윈디하나의 블로그
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14 개 검색됨 : 2016/03 에 대한 결과
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- 분류 기술,IT/임베디드
※ 어느 인터넷 사이트에서 발열에 문제가 있는것 같다는 글이 올라왔습니다. 써멀 사진까지 동봉되어있죠. SoC 부품에서는 100도에 가까울 정도로 온도가 올라갔다고 하는데요, 이게 요즘 회자(?)되고 있는 모양입니다.
Raspberry Pi 3 Model B - Load 100% Thermal
※ 일단 제 결론은 "문제가 될 건 아니다" 입니다. 원래 SoC들이 100도 정도까진 문제 없게 만들어져 있기도 하구요. (라즈베리파이 3에 사용된 BCM2837 SoC 칩의 전력 소모량이 확인 안되지만 말이죠)
라즈베리 파이 3
※ 또한 시험 환경에 대한 문제제기가 있네요. 코어 4개를 100%로 돌린 환경에서 재었다는 겁니다. ARM 아키텍처에서 이런 경우가 상당히 예외적인 케이스라는 거죠. 스마트폰도 그렇게 사용하면 배터리도 빨리 닳고 무었보다 손을 데일(?)정도로 뜨거워집니다. 이런 경우 CPU 온도를 방열판 없이 재보면 90 이상 나올겁니다. 즉 어느 기기에서나 나오는현상을 말한거라 문제될건 없는건데, 잘 아는 사람도 이런 글 보면 "혹시?" 할 수 있다는게 재미있네요.
※ 기본적으로 열이 높아서 내가 구매한 라즈베리파이 3가 망가지지 않을까 걱정할 필요는 없습니다. 단지 손을 데일 수 있으니 케이스 하나 씌워놓는게 좋다고는 생각합니다만, 이것도 굳이 할 필요 없습니다. 끓는 물에 손가락을 넣으면 잠깐동안이라도 심한 화상을 입지만 100도 되는 IC에 손을 대었다 떼어도 잠깐 뜨겁다가 마는 수준이라서요.
※ 하지만 확실한 건, 라즈베리파이 3 가 라즈베리파이 2 보다 발열이 많다는 점입니다. 몇 천원 정도 하는 적당한 방열판 하나 달아놓는것도 좋겠네요.
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https://www.reddit.com/r/raspberry_pi/comments/48i47b/planning_to_put_your_pi_3_in_a_case_make_sure/
- 태그 라즈베리파이
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- 분류 기술,IT
※ 불여우 안드로이드에서 원격 디버깅 하는 방법
1. PC와 Android 폰에 불여우를 설치한다.
2. Android 폰의 설정에 들어가 개발자 옵션에서 "USB 디버깅"활성화 한다.
3. Android 불여우를 실행하고 메뉴-프로그램설정-고급-에서 "USB 원격 디버깅"을 체그한다.
3. PC와 Android 폰을 USB케이블로 연결한다. 연결이 완료되면 Android 폰에서 "USB 디버깅을 허용할까요?"라는 질문이 나오는데, "확인"을 터치한다.
4. PC에서 불여우를 웹IDE(Shift + F8)을 연다.
5. 웹IDE 오른편에 USB기기에 연결된 기기가 뜰것이다. 기기를 클릭한다.
6. Android 불여우에 "USB 디버깅 연결을 허가하시겠습니까?"화면이 뜬다. 허가한다.
7. 웹IDE왼쪽에 현재 브라우징 하고 있는 탭이 뜰 것이다. 탭을 클릭한다.
8. 불여우의 디버깅 화면이 웹IDE 하단에 뜬다. 이를 통해 디버깅할 수 있다.
