지난 2021년 즈음 중앙선 경주 구간이 이설되기 전 폐역 예정이던 역들을 방문했었습니다. 어떤 역은 이설 전부터 여객업무가 중단되어 열차조차 지나가지 않게 될 운명을 기다리던 역도 있었고, 이설 직전까지 승객을 맞이하다 사라진 역들도 있었지요. 그런데 놀랍게도 폐역만을 기다리던 역이 새롭게 이설된 선로 위에서 다시 부활한 역도 있었습니다.

2024년 어느 무더웠던 여름, 지난 2021년 12월 27일까지 여객영업을 하다 사라진 건천역과 바로 다음날 다시 승객들을 맞이하게 된 아화역을 방문하였습니다.

먼저 현재는 폐역이된 건천역부터 방문합니다. 이전에 건천역이 아직까지 여객영업을 하던 순간을 찍었던 당시의 흔적도 같이 보셨으면 합니다.

2021.11.23 - 코앞 아파트가 역세권인 간이역 - 중앙선 건천역 [2021.11.21]

 폐역이 된 건천역을 뒤로하고 바로 옆동네에 있는 아화역을 향해갑니다. 중앙선 철길이 이설되기 전 방문하였던 아화역의 모습을 아래의 링크를 통해 확인하실 수 있습니다.

2021.11.25-잊혀진 간이역, 다시 부활할것인가 - 중앙선 아화역[2021.11.21]

 건널목이 있던 자리에서 마을 방향으로 쭈욱 걸어가 새로 이설되어 영업중인 아화역에서 열차를 탑니다.

 바쁜 일상속에서도 그 때 그 모습 그대로 있는 간이역들을 보면서 먼 미래엔 치열했던 내 모습도 추억이 되겠지 하는 상상을 하며 사라져가는 일상속 풍경들을 오늘도 한 장씩 남겨봅니다.

 지난번 Aliexpress를 통해 구매한 짝퉁 게임큐브 컨트롤러를 PC에 연결하여 사용하였던 후기를 올린 적이 있었는데, 구매한지 불과 일주일만에 아날로그 스틱에서 쏠림 현상이 발생하였습니다. 처음에는 불편함을 감수하고 아날로그 스틱의 쏠림에 적응하여 계속 사용해보려 하였지만 이젠 C 아날로그 스틱 마저 아래쪽으로 쏠리는 상황이 되어 스매시 브라더스를 플레이하는 것 조차 불가능한 상황이 되어버렸습니다.

 배송비까지 포함해 단돈 만원 내외의 가격이라는 유혹에 해외직구로 덥석 사버린 이후로도 몇 번 더 시도해보기 위해 다른 색상으로 두 세개 정도 더 사서 게임을 플레이 해보았지만 이상하게도 PC 에 연결하였을 때엔 정상적으로 동작하는 컨트롤러가 Wii에 연결해서 플레이하였을 때엔 캐릭터들이 멋대로 아래 방향으로 이동하는 괴이한 현상을 겪게 되었습니다. 심지어 Aliexpress에서 분해 드라이버 및 부품을 구매하여 자가수리를 시도해보았지만 단순히 스틱만 바꾸는 것만으로는 현상이 나아지지 않았고, 기판 납땜으로 부품을 바꾸는 방법을 시도하기엔 납과 인두가 없는데다가 숙련되지 않은 실력으로 인해 자칫하면 컨트롤러가 자체가 정크가 될 우려에 자가수리를 포기하게 되었습니다.

 몇달전 일본에 방문하였을 때 현지에서 게임큐브 컨트롤러를 구해보려 하였지만, 발매된지 20년도 넘은 게임큐브 컨트롤러 중고가 4만엔 정도 가격에 판매되고 있어 차라리 Aliexpress에서 짝퉁을 사는 것이 훨신 나을것이라고 생각한 것이 큰 착각이었습니다. 싼게 비지떡이라는 옛말을 몸소 경험할 수 있었던 순간이었습니다.

 혹시나 국내에서 게임큐브 컨트롤러 정품을 구할 수 있을까 싶어 용산 매장을 둘러보았는데 중고는 6만원, 닌텐도 스위치에서 발매된 스매시 브라더스 Ultimate에서 플레이를 위해 다시 생산된 복각판 신품은 8만 2천원에 팔고 있었습니다. 스매시 브라더스 Ultimate 발매 이후 나온지 6년이 지난 지금 시점에서 이 가격에 사기엔 너무 비싸다는 생각이 들었습니다. 그래서 혹시나 인터넷에서 구할 수 있는지 열심히 찾아보던 도중 지마켓에서 해외 배송비 포함 52500에 판매되는 복각판 게임큐브 컨트롤러가 판매중인 것을 보고 망설임 없이 바로 구매하였습니다.

https://link.gmarket.co.kr/4LZ9JKzQpB

 요새 직구가 유행하면서 예전에 비해 직구 난이도가 확실히 낮아졌다는 이야기를 들었는데 이번에 구매를 해보니 배송기간이 길다는 단점을 뺀다면 국내 구매랑 크게 차이 없이 편리하게 구할 수 있었습니다. 비록 발매된지 6년이 지났지만, 해외 구매 기념 삼아 복각판 게임큐브 컨트롤러 오픈 리뷰를 진행해보겠습니다.

 현지에서 판매하는 패키지 그대로 발송되었습니다. Ailexpress에서 판매되고 있는 복제품은 포장 없이 컨트롤러만 딸랑 오는 것과는 큰 차이가 있네요.

