윈디하나의 블로그

글쓴시간 2016/03/22 00:00

기능 점수(Function Point) 산정

1. FP 유형 결정

EI (Exteranl Input: 외부입력) - 입력. (시스템의 작동을 변경함) 예) 게시판의 글쓰기
EO (External Output: 외부출력) - 조회 후 출력. 예) 게시판 목록의 검색
EQ (External Inquiries: 외부조회) - 단순 조회 후 단순 출력. 예) 게시판의 글 목록, 글 보기

ILF (Internal Logical Files : 내부논리파일) - 내부에 데이터를 조작 및 관리. 사용자 입력 없음.
EIF (Externa Interface Files : 외부연계 파일) - 시스템 외부로 데이터를 받거나 줌. 사용자 입력 없음.

2. RET 또는 FTR 결정

- EI, EO, EQ의 경우 RET(Record Element Type: 레코드 요소 유형)를 산정. (입력 항목을 그룹으로 나눠 따로 입/출력해야 하는 경우)
-> 선택적(Optional) RET: 항목이 선택적인 경우
-> 필수적(Mandatory) RET: 항목이 필수인 경우
-> 어쨋든 서브 그룹의 항목의 개수임
-> 항목에 따라 다르지만 대부분 1이다.

- ILF, EIF 의 경우 FTR(File Type Referenced: 참조 파일 유형)을 산정
-> 항목 수행시 변경되는 파일의 개수. 항목이 서로 다른 트랜잭션을 수행하며 각 트랜잭션이 서로 다른 파일을 수정하는 경우 각각의 파일 개수를 산정
-> 항목에 따라 다르지만 대부분 1이다.

3. DET 결정

DET(Data Element Type: 데이터 요소 유형) - 식별가능한 유일한 필드 예) 게시판 DB가 "일련번호, 이름, 제목, 내용, 쓴날짜"로 구성되는 경우 5

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기본적으로 소프트웨어 산업 협회의 "[사업대가] SW사업대가 산정 방식별 엑셀 템플릿" 을 참조하면 된다.

https://www.sw.or.kr/site/sw/ex/board/View.do?cbIdx=276&bcIdx=49636&searchExt1=

글쓴이 윈디하나

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글쓴시간 2016/03/20 00:00

분류 이야기

삼성 애니콜 벨소리 - 그대와드라이브를

스킨폰

예전에 벤츠폰(SPH-E3200)이랑 스킨폰(SPH-V8900) 를 쓴적이 있었다. 그때 애용하던 벨소리.

이름도 기억안났지만 애니콜로 검색해 구글링 해봤다. 그리고 결국 찾음 "그대와드라이브를" 이라는 벨소리다.

요즘 나오는 삼성 갤럭시 폰에서는 "Over The Horizon" 이 대표적인 벨소리이지만 예전에도 괜찮았던 벨소리도 많았다. 이 벨소리좀 리믹스해서 넣어줬으면 하는 바램도 있다.

글쓴이 윈디하나

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글쓴시간 2016/03/19 00:00

분류 기술,IT/임베디드

라즈베리 파이 3 모델 B

※ 소리소문도 없이 나왔네요. 2016년 2월에 나왔습니다. 주요 특징은 무선 모듈이 내장되었고 64비트를 지원한다는 겁니다

Raspberry Pi 3 Model B

※ 주요 스펙 변경점

- 1.2GHz 64-bit quad-core ARMv8 CPU
- 802.11n Wireless LAN
- Bluetooth 4.1
- Bluetooth Low Energy (BLE)

※ 다른 소소한건 3D 성능이 조금 향상되었다는거 정도 되겠네요. 다른 사양은 아쉽게도 같습니다. 메모리가 전작과 같이 1GB라는게 굉장히 아쉽네요. 사소한것 하나 더 말하자면 전원 및 스토리지 LED위치가 GPIO 단자 옆에서 전원 입력부 옆으로 바뀌었습니다.

※ 무선 랜 모듈은 USB기반이 아닌걸로 알고 있습니다만 확인이 안되네요.

※ 전원부가 변경되었다고 합니다. 예전엔 USB포트에 1.2A 전류를 흘려주는 옵션이 있었는데 이 옵션이 없어지고 무조건 1.2A까지 전류를 흘려준다고 합니다. 단지 메인 전원부쪽에 5V 2.5A 까지만 전력을 공급 받도록 설계되었다고 하네요. 그 이상 전류가 흐르면 컷오프 될걸로 생각합니다.

※ 글쓰는 시점인 2016.03.19 현재 아직 64비트 공식 운영체제가 안나왔습니다. 그냥 예전 32비트 운영체제 사용하는 중입니다. (그래도 문제 없이 잘 작동 한다고 하네요) 칩 성능 자체가 Pi 2보다 빨라졌으니 64비트라서 느려지는건 없을테지만, 메모리를 더 많이 필요로 할텐데, 메모리 업그레이드를 안해준건 아쉽네요. 메모리 4GB 정도만 넣어주면 바로 질렀을텐데 말이죠. (그래도 구매 예정입니다. Wifi 랑 BLE 넣어준 것 때문에요)

※ 우리나라에서 구할 수 잇는 가격은 전작과 동일하게 5.2 만원 입니다. (달러 가격도 34달러로 전작과 동일합니다)

글쓴이 윈디하나

태그 라즈베리파이

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글쓴시간 2016/03/17 00:00

분류 기술,IT

이세돌 vs 알파고

※ 공식 명칭은 구글 딥마인드 챌린지 매치(Google DeepMind Challenge Match). 이세돌 九단과 알파고(인공지능)과의 바둑 대결로 관심을 모았다. 결과는 4:1로 이세돌의 패.