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- 분류 문화,취미/피아노
※ 레가토(Legato)와 스타카토(Staccato)
레가토는 물이 흐르듯 음과 음을 이어서 연주하는 기법이고, 스타카토는 음과 음을 강하게 짧게(원래 길이의 1/2) 끊어서 연주하는 기법이다. 레가토는 음표 위/아래에 활 모양의 이음줄이 있고, 스타카토는 음표 위에 점이 찍혀있다. 더 짧게 끊는 스타카티시모(Staccatissimo)는 1/4로 끊어 연주한다. 스타카티시모는 음표 위에 역삼각형이 찍혀있다.
레가토(Legato)
※ 꾸밈음(Ornaments)
음을 꾸며준다고 해서 꾸밈음, 장식음이라 한다. 꾸밈음도 트릴(Trill), 잔결꾸밈음(Mordent), 짧은앞꾸밈음(Acciacatura), 앞꾸밈음(Appoggiatura), 뒤꾸밈음(After-Note), 돈꾸밈음(Turn), 글리산도(Glissando), 트레몰로(Tremolo)이 있다.
앞꾸밈음(Appoggiatura)
※ 아르페지오(Arpegio)
화음을 한번에 누르지 않고 아래에서부터 위로 짧은 시간차이를 두고 연주한다. 분산화음이라고도 한다. 악보에서 화음 앞에 물결모양의 표식이 붙어있다.
아르페지오(Arpegio)
※ m.d., R.H., m.s., m.g., L.H
피아노는 보통 C4를 기준으로 왼쪽 건반은 왼손으로, 오른쪽 건반은 오른속으로 연주하지만 작곡가가 악보에서 어떤 손으로 연주할지를 지정하는 경우가 있다.
- m.d.(mano destra), R.H.(Right Hand)는 오른속으로 연주
- m.s.(mano sinistra), m.g.(main gauche), L.H.(Left Hand)는 왼손으로 연주
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http://blog.koreadaily.com/view/myhome.html?fod_style=B&med_usrid=happy1004&cid=777297&fod_no=2
- 태그 피아노
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- 분류 기술,IT
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=
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- 분류 이야기
스킨폰
예전에 벤츠폰(SPH-E3200)이랑 스킨폰(SPH-V8900) 를 쓴적이 있었다. 그때 애용하던 벨소리.
요즘 나오는 삼성 갤럭시 폰에서는 "Over The Horizon" 이 대표적인 벨소리이지만 예전에도 괜찮았던 벨소리도 많았다. 이 벨소리좀 리믹스해서 넣어줬으면 하는 바램도 있다.
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※ 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)
- 태그 라즈베리파이
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※ 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
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※ 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.
※ 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
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기술적 특이점(Technological singularity)
※ 원숭이가 비행기를 타고 간는 상황을 떠올려보자. 이 상황에서, 원숭이는 비행기의 작동원리를 이해하고 타는건 아니며 앞으로 이해할 가능성은 없다. 하지만 인간은 공부하면 비행기의 작동 원리를 이해할 수 있다. 비행기의 작동원리가 인간의 사고 능력의 한계에 포함할 수 있는 범주이기 때문이다.
※ 미래의 어느 시점에서 인간이 인공지능을 개발하고, 이 인공 지능이 스스로 학습해서 계속 발전해 인간의 지능을 아득히 뛰어넘었을 때 인공지능이 개발한 기술과 상품을 인간들이 사용한다고 치자. 그렇다면 인류는 인류의 사고능력을 훨씬 뛰어넘는 삶을 영위할 수 있게 되지만, 그 삶을 이해하고 스스로 발전 시킬수는 없다.
※ 즉 인공지능이 인공지능을 발전시키는 날이 오게 되며, 그것이 반복되는 경우 인공지능이 개발한 기술을 인간이 따라가지 못한다는 것이다. 이걸 인간의 기술적 특이점에 도달했다고 말한다. 미국의 컴퓨터 과학자이자 미래학자, 발명가인 Ray Kurzweil이 2007년 그의 저서인 The Singularity Is Near 에서 발표했다.
커즈와일의 저서 "기술적 특이점이 온다". 빌게이트의 추천사가 들어있다.
