긍정적 사고, 음식의 절제, 규칙적인 운동

어떠한 행동에
저항하려는 마음과 그 행동을 바꾸려는
결심은 다릅니다. 행동을 바꾸려는 사람은
행동하지만, 행동에 저항하는 사람은
그 행동을 되풀이합니다. 전자는
창조를 하지만, 후자는 같은 것을
끊임없이 되풀이합니다.


- 네빌 고다드의 《내가 원하는 곳에 나를 데려가라》 중에서 -


* 인생은 반복입니다.
행동도 반복됩니다. 되풀이되면서
습관이 만들어지고 인생이 바뀝니다.
자기 인생을 새롭게 창조하고자 하는 사람은
그날그날 자신의 행동을 점검해 볼 필요가
있습니다. 이 행동을 당장 멈춰야 할지,
계속할 것인지 판단해야 합니다.
결심이 필요합니다.

숲에는
다른 존재가 감히 흉내 낼 수 없는
색깔과 향기를 갖추어 평범 속에서
비범을 이룬 존재들이 있습니다. 묻히는
삶이 싫다면 그들의 생을 자세히 들여다
보십시오. 거기서 삶의 지혜를
구할 수 있을 것입니다.


- 김용규의《어제보다 조금 더 깊이 걸었습니다》중에서 -


* 숲은 오묘합니다.
저마다 특별한 색깔과 향기를 가진
다양한 존재들이 더불어 살고 있습니다.
모두들 철을 따라 자신만의 속도로 성장하고
꽃과 씨앗을 틔우며 '평범 속의 비범함'을
보여줍니다. 마음이 무거우면 숲을
찾으십시오. 당신의 평범한 삶도
비범해질 것입니다.

회복이란
아픔에서 완전히 벗어나는 게 아니다.
한 걸음 더 나아갈 용기를 얻는 과정이다.
서두르지 않아도 된다. 하지만 절대로
멈추지는 마라. 꾸준히, 끝까지 가보아라.
당신이 어디까지 갈 수 있는지,
스스로에게 보여주어라.


- 프리드리히 니체의 《위버멘쉬》 중에서 -


* 고통을 직시하면
고통은 고통이 아닐 때가 있습니다.
두려워하지 말고 있는 그대로의 고통을 바라볼 때,
비로소 고통의 메시지를 보게 됩니다.
그러면 한 발 더 용기를 내어
앞으로 나아갈 수 있는
자신감이 생깁니다.

옛사랑

아프고 따뜻하다

잠시 멈추고 지금 이것을 해보라.
당신이 있는 곳 바로 주변에 이미 있는 것 중에서
가장 보기 좋은 것을 찾으라. 그리고 그것을
바라보면서 한 호흡 명상을 하라. 당신의
느낌에 어떤 변화가 있는지를
알아차리라.


- 마틴 보로슨의 《1분 명상법》 중에서 -


* 지금 이 순간,
할 수 있는 것은 오직 호흡입니다.
숨을 깊이 들이쉬고 내쉬는 그 순간은
온전한 '나'와 마주하는 시간입니다. 한 호흡에
온갖 번잡함에서 벗어나 고요와 평화의 세계로
들어가는 문이 열립니다. 지금, 잠시 멈추고
숨을 느껴보세요. 가장 좋은 것을
바라보십시오.

랜덤 워크(Random Walk)를 사용하여 **아트적인 노이즈 트레일(Artistic Noise Trail)**을 만드는 것은 제너레이티브 아트(Generative Art)에서 매우 흔하고 흥미로운 기법입니다. 이는 각 단계에서 **무작위성(Stochasticity)**을 이용해 경로를 결정함으로써 예측 불가능하면서도 유기적인 움직임을 만들어냅니다.

파이썬에서는 주로 turtle 또는 **matplotlib**을 사용하여 시각화할 수 있지만, 여기서는 제너레이티브 아트에 자주 사용되는 접근 방식인 랜덤 증분을 이용해 구현해 보겠습니다.

"""
랜덤 워크(Random Walk)를 사용하여 **아트적인 노이즈 트레일(Artistic Noise Trail)**을 만드는 것은 제너레이티브 아트(Generative Art)에서 매우 흔하고 흥미로운 기법입니다. 이는 각 단계에서 **무작위성(Stochasticity)**을 이용해 경로를 결정함으로써 예측 불가능하면서도 유기적인 움직임을 만들어냅니다.

파이썬에서는 주로 turtle 또는 **matplotlib**을 사용하여 시각화할 수 있지만, 여기서는 제너레이티브 아트에 자주 사용되는 접근 방식인 랜덤 증분을 이용해 구현해 보겠습니다.

"""


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def generate_random_walk_trail(steps, noise_strength=1):
    """
    주어진 단계 수만큼 랜덤 워크 트레일 데이터를 생성합니다.
    
    :param steps: 랜덤 워크를 진행할 단계 수
    :param noise_strength: 노이즈/이동 강도 (클수록 경로가 거칠어짐)
    :return: x, y 좌표 배열
    """
    # 각 단계에서의 x, y 변화량 (랜덤 증분)을 생성합니다.
    # -noise_strength부터 +noise_strength 사이의 균일 분포 난수
    dx = np.random.uniform(-noise_strength, noise_strength, steps)
    dy = np.random.uniform(-noise_strength, noise_strength, steps)

    # 누적합을 계산하여 경로(트레일)를 만듭니다.
    # 각 지점은 이전 지점에서의 변화량을 누적한 결과입니다.
    x_trail = np.cumsum(dx)
    y_trail = np.cumsum(dy)
    
    return x_trail, y_trail

# --- 시각화 설정 ---
STEPS = 5000  # 경로 길이
NOISE_LEVEL = 1.5 # 노이즈 강도 조절

x_coords, y_coords = generate_random_walk_trail(STEPS, NOISE_LEVEL)

# Matplotlib으로 트레일 시각화
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
ax.plot(x_coords, y_coords, 
        color='white',      # 선 색상
        linewidth=0.5,      # 선 두께
        alpha=0.8)          # 투명도

# 배경 및 축 설정
ax.set_facecolor('black')
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
ax.set_title(f"Random Walk Artistic Noise Trail ({STEPS} steps)", color='white')

# 축 비율을 같게 설정하여 왜곡 방지
ax.set_aspect('equal', adjustable='box')

plt.show()

 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

steps = np.random.choice([1, -1], size=(2,1000))
pos = np.cumsum(steps, axis=1)
plt.plot(pos[0], pos[1], color='lime')
plt.axis('off')
plt.title("Random walk path", color='green')
plt.show()