된 바 있다. bytedance에 금전적인 피해를 끼치고 다른 실험들을 망치면서까지 실험해서 낸 논문으로 별명이 붙었다. 핵심은 image token을 flatten에서 1D로 처리하는 것이 아니라 coarse to fine token으로 만들어서 접근한 것. + autoreg.. 공감수 2 댓글수 0 2025. 3. 26.
LHM: Large Animatable Human Reconstruction Model for Single Image to 3D in Seconds 내 맘대로 Introduction single image에서 3d human avatar 얻어내려는 시도가 워낙 많아서 이제는 이 논문이 저 논문 같고, 저 논문이 이 논문 같다. 방법론은 대개 비슷한 것 같고 누가 누가 더 많은 데이터로 완성도 있게 만들었냐를 경쟁하는 듯 하다. 이 논문 역시 SMPLX query point (feature) + image feauter --> transformer --> per-vertex 3D Gaussian parameter 이런 흐름이다. Feature extractor로 Sapiens에 DINOv2까지 갖다 붙이고 transformer로 decoding 하는 방식. 메모목적이 뚜렷하다.SMPLX per-vertex 3DGS 를 만들건데, LBS로 자세 바꿨을.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 25.
CoTracker3: Simpler and Better Point Tracking by Pseudo-Labelling Real Videos 내 맘대로 Introduction Cotracker를 갈고 닦아서 버전 3까지 만들었다. 핵심 내용이나 구조는 거의 동일하고, 학습 방법론 + unlabeled data 추가가 관건. 요즘 이런 실험적인 성능 향상도 contribution으로 인정 받아 논문화되는 경우가 많은 것 같다. 메모Cotracker랑 거의 동일하나track feature라고 불리던 Q를 과감히 없애버림.단순히 image feature + correlation feature 만으로 해결함-> 실험적으로 이렇게 해도 성능 달성이 되었기 때문에 뺀 듯.학습할 때, 1. 일단 1개 학습해둠.2. 이걸로 pseudo labelling을 엄청 함3. 통합해서 다시 학습함이 과정을 반복하는 식으로 unlabel 데이터를 활용했다. 이 때 p.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 24.
CoTracker: It is Better to Track Together 내 맘대로 Introduction 이 논문도 Meta 에서 나온 논문인데 query point 위치를 주어진 video sequence 내내 tracking 하는 논문. arbitrary 2D point 입력을 받을 수 있는 구조인데 transformer로 구현되어 있어서 사실 상 N개의 지정 위치를 동시에 tracking할 수 있다. 사용해본 결과, 성능이 엄청 좋고 학습 시에 사용한 synthetic dataset이 사람과 동물을 다수 포함하고 있기 때문에 지형, 지물 뿐만 아니라 사람도 잘한다. close-up face도 잘됨. query point feature를 처음 첫 프레임에서 뽑아서 learnable로 계속 열어두고, 각 프레임마다 query point feature + 현재 예측 상태의 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 24.
Equivariant Point Network for 3D Point Cloud Analysis 내 맘대로 Introduction 논문 ETCH 에서 핵심으로 인용했던 SE3 equivariant network의 본체다. point cloud는 이미지랑 달리 3차원에 존재하기 때문에 rotation, translation이 발생할 수 있고, 이에 따라 point feature가 다르게 뽑히는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해서 주어진 point cloud에서 feature를 뽑을 때, 어떻게 회전/이동 상태에 상관없이 feature를 뽑을 수 있을지 고민한 논문. pinscreen에서 쓴 논문으로, 이전에 6D rotation representation을 소개한 논문도 그렇고 3차원 회전을 다루는데 진심인 그룹 같다. 이 논문도 어떤 실용성, 우수성보다 수학적 전개를 중심으로 하는 논문이라서 더 .. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 21.
ETCH: Generalizing Body Fitting to Clothed Humans via Equivariant Tightness 내 맘대로 Introduction Neural ICP랑 결이 비슷하긴 하지만 주어진 SCAN에 딱맞는 registration level의 SMPL를 얻는 것이 아니라, 옷 내부에 있는 skinned body만 얻어내는 논문. 어찌 보면 SMPL 표현력에 딱 맞는 최대 fitting을 찾는 논문이라 볼 수 있겠다. 옷으로 인한 displacement는 애초에 SMPL로 찾는 것이 문제기도 하니까.outer surface를 SMPL로 찾는 것이 맞는 문제인가? 라고 보여주면서 문제 정의 확실하게 하고 시작함. 주어진 각 SCAN point, x에 대해 가장 가까운 SMPL point를 찾아내는 컨셉. NICP랑 방향이 반대라고 할 수 있다. 이 논문은 조금 배경 지식이 필요했다. 각 3D point의 fe.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 3. 20.
VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer 내 맘대로 Introduction Meta가 요즘 Visual geometry group이랑 연구를 활발히 하는 것 같은데, 아무튼 meta에서 DUST3R와 결을 같이 하는 3D geometry estimation 논문을 공개했다. 아카이브 공개가 3월 14일이니 일주일도 안된 논문. head에 따라 camera parameter, point map, depth map, feature point 등 동시에 예측할 수 있고, 수백장을 동시처리하는 성능을 보인다고 한다. 핵심은 DUST3R와 거의 유사하지만, backbone을 transformer 1개로 묶어버림으로써 N장 처리 능력을 확보하고, 어떤 구조가 좋을지 고민했다는 점이 차이점. 메모이미지 N장을 DINOv2를 통해 token화 하고 입력으로.. 공감수 1 댓글수 1 2025. 3. 19.
GSTAR: Gaussian Surface Tracking and Reconstruction 내 맘대로 Introduction RGB-D multiview video 셋업에서 tracked 3DGS 복원하는 논문. tracking이 꼈다는 것은 당연히 dynamic 시나리오. 보통 sequence를 다룰 때 이전 프레임에서 초기화한 mesh(혹은 3DGS) topology가 변하지 않는다는 가정 하에 다음 프레임에서 correspondence를 찾아가는 방식이지만, 이 논문은 다음 프레임에서 topology가 변할 수 있음을 추가한 것이 눈에 띈다. 예를 들어, 첫 프레임에서 모자를 쓰고 있었다가 어느 프레임에서 모자를 벗었다면, 모자로 가려졌던 부분은 기존 topology로 아무리 매칭을 해본들 없던 부분이라 못 찾는다. 이런 문제를 짚으면서 topology가 변해야 하는 부분을 인식하고 해.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 22.
[Model 제작] Face UV tracker Face tracking 할 때 keypoint 68개만 사용하는 경우가 대부분인데, pixel level로 face tracking을 해주는 방법을 만들고 싶었다. 안경, 손, 마스크처럼 얼굴을 가리는 경우에도 놓치지 않는 성능을 내고 싶었는데 결과적으로 잘 만들어진 듯.고개를 90도 돌리는 경우도 잘 된다. 뿌듯. https://tv.kakao.com/channel/10064864/cliplink/452440367 공감수 1 댓글수 0 2025. 1. 19.
c++ 모듈 compile 시 numpy 못 찾는 문제 triangle_hash.cpp:1253:10: fatal error: numpy/arrayobject.h: No such file or directory 1253 | #include "numpy/arrayobject.h" | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~compilation terminated.error: command '/usr/bin/g++' failed with exit code 1 최근 voxelize하는 cpp module을 컴파일하던 도중에 numpy를 못찾는 문제가 발생했다. 검색해보면 numpy 버전 문제를 언급하는 경우가 많은데, 버전 교체로 효과를 못봐서 조금 고생했다. 해결법은 명시적으로 numpy 어딨다고 export 해주면 된다. 해결법imp.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 1. 15.
느리게 나이 드는 습관 짧은 후기요즘 유튜브나 각종 강의 영상에서 자주 보이는 노년내과 의사가 쓴 책이다. 어떻게 천천히 늙느냐에 대해 연구나 데이터를 기반으로 설명해주는 책이다 보니 재미없다고 느껴질 수도 있는데 재미로 읽을 책이 애초에 아니다. 정확히 이해하고 음식을 고르고 자세를 고치고 운동할 때 떠올릴 수 있도록 숙지한다면 좋을 내용이다. 어느 시점에선가 저속 노화라는 키워드가 유행하더니 이제는 자연스럽게 느껴질 정도인데, 생각보다 그 비법은 간단한 것 같다. 딱 봐도 건강해보이게 먹고 딱 봐도 바르게 앉고 딱 봐도 규칙적으로 살면 된다는 것. 여기서 건강해보인다라고 판단하기 위한 지식을 갖추는데 이 책이 꽤나 도움을 주는 듯 하다. 이름은 건강해보이지만 실제로 아침엔 독인 요거트, 몸에 좋다고 챙겨먹지만 류신이 많.. 공감수 4 댓글수 0 2025. 1. 12.

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