※ 이 시점이 언제쯤 될것인지에는 의견이 분분하지만 앞으로 30년 이내에 올것이라고 믿는다. 특히 요즘 알파고를 보면서 '어쩌면 10년 안에 오지 않을까?' 하는 생각도 든다. 이미 알파고의 바둑 수를 처음엔 이해하지 못했으니깐.
※ 참고로 커즈와일은 최초로 디지털 신디사이저를 만들기도 했다. 영창피아노로 유명한 영창뮤직에서 인수한 회사중에 "커즈와일"이라는 신디사이저 제조회사가 있는데, 그 회사 창림자 맞다. 커즈와일사는 레이 커즈와일이 개발한 방법에서 한단계 더 발전한 V.A.S.T방식(Variable Architecture Synthesis)의 신디사이저를 만든다. 신디사이저의 음악 합성 방식은 특허로 보호받고 있기 때문에 아무나 따라할 수 없는걸로 알고 있다. 미국과 일본 정도에서 할 수 있다.
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디지털 기기에도 발전에 한계가 있다는 것. 아직 현실화되지는 않았고 지금은 크게 문제가 되지 않지만, 이 문제는 발전된 기술로도 극복이 불가능한 영역이라 문제가 현실화 된경우 우회해서 해결해야 한다. 몇가지 알려진것을 정리해본다.
※ 4GHz 의 벽
- 발열양의 문제이기도 하다. CPU의 전력 소모량 = CPU의 발열량인데 전력 소모량이 전압에 비례하고 동작속도의 "제곱"에 비례한다. 현재는 전압을 낮춰 해결하고는 있지만 전압을 낮추는 것도 한계가 있기 때문에 언젠간 나올 이슈다.
- 참고로 현재는 4GHz이상의 속도로 작동하는 CPU가 나와있다. 4GHz의 숫자에 의미를 두지 말길 바란다.
※ 5nm 의 벽
- 회로 선폭의 문제다. 5nm이하가 되면 양자역학에서 말하는 전자 터널효과가 CPU 작동에 방해를 줄정도로 나타나기 때문에 회로를 서로 떨어뜨려야 한다. 하지만 이렇게 되면 회로선폭을 줄여 집적도를 높일 수가 없게된다. 이러한 오류를 고치면서 개발할 수는 있지만 그러면 배보다 배꼽이 더 커지게 된다. 차라리 안하는게 나을 수 있다는 의미. 또한 여태까지 회로 선폭을 낮추면서 제조비용을 줄였는데, 20nm 이하의 공정으로 가면서 회로 선폭을 줄일수록 제조비용은 점점 늘고 있다는 점도 사실상 5nm 회로 선폭을 가진 CPU를 만들기 어려워지는 요인이 되고 있다. 하지만 제조비용이 올라도 5nm 까지는 나올것으로 생각한다. 소비 전력이 줄기때문이다.
※ 256Gb 용량 한계
- 회로 선폭의 문제와 유사하다. 플래시 메모리는 CPU에 더해 회로에 여러가지 물질을 추가하는데 이때문에 10nm 이하의 셀을 만들기 힘들어지는 물리적인 한계가 온다. 이 시점이 256Gb 다. 이것을 현재는 적층구조(2겹, 3겹으로 쌓는다)로 해결하고 있다.
※ 1TB 용량 한계
- 3.5" 하드디스크에 사용되는 플래터의 용량 한계다. 수직 자기 기록 방식의 한계다. 현재는 이걸 기와식으로 붙여 적층하는 방법을 연구하고 있고 하나의 하드디스크에 4개 이상의 플래터를 사용할 수 있도록 플래터 간격을 줄이는 기술을 연구중이다. 하지만 기본적으로 플래터당 밀도는 1TB에서 크게 늘어나지 않고 있다. (현재 1.25TB짜리 플래터가 나오긴 했다)
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http://samsungsemiconstory.com/474
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