※ 내 예상은 첫판 이겼으면 전부 이기는거였는데 다행이도 예상이 틀렸다. ㅎㅎ

※ 컴퓨터 관련 업종에 종사하는 관계로 이 대결에 크게 관심을 두진 않았는데, 세간에는 재미있는 기사들이 많이 나와 적잖이 당황중이다.

※ 크게 관심을 두지 않은 이유는, 비록 지금 알파고가 이긴 결과가 나오긴 했지만, 알파고가 졌다고 해도 언젠간 인공 지능이 인간을 뛰어넘는 때가 올것이기 때문이다. 이번 매치에서 알파고가 이겼으니 그 시점이 빨라졌구나 정도의 생각이 드는거지, 다른 감흥은 없다. 하지만 다른 사람들은 다르게 받아들이는 것 같아 놀랬다.

※ 인공지능이 인간의 지능을 넘을 날은 반드시 오게 마련이다. "감히 인공지능 따위가"라고 말할 수 없다. 반대로 인공지능 입장에선 "겨우 유기생명체 따위가"밖에 안된다. 인공지능 개발을 제한하자는 말이 나오기도 하는데 법률로 인공지능을 개발하지 못하게 해도 어차피 다른 나라, 아프리카 오지 가서 개발하면 된다. 어느 미친 과학자가 자신의 시간과 돈 들여서 개발해도 되고. 개발만 해놓으면 '돈'이 되는데 기업이 안 뛰어들리도 없다. 우리가 안하면 어차피 남이 하게 마련인게 인공지능이라, 너도나도 투자하려 하고, 그래서 인공지능이 인간의 지능보다 좋게되는건 근 미래의 현실이 되었을걸로 생각한다.

※ 그나마 이세돌이 4국에서 이겨서 인간이 체면 치례는 한 느낌. 수고하셨다는 말 한마디 건네고 싶다.

4국 기보. 이세돌(백)이 이겼다

※ 지금은 인공지능과 인간이 조화롭게 살 수 있는 방안을 논의해야할 때가 아닐까? 터미네이터나 매트릭스 처럼되지 않도록 이런 논의를 할 시간이 많이 남아있진 않은것 같은데 말이다. '원자력'이 그랬던 것 처럼 잘만 이용하면 인류에 큰 혜택에 되는게 '인공지능'이다.

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알파고: http://windy.luru.net/1836
스핑크스의 저주: http://windy.luru.net/1295

글쓴이 윈디하나

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글쓴시간 2016/03/14 00:00

분류 기술,IT

알파고(AlphaGo)

※ 알파벳사의 자회사인 구글 딥마인드(Google Deepmind)에서 개발한 바둑 프로그램. 심층나선형신경망(Deep Convolutional Neural Network)을 사용하는 바둑 대전용 인공지능이다. 일본어로 바둑(碁)을 고라고 부르며, 그래서 서양인들에겐 고가 바둑을 의미한다.

※ 2000년대 초까지만 해도 신경망이 활발히 연구되었지만 당시 기술로는 현실적인 한계가 있었고 흐지부지되는듯 하다가 2007년 비지도학습(Unsupervised Learning)방식이 나오면서 활발히 연구되고 있다고 한다. 예전엔 인간이 판단한 결과까지를 신경망에 넣어줬는데, 결과 대신 신경망에 '특징'도 입력해준다. 나선형신경망은 2007년에 나온 비지도학습에 더해 특징까지도 신경망 자체가 판단(분류)하는 알고리즘을 가지고 있다.

신경망의 학습을 도식화한것. 자세한 설명은 생략.

※ 딥러닝은 나선형신경망에 빅데이터(Big Data)를 더해 광범위한 학습을 통해 스스로, 더 정교하게 신경망을 구성하는 것을 말한다.

※ 신경망이란그냥 인간의 두뇌를 신경 레벨에서 시뮬레이션했다고 보면 된다. 의학의 발전으로 신경 자체의 학습 방법에 대한 메커니즘은 알게 되었는데, 이를 컴퓨터로 이식한게 신경망이다. 단 두뇌를 그대로 따라하기엔 인간의 대뇌 피질에만 100억개가 넘고 전체적으로는 1조개가 넘는 것으로 추산되는데, 이런 신경망을 컴퓨터로 연산하는건 현재도 어렵고 앞으로 수천년이 지나도 불가능하다. (많은 CPU를 병렬로 연결해야 한다는건 둘째고 그걸 작동시킬 전력을 공급하는게 가장 큰 문제다) 그래서 좀 더 쉽게 할 수 있는 방법을 연구하게 된 것이다.

※ 최근 이세돌과의 바둑 대결에서 연전연승을 거두다 오늘 드디어 1패! 했다. 이세돌의 여측 불가능한 수에 당황(?)한 알파고가 실수(알고리즘상의 버그)한 셈이라고 한다. 신경망은 당연히 그 구조상 실수가 반드시 있게 마련이지만, 그걸 극복해내는 알고리즘은 아직 없는 상태로 알고 있다. 단지 인간보다 실수를 줄일수 있을 뿐.

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https://deepmind.com/alpha-go.html
http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html
https://github.com/rbgirshick/rcnn

글쓴이 윈디하나

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