 닌텐도 스위치에 게임큐브 컨트롤러를 연결하기 위해서는 별도로 판매중인 어댑터를 사용해야 합니다. 정품은 아직도 10만원대에 판매되는 것으로 보이는데 알리에서 판매중인 복제품을 사용할 수 있을까요?

 게임큐브 컨트롤러가 지원되는 하드웨어 목록. 게임큐브와 Wii의 경우 하드웨어 자체에 포트가 존재하여 바로 꽃아서 사용할 수 있습니다. Wii U와 Switch의 경우 앞에서 말씀드린 대로 별도의 어댑터를 추가 구매해야 합니다.

위쪽 측면에서 바라본 패키지의 모습입니다.

이번에는 내용물을 직접 확인해보겠습니다.

비록 게임큐브는 Wii가 발매된지 1년 후인 2007년부로 생산이 중단되었지만, 스매시 브라더스의 인기 덕분에 게임큐브 조작을 위해 만들어진 게임큐브 컨트롤러는 2024년 현재까지 무려 23년을 현역으로 활동하고 있습니다. 어찌보면 격세지감이 느껴지는 순간입니다.

게임큐브컨트롤러의 뒷면. 닌텐도 로고가 선명하게 각인되어 있습니다.

Aliexpress에서 구매하였던 복제품과의 비교. 복제품의 경우 닌텐도 로고가 없습니다.

 정면 비교샷. 복제품과 외형상 차이는 없습니다.

성능 테스트를 위해 Wii를 킨 다음

Wii의 상단 덮개를 열어 게임큐브 컨트롤러를 연결해줍니다.

게임큐브 컨트롤러가 오늘날까지도 현역으로 뛸 수 있게 해준 스매시 브라더스를 구동해보겠습니다.

확실히 스매시브라더스 시리즈는 게임큐브 컨트롤러를 극한으로 사용하고 있음을 체감할 수 있었습니다. Wii 리모콘으로도 조작환경을 제공하지만 C스틱으로만 할 수 있는 스매시 기능들을 사용할 수 있는게 굉장히 편했습니다. 

 무엇보다도 조작감이 복제품과는 차원이 달랐습니다. 복제품의 아날로그 컨트롤러는 살짝 밀어보면 고정이 살짝 느슨한 느낌이라면 정품 컨트롤러는 아날로그 스틱은 그러한 느낌이 없습니다. 즉, 정품 컨트롤러는 미세한 방향도 제어가 잘 되는 느낌이라 보시면 됩니다.

 또 한가지 다른 점으로  버튼을 누를때의 느낌입니다. 복제품의 경우 A버튼을 누를때마다 나는 똑딱 소리가 너무나 당연하게 생각했던 제가 정품 컨트롤러를 사용할 때 버튼을 누를때의 소리가 작은데다 누를때의 느낌이 확인히 달랐습니다. 복제품보다 푹신하게 눌리는 버튼의 느낌이 있습니다.

확실히 게임 플레이는 복제품과는 확실히 다릅니다. 아날로그 컨트롤러가 잘 먹혀 지금껏 알리에서 샀던 복제품과 달리 후회는 없습니다.

혹시 정품 게임큐브 컨틀롤러 구매를 망설이시는 분이라면 저는 주저 없이 구매를 적극 추천드리고 싶습니다. 정품만의 가치는 말할것도 없고 무엇보다 Aliexpress에서 불량품을 맞이하는 것을 원치 않는 분이라면 꼭 정품을 구매하셔서 쾌적한 게임플레이를 하시기를 강력히 추천드립니다!

Windows 운영체제에서 딥러닝 라이브러리를 학습할 때 2024년 5월 현재 상황에서는 멀티 GPU 학습이 지원되지 않아 단 하나의 GPU에서만 학습을 수행할 수밖에 없습니다. 그나마 Windows 11 이후 WSL을 통해 Linux 환경에서 학습을 수행할 수 있게 되면서 Windows 운영체제에서 멀티 GPU 학습을 할 수 있는 방법이 생겼습니다.

 그러나, Linux 환경에서 단지 한 줄 터미널에 입력하여 실행할 수 있는 명령어들이 Windows에서는 그대로 사용할 수 없어 안타까운 상황들이 아직까지도 종종 있습니다. 예를 들어, 여러대의 GPU가 설치된 PC에서 특정 GPU만 사용하여 학습을 수행할 때 Linux 환경에서는 Terminal에서 아래와 같이 명령어를 입력하면 됩니다.

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py

 그렇다면, Windows에서 위와 같은 기능으로 학습을 수행하려면 어떻게 해야할까요?  Windows에서 특정 GPU에서 학습을 수행하고자 할 때 여러가지 방법이 있는데 첫 번째는 실행하고자 하는 Python 소스코드를 직접 수정하는 것입니다.

import os
os.environ['CUDA_DEVICE_ORDER'] = 'PCI_BUS_ID'
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'

소스코드에서 직접 설정해서 수행할 수 있어 특정 소스코드를 명시적으로 실행할 수 있으나, 이 경우 소스코드를 직접 수정해야 하는 번거로움이 있습니다.

 다른 방법으로는 학습하고자 하는 명령어를 여러 번 사용하는 경우 Shellscript를 작성하여 필요할 때 마다 Powershell에서 해당 Shell을 수행하는 방법이 있습니다.
예를 들어 아래와 같이 Shell을 작성합니다.

exec_train.ps1

$env:CUDA_VISIBLE_DEVICES = "1"
python main.py

 생성된 ShsellScript를 Powershell에서 다음과 같이 실행합니다.

> ./exec_train.ps1

위에서 설명드린 방법대로 수행하신다면 Windows 환경에서 멀티GPU를 개별로 다룰 수 있습